科技革命和社会生产力的快速发展,促使了世界各国、各地区之间的联系日益紧密,推动了当代世界经济活动的全球化,加剧了以经济和科技实力为基础的综合国力的激烈、残酷竞争。党的十七大明确指出,提高自主创新能力、建设创新型国家是我国的核心发展战略。随后党的十八大强调,全面实施创新驱动发展战略是促进经济社会科学发展、高效发展的重要举措,其中科技创新为提升综合国力、推动经济社会发展提供了强大支撑。当今科技创新资源是完善科技水平、提高创新能力的重要投入要素,由于科技创新资源的稀缺性,优化科技创新资源配置和提高科技创新发展能力显得尤为重要。数据包络分析(DEA)是一种在数据驱动下基于多投入多产出的相对有效性评价的非参数方法。然而传统DEA模型将被评价决策单元作为一个同质性群体进行效率评价,这个潜在性假设不适用于区域经济发展差异化、科技创新资源分布不均衡的绩效评价,即应该从决策单元异质性和动态演变视角下分析中国科技创新发展能力和资源配置效率。与此同时,原始DEA模型方法简单易理解,但却不能全面的分析被评价对象的运营绩效,即需要结合数学、决策、统计学等领域知识处理分析数据,构造出更多合理有效的模型供决策者参考、选择与运用。因此,为了更为客观、全面的评价区域科技创新效率和优化相关资源配置,文章在考虑决策单元异质性的基础上构建了六种基于投入产出指标的理想点与非理想点的距离测度交叉效率模型;并在社会发展动态性的视角下,基于规模报酬可变假设提出了六种BCC-交叉效率评价模型。在理论性研究的基础上,对中国除港澳台外31个省市区关于2013-2015年间的科技创新发展效率加以评价。另外,将反映各省市区科技创新能力的综合效率分数作为科技创新资源优化配置的理论依据,以资源利用率量化科技发展能力,为高效决策单元配置更多资源,不仅有利于中国科技创新效率整体提升,而且能够真正实现资源的合理利用。结果表明:(1)使用多种交叉效率模型能够避免单一模型测度的局限性与片面性,平均集结各评价模型的效率值是一种更具说服力和辨识力的测量方法。(2)本文提出的考虑决策单元异质性和规模报酬可变假设的模型得到的排序结果更加客观,更具有现实意义;(3)通过以科技创新资源投入与产出间的转化效率得到的科技创新资源优化配置结果更加公平合理。(4)研究发现:东中西区域间的差距正逐步缩短,说明各省市充分贯彻了协同创新发展理念。