随着制造业的快速发展，各个产业尤其是高新技术产业在我国经济发展中所起到的作用不容小觑。制造业研发投入产出效率是产业技术、经营能力的体现，是测度产业竞争力的重要指标，因此分析评价制造业研发投入产出效率是很有必要的。
　　本文利用DEA方法对我国制造业细分31个产业的综合技术效率、纯技术效率和规模效应进行了具体的分析和比较。首先，利用SBM超效率模型对细分产业数据做了研究，得出2012-2015年各个产业综合技术效率值，了解了研发投入产出效率的现状。同时，利用超效率SBM模型对2015年的数据测试结果进行了比较分析，并考虑了非预期的产出，得到了投入效率现状松弛变量，由于实际研发过程中伴随着创新损耗的产生，本文利用包含非期望产出的SBM模型，对制造业研发投入产出效率进行分析。
　　另外，考虑到新产品研发投入产出效率存在滞后影响，而这种影响往往在很长时间才能体现出来。因此，本文采取基于长时间系列的VAR模型和脉冲响应函数作为分析工具，确保了分析结果的真实新与客观性。
　　本文的研究显示，2015年31个制造业之间的综合技术效率值差别比较严重，这说明制造业的整体绩效参差不齐。2012—2015年，大部分制造业综合技术效率较低，这意味着大多数制造业研发投入的效率较低，资源配置和科研能力有待提高。因此，对31个制造业产业进行效率测算及排名，把31个产业依据效率值分为研发投入产出高效率产业与低效率产业，再对新产品研发投入和销售收入之间的滞后效应分析，则得出研发投入高效率产业研发投入与新产品销售收入有较为明显的相关作用关系；而低效率产业研发投入与产出之间的相互作用并不明显。
　　因此，各行业应该明确自身的市场定位，利用产业自身优势进行研发新产品，加快研发投入资源的有效配置、新产品研发成果转化两个方面促进制造业研发投入与产出的效率，从而获得更好的研发投入产出效率，增强各个产业自主创新能力。