高技术产业创新效率省际差异与空间收敛检验 ——基于两阶段DEA的实证分析

将技术创新过程分解为技术开发阶段和技术转化阶段,应用两阶段DEA模型,测算2000—2013年我国各省高技术产业技术开发效率、技术转化效率以及整体创新效率,并检验我国高技术产业技术开发效率、技术转化效率以及整体创新效率的收敛趋势.研究结果表明,我国各省高技术产业技术开发效率、技术转化效率以及整体创新效率差异明显,经济落后省份技术开发效率要明显高于整体创新效率,技术转化效率则小于整体创新效率,而经济发达的省份则相反;收敛检验结果表明,中部地区高技术产业技术开发效率、技术转化效率及整体创新效率均出现明显的收敛趋势,而东部地区高技术产业技术开发效率、技术转化效率虽然出现收敛,但显著性水平较低,西部以及全国无论是技术开发效率、技术转化效率,还是整体创新效率收敛态势均未形成.上述研究结论政策启示明显,中央政府应针对不同区域不同省份高技术产业特征,采取差异化的扶持政策;而地方政府应结合自身实际情况,在高技术产业技术创新不同阶段采取有针对性的鼓励政策.     

高技术产业研发创新全要素生产率研究——基于价值链的视角

在价值链视角下,高技术产业研发创新活动可划分为技术开发和成果转化两个阶段.基于1996—2010年省际面板数据,采用Malmquist指数分析方法实证评价中国高技术产业研发活动两阶段全要素生产率,并考察每一阶段全要素生产率的变动原因、方向和趋势.在技术开发阶段全要素生产率上升趋势明显,年均增长高达21.8%,技术进步、纯技术效率和规模效率都有促进作用,但关键拉动因素还是技术进步;在成果转化阶段技术进步率降低而技术效率提升,结果导致全要素生产率的小幅下降,平均下降幅度为0.9%.提出提升中国高技术产业研发活动生产率的对策建议,包括制定优惠政策和激励措施、改变技术开发模式、鼓励发明创造、资助有市场前景产品等.     

基于随机前沿法的我国高技术产业研发效率评价

近年来,高技术产业技术创新能力得到政府及社会各界的高度重视,研发投入不断提高,然而研发资金投入的快速增长并未带来研发成果的同步增长。为揭示缘由,文章运用随机前沿生产函数,从创新投入与产出的转化效率出发,建立研发投入产出随机前沿模型及其影响因素分析的计量模型,对我国高技术产业的技术创新效率变动趋势进行评价,分析了中国高技术产业总体及细分行业的研发资本产出弹性以及行业差异。     

大数据企业技术创新效率影响机制研究

企业创新的过程是多输入、多产出的复杂过程,为准确掌握企业在创新过程中的具体情况,基于创新价值链视角构建我国大数据企业技术创新效率评级体系。以大数据板块境内79家上市公司为研究对象,将企业创新过程划分为技术开发、物料转化、效益产出三个阶段,通过数据包络分析模型测算各阶段创新效率,运用Tobit模型分析影响因素。研究结果表明：我国大数据企业创新效率存在阶段性差异,与效益产出阶段相比,技术开发、物料转化阶段的效率较低;大数据行业的技术研发没有以市场为导向,技术开发制约着整体效率的提升;企业需要根据自身特点合理配置资源,避免投入冗余,以提高创新效率。     

两系统链视角下科技协同创新效率研究——基于我国28省市高技术产业的数据分析

链式DEA模型研究科技投入产出两阶段效率时,忽视了阶段投入和成果产出之间的关联度,也没有就两阶段段效率对整体效率的促进作用进行检测,易造成投入因子和产出结果关联耦合度不足。在对各阶段的投入要素和成果产出进行灰色关联度分析的基础上,运用链式DEA模型对我国28个省市高技术产业的两阶段科技投入产出数据进行实证分析。然后借助单因子回归模型检验阶段效率对整体效率的作用。最后根据实证结果把各省市分为效率兼优型等四个类型。并针对性地提出政策建议。     

高技术产业不同创新路径绩效的比较研究

本文基于中国高技术产业的面板数据,采用格兰杰因果检验、面板协整、面板误差修正模型全面分析了高技术产业创新投入与产出之间的关系.研究结果表明,高技术产业创新投入产出互动关系鲜明;高技术产业自主创新绩效显著,引进技术消化吸收良好;企业技术创新投入之间替代效应明显;科技成果转化水平不高,技术市场不够发达;技术改造投入较大,但总体绩效较低.     

基于DEA-Malmquist的湖南省技术创新效率研究

运用DEA模型与DEA-Malmquist生产率指数法,以2011—2015年湖南省14个市州技术创新的投入、产出面板数据为研究数据,并利用Deap软件,实证分析了技术创新效率及投入产出情况和全要素生产率的时序与空间变化情况。研究结果表明：湖南省仍有部分市州的资金投入与人力投入存在冗余,未能充分利用技术创新资源;湖南省部分市州的技术创新成果的转化率低,产出不足现象严重;湖南省技术创新效率相对较低,全要素生产率增长幅度小,技术创新管理水平有待提高。湖南省应结合各市州的产出水平,合理分配并充分利用各投入资源,避免资源浪费;加快技术创新成果向生产力转化的步伐,提高技术创新的社会效益及经济效益;因地制宜,合理优化技术创新管理水平,促进技术进步和技术效率对技术创新的双驱动作用,从而提高技术创新的整体效率。     

长江经济带高技术产业R&D投入产出效率评价

R&D(research and development)投入产出直接影响着高技术产业的效率。利用2009—2013年长江经济带高技术产业的统计数据,采用DEA模型,评价比较后可以发现:长江经济带高技术产业R&D活动取得了较大成果,其投入产出效率整体较高;高技术产业R&D投入产出效率存在省际差异;高技术产业五个子行业的R&D效率差异也较大。如何提高长江经济带高技术产业R&D效率,应当从以下几点努力:一是国家和企业应当根据产业发展要求,有计划、有步骤地加大高技术产业R&D投入,各省市之间互相吸取经验,科学配置R&D资源,提高R&D产出水平;二是长江经济带作为国家重点实施战略,应当健全空间规划体系,优化产业发展空间格局,促进经济增长空间从沿海向沿江内陆拓展,不断缩小东中西部地区高技术产业的发展差距;三是应当根据各子行业的特点采取不同的措施,调整发展战略,不断完善R&D投入产出结构,提高其效率和核心竞争力;四是引进国际高端人才和技术,拓展高技术产业的外部发展空间,将外在资源优势转化为内在核心优势,才能进一步提升高技术产业R&D效率。     

两阶段创新价值链视角下的我国医药制造业技术创新效率及影响因素分析

基于创新价值链的视角,将医药制造业的技术创新过程分成技术开发和技术成果转化两阶段,并运用SFA方法,就市场竞争度、企业规模、政府的政策支持力度和产业绩效等因素对我国医药制造业的技术创新效率影响进行研究.结果显示:我国医药制造业的创新效率总体并不高,呈上升趋势;技术成果转化效率略高于技术开发效率,区域间差异性较为明显;研发资本存量比研发人员更能影响医药制造业的创新产出;市场竞争度和企业规模对技术创新效率有显著正影响;政府的政策支持力度与技术开发效率存在显著正向关系,产业绩效对技术成果转化效率有显著负向影响.在此基础上,本文提出针对性地政策建议,以期不断促进我国医药制造业又好又快发展.     

基于DEA方法的海南省高技术产业效益评价研究

选取2006—2012年期间全国不同省市高技术产业的相关投入和产出指标和数据,运用DEA方法对海南高技术产业效率和重点行业全要素生产率进行对比研究。结果表明:海南省高技术产业的生产效率为DEA无效,且存在投入冗余和产出不足;医药制造业生产效率低下的主要原因是相对于其他省市的高速增长,海南省高技术产业的技术效率处于小幅增长甚至下降的趋势。提升海南高技术产业生产效率的对策建议:加强对资源的整合和管理。     

试论我国高校科技成果转化的必然性和紧迫性

随着经济全球化时代的到来,以信息技术、生物技术为代表的高新技术飞速发展,带来了世界经济社会的快速发展.作为国家科技创新体系重要组成部分的高校,已成为推动我国知识创新、技术创新和高新技术产业发展的一支重要生力军.因此,进一步加强我国高校科技成果转化具有非常重要的意义.     

突破带动型高新技术产业的经济联动性及形成过程研究

如何评价高新技术产业的经济联动效应是发展高新技术产业的关键问题,基于技术创新、产业联动效应、经济效益和社会效益四个维度的突破带动型高新技术产业经济联动性评价指标体系,可以相对科学地评价不同高新技术产业经济联动性的强弱。而从评价结果来看,发展高新技术产业的先后着力点可适当地考虑从电子及通信设备制造业、医药制造业、医疗设备及仪器仪表制造业,再到电子计算机及办公设备制造业、航空航天器制造业。同时,在突破带动型高新技术产业形成过程研究中发现,国家需求、产业创新和经济联动是突破带动型高新技术产业形成过程的三大要素,其主要影响因素存在于产业创新过程中,包括政策系统、市场系统和技术系统,因此,发展突破带动型高新技术产业应重点关注制度创新、组织创新和技术创新问题。     

全要素生产率视角下的高技术产业效率提升——基于5大行业的面板数据实证分析

基于高技术产业2000-2008年的面板数据,采用非参数的Malmquist指数分析方法,对5大行业的全要素生产率、技术效率等的变化趋势进行研究,研究结果表明全要素生产率的提高主要是由于技术进步的贡献,行业间效率变化水平差异性较为明显,自主创新能力较弱。提出优化资源配置、完善自主创新体系等政策建议,以期提升我国高技术产业效率,落实国家自主创新战略。     

两阶段链视角下我国高技术产业创新系统协同效应研究

基于两阶段链的视角,运用多阶段超效率DEA测算高技术产业创新系统效率及两子系统的发展水平,然后借助协调发展度模型,对两子系统的协同发展水平进行测算,对其协同发展水平进行评价,发现我国高技术产业创新系统的整体协同效应偏低,各行业呈现出明显的差异和不均衡。依据两系统发展水平将17子行业分为四类,深入分析其特征及原因,并针对不同的类型提出相应的政策建议。     

我国高技术产业发展与自主创新相关影响因素分析

运用灰色关联模型分析我国高技术产业发展与自主创新的相关影响因素,可得出如下结论:我国高技术产业的发展与高新园区、原始创新即发明专利、新产品的开发与市场推广等因素关联度较大,而与科技资源投入、科技成果转化等因素的关联度较小。为进一步推进高技术产业的发展,建议:(1)推进高新产业向园区集聚,壮大高新产业规模,实现经济发展方式的转变;(2)充分利用全球资源,加强国际科技合作,增强自主创新能力;(3)增加国家财政科技投入,鼓励创新发展,促进高新产业发展;(4)促进高新科技成果的转化,实现科技与市场需求的有机结合;(5)继续抓好高技术产品创新,着力推进市场开发。     

高技术产业R&D全要素生产率变动分析-基于DEA模型的Malmquist指数方法

运用2000年至2009年高技术产业相关面板数据,构建了基于DEA模型的Malmquist生产率指数及其分解指数即技术进步指数和综合效率改善指数,并由此对高技术产业R&D的生产率发展状况进行实证分析.结果发现:高技术产业的各行业发展并不均衡,部分行业生产率发展波动较大.而另一部分则相对稳定.整体来看,高技术产业的生产率各指数表现较稳定,同时发现2000- 2004年推动全要素生产率发展的主要动力是综合管理水平的提高,而2005-2009年的主要动力是技术进步.从全要素生产率的平均增长率来看,主要支撑动力是来源于技术进步指数.     

浙江省城市绿色技术创新效率评价及影响因素分析

基于网络DEA模型和Malmquist指数模型，利用浙江省11个地级市的2011-2020年的数据，以降维后的污染指数为非期望产出对绿色技术创新效率进行测度和分析。发现:浙江各市总体上成果转化阶段的效率优于研发阶段，城市间发展差异较大；整体TFP指数均值为1.121，其提升主要源自技术进步；城镇化水平、产业结构优化、对外开放、政府干预和研发强度对绿色技术创新效率有促进作用，但经济发展水平与绿色技术创新效率的U型关系不显著。