基于Malmquist的重庆市科研院所知识生产效率分析

利用中国31个省市自治区科研院所2009—2011年的数据,采用DEA（Data Envelopment Analysis,数据包络分析）和Malmquist指数分析方法从静态和动态两个角度对重庆市科研院所的知识产出效率进行比较分析,并利用DEA-Tobit两步法找出影响科研院所效率的主要影响因素。研究发现：重庆市科研院所的知识生产效率总体处于偏低状态,其科技资源的利用效率存在提升空间;重庆市科研院所未来改革的方向应集中在财政资助方式的变革,加大博士层级的科技人才培养力度,以及提高科技人才劳务支出等。最后提出了相应的政策建议。     

基于DEA-Tobit的我国制造业产学研协同创新效率评价及路径提升

产学研协同创新是我国制造业实施创新驱动战略的关键。运用DEA-Tobit两步法,构建评价指标体系,对我国制造业产学研协同创新效率进行评价,并对其影响因素进行分析。研究结果显示,我国制造业产学研协同创新综合技术效率尚未达到最优,其主要原因在于规模效率无效。企业的经济效益、政府的支持力度和学研的参与程度对产学研协同创新综合技术效率均会产生显著影响。其中,政府的支持力度和学研的参与程度对产学研协同创新综合技术效率产生显著的正向影响,而企业的经济效益对产学研协同创新综合技术效率产生显著的负向影响。在此基础上,对我国制造业产学研协同创新效率的提升提出相应建议。     

基于超效率DEA模型的武汉城市圈城市效率及其影响因素分析

本文着眼于武汉城市圈,通过建立超效率DEA模型,对城市圈的9个城市效率及其影响因素进行研究.结果表明,武汉城市圈城市的经济效率总体经济发展效率较高,但武汉的经济效率要高于周边的地级市,同时研究也表明,对城市效率影响比较大的因素是城市的综合经济实力(尤其是第三产业的发展程度)和固定资产投资.     

中国省际创新效率及其影响因素的实证研究

以2000—2009年30个省（区、市）的面板数据为样本,运用数据包络分析（DEA）模型对中国省区创新效率进行了测度,并对创新效率的影响因素进行了实证研究。结果显示:考察期内中国省际创新效率波动性较大,北京、上海两市实现了历年创新效率有效,其余省区创新效率均存在差异性。在影响省际创新效率的因素中,政府投入、人才储备、区域经济、对外开放等因素对省际创新效率的提升具有明显的正向效应;而金融支持、产业结构、基础设施等因素对省际创新效率的影响则不明显。     

中部地区省域政府效率及其影响因素研究

现代政府的核心任务就是发展经济和提供公共服务。该文通过构建省级政府效率评价指标体系,基于2005—2011年省际面板数据,运用超效率DEA视窗分析模型和灰色关联分析方法对中部6省政府效率及其影响因素进行分析。结果表明：超效率DEA视窗分析模型能够避免传统DEA模型的缺陷,可以有效处理面板数据;中部6省政府效率整体较高,但是各省之间存在一定的差异;其中政府效率最好的是山西,最差的是江西;影响中部地区政府效率的因素由大到小依次为：劳动力投入〉财政预算支出〉全社会固定资产投资。     

对河南省物流效率及其影响因素的实证研究

运用SE-DEA模型对河南省近10年的物流业数据进行了物流效率的评价,得出了10年来河南省物流效率普遍较高、2015年效率评价排名第一、物流业规模效益自2011年以来逐年递减的结论。运用Tobit模型对河南省物流效率的影响因素进行了分析,结果表明,区位因素和物流资源利用率对河南省物流效率的影响较大。最后对河南省物流业的发展提出建议。     

科技协同创新演进规律及其影响因素分析

创新驱动是我国未来经济发展的战略方向,协同创新作为科技创新的新范式,深入研究其运行规律对推动经济发展意义重大。科技协同创新活动可以被定性划分为磨合期、成长期、成熟期、衰退期四个阶段,创新能力与创新绩效、创新氛围与规制是两组最能体现各阶段差异的特征变量;同时,资源要素完备度、知识共享与流动、制度规范性是影响各阶段演化的关键要素。最后,文章提出了促进科技协同创新发展的建议。     

基于广义DEA模型的科技园区创新效率评价研究

针对在已有DEA科技园区创新效率评价研究中评价结果区分度不高的问题,运用广义DEA模型计算各园区的超效率值,并通过移动数据包络面来增强评价模型的区分度.运用2016年全国科技园区的创新投入产出数据进行创新效率评价表明:(1)广义DEA模型能严格有效区分各园区创新效率的高低;(2)东部园区的创新效率高于中部、西部和东北园区;(3)东部园区应重点关注入园企业质量,中部园区应重点关注研发经费的使用效率,提升园区企业的出口创汇能力,而西部与东北园区则应着重提升研发人员的使用效率,提高企业出口创汇能力.     

基于协同创新思想的大学生协同创新能力培养

在协同创新思想被广泛应用于社会各领域的环境下,培养大学生协同创新能力对于国家协同创新战略的实现、创新型人才的培养具有重要意义。大学生协同创新能力主要包括大学生的创新能力、协同意识、角色定位能力和协调沟通能力。基于协同创新思想,可从以下途径培养大学生的协同创新能力:优化大学生的能力结构,提升大学生协同创新素质;创新高校教学管理,搭建校内外协同创新平台;创新国家教育制度,为大学生协同创新能力培养提供制度保障。     

城市社区公共物品多主体协同供给：现状评估及影响因素分析

城市社区公共物品多主体供给是社区公共物品供给建设的发展趋势。基于五省市626份社区样本实地调查数据,深入分析城市社区公共物品多主体协同供给现状及影响主体间有效协同的制约因素。研究发现：我国城市社区公共物品多主体协同供给总体满意度较高,但是多元主体在供需匹配性、效率性、合作性等方面问题凸显。回归分析显示,业务流程关系、信息沟通反馈、主体间的互信程度对城市社区公共物品多主体协同供给具有显著正向影响,自身利益关注程度具有显著负向影响。     

生物医药上市企业创新效率及影响因素研究

文章运用DEA-Malmquist-Tobit模型对生物医药上市企业创新效率及影响因素进行分析。研究发现:创新效率整体呈现波动下降趋势,且不同所有权性质企业创新效率存在差异性;创新效率进步主要得益于技术效率变化指数的增长;技术进步下降是制约生物医药企业创新效率提升的主要因素;纯技术效率下降是制约生物医药企业创新效率提升的另一因素;政府支持、企业规模及税收负担均能显著影响生物医药上市企业创新效率。应制定合理的财税政策以进一步提升生物医药上市企业的创新效率。     

集群创新及其主要影响因素分析

产业集群是一种有利于创新和塑造竞争优势的制度安排，创新是产业集群的重要特征，因为地理上的接近使集群内部的企业能够更方便地交流，难以编码化和以经验技能形式存在的隐含知识能被更方便地学习。因此，产业集群的创新模式成为提高区域创新能力、促进区域经济发展的重要手段。     

创新价值链视角下制造业技术创新效率测度及影响因素研究

基于创新价值链理论、构建两阶段DEA模型测度2011-2019年制造业企业技术创新效率、引入Malmquist指数并进行分解分析,本研究在此基础上构建Tobit模型研究技术创新效率的影响因素。结果显示：制造业企业技术创新整体效率较低,尤其是研发阶段效率很低,但总体呈逐年改善趋势;不同产权性质、区域和行业的制造企业技术创新效率具有异质性,且研发阶段效率对技术创新整体效率影响较大,是制约技术创新整体效率提升的主要因素;员工教育质量、盈利能力和现金流动性均对技术创新整体效率有显著正向影响,而发明专利、出口程度、存续年限、企业成长性和高技术产业对技术创新整体效率有显著负向影响。     

创新效率、行业间差异及其影响因素

我国大中型工业企业承担了绝大多数的国内创新投入和经济发展责任,但该文通过DEA方法的研究结果却与这种期望有很大差异.得到的结论是:我国大中型工业企业近年来R&D效率提升不明显;行业间技术效率和规模效率差异较大;多数行业处于投入规模递减阶段.在对R&D效率分析的基础上,采用To-bit模型分析了影响效率的各因素,研究发现,对提升行业的效率来说,适宜的行业规模、充分的政府资金和金融贷款,以及适中的劳动者素质是有利于R&D效率的提高的;而技术引进和境外投资的增加对R&D效率的提高并没有明显的促进作用.     

基于DEA超效率模型的电信业效率及影响因素分析

为了探求我国电信业效率及其影响因素,采用产出导向的数据包络分析（DEA）超效率模型,对国内31个省市电信业的效率进行实证分析,发现25个省市电信业的总体效率有改进的余地后,提出了相应的差异化发展建议。在此基础上,对影响电信业效率的因素进行了分析得出,加大电信业与工业生产的相互支撑是提升电信业效率的根本所在。     

电信企业战略管理中的协同分析

协同是企业获取竞争优势的重要源泉.电信企业战略管理中要实现协同效应,就要先认识协同,关注企业各战略资源之间的协同性,从而提升电信企业竞争优势.在详细论述协同的本质的基础上,从定性和定量两个不同的角度对电信企业的战略资源进行了协同分析,提出了实现电信企业管理协同优势的相关战略建议.