数字经济对高技术产业出口竞争力的空间溢出效应———以长江经济带为例

数字经济的蓬勃发展不仅变革了人们的生产生活方式,而且给高技术产业智能化升级创造了机会。高技术产业通过智能化升级提高生产效率,进而提升其出口竞争力。本文基于2007—2018年长江经济带各省份的面板数据构建空间杜宾模型,分析数字经济发展对长江经济带高技术产业出口竞争力的空间溢出效应。结果表明:数字化投入、数字化产出、数字化环境对长江经济带高技术产业出口竞争力的整体提升具有正向溢出效应,其中数字化环境是影响高技术产业出口竞争力的主要因素,而数字化投入的地理邻接优势尚未充分发挥。因此,长江经济带应继续加大数字化投入,提高数字化投入的辐射带动作用。     

基于DEA模型的中国高技术产业大中型工业企业R&D效率的实证研究

高技术产业是国家科技创新的排头兵,也是将科学技术转化为生产力的前沿阵地,尤其是高技术产业中的大中型工业企业。大中型工业企业具有较强的规模优势、雄厚的资本实力和优质的人才储备,不仅可以提供高技术产业进行研究与试验发展(R&D)所必备的资金和人才资源,更可以将科研成果大规模地投入到生产实践之中。笔者分析了中国高科技产业大中型工业企业R&D活动的投入产出情况,运用DEA模型进行R&D效率评价,给出提高中国高科技产业大中型工业企业R&D效率的对策建议。     

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。     

中国中部城市群区域R&D资源配置绩效评价研究——以皖江城市带为例

皖江城市带作为中部地区和长江中游重要的城市群,对于东中西协调发展及长江经济带一体化发展战略的实施起到较为关键的作用。从投入产出视角,构建R&D资源配置评价指标体系,运用数据包络分析方法中的CRS、VRS模型和Malmquist指数,对皖江城市带10个城市的R&D资源配置效率进行评价。结果表明,皖江城市带R&D资源的配置效率总体较低,呈现缓慢上升趋势,2000年、2005年、2010年和2013年皖江城市带R&D资源配置的综合效率分别为0.505、0.646、0.648和0.506,均不足最优效率的70%;合肥R&D资源配置效率最低,主要原因在于R&D资源的规模与投入产出不匹配,存在规模报酬递减现象;皖江城市带R&D资源配置效率分异程度逐渐缩小,但不同时期各市配置效率变化较大;皖江城市带R&D资源各类配置效率变动指数,在研究周期中均表现出一定幅度的上升,特别是全要素生产率变动指数及技术进步变动指数二者的增幅均较大,说明技术进步对R&D资源的配置效率的提高有重要作用。     

长江经济带物流业发展对制造业效率提升实证分析

生产性服务业作为工业的中间投入,可以提高要素投入的质量,提高制造业效率。针对目前还没有人研究物流业发展对制造业效率提升的影响,结合国家长江经济带战略,通过对长江经济带九省二市1999-2012年面板数据进行实证分析,发现长江经济带物流业发展对制造业效率提升有显著性促进作用,但城市化水平和政策环境(主要是外商投资)对物流业发展的外溢效益为负。根据实证分析结果以及长江经济带的具体实际,增强物流业发展对制造业效率提升的有效对策有:巩固和改造传统物流业,积极发展现代物流产业;依托"一带一路"战略,打造长江现代物流经济带;调整招商引资思路,重视生产性服务业外资的引进。     

国家R&D投入产出效率评价的实证分析——DEA方法

文章采用文献分析和实证分析的方法,通过对国内外应用DEA(数据包络分析)方法对各行业和机构进行效率评估等相关研究进行分析和提炼,结合R&D活动的特点和DEA方法应用的发展趋势,以各主要国家科技创新活动为主要研究对象,以各国R&D的投入产出指标为切入点,运用数据包络分析方法来研究国家R&D投入产出效率的问题,构建了国家层面R&D投入产出效率的DEA评估基本模型。     

R&D存量、所有制结构与技术创新效率——高技术产业面板数据的实证研究

运用1999-2007年高技术产业三位码行业面板数据,本文在测算各行业R&D资本存量的基础上,着重分析了所有制结构、市场势力及出口导向程度等因素对该行业技术创新效率的影响.结果显示,R&D要素投入对该产业技术创新效率提高具有基础性促进作用.外资产权比例上升有助于行业整体技术创新效率的提高,但对内资企业技术创新效率甚至出现负向影响趋势,内外资企业R&D强度普遍差距较大是造成这种异质性溢出效应的本质原因.     

企业R&D投入产出效率的区域比较及对策——基于第二次全国R&D资源清查数据

基于2010年第二次全国R&D资源清查数据,利用数据包络分析方法(DEA),对我国29个省、市、自治区的企业R&D投入产出现状和R&D投入产出效率进行分析。结果表明,我国各省、市、区的企业R&D投入产出差别比较大,东部地区明显超出中部、西部和东北地区很多。另外,总体上我国各省、市、区的企业R&D投入产出效率并不高,平均综合效率值只有0.76。而且,DEA有效的省、市、区只有8个,50%的省市区处于中度DEA无效状态。为缩小企业研发效率的区域差距,应当从以下三方面努力:加强政府引导作用,注重创新性人才培养;利用区域优势互补,促进企业R&D效率整体提高;强化企业交流合作,推进产学研一体化。     

R&D资金投入结构对创新绩效的影响——基于高技术产业的面板协整分析

在当今信息经济时代,高技术产业直接关系到国家的综合实力,其技术创新能力对国家的核心竞争力构成重要影响.高技术产业最大的特征是以技术创新为核心,企业实力增强也主要依赖高附加值的新技术及其产品,并依靠高新技术带来边际利润的增加.要提高高技术产业的创新水平,就必须关注R&D(研究与发展)活动.R&D活动的不确定性使高技术产业形成高投入、高收益并伴随着高风险的特征,因此R&D投入对绩效的影响情况成为学者们关注的问题.     

河北省工业企业研发投入产出绩效评价研究

通过对2013年河北省与全国工业企业研发投入产出现状及投入产出绩效进行评价分析,归纳了河北省工业企业研发具有的优势和存在的问题,提出提升其工业企业研发投入产出绩效应强化R&D平台支撑,提高工业企业R&D效率;优化R&D用人环境,提高科技人员参与R&D活动积极性;加大研发投入,实现重点突破;提高基础研究投入强度,夯实R&D活动基础;大力推进知识产权战略实施,提升工业企业核心竞争力;发挥先进带动作用,实现工业转型提质增效。     

基于SBM模型的我国高技术产业R&D效率评价实证分析

本文运用2011-2012年高技术产业统计年鉴相关面板数据,基于松弛变量度量的SBM模型对高技术产业RD活动的相对效率进行测算,数据测算结果发现显示近70%行业的RD活动是低效率的,并且高技术产业的各行业发展并不均衡。从整体来看,我国高技术产业RD活动的投入产出效率普遍不高,需优化资源配置。文章针对高技术产业RD投入产出变量松弛的测度结果提出相应的改进建议,对非DEA有效的决策单元提出效率改进。     

长江经济带环境治理效率的实证测度与影响因素研究

本文基于经济高质量发展视域构建了环境治理投入产出指标体系,运用熵权法、DEA模型与Dagum基尼系数分解法测度了长江经济带环境治理效率及其区域差异,并利用空间杜宾模型揭示长江经济带环境治理效率的可能影响因素.研究发现:长江经济带环境治理效率呈现出波动改善且空间不平衡的时空特征;环境规制对长江经济带环境治理效率的影响具有异质性,自愿型环境规制显著提升了长江经济带环境治理效率,而强制性环境规制和市场型环境规制的影响并不显著;城镇化对长江经济带环境治理效率存在显著积极影响,但财政分权却存在显著负向影响;长江经济带环境治理效率存在明显的空间相关性.为此,本文提出了改善长江经济带环境治理成效,推进长江经济带高质量发展的政策建议.     

高技术产业技术创新效率评价指标体系的构建

高技术产业,是知识密集、技术密集的产业,代表一个国家综合国力和整体竞争力。根据创新投入要素和产出成果的不同形式,高技术产业技术创新过程划分为技术产出阶段和技术转化阶段。技术产出阶段的产出以知识技术类为主,包括专利与非专利技术,技术转化阶段的产出以经济效益类为主,包括工艺创新成果和产品创新成果。新的指标体系是在详细分析技术开发阶段和技术转化阶段的投入要素和产出形式的基础上构建的,分为两个部分,可以根据每个阶段投入产出指标分别用于测算技术开发效率和技术产出效率,为高技术产业技术创新效率评价提供了新的思路。     

河南省工业企业R&D投入产出状况研究

以全国第二和第三次经济普查中规模以上工业企业R&D投入产出数据为基础资料,分别从投入、产出与投入产出绩效三个方面考察河南省R&D活动情况,对其R&D投入绩效进行评价。结果表明:现阶段河南省规模以上工业企业R&D活动绩效总体上低于全国和中部六省平均值;其中,新产品销售收入的投入产出效率与全国和中部六省平均水平的差距有缩小趋势,而专利申请数方面的投入产出效率与全国和中部六省平均水平的差距有扩大趋势。     

基于投入产出分析的湖南制造业创新人才效率研究

制造企业是国家创新体系的重要主体,是提升创新能力、建设创新型国家的中坚力量.湖南是以中小制造企业为主体的中部省份,是产业转移的重要承接地.以2013年湖南制造业为研究样本,在建立创新人才投入产出效率评价指标体系的基础上,通过DEA-VRS模型,对全省制造业31个部门创新人才的投入产出效率进行综合评价.结果表明:湖南制造业整体创新人才投入产出效率低,主要是R&D人员投入冗余、创新人才产出不足所导致.对此,政府应建立健全培养企业家创新精神的发展机制,企业也应完善创新激励机制.     

北京地区R&D活动投入产出效率分析——基于论文和专利产出的视角

近年来,北京地区R&D活动投入产出成效显著,科技论文发表和专利申请数量高速增长。分析北京地区R&D活动投入产出效率结果表明:一是北京地区R&D活动专利申请数的投入产出效率低于全国平均水平;二是北京地区科研机构部门不但科技论文发表产出效率较低,而且专利申请产出效率也低于高等院校;三是转制科研机构部门的R&D活动产出效率高于非转制科研机构,但是与外商投资企业相比,还是存在一定的差距,差距呈逐步缩小趋势。在此基础上,进一步提出了深化科研体制改革,继续推进科研机构转制改革,并加强科研机构的内部管理制度建设等政策建议。     

基于复合DEA的区域科技投入产出分析

复合DEA方法能有效反映某指标的变动对决策单元影响的大小,因此得到众多研究者的使用.根据2005年全国28个地区的科技投入和科技产出数据,用复合DEA方法进行投入产出有效性分析,得出如下结论:东部地区科技资源配置和利用效率最高,西部地区次之,中部地区最低;在科技投入上,大部分省份的科技活动人员和R&D经费未得到充分利用,在科技产出上,高技术产业产出和技术市场成交合同金额等不足,是造成地区产出效率不高的主要原因.     

长江经济带高技术产业创新要素集聚的空间溢出效应研究

高技术产业在推动产业升级和创新驱动方面具有重要带动作用。以长江经济带11省市高技术产业为研究对象,运用空间杜宾模型,选取2006—2015年面板数据,研究创新要素集聚及其对高技术产业的空间溢出效应。研究表明：创新要素集聚的非均衡分布特征明显;除资本投入和劳动力投入外,创新要素集聚对高技术产业发展的促进作用最为显著;创新要素集聚在省域间的溢出效应大于省域内的溢出效应。     

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.     

长江经济带高技术产业效率测度与异质性分析--基于三阶段 DEA 方法

采用三阶段 DEA 模型对长江经济带沿江11省市2008—2013年高技术产业五大细分行业的技术效率进行测度。结果表明：环境特征和随机因素对效率具有显著的影响;剔除环境变量和随机因素影响后,大部分行业效率值下降,部分行业的技术效率偏低且呈现出显著的行业差异。最后提出,在注重技术进步的同时,沿江地区应发挥比较优势,有针对性地提高管理水平和规模效应,从整体上优化高技术产业资源配置的区域结构和产业结构。