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。     

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。     

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。     

基于三力突变模型的高技术产业升级能力研究——以粤、沪、鲁、浙、苏五省市为例

粤、沪、鲁、浙、苏五省市是我国中东部地区高技术产业聚集地。近年来,五省市高技术产业均取得了快速发展,但不同省市高技术产业的发展路径、发展环境与产业升级现状存在较大差异。从产业升级投入能力、产业升级产出能力和升级环境支撑能力三个维度可构建高技术产业升级评价三力模型及指标体系,并选取中东部地区十五省市,以这些地区的大中型高技术企业作为研究对象,对其产业升级能力进行定量研究与分类。结果表明,某一地区高技术产业的升级能力与其产业资源整体投入水平密切相关,而良好的区位优势和繁荣的资本市场能够明显地改善产业升级环境;从政府角度看,经济发达地区可减少政府过多的直接投入而增强直接采购的力度,经济相对落后地区应加强政府对本土高技术企业的直接投入和政策扶持,扩大外资的吸引力度,推动地区高技术产业发展与升级。     

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。     

高技术产业研发经费投入绩效的地区差距研究——基于动态面板变系数模型的估计

基于高技术产业分省的面板数据,选取固定资产原值、职工人数、科研经费作为投入变量,销售额作为产出变量,采用动态面板变系数模型分析不同地区科研经费对高技术产业产出贡献的弹性系数.研究表明:中国不同省市科研经费对产出贡献的弹性系数有其自身的特点,总体上中西部地区的弹性系数要大于东部地区.对比静态面板估计结果,动态面板估计的弹性系数普遍较低,更加接近实际情况.     

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。     

高新技术产业发展与科技投入的关系分析

探索R&D科技投入与高新技术产业产出的关系,对于增加科技投入以促进该产业的发展具有重要作用。在VAR模型估计的基础上,运用协整理论、因果检验和误差修正模型,分析了1995-2010年科技投入与高技术产业产出之间的动态关系。结论表明:科技投入是高技术产业发展的格兰杰原因,在长期内能明显促进该产业的增长,但短期效果有限。因此,要求我们应当增加对高新技术产业的长期科技投入,为其长远发展奠定基础。     

中国三次产业要素投入与经济增长：基于岭回归经验分析

将资本、劳动和能源作为投入要素,通过构造包含有生产要素三次产业投入结构的柯布-道格拉斯生产函数,分析三次产业中的要素投入与经济增长的关系,并对产业间的要素流动对经济增长的影响进行测算.研究结果表明:从弹性系数比较来看,第三产业的要素产出效率高于第一、第二产业,劳动的产出弹性系数大于资本和能源的产出弹性系数;从要素投入方向看,在要素总量既定的条件下,要素在三次产业间的重新配置具有增长效应,第三产业资本增长份额来源于第二产业,劳动、能源投入份额全部来源于第一产业有利于实现产出最大化.     

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.