基于超效率DEA的区域高技术产业发展绩效评价

高新技术产业在我国经济社会多元复合转型中起着关键的作用,是区域经济跨越式发展的起跳器.为此,高技术产业发展绩效目前已经成为一个重要的研究课题.本文在对高技术产业投入产出2003～2007年数据进行平均化的基础上,利用超效率DEA模型对我国30个省市的高技术产业发展绩效进行实证研究,并得出合理的评价结论.对我国进一步发展高技术产业有极大的指导性作用.     

我国区域高技术产业技术创新的效率评价

根据高技术产业技术创新活动的复杂性,文章将高技术产业技术创新过程分解为技术研发过程和技术转化过程,通过构建链形结构的关联网络DEA模型对我国区域高技术产业技术创新效率进行了较全面的评价。结果表明:我国区域高技术产业技术创新的整体效率和两个子过程效率都偏低,存在明显的区域差异;技术转化过程并不是导致技术创新活动相对低下的主要原因;我国大部分地区表现为两过程效率的一高一低或双重低效;东、中、西部三大地区的高技术产业技术创新效率呈现出明显的阶梯分布现象。     

中西部地区农业科技资源配置效率测算与分析

为探究中国中西部地区农业科技资源配置效率的差异,文章应用DEA中的BCC模型,基于截面数据测算了2013年我国中西部地区农业科技运行的综合效率、规模效率和纯技术效率.基于1999-2013年面板数据运用DEA-Malmquist方法,测算了中西部地区农业科技运行中的技术效率、技术进步和全要素生产率.研究成果对农业科技管理部门制订合理的农业科技资源配置政策具有参考价值.     

2006-2008年中国省际高技术产业效率实证研究

 采用三阶段DEA分析方法对中国2006-2008年高技术产业的30个省际面板数据进行分析,衡量和评价各省市高技术产业运营效率。结果表明,一方面各省市高技术产业运营效率与当地经济发展程度相适应,区域差异明显,东部表现最优,西部次之,中部最差;另一方面环境因素对高技术产业运营效率具有重要的影响,剔除环境和随机因素影响后各省市高技术产业运营效率值变化较大,虽然纯技术效率有所提高,但是由于规模效率下降较大导致综合技术效率普遍下降。最后,提出提高高技术产业运营效率的政策建议。     

浙江高技术产业技术创新效率研究

本文依据浙江省高技术产业发展现状与相关理论,运用相关模型和方法,建立评价指标体系,通过DEA分析浙江高技术产业的创新效率,并对其技术创新能力做出客观评价。     

高技术产业创新效率影响因素分析

文章基于2003~2012年中国30个省和17个分行业的的面板数据,应用超越对数随机前沿模型从地区和行业角度实证检验了影响中国高技术产业创新效率的环境因素。研究结果显示,政府资助和金融机构支持显著地阻碍了区域创新效率的提升,但其对行业的负面作用并不显著;对地区和行业创新效率的改善都有显著的积极影响因素是国际贸易出口;产业规模对地区创新效率的改善有显著作用,但对行业的正向作用不显著;FDI显著地正向作用于行业创新效率的提升,所有制因素显著地负作用于行业创新效率改善。     

中国高技术产业创新效率的时空演变特征

创新是高质量发展的关键,创新要素相对集中的高技术产业将成为我国实现产业转型升级和高质量发展的重要战略型产业,提升高技术产业创新效率刻不容缓。文章将高技术产业创新过程划分为研发阶段和成果转化阶段,基于2006—2020年中国28个省份的面板数据,采用随机前沿分析方法、核密度估计法和空间自相关分析方法,测算并分析高技术产业创新效率的空间格局及演化特征。结果显示,中国高技术产业创新效率总体水平较低,区域差距明显,东部地区的创新效率高于中西部地区,研发阶段的高技术产业创新效率具有显著的空间相关性,呈现空间上的两极集聚性。     

中国高技术服务业R&D资源配置效率的省际比较分析——基于2009年第二次全国R&D资源清查数据

为探究中国高技术服务业R&D资源配置效率,分析各地区效率差异状况及其影响因素,利用经典DEA模型,实证分析中国高技术服务业的R&D资源配置效率状况.结果显示:辽宁、福建、山东、云南等省份R&D效率有效,而北京、上海、江苏、广东、河南、湖南、安徽等省份效率较低,且内部效率值差异较大.为缩小地区高技术服务业R&D效率差距,提高全国高技术服务业发展水平,必须优化资源投入结构、加强投入力度、创新人才培养机制、培育市场需求及引导产业集聚等.     

我国科技创新资源配置效率的DEA分析

掌握科技创新资源当前配置效率情况可为科学、客观提出优化战略与策略,提供有效的依据和支持,为此文章构建科技创新资源配置效率评价指标体系,应用lingo8.0软件,采用数据包络法,对我国31个省市科技创新资源配置技术有效性和规模有效性进行了系统分析,并提出相应的改善建议。     

高技术产业技术进步的DEA分析

自从上个世纪90年代我国提出高技术产业的发展策略后,高技术产业取得了快速发展并对我国经济结构的优化调整作出了巨大贡献.本文利用DEA分析的C2R模型和C2GS2模型对高技术产业1995-2002年逐年的技术效率和规模效益情况进行了实证分析,给出了相应的政策建议.     

我国高技术产业科技活动实力的比较分析

高技术产业属于技术创新活动频繁的行业,其技术创新必须以科技活动实力为前提,科技活动实力是保证各地区高技术产业竞争力的重要基础.文章通过选取科技活动环境、科技活动投入、科技活动产出与R&D投入等4个指标集合,运用因子分析方法,借助SPSS16.0统计分析软件衡量和评价我国各地区高技术产业科技活动实力.     

中国高技术产业创新效率的地区差异及动态演进

遵循高技术产业创新活动的特征,文章运用三阶段超效率SBM模型,分别测算了中国28个省份高技术产业研发阶段和转化阶段的创新效率,并依据经济发展程度将中国划分为三大地区,利用Dagum基尼系数探索三大地区创新效率的差异,采用Kernel核密度考察创新效率的分布动态及其演进特征。研究表明：（1）中国高技术产业创新效率整体处于上升阶段,研发效率与转化效率明显不协调;（2）创新效率的总体差异呈持续下降趋势,西部地区的地区内差异远高于其他地区,东部与西部的地区间差异显著,地区间差异是引起创新效率差异的主要原因;（3）创新效率核密度存在右移趋势,波峰的宽度逐渐增加且右拖尾现象明显。     

湖北省高技术产业投入产出动态评价

本文借助数据包络分析方法(DEA),对湖北省高技术产业近十年的投入产出效率进行了有效性评价,得出湖北省高技术产业投入在大多数年份有效的结论;并进一步运用改进的DEA交叉评价模型对不同年份进行排序分析,从而对湖北省高技术产业投入产出的效率进行了纵向的动态评价,以期为相关部门合理评估高技术产业和制定发展战略提供参考.最后简要提出湖北省高技术产业发展的两点建议.     

河北省区域科技资源的配制效率

1科技资源配置水平指标体系研究河北省区域科技资源配置效率首先要构建科技资源配置水平指标体系。科技资源配置效率指标体系是由各种科技投入指标和产出指标构成的。其中,科技投入指标是指科技活动所需的各种投入要素,它是科技人力资源、科技财力资源、科技物力资源、科技信息     

中国高技术服务业对高技术产业的贡献度测算

高技术服务业是高新技术产业和现代服务业相互渗透、相互交叉、相互融合而成的新业态.文章运用多元回归的方法,实证分析了高技术服务业对高技术产业发展水平和竞争力的贡献度,结果表明:高技术服务业对高技术产业主营业务收入和专利都具有比较明显的促进作用,高技术服务业有利于高技术产业竞争力水平的提高.     

基于科技资源配置效率的城市群联动效应研究

科技资源配置水平的高低直接关系到区域经济发展的动力和方向,决定着区域创新能力的强弱.文章采用DEA的传统CCR模型与交叉效率模型对我国三大城市群2013年科技资源配置效率状况进行了评价与分析.结果表明:我国三大城市群科技资源配置效率整体水平较高,区域分布状态为:珠三角＞长三角＞京津冀,但城市群内部差异明显,表现为:京津冀＞长三角＞珠三角;从资源配置交叉效率看,城市间友好型联动效应均大于对抗型联动效应;“京津冀”城市群内部联动效应明显好于外部联动效应,“长三角”城市群内外部联动效应差别不大,“珠三角”城市群的外部联动效应显著.     

区域创新体系科技资源配置效率影响因素实证分析

文章运用DEA-Tobit两步法,综合评价2010年我国30个省市自治区的科技资源配置效率,分析影响区域创新体系科技资源配置效率的因素.研究表明:配置效率与区域开放程度、高技术产业发展、科研机构的人才投入、企业对科技创新的支持力度正相关;而区域经济发展水平对区域科技资源配置效率有负显著影响;产学研结合水平、政府科技投入等因素对区域科技资源配置效率的影响不显著.     

数字金融、高技术产业集聚与区域创新绩效

强化数字金融的创新激励效应,是助力我国经济高质量发展的重要手段。文章基于2011—2020年的省级面板数据,从影响效果、传导机制、非线性特征和空间效应四个方面对数字金融与区域创新绩效的关系进行检验。研究发现：（1）数字金融显著提升了区域创新绩效,且促进效应在南方地区、金融基础较弱的地区和数字金融发展后期更强;（2）数字金融能够通过促进高技术产业集聚,强化集聚规模经济效应和多样化知识溢出效应来间接提升区域创新绩效;（3）数字金融对区域创新的促进作用存在数字金融发展水平、研发投入强度的单一门槛效应和信息化水平的双重门槛效应;（4）数字金融可通过空间溢出效应促进周边地区创新绩效的提升。     

中国区域高技术产业技术创新效率评价研究——基于客观加权的网络SBM模型

将高技术产业技术创新活动分解为技术研发过程和技术转化过程,通过构建网络SBM模型和Tobit模型,较全面的评价和分析了中国区域高技术产业技术创新活动.研究结果表明:现阶段中国高技术产业形成了以原始创新资源投入为主,集成创新和引进消化吸收再创新资源投入为辅的创新模式;技术创新活动的整体效率和两子过程效率都较低,存在明显的省际差异;相对于技术研发过程的低效而言,技术转化过程并不是导致技术创新活动效率低下的主要原因;大部分地区的高技术产业表现为两过程效率的双重低下或一高一低;区域经济实力、产业结构、政府对技术创新活动的支持力度对高技术产业技术创新效率具有显著的促进作用.