北京高技术产业研发转化效率实证研究——基于随机前沿生产函数的分析

应用随机前沿生产函数模型,对北京高技术产业研发转化效率进行实证分析。研究表明,北京高技术产业研发经费的产出效率较为理想,而研发人员的产出效率存在较大的提升空间;高技术产业研发转化效率总体呈稳步上升态势,但各行业间差距明显;从影响北京高技术产业研发转化效率的因素看,产业利润和政府扶持对北京高技术产业研发转化效率都具有正向效应,市场结构对研发转化效率的影响不显著。针对上述研究结论,本文针对性提出提升北京高技术产业研发转化效率的若干建议。     

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。     

我国高技术产业研发效率的空间变动及影响因素研究——基于省际面板数据的随机前沿分析

运用随机前沿分析法对我国1995-2011年高技术产业的面板数据进行分析,结果显示,我国高技术产业研发效率整体较低,距离最优前沿面尚有近50%的改善空间。高技术产业研发效率呈现明显的空间差异性,东部地区最高,高于全国平均水平;东北及中西部地区较低,在全国平均水平之下。进一步研究表明,我国高技术产业研发效率具有明显的空间变动特征:一是我国高技术产业研发效率呈线性上升趋势,在不同空间上呈现特定的规律:东部地区按二次曲线规律增长,东北和中西部地区按线性规律增长。二是我国高技术产业研发效率的空间差异性呈线性收敛趋势,而东部地区、东北和中西部地区都按二次曲线规律收敛。运用技术无效率函数对高技术产业研发效率空间变动的影响因素分析发现,制度变迁、企业规模和市场结构对高技术产业研发效率的空间变动有显著的正向影响,这对各区域提升高技术产业的研发效率具有一定的参考价值。     

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。     

中国高技术产业集聚与自主研发绩效研究

基于创新生产函数构建产业集聚与研发投入产出模型,运用可行的广义最小二乘法(FGLS)进行实证分析,结果表明:产业集聚对高技术产业的创新产出为正向影响,研发资金投入对高技术专利创新和新产品开发有显著的促进作用,研发人力资本投入对专利创新和新产品开发影响为正但不显著,高技术产业规模的扩大有利于自主创新能力的提升.基于以上分析,我国应进一步加大和优化人力资本和科研投入,提高产业集聚度,扩大产业规模,提升高技术产业的自主创新能力.     

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。     

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.     

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.     

不同融资路径对我国高技术产业多阶段创新的影响研究

目前国家大力倡导创新企业发展,金融支持是高技术产业创新发展的关键所在。在分析银行信贷融资、股票市场权益融资对产业自主创新能力的作用机制的基础上,采用我国31个省市高技术产业2009—2019年的数据,依据高技术产业创新研发阶段和商业化阶段的不同特征,建立静态面板模型,考察了银行信贷融资、股票市场权益融资对高技术产业自主创新能力的影响。研究结果显示：从创新阶段来看,在研发阶段,银行信贷融资和股票市场权益融资都对研发投入产生了正向的影响作用,从而促进了创新产出的增加;在商业化阶段,银行信贷融资依然显著促进了创新产出,但股票市场权益融资的作用不显著;从融资主体来看,银行信贷融资可以显著促进研发经费和研发人力投入,从而促进创新水平的提升,股票市场权益融资只在研发阶段对研发人员投入有促进作用。     

河南高技术产业技术创新效率分析——基于DEA-Malmquist指数方法

对高技术产业技术创新效率进行评价,有利于提高创新资源的利用率,有利于明晰创新能力培育的作用点。运用DEA-Malmquist指数方法对河南高技术产业四大类行业2003—2008年的技术创新效率进行实证分析,结果表明,河南高技术产业四大类行业的技术创新效率均为非有效。其中,医药制造业与航空航天器制造业技术效率低下且存在技术衰退问题,电子及通讯设备制造业存在技术衰退问题,医疗设备制造业技术效率低下。要解决河南高技术产业技术创新效率不足的问题,必须从提高技术效率与促进技术进步两个方面着手。     

河南高技术产业技术创新效率分析——基于DEA—Malmquist指数方法

对高技术产业技术创新效率进行评价,有利于提高创新资源的利用率,有利于明晰创新能力培育的作用点。运用DEA—Malmquist指数方法对河南高技术产业四大类行业2003-2008年的技术创新效率进行实证分析,结果表明,河南高技术产业四大类行业的技术创新效率均为非有效。其中,医药制造业与航空航天器制造业技术效率低下且存在技术衰退问题,电子及通讯设备制造业存在技术衰退问题,医疗设备制造业技术效率低下。要解决河南高技术产业技术创新效率不足的问题,必须从提高技术效率与促进技术进步两个方面着手。     

资源依赖与高技术产业技术创新效率——基于SFA与中介变量法的研究

将创新价值链分为知识生产和知识商业成果转化两个阶段,结合运用随机前沿模型与中介变量法,根据省级面板数据,实证考察了资源依赖影响高技术产业创新效率的传导机制。研究结果发现,通过企业规模、研发人力资本、研发资金、产业集聚、政府干预、开放程度等因素复杂的传导作用,资源依赖总体上有碍于高技术产业创新效率提升,并且各个传导因素的影响程度和影响方式各异。最后在实证研究的基础上提出提升资源型地区高技术产业创新效率的建议。     

深圳市高技术产业创新效率评价——基于Malmquist指数模型的实证分析

聚焦于深圳市高技术产业创新过程中研发投入产出的效率问题,在构建Malmquist指数模型的基础上,对深圳市2011－2016年高技术产业的创新效率进行测算。实证结果表明:总体上,深圳市高技术产业创新效率曲折提升,TFP累积提升8.45%;行业变化趋势层面,除了计算机及办公设备制造业,其余四个高技术产业细分行业的创新效率均保持正增长;电子及通信设备制造业与航空航天器及设备制造业是推动深圳高技术产业创新效率增长的主导性行业。在此基础上,文章进一步提出了提升深圳高技术产业创新效率,带动经济有效增长的建议。     

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。     

基于DEA的湖南高技术产业技术创新效率研究

文章采用数据包络（DEA）方法中的C2R模型对湖南省高技术产业2001-2009年9年间的技术创新效率进行研究,结果显示,湖南省高技术产业技术创新效率虽然逐年改善,但总体水平较差,且存在较为明显的地区差异。在此基础上,进一步对湖南省高技术产业的技术创新活动进行冗余分析,结果表明：R＆D资本存量、政府的财政科技拨款、R＆D活动人员等投入均存在一定的浪费现象。     

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。     

高技术产业利润对研发投入依赖规律研究

中国正在致力于推动高技术产业的发展,明确高技术产业的发展规律对于制定良好的产业政策非常重要。本文从高技术产业的演化规律出发,研究研发投入对高技术产业利润的影响,这种关系在一定程度上反映了中国高技术产业的健康状况。本文在中国国家统计局数据的基础上,通过密度依赖模型和双密度依赖模型分析高技术产业研发投入和利润之间的关系,发现我国高技术产业的研发投入在随着利润增加的同时并未对利润产生很大的促进作用。     

高技术产业群创新效率时空演化机制及驱动研究——基于珠江三角洲九个城市的研究

本文基于DEA-Malmquist指数、ESDA模型测度珠江三角洲九个城市2010—2020年高技术产业创新效率，并通过构建空间计量模型对该地区高技术产业创新效率驱动因素进行实证分析。结果表明：（1）珠三角地区高技术产业创新效率先后经历“低速增长期”“瓶颈衰退期”“平稳发展期”三个阶段，Malmquist指数呈上升趋势，总体发展趋势良好。（2）城市间高技术产业创新效率呈连片“区块状”分布，高效率“隆起区”与低效率“塌陷区”形成鲜明对比，且具有明显的空间相关性。（3）政府支持、研发投入、开放程度、教育水平、产业集聚对高技术产业创新效率提升起促进作用，研发投入具有负向空间溢出效应，教育水平与产业集聚具有正向溢出效应。     

创业投资对高技术产业创新效率的影响研究

以2006-2009年我国28个省份高技术产业的面板数据为研究样本,应用随机前沿分析方法检验了创业投资对高技术产业创新效率的作用机制.实证结果表明:考察期内我国高技术产业创新效率水平较低,但逐年不断提高;创业投资对高技术产业创新效率具有显著的促进作用;创业投资和政府科技投入的交互作用对高技术产业创新效率产生了负向影响.以研究结论为基础,提出了相应的对策建议,以期为提升高技术产业创新能力、促进产业结构升级提供支持和参考.