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。     

高技术产业R&D全要素生产率变动分析-基于DEA模型的Malmquist指数方法

运用2000年至2009年高技术产业相关面板数据,构建了基于DEA模型的Malmquist生产率指数及其分解指数即技术进步指数和综合效率改善指数,并由此对高技术产业R&D的生产率发展状况进行实证分析.结果发现:高技术产业的各行业发展并不均衡,部分行业生产率发展波动较大.而另一部分则相对稳定.整体来看,高技术产业的生产率各指数表现较稳定,同时发现2000- 2004年推动全要素生产率发展的主要动力是综合管理水平的提高,而2005-2009年的主要动力是技术进步.从全要素生产率的平均增长率来看,主要支撑动力是来源于技术进步指数.     

全要素生产率视角下的高技术产业效率提升——基于5大行业的面板数据实证分析

基于高技术产业2000-2008年的面板数据,采用非参数的Malmquist指数分析方法,对5大行业的全要素生产率、技术效率等的变化趋势进行研究,研究结果表明全要素生产率的提高主要是由于技术进步的贡献,行业间效率变化水平差异性较为明显,自主创新能力较弱。提出优化资源配置、完善自主创新体系等政策建议,以期提升我国高技术产业效率,落实国家自主创新战略。     

中国各省高技术产业全要素生产率研究

高技术产业的创新和增长是我国经济发展的动力和源泉,因此提高产业生产率至关重要.采用基于DEA的Malmquist指数分析方法,对我国除西藏外的30个省、市、自治区高技术产业1996-2010年的全要素生产率及其分解情况进行测度和分析研究的实证结果表明:我国高技术产业整体全要素生产率上升明显;呈现出时间上的波动趋势和区域上的差异性;不论我国的东部、西部、中部还是整体,技术进步而非技术效率是导致全要素生产率增长的主要原因.     

基于DEA的湖南省高技术产业创新效率研究

针对湖南省高技术产业的创新效率,运用DEA方法,构建评价指标体系,以2000-2011年高技术产业的投入产出数据为依据,通过MATLAB建模进行评价分析。结果表明：湖南省高技术产业创新效率整体不高,在研究人员和经费方面存在较大过剩。在此基础上进一步分析了导致创新效率非有效性的原因。     

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。     

中国房地产开发企业生产效率动态变化——基于DEA模型的Malmquist指数分析

借助数据包络分析(DEA)技术和Malmquist指数思想,得到了我国31个省的房地产开发企业在1999—2005年期间生产效率的动态变化,为了进一步深入研究,又将生产效率分解成"追赶效应"和"增长效应"。得到的研究结果显示:我国31个省房地产开发企业1999—2005年全要素生产率的提高大部分来源于"增长效应",由此指出了技术创新尤其是管理创新和经营创新的重要性。     

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。     

我国主要商业银行生产效率变动趋势研究

本文运用基于DEA模型的Malmquist指数理论方法,研究了1997-2006年间我国主要商业银行的全要素生产率及其分解指数:综合效率,技术进步率,技术效率,规模效率等,探求各指数变化的主要原因并提出提高全要素生产率的建议。     

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。     

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.     

基于超效率DEA和Malmquist指数的湖南省农业全要素生产效率分析

在湖南2007-2012年地市级面板数据的基础上,运用基于超效率DEA全要素生产效率测度模型,测算湖南省各地市（州）的农业全要素生产效率,然后利用Malmquist生产率指数法对农业生产效率进行动态对比研究。实证结果表明：2007-2012年间,湖南农业生产效率呈上升趋势,但各地市（州）之间差异较大,衡阳市农业全要素生产效率最高;Malmquist指数分析结果表明该期间农业全要素生产效率年均增长率为5.4%,通过Malmquist指数的进一步分解发现技术进步是推动湖南农业全要素生产效率增长的主要动力,但不同地区的增长动力具有差异性。     

辽宁省装备制造业效率分析

运用2001—2014年27个省市的面板数据,使用DEA模型中的BCC模型和Malmquist指数法对辽宁省装备制造业及其细分行业的综合效率和全要素生产率(TFP)变化进行分析。结果表明:辽宁省装备制造业更多依靠规模和数量取胜,而非产业发展质量; 近几年来辽宁省的要素使用效率有一定的提升,对劳动投入的利用水平低于资金投入; 辽宁省装备制造业全要素生产率的变动主要是由技术进步引起的,技术效率的变动起的作用相对较小,但近几年全要素生产率的下降则主要是由技术效率变动的下降引起的,而这种下降主要是由于纯技术效率的下降引起的。     

高技术产业出口对全要素生产率影响的实证研究

文章以1998~2007年的相关数据为样本,实证分析了出口对全要素生产率的影响。实证结果表明,中国高技术产业出口一方面通过出口企业的生产率优势带动了产业全要素生产率,另一方面也通过非出口企业获得的外部经济效应提升了全要素生产率。但是出口企业相对于非出口企业的生产率优势并不明显,且主要集中在新产品出口,非新产品出口并没有比其他经济部门使用更先进的技术,而对高技术产业全要素生产率产生了一定的负面影响。同时,还考察了融合科技人力资本和金融支持这两个技术吸收指标下出口对高技术产业全要素生产率的影响。结果显示,科技人力资本增强了出口企业对产业全要素生产率的促进作用,金融部门对高技术产业的扶持并没有起到促进吸收出口渠道的技术溢出的作用。     

高技术产业研发创新全要素生产率研究——基于价值链的视角

在价值链视角下,高技术产业研发创新活动可划分为技术开发和成果转化两个阶段.基于1996—2010年省际面板数据,采用Malmquist指数分析方法实证评价中国高技术产业研发活动两阶段全要素生产率,并考察每一阶段全要素生产率的变动原因、方向和趋势.在技术开发阶段全要素生产率上升趋势明显,年均增长高达21.8%,技术进步、纯技术效率和规模效率都有促进作用,但关键拉动因素还是技术进步;在成果转化阶段技术进步率降低而技术效率提升,结果导致全要素生产率的小幅下降,平均下降幅度为0.9%.提出提升中国高技术产业研发活动生产率的对策建议,包括制定优惠政策和激励措施、改变技术开发模式、鼓励发明创造、资助有市场前景产品等.     

基于DEA Malmquist指数的地方高校科研效率评价

以2006—2015年我国28个地区地方高校科研的投入产出数据为基础,运用DEA-Malmquist指数法对其科研效率进行测度,分析了各地区地方高校科研效率的变化情况.结果表明:地方高校科研全要素生产率年均增长2.1％,其中技术进步是推动全要素生产率增长的主要动力;当前我国地方高校科研效率发展呈现波动状态;地方高校科研效率提高的地区占比为46％,科研效率总体状况有待提升;地区间地方高校科研效率差异大,呈现出地区间的不平衡性.