科技创新效率的时空格局及影响因素分析——以山东省为例

基于山东省2012—2018年科技创新投入产出数据,利用DEA-BBC模型和Malmquist指数,分析山东省及各地市科技创新效率的时空演化和主要来源,运用Tobit模型分析山东省科技创新效率的主要影响因素。结果表明,2012—2018年,山东省科技创新效率呈现先上升后持续下降的特征;山东省科技创新效率整体不高,区域差异明显,中部地区科技创新效率较高,并逐步向外围地区扩展;技术进步是全省及各地市科技创新效率的主要来源;劳动者素质、经济发展水平和政府财政支持是影响山东省科技创新效率的显著性因素。     

中国东部沿海四大城市群协同创新效率综合测度及影响因素研究

中国东部沿海城市群作为国家经济增长的核心战略区和新型城镇化的重要组成部分,促进其协同创新效率提升对实现经济高质量发展具有重要现实意义。基于2005—2018年地级市数据,以京津冀、山东半岛、长三角和珠三角城市群为研究对象,采用三阶段DEA方法测算四大城市群协同创新效率并分析其时空特征,利用Tobit回归模型分析不同城市群协同创新效率的主要影响因素,结果表明：①剔除外部环境与随机因素的影响,除山东半岛城市群外,其它三大城市群的平均综合效率值均较第一阶段下降;②外部环境因素对协同创新效率具有显著影响,区域经济水平和政府财政支持力度与协同创新效率负相关,研发支持力度、产业结构和对外开放水平与协同创新效率正相关;③协同创新效率总体呈上升趋势,但内部城市等级存在空间不平衡性;④不同城市群协同创新效率的主要影响因素也存在差异。基于上述结果,提出促进不同城市群协同创新发展的相关建议。     

成渝城市群与珠三角城市群创新潜力比较及影响因素分析

城市群区域创新一体化对促进区域内部资源优化整合,带动周边城市创新发展具有重大意义。使用随机前沿知识生产模型研究了成渝城市群及珠三角城市群创新潜力,并采用一步法的创新非效率模型分析了影响创新潜力的主要因素。结果表明,随着创新阻力的减少,成渝城市群及珠三角城市群的创新效率在不断提升,且差距逐渐缩小;相比于珠三角城市群,成渝城市群拥有更大的创新潜力。同时,城市群内部各城市之间创新效率差异明显。为进一步提高各城市群的创新效率,应进一步转变经济发展方式,扩大开放,加强政府对创新的扶持力度,优化创新环境,提高工业集聚水平。     

我国东部三大城市群创新效率及影响因素对比研究

基于超效率BCC模型，对2010—2018年我国东部三大城市群内部各城市及城市群整体创新效率进行测度，利用变异系数考察城市群内部创新效率差距，探寻内部差距对城市群整体创新效率的作用关系，并采用面板Tobit模型对创新效率的具体影响因素进行分析。结果表明：我国东部三大城市群创新效率普遍提升；长三角创新核心城市的创新效率相对不足，京津冀创新节点城市数量及效率均不足，三大城市群创新腹地存在创新投入不足问题；三大城市群创新效率差距经历由扩大到缩小的变化过程，城市群创新效率受城市群内部各城市创新效率差距的影响，城市群内各城市创新效率差距应保持适度，差距过大、过小均不利于城市群整体创新效率提升；我国东部三大城市群创新效率影响因素具有地域差异。     

科技推广服务业对区域创新效率的影响——以东部三大城市群为例

基于2010—2019年我国东部三大城市群面板数据,运用面板回归、中介效应与门槛模型考察科技推广服务业对东部三大城市群创新效率的影响及作用机制。研究结果表明：东部三大城市群创新效率呈逐年提升态势,且京津冀城市群创新效率与长三角、珠三角城市群存在较大差距;科技推广服务业不仅有助于直接提升东部三大城市群创新效率,还能通过促进产业结构升级间接驱动区域创新效率提升;科技推广服务业对东部三大城市群创新效率的影响存在区域异质性;科技推广服务业对拥有不同创新能力或处于不同经济发展阶段的城市具有异质性作用。     

京津冀城市群生态环境可持续发展的政策评价——基于DPSIR-TOPSIS模型北大核心

依据京津冀城市群10年的相关数据指标,结合京津冀城市群实际发展状况,基于DPSIR-TOPSIS模型,对京津冀城市群生态环境可持续发展的影响因素及障碍度进行综合评价。通过DPSIR模型分析环境承载力各项指标,并利用TOPSIS法评析生态环境承载力障碍度。结果表明:京津冀城市群生态环境综合评价指标处于向好态势,但维持区域生态环境可持续发展的承载力指标仍有提升空间。通过驱动力指标、压力指标和状态指标的分析,京津冀城市群生态环境可持续发展需要继续走“绿色发展、科技创新、资源节约”之路。要继续增加财政投入力度,并拓宽投融资渠道,进一步缩小京津冀城市群生态文明建设的空间差异化水平,重点发挥北京的辐射带动作用,减少城市间生态环境承载力的极差分化。     

京津冀城市群大气污染治理效率及影响因素研究

文章基于京津冀城市群13个城市2013—2015年的面板数据,采用超效率DEA模型测算其大气污染治理效率,并通过回归模型来分析影响大气污染治理效率的因素。结果表明:京津冀地区的大气污染治理效率整体较高,但存在较大省际差异。北京和天津的大气污染治理效率均实现了DEA有效,而河北省整体距离实现DEA有效还存在较大差距,只有沧州和唐山率先达到DEA有效;经济发展水平对大气污染治理效率产生显著的正向影响,产业结构升级、技术创新、人口数量和外商投资对治理效率的影响并不显著,而城市土地扩张产生显著的负向影响。     

京津冀经济发展与空气质量的耦合协调性研究

文章基于耦合协调度模型,对京津冀经济发展与空气质量的协调性进行了深入研究,报告了京津冀城市群的经济发展现状与空气质量情况.通过构建经济发展与空气质量耦合协调评价体系,采用熵值法及Tobit回归分析法对京津冀城市群2014-2018年经济发展与空气质量相关数据进行考察,发现河北省各市整体经济发展和空气质量综合指数偏低、耦合度普遍不高等问题,研究结论认为,经济发展水平对耦合协调度产生积极影响,对工业化水平产生消极影响;对外开放程度、科技投入力度对于中部核心功能区和其它地区的耦合协调度产生不同的作用.     

基于超效率DEA与Malmquist指数的区域研发效率评价——四大国家级城市群比较研究

选取京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝地区双城经济圈四大国家级城市群，基于超效率DEA与Malmquist指数测算2016—2018年各城市群科技研发效率。超效率DEA分析结果表明，粤港澳大湾区的研发效率均值最高，其次是成渝地区双城经济圈、长三角城市群，由于京津冀城市群科技发展不平衡问题突出，区域研发效率均值处于四大城市群之尾。Malmquist指数分析结果表明，长三角、粤港澳大湾区、京津冀城市群大部分城市都实现了技术效率正增长，而成渝地区双城经济圈的技术效率逐渐下降，与其它三大城市群存在一定差距。整体而言，四大国家级城市群的技术进步率均值高于技术效率均值，由此可见，增强地区科研能力是提升全要素生产率的关键。在实证分析我国区域研发效率的基础上，对我国城市群资源配置、优势资源禀赋、区域协同创新水平以及产学研深度合作等提出对策建议。     

区域创新环境对三大创新主体创新效率的影响比较研究

利用超效率模型测度了2009-2012年我国内地30个省市的企业、高校、科研机构三大创新主体的创新效率,并采用面板数据模型比较分析了政府研发资助、市场化等环境因素对企业、高校、科研机构创新效率的影响程度。结果显示,高校创新效率最高,企业参与创新活动的强度与三大创新主体的创新效率呈现负相关关系,而政府研发资助是促进企业和科研机构创新效率提升的重要因素。市场化进程对企业创新效率具有正向促进作用,但阻碍了高校和科研机构创新效率的提升。对外开放对企业和高校创新效率具有负向影响,对科研机构创新效率具有正向影响。同时,应注重发挥劳动者素质对企业和高校创新效率、经济发展水平对企业和科研机构创新效率的正向促进作用。     

产权性质、技术差距与高技术企业创新效率

基于两阶段价值链视角,将产权性质纳入企业创新研究框架,利用共同前沿理论和DEA模型测度分析2007-2016年两种前沿下中国区域不同性质企业创新效率差异,探索不同性质企业两阶段技术差距及其影响因素,结果表明：①中国各省份不同性质企业效率差异明显,国有企业研发和成果转化效率最低,而外资企业效率较高,各企业成果转化效率递减趋势明显,共同前沿下效率值均不超过群组前沿下效率值;②国有、民营等四大群组间在两阶段均存在明显的技术落差,成果转化阶段国有-港澳台、国有-外资之间的技术差距均值分别为0.124和0.110,且技术差距值在不断增大,2016年接近于0.300;③所有制结构加剧了国企与其它企业间技术差距,政府支持、劳动者素质对国有-民营、国有-外资企业两阶段技术差距起阻滞作用,产学研合作、知识产权保护、金融环境和外商投资对3种技术差距分别产生不同程度的影响。     

中国城市土地集约利用评价与实证分析——以三大城市群为例

在构建中国城市土地集约利用评价指标体系的基础上,利用信息熵法确定指标权重.计算中国长三角、珠三角和京津冀三大城市群38个城市土地集约利用程度,对评价结果展开分析.研究表明,大部分城市土地集约利用程度偏低;不同城市群土地集约利用水平明显存在空间差异;城市土地集约利用水平与经济发展状况、城市规模呈正相关.最后.为提高城市土地集约利用水平进而实现城市可持续发展提出政策建议.     

区域科技资源配置效率及影响因素研究——以京津冀城市群为例

运用超效率DEA和Malmquist指数模型对京津冀区域科技资源配置静态效率和动态效率进行了测算与分析,并建立Tobit回归模型考察不同因素对科技资源配置效率的影响程度.实证结果表明:采用动静结合法可以较合理地估计京津冀科技资源配置效率;京津冀整体未达到资源配置有效状态,城市间发展不均衡;经济发展水平、经济开放程度、高等教育发展水平和区位优势等因素正向影响科技资源配置效率,而能耗水平则产生了消极作用.在此基础上提出进一步提升京津冀科技资源配置效率的对策建议.     

高质量发展背景下长三角城市群创新效率测度及影响因素研究

实现区域协同创新是长三角城市群高质量发展中需重点关注和急需解决的问题之一。文章研究2011—2020年相关数据，运用投入导向的超效率BCC模型和Malmquist指数模型对2011—2020年长三角城市群26个城市创新效率进行静态和动态分析，建立固定效应模型分析城市创新效率的影响因素。结果表明：2011—2020年长三角城市群创新效率值从0.820上升至0.909，整体略有提高，但各城市的城市创新效率差异显著，空间分布呈现“东西均衡”“北高南低”的格局；长三角城市群城市创新全要素生产率指数呈波动上升趋势，其中长三角城市群城市创新全要素生产率均值为1.053，技术进步、纯技术效率、规模效率均值分别为1.043、1.009、1.009，技术进步指数是促进城市创新全要素生产率提高的关键；从影响因素看，教育经费投入、科技经费投入、建成区绿化覆盖率和公共图书馆藏书量对长三角城市群创新全要素生产率具有显著正向影响，而固定资产投资具有显著负向影响。基于此，研究提出合理配置创新资源、加强资源与信息共享、因地制宜规划发展模式等措施与建议。     

居住用地市场与区域社会经济发展协调性分析——以中国主要城市群为例

将土地、人口与资本等作为资源投入项,将地价增长与经济发展协调性、地价水平与居民收入合理性等社会经济效益作为产出项,利用DEA(数据包络分析)方法,综合分析2009—2013年五个国家级城市群县域尺度下居住用地市场与区域发展的协调性,并探究城市群内投入产出效率的空间分异及规模收益状况。研究表明:(1)研究期内,城市群投入产出效率总体偏低,综合效率、纯技术效率和规模效率分别仅为最优水平的59.3%、82.7%和71.8%;(2)城市群投入产出效率高值区多分布于城市群发展规划的轴向线和核心发展圈内,但各城市群的效率水平及其影响因素存在一定差异;(3)城市群内,不同功能定位城市的投入产出效率差异明显,其中节点城市的住宅用地价格与社会经济发展、居民生活状况协调性最优,其次为中心城市,而核心城市和边缘城市效率相对偏低;(4)就投入要素效率而言,住宅用地出让总面积和固定资产投资总额的冗余度均超过50%,亟待通过土地市场和政府管控,以城市功能定位为导向,优化土地出让结构和资金配置模式。     

我国丝绸之路经济带沿线省(市、区)高技术产业创新效率研究——基于DEA-Malmquist-Tobit方法

高技术产业是推动区域创新的重要增长极,其创新效率直接影响区域创新发展。基于价值链视角,以2009—2017年丝绸之路经济带沿线省(市、区)高技术产业为研究对象,利用DEA-Malmquist指数模型分析各地区高技术产业技术研发效率、技术转化效率,并采用Tobit模型验证不同因素对不同创新效率的影响。结果发现:丝绸之路经济带沿线省(市、区)高技术产业创新发展态势良好,区域创新效率差异正逐步缩小,技术研发效率明显高于技术转化效率。在创新过程中,劳动者素质、技术积累是提高技术研发效率的关键因素,企业自主创新、政府支持、企业规模扩张能够显著提高技术转化效率。     

中国区域公立科技创新资源与经济发展水平相关性分析

各国各政府相继开展了创新系统建设,而"创新型城市"、"创新型区域"的建设成为国家创新体系的重要组成部分。利用突变级数法综合考虑地区生产总值、年末总人口、人均地区生产总值、经济密度,对地区经济发展水平进行评价;并基于地区公立科研机构对地区科技创新资源进行评估,研究区域公立科技创新资源与经济发展水平之间相关性。中国区域经济发展水平与公立科技资源之间并无明显的正相关关系。由二者决定的散点图,呈现较弱的抛物线分布。因此,区域公立科技投入如何与经济发展水平进行匹配,以提高科技产出效率,有待进一步研究支撑。     

中国城市群农地城市流转效率研究——基于三阶段DEA与Tobit模型的实证分析

采用三阶段DEA及Tobit回归模型对中国17个城市群农地城市流转的效率进行测度,分析环境影响因素作用,提出优化配置方案。结果显示:中国城市群农地城市流转综合效率平均水平较高,但城市群间差异较大;环境因素对效率影响显著,拥有高新科技、城市化水平较高的东部地区城市群对农地城市流转资源的配置和利用更合理;剔除环境和随机影响因素后,城市群农地城市流转效率提升的主导因素由技术效率变为规模效率,且处于规模收益递增阶段的城市群数量变多。政府应加强城市群间联系与交流,推广和运用节能环保技术,调整生产要素投入的数量和结构,注重城市用地内涵挖潜,抑制城市土地过度扩张,从而提高城市群农地城市流转效率。     

国家创新型县（市）创新效率测度变化及影响因素研究

建设国家创新型县（市）是我国全面实施创新驱动发展战略、推动县域经济创新发展的重要举措。选取全国50个首批国家创新型县（市）作为研究对象，运用DEA模型和Malmquist指数法，对2017-2019年创新型县（市）的科技创新效率进行静态与动态分析，并利用Tobit回归模型分析创新效率影响因素。研究结果显示：2017-2019年我国县域科技创新效率整体表现较好，从各项指标看，创新型县（市）的综合技术效率、纯技术效率、规模效率和全要素生产率不断提升，说明3年来国家创新型县（市）科技创新态势持续向好；创新平台、创新主体、教育经费、创新政策均与县域科技创新水平呈显著正相关性，但经济发展水平对创新型县（市）科技创新效率的影响不大。     

京津冀协同发展中科技资源配置效率研究——基于超效率DEA-面板Tobit两阶段法

将科技资源配置分为科技研发与科技成果转化两个阶段,采用超效率CCR模型对京津冀科技资源研发阶段与转化阶段效率进行测度,并进一步利用面板Tobit模型分析科技资源配置效率的影响因素。结果表明:京冀科技成果转化效率明显低于科技研发效率;京津冀三地科技资源配置效率存在严重分化现象;产业结构和经济开放程度分别对科技研发和成果转化阶段资源配置效率具有显著影响。在协同发展过程中,应根据京津冀城市功能定位,实现错位发展、融合发展。同时,应建设科技成果转化服务体系,促进创新要素合理有序流动,实现区域总体创新水平提升。