政府引导基金与高技术产业绿色创新——绩效评价及作用机制研究

在理论分析基础上,采用超效率DEA、Tobit模型并选取2010—2020年中国高技术产业省级面板数据,实证检验政府引导基金对高技术产业绿色创新效率的影响及作用机制。研究结果表明:政府引导基金对高技术产业绿色创新效率具有显著的提升作用,在东部、中部和西部三大地区的影响系数依次下降但显著性依次提高;政府引导基金通过创新转化和产业规模机制显著促进了高技术产业绿色创新效率的提升,绿色偏好机制虽有积极影响但作用还不显著,三种机制能够较为充分地反映政府引导基金对高技术产业绿色创新效率的作用机制。     

区域高技术产业研发活动效率评价及影响因素研究

以2012-2016年中国东部地区9个省市高技术行业为样本，运用两阶段DEA模型和交叉DEA模型相结合的方法对其高技术产业创新运营效率进行评价，并结合自评效率和他评效率进行地区间效率、行业间效率比较。结果表明，中国东部地区高技术产业整体效率仍然偏低，但高技术产业区位优势明显，技术开发阶段和经济转化阶段效率表现出差异化特征；通过定性比较分析提出两类触发高技术产业效率的前因构型。通过融合两阶段数据包络分析、交叉数据包络分析和定性分析，以山东省为例提出进一步提升高技术产业效率的建议，为高技术产业管理实践提供参考。     

我国东、中部地区高技术产业创新绩效评价研究

针对我国近年高技术产业发展迅速的特点,应用非参数统计估计的数据包络分析（DEA）方法评价了东、中部地区的创新绩效水平。通过建立与高技术产业相关联的投入产出指标体系,将东部11个省（市）、中部8个省（市）作为决策单元,以2008-2009年统计数据为依据分阶段进行综合分析与对比分析,得出东部地区高技术产业发展较中部迅速,资源利用效率较高,形成东西过渡型发展趋势等结论。同时,针对DEA方法评价绩效的不足进行了改进。最后,结合研究成果对发展高技术产业、优化资源配置提出针对性建议。     

数字经济提升高技术产业创新效率的机制研究

现阶段高技术产业的不断创新为建设现代化经济发展体系、实现经济的高质量发展起到了重要作用，而数字经济的发展是高技术产业创新效率提升的关键。采用面板熵值法对数字经济发展进行测度，采用三阶段DEA法构造高技术产业创新效率指数，分析数字经济中所包含的数字化基础设施建设、信息化发展以及数字交易发展对高技术产业创新效率的影响机制，并对高技术产业创新效率进行Tobit回归分析，得到不同指标对高技术产业创新效率的影响。为验证所得回归结果，使用方差分解法验证数字经济中三个指标对高技术产业创新效率的影响程度，发现信息化发展对高技术产业创新效率提升贡献最大，数字交易发展次之，最后为数字化基础设施建设。进而基于所得出的结果探讨数字经济如何提升高技术产业创新效率。     

湖北省高技术产业创新效率实证分析

高技术产业创新绩效研究对于高技术产业竞争优势提升、产业结构升级、加快转变经济发展方式具有重要意义。建立省级区域高技术产业创新投入与创新产出指标体系,运用数据包络分析法(DEA)对全国省级区域的高技术产业创新效率分别从"八五"至"十一五"期间四个时段进行动态评价和比较分析。研究结果表明:湖北省高技术产业创新效率在全国的地位明显低于创新能力在全国的地位,且创新绩效低于历年的全国平均水平。湖北省创新效率低的主要原因体现在规模效率偏低,创新资源投入利用不足,创新产出不足。     

基于DEA的我国省际高技术产业发展模式及相对优势产业选择

近几年来,高技术产业的发展一直是学术界的热门话题。应用数据包络分析（DEA）模型和聚类方法对我国省际高技术行业进行研究,对目前我国存在的几种高技术产业发展模式进行总结和描述。效率分析不仅有助于了解我国各高技术行业的区域发展情况,更为分辨各区域的优势产业提供了依据。在DEA分析的基础上,运用聚类方法对各省高技术产业发展模式进行了探讨。     

绿色增长下我国大型制造企业创新效率提升路径研究

基于绿色增长视角,采用三阶段DEA模型对2011-2015年中国内地30个省（市）大型制造企业创新效率进行评价。结果发现：①环境因素和随机误差对我国大型制造企业创新效率影响较大;②调整后的我国大型制造企业整体创新效率不高,规模效率成为制约创新效率的主要因素;③东部地区大型制造企业平均创新效率最高,而中、西部地区则相对较低;④多数省（市）大型制造企业创新效率存在一定程度的提升空间。在此基础上,提出了不同地区相应的创新效率提升路径。     

技术产出弹性、两阶段创新效率与高技术产业竞争力研究

以技术存量水平为门槛变量，对高技术产业生产方程进行分解，发现区域间技术产出弹性存在显著差异，据此对29个地区分组建立前沿面，测度知识生产和成果转化两阶段创新效率，并研究创新效率对区域高技术产业竞争力的实际影响。结果表明：①先发地区凭借较高的技术产出弹性，获得远超其它地区的高速增长；②产品生产中的创新效率，即成果转化率提升能够显著促进产业竞争力提升；③知识生产中全要素生产率提升能够显著扩大产业竞争力上升幅度，但知识生产中技术效率提升对产业竞争力的影响并不显著。     

我国高技术产业高质量发展效率评价及影响因素分析

文章从高质量发展视角出发,构建高技术产业高质量发展效率评价指标体系,以2015—2020年我国29个省市年度高技术产业面板数据为研究对象,运用超效率SBM、RD-Malmquist模型对各省市高技术产业高质量发展进行静态和动态分析及科学评价,并进一步利用Tobit模型对可能影响效率因素进行回归分析。结果表明：我国高技术产业高质量发展效率(静态)波动性提升,省域间效率值差异性在下降。区域上效率值呈现东部地区>西部地区>中部地区>东北地区,且效率值均小于1;高技术产业高质量发展态势良好(动态),区域上呈现中部地区>西部地区>东部地区>东北地区,技术进步起着关键作用。人均GDP、人力资源质量等对效率值存在不同方向和程度的影响。最终提出促进我国高技术产业高质量发展的相关建议。     

中国高技术产业创新绩效的地区差异

对高新技术产业创新绩效进行评价,有助于发现和解决高技术产业创新体系运行中存在的问题,提高创新体系的运行效率。本文以技术独占因子、人力资源因子、市场效率因子和社会动力因子为基本要素,在构建影响高技术产业创新绩效的评价指标的基础上,运用Excel和Spss15.0软件中因子分析和聚类分析对我国20多个省市地区创新绩效进行综合评价。结果发现：部分地区高技术产业的技术独占性不强、创新投入不足、资源配置效率偏低。为了促进高技术产业的发展,必须加强政策、金融、人才、技术和信息服务体系的建设,形成一个创新的网络体系。     

数字经济发展与高技术产业创新效率提升——基于中国省级面板数据的实证检验

以数字经济拓展实体经济发展空间，是实现传统经济模式向智能化模式转变、数量型增长模式向质量型增长模式转变的重要手段。采用2013—2019年中国内地30个省域面板数据，在对数字经济发展水平和高技术产业创新效率进行测度分析的基础上，实证检验数字经济对高技术产业创新效率的影响效应。结果表明，数字经济发展能够有效提升高技术产业创新效率，但随着时间推移，影响效应趋于减弱；数字经济发展会强化企业家精神和产业结构升级对高技术产业创新效率提升的边际效应；数字经济发展对高技术产业创新效率的影响存在显著的区域和行业异质性，东西部地区数字经济发展更能有效促进高技术产业创新效率提升，数字经济发展对电子及通信设备制造业创新效率的提升作用更加显著。基于此，提出大力发展数字经济、培育企业家精神、加大研发投入力度、促进区域协调发展等建议。     

高技术产业科技活动效率:基于CCA—DEA的分析

运用典型相关分析方法解决指标相关性对DEA评价结果效度的影响,并实证分析了我国高技术产业的科技活动效率。主要研究结论是:最近十几年来,我国高技术产业科技活动的效率总体水平较高,发展趋势良好;但投入相对冗余、产业结构不合理等因素使之呈现规模报酬递减。     

高技术产业知识转移效率分析

在总结国内外高技术产业知识转移研究现状的基础上,结合高技术产业自身特点与数据可得性,构建了高技术产业知识转移效率评价指标体系。运用主成分分析法和超效率DEA模型评价了2002-2011年江苏省高技术产业知识转移效率,并针对分析结果提出了相应的对策建议。     

安徽省高技术产业创新效率研究——基于两阶段价值链视角

基于两阶段价值链理论,构建规模报酬可变情形下的两阶段链式关联DEA模型,对2005—2009年安徽、北京、天津、上海、江苏、浙江和广东7个省市高技术产业创新的整体效率和分阶段效率进行了评价,分析了2005—2009年安徽省五大高技术行业创新的整体效率和分阶段效率的行业差异,给出了4种高技术产业创新资源利用模式。研究表明:与其他样本省市相比,2005—2009年期间安徽省高技术产业创新整体效率的年均值较高,虽然2008—2009年的整体效率值偏低,但较高的两阶段关联强度提升了其整体效率的年均值;安徽省的高技术产业创新资源利用模式为高研发低转化型;2005—2009年期间安徽省五大高技术行业的整体效率和分阶段效率均较高,但资源利用效率模式并不理想,科技研发和科技成果转化效率低成为制约安徽省高技术产业创新效率提升的共同因素。     

高技术产业知识转移效率分析——以江苏省为例

在总结国内外高技术产业知识转移研究现状的基础上,结合高技术产业自身特点与数据可得性,构建了高技术产业知识转移效率评价指标体系。运用主成分分析法和超效率DEA模型评价了2002-2011年江苏省高技术产业知识转移效率,并针对分析结果提出了相应的对策建议。     

物流产业效率评价及与FDI质量相关性分析——基于2002-2011年数据的实证

在运用三阶段DEA模型对2002-2011年我国物流产业投入产出效率进行评价及效率影响因素分析的基础上,从“低质量的数量扩张特征FDI”和“高技术知识密集型FDI”视角,分析FDI对我国物流产业效率的影响.研究结论:①我国物流产业效率逐年提升,但从规模报酬角度看仍处于规模偏小阶段;②在剔除环境变量与随机变量的影响后,我国物流产业实际效率值变小了;③FDI质量对我国物流产业效率影响比较大.FDI的技术含量、盈利能力和本地化程度与物流产业效率均成正相关,而FDI的平均规模与物流产业效率成负相关.最后根据我国物流产业实情提出相关政策建议.     

我国高技术行业科技活动技术效率实证研究

介绍了技术效率的概念及其度量方法,运用DEA模型对2001—2007年我国高技术产业科技活动的技术效率进行了实证研究。从行业集聚程度、行业竞争程度、企业规模以及技术创新方面探讨了影响我国电子及通讯设备制造业技术效率的因素,最后提出了提升我国高技术产业科技活动技术效率的路径与方法。     

税收优惠政策对高技术产业创新效率的影响

基于2000-2017年《中国高技术产业统计年鉴》中29个省市面板数据,首先采用DEA Malmquist指数模型测算了中国高技术产业创新效率,在此基础上运用断点回归方法分析了税收优惠政策对我国高技术产业创新效率的影响。研究结果表明：①总体上以专利为产出指标的创新效率高于以新产品销售收入为产出指标的创新效率,并且以新产品销售收入为产出指标的创新效率处于较低水平,由此表明我国高科研投入与低实际产出的矛盾依然存在;②税收优惠政策对我国高技术产业创新效率有显著正向影响,税收优惠政策对技术研发阶段与科技转化阶段的影响效应不同;③税收优惠政策与企业规模、政府资助合理匹配可放大政策效果。     

基于DEA模型的高技术大型企业创新绩效评价

本文借鉴前人的研究成果,将高技术企业的创新过程分为技术开发和技术转化两个阶段,并对两个阶段分别构建了投入产出评价指标体系.同时采用DEA方法对全国21个省市的高技术大型企业的创新绩效进行实证研究,通过对比分析两阶段的投入产出绩效,发现我国大部分省市高技术大型企业的技术开发效率和技术转化效率都较低.最后进一步对各地区的高技术中型企业的创新绩效进行分析,发现大部分地区的高技术中型企业创新绩效都高于大型企业.     

基于DEA的我国高技术产业科技投入产出效率评价

科学的评价高技术产业科技投入产出效率对于我国高技术产业合理、有效利用科技资源,提高资金使用效率具有十分重要的现实意义。利用DEA模型对2002年至2006年我国高技术产业全部17个行业的科技投入产出效率进行评价,并分析各行业的规模收益状况。高技术产业应该在提高科技效率的前提下,逐步扩大规模。