中国高等教育高质量发展效率的实证研究——基于SBM-Malmquist指数模型

基于2017—2021年的省级面板数据,利用SBM—Malmquist指数模型对中国31个省（自治区、直辖市）的高等教育高质量发展效率进行静态与动态分析。结果表明：我国高等教育高质量发展效率整体处于中上水平,区域效率存在差异,表现为“中部>东部>西部”特征;从全国视角出发,高等教育高质量发展全要素生产率是由技术进步决定的;从区域视角出发,东西部地区全要素生产率的提高主要得益于技术进步,中部地区受技术效率和技术进步的共同影响,表现为“东部>西部>中部”特征。为推动我国高等教育高质量发展,需要从优化区域布局结构、推动科学技术进步、改善投入产出结构三个方面着手。     

我国省区高技术产业发展水平评价与模式分析

在回顾现有文献的基础上,从规模、效益和速度3个方面构建了高技术产业发展水平评价指标体系,运用熵值法,对我国31个省区的高技术产业发展进行了评价和区际差异分析,进而提炼和归纳出各省区高技术产业发展模式。结果表明,我国高技术产业发展的东中西部不均衡态势明显,其中,发展规模的差异最大,其次是发展效益和发展速度;中西部和东北地区的发展速度与东部地区差距较大,东北地区的发展速度尤其较慢;区域内部差异最大的是东部地区,其次是西部地区和东北地区,最后是中部地区。     

中国软件产业效率的测度及时空动态演进

本文基于Global超效率DEA模型全面测度2009—2018年我国软件产业效率,并采用条件Kernel密度从静态和动态双重视角揭示中国软件产业效率的时空动态演进特征.研究发现,我国软件产业效率整体较低,东部、中部、西部地区间存在较大差距,并且该差距逐步扩大;东部、中部、西部三大地区内部省份间软件产业效率差距呈现不同程度的缩小;整体上我国省份间软件产业效率不存在空间集聚;东部地区内部省份间存在负向空间溢出效应,而中部、西部地区内部省份间不存在明显的空间溢出效应.为实现我国软件产业的高质量发展,本文建议进一步增强软件企业技术创新能力,各地区继续挖掘优势并着力补齐短板,构建软件产业协同发展格局.     

中国创新型产业集群投入产出效率动态演进及区域差异——基于省际面板数据的分析

基于2014—2019年中国内地28个省域面板数据,构建三阶段DEA模型,测度各省域创新型产业集群投入产出效率,运用变异系数和静态面板模型分别检验其σ收敛和β收敛特征,进而揭示东部、中部、西部、东北地区四大区域创新型产业集群投入产出效率的动态演进趋势及区域差异。结果表明,2014—2019年全国创新型产业集群投入产出效率由0.62提高至0.72,更多省域向高效率演进,到2019年,35.7%的省域达到生产效率前沿;中国创新型产业集群投入产出效率存在明显的区域差异,在空间上呈现出东部>中部（与全国平均水平持平）>东北和西部的发展格局,较低的纯技术效率、规模效率分别是制约东北和西部地区效率提升的主因;样本考察期内,全国整体、东部和中部创新型产业集群投入产出效率存在σ收敛,全国整体及东部、东北和西部地区存在绝对β收敛和条件β收敛,而中部仅存在条件β收敛,且不同区域条件β收敛的影响因素不尽相同。据此,针对提升不同区域创新型产业集群投入产出效率提出针对性建议。     

我国高技术产业创新质量空间差异性分析

本文从创新过程-创新产出-创新经济效益三个维度构建高技术产业创新质量评价体系,运用G1-变异系数组合赋权法和联系度改进的TOPSIS法对我国东部、中部、西部和东北地区2007-2011年的高技术产业创新质量进行了动态综合分析。结果表明,我国高技术产业创新质量普遍不高,且空间差异性明显。东部地区高技术产业创新质量明显强于中部、西部和东北地区并且差距在逐渐扩大。西部地区高技术产业创新质量提升明显,中部、西部、东北三个地区高技术产业创新质量有收敛趋势。     

我国环境规制效率的区域差异及变化轨迹——基于30个省份的面板数据

“十四五”时期是深入打好污染防治攻坚战、实现生态环境质量改善由量变到质变的关键时期，提升环境规制效率是推进生态文明建设的必然选择。论文基于2009—2020年30个省份的面板数据，采用基于非期望产出的超效率SBM模型和Malmquist指数模型以及加权求和法，对环境规制静态、动态和综合效率分别进行了测度，并利用核密度估计、变异系数和基尼系数法，探究我国东部、中部、西部和东北部四大区域环境规制效率的区域差异和动态变化轨迹。研究结果表明：我国省际环境规制效率差距较大，四大区域呈现非均衡特征；环境规制效率较高的省份主要分布在东部地区，西部地区的环境规制效率提升空间和潜力最大，中部和东北地区的环境规制效率上升趋势较弱。     

高技术产业集聚对区域绿色创新效率的影响研究

基于2009—2019年中国30个省份的面板数据,运用包含非期望产出的Super-SBM模型测算各地区绿色创新效率并通过区位熵测度高技术产业集聚水平,最后利用面板计量模型以及中介效应模型实证检验高技术产业集聚水平对区域绿色创新效率的直接影响及技术创新的中介效应。结果表明：我国各地区高技术产业集聚程度呈逐年上升趋势,区域绿色创新效率整体不高,二者均存在区域异质性,东部地区明显高于全国平均水平,而中西部及东北地区发展较为缓慢;高技术产业集聚有利于区域绿色创新效率的提高,技术创新在其中发挥部分中介效应,研发投入、劳动投入和经济发展水平对绿色创新效率均有显著影响。     

数字经济、知识产权保护与高技术产业创新效率

选取2010—2021年中国30个省份面板数据，实证检验数字经济对知识产权保护与高技术产业创新效率的关系。研究结果显示，数字经济及子维度对高技术产业创新效率均有显著正向影响；知识产权保护在数字经济对高技术产业创新效率的影响中具有双重门槛效应。地区异质性检验结果显示，数字经济对高技术产业创新效率的推动效应在东部地区最强，中部地区次之，西部地区最弱；知识产权保护在东部、中部地区表现出双重门槛效应，在西部地区表现为单一门槛效应。未来应适度超前部署数字新基建、优化知识产权保护体系、实施数字经济均衡化发展战略，赋能高技术产业创新效率提升。     

我国高技术产业研发效率分析

以1995-2009年我国28省区研发投入与产出面板数据为基础,运用道格拉斯生产函数对数随机前沿分析模型,实测了各地区高技术产业研发投入与创新产出绩效水平。研究结果表明：15年来我国高技术产业的平均技术效率值只有0.567,还有40%多的提升空间;研发资本存量对创新具有更大的产出弹性;各地区间高技术产业研发效率的差异很大,东部地区普遍高于中西部地区,西部地区和中部地区的技术效率水平相当;历年的平均效率水平呈现下降趋势,要求转变增长方式,提高资源配置效率。     

生态文明可持续发展效率及其区域动态差异——基于31个省份的面板数据

以全国31个省份为样本,选取评价指标,构建生态文明可持续发展效率的动态和静态分析模型,综合评价各区域的生态文明可持续发展效率与区域差异,实证检验我国生态文明的效率水平。研究结果表明:我国生态文明可持续发展效率未达到最优状态,2011—2017年生态文明可持续发展资源配置效率以年均0.03%的速率下降;在四个区域的排名上,生态文明可持续发展效率较高的省份主要分布在东北和东部地区,中部和西部地区相对靠后,各区域内部的省份之间差异明显;在区域动态变动趋势上,西部地区生态文明可持续发展效率的提升空间和后发潜力最大,东部和东北地区上升趋势较弱,中部地区整体呈下降态势。     

节能减排压力下能源环境效率区域差异及其影响机制研究

将能源消耗及其带来的环境成本视为节能减排压力。基于2007—2015年省域面板数据,运用投入导向的AM模型测算了我国能源环境效率,分析能源环境效率的区域差异及其空间演化特征,评判区域节能减排情况,并采用灰色系统模型探究区域能源环境效率的影响因素及其影响机制。研究表明:我国四大区域能源环境效率呈现波动上升态势,显示出东部—中部—东北—西部逐步降低的发展格局。东部地区能源环境效率先发散后收敛,东北地区先收敛后发散,中部和西部地区能源环境效率呈现逐步发散态势。产业结构和技术产业化阻碍中部、东北、西部能源环境效率提升,全球化和城镇化对四个地区的能源环境效率均起到正向驱动作用,环境治理是中部和西部地区能源环境效率提升的制约因素。最后,根据研究结果分区域提出改善能源环境效率的对策建议。     

中国高技术产业转移趋势时空分析

基于脱钩理论研究方法,借鉴其他学者构建的产业动态脱钩指数和区域产业集聚与扩散判定条件,对1995-2015年中国高技术产业在东部、中部、西部和东北四大区域的转移趋势进行实证研究。结果表明,1995-2015年中国高技术产业在四大区域间存在明显的产业集聚和产业扩散现象。其中,1995-2004年向东部地区集聚趋势明显;2005-2015年则由东部地区向外扩散,不断向中部和西部地区集聚趋势明显。可见,2004年是中国高技术产业集聚与扩散的分水岭。自2013年始,我国东北地区高技术产业进入衰退期,部分行业出现向外绝对扩散趋势。     

科技人才集聚对中国区域科技创新效率的影响

基于2005-2015年省际面板数据,构建超越对数随机前沿距离函数模型,借鉴产业区位熵思想,研究科技人才集聚对中国区域科技创新效率的影响。结果表明,科技创新效率存在区域差异,东部地区高于中部、西部、东北地区,西部最低;科技人才集聚规模和均衡度与区域科技创新效率显著正相关,强度与区域科技创新效率显著负相关。鉴于此,为提高区域科技创新效率、缩小区域差异,我国政府应全方位培育并吸引科技人才,合理引导科技人才流动、整合科技人才资源。     

数字新基建、高技术产业集聚与区域创新绩效

选取2012—2021年我国30个省域面板数据,实证分析数字新基建、高技术产业集聚对区域创新绩效的影响。研究表明：数字新基建对区域创新绩效具有“U”型影响;高技术产业集聚可提升区域创新绩效;数字新基建、高技术产业集聚均可提升邻近区域创新绩效。异质性分析结果显示,数字新基建在2017—2021年内能够提升中部、东部区域创新绩效,但未对西部区域创新绩效产生显著影响;高技术产业集聚可显著提升三大区域创新绩效,且作用效果在2017—2021年更显著,具有“西部>东部>中部”特征。     

中国文化产业和旅游产业融合发展动力机制与发展评价

论文在对影响文化产业和旅游产业融合的驱动力进行详细分析的基础上,构建了文旅产业融合的“双循环”动力机制,并在其基础上引入了文化产业与旅游产业融合发展水平评价指标体系,采用熵权法、耦合协调度模型对2000—2018年中国省际文化产业和旅游产业融合水平进行了测度和分析,借此提出了相应区域发展策略。结果显示:(1)我国文化产业和旅游产业融合的耦合度处在中度耦合阶段,整体文旅融合水平也较低,处在中度失调阶段,2000—2018年间呈现缓慢上升态势;(2)区域间融合程度差异明显,呈现东部>中部>西部>东北部的阶梯式差异特点,但年均增长率则为中部>西部>东部>东北部,文旅产业融合水平与融合速度呈现较大的差异性,其中,中部地区上升趋势最明显;(3)文化产业和旅游产业融合水平存在空间“集聚效应”,西部地区的文旅产业融合呈现明显的中心化特点,融合度发展水平与地区文化产业和旅游产业的本身发展水平具有一致性。     

中国省际高技术产业创新效率分析——基于DEA-Malmquist指数

文章采用BCC模型测算了2000—2008年中国28个省份的高技术产业的技术创新效率,并使用DEA-Malmqui st生产率指数测算了28个省份高技术产业的全要素生产率(TFP)的变动。研究表明:中国大部分省份高技术产业的技术效率不高,且省际间技术效率差异较大,主要由规模效率的差异所导致;东、中、西部地区高技术产业的技术创新效率呈现上升趋势;中国高技术产业的TFP有所上升,但是各地区TFP增长的源泉不同:东部地区主要依赖于技术进步,中部地区主要依赖于技术效率的增长,而技术退步是西部地区TFP负增长的主要原因。     

金融发展规模、效率改善与经济增长

本文将金融体系效率纳入金融发展与经济增长研究框架,运用基于松弛变量效率测度模型(SBM)对我国1995—2008年29个省市区金融体系效率进行测度,并利用面板协整检验考察了金融发展、金融体系效率与经济增长的关系。研究表明,我国金融体系效率整体上呈波动型上升趋势,且依次由东部、西部、中部递减,经济发展水平与金融体系效率呈近似倒U形关系;整体上我国金融发展的规模与效率改善对经济增长有正的影响,但其促进作用在区域层面上具有门槛效应:东、中部地区金融发展与金融体系效率对经济增长有正的影响,且在东部地区金融体系效率的经济增长效应更为显著,而西部地区其促进作用并不明显。     

效率增进、技术进步及高技术产业经济的动态增长——基于随机前沿模型

基于随机前沿模型(SFA),测算了1997—2008年我国30个省级地区高技术产业相对技术效率、全要素生产率增长率。研究表明,我国高技术产业技术效率总体水平不高;区域效率差异显著,东部地区相对技术效率明显高于中、西部地区;样本期间内高技术产业全要素生产率增长率波幅不大,增长趋势尚不明显;全要素生产率增长的根本动因在于技术效率,高技术产业仍不具有规模经济性。     

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。     

基于非期望产出的中国城市绿色发展效率及影响因素分析

基于非期望SBM模型，文章对中国277个地级及以上城市2010—2016年城市绿色发展效率进行评价，分析其时空格局、城市类型、效率损失成因及影响因素。研究发现：(1)城市绿色发展效率水平总体不高，波动下降后有所回升，区域效率呈现东部>东北>西部>中部的态势，东北效率提升最大且提升单元具有“低投入、低产出和低污染”特点；效率沿河北至广东一线具有明显“凹陷”特征，区域内部效率变动较大。(2)环境污染、资源和资本冗余是各区域效率损失的主因，消费、财政收入和GDP分别是中部、西部和东北地区效率损失的重要期望产出因子。(3)效率领先型、协调发展型、效率突破型和绿色增长型城市是中国绿色发展效率改善的推动力量，绿色下降型、黄色增长型和黄色下降型城市的效率则亟需改善。(4)经济发展水平、人口规模、产业结构、能源强度、政府干预、环境规制和信息化水平是影响城市环境效率变动的重要因素，且影响程度存在区域异质性。