长江三角洲城市群科技服务业效率评价

根据科技服务业内涵,将其划分为五大细分行业,以长江三角洲城市群为主要研究对象,使用2010-2016年投入与产出数据,建立超效率DEA模型,并运用视窗分析评价长江三角洲城市群五大细分科技服务业发展效率。研究结果表明：规模无效是导致各区域科技服务业综合技术效率未达到有效的共性因素;我国科技服务业需要优化投入产出结构,扩大规模效应;长江三角洲城市群科技服务业综合技术效率水平及趋势具有显著差异。据此,分别对全国及长江三角洲城市群五大细分科技服务业发展提出改进对策。〖JP〗     

我国高技术服务业研发机构科技创新效率评价

构建了高技术服务业研发机构科技创新效率评价指标体系。利用2010—2011年我国高技术服务业7个细分行业研发机构的科技创新活动数据,运用数据包络分析法,测度了2010—2011年我国高技术服务业7个细分行业研发机构的科技创新效率,比较了各细分行业研发机构的科技创新效率差异,并分析其原因。进而利用理想点模型,对2010—2011年我国高技术服务业研发机构的科技创新效率进行了排名。研究结果显示:我国高技术服务业研发机构的科技创新效率总体良好,但行业差异较大。最后,提出促进我国高技术服务业发展的对策建议。     

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。     

长江经济带生态保护效率与科技服务业发展效率时空关联分析

建立超效率DEA模型并运用视窗分析测算2010-2017年长江经济带11个省市生态保护效率与科技服务业发展效率,通过空间计量模型分析后者对前者的影响。结果表明：科研技术服务业效率对当地及周边地区的生态保护效率具有正向影响;科技资本服务业效率对当地生态保护效率具有正向影响,但对其周边地区有抑制效应;科技宣传服务业未对生态保护效率产生显著影响。据此,提出长江经济带通过提高科技服务业效率改进生态保护效率的对策。     

京津冀城市群创新效率及影响因素研究

科技创新效率是反映一个区域创新资源配置状况和创新质量的重要指标.文章利用DEA-BCC模型和Malmquist指数法对2012-2018年京津冀城市群科技创新效率进行静态和动态评价.以各城市每年的综合技术效率值为被解释变量,利用Tobit模型分析经济发展水平、政府支持、工资状况、外商投资水平、劳动者素质5个因素对城市创新效率的影响.研究结论表明:受规模效率偏低的影响,京津冀城市群的综合技术效率不高,但是随着时间的变化,城市创新的全要素生产率、技术效率不断增长,创新程度不断增强.同时还发现,政府支持、外商投资水平与城市创新效率是正相关关系,经济发展水平与劳动者素质对城市创新的影响不显著.     

中国服务业分行业生产率变迁及异质性考察

本文采用全国两次经济普查后的修订数据,引入"技术不会遗忘"假定,运用序列DEA-Malmquist生产率指数法测算了1990—2010年中国服务业细分行业的全要素生产率(TFP)、技术进步、纯技术效率与规模效率增长率。结果表明,中国服务业总体及细分行业的TFP均处于上升通道,在上世纪90年代,服务业TFP增长的主导因素是技术效率改进,进入21世纪后,则主要是技术进步提高,且技术效率改进已开始由以纯技术效率为主转向以规模效率为主,但服务业发展的粗放型特征仍然明显。同时,中国服务业TFP增长表现出了较大的行业异质性;与工业(制造业)行业对比,服务业TFP增长是滞后的。2010年与1991年相比,TFP及技术效率增长的行业间异质程度有所下降,而技术进步却有进一步拉大的迹象。可能的内在机制是现代信息技术对不同服务业企业资源配置的异质影响,以及中国服务业体制改革的渐进式道路。     

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。     

基于DEA的安徽省科技企业孵化器运行效率研究

采用数据包络分析中的BCC模型,实证分析了安徽省38家科技企业孵化器的运行效率,依据综合效率值将其分为有效、无效两类。结果显示,安徽大部分科技企业孵化器都处于无效状态。为进一步分析孵化器运行效率的差异及其产生的原因,根据纯技术效率均值和规模效率均值,再将其细分为相对高效型、配置低效型、规模低效型和完全无效型四类,并对综合效率值为1的科技企业孵化器进行超效率分析。最后,通过计算各资源投入的影子价格均值,为孵化器优化资源组合提供方向性引导。     

中国乡镇企业生产效率格局及重心轨迹演变

乡镇企业生产效率事关乡村发展及城乡融合进程。基于1990—2016年乡镇企业生产投入、产出相关数据,综合运用DEA模型、GIS空间分析及经济重心等研究方法,考察中国乡镇企业生产效率格局演变及其移动路径。研究显示:中国乡镇企业生产效率具有以下特征:①整个研究期内,3个效率指标均值基本呈波动下行发展态势;②综合技术效率偏低,纯技术效率水平略高,规模技术效率得分最高,且不同研究单元差异显著;③从三大空间效率均值排序来看,综合技术效率为东、中、西部,纯技术效率为东、西、中部,规模技术效率则较为随机;④综合技术效率和纯技术效率重心转移方向先后经历由东南向西南的演变,最终转移方向为东北。     

城市群能否提高城市全要素能源效率

以城市群作为推进城镇化进程的主体是推动中国新型城镇化的重要发展战略,而城市是中国能耗最大的区域,研究城市群经济联系程度对城市全要素能源效率的影响具有重要意义。首先,以新经济地理学“中心-外围”理论为依据,通过引力模型对城市群规模密度进行测度。然后以十大城市群2001-2012年的数据为样本,分析城市群规模密度对城市全要素能源效率的影响。结果表明：前者能够显著提高后者,但不同的城市群发展规模和密度会对城市全要素能源效率产生异质性影响。最后,提出加快城市群发展,实现资源优化配置和产业优势互补,从而提高能源效率等政策建议。     

中国科技金融效率时空分异特征及区域均衡性

科技金融是促进科技开发、成果转化和高新技术产业发展的重要引擎。结合DEA BCC模型与基尼系数分析方法，对中国内地29个省市2006-2016年的面板数据进行实证分析，探讨中国科技金融效率时间演变规律、空间差异及区域均衡性。结果表明：①总体而言，中国科技金融结合的综合效率均值、纯技术效率均值及规模效率均值分别为0.827、0.950、0.866，科技金融效率为非DEA有效，科技金融体系建设有待加强；②从时间变化趋势上看，2006-2016年，科技金融结合的综合效率、纯技术效率及规模效率均表现出不同程度的“V”型变动趋势，科技金融效率尚未形成持续稳定增长态势；③纯技术效率和规模效率对科技金融效率的影响有所不同，比较而言规模效率的影响更为显著；④从空间差异与区域均衡性上看，不同省市科技金融效率存在较大差距，中国科技金融效率基尼系数不断上升，区域差异不断扩大，各省市科技金融发展失衡程度差异显著。     

中国城市群内部与外围的效率差异及其影响因素——基于DEA模型的分析

城市群是引领区域经济增长的核心区域,城市群的投入产出效率影响区域经济增长的质量和效果,有效发挥城市群在区域经济增长中的经济效益和资源配置作用对促进经济社会可持续发展有着积极意义.基于经济增长效率视角,建立非意愿产出的DEA模型来考察城市群内部与外围的效率差异,并对城市效率的影响机制进行了实证分析,本文发现多数城市群平均效率要高于外围地区,主要表现在城市群的纯技术效率方面,而非规模效率方面.就城市群投入产出效率的影响因素而言,金融环境和地方政府干预程度是限制综合效率提升的主要因素,这些因素对综合效率、纯技术效率和规模效率的影响表现各有差异.     

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。     

长三角城市群生产性服务业空间分异机理研究

长三角城市群生产性服务业的空间分异发端于知识局域溢出,而城市等级体系演变以及生产性服务业与制造业的相互作用在生产性服务业空间分异过程中发挥着重要作用。其机理表现为:劳动力人均受教育年限与生产性服务业发展水平正相关,人均受教育年限每增加1单位能带动生产性服务业发展0.354个单位的提升;城市规模与生产性服务业发展正相关,生产性服务业的集聚总是依赖核心城市和城市核心区,城市规模对生产性服务业发展有极明显的推动作用;城市群区域的工业增加值相对比值与生产性服务业发展水平负相关,表明长三角城市群制造业的规模扩张具有制约生产性服务业发展的作用。     

长江中游城市群产业生态化效率研究

通过对产业生态化、生态效率内涵关系的梳理,以生态效率作为测度产业生态化程度的指标,构建生态效率评价指标体系,首先使用主成分分析方法对2010—2012年长江中游城市群34个城市各相关指标进行了处理,然后将新的投入产出数据代入DEA模型当中对长江中游城市群产业生态化效率进行了评价。研究结论显示:1使用PCA-DEA方法评价得出的产业生态化效率结果较直接使用DEA方法更为科学;22010—2012年长江中游城市群产业生态化效率先上升后下降,但是纯技术效率一直处于改进状态;3长江中游城市群各城市产业生态化效率的无效性主要来源于规模效率低下,尤其是产业规模不在最优状态。最后,提出了长江中游城市群产业生态化效率改进建议。     

我国二线城市科技金融投入效率研究——以佛山市为例

通过建立科技投入产出效率评价指标体系,借助MaxDEA 7 Basic软件,首先测算了我国二线城市的科技投入产出效率,做出初步评价;然后以佛山市为例,对佛山市的科技投入产出效率进行深入研究,探索不同来源的资金投入在促进科技创新中的不同效率。研究表明,在促进科技创新方面,政府资金的综合效率和规模效率最高,企业自有资金的纯技术效率最高但规模效率最低,而来自金融机构、创投风投和资本市场的资金投入规模尚小且效率较低。     

城市群能否提高城市全要素能源效率——以中国十大城市群为例

以城市群作为推进城镇化进程的主体是推动中国新型城镇化的重要发展战略,而城市是中国能耗最大的区域,研究城市群经济联系程度对城市全要素能源效率的影响具有重要意义。首先,以新经济地理学"中心-外围"理论为依据,通过引力模型对城市群规模密度进行测度。然后以十大城市群2001-2012年的数据为样本,分析城市群规模密度对城市全要素能源效率的影响。结果表明:前者能够显著提高后者,但不同的城市群发展规模和密度会对城市全要素能源效率产生异质性影响。最后,提出加快城市群发展,实现资源优化配置和产业优势互补,从而提高能源效率等政策建议。     

新三板科技服务企业融资效率与财务风险研究

在调查分析我国科技服务企业发展现状的基础上，以248家在新三板挂牌的科技服务企业2015－2017年面板数据为样本，运用三阶段DEA模型和Malmquist指数，从细分行业、归属地区、所属分层、转让方式等多维视角比较融资效率，基于F分数模型分析企业财务风险，并对56家已从新三板退市的科技服务企业及2 336家在区域股权交易中心挂牌的科技服务企业进行研究。结果表明：制约科技服务企业融资有效性的主要因素不再是规模效率，而是纯技术效率;多维视阈下科技服务企业融资效率和财务风险存在诸多差异。进一步研究发现：融资效率与财务风险存在联动关系，但并非所有新三板企业退市都与融资效率或财务状况有关。鉴于此，为深化新三板市场改革、促进科技服务企业可持续成长，提出严控财务风险、深化服务融合、探索创新分层等建议。     

基于DEA的科研机构科技资源配置效率评价

将DEA（数据包络分析）应用于科研机构的科技资源配置效率评价,建立了评价指标体系。以上海市人文社会科学科研机构为例,对该方法的应用进行了实证研究。用C2R模型和C2GS2模型分别对上海市社会人文科学类科研机构科技资源配置的综合效率和技术效率进行了评价,得出如下结论：大部分社会人文科学科研机构的科技资源配置效率总体水平较高,个别机构配置效率低下;绝大多数社会人文科学科研机构科技资源配置为技术有效,规模是造成科技资源配置非DEA有效的主要原因;科技投入不足问题值得引起重视。     

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。