科技资源配置机制研究——基于微观行为主体视角

基于微观行为主体视角对科技资源配置主体(企业、高校和科研机构)与配置客体(科技人力资源、财力资源、物力资源和信息资源)的相互作用机制进行了研究,提出了优化科技资源配置的对策建议,以使我们能够对科技资源配置微观主体的行为特征有一个比较清晰的认识,并对优化科技资源配置、提高科技资源配置效率具有一定的借鉴意义。     

基于系统视角的科技资源配置行为分析

基于系统视角对科技资源配置行为进行了深入分析,从静态和动态两个方面对科技资源配置行为进行了定义,对科技资源配置结果,即效率和能力的关系,进行了整合;从主体、客体和配置力3个方面,对科技资源配置系统的结构进行了高度概括;从科技资源配置系统同环境的相互关系出发,对科技资源配置系统的六大特征进行了细致分析,以期能够为进一步完善科技资源配置的理论分析框架,优化科技资源配置的理论研究,贡献微薄之力。     

政府及市场行为对科技资源配置与技术创新能力影响的实证研究

基于科技资源配置要素因子分析以及技术创新能力指数测算结果,构建了科技资源配置与技术创新能力影响关系模型,并通过对国家工程技术研究中心的实证分析,探讨了科技资源配置对技术创新能力的影响关系,以及在该影响关系中,政府和市场行为对其产生的调节作用。结果表明,市场在优化科技资源配置,提升技术创新能力过程中发挥了决定性作用,政府对科技资源配置更多发挥了引导作用。     

河北省区域科技资源配置效率的因子分析

提高科技资源配置效率,对增强科技实力、带动区域经济发展具有重要意义。采用因子分析法和聚类分析法对当前河北省区域科技资源配置效率进行了比较分析,揭示了河北省区域科技资源配置效率的差异及存在问题。     

河北省区域科技资源优化配置之对策

通过建立科技资源配置效率的投入产出模型,运用多元统计分析中的主成分分析法以及聚类分析法,对河北省11个地区的科技资源配置效率情况进行了定量研究,确定了影响科技资源配置效率的主要因素,为制定合理的科技资源配置政策提供依据。     

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.     

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。     

协同创新视角下陕西科技资源统筹研究

有效融合和统筹科技资源对于促进区域科技资源共享、激发科技资源创新活力、促进区域经济协调发展等具有重要意义。分析陕西省及西安市科技资源配置、科技资源统筹中存在的问题,结合陕西省实际情况,从协同创新角度提出科技资源统筹模式和途径,推动科技资源高效统筹和集聚,为破解科技资源整合问题提供理论依据和经验借鉴。     

欧盟鼓励大众创新创业的举措及启示

欧盟历来高度重视大众创新创业,在金融支持、企业家培养和科研资源配置、吸引公众参与科技计划等方面积累了一些好的做法。本文在分析欧盟已有的做法和经验基础上,结合当前我国推动大众创新创业的发展趋势,提出了在优化科技资源配置、完善创业政策环境和更好地发挥政府与市场的双重作用等方面向欧盟学习、借鉴的建议。     

科技创新资源配置的价值预算模式研究

兼顾科技创新的工具价值和内在价值是科技创新资源配置主体内在动机和生存与发展需要共同作用的结果,因此在科技创新资源约束(特别是科技创新经费)下,科技创新资源配置主体将通过交叉补贴来实现其价值最大化。在深入分析科技创新资源配置主体收益追求和约束因素的基础上,提出了基于价值预算的科技创新资源配置模式,并据此演绎了科技创新资源配置主体的资源优化配置行为。     

连云港科技资源配置效率与行业R&D有效性研究

科技资源配置效率和R&D有效性是科技管理部门在制定鼓励区域科技创新政策时必须考虑的因素。利用DEA方法对连云港科技资源配置效率和14个主要工业行业的R&D效率进行评价。研究结果表明,连云港市科技资源配置整体有效,但样本行业R&D效率表现稍差,且存在差异较大的特征。     

福建省科技资源配置效率评析

技资源配置效率评价分析模型,运用多元统计分析中的主成分分析法,对福建省1990-2004年的科技资源配置效率进行分析,以期为制定福建省科技资源配置的宏观调控政策提供参考依据.     

科技资源配置与科技型人才聚集效应模型研究

科技型人才是人力资源中的优秀群体,他们的聚集所产生的聚集效应对提升我国自主创新能力、科技水平及综合国力具有重要影响。影响科技型人才聚集效应的因素很多,其中,科技资源配置对科技型人才聚集效应的影响至关重要。在分析科技资源配置及科技型人才聚集效应的基础上,通过建立数学模型研究了科技资源配置与科技型人才聚集效应的关系,旨在提高科技资源的配置效率,促进科技型人才聚集效应的产生与提升。     

基于Bootstrap-DEA方法的中国科技资源配置效率空间差异研究

目前中国科技资源配置效率区域之间差异较大,并突出地表现出较高的纯技术效率与较低的规模效率。将三阶段DEA模型和Bootstrap-DEA方法相结合对中国科技资源配置效率空间差异进行实证分析,可以看出,经济发展水平和教育投入的提高是改革科技资源配置效率主因素,而工业发展、外资依存度和开放程度的增加不能明显改善科技资源配置效率的空间布局。另外,Bootstrap纠偏后的各区域科技资源配置效率有所下降,其中东部和中部地区的效率下降显著。     

基于聚类与对应分析的江苏科技资源配置现状研究

通过文献阅读与调查研究遴选衡量科技资源配置现状的相关指标，首先，运用聚类分析对江苏各地级市科技资源配置状况进行Q型聚类，初步呈现各样本城市科技资源分布状况。其次，通过对应分析揭示导致省内各市上述分布背后指标变量“地形”所起的幕后作用。最后，阐述近年来江苏科技资源配置变化趋势，提出优化江苏科技资源配置策略建议。     

关于科技资源配置的国外研究综述

文章从宏观和微观两个层面对国外关于科技资源配置的研究进行了基本回顾,并对科技资源配置的研究现状进行了简要评述。     

中国科技资源配置效率的时空特征及动态演进

文章基于省级数据构建科技资源配置效率评价指标体系,运用超效率SBM模型测算中国2011—2020年科技资源配置效率。在此基础上,利用Kernel密度估计、马尔科夫概率转移矩阵方法实证分析中国科技资源配置效率的时空动态分布与演进趋势。研究发现：中国科技资源配置效率整体水平偏低,且区域间、区域内及省域间均存在较大差异;随着科技资源配置效率水平逐年增长,省域间绝对差距呈现逐渐缩小趋势;科技资源配置效率水平呈现“东高西低”的阶梯式分布特征;科技资源配置效率水平演变趋势具有一定惯性,表现为相邻等级间转移概率较大,跨等级转移概率较小;未来一段时间内中国科技资源配置效率水平有望向上转移。     

区域科技创新资源配置效果的分形评价

科技创新资源配置效果是反映创新型国家和省区建设的重要尺度。为了科学准确地对其进行综合评价,本文基于结构决定功能的系统原理,运用分形理论,构建了区域科技创新资源配置效果分形评价模型,并对我国相关省、市、自治区的科技创新资源配置情况进行了分类评价,旨在为各区域制定科技发展战略与政策、实现科技创新资源优化配置提供决策支持。     

京津冀协同发展中科技资源配置效率研究

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。     

科技资源配置的国内研究综述

文章从科技资源及其配置的概念、配置模式、配置效果和我国科技资源配置中存在的问题及对策等四个方面对有关科技资源配置的国内文献进行了基本回顾,并对研究现状进行了简要评述。