政府R&D资助与企业R&D投入的产出效率比较

本文运用我国28个制造业在1998~2006年的面板数据,在拓展的柯布-道格拉斯知识生产函数基础上,测算了政府R&D资助与企业R&D投入的产出弹性。全样本数据估计出的企业R&D投入与政府R&D资助产出弹性相差4~5倍;以行业R&D强度进行的分组检验,得到前者是后者的2~8倍,而且还具有显著的行业差异,其中在高R&D强度的行业,企业R&D的产出弹性是最高的,政府R&D资助的产出弹性却是最小的。动态估计得到了高R&D强度行业以往的专利产出会对当前的创新产生积极的影响,而其他行业却是相反的。本文的政策含义是政府根据行业特征、企业特征调整R&D资助的方式和对象,政府R&D资助重点应放在规模较小发展前景较好的高科技企业上。     

江西省物流系统投入产出效率评价研究

针对江西省物流产业现况,建立了物流系统2001~2010年投入产出指标体系,基于DEA模型对物流业综合、纯技术有效以及规模效率进行了纵向分析,对无效DMU进行投影分析,探讨了实施DEA效率改进的调整措施。结果表明:江西省近十年DMU物流平均效率为0.967,除2001年、2002年、2008年、2010年达到最佳组合外,剩余DMU均为DEA总体无效,由BC2模型得出2006年和2007年处于纯技术和规模均无效状态。此研究结果为江西省物流效率政策的制定提供了借鉴和参考。     

经济发展水平与科普资源投入产出效率的关系研究 ——基于三阶段DEA模型

双循环新发展格局对我国创新提出了更高的要求.创新发展一方面需要科技创新,另一方面也少不了科学普及,中央强调科学普及与科技创新同等地位.基于三阶段DEA模型,对2008—2015年31个省市、自治区科普投入产出效率进行研究,按照经济发展情况把全国划分为三个区域.研究发现:我国科普投入产出技术效率的上升和规模效率的波动影响...     

R&D投入、融资约束与企业投资效率——基于中国制造业上市公司的经验数据

党的十九大报告明确提出要加快发展先进制造业,而创新不足和非效率投资恰恰是我国先进制造业发展路上的绊脚石。鉴于此,以2014—2017年我国A股制造业上市公司为研究样本,运用数据包络BCC模型定量测算了制造业上市公司的投资效率,并检验了在融资约束作用下,研发投入对企业投资效率的影响。结果发现:R&D投入与企业投资效率呈U型关系,且只有当R&D投入积累至一定规模才会促进企业的投资效率;高水平的融资约束弱化了R&D投入与投资效率的U型关系。文章的研究结论对深入理解企业投资行为及提高企业投资效率具有一定指导意义。     

基于DEA模型的河南地区物流企业投入产出效率分析

建立评价物流投入产出的指标,基于DEA的C2R和C2GS2模型,分析研究了2012年河南地区17个城市的物流投入产出效率。结果表明,DEA总体无效的城市有10个,河南地区物流投入产出纯技术平均效率、纯规模平均效率以及总体平均效率分别是0.78、0.90、0.72。说明物流效率偏低的主要原因是纯技术效率偏低,并对DEA总体无效的城市提出了物流业发展建议。     

基于DEA模型的河南地区物流企业投入产出效率分析

建立评价物流投入产出的指标,基于DEA的C2R和C2GS2模型,分析研究了2012年河南地区17个城市的物流投入产出效率。结果表明,DEA总体无效的城市有10个,河南地区物流投入产出纯技术平均效率、纯规模平均效率以及总体平均效率分别是0.78、0.90、0.72。说明物流效率偏低的主要原因是纯技术效率偏低,并对DEA总体无效的城市提出了物流业发展建议。     

中国工业行业R&D投入的产出效率与影响因素

运用知识生产函数模型,以中国工业行业（1993~2008）为研究对象,在将R&D资本存量分为本国本行业R&D、本国其它行业R&D、外国本行业R&D、外国其它行业R&D资本存量的基础上,首先运用随机前沿生产函数方法对中国R&D投入的产出效率进行了实证研究,随后综合考虑了人力资本、贸易开放度、技术距离、行业竞争程度、物质资本存量、行业技术水平、产权结构等因素对R&D产出效率的影响。结论显示,除外国其它行业R&D资本对R&D投入的产出效率影响不显著外,其它三种R&D资本存量均有显著的正的影响,且人力资本、贸易开放度、物质资本存量等因素均显著的促进了R&D产出效率的提升,技术距离则对R&D产出效率的提升有抑制作用,行业竞争程度对R&D产出效率影响不显著,高技术行业R&D产出效率要比非高技术行业低,国有产权比重较高行业R&D产出效率与国有产权比重较低行业相比并无显著差异。     

安徽省R&D投入对经济增长的影响研究

研发投入对经济增长的重要性日益凸显,本文利用安徽省2000-2012年的数据,并结合ADF单位根检验和协整理论对R&D投入与经济增长之间的关系进行了实证分析。结果表明,R&D经费投入对经济增长有显著的促进作用,最后,针对R&D投入存在的问题提出相应的优化建议。     

基于DEA的高校科研“投入——产出”效益评价研究

<正>数据包络分析在研究管理科学与系统工程领域有广泛的应用,它是一种对若干同类型的具有多输入多输出的决策单元进行相对效率比较的有效方法。本文把这种方法用到高校科研"投入——产出"的比较研究     

天津市R&D投入与产业技术创新关系的实证研究

R&D投入是影响产业技术创新能力的一个重要因素.大量研究表明R&D投入具有滞后性,即R&D投入不仅在投入的当年对技术创新产生作用,在投入后的几年内也对技术创新产生影响.文章通过构建面板数据模型对天津市主要行业的R&D投入滞后性与产业技术创新关系进行研究,通过与上海市的数据对比分析得出天津市主要行业R&D投入具有短期性、波动性的特点,针对该特点提出了相应的对策建议.     

财政分权与地方政府科技投入效率

以财政分权为契机,选取2009—2019年我国30个省份的面板数据,运用DEA-Tobit两步法对地方政府科技投入效率进行测度,并探讨财政分权对地方政府科技投入效率的作用。结果表明:我国地方政府科技投入效率整体上呈改善态势,技术进步是主要贡献因素,但效率均值偏低,地区差异明显;财政支出分权、收入分权以及财政自给率均不利于政府科技投入效率的提升;除分权因素外,市场环境、金融环境、人才环境亦对其有显著影响。据此提出财政差异化支持地方政府科技投入效率的提升、优化财政分权体制、加强体制外环境因素协同作用的政策建议。     

江苏省R&D投入与经济增长的关系

本文就江苏省R&D投入与经济增长关系进行实证研究。通过对两组数据依次进行平稳性检验,协整检验,Granger因果检验;揭示R&D投入与经济增长的内在联系。最后建立VAR模型,进一步动态分析及预测R&D投入对经济增长的长期影响。     

基于超效率DEA模型的我国各省水运业效率分析

应用超效率DEA模型并结合CCR模型和BCC模型对我国各省水运业效率加以分析。通过BCC模型求得各省水运业的纯技术效率和规模效率,分析各省水运业管理现状和所处规模报酬阶段;对比分析了CCR模型和超效率DEA模型得到的效率值差异,从中也反映了应用超效率DEA获得效率值的真实性。实证结果表明,天津、河北、辽宁、上海、海南、贵州、云南和青海8个地区的综合效率、纯技术效率和规模效率都达到有效;CCR模型和超效率DEA模型各省总体均值分别为0.606和1.556,差异很大;最后应用CCR模型松弛变量分析了投入冗余额和产出不足额,给出了各投入产出指标的改进值。     

基于超效率DEA方法的高校会计人员绩效评价研究——以某高校为例

文章在理论分析的基础上,从制度建设、基础设施配备、工作能力、工作业绩、职业道德和政治倾向等方面构成的高校会计人员绩效评价指标体系,并基于黑龙江省某高校2010-2016年相关数据,利用超效率DEA方法对该高校会计人员绩效进行综合评价研究,表明该高校会计人员绩效评价整体来看处于效率有效状态,且2014年效率最高,但是2010年该高校会计人员的投入产出不相符。最后基于构建t统计量的思想,逐一剔除相关指标对该高校会计人员绩效的影响指标显著性进行分析,表明该高校会计人员绩效主要受基础设施配备指标、工作能力指标和政治倾向指标的影响。     

基于DEA的区域环保投入效率分析

运用数据包络分析(DEA)方法,建立环保投入效率评价指标体系模型,并在此基础上分别分析了全国28个省市自治区2009年的废水、废气及环境污染综合治理投入效率。研究表明,我国区域环境污染综合治理的整体水平比较高,但是废气的处理效率除了几个地区效率较高之外,其他地区效率都非常低,废气处理效率仍然需要提上日程。     

电子行业R&D投入与企业绩效关系的实证研究

本文以沪深两市电子行业上市公司的有关数据为依据,对电子行业的R&D投入与业绩的关系进行了实证研究。研究结果表明,R&D投入与当年的ROE、IR、EPS呈现明显的正相关关系。R&D投入对企业绩效的滞后影响一年内显著,相关性呈减弱的趋势。     

我国科技投入产出效率的测度与评价

本文使用我国科技投入产出数据,采用数据包络分析方法（DEA）对我国从事科技研发的三大主要部门的科技投入产出状况进行分析,获得各部门使用科技投入的总体效率和规模收益情况的一些数据,从而给国家下一步的科技投入方向提供一些参考,对各部门提高科技投入使用效率的途径也提出一点建议。     

考虑R&D投入的我国上市物流企业经营绩效研究

为研究研发投入对我国物流企业经营绩效的影响,考察我国物流业研发真实现状及其对企业绩效的贡献程度,文章选取2013—2015年我国16家上市物流企业,采用超效率DEA模型,对比各企业加入研发投入指标前后的企业绩效,分析研发贡献率,并用Wilcoxon符号秩检验两组结果差异的显著性。结果表明,加入研发投入后,绩效得到改善的企业数量从50%增长到75%,企业绩效平均提升10%左右,且检验得出两组效率差异显著性具有统计学意义,显著性程度逐年提高,到2015年值为0.002,表明研发投入是有效投入,与企业绩效正相关关系显著性增强,对绩效改善的作用效果日益凸显。然而研发对企业绩效的贡献程度存在异质性,总体看,企业研发投入效果仍有待提高。