转型发展视角下高新技术企业创新绩效评价研究 ——以山西省为例

高新技术企业是建设创新型国家、加快创新驱动发展的生力军,对推动资源型经济转型发展具有至关重要的作用。从转型发展视角,通过构建企业及地区性创新绩效评价指标体系,运用DEA方法对山西省高新技术企业的规模效益、创新效率进行分析,并结合因子分析法对企业创新模式进行分类。运用三阶段DEA法对山西省高新技术企业地区性创新绩效进行评价分析。结果发现,山西省多数高新技术企业的资源配置水平不高;各企业创新超效率值集中分布在低数值区域;低效率型企业占绝大多数;山西省各地区高新技术企业的效率值呈虚高状态。最后提出针对性政策建议,为全国资源型地区转型发展提供参考。     

基于三阶段 DEA 模型的创新效率实证研究

以 2005 到 2020 年的中国规模以上工业企业经营数据为基础,采用三阶段 DEA 模型就其研发投入与产出情况进行了实证分析,结果表明创新效率情况良好,但离最优值还有一定的距离。在剔除了外部因素的影响后,平均纯技术效率基本保持不变,而平均综合技术效率和平均规模效率轻微下降,但对各年度的综合技术效率、纯技术效率和规模效率有比较大的影响,并且存在投入不足和冗余的问题,说明环境因素和随机误差对评价工业企业的技术创新绩效有影响,三阶段 DEA 模型更能准确地评价工业企业的技术创新绩效,为避免造成资源浪费,工业企业需要寻找适度的发展规模,努力通过提高规模效率而最终提高综合技术效率,并根据研究成果提出了相应的对策建议。     

安徽省大中型工业企业生产效率研究 ——基于DEA与Tobit方法

以数据包络分析法为理论工具,从生产效率的视角对安徽省大中型工业企业的37个行业2009年的综合效率、纯技术效率以及规模效率进行总体评价,并对不同技术水平的行业进行归类定量分析,在此基础上通过Tobit模型对工业生产无效率的影响因素予以识别。研究发现：①不同技术水平行业总体上生产效率较低,纯技术无效率是主要根源;②工业生产普遍存在从业人员拥挤和产出不足现象;③行业绩效是影响工业生产无效率的最主要因素。     

工业企业创新效率的所有制差异性实证研究——基于三阶段DEA模型

工业企业是体现技术水平最重要的载体，不同所有制的工业企业，会表现出具备不同所有制特色的创新效率，本文以2011年到2021年我国国有、私营规模以上工业企业的经营数据为基础，采用三阶段DEA模型研究其创新效率实况，在剔除环境因素和随机误差的影响后，国有和私营工业企业的平均综合技术效率、平均规模效率都下降了，而平均纯技术效率上升了，同时发现国有和私营工业企业都存在投入不足的问题，说明环境因素和随机误差对评价工业企业的技术创新绩效有影响，三阶段DEA模型更能准确地评价工业企业的技术创新绩效，适度的发展规模仍然是影响工业企业持续发展的重要问题，最后根据实证研究的成果提出相应的改进对策。     

基于DEA-Malmquist模型的中国沿海省份科技创新效率研究

构建科技创新效率评价指标体系,运用DEA-BCC模型静态分析2021年中国沿海11个省份科技创新效率水平,对非DEA有效省份进行原因分析,并运用Malmquist指数,动态分析2011—2021年中国沿海11个省份科技创新效率的时空变化。研究发现：从静态分析看,2021年中国沿海省份科技创新效率整体较高,其中东部地区海洋经济圈科技创新效率水平最高,南部地区海洋经济圈科技创新效率最弱;纯规模效率是影响沿海省份能否处于DEA有效状态重要因素;从动态分析看,评价期内中国沿海省份科技创新整体处上升状态,Malmquist指数呈“下降-上升-下降-上升”循坏变化;三大海洋经济圈从北往南依次为1.064、1.037、1.032,呈“北高南低”的空间布局,综合技术效率、纯技术效率是决定科技创新效率空间布局的关键因素。基于此,提出坚持市场需求导向,强化企业科技创新主体地位、优化科研资源投入,提升科技市场活力、打破区域限制,实现沿海科技创新协调发展等建议。     

产业持续创新发展水平评价研究——以新一代信息技术产业为例

评估产业持续创新发展水平,是保障产业获得国际竞争优势的有效手段。以新一代信息技术产业为研究对象,采用三阶段DEA模型,在控制环境因素基础上测算产业创新效率。研究发现:新一代信息技术产业创新效率不高,主要是由较低的规模效率导致的;创新效率值受到企业规模、外商投资、行业人员素质、创新环境、市场开放度等环境因素的影响;新一代信息技术产业各行业创新效率存在明显差异,持续创新发展水平存在不均衡现象,依据规模效率值及纯技术效率值划分为“高规模效率高纯技术效率”和“低规模效率高纯技术效率”发展模式,为保证新一代信息技术产业持续创新发展,需根据具体发展模式对各行业采取措施。     

我国区域产学研合作效率评价——基于省际数据的DEA-Tobit分析

运用DEA—Tobit两步法对我国2010年的区域产学研合作效率及影响因素进行了评价和分析。研究结果表明：我国产学研合作的综合技术效率水平为0．846,综合技术无效率主要来源于纯技术无效率;区域产学研合作效率出现东西高、中部低的局面,且技术无效率是中部地区产学研合作无效率的重要原因;地区GDP增长率、教育经费占GDP的比重、技术市场交易金额占GDP的比重,以及区域内具有Rb-D活动的企业数与我国区域产学研合作效率显著正相关。     

基于DEA和因子分析的我国西部地区的物流效率评价研究

文章在DEA模型基础上结合因子分析方法,对我国西部地区的物流效率进行评价分析。首先,利用DEA的方法对西部地区的物流进行总体效率、纯技术效率和规模效率的分析;其次,运用因子分析法对西部地区物流发展的影响因素进行分析;最后,根据分析结果提出相应的发展策略与改进措施。     

中部六省科技创新效率评价研究——基于二阶段DEA模型

运用二阶段DEA法,将科技创新分为研究阶段和市场化阶段,对中部六省2012—2017年科技创新效率进行评价及分析。研究发现,各省科技创新效率逐年增高,但市场化阶段效率低于研究阶段,且创新规模效率逐步由规模递增向规模递减演变,针对研究结论,提出如下建议:改变地方财政支持方式;鼓励发展第三产业;建立产学研科技创新合作机制。     

精准扶贫背景下江苏省农业科技创新效率研究

农业科技创新在精准扶贫中起到至关重要的作用.从4个维度选择分析要素,基于2013—2018年江苏省各市的面板数据,运用DEA模型和Malmquist指数对江苏省农业科技创新效率进行实证分析.结果表明:江苏省13个市区全要素生产力指数均值大于1,技术进步是其主要增长动力;除规模效率和技术进步率,宿迁各指标均低于省均值,纯技术效率是主限制因素;常州等3市的DEA有效不稳定.深度分析得,江苏省农业科技创新水平较高但区域间不平衡;宿迁市农业科技人员研发水平较低;常州等3市农业科技成果转化能力不足.     

基于DEA模型的“一带一路”省份科技投入产出效率实证研究

基于2013年"一带一路"敲定的18个省市的科技投入产出数据,分别运用DEA的CRS模型和VRS模型,从综合效率、纯技术效率、规模效率三个角度对这18个省市的科技投入产出效率进行了测算。结果显示,浙江、广东、陕西和青海四个省市综合效率、纯技术效率和规模效率均有效;上海、西藏和宁夏三个省市纯技术效率有效,而规模效率无效,其余地区纯技术效率和规模效率均无效;基于此进一步进行了投入冗余分析,并提出相应的调整方案及对策建议。     

省际城市基础设施建设投融资效率评价——基于DEA模型的实证分析

运用三阶段DEA模型分析方法,分别对我国省际城市基础设施建设投融资效率进行评价,结果表明,人力资本与科技发展环境的改善有利于投融资效率的提高;剔除环境、误差因素,我国各省城市基础设施融资效率主要受规模效率的影响;投资效率主要受纯技术效率的影响。因此,建议通过拓宽融资途径,扩大中、西部地区各省份基础设施建设的融资规模来提高融资规模效率,通过提高东部地区基础设施投资管理和技术水平来提高投资纯技术效率,同时通过提高城市人力资本与科技发展水平来改善投融资环境从而促进投融资效率的提高。     

基于DEA模型的贵州区域科技投入产出效率研究

科技水平是经济发展的重要指标,科技的投入产出效率直接关系到科技的发展。以贵州2014-2016年的科技投入产出数据为样本,运用DEA方法对贵州各区域进行相对绩效评价。结果显示：贵州各市（州）科技投入产出综合效率、纯技术效率和规模效率均存在明显改善的趋势,其中综合效率DEA有效的决策单元占比从33.3%提高到了44.4%,但各市（州）之间的纯技术效率存在较大差异。贵州各区域应加强对科技资源的合理配置,注重基础研究,完善科技成果的转换机制。     

长江经济带工业企业科技创新效率研究

利用2011—2019年长江经济带11个省市工业企业的面板数据,运用DEA方法和Malmquist指数分析法对科技创新效率进行静态和动态分析,测算科技创新效率并揭示内在原因.结果显示,长江经济带工业企业科技创新纯技术效率总体水平较高并呈现波动上升的变化趋势,不同省市的纯技术效率差异较小,表明长江经济带工业企业科技创新整...     

基于DEA模型的知识密集型服务业经营效率研究

利用数据包络分析法（DEA）及MaxDEA5软件,对60家知识密集型服务业上市公司2010—2012年的经营绩效进行了实证分析,结果表明：知识密集型服务业的整体经营效率不高,处于DEA有效状态的公司不足20％;且有高达58．33％的样本公司正处于规模报酬递减阶段。因此,急需调整我国的知识密集型服务业的发展模式,以科技创新而非规模扩张来带动其经营绩效水平的平稳提高。     

湖南省各地级市科技创新效率评价及影响因素分析

运用数据包络分析（DEA）方法对湖南省2015—2019年各地级市科技创新综合效率、纯技术效率、规模效率进行测度，并采用Tobit模型分析科技创新效率的主要影响因素。结果表明：2015—2019年湖南省各地级市科技创新效率整体水平有所提高，但各城市之间存在较大差距，综合效率及纯技术效率较低；地区经济发展水平、科研人才、政府支持力度、产业结构对科技创新效率具有显著影响。在此基础上，提出合理配置经济资源、引育高水平科技人才、积极发展高技术为主的第三产业以促进湖南省科技创新效率的提高。     

中部六省科技创新效率评价研究——基于二阶段DEA模型

运用二阶段DEA法，将科技创新分为研究阶段和市场化阶段，对中部六省2012-2017年科技创新效率进行评价及分析。研究发现，各省科技创新效率逐年增高，但市场化阶段效率低于研究阶段，且创新规模效率逐步由规模递增向规模递减演变，针对研究结论，提出如下建议：改变地方财政支持方式；鼓励发展第三产业；建立产学研科技创新合作机制。     

广西农业科技资源配置结构分析及效率测度

广西农业现代化总体水平较低,一定程度上是由于农业科技资源布局不合理、利用效率较低、整合能力欠佳所导致的。利用1998-2014年《全国农业科技统计资料汇编》中农业科研机构的数据,基于DEA的超效率DEA模型和Malmquist指数,对广西农业科研机构的综合效率、纯技术效率、规模效率和规模收益、全要素生产率指数及其分解进行测算。研究表明,广西农业科研机构规模报酬不变及可变的技术效率平均值分别为0.5415和0.5625、规模效率平均值为0.9586、规模报酬递减的年份较多;全要素生产率指数平均提升了3.2%,其中技术效率指数提升了4.5%、技术进步指数却下降了1.3%。建议：根据农业科研机构的不同类型实现分类管理,整合农业科研院所资源,实现农业科技创新资源高效配置。     

乡村振兴战略下山东省财政支农资金

山东省始终把“三农”工作摆在重中之重的位置，努力打造乡村振兴的齐鲁样板。在此背景下，评价财政支农资金使用效率成为乡村振兴战略全面推进的关键。基于三阶段DEA（数据包络分析）模型，以山东省2012—2021年财政支农资金投入产出数据DEA输出值展开效率评价。测算结果显示，山东省财政支农资金效率非DEA有效，究其原因是纯技术效率和规模效率均未达到DEA有效。最后从财政资金管理、项目绩效管理及改善外部环境3个方面提出政策建议。     

基于DEA的我国上市旅游企业经营绩效评价

由于旅游业的特殊性,旅游企业的经营绩效是一个值得关注的问题.文章运用数据包络分析方法(DEA)对我国上市旅游企业2005年的经营绩效做出评价.测算出各公司的总体效率、技术效率、规模效率及规模效益状况, 从而对非DEA有效的公司提出使其达到有效的可行措施,还要分析经营效率与资源配置效率之间的关系,从中得出若干旅游企业发展的建议, 供决策部门参考.