基于灰色关联分析的中小企业技术创新影响因素分析——以温州为例

本文利用2003-2008年温州市统计局发布的《温州统计年鉴》上的相关数据,以R&D人员、R&D支出费用、新产品开发经费、技术改造支出经费及技术引进支出经费等5个指标作为中小企业技术创新投入因素,以新产品产值作为企业技术创新的产出效果,运用灰色关联分析方法,计算他们之间的关系。结果表明,中小企业的新产品开发经费投入对新产品产值的促进作用最为显著,其次是R&D支出费用和技术改造支出经费。     

我国高新技术产业大型企业R&D投入产出效率的实证研究

一、现状分析 从投入产出角度对我国现阶段高新技术产业R&D效率进行分析,投入选取新产品开发经费支出、R&D经费内部支出指标,产出主要采取新产品销售收入、专利申请数指标进行分析.     

基于DEA方法的甘肃省工业企业R&D投入效率研究

分析了甘肃省工业企业R&D投入产出情况,基于DEA(数据包络分析)的VRS模型,对2011年甘肃省各地区工业企业R&D投入效率进行了评价和聚类,找出各地区工业企业创新效率的差异,提出优化方向,并进一步分析了影响甘肃省工业企业R&D投入效率的因素,提出提高甘肃省工业企业R&D投入的建议。     

R&D投入与新产品产出——基于典型相关分析深圳数据实证研究

本文运用典型相关分析对2008年深圳市R&D投入和新产品产出之间的相关性进行实证研究,研究结果显示:R&D投入与新产品产出有高度的相关性,对R&D投入水平的影响从大到小依次为R&D人员、R&D活动项目、R&D经费支出,研究指标对新产品产出的代表程度从大到小依次为新产品产值、新产品销售收入、专利申请数。提高新产品产出的关键是改善企业的R&D人员结构,提高R&D人员的数量,在此基础上再增加科技经费的投入。     

基于DEA模型的高技术产业省际创新效率分析

基于《2011年中国高技术产业统计年鉴》数据,利用DEA基本模型,对我国25个省、市、自治区2007-2010年的创新活动效率进行评价,结果表明:全国各省市区创新活动的效率普遍不高,DEA有效省市区只有5个;20个DEA无效省市区中大约有50%存在投入冗余现象,有60%存在产出不足。为提高我国省际创新活动的效率,缩小地区间创新效率的差异,应强化政府引导作用,完善R&D人才激励机制,加强地区间的R&D合作,提高企业自主创新能力。     

基于C~2R模型的甘肃分行业工业企业创新效率分析

应用DEA的C2R模型,从产出角度出发的MALMQUIST方法测算甘肃省22个行业规模及以上工业企业2010—2011年科技创新效率情况,并用DEA多阶段松弛计算方法估计这些行业2010和2011年创新投入冗余和创新产出的实现状况。实证结果表明,甘肃企业科技创新效率总体较为低下,多数行业创新资源没有得到充分利用,企业科技效率的提升主要依赖规模的扩大,技术进步难以实现。     

福建省先进制造业R&D投入产出效率研究

首先对随机前沿函数的变量和形式加以确定。然后采用该函数和面板数据模型,研究了福建省先进制造业的R&D投入产出效率及其影响因素和收敛性。研究结果显示:R&D人员投入、R&D经费内部支出及新产品研发投入对新产品产值产出具有显著效应,其中R&D人员投入的正效应偏大;福建省高新技术产业R&D投入产出效率总体上居中,具有增长趋势和收敛性;九大行业样本期间的企业数量和政府资助对其R&D投入产出效率具有显著影响。最后针对研究中发现的问题,提出企业和政府对R&D发展应该采取的对策和解决措施。     

基于SE-DEA模型的我国高校R&D绩效评价

文章利用DEA评价了我国各地区高校R&D投入产出效率,分析了非DEA有效地区的投入冗余量和产出不足量,应用SE-DEA模型对各DEA有效地区的绩效进行了排名对比,为提高我国高校R&D绩效提出了建议对策。     

我国区域科技资源配置的有效性评价

运用DEA模型,构建评价指标体系,对全国30个省市区2006-2011年的科技资源配置效率进行评价,分析各省市区资源配置的有效性,比较各区域资源配置效率的差异;然后运用典型相关分析,对科技资源要素的投入产出弹性进行测算。研究结果说明,我国区域科技投入产出的整体效率水平不高但区域差异较大;区域科技资源配置效率与投入量之间并未呈同向变化关系;R&D经费内部支出的边际产出弹性远远高于R&D人员,R&D人员的投入数量已经基本达到饱和;我国科技投入对于技术市场成交合同额和高技术产品出口额的作用最为明显。最后,针对研究结果,文章提出优化区域资源配置、提高资源利用率的建议。     

工业企业技术创新效率DEA评价

企业技术创新体系是国家创新体系的重要组成部分,企业技术创新效率直接关系到创新型国家的建设,因此,对企业技术创新效率进行评价有较强的现实意义。论文根据第二次全国工业企业经济普查的相关数据,采用DEA方法对全国31个省、自治区与直辖市的工业企业的技术创新效率进行评价,得出如下结论:在2008年工业企业技术创新规模下,全国大部分省、直辖市与自治区的工业企业技术创新效率较低、R&D人才不足、创新产出水平低。这为决策者提高工业企业技术创新效率提供了理论依据。     

基于两阶段DEA的高新技术企业技术创新效率研究

科技创新能力是实施国家战略的支持力量,高新技术企业作为技术创新的内在推动力,对国家发展具有重大意义。以时滞效应为前提,应用动态两阶段DEA模型,将创新活动分为技术研发和成果转化两个阶段,构建两阶段创新投入产出指标体系,测度中国19个副省级及以上城市高新技术企业2016—2019年的技术创新效率。结果表明：19个副省级及以上城市的高新技术企业技术创新效率存在显著差异,且整体效率偏低;大部分城市存在重视技术研发而忽视成果转化的问题;研发阶段主要依赖规模经济效益,转化阶段纯技术效率的贡献率相对较高;大部分企业的创新效率有待提高。研究成果为不同地区的高新技术企业技术创新活动提供了新角度。     

基于双阶段DEA模型的湖南省高新技术产业创新绩效研究

基于湖南省14个市州2010-2017年的高新技术产业面板数据,运用双阶段数据包络分析（DEA）方法,将高新技术产业的创新过程分为技术研究阶段和经济产出阶段,研究各地区高新技术产业创新绩效效率。研究结果表明：湖南省高新技术产业可分为粗放型、高研发低转化、低研发高转化、集约型这四种产业模式,不同阶段存在投入产出不匹配、投入冗余的情况。     

基于DEA-Malmquist指数法的河南省科技金融效率评价

基于DEA-Malmquist模型对河南省2010—2019年18个地级市的科技金融效率进行测度。结果表明,河南省科技金融效率总体处于DEA弱有效状态且各地区之间科技金融发展不均衡,全省只有郑州市在样本期间实现了科技金融投入产出的最大化,其他各市科技金融的综合效率均值从0.344到0.963不等,但2/3地级市的科技金融效率水平都有所提升。根据实证结果,从合理配置科技金融资源、加强科技创新人才队伍建设,以及扩大高技术产业规模等方面提出建议。     

中国省际高技术产业创新效率评价研究——基于超效率DEA模型和Malmquist指数法

基于中国29个省区市2014-2018年高技术产业的面板数据,首先采用超效率DEA模型对各省市生产效率进行测算,进而构建DEA-Malmquist模型对各省市综合生产率指数进行计算和分解.结果表明:中国高技术产业创新效率的总体水平较高,但是超过一半的省市区要素投入结构不合理,而且主要分布在中部和西部地区,创新效率存在较大的区域差异;中国高技术产业的全要素生产率指数平均值大于1,很多省份存在规模效率不高的问题,导致创新效率呈现N型的回调震动形态,技术进步和技术效率是全要素生产率提高的主要动力.因此,为了进一步提高我国高技术产业创新效率,需要注意保持高技术产业的技术水平和技术效率,尤其要注重高技术产业科技资源的优化配置,提升高技术产业创新资源的管理水平.     

基于DEA的北京高技术企业技术创新效率研究

本文采用DEA模型中的Malmquist生产率指数法,对北京高技术企业总体2005—2008年间技术创新活动的效率及变化进行研究。结果发现,北京高技术企业总体技术创新活动的全要素生产率提高了38.7%,各行业的全要素生产率均有提升。此外,北京高技术企业及各行业技术创新活动的技术变动对全要素生产率的提高均有贡献。除电子及通信设备制造业与电子计算机及办公设备制造业外,技术效率变动对全要素生产率的提高均产生负作用。     

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。     

数字金融对高技术产业技术创新的影响

基于北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数和高技术产业的相关数据,构建2011—2019年省际层面面板数据,通过双向固定效应模型验证数字金融对高技术产业技术创新的影响。研究发现：数字金融可以显著促进高技术产业技术创新,其分指数覆盖广度和使用深度的创新激励作用与总指数保持一致,而数字化程度对高技术产业技术创新表现出一定的抑制作用;数字金融对高技术产业发展具有普惠性,异质性检验发现数字金融对欠发达地区和国有企业占比较小地区的高技术产业技术创新的促进作用更加显著。     

科技创新管理与经济发展作用研究

科技创新是区域经济发展的动力,基于31个省市2014-2018年面板数据,构建PCSE回归模型,实证分析科技创新投入与产出与经济发展的关系。结果表明科研经费投入与高新技术产业国内市场产出对经济发展具有正向显著效果,科学研究人员与投入生产的新产品国内市场销售效果不显著。鉴于此,在当前的科技创新与经济新常态下,吸引优质人才,提高科技创新的质量输出,同时促进高新技术产业发展,将科学研究落实到基础产品,推动经济协调发展。     

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。     

基于DEA-Malmquist指数方法的高新技术企业科技创新效率的动态评价——以铜仁市为例

高新技术企业的科技创新效率直接影响产业创新能力和地区经济效益。近年来铜仁市高新技术企业有了较快发展,运用DEA-Malmquist指数方法测算了铜仁市不同领域的高新技术企业创新效率的动态变化情况。研究表明：铜仁市高新技术企业整体实现了增长,但增幅不够大;不同领域高新技术企业之间的技术进步率存在较大差异,其中新材料行业的技术进步率最高。从发展战略上来看,铜仁市应该结合地区特点,合理配置科技资源以促使高新技术企业的发展。