基于DEA的陕西省科技创新效率研究

通过运用数据包络分析方法(DEA)对陕西省2000-2010年的科技人员创新效率进行分析,得出陕西省科技创新效率结论,应合理对每年的科技人员创新效率进行分析,对其效率高的资源配置状况和投资规模要加以充分的研究,找出科技创新效率投入产出的规律,对于下一年的科技人员和资本的投入情况可以做参考,也可以预测下一年产出的结果。     

河南省科技金融与科技创新的耦合效率研究

采用了DEA数据包络分析和莫兰指数、局部空间相关分析和空间面板分析回归模型等方法,测度了河南省18个地市的科技金融和科技创新耦合效率及其时空演进特征。研究表明,河南省整体科技金融耦合效率近年来不断提升,但18个地市间差异明显,它们的科技金融效率存在一定的空间依赖性和空间集聚性,但是近年来这种空间依赖逐渐降低;政府研发资金支出、企业研发资金的投入、河南省第三产业经济环境与耦合效率之间具有正相关性。     

创新生态系统视角下安徽省企业创新效率评价研究

创新生态系统是生态学理论与创新理论相结合而涌现出的一种新的创新形式,其关注新理念与各要素之间的相互结合的独特性视角,为日趋复杂的创新关系网络提供了新的解决方案,也为创新研究提供了一个新的视角。基于创新生态系统的视角尝试研究安徽省企业创新效率的特点及其实现机制,运用DEA模型对2015年安徽省16个城市中小企业的创新效率进行评价和研究。结果表明,各城市企业的创新效率呈现出显著差异化,整体创新效率不高,同时为安徽省企业创新实践发展提出政策建议。     

苏皖科技投资效率差异比较分析

安徽省地处华东,资源丰富,然而经济发展速度却十分缓慢,除去国家宏观政策的原因,安徽省自身科技投资的力度以及投资的效率远比不上沿海发达省市。将安徽省的科技投资与江苏省进行比较,并利用DEA测定两省的投资效率,在此基础上对效率的差异进行分析和比较。     

东部12省市科技创新效率的DEA测评与上海科创策略研究

本文利用2011～2016年东部12省市科技创新投入与产出的面板数据,应用DEA模型对东部12省市的科技创新效率进行测评,并重点对比分析上海与东部其他省市的科技创新效率差异。实证表明,东部12省市科技创新效率总体处于较高水平,规模效率进步较技术效率更为明显,技术水平和管理水平没有提升,需要进一步改善。上海总体效率呈现下降趋势,无论从长三角区域还是北上广深4个一线城市,上海均处于相对劣势,说明上海在科技创新投入与资源配置上仍需调整。本文进一步通过动态分析发现上海的全要素生产率呈增长趋势,说明上海具有后发潜力,需要政府进一步设计激励机制以鼓励科技成果在当地转化进而实现有效的经济效益增加。     

区域创新效率影响因素实证研究

本文将三阶段DEA模型应用于我国区域技术创新效率的测评,通过剔除环境因素对各个区域创新效率值的影响,得出各区域真实的技术创新效率值。研究发现,经典的DEA模型不能真实反映技术创新效率水平。通过SFA回归分析,环境因素对区域创新效率的影响是显著的。三阶段DEA模型的评价结果更符合客观实际,能更好的反映区域创新水平。     

我国文化科技创新效率研究——基于数据包络分析

利用数据包络分析方法(DEA)中的BCC模型与Malmquist指数,测度我国2003-2012年的文化科技创新效率。BCC模型计算结果显示,2007-2011年整体创新效率较高,平均达到91.7%,2003-2008年的纯技术效率都大于0.9,说明创新资源投入是接近于最优组合的,但规模效率相对要小,同时说明过程管理缺乏效率,产出不与投入成正比,而2005-2011年规模效率规模递增,说明资源投入存在较大不足。指数计算结果显示,Malmquist每年以1.3%的速度递减,这表明技术效率虽然以每年3.3%递增,但无法抵消技术退步带来的影响。Malmquist指数在2010-2011年呈现高速增长趋势,主要由技术变化所贡献,技术效率却增长缓慢。该指数在2003-2010年期间又出现持续衰退,技术效率出现4%-22.5%不同幅度地增长,而技术以5.5%-20.2%不同速度退步,技术效率增长无法抵消技术退步导致的负面影响,带来总生产率的下降。     

考虑地区技术差距的中国科技资源配置效率研究

本文对2000年-2013年中国科技资源配置效率进行实证分析。研究表明:考察期内中国科技资源配置效率值仅提高了3.13%,东部地区的高效率优势逐渐减退,中部地区的效率值总体较低,西部地区配置效率的"后发赶超"特征明显。东部地区所属省份的配置效率及变化趋势差异明显;中部地区所属省份配置效率地区差异较小;西部地区高效率省份与低效率省份之间的效率差距较大。     

江苏省医药产业产学研合作创新效率研究

依据产学研合作创新模式的特点,构建了产学研评价指标体系。选取全国医药产业2014-2016年的产学研数据,利用两阶段链式网络DEA方法对全国的产学研合作创新效率进行评价,将江苏省医药产业的产学研效率与其他地区进行比较。结果表明江苏省医药产业产学研创新整体效率不高,且知识开发阶段效率较低,主要原因在于缺少产学研专项资金、产学研信息服务平台效率低下以及产学研政策规范体系不完善等。     

基于DEA模型我国科技与金融结合的效率研究

本文基于DEA模型,测算了我国30个省、自治区和直辖市2006~2013年的金融投入与科技产出的面板数据,得到科技与金融结合的技术效率、纯技术效率和规模效率。研究发现:我国科技与金融相结合的总体效率尚未达到前沿面,是由于纯技术效率和规模效率的共同低效所造成的;各省区市中,东部地区达到有效的省份最多,而宁夏和内蒙古的效率值市最低。     

安徽科技资源配置效率评价及创新思路

科技资源及其布局是区域科技创新能力的基础.通过对安徽科技资源总量、结构及空间布局状况的分析,对科技资源配置效率进行评价,找出存在问题及原因,从有利于科技经济一体化发展、提高配置效率的角度提出整合思路.     

中国高技术产业科技创新效率评价研究——基于三阶段超效率DEA模型

本文以2019年中国30个省份为研究对象,构建三阶段超效率DEA模型并对数据进行测算排名,对高技术产业创新效率进行评价。实证结果表明,相较于第一阶段超效率DEA的测算结果,第三阶段的测算结果效率值有所下降,而且各省份间差异明显,呈现为区域发展不平衡。在经济、政策、科技、贸易等诸多方面的影响中,地区人均生产总值和有R&D活动的企业数是提升高技术产业创新效率的有利因素,科学技术支出占地方财政支出比重和进出口额占GDP比重则是不利因素。基于此,从实行差别化创新、学习先进科学技术、鼓励梯次联动区域创新角度提出建议,为解决高技术产业科技创新效率无效的区域问题提供研究视角与改进思路。     

基于SE-DEA的高教科技效率分析——以部分省、直辖市及自治区数据为样本

本文以30个省级数据为样本,运用超效率DEA分析了部分省(直辖市)高教科技投入产出效率,得出2013年各省高教科技效率排名及相对有效性。     

基于DEA模型的黑龙江科技金融结合效率研究

现通过采用数据包络分析方法(DEA)将经济较发达地区与黑龙江省科技金融结合效率进行比较分析,发现黑龙江省科技金融结合效率偏低,存在科技金融环境发育不完善;科技创新企业规模小;融资渠道单一等问题,对此提出优化投入产出结构、推动科技资本市场发展等一系列建议。     

我国研发机构创新效率的DEA模型分析

本文根据我国2008-2012年研发机构的有关R&D投入产出数据,应用BC2模型及超效率DEA模型对我国内地30个省市区的研发机构的创新效率进行评价研究。研究结果表明:这4年中,总体研发机构创新DEA有效的地区有17个,主要集中在东部,DEA无效的有13个;北京、山东、福建、海南等东部地区的研发机构创新效率始终处于前茅;而内蒙古与辽宁研发机构的创新效率一直较低。     

金融深化、对外开放对科技创新效率的影响研究

文章基于2006—2016年中国27个省份的面板数据,就中国金融深化和对外开放对科技创新效率的影响进行研究。研究结果表明:一是金融深化的发展能够推动科技创新效率的提高;二是对外开放与科技创新效率呈负相关,抑制科技创新效率的提高;三是在金融机构数量不断增加,金融市场不断完善,通过提高外贸依存度来提高对外开放,会抑制科技创新效率的提高,而通过提高外商投资总额来提高对外开放,会推动科技创新效率的提高。因此,政府需加快金融体系的深化程度,通过影响资本在各部门之间的分配来提高生产率,促进创新和技术发展;要客观理性地看待对外开放对科技创新效率的影响,重视其积极方面的同时要正视其负面影响;改革科技管理政策,优化科技资源配置方式。     

考虑环境因素的区域创新效率研究——基于三阶段DEA方法

以往研究在测算区域创新的效率时并未考虑环境因素的影响。本文以中国省级数据为基础,应用三阶段DEA方法,在控制环境因素的基础上考察了我国区域创新的效率问题。研究表明,我国区域创新的效率较低,且其原因主要是由于规模效率不高所致;与经典DEA方法相比,三阶段DEA方法的测算结果更符合经济现实,更能客观地反映各地区的创新效率水平。本文结论为我国创新型国家建设的效率改进提供了启示。     

创新及创新效率研究综述

从创新以及创新效率的理论研究出发,对国内外关于创新研究的相关文献进行了系统的梳理和述评,希望能够借助创新、创新效率的研究综述为基于我国国情的企业创新行为的合理化以及创新效率效率的提高提供一定的理论基础和研究方向。