高技术产业技术创新效率的国际比较

2011年世界经济尚在金融危机的泥潭中苦苦挣扎,各国纷纷抢抓机遇,试图以创新创造新的经济增长点。高技术产业以其高增长、高产值、高效益的特性,对一国的政治、经济、军事、文化乃至整个社会发展都有重要的战略意义。本文采用随机前沿(SFA)方法研究了各国高技术产业的创新效率。从发达国家2000～2009年高技术产业的平均创新效率来看,各国的创新效率呈现逐年增长的趋势,而创新效率年增长率逐年下降,反映该行业的发展日趋成熟,同时这也预示着,未来高技术产业国际领域的竞争必将风起云涌,激烈至极。     

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.     

我国高技术产业技术创新能力研究

构建了高技术产业技术创新能力的评价指标体系,运用因子分析法对31个省份的高技术产业技术创新能力进行综合评价和排序,并得出结论:高技术产业技术创新能力的决定因素中最主要的是技术创新效率,其次是技术引进消化吸收能力。我国各区域高技术产业技术创新能力强弱不同,从强到弱依次为:东部、中部、西部。此研究为各区域提高高技术产业技术创新能力提供了决策依据。     

基于结构方程模型的高技术产业技术创新能力评价

从技术创新支撑、创新投入、吸收转化和创新产出四个方面构建了我国高技术产业的技术创新指标体系,并运用结构方程模型对2009-2012年全国各省市的高技术产业数据进行拟合评价,得出2012年全国27个省市的技术创新能力的得分及排名,经分析发现我国东、中、西部技术创新水平存在明显差距。为了更好的分析这一现象,在此基础上进一步对2009-2012年东、中、西部技术创新能力进行比较分析,并依据分析结果提出相应的政策建议。     

创新价值链下京津冀高技术产业技术创新效率及驱动要素研究

基于创新价值链的视角通过考虑非期望产出的非径向Super-SBM模型,利用中国高技术产业统计年鉴数据、中国科技统计年鉴数据、中国能源统计年鉴数据、中国统计年鉴数据以及京津冀地方统计年鉴数据,测算2009-2018年京津冀高技术产业三阶段的技术创新效率,并在此基础上利用PLS回归分析法分析各阶段技术创新效率的驱动要素.对于打开京津冀高技术产业技术创新的"黑箱"和提升京津冀地区的高技术产业技术创新效率具有重大意义.     

FDI与我国高技术产业技术创新关系研究——基于2005-2014年省际面板数据

改革开放以来,中国大量吸引外商直接投资,期望以此提升国内的技术创新能力。然而,在当前的背景下,我国期望通过FDI提高技术创新能力的目标是否已经实现？我国各地区高新技术产业究竟需不需要外资？等问题值得我们深入研究。实证结果表明：FDI对我国东部地区高技术产业的影响为正,对其他地区影响为负。因此,应当根据我国各地区高技术产业发展水平,实施差异化引资策略,加强知识积累、人力资本建设,为高技术产业的发展提供基础。     

跨国公司在我国高技术产业技术创新国际化程度的研究

一、问题的提出 所谓技术创新国际化,是指企业从全球范围出发,通过跨国并购或直接建立国外研发机构以及建立国际技术联盟等形式,将技术创新活动扩展到国外的技术创新新范式.伴随经济全球化的发展,跨国公司开始注意到我国高技术产业这个市场,并且不断地加大直接投资,尤其是研发投资,加强跨国公司在我国高技术产业的技术创新国际化活动.     

我国高技术产业生产效率及其时空演变特征研究——基于三阶段DEA-Malmquist模型

通过构造三阶段DEA-Malmquist模型,测算了我国高技术产业的全要素生产率,主要结论如下：①高技术产业全要素生产率的提升主要来源于技术进步;②环境因素对决策单元投入松弛变量具有显著的影响;③剔除环境因素和随机因素之后,东部省份的全要素生产率出现了不同程度的下降,西部省份的全要素生产率出现了不同程度的上升,而中部省份的全要素生产率变动并不明显。对此,提出了提升我国高技术产业技术效率的政策建议。     

基于DEA的我国高技术产业效率评价——以大中型企业为例

选取2005—2011年我国高技术产业中大中型企业的数据为样本,应用数据包络分析(DEA)方法,对我国高技术产业17个分行业的大中型企业的综合效率、纯技术效率、规模效率以及规模收益变化情况进行评价。研究表明:2007—2011年期间,17个高新技术行业中的大中型企业的综合效率、纯技术效率均严重偏低,规模效率一般,规模收益变化呈波动趋势。最后对提高效率提出对策建议。     

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。     

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。     

基于三阶段DEA模型的高新技术企业创新效率研究

在总结已有研究成果基础上,构建适用于高新技术企业的效率指标体系.选取5个环境变量,运用三阶段DEA模型对2017年中国30个地区的高新技术企业的创新效率进行实证研究.再分为东北部地区、东部地区、中部地区、西部地区,研究高新技术企业技术创新效率的空间分布特征.结果表明,在剔除了环境变量和随机干扰之后,各地区高新技术企业效率值较之前明显下降;企业数量、科技孵化器支持和政府财政支持对高新技术企业的效率有显著的促进作用,而高学历人员和宏观经济却起着相反的作用;四大区域之间创新效率也有所差异,具体表现为东>中>西>东北.在此基础上提出相应的政策建议以促进高新技术企业效率的提升.     

“内向型”开放式创新对高技术产业创新效率影响研究

“内向型”开放式创新作为开放式创新方式的一种,是推动高技术产业跨越式发展的前提和保证,通过运用DEA-Malmquist模型测度了我国东部14个省市的高技术产业创新效率;基于Eviews 9.0回归分析,发现“内向型”开放式创新对创新效率的提升具有积极推动作用,其中外商投资和跨国公司在华研发机构的正向影响最大,海归研发人员的影响较弱;最后从引进外资和优化产业结构等方面提出了对策建议。     

基于DEA模型的泰州市高新产业技术创新效率研究

通过对泰州市高新产业技术创新效率横向分析和2010—2019年泰州市高新产业技术创新效率纵向综合研究分析,为优化泰州市高新产业技术创新效率提出建议.使用数据包络分析方法,通过DEA2.1软件中的BBC模型进行分析,投入指标选择R&D人员、R&D经费支出、专利申请数;产出指标选择新产品开发项目、新产品销售收入两项.结果表明:2019年泰州市16个行业中只有43.75％ 有效,说明不同企业之间基于不同的管理方式和开发研究等因素对高新产业技术创新造成影响.DEA纵向分析中2010年、2016年和2018年DEA相对有效,说明10年存在过度投入和或产出不足的情况.泰州市产业技术创新效率存在差异,通过调整优化资源的投入,完善创新驱动发展考核机制,量化创新发展能力,鼓励高新技术企业国际合作,引导创新资源流动,进而提高泰州市高新产业技术创新.     

论市场结构对高技术企业技术创新行为的影响

企业创新包括技术创新、制度创新和组织创新。文章以市场结构为切入点,分析了市场结构对企业技术创新行为的作用,并实证研究高技术产业中市场结构和企业技术创新行为之间的相关性。在此基础上,探讨了当前我国高技术企业技术创新的市场结构障碍,提出了减少过度竞争、消除行政垄断、构建成果转化机制、健全投融资政策体系、完善知识产权体系和加大国际合作等旨在改善我国高技术市场结构和提高我国高技术企业创新能力的对策。     

高技术产业创新效率的区域差异分析

采用《中国高技术产业年鉴》2005—2010年的数据,运用DEA-Malmquist模型对我国四大经济区域的高技术产业创新效率进行实证分析,结果表明,高技术产业TFP值主要受技术进步指数的影响。另外,除了四大经济区域技术创新不平衡外,引起TFP值增加的原因也存在差异。文章最后提出国家应加强区域投资,完善产业政策;区域之间要加强合作,发挥自身优势。     

基于DEA-Malmquist方法的中国航天航空制造业区域技术创新效率研究

基于生产前沿面的数据包络分析法,以1996-2014年鉴中中国航天航空制造业东、中、西三大区域的面板数据为样本,利用DEA-Malmquist指数法,研究了中国航天航空制造业的技术创新效率并进行区域性的对比分析。研究表明,中国三大区域的技术创新发展不均衡、不稳定,西部地区的技术创新效率略低,存在投入产出冗余,且目前中国技术创新效率的提升主要由于技术进步的推动,急需调整投入产出的配置比例,提高整体的技术创新效率。     

科技金融对高技术产业科技创新的影响研究

基于27省市2010-2016年高技术产业数据,运用DEA模型和面板模型分析科技金融投入对科技创新效率的影响。结果表明：我国高技术产业科技创新效率整体呈东、中、西递减。在技术的开发阶段,企业、政府、社会资本对科技创新影响较为显著。在技术的市场化阶段,企业资金显著促进科技创新,而人力资本起到了阻碍作用。在技术的国际化阶段,资本市场投入和政府投入对科技创新产生抑制作用。     

城市环境对国家高新区技术创新能力影响分析

国家高新区是在城市的依托下建立起来的,城市基础的优劣直接影响着高新区的发展。在对53个国家高新区所在城市的经济环境和科技环境进行合理评价的基础之上,以城市经济环境和城市科技环境为自变量,高新区的技术创新能力为因变量进行回归分析。结果表明：省会城市和沿海发达城市对高新区的支撑作用较强,而非省会的中小城市支撑作用有待提高,同时应该进一步加强政府政策的扶持。