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。     

开放式创新视角下中国高技术产业技术获取途径研究

在Chesbrough提出的开放式创新基础上,文章运用高技术产业1998—2008年面板数据,实证分析了技术创新内部和外部获取途径对我国本土企业创新绩效的影响。研究结果表明,内部研发、国外技术引进、出口学习效应、用户创新对企业创新绩效都有显著的正向影响;FDI技术溢出在激励企业创新的同时,也存在负面效应;购买国内技术并没有对我国本土企业技术创新能力的提高产生促进作用。基于此,提出了若干加快提升我国企业技术创新能力的政策建议。     

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.     

高技术产业集群创新网络模型研究

本文基于创新网络观视角，从集群创新网络概念出发，分析了集群创新网络对集群发展的作用，结合高技术产业集群的特点，对高技术产业集群创新网络结构进行了研究，并给出了网络结构的系统解释。最后以美国硅谷为例说明了模型的应用。     

开放式创新趋势下美国高技术公司创新管理新动向与启示

20世纪后期，美国公司创新呈现出从封闭式创新模式向开放式创新模式转变的新趋势。在这种趋势和背景下，美国一些高技术公司创新管理出现了开放式全球搜索技术来源、多途径多目的进行集成创新、扩大知识产权内外收益等新动向，对我国进行自主创新的模式和主导组织形式选择具有理论与实践两方面的借鉴价值。     

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。     

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.     

高技术产业创新影响因素研究

以柯布-道格拉斯生产函数为基础,将高技术产业作为研究对象构建创新生产函数模型.运用岭回归分析R&D经费内部支出、R&D人员折合全时当量、政府财政科技拨款对高技术产业创新的影响作用.研究结果表明,R&D经费内部支出、R&D人员折合全时当量、政府财政科技拨款3个指标均对中国高技术产业的有效发明专利数和主营业务收入具有显著的正向作用.     

我国各省高技术产业技术创新效率研究——基于S-SBM超效率模型

基于超效率S-SBM模型对我国29个省的高技术产技术创新效率进行了分析,并与传统的DEA模型BCC、SBM模型得出的结果进行对比。结果显示,超效率S-SBM模型很好的解决了未考虑松弛变量及无法区分有效决策单元的情况,最终能为决策者做出最佳决策提供更准确地效率值。     

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。     

时空维度下上海高技术产业创新能力评价研究

技术产业在上海的转型升级中正发挥着举足轻重的作用。文章从上海高技术产业创新能力入手,建立评价指标体系,运用熵值法、层次分析法及变异系数对上海2003-2011年的创新能力进行纵向对比分析,同时对2011年上海及其他沿海省市的创新能力进行横向比较分析。分析结果表明,2003-2011年上海高技术产业创新水平呈现“U”字形变化的趋势,但创新产出能力并不高;在沿海省市中尚不具备明显的创新优势,创新能力低于广东、北京等发达省市。     

基于资源视角的京津冀高新技术产业协同创新研究

文章在解析高新技术产业协同创新内涵的基础上,从资源视角创新性地构建了高新技术产业协同创新体系。通过对2005-2012年相关数据的分析,考察京、津、冀三地高新技术产业创新的协同度。结果表明,京、津、冀三地产业创新环境的有序度优于创新主体的有序度,二者均有增长,但是创新体系整体协调度较低,且伴有较大波动。最后,根据研究结果,提出营造京津冀三地政策和资金的协同发展环境、注重京津冀三地高新技术产业互补性发展和探索京津冀三地高新技术产业间资源的高效流动等具体发展建议。     

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。     

我国高技术产业创新绩效与区域差异性研究

采用我国2000—2010年26省市的高技术产业面板数据,对国内研发、技术转移和国外技术溢出与高技术产业的创新绩效关系进行实证研究。同时,考虑到省市间经济发展水平和创新能力存在较大差异,又把26个省市按照经济发展水平划分为三个区域,分别考察各区域的创新绩效。研究发现,本国科研人员投入及技术转移对技术发明起到明显的促进作用,科研人员投入等本国要素及FDI、出口贸易等国外因素则对产业创新有较为显著的作用。各因素对不同收入水平的地区有明显的地区差异性:国内研发等要素投入对高收入地区的技术创新促进性作用比较明显,而FDI等因素对低收入地区整体创新能力均产生明显的积极效应。因此需要根据各地区的经济发展水平和创新能力制定相应的科技政策。     

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.     

营商环境对高技术产业创新绩效的影响

通过构建2008—2016年30个省级面板数据,运用固定效应模型研究营商环境对高技术产业创新绩效的影响.实证发现:营商环境对高技术产业专利申请数量有显著正向影响,且对西部的影响程度显著大于东中部地区,但影响强度低于R&D内部经费支出、科研机构数量等因素;从全国层面来看,营商环境的改善对高技术产业的新产品销售收入产生了不利影响.根据回归结果,分地区和创新的不同阶段提出相关政策建议,政府应通过加强知识产权的保护和严格高技术产业审批标准等措施进一步促进高技术产业的健康发展.