基于因子分析的山东高技术产业创新能力评价

建立能够反映高技术产业创新能力的综合评价指标体系,收集山东省及其它地区与高技术产业创新能力相关的统计数据并进行因子分析,提出技术、环境、市场及企业四个公共因子,计算出山东省及其它地区高技术产业创新能力的各公因子得分和综合得分并进行评价。结果显示山东省高技术产业创新能力较强,但仍有进一步提升的空间。     

基于因子分析的区域产业竞争力评价

河北省工业产业的竞争优势仍主要体现在重工业方面,支柱产业竞争优势明显,但对自然资源有较强的依赖性,其高新技术产业和新兴产业还有很大的发展空间。     

创新环境因素对区域创新效率影响的空间计量研究

影响区域创新产出的因素可以分为直接要素投入和外部创新环境两个方面,二者均对提高区域创新效率具有重要作用。以２００６—２０１１年中国３１个省（市、自治区）的经济数据为基础,运用ＭｏｒａｎＩ指数进行空间自相关性检验,并建立直接要素投入和区域创新外部环境因素与专利产出的实证模型,通过ＯＬＳ和空间计量两种回归方法进行实证分析与比较。研究结果显示：中国不同区域创新产出存在发展不平衡现象,区域创新行为具有空间集中分布的特点,并且区域创新集群的现象比较明显;创新环境外部因素对区域创新效率具有显著的正向影响,但单纯增加人口数量并不能显著提高区域创新能力;创新环境诸因素中,金融机构存贷款总额、高校毕业人数和市场化率对区域创新效率的影响最为显著。     

区域高技术产业创新效率评价及影响因素

利用超效率DEA模型对2012—2018年中国高技术产业的创新效率进行评价,在此基础上,建立面板数据模型探讨其影响因素。结果表明:东北三省创新效率较低,西部各省区市创新效率两极化明显;北方创新效率呈缓“N”形波动,2017年前低于南方,但近年来上升态势显著,两者间的差距越来越小;科学技术投入力度、教育投入比重、对外开放度、高素质人口比重及城市化率对南北方高技术产业创新效率有不同的影响。最后根据上述结果从政府支持、对外开放及人才引育等方面的分区调节提出对策建议。     

基于云模型的中国区域建筑产业竞争力评价研究

为了更好的解决区域建筑产业竞争力等级评价过程中的不确定性问题,本文利用云模型在不确定性转换上的优势,提出了一种新的竞争力评价方法。对我国31个省(市、自治区)"十一五"规划期间的建筑产业竞争力状况进行了实证研究,验证了该方法的科学性和可行性,并提出了相应的政策建议。研究结果表明:我国各区域建筑产业竞争力水平差异性显著,总体上呈梯形等级分布;东部及东南部地区的建筑产业竞争力水平普遍较强,东北部地区次之,中西部地区普遍较弱。     

高新技术产业集群对区域创新绩效的空间溢出效应研究 ——以长江经济带为例

基于2008—2018年长江经济带108个城市的空间面板数据,采用空间杜宾模型分析高新技术产业集群对区域创新绩效的空间溢出效应.结果表明:区域创新绩效具有显著的空间集聚分布特征;整体来看,高新技术产业集群促进了本地创新绩效的提升,对周边城市创新绩效提升的空间溢出效应并不显著;不同区域高新技术产业集群对创新绩效的影响呈空间异质性.基于此,从协同创新、因地制宜发展高新技术产业集群、优化资源利用等方面提出对策建议,以期促进区域创新绩效水平的提升,助力创新型城市建设.     

对外直接投资、逆向技术溢出与高技术产业创新——基于中国省级面板数据的实证研究

文章使用中国省级面板数据,研究了OFDI的逆向技术溢出对国内高技术产业创新产出的影响。结果显示:从全国水平来看,中国OFDI的逆向技术外溢能够促进高技术产业的创新产出,并且这种促进作用存在着地区差异;OFDI的逆向技术外溢对东部、中部两地区高技术产业创新的促进作用较明显,高于全国平均水平,而对西部地区的促进作用则低于全国平均水平。在此基础上,文章就进一步提高OFDI的逆向技术外溢对高技术产业创新产出的促进作用提出了建议。     

高技术产业创新生态系统耗散演化研究——运用Brusselator模型对中国省级区域的经验分析

高技术产业创新生态系统的耗散演化可以促进创新驱动的高质量发展,并缓解区域创新发展不平衡的问题。对Brusselator模型进行经济学转译,构建“创新投入—创新环境”二维框架的评价指标体系,可以推导高技术产业创新生态系统形成耗散结构的判定条件,并可进一步运用“全局熵—突变级数”评价模型刻画系统耗散演化的过程。采用2013—2019年中国30个省级区域高技术产业相应数据的分析表明：北京、天津、上海的高技术产业创新生态系统已形成耗散结构,大部分地区虽未形成耗散结构但正向耗散结构演进;样本地区高技术产业创新生态系统的“创新投入—创新环境”二维框架整体呈现“Ⅲ象限→Ⅱ象限→Ⅰ象限”的演化趋势,且“创新投入—创新环境”的评价值趋于提高,同时各地也具有不同的耗散演化特征。在增加高技术产业创新投入的同时,更要致力于创新环境的改善,并积极构建创新主体的协同创新网络;各地区既要采取差异化发展策略,也应促进区域间的协调发展,以进一步推动高技术产业创新生态系统的耗散演进。     

我国大陆沿海地区高技术产业创新效率评价分析——基于11个省市的实证研究

采用基于DEA的BC2模型测算2008—2012年中国大陆沿海地区11个省市区域的高技术产业的研发创新效率,并使用DEA-Malmquist指数测算11个省市区域高技术产业全要素生产率(TFP)的变动。研究表明除少数欠发达省份外,大部分省份呈现出规模报酬递减的特征;广东、江苏、上海等经济发达地区纯技术效率相对较高;2008年国际金融危机一定程度上影响了我国大陆沿海地区高技术产业的全要素生产率;技术进步对TFP的促进作用不明显。     

基于SSM空间模型的高技术产业发展演变分析——以滇、桂、川为例

在传统SSM模型基础上加入空间作用因素,从区域空间作用的角度分两阶段研究滇、桂、川三省1996—2011年高技术产业的发展演变。结果表明:云南的高技术产业发展受相邻区域产业发展的影响由消极影响逐渐转为积极影响,但是高技术产业自身竞争力却由优势逐渐转为劣势;广西的高技术产业竞争力在相邻区域产业发展积极影响的过程中得到提升,并且两阶段一直都受到相邻区域产业发展的积极影响;四川的高技术产业发展受相邻区域产业发展的影响由第一阶段的消极影响转为第二阶段的积极影响,高技术产业竞争力由一阶段的劣势地位转为二阶段的优势地位。     

基于SSM空间模型的高技术产业发展演变分析——以滇、桂、川为例

在传统SSM模型基础上加入空间作用因素,从区域空间作用的角度分两阶段研究滇、桂、川三省1996—2011年高技术产业的发展演变。结果表明:云南的高技术产业发展受相邻区域产业发展的影响由消极影响逐渐转为积极影响,但是高技术产业自身竞争力却由优势逐渐转为劣势;广西的高技术产业竞争力在相邻区域产业发展积极影响的过程中得到提升,并且两阶段一直都受到相邻区域产业发展的积极影响;四川的高技术产业发展受相邻区域产业发展的影响由第一阶段的消极影响转为第二阶段的积极影响,高技术产业竞争力由一阶段的劣势地位转为二阶段的优势地位。     

区域创新系统创新绩效测度研究

区域创新绩效评价是研究某区域运用和配置资源、实现技术创新的效率。测度区域创新系统的创新绩效能够为创新政策的测定、创新资源的分配提供依据。     

中国高技术产业创新效率的动态变化——基于Malmquist指数法的分析

本文运用Malmquist指数刻画了1995—2006年中国高技术产业创新效率的动态变化,并把创新效率的增长分解为技术进步和资源配置效率变化两个部分。结果显示：20世纪90年代中期以来中国高技术产业创新效率的增长主要是由技术进步推动,资源配置效率对科技创新效率的增长贡献较小。     

区域技术创新效率的测度与评价——基于山东省的实证研究

提高区域技术创新效率是提升区域竞争力的关键因素,也是区域创新政策的重要内容。基于数据包络分析方法对山东省17地市的区域技术创新效率的测度结果表明,一个区域技术创新的综合能力应该包括投入能力、产出能力和两者相互作用的效率三个方面。只有通过考察区域技术创新投入和绩效两者之间的关系,评价技术创新的效率,才能反映技术创新的实际效果。提高效率等于在相同的投入水平下增加产出,或者保持相同的产出条件下节省了投入。     

中国高技术产业发展实证研究——基于1995～2003年的数据

利用1995~2003年高技术产业五个子行业的相关数据,运用单位根检验、协整检验以及面板数据估计等计量经济学方法,对中国高技术产业发展进行了实证研究。结果发现,高技术产业发展的投入产出关系在长期是稳定的,但与资金投入相比,技术投入对高技术产业发展的贡献很小,甚至对电子及通讯设备制造业、电子计算机及办公设备制造业两个行业的发展起到了阻碍作用。     

我国高技术产业技术创新路径与效率实证分析

本文运用1998—2012年中国高技术产业5大行业15个细分行业的面板数据,构建超越对数随机前沿生产函数模型,将技术创新过程分解为技术研发与技术成果转化两个阶段,实证分析了自主创新、国内技术购买、国外技术引进与外资研发四种技术创新路径对技术创新效率的影响。研究结果表明,我国高技术产业的四种技术创新路径与技术创新效率之间并不完全是简单的线性关系,自主创新、国内技术购买、外资研发与技术创新效率之间存在U型或倒U型关系;自主研发有利于提高技术创新效率,而且在技术创新过程中采用多种技术途径相结合的方式比单纯依赖一种技术方式的效率更高。     

基于DEA模型簇的我国高技术产业技术创新效率测度研究

科学评价高技术产业技术创新效率对于提高资源禀赋要素发挥最优推动创新作用具有重要意义。首先,本研究在综合运用DEA模型中的CCR模型、BCC模型的基础上,全面测算我国高技术产业1995—2008年间技术创新活动的技术效率、纯技术效率以及规模效率,并对规模收益变化情况进行具体分析;然后,基于超效率DEA模型,对处于效率前沿面的决策单元进行效率高低区分,并对整个决策单元进行效率排序;最后,针对测算结果,提出我国高技术产业今后技术创新发展的政策建议与战略方向。     

高技术产业创新效率及其影响因素研究——基于省级面板数据

应用数据包络的方法估计了样本期间内中国27个省区市高技术产业的创新效率,得出结论:我国高技术产业创新效率整体较低,均值仅为0.4648,但是呈波动增长趋势。在创新效率的影响因素中,政府支持力度、市场的竞争程度与高技术产业创新效率有负向影响,而企业规模、金融发展水平与创新效率有正向影响。