我国高技术产业R＆D效率的随机前沿函数分析——基于2002-2011年27个省市面板数据

基于随机前沿函数,考查了2002-2011年我国各省市高技术产业的研发活动,分别对R＆D中间产出效率和R＆D最终产出效率进行衡量,进而分析各种影响因素对产出效率的具体效应.研究发现：我国高技术产业R＆D投入未形成规模经济,且R＆D资本投入比R＆D人员投入效率高;各省市高技术产业R＆D效率差异明显,具体呈东部领先,中西部和东北地区落后的现状;企业规模、政府政策影响、市场化程度、市场结构以及时间因素对高技术产业R＆D中间产出效率和R＆D最终产出效率的作用差异显著.     

中国高技术制造业规模与R＆D效率关系的实证研究

运用DEA中的CCR和BCC模型对中国高技术制造业的R＆D效率进行了测定,结果显示规模大的行业其R＆D技术效率相对也较高,但各行业之间的R＆D技术效率差异较大,而且大都处于低效率状态;中国高技术制造业的R＆D规模效率大多处在规模无效状态,且规模无效的行业大部分处在规模递增区间。行业规模与R＆D效率的实证分析结果表明,规模与R＆D效率显著正相关,中国高技术制造业呈现出R＆D规模效率特性。     

基于DEA的我国电子信息业上市公司R＆D绩效实证研究

将DEA方法引入到对企业的R＆D效率的评价中，以我国电子信息上市公司为研究时像，对样本公司R＆D效率进行了全面的分析。研究表明，我国电子信息上市公司间的R＆D效率差距明显，R＆D效率与企业规模存在较强的相关性。同时证明了DEA方法在企业R＆D效率评价中的适用性。     

DEA方法在R＆D效率评价中的应用

文章对DEA方法在R＆D效率评价中的应用作了简要论述,分析了DEA方法在R＆D效率评价中的优缺点,对国内外运用DEA方法进行R＆D效率评价的研究状况进行了总结,以促进DEA方法在R＆D活动评价中的进一步应用。     

基于R＆D存量的高技术产业科技资源配置效率DEA度量模型

考虑物价因素，利用有关价格缩减指数调整指标数据。考虑科技资源投入的滞后性与累积性，用R＆D经费存量值代替当年值。以此用DEA模型计算出1995-2004年我国高技术产业的科技资源配置效率。结果表明，高技术产业的发展与科技资源投入之间的关系并不协调。高技术产业下不同行业的结构变化将会影响整个产业的科技配置效率。     

我国R&D/GDP偏低的模型解析

针对我国现阶段R＆D/GDP偏低的现实,探讨一种R＆D/GDP投入绩效的解析模型.考虑到R＆D过程实际上是一个不断学习的过程,以及技术创新的R＆D学习效应,R＆D投入过程即是“R＆D学习”过程,通过这种学习方式,带来知识增加,进而促进生产产出,R＆D投入对生产的贡献是一种知识贡献.在一系列假设前提条件下,给出了R＆D/GDP的解析模型.依据模型分析,得出结论：较低的知识弹性系数（对应于知识的分配和使用效率）、较低的“R＆D学习”效率（对应于知识生产效率）是我国当前R＆D/GDP偏低的重要根源.     

高技术产业R&D资源投入与产业发展关系实证研究——基于中国1997 年-2009 年省际面板数据

本文利用我国1997年-2009年的面板数据,采取面板单位根检验、协整分析、误差修正模型等计量方法,探讨了高技术产业R＆D资源投入与高技术产业发展间的关系。实证结果显示：①高技术产业R＆D资源投入与产业发展存在长期均衡关系,其中产业研发经费支出与产业发展具有正向长期均衡关系,产业专利申请数与高技术产业发展具有反向长期均衡关系,而研发人员数量投入与产业发展之间的关系尚不明显;②高技术产业R＆D资源投入与产业发展的长期均衡存在短期修正效应,具体来讲,产业研发经费支出及研发人员投入变量与高技术产业发展的长期均衡存在短期修正效应,而产业专利申请数变量与高技术产业发展的长期均衡不存在短期修正效应。加大创新人才培养和知识产权保护力度、推进技术成果转化吸收、增加高技术产业研发经费投入是保持高技术产业R＆D资源投入与产业发展良性互动的有效途径。     

基于改进DEA的地域R＆D相对效率评价

对我国地域R＆D效率进行分析．在定性分析的基础上，利用统计工具定量地建立了评价指标体系；基于产出与投入在时间上的滞后关系的实际情况，建立了R＆D产出相对R＆D投入滞后的地域R＆D相对效率的DEA评价模型．利用此模型，对我国各地区R＆D资源利用效率进行测算．结果表明，许多地区的R＆D资源的利用效率较低．基于分析结果，就我国地域R＆D资源系统高效利用，提出了一些对策．     

转型时期中国高技术产业创新能力实证研究

本文应用随机前沿知识生产函数模型对转型时期我国高技术产业创新效率进行了实证分析.研究结果结论表明,2005年至2010年间:(1)相对于R＆D经费和人员投入,知识存量对我国高技术产业创新的作用不突出.(2)国外技术引进对我国高技术产业的创新能力的影响不明显.(3)国内技术引进对我国高技术产业R&D产出起到了明显的促进作用,但经济效益不明显.(4)我国高技术产业中企业规模对创新能力有负面的影响.     

中国高技术产业全要素生产率的空间差异及其成因分析

通过Malmquist指数,计算我国省际间高技术产业全要素生产率（Total Factor Productivity：TFP）,并进行分解,发现全国有19个地区的TFP增长率显负值;43%的省市,其效率是由技术的进步来推动,67%的地区并没用形成规模效率。通过β收敛检验,发现我国省际间高技术产业并不存在经济收敛。通过Tobit模型,发现我国各地区高技术产业提高R＆D内部支出资本存量增长率均能提高TFP增长率;全国43%的地区,提高R＆D人员投入的增长率,平均而言不但不能提高TFP增长率,反而会降低TFP的增长率。     

基于DEAMalmquist指数的我国制造业R&D动态效率研究

研究了我国高技术制造业2003-2008年间的R&D动态效率Malmquist指数,分析"十五"至"十一五"期间制造业研发效率纵向发展趋势;对比分析传统制造业与高技术产业研发效率;对制造业R&D效率进行了聚类分析,并将37个制造业按研发效率分为三类;最终根据实证结果提出了对策建议,指导"十二五"期间制造业R&D效率提升和创新能力的发展.     

高技术产业R&D效率评价

利用1999—2009年高技术产业科技活动的相关统计数据,运用数据包络分析方法(简称DEA),对我国高技术产业的R&D效率进行分析,包括对高技术产业整体和分行业的详细分析研究,获得了我国高技术产业2000—2009年R&D效率的基本情况。结果显示,我国高技术产业逐年增加的R&D活动投入并未得到充分运用,没有表现出R&D投入产出的高效率。针对研究结果,我国高技术产业在以后的R&D活动中,还需注重效率的提高,以减少投入冗余或增加产出。     

政府支持与中国高技术产业研发效率

基于2007-2014年中国高技术产业面板数据,本文研究了政府支持与研发效率之间的关系。结果显示,从总体上看,政府支持有利于促进高技术产业研发效率的提高,并且这种促进作用主要是通过提升技术效率来实现的;分地区比较表明,政府支持对高技术产业研发效率的影响存在明显的地区差异：东部地区政府支持对高技术产业研发效率没有显著的促进效应,而中西部地区政府支持则显著促进了高技术产业研发效率的提升,且主要也是通过提升技术效率来实现的。不论是采用静态面板数据模型,还是采用动态面板数据模型进行实证分析,上述结果均成立。基于上述研究结论,本文得出了促进中国高技术产业研发效率提升的相关政策启示。     

区域高技术产业知识供应链效率的分类评价

客观评估知识供应链效率状态,有利于促进区域高技术产业持续健康发展。借鉴知识供应链理论、DEA模型和聚类分析法,构建了一套较为系统的区域高技术产业知识供应链效率的分类评价体系;以中国高技术产业统计年鉴(2013-2014年)的相关数据为基础,从投入产出两个维度,给出了我国31省市区域高技术产业知识供应链效率的分类评估结果和优化对策。研究表明:我国高技术产业知识供应链效率总体较好,不同类型省市的知识供应链的投入产出规模差距悬殊;消除投入资源浪费,提升有效发明专利数和新产品销售收入,是相对落后省市改进高技术产业知识供应链效率的主要着力点。本研究成果为我国不同类别省市优化高技术产业知识供应链效率提供了实践启示。     

环境规制下的政府投入对工业行业创新效率的影响分析

在考虑到非期望产出的情况下,运用SBM模型测算了2009~2013年中国35个工业行业的创新效率,并利用Tobit模型分析环境规制下政府投入对创新效率的影响。研究表明:目前中国工业行业的创新效率仍有较大提升空间,污染行业的创新效率远低于清洁行业。政府投入对环境规制下的创新效率存在一定的促进作用,增加研发前的政府投入能够显著地促进环境规制下的创新效率,研发后政府投入的作用较小;污染行业政府投入的促进作用较为显著。由此可见,在环境规制强度日益趋严的背景下,采取政府主导的技术创新是可行之路。     

西部高新区产业发展环境优化潜力研究

为了促进对西部高新技术产业的发展,根据投资环境研究总是要落实到特定区域的特定产业上这一基本特点,深入分析了高新技术产业发展对环境的特殊要求,结合发展现状探讨了西部高新区高新技术产业的环境优势及其存在问题,提出了西部高新区高新技术产业发展环境优化的措施。     

企业R&D组织方式与创新绩效:资源因素的调节

关于集中RD还是分散RD更能促进企业创新绩效,现有研究存在观点分歧。本文基于国内上市的高新技术企业,从知识基础观和组织经济学的不同视角,对RD组织方式与企业创新绩效的关系进行理论分析和实证研究。在此基础上考察资源状况对上述关系是否产生影响,通过引入分别体现资源丰裕程度和资源多样性程度的变量:组织冗余和多元化,利用方差分析与回归分析方法探究其对于上述关系的调节作用。结果显示,分散RD更能促进企业创新绩效,这种促进关系在不同行业中无显著差异,并受到未吸收组织冗余和产品多元化的正向调节作用。本研究结论对国内企业选择有效的RD组织方式具有实际指导意义。     

高技术产业技术创新投入对创新绩效影响的实证研究 —基于全产业及其下属五大行业面板数据的比较分析

技术创新投入对创新绩效具有直接影响。本文运用Pearson相关分析、改进的Griliches-Jaffe知识生产函数模型和逐步回归分析等方法,实证分析1995-2008年我国高技术产业技术创新投入对创新绩效的影响机理,并首次对高技术产业整体及其下属5个典型行业进行比较分析。结果表明:高技术产业整体与其下属行业之间、以及下属各行业彼此之间,其技术创新投入对创新绩效影响的效果存在明显差异;即使相同的投入要素在不同行业对初始创新绩效和最终创新绩效的影响效果也有显著差别;R&D投入和非R&D投入对创新绩效都有重要影响;对于不同行业创新资源的高投入并不一定都能带来高产出。在进一步分析这些差异及其原因的基础上,就今后我国高技术产业的协调发展战略提出了相关政策建议。     

R&D对中国高技术产业技术效率的影响研究

应用面板数据随机前沿方法考察了中国高技术产业R&D与技术效率之间的关系.研究发现:高技术产业的技术效率水平较低,但总体上稳步上升;高技术产业各行业的技术效率存在显著差异而且差距有扩大趋势;R&D对技术效率具有显著的正向促进作用.     

中国高技术产业R&D效率变动分析——基于DEA模型的Malmquist指数方法

在构建1998-2009年中国高技术5个行业面板R&D数据的基础上,基于DEA模型的Malmquist指数方法构造了高技术产业R&D活动生产前沿,把R&D效率的增长分解为技术进步和技术效率变化两个部分,并考察了中国高技术产业R&D效率的增长来源与差异。研究结果表明:中国高技术产业R&D效率增长的主要动力是技术进步;1998-2009年间,中国高技术产业R&D效率的增长并不稳定,在1998-1999年、2004-2005年和2008-2009年3个时期出现了负增长。