基于随机前沿的中国勘察设计行业效率影响因素分析北大核心CSSCI

对中国31个省级行政区2006—2011年工程勘察设计行业投入产出面板数据,采用随机前沿分析方法测定各地区的行业生产效率及其变化,并对影响行业非技术效率的因素进行定量计算和回归分析。结果表明:产出函数的技术非效率项对产出具有显著的影响,市场化程度、执业注册人数占比和规模经济同技术非效率项之间存在负向关联,而科研投入和中高级职称人数占比则对技术非效率项具有正向影响;该行业劳动力投入产出弹性(0.672 1)远大于资本投入的产出弹性(0.440 3)。     

中国高技术产业研发效率的面板数据检验

研发投入的效率对于高技术产业的发展具有重要的意义。利用1996-2007年中国高技术产业的面板数据,估算了中国高技术产业研发投入对于高技术产业发展的作用。实证结果表明,中国高技术产业的研发投入具有较高的研发投入产出弹性,对高技术产业的发展起到了不可或缺的推动作用。中国高技术产业的细分子行业的研发投入的产出弹性存在差别,但是各行业的研发投入都具有推动高技术产业发展的促进功能。     

我国高技术产业的投入产出效率分析

本文借助数据包络分析(DEA)方法,对1999年至2006年我国高技术产业投入产出相对有效性的连续变化情况进行了研究,对造成有关行业非有效的因素进行了讨论.在此基础上,对改善我国高技术产业的投入产出效率提出了建议.     

科技投入产出的相对效率评价研究——基于DEA的BCC模型与SE-CCR模型的分析

结合DEA的BCC模型与SE-CCR模型,对我国30个省域的科技投入产出的相对效率进行评价与分析。实证结果表明,我国绝大部分省域的科技投入产出处于非DEA有效状态,受技术无效与规模无效的双重作用的影响。鉴于它们处于规模报酬递减状态,为提高科技投入产出效率,应在既定投入规模下加强提升科技管理水平,不断增加科技产出。     

产业发展视角下高新技术企业效率评价——基于DEA模型的实证研究

选用数据包络分析(DEA)方法,将高新技术企业就业人员、科技活动人员、科技活动经费作为投入变量,高新技术企业经济效益、社会效益作为产出变量,构建高新技术企业投入产出效率评价指标体系。采用2016年广东、江苏、山东、浙江、湖北、上海、北京、安徽八省市不同技术领域的高新技术企业相关数据,对其综合效率、纯技术效率、规模效率进行评价;基于产业发展视角,对各技术领域投入产出效率有效性进行探讨,分析影响投入产出效率的主要因素并提出相关政策建议。     

基于典型相关分析的知识产出效率研究

基于典型相关分析,在最大相关系数条件下取得线性综合变量的指标权重,对具有多投入、多产出行为特征的创新资源投入产出问题进行弹性分析,并把CCA/DEA分析方法运用于区域知识产出绩效的评估中,测量了基于时间序列的区域投入产出综合效率,实现对评估对象的充分评价与排序.     

两系统链视角下科技投入产出效率链研究——基于我国29类产业的数据分析

把企业科技投入产出过程分为技术生产和技术改造与应用两阶段系统,并据此构建企业科技投入产出链的两阶段系统链模型。基于该模型对我国具有代表性的29类制造业的科技投入产出数据进行对比,发现我国制造业在第一阶段、第二阶段和综合阶段上的投入产出效率存在很大的差别;利用SPSS的欧氏距离根据投入产出效率把制造业分为效率兼优型等四类,得出提高各个靶阶段效率可以改进整体投入产出效率。借助一元回归模型检验以上两阶段系统链模型的正确性并提出政策建议。     

中国电力产业资源投入与技术效率分析

将资源作为一种投入要素纳入到随机前沿生产函数模型,对中国1999~2010年30个省市自治区的电力产业技术效率进行测算,并对影响技术效率的因素进行分析。研究发现:资本、劳动、资源投入产出弹性分别为0.56、-0.06、0.45,说明电力产业的增长是资源消耗和资本投入驱动型;电力产业技术效率总体均值较高,但呈现逐年下降趋势。技术效率水平分布没有明显的东、中、西地理特征;资本产出比对技术效率影响最大,如果资本产出比降低1%,技术效率将提高近2.5个百分点。以省为主体的行政区域垄断是各省市技术效率差异的主要原因;发电和电源结构的优化是导致中国电力产业技术效率下降的主要原因。     

基于DEA的我国地区高校科研投入产出效率分析

以DEA方法评价了我国29个省、市、自治区的高校科研投入产出效率,得到了各地区高校科研投入产出效率状况,以及各地区高校科研投入产出非DEA有效的产出不足量和投入冗余量,并据此得出我国西部地区的高校科研投入产出效率相对较低,且大多处于规模效率递增阶段的结论,因而加大对西部地区高校科研资源的投入规模和提高投入资源较多地区的科研产出是当前国家和各地区政府高校科研管理部门应着力解决的问题。     

重庆第三产业R&D投入产出效应的实证研究

本文构建了二级三要素CES生产函数,把要素投入分为R&D投入与非R&D投入两个部分,计算了重庆第三产业五个主要行业的R&D投入与非R&D投入的替代弹性和产出弹性。研究发现这些行业目前都处于规模报酬递增阶段,人力投入与资本投入之间的替代弹性平均约为1,R&D资本投入替代弹性比R&D人力投入替代弹性小,非R&D投入的产出弹性高于R&D投入的产出弹性。最后根据研究结论提出了对策建议。     

财政补贴政策与企业研发创新 ——基于创业板上市公司的实证研究

通过建立面板数据模型与采用2012—2017年中国创业板上市公司微观数据,研究财政补贴政策对企业研发创新的影响以及区分不同行业和地区来分析影响的异质性。其中企业研发创新活动根据发展阶段分为研发投入与创新产出,实证结果表明:财政补贴与企业研发投入具有显著的正相关关系,表明财政补贴对企业创新投入具有促进作用;财政补贴对企业创新产出的影响不显著。按照行业划分,财政补贴对高新技术企业研发投入和创新产出显著正相关,对非高新技术企业研发投入的关系不显著,创新产出的关系显著。按照地区划分,对于东部地区,财政补贴与企业研发投入和创新产出显著正相关;对于非东部地区,财政补贴对企业研发投入具有促进作用,与创新产出关系不密切。本文的研究结论有助于优化财政补贴的配置,提高财政补贴的使用效率。     

基于DEA的北京蔬菜产业生产效率与技术进步评价

采用数据包络分析(DEA)方法,分析评估北京蔬菜产业生产效率及技术进步趋势.纵向评价采用DEA-Malmquist模型,选取典型蔬菜种类和能够反映其种植情况的投入、产出指标,对2004-2008年北京蔬菜产业投入产出面板数据进行分析.横向评价采用基于投入的DEA-BC2模型,对2008年北京蔬菜产业的投入产出数据进行分析.结果表明,北京蔬菜生产基本实现技术进步且技术使用效率不断上升,规模效率已达最优;2008年,多数蔬菜达到规模效率和综合技术效率最优,仅露地黄瓜未达到纯技术效率最优,本文对其投入产出值进行了改进.     

基于 DEA 的广东 A 高校科技资源配置效率研究

文章提出一个衡量高校科技资源配置与利用效率的数据包络分析(DEA)模型,确定了高校科研绩效测量的6个输入和输出变量.考虑投入和产出的滞后性,每个决策单元由当年的科技投入和来年的科技产出组成.利用 DEA 方法中的 C2R 和 BC2模型,对广东 A 高校在2000~2009年间的科技投入和产出数据进行了整理和计算.计算结果表明:2001~2009年广东 A 高校科技资源投入产出综合效率相对较高且波动小;存在 DEA 非有效年份且非有效年份的规模效应不都表现为“规模报酬递增”;各产出指标的效率水平存在差异且变化趋势不同;各年度纯技术效率均高于其综合效率和规模效率.应用 DEA 方法能理论上考察高校的科技创新活力,并为相应的改进措施提供依据和方向.     

基于DEA模型的长三角高技术产业投入产出绩效分析

利用DEA模型对1997—2011年长三角地区高技术产业的投入产出效率进行动态研究,结果表明,近些年长三角高技术产业整体投入产出绩效良好,绝大部分年份DMU有效,但仍存在较大提升空间。两大电子信息类行业投入产出绩效整体水平相对较好,但都呈现出一定的起伏波动;医药和医疗设备制造业存在较大的资源浪费现象,应及时作出调整;航天航空制造业技术效率明显小于其他行业,但具有较大的发展空间。最后,根据实证分析的结果提出提升长三角高技术产业投入产出绩效的相应建议。     

是高效率还是低成本?——华为追赶爱立信

在关于技术赶超的研究文献中,还没有以中国企业进行实证研究的。本文所研究的华为公司,从1988年创立到2009年的20年间,以持续高效率的RD投入,取得了在核心技术领域专利数量、市场份额等全球领先,实现了技术赶超;为什么会取得这样的业绩?本文以爱立信作为华为技术追赶的标杆企业,运用道格拉斯模型计算2002-2009年间RD投资对销售收入的产出弹性;同时,以描述统计方式,对华为与爱立信进行了RD经费、人员投入和专利产出的趋势分析;分析结果表明,华为在持续高额RD投入的同时取得了持续的高投入产出效率,其RD投入产出弹性为0.85,远远高于爱立信(-1.0),表明华为的RD投入产出效率远高于爱立信;但同时,随着爱立信的RD人员数量的减少,华为的RD人员数量却迅速增加,在人员数量与工作量的投入远高于爱立信,人均专利申请数量却只是爱立信的一半;通过对研究结果的理论分析后发现,华为实现技术赶超的主要原因在于持续稳定的RD经费和高比重、低成本RD人员投入,明确的技术战略和先进的技术管理,有效的专一化、低成本与差异化的策略组合,在行业环境变化、领先者发展趋缓的时候,实现了技术赶超。     

我国不同所有制企业技术创新能力的行业比较

利用微观企业数据,通过技术创新的投入指标、产出指标、效率指标和基于DEA的Maluquist生产率分解指标,对我国不同所有制企业的技术创新能力进行分行业测度。研究发现:(1)私营企业在大多数行业中的技术创新投入和产出处于优势;国有企业在垄断竞争行业的研发投入和产出相对较多,但在竞争性行业却很少;外资企业和港澳台企业的技术创新投入和产出刚好与国有企业相反。(2)港澳台企业、集体企业、外资企业和私营企业在竞争性行业的创新效率远高于国有企业,不同所有制企业在垄断竞争行业中的创新效率差异不明显。(3)竞争性行业中公有制企业"技术追赶"效应略好于非公有制企业,"技术创新"效应略逊于非公有制企业;在垄断竞争行业在公有制企业和非公有制企业的"技术追赶"效应和"技术创新"效应的差异不明显。     

基于DEA模型的浙江省分地市和分行业产学研合作效率评价

建立了区域和行业产学研合作效率评价指标体系,并基于该指标体系,采用数据包络分析(DEA)方法和VRS(BCC)模型对浙江省11个地市和36个制造业的产学研合作效率进行了实证分析。研究发现:部分地市和行业的产学研合作存在较大的投入冗余和产出不足。因此,需要合理调整产学研合作要素投入规模及投入产出结构,从政府到产学研各方加强产学研合作的管理和监督,建立和完善区域或行业产学研合作创新平台,以进一步提高产学研合作效率。     

产业发展视角下高新技术企业效率评价分析 ——基于DEA模型的实证研究

本文选用DEA方法,将高新技术企业就业人员、科技活动人员、科技活动经费作为投入变量,高新技术企业经济效益、社会效益作为产出变量构建高新技术企业投入产出效率评价指标体系。采用2016年广东省、江苏省、山东省、浙江省、湖北省、上海市、北京市、安徽省等八省市不同技术领域的高新技术企业相关数据,对八省市不同技术领域高新技术企业的综合效率、纯技术效率、规模效率进行评价。基于产业发展视角,对各技术领域投入产出效率有效性进行探讨,研究分析影响投入产出效率的主要因素并提出相关政策建议。     

甘肃省农业投入产出效率研究

采用主成分分析和多元线性回归的方法,通过构建甘肃省农业投入产出的指标体系,建立农业投入产出效率的计量模型,研究甘肃省农业投入产出之间的相关关系和联动效应。研究结果表明：甘肃省农业资本投入对产出的贡献度最高,其次为技术投入,农村劳动力过剩成为制约甘肃省农业发展的瓶颈因素。     

我国专利产出效率模型的创建及其应用研究

在经济全球化的今天,专利战略对一个国家、地区、企业越来越重要,专利战略的目的就是尽可能地实现现有科技资源的合理配置,优化投入资源的比例,达到最优的专利产出。本文首先创造性地建立了专利的投入产出效率数量模型,接着利用此模型对我国2000年各个地区专利的投入产出效率进行估计,最后分析影响我国专利投入产出的若干因素。通过对影响我国专利投入产出因素的比较,一方面我们可以发现在专利产出过程中的优势与不足,另一方面也可以通过时间序列来进行纵向比较,对专利产出效率进行长期观测与控制。