基于三阶段DEA-Windows的安徽省地市级科技成果转化效率研究

为科学评价区域科技成果转化效率,促进区域高新技术产业发展、带动经济增长,采用三阶段DEA-Windows模型,剔除环境因素和随机干扰对科技成果转化效率的影响,测算安徽省16个地级市2014-2019年的科技成果转化效率,并分析其时空演进特征.研究发现:在没有控制环境因素的情况下,16市规模效率的均值大于纯技术效率的均值,而在控制环境因素后,纯技术效率的均值显著提高、规模效率的均值大幅下降,最终得出规模效率不高是制约安徽省科技成果转化效率提升的主要原因;从影响因素来看,地区的政府财政支持、R&D活动企业数、生产总值、高校在校学生人数以及实际利用外资等因素对科技成果转化均具有显著的影响;总体上看,16市中有将近一半的城市处于低要素水平发展阶段,但各市的3种效率值均逐年上升,全省科技成果转化效率正在缓慢提升中.根据研究结论,提出纯技术效率、规模效率双高型城市扩大科技创新成果产业化规模,效率单高型城市因地制宜补齐短板,效率双低型城市强化政府引导作用,构建以科技成果转化为核心的区域协调机制解决地区间成果转化效率不平衡问题,不断提高环境资源利用效率等对策建议.     

基于二阶段DEA模型中国平板显示产业创新效率研究

对产品创新的技术研发阶段和成果转化阶段建立二阶段DEA模型,对中国平板显示产业以及京东方、龙腾光电、天马数据3家平板显示企业的创新效率进行了实证分析。研究表明:(1)中国平板显示产业的综合效率,无论是技术研发阶段还是成果转化阶段都很低,中国平板显示产业还处于低研发产出、低经济转化的阶段;(2)京东方、龙腾光电和天马数据虽然是我国平板显示产业中的领先企业,但是其创新效率不理想,创新过程中资金投入、人力资本等存在巨大的浪费,需要提高资源的利用率,加强对外购技术的消化吸收以及进行产学研合作等方式来提高企业的研发水平和研发效率,并积极进行市场调查分析,促进技术人员和销售人员的沟通合作。     

我国生物医药科技成果转化的制约因素分析和战略规划建议

为提高我国生物医药科技成果转化率，缩短与美欧等国家和地区差距，推动生物医药产业快速向高能级发展，基于科技创新成果转化理论，从科技成果转化的流程、模式及其相关发展要素等方面对我国生物医药科技成果转化的制约因素进行全面分析，发现创新研发导向偏差、全国性知识网络转化不畅、专项资金支撑不足等是当前影响最为深刻的三大制约因素；据此提出应增强政府政策的针对性和实效性、提升国家创新体系的成果转化效能、全方位打造多层次科技成果转化金融体系等战略规划建议。     

考虑空间效应的高技术产业技术创新效率研究

基于价值链视角,将创新过程划分为相互关联的技术研发和经济转化两阶段,运用随机前沿模型测度中国大陆30个省份2009-2015年高技术产业技术研发效率和经济转化效率,分析了空间效应等因素对两阶段效率的影响。研究发现：各区域高技术产业技术研发效率和经济转化效率均存在较大差异;空间效应对技术研发效率具有显著正向影响,对经济转化效率具有显著负向影响;企业规模与技术研发效率存在显著U型关系,与经济转化效率呈现显著正相关关系;政府资金支持对技术研发效率具有显著负向影响,政府减税行为有利于提高经济转化效率;区域科技水平和区域经济水平影响不显著。最后根据两阶段效率总体均值将各区域分为高研发高转化、高研发低转化、低研发高转化及低研发低转化四种类别。     

创新生态系统视域下高新技术产业创新效率评价及影响因素——基于DEA-Tobit模型的实证研究

基于创新生态系统理论,以我国28个省市自治区的高新技术产业为研究对象,将高新技术产业的创新活动划分为技术研发和成果转化两个子系统。通过构建DEA-BCC模型和Malmquist指数对2015—2020年两子系统的创新效率进行动态和静态分析,并建立Tobit面板模型深入剖析创新效率的影响因素。研究发现：我国高新技术产业的整体创新效率不高,两子系统的创新效率分别为0.694和0.469,均小于1;全要素生产率分别为1.070和1.004,其中产业规模与创新能力不匹配、资源转化能力弱是创新效率提升缓慢的主要原因;研发投入强度、产业结构等因素对技术研发子系统的创新效率具有显著的正向影响;地区经济发达程度与成果转化子系统的创新效率呈正相关,而引进国外技术、企业规模等因素与其呈负相关。     

我国国家级专精特新“小巨人”企业科技创新效率评价及其分五大城市群的创新效率对比

从细分创新过程角度进一步对科技创新活动呈现“高投入、高产出”特征的专精特新“小巨人”企业的实际创新效率进行研究。基于企业创新价值链视角,将科技创新过程划分为技术研发过程和成果转化过程,以167家国家级专精特新“小巨人”上市企业为研究对象,采用三阶段DEA模型对其2016—2021年科技创新效率进行评价;此外,考虑到八成研究对象分属五大城市群,进一步按五大城市群分类进行企业创新效率对比分析。结果表明：我国国家级专精特新“小巨人”企业的科技创新效率整体不高,两个过程的规模效率与综合效率变动方向一致,但技术研发过程的综合效率明显低于成果转化过程,其中规模效率较低成为制约企业科技创新高质量发展的关键因素,特别是市场规模与创新能力不匹配是导致创新效率不高的主要原因;五大城市群专精特新“小巨人”企业的科技创新效率整体呈现上升趋势,不同城市群之间的差距逐渐缩小,其中长江中游城市群处于领先地位。     

行业异质性视角下高技术产业创新价值链效率测度——基于SFA修正的三阶段DEA模型的实证分析

将创新价值链分解为知识创造、技术吸收和成果转化三阶段,结合行业异质性和价值链环节的差异,运用SFA修正的三阶段DEA模型测度高技术产业17个子行业的三个创新价值链环节的创新效率。高技术产业技术吸收阶段创新效率偏低而同时处于价值链首尾两端的知识创造阶段和成果转化阶段受更易受环境影响出现了虚高的情况,在创新活动中技术因素发挥主导作用,规模还可以进一步扩大。技术吸收阶段总体效率、纯技术效率、规模效率均高于知识创造阶段与成果转化阶段。高技术产业创新投入要素存在行业间不均衡性,创新活动过程中也存在结构不均衡。     

价值链视角下规模以上工业企业科技创新效率及关键影响因素研究——基于DEA-Tobit两阶段模型

基于创新价值链的视角构建中国规模以上工业企业科技创新效率评价体系,运用DEA-Tobit模型对36个工业细分行业的科技创新效率进行测度并研究其影响因素。研究结果表明：规模以上工业企业科技创新效率的行业差距十分显著,研发阶段的平均综合效率仅为0.38,纯技术效率不高是导致整体效率低下的主要原因;成果转化阶段的平均综合效率为0.83,纯技术效率和规模效率共同制约着整体效率的提升。在科技创新效率影响因素分析中发现,投入并非越多越好,根据行业特点合理配置资源十分重要。基于实证分析结果,提出相关对策建议。     

基于Super-NSBM模型区域绿色创新效率及影响因素研究

基于两阶段创新价值链理论，将“三废”治理投资指标纳入两阶段绿色创新效率研究框架，利用超效率网络SBM模型测度2006—2019年区域工业企业两阶段绿色创新效率值，运用GMM模型验证影响因素的动态效果。结果显示：(1)我国绿色创新效率主要由东部地区拉动，中、西部地区需强化绿色创新研发活动，绿色创新成果沿长江流经省域呈T字形扩散；(2)34.48%的中、西部地区为低研发-低转化型，44.81%的中部、沿海地区为低研发-高转化型和高研发-低转化型，可按6种提升类型逐步提高各地区两阶段绿色创新效率；(3)绿色创新研发效率持续影响下一阶段研发活动，而绿色创新成果转化效率不具有延续性，两阶段绿色创新效率与产业聚集、环境规制均呈U型关系，与外商直接投资呈负向关系，绿色创新成果转化阶段需重视企业规模、研发投入的促进作用。     

高新技术产业与生产性服务业协同集聚对区域创新效率的影响

在理清高新技术产业与生产性服务业协同集聚对区域创新效率的作用机理的基础上,通过比较分析和实证研究,结果发现：我国产业协同集聚水平呈现稳步提升的演变趋势和东高西低的地区差异;我国技术研发阶段的创新效率高于经济转化阶段,长三角和珠三角地区技术研发能力更强,京津地区在经济转化阶段更具比较优势;异质性产业通过创新要素耦合、技术波及与溢出效应等作用于区域创新效率,且能有效解决创新过程的脱钩问题;长三角地区能通过产业协同集聚实现创新效率的提升,而京津冀地区产业协同集聚对创新效率的正向影响不显著。     

基于环境因素对中国软件产业集群效率的地区差异研究

摘要：将四阶段DEA模型引入到软件产业集群效率的研究框架中,以2013年中国国家级35个软件产业园的数据为样本,测算了软件产业集群的技术效率、制度效率和规模效率。研究发现：外生环境因素对软件产业集群效率具有促进作用,这导致中国软件产业集群效率存在被高估的现象;控制考虑环境因素影响后,绝大多数软件园的技术效率均有所下降（32个,91.43%）;对调整后的技术效率进行分解发现,大多数软件园（23个,65.17%）的技术效率无效源于纯技术无效,这进一步说明,代表着决策与管理水平的制度效率不高是制约中国软件产业集群效率提升的主要因素。东部软件园应该以合理安排资源配置、加强制度创新、技术创新、研发创新等科学化等措施为软件园建设的侧重点。中西部软件园应该加大规模投入力度,充分吸收东部投入要素的冗余。     

技术体制与医药制造业创新效率研究

现有的创新效率研究,多是站在“技术给定”的逻辑基点上完成,忽略各产业技术发展特征,导致医药制造业相关研究没有“药味”。首先,借鉴技术体制理论,将医药制造业的“创造性积累”创新模式,从一般的“创造性破坏”模式中区分出来。然后,将技术积累水平,纳入创新效率评价模型中,对中国2009—2016年区域医药制造业创新效率进行再评价。结果表明：（1）含技术积累因素模型的评价结果,显著优于传统模型,测度结果更贴近产业实际;（2）规模效率低是制约产业创新效率提升的主要因素,而产业集聚度和技术引进投入对创新效率的提升有促进作用;（3）从创新效率角度看,我国区域医药制造业呈金字塔型分布,且缺乏效率次优组,存在大量基础层的重复建设。最后,提出继续淘汰医药制造业的落后产能,促进优质企业技术有效积累,弥补全国制药业产业结构短板等政策建议。     

重庆市高端装备制造业技术创新效率评价研究

以重庆市为例，运用DEA和DEA-Malmquist指数分析法，对2010-2016年重庆市高端装备制造业具有代表性的4个细分行业的技术创新效率进行了静态和动态评价。研究结果分为静态和动态两个部分：静态评价结果发现重庆市高端装备制业技术创新效率较高，但有部分行业未能达到DEA有效，其中仪器仪表制造业最弱的，主要原因是R&D人员以及技术经费出现了投入冗余；动态结果发现2010-2016年间重庆市高端装备制造业发展呈缓慢上升趋势，这种趋势主要是由技术进步引起的，技术效率的贡献度并不大。最后得到继续加强人才、科研经费的投入力度、鼓励仪器仪表制造业企业技术创新、提升产业链合作关系的启示。     

中国海洋科技创新效率省际差异及驱动因素分析

运用随机前沿模型测算2011—2016年中国沿海11个省市海洋科技创新投入产出效率,并引入时滞效应分析创新效率的驱动因素。结果显示,海洋科技创新中资金投入比人员投入占有更重要的地位,海洋科技创新效率处于规模报酬递减阶段,海洋科技创新效率省际差异较大;海洋科技人员素质对于创新效率有1年的滞后效应;海洋科研经费投入强度、海洋产业结构水平、外商投资利用水平与海洋科技创新效率正相关,海洋科研人员素质与海洋科技创新效率负相关;海洋科研投入强度和海洋产业结构水平分别是影响高效率和低效率的主要因素。     

科技创新对珠江西岸物流产业效率影响分析——基于超效率三阶段DEA模型

本文通过构建珠江西岸物流产业效率的投入产出指标体系,运用超效率三阶段DEA模型对2010-2019年珠江西岸的剔除环境影响因素后的物流效率进行了测度,在此基础上利用物流产业相关科技创新数据,运用面板回归模型分析科技创新对珠江西岸物流产业效率的影响。研究发现,珠江西岸各城市的物流产业效率存在较大的差异;物流综合技术效率不高主要是规模效率低造成的,规模效率仍有较大的提升空间;从环境因素来看,政府支持与信息服务投入对珠江西岸物流效率的影响较大;基础物流环节的科技创新未发挥对物流效率的促进作用,不同城市的科技创新效应存在差异。最后,基于珠江西岸的实际情况以及实证结果的分析提出：提高区域协同水平,推进珠江西岸物流一体化发展;加大信息服务业的投入,提高珠江西岸物流业信息化水平;发展以市场为主、政府为辅的物流业;有选择地加大物流业的科技创新要素投入等四点物流发展建议。     

浙江生物医药产业转型升级阶段与特征分析

分析浙江生物医药产业2003—2014年发展情况,在对国内生物医药产业转型升级理论路径分析基础之上,采用历史数据,应用因子分析方法抽离生产规模、效率和创新因子,然后对三个因子进行历史演化和横向比较分析,从而揭示浙江和两个典型地市生物医药产业转型升级阶段与特点,从3个方面提出建议。     

基于两阶段DEA模型的混合所有制企业创新效率测度研究

基于混合所有制改革的视角,运用2012-2015年制造业上市公司的面板数据,在考虑创新时滞的情况下根据创新生成和创新转化的两阶段特点构建关联型两阶段DEA模型,测算了两阶段中国制造业混合所有制企业的创新效率。结果显示：（1）制造业混合所有制企业两阶段创新效率整体较高,创新成果生成阶段及技术转化阶段综合效率在0.6以上的企业占比分别为95.92%和100%;（2）在未达到DEA有效的企业中,其无效主要是由于纯技术创新效率不高造成的,而规模效率水平相对较高,可以支持企业创新效率的发展;（3）制造业混合所有制企业技术创新具有明显的阶段性,创新转化阶段效率整体较好,而创新生成阶段效率偏低,这严重制约技术创新的发展;（4）两阶段都存在投入产出结构不合理的问题,其中创新生成阶段主要瓶颈在于产出不足;创新转化阶段主要瓶颈在于无形资产和人力资本投入冗余,而资本投入则相对较合理。最后,提出相关政策建议。     

转型升级进程中珠三角制造业技术创新效率评价.

文章以转型升级中的制造业技术创新效率演化及其影响因素问题为研究对象,运用DEA及Malmquist指数方法,对珠三角9市2001-2017年制造业的技术创新效率进行测度与分析,结果发现：（1）珠三角制造业技术创新综合效率呈周期性上升趋势,但城市间分类指标差异较大。广州、深圳等区域创新中心技术辐射地理约束效应明显,价值链、产业链作用有限。（2）技术进步是珠三角制造业全要素生产率提升的主要推动因素,两者均呈周期性波动,波幅趋向平稳;规模效率、技术效率和纯技术效率变化指数趋势较为一致,珠三角制造业技术创新整体上仍处于规模扩展阶段。（3）珠三角制造业技术创新投入与创新效率并不同步,存在规模不经济现象。企业内部研发支出有助于技术创新效率提升,财政资金对企业内部研发支出具有挤出效应。企业技术创新投入不足、高校及科研院科研人员产出效率偏低,是制约珠三角制造业技术创新效率提升的两个关键因素。     

大数据产业对区域科技创新发展的影响研究

深入研究大数据产业对区域科技创新发展的作用机制和途径,有助于发挥大数据产业对创新驱动发展的引领作用。通过探讨大数据产业与区域科技创新的关系,从驱动效应、集聚效应、协同效应和规模效应等方面阐述大数据产业对区域科技创新发展的作用机制,从技术创新、产业结构转型升级、双创、科技成果转化、科技创新管理等方面分析大数据产业推动区域科技创新的路径,以济南市为例进行实证分析,并提出大数据产业推动区域科技创新的对策建议,为加快实现创新驱动发展提供参考。