中国区域高技术产业技术创新效率测度研究

运用了改进的数据包络分析模型--对抗交叉评价法对我国30个省市自治区的高技术产业技术创新能力进行了评价,设计了"弱标准指数"(WSI)对传统的DEA模型评价值和对抗交叉评价值进行了比较分析,构建"标准指数"(SI)作为评价高技术产业技术创新效率的关键指标;并根据各地区的SI排名情况,对全国高技术产业的发展情况提出综合性的分析评价.     

江苏省高技术产业技术创新效率评价

运用数据包络分析法(DEA),从横向比较和纵向分析两个角度对江苏省高技术产业整体技术创新效率进行了域际评价,并深入分析了江苏省5大高技术行业的技术创新效率,为提高江苏乃至全国高技术产业技术创新效率提供决策参考.     

基于DEA的西部地区高技术产业技术创新绩效评价

从投入产出角度,构建西部地区高技术产业技术创新绩效评价指标体系;运用DEA模型对西部7省(区)1市高技术产业技术创新绩效进行评价,并得出基于DEA值的排序结果;通过计算非DEA有效单元的影子价格,给出最佳改进策略,从而为全面提升西部地区高技术产业技术创新绩效提供决策依据.     

区域高技术产业知识产权运营效率研究——基于DEA和TOPSIS模型的实证分析

高技术产业知识产权运营效率直接影响和决定着高技术产业的发展。在运用DEA经典模型的基础上,引入两个虚拟决策单元,建立了基于DEA和TOPSIS的评价模型,对我国30个省区高技术产业知识产权运营效率进行实证分析。评价结果表明,我国高技术产业知识产权运营整体效率偏低,区域知识产权运营效率与地区经济情况不呈绝对正比关系。根据评价结果,提出了相应的政策建议。     

基于DEA模型改进的我国高技术产业技术创新绩效评价

利用数据包络(DEA)模型,对我国2009-2011年高技术产业技术创新效率进行了研究,并从投入过剩的角度对创新资源配置无效的行业进行改进和原因分析,提出改善我国高技术产业技术创新绩效的针对性建议。     

基于DEA模型的高技术产业技术创新资源配置效率分析

利用数据包络分析即DEA法,对我国高技术产业的15个具体行业在2004—2007年期间的技术创新资源配置效率进行分析评价。在对各行业的效率进行纵、横向比较分析的基础上找出技术创新资源配置效率低下的问题所在,从而提出改进和提高我国高技术产业技术创新资源配置效率的有效建议和对策。     

风险投资对高技术产业技术创新的作用研究——基于DEA模型的实证分析

以高技术产业为对象,基于效率视角,运用DEA模型实证分析其对技术创新效率的影响。分析结果表明,风险投资相对于RD来说对技术创新效率的影响更大。在此基础上,提出合理有效地配置资本和人员投入,适当加大风险投资的投入,对于提高中国高技术产业技术创新的效率具有重要意义。     

面向竞争的区域技术创新效率动态评价

考虑不同区域对技术创新资源的竞争性及技术创新效率呈阶段性变化特征,构建了基于DEA对抗型交叉评价模型和差异驱动方法的动态评价模型,以区域技术创新效率评价指标体系为基础,运用2001—2011年的面板数据对环渤海、长三角地区所含9个省市的区域技术创新效率开展了实证研究,并结合相关文献对研究结论进行了验证与分析。     

北京高技术产业技术创新效率评价——基于2001—2009年的经验分析

运用数据包络分析法(DEA),对北京五大高技术产业的技术创新效率进行了综合评价。研究结果表明,北京高技术产业技术创新效率整体呈提升趋势,其中,电子计算机及办公设备制造业的技术创新效率最高,航空航天制造业的技术创新效率最低;阻碍技术创新效率的主要因素是原始创新不足、科技投入结构不合理、经费使用率低下。为此,提高北京高技术产业创新效率不仅需要制度创新,充分发挥科技人员的积极性,更要优化科技经费投入结构,提高科技人员利用率和科技经费使用率,提升专利产出和新产品的市场占有能力。     

基于两阶段DEA的高技术产业R&D绩效评价研究

从技术价值、经济价值和社会效益三个维度,构建高技术产业R&D绩效评价指标体系,运用两阶段DEA模型,对我国30个省、市、自治区的高技术产业R&D绩效进行评价;将评价效率值作为因变量,运用多元统计法分析影响综合效率值的主要因素。评价结果显示,高技术产业R&D绩效存在着一定的地区差异。     

高技术产业研发创新效率分析

以1995-2006年中国高技术产业17个细分行业的研发面板数据为基础,应用随机前沿分析和数据包络分析两种方法实证测算了高技术产业的研发创新效率。主要的发现有:考察期内高技术产业研发创新效率整体偏低,但其时间演变基本呈现出逐年上升的良好态势;数据包络分析方法测算的效率高于随机前沿分析法,但后者具有较强的稳定性;虽然两种方法测算的效率在均值上具有显著差异,但在排序方面却显示出高度的一致性;提高研发创新效率对提升高技术产业的经济绩效具有重要意义。     

三螺旋理论视角下区域海洋高新技术产业创新效率分析与评价研究

通过梳理三螺旋理论对于技术创新的作用机理，将海洋高新技术产业创新过程解构为“技术基础联结-技术组织创新-技术应用转化”的螺旋过程，进而构建指标体系，并借助2012—2019年相关面板数据，采用DEA模型和Malmquist指数分析相结合的实证方法，分析了我国沿海11省市海洋高新技术产业创新能力的静态和动态效率。研究发现：7年间我国海洋高新技术产业整体创新传递效率为0.372，并且各沿海省市创新效率差异较大。在创新效率提升过程中，技术效率的贡献较为明显，技术进步的贡献有待进一步提升。     

长三角与中部地区国家级高新区科技创新效率研究——基于面板数据的三阶段DEA分析

高新区是连接技术创新和经济发展的纽带,是中国高科技产业聚集的重要载体。本文运用结合DEA和SFA分析的三阶段 DEA 模型,测量了2013-2018年长三角和中部地区34个国家级高新区的创新效率,考察了环境因素对高新区创新效率的影响,并对比分析了环境因素和随机因素剔除前后的效率值。研究发现,长三角和中部地区国家级高新区的创新效率存在显著差异,这一差异主要是规模效率造成的,东部沿海的长三角地区创新效率最高,各地区的科技创新效率值呈现出逐年提高的趋势,但总体上尚有提升空间。     

基于行业异质性解构我国高技术产业创新价值链

运用SFA修正DEA模型测度高技术产业17个子行业的创新效率.研究发现:高技术产业技术吸收阶段创新效率偏低,而易受环境影响的知识创造阶段和成果转化阶段出现了虚高情况;高技术产业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;外部环境对高技术产业各行业、各创新价值链阶段的影响皆存在很大差异,既会导致某些创新投入资源冗余,也会从价值链内部增进创新效率.     

剥离环境因素的高技术产业技术创新效率评价——以我国西部地区为例

传统数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)由于无法消除环境因素和随机误差的影响从而导致测评结果不真实。采用二者相结合的三阶段DEA模型,对我国西部地区高技术产业创新效率及其影响因素进行测度研究。研究结果表明:我国西部地区高技术产业技术创新效率总体处于较低水平且创新投入规模不足是制约创新效率提升的主要瓶颈;政府支持和地区经济发展水平不利于创新资源冗余减少,而市场开放度可显著促进创新效率提升,同时企业规模的扩大有利于减少人力投入冗余,对财力、物力投入冗余的减少有负向促进作用。进一步按纯技术效率和规模效率将我国西部地区高技术产业技术创新效率划分为4种不同类型。最后,就分析结果提出相应的对策建议。     

基于DEA改进模型的高新技术产业创新绩效评价实证研究

对我国2000-2012年高新技术产业整体发展情况进行概述,在建立科学合理的评价指标体系和评价模型的基础上,利用DEA的Malmquist模型对我国28区域高新技术产业创新绩效总体趋势进行纵向评价,利用超效率模型对我国3个典型高新技术产业进行横向分析,最后根据实证分析结果提出相应对策建议。     

区域高技术产业创新过程效率研究

高技术产业的发展水平关系到一个国家或地区的综合竞争力,科学有效地对区域高技术产业创新过程效率进行评价,对于提升高技术产业的创新能力具有重要意义。本文运用三阶段链式关联网络DEA模型,测算了我国省级区域高技术产业创新整体效率及三个子阶段效率,对创新系统子阶段间的关联有效性以及区域创新过程效率的差异性进行了分类分析。我国高技术产业创新整体效率及三个子阶段效率都有不同程度的提升,但总体来看创新效率值都不高,特别是整体创新效率和成果转化阶段的效率较低;通过对创新效率进行分类分析,发现仅少数区域在知识生产、技术研发和成果转化三个阶段的效率都比较高,表明我国大部分地区创新效率不高,需要根据创新过程中的低效环节,采取相应措施进行改进。     

基于DEA-Malmquist指数的高新技术产业技术创新效率评价研究

选取2009—2015年我国28个省、市级地区的高新技术产业数据作为研究样本,运用DEA-Malmquist指数方法,从整体、区域的视角,对高新技术产业技术创新效率进行实证研究,解析中国高新技术产业技术创新效率的变化情况,并通过指数分解,剖析中国高新技术产业技术创新过程中的技术变化率和资源变化率,从而确定影响中国高新技术产业技术创新效率的主要因素,在此基础上,提出相应对策。