中国31个省市科技创新效率评价及投入冗余比较

深入分析科技创新资源投入的冗余情况,了解我国整体的科技创新效率及31个省市之间的差异,有利于科技创新资源的整合及科技创新效率的提高。文章基于道格拉斯生产函数,构建了包含科技劳动投入、资本投入、技术状况等的区域科技创新效率评价指标体系,并运用CCR-DEA、BCC-DEA和Malmquist-DEA模型测度了2009-2013年中国31个省市的科技创新效率及其年份变动情况,对31个省市的投入冗余进行了比较分类。研究发现,研究期完全有效省份的数量呈增多趋势,但总数仍远不及一半;5年来,基于技术进步各省市的科技创新效率有所提高;只有8个省份属于零冗余地区。当前阶段国家仍需进一步改革科技管理政策,引导区域科技资源优化配置;各省市则应基于当地科技资源冗余情况及资源禀赋,实施具有地方特色的科技创新政策。     

基于DEA方法的省域高校科技创新效率评价与分析

高等院校是国家创新体系的重要组成部分,其科技创新能力建设日益受到全社会的重视,研究各省市高校科技创新资源的投入产出效率问题,对于实现科技资源的合理优化配置以及提高资源的利用率具有重要的现实意义。文章通过应用DEA方法中的C2R模型、BCC模型及超效率DEA模型相结合的方法,选取全国31个省市为评价对象,并借助修正判定系数R2选取这些地区高校科技创新投入产出的相关数据,以省作为决策单元,计算出各省市2011年高校科技创新投入产出效率值。并在此基础上进行规模收益分析、投影分析及影子价格分析。我国东部、中部和西部三个经济带之间的高校科技创新效率水平差距明显,且全国有9个省市效率达到了相对最优化,其余省市的高校科技创新效率仍存在提升的空间。     

基于DEA模型的我国高技术产业科技成果转化效率研究

文章通过构建投入产出指标体系，基于DEA模型，测算我国26个省市2010年—2019年的高技术产业科技成果转化效率。研究发现，我国高技术产业科技成果转化效率普遍不高，且区域差异明显，甚至表现出部分西部省份优于东部省份，说明我国科技成果转化过程中存在着投入冗余、资源浪费的问题。指出：我国企业要加强科技创新平台建设，完善人才培养机制，促进科技成果转化；政府要统筹区域间资源分配，减少资源浪费。     

科技自立自强视域下高校科技创新效率测度及分布特征——基于31个省份及重点区域的实证分析

为深入探究高校科技创新投入产出效率，精准优化科技创新资源配置、加快高水平科技自立自强实现，以2017—2021年我国31个省份高校科技创新数据为基础，利用BCC模型和Malmquist指数，对不同省域、不同地区、不同城市群高校科技创新效率进行静态和动态分析。研究结果表明，（1）31个省份高校科技创新效率整体较低，17个省份高校科技创新存在投入冗余问题，29个省份高校科技创新存在产出不足问题；（2）地区间高校科技创新效率呈现出西强东弱状态；（3）城市群间高校科技创新效率呈现出“长江三角洲城市群>成渝地区双城经济圈>长江经济带>京津冀城市群”状态。由此提出建立以效率为准绳的科技资源配置策略、以效益为导向的创新成果评价机制和以服务为基础的科研政策保障体系的建议，以提升高校科技创新效率。     

弹性视角下的R&D投入与产出关系研究

借鉴经济学中弹性理论,将RD活动产出指标变化率与投入指标的变化率的比值定义为弹性系数,选取我国31个省市2009-2013年RD投入与产出数据,在考虑滞后期的基础上对比分析各省市RD产出对投入的敏感性,并探究RD产出对投入的弹性系数的动态演变过程。研究表明:我国大多省市RD投入对专利授权量转化效率高呈规模报酬递增;科技论文数量对RD人员全时当量的弹性系数受各省市高等院校和科研机构数量影响较大;各省市RD经费投入对科技论文数量产出的转换效率低呈规模报酬递减;对比2009年和2013年数据,各省市RD投入稳步增加,但弹性有下降趋势。因此,我国各省市科技政策制定工作的侧重点应该逐步从不断增加RD投入向合理调整RD资源的分配组合倾斜,推动各个级别的科研经费的改革与调整迫在眉睫。     

我国创新型产业集群科技资源配置效率研究

利用数据包络分析法,测算2015年和2016年我国各省份创新型产业集群科技资源配置效率,认为我国创新型产业集群科技资源配置效率较高,东部和西部地区的效率高于全国平均值;与纯技术效率相比,规模效率对科技资源配置效率的影响较大;非有效省份的创新型产业集群存在科技资源投入冗余和产出不足现象;各省份之间的科技资源配置效率差异不大,并呈缩减趋势。基于此,提出六点提升我国创新型产业集群科技资源配置效率的政策建议。     

"一带一路"省市高新技术产业创新效率研究 ——基于网络DEA的测度方法

我国在转型经济、研发资源紧缺的情况下,不仅要注重创新资源的投入,更要注重提高创新资源的效率。文中收集"一带一路"17省市2009—2015年高新技术产业创新链投入产出的面板数据,运用网络DEA方法,对创新过程中研发与商业化效率进行测度、求出各阶段的冗余松弛及规模收益。结果表明:"一带一路"各省市分布不均衡,并且研发效率整体较低、商业化效率整体较高。研发阶段:内蒙古、黑龙江等8省市效率最优,无冗余松弛,其余9省市存在不同程度的投入冗余与产出松弛;甘肃、青海等4省的规模效率递增,内蒙古、青海规模收益不变,辽宁、吉林等11省市规模收益递减。商业化阶段:浙江、福建等5省投入产出达到最优,无冗余松弛现象,其余12省市商业化阶段投入存在大量冗余;上海市规模效率呈规模递减,浙江、福建等4省市规模收益不变,内蒙古、辽宁等12省市规模收益递增。在此基础上,提出了有效提升"一带一路"省市高新技术产业创新效率的对策。     

我国区域科技投入促进经济增长绩效评价——基于滞后性的绩效分析

本文基于阿尔蒙法的滞后期模型,采用DEA分析中的BCC模型分析我国科技投入促进经济增长的效率.从投入产出效率、科技投入规模以及规模报酬三个角度对我国30个省市的科研投入促进经济增长的绩效进行比较分析,并根据数据分析结果将我国各省市技术进步水平分成五个层次,分析不同层次的省份科技投入推动经济增长的特点、优势劣势及可行的发展方式.     

中国31个省市及重点省域科技创新效率评价研究——基于超效率SBM-Malmquist模型

以2015—2020年我国31个省（区、市）为研究对象，利用SBM-Malmquist模型对我国科技创新效率进行静态与动态测算并选取《中国区域科技创新评价报告2021》中综合科技创新水平指数最高的十大省（区、市）进行重点分析。实证结果表明，我国整体科技创新效率较低，但有向好趋势，区域间呈现出“西部>东部>中部”的态势；我国科技创新效率的增长主要得益于技术进步，技术进步对科技创新效率的拉动作用抵消了技术效率衰退的影响；综合科技创新水平指数最高的上海市和北京市分别出现科技创新投入冗余和技术进步不足的问题。为实现我国科技创新自立自强，需从区域协同、技术进步、资源优化配置等方面发力。     

长江经济带研发费用加计扣除政策实施与科技创新探究

通过对2016年长江经济带11个省市企业享受研发费用加计扣除政策实施情况进行系统分析,并结合相应的科技创新水平指数和专利申请授权总量进行关联研究。研究结果表明:长江经济带各省市加计扣除政策实施情况呈现东部较好,中部次之,西部较弱的特点;各省市加计扣除政策实施力度跟科技创新水平存在较好相关性,表明加计扣除政策实施可以推动区域科技创新能力提升;并对加计扣除政策实施工作提出建议。     

科技公共服务效率对区域创新能力的影响——基于省级动态面板数据的GMM分析

基于2008-2016年我国30个省市的面板数据,构建科技公共服务效率评估指标体系,采用DEA-Malmquist指数法测算各省市科技公共服务效率,并通过静态、差分GMM和系统GMM动态面板数据模型实证分析科技公共服务效率对区域创新能力的影响.研究发现,科技公共服务效率对区域创新能力存在正向滞后效应;区域创新能力本身存在累积效应,前期创新能力是当期创新的基础;市场化程度、城镇化和人力资本水平对区域创新能力具有显著正向影响,替换区域创新能力指标后结果依然稳健.最后基于实证结果提出相应的政策建议.     

基于DEA和Malmquist指数的全国研究与开发机构科技投入产出效率测算及提升研究

为深入评价研究与开发机构的科技投入产出效率,本文以2015～2019年全国研究与开发机构的科技创新投入产出数据为基础,通过DEA-BCC模型及Malmquist指数,对全国研究与开发机构的科技投入产出效率进行了静态和动态分析。结果表明,2019年我国有90.323%的省份处于非DEA有效状态,其中92.857%的省份科技创新投入冗余,7.143%的省份科技创新投入不足。2015～2019年全国研究与开发机构的科技创新效率呈现M型波动,技术创新水平提升或衰退是主要影响因素。     

基于DEA的西部区域创新网络效率评价

区域创新网络的建立和完善,有利于提高企业自主创新能力,增强区域技术创新效率,推动当地经济和社会发展。文章对区域创新网络创新效率的评价方法和评价指标进行了研究,使用两阶段模型,将区域创新活动分为技术研发和经济转化两个阶段,运用DEA方法对西部地区11个省市2009～2013年的区域创新网络效率进行了测度。结果表明:西部11个省区创新效率存在显著的地区差异和阶段差异,陕西、甘肃、四川和重庆地区研发投入的技术效率高,而由科技投入向实际生产能力转化的经济效率低。青海、宁夏、广西和内蒙古地区第二阶段的经济效率高,但处于创新活动上游的RD投入产出效率则比较低。四川、贵州、云南、陕西、甘肃和新疆在创新资源投入方面存在较大冗余。根据实证结果,对西部地区如何提高创新效率提出了建议。     

基于动态网络SBM模型的中国高技术产业创新效率

本文建立中国高技术产业研究部门与开发部门之间的关联模型,运用动态网络SBM模型测度了2010—2013年中国各省市高技术产业创新活动的总体效率、时期效率、部门效率以及时期部门效率水平。结果显示:中国高技术产业的创新效率整体处于较低水平且地区差距明显;大多数省市高技术产业研究部门对技术创新的贡献度低于开发部门;研发经费、人员及专利等投入要素普遍存在冗余。今后应从强化高技术产业的基础研究、加强区域技术资源整合、提高专利技术水平等方面入手,提高中国高技术产业研究和开发部门的创新能力协调度及技术资源配置效率。     

长江经济带科技创新效率及影响因素研究

将科技创新过程分为技术创新和经济产出两个阶段,选取长江经济带11个省市2009-2019年的面板数据,基于超效率DEA-Tobit对该区域测度两阶段科技创新效率并对其影响因素进行分析.研究结果表明;(1)长江经济带科技创新效率总体上有所提升,但各省市之间技术创新效率和经济产出效率存在显著差异,区域间差异随时间演进逐渐减...     

政府、企业、金融机构科技金融投入的创新绩效

以2005-2015年中国省域的政府、企业与金融机构对科技创新的投入数据为支撑,构建区域科技金融投入创新绩效评价指标体系,运用数据包络分析方法（DEA）进行实证研究,深入探讨科技金融投入对科技创新绩效的影响,并从省域和东中西部地区等多个角度对我国区域科技金融投入创新绩效进行评价。实证研究结果表明我国科技金融投入创新绩效综合效率平均值历年呈稳步上升趋势;省份、区域间科技金融投入的创新绩效产出结果差距较大,东部地区明显优于其他区域;本研究针对区域科技金融投入创新绩效与地区经济发展水平间的相关性进行了分析,进一步探析了区域科技金融投入创新绩效差异的原因,并针对研究结果提出相关政策启示。     

区域创新环境对区域创新效率影响的实证研究

以2003-2007年中国30个省份的数据为基础,应用DEA - Tobit方法分析区域创新环境对区域创新效率的影响.研究发现,我国区域创新效率的整体水平并不高且没有明显的上升或者下降趋势;劳动者素质、金融环境、创业水平与区域创新效率之间呈显著的相关关系,其中劳动者素质、创业水平与区域创新效率呈显著正相关关系;金融环境与区域创新效率呈显著负相关关系,原因为在一定的技术、人力等资源投入前提下,良好的金融环境导致创新资金投入冗余,降低了区域创新效率;基础设施、市场环境与区域创新效率之间的相关关系并不显著.     

广东专业镇技术创新效率评价——基于DEA和问卷实证的双重视角

借鉴区域和企业技术创新效率评价研究的范式,有针对性地选取了评价指标,并运用数据包络分析模型和问卷调研的方式对广东省19个地市专业镇的科技创新效率进行了研究。通过对2009-2012年广东专业镇科技投入与产出数据的DEA有效性分析,可以看出广东专业镇整体的技术创新效率偏低,科技资源分配和投入方式较为粗放,存在一定程度的冗余和浪费现象。为了进一步研究影响广东省专业镇创新效率和能力的关键因素,设计和发放了针对专业镇创新平台科技管理一线人员的调查问卷。问卷调研的实证分析结果也基本验证了基于DEA模型的专业镇创新效率分析,同时也部分揭示了影响广东专业镇创新效率的关键影响因素,以及当前专业镇科技创新管理政策方面潜在的问题和未来改进的科技政策建议。     

基于三阶段DEA的工业企业科技创新效率研究

通过三阶段DEA分析,能够克服传统DEA分析忽视环境变量影响的局限性。剔除环境变量的影响,能够发现区域间工业企业科技创新效率的差距在扩大而非缩小;我国区域科技创新效率领先的地区主要是经济发达的省市,山西等中部省份并未达到工业企业科技创新的前沿,仍然处于规模报酬递增的阶段;中西部地区既要争取更多地科技创新资源投入,更要着力提高自身的科技;创新效率。     

基于两阶段集中式CCR-DEA模型的科技政策绩效评估分析

本文从国家创新系统角度,以国家利益为主导,通过收集2008-2010年28个省市的面板数据,建立集中决策环境下两阶段DEA效率评价模型,分别计算出整个创新系统的效率和子系统效率,并对整个创新系统进行效率评价.研究结果表明,从整个国家创新系统来看,区域经济发展不均衡造成各省市技术效率和微观经济效率不平衡,从而导致整个宏观科技政策实施绩效水平不高.最后,根据各阶段子系统特点,建立效率矩阵模型,明确各省市科技政策“未消化”的阶段,为下一步改进提供依据和建议.