数字贸易发展与区域创新耦合协调性的时空格局与收敛性

基于2010—2020年31个省份面板数据,采用熵权TOPSIS与灰色关联度评价法、因子分析法分别测度数字贸易发展与区域创新综合指数,并运用耦合协调模型、Kernel密度估计分析数字贸易发展与区域创新耦合协调度的时空演进与分布动态,最后进一步考察耦合协调度的空间收敛性。研究发现,全国数字贸易发展与区域创新耦合协调度呈逐年上升趋势,东部与中部地区处于良好协调阶段,西部与东北部地区处于中度协调阶段,且地区间耦合协调度的绝对差异呈先扩大后缩小态势,其中仅中部地区不存在σ收敛,31个省份及四大地区均存在绝对β收敛与条件β收敛,且后者的收敛速度更快。     

数字创新与制造业高质量发展的耦合协调以及演变研究

为探讨数字创新与制造业高质量发展的耦合协调及演变,基于新发展理念构建制造业高质量发展的评价指标体系,运用熵值法对2014—2020年我国30个省份制造业的面板数据进行标准化处理,基于耦合协调模型对两者的协调水平、空间分布特征以及动态演化趋势进行实证分析。结果显示,考察期内各省份数字创新与制造业高质量发展耦合协调水平总体呈缓慢上升趋势,但不同年份各省份耦合协调度差异显著,整体表现为“高低阶段省份少、中间阶段省份多”的模式,且在空间上呈现明显的集聚效应。基于此,提出推动区域合作互动、鼓励制造企业增强技术创新能力、打造数字创新路径,强化区域间联系,为促进我国数字创新与制造业高质量发展的协同优化提供参考。     

数字普惠金融与科技创新的空间耦合关联及协调性研究

本文分析中国数字普惠金融与科技创新发展水平及耦合协调状况,为两者实现协调发展提供建议。基于中国30个省份2011—2019年的面板数据,通过构建数字普惠金融与科技创新综合评价体系,利用熵权法、耦合协调度模型测度数字普惠金融与科技创新的发展状况及耦合协调水平,并利用σ收敛系数及探索性空间数据分析法探讨两者耦合协调水平的收敛趋势、空间关联以及空间集聚状况。研究表明：从2011—2019年全国整体及省域数字普惠金融与科技创新水平均有所提升,但省域间差距明显且科技创新严重滞后于数字普惠金融发展;数字普惠金融与科技创新耦合协调水平也有所提升但在省域间仍存在较大差异且未表现出收敛趋势,在空间上表现出集聚分布,具有显著的正向关联效应。     

高校科技创新全要素生产率增长的差异与收敛

利用Sequential Malmquist指数方法评价中国29个省份1998—2012年高校科技创新全要素生产率增长,并将其分解为纯技术效率变化、纯技术进步和规模报酬变动,继而对高校科技创新全要素生产率增长及其分解的差异及收敛进行实证检验。研究发现,高校科技创新全要素生产率总体呈现增长态势。其中,全部省份的高校科技创新均实现了技术进步,但高校科技创新纯技术效率则显著下降,且总体处于规模报酬递减阶段;高校科技创新全要素生产率增长及其分解在区域层面和省级层面均不同程度上存在空间分布差异;高校科技创新全要素生产率增长及其分解的σ指标值呈现波动下降态势,并且各指标值均存在显著的绝对β收敛。最后,提出针对性政策建议。     

高校科技创新与高技术产业创新耦合协调发展的时空特征及驱动机制研究

在分析高校科技创新与高技术产业创新耦合协调机理的基础上,采用"纵横向"拉开档次法对两个系统进行综合评价,并进一步探讨高校科技创新与高技术产业创新耦合协调发展的时空特征和驱动机制。研究结果表明:(1)不同省份两个系统耦合协调发展的时序特征发生分异;(2)两个系统的耦合协调发展度整体呈现"东高西低"的空间分布格局,并且出现了低度耦合协调发展、中度耦合协调发展和高度耦合协调发展三种状态;(3)高校科技创新效率、产学合作程度、高校知识溢出能力和高技术产业吸收能力是两个系统耦合协调发展的重要驱动因素,而高技术产业创新效率对其驱动效应不显著。     

创新价值链视角下中国高校科技创新效率评价

高校是基础研究的主体,高校科技创新是建设创新型国家的重要保障,是产业升级、经济转型的关键。现阶段,如何在有限的高校资源投入下提升高校科技创新效率刻不容缓。基于创新价值链视角,将高校科技创新分为知识创新阶段、科研创新阶段和创新收益阶段。运用超效率SBM模型分析了2005～2017年中国30个省市高校科技创新效率,进而以北部综合经济区、黄河中游综合经济区和中国整体为例,分析其三阶段效率演化动态趋势。研究发现：①中国高校科技创新效率各阶段效率及总体效率偏低,且创新高的省份与效率低的省份差距愈来愈大；②各阶段中,知识创新效率>科研创新效率>创新收益效率；③区域间高校科技创新效率存在明显的阶段性和差异性,黄河中游、东部沿海、长江中游等综合经济区知识创新阶段较高,东部沿海、南部沿海和北部沿海等综合经济区科研创新效率较高,南部沿海、北部沿海等综合经济区创新收益阶段创新效率较高。针对现阶段中高校在科技创新过程中不足问题,提出了对策建议。     

长三角城市群创新驱动与绿色发展的耦合协调研究

从长三角区域一体化战略出发，对长三角城市群创新驱动与绿色发展的耦合协调进行研究。基于2010—2020年长三角26个城市的面板数据，构建创新驱动和绿色发展指标体系，运用耦合协调模型对长三角城市群创新驱动与绿色发展的耦合协调水平进行测算，并分析其区域差异和空间收敛。研究发现，在此期间长三角城市群创新驱动与绿色发展综合水平呈平稳上升且保持一致的变化趋势，但创新驱动水平低于绿色发展水平；长三角26个城市创新驱动与绿色发展的耦合协调水平不断提高，但依然属于濒临失调阶段；耦合协调度的总体差异呈现先降后升再降的趋势，区域内差异呈现出明显的区域性和阶段性特征，差异的主要来源是区域间差异；耦合协调度存在空间上的正相关性和显著的β收敛趋势。研究发现推动了创新驱动与绿色发展关系的相关研究，对增强长三角城市群之间的互动、加快实现长三角区域一体化和高质量发展具有重要现实意义。     

环境约束、技术差距与企业创新效率——基于中国省际工业企业的实证研究

基于价值链视角,将技术创新活动分解为科技研发和成果转化两个阶段,并将环境效应作为非期望产出纳入成果转化阶段研究框架内。利用共同前沿理论和DEA模型分析比较了2003-2010年中国工业企业创新效率的区域差异,选取技术落差比率(TGR)指标考察中国三大地区企业间的技术差距,并按"创新生产技术"和"管理水平"两维度对各省份企业科技研发和成果转化无效率进行分解,寻找创新无效率的根源。研究表明:我国企业科技研发和成果转化效率偏低,共同前沿下均值分别为0.683和0.691;两阶段效率的区域差异明显,中西部地区TGR值偏低,尤其在成果转化阶段;东部大多数省份科技研发和成果转化无效率源于管理水平偏低,而中西部省份两阶段无效率主要受制于区域创新生产技术和企业管理两方面,内蒙古等少数中西部省份成果转化无效率源于区域落后的创新生产技术。     

智慧专业化背景下我国高校科技创新能力提升研究

构建高校科技创新能力综合评价指标体系,采用因子分析法对我国31个省份的高校科技创新能力进行比较,总体上呈现出从东部到西部梯形递减的趋势.进一步对投入和产出能力分析发现,可以将31个省份高校分为投入产出协调型、投入领先型和产出领先型.因此,在智慧专业化均衡发展背景下,中西部地区的高校可建立科研资源补偿机制和深化产学研合作...     

数字经济、科技服务业的协同发展及区域协同效应

数字经济为新一轮产业变革和经济增长提供重要动力,科技服务业是优化产业结构和提升经济效率的重要新兴产业,数字经济与科技服务业(简称“二者”)的协同发展现状及协同效应如何?本文采用熵权—Topsis法、耦合协调模型对我国30个省份的数字经济、科技服务业的演化及二者协同演化特征进行分析并采用双向固定效应模型、门限效应模型实证检验二者协同发展对我国区域经济效率的影响。研究发现：2012—2019年,30个省份数字经济、科技服务业发展指数上升趋势明显,在空间上呈现出明显异质性,东部地区高于中西部、东北地区;二者协同水平持续提升,2012年位于失调落后区间的省份为22个,2019年减少至10个;二者协同状况呈现为“高高集聚”与“低低集聚”特征;二者协同发展正向影响区域工业劳动生产率、工业纯技术效率和GDP增长率,而对区域投资效率带来负向影响。本研究对我国评估区域数字经济、科技服务业、二者协同发展现状,优化各区域数字经济发展规划与政策、提升科技服务水平具有借鉴意义。     

区域高校科技创新能力与经济发展水平耦合协调研究

为探讨区域高校科技创新能力与经济发展水平的内在联系,以我国30个省、直辖市和自治区2005—2014年面板数据为例,建立两者耦合协调模型,并从时空上进行分析。研究发现:在时间上,高校科技创新能力与经济发展水平的耦合协调度逐年上升,截至2014年年底,北京率先进入优质协调,区域整体跨越5个等级;在空间上,东部地区耦合协调度高于中西部,西部地区处于劣势。随后通过SPSS22.0多元回归分析,探索影响不同地区耦合协调度的重要因素。     

考虑产学研协同的高校创新效率测度及提升路径--地区差异的视角

高校作为国家创新体系的重要组成部分,如何提升其创新效率是我国建设创新型国家过程中不可回避的问题。采用三阶段超效率EBM-Windows模型对我国2007-2018年29个省(市、自治区)高校的知识创新与知识转化效率进行实证研究,研究发现：高校的知识创新效率均值为0.675,知识转化效率均值为0.543,均未实现DEA有效；东部地区高校知识转化效率显著高于中西部及东北地区；社会经济环境、政府支持、资源禀赋与市场化水平等环境因素对东部地区高校知识创新与转化阶段投入冗余程度的影响显著高于中西部及东北地区。综合分析各地区高校知识创新与转化效率值及年均增长率,设计了四种高校创新效率提升路径。最后,提出了改善高校知识创新与转化效率的对策建议。     

区域科技创新、经济发展与生态环境的协调发展研究——基于省级面板数据的实证分析

运用熵值法、变异系数和耦合协调模型对我国2002-2016年区域科技创新、经济和环境水平进行分析,研究发现,科技创新、经济和环境总体上不断发展并呈现阶段性特征;它们的区域差异在波动中下降;科技创新、经济和环境的两元系统跟三元系统协调均呈上升趋势。直到2016年全国各地区三元系统协调等级未达到优质耦合协调等级;科技创新、经济和环境的三元系统耦合协调增长在2009年之前主要是由环境和经济的协调发展引领,在2009年之后主要是由科技和经济的协调发展引领。未来需加大对科技、经济和生态环境保护的支持力度以实现三者的协调发展并缩小区域差异。     

DEA视窗分析的高校科研效率：2009-2015年间的A区数据

对高校科研效率的客观评价,是反映科研效率、提升科技创新力的重要举措。文章利用我国A区省份2009年-2015年科研投入与产出的平衡面板数据,比较了同一窗宽不同窗口以及不同窗宽对决策单元效率的影响,结果表明在不同的窗宽中,高校科研效率呈现出逐渐下降的趋势;在同一窗口下,各个省份的科研效率变化较大;东部地区的总体效率值低于中部地区。总之,近年来政府加大了高校科研活动的投入并没有得到相应程度的提高,我国高校的资源配置效率仍较低,科研活动效率有待提高。     

我国区域科技创新与生态环境优化耦合协调的时空格局及驱动因素分析

通过探讨区域科技创新与生态环境优化的耦合协调机制，构建二者的综合评价指标体系，利用耦合协调度模型、探索性空间数据分析法以及空间计量模型，对2008—2017年我国30个省域科技创新与生态环境优化耦合协调发展程度、时空格局及驱动因素进行了分析。结果表明，我国各省域科技创新与生态环境优化水平，以及两者耦合协调度均呈现波动上升的趋势，区域间差距不断扩大。各省域两系统耦合协调度均值在0.299~0.654之间，大部分地区仍处于中度耦合协调阶段；整体显现出“东高、中平、西低”的空间格局，以及“高高—低低”集聚的空间关联性。产业结构生态化水平、市场竞争程度、政府科技创新支持、环境规制、区域城镇化率等因素对我国省域两系统耦合协调度均产生显著的正向影响及空间溢出效应，并表现出明显的区域异质性特征。据此，基于这些驱动因素的异质性影响，提出了促进区域两系统耦合协调发展的差异化政策建议。     

中国经济高质量发展时空演变及其科技创新驱动机制

科技创新在区域经济发展模式转型中具有重要作用,也对经济高质量发展的提升有着重要影响.本文以中国30个省(区、市)为研究对象,利用Super-SBM模型测算2000-2017年中国经济高质量发展效率并分析其时空演变特征,通过空间面板数据回归模型探究科技创新对经济高质量发展的驱动机制,得出以下结论:①经济高质量发展效率在时...     

中国高校科技成果转化效率及路径优化研究

本文基于2008-2016年中国高校的微观面板数据,首先通过网络DEA模型对其科技成果转化效率进行测度分析;在此基础上基于创新生态系统的视角,构建动态面板GMM差分模型实证检验中国高校科技成果转化效率的影响因素,研究结果表明：（1）中国高校科技成果转化效率处于较低水平,受政策影响较大;东部地区高校科技成果转化效率显著高于中西部地区高校,且中西部高校科技成果转化效率无追赶东部地区高校的趋势。（2）政府资金对高校科技成果转化效率提高有显著的促进作用,且2012年以前更为显著;企业资金对高校科技成果转化效率的影响在2008-2012年不显著,在2012-2016年有显著正向影响;其他资金对高校科技成果转化效率有不显著的负向影响。（3）高级职称人员显著促进高校科技成果转化效率,科技成果获奖情况难以实现高校科技成果转化效率的提高,2012年以来中国奖励评价机制有了一定改善。     

乡村振兴背景下我国农林高校的科研效率及影响因素

鉴于目前对我国农林高校科研效率影响因素、各高校内部科研效率差异和动静态效率情况分析不足,基于乡村振兴背景,选取我国29所农林高校为研究对象,首先运用DEA模型与Malmquist指数从静态和动态两方面进行科研效率评价,结果发现：就静态来看,农林高校整体科研效率水平较高但各高校之间尚存在较大差距,“双一流”建设农林高校高于普通农林高校,东部农林高校最高、西部次之、中部最低;就动态来看,农林高校全要素生产率呈现逐年增长态势,但科研创新与技术进步方面仍需加强,办学层次上“双一流”建设农林高校未来继续领跑,地区分类上东部农林高校与西部农林高校的差距将进一步缩小、与中部农林高校的差距将进一步扩大。进一步运用Tobit模型分析发现,人力投入、科研机构数量与国家重点学科数量对农林高校科研效率呈显著的正相关,经费投入则呈显著的负相关,高层次人才数量和所在省份人均生产总值虽与农林高校科研效率呈正相关但未通过显著性检验。