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。     

基于DEA交叉评价的四川省高技术产业技术创新效率动态研究

运用DEA模型对1999年至2006年四川省高技术产业技术创新效率进行了有效性评价,并进一步运用DEA交叉评价模型得出各年份交叉效率值。在此基础上,对四川省高技术产业技术创新效率进行了动态分析,为有关部门制定高技术产业发展战略提供参考。     

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.     

中国高技术产业技术创新能力的实证分析

本文利用中国高技术产业发展的经验数据,综合运用统计分析方法和数据包络分析方法,从投入能力、产出能力和创新效率三个方面对其技术创新能力进行系统评价。结果发现:从纵向时间维度看,我国高技术产业技术创新投入和产出能力均呈现不断大幅提升的态势;但是从横向行业维度看,我国高技术产业的技术创新投入和产出表现出显著的行业集中特征;在创新效率方面,各个行业存在明显差异,部分行业甚至面临投入冗余与产出不足并存的问题。     

高技术产业集聚对区域创新效率的影响——基于空间计量模型的实证研究

本文利用中国30个省份2005—2019年的区域创新面板数据,运用DEA模型和区域熵方法分别测度区域创新效率和高技术产业集聚值,从空间计量经济学视角对高技术产业集聚与区域创新效率之间的关系和空间溢出效应进行实证分析。研究表明：从全国层面看,高技术产业集聚通过规模经济效应、产业关联效应和空间溢出效应对区域创新效率产生显著的影响作用,高技术产业集聚和区域创新效率存在非线性倒U形关系。从区域层面看,高技术产业集聚对于区域创新效率的正向促进作用在东部地区显著强于中西部地区。     

基于网络SBM模型的区域高技术产业技术创新效率评价研究

根据高技术产业技术创新活动的复杂性,将高技术产业技术创新活动分解为技术研发过程和技术转化过程,通过构建固定规模报酬的网络SBM模型对我国区域高技术产业技术创新效率进行了较全面的评价。结果表明:我国区域高技术产业技术创新的整体效率和两个子过程效率都较低,存在明显的区域差异;技术转化过程并不是导致技术创新活动相对低下的主要原因;我国大部分地区表现为两过程效率的双重低效或一高一低;东、中、西部三大地区的高技术产业技术创新效率呈现出明显的"阶梯分布"现象。     

高技术产业集聚与绿色技术创新绩效

基于静态效率和动态生产率的双重视角,本文运用系统广义矩估计方法(SGMM)和中介效应模型等研究方法,从理论和实证两个层面分析了高技术产业集聚对绿色技术创新绩效的影响及其内在机理。研究发现:从全国总体来看,高技术产业集聚对绿色技术创新绩效具有显著的促进作用,且绿色技术进步是高技术产业集聚促进绿色技术创新绩效提升的主要驱动力;进一步的机理检验表明,高技术产业聚集会通过推进绿色技术创新和提高绿色生产效率,产生技术溢出效应和规模经济效应,进而实现绿色技术创新绩效提升;无论是基于静态效率视角还是基于动态生产率视角,高技术产业集聚对绿色技术创新绩效的提升作用均存在明显的区域差异;此外,上述研究结论具有较强的稳健性。本文为我国推进绿色发展与创新驱动有机结合,进而推动创新型国家和美丽中国建设提供了有益的政策启示。     

技术创新提升高技术产业竞争力的路径——以湖北省为例

探究技术创新与湖北省高技术产业竞争力之间的关系,分析技术创新影响高技术产业竞争力提升的具体路径;利用2002-2016年湖北省高技术产业细分行业数据,基于结构方程模型并使用AMOS软件,对技术创新提升高技术产业的整体路径进行检验,并计算了各具体路径的效应值。研究发现：技术创新对于湖北省高技术产业竞争力的提升具有积极的正向作用,市场需求结构提升路径的作用最为显著,规模实力提升路径的作用次之,生产效率提升路径的作用最小,竞争结构提升路径的作用不显著。     

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。     

知识溢出视角的高技术服务业技术创新能力评价研究

知识溢出通过对高技术服务业技术创新不同方面的影响来最终影响其技术创新能力,从知识溢出对高技术服务业技术创新能力不同方面的影响分析入手,从投入与产出两个维度给出知识溢出视角的高技术服务业技术创新能力评价指标体系,并运用因子分析针对2011年我国29个省份高技术服务业技术创新能力的状况进行实证评价.给出主因子特征,反应各评价主体高技术服务业技术创新能力的综合得分.     

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。     

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。     

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。     

从科技创新供给分析农业高新技术产业环境的研究

十九大报告提出,创新是引领发展的第一动力,是现代化经济体系的战略支撑。报告明确要求深化科技体制改革,建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系。农业高新技术产业是科技创新与现代农业互动发展的加速器。新时代推进农业高新技术产业,要统筹优化产业环境、科技支撑、组织保障等要素,进行聚集与融合创新,着力打造实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展的产业体系,夯实产业发展基础,拓展产业发展空间与规模效益。文章从科技创新视角,分析了我国农业高新技术产业环境现状及需要解决的关键问题,阐述了新时代农业高新技术产业内涵及外延、产业政策着力点、创新主体发展趋势、创新体系建设等,并提出相关建议。     

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.     

高新技术企业技术创新适度规模研究

 给出了企业规模对于技术创新的影响方式以及不同规模企业在技术创新上的优、劣势。以北京市265家高新技术企业数据为样本进行实证分析,得出了N型曲线和M型曲线,从而验证了高新技术企业技术创新的适度规模并且得出中等规模企业最不利于技术创新。文章最后对中等规模企业技术创新不利的原因进行了分析,并提出了若干应对策略。     

金融发展与技术创新:对中国高新技术产业的实证研究

从产业层面,运用中国高新技术产业2004-2008年省级面板数据,实证研究了两者之间的关系.研究发现无论是金融发展规模还是金融发展效率,都对中国高新技术产业的技术创新有明显的促进作用.但是,这种正向关系并非完全线性,金融发展规模对技术创新的作用存在门槛效应.目前,中国所有地区的金融发展规模都已经越过了这道门槛.