基于静态和动态视角的省级区域创新效率评价——以江苏省为例的实证分析

基于静态和动态视角,运用理想点-DEA模型、Malmquist-DEA模型及绝对β-收敛检验模型对江苏省区域创新效率进行综合评价。研究发现:江苏省区域创新效率整体较好,创新效率值达到DEA有效的省辖市超过半数;省级区域创新效率的提升不仅在于区域内产业技术效率的改善,即追赶效应,更有源自区域内创新技术大量引进、产业结构转型等技术进步因素所带来的增长效应;省级区域创新效率具有收敛趋势,经济相对落后的苏中、苏北地区的创新效率存在明显的赶超现象;规模效率的下降在一定程度上限制了省级区域创新效率的提升,经济相对发达的苏南地区的创新效率存在一定程度的衰减趋势。     

动态视角下城市科技创新效率评价研究——以福建九地级市为例

本文以福建省九地级市科技创新系统为研究对象,运用超效率数据包络分析视窗模型分析2010-2014年各城市科技创新效率的动态变化,联合Malmquist指数揭示城市科技创新效率变动的深层次原因。研究表明:福建省多数城市科技创新效率DEA无效,效率提升空间较大。福州、厦门等经济较发达地区的科技创新效率相对较低,福州投入拥挤效应比较显著。Malmquist指数分析表明,技术进步始终是福建各地级市全要素生产率增长的制约因素,其综合技术效率的提高更多地得益于规模效率的改进。据此,提出提升福建科技创新效率的若干建议。     

产业集聚与区域创新——基于静态与动态空间面板模型的实证研究

基于2003—2012年中国省级面板数据,采用静态与动态空间面板模型分析了产业集聚对区域创新能力的影响。结果显示:制造业集聚显著地促进了区域创新能力的提升,生产性服务业集聚抑制了区域创新能力的提升,研发经费投入和研发人员投入有利于区域创新能力的提升,并且研发经费投入对区域创新能力提升的贡献最大;静态空间模型对空间溢出效应产生过高估计,动态空间模型由于分离出了前期相关因素对本期的影响,使得估计结果得以部分矫正。     

区域创新系统的创新效率动态评价——基于省级面板数据的实证研究

为比较我国省级区域创新系统的创新效率差异性,以便给出相应的政策建议。在给出Malmquist指数评价模型基本原理及评价指标体系的基础上,运用因子分析法对评价指标进行降维处理,提取出投入总量、投入强度、新产品产出、知识产出和绿色产出五大综合评价因子,然后运用Malmquist指数评价模型对我国省级区域创新系统的创新效率进行对比分析,并采用β绝对收敛法对我国省级区域创新系统的创新效率进行收敛检验。研究发现,一方面,我国省级区域创新系统的创新效率在2002—2011年间整体上处于增长状态,创新效率的整体增长动力主要来源于技术进步,技术效率起阻滞作用,规模效率呈现下降趋势;另一方面,各省级区域创新系统创新效率增长存在显著差异,整体上呈现从东北、东部、中部到西部由强到弱的梯度分布,而且β绝对收敛检验表明我国省级区域创新系统创新效率在地区间不存在收敛特征。     

基于行业视角的大中型工业企业研发机构创新效率研究——以江苏省为例

以江苏省大中型工业企业研发机构为研究对象,从行业角度出发,分析企业研发机构的建设和投入情况;在此基础上,构建基于行业视角的大中型工业企业研发机构创新效率评价体系,并结合静态和动态DEA模型对大中型工业企业研发机构的创新效率进行综合评价。     

区域协同创新效率测度及其关键要素研究 ——基于静态与动态空间面板的实证分析

本文收集1998-2016年中国30个省市协同创新效率及关键要素的相关数据,运用DEA模型对区域协同创新效率进行准确测度,并运用静态与动态空间面板模型对其关键要素的影响效应进行实证分析。发现：(1)协同创新效率呈异质性,表现在京津翼地区的效率值明显高于其他地区。(2)关键要素对协同创新效率有不同的影响效应。产业集聚在萌芽阶段的影响不显著为正、在快速发展阶段的影响显著为正,在过度集聚阶段的影响显著为负；研发强度的影响显著为负；人力资本的影响显著为负,吸收能力的影响显著为正；基础设施的影响显著为正；改革深度的短期影响显著为负,长期影响显著为正；外商直接投资的影响显著为负；空间溢出的短期影响显著为正,长期影响不显著为正。在此基础上提出有效促进区域协同创新效率的政策建议。     

区域协同创新效率测度及其关键影响要素——基于静态与动态空间面板的实证分析

收集1998—2016年中国30个省份协同创新效率及其关键影响要素的相关数据,运用数据包络分析(DEA)模型对区域协同创新效率进行测度,并运用静态与动态空间面板模型对关键影响要素的影响效应进行实证分析。研究发现:(1)中国区域协同创新效率呈异质性,主要表现在京津冀地区的协同创新效率值明显高于其他地区。(2)关键影响要素对区域协同创新效率有不同的影响效应。其中,产业集聚的影响在萌芽阶段不显著为正、在快速发展阶段显著为正、在过度集聚阶段显著为负;研发强度、人力资本、外商直接投资的影响均分别显著为负;吸收能力、基础设施的影响分别显著为正;改革深度的短期影响显著为负、长期影响显著为正;空间溢出的短期影响显著为正、长期影响不显著为正。在此基础上,提出促进区域协同创新效率提升的政策建议。     

我国高新技术产业创新效率静态与动态测度

应用静态、动态效率测度模型,研究了2013—2021年我国高新技术产业创新效率整体和区域变化情况,并对高新技术产业创新效率影响因素进行分析,发现从静态模型测度,消除了环境变量和随机误差影响后,我国高新技术产业创新效率均值为0.725,还有一定的上升空间,且东、中、西部地区高新技术产业创新效率存在差异,表现为东>中>西;从动态模型测度,2013—2021年我国高新技术产业创新效率为1.009,表明从动态趋势上2013—2021年高新技术产业创新效率呈现上升趋势;从市场结构、政府投资、外商投资、劳动力素质、地区经济发展水平这些影响因素均对高新技术产业投入松弛变量产生不同的显著影响。结果表明：在生产前沿的条件下,东部、中部、西部地区高新技术产业的技术还未达到有效;东、西部高新技术产业创新效率增长需要技术效率的提升,中部高新技术产业创新效率增长需要技术效率的提高和技术进步。     

基于DEA的区域创新网络创新效率评价——以广东省为例

在对区域创新网络进行结构性分析的基础上,研究探讨了区域创新网络的主要结点及其相互联结关系,提出了基于区域创新网络结构的效率评价指标体系,并以广东省为研究对象,运用数据包络分析方法,对广东省区域创新网络的创新效率进行了评价,并提出了相应的政策建议.     

我国区域科技创新效率评价——以省际数据为样本

以DEA模型为理论工具对我国31个省(直辖市)的区域科技创新效率进行总体评价,并利用Tobit模型对区域创新无效率的影响因素予以识别,最后对研究结论的相关政策含义予以阐释.     

以企业为主体视角下的我国区域创新效率评价研究——基于30个省区的面板数据

从以企业为技术创新中心主体的视角出发,首先对区域创新的运行过程进行分析,并试图建构一个基于该分析架构的两阶段网络DEA模型。之后采用我国30个省(区、市)的面板数据对区域创新分阶段及整体效率水平作实证测算。根据计算结果,最终给出相关结论及具针对性的政策建议。     

基于生态系统观的区域创新创业载体运营效率分析——以广东省珠海市为例

以创新创业生态系统理论为基础,对应区域创新创业载体的投入和产出两个方面设计运营效率评价体系,通过对广东省珠海市15家经认定的市级创新创业孵化基地作为对象开展实证调研。结果发现,区域创新创业载体的运营效率处于达标水平,但是需要重视创新创业生态体系各要素的系统动态建设成效。从投入产出的对比来说,无效或低效的产出主要体现在在孵企业绩效、毕业企业绩效和政策落地绩效等方面。     

基于DEA方法的江苏省高校科研效率评价研究

以江苏省高校科研活动投入产出面板数据作为研究对象,运用数据包络分析(DEA)中BCC模型和Malmquist生产率指数分别测算其静态效率和动态效率。结果表明:江苏省高校科研静态效率有很大提升空间,需要更加合理地配置科研活动投入资源,以期达到技术有效;进一步通过Malmquist生产率指数分解追寻引发江苏省高校科研全要素生产率以及技术效率提升的深层次原因。     

基于DEA的区域创新系统创新效率评价研究

在简单评述国内外有关区域创新系统测度研究现状的基础上,引入数据包络分析方法,并将其作为评价区域创新系统创新效率的定量方法.通过建立区域创新系统创新效率的评价指标体系,使用统计年鉴有关数据.对中国30个省的创新投入、产出现状进行了分析,并对它们的效率表现进行了评价.结果表明,该方法可以有效地对不同区域创新系统效率进行比较和排序,并为制定区域创新系统发展政策提供依据.     

基于专利的山东省区域创新效率评价研究

本文基于随机前沿分析(SFA)方法并利用山东省17城市面板数据,对山东省近年来基于专利的创新效率进行了实证分析。研究发现:(1)2004-2008年山东17城市创新效率都呈上升趋势,总体效率提高约4个百分点;(2)各城市间效率差距较大,发展不平衡,且研发创新与各地经济发展水平有一定的呈正相关性;(3)进行创新,需要各地在基础设施、制度安排和管理创新上下功夫,政府的积极有效作为能够起到关键的的作用。     

区域创新效率的环境影响因素分析——基于DEA-Tobit两步法的实证检验

应用DEA—Tobit两步法对我国省际区域创新效率的环境影响因素进行分析．实证结果表明,劳动者素质与区域创新效率之间存在显著的正相关关系,而创业水平与区域创新效率之间则呈现显著的负相关关系,这可能与创业期企业规模较小有关．进一步分析显示,劳动者素质对区域创新效率的显著影响主要受教育投资力度这一因素影响,而平均受教育程度的影响并不显著;创业水平对区域创新效率的显著负影响主要受到民营科技企业的影响,而高技术企业的影响并不显著．本文结论为我国区域创新工程建设提供政策启示．     

区域创新政策对企业创新效率影响的实证研究

创新政策是激发企业创新活力的重要驱动力,已有文献中鲜有企业层面政策影响创新效率的研究。本文运用随机前沿模型分析了北京市创新政策对中关村企业创新效率的影响作用。研究结果表明:区域创新政策对企业创新效率的平均影响程度在0.31左右,其中政府项目和资金补助,以及创新人才资助和研发软硬件扶持都对企业创新的专利产出效率起到了积极作用,税收优惠和资金补助,以及高端人才税收补贴都对企业创新产品收益取得了良好效果;特别是,政策资金补助的影响程度随着时间推移逐渐减弱;此外,电子信息和生物医药企业创新效率的政策影响程度较高,而装备制造业较低且呈现库兹涅茨曲线特征;微小企业对区域创新政策的依赖程度高于大型企业,政策作用于中小企业创新效率的效果好于大型企业。     

区域创新网络结构对区域创新效率的影响研究

区域创新效率是影响区域创新能力的关键因素,而区域创新网络结构直接影响了区域创新效率的高低。运用随机前沿分析方法,从网络规模、网络开放、网络结构洞和网络链接四个方面研究区域创新网络结构对区域创新效率的影响。研究结果表明,网络规模、网络开放性、网络结构洞、网络链接对区域创新效率的提高存在不同程度的影响。并根据上述研究结论,提出了有针对性的政策建议。     

区域创新体系视角下的科技创新能力评价研究——以东莞为例

从区域创新体系视角出发,将地级市作为研究对象,构建反映区域科技发展和创新能力的评价指标体系。以东莞为实例,通过对评价指标体系的测算,重点分析东莞2007-2012年科技创新发展历程以及对比分析2012年珠三角九市的科技创新综合实力,为政府科技管理部门决策提供依据。     

基于DEA方法的省级自然科学基金效率实证研究

选取2007～2008年我国16个省自然科学基金的数据作为研究样本,从省级自然科学基金成果对促进地方知识发展、创新能力提升以及人才培育等三个方面出发,构建了省级自然科学基金效率评价指标体系,并运用DEA模型对16个省级自然科学基金相对效率进行评价。结果显示:6个省的自然科学基金DEA评价无效,其中有4个省的自然科学基金纯技术效率和规模效率同时无效。通过投影分析,发现造成省级自然科学基金低效主要原因是现有投入规模下科技产出严重不足。最后针对研究结论,提出相应的对策建议。