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。     

科技企业孵化器的创新驱动效应研究

科技企业孵化器是创新驱动发展的重要创新型载体。文章分析了科技孵化器促进创新驱动的理论机制,并基于2009—2012年国家级孵化器的动态面板数据考察了孵化器的创新驱动效应。结果发现:我国科技企业孵化器的创新驱动效应还有很大提升空间,它与创业导师、组织结构、区域等因素有关;无效率孵化器亟需减少场地、人才等资源投入,提高科技成果与创新人才等产出。进一步的动态分析发现,我国科技孵化器存在动态改进,公司型孵化器比创业服务中心,能更好地提高孵化器技术进步与全要素生产率。根据研究结果,论文提出了相关政策建议。     

华东地区工业生态效率面板数据研究——基于整合超效率DEA模型分析

构建了生态效率投入产出指标体系,运用超效率DEA法测度了相关省市2003~2013年间工业生态效率,并利用Malmquist指数对工业生态效率实施了动态对比,并建立Tobit模型对主要影响因素进行识别。研究结果表明:华东地区工业生态效率总体水平不高,省际间差异十分明显,但是呈现显著的趋同现象;Malmquist分析表明,各地区全要素生态效率TFP值都大于1,且年均增长率为7.2%,技术进步对工业生态效率增长有较大推动作用;工业生态效率同研发强度、利用外资、工业结构等因素具有正相关关系等。最后,就提高工业生态效率提出了相应的政策建议。     

“一带一路”省市城市基础设施利用效率分析——基于DEA及Malmquist指数模型

以一带一路17个省市2005~2014年的面板数据为基础,采用DEA及Malmquist指数模型将一带一路分为东南、东北、西南和西北四大板块,分析发现,东南地区综合效率最高,但TFP增长一般,主要为纯技术效率增长较慢;东北地区综合效率偏低,主要由于纯技术效率和增长率偏低;西南地区综合效率偏低的原因为纯技术效率偏低,但其增长率保持较高水平,技术进步慢是导致TFP增长缓慢的原因;西北地区由于规模效率过低导致综合效率偏低,且规模效率增长速度不够,加上技术进步速度偏低,TFP进步较慢。     

我国物联网产业技术研发效率动态评价

基于我国物联网产业发展具有代表性的9个省(市)的相关统计数据,构建物联网产业技术研发评价指标体系,运用曼奎斯特(Malmquist)指数方法对2007—2013年间我国物联网产业的技术研发效率进行动态评价。通过研究发现:我国物联网产业技术研发效率较为低下,且各地区研发效率差异较大;技术衰退是导致物联网产业研发效率下降的主要原因。     

广东中医药科技创新效率的评价与提升路径 ——基于建设粤港澳大湾区中医药创新高地的背景

为了能够更好地提高广东中医药科技创新资源的使用效率,助力粤港澳大湾区中医药创新高地尽快建成,本文分别运用数据包络分析(DEA)和曼奎斯特全要素生产率指数(TFP)对广东21个地级市中医药科技创新的静态效率和动态效率进行评价。得到结果：广东中医药科技创新的整体效率水平较高,且随时间序列递增;广东中医药科技创新效率呈现出空间异质性;广东中医药科技创新效率提升的主要动能是技术进步,而重要症结在于规模经济发展尚不充分。根据研究结果提出建议：中医药科技创新资源投入要加大规模,优化结构,充分提升中医药科技创新的规模效应;强力推进技术进步,让技术进步持续赋能中医药科技创新;全局规划,全盘统筹,破解中医药科技创新的空间异质性。     

基于四阶段DEA模型的长江经济带生态补偿效率评价

本文利用四阶段DEA模型测算长江经济带11省市2015-2019年的生态补偿效率,通过Tobit模型剔除外生环境因素对生态补偿效率的影响,使各省份在面临相同的外部环境下测得的生态补偿效率值更加贴合实际,将调整前后的效率值进行比较,判断不同因素对不同年份生态补偿效率的影响程度。再利用均值聚类分析对11省市进行分类,其中属于相对高效型的省市有3个,属于规模高效型的有6个,属于完全低效型的有2个,表明各省市的生态补偿效率存在差异,生态补偿工作需要中央和地方政府合作加强管理。最后用malmquist指数研究不同时间区间的效率动态变化,结果说明通过提升治理技术,管理水平,优化产业结构配置进行外部条件改善,可以使效率值发生变化。     

基于海西经济区的全要素生产率研究及其实证分析简

运用海西经济区20个城市的1995—2012年度的面板数据,采用Malmquist TFP指数,考察了各个城市全要素生产率的变化。研究分两阶段进行。第一阶段1995—2002年,主要是技术效率推动了海西经济区各个城市全要素的增长;第二阶段2003—2012年,主要是技术进步推动了海西经济区各个城市全要素的增长。整体上看,海西经济区全要素生产率虽然已达到效率前沿,但从Tobit回归模型的结果来看,外商投资、产业结构调整、进口、出口对全要素生产率的增长影响不显著。因此,海西经济区产业科技水平较低,整体经济还未从粗放型的发展模式向集约型发展模式转变。最后,提出了相关建议。     

海西视域下福建省县域城市化效率动态测度及空间差异探析

基于2005—2011年福建省67个县域的面板数据,运用DEA-Malmquist方法,定量分析福建省县域城市化效率的动态变化及空间差异格局.结果表明,福建省各县域的城市化效率总体处于递减趋势,技术进步的无效变动是导致福建省整体城市化效率不断下降的主要原因.并且,福建省城市化综合效率空间差异显著,呈正偏态分布,效率较低县域所占比例略大;＂富裕层面＂上的高效城市化和＂贫困层面＂上的高效城市化并存;绝大部分县市仍以规模增长为主,尚未从技术层面上提高城市化效率.     

我国科技与金融结合效益评价

运用DEA方法和Malmquist指数对2007—2012年我国科技与金融结合效益进行静态与动态分析。研究结果表明:我国科技与金融结合效益18个地区有效,12个地区无效;从动态上看,Malmquist指数呈现周期性波动,呈现出2个波峰、2个低谷。在研究期间我国科技与金融结合效益出现了负增长,主要是金融资源配置效率下降引起的。