湖南省规模以上工业企业R&D效率的时空差异分析

以湖南省规模以上工业企业为研究对象,运用数据包络（DEA）模型测算了湖南省14个市州的R&D效率,并对其进行热点分析。采用泰尔指数厘清湖南省和四大区域经济版块的区域差异和区域贡献度变化情况,并通过Tobit回归模型探讨了影响R&D效率和热点空间分布的因素。研究结果表明：湖南省R&D效率存在整体水平不高、发展不平衡且R&D资源利用不充分等问题,目前已形成“环长沙市”热点格局和次冷点区域分界线等分布。针对上述结果,分别指出政府从整体布局、各市州从区域合作、企业从产出转化多角度着手,以提升湖南省规模以上工业企业的R&D效率。     

DEA有效性评价的新触角——新模型的建立与在装备制造业中的应用

数据包络分析（DEA）在工程、建筑等众多领域中成为一种常用而且重要的分析工具和研究手段。通过对装备制造业的科技投入特征及投入产出指标的理论分析,建立了基于数据包络分析模型的装备制造业科技投入有效性评价模型,以评价装备制造业科技投入的效率,结合行业的其他指标,确定装备制造业科技投入的方向。同时,以辽宁省装备制造业为样本进行实证研究。     

湖南省高端装备制造业技术创新效率评价研究 ——基于DEA和Malmquist指数模型

为研究湖南省高端装备制造业的技术创新效率,对2011—2016年湖南省高端装备制造业5个细分产业的技术创新效率进行了静态和动态研究。静态研究结果表明:湖南省高端装备制造业大部分产业为DEA有效,其中部分产业没有达到DEA有效,主要是由规模效率偏低造成的。动态研究结果表明:2011—2016年湖南省高端装备制造业的全要素生产率大于1,但增长速率较为缓慢,其主要影响因素是技术进步指数较低。故可知技术进步对全要素生产率起主要的限制作用,且湖南省的技术水平有待加强。最后,在实证分析的基础上,建议从提高资源利用率,发挥集群优势;促进湖南省科研院所、高等院校和高端装备制造业的大力合作;引进发达国家装备制造业的关键技术,努力吸收并创新等3个方面着手提高湖南省装备制造业的技术创新效率。     

创新效率评价及空间差异分析——以湖南省为例

基于2006—2015年湖南省13个地级市的相关数据,运用DEA-BCC模型以及Malmquist指数模型,对其创新效率进行了实证研究。研究结果显示:2006—2015年,湖南省创新效率存在两个峰点(2008—2009)(2010—2011)和两个谷点(2009—2010)(2012—2013),整体呈增长态势,其平均增长率为3.8%,主要来源于技术进步(2.0%)及规模效率(1.4%)的增长。根据各城市创新情况,从综合效率看,各城市综合效率均值为0.738,但各城市创新效率差异明显,只有长沙、株洲、常德属于DEA有效城市,其他则属于DEA无效城市。湖南省历年创新效率评价和各地级市创新效率评价结果均表明,其创新效率水平有待提高,且主要依托于技术进步和规模效率。     

湖南省技术创新效率研究 ——基于14个市（州）的面板数据

采用DEA模型和Malmquist指数法,对2011—2018年湖南省14个市（州）的技术创新效率进行测算,并对湖南省区域的创新效率进行了聚类分析。研究结果表明：湖南省近几年的创新效率为增长趋势,但是增长幅度较小,究其原因发现技术进步水平偏低是制约湖南省技术创新效率提升的主要原因。从时间上看,创新效率的发展呈现“M”型;从区域来看,部分市州存在投入与产出冗余的情况,且影响技术创新效率的原因不一。最后根据实证结果,建议从加强各区域间协同合作;因地制宜,针对性地提出效率提升战略;注重技术进步,加强引进吸收等方面提高湖南省的创新效率。     

复合DEA模型的黑龙江省装备制造业发展效率测评

装备制造业的运行效率影响着黑龙江省经济子系统的增值模式、成长潜力和可持续发展的能力,测度了装备工业发展所承载的生态、环境和能源资源成本.该文从投入产出效率评价的视角出发,应用复合DEA模型测评黑龙江省装备制造业的发展效率,测算了决策单元效率指数对不同投入产出指标波动的敏感度系数,继而挖掘制约黑龙江省装备制造业发展效率的关键性因素,为管理决策提供定量的参考依据.     

新乡市医药制造业产学研协同创新对其绩效影响研究

利用经济学中经典的投入-产出模型,构建出评价指标体系,对新乡市医药制造业同高校、科研机构的产学研协同创新绩效进行科学评价,然后运用数据包络分析方法(DEA),对新乡市医药制造业产学研协同创新效率进行实证分析,并在实证结果的基础上提出建议。     

基于DEA方法的河北省高端装备制造业投入产出效率分析

运用DEA方法对河北省2007年和2009年高端装备制造业及37个小类的投入产出效率进行技术有效性和规模有效性实证测度,并根据测度结果把37个小类划分为不同类型,指出各种类型行业的投入产出效率的特点。结果表明：各行业的投入产出技术有效性与规模有效性有关;各行业小类应结合实际情况,采取有效措施,提高其投入产出效率。     

我国装备制造业自主创新能力评价指标体系研究

装备制造业是我国国民经济的战略性产业,建立装备制造业自主创新能力评价指标体系,对评价我国装备制造企业的产业优势与不足、发现技术创新问题以及提高创新能力都具有重大的意义.将自主创新能力评价指标分为创新投入与产出和创新效率两部分.通过对我国装备制造业自主创新能力进行实证分析,发现装备制造业自主创新投入与创新效率存在相当大的不一致性,缺乏自主创新以及技术创新效率低下是制约我国装备制造业发展的瓶颈.     

北京高端装备制造业科技创新效率评价研究

本文以北京高端装备制造业为研究对象,并运用数据包络分析法分析北京市12家高端装备制造业科技创新效率的有效程度。分析发现:近几年北京高端装备制造业科技创新效果状况良好,整体发展处于稳中有升但会有波动的状态; 2018年处于规模递减企业减少而规模收益不变企业增加的变化趋势中,趋于稳定的企业在增多且处于规模不变的企业数量占大多数,但DEA有效的企业数量处于少数,这表明北京高端装备制造业还处于不稳定阶段即需要进一步提高其科技创新的效率。本文实证研究为加强行业内企业间交流学习、进一步完善促进科技创新机制、加强创新结果转化以促进科技创新提供一定的参考。     

江西省战略性新兴产业促进传统产业升级的技术驱动机制

运用基于DEA的Malmquist方法对江西省2011年1月到2012年12月战略新兴产业和传统产业的技术变动进行了实证分析,在此基础上建立传统产业的技术变动、战略性新兴产业技术变动及其人力资本流动之间的VAR模型.研究表明,江西省战略性新兴产业的技术变动和人力资本流动均对传统产业的技术变动有积极的影响,最后提出促进传统产业技术升级的相关建议.     

电力工业效率分析与实证研究

在对效率评价的几个基本概念进行分析的基础上，提出了一套使用DEA方法的电力工业效率评价指标体系，采用CCR和BCC模型对天津、吉林等8个电力公司实施测评分析，确定了相应的效率评价结果并提出了改进方法。     

基于DEA的产业效率分析——以陕西省通信设备、计算机及其它电子设备制造业为例

运用DEA评价方法,对2000-2010年陕西省通信设备、计算机及其它电子设备制造业的产业效率及其变动情况进行研究。结果表明陕西省通信设备、计算机及其它电子设备制造业的产业效率逐步提高,规模效率是影响陕西省通信设备、计算机及其它电子设备制造业综合效率的主要因素。并且提出了相应的对策与建议。     

区域高新技术主导产业选择的实证分析

分析了区域主导产业选择的四项基准：收入弹性、技术进步、比较优势和关联效应。运用统计分析的方法，结合湖北省产业发展的现状和特点，选取了医药制造业、交通运输设备制造业、电气机械设备制造业、电子通信设备制造业和仪器仪表设备制造业作为用于分析的高新技术产业，应用大量详实的数据进行了实证分析，以期找出符合湖北省经济发展战略目标的高新技术主导产业。     

我国机械制造业生产效率的实证分析

对生产效率的分析是了解我国机械制造业技术进步情况、技术效率改善情况的重要途径.通过引用关于我国机械制造业的经济统计数据,从我国机械制造业的发展现状出发,运用基于距离函数的Malmquist指数方法对我国机械制造业全要素生产率、技术效率的变动和技术进步进行度量,并对结果进行评价分析.     

基于DEA的装备保障建设规划有效性分析

装备保障建设规划的有效性分析能保证规划投入与产出指标的合理匹配;在分析规划有效性涵义的基础上,构造了评估装备保障建设方案的规划单元集,并选取了合理的输入输出指标;针对装备保障建设规划多投入多产出的特点,根据数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)理论,将DEA方法应用到装备保障建设规划的有效性分析中,对装备保障建设规划的评估具有重要的应用价值。     

基于DEA的中部六省物流产业效率分析

现代物流业是中部六省基础性产业之一,研究中部六省的物流效率对其物流业的发展具有指导意义。因此,构建了中部六省物流产业的投入、产出指标体系,利用DEA模型对中部六省2011—2015年的物流产业效率进行了分析和评价。结果表明,中部六省的物流效率整体水平较高,湖北省、湖南省、河南省以及安徽省均达到DEA有效,仅江西省和山西省未达到DEA有效。同时,对影响中部六省物流效率的因素进行了分析,发现民用载货汽车拥有量以及地区GDP状况对中部六省的物流效率有较大的影响力。