长江经济带沿线省市科技创新效率测度及影响机制

将科技创新过程分为技术创新和经济产出两个阶段,运用超效率DEA模型测度长江经济带沿线省市科技创新两阶段的效率水平并在此基础上采用面板随机Tobit模型分析创新效率的影响因素。研究结果表明：①长江经济带科技创新效率总体上有所提升,但各省市之间技术创新效率和经济产出效率存在地区差异,整体呈现“东西高,中部低”的空间格局,区域间差异随时间演进逐渐减少。②政府支持、人力资本水平对技术创新效率呈显著正向影响,对经济产出效率影响不显著;地区开放程度、产业现代化程度对技术创新效率影响不显著,地区开放程度对经济产出效率有显著正向影响、产业现代化程度对经济产出效率有显著负面影响;城镇化水平、基础设施水平对技术创新效率有显著负面影响,对经济产出效率影响不显著。     

创新生态系统视域下高新技术产业创新效率评价及影响因素——基于DEA-Tobit模型的实证研究

基于创新生态系统理论,以我国28个省市自治区的高新技术产业为研究对象,将高新技术产业的创新活动划分为技术研发和成果转化两个子系统。通过构建DEA-BCC模型和Malmquist指数对2015—2020年两子系统的创新效率进行动态和静态分析,并建立Tobit面板模型深入剖析创新效率的影响因素。研究发现：我国高新技术产业的整体创新效率不高,两子系统的创新效率分别为0.694和0.469,均小于1;全要素生产率分别为1.070和1.004,其中产业规模与创新能力不匹配、资源转化能力弱是创新效率提升缓慢的主要原因;研发投入强度、产业结构等因素对技术研发子系统的创新效率具有显著的正向影响;地区经济发达程度与成果转化子系统的创新效率呈正相关,而引进国外技术、企业规模等因素与其呈负相关。     

价值链视角下金融深度、金融宽度与区域创新效率——基于DEA-Tobit两阶段模型

根据创新价值链理论,将技术创新划分为科技研发、成果转化两个相互关联的子过程。利用2005—2015年中国30个省份的面板数据,使用DEA模型,测算各地区在两个阶段的创新效率。在此基础上,使用面板Tobit回归,实证检验了金融发展的两种模式,即金融宽化、金融深化与不同阶段技术创新效率的关系。研究发现,金融深度和金融宽度都能够提高技术创新效率,但在科技研发阶段,金融深度对区域创新效率的影响更加显著,在成果转化阶段,金融宽度的作用更加明显。     

长江经济带高技术产业创新效率评价及实证研究

基于省级面板数据,运用超效率模型测算长江经济带各地区高技术产业近6年的创新效率,发现其整体创新效率水平较高,各省(市)之间的差距较大。利用Malmquist指数对创新效率进行动态分析,发现除云南外,各省(市)在最近6年TFP增长率都大于1,且技术进步是推动创新效率增长的主要动力。建立基于面板数据的Tobit模型进行回归分析发现,政府资金支出、企业规模、所有制、外商直接投资等4个因素对高技术产业创新效率有显著影响。基于社会网络分析方法研究发现,长江经济带高技术产业协同创新网络主体间联系不紧密,东部地区网络主体间联系好于西部和中部。最后提出相关对策建议。     

高校科技成果转化效率及影响因素研究

高校是我国科技创新的重要主体，在科技成果研究、开发和转化中发挥重要作用。文章采用数据包络分析方法测算2013年—2018年我国省际高校科技成果转化效率，采用面板Tobit模型实证检验效率的影响因素。研究发现，我国高校科技成果转化效率整体较低，但是转化效率总体上呈现上升的趋势，东部、中部和西部地区的效率依次递减。地区经济发展水平、法律法规对我国高校科技成果转化效率有显著的正向影响；市场需求、产学研合作强度对效率有正向影响，但不显著。     

我国高校创新效率评价研究：八大区域视角

高校创新是社会进步的引擎，是新常态下转变经济发展模式、克服增长乏力的关键。因此，如何在创新资源有限的硬约束下进一步提升高校创新效率，是国家创新体系构建过程中不可回避的问题。文章对“十二五”期间我国31个省级行政单位面板数据进行实证研究，发现我国高校创新效率整体呈非DEA有效，纯技术效率较低是制约高校创新综合效率的直接原因。同时，高校创新效率及分解指标的核密度估计结果表明：高校创新技术效率“双峰”态势显著、规模效率“单峰”态势显著，而纯技术效率分布曲线形态较多变，表明技术效率双极聚集、规模效率省域差异显著、纯技术效率波动较大。最后，文章基于八大综合经济区视角系统剖析影响高校创新效率的内外部因素后得出以下结论：经济环境、社会文化环境、制度环境是影响高校创新效率的主要外因，内部治理结构、绩效考核方式、成果转化机制等是影响高校创新效率的主要内因。最后，文章据此提出了改善和优化高校创新效率的对策建议。     

乡村振兴战略下考虑生态环境效应的区域农业创新系统效率研究

研究选取2009—2015年我国31个省级行政区的面板数据,采用SE-SBM模型对区域农业创新系统效率测度,并采用Tobit模型对其驱动因素估计分析,研究结果表明,区域农业创新系统效率虽有波动,但总体呈现出上升的趋势,东中西区域效率差异较为明显,纯技术效率是制约区域农业创新系统效率不断提升的主要因素;地区经济发展水平、基础教育水平与农业创新系统效率有显著的关系,而城镇化水平、金融环境与产业结构均对农业创新系统的影响并不显著。     

价格扭曲、资源错配是否抑制了我国创新生产率

创新发展是释放“改革红利”的重要手段,只有打破要素和资源的瓶颈,才能激发创新的活力。本文通过引入要素相对价格来研究价格扭曲、资源错配和创新生产率之间的关系,首先采用Global Cost Malmquist Luenberger指数模型将创新生产率进行了分解,然后利用面板Tobit模型分析了影响我国创新效率的主要因素。研究发现：制约我国创新生产率进步的首要因素是资源配置效率,价格扭曲直接影响资源配置效率;市场化率、对外开放度、人力资本水平可以改善创新效率;基础设施建设水平和贸易自由度反而导致了创新效率的下降。     

人力资本对绿色创新系统创新绩效的影响研究 ——基于我国制造业的DEA-Tobit分析

结合国家绿色创新发展和人才强国战略,根据2009—2016年我国制造业28个行业的面板数据,运用DEA模型评价我国制造业绿色创新系统创新绩效,并选取外商直接投资和产业结构作为控制变量,通过建立Tobit回归模型,分析人力资本的2个维度对我国制造业绿色创新系统创新绩效的影响。研究发现:规模效率偏低是制约我国制造业绿色创新系统创新绩效提升的主要原因;人力资本水平与人力资本投资对我国制造业绿色创新系统创新绩效有显著的负向影响,且人力资本水平的影响效果更显著。基于研究结论,提出提升我国制造业绿色创新系统创新绩效的建议。     

我国国家级新区产业创新效率研究及对雄安的启示

采用超效率数据包络分析（DEA）方法,分别对不考虑和考虑非期望产出两种情形下我国国家级新区产业创新效率进行测度,并进一步利用面板Tobit回归模型对产业创新效率影响因素进行探究。研究结果表明：两种情形下我国国家级新区产业创新效率呈现同步变动、逐年下降态势;中西部地区后成立的新区产业创新效率较高,而先成立的东部经济发达地区新区产业创新效率较低;政府支持和金融服务对国家级新区产业创新效率具有显著正向作用。基于此,对雄安新区产业发展从政府服务、金融创新和智慧物流三方面提出针对性的对策建议。     

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。     

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。     

创新价值链视角下的我国区域创新效率提升路径研究

本文基于创新价值链视角,将创新过程按阶段分为知识创新、研发创新和产品创新,利用三阶段DEA模型考察了各阶段创新效率。本文研究表明,知识创新整体创新效率为0.582,研发创新整体效率为0.284,产品创新整体效率为0.529,东部地区各阶段创新效率明显高于中西部地区,尤其在研发效率上表现的更加明显。基于以上研究结论,本文利用二维矩阵的方式将各地区各阶段创新效率划分为四种类型,进而不同的地区可以根据自身优势和劣势选择适宜的创新效率提升路径。     

我国不同区域高校科研投入产出绩效及其影响因素分析——基于DEA-Tobit模型的实证研究

利用数据包络分析方法(DEA)对2009—2016年我国不同区域高校科研投入产出绩效进行实证研究,进而采用Tobit模型探究影响区域高校科研投入产出绩效的主要因素。研究结果表明,2009—2016年我国区域高校科研绩效整体水平不高且地区分布差异明显,区域经济发展水平和地区政策环境对科研投入产出绩效没有明显影响,而各地区科研环境、教师职称结构以及区域教育投入力度等因素,对于区域高校科研投入产出绩效具有显著影响。在此基础上,从高校内部科研管理体制以及高校外部经济和政策环境两个层面,提出提升不同区域高校科研投入产出绩效的政策建议。     

1997-2013年中国省域创新差异演化及影响因素分析——基于空间杜宾模型的实证研究

以中国31个省域单元为研究区域,采用空间面板数据,运用探索性空间数据分析和空间计量经济学方法对省域创新差异演化及影响因素进行分析。结果表明：在研究时段1997—2013年间,我国省域创新的空间集聚程度在不断增加,空间邻近效应在不断增强,总体空间差异呈现出扩大趋势;区域创新的核心地区较为稳定在长三角和珠三角地区,核心区域在东部沿海有所收缩的同时在中西部地区有扩张趋势。通过构建空间计量经济学模型,对省域单元创新产出的影响因素进行了实证研究,得出 R＆D 人员全时当量、R＆D 经费支出、高技术产品进出口总额对创新提高的正向效应显著;而相邻空间单元的 GDP 对该省域单元创新产出具有显著的正向效应;技术市场成交额对本省域的创新具有正向效应,但溢出效应不显著。最后提出我国东中西部地区差异性创新提升的对策建议。     

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。     

基于静态和动态视角的省级区域创新效率评价研究——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.     

制造业产品和工艺创新协同及其区域比较研究

本文基于2003-2013年中国制造业数据,采用灰色关联理论和距离协同模型对产品和工艺创新协同发展程度进行了总体、东中西分区域以及分省域的比较研究。结果表明,中国制造业总体产品和工艺创新协同发展程度呈现持续提升态势,但产品和工艺创新的发展程度要小于其协同程度;东中西部的区域制造业产品和工艺创新协同发展程度差异显著：东部地区领先,中部地区次之,西部地区最低;各省域制造业产品和工艺创新协同发展程度也存在明显差异,且不均衡。基于上述结论,本文提出了促进中国制造业产品和工艺创新协同发展的相关政策建议。     

中国31个省市及重点省域科技创新效率评价研究——基于超效率SBM-Malmquist模型

以2015—2020年我国31个省（区、市）为研究对象，利用SBM-Malmquist模型对我国科技创新效率进行静态与动态测算并选取《中国区域科技创新评价报告2021》中综合科技创新水平指数最高的十大省（区、市）进行重点分析。实证结果表明，我国整体科技创新效率较低，但有向好趋势，区域间呈现出“西部>东部>中部”的态势；我国科技创新效率的增长主要得益于技术进步，技术进步对科技创新效率的拉动作用抵消了技术效率衰退的影响；综合科技创新水平指数最高的上海市和北京市分别出现科技创新投入冗余和技术进步不足的问题。为实现我国科技创新自立自强，需从区域协同、技术进步、资源优化配置等方面发力。