高新技术产业研发效率的三阶段DEA分析

收集我国高新技术产业2000—2014年的面板数据,运用三阶段数据包络分析(DEA)模型测度高新技术产业研发效率,系统分析关键影响因素对其影响。研究表明:(1)我国高新技术产业的研发效率损失在行业中普遍存在,行业间的效率差异较为明显。(2)关键因素对研发人员与经费投入松弛变量的影响为技术支持、政府支持且均显著为正,市场结构、开放程度、产权结构、企业规模、市场结构的影响均显著为负;产业绩效对研发人员冗余的影响不显著为负,对经费投入松弛变量的影响不显著为正。(3)环境因素虚高了研发效率值。(4)研发全要素生产率的提升主要得益于技术进步;规模效率是影响综合技术效率的最主要因素。在此基础上,提出有效提升我国高新技术产业研发效率的政策建议。     

基于三阶段DEA的我国高新技术产业开发区内创新型产业集群创新效率研究

在对2018年我国高新技术产业开发区内83家创新型产业集群创新效率进行的研究中发现,采用传统DEA和三阶段DEA得到的技术效率值差异较大,传统DEA未能真实客观地反映创新型产业集群的创新效率.未考虑环境变量和随机干扰时,绝大部分创新型产业集群的纯技术效率过低,规模效率往往被高估,造成技术效率被低估;剥离环境变量和随机干...     

浙江高新技术产业投资效率评价——基于三阶段DEA模型

采用三阶段DEA方法对浙江省高新技术产业投资效率进行评价,发现第一阶段省内各地区技术效率水平较高,但是经过第二阶段的SFA回归分析进行调整后得到的第三阶段的分析结果则说明技术效率水平普遍被高估,被高估的原因则主要是因为管理无效率和规模无效率。针对高新技术产业投资中存在的不足以及如何提高我省高新技术产业投资效率,提出建议及对策。     

风电产业创新效率的三阶段DEA测度及其收敛性研究

以2010—2015年我国12家风电上市企业的面板数据为样本,采用三阶段数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)模型,测算我国风电产业创新效率并进行收敛性检验。研究结果表明:我国风电产业创新效率具有明显的周期性波动特征,整体水平较低,规模效率较低是影响效率水平的主要原因;环境变量中,研发人员素质是提高效率水平的有利因素,而政府支持和企业规模对创新效率提升均产生显著负向影响;三大效率存在绝对收敛和条件收敛,收敛程度与创新效率正相关。最后,根据研究结果提出一系列政策建议。     

基于共享投入两阶段DEA模型的中国省际高技术产业研发创新效率评价研究

基于中国高技术产业技术开发和成果转化两阶段视角,考虑共享资源在两个子系统间的分配结构,构建包含共享投入在内的中国高技术产业研发创新效率评价指标体系,运用共享投入两阶段DEA模型对我国29个省份2010—2014年的研发创新效率进行测算。研究结果表明：我国高技术产业综合效率水平不高,东部地区高技术产业效率高于西部和中部地区,研发创新综合效率基本呈现倒“U”型变化特征,省际间高技术产业效率差距较大;中国高技术产业技术开发效率显著高于成果转化效率,高技术产业研发创新效率利用模式属于“高技术开发,高成果转化”型的省份仅占样本总数的27.5%,且主要来自东部地区。最后,根据中国高技术产业实际情况,给出了一些政策建议。     

高技术产业不同资本类型企业创新效率分析——基于三阶段DEA模型

三资企业和国有企业的效率差别直接影响社会经济的协调发展.高技术产业多为改革开放以后发展起来的新兴产业,不同资本类型企业的效率如何,值得深入探讨.文章运用三阶段DEA模型对我国高技术产业中三资企业和国有企业的创新效率进行测量,并剔除了政府资助、行业人员素质、行业研发氛围、行业硬件基础和平均企业规模等环境变量的影响.结果显示,三资企业和国有企业的纯技术效率基本无差异,导致二者创新效率差距的主要是规模效率,且国有企业的规模效率持续保持低水平.     

基于三阶段DEA的人工智能上市企业创新效率评价

以中国41家人工智能上市企业为样本,采用三阶段DEA模型对人工智能企业的创新效率进行有效测算。结果表明,企业规模、成立年限、政府补贴、地区对外开放水平和经济发展水平的提高有助于企业创新效率的提升,而股权性质、股权集中度和信息化水平则制约了企业创新效率的改进;清除环境影响和统计噪声后,多数企业的创新效率与纯技术效率上升,但仍处于较低水平;不同类型人工智能企业的创新效率存在差异,应用层企业最高,基础层企业次之,技术层企业最低。为了进一步提升人工智能产业的创新效率,政府应实施差异化战略,加大补贴力度,落实配套政策并加强知识产权保护;企业应扩大研发规模,完善管理机制,加强产学研合作,深化股权结构改革。     

基于三阶段DEA模型的工业生产效率研究

本文运用三阶段DEA(数据包络分析)模型对我国2009年工业生产效率进行实证研究。结果表明:三阶段DEA模型对工业生产效率进行测度比传统DEA方法更为合理;资源利用水平、人均居民消费、人均国内生产总值、财政支出占生产总值的比例、民营资本所占份额和对外开放水平等环境变量对工业生产效率有着显著影响,各省市应该努力改善环境要素,创造工业生产效率提高的良好环境;各省市应该根据自身所处工业生产效率类型采取提高技术效率和扩大工业生产规模等措施,增强工业生产效率发展内在动力。     

基于三阶段DEA模型中国区域能源效率分析

能源短缺、利用率低、环境恶化已经成为制约我国经济发展的重要环节。本文运用三阶段DEA模型对中国29个省市2009年的能源效率进行了分析。文章将技术效率分为纯技术效率和规模效率,并利用其数值来分析能源效率,同时,加入环境变量来分析完善上述计算结果。结果表明,在剔除外部因素和环境变量以前规模效率被高估,纯技术效率被低估。大部分省在第三阶段计算出的规模收益是递增的,这说明很多企业规模较小不能体现出规模经济性。从区域上来看则是东部地区的能源效率最高,中部次之,西部最低。针对这一结果,本文给出几点建议：中西部地区应加强合作,发挥各自优势,开发新技术新能源,提高能源利用率,促进经济健康发展。     

基于三阶段DEA的房地产公司债务融资效率研究

本文分别从一、二、三线城市随机抽取了沪深交易所39家房地产上市公司作为样本,采用三阶段数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)模型分离出影响投入变量的环境因素,并对房地产调控政策下各公司债务融资效率评价进行研究。研究结果表明:上市公司的债务融资技术效率较投入变量调整前有所上升;各房地产上市公司债务融资纯技术效率水平参差不齐而表现出明显的差异性;76.92%的企业处于规模报酬递减状态,可以通过缩小债务融资规模来改善这种状态,进而在一定程度上提高其债务融资效率。     

政府研发资助、企业研发投入与中国创新效率

本文采用2003-2012年中国地区面板数据,利用超越对数的随机前沿模型和门限回归模型就政府研发资助和企业研发投入对中国创新效率的影响及政府研发资助和企业研发投入的最优强度区间进行分析。研究发现:目前在我国创新过程中,政府研发资助对创新效率的影响为负,存在一定的"政府失灵",企业研发投入能够促进创新效率的提高,"市场失灵"现象较少出现;政府研发资助强度的最优区间为0.282以上,企业研发投入强度的最优区间为0.688-0.775。     

R&D spillovers through RJV cooperation

We investigate how R&D spillovers propagate across firms linked through Research Joint Ventures (RJVs). Building on the framework developed by Bloom et al. (2013) which considers the opposing effects of knowledge spillovers and product market rivalry, we extend the model to account for RJV cooperation. Since the firm’s decision to join a RJV is endogenous, we build a model of RJV participation. The outcome equations and RJV participation are then jointly estimated in an endogenous treatment regression model. Our main findings are that the adverse effects of product market rivalry are mitigated if firms cooperate in RJVs; and that RJV participation allows firms to better absorb technological spillovers and, thus, create value.     

政府科技补助对企业创新投入的门槛效应——基于科技型中小企业的经验研究

本文基于我国2009年-2013年112家科技型中小企业的面板数据,以资助强度作为门槛变量,实证检验政治关联、政府科技补助对科技型中小企业创新投入的作用效果。结果表明:(1)对于我国科技型中小企业而言,政府科技补助具有显著的激励效应,没有挤出效应;(2)政治关联程度对政府科技补助与科技型中小企业创新投入之间关系具有削弱作用,但不显著;(3)随着政府科技补助强度的增大,政府科技补助的激励效应却会不断降低。     

Evaluating R&D investment efficiency in China's high-tech industry

Research and development (R&D) investment activity plays a crucial role in developing high-tech industries. In recent decades, China has made sustained investments in its domestic high-tech industries, with the goal of increasing their productivity. This paper investigates the effect of this investment on relative R&D efficiency across China's high-tech sectors. Data Envelopment Analysis (DEA) was used to generate quantitative indices for sector comparisons. The analysis of this study indicates that overall R&D investment efficiency did not increase from 1998 to 2009, despite R&D expenditure increasing by 2188%. Over the same period, most sectors suffered from decreasing returns to scale (DRS), presumably also reflecting the inefficient R&D investment. Most of the sectors showed significant fluctuation on R&D investment efficiency. This research result indicates that the problem of China's high-tech industry may be from the inefficiency of its technology commercialization processes, and therefore represents a critical parameter for policy makers and managers.     

基于改进DEA的地域R＆D相对效率评价

对我国地域R＆D效率进行分析．在定性分析的基础上，利用统计工具定量地建立了评价指标体系；基于产出与投入在时间上的滞后关系的实际情况，建立了R＆D产出相对R＆D投入滞后的地域R＆D相对效率的DEA评价模型．利用此模型，对我国各地区R＆D资源利用效率进行测算．结果表明，许多地区的R＆D资源的利用效率较低．基于分析结果，就我国地域R＆D资源系统高效利用，提出了一些对策．     

政府补贴对产业共性技术可持续研发行为的影响研究

结合共性技术研发过程,提出了共性技术可持续研发行为的概念框架,借鉴Stackelberg主从博弈思想,本文构建了共性技术供给及后续商业开发承担企业、市场收益实现承担企业和政府三方博弈模型,考虑企业在产业中不同的主导地位,研究政府不同补贴对共性技术可持续研发行为的影响。结果表明：政府应谨慎同时提供两类补贴;当共性技术研发努力成本较高时,政府应优先使用研发努力补贴;当市场收益实现承担企业占主导地位,研发努力成本较低时政府应优先选择使用单位成本补贴;无论是否处于主导地位,企业技术水平对政府补贴相关参数均有较大影响,政府制定补贴政策时须给予充分考虑。研究结论为政府补贴政策制定及共性技术研发实践提供了一定的参考。     

适应性研发项目团队效益实证研究

任何企业组织在当今的市场竞争环境中想要存活下来必须依靠成功的项目。论文结合适应性研发项目管理的特点,对项目管理"钻石方法"进行了改进和创新。在原有四大支柱方法模型基础上增加了一个新的维度--研发产品生命力,构建了"五大支柱"新型钻石方法。通过对研发项目的案例研究,证实了新方法对提高研发项目团队效益的有效性。     

高新认定办法、研发操纵与企业技术创新效率

基于2008-2017年中国高新技术上市公司的创新数据,从“达标型”和“避税型”研发操纵这一新视角,研究了高新认定办法对企业技术创新效率的影响。实证结果表明：高新认定激励了企业技术创新效率,而两类研发操纵抑制了这种激励效应;达标型研发操纵集中在高新认定初审阶段,且高新开发区以外、销售收入较高的企业更显著;避税型研发操纵集中在高新认定复审阶段,且高新开发区以内、销售收入较低的企业更显著。本文为高新认定办法提供了政策建议。     

Relative efficiency of R&D activities: A cross-country study accounting for environmental factors in the DEA approach

This paper applies the production framework associated with the data envelopment analysis (DEA) method to evaluate the relative efficiency of R&D activities across countries. R&D capital stocks and manpower are treated as inputs while patents and academic publications are considered as outputs. A three-stage approach, which involves using DEA for evaluating efficiency and using Tobit regressions for controlling the external environment, is applied to 30 countries in recent years. The results show that less than one-half of the countries are fully efficient in R&D activities and that more than two-thirds are at the stage of increasing returns to scale. Most countries have a more significant advantage in producing SCI cum EI publications than in generating patents.