基于DEA-Mquisitist指数法的西部地区科技创新效率演化

利用2000—2016年的科技创新投入产出数据,采用DEA-Malmquist指数法,对西部地区的科技创新效率进行了测算和分析。研究表明,2000—2016年,技术效率变化指数均值为1. 014,说明西部地区科技创新效率出现了提升,主要是由规模效率的提升导致的;科技创新效率损失与技术进步的现象并存;广西、四川、西藏、陕西、甘肃和青海六省区的科技创新技术效率处于增长状态,重庆和贵州两省的技术效率无变化,内蒙古、云南、宁夏和新疆四省区的技术效率处于退化状态。     

双循环视角下工业企业创新资源配置效率研究

基于双循环视角,运用超效率DEA-Malmquist指数分析模型,对2016—2020年我国30个省（市）工业企业的创新资源配置效率及其动态演进进行研究,并用Tobit模型探索影响创新资源配置效率的因素.研究结果表明：(1)我国工业企业创新资源配置效率仍存在较大提升空间,企业创新资源投入结构扭曲与企业创新资源管理滞后是造成企业创新资源配置技术非有效的两大短板;(2)各省（市）之间的创新资源投入及配置效率存在显著差异;(3)国内市场与国外市场在双循环中对创新资源配置效率的影响不同.     

河南省创新效率市际差异研究

采用DEA模型和ESDA分析方法对2006-2015年河南省18个地市的创新效率及时空变化特征进行分析。结果发现:1)2006-2010年河南省创新综合效率相对偏低,规模效率对综合效率的影响大于技术效率,表明河南省创新投入能力存在较大提升空间;2)与豫中、豫东、豫北、豫西相比,豫南地区创新综合效率、纯技术效率和规模效率最高;3)2006-2015年综合效率没有变化,规模效率呈微弱上升趋势,技术效率和生产效率均呈下降趋势,其中豫南地区下降最为明显,其次是豫东和豫北;4)2006-2015年,技术进步变化和全要素生产率变化整体呈下降趋势。     

基于三阶段DEA的中关村科技企业创新效率研究

采用北京中关村自主创新企业数据,运用三阶段DEA模型,将专利和新产品销售收入同时作为产出变量,测算企业创新效率并分析其影响因素。结果发现中关村科技企业整体综合效率较高,但也有相当一部分企业纯技术效率较低,经过调整后,规模报酬递增的企业增多。在环境变量对企业创新效率的影响中,企业融资情况的改善、人力资本以及市场范围的提升有助于提升科技型企业的创新产出和科技成果的转化,从而提高创新效率,而企业规模的扩大、财政激励则会造成研发人员和研发资金投入冗余。     

基于创新价值链的福建省高技术产业创新效率分析

基于创新价值链视角,将福建省高技术产业创新过程划分为创新转换和创新转化两个阶段,采用超效率DEA和Malmquist指数分析模型,对2008—2018年福建省9个地级市的高技术产业创新效率进行静态和动态分析。结果显示:福建省高技术产业创新价值链上两阶段的创新效率存在显著差异,创新转化阶段效率稳步提升,创新转换阶段效率逐年下降;各地级市创新转换效率和创新转化效率的发展水平存在较大差异,两阶段创新效率发展不平衡;福建省高技术产业创新转换效率的下降主要归因于基础创新技术水平的“相对退步”,创新转化效率的稳步提升要归因于创新资源的有效配置。     

中国省际科技金融效率研究 ——基于SE DEA与Malmquist指数线性组合模型

高效率的科技金融可以有力促进经济发展。研究从科技金融投入与产出着手,首先运用SE-DEA模型对我国各省市2011—2012年度的数据进行分析;之后运用Malmquist指数模型对2009—2012年度跨3期时间序列数据进行分析;最后建立基于以上两种模型的线性组合模型并对我国各省市2012年度科技金融效率进行评价排序及聚类分析,并给出相应的政策建议。研究表明:我国整体的科技金融效率还不高且省际之间差距较大。东部地区科技金融效率普遍较高,而中西部及东北地区的科技金融效率还有较大提升空间。     

长江经济带科技创新效率测度及其影响因素分析——基于创新价值链视角

基于创新价值链视角，将创新过程扩展为知识创新、研发创新、产品创新、工艺创新、市场创新5个阶段，构建DEA模型分析2009—2020年长江经济带科技创新各阶段效率演化动态及其成因。研究表明：长江经济带科技创新效率呈逐年递增态势，但区域差异显著，呈现下游地区的科技创新效率最高、上游地区次之、中游地区较低的“U”型空间分布格局；分阶段看，产品创新阶段的科技创新效率最高，工艺创新阶段的效率最低；政府支持力度、人力资本素质、城市化水平、工业化水平等对长江经济带科技创新各阶段的影响不同。基于上述结论，提出有效提升长江经济带科技创新效率的针对性策略。     

基于科技创新视角的我国家电上市公司企业效率分析

从科技创新的视角、应用数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)方法对我国家电行业的企业效率进行研究,试图通过分析找出家电企业在自主创新和引进、消化、吸收基础上的再创新等方面存在的问题,并提出相应的建议。     

生物质能产业上市公司融资效率评价研究

随着生物质能发电业第一股*ST凯迪(000939)深陷融资危机及债务丑闻的曝光,国家大力扶持的生物质能产业融资是否得到有效运用,引发学术界广泛关注。本文运用DEA-Malmquist指数方法,依托37家生物质能产业相关上市公司2011～2017年公布的财务数据,对其融资效率按产业整体和内部进行静态及动态评价。研究发现:2017年我国生物质能产业的融资效率普遍降低,纯技术效率低下是其决定性因素,同时多数企业未能达到DEA有效;2011～2017年间生物质能产业融资效率水平整体呈波幅不等的不稳定态势,;从产业内部来看,生物质相关服务产业融资效率降幅显著且处于规模效益递减,生物质原料供应产业的DEA有效占比显著提高,生物质燃料加工产业发挥出了规模效益优势。     

基于AHP-DEA-Malmquist的广东省科技金融效率评价研究

运用AHP-DEA-Malmquist模型对2004—2015年广东省及21个地级市的科技金融效率进行静态和动态实证分析。结果表明:广东省11年来科技金融结合效率呈现w型,并且具有较为明显的区域差异;珠三角地区的整体效率明显高于其他地区,主要是因为珠三角地区的中观层面的投入力度和宏观层面的市场环境优势;且珠三角地区的技术效率明显高于其他地区,主要得益于微观层面上公司内部对技术研发的投入力度。引入Malmquist指数动态实证分析之后,结果显示广东省科技企业近几年通过对技术投入的加大,技术效率得到明显的提升。     

基于DEA和Malmquist指数的河南省技术 创新效率评价研究

科学评价河南省技术创新效率有利于推动河南省的经济发展.运用DEA模型和Malmquist指数分解法测算了河南省2010—2017年各市技术创新效率.研究结果表明,研究期间内各市的综合效率大部分呈上升趋势,个别有下降趋势;从Malmquist指数分解法来看,随着年份的增加,全要素生产前期有下降趋势,从2013年开始呈现上升趋势且受技术进步影响较大.最后根据研究结果提出相应的建议及措施.     

科技创新促进湖北工业高质量发展效率评价研究

中国经济步入"新常态",科技创新对工业高质量发展具有重要意义。基于柯布-道格拉斯生产函数,计算2011—2017年全国各地区全社会和科技创新两个工业全要素生产率,分析科技创新对我国及湖北工业全要素生产率的作用;采用DEA-Malmquist模型分析湖北工业各行业科技创新效率及其变化;认为湖北应提升工业科技创新效率、实现高质量发展。     

高新技术产业中信息技术企业创新效率评价研究

信息技术企业是我国高新技术产业中的重要组成部分，其创新效率可以有效反映当前高新技术产业的创新活力与创新水平。但目前我国的创新效率较低，创新评价体系不够完善。传统的创新评价方法受到环境变量的影响，对效率的测度仅停留在在产业及区域层面，创新效率评价不全面。本文运用DEA与SFA技术相结合的“三阶段DEA”分析法对我国上市公司中35 家信息技术企业的创新效率进行测度评价。研究表明，一阶段我国信息技术企业普遍处于创新无效率状态，在剔除宏观及微观环境变量的影响后，信息技术企业的创新效率显著提升，发展前景可观。环境因素方面，政府补助、主营业务收入及资产总计与创新资源的投入冗余成正相关，资产利润率及资产负债率与创新资源的投入冗余呈负相关。     

国家级高新技术产业开发区动态效率测算 ——基于DEA模型的Malmquist指数法

Malmquist指数是对效率进行动态评价的重要方法之一。运用该方法,在相关理论框架下,采用我国53个国家级高新技术产业开发区2004—2008年的面板数据进行全国及区域两个层面的分析。研究发现,全国范围内高新区每年效率呈现出不断改进的趋势,而改善的主要原因是技术进步;全国4个区域高新区的生产率提升存在一定的非均衡性,且促进其改善的因素不尽相同。据此,提出应注重我国国家级高新技术产业开发区＂规模、质量、结构、效益＂的协调发展。     

基于超效率DEA模型的山东省区域生态效率差异研究

采用2008-2012年的统计数据,通过超效率DEA模型对山东省十七地市的生态效率进行测算及动态评价.研究表明:2008-2012年山东省的生态效率整体较高,但是十七地市之间存在明显差距.基于Malmquist指数评价模型的结果显示:2008-2012年全要素生产率TFP除威海和滨州小于1外,其他地市均大于1,年均增长率为10.2%.而从年均Malmquist分解来看,总体呈现上升趋势.从增长率的角度进一步分解说明,技术进步是推动生态效率增长的主要动力.     

基于DEA和Malmquist指数方法的新疆科技与金融结合效率测度

本文依据科技金融多参与主体的特点,构建了代表政府、银行、证券市场、债券市场、保险市场投入和科技与经济产出的指标体系,采用DEA结合Malmquist指数方法,用2007-2015年面板数据,对新疆14个地州市科技与金融结合的效率进行测度。结果可以看出,61.3%的地区综合DEA有效。DEA非有效但规模收益递增的地区应加大各投资主体对科技金融的投入力度;规模收益递减的地区应调整投入结构,提高投入资金的使用效率。通过投影分析,得知阿克苏地区效率低下的原因是保费等投入冗余和专利、论文产出不足。     

区域科技创新资源配置效率测度 ——以珠三角为例

为提高珠三角科技创新资源配置效率,推动粤港澳大湾区创新协同发展,采用非期望产出的超效率SBM模型,对珠三角9市2014—2018年的科技创新资源配置效率进行测度,运用Malmquist指数进一步评估效率的动态变化,并就资源整合提出建议.结果表明:(1)科技创新资源主要集中在广州、深圳、佛山等经济发展水平较高的城市;(2...     

中小型高技术企业R&D效率的评价与分析 ——基于三阶段DEA模型

运用2005—2014年高技术企业的面板数据,基于三阶段DEA模型对中国中小型企业的投入产出效率进行评价,并与大型企业进行了对比分析。在此基础上,运用DEA-Malmquist生产率指数对中国不同规模类型高技术企业RD的全要素生产率及其分解指数的变化趋势进行了分析。结果表明:样本期间高技术企业总体的全要素生产率有一定幅度的提升,且主要得益于技术进步,但小型企业的全要素生产率增长幅度远远小于大中型企业。最后,根据实证结果得出了相关的结论和政策建议。