不同类型高等学校科技创新效率变化分析

运用DEA法评价19992011年期间6种不同类型高校科技创新效率．研究发现,不同类型高校科技创新效率存在差异,工科院校综合效率均值最高,农林院校综合效率均值最低．综合大学、工科院校、农林院校、师范院校和其他院校的综合效率波动主要由纯技术效率变化引起,医药院校综合效率提升受到规模效率制约．研发投入、政府支持程度、基础研究投入、社会服务能力、专业技术人员投入对不同类型高校科技创新效率的影响程度存在明显差异．     

基于数据包络分析的河南省科技创新效率问题研究

文章从科技创新投入与科技创新产出两个维度构建了科技创新效率评价指标体系,并基于DEA模型对河南省进行了实证分析,结果表明:河南省在样本期间科技创新成效显著,且其全要素生产效率平均水平在中部六省中高居第一,而在18个省辖市中,有15个省辖市的全要素生产效率都处于较高水平.最后,从加强知识产权保护、构建现代化产业体系、高质...     

基于技术效率与规模效率的江苏科技创新效率分析

\"十二五\"时期,中国经济愈加\"常态化\",科技强国、科技富民的要求愈加迫切。基于DEA数据包络分析法对\"十一五\"和\"十二五\"时期江苏13个地级市科技创新效率进行研究,将综合效率分解为纯技术效率与规模效率,并且对每个地级市进行细分,以期全面地反映科技创新投入产出效率是否区域均衡化,结果表明引起江苏各市科技创新效率与经济发展不同步的关键因素是规模效率不均衡和投入产出规模结构不合理。     

甘肃科技创新效率研究

为了能对提高甘肃各市州科技创新效率提供科技决策依据,选取2010—2012年甘肃14个市州科技投入及产出指标,运用DEA(数据包络分析)模型评价科技创新效率水平,探讨科技创新效率及空间结构演变过程。结果显示:2010—2012年,大部分市州达到了综合效率最优,平均综合效率均达到了最优水平的90%以上;DEA有效市州为兰州、金昌、张掖、临夏;甘肃科技创新效率在空间上明显由中部辐射至四周。应运用区域经济发展中的点轴扩散理论,加速形成\"酒泉-兰州-天水\"科技创新发展纽带。     

中国高校科技创新效率研究

高等学校是科技事业发展中基础研究的核心力量,在科技发展中拥有不可替代的作用.将综合类高校的文理科数据分别划分到人文社科类和理工农医类高校的统计数据中,采用2009～2018年中国31省面板数据,应用DEA-Malmquist方法,实证测算文理科高等学校的科技创新静态效率水平和动态效率变化,并比较文理差异.研究发现:高等...     

基于超效率DEA模型的高校科技创新效率评价

如何合理有效配置科技教育资源是各级政府的一项重要工作。首先运用传统DEA模型对2014—2015年我国各地高等院校科技创新效率进行实证分析。在此基础上,将前沿面投影和超效率DEA模型相结合,对有效和无效地区的高校科技创新效率进行研究。结果表明,高校科技创新效率并非完全与区域经济发展水平同步。因此,各地应结合各自实际情况制定相应的科技发展政策,国家应当合理配置各地区高校科技教育资源,全面提高我国高校科技创新效率。     

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。     

风险投资对创业板科技企业创新效率的影响分析

随着我国创新驱动发展战略的深入实施,风险投资对于科技企业创新的推动作用日益重要。本文以风险投资对创业板科技企业创新效率的影响为出发点,对创业板上的科技企业进行实证研究,在建立创新效率评价指标体系的基础上,从风险投资对科技企业创新的影响,到风险投资特征对科技企业创新效率的影响逐步展开分析。研究发现,风险投资介入不仅促进科技企业创新,而且风投联合投资数量、持股比例、机构声誉及资本背景特征会通过影响企业的偿债、盈利及发展能力来影响科技企业创新效率。最后,根据实证结论提出了促进科技企业创新效率些许建议。     

基于DEA模型的京津冀地区科技创新效率评价研究

为科学有效地对京津冀地区科技创新效率进行评价,借鉴已有的科技创新监测研究成果,分别运用DEA的静态BCC模型和动态Malmquist指数模型对2014—2020年京津冀地区科技创新效率进行测度并对比。研究表明,北京的科技创新效率最高,河北次之,天津最低,但天津科技创新能力和管理水平提升幅度最大,且三地科技创新全要素生产率指数增长主要依赖于技术变革。据此提出相关建议：京津冀地区应立足实际找准自身科技创新发展定位;完善资源共享,加强协同创新;推进产学研之间多层次技术合作。     

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。