我国高校科技投入产出效率区域差异研究

运用DEA模型对2005~2013年我国高校科技投入产出效率进行测度,在此基础上计算出其基尼系数和泰尔指数并对泰尔指数进行分解,从而在全国各省份和东中西三大地区两个层面测量了我国高校科技投入产出效率的区域差异。结果表明我国高校科技投入产出效率整体水平较高,其中东部地区效率最高,西部居中,中部最低。我国各省份高校科技投入产出效率之间的差异较大,但差异正在逐步缩小,而区域内差异对我国高校科技投入产出效率总体差异的贡献率最大。     

西部地区科技资源配置效率的时空差异 ——基于DEA Malmquist指数模型的实证分析

科技资源作为西部地区创新驱动发展的基础要素,其配置效率的高低不仅关系到新一轮西部大开发战略的成败,还影响到我国区域经济协调和高质量发展的进程。从投入—产出的视角,以西部地区11个省级行政区域为研究对象,运用DEA-Malmquist指数模型,研究揭示西部地区科技资源配置效率的时空差异。结果表明:2009年以来西部地区科技资源配置效率呈缓慢上升趋势,主要得益于技术进步。同时,区域间存在着明显的结构性差异,其中重庆的科技资源配置效率最高,而云南、新疆和广西等相对较低。     

湖南区域科技投入产出效率及政策优化路径

以2010～2016年湖南14个市(州)科技投入产出的面板数据为研究样本,运用三阶段DEA模型对湖南区域科技投入产出效率展开研究.研究结果表明:剔除环境因素和随机干扰项后,湖南整体科技投入产出效率较高,地区间效率差异较为明显,长沙科技投入产出效率始终走在省内最前列,张家界在提高科技投入产出效率方面显得最为乏力,科技管理水平是影响效率的主要因素,加大财政科技支出有利于提高科技投入产出效率.据此提出完善科技人才培养体系、制定差别化科技政策、优化资源配置结构等政策优化建议.     

基于DEA模型的高校科技创新效率评价——以石油类高校为例

当前,我国经济发展的"新常态"与国际油价持续低迷的"新常态"并行,传统的投资驱动或要素驱动已难以为继,必须转向创新驱动。高校的科技创新活动是国家创新体系的重要组成部分,通过DEA模型,对我国16所具有代表性的石油类高校2015年的科技创新效率进行测评,并计算DEA有效高校的超效率值,分析了非DEA有效高校的投入冗余和产出不足。得出我国石油类高校技术效率总体上较高,非DEA有效的高校主要受规模无效率的影响,并且存在比较严重的产出不足现象。最后,对我国石油类高校进一步提升科技创新效率提出相应的对策措施。     

地方政府研发投入对工业企业科技创新效率的影响研究

工业是国民经济的支柱产业,在我国创新型国家建设进程中具有重要意义。地方政府通过研发投入促进工业企业科技创新效率提升,是提升工业竞争力的重要措施。但是,地方政府研发投入是否能有效促进工业企业科技创新效率提升？影响地方政府研发投入促进工业企业科技创新效率提升的主要因素有哪些？这是评价政府研发投入效果必须明确的问题。本文以我国30个省市区地方政府研发投入和规模以上工业企业科技创新效率数据为基础,运用DEA-Tobit两步法分析框架,对我国不同地区政府研发投入对工业企业科技创新效率的影响进行了分析。研究表明,我国地方政府研发投入对工业企业科技创新效率的影响大多数处于无效状态,并且呈现东部、中部、西部效率逐步递减现象;同时,企业科技人员投入、技术市场活跃程度、企业规模大小、地区开放程度等,对政府研发投入效果存在不同影响。根据以上研究结果,本文提出了有效提升地方政府研发投入促进工业企业科技创新效率的政策建议。     

中国各地区高校科研的技术效率与规模调整——基于省级面板数据的DEA分析

为了动态地评价中国高校科研效率,整理了2001—2009年高校科研投入产出的省级面板数据,应用DEA方法(数据包络分析)对我国高校科研投入的技术效率与规模效率进行测算与分解。研究发现,我国高校科研投入产出效率整体不高,多数省份已经处于规模收益递减阶段。进一步对DEA非有效地区的投影及冗余进行分析结果显示,在不影响整体效率的情况下,科研投入和产出量都存在不同程度的可改进空间。据此,提出改进提高高校科研效率、缩小区域差距的政策建议。     

数字经济背景下高校创新效率测评及影响因素分析

以2015—2019年我国30个省市高校为研究对象,利用SBM-Malmquist模型对各省市高校创新效率进行综合测算.结果表明,全国高校创新效率整体水平显著提升,受技术效率变化影响较大, 2019年首次突破1达到有效状态;地区分布上呈西部地区>东北地区>东部地区>全国>中部地区的特征.全要素增长率方面,全国及各地区相较于2015—2016年增长速度都有所放缓;年均增长率呈现东部地区>全国>东北地区>中部地区,西部地区则表现为负增长.进一步利用面板Tobit模型对影响高校创新效率的因素进行回归,发现R&D经费投入强度、高校基础研究人均经费、理工农医类高校R&D人员占比、城镇化水平都对高校创新效率有显著影响,但影响方向、力度存在差异;通过对各因素内在作用机理进行解析,发现我国高校创新发展中存在一些问题,并提出相关建议.     

中国高校科研产出和科研效率经验研究

通过2005—2010年我国31个省市的统计数据实证考察了我国高校的科研产出与科研效率．本文首先实证检验了科研投入与科研产出之间的关系,结果显示：我国高校在国外发表的论文数量与研究人员数量、基础研究经费显著正相关;出版的科技著作数量与基础研究和经验研究经费正相关,与科研人员数量的关系不显著;发明专利数量与科研人员数量、基础研究经费和应用研究经费显著正相关．继而,考察了科研效率与科研投入之间的关系,结果显示我国高校人均在国外发表的论文数量和人均发明专利申请数量与投入的科研人员数量间呈现出了显著的倒U型关系．经验研究结果表明我国高校应强化试验发展研究并加强高校内涵建设,提高科研人员的科研能力、提升高校科研效率．     

宁夏R&D资源投入产出效率分析

一、R&D资源投入产出效率分析采用的方法与指标1.采用方法R&D资源投入产出过程实际就是科技创新过程。因其涉及因素很多,过程复杂,不同的研究者有着不同的认识,所采取的研究方法也不同。为便于分析问题,本文把R&D资源投入产出过程简化为线性发展过程,地区经济实力决定和影响R&D资源投入水平,R&D资源投入水平决定和影响R&D产出水平。并选择能反映经济实力、R&D资源投入水平、R&D产出水平的关键指标指数,采用指数比较法分析R&D资源投入产出效率(见图1)。     

省域高校科研产出效率分析——基于DEA-BCC模型

高校科研产出效率是衡量高校科研发展状况的重要参考依据之一。通过运用省际高校科研投入与产出数据,基于DEA-BCC模型测算和分析了我国地区间高校科研产出效率情况。结果表明：多数省份的高校科研投入产出处于DEA无效率;区域间的产出效率水平存在差异;DEA无效的省份大多处于规模报酬递减阶段,投入冗余和产出不足现象较为明显。科研资源的合理配置和共享是提升产出效率的重要举措。     

银行信贷、政府与企业科技投入理想贡献研——效率视角下的面板数据估计

在采用TOPSIS对科技产出进行评价的基础上,利用DEA分析了研发人员全时当量、银行贷款、政府与企业科技投入对科技产出的效率,并采用生产函数和面板数据对有无效率损失情况下投入要素的贡献进行了比较。研究发现,中国科技投入产出效率总体不高,经济发展水平对科技投入产出效率的影响不大。从投入要素的利用效率看,政府科技投入的利用效率最高,企业科技投入的利用效率第二,研发人员全时当量的利用效率第三,银行信贷的利用效率最低。由于效率损失,导致政府科技投入的贡献被高估,而企业科技投入的贡献被低估了。科技贷款的利用效率最低,并且弹性系数为负数,深层次暴露了科技金融在信用体系和风险体系方面存在的问题。     

高校产学研合作投入产出效率分析——以常州市高校为例

将高校产学研合作看作是投入一定的科技创新资源进行建设生产的决策单位,选取产学研合作过程中投入与产出指标,通过非参数方法形式的数据包络分析方法从时间序列的角度分析和比较常州9所高校产学研合作的技术效率、纯技术效率和规模效率差异,充分认识目前存在于高校产学研合作过程中的效率因素,为对策建议的提出奠定基础。     

我国高校科技投入产出动态效率测度——Malmquist指数方法的研究

以全国高校2002年-2009年各省市R&D人员全时当量、R&D经费实际支出和高校科技转让当年实际收入为依据,采用Malmquist指数方法,分析了全国高校科技投入产出效率的动态变动.结果发现:我国高校科研效率的提高更多的是由技术变动引起的,而效率变动并不显著,尤其是在2006年之后这种趋势就更为明显,从地区上看,中西部地区技术效率的贡献更大.实证分析的结果为我国高校科研制度进一步的深入改革提供了科学的参考.     

西部地区农业生态效率评价及影响因素研究

目的 分析2010-2019年西部地区农业生态效率水平并探讨农业生态效率的影响因素。方法 运用非期望超效率SBM模型和Malmquist指数测度农业生态效率，并运用面板Tobit模型对农业生态效率的影响因素进行研究。结果 (1)2011-2019年，西部地区农业生态效率整体呈现出“N”型趋势，且地区间差异较大；(2)2019年甘肃、内蒙古、宁夏、青海、四川和云南的生产要素投入和碳排放产出均存在不同程度冗余；(3)西部地区全要素生产率呈现出“U”型趋势，且全要素生产率增长主要由技术进步驱动；(4)西部地区农业生态效率受到规模化水平、机械化水平、受灾率、农民收入水平、环境规制水平与技术投资水平等多方面影响。结论 需从农业要素节约、高效投入，严格控制农业碳排放和加大农业技术投资与环境污染治理投资3方面对西部地区农业生态效率进行提高和改进。     

“985”高校科技投入与专利产出实证分析

“985工程”院校在原创性科研、高新技术成果应用转化等方面具有一般院校难以比拟的优势地位，对其科技投入与专利产出进行研究有着重要的意义。通过对我国“985”高校2008～2012年科技经费投入、科技人力投入、专利申请量和授权量、专利许可与转让等面板数据进行描述统计、简单时间序列以及与高校总体的对比分析，得出如下结论我国的高校科技投入资源集中于“985”高校，“985”高校单位人力的经费投入显著高于普通高校，科技投入质量较高；专利产出方面，“985”高校的专利产出质量高、结构优化；然而，“985”高校的科技投入与专利产出的效率并不高，并且发展趋势堪忧。建议要优化“985”高校科技人力投入的结构，稳定“985”高校科技投入的经费强度。     

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。     

基于神经网络的中国知识经济效率评价

用资本、劳动力和信息资源作为投入,用GDP作为产出,利用数据包络分析对我国知识经济效率进行测度,结果表明我国中东部地区技术效率相差不大,但中东部与西部地区有较大差距。在此基础上训练BP神经网络,并用BP神经网络进行知识经济效率的评价,取得了较高的精度,从而为技术效率评价提供了一种新的手段。     

建材上市公司创新效率评价及启示 ——基于DEA-Tobit两阶段模型的实证研究

基于投入产出视角构建建材上市公司创新效率评价体系,运用DEA模型对2016—2018年间30家样本公司进行创新效率评价,并利用Tobit回归模型研究其影响因素.结果表明:研究期间我国建材上市公司的创新效率均值不高,且总体呈下滑趋势;西部地区、水泥领域的建材上市公司创新效率表现最好;研发人员投入强度冗余率较高,净资产收益率、主营业务净利润率产出不足率高;政府补助、财务冗余与建材上市公司创新效率显著正相关,而企业性质与建材上市公司创新效率显著负相关.最后,根据实际情况提出优化我国建材上市公司创新效率的参考建议.     

基于截面数据的我国科技产业园区创新产出效率评价

科技产业园区作为我国高科技产业的集聚地,对我国的科技创新和区域经济发展具有重要推动作用.基于文献研究,从投入产出角度,建立了科技产业园区的创新产出效率评价指标和DEA评价模型,动态评价了2007-2010年我国各省科技产业园区的创新产出效率.从创新产出效率的有效性和规模效应角度比较分析了东、中、西部多个省份的科技产业园区的创新产出效率.从投入剩余和产出不足角度对创新产出效率非有效的省份进行了剖析,计算分析了非有效省份的剩余量和不足量,并剖析了产生的原因.最后基于计算结果和区域经济发展特点,提出了相关对策建议.     

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。