创新主体投入与创新绩效的长短期关系研究——基于协整理论和误差修正模型的实证分析

基于2010—2016年我国30个省份的面板数据,并分为东部、中部、西部,运用协整检验、误差修正模型,对我国三类创新主体(企业、高校和科研机构)投入和创新绩效之间的关系进行实证分析。研究结果表明,我国研发经费投入、人力资本投入与创新绩效之间具有长期均衡关系,而且高等院校人员投入对创新绩效影响较大,企业研发经费投入发挥的创新效果较好。从短期来看,引进研发人员对高校、企业和科研机构的创新产出影响较大,但东中西部不同区域创新主体参与创新活动的绩效差异性明显。     

安徽省科研机构创新绩效评价

本文提出一种科研机构的创新绩效评价模型。创新绩效模型包括创新产出、创新投入、创新绩效模型。计量方法包括创新产出、创新投入和创新绩效计算方法。根据调查数据,对安徽省科研机构过去4年的创新绩效进行了定量评价和统计分析,指出科研机构的创新总产出在稳步提升,但创新绩效还有很大的提升空间。     

甘肃省区域科技创新要素分析

通过对甘肃省科技创新主体要素、创新资源要素、创新环境要素的深入分析,指出甘肃省科技创新主体要素的创新能力虽有了一定程度的提高,但与全国相比,仍存在创新产出少、科技活动人员不足、科技经费投入增长缓慢、创新环境不佳等问题;提出甘肃省应完善科技创新要素之间的联动机制,充分发挥政府的主导作用,提升科研机构、大学的骨干和引领作用,强化企业在技术创新中的主体地位,完善中介服务体系的“纽带”作用.     

区域创新产出的空间特征及其影响因素

利用Moran’s I指数对30个省、直辖市、自治区进行创新产出的空间自相关分析,并采用地理加权回归（GWR）模型探索不同因素对区域创新产出的影响。结果表明：区域创新产出具有明显的空间正相关特征,江苏、浙江、上海3个省级行政区已成为典型的区域创新“热点”,并对周边区域形成辐射效应;R&D人员全时当量、R&D投入强度、每十万人中高校在校人数以及移动互联网用户数在不同区域对创新产出的影响程度存在显著差异。     

创新环境对河南省创新产出的 影响研究 ——基于GWR模型的实证分析

基于河南省18个省辖市2014年、2017年的截面数据,本文利用GWR模型分析了财政科技投入、经济发展水平、研发人才、信息化水平对河南省创新产出的影响及其时空差异。结果表明:样本地区创新产出存在显著的空间正向自相关关系,地理空间上的聚集效应及创新产出规模上移明显。财政科技投入、经济发展水平、研发人才均对河南省创新产出产生显著的正向影响,信息化水平产生负向影响,四者影响的空间差异较为明显;时间上,财政科技投入、经济发展水平、信息化水平的影响在提高,研发人才要素的影响有所减弱。为此,需要继续加大财政科技投入、人才"引智"以及信息化建设力度,不断提高河南省创新产出水平,驱动全省经济高质量发展。     

江苏上市公司财政补贴与创新效应研究

财政补贴是推动企业创新、支持企业转型升级最直接的工具，研究选取2016—2020年江苏省内获取财政补贴支持的263家上市企业为研究对象，运用多元线性回归模型对财政补贴、企业研发投入和创新效应之间的关系进行实证研究。结果表明，财政补贴对企业的研发投入和创新产出均起到正向促进作用，企业研发投入对企业的创新产出有正向促进作用，同时研发投入在财政补贴对企业创新产出的影响中起到部分中介作用。     

基于空间计量分析的浙江省区域创新产出研究

以浙江省69个县级行政区作为基本研究单元,以发明专利授权数和新产品产值作为衡量创新产出的评价指标,运用空间自相关、NICH指数、地理加权回归等方法分析浙江省2007年—2019年创新产出的空间分异特征及其影响因素.结果表明：2007年—2019年,浙江省创新产出空间集聚特征显著,高创新产出区的分布与浙江省大湾区“一环、一带、一通道”的总体格局基本吻合;浙江省各县域创新产出存在高值集聚和低值集聚现象,杭州市区及其周围县区、宁波市区及其周围县区以及绍兴市区为热点区域,冷点区域集中分布在浙西南与浙西的山地丘陵地带;由地理加权回归分析发现,技术溢出和空间区位对浙江省区域创新产出具有显著正向影响,产业升级、政府政策和创新投入对创新产出的影响呈现正负差异性,而经济基础对创新产出的影响总体呈负向关系,仅在极少数县域为正相关.     

创新产出的空间效应及影响因素研究 ——基于海峡西岸经济区面板数据的分析

利用空间Moran指数和Moran散点图以及空间面板滞后模型,对2010—2014年海峡西岸经济区20个城市创新产出进行空间计量分析,结果表明:海峡西岸经济区创新产出存在明显的空间效应。通过对创新产出影响因素分析得出:研发经费投入、研发人员投入以及研发资本存量是形成创新产出空间效应的主要因素;此外,外商直接投资FDI对创新产出存在显著的负的挤出效应。     

河南科技创新的空间、行业、主体特征研究

科技创新和技术进步是提升产业质量,实施提高自主创新能力,建立创新型国家的重要体现。本文以河南为例,从空间、行业和主体三个角度,利用统计数据,数量分析,科技创新投入和产出的分布和配置情况,对进一步科学配置研发经费,提升科技创新效率有重要价值。研究发现,科技创新在空间和行业间的差距明显,工业企业的科技创新能力有待提升。     

政府补贴对人工智能上市公司的创新产出影响机制研究 ——基于创新投入的中介效应

迅速发展的人工智能产业成为国家经济增长方式升级的战略重点之一,为人工智能企业提供政策补贴也成为激励企业创新的重要政策工具。然而鲜有研究对于该行业政府补贴的作用效果进行研究。本研究利用人工智能上市公司2015-2017年的微观数据,以人工智能公司创新投入为中介,分析了政府补贴对其创新产出的作用机制。实证分析的结果显示,政府研发补贴促进了人工智能上市公司的创新产出;同时,政府补贴与人工智能公司的创新投入显著正相关;更重要的是,企业创新投入在政府补贴对创新产出影响中发挥中介效应,政府补贴对于企业创新产出的影响中约有31.32%的效应通过企业创新投入发挥作用。     

甘肃省科技创新主体投入产出分析

以甘肃省企业、高等院校和科研机构三大创新主体为研究对象,基于2003-2012年的样本数据,从不同角度、不同层面开展深入分析,并对比各创新主体投入产出特征,为不同创新主体进行科技创新资源配置和科技创新行为优化提供依据.     

何以突破企业研发评估“重投入而轻产出”的瓶颈?——企业研发投入产出效率评估方法探析

研发强度一直是衡量企业研发水平的重要指标。但近年来我国企业“重投入而轻产出”的现象十分严重，现有理论方法对企业开展精准而全面的研发投入产出效率评估尚有不足。如何提高企业研发投入产出效率，是提升企业创新效能的重要环节，也是助力企业成为科技创新主体的关键。从以下几个方面展开对研发投入产出效率的分析：首先，对研发和创新的关系进行系统性梳理，为企业研发投入产出效率评估提供理论基础；其次，根据企业多维度、多样化的评估需求，分层构建企业研发投入产出效率评估模型，并对其进行对比分析；最后，阐述企业研发投入产出效率评估模型的评估方法、优劣势以及我国企业的适用场景，为企业提升研发水平提供有效的实践指导。     

区域创新体系中行为主体的系统动力学分析

研究了区域创新体系中大学及科研机构、企业、政府、科技中介等行为主体的关系,分析了区域创新主体的系统动力学释义模型,构建了区域创新动力系统模型,分析了区域创新体系发展模式,并探讨了区域创新主体协同发展人才数量预测系统动力学模型。     

政府研发资助对高技术产业创新产出的影响 ——基于分行业的面板门槛回归分析

基于我国2009—2020年省级面板数据，试图厘清政府研发资助与高技术产业创新产出的复杂关系，并运用面板门槛模型进行分行业实证检验。结果表明：政府研发资助对高技术产业创新产出的影响存在行业差异。在医药制造业、计算机及办公设备制造业、电子及通信设备制造业中，随着政府研发资助强度的增加，政府研发资助的激励效应呈现边际效应递减的非线性特征。在医疗仪器设备及仪器仪表制造业中，政府研发资助对创新产出具有不显著的挤出效应，且不存在门槛效应；但无论是哪个行业，企业自有研发投入对高技术产业创新产出均产生了显著的促进作用。     

基于灰色关联和主成分的长三角科技创新绩效测度

构建长三角科技创新绩效测度指标,运用灰色关联(GRA)和主成分分析(PCA)方法对指标统计原始数据进行处理。分析表明:长三角科技投入对产出具有正向推进作用,绩效强度中等偏下且存在差异性,RD人员对科技创新产出的绩效高于研发经费,政府资金绩效低于企业资金。在综合分析的基础上,提出对接全球创新发展战略,强化区域创新协同发展,优化创新投入机制体制,推进创新绩效评估的对策建议。     

区域创新视角下高校创新人才培养模式研究

基于区域创新视角,通过分析区域创新体系中各主体要素与创新人才培养的关联及其参与创新人才培养的动力机制,建立以创新人才培养为中心的区域创新主体要素互动关系模型。通过创新主体互动关系模型分析得出：高校与其他创新主体的合作模式应为立足产业变革前沿,转化企业创新优势;争取政府政策支持,推动政策工具创新;密切联络科研机构,挖掘同质资源优势;充分利用中介组织,促进创新创业实践。     

长三角区域科技创新资源空间差异及创新效应

 科技创新资源是区域开展创新活动的基石,在区域经济发展中占有举足轻重的地位。以长三角区域41个城市为研究对象,基于全局和局部自相关等方法,重点分析了2000—2018年长三角区域研发经费、研发人员、企业等科技创新资源的空间分布及动态演变特征,并运用多元回归模型分析了科技创新资源对区域创新能力的影响。研究发现,长三角区域科技创新资源总体较为丰富,大致呈现出合肥-南京-苏州-上海-杭州-宁波等城市构成的Z形空间格局,空间差异在2000—2018年呈现出不断缩小的态势,科技创新资源对区域创新能力均具有显著的促进作用,随着科技创新资源空间分布的越来越均衡,区域创新能力也相应呈现出越来越高的趋势。提出了促进长三角区域创新发展的对策建议。     

中国省域绿色创新效率测评、空间关联及影响因素

区域协同减排对于实现“双碳”目标意义重大,而这依赖于各个区域绿色创新效率有效测度及空间关联效应.针对经典的SBM DEA模型，必须要忽视投入或产出的变动情况,采用全局的含非期望产出SBM DEA模型并以此构建评价体系,对2004年—2019年中国省域层面绿色创新效率进行测评,表明中国省域绿色创新效率呈现波动上升,但存在明显区域差异.呈现出东部均值远高于全国水平,中西部、东北地区均低于全国水平的特征;采用空间自相关分析探究空间关联效应,表明整体呈现出“高-高”“低-低”空间正向自相关集聚特征;进一步通过经典的绿色创新“技术-市场-环境规制”驱动模型构建影响因素,采用空间杜宾模型空间关联效应影响因素检验,表明技术进步影响最强,环境规制次之,市场意识最弱.因此,通过技术创新、提高区际环境规制与市场意识的标准等是整体提升中国绿色创新效率的可行路径.     

国内外国立科研机构与区域创新体系协同模式比较研究

该文对所选取的国内外具有代表性的国立科研机构与区域创新体系协同模式进行调研,主要从国立科研机构的基础服务协同模式、与其他主体的协同模式和特色协同模式三个方面展开,总结每一家被调研机构的特色协同模式并以图例展示,最后通过对比分析,得出国内外国立科研机构与区域创新体系协同模式的异同:被调研的国内外国立科研机构在基础服务协同模式来的表现差别不大;从与其他主体的协同模式上来看,政府、高校和企业为国立科研机构的主要协同主体;从特色协同模式来看,被调研的国立科研机构在基本支撑服务之外,又以独特的方式在各自所属的区域创新体系中发挥作用。最后就我国国立科研机构在区域创新体系中的协同作用提出建议。     

三大研发主体R&D投资结构效率比较分析

在分析R&D投资结构对科技创新作用的基础上,运用DEA方法对2003-2008年间科研机构、高等院校和企业三大研发主体的R&D投资结构效率进行了比较分析.结果表明,高等院校的R&D效率最高,企业的R&D效率在2008年达到了有效水平,科研机构的R&D效率始终处于无效状态.这说明投入不足并不是造成R&D效率低下的关键因素.最后对不同研发主体R&D活动的配置提出了优化方案.