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1.
纳入政府资金投入与非期望产出建立指标体系,运用DEA-Malquist方法对2015—2017年广东区域科技创新效率进行评价分析。结果表明:广东科技创新效率在2015—2016年的下降幅度大于2016—2017年的上升幅度,技术进步效率为幅度升少降多的关键因素;科技创新效率大于1的城市分为两类,分别为技术进步推动和各组成效率综合推动,大部分城市呈现技术进步趋势;科技创新效率小于1的城市分为三类,分别为技术衰退、规模不经济和管理与组织方式滞后,绝大部分城市呈现规模不经济趋势;科技创新效率存在区域联合技术进步与规模经济,经营管理与组织变革存在聚集效应,且为正溢出效应,但科技创新的动力不足。因此,广东需继续加大科技创新资源投入,注重绿色生产技术进步,加强基础与应用研究,引进与培养科研高端人才,打造广东区域一体化开放融合的科技创新生态体系。  相似文献   
2.
选取中国30个省区市2015—2019年的相关数据,基于阿尔蒙滞后模型度量科技创新投入的时滞效应,采用网络DEA模型评估整个科技创新的系统效率及子系统效率,实证考察科技创新效率及其空间相关性。结果表明,样本期内,全国科技创新系统效率总体偏低且具有明显的区域差异性;创新对经济发展的支撑作用不仅取决于创新研发阶段,更受制于创新支持下的经济发展阶段,创新成果转化的低效率是制约创新有效支撑经济发展的主要原因;科技创新效率存在显著的空间相关性。  相似文献   
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