大学科技园孵化绩效研究

大学科技园是以科技成果转化和科技企业孵化为主要任务的科技企业孵化器,是国家创新体系的重要组成部分。利用DEA模型对国内20家国家级大学科技园的孵化能力进行评价,结果表明：规模报酬递增的科技园,应适当增大孵化投入,以增加产出;而规模报酬递减的,需要查找产出不足的关键环节并清除障碍。     

科技投入产出效率评价模型的改进研究——以江苏省为例

围绕科技投入产出效率测度方法问题,在比较分析了常用的几种效率评价方法的基础上,选定了最适用的DEA评价方法.然后针对DEA中最常用的CCR模型存在的两个缺陷,给出了自己的改进模型.并通过江苏省1996～2008年科技投入产出效率的评价算例验证了模型改进后对评价结果的明显改善.     

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。     

基于产出滞后性的农业科技投入DEA效率研究

DEA模型对于评价投入与产出效率具有独特优势,是应用最广泛的效率评价模型之一.首先利用复相关系数与显著性检验确定了我国农业科技投入与产出的滞后期,进而对考虑滞后期的我国农业科技投入进行DEA效率测算,最后与未考虑滞后期的我国农业科技投入DEA效率进行对比分析.结果表明,我国农业科技投入效率在整体上是规模有效与技术有效的,但是还存在农业科技结构投入不合理等问题.因此提出了调整优化我国农业科技投入资源结构,对农业科技资源进行合理配置等建议.     

基于DEA模型的中国石油企业科技效率研究

运用DEA投入导向模型,根据2000—2011年公开数据,选取科研与开发投入占总销售收入的比例、总资产、总资产周转率和资产负债率作为投入指标,选取油气探明储量、净资产收益率、净利润和总收入作为产出指标,以中石油、中石化以及中海油三大巨头为例,对我国石油企业的科技效率水平进行综合评价,并提出了提高我国石油企业科技效率的建议.     

基于灰色DEA模型的河南省科技创新投入产出效率研究

构建了科技创新投入产出效率评价指标体系,为减弱不确定性因素对实验结果的影响,提高测算结果的精确度,将灰色理论与DEA模型相结合,运用灰色DEA模型对河南省18地市2011—2015年科技创新效率进行测算.结果表明,河南省各地市科技创新效率处于中等水平,开封等6地市的效率达到相对最优,其他各地市均存在资源闲置和产出不足情况.根据测算结果并结合实际情况,提出了优化创新氛围,建立长效机制,促进科技创新链和创新成果产业链有效结合等建议.     

基于DEA和熵权TOPSIS模型比较的高校科技创新效率分析

高校是国家创新体系的重要组成部分,为深入分析新形势下高校科技创新效率,完善高校科技创新效率评价方法,综合运用数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)模型和基于信息熵法的理想点模型(technique for order preference by similarity to an ideal solution model, TOPSIS),以天津市区域14所高校为例,对比分析了新形势下高校科技创新效率。基于DEA模型的分析结果表明,14所高校科技创新效率总体呈不规律波动趋势,即使继续加大投入力度,也仅能获得科技成果产出规模有限的增加;基于TOPSIS模型的分析结果表明,14所高校科技创新效率总体呈上升发展趋势,可继续加大投入力度,以促进科技成果更大规模地产出。通过两个模型的综合运用,实现了评价结果的交叉验证,为新形势下高校科技创新效率评价提供了新思路。     

基于DEA的贵州高速公路运输效率评价与分析

运用DEA的CCR、BCC基础模型和超模型,对2008-2018年贵州高速公路运输效率进行测算,结果如下:2008-2018年贵州高速公路运输综合效率整体较高,但存在一定的投入浪费;规模效率能否达到最优化是贵州高速公路运输综合效率能否达到DEA有效的重要原因;2016、2017年两个单元DEA无效,投入产出没有实现最优化,存在投入冗余或产出不足现象。     

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。     

基于环境排放物的企业综合DEA有效性评价

针对环境约束的企业效率评价中各输入输出指标分量可自由调整的特征,建立了从投入和产出两个角度同时评价企业效率的DEA综合评价模型.该模型不要求各分量以相同比例增大或减小,使投入与产出要素根据实际情况同时进行自由调整,实现决策单元的整体最优.证明了新的模型与通用的C2GS2模型具有相同的有效性和一些相关性质.     

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。     

基于DEA模型的科技型企业技术创新绩效研究

基于创新效率评价的研究成果,本文构建科技型企业绩效评价体系,运用DEA模型,从效率、有效性、规模报酬和投影分析四个方面,对58家创业板上市公司技术创新绩效进行评价与分析。结果表明:企业规模效率增长较快,纯技术效率偏低,导致技术创新效率水平较低;非DEA有效企业比重较大,存在技术创新投入冗余或产出不足现象;规模报酬递增企业减少,说明在创新驱动发展战略下,企业进行了大规模技术创新投资或多元化发展;技术创新投入不变的情况下,企业创新绩效产出不足,尤其在营运能力和偿债能力方面有待进一步提高。     

基于数据包络分析的我国科技创新资源配置效率研究

本文首先根据科技资源的特点，构建科技资源投入和产出的指标体系，建立科技创新资源配置效率的评价模型。然后，运用DEA方法从效率、有效性和规模收益3个方面对我国31个省市自治区的科技创新资源配置进行分析和评价。最后，对22个非DEA有效的地区进行“投影”目标分析，分析表明：这些地区可以通过加强管理，增强活力来提高生产水平，并提出科技创新资源配置效率的改进建议，为决策层提供管理信息和决策依据，对区域创新能力的提升具有重要的现实意义。     

基于DEA的中国区域科技投入产出相对效率研究

从科技投入人、财、物的角度建立科技投入指标体系,以科技直接产出和间接产出衡量区域科技产出。应用DEA方法评价中国区域科技投入产出相对效率,结果表明:中国区域科技投入产出效率总体水平较高,全国31个省市区中51.61%的区域科技投入产出为DEA有效,DEA有效区域集中在东部沿海发达地区及个别欠发达地区。全国纯技术效率和规模效率平均值分别为89.19%和98.39%,与规模效率相比,地区之间技术效率差别分化更大。     

高校科技投入产出效率差距及影响因素研究 ——基于省际面板数据的分析

研究运用DEA模型结合Malmquist指数和面板数据模型,对我国2002—2012年30个省份的高校科技投入产出效率及其影响因素进行了研究。结果表明:我国高校科技投入产出效率存在差距且有拉大的趋势,东部地区高校科技投入产出效率高于中部地区和西部地区,西部地区高校科技投入产出效率最低。在高校科技投入产出效率的影响因素方面,学术刊物发表论文和科技经费内部支出的影响力最大,研发全时人员与出版科技著作数量次之,科技成果国家级奖项与专利授权数对其影响最小。     

基于DEA-RS的科技金融结合效率评价模型

该文建立了基于DEA-RS的科技金融结合效率评价模型,并利用我国30个省份的科技金融数据对模型的合理性进行验证。模型首先利用DEA方法对科技金融结合效率进行评价,然后利用粗糙集理论对投入产出指标体系进行约简,得到影响科技金融结合效率的关键属性并进行规则挖掘,最后给出科技金融投入产出调整方案及对策建议。     

我国工业企业自主创新效率研究——基于第三次全国经济普查数据

基于国家统计局提供的第三次全国经济普查数据,运用DEA基本模型和超效率模型,对我国31个省市规模以上工业企业自主创新效率进行评价.结果显示:我国工业企业自主创新效率并不理想,区域差异较大.北京、上海、浙江、安徽、湖南、广东、海南、重庆、贵州、西藏10个省市的综合效率为DEA有效,综合效率平均水平只有0.80;除上述10个DEA综合有效的省市外,吉林、江苏、山东3个省市规模以上工业企业纯技术效率为1,即为DEA弱有效;21个综合无效的省市RD活动均存在不同程度的规模无效,其中约48%的省市在人力和财力方面存在投入冗余问题,约88%的省市存在产出不足的问题.     

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。     

基于DEA模型的江苏木材加工龙头企业效率评价与分析

运用数据包络分析(DEA)模型,选取劳动力投入、科技投入和年消耗木材作为江苏木材加工企业的输入指标,产量和产值作为输出指标,对江苏省10家木材加工龙头企业进行效率评价.结果表明:江苏木材加工龙头企业的总体效率良好,DEA技术有效率达60%;DEA非有效企业的纯技术效率低于其规模效率,导致企业DEA非有效的主要原因是企业的资源配置不当;DEA非有效企业都存在输入冗余和输出不足,通过调整企业的要素投入比例,DEA非有效企业的输出指标都有较大提高.     

基于DEA模型的高校实验资源投入产出有效性评价

结合高校实验室建设定位,设计了包含4个投入指标以及3个产出指标的高校实验资源投入产出评价指标体系,并利用DEA(数据包络分析)方法以上海电力学院的5个学院实验室为例,对实验资源的综合投入产出效率、投入效率以及产出效率分别进行了评价.