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.     

长三角城市群国家高新区创新效率比较分析——基于三阶段DEA模型

长三角城市群国家高新区作为创新发展重要载体,需要进一步提升创新引领力.由于外部环境因素和随机误差项的干扰,难以精准把握长三角城市群国家高新区创新效率提升切入点.因此,运用三阶段DEA模型,对2015年—2019年长三角城市群国家高新区创新效率进行实证分析.结果发现：长三角城市群国家高新区创新效率较低主要是纯技术效率和规模效率不高共同导致,且规模效率影响更大;上海国家高新区和江苏的多数国家高新区创新效率降低,浙江和安徽的多数国家高新区创新效率上升;经济发展水平、市场开放程度对国家高新区创新效率的影响由促进转变成降低,劳动者素质、科技创新潜力促进国家高新区创新效率的提高;环境和随机因素的影响程度逐渐减弱.因此,需要在提高规模效率基础上提高纯技术效率,加强长三角城市群国家高新区之间交流合作,优化长三角城市群国家高新区资源配置,减少冗余,促进长三角城市群国家高新区创新效率提高.     

东部三大城市群国家高新区创新效率评价——基于三阶段DEA模型

运用三阶段DEA模型对2019年我国东部三大城市群35个国家高新区的创新效率进行分析。实证结果表明：在剔除环境因素干扰后,东部三大城市群高新区综合效率有所下降,综合效率不高主要由较低的规模效率引起,大多数高新区处于规模报酬递增状态。其中珠三角城市群在调整后的平均综合效率最高,长三角次之,京津冀最低,规模因素成为制约京津冀和长三角创新效率提升的关键因素。环境因素中产业结构、文化教育环境和政策支持都有利于创新效率的提升,经济发展水平和基础设施环境抑制了创新效率的提升。     

基于三阶段DEA的省域创新型产业集群效率测度

以建有创新型产业集群的省级区域为研究对象,运用三阶段DEA模型,测度各省域创新型产业集群运行效率.研究表明,创新型产业集群综合效率平均值为0.584,纯技术效率显著高于规模效率,DEA无效集群均处于规模报酬递增状态,说明各省域均准确把握了创新型产业集群的战略定位,坚持以产业技术创新驱动集群发展,但仍需进一步加大投入力度,推动集群相关产业规模化发展.创新型产业集群效率区域分布特征明显,DEA综合效率表现为东部>中部>东北>西部.创新型产业集群效率与区域经济实力、产业结构、城镇化水平高度正相关,与地方财政可支配财力、区域创新能力呈负相关关系.据此,得到聚力关键核心技术攻关、创新型产业飞地建设、区域创新生态优化、产业创新链构建、开放创新突破等启示.     

高新技术产业中信息技术企业创新效率评价研究

信息技术企业是我国高新技术产业中的重要组成部分，其创新效率可以有效反映当前高新技术产业的创新活力与创新水平。但目前我国的创新效率较低，创新评价体系不够完善。传统的创新评价方法受到环境变量的影响，对效率的测度仅停留在在产业及区域层面，创新效率评价不全面。本文运用DEA与SFA技术相结合的“三阶段DEA”分析法对我国上市公司中35 家信息技术企业的创新效率进行测度评价。研究表明，一阶段我国信息技术企业普遍处于创新无效率状态，在剔除宏观及微观环境变量的影响后，信息技术企业的创新效率显著提升，发展前景可观。环境因素方面，政府补助、主营业务收入及资产总计与创新资源的投入冗余成正相关，资产利润率及资产负债率与创新资源的投入冗余呈负相关。     

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。     

中小型高技术企业R&D效率的评价与分析 ——基于三阶段DEA模型

运用2005—2014年高技术企业的面板数据,基于三阶段DEA模型对中国中小型企业的投入产出效率进行评价,并与大型企业进行了对比分析。在此基础上,运用DEA-Malmquist生产率指数对中国不同规模类型高技术企业RD的全要素生产率及其分解指数的变化趋势进行了分析。结果表明:样本期间高技术企业总体的全要素生产率有一定幅度的提升,且主要得益于技术进步,但小型企业的全要素生产率增长幅度远远小于大中型企业。最后,根据实证结果得出了相关的结论和政策建议。     

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。     

安徽省地区工业企业创新效率研究

在剔除环境因素和随机干扰项的情况下,采用三阶段数据包络分析(DEA)方法对2012—2015年安徽省地区工业企业的创新效率进行估计。研究结果表明:在剔除地区发展水平、研究人员素质、政府扶持、企业规模和地理位置等环境因素之后发现,纯技术效率被低估,规模技术效率被高估;皖南、皖中地区工业企业创新效率整体水平比皖北地区高,皖北地区创新效率具有提升空间;其中合肥、滁州、芜湖、宣城和铜陵工业企业总体创新效率相对水平高,而淮北、宿州和阜阳工业企业总体创新效率相对水平低,创新效率水平有待提高。     

东海陆源污染治理效率的实证研究 ——基于DEA三阶段模型分析

采用DEA三阶段模型,对剔除环境因素和随机误差的影响前后的东海陆源污染治理效率进行了测算与比较。研究结果表明:社会、经济和技术三个外部环境因素对东海陆源污染治理效率影响显著,且虚高了综合技术效率;当前综合技术效率水平不高,规模效率不足是制约综合技术效率水平的主因。因此,为了提高东海陆源污染治理效率,需要充分发挥外部环境因素的积极作用,也需要适度扩大治理陆源污染的投入规模来提升规模效率。     

基于三阶段DEA模型的江苏高等学校人文社会科学科研效率研究

采用三阶段DEA模型,以江苏省35所本科高等学校为评价单元,对各高校2014年哲学社会科学科研效率进行分析评价,研究结论表明:环境变量和随机因素对本科高校人文社科科研创新效率存在显著影响,其中地区经济水平、政府资金投入对科研创新效率的提升是正向的,而地区教育水平、非政府资金投入以及学术交流情况等对科研创新效率的提升是负向的;在剔除影响后,高校平均综合创新效率、纯技术创新效率和规模效率分别是0.700、0.803、0.872,存在显著的提升趋势;纯技术创新效率低下是造成综合效率不高的主要因素;南京大学等6所高校在调整后处于DEA前沿,是其他高校的科研创新的标杆。     

基于三阶段DEA模型的福建省能源碳排放效率与影响因素研究

摘.要:在促进经济社会发展的同时要减少CO2排放量,关键在于如何提高CO2排放效率。本文首先以1994—2017年福建省24个经济单元为研究对象,在全要素框架下利用三阶段DEA模型实证测算了福建省各年份的能源CO2排放效率;其次为进一步探究影响福建省碳排放效率的因素,利用OLS回归模型对其因素的影响程度进行研究。研究发现,受环境变量和随机误差影响,1994—2017年碳排放效率值被高估,可能是受调整前比较有利的外部环境和相对较好的运气水平所致;2009、2012—2017年效率值被低估,主要是因为纯技术效率值的增加,对福建省技术条件优越性的充分利用。而OLS回归结果表明,三产产值比重的增加以及提高政府影响力是促进碳排放效率的关键因素;所有权属性是抑制碳排放效率的决定因素;人均GDP和人口密度均为抑制碳排放效率的因素,但影响效果不显著。根据以上分析结果,有针对性地提出相关政策建议来提高福建省能源碳排放效率。     

创新价值链视角下重庆高技术产业创新效率研究——基于三阶段链式网络DEA模型

基于创新价值链理论构建重庆高技术产业创新三阶段指标体系和三阶段链式网络DEA模型,使用重庆2009—2016年电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业、医疗仪器设备及仪器仪表制造业、医药制造业等四个高技术行业投入产出指标数据,对重庆高技术产业技术创新三阶段效率与总效率进行测度,并分析其演变趋势。研究结论:重庆高技术产业创新资源投入冗余,不注重资源配置结构;高技术产业过度重视企业短期收益,忽略了长期技术积累;四大高技术行业之间创新效率不均衡,行业间缺乏创新合作。提出针对性政策建议促进重庆高技术产业创新绩效提升,推动重庆经济高质量发展。     

基于DEA的科技创新效率分析

科技创新在当今世界性竞争中起着越来越关键的作用，对科技创新投入产出相对效率的研究具有重要意义。采用DEA及其扩展模型，对1991—2007年间我国的科技创新投入产出相对效率进行评价分析和纵向比较，得出我国科技创新相对效率的变化情况，目的在于为合理利用有限的科技资源提供参考。     

基于三阶段DEA模型的长江中游城市群创新效率研究

以长江中游城市群28个地级市为研究对象,运用三阶段数据包络分析（DEA）模型测度并分析长江中游城市群2005—2018年的创新效率及其时空演化特征,采用地理加权回归（GWR）模型揭示创新效率空间差异的影响因子及其空间异质性.结果显示：长江中游城市群创新效率呈现两段式特征,2005—2010年为平稳发展期,2011—2018年为波动变化期;“一圈二群”创新发展趋势尚不明朗,目前还处于创新发展的初级阶段;长江中游城市群2005—2018年创新效率空间分异显著,整体上呈现“发散-聚敛-发散”的特征;经济基础（ECO）、产业结构（INDU）、外商投资（FDI）、政府支持（GOV）以及基础设施建设（BAS）对长江中游城市群创新发展的驱动模式存在较大差异,具有明显的空间分异性.     

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。     

中部地区高新技术产业产出效率评估及省际差异研究——基于三阶段面板DEA的分析

构建了中部地区高新技术产业效率评价指标体系,使用2006~2015的中部六省面板数据,运用改进的三阶段DEA方法,对中部地区高新技术产业产出效率进行了评估分析。研究表明:中部六省高新技术产业效率具有明显的省际差异,主要是由管理水平和经济发展水平导致的;中部六省高新技术产业远未实现规模经济。因此,中部地区需要加大高新技术产业规模,提高规模效益,实现规模经济;注重投入要素的结构优化和绩效评估,减弱环境因素;加强省际交流,推动整体技术水平、管理水平的提升,实现区域协调发展。     

我国跨境电商产业可持续发展的效率评价研究——基于三阶段DEA模型实证分析

基于三阶段DEA模型,以构建的产业可持续发展系统模型为基础并结合跨境电商可持续发展指标,对我国2010—2017年间跨境电商可持续发展效率进行了评价。研究结果表明:我国跨境电商可持续发展水平一般且规模较小,但是效率的数值在不断变大;剔除外部环境和随机因素的影响后,我国跨境电商可持续发展效率实际评价值有所提高,说明外部环境条件对于跨境电商有一定的影响。最后提出我国跨境电商产业可持续发展的对策。     

基于DEA方法的内蒙古资源型企业创新效率研究

资源型企业是我国国民经济的重要支撑之一,然而部分传统资源型企业习惯性地认为只要占有自然资源,经济发展便可得到保障,从而进行低水平、重复性的资源开发利用,致使资源浪费、生态恶化。近年来,资源型企业虽然意识到创新的重要性并进行一系列研发活动,但企业间创新效率有很大差距。选用研发强度、技术人员占比、本科以上学历人数占比、销售利润率、总资产报酬率5个指标,运用数据包络分析方法对内蒙古10家资源型企业2010—2014年的创新效率进行评价,并提出具体改进意见。