技术创新效率评价研究

本文从强调重视技术创新效率开始入手,阐述技术创新效率概念及一般评价方法,着重介绍了DEA方法。并应用该方法借助matlab软件对制造业12个行业的技术创新效率进行了实证分析,结果表明DEA方法不仅对评价技术创新效率很有效,而且对管理者制定相应的决策具有一定指导性。     

基于DEA的我国大中型工业企业技术创新效率评价研究

运用DEA方法中的BCC模型对我国大中型工业企业技术创新效率进行评价。通过对区域技术创新效率值的比较,探讨区域技术效率差距,并以北京为例,把技术效率分解为纯技术效率和规模效率,找出效率不足的原因和调整方向,为提高技术创新绩效提供决策依据。     

基于DEA的技术创新效率评价研究——以江西为例

通过回顾国内外技术创新及技术创新效率的研究现状,建立基于投入和产出指标的江西技术创新效率评价指标体系,利用数据包络分析(DEA)的经典模型C2R和BC2测算2001—2009年江西技术创新的技术效率、纯技术效率和规模效率值;利用超效率(SE-DEA)模型对技术有效决策单元进行排序。最后,根据江西技术创新效率评价情况,给出对策建议。     

基于DEA模型的电子信息上市企业技术创新效率研究

创新是引领发展的第一动力,提高电子信息行业的技术创新效率对于我国社会经济的稳定增长起着举足轻重的作用。选用DEA模型对我国30家电子信息上市企业2018年技术创新效率进行实证研究,研究发现:2018年电子信息行业技术创新效率偏低,均值为0. 454;企业间效率异质性明显;纯技术效率对综合效率的影响略高于规模效率;半数企业呈规模报酬递减;投入冗余高于产出不足情况,投入产出结构欠合理。最后,为提升我国电子信息上市企业技术创新效率提出相应对策建议。     

基于超效率DEA模型的中国高技术产业创新资源配置效率评价

高技术产业是技术密集型产业,其发展需要大量的技术创新为支撑,由于资源的稀缺性和投入的有限性,对资源配置效率进行评价十分重要。利用超效率DEA方法,对中国内地29个省市区高技术产业2009年的技术创新资源配置效率进行评价,并从投入冗余和产出不足两方面对创新资源配置无效的省市区进行原因分析,最后提出改进和提高配置效率的对策和建议。     

基于动态网络DEA的中国高技术企业创新效率研究

中国高新技术产业已经取得了巨大进步,但仍然处于价值链低端,如何增加附加值提升在全球价值链的地位成为当前迫切需要解决的问题。基于动态网络DEA方法,本文计算了中国高新技术产业创新效率,结果发现,基于产值的中国高新技术产业创新效率不断提升,而基于专利申请的中国高新技术产业创新效率较低,与前者有很大差距,其主要原因是中国的高新技术产业融入国际垂直分工,进口中间产品在中国加工组装以后再出口,核心技术掌握程度较低,这就需要中国进一步鼓励自主创新、完善科技创新体制和加大知识产权保护力度。     

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。     

基于超效率DEA和GIS的中国省际高校创新效率评价研究

文章选取了科技人员、科技经费等9个投入指标,出版科技著作、发表学术论文、专利授权数3个产出指标,进行数据包络分析(DEA)和超效率DEA分析。同时基于地理信息系统(GIS)对高校的综合效率进行了空间特征分析,并据此对各省高校提高创新效率提出因地制宜合理配置资源利用、建立内部创新效率机制的建议。     

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。     

基于DEA的工业企业技术创新能力的综合评价

技术创新能力的提高是保持企业竞争优势的根本途径,也是评价企业在行业中竞争地位的重要指标。在对技术创新能力进行界定的基础上,建立了工业企业技术创新能力评价指标体系,运用基于输入的C2R模型和单纯评价技术有效的C2GS2评价模型,对哈尔滨10家工业企业的技术创新能力进行了实证分析,获取了评价信息和管理信息,并提出了提高我国工业企业技术创新能力的对策。     

河北省技术创新效率测定分析——基于环渤海经济圈视角

运用C-D生产函数的生产率测定方法,从环渤海经济圈视角对河北省的技术创新效率进行测定分析。结果表明:河北省的技术创新能力和技术创新效率都处于环渤海地区的中游水平。河北省应该从北京引进创新人才,向山东学习创新路径,走技术创新与引进、消费、吸收并举的道路。     

基于信息熵和DEA的企业技术创新能力评价方法

针对传统企业技术创新能力评价方法的局限性,提出一种基于DEA和熵值法的企业技术创新能力评价模型.该模型在熵值法给出的评价结果的基础上,结合DEA模型的计算结果,对传统评价结果进行合理的修正,使得修正后的结果具有考察不同投入规模单元之间产出绩效的比较分析功能.计算结果表明新的排名结果既反映了企业技术创新的绩效水平,又反映了投入产出率和产出的规模有效性,企业技术创新排名结果是合理的.     

中国区域创新集群发展效率研究

运用空间计量原理将中国大陆划分为十大区域技术创新集群,并通过三阶段DEA法剔除环境因素以及随机误差的影响,对2005-2009年十大区域技术创新集群技术发展效率进行研究。研究结果表明:中国形成了较为明显的区域技术创新空间集群,并且有继续强化的趋势;近几年大陆十大技术创新集群整体综合技术发展效率表现良好,高端集群与中低端集群之间技术差距也在逐年降低;虽然我国整体纯技术创新效率正逐年提升,但受到技术资源配置不均衡影响,我国中低端集群技术创新发展效率并未达到理想水平。     

科技创新促进湖北工业高质量发展效率评价研究

中国经济步入"新常态",科技创新对工业高质量发展具有重要意义。基于柯布-道格拉斯生产函数,计算2011—2017年全国各地区全社会和科技创新两个工业全要素生产率,分析科技创新对我国及湖北工业全要素生产率的作用;采用DEA-Malmquist模型分析湖北工业各行业科技创新效率及其变化;认为湖北应提升工业科技创新效率、实现高质量发展。     

基于偏好DEA模型的江苏省技术创新效率评价

提高区域技术创新效率是区域自主创新能力建设的重要内容,也是提升区域竞争力的关键因素.在传统DEA模型的基础上,提出具有权重偏好结构的DEA模型,对2011年江苏省13个地市的技术创新效率进行评价研究.结果表明,偏好DEA模型对决策单元的评价区分度明显好于传统DEA模型.江苏省苏中地区的技术效率平均值最高,苏南其次,苏北最低;江苏省技术创新在规模效率上有较大不足,部分地市技术创新投入的利用效率较低,有待进一步改进.     

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.