基于DEA-Ml模型的江苏沿江旅游区旅游效率评价研究

运用数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA),对2008年和2012年江苏沿江旅游区6个地级市旅游资源利用的综合效率、技术效率和规模效率进行测度和分析;利用Malmquist生产力指数(MI)模型对2008年至2012年江苏沿江旅游区各城市的旅游效率变动情况进行测度和分析.结果表明:沿江旅游业的综合效率水平较高,旅游生产要素的潜力发挥较好;区内差异较大,苏南城市旅游效率要明显高于苏中城市;根据分析结果提出建议:加大科技创新投入,大力发展旅游创意产业,通过旅游资源整合和产品创新促使旅游效率提升;加强区域合作,扩大生产规模,提高规模效率;拓展旅游产业链,用技术进步和创意来提升旅游效率,推动旅游业的可持续发展.     

广东区域科技创新效率测评研究

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。     

基于随机前沿分析模型的江苏省属高校科技创新效率分类评价与研究

高校作为国家科技创新体系重要组成部分,近年来其科技创新效率得到社会各界的广泛关注。随着国家"双一流"高校建设的启动,江苏也实施了高水平大学建设工程,对高校各方面的投入不断加强。为研究高校科技创新效率,以17所江苏省属高校(大学) 2013—2017年面板数据为研究对象,采用随机前沿分析模型对上述高校科技创新效率进行分类分析研究,并根据分析结果提出进一步提升科技创新水平和效率的建议,为主管部门和各高校提供参考,进一步加强高校科技创新工作内涵建设,推进科技创新工作高质量发展。     

我国海洋科技创新效率影响因素研究

利用超效率DEA模型对我国各相关地区的海洋科技创新效率进行了测算,分析了可能影响我国海洋科技创新效率的因素并进行了实证检验,发现海洋科研机构规模、高级职称人员比重两个变量与海洋科技创新效率正相关,而专业技术人员比重及研究生比重两个变量与海洋科技创新效率负相关,据此提出了提高我国海洋科技创新效率的对策建议。     

甘肃科技投入效率显著提高

<正>本刊讯:甘肃省科技厅日前发布了对"十二五"时期科技计划项目的调查评估结果,据测算,"十二五"时期,省级科技经费投入产出比为1:40.5,较"十一五"时期的1:33.8有了明显提升,意味着我省科技投入效率显著提高。据了解,"十二五"时期,我省对科技计划项目体系进行了改革,形成了"5+1"科技计划体系,即科技重大专项、民生科技计划、科技支撑计划、基础研究计划、科技创新平台与科技基础条件建设计划、知识产权计划。"十二五"期间省级科技计划共立项4818项,投入科技经费11.95亿元,科技经费的支持     

江苏传统产业技术创新效率研究

基于2013年江苏传统产业调研数据,利用DEA-Tobit模型测算了独立创新、合作创新和模仿型企业的技术创新效率,然后检验了企业所有制、企业规模等因素对于技术创新效率的影响。研究表明:江苏传统产业的技术创新效率仅有0.306,是纯技术效率低下导致的;合作创新模式是江苏传统产业技术创新的主要模式,独立创新模式对技术创新效率的贡献大于合作创新和模仿;企业所有制、技术装备水平、地理位置对于企业创新效率有抑制作用;企业规模、研发机构级别、信息化水平以及拥有品牌对企业技术创新则有正向促进作用。     

基于DEA-Malmquist模型的区域创新效率评价

以广东省16个地级市为研究对象,选取2010～2018年统计数据,综合运用DEA-BBC模型、DEA-Malmquist指数和聚类分析,对广东省区域创新效率进行评价.结果表明,区域综合技术效率呈上升趋势,城市间综合技术效率、纯技术效率和规模效率存在差异;大部分城市全要素生产效率呈上升趋势,只有汕头市因为技术效率和技术进...     

基于DEA-Malmquist模型的甘肃省科技创新效率研究

为全面了解甘肃省科技创新效率,基于DEA-Malmquist模型,利用甘肃省2011—2018年14个市州的科技统计数据对甘肃省科技创新效率进行探讨研究,从技术效率、技术进步效率、纯技术效率、规模效率及全要素生产效率等5个指标对投入产出进行评价,分析其中的不足之处.研究结果表明,该省科技创新综合效率整体水平不高,但均呈现良好的发展态势,其在很大程度上受限于地方经济发展影响,持续资金投入不高和科技资源优化配置不足是主要因素,最后针对当前问题提出合理的意见建议,从完善科技管理制度、建立院企联动机制、加强科技扶贫等多方面提升科技创新能力.     

安徽农业科技创新效率测度与创新能力提升对策

建立农业科技创新效率测度模型,构建评价指标体系,基于2006—2015年的数据,对安徽省农业科技创新效率进行测度,结果表明:安徽省农业科技创新效率整体不高,创新资源配置未实现最优状态。综合效率提升主要受到规模效率的拉动作用,而纯技术效率起到制约作用,制度运行效率和管理水平不足。从安徽省市际看,农业科技创新效率存在时空差异,但总体而言均有所上升。安徽农业科技创新能力提升应从完善体制机制、实施差异化战略、增强科技投资能力入手。     

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.     

基于DEA模型的高校科技创新效率评价——以石油类高校为例

当前,我国经济发展的"新常态"与国际油价持续低迷的"新常态"并行,传统的投资驱动或要素驱动已难以为继,必须转向创新驱动。高校的科技创新活动是国家创新体系的重要组成部分,通过DEA模型,对我国16所具有代表性的石油类高校2015年的科技创新效率进行测评,并计算DEA有效高校的超效率值,分析了非DEA有效高校的投入冗余和产出不足。得出我国石油类高校技术效率总体上较高,非DEA有效的高校主要受规模无效率的影响,并且存在比较严重的产出不足现象。最后,对我国石油类高校进一步提升科技创新效率提出相应的对策措施。     

基于创新价值链的福建省高技术产业创新效率分析

基于创新价值链视角,将福建省高技术产业创新过程划分为创新转换和创新转化两个阶段,采用超效率DEA和Malmquist指数分析模型,对2008—2018年福建省9个地级市的高技术产业创新效率进行静态和动态分析。结果显示:福建省高技术产业创新价值链上两阶段的创新效率存在显著差异,创新转化阶段效率稳步提升,创新转换阶段效率逐年下降;各地级市创新转换效率和创新转化效率的发展水平存在较大差异,两阶段创新效率发展不平衡;福建省高技术产业创新转换效率的下降主要归因于基础创新技术水平的“相对退步”,创新转化效率的稳步提升要归因于创新资源的有效配置。     

我国科技基础设施的空间分布、运行效率及区域差异性评价研究

科技基础设施是创新的物质基础和保障。科技基础设施的建设布局及其运行效率是国家深入实施创新驱动发展战略的关键。本文首先运用因子分析法构建出科技基础设施建设及其运行效率的量化指标,对我国31个省市科技基础设施建设及创新能力发展水平进行综合评价,研究发现,我国科技基础设施的建设分布存在明显地域差异性;其次,采用分层聚类的方法对我国科技基础设施及创新驱动模式的区域差异性进行深层次分析;再次,进一步采用数据包络方法,对我国31个省市科技基础设施运行的综合效率、技术效率、规模效率及区域差异性进行了测算,研究表明,我国科技基础设施规模效率较高,但技术效率较低,运行效率并不必然与投入规模成正比;最后,提出了我国科技基础设施的布局优化方案和政策建议。     

海洋科研机构规模与效率的关系研究

在海洋经济发展上升为国家战略的背景下,对海洋科研机构规模与创新效率之间的关系进行了实证研究,发现海洋科研机构规模越大,越有利于提高创新效率,这与很多实证研究得出的组织规模越小效率越高的观点明显不同。因此,扩大海洋科研机构规模应该成为增强海洋科技创新能力的有效途径之一。     

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-Mquisitist指数法的西部地区科技创新效率演化

利用2000—2016年的科技创新投入产出数据,采用DEA-Malmquist指数法,对西部地区的科技创新效率进行了测算和分析。研究表明,2000—2016年,技术效率变化指数均值为1. 014,说明西部地区科技创新效率出现了提升,主要是由规模效率的提升导致的;科技创新效率损失与技术进步的现象并存;广西、四川、西藏、陕西、甘肃和青海六省区的科技创新技术效率处于增长状态,重庆和贵州两省的技术效率无变化,内蒙古、云南、宁夏和新疆四省区的技术效率处于退化状态。     

河北省文化产业效率实证研究——基于DEA-Malmquist模型

运用BCC模型和Malmquist生产力指数对2011—2013年河北省11个地级市文化产业的综合技术效率及其动态变化进行分析。研究表明,河北省文化产业在波动中呈上升态势,但是各市文化产业发展不平衡,纯技术效率和规模效率均存在地区差异。鉴于此,应深化文化体制改革、培养特色文化产业集群和加速跨界融合等。     

科技资源、交易效率与区域创新能力差异——2011年-2018年湖北省地级市面板数据实证分析

区域创新能力是区域经济发展的重要动力,已成为区域综合竞争力的重要标志,科技资源投入是提高区域创新能力的有效途径,识别科技资源影响区域创新能力的基本路径与效应,对有效提高区域创新能力具有重要的指导意义.分别构建科技资源存量、交易效率和区域创新能力评价体系,基于2011年—2018年湖北省12个地级市的面板数据,利用中介模型实证分析科技资源存量、交易效率和区域创新能力三者之间的关系.结果表明：1) 湖北省各地级市科技资源存量、交易效率和区域创新能力均存在较大差异;2) 科技资源能够对区域创新能力产生显著的正向促进作用;3) 交易效率在科技资源和区域创新能力的关系中发挥显著的部分中介效应.根据研究结果,提出优化科技资源投入的规模和结构、完善物质基础设施与优化社会制度环境以提高交易效率继而增强区域创新能力.     

基于灰色关联分析的区域科技创新效率评价研究——以山西省为例

通过查阅最近几年关于区域科技创新的文献,以山西科技统计数据为基础,用灰色关联分析方法研究了山西省各地级市的综合评价指标体系,从科技投入和科技产出两方面对各地级市的情况进行了具体分析。结果显示:山西省各地级市科技创新效率差距悬殊,省会城市是科技成果的聚集地,政府对科技创新活动投入力度不足,各地级市科技发展中存在弱点。结合分析结果给出了相应的对策建议。     

区域创新环境对发达县域科技创新效率影响的随机前沿分析——基于20个全国“百强县”的面板数据

县域科技创新体系建设是我国实施创新驱动战略的重要环节,决定着创新型国家建设的成败。以20个全国"百强县"为研究样本,运用随机前沿分析方法,对我国县域科技创新效率及其影响因素进行了实证研究。研究结果表明,我国县域科技创新效率整体水平不高,且波动较大;在科技创新效率影响因素方面,创新基础设施、市场环境和劳动者素质对科技创新效率具有正向影响,劳动者素质对科技创新效率的提高促进作用明显,金融环境对科技创新效率具有比较显著的消极影响。