基于评价指标体系的科技报告竞争力评价系统

为了解决科技报告评价问题, 提出了竞争力评价指标体系的指标选取和指标权重, 给出科技报告竞争力评价指标体系的评价公式; 根据设计的的竞争力评价公式模型, 结合科技报告竞争力评价系统设计, 采用计算机手段实现了吉林省科技报告竞争力评价系统。 评价实例证明, 该评价系统真正地实现了自动化的单篇科技报告评价或多篇科技报告对比评价, 为科研项目管理提供一定的参考依据。     

甘肃工业企业自主创新能力评价分析

创新是企业科技竞争力的核心。更是企业谋求成功的关键。根据工业企业的特点与企业自主创新能力的构成要素,构建了企业自主创新能力的评价指标体系。运用因子分析法分别从地区、行业等不同角度对甘肃省工业企业的自主创新能力做了详细地实证研究。然后根据评价结果从不同角度提出了提高企业自主创新能力的建议。     

基于因子分析的我国科技人才区域竞争力评价

当前,我国科技人才的区域竞争日趋激烈。文章在评述现有科技人才文献的基础上,通过数据描述了我国科技人才区域竞争的现状。文章构建出包含科技投入、科技成果、科技环境3个方面15个具体指标的科技人才区域竞争力评价指标体系,并根据此指标体系,使用因子分析法对我国30个省级行政区的区域竞争力进行了评价。研究发现了我国东西部省份在人才竞争力方面存在巨大差异的原因,并提出了相应的对策建议。     

地区高校科技能力评价——基于高校科技统计数据的因子分析

依据高校科技统计资料,对我国31个省域高校科技能力进行评价。对所采用的评价指标运用因子分析法进行实证研究,结果表明:高校科技能力与地域差异有密切关系,影响高校科技能力的主要因子是科技人员、科技经费、科技成果产出、成果鉴定和成果转让5个因子。针对这一结果提出了完善高校科技统计指标、均衡人员与经费投入、促进科技成果转化等方面的建议。     

产业科技竞争力的综合评价模型设计及应用

应用系统科学的理论与方法,根据产业科技竞争力的分析范式,建立了一个包括产业科技竞争力系统评价模型和政策试验模型的综合模型.将产业科技竞争力评价中所涉及的各变量及其相互关系隐含于输入 输出行为模型中.运用神经网络模型来确立产业科技竞争力的投入与产出之间的关系,将竞争潜力、竞争行为的指标作为输入向量,将竞争绩效的指标作为输出.并利用该综合模型的可视化系统,对某地区的产业科技竞争力进行实证研究.结果发现,从事科技活动的人员数和R&D经费支出是提高产业科技竞争力的关键因素.     

企业竞争力评价及经营战略制定方法研究与应用

在构建企业竞争力评价指标体系的基础上，以锦州市十个工业企业的上年截面数据为样本，建立了企业经营能力、效益能力和成长能力数学模型，并计算出相应的因子得分。通过再次运用因子分析方法对三类指标进行整合，创建了企业竞争力综合因子得分模型，进而计算出每个企业竞争力的综合得分及其相对得分。这样，实现了企业竞争力强弱程度的总体评价和捧序，为企业制定切实可行的经营战略提供了科学依据。     

我国区域科技竞争力分析与评价

通过构建涵盖科技投入、科技产出、科技与经济社会协调发展、科技潜力4个方面20个指标的科技竞争力评价指标体系,运用因子分析法,对2011年我国31个省(自治区、直辖市)的科技竞争力进行分析与评价,结果发现我国区域之间科技竞争力存在很大差距,东部地区科技竞争力明显强于中西部地区,并且在各个区域内部科技竞争力也表现出很大的差异性。     

基于因子分析法的河南省科技服务业发展水平研究

科技服务业是衡量一个地区综合实力与竞争力的重要内容和关键因素之一。为对河南省科技服务业发展水平进行有效的评价研究,以河南省18个地市为样本,采用经济发展环境、科技服务业资源投入、科技服务业发展规模和科技服务业服务绩效4个维度16个指标建立河南省科技服务业综合评价指标体系,利用因子分析法对河南省各地市科技服务业发展水平进行综合评价,并利用评价结果对河南省科技服务业发展提出政策建议。     

科技企业孵化器发展能力综合评价指标分析

根据对科技企业孵化器发展能力的界定,建立了科技企业孵化器的发展能力的评价指标与方法体系。选取10家国家级创业服务中心2005年的数据为样本,应用因子分析法从综合管理能力、孵化能力和社会贡献能力三个方面对这10家科技企业孵化器的发展能力进行横向了比较和分析。     

用钻石模型构建科技竞争力评价指标体系的探讨

随着科技对经济发展的作用日益重要,科技竞争力评价问题受到人们的关注,许多学者从不同角度、不同层面提出自己的的指标体系,本文通过对科技竞争力概念的重新界定,运用钻石模型构建科技竞争力评价指标体系。     

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.     

宁波市科技自主创新的经济环境分析

以宁波市为例，运用经济地理学和区域经济学理论，分析区域科技自主创新的区位因素，营造激励科技自主创新的区域环境，以便为地方政府提供决策参考，增强区域科技自主创新能力。     

中部六省科技创新能力评价

中部六省的科技创新能力直接影响中部崛起战略的成败,中部崛起战略实施5年之后,中部地区的科技竞争能力与东部地区的差距依然存在,并且有被西部赶超的趋势,其主要原因:中部地区的科技投入不足、科技产出效率不高、科技创新机制存在缺陷。运用密切值模型对中部六省的科技创新投入、科技创新产出和科技创新产业关联指标三方面进行评价,分析中部六省内部科技创新能力的差距,增加科技创新投入和改进科技创新成果转化机制是中部六省提升科技创新能力的重要途径。     

法国科技评估体制的研究与借鉴

将法国科技评估体制置于整个科技管理体制的大背景之下，在界定科技评估涵义的基础上，考察法国四层次科技评估体系。根据法国科技评估的特点，重点介绍法国科技战略与计划评估的指标体系、科学与技术瞭望台；并根据中国科技评审中包括科技奖励的实际情况，对应介绍法国科技奖励在科技活动中的地位及其特点，为我国科技管理体制改革提供借鉴。     

基于因子分析法的2012年山东省区域竞争力的评价与分析

介绍了区域竞争力的概念,在此基础上,从经济综合实力和可持续发展能力两个角度构建区域竞争力评价指标体系,运用因子分析方法,对山东省2012年17地市的区域竞争力进行了评价和分析.研究指出：山东省东、西部地区竞争力发展明显不平衡,特别是在经济发展和居民生活、教育水平这三个方面上的差距尤为明显.针对问题提出相应的政策建议：突出不同区域的错位发展,加强区域间的合作;重视西部地区的教育和科技发展;提高居民收入和生活水平.     

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。     

基于文献聚合的高层次创新人才队伍建设指标体系研究

高层次创新人才是科技进步、经济发展的主要推动者。对于人才以及高层次创新人才的界定存在差异致使人才的评价难以形成一套兼具科学性和操作性的指标体系。利用文献聚合的方法,从区域创新能力、地区竞争力、人才竞争力等12个方面的文献研究发现,对高层次创新人才队伍的考察,应该从人才资源、人才效能以及人才环境3个一级、18个二级指标进行考察。科学的评价指标体系的建立是一个复杂的过程,从指标选择、指标体系的建立到指标权重的分配都需要一套科学合理的方法,最终形成一套操作性强的评价体系。     

烟台科技创新服务平台建设与应用

针对以往烟台市科技系统各平台之间没有数据交互能力的问题,提出了在整合现有的区域科技资源的基础上,构建一体化的科技创新服务平台方案和整体运行机制,解决了新旧系统的整合问题,实现了区域科技资源的共享,对于促进区域科技创新、深化科技服务具有现实意义。     

内蒙古科技支持系统变动的时效性特征

智力支持系统能力水平决定区域性科技现代化程度。应用教育发展力指数、科技资源指数、科技贡献等指数和科技现代化模型对内蒙古科技系统进行地区间的比较与关联分析,该研究结果可以为我国其它区域和少数民族地区的科技进步和智力提升提供借鉴。     

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.