高专利密集度产业创新效率及影响因素研究-基于DEA-Malmquist指数和Tobit模型
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哈尔滨工程大学经济管理学院,哈尔滨工程大学经济管理学院,哈尔滨工程大学经济管理学院,哈尔滨工程大学经济管理学院

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国家社科基金项目;黑龙江省自然科学基金项目


Research on the Innovation Efficiency and Affecting Factors of High Patent Intensity Industry—Based on the DEA-Malmquist Index and Tobit Method
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    摘要:

    高专利密集度产业的创新效率,影响着高专利密集度产业的自主创新能力水平和产业竞争力。运用DEA-Malmquist指数和Tobit模型对我国高专利密集度产业创新效率及其影响因素进行实证研究。研究发现,我国高专利密集度产业规模效率不高,但整体创新效率呈现上升趋势。在此基础上采用Tobit模型回归分析高专利密集度产业创新效率的影响因素,发现政府支持力度、产业科技水平、企业规模、从业人员素质与创新效率正相关,产业聚集度与高专利密集度产业创新效率高度负相关,结合上述分析给出提高我国高专利密集度产业创新效率的对策及建议。

    Abstract:

    The innovation efficiency of high patent intensity industry affects independent innovation ability and competitiveness of the industry. This paper uses DEA-Malmquist index analysis method to make an empirical analysis on the innovation efficiency and the influencing factors of our national high patent intensity industry. From the analysis, we learn that the scale efficiency of the high patent intensity industry is not very high, but the innovation efficiency of the whole industry is improving. On this basis, we use the Tobit regression model method to analyze the influencing factors of innovation efficiency of high patent intensity industry. As a result, we find that the government support, the level of the industry’s technology, the scale of enterprises, the qualities of relative employees have positive correlations with the innovation efficiency. Besides, the industry agglomeration degree has a negative correlations with the innovation efficiency. Finally, combining of the above analysis, we make proposals to improve the innovation efficiency of high patent intensity industry.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

陈伟,刘锦志,杨早立,周文.高专利密集度产业创新效率及影响因素研究-基于DEA-Malmquist指数和Tobit模型[J].,2015,(21).

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  • 收稿日期:2014-08-27
  • 最后修改日期:2015-10-25
  • 录用日期:2014-10-28
  • 在线发布日期: 2015-11-26
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