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为了解答中美智能效率差距如何的疑问,采用中美两国的智能上市公司数据,先后运用DEA-Malmquist指数分析法和回归分析法测量两国智能效率和来源及其与影响因素的关系。研究发现:在考察期内两国的智能效率均得到改善;我国智能效率均值高于美国,两国的智能效率轮番升跌;我国智能效率主要来源于其规模效率,而美国智能效率则主要来源于其纯技术效率;两国企业的盈利质量、资本结构和经营能力对其智能效率的影响相近;税收负担、盈利能力和融资能力的作用却迥异。 相似文献
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传统的DEA模型忽视了外部环境变量和随机干扰项的影响,这可能会导致效率估算值出现偏差。为此,采用三阶段DEA模型,从非管理性因素影响的视角更准确地反映了智能制造企业的创新效率,并通过Tobit模型分析了其内部影响因素,为相关政策的制定提供更准确的依据。结果发现：在剔除环境变量和随机干扰项后,我国智能制造企业创新效率下降了28.44%。从不同所有制结构来看,在智能制造领域,国有企业的创新效率高于私营企业。智能制造企业创新效率主要由规模效率决定,但并非简单依赖于规模经济模式,而是主要通过管理与技术要素来驱动发展。在创新效率的影响因素中,企业年龄、企业规模、企业盈利能力和政府补贴对智能制造企业创新效率具有积极影响,而企业研发投入对智能制造企业创新效率具有显著的负向作用。 相似文献
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在现有相关研究基础上，为更全面、深入分析我国智能制造企业技术创新效率提升的影响因素，进一步考虑环境因素影响，运用三阶段数据包络分析模型，利用我国86家智能制造上市企业2016—2020年相关数据，对其技术创新效率进行测度分析。结果显示：剔除环境因素及随机噪声后，大部分企业的技术效率、纯技术效率和规模效率对比之前都有显著上升，表明大部分智能制造企业的技术创新效率都被低估，企业的技术创新效率受环境因素影响较大；对智能制造企业技术创新效率影响较大的因素为企业规模、企业研发投入强度和政府补助力度。根据分析结果，提出完善相关扶持政策、构建智能制造协同创新机制及加大研发投入等相关政策建议。 相似文献
4.
基于DEA的中国茶业技术效率的实证分析 总被引：4，自引：0，他引：4
文章采用DEA分析了2002-2007年我国茶业的全要素生产率、技术变动、规模效率、纯技术效率的变动,认为我国茶业的全要素生产率整体呈波动中上升的趋势,其中技术进步是主要因素,规模效率和纯技术效率的变动对全要素生产率影响较小,各个茶类都存在一定的技术进步,但绿茶和紧压茶的规模效率有所恶化,同时不同茶区的规模效率和纯技术效率存在明显的差异,最终在研究基础上提出相应政策建议. 相似文献
5.
在考虑了人力资本的情况下,采用曼奎斯特指数方法测算了我国1996~2008年东、中、西三个地区的全要素生产率增长率,以此来代表科技进步水平,并进一步将其分解为技术效率进步和技术进步,而技术效率进步和技术进步又分别进一步分解为纯效率技术进步和规模效率技术进步以及中性技术进步和非中性技术进步,并实证分析了它们对中国经济可持续发展的影响。研究结果表明:我国科技进步过程中出现了不平衡的发展,效率进步只对环保型经济具有促进作用,纯效率技术进步对能源节约产生明显负作用,而对环境保护不产生影响。规模效率技术进步和中性技术进步只对环保经济产生正面影响,非中性技术进步只对能源节约型经济产生促进作用。 相似文献
6.
构建数据包络分析DEA- BCC模型与Malmquist指数模型对2 011-2 016年30家中国生物科技上市公司经营效率做静态和动态分析：静态分析可知生物科技类上市公司近67%处于经营效率较高，33%的公司处于规模报酬递增阶段，通过扩大生物科技类上市公司规模提高经营效率有很大操作空间，整体看管理效率成为制约公司经营效率的主要因素；动态分析可知近年来中国生物科技类上市公司全要素生产率下滑7. 2%，技术进步下降7. 7%成为制约TFP增长的主要因素，同时受技术进步、规模效率以及纯技术效率制约的公司数占总数3. 4%，只受规模效率和纯技术制约占总数3. 4%，仅受技术进步制约占总数53%。 相似文献
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采用2008-2017年中国沿海10个省份的数据,通过SBM-GML模型对海水养殖绿色全要素生产率进行测度,从纯技术效率变化、规模技术效率变化、纯技术变化和规模技术变化4个方面进行分解,并通过FGLS模型系统地研究其影响因素.结果 表明,我国海水养殖业绿色全要素生产率呈上升趋势,主要由纯技术变化驱动,规模技术效率变化和... 相似文献
8.
《软科学》2014,(6):136-139
运用DEA方法和Malmquist指数法,测算了江西省第一批19个地区小型农田水利重点县建设20092011年技术效率和全要素生产率指数。研究结果表明:江西省第一批小型农田水利重点县建设技术效率处于较高水平,全省纯技术效率平均达到0.894,综合技术效率平均为0.836,规模效率平均达到0.934,纯技术效率偏低是导致小型农田水利重点县建设综合技术效率无效的主要原因;小型农田水利重点县建设规模不断优化;小型农田水利重点县建设全要素生产率平均增长率为3.7%,主要来源于技术效率和技术进步的双重推动,其中技术效率贡献了2.5个百分点,技术进步贡献了1.2个百分点。 相似文献
9.
价值链视角下的我国高技术产业细分行业研发效率研究 总被引：3，自引：0，他引：3
利用松弛变量的DEA模型,基于价值链视角将高技术产业技术研发过程分为技术开发和技术成果转化两个阶段,并分别对其效率和影响因素进行了实证研究。主要研究结论有:技术开发阶段和成果转化阶段平均效率都较低,且都主要来自于纯技术无效率;技术开发阶段和成果转化阶段的效率平均每年分别改进11.9%和3.7%,这主要来自于技术进步;企业所有权结构、市场结构、政府政策支持力度等因素对我国高技术产业的研发效率有较大影响,而企业规模对研发效率影响不明显。 相似文献
10.
运用DEA方法,对我国53个国家级高新区效率进行了实证研究。结果发现,我国高新区效率普遍不高,并呈现东高西低的空间分布特点。通过将高新区效率分解为规模效率、利用效率和纯技术效率,进一步发现我国高新区利用效率普遍较高,而纯技术效率和规模效率较低,其中纯技术效率是影响我国高新区效率的主要因素;另外,发现我国多数高新区处于规模报酬递增阶段,但也有部分高新区处于规模报酬递减状态。 相似文献
11.
本文基于DEA的非参数方法测算了Malmquist生产率指数,并通过对其分解,计算出了东部、中部和西部地区的技术效率指数和技术进步指数,发现1987年以来,东部地区的全要素生产率增长主要是依赖技术进步,技术效率对全要素生产率增长的贡献较小,而中西部地区的全要素生产率增长主要是依赖技术效率的提高。然后从国际贸易和FDI的视角,利用省级动态面板数据实证研究发现主要是由于东部地区进出口贸易和FDI促进了技术效率和技术进步,对技术进步的影响系数大于对技术效率的影响系数,而中西部地区的进出口贸易和 FDI促进了技术效率,抑制了技术进步。 相似文献
12.
“一带一路”省市城市基础设施利用效率分析——基于DEA及Malmquist指数模型 总被引：1，自引：0，他引：1
以一带一路17个省市2005~2014年的面板数据为基础,采用DEA及Malmquist指数模型将一带一路分为东南、东北、西南和西北四大板块,分析发现,东南地区综合效率最高,但TFP增长一般,主要为纯技术效率增长较慢;东北地区综合效率偏低,主要由于纯技术效率和增长率偏低;西南地区综合效率偏低的原因为纯技术效率偏低,但其增长率保持较高水平,技术进步慢是导致TFP增长缓慢的原因;西北地区由于规模效率过低导致综合效率偏低,且规模效率增长速度不够,加上技术进步速度偏低,TFP进步较慢。 相似文献
13.
基于省际面板数据,构建包括科技成果、经济效益和社会效益的效率评价体系,采用三阶段超效率SBM-DEA模型对中国30个省(区、市)财政科技支出效率进行测度。研究表明:全国整体财政科技支出效率未实现DEA相对完全有效;经济发展水平、地方政府干预度对提高财政科技支出效率具有正向作用,而对外开放水平、财政分权度不利于财政科技支出效率的提高;剔除外界环境和随机干扰因素后,多数省(区、市)技术效率和纯技术效率上升,规模效率下降,全国整体及各省(区、市)财政科技资金投入没有达到最优规模;中国财政科技支出效率存在地区差异。 相似文献
14.
中国近年来水资源利用效率的省际差异:技术进步还是技术效率 总被引：8，自引：4，他引：4
水资源可持续利用是我国经济社会发展的战略问题,其核心是提高水资源利用效率。本文使用2003年-2009年中国30个省区的面板数据,选取基于投入导向的DEA模型,测算出各省全要素水资源利用效率,通过Ma-lmquist指数测算出技术效率、技术进步和全要素生产率,再将面板数据分区域对技术效率和技术进步对水资源利用效率的影响进行分析。研究结果表明:我国近年来水资源利用效率变化的分界点出现在2007年,东部、中部和西部地区的水资源利用效率依次递减;技术进步和技术效率的增长都可导致水资源利用效率的改善,但技术进步由于回弹效应使得影响值较小;技术进步对中部地区水资源利用效率提高最为明显,而对西部地区效果较差。 相似文献
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基于创新价值链的视角构建中国规模以上工业企业科技创新效率评价体系,运用DEA-Tobit模型对36个工业细分行业的科技创新效率进行测度并研究其影响因素。研究结果表明：规模以上工业企业科技创新效率的行业差距十分显著,研发阶段的平均综合效率仅为0.38,纯技术效率不高是导致整体效率低下的主要原因;成果转化阶段的平均综合效率为0.83,纯技术效率和规模效率共同制约着整体效率的提升。在科技创新效率影响因素分析中发现,投入并非越多越好,根据行业特点合理配置资源十分重要。基于实证分析结果,提出相关对策建议。 相似文献
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国家大学科技园创新孵化和成果转化能力,已成为区域经济服务能力的重要支撑。本文运用三阶段DEA模型,在考虑环境变量影响下,测度国家大学科技园孵化效率。结果表明,调整后技术效率,中部和东北地区被低估,东部和西部地区被高估,环境因素主要制约中部大学科技园孵化效率提升。全国技术效率和规模效率被高估,纯技术效率被低估,但高估程度大于低估程度。环境变量作用表现在:完善地区基础设施,强化信息共享,可提高国家大学科技园孵化效率；推动区域经济发展,提高政府科技支持强度,可以分别降低孵化基金和从业人员的投入冗余,但人力资本密集程度对国家大学科技园孵化效率提升有一定延迟。 相似文献
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从细分创新过程角度进一步对科技创新活动呈现“高投入、高产出”特征的专精特新“小巨人”企业的实际创新效率进行研究。基于企业创新价值链视角,将科技创新过程划分为技术研发过程和成果转化过程,以167家国家级专精特新“小巨人”上市企业为研究对象,采用三阶段DEA模型对其2016—2021年科技创新效率进行评价;此外,考虑到八成研究对象分属五大城市群,进一步按五大城市群分类进行企业创新效率对比分析。结果表明：我国国家级专精特新“小巨人”企业的科技创新效率整体不高,两个过程的规模效率与综合效率变动方向一致,但技术研发过程的综合效率明显低于成果转化过程,其中规模效率较低成为制约企业科技创新高质量发展的关键因素,特别是市场规模与创新能力不匹配是导致创新效率不高的主要原因;五大城市群专精特新“小巨人”企业的科技创新效率整体呈现上升趋势,不同城市群之间的差距逐渐缩小,其中长江中游城市群处于领先地位。 相似文献
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基于技术生态位视角构建广东省科技创新效率评价体系,运用DEA-Tobit模型对广东省21个地级市进行科技创新效率测算,并对其影响因素进行实证分析。研究结果表明：广东省科技创新效率在培育阶段和孵化阶段的平均综合效率分别为0.685和0.813,孵化阶段的整体科技创新效率高于培育阶段,且纯技术效率和规模效率共同制约着整体效率的提升;科技政策、应用研究与实验发展费用、国家级科技企业孵化器数量是影响科技创新效率提升的重要因素。基于实证分析结果,从知识产权保障、成果转化、基础研究等方面提出相应对策建议。 相似文献
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文章以转型升级中的制造业技术创新效率演化及其影响因素问题为研究对象,运用DEA及Malmquist指数方法,对珠三角9市2001-2017年制造业的技术创新效率进行测度与分析,结果发现：（1）珠三角制造业技术创新综合效率呈周期性上升趋势,但城市间分类指标差异较大。广州、深圳等区域创新中心技术辐射地理约束效应明显,价值链、产业链作用有限。（2）技术进步是珠三角制造业全要素生产率提升的主要推动因素,两者均呈周期性波动,波幅趋向平稳;规模效率、技术效率和纯技术效率变化指数趋势较为一致,珠三角制造业技术创新整体上仍处于规模扩展阶段。（3）珠三角制造业技术创新投入与创新效率并不同步,存在规模不经济现象。企业内部研发支出有助于技术创新效率提升,财政资金对企业内部研发支出具有挤出效应。企业技术创新投入不足、高校及科研院科研人员产出效率偏低,是制约珠三角制造业技术创新效率提升的两个关键因素。 相似文献