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以2001—2012年我国30个省域的面板数据为基础,选取科技投入-产出指标体系,构建基于DEA的超效率CCR模型与Malmquist指数模型,实证分析与比较我国30个省域科技资源配置效率。结果显示2001—2012年期间我国30个省域科技资源配置效率高低、变动趋势以及影响因素存在很大的差异,各省域要根据自身的情况制定适合的科技政策。 相似文献
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基于Cross-efficiency DEA算法的区域科技资源配置效率测算研究 总被引：3，自引：0，他引：3
伴随信息化水平的日益提高,我国科技资源组织结构和运行效率进一步优化。然而由于我国区域经济发展的非均衡性问题,导致了我国科技资源配置的区域差异性。本文引入Cross-efficiency DEA算法,从科技资源投入、产出的视角对我国30个省、市、自治区对应的科技资源配置效率进行了测算。利用Cross-efficiency在群体综合评价中能够完全排序的优点,可以获得区域资源配置效率的排序结果,从而为区域科技管理提供有效的参考信息。 相似文献
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我国区域R&D资源配置效率差异及其影响因素分析 总被引：6，自引：0，他引：6
运用面板数据随机前沿分析法,对我国31个省市自治区的R&D资源配置效率及其影响因素进行了分析。结果显示,我国东部沿海、东北、中、西部四大地区R&D资源配置效率呈现明显的"阶梯递减"现象;R&D资本存量要素产出弹性,远大于R&D人力资源要素产出弹性;国际贸易强度、地方政府对科技活动的支持力度等外生性因素,都对R&D资源配置效率具有显著的正向促进作用。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2015,(16)
利用我国30个省市自治区2008年~2012年的科技投入、产出的面板数据,通过建立评价科技资源利用效率的模型,运用DEA方法计算得到我国东、中、西部地区的科技资源利用效率值,研究表明:我国近年来科技资源利用效率呈逐年下降趋势,效率值与经济发展水平具有负相关关系。 相似文献
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中国科技资源配置效率变化及其影响因素分析：1998—2005年 总被引：1，自引：0，他引：1
刘玲利 《科学学与科学技术管理》2008,29(7)
运用Malmquist指数方法测度了1998-2005年中国30个省(自治区、直辖市)科技资源配置中的技术效率、技术进步和总效率,并采用随机效应模型对影响科技资源配置效率变化的因素进行了实证检验.该研究的价值在于揭示中国科技资源配置中区域发展的差异性和规律性,为有关部门制定科学合理的科技资源配置决策提供尽可能接近现实的数据库和政策依据. 相似文献
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科技与金融深度融合发展对于提升区域整体科技创新能力、助推经济转型升级意义重大。本文从科技金融的概念内涵出发，构建了包含5个一级指标、19个二级指标的科技金融综合指数指标体系，以及5个投入指标、3个产出指标的科技金融效率指标体系，并以2014-2017年数据为基础，测度了中国30个省（市、自治区）的科技金融发展水平和科技金融发展效率。然后，利用波士顿矩阵模型分析了中国30个省（市、自治区）科技金融发展水平和效率之间的关系，将我国科技金融发展分为“高-高型”、“高-低型”、“低-高型”和“低-低型” 四种模式，并探讨了每一类模式的不同特征。最后，本文就四种发展模式分别提出针对性建议，旨在为提升我国区域科技金融发展水平提供决策参考。 相似文献
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农林高等院校科技资源配置效率的高低在一定程度上会影响整个农业科技资源系统的运行效率。基于1993-2009年农林高等院校的面板数据,运用Malmquist-DEA指数方法对农林高等院校的科技资源配置效率进行测度的结果表明:农林高等院校技术效率平均提高了1.1个百分点,说明科技资源配置效率呈现上升的趋势,但院校之间存在一定的差异;技术进步率的降低导致农林高等院校全要素生产率平均下降了1.4个百分点;农林高等院校的规模效率值较高,反映规模更加适度。中国农业大学和南京农业大学等拥有丰富的科技资源而且配置效率也较高。 相似文献
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基于2008-2016年我国30个省市的面板数据,构建科技公共服务效率评估指标体系,采用DEA-Malmquist指数法测算各省市科技公共服务效率,并通过静态、差分GMM和系统GMM动态面板数据模型实证分析科技公共服务效率对区域创新能力的影响.研究发现,科技公共服务效率对区域创新能力存在正向滞后效应;区域创新能力本身存在累积效应,前期创新能力是当期创新的基础;市场化程度、城镇化和人力资本水平对区域创新能力具有显著正向影响,替换区域创新能力指标后结果依然稳健.最后基于实证结果提出相应的政策建议. 相似文献
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伴随信息化进程的推进，科技发展与进步对信息化的影响越来越强，并成为我国信息化的重要推动力。科技资源配置效率对科技的产业化具有直接的相关性。我国信息化的进程中，由于不同区域的经济发展区位、自然地理位置及国家政策扶持力度不同导致科技投入、产出的区域差异性较大，因此，本文对全国不同省、市、自治区科技投入、产出数据进行了科技资源配置效率综合评价。得到了我国信息化进程中不同区域推进科技进步的对策和建议。 相似文献
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科技型创业企业孵化的实质是面向在孵企业配置资源,合理运用孵化资源、提高孵化资源配置效率,对培育更多更好的科技型创业企业具有十分重要的意义.本文采用数据包络分析(DEA)方法,对全国23个省(自治区、直辖市)的204家国家级科技企业孵化器的孵化资源配置效率进行了实证分析.针对分析结论,提出优化孵化资源配置结构、建立孵化资源共享机制、构建政府引导与市场驱动相结合的孵化资源调控体系等政策建议,以提高科技型创业企业孵化资源配置效率. 相似文献
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基于2009-2017年农业科研机构省级面板数据为研究对象,从技术创新水平的中介角度分析农业科技资源错配与农业科技生产率之间的作用途径.研究发现,农业科技资源错配可以直接影响农业科技生产率,也可通过技术创新间接影响农业科技生产率;分区域来看,东部、中部地区技术创新水平表现为部分中介效应,西部地区技术创新水平中介效应不显著.因此,优化农业科技资源配置的政策措施需要从"直接"向"间接"转变,注重提升农业科技资源配置效率的同时更加注重科技创新能力的提高. 相似文献
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基于随机前沿分析的我国区域研发资源配置效率实证研究 总被引：3，自引：1，他引：3
基于随机前沿分析方法建立了随机前沿知识生产函数模型，以我国30个省、市、自治区为载体对其1998-2005年的研发资源配置效率进行测度，并对其影响因素进行实证分析，指出我国区域研发资源配置效率整体水平较低、差距较大且随时间变化的趋势不显著，并提出了提高研发资源配置效率的对策建议。 相似文献
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研究基于投入产出角度建立科技资源配置效率评价指标体系,并从动态和静态两个方面对陕西省科技资源配置效率进行分析.分别采用超效率SBM-DEA模型和超效率DEA模型对陕西省科技资源配置效率的静态效率进行了评价,并分析了政府教育投入力度、产业结构调整、对外开放程度、环境治理程度、经济发展水平等因素对陕西省科技资源配置效率的影响.实验结果表明,考虑环境约束下的科技资源配置效率的测度更为科学合理.政府教育投入力度、产业结构调整、环境治理程度与陕西省科技资源配置效率正相关,这3个因素的正向提高能够促进陕西省科技资源配置效率的进步,对外开放程度与陕西省科技资源配置效率负相关,地区经济发展水平对陕西省科技资源配置效率这个相对值并没有显著影响.为进一步提升科技资源配置效率,陕西需优化科技资源配置环境、提高教育资源配置效率、推动产业结构优化升级、加大环境污染治理投入. 相似文献
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基于2006-2016年我国30个省份的省级面板数据,运用双向固定效应模型和IV-GMM模型测度人口老龄化对科技创新的影响,并纳入空间因素进行稳健性检验。结果表明：人口老龄化与我国的科技创新水平之间存在显著的倒U型曲线关系,“人力资本水平”和“资本-劳动力禀赋”是人口老龄化影响科技创新的两个中介效应。同时,科技创新存在显著的正向空间溢出效应,人口老龄化可以通过溢出效应对其他省份的科技创新产生间接影响。因而在老龄化时期,应该注重提升人力资本水平,促进老龄人口再就业,提高资源配置效率,促进区域协同创新。 相似文献
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本文从科技资源配置的规模、分布特点和结构特征分析目前京津冀科技资源配置的基本特性,基于三地及全域2011－2018年有关面板数据建立数据包络分析DEA-Malmquist指数模型,从多投入多产出角度评估其科技资源配置效率。分析结果表明：研究期间京津冀科技资源配置效率总体呈上升趋势,均是由于技术进步率显著增加,其中北京与天津的快速增长源于拥有先进的技术设备、丰富的设施和机构以及完备的管理经验,而河北的增长是由于大量规上工业企业等机构在本地区发生快速融合与迁移;但京津冀更倾向于自主研发能力培养而对创新管理技术积累和改善不足,无法满足其创新需求;2016－2017年间北京全要素生产率的增长率低至?7.8%且技术进步率仅为0.922,直接导致京津冀全要素生产增长率达到最低的6.8%。基于研究结论,从优化布局、统筹协作,完善产业链、提升管理水平和加强管理、健全机制等方面提出促进京津冀科技资源配置效率提升的对策建议。 相似文献
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文章以2006—2010年我国31个省市的面板数据为基础,应用非参数的Malmquist指数法,实证测评我国网络信息资源动态效率。结果表明:我国网络信息资源配置效率处于较快增长态势,年平均增长率为32.4%,技术进步对网络信息资源配置效率的贡献最大,其推动力要远远高于技术效率;东、中、西三大地区网络信息资源配置效率均实现正增长且存在显著差异,其中西部地区增速最快,中部地区次之,东部地区最慢,并有7个省市出现规模效率损失状况。 相似文献
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选取2006—2014年我国30个省市区科技金融投入与产出的面板数据,运用DEA-Malmquist指数法和SFA模型对全要素生产率变动和科技金融效率值进行评价。研究表明在样本期限内,我国科技金融效率上升6.56%,但是效率水平不高;科技金融效率在区域之间存在显著的差异,总体上来说东部地区明显优于中西部地区,但是江西、贵州等地的科技金融效率提升较快;我国各地区可以分为4类,大部分的投入规模与效率水平比较匹配。 相似文献