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依据2005-2014年西安科技创新的面板数据,运用综合权重TOPSIS法分析了西安的科技创新能力,采用BCC模型、超效率DEA模型与Malmquist指数分析了西安的科技创新绩效。结果表明,2005年以来,西安科技创新的投入能力、产出能力与综合能力均呈现逐年提升的变化趋势,而科技创新的绩效水平呈现先下降后上升的变化趋势,除2010年外西安科技创新均为DEA有效,科技创新能力与效率之间的协调发展关系呈现逐年改善趋势;当前,西安科技发展仍然处于粗放型的增长方式,导致科技创新全要素生产率下降的主要原因是技术效率与规模效率下降,技术进步对科技发展具有一定的促进作用。 相似文献
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基于数据包络分析的BCC模型,结合Malmquist指数方法,利用2010-2019年青海省科技活动投入产出数据,通过测度青海省科技创新活动的综合效率、纯技术效率、规模效率及全要素效率变化,深入剖析青海省科技创新效率.结果 表明,青海省科技创新综合效率处于非DEA有效,目前正处于科技创新效率规模报酬递增阶段,投入规模不足阻碍了青海省的科技创新效率.全要素生产率均较为稳定,呈现"上升-下降-上升"的波动趋势,主要受技术进步指数制约,促进技术进步将有助于推动青海省科技创新能力的提升. 相似文献
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本文采用基于DEA的CCR模型和Malmquist生产率指数,从静态和动态两个视角对2000-2017年青海省科技创新效率进行了定量评价。研究发现：从静态效率看,青海省科技创新综合效率和规模效率均较低,纯技术效率相对有效,规模效益处于规模递增状态;从动态效率看,青海省技术进步缓慢和技术效率改善不明显拖累了全要素生产率增长;考察期内青海省科技创新效率呈现“上升-下降-上升”趋势,但科技创新效率总体偏低,在西北五省中处于下游水平,这与青海省经济发展历史、经济发展水平、产业发展需求、科技投入管理和科技创新体系等因素有关。 相似文献
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文章提出一个衡量高校科技资源配置与利用效率的数据包络分析(DEA)模型,确定了高校科研绩效测量的6个输入和输出变量.考虑投入和产出的滞后性,每个决策单元由当年的科技投入和来年的科技产出组成.利用 DEA 方法中的 C2R 和 BC2模型,对广东 A 高校在2000~2009年间的科技投入和产出数据进行了整理和计算.计算结果表明:2001~2009年广东 A 高校科技资源投入产出综合效率相对较高且波动小;存在 DEA 非有效年份且非有效年份的规模效应不都表现为“规模报酬递增”;各产出指标的效率水平存在差异且变化趋势不同;各年度纯技术效率均高于其综合效率和规模效率.应用 DEA 方法能理论上考察高校的科技创新活力,并为相应的改进措施提供依据和方向. 相似文献
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根据科技创新的阶段性特点,将科技创新划分为两个阶段:科技创新的科技产出效率和经济社会转化效率。利用DEA方法和Malmquist指数模型对转型中的资源大省山西省和黑龙江省9个煤炭城市2005—2007年科技创新两阶段效率的变动趋势进行了实证分析。结果显示大多数煤炭城市第一阶段科技产出效率逐渐提高,第二阶段科技创新的经济社会转化效率逐渐下降,效率变动的主要原因是两阶段的规模效率均偏低;运用Malmquist指数模型分析,创新的科技产出效率的提升来源于第一阶段的技术效率的提高和技术进步。在第二阶段,科技创新的经济和社会转化效率的下降主要是因为第二阶段的技术效率未有明显提升和技术的退步。 相似文献
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通过构建DEA模型和Malmquist指数对吉林省科技创新效率进行研究,分析吉林省各市科技创新效率及不足。研究表明,吉林省科技创新综合效率取得了一定程度的进步,但受技术进步指数制约,未能达到持续良好的稳定发展状态。若注重技术进步,吉林省科技创新能力将得到很大改善,但需关注各地区增长不均衡现象。对此,吉林省可以采取构建吉林省特色科技创新驱动发展模式、营造优良科技人才生态、健全科技创新管理制度等对策。 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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基于三阶段DEA的高校科技创新绩效研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以2007年我国高校科技成果产出均处于效率前沿的省份为研究对象,在国内首次运用三阶段DEA模型对高校科技成果转化进行效率分析。研究表明:科技成果转化在很大程度上制约着我国高校的科技创新绩效。去除环境、随机因素影响后,大部分样本省份科技成果转化综合效率偏低,规模效率尤为低下。就环境因素对转化效率的重要影响,为促进高校科技成果转化提出了相关建议,以期提升高校科技创新的绩效。 相似文献
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通过构建基于离差最大化的制造业科技创新能力综合评价体系,发现制造业科技创新能力总体得到提高,但是技术创新投入产出系数却呈现出波动下降的不良趋势,投入产出能力与科技创新综合能力出现明显的背离。采用动态GN(1,1)模型对2015-2017年中国制造业科技创新能力进行预测分析,结果显示投入产出能力依旧与科技创新综合能力相背离。中国在发展制造业的同时,也应关注技术创新投入产出系数,努力提高科技创新的产出效益。 相似文献
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为了优化西安市科技资源配置,运用了DEA数据包络分析法,测算出2005—2016年西安市的科技资源配置效率,选取了2个投入变量RD经费内部支出、RD人员和2个产出变量技术市场合同成交额和专利申请量,并进行了相关的数据处理,再将数据导入DEAP 2. 0软件进行计算。结果显示:在2014年以前,西安市的科技资源配置效率相对低下,没有做到资源的合理利用,而且我们从结果还发现了2005—2014年西安地区的综合效率低下的原因主要是规模效率较低,应该不断加大对科技资源的投入,提升规模效益。在具体措施方面,西安市应该从规模效率方面入手,加大科技经费的投入,并提高科技人员的数量,为实现科技创新打好基础。在2015—2016年期间西安地区的科技资源配置效率为1,说明此时各项指标都在生产前沿面上,没有浪费投入,也没有出现产出不足的现象。说明在西安市政府的调控下西安市的科技资源配置效率有了一定的提升。文中最后提出了西安市的各级政府应该继续加大对科技资源要素的投入力度,实现科技资源的合理配置,提升区域经济发展水平,为西安市建设成为国际化大都市增添强大的创新动力。 相似文献
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《科技创业月刊》2020,(6)
分析长江经济带GDP与各项创新指标的相关性及其程度;阐述科技创新现状:科技创新要素分布不均、科技创新主体较多、科技创新专利水平有待提高等。基于因子分析法测算长江经济带创新能力,得出长江经济带区域间协同创新能力发展不平衡的结论;运用DEA的BC2模型计算出长江经济带科技创新效率,得出区域间创新效率差异显著的结论;使用DEA超效率模型进一步计算长江经济带沿线各省市的超效率状态,并对各地区超效率值进行比较和分类。最后,提出促进长江经济带协同创新发展的建议:保护专利知识产权;加强高端科技人才培养;构建创新主体联合有效信息平台;促进绿色创新发展,实现生态效益;促进跨区域协同创新合作等。 相似文献
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政府、企业、金融机构科技金融投入的创新绩效 总被引：1，自引：0，他引：1
以2005-2015年中国省域的政府、企业与金融机构对科技创新的投入数据为支撑,构建区域科技金融投入创新绩效评价指标体系,运用数据包络分析方法（DEA）进行实证研究,深入探讨科技金融投入对科技创新绩效的影响,并从省域和东中西部地区等多个角度对我国区域科技金融投入创新绩效进行评价。实证研究结果表明我国科技金融投入创新绩效综合效率平均值历年呈稳步上升趋势;省份、区域间科技金融投入的创新绩效产出结果差距较大,东部地区明显优于其他区域;本研究针对区域科技金融投入创新绩效与地区经济发展水平间的相关性进行了分析,进一步探析了区域科技金融投入创新绩效差异的原因,并针对研究结果提出相关政策启示。 相似文献
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作为全国制造业转型升级综合改革试点城市,佛山把创新驱动发展作为重要战略。通过构建技术创新绩效评价指标体系,通过因子分析消除投入产出指标间可能存在的强线性关系,采用超效率DEA模型对2016年、2017年佛山五区规模以上工业企业技术创新绩效进行评价。结果表明:实施创新驱动战略以来佛山创新绩效逐步提升;佛山规模以上工业企业技术创新绩效明显提升,相较而言,顺德需要进一步优化科技投入和产出。 相似文献
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企业是科技创新的主体,近年来我国企业研发项目数、投入的人力和经费均大幅攀升,显示出我国企业对于科技创新的高度重视,将更多的资源投入到研发活动中,通过提升科技创新能力实现企业的升级和发展。本文采用DEA数据包络分析方法,对我国六家资源型企业科技创新绩效进行评价,以研发投入、人力资源投入和下设研究机构数量作为科技投入指标,以SCI论文数、授权发明专利数、申请专利数以及所获国家级科技成果获奖数作为科技产出指标,分别计算基于投入和产出的技术效率,并通过投影分析,为企业改进绩效、优化资源配置和提升研发效率提供了建议。 相似文献
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选取2005-2018年甘肃、宁夏和贵州的时间序列数据、面板数据实证对比分析地区创新能力差异问题.结果 显示,泰尔指数表明三省区域创新能力差异在空间分布上存在小幅扩张趋势,σ收敛表明三省区域创新能力在变化趋势上总体呈现发散态势;创新基础活动与效率均会对区域创新能力产生影响,创新效率又与各区域所特有的产业结构、产学研联系质量等因素相关;创新能力对三省的全要素生产率具有抑制作用,对高技术产业发展和经济增长具有显著的促进作用. 相似文献