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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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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