基于dea模型的区域创新系统效率评价研究

基于dea模型的区域创新系统效率评价研究

ID:21833482

大小:34.50 KB

页数:12页

时间:2018-10-25

基于dea模型的区域创新系统效率评价研究_第1页
基于dea模型的区域创新系统效率评价研究_第2页
基于dea模型的区域创新系统效率评价研究_第3页
基于dea模型的区域创新系统效率评价研究_第4页
基于dea模型的区域创新系统效率评价研究_第5页
资源描述:

《基于dea模型的区域创新系统效率评价研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库

1、基于DEA模型的区域创新系统效率评价研究    摘要:当今经济全球化与区域化共存,科技创新是经济增长和社会进步的重要动力,区域创新系统的创新能力很大程度上影响着区域能否争得竞争优势。文章在简单阐述国内外有关区域创新系统效率研究现状的基础上,引入数据包络分析法对区域创新系统效率进行评价,截取2002―2014年间科技创新年鉴数据,通过建立区域创新系统效率的评价指标体系,对我国区域创新投入、产出的现状进行分析研究,并评价其效率,为相应创新发展政策的提出提供依据。结果显示,我国区域创新效率整体处于中等水平,存在着一定的提升空

2、间,东部、中部、西部地区的创新效率差距呈现缩减趋势。下载论文网  关键词:区域创新系统数据包络分析法(DEA)效率评价  中图分类号:F127文献标识码:A  文章编号:1004-4914(2017)09-023-03  一、导论  技术创新为全球化进程与知识经济时代的本质要求,是各国提升综合国力与抢占战略制高点的决定性因素。《国家经济和社会发展“十三五”规划纲要》强调要实施创新驱动战略,提出“将创新作为发展基础点,以科技创新为核心,以人才发展为支持,将科技创新与大众创新有机结合,塑造更多依靠创新驱动、更多发挥先发优势

3、的引领型发展。”国家已经高度重视科技创新对经济社会发展的作用,而我国能否实现创新驱动,成为创新型国家,不仅要将自身创新能力创新成果与发达国家相比较,也要关注创新成果的生产效率。为深入了解区域技术创新效率的空间分异,利用DEA模型对区域创新系统效率进行测度,从而为技术创新资源的优化配置、高技术产业的区域增长战略提供依据。  20世纪90年代,英国经济学家库克首次提出区域创新体系的概念,至此国外学者就开始展开相关研究并逐渐形成成熟的体系。技术创新的评价主要围绕技术创新的水平测度、绩效测度与效率测度。LuisDiaz-Bal

4、teiro(2007)、AstridCullmann(2008)、Fang-MingHsu(2009)、MiniKundi(2015)]等运用DEA的不同模型,评价西班牙、东欧、美国等国家及我国台湾地区的技术创新效率。MichaelFritschetal.(2010)研究区域产业专业化与区域技术创新效率及其相互关系,发现二者之间存在存在倒“U”型关系,最后揭示影响创新效率及其区域差异性的因素。国内研究而言,孟卫东等(2010)运用数据包络分析法对重庆市的区域创新效率展开实证分析,重庆市创新效率偏低;石峰(2010)将科

5、技活动经费及科技活动人员作为投入指标,以专利授权量和技术市场成交额为产出指标,采用除西藏以外我国30个省份的面板数据为基础对其创新效率进行分析。陈忠卫(2012)通过构造规模报酬可变情况下的两阶段链式关联DEA模型研究我国28个省份的高新科技产业两阶段效率水平与整体创新效率水平。  为适应我国经济转型升级的现实需要,我国企业进入技术创新活跃期,但长期以来我国企业创新存在诸多问题,创新资源浪费,创新效率低下,怎样提高企业创新效率,推动创新驱动发展战略快速前进,是一个亟待研究的紧迫课题。如何测度评价区域创新系统创新效率,如

6、何提高区域创新系统的创新效率已经备受学术界与政府部门关注。  二、研究方法与模型构建  (一)研究方法综述  对于区域创新效率的研究,目前国内外文献记载的方法主要分为参数分析和非参数分析。其都是将所选样本各DMU的投入产出值与构造的生产前沿面相比较,从两者的距离来得出相对效率,但区别就在于,是否事先假设生产函数来确定生产前沿面。参数分析法需事先设定一个生产函数,根据投入产出值求解生产前沿面上函数的参数值,从而得到生产前沿函数,同时需要考虑随机误差项的影响,并且此方法只能应用于多投入单产出的情况,常见为随机前沿法(SFA

7、)。Wang(2007)通过随机前沿分析法(SFA)对30个国家的R&D效率进行比较分析;针对创新系统专利产出效率及其影响因素,Fu和杨(2009)采用SFA对21个经合组织国家的数据进行分析。过线性函数找出生产前沿面上各效率有效点并构造生产前沿面,普遍运用DEA非参数法。。Guan和Chen(2010)应用一个非径向数据包络分析(DEA)和Malmquist指数的新型模型,基于省级面板数据对我国30个省市的R&D效率进行研究。?蜗?燕等(2010)应用DEA模型和Malmquist指数组合方法对2002―2007年2

8、8省市技术创新过程中试验和产品两阶段的创新效率进行分析,结果显示试验创新效率比较稳定,而产品创新效率有较大幅度上升。DEA模型评价指标数量不受限制且能够同时处理多个输入输出问题,数据无需进行预先处理就能进行定性及定量分析。此外不需人为设置指标权重,也不用假设函数形式以及参数估计和检验,而是利用大量实际样本点的数据,通过线性规划技术

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。