高技术产业科技信息转化效率区域比较及收敛分析
发布时间：2021-12-22 10:12
【目的/意义】科技信息被高技术产业吸纳并进行有效转化的过程可以提升高技术产业的技术创新水平,并将更加有力地推动区域创新水平。【方法/过程】为了深入了解高技术产业科技信息成果转化状况,采用超效率DEA模型和收敛方法对2012-2017年我国28个地区的面板数据进行分析。【结果/结论】效率测算结果表明:高技术产业在科技信息转化方面的整体创新效率较低,并且呈下降趋势;东、中、西部地区呈现出比较明显的高、中、低的阶梯现象;各地区的自身发展不稳定,没有成熟的技术创新发展模式。收敛性分析结果表明:我国高技术产业的科技信息转化效率整体呈收敛趋势,但仍需要进一步协调地区间高技术产业的发展。依据本论文测度的相关结论,提出了高技术企业科技信息转化效率的相应措施与对策。
【文章来源】：情报科学. 2019,37(12)北大核心CSSCI
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
高技术产业科技信息转化效率评价指标体系33.2数据来源
2013年相应统计数据作为产出，测算2012年对应的科技信息转化效率。本文测算数据来源于2012-2019年《中国高技术产业统计年鉴》。将28个省域范围划分为东部（10个）、东北部（3个）、中部（6个）、西部（9个）四个部分，另外，西藏、青海、新疆的部分年份数据不完整，测算中并没有将这3个省份（自治区）作为决策单元。4定量分析44.1超效率超效率DEA效率测算运用超效率DEA模型，测算规模报酬不变情况下2012-2017年间，中国高技术产业科技信息转化效率值及均值变化，如表1和图2所示。（1）全国整体科技信息转化效率分析。如表1所示，2012-2017年中国高技术产业科技信息转化效率均值为0.7576，说明我国高技术产业的科技信息转化效率还具有很大的可提升空间。但最为严重的问题是2012-2017年全国高技术产业科技信息转化效率的均值基本在逐年下降，从2013年的0.8055下降为2014年的0.7120，2014年降幅最大，2017年有所回升。进一步做投影分析，探索全国高技术产业科技信息转化效率下降的原因。研究结果发现，高技术产业科技信息转化效率降低的原因为人力和物力投入大量冗余，尤其在2016年，人力投入指标：R&D人员折合全时当量对应的投入（I1）冗余均值为58.05%；资本投入指标：R&D经费内部支出（I2）冗余均值达到了44.71%，R&D总经费支出（I3）冗余为45.68%，新产品开发经费支出（I4）冗余为44.34%。除北京外，各地区均出现不同程度的投入要素冗余。然而，人力资本和物力资本投入不断增多，原有的管理方式和要素配置不能迅速调整与之对应，造成科技信息转化效率呈递减趋势。图2各地区及全?
产业科技信息转化效率存在收敛【17】。根据测算结果，得到了各地区测算值变化情况，如图3所示。图32012-2017年各地区及全国高技术产业的效率标准差变化情况从全国整体来看，除2013年σ数值轻微上扬之后，整体呈下降趋势。这一情况说明：在2012-2017年间，我国高技术产业科技信息转化效率整体上呈收敛趋势，即各地区高技术产业科技信息转化效率间的差异在不断缩校就东部地区而言，σ基本与国内整体水平变化相吻合，2013-2017年间东部地区呈递减收敛趋势。鉴于东部地区地理区位优势，对高新技术及人才的吸附力更强，处于高技术产业科技信息转化的领先地位。但是要实现整体效率的提升，东部地区应进一步缩小差距，实现协调发展。然而，中西部地区的σ出现较大波动，但是总体而言，中部地区2014-2016年、西部地区2012-2014年呈递减趋势。东北部地区收敛值变化较小，虽然高技术产业科技信息转化效率整体不低，但收敛状态并不显著。5对策与建议本文通过全国三大区域（28个地区）高技术产业科技信息转化效率的测算和收敛性分析，得出以下主要结论并提出相应对策与建议：（1）从整体数据来看，高技术产业科技信息转化效率的提高还有更大空间。整体数据中，全国高技术产业科技信息转化效率的均值为0.7576，然而近几年波动较大，尤其是2015、2016年成下降趋势，其内部诱因主要是区域投入差异性大，东部各地区的人力要素和物力资本投入相对较多，西部和东北地区相对偏低。因此，为促进我国高技术企业科技信息的有效转化，从国家宏观政策层面需要进一步合理控制区域内创新投入的均衡性，对科技型企业实施政策激励，促进企业内改变传统管理方式和要素配置方式，增强对科技?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进两阶段DEA的中国高技术产业研发创新效率研究[J]. 陈莹文,王美强,陈银银,耿建国. 软科学. 2018(09)
[2]基于扩散源视角的技术创新扩散系统基模构建及政策解析研究[J]. 马永红,王展昭,周文. 科学学与科学技术管理. 2015(04)
[3]中国高新技术产业研发创新效率测算——基于三阶段DEA模型[J]. 刘伟. 数理统计与管理. 2015(01)
[4]高技术产业研发创新效率差异性的随机前沿分析[J]. 胡建辉,周泽炯. 平顶山学院学报. 2014(05)
[5]区域高技术企业科研信息传导效率测算研究[J]. 李琳,李宁,武昊. 情报科学. 2014(05)
[6]基于系统动力学模型的创新网络技术扩散模拟仿真研究[J]. 李恒毅. 系统工程. 2014(03)
[7]基于两阶段DEA模型的区域科技信息投入-转化效率测算研究[J]. 贾秀妍,李宁,田玉英. 情报科学. 2013(06)
[8]基于空间效应视角的中国区域创新收敛性分析[J]. 潘雄锋,张维维. 管理工程学报. 2013(01)
[9]高技术产业创新效率及其协调度省际差异研究[J]. 葛磊. 运筹与管理. 2012(06)
[10]信息技术吸纳能力对信息系统成功的作用机理研究[J]. 余翠玲,陈太博,施莹. 情报学报. 2012 (07)
本文编号：3546228
【文章来源】：情报科学. 2019,37(12)北大核心CSSCI
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
高技术产业科技信息转化效率评价指标体系33.2数据来源
2013年相应统计数据作为产出，测算2012年对应的科技信息转化效率。本文测算数据来源于2012-2019年《中国高技术产业统计年鉴》。将28个省域范围划分为东部（10个）、东北部（3个）、中部（6个）、西部（9个）四个部分，另外，西藏、青海、新疆的部分年份数据不完整，测算中并没有将这3个省份（自治区）作为决策单元。4定量分析44.1超效率超效率DEA效率测算运用超效率DEA模型，测算规模报酬不变情况下2012-2017年间，中国高技术产业科技信息转化效率值及均值变化，如表1和图2所示。（1）全国整体科技信息转化效率分析。如表1所示，2012-2017年中国高技术产业科技信息转化效率均值为0.7576，说明我国高技术产业的科技信息转化效率还具有很大的可提升空间。但最为严重的问题是2012-2017年全国高技术产业科技信息转化效率的均值基本在逐年下降，从2013年的0.8055下降为2014年的0.7120，2014年降幅最大，2017年有所回升。进一步做投影分析，探索全国高技术产业科技信息转化效率下降的原因。研究结果发现，高技术产业科技信息转化效率降低的原因为人力和物力投入大量冗余，尤其在2016年，人力投入指标：R&D人员折合全时当量对应的投入（I1）冗余均值为58.05%；资本投入指标：R&D经费内部支出（I2）冗余均值达到了44.71%，R&D总经费支出（I3）冗余为45.68%，新产品开发经费支出（I4）冗余为44.34%。除北京外，各地区均出现不同程度的投入要素冗余。然而，人力资本和物力资本投入不断增多，原有的管理方式和要素配置不能迅速调整与之对应，造成科技信息转化效率呈递减趋势。图2各地区及全?
产业科技信息转化效率存在收敛【17】。根据测算结果，得到了各地区测算值变化情况，如图3所示。图32012-2017年各地区及全国高技术产业的效率标准差变化情况从全国整体来看，除2013年σ数值轻微上扬之后，整体呈下降趋势。这一情况说明：在2012-2017年间，我国高技术产业科技信息转化效率整体上呈收敛趋势，即各地区高技术产业科技信息转化效率间的差异在不断缩校就东部地区而言，σ基本与国内整体水平变化相吻合，2013-2017年间东部地区呈递减收敛趋势。鉴于东部地区地理区位优势，对高新技术及人才的吸附力更强，处于高技术产业科技信息转化的领先地位。但是要实现整体效率的提升，东部地区应进一步缩小差距，实现协调发展。然而，中西部地区的σ出现较大波动，但是总体而言，中部地区2014-2016年、西部地区2012-2014年呈递减趋势。东北部地区收敛值变化较小，虽然高技术产业科技信息转化效率整体不低，但收敛状态并不显著。5对策与建议本文通过全国三大区域（28个地区）高技术产业科技信息转化效率的测算和收敛性分析，得出以下主要结论并提出相应对策与建议：（1）从整体数据来看，高技术产业科技信息转化效率的提高还有更大空间。整体数据中，全国高技术产业科技信息转化效率的均值为0.7576，然而近几年波动较大，尤其是2015、2016年成下降趋势，其内部诱因主要是区域投入差异性大，东部各地区的人力要素和物力资本投入相对较多，西部和东北地区相对偏低。因此，为促进我国高技术企业科技信息的有效转化，从国家宏观政策层面需要进一步合理控制区域内创新投入的均衡性，对科技型企业实施政策激励，促进企业内改变传统管理方式和要素配置方式，增强对科技?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进两阶段DEA的中国高技术产业研发创新效率研究[J]. 陈莹文,王美强,陈银银,耿建国. 软科学. 2018(09)
[2]基于扩散源视角的技术创新扩散系统基模构建及政策解析研究[J]. 马永红,王展昭,周文. 科学学与科学技术管理. 2015(04)
[3]中国高新技术产业研发创新效率测算——基于三阶段DEA模型[J]. 刘伟. 数理统计与管理. 2015(01)
[4]高技术产业研发创新效率差异性的随机前沿分析[J]. 胡建辉,周泽炯. 平顶山学院学报. 2014(05)
[5]区域高技术企业科研信息传导效率测算研究[J]. 李琳,李宁,武昊. 情报科学. 2014(05)
[6]基于系统动力学模型的创新网络技术扩散模拟仿真研究[J]. 李恒毅. 系统工程. 2014(03)
[7]基于两阶段DEA模型的区域科技信息投入-转化效率测算研究[J]. 贾秀妍,李宁,田玉英. 情报科学. 2013(06)
[8]基于空间效应视角的中国区域创新收敛性分析[J]. 潘雄锋,张维维. 管理工程学报. 2013(01)
[9]高技术产业创新效率及其协调度省际差异研究[J]. 葛磊. 运筹与管理. 2012(06)
[10]信息技术吸纳能力对信息系统成功的作用机理研究[J]. 余翠玲,陈太博,施莹. 情报学报. 2012 (07)
本文编号：3546228
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