基于SBM模型的科技创新效率及影响因素研究

发布时间：2021-11-04 07:14

　　本文利用全国30个省份2009—2017年相关数据测算了各省份（地区）科技创新效率、全要素生产率及其分解指标。结果表明:整体科技创新全要素生产率变动主要来源于技术效率变化。东部省份（地区）全要素生产效率提升主要来源于技术进步,西部省份（地区）全要素生产率变动较大,主要来源于技术效率变化。进一步通过Tobit回归显示政府支持、对外开放程度、产业结构、人力资本与全要素生产率显著相关,最后本文提出了对策建议。 

【文章来源】：技术经济. 2020,39(05)北大核心CSSCI

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
一、文献综述及指标选取
二、模型构建和变量选取
    （一）研究方法：产出导向的SBM模型
    （二）曼奎斯特指数（Malmquist index）模型
    （三）Tobit模型
    （四）变量选取和数据来源
三、实证结果及分析
    （一）技术效率测算
    （二）基于Malmquist指数模型的效率分解
    （三）影响因素分析
        1. 影响因素变量选择
        2. 回归分析
四、结论与建议


【参考文献】：
期刊论文
[1]长江经济带创新环境对科技创新效率影响的实证研究[J]. 习明明.  江西财经大学学报. 2019(03)
[2]R&D资金投入结构对技术创新效率的影响研究——基于中国工业行业的实证分析[J]. 陶爱萍,马金龙,蒯鹏.  华东经济管理. 2019(05)
[3]科技创新、对外开放与长江经济带高质量发展[J]. 吴传清,邓明亮.  科技进步与对策. 2019(03)
[4]区域高技术产业研发活动效率评价及影响因素研究[J]. 王庆金,王强,周雪.  科技进步与对策. 2018(23)
[5]中国工业企业技术创新40年:制度环境与企业行为的共同演进[J]. 王钦,张隺.  经济管理. 2018(11)
[6]产学研协同创新效率及提升路径研究[J]. 董锋,树琳,李靖云,乔均.  运筹与管理. 2018(10)
[7]长江经济带科技创新效率变化的指数分解及聚类分析[J]. 王圣云,林玉娟,罗玉婷.  华东经济管理. 2018(09)
[8]中国能源产业效率测量及比较分析[J]. 周江,胡静锋,王波.  经济问题. 2018(08)
[9]中国不同类型企业技术创新效率的趋势与比较[J]. 陈元志,陈劲,吉超.  科研管理. 2018(05)
[10]中国规模以上工业企业R&D效率:评价、影响因素及策略[J]. 徐莉,方梓旭.  中国科技论坛. 2018(03)

博士论文
[1]产业集聚对我国高技术产业技术创新效率的影响研究[D]. 冯诗媛.东北师范大学 2017



本文编号：3475257