中部六省区域创新效率及影响因素研究

发布时间：2018-01-13 06:26

  本文关键词：中部六省区域创新效率及影响因素研究　出处：《中北大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 中部六省 区域创新效率 DEA超效率模型 DEA-BCC模型 Tobit回归模型

【摘要】：2016年是中部崛起战略的第十年,经过十年的发展,中部在全国的地位进一步巩固,经济发展成绩斐然,生产总值年均增长11.6%,但在经济下行压力较大的情况下,保持经济稳定增长的关键是创新。区域创新效率是衡量区域创新能力的重要指标,因此全面评价中部六省区域创新效率和分析效率影响因素,挖掘创新活动中存在的问题,针对性的提出效率优化建议。本文研究的主要内容:(1)在参考国内外学者研究的基础上,构建区域创新效率评价指标体系,利用DEA超效率模型、DEA-BCC模型和Malmquist生产指数分别对创新活动两阶段效率进行静态和动态分析。(2)选取区域经济水平、政府支持度、企业主体地位、教育水平、产业结构作为中部六省区域创新两阶段效率影响因素,并对相关影响变量做出研究假设。以两阶段创新超效率为因变量,影响因素变量为自变量,构建多元回归Tobit模型,进行回归分析。本文研究发现:(1)中部六省创新效率低于全国平均水平,且中部六省创新效率差异较大,湖南、湖北省效率较高,随后是安徽、河南省,而江西、山西省最低。对于创新第一阶段,规模效率偏低,说明创新资源投入力度较低,而创新第二阶段,纯技术效率则偏低,说明创新资源配置率低,管理水平较低。(2)在2007-2014年期间,中部六省区域创新活动两阶段全要素生产率变动的主要影响因素是综合技术效率,将综合技术效率进一步分解,其变动受到规模效率和纯技术效率的双重影响,第一阶段主要受到规模效率的影响,而第二阶段则是纯技术效率。(3)结果显示中部六省区域创新效率与人均GDP、研究与试验发展经费政府所占比重、研究与试验发展经费企业所占比重均成正相关:百万人口高等学校在校人数与中部六省区域创新第一阶段超效率成负相关,而与第二阶段超效率成正相关;第三产业产值占地区生产总值的比重与区域创新第一阶段超效率成显著正相关,与第二阶段超效率成负相关。
[Abstract]:2016 is the rise of the central region strategy for tenth years, after ten years of development, to further consolidate the central position in China, economic development has made remarkable achievements, the average annual GDP growth rate of 11.6%, but in the larger economic downward pressure situation, to maintain stable economic growth is the key to innovation. The regional innovation efficiency is an important index to measure the regional innovation capability therefore, the comprehensive evaluation factors of six provinces in Central China regional innovation efficiency and efficiency analysis, mining existing innovation activities, to optimize the efficiency of the proposed suggestions. The main contents of this paper: (1) based on the reference of domestic and foreign scholars on the construction of evaluation index system of regional innovation efficiency, the use of DEA super efficiency model the DEA-BCC model, and Malmquist production index respectively, the static and dynamic analysis on the efficiency of innovation activities in the two stage. (2) select the regional economic level, government support, enterprise Subject status, education level, industrial structure as a factor of efficiency of six provinces in Central China regional innovation two stage effect, and make the research hypotheses on the influencing variables. In the two stage of innovative super efficiency as the dependent variables and variables as independent variables, and establish the regression model of Tobit in regression analysis. This study found that: (1) innovation the efficiency of the six provinces of central China is lower than the national average, and the middle six province innovation efficiency differences, Hunan, Hubei Province, high efficiency, followed by Anhui, Henan, and Jiangxi, Shanxi province. The lowest for the first stage of innovation, the scale efficiency is low, innovation resource investment is low, and the innovation of the second stage, the pure technical efficiency that rate is low, the allocation of innovation resources is low, the low level of management. (2) during the 2007-2014, the main influence factors of regional innovation activities of the six central provinces two stage of TFP change is comprehensive Technical efficiency, technical efficiency will be further decomposed, the changes are affected by the scale efficiency and pure technical efficiency, scale efficiency is mainly affected by the first stage, the second stage is the pure technical efficiency. (3) results show that regional innovation efficiency of six provinces in Central China and per capita GDP, research and experimental development funds for the government the proportion of research and development funds of enterprises the proportion is positively correlated with the number of middle school: millions of people in Colleges and universities in six regional innovation first stage super efficiency is negatively correlated, and the second stage super efficiency is third; industrial output value accounted for the GDP of the first stage of regional innovation and the proportion of super efficiency significantly positive correlation, and the second stage super efficiency are negatively correlated.

【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F224;F124.3

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本文编号：1417861