东部十省市高校与产业集群协同创新论述
发布时间:2021-11-20 07:19
区域高校与产业集群的协同创新作用在发达国家中存在卓有见效的先例,但学术界在此方面实证研究较少。因此选择东部十个具有代表性的省(直辖市、自治区)为决策单元,采用DEA-Malmquist指数法分析计算可以反映各决策单元创新效率变化的M指数。结果表明:①各省(直辖市、自治区)应该充分了解内部高校与创新产业集群的效率现状与面临的问题;②区域内部应加强协同创新机制的引导;③区域内部应优先改进技术水平指数;④区域间应加强交流,共同建设。
【文章来源】:市场周刊. 2020,33(07)
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
决策单元DMU5效率指数变动趋势
(二)基础利用型实证分析以决策单元DMU9为例,可以看到TFP指数与TC指数在变化区间段呈现同向近似幅度的变化;但与DMU5不同的是,该决策单元中PEC指数与SEC指数均对TEC指数产生了作用。该决策单元的PEC指数下降幅度较小,进而导致了TEC指数对于SEC指数更敏感而上升的结果。
(三)发挥优势型实证分析区别于前两个决策单元,决策单元DMU8的各项效率均处于较高水平。正因如此,DMU8的TFP指数曲线与TC指数曲线在PEC指数与SEC指数去除波动因素后达到一致。此时该决策单元的TC指数在高PEC指数与高SEC指数的显著作用下使得TFP指数上升。
本文编号:3506839
【文章来源】:市场周刊. 2020,33(07)
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
决策单元DMU5效率指数变动趋势
(二)基础利用型实证分析以决策单元DMU9为例,可以看到TFP指数与TC指数在变化区间段呈现同向近似幅度的变化;但与DMU5不同的是,该决策单元中PEC指数与SEC指数均对TEC指数产生了作用。该决策单元的PEC指数下降幅度较小,进而导致了TEC指数对于SEC指数更敏感而上升的结果。
(三)发挥优势型实证分析区别于前两个决策单元,决策单元DMU8的各项效率均处于较高水平。正因如此,DMU8的TFP指数曲线与TC指数曲线在PEC指数与SEC指数去除波动因素后达到一致。此时该决策单元的TC指数在高PEC指数与高SEC指数的显著作用下使得TFP指数上升。
本文编号:3506839
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