煤炭资源型地区技术锁定效应测度研究

发布时间：2021-02-19 00:32

　　本文利用煤炭产业区位熵指数,对煤炭资源型地区进行划分。运用DEA-SBM模型,选取2008年到2016年我国30个省份的投入产出数据,划分为煤炭资源型地区和非煤炭资源型地区,通过测算其技术创新效率,对煤炭资源型地区的技术锁定效应进行研究。选取煤炭资源型地区2008年到2016年的面板数据,构建回归模型,对其技术锁定的主要影响因素进行研究。结果显示:山西、内蒙古、贵州、陕西、甘肃、宁夏的煤炭产业区位熵指数均大于临界值,为煤炭资源型地区。与非煤炭资源型地区相比,它们的技术创新效率更低,技术锁定效应更为明显。资源产业对资金的粘滞所造成的转换成本加剧了技术锁定效应,国有化程度较深的不合理的经济结构深化了技术锁定效应,同时政府的资金扶持、市场需求的扩大均能有效的降低技术锁定程度,并据此提出破解煤炭资源型地区技术锁定效应的对策建议。 

【文章来源】：运筹与管理. 2020,29(12)北大核心CSSCI

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

区位熵指数

基于上述DEA-SBM模型,运用DEA-SLOVER软件,对我国30个省份的技术创新效率进行测算。由于技术锁定效应的存在,会降低地区的技术创新效率,且地区技术创新效率越低,其技术锁定效应程度越大,因此,各地区的技术锁定效应程度用1减去技术创新效率值来衡量,并分别计算煤炭资源型地区和非煤炭资源地区技术锁定效应程度的年均值,将二者进行比较,结果见图2。由上述图形可以看出,煤炭资源型地区的技术创新效率显著低于非煤炭资源型地区,煤炭资源型地区的技术锁定效应程度在0.73～0.54之间波动,非煤炭资源型地区的技术锁定效应程度在0.53～0.23之间波动,且都基本呈现出逐年递减的走势,其中非煤炭资源型地区的下降幅度明显大于煤炭资源型地区,且煤炭资源型地区锁定程度的年均值显著大于非煤炭资源型地区锁定程度的年均值,说明与非煤炭资源型地区相比较,煤炭资源型地区存在较为明显的技术锁定效应,且改善程度较小。


本文编号：3040325