我国科技创新效率的实证研究: 基于DEA-Malmquist模型和中国省际面板数据

王 珍珍, Maoxing Huang

科研成果: Article

摘要

运用DEA-Malmquist模型对2002—2010年我国省域科技创新效率进行了静态和动态分析。研究结果表明:十六大以来,我国整体科技创新的投入、产出是有效的;我国科技创新效率存在明显的梯度特征,即南部沿海经济区的科技创新效率最高,东北综合经济区的科技创新效率最低,部分省份仍然存在投入冗余和产出不足的情况;全要素生产率的改善主要得益于技术进步和规模效率的改进,但是各地区全要素生产率的改善并不均匀。最后指出,未来发展仍需合理调节资源配置、提高科技成果转化效率、制定和实施促进科技成果转化等各种措施。
源语言Chinese (Simplified)
页(从-至)55-61
页数7
期刊技术经济
10
Published - 2013

指纹

Panel data
Technological innovation
Empirical study
China
Malmquist
Shortage
Total factor productivity
Coast
Scale efficiency
Economics
Redundancy
Technical progress
Resource allocation
Gradient

Keywords

  • 科技创新效率
  • 效率评价
  • 面板数据
  • DEA
  • Malmquist指数

引用此

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TY - JOUR

T1 - 我国科技创新效率的实证研究

T2 - 基于DEA-Malmquist模型和中国省际面板数据

AU - 王, 珍珍

AU - Huang, Maoxing

PY - 2013

Y1 - 2013

N2 - 运用DEA-Malmquist模型对2002—2010年我国省域科技创新效率进行了静态和动态分析。研究结果表明:十六大以来,我国整体科技创新的投入、产出是有效的;我国科技创新效率存在明显的梯度特征,即南部沿海经济区的科技创新效率最高,东北综合经济区的科技创新效率最低,部分省份仍然存在投入冗余和产出不足的情况;全要素生产率的改善主要得益于技术进步和规模效率的改进,但是各地区全要素生产率的改善并不均匀。最后指出,未来发展仍需合理调节资源配置、提高科技成果转化效率、制定和实施促进科技成果转化等各种措施。

AB - 运用DEA-Malmquist模型对2002—2010年我国省域科技创新效率进行了静态和动态分析。研究结果表明:十六大以来,我国整体科技创新的投入、产出是有效的;我国科技创新效率存在明显的梯度特征,即南部沿海经济区的科技创新效率最高,东北综合经济区的科技创新效率最低,部分省份仍然存在投入冗余和产出不足的情况;全要素生产率的改善主要得益于技术进步和规模效率的改进,但是各地区全要素生产率的改善并不均匀。最后指出,未来发展仍需合理调节资源配置、提高科技成果转化效率、制定和实施促进科技成果转化等各种措施。

KW - scientific and technological innovation efficiency

KW - efficiency evaluation

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KW - 科技创新效率

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M3 - 文章

SP - 55

EP - 61

JO - 技术经济

JF - 技术经济

SN - 1002-980X

IS - 10

ER -