地域大中型工业企业创新资源配置效率研究

利用2000—2007年数据,对我国地域大中型工业企业创新资源配置效率进行评价。运用改进的DEA模型,对我国30个地区的大中型工业企业的创新投入效率进行测度,并基于测度结果,对各地区大中型工业企业的创新投入资源利用率进行分析;并给出了基于DEA的地域分类。结果显示,我国有80%的地区其创新资源未能得到有效配置,且创新资源的利用率普遍较低。基于定量分析结果,给出了提高地域大中型工业企业创新资源配置效率的政策建议。

江苏区域创新环境的非参数检验

运用因子分析法和非参数检验方法,对江苏省区域创新环境进行研究.首先,利用因子分析法,获得描述区域创新环境的3个综合指标:社会环境、经济动力和政府支持因子;然后,运用3个综合因子得分比较分析了江苏省13个地区的创新环境;最后,运用非参数统计分析法,检验苏南、苏中和苏北地区创新环境描述指标综合得分的分布情况.结果表明,不但江苏的三大区域的创新环境存在明显差异,而且,三大区域内部各地区之间的创新环境也存在统计上的差异性.

大中型工业企业的创新税收激励政策的效应分析

分析了大中型工业企业的创新税收激励政策效应。运用计量分析工具测度了大中型工业企业创新产出对税收激励政策的弹性。结果表明,税收激励政策对大中型工业企业的创新具有显著的正向作用。发明专利数对研究开发费用加计扣除减免税和高新技术企业减免税的弹性分别为0.40和0.45;新产品销售收入对研究开发费用加计扣除减免税和高新技术企业减免税的弹性分别为0.74和0.25;R&D经费内部支出额对研究开发费用加计扣除减免税和高新技术企业减免税的弹性分别为0.60和0.32。基于分析结果,提出了一些政策建议。

技术创新产出弹性结构分析——基于面板数据聚类分析和偏最小二乘回归

利用2000—2010年我国29个省级行政区大中型工业企业技术创新投入和产出的相关数据,运用面板数据聚类分析法,根据各省级行政区的技术创新综合实力,将29个省级行政区分为7类。运用偏最小二乘法测度了7类区域的技术创新产出弹性,并分析了回归模型的精度。得出如下结论:在分析期内,关键的技术创新产出及其重要影响因素存在较明显的地区差异;多数地区大中型工业企业的研发能力和科技成果转化能力普遍较强,但国际竞争力仍偏低;专利产出和发明专利产出具有几乎相同的弹性结构;除了私营企业集中的地区以外,专利主要体现为发明专利;经费投入是影响技术创新产出的最重要因素,而人员投入的影响相对较弱。最后,根据所有地区的共性和个性表现,就提高企业技术创新绩效提出相应的对策建议。

大中型制造行业技术获取效率及其影响因素分析

本文研究大中型制造业的19个行业技术获取效率及其影响因素.首先对我国19个制造行业近10年的技术获取投入变化特征进行了分析,运用改进的DEA模型测度了我国19个制造行业技术获取效率,就影响技术获取效率的内部因素进行了计量分析.结果表明,制造业样本行业的技术对外依存度总体上呈减弱趋势,2004年前后,绝大部分样本行业递减幅度较大;技术对内依存度除少部分行业呈现一定趋势外,绝大部分行业无明显变化特征.在分析的12年中,绝大部分样本行业的技术获取并未获得有效产出,有效产出行业数占19个分析行业数的平均比例仅为23%,且呈区间特点,即1996—1997年、1998—2004年和2005—2007年3个时段有效行业数相对集中;部分行业保持持续的高效率.在影响技术获取效率的内部影响因素中,创新实力为关键影响因素.

大中型工业企业技术改造和获取投入效率的DEA分析

对我国大中型工业企业技术改造和技术获取投入效率进行了研究。首先,运用指标分析法对我国大中型工业企业技术改造和技术获取投入强度变化特点进行了分析;其次,运用DEA模型测度了技术改造和获取投入效率。结果显示,我国大中型工业企业的技术对外依存度有下降趋势;我国省域大中型工业企业技术改造和获取投入效率普遍较低。这表明一方面我国大中型工业企业自主创新投入在不断增加,另一方面我国大中型工业企业技术获取消化吸收及创新的能力尚不强。如何通过获取技术达到自主创新仍是我国大中型工业企业所要解决的根本问题。

地区大中型工业企业技术创新效率分布的非参数检验

研究我国大中型工业企业技术创新效率分布的非参数检验问题。首先,借助统计方法筛选评价指标;然后,测度了我国大中型工业企业技术创新效率;最后,运用非参数统计方法检验不同地区效率的分布状况。结果表明,东部地区的大中型工业企业的技术创新投入效率较高,但河北和山东则较低;中西部地区的大中型工业企业的技术创新投入效率普遍偏低,但重庆却有较高的技术创新投入效率且较为稳定;东、中西部地区内部各地区的大中型工业企业的技术创新效率分布存在显著差异;高投入与高产出,低投入与低产出的地区,即使技术创新效率相当,它们的效率分布状况也未必一样。

制造业R&D效率测度及对策研究——基于中国17个制造行业的数据

创新绩效的一个重要标志是R&D效率。运用超效率DEA模型对我国十五期间17个制造行业的R&D效率进行了测度,并对R&D投入利用率进行了分析。结果表明,在十五期间有60%以上的制造行业R&D投入资源未能得到有效利用,仅见少数制造行业R&D效率呈现逐步改善趋势,大多数制造行业R&D效率未见明显提高,而是呈现波动变化状态。在分析结果的基础上提出了一些改进制造业R&D效率的对策建议。