论企业规模与R&D投入相关性

在各国学者对企业规模与 R& D投入相关性研究成果的基础上 ,建立了独特的具有综合反映特征的指标 :相对 R& D支出弹性 .利用该指标深入分析了美国、中国及武汉企业规模与R& D投入强度的关联 ,比较了它们之间大中型企业 R& D行为异同 ,得到了具有强解释力的结论 .论文还对不同产业的 R&

企业规模、经理自主权与R&D投入关系研究——来自中国上市公司的经验证据

经理自主权是经理的自主行为空间,它反映经理与董事会权力关系的制度安排。理论分析与上市公司实证数据表明:以职位权、薪酬权与经营权测度的经理自主权随着企业规模增大而降低,呈现凹函数形态。理论分析表明,企业规模是影响R&D投入强度的外生变量,其机理在于改变经理自主权的安排,从而对R&D投入强度产生正向影响,但实证数据表明,经理自主权作为中间变量,仅对企业规模与R&D经费投入强度的关系有显著影响,而对企业规模与R&D人员投入强度关系的影响不显著。

R&D经费配置的现状、问题与对策——基于2000—2015年的统计数据

中国R&D经费规模已跃居世界第2位,R&D经费投入强度超越欧盟国家总体水平,标志着科技创新已逐步成为经济结构转型升级的推动力量。然而,近年来受经济下行影响,出现了研发投入增幅下降并持续回落的迹象,值得关注。在R&D经费累积量不足、企业研发投入强度落后的背景下,R&D经费稳步增长仍然是第一要务。与此同时,R&D经费配置存在的结构性问题已十分突出,在保增长的同时进行结构性调整已刻不容缓。

中国高技术制造业规模与R＆D效率关系的实证研究

运用DEA中的CCR和BCC模型对中国高技术制造业的R&D效率进行了测定,结果显示规模大的行业其R&D技术效率相对也较高,但各行业之间的R&D技术效率差异较大,而且大都处于低效率状态;中国高技术制造业的R&D规模效率大多处在规模无效状态,且规模无效的行业大部分处在规模递增区间。行业规模与R&D效率的实证分析结果表明,规模与R&D效率显著正相关,中国高技术制造业呈现出R&D规模效率特性。

中国工业企业支出规模与R&D波及面:2005～2007

通过使用2005-2007年我国工业企业面板数据实证检验企业的R&D决策以及R&D支出规模的影响因素,并用2007年企业样本检验R&D对企业产出以及生产率的影响作用。检验表明:企业员工、企业利润、企业固定资产以及企业出口情况都对企业的R&D决策以及支出规模具有显著的正向影响,在引入企业过去的R&D变量时,会更好地解释现在的R&D决策以及支出规模;R&D的产出弹性显著为正,但在引入中间投入变量下,R&D的产出弹性会明显下降,R&D对企业生产率具有显著的促进作用。

企业规模与R&D投入强度关系的实证分析

以西安市近八百家企业为研究对象 ,应用结构方程模型 ,对企业规模与企业R&D投入强度的关系进行了实证分析 ,结果表明 :企业规模与企业R&D投入强度呈倒U型曲线关系 ,当企业规模较小时 ,与企业R&D投入强度正相关 ;当企业规模较大时 ,与企业R&D投入强度负相关。实证分析结果显示 :企业被评为高新技术企业对R&D投入强度有正面的影响 ;企业经营者才能有助于增加企业进入高新技术行列的可能性 ,并进而促进R&D投入强度的增大。

我国省际R&D活动的相对效率与规模效率

采用数据包络分析法(DEA)对我国1999—2008年31省份R&D活动的相对效率和规模效率进行实证研究。研究表明:我国各省份在R&D技术效率上存在显著差异,技术效率低下的省份较多;R&D规模大的省份相对R&D规模较小的省份并不具备显著的技术效率优势;31省份中仅少数省份处于规模有效和接近于规模有效状态,纯技术效率和规模效率都是影响省际R&D活动技术效率的主要因素。我国省际R&D活动存在显著的规模不经济特征。

基于进度优化的大型R＆D项目动态联盟协调机制研究

研发周期是R&D项目评价的重要指标,项目进度优化是压缩工期的重要方法,而动态联盟则为大型R&D项目的实施提供了一种新型的合作模式。分析了大型R&D项目进度的影响因素,从进度优化角度提出了基于进度控制、利益与风险管理和资源共享的大型R&D项目动态联盟协调机制。

技术创新与战略技术联盟——我国中小企业增强R&D能力的分析

创新是工业企业持续增长的关键 ,而创新的动力来自于企业的R&D能力。本文首先分析了中小企业R&D活动的特点 ,通过考察美国半导体制造技术战略联盟Sematech ,提出 ,应鼓励我国的中小企业与科研机构及大学之间建立战略技术联盟 ,以提高中小企业的R&D能力 。

中国R&D活动效率的区域比较分析

R&D是现代经济和社会发展中的关键环节,比较我国不同区域R&D效率的差异是促进R&D资源合理流动的前提。本文基于数据包络分析的VRS模型原理提出了R&D活动效率的测算方法,比较了我国31个省(直辖市)及东、中、西部地区的R&D综合效率、纯技术效率和规模效率方面的差异。结果表明:(1)我国R&D资源存在低效配置和区域分割现象,R&D资源的合理流动受到限制;(2)我国R&D活动外生于经济增长,R&D效率与经济发展水平并不显著相关。促进科技经济一体化的根本方法在于明晰R&D活动的市场主体地位,形成以市场参与者为主导的、产学研一体化的R&D活动机制。

R&D投资规模的统计规律性研究

徐士钰．Ｒ＆Ｄ投资规模的统计规律性研究．数理统计与管理，１９９８，１７（３），３１～３６．本文应用国家工业化发展阶段理论［１］及基于Ｒ＆Ｄ投资规模须和国家工业化发展水平的需要和可能相适应的认识，把所述发达国家和部分先进的发展中国家在不同工业化发展阶段上Ｒ＆Ｄ投资规模的变化过程，都看成是某一非平稳随机过程的一个实现（样本），并用皮尔（Ｐｅａｒｌ）生长曲线模型近似描述该非平稳随机过程均值的变化规律，结果与现实情况符合程度较高，本文揭示的Ｒ＆Ｄ投资规模的这一统计规律，对于发展中国家及我国在制订宏观科技投资政策时。

企业规模与R&D集聚倾向关系的实证研究

理论和经验表明,受研发能力的影响,不同规模的企业在研发机构的区位选择和集聚倾向上有着明显的差异。大型企业研发的集聚倾向低于中小企业,中小企业研发集聚的主体特征非常明显。在详细论证企业规模特征与其R&D集聚倾向之间相互关系的基础上,以我国企业研发选址为例,实证比较不同规模企业研发的集中度和区位偏好,从而有针对性地对不同类型的企业组建研发集群提出相应的对策和建议。

R&D补贴、税收激励与企业创新新颖度提升——基于企业规模的比较研究

提出R&D补贴和税收激励与企业创新活动及创新新颖度提升之间关系的概念模型并进行实证检验。研究发现,R&D补贴对中小企业创新新颖度提升有显著正向影响,税收激励对大企业创新新颖度提升有显著正向影响,内部研发和设备升级在2种财税支持政策和企业创新新颖度提升之间发挥一定的中介作用,并由此提出相应的政策启示。

基于Stackelberg的大型R&D项目进度激励机制研究

在大型R&D项目中,往往可以将项目分解为多个子项目,并委托给不同的承包商进行共同研发。研发周期是R&D项目的重要评价指标,因此,业主通常会设立激励机制以确保项目按期完成,承包商则会根据业主设定的激励机制合理安排项目进度。运用Stackelberg主从递阶决策模型,研究拥有多个子项目的大型R&D项目的进度激励机制问题,并通过子项目激励强度的设定对激励机制进行优化,协调业主和各承包商的利益关系,实现业主收益的最大化。

中国大型制造业企业R&D投入产出效率行业差异分析

大型制造业企业是我国经济创新的重要推动力,提高大型制造业企业的投入产出效率有利于促进经济创新。采取DEA模型对我国大型制造业企业20个行业的R&D投入产出效率进行定量评价,实证研究发现,我国大型制造业企业R&D投入产出效率普遍低下,不同行业之间的效率差异大。为了提高我国大型制造业企业的投入产出效率水平,缩小行业间的差距,必须优化资源的配置结构,推动产业集群的产生和发展,实施创新发展战略,促进"政—用—产—学—研"的系统合作,建立人才培养机制,提高R&D活动主体的素质。

中国创业板上市企业规模对R&D投入影响的研究

企业规模对企业R&D投入的绝对额度和相对额度有着不同的影响机理。根据创业板上市企业的R&D投入的影响因素及指标变量的选取特点设立面板数据计量分析模型,研究发现创业板上市企业规模与R&D投入绝对额度存在正向关系,而与R&D投入强度之间为显著性水平较低的负相关关系。研究认为,创业板上市企业在扩大企业规模的基础上要提高R&D投入强度,注重企业核心竞争力的培养。

上海市R&D投入产出效率分析

首先采用数据包络分析法,选取了上海市1997—2006年间的相关数据进行分析,科学、客观有效的评价了上海市的投入产出效率。评价结果显示:上海市投入产出效率不断提高,并在2003、2004、2005和2006年达到优效。

我国R&D经费投入规模、强度的比较研究

研究与试验发展(R&D)经费投入是衡量国家(区域)核心竞争力、社会经济发展和技术进步的关键指标。本文分析了1990-2017年我国R&D经费投入规模和投入强度的变化特征,并选取主要发达国家美国、德国、英国、法国、日本、韩国,以及发展中国家印度、巴西等来进行比较。研究发现,我国R&D经费规模自20世纪90年代起持续增长,尤其在进入21世纪以后,R&D经费总支出快速提升,始终保持稳步增长的态势。同时,我国R&D经费投入规模和投入强度存在显著的区域差异。另外,虽然目前我国R&D经费投入总量已位居世界第二位,增长率世界第一,但与美、日、韩等创新型国家相比,我国人均R&D经费规模和R&D经费投入强度还有待提高。因此,为深入实施创新驱动发展战略,推进科技强国建设必须要继续提高R&D经费投入,加强经费投入强度,因地制宜,完善R&D经费投入机制。

政府R&D资助对高技术产业创新效率的影响——基于最优规模的视角

利用中国2009-2016年高技术产业的省级面板数据,构建SFA模型测度高技术产业的创新效率,先从最优R&D资助规模视角研究了政府R&D资助对高技术产业创新效率的非线性影响以及企业规模对最优R&D资助强度的影响,然后对高技术产业的最优R&D资助强度特征及区间分布进行分析,最后测度了偏离最优R&D资助强度带来的效率损失。研究表明:政府R&D资助对高技术产业创新效率的影响表现为倒"U"形关系,最优R&D资助强度随企业规模变大而提高;现阶段政府R&D资助主要表现为"挤入效应";东部地区R&D资助强度与最优R&D资助强度差距最大,中部次之,西部最小;全国高技术产业的创新效率损失具有上升的趋势,且效率损失在东部地区最大,中、西部地区较小。