基于SBM-NDEA模型的我国高专利密集度产业技术创新效率研究

本文结合以创新损耗为表征的非期望产出以及非径向的SMB-NDEA模型对我国高专利密集度产业2005-2015年的技术创新效率进行研究。实证结果表明:(1)我国9大高专利密集度产业大多能保证较高的技术创新效率并能持续创新,特别是"计算机、通信和其他电子设备制造业"及"烟草制造业"长期保持接近效率前沿的高效率;(2)依照不同产业的各网络节点的效率情况可将9大产业聚类,类别内部具有相似的效率节点表征;(3)创新确认节点与经济转化节点的双重低效率会导致高专利密集产业的持续性整体低效。针对以上研究发现,本文从搭建知识产权中介服务平台以及加强技术前瞻性评估等方面为政策制定者和企业管理者提供可参考的建议。

高专利密集度产业创新效率及影响因素研究——基于DEA-Malmquist指数和Tobit模型

高专利密集度产业的创新效率影响着高专利密集度产业的自主创新能力水平和产业竞争力。运用DEAMalmquist指数和Tobit模型对我国高专利密集度产业创新效率及其影响因素进行实证研究。研究发现,我国高专利密集度产业规模效率不高,但整体创新效率呈现上升趋势。在此基础上采用Tobit模型回归分析高专利密集度产业创新效率的影响因素,发现政府支持力度、产业科技水平、企业规模、从业人员素质与创新效率正相关,产业聚集度与高专利密集度产业创新效率高度负相关。结合上述分析,给出提高我国高专利密集度产业创新效率的对策及建议。

我国高专利密集度产业技术创新效率评价研究

本文运用DEA-Malmquist指数方法,根据获得的2004-2013年我国高专利密集度产业九大行业的面板数据,从全国整体和行业两个视角,对我国高专利密集度产业技术创新效率进行实证分析。结果表明:我国高专利密集度产业技术创新效率在2004-2013年期间整体保持上升水平,通过对高专利密集度产业技术创新效率M指数进行分解发现,技术效率变化是影响技术创新变化的主要因素,纯技术效率变化(PTEC)与规模效率变化(SEC)是影响技术创新效率的关键因素。最后结合实证研究结果提出了相应的对策建议。

高专利密集度产业实现绿色转型升级的路径研究——基于组态分析视角

加快绿色技术创新、实现产业转型升级是破解绿色发展难题、推动经济高质量发展的关键。将高专利密集度产业这一技术强依赖型产业作为考察对象,借助fsQCA方法从组态视角考察产业内、外部环境因素在多重交互作用下如何激励高专利密集度产业实现绿色转型升级。研究结果表明:我国各高专利密集度产业绿色转型绩效异质性明显,实现整体高质量发展任重而道远;有效推进绿色转型绩效提升的路径包括3条,即强化引进型、自主创新型、稳固优化型,外部政策环境在其中发挥主导作用。为此,应充分贯彻新发展理念,优化顶层设计与宏观调控,进一步激励产业主体实现绿色技术突破。

专利密集型产业评价研究进展述评

专利密集型产业比一般产业投入了更多的科研资本与人才资源,对经济和贸易发展有着重要影响。客观准确地评价专利密集型产业发展水平,对于科学配置创新资源、优化产业投入、提升产业结构至关重要,已受到世界各国和国际组织的关注。本文系统梳理了当前国内外专利密集型产业评价的相关研究进展,包括专利密集型产业的内涵及界定标准、专利技术分类与产业分类关联、产业密集度测算方法、专利密集型产业评价等;重点对比了美国、欧盟、中国开展的专利密集型产业评价研究,分析了其各自在评价指标体系设计、评价值采集与处理方面的特点及优劣;最后,提出了关于我国专利密集型产业评价研究的几点思考。