基于DEA模型的我国工业生态创新效率评价研究

工业生态创新效率是衡量工业活动生态效益、经济效益和创新效益的重要指标,要求发展兼具可持续性和创新性。文章在生态创新及生态效率的基础上,构建了工业生态创新效率评价指标体系,通过DEA-BCC模型,对2007~2013年我国30个省份规模以上工业企业工业生态创新效率进行了研究分析,并根据我国工业生态现状从宏观、中观、微观三个层面上提出针对性建议。

我国区域工业生态创新效率评价——基于SBM模型和CCR模型的比较分析

随着全球越来越多地关注可持续发展和气候变化,经济实现绿色增长成为各国追逐的政治目标,生态创新受到了各国学者的关注。我国正处于经济发展方式转型时期,通过引入生态创新概念,真实客观地反映我国区域工业的生态创新效率,对我国工业实现健康有序发展有着重要意义。以我国30个省市区规模以上工业企业数据作样本,通过引入SBM模型处理非期望产出,在考虑生态因素的前提下对我国区域工业生态创新效率进行评价,避免传统的DEA方法不能准确评价创新效率的缺点,并与仅考虑经济效益的CCR模型作比较分析。实证研究表明:我国区域工业生态创新效率为非有效,改善空间很大;基于生态的角度评价我国区域工业创新效率结果更加真实客观;我国八大经济带的工业生态创新效率存在显著差异,其中沿海地区的工业生态创新效率较高。

山东省生态创新效率测度及影响机制

文章基于改进的EBM模型和DEA-Malmquist指数,分别从静态和动态两个层面测度山东省2009—2018年生态创新效率,并剖解其增长动力源泉,构建TOBIT面板模型分析山东省生态创新效率区域差异的影响机制。研究发现:山东省生态创新效率整体水平不高且区域异质性明显,胶东经济圈、鲁南经济圈、省会经济圈从高到低排列,生态创新效率增长取决于生态创新技术进步的提高;胶东经济圈的人力资本、产学研合作、产业结构高级化、创新驱动、竞争潜力、内外需水平对生态创新效率具有显著性正向影响,城镇化水平会产生负向显著性影响,省会经济圈基础配套水平具有显著正向影响,内需水平则产生显著负向影响,鲁南经济圈的环境规制水平会产生较强的正向促进作用,基础配套水平也会产生正向影响;山东省三大经济圈需要制定区域特色明显的生态创新效率提升的措施,才能切实提高山东省整体生态创新效率。

区域生态创新效率异质性及影响机制

生态创新是破解资源、环境与经济"三方掣肘"的可行路径。文章从静态和动态的角度,采用SBM模型和DEA-Malmquist指数测度了中国30个省份2004—2014年区域生态创新效率值及其增长指数,并分解技术效率、规模效率和技术进步增长指数,构建面板计量模型,分析区域生态创新效率的异质性及影响机制,得出:1)东、中、西部区域生态创新效率差异明显,东部最高,中部次之,西部最低;2)区域生态创新效率与生态技术效率变化趋势基本一致,区域生态创新效率提升主要取决于技术效率增长,而在技术进步、规模创新效率等方面还有较大的提升空间;3)东部地区的经济发展水平、国外市场需求、产学研合作程度对生态创新效率有显著的正向促进作用,中部地区的市场竞争状况、产业转移、创新驱动因素起着显著的正向促进作用,西部地区经济发展水平、政府规制、市场竞争状况有显著的正向影响。最后提出因地制宜制定相关措施促进生态创新效率跃升的建议。

生态技术驱动区域生态创新效率分析——以山东省为例

生态创新效率作为衡量生态投入和生态产出效益的重要手段,是评价我国经济、资源与环境协同关系的重要指标。通过探讨山东省近10年生态创新效率的变化趋势和原因,分析比较影响生态效率差异的主要因素。基于山东省范围,采用DEA模型对山东省2009—2018近10年的生态效率进行测算与评价,采用比较研究,DEAP测算等方法对山东省区域生态创新效率进行探索与研究,通过分析区域生态效率的差异性,探索生态技术对于整个山东地区生态创新效率的主导作用,并提出有效提高山东省生态创新效率的对策。

关于生态创新效率的文献综述

将生态创新效率的内涵、驱动因素以及测度方法等方面的文献进行总结,以期为学界研究工业生态创新效率提供借鉴。

基于DEA-Tobit模型赣州稀土产业技术生态创新效率研究

本研究旨在评估赣州稀土产业技术生态创新效率,并利用DEA-Tobit模型探讨其影响因素。通过收集赣州稀土产业相关数据,包括技术创新投入、生态环境保护投入和产业经济效益等指标,建立了DEA-Tobit模型进行效率评估和影响因素分析。研究结果显示,赣州稀土产业技术生态创新效率整体较低,存在较大的改进空间。技术创新投入和生态环境保护投入对技术生态创新效率具有显著的正向影响,而产业规模和产业结构则对效率表现没有显著影响。因此,赣州稀土产业应加大技术创新和生态环境保护投入,优化资源配置,提高技术生态创新效率。本研究为赣州稀土产业的可持续发展提供了理论依据和实践指导。

考虑废弃物回收利用的区域生态创新效率研究

区域生态创新涵盖了地区经济发展水平、创新能力和环境可持续状况,是创新驱动发展和生态文明建设两大国家战略的融合。将生态创新过程划分为科技研发阶段和成果转化阶段,并将废弃物回收再利用、能源消耗及非期望产出纳入创新过程,构建了生态创新过程的闭环网络结构;在上述基础上,结合超效率模型、SBM模型,提出了考虑废弃物回收再利用、非期望产出的改进网络DEA模型,用于测度区域生态创新总体效率和各子阶段效率,并进一步建立生态创新规模效率的测度模型探究各决策单元的规模效率;最后收集我国区域创新的相关面板数据进行了实证分析,结果表明所提出的方法有效、可行。拓展了网络DEA结构下的生态创新效率研究,从废弃物回收利用的闭环生态创新视角,为区域创新系统资源的优化配置提供了一定的理论参考与实践启示。

中国工业生态技术创新效率评价——基于2011—2014年省际面板数据

将生态环境因素纳入技术创新效率的研究范围内,构建中国工业企业生态技术创新效率评价指标体系,运用改进后的超效率DEA模型和Malmquist指数方法从静态和动态两个角度测度了2011—2014年各省份规模以上工业企业生态技术创新效率,并对各省份和四大区域间的差异进行了探析。研究发现:考察期内工业企业整体创新效率还较低,其均值为0.779,且整体创新效率略有下降,其主要原因是技术水平的阻滞作用;省际及四大区域间效率差异明显,东部地区排名最前,中西部地区则低于平均水平;我国工业生态技术创新规模效应初显,纯技术效率也有所提升,生态技术创新还有较大发展空间。

知识溢出下区域生态技术创新效率的测算及影响因素研究

运用GML指数测算了2000—2015年知识溢出下的区域生态技术创新效率,并分解为技术进步和效率改进,与不考虑非合意产出的结果进行比较,分析了知识溢出下生态技术创新效率的影响因素.结果显示:我国区域生态技术创新效率呈梯度变动趋势;当考虑非合意产出时,技术进步占主导地位;当不考虑非合意产出时,大部分省市的技术进步下降,效率改进上升,生态技术创新效率来源于效率改进;知识溢出和吸收能力的交互作用及其空间效应能显著提升生态技术创新效率;地理统计距离空间加权矩阵模型的结果更佳,东部地区尤其凸显,东部地区的知识、技术、创新等要素集聚性较强,促使其知识溢出对生态技术创新效率的促进作用最强.

基于两阶段US-NSBM模型的长江经济带创新生态效率评价

本文使用2003—2017年长江经济带9省2市创新生态投入产出面板数据,运用包含非合意产出和超效率的两阶段网络DEA方法,计算了长江经济带创新生态效率值,并对其进行收敛性分析。研究表明:一是长江经济带创新生态效率整体实现DEA有效,但省际间存在差异。二是创新生态效率低的省市对效率高的省市存在“追赶效应”,并最终向同一稳态水平收敛。

长江经济带省际工业生态技术创新效率评价

构建长江经济带工业生态技术创新效率评价指标体系,利用2002—2013年长江经济带相关面板数据,通过建立改进型超效率DEA模型及Malmquist指数分析方法,对长江经济带11省份工业生态技术创新效率进行分析,以期为提高沿带省份生态技术创新效率,转变经济发展方式,提升国际竞争力提供参考依据。分析结果表明:长江经济带工业生态技术创新效率呈现明显的地域性差异;其工业生态技术创新效率基本由技术进步带来,整体技术效率呈现下降趋势;且并没有形成工业生态技术创新规模效率,而纯技术效率有一定程度上升。