基于PP-SFA方法的供应链创新试点城市物流效率及影响因素研究

基于2009~2018年38个供应链创新与应用试点城市的面板数据,运用投影寻踪与随机前沿分析相结合的方法,对上述城市的物流业效率及影响因素进行分析。结果表明:研究期内,我国供应链创新城市物流业综合产出水平提升明显,但绝大多数城市仍处于较低水平,物流业产出仍有较大提升空间;劳动力投入及固定资产投入对物流业发展产生显著正向影响,同时,经济发展水平和政府影响力会促进城市物流业效率的提升;我国各供应链创新试点城市物流业效率差异较大,超半数以上的供应链创新城市物流业效率值低,研究期内样本城市的物流业整体效率水平呈现出近似“W”型的波动上升趋势。

中国物流产业技术效率:时空分异、影响因素与演进逻辑——基于PP-SFA模型的实证分析

文章基于2007-2016年中国省际面板数据,运用PP-SFA模型测度能源和碳排放双重约束下的物流产业技术效率,分析其时间和空间维度上的变化和差异,评定其宏观和中观层面的影响因素,并分区域剖析其演进背后的逻辑规律。研究发现:中国物流产业技术效率总体偏低,呈下降趋势,且区域分化明显,东部最高,中部次之,西部最低;产业结构、技术创新能力和企业平均规模正向影响物流产业技术效率,财政支持力度和能源消费结构产生负向影响,而环境规制强度并未产生显著影响;中国物流产业已度过规模扩张阶段,现处于质量提升阶段,且各区域不同阶段中影响因素的作用关系存在差异,物流产业技术效率演进逻辑具有区域特性。践行节能减排、完善产业政策和探寻区域物流特色发展路径益于优化物流产业技术效率,提升中国物流产业发展质量。

基于PP-SFA方法的我国科技金融投入产出效率研究

通过利用PP模型处理高维数据降维的特点,解决SFA方法测度科技金融投入产出效率中存在的问题。在此基础上,对2010—2017年我国科技金融投入和产出的省级面板数据进行实证研究可知,东、中、西部科技金融效率均值存在差异,各区市科技金融发展不均衡。地方政府和金融机构的科技金融投入正向促进我国科技金融效率。R&D人员总量是促进科技金融效率提升的有利因素。根据实证结果,论文提出相应建议。

基于PP-SFA的协同创新中科研院所的价值创造效率研究——以中科院12所分院为例

基于整合和互动角度对科研院所的价值创造进行双维度分析,运用PP-SFA方法测度了中国科学院12所分院的价值创造效率,分析了影响科研院所价值创造效率的影响因素。研究结果发现:2009-2014年中国科学院整体的价值创造效率偏低,效率均值为0.58,存在很大的提升空间;价值创造产出与人力和资金投入同步增长,各地区的价值创造效率差距明显;科院院所的价值创造与应用导向和跨学科研究具有正相关关系,资金来源结构对科研院所的价值创造效率有负向影响。

基于PP-SFA的能源生态效率动态评价——以我国30个省市自治区为例

为改进SFA模型的评价效果,本文运用PP模型从期望产出和非期望产出两个层面对指标进行降维处理,并在时间维度上引入动态速度概念,构建PP-SFA动态评价模型,对我国30个省市自治区的能源生态效率进行实证分析。结果表明,经济开放性、能源消费结构等因素对我国能源生态效率影响显著,能源生态效率存在由东至西波段下降趋势,能源生态效率处于中等发展水平,2007～2016年总体呈上升趋势,动态变化速度状态呈N型变化。

中国国家重点实验室的研发效率与影响因素

基础研究是当今科技竞争的前沿,国家重点实验室是组织高水平基础研究的重要基地,测算国家重点实验室的研发效率并分析其影响因素,对于优化国家重点实验室布局、提高研发效率具有重要的指导意义。采用DEA-Tobit和PP-SFA两种互补性方法研究发现:中国国家重点实验室的研发效率还存在较大提升空间;依托高校的实验室研发效率显著高于依托科研院所的实验室;1990~2007年全国实验室研发效率波动幅度较大,2008~2018年较为平稳且稳中有降;人员流动性强、实验室竞争程度高显著提高研发效率,但学术开放程度、资金管理水平低则抑制研发效率。为了提高国家重点实验室研发效率,要进一步增强科研人员流动性、完善优胜劣汰机制,改革学术开放机制、构建以研究人员为核心的研发资源配置机制。

中国研发投入科技创新效率的PP-SFA分析——基于中国30个省域实证研究

考虑SFA方法效率产出结果单一的问题,利用PP模型能够降维的特点,以2007-2016年间中国30个省域的面板数据为支撑,将科技创新产出从研发、成果转化、产业化、技术扩散四个方面进行投影寻踪降维处理,得出一维科技创新综合产出结果;针对新常态下中国研发(R&D)的现状,从R&D人员投入、R&D经费投入以及R&D经费内部支出中的政府、企业、金融机构三部门投入,分别进行SFA实证分析。结果表明:2007-2016年间,中国R&D投入科技创新效率整体处于偏低水平,各省域间差异性较大,发展不均衡;R&D人员投入科技创新效率高于R&D经费投入,政府资金与金融机构资金投入科技创新效率远低于企业R&D投入科技创新产出效率。

中国生态能源效率时空格局演化及影响因素分析

基于中国2006~2017年的年度统计数据,运用PP与SFA组合模型,构建中国生态能源效率的静态评价模型,对中国30个省、市、自治区的生态能源效率及其影响因素进行分析,运用空间收敛方法和速度激励模型系统的分析了中国生态能源效率的时空格局演化。结果表明:城市化水平、经济开放程度、人口规模和R&D投入等与生态能源效率存在正相关关系;中国的生态能源效率空间格局具有空间分布聚集特征,但空间分布不均衡现象明显;中国的生态能源效率时间格局具有复杂波动的特点,总体趋势是先下降后再上升。

中国三大都市圈创新资源配置效率影响因素研究

由于随机前沿分析方法在测量多投入、多产出创新效率问题的不足,本文结合投影寻踪模型降维的特点,构建了有效评测创新效率的随机前沿改进模型。基于2005—2013年各区域数据,对我国长三角、珠三角、京津冀三大都市圈创新资源配置效率进行了实证分析。研究结果表明:(1)在创新资源配置效率方面,珠三角与长三角创新资源配置效率明显高于京津冀都市圈;(2)从创新资源要素产出弹性的变化趋势来看,创新人力资源要素产出弹性高于创新财力资源要素产出弹性,创新人力资源要素对创新产出呈正"U"型关系;(3)国际贸易强度、地方政府对科技活动的支持力度、企业R&D支出等均对创新资源配置效率起到了积极显著的正向作用。教育重视程度对创新有正向作用,但不显著。GDP的增长对创新的影响需视具体情况而定。

我国专利密集型产业动态效率测度及时空演化

基于PP-SFA模型对我国专利密集型产业产出效率进行测度,分析影响专利密集型产业产出效率的影响因素,并利用具有速度特征的时空演化模型分析专利密集型产业效率动态演化趋势。研究结果表明:我国专利密集型产业产出效率处于一般水平,仍有可提升空间,不同专利密集型产业间产出效率存在明显差异且发展不平衡。对于专利密集型产业产出效率影响因素,政府支持、研发投入强度、竞争程度、研发外部经费均对产出效率具有正向影响,但研发投入强度的作用效果最为显著。在时空演化方面,我国专利密集型产业产出效率呈现波动变化趋势。研究结果为专利密集型产业产出效率提升提供了理论支撑,并为专利密集型产业发展提供建议参考。

创新驱动视角下中国省域研发创新效率研究——基于投影寻踪和随机前沿的实证分析

针对传统的随机前沿模型测度创新效率中存在的问题,结合投影寻踪模型降维的特点,构建更加有效的随机前沿评测效率的改进模型。在此基础上,选用2003—2011年中国30个省市地区的面板数据对中国各省域研发创新效率及影响因素进行实证分析,结果表明:中国省域研发创新效率均值不足0.5,处于较低水平,存在较大的无效率现象,尚有较大的提升空间;且各省域研发创新效率差异性较大,发展不均衡。在分析研发创新效率的影响因素中发现,经济水平、对外开放程度、政府资助、教育重视程度、产权保护意识以及信息化水平均是促进研发创新效率提升的有利因素。