FORECAST OF CHINA'S GRAINPRODUCTION DEVELOPMENT AND ITSSELF-SUPPORT RATE ANALYSIS

This far stern difficulhes and challenges fatal by the dev ofadn P in etna. to the bac national snon of China and the of and min the world market, China must meet the and Inainly by her own production. Using the input output and system edence metal, this makesa foast abbot China’s glain output, grain and allsupport rate in the year 2030.

The Gray Relevancy Research on New Products Output and Science ＆ Technology Resources input in State-owned industrial Enterprises

This paper analyzes the correlativity between new products output and science ＆ technology resources input by the method of Gray Relevancy model, and finds that the spending for new products has greatest correlativity with new products output in large and medium sized state-owned industrial enterprises.

科技资源配置效率研究述评及数字时代下的研究展望

近年来我国稳居世界第二大研发投入国,但科技资源配置效率还有待进一步提升。为更加科学地测度科技资源配置效率,从而优化资源配置路径、完善配置机制,助力科技创新,从传统科技资源配置效率的概念内涵和测度对象、方法、指标体系等维度对中外相关文献进行系统梳理,厘清领域研究动态和发展趋势,分析相关指标体系常见问题以及提出改进建议,并结合数字化技术优势提出展望。基于中国知网和Elsevier/Springer收录的2000年以来58篇相关文献的分析结果显示:测度对象中,以针对地区等中观层面的研究最为丰富,并以面板数据为主,但科技资源配置效率较低的区域未得到较深入、有针对性的研究;测度方法一般采用经典的多元统计分析方法、计量分析方法等,近10年采用最多的是数据包络分析方法,也不乏采用多种方法 /模型的组合,但利用大数据技术基于全样本的研究较为缺乏;测度指标体系通常包括科技资源的投入和产出指标体系,分别设置有一二级指标甚至更多级别的指标,但指标构建在系统性、科学性和独立性等方面仍有待改进,其中一级指标财力资源投入中未包括R&D经费外部支出、科技信息资源指标下的各二级指标项均已包含在科技财力资源的一级指标中、知识形态产出中包含多项相关性较强的二级指标等。基于此,针对上述存在问题,依据《中国科技统计年鉴》等权威信息文献,改进构建新的区域整体科技资源配置效率测度指标体系,其中以科技人力资源和科技财力资源作为决定性投入要素,选择R&D人员全时当量、R&D经费内外部总支出分别纳入相应的二级指标中。最后基于数字时代背景,展望科技资源配置效率研究的领域延伸、方法改进、指标完善和政策支持,强调单列数据要素作为科技资源优化配置的测度指标,使科技资源配置方式更加智能、高效和开放。

北京农业科技创新效率评价

【目的】为进一步完善农业科技创新的理论体系、解决当前农业科技创新实践中存在的现实问题提供思路。【方法】以北京地区为研究对象,基于2013—2022年农业科技投入产出相关数据,从效率角度出发,运用DEA模型对北京农业科技进步效率水平进行测算。【结果】结果表明:北京农业科技创新效率整体较高,农业科技创新产出较为稳定,但农业科技创新投入呈下降趋势,在近10年中有两年处于技术效率非有效状态。【结论】应进一步优化资源配置,保障农业科技创新资金支持,培育农业科技创新主体,加强农业科技成果转化。

浙江与粤苏科技创新能力的比较及提升对策

近年来浙江与广东、江苏同处于中国科技创新领域的领先位置,但与粤苏两省相比,浙江科技创新整体水平仍存在一定差距。借鉴目前主流的科技创新能力评价体系构建方式,基于投入产出视角,并关注科技创新平台的作用,利用2018至2022年国家和浙粤苏有关统计年鉴,从科技投入强度、科技创新平台实力、科技成果转化3个方面进行比较,分析浙江科技创新的相对弱势和制约因素。结果表明:浙江的科技研发投入水平总体不高,对基础研究重视不够,高层次、领军型科技人才总量少,人才引进培养的效益尚未突显,同时科技创新人才分布结构不均衡,企业和基层创新人才少;科研机构特别是企业研发机构总体实力偏弱,重大创新平台和载体还比较缺乏,高新技术产业开发区建设速度偏慢,总体技术供给能力偏弱;高技术产业营业收入和利润总额仍然不高,专利申请和授权数以及每万人发明专利拥有量偏少,新产品销售收入和外向度偏低,科技创新资源整合还不够,创新体系整体效能还不高。建议浙江从打造人才集聚地、原创性成果策源地、引领性企业成长地、开放型创新协作地等方面采取有效措施,加快提升区域科技创新能力,赋能区域经济社会高质量发展。

中国农业科技金融指数构建、时空格局及收敛性检验

基于2009—2018年30个省区市的面板数据,采用熵权法测度了我国农业科技金融指数,运用变异系数法和固定效应模型检验了其σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛特征。结果表明:(1)我国农业科技金融发展的综合指数呈波动态势,其中,农业科技金融发展的投入指数与产出指数总体上呈同步上升态势,但农业科技金融基础指数呈下降—上升—下降—上升的“W”形波动态势。(2)我国农业科技金融发展的要素贡献存在显著差异。从子维度贡献看,农业科技金融的投入指数贡献率最高,产出指数次之,基础指数最低;从三大区域贡献看,粮食主产区的贡献率最高,粮食主销区次之,粮食产销平衡区最低。(3)农业科技金融发展存在马太效应。全国、粮食主产区和粮食产销平衡区的农业科技金融存在σ收敛,全国及三大粮食功能区均存在绝对β收敛和条件β收敛。

知识流动视角下新时代中国体育学亲缘学科的定量识别与演化趋势分析

采用文献资料分析和帕累托分析等方法,以党的十八大以来体育学与外部学科间的知识流动状况为依据,分别从知识输入和知识输出两个视角对体育学亲缘学科进行定量识别与演化趋势分析。研究结果表明,在2013—2017年与2018—2022年间,体育学的知识发文量呈现波动性下降趋势,在2018—2022年间的知识输入量和知识输出量均明显高于2013—2017年;知识输入视角下的体育学亲缘学科分别有24和23个,其中稳定型20个,增长型3个,消退型4个;知识输出视角下的体育学亲缘学科分别有13和17个,其中稳定型12个,增长型5个,消退型1个;同属于知识输入和知识输出视角下的知识互惠型亲缘学科有10个,体育学与上述学科间的知识输入量和知识输出量总体呈现波浪式上升趋势。上述研究结果为体育学的学科发展带来如下启示:1)推动体育学的跨学科合作与整合,助力新学科增长与知识流动;2)加强体育学分支学科的学术研究,扩容期刊发文量与知识总量;3)促进体育学创新研究领域的培育,提升知识势能与知识顺差比;4)调整体育学教育改革与专业设置,满足社会对学生专业能力的需求。

研究与开发机构科技创新效率测度及提升对策——基于数据包络分析和Malmquist指数法

为掌握我国各地区研究与开发机构科技创新效率的动态变化情况,有必要对全国范围内科研机构的科技创新效率进行对比分析,因此以2015—2019年我国31个省区市研究与开发机构的科技创新投入产出数据为基础构建评价指标体系,通过DEA-BCC模型及Malmquist指数方法对其科技创新效率分别进行静态评价和动态分析。结果表明:2019年31个省份研究与开发机构的科技创新效率整体不高,在28个处于非DEA有效状态的省份中,26个省份的科技创新投入冗余、2个省份的科技创新投入不足;科技创新效率由高到低的区域分布依次为东北、东部、西部和中部;科技创新效率呈现“M”型波动,技术创新水平提升或衰退是主要影响因素。最后根据研究结论,提出优化科研经费配置、持续深化“放管服”改革、加强科技人才队伍建设以及强化高水平科研平台建设等促进我国研究与发展机构科技创新效率提升的对策建议。

高校人文社科项目制绩效评价及其改进目标——基于联立方程与BP人工神经网络

在深入分析高校人文社科研究投入产出诸要素关系的基础上,针对“双一流”建设高校的人文社科研究数据,采用联立方程模型分析项目制的绩效;并基于Super-SBM模型测度效率,从而明确改进目标;同时以确定最佳投入产出下研究项目的理想绩效为目标,探寻最优解,并借助BP人工神经网络进行稳健性分析。研究结果表明,人文社科项目的绩效有待提高;最佳投入下人文社科项目绩效提升较快,项目绩效水平有待提高;最佳投入下人文社科投入产出关系的匹配程度更高;人文社科投入产出效率总体进步空间巨大,主要原因是不同高校研究水平相差较大,导致纯技术效率水平较低;研究经费绩效较低需要引起足够的重视。

江苏省科创板企业上市培育建议

科创板的设立集中体现了科技创新对科技型企业的重要性。文章对科创板上市企业成长路径进行了研究,分析了科创板政策、企业成长周期、创新投入、创新产出、人才队伍等共性规律,凝练了科创板上市企业特征,为科创板上市企业群体画像,探索建立科创板企业培育库遴选标准,为江苏省进一步培育企业创新主体、优化江苏省创新环境、促进产业链和创新链进一步融合提出建议。

基于DEA的我国地区高校科研投入产出效率分析

以DEA方法评价了我国29个省、市、自治区的高校科研投入产出效率,得到了各地区高校科研投入产出效率状况,以及各地区高校科研投入产出非DEA有效的产出不足量和投入冗余量,并据此得出我国西部地区的高校科研投入产出效率相对较低,且大多处于规模效率递增阶段的结论,因而加大对西部地区高校科研资源的投入规模和提高投入资源较多地区的科研产出是当前国家和各地区政府高校科研管理部门应着力解决的问题。

国家科学技术投入与产出评价

本文研究了科学技术产出的形式和内容,探讨了用于描述国家科学技术产出的定量方法,设计了科学技术投入指数和产出指数,并利用这两组指数对我国科学技术的发展态势进行了初步的评价。

基于DEA的中国科普投入产出效率初步分析

文章介绍了中国科普投入产出的基本现状,结合中国科普工作的实际情况,构建了中国科普投入产出评价指标体系初步框架。应用数据包络分析法(DEA),选取了中国科普统计2006-2013年间的数据,分析评价了中国科普投入产出效率,得到效率有待提高的初步研究结论。

西部地区科技能力建设的政策取向

本文在界定科技能力内涵的基础上,从系统的角度出发,构建了一组指标体系,对东、中、西部地区的科技能力进行测度,并通过对比研究,揭示东部和西部科技能力之间的差距及其产生的内在机理,最终为西部地区的科技能力建设提供一些政策建议。

中国农业科技创新投入产出分析

从投入与产出两个方面对中国农业科技创新进行分析。投入分析包括投入方向、力度及其比重等。产出分析包括论文、专利等直接产出,以及相关管理部门间接产出报告和农民评价。分析表明,我国农业科技创新存在投入方向重硬轻软、投入力度不足、创新产出难度较大、效率较低、数量比重不足、评价机制不合理等诸多问题。未来农业科技创新急需改变投入理念,加大投入力度,调整评价方式,以便促进农业和农业科技创新合理发展。

中国区域科技金融效率研究——基于三阶段DEA模型分析

采用三阶段DEA模型对中国区域科技金融投入产出效率进行了测算,结果表明中国不同省份科技金融投入产出效率受环境因素影响差异较大。具体来看,目前仅有7个省市达到了生产前沿面,大部分省市的纯技术效率和规模效率都有待提升,其中规模效率处于较低水平是制约中国科技金融发展的重要原因。因此,要改进科技金融的投入产出效率,首先要改善科技金融的投资环境,特别是法律等软环境;其次要扩大科技金融的投入规模;再次要加大对中西部地区的政策支持。

科技投入产出相对有效性的实证分析

科技对社会、经济的发展越来越重要。对科技投入产出的效率进行研究、分析具有重要的意义。本文运用改进的DEA方法 ,对我国 1999～ 2 0 0 0年各地区的科技投入产出的相对有效性进行了分析。基于DEA模型下的计算结果 ,提出了一些建议。目的在于充分利用有限的资源 ,力求产出的最大化 ,以提高科技投入产出的效率 ,发挥科技在社会。

科技创新竞争力评价研究——以广州为例

采用各城市2009年公布数据,以北京、广州等全国十九个城市为研究对象,选取全社会R&D经费投入、专利产出等十五项科技创新指标,运用SPSS分析软件,采用主成分因子分析法,研究广州科技创新投入、产出排名情况及其两者之间的关系,找出影响地区科技创新竞争力的主要因素,提出科技创新建设对策建议。

高校人文社会科学科研投入产出效率评价——基于DEA二次相对效率和超效率模型的实证分析

高校科研是一项多投入、多产出活动,其效率评价是一项较为复杂的系统工程。文章以南京师范大学和南通大学中的15个人文社会科学类学院为被评对象,采用DEA方法,构建二次相对效率和超效率模型,对被评对象科研效率进行实证研究。结果显示:被评对象的科研技术效率和管理效率不存在明显的线性关系;从整体看,被评对象科研综合效率参差不齐,部分学院仍有上升空间。

我国海洋科技投入产出效率的区域差异研究——基于超效率DEA视窗-Malmquist指数

运用超效率DEA视窗模型对我国沿海11个省(区、市)2006—2012年海洋科技的投入产出效率进行评价,进而综合Malmquist指数与聚类分析深入挖掘效率变化的区域差异及原因。研究发现:全国层面上,海洋科技投入产出效率的增长主要得益于管理水平的提升和规模的优化;区域层面上,各省(区、市)的海洋科技投入产出效率变化可分为积累带动型、应用带动型和低增长型三类;驱动效率提升的主要因素存在明显的区域差异,但效率下降则主要源于海洋科技知识积累和改进不够。