我国各省市技术创新效率分析与比较_孙凯

我国高技术产业创新效率的时间演变与地区分布特征

《产经评论》２０１５年９月第５期　

我国高技术产业创新效率的时问演变　

与地区分布特征　

高晓光　

［摘要］在创新资源有限条件下，研究如何提高我国高技术产业的创新效率，推进“中国制造２０２５”　和“一带一路”战略，有重大意义。在前人研究基础上，借助多产出随机前沿分析模型对２００８—２０１３年中　国３０个省级地区高技术产业技术创新超越对数生产函数进行了参数估计，继而测算出各地区２００８—２０１３　年的创新技术效率、规模效率和总技术效率值，并分析了影响技术效率的因素。结论表明：中国高技术产　业创新技术效率与企业规模、市场结构、政府投入力度、研发支出结构呈正向关系，与经济发展水平呈负　向关系；２００８—２０１３年，中国大部分省级地区高技术产业的创新技术效率值整体呈现波动式上升趋势，仅　在２００９—２０１０年间受全球金融危机干扰呈现短暂的下降变化；中国３Ｏ个省级地区高技术产业创新技术效　率呈现稳健的差异现象，分布格局类似干经济发展水平分布；各地区规模效率水平均大干技术效率水平，　是总技术效率水平增长的主要源泉。　［关键词］高技术产业；创新技术效率；规模效率；多产出随机前沿模型　［中图分类号］ｂ＂２７６．４４　［文献标识码］Ａ　［文章编号］１６７４—８２９８（２０１５）０５—００３０—１２　

一引言　

３０多年来的改革开放将中国经济推上了一个前所未有的高度，２０１１年中国的ＧＤＰ总量超过日　本，成为世界第二大经济体。但要变经济大国为经济强国，中国需要着力提升以高技术产业为主的制　

造业，全面提升国家竞争力。２００８年世界金融危机以来，以美国为首的发达国家的再工业化战略，　使中国发展高技术产业面临严峻的竞争压力。因此，在创新资源有限的情况下，研究如何提高中国高　

技术产业的创新效率，推动“中国制造２０２５”和“一带一路”战略既有理论意义又有现实价值。　创新效率一直是学术研究的热点问题。由于高技术产业与技术仓　新的紧密关联性，以往有大量的　

我国技术进步、技术效率的地区差异分析

李宗植;石风光

【期刊名称】《商丘师范学院学报》

【年(卷),期】2010(026)010

【摘要】利用DEA的非参数Malmquist指数方法对我国1985-2007年各地区TFP及其构成的地区差异和变化趋势进行分析,可以看出:我国各地区的TFP均实现了增长,技术进步是TFP增长的主要动力;纯技术效率的恶化导致了东、中部技术效率的下降,而西部的纯技术效率和规模效率均实现了增长;多数地区存在投入拥挤和产出不足的状况,其中西部地区最严重.因此,需要针对分析结果提出相关政策建议.

【总页数】6页(P1-6)

【作者】李宗植;石风光

【作者单位】南京航空航天大学,经济与管理学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学,经济与管理学院,江苏,南京,210016

【正文语种】中文

【中图分类】F127

【相关文献】

1.中国农业技术效率的地区差异分析 [J], 韩晓燕;翟印礼

2.我国环渤海地区主要港口技术效率的时空差异分析 [J], 刘涛;张广兴;霍静娟

3.我国东北地区经济增长、技术效率与技术进步增长率分析 [J], 刘薇娜;李楠

4.基于DEA模型的技术效率实证分析--浙江省地区农业效率差异分析 [J], 徐琼

5.乡镇企业技术效率的地区差异分析 [J], 刘国亮;钟甫宁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买

我国技术创新地区分布的特征与机理分析

内容摘要：中国技术创新活动呈现出向广东、浙江等少数几个省市集聚的趋势，本文通过分析认为这一现象背后的机理是：由良好的知识基础、研究与开发投入和激烈竞争的市场结构组成的区位条件赋予了这些地区技术创新活动的初始优势，具有区位锁定效应的规模报酬递增导致了这些地区的技术创新在自我增强中成长，从而进一步推动了我国技术创新活动的空间集聚。

关键词：区位锁定效应规模经济技术创新非参数统计

20世纪90年代以来，新技术的成功开发和应用主要集中在广东、浙江等省市，并且逐渐拉大了与其它地区的差距。由于技术进步在经济增长中的决定性作用，持续扩大的技术差距可能有助于我们从技术变迁的角度理解我国地区间不平衡发展的动态特征。

我国技术创新水平地区分布的特征及演变模式

本文用专利近似地测度技术创新水平。在统计上，专利是技术创新水平的良好替代。依据《中国科技统计年鉴》分地区报告的专利授权量数据，表1提供了1998和2008年我国技术创新水平地区分布的概况。

在表1的基础上，本文进一步计算了反映我国技术创新水平地区分布主要数量特征的描述性统计指标，计算结果报告在表2中。

表1和表2清楚地显示，在考察的初始和终点年份，我国技术创新水平的地区分布都呈现显著的正偏模式。由此可以得到结论：在1998到2008年间，我国技术创新水平地区分布的不平衡加剧了，并继续表现出向广东、浙江等少数省市集聚的趋势。为了定量刻画技术创新水平地区集聚和分布不平衡的特征，本文计算了技术创新水平地区分布的基尼系数，计算结果表明，在1998年，技术创新水平地区分布的基尼系数为0.4922；到2008年，这一指标增加到0.5725。

那么，我国技术创新水平空间集中的加剧主要是由于分布结构的变化呢，还是由于原来的分布结构中不同部分增长速度的差异？为了发现这方面的统计规律性，回到表1和表2观察技术创新水平的结构变化模式。从表1技术创新水平的分组数据中可知，1998和2008年频数的分布并没有表现出重要的变化。粗略地比较组内均值的变化可发现，虽然各组均值都显著增加了，但是，包含了大多数省份的水平最低的两组增长得比较慢。表2进一步显示，描述技术创新水平集中趋势的众数、均值和中位数都增长了，均值增长了152%，中位数增长了145%，众数只增长了2.4%。三个集中趋势指标的非均衡增长意味着，少数几个省份的增长速度远远高于大多数省份的增长速度。这些发现意味着，在1998到2008年间，技术创新水平低的省份基本没有发生显著的变化，它们构成了我国的绝大

我国高技术产业创新效率分析

现代商贸工业還训■■iWTihhniirnaio我国高技术产业创新效率分析张神青(浙江财经大学，浙江杭州310018)摘要：高技术产业是世界各国经济增长的引擎，是评价国际竞争力的重要指标，而技术密集型产业的创新会促进高技术产业发展。通过对我国高技术产业创新效率进行详细剖析，探究创新效率的影响因素，总结提高创新效率的有效途径，为我国高技术产业又好又快发展提供理论指导。关键词：高技术产业；技术创新；创新效率中图分类号：F2 文献标识码：A doi：10. 19311/j. cnki. 1672-3198. 2016. 09. 0011引言高技术产业是当今世界各国科技和经济竞争的核心，技术创新是增强高技术产业竞争实力的关键8中国作为发展中国家，更应努力发展高技术产业，调整产业结构、转变经济发展模式，促进我国经济健康有序发麗。目前，我国高技术产业的发展已有显著成效0但与发达国家比，我画高技术产业的创新能力仍然较低，创新投入不足且创新效率较低。要增强我国产业竞争优势，不仅要提升创新能力，史要提高创新效率。2概念界疋近年来，高技术产业这个词频繁出现，但至今，世界各国仍未统一其定义。笔者认为尚技术产业是指技术和知识密集型的、需要凭借持续地技术创新和产品研发的高投入而产生高效益和高附加值、发展速度较快的产业。创新是由美籍奥地利经济学家熊彼特首次在《幾济发展理论》中提出，他认为，创新就是把生产要素和生产条件的新组合引入生产体系。貪技术产业技术创新主要从投入产出角度分析，指把投入的人力、财力、物力等创新研发资源转化为新技术和新产品或者优化原有技术和产品的过程。效率在经济学理论中指通过合理配置M加充分利用投入的资源。阿弗里亚首次把技术创新效率的定义与生产相结合a我国学者在上世纪90年代就开始研究技术创新效率。本文将创新效率定义为各种创新资源投入与其最终的经济效益产出之间的比值，表现了投入资源的利用效率和企业的创新能力。3我国高技术产业现状我国高技术产业积极_施党和国家的政策，深入贯彻科学发展观，各地K高技术产业创新效率呈上升趋势，但东中西部呈依次递减趋势。高技术产业创新效率表现出明显空间差异性和空间集聚现象。就规模效率而言，我国大部分地赋高技术产业没有规模效率，表明我国高技术企业规模小，科研能力弱等显著性缺陷。其次，单凭研发投入的增加并不能带来我国高技术产业规模效率的提高，且大量科研投入并没有提高核心竞争力6此外，我国高技术产业存在盲目建设、过度投入、产业布局单一以及规划筹建不协调等缺点，特别是创新资源相对充足的东中部区域。科技水乎的提高促进我国高技术产业创新效率的增长，而各地区创新效率却虽现显著的下降趋势，尤其是创新资源富饶的东中部地区。从技术效率分析，我国高技术产业纯技术效率还存在微弱增长趋势，但由于规模效率递减导致我国高技术产业总体技术效率呈倒退趋势。我国各地区高技术产业技术效率总体低，科技创新能力普遍差，高技术产业“粗放型”发展现象突出6但这也从侧面验证了创新效率与产业进步密切相关，只要提高技术创新效率，我国高技术产业的发展会有更大的提升空间。4影响因素现今，我国高技术产业是增强我国国际竞争力的关键，则创新效率是促进高技术产业发展的支柱6我国高技术产业创新效率有以下几个方面的特征：第一，我国高技术产业创新效率有所提高但普遍增速缓慢；第二，我国高技术产业创新效率存在明显的区域差异，东部创新效率显著高于中西部；第三，我国高技术产业创新投入中科研费用的效益比研发人员的效益高；第四，我国高技术产业创新效率较高地区的发展速度比创新效率较低地区的创新发展速度略缓。綜上，现阶段我国高技术产业创新效率虽有所提高但成效较为缓慢，本文试图从企业规模、市场特征、金融体系、政府支持等方面探寻我H高技术产业创新效率的影响因素，从而促进高技术产业飞速发展。4.1 企业规模少数学者认为企业规模与创新效率非正相关，但绝大部分学者认为两者是正相关，笔者认为，首先企业规模大、市场占有量高、科研成果回报多、企业a济效益好，才能最大程度的激励创新活动。其次科技创作者简介：张祎青（1992—），女，浙江金华人，浙江财经大学研究生在读，研究方向：公司理财§现代商贸工业丨2016年第9期 ■ 1

高技术产业技术创新效率的国际比较-2019年精选文档

高技术产业技术创新效率的国际比较

高技术产业是一种知识和技术密集型的产业，发展高技术产业对推动产业结构升级，提高劳动生产率和经济效益，以及提高一国的国际竞争力都具有极大的意义。

2008年的金融危机对世界经济产生了深远影响。欧盟委员会于2010年推出了“欧洲2020战略”，以图制止希腊主权债务危机继续蔓延，全面提升欧盟国家经济竞争力，高新技术产业是构成“欧洲2020战略”三大发展重点――智能增长的重要内容。美国的奥巴马总统在任上一直强调美国要回归制造业并出台一系列政策和措施来刺激美国制造业的发展。

中国1998年起开始实施高技术产业发展计划――火炬计划，各地纷纷建立高技术产业开发园区，通过创造良好的发展环境，极大地促进了我国高技术产业的发展，但是不能否认，我国在高技术产业中与发达国家相比还存在一定的差距。

一文献综述

创新经济效率是从投入的角度来衡量生产效率，主要是如何确定生产函数。按照萨缪尔森的定义，生产函数表示的是每一种具体数量的投入物（生产要素）的组合所可能产生的最大产量。柯布和道格拉斯（1928）提出了著名的柯布道格拉斯生产函数。该函数形式简洁，经济内容丰富，参数易于估计测量，一直被引为经典。但是该函数不能反映要素投入之间的相互关系，而且要素要求构成最佳配合。Chris等（1973）提出了超越对数生产函数，允许要素间的替代弹性可变。纵观之后的文献，研究创新经济效率时，较多运用的是柯布道格拉斯生产函数和超越对数生产函数。

研究创新效率的实证文献以国家层面和区域层面的研究为最。Lee（2005）和Wang（2007）各自从国家层面对研发效率进行计算，前者以专利、技术平衡收益和论文发表数目为产出变量；后者以专利、SCI和EI论文发表数目为产出变量，得出不到半数的国家在创新活动中是有效率的。Lee等（2009）采用DEA方法测算韩国技术创新效率，其创新产出包括学术论文发表、专利、高校毕业生等。Chen（2010）用DEA方法对不同国家的创新效率进行测试，采用的产出变量包括专利、专利税和论文发表数量。

我国西南各省市环境技术创新效率研究

范群林;邵云飞

【期刊名称】《中国科技论坛》

【年(卷),期】2011(000)002

【摘要】省市的创新辐射主要体现在中心化效率上,这也是环境技术创新效率的核心,实现了地区内环境技术创新的扩散,是区域可持续竞争优势的源泉.本文着重从中心化效率和投入产出效率的视角,测度我国六大地区26个省市的环境技术创新效率,并对比分析了西南地区5个省市环境技术创新效率的水平和特征,据此阐释其创新效率偏低的成因.

【总页数】6页(P89-94)

【作者】范群林;邵云飞

【作者单位】电子科技大学经济与管理学院,四川,成都,610054;电子科技大学经济与管理学院,四川,成都,610054

【正文语种】中文

【中图分类】F062.4

【相关文献】

1.我国西南地区环境技术创新效率研究 [J], 范群林;吴花平;王恩创;刘贞

2.基于DEA方法的我国各省市卫生资源配置效率研究 [J], 李文辉;黄小平;唐力翔;刘慧芳

3.基于DEA的全国各省市科研投入产出效率研究 [J], 黄子华; 陈颂 4.基于DEA的全国各省市科研投入产出效率研究 [J], 黄子华; 陈颂

5.浅谈西南片区各省市新《环境保护条例》特点 [J], 杨婧雯

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苏浙鲁粤四省产业技术创新效率比较分析

产业技术创新是一个多投入多产出的生产系统，不同地区的技术创新效率是不同的，仅仅从投入或者产出方面分析技术创新系统的效率明显是不全面的，必须采纳投入产出的双向分析方法。本节利用基于DEA的非参数Malmquist指数方法和面板数据，对2001~2018年苏浙鲁粤四省的产业技术创新效率进行分析评判。

一、研究方法

（一）DEA方法

数据包络分析方法（DEA）是运筹学、治理科学和数理经济学交叉研究的一个新领域，它是由闻名运筹学家 Farrel（1957）创立并由 Charnes、Cooper和

Rhodes（1978）进展起来的线性规划方法。它是以相对效率概念为基础，以数学规划为要紧工具，以优化为要紧方法，依照多指标投入和多指标产出数据对相同类型的评判决策单元（decision making unit，简称 DMU）进行相对有效性或效益评判的多指标综合评判方法。数据包络分析（DEA）的差不多模型要紧有CCR模型和BCC模型两种。

假设有n个决策单元（DMU），每个 DMU都有m种输入和s种输出，其中，

0),,,(21Tmjjjjxxxx，0),,.(21Tsjjjjyyyy，ijx为决策单元jDMU对第i种输入的投入量，rjy为决策单元jDMU对第r种输出的产出量),2,1;,2,1;,2,1(srminj。记0jDMU对应的输入、输出数据分别为：njyyxxjj01,,0000，0jDMU基于输入的带有非阿基米德无穷小的CCR模型和BCC模型如式（1）和（2）所示：

]min[11srrmiiss

01ijinjjjxsx （1）

s.t. njijijjysx10 0;0;,2,1;0rijssnj

中部地区高技术产业技术创新效率的比较研究

第３０卷第４期　２０１１年ｌ２月　武汉工业学院学报　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｗｕｈａｎ　Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｖｏ１．３０Ｎｏ．４　Ｄｅｃ．２０１１　

文章编号：１００９－４８８１（２０１１）０４－００９８－０４　

ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００９－４８８１．２０１１．０４．０２５　

中部地区高技术产业技术创新效率的比较研究　

温如春，狄强　

（武汉工业学院经济与管理学院，湖北武汉４３００２３）　

摘要：高技术产业是优化产业结构、提高经济实力的重要产业之一。中部地区高技术产业　的发展取得了较大的成就，但与我国经济发达地区相比，发展相对落后，差距较大。为此，提出　了相应的对策以促进中部高技术产业的发展。　关键词：高技术产业；投入；产出；效率　中图分类号：Ｆ　０６２．４　文献标识码：Ａ　

Ｔｈｅ　ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ　ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ　ｏｆ　ｈｉｇｈ——ｔｅｃｈ　

ｉｎｄｕｓｔｒｙ　ｉｎ　ｃｅｎｔｒａＩ　ｃｈｉｎａ　

ＷＥＮ　Ｒｕ—ｃｈｕｎ，ＤＩ　Ｑｉａｎｇ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｙ　ａｎｄ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｗｕｈａｎ　Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ　４３００２３，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｈｉｇｈ—ｔｅｃｈ　ｉｎｄｕｓｔｒｙ　ｉｓ　ｏｎｅ　ｏｆ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ，ｗｈｉｃｈ　ｃａｎ　ｏｐｔｉｍｉｚｅ　ｔｈｅ　ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ａｎｄ　ｉｍ—　

ｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｅｃｏｎｏｍｉｃ　ｓｔｒｅｎｇｔｈ．Ｔｈｅ　ｈｉｌｇｈ—ｔｅｃｈ　ｉｎｄｕｓｔｒｙ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｃｅｎｔｒａｌ　ｒｅｇｉｏｎ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ　ｈａｓ　ｍａｄｅ　ｇｒｅａｔ　ａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓ，　

ｂｕｔ　ｃｏｍｐａｒｅｄ　ｔｏ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｅｃｏｎｏｍｉｃａｌｌｙ　ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ　ａｒｅａｓ，ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｈｉｇｈ—ｔｅｃｈ　ｉｎ　ｃｅｎｔｒａｌ　Ｃｈｉｎａ　

我国30个省市的研究与开发投入产出效率分析

赵严伟

【摘要】In order to accurately reflect the input-output efficiency of R&D

in China, and provide a reference for the efficiency improvements of all

regions, Using the data envelopment analysis (DEA), the author measured

the efficiency of R & D input-output in 30 provinces in China from static

and dynamic. The static results showed that only six regions whose

efficiency of R & D reached DEA effective in 30 provinces in 2010. four

regions were mild invalid, 20 regions were moderate and severe DEA

invalid, the proportion of moderate and severe DEA invalid reached 66.

67%, input-output efficiency of the majority of areas was low; And dynamic

comparison illustrated that the capabilities of the research and

development in China increased year by year, the efficiency of R & D input

- output had also increased year by year, but the relative efficiency of

我国技术进步、技术效率的地区差异分析 2

第２６卷第１０期　２０１０年１０月　商丘师范学院学报　ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＳＨＡＮＧＱＩＵ　ＴＥＡＣＨＥＲＳ　ＣＯＬＬＥＧＥ　Ｖｏ１．２６　Ｎｏ．１０　Ｏｃｔｏｂｅｒ．２０１０　

我国技术进步、技术效率的地区差异分析　

李宗植石风光　

（南京航空航天大学经济与管理学院，江苏南京２１００１６）　

摘要：利用ＤＥＡ的非参数Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数方法对我国１９８５—２００７年各地区ＴＦＰ及其构成的　地区差异和变化趋势进行分析，可以看出：我国各地区的ＴＦＰ均实现了增长，技术进步是ＴＦＰ增长　

的主要动力；纯技术效率的恶化导致了东、中部技术效率的下降，而西部的纯技术效率和规模效率　

均实现了增长；多数地区存在投入拥挤和产出不足的状况，其中西部地区最严重。因此，需要针对　分析结果提出相关政策建议。　关键词：数据包络分析；Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数；技术进步；技术效率；地区差异　

中图分类号：Ｆ１２７　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７２—３６００（２０１０）１０—０００１一ｏ６　

全要素生产率（ＴＦＰ）是促进经济增长的重要因　素，同时又是衡量一个国家和地区经济增长质量和　

效益的重要标准。正因为如此，人们对它的研究从　

来没有停止过。当前我国全要素生产率的研究主要　集中在三个方面：一是总量全要素生产率的研究，即　

通过分析中国加总时间序列数据来研究全要素生产　

率随时间波动和变化的态势；二是具体部门或行业　全要素生产率的研究，这些研究主要集中于农业和　

工业部门；三是运用面板数据对中国省区全要素生　

产率进行研究，从而对全要素生产率及构成的地区　

差异和变动趋势做出诠释。相对而言，具体部门或　行业的全要素生产率研究较多，而总量和区域范围　

的相关研究则比较少。　近年来，我国地区差距问题日益凸显，探究地区　

差距的原因成为了学术界关注的焦点；而作为经济　

增长核心要素的全要素生产率的地区差异自然也受　到关注，相关的研究文献逐渐涌现。如颜鹏飞、王兵　