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    創(chuàng)新型省份建設績效評價及其影響因素分析

    2012-09-03 22:41:04徐小陽趙喜倉
    統(tǒng)計與決策 2012年24期
    關鍵詞:創(chuàng)新型省份效率

    徐小陽,趙喜倉

    (江蘇大學 財經(jīng)學院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

    創(chuàng)新型省份建設績效評價及其影響因素分析

    徐小陽,趙喜倉

    (江蘇大學 財經(jīng)學院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

    為彌補國內(nèi)使用兩階段DEA模型中第一階段非參數(shù)法和第二階段參數(shù)法之間的邏輯不一致所產(chǎn)生的缺陷,文章使用2008~2010年我國31個?。ㄖ陛犑校┑南嚓P數(shù)據(jù),使用BCC模型分析了31?。ㄖ陛犑校┑膭?chuàng)新型省份建設的創(chuàng)新績效狀況,并分別使用TOBIT回歸模型和對稱修正最小二乘模型探討影響我國區(qū)域創(chuàng)新績效的環(huán)境因素。

    DEA;BCC;TOBIT回歸模型;對稱修正最小二乘模型

    0 引言

    國內(nèi)學者對區(qū)域創(chuàng)新效率評價的研究方法可分為兩類:一類是參數(shù)方法,主要采用隨機前沿分析方法進行分析;另一類是非參數(shù)方法,主要是采用DEA分析法包括BC2、C2R、DEA-TOBIT等方法。國內(nèi)對區(qū)域創(chuàng)新效率的評價仍存在不足:第一,對影響區(qū)域創(chuàng)新效率的主要因素分析較少;第二,對使用DEA-TOBIT對影響因素進行分析時,主要使用TOBIT法進行分析,但由于TOBIT回歸分析假定殘差分布服從正態(tài)分布,而DEA分析法則是非參數(shù)分析法,兩者前后存在邏輯差異。為解決以上缺陷,本文采用BCC模型分析區(qū)域創(chuàng)新效率,并在此基礎上使用Powell(1986)提出的對稱修正最小二乘模型(STLS)探討影響我國區(qū)域創(chuàng)新效率的主要外在因素。

    1 基于修正的兩階段DEA模型的建立

    1.1 第一階段:數(shù)據(jù)包絡分析-BCC模型

    數(shù)據(jù)包絡分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)是一種可同時衡量多項投入、多項產(chǎn)出之決策單位(Decision Making Unit,DMU)相對效率的方法,其中最基本的模型為CCR模型,是由Charnes、Cooper和Rhodese在1978年將Farrell的概念加以推廣,并建立一般化的數(shù)學規(guī)劃模式,衡量在固定規(guī)模報酬下,使用分段線性規(guī)劃法計算各決策單位的相對效率。

    其基本模型為:

    2.2 第二階段:區(qū)域創(chuàng)新影響因素的TOBIT回歸法和對稱修正最小二乘模型

    通過DEA模型得到的創(chuàng)新型省份建設的效率值,除受到其投入變量、產(chǎn)出變量的影響之外,還受到其他“外部”因素的影響,即諸如金融環(huán)境、教育與信息環(huán)境和文化環(huán)境等因素的影響。為測度對創(chuàng)新型省份建設績效的外部影響因素及其影響水平,可使用Coelli等人(1998)提出了“兩階段DEA法”。該方法分兩個階段:第1階段通過上述的DEA模型計算各決策單位的相對效率;第2階段,將相對效率值對各種外部因素進行回歸分析,從而判斷外部因素對相對效率值的影響水平。

    2 變量定義與數(shù)據(jù)來源

    2.1 投入產(chǎn)出變量的選取

    創(chuàng)新型省份建設的投入主要包括創(chuàng)新人才投入和創(chuàng)新資金投入。創(chuàng)新人才投入是創(chuàng)新活動的關鍵環(huán)節(jié)。創(chuàng)新人才是指在企業(yè)、高校及科研機構從事創(chuàng)新活動的高質(zhì)量的腦力勞動者。創(chuàng)新資金投入主要指政府、企業(yè)、金融機構等部門對創(chuàng)新活動的經(jīng)費投入或支持,它是創(chuàng)新的重要前提和基礎。為此,本研究選取科學家工程師、萬人口科技活動人員等兩個指標來衡量包括政府、企業(yè)等全社會的創(chuàng)新人才。通過絕對指標與相對指標相結(jié)合的方式來衡量創(chuàng)新型省份建設的人才投入狀況,可比性比較強,且具有較高代表性。另一方面,本研究選用科技經(jīng)費支出額、全社會R&D經(jīng)費支出占GDP比重來反映創(chuàng)新資金投入。以上兩個指標分別從投入總量、投入強度兩個方面反映了創(chuàng)新資金的投入情況,較具代表性。

    創(chuàng)新型省份建設必然體現(xiàn)在創(chuàng)新產(chǎn)出上,主要體現(xiàn)在物質(zhì)產(chǎn)出、知識創(chuàng)新產(chǎn)出等兩個方面。物質(zhì)產(chǎn)出指各產(chǎn)業(yè)對整個經(jīng)濟的物質(zhì)貢獻,主要體現(xiàn)在產(chǎn)值、出口額等幾個方面,而高技術產(chǎn)業(yè)在創(chuàng)新型省份建設的作用和地位十分重要,為此,本研究選取高新技術產(chǎn)業(yè)規(guī)模以上企業(yè)產(chǎn)值指標反映創(chuàng)新性的物質(zhì)產(chǎn)出。知識產(chǎn)出是科技創(chuàng)新直接產(chǎn)生的專利、文獻、新產(chǎn)品、標準等具有知識含量的成果。為此,本研究選取發(fā)明專利的受理量指標來反映創(chuàng)新性的知識產(chǎn)出。

    根據(jù)以上分析,本研究構建了創(chuàng)新型省份建設績效的評價指標體系,如表1所示。

    表1 創(chuàng)新型省份建設績效評價指標體系

    2.2 影響因素的指標選取

    創(chuàng)新型省份建設的影響因素指標主要是用以衡量創(chuàng)新外部環(huán)境因素。這一部分指標主要從該省金融環(huán)境、教育水平、信息環(huán)境、文化環(huán)境等四個方面進行評價。

    金融環(huán)境對科技創(chuàng)新資金的籌措影響顯著,故本研究選取金融機構貸款余額作為金融環(huán)境的評價指標來反映全社會金融環(huán)境的優(yōu)劣程度。良好的教育、信息與文化環(huán)境,有利于創(chuàng)新活動的進行。教育水平反映了教育各層次的整體情況,體現(xiàn)了創(chuàng)新所需要人才的儲備情況,是科技人力資源投入的基礎。教育水平主要用每十萬人教育程度達到大專學歷以上人數(shù)指標來反映。信息環(huán)境是科技創(chuàng)新活動實施和技術擴散所依托的手段支持,是各種要素得以流動的重要媒介,主要用每萬人擁有國際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)指標來反映。文化環(huán)境對創(chuàng)新型省份建設具有支撐作用。觀念、制度和管理的創(chuàng)新都與文化創(chuàng)新密切相關。主要用每萬人擁有公共圖書館藏書量來衡量。為了去除異方差,本文對上述影響因素的相關數(shù)據(jù)進行了對數(shù)化處理。

    2.3 數(shù)據(jù)來源

    由于從創(chuàng)新投入到創(chuàng)新的產(chǎn)出會有一定的遲滯,根據(jù)眾多文獻的做法,本研究將時滯定為2年,即投入指標采用的是2008年數(shù)據(jù),產(chǎn)出指標采用的是2010年數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》(2009、2011年)、《中國高科技產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》(2009、2011年)及各省2009、2011年統(tǒng)計年鑒。

    3 實證分析

    3.1 DEA的BCC模型與各省份的創(chuàng)新績效評價

    本文運用投入導向的BCC模型,采用DEAP2.1程序進行線性規(guī)劃模型的求解,最終得到各省創(chuàng)新型省份建設的相對效率水平和各省投入冗余率,如表2所示。其中,投入冗余率是根據(jù)生產(chǎn)前沿面的投影分析所得出的目標值和過剩值計算而得,其公式為:

    由表2可以得到相關結(jié)論如下:

    (1)不同地區(qū)的DEA綜合效率相差懸殊。東部地區(qū)的各省份的綜合效率相對較高,綜合效率平均值達到0.718;中部地區(qū)的各省份的綜合效率值比東部地區(qū)要低,但高于西部地區(qū),綜合效率平均值為0.52;西部地區(qū)的各省份最低,其綜合效率平均值為0.46。在各地區(qū)的內(nèi)部進行比較,各省份綜合效率值的差距更為明顯:在東部地區(qū),上海、江蘇、廣東的創(chuàng)新綜合效率值達到了DEA最優(yōu)(效率值為1),但是河北省綜合效率值僅為0.366,遠遠低于東部地區(qū)的平均值;在中部地區(qū),湖南省的創(chuàng)新綜合效率值相對較高(效率值為0.640),而山西省的創(chuàng)新效率很低(效率值為0.339);在西部地區(qū),則相互之間的差距更大,重慶市的綜合效率值最高,達到0.774,而內(nèi)蒙古則最低,其創(chuàng)新綜合效率值僅為0.258。

    表2 創(chuàng)新型省份建設績效DEA評價結(jié)果

    (2)區(qū)域創(chuàng)新的綜合效率與其經(jīng)濟發(fā)展水平不一定呈正相關性。天津、浙江、福建、山東等發(fā)達地區(qū)的創(chuàng)新效率值并不高,遠低于上海、江蘇和廣東,甚至還低于一些西部省份。陜西和重慶等西部省市則創(chuàng)新效率值比較高,甚至還高于一些東部省份。重慶的綜合效率值較高可能是源于其直轄市的地位,能得到國家特殊的政策優(yōu)惠;陜西的創(chuàng)新綜合效率值高應該與其擁有較多的高校、軍工業(yè)發(fā)達有關。

    3.2 創(chuàng)新型省份建設績效的影響因素分析

    創(chuàng)新型省份建設績效的提高可通過調(diào)整投入、產(chǎn)出數(shù)量,從而使得綜合績效接近DEA最優(yōu)。但是,僅僅依靠投入、產(chǎn)出的調(diào)整所實現(xiàn)的綜合績效的提高,其效果往往是短期的。為此,需要從長遠考慮,通過確定影響創(chuàng)新型省份建設的重要外部影響因素來制定各省改革的方向。因此,我們對影響創(chuàng)新型省份建設的重要外部因素,使用TOBIT回歸模型和對稱修正最小二乘模型(STLS)分別進行分析,其結(jié)果如表3所示。

    表3 影響創(chuàng)新型省份建設績效的外部因素:基于TOBIT回歸和STLS回歸結(jié)果

    由表3可以看出,TOBIT回歸模型和對稱修正最小二乘模型(STLS)的實證結(jié)果有一定差異,但是由于對稱修正最小二乘模型假定的殘差分布的假設更弱,因此所得的結(jié)果更為穩(wěn)健可靠,下面以該模型所擬合的結(jié)果對創(chuàng)新型省份建設的外部影響因素進行經(jīng)濟分析:

    (1)各省份所在的金融環(huán)境對創(chuàng)新型省份建設的績效影響顯著。這說明加大對創(chuàng)新型省份建設的資金投入,能較大幅度地提高創(chuàng)新型省份建設的績效水平。這可能是因為創(chuàng)新型省份建設需要大量的資金進行技術創(chuàng)新、技術改造和發(fā)明專利的產(chǎn)業(yè)化。此外,由于技術創(chuàng)新的風險較大,也需要大量的風險投資。

    (2)各省份的教育環(huán)境對創(chuàng)新型省份的績效影響不顯著。這說明學校的教育特別是大學教育與國內(nèi)的現(xiàn)實情況嚴重脫節(jié),對創(chuàng)新型身份建設作用不大,甚至有一定的負面影響(其回歸系數(shù)值為負值)。

    (3)各省份的信息環(huán)境對創(chuàng)新型省份建設績效有一定影響。雖然信息環(huán)境變量的顯著型水平只在0.25的水平上顯著,但是其回歸系數(shù)值達到0.2042,這說明信息環(huán)境會對創(chuàng)新型省份建設有一定的促進作用。

    (4)各省份的文化環(huán)境對創(chuàng)新型省份建設的績效影響不顯著。這可能是由于各省的文化產(chǎn)業(yè)占其經(jīng)濟總量的比例很低,無法影響創(chuàng)新型省份建設的績效水平。還可能由于各省在進行創(chuàng)新型省份建設時過分注重其GDP的發(fā)展速度,而忽略了其發(fā)展的文化內(nèi)涵。

    4 結(jié)論

    本文采用2008年、2010年中國各省份投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),使用兩階段DEA模型測度中國各創(chuàng)新型省份建設的績效和影響因素。為彌補國內(nèi)使用兩階段DEA模型中第一階段非參數(shù)法和第二階段參數(shù)法之間的邏輯不一致所產(chǎn)生的缺陷,使用BCC模型分析了31?。ㄖ陛犑校┑膭?chuàng)新型省份建設的創(chuàng)新績效狀況,并使用對稱修正最小二乘模型探討影響我國區(qū)域創(chuàng)新績效的環(huán)境因素。研究表明:東部、中部、西部等不同地區(qū)的DEA綜合效率相差懸殊,區(qū)域創(chuàng)新的綜合效率與其經(jīng)濟發(fā)展水平不一定呈正相關性;各省份所在的金融環(huán)境對創(chuàng)新型省份建設的績效影響顯著,信息環(huán)境對創(chuàng)新型省份建設績效有一定影響,各省份的教育環(huán)境、文化環(huán)境對創(chuàng)新型省份建設的績效影響不顯著。

    為提高中國各地區(qū)創(chuàng)新型省份建設的績效水平,應做好以下幾點:①各地區(qū)應加大對創(chuàng)新型省份建設的金融支持,優(yōu)化其創(chuàng)新的金融環(huán)境;②各地區(qū)應應根據(jù)各地實際情況,改革各層次教育體系、內(nèi)容和培養(yǎng)方式,使得所培養(yǎng)的人才更具創(chuàng)新氣質(zhì),更好地滿足創(chuàng)新型省份建設的需要;③東部地區(qū)的那些DEA綜合效率值較低的那些省份應采取各種措施,努力降低其投入冗余率,提高其各種資源的配置效率;④中西部地區(qū)那些DEA綜合效率值而創(chuàng)新投入少的省份,應加大其創(chuàng)新投入,而那些DEA綜合效率值低而創(chuàng)新投入少的中西部省份應提供各種政策優(yōu)惠,因地制宜,切實提高其創(chuàng)新型省份建設的績效水平。

    [1]匡愛民.基于數(shù)據(jù)包絡法的我國區(qū)域創(chuàng)新績效地區(qū)差異動態(tài)分析[J].江西社會科學,2010,(6).

    [2]張蕊,劉慧,田金信.中國各?。ㄖ陛犑校┩度氘a(chǎn)出有效性的數(shù)據(jù)包絡分析[J].統(tǒng)計與決策,2006,(1).

    [3]張宗益,張瑩.創(chuàng)新環(huán)境與區(qū)域技術創(chuàng)新效率的實證研究[J].軟科學,2008,(12).

    [4]余景亮,劉存麗.基于DEA方法的城市經(jīng)濟發(fā)展效率評價[J].統(tǒng)計與決策,2008,(10).

    [5]李守偉.技術創(chuàng)新能力的數(shù)據(jù)包絡分析與實證研究[J].科技進步與對策,2010,(1).

    [6]孫紅兵,向剛.基于DEA的城市創(chuàng)新系統(tǒng)創(chuàng)新效率評價分析[J].科技進步與對策,2011,(12).

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    [8]李興江,王璐.突破資源依賴型經(jīng)濟約束的轉(zhuǎn)型研究——以遼寧省為例[J].蘭州學刊,2011,(9).

    F204

    A

    1002-6487(2012)24-0070-03

    國家社會科學基金重點項目(10ATJ003);江蘇省教育廳重大項目(2010ZDAXM005)

    徐小陽(1972-),男,江蘇宜興人,博士研究生,講師,研究方向:金融統(tǒng)計與管理。

    趙喜倉(1965-),男,陜西澄城人,教授,博士生導師,研究方向:科技管理與金融統(tǒng)計。

    (責任編輯/亦 民)

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