本文通過構(gòu)建投入產(chǎn)出指標(biāo)體系,基于超效率DEA模型及分解的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù),測算2012—2016年我國各省（區(qū)、市）的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率和全要素生產(chǎn)率變動,并繪制創(chuàng)新效率評價矩陣。研究發(fā)現(xiàn),考察期內(nèi)我國整體創(chuàng)新效率水平不高,總體呈現(xiàn)上升趨勢,但2016年有所波動。創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率年均增長17.3%,關(guān)鍵促進(jìn)因素是技術(shù)進(jìn)步。創(chuàng)新效率的差距和不均衡現(xiàn)象比較明顯,全要素生產(chǎn)率增長的源泉不一致,分解指數(shù)對全要素生產(chǎn)率影響不同,可以將不同地區(qū)大致分為3種效率類型�？筛鶕�(jù)區(qū)域特征,因地制宜采取措施改善我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率。 

【文章來源】：調(diào)研世界. 2019,(09)CSSCI

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、文獻(xiàn)綜述
三、數(shù)據(jù)與變量
    （一）投入產(chǎn)出指標(biāo)體系的選擇
    （二）數(shù)據(jù)來源與處理
四、實證分析
    （一）分省域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率靜態(tài)和動態(tài)分析
        1. 分地區(qū)超效率DEA模型測算。
        2. 分地區(qū)Malmquist指數(shù)分析。
    （二）基于創(chuàng)新效率評價的可視化分析
五、結(jié)論與建議


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]中國工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率評價——基于雙前沿面網(wǎng)絡(luò)DEA-Malmquist指數(shù)模型[J]. 向小東,林健.  工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2017(09)
[2]區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響研究——基于DEA-Malmquist方法[J]. 葉丹,黃慶華.  宏觀經(jīng)濟(jì)研究. 2017(08)
[3]行業(yè)異質(zhì)性視角下高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新價值鏈效率測度——基于SFA修正的三階段DEA模型的實證分析[J]. 康淑娟.  科技管理研究. 2017(06)
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[6]我國裝備制造業(yè)研發(fā)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率研究——基于價值鏈的視角[J]. 牛沖槐,曹海曼.  企業(yè)經(jīng)濟(jì). 2015(12)
[7]創(chuàng)新效率:高技術(shù)產(chǎn)業(yè)存在優(yōu)勢嗎?——來自江西的實證分析[J]. 王秀芝,孫妍.  科技管理研究. 2015(22)
[8]工業(yè)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新效率與全要素生產(chǎn)率研究——基于綠色增長視角[J]. 屈玉閣.  科技管理研究. 2015(03)
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博士論文
[1]中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率及創(chuàng)新路徑研究[D]. 魏潔云.南京航空航天大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于DEA-Malmquist指數(shù)的區(qū)域科技創(chuàng)新效率評價分析[D]. 王瑋.成都理工大學(xué) 2016
[2]開放條件下中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新格局與創(chuàng)新效率分析[D]. 劉雯.上海社會科學(xué)院 2014



本文編號：3091109