選取數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑一致的10�。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）為研究對象,以2010—2017年科技服務(wù)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)為依據(jù),通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型和Malmquist指數(shù),實證分析當(dāng)前科技服務(wù)業(yè)效率及其影響因素。結(jié)果表明:科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展存在明顯的"馬太效應(yīng)",各地科技服務(wù)業(yè)發(fā)展中政府的政策導(dǎo)向性明顯,良好的市場機(jī)制尚未建成;鄰近地區(qū)科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展存在空間溢出效應(yīng),但將現(xiàn)有技術(shù)與科技服務(wù)業(yè)發(fā)展相融合的人才、管理經(jīng)驗和能力方面仍存在短板;科技服務(wù)資源的有限性制約純技術(shù)效率和規(guī)模效率的同步增長,兩者以"此消彼長"的態(tài)勢變化。 

【文章來源】：安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,37(02)

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

2010—2017年10省(自治區(qū)、直轄市)3種技術(shù)效率得分平均值

2010—2017年10省(自治區(qū)、直轄市)平均綜合技術(shù)效率

純技術(shù)效率反映在科技服務(wù)業(yè)規(guī)模不變的前提下，各省科技服務(wù)業(yè)管理、技術(shù)水平的高低及其規(guī)劃的合理程度。由圖1可看出：10省(自治區(qū)、直轄市)科技服務(wù)業(yè)的平均純技術(shù)效率在2010—2017年呈不穩(wěn)定的波動狀，其中2011年效率最高，為0.82,2013年效率最低，為0.731；平均純技術(shù)效率的變化與平均規(guī)模效率的變化呈負(fù)相關(guān)。可見，規(guī)模的投入并不必然帶來綜合效率的提升，而是要將管理和技術(shù)水平與當(dāng)前規(guī)模相匹配。2010—2017年10省(自治區(qū)、直轄市)平均純技術(shù)效率如圖3。由圖3可看出，2010—2017年平均純技術(shù)效率高于10省(自治區(qū)、直轄市)平均值的有5個(北京、天津、浙江、山東、寧夏)，其中北京和寧夏達(dá)到技術(shù)有效，隸屬中部地區(qū)(山西、安徽和河南)的省份其純技術(shù)效率低于10省(自治區(qū)、直轄市)均值。2.1.3 規(guī)模效率評估結(jié)果


本文編號：3360969