本文關(guān)鍵詞：中部六省區(qū)域創(chuàng)新效率及影響因素研究　出處：《中北大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 中部六省 區(qū)域創(chuàng)新效率 DEA超效率模型 DEA-BCC模型 Tobit回歸模型

【摘要】：2016年是中部崛起戰(zhàn)略的第十年,經(jīng)過十年的發(fā)展,中部在全國的地位進(jìn)一步鞏固,經(jīng)濟(jì)發(fā)展成績斐然,生產(chǎn)總值年均增長11.6%,但在經(jīng)濟(jì)下行壓力較大的情況下,保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長的關(guān)鍵是創(chuàng)新。區(qū)域創(chuàng)新效率是衡量區(qū)域創(chuàng)新能力的重要指標(biāo),因此全面評價中部六省區(qū)域創(chuàng)新效率和分析效率影響因素,挖掘創(chuàng)新活動中存在的問題,針對性的提出效率優(yōu)化建議。本文研究的主要內(nèi)容:(1)在參考國內(nèi)外學(xué)者研究的基礎(chǔ)上,構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新效率評價指標(biāo)體系,利用DEA超效率模型、DEA-BCC模型和Malmquist生產(chǎn)指數(shù)分別對創(chuàng)新活動兩階段效率進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)分析。(2)選取區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平、政府支持度、企業(yè)主體地位、教育水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為中部六省區(qū)域創(chuàng)新兩階段效率影響因素,并對相關(guān)影響變量做出研究假設(shè)。以兩階段創(chuàng)新超效率為因變量,影響因素變量為自變量,構(gòu)建多元回歸Tobit模型,進(jìn)行回歸分析。本文研究發(fā)現(xiàn):(1)中部六省創(chuàng)新效率低于全國平均水平,且中部六省創(chuàng)新效率差異較大,湖南、湖北省效率較高,隨后是安徽、河南省,而江西、山西省最低。對于創(chuàng)新第一階段,規(guī)模效率偏低,說明創(chuàng)新資源投入力度較低,而創(chuàng)新第二階段,純技術(shù)效率則偏低,說明創(chuàng)新資源配置率低,管理水平較低。(2)在2007-2014年期間,中部六省區(qū)域創(chuàng)新活動兩階段全要素生產(chǎn)率變動的主要影響因素是綜合技術(shù)效率,將綜合技術(shù)效率進(jìn)一步分解,其變動受到規(guī)模效率和純技術(shù)效率的雙重影響,第一階段主要受到規(guī)模效率的影響,而第二階段則是純技術(shù)效率。(3)結(jié)果顯示中部六省區(qū)域創(chuàng)新效率與人均GDP、研究與試驗發(fā)展經(jīng)費(fèi)政府所占比重、研究與試驗發(fā)展經(jīng)費(fèi)企業(yè)所占比重均成正相關(guān):百萬人口高等學(xué)校在校人數(shù)與中部六省區(qū)域創(chuàng)新第一階段超效率成負(fù)相關(guān),而與第二階段超效率成正相關(guān);第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重與區(qū)域創(chuàng)新第一階段超效率成顯著正相關(guān),與第二階段超效率成負(fù)相關(guān)。
[Abstract]:2016 is the rise of the central region strategy for tenth years, after ten years of development, to further consolidate the central position in China, economic development has made remarkable achievements, the average annual GDP growth rate of 11.6%, but in the larger economic downward pressure situation, to maintain stable economic growth is the key to innovation. The regional innovation efficiency is an important index to measure the regional innovation capability therefore, the comprehensive evaluation factors of six provinces in Central China regional innovation efficiency and efficiency analysis, mining existing innovation activities, to optimize the efficiency of the proposed suggestions. The main contents of this paper: (1) based on the reference of domestic and foreign scholars on the construction of evaluation index system of regional innovation efficiency, the use of DEA super efficiency model the DEA-BCC model, and Malmquist production index respectively, the static and dynamic analysis on the efficiency of innovation activities in the two stage. (2) select the regional economic level, government support, enterprise Subject status, education level, industrial structure as a factor of efficiency of six provinces in Central China regional innovation two stage effect, and make the research hypotheses on the influencing variables. In the two stage of innovative super efficiency as the dependent variables and variables as independent variables, and establish the regression model of Tobit in regression analysis. This study found that: (1) innovation the efficiency of the six provinces of central China is lower than the national average, and the middle six province innovation efficiency differences, Hunan, Hubei Province, high efficiency, followed by Anhui, Henan, and Jiangxi, Shanxi province. The lowest for the first stage of innovation, the scale efficiency is low, innovation resource investment is low, and the innovation of the second stage, the pure technical efficiency that rate is low, the allocation of innovation resources is low, the low level of management. (2) during the 2007-2014, the main influence factors of regional innovation activities of the six central provinces two stage of TFP change is comprehensive Technical efficiency, technical efficiency will be further decomposed, the changes are affected by the scale efficiency and pure technical efficiency, scale efficiency is mainly affected by the first stage, the second stage is the pure technical efficiency. (3) results show that regional innovation efficiency of six provinces in Central China and per capita GDP, research and experimental development funds for the government the proportion of research and development funds of enterprises the proportion is positively correlated with the number of middle school: millions of people in Colleges and universities in six regional innovation first stage super efficiency is negatively correlated, and the second stage super efficiency is third; industrial output value accounted for the GDP of the first stage of regional innovation and the proportion of super efficiency significantly positive correlation, and the second stage super efficiency are negatively correlated.

【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F224;F124.3

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本文編號：1417861