研究目標(biāo):測(cè)度我國(guó)2007～2016年省域創(chuàng)新效率,分析各省域、三大地區(qū)和八大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)和變化以及其時(shí)空收斂性質(zhì),探究R&D投入與創(chuàng)新效率之間的關(guān)系。研究方法:基于專(zhuān)利產(chǎn)出為創(chuàng)新產(chǎn)出的視角,運(yùn)用DEA、SFA以及Bootstrap-DEA的面板模型測(cè)度區(qū)域創(chuàng)新效率,并采用σ收斂模型檢驗(yàn)其時(shí)空的收斂性質(zhì)。研究發(fā)現(xiàn):傳統(tǒng)的DEA模型存在明顯的高估偏誤,未加入環(huán)境因素的SFA模型參數(shù)偏誤較大,Bootstrap-DEA測(cè)出的創(chuàng)新效率值具有更小的偏誤;R&D投入與創(chuàng)新效率之間存在一定程度的正相關(guān)關(guān)系,但這種正相關(guān)關(guān)系在R&D投入達(dá)到一定數(shù)值時(shí),有邊際遞減的傾向;2007～2016年全國(guó)平均創(chuàng)新效率呈現(xiàn)"U"形過(guò)程,東部沿海地區(qū)的創(chuàng)新效率遙遙領(lǐng)先,但地區(qū)與經(jīng)濟(jì)區(qū)域之間存在"追趕效應(yīng)";全國(guó)的創(chuàng)新效率收斂指數(shù)基本呈現(xiàn)"L"形過(guò)程,省域創(chuàng)新的效率差距在逐漸縮小,區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)有一定的空間集聚現(xiàn)象。研究創(chuàng)新:首次運(yùn)用Bootstrap-DEA的面板模型測(cè)度省域創(chuàng)新效率,對(duì)效率估計(jì)值的偏差進(jìn)行修正,并給出其置信區(qū)間和模型偏誤。研究?jī)r(jià)值:為各省域、各經(jīng)濟(jì)區(qū)域的創(chuàng)新效... 

【文章來(lái)源】：數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2020,37(05)北大核心CSSCICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：20 頁(yè)

【部分圖文】：

2007～2016年省域創(chuàng)新效率與R&D投入之間的復(fù)相關(guān)系數(shù)

其中，bdek(t)(Bootstrap-DEA Efficiency，簡(jiǎn)記為BDE）表示第k個(gè)省域在第t年的B-DEA創(chuàng)新效率，N表示某個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)域內(nèi)省域的總數(shù)。若σt+1>σt，則說(shuō)明該區(qū)域的創(chuàng)新效率具有σ收斂性質(zhì)，即該區(qū)域間的創(chuàng)新效率差距在逐漸縮�。环粗�，不具有σ收斂性質(zhì)，區(qū)域間的創(chuàng)新效率在逐漸擴(kuò)大。具體的σ收斂檢驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。從圖2可以看出，2007～2016年，全國(guó)的創(chuàng)新效率σ收斂指數(shù)基本呈現(xiàn)“L”形過(guò)程，說(shuō)明從整體來(lái)看，中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率差距在逐漸縮小。但是具體到三大地區(qū)，創(chuàng)新效率σ收斂指數(shù)呈現(xiàn)“U”形過(guò)程。在2011年到達(dá)“U”形過(guò)程的最低點(diǎn)，隨后開(kāi)始逐漸上升，說(shuō)明三大地區(qū)內(nèi)部的區(qū)域創(chuàng)新效率存在逐漸擴(kuò)大的趨勢(shì)。三大地區(qū)σ收斂指數(shù)在2007～2016年頻繁波動(dòng)，也說(shuō)明區(qū)間之前存在“追趕效應(yīng)”。因此國(guó)家和當(dāng)?shù)卣块T(mén)應(yīng)當(dāng)出臺(tái)相應(yīng)政策，放緩σ收斂指數(shù)繼續(xù)呈現(xiàn)“U”形最低點(diǎn)之后的上升過(guò)程，最好能實(shí)現(xiàn)各大區(qū)域之間σ收斂指數(shù)穩(wěn)定的“L”形過(guò)程。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]京津冀地級(jí)市區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率分析[J]. 張滿(mǎn)銀,張丹.  經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯. 2019(01)
[2]中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放之間的關(guān)系研究——基于非參數(shù)bootstrap方法構(gòu)建的VEC模型[J]. 張恪渝,廖明球.  數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2019(01)
[3]高校創(chuàng)新效率動(dòng)態(tài)演進(jìn)分析及影響因素識(shí)別——基于非參數(shù)核密度估計(jì)和SFA模型[J]. 王曉珍,蔣子浩,鄭穎.  統(tǒng)計(jì)與信息論壇. 2018(09)
[4]創(chuàng)新技術(shù)進(jìn)步要素偏向視角下區(qū)域異質(zhì)性研究——基于SFA和廣東數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 朱芳芳.  數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2019(01)
[5]中國(guó)區(qū)域?qū)＠a(chǎn)出與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率研究[J]. 韓兆洲,程學(xué)偉.  產(chǎn)經(jīng)評(píng)論. 2018(03)
[6]制度鄰近下知識(shí)勢(shì)能對(duì)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)[J]. 陶長(zhǎng)琪,彭永樟.  當(dāng)代財(cái)經(jīng). 2018(02)
[7]中國(guó)省域生態(tài)治理績(jī)效評(píng)價(jià)研究[J]. 韓永輝.  統(tǒng)計(jì)研究. 2017(11)
[8]區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的空間效應(yīng)及影響因素研究[J]. 蘇屹,林周周.  數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2017(11)
[9]基于Meta-Frontier-Bootstrap-DEA方法的中國(guó)高端裝備制造企業(yè)效率測(cè)度研究[J]. 劉芳,王宇露.  統(tǒng)計(jì)與信息論壇. 2017(06)
[10]基于極大似然的異方差多正態(tài)總體均值的參數(shù)Bootstrap檢驗(yàn)[J]. 梅波,徐禮文.  數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2016(04)



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