基于两阶段串联DEA模型的工业企业技术创新效率及影响因素研究
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山东科技大学 经济管理学院,山东科技大学 经济管理学院,山东科技大学 文法学院

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C936

基金项目:

山东省社科规划重大理论与现实问题协同创新研究专项“经济新常态下山东省供给侧结构性改革动力机制优化及其政府职能转变研究(17CCXJ09)”;全国统计科学研究计划重点项目“我国科技投入产出效率测度与评价研究(2010LB21)”。


Research on the efficiency and factors of industrial enterprises
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    摘要:

    基于我国大中型工业企业2010-2015年间的面板数据,运用两阶段串联DEA模型,将技术创新过程分为技术研发和成果转化两个阶段,探究大中型工业企业技术创新效率现状,并采用DEA-Tobit模型分析影响技术创新效率的主要因素。研究发现:考察期内我国工业企业技术综合创新效率和各阶段创新效率总体不高,成果转化阶段的创新效率值稍高于技术研发阶段的平均效率值;区域两阶段技术创新效率值存在显著差异,东部地区的效率值相对较高,中部地区的效率值相对较低。大中型工业企业技术创新效率受市场集中程度、政府支持程度、对外开放程度、国有化程度等多种因素的综合影响。

    Abstract:

    Based on the panel data about China’s large and medium - sized industrial enterprises from 2010 to 2015, the technological innovation process is divided into two stages: technological research and development and achievement transformation. Two-stage DEA Model was used in order to explore the current situation of technology innovation efficiency of large and medium - sized industrial enterprises in China and DEA-Tobit model is used to analyze the main factors that affect the technology innovation efficiency. Empirical study finds that the overall technology innovation efficiency and two stages technology innovation efficiency of China"s industrial enterprises is not high; the innovation efficiency values of the transformation are slightly larger than the average efficiency values of the R D stage. There are significant differences in the technology innovation efficiency between different regions, the efficiency values of the eastern regions are highest and the central regions are the lowest. Large and medium-sized industrial enterprises’ technology innovation efficiency is affected by the degree of market concentration, the degree of government support, the degree of opening to the outside world, the degree of nationalization and other factors.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

吴士健,张洁,权英.基于两阶段串联DEA模型的工业企业技术创新效率及影响因素研究[J].,2018,(4).

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  • 收稿日期:2017-11-07
  • 最后修改日期:2017-12-28
  • 录用日期:2017-12-29
  • 在线发布日期: 2018-03-07
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