基于投入产出表的科技支持效率测度研究
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北京信息科技大学 经济管理学院

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F203

基金项目:

北京市社会科学“知识溢出视角下创新型产业集群创新绩效研究”(18JDBGLB031);科技创新中心目标监测评价研究项目“全要素生产率国际比较研究”(Z181100007518010)


Research on Measuring the Scientific and Technological Support Efficiency Based on Input-Output Table
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    摘要:

    科技活动对不同生产部门的发展有着不同的促进作用,但由于数据、指标、方法等多方面困难,少有学者对这种促进作用的差异性进行定量研究。本文建立了单因素的超效率DEA模型,通过文献分析法界定科技支持效率的测算指标,并结合投入产出分析度量科技活动向其它生产部门的“完全”流动,最终测算出科技活动对中国主要生产部门总产出增长的支持效率。研究发现:不同生产部门之间科技支持效率存在巨大的差异性,石油、金融、建筑等规模化生产行业科技支持效率明显较高,水、燃气供应等生活服务行业则明显较低,但近十年来整体呈现明显的下降趋势。

    Abstract:

    Scientific and technical activities have different promoting effects on different production sectors" development. But as there are difficulties in selecting data, indicators, methods and so on, only few scholars use quantitative analysis researching on these differences in promoting effects. In this paper, a single-factor super-efficiency DEA model has been established. According to literature analysis, we defined the science and technology support efficiency measurement indicator. Then we used the input-output analysis method to measure the "complete" flow from scientific and technical activities to other production sectors. And finally we calculated the support efficiency of scientific and technical activities to the total output growth of major production sectors in China. The results show that there are great differences in the efficiency of science and technology support among different production sectors. The efficiency of science and technology support in large-scale production industries such as oil, finance and construction is obviously higher, while the efficiency of life service industries such as water and gas supply is obviously lower。 But there has been a significant downward trend in the past decade.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

陈鸣,杨颖梅,郭华.基于投入产出表的科技支持效率测度研究[J].,2020,(8).

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  • 收稿日期:2019-06-22
  • 最后修改日期:2020-04-19
  • 录用日期:2019-08-07
  • 在线发布日期: 2020-05-22
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