共查询到20条相似文献，搜索用时 343 毫秒
1.
中国海洋科技投入产出效率规律分析与“十三五”趋势预测 总被引：2，自引：2，他引：0
基于规模报酬可变的DEA模型,对全国和各涉海城市的海洋科技投入产出效率进行评价。研究发现,我国海洋科技投入产出效率在空间范围内呈现出"北高东高南低"的格局;时间尺度上表现为区域差距缩小的趋势;行政和政策优势对投入产出效率起着重要作用;各涉海城市可分为高效率型、规模有效型、技术有效型和低效率型四个梯度;"十五"至"十二五"全国海洋科技投入产出效率由高速上升转为稳中有进,"十三五"发展前景较为乐观。最后,结合海洋科技投入产出效率现状,提出对策建议。 相似文献
2.
科技投入产出的相对效率评价研究——基于DEA的BCC模型与SE-CCR模型的分析 总被引：1，自引：0，他引：1
结合DEA的BCC模型与SE-CCR模型,对我国30个省域的科技投入产出的相对效率进行评价与分析。实证结果表明,我国绝大部分省域的科技投入产出处于非DEA有效状态,受技术无效与规模无效的双重作用的影响。鉴于它们处于规模报酬递减状态,为提高科技投入产出效率,应在既定投入规模下加强提升科技管理水平,不断增加科技产出。 相似文献
3.
4.
基于DEA模型的黑龙江省科技投入绩效评价研究 总被引：2，自引：0，他引：2
根据黑龙江省2000～2008年科技投入与产出实际数据,应用数据包络分析(Data Envelopment Analysis)模型,对其综合效率、纯技术效率和规模效率进行相对有效性评价研究.研究结果表明,黑龙江省DEA有效年份占75%,弱有效年份占12.5%,无效年份占12.5%,但弱有效及无效年份的效率指数都在0.97以上,资金投入、科学家和工程师数量与高新技术产业产值、授权专利数量、技术市场成交额等产出高度相关,现有政策法规适用性较强,政府可采取一定措施保持和提高科技投入绩效. 相似文献
5.
文章提出一个衡量高校科技资源配置与利用效率的数据包络分析(DEA)模型,确定了高校科研绩效测量的6个输入和输出变量.考虑投入和产出的滞后性,每个决策单元由当年的科技投入和来年的科技产出组成.利用 DEA 方法中的 C2R 和 BC2模型,对广东 A 高校在2000~2009年间的科技投入和产出数据进行了整理和计算.计算结果表明:2001~2009年广东 A 高校科技资源投入产出综合效率相对较高且波动小;存在 DEA 非有效年份且非有效年份的规模效应不都表现为“规模报酬递增”;各产出指标的效率水平存在差异且变化趋势不同;各年度纯技术效率均高于其综合效率和规模效率.应用 DEA 方法能理论上考察高校的科技创新活力,并为相应的改进措施提供依据和方向. 相似文献
6.
本文针对高校科技产出的特点与存在的问题，在分析过去10年高校科技投入和产出的数据的基础上，建立了高校科技投入和产出的多个关联模型，对于分析高校科技投入产出关系，提升高校科技投入产出效率，提供了决策支持。 相似文献
7.
文章从科技统计指标数据出发,对“十一五”期间的江苏省科技投入产出效率进行分析,并结合科技产出促进经济发展的效率分析结果,对江苏省科技体制改革与经济发展影响因素进行分析,以期对“十二五”期间江苏省科技体制综合改革的重点和方向提供借鉴。 相似文献
8.
9.
为深入评价研究与开发机构的科技投入产出效率,本文以2015～2019年全国研究与开发机构的科技创新投入产出数据为基础,通过DEA-BCC模型及Malmquist指数,对全国研究与开发机构的科技投入产出效率进行了静态和动态分析。结果表明,2019年我国有90.323%的省份处于非DEA有效状态,其中92.857%的省份科技创新投入冗余,7.143%的省份科技创新投入不足。2015～2019年全国研究与开发机构的科技创新效率呈现M型波动,技术创新水平提升或衰退是主要影响因素。 相似文献
10.
运用扩展C-D生产函数的索洛余值法,计算出新疆1994年至2009年RD经费投入对区域经济增长的总体贡献率为4.58%,远低于全国40.71%的平均水平,对区域经济增长的拉动作用小;其次从投入和产出两方面构建科技投入对区域经济增长的贡献度评价指标体系,运用数据包络分析法(DEA分析法)对全国30省市科技投入的贡献度进行评价,得出新疆科技投入综合效率为0.467,低于全国平均水平,技术效率和规模效率无效导致其贡献度很低,且呈现科技投入产出规模效益递减的趋势。因此,在现有科技投入规模下,应合理配置科技资源,提高科技资源的利用效率,将科技投入最大程度地转化为对经济增长的贡献产出,发挥对经济的推动作用。 相似文献
11.
依据T型关联度的分析思路设计科技资源投入与产出的T型关联度分析模型,对2001~2008年间安徽省科技资源投入与产出的关联度进行研究。结果表明,科技资源投入的八项指标与科技资源产出均有正相关关系,但科技财力资源投入对科技资源产出的贡献要比科技人力资源大。 相似文献
12.
为摸清“十二五”“十三五”期间广东科技创新资源在时间和空间上分配的变异特征和规律，采用DEAMalmquist模型、空间可视化方法，从静态和动态两个视角测度及剖析2011—2020年广东科技创新资源配置在时间和空间上的变异情况。结果发现：以2014年实施创新体制机制改革为关键转折点，广东科技创新资源配置效率呈现先降后升的态势，随着科技创新资源的加大投入和利用效率提升，全省已发展为珠三角领衔、粤东西部协同发展的“一核两翼”创新发展格局；动态来看，广东科技创新资源配置效率不断提升，年平均涨幅为8.1%，技术进步是主要影响因素，科技创新资源配置效率综合提高型地市有13个，其中云浮和汕头表现突出，技术进步提高型包括广州、深圳、清远和茂名，综合下降型包括汕头、江门、湛江和揭阳。由此提出广东进一步完善科技投入机制和科学统筹区域创新资源配置的建议。 相似文献
13.
基于超效率DEA模型的广东地方财政科技投入产出效率分析 总被引：2，自引：0，他引：2
运用超效率数据包络(SE-DEA)模型对广东省2001-2008年的地方财政科技投入效率进行分析和评价.实证分析表明,广东的地方财政科技投入总量和强度历年都不足,科技人才投入不足,对地方经济发展的拉动效应不够大.根据实证分析的情况,为提升广东地方财政投入产出效率提出对策建议. 相似文献
14.
深化国际科技合作,是深入实施国家创新驱动发展战略的重要方式。通过对“十二五”期间江苏省常州市国际科技合作项目等情况的调查,分析了地级市国际科技合作现状与存在问题,在此基础上,提出地方国际科技合作能力提升的建议和对策。 相似文献
15.
近年来,安徽省各地区经济发展水平差距较大,与其科创能力水平发展不平衡关系密切。通过从环境、投入、产出 、效率和绩效等方面构建区际科创能力评价指标体系,运用AHP- EWM法综合评价了安徽省各地区科创能力发展水平。结果表明：安徽省区际间科创能力存在巨大差异,但资源禀赋类似地区却呈现出一定程度相似性;科创水平较高地区对周边辐射能力仍较弱;部分地区科创能力综合排名与其细分排名不匹配;基础服务设施是吸引科创人才的重要因素;合肥、芜湖、滁州和马鞍山对安徽全省科创成果的贡献率最大。鉴于此,安徽省应建立科创资源共建共享与合作交流平台以及科创效率综合评价机制,实施“三管齐下”科创人才引培战略,破解其科创产出成果偏低和区际间发展不平衡问题,从而推动各地区经济高质量协调发展。 相似文献
16.
17.
18.
基于高校科技创新“知识创造—知识转移”两阶段模型，采用两阶段DEA模型对一流大学建设高校“十二五”至“十三五”期间的科技创新整体和分阶段效率进行测量及分析。研究表明，观察期内一流大学建设高校的整体科技创新效率不高且高校间效率水平差异明显；“十三五”期间相比“十二五”期间，样本高校在知识创造阶段的效率值高于知识转移阶段的效率值，但知识转移阶段的效率值提升幅度高于知识创造阶段；不同类型高校的科技创新子阶段效率提升不均衡，体现出鲜明的办学定位和学科建设特点。最后，结合“科技自立自强”及“双一流”建设战略目标等，从国家、高校及社会三个层面，提出提升高校科技创新效率的对策建议。 相似文献
19.