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高专利密集度产业的创新效率影响着高专利密集度产业的自主创新能力水平和产业竞争力。运用DEAMalmquist指数和Tobit模型对我国高专利密集度产业创新效率及其影响因素进行实证研究。研究发现,我国高专利密集度产业规模效率不高,但整体创新效率呈现上升趋势。在此基础上采用Tobit模型回归分析高专利密集度产业创新效率的影响因素,发现政府支持力度、产业科技水平、企业规模、从业人员素质与创新效率正相关,产业聚集度与高专利密集度产业创新效率高度负相关。结合上述分析,给出提高我国高专利密集度产业创新效率的对策及建议。 相似文献
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针对已有评价模型存在的不足,提出一种基于离差最大化-聚合算子-速度激励模型的组合评价方法。该方法在根据离差最大化方法确定指标权重基础上,从指标维上,利用两种聚合算子和客观偏好系数兼顾评价目标的"功能性"状态和"协调性"状态,获得静态综合评价结果;从时间维上,运用速度激励模型综合评价目标的变化速度状态和变化速度趋势两种变化速度特征,获得动态综合评价结果。以中国九大专利密集型产业在2007年-2012年间样本数据对专利能力进行实证研究,结果表明:在静态视角下,中国专利密集型产业的专利投入活动存在着"功能性陷阱",且专利产出方面的"短板"突出;在动态视角下,各产业专利能力变化速度在此期间整体上均呈现发展上升势头,但发展上升程度在不同产业间的差距显著。 相似文献
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