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对我国各省区规模工业进行系统聚类,分为创新效率较高区域、创新效率中等区域和创新效率较低区域3个层次,运用一般化(非)导向超效率DEA模型进行创新绩效分析,得出如下结论: 我国省区规模工业创新基本有效率,70〖WTB3〗%〖WTBZ〗的省区处于效率前沿;“创新效率较高区域”在技术输出方面具有绝对优势;要素驱动呈现R&D、技改、资本投入与创新效率较高、中等、较低区域依次匹配的显著特征;产出目标呈现重利润、产值、专利与创新效率较高、中等、较低区域依次匹配特征.层次分析得到如下结论: 在“创新效率较高区域”中,北京处于顶端,上海绩效较差;在“创新效率中等区域”中,江西、吉林、湖南等具有较好的创新效率,黑龙江、重庆和河北具有效率提升空间;在“创新效率较低区域”中,新疆、内蒙古创新效率较高,新疆、海南规模效率较高,山西两项指标都比较低.从层次、比例和松弛3个方面提出改进建议: 提升层次应该成为各省区规模工业创新绩效提高的首要目标;进行投入与产出的双向比例改进,适应我国当前的供给侧结构性改革;进行精细化成本管理,推进松弛改进. |
关键词: 规模工业 创新绩效 超效率DEA模型 系统聚类分析 |
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基金项目:国家自然科学基金资助项目“基于‘两型社会’的城市规模研究”(71073135); 湛江市科技计划项目“湛江融入‘海丝之路’发展战略的科技创新体系研究”(2015A01045) |
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Innovation Performance of the Provincial Scale Industries in China——Based on the HCA-SEM (Super Efficiency)-DEA Model |
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