区域创新效率
区域创新效率的相关文献在2003年到2022年内共计106篇,主要集中在世界各国经济概况、经济史、经济地理、经济学、经济计划与管理
等领域,其中期刊论文105篇、会议论文1篇、专利文献104306篇;相关期刊76种,包括合作经济与科技、科技和产业、工业技术经济等;
相关会议1种,包括2016年中国区域经济学会年会等;区域创新效率的相关文献由193位作者贡献,包括李东海、王鹏、丁生喜等。
区域创新效率—发文量
专利文献>
论文:104306篇
占比:99.90%
总计:104412篇
区域创新效率
-研究学者
- 李东海
- 王鹏
- 丁生喜
- 于泽方
- 周建新
- 周慧
- 孙超
- 张晴云
- 彭伟明
- 曾坤
- 杨永春
- 杨维光
- 王春枝
- 王燕
- 谭富强
- 赵剑钊
- 钟桥
- 韩兆洲
- 韩先锋
- FANG Jian-wen
- ZHANG Bin
- 任义科
- 任松
- 任航
- 余谦
- 侯经川
- 修国义
- 关丽萍
- 关欣
- 冯江茹
- 冯福博
- 冯阿美
- 刘亚菲
- 刘娟
- 刘子俊
- 刘建华
- 刘昱
- 刘汀滢
- 刘洪久
- 刘清扬
- 刘禹君
- 刘科伟
- 刘飞
- 单娴1
- 原玉廷
- 向小东
- 吕铁
- 吴书科
- 吴卫红
- 吴芹
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沙德春;
王茂林
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摘要:
针对缺乏从高质量发展角度、结合定性与定量方法研究黄河流域创新效率的现状,基于黄河流域9省区2008—2019年有关面板数据,运用数据包络分析(DEA)和Malmquist指数模型测算和分解其创新效率,并从静态和动态两个角度与我国31个省区市创新效率进行比较。结果表明:黄河流域创新效率总体呈上升趋势,但仍处于较低水平,平均值落后于我国31个省区市的平均值,其中2018、2019年的创新效率分别呈“W”型和“M”型分布;各地区创新效率存在一定差异,但总体上较为均衡,其中山西和内蒙古两地保持较高的创新效率;多数地区尚处于DEA无效状态,技术进步迟缓和规模效率较低是主要原因。因应黄河流域生态保护和高质量发展国家重大战略要求,黄河流域各地区要强化多方联动,优化资源配置,加快创新人才引进,注重从规模和技术两方面综合考虑,加大创新成果产出、加速创新成果转化。
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余谦;
刘汀滢
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摘要:
为探究数字金融发展水平与区域创新之间的关系,基于我国2011—2018年省际面板数据,采用空间杜宾模型研究数字金融对区域创新效率的影响及其作用机制。结果表明:区域创新效率具有一定的空间溢出性,并且各地区之间的创新活动存在竞争效应。数字金融发展水平的提升可以提高本地区创新效率,但邻近地区数字金融发展则会抑制本地区创新效率。根据中介效应模型的估计结果,数字金融发展主要通过扩大金融规模和产业结构升级提高区域创新效率。最后,基于以上研究分地区进行异质性分析并提出政策建议。
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邓峰;
冯福博;
杨小东
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摘要:
随着信息技术与产业融合发展,数字经济对区域创新和经济高质量发展的重要性日益凸显。文章采用2010-2018年我国30个省份的面板数据,通过系统GMM模型分析市场分割、数字经济与区域创新效率之间的关系。结果表明:数字信息化时代下,市场分割仍对区域创新效率具有抑制作用;数字经济的发展促进了区域创新效率提升;市场分割与数字经济交互作用正向促进区域创新效率;市场分割与数字经济的交互作用在东中部地区促进了区域创新效率,而在西部地区则抑制了区域创新效率;数字经济发展水平越高,弱化市场分割束缚的能力就越强,区域创新效率就越高;市场分割水平越低,数字经济对区域创新效率的作用效果越好。
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赖红波;
王高兴
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摘要:
利用2009-2019年我国电子及通信设备制造业省级面板数据,将产业创新过程划分为知识生产与成果转化两个阶段,利用区位熵指数对产业集聚度进行测量,通过Malmquist指数计算区域创新效率,构建两阶段知识生产模型,研究产业集聚对区域创新效率的影响。研究发现,产业集聚与区域创新效率并未呈现传统的东高西低分布特征,并且知识生产阶段的区域创新效率高于成果转化阶段。同时,面板随机前沿回归结果显示,产业集聚阻碍区域创新效率提升,不利于区域创新,而来自政府资金、政策等方面的支持会在知识生产阶段促进区域创新效率提升,在成果转化阶段阻碍区域创新效率提升。最后,根据研究结论,从政府与企业两个方面给出提高区域创新效率的相关建议。
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王欣亮;
王宇欣;
刘飞
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摘要:
基于营商环境影响区域创新效率的机制分析,以2011-2019年中国地级市数据为样本,构建空间动态面板模型,检验得出:①从总体看,营商环境优化是提高创新效率的重要着力点,并通过促进创新人才集聚间接提升创新效率,但同时因创新人才集聚的挤出效应引致邻近区域创新效率损失;②分区域看,外围城市营商环境优化对创新效率的直接提升效应强于中心城市,但中心城市因创新人才集聚存在创新外溢效应,因此营商环境优化的创新溢出效应更显著;③经济一体化战略放大了营商环境优化的积极作用,尤其表现在京津冀经济圈,即营商环境优化对创新效率的直接提升效应增强,且创新挤出效应也转为创新溢出效应。鉴于此,提出应通过建设协同创新平台、差异化设计营商环境考核指标、加强中心城市强强联合等策略促进营商环境优化,同时,提升区域整体创新效率。
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李东海
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摘要:
中国经济高质量发展需要科技创新驱动,合理的产业集聚模式有助于科技创新效率的提升。基于中国30个省级面板数据,应用DEA模型测度了区域创新效率;采用区位熵与赫芬达尔-赫希曼指数方法分别测度了产业专业化集聚与多样化集聚水平;选取空间杜宾模型从全国层面和区域层面分别实证检验了产业集聚对区域创新效率的影响作用。结果表明:区域创新效率存在邻地效应,即本地创新效率会在区域间产生溢出效应;产业专业化集聚能够显著促进区域创新效率的提升,而产业多样化集聚没有显著的促进作用;产业专业化集聚对区域创新效率的直接效应显著为正,而产业多样化集聚对区域创新效率的直接效应和间接效应均不显著;从区域层面来看,产业专业化集聚对中、西部地区的创新效率产生显著的促进作用,产业多样化集聚对东部地区的创新效率产生显著的促进作用。
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董直庆;
赵贺;
胡晟明
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摘要:
前沿文献关注产业集聚及其技术创新效应问题,却普遍忽视了技术集聚在创新过程中可能扮演的角色,及区域技术集聚存在空间关联性这一事实。本文利用2003—2017年省际面板数据,采用空间杜宾模型检验技术集聚的创新效应及其区域异质性,分类考察不同区域邻地集聚对本地创新的空间溢出效应。研究发现:技术集聚存在显著创新效率效应,技术集聚对区域创新效率的作用程度依技术集聚度、市场化程度和知识产权保护水平而异。同时,技术集聚存在“本地—邻地”区域创新关联性,但表现出差异性,东部邻地技术集聚对本地技术创新效率的溢出效应为正,东北溢出效应为负,中部和西部溢出效应不显著。此外,技术集聚可提升区域创新质量,有效推动区域技术创新由追求数量向提高质量转变。
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刘昱;
张旭
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摘要:
为研究数字金融的创新支持作用,采用动态空间杜宾模型(DSDM),基于2011—2018年中国30个省(自治区、直辖市)的面板数据,实证分析中国数字金融对区域创新效率的影响。研究结果表明,数字金融对本省创新效率产生显著的正向影响,对邻近省域产生显著的负向空间溢出效应。通过区域异质性分析发现,数字金融对中西部地区创新效率影响显著,东部地区不显著。建议积极推进金融体系数字化发展,制定区域差异化创新效率提升策略,促进数字金融与区域创新协调发展。
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张慧;
易金彪;
徐建新
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摘要:
本文基于2010-2019年我国30个省份面板数据,利用面板熵权法、三阶段DEA方法以及空间计量模型,考察了空间关联视角下数字经济发展与要素市场化配置对区域创新效率的影响效应与传导机制。研究发现:各省份数字经济发展与要素市场化配置均存在正向的空间相关性和空间溢出效应;数字经济发展能够对区域创新效率产生显著的正向影响;从全国层面看,数字经济发展通过完善要素市场化配置、提升要素配置效率以带动区域创新效率提升;从区域层面看,数字经济发展能够有效畅通东中部地区要素配置和循环通道,形成“集聚-优化-再集聚”的良性循环,但对西部地区要素市场化配置有负向影响,进而导致区域创新效率差距不断扩大。本文建议,充分利用数字经济发展带来的要素市场活力与空间溢出效应,加强区域间创新合作,构建数字创新生态体系,因地制宜采取区域差异化发展战略。
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李武艳;
周依甸
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摘要:
创新是国家发展第一动力,产业集聚是提升区域创新效率的关键途径之一,研究二者关系有利于优化产业空间布局和完善区域创新政策。基于2009—2018年长江经济带108个地级市全产业数据,运用数据包络分析(DEA)等方法揭示长江经济带区域创新效率时空演变特征,其次建立空间计量模型,利用多种空间矩阵分析产业专业化、多样化集聚对区域创新效率影响的空间溢出效应。结果表明:①总体来看,长江经济带区域创新效率先上升后下降,具有阶段性特征;②产业专业化、多样化集聚对区域创新效率均具有显著的正向影响;③从溢出效应来看,多样化集聚对经济水平相近地区的区域创新效率具有更强的促进作用。因此,长江经济带城市群应加快发展产业专业化、多样化集聚,提高欠发达区域经济发展水平,促进多样化集聚对相邻区域创新效率的扩散作用。
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ZHANG Bin;
张斌;
FANG Jian-wen;
方健雯
- 《2016年中国区域经济学会年会》
| 2016年
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摘要:
在分析传统DEA模型缺陷的基础上,引入交叉效率模型并使用2006-2013年中国省级面板数据,评估了中国各省市的创新效率.同时引入空间面板杜宾模型,在控制其它相关变量的基础上,重点检验人口集聚对创新效率的影响.结果发现:(1)地理因素和空间效应对区域的创新效率有着重要的影响;(2)创新效率与人口密度之间存在着倒U型关系;(3)政府干预对于本地区创新效率没有明显的推动作用,反而会对创新活动产生干扰;(4)金融资源在省际之间存在明显的竞争效应.
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- 南昌大学
- 公开公告日期:2020-03-27
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摘要:
本发明提出了一种基于超效率数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)和BP(Back Propagation)神经网络的企业绿色创新效率预测方法。该方法首先提出面向企业绿色创新过程的投入产出评价指标体系,并基于此构建企业绿色创新超效率DEA模型,得到企业绿色创新效率值;其次,根据超效率DEA模型评价出的效率值,利用二分位数法得到企业绿色创新效率等级表,作为后续绿色创新效率等级预测的依据。最后,将BP神经网络的预测结果转化为与企业绿色创新效率等级表中对应的绿色创新效率等级。本发明将超效率DEA和BP神经网络相结合,可以对企业的绿色创新投入情况进行事前效率评价,对企业绿色创新效率变化趋势进行预测,为企业管理者和决策者提供决策依据。
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