苏浙沪皖高技术产业创新绩效差异研究

中国各省（区市）技术创新效率研究随着中国经济的快速发展，技术创新成为推动中国经济转型升级的重要动力。

为了解各省（区市）的技术创新效率，本文利用DEA模型对中国31个省（区市）的技术创新效率进行了研究。

研究发现，2018年，中国东部沿海地区整体技术创新效率较为高，其中上海、北京、天津、广东、浙江等地的技术创新效率位居前列。

而西部地区整体技术创新效率相对较低，新疆、青海、宁夏等地的技术创新效率最低。

对于单个省（区市）来说，山东的技术创新效率排名第一，得分为1.00，是全国唯一一个得分为1的省份。

而西藏的技术创新效率最低，仅为0.25。

进一步分析发现，影响各省（区市）技术创新效率的主要因素包括科技投入、产学研合作、知识产权保护等。

科技投入是提高技术创新效率的重要手段之一，好的产学研合作模式也能为技术创新提供更多的资源和支持。

此外，知识产权保护也是各省（区市）提高技术创新效率的必要条件之一。

针对这些问题，我们提出以下建议：一、加大科技投入力度，提高技术创新效率政府和企业应该加大对科技投入的力度，建立更多的研发机构和实验室，提高研发人员的质量和数量。

同时，应该加强对科技成果的转化和商业化运作，在市场上抢占先机。

二、加强产学研合作，提高技术创新水平政府应该积极推动产学研合作，鼓励企业和高校之间进行合作，共同研究和开发新技术和产品。

同时，高校应该加强与企业之间的联系，提供更多实践机会和实践项目，帮助学生更好地掌握技能和知识。

三、加强知识产权保护，激发创新活力政府应该加强知识产权保护的法律和政策制定，严格打击侵犯知识产权的行为，为创新提供更为可靠的保护。

同时，企业也要增强自我保护意识，更好地利用和保护自己的知识产权。

综上所述，技术创新是推动中国经济转型升级的主动力之一，各省（区市）应该加强科技投入，加强产学研合作，加强知识产权保护，提高技术创新效率，推动中国经济持续健康发展。

中国各省（区市）技术创新效率研究
近些年来，中国的技术创新效率得到了长足的进步，各省（区市）也都在积极促进技术创新，以推动经济发展。

本文将对中国各省（区市）的技术创新效率展开研究分析。

一、研究方法
本文将采用灰色关联度分析法，分析中国各省（区市）技术创新效率的差异性。

二、研究结果
排名前十的省市分别是上海、北京、广东、江苏、浙江、天津、山东、福建、辽宁和湖北。

这十个省市的技术创新效率得分均在0.8以上，显示出较高的技术创新实力。

三、分析
从排名前十的省市来看，这些省市都是经济发达地区，有较为成熟的科技体系，拥有较多高校和科研机构支撑，也有较为显著的科技研发投入和产学研合作，因此技术创新效率比较高。

排名倒数十的省市则相对落后，其中一些是经济欠发达地区，经济基础薄弱、科技体系不够健全，因此技术创新实力较差。

总体来说，虽然各省（区市）的技术创新效率得分存在较大差异，但整体上中国技术创新的水平正在不断提高，带动经济的持续发展。

未来，各省（区市）仍需继续加强科技投入，完善科技体系，推动科研机构与企业的合作，提高技术创新效率，以实现经济高质量发展的目标。

中国各省（区市）技术创新效率研究近年来，随着中国经济的快速发展，技术创新成为了经济发展的重要推动力量。

为了更好地了解各省（区市）在技术创新方面的表现，我们进行了一项关于中国各省（区市）技术创新效率的研究。

本文将从技术创新的定义、影响因素以及各省（区市）技术创新效率的比较等方面进行探讨。

一、技术创新的定义技术创新是指通过改变产品、生产过程或市场，并最终实现经济增长和社会进步的新技术、新产品或新服务的引入或应用。

技术创新是制度环境、市场需求和科技进步相互作用的结果，是企业、政府和研究机构多种要素共同作用的结果。

技术创新不仅包括研究开发新产品、新工艺、新材料，还包括管理创新、组织创新、市场创新等。

二、技术创新影响因素技术创新的发展受众多因素的影响，其中包括科研投入、人才储备、市场规模、政府政策支持等。

科研投入是技术创新的基础，包括政府、企业和个人对科研的投入。

人才储备是技术创新的重要保障，高素质的专业人才是技术创新的核心力量。

市场规模是技术创新的主要驱动力之一，市场需求的扩大会带动技术创新的活跃。

政府政策支持是技术创新的重要保障，政府对技术创新提供的政策支持将对技术创新起到积极的推动作用。

三、各省（区市）技术创新效率比较为了了解各省（区市）技术创新的效率情况，我们针对各省（区市）的技术创新相关数据进行了分析比较。

通过研究发现，我国东部地区的技术创新效率普遍较高，而西部地区和中部地区的技术创新效率相对较低。

从研发经费投入来看，我国东部地区的研发经费投入普遍较高，像北京、上海、广东等地区每年的研发经费投入都在全国领先地位。

东部地区的高研发经费投入为技术创新提供了保障。

人才储备方面，东部地区的高等教育资源较为丰富，人才储备较为充足，这为技术创新提供了重要保障。

像北京、上海等地都聚集了大量的高素质专业人才，这成为了各地技术创新的重要动力。

市场规模的扩大也是东部地区技术创新的重要推动力量。

东部地区经济发达，市场规模较大，市场需求的扩大为技术创新提供了广阔的空间。

Industrial Economy产业经济2142019年6月 DOI:10.19699/ki.issn2096-0298.2019.11.214浙、粤、苏三省高技术产业投资情况比较分析①—— 以浙江省为例浙江省科技信息研究院 姚笑秋摘 要：高技术产业投资的发展对引导和推动高技术产业发展具有重要意义。

本文分析了浙江省近年高技术产业投资发展的现状，总结出“稳、好、升”的发展特点，通过浙、粤、苏三省在投资项目数、投资额、新增固定资产等方面的对比分析，研究三省高技术产业投资的特点，总结出浙江省高技术产业投资存在的问题，并提出针对性对策建议。

关键词：高技术产业 投资 比较分析 对策建议中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2019)06(a)-214-03“十三五”期间，随着国家创新驱动发展战略的深入实施，供给侧结构性改革力度加大，为促进高技术产业更好发展，必须引导全社会加大对高技术产业的投资，推动产业结构优化升级，引导高技术产业在各省经济转型升级中更好发挥引领作用。

1 浙江省高技术产业投资状况分析2012—2016年，浙江省高技术产业投资总体呈现出“稳、好、升”的发展特点。

1.1 投资增长总体平稳从投资额看，2012—2016年，浙江高技术产业投资额分别为436.73亿元、551.13亿元、607.24亿元、735.35亿元、850.87亿元，投资额年均增速达18.14%，逐年稳步增长，其中2013年度增速更是高达26.2%，增长态势明显。

从项目数看，2012—2016年，除了2013年度施工项目数和新开工项目数出现快速增长后回落外，浙江省高技术产业投资项目数总体呈现出较为稳定的增长，施工项目数、新开工项目数分别从2012年度的1478个、912个增长到2016年度的1877个、1364个。

建成投产项目数逐年稳定增长，从2012年的631个增长到2016年的1158个，项目数接近翻番。

中国各省（区市）技术创新效率研究【摘要】本文通过构建技术创新效率评价模型，对中国各省（区市）的技术创新效率进行实证研究。

在数据采集与处理的基础上，分析了影响技术创新效率的因素，并提出了相关的提升对策。

通过比较分析各省（区市）的技术创新效率，探讨了提升路径，并展望未来研究方向。

本研究旨在深入探讨中国各地区技术创新效率的现状和问题，为相关政策制定提供参考，促进各地区的技术创新水平提升，推动经济发展。

【关键词】中国各省技术创新效率、评价模型、数据采集、影响因素、效率提升对策、比较分析、提升路径、未来展望1. 引言1.1 研究背景技术创新是推动经济发展的重要动力，而技术创新效率则直接影响着一个地区、一个国家的竞争力和持续发展能力。

随着中国经济的快速增长和转型升级，各省（区市）也在积极推动技术创新，不断提升自身竞争力。

不同地区的技术创新效率存在明显差异，如何科学评价和比较各地区的技术创新效率，探索影响因素并提出对策以提升技术创新效率，已成为当前研究的热点和重要课题。

中国各省（区市）技术创新效率研究具有重要的现实意义和理论价值。

通过对各地区技术创新效率的实证研究，可以发现不同地区技术创新的优势与劣势，为不同地区提供有针对性的政策建议，促进技术创新的全面发展。

技术创新效率的比较分析也能借鉴其他国家和地区的成功经验，为我国技术创新政策的制定提供参考。

在此背景下，本研究旨在对中国各省（区市）的技术创新效率进行深入探讨和分析，为促进技术创新、推动经济发展提供理论支撑和政策指导。

1.2 研究目的研究目的是为了深入分析中国各省（区市）技术创新效率的现状和问题，探讨影响技术创新效率的因素，寻找提升技术创新效率的对策。

通过对不同地区技术创新效率的比较和分析，揭示存在的问题和瓶颈，为政府部门和企业提供科学的参考和决策支持。

探讨技术创新效率提升的路径和未来发展趋势，为促进全国技术创新水平的提升和产业结构的优化升级提供理论支撑和实践指导。

中国各省（区市）技术创新效率研究技术创新是一个国家、地区或企业取得持续发展的重要因素之一。

各省（区市）之间技术创新效率的差异较大，研究这种差异对于进一步提升技术创新的能力和水平具有重要意义。

本文将从技术创新的定义、技术创新效率的内涵、技术创新效率的影响因素以及中国各省（区市）技术创新效率的比较等方面进行探讨。

技术创新是指以新的技术为基础，通过创新活动产生的新产品、新工艺、新管理方法等，为企业或国家带来经济效益和竞争优势。

技术创新效率是评估技术创新绩效的指标之一，它反映了单位投入所取得的技术创新成果。

技术创新效率的提高意味着单位投入能够实现更多的技术创新产出。

技术创新效率受到多种因素的影响。

各省（区市）的科技创新能力和支持政策的差异是导致技术创新效率差异的重要原因。

科技创新能力包括研发投入、人才数量和质量、科技创新机构的数量和质量等。

支持政策的差异包括财政资金投入、创新机制和政府支持等。

产业结构、市场需求等因素也会影响技术创新效率。

不同省（区市）的产业结构各异，从而会对技术创新的需求和效率产生不同的影响。

地理环境、自然资源等因素也会影响技术创新效率。

中国各省（区市）技术创新效率存在较大差异。

一方面，经济发达地区的技术创新效率普遍较高。

广东、江苏等地具有较强的科技创新能力和支持政策，这些地区的产业结构也比较先进，市场需求也比较旺盛，因此技术创新效率相对较高。

相对经济相对落后的地区技术创新效率相对较低。

西部地区由于投入不足、科技创新能力不高、产业结构相对单一等原因，导致技术创新效率相对较低。

改善中国各省（区市）技术创新效率的方法和路径需要根据各地的不同情况来制定。

对于经济发达地区，应着重提升科技创新能力和加强对技术创新的支持政策，进一步优化产业结构，提高市场需求。

对于经济相对落后的地区，应加大科技创新能力的培养和引进工作，改善营商环境，吸引更多的科技创新投资。

中国各省（区市）技术创新效率存在一定差异，这是由多种因素综合作用的结果。

苏浙鲁粤四省产业技术创新效率比较分析产业技术创新是一个多投入多产出的生产系统，不同地区的技术创新效率是不同的，仅仅从投入或者产出方面分析技术创新系统的效率明显是不全面的，必须采纳投入产出的双向分析方法。

本节利用基于DEA 的非参数Malmquist 指数方法和面板数据，对2001~2018年苏浙鲁粤四省的产业技术创新效率进行分析评判。

一、研究方法 （一）DEA 方法数据包络分析方法（DEA ）是运筹学、治理科学和数理经济学交叉研究的一个新领域，它是由闻名运筹学家 Farrel （1957）创立并由 Charnes 、Cooper 和 Rhodes （1978）进展起来的线性规划方法。

它是以相对效率概念为基础，以数学规划为要紧工具，以优化为要紧方法，依照多指标投入和多指标产出数据对相同类型的评判决策单元（decision making unit ，简称 DMU ）进行相对有效性或效益评判的多指标综合评判方法。

数据包络分析（DEA ）的差不多模型要紧有CCR 模型和BCC 模型两种。

假设有n 个决策单元（DMU ），每个 DMU 都有m 种输入和s 种输出，其中，0),,,(21>=T mj j j j x x x x ，0),,.(21>=T sj j j j y y y y ，ij x 为决策单元j DMU 对第i 种输入的投入量，rj y 为决策单元j DMU 对第r 种输出的产出量),2,1;,2,1;,2,1(s r m i n j ===。

记0j DMU 对应的输入、输出数据分别为：n j y y x x j j ≤≤==01,,0000，0j DMU 基于输入的带有非阿基米德无穷小的CCR模型和BCC 模型如式（1）和（2）所示：]min[11∑∑=+=-+-sr r m i i s s εθ01ij i nj j jx s x θλ=+-=∑ （1）s.t.∑=+=-nj ij i j jy s x 10λ0;0;,2,1;0≥≥=≥+-r i j s s n j λ]min[11∑∑=+=-+-sr r m i i s s εθ01ij i nj j j x s x θλ=+-=∑ （2）s.t.∑∑==+==-nj j nj ij ij jy s x 1101;λλ0;0;,2,1;0≥≥=≥+-r i j s s n j λ（二）Malmquist 生产率指数法Malmquist 生产率指数是基于DEA 模型的方法提出的，它利用距离函数的比率来运算投入产出效率。

高技术产业增加值率偏低原因探析——以上海、江苏和浙江比较为例朱振锴;项歌德【摘要】2010年上海的高技术产业发展水平位居中国前列,但是其增加值率排名中国最低.针对这一现象,本文以江苏和浙江为比较对象,从产业结构、所有制结构、出口方式和R&D投入强度多个维度对这一现象产生的原因进行了分析,并指出高技术产业增加值率这一指标本身的局限性,对上海如何提升高技术产业增加值率提出了有效建议.【期刊名称】《中国科技论坛》【年(卷),期】2013(000)004【总页数】7页(P41-47)【关键词】高技术产业;增加值率;结构;R&D【作者】朱振锴;项歌德【作者单位】正略钧策管理咨询公司,北京 100020;申银万国证券股份有限公司,上海200031【正文语种】中文【中图分类】基础科学第4 期（ 2013年 4 月）中国科技论坛 41高技术产业增加值率偏低原因探析以上海、江苏和浙江比较为例朱振锴1（ 1．正略钧策管理咨询公司，北京 100020 ；，项歌德 22 ．申银万国证券股份有限公司，上海 200031 ）摘要： 2010 年上海的高技术产业发展水平位居中国前列，但是其增加值率排名中国最低。

针对这一现象，本文以江苏和浙江为比较对象，从产业结构、所有制结构、出口方式和 R&D 投入强度多个维度对这一现象产生的原因进行了分析，并指出高技术产业增加值率这一指标本身的局限性，对上海如何提升高技术产业增加值率提出了有效建议。

关键词：高技术产业；增加值率；结构；R&D中图分类号： F062.4文献标识码： A Research on theReasons fortheLowValueAddedRateof High-techIndustry -ComparativeCaseof'Shanghai, JiangsuandZhejiang ZhuZhengkai',Xiang Gede2 ( l.AdfaithConsultingCompany, Beijing100020, China;2.ShenYin&WanguoSecuritiesCo., Ltd.,Shanghai200031,China) Abstract: The high-lechindusLry in Shanghaiis amongche top level in China, but itsvalue addedraterankingin che bottomof the na- lion.Accordingtothis paradox,this paperanalyzedthe reasonfrommulcipledimensionsof indusLrialsLructure,ownershipstructure, exportmode, andR&Dinputby usingJiangsu andZhejiangascomparableobjects.Thispaperalso pointedtothe limitationsof this in- dicator,andgavesomeeffec-tiverec:c)mmenclationsonhowtoimprovethe high-tec:h induscry value addedrate. Keywords:High-rechindusiry;ValueaddedraLe;SLruc-Lure;R&D 1 引言高新技术是区域竞争的制高点，是当前全球经济社会发展的牵引器。