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提高科技进步贡献率的政策与路径——基于科技经济融合度
的实证分析
刘雨枫;冯华
【期刊名称】《中国科技论坛》
【年(卷),期】2022()2
【摘要】基于BC1992个体效应模型,本文利用随机前沿生产函数模型,将全要素生产率分解为技术进步、技术效率、规模效率和配置效率来衡量科技经济融合度。
结果表明,2010-2019年全国31个省、市、自治区的科技经济融合度整体呈现上升趋势,这种提高主要是通过配置效率和规模效率的提高实现的,但整体技术效率和技术进步率呈现下降趋势,多省份出现了规模效率和配置效率呈现倒U形的情况。
就此提出以下建议:提升科技欠发达地区的技术进步率,增强原始创新能力,提升科技经济融合度;提升技术效率,打通科技向经济转化的渠道;突破规模效率倒U形拐点,增强要素投入的贡献率和维持配置效率增长趋势,优化现有体制机制,保障科技经济深度融合。
【总页数】9页(P77-85)
【作者】刘雨枫;冯华
【作者单位】北京交通大学经济管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F202
【相关文献】
1.重庆市科技进步对经济增长的贡献率测算——基于1978-2001年数据的实证分析
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3.加快农业科技进步推进现代农业发展——基于我国"十五"时期农业科技进步贡献率的实证分析
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5.科技进步对经济增长贡献率分析——基于山东省1978～2017年数据的实证分析
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中国高校科技创新效率及影响因素的实证分析——科技成果产出和转化两阶段视角郭金忠;刘成勇;刘晓玲;金腾飞【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2024(44)6【摘要】鉴于高校科技创新活动具有明显的两阶段链式过程特征,同时其科技投入和产出在时间上具有滞后性,因此将高校科技创新分阶段研究其创新效率以及内外部因素对不同阶段投入产出效率的影响。
将高校科技创新划分为科技成果产出阶段和科技成果转化阶段,运用中国31个省份高校2009—2020年的数据,采用串联式两阶段数据包络分析(DEA)模型分别测算其两阶段效率,并进一步应用面板托宾(Tobit)模型研究两种效率的影响因素。
结果显示:第一,31个省份高校的科技创新综合效率偏低,科技成果产出效率并未形成上升趋势,而科技成果转化效率在2016年后得到迅速提升并超过了科技成果产出效率,但高校科技创新整体上呈现向高转化阶段的发展趋势;第二,东部高校科技创新综合效率和两阶段效率上升速度相对放缓,有被其他地区赶超的趋势;第三,人力资本结构、物质资本结构、政策环境、地区经济实力、对外交流等因素对高校两阶段效率的影响存在显著的差异。
据此,提出可通过优化资源配置方式和科技创新评价体系,以及加强区域协调配合等方式来提升中国高校的科技创新整体水平。
【总页数】10页(P97-106)【作者】郭金忠;刘成勇;刘晓玲;金腾飞【作者单位】新疆财经大学信息管理学院【正文语种】中文【中图分类】F124.3;F244.2;G640;G311;G301【相关文献】1.江苏省科技成果转化效率及其影响因素分析——基于熵值和随机前沿的实证分析2.两阶段视角下我国高技术产业创新效率的时空演变及影响因素--基于三阶段DEA-Tobit模型的实证研究3.两阶段视角下中国高校科技创新效率的溢出效应研究4.中国科技成果转化效率及其影响因素研究——基于随机前沿函数的实证分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
FDI对中国服务业全要素生产率的影响——基于随机前沿面板数据模型的分析胡朝霞【摘要】FDI影响下的中国服务业的技术效率、技术进步和全要素生产率的变动,可通过构建中国服务业FDI影响下的复合式随机前沿生产模型,利用中国1992-2007年30个省(直辖市)的面板数据和联立最大似然估计法进行考察.实证研究的结果表明,FDI对服务业的技术效率的改善和技术进步的提高都有促进作用;服务业的技术效率随时间呈上升趋势;全要素生产率的增长存在着地区的差异,其中广东、江苏和上海三个东部沿海省市的全要素生产率增长居于前3位.【期刊名称】《厦门大学学报（哲学社会科学版）》【年(卷),期】2010(000)004【总页数】8页(P115-122)【关键词】FDI;中国服务业;技术效率;全要素生产率;随机前沿模型【作者】胡朝霞【作者单位】厦门大学国际经济与贸易系,福建厦门361005【正文语种】中文【中图分类】F061.1近年来,服务业在世界经济发展中的作用日益提升,服务业已成为当前国际投资的一个重要领域。
据联合国统计,20世纪 70年代,世界服务业 FD I存量占总 FD I存量的比重仅有 1/4,20世纪90年代,这一比重也少于 1/2,但到了 2002年,这一比重已经上升到 60%,服务业 FD I存量达到约4万亿美元 (United Nations,2004)。
改革开放以来,中国的服务业规模不断扩大,服务业增加值从 1978年的 872.5亿元增加到2007年的 100 053.5亿元 (中国国家统计局,2009),增长了近 115倍。
2007年,中国实际利用外资金额为 830亿美元,其中近 40%流入服务业。
与世界经济发展方向一致,中国的服务业也成为 FD I流入的热点。
国内外已有大量关于 FD I对经济增长影响的理论与实证分析的文献。
Solomon(2006)根据研究结论将这些文献分为两类。
一类研究结果认为 FD I会对经济增长产生正向的影响作用,并主要从投资的增加、全要素生产率(TFP)的提高和正向的外溢效应三个方面进行解释和探讨。
资本结构和公司绩效互动影响实证研究——基于随机前沿方
法的分析
王春峰;周敏;房振明
【期刊名称】《山西财经大学学报》
【年(卷),期】2008(30)4
【摘要】根据代理理论的三个假说,公司资本结构和绩效间存在相互的非单调影响。
利用随机前沿方法估计公司绩效并建立联立方程模型对我国市场进行实证检验,结
果发现代理成本假说和效率风险假说能有效解释我国上市公司资本结构与绩效之间的互动关系,而特许经营价值假说则不能,即公司绩效随负债的增加而增加,但增加的速度是递减的;负债亦随公司绩效的增加而增加,且增加的速度是递增的。
该模型还
验证了影响资本结构和公司绩效的其他控制变量的有效性和显著性。
【总页数】7页(P77-83)
【关键词】随机前沿方法;代理理论;资本结构;公司绩效;互动影响
【作者】王春峰;周敏;房振明
【作者单位】天津大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F830.91
【相关文献】
1.基于随机前沿方法的债权结构对企业集团公司绩效影响的实证分析——基于黑龙江省企业集团数据的分析 [J], 丁华;潘晓磊;范德林
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5.资本结构和公司绩效的互动效应与门限效应——基于财产保险业的实证分析 [J], 王丽珍;孙悦
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基于随机前沿的中国勘察设计行业效率影响因素分析
李飞鹏
【期刊名称】《科技管理研究》
【年(卷),期】2015(000)017
【摘要】对中国31个省级行政区2006—2011年工程勘察设计行业投入产出面
板数据，采用随机前沿分析方法测定各地区的行业生产效率及其变化，并对影响行业非技术效率的因素进行定量计算和回归分析。
结果表明：产出函数的技术非效率项对产出具有显著的影响，市场化程度、执业注册人数占比和规模经济同技术非效率项之间存在负向关联，而科研投入和中高级职称人数占比则对技术非效率项具有正向影响；该行业劳动力投入产出弹性（0.6721）远大于资本投入的产出弹性（0.4403）。
【总页数】6页(P53-58)
【作者】李飞鹏
【作者单位】天津大学管理与经济学部，天津300072; 天津大学建筑设计研究院，天津 300072
【正文语种】中文
【中图分类】F404.3
【相关文献】
1.中国原料奶生产规模的技术效率及影响因素分析——基于新数据和随机前沿生产函数模型 [J], 吕杰;张洋
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4.中国进口拉丁美洲农产品的影响因素分析及贸易效率测算——基于时变随机前沿引力模型的实证分析 [J], 曹芳芳;孙致陆;李先德
5.中国工业行业的技术创新效率研究——基于随机前沿模型 [J], 戴卓;代红梅
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基于SFA模型的我国区域技术创新效率的实证研究一、本文概述本文旨在利用随机前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，简称SFA）模型，对我国区域技术创新效率进行深入的实证研究。
技术创新是推动社会进步和经济发展的核心动力，而区域技术创新效率的高低直接影响着我国各地区的经济增长质量和速度。
因此，全面、准确地评估我国区域技术创新效率，对于优化创新资源配置、提升创新体系效能具有重要的理论和现实意义。
本文将简要介绍SFA模型的基本原理及其在技术创新效率研究中的应用。
随后，通过对我国各区域技术创新活动的数据收集与整理，运用SFA模型对区域技术创新效率进行量化分析。
研究将涵盖技术创新投入、产出以及环境因素等多个方面，以全面反映我国各区域技术创新效率的实际状况。
在实证研究中，本文将重点关注以下几个方面：一是我国各区域技术创新效率的总体水平及差异；二是影响区域技术创新效率的关键因素；三是如何优化创新资源配置，提升区域技术创新效率。
通过对这些问题的深入探讨，本文旨在为我国区域技术创新政策的制定和实施提供科学依据。
本文将对实证研究结果进行总结，并提出相应的政策建议。
通过提高区域技术创新效率，促进我国经济的持续、健康、快速发展，为实现创新型国家的战略目标贡献力量。
二、理论框架与模型构建技术创新效率是衡量一个区域技术创新能力和资源利用效果的重要指标。
在当前全球化和知识经济的背景下，技术创新已成为推动区域经济发展的核心动力。
基于随机前沿分析（SFA）模型，本研究旨在深入探究我国各区域技术创新效率的差异及其影响因素，为政策制定者提供决策参考。
SFA模型起源于经济学中的生产前沿理论，它假设每个生产单位都存在一个潜在的最大产出，而实际产出则受到各种非效率因素的影响，如技术无效、管理不善等。
通过估计生产单位的随机误差项和技术无效项，SFA模型能够准确地量化技术效率，并进一步分析影响技术效率的因素。
本研究采用SFA模型对我国各区域的技术创新效率进行实证研究。
人力资本结构对我国技术效率的影响——基于随机前沿生产函数的实证分析颜敏【摘要】文章基于随机前沿生产函数框架，将异质性人力资本、人力资本结构纳入技术无效方程，利用1996-2008年省际面板数据估算我国区域技术效率，研究发现：我国经济增长平均技术效率水平偏低，存在区域差异，但总体区域差异有缩小的趋势，人力资本不平等对技术效率具有显著的阻碍作用，无论低技能劳动力还是高技能劳动力都对我国技术效率具有显著的正向促进作用，但进出口贸易对技术效率具有阻碍作用，市场化促进了效率的改善。
关键词人力资本结构技术效率随机前沿分析异质性人力资基于中图分类号：Ｆ０６２.4文献标识码：ＡEmpirical Test on Technology Efficiency of HumanCapital Structure in China Based on Stochastic FrontierAbstract: In this paper, putting effective labor input into the framework of Stochastic Frontier Production Function, and and human capital structure into technical inefficiency equation, we have an empirical study on technology efficiency based on panel data from 1996 to 2008 of china. we found: The average technology efficiency is low, regional differences exist but is narrowing, human capital inequality play a negative role in improving efficiency, but whether skill labor or non-skill labor play a significant positive role in improving efficiency and so does the marketization , but the openness has a a negative role.Key words: Human Capital Structure; Technology Efficiency; Stochastic Frontier Analysis; heterogeneous human capital引言技术效率的概念最早是由Farrell (1957)提出来的，技术效率是指在现有技术水平条件下,生产者获得最大产出的能力,表示生产者生产活动接近其前沿边界(最大产出)的程度。
换言之，技术效率衡量的是一定条件下，欲获得同样的产出需消耗投入品的数量，这意味着如果一个经济的技术效率低，则生产一个单位国民财富，需要消耗更多的资源。
而资源消耗型经济增长直接代价是：资源枯竭、环境污染和生态恶化，尤其在人口众多、人均各类资源占有量都大大低于世界平均水平的中国。
改革开放的30多年来，中国确实取得了增长奇迹，但大量文献表明这种增长是由高投入和高消耗推动的（邓翔、李建平2004），决定这种高增长能否持续的关键因素之一是我国技术效率水平，因而准确估计我国及其各地区技术效率水平、深层剖析成因具有重要的现实意义。
一、文献述评国内外关于技术效率的研究可以分为两个路线：技术效率的测算以及技术效率的成因研究。
关于技术效率的测算大致分为“基于随机前沿分析”（Stochastic Frontier Analysis，SFA）的参数法（例如Francisco J.Arcelus和Pablo Arocena（2000），Arne Bigsten （2003），Jens J.Krüge（r2003），Malcolm Abbott（2006））以及基于“数据包络分析”（Data Envelopment Analysis，DEA）的非参数法（例如Jenifer Piesse和Colin Thirtle（2000），Mahadevan（2001），Renuka Mahadevan和Sangho Kim（2003）等）。
二者各具特点。
非参数(DEA)方法的优点是无需估计出生产函数，从而避免了因函数形式误设带来的问题，缺点是把任何偏离生产前沿全归结为无效率项使得随机误差不能分离出来。
SFA 优势在于把无效率项和随机误差项分离开来,从而保证被估效率有效且一致。
SFA方法开创性文献当属1977年Aigner等人的研究,文章中通过把生产无效率归结为受随机扰动和技术非效率两个因素影响来描述生产者行为。
换言之该模型可以考虑诸如制度、环境等因素对技术无效率的影响，而生产者技术效率也总会受到各种环境、制度因素的影响,特别对于经历体制转型的中国而言，包含随机扰动的前沿模型更接近现实中的生产者行为。
另外，Kumbhakar, S.C.,Guckin, J.T.和Ghosh,S.,（1991）、Battese,G. E.和 Coelli,T. J.(1995）通过将技术效率指数表示为一组外生性向量函数和随机扰动项同时植入随机前沿生产函数避免了Battese,G. E.和 Coelli,T. J（1992）模型中的“两阶段的悖论”。
因而本文在实证部分采用基于Battese,G. E.和Coelli,T. J.(1995）的SFA方法测算我国各地区的技术效率。
国内外关于技术效率的成因研究可谓众说纷纭，但人力资本对技术效率的作用毋庸置疑。
这可以追溯到Nelson, R. and E. Phelps (1966)的简短的文章，该文章研究表明对于落后国家而言，该国人力资本水平决定了其对先进技术的吸收能力，影响其全要素生产率（TFP）水平接近前沿水平的速度。
Benhabib and Spiegel ( 1994) 的研究验证了Nelson论文中的最后论断：人力资本并不是作为投入要素影响经济增长而是通过影响全要素生产率影响经济增长的，人力资本水平如果直接进入增长方程会导致错误的设定。
这些论断充分肯定了人力资本对经济带来的“增长效应”。
Kneller(2004)、Kneller 和Stevens（2005）利用OECD国家的数据基于随机前沿分析研究了人力资本和R&D投资的无效性,研究表明生产无效性存在，相对于R&D投资，无效性更依赖于人力资本的水平。
Jing hai Zheng等（2003）使用DEA分析方法和Malmquist指数对中国600个国有企业1980年—1994年的技术效率进行测度，结果表明，这些企业的平均技术效率都很低，但教育对技术效率有很重要的影响。
国内学者关于该方面研究更是比比皆是：傅晓霞、吴利学（2006）基于随机前沿分析法，将人力资本作为技术效率的解释变量，其中人力资本指标是地区人口平均受教育程度，估计结果表明：人力资本对地区技术效率具有显著的正向影响。
岳书敬、刘朝明（2006）在使用承认无效率项存在的生产前沿技术的同时,引入了人力资本要素，并且考虑到劳动力的质量因素，其中人力资本指标是劳动力数量与平均教育年限乘积代表，采用Malmquist指数分析了我国30个省级行政区1996—2003年的全要素生产率(TFP)增长。
研究发现：在引入人力资本要素后,区域全要素生产率的增长得益于技术进步；如果不考虑人力资本存量,则低估了同期的效率提高程度,而高估了期间的技术进步指数。
傅强,靳娜（2009）将人力资本纳入SFA 分析框架，其中人力资本指标用地区6岁以上人口平均教育年限代替，实证结果表明：人力资本在诠释地区间效率差异中扮演着极其重要的角色,它不仅直接影响生产力的提高,而且还通过提高技术吸收能力从而间接影响技术效率。
何元庆（2007）基于DEA方法，将对外开放、人力资本纳入技术进步、技术效率分析框架，结果表明对外开放能影响TFP的增长,但是其影响只有人力资本正向效果的十分之一。
王志刚等（2006）利用超越对数生产函数的随机前沿模型，将初始人力资本、国有化程度、公共支出作为技术效率的影响因素，估计结果表明初始人力资本对生产效率有正面影响。
朱承亮、宏志、李婷（2009）基于C-D生产函数SFA分析，研究了我国区域经济增长效率及其影响因素，研究表明人力资本对经济增长效率具有促进作用,但影响力度不大。
其中人力资本指标用每万人中在校大学生数代替。
姚伟峰、何枫、杨武（2007）运用随机前沿分析模型实证分析了中国劳动力结构对技术效率变化的具体影响。
结果表明,现时中国的劳动力结构不适合中国经济发展和技术效率提高的需要。
颜鹏飞、王兵(2004) 运用DEA 的方法测度了1978—2001年我国各地区技术效率，并且对人力资本和制度因素同技术效率的关系进行了实证检验：人力资本和制度因素对效率提高以及技术进步均有重要的影响。
赵文哲（2008）将财政分权、人力资本市场化等指标纳入超越对数SFA 效率分析框架下，其中人力资本用各省中等学校在校学生人数占本地区总人口的比重来衡量，结果表明人力资本对技术效率的影响是正的。
何枫、陈荣、 何炼成（2004）基于SFA 方法对我国改革开放以来20 年间的技术效率变迁进行了测算，得出结论： 我国平均技术效率水平在呈现出稳步上升趋势， 但东、中、西三大区域差异很大。
作者使用Battese & Coelli(1992)提出的技术无效模型，假定技术效率改进只是一种趋势变化，没有考虑环境、体制等因素对技术效率的作用，这显然不适合受体制影响巨大的中国经济增长分析。
吴延瑞（2008）基于随机前沿生产函数框架考虑了基础设施、经济改革和市场化程度、开放程度对技术效率的影响，结论是在1997年亚洲金融危机以后，生产率增长表现出了对中国经济增长的相对更大的贡献，并且这主要由技术效率的提高和改善技术进步所推动。
李晶莹、齐中英（2008）基于非参数的DEA 方法研究了人力资本不平等对TFP 的影响，研究表明人力资本受教育水平的分布不均阻碍了我国技术进步、效率变化以及TFP 的增长。
其中人力资本不平等用基尼系数测度。
由以上综述，我们可以得出以下结论：首先现有文献主要集中在人力资本存量对技术效率的影响上，而且人力资本存量指标选择上没有统一的标准，尽管绝大多数作者选择地区6岁以上人口平均教育年限代替，但是我们所说的人力资本应该是实实在在作用于产出的，我国劳动力资源丰富，存在大量的失业，其中很大比例的大学生处于失业状态，因而用这一指标代替人力资本结果会有偏差，而且现有文献大都从人力资本的数量上考虑，很少考虑到人力资本的质量，设想受过一年大学教育和受过一年小学教育虽然教育年限都是一年，然而同样一年的人力资本的质量是不一样的。
