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高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的dea模型與回歸模型論文-閱讀頁

2025-07-10 21:18本頁面
  

【正文】 有極強(qiáng)的相關(guān)性。D活動(dòng)經(jīng)費(fèi)投入越多, 高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率越大。D人員全時(shí)當(dāng)量與高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的關(guān)系假設(shè)相關(guān)學(xué)者則運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論對(duì)我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技投入與產(chǎn)業(yè)發(fā)展間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)Ramp。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)人員(人力資源)等的投入是企業(yè)進(jìn)行Ramp。D活動(dòng)人員全時(shí)當(dāng)量)作為分析指標(biāo)。D人員全時(shí)當(dāng)量投入越多,高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率就越大。D投入是否對(duì)遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響,本文通過建立多元回歸模型來探究Ramp。具體步驟如下所述。D投入的兩個(gè)變量的自變量,分別是Ramp。D活動(dòng)人員投入(X2)。 第三步:建立回歸模型根據(jù)自變量與因變量之間是否存在線性關(guān)系建立如下模型: ()這里假定隨機(jī)誤差項(xiàng)具有0均值和等方差且服從正態(tài)分布。D活動(dòng)經(jīng)費(fèi)XRamp。是復(fù)相關(guān)系數(shù)的平方,也越大越好。②表示誤差平方和(Error Sum Of Square),,即因變量的變異中沒有被回歸模型中所包含的變量解釋的部分。D活動(dòng)經(jīng)費(fèi)XRamp。所以本文建立檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量: ()當(dāng)原假設(shè)成立時(shí),服從自由度(m,nm1)的分布。也可以根據(jù)對(duì)應(yīng)的小概率事件值作檢驗(yàn)。表34 方差分析表 方差來源自由度平方和均方值值回歸殘差總和(3)回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)在所建立的多元回歸模型中,模型總體檢驗(yàn)雖然通過了上述檢驗(yàn),但并不意味著每個(gè)自變量(Ramp。D活動(dòng)人員投入X2)都對(duì)因變量(創(chuàng)新效率Y)的影響都顯著,有的變量顯著性較小,可以不予考慮。提出原假設(shè):。同樣也根據(jù)統(tǒng)計(jì)量的小概率事件值作檢驗(yàn)。(4)P-P圖殘差正態(tài)分布檢驗(yàn)考查殘差是否服從正太分布可以通過繪制標(biāo)準(zhǔn)化殘差的P-P,當(dāng)自變量與因變量間關(guān)系并非線性,會(huì)導(dǎo)致殘差的P-P圖表現(xiàn)出非正態(tài)。D投入對(duì)遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響的顯著性大小的多元回歸分析以及各種檢驗(yàn)。首先在引導(dǎo)文件中定義投入產(chǎn)出,如表所示:表41 CCR模型在引導(dǎo)文件中的定義DATA FILE NAME定義數(shù)據(jù)的名稱OUTPUT FILE NAME定義輸出文件的名稱5NUMBER OF FIRMS評(píng)價(jià)單元數(shù)(北京、遼寧、上海、浙江、廣東5個(gè)地區(qū))5NUMBER OF TIME PERIODS評(píng)價(jià)時(shí)期的個(gè)數(shù)(2007年2011年5年)2NUMBER OF OUTPUTS產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)(YY2 2個(gè)產(chǎn)出指標(biāo))6NUMBER OF INPUTS投入指標(biāo)數(shù)(XXXXXX6 6個(gè)投入指標(biāo))10=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED0=投入角度 1=產(chǎn)出角度00=CRS AND 1=VRS0=規(guī)模報(bào)酬不變模型 1=規(guī)模報(bào)酬可變模型00=DEA(MULTISTAGE), 1=COSTDEA, 2=MALMQUISTDEA, 3=DEA(1STAGE), 4=DEA(2STAGE)0=多階段1=代表成本DEA2=MALMQUISTDEA ,3=一階段計(jì)算方法4=二階段計(jì)算方法 表42投入方面的創(chuàng)新效率地區(qū)創(chuàng)新效率純技術(shù)效率規(guī)模效率備注判斷結(jié)果北京DEA有效遼寧irs非DEA有效上海irs非DEA有效浙江irs非DEA有效廣東DEA有效平均值,輸入引導(dǎo)文件名稱后得到計(jì)算結(jié)果,表42是五個(gè)地區(qū)的2007年2011年高技術(shù)企業(yè)綜合創(chuàng)新效率情況: 備注:drs表示該生產(chǎn)單元目前處于遞減規(guī)模報(bào)酬的生產(chǎn)階段,irs表示該生產(chǎn)單元目前處于遞增規(guī)模報(bào)酬的生產(chǎn)階段。圖41 五個(gè)地區(qū)的效率值從表中可以看出,除了遼寧、上海、浙江的創(chuàng)新效率小于1外,其他城市的創(chuàng)新效率都是1,所以我們只需要分析創(chuàng)新效率值小于1的地區(qū)的冗余情況(以遼寧為主)。總體來看創(chuàng)新效率處于中上游水平,而且還是具有一定的發(fā)展?jié)摿Φ?。最?yōu)城市的創(chuàng)新效率已經(jīng)達(dá)到了1無法加以改變,但是次優(yōu)城市(創(chuàng)新效率小于1的城市)的創(chuàng)新效率是可以改變的。在表中可以看出北京2009年2011年年均專利申請(qǐng)數(shù)為3605,新產(chǎn)品產(chǎn)值為14562231,固定資產(chǎn)投資額為146萬元,從業(yè)人員年平均人數(shù) (人/年)分別為249469。新產(chǎn)品產(chǎn)值為2491289,為北京的17%。從業(yè)人員年平均人數(shù) (人/年)分別為210722。新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出(萬元/年)%。%。說明在新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目數(shù),研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)等方面投入還存在較大不足。這些次優(yōu)地區(qū)還有很大的潛力來優(yōu)化自己的創(chuàng)新效率。采用CCR模型對(duì)這五個(gè)地區(qū)的冗余額從投入和產(chǎn)出兩個(gè)方面進(jìn)行分析。無需變動(dòng)就可以達(dá)到目標(biāo)值。表44 遼寧省產(chǎn)出目標(biāo)值變動(dòng)表變量初始值徑向變量松弛變量目標(biāo)值產(chǎn)出指標(biāo)新產(chǎn)品產(chǎn)值 專利申請(qǐng)數(shù)投入指標(biāo)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出(萬元)研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)(個(gè))新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目數(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu)人員 固定資產(chǎn)投資額(萬元/年)從業(yè)人員年平均人數(shù) (人)。 Ramp。那么,高技術(shù)企業(yè)Ramp。D投入中哪些變量的增長(zhǎng)會(huì)促進(jìn)中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效率?,對(duì)整理的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析,對(duì)所建立的理論模型假設(shè)和分析結(jié)果深入驗(yàn)證,驗(yàn)證模型中的各個(gè)假設(shè)。表45 回歸模型變量(遼寧)創(chuàng)新效率(Y1)Ramp。D人員投入(X2)2007120515727620081756677172200922259462792010258646404720115769757066擬合優(yōu)度檢驗(yàn)對(duì)模型中所有自變量(XX2)和因變量(Y1)之間線性回歸關(guān)系的密切程度。D投入對(duì)高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的總體參數(shù)情況可看出,模型中自變量與因變量之間的相關(guān)性很強(qiáng),擬合效果很好,%。D投入與企業(yè)創(chuàng)新效率總體參數(shù)表(遼寧)模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差1.971a.942.884.034532a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 研究與開發(fā)人員投入, 研究與開發(fā)經(jīng)費(fèi)投入。D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的殘差分布直方圖可以看出,殘差基本上服從正態(tài)分布。D投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率影響殘差分布直方圖(遼寧)PP圖描繪了比較變量的實(shí)際累積概率以及所考察分布類型的理論累積概率符合程度,以判斷資料是否服從所考察的分布類型。圖中的散點(diǎn)圖圍繞在一條正態(tài)分布為0的斜線附近。圖43 Ramp。殘差圖分析法是一種直觀、方便的分析方法。如果回歸模型存在異方差時(shí),殘差圖上的點(diǎn)的散布呈現(xiàn)相應(yīng)的趨勢(shì)。D投入對(duì)遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的殘差散點(diǎn)圖(圖44)可以看出,其中散點(diǎn)圖呈無序狀態(tài),所以判定不存在異方差。D投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率影響殘差散點(diǎn)圖(遼寧) 回歸模型的方差分析、回歸系數(shù)和顯著性檢驗(yàn)表47 是Ramp。D投入自變量總體回歸效果是顯著的。D投入對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率影響方差分析表(遼寧)模型平方和df均方FSig.1回歸.0392.019.048a殘差.0022.001總計(jì).0414a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 研究與開發(fā)人員投入, 研究與開發(fā)經(jīng)費(fèi)投入。D投入對(duì)遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的回歸系數(shù)和顯著性檢驗(yàn),從表中可以看到,說明常數(shù)項(xiàng)與0有顯著的差異,采用非標(biāo)準(zhǔn)回歸方程;Ramp。D經(jīng)費(fèi)投入通過了檢驗(yàn),且Ramp。說明明Ramp。D人員投入與創(chuàng)新效率存在顯著的正相關(guān)。D投入對(duì)遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率影響模型的回歸系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版1(常量).423.086.039研究與開發(fā)經(jīng)費(fèi)投入.000.960.030研究與開發(fā)人員投入.000.915.037a. 因變量: 創(chuàng)新效率第5章 提升Ramp。D投入對(duì)遼寧高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響。第三章建立了遼寧高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的DEA模型和Ramp。在第二章和第三章的基礎(chǔ)上,第四章從創(chuàng)新效率、技術(shù)效率、規(guī)模效率、冗余問題上對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率影響進(jìn)行了分析,以Ramp。D人員投入作為自變量,以遼寧高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率值為因變量做回歸分析。通過分析得出遼寧高技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新效率水平比較差,五個(gè)地區(qū)高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率的值分別為1。應(yīng)充分認(rèn)識(shí)到Ramp。D作為高新技術(shù)企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立足和發(fā)展的根本??赡苡捎谛庐a(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出、研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)、新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目數(shù)、研發(fā)機(jī)構(gòu)人員、固定資產(chǎn)投資額、從業(yè)人員年平均人數(shù)投入過大造成冗余浪費(fèi),需要合理配置資源,提高經(jīng)濟(jì)效率。存在新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出投入過剩。從業(yè)人員投入過剩,需要考慮經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型來適應(yīng)經(jīng)濟(jì)大環(huán)境的需要,擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)利益。D資源投入與企業(yè)發(fā)展關(guān)系尚不協(xié)調(diào)。產(chǎn)業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)對(duì)高技術(shù)企業(yè)發(fā)展的邊際貢獻(xiàn)有限。一方面要保證企業(yè)研發(fā)財(cái)力資源投入的可持續(xù)性,科學(xué)統(tǒng)籌研發(fā)經(jīng)費(fèi)的流向,另一方面要擴(kuò)大高技術(shù)企業(yè)的影響范圍,加快實(shí)現(xiàn)財(cái)政或社會(huì)資源向高技術(shù)企業(yè)的集聚。D投入方面amp。D經(jīng)費(fèi)投入與其創(chuàng)新效率存在正相關(guān)關(guān)系,并且驗(yàn)證了假設(shè)即:Ramp。以下為遼寧高技術(shù)企業(yè)Ramp。D經(jīng)費(fèi)的籌集主要以企業(yè)為主,但企業(yè)資金有限,難以滿足經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展對(duì)Ramp。通過建立健全政府、企業(yè)、個(gè)人、外資的多元化投資體系,主動(dòng)的進(jìn)行科技投入才能解決好Ramp。一是政府采取切實(shí)有效措施,增加Ramp。二是引導(dǎo)和鼓勵(lì)企業(yè)增加Ramp。各級(jí)政府在保證增加財(cái)政經(jīng)費(fèi)對(duì)Ramp。D經(jīng)費(fèi)投入。金融部門要進(jìn)一步調(diào)整信貸結(jié)構(gòu),提高對(duì)科技項(xiàng)目的貸款比例,對(duì)高新技術(shù)成果商品化、產(chǎn)業(yè)化給予重點(diǎn)支持,強(qiáng)化科技與金融結(jié)合的機(jī)制。 Ramp。D人員投入與其創(chuàng)新效率存在正相關(guān)關(guān)系,并且驗(yàn)證了假設(shè)即:Ramp。以下為遼寧高技術(shù)企業(yè)Ramp。只有擁有了具備創(chuàng)造力的核心人才,企業(yè)才有開展自主創(chuàng)新的可能性。同時(shí),鼓勵(lì)企業(yè)充分挖掘自有的人才資源,在日常生產(chǎn)過程中開展自主創(chuàng)新活動(dòng)。D 人員分項(xiàng)投入評(píng)價(jià)體制。D 分項(xiàng)人員投入有效的績(jī)效評(píng)價(jià)體制,合理調(diào)整Ramp。D 研發(fā)人員質(zhì)量,縮小我國與發(fā)達(dá)國家的差距,提升我國人力資源質(zhì)量。D人員投入會(huì)帶來更多的技術(shù)變革,這種研究與開發(fā)性的人員會(huì)使高技術(shù)企業(yè)的技術(shù)流程、生產(chǎn)效率和生產(chǎn)工藝帶來革命性的變革,繼而提高企業(yè)的總產(chǎn)值。 參考文獻(xiàn)[1] 蔡翔,崔曉蘭,熊靜,amp。D投入對(duì)高新技術(shù)企業(yè)業(yè)績(jī)的影響[J].江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2009(03):7378[11] 戴魁早. 中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的Ramp。D投資績(jī)效評(píng)價(jià)問題探討[J].中國證券期貨,2013(01):3637[13] [M].北京:商務(wù)印書館,1990: 73741[14] [M].北京:清華大學(xué)出版社,1999: 481[15] 官建成,[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2009, ( 10) : 19-33[16] [D].遼寧大學(xué),2012(06)[17] 劉俊杰,[J].科學(xué)管理研究,2008(03):2830[18] 李平,張俊飚,徐衛(wèi)濤,李樹明,趙可. 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)Ramp。D投入對(duì)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響_來自中國制造業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2012(04): 4963[20] amp。D投入與企業(yè)績(jī)效的相關(guān)性分析[J].財(cái)會(huì)月刊,2011(12):1215[22] 姜彤彤. Ramp。D投入_技術(shù)創(chuàng)新能力與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效間關(guān)系的實(shí)證分析[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì),2013(01):1923 致 謝在本論文完成之際,我要對(duì)多年來給予我鼓勵(lì)與幫助的遼寧工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)、老師、同學(xué)以及家人表示我衷心的感謝。李老師多次詢問研究進(jìn)程,并為我指點(diǎn)迷津,幫助我開拓研究思路,精心點(diǎn)撥、熱忱鼓勵(lì)。對(duì)李老師的感激之情是無法用言語表達(dá)的。在此之際,我的心情無比激動(dòng),從開始進(jìn)入課題到論文的順利完成,有多少可敬的師長(zhǎng)、同學(xué)、朋友給了我無言的幫助,在這里請(qǐng)接受我誠摯的謝意!謝謝你們!對(duì)于大家給予我的關(guān)心與幫助,我以此作為動(dòng)力,激勵(lì)自己,百尺竿頭,更進(jìn)一步! 38
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