检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《统计与信息论坛》2012年第7期47-52,共6页Journal of Statistics and Information
基 金:全国统计科学研究项目<长三角地区高技术服务业现状评价及对策研究>(2011LY022);安徽省软科学研究计划项目<泛长三角区域创新体系构建与安徽创新能力全面提升研究>(10030503063)
摘 要:为探究中国高技术服务业R&D资源配置效率,分析各地区效率差异状况及其影响因素,利用经典DEA模型,实证分析中国高技术服务业的R&D资源配置效率状况。结果显示:辽宁、福建、山东、云南等省份R&D效率有效,而北京、上海、江苏、广东、河南、湖南、安徽等省份效率较低,且内部效率值差异较大。为缩小地区高技术服务业R&D效率差距,提高全国高技术服务业发展水平,必须优化资源投入结构、加强投入力度、创新人才培养机制、培育市场需求及引导产业集聚等。analyze the regional differences of R&D efficiency and influencing factors. This paper use the classic DEA model, empirical analyzing the R&D efficiency condition of China's high-tech service industry. The result shows: Liaoning, Fujian, Shandong, Yunnan and other provinces is DEA effective. However, the R&D efficiency of Beijing, Shanghai, Jiangsu, Guangdong, Henan, Hunan, Anhui and other provinces is low, and the internal efficiency diversity largely. To narrow the gap of R&D efficiency of regional high-tech service industry, improve the development lever of national high-tech service industry, must rely on optimizing the structure of resources, increasing its investment efforts, innovating talent cultivation mechanism, cultivating market demand and guiding the industry agglomeration.
关 键 词:高技术服务业 R&D效率 第二次R&D资源清查数据 DEA
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