产学研协同创新效率及提升路径研究

doi:10.12005/orms.2018.0247

运筹与管理 ›› 2018, Vol. 27 ›› Issue (10): 185-192.DOI: 10.12005/orms.2018.0247

产学研协同创新效率及提升路径研究

董锋¹, 树琳¹, 李靖云¹, 乔均²

1.中国矿业大学管理学院,江苏徐州 221116;
2.南京财经大学营销与物流管理学院,江苏南京 210023

收稿日期:2017-07-08 出版日期:2018-10-25
作者简介:董锋(1978-),男,安徽亳州人,副教授,博士生导师,研究方向为资源与环境政策、创新管理;树琳(1993-),女,江苏泰州人,硕士,研究方向为创新管理;李靖云(1992-)男,湖南沅陵人,硕士研究生,研究方向为能源经济;乔均(1962-),男,江苏徐州人,教授,博士生导师,研究方向为品牌管理。
基金资助:
国家自然科学基金(71573254,41101569);江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人人才项目(2014年);江苏教育科学重点项目(B-b/2015/01/027);中国博士后基金(2017T100412,2016M601906);江苏省社科基金(17JDB004);江苏省普通高校研究生实践创新计划项目(SJLX16_0616)

Evaluation and Promotion Path of Industry- University-ResearchCollaborative Innovation Efficiency

DONG Feng¹, SHU Lin¹, LI Jing-yun¹, QIAO Jun²

1.School of Management,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116, China;
2.School of Marketing and Logistics Management, Nanjing University of Finance and Economics, Nanjing 210023, China

Received:2017-07-08 Online:2018-10-25

摘要/Abstract

摘要： 在产学研协同创新发展的背景下,首先从人力投入、财力投入、科技产出和经济产出四个方面构建了产学研协同创新效率评价指标体系,并选择DEA方法中的超效率SBM模型对全国30个省、市、自治区2001~2014年的产学研协同创新效率进行评价,研究发现全国产学研协同创新效率整体偏低,呈现出东部高、中西部低的现象,同时各地区协同创新效率具有显著差异性。随后构建产学研协同创新效率提升路径的结构方程模型,选择江苏省为代表研究区域,将超效率SBM模型测算的江苏省效率值作为因变量,对江苏省效率提升路径进行实证研究。结果表明要素层次变量和过程层次变量对江苏产学研效率的总影响大小排名为合作紧密关系>企业吸收能力>企业参与程度>学研方参与程度。

关键词: 运筹学, 产学研, 协同创新效率, 超效率SBM模型, 提升路径

Abstract: Under the background of Industry-University-Research collaborative innovation development, this paper constructs the collaborative innovation efficiency evaluation index system comprising the human input, financial investment, S&T output and economic output. Meanwhile, the SE-SBM model in DEA method is adopted to evaluate the collaborative innovation efficiency in 30 provinces during 2001~2014. The results show that the overall national innovation efficiency is relatively low, with high efficiency in eastern region and low efficiency in central and western region. There are obvious differences in terms of innovation efficiency among different areas. To study the promotion path of Industry-University-Research collaborative innovation efficiency, the SEM model is performed based on Jiangsu’ data and the efficiency value in Jiangsu Province obtained by the SE-SBM model is taken as dependent variable. According to the empirical results, the sequence of the impacts of factor level variables and process level variables on Jiangsu’s collaborative innovation efficiency is listed as: the cooperative relationship, the absorptive capacity of enterprise, the degree of enterprise participation and the degree of University-Research participation.

Key words: operational research, Industry-University-Research, collaborative innovation efficiency, SE-SBM model, promotion path

中图分类号:

F091.354

董锋, 树琳, 李靖云, 乔均. 产学研协同创新效率及提升路径研究[J]. 运筹与管理, 2018, 27(10): 185-192.

DONG Feng, SHU Lin, LI Jing-yun, QIAO Jun. Evaluation and Promotion Path of Industry- University-ResearchCollaborative Innovation Efficiency[J]. Operations Research and Management Science, 2018, 27(10): 185-192.

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Evaluation and Promotion Path of Industry- University-ResearchCollaborative Innovation Efficiency

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