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[期刊] 统计与决策  [作者] 何师元  
文章选用2013年全国各省市区数据作为研究样本,运用因子分析法,综合考虑发展规模、投入力度以及技术创新三个方面对区域高技术制造业竞争力水平的影响并进行排名。研究结果显示,长江经济带高技术制造业竞争力整体水平在全国处于领先地位,但是发展规模平均水平低于全国平均值,且长江经济带内部各省市之间竞争力差距较大。
[期刊] 长江大学学报(社科版)  [作者] 吴传清  邓明亮  
选取19952014年全国31个省市区数据为研究样本,从发展环境、发展规模、投入水平、创新能力4个方面构建医药制造业竞争力评价指标体系,运用因子分析法评价全国31个省市区医药制造业竞争力。研究结果显示:长江经济带沿线11省市医药制造业竞争力存在较大的差距,苏沪浙3省市竞争力位居前第一方阵;川渝鄂湘皖赣6省市位居第二方阵;云贵2省位居第三方阵。长江经济带应根据沿线11省市发展优势,促进产业集聚,加快创新驱动、协同发展,稳步提高医药制造业的科技水平和竞争力。
[期刊] 长江流域资源与环境  [作者] 吴传清  高坤  
选取2011~2019年全国30省份高技术制造业面板数据,根据“波特假说”,采用产出导向的方向性距离函数和双向固定效应的β收敛面板模型测度30省份高技术制造业环境效率,研判长江经济带高技术制造业环境效率收敛。研究结果表明:长江经济带环境规制强度存在“倒U型”变化趋势,上中下游地区环境效率逐级递增;环境效率存在较为显著的β收敛,环境规制经过短期累积对环境效率增长和收敛具有驱动作用;长江经济带高技术制造业存在“环境规制—创新投资增加—经济效益降低—创新效益显现—环境效率提升”的良性循环。为进一步提升长江经济带高技术制造业环境效率,应因地制宜设计合理的环境规制强度和适当的环境规制政策,循序渐进提升环境规制强度,强化高技术制造业企业“创新补偿效应”。
[期刊] 科技进步与对策  [作者] 杜宇  黄成  
高技术制造业作为实施创新驱动战略和加速新旧动能转化的重要载体,是推动长江经济带成为引领我国经济高质量发展生力军的关键。采用规模报酬可变的投入导向型NSBM模型,测度2011—2016年长江经济带高技术制造业创新整体效率和两阶段效率,并探讨效率演变的时空特征和内在机理。结果显示:长江经济带高技术制造业创新整体效率和阶段效率均呈下上中游梯度递减的空间分异特征,下游地区高技术制造业处于要素配置优化推动转型升级的调整期,呈集聚水平、创新效率"高高"特征;中上游地区处于粗放式集聚加剧要素错配的阵痛期,呈集聚水平、创新效率"低低"特征。技术研发效率不高是导致长江经济带高技术制造业创新低效率的主要原因。投入导向和关联错配导致的中游塌陷与局部效率洼地,会加剧区域效率分化,最终演变为全局低效率。为改变长江经济带高技术制造业创新局部高效、全局低效的不利境地,实现创新效率提升,需强化区域科技合作机制,完善市场科技服务体系,树立质量效益型研发目标。
[期刊] 长江大学学报(社科版)  [作者] 吴传清  宋子逸  
为了探索长江经济带高技术制造业发展规律,为长江经济带可持续发展提供参考,运用DEA—Malmquist指数法测算20012015年长江经济带高技术制造业的全要素生产率变化率及其分解指数并进行时空差异分析。研究发现:长江经济带高技术制造业全要素生产率有所发展,其变化率整体呈上升趋势,而且全要素生产率增长在很大程度上来源于技术效率的贡献;长江经济带高技术制造业全要素生产率变化率在省际、上中下游地区间呈不平衡状态,但区域差异在整体上呈减小趋势。促进长江经济带高技术制造业可持续发展的重点是建立跨省区合作的产业技术
[期刊] 管理现代化  [作者] 刘宁波  徐长乐  
运用主成分分析法,以波特的钻石模型为理论基础构建纺织服装产业竞争力评价指标体系,对2014年中国31个省市的纺织服装产业竞争力进行测评。结果表明长江经济带11省市纺织服装产业在中国地位突出,但各省市间产业竞争力水平呈现下中上游递减的梯级分布格局,进而提出缩小下中上游纺织服装产业发展差距,促进产业协调发展的建议。
[期刊] 管理现代化  [作者] 刘宁波  徐长乐  
运用主成分分析法,以波特的钻石模型为理论基础构建纺织服装产业竞争力评价指标体系,对2014年中国31个省市的纺织服装产业竞争力进行测评。结果表明长江经济带11省市纺织服装产业在中国地位突出,但各省市间产业竞争力水平呈现下中上游递减的梯级分布格局,进而提出缩小下中上游纺织服装产业发展差距,促进产业协调发展的建议。
[期刊] 长江大学学报(社科版)  [作者] 孙智君  蒋含  
通过分析影响动画产业竞争力的因素,建立三角模型,以长江经济带11省市动画产业竞争力为研究对象,构建以产质、产量、集中度为三个维度的动画产业竞争力评价体系。研究结果显示,长江经济带11省市动画产业发展水平参差不齐。上海、江苏、浙江、湖南这四个省市明显领先于其余省市,处于成熟状态。政府应采取措施带动11省市的协同发展,鼓励发展落后省市的龙头企业,并调整相关的产业布局。
[期刊] 经济纵横  [作者] 杜传忠  孙兴隆  
基础研究是科技创新的源头,是提升科技创新能力的基础。基础研究对制造业特别是高技术制造业竞争力具有重要影响,这种影响主要是通过技术水平提升和技术结构改善两条路径实现的。本文基于1998—2019年我国省级面板数据,对基础研究影响高技术制造业竞争力的机制与效应进行了实证研究,结果表明:在全国层面,无论是短期还是长期,基础研究都能明显提升高技术制造业竞争力,且时期越长,作用效果越显著。在区域层面,东部地区的基础研究对提升高技术制造业竞争力的作用较显著;中部地区的基础研究在长期对高技术制造业竞争力的影响显著,在短期内作用效果不明显;中西部地区大部分省份因尚未跨越经济发展水平门槛和基础研究强度门槛,产业的技术进步更多依赖于技术引进而非基础研究。总体上看,基础研究对高技术制造业竞争力的提升效应需要一定条件,主要包括经济发展达到一定水平,且研发投入需要达到一定强度等。以上研究结论对加强我国基础研究能力、提升我国制造业竞争力具有一定的启示作用。
[期刊] 价格理论与实践  [作者] 郑传均  何骐宇  
随着全球制造业的数字化转型升级,研究全球价值链嵌入对高技术制造业国际竞争力的影响具有重要意义。本文基于前向分解测算高技术制造业全球价值链嵌入程度,建立指标体系,考察其对各国高技术制造业国际竞争力的影响。结果显示:全球价值链嵌入对高技术制造业的国际竞争力有正向影响。考察全球价值链嵌入与高级制造业国际竞争力的调节效应,结果表明:“链中学”效应由于易使得发展中国家嵌入“低端陷阱”,从而在一定程度上抑制其国际竞争力提升;而在贸易中不断通过竞争效应提升自身经营水平等,对提升高技术制造业国际竞争力产生促进作用。
[期刊] 河北经贸大学学报(综合版)  [作者] 马银戌  贾亚美  
国际间的竞争,归根到底是高端核心技术的竞争。高技术制造业是制造业中技术创新最活跃的部分,是驱动国民经济高质量发展的重要动力。基于近10年各省份的面板数据,从发展规模、产业扩张能力、创新投入及产出效益四方面构建高技术制造业竞争力的评价指标体系,运用因子分析方法,并结合BP神经网络建立的BP-DEMATEL模型,对我国四大区域及各省份高技术制造业竞争力水平进行综合分析与评价,探析高技术制造业竞争力的影响因素。研究发现,我国各地区高技术制造业发展不平衡,竞争力差异较大,东部地区竞争力较强;在影响高技术制造业竞争力的众多因素中,有效专利数是关键的原因型因素,出口是关键的结果型因素。
[期刊] 河北经贸大学学报(综合版)  [作者] 马银戌  贾亚美  
国际间的竞争,归根到底是高端核心技术的竞争。高技术制造业是制造业中技术创新最活跃的部分,是驱动国民经济高质量发展的重要动力。基于近10年各省份的面板数据,从发展规模、产业扩张能力、创新投入及产出效益四方面构建高技术制造业竞争力的评价指标体系,运用因子分析方法,并结合BP神经网络建立的BP-DEMATEL模型,对我国四大区域及各省份高技术制造业竞争力水平进行综合分析与评价,探析高技术制造业竞争力的影响因素。研究发现,我国各地区高技术制造业发展不平衡,竞争力差异较大,东部地区竞争力较强;在影响高技术制造业竞争力的众多因素中,有效专利数是关键的原因型因素,出口是关键的结果型因素。
[期刊] 科技进步与对策  [作者] 王守文  徐丽洁  周卫华  
科学竞争力是推动国家科技自立自强,实现创新发展的源能力。提升科学竞争力对实现长江经济带高质量发展具有关键意义,也有助于促进全国区域发展战略实现。从科学资源存量、科学资源投入、科学成果产出3个维度构建科学竞争力评价体系,利用加权熵权法计算出长江经济带11个省市在全国的科学竞争力排名,探究2009-2018年科学竞争力变化趋势,并通过计算赫芬达尔指数对区域异质性进行分析。研究发现:从发展趋势看,2009-2018年该区域科学竞争力整体呈上升趋势,增长了29.97%;从区域差异看,科学竞争力呈现自下游向上游的显著梯级递减趋势,上下游地区差异巨大;从科学竞争力核心指标看,长江经济带在全国占有明显优势,但存在科学资源存量与投入占优、科技成果产出水平相对较低的问题。据此,提出长江经济带应精准布局高质量创新载体、建设科学家群落、培育科学联合体、搭建省际科学协同联盟等建议。
[期刊] 统计与决策  [作者] 郭炳南  雷冬娣  
文章通过构建区域人力资本竞争力评价指标体系,基于主成分分析法评价了长江经济带11省份的人力资本竞争力,并进行聚类分析。结果显示:上海的人力资本竞争力最强,长江经济带人力资本竞争力的空间分布趋同于我国东、中、西三大经济地带的分布,但也存有一些差别。从聚类分析结果来看,上海、浙江和江苏为第一类;湖北、四川和湖南为第二类;安徽、重庆和江西为第三类;云南、贵州为第四类。四类地区人力资本竞争力影响因素中优势因子差异明显,限制因子则呈梯级状分布。
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