湖南区域科技投入产出效率及政策优化路径

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英文篇名：Research on the Input and Output Efficiency and Policy Optimization Path of Hunan Regional Science and Technology 作者：周晓迅 ; 邓欣 英文作者：Zhou Xiaoxun;Deng Xin;College of Public Administration and Law,Hunan Agricultural University; 关键词：湖南省 ; 科技投入产出效率 ; 三阶段DEA模型 ; 政策优化 英文关键词：Hunan Province;;science and technology input and output efficiency;;three-stage DEA model;;policy optimization 中文刊名：XTKY 英文刊名：Journal of Hunan University of Science & Technology(Natural Science Edition) 机构：湖南农业大学公共管理与法学学院; 出版日期：2019-07-09 13:47 出版单位：湖南科技大学学报(自然科学版) 年：2019 期：v.34;No.121 基金：湖南省教育厅科研项目资助(13C400) 语种：中文; 页：XTKY201902015 页数：9 CN：02 ISSN：43-1443/N 分类号：113-121

摘要

以2010～2016年湖南14个市(州)科技投入产出的面板数据为研究样本,运用三阶段DEA模型对湖南区域科技投入产出效率展开研究.研究结果表明:剔除环境因素和随机干扰项后,湖南整体科技投入产出效率较高,地区间效率差异较为明显,长沙科技投入产出效率始终走在省内最前列,张家界在提高科技投入产出效率方面显得最为乏力,科技管理水平是影响效率的主要因素,加大财政科技支出有利于提高科技投入产出效率.据此提出完善科技人才培养体系、制定差别化科技政策、优化资源配置结构等政策优化建议.
        The panel data of science and technology input and output of 14 cities( states) in Hunan Province,from 2010 to 2016,was taken as the research sample,the three-stage DEA model was used to study the regional science and technology input and output efficiency of Hunan Province. The research results show that after removing environmental factors and random disturbances,the overall science and technology input and output efficiency of Hunan Province is relatively high,and the difference in efficiency between regions is obvious. The efficiency of science and technology input and output in Changsha has always been at the forefront of the province,and Zhangjiajie City is improving,its efficiency appears to be the most weak. The level of science and technology management is the main factor that restricts efficiency improvement. Increasing fiscal and technological expenditure is conducive to improving the efficiency of science and technology input and output. Based on this,it is proposed to improve the scientific and technological personnel training system,formulate differentiated science and technology policies, and optimize resource allocation structure and other policy optimization recommendations.

引文

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