【摘 要】
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为探讨广深科技创新走廊与美国硅谷的智能效率差距,采用两地的上市公司数据,运用DEA-Malmquist模型和固定效应回归分析法测量其智能效率,并实证其智能效率的来源和影响因素,
【基金项目】
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国家留学基金地方合作项目“OFDI的母国智能TFP研究”(201808440650),教育部人文社会科学研究一般项目“破解中国工业增加值率的‘递减之谜’:成因、机理与对策研究”(19YJA790091),广东省普通高校特色创新类项目“大广海湾海洋产业调查及发展路径研究”(2016WTSCX114).
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为探讨广深科技创新走廊与美国硅谷的智能效率差距,采用两地的上市公司数据,运用DEA-Malmquist模型和固定效应回归分析法测量其智能效率,并实证其智能效率的来源和影响因素,研究发现,考察期内两地的智能效率、技术进步、纯技术效率和规模效率均得到优化。硅谷的智能效率主要来源于技术进步,走廊的智能效率主要来源于纯技术效率改善。影响因素对两地智能效率的影响迥异,相对硅谷,影响因素对走廊的影响更为强烈,他们主要通过对规模效率和纯技术效率来影响硅谷的智能效率,而通过技术进步和规模效率来影响走廊的智能效率。
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