基于超效率DEA-Malmquist指数的人工智能产业创新效率评价

曾建丽, 于文艳, 王磊, 赵玉帛

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天津城建大学学报 ›› 2024, Vol. 30 ›› Issue (04) : 267-273. DOI: 10.19479/j.2095-719x.2404267

基于超效率DEA-Malmquist指数的人工智能产业创新效率评价

  • 曾建丽, 于文艳, 王磊, 赵玉帛
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摘要

本文运用超效率DEA从静态层面测算了2010—2020年我国30个省份的人工智能产业创新效率,并采用Malmquist指数对人工智能产业创新效率的变动情况进行动态分析,对人工智能产业全要素生产率进行分解,分析影响创新效率进步关键指标.研究发现:从整体发展水平看,我国30个省份的人工智能产业创新效率总体呈平缓上升趋势;从地区发展水平看,东、中、西部地区的人工智能产业创新效率存在明显的差异性,东部地区呈现缓慢下降的趋势,但仍继续维持领跑态势,中部地区人工智能产业创新效率总体呈缓慢上升趋势,西部地区人工智能产业创新效率呈波动式变化,但变化不大且始终低于平均效率;从全要素生产率来看,我国人工智能产业全要素生产率整体呈波动上升趋势,主要受技术效率和技术进步指数的影响,技术效率的提升得益于规模效率和纯技术效率的增长.

关键词

人工智能产业 / 创新效率 / 超效率DEA / Malmquist指数

中图分类号

F224 / F49

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曾建丽, 于文艳, 王磊, 赵玉帛. 基于超效率DEA-Malmquist指数的人工智能产业创新效率评价. 天津城建大学学报. 2024, 30(04): 267-273 https://doi.org/10.19479/j.2095-719x.2404267

基金

天津市哲学社会科学规划项目(TJGLQN20-003)

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