Resumen

Una medicin cientfica y exhaustiva de la eficiencia de las actividades de innovacin cientfica y tecnolgica es la base y el requisito previo para evaluar el entorno y las condiciones existentes de las universidades y es propicio para mejorar la eficiencia y promover el desarrollo de la economa provincial. El documento selecciona el mtodo DEA (Anlisis Envolvente de Datos) para medir la eficiencia de la innovacin cientfica y tecnolgica en las universidades de China de 2007 a 2019 y estudia sus diferencias espaciales. A continuacin, el documento utiliza la estimacin de la cadena de Markov para describir el proceso de evolucin dinmica de la eficiencia y, por ltimo, utiliza el modelo GMM (mtodo generalizado de momentos) para identificar los factores clave que influyen en su eficiencia. Las conclusiones obtenidas son las siguientes: (1) La eficiencia de la innovacin cientfica y tecnolgica en las universidades presenta las caractersticas de distribucin ms altas en la parte oriental, la parte occidental de China tiene las ms bajas, y la parte central est a medio camino de las dos regiones. Existen diferencias significativas entre las regiones. (2) Durante todo el periodo de observacin, la eficiencia en cada regin mostr una caracterstica dependiente de la trayectoria. Despus de 2016, la movilidad de los diferentes niveles de eficiencia de la innovacin tecnolgica de las universidades de la parte oriental de China ha aumentado, mientras que en las partes central y occidental de China tiende a ser estable. (3) Las ventajas econmicas, las ventajas de ubicacin, el apoyo gubernamental, la fundacin de investigacin y desarrollo y la eficiencia de la innovacin cientfica y tecnolgica de las universidades tienen una relacin significativa, y los resultados son diferentes en las distintas regiones.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Científico; Innovación tecnológica; Eficiencia; Universidades; China; DEA; Análisis envolvente de datos; Cadena de Markov; GMM; Método generalizado de momentos; Factores de influencia; Diferencias espaciales; Distribución regional; Dependiente de la trayectoria; Ventajas económicas; Apoyo gubernamental; Fundación de investigación y desarrollo.
• Keywords:Scientific; Technological innovation; Efficiency; Universities; China; DEA; Data Envelopment Analysis; Markov chain; GMM; Generalized method of moments; Influencing factors; Spatial differences; Regional distribution; Path-dependent; Economic advantages; Government support; Research and development foundation