基于DEA-Tobit模型的科技金融效率影响因素研究

运用DEA-Tobit模型对我国2009—2014年24个省市的面板数据进行实证分析,以高技术企业、政府和创投企业这三个科技金融主体为视角探索各因素对科技金融效率的影响。研究表明,随着科技金融投入的不断增加,科技金融效率并未提高;高技术企业总产值占GDP比重、创投企业数量和创投企业吸引投资金额是影响科技金融效率的重要因素。提出提高财政资金监管力度、合理配置科技资源、扩大高技术产业规模、积极引导创投企业发展等政策含义。     

基于珠三角地区金融发展差异的科技效率研究

选取2010-2013年珠三角八城市金融业发展数据,基于银行、证券、保险三大子产业分析各地区金融发展现状,挖掘其金融发展水平差异成因,进而运用DEA-Malmquist指数法对金融发展的科技效率进行横向和纵向分析,从而对珠三角未来金融业的错位发展战略提供政策建议。     

西安市科技金融发展效率及动态影响研究

西安市被列入国家第二批科技创新试点城市之一,研究其科技金融发展效率和影响因素,对加快科技金融高质量发展具有重要意义。在选取典型投入与产出指标基础上,运用超效率DEA模型测度西安市科技金融投入产出效率,并采用VAR模型分析了投入产出系统之间的相互影响关系。实证分析表明,在2000-2018年期间,西安市科技金融效率得到大幅提升,但仍处于规模收益递增阶段,在加大科技金融投入的同时也要把握投入时机和平衡投入资源,发挥资源最大效用。     

我国不同类型高校科技创新效率研究——基于2009-2019年数据

通过DEA-Malmquist法对2009-2019年我国高校科技创新效率进行分析,对比5类高校科技创新投入产出效率,实证研究表明：不同类型高校科技创新效率存在差异,工科院校、医药院校技术效率指数高出其他类型高校;综合性大学、师范院校、医药院校规模效率指数靠前。结合研究,提出高校科技创新效率提升对策建议。     

基于PP-SFA方法的我国科技金融投入产出效率研究

通过利用PP模型处理高维数据降维的特点,解决SFA方法测度科技金融投入产出效率中存在的问题。在此基础上,对2010—2017年我国科技金融投入和产出的省级面板数据进行实证研究可知,东、中、西部科技金融效率均值存在差异,各区市科技金融发展不均衡。地方政府和金融机构的科技金融投入正向促进我国科技金融效率。R&D人员总量是促进科技金融效率提升的有利因素。根据实证结果,论文提出相应建议。     

金融对科技创新贡献的效率研究

研究了金融对科技创新贡献的效率。选取各省市的R&D投入经费、科学家与工程师人数、金融发展水平作为投入变量;各省市的授权发明专利数作为产出变量,运用数据包络法(DEA)结合Malmquist指数分析中国各省市金融对科技创新贡献的效率。研究表明:科技创新的总体效率逐年提升,技术进步的发展态势最为良好,纯技术效率次之,规模效率最差。其中规模效率存在明显的东、中、西部差异。从投入要素的利用效率来看,各要素的利用效率均处于稳步增长阶段,金融发展水平的利用效率最高,R&D投入经费、科学家与工程师人数的利用效率旗鼓相当。     

武汉市科技金融发展效率研究——基于BC2模型和Malmquist指数法

以武汉市在内的13座城市2013—2017年的科技金融投入产出数据为样本,运用数据包络分析的BC~2模型(DEA-BC~2)和Malmquist指数法对武汉市科技金融的相对效率和全要素生产效率进行测算和分析,研究结果表明武汉市科技金融发展效率逐步改善并已获得相对优势。总结武汉市科技金融发展取得巨大进步的做法和经验,并提出尚待解决的问题和相关建议,如进一步完善科技型企业上市培育工作、建立政府部门协调机制等,以期为促进武汉市科技金融得到长足发展提供参考。     

基于投入产出表的科技支持效率测度研究

针对科技活动对不同生产部门发展促进作用差异性的测量难题,建立单因素超效率数据包络分析(DEA)模型,通过文献分析法界定科技支持效率的测算指标,并结合投入产出分析度量科技活动向其他生产部门的"完全"流动,最终测算出科技活动对中国主要生产部门总产出增长的支持效率。研究发现:中国不同生产部门之间的科技支持效率存在巨大的差异性,石油、金融、建筑等规模化生产行业的科技支持效率明显较高,水、燃气供应等生活服务行业的科技支持效率则明显较低,但近10年来整体的科技支持效率呈现明显的下降趋势。     

我国海洋科技投入产出效率的区域差异研究——基于超效率DEA视窗-Malmquist指数

运用超效率DEA视窗模型对我国沿海11个省(区、市)2006—2012年海洋科技的投入产出效率进行评价,进而综合Malmquist指数与聚类分析深入挖掘效率变化的区域差异及原因。研究发现:全国层面上,海洋科技投入产出效率的增长主要得益于管理水平的提升和规模的优化;区域层面上,各省(区、市)的海洋科技投入产出效率变化可分为积累带动型、应用带动型和低增长型三类;驱动效率提升的主要因素存在明显的区域差异,但效率下降则主要源于海洋科技知识积累和改进不够。     

基于DEA和Malmquist指数的青海省科技创新效率研究

基于数据包络分析的BCC模型,结合Malmquist指数方法,利用2010-2019年青海省科技活动投入产出数据,通过测度青海省科技创新活动的综合效率、纯技术效率、规模效率及全要素效率变化,深入剖析青海省科技创新效率.结果 表明,青海省科技创新综合效率处于非DEA有效,目前正处于科技创新效率规模报酬递增阶段,投入规模不...     

基于三阶段DEA-Tobit模型的省际科技金融效率及其影响因素研究

基于三阶段DEA模型,对我国2015年的省际科技金融效率进行测算,同时利用Tobit模型对科技金融效率的影响因素进行分析。结果表明,我国的省际科技金融效率普遍过低,只有北京、黑龙江、浙江、河南、广东5个省区的技术效率处于技术前沿面,其他省份的技术效率都有待提高;高技术产业的科研经费投入、地区法制化水平、金融发展与技术创新的程度对于科技金融效率都有正向影响,且高技术产业的科研经费投入影响程度最高;高技术产业利润总额占比与政府机构的财政支持度对于科技金融效率的影响有不显著的负向影响。综合以上分析,各地政府应加大高技术产业的科研经费投入,改善经费投入的体系;加大地区法制化水平,保障科技金融市场正常有效的进行;加大金融发展,增进资本积累以及优化资源配置;加大对于科技创新的鼓励,走科技创新内涵路线;各地应监管科研经费,合理分配科学技术财政支出,积极发挥政府的引领作用,保持科技金融效率的持续提升。     

新时期对深圳科技发展的思考

20世纪90年代以来,深圳高科技产业的发展逐渐吸引了越来越广泛的目光.2001年国家科技部发表的一份研究报告,高度评价了深圳多年来发展高科技的成绩,认为深圳已成为中国发展高新技术产业的一面旗帜.     

科技成果产业化效率研究——基于科技金融视角

文章基于科技金融视角,通过建立投入导向的BCC-DEA模型和Malmquist生产率指数对2006-2015年中国大陆30个省市科技成果产业化效率进行动态和静态全面分析,并利用Tobit回归模型探析影响科技成果产业化效率的关键影响因素,研究结果表明：我国科技成果产业化效率整体水平不高,且地区间差异明显;技术进步和技术效率变化均对科技成果产业化效率具有推动作用;政府支持力度、科技人员素质、金融中介发展水平和科技创新能力均对科技成果产业化效率具有显著影响。     

基于网络DEA的科技金融相对效率评价研究

考虑到科技金融投入产出过程是由科技成果研发和转化两个阶段构成,本文构建网络DEA模型分别评价阶段效率和综合效率。基于中国2009-2017年30个省市科技金融投入产出数据,分别从省级层次以及东中西部地区科技金融效率进行分析比较。研究发现,各省域间科技金融效率差距明显,大多数省份表现出阶段效率双重低效;整体来看,研发阶段效率高于转化阶段效率;东部地区各阶段效率以及综合效率高于中西部地区,西部地区研发效率高于中部地区,转化效率低于中部地区。     

基于Malmquist-DEA模型的科技金融绩效评价——以广东省为例

基于指标选取多项原则,通过因子分析,使选取的指标能够符合DEA模型投入产出准则。鉴于Malmquist指数能够分析不同时期决策单元的变化,并剔除技术进步因素,相比截面数据而言,可以得到更为准确的结果。因此,引入Malmquist指数,结合BCC-DEA模型,更详尽地分析全国各省市、广东省各地级市不同时期科技金融结合效率。研究发现,广东省科技金融发展水平处于全国领先位置,但处于不平衡的阶段;建议广东省结合自身情况制定具备自身特色的科技金融发展策略,加强科技金融人才培养。     

基于DEA模型的科技金融投入产出相对效率分析——以广东省为例

科技金融是实现广东省创新驱动发展,自主创新能力提升的重要引擎。在建立科技金融投入产出效率评价指标体系的基础上,采用数据包络分析法,首先将2014年广东省的科技金融结合效率同全国其他省市对比,进行初步评价;然后对2000—2014年广东省自身科技金融结合效率作进一步研究,挖掘其存在的问题。研究结果表明,一味地扩大金融投入并不能有效提高科技产出,深化管理体制改革,推进市场化进程,优化科技金融内部结构才能实现科技金融的协调发展。     

山西、黑龙江两省煤炭城市科技创新效率测度及比较研究

根据科技创新的阶段性特点,将科技创新划分为两个阶段:科技创新的科技产出效率和经济社会转化效率。利用DEA方法和Malmquist指数模型对转型中的资源大省山西省和黑龙江省9个煤炭城市2005—2007年科技创新两阶段效率的变动趋势进行了实证分析。结果显示大多数煤炭城市第一阶段科技产出效率逐渐提高,第二阶段科技创新的经济社会转化效率逐渐下降,效率变动的主要原因是两阶段的规模效率均偏低;运用Malmquist指数模型分析,创新的科技产出效率的提升来源于第一阶段的技术效率的提高和技术进步。在第二阶段,科技创新的经济和社会转化效率的下降主要是因为第二阶段的技术效率未有明显提升和技术的退步。     

我国科技与金融结合效益评价

运用DEA方法和Malmquist指数对2007—2012年我国科技与金融结合效益进行静态与动态分析。研究结果表明:我国科技与金融结合效益18个地区有效,12个地区无效;从动态上看,Malmquist指数呈现周期性波动,呈现出2个波峰、2个低谷。在研究期间我国科技与金融结合效益出现了负增长,主要是金融资源配置效率下降引起的。     

金融科技发展提升了金融服务实体经济的效率吗?——基于北京大学数字普惠金融指数的实证研究

从理论层面梳理分析了金融科技对金融服务实体经济效率的影响机制,并运用北京大学数字普惠金融指数和2011年2018年省级面板数进行了实证检验,检验结果表明:金融科技显著提高了我国金融服务实体经济的效率,但其提升效应存在明显的区域差异,在东、中部地区金融科技对提升金融服务实体经济效率的效果不是特别明显,而西部地区金融科技能...