安徽省科技金融效率及其影响因素研究

发布时间：2021-01-29 18:01

　　2014年10月我国根据经济发展新局势,提出了“中国制造2025”计划,积极探索转换经济发展方式,党的十八大进一步强调了创新的重要性,将其放在国家发展全局的核心位置。随着我国经济进入新常态,经济增长由过去的要素驱动转化为创新驱动是我国追求经济高质量可持续发展的必然选择。安徽省是长三角的重要组成部分,被赋予打造具有重要影响力的科技创新策源地的战略使命。2018年GDP已突破3万亿元,全国排名13,市场容量较大。2019年安徽省政府工作报告指出,安徽省科技创新取得了重大突破,13个项目获2018年度国家科技奖。2018年度研发经费为564.9亿元,较2017年同比增长了18.9%,研发经费支出/生产总值达到了2.09%,全国排名第9,全省共有高新技术企业4710家,创新能力连续7年位居全国第一方阵。但2019年安徽省政府工作报告也明确指出,安徽省的创新能力和创新转化水平还存在一定程度的局限,创新的质量和创新所带来的效益水平还未达到预定的目标。在这样的形势下,了解安徽省科技金融的投入和产出情况,测度其实际的科技金融效率并找出影响其科技金融效率的因素指标就具有重要价值。本文通过对国内外科技金融... 

【文章来源】： 熊康 安徽财经大学

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

研究思路图

第四章安徽省科技金融效率实证分析34科技金融规模效率值处于0.809—1之间，其中，总的来看科技金融规模效率值最高的是皖北和皖中，皖南最低。皖北地区最高为1，最低为0.944，高于全省均值水平但仅2016年和2018年达到1，其余年份均小于1；皖中地区最高为1，最低为0.912，高于全省均值水平但仅2016年达到1，其余年份均小于1；皖南地区最高为0.964，最低为0.809，但2012年开始，其科技金融规模效率水平呈现较弱的增高趋势。综合来看，三大区域科技金融规模效率值皖北和皖中地区高于全省平均水平，皖南地区低于全省平均水平。（四）科技金融效率聚类分析将测算后的安徽省16个地市2010-2018年的纯技术效率和规模效率求均值后生成图4-7所示的简单散点图，以0.980作为临界值，将图分成四个部分。可以看出，黄山、宣城、安庆和六安处于低纯技术效率和低规模效率，说明其科技企业发展水平以及管理水平均处于相对较低水平。亳州、宿州、铜陵和池州处于高纯技术效率和低规模效率，说明其应该要更加注重科技企业发展水平并形成规模效应。而马鞍山和淮南处于低纯技术效率和高规模效率，说明应该加强自身科技金融管理水平，从而提高总技术效率水平。淮北和阜阳处于高纯技术效率和高规模效率，但是尚未达到效率的前沿面。合肥、滁州、蚌埠和芜湖4个地市纯技术效率和规模效率均为1，达到了效率的前沿面。图4-7安徽省16个地市2010-2018年科技金融效率均值散点图

【参考文献】：
期刊论文
[1]中国科技金融效率时空分异特征及区域均衡性[J]. 易明,张莲,杨丽莎,付丽娜.  科技进步与对策. 2019(10)
[2]科技金融对我国高技术产业区域创新效率影响分析[J]. 陈珊.  经济问题探索. 2019(03)
[3]科技成果产业化效率研究——基于科技金融视角[J]. 王文静,刘诗琳.  科技管理研究. 2019(03)
[4]中国科技金融资源配置效率与影响因素关系研究[J]. 李俊霞,温小霓.  中国软科学. 2019(01)
[5]科技金融投入对制造业创新效率影响的实证研究——基于中国省级面板数据[J]. 郭燕青,李海铭.  工业技术经济. 2019(02)
[6]基于DEA模型的科技金融结合效率研究——以四川省为例[J]. 余丽霞,郑洁.  会计之友. 2019(04)
[7]我国“一带一路”区域科技金融效率及影响因素研究——基于三阶段DEA与Tobit模型[J]. 童纪新,曹越美.  当代经济管理. 2019(06)
[8]基于DEA-Malmquist指数的我国科技金融结合效率评价研究[J]. 王健.  上海金融. 2018(08)
[9]科技金融政策效率研究——以京津冀地区为例[J]. 程翔,鲍新中.  北京联合大学学报(人文社会科学版). 2018(03)
[10]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[J]. 李林汉,王宏艳,田卫民.  科技管理研究. 2018(02)

硕士论文
[1]我国科技金融的效率评价及其影响因素分析[D]. 回广睿.西北大学 2014



本文编号：3007337