我国科技金融结合效率研究

发布时间：2017-04-24 21:14

  本文关键词：我国科技金融结合效率研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：21世纪以来,科学技术在国家所处的地位无疑已经得到了充分的肯定。全球各国也已把科学技术水平的高低作为衡量一国综合实力的重要标准,国家经济的繁荣与衰败、军事力量的强弱、社会文化的先进程度、教育水平高低都与科学技术的发展息息相关。科学技术对生产力水平的高低、性质结构,甚至其发展方向都起着决定性的作用,是一国经济发展的核心源泉。科技运行体系是一个复杂的整体,投入产出指标之间都有较大的关联影响,关系错综复杂,不仅涉及到投入,还涉及到产出。虽然我国在科技投入上呈每年递增的趋势,但科技进步情况却反映出诸多问题。在科学技术发展时,并非投入单纯地增加,科技产出率就会相应地增加,所以,如何利用有限的科技投入获得最大的产出将成为评价科技金融结合效率问题的核心。 本文利用2007-2011年5年间我国31个省市地区的科技金融投入与科技产出的面板数据,运用非负独立成分分析法(NoICA),根据运算结果构建客观合理的指标体系,并采用DEA方法计算我国31省市的科技金融投入与产出的效率进行评价,通过比较分析,发现区域间的科技金融投入与产出效率的差异。为了说明效率值的影响因素,本文利用Tobit模型对我国科技金融投入与产出效率的影响因素进行分析,找出产生这些影响的主要因素,针对我国科技金融结合存在的问题进行了较深入地剖析,本文提出了加大科技资金投入、优化投入结构等几点行之有效的措施和政策建议。 通过运用非负独立成分分析法(NoICA)筛选出金融投入指标和科技产出指标,以构建效率评价指标体系。从指标的选取原则确定、指标选择方法介绍、指标内容解读,到最后利用非负独立成分分析法筛选出三个投入指标和三个产出指标作为指标体系的投入产出要素,为本文下部分研究提供了数据支撑。在构建了指标体系之后,再使用DEA方法测算科技金融投入和科技产出效率,并得出了几点结论：一是2007-2011这5年间,北京、上海、广东以及海南4省市的科技金融投入与产出的效率是一直有效的,其他省市则未能全部保持有效水平,但从总体上来看,5年间的平均效率值呈上升趋势。二是我国地区科技金融投入与产出的效率存在结构性差异。受区域经济发展程度、地理环境差异以及历史遗留的管理体制等众多因素的影响,我国31省、市、自治区的科技金融投入与产出的结合效率也有较大的差别,即便是东、中、西部各自所含省市也有较大的区别。三是2007-2011年,科技金融投入与产出效率技术与规模同时有效的分别为北京、上海、广东和海南省,这4个省份在这5年间年达到了规模有效,即规模报酬不变,东部地区除了规模报酬不变之外,其余整体呈现规模递减,说明相比于产出,投入存在一定的冗余。为了对我国科技金融投入与产出效率的影响因素进行分析,找出产生这些影响的主要因素,本文采用Tobit模型分析了科技金融投入与产出效率值的影响因素,得出了几点结论：一是地方财政科技拨款、RD人员人均经费投入、企业技术引进和消化吸收经费支出显著地影响了科技金融结合效率,回归结果给出的估计系数为正数,是提高科技金融投入与产出效率重要影响因素。二是基础研究投入则与科技金融结合效率成负相关关系,表明基础研究投入可能存在一定的资源浪费,或是理解为,相比较投入而言,其产出不尽理想。 针对实证研究的结果,得出了两点结论：一是我国科技金融投入与产出效率差别较大,尤其是区域发展不平衡的情况更为明显。二是东部地区的经济发达省市科技金融投入与产出效率情况总体是有效的,比如北京、上海、广州、海南省等地区,但是也存在效率明显滞后于经济相对落后地区,甚至低于西部地区的四川、贵州和广西等省市的平均技术效率值。最后根据实证结果和结论,本文提出了相关政策建议：一是加大科技资金投入、优化投入结构。二是提高科技团队素质、重视高端应用型科技人才。三是加快科技成果转化、实现科技产业化等几点行之有效措施和政策建议。
【关键词】：科技金融 效率 NoICA 数据包络分析(DEA) Tobit模型
【学位授予单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F224;F832;G322
【目录】：

• 目录3-5
• Contents5-7
• 摘要7-9
• Abstract9-12
• 1. 绪论12-20
• 1.1 研究背景与意义12-13
• 1.2 国内外研究现状及分析13-16
• 1.2.1 国外研究现状13-14
• 1.2.2 国内研究现状14-16
• 1.3 研究方案16-19
• 1.3.1 研究主要内容16-17
• 1.3.2 研究方法17-18
• 1.3.3 研究逻辑框架18-19
• 1.4 研究创新点与不足19-20
• 1.4.1 研究创新19
• 1.4.2 研究不足19-20
• 2. 我国科技金融现状20-23
• 2.1 我国科技金融概述20
• 2.2 我国科技金融投入产出现状20-23
• 2.2.1 科技金融投入状况20-21
• 2.2.2 科技金融产出状况21-23
• 3. 科技金融结合效率评价指标体系的构建23-30
• 3.1 效率评价指标体系的确定23-25
• 3.1.1 指标的选取原则23-24
• 3.1.2 构建指标体系的步骤24
• 3.1.3 指标特性与DEA有效性的关系24-25
• 3.2 效率评价指标体系的内容25-26
• 3.3 基于非负独立成分分析方法的特征简约26-28
• 3.3.1 独立成分分析的提出27
• 3.3.2 独立成分分析的定义27-28
• 3.4 指标评价值的确定28-29
• 3.5 本章小结29-30
• 4. 基于DEA方法的我国科技金融结合效率评价30-41
• 4.1 基于DEA方法的理论模型构建30-32
• 4.1.1 DEA方法的基本原理30-31
• 4.1.2 DEA方法的效率评价模型31
• 4.1.3 构建我国科技金融结合效率评价的DEA模型31-32
• 4.2 数据处理与说明32-36
• 4.3 我国科技金融结合效率评价36-38
• 4.4 原因分析38-39
• 4.5 本章小结39-41
• 5. 基于Tobit模型的我国科技金融结合效率影响因素分析41-45
• 5.1 计量模型41-42
• 5.1.1 Tobit模型简介41-42
• 5.1.2 DEA-Tobit两阶段分析方法42
• 5.2 变量的选择与说明42-43
• 5.3 回归结果分析43-44
• 5.3.1 回归结果的估计43
• 5.3.2 影响因素分析43-44
• 5.4 本章小结44-45
• 6. 研究结论与对策建议45-51
• 6.1 主要结论45
• 6.2 政策建议45-51
• 参考文献51-54
• 附图表54-62
• 致谢62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 宋_g;莫宇宏;;科技与金融结合模式的比较研究[J];商业研究;2005年22期

2 熊波,陈柳;中小高科技企业技术成果转化中的金融创新研究[J];财经问题研究;2005年05期

3 杨刚;;科技与金融结合的支撑体系研究[J];工业技术经济;2005年08期

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本文编号：324995