基于DEA-Tobit模型的科技金融效率影响因素研究
本文关键词: 科技金融 科技金融效率 影响因素 DEA-Tobit模型 出处:《合肥工业大学》2017年硕士论文 论文类型:学位论文
【摘要】:2015年,我国经济发展步入“新常态”,经济结构转向“调存量”与“优增量”并举,更加注重科技进步与改革创新。截止2015年底,我国科技投入创新高,不管是政府的RD经费投入还是各企业的研究开发支出,都有巨大的增长。然而,科技金融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,科技投入的增加是否能有效地转化为科技成果,为我国高技术产业发展带来经济效益呢?如果科技金融效率存在损失,又有哪些因素影响着它呢?这是各级政府普遍关注的问题。本文从对科技金融的相关文献研究入手,对科技金融的相关概念进行综述,定义了科技金融以及科技金融效率。随后对我国2009-2015年的科技金融发展现状进行描述性统计分析。接着以数据包络分析法(DEA)对我国24个省市2009-2015年的科技金融效率进行测定,最后运用Tobit模型对上述24个省市的科技金融投入、产出数据进行实证分析,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。研究发现:(1)从对国内外科技金融的相关文献梳理中发现,相对于国外的研究来说,我国对科技金融的相关研究起步较晚,缺乏一套完整的理论体系。(2)2009年-2015年间,我国整体的科技金融发展水平在稳步上升,但地区间分布极度不均,东部地区科技金融发展水平远高于中西部及东北地区。(3)我国科技金融总技术效率处于上下波动阶段,纯技术效率呈现东、西部地区明显高于中部和东北地区的态势,而规模效率恰恰相反,中、西部地区领先于东部地区。(4)科技金融效率与高技术产业总体情况和创业投资企业发展状况密切相关,而政府的科技财政投入对科技金融效率有负向影响。基于以上研究结论,本文为我国科技金融的发展提出如下政策含义:(1)提高财政资金监管力度,均衡分配政府科技资源。(2)扩大高技术产业规模,调整产业结构。(3)建立高技术产业发展基金,引导创投企业发展。
[Abstract]:In 2015, China's economic development entered the "new normal", the economic structure turned to "adjust the stock" and "superior increment", pay more attention to scientific and technological progress and reform and innovation. Until end of 2015, the investment in science and technology in China reached a new high. No matter whether it is the government R D expenditure or the R & D expenditure of various enterprises, there is a huge increase. However, the S & T financial system is a complex whole, and the input and output indicators have a great impact on each other. Can the increase of scientific and technological input be effectively translated into scientific and technological achievements, and bring economic benefits to the development of high-tech industries in China? If there is a loss in the efficiency of science and technology finance, what factors will affect it? This is a common concern of governments at all levels. This paper begins with the literature research on science and technology finance, and summarizes the related concepts of science and technology finance. This paper defines science and technology finance and its efficiency, then makes a descriptive statistical analysis of the development of science and technology finance in China from 2009 to 2015, and then uses data Envelopment Analysis (DEAA) to measure the efficiency of science and technology finance in 24 provinces and cities of China from 2009 to 2015. Finally, Tobit model is used to analyze the input and output data of science and technology finance in the above 24 provinces and cities. From the angle of view, the government and venture capital enterprises are the three main bodies of science and technology finance to explore the influence of various factors on the efficiency of science and technology finance. The related research on science and technology finance in our country started relatively late, lacking a complete theoretical system.) from 2009 to 2015, the overall level of development of science and technology finance in our country rose steadily, but the distribution between regions was extremely uneven. The development level of science and technology finance in the eastern region is much higher than that in the central, western and northeast regions. The total technical efficiency of science and technology finance in China is fluctuating up and down, and the pure technical efficiency is in the east, and the western region is obviously higher than the situation in the central and northeast regions. On the contrary, scale efficiency is quite the opposite. In China, the western region is ahead of the eastern region.) the efficiency of science and technology finance is closely related to the overall situation of high-tech industries and the development of venture capital enterprises. On the basis of the above conclusions, this paper puts forward the following policy implications for the development of science and technology finance in China: 1) improve the supervision of financial funds. (2) to expand the scale of high-tech industry, to adjust the industrial structure, to set up a fund for the development of high-tech industry, and to guide the development of venture capital enterprises.
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F224;F832
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 沈军;;金融效率的实证方法研究[J];统计与决策;2006年22期
2 沈能;赵建强;;对我国金融效率的实证分析[J];金融教学与研究;2006年01期
3 王元凯;;政府行为、金融效率与经济增长关系的实证研究[J];商业时代;2010年22期
4 崔晓东;;江苏省农村金融效率与经济增长关系的实证研究[J];科技信息;2013年25期
5 钟鸣长;;运用数据包络方法对我国金融效率的实证分析[J];黎明职业大学学报;2006年01期
6 洪倩倩;;基于DEA模型的宁波金融效率实证分析[J];商场现代化;2011年08期
7 张玉凯;;基于DEA模型的新疆各地区金融效率的实证分析[J];中国证券期货;2013年04期
8 赵志华,贺光明,杨海平;内蒙古地区金融效率及其对经济增长支持的实证研究[J];金融研究;2005年06期
9 马勇;;监管独立性、金融稳定与金融效率[J];国际金融研究;2010年11期
10 吴庆田;陈伟;;农村金融生态环境与金融效率相关性实证研究——基于典型相关分析与Granger因果检验[J];系统工程;2012年03期
相关重要报纸文章 前10条
1 柯敬;提高金融效率 支撑县域经济发展[N];中国商报;2011年
2 栾雪飞 段莉娅 周雅;信息披露有助于金融效率的提高[N];中国审计报;2003年
3 北大光华管理学院财务与金融系副系主任 姚长辉;如何提高金融市场效率[N];证券日报;2003年
4 栾雪飞 段莉娅 周雅;信息披露与提高金融效率[N];上海金融报;2003年
5 熊征宇;提高金融效率与县域经济发展问题初探[N];金融时报;2010年
6 北京金融资产交易所董事长 熊焰;提升金融效率 助推实体经济发展[N];21世纪经济报道;2012年
7 邹平座 中国人民银行研究局研究员;提高金融效率 支持实体经济健康发展[N];中国城乡金融报;2014年
8 申银万国证券研究所所长 陈晓升;结构化繁荣[N];中国保险报;2006年
9 幸玮;政策协调与职能协调是经济金融效率的关键[N];经济观察报;2004年
10 澳门科技大学行政与管理学院博士:郑志;效率优先 兼顾安全[N];经济参考报;2006年
相关博士学位论文 前5条
1 张峰;中国金融效率综合评估研究[D];武汉大学;2010年
2 王振山;金融效率论——金融资源优化配置的理论与实践[D];东北财经大学;1999年
3 丁玲华;基于金融效率的金融监管研究[D];武汉理工大学;2008年
4 王锦慧;金融开放条件下中国的金融效率与经济增长研究[D];华东师范大学;2008年
5 刘维奇;金融复杂性与中国金融效率[D];山西大学;2008年
相关硕士学位论文 前10条
1 曾另琼;湖北省农村金融效率实证研究[D];华中农业大学;2009年
2 杨秋霞;我国金融效率与城乡居民收入差距分析[D];天津财经大学;2014年
3 郭泉甫;中国金融效率对经常项目的影响研究[D];南京财经大学;2014年
4 高晴;非线性分析方法下的我国区域金融效率对区域经济增长影响的研究[D];山东财经大学;2016年
5 常海娇;山东省金融效率及影响因素研究[D];山东财经大学;2016年
6 徐骏飞;金融效率对高技术产业集聚的影响研究[D];西南大学;2016年
7 李长征;山东省农村金融效率实证研究[D];哈尔滨理工大学;2016年
8 吴明海;中国农村金融效率的区域差异研究[D];湖南大学;2016年
9 何亮强;甘肃省金融效率影响经济增长问题研究[D];兰州财经大学;2016年
10 刘丽丽;内蒙古金融效率对经济增长影响的研究[D];内蒙古财经大学;2016年
,本文编号:1536391
本文链接:https://www.wllwen.com/jingjifazhanlunwen/1536391.html