中国科技金融效率的区域差异及动态演进分析
发布时间：2021-01-04 19:40
本文基于2004—2017年省际面板数据,利用规模报酬可变的DEA-SBM模型测算出中国30个省域科技金融效率,采用Dagum基尼系数对中国科技金融效率的区域差异进行测度和分析,并运用Kernel核密度估计方法分析其动态演进过程。基尼系数分解结果表明,考察期内中国科技金融效率持续上升且区域差异呈下降趋势。区域内差异较明显且起伏不定,中部和西部区域内差异和波动幅度都明显较大,远大于东部区域。区域间差异波动呈下降态势,西部和中部区域科技金融效率区域间差异最大,中部和东部区域次之,西部和东部区域最小,到2017年区域间差异基本趋于一致。科技金融效率差异的来源依次是超变密度、区域间差异、区域内差异,2004—2008年间主要来源于区域间差异,2009—2017年间主要来源于超变密度。Kernel核密度估计结果表明,尽管科技金融效率的整体区域差异不断缩小,中西部区域依然存在两极分化现象。整体来看,考察期内东部区域未出现多极化现象;中部区域双峰分布非常显著,区域内绝对差异增大;西部区域由双峰向单峰演变,两极化趋势减小。最后提出提升中国科技金融效率的对策建议。
【文章来源】：宏观经济研究. 2020年07期 北大核心CSSCI
【文章页数】：14 页
【部分图文】：
全国及三区域科技金融效率变化趋势
图2、图3是采用Arcmap软件绘制的2004年和2017年中国科技金融效率的空间分布图,可以看出,中国科技金融效率的空间分布具有明显的空间非均衡特征,省域科技金融效率具有明显的空间差异。这种空间非均衡特征随着时间而发生动态演化,中部和西部区域的科技金融效率值逐步提高,有逐步向中西部区域连片扩散态势,虽然空间分布整体仍呈现明显非均衡特征,但这种非均衡特征有显著弱化趋势。中国科技金融效率还存在显著的空间集聚现象,地理位置邻近城市的科技金融效率高度相关,科技金融发展较好的省份与较好的相邻,而发展差的被发展较差的城市包围。主要原因应该是相邻省份的经济发展程度和科技金融政策具有相似性和相互借鉴性。三、中国科技金融效率的区域差异及来源分析
图4描述了中国科技金融效率的总体差异变化趋势,可以看出,2004—2017年中国科技金融效率的总体基尼系数呈现出小幅波动缓慢下降态势,由2004年的0.346下降至2017年的0.244,年均递减率为0.7286%,说明2004—2017年全国科技金融效率的区域差异愈来愈小。2006年之前科技金融效率总体差异呈现显著上升态势,2006年总体基尼系数达到样本期的最大值0.376;2006—2010年逐年递减至样本期内的最小值0.210,2010—2012年逐年递增至0.295,2012—2017年呈现缓慢下降趋势,2014年、2015年下降到0.219(2014年、2015年的总体基尼系数相同),2016年上升至0.253,2017年回落至0.244,说明科技金融效率的区域差异整体上逐年缩小。图5显示,三个区域科技金融效率的区域内差异较为明显且起伏不定,中部和西部区域内差异和波动幅度都明显较大,远大于东部区域。中部科技金融效率地区内差异呈现出反复的波动态势,2004—2014年基本呈下降趋势,由0.489降至0.189,之后逐渐上升至0.357;东部区域内差异较小,呈现出较小幅度的缓慢上升态势,由0.044变至0.097,最高时为0.212;西部区域波动较大,2006年前基尼系数逐年增加达到最大值0.499,然后逐年下降至2010年最小值0.119,之后呈小幅波动状态。整体看,东部区域内差异基尼系数相对集中在0.1～0.2之间,变动较小;中部区域内差异基尼系数以2014年为界,表现为先波动中下降后上升的趋势;西部区域内差异基尼系数呈现波动下降的趋势。这说明虽然中国高新技术产业取得了长足的发展,但鉴于不同省份高新技术产业的发展基础与速度存在一定差异,就东部区域内而言,各省份高新技术产业基础设施、技术等差距整体相对较小,科技金融发展已经有良好的运行体制和快速反应机制,因此东部区域差异波动相对较小。近年来中国实施中部崛起战略,国家对中部区域投入了大量的人力财力,支持和扶助中部区域的科技金融发展,而中部区域各省份科技金融和经济的运行状况存在明显的差异,故而2014年后中部区域差异呈现上升的趋势。对西部区域来说,国家提出了西部大开发战略,也投入了大量经费,但主要投入到基础建设中,而且西部区域地广人稀,交通不便,科技金融发展很受限制,科技金融的发展也未能有效地促进经济增长,导致西部区域内差异波动较大,但整体呈波动下降趋势。图5 科技金融效率的区域内差异
【参考文献】：
期刊论文
[1]科技金融:从概念到理论体系构建[J]. 张明喜,魏世杰,朱欣乐. 中国软科学. 2018(04)
[2]基于DEA-Tobit方法的我国科技金融结合绩效评价研究[J]. 张倩霞,万正晓. 中国集体经济. 2018(08)
[3]环渤海、长三角、珠三角三大经济圈科技金融效率差异实证研究[J]. 甘星,甘伟. 宏观经济研究. 2017(11)
[4]科技金融对创新效率影响的实证研究——基于中国高技术产业省级面板数据[J]. 黄继忠,黎明. 工业技术经济. 2017(09)
[5]我国科技金融生态及其绩效实证研究[J]. 张明喜. 科技进步与对策. 2017(16)
[6]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[J]. 江湧,闫晓旭,刘佐菁,杜赛花. 科技管理研究. 2017(03)
[7]科技金融成熟度评价指标体系构建与应用[J]. 徐玉莲,赵文洋,张涛. 科技进步与对策. 2017(11)
[8]中国科技金融创新支持效率研究——基于企业层面的理论分析与实证检验[J]. 叶莉,王亚丽,孟祥生. 南开经济研究. 2015(06)
[9]基于DEA-Malmquist指数法的科技金融发展效率评价研究——以长江经济带为例[J]. 许汝俊,龙子午,姚逍遥. 科技管理研究. 2015(13)
[10]基于DEA方法的我国沿海各省科技金融绩效评价[J]. 黄瑞芬,杜绪沅. 金融发展研究. 2015(04)
本文编号：2957309
【文章来源】：宏观经济研究. 2020年07期 北大核心CSSCI
【文章页数】：14 页
【部分图文】：
全国及三区域科技金融效率变化趋势
图2、图3是采用Arcmap软件绘制的2004年和2017年中国科技金融效率的空间分布图,可以看出,中国科技金融效率的空间分布具有明显的空间非均衡特征,省域科技金融效率具有明显的空间差异。这种空间非均衡特征随着时间而发生动态演化,中部和西部区域的科技金融效率值逐步提高,有逐步向中西部区域连片扩散态势,虽然空间分布整体仍呈现明显非均衡特征,但这种非均衡特征有显著弱化趋势。中国科技金融效率还存在显著的空间集聚现象,地理位置邻近城市的科技金融效率高度相关,科技金融发展较好的省份与较好的相邻,而发展差的被发展较差的城市包围。主要原因应该是相邻省份的经济发展程度和科技金融政策具有相似性和相互借鉴性。三、中国科技金融效率的区域差异及来源分析
图4描述了中国科技金融效率的总体差异变化趋势,可以看出,2004—2017年中国科技金融效率的总体基尼系数呈现出小幅波动缓慢下降态势,由2004年的0.346下降至2017年的0.244,年均递减率为0.7286%,说明2004—2017年全国科技金融效率的区域差异愈来愈小。2006年之前科技金融效率总体差异呈现显著上升态势,2006年总体基尼系数达到样本期的最大值0.376;2006—2010年逐年递减至样本期内的最小值0.210,2010—2012年逐年递增至0.295,2012—2017年呈现缓慢下降趋势,2014年、2015年下降到0.219(2014年、2015年的总体基尼系数相同),2016年上升至0.253,2017年回落至0.244,说明科技金融效率的区域差异整体上逐年缩小。图5显示,三个区域科技金融效率的区域内差异较为明显且起伏不定,中部和西部区域内差异和波动幅度都明显较大,远大于东部区域。中部科技金融效率地区内差异呈现出反复的波动态势,2004—2014年基本呈下降趋势,由0.489降至0.189,之后逐渐上升至0.357;东部区域内差异较小,呈现出较小幅度的缓慢上升态势,由0.044变至0.097,最高时为0.212;西部区域波动较大,2006年前基尼系数逐年增加达到最大值0.499,然后逐年下降至2010年最小值0.119,之后呈小幅波动状态。整体看,东部区域内差异基尼系数相对集中在0.1～0.2之间,变动较小;中部区域内差异基尼系数以2014年为界,表现为先波动中下降后上升的趋势;西部区域内差异基尼系数呈现波动下降的趋势。这说明虽然中国高新技术产业取得了长足的发展,但鉴于不同省份高新技术产业的发展基础与速度存在一定差异,就东部区域内而言,各省份高新技术产业基础设施、技术等差距整体相对较小,科技金融发展已经有良好的运行体制和快速反应机制,因此东部区域差异波动相对较小。近年来中国实施中部崛起战略,国家对中部区域投入了大量的人力财力,支持和扶助中部区域的科技金融发展,而中部区域各省份科技金融和经济的运行状况存在明显的差异,故而2014年后中部区域差异呈现上升的趋势。对西部区域来说,国家提出了西部大开发战略,也投入了大量经费,但主要投入到基础建设中,而且西部区域地广人稀,交通不便,科技金融发展很受限制,科技金融的发展也未能有效地促进经济增长,导致西部区域内差异波动较大,但整体呈波动下降趋势。图5 科技金融效率的区域内差异
【参考文献】：
期刊论文
[1]科技金融:从概念到理论体系构建[J]. 张明喜,魏世杰,朱欣乐. 中国软科学. 2018(04)
[2]基于DEA-Tobit方法的我国科技金融结合绩效评价研究[J]. 张倩霞,万正晓. 中国集体经济. 2018(08)
[3]环渤海、长三角、珠三角三大经济圈科技金融效率差异实证研究[J]. 甘星,甘伟. 宏观经济研究. 2017(11)
[4]科技金融对创新效率影响的实证研究——基于中国高技术产业省级面板数据[J]. 黄继忠,黎明. 工业技术经济. 2017(09)
[5]我国科技金融生态及其绩效实证研究[J]. 张明喜. 科技进步与对策. 2017(16)
[6]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[J]. 江湧,闫晓旭,刘佐菁,杜赛花. 科技管理研究. 2017(03)
[7]科技金融成熟度评价指标体系构建与应用[J]. 徐玉莲,赵文洋,张涛. 科技进步与对策. 2017(11)
[8]中国科技金融创新支持效率研究——基于企业层面的理论分析与实证检验[J]. 叶莉,王亚丽,孟祥生. 南开经济研究. 2015(06)
[9]基于DEA-Malmquist指数法的科技金融发展效率评价研究——以长江经济带为例[J]. 许汝俊,龙子午,姚逍遥. 科技管理研究. 2015(13)
[10]基于DEA方法的我国沿海各省科技金融绩效评价[J]. 黄瑞芬,杜绪沅. 金融发展研究. 2015(04)
本文编号：2957309
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