基于波士顿矩阵的科技金融发展分类策略研究

发布时间：2021-08-20 19:03

　　科技与金融深度融合发展对于提升区域整体科技创新能力、助推经济转型升级意义重大。本文从科技金融的概念内涵出发,构建了包含5个一级指标、19个二级指标的科技金融综合指数指标体系,以及5个投入指标、3个产出指标的科技金融效率指标体系,并以2014-2017年数据为基础,测度了中国30个省（市、自治区）的科技金融发展水平和科技金融发展效率。然后,利用波士顿矩阵模型分析了中国30个省（市、自治区）科技金融发展水平和效率之间的关系,将我国科技金融发展分为"高-高型""高-低型""低-高型"和"低-低型"四种模式,并探讨了每一类模式的不同特征。最后,本文就四种发展模式分别提出针对性建议,旨在为提升我国区域科技金融发展水平提供决策参考。 

【文章来源】：科学学研究. 2020,38(06)北大核心CSSCICSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

中国30个省市自治区科技金融综合效率

图1 中国30个省市自治区科技金融综合效率表5 科技金融发展四种模式 象限 名称 特征 地区 第一象限 “高-高型” 科技金融发展水平高,科技金融效率高 北京、广东、江苏、上海、浙江、天津和福建 第四象限 “高-低型” 科技金融发展水平高,科技金融效率低 安徽和山东 第二象限 “低-高型” 科技金融发展水平低,科技金融效率高 重庆、陕西、四川、湖南、湖北、甘肃、广西、新疆、云南、青海、河南、江西、贵州 第三象限 “低-低型” 科技金融发展水平低,科技金融效率低 吉林、内蒙古、黑龙江、宁夏、辽宁、河北、海南、山西

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3354061