基于DEA-Malmquist指数方法的宁夏科技金融结合效率研究

本文在建立科技金融效率评价指标体系的基础上,运用DEA数据包络分析和Malmquist指数结合的方法,对宁夏科技金融结合效率进行评价,评价结果显示宁夏科技金融结合整体效率不高,金融投入与科技产出处于非均衡状态,资源没有实现最优配置.因此要结合宁夏的实际情况,充分发挥政府引导与服务功能,加强对科技金融结合实施效果的评估,提高企业的自主创新能力.     

我国农业科技成果转化中科技与金融结合效率研究

为对我国农业科技成果转化中科技与金融的结合效率进行科学测定,采用农业科技成果转化的各项金融投入与科技产出指标,运用两阶段DEA模型,对我国农业科技成果转化科技金融结合的综合技术效率、纯技术效率、规模效率进行测定,进一步研究了各个投入产出变量的冗余问题.结果表明,我国农业科技成果转化中科技与金融结合整体处于无效状态,其主要原因是直接技术产出不足和技术性收入不足,即在农业科技成果转化中前期研发、中试、熟化环节的效率较低,并提出了针对性的对策建议.     

我国公共科技金融发展评价及区域差异研究

本文基于我国25省2003-2014年相关数据,利用“公共科技金融资源、经费、产出”三项指标,通过公共科技金融发展指数的构建对我国各地区公共科技金融进行评价,结果表明我国公共科技金融发展指数呈现较明显的地区差距.为进一步研究地区公共科技金融指数发展差异的原因,分析了各指标对公共科技金融总指数的贡献度,从而为我国公共科技金融的发展提供政策建议.     

基于Heckman两步法的银行偏好研究——来自中关村科技企业的证据

企业在研发投入、研发合作和创新产出等环节的不同表现,可能会不同程度的影响银行的放贷意愿。政府通过科技金融政策引导金融资源支持科技创新,如果能了解银行的真实意愿,则政策的制定会更有针对性.本文利用2008-2015年中关村自主创新示范区的数据,对科技企业研发投入、研发合作和创新产出与银行贷款之间的关系进行实证研究,发现对于科技企业,研发投入增加会减少银行贷款,而专利产出增加能加大银行贷款.     

我国科技金融与科研投入产出关系的研究——基于指数化运算

本文从科技与金融结合的角度出发,建立由科技金融、科技投入与科技产出三级指数构成的指标体系,二级指标下分设规模和水平指标,选取2003-2010年数据来研究近10年来我国科技金融与科研工作的发展情况。研究发现,科技金融投入与产出的绝对值都在上升,但是相对值却涨跌不一,而且科研产出的效率一直在降低。科技金融的发展能带来科研投入与产出绝对值的增加,但是却降低了产出的效率,需要提高科研资金的利用率,解决科研工作的制度性问题。     

京津冀协同视域下金融发展与技术创新的融合效率

金融发展规模、金融结构和金融效率对推动技术创新发展具有积极作用。京津冀协同发展对区域金融发展与创新水平融合提出了更高要求,因而在对比分析京津冀金融发展差异基础上,通过构建包含金融发展与技术创新11项指标的投入产出动态面板数据,应用DEA Malmquist指数模型测度京津冀金融发展与技术创新融合效率,探讨提升技术创新对区域经济发展贡献度的改进建议,以利于更好落实创新驱动,推动京津冀协同发展。     

基于DEA方法的广东科技与金融结合效益评价

本文采用数据包络分析方法（DEA）对全国各省、直辖市、自治区科技的金融投入与科技产出的效益进行评价,并对DEA测评结果进行分析,发现影响广东科技与金融结合效益的主要原因是科技的金融投入的结构与科技产出的阶段不相协调以及金融投入资源的管理效率较低。     

金融科技发展对农村商业银行效率的影响

基于31个地市共39家农村商业银行2013—2020年的面板数据,运用无导向DEA-Malmquist模型测算农村商业银行效率,然后采用系统GMM方法实证检验金融科技发展对农村商业银行效率的影响及其异质性,并从金融科技发展的多个维度对研究结论进行稳健性检验。结果表明：无论是从总体上还是从各维度来看,金融科技发展对农村商业银行效率均有显著的正向影响;金融科技发展对长三角、京津冀、珠三角地区农村商业银行效率的正向影响更显著;金融科技发展对规模较小的农村商业银行效率的正向影响更显著。     

基于超效DEA的京津冀低碳经济发展效率评价研究

低碳经济是实现经济发展与环境保护共赢的一种新的经济形态。作为我国重点培育的三大经济区之一,京津冀区域肩负着低碳转型的重任。通过选取碳排放量、资本投入和劳动力为投入指标,地区生产总值为产出指标,利用超效率DEA方法对2016—2018年京津冀所辖的13个城市低碳经济发展效率进行综合评价,并从相对效率、投入冗余和产出不足三方面进行综合分析。研究表明,只有北京市和保定市的低碳经济发展效率均值达到1,其他城市低碳经济效率均未达到有效,且河北省的中南部城市低碳经济发展效率最低。从投入产出指标分析来看,低碳效率较低的城市在能源消耗上的投入冗余最为显著,其次是资本投入。据此,从政策支持和提高能源效率两个方面提出了对策建议。     

基于超效率DEA的京津冀知识溢出效应研究

知识溢出是探索科技创新和区域经济发展的重要途径之一。利用超效率DEA模型对京津冀区域空间知识溢出效应做评价分析,选取全社会固定资产投资、实际利用外资直接投资和R&D经费内部支出为资本投入指标,R&D人员全时当量为劳动投入指标,人均地区生产总值为经济产出指标,专利授权数为科技产出指标,计算了北京、天津及河北省11个地市的2014至2016年知识溢出效应值,并从综合效率、投入冗余和产出不足三方面对评价结果进行分析,为推动河北省的科技创新提供了理论和实践依据。     

京津冀供给侧改革分析与绿色政策建议

在梳理宏观经济增长理论逻辑的基础上,基于柯布—道格拉斯生产函数,生产外部性内部化、技术进步内生化,推演出适合当前经济发展阶段的京津冀生产函数,指出全要素生产率可内生解释为资本和人力的内外部产出效率,资本、人力与技术相互作用,在技术创新、信息化和人力资本的作用下可提高资本和人力产出效率。并基于京津冀生产函数进一步分析,指出提高全要素生产率是确保经济均衡增长,实现节能、减排和资源节约型生产的经济转型必由之路。最后提出京津冀供给侧改革的绿色政策建议。     

青岛市科技创新的金融支持研究

利用2001—2012年青岛市科技创新与金融支持的相关数据进行实证研究发现,青岛市金融发展规模和金融效率与科技创新显著正相关,金融对科技创新的支持作用明显。在实证分析结果的基础上,从商业银行信贷、提高直接融资比重、政策性科技融资担保、科技保险等方面提出了金融支持科技创新的政策建议。     

两系统链视角下科技协同创新效率研究——基于我国28省市高技术产业的数据分析

链式DEA模型研究科技投入产出两阶段效率时,忽视了阶段投入和成果产出之间的关联度,也没有就两阶段段效率对整体效率的促进作用进行检测,易造成投入因子和产出结果关联耦合度不足。在对各阶段的投入要素和成果产出进行灰色关联度分析的基础上,运用链式DEA模型对我国28个省市高技术产业的两阶段科技投入产出数据进行实证分析。然后借助单因子回归模型检验阶段效率对整体效率的作用。最后根据实证结果把各省市分为效率兼优型等四个类型。并针对性地提出政策建议。     

商业银行金融科技投入产出效率研究 ——基于三阶段DEA方法

[提要]将研究视角聚焦在商业银行发展金融科技的内部投入，基于2019年18家上市银行披露的最新数据，运用三阶段DEA方法研究我国上市银行的金融科技投入产出效率。结果显示：在剔除环境因素的影响后，银行金融科技投入产出效率整体上升，但总体水平有待提高，规模效率上升但仍低于纯技术效率；不同性质银行的金融科技投入产出效率差异明显：综合效率呈现国有银行>股份制银行>地方性银行的特征，国有银行的规模效率最高，股份制银行的纯技术效率最高，地方性银行表现最差；在不同环境因素的作用下，科技人员投入或信息科技投入表现出不同程度的冗余。商业银行急需变革传统粗放式的金融科技人力和财力投入，提升从事技术研发的高端科技人才数量和技术研发投入在金融科技资金投入中的比例。     

基于效率评价的京津冀区域物流协同发展研究

对京津冀区域物流效率进行评价,可以为政府部门科学制定物流规划、合理配置物流资源及制定物流产业发展政策提供决策依据。以物流行业从业人数、能源消费量、固定资产投资为投入指标,货运量、货物周转量和物流行业生产总值为产出指标构建了区域物流效率评价指标体系,采用DEA模型对京津冀三地2009²013年的物流效率进行了评价。研究发现:京津冀三地物流效率不同程度出现物流效率不高、协同发展程度较低等问题,北京、天津、河北三地应该从空间、产业和企业三个维度促进物流业的协同发展。     

基于DEA的京津冀区域协同发展动态效度评价

采用数据包络分析（DEA）模型测度京津冀协同发展的动态效度,并分析导致三地协同度差异的原因。研究结果表明,京津冀地区协同发展效度并没有达到最优,但协同度总体效率越来越好;北京、天津的协同度大于河北;京津冀三地的投入要素使得产出最大化,但投入与产出比例没有达到最优。最后,依据京津冀协同效度和发展定位提出了相应的对策建议。     

科技创新对经济增长影响的协整分析——以广东省为例

运用协整理论和格兰杰因果检验方法,对科技创新效率与经济增长的关系进行实证分析。研究广东省1990—2007年被三大引文系统收录的文章数量、专利申请量、技术市场成交额与经济增长之间的因果关系及定量关系,阐明经济增长和科技创新产出及转化效率之间的作用关系。研究结果显示,广东省科技创新是经济增长的成因,但对经济增长的影响作用有限。科技创新产出效率与经济增长的协整关系和单向因果关系成立,对经济增长具有正向推动作用,但作用不显著。科技创新转化效率与经济增长之间不具备长期稳定的均衡关系,但却是经济增长的格兰杰成因。在分析广东省有效数据的基础上,探讨其现有科技发展模式的缺陷,并提出相关政策建议。     

金融普惠和京津冀家庭收入差距——来自CHFS数据的证据

改革开放近40年,家庭收入水平逐年增加,然而家庭收入差距也呈扩大趋势,京津冀地区金融普惠家庭比非金融普惠家庭的收入差距高出全国21.531元,家庭收入差距问题更为突出,严重影响京津冀地区协同发展和家庭幸福感,探求金融普惠和京津冀家庭收入差距之间的关系具有现实意义.文章基于2015年CHFS京津冀样本数据,在社区层面估计发现,京津冀社区金融普惠提高10个百分点,社区家庭收入基尼系数显著下降2.42%.在北京和天津地区,社区金融普惠对家庭收入差距没有显著的影响,在河北地区,社区金融普惠比例提高10个百分点,社区家庭收入基尼系数显著下降2.37%.进一步发现,京津冀金融普惠对各分位点家庭收入的影响随着分位点的提高而呈递减趋势,这是金融普惠降低京津冀家庭收入差距的内在原因.文章的政策含义是在京津冀地区,普及金融普惠能够缩小家庭收入差距,增强家庭金融发展协调性,增进家庭福祉,促进京津冀共同繁荣.     

安徽省财政支持对科技创新效率影响与政策启示

随着我国创新驱动发展战略的深入实施,安徽省不断加大对科技创新的投入和支持,创新成果也逐年增加。为了考察安徽省各地区科技创新的产出效率,基于2012—2019年的数据,测算了安徽省各地区科技创新的综合效率、纯技术效率和规模效率,并进一步分析了安徽省财政支持对科技创新效率的影响效应。研究结果表明,安徽省财政支持对科技创新效率具有积极的促进作用。提出了政策建议:(1)政府应加强合理配置科技创新资源投入与产出的制度设计;(2)寻求最佳财政支持规模;(3)避免财政支持的抑制效应;(4)制定科学的研发管理制度;(5)完善财政支持政策与制度;(6)引导企业优化科技创新投入结构。     

安徽省财政支持对科技创新效率影响与政策启示

随着我国创新驱动发展战略的深入实施,安徽省不断加大对科技创新的投入和支持,创新成果也逐年增加。为了考察安徽省各地区科技创新的产出效率,基于2012—2019年的数据,测算了安徽省各地区科技创新的综合效率、纯技术效率和规模效率,并进一步分析了安徽省财政支持对科技创新效率的影响效应。研究结果表明,安徽省财政支持对科技创新效率具有积极的促进作用。提出了政策建议:(1)政府应加强合理配置科技创新资源投入与产出的制度设计;(2)寻求最佳财政支持规模;(3)避免财政支持的抑制效应;(4)制定科学的研发管理制度;(5)完善财政支持政策与制度;(6)引导企业优化科技创新投入结构。