论文我国金融支持科技效率评价是大学硕士与本科效率毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写效率低是什么意思方面论文范文。
摘 要：本文基于超效率DEA模型,分析了我国30个省、自治区和直辖市2006—2012年的金融投入和科技产出数据,对其效率均值进行排名；并通过Malmquist指数分析方法对我国科技金融的全要素生产率及技术效率、技术进步、纯技术效率和规模效率指数的变化趋势以及区域差异进行实证分析.研究表明：我国金融支持科技创新的效率呈现U形走势,主要是依靠东部地区带动,而西部地区效率值差异明显；2006—2012年全要素科技金融效率呈现上升趋势,上升了2.6%,引起效率提升的主要原因是技术进步；通过区域分析发现,三大区域的效率均呈现上升趋势,中西部地区的效率增长高于东部地区,技术效率的变化是导致区域差异的主要原因.
关键词：金融支持；科技创新；超效率DEA；Malmquist指数
中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2015）06-0018-08
一、引言
“新常态”下科技创新是中国经济增长的唯一动力.据统计,2014年我国全年研究和试验发展（R&D）经费支出比上年增长12.4%,相当于GDP的2.09%,而技术合同成交金额高达8577亿元,同比增长14.8%.这说明“新常态”下的中国,创新环境正在持续优化,创新投入正在不断加大,创新成果的流动和转化正在为经济提供更强劲的增长动力.而科技创新的发展离不开金融的强力支持,金融是现代经济的血液,和科技对接能够促进科技创新,加快科技企业发展,确保中国经济的有效转型.随着金融投入和科技产出的力度逐年加大,优化科技创新中的金融资源配置,对金融支持科技创新的效率进行评价是值得研究的课题.
二、国内外相关文献
根据现有文献来看,国内外学者有关金融给予科技创新的支持研究主要集中在理论层面,而对科技和金融相互结合、相互作用的实证研究还比较少.
1912年,经济学家熊彼特（Schumpeter）注意到金融发展对技术创新的影响.而国外有关金融支持科技创新的实证研究主要集中在某种金融形式对技术创新的影响.例如,银行对技术进步的影响.塔德塞（Tadesse,2000）研究发现,银行导向型金融体系和市场导向型金融体系在促进技术进步方面所起的作用明显不同.本弗拉泰洛（Benfratello,2008）等以意大利公司为研究对象,发现地方性银行对企业技术创新活动的成功率具有显著的影响.詹内蒂（Giannetti,2012）的研究发现,银行对于高技术企业开展创新和引进新产品能力具有显著效果.又如,风险投资对技术创新的影响.卡拉汉和米格（John Callahan和Steven Muegge,2003）分析了风险投资在技术创新中所发挥的作用,描述了风险投资对技术创新的作用过程及其机制路径.吉尔和塔贝尔（Gil Avnimelech和Morris Teubal,2006）指出风险投资在一定条件下可以变为促进高技术集群转化的重要因素.
在国内,虽然“科技金融”一词在20世纪90年代被提出,但有关金融支持和科技创新的实证研究是从近年才受到关注的.从全国角度来看,王海和叶元煦（2003）利用经过层次分析法（AHP）加权后的评价指标体系和模型对科技金融结合效益进行了实证分析.田霖（2005）选取31个地区作为样本,运用主成分和因子分析法对各个区域的金融成长状况进行计量分析研究,通过分析得出科技对区域金融综合竞争力的解释力和贡献率很高,起着决定性作用.马卫刚（2014）运用DEA和Malmquist指数对2007—2012年我国科技和金融结合效益进行静态和动态分析,发 融资源配置下降是引起科技金融结合效益呈现负增长的主要原因.
从各地区角度来看,杨丽萍和赵兵（2010）采用数据包络分析方法（DEA）对全国各地区金融投入和科技产出的效益进行评价,并发 融投入和科技产出结构不协调是造成广东科技金融结合效率低的主要原因.吕江林等（2012）利用DEA方法对中部地区6省份和东部地区发达省市的金融投入和科技产出的效率进行分析,结果表明中部地区已形成崛起之势.华玉燕（2013）运用DEA方法对安徽省科技金融结合效率进行评价,结果表明单纯依靠扩大金融投入难以提高科技产出,应优化科技金融内部结构,使金融投入和科技产出协调发展.陈凯（2013）利用AHP方法对江苏省科技金融结合的效益进行评价,结果发现由于金融资本投入的低效率导致对科技产出的助推作用没有得到完全发挥,二者的结合效率不高.陈军梅（2014）利用Malmquist指数方法对宁夏科技金融结合效率进行评价,结果显示宁夏科技金融结合整体效率不高,金融投入和科技产出处于非均衡状态,资源没有实现最优配置.
综上所述,根据现有文献来看,国外学者主要就某种金融对科技创新的影响进行研究,国内学者也有相应的研究.但我国目前仍然是一个发展中国家,为科技创新提供的金融资源是有限的,那么如何提高我国金融支持科技创新的效率就是一个值得研究的课题.而国内关于这方面的研究还不足,并且相关学者主要采用传统DEA模型对各地区的金融支持科技创新的效率进行实证研究.虽然已有的研究都具有针对性,但缺少全面的金融支持科技创新的资源配置分析.本文将采用超效率DEA对2006—2012年我国30个省、自治区和直辖市的金融投入和科技产出的效率进行静态评价分析,并采用Malmquist指数方法研究我国科技金融效率的动态演变以及对三大区域的科技金融效率的差异进行分析,为促进我国金融有效支持科技发展提供参考.
三、研究理论和方法
(一)模型选取
1. 超效率DEA模型.超效率数据包络分析模型（Super Efficiency DEA,SE-DEA）是由安德森和彼得森（Andersen和Petersen,1993）根据传统DEA模型所提出的新模型,其基本思想是：在对该决策单元进行效率评价时,将其排除在决策单元的参考集之外.经典DEA模型如CCR模型和BCC模型只能区别出有效率和无效率的决策单元,无法进行比较和排序.而SE-DEA模型和CCR模型的不同之处在于评价某个决策单元时将其排除在决策单元集之外,这样SE-DEA模型将经典DEA模型中有效的决策单元（效率评价值为1）在生产前沿面进行了重新计算推移,使得最终计算出来的效率评价值大于经典CCR模型的效率值,即允许效率值大于1；而对于DEA无效的决策单元（效率评价值小于1）,其生产前沿面并没有发生改变,这和CCR模型的评价结果一致.因此,SE-DEA模型能区分DEA有效的决策单元之间的差异,从而对各决策单元进行有效的比较和排序.其表达式为：
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参考文献：
1、 关于金融支持科技 摘要：科技创新离不开金融支持，金融体系通过多种机制作用于科技创新。本文在梳理当前研究现状的基础上，总结当前研究存在的问题，在分析金融支持科技创新。
2、 供给侧改革下我国流通业投入产出效率评价 内容摘要：本文通过采用DEA-BCC模型对我国31个省份流通业的投入产出效率进行分析。结果显示，我国流通业投资效率偏低，且地区差异明显，部分省份。
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