共查询到18条相似文献，搜索用时 531 毫秒
1.
2.
3.
为了优化西安市科技资源配置,运用了DEA数据包络分析法,测算出2005—2016年西安市的科技资源配置效率,选取了2个投入变量RD经费内部支出、RD人员和2个产出变量技术市场合同成交额和专利申请量,并进行了相关的数据处理,再将数据导入DEAP 2. 0软件进行计算。结果显示:在2014年以前,西安市的科技资源配置效率相对低下,没有做到资源的合理利用,而且我们从结果还发现了2005—2014年西安地区的综合效率低下的原因主要是规模效率较低,应该不断加大对科技资源的投入,提升规模效益。在具体措施方面,西安市应该从规模效率方面入手,加大科技经费的投入,并提高科技人员的数量,为实现科技创新打好基础。在2015—2016年期间西安地区的科技资源配置效率为1,说明此时各项指标都在生产前沿面上,没有浪费投入,也没有出现产出不足的现象。说明在西安市政府的调控下西安市的科技资源配置效率有了一定的提升。文中最后提出了西安市的各级政府应该继续加大对科技资源要素的投入力度,实现科技资源的合理配置,提升区域经济发展水平,为西安市建设成为国际化大都市增添强大的创新动力。 相似文献
4.
5.
运用DEA-Tobit模型对我国2009—2014年24个省市的面板数据进行实证分析,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。研究表明,随着科技金融投入的不断增加,科技金融效率并未提高;高技术企业总产值占GDP比重、创投企业数量和创投企业吸引投资金额是影响科技金融效率的重要因素。提出提高财政资金监管力度、合理配置科技资源、扩大高技术产业规模、积极引导创投企业发展等政策含义。 相似文献
6.
基于2011-2018年我国30个省份面板数据,运用DEA-BCC模型测算出我国科技金融发展效率,并采用模糊集定性比较分析法探讨科技金融政策、金融发展程度、科研经费强度、政府科技支持力度、科研人数和科研人员学历等因素对我国科技金融发展效率的组合效应。研究表明:(1)高效的科技金融发展具有“多重并发”的特点,受多个因素共同作用,其中科技金融政策是促进科技金融发展的重要因素;(2)推动地区实现高效科技金融发展的路径有4条,分别为政策平衡型、全面协作型、科研投入型和环境人力型,其中科技金融政策是促进科技与金融结合的重要因素。建议科技金融发展效率高的省份在保持自身优势的同时积极弥补不足的方面,而发展效率较低的省份应根据地区发展优势因地施策,寻找符合自身科技金融高效发展的路径。 相似文献
7.
分析"十二五"期间吉林省科技资源投入与科技成果产出的现状,并利用相关性分析和DEA模型等,对科技投入产出的相关关系和效率进行分析和评价,得到结论,"十二五"期间吉林省科技财力和人力资源投入明显不足,与全国先进省份之间差距明显,除论文外的大部分科技产出指标也处在全国中下游水平;有3个年份的科技投入产出综合效率有效,另2个年份存在技术无效和规模无效的问题,据此,提出相应政策建议。 相似文献
8.
基于2011—2018年我国30个省（区、市）的面板数据，运用DEA-BCC模型测算出我国科技金融发展效率，并运用模糊集定性比较分析法探讨了科技金融政策、金融发展程度、科研经费强度、政府科技支持力度、科研人数和科研人员学历等因素对我国科技金融发展效率的协同效应。研究表明：（1）高效的科技金融发展具有“多重并发”的特点，受多个因素共同作用，其中科技金融政策是促进科技金融发展的重要因素；（2）推动地区实现高效科技金融发展的路径有四条，分别为政策平衡型、全面协作型、科研投入型和环境人力型。 相似文献
9.
本文选用DEA方法,将高新技术企业就业人员、科技活动人员、科技活动经费作为投入变量,高新技术企业经济效益、社会效益作为产出变量构建高新技术企业投入产出效率评价指标体系。采用2016年广东省、江苏省、山东省、浙江省、湖北省、上海市、北京市、安徽省等八省市不同技术领域的高新技术企业相关数据,对八省市不同技术领域高新技术企业的综合效率、纯技术效率、规模效率进行评价。基于产业发展视角,对各技术领域投入产出效率有效性进行探讨,研究分析影响投入产出效率的主要因素并提出相关政策建议。 相似文献
10.
我国专利产出效率模型的创建及其应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
在经济全球化的今天,专利战略对一个国家、地区、企业越来越重要,专利战略的目的就是尽可能地实现现有科技资源的合理配置,优化投入资源的比例,达到最优的专利产出。本文首先创造性地建立了专利的投入产出效率数量模型,接着利用此模型对我国2000年各个地区专利的投入产出效率进行估计,最后分析影响我国专利投入产出的若干因素。通过对影响我国专利投入产出因素的比较,一方面我们可以发现在专利产出过程中的优势与不足,另一方面也可以通过时间序列来进行纵向比较,对专利产出效率进行长期观测与控制。 相似文献
11.
12.
定量分析数字经济与科技金融效率关系,运用SBM模型对2015—2018年中国30个省份科技金融效率进行测算,并建立Tobit模型对科技金融效率的影响因素进行分析。研究结果表明:剔除环境因素后,大多数地区的科技金融效率下降,并且区域间的差距较大;科技拨款占财政支出比重、数字化程度指数、高技术企业利润额、高技术产业新产品开发项目数对科技金融效率具有显著的正向作用,地方金融机构不良贷款率对科技金融效率具有显著的负向作用。依据结论提出在数字经济下加大对科技金融的支持力度、合理配置科技金融资源、创新人才引进模式、优化风险规避方式、推动高技术产业高质量发展等政策建议。 相似文献
13.
中国科技金融投入对科技创新的作用效果——基于静态和动态面板数据模型的实证研究 《科学学研究》2015,33(2):177-184
本文采用2004-2012年中国30个省（市、区）的面板数据,结合静态和动态面板数据模型方法,实证分析中国科技金融投入对科技创新的作用效果。研究结果表明：短期内科技金融投入与科技创新之间呈显著正相关关系,然而长期内科技金融投入对科技创新的作用效果并不明显;其中政府财政科技投入、企业自有资金和社会资本是影响科技创新的主要因素,金融市场投入对科技创新的作用效果较小;科技金融投入对科技创新的作用效果存在地区差异,东西部地区科技创新受企业自有资金和社会资本的影响较大,中部地区受政府财政科技投入影响较大。最后,针对研究结果提出了相关的政策启示。 相似文献
14.
在构建地区科技金融发展体系对我国30个省(区、市)科技金融发展水平进行测算的基础上,构建面板模型对地区宏观科技金融发展水平对微观企业研发投入的作用进行实证分析。研究发现:(1)科技金融发展对企业研发投入存在正向激励作用,且主要通过科技资本市场和风险投资发生作用;(2)科技金融发展对企业研发投入的作用存在所有制差异和研发强度差异,非国有企业和高研发强度企业获得的科技金融支持作用更强。 相似文献
15.
基于超效率DEA模型的广东地方财政科技投入产出效率分析 总被引：2，自引：0，他引：2
运用超效率数据包络(SE-DEA)模型对广东省2001-2008年的地方财政科技投入效率进行分析和评价.实证分析表明,广东的地方财政科技投入总量和强度历年都不足,科技人才投入不足,对地方经济发展的拉动效应不够大.根据实证分析的情况,为提升广东地方财政投入产出效率提出对策建议. 相似文献
16.
17.
18.
以武汉市在内的13座城市2013—2017年的科技金融投入产出数据为样本,运用数据包络分析的BC~2模型(DEA-BC~2)和Malmquist指数法对武汉市科技金融的相对效率和全要素生产效率进行测算和分析,研究结果表明武汉市科技金融发展效率逐步改善并已获得相对优势。总结武汉市科技金融发展取得巨大进步的做法和经验,并提出尚待解决的问题和相关建议,如进一步完善科技型企业上市培育工作、建立政府部门协调机制等,以期为促进武汉市科技金融得到长足发展提供参考。 相似文献