基于沿海省份2012-2016年的面板數(shù)據(jù),采用Malmquist模型測(cè)算海洋經(jīng)濟(jì)的科技金融效率并分析其影響因素。研究發(fā)現(xiàn)沿海11個(gè)省份海洋經(jīng)濟(jì)的科技金融全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì),雖然技術(shù)效率的提高一定程度上延緩了該時(shí)期的負(fù)增長(zhǎng),但大多數(shù)省份技術(shù)進(jìn)步的滯后起了更為主導(dǎo)的作用。因此在海洋經(jīng)濟(jì)科技金融資源的整合投入中,需要注意引導(dǎo)金融資源投入于海洋科技領(lǐng)域,提高該領(lǐng)域科技研發(fā)和進(jìn)步的效率,對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)的海洋科技企業(yè),注意商業(yè)性金融和政策性金融并舉,以避免科技進(jìn)步滯后影響海洋科技金融效率的提高。 

【文章來(lái)源】：環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)瞭望. 2020,(10)

【文章頁(yè)數(shù)】：3 頁(yè)

【文章目錄】：
一、前言
二、基于Malmquist指數(shù)模型的科技金融效率分析
    (一)Malmquist指數(shù)模型與指標(biāo)選。
    (二)動(dòng)態(tài)效率分析實(shí)證結(jié)果。
三、結(jié)論與建議


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]海洋科技創(chuàng)新對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效率測(cè)度[J]. 吳梵,高強(qiáng),劉韜.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2019(23)
[2]海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、海洋科技創(chuàng)新與海洋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——基于省際數(shù)據(jù)面板向量自回歸（PVAR）模型的分析[J]. 杜軍,寇佳麗,趙培陽(yáng).  科技管理研究. 2019(21)
[3]信貸資金對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)及效率分析——基于沿海11省面板數(shù)據(jù)模型和DEA模型的實(shí)證研究[J]. 馬樹(shù)才,徐臘梅,宋琪.  遼寧大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版). 2019(03)
[4]金融集聚提升了海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率嗎?——基于IV-2SLS和門(mén)檻回歸的實(shí)證研究[J]. 孫康,張超,劉峻峰.  資源開(kāi)發(fā)與市場(chǎng). 2017(05)
[5]基于DEA-Tobit模型的科技金融效率影響因素研究[J]. 章思詩(shī),李姚礦.  科技管理研究. 2017(06)
[6]中國(guó)區(qū)域科技金融效率研究——基于三階段DEA模型分析[J]. 杜金岷,梁嶺,呂寒.  金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究. 2016(06)
[7]基于DEA的中國(guó)海洋產(chǎn)業(yè)金融支持效率研究[J]. 王朝暉.  社會(huì)科學(xué)戰(zhàn)線. 2015(05)



本文編號(hào)：3164214