人工智能產(chǎn)業(yè)對(duì)促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。當(dāng)前,人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)資金依賴性意義增強(qiáng),融資效率已成為影響人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。本文基于Super-SBM和Logit模型對(duì)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的融資效率進(jìn)行測(cè)度,實(shí)證結(jié)果顯示,我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的整體融資效率不高,大部分處于非效率狀態(tài);從影響因素上看,資產(chǎn)負(fù)債率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率和凈資產(chǎn)收益率對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)上市公司融資效率具有顯著影響。
【文章目錄】：
引 言
1 相關(guān)文獻(xiàn)綜述
2 融資效率模型的構(gòu)建與變量選擇
    2.1 基于Super-SBM的融資效率模型
    2.2 Logit模型
3 實(shí)證研究
    3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及數(shù)據(jù)處理
    3.2 融資效率的整體評(píng)價(jià)
    3.3 融資效率影響因素分析
4 結(jié)論與啟示

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