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我國眾創(chuàng)空間發(fā)展的金融支持效率評價

發(fā)布時間:2025-05-13 00:42
   眾創(chuàng)空間是實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的重要載體,金融支持是推動眾創(chuàng)空間發(fā)展的必備力量。構(gòu)建三階段DEA模型對30個省市眾創(chuàng)空間的金融支持效率進(jìn)行評價,研究表明:環(huán)境因素對我國眾創(chuàng)空間的金融支持效率具有較大影響,金融支持效率在剔除環(huán)境因素之后基本呈現(xiàn)效率遞增趨勢,但金融支持效率總體水平不高,且具有較顯著的地區(qū)不平衡性;金融支持的純技術(shù)效率在調(diào)整之后有所提升,但其綜合技術(shù)效率因規(guī)模效率的大幅減小而迅速減弱。在創(chuàng)新金融支持模式的同時,應(yīng)該注重金融支持政策與地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境之間的協(xié)調(diào)配合,提高金融資本的利用率,促進(jìn)眾創(chuàng)空間的健康發(fā)展。

【文章頁數(shù)】:11 頁

【部分圖文】:

圖1 2018年全國眾創(chuàng)空間分布情況

圖1 2018年全國眾創(chuàng)空間分布情況

按照全國七大地理區(qū)域劃分,2018年我國眾創(chuàng)空間的區(qū)域分布如圖1所示?梢钥闯,我國眾創(chuàng)空間分布具有顯著的不平衡特征,其中,華東地區(qū)眾創(chuàng)空間數(shù)量最多,其次是華北、華南地區(qū),而西南、華中、西北和東北地區(qū)的數(shù)量最少。這也說明眾創(chuàng)空間數(shù)量與地區(qū)的經(jīng)濟(jì)、教育、科技、人才等因素關(guān)系密切,經(jīng)....


圖2 全國各省市眾創(chuàng)空間總收入狀況(千元)

圖2 全國各省市眾創(chuàng)空間總收入狀況(千元)

總收入是反映眾創(chuàng)空間發(fā)展水平的最直接統(tǒng)計指標(biāo),由圖2可知,除天津、甘肅以外,大部分省市2018年眾創(chuàng)空間的總收入都要高于2017年。北京、天津、江蘇、浙江、廣東、江西等相對發(fā)達(dá)地區(qū)眾創(chuàng)空間總收入明顯高于其他省市自治區(qū),這主要因為這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技水平以及包含金融、財稅等....


圖5 30個省市SE值調(diào)整前后變化

圖5 30個省市SE值調(diào)整前后變化

(3)金融支持的規(guī)模效率金融支持的規(guī)模效率反映了由于企業(yè)的規(guī)模因素影響金融支持效率的程度。對比表3和表6可知,全國范圍內(nèi)金融支持的規(guī)模效率SE均值由調(diào)整前的0.852下降至0.475,產(chǎn)生了較大幅度的下跌,成為綜合技術(shù)效率均值下降的主要原因。這也表明盡管金融支持眾創(chuàng)空間發(fā)展的效率....


圖3 30個省市TE值調(diào)整前后變化

圖3 30個省市TE值調(diào)整前后變化

金融支持的綜合技術(shù)效率是對省市的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量和評價。對比表3和表6可知,調(diào)整前TE均值為0.495,調(diào)整后TE均值為0.453,TE均值有所下降,表明在剔除環(huán)境因素之后,全國平均金融支持的綜合技術(shù)效率值總體上呈現(xiàn)減弱趨勢,環(huán)境因素對金融支持眾創(chuàng)....



本文編號:4045475

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