【摘 要】
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从金融资源被投入主体(企业)的角度出发,运用熵权-线性加权和法、DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型分别测度2015-2019年中国省际新一代高新技术产业金融支持水平和效率,并进行静态分析和动态比较.结果表明,总体来看,新一代高新技术产业金融支持水平和效率均较低,银行贷款、股票融资和纯技术效率对水平和效率的整体贡献相对较小;债券融资是低水平省份的首要制约因素,其次是风险投资;纯技术效率是低效率省份的首要制约因素.新一代高新技术产业金融支持水平和效率均保持较好增长态势,银行贷款、政府补助和
【机 构】
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贵州财经大学大数据应用与经济学院;贵州财经大学贵州科技创新创业投资研究院,贵州贵阳 550025;贵州财经大学大数据应用与经济学院
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从金融资源被投入主体(企业)的角度出发,运用熵权-线性加权和法、DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型分别测度2015-2019年中国省际新一代高新技术产业金融支持水平和效率,并进行静态分析和动态比较.结果表明,总体来看,新一代高新技术产业金融支持水平和效率均较低,银行贷款、股票融资和纯技术效率对水平和效率的整体贡献相对较小;债券融资是低水平省份的首要制约因素,其次是风险投资;纯技术效率是低效率省份的首要制约因素.新一代高新技术产业金融支持水平和效率均保持较好增长态势,银行贷款、政府补助和规模效率变动分别是水平增长和效率增长的主要动力;股票融资是水平下降省份的首要抑制因素,其次是债券融资和风险投资;技术进步变动是效率下降省份的首要抑制因素.
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