【摘 要】
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基于非期望产出视角,采用EBM—Undesirable模型和社会网络分析法(SNA)对2006—2018年我国科技金融效率的时空特征进行探究,运用两阶段系统GMM分析其影响因素.结果发现:从时间
【机 构】
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福州大学经济与管理学院 福建福州350108
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基于非期望产出视角,采用EBM—Undesirable模型和社会网络分析法(SNA)对2006—2018年我国科技金融效率的时空特征进行探究,运用两阶段系统GMM分析其影响因素.结果发现:从时间趋势看,科技金融效率呈现良好上升趋势,纯技术效率变动是制约科技金融综合效率提升的重要原因.从空间特征看,科技金融效率的整体水平良好,但仍有较大提升空间;效率值的地区差异明显,呈现东中西部递减态势,且东部地区优势明显.SNA分析表明,科技金融发展存在较为普遍的空间溢出效应,以京津冀和长三角地区的辐射效应最强,北京、上海、江苏和广东是我国科技金融建设的核心区域.智力资本水平、金融结构、知识产权保护、互联网技术水平和外商直接投资能有效提升科技金融效率,而环境规制对其存在一定的抑制作用.
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