基于DEA-Tobit模型的中国智能产业金融支持水平与效率评价研究

作     者：任杰 张红梅 

作者机构：贵州财经大学大数据应用与经济学院(贵阳大数据金融学院)贵州贵阳550025 

出 版 物：《南方农机》 (South Agricultural Machinery)

年 卷 期：2021年第52卷第12期

页      面：2-6,9页

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 

基　　金：国家自然科学基金项目“基于文本信息的科技型中小企业信用风险识别机理研究”(71861003) 2020年贵州财经大学重点培育学科、急需学科方向专项课题“大数据企业的信用风险预测及评价研究”(2020ZJXK20) 

主　　题：智能产业 金融支持水平 金融支持效率 效率测度 影响因素 

摘      要：2021年是我国“十四五规划的开局之年,提出了新一代人工智能产业的发展目标。推动智能产业发展可以对我国现有经济结构进行调整,对促进我国经济转型有着重要意义。课题小组将21个省市中相关的智能企业(公众企业)2015—2019年省际面板数据作为研究样本,通过熵值法对其金融支持水平进行了测度,采用DEA-Malmquist指数法对我国智能产业的金融支持效率进行了测度,利用Tobit模型分析了金融支持效率的影响因素。研究结果表明:我国21个省市的智能产业金融支持水平主要依靠投资补助拉动,金融资源配置有待优化,并且金融支持效率近年呈下降趋势,综合技术效率的低下源于规模效率不足,技术水平更新迟缓是造成金融支持效率呈下降趋势的主要原因。建议各省市还应注意技术进步,加大技术改进力度;进一步扩大放贷规模,提升智能产业的金融支持水平;企业要注重增强自身的技术创新能力,适当扩大企业规模。