安徽省科技创新效率评价及对策研究——基于DEA-Tobit模型

基于DEA-Tobit模型,对2018年安徽省16个地市的科技创新效率和影响因素加以评价和分析。研究发现:安徽省科技创新研发效率强,但科技创新成果转化效率不高;科技研发人员、仪器设备购买费用和专利申请数都对安徽省科技创新效率有很强的促进作用。最后基于上述分析,针对性地提出解决对策。

淮南市经济增长与碳排放量相关性分析——基于EKC和Tapio脱钩模型

基于2001—2017年淮南市地区生产总值和能源消耗的基础数据,测算淮南市在此期间能源消耗产生的碳排放总量,通过环境库茨涅兹曲线(EKC)假说分析了典型煤炭资源型城市淮南市经济增长与碳排放量的具体线性关系,并利用Tapio脱钩指数研究二者间的脱钩关系。结果表明,淮南市的碳排放量与经济增长确实存在一定的关联,但二者的环境库兹涅茨曲线并非呈经典的倒“U”型,而是同步增长的直线型;二者的脱钩状态较不稳定,多为弱脱钩状态。

安徽省养老产业发展水平及基于金融支持的对策研究

人口老龄化带来的社会问题不容小觑,也给养老产业带来巨大的发展潜力。由于养老产业前期投资大、轻资产多,导致企业资金缺口大、融资难,这已经成为制约其发展的瓶颈。在长三角一体化和中国经济高质量发展的背景下,加大金融支持养老产业已成为关键。文章借助于平衡计分卡模型构建养老服务质量评价指标体系,利用综合评价法测算安徽省养老产业水平,从金融支持角度提出解决对策。

皖北地区旅游业和金融业融合发展实证分析——基于耦合协调度和灰色关联度模型

旅游业和金融业的良性互动有利于产业实现共赢。国家正在规划将长三角中心区的优势,作用于皖北旅游业,从而带动皖北区域经济发展。在此背景下,选择以皖北为研究对象,截取2011—2018年数据,运用模型对皖北旅游业和金融业的融合度进行测算,并对融合度的影响因素量化分析进而判断影响力的大小。结果表明,2011—2018年二者的耦合协调度由失调状态转为协调状态,但是一直表现为金融业滞后型;相较于外因,内因即市场需求对二者融合度的影响程度更大。皖北企业要优化组织形态,全面深化与长三角地区企业的合作;金融业要因地制宜,根据不同的受众主体开发合适的旅游金融产品;政府要通过积极借鉴长三角地区发展普惠金融的经验等措施,强化金融业对旅游业的支持作用。

基于DEA-Malmquist模型的长三角地区科技创新效率评价

基于投入产出视角,采用DEA-Malmquist模型,对全国和长江三角洲地区科技创新效率进行测度,重点对长三角地区科技创新效率及其演变规律进行实证分析。研究结果表明:研究期间内,长三角地区三省一市科技创新效率较强,其中安徽省科技创新发展态势最好。但现有规模效率和技术进步限制了长三角地区科技创新的实现效率。技术创新能力不够充足和技术进步速度较为迟缓是提升科技创新效率的瓶颈。