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我国金融支持科技创新的效率评价——基于超效率DEA与Malmquist指数方法
随着科技的不断进步，金融支持科技创新越来越成为国家发展的重要策略之一。然而，金融支持科技创新的效率评价一直是一个热点和难点问题，也是衡量一个国家科技创新能力的重要指标。因此，本文针对我国金融支持科技创新的效率进行评价，基于超效率DEA与Malmquist指数方法进行了分析，旨在为我国未来金融支持科技创新提供有益建议。
一、超效率DEA方法
超效率DEA（DataEnvelopmentAnalysis）是一种评价技术效率的方法。该方法结合了传统DEA方法和最优化方法的优点，能够有效评价生产或经营单位各项决策对效率的影响。在金融支持科技创新的效率评价中，超效率DEA方法可对国家或地区的金融资金投入、技术人员、基础设施等数据进行系统分析，从而评判出其金融支持科技创新的效率。
在方法的应用中，需要确定研究对象、输入输出因素。以我国金融支持科技创新的效率评价为例，我们可以将每个省市或学校科研项目作为研究对象，将省市或学校的金融资金投入、科技人员和科技基础设施作为输入因素，创新产出作为输出因素，运用超效率DEA方法对其效率进行评估。评估结果可将其分成效率高、效率中等、效率低三类，从而对其进行调整和优化，提高金融支持科技创新的效率。
二、Malmquist指数方法
Malmquist指数是一种衡量生产或经营单位生产率变化的指标。该指数可以分为两个部分，并度量出生产率的总体变化和有效率变化（或技术进步变化）两部分。在金融支持科技创新的效率评价中，Malmquist指数方法可针对不同产业或机构进行效率比较，并测量其效率变化。
在方法的应用中，需要确定研究对象、输入输出因素和时间范围。以我国金融支持科技创新的效率评价为例，我们可以选择同行业的不同企业作为研究对象，将生产经营成果、输入产出要素以及时间作为指标。然后，我们通过计算每年生产率和有效率之间的差异，分析有效率变化所起的作用，并利用结果对不同企业在金融支持科技创新方面的效率进行比较。评估结果可发现高效率的机构和产业，找出低效率的部分，并结合超效率DEA方法提高其效率。
三、结论
通过本文对我国金融支持科技创新的效率评价，我们了解到超效率DEA方法和Malmquist指数方法在实践中的应用优点，如对不同单位的数据进行系统分析，更全面地了解其关键要素和效率状况，更好地发现问题和优化空间。同时，我们也看到这两种方法应用的一些限制，如数据收集难度，指标设定的主观性和对外部因素的无法判断。针对这些限制，我们可以在实践中选择正确的方法，结合其他指标和分析方法，更好地促进金融支持科技创新的提高。
因此，为了推进我国金融支持科技创新的效率评价，我们建议采用超效率DEA方法和Malmquist指数方法相结合的方法，重点关注金融资金投入、科技人员和科技基础设施等要素，通过不同的企业或机构比较和评估，找到低效率因素，并结合其他的调整策略，推动我国金融支持科技创新的效率提高。