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＊

任 杰，张红梅

（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）

2017年，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》，为我国智能产业的发展提供了依据并明确了方向。近年来，我国在智能产业的投入逐年递增，这些均表明我国对智能产业的发展十分重视。在政策的指挥棒下，智能产业的发展获得来自政府和市场的大力推动，其规模迅速扩大。金融是推动我国经济结构转型、产业结构升级的重要推手，同时也是智能产业发展的基石，是推动智能产业不断向前发展的核心支持力量。我国各省市为了引导本土智能产业良好发展，相继出台了各种十分具有针对性的政策，同时还从财政补助、税收减免等方面提供金融支持，促使智能产业科技成果转化。然而，许多智能企业存在投入高产出低的问题，从而造成了资金浪费，导致金融资源配置较低，不利于智能产业的发展。基于此，本课题小组测度了我国21 个省市的智能产业金融支持效率，并进一步探究其金融支持效率的影响因素，对如何提高智能产业的金融支持效率提供了政策建议。

1 文献回顾

国内外文献关于金融支持效率的研究主要侧重于分行业、分地区进行考察。

1）分行业看，Han（2016）[1]以风电上市企业作为样本，对中国风电产业的金融支持效率进行分析；张丽华等（2019）[2]考察了煤炭企业科技创新的金融支持效率；马军伟等（2019）[3]对战略性新兴产业发展的投入冗余和产出不足情况进行了分析；……