Details

В данной работе на основе статистических данных по провинции Ганьсу за 2010–2024 годы исследуется развитие системы научно-технического финансирования в регионе. Для формирования системы оценки были отобраны восемь показателей, характеризующих инновационный потенциал и цифровую инфраструктуру; эмпирический анализ и прогнозирование тенденций проводились с использованием метода главных компонент и модели ARIMA. Результаты исследования показали, что цифровая инфраструктура выступает ключевым фактором стимулирования местных инноваций, в то время как низкий уровень коммерциализации научных достижений и чрезмерная зависимость от банковского кредитования сдерживают модернизацию промышленности. С учетом выявленных проблем в сфере финансирования — таких как дисбаланс в распределении средств и несовершенство механизмов финансирования под залог интеллектуальной собственности, — в работе предложены практические рекомендации, касающиеся распределения рисков, поддержки высокотехнологичных предприятий и координации политики между различными ведомствами. Расчеты эффективности (соотношения затрат и выгод) на период 2025–2029 годов продемонстрировали, что предлагаемый план оптимизации обеспечивает рентабельность инвестиций (ROI) на уровне 459,1%, что подтверждает его экономическую обоснованность. Полученные выводы могут служить практической основой для принятия решений по совершенствованию системы научно-технического финансирования в менее развитых западных регионах.

This paper adopts 2010–2024 statistical data of Gansu Province to investigate provincial sci-tech finance development. Eight indicators focusing on innovation capability and digital infrastructure are selected to establish an evaluation system, with principal component analysis and ARIMA model adopted for empirical test and trend prediction. Empirical outcomes prove digital infrastructure is the core driver boosting local innovation, whereas low commercialization of scientific achievements and over-dependence on bank credit restrict industrial upgrading. Against existing financing drawbacks including unbalanced fund supply and imperfect intellectual property financing, the study proposes practical suggestions covering risk-sharing improvement, high-tech enterprise cultivation and inter-department policy coordination. Subsequent 2025–2029 cost-benefit calculation shows the optimization plan achieves 459.1% ROI, which confirms its economic rationality. Relevant conclusions can provide practical decision-making references for sci-tech finance improvement in western underdeveloped areas.