青岛市科技金融结合效率评价

刘萌萌 薛 冰 邹慧君

(青岛大学经济学院，山东 青岛 266271)

青岛市科技金融结合效率评价

刘萌萌 薛 冰 邹慧君

(青岛大学经济学院，山东 青岛 266271)

本文采用数据包络分析方法(DEA)，选取2001-2015年金融投入与科技产出数据，对青岛市科技金融结合效率进行纵向分析。结果表明，青岛市金融投入与科技产出的结合效率总体较好，但资源配置未达到最佳状态，仍存在金融投入高，科技产出低等问题，主要原因是金融投入资源的管理效率及技术创新水平较低，金融投入转化为科技产出的效率未达到最优。

科技金融；数据包络分析法；效率评价

1.引言

作为推动经济发展的两大主力，科技与金融的结合对促进科技进步、加快高新技术产业发展具有积极意义。在科技发展进程中合理有效地配置有限的科技金融资源，对于推进金融与科技的糅合、促进科学技术发展和社会进步具有重要的理论和现实意义。

国外最早关于科技金融的论述主要侧重于金融对科技创新的作用，如chumpeter(1912)提出的信用创造论中指出信贷等金融变量对经济创新具有重要作用；Chou(2001)等提出金融产品(服务)创新对技术创新的影响。后期以科技财力的资源配置为侧重点对科技金融结合效率进行测评，比较领先的是美国的高投入与高产出的科技资源配置；欧盟的总体整合的科技发展战略；日本政府对各领域具有创新精神的研发的强化。

相对于对科技金融的机制与体制、路径与模式、风险与收益以及发展现状等问题的研究，国内学者对科技金融结合效率的研究起步较晚。较早对之进行实证研究的是，王海，叶元煦(2003)的层析分析法对科技资金投入与产出的关系，以及科技成果的转化等科技金融结合效益的研究；为弥补区域金融研究的不足，田霖(2005)建立综合竞争力指标体系，采用主成分和因子分析法，提出科技力对金融发展的解释力和贡献率；在层次分析基础上，崔毅，赵韵琪 (2010)等采用数据包络分析方法，避免了各指标权重选取的主观性；许汝俊，龙子午(2015)则采用面板数据，通过DEA-Malmquist指数模型测度科技金融发展效率并进行差异分析。

青岛市作为全国首批科技金融试点城市，其科技与金融的结合在持续的改革中不断加强，并具有独特的“青岛模式”。虽然青岛市科技金融的发展不处于国内领先地位，但长期来看，政府对科技金融的关注与投入与日俱增。因此本文通过对青岛市科技金融的结合效率进行纵向评价，找出青岛市科技金融在长期结合过程中存在的问题，为合理调整青岛市科技产出与金融投入的关系提供理论和实证参考，从而进一步提高青岛市科技金融的结合效率。

2.实证研究

2.1 DEA方法介绍

数据包络分析方法是一种基于相对有效的多投入、多产出的数量分析方法。该方法主要是根据被评价系统的多项投入和多项产出指标，利用线性规划，建立评价模型，得到每个评价单元的效率评价值，并对处于同一系统内的各个评价单元的有效性进行评价。数据包络分析方法有两种基本模型：C2R模型和BBC模型。其中C2R模型的基本假设是规模收益不变，这与实际差距较大，因此本文采用DEA中基于规模收益可变具有非阿基米德无穷小量的BBC模型进行分析，模型如下：

其中，n为决策单元DMU，评价指标体系由m个投入指标(金融投入)和s个产出指标(科技产出)组成。设xij为第j个决策单元对第i种类型投入的投入量，yij为第j个决策单元对第i种类型产出的产出量，Xj=(x1j,…,xmj)T，Yj=(y1j,…，ysj)T，j=1,…,n，λ为权重，s+、s-为松弛变量，ε为一非阿基米德无穷变量。

设模型的最优解为λ0，s-0,s+0,θ0,若θ0=1，则DMUj0为弱DEA有效；若θ0=1，且s+0=s-0=0，则DMUj0为DEA有效。考虑到在科技金融活动中，“金融投入”与“科技产出”之间存在一定的时滞，因此参考其他研究成果，假定二者之间的时滞为1年，在运用上述模型进行运算时，用(xt,yt+1)代替(xt,yt)进行计算。

2.2 指标选取与数据收集

数据包络方法对决策单元的评估主要通过数据和线性规划模型进行，在某种程度上规避了评价者对指标权重选取的主观意识，但评价指标的选取能体现评估者的偏好，因此选择合理的指标非常重要。在对青岛市科技金融结合效率进行评价时，结合青岛市具体情况以及评价的目的性，精简性以及可获得性等原则，选取的金融投入指标与科技产出指标见表1。

表1 青岛市科技金融投入与产出指标体系

本文所选金融投入指标包括地方财政科技投入占地方财政支出的比重(X1)、企业R&D经费支出与产品销售收入比重(X2)、技术开发经费支出占产品销售收入比重(X3)。在产出指标的选取上，选择了专利申请授权量比重(Y1)、技术成果成交额占GDP比重(Y2)、高技术产业增加值占工业增加值比重(Y3)、新产品销售额比重(Y4)作为科技产出指标。根据各相关部门及网站公布的统计数据，整理得到模型的数据如表2所示。

表2 青岛市2001-2015各年金融投入与科技产出数据表(单位：%)

数据来源：青岛统计信息网http：//www.stats-qd.gov.cn，《山东统计年鉴》

2.3 模型结果分析

采用DEAP统计工具对青岛市2001-2015年度的科技金融投入与产出数据进行处理，计算出青岛市科技金融结合的总体效率，技术有效性及规模收益性，整理得到青岛市各年度金融投入与科技产出的效率表(表3)。

表3 青岛市2001-2015各年综合效率、纯技术效率和规模报酬情况

其中，综合效率是对评价决策单元的资源使用效率及配置能力等进行综合衡量和评价；纯技术效率可以反映企业管理和技术等因素对生产效率的影响，衡量的是决策单元在一定规模( 最优规模)时投入要素的生产效率；规模效率反映企业规模对生产效率的影响，衡量实际规模与最优生产规模的差距。综合效率为纯技术效率与规模效率的乘积，若决策单元综合有效，则技术和规模同时有效。

(1)综合效率分析

从表3结果可以看出，2001-2015这十五年，青岛市科技金融综合效率平均值为0.918，说明这一时期青岛市科技金融处于相对有效状态，科技金融结合效率总体较好，长期合理调整金融投入与科技产出的关系，可进一步提高青岛市科技金融的结合效率，以期实现对科技金融资源的最优配置。其中，有七年金融投入与科技产出处于相对均衡状态，综合效率表现为DEA有效。而有五年的综合效率低于0.9，处于非有效状态，说明这几年青岛市科技与金融的结合度不高，金融资源的使用效率及配置能力较低。其余年份的综合效率介于[0.9，1]之间，处于相对有效状态，说明通过对金融投入与科技产出进行适当调整，则可达到资源的最优配置。

(2)纯技术效率分析

从纯技术效率运行结果可以看出，青岛市2011-2014这四年的纯技术效率小于0.9，即科技金融资源的投入产出效率不高，处于非有效状态；有两年的纯技术效率介于[0.9，1]之间，表现为相对有效状态，该状态下只需对金融资源投入比例及结构进行稍加调整，即可实现产出效率最优化。对科技金融效率未达到有效状态的年份进一步分析，得到相应的投入产出冗余情况见表4。

表4 青岛市未达到有效状态年份投入产出冗余情况

由上述投入产出冗余情况表分析可知，2013年和2014年，地方财政科技投入和技术开发经费支出投入偏多，且对应的科技产出不足，因此，应适当减少科技方面的财政投入，提高技术创新水平，提高整体使用效率，使金融投入更好的转化为科技产出。相应的，2005、2008、2011、2012年同样存在投入冗余与产出不足同时存在的情况，应根据分析结果，适当的调整各变量的投入，提高产出效率。从表4还可以看出，青岛市科技产出的直接产出水平较低，科技成果的数量以及质量都远低于预期水平。同时，作为科技产出重要指标，高新技术产业的产出增加量也未达到预期水平，说明科技成果的转化效率较低。

(3)规模效率分析

在2001-2015年期间，只有2012年处于规模非有效状态，其余年份，有七年处于规模有效状态，有七年处于规模相对有效状态。其中，2007年规模效率介于[0.9，1]之间，并且其规模报酬递减，表明该年度青岛市各科技产出要素增加比例小于金融投入要素增加比例，规模效率处于相对有效状态。虽其余年份科技金融规模处于相对有效状态，但表现为规模报酬递增，说明该时期各科技产出要素增加比例大于金融投入要素增加比例，适当扩大科技金融规模会提高科技金融结合效率。综合考虑纯技术效率及综合效率的实证分析结果，2003年和2007年的纯技术效率为有效状态，而相应的综合效率未达到有效，这归因于决策单元规模无效，因此应将改革的重点放在如何更好地发挥决策单元的规模效益。

3.结论与建议

本文采用数据包络方法对青岛市2001-2015年科技金融结合效率进行实证研究，根据实证分析结果，可以得出以下结论。

结论1：青岛市科技金融的结合效率总体较好。从DEA运行结果得出，有将近一半的决策单元处于DEA有效状态，也即大部分年份金融投入与科技产出处于相对均衡状态。从长期平均值来看，青岛市科技金融结合效率介于[0.9，1]之间，处于相对有效状态，也即在长期内只需对青岛市金融投入与科技产出进行适当调整即可实现科技金融的相对均衡。

结论2：青岛市科技金融同时存在投入高与产出低的问题。在现有的科技产出规模下，青岛市金融资源的投入量相对过多，超过相对最优投入规模。同时，在现有的金融投入规模下，科技产出量要远低于相对最优值。DEA实证分析中的纯技术效率分析结果表明，某些年份均存在投入冗余及产出不足现象，从长期平均值来看，纯技术效率表现为相对有效状态。虽在现有金融投入规模下，青岛市科技金融的金融资源使用并没有使科技产出达到最大化，但通过合理的调整可以向最大化状态迈进。

结论3：青岛市科技成果的产出及产业化效率较低。对于科技产出的直接成果之一，发明专利的申请授权量存在产出不足现象，说明青岛市着重追求科技成果产出数量，其中存在较大比例不符合实用性、新颖性等质量要求的科技成果。由实证分析结果可知，作为科技成果转化的重要指标，同时作为反应科技成果产业化效率的关键指标，高新技术产业增加值产出存在不足，即青岛市科技金融的科技成果资本化率低，技术创新水平较低，从而导致金融投入转化为科技产出的效率较低。

根据以上实证分析结果，要提高青岛市科技金融结合效率，需加强政府的政策引导与统筹协调，深化改革科技创新管理体制，合理制定科技计划和奖励政策，加大普惠性政策的支持力度；强化知识产权的创造、运用和保护，结合青岛的实际情况，为青岛市科技型企业创业创新降低门槛，促进科技成果转化和产业化；调整金融资源的投入结构与力度，提高使用效率，使金融投入的结构与科技产出的阶段相对应、相协调，合理配置金融资源，解决投入冗余问题；提升企业科技创新能力，鼓励并扶持企业掌握更多的核心技术，同时，要促进科技型企业不断改善其内部结构和模式，提高科技成果的转化效率。

[1] Schumpeter J，Backhaus U.The Theory of Economic Development[M].Joseph Alois Schumpeter.2006：61-116.

[2] Levine R，Loayza N，Beck T.Financial intermediation and growth：Causality and causes[J].Journal of Monetary Economics，1999，46(1)：31-77.

[3] 王海，叶元煦.科技金融结合效益的评价研究[J].管理科学，2003，16(2)：67-72.

[4] 田霖.科技力与区域金融综合竞争力的模糊曲线分析[J].重庆大学学报(社会科学版)，2005，11(4)：44-48.

[5] 赵昌文，等.科技金融[M].科学出版社，2009.

备注：本课题受《青岛市科技金融的作用机制与模式创新研究》(项目号15-9-2-1-(8)-zhc)资助