基于DEA方法的安徽省科技金融融合效率研究

沈瑞英

【摘 要】以2009～2013年全国31省市为样本，通过DEA方法从宏观层面对科技金融结合实效进行分析，研究发现：安徽地区科技金融融合效率距全国平均水平仍有一定差距，处于全国中下游水平，虽然效率稳步上升，差距缩小，但是在2009～2013年期间一直呈现规模报酬递减现象，同时安徽省在高技术产品出口和技术市场成交上存在产出不足的问题。

【关键词】安徽;DEA;科技金融;科技金融效率

【中图分类号】F224;F832.7【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2019）05-0016-03

0 引言

社会生产的每个环节几乎都融入了现代科学技术，并在经济活动中应用广泛。实践证明，高新技术产业的蓬勃发展，不仅能优化经济结构，更有助于提升国家产业的核心竞争力。然而科学技术创新道路极其坎坷，实现产业化过程中要克服诸多不确定性因素，其中金融供给能力与服务水平尤为重要。金融在高新技术产业的快速发展中起到了基础保障的作用，当借助科技力量时更有利于提升自身竞争力，实现回报收益最大化的同时获得资本的高速成长。但是就现实层面而言，科技运行体系包罗万象、运行过程非常复杂。尽管我国近年来逐年增加科技领域的投入，但亦暴露出了很多的问题。随着科学技术水平的提升，高投入并不一定能获得较高的科技产出率。因此，怎样通过有限的科技投入实现产出最大化，是目前科技金融实践发展面临的重要问题。

本文通过DEA静态BCC模型，以全国31省市为研究对象，对安徽省科技与金融结合实效进行研究分析。宏观层面上以全国及区域宏观总量数据从总体上对科技与金融结合的现状与实效进行分析：①比较分析安徽地区与全国平均水平的差距;②投入与产出的效率是否是一直有效的;③科技金融投入与产出效率的技术与规模在2011～2015年期间是否保持有效性，安徽省在这5年期间是否达到了规模有效，找到阻碍科技与金融结合实效的若干原因，进而提出针对性建议。

1 文献综述

1993年，我国率先提出了“科技金融”的概念。随着我国金融体制、经济体制和科技运行机制深入改革，逐渐衍生出科技金融这个全新的领域，其中国特色非常鲜明。

通过对前人研究归纳和总结发现，目前该领域获得主流且较为肯定的是赵昌文的定义，他认为科技金融实际上就是包括所有的金融制度、金融工具、金融政策及金融服务等在内的，用以推动成果转化、科技研发及更好地发展高新技术产业的创新性、系统性安排，是包括政府、企业等各种组织或团体将金融资源提供给科学与技术创新活动、进行科技创新融资的所有行为活动的综合。

目前，学术界在研究科技金融时，大多集中于具体的微观问题，包括相关政策建议、平台与体系搭建、产品与路径创新、现有实务效度评测及国内外先进经验借鉴等。研究内容散落，未有统一的概念，更未形成系统完整且符合我国经济、金融环境的理论体系。而基于安徽省的相关议题研究，多集中于对现有工作的归纳陈述，未立足于安徽省实情做有针对性的思考与研究，更未找准安徽省在全国整体科技金融发展中的定位，未探究有实现性强的、有特色的、有效率的发展道路。

因此，可以在厘清现有理论研究与国内外先进经验的基础上，确定指导安徽省科技金融发展的中长期指导原则与方向;在宏观层面全面分析安徽省的科技金融融合现状，找准定位、确定现阶段安徽省科技金融在融合路径上的重点问题与突破口，提出有针对性的解决策略，分析可预测的困难或问题，为安徽省科技金融融合建言献策。

2 研究设计

2.1 研究方法

应用数据包络分析（DEA）方法对科技金融做出最直观的“投入产出效率”分析，是学界主流的研究方法之一。借助DEAP软件可以得到如下结果，即综合技术效率（主要用于评价和计算科技金融融合效率，也就是所谓的综合效率，表示为TE）、纯技术效率（在评价过程当中主要依据是否充分利用了生产技术的投入要素，表示为PTE）、规模效率（在计算的时候需要考虑在特定规模效应下，能否充分利用生产状态投入要素，表示为SE），它们的值介于0～1。当值为1时，说明决策单元DMU科技金融已达到效率最优状态;反之则说明现阶段并非效率最优状态，反映出投入要素的冗余或者产出值较低，且其值越小，说明其与效率最优状态渐行渐远。在这种情况下，借助于DEA静态BBC模型可以测度决策单元在同期内的静态效率。

2.2 评价指标选取及数据来源与处理

（1）評价指标选取。为了得到更加准确的科技金融投入和产出效率，确保评价体系的合理性和科学性，必须合理确定指标。一方面，指标必须能够对科技金融的投入与产出实际相吻合;另一方面，为了确保得到较为准确的数据，还要将DEA方法自身的特点考虑在内。基于此，充分结合当前的科技金融效率指标体系，最终将能够更好地评价和衡量各个地区的投入产出的指标作为关键性评价指标（见表1）。

在科技金融投入方面，科技活动的主要内容就是科学研究与试验发展（R&D）活动，其投入经费的多少会对地区自主创新水平产生直接影响;在科技创新活动中，人力资本属于核心要素，R&D研究人员数量对应为一个地区对科技活动的人力资本投入。在科技金融产出方面，科技成果通过技术市场合同能够更好地实现市场化和产业化，技术市场合同的成交额能够有效衡量技术与产业融合程度;发明专利授权量为某地区科技活动成果的直观体现;而过往文献中常用高技术产品出口金额衡量地区科技产业化水平。

（2）数据来源与处理。考虑到科技金融投入与产出存在一定的滞后性，研究中的产出指标均滞后投入指标一期。本文进行宏观分析所需数据主要来源于2009～2013年中国主要科技指标数据库，同时为了能够对我国各个地域特征更加充分掌握，结合区域协同发展战略（中共十六届三中全会）中所划分的经济区域，本文将我国划分为不同区域（见表2）。

3 科技金融融合效率分析

运用DEAP2.1软件，将3个科技金融产出指标、2个科技金融投入指标代入BCC模型进行测算，立足于投入导向的层面，对2009～2013年期间31个省区市的指标进行计算（因篇幅所限这里不再列出），为方便分析安徽省的科技金融融合效率在全国及其所处经济区域的水平，本文按照表2对我国区域进行了划分，结果见表3。

（1）由结果分析可知，东部地区毫无疑问地处于全国的第一梯队，其中“北上广”及海南省更是遥遥领先。虽然安徽省在中部六省中效率一直处于领先状态，但是在2009～2013年安徽省科技金融的综合效率和规模效率均较低，且一直低于全国平均水平，自2012年以来，纯技术效率由2009年的0.387到2012年的0.746大幅增长并超过全国平均水平后，至2013年安徽省科技金融效率与全国平均水平间差距已逐渐缩小，其中可以看出，纯技术效率的大幅提升是安徽省科技金融综合效率稳步提升的直接推动力。

安徽省科技金融投入与产出的规模收益在2009～2013年逐年降低，即单位产出比逐年下降，所以目前通过增加科技金融投入来促进产出增加，需要承担更高的成本压力，缺乏经济效益。较之安徽省，尽管其他省份的技术发展水平及总投入很低，但其投入规模和结构的合理安排依旧使其规模收益递增。进一步分析科技金融在投入产出方面的松弛状况，量化出投入冗余和产出不足的具体情况，结果见表4。

（2）理论上，松弛变量为0时说明有效，一旦为正，则说明存在投入冗余或产出不足。由结果可见，相对于投入冗余，安徽省产出不足的问题更为严重，且集中于“Y1高技术产品出口额”“Y3技术市场成交合同金额”这2个指标，相对于Y1的产出不足在逐年减少与改善，2011～2013年期间Y3指标的目标值与实际值相差均达到了50%以上;可见，安徽省在科学研究成果方面表现不俗，但是在成果产业化和开拓海外市场方面仍有很大的进步空间。

（3）进一步结合其他省市及全国平均水平来看，全国普遍存在着Y3指标上的產出不足，说明在开拓海外市场这一方面急需国家政策方面的引导与支持。高新技术产品未能获得较高的出口率，专利申请数偏低，说明我国高新技术产业科技成果转化率水平较低，无法实现专有技术利润化，并且说明较之于国际水平，我国的专有技术水平较低，技术向产品转化后，难以与国际市场环境相适应，缺乏竞争力。

整体而言，安徽省科技与金融在结合方面与“北上广”等发达地区相距甚远，处于全国中下游水平，在效率上升的同时不能保证规模收益递增或者不变的良好态势，所以未来安徽省科技金融改革的重点在于如何在注重科技研发投入的同时提高纯技术效率，使金融投入更加匹配科技研发所处的阶段，确保规模效益最大化。

4 结论与建议

本文通过DEA静态BCC模型，以全国31省市为研究对象，对科技与金融结合实效进行研究分析，进而得出以下结论。

整体而言，安徽地区与全国平均水平的存在差异，处于全国中下游水平，虽然效率在稳步上升，差距慢慢缩小，但是在2009～2013年期间一直呈现出规模报酬递减，同时，安徽省在“Y1高技术产品出口额”“Y3技术市场成交合同金额”这两个指标存在在产出不足的问题，目标值与实际值相差甚至达到了50%以上。可见，安徽省在成果产业化和开拓海外市场方面仍有很大的进步空间。

从分析中可看出，我国高技术产业普遍存在着高技术产品出口额与技术市场成交合同金额的产出不足，暴露出高技术产业研发与生产脱节的现象，企业将专有技术转化为高技术产品的能力较弱。一方面，急需国家在开拓海外市场方面利用政策发挥引导与支持作用，注重科技研发投入及如何更好地转化科技成果，使金融投入能够匹配科技研发所处的阶段，确保实现规模效益最大化。另一方面，企业要以市场为导向，并与自身科技实力相结合，使高技术产品的研发符合市场内涵，加强品牌战略的制定，在实力允许的情况下可以向国际市场拓展。

参 考 文 献

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[责任编辑：邓进利]