上海科技金融投入產出效率及影響因素研究

李海燕

采用2014-2016年上海44家科技創新企業的微觀面板數據，結合DEA模型和固定效應模型對i海科技創新企業的科技金融投入產出效率和影響因素進行實證分析，最后根據實證結果給出相應的政策建議。

科技金融投入 產出效率

因素 DEA模型 面板模型

引言

新常態下的中國經濟，創新創業成為全社會關注的熱點，創新驅動發展戰略被置于經濟轉型的核心戰略，為區域經濟轉型升級提供了強大的動力。科技金融有效結合加速新舊動能轉換，促進產業結構升級，是供給側改革的重中之重。上海正在加快建設具有全球影響力的科技創新中心，科技創新企業作為城市創新系統中的細胞，是創新創業中最為活躍的單元，也決定著一個城市的創新活力。上海本地科技金融創新企業真正的科技創新能力如何是一個值得深入研究的問題。

文獻綜述

國內學者趙昌文（ 2009）首次正式提出了“科技金融”的概念，張玉喜、趙麗麗（ 2015）發現財政科技投入、企業自有資本和社會資本是影響科技創新的主要因素，而金融市場的投入對科技創新作用效果較小，同時指出科技金融投入的創新促進效果存在地區差異。王海、葉元煦（ 2003）構建了科技金融結合效益評價的指標體系，利用層次分析法計算評價指標的權重，利用該評價體系對我國科技金融結合效益進行了實證分析等文獻可以得出，國內關于科技金融創新的研究主要集中于科技金融創新指標體系的構建與完善，科技金融相結合的路徑研究。研究對象主要是中小科技型企業或者全國省域。很少關于科技金融創新投入產出效率的研究，本文基于上海44家科技創新企業2014-2016的面板數據對科技企業的科技金融創新投入產出效率及影響因素進行實證分析。

實證研究

（1）研究方法與數據說明

1.研究方法數據包絡分析它是由美國著名的運籌學家A.Chames和W.W.Cooper創立的，現已成為投入與產出的若干個決策單元相對效率評價的有效方法。DEA方法的基本原理是：設有n個決策單元DMU_j（j=l，2…，n），它們的投入，產出向量分別為：

X_j=（x_1j，x_2j，…，x_mj）T>0，

Y_j=（y_1j，y_2j，…，y_mj）T>0，j=1，...，n.由于在生產過程中各種投入和產出的地位與作用各不相同，因此，要對DMU進行評價，必須對它的投入和產出進行“綜合”，即把它們看作只有一個投入總體和一個產出總體的生產過程，這樣就需要賦予每個投入和產m恰當的權重。假設投入、產出的權向量分別為v：（v1，v2，…，vm）T和u=（u1，u2，…，us）T，從而就可以獲得如下的定義。第j個決策單元DMU_j的效率評價指數。

對于DMU₀，如果三個效率值同時為l，那么稱DMU是BC²有效的，否則稱是無效的。

2.數據說明

本文選取2014 - 2016年上海市44家本地科創類上市企業數據，對企業的科技創新效率進行實證研究。

根據資金來源渠道的不同，科技金融投入大致分為財政科技金融投入、資本市場科技金融投入和企業自身科技金融投入。文章用上海科技創新企業的年股票成交額來作為代理變量反映資本市場的科技金融投入，以政府對科技企業的財政補貼反映政府的科技金融投入，以企業研發費用總額來反映企業自身對科技金融創新的投入。分別用申請專利的數量、主營業務收入和利潤總額反映科技金融企業產出能力。為了避免變量之間由于量綱不同而造成回歸系數的數量級差異，本文將指標數據進行了標準化處理。

（2）實證結果與分析

1.科技金融投入效率評價

DEA模型用于評價決策單元的相對有效性，本文根據實際情況考慮規模報酬變化的情況，選用BC2模型，即規模報酬可變模型。本文選擇投入導向型進行分析，結果如表l所示。

從上海44個科技創新的個體來看。共有外高橋、上海凱寶、普仁藥業等12家企業的科技金融產出達到了最優的狀態，并沒有超過總體的一半。這說明上海的科技金融創新發展還存在很大的進步空間，同時也反應出 44家企業的科技金融創新存在著不可忽視的問題。其他32家科技企業或存在著投入冗余或者產出足的問題。

2.科技金融投入產出影響因素實證分析

建立不同企業科技金融投入固定效應模型：

其中，patlent_it表示企業不同年份產出，用申請專利數指標衡量stock_it。表示各企業不同年份的股票籌資額，衡量資本市場對科技金融投入力度，goverment_it表示政府每年對企業的補貼，衡量政府對科技金融創新的投入力度，fee_it表示各企業每年研發費用總額，衡量企業自身對科技金融創新的投入力度。i=1， 2...44， t=2014， 2015， 2016。μ_i，表示個體效應，ε_it表示殘差。實證結果如表2所示。

第一，從上表可以看出，應該采用固定效應模型，實證結果表明，政府補貼的系數為負，即政府對科技創新型企業的投入越多，科技金融投入產出效率就越低。這可能是由于政府可科技投入存在冗余。企業研發費用總額的系數顯著為正，回歸系數高達0.9869，即企業自身對科技金融創新的投入越多，科技金融創新的產出效率就越高。企業自有資金的科技金融創新投入是影響企業科技創新能力的主要因素。各企業的年股票籌資額的系數并不顯著，實證結果顯示資本市場對科技金融創新沒有顯著的影響。

第二，上海44家企業的平均科技金融投入產出效率并沒有達到最優，僅有個別企業的效率達到最優，存在著發展不平衡的現象。傳統科技創新型產業在政府的支持下進行科技金融創新比并取得顯著的成效。而一些新興產業，作為科技金融創新的向導存在產出不足，并沒有發揮其應有的作用。

政策建議

（1）強化企業自身對科技金融創新的推動作用。加大對科技金融創新的投入力度的同時積極引進高科技人才，使企業真正成為科技金融創新決策、研發活動和科技成果轉化的主體。

（2）大力發揮政府對科技金融創新的引導和支持作用，政府的支持不應過多集中于大型國有企業，注重對中小高科技企業的支持力度。尤其注重對科技金融創新機制的建立與完善，為企業創造更多的產學研合作交流的環境，形成一種政府有效扶持，企業自身增強研發、科技成果轉化的綠色循環體系。

（3）完善資本市場的服務體系，建立激勵機制鼓勵金融市場為企業科技金融創新提供資金支持，開展金融改革試驗區建設，鼓勵和引導民間資本進入金融服務領域，改善小微企業，拓寬企業的融資渠道，同時注重相關風險和防范與控制，積極建立多層次的資本市場。

[1]胡蘇迪，蔣伏心.科技金融理論研究的進展及其政策含義[J].科技與經濟，2012，（ 03）：61-65.

[2]張玉喜，趙麗麗.中國科技金融投入對科技創新的作用效果一一基于靜態和動態面板數據模型的實證研究[J].科學學研究，2015，（ 02）：177-184+214

[3]王海，葉元煦.科技金融結合效益的評價研究[J].管理科學，2003，（ 02）：67-72.

[4]曹顥，尤建新，盧銳，陳海洋.我國科技金融發展指數實證研究[J].中國管理科學，2011，（ 03）：134-140.