基于DEA模型的我國科技金融效率測度

(天津商業大學 天津 300134)

我國正步入經濟發展新常態。以創新驅動、優化資源配置效率為目標的供給側結構性改革是必經之路。創新驅動的關鍵在于科技實力創新發展，這也必然成為我國經濟保質保量、轉型升級的核心因素。科技實力的創新發展離不開金融資本支撐，也會促進金融業的發展，兩者相互融合、相互滲透，已事實成為經濟發展的主要動力。我國當前正處于轉型經濟的關鍵時刻，而實現經濟轉型、產業結構優化的關鍵是科技的發展，因此優化金融資源配置，使更多的金融資源用于支持科技創新、促進科技創新與金融相融合顯得尤為重要。這是加快科技成果轉化和培育戰略性新興產業的必要條件，也是我國進行科技體制和金融體制改革的戰略導向。

一、科技金融效率相關概念

(一)科技金融

科技金融屬于產業金融的范疇，是金融產業與科技產業的一次結合，科學技術是第一生產力，而科技的發展需要資金的支持。科技金融作為兩個產業的結合，從廣義上講，可以理解為一切服務于科技企業，技術進步的金融工具、金融機構、金融技術等。目前對于科技金融沒有統一的定義，最權威的定義應該是來自于趙昌文在《科技金融》一書中的表述：科技金融是促進科技開發、成果轉化和高新技術產業發展的一系列金融工具、金融制度、金融政策與金融服務的系統性、創新性安排，是由向科學與技術創新活動提供融資資源的政府、企業、市場、社會中介機構等各種主體及其在科技創新融資過程中的行為活動共同組成的一個體系，是國家科技創新體系和金融體系的重要組成部分。

(二)科技金融效率

針對技術效率的概念，是Koopmans于1951年第一次提出的。他給出技術有效的定義是指:如果在不減少其它產出(或增加其它投入)的情況下，技術上不可能增加任何產出(或減少任何投入)，則該投入產出向量是技術有效的。徐瓊(2005)認為技術效率是衡量在現有技術水平下，技術單位對于獲得最大產出(或者最小投入)的能力，表示生產者的實際生產活動接近生產前沿面的程度，即現有技術的發揮程度。

二、DEA模型介紹

DEA模型(數據包絡分析方法)是一個對多投入，多產出的多個決策單元的效率評價方法。是1978年由Charnes和Cooper創建的。由于DEA模型是一種非參數模型，不需要確定影響因素的權重，可以有效的排除個人主觀因素對于測度結果的影響，因此被廣泛的引用在效率評價方面。DEA模型包括基本的CCR模型和BCC模型。CCR模型假定規模報酬不變，BCC模型假定規模報酬可變，考慮科技金融投入產出的特點，本文選取BCC模型對我國各省市科技金融效率進行測算。

(一)指標選取

對于科技金融投入的衡量，本文選取最直接的人力資源投入和資金投入，即R&D人員全時當量、R&D經費內部支出；科技金融的產出，可以大致分兩個階段，第一階段是知識產出，一般是論文或著作形式，第二的階段的產出，應該是更直接的可以經濟社會發展的工具或者方法，是一種生產力，因論文或著作并不一定可以轉化為經濟的推動力，本文選擇最直接的科技金融產出指標，即專利授權數量，另外高技術產業主營業務收入、技術市場成交額這兩個指標可以間接反映科技金融的產出情況，相關性比較強。

表1 指標體系

(二)DEA測算效率值

表2 我國30各省2007-2016年效率值

三、結果分析

由表2的測算結果可以看出，我國科技金融效率整體效率偏低，各省市差異明顯，北京市與浙江市的科技金融效率在2007-2016年都達到了DEA有效，與我們對我國科技金融效率的印象比較符合，但是也存在一些例外，比如青海市的科技金融效率的均值達到0.842，貴州的均值達到0.757，與我們的印象有較大偏差，懷疑是環境和隨機誤差的影響。

受金融危機的影響，2007-2008年我國科技金融效率連續兩年下降，而2009-2016年我國科技金融效率逐漸上升，說明我國的科技金融環境有所改善，2007-2016年間，我國各省市科技金融平均效率為0.657，說明我國整體科技金融效率不高。