科技金融促進科技創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展的效率測度——以江蘇省為例

賀永正，吳價寶，潘培培，盧 珂

（1.中國礦業(yè)大學 管理學院，江蘇 徐州 221116；2.淮海工學院 商學院，江蘇 連云港 222005）

為了明晰科技金融資源配置的效果，探索科技與金融結(jié)合的最佳模式，并有利于政府對科技金融發(fā)展政策的調(diào)整和優(yōu)化，本文研究評價科技金融對科技和經(jīng)濟發(fā)展作用的方法，并以江蘇省為例進行評價。

一、文獻綜述

關于科技金融的研究，在發(fā)達國家的論述主要集中在企業(yè)融資、金融創(chuàng)新發(fā)展、金融和科技創(chuàng)新之間的關系等方面，并取得了較為豐富的研究成果。Schwartz（2000）對科技創(chuàng)新活動與金融的相關性進行研究并認為：沒有金融的支持，企業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展將是極其困難的；同時，企業(yè)創(chuàng)新失敗又會殃及金融系統(tǒng)，從而導致通貨膨脹或信用膨脹。[1]Schinckus（2008）等認為，技術創(chuàng)新將隨著信息技術的發(fā)展推動金融的快速創(chuàng)新，提高金融機構(gòu)與金融市場的運作效率。[2]

從公開文獻來看，“科技金融”一詞最早出現(xiàn)在1992年丁革化先生發(fā)表的題為《科技金融攜手合作扶持高新技術企業(yè)》一文，文中將金融作為推動科技與經(jīng)濟共同發(fā)展的重要媒介。[3]同年，中國科技金融促進會在廣州成立，標志著科技金融正式登上舞臺。

在科技金融結(jié)合效率評價的研究方面，趙昌文等（2009）構(gòu)建了一組科技金融效率測度指數(shù)，主要由科技金融總指數(shù)、分指數(shù)和專門指數(shù)3個子系統(tǒng)組成，其中總指數(shù)是對區(qū)域內(nèi)科技金融發(fā)展狀況、發(fā)展?jié)摿桶l(fā)展趨勢的總體指數(shù)性評價。[4]唐五湘等（2013）以2001～2012年的北京市科技金融政策文本為研究對象，通過建立分析框架，將文本信息轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，進行量化分析，具體從政策主體、政策作用面和政策主題3個維度，對北京市科技金融政策的發(fā)展、演進以及存在的問題進行整體分析，以推動北京市科技金融平臺的建設和發(fā)展。[5]李穎等（2009）基于對科技創(chuàng)新效率的面板數(shù)據(jù)回歸，以廣東省100家企業(yè)及其科技創(chuàng)新融資數(shù)據(jù)為基礎建立模型，分析了各金融部門發(fā)展對科技創(chuàng)新效率的不同影響及金融發(fā)展對不同企業(yè)科技創(chuàng)新的影響，從理論上解釋了金融發(fā)展對發(fā)展中國家科技創(chuàng)新的影響。[6]關于江蘇省科技金融方面的研究，吳先滿等研究了江蘇科技金融的發(fā)展現(xiàn)狀與問題，提出了促進科技金融深化發(fā)展與創(chuàng)新“縱向到底，橫向到邊”的基本思路以及創(chuàng)新發(fā)展科技金融的主要政策措施。[7]宋俊等（2012）從江蘇科技金融的發(fā)展實際出發(fā)，對江蘇科技金融滿足科技型企業(yè)融資需求的適應程度進行分析和評價，揭示了科技金融產(chǎn)品創(chuàng)新存在的問題，提出了提升科技金融產(chǎn)品適應科技融資需求程度的對策建議。[8]宋智文等（2013）利用2005～2011年31個省市地區(qū)的相關面板數(shù)據(jù)，實證檢驗了我國金融發(fā)展對高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響，實證分析結(jié)果顯示，我國銀行體系的發(fā)展并未有效促進高技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，股票市場發(fā)展水平甚至對高技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有反向影響效應。[9]

二、評價指標體系和評價方法

從目前國內(nèi)對科技金融的評價研究來看，尚未形成一個權(quán)威的評價系統(tǒng)和指標體系。本著遵循系統(tǒng)綜合性、科學性、可行性、可比性以及明晰性的原則，在曹顥等學者對“科技金融發(fā)展指數(shù)”研究的基礎上[10]，本文從投入和產(chǎn)出兩方面構(gòu)建了包含2個一級指標，4個二級指標，8個三級指標的評價體系，如表1所示。

表1 科技金融績效評價指標體系

一般來說，科技創(chuàng)新融資的來源可分為政府主體投入與市場主體投入兩大類。其中政府主體投入是指政府的財政部門不以盈利為目的，通過科技研發(fā)支持、科技創(chuàng)新補貼、政策性科技貸款等方式向從事科技研發(fā)和創(chuàng)新、科技成果轉(zhuǎn)化等相關工作的企業(yè)、高校和科研院所提供金融資源以促進科技發(fā)展。而市場主體投入是以商業(yè)銀行等為代表的金融機構(gòu)向科技型單位進行投資以獲取利潤最大化的行為。

該評價指標體系中，“投入指數(shù)”在“政府主體投入”方面主要考慮政府對科技創(chuàng)新的支持力度，包括地方財政科技撥款占地方財政支出的比例、R&D經(jīng)費支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例、科技經(jīng)費支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例，分別從不同角度來表示政府支持科技活動的投入力度；在“市場主體投入”方面?zhèn)戎赜诮鹑跈C構(gòu)的科技貸款總額，這里主要指銀行部門向高科技企業(yè)、科研院所等機構(gòu)發(fā)放的科技貸款總額。“產(chǎn)出指數(shù)”在“科技創(chuàng)新”方面著重考慮專利申請量和技術成交合同額；在“經(jīng)濟效益”方面選取了反映科技經(jīng)濟狀況的高新技術產(chǎn)業(yè)出口值占全市出口總值的比例和反映地區(qū)綜合經(jīng)濟實力的人均地區(qū)生產(chǎn)總值來表示科技金融對經(jīng)濟發(fā)展的影響。

對科技金融的綜合評價，常用的方法包括層次分析法、因子分析法、數(shù)據(jù)包絡分析法、聚類分析法、模糊綜合評價法等。

數(shù)據(jù)包絡分析方法（Data Envelopment Analysis——DEA）是對具有相同的多項投入指標和多項產(chǎn)出指標的若干個決策單元（Decision Making U－nits——DMU）進行相對效率綜合評價的有效方法。與其他多目標評價方法相比，DEA在對DMU進行評價時，不需要考慮指標數(shù)據(jù)的量綱，也不必事先確定指標的權(quán)重，更不必確定DMU投入與產(chǎn)出指標間的函數(shù)關系，因而可以減少誤差，主觀因素也可予以排除，同時增強了評價結(jié)果的客觀性。[11]因此本文選擇運用數(shù)據(jù)包絡分析方法先在全局視角下對江蘇省整體的科技金融的績效進行分析評估，再從局部視角出發(fā)對江蘇各市的科技金融狀況進行評價研究。

DEA常用的基本模型包括CCR模型和BCC模型。其中CCR模型評價的是DMU的整體效率，若CCR模型的得分為1，則表明該DMU的整體效率處于有效的狀態(tài)，即與其他DMU相比，該決策單元的投入和產(chǎn)出處于一種相對均衡狀態(tài)，也就是說該決策單元實現(xiàn)了資源最優(yōu)配置；若CCR得分在0.9～1之間，說明該DMU處于相對有效的狀態(tài)，表示投入或者產(chǎn)出若能有輕微的變動，即可使DMU實現(xiàn)資源配置最優(yōu)化；若CCR得分在0.1～0.9之間，表明該DMU處于明顯非有效狀態(tài)；若CCR得分小于0.1，則該DMU處于完全無效狀態(tài)，需要重新考慮該DMU的投入是否合理，整個系統(tǒng)的運作是否符合經(jīng)濟運行規(guī)律。

BCC模型是在CCR模型的基礎上用以評價當DMU處于非有效狀態(tài)時，有多大程度是由技術效率引起的。

三、實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源

本文以江蘇省作為研究對象，計算所需數(shù)據(jù)根據(jù)江蘇統(tǒng)計年鑒（2003～2014年）、江蘇科技統(tǒng)計公報（2003～2013年）、江蘇省各市統(tǒng)計年鑒（2003～2014年）、江蘇省各市科技統(tǒng)計公報（2003～2013年）以及到相關市縣統(tǒng)計局、科技局、科技型企業(yè)等單位的實地調(diào)研綜合整理得來。

（二）對江蘇省科技金融績效的總體評價

對江蘇省2003～2013年科技金融投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理之后，運用DEAP進行運算，得到的結(jié)果如表2所示。

表2 2003～2013年江蘇省科技金融投入產(chǎn)出的相對效率結(jié)果

由表2可見，在 2003～2013年期間，除 2003年、2008年、2009年之外的其余8年，江蘇省的CCR得分等于1，即整體效率是處于有效狀態(tài)，說明這8年江蘇省的科技金融在總體上實現(xiàn)了資源最優(yōu)配置，即在既定投入條件下產(chǎn)出實現(xiàn)了最大化或者在保持產(chǎn)出不減少的前提下，投入實現(xiàn)了最小化。2003年和2008年的整體效率處于相對有效狀態(tài)，2009年的CCR得分也接近0.9，表明江蘇省近十多年的科技金融績效在總體上還是顯著的。

由表2中BCC得分和規(guī)模效率值可知，在整體效率未達到有效的2003年、2008年和2009年3年中，2008年雖然實現(xiàn)了純技術有效（BCC值為1），但資源配置尚未達到有效，是由于投入或產(chǎn)出沒有達到有效的規(guī)模造成的（規(guī)模效率值為0.976）。而2003年和2009年既未實現(xiàn)純技術有效（BCC值分別為0.982和0.919），也未實現(xiàn)規(guī)模有效（規(guī)模效率值分別為0.924和0.965）。

在 2004～2007年、2010～2013年這 8年，科技金融投入產(chǎn)出的規(guī)模效益不變，說明在既定投入條件下產(chǎn)出已經(jīng)達到最大化，即不存在投入冗余和產(chǎn)出不足的現(xiàn)象。由2003年和2008年的規(guī)模效益遞減可知，如果科技金融的各個投入要素按同比例增加，那么產(chǎn)出要素所增加的比例將小于投入要素增加的比例。2009年規(guī)模報酬遞增，若同比例增加投入，則產(chǎn)出的增長幅度將高于投入的增長幅度。

（三）對江蘇省各市科技金融績效的評價

對江蘇省各市2013年科技金融投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理之后，運用DEAP進行運算，得到的結(jié)果見表3。

表3 江蘇省各市科技金融投入與產(chǎn)出相對效率結(jié)果

從表3可以看出，CCR得分等于1的城市有7個，說明這7個城市的整體效率是有效的，即實現(xiàn)了資源配置最優(yōu)化。有6個城市的CCR得分小于1，其中常州和鎮(zhèn)江的整體效率值大于0.9，處于相對有效的狀態(tài)；宿遷的綜合效率值在全省排名最低，其他3個城市的整體效率值都在0.7～0.9之間，也處于非有效狀態(tài)。

常州和鎮(zhèn)江的BCC得分等于1，即純技術效率值為1，但規(guī)模效率值均小于1，說明既定投入的條件下實現(xiàn)了產(chǎn)出的最大化，或者說實現(xiàn)了在既定產(chǎn)出下投入最小化，但由于規(guī)模效應遞減，應適當縮小科技金融的規(guī)模，以達到規(guī)模有效狀態(tài)。再由泰州、淮安、宿遷、連云港的BCC得分小于1，即純技術效率值小于1可知，造成這4個城市科技金融投入與科技產(chǎn)出綜合效率無效的原因之一是技術無效，即現(xiàn)有的科技金融投入沒有使得產(chǎn)出最大化，也就是說，投入的金融資源沒有很好地促進科技的發(fā)展和經(jīng)濟的增長。因此，這4個城市需要對科技金融投入的資源加強管理，提高產(chǎn)出的效率，從而使得科技與金融結(jié)合的效益得到提升，進而加快經(jīng)濟發(fā)展。

從區(qū)域上來看，蘇南地區(qū)的平均綜合效率要高于蘇中、蘇北地區(qū)，蘇中地區(qū)又要高于蘇北地區(qū)。另外，蘇南、蘇中地區(qū)的規(guī)模效應狀態(tài)為不變或者遞減，蘇北地區(qū)的規(guī)模效應為不變或者遞增。可以認為，蘇北地區(qū)的規(guī)模效應與蘇中、蘇南相比呈現(xiàn)遞增狀態(tài)，因此蘇北地區(qū)政府應該擴大科技金融的規(guī)模，使科技金融對地區(qū)科技和經(jīng)濟發(fā)展發(fā)揮更好的促進作用。

四、提高科技金融績效的建議

在以上分析的基礎上，對如何促使科技金融有效發(fā)展，進而推進經(jīng)濟與科技創(chuàng)新發(fā)展，提出以下幾點建議：

1.合理配置資源投入，協(xié)調(diào)地區(qū)平衡發(fā)展。對江蘇省科技金融整體績效的測度研究可知，優(yōu)化資源配置是提高科技金融投入產(chǎn)出效率的重要保障。從對江蘇省內(nèi)各個城市科技金融效率評估的結(jié)果來看，應當對蘇北及蘇中地區(qū)的科技金融投入做適當?shù)恼邇A斜，以平衡資源分配，促進江蘇省內(nèi)城市科技與經(jīng)濟平衡發(fā)展。

2.加強科技企業(yè)與金融機構(gòu)的合作，拓寬小微科技型企業(yè)融資渠道。科技金融的發(fā)展離不開金融機構(gòu)的支持，鼓勵和支持金融機構(gòu)與科技企業(yè)開展業(yè)務合作，加大商業(yè)銀行的科技貸款力度，通過對現(xiàn)有科技金融制度和政策的完善和調(diào)整，尋找一條能夠?qū)崿F(xiàn)銀企雙方互利共贏的道路。金融機構(gòu)應積極開展科技金融業(yè)務創(chuàng)新，在追求自身發(fā)展的同時，為科技創(chuàng)新提供更好的服務。此外，各級政府應加大對科技型企業(yè)和項目特別是對小微科技型企業(yè)的財政資金支持，拓寬科技型企業(yè)融資渠道。

3.充分發(fā)揮科技主體的作用，營造良好的科技創(chuàng)新環(huán)境。科技主體包括科技企業(yè)與科技研發(fā)機構(gòu)，是構(gòu)造科技創(chuàng)新體系的中堅力量。在政府和金融機構(gòu)加大科技金融投入的前提下，要充分調(diào)動科技主體創(chuàng)新發(fā)展的積極性，并為其營造良好的科技創(chuàng)新環(huán)境，促使科技金融的投入與產(chǎn)出達到最優(yōu)效果。

［1］Schwartz M.Evaluating research and development investments in project flexibility,agency and competition［M］.New York:Oxford University Press,2000.

［2］Schinckus C.The financial simulacrum：the consequences of the symbolization and the computerization of the financial market［J］.Journal of Socio-Economics，2008，37（3）：1076-1089.

［3］丁革化.科技金融攜手合作扶持高新技術企業(yè)［J］.特區(qū)經(jīng)濟，1992（4）：40-41.

［4］趙昌文，陳春發(fā)，唐英凱.科技金融［M］.北京：科學出版社，2009.

［5］唐五湘，饒彩霞，程桂枝.北京市科技金融政策文本量化分析［J］.科技進步與對策，2013（18）：116-122.

［6］李穎，凌江懷，王春超.金融發(fā)展對國內(nèi)科技創(chuàng)新影響的理論與實證研究——基于對廣東省面板數(shù)據(jù)的分析［J］.科技進步與對策，2009（23）：9-15.

［7］吳先滿.江蘇科技金融發(fā)展與創(chuàng)新研究［J］.東南大學學報（哲學社會科學版），2012（5）：64-68.

［8］宋俊，譚中明.江蘇科技金融供求的現(xiàn)狀、適應程度與提升對策［J］.科技與經(jīng)濟，2012（6）：56-60.

［9］宋智文，凌江懷.高技術產(chǎn)業(yè)金融支持實證研究——基于省際面板數(shù)據(jù)的分析［J］.經(jīng)濟問題，2013（3）：75-80.

［10］曹顥，尤建新，盧銳，陳海洋.我國科技金融發(fā)展指數(shù)實證研究［J］.中國管理科學，2011（3）：134-140.

［11］華玉燕，趙納.基于DEA方法的科技金融結(jié)合效率研究——以安徽省為例［J］.金融教育研究，2013（3）：46-49.