中國區域科技金融效率研究

尤楠楠

【摘要】科技金融的發展已經成為經濟“新常態”的熱點問題，研究科技金融的效率對促進科技產業技術進步，成果轉化有著重要意義。本文采用三階段DEA模型對2017年中國31個省份的科技金融投入產出效率進行了分析，并且剔除了環境因素的影響，研究同一外部環境下中國不同地區科技金融效率差異。研究結果顯示，目前中國只有北京，上海等六個省市處于科技金融生產的前沿面，其他省市科技金融的純技術效率和規模效率都有待提升，不同區域之間的科技金融效率差異大，東部地區優于西部地區。中國科技金融的總體效率水平不高，這主要是由于規模效率水平低下造成的，因此要提高科技金融的投入產出效率，首先要從改善科技金融的投資環境入手，尤其是政府扶持力度等軟環境;其次要擴大科技金融的投入規模，加強對不發達地區的政策支持。

【關鍵詞】科技金融;三階段DEA模型;投入產出效率

1?引言

近年來，全國各地對科技金融的投入日益加強，并不斷優化科技金融的模式，以此來適應高科技產業的發展新趨勢。政府不斷加強對科技金融發展的支持力度，對高科技企業的資金投入逐年提升，2016年我國R&D經費支出達到了26841309萬元，比上年增長11.2%，在技術引進與改造經費方面的投入為914921.2萬元，比上年增長1.5%，金融資源的投入對于高科技產業的產出有著積極的促進作用，收獲了豐碩的科技成果。科技金融的發展已經成為經濟“新常態”的熱點問題，研究科技金融的效率對促進科技產業技術進步，成果轉化有著重要意義。

2?文獻綜述

國外學者對于科技金融效率的研究主要集中在金融發展對科技創新的促進作用。Schumpeter是最早研究科技金融的學者，最早地提出了金融發展促進技術創新的觀點，他認為金融業的發展對提高經濟水平有重要的影響。Alessandra測度了金融對英國創新活動的作用，結果顯示金融在科技型企業的創新與發展中扮演著重要的角色。James

Bang對科技產權和金融深化與發展進行了研究，認為金融深化能夠促進科技知識的積累。Bencivenga利用世代交疊模型推導證明了金融市場的交易成本與技術創新的期限有關：當金融市場的交易成本較高時，那些發展期較短的創新技術得到支持，只有金融市場降低交易成本、提高效率，才會促進那些發展期較長的創新技術。

科技金融的概念在國內的發展開始于20世紀90年代，有關科技金融效率的研究主要集中在近些年，使用的方法差異不大，大多是基于統計分析的效率評價，主要采用以隨機前沿分析（SFA）為代表的參數統計和以數據包絡分析（DEA）作為主要方法的非參數統計。趙稚薇選取了相關投資與科技要素投入的比例指標來反映國家對科技金融的投入程度，運用DEA模型分析金融對科技創新的效率狀況和支持力度。

3?科技金融效率測算

本文選取了2017年作為研究的時間節點。以金融融資額度來反映金融對于高科技產業的資金支持，投入變量為貸款額度，企業債券和非金融企業股票融資，以高科技企業的產出額作為產出變量。環境變量選取了政府對科技金融的支持力度（用政府對高科技產業的資金支出占一般預算的比例表示）;區域經濟發展水平（用各省市人均GDP表示）和各省市的科研氛圍（用各省市高科技研究機構占全國科技研究機構數量表示）。

3.1第一階段DEA分析結果

利用DEAP軟件對中國的31個省份科技金融投入產出效率進行測算后發現2017年中國各省份科技金融投入產出效率并不樂觀，僅有北京、天津、上海、江蘇、廣東和重慶6個省市處于科技金融生產前沿面，占全部省份數量的19.35%。平均來看，綜合效率得分為0.35，純技術效率得分為0.548，規模效率得分為0.572，從規模效應來看，除6個綜合技術有效的省份處于規模報酬不變的階段，其他所有省份均處于規模報酬遞增階段。

3.2投入產出效率的環境分析及調整

利用隨機邊界分析對第一階段的投入變量進行調整，剔除了環境變量的影響后得到一個更加精準的結果。具體來看，三個環境變量對科技金融投入產出效率的影響不盡相同。首先是政府支持力度（用財政科技支出占一般預算支出比例來衡量），隨機邊界分析結果表明，政府對科技的支持力度對金融投入產出效率的提高呈反向作用。這說明政府的資金支持非但沒有增加科技企業的產出水平，還造成了產出的低效率，這種現象可能是由于企業在科技創新方面的能力沒有真正的提升，企業價值沒有通過科技驅動，光依靠政府的資金支持對于科技金融效率提升而不進行技術驅動是無效的。第二個環境因素是區域經濟發展水平（用人均GDP衡量），經濟發展水平與科技金融投入冗余呈反向變動關系，即區域經濟發展水平可以提高科技金融投入產出效率，因此應該加大對于西部等不發達地區的資源投入，支持其經濟建設，來縮小不同地區的科技金融效率差異。從分析結果還可以看出，經濟發展水平可以顯著降低股票融資投入松弛值，從而增加科技金融效率，但是對于新增貸款和企業債券的影響微乎其微。第三個環境變量是科研氛圍，（用區域科研機構數量占全國總量的比值來表示），科研氛圍對三種變量的投入松弛均呈現出顯著的負向作用，說明科研氛圍的提升可以降低科技金融投入量，從而提高科技金融效率，有利于科技企業增加產出率。

3.3重新測算科技金融效率（三階段）

剔除環境變量的影響，利用隨即邊界分析調整投入，用調整后的投入和原始產出重新進行效率測算，研究同一外部環境下中國不同區域的科技金融效率差異，并解釋造成差異的原因，探究對策。

根據測算結果，可以發現環境變量對中國不同地區的科技金融效率影響較大，投入變量調整前后的金融效率結果差異明顯。從綜合效率來看，經過隨機前沿分析調整后的綜合效率總體呈下降趨勢，均值由0.35下降到0.263。51，第一階段處于生產前沿面的6個省份變動較小，除重慶市科技金融綜合效率有一定程度的降低沒有達到生產前沿面外，其他5個省份仍然在生產前沿面。綜合效率下降幅度最大的是重慶市，由原來的1下降到了0.571，說明環境因素對于重慶市的影響最大。絕大多數的省市純技術效率有大幅增加，寧夏的純技術效率為1，而規模效率小于1，說明在當前的技術和管理水平下，投入資源的使用是有效的，未能達到綜合效率的根本原因在于規模無效，改革的重點應該放在如何更好地發揮規模效益，增加其規模。調整后的規模效率總體上有所下降，均值從原來的0.572下降到0.268，下降幅度最大的是遼寧省，從原來的0.763下降到0.058。除了5個處于生產前沿面的省份，規模報酬不變，其余省份全部處于規模報酬遞增階段，即增加投入規模，會增加科技金融效率。總的來看，純技術效率的數值大于規模效率，說明投入的規模是造成中國區域科技金融效率低下的主要原因，各個省份要加強投入規模，來提高規模效率進而提高科技金融的投入產出效率。除此之外，政府應該加強對于西部等不發達地區的經濟支持，來減少其與東部發達地區的科技金融效率差異。

4?提升科技金融效率的對策

總體上來看，在同一外部環境下，中國目前只有上海，北京，天津，江蘇，廣州這5個省市處于科技金融生產的前沿面，而這五個省市基本都是沿海發達地區，其他省市的科技金融效率較低。這主要是由于規模效率低下造成的，因此要提升我國區域科技金融效率首先要加大金融資源的投入，引入高技術產業。具體來說，要優化科技產業的資金投入模式;完善科技與財務、稅務等部門的協同機制;增加科技創業投資;提高金融機構對科技型企業的信貸支持并簡化手續;積極推進與科技金融相關的保險、擔保與信用業務;積極完善多層次資本市場來擴大科技產業的融資渠道，以資金支持促進科技企業的進步;積極推進政府對于不發達地區的經濟扶持力度，用優惠政策來鼓勵金融機構與科技企業入駐次發達地區。

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