湖北省科技金融支持高新技術產業創新效率的實證分析

文/楊琪 劉曉 李正旺

高新技術產業的發展是一個國家和地區實現高新技術產業化、促進經濟增長和社會持續發展的有效方式和重要手段，而科技金融是其發展的重要推動力。基于此，選取2012-2019年相關數據為樣本，使用DEA方法測算湖北省科技金融支持高新技術產業創新效率，并進一步通過計量經濟學方法來分析科技金融對高新技術產業創新的影響。得出如下結論：湖北省高新技術產業創新效率存在一定的遞增效應，但其綜合技術效率尚不完全有效。基于上述結論，提出相應的對策建議，以促進高新技術產業的進一步發展。

一、引言。

在《“十三五”國家科技創新規劃》發布之后，科技金融逐漸成為我國加快實現從人才強、科技強到產業強、經濟強、國家強轉變的重要手段。其中科技金融與高新技術產業創新的關系也變得越來越緊密。高新技術產業是指通過高新技術，對某些產品進行研究、開發、生產和技術服務的企業集合，它是知識密集、技術密集的產業類型。而高新技術產業的發展需要大量資金的投入，為了解決高新技術產業的融資問題，科技金融應運而生。基于此，本文擬通過實證分析高新技術產業創新效率，并分析科技金融對高新技術產業的影響因素，以期使科技金融能夠更好的促進高新技術產業全面發展，為實現科技強國戰略提供一些現實依據。

二、科技金融與高新技術企業文獻綜述。

高新技術產業創新發展對于經濟高質量發展的推動作用受到國內學者的廣泛關注，學者們運用數據包絡分析（DEA）方法的研究成果也頗為豐富，大多數學者通過分析科技金融與高新技術產業效率之間的聯系，探究其如何作用于經濟高質量發展。郭燕青等（2019）使用系統廣義矩陣實證分析科技金融對制造業創新效率的影響，同樣得出兩者存在正向的促進作用。李俊輝（2020）選取青海省2008-2017年高新技術產業和科技金融二者相關的變量數據，運用時間序列分析對二者進行實證研究。結果表明，科技金融的投入對高新技術的發展有推動作用，其中風險投資對高新技術企業具有顯著的促進作用。劉姝 （2021）基于2009—2018年省際面板數據，分析了科技金融和高新技術產業與產業結構升級之間的傳導路徑。結果表明：科技金融能夠推動高新技術產業發展進而促進產業結構升級。繼二十世紀八十年代科技金融發展以來，學者對科技金融的研究更側重于科技金融對經濟高質量發展、對創新型國家戰略實現以及對科技強國戰略的支持力度。如謝泗薪等（2019）基于中美貿易戰的背景下，分析我國科技金融發展的國際差異，他認為在基礎因素、區位因素，政府因素以及體制因素四個方面我國存在優勢也存在劣勢。王秀麗等（2020）通過實證分析方法發現科技金融對中國國際技術創新具有正向促進作用。汪淑娟（2021）文章在探討科技金融功能的基礎上,系統剖釋了其作用于經濟高質量發展的具體機制,然后從“創新、協調、綠色、開放、共享”五個維度構建高質量發展評價體系，采用中國省際面板數據，實證檢驗了科技金融對中國經濟高質量發展的作用效果及其影響因素。通過DEA方法分析湖北省高新技術產業創新效率，深入了解科技金融在湖北省發展的具體情況，據此提出相應的對策與建議，為科技金融在湖北省的發展提供更好的服務，使高新技術產業能夠蓬勃發展，同時也使湖北省經濟得以高速發展。

三、實證分析

（一）高新技術產業創新效率測算。在現有研究基礎上，常用的效率測算方法有數據包絡分析法（DEA）。數據包絡分析(DEA)是由美國著名運籌學家A.Charnes(查恩斯)、W.W.Cooper(庫鉑)、E.Rhodes(羅茲)于1978年首先提出，在相對效率評價概念基礎上發展起來的一種非參數檢驗方法。DEA模型具體又可細分為三種類型：(1)CCR模型：該模型假定規模報酬不變，主要用來測量技術效率;(2)BCC模型：該模型假定規模報酬可變，主要測算純技術效率，即技術效率與規模效率的比值；(3)DEA-Malmquist指數模型：該模型可以測算出決策單元(DMUs)的生產效率在不同時期的動態變化情況。由于DEA模型不用對數據進行標準化處理，是非參數的計算方法，沒有要求投入與產出之間的函數關系，本文選取DEA模型中的BBC模型測算高新技術產業創新效率，然后以其創新效率作為被解釋變量，通過Eviews軟件對高新技術產業創新效率的影響因素進行回歸分析。

1.變量選取與指標說明。本文以湖北省2012-2019年為研究時間，數據來源于Wind數據庫，《中國統計年鑒》、《湖北省統計年鑒》和國家統計局網站。高新技術產業創新效率評價指標體系的投入與產出變量如表1所示。

表1高新技術產業創新效率評價指標體系

2.測算結果與分析。基于投入導向型BCC模型，計算出2012-2019年湖北省高技術產業的創新效率，如表2所示。

表2 2012-2019年湖北省高技術產業投入產出相對效率值

數據表明，湖北省的綜合技術效率的均值為0.977，純技術效率均值為0.986，規模效率水平均值為0.991，均處于非有效狀態，但十分接近有效效率水平1，這說明高新技術企業還需要經過一段時間進行調整和改進，才能實現整體效率有效。從綜合技術效率來看，湖北省的綜合技術效率處于非有效狀態，規模報酬呈現出遞增-遞減-遞增的狀態，在2014,2016以及2017年處于非有效狀態，其他年份處于有效狀態，湖北省綜合技術效率非有效的根本原因在于規模狀態不是處于最佳狀態。從純技術效率來看，在2014，2016年湖北省純技術效率處于非有效狀態，表明在這四年內投入與產出之間不是相對有效，存在投入與產出錯配的問題，其他年份處于有效狀態，基本上投入產出相對有效，資源配置良好。盡管如此，在樣本時間內湖北省的規模效率水平與綜合效率水平的趨勢一致，其規模效率水平低于1，表明湖北省還需要調整其規模，投入與產出。

四、結論與建議

（一）結論。通過實證結果，可以看出2012-2019年，每年的三項效率水平在0.85-1之間浮動，并且逐年接近有效效率水平1，但平均效率水平仍低于有效效率水平1，說明湖北省創新效率整體還有待提高，特別從規模效率水平可以看出，湖北省企業投入與產出存在錯配問題，還需要依靠科技金融的資源配置作用提升湖北省企業的創新能力。（二）建議。本文結論對于提升科技金融在湖北省企業創新中的作用具有重要的啟示意義，并據此提出一下幾點建議：1.進一步強化高新技術企業自身對科技創新的推動作用。科學技術與現實相結合，加強重視高技術型人才引進以及人才激勵機制等方面，調動人才積極性，以此激發企業的創新動力。2.湖北省各級政府應積極引導高新技術企業的創新并加大政策支持。適當增加財政科技支持力度，除施行稅收優惠政策以外，還可著手打造一個利于提升企業創新效率的交流平臺。