基于dea模型的科技金融投入产出相对效率分析——以广东省为例-江湧.pdf

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1、207年第s期 s如。d R童譬iij冕麓。R。a，。h 2017 No3doi：103969jissn10007695201703012基于DEA模型的科技金融投人产出相对效率分析以广东省为例江沔L 2，闫晓旭3，刘佐菁2，杜赛花2(I暨南大学管理学院，广东广州 510632；2广东省科技创新监测研究中心，广东广9Jl 510033；3暨南大学，广东珠海 519000)摘要：科技金融是实现广东省创新驱动发展，自主创新能力提升的重要引擎。在建立科技金融投入产出效率评价指标体系的基础上，采用数据包络分析法，首先将2014年广东省的科技金融结合效率同全国其他省市对比，进行初步评价；然后对2000-

2、2014年广东省自身科技金融结合效率作进一步研究，挖掘其存在的问题。研究结果表明，一味地扩大金融投入并不能有效提高科技产出，深化管理体制改革，推进市场化进程，优化科技金融内部结构才能实现科技金融的协调发展。关键词：数据包络分析(DEA)；科技金融；相对效率；管理体制改革中图分类号：F8327；G322 7 文献标志码：A 文章编号：10007695(2017)030069-06Analysis on Relative Efficiency of Input and Output of Science and Technology FinanceBased on DEA Model：A Case

3、 Study in Guangdong ProvinceJIANG Yon91一，YAN Xiaoxu3 LIU Zuojin92，DU Saihua2(1SchoolofManagement，JinanUniversity，Guangzhou 510632，China；2Guangdong Science and Technology Innovation Monitoring and Research Center，Guangzhou 510033，China；3Jinan University，Zhuhai 5 19000，China)Abstract：Science and techn

4、ology finance is an important part of Guangdong province to achieve innovation drivendevelopment and independent innovation capabilityThis paper establishes the evaluation index system of science andtechnology of financial efficiency and makes full use of DEA model，First of all，this paper analyzes t

5、he efficiency of the 30provinces and municipalities in the science and technology finance，and then it analyzes the efficiency technology and finance inGuangdong province from 20002014The results show that it is difficult to solely rely on the expansion offinancial investmentto improve the output of

6、science and technologyThe future development of Guangdong province in science and technologyfinance will depend more on deepening the reform of science arid technology management system to achieve the coordinateddevelopment offinancial input and output ofscience and technologyKey words：data envelopm

7、ent analysis；science and technology finance；relative efficiency；management system reform科技与金融的结合是实施创新驱动发展战略、提升区域综合竞争力的基础性内容。生产力的发展、社会的进步离不开科技推动，而科技的发展依靠金融的强力支持，任何一项科技成果从研发、应用转化到产业化各个阶段都需要金融资本的支持，才能最终转化成社会生产力。近年来，广东省以创新驱动战略为指引、以金融服务实体经济为核心，为促进科技与金融相结合，不仅在政策、制度方面给予大力支持，而且对科技进行金融投入的规模和力度都在逐年加大。然而，科技金融资

8、源极为有限，因此，合理配置金融资源，充分提升科技金融的运行效率十分重要。1 文献综述广义上讲，科技金融是促进科技开发、成果转化收稿日期：201610一19，修回日期：20161230和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排。我国在科技金融领域的研究虽起步晚，但发展快，2010年以后随着国家对科技创新的进一步重视，大量关于科技金融结合的模式选择21、机制创新p1、评价体系构建M等研究出现，并成为持续的研究热点。然而随着我国对科技的金融投入逐年大幅度增加，产出的效率并未达到预期，因此科技金融结合效率方面的问题开始得到专家学者的进一步关注。最初关于科技金融

9、的研究集中在国家层面，之后拓展至省市层面，研究的理论逐步成熟，采用的研究方法也更加广泛。早在2003年，王海等人口1就发现这一问题，采用了层次分析法对我国10年间的科万方数据70 江沔等：基于DEA模型的科技金融投入产I相对效率分析以广东省为例技金融结合效率进行评价，为后续研究奠定了基础。吕江林等m1建立了科学的投人产出评价体系，利用2009年的投入指标数据和2010年的产出指标数据，对我国中部东部部分省市的科技金融的结合情况进行研究，并提出合理化建议。华玉燕等【7l采用DEA方法对安徽省199720lo年的科技金融结合效率进行分析。韩威瞄1基于DEATobit模型，采集了河南省2005-20

10、14年18个地市科技金融的有关数据，对其科技金融结合效翠进行了实证研究。本文在前人研究的基础上，以广东省为研究对象，在建立科学合理的科技金融投入产出指标评价体系的基础上，首先运用DEA数据包络分析模型对全围30个省、自治区、直辖市(不含西藏和港澳台地区)的科技金融结合效率进行分析，将广东省的科技金融结合效率同全国其它省区市进行对比，进行初步评价；然后采集广东省2000-2014年总计15年的科技金融的投入与产出数据，深入探究广东省科技金融投入与产出关系的合理性，发掘科技与金融结合过程中存在的问题；最后针对研究中发现的问题，对广东省未来科技金融的发展提出政策性建议。2指标体系和数据21评价体系确

11、立评价指标体系的建立一般要遵循系统性、典型性、科学性、可行性、可比性、综合性等原则。要评价科技金融的投入与产出效率，建立起科学合理的评价体系，指标的选择十分重要。一方面，选择的指标要保证真实有效地反映科技金融的投入与产出的实际情况；另一方面，为保证数据的可用性，也要考虑到DEA方法自身的一些特点。本文在依据上述原则和要求的同时，参考学者现行科技金融效率指标体系，采用主成分分析法，将选择的多个指标进行处理，最终选择对投入和产f|解释程度较高的核心指标，建立起相对科学合理的科技金融投入产|：；指标体系，如表l所示。表1 科技金融投入产出指标体系类别 指标金融投入 II&D经费内部支出R&D人员总量

12、资产“陛支出科技产m 新产品产值t-年rt申请授权量技术市场成交合同金额圈外主要检索T具收录科技论文数在金融投入方面，R&D经费内部支出是指企事业单位用于内部开展科研活动的实际支出，科学研究与试验发展(R&D)活动作为科技活动的核心内容，其经费投入的强度和规模直接影响到地区自主创新水平，因此是反映科技金融投人的重要指标；人力资本是科技创新活动中的核心要素，R&D人员总量反映一个地区对科技活动的人力资本投入；资产性支出主要反映一地区在硬件投资方面对科技活动的支持。在科技产出方面，专利授权量和国外主要检索工具收录科技论文数能直接体现一个地区的科技活动成果，是衡量科技活动产出的常用指标；技术市场合同

13、是实现科技成果市场化、产业化的重要渠道，其成交额反映了技术与产业融合发展程度；新产品产值指标一般被认定为科技活动的直接商业化产出，因此新产品产值成为衡量地区科技产业化水平的重要指标。22数据处理科技产出在时间上并非与金融投入相一致，往往具有一定的滞后性，本文在借鉴科技金融领域的相关研究成果f6l，并充分考虑到广东省科研发展现状的基础上，假定科技金融投入与产出存在1年的时间差，即当年的科技产出是上一年金融投入的结果，将投入产出数据【Xi，Yi)调整为【xj，Y川J代入模型。为剔除价格因素的影响，以2000年为基期对R&D内部经费支出用CPI指数进行平减，对资产性支_用固定资产投资价格指数进行平减

14、，对新产品产值、技术市场成交合同金额用工业生产者出厂价格指数进行平减，处理后的主要数据分别如表2、表3所示。表2 2014年中国内地30个省区市金融投入与科技产出的主要指标万方数据江滂等：基于I)EA模型的科技金融投入产相对效率分析以广东省为例 71注：数据来源于中国科技统汁年鉴表3 2000-201 4年广东省金融投入与科技产出的主要指标(平减后)注：数据来源于广东统计年鉴和中国科技统计。举3 DEA方法概述与评价步骤31 DEA方法概述数据包络分析法(dala envelopment analysis)是由美国运筹学家Charnes和Cooper等人创建并发展起来的一种非参数前沿效率的系统

15、分析方法。DEA方法将“相对效率”的概念作为基础思想，针对相同类型的单元，根据多个指标的投入与产出进行相对有效性或效益评价。本文应用DEA中的CCR模型和BCC模型对广东科技与金融的结合效益进行评价。32基本模型CCR模型作为DEA模型中的一种，常用来评价决策单元的整体效率。在假设规模报酬不变条件下，模型对各项投入与产_LJ的生产因子进行线性组合将投入与产出的比率视为整个集合相对效率，根据投人产出的相对效率可对各决策单元进行有效的评估。CCR得分与决策单元整体效率之间的关系如表4所示。表4 CCR得分与决策单元整体效率之间的关系决策单元整体效率整体效率有效，投入产3均衡，投入定时产m达到最大化

16、或产m一定时投入达到最小化10911 投入与产出相埘有效，在一定程度经过渊整便可达到有效水平j01，091 决策单元处r明娃非有效状态，需要经过长时阃的调整与改进才能实现整体效率有效0。01】 决策单元处T：无效状态，投入产m是不符合F常的经济运行规律BCC模型是DEA分析中又一个十分重要的模型。CCR模型存在一定的缺陷，往往难以对一个弱效率的决策单元进行详细分析。决策单元的弱效率可能是来源于技术无效率或者规模无效率，而BCC模型通过改进，将固定规模报酬的假定放宽为变动规模报酬，研究决策单元处于非有效状态有多大程度是由技术无效造成的万方数据72 江滂等：基于DEA模型的科技金融投入产出相对效率

17、分析以广东省为例33评价步骤首先采用DEA中的CCR模型和BCC模型对2014年全国30个省区市的科技与金融结合效益进行分析，将广东省的科技金融结合效率同全国他省区市进行对比，进行初步评价；然后具体分析200(02014年广东省科技金融结合效率情况，从而科学全面地对广东省科技金融的结合效益进行评价。4实证分析本文采用Deap2。l软件进行求解，分别对2014年全国30个省区市科技金融结合效率以及广东省2000-2014年的科技金融结合效率进行分析。在求解过程中，选择投入为主导型，也就是在既定投入下计算产出的最大值。求解结果分别如表5、表6所示。表5 2014年中国30个省区市科技金融结合效率结

18、果北京 1 1 有效天津0911 1 有效河北 0596 0608 非有效山西 0432 0465 非有效内蒙古 O323 O。39 非有效辽宁 O，945 0997 非有效吉林 1 1 有效黑龙江 1 1 有效上海 1 1 有效江苏 0817 1 有效浙江 1 1 有效安徽 o782 o783 非有效福建 o605 o61 非有效江西 o661 o697 非有效山东 0783 0985 非有效河南 0715 0718 非有效湖北 1 1 有效湖南 1 1 有效广东0806 1 有效广西0，613 0659 非有效海南 O837 l 有效重庆 1 1 有效四JII o905 o922 非有效贵

19、州 1 1 有效云南 0797 0845 非有效陕西 0922 O935 非有效甘肃 1 1 有效青海 0973 1 有效宁夏 0448 0899 非有效新疆 O706 O869 非有效2000-2014年广东省金融投入与科技产出结合效率结果CCR得分 BCC得分 技术有效性 规模效率 规模有效性有效有效有效有效非有效有效有效非有效表6(续)CCR得分 BCC得分 技术有效性 规模效率 规模有效性0913 0953 非有效 O957 drs1 1 有效 1 1 1 有效 1 1 1 有效 1 0949 1 有效0949 drs1 1 有效 1 0997 1 有效 0997 drs4，1科技金融

20、结合效率结果根据模型求解结果，可以得到2014年我国30个省区市科技与金融结合效益，从而客观分析得到广东省相对于其他省区市在科技金融领域的优势和不足：(1)广东省科技金融结合效率为0806，非有效，反映出广东省的金融投入高，科技产出相对较低，科技成果的资本转化率较低，科技产业化有待进一步加强。广东省的R&D经费内部支出、R&D人员总量以及资产性支出分别位于全国的第1、2、3位，投入力度大；而技术技术市场成交合同金额和国外主要检索工具收录科技论文数分别位于第6、第7位，可见相对于其它省份，一方面广东省仍旧缺乏有质量的科技产出，另一方面科技成果转化、产业化的程度有待加强。(2)广东省金融投人与科技

21、产出的纯技术效率为有效，而规模效率非有效，综合效率没有达到有效。表明在目前的技术水平上，广东金融投人的使用是有效率的，规模和投入、产出不相匹配是综合效率没有达到有效的根本原因。广东省金融投入与科技产出呈现出为规模收益递减，即增加一个单位的投入带来产出的增加将小于一个单位，因此，现阶段想主要依靠增加金融投人来提高产出是不经济的。浙江、湖北、湖南等省份虽然投入的规模总量、技术发展水平略低于广东省，但是其投入规模和结构的合理安排依旧使其综合效率有效。所以未来广东省科技金融改革的重点在于合理控制科技金融规模，调整金融投入结构，将金融投入与科技研发所处阶段相对应、相协调，更好地发挥其规模效益。42金融投

22、入与科技产出结合效率42，1 CCR模型结果分析从计算结果可以看出，广东省在2000-2014年总计15年中，金融投人与科技产出结合效率有7年处于有效状态：在2000年、2005-2006年、20092011年以及2013年的CCR得分为1，说明这7年科技金融的投入与产出结合效率较高，处于相对均衡状态，金融资源配置较科学合理；而2001-2004年、2007-2008年、2012年、2014年总计8年的CCR得分均小于1，尤其是2001-2002年以及2004年小于09，表明这3年广东省的科技金融处于非有效状态，在技术或者规模有效性方面存在一定的问题，科技投入与产出的结合并不理想，而其余年份C

23、CR得分均处于09，1】之间，表明政府需要采取一定的调整措施，才能达到相对均衡状态。塑粼嬲裂裟肌_誊一_謇-耋耋_謇|宝一一一耋篓mm一|兰一m墨僻为珏勰船明蛇犍够卯嘶孵”袍师一仍懈，一一一一。一。一一一一一。一一。一。一一。一一一。嘟渤。；)。哪。孚iO0。阱舯g；m，啊n0Onn堑慧淼淼淼嬲万方数据江滂等：基于DEA模型的科技金融投入产出相对效率分析以广东省为例 73422 BCC模型结果分析从计算结果可以看出，广东省在2000-2014年15年中，纯技术效率总体上处于有效状态。其中，在2001-2003年、2005-2006年、2009-2014年的BCC的得分为1，说明这12年的技术效

24、率是有效的，实现了既定投入下的最大产出或者是既定产出下的最小投人；剩下的2004年、2007-2008年的BCC得分均在09，1以内，表明这3年存在着投入或者产出不足，稍加调整便可以科技金融的高效结合，其纯技术效率非有效可能是由于金融资源的配置不够合理，或者在既定投入下产出不足造成的。广东省2000一2014年科技金融投入与产出的冗余值如表7所示，其中2004年出现技术市场成交合同金额和国外主要检索工具收录科技论文产出不足的情况，说明该阶段科技产出数量和质量有待提升，科技走向市场，转化为生产力的能力不足；在2007年资产性支出出现冗余，但是新产品产值产出不足；2008年R&D人员和资产性支出存

25、在冗余，而专利申请授权量相对不足。因此应进一步加强金融投入的管理，优化金融投入的结构，同时进一步提升技术水平、科研能使金融投入更好地转化为科技产出。表7 2000-2014年广东省科技金融投入与产出的冗余值423规模有效性结果分析如表5可知，规模效率为CCR与BCC得分的比值，当决策单元总体效率处于非有效状态时，该指标可以反映规模无效影响的大小。从规模效率分析的结果来看，2000-2014年总计15年中有8年处于规模效率有效状态，2000年、2005-2007年、20092011年和2013年的规模效率为1，因此投入规模适当，广东省的金融投入与科技产出相对均衡；但是，200104年、2008年

26、、2012年和2014年的科技金融均处于非有效状态，2001-2004年规模报酬递增，各金融投入要素增加时，科技产出的增加比重大于投人的变化比重，因此应适当增加其投入规模。也正是因为广东省积极的调整，大幅增加金融投入才实现了接下来几年的规模效率有效，然而最近2008年、2012年和2014年出现了规模报酬递减的状况，这3年广东省的综合效率非有效主要是因为其规模与投人产出不匹配，表明近年来单纯地依靠金融投入己经不能够提高科技产出的效率。424综合分析通过对广东省2000-2014年15年间的CCR和BCC分析可以看出，2000年、2005-2006年、20092011年和2013年科技金融的结合

27、效率较高，科技金融的投入与产出处于相对均衡状态；而20012003年、2012年和2014年尽管技术效率处于有效状态，实现了既定投入下的最大产出或者是既定产出下的最小投入，但是规模效率处于明显的非有效状态，近几年出现了规模报酬递减的情况，所以科技金融的发展不能单纯依靠大规模的投入，应考虑通过优化投入结构以及创新管理模式方面来提高效率；2004年和2007-2008年的整体效率值及技术效率处于非有效状态，存在投入冗余或产出不足等问题，需要适当减少金融投入，优化投入结构或者在既定投入下，进一步改进技术增加产出，其中2004年和2008年在调整投入的同时应控制科技金融的发展规模。5结论与建议本文采用

28、DEA方法，首先对2014年我国30个省区市的科技金融效率进行评价，发现广东省的科技金融总体效率非有效，金融投入高而科技产出相对较低，科技成果的资本转化率相对较低，科技产业化有待进一步加强，同时科技金融规模效益处于递减状态；接下来对广东省2000-2014年总计15年间的科技金融效率进行评价，结果显示有8年是规模效率无效造成的科技金融效率非有效，其中有3年存在投入冗余或者产出不足情况，而规模效益最初递增，经过调整后逐渐实现规模效率有效，但近几年又普遍存在规模效益递减的情况。综上，近年来广东省科技金融的结合面临着金融万方数据74 江灞等：基于DEA模型的科技金融投入产出相对效率分析以广东省为例投

29、入结构不合理、科研技术水平有待提升、科技产；相对不足、科技产业化水平低、金融投入与科技产m的规模收益递减趋势咀显等问题。广东省在科技方面总体投入在全国范嗣一直领先，科技金融的结合效率有待提升。实现广东省的创新驱动发展，关键要深化科技体制改革，体制机制要切实为科技金融服务，促进二者的结合，不断推动金融产业创新发展。根据模型分析的结果，对广东省乃至全国未来科技金融的发展本文提出以下具体建议：(1)优化投入结构，合理配嚣金融资源。首先要理川页政府和市场的关系，建立健全主要由市场决定研发方向、资源配置、成果评价和应用等各个环节的机制，创新政府扶持方式：其次要拓宽科技融资渠道，鼓励商业银行、相关创投资金

30、、私募基金等社会资金，渊动企业、社会和民间对科技创新活动的关注和投资依靠多元化的金融投入结构提升资源配置效率；最后加强投入资金管理提高资金使用效率完善科技资金使用的管理规章及办法，不断强化对科技资金使用情况的审计监督，。(2)大力培养高层次的科技金融人才。科技产m不足的原因主要在于缺乏高层次高水平的科研人才冈此要实施科技金融人才战略，完善人才培养机制，面向市场，培养真正为经济社会服务的高端科技和金融人才：利用优惠政策进一步引进海内外人才，加强同我国港澳等发达地区交流合作；加快建立科技成果转化经纪人、科技保险经纪人、科技融资租赁经纪人等制度，推进科技金融人才发展制度化、规范化|9I。(3)加快科

31、技成果转化，实现科技产业化一科研成果往往具有时效性，如果没有及时转化为生产力，其经济潜能就会衰减，因此，科技创新不能停留在实验室里，而必须将科技创新成果转化为推动经济社会发展的现实动力。政府应在科技成果转化和推广过程中发挥有效的引导作用，使科技与经济相对接与市场需要的关键技术相结合，充分利用企业、高校科研机构、第乏方服务机构、中介机构等在科技成果转化方面各自优势，建立健全以市场为导向、产业为支撑、政产学研金紧密合作的科技金融服务体系，为科技成果转化提供良好环境，实现科技的产业化发展。金融和技术创新的结合是促进经济增长的主要原因”oj，如今广东省经济发展进入新常态，唯有不断深化科技金融管理体制改

32、革，加速产业化进程，真正提升科技金融的结合效率，方能走出一条具有广东特色的科技与金融结合道路。参考文献：赵昌文陈眷发，唐英凯金融M北京：科学出版社，2009121文竹，文宗川，宿北雁基于TRIZ理论的科技金融创新模式研究叽科学管理研究，2012(31：1719吲3胡援成吴f1：涛科技金融的运行机制及金融创新探讨m科技进步与对策，201 2(23)：1013饶彩霞，唐五湘，周飞跃我国科技金融政策的分析与体系构建I科技管理研究20 1 3(20)：3 135吲5王海，叶元煦科技与金融结合效益的评价研究J1管理科学，2003(2)：67-72【6I吕江林，王新龙，宋高堂中部地区与东部发达省市科技与金

33、融结合效率的比较研究一一基于DEA模型的分析【J金融与经济，2012(101：71 l171华玉燕，赵纳基于DEA方法的科技金融结合效率研究以安徽省为例J1金融教育研究2013(3)：4649181韩威基于DEATnhil模型对河南省科技金融结合效率实证分析叭金融发展研究，2叭5(9)：364091袁永，李金惠深圳市促进科技金融发展的经验做法及启示【J】广东科技，2015(19)：4246f 1 0CHOUYUANKCHINMSFinancial innovations and endogenous growthfjlApplied Mechanics and Malerials Journal200612(3)：146作者简介：江涝(1966一一)，男，广东普宁人，主要研究方向为科技管理和战略。，闭晓旭(1996一)，男，河北唐山人，主要研究方向为订场营销刘佐菁【1982一)女广东陆丰人主要研究方向为科技情报、科技管理。杜赛花(1974一)，女，浙江东阳人，主要研究方向为科技情报、科技管理。万方数据