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1、基于支持向量機的科技投融資績效評價研究摘要：提出了基于支持向量機的科技投融資績效評價方法，并對四川省1995?2012年期間科技投融資績效進行實證研究。結(jié)果表明：基于支持向量機進行科技投融資績效評價的方法是可行且有效的；四川省科技投融資績效并不是隨著投融資總額的增加呈現(xiàn)出逐步提高的趨勢，而是有一定的波動性。關(guān)鍵詞：科技投融資；績效評價；支持向量機；主成分分析中圖分類號：F204文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1001-8409(2014)12-0125-05ThePerformanceofScienceandTechnologyInvestmentandFi
2、nanceBasedontheSupportVectorMachineGUJingl，ZHAODa2,WANGChaoling3(1.SchoolofEconomics,SichuanUniversity,Chengdu610054；2.SchoolofEconomics，F(xiàn)uDanUniversity，Shanghai200433；3.SchoolofHSBCBusiness,PekingUniversity，Shenzhen518055)Abstract：Toimprovethegovernmentsscienceandtechnologyinv
3、estmentandfinancemanagementmodelandraisethelevelofinnovationefficiency.ThesupportvectormachinemethodispresentedinthispapertodoanempiricalstudyontheperformanceofS&Tinvestmentandfinancebasedonthedatasfrom1995to2011.Ontheonehand，thetestresultsshowthattheconstructionofsupportvector
4、machinemothodiseffectiveandfeasible.Ontheotherhand，theperformanceofS&Tinvestmentandfinanceisnotincreasingwiththetotalinvestmentbutshowingsomefluctuations.Keywords：sicenceandtechnologyinvestmentandfinance；evaluationofperformance；supportvectormachine；principalcomponentanalysis引言提
5、高科技自主創(chuàng)新能力不僅是我國科技發(fā)展的前提、國家基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要組成部分，也是政府公共財政投資的主要目標(biāo)之一。對于企業(yè)自身來講，技術(shù)創(chuàng)新往往還能夠帶來豐厚的超額利潤回報。但是把資本、技術(shù)、勞動力等要素轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力不僅取決于資金投入量的增加，還依賴于利用率的提高。楊波等［1，2］認(rèn)為，科技投融資力度加大和高科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展沒有呈現(xiàn)同步增長的態(tài)勢。因此，政府投融資平臺近幾年來對科技創(chuàng)新領(lǐng)域投入了大量資金，政策給予了很多扶持，最終企業(yè)利用這些資源進行技術(shù)創(chuàng)新。那么，科技投融資的實質(zhì)效果如何？這是當(dāng)前亟需解決的問題之一。YoichiGokan［3］和楊志安
6、等［4］認(rèn)為，財政投融資的績效評價應(yīng)該有完善的評價體系并使用科學(xué)規(guī)范的評價方法。對于科技投融資的績效評價也應(yīng)該如此。以往研究主要集中于企業(yè)間或行業(yè)間的科技投融資績效指標(biāo)體系的構(gòu)建與評價。如王利劍等［5］對高?？萍计脚_績效評價進行了研究；李左峰等［6］研究了政府科技項0投入對95家創(chuàng)新企業(yè)的影響。從技術(shù)方法層面來講，現(xiàn)有文獻大多利用AHP、專家打分法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）等非參數(shù)方法，效果并不是十分理想。因為定性的方法不能公正、客觀地評價事物，具有較強的個人主觀色彩；對于定量分析的方法來說，DEA方法避免模型設(shè)定偏差，但忽視隨機誤差且結(jié)
7、論的穩(wěn)健性較差［6］，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能擇優(yōu)尋找支持向量，對全體樣本進行迭代導(dǎo)致速度慢且準(zhǔn)確率相對較低。由于現(xiàn)實世界過于復(fù)雜，一些無法直接納入量化體系但又對評估具有重大意義的指標(biāo)如創(chuàng)新產(chǎn)品的環(huán)境效益等則需要經(jīng)過特別處理。由此可見，在不斷加大投融資規(guī)模的基礎(chǔ)上，評價宏觀經(jīng)濟主體投融資績效具有較大的理論和現(xiàn)實意義。尤其是四川省，作為西部最重要的科技省份，擁有5所211高校、216個研究開發(fā)機構(gòu)、12家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化基地。在全國各省市中，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化基地總數(shù)排名第一。2013年四川省政府出臺了《關(guān)于促進科技和金融結(jié)合加快實施自主創(chuàng)新戰(zhàn)略的若干意見》等文件，
8、積極拓寬科技投融資渠道，對于投融資的績效評價迫于現(xiàn)實需要。由于非線性支持向量機具有很好的泛化性，適于處理高維
