基于三階段dea模型的我國金融支持科技創(chuàng)新效率評價

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1、基于三階段DEA模型的我國金融支持科技創(chuàng)新效率評價摘要：利用三階段DEA模型及均值聚類方法，采用2006-2013年我國30個省份金融投入和科技產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)，在控制外部環(huán)境的基礎上測算我國金融支持科技創(chuàng)新的效率，并根據(jù)效率值各省份劃分為高效、中效和低效三個層次。研究表明，外部環(huán)境對我國用于科技創(chuàng)新的金融資源配置影響明顯，剔除環(huán)境因素后金融支持科技創(chuàng)新效率明顯下降，這主要源于規(guī)模效率的降低；各地區(qū)金融支持科技創(chuàng)新效率存在明顯差異，東部地區(qū)處于中、高效層，中部地區(qū)集中于中效層，西部地區(qū)集中于低效層。各地區(qū)應根據(jù)自身效率情況采取相應的措

2、施，建立多層次、多渠道的金融市場體系，提局金融支持科技創(chuàng)新效率。關(guān)鍵詞：金融支持；科技創(chuàng)新；金融資源配置；金融資源利用效率；金融投入；科技產(chǎn)出；規(guī)模效應;三階段DEA模型；科技產(chǎn)業(yè)中圖分類號：F222.33；F832.1文獻標志碼：A文章編號：16748131(2016)04010108一、引言近年來，我國科技投入和產(chǎn)出皆在大幅度增加，這將為經(jīng)濟發(fā)展提供轉(zhuǎn)型動力和路徑。早在2011年，國家就發(fā)布了《國家“十二五”科學和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃》，規(guī)劃中對科技與金融的融合以及金融支持科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的服務機制和多渠道多層次融資體系進行了專門的闡述。而

3、在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型和市場經(jīng)濟體制完善的過程中，資源投入的效率受多種因素的影響而具有不確定性，因此，研宄金融資源支持科技創(chuàng)新的效率有著重要的意義。國外學者有關(guān)金融與科技之間關(guān)系的研究主要集中在以下幾個方面：第一，技術(shù)創(chuàng)新來自銀行的影響。Benfratello等（2008）對意大利公司的研究表明地方銀行顯著地影響了企業(yè)開展技術(shù)創(chuàng)新活動的成功率。Giannetti（2012）認為銀行的金融支持對高技術(shù)企業(yè)引進新產(chǎn)品能力和開展創(chuàng)新活動起到了顯著的作用。第二，資本市場對科技創(chuàng)新的影響。King等（1993）、Aghion等（2005）分別研究了直接融

4、資市場流動成本、金融創(chuàng)新、金融約束對科技創(chuàng)新的影響，認為直接融資市場可降低科技創(chuàng)新風險、促進全社會的投資。第三，風險投資對技術(shù)創(chuàng)新的影響。Gil等（2006）認為在一定條件下，風險投資是推動高新技術(shù)集群轉(zhuǎn)化的重要因素。第四，政策性金融對科技創(chuàng)新的影響。Gerard等（2003）認為政策性金融通過彌補市場失靈促進科技創(chuàng)新；而Fontana（2009）則認為政策性金融通過統(tǒng)籌調(diào)控促進科技創(chuàng)新發(fā)展。近年來，國內(nèi)關(guān)于金融與科技之間關(guān)系的研宄成果頗豐。王認真（2014）運用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法對我國省域科技金融與技術(shù)創(chuàng)新的空間相關(guān)性進行了分

5、析，結(jié)果表明其存在顯著的空間依賴性。俞立平（2015）研究了國家創(chuàng)新中科研經(jīng)費投入的貢獻，結(jié)果表明對科技創(chuàng)新貢獻最大的是政府科技投入，其次是企業(yè)科技投入，最低的是研發(fā)人員全時當量，貢獻不顯著的是銀行科技貸款。鄭玉航（2015）等分析了政府、金融信貸、資本市場等金融服務科技創(chuàng)新的有效程度。程慧平（2015）等運用SFA方法，對我國的R&D創(chuàng)新和轉(zhuǎn)化效率進行了分析，結(jié)果表明整體效率低下，東部地區(qū)最高，中部次之，西部最差。目前國內(nèi)關(guān)于金融支持科技創(chuàng)新效率的研宄，主要運用以下幾種方法來進行：第一，運用層次分析法（AHP）進行加權(quán)評價。王海等

6、（2003）利用經(jīng)過AHP加權(quán)后的評價指標體系和模型對科技金融結(jié)合效益進行了實證分析。第二，運用傳統(tǒng)DEA模型進行效率評價。孫伍琴等（2008）運用DEA模型測算了我國23個省市金融發(fā)展促進技術(shù)創(chuàng)新的效率，認為金融發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)產(chǎn)出效率的作用越來越明顯，并呈現(xiàn)逐漸加強的態(tài)勢。第三，運用DEA模型與Malmquist指數(shù)進行效率的靜態(tài)和動態(tài)評價。馬衛(wèi)剛（2014）對我國科技和金融結(jié)合的效益進行了動態(tài)與靜態(tài)分析，結(jié)果表明其結(jié)合效益負增長主要在于金融資源配置效率的下降。第四，運用三階段DEA模型進行效率評價。楊鳳鳴（2014）等基于

7、三階段DEA模型對我國2011年省際科技資源配置效率進行了測算，發(fā)現(xiàn)我國科技資源配置效率較低，且區(qū)域差異明顯。曾勝，張明龍：基于三階段DEA模型的我國金融支持科技創(chuàng)新效率評價總體來看，已有研宄文獻存在以下局限性：一是從要素投入來看，已有文獻更多是從產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的要素投入和科技產(chǎn)出進行效率評價，沒有以金融為要素投入進行效率研究；二是從研宄方法來看，有關(guān)金融與科技關(guān)系的研究主要采用DEA模型和Malmquist指數(shù)方法，而Fried等（2002）認為DEA模型沒有考慮外部環(huán)境和隨機干擾對決策單元的影響，得到的效率值并不一定真實，而己有的三階

8、段DEA模型分析缺乏時間跨度的考察；三是從研究范圍來看，已有文獻的研宄側(cè)重于部分省份或經(jīng)濟區(qū)域，缺乏考察全國范圍內(nèi)金融支持科技創(chuàng)新效率的研宄。有鑒于此，本文以金融資源為要素投入、科技創(chuàng)新為產(chǎn)出，并考慮環(huán)境因素的影響，運用三階段DEA模