李雅麗 程 震

（江西師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院，江西 南昌 330022）

一、引言

科技金融是一種創(chuàng)新活動，即科學(xué)知識和技術(shù)發(fā)明被企業(yè)家轉(zhuǎn)化為商業(yè)活動的融資行為總和；是一種技術(shù)—經(jīng)濟范式，即技術(shù)革命是新經(jīng)濟模式的引擎，金融是新經(jīng)濟模式的燃料，二者合起來就是新經(jīng)濟模式的動力所在[1]；它既是一種科學(xué)技術(shù)資本化過程，即科學(xué)技術(shù)被金融資本孵化為一種財富創(chuàng)造工具的過程；也是一種金融資本有機構(gòu)成提高的過程，即同質(zhì)化的金融資本通過科學(xué)技術(shù)異質(zhì)化的配置，獲取高附加回報的過程。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是一種多指標(biāo)投入和多指標(biāo)產(chǎn)出的有效性綜合評價方法，相對于參數(shù)方法，DEA無需預(yù)設(shè)生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，即無需估計生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)，僅僅依靠分析實際觀測數(shù)據(jù)，采用局部逼近的辦法構(gòu)造前沿生產(chǎn)函數(shù)模型來對生產(chǎn)單元進(jìn)行相對有效性的評價，比較有代表性的DEA模型主要有：FG模型[2]和ST模型[3]；1986年Charnes等給出的具有無窮多個決策單元的半無限規(guī)劃C2W模型[4]。

目前，針對科技與金融結(jié)合效率的研究大多采用定性的方法[5][6][7]，定量研究的文獻(xiàn)不多，而且研究區(qū)域大多集中在國家層面，王海、葉元煦[8]曾運用層次分析法評價了我國1991～1999年科技金融結(jié)合的效益。時鵬將等[9]引用投入－產(chǎn)出型DEA模型對全國27個省和直轄市的R&D投入產(chǎn)出技術(shù)效率進(jìn)行實證分析，許冶[10]利用DEA方法對我國1985～2003年科技投入相對效率進(jìn)行測度，唐崇敏和官建成[11]運用DEA方法對33個國家在1995～2005年7個時間段內(nèi)的科學(xué)論文產(chǎn)出效率進(jìn)行比較，謝建國和周露昭[12]采用DEA方法，對我國30個省區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新活動的有效性進(jìn)行了分析，雖然DEA方法在我國已經(jīng)有了一定的應(yīng)用，但總體上來講，其在科技金融評估領(lǐng)域的應(yīng)用仍然不夠廣泛和深入，而且對于省域科技金融的研究較少。因此，本文采用DEA方法對江西省金融投入與科技產(chǎn)出結(jié)合的效益進(jìn)行評價與分析。

二、指標(biāo)體系的構(gòu)建

表1 江西省2000～2010年科技金融投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

對科技金融投入產(chǎn)出進(jìn)行評價，指標(biāo)的選擇必須能客觀地反映金融活動中的投入與科技產(chǎn)業(yè)化的實際情況;另外，還要根據(jù)DEA分析方法本身的特點，選擇相應(yīng)的指標(biāo);由此來建立指標(biāo)體系。評價指標(biāo)體系的建立，一般要遵循四個原則，即科學(xué)性原則、可比性原則、可行性原則、適應(yīng)性原則。本文選取江西省2000～2010年科技投入產(chǎn)出相關(guān)指標(biāo)對江西省科技投入二次相對效率進(jìn)行測算分析，具體見表1所示。

科技活動有別于一般的投入產(chǎn)出問題，其產(chǎn)出必須體現(xiàn)與科技投入相關(guān)的產(chǎn)出成果，盡管表面上其作用是間接的，但所蘊涵的推動經(jīng)濟社會發(fā)展的潛力和作用是巨大的。金融投入從總量和均量兩個方面考慮，其中研究和發(fā)展（R&D）經(jīng)費是反映一個地區(qū)科技實力的重要指標(biāo)，又是提高綜合實力和競爭力的重要基礎(chǔ);地方財政科技撥款有利于更多的社會資金投入科技創(chuàng)新；固定資產(chǎn)購建費說明對科技活動的硬件投資程度；人均R&D經(jīng)費是科技活動持續(xù)發(fā)展的基本保證。在科技產(chǎn)出中，發(fā)明專利受理量和國內(nèi)中文期刊科技論文數(shù)是全省科技活動成果的重要體現(xiàn)，是一種用以計量研究人員想法和他們產(chǎn)出的極普遍的指標(biāo)；技術(shù)市場成交合同在生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化中起了重要作用；而新產(chǎn)品產(chǎn)值則可以被視為科技活動的直接商業(yè)化產(chǎn)出，科技產(chǎn)出中新產(chǎn)品產(chǎn)值的變化，更能體現(xiàn)科技產(chǎn)業(yè)化，并能有效地的使金融投入與科技產(chǎn)出效率機制相結(jié)合。

江西省金融投入與科技產(chǎn)出的主要指標(biāo)2000～2010年的數(shù)據(jù)見表2。

表2 江西省科技投入與產(chǎn)出輸入、輸出值

三、科技金融投入產(chǎn)出效率評價方法與步驟

（一）DEA評價模型概念的引入

DEA是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Date EnvelopmentAnalysis）的簡稱，是著名的運籌學(xué)家A·Charnes和W·W·Cooper等人以相對效率概念為基礎(chǔ)發(fā)展起來的一種嶄新的效率評價方法。它是使用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型比較決策單元之間的相對效率，對決策單元做出評價。為了全面反映科技投入與產(chǎn)出，先利用多元統(tǒng)計分析中的因子分析方法，將反映科技投入產(chǎn)出的多個指標(biāo)進(jìn)行處理，然后將科技投入和產(chǎn)出的主要指標(biāo)作為DEA績效評價的輸入和輸出指標(biāo)，以全面反映科技投入產(chǎn)出的效率狀況。

（二）科技投入二次相對效率測算分析

根據(jù) Banker，Charnes和 Cooper（1984）為生產(chǎn)可能集合建立凸性、無效率、射線無限制和最小外插性等四項公理，并引進(jìn)Shepherd距離函數(shù)的概念，將技術(shù)效率（TE）分解為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE），即:TE=PTE×SE，建立了規(guī)模報酬可變BC2模型，用以評價生產(chǎn)規(guī)模與技術(shù)有效:

假設(shè)有n個決策單元，每個決策單元都有m種類型的“輸入”（表示該決策單元“耗費的資源”）和s種類型的“輸出”（該決策單元“工作成效”）?？捎沊ij為第j個決策單元對第i種類型輸入的投入量，Yij為第j個決策單元對第i種類型輸出的產(chǎn)出量。若θ0=1，S-0=0，S+0=0，則稱 DUMj0有效。

四、實證分析

一般來說，求解DEA模型可以直接采用計算機軟件進(jìn)行求解。本文將原始數(shù)據(jù)分別代入公式，采用Deap2.1進(jìn)行求解，得出各地區(qū)的DEA值。在求解過程中，本文假設(shè)是以投入為主導(dǎo)型，也就是在既定投入下計算產(chǎn)出的最大值。各決策單元DEA求解結(jié)果如下表3所示。

表3 江西省科技投入與產(chǎn)出相對效率結(jié)果

（一）C2R模型結(jié)果分析

C2R模型是DEA模型的一種，評價的是DMU的整體效率。若C2R模型的得分為1，則表明該整體效率有效的狀態(tài)。當(dāng)決策單元處于有效狀態(tài)時，表明和其他決策單元相比，該決策單元的投入和產(chǎn)出處于一種相對均衡狀態(tài)，也即是說該決策單元的資源配置實現(xiàn)了最優(yōu)配置。當(dāng)綜合效率值在[0.9，1]之間時，意味著該決策單元處于相對有效的狀態(tài)，該決策單元只要稍作調(diào)整，仍可達(dá)到投入產(chǎn)出有效的水平。當(dāng)綜合效率值在[0.1，0.9]之間時，表明該決策單元處于明顯非有效狀態(tài)，若想達(dá)到投入產(chǎn)出的有效，需要經(jīng)過長期的政策調(diào)整。當(dāng)綜合效率值在[0，0.1]之間時，表明該決策單元幾乎處于完全無效的狀態(tài)，需要對該投入產(chǎn)出進(jìn)行反思，考慮該決策單元的投入方向是否正確，是否符合經(jīng)濟發(fā)展的正常規(guī)律。

從計算結(jié)果可以看出2000～2010年十一年的時間段中有六年是處于有效狀態(tài)，五年是處于相對有效狀態(tài)。00、01、02、03、06、10 年C2R得分為1，說明這六年科技金融投入和產(chǎn)出處于一種相對均衡狀態(tài)，實現(xiàn)了資源的最優(yōu)配置。而04、05、07、08、09這五年C2R 得分均小于1，特別是05、09年C2R得分小于0.9，也就是說這五年江西省科技金融投入至少在技術(shù)有效性或者在規(guī)模有效性方面存在不足，導(dǎo)致科技金融投入產(chǎn)出沒有達(dá)到最佳水平，并沒有實現(xiàn)資源的最優(yōu)配置，需要政府對科技金融投入進(jìn)行調(diào)整。

（二）B2C模型結(jié)果分析

B2C模型也是DEA模型的一種，它假設(shè)規(guī)模報酬不變，是在C2R模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步評價當(dāng)處于無效狀態(tài)時，有多大程度是由技術(shù)效率引起的。通過該值的測算，可以看出江西省政府科技金融投入是否存在投入冗余或者產(chǎn)出不足，投入冗余或產(chǎn)出不足的量是多少等。

從B2C模型分析結(jié)果可以看出，2000～2010年十一年的時間段中有八年是純技術(shù)效率有效的，三年是純技術(shù)效率無效的。00、01、02、03、06、07、08、10 年 B2C 得分為 1，也就是說這八年實現(xiàn)了技術(shù)效率的有效性，即意味著這八年實現(xiàn)了在既定投入下產(chǎn)出的最大化或者說是在既定產(chǎn)出下的投入最小化。剩下的三年B2C分值在[0.9，1]之間，這表明這三年存在投入或產(chǎn)出不足，但是只要稍微調(diào)整資源配置的組合，即可實現(xiàn)既定投入下產(chǎn)出的最大化或者既定產(chǎn)出下的投入最小化。

這些DUM非DEA有效的原因都是沒有合理配置好資源或產(chǎn)出不足造成的。如04、05以及09年各項投入均偏多，應(yīng)該減少其投入，提高其金融投入的效率；而新產(chǎn)品產(chǎn)值、技術(shù)市場成交合同數(shù)、專利申請授權(quán)量出現(xiàn)了產(chǎn)出不足的情況，應(yīng)該加大科技研發(fā)，使科技能夠更好的轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，獲得更有效的科技產(chǎn)出。各年份科技金融投入與產(chǎn)出的冗余值見表4。

（三）規(guī)模有效性結(jié)果分析

從規(guī)模有效性的結(jié)果來看，00到04、06、10年規(guī)模效率為1，也就是說，這七年的科技金融投入規(guī)模是適當(dāng)?shù)模瑹o須擴大或縮小投入的規(guī)模。05、07年到09年處于規(guī)模無效，規(guī)模無效的情形有兩種：一種是規(guī)模報酬遞增的情形，也就是增加政府科技投入，其產(chǎn)出增長的幅度高于投入增長的幅度；一種是規(guī)模報酬遞減的情形，也就是指增加政府科技投入，其產(chǎn)出增長的幅度低于投入增長的幅度。這五年均是處于規(guī)模報酬遞減的狀態(tài)，也就是說當(dāng)科技金融投入的各要素按相同比例同時增加時，產(chǎn)量增加的比例小于投入要素的變化比例。這四年的綜合效率沒有達(dá)到有效（即1），是因為其規(guī)模與投入、產(chǎn)出不相匹配，規(guī)模報酬處于遞減狀態(tài)，說明其應(yīng)該調(diào)整規(guī)模，適當(dāng)?shù)乜s小其規(guī)模以達(dá)到規(guī)模有效。

表4 江西省科技金融投入與產(chǎn)出的冗余值

（四）綜合分析

通過對江西省十一年間的C2R分析和B2C分析可以看出，00到03年、06、10年這六年綜合效率和規(guī)模效率均為1，說明這五年科技金融投入和產(chǎn)出處于一種相對均衡狀態(tài)，實現(xiàn)了在既定投入下產(chǎn)出的最大化或者說是在既定產(chǎn)出下的投入最小化，也就是實現(xiàn)了資源的最優(yōu)配置。04、05、09這三年的綜合效率和純技術(shù)效率均小于1，說明這三年在投入方面存在冗余，產(chǎn)出方面存在不足，需要對各項投入進(jìn)行調(diào)整，適當(dāng)減少投入或在當(dāng)前投入的基礎(chǔ)上，通過改變管理模式使其產(chǎn)出增加。07年和08年的純技術(shù)效率為1，而規(guī)模效率小于1，即它實現(xiàn)了既定投入下產(chǎn)出的最大化，或者說是在既定產(chǎn)出下投入的最小化，但是其規(guī)模報酬遞減，應(yīng)該縮小其規(guī)模。規(guī)模無效的四年均為規(guī)模報酬遞減，說明規(guī)模不佳是這四年的通病，在科技金融投入的過程中，不能一味追求大規(guī)模，應(yīng)當(dāng)注重規(guī)模收益狀況，從投入結(jié)構(gòu)及管理模式方面來考慮提高效率。

五、結(jié)束語

本文采用DEA方法，對江西省十一年間的科技金融效率進(jìn)行評價。從DEA分析的結(jié)果來看，江西省十一年間有四年是處于規(guī)模無效的，并且規(guī)模報酬遞減，說明江西省一味的擴大投資規(guī)模，忽略了投資結(jié)構(gòu)與管理體制的完善，單純的依靠金融投入已經(jīng)不能夠提高科技產(chǎn)出的效率，只有做到金融投入與科技產(chǎn)出協(xié)調(diào)發(fā)展，才能夠有效地提高金融與科技的結(jié)合效益。因此，江西省要想真正地提高科技與金融的結(jié)合效益，就必須深化科技體制改革，建立以市場為導(dǎo)向的新型管理體制，建立和完善科技金融投入增長機制，強產(chǎn)學(xué)研合作，加快科技向現(xiàn)實生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化。

[1]卡蘿塔.佩蕾絲.技術(shù)革命與金融資本[M].北京:中國人民大學(xué)出版社，1983.

[2]Fare R and Grosskopf S.A nonparametric cost approach to scale efficiency.journal of Economics.1985.87:594—604.

[3]seiford L M and Thrall R M.Recent development in DEA.The mathematical programming approach to frontier analysis.Journal of Econometrics.1990，46:7—38.

[4]Charnes A，Cooper WW，Wei QL.A Semi-infinite Multicriteria Programming Approach to Data Envelopment Analysis with Many Decision Making Units[R].The University of Texas at Austin，Center for Cybernetic Studies Report CCS 551，1986.

[5]彭鵬，李麗亞.我國財政科技投入現(xiàn)狀分析和對策研究[J].中國科技論壇，2003年第6期.

[6]鄧向榮，劉乃輝，周密.轉(zhuǎn)型期我國政府科技投入績效研究[J].科技管理研究，2005年第10期.

[7]田中禾，徐浩領(lǐng).基于C2GS2模型的企業(yè)科技投入產(chǎn)出績效評價研究[J].科技管理研究，2010（2）:72-73.

[8]王海，葉元煦.科技與金融結(jié)合效益的評價研究[J].管理科學(xué)，2003，（2）:67-72.

[9]時鵬將，許曉雯，蔡虹.R&D投入產(chǎn)出效率的DEA分析[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2004，（1）:28-30.

[10]許治，師萍.基于DEA方法的我國科技投入相對效率評價[J].科學(xué)學(xué)研究，2005，（8）：481-484.

[11]唐崇敏，官建成.基于DEA方法的科學(xué)論文產(chǎn)出效率分析[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2007，（6）:28-34.

[12]謝建國，周露昭.中國區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新績效——一個基于DEA的兩階段研究[J].學(xué)習(xí)與時間，2007，（6）:29-34.