摘 要：本文以主成分分析方法進行指標蘊含信息的整合，重新組合一組線性無關的綜合性指標，運用數(shù)據(jù)包絡分析方法（DEA）對山東省科技金融投入進行效益評價。研究結(jié)果表明，山東省2000—2010年的金融投入重數(shù)量、輕質(zhì)量，重速度、輕基礎，呈現(xiàn)出DEA無效狀態(tài)?；诖耍綎|省科技金融發(fā)展應轉(zhuǎn)變發(fā)展方向，走可持續(xù)、集約化的發(fā)展路徑。

關鍵詞：科技金融；主成分分析；數(shù)據(jù)包絡分析；績效評價

中圖分類號：F830 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2013）10-0007-04

一、引言

2011年山東省出臺了金融行業(yè)促進科技創(chuàng)新發(fā)展的指導性文件——《關于進一步改進金融服務促進科技創(chuàng)新發(fā)展的指導意見》（以下簡稱《意見》）?！兑庖姟分赋觯罅χС挚萍紕?chuàng)新，對于拓寬金融服務領域、提升金融服務層次、建立科技資源與金融資源對接的新機制、培育山東地方經(jīng)濟新的效益增長點、推動金融業(yè)自身可持續(xù)發(fā)展，都具有重要的促進作用和現(xiàn)實意義。由此可見，科技創(chuàng)新企業(yè)的繁榮離不開金融行業(yè)的大力支持，其發(fā)展前景取決于金融資金的投入規(guī)模以及合理配置。然而，如何衡量投資規(guī)模的適度性和投入資源分配的合理性，是一個亟待解決的問題。王海和葉元煦（2003）構(gòu)建了反映科技資金投入和科技活動產(chǎn)出全過程關系的指標體系，利用層次分析法分析科技與金融相結(jié)合的效益。崔毅等（2010）采用DEA方法，按區(qū)域分析評價了我國科技金融投入與科技產(chǎn)出的效益。徐玉蓮等（2011）通過構(gòu)建區(qū)域科技創(chuàng)新與科技金融耦合協(xié)調(diào)度評價指標體系，分析了2008年我國25個省級區(qū)域的科技創(chuàng)新與科技金融的互動耦合關系。駱世廣、李華民（2012）利用非負獨立成分分析特征約簡的DEA方法對廣東省2000—2008年的科技金融投入進行效益評價。本文整合上述文獻的優(yōu)勢，針對山東省科技金融績效進行評價。通過對科技金融投入產(chǎn)出相關指標數(shù)據(jù)進行預處理，運用主成分分析法重新組成一組線性無關的綜合指標，考察2000—2010年山東省科技金融績效，以期為制定山東省未來科技金融發(fā)展政策提供參考。

二、科技金融績效評價模型

（一）DEA評價模型簡介

DEA方法是查恩斯（A.Charnes）等人從相對效率的角度，利用生產(chǎn)前沿面的理論與方法，為研究部門和企業(yè)的技術(shù)進步狀況而建立的非參數(shù)優(yōu)化模型，對于評價同類型決策單元（DMU）的相對有效性具有顯著優(yōu)勢。同時，DEA在衡量具有多輸入多輸出變量的生產(chǎn)前沿函數(shù)的多目標決策方面，更是一種強有力的工具。其中的C2R模型可同時評價決策單元的規(guī)模有效性和技術(shù)有效性，符合本文研究的科技金融績效主題。C2R模型中相對應的每一個決策單元DMUj輸入輸出變量矩陣如圖1所示。

其中n是決策單元個數(shù)，每個決策單元都有m種“輸入”（表示決策單元對“資源”的耗費）以及s種“輸出”（決策單元消耗了“資源”之后，表示“成效”的數(shù)量），在本文中分別代表“科技金融投入”與“科技產(chǎn)出”。

假設[k=j=1nλjθ0]，則k為該DMU的規(guī)模收益值。當k=1時，該DMU的規(guī)模收益不變，投入產(chǎn)出同比例增加，屬于規(guī)模合理階段。當k<1時，該DMU的規(guī)模收益遞增，并且k值越小其規(guī)模收益遞增的趨勢越大?？梢员硎鰹椋涸揇MU在原有投入[Xj]的基礎上，給予投入量適度小幅的增加值，產(chǎn)出[Yj]將以更大的比例增加，在此狀況下應該做出擴大投入的決策。當k>1時，該DMU的規(guī)模收益遞減，并且k值越大遞減速率越大，此時就沒有必要增加該決策單元的投入，可以考慮適當減少投入量。

（二）主成分分析法的數(shù)據(jù)處理

運用DEA進行績效評價，具有一定的缺陷。當數(shù)據(jù)指標很多時，其評價效果就會明顯減弱。主成分分析方法可以很好地彌補這個缺陷，提升績效評價效果?？萍冀鹑诳冃гu價涉及的衡量金融科技投入和科技產(chǎn)生指標之間的關系錯綜復雜，并且具有不確定性。因此，本文在評價科技金融績效時，不得不盡可能多地收集指標數(shù)據(jù)以保證獲取足夠的信息，只有這樣才能進行準確的績效評價。既保證數(shù)據(jù)指標的全面性又保證DEA績效評價的有效性，需要對原始指標數(shù)據(jù)進行預處理，將一組有一定相關性的指標重新組成新的相互無關的綜合性指標。本文采用主成分分析方法對數(shù)據(jù)進行預處理以滿足上述要求。

三、科技金融績效實證分析

為了能準確地衡量山東省科技金融績效，本文盡可能收集涵蓋各個方面的大多數(shù)指標，其科技投入和科技產(chǎn)出指標體系如表1所示。

根據(jù)表1的評價體系進行數(shù)據(jù)的收集整理時，由于產(chǎn)出具有滯后性的特征，所以選取投入指標的時間段為2000—2010年，產(chǎn)出指標選取時間段為2001—2011年。利用SPSS軟件對投入產(chǎn)出指標進行主成分分析之后進行標準化處理（數(shù)據(jù)控制區(qū)間[0，1]），結(jié)果如表2所示。

根據(jù)DEA模型，運用DEAP2.1軟件，將表2中的投入綜合指標作為輸入，產(chǎn)出綜合指標F1和產(chǎn)出綜合指標F2作為輸出，分析結(jié)果如表3所示。

四、結(jié)論與政策建議

根據(jù)對山東科技金融績效實證分析的結(jié)果可以看出：2007年之前科技金融的綜合技術(shù)效率雖小于1但均在0.85以上，并且規(guī)模效率處于稍微遞減階段，到2007年規(guī)模效率保持不變的狀態(tài)。2007年之后，綜合技術(shù)效率處于急劇下降的趨勢，純技術(shù)效率保持良好狀態(tài)不變，規(guī)模效率遞減程度越來越嚴重?？傮w而言，山東省科技金融投入與產(chǎn)出是DEA無效的。具體表現(xiàn)為專利申請量和專利授予量逐年大幅度增加，但全省重大科技成果登記和國家級科技獎勵只是微小程度地浮動。全省高新技術(shù)評價指標的增長幅度也不是很明顯，體現(xiàn)為科技金融投入重數(shù)量、輕質(zhì)量，且有急功近利之趨勢，對有長遠利益和基礎作用的科技產(chǎn)品投入程度較低，同時科技產(chǎn)品的科技含量低。聯(lián)系實際情況，可以解釋為：山東省的科技型中小企業(yè)處于快速增長膨脹期，且處于不同生命周期的企業(yè)對金融的需求存在差異，同初建期快速增長的金融服務機構(gòu)在結(jié)構(gòu)上產(chǎn)生了匹配性不吻合的矛盾，需要經(jīng)歷一段時間的調(diào)試。科技投入特別是創(chuàng)新型高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)金融投入渠道單一化，資源配置結(jié)構(gòu)不合理，配置方式不協(xié)調(diào)，投融資方式的多樣化與科技發(fā)展快速增長的需求并不一致。

基于上述分析可以發(fā)現(xiàn)：山東省的科技創(chuàng)新支持力度處于逐漸上升的階段，科技投入規(guī)模日益增加，但科技轉(zhuǎn)化率程度還處于低水平。在未來科技金融發(fā)展過程中，一方面要繼續(xù)大力支持科技創(chuàng)新，給科技發(fā)展提供基本的經(jīng)濟基礎；另一方面要合理配置金融資源，使科技資源與金融資源融合到良性運行的軌道中，孕育出科技發(fā)展新的增長點，提升科技金融的經(jīng)濟效率水平。具體而言，要緊密結(jié)合山東特色制定科技金融投融資政策；根據(jù)國家相關產(chǎn)業(yè)政策，重點扶持山東省新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展導向的科技企業(yè)，捕捉新型科技創(chuàng)新點；跟隨省委、省政府確定的“四新一?！睉?zhàn)略以及藍黃“兩區(qū)”重點區(qū)域建設規(guī)劃；金融方面加大力度支持戰(zhàn)略性高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)；科技創(chuàng)新方面與高校科研機構(gòu)建立長久穩(wěn)固的專業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)移服務體系，推動高校與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的融合。整體而言，實現(xiàn)科技金融的高效率，既要挖掘科技的資金支持潛能，又要發(fā)揮高校的科研能力，為高新技術(shù)企業(yè)提供“一對一”的個性化技術(shù)研發(fā)與服務，提升科技創(chuàng)新的轉(zhuǎn)化率。

參考文獻：

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（特約編輯 齊稚平；校對 XY，SJ）