何麗娜

（河南牧業(yè)經(jīng)濟學(xué)院，河南 鄭州 450044）

基于DEA的河南省與沿海發(fā)達省份科技創(chuàng)新融資效率比較

何麗娜

（河南牧業(yè)經(jīng)濟學(xué)院，河南 鄭州 450044）

建立數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型測算了河南省和沿海發(fā)達省份科技創(chuàng)新融資的效率，表明河南省的科技創(chuàng)新融資效率低于沿海發(fā)達省份，進一步比較各省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)、研究與發(fā)展機構(gòu)和高校等三個科技創(chuàng)新主體的融資效率，并進行投影分析，提出了提高河南省科技創(chuàng)新融資效率的政策建議。

科技創(chuàng)新融資；沿海發(fā)達省份；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；效率

一、引言

科技創(chuàng)新對社會經(jīng)濟發(fā)展起著巨大推動作用，科技創(chuàng)新能力能夠體現(xiàn)一個國家和地區(qū)的核心競爭力。科技創(chuàng)新需要有大量的資金投入，加大金融對科技創(chuàng)新的投入是推進科技創(chuàng)新的有效途徑。王海等（2003）建立了指標評價體系和評價模型對我國科技金融結(jié)合效益進行實證分析，結(jié)果顯示我國科技金融結(jié)合效益有所改善，但還存在較多問題未能使金融科技投入取得較好的效益[1]。龔傳洲等（2012）基于VAR模型的研究顯示，我國不同的融資渠道對科技創(chuàng)新的作用存在差異，金融機構(gòu)的中長期貸款和政府的財政撥款對科技創(chuàng)新的支持作用大，而資本市場的作用較小。在金融資源稀缺的狀況下，提高金融科技創(chuàng)新投入的效率是解決問題的有效方法[2]。呂江林等（2012）比較了我國中部六省與東部發(fā)達省市金融投入與科技產(chǎn)出的效率，提出要采取措施提高中部各省科技金融的投入產(chǎn)出效率。陳迪等（2013）基于DEA模型的研究顯示，我國各省區(qū)市的科技創(chuàng)新總體效率逐年提高，東、中、西部地區(qū)存在差異[3]。陳凱等（2013）基于AHP方法對江蘇省金融投入和科技產(chǎn)出的研究認為，金融資本投入效率低下使其對科技創(chuàng)新產(chǎn)出的助推作用沒有完全體現(xiàn)[4]。

本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）對河南省和沿海發(fā)達省份山東、江蘇、浙江、廣東、福建和上海市的科技創(chuàng)新融資效率進行實證分析，比較河南省與沿海發(fā)達省份整體科技創(chuàng)新融資效率存在的差異，并進一步比較分析河南省與沿海發(fā)達省份規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)、研究與發(fā)展機構(gòu)和高等學(xué)校三個主要的科技創(chuàng)新主體的科技創(chuàng)新融資效率存在的差異。針對存在的差異，提出相關(guān)政策建議，以提高河南省科技創(chuàng)新融資效率。

二、效率評價模型——數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis，DEA）是 美國運籌學(xué)家 Charnes、Cooper、Rhodes（CCR，1978）提出的一種用來評價決策單元相對效率的方法[5]。若干個同種類型的決策單元（Decision Making Units，DMU）組成一個系統(tǒng)，為實現(xiàn)決策單元的“Pareto最優(yōu)”，運用線性規(guī)劃技術(shù)對決策單元的多個投入、產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)進行的非參數(shù)前沿效率分析。通過保持投入或產(chǎn)出不變，將DMU投影到DEA前沿上，比較DMU偏離DEA前沿的程度來判斷其相對有效性。DEA方法已經(jīng)被廣泛地用來進行效率分析。

（一）基本模型

設(shè)選取n個同類型的決策單元進行評價，分別為DMUj，j=1，2，…，n。每個DMU 選取m個投入指標，DMUj的投入指標向量為Xj=(x1j，x2j，…，xmj)T；每個DMU在選取r個產(chǎn)出指標，DMUj的產(chǎn)出指標向量為Yj=(y1j，y2j，…，yrj)T。其中，Xj≥ 0，Yj≥ 0，即投入產(chǎn)出指標非負。

（1）評價DMU總體效率的具有非阿基米德無窮小的C2R模型：

其中，ε是非阿基米德無窮小量，S-是投入變量對應(yīng)的松弛變量向量，S+是產(chǎn)出變量對應(yīng)的松弛變量向量。該模型中待估計變量的最優(yōu)解為θ*，S-*，S+*，λ*，θ*是對第j0個DMU相對總體效率的評價。

（2）評價DMU純技術(shù)效率的具有非阿基米德無窮小的C2GS2模型：

在C2R模型中加入約束條件=1，即得出C2GS2模型，該模型待估計變量的最優(yōu)解為 σ*，S-*，S+*，λ*，σ*是對第j0個DMU純技術(shù)效率的評價。

（二）模型的基本評價功能

通過上述兩個模型的最優(yōu)解可以對每個決策單元的相對效率進行評價：

（1）如果 θ*=1，而s-*≠ 0，s+*≠ 0，那么DMUj0為弱DEA總體有效，即在n個決策單元組成的系統(tǒng)中，DMUj0保持現(xiàn)有的投入量X0不變，將產(chǎn)出提高s+；或保持現(xiàn)有產(chǎn)出不變，將投入減少s-。

（2）如果 θ*=1，且s-*=0，s+*=0，那么DMUj0為DEA總體有效，即在n個決策單元組成的系統(tǒng)中，DMUj0現(xiàn)有的投入量X0已經(jīng)達到了最優(yōu)的產(chǎn)出量Y0。

（3）如果θ*<1，那么DMUj0為DEA總體無效。對于DEA無效的DMU可以計算其對應(yīng)點（x0,y0）在有效前沿面上的投影（），其相對于整個DMU 系統(tǒng)是總體有效的。

（5）如果 σ*=1，而S-*≠ 0，S+*≠ 0，那么DMUj0為弱DEA純技術(shù)有效。

（6）如果 σ*=1，且 S-*=0，S+*=0，那么 DMUj0為DEA純技術(shù)有效。

（7）用總體效率θ*和純技術(shù)效率σ*可以計算純規(guī)模效率ξ*計算公式為：ξ*=

ξ*=1表示 DMUj0為純規(guī)模有效；ξ*<1表示DMUj0為純規(guī)模無效，需要通過改進投入資源、調(diào)整投入資源的結(jié)構(gòu)來提高規(guī)模效益。

三、河南省與沿海發(fā)達省份科技融資效率的實證分析

（一）決策單元和模型投入產(chǎn)出變量的選取

1.決策單元的選取

本文把我國內(nèi)地的31個省區(qū)市全部納入模型，以滿足DEA模型對決策單元數(shù)量的要求，即要求決策單元個數(shù)要比投入指標和產(chǎn)出指標的和大，至少是其兩倍以上[6]。文中僅對河南省和沿海發(fā)達的省份的科技創(chuàng)新融資效率進行比較分析。

2.投入產(chǎn)出變量的選取

將科技創(chuàng)新過程視為一個生產(chǎn)過程，其投入為資本投入和勞動力投入，產(chǎn)出為科技創(chuàng)新成果。本文比較各省市科技創(chuàng)新融資效率時，選取兩類科技創(chuàng)新投入指標：第一類是科技創(chuàng)新資金投入，包括R&D內(nèi)部支出的三項資金：政府資金、企業(yè)資金、國外及其他資金。第二類是科技創(chuàng)新勞動力投入：研究與實驗發(fā)展人員全時當(dāng)量。產(chǎn)出指標根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性從代表科技創(chuàng)新成果的專利申請受理數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入和發(fā)表科技論文篇數(shù)中選取。

（二）模型的建立和數(shù)據(jù)的選擇

科技創(chuàng)新主體主要包括企業(yè)、研究與發(fā)展機構(gòu)和高等學(xué)校。本文擬建立四個DEA模型，比較河南省和沿海發(fā)達省份的科技創(chuàng)新融資效率。首先比較各省市整體的科技創(chuàng)新融資效率；之后再分別從各省市的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)、研究與發(fā)展機構(gòu)和高等學(xué)校三個科技創(chuàng)新主體層面比較分析其科技創(chuàng)新融資效率。數(shù)據(jù)的選取考慮到科技創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出之間存在一定的時滯，假定時滯為1年[7]，本文選擇各項科技創(chuàng)新投入指標2011年的數(shù)據(jù)和各項科技創(chuàng)新產(chǎn)出指標2012年的數(shù)據(jù)進行實證分析。數(shù)據(jù)來源于2012年和2013年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局及中國科技部網(wǎng)站。

模型一：整體科技創(chuàng)新融資效率比較。

投入指標為2011年各省R&D內(nèi)部支出中的政府資金X1、企業(yè)資金X2、國外及其他資金X3、2011年各省市R&D人員全時當(dāng)量X4。產(chǎn)出指標為2012年各省市專利申請受理數(shù)Y。

模型二：規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新融資效率比較。

投入指標為2011年各省市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D內(nèi)部支出中的政府資金X1、企業(yè)資金X2、國外及其他資金X3、2011年各省市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員全時當(dāng)量X4。產(chǎn)出指標為2012年各省市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)專利申請受理數(shù)Y1、2012年各省市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入Y2。

模型三：研究與發(fā)展機構(gòu)科技創(chuàng)新融資效率比較。

投入指標為2011年各省市研究與發(fā)展機構(gòu)R&D內(nèi)部支出中的政府資金X1、企業(yè)資金X2、國外及其他資金X3、2011年各省市研究與發(fā)展機構(gòu)R&D人員全時當(dāng)量X4。產(chǎn)出指標為2012年各省市研究與發(fā)展機構(gòu)發(fā)表科技論文篇Y1、2012年各省市研究與發(fā)展機構(gòu)專利申請受理數(shù)Y2。

模型四：高等學(xué)?？萍紕?chuàng)新融資效率比較。

投入指標為2011年各省市高校R&D內(nèi)部支出中的政府資金X1、企業(yè)資金X2、國外及其他資金X3、2011年各省市高校R&D人員全時當(dāng)量X4。產(chǎn)出指標為2012年各省市高校發(fā)表科技論文篇Y1、2012年各省市高校專利申請受理數(shù)Y2。

（三）實證結(jié)果分析

采用C2R模型和C2GS2模型，運用Lindo軟件分別計算河南省和沿海發(fā)達省份整體及各科研創(chuàng)新主體的總體效率θ*、純技術(shù)效率σ*、純規(guī)模效率ξ*。C2R模型中，s-*是投入松弛變量的數(shù)值，正值表示存在投入冗余；s+*是產(chǎn)出松弛變量的數(shù)值，正值表示存在產(chǎn)出不足。

1.整體科技創(chuàng)新融資效率比較分析

（1）總體效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率比較分析。

從各省市科技創(chuàng)新整體效率比較的實證結(jié)果看（見表1），江蘇和浙江的總體效率θ*=1，純技術(shù)效率σ*=1、純規(guī)模效率 ξ*=1，松弛變量s-*=s+*=0，說明這兩個省處在總體效率、純技術(shù)效率和純規(guī)模效率的前沿面上，其科技創(chuàng)新是DEA有效的。河南省和其他省份則是DEA無效的。其中，廣東等非DEA有效的沿海發(fā)達省份總體效率值高于河南省，其純技術(shù)效率值也高于河南省，說明其較少的科技投入有較高的科技產(chǎn)出。其純規(guī)模效率略低于河南?。ǔ綎|?。幽鲜√岣咂浼兗夹g(shù)效率是提高其總體效率的關(guān)鍵。河南省的純規(guī)模效率沒有在有效前沿面上，故還需要通過改進投入資源、調(diào)整投入資源的結(jié)構(gòu)提高其純規(guī)模效率。

（2）規(guī)模效益分析。

表1顯示，江蘇和浙江的∑λ*=1，說明其科技創(chuàng)新的投入產(chǎn)出的規(guī)模效益不變。其他省份的∑λ<1，反映出其規(guī)模效益遞增，即在當(dāng)下的技術(shù)水平下，其產(chǎn)出增量的相對百分比高于相應(yīng)的投入增量的相對百分比。說明這些省份整體科技創(chuàng)新投入不足，需要增加投入?！痞?值越小遞增趨勢越大，即增加投入，會有更高比例產(chǎn)出的增加。河南省與沿海發(fā)達省份相比其∑λ*為最小，說明其增加科技創(chuàng)新投入帶來的產(chǎn)出增加比例較高。

表1 整體科技創(chuàng)新融資DEA效率與規(guī)模效益計算結(jié)果

（3）河南省科技創(chuàng)新DEA投影分析。

表2 河南省科技創(chuàng)新DEA投影分析結(jié)果

計算河南省科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出在有效邊沿上的投影，見表2。計算結(jié)果顯示，在現(xiàn)有的技術(shù)水平下，河南省保持科技創(chuàng)新產(chǎn)出不變，政府資金投入可以減少68.15%，企業(yè)資金投入科技減少62.21%，國外及其他資金可以減少62.04%，人員投入可以減少73.31%，這樣才可以實現(xiàn)河南省科技創(chuàng)新融資的DEA有效。

2.主要科技創(chuàng)新主體融資效率比較分析

（1）規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)。

從各省市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的科技創(chuàng)新融資整體效率比較的實證結(jié)果看（見表3），僅有浙江處在總體效率、純技術(shù)效率和純規(guī)模效率的前沿面上，其總體效率θ*=1，純技術(shù)效率σ*=1、純規(guī)模效率ξ*=1，松弛變量s-*=s+*=0。河南省和其他沿海發(fā)達省份的規(guī)模以上企業(yè)總體效率和純規(guī)模效率DEA無效，其中，河南省的θ*和ξ*最小，說明其規(guī)模以上企業(yè)的科技創(chuàng)新融資整體效率和純規(guī)模效率低于沿海發(fā)達省份。技術(shù)效率的實證結(jié)果顯示，上海、江蘇、浙江、山東和廣東的規(guī)模以上企業(yè)科技創(chuàng)新融資純技術(shù)效率處于有效前沿面上，是DEA有效的。河南省和福建省純技術(shù)效率是DEA無效的。河南省需要提高其規(guī)模以上企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新融資的純技術(shù)效率和純規(guī)模效率，以提高其總體效率。

表3 規(guī)模以上企業(yè)科技創(chuàng)新融資DEA效率計算結(jié)果

表4 河南省規(guī)模以上企業(yè)科技創(chuàng)新DEA投影分析結(jié)果

根據(jù)DEA投影分析結(jié)果（表4），在現(xiàn)有的技術(shù)水平下，保持科技創(chuàng)新產(chǎn)出不變，要使河南省規(guī)模以上企業(yè)科技創(chuàng)新融資效率DEA有效，需要減少政府資金投入的42.63%，減少企業(yè)資金投入的49.62%，減少國外及其他資金投入的42.31%，減少科技人員投入的42.64%。

（2）研究與發(fā)展機構(gòu)科技創(chuàng)新融資效率比較分析。

沿海發(fā)達省份中的浙江、福建和廣東三省的研究與發(fā)展機構(gòu)科技創(chuàng)新融資處在總體效率、純技術(shù)效率和純規(guī)模效率的前沿面上（見表5），其總體效率 θ*=1，純技術(shù)效率 σ*=1、純規(guī)模效率 ξ*=1，松弛變量s-*=s+*=0。河南省研究與發(fā)展機構(gòu)的總體效率、純技術(shù)效率和純規(guī)模效率DEA無效。與其他DEA無效的沿海發(fā)達省份比較，河南省的θ*和σ*最小，說明河南省研究與發(fā)展機構(gòu)的科技創(chuàng)新融資整體效率和純技術(shù)效率遠遠低于其他沿海發(fā)達省份，提高純技術(shù)效率是提高整體效率的關(guān)鍵。

表5 研究與發(fā)展機構(gòu)科技創(chuàng)新融資DEA效率計算結(jié)果

根據(jù)DEA投影分析結(jié)果（表6），在現(xiàn)有的技術(shù)水平下，減少政府資金投入的52.97%，減少企業(yè)資金投入的53.28%，減少國外及其他資金投入的52.93%，減少科技人員投入的52.58%，增加發(fā)表科技論文的5.71%，保持專利申請受理數(shù)不變，可以使河南省研究與發(fā)展機構(gòu)的科技創(chuàng)新融資效率DEA有效。

表6 河南省研究與發(fā)展機構(gòu)科技創(chuàng)新DEA投影分析結(jié)果

（3）高校科技創(chuàng)新融資效率比較分析。

DEA效率計算結(jié)果（表7）顯示，河南省和沿海發(fā)達省份中的江蘇省高校科技創(chuàng)新融資處在總體效率、純技術(shù)效率和純規(guī)模效率的前沿面上，其總體效率 θ*=1，純技術(shù)效率 σ*=1、純規(guī)模效率 ξ*=1，松弛變量s-*=s+*=0。廣東省的純技術(shù)效率DEA有效。實證分析結(jié)果說明河南省高校較河南省其他科技創(chuàng)新主體的科技創(chuàng)新融資效率更高。

表7 高校科技創(chuàng)新融資DEA效率計算結(jié)果

四、結(jié)論及政策建議

（一）研究結(jié)論

基于四個DEA模型的效率分析顯示，河南省科技創(chuàng)新融資效率與沿海發(fā)達省份相比存在以下特點：

（1）在整體的科技創(chuàng)新融資效率比較中，河南省的總體效率和純技術(shù)效率遠低于沿海發(fā)達省份，純規(guī)模效率相差不大，規(guī)模效益最低。說明目前河南省科技創(chuàng)新融資投入是DEA無效的，提高其純技術(shù)效率是提高其總體效率的關(guān)鍵。而且目前的規(guī)模效益小，增加金融投入可以帶來更大的產(chǎn)出增量。

（2）河南省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新融資的總體效率、純技術(shù)效率和純規(guī)模效率都低于沿海發(fā)達省份。為提高其總體效率，需要同時提高其純技術(shù)效率和純規(guī)模效率。河南省研究與發(fā)展機構(gòu)科技創(chuàng)新融資總體效率和純技術(shù)效率遠低于沿海發(fā)達省份，提高其純技術(shù)效率是提高其總體效率的關(guān)鍵。河南省高?？萍紕?chuàng)新融資處在總體效率、純技術(shù)效率和純規(guī)模效率的前沿面上，較河南省其他科技創(chuàng)新主體，河南省高校的科技創(chuàng)新融資效率更高。

（3）科技創(chuàng)新DEA投影分析一致認為，在現(xiàn)有的技術(shù)條件下，要使河南省科技創(chuàng)新效率處在前沿面上，即達到DEA有效，需要減少一定比例的資金和人力投入。

（二）政策建議

河南省的金融發(fā)展水平遠遠低于沿海發(fā)達省份，金融資源比較稀缺，其科技創(chuàng)新的金融投入必然受到約束，只有大力提高金融對科技創(chuàng)新投入的效率，充分發(fā)揮有限的金融資源對科技創(chuàng)新活動的推進作用，推動河南省金融與科技的高效率結(jié)合。

首先，河南省科技創(chuàng)新融資的純技術(shù)效率較低，提高純技術(shù)效率是提高總體效率的關(guān)鍵。政府應(yīng)該采取措施提高對科技創(chuàng)新活動的激勵與管理，引進先進技術(shù)和高層次科技人才，加大企業(yè)、研究發(fā)展機構(gòu)和高校等科技創(chuàng)新主體的合作，努力提高科技創(chuàng)新融資的純技術(shù)效率，使有限的金融資源帶來更多的科技創(chuàng)新產(chǎn)出。

另外，河南省的科技創(chuàng)新融資規(guī)模效益小于1，遠低于沿海發(fā)達省份，加大科技創(chuàng)新的高效金融投入會帶來更大比例的科技創(chuàng)新產(chǎn)出?？萍紕?chuàng)新需要大量的有效資金投入，政府應(yīng)建立信息共享機制，加強科技創(chuàng)新主體融資需求和市場科技金融投資需求的信息溝通[8]，促進金融與科技的有效結(jié)合。政府應(yīng)該制定稅收優(yōu)惠政策，鼓勵科技創(chuàng)新的金融投入。鼓勵銀行對科技創(chuàng)新主體貸款；發(fā)行科技開發(fā)債券，聚集社會閑散資金；鼓勵科技創(chuàng)新企業(yè)上市融資。拓展科技創(chuàng)新的保險范圍，發(fā)揮保險業(yè)對科技創(chuàng)新的經(jīng)濟補償和資金融通功能[9]；支持擔(dān)保機構(gòu)的發(fā)展，鼓勵擔(dān)保機構(gòu)為科技創(chuàng)新企業(yè)融資進行擔(dān)保。風(fēng)險投資產(chǎn)業(yè)是實現(xiàn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)升級的重要途徑[10]，河南省應(yīng)該大力扶植風(fēng)險投資產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，鼓勵民營資本投入，實現(xiàn)風(fēng)險投資資本多元化，建立高素質(zhì)的風(fēng)險投資隊伍。

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1003-4625（2014）05-0114-05

F832.46

A

2014-03-18

本文是河南省科技廳河南省2014年科技發(fā)展計劃項目“河南省與沿海發(fā)達省份科技創(chuàng)新融資比較研究”的階段性研究成果，項目編號：142400410415。

何麗娜（1971-），女，河南西華人，博士，副教授，研究方向：財務(wù)與會計，金融工程與風(fēng)險管理。

王淑云）