張明龍

（重慶工商大學財政金融學院，重慶 400067）

一、引言

“新常態(tài)”下科技創(chuàng)新是中國經(jīng)濟增長的唯一動力。據(jù)統(tǒng)計，2014年我國全年研究與試驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費支出比上年增長12.4%，相當于GDP的2.09%，而技術(shù)合同成交金額高達8577億元，同比增長14.8%。這說明“新常態(tài)”下的中國，創(chuàng)新環(huán)境正在持續(xù)優(yōu)化，創(chuàng)新投入正在不斷加大，創(chuàng)新成果的流動和轉(zhuǎn)化正在為經(jīng)濟提供更強勁的增長動力。而科技創(chuàng)新的發(fā)展離不開金融的強力支持，金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的血液，與科技對接能夠促進科技創(chuàng)新，加快科技企業(yè)發(fā)展，確保中國經(jīng)濟的有效轉(zhuǎn)型。隨著金融投入和科技產(chǎn)出的力度逐年加大，優(yōu)化科技創(chuàng)新中的金融資源配置，對金融支持科技創(chuàng)新的效率進行評價是值得研究的課題。

二、國內(nèi)外相關(guān)文獻

根據(jù)現(xiàn)有文獻來看，國內(nèi)外學者有關(guān)金融給予科技創(chuàng)新的支持研究主要集中在理論層面，而對科技與金融相互結(jié)合、相互作用的實證研究還比較少。

1912年，經(jīng)濟學家熊彼特（Schumpeter）注意到金融發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新的影響。而國外有關(guān)金融支持科技創(chuàng)新的實證研究主要集中在某種金融形式對技術(shù)創(chuàng)新的影響。例如，銀行對技術(shù)進步的影響。塔德塞（Tadesse，2000）研究發(fā)現(xiàn)，銀行導(dǎo)向型金融體系和市場導(dǎo)向型金融體系在促進技術(shù)進步方面所起的作用明顯不同。本弗拉泰洛（Benfratello，2008）等以意大利公司為研究對象，發(fā)現(xiàn)地方性銀行對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的成功率具有顯著的影響。詹內(nèi)蒂（Giannetti，2012）的研究發(fā)現(xiàn)，銀行對于高技術(shù)企業(yè)開展創(chuàng)新和引進新產(chǎn)品能力具有顯著效果。又如，風險投資對技術(shù)創(chuàng)新的影響。卡拉漢和米格（John Callahan和Steven Muegge，2003）分析了風險投資在技術(shù)創(chuàng)新中所發(fā)揮的作用，描述了風險投資對技術(shù)創(chuàng)新的作用過程及其機制路徑。吉爾和塔貝爾（Gil Avnimelech和Morris Teubal，2006）指出風險投資在一定條件下可以變?yōu)榇龠M高技術(shù)集群轉(zhuǎn)化的重要因素。

在國內(nèi)，雖然“科技金融”一詞在20世紀90年代被提出，但有關(guān)金融支持和科技創(chuàng)新的實證研究是從近年才受到關(guān)注的。從全國角度來看，王海和葉元煦（2003）利用經(jīng)過層次分析法（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。田霖（2005）選取31個地區(qū)作為樣本，運用主成分和因子分析法對各個區(qū)域的金融成長狀況進行計量分析研究，通過分析得出科技對區(qū)域金融綜合競爭力的解釋力和貢獻率很高，起著決定性作用。馬衛(wèi)剛（2014）運用DEA和Malmquist指數(shù)對2007—2012年我國科技與金融結(jié)合效益進行靜態(tài)和動態(tài)分析，發(fā)現(xiàn)金融資源配置下降是引起科技金融結(jié)合效益呈現(xiàn)負增長的主要原因。

從各地區(qū)角度來看，楊麗萍和趙兵（2010）采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）對全國各地區(qū)金融投入與科技產(chǎn)出的效益進行評價，并發(fā)現(xiàn)金融投入和科技產(chǎn)出結(jié)構(gòu)不協(xié)調(diào)是造成廣東科技金融結(jié)合效率低的主要原因。呂江林等（2012）利用DEA方法對中部地區(qū)6省份和東部地區(qū)發(fā)達省市的金融投入與科技產(chǎn)出的效率進行分析，結(jié)果表明中部地區(qū)已形成崛起之勢。華玉燕（2013）運用DEA方法對安徽省科技金融結(jié)合效率進行評價，結(jié)果表明單純依靠擴大金融投入難以提高科技產(chǎn)出，應(yīng)優(yōu)化科技金融內(nèi)部結(jié)構(gòu)，使金融投入與科技產(chǎn)出協(xié)調(diào)發(fā)展。陳凱（2013）利用AHP方法對江蘇省科技金融結(jié)合的效益進行評價，結(jié)果發(fā)現(xiàn)由于金融資本投入的低效率導(dǎo)致對科技產(chǎn)出的助推作用沒有得到完全發(fā)揮，二者的結(jié)合效率不高。陳軍梅（2014）利用Malmquist指數(shù)方法對寧夏科技金融結(jié)合效率進行評價，結(jié)果顯示寧夏科技金融結(jié)合整體效率不高，金融投入與科技產(chǎn)出處于非均衡狀態(tài)，資源沒有實現(xiàn)最優(yōu)配置。

綜上所述，根據(jù)現(xiàn)有文獻來看，國外學者主要就某種金融對科技創(chuàng)新的影響進行研究，國內(nèi)學者也有相應(yīng)的研究。但我國目前仍然是一個發(fā)展中國家，為科技創(chuàng)新提供的金融資源是有限的，那么如何提高我國金融支持科技創(chuàng)新的效率就是一個值得研究的課題。而國內(nèi)關(guān)于這方面的研究還不足，并且相關(guān)學者主要采用傳統(tǒng)DEA模型對各地區(qū)的金融支持科技創(chuàng)新的效率進行實證研究。雖然已有的研究都具有針對性，但缺少全面的金融支持科技創(chuàng)新的資源配置分析。本文將采用超效率DEA對2006—2012年我國30個省、自治區(qū)和直轄市的金融投入和科技產(chǎn)出的效率進行靜態(tài)評價分析，并采用Malmquist指數(shù)方法研究我國科技金融效率的動態(tài)演變以及對三大區(qū)域的科技金融效率的差異進行分析，為促進我國金融有效支持科技發(fā)展提供參考。

三、研究理論與方法

（一）模型選取

1.超效率DEA模型。超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型（Super Efficiency DEA，SE-DEA）是由安德森和彼得森（Andersen和Petersen，1993）根據(jù)傳統(tǒng)DEA模型所提出的新模型，其基本思想是：在對該決策單元進行效率評價時，將其排除在決策單元的參考集之外。經(jīng)典DEA模型如CCR模型和BCC模型只能區(qū)別出有效率與無效率的決策單元，無法進行比較和排序。而SE-DEA模型與CCR模型的不同之處在于評價某個決策單元時將其排除在決策單元集之外，這樣SE-DEA模型將經(jīng)典DEA模型中有效的決策單元（效率評價值為1）在生產(chǎn)前沿面進行了重新計算推移，使得最終計算出來的效率評價值大于經(jīng)典CCR模型的效率值，即允許效率值大于1；而對于DEA無效的決策單元（效率評價值小于1），其生產(chǎn)前沿面并沒有發(fā)生改變，這與CCR模型的評價結(jié)果一致。因此，SE-DEA模型能區(qū)分DEA有效的決策單元之間的差異，從而對各決策單元進行有效的比較和排序。其表達式為：

其中，θ為第 j0個決策單元的超效率值；ε為非阿基米德無窮小量；n為決策單元（DMU）個數(shù)，每個決策單元均包括m個輸入變量和s個輸出變量；，分別為輸入和輸出的松弛變量；xij表示第j個決策單元在第i個輸入（投入）指標上的值；yrj表示第j個決策單元在第r個輸出（產(chǎn)出）指標上的值；λj為輸入輸出指標的權(quán)重系數(shù)；θ，λj，，為未知參數(shù)，可由模型求解。

2.Malmquist指數(shù)模型。Malmquist指數(shù)模型是瑞典的經(jīng)濟學家、統(tǒng)計學家曼奎斯特（Malmquist）在1953年分析消費過程中提出來的。凱夫斯等（Caves等，1982）受其啟發(fā)，通過距離函數(shù)之比構(gòu)造了生產(chǎn)率指數(shù)。法爾等（Fare等，1994）采用Caves等人的研究思路，在多投入產(chǎn)出的條件下結(jié)合DEA方法，建立了具有實際意義的生產(chǎn)率變化的Malmquist指數(shù)。

根據(jù)法爾等的方法，我們以每個省作為一個決策單元，把每個省金融投入與科技產(chǎn)出的效率同前沿面進行比較，以此來對各個省的金融支持科技創(chuàng)新的效率變化進行測量。那么，從t時期到t+1時期的Malmquist指數(shù)分別表示為：

其中(xt,yt)和(xt+1,yt+1)分別為決策單元在t期和t+1期的投入產(chǎn)出向量，Dt(xt,yt)和Dt(xt+1,yt+1)則分別表示t期和t+1期的決策單元與效率前沿面的距離。

為了避免時期選擇的隨意性可能導(dǎo)致的差異，法爾等人對不同時期技術(shù)條件下的兩個Malmquist指數(shù)采取幾何平均值，測算出效率的變化值，見下式：

在規(guī)模報酬不變的假設(shè)下，Malmquist指數(shù)（TFP）可以進一步分解為技術(shù)效率變化指數(shù)（Technical Efficiency Change，Effch）和技術(shù)進步變化指數(shù)（Technical change，Tech）的乘積，見式（4）和式（5）：

而在規(guī)模報酬可變的假設(shè)下，技術(shù)效率變化（Effch）可以進一步分解為純技術(shù)效率變化（Pure Technical Efficiency Change，Pech）和規(guī)模效率變化（Scale Efficiency Change，Sech）的乘積，見式（5）：

上式（5）中，左邊是Malmquist指數(shù)，該指標若大于1，則表明金融投入與科技產(chǎn)出的效率上升；若小于1，則降低。右邊第一項是純技術(shù)效率指數(shù)，表示在科技金融的規(guī)模經(jīng)濟不變的條件下的金融投入在科技產(chǎn)出中的作用與前沿面的距離，該指標可能大于1、小于1或等于1，分別表示金融投入在科技產(chǎn)出中的作用有所提高、降低和無變化；第二項是規(guī)模效率指數(shù)，表明科技金融達到規(guī)模經(jīng)濟的可能性；最后一項是技術(shù)進步指數(shù)，反映金融創(chuàng)新對科技產(chǎn)出的效率大小，該指數(shù)大于1表示起到進步作用，等于1表示無作用，小于1則為退步。

（二）變量的選取

金融支持科技創(chuàng)新的效率評價指標必須真實反映金融投入與科技產(chǎn)出情況，本文借鑒相關(guān)學者的研究，所選金融投入指標包括：研究與試驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費內(nèi)部支出、地方財政科技撥款、金融機構(gòu)科技貸款以及人均R&D經(jīng)費支出。其中，R&D內(nèi)部經(jīng)費支出是指企事業(yè)單位用于內(nèi)部開展R&D活動（包括基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和試驗發(fā)展）的實際支出，是反映一個地區(qū)科技金融實力的重要指標；地方財政科技撥款指統(tǒng)計年度內(nèi)由各級財政部門撥付的直接用于科技活動的款項，包括科學事業(yè)費、科技三項費、科研基建費以及其他科研事業(yè)費，其反映地方政府對科技發(fā)展的支持力度；金融機構(gòu)科技貸款是用科技活動經(jīng)費籌集額中的金融機構(gòu)貸款來表示，反映了以銀行為主的間接融資是推動科技發(fā)展的重要資金來源；人均R&D經(jīng)費支出是指R&D研究人員平均每人每年的R&D經(jīng)費支出額，其反映一個地區(qū)R&D經(jīng)費在人力資源上的投入強度。

在科技產(chǎn)出方面，選取了國內(nèi)專利申請授權(quán)數(shù)、國外主要檢索工具收錄我國科技論文數(shù)、技術(shù)市場成交合同額以及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值。其中，國內(nèi)專利申請授權(quán)數(shù)和國外主要檢索工具收錄我國科技論文數(shù)是科技產(chǎn)出的直接成果，也是科技活動的重要產(chǎn)出形式；技術(shù)市場成交合同額是指在技術(shù)市場中各地區(qū)合同在一定時期內(nèi)成交的數(shù)額，是檢驗R&D投入的一項重要產(chǎn)出指標；高技術(shù)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值是科技活動的直接產(chǎn)業(yè)化成果，很大程度上反映了科技的總產(chǎn)出情況。本文投入產(chǎn)出指標體系見表1。

表1：科技金融投入產(chǎn)出指標體系

（三）研究樣本和數(shù)據(jù)來源

本文采用超效率DEA和Malmquist指數(shù)方法進行分析，時間跨度為7年。依據(jù)數(shù)據(jù)可獲得性原則，本文選取了我國30個省、自治區(qū)直轄市2006—2012年的相關(guān)數(shù)據(jù)（西藏的數(shù)據(jù)缺失，從樣本數(shù)據(jù)中剔除）。

圖1：2006—2012我國科技金融超效率平均值變化

數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。但是由于統(tǒng)計年鑒編制體系的調(diào)整，各省“金融機構(gòu)科技貸款”指標數(shù)據(jù)從2008年以后不再列入統(tǒng)計年鑒中，因此，本文依據(jù)該指標以往年度的數(shù)據(jù)，采用灰色預(yù)測模型對2009—2012年的數(shù)據(jù)進行預(yù)測。

四、實證結(jié)果分析

（一）總效率值分析

基于超效率DEA模型，本文運用MATLAB R2012b軟件對2006—2012年的我國30個省、自治區(qū)及直轄市的數(shù)據(jù)進行分析，得到其效率變動情況（如圖1和表2所示），并對7年的均值進行排序。

從圖1和表2可以看出，全國各省每年的超效率平 均 值 分 別 為 1.1588、 1.0939、 1.0583、 1.0823、1.0793、1.0955和1.1768，分別上漲了15.88%、9.39%、5.83%、8.23%、7.93%、9.55%和17.68%。這說明自2006年以來，將自主創(chuàng)新、建設(shè)創(chuàng)新型國家作為戰(zhàn)略目標納入國家中長期科技發(fā)展規(guī)劃綱要，為科技產(chǎn)出提供的金融資源配置是有效的，并且以每年10.64%的增速上升。同時，從樣本年限內(nèi)看，我國金融支持科技創(chuàng)新的超效率均值呈現(xiàn)出U形的走勢。

其中2012年的效率值達到了最高為1.1768，這可能是因為在2011年我國發(fā)布《國家“十二五”科學和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃》，提出在“十二五”期間將不斷完善科技和金融的結(jié)合機制，建立多渠道的科技融資體系，加快發(fā)展服務(wù)科技創(chuàng)新的新型金融服務(wù)機制，積極探索支持創(chuàng)新的融資方式，加上我國經(jīng)濟逐步擺脫了金融危機的影響，這都為金融支持科技創(chuàng)新提供了方針政策和良好的宏觀環(huán)境，以此促進金融與科技的對接、科技成果的有效轉(zhuǎn)化及我國經(jīng)濟的可持續(xù)增長。

而2008年的效率值為1.0583，為U型走勢的谷底。究其原因，是受到2008年金融危機的影響，我國以銀行為主導(dǎo)的金融體系遭遇了系統(tǒng)性風險，為避免因系統(tǒng)性風險帶來的更大經(jīng)濟損失，金融機構(gòu)紛紛對具有高風險的科技創(chuàng)新型企業(yè)收緊了銀根，使得這些企業(yè)面臨融資難進而倒閉的局面，這就導(dǎo)致了當年科技產(chǎn)出力度不夠，這從金融支持科技創(chuàng)新的效率值也能得到印證。

從全國30個省、自治區(qū)和直轄市的超效率均值來看，有13個省區(qū)市金融支持科技創(chuàng)新的效率達到了有效前沿面，即效率值大于1，可以看出只有1/3的省區(qū)市為科技創(chuàng)新提供的金融資源配置是有效的，而其中東部地區(qū)有6個省份，分別為北京、廣東、上海、浙江、江蘇和海南，占到有效省區(qū)市的一半且排名前十，而中部和西部地區(qū)分別有3個和4個。與全國平均效率值達到有效前沿面對比分析，說明提升我國金融支持科技創(chuàng)新效率主要是依靠東部經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū)，而這也符合我國經(jīng)濟發(fā)展的基本情況；從另一方面來看，我國各個省區(qū)市為促進科技創(chuàng)新提供的金融資源配置差異很大，尤其是西部地區(qū)的差異最為明顯，其中甘肅和陜西的效率值分別為1.9094和1.3508，而貴州、云南、廣西、內(nèi)蒙古和寧夏的效率值都在0.7以下，可見西部地區(qū)金融支持科技創(chuàng)新的效率極為不均衡。

通過對各個省區(qū)市進一步分析看出，帶動金融支持科技創(chuàng)新發(fā)展的主力依然是東部技術(shù)密集型的地區(qū)，由于這些地區(qū)集中了大量的技術(shù)儲備，加之經(jīng)濟發(fā)展水平較高，因此加大資金的投入固然會帶來高質(zhì)量的科技產(chǎn)出，金融支持科技創(chuàng)新的效率也就較高。而存在巨大差異的西部地區(qū)，效率值較高的省市其經(jīng)濟水平也相對較高，這說明受“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的影響，西部部分地區(qū)金融支持科技創(chuàng)新的效果較為明顯，而處于低效率的區(qū)域則需要進一步加大金融投入與科技產(chǎn)出，具體如何提高其效率還需要進一步分析。

（二）Malmquist指數(shù)分析

無論是傳統(tǒng)的DEA模型還是超效率DEA模型，對我國科技金融效率的研究是基于靜態(tài)的比較，即只對各省市在同一時期做橫向的效率分析，無法評價各省市在不同時期的效率變化。本文運用DEAP2.1軟件測算了我國30個省、自治區(qū)和直轄市科技金融的Malmquist指數(shù)（如表2所示），對2006—2012年全國各省的科技金融效率指數(shù)變化進行分解研究（如表3所示），并對東、中、西部地區(qū)的效率變化差異進行分析（如表4所示）。

表2：我國各地區(qū)全要素科技金融效率表

從表3可以看出，在樣本研究年限內(nèi)，我國科技金融Malmquist指數(shù)的平均效率變化為1.026，上漲了2.6%，總體呈現(xiàn)出上升趨勢。通過分解分析，技術(shù)效率指數(shù)平均變動為0.990，呈現(xiàn)出下降趨勢；而技術(shù)進步指數(shù)平均變動為1.036，上漲了3.6%?？梢钥闯?，推動我國科技金融的全要素生產(chǎn)率（TFP）在樣本區(qū)間增長的主要原因，是技術(shù)進步的增長。

從全國30個省區(qū)市來看，其中有20個省區(qū)市的全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1，其科技金融效率呈現(xiàn)出上升的趨勢，而只有10個省的TFP指數(shù)值小于1，呈現(xiàn)出下降的趨勢，說明我國各省區(qū)市為科技創(chuàng)新提供金融配置的效果向好。具體來看，在20個科技金融效率呈現(xiàn)上升趨勢的省份中，除江西外，其余地區(qū)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1的原因是技術(shù)進步的提高。而10個全要素生產(chǎn)率小于1的省份中，有6個是因為技術(shù)退步，可以看出，技術(shù)進步的高低也是決定各省區(qū)市科技金融全要素生產(chǎn)效率是否有效的關(guān)鍵因素。

從各省區(qū)市技術(shù)效率的變化來看，全國技術(shù)效率的平均值為0.990，呈現(xiàn)下降趨勢。通過分解分析看出，純技術(shù)效率和規(guī)模效率的平均值分別0.994和0.996，均呈現(xiàn)低效狀況，造成了科技與金融的技術(shù)效率沒有達到有效前沿面。具體到各省區(qū)市來看，我國11個西部地區(qū)的省份和10個全要素生產(chǎn)率指數(shù)小于1的省份，其平均純技術(shù)效率指數(shù)變化分別為0.991和0.976，而平均規(guī)模效率指數(shù)變化分別為0.989和0.982，說明西部地區(qū)是TFP低效的地區(qū)，不僅金融投入和科技產(chǎn)出低效而且尚未形成規(guī)模效應(yīng)。因此，這些地區(qū)需要在提高科技有效產(chǎn)出的同時還要促進行業(yè)形成規(guī)模效應(yīng)，以此來提高金融支持科技創(chuàng)新的效率，避免資源的浪費，促進科技成果轉(zhuǎn)化，推動我國經(jīng)濟的有效轉(zhuǎn)型。

從圖2和表3可以看出，2006—2012年，我國金融支持科技創(chuàng)新的效率值每年以2.6%的速度增長，總體上呈現(xiàn)上升趨勢的變動。進一步分析發(fā)現(xiàn)，技術(shù)效率變化指數(shù)在研究樣本年限內(nèi)變化趨于平穩(wěn)，而技術(shù)進步指數(shù)與全要素生產(chǎn)率的變化趨于一致，說明我國科技金融全要素生產(chǎn)率的變動主要受技術(shù)進步的影響。此外，科技金融的TFP值在樣本年限內(nèi)呈現(xiàn)出一個高峰一個低谷的波動性變化。

2008—2009年，科技金融的Malmquist指數(shù)值只有0.950，降低了5.0%，其中技術(shù)進步、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的變動均小于1，共同造成科技金融效率的低效。其原因可能在于受到金融危機的影響，給金融創(chuàng)新帶來巨大的風險，從而科技企業(yè)在金融資源配置時就受到限制。

圖2：2006—2012年我國科技金融結(jié)合效率的Malmquist指數(shù)變動情況

2009—2010年，科技金融的TFP值達到1.144，上漲了14.4%，其中技術(shù)進步指數(shù)為1.145，上升了14.5%，而純技術(shù)效率和規(guī)模效率相對2008—2009年均有所增長。其原因可能在于政府提出的4萬億“救市”的方案，促進了資本市場的活躍性，帶動了金融行業(yè)的復(fù)蘇，為科技企業(yè)增添了新的血液，促進了科技成果的轉(zhuǎn)化，以此提高了金融支持科技創(chuàng)新的效率。

2011—2012年的Malmquist指數(shù)達到了最高值，上升了15.8%，其中技術(shù)進步增長了10.9%，同時技術(shù)效率變化也提升了4.4%。其原因可能在于我國在發(fā)布《國家“十二五”科學和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃》中提出不斷完善科技和金融的結(jié)合機制，要求建立多渠道的科技融資體系，加快發(fā)展服務(wù)科技創(chuàng)新的新型金融服務(wù)機制，積極探索支持創(chuàng)新的融資方式。這為提高科技有效產(chǎn)出、鼓勵與金融創(chuàng)新相結(jié)合、擴大科技金融規(guī)模提供了方針和政策指導(dǎo)。

從表4可以看出，從區(qū)域的角度分析，我國三大區(qū)域的全要素科技金融效率在樣本年限內(nèi)都呈現(xiàn)上升的趨勢。從進一步分解來看，東中西三大區(qū)域的技術(shù)進步均值分別為1.045、1.069和1.058，均是促進各區(qū)域科技金融發(fā)展的關(guān)鍵性因素。其中，中部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長最快，上升了6.9%，而西部地區(qū)增長了4.4%，高于東部地區(qū)的3.8%，呈現(xiàn)出“中部崛起”的態(tài)勢。究其原因，可能是由于中部地區(qū)的金融與科技的結(jié)合已進入高速的成長期，使得東部地區(qū)受到了回彈效應(yīng)的影響；而中西部地區(qū)雖然經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低，相應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施較為落后，但由于受到“中部崛起”政策與“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的影響，以至于中西部的效率高于東部地區(qū)。而與超效率DEA模型分析后得到的東部地區(qū)是提高全國金融支持科技創(chuàng)新效率的主要力量的結(jié)果來看，中西部地區(qū)的動態(tài)效率變化（即金融支持科技創(chuàng)新的效率增長變化）要高于東部地區(qū)，說明針對中西部地區(qū)的科技創(chuàng)新配置合理的金融資源，將極大地提升全國金融支持科技創(chuàng)新的效率，從而縮小中部與東部地區(qū)的差距，促進我國科技產(chǎn)業(yè)均衡發(fā)展。

從三大區(qū)域技術(shù)進步的角度分析，三個區(qū)域的技術(shù)進步指數(shù)都大于1，說明它們的技術(shù)進步變化均呈現(xiàn)增長趨勢，而且也是使得全要素生產(chǎn)率大于1的主要原因，這與全國全要素科技金融效率分析的結(jié)果是一致的。

從三大區(qū)域純技術(shù)效率的角度分析，依然呈現(xiàn)出中部高于西部，而西部又高于東部的趨勢，但西部和東部的純技術(shù)效率均小于1，說明這兩個地區(qū)金融的投入并沒有帶來科技的有效產(chǎn)出。但其原因可能有所差異，對于東部地區(qū)雖然經(jīng)濟發(fā)展水平較高，但受到金融支持科技創(chuàng)新的回彈效應(yīng)影響，已呈現(xiàn)出邊際效用遞減的態(tài)勢；而西部地區(qū)本身經(jīng)濟發(fā)展水平低，基礎(chǔ)設(shè)施落后，為科技創(chuàng)新配置的金融資源不夠，固然不能得到有效的產(chǎn)出。

表3：2006—2012年我國全要素科技金融平均Malmquist指數(shù)及其分解

表4：2006—2012年我國全要素科技金融效率分區(qū)域變動趨勢情況

從三大區(qū)域規(guī)模效率的角度分析，中東部地區(qū)的規(guī)模效率已達到有效前沿面，表明中東部地區(qū)的科技金融產(chǎn)業(yè)已較為完善，規(guī)模效應(yīng)已有所展現(xiàn)。與之相比，西部地區(qū)的規(guī)模效率小于1，說明西部地區(qū)科技金融行業(yè)規(guī)模偏小，為科技服務(wù)的金融機構(gòu)無論是數(shù)量還是資金量都不足，需要進一步提升營運規(guī)模。

五、結(jié)論

我國將自主創(chuàng)新、建設(shè)創(chuàng)新型國家作為戰(zhàn)略目標以來，建立多渠道、多層次的金融投入體系是解決高風險科技產(chǎn)業(yè)融資難的重要措施。因此，為促進科技創(chuàng)新合理配置有限的金融資源就具有重要意義。文本應(yīng)用超效率DEA和Malmquist指數(shù)模型對我國30個省、自治區(qū)和直轄市2006—2012年的科技金融投入產(chǎn)出情況進行了分析。結(jié)果表明：

第一，全國以及各省區(qū)市的科技金融效率呈現(xiàn)出U形趨勢。通過超效率DEA模型的靜態(tài)分析發(fā)現(xiàn)，在樣本年限內(nèi)我國金融支持科技創(chuàng)新呈現(xiàn)U形趨勢，其中，東部地區(qū)是帶動這種U形趨勢的主要力量。

第二，從全國各省區(qū)市的科技金融的TFP值來看，在樣本年限內(nèi)呈現(xiàn)上升趨勢。通過Malmquist效率動態(tài)分解分析，技術(shù)進步（即科技金融資源配置）是提高金融支持科技創(chuàng)新效率的主要原因。需要注意的是，純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化還是低效的，說明金融投入未能得到有效的科技產(chǎn)出以及尚未形成科技產(chǎn)業(yè)的規(guī)模經(jīng)濟，需要進一步改善。

第三，從時間序列的科技金融的TFP值來看，受到技術(shù)進步的影響，TFP值在2006—2012年的變化呈現(xiàn)一個高峰一個低谷的波動性增長。其中，2009—2010年，受到國家“救市”方案的影響，促進金融支持科技創(chuàng)新的效率變化顯著，形成了高峰；2011—2012年，受到國家戰(zhàn)略部署以及方針政策指導(dǎo)，使得TFP值達到最大值。

第四，從區(qū)域角度的科技金融的TFP值來看，三大區(qū)域均呈現(xiàn)上升趨勢。其中，中部地區(qū)呈現(xiàn)出“中部崛起”的態(tài)勢，西部地區(qū)因“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略部署以及東部地區(qū)受到回彈效應(yīng)的影響，使得中西部的效率變化指數(shù)值高于東部地區(qū)，進一步說明為中西部的科技創(chuàng)新配置合理的金融資源，將獲得巨大顯著的成果。

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