李海燕

采用2014-2016年上海44家科技創(chuàng)新企業(yè)的微觀面板數(shù)據(jù)，結合DEA模型和固定效應模型對i?？萍紕?chuàng)新企業(yè)的科技金融投入產(chǎn)出效率和影響因素進行實證分析，最后根據(jù)實證結果給出相應的政策建議。

科技金融投入 產(chǎn)出效率

因素 DEA模型 面板模型

引言

新常態(tài)下的中國經(jīng)濟，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)成為全社會關注的熱點，創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略被置于經(jīng)濟轉型的核心戰(zhàn)略，為區(qū)域經(jīng)濟轉型升級提供了強大的動力?？萍冀鹑谟行ЫY合加速新舊動能轉換，促進產(chǎn)業(yè)結構升級，是供給側改革的重中之重。上海正在加快建設具有全球影響力的科技創(chuàng)新中心，科技創(chuàng)新企業(yè)作為城市創(chuàng)新系統(tǒng)中的細胞，是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中最為活躍的單元，也決定著一個城市的創(chuàng)新活力。上海本地科技金融創(chuàng)新企業(yè)真正的科技創(chuàng)新能力如何是一個值得深入研究的問題。

文獻綜述

國內學者趙昌文（ 2009）首次正式提出了“科技金融”的概念，張玉喜、趙麗麗（ 2015）發(fā)現(xiàn)財政科技投入、企業(yè)自有資本和社會資本是影響科技創(chuàng)新的主要因素，而金融市場的投入對科技創(chuàng)新作用效果較小，同時指出科技金融投入的創(chuàng)新促進效果存在地區(qū)差異。王海、葉元煦（ 2003）構建了科技金融結合效益評價的指標體系，利用層次分析法計算評價指標的權重，利用該評價體系對我國科技金融結合效益進行了實證分析等文獻可以得出，國內關于科技金融創(chuàng)新的研究主要集中于科技金融創(chuàng)新指標體系的構建與完善，科技金融相結合的路徑研究。研究對象主要是中小科技型企業(yè)或者全國省域。很少關于科技金融創(chuàng)新投入產(chǎn)出效率的研究，本文基于上海44家科技創(chuàng)新企業(yè)2014-2016的面板數(shù)據(jù)對科技企業(yè)的科技金融創(chuàng)新投入產(chǎn)出效率及影響因素進行實證分析。

實證研究

（1）研究方法與數(shù)據(jù)說明

1.研究方法數(shù)據(jù)包絡分析它是由美國著名的運籌學家A.Chames和W.W.Cooper創(chuàng)立的，現(xiàn)已成為投入與產(chǎn)出的若干個決策單元相對效率評價的有效方法。DEA方法的基本原理是：設有n個決策單元DMU_j（j=l，2…，n），它們的投入，產(chǎn)出向量分別為：

X_j=（x_1j，x_2j，…，x_mj）T>0，

Y_j=（y_1j，y_2j，…，y_mj）T>0，j=1，...，n.由于在生產(chǎn)過程中各種投入和產(chǎn)出的地位與作用各不相同，因此，要對DMU進行評價，必須對它的投入和產(chǎn)出進行“綜合”，即把它們看作只有一個投入總體和一個產(chǎn)出總體的生產(chǎn)過程，這樣就需要賦予每個投入和產(chǎn)m恰當?shù)臋嘀亍＜僭O投入、產(chǎn)出的權向量分別為v：（v1，v2，…，vm）T和u=（u1，u2，…，us）T，從而就可以獲得如下的定義。第j個決策單元DMU_j的效率評價指數(shù)。

對于DMU₀，如果三個效率值同時為l，那么稱DMU是BC²有效的，否則稱是無效的。

2.數(shù)據(jù)說明

本文選取2014 - 2016年上海市44家本地科創(chuàng)類上市企業(yè)數(shù)據(jù)，對企業(yè)的科技創(chuàng)新效率進行實證研究。

根據(jù)資金來源渠道的不同，科技金融投入大致分為財政科技金融投入、資本市場科技金融投入和企業(yè)自身科技金融投入。文章用上?？萍紕?chuàng)新企業(yè)的年股票成交額來作為代理變量反映資本市場的科技金融投入，以政府對科技企業(yè)的財政補貼反映政府的科技金融投入，以企業(yè)研發(fā)費用總額來反映企業(yè)自身對科技金融創(chuàng)新的投入。分別用申請專利的數(shù)量、主營業(yè)務收入和利潤總額反映科技金融企業(yè)產(chǎn)出能力。為了避免變量之間由于量綱不同而造成回歸系數(shù)的數(shù)量級差異，本文將指標數(shù)據(jù)進行了標準化處理。

（2）實證結果與分析

1.科技金融投入效率評價

DEA模型用于評價決策單元的相對有效性，本文根據(jù)實際情況考慮規(guī)模報酬變化的情況，選用BC2模型，即規(guī)模報酬可變模型。本文選擇投入導向型進行分析，結果如表l所示。

從上海44個科技創(chuàng)新的個體來看。共有外高橋、上海凱寶、普仁藥業(yè)等12家企業(yè)的科技金融產(chǎn)出達到了最優(yōu)的狀態(tài)，并沒有超過總體的一半。這說明上海的科技金融創(chuàng)新發(fā)展還存在很大的進步空間，同時也反應出 44家企業(yè)的科技金融創(chuàng)新存在著不可忽視的問題。其他32家科技企業(yè)或存在著投入冗余或者產(chǎn)出足的問題。

2.科技金融投入產(chǎn)出影響因素實證分析

建立不同企業(yè)科技金融投入固定效應模型：

其中，patlent_it表示企業(yè)不同年份產(chǎn)出，用申請專利數(shù)指標衡量stock_it。表示各企業(yè)不同年份的股票籌資額，衡量資本市場對科技金融投入力度，goverment_it表示政府每年對企業(yè)的補貼，衡量政府對科技金融創(chuàng)新的投入力度，fee_it表示各企業(yè)每年研發(fā)費用總額，衡量企業(yè)自身對科技金融創(chuàng)新的投入力度。i=1， 2...44， t=2014， 2015， 2016。μ_i，表示個體效應，ε_it表示殘差。實證結果如表2所示。

第一，從上表可以看出，應該采用固定效應模型，實證結果表明，政府補貼的系數(shù)為負，即政府對科技創(chuàng)新型企業(yè)的投入越多，科技金融投入產(chǎn)出效率就越低。這可能是由于政府可科技投入存在冗余。企業(yè)研發(fā)費用總額的系數(shù)顯著為正，回歸系數(shù)高達0.9869，即企業(yè)自身對科技金融創(chuàng)新的投入越多，科技金融創(chuàng)新的產(chǎn)出效率就越高。企業(yè)自有資金的科技金融創(chuàng)新投入是影響企業(yè)科技創(chuàng)新能力的主要因素。各企業(yè)的年股票籌資額的系數(shù)并不顯著，實證結果顯示資本市場對科技金融創(chuàng)新沒有顯著的影響。

第二，上海44家企業(yè)的平均科技金融投入產(chǎn)出效率并沒有達到最優(yōu)，僅有個別企業(yè)的效率達到最優(yōu)，存在著發(fā)展不平衡的現(xiàn)象。傳統(tǒng)科技創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)在政府的支持下進行科技金融創(chuàng)新比并取得顯著的成效。而一些新興產(chǎn)業(yè)，作為科技金融創(chuàng)新的向導存在產(chǎn)出不足，并沒有發(fā)揮其應有的作用。

政策建議

（1）強化企業(yè)自身對科技金融創(chuàng)新的推動作用。加大對科技金融創(chuàng)新的投入力度的同時積極引進高科技人才，使企業(yè)真正成為科技金融創(chuàng)新決策、研發(fā)活動和科技成果轉化的主體。

（2）大力發(fā)揮政府對科技金融創(chuàng)新的引導和支持作用，政府的支持不應過多集中于大型國有企業(yè)，注重對中小高科技企業(yè)的支持力度。尤其注重對科技金融創(chuàng)新機制的建立與完善，為企業(yè)創(chuàng)造更多的產(chǎn)學研合作交流的環(huán)境，形成一種政府有效扶持，企業(yè)自身增強研發(fā)、科技成果轉化的綠色循環(huán)體系。

（3）完善資本市場的服務體系，建立激勵機制鼓勵金融市場為企業(yè)科技金融創(chuàng)新提供資金支持，開展金融改革試驗區(qū)建設，鼓勵和引導民間資本進入金融服務領域，改善小微企業(yè)，拓寬企業(yè)的融資渠道，同時注重相關風險和防范與控制，積極建立多層次的資本市場。

[1]胡蘇迪，蔣伏心.科技金融理論研究的進展及其政策含義[J].科技與經(jīng)濟，2012，（ 03）：61-65.

[2]張玉喜，趙麗麗.中國科技金融投入對科技創(chuàng)新的作用效果一一基于靜態(tài)和動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的實證研究[J].科學學研究，2015，（ 02）：177-184+214

[3]王海，葉元煦.科技金融結合效益的評價研究[J].管理科學，2003，（ 02）：67-72.

[4]曹顥，尤建新，盧銳，陳海洋.我國科技金融發(fā)展指數(shù)實證研究[J].中國管理科學，2011，（ 03）：134-140.