【摘要】科技金融是江蘇省實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力轉(zhuǎn)換的重要引擎。運用DEA模型對江蘇省2012-2016年13個地級市的科技金融發(fā)展效率進(jìn)行測算，結(jié)果表明江蘇省科技金融發(fā)展效率區(qū)域非均衡性特征明顯，蘇南和蘇北地區(qū)純技術(shù)效率和規(guī)模效率都有待提升，尤其是蘇北地區(qū)規(guī)模效率值遠(yuǎn)低于江蘇省平均水平，規(guī)模效率低下依然是江蘇科技金融發(fā)展的重要瓶頸。在此基礎(chǔ)上，從供給側(cè)改革視角提出了提高江蘇省科技金融發(fā)展效率的相關(guān)政策建議。

【關(guān)鍵詞】供給側(cè)改革 DEA模型 科技金融發(fā)展效率

一、研究背景

近些年，中國經(jīng)濟(jì)步入“新常態(tài)”，經(jīng)濟(jì)增速逐漸放緩，為了破解面臨的經(jīng)濟(jì)下行壓力，2015年習(xí)近平總書記首次提出了“供給側(cè)改革”，要在適度擴(kuò)大總需求的同時，加強(qiáng)供給側(cè)改革，提高供給側(cè)質(zhì)量和效率，即要加強(qiáng)科技進(jìn)步通過創(chuàng)新提高生產(chǎn)領(lǐng)域質(zhì)量，強(qiáng)化優(yōu)質(zhì)供給，實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)。特別是支持支撐科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融體系的重要性不言而喻，如何從供給側(cè)改革視角，刺激“老化金融供給”，增加有效金融新供給，成為亟需解決的重要問題。江蘇省作為國家促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點省份，也在不斷推動科技金融創(chuàng)新資源和要素改革，取得了顯著成效。同時，江蘇省“十三五”規(guī)劃明確提出要加快建立適應(yīng)創(chuàng)新鏈需求的科技金融服務(wù)體系，實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力轉(zhuǎn)換。

二、指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

指標(biāo)選?。嚎萍冀鹑诎l(fā)展效率指標(biāo)構(gòu)成分為金融投入和科技產(chǎn)出兩方面的指標(biāo)，同時考慮到研究的實際問題及數(shù)據(jù)的可得性，并借鑒章思詩（2017）、杜金岷等（2016）等學(xué)者的研究，經(jīng)篩選后選取如下指標(biāo)體系：

三、科技金融效率的測度與實證結(jié)果

（一）純技術(shù)效率的測度與實證結(jié)果

純技術(shù)效率是決策單元（13個地級市）在既定產(chǎn)出水平下實現(xiàn)最小投入能力的衡量，與決策單元的科技創(chuàng)新、資源配置直接相關(guān)。

從表2可知：對蘇南而言，南京的純技術(shù)效率值在所有的市里面是最低，并且在2012-2016年波動幅度大，2016年的數(shù)值最低僅為0.533。說明南京的科技金融管理不健全，成果轉(zhuǎn)化速度相對較慢；最高的是蘇州，為1.000，說明蘇州的科技技術(shù)和科技金融的管理都處于良好的狀態(tài)；常州純技術(shù)效率值呈上升趨勢變化，但在2015年出現(xiàn)轉(zhuǎn)折下降。無錫的純技術(shù)效率值趨勢圖呈現(xiàn)W形，不過純效率值都處于省平均線以上，并在蘇南地區(qū)中保持著中上游水平；鎮(zhèn)江相對保持著穩(wěn)定發(fā)展，在2013-2016年開始穩(wěn)步提升。對蘇中而言，科技金融純技術(shù)效率值與蘇南、蘇北相比較高，說明蘇中地區(qū)科技創(chuàng)新理念較強(qiáng)，且金融市場運行效率較高。其中揚州和泰州的純技術(shù)效率值為1.000，穩(wěn)定且為最優(yōu)狀態(tài)；南通在2014-2015年間，有略微下降趨勢，整體效率值維持在1.000附近，這反映出南通的純技術(shù)水平日益成熟。對蘇北而言，鹽城在蘇北中最低，在2012-2016年間呈現(xiàn)下降趨勢且遠(yuǎn)低于省平均線；宿遷的純技術(shù)效率一直在波動，純技術(shù)發(fā)展并不是很平穩(wěn)；連云港在經(jīng)歷2012-2015年的持續(xù)下滑后，在2015-2016年開始上升，并逐步超過了省平均線；淮安在2012-2016年維持著穩(wěn)定發(fā)展，并且純技術(shù)效率的指標(biāo)在蘇北地區(qū)處于中上游的情況。

（二）規(guī)模效率的測度與實證結(jié)果

規(guī)模效率用于衡量現(xiàn)有產(chǎn)出規(guī)模結(jié)構(gòu)與最終產(chǎn)出規(guī)模結(jié)構(gòu)之間的差距。

由表3可知：蘇南的科技金融規(guī)模效率值處于省平均線以上，五個地級市的規(guī)模效率波動幅度不大，比較平穩(wěn)，且基本處于規(guī)模不經(jīng)濟(jì)階段。蘇州最高，2012-2016年一直處于規(guī)模經(jīng)濟(jì)狀態(tài)，南京、常州連續(xù)五年及無錫、鎮(zhèn)江的部分年份呈現(xiàn)規(guī)模不經(jīng)濟(jì)。對蘇中而言，揚州2014-2016年期間處于規(guī)模報酬波動遞減階段，泰州的效率值一直為1.000，為最優(yōu)狀態(tài)，但南通的效率值從2014年開始呈遞減趨勢。蘇北地區(qū)除徐州個別年份外其他地級市明顯大幅度低于省平均值，但其規(guī)模效率值呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢。其中徐州上升較快，到2016年為1.000，實現(xiàn)了規(guī)模經(jīng)濟(jì)；連云港從2012年的0.419上升到2015年的0.476，上升幅度雖非常有限，但其仍處于報酬波動遞增階段?；窗?、鹽城、宿遷在2012-2016年間的科技金融效率是穩(wěn)定上升的。

（三）綜合效率的測度與實證結(jié)果

綜合效率綜合衡量和評價決策單元（13個地級市）的科技金融結(jié)合能力和融合效率。

由表4可知：蘇南五個地級市中，無錫、蘇州、鎮(zhèn)江的科技金融綜合效率最高，為1.000，其中鎮(zhèn)江增長率最高，為0.168；其后為常州，在蘇南地區(qū)排名雖為第四，但在2012-2016年間，整體來看，常州處于上升趨勢。最低的是南京，并且南京的綜合效率近年來有下降趨勢。蘇中地區(qū)配置最低的是南通，其次為揚州。2012-2016年期間，南通和揚州都呈現(xiàn)下降趨勢，可見南通和揚州的科技金融結(jié)合存在問題。泰州從2011年開始就保持了最優(yōu)的綜合效率值。近幾年蘇北五市除徐州外的綜合效率顯著低于全省平均水平，但隨著時間推移差距在不斷縮小。截止2016年，鹽城最低，其次是連云港、宿遷、淮安。鹽城、連云港、宿遷、淮安的起點值較低，如宿遷2012年僅為0.077，但近年來已經(jīng)保持了很高的增長速度，徐州在2016年達(dá)到了最優(yōu)狀態(tài)，應(yīng)繼續(xù)保持穩(wěn)固領(lǐng)先地位。

四、供給側(cè)改革視角下提高科技金融發(fā)展效率的對策建議

一要發(fā)揮制度供給的牽引作用，改善完善科技金融制度體系。推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，為商業(yè)銀行科技金融服務(wù)建立信貸總量傾斜機(jī)制。創(chuàng)新財政科技資金投入方式。圍繞創(chuàng)新鏈完善資金鏈，重點要發(fā)揮財政政策的乘數(shù)效應(yīng)與示范作用；出臺稅收優(yōu)惠政策，引導(dǎo)科技企業(yè)增加研發(fā)投入。二要創(chuàng)新科技金融產(chǎn)品和服務(wù)，提升為科技型企業(yè)提供綜合性金融服務(wù)的能力。鼓勵商業(yè)銀行大膽創(chuàng)新，針對地方科技企業(yè)的發(fā)展開發(fā)量身定制的金融產(chǎn)品，尤其要大力挖掘并充分發(fā)揮本土銀行的資源優(yōu)勢。政府要配合建立專門提供科技貸款的區(qū)域性科技銀行，深入學(xué)習(xí)研究國內(nèi)外成功經(jīng)驗，如美國硅谷銀行、杭州“科技支行”、武漢“光谷科技支行”，建立具有江蘇特色的科技銀行。三要實行差別化的科技金融政策，打造蘇南地區(qū)科技金融高地。實施既有區(qū)域針對性、又能促進(jìn)區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展的科技金融差異化發(fā)展戰(zhàn)略，充分調(diào)動各區(qū)域科技企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)的積極性。四要改革完善科技金融服務(wù)渠道，構(gòu)建全方位金融服務(wù)模式。構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)科技的方式，實施“互聯(lián)網(wǎng)+金融+現(xiàn)代科技”行動，借助互聯(lián)網(wǎng)金融平臺為科技型中小企業(yè)提供金融服務(wù)，加快科技產(chǎn)業(yè)鏈金融一體化發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1]黃瑞芬，邱夢圓.基于Malmquist指數(shù)和SFA模型的我國科技金融效率評價[J].科技管理研究，2016（20）：43-48.

[2]章思詩，李姚礦.基于DEA-Tobit模型的科技金融效率影響因素研究[J].科技管理研究.2017（06）：29-34

基金項目：江蘇高校哲學(xué)社會科學(xué)研究項目“江蘇省科技金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型研究——基于供給側(cè)改革視角”（編號：2016SJB790048）。

作者簡介：張曉燕（1987-），漢族，女，河北邯鄲人，鹽城師范學(xué)院講師，碩士，研究方向：科技金融與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。