付世俊

（廣東技術(shù)師范大學(xué) 財(cái)經(jīng)學(xué)院，廣東 廣州 510665）

一、引言

縱觀世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展史，各國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在巨大差距的原因之一就是科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率存在差距。黨的“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展”戰(zhàn)略明確指出科技創(chuàng)新是提高社會(huì)生產(chǎn)力和綜合國(guó)力的戰(zhàn)略支撐，要以科技創(chuàng)新形成經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新方式，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式轉(zhuǎn)型升級(jí)。在促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展中，二線城市作為不容忽視的一支隊(duì)伍，其有一定的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，有較為活躍的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，對(duì)資本和勞動(dòng)力有一定的吸引力。但相比一線城市，二線城市的科技創(chuàng)新能力還不夠高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展尚落后。隨著我國(guó)新型城鎮(zhèn)化的推進(jìn)，二線城市的發(fā)展面臨了前所未有的挑戰(zhàn)和機(jī)遇?？萍紕?chuàng)新作為經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的動(dòng)力源，是推動(dòng)新型城鎮(zhèn)化的強(qiáng)大軟實(shí)力，同時(shí)也是二線城市謀求持續(xù)發(fā)展的重要引擎。

科技的進(jìn)步和創(chuàng)新需要資本的投入，同時(shí)金融也可以借助科技創(chuàng)新的高風(fēng)險(xiǎn)和高收益分散風(fēng)險(xiǎn)，科技和金融的互利結(jié)合自然而成[1]。世界范圍內(nèi)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明，生產(chǎn)技術(shù)革新與金融創(chuàng)新活動(dòng)緊密相連，要想實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新能力的提高，離不開(kāi)配套的金融政策和金融服務(wù)體系。由此，國(guó)務(wù)院頒布了《實(shí)施〈國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要〉的若干配套政策》，明確提出要促進(jìn)科技與金融的結(jié)合，充分發(fā)揮金融對(duì)自主創(chuàng)新的支持作用。在地方政府出臺(tái)的配套性政策文件中，也有接近1/3與科技金融相關(guān)。可見(jiàn)，科技金融這一旨在將金融資本與科技變量有效結(jié)合的概念，在國(guó)家層面和地方政府層面都已得到普遍關(guān)注。

作為二線城市，佛山市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展在廣東省乃至全國(guó)都占有不可低估的地位，2017年佛山市實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)總值9 549.6億元，占廣東省當(dāng)年生產(chǎn)總值（89 879.23億元）的比重為10.63%，占當(dāng)年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（827 122億元）的比重為1.16%。目前，佛山市已建成國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器18家，位列廣東省第三；國(guó)家級(jí)眾創(chuàng)空間20家。佛山市科技發(fā)展“十三五”規(guī)劃提出，到2020年，佛山市孵化器數(shù)量計(jì)劃要達(dá)80家，各類“眾創(chuàng)空間”要達(dá)到50家?？梢?jiàn)，二線城市的科技創(chuàng)新熱情高漲，如何在科技創(chuàng)新過(guò)程中高效率地增加金融投入，直接關(guān)系著二線城市的科技創(chuàng)新事業(yè)能否順利推進(jìn)，關(guān)系著二線城市的長(zhǎng)遠(yuǎn)可持續(xù)發(fā)展，也關(guān)系著國(guó)家的新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略能否得以實(shí)現(xiàn)。

本文立足于我國(guó)經(jīng)濟(jì)處于轉(zhuǎn)型階段、二線城市發(fā)展面臨新機(jī)遇新挑戰(zhàn)的現(xiàn)實(shí)背景，以全國(guó)的二線城市作為研究樣本，利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，首先測(cè)算二線城市2015—2016年的“科技金融投入-科技創(chuàng)新產(chǎn)出”效率；然后以二線城市中的佛山市為例，將其科技金融投入按來(lái)源進(jìn)行分類，進(jìn)一步測(cè)算了2010—2016年間不同來(lái)源的資金在促進(jìn)佛山科技創(chuàng)新中的不同效率。

本文的創(chuàng)新之處在于，第一，已有研究科技投入產(chǎn)出效率的文獻(xiàn)，大都以省份、區(qū)域、一線城市為樣本進(jìn)行研究，尚未有學(xué)者將具有較大發(fā)展?jié)摿Φ亩€城市作為研究對(duì)象。我國(guó)二線城市數(shù)量較多，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)不容忽視，研究二線城市的科技投入產(chǎn)出效率，對(duì)促進(jìn)二線城市乃至全國(guó)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。第二，現(xiàn)有研究科技投入產(chǎn)出效率的成果，內(nèi)容大都是對(duì)效率的測(cè)算及結(jié)果的分析，尚無(wú)文獻(xiàn)研究資金來(lái)源的差異對(duì)科技投入產(chǎn)出效率有何影響。本文在二線城市科技投入產(chǎn)出效率測(cè)算的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步以佛山市為例，將科技投入中的資本投入按資金來(lái)源進(jìn)行分類，深入挖掘不同來(lái)源的資金促進(jìn)科技創(chuàng)新產(chǎn)出的效率有何差異。

二、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

（一）國(guó)外相關(guān)研究

關(guān)于金融對(duì)科技創(chuàng)新的支持作用，國(guó)外已有大量的研究成果，并且已經(jīng)出現(xiàn)一些比較具有代表性的研究成果。最初的研究主要是從宏觀層面展開(kāi)，Solow的研究肯定了投資、技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要促進(jìn)作用，但他把投資（儲(chǔ)蓄）作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型的內(nèi)生變量，把技術(shù)進(jìn)步作為模型的外生變量，而忽視了投資和技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系[2]。后來(lái)的學(xué)者逐漸意識(shí)到資本的投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的重要影響，Evans等運(yùn)用超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，研究了21年間82個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)金融支持可以促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，故在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面金融支持和人力資本同樣重要[3]。進(jìn)一步地，Wang和Huang測(cè)算了人力和資本支持在促進(jìn)科技創(chuàng)新方面的效率，他們以30個(gè)國(guó)家為研究樣本，發(fā)現(xiàn)大部分國(guó)家R&D投入的產(chǎn)出效率不是充分有效的[4]。Chowdhury和Maung利用發(fā)達(dá)國(guó)家和新興國(guó)家的數(shù)據(jù)集，通過(guò)三種研究方法（普通最小二乘法、跨國(guó)工具變量回歸法、面板回歸法）的使用，證明金融市場(chǎng)的發(fā)展可以顯著提高R&D活動(dòng)中金融投入的產(chǎn)出效率[5]。

隨著研究的不斷深入，以中觀、微觀為研究層面的成果也不斷出現(xiàn)。Kortum和Lerner實(shí)證研究了美國(guó)二十多個(gè)行業(yè)三十多年的風(fēng)險(xiǎn)投資、專利發(fā)明等數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)資本的投入能顯著促進(jìn)工業(yè)科技創(chuàng)新，增加風(fēng)險(xiǎn)資本投資可以促進(jìn)行業(yè)專利申請(qǐng)率的提高[6]。Canepa和Stoneman利用第二次和第三次社區(qū)創(chuàng)新調(diào)查的個(gè)人回報(bào)數(shù)據(jù)，探索了金融對(duì)英國(guó)科技創(chuàng)新的影響，他們的研究結(jié)果表明金融因素對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)存在顯著影響，特別是對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和中小企業(yè)[7]。Benfratello等的研究也得到了類似的結(jié)論，他們以20世紀(jì)90年代意大利的大量公司為研究樣本，發(fā)現(xiàn)銀行發(fā)展對(duì)高新技術(shù)部門、小企業(yè)的過(guò)程創(chuàng)新有顯著影響[8]。而關(guān)于銀行發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新的作用，Hsu等的研究卻得到了不同的結(jié)論[9]。他們以32個(gè)發(fā)達(dá)及新興市場(chǎng)國(guó)家作為樣本，研究金融市場(chǎng)發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)在股票市場(chǎng)較發(fā)達(dá)的國(guó)家，越是依賴外部融資、科技含量越高的行業(yè)，創(chuàng)新水平越高，而銀行信貸市場(chǎng)的發(fā)展不利于這些行業(yè)的創(chuàng)新水平提高。Atanassov的研究從微觀層面證明了科技金融投入確實(shí)對(duì)科技創(chuàng)新產(chǎn)出具有影響，他通過(guò)使用美國(guó)公開(kāi)交易的公司數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)相比那些利用關(guān)系獲得銀行融資的公司，那些通過(guò)公平方式獲得融資的公司創(chuàng)新成果更多、創(chuàng)新質(zhì)量更高[10]。

（二）國(guó)內(nèi)相關(guān)研究

國(guó)內(nèi)學(xué)者開(kāi)始從金融投入的視角研究科技創(chuàng)新活動(dòng)主要是在2006年后興起的。2006年，國(guó)務(wù)院頒布的《實(shí)施〈國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要〉的若干配套政策》明確提出要促進(jìn)科技與金融的結(jié)合。目前，關(guān)于科技金融的研究主要集中在兩個(gè)方面：一是研究金融投入對(duì)科技創(chuàng)新的促進(jìn)作用，二是研究科技金融投入的科技產(chǎn)出效率。

關(guān)于金融投入對(duì)科技創(chuàng)新的促進(jìn)作用，任元彪通過(guò)理論分析指出原始創(chuàng)新在企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)中的實(shí)際地位較低，導(dǎo)致了企業(yè)原始創(chuàng)新的動(dòng)力缺乏。要想解決這一問(wèn)題，關(guān)鍵在于科技金融創(chuàng)新，以科技金融創(chuàng)新帶動(dòng)企業(yè)科技創(chuàng)新[11]。2010年之前關(guān)于科技金融的研究大都是從理論分析著手，從2011年開(kāi)始，關(guān)于科技金融促進(jìn)科技創(chuàng)新的研究向?qū)嵶C化方向發(fā)展。徐玉蓮等基于2008年的省際截面數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了我國(guó)科技金融和科技創(chuàng)新的耦合協(xié)調(diào)度，發(fā)現(xiàn)我國(guó)科技金融的發(fā)展落后于科技創(chuàng)新的發(fā)展[12]。崔艷娟和趙霞的研究探索了科技投入是如何影響中小高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展，發(fā)現(xiàn)銀行信貸的不穩(wěn)定不利于中小高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展，中小高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展56%是因?yàn)檠邪l(fā)人力的投入，13%是因?yàn)檎Y金的投入[13]。葉莉等以上市科技型中小企業(yè)為樣本，研究發(fā)現(xiàn)政府資金投入、資本市場(chǎng)資金和發(fā)行債券籌集的資金均對(duì)研究樣本的科技創(chuàng)新有顯著促進(jìn)作用[14]。而張玉喜和趙麗麗以我國(guó)2004—2012年間30個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）為研究樣本，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)金融投入與科技產(chǎn)出之間的正相關(guān)關(guān)系只有在短期內(nèi)才能體現(xiàn)，在長(zhǎng)期內(nèi)這種正相關(guān)關(guān)系在統(tǒng)計(jì)上并不顯著[15]。鄭磊和張偉科以我國(guó)2005—2015年間29個(gè)省級(jí)行政區(qū)為研究樣本，發(fā)現(xiàn)科技金融對(duì)科技創(chuàng)新的作用受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低時(shí)，科技金融投入不利于科技創(chuàng)新；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高時(shí)，科技金融投入才能夠促進(jìn)科技創(chuàng)新[16]。

關(guān)于科技金融投入的科技產(chǎn)出效率的研究，有以下幾個(gè)比較有代表性的成果。曹顥等通過(guò)計(jì)算2001—2008年全國(guó)各地區(qū)的科技金融發(fā)展指數(shù)，探索各地區(qū)科技金融投入和科技創(chuàng)新產(chǎn)出的特征，間接評(píng)價(jià)了各地區(qū)科技金融投入的產(chǎn)出效率[17]。江湧等測(cè)算了2014年我國(guó)30個(gè)省市的科技金融投入效率，并對(duì)廣東省2000—2014年的科技金融投入效率進(jìn)行了深入分析，提出單純依靠擴(kuò)大金融投入并不能有效提高科技產(chǎn)出[18]。羅清和和朱詩(shī)怡測(cè)算了包括深圳在內(nèi)的14個(gè)城市2016年的科技金融投入效率，結(jié)果顯示深圳市的科技金融投入效率為有效[19]。

綜合以上的研究成果，我們可以看到，關(guān)于我國(guó)科技金融投入的實(shí)證研究起步雖較晚，但近年的研究成果較多。然而，現(xiàn)有的研究成果大都是從國(guó)家或省際的層面進(jìn)行研究，少部分的研究以個(gè)別城市為樣本，但也僅限于大城市，尚無(wú)研究以二線城市作為研究樣本。另外，現(xiàn)有的研究成果測(cè)算科技金融整體投入效率的多，鮮有研究將科技金融投入按資金來(lái)源進(jìn)行劃分，進(jìn)而比較不同來(lái)源的資金投入的科技產(chǎn)出效率。

三、理論分析與模型選取

（一）理論基礎(chǔ)分析

研究“科技金融投入-科技創(chuàng)新產(chǎn)出”效率的理論分析是建立在Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)之上。Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)表示在一定的技術(shù)經(jīng)濟(jì)條件下，最后的產(chǎn)出與最初的投入之間的關(guān)系。科技創(chuàng)新活動(dòng)的投入包括與R&D相關(guān)的資本投入和與R&D相關(guān)的勞動(dòng)力投入，考察科技投入促進(jìn)科技產(chǎn)出的效率就是測(cè)算在現(xiàn)有的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策條件下，科技創(chuàng)新產(chǎn)出和科技投入之間的關(guān)系，這符合生產(chǎn)函數(shù)的基本模型。

（二）測(cè)算模型選取

從科技投入到科技產(chǎn)出的過(guò)程涉及到多項(xiàng)投入和多項(xiàng)產(chǎn)出。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelopment Analysis，簡(jiǎn)稱DEA）是一種適用于多投入、多產(chǎn)出的非參數(shù)技術(shù)效率分析方法，其在分析多投入、多產(chǎn)出的情況時(shí)具有特殊的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)運(yùn)用DEA來(lái)比較研究樣本的效率，可以識(shí)別無(wú)效率的研究樣本，還可以衡量無(wú)效率樣本的無(wú)效程度。并且，通過(guò)對(duì)無(wú)效率樣本和有效率樣本的比較，可以找到正確而有效的方法。常用的DEA模型有很多種，本文選取其中的CRS徑向DEA模型用于測(cè)算綜合效率值，選取VRS徑向DEA模型用于測(cè)算純技術(shù)效率值[20]。CRS徑向DEA模型假設(shè)規(guī)模收益不變，其測(cè)算的技術(shù)效率值包含了規(guī)模效率的成分，故被稱作“綜合效率值”。VRS徑向DEA模型基于規(guī)模收益可變，測(cè)算的效率值排除了規(guī)模的影響，被稱為“純技術(shù)效率值”。由于綜合效率值=純技術(shù)效率值×規(guī)模效率值，結(jié)合CRS徑向DEA模型和VRS徑向DEA模型的測(cè)算結(jié)果，可以計(jì)算出規(guī)模效率值。

關(guān)于模型導(dǎo)向的選擇，在測(cè)算各個(gè)二線城市科技投入的科技產(chǎn)出效率時(shí)，本文選擇產(chǎn)出導(dǎo)向模型，探索在現(xiàn)有投入的條件下，要達(dá)到技術(shù)有效，各二線城市的科技成果應(yīng)該增加的程度。在測(cè)算佛山市2010—2016年各項(xiàng)科技金融投入的科技產(chǎn)出效率時(shí)，本文采用的是投入導(dǎo)向模型，探索在不減少當(dāng)前科技成果的條件下，要想達(dá)到技術(shù)有效，應(yīng)如何優(yōu)化佛山市的科技金融投入。

四、數(shù)據(jù)、樣本及變量

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇

2018年4月26日，第一財(cái)經(jīng)·新一線城市研究所舉辦“新一線城市峰會(huì)暨2018中國(guó)城市商業(yè)魅力排行榜”發(fā)布了最新一期的城市商業(yè)魅力榜單。依據(jù)最新的品牌商業(yè)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、城市大數(shù)據(jù)，該研究所對(duì)中國(guó)338個(gè)地級(jí)以上城市進(jìn)行排名。此次排名結(jié)果顯示，我國(guó)共有30個(gè)二線城市，本文即以這些二線城市作為研究對(duì)象。因二線城市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)信息需經(jīng)省統(tǒng)計(jì)局核準(zhǔn)后才能公開(kāi)，一般會(huì)延后兩年公開(kāi)，故本文能獲取的最新數(shù)據(jù)是2016年的，本文遂以2016年作為研究的時(shí)間節(jié)點(diǎn)?？紤]到科技產(chǎn)出在時(shí)間上具有一定的滯后性，本文借鑒相關(guān)領(lǐng)域的研究成果，假定科技投入與其產(chǎn)出存在1年的時(shí)間差。即本文中，2016年的科技產(chǎn)出是2015年科技投入的結(jié)果。

數(shù)據(jù)來(lái)源為各二線城市及其所屬省份相關(guān)年度的統(tǒng)計(jì)年鑒，各二線城市各年的《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，以及各二線城市及其所屬省份的統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。因相比一線城市和省級(jí)數(shù)據(jù)，二線城市的數(shù)據(jù)公布尚不規(guī)范和完善，所以某些二線城市的部分?jǐn)?shù)據(jù)存在缺失。而用于DEA模型的數(shù)據(jù)不允許有缺失值，本文最終剔除掉存在數(shù)據(jù)缺失的二線城市樣本，選取昆明、大連、合肥、佛山、福州、哈爾濱、濟(jì)南、溫州、長(zhǎng)春、石家莊、常州、南寧、南昌、金華、徐州、惠州、保定、臺(tái)州、中山、紹興共20個(gè)城市進(jìn)行比較研究。

（二）指標(biāo)體系與變量定義

在現(xiàn)有關(guān)于科技金融投入效率的研究成果中，學(xué)者們選取的評(píng)價(jià)指標(biāo)不同，選取標(biāo)準(zhǔn)各異。以Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)為理論基礎(chǔ)，本文從科技投入和科技產(chǎn)出兩方面來(lái)構(gòu)建效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。結(jié)合已有的相關(guān)研究成果，本文最終建立的指標(biāo)體系及其說(shuō)明如表1所示。

表1 科技金融的科技創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

本文從與R&D相關(guān)的資本投入和與R&D相關(guān)的勞動(dòng)力投入這兩個(gè)角度選取科技投入的指標(biāo)。與R&D相關(guān)的資本投入用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出（簡(jiǎn)稱：規(guī)上R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出）來(lái)衡量，按其資金來(lái)源，可以進(jìn)一步細(xì)分為政府資金、企業(yè)資金、境外資金、其他資金。與R&D相關(guān)的勞動(dòng)力投入用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)研究與試驗(yàn)發(fā)展人員折合全時(shí)當(dāng)量（簡(jiǎn)稱：規(guī)上R&D人員）來(lái)衡量。關(guān)于科技產(chǎn)出指標(biāo)體系的構(gòu)建，考慮到完整的科技產(chǎn)出過(guò)程包含了科技成果的孵化階段、轉(zhuǎn)化階段以及產(chǎn)業(yè)化階段，每個(gè)階段取得的成果均在一定程度上反映了科技創(chuàng)新的產(chǎn)出水平，本文選取專利授權(quán)數(shù)量、技術(shù)市場(chǎng)合同成交金額分別對(duì)處于孵化階段、轉(zhuǎn)化階段的科技成果進(jìn)行衡量，選取規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)工業(yè)增加值對(duì)產(chǎn)業(yè)化階段的科技成果進(jìn)行衡量。

本文所涉及20個(gè)二線城市的相關(guān)數(shù)據(jù)如表2所示。從表2可以看出，佛山市2015年的科技資本投入（規(guī)上R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出）在20個(gè)二線城市中排名第1，科技人力投入（規(guī)上R&D人員）排名第2，說(shuō)明在二線城市中佛山市的科技投入規(guī)模比較大。而從產(chǎn)出來(lái)看，首先在科技成果孵化階段的產(chǎn)出，佛山市2016年專利授權(quán)數(shù)量在20個(gè)二線城市中排名第2；其次在科技成果轉(zhuǎn)化階段的產(chǎn)出，佛山市2016年技術(shù)市場(chǎng)合同成交金額排名第17位，也就是倒數(shù)第4位；最后在科技成果產(chǎn)業(yè)化階段的產(chǎn)出，佛山市2016年規(guī)上新產(chǎn)品產(chǎn)值排名第2。由此可以初步判斷，由于在科技成果轉(zhuǎn)化階段的產(chǎn)出水平不高，佛山市科技投入產(chǎn)出效率不是有效的。

五、實(shí)證分析

（一）2015—2016年二線城市科技投入產(chǎn)出效率分析

借助MaxDEA 7 Basic軟件，本文對(duì)我國(guó)2015—2016年20個(gè)二線城市的科技投入產(chǎn)出效率進(jìn)行測(cè)算，測(cè)算結(jié)果如表3所示。

首先，從表3的綜合效率值可以看出，在20個(gè)二線城市中，只有7個(gè)城市的科技投入產(chǎn)出效率是有效的，只有2個(gè)城市的科技投入產(chǎn)出效率是相對(duì)有效的，11個(gè)城市的科技投入產(chǎn)出效率是非有效的。這反映了當(dāng)前我國(guó)二線城市整體的科技投入產(chǎn)出效率不高，在不增加科技投入的情況下，科技產(chǎn)出仍有很大的提高空間。

表2 我國(guó)二線城市2015年的科技金融投入和2016年的科技創(chuàng)新產(chǎn)出表

表3 2015—2016年我國(guó)二線城市科技投入產(chǎn)出效率表

其次，從表3中的規(guī)模收益狀態(tài)可以看到，有8個(gè)二線城市處于規(guī)模收益遞減狀態(tài)，7個(gè)二線城市處于規(guī)模收益不變狀態(tài)，僅有5個(gè)二線城市處于規(guī)模收益遞增狀態(tài)。對(duì)于處于規(guī)模收益遞減狀態(tài)的二線城市來(lái)說(shuō)，依靠科技投入的增加來(lái)提高科技創(chuàng)新產(chǎn)出水平是不經(jīng)濟(jì)的。而對(duì)處于規(guī)模效益遞增狀態(tài)的二線城市來(lái)說(shuō)，在未來(lái)可以適當(dāng)增加科技投入，以充分獲取科技產(chǎn)出的規(guī)模收益。

最后，表3中佛山市科技投入產(chǎn)出綜合效率值為0.756，說(shuō)明佛山市的科技投入效率處于非有效水平，這跟我們?cè)谇拔牡某醪脚袛嗍且恢碌摹２⑶?，跟二線城市的平均綜合效率值（0.775）相比，佛山市綜合效率值0.756低于二線城市平均水平。在表3中佛山市的規(guī)模效率值（0.760）在20個(gè)二線城市中排名第18位，也就是倒數(shù)第3，并且已經(jīng)處于規(guī)模收益遞減狀態(tài)。綜上可知，就佛山市現(xiàn)有的科技投入水平來(lái)說(shuō)，其目前的科技產(chǎn)出量較低，在不增加科技投入的條件下，其科技產(chǎn)出仍有較大的提高空間。

觀察MaxDEA 7 Basic軟件中的分析結(jié)果，我們還可以了解各二線城市各項(xiàng)科技產(chǎn)出的不足情況，如表4所示。

表4 我國(guó)二線城市2016年各個(gè)階段科技產(chǎn)出不足情況表

根據(jù)DEA模型的原理，有：有效目標(biāo)值=原始值＋比例改進(jìn)值＋松弛改進(jìn)值。從表4可以看出，佛山市在不增加當(dāng)前科技投入的情況下，當(dāng)產(chǎn)出Y11（專利授權(quán)數(shù)量）完成比例改進(jìn)（松弛變量為0），增加141.817件，就可以使該項(xiàng)產(chǎn)出達(dá)到有效狀態(tài)下的目標(biāo)值；產(chǎn)出Y2（技術(shù)市場(chǎng)合同成交金額）完成比例改進(jìn)和松弛改進(jìn)，分別使Y2增加0.014億元和10.928億元，就可以使該項(xiàng)產(chǎn)出達(dá)到有效狀態(tài)下的目標(biāo)值；產(chǎn)出Y31（規(guī)上新產(chǎn)品產(chǎn)值）完成比例改進(jìn)（松弛變量為0），使產(chǎn)出增加14.951億元，即可達(dá)到有效狀態(tài)下的目標(biāo)值。

（二）2010—2016年佛山市科技金融投入效率分析

為了明晰佛山市科技投入產(chǎn)出效率非有效、科技產(chǎn)出不足的原因，本文接下來(lái)選擇投入導(dǎo)向的DEA模型測(cè)算2010—2016年間佛山市的科技金融投入效率，以探索在已有的科技產(chǎn)出水平下，要達(dá)到技術(shù)有效狀態(tài)，科技金融投入應(yīng)該減少的程度。同時(shí)，為了探索不同來(lái)源的資金在促進(jìn)科技創(chuàng)新方面的效率有何不同，本文進(jìn)一步將科技投入中的資本投入按資金來(lái)源進(jìn)行分類，分為四大類：政府資金、企業(yè)資金、境外資金、其他資金。其中，“其他資金”包括來(lái)源于金融機(jī)構(gòu)、創(chuàng)投風(fēng)投、資本市場(chǎng)的R&D經(jīng)費(fèi)。2010—2016年佛山市科技投入和科技產(chǎn)出情況見(jiàn)表5，從該表中可以看到，佛山市科技金融投入在2009—2015年間呈上升趨勢(shì)，特別是企業(yè)投入的研發(fā)資金上升趨勢(shì)更是明顯。

表5 佛山市2010—2016年科技投入產(chǎn)出情況表

借助MaxDEA 7 Basic軟件，測(cè)算得到2010—2016年佛山市科技投入產(chǎn)出效率及投入冗余情況，如表6所示。從表6中可以看出，佛山市科技投入的純技術(shù)效率、綜合效率值總體上呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)，而規(guī)模效率值在2010—2016年間比較穩(wěn)定。還可以發(fā)現(xiàn)，在2011年、2013年、2015年佛山市的科技金融投入存在冗余，并且是X11（政府資金）、企業(yè)資金（X12）、境外資金（X13）、其他資金（X14）都存在投入冗余。也就是說(shuō)，當(dāng)科技金融投入效率達(dá)到有效狀態(tài)時(shí)，達(dá)到現(xiàn)有的科技產(chǎn)出水平，并不需要如此多的金融投入量。這說(shuō)明，佛山市科技金融投入的使用效率不高，科技金融投入的管理和監(jiān)督有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

表6 佛山市2010—2016年科技金融投入冗余情況表

表7 2010—2016年間佛山市不同來(lái)源的資金的科技創(chuàng)新效率表

根據(jù)表7的結(jié)果，我們可以得到如下結(jié)論。首先，關(guān)于政府資金的科技創(chuàng)新效率，在2009—2015年間，政府資金在佛山市科技金融投入中的比重只有2%，但是政府金融在促進(jìn)科技創(chuàng)新方面的綜合效率值（0.933）、規(guī)模效率值（0.989）是四類資金中最高的，說(shuō)明政府投入的R&D資金在促進(jìn)科技創(chuàng)新方面發(fā)揮了重要作用。俞立平[21]利用2001—2008年中國(guó)科技投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，通過(guò)TOPSIS方法實(shí)證得出政府科技投入對(duì)科研產(chǎn)出具有顯著貢獻(xiàn)。該結(jié)論和本文的觀點(diǎn)是一致的。

其次，關(guān)于企業(yè)資金的科技創(chuàng)新效率，在2009—2015年間，企業(yè)資金在佛山市科技金融投入中的占比為97%，反映了佛山市企業(yè)從事科技創(chuàng)新活動(dòng)的積極性比較高。在促進(jìn)科技產(chǎn)出方面，企業(yè)資金的純技術(shù)效率值（0.956）在四類資金中是最高的，但規(guī)模效率值（0.940）在四類資金中是最低的?？赡艿脑蛟谟?，企業(yè)對(duì)R&D經(jīng)費(fèi)的使用存在資源配置不合理的現(xiàn)象，或者存在對(duì)資金使用的管理和監(jiān)督不力的現(xiàn)象，導(dǎo)致資金使用的配置效率低，不利于科技創(chuàng)新產(chǎn)出。

再次，境外資金在佛山市2009—2015年間R&D活動(dòng)中的占比較低，接近于0，對(duì)整體科技創(chuàng)新產(chǎn)出的影響不大，并且與其他三類資金相比，平均純技術(shù)效率值（0.925）最低，故本文在這里不作過(guò)多陳述。

最后，關(guān)于本文中“其他資金”的科技創(chuàng)新效率，其他資金是指來(lái)自于金融機(jī)構(gòu)、創(chuàng)投風(fēng)投、資本市場(chǎng)的R&D資金。在2009—2015年間，佛山市來(lái)自金融機(jī)構(gòu)、創(chuàng)投風(fēng)投、資本市場(chǎng)的R&D資金占總R&D資金的平均比例為1%，可見(jiàn)當(dāng)前我國(guó)金融機(jī)構(gòu)、創(chuàng)投風(fēng)投、資本市場(chǎng)對(duì)R&D活動(dòng)的資金支持規(guī)模比較小。原因在于，一是企業(yè)R&D活動(dòng)失敗的概率比較高，金融機(jī)構(gòu)難以準(zhǔn)備評(píng)估R&D項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)。出于謹(jǐn)慎經(jīng)營(yíng)的考慮，銀行發(fā)放R&D貸款的規(guī)模并不大。二是我國(guó)創(chuàng)投風(fēng)投公司整體數(shù)量和規(guī)模都還較小，佛山市也不例外，故來(lái)自于創(chuàng)投風(fēng)投公司的R&D資金量較小。三是我國(guó)資本市場(chǎng)的融資門檻比較高，處于起步階段的企業(yè)很難達(dá)到在資本市場(chǎng)融資的要求，這也限制了佛山市R&D活動(dòng)對(duì)資本市場(chǎng)資金的利用規(guī)模。

六、結(jié)論與建議

如何控制金融變量的投入，使得其科技創(chuàng)新產(chǎn)出能夠達(dá)到最大化，進(jìn)而使投入產(chǎn)出效率達(dá)到最優(yōu)，對(duì)于轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)中的二線城市可持續(xù)發(fā)展尤為重要。本文利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法中的CRS徑向DEA模型和VRS徑向DEA模型，借助MaxDEA 7 Basic軟件，分析了我國(guó)二線城市當(dāng)前科技投入的產(chǎn)出效率，并以佛山市為例，研究了二線城市不同來(lái)源的資金在促進(jìn)科技產(chǎn)出效率方面的差異。研究結(jié)果表明，當(dāng)前佛山市科技投入的綜合效率值低于我國(guó)二線城市平均水平。研究還發(fā)現(xiàn)在佛山市科技金融投入中，政府資金的綜合效率和規(guī)模效率最高，企業(yè)自有資金的純技術(shù)效率最高但規(guī)模效率最低，而來(lái)自金融機(jī)構(gòu)、創(chuàng)投風(fēng)投和資本市場(chǎng)的資金投入規(guī)模尚小且效率較低。

為了提高佛山市乃至全國(guó)二線城市科技金融的科技創(chuàng)新效率，進(jìn)而促進(jìn)我國(guó)整體科技創(chuàng)新水平的提高，本文提出以下具體建議：

（1）相比其他來(lái)源的資金，政府資金在促進(jìn)科技創(chuàng)新產(chǎn)出方面有著最高的綜合效率和規(guī)模效率，但政府資金在二線城市總的R&D資金量中占比太低。這雖然符合“市場(chǎng)為主、政府為輔”的R&D資金投入趨勢(shì)，但過(guò)低的政府資金投入，不能充分發(fā)揮政府資金在科技創(chuàng)新方面的相對(duì)規(guī)模效率優(yōu)勢(shì)。因此，本文建議，地方政府在未來(lái)應(yīng)進(jìn)一步增加在R&D活動(dòng)中的資金投入，有效發(fā)揮政府在科技創(chuàng)新活動(dòng)中的支持和示范作用。

（2）企業(yè)資金在總的R&D資金中占比非常高，說(shuō)明企業(yè)自身投入的R&D資金規(guī)模龐大，企業(yè)的科技創(chuàng)新積極性比較高。但相比其他來(lái)源的資金，企業(yè)資金在促進(jìn)科技創(chuàng)新產(chǎn)出時(shí)的規(guī)模效率卻最低。本文建議，從事R&D活動(dòng)的企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)科技創(chuàng)新過(guò)程的資金管理，強(qiáng)化審計(jì)和監(jiān)督，改變重?cái)?shù)量輕質(zhì)量的現(xiàn)象，提高企業(yè)R&D資金使用的規(guī)模效率，并充分利用其較高的純技術(shù)效率優(yōu)勢(shì)，這有助于提高二線城市整體的科技產(chǎn)出水平。

（3）在總的R&D經(jīng)費(fèi)中，來(lái)自于金融機(jī)構(gòu)、創(chuàng)投風(fēng)投、資本市場(chǎng)的資金占比非常低，說(shuō)明目前二線城市的科技金融支持體系還不完善，用于科技創(chuàng)新的資金來(lái)源比較單一，主要是依靠企業(yè)自有資金，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足當(dāng)前創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)對(duì)資金的需求。政府在今后的政策制定中，應(yīng)加大力度鼓勵(lì)創(chuàng)投風(fēng)投公司、金融機(jī)構(gòu)參與R&D活動(dòng)；同時(shí)建立多層次的資本市場(chǎng)，適當(dāng)降低資本市場(chǎng)門檻，引導(dǎo)科技型企業(yè)利用資本市場(chǎng)融資，拓寬R&D活動(dòng)的融資渠道。

（4）除了上述關(guān)于資金來(lái)源的建議，有效率的科技金融投入產(chǎn)出過(guò)程，還需要有配套的支撐服務(wù)體系，比如科技型企業(yè)信用體系的完善、擔(dān)保體系的完善，以及運(yùn)轉(zhuǎn)順暢的科技成果孵化、轉(zhuǎn)化平臺(tái)，促進(jìn)科技成果實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，以達(dá)到促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的目標(biāo)。