蘆 鋒

(山西財(cái)經(jīng)大學(xué)，山西 太原 030000)

一、引言

科技創(chuàng)新能力是國(guó)家高速發(fā)展的主要推動(dòng)力，能夠有力促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的有效增長(zhǎng)。隨著“第三次工業(yè)革命”到來，科技創(chuàng)新到達(dá)了巔峰。西方國(guó)家陸續(xù)推出“戰(zhàn)略防御計(jì)劃”(SDI)、《國(guó)家創(chuàng)新計(jì)劃》、“創(chuàng)新教育券計(jì)劃”等創(chuàng)新計(jì)劃。隨著進(jìn)入經(jīng)濟(jì)新常態(tài)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速放緩，因此，政府積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，更加側(cè)重于科技創(chuàng)新的發(fā)展。我國(guó)在2018年的科研經(jīng)費(fèi)支出位列世界第二，但是科技創(chuàng)新能力與美國(guó)、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家仍存在不小的差距，需要進(jìn)一步加強(qiáng)其創(chuàng)新能力。并且科技創(chuàng)新成果具有時(shí)效性、虛擬性的特性，其產(chǎn)生需要一定的資金予以支持，金融資本在科技創(chuàng)新過程中起著至關(guān)重要的作用，因此，“科技金融”顯得尤為重要。

科技金融主要表現(xiàn)為金融產(chǎn)業(yè)對(duì)科技產(chǎn)業(yè)的資金支持，一般將其分類為公共科技金融和市場(chǎng)科技金融。從公共科技金融角度出發(fā)，政府財(cái)政部門直接劃分部分資金給高新技術(shù)企業(yè)，支持其創(chuàng)新發(fā)展。2017年，我國(guó)財(cái)政支出為203085.49億元，財(cái)政科技支出為7266.98億元，占比3.58%，而2010年財(cái)政科技支出僅為3250.18億元，7年間約上漲1.24倍。從市場(chǎng)科技金融角度出發(fā)，2017年社會(huì)融資總額增加約20萬億元，公司債券融資凈額約4000億元；2016年，我國(guó)金融機(jī)構(gòu)貸款約100萬億元。另外，各個(gè)商業(yè)銀行陸續(xù)成立科技金融子公司，如招銀云創(chuàng)等，以全方位支持高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。其次，2018年11月5日，為提高高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新能力，提升市場(chǎng)功能，我國(guó)設(shè)立了科創(chuàng)板，主要通過設(shè)立適宜的發(fā)行、交易、退市等新制度，進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的資金支持力度。

高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為科技金融的結(jié)合地，以創(chuàng)新為主要競(jìng)爭(zhēng)力，技術(shù)專業(yè)性強(qiáng)，生產(chǎn)活動(dòng)主要是創(chuàng)新活動(dòng)，是提高自主創(chuàng)新能力的主要貢獻(xiàn)者。我國(guó)目前正處于“效率驅(qū)動(dòng)”階段，其特點(diǎn)主要是科技成果轉(zhuǎn)化率較低和高新技術(shù)難以大規(guī)模實(shí)現(xiàn)工業(yè)化，導(dǎo)致我國(guó)科技創(chuàng)新能力不能得到有效提升。并且，我國(guó)現(xiàn)有的有關(guān)科技金融效率評(píng)價(jià)體系的研究較少，且效率評(píng)價(jià)體系較為混亂，沒有一致的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。因此，為保證科技創(chuàng)新與金融資本的健康、穩(wěn)健發(fā)展，本文在前人研究基礎(chǔ)上，構(gòu)建我國(guó)區(qū)域科技金融效率評(píng)價(jià)體系。

本文基于科技金融支出角度，運(yùn)用創(chuàng)新價(jià)值鏈理論，對(duì)我國(guó)29個(gè)省份的科技金融效率進(jìn)行了實(shí)證研究。其具體研究結(jié)構(gòu)為：第二部分為有關(guān)高新技術(shù)企業(yè)的區(qū)域科技金融效率評(píng)價(jià)方面的文獻(xiàn)綜述；第三部分為科技金融效率評(píng)價(jià)的研究設(shè)計(jì)，主要從研究路徑、模型構(gòu)建、變量選取和數(shù)據(jù)來源等方面進(jìn)行介紹；第四部分為本文的實(shí)證分析，具體進(jìn)行科技金融效率分析；第五部分為本文的結(jié)論及建議。

二、文獻(xiàn)綜述

有關(guān)科技創(chuàng)新與金融的研究起源于國(guó)外，但是國(guó)外并沒有“科技金融”這一概念。Schumpeter最早發(fā)現(xiàn)金融與科技創(chuàng)新間存在正向關(guān)系。[1]隨后，眾多學(xué)者從宏觀層面出發(fā)，以英國(guó)創(chuàng)新數(shù)據(jù)為樣本，證實(shí)金融資本能促進(jìn)科技型企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。[2]Hsu等進(jìn)一步證實(shí)外部融資對(duì)科技創(chuàng)新存在顯著正相關(guān)，能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。[3]20世紀(jì)90年代，“科技金融”在國(guó)內(nèi)興起，其具體定義并沒有統(tǒng)一。最權(quán)威的定義是趙昌文所提出的，即為促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的一系列金融服務(wù)的創(chuàng)新性安排。

科技金融是科技產(chǎn)業(yè)和金融產(chǎn)業(yè)的有效結(jié)合，通過資金的投入推動(dòng)科技發(fā)展，而科技發(fā)展也能加快經(jīng)濟(jì)增速。[4]從科技金融主體出發(fā)，可以將科技金融分為以下幾個(gè)部分：國(guó)家財(cái)政支持是主要的促進(jìn)科技創(chuàng)新的主要渠道之一，主要包括政府科技財(cái)政支出、高新技術(shù)企業(yè)減免稅收、設(shè)立創(chuàng)新基金等措施；科技貸款主要是金融機(jī)構(gòu)為高新技術(shù)企業(yè)的科技創(chuàng)新活動(dòng)提供債務(wù)支持，是企業(yè)獲得資金的主要途徑之一；資本市場(chǎng)通過不同的層次，為不同規(guī)模和發(fā)展周期的高新技術(shù)企業(yè)提供了更加多元化的直接融資渠道；風(fēng)險(xiǎn)投資主要投資于高風(fēng)險(xiǎn)、高成長(zhǎng)性的初創(chuàng)型高新技術(shù)企業(yè)，以期獲得高回報(bào)率。科技金融能夠有效促進(jìn)我國(guó)新興企業(yè)的發(fā)展，能夠?qū)鹘y(tǒng)資金積極投向新興產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)資金的有效配置，進(jìn)一步提升我國(guó)科技創(chuàng)新能力。因此，能夠準(zhǔn)確、全面地評(píng)價(jià)科技金融效率顯得十分重要。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)科技金融效率評(píng)價(jià)進(jìn)行了相關(guān)研究，特別是通過DEA模型為科技金融效率評(píng)價(jià)提供了新的研究思路。DEA主要是一種通過運(yùn)用數(shù)學(xué)原理，利用多個(gè)投入和產(chǎn)出變量，得出有效性評(píng)價(jià)結(jié)果的非參數(shù)技術(shù)，廣泛運(yùn)用于區(qū)域創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)學(xué)等各個(gè)方面。DEA模型經(jīng)歷了漫長(zhǎng)改進(jìn)，最初的DEA模型是單階段模型，直接對(duì)科技金融的初始投入和最終產(chǎn)出進(jìn)行研究，不考慮內(nèi)部結(jié)構(gòu)，這種形式較為簡(jiǎn)單，可以忽略整體過程中存在的缺陷，但是不能充分展示創(chuàng)新過程中的各個(gè)階段性特點(diǎn)，也沒有考慮將知識(shí)轉(zhuǎn)化為收入過程中創(chuàng)新要素的復(fù)雜性，不利于實(shí)際問題的解決。[5][6]基于此，眾多學(xué)者開始集中于研究?jī)呻A段DEA模型，從不同角度構(gòu)建DEA模型。劉鑫等將創(chuàng)新過程分為科技產(chǎn)出階段和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段，運(yùn)用TSC-DEA模型進(jìn)行兩階段效率測(cè)算，結(jié)果表明我國(guó)整體科技金融效率較平穩(wěn)，且經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率較低。[7]董艷梅和朱英明在傳統(tǒng)兩階段DEA模型上，在第二階段加入了額外投入變量，使得模型更加貼合實(shí)際。[8]陳程和劉和東主要是以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象，引入了創(chuàng)新鏈理論，并在第二階段中加入中間投入變量。[9] 目前，雖然有很多有關(guān)“中間投入”的研究，但是有關(guān)“共享投入”的研究卻較少，且研究對(duì)象主要集中于高校、企業(yè)等主體。[10][11]

因此，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，從創(chuàng)新價(jià)值鏈角度出發(fā)，構(gòu)建一個(gè)包含共享投入和中間投入的兩階段DEA模型，得出各個(gè)省份的科技金融效率值和各個(gè)階段的共享資源的適當(dāng)比例，并利用聚類分析法，對(duì)我國(guó)省份的科技金融效率值實(shí)行進(jìn)一步劃分。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)研究路徑

創(chuàng)新價(jià)值鏈(IVC)是一種用于分析創(chuàng)新活動(dòng)的有效工具，強(qiáng)調(diào)了將知識(shí)轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值過程中的結(jié)構(gòu)復(fù)雜性。[12]余泳澤和劉大勇從生產(chǎn)角度出發(fā)，將技術(shù)創(chuàng)新過程分解為創(chuàng)新的投入、創(chuàng)新知識(shí)的凝結(jié)和創(chuàng)新成果的實(shí)現(xiàn)三個(gè)階段。[13]科技創(chuàng)新過程指從研究開發(fā)到產(chǎn)品投向市場(chǎng)等一系列的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。[14]因此，本文將科技創(chuàng)新活動(dòng)具體劃分為“研發(fā)階段”和“商業(yè)化階段”。研發(fā)階段主要指資金、人力等初始資源投入一直到科技成果產(chǎn)生的具體過程，其科技成果將會(huì)應(yīng)用到第二階段，該階段是研發(fā)活動(dòng)是“創(chuàng)意生成”和“創(chuàng)意轉(zhuǎn)換”之間的紐帶，對(duì)最終效益的增長(zhǎng)有著重要的推動(dòng)作用。[15]商業(yè)化階段則是第二階段，主要指科技成果逐步轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的過程，即“創(chuàng)意轉(zhuǎn)換”和“創(chuàng)意擴(kuò)散”之間的轉(zhuǎn)化。

圖1 科技金融效率的兩階段過程

科技創(chuàng)新活動(dòng)具有風(fēng)險(xiǎn)高、收益高的特點(diǎn)，在科技創(chuàng)新過程中的在研發(fā)階段和商業(yè)化階段中都有金融資本的投入，且資金都起著至關(guān)重要的作用，直接影響著科技創(chuàng)新能力的提高。所以，本文的科技金融過程由原始投入—成果產(chǎn)出—經(jīng)濟(jì)提升構(gòu)成，分為兩個(gè)階段，分別測(cè)算其各個(gè)階段和整體的科技金融效率值，如圖1所示。

(二)模型構(gòu)建

本文采用的是基于規(guī)模報(bào)酬不變的包含共享投入和中間投入的兩階段DEA模型，研發(fā)階段和商業(yè)化階段效率評(píng)估分別由公式(1)和(2)表示，其各階段的效率值為E10和E20。本文將各個(gè)省份定義為DMUi(i=1，2，3，4……n)；在第一階段中，研發(fā)階段投入變量由Xq1i(i=1，2，3，4……n)表示，Yp1i(i=1，2，3，4……n)為研發(fā)階段的產(chǎn)出變量；在第二階段中，投入變量相應(yīng)的由Xq2i(i=1，2，3，4……n)表示，Yp2i(i=1，2，3，4……n)表示產(chǎn)出變量；在整體過程中，Xi(i=1，2，3，4……n)表示共享變量；αi表示共享變量在研發(fā)階段的比例，研發(fā)階段的共享變量表示為αiXi(i=1，2，3，4……n)，商業(yè)化階段的共享變量為(1-αi)Xi(i=1，2，3，4……n)。

(1)

i=1，2，……n

(2)

(3)

(4)

兩階段DEA模型的整體科技金融效率由公式(5)表示。

vp1vp2，uq1，uq2，u≥β

i=1，2，……n

(5)

(6)

本文令uq1=uq1·t，U=u·t，uq2=uq2·t，vP1=vp1·t，vp2=vp2·t，δi=U·αi，并借助公式(6)，對(duì)公式(5)進(jìn)行化簡(jiǎn)，最后得到公式(7)。

Vp1，Vp2，Uq1，Uq2，U≥β，i=1，2……n

(7)

(三)變量選取

科技金融投入主要來源于政府科技投入、風(fēng)險(xiǎn)投資、企業(yè)自有資本和資本市場(chǎng)資金支持。資金進(jìn)入高新技術(shù)企業(yè)后，主要用于其科技創(chuàng)新活動(dòng)。本文基于科技金融支出角度進(jìn)行實(shí)證研究，將研發(fā)階段的投入代理變量設(shè)置為R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出和R&D人員，該階段產(chǎn)出的代理變量為申請(qǐng)專利數(shù)量和新開工項(xiàng)目個(gè)數(shù)。[16][17]在商業(yè)化階段中，本文將新產(chǎn)品經(jīng)費(fèi)支出、技術(shù)改造支出、從業(yè)人員作為該階段的中間投入，將新產(chǎn)品的銷售收入量作為為商業(yè)化階段的產(chǎn)出。[18]共享輸入變量由發(fā)明專利數(shù)表示，該變量在兩階段中均有投入，其數(shù)值為連續(xù)兩年發(fā)明專利數(shù)的平均值?？紤]到時(shí)間滯后因素的影響，本文將各個(gè)階段中的投入與產(chǎn)出變量分別滯后一年，其描述性統(tǒng)計(jì)如表1(1)考慮到數(shù)據(jù)可得性，西藏、青海、香港、澳門和臺(tái)灣未包含在內(nèi)。。

四、實(shí)證研究

本文從創(chuàng)新價(jià)值鏈理論出發(fā)，基于科技金融支出角度，依據(jù)上文所構(gòu)建的模型，運(yùn)用Lingo16.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得出我國(guó)各區(qū)域科技金融效率在整體過程、研發(fā)階段和商業(yè)化階段的評(píng)價(jià)結(jié)果，如表2所示。

在表2中，評(píng)價(jià)結(jié)果(1)、(2)和(3)分別是根據(jù)2014-2018年《中國(guó)高新技術(shù)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)得出的2015-2017年科技金融效率評(píng)價(jià)值(2)由于本文采用兩階段分別滯后一期的方法，所以通過2014-2018年《中國(guó)高新技術(shù)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，得到2013-2017年數(shù)據(jù)，從而實(shí)證分析得出2015-2017年效率值，即利用2013-2015年數(shù)據(jù)分析得出2015年效率值，以此類推。。其中，第2、6、10列為我國(guó)29個(gè)省份地區(qū)的整體科技金融效率值，第3、7、11列表示研發(fā)階段的科技金融效率值，第4、8、12列表示商業(yè)化階段的科技金融效率值，第5、9、13列為共享輸入變量在第一階段的最佳比例，最后一行為29個(gè)省份的平均效率。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

數(shù)據(jù)來源：《中國(guó)高新技術(shù)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。

表2 科技金融效率值(3)本文的科技金融效率為投入產(chǎn)出比，數(shù)值大小取決于投入產(chǎn)出的相對(duì)大小。以上海為例，雖然R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、R&D人員、申請(qǐng)專利數(shù)、新項(xiàng)目開發(fā)數(shù)等變量數(shù)值高于全國(guó)平均水平，但由于各階段其投入數(shù)遠(yuǎn)大于產(chǎn)出數(shù)，其效率值偏小。

(一)全國(guó)視角分析

根據(jù)表2的科技金融效率評(píng)價(jià)結(jié)果，本文得出以下結(jié)論。首先，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果(1)、(2)和(3)可以看出，2015-2017年平均整體科技金融效率一直處于上升趨勢(shì)(0.5987→0.6154→0.6667)，但都低于0.7，說明我國(guó)目前的整體效率雖穩(wěn)步提高，但從整體來說，發(fā)展水平較低，有著較大的上升空間。另外，通過比較研發(fā)階段與商業(yè)化階段的平均科技金融效率值，發(fā)現(xiàn)研發(fā)階段的效率值明顯大于商業(yè)化階段效率值(0.8837>0.4432，0.8796>0.4243，0.9061>0.5053)，表明目前我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技金融在研發(fā)方面得到良好運(yùn)用，但是存在大量的科技成果資源不能與資金資源形成良好的配比，導(dǎo)致其經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出較低。并且，通過對(duì)比各個(gè)省份的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)研發(fā)階段對(duì)商業(yè)化階段的科技金融效率沒有顯著影響，存在某些地區(qū)在研發(fā)階段的科技金融效率值較高，商業(yè)化階段的效率值較低，如山西、吉林等省份；而某些省份在研發(fā)階段的科技金融效率值較低，商業(yè)化階段的效率值較高，如北京、天津等省份。

以評(píng)價(jià)結(jié)果(3)為例，具體分析我國(guó)2017年區(qū)域科技金融效率。科技金融效率由研發(fā)階段和商業(yè)化階段組成，且各個(gè)階段的效率值區(qū)別較大。從表2可以看出，天津、河南、重慶和山西省份的整體科技金融效率是高效的，說明該區(qū)域能夠很好的將金融資本與科技創(chuàng)新融合，使得創(chuàng)新投入得到有效地利用，發(fā)揮其最優(yōu)效應(yīng)。另外，研發(fā)階段的平均科技金融效率為0.9061，說明我國(guó)在研發(fā)方面的科技創(chuàng)新與金融資本協(xié)同程度較高，整體表現(xiàn)良好；商業(yè)化階段科技金融效率均值為0.5053，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于研發(fā)階段效率，進(jìn)一步證實(shí)我國(guó)不注重科技轉(zhuǎn)化過程，缺乏市場(chǎng)導(dǎo)向，以至于制約整體科技金融效率的提升。

其次，以表2中的第13列為例，發(fā)現(xiàn)各個(gè)省份在研發(fā)階段的最優(yōu)共享資源比例差別較大，范圍主要是在0.2000與0.8014之間，具體如圖2所示，說明各個(gè)省份想要獲得最優(yōu)科技金融效率，投入資源應(yīng)結(jié)合實(shí)際，不可照搬其他省份。另外，每個(gè)省份的最優(yōu)共享資源比例都小于1，表明共享資源在科技金融的兩階段過程中發(fā)揮著重要作用，進(jìn)一步證實(shí)本文效率評(píng)價(jià)模型的有效性。

圖2 共享變量比例

最后，為了更加客觀的評(píng)價(jià)各階段科技金融效率之間的關(guān)系，本文利用各省份整體和各階段科技金融效率，運(yùn)用SPSS分別分析研發(fā)階段、商業(yè)化階段與整體科技金融效率的擬合關(guān)系，結(jié)果如表3所示。

表3 模型回歸分析

(二)區(qū)域視角分析

為了更加全面地研究我國(guó)區(qū)域科技金融效率，本文根據(jù)地理位置，將我國(guó)劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)以及東北部地區(qū)，分別研究各個(gè)區(qū)域的科技金融效率，如表4所示(4)東部地區(qū)：北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部地區(qū)：山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區(qū)：內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、新疆、寧夏、陜西、甘肅；東北地區(qū)：遼寧、吉林、黑龍江。。

表4 區(qū)域科技金融效率

根據(jù)表4，發(fā)現(xiàn)我國(guó)區(qū)域科技金融效率有著明顯的區(qū)別，整體而言，我國(guó)東、中、西和東北地區(qū)的科技金融效率逐漸降低。東部地區(qū)的科技金融效率值最高，為0.6721，高于其它地區(qū)，主要是因?yàn)闁|部地區(qū)注重科技創(chuàng)新的提升，有著相應(yīng)的政策扶持，并且沿海城市有著活躍的資金支持，能夠有效促進(jìn)科技與金融的有效融合，也可以有效推動(dòng)其他區(qū)域，促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的全面協(xié)調(diào)發(fā)展。另外，東北地區(qū)的整體效率(0.4489)最小，這與我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀相同。

在表4的實(shí)證結(jié)果中，東北地區(qū)、東部地區(qū)、西部地區(qū)和中部地區(qū)的整體偏差逐漸增大。其中，東北地區(qū)的整體標(biāo)準(zhǔn)偏差最小，數(shù)值為0.0703，各個(gè)省份間整體科技金融效率值與均值之間差異最小，原因主要是遼寧省、吉林省以及黑龍江省的生產(chǎn)活動(dòng)以重工業(yè)為主，對(duì)創(chuàng)新能力的提升缺少關(guān)注，資金難與創(chuàng)新活動(dòng)有效結(jié)合，所以該地區(qū)的整體科技金融效率都較低，標(biāo)準(zhǔn)偏差最小。中部地區(qū)的整體標(biāo)準(zhǔn)偏差(0.2120)最大，原因主要是該地區(qū)省份的整體科技金融效率差別較大，如河南省的科技金融效率高達(dá)1.0000，但江西等個(gè)別省份的科技金融效率值較小。

(三)聚類分析

我國(guó)科技金融效率值差異較大，簡(jiǎn)單地只按地理區(qū)域劃分不能全面地分析其區(qū)域特點(diǎn)，為了更加客觀、詳細(xì)地研究我國(guó)區(qū)域科技金融效率，本文利用SPSS軟件，進(jìn)行聚類分析。系統(tǒng)聚類法是使用最為廣泛，在大數(shù)據(jù)中使用頻率較高的聚類分析法，其主要思路為將需要聚類分析的變量分類為幾種不同的類別，其次按聚類法計(jì)算每?jī)蓚€(gè)類別間的聚類統(tǒng)計(jì)量，把相似程度最高的合為同一類，剩余部分自動(dòng)分為一類，然后按照相同的聚類方法再次重新計(jì)算相似系數(shù)，把相似度最高的合為一類，其余類不變，以此類推，不斷重新計(jì)算和分類，直到所有的變量都分為一類。

根據(jù)聚類圖，對(duì)我國(guó)29個(gè)省份進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，更加形象地展示其聚類結(jié)果，聚類圖與聚類表的聚類結(jié)果相一致，具體如圖3所示。

圖3 聚類圖

由于我國(guó)各省市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)總體科技金融和各階段科技金融效率有著較大的區(qū)域差異，為了對(duì)我國(guó)科技金融效率水平進(jìn)行更加詳細(xì)的描述，本文將我國(guó)29個(gè)省份劃分為4個(gè)類別。

表5 第一類省份

第一類是北京市、天津市、河南省和重慶市。這四個(gè)省份的整體和各個(gè)階段的科技金融效率在全國(guó)范圍內(nèi)都處于領(lǐng)先地位，均高于全國(guó)平均水平，該區(qū)域的高新技術(shù)企業(yè)規(guī)模較大，有著先進(jìn)的理論知識(shí)和創(chuàng)新能力，在科技創(chuàng)新過程中將金融資本發(fā)揮其最優(yōu)作用，在創(chuàng)造自身經(jīng)濟(jì)效益時(shí)，能帶動(dòng)其他區(qū)域科技金融的發(fā)展，這與我國(guó)實(shí)際情況相一致，具體結(jié)果如表5所示。

表6 第二類省份

第二類為內(nèi)蒙古、江蘇、福建、山東、廣東、湖南和寧夏。這類地區(qū)的整體和商業(yè)化階段的科技金融效率較高，除湖南省(0.4508)外，整體科技金融效率均高于全國(guó)平均水平(0.6269)。該區(qū)域的研發(fā)階段的科技金融效率較低，除內(nèi)蒙古(1.0000)和江蘇省(0.9265)以外，都顯著低于全國(guó)平均水平(0.8898)；商業(yè)化階段的科技金融效率與整體效率表現(xiàn)趨勢(shì)相同，除海南省(0.0246)以外，均高于全國(guó)均值(0.4576)，具體結(jié)果如表6，說明這幾個(gè)省份的科研能力有待提高，應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)高校、企業(yè)等主體的科技扶持，給予相應(yīng)的資金扶持，加強(qiáng)研發(fā)能力，來提高整體科技金融效率。

表7 第三類省份

第三類為貴州、云南、陜西、黑龍江和海南，具體結(jié)果見表7。這類地區(qū)的研發(fā)階段的科技金融效率較高，均值達(dá)到0.92126；但整體和商業(yè)化階段效率普遍較低，均顯著低于全國(guó)平均水平。這說明該區(qū)域的省份在研發(fā)階段表現(xiàn)良好，但不注重科技成果轉(zhuǎn)化效率，商業(yè)化階段的科技創(chuàng)新與資金的協(xié)同程度較低，進(jìn)一步證實(shí)商業(yè)化階段是制約整體科技金融效率提升的關(guān)鍵階段。

表8 第四類省份

第四類為上海、湖北、遼寧、吉林、廣西、江西、甘肅、河北、四川、山西、浙江、安徽和新疆。該區(qū)域的整體科技金融效率處于中等水平，均值為0.5538；除上海(0.6803)、湖北(0.7400)和遼寧(0.7933)以外，其余省份在研發(fā)階段的科技金融效率均高于全國(guó)平均水平(0.8898)；商業(yè)化階段的科技金融效率明顯高于第三類省份，但低于全國(guó)均值(0.4576)，處于中等水平，具體見表8。

五、結(jié)論及建議

科技金融是推動(dòng)市場(chǎng)創(chuàng)新的關(guān)鍵步驟，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?，也是打破制度剛性的主要力量。本文根?jù)創(chuàng)新價(jià)值鏈理論，運(yùn)用DEA模型和聚類分析法，建立我國(guó)29個(gè)省份的科技金融效率評(píng)價(jià)體系。結(jié)果表明：第一，我國(guó)整體區(qū)域科技金融效率存在較大差異，但整體偏低，并且眾多省份的商業(yè)化階段的科技金融效率高于研發(fā)階段；第二，由科技金融效率在研發(fā)階段、商業(yè)化階段與整體過程的擬合程度可知，提升整體科技金融效率的主要途徑為加強(qiáng)商業(yè)化階段的科技金融效率；第三，我國(guó)東部、中部、西部和東北地區(qū)的整體科技金融效率存在明顯的地區(qū)差異，并呈現(xiàn)遞減現(xiàn)象，商業(yè)化階段的科技金融效率也呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)；第四，本文詳細(xì)分析了兩個(gè)階段中的最優(yōu)發(fā)明專利比例，能夠更好的為政府、企業(yè)等提供參考依據(jù)，減少資源浪費(fèi)。第五，根據(jù)我國(guó)各階段的區(qū)域科技金融效率值特點(diǎn)，通過聚類分析，將我國(guó)省份分為4個(gè)不同類別，摒棄了傳統(tǒng)地理區(qū)域分類方法，為政府機(jī)構(gòu)制定相關(guān)科技金融政策提供參考依據(jù)。

因此，本文在參考實(shí)證結(jié)果后，提出以下建議：

第一，不斷提升科技成果轉(zhuǎn)化過程中的資金投入效率。通過前文的實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)商業(yè)化階段的科技與金融的融合效率是影響我國(guó)整體科技金融的主要因素，高新技術(shù)企業(yè)應(yīng)重視科技成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力過程中與資金的有效結(jié)合。科技成果研發(fā)應(yīng)以“市場(chǎng)化導(dǎo)向”為主，不斷加強(qiáng)與政府、高校、研發(fā)機(jī)構(gòu)、其他高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)等個(gè)體的交流與合作，加快科技成果的市場(chǎng)化步伐，不斷提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，從而進(jìn)一步提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益。

第二，優(yōu)化科技創(chuàng)新資金結(jié)構(gòu)。各級(jí)組織應(yīng)深入分析高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技金融效率緩慢、創(chuàng)新停滯的原因，優(yōu)化高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在科技創(chuàng)新過程中的資金投入結(jié)構(gòu)。政府可以通過將公共資源引向科技金融領(lǐng)域、調(diào)整高新技術(shù)企業(yè)稅收等方式，發(fā)揮其引導(dǎo)、扶持作用。其次，積極鼓勵(lì)民間資本、風(fēng)險(xiǎn)投資和政府補(bǔ)助等各方面資金介入，提高科技創(chuàng)新活動(dòng)中資金使用效率。最后，進(jìn)一步優(yōu)化新三板、區(qū)域性股權(quán)交易市場(chǎng)、科創(chuàng)板等多層次資本市場(chǎng)，為高新技術(shù)企業(yè)提供新的投資和退出渠道，不斷提高科技金融效率。

第三，區(qū)域資源的配置要因地制宜。根據(jù)前文的實(shí)證結(jié)果，東部地區(qū)應(yīng)不斷發(fā)揮發(fā)揮其自身優(yōu)勢(shì)，并且?guī)?dòng)我國(guó)其它地區(qū)科技金融效率的提高；中、西、東北地區(qū)也應(yīng)充分利用當(dāng)?shù)刭Y源，積極招商引資，進(jìn)一步提高本地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平。同時(shí)，根據(jù)聚類分析結(jié)果，第二、三、四類省份應(yīng)明確自身發(fā)展缺陷，取長(zhǎng)補(bǔ)短，爭(zhēng)取全面可持續(xù)發(fā)展。另外，我國(guó)各個(gè)省份的科技金融效率區(qū)別較大，應(yīng)結(jié)合實(shí)際，不能盲目效仿，例如山西、吉林等省份的商業(yè)化階段效率值較小，應(yīng)注重科技成果轉(zhuǎn)化過程；而北京、天津等省份則要加強(qiáng)科研能力，不斷提高科技成果產(chǎn)出量。