陳明榮+++吳正鹍+++張佩琴

摘 要：培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)有助于推動經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。本文運用DEA模型對白銀市2008-2015年間戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效率進行測算，對金融支持白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)效率實現(xiàn)的影響因素進行探討，在此基礎(chǔ)上提出提升白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率的對策建議。

關(guān)鍵詞：戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)；DEA模型；金融支持效率

中圖分類號：F830.31 文獻標(biāo)識碼：B 文章編號：1674-0017-2017（3）-0048-05

一、引言

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是引導(dǎo)未來經(jīng)濟社會發(fā)展的重要力量，既代表著科技創(chuàng)新的方向，也代表著產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向。白銀市是隨著礦產(chǎn)資源開發(fā)利用而建立的工業(yè)城市，2008年被國家確定為首批資源枯竭型城市；2014年11月25日，科技部批復(fù)同意支持甘肅省依托蘭州新區(qū)、蘭州高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)、蘭州經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)、白銀高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)開展蘭白科技創(chuàng)新改革試驗區(qū)建設(shè)試點。以此為契機，白銀市全力構(gòu)建“3+4”產(chǎn)業(yè)集群，初步形成了科技創(chuàng)新改革試驗區(qū)以化工、裝備制造、生物醫(yī)藥、有色金屬（稀土）、建材陶瓷、資源綜合利用等為主導(dǎo)的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)支撐體系。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一大問題是資金問題，金融資金在支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展中起著舉足輕重的作用，然而單純從量上擴大金融規(guī)模并非從根本上解決資金短缺的途徑，甚至可能阻礙金融支持新興產(chǎn)業(yè)作用的發(fā)揮。本文運用DEA方法對白銀市2008-2015年間戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率進行測算，對金融支持白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)效率實現(xiàn)的影響因素作進一步的探討，最后在實證分析的基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的對策建議，具有較強的現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

二、金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率評價

（一）DEA模型簡介

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）是一種以凸分析和線形規(guī)劃為工具專門測度效率的非參數(shù)方法。CCR和BCC是兩個最具代表性的DEA模型，CCR模型假設(shè)規(guī)模報酬不變，評價結(jié)果得到的是技術(shù)效率（TE），放開此假設(shè)，即為BCC模型。BCC模型將CCR效率分解為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE），三者的關(guān)系是TE=PTESE，純技術(shù)效率（PTE）剔除了規(guī)模效率的影響，表示企業(yè)由于管理和技術(shù)等因素導(dǎo)致的生產(chǎn)效率。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)來源

DEA模型只需確定投入產(chǎn)出變量，并假定DMU的投入產(chǎn)出指標(biāo)組成的狀態(tài)可能集滿足凸性、無效性、錐性、最小性條件即可。本文基于《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類目錄》中所規(guī)定的七大細分行業(yè)，從白銀市歸屬于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)中隨機選取了數(shù)據(jù)齊全的20家企業(yè)作為抽樣樣本。2008年，白銀市被確定為全國首批典型資源枯竭城市，面臨資源嚴(yán)重枯竭，城市的可持續(xù)發(fā)展面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。近年來，白銀市注重發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟，依托“一區(qū)六園”，著力構(gòu)建了新材料、新能源以及節(jié)能環(huán)保等一批戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)體系，因此本文以2008年作為研究起點，時間跨度設(shè)置為2008年至2015年。DEA方法要求決策單元DMU的個數(shù)大于等于輸入、輸出變量總和的兩倍，本文設(shè)置的輸入、輸出變量各3個，共有DMU20個，符合要求。

投入指標(biāo)（IN）：銀行貸款（IN1）、直接融資（IN2）、風(fēng)險投資（IN3）。其中，銀行貸款包括短期貸款和長期貸款，直接融資用各樣本企業(yè)吸收權(quán)益性投資與發(fā)行債券收到的資金之和表示，風(fēng)險投資用樣本單位吸收的“風(fēng)險投資數(shù)額”表示。

產(chǎn)出指標(biāo)（OUT）：凈資產(chǎn)收益率（OUT1）、營業(yè)收入增長率（OUT2）、專利產(chǎn)出增長率（OUT3）。其中，凈資產(chǎn)收益率用以反映企業(yè)的盈利能力，代表企業(yè)對自有資本的利用效率；營業(yè)收入增長率反映企業(yè)的成長潛力，專利產(chǎn)出增長率用以衡量樣本企業(yè)的自主創(chuàng)新能力。

本文研究對象選為白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的20家樣本企業(yè)，最終獲得每年各20個DMU，2008年至2015年8年的面板數(shù)據(jù)，共160組樣本數(shù)據(jù)。所取數(shù)據(jù)來自20個樣本單位的資產(chǎn)負債表、利潤表、現(xiàn)金流量表，《白銀統(tǒng)計年鑒》以及縣域經(jīng)濟金融數(shù)據(jù)庫。DEA經(jīng)驗法則要求投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)值具有非負性，實際上投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)值有時會存在負值，因此本文用DEA方法建模之前先對投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，使得數(shù)據(jù)都是非負數(shù)，具體操作方法如下：

（三）投入產(chǎn)出指標(biāo)相關(guān)性分析

使用DEA方法有個重要前提是投入產(chǎn)出變量要滿足“等張性”假設(shè)，即等幅擴張性，投入產(chǎn)出指標(biāo)之間要求顯著正相關(guān)。本文使用Eviews6.0軟件對樣本數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析，相關(guān)系數(shù)如下表1所示。

表1表明，各個投入產(chǎn)出指標(biāo)均為顯著正相關(guān)，并且在1%的顯著性水平下，所有相關(guān)系數(shù)均通過了雙尾檢驗，符合“等幅擴張性”要求。

（四）DEA效率評價結(jié)果分析

將無量綱化處理后的白銀市20家樣本企業(yè)單位2008-2015年的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)代入DEA-BCC模型，運用DEAP2.1軟件進行建模和計算，分析戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)在每個時期的綜合技術(shù)效率（TE）、純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）。

1.綜合技術(shù)效率

綜合技術(shù)效率是對決策單元的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評價，可以分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，金融資源投入與產(chǎn)出效益的匹配程度高則配置效率高、資源使用更合理，金融支持帶動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的作用越好。運用DEAP2.1軟件運算得出2008-2015年白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持綜合技術(shù)效率，得知，白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率較低，技術(shù)效率均值僅為0.674，當(dāng)前投入的金融資源中有32.6%的浪費。2008年沒有決策單元（DMU）的綜合技術(shù)效率（TE）達到1，均為DEA無效。由于受2008年金融危機的影響，新興產(chǎn)業(yè)從金融市場融資的難度加大，因此在2008年白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率發(fā)揮非常有限。2009年至2015年DEA有效的決策單元所占比例分別為5%、15%、15%、25%、35%、30%和20%，DEA有效的決策單元數(shù)占比呈先升后降的趨勢。DEA綜合效率按個體差異呈現(xiàn)不同趨勢，有12個決策單元呈上升趨勢，6個決策單元呈下降趨勢，2個決策單元保持不變。從時間趨勢看，白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)總體金融支持效率呈上升趨勢，效率均值由2008年的0.572上升至2015年的0.718，平均效率上升25.52%，表明白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的相關(guān)政策發(fā)揮了一定作用。

2.純技術(shù)效率

假定處于最優(yōu)投入規(guī)模，純技術(shù)效率用來衡量企業(yè)由于管理和技術(shù)等因素影響的生產(chǎn)效率，運用DEAP2.1軟件運算得出2008-2015年白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持純技術(shù)效率，根據(jù)DEA-BCC模型分析的純技術(shù)效率結(jié)果看來，2008-2015年白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持純技術(shù)效率均值為0.883，純技術(shù)效率比綜合效率有效程度提高很多，說明在白銀市當(dāng)前的金融政策環(huán)境下，支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融資源投入的使用較為有效。但純技術(shù)效率在個體間的差異較大，許多DMU的效率波動也很大，極端值較多拉高了全市平均水平，實際上部分DMU的純技術(shù)效率并不高。根據(jù)評價結(jié)果，在目前的技術(shù)水平上只有7個決策單元的純技術(shù)效率年均值為DEA有效，表示其投入資源的使用是有效率的。而純技術(shù)效率均值最高的DMU比均值最低的DMU高了47.03%，體現(xiàn)了個體間較大的差異。按時間趨勢看，白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持純技術(shù)效率均值波動上升，由2008年的0.789上升到2015年的1.025，全市平均純技術(shù)效率提高了29.91%，說明隨著金融改革的推進以及金融生態(tài)整體環(huán)境的提高，白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)能力得到一定程度的強化。

3.規(guī)模效率

規(guī)模效率反映的是實際投入資源規(guī)模與最優(yōu)規(guī)模的差距，是由企業(yè)規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率。規(guī)模效率并不像技術(shù)效率（TE）或純技術(shù)效率（PTE）那樣越大越好，需要保持在合適的位置上才有效率，規(guī)模過大或過小均屬于規(guī)模非效率，運用DEAP2.1軟件運算得出2008-2015年白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持規(guī)模效率。

可以看出，白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持規(guī)模效率均值為0.826，投入規(guī)模不夠合理。規(guī)模有效的決策單元（DMU）較少，有8家樣本企業(yè)的規(guī)模效率年均值超過0.9，說明金融資源投入對其金融需求的滿足程度較高。規(guī)模效率最低的樣本企業(yè)年均值僅為0.473，說明其資源投入不合理，與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求不匹配。2014和2015年，有4家樣本企業(yè)處于規(guī)模有效狀態(tài)，6家樣本企業(yè)仍處于規(guī)模報酬遞增階段，其余10家為規(guī)模報酬遞減狀態(tài)。從時間趨勢看，白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持規(guī)模效率波動下降，規(guī)模效率均值由2008年的0.854下降到2015年的0.805，降低了-5.74%，表明戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng)沒有得到強化。相比2008年，2015年僅6家樣本企業(yè)的規(guī)模效率有所提升，3家樣本企業(yè)基本保持規(guī)模有效狀態(tài)未改變。規(guī)模效率下降的樣本企業(yè)中，有3家樣本企業(yè)的規(guī)模效率降幅超過20%，規(guī)模效率均值最高的決策單元比排名最后的高了109.51%，體現(xiàn)了個體間的差異較大。

4.綜合分析

根據(jù)綜合效率及其分解值走勢（圖1）來看，綜合效率（TE）與純技術(shù)效率（PTE）的趨勢基本吻合，規(guī)模效率（SE）波動較小，表明反映管理水平的的純技術(shù)效率是影響綜合效率的主要因素。2008-2015年，白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持純技術(shù)效率不斷波動上升，相比2008年，2015年的平均純技術(shù)效率提高了29.91%，表明白銀市在完善金融體系建設(shè)方面取得了很大進步。由于DEA效率值僅僅是針對DMU之間相對優(yōu)劣的比較，白銀市作為資源枯竭型城市，轉(zhuǎn)型發(fā)展需要大量資金支持，本文DEA效率評價結(jié)果顯示的規(guī)模報酬分析主要是反映各個樣本企業(yè)之間發(fā)展的不均衡，以及金融供給與當(dāng)?shù)貞?zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展不匹配的問題，并不意味白銀市支持新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的資金供過于求。因此，在保持現(xiàn)有投入規(guī)模的前提下，規(guī)模報酬遞減的樣本企業(yè)應(yīng)努力提高自身的效率產(chǎn)出。

從圖2可以看出，從2008年到2015年期間，白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)樣本企業(yè)中規(guī)模報酬遞增企業(yè)所占比例呈波動上升趨勢。白銀市從2008年開始轉(zhuǎn)型，隨后國家出臺了一系列扶持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策措施，白銀市規(guī)模報酬遞增企業(yè)所占比例迅速上升，于2011年達到最高點，但之后占比出現(xiàn)下滑，說明出現(xiàn)了不利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素，如金融生態(tài)環(huán)境建設(shè)效果不明顯、金融投入力度下降等因素，經(jīng)過不斷調(diào)整完善，規(guī)模報酬遞增企業(yè)所占比例得以逐漸上升。

三、金融支持新興產(chǎn)業(yè)效率實現(xiàn)的影響分析

本文對金融支持白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)效率實現(xiàn)的影響因素作進一步的探討。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開政府的支持，因此在探討金融支持新興產(chǎn)業(yè)效率實現(xiàn)的影響因素時要綜合考慮國家政策和商業(yè)性金融的影響。設(shè)置自變量時，引入一個虛擬變量D作為政策變量，代表政府對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的影響和支持作用，金融支持指標(biāo)依舊同上文分析中選取銀行貸款（BANK）、直接融資（SECU）、風(fēng)險投資（RISK）三個指標(biāo)衡量金融支持水平。選取戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（SEI）作為因變量，用各樣本單位利潤表“主營業(yè)務(wù)收入”之和表示，為消除價格變化的影響，本文對所選數(shù)據(jù)均按2000年不變價進行調(diào)整。

（一）單位根檢驗（ADF檢驗）

運用Eviews6.0軟件繪出各個序列的時序圖，通過觀察時序圖可知，各個序列均不存在季節(jié)性，采用ADF方法檢驗各變量的平穩(wěn)性，為了降低數(shù)據(jù)中的異方差，分別對原序列取對數(shù)，單位根檢驗，檢驗結(jié)果可以看出，序列LNSEI、LNBANK、LNSECU、LNRISK都是不平穩(wěn)的，而它們的一階差分序列都是平穩(wěn)序列，即I（1）。

（二）協(xié)整檢驗

時間序列LNSEI、LNBANK、LNSECU、LNRISK都屬于I（1）。本文采用Johansen-Juselius協(xié)整檢驗法判定各個變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系。根據(jù)相關(guān)準(zhǔn)則本文選擇VAR模型的滯后階數(shù)為2。然后應(yīng)用Johansen-Juselius協(xié)整檢驗法對變量之間的協(xié)整性進行檢驗，檢驗結(jié)果表明：在5%的顯著性水平下，LNSEI與LNBANK、LNSECU、LNRISK等變量之間存在協(xié)整關(guān)系，運用Eviews6.0軟件回歸，得到的協(xié)整關(guān)系式為：

LNSEI=3.58+1.24LNBANK+0.38LNSECU+0.11LNRISK+0.47LND

（1.662） （2.474） （0.248） （3.277） （3.024）

從協(xié)整方程可以得出，LNSEI與LNBANK、LNSECU、LNRISK及LND等變量之間存在正相關(guān)關(guān)系。但是直接融資（LNSECU）的系數(shù)t檢驗不顯著，說明白銀市通過股票市場和債券市場支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在不足。政策變量（LND）的系數(shù)t檢驗顯著，表明政策的出臺和實施對白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的具有明顯的促進作用?？梢钥闯?，銀行貸款是白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需資金的主要來源，政府對于新興產(chǎn)業(yè)的支持起到較好的帶動作用，直接融資的作用不明顯，風(fēng)險投資處于起步階段，其對新興產(chǎn)業(yè)的支持作用相對有限，但風(fēng)險投資系數(shù)的t檢驗顯著，因此完善風(fēng)險投資對于支持新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有很大潛力。

（三）Granger因果關(guān)系檢驗

本文進一步通過Granger因果關(guān)系檢驗戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（LNSEI）與金融支持之間的關(guān)系。在5%的置信水平下，銀行貸款（LNBANK）表現(xiàn)為白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的Granger原因，而直接融資（LNSECU）和風(fēng)險投資（LNRISK）沒有成為白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的Granger原因。

（四）結(jié)果分析

從協(xié)整方程和Granger因果關(guān)系檢驗可以看出，銀行貸款（LNBANK）、直接融資（LNSECU）、風(fēng)險投資（LNRISK）和政策變量（LND）與白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展均呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

銀行貸款對白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的促進作用是顯著的，直接融資對其作用不顯著，從協(xié)整方程和Granger因果關(guān)系檢驗可以看出，直接融資不是白銀市新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的Granger原因，白銀市資本市場發(fā)展緩慢，目前全市僅有1家企業(yè)在A股上市，2家企業(yè)在“新三板”上市，19戶企業(yè)正處于“新三板”上市前期階段，上市難度較大。企業(yè)債券市場長期處于停滯狀態(tài)，直接融資成為企業(yè)的“短腿”。

風(fēng)險投資對于白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的支持作用最小，但是其協(xié)整方程系數(shù)的t檢驗顯著，說明風(fēng)險投資對于促進戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展有很大的潛力。但從Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果來看，風(fēng)險投資（LNRISK）沒有成為白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的Granger原因，由于目前白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)覆蓋率低，還沒形成一定的規(guī)模，組織管理體制還未完善，影響有限，對風(fēng)險投資者尚未形成較大的吸引力。

政策變量對白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)起了很好的帶動作用。近些年，白銀市政府積極響應(yīng)國家政策號召，成立了支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政府引導(dǎo)性基金、給予研發(fā)經(jīng)費補貼及科技創(chuàng)新財政投入，為白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)I造了良好的政策環(huán)境。

四、結(jié)論與建議

本文實證得出的結(jié)論主要有：（1）2008-2015年，白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持綜合效率呈上升趨勢，但效率均值普遍較低。從效率測算情況來看，有些企業(yè)已經(jīng)達到DEA有效，而有些企業(yè)還有較大的提升空間，各個決策單元間差異明顯，存在個體間的非均衡發(fā)展。（2）白銀市金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率比綜合效率提高很多，但企業(yè)之間差異較大，許多決策單元（DMU）的效率隨時間波動也很大。純技術(shù)效率是影響綜合效率的主要因素，所以戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率的提高，應(yīng)從純技術(shù)效率著手，即提升金融體系的管理效率。（3）白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持規(guī)模效率波動下降，說明新興產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng)沒有得到強化。（4）銀行貸款是白銀市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需資金的主要融資渠道，直接融資對全市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的作用不顯著，風(fēng)險投資對于促進全市新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有很大潛力。政策變量則起了很好的帶動作用?；谘芯拷Y(jié)論，本文提出以下對策建議：

（一）實施差別化的金融支持策略，逐步縮小戰(zhàn)略性新興企業(yè)間的效率差異

處于規(guī)模報酬遞增階段的戰(zhàn)略性新興企業(yè)，應(yīng)著力增加金融資源供給，特別是信貸資金供給，以提高規(guī)模效率。對于規(guī)模報酬遞減的戰(zhàn)略性新興企業(yè)，應(yīng)適當(dāng)控制資金規(guī)模，注重提高其資金支持效果，擴大金融資源覆蓋面，調(diào)整信貸支持結(jié)構(gòu)，優(yōu)化貸款投向，針對戰(zhàn)略性新興企業(yè)需求創(chuàng)新信貸產(chǎn)品，加強貸款事前、事中、事后管理，幫助戰(zhàn)略性新興企業(yè)提高技術(shù)能力和管理水平，協(xié)助企業(yè)成長壯大。對于規(guī)模有效的戰(zhàn)略性新興企業(yè)，應(yīng)繼續(xù)保持與企業(yè)自身發(fā)展相適應(yīng)的金融支持速度。

（二）創(chuàng)新戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持模式，提高科技金融運行效率

做好創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的金融服務(wù)工作，引導(dǎo)金融機構(gòu)開發(fā)適合企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新需求的信貸產(chǎn)品，探索互聯(lián)網(wǎng)金融與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)結(jié)合的“互聯(lián)網(wǎng)+”模式，將產(chǎn)業(yè)信息流、供應(yīng)鏈與金融支持相結(jié)合?？紤]到戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)風(fēng)險與收益并存，對某些風(fēng)險較大的項目可以創(chuàng)新中間業(yè)務(wù)，并做好可行性論證與產(chǎn)業(yè)化指導(dǎo)，使其發(fā)揮更好的經(jīng)濟效益。白銀市應(yīng)充分發(fā)揮區(qū)位優(yōu)勢，吸引優(yōu)質(zhì)金融資源形成金融聚集，增加金融供給與競爭，推動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)均衡發(fā)展，提高金融服務(wù)實體經(jīng)濟的效率。

（三）探索多元金融支持渠道，提升金融綜合服務(wù)水平

加快建立和完善財政投入為引導(dǎo)、企業(yè)投入為主體、金融投入為支撐、社會資金踴躍參與的科技投融資體系。積極爭取試驗區(qū)技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動基金支持，謀劃設(shè)立新的創(chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)基金。加大企業(yè)多層次資本市場融資力度，創(chuàng)造條件發(fā)展融資租賃業(yè)務(wù)。大力引導(dǎo)天使投資及風(fēng)險投資其金進入戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，鼓勵各種社會資本尤其是民營資本進軍戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。

（四）打造科技創(chuàng)新高地，吸引集聚創(chuàng)新資源

以白銀市國家高新區(qū)作為重點平臺聚集資源，吸引企業(yè)、高校、團隊、聯(lián)盟入駐。學(xué)習(xí)和借鑒張江、合蕪蚌試驗區(qū)、長株潭試驗區(qū)的創(chuàng)新政策，結(jié)合白銀市實際研究制定差別化政策，健全現(xiàn)有創(chuàng)新政策體系，增強試驗區(qū)對白銀市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的支撐帶動作用。依托蘭白試驗區(qū)加強與絲綢之路沿線國家和地區(qū)的合作，在基礎(chǔ)研究、前沿技術(shù)等領(lǐng)域建立技術(shù)轉(zhuǎn)移中心，鼓勵國內(nèi)外有實力的企業(yè)和研究機構(gòu)以獨資或合資、合作方式在白銀市國家高新區(qū)內(nèi)建立研發(fā)機構(gòu)。加強與上海張江國家自主創(chuàng)新示范區(qū)、有關(guān)科研院所的人才交流合作，不斷提升白銀市戰(zhàn)略性新興企業(yè)管理水平和科技創(chuàng)新能力。

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Abstract： The cultivation and development of strategic emerging industries will help to promote the transformation of the economic structure. In this paper， DEA model is used to calculate the financial support efficiency of strategic emerging industries in Baiyin city during the period of 2008-2015. And then， the paper discusses the influencing factors of the financial support efficiency of Baiyins strategic emerging industries. On this basis， the paper puts forward some suggestions on how to improve the financial support efficiency of Baiyins strategic emerging industries.

Keywords： strategic emerging industry； DEA model； financial support efficiency

責(zé)任編輯、校對：陳參軍