余家楣

（西安財(cái)經(jīng)大學(xué)，西安710100）

1 引言

黨的十九大報(bào)告指出，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐。報(bào)告中10 余次提到科技、50余次強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新。2017年陜西省政府出臺(tái)的《陜西省“十三五”科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃》中提出建設(shè)“創(chuàng)新強(qiáng)省”，實(shí)現(xiàn)追趕超越，在更多領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展進(jìn)入全國(guó)第一方陣。

高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎，是創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略的一線產(chǎn)業(yè)。在黨中央高度重視科技創(chuàng)新的大背景下，科技資源有效配置對(duì)于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的重要帶動(dòng)作用也逐漸顯現(xiàn)。

目前，對(duì)于創(chuàng)新效率和科技資源配置效率的研究主要采用經(jīng)典DEA 方法。然而，經(jīng)典DEA 方法忽略了投入產(chǎn)出的變量松弛問(wèn)題，不能完全展現(xiàn)決策主體的真實(shí)效率水平。Fried等（2002）將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析與隨機(jī)前沿理論相結(jié)合，在對(duì)決策單元效率進(jìn)行分析時(shí)采用SFA 方法消除外部環(huán)境和隨即擾動(dòng)等因素的影響，有效彌補(bǔ)了經(jīng)典DEA 方法的不足[1]。本文首先采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中的BCC 模型對(duì)陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技資源配置效率進(jìn)行測(cè)算，繼而使用相似SFA 模型消除環(huán)境因素以及隨即擾動(dòng)影響后對(duì)科技志愿的配置效率進(jìn)行再一次測(cè)算，并對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行討論。

2 文獻(xiàn)綜述

“科技金融”是具有中國(guó)特色的概念，在國(guó)外并未形成完整理論和獨(dú)立研究方向，研究集中于金融對(duì)科技創(chuàng)新的支持作用方面，研究中將金融體系與科技創(chuàng)新體系作為兩個(gè)獨(dú)立個(gè)體，如Schumpe t e r 提出了金融發(fā)展促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的觀點(diǎn)，他認(rèn)為，創(chuàng)新是將新的生產(chǎn)要素和生產(chǎn)條件相結(jié)合并帶入生產(chǎn)體系當(dāng)中，銀行的作用在于向這種新的要素組合提供購(gòu)買力，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[2]。Aghion,Howitt[4]認(rèn)為資金密Paul(1992)通過(guò)實(shí)證分析指出，企業(yè)的科技研發(fā)活動(dòng)具有高風(fēng)險(xiǎn)性特點(diǎn)，完善而發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)，可以通過(guò)多元化的投資方式來(lái)分散風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于企業(yè)科技創(chuàng)新活動(dòng)具有推動(dòng)作用[5]。

與國(guó)外不同，國(guó)內(nèi)研究多將金融與科技創(chuàng)新看作有機(jī)整體，且研究較為全面，包括金融對(duì)科技創(chuàng)新的作用、科技金融發(fā)展效率及影響效率等方面[3]。如劉降斌，李艷梅對(duì)長(zhǎng)三角、珠三角、東三省等四大區(qū)域科技型中小企業(yè)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，金融體系對(duì)于科技企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)存在長(zhǎng)期影響，而在短期內(nèi)則具有一定不確定性[6]。俞立平通過(guò)對(duì)省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展對(duì)科技創(chuàng)新具有明顯的累積性和滯后性[7]。錢水土，張宇以2012-2014年滬、深A(yù) 股721 家企業(yè)面板數(shù)據(jù)為研究樣本進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，科技金融發(fā)展對(duì)企業(yè)科技研發(fā)投入具有激勵(lì)作用，且企業(yè)研發(fā)投入越高，科技金融激勵(lì)作用越強(qiáng)[8]。池仁勇采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，對(duì)浙江省科技創(chuàng)新效率進(jìn)行研究，并采用線性回歸方法對(duì)科技創(chuàng)新效率的影響因素進(jìn)行分析[9]。劉偉以專利授權(quán)數(shù)量和新產(chǎn)品銷售收入為科技產(chǎn)出變量，以R&D 人員全時(shí)當(dāng)量和研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出為投入變量，采用三階段DEA 模型對(duì)我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算[10]。黃瑞芬，邱夢(mèng)圓采用DEA-Malmquist 指數(shù)和SFA 模型對(duì)我國(guó)30 個(gè)省市區(qū)科技金融面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，我國(guó)科技金融效率呈上升趨勢(shì)，但效率水平較低，且存在明顯地區(qū)差異[11]。

3 基于三階段DEA 的效率評(píng)價(jià)

3.1 方法簡(jiǎn)介

本文選取2002-2016年陜西高技術(shù)企業(yè)科技金融相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用三階段DEA 方法對(duì)陜西科技金融發(fā)展效率進(jìn)行分析。三階段DEA 方法將傳統(tǒng)DEA 模型和SFA 模型相結(jié)合，其中，傳統(tǒng)DEA 模型采用deap2.1 軟件，以投入為導(dǎo)向的BCC模型實(shí)現(xiàn)，模型原理不再贅述。

SFA 模型用來(lái)調(diào)整投入松弛變量，提出環(huán)境因素和隨機(jī)因素對(duì)于投入松弛值的的影響。對(duì)樣本m 個(gè)決策單元的松弛變量進(jìn)行隨機(jī)前沿分析，則SFA 模型可表述為：

Sij=f（zj，βi）+vij+μij（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n）

式中，Sij表示第j 個(gè)決策單元第i 個(gè)松弛變量；zj=（z1j，z2j，…，zij）表示擁有k 個(gè)環(huán)境變量；βi為環(huán)境指標(biāo)估計(jì)系數(shù)，則f（zj，βi）為環(huán)境指標(biāo)對(duì)投入松弛變量的影響函數(shù)；vij+μij表示混合誤差項(xiàng)，其中，vij為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)投入松弛值的影響，μij為管理無(wú)效率對(duì)投入松弛值的影響。定義，γ 趨近于1，說(shuō)明管理無(wú)效率是造成科技金融產(chǎn)出效率低下的主要原因，若γ 趨近于0，科技金融產(chǎn)出效率低的主要原因是受到隨機(jī)誤差項(xiàng)的干擾。

3.2 指標(biāo)選取

投入和產(chǎn)出指標(biāo)選取方面，本文根據(jù)指標(biāo)選取的科學(xué)性、可行性、可比性、客觀性、目標(biāo)性等原則，借鑒前輩研究，選擇陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D 人員全時(shí)當(dāng)量和R&D 經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出兩項(xiàng)指標(biāo)為投入指標(biāo)；選取陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的專利申請(qǐng)數(shù)量、擁有發(fā)明專利數(shù)量和技術(shù)市場(chǎng)合同成交額作為三階段DEA 分析的產(chǎn)出指標(biāo)。

在環(huán)境變量的選取方面，本文以人才潛力、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)三項(xiàng)作為影響陜西高技術(shù)企業(yè)科技金融效率的環(huán)境因素。其中，選取陜西省高校在校生人數(shù)作為陜西省人才潛力的衡量指標(biāo)；選取陜西省高新技術(shù)企業(yè)數(shù)量作為市場(chǎng)結(jié)構(gòu)指標(biāo)，企業(yè)數(shù)量越多，說(shuō)明市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度越激烈；用陜西省第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重作為衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)。

根據(jù)以上指標(biāo)構(gòu)建的陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技資源配置效率測(cè)度指標(biāo)體系如表1 所示。

表1 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技資源配置指標(biāo)體系

3.3 實(shí)證分析

3.3.1 第一階段DEA 實(shí)證結(jié)果

利用DEAP2.1 軟件中的投入導(dǎo)向BC2 模型對(duì)陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)14年間科技資源配置效率進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果如表2所示。

表2 第一階段DEA 分析結(jié)果

由上表可以看出，在未提出環(huán)境因素影響的情況下，2010-2015年期間，陜西高新技術(shù)企業(yè)科技金融資源配置處于有效狀態(tài)；在樣本年份中，科技金融資源效率的提升主要是陜西省科技金融純技術(shù)效率的貢獻(xiàn)，說(shuō)明在未考慮外部因素影響時(shí)，陜西高技術(shù)企業(yè)在管理和技術(shù)水平方面均處于較高水平。

3.3.2 第二階段SFA 回歸結(jié)果

利用Frontier4.1 軟件進(jìn)行回歸運(yùn)算，得出各投入松弛量與環(huán)境因素變量的回歸系數(shù)及γ 和σ2。當(dāng)回歸系數(shù)為負(fù)時(shí)，表示環(huán)境變量值越大就越有利于減少投入冗余，從而提高配置效率，減少資源浪費(fèi)；當(dāng)回歸系數(shù)為正時(shí)，表明環(huán)境變量值的增加會(huì)導(dǎo)致投入松弛量增加，造成資源浪費(fèi)。第二階段SFA 的回歸結(jié)果如表3 所示。

表3 各項(xiàng)投入松弛變量與環(huán)境因素的SFA 回歸結(jié)果

通過(guò)SFA 回歸分析，用環(huán)境因素指標(biāo)解釋兩項(xiàng)投入指標(biāo)的松弛變量時(shí)，值均為1，故在環(huán)境變量確定的情況下，對(duì)兩項(xiàng)投入指標(biāo)的松弛變量管理無(wú)效，隨即擾動(dòng)因素為0；而各解釋變量的系數(shù)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明環(huán)境因素對(duì)投入松弛變量的影響是顯著的。由表3 可以看出，作為環(huán)境因素的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)指標(biāo)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)與兩個(gè)投入指標(biāo)松弛值相關(guān)系數(shù)為負(fù)，表示市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)對(duì)陜西高新技術(shù)企業(yè)科技金融資源投入具有正向影響；而教育規(guī)模與兩投入指標(biāo)松弛值的相關(guān)系數(shù)均為正，表示陜西省教育潛力并未對(duì)陜西高技術(shù)企業(yè)科技金融資源配置起到推動(dòng)作用。

3.3.3 第三階段DEA 實(shí)證結(jié)果

表4 第三階段DEA 實(shí)證結(jié)果

根據(jù)表4 所示的效率測(cè)算結(jié)果，在剔除環(huán)境因素影響后，陜西高技術(shù)企業(yè)科技金融資源配置的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率三者平均值均有所下降，且在樣本年份中，處于效率前沿水平的年份數(shù)量下降，進(jìn)一步說(shuō)明環(huán)境因素對(duì)陜西高新技術(shù)企業(yè)科技金融資源配置效率存在顯著影響。雖然平均水平有所下降，但純技術(shù)效率仍然是陜西高技術(shù)企業(yè)科技金融配置效率的主要推動(dòng)因素，表明陜西高技術(shù)企業(yè)注重企業(yè)管理能力提升和技術(shù)升級(jí)。

4 科技資源配置存在問(wèn)題分析

首先，R&D 人力資源配置不均衡。通過(guò)實(shí)證分析結(jié)果來(lái)看，陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技資源配置效率在2001-2015年期間，大部分呈現(xiàn)出科技資源投入產(chǎn)出規(guī)模遞增的態(tài)勢(shì)，結(jié)合陜西省豐富的高等教育資源和不斷擴(kuò)大的高等教育規(guī)模現(xiàn)狀可以發(fā)現(xiàn)，一方面，陜西省的科技創(chuàng)新投入規(guī)模并不能滿足高新技術(shù)創(chuàng)新主體的需求；另一方面，陜西作為西部省份，區(qū)位與東部和中部地區(qū)相比存在明顯劣勢(shì)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度相對(duì)較低，在留住人才和吸引人才方面能力較弱，這也是陜西作為高等教育大省，人才潛力卻無(wú)法對(duì)高技術(shù)企業(yè)科技金融投入產(chǎn)生正向影響的主要原因之一。

第二，R&D 經(jīng)費(fèi)資源配置不均衡。從實(shí)證分析結(jié)果可以看出，陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技資源投入不均衡是造成資源配置效率較低的主要原因，R&D 經(jīng)費(fèi)資源投入的不均衡是除R&D 人力資源投入不均衡之外，影響科技資源投入規(guī)模的最重要變量。根據(jù)《2016年中國(guó)高新技術(shù)統(tǒng)計(jì)年鑒》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，陜西省2015年R&D 經(jīng)費(fèi)投入規(guī)模只排在全國(guó)第13 位，省財(cái)政科技支出僅位于全國(guó)第25 位，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于全國(guó)平均水平，相較于浙江、北京、上海、廣東東部地區(qū)，陜西省科技經(jīng)費(fèi)投入量存在較大差距，甚至落后于中部的河南、湖北、湖南三?。涣硪环矫?，陜西省高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的R&D 資金來(lái)源渠道相對(duì)單一，資金主要來(lái)源于政府扶持和企業(yè)自有資金。

第三，科技成果轉(zhuǎn)化能力較弱。陜西是全國(guó)科教大省，卻非科技強(qiáng)省，根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，陜西省高校和科研院所實(shí)力雄厚，但科技成果轉(zhuǎn)化能力較弱，高校和科研院所的部分創(chuàng)新成果無(wú)法實(shí)現(xiàn)就地轉(zhuǎn)化，科技創(chuàng)新活動(dòng)無(wú)法帶動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展；另一方面，企業(yè)新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和銷售表現(xiàn)欠佳，2015年，陜西省企業(yè)在新產(chǎn)品銷售和國(guó)際市場(chǎng)新產(chǎn)品創(chuàng)造方面的比重僅為全國(guó)平均水平的45.0%、56.2%。

5 對(duì)策建議

第一，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)，提升科技隊(duì)伍水平。一是將西安高新區(qū)、西安國(guó)家民航工業(yè)基地、西安國(guó)際港務(wù)區(qū)、寶雞高新區(qū)等作為重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行建設(shè)，將制藥、航空航天、裝備制造作為特色產(chǎn)業(yè)打造特色產(chǎn)業(yè)基地，并加強(qiáng)配套產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)，以擴(kuò)大高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模，提升區(qū)域科技創(chuàng)新和科技成果轉(zhuǎn)化能力；二是提高科研人員工資及福利待遇水平，并出臺(tái)相關(guān)優(yōu)惠政策，吸引海外、省外以及本地高層次人才在陜就業(yè)，以提升陜西省科技人才隊(duì)伍的數(shù)量、質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)陜西省人才儲(chǔ)備的有效利用。

第二，加強(qiáng)科技與金融結(jié)合，拓寬融資渠道。首先，實(shí)現(xiàn)政府扶持資金來(lái)源多元化，加強(qiáng)地方財(cái)政對(duì)金融機(jī)構(gòu)和民間資本的引導(dǎo)，為民間資本進(jìn)入高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資領(lǐng)域提供便利；其次，加強(qiáng)科技金融信息服務(wù)平臺(tái)建設(shè)，及時(shí)準(zhǔn)確提供融資需求及投資供給信息，解決企業(yè)與資金供給方存在的客戶、資信和價(jià)值信息不對(duì)稱問(wèn)題；再次，加大統(tǒng)籌協(xié)調(diào)力度，進(jìn)一步擴(kuò)大相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償基金的范圍和額度，在地市層面設(shè)立科技金融風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償基金，充分發(fā)揮財(cái)政資金的撬動(dòng)作用，同時(shí)擴(kuò)大陜西省科技成果轉(zhuǎn)化引導(dǎo)基金投資規(guī)模，促進(jìn)陜西省科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化。

第三，建設(shè)“信用陜西”，加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)。首先，健全知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面的信用法律法規(guī)體系和高新技術(shù)企業(yè)信息共享體系，為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)提供法律保障，同時(shí)消除經(jīng)濟(jì)活動(dòng)雙方由于信息不對(duì)稱所導(dǎo)致的知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵害問(wèn)題；其次，深入推進(jìn)商務(wù)誠(chéng)信建設(shè)，將知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)納入信用聯(lián)合獎(jiǎng)罰機(jī)制，建立完善的高新技術(shù)企業(yè)商務(wù)信用評(píng)價(jià)體系，促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)監(jiān)管體制形成。同時(shí)在設(shè)立針對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的信用“紅黑名單”時(shí)，把是否存在知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵害作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。