河南省科技金融效率及影響因素分析
——基于DEA-Tobit模型

邵立杰

(鄭州工商學院 商學院，河南 鄭州，451400)

科技與金融作為推動產(chǎn)業(yè)升級的重要引擎，是增強自主創(chuàng)新能力、推動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的必由之路。為促進河南省科技金融健康有序發(fā)展，2017年5月，河南省科學技術(shù)廳印發(fā)了《河南省科技金融深度融合專項行動計劃》。在國家高度重視產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、省政府注重科技金融發(fā)展的同時，河南省科技金融發(fā)展是否協(xié)調(diào)，二者融合是否有效，科技金融效率受到哪些因素的影響，這些問題都需要進行深入研究和論證。

一、文獻綜述

國外學者常常針對經(jīng)濟、科技或金融中的某一要素進行研究，直接研究科技金融的比較少。Jarunee[1]通過對泰國和馬來西亞兩個國家的創(chuàng)新系統(tǒng)進行比較，發(fā)現(xiàn)政府在科技創(chuàng)新中扮演著重要角色，并利用專項資金和創(chuàng)新政策支持國家總體經(jīng)濟發(fā)展；Caterin[2]通過分析銀企關(guān)系對企業(yè)開展技術(shù)創(chuàng)新活動的影響，發(fā)現(xiàn)銀行對高技術(shù)企業(yè)的影響比對小企業(yè)的影響更明顯；Hus等[3]以發(fā)達國家和新興經(jīng)濟體國家作為研究對象，提出金融市場帶動科技創(chuàng)新發(fā)展。

與國外相比較，“科技金融”這一概念具有中國特色，它本是金融與科技的縮寫，后被逐步演變?yōu)椤翱萍冀鹑凇??？萍冀鹑谛史矫?，王海等[4]在研究科技金融融合效率時，將科技產(chǎn)出與金融投入的各項指標形成指標體系，在指標賦權(quán)時采用了層次分析法，這樣既能對單項指標進行評價，還能進行綜合評價；呂江林等[5]為了比較我國中部地區(qū)與東部地區(qū)科技金融融合效率的差異，運用DEA方法，以兩區(qū)域的時間序列數(shù)據(jù)為樣本進行了實證分析；華玉燕、趙納[6]在研究安徽省科技與金融結(jié)合效率時，利用DEA方法得出要提高科技成果產(chǎn)出的質(zhì)量和數(shù)量需優(yōu)化科技金融的內(nèi)部結(jié)構(gòu)；回廣睿[7]在對全國2005-2011年間的科技金融融合效率評價時，不僅采用EDA方法得到了評價結(jié)果，還從企業(yè)、政府和金融市場三個方面利用Tobit模型分析了其對科技金融效率產(chǎn)生的影響。

縱觀現(xiàn)有相關(guān)文獻可知，學者們對科技金融效率的研究大多基于國家層面，很少結(jié)合地方發(fā)展特色。各地方科技金融發(fā)展所處的階段不同，影響因素也不同，且現(xiàn)有研究大多只從宏觀上分析了科技金融的效率，并沒有具體指出金融供給各方面的冗余情況以及如何調(diào)整金融供給結(jié)構(gòu)。

二、河南省科技金融效率分析

(一)模型選擇

DEA是數(shù)據(jù)包絡分析法(Data Envelopment Analysis)的簡稱，由學者Charnes、Rhode和Cooper在1978年提出。該模型在應用時較為靈活，對生產(chǎn)函數(shù)的具體形式?jīng)]有嚴格的要求，投入和產(chǎn)出等各項指標的單位也沒有嚴格的規(guī)定，決策單元的形式不受限制。相比較其他方法而言，DEA方法最突出的優(yōu)勢在于各指標權(quán)重的確定，能夠自動根據(jù)給定的數(shù)值分配相應的權(quán)重，排斥了主觀賦權(quán)帶來的弊端，從而使評價結(jié)果更為準確，此外DEA方法能夠計算決策單元的實際值偏離目標值的程度，因此本文在研究河南省科技金融效率時選擇DEA模型。

(二)指標體系的構(gòu)建

科技金融效率考察的是在一定生產(chǎn)要素條件下，金融投入帶來的科技產(chǎn)出情況，因此在對科技金融效率進行評價時必然涉及金融投入和科技產(chǎn)出兩個方面。評價指標選取是關(guān)鍵，在遵循系統(tǒng)性、可操作性和準確性原則的基礎(chǔ)上，結(jié)合河南省實際發(fā)展情況，從金融投入和科技產(chǎn)出兩大方面構(gòu)建了河南省科技金融效率評價指標體系，見表1。運用DEA模型對河南省科技金融效率進行評價，各決策單元指標數(shù)據(jù)時間范圍為2001-2016年，涉及三項投入指標和四項輸出指標。各指標數(shù)據(jù)來源于2002-2017年度《河南省統(tǒng)計年鑒》和《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

汪克亮[8]認為，運用DEA模型進行效率測定，首先要保證樣本的投入與產(chǎn)出之間存在正相關(guān)關(guān)系。

表1 河南省科技金融效率評價指標體系

因此需要對選取的河南省科技金融投入與產(chǎn)出指標做相關(guān)性檢驗。運用Eviews 8.0 軟件對2001-2016年間的樣本數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析與顯著性檢驗，如表2所示。所選取的3項金融投入指標與4項科技產(chǎn)出指標之間的相關(guān)系數(shù)均為正，且P值均小于0.01，說明在顯著性水平1%的條件下，各項投入指標與產(chǎn)出指標之間的相關(guān)關(guān)系顯著，且為正相關(guān)，并且3項投入指標與發(fā)明專利授權(quán)數(shù)(Y2)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入(Y4)之間的相關(guān)系數(shù)均超過0.8，是高度相關(guān)。其中R&D經(jīng)費支出(X1)與發(fā)明專利授權(quán)數(shù)(Y2)之間的關(guān)系強度最強，相關(guān)系數(shù)到達0.963 6，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新增固定資產(chǎn)(X3)與發(fā)表科技論文(Y1)之間的相關(guān)系數(shù)最小，為0.727 7，但依然是顯著正相關(guān)的。以上結(jié)果說明所選取的河南省科技金融效率評價指標是有效的，適用于DEA模型。

(三) DEA模型結(jié)果分析

根據(jù)所選取的科技金融投入與產(chǎn)出指標，運用DEAP2.1軟件對2001-2016年的河南省科技金融效率進行分析，如表3所示。

從表3可以看出，2001-2016年間河南省科技金融效率均值在0.9～1之間，整體處于相對有效狀態(tài)。其中2001-2005年、2013年、2015年、2016年這8年的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均為1，處于有效狀態(tài)。其他8個年份綜合效率不足1，但技術(shù)效率值為1的有4個，分別是2006、2007、2010、2011年；規(guī)模效率值為1的有1個，為2014年；其余幾個年份規(guī)模效率不足1且規(guī)模報酬屬于遞減階段。這說明當前金融投入增加的幅度大于科技產(chǎn)出增加的幅度，即在當前的投入條件下沒能實現(xiàn)產(chǎn)出最大化或根據(jù)既定的產(chǎn)出目標實現(xiàn)投入最小化，金融供給和科技產(chǎn)出存在冗余，具體情況如表4所示。

表2 河南省科技金融投入、產(chǎn)出指標的相關(guān)系數(shù)

表3 河南省科技金融效率實證結(jié)果

表4 河南省科技金融冗余情況

從投入方面來看，R&D經(jīng)費支出、地方財政科技撥款、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新增固定資產(chǎn)累計多投入金額分別為70.409億元、13.86億元、113.224億元，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新增固定資產(chǎn)在2012年的冗余量最大，為45.707億元。從產(chǎn)出方面來看，各年發(fā)表的科技論文實際值與目標值剛好吻合，無需改進；發(fā)明專利授權(quán)數(shù)實際值與目標值累計相差918.577項；技術(shù)市場合同成交額在技術(shù)效率未達到有效狀態(tài)時均偏離目標值，其中2012年產(chǎn)出不足情況最為明顯，為306 281.174萬元；高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入在2008年和2012年存在產(chǎn)出不足的情況，2012年尤為嚴重，在現(xiàn)有投入的基礎(chǔ)上有6 068 737.563萬元的科技成果未能實現(xiàn)轉(zhuǎn)化?？梢钥闯觯幽鲜】萍冀鹑谠诎l(fā)展過程中需要降低不必要的金融供給，調(diào)整供給結(jié)構(gòu)，同時需明確造成科技產(chǎn)出不足的原因，以更好地促進科技、金融協(xié)同發(fā)展。

三、河南省科技金融效率影響因素分析

2001-2016年河南省科技金融在發(fā)展過程中二者融合的效率不夠穩(wěn)定，不同時間上的效率值存在較大差異，且部分年份存在大量科技金融冗余。為明確上述問題的影響因素，利用Tobit模型做進一步分析。

(一)Tobit模型的建立

河南省科技金融的融合效率取值在0～1之間，若將科技金融綜合效率看作被解釋變量，該變量的取值屬于受限值，不能取0～1之外的數(shù)值，由于被解釋變量的取值過小，若使用參數(shù)最小二乘法(OLS)估計各解釋變量對科技金融效率的影響程度，參數(shù)估計值是有偏的，相比之下Tobit模型更適合測量科技金融效率的影響因素，該模型在對回歸系數(shù)進行估計時采用最大似然估計法，能夠使得模型參數(shù)估計具有無偏性。Tobit模型由兩部分組成，一是表示約束條件的選擇方程模型，二是滿足約束條件的某連續(xù)變量方程模型，建立的Tobit模型如下：

(1)

(2)

(二)Tobit模型變量的選取

科技與金融的融合是一項復雜的系統(tǒng)工程，涉及諸多因素，在參考相關(guān)研究成果后，從科技金融供給的主體：政府、企業(yè)、金融機構(gòu)、科技人才、資本市場五個方面考察影響河南省科技金融效率的因素。

1.政府作為地區(qū)發(fā)展的宏觀調(diào)控者，對科技金融的效率起到推動作用，可以通過財政資金收放影響科技創(chuàng)新的金融供給。由于科技企業(yè)產(chǎn)出的滯后性和投資的高風險性，銀行金融機構(gòu)會規(guī)避風險，金融機構(gòu)資金供給成為多數(shù)科技企業(yè)發(fā)展的障礙，這時政府的財政支持和幫扶政策就顯得尤為重要。選取地方財政科技支出占地方財政支出的比例(X1)這一指標來反映。由于政府部門出臺的各種保障和協(xié)調(diào)政策等一系列措施很難量化，因此不作為Tobit模型的自變量。

2.企業(yè)是科技創(chuàng)新成果實現(xiàn)的載體，企業(yè)對科技創(chuàng)新的資金投入越多、企業(yè)發(fā)展規(guī)模越大，對科技金融效率的促進作用越強。企業(yè)研發(fā)經(jīng)費的投入越多，越能引進更多的科技人才、生產(chǎn)和實驗設(shè)備，應用更先進的技術(shù)手段，從而產(chǎn)出更多的科技產(chǎn)品。選取企業(yè)R&D 經(jīng)費投入強度(X2)這一指標來反映。當企業(yè)規(guī)模發(fā)展到一定程度時，企業(yè)產(chǎn)出便存在規(guī)模效應現(xiàn)象，因此企業(yè)的規(guī)模與科技金融效率之間存在必然的關(guān)系。高技術(shù)企業(yè)是企業(yè)規(guī)模擴大化的產(chǎn)物，科技成果的轉(zhuǎn)化要在這里實現(xiàn)和完成。選取高技術(shù)企業(yè)利潤總額占GDP的比重(X3)反映企業(yè)規(guī)模效應對科技金融效率的影響。

3.金融機構(gòu)是金融市場發(fā)展的主要產(chǎn)物，完善的金融市場為科技企業(yè)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新提供良好的融資環(huán)境。金融市場規(guī)模越大，金融機構(gòu)間的競爭越激烈。金融機構(gòu)在競爭過程中，為了追求自身經(jīng)濟利益，會努力提高資金利用效率，創(chuàng)新金融產(chǎn)品種類，科技企業(yè)獲得貸款的幾率就會增加。為反映金融對科技產(chǎn)出的影響，借鑒田衛(wèi)民[9]28的研究成果，選取地方金融機構(gòu)年底各項貸款余額占GDP的比例(X4)這一指標。

4.人才是推動社會發(fā)展和進步的重要因素，企業(yè)的經(jīng)營運作、管理決策、技術(shù)創(chuàng)新都要通過人才這一要素來實現(xiàn)?？萍既瞬诺挠行Ю媚軌蚣ぐl(fā)科技要素創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，使得內(nèi)生因素外化為科技產(chǎn)品。選取R&D人員折合全時當量(X5)來反映對科技金融效率的影響。

5.資本市場近幾年發(fā)展迅速，但由于起步較晚，發(fā)展還不夠完善，對科技創(chuàng)新作用的研究并不成熟，但國外已有很多相關(guān)文獻論證了資本市場對科技創(chuàng)新的促進作用。2014年河南省企業(yè)開始登陸新三板市場，拓寬了科技企業(yè)融資渠道，但由于本研究中選取的時間范圍為2001-2016年，不符合研究的時間跨度，在此選取風險投資機構(gòu)數(shù)量(X6)這一指標來反映資本市場對科技金融效率的影響。

各變量及其含義見表5。

表5 Tobit模型變量

(三)Tobit模型結(jié)果分析

借助Eviews 8.0軟件錄入因變量、自變量各項指標數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來源于《河南省統(tǒng)計年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國創(chuàng)業(yè)風險投資發(fā)展報告》，其中企業(yè)R&D經(jīng)費投入強度指標數(shù)據(jù)在相關(guān)指標數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上整理得到)，采用Tobit模型對河南省科技金融效率影響因素進行分析，結(jié)果如表6所示。

由表6可以看出，Tobit模型殘差平方和為0.029 6，對數(shù)似然函數(shù)值為8.758 5，模型擬合效果較好。在5%的顯著性水平下，企業(yè)R&D經(jīng)費投入強度(X2)、金融機構(gòu)年底各項貸款余額占GDP的比(X4)、R&D人員折合全時當量(X5)顯著；在10%的顯著性水平下，風險投資機構(gòu)數(shù)量(X6)顯著。這4項指標是河南省科技金融效率的顯著影響因素。從相關(guān)程度來看，金融機構(gòu)年底各項貸款余額占GDP的比(X4)、R&D人員折合全時當量(X5)與河南省科技金融效率呈正相關(guān)，指標每增加1個單位，科技金融效率分別提高0.018 3、0.126 9個單位，說明金融市場的發(fā)展和科技人才的投入對河南省科技金融效率起到促進作用。長期以來，融資一直是困擾科技企業(yè)發(fā)展的主要瓶頸，隨著各類金融機構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)金融的興起，金融市場規(guī)模逐步擴大，政府等相關(guān)部門可以繼續(xù)加強科技貸款政策的引導，增加金融機構(gòu)科技貸款供給，同時科技企業(yè)應繼續(xù)擴大人才引進規(guī)模，通過高技術(shù)人才供給增加科技成果產(chǎn)出。企業(yè)R&D經(jīng)費投入強度(X2)和風險投資機構(gòu)數(shù)量(X6)與河南省科技金融效率呈負相關(guān)，指標每增加1個單位，科技金融效率分別降低1.555 7、0.030 2個單位，說明企業(yè)和風險投資機構(gòu)科技金融供給的增加并不利于科技金融效率的提高，反而起到抑制作用。這種現(xiàn)象的出現(xiàn)與企業(yè)發(fā)展階段存在密切聯(lián)系，在企業(yè)成立之初，必然需要大量的科技資金投入，當企業(yè)發(fā)展進入成熟階段后，前期的資金投入開始逐步轉(zhuǎn)化為科技成果，企業(yè)應在這方面加強運作，如果這一階段企業(yè)仍注重資金的投入，科技成果產(chǎn)出便會被忽視，這與前面分析的金融供給冗余、科技成果產(chǎn)出不足結(jié)果相一致，二者成反方向發(fā)展。

表6 Tobit模型結(jié)果

在10%的顯著性水平下，政府財政科技支出占地方財政支出的比(X1)和高技術(shù)企業(yè)利潤總額占GDP的比(X3)兩項指標不顯著，不是河南省科技金融效率的顯著影響因素。財政科技供給主要服務于各類科研項目，尤其是高等院校的科研項目占據(jù)較大比例，然而由于各科研項目之間存在交叉重疊現(xiàn)象，且很多研究成果僅停留在理論層面，實際應用的較少，造成財政科技撥款逐年增加，但科技金融效率并未受到顯著影響，因此單純地依賴政府資金并不能顯著地提高科技與金融的融合效率，一味地增加財政科技供給很容易造成金融冗余。同時由于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的滯后性，要提高高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟效益和社會效益，需加強對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的建設(shè)和管理。

四、結(jié)論與建議

河南省科技金融效率不夠穩(wěn)定，整體處于相對有效狀態(tài)，沒有達到最佳狀態(tài)，還需進一步優(yōu)化，科技金融存在供給冗余和產(chǎn)出不足的現(xiàn)象。金融市場發(fā)展程度和先進的技術(shù)水平對河南省科技金融效率產(chǎn)生正影響；企業(yè)R&D經(jīng)費投入和資本市場對河南省科技金融效率產(chǎn)生負影響；財政科技投入和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模不是河南科技金融效率的影響因素。為促進河南省科技金融協(xié)調(diào)發(fā)展，減少不必要的科技金融供給，增加科技產(chǎn)出，提出以下優(yōu)化建議。

第一，加大銀行等金融機構(gòu)科技貸款規(guī)模。推動以銀行為代表的商業(yè)金融機構(gòu)更好服務科技金融創(chuàng)新，結(jié)合科技金融發(fā)展的特點，成立專門的服務團隊并推出更能滿足科技型中小企業(yè)發(fā)展需要的各類金融產(chǎn)品。同時，還應在融資貸款額度、審批流程等方面為科技企業(yè)提供方便。如考慮到科技型企業(yè)的特點，可嘗試將其知識產(chǎn)權(quán)或股權(quán)等作為抵押物進行貸款。第二，增加高技術(shù)人才引進力度?？萍计髽I(yè)要想在競爭激烈的環(huán)境中脫穎而出，掌握高端核心技術(shù)是關(guān)鍵，而人才是必不可少的要素。目前河南省科技人員數(shù)量與其他省份相比并不具備優(yōu)勢，政府部門應繼續(xù)加大人才引進力度，提高科技人才待遇，增加科研機構(gòu)和高等院校數(shù)量，通過政策引導吸引更多人才投入到科技研發(fā)工作中。第三，合理利用企業(yè)和資本市場的金融資源，調(diào)整金融供給結(jié)構(gòu)。企業(yè)的R&D經(jīng)費投入一方面應用于技術(shù)研發(fā)、固定資產(chǎn)投資、人才引進方面；另一方面應用于科技成果轉(zhuǎn)化方面。當企業(yè)的基本研發(fā)投入得到保障后，應加強科技成果的市場效益，將資金轉(zhuǎn)移到產(chǎn)品營銷和推廣方面，保證金融供給和產(chǎn)出資源合理分配后效益實現(xiàn)最大化。第四，提高政府財政資金的利用效率。增加財政供給能夠有效改善科技企業(yè)尤其是中小型科技企業(yè)金融供給不足的狀況，但實證結(jié)果表明河南省財政科技撥款并不能顯著地提高科技金融效率，因此政府部門應加強財政資金的監(jiān)管力度，促進科研成果理論向?qū)嵺`的轉(zhuǎn)化，明確資金落實情況，防止財政供給冗余。