基于DEA和Malmquist指數(shù)的區(qū)域科技金融效率測度

劉澤輝 李華軍 林榮盛

【摘要】? 基于DEA和Malmquist指數(shù)分析法對廣東省及四大區(qū)域21個地級市的科技金融效率進行實證分析，研究結果表明：2011—2016年廣東省科技金融整體效率相對較好，尤其是近兩年;從時間階段來說，還是存在配置結構不夠優(yōu)化、投入規(guī)模不足的問題;從區(qū)域及地市角度來說，還存在較為突出的區(qū)域不平衡問題。為此，在加大整體投入和保障全要素生產(chǎn)率穩(wěn)定的同時，還必須針對性地加大投入和加強資源配置結構的優(yōu)化，以及提高區(qū)域發(fā)展的協(xié)調性。

【關鍵詞】? ?科技金融;科技創(chuàng)新;DEA模型;Malmquist指數(shù)

【中圖分類號】? F275? 【文獻標識碼】? A? 【文章編號】? 1002-5812（2019）06-0065-03

一、文獻回顧與問題提出

近年來，深入推進金融與科技、產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，成為國家和地方政府實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略和供給側改革的重要舉措，取得了重要成效，同時也成為當前學者的研究熱點。張明龍（2015）[1]運用SE-DEA和Malmquist指數(shù)法對30個省市科技金融效率進行評價，發(fā)現(xiàn)我國科技金融效率呈U形走勢且東西部地區(qū)效率值差異明顯;李林漢（2018）[2]等則運用三階段DEA-Tobit模型研究的結果顯示我國省際科技金融效率普遍過低，科研經(jīng)費投入對結合效率影響程度最高;李俊霞（2016）[3]、烏蘭（2016）[4]分別運用系統(tǒng)動力學和DEA方法研究了金融支持高新技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展問題，發(fā)現(xiàn)市場科技金融的效率相對優(yōu)于公共科技金融;國際昌（2017）[5]以高新技術產(chǎn)業(yè)為例研究了欠發(fā)達地區(qū)科技金融資源配置風險偏好;另外，還有不少學者以部分省市為對象，開展了相關研究。

廣東省作為改革開放的前沿陣地，較早開始探索科技與金融的結合，引導金融資本服務創(chuàng)新驅動，取得了重要成效，為全省創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的實施做出了重要貢獻。但也如劉湘云（2017）[6]、江湧（2017）[7]、李華軍（2017）[8]等的研究表明，也存在一定的問題。為此，為了深入分析廣東省科技金融在配置結構、配置效率、區(qū)域發(fā)展等問題，本文借鑒相關學者思路，采用DEA和Malmquist指數(shù)法方法，在對廣東省整體科技金融效率評價基礎上，進一步對省內四大區(qū)域及21個地級市科技金融效率進行分析，試圖為促進廣東省科技金融效率及其區(qū)域發(fā)展協(xié)調性的整體提升提供政策建議。

二、模型選擇與指標選取

（一）模型選擇

借鑒相關前人研究成果，在廣東省整體科技金融的相對效率方面，運用DEA-BCC模型進行評價和分析。但上述模型在金融與科技創(chuàng)新融合效率評價方面缺乏動態(tài)性，同時為了更好地掌握全省各地市和區(qū)域的效率表現(xiàn)，為此對廣東省21個地級市運用DEA-Malmquist指數(shù)法，嘗試更加客觀地評價廣東省科技金融效率現(xiàn)狀。在考察科技金融對科技創(chuàng)新的支持效率方面，多數(shù)學者將投入產(chǎn)出滯后期假定為一年，這與現(xiàn)實情況還存在差距。為此，本文借鑒少數(shù)學者思路，將投入產(chǎn)出整體滯后期假定為兩年，同時考慮到實際投入中部分地市數(shù)據(jù)的波動較大，在數(shù)據(jù)處理過程中假定第t年的產(chǎn)出為第（t-1）年和第（t-2）年平均投入的結果[8-9]。

（二）指標選取及數(shù)據(jù)處理

借鑒相關學者研究，結合數(shù)據(jù)的可獲得性以及指標口徑的一致性，在投入指標上選取金融機構貸款余額、財政科技支出、R&D經(jīng)費內部支出，在產(chǎn)出指標上選取專利授權量、新產(chǎn)品銷售收入和高技術產(chǎn)品產(chǎn)值三個指標。數(shù)據(jù)來源于《廣東統(tǒng)計年鑒》《廣東科技統(tǒng)計年鑒》以及廣東省科技統(tǒng)計網(wǎng)和廣東省金融辦等官方網(wǎng)站，其中：投入數(shù)據(jù)為2009—2014年，產(chǎn)出數(shù)據(jù)為2011—2016年。考慮到貨幣時間價值和居民消費水平的趨勢變化，剔除價格因素的影響，本文以2009年為基期，對投入指標使用居民消費價格指數(shù)（CPI）進行平減處理，對產(chǎn)出指標（除專利授權數(shù)量）使用工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)（PPI）進行平減處理。

三、廣東省科技金融效率實證分析

（一）全省整體效率分析

1.DEA靜態(tài)效率分析。從全省的DEA效率數(shù)據(jù)結果來看（見表1），廣東省2011—2016年的科技金融綜合效率呈U型狀態(tài)，從2011年的綜合有效到經(jīng)歷2012—2014這三年相對有效狀態(tài)后重新回到2015—2016年的有效狀態(tài)。6年中有3年金融與科技創(chuàng)新結合綜合效率處于有效狀態(tài)，規(guī)模效率4年有效（2011—2012、2015—2016）、2年遞增（2013—2014），整體說明近些年科技金融投入規(guī)模較為合理，成效較好。

近6年當中，也存在部分年份配置結構不夠合理的現(xiàn)象。2012年，綜合效率呈現(xiàn)弱有效狀態(tài)，但規(guī)模效率有效，說明投入規(guī)模是合理的，但是投入產(chǎn)出結構不合理;2013年綜合效率呈現(xiàn)弱有效狀態(tài)，但純技術效率有效且規(guī)模效率遞增，說明當年度投入不足，且需要加大投入;2014年綜合效率較低且純技術效率和規(guī)模效率都未達到有效，說明存在投入不足的現(xiàn)象，同時對于投入資源也沒有得到充分和合理的利用，配置結構存在一定的問題，需在加大投入的同時優(yōu)化配置結構。

2.Malmquist指數(shù)動態(tài)效率分析。整體來說，2011—2016年全省全要素生產(chǎn)率（TFP）、技術進步變化（TEC）、技術效率變化（EFF）的指數(shù)平均值分別為0.981、0.961和1.021（見表2），表示這6年科技金融全要素生產(chǎn)率年均下降1.9%，主要是技術進步作用年均下降3.9%和技術效率作用年均增長2.1%的綜合影響所致，且整個階段全要素生產(chǎn)率的變動受技術進步作用的影響較大（TFP與TEC的變動趨勢基本吻合）。但從時間段來看，2011—2014年這一階段全要素生產(chǎn)率指數(shù)小于1，2014—2016年這一階段大于或等于1，說明這種狀況在后期得到了一定程度的改善。

從技術進步變化來看，2011—2014年這一階段小于1，這說明由于金融危機緣故，經(jīng)濟發(fā)展質量欠佳，技術進步作用受到一定影響，進而也導致這一階段全省的全要素生產(chǎn)率狀況不是十分理想。而2014—2016年這一階段大于或等于1，說明廣東省大力推進創(chuàng)新驅動發(fā)展和產(chǎn)業(yè)轉型升級戰(zhàn)略取得了成效，并降低了金融危機的影響程度。

從技術效率變化來看，2011—2016年這一階段保持相對穩(wěn)定（除2011—2012年這一階段小于1外，其他階段都大于或等于1），說明科技金融資源的利用效率相對較好。但是整體來說，技術效率變化先增后減的趨勢明顯。進一步分解技術效率變化指數(shù)的構成（包括純技術效率變化和規(guī)模效率變化），可以發(fā)現(xiàn)，純技術效率2011—2016年前期小于1而后期大于1，說明“十一五”后期政府注重加大投入但沒有充分重視管理，而在“十二五”前期開始注重投入的同時也注重了管理;規(guī)模效率變化呈現(xiàn)先增后減的趨勢，說明投入的規(guī)模效應已經(jīng)不是十分明顯。

（二）全省區(qū)域科技金融效率動態(tài)分析

1.各區(qū)域Malmquist指數(shù)整體分析。從全省區(qū)域科技金融效率整體差異來看（見表3），2011—2016年珠三角地區(qū)、粵東、粵西、粵北的TFP變化均值依次為0.992、0.985、0.973、0.922，這說明除珠三角地區(qū)全要素生產(chǎn)率基本保持穩(wěn)定外（實際上也未能完全實現(xiàn)持續(xù)增長），粵東西北都存在不同程度下降的現(xiàn)象，尤其是粵北地區(qū)下降明顯。

從全省區(qū)域科技金融效率（全要素生產(chǎn)率）變化影響構成來看（見表3），都受到不同程度的技術進步作用降低的影響（從大到小依次為粵北、粵西、珠三角及粵東），而技術效率變化方面粵東西北相對保持穩(wěn)定（珠三角技術效率變化提升2.3%，主要受益于這些地區(qū)投入規(guī)模大、政府重視程度高、創(chuàng)新環(huán)境好等有利因素）。進一步分解技術效率變化影響因素（包括純技術效率變化和規(guī)模效率變化）可以發(fā)現(xiàn)，粵東西北地區(qū)純技術效率和規(guī)模效率基本保持穩(wěn)定但均落后于珠三角地區(qū)。

2.各地市Malmquist指數(shù)分析。從全省各地市近6年全要素生產(chǎn)率變動情況來看：大于或等于1的地市有12個，其中：珠三角地區(qū)有7個，粵東和粵西地區(qū)有5個;小于1的地市有9個，珠三角地區(qū)2個，粵東粵西地區(qū)各2個，粵北地區(qū)3個（見表4）。上述分布現(xiàn)象說明：一是盡管珠三角地區(qū)科技金融效率較好，但部分地市也存在效率不夠理想的問題，如江門、惠州，M指數(shù)全省排名較為靠后;二是粵北地區(qū)位于北部山區(qū)，無論是資源還是地理位置，都相對處于劣勢，整體效率墊底;三是粵東西北地區(qū)與珠三角地區(qū)的科技金融效率整體差異較為明顯，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的不協(xié)調性直接影響了科技金融效率。

四、結論及建議

（一）結論

2011—2016年全省科技金融的DEA靜態(tài)效率均值呈“U”型分布趨勢且近兩年均為1，全要素生產(chǎn)率變動成整體上升趨勢但不穩(wěn)定的局面，這說明廣東省近些年實施的創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略和各項政策措施還是取得了較為明顯的成效，推動了金融、科技和產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展。6年中也存在部分年份投入不足、配置結構不夠合理或全要素生產(chǎn)率波動的現(xiàn)象，尤其是粵東西北地區(qū)與珠三角地區(qū)科技金融效率差距明顯、不平衡問題較為突出的問題。同時，也存在珠三角地區(qū)少數(shù)地市配置結構不夠優(yōu)化、全要素生產(chǎn)率不夠穩(wěn)定的問題。

（二）建議

1.進一步加大科技金融投入力度并優(yōu)化配置結構。對于全省來說，必須將政策性的科技金融投入與產(chǎn)業(yè)結構調整及轉型升級目標充分結合起來，深度融入到供給側結構性改革當中。對于珠三角地區(qū)來說，在保障投入力度的同時，更加要重視配置結構的優(yōu)化;而粵東西北地區(qū)則既要加大投入力度，也要加強配置結構的優(yōu)化。

2.進一步加強粵東西北與珠三角地區(qū)的協(xié)調發(fā)展。一是繼續(xù)完善珠三角地區(qū)對口幫扶粵東西北地區(qū)的運行機制體制，深度拓展金融扶貧、產(chǎn)業(yè)共建、創(chuàng)新合作等模式或領域;二是深入推進“大珠三角經(jīng)濟區(qū)”（“廣佛肇、深莞惠、珠中江”）一體化建設，充分發(fā)揮珠三角地區(qū)金融經(jīng)濟發(fā)展的輻射功能和反哺效應。

3.加強政策效用監(jiān)測并適時調整?？萍冀鹑谡邔嵸|上作為一種類產(chǎn)業(yè)政策，其效用具有一定的爭議，但從國家以及各地方政府的實踐來說，在當前的經(jīng)濟發(fā)展階段，整體效果還是明顯的。為了避免造成不必要的資源浪費，必須完善相關政策評價體系，對其效用進行動態(tài)監(jiān)控，并適時調整相關政策，有助于整體上促進科技金融資源配置的優(yōu)化。J

【主要參考文獻】

[1] 張明龍.我國金融支持科技創(chuàng)新的效率評價——基于超效率DEA與Malmquist指數(shù)方法[J].金融發(fā)展研究，2015，（06）：18-25.

[2] 李林漢，王宏艷，田衛(wèi)民.基于三階段DEA-Tobit模型的省際科技金融效率及其影響因素研究[J].科技管理研究，2018，38（02）：231-238.

[3] 李俊霞，張哲，溫小霓.科技金融支持高新技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實證研究——基于系統(tǒng)動力學方法[J].中國管理科學，2016，24（S1）：751-757.

[4] 烏蘭，李寅龍，花蕊.中國高新技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融支持效率研究——基于DEA兩階段模型分析法[J].經(jīng)濟研究參考，2016，（67）：63-68.

[5] 國際昌，葉蜀君.欠發(fā)達地區(qū)科技金融資源配置風險偏好分析——以轉型城市高新技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展為例[J].宏觀經(jīng)濟研究，2017，（06）：44-53+82.

[6] 劉湘云，吳文洋.基于高新技術產(chǎn)業(yè)的科技金融政策作用路徑與效果評價研究[J].科技管理研究，2017，37（18）：23-28.

[7] 江湧，閆曉旭，劉佐菁.基于DEA模型的科技金融投入產(chǎn)出相對效率分析——以廣東省為例[J].科技管理研究，2017，（3）：69-74.

[8] 李華軍，劉貽新.“金科產(chǎn)”融合發(fā)展視角下金融資本作用路徑及支持效率研究——基于資本形態(tài)及創(chuàng)新階段的比較分析[J].科技管理研究，2018，38（14）：36-43.

[9] 李燕.基于超效率DEA模型的廣東省地方財政科技支出績效評價研究[J].公共財政研究，2017，（05）：62-71+96.