基于DEA-RS的科技金融結(jié)合效率評價模型

劉照　劉偉娜　劉岱

摘? 要：該文建立了基于DEA-RS的科技金融結(jié)合效率評價模型，并利用我國30個省份的科技金融數(shù)據(jù)對模型的合理性進(jìn)行驗證。模型首先利用DEA方法對科技金融結(jié)合效率進(jìn)行評價，然后利用粗糙集理論對投入產(chǎn)出指標(biāo)體系進(jìn)行約簡，得到影響科技金融結(jié)合效率的關(guān)鍵屬性并進(jìn)行規(guī)則挖掘，最后給出科技金融投入產(chǎn)出調(diào)整方案及對策建議。

關(guān)鍵詞：科技金融? 粗糙集? 數(shù)據(jù)包分析

中圖分類號：F832 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2019）07（b）-0184-03

科技金融對促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化、實現(xiàn)資源要素有效整合、建設(shè)創(chuàng)新型國家發(fā)揮著重要作用?？萍冀鹑诎l(fā)展不能僅追求金融投入與科技產(chǎn)出的絕對數(shù)量，而應(yīng)該重視科技金融結(jié)合效率。該文將DEA方法和粗糙集理論引入科技金融結(jié)合效率評價中，建立評價模型，得到影響科技金融結(jié)合效率的關(guān)鍵因素，根據(jù)各省份實際情況提出提升科技金融效率的方案及對策。

1? DEA-RS模型

在科技金融結(jié)合效率評價研究方向多選用DEA方法。DEA方法在效率評價方面擁有其獨特的優(yōu)勢——不需要預(yù)先知道輸入輸出變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，并且可以避開權(quán)值的問題。但這種方法對于處理高維特征數(shù)據(jù)存在一定的局限性，評價指標(biāo)的過多會導(dǎo)致屬性冗余，降低評價的效果。因此，該文將粗糙集理論引入DEA評價模型，在不影響評價結(jié)果的基礎(chǔ)上對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理優(yōu)化。具體建模過程如下：首先，構(gòu)建科技金融結(jié)合效率評價指標(biāo)體系;其次，利用DEA方法測算科技金融結(jié)合效率，獲取評價結(jié)果;再次，將科技金融結(jié)合效率的投入和產(chǎn)出指標(biāo)作為的條件屬性，科技金融結(jié)合效率的評價值作為決策屬性生成粗糙集決策表，對數(shù)據(jù)離散化后的粗糙集決策表進(jìn)行屬性約簡和規(guī)則提取;最后，挖掘決策表中的有用規(guī)則和影響科技金融結(jié)合效率的關(guān)鍵核屬性，提出對策建議。

2? 基于DEA-RS模型的科技金融結(jié)合效率評價研究

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建及數(shù)據(jù)來源

科技金融結(jié)合效率是科技產(chǎn)出與資源投入之比，通過對已有科技金融評價指標(biāo)體系的研究成果以及科技金融概念的理解，該文從科技金融資源投入、經(jīng)費投入和科技產(chǎn)出3個方面選取了7個指標(biāo)衡量科技金融結(jié)合效率，指標(biāo)體系如表1所示。

考慮到科技產(chǎn)出相對于金融投入具有一定的滯后性，該文采用輸出指標(biāo)滯后輸入指標(biāo)一期，選取2016—2017年度我國內(nèi)地30個省市自治區(qū)的截面數(shù)據(jù)（不包括西藏），數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》及中國國家統(tǒng)計局官網(wǎng)。

2.2 基于DEA-RS的科技金融結(jié)合效率評價

輸入我國30個省份科技金融數(shù)據(jù)，使用Deep2.1軟件計算各地科技金融結(jié)合效率，計算結(jié)果見表2。將DEA評價模型中的投入產(chǎn)出指標(biāo)作為條件屬性，表2中各省份DEA評價值作為決策屬性（ 其中DEA有效對應(yīng)“1”，DEA弱有效對應(yīng)“2”，DEA無效對應(yīng)“3”），并通過粗糙集中的等頻率離散法將各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化，得到如表3所示的粗糙集決策表。

將表3輸入到粗糙集軟件ROSSTA中，選擇遺傳約簡算法進(jìn)行屬性約簡，最終得到約簡集合{Y1，Y2，Y3，I2，I3，I4}?？梢钥闯鰧＠跈?quán)量、技術(shù)市場成交合同金額和高新技術(shù)新產(chǎn)品銷售收入對提高科技金融結(jié)合效率起著十分重要的作用。利用粗糙集理論的規(guī)則推導(dǎo)方法挖掘決策表中的有用規(guī)則，選取10條有效規(guī)則，如表4所示。

2.3 總結(jié)與建議

通過表4中歸納的決策規(guī)則，結(jié)合我國各省的科技金融現(xiàn)狀進(jìn)行分析，提出以下建議。

（1）對于科技金融結(jié)合效率DEA 有效的省份，其特征表現(xiàn)為“高投入—高產(chǎn)出”如規(guī)則（1～3）所示，其科技金融結(jié)合效率良好，資源投入與產(chǎn)出成正比例關(guān)系，實現(xiàn)了金融投入與科技產(chǎn)出之間的最優(yōu)配置，因此，既能實現(xiàn)技術(shù)有效，又可以獲得規(guī)模效應(yīng)帶來的全部收益。符合該類規(guī)則的地區(qū)有北京、江蘇、浙江、廣東等，由于這些地區(qū)的地理位置良好且經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，政府對科技金融發(fā)展支持力度較大，科技金融結(jié)合能力強，回報率顯著。

（2）對于科技金融結(jié)合效率DEA弱有效省份（規(guī)則4～5），如陜西、四川、青海等，它們都已經(jīng)達(dá)到了技術(shù)有效，代表其投入的使用是有效的，達(dá)到了投入產(chǎn)出的相匹配，但規(guī)模和投入產(chǎn)出不相匹配，需要對投入產(chǎn)出值進(jìn)行微量調(diào)整才可達(dá)到DEA有效。

（3）對于科技金融結(jié)合效率DEA無效的省份，分兩種情況，規(guī)則（6～8）表示“低投入—低產(chǎn)出”，符合該規(guī)則的地區(qū)有山西、廣西、海南等，這些地區(qū)由于地理位置不佳、經(jīng)濟(jì)落后，各方面資源相對稀缺，同時對資源的利用率也比較低，因而未達(dá)到技術(shù)有效。對于這類地區(qū)，相關(guān)部門應(yīng)該同時加大對產(chǎn)業(yè)的扶持力度和監(jiān)管力度，積極提高地區(qū)產(chǎn)業(yè)活力。規(guī)則（9～10）表示“高投入—高產(chǎn)出”，符合該規(guī)則的省份有上海、安徽、福建等，這類地區(qū)存在投入冗余或者產(chǎn)出不足等資源配置不合理問題導(dǎo)致DEA無效。針對這類地區(qū)，應(yīng)該積極向DEA有效地區(qū)學(xué)習(xí)，優(yōu)化投入結(jié)構(gòu)或改進(jìn)技術(shù)增加產(chǎn)出，實現(xiàn)科技金融結(jié)合效率的全面提升。

3? 結(jié)語

該文在采用DEA及粗糙集理論構(gòu)建科技金融結(jié)合效率評價模型的基礎(chǔ)上，應(yīng)用該模型對我國30個省份的科技金融結(jié)合效率進(jìn)行了評價分析，得到影響科技金融結(jié)合效率的關(guān)鍵屬性，并深入分析DEA有效、非DEA有效省份的具體投入—產(chǎn)出特征并給出相應(yīng)的對策。研究結(jié)果顯示，該模型可實現(xiàn)快速有效地對我國科技金融結(jié)合效率進(jìn)行評價，為科技金融發(fā)展提供決策依據(jù)。

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