武漢市科技金融發(fā)展效率研究
——基于BC2模型和Malmquist指數(shù)法

陶立祥，沈 俊，劉元林

（1.武漢理工大學(xué)管理學(xué)院，湖北武漢 430070；2.武漢市科技局，湖北武漢 430023）

1 問題的提出

科技和金融作為推動(dòng)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的兩大引擎，兩者高效配合乃至融合是創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)體發(fā)展的重要?jiǎng)恿?。我國?jīng)濟(jì)發(fā)展已進(jìn)入新常態(tài)階段，實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略以充分發(fā)揮科技創(chuàng)新對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的巨大推動(dòng)作用，就需要構(gòu)建高效的科技金融運(yùn)作體系。黨的十九大也提出要推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、效率和動(dòng)力的變革，提高全要素生產(chǎn)率。我國當(dāng)前的科技金融資源有限，如何在現(xiàn)有科技金融投入一定的情況下實(shí)現(xiàn)科技金融產(chǎn)出的最大化成為了亟需解決的問題，因此提高科技金融發(fā)展效率尤為重要。

武漢市作為科教中心城市和華中地區(qū)的金融中心，具備發(fā)展科技金融的優(yōu)良條件。2011年，國家批準(zhǔn)武漢市成為促進(jìn)科技和金融結(jié)合的試點(diǎn)地區(qū)。2015年，人民銀行會(huì)同國家發(fā)改委、科技部等九部委印發(fā)《武漢城市圈科技金融改革創(chuàng)新專項(xiàng)方案》，明確武漢城市圈科技金融創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)地位［1］。在國家政策的引領(lǐng)下，武漢市積極探索科技金融創(chuàng)新發(fā)展方式并取得明顯成效。如今，漢市開展科技和金融結(jié)合試點(diǎn)工作已有8年，武漢市科技金融發(fā)展效率究竟如何？之后的發(fā)展方向又是怎樣？本文應(yīng)用比較研究法對(duì)包括武漢市在內(nèi)的13座城市的科技金融發(fā)展效率進(jìn)行研究，總結(jié)武漢市的做法和經(jīng)驗(yàn)并提出相關(guān)政策建議，以期對(duì)提升武漢市科技金融發(fā)展效率及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提供參考。

“科技金融”在國外學(xué)界并不作為一個(gè)單獨(dú)的術(shù)語進(jìn)行闡述，而國內(nèi)“科技金融”概念的提出則源于我國科技系統(tǒng)與金融體系的改革。國內(nèi)學(xué)者趙昌文［2］26率先提出科技金融工具論并獲得普遍認(rèn)可。隨后，房漢廷［3］提出科技金融本質(zhì)論，即科技金融是一種創(chuàng)新活動(dòng)，是一種“技術(shù)-經(jīng)濟(jì)”范式，是一種科學(xué)技術(shù)資本化過程，也是一種金融資本有機(jī)構(gòu)成提高的過程。范方勇等［4］提出科技金融是通過創(chuàng)新金融投入的各種方式，改進(jìn)金融服務(wù)模式，搭建金融服務(wù)平臺(tái)，滿足高科技企業(yè)的金融需求，提升其創(chuàng)新動(dòng)力，達(dá)到科技創(chuàng)新鏈條和金融資本鏈條有機(jī)結(jié)合的系列政策和制度安排。隨著研究的逐步深入，學(xué)者們開始將研究視角轉(zhuǎn)向區(qū)域科技金融發(fā)展效率的研究，如，徐玉蓮等［5］基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）交叉評(píng)價(jià)模型對(duì)我國各省份科技金融資金的配置效率進(jìn)行了實(shí)證研究，得出各省份科技金融效率橫向差距較大的結(jié)論；黃瑞芬等［6］運(yùn)用Malmquist指數(shù)以及SFA模型測(cè)算了我國30個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率指數(shù)和科技金融效率，得出我國科技金融效率水平不高、區(qū)域之間存在顯著差異的結(jié)論；江湧等［7］采用DEA方法對(duì)包括廣東省在內(nèi)的我國30個(gè)省份的科技金融結(jié)合效率進(jìn)行測(cè)度，并結(jié)合廣東省現(xiàn)狀提出了具體建議。學(xué)者們運(yùn)用了各種各樣的方法對(duì)不同時(shí)間序列、不同區(qū)域范圍的科技金融效率進(jìn)行了測(cè)算和影響因素分析，并得出不盡相同的結(jié)論［8-10］。

綜上所述，我國學(xué)者就科技金融效率的研究已取得不少成果，但大多數(shù)僅進(jìn)行了定量分析，關(guān)于科技金融效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的合理性問題仍需進(jìn)一步探討，而且目前的研究大多數(shù)都是從省際層面進(jìn)行效率評(píng)價(jià)和影響因素分析，基于具體城市的研究較少，應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法針對(duì)武漢市的實(shí)證研究則更少。本文從投入和產(chǎn)出的角度對(duì)科技金融的內(nèi)在邏輯進(jìn)行梳理，構(gòu)建了金融投入、科技產(chǎn)出的指標(biāo)體系，使用BC2模型對(duì)包括武漢市在內(nèi)的13座城市4個(gè)時(shí)期的科技金融靜態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度，并使用Malmquist指數(shù)法從動(dòng)態(tài)的角度探究武漢市科技金融效率的變動(dòng)過程，總結(jié)武漢市科技金融現(xiàn)有的成效經(jīng)驗(yàn)、發(fā)展瓶頸，有針對(duì)性地提出改進(jìn)建議，以期助力武漢市科技金融高效發(fā)展。

2 關(guān)鍵概念界定

趙昌文等［2］11-20認(rèn)為科技金融是促進(jìn)科技開發(fā)、成果轉(zhuǎn)化和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一系列金融工具、金融制度、金融政策與金融服務(wù)的系統(tǒng)性、創(chuàng)新性安排。按照系統(tǒng)論的觀點(diǎn)，科技金融是一個(gè)多投入和多產(chǎn)出的系統(tǒng)，本文基于趙昌文等［2］11-20構(gòu)建的科技金融體系，結(jié)合苑澤民等［11-12］的研究結(jié)果，從投入產(chǎn)出視角梳理科技金融運(yùn)作體系，如圖1所示。

圖1 基于投入產(chǎn)出視角的科技金融運(yùn)作體系

2.1 科技金融投入

金融支持是促進(jìn)科技創(chuàng)新發(fā)展的金融市場(chǎng)、金融政策和金融環(huán)境的系統(tǒng)組合，是三者的有機(jī)結(jié)合。金融市場(chǎng)通過科技貸款、風(fēng)險(xiǎn)投資等金融工具直接作用于科技活動(dòng)主體，是科技金融體系形成和運(yùn)作的主導(dǎo)機(jī)制。金融政策通過科技財(cái)政直接向科技活動(dòng)主體提供金融資源的同時(shí)，又通過制度政策干預(yù)金融市場(chǎng)的運(yùn)作，解決市場(chǎng)失靈的問題，在科技金融體系的運(yùn)作中起著調(diào)控的作用。金融環(huán)境并不直接地向科技活動(dòng)主體提供金融資源，而是通過影響金融市場(chǎng)和金融政策間接地對(duì)科技活動(dòng)主體起支持作用，主要表現(xiàn)形式為信用體系、法律體系、中介服務(wù)機(jī)構(gòu)等，在科技金融體系運(yùn)作過程中起著輔助的作用。綜上所述，金融市場(chǎng)、金融政策和金融環(huán)境三者密切相關(guān)，共同構(gòu)成了金融支持的主要內(nèi)容。

科技金融投入是金融支持的具體資源要素。金融環(huán)境支持并不直接提供金融資源，因此不會(huì)轉(zhuǎn)化為直接具體的投入形式；金融政策直接支持的部分轉(zhuǎn)化為政策投入；金融市場(chǎng)方面，按照新古典經(jīng)濟(jì)理論，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要因素是人力資源和財(cái)力資源，金融市場(chǎng)支持則會(huì)轉(zhuǎn)化為人力和資本方面的投入。國內(nèi)學(xué)者也較多地從資本、人力和政策3個(gè)方面設(shè)置投入指標(biāo)進(jìn)行科技金融效率研究［9,12-13］。因此，本文將財(cái)力資源、人力資源和政策資源作為促進(jìn)科技金融發(fā)展的主要投入形式。

2.2 科技金融產(chǎn)出

科技創(chuàng)新活動(dòng)按照其發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律可以劃分為科技開發(fā)、科技成果轉(zhuǎn)化或轉(zhuǎn)移、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展3個(gè)階段。結(jié)合科技創(chuàng)新的客觀規(guī)律和諸多學(xué)者以往的研究經(jīng)驗(yàn)來看，科技開發(fā)階段主要的產(chǎn)出為知識(shí)產(chǎn)權(quán)，具體的衡量指標(biāo)有專利申請(qǐng)量、專利授權(quán)量等；科技成果轉(zhuǎn)移或轉(zhuǎn)化階段則會(huì)產(chǎn)生技術(shù)交易收益或應(yīng)用性更強(qiáng)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，衡量技術(shù)交易的主要指標(biāo)有技術(shù)合同成交額；在科技成果產(chǎn)業(yè)化階段則是經(jīng)濟(jì)效益的爆發(fā)期，衡量指標(biāo)包括新產(chǎn)品銷售收入、高新技術(shù)產(chǎn)品出口總值、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值等［7-10,13］。

3 研究方法、數(shù)據(jù)與指標(biāo)

3.1 研究方法

DEA-BC2模型是Banker等人［14］提出的C2R改進(jìn)模型。C2R模型建立在規(guī)模報(bào)酬不變假設(shè)，可測(cè)算出決策單元(DMU)的綜合效率值(crste，也稱技術(shù)效率值)。在C2R模型中增加凸性為1的假設(shè)即可得到BC2模型，可測(cè)算出決策單元的純技術(shù)效率值(vrste)，綜合效率值與純技術(shù)效率值的比值即為規(guī)模效率值(scale)。只有當(dāng)純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值均為1時(shí)，綜合效率才能達(dá)到最優(yōu)?？紤]到科技金融發(fā)展總體表現(xiàn)出規(guī)模收益可變，所以本研究采用BC2模型來進(jìn)行效率測(cè)算。

Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)是統(tǒng)計(jì)學(xué)家Malmquist［15］于1953年提出的，之后Fare等［16］將其與DEA方法結(jié)合，創(chuàng)造出了可以測(cè)定t期到t+1期技術(shù)效率變化指數(shù)(effch)、技術(shù)變化指數(shù)(techch)和全要素生產(chǎn)效率指數(shù)(tfpch)的DEA-Malmquist方法。根據(jù)Malmquist指數(shù)分解模型，Tfpch=Effch×Techch。在規(guī)模收益可變的前提下，技術(shù)效率變化指數(shù)(effch)又可以分化成純技術(shù)效率變化指數(shù)(pech)和規(guī)模效率變化指數(shù)(sech)，即Tfpch=Pech×Sech×Techch。DEA-Malmquist方法將全要素生產(chǎn)效率指數(shù)分解成純技術(shù)效率的變化、規(guī)模效率的變化和技術(shù)的變化，因此，該方法可用于優(yōu)化科技金融效率。

3.2 數(shù)據(jù)來源

在選取決策單元時(shí)，本研究初步選取了2017年度地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）總量破萬億元的國內(nèi)14座城市，這些城市的科技和金融發(fā)展水平都相對(duì)領(lǐng)先，且這些城市均屬于國家首批促進(jìn)科技和金融結(jié)合的試點(diǎn)地區(qū)。由于無錫市的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)大量缺失，所以最終確定了包括武漢市在內(nèi)的共13座城市（以下簡(jiǎn)稱樣本）作為決策單元。數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為4年?？紤]到從金融投入到科技產(chǎn)出具有一定的時(shí)間滯后，參照其他學(xué)者的研究做法，本研究假定其時(shí)滯為1年［7,13］，最終使用了13座城市在2013—2016年間的投入數(shù)據(jù)和2014—2017年間的產(chǎn)出數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于各年份的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和各市政府部門公布的統(tǒng)計(jì)年鑒以及國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

3.3 指標(biāo)選取

根據(jù)前文對(duì)科技金融投入和產(chǎn)出的分析，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的可得性和準(zhǔn)確性等問題，本文選取R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出、R&D人員折合全時(shí)當(dāng)量和地方財(cái)政科技撥款3種投入指標(biāo)。R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出是指企事業(yè)單位在內(nèi)部開展研究與試驗(yàn)發(fā)展活動(dòng)的實(shí)際支出，是反映科技金融財(cái)力投入的重要指標(biāo)；R&D人員折合全時(shí)當(dāng)量是國際上通用的、用于比較科技人力投入的指標(biāo)，是指R&D全時(shí)人員工作量與非全時(shí)人員按實(shí)際工作時(shí)間折算的工作量之和；地方財(cái)政科技撥款反映了政府對(duì)于科技發(fā)展的支持程度。本文選取專利申請(qǐng)量、技術(shù)合同成交額和高新技術(shù)產(chǎn)品出口總值3種產(chǎn)出指標(biāo)。專利申請(qǐng)量是指報(bào)告期內(nèi)專利行政部門受理技術(shù)發(fā)明申請(qǐng)專利的數(shù)量，是反映地區(qū)科技開發(fā)活躍程度和產(chǎn)出規(guī)模的重要指標(biāo)；技術(shù)合同成交額是指在技術(shù)市場(chǎng)中技術(shù)合同標(biāo)的金額的總和，是反映科技成果轉(zhuǎn)化或轉(zhuǎn)移的重要指標(biāo)；高新技術(shù)產(chǎn)品出口總值是科技產(chǎn)業(yè)化經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)出的重要體現(xiàn)。本文構(gòu)建的科技金融效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

表1 科技金融效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

為確保指標(biāo)體系科學(xué)合理，滿足DEA模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)等張性的要求，本文利用SPSS Statistics 25軟件對(duì)4個(gè)測(cè)度周期的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行了皮爾遜（Pearson）相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示，顯示R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出、R&D人員全時(shí)當(dāng)量和地方財(cái)政科技撥款與專利申請(qǐng)量、技術(shù)合同成交額和高新技術(shù)產(chǎn)品出口總值之間顯著正相關(guān)，符合效率評(píng)價(jià)模型的等張性的要求，因此，利用該樣本數(shù)據(jù)建立的效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系科學(xué)有效。

表2 樣本城市科技金融效率評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

4 測(cè)算結(jié)果與分析

本文借助DEAP2.1專用軟件，基于產(chǎn)出導(dǎo)向型BC2模型測(cè)算樣本城市的科技金融投入產(chǎn)出相對(duì)效率和Malmquist指數(shù)。

4.1 DEA-BC2測(cè)算結(jié)果與分析

基于產(chǎn)出導(dǎo)向型BC2模型，計(jì)算出2014—2017年間樣本城市科技金融效率每年的截面數(shù)據(jù)，如表3所示。從效率值的表現(xiàn)來看，北京、蘇州、成都3市的科技金融綜合效率始終為1，處于效率前沿，說明在投入一定的情況下其科技金融產(chǎn)出已經(jīng)達(dá)到了最大化；,上海、天津、杭州、南京、青島和長(zhǎng)沙市的綜合效率在4年中均未達(dá)到1，其中青島和長(zhǎng)沙市的純技術(shù)效率始終為1，說明這2市不存在資源錯(cuò)配的問題，綜合效率非最優(yōu)的根本原因在于規(guī)模效率不是最優(yōu)水平，而上海、天津、杭州和南京市的科技金融綜合效率非最優(yōu)的根本原因在于純技術(shù)效率和規(guī)模效率兩方面均處于非相對(duì)最優(yōu)狀態(tài)。2017年，北京、深圳、廣州、蘇州、成都和武漢市均達(dá)到了科技金融綜合效率的相對(duì)有效。武漢市2014—2017年的科技金融純技術(shù)效率值均為1，但綜合效率值分別為0.931、0.806、1、1，與規(guī)模效率值是相等的，說明武漢市科技金融綜合效率無效的關(guān)鍵在于規(guī)模效率無效，而隨著規(guī)模效率的改善，2016年也達(dá)到了綜合效率最優(yōu)。

表3 2014—2017年樣本城市科技金融投入產(chǎn)出相對(duì)效率值

從表4中可以看出，北京、蘇州和成都市在2014—2017年均為綜合效率有效、規(guī)模效率不變的狀態(tài)，而上海、天津、杭州和南京市都始終處于綜合效率無效、規(guī)模效率遞減的狀態(tài)，說明這些城市科技金融投入存在冗余，產(chǎn)出相對(duì)不足；青島和長(zhǎng)沙市則始終處于綜合效率無效、規(guī)模效率遞增的狀態(tài)，因此這2市需要加大科技金融的投入以提高規(guī)模效率，提高科技金融產(chǎn)出以提高純技術(shù)效率，最終實(shí)現(xiàn)綜合效率達(dá)到最優(yōu)的狀態(tài)。武漢市在2014—2015年均處于綜合效率無效和規(guī)模效率遞增的狀態(tài)，結(jié)合表3中的數(shù)據(jù)可以得知，武漢市純技術(shù)效率一直是相對(duì)最優(yōu)，因此要提高綜合效率，只需要加大科技金融投入以提高規(guī)模效率即可。隨著人力、財(cái)力和政策的支持力度加大，武漢市科技金融規(guī)模效率在2016年達(dá)到相對(duì)最優(yōu)，同時(shí)達(dá)到綜合效率最優(yōu)。

表4 2014—2017年樣本城市科技金融綜合效率和規(guī)模效率的有效性

4.2 DEA-Malmquist測(cè)算結(jié)果與分析

Malmquist指數(shù)是在與上一年數(shù)據(jù)比較的基礎(chǔ)上得來的，效率增長(zhǎng)時(shí)指數(shù)大于1，效率衰減時(shí)指數(shù)小于1，指數(shù)與1的差值即為增長(zhǎng)率。本文基于DEA-Malmquist模型計(jì)算出樣本城市在4年間科技金融Malmquist效率值的平均動(dòng)態(tài)變化情況，結(jié)果如表5所示。從所有樣本城市的平均值來看，全要素生產(chǎn)效率指數(shù)為1.043，即全要素生產(chǎn)效率達(dá)到了年均4.3%的增長(zhǎng)，可以分解為技術(shù)進(jìn)步值年均2.9%的提升、純技術(shù)效率值年均0.5%的提升和規(guī)模效率值年均0.8%的提升。全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解指標(biāo)均大于或等于1的城市有北京、廣州、成都、武漢和長(zhǎng)沙市，說明這5市的科技金融效率在過去的4年間實(shí)現(xiàn)了全方位增長(zhǎng)；重慶、天津、杭州、南京和青島市的技術(shù)變化指數(shù)大于1，但技術(shù)效率有所下降，使得技術(shù)效率指數(shù)小于1，全要素生產(chǎn)效率指數(shù)也低于均值。分析表3中武漢市科技金融效率隨時(shí)間序列的變化及表5中武漢市平均Malmquist指數(shù)及其分解，兩處結(jié)果相互印證，武漢市的科技金融效率在逐步改善并達(dá)到相對(duì)最優(yōu)。

表5 2014—2017年樣本城市平均Malmquist指數(shù)及其分解

表6顯示，2014—2017年武漢市科技金融效率呈現(xiàn)先降后升的趨勢(shì)。2014—2015年武漢市科技金融效率低，全要素生產(chǎn)效率指數(shù)僅為0.861，其中技術(shù)下滑0.6%、技術(shù)效率下滑13.4%；2015—2016年全要素生產(chǎn)率大幅提升44.8%，主要源于技術(shù)變化和規(guī)模效率的變化，說明武漢市在2015年尚未達(dá)到規(guī)模效率最優(yōu)，結(jié)合表4可知當(dāng)時(shí)處于規(guī)模效率遞增狀態(tài)，加大金融投入可以提高科技金融效率，同時(shí)技術(shù)進(jìn)步也是影響科技金融效率的重要因素；2016—2017年全要素生產(chǎn)率小幅提升4.2%，此時(shí)技術(shù)效率已達(dá)到最優(yōu)，技術(shù)進(jìn)步對(duì)科技金融效率的提升作用進(jìn)一步凸顯。

表6 2014—2017年武漢市科技金融效率Malmquist指數(shù)及其分解

5 結(jié)論與建議

5.1 武漢市科技金融發(fā)展啟示

近年來，武漢市在科技成果轉(zhuǎn)化以及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展方面持續(xù)發(fā)力，科技創(chuàng)新發(fā)展引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的“引擎”作用不斷彰顯，科技金融協(xié)調(diào)發(fā)展取得巨大進(jìn)步。2017年，武漢市專利申請(qǐng)量為49 726件，技術(shù)合同成交額達(dá)603.2億元，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值高達(dá)9 479.64億元，均創(chuàng)武漢歷史新高。本文研究結(jié)果也表明，武漢市科技金融技術(shù)效率的提升歸功于規(guī)模效率的提升，即科技金融投入規(guī)模的擴(kuò)大促進(jìn)了科技金融的發(fā)展。

5.1.1 持續(xù)高效的財(cái)政資金投入

武漢市政府創(chuàng)新財(cái)政資金對(duì)科技金融需求方的支持方式，充分發(fā)揮財(cái)政資金的杠桿作用和引導(dǎo)作用。武漢市設(shè)立科技創(chuàng)業(yè)投資引導(dǎo)基金（以下簡(jiǎn)稱引導(dǎo)基金），引導(dǎo)社會(huì)資本促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化，截至2017年年底，引導(dǎo)基金已經(jīng)與多家創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)合作設(shè)立子基金，總規(guī)模達(dá)59.55億元，累計(jì)吸引社會(huì)資本48億元，財(cái)政資金實(shí)現(xiàn)5倍放大效應(yīng)，共投資181家企業(yè)，投資總額達(dá)18.8億元。除引導(dǎo)基金之外，武漢市政府還探索科技創(chuàng)新券、科技保險(xiǎn)補(bǔ)貼等多種財(cái)政資金投入方式，極大地激發(fā)了科技企業(yè)的創(chuàng)新潛力，促進(jìn)了科技金融的發(fā)展。

5.1.2 不斷創(chuàng)新的金融產(chǎn)品和服務(wù)

武漢市積極推進(jìn)金融產(chǎn)品和服務(wù)模式的創(chuàng)新，探索出了科保貸、科技信貸等金融產(chǎn)品和統(tǒng)貸平臺(tái)、投貸聯(lián)動(dòng)等服務(wù)模式。武漢市還大力支持銀行設(shè)立科技支行等專營機(jī)構(gòu)，比較典型的代表有漢口銀行科技金融中心、交通銀行科技支行等，這些科技專營機(jī)構(gòu)將財(cái)政、風(fēng)投、擔(dān)保等金融資源進(jìn)行整合，再向科技型中小企業(yè)提供合適的金融產(chǎn)品和服務(wù)，不僅降低了融資門檻還降低了融資成本。以科技信貸為例，截至2017年年末，合作銀行為148家科技小微企業(yè)提供的貸款總額就高達(dá)5 453萬元。

5.1.3 逐步完善的資本市場(chǎng)體系

武漢市多措并舉建設(shè)和完善資本市場(chǎng)體系，為不同層級(jí)的企業(yè)提供合適的融資渠道。在股權(quán)市場(chǎng)方面，武漢市積極發(fā)展區(qū)域性股權(quán)市場(chǎng)，為一些非主板上市、非公眾、具有較高成長(zhǎng)性的中小企業(yè)提供融資通道，2017年武漢股權(quán)托管交易中心共為135家企業(yè)完成股權(quán)融資486筆，融資總額高達(dá)142.53億元。在市場(chǎng)主體方面，武漢市積極關(guān)注符合新三板掛牌條件的企業(yè)并給予支持，加快企業(yè)掛牌及上市的步伐，對(duì)上市后備企業(yè)在市級(jí)各類科技計(jì)劃項(xiàng)目立項(xiàng)等方面給予重點(diǎn)傾斜，2017年全市新增新三板掛牌企業(yè)50家，掛牌總數(shù)達(dá)到286家。在債權(quán)市場(chǎng)方面，武漢市大力建設(shè)債券市場(chǎng)，鼓勵(lì)企業(yè)充分利用集合債等新型債務(wù)融資工具，拓寬了企業(yè)直接融資的渠道。

5.2 武漢市科技金融發(fā)展瓶頸與建議

5.2.1 發(fā)展瓶頸

武漢市科技金融的發(fā)展已進(jìn)入“快車道”，科技金融效率達(dá)到了相對(duì)最優(yōu)，科技金融發(fā)展也取得一些成效，但仍存在不可忽視的瓶頸性問題，發(fā)展面臨諸多挑戰(zhàn)。主要表現(xiàn)在：

（1）投入力度相對(duì)較小。前文研究結(jié)果表明，武漢市的科技金融發(fā)展效率達(dá)到相對(duì)最優(yōu)，但以發(fā)展的眼光來看，武漢市仍存在投入力度相對(duì)不足的問題。橫向?qū)Ρ葋砜?，?017年的地方財(cái)政科技撥款占一般公共預(yù)算支出的比重為例，武漢市為5.67%，而深圳市為9.58%，不難看出兩者的投入力度相差懸殊；縱向?qū)Ρ葋砜矗錆h市2014—2015年的規(guī)模效率變化指數(shù)為0.866，直接導(dǎo)致了其全要素生產(chǎn)效率下降了13.9%，因此投入規(guī)模是影響科技金融發(fā)展效率的重要因素。

（2）存在效率冗余風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)DEA模型測(cè)算效率原理，在投入產(chǎn)出效率達(dá)到相對(duì)最優(yōu)之后，隨著投入規(guī)模的擴(kuò)大，如果產(chǎn)出規(guī)模沒有相應(yīng)地?cái)U(kuò)大，極有可能產(chǎn)生冗余風(fēng)險(xiǎn)，從而陷入規(guī)模效率遞減的困境。以2017年每萬人專利申請(qǐng)量為例，武漢市為58.25件，北京、上海、廣州、深圳市分別為136.79件、90.53件、131.79件和407.40件，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明武漢市的科技創(chuàng)新產(chǎn)出相差落后，而隨著武漢市科技金融投入規(guī)模的逐步擴(kuò)大，如果產(chǎn)出規(guī)模的增長(zhǎng)速度無法與之相匹配，就會(huì)產(chǎn)生冗余。

5.2.2 對(duì)策建議

（1）完善科技型企業(yè)上市培育工作。隨著多層次資本市場(chǎng)的逐步完善，武漢市應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)符合條件的科技型企業(yè)加快改制上市的步伐，積極推進(jìn)在“科創(chuàng)板、新三板”等板塊掛牌企業(yè)的培育和推薦工作，督促科技型企業(yè)加快公司治理結(jié)構(gòu)、財(cái)務(wù)制度等方面的建設(shè)和完善，促使其能夠順利通過證券市場(chǎng)和債券市場(chǎng)獲得融資。這不僅可以擴(kuò)大科技金融整體投入規(guī)模，同時(shí)也可以規(guī)范科技型企業(yè)的運(yùn)營，提高企業(yè)的“免疫力”。

（2）建立政府部門協(xié)調(diào)機(jī)制。當(dāng)前政府職能部門之間自成體系，缺乏協(xié)調(diào)配合。科技部需要與其他相關(guān)部門建立科技金融協(xié)調(diào)機(jī)制，統(tǒng)籌配置科技金融資源，協(xié)商制定科技金融政策，避免資源和政策一邊倒地流向少部分科技型企業(yè)，造成科技金融投入冗余的情況；而且要做到在科技型企業(yè)廣泛受益的基礎(chǔ)上，有重點(diǎn)地對(duì)部分行業(yè)企業(yè)進(jìn)行支持，提高資源和政策落實(shí)的效率和效果，使得科技金融發(fā)展更加高效、科學(xué)。

（3）充分發(fā)揮市場(chǎng)的調(diào)節(jié)功能。市場(chǎng)是“無形的手”，科技金融的運(yùn)作應(yīng)當(dāng)依賴于市場(chǎng)的自我調(diào)節(jié)功能，當(dāng)市場(chǎng)失靈時(shí)，政府才有重點(diǎn)地選擇部分領(lǐng)域進(jìn)行調(diào)控，因此政府應(yīng)當(dāng)明確自身定位，充分發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用。一方面要利用市場(chǎng)機(jī)制對(duì)科技型企業(yè)進(jìn)行優(yōu)勝劣汰的篩選，避免科技金融資源無效供給造成浪費(fèi)；另一方面給風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)、科技資本市場(chǎng)、科技貸款市場(chǎng)等更多發(fā)展的空間，擴(kuò)大金融支持規(guī)模，努力形成市場(chǎng)作用與政府作用有機(jī)統(tǒng)一、相互補(bǔ)充、相互協(xié)調(diào)、相互促進(jìn)的格局，推動(dòng)科技金融持續(xù)健康發(fā)展［17］。

（4）提高科技成果轉(zhuǎn)化效率。科技成果轉(zhuǎn)化是科技創(chuàng)新過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，科技成果轉(zhuǎn)化效率是則影響科技金融效率的重要因素。近年來武漢市科技成果對(duì)接活動(dòng)如火如荼地開展，在一定程度上提高了科技成果轉(zhuǎn)移和轉(zhuǎn)化的速度，但也存在簽約多、落實(shí)少的情況。因此，武漢市需要擴(kuò)大專場(chǎng)對(duì)接活動(dòng)的范圍，優(yōu)化簽約項(xiàng)目全過程跟蹤服務(wù)，激活線上科技成果轉(zhuǎn)化交易，推進(jìn)各級(jí)責(zé)任部門聯(lián)動(dòng)建設(shè)，打造技術(shù)轉(zhuǎn)移中介服務(wù)體系，形成多方合力，提高科技成果轉(zhuǎn)化效率。

（5）加快人才體系構(gòu)建。發(fā)展的關(guān)鍵是創(chuàng)新，創(chuàng)新的關(guān)鍵是人才。人才資源作為科技金融投入的主要形式之一，對(duì)提高科技金融效率起著舉足輕重的作用。武漢市作為科教中心城市，卻很難留住人才資源。雖然武漢市采取了百萬大學(xué)生留漢創(chuàng)業(yè)就業(yè)計(jì)劃等一系列舉措，但帶來的效果并不顯著。武漢市應(yīng)當(dāng)加大人才引進(jìn)力度，加快落實(shí)人才政策，改善創(chuàng)業(yè)就業(yè)環(huán)境，完善人才公寓等配套設(shè)施，吸引人才留在武漢市、建設(shè)武漢市。

本文從投入產(chǎn)出角度梳理了科技金融的運(yùn)作體系并構(gòu)建了效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，分析研究了我國13座城市的科技金融發(fā)展效率，總結(jié)了武漢市科技金融發(fā)展經(jīng)驗(yàn)和瓶頸問題并有針對(duì)性地提出建議，但限于數(shù)據(jù)可得性，所選指標(biāo)比較片面，研究結(jié)果在一定程度上存在局限性。未來的研究根據(jù)可得數(shù)據(jù)，在科技金融效率評(píng)價(jià)指標(biāo)選取方面可以進(jìn)一步優(yōu)化。