創(chuàng)新價值鏈視角下我國區(qū)域科技金融效率研究

蘆 鋒

(山西財經(jīng)大學(xué)，山西 太原 030000)

一、引言

科技創(chuàng)新能力是國家高速發(fā)展的主要推動力，能夠有力促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的有效增長。隨著“第三次工業(yè)革命”到來，科技創(chuàng)新到達(dá)了巔峰。西方國家陸續(xù)推出“戰(zhàn)略防御計劃”(SDI)、《國家創(chuàng)新計劃》、“創(chuàng)新教育券計劃”等創(chuàng)新計劃。隨著進(jìn)入經(jīng)濟(jì)新常態(tài)，我國經(jīng)濟(jì)增速放緩，因此，政府積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，更加側(cè)重于科技創(chuàng)新的發(fā)展。我國在2018年的科研經(jīng)費支出位列世界第二，但是科技創(chuàng)新能力與美國、日本等發(fā)達(dá)國家仍存在不小的差距，需要進(jìn)一步加強(qiáng)其創(chuàng)新能力。并且科技創(chuàng)新成果具有時效性、虛擬性的特性，其產(chǎn)生需要一定的資金予以支持，金融資本在科技創(chuàng)新過程中起著至關(guān)重要的作用，因此，“科技金融”顯得尤為重要。

科技金融主要表現(xiàn)為金融產(chǎn)業(yè)對科技產(chǎn)業(yè)的資金支持，一般將其分類為公共科技金融和市場科技金融。從公共科技金融角度出發(fā)，政府財政部門直接劃分部分資金給高新技術(shù)企業(yè)，支持其創(chuàng)新發(fā)展。2017年，我國財政支出為203085.49億元，財政科技支出為7266.98億元，占比3.58%，而2010年財政科技支出僅為3250.18億元，7年間約上漲1.24倍。從市場科技金融角度出發(fā)，2017年社會融資總額增加約20萬億元，公司債券融資凈額約4000億元；2016年，我國金融機(jī)構(gòu)貸款約100萬億元。另外，各個商業(yè)銀行陸續(xù)成立科技金融子公司，如招銀云創(chuàng)等，以全方位支持高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。其次，2018年11月5日，為提高高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新能力，提升市場功能，我國設(shè)立了科創(chuàng)板，主要通過設(shè)立適宜的發(fā)行、交易、退市等新制度，進(jìn)一步加強(qiáng)對高新技術(shù)企業(yè)的資金支持力度。

高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為科技金融的結(jié)合地，以創(chuàng)新為主要競爭力，技術(shù)專業(yè)性強(qiáng)，生產(chǎn)活動主要是創(chuàng)新活動，是提高自主創(chuàng)新能力的主要貢獻(xiàn)者。我國目前正處于“效率驅(qū)動”階段，其特點主要是科技成果轉(zhuǎn)化率較低和高新技術(shù)難以大規(guī)模實現(xiàn)工業(yè)化，導(dǎo)致我國科技創(chuàng)新能力不能得到有效提升。并且，我國現(xiàn)有的有關(guān)科技金融效率評價體系的研究較少，且效率評價體系較為混亂，沒有一致的評價標(biāo)準(zhǔn)。因此，為保證科技創(chuàng)新與金融資本的健康、穩(wěn)健發(fā)展，本文在前人研究基礎(chǔ)上，構(gòu)建我國區(qū)域科技金融效率評價體系。

本文基于科技金融支出角度，運(yùn)用創(chuàng)新價值鏈理論，對我國29個省份的科技金融效率進(jìn)行了實證研究。其具體研究結(jié)構(gòu)為：第二部分為有關(guān)高新技術(shù)企業(yè)的區(qū)域科技金融效率評價方面的文獻(xiàn)綜述；第三部分為科技金融效率評價的研究設(shè)計，主要從研究路徑、模型構(gòu)建、變量選取和數(shù)據(jù)來源等方面進(jìn)行介紹；第四部分為本文的實證分析，具體進(jìn)行科技金融效率分析；第五部分為本文的結(jié)論及建議。

二、文獻(xiàn)綜述

有關(guān)科技創(chuàng)新與金融的研究起源于國外，但是國外并沒有“科技金融”這一概念。Schumpeter最早發(fā)現(xiàn)金融與科技創(chuàng)新間存在正向關(guān)系。[1]隨后，眾多學(xué)者從宏觀層面出發(fā)，以英國創(chuàng)新數(shù)據(jù)為樣本，證實金融資本能促進(jìn)科技型企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。[2]Hsu等進(jìn)一步證實外部融資對科技創(chuàng)新存在顯著正相關(guān)，能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。[3]20世紀(jì)90年代，“科技金融”在國內(nèi)興起，其具體定義并沒有統(tǒng)一。最權(quán)威的定義是趙昌文所提出的，即為促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的一系列金融服務(wù)的創(chuàng)新性安排。

科技金融是科技產(chǎn)業(yè)和金融產(chǎn)業(yè)的有效結(jié)合，通過資金的投入推動科技發(fā)展，而科技發(fā)展也能加快經(jīng)濟(jì)增速。[4]從科技金融主體出發(fā)，可以將科技金融分為以下幾個部分：國家財政支持是主要的促進(jìn)科技創(chuàng)新的主要渠道之一，主要包括政府科技財政支出、高新技術(shù)企業(yè)減免稅收、設(shè)立創(chuàng)新基金等措施；科技貸款主要是金融機(jī)構(gòu)為高新技術(shù)企業(yè)的科技創(chuàng)新活動提供債務(wù)支持，是企業(yè)獲得資金的主要途徑之一；資本市場通過不同的層次，為不同規(guī)模和發(fā)展周期的高新技術(shù)企業(yè)提供了更加多元化的直接融資渠道；風(fēng)險投資主要投資于高風(fēng)險、高成長性的初創(chuàng)型高新技術(shù)企業(yè)，以期獲得高回報率?？萍冀鹑谀軌蛴行Т龠M(jìn)我國新興企業(yè)的發(fā)展，能夠?qū)鹘y(tǒng)資金積極投向新興產(chǎn)業(yè)，實現(xiàn)資金的有效配置，進(jìn)一步提升我國科技創(chuàng)新能力。因此，能夠準(zhǔn)確、全面地評價科技金融效率顯得十分重要。

國內(nèi)外學(xué)者對科技金融效率評價進(jìn)行了相關(guān)研究，特別是通過DEA模型為科技金融效率評價提供了新的研究思路。DEA主要是一種通過運(yùn)用數(shù)學(xué)原理，利用多個投入和產(chǎn)出變量，得出有效性評價結(jié)果的非參數(shù)技術(shù)，廣泛運(yùn)用于區(qū)域創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)學(xué)等各個方面。DEA模型經(jīng)歷了漫長改進(jìn)，最初的DEA模型是單階段模型，直接對科技金融的初始投入和最終產(chǎn)出進(jìn)行研究，不考慮內(nèi)部結(jié)構(gòu)，這種形式較為簡單，可以忽略整體過程中存在的缺陷，但是不能充分展示創(chuàng)新過程中的各個階段性特點，也沒有考慮將知識轉(zhuǎn)化為收入過程中創(chuàng)新要素的復(fù)雜性，不利于實際問題的解決。[5][6]基于此，眾多學(xué)者開始集中于研究兩階段DEA模型，從不同角度構(gòu)建DEA模型。劉鑫等將創(chuàng)新過程分為科技產(chǎn)出階段和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段，運(yùn)用TSC-DEA模型進(jìn)行兩階段效率測算，結(jié)果表明我國整體科技金融效率較平穩(wěn)，且經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出階段效率較低。[7]董艷梅和朱英明在傳統(tǒng)兩階段DEA模型上，在第二階段加入了額外投入變量，使得模型更加貼合實際。[8]陳程和劉和東主要是以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究對象，引入了創(chuàng)新鏈理論，并在第二階段中加入中間投入變量。[9] 目前，雖然有很多有關(guān)“中間投入”的研究，但是有關(guān)“共享投入”的研究卻較少，且研究對象主要集中于高校、企業(yè)等主體。[10][11]

因此，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，從創(chuàng)新價值鏈角度出發(fā)，構(gòu)建一個包含共享投入和中間投入的兩階段DEA模型，得出各個省份的科技金融效率值和各個階段的共享資源的適當(dāng)比例，并利用聚類分析法，對我國省份的科技金融效率值實行進(jìn)一步劃分。

三、研究設(shè)計

(一)研究路徑

創(chuàng)新價值鏈(IVC)是一種用于分析創(chuàng)新活動的有效工具，強(qiáng)調(diào)了將知識轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值過程中的結(jié)構(gòu)復(fù)雜性。[12]余泳澤和劉大勇從生產(chǎn)角度出發(fā)，將技術(shù)創(chuàng)新過程分解為創(chuàng)新的投入、創(chuàng)新知識的凝結(jié)和創(chuàng)新成果的實現(xiàn)三個階段。[13]科技創(chuàng)新過程指從研究開發(fā)到產(chǎn)品投向市場等一系列的經(jīng)濟(jì)活動。[14]因此，本文將科技創(chuàng)新活動具體劃分為“研發(fā)階段”和“商業(yè)化階段”。研發(fā)階段主要指資金、人力等初始資源投入一直到科技成果產(chǎn)生的具體過程，其科技成果將會應(yīng)用到第二階段，該階段是研發(fā)活動是“創(chuàng)意生成”和“創(chuàng)意轉(zhuǎn)換”之間的紐帶，對最終效益的增長有著重要的推動作用。[15]商業(yè)化階段則是第二階段，主要指科技成果逐步轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，實現(xiàn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的過程，即“創(chuàng)意轉(zhuǎn)換”和“創(chuàng)意擴(kuò)散”之間的轉(zhuǎn)化。

圖1 科技金融效率的兩階段過程

科技創(chuàng)新活動具有風(fēng)險高、收益高的特點，在科技創(chuàng)新過程中的在研發(fā)階段和商業(yè)化階段中都有金融資本的投入，且資金都起著至關(guān)重要的作用，直接影響著科技創(chuàng)新能力的提高。所以，本文的科技金融過程由原始投入—成果產(chǎn)出—經(jīng)濟(jì)提升構(gòu)成，分為兩個階段，分別測算其各個階段和整體的科技金融效率值，如圖1所示。

(二)模型構(gòu)建

本文采用的是基于規(guī)模報酬不變的包含共享投入和中間投入的兩階段DEA模型，研發(fā)階段和商業(yè)化階段效率評估分別由公式(1)和(2)表示，其各階段的效率值為E10和E20。本文將各個省份定義為DMUi(i=1，2，3，4……n)；在第一階段中，研發(fā)階段投入變量由Xq1i(i=1，2，3，4……n)表示，Yp1i(i=1，2，3，4……n)為研發(fā)階段的產(chǎn)出變量；在第二階段中，投入變量相應(yīng)的由Xq2i(i=1，2，3，4……n)表示，Yp2i(i=1，2，3，4……n)表示產(chǎn)出變量；在整體過程中，Xi(i=1，2，3，4……n)表示共享變量；αi表示共享變量在研發(fā)階段的比例，研發(fā)階段的共享變量表示為αiXi(i=1，2，3，4……n)，商業(yè)化階段的共享變量為(1-αi)Xi(i=1，2，3，4……n)。

(1)

i=1，2，……n

(2)

(3)

(4)

兩階段DEA模型的整體科技金融效率由公式(5)表示。

vp1vp2，uq1，uq2，u≥β

i=1，2，……n

(5)

(6)

本文令uq1=uq1·t，U=u·t，uq2=uq2·t，vP1=vp1·t，vp2=vp2·t，δi=U·αi，并借助公式(6)，對公式(5)進(jìn)行化簡，最后得到公式(7)。

Vp1，Vp2，Uq1，Uq2，U≥β，i=1，2……n

(7)

(三)變量選取

科技金融投入主要來源于政府科技投入、風(fēng)險投資、企業(yè)自有資本和資本市場資金支持。資金進(jìn)入高新技術(shù)企業(yè)后，主要用于其科技創(chuàng)新活動。本文基于科技金融支出角度進(jìn)行實證研究，將研發(fā)階段的投入代理變量設(shè)置為R&D內(nèi)部經(jīng)費支出和R&D人員，該階段產(chǎn)出的代理變量為申請專利數(shù)量和新開工項目個數(shù)。[16][17]在商業(yè)化階段中，本文將新產(chǎn)品經(jīng)費支出、技術(shù)改造支出、從業(yè)人員作為該階段的中間投入，將新產(chǎn)品的銷售收入量作為為商業(yè)化階段的產(chǎn)出。[18]共享輸入變量由發(fā)明專利數(shù)表示，該變量在兩階段中均有投入，其數(shù)值為連續(xù)兩年發(fā)明專利數(shù)的平均值。考慮到時間滯后因素的影響，本文將各個階段中的投入與產(chǎn)出變量分別滯后一年，其描述性統(tǒng)計如表1(1)考慮到數(shù)據(jù)可得性，西藏、青海、香港、澳門和臺灣未包含在內(nèi)。。

四、實證研究

本文從創(chuàng)新價值鏈理論出發(fā)，基于科技金融支出角度，依據(jù)上文所構(gòu)建的模型，運(yùn)用Lingo16.0軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得出我國各區(qū)域科技金融效率在整體過程、研發(fā)階段和商業(yè)化階段的評價結(jié)果，如表2所示。

在表2中，評價結(jié)果(1)、(2)和(3)分別是根據(jù)2014-2018年《中國高新技術(shù)統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)得出的2015-2017年科技金融效率評價值(2)由于本文采用兩階段分別滯后一期的方法，所以通過2014-2018年《中國高新技術(shù)統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》，得到2013-2017年數(shù)據(jù)，從而實證分析得出2015-2017年效率值，即利用2013-2015年數(shù)據(jù)分析得出2015年效率值，以此類推。。其中，第2、6、10列為我國29個省份地區(qū)的整體科技金融效率值，第3、7、11列表示研發(fā)階段的科技金融效率值，第4、8、12列表示商業(yè)化階段的科技金融效率值，第5、9、13列為共享輸入變量在第一階段的最佳比例，最后一行為29個省份的平均效率。

表1 描述性統(tǒng)計

數(shù)據(jù)來源：《中國高新技術(shù)統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》。

表2 科技金融效率值(3)本文的科技金融效率為投入產(chǎn)出比，數(shù)值大小取決于投入產(chǎn)出的相對大小。以上海為例，雖然R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、R&D人員、申請專利數(shù)、新項目開發(fā)數(shù)等變量數(shù)值高于全國平均水平，但由于各階段其投入數(shù)遠(yuǎn)大于產(chǎn)出數(shù)，其效率值偏小。

(一)全國視角分析

根據(jù)表2的科技金融效率評價結(jié)果，本文得出以下結(jié)論。首先，根據(jù)評價結(jié)果(1)、(2)和(3)可以看出，2015-2017年平均整體科技金融效率一直處于上升趨勢(0.5987→0.6154→0.6667)，但都低于0.7，說明我國目前的整體效率雖穩(wěn)步提高，但從整體來說，發(fā)展水平較低，有著較大的上升空間。另外，通過比較研發(fā)階段與商業(yè)化階段的平均科技金融效率值，發(fā)現(xiàn)研發(fā)階段的效率值明顯大于商業(yè)化階段效率值(0.8837>0.4432，0.8796>0.4243，0.9061>0.5053)，表明目前我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技金融在研發(fā)方面得到良好運(yùn)用，但是存在大量的科技成果資源不能與資金資源形成良好的配比，導(dǎo)致其經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出較低。并且，通過對比各個省份的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)研發(fā)階段對商業(yè)化階段的科技金融效率沒有顯著影響，存在某些地區(qū)在研發(fā)階段的科技金融效率值較高，商業(yè)化階段的效率值較低，如山西、吉林等省份；而某些省份在研發(fā)階段的科技金融效率值較低，商業(yè)化階段的效率值較高，如北京、天津等省份。

以評價結(jié)果(3)為例，具體分析我國2017年區(qū)域科技金融效率?？萍冀鹑谛视裳邪l(fā)階段和商業(yè)化階段組成，且各個階段的效率值區(qū)別較大。從表2可以看出，天津、河南、重慶和山西省份的整體科技金融效率是高效的，說明該區(qū)域能夠很好的將金融資本與科技創(chuàng)新融合，使得創(chuàng)新投入得到有效地利用，發(fā)揮其最優(yōu)效應(yīng)。另外，研發(fā)階段的平均科技金融效率為0.9061，說明我國在研發(fā)方面的科技創(chuàng)新與金融資本協(xié)同程度較高，整體表現(xiàn)良好；商業(yè)化階段科技金融效率均值為0.5053，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于研發(fā)階段效率，進(jìn)一步證實我國不注重科技轉(zhuǎn)化過程，缺乏市場導(dǎo)向，以至于制約整體科技金融效率的提升。

其次，以表2中的第13列為例，發(fā)現(xiàn)各個省份在研發(fā)階段的最優(yōu)共享資源比例差別較大，范圍主要是在0.2000與0.8014之間，具體如圖2所示，說明各個省份想要獲得最優(yōu)科技金融效率，投入資源應(yīng)結(jié)合實際，不可照搬其他省份。另外，每個省份的最優(yōu)共享資源比例都小于1，表明共享資源在科技金融的兩階段過程中發(fā)揮著重要作用，進(jìn)一步證實本文效率評價模型的有效性。

圖2 共享變量比例

最后，為了更加客觀的評價各階段科技金融效率之間的關(guān)系，本文利用各省份整體和各階段科技金融效率，運(yùn)用SPSS分別分析研發(fā)階段、商業(yè)化階段與整體科技金融效率的擬合關(guān)系，結(jié)果如表3所示。

表3 模型回歸分析

(二)區(qū)域視角分析

為了更加全面地研究我國區(qū)域科技金融效率，本文根據(jù)地理位置，將我國劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)以及東北部地區(qū)，分別研究各個區(qū)域的科技金融效率，如表4所示(4)東部地區(qū)：北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部地區(qū)：山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區(qū)：內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、新疆、寧夏、陜西、甘肅；東北地區(qū)：遼寧、吉林、黑龍江。。

表4 區(qū)域科技金融效率

根據(jù)表4，發(fā)現(xiàn)我國區(qū)域科技金融效率有著明顯的區(qū)別，整體而言，我國東、中、西和東北地區(qū)的科技金融效率逐漸降低。東部地區(qū)的科技金融效率值最高，為0.6721，高于其它地區(qū)，主要是因為東部地區(qū)注重科技創(chuàng)新的提升，有著相應(yīng)的政策扶持，并且沿海城市有著活躍的資金支持，能夠有效促進(jìn)科技與金融的有效融合，也可以有效推動其他區(qū)域，促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)的全面協(xié)調(diào)發(fā)展。另外，東北地區(qū)的整體效率(0.4489)最小，這與我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀相同。

在表4的實證結(jié)果中，東北地區(qū)、東部地區(qū)、西部地區(qū)和中部地區(qū)的整體偏差逐漸增大。其中，東北地區(qū)的整體標(biāo)準(zhǔn)偏差最小，數(shù)值為0.0703，各個省份間整體科技金融效率值與均值之間差異最小，原因主要是遼寧省、吉林省以及黑龍江省的生產(chǎn)活動以重工業(yè)為主，對創(chuàng)新能力的提升缺少關(guān)注，資金難與創(chuàng)新活動有效結(jié)合，所以該地區(qū)的整體科技金融效率都較低，標(biāo)準(zhǔn)偏差最小。中部地區(qū)的整體標(biāo)準(zhǔn)偏差(0.2120)最大，原因主要是該地區(qū)省份的整體科技金融效率差別較大，如河南省的科技金融效率高達(dá)1.0000，但江西等個別省份的科技金融效率值較小。

(三)聚類分析

我國科技金融效率值差異較大，簡單地只按地理區(qū)域劃分不能全面地分析其區(qū)域特點，為了更加客觀、詳細(xì)地研究我國區(qū)域科技金融效率，本文利用SPSS軟件，進(jìn)行聚類分析。系統(tǒng)聚類法是使用最為廣泛，在大數(shù)據(jù)中使用頻率較高的聚類分析法，其主要思路為將需要聚類分析的變量分類為幾種不同的類別，其次按聚類法計算每兩個類別間的聚類統(tǒng)計量，把相似程度最高的合為同一類，剩余部分自動分為一類，然后按照相同的聚類方法再次重新計算相似系數(shù)，把相似度最高的合為一類，其余類不變，以此類推，不斷重新計算和分類，直到所有的變量都分為一類。

根據(jù)聚類圖，對我國29個省份進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，更加形象地展示其聚類結(jié)果，聚類圖與聚類表的聚類結(jié)果相一致，具體如圖3所示。

圖3 聚類圖

由于我國各省市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)總體科技金融和各階段科技金融效率有著較大的區(qū)域差異，為了對我國科技金融效率水平進(jìn)行更加詳細(xì)的描述，本文將我國29個省份劃分為4個類別。

表5 第一類省份

第一類是北京市、天津市、河南省和重慶市。這四個省份的整體和各個階段的科技金融效率在全國范圍內(nèi)都處于領(lǐng)先地位，均高于全國平均水平，該區(qū)域的高新技術(shù)企業(yè)規(guī)模較大，有著先進(jìn)的理論知識和創(chuàng)新能力，在科技創(chuàng)新過程中將金融資本發(fā)揮其最優(yōu)作用，在創(chuàng)造自身經(jīng)濟(jì)效益時，能帶動其他區(qū)域科技金融的發(fā)展，這與我國實際情況相一致，具體結(jié)果如表5所示。

表6 第二類省份

第二類為內(nèi)蒙古、江蘇、福建、山東、廣東、湖南和寧夏。這類地區(qū)的整體和商業(yè)化階段的科技金融效率較高，除湖南省(0.4508)外，整體科技金融效率均高于全國平均水平(0.6269)。該區(qū)域的研發(fā)階段的科技金融效率較低，除內(nèi)蒙古(1.0000)和江蘇省(0.9265)以外，都顯著低于全國平均水平(0.8898)；商業(yè)化階段的科技金融效率與整體效率表現(xiàn)趨勢相同，除海南省(0.0246)以外，均高于全國均值(0.4576)，具體結(jié)果如表6，說明這幾個省份的科研能力有待提高，應(yīng)該加強(qiáng)對高校、企業(yè)等主體的科技扶持，給予相應(yīng)的資金扶持，加強(qiáng)研發(fā)能力，來提高整體科技金融效率。

表7 第三類省份

第三類為貴州、云南、陜西、黑龍江和海南，具體結(jié)果見表7。這類地區(qū)的研發(fā)階段的科技金融效率較高，均值達(dá)到0.92126；但整體和商業(yè)化階段效率普遍較低，均顯著低于全國平均水平。這說明該區(qū)域的省份在研發(fā)階段表現(xiàn)良好，但不注重科技成果轉(zhuǎn)化效率，商業(yè)化階段的科技創(chuàng)新與資金的協(xié)同程度較低，進(jìn)一步證實商業(yè)化階段是制約整體科技金融效率提升的關(guān)鍵階段。

表8 第四類省份

第四類為上海、湖北、遼寧、吉林、廣西、江西、甘肅、河北、四川、山西、浙江、安徽和新疆。該區(qū)域的整體科技金融效率處于中等水平，均值為0.5538；除上海(0.6803)、湖北(0.7400)和遼寧(0.7933)以外，其余省份在研發(fā)階段的科技金融效率均高于全國平均水平(0.8898)；商業(yè)化階段的科技金融效率明顯高于第三類省份，但低于全國均值(0.4576)，處于中等水平，具體見表8。

五、結(jié)論及建議

科技金融是推動市場創(chuàng)新的關(guān)鍵步驟，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要動力，也是打破制度剛性的主要力量。本文根據(jù)創(chuàng)新價值鏈理論，運(yùn)用DEA模型和聚類分析法，建立我國29個省份的科技金融效率評價體系。結(jié)果表明：第一，我國整體區(qū)域科技金融效率存在較大差異，但整體偏低，并且眾多省份的商業(yè)化階段的科技金融效率高于研發(fā)階段；第二，由科技金融效率在研發(fā)階段、商業(yè)化階段與整體過程的擬合程度可知，提升整體科技金融效率的主要途徑為加強(qiáng)商業(yè)化階段的科技金融效率；第三，我國東部、中部、西部和東北地區(qū)的整體科技金融效率存在明顯的地區(qū)差異，并呈現(xiàn)遞減現(xiàn)象，商業(yè)化階段的科技金融效率也呈現(xiàn)遞減趨勢；第四，本文詳細(xì)分析了兩個階段中的最優(yōu)發(fā)明專利比例，能夠更好的為政府、企業(yè)等提供參考依據(jù)，減少資源浪費。第五，根據(jù)我國各階段的區(qū)域科技金融效率值特點，通過聚類分析，將我國省份分為4個不同類別，摒棄了傳統(tǒng)地理區(qū)域分類方法，為政府機(jī)構(gòu)制定相關(guān)科技金融政策提供參考依據(jù)。

因此，本文在參考實證結(jié)果后，提出以下建議：

第一，不斷提升科技成果轉(zhuǎn)化過程中的資金投入效率。通過前文的實證分析，發(fā)現(xiàn)商業(yè)化階段的科技與金融的融合效率是影響我國整體科技金融的主要因素，高新技術(shù)企業(yè)應(yīng)重視科技成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力過程中與資金的有效結(jié)合?？萍汲晒邪l(fā)應(yīng)以“市場化導(dǎo)向”為主，不斷加強(qiáng)與政府、高校、研發(fā)機(jī)構(gòu)、其他高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)等個體的交流與合作，加快科技成果的市場化步伐，不斷提高企業(yè)競爭力，從而進(jìn)一步提升企業(yè)經(jīng)營效益。

第二，優(yōu)化科技創(chuàng)新資金結(jié)構(gòu)。各級組織應(yīng)深入分析高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技金融效率緩慢、創(chuàng)新停滯的原因，優(yōu)化高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在科技創(chuàng)新過程中的資金投入結(jié)構(gòu)。政府可以通過將公共資源引向科技金融領(lǐng)域、調(diào)整高新技術(shù)企業(yè)稅收等方式，發(fā)揮其引導(dǎo)、扶持作用。其次，積極鼓勵民間資本、風(fēng)險投資和政府補(bǔ)助等各方面資金介入，提高科技創(chuàng)新活動中資金使用效率。最后，進(jìn)一步優(yōu)化新三板、區(qū)域性股權(quán)交易市場、科創(chuàng)板等多層次資本市場，為高新技術(shù)企業(yè)提供新的投資和退出渠道，不斷提高科技金融效率。

第三，區(qū)域資源的配置要因地制宜。根據(jù)前文的實證結(jié)果，東部地區(qū)應(yīng)不斷發(fā)揮發(fā)揮其自身優(yōu)勢，并且?guī)游覈渌貐^(qū)科技金融效率的提高；中、西、東北地區(qū)也應(yīng)充分利用當(dāng)?shù)刭Y源，積極招商引資，進(jìn)一步提高本地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平。同時，根據(jù)聚類分析結(jié)果，第二、三、四類省份應(yīng)明確自身發(fā)展缺陷，取長補(bǔ)短，爭取全面可持續(xù)發(fā)展。另外，我國各個省份的科技金融效率區(qū)別較大，應(yīng)結(jié)合實際，不能盲目效仿，例如山西、吉林等省份的商業(yè)化階段效率值較小，應(yīng)注重科技成果轉(zhuǎn)化過程；而北京、天津等省份則要加強(qiáng)科研能力，不斷提高科技成果產(chǎn)出量。