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    基于DEA-Malmquist的安徽省科技金融效率評價

    2021-11-28 02:46:38董萍福建師范大學(xué)
    品牌研究 2021年10期
    關(guān)鍵詞:生產(chǎn)率安徽省規(guī)模

    文/董萍(福建師范大學(xué))

    科技是當(dāng)今各省市綜合競爭力的主要因素,科技越來越被置于強(qiáng)省戰(zhàn)略的核心位置。作為長三角的新成員和重要組成部分,安徽省是長三角科技發(fā)展中堅力量。隨著國家對科技發(fā)展的支持力度的加大,學(xué)界普遍聚焦于科技金融效率的研究。但是目前學(xué)界的研究主要集中在國家層面和區(qū)域?qū)用?,對地級市的研究較少,對安徽省各市科技金融發(fā)展情況的研究更是鳳毛菱角。鑒于此,本文基于DEA-Malmquist模型,采用動態(tài)分析和靜態(tài)分析相結(jié)合的方式,對安徽省16個地級市科技金融的效率作出評價,對現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行補(bǔ)充的同時,探討安徽省科技金融發(fā)展的核心制約因素。

    一、指標(biāo)的選取和數(shù)據(jù)來源

    本文立足于安徽省科技金融發(fā)展的現(xiàn)狀,在考慮到所需數(shù)據(jù)可得性的基礎(chǔ)上,對2015——2019年安徽省16個地級市的科技金融的供給效率進(jìn)行測度分析。

    考慮到科技金融效率的內(nèi)涵,本文選取R&D人員折合當(dāng)時全量、研究與實(shí)驗發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)投入、金融機(jī)構(gòu)年末貸款余額、科技財政支出四個指標(biāo)作為投入指標(biāo)(如表1所示),具體指標(biāo)描述如下:(1)R&D人員折合當(dāng)時全量。古典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為勞動力是生產(chǎn)力的重要因素,R&D人員折合當(dāng)時全量反映科技行業(yè)的人力資源的投入情況。(2)研究與實(shí)驗發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)投入。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)往往都是資金需求量大、投資周期長、投資風(fēng)險大的行業(yè),因此科研經(jīng)費(fèi)的投入關(guān)乎高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展動能。(3)金融機(jī)構(gòu)年末貸款余額。該指標(biāo)反映了金融機(jī)構(gòu)對企業(yè)發(fā)展的資金投入規(guī)模,是金融部門對高新技術(shù)發(fā)展的支持。(4)科技財政支出。該指標(biāo)反映了政府部門對科技發(fā)展的支持力度,是政府對科技發(fā)展支持的直接體現(xiàn)。

    表1 科技金融投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

    本文選取規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售額、技術(shù)合同成交額、發(fā)明專利申請授權(quán)量、規(guī)模以上高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值增加值作為產(chǎn)出指標(biāo)(如表1所示),具體的指標(biāo)描述如下:(1)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售額。該指標(biāo)反映了技術(shù)創(chuàng)新成果的市場接受度,是技術(shù)成果轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益的直接體現(xiàn)。(2)技術(shù)合同成交額。該指標(biāo)包括技術(shù)開發(fā)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓、技術(shù)咨詢和技術(shù)服務(wù)類合同的成交額,是一系列圍繞技術(shù)形成的市場成交規(guī)模。(3)發(fā)明專利申請授權(quán)量。該指標(biāo)是反映一地區(qū)自主知識產(chǎn)權(quán)的核心指標(biāo),表明了安徽省政府對科技創(chuàng)新的重視、對自主知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)意識和安徽省科技創(chuàng)新的社會活力。(4)規(guī)模以上高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值增加值??萍冀鹑谧罱K的作用對象是企業(yè),企業(yè)總產(chǎn)值的增加值是衡量科技金融效率最直觀的指標(biāo),可以從總體上反映企業(yè)生產(chǎn)力的發(fā)展水平。

    本文采用的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于2015-2019年的《中國統(tǒng)計年鑒》《安徽統(tǒng)計年鑒》和《安徽省科技統(tǒng)計公報》。

    二、安徽省科技金融效率測度與分析

    (一)DEA模型的靜態(tài)分析

    本文利用DEAP2.1分別對2015年和2019年安徽省16個市的科技投入和產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行效率分析,得出科技金融效率的綜合效率值,純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值,結(jié)果見表2。

    表2 16個地級市2015年及2019年科技金融供給效率值

    (1)從科技金融綜合效率指標(biāo)的全省均值來看,2015年和2019年該指標(biāo)均未達(dá)到DEA有效,且整體呈現(xiàn)下降的趨勢。2015年和2019年各有12個和11個地區(qū)達(dá)到生產(chǎn)前沿面,說明這些地區(qū)科技的投入實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)配置,投入與產(chǎn)出在不同組合下達(dá)到了最佳效果。從各市的角度來看,城市之間的差異明顯,安慶、黃山和宣城在2015-2019年間綜合效率有了提升,說明這些地區(qū)在5年間實(shí)現(xiàn)了資源配置效率的提高。蚌埠和六安呈現(xiàn)較大幅度下降,兩市需要促進(jìn)供給管理水平的提升,并且設(shè)計合理激勵制度,擴(kuò)大投入以達(dá)到最佳規(guī)模。

    (2)純技術(shù)效率反映了科技的提升和科研能力的增強(qiáng)對產(chǎn)出的促進(jìn)作用。從純技術(shù)效率指標(biāo)來看,全省均值從2015年至2019年下滑0.39,說明在4年間全省整體的管理水平和技術(shù)效率有所降低。其中,安慶和黃山的效率在4年間得到了提升,說明兩市在管理和技術(shù)等方面有了進(jìn)步,對產(chǎn)出的促進(jìn)作用增強(qiáng)。

    (3)科技金融的規(guī)模效率能夠體現(xiàn)城市科技投入是否處于最優(yōu)規(guī)模,規(guī)模報酬遞增的地區(qū)應(yīng)合理加大科技的投入力度,而規(guī)模報酬遞減的地區(qū)因資金未得到有效利用,存在明顯的效率損失問題,應(yīng)特別注意改善資金使用方向。從表2可以看出各市均值在2015年到2019年為0.980,68.75%的地區(qū)在2019年達(dá)到規(guī)模最優(yōu),規(guī)模效率兩年均為1的有淮北、亳州、宿州等,占比 62.5%。六安、宣城和黃山的規(guī)模效率在4年間得到了提升。合肥市規(guī)模效率值處于較低水平,處于規(guī)模報酬遞增的階段,應(yīng)整合金融資源,調(diào)整資金的使用方向,以達(dá)到最佳的生產(chǎn)規(guī)模。

    (二)Malmquist指數(shù)動態(tài)分析

    Malmquist指數(shù)能動態(tài)反映安徽省各地技術(shù)科技金融效率變化情況,故運(yùn)用DEAP2.1軟件對 2015—2019年安徽省16個地級市的科技金融供給數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,進(jìn)而考察安徽省科技金融的全要素生產(chǎn)率的動態(tài)變化及異質(zhì)性。

    (1)整體效率變動分析。由表3和表4可知:2015年至2019年,安徽省科技金融的供給生產(chǎn)率指數(shù)均值為0.863,同比綜合效率降低13.7%。研究期間,僅有一年的全要素生產(chǎn)率大于1,說明安徽省科技金融的效率較低且呈現(xiàn)整體下滑的趨勢。具體分解來看,技術(shù)進(jìn)步下降13.2%,技術(shù)效率和純技術(shù)效率降低0.6%,技術(shù)進(jìn)步的下降是綜合效率降低的主要因素,說明通過提高技術(shù)水平來實(shí)現(xiàn)安徽省科技金融的有效供給還有較大進(jìn)步空間。分年度看,全要素生產(chǎn)率在2017——2018年間為1.170,是唯一一個大于1的時間段,說明在該階段安徽省科技資源的利用效率較高。2015——2017年技術(shù)效率大于1,2017——2019年出現(xiàn)較大下降,說明近年來科技金融偏離了投入和產(chǎn)出的最優(yōu)均衡點(diǎn)。技術(shù)進(jìn)步因素在2018——2019年間出現(xiàn)較大下降。

    表3 各地級市科技金融Malmquist指數(shù)及其分解

    表4 2015-2017年科技金融效率Malmquist指數(shù)及其分解

    (2)各地級市效率變化對比。由表3可知,2015年至2019年安徽省16個地級市的全要素生產(chǎn)率均小于1,其中合肥市僅為0.759,為全省最低,此外,宿州、蚌埠、阜陽、淮南、六安、馬鞍山、安慶和黃山八市的全要素生產(chǎn)率低于0.9,說明安徽省大部分地區(qū)隨著對科技投入的增加,其投入效率卻在不斷下降,整體態(tài)勢堪憂。降低因素方面,淮北、亳州、宿州等地的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均為1,技術(shù)進(jìn)步小于1,全要素生產(chǎn)率的下降主要?dú)w因于技術(shù)進(jìn)步的下降。阜陽和六安兩市除技術(shù)進(jìn)步因素以外,技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均小于1,說明兩市在科技投入的整體利用效率方面存在較大短板,需要提高全面的資源配置效率。

    (3)區(qū)域效率差異對比。由表3可知,皖北、皖中和皖南科技金融全要素生產(chǎn)率的均值分別為0.857、0.651、0.835,綜合排名為皖北地區(qū)、皖南地區(qū)皖中地區(qū)。皖中地區(qū)的全要素生產(chǎn)率僅為0.651,主要?dú)w因于技術(shù)進(jìn)步的下降,說明技術(shù)進(jìn)步是其提升科技金融效率的主要制約因素,合肥、六安、蕪湖等皖中地區(qū)應(yīng)著力加快提升技術(shù)水平。

    三、結(jié)論

    本文通過對安徽省16個地級市2015—2019年科技金融效率的實(shí)證研究,得出如下結(jié)論:基于DEA模型測算可以看出,2015年和2019年安徽省科技金融的綜合效率均未達(dá)到DEA有效,不同城市效率差距明顯,多數(shù)城市都存在不同程度的純技術(shù)效率和規(guī)模效率不足,應(yīng)注重提升科技金融供給的管理水平和運(yùn)營能力,并設(shè)計合理激勵制度,擴(kuò)大科技投入以達(dá)到最佳規(guī)模?;贛almquist指數(shù)進(jìn)行動態(tài)分析可以看出,2015—2019年安徽省科技金融效率生產(chǎn)率指數(shù)均值為0.862,說明供給效率總體呈下降趨勢,技術(shù)進(jìn)步的變動是科技金融效率降低的主要因素。從不同地區(qū)效率增長情況來看,皖中地區(qū)作為全省經(jīng)濟(jì)最為發(fā)達(dá)的地區(qū),科技金融效率卻最低,皖中地區(qū)應(yīng)該根據(jù)技術(shù)進(jìn)步這個制約因素有針對性地采取有力措施,有效提高科技金融效率。

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