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    基于三階段DEA模型的貴州省科技金融發(fā)展效率研究

    2021-11-28 02:46:38王思茜云南財經(jīng)大學
    品牌研究 2021年10期
    關(guān)鍵詞:科創(chuàng)貴州省金融

    文/王思茜(云南財經(jīng)大學)

    2012年,黨的十八大提出科技創(chuàng)新是提高生產(chǎn)力與綜合國力的戰(zhàn)略支撐,實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略。國務(wù)院于2016年批復建設(shè)國內(nèi)首個國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)——國家大數(shù)據(jù)(貴州)綜合試驗區(qū);同年,又發(fā)布《國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》,將三步走的戰(zhàn)略目標確定下來。在此背景下,貴州省充分利用自身優(yōu)勢,勇于抓住發(fā)展先機,將國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)建設(shè)作為依托進行科技創(chuàng)新。但科技創(chuàng)新與金融資本二者缺一不可,科技創(chuàng)新的持續(xù)發(fā)展離不開金融的支持。要防止關(guān)鍵技術(shù)被“卡脖子”,就要聚焦核心技術(shù)??萍紕?chuàng)新與輸送“血液”的金融資本緊緊相依,缺一不可??萍冀鹑?,就是指為了更好地促使科技成果轉(zhuǎn)化,支持地方經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展,對支持中小型科創(chuàng)企業(yè)發(fā)展而進行的一系列金融創(chuàng)新。貴州省要建設(shè)科技強省,就必須聚焦大數(shù)據(jù)這個“核心中的核心”,注重提升科技金融的投入產(chǎn)出效率,使創(chuàng)新投入與科技創(chuàng)新成果產(chǎn)出呈現(xiàn)效率最大化。

    一、貴州省科技金融發(fā)展現(xiàn)狀

    近年來,科技領(lǐng)域和金融領(lǐng)域不斷深化融合,使得貴州省中小型科技企業(yè)“融資難、融資貴”問題也逐步緩解,貴州省逐漸構(gòu)建起科技創(chuàng)新與銀行信貸、融資擔保、創(chuàng)業(yè)投資、科技保險等新型金融模式和機制,有利于有效轉(zhuǎn)化科技成果和中小型科技企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。貴州省融入國家發(fā)展戰(zhàn)略,積極響應(yīng)國家政策,科技金融建設(shè)初見成效。據(jù)統(tǒng)計,貴州省截至2020年底,科技投入水平又創(chuàng)新高,R&D經(jīng)費支出161.72億元,較上年增長10.54%;同時,貴州省科技產(chǎn)出規(guī)模也逐步增長。2020年,貴州省有效專利達94160件、專利授權(quán)34971件,分別同比增長33.5%、41.4%。以上數(shù)據(jù)表明,近年來貴州省科技金融發(fā)展勁頭迅猛。

    二、貴州省科技金融發(fā)展效率研究

    (一)指標體系及數(shù)據(jù)來源

    本文通過參考賀麗麗等(2019)構(gòu)造的科技金融發(fā)展指標體系,選取了貴州省2019年9個州市的相關(guān)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),利用三階段DEA模型對貴州省科技金融發(fā)展效率進行測度。構(gòu)建的指標體系包含投入產(chǎn)出指標及環(huán)境因素。投入指標包含R&D從業(yè)人員數(shù)、政府財政科技撥款、研發(fā)機構(gòu)數(shù)量/地區(qū)人口數(shù)量;產(chǎn)出指標包括專利申請數(shù)量、技術(shù)市場合同成交額、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值/工業(yè)總產(chǎn)值、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入/新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費;環(huán)境因素包含普通高等學校在校生人數(shù)、人均GDP、進出口總額/地區(qū)GDP、財政科技支出/財政支出。數(shù)據(jù)來源于貴州省科技廳、《貴州統(tǒng)計年鑒2020》、貴州省統(tǒng)計局以及貴州科技統(tǒng)計網(wǎng)站。

    (二)實證結(jié)果分析

    文章運用三階段DEA模型,使用DEAP2.1和Frontier4.1,剔除在效率測度過程中因環(huán)境因素所致的外部影響,展開實證研究。效率值若為1,則代表處于DEA有效狀態(tài),投入與產(chǎn)出效率達到最優(yōu);若效率值小于1,則表明決策單元處于DEA非有效狀態(tài)。一般來說,效率值越大,證明效率越高。

    1.第一階段傳統(tǒng)DEA分析

    結(jié)果顯示,貴州省綜合技術(shù)效率均值達0.862,貴陽、六盤水、黔西南州、遵義、黔南州等5個州市的綜合技術(shù)效率值均等于1,省內(nèi)純技術(shù)效率均值為0.971,這意味著貴州省企業(yè)管理和資源配置狀態(tài)處于較合理的水平。貴州省規(guī)模效率均值為0.908,綜合技術(shù)效率為有效的上述5個州市,其規(guī)模效率正好也處在前沿。從全省綜合看來,科技金融效率較高的為貴陽、遵義、六盤水、黔南州、黔西南州;綜合來看,畢節(jié)、銅仁、黔東南州、安順的投入產(chǎn)出效率則相對較低,需要對生產(chǎn)規(guī)模進行相應(yīng)調(diào)整。由于尚未剔除環(huán)境因素的影響,因此第一階段的效率值預計準確度存在差異,此階段只是初步測算(見表1)。

    表1 貴州省科技金融發(fā)展效率測度結(jié)果

    2.第二階段SFA實證分析

    由于第一階段包含外部環(huán)境因素和隨機誤差項的影響,導致效率值準確度存在差異,因此,必須利用外部環(huán)境變量來調(diào)整投入變量。模型的自變量為進出口總額/地區(qū)GDP等環(huán)境變量、普通高等學校在校生人數(shù)、人均GDP、財政科技支出/財政支出,因變量是第一階段中包含的R&D從業(yè)人員數(shù)投入松弛、研發(fā)機構(gòu)數(shù)量/地區(qū)人口數(shù)量投入松弛、政府財政科技撥款投入松弛,使用軟件為Frontier4.1,剔除環(huán)境因素的影響,進行SFA回歸。當系數(shù)小于0時,表示環(huán)境變量對于提升科技金融效率有利;當系數(shù)大于0時,則說明環(huán)境變量不利于科技金融效率提升。實證結(jié)果顯示,gamma值均略小于1,并且全部達到1%的顯著性水平,表示隨機誤差項和管理無效率項的影響并存,證明應(yīng)進行SFA回歸。衡量經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境的指標使用了人均GDP,結(jié)果表明,該變量與研發(fā)機構(gòu)數(shù)量/地區(qū)人口數(shù)量、R&D從業(yè)人員數(shù)和政府財政科技撥款的松弛變量回歸系數(shù)均小于零,此結(jié)果與預期相符,對比于經(jīng)濟落后的地區(qū),經(jīng)濟發(fā)展水平較高的區(qū)域可以為當?shù)匕l(fā)展科技金融提供更為豐富的支持,因此大幅提高了創(chuàng)新效率。衡量政府扶持環(huán)境的指標使用了財政科技支出/財政支出,其對于R&D從業(yè)人員數(shù)、政府財政科技撥款、研發(fā)機構(gòu)數(shù)量/地區(qū)人口數(shù)量的松弛變量回歸系數(shù)均大于0,其中,對R&D從業(yè)人員數(shù)和政府財政科技撥款投入松弛的回歸系數(shù)達1%水平上的顯著性,這表明政府過度的科技投入會發(fā)生擠出效應(yīng),阻礙效率達到最優(yōu),因為促進科創(chuàng)水平、將其成果產(chǎn)業(yè)化的是企業(yè)而非政府。衡量科研氛圍的指標為普通高等學校在校生人數(shù),該指標對投入指標松弛變量的回歸系數(shù)均達1%的顯著性水平,且均小于0,說明一個地區(qū)的科研氛圍越好,越有助于避免資源浪費,從而提升投入資源的配置效率。衡量對外開放程度的指標是進出口總額/地區(qū)GDP,該指標對于所有投入指標松弛變量的回歸系數(shù)均小于0,也反映出對外開放程度越高,越能提高投入要素的利用率,從而使創(chuàng)新效率提高。(見表2)。

    表2 SFA回歸結(jié)果(第二階段)

    3.第三階段DEA分析

    將消除環(huán)境因素影響后的投入指標與之前的產(chǎn)出指標再次進行DEA分析。通過表1可以看出第一階段和第三階段效率值存在著顯著差異。調(diào)整后的全省純技術(shù)效率均值為0.949、規(guī)模效率均值為0.87、綜合技術(shù)效率均值為0.846,與第一階段相比,各均值分別下降2.2%、4.1%、1.9%。調(diào)整后位于效率前沿面的州市數(shù)量由5個減少至4個。具體來看,畢節(jié)從非有效遞增到有效,遵義、貴陽、黔西南、六盤水仍處有效狀態(tài);而黔南州的狀態(tài)則變?yōu)榱朔怯行?。在第一階段的效率測算中,畢節(jié)市之所以處于非有效狀態(tài),并非由于科創(chuàng)型中小管理水平出現(xiàn)問題,而是環(huán)境因素所造成的投入產(chǎn)出效率低;而黔南州之所以第三階段遞減為非有效,表明前一階段的測算結(jié)果虛高,同時也說明黔南州自身管理及技術(shù)水平落后導致了其規(guī)模效率低。此外,整體效率低下的城市仍是安順和黔東南州,究其根本還是相關(guān)領(lǐng)域缺乏人才,同時風險監(jiān)管機制建設(shè)還不完善,導致資金參與的積極性較低。

    三、政策建議

    為助力貴州省全面深化改革,提高全省科技金融發(fā)展效率,本文提出如下政策建議:首先,處于全省效率末端的安順和黔東南州應(yīng)完善風險監(jiān)管防范機制,同時政府應(yīng)完善人才引進機制,讓相關(guān)領(lǐng)域的高端人才為效率提升注入新鮮血液。其次,促使貴州省科技金融供給多元化,拓寬科創(chuàng)企業(yè)融資渠道,大力推廣知識產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資,加快私募股權(quán)投資和風險投資的引進,積極將符合條件的科創(chuàng)企業(yè)納入上市企業(yè)后備庫,力爭實現(xiàn)“科創(chuàng)板”零突破;省政府應(yīng)大力扶持省內(nèi)創(chuàng)投機構(gòu),使之全力推進科創(chuàng)基金設(shè)立運行。省內(nèi)銀行在進行針對科技創(chuàng)新融資評級等金融服務(wù)升級時,保險公司也應(yīng)再次細分現(xiàn)有險種,按照行業(yè)風險來量身定制保險產(chǎn)品,重點從信用評級AAA級企業(yè)、重大項目業(yè)主、金融機構(gòu)、上市公司及上市后備企業(yè)中遴選符合發(fā)展規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)政策、保險資金投資條件的項目,建立“險資入黔”項目儲備庫。最后,省政府應(yīng)當鼓勵科創(chuàng)型企業(yè)承擔科技金融投資主體。在目前加快“貴州金融云——貴州大數(shù)據(jù)綜合金融服務(wù)平臺”建設(shè)和推廣應(yīng)用的基礎(chǔ)上,政府應(yīng)加強與金融機構(gòu)及科技創(chuàng)新型企業(yè)的溝通,開展銀政企三方座談會,鼓勵科研機構(gòu)和科創(chuàng)型企業(yè)充當投資主體。利用財政補貼、稅收減免等政策扶持,加快科創(chuàng)型中小企業(yè)健康發(fā)展,促進科技金融的要素生產(chǎn)效率提高。

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