上海科技金融投入产出效率及影响因素研究

上海科技金融投入产出效率及影响因素研究作者：李海燕
来源：《财讯》2018年第19期
采用2014-2016年上海44家科技创新企业的微观面板数据，结合DEA模型和固定效应模型对i海科技创新企业的科技金融投入产出效率和影响因素进行实证分析，最后根据实证结果给出相应的政策建议。

科技金融投入产出效率
因素 DEA模型面板模型
引言
新常态下的中国经济，创新创业成为全社会关注的热点，创新驱动发展战略被置于经济转型的核心战略，为区域经济转型升级提供了强大的动力。

科技金融有效结合加速新旧动能转换，促进产业结构升级，是供给侧改革的重中之重。

上海正在加快建设具有全球影响力的科技创新中心，科技创新企业作为城市创新系统中的细胞，是创新创业中最为活跃的单元，也决定着一个城市的创新活力。

上海本地科技金融创新企业真正的科技创新能力如何是一个值得深入研究的问题。

文献综述
国内学者赵昌文（ 2009）首次正式提出了“科技金融”的概念，张玉喜、赵丽丽（ 2015）发现财政科技投入、企业自有资本和社会资本是影响科技创新的主要因素，而金融市场的投入对科技创新作用效果较小，同时指出科技金融投入的创新促进效果存在地区差异。

王海、叶元煦（ 2003）构建了科技金融结合效益评价的指标体系，利用层次分析法计算评价指标的权重，利用该评价体系对我国科技金融结合效益进行了实证分析等文献可以得出，国内关于科技金融创新的研究主要集中于科技金融创新指标体系的构建与完善，科技金融相结合的路径研究。

研究对象主要是中小科技型企业或者全国省域。

很少关于科技金融创新投入产出效率的研究，本文基于上海44家科技创新企业2014-2016的面板数据对科技企业的科技金融创新投入产出效率及影响因素进行实证分析。

实证研究
（1）研究方法与数据说明
1.研究方法数据包络分析它是由美国著名的运筹学家A.Chames和W.W.Cooper创立的，现已成为投入与产出的若干个决策单元相对效率评价的有效方法。

DEA方法的基本原理是：设有n个决策单元DMU j（j=l，2…，n），它们的投入，产出向量分别为：
X j=（x1j，x2j，…，x mj）T>0，
Y j=（y1j，y2j，…，y mj）T>0，j=1，...，n.由于在生产过程中各种投入和产出的地位与作用各不相同，因此，要对DMU进行评价，必须对它的投入和产出进行“综合”，即把它们看作只有一个投入总体和一个产出总体的生产过程，这样就需要赋予每个投入和产m恰当的权重。

假设投入、产出的权向量分别为v：（v1，v2，…，vm）T和u=（u1，u2，…，us）T，从而就可以获得如下的定义。

第j个决策单元DMU j的效率评价指数。

对于DMU0，如果三个效率值同时为l，那么称DMU是BC2有效的，否则称是无效的。

2.数据说明
本文选取2014 - 2016年上海市44家本地科创类上市企业数据，对企业的科技创新效率进行实证研究。

根据资金来源渠道的不同，科技金融投入大致分为财政科技金融投入、资本市场科技金融投入和企业自身科技金融投入。

文章用上海科技创新企业的年股票成交额来作为代理变量反映资本市场的科技金融投入，以政府对科技企业的财政补贴反映政府的科技金融投入，以企业研发费用总额来反映企业自身对科技金融创新的投入。

分别用申请专利的数量、主营业务收入和利润总额反映科技金融企业产出能力。

为了避免变量之间由于量纲不同而造成回归系数的数量级差异，本文将指标数据进行了标准化处理。

（2）实证结果与分析
1.科技金融投入效率评价
DEA模型用于评价决策单元的相对有效性，本文根据实际情况考虑规模报酬变化的情况，选用BC2模型，即规模报酬可变模型。

本文选择投入导向型进行分析，结果如表l所示。

从上海44个科技创新的个体来看。

共有外高桥、上海凯宝、普仁药业等12家企业的科技金融产出达到了最优的状态，并没有超过总体的一半。

这说明上海的科技金融创新发展还存在很大的进步空间，同时也反应出 44家企业的科技金融创新存在着不可忽视的问题。

其他32家科技企业或存在着投入冗余或者产出足的问题。

2.科技金融投入产出影响因素实证分析
建立不同企业科技金融投入固定效應模型：
其中，patlent it表示企业不同年份产出，用申请专利数指标衡量stock it。

表示各企业不同年份的股票筹资额，衡量资本市场对科技金融投入力度，goverment it表示政府每年对企业的补贴，衡量政府对科技金融创新的投入力度，fee it表示各企业每年研发费用总额，衡量企业自身对科技金融创新的投入力度。

i=1， 2...44， t=2014， 2015， 2016。

μi，表示个体效应，εit表示残差。

实证结果如表2所示。

第一，从上表可以看出，应该采用固定效应模型，实证结果表明，政府补贴的系数为负，即政府对科技创新型企业的投入越多，科技金融投入产出效率就越低。

这可能是由于政府可科技投入存在冗余。

企业研发费用总额的系数显著为正，回归系数高达0.9869，即企业自身对科技金融创新的投入越多，科技金融创新的产出效率就越高。

企业自有资金的科技金融创新投入
是影响企业科技创新能力的主要因素。

各企业的年股票筹资额的系数并不显著，实证结果显示资本市场对科技金融创新没有显著的影响。

第二，上海44家企业的平均科技金融投入产出效率并没有达到最优，仅有个别企业的效率达到最优，存在着发展不平衡的现象。

传统科技创新型产业在政府的支持下进行科技金融创新比并取得显著的成效。

而一些新兴产业，作为科技金融创新的向导存在产出不足，并没有发挥其应有的作用。

政策建议
（1）强化企业自身对科技金融创新的推动作用。

加大对科技金融创新的投入力度的同时积极引进高科技人才，使企业真正成为科技金融创新决策、研发活动和科技成果转化的主体。

（2）大力发挥政府对科技金融创新的引导和支持作用，政府的支持不应过多集中于大型国有企业，注重对中小高科技企业的支持力度。

尤其注重对科技金融创新机制的建立与完善，为企业创造更多的产学研合作交流的环境，形成一种政府有效扶持，企业自身增强研发、科技成果转化的绿色循环体系。

（3）完善资本市场的服务体系，建立激励机制鼓励金融市场为企业科技金融创新提供资金支持，开展金融改革试验区建设，鼓励和引导民间资本进入金融服务领域，改善小微企业，拓宽企业的融资渠道，同时注重相关风险和防范与控制，积极建立多层次的资本市场。

[1]胡苏迪，蒋伏心.科技金融理论研究的进展及其政策含义[J].科技与经济，2012，
（ 03）：61-65.
[2]张玉喜，赵丽丽.中国科技金融投入对科技创新的作用效果一一基于静态和动态面板数据模型的实证研究[J].科学学研究，2015，（ 02）：177-184+214
[3]王海，叶元煦.科技金融结合效益的评价研究[J].管理科学，2003，（ 02）：67-72.
[4]曹颢，尤建新，卢锐，陈海洋.我国科技金融发展指数实证研究[J].中国管理科学，2011，（ 03）：134-140.。