金融对科技创新贡献的效率研究

金融对科技创新贡献的效率研究（精选7篇）

金融对科技创新贡献的效率研究 第1篇

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金融对科技创新贡献的效率研究

作者：陈迪 俞立平俞维苏

来源：《科技与管理》2013年第04期

摘要：研究了金融对科技创新贡献的效率。选取各省市的R&D投入经费、科学家与工程师人数、金融发展水平作为投入变量；各省市的授权发明专利数作为产出变量，运用数据包络法（DEA）结合Malmquist指数分析中国各省市金融对科技创新贡献的效率。研究表明：科技创新的总体效率逐年提升，技术进步的发展态势最为良好，纯技术效率次之，规模效率最差。其中规模效率存在明显的东、中、西部差异。从投入要素的利用效率来看，各要素的利用效率均处于稳步增长阶段，金融发展水平的利用效率最高，R&D投入经费、科学家与工程师人数的利用效率旗鼓相当。

金融对科技创新贡献的效率研究 第2篇

论金融发展对经济增长的贡献

随着经济的`发展,金融规模的扩大及经济金融的持续深入,金融对经济增长的贡献可通过降低交易成本,分散风险等方面体现出来.为了使金融更好地促进经济的增长,我国金融应加快商业化改革的进程.

作 者：薛斐 作者单位：中南工业大学,工商管理学院,湖南,长沙,410083刊 名：山西财经大学学报 PKU CSSCI英文刊名：JOURNAL OF SHANXI FINANCE AND ECONOMICS UNIVERSITY年，卷(期)：22(6)分类号：F83关键词：金融发展 经济增长 贡献

金融对科技创新贡献的效率研究 第3篇

国内外学者针对科技创新效率进行了大量测算与实证研究, 取得了丰硕的成果。Luis Diaz-Balteiro[1]、Akihiro Hashimoto[2]、Thomas[3]分别应用不同的DEA模型测度了西班牙、日本、美国等不同国家和地区的技术创新效率。Abbott等[4]使用Malmquist指数对1980年代澳大利亚高等教育中预科学院并入大学前后的技术效率和全要素生产率变动进行分析;Flegg等[5]应用DEA和Malmquist指数计算英国45所大学1980—1993年的效率及其变化;Worthington[6]同样采用DEA和Malmquist指数分析了澳大利亚35所大学的技术效率、技术进步和全要素生产率的变化。刘凤朝等[7]运用Malmquist指数方法对我国科技创新效率的变动趋势进行了测算, 同时把科技创新效率的增长归因于为技术进步和资源配置效率的变化, 研究表明技术进步是导致我国科技创新效率变动的主要因素, 资源配置对科技创新效率的增长贡献较小。国内学者针对区域科技创新效率进行测算研究。张赛飞等[8]运用DEA方法对广州市1996—2009年科技创新的相对效率进行了测算, 并对影响广州市科技创新效率因素进行深层次剖析。姚平等[9]通过对山西、黑龙江2个煤炭省市的科技产出效率和经济社会转换效率进行了实证研究。彭颢舒等[10]通过建立相应的计量模型分析科技基本投入对GDP的影响。孙喜杰等[11]通过对美国1953年以来相关研发投入情况进行了统计分析, 不仅探讨了美国研发投入的增长规律及其与基础研究投入的协调规律, 而且计算了美国研发投入增长期的一些关键数据。

由现有研究成果可以看出, 国内外学者对区域科技创新效率问题的研究已有较深层次的探索。在此基础上, 本文对东、中、西部地区各投入要素的利用效率进行了对比分析, 将对科技利用效率的研究分析作为重点和关键点, 并结合面板回归的方法, 探寻科技利用效率的影响因素。

1 研究方法

1.1 DEA

DEA方法模型简单、理论完善, 比较适合于具有多种风险的复杂系统, 自打创立以来就被广泛的学者所采用, 在很多领域进行定量检测取得了让人欣慰的成绩。它是1986年由Charnes和Cooper创建的, 鉴于DEA模型的理论研究与实践已十分丰富, 本文采用数据包络分析法 (DEA) 来测算全要素生产率并对其进行技术剥离是可行的。

从投入、产出角度预算决策单元 (X0, Y0) 相对效率的DEA模型 (BBC) 可以表示为式 (1) 和式 (2) 。

引入松弛变量, 式 (1) 、式 (2) 两式可以表示为线性规划式 (3) 和式 (4) 。由于线性规划式 (3) 和式 (4) 互为对偶规划, 两种都存在最优解并且最优值 (其中V3、V4分别代表线性规划式 (3) 和线性规划式 (4) 的最优解。

如果式 (3) 的最优解V3=1, 则决策单元j0为弱DEA有效;反之亦然。

如果式 (3) 的最优解V3=1, 并且它的每个最优解λ0= (λ10, λ20, …, λn0) T, s0-, s0+, θ0都有s0-=0, s0+=0, 则决策单元j0为DEA有效;反之亦然。

数据包络方法为决策者提供最佳的决策方案, 数据包络方法给出最佳投入产出比, 有投入最小化和产出最大化两种方案。本文运用数据包络方法, 分析出产出变量GDP与各投入变量之间的最佳比值, 针对各投入要素的利用效率, 找出改进方法, 以达到最优解的状态。

1.2 Malmquist指数

Malmquist指数最初由Malmquist提出, Caves等首先将该指数应用于生产率变化的测算, 此后与Charnes等建立的DEA理论相结合, 在生产率测算中的应用日益广泛。以t时期技术Tt为参照, 基于产出角度的Malmquist指数可以表示为

类似的, 以t+1时期技术Tt+1为参照, 基于产出角度的Malmquist指数可以表示为

为避免时期选择的随意性可能导致的差异, 仿照Fisher理想指数的构造方法, Caves等用式 (5) 和式 (6) 的几何平均值即式 (7) , 作为衡量从t时期到t+1时期生产率变化的Malmquist指数。该指数大于1时, 表明从t时期到t+1时期全要素生产率是增长的。

其中, (xt+1, yt+1) 和 (xt, yt) 分别表示t+1时期和t时期的投入和产出;向量d0t和d0t+1分别表示以t时期技术Tt为参照, 时期t和时期t+1的距离函数。

根据上述处理得到Malmquist指数具有良好的性质, 可以分解为不变规模报酬假定下技术效率变化指数 (Ech) 和技术进步指数 (Tch) , 分解过程为

其中技术效率变化指数 (Ech) 还可进一步分解为纯技术效率指数 (Pech) 和规模效率指数 (Sech) 。即

从而

即技术效率为纯技术效率与规模效率的乘积, 全要素生产率 (TFPch) 为技术效率与技术进步的乘积。

与单纯的截面数据DEA分析相比, Malmquist指数分析将技术进步因素剥离。因此, 截面数据的纯技术效率包括了技术进步和管理水平, 而Malmquist指数分析中的纯技术效率仅反映了管理水平, 这样结果更为精确。运用DEA-Malmquist指数, 利用面板数据, 对科技创新对经济增长效率影响进行深层次的实证研究, 帮助决策者找到科技创新对经济增长贡献变化的主要原因, 可以为决策单元的改进、提高生产效率指明方向。

1.3 面板数据模型

Panel Date又称面板数据, 被不同的学者翻译为“平行数据”、“嵌入数据”、“综列数据”面板数据有时间序列和截面两个维度, 数据按这两个维度排列, 其兼备了时间序列和截面的特点, 面板数据可以克服时间序列分析所涉及到的多重共线性的困扰, 它能够提供更多的信息、更少的多重共线性、更多的变化、更多的自由度和更高的估计效率, 而面板数据的单位根检验也是当前最前沿的领域之一。

有3种情形:情形一, 在横截面上无个体影响、无结构变化, 则普通最小二乘估计给出了α和β的一个有效估计, 相当于将多个时期的截面数据放在一起作为样本数据;情形二, 为变截距模型, 在界面上个体影响不同, 个体影响表现为模型中被忽略的反映个体差异的变量的影响, 可分为固定影响和随机影响;情形三, 为变系数模型, 除了存在个体影响外, 在横截面上还存在变化的经济结构, 因而结构参数在不同的横截面单位上是不同的。典型的面板数据模型是截面单位较多而时期较少的数据, 本文数据正符合典型的面板数据模型, 结合面板回归对科技的影响因素进行分析及其对结果进行实证检验。

2 数据来源

实际GDP产出。产出指标为各省、市、自治区的实际GDP (单位:亿元) 。

1) 资本。定量地计算或衡量资本效率的必备指标是资本存量。测算资本存量的基本方法是Goldsmith所开创的永续盘存法 (PIM) , OECD国家官方均采用该种方法测算资本存量, 使得永续盘存法成为测算资本存量的主流方法。Chow[12]、单豪杰[13]等学者均采用这种方法来测算中国的资本存量。本文参照单豪杰对资本存量的估算方法, 采用固定资本形成总额作为当年投资指标。

2) 劳动力指标。借鉴文献[14]的研究方法, 使用从业人员总数代替劳动投入。当年就业人数按照 (当年年末就业人数+上年年末就业) /2得到。

3) 科技创新。用发明专利数目代表科技创新。衡量创新产出最常用和被广泛认可的指标是专利, 我国自从建立专利制度以来, 国内专利不仅仅是申请量, 授权量也在快速增长。创新被认为是推动全要素生产率提升的核心动力, 也是我国经济增长方式转变的重要着力点。对科技创新不设定滞后期, 因为发明专利从申请到得到授权本身就有1~3年的滞后期, 加上部分专利在尚未申请时就已经投入应用, 另外还有一些专利还未投入应用, 这样实际上在处理时已经考虑了技术的滞后期问题。

本文以2001—2009年中国30个省、市、自治区的面板数据为样本, 澳门、香港和台湾在统计数据口径与大陆各地区存在差距, 因此该数据未包括澳门、香港和台湾, 西藏统计资料不全也未包括在内。数据来源来自历年《中国统计年鉴》和《中国科技年鉴》。产出变量是GDP, 投入变量是资本K、劳动力L、发明专利P。

3 实证结果

3.1 全要素生产率的变化及分解

全要素生产率表示全部投入要素综合生产率的增长率。表1显示出历年我国全要素生产率指数, 全要素生产率指数大多处在1以上 (2008年除外) , 这说明全部投入要素的综合生产率具有良好发展态势, 这与我国经济快速增长趋势相吻合。

图1可知, 历年全要素生产率指数走势比较平稳, 在1的上方呈现先增后减的趋势。技术进步指数与技术效率指数截然相反的走势促使全要素生产率指数处于较平稳的状态。2001—2009年技术效率指数与技术进步指数走势为萧条、复苏、高涨、衰退, 循环往复4个阶段, 同经济周期的4个阶段相似, 而且技术效率指数与技术进步指数背道而驰, 当技术效率指数处于极大值时技术进步处于极小值, 技术效率指数处于下滑或上升阶段技术进步处于上升或下滑阶段。

资料来源:《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》

表2为各地区的平均效率。总体看, 规模效率水平较低, 规模效率小于1的地区有10个, 依次是河北、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、福建、江西、陕西、新疆;而规模效率大于1的地区达20个, 说明中国各地区规模效率并未达到预期发展状态。

从纯技术效率看, 纯技术效率小于1的地区有10个, 依次是天津、辽宁、吉林、黑龙江、上海、湖南、海南、重庆、甘肃、宁夏;纯技术效率指数由高到低依次为中部西部和东部地区, 这说明了技术进步因素已经分离, 纯技术效率在一定程度上反映一定技术和管理条件下的产出水平。

技术效率是规模效率与纯技术效率的乘积, 技术效率小于1的省市依次是天津、辽宁、吉林、黑龙江、上海、湖南、海南、重庆、甘肃、新疆。各地区技术进步指数均大于1, 技术进步相对技术效率而言, 其发展态势较好。

全要素生产率是技术效率与技术进步的乘积, 技术进步相对较快的增长速度使得各地区全要素生产率均大于1, 这说明各地区全要素生产率较快的增长速度推动我国经济快速发展。

资料来源:《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》

单方差因素统计描述表显示出各Malmquis指数及其分解是否存在显著性地域差异, 如表3所示。从技术效率指数的显著性检验为0.549, 接受了原假设, 即东、中、西部的技术效率指数无显著性差异;从技术进步指数的显著性检验为0.008在1%显著性水平下是拒绝原假设的, 即东、中、西部存在着明显的显著性差异。东、中、西部的技术进步指数差距较小, 其中东部的技术进步指数最大, 各地区技术进步蓬勃发展;从纯技术效率指数、规模效率指数、全要素生产率指数来看其显著性检验都是接受原假设的, 说明东、中、西部地区在纯技术效率指数、规模效率指数、全要素生产率指数是不存在显著性差异的。

3.2 各投入要素利用效率

基于投入最小进行效率分析, 对投入要素的利用效率进行分析。选取投入要素有资本、劳动力、科技创新, 产出为GDP, 如图2和表4所示。

单位:%

资料来源:《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》

从历年投入要素的利用效率情况来看, 2001—2007年各投入要素利用效率呈现增长趋势, 2008年各投入要素利用效率有小幅度下降, 2009年又开始小幅度回升。究其原因, 包括国际金融危机、资源分布不均衡、经济结构分布不合理等方面的影响因素。

从资源利用效率来看, 利用效率最高的是科技创新, 其次是资本, 最后是劳动力。科技创新、资本的利用效率不仅总体较高, 而且呈现每年持续增长的态势。与此同时, 劳动力的利用效率的历年变化趋势与科技创新、资本基本相一致, 亦逐年持续增长态势, 然而却用于最低的利用效率, 这与我国是人口大国, 劳动力水平整体不高, 各生产部门存在劳动力资源浪费等因素息息相关。

表4显示历年我国东、中、西部地区对各投入要素利用效率的情况。从资本角度进行分析, 东部地区资本利用效率为70.61%、西部地区为69.46%、中部地区为51.52%;从劳动力投入角度进行分析, 中部地区劳动力的利用效率为69.46%, 高于东、西部地区, 其中, 东部地区为66.16%, 西部地区为45.84%;从科技利用效率来看, 东部地区科技利用效率为72.72%, 其高于中、西部地区的科技利用效率, 其中中部地区其值为68.53%, 西部地区其值为55.95%。综合各投入要素利用效率而言, 目前各投入要素仍有很大的利用空间, 中部地区资本利用效率很低, 可以通过一定体制改革来提高中部地区资本利用效率;劳动力利用效率整体较低, 说明我国劳动力水平仍需进一步提高, 实现教育强国这一目标仍有很长的路要走;西部地区科技利用效率不高, 这可能是由于西部地区科技管理落后导致。

3.3 面板回归

因变量是科技利用效率, 自变量是研发经费强度、教育经费投入强度、每万人科学家与工程师人数。

R&D活动是创新之源, 是科技活动的主体。R&D经费支出是国际通用的, 反映一个国家科技实力, 用于衡量一个国家科技活动规模及科技投入强度的重要指标;同时又是提高综合国力的重要基础, 在一定程度上反映国家经济增长潜力和可持续发展能力。联合国教科文组织把R&D投入作为比较各国科技投入的重要指标。

教育经费的投入是培养人才最基本的前提条件, 科技创新离不开教育经费的投入。目前中国的统计体系中, 还没有政府教育经费这一指标, 但有一个指标接近于政府教育经费指标, 即“财政性教育经费”。衡量一个国家政府教育经费投入指标国际上一般用教育经费占国内生产总值 (GDP) 比例。

科技创新离不开科技人才, 人才资源是第一资源, 科技人才也是一个国家蓬勃发展的不竭动力。其中科学家和工程师 (S&E) 数量代表着科技研发实力和成果扩散、应用的能力。S&E是指科技人员中具有高、中级技术职称或本科以上学历研究人员。

以上数据均采用相对指标。Levin检验、ADF检验、PP检验是常见的3种面板数据平稳性检验方法, 考虑到不同方法的检验原理不同, 结果也不尽相同, 本文以3种方法检验结果一致为准, 经过二阶差分, 所有数据指标均为平稳时间序列。

运用面板数据进行回归分析, 究竟是采用混合回归还是面板数据回归, 必须首先构造一个F检验加以判断, 结果表明应该选取面板数据模型进行分析。采用随机效应模型进行估计, 然后进行Hauseman检验, Hauseman检验值为67.543, 在1%的水平拒绝了随机效应的原假设, 应该采用固定效应模型进行估计, 为了进一步消除异方差, 采用截面加权, 结果如表5的固定效应栏所示, 回归拟合优度较高, R2值为0.847, 所有变量均通过了统计检验。为作比较, 混合回归的结果, 如表5所示。

注:*表示在10%的水平下统计检验显著;**表示在5%的水平下统计检验显著;***表示在1%的水平下统计检验显著

从要素的弹性上讲, 每万人科学家与工程师人数对科技贡献最大, 其弹性系数为0.481, 其次是研发经费强度, 弹性系数为0.293, 教育投入强度对科技贡献最小, 其绝对值很小, 仅为0.018。这说明中国科学家与工程师人数数量对科技进步起着十分重要的作用。研发强度, 是科技创新的资金支持力量, 没有研发经费支持, 科技创新就无从谈起, 研发强度对科技影响程度同样不可忽略。“十二五”期间, 国家已经确定了研发经费强度要达到2.2%的目标, 同时培育发展战略性新兴产业, 加大自主创新力度, 这为企业加快发展提供新机会。教育经费投入对科技利用效率影响是最弱的, 这与教育经费自身的特点相吻合, 教育经费是办学必不可少的财力条件, 它对基础性教育起到至关重要的作用。

4 结论

第一, 各地区技术进步、全要素生产率水平呈较优发展态势, 而技术效率、纯技术效率、规模效率水平并未达到预测的发展水平。近年来全国的技术效率水平均在1以上, 说明我国劳动分工、管理水平方面的能力有所提高以及激励机制、产权改革制度的健全。技术进步指数水平发展态势良好, 表明创新、技术模仿和学习能力有显著提高。从全文的实证研究来看, 未来中国各地区经济增长的可持续模式应该是“双驱动”模式, 科技创新的“双驱动”模型成为经济集约型增长方式的具体实现路径。单方差因素分析东、中、西部地区Malmquist指数统计结果, 技术进步有显著性差异, 其它指数均无显著性差异。这说明技术进步涵盖了各种形式知识的积累与改进, 对经济增长起到强有力的推动作用。东部相对于中、西部地区, 人才更为聚集, 科研体制更为完善, 有利于吸引更多高质量和专业的人才, 从而进一步推动东部地区的经济发展。作为发展较为落后的中、西部地区而言, 应该借鉴东部地区较优的发展经验, 以更为完善的科研体制吸引更多优质的人才, 贯彻实施科教兴国战略, 促进经济更好更快的发展。

第二, 科技对经济增长贡献效率显著, 利用效率最高。近年来, 科技利用效率较快增长, 由2001年的51.45%增加到2009年的79.42%, 但仍具有较大的提升空间。进一步提高科技利用效率, 一方面, 将引进消化吸收再创新和自主创新成果的产业化作为促进企业自主创新的重点;另一方面, 财政科技投入和人才投入以向企业的倾斜为主, 二者双管齐下, 共同作用于科技利用效率的提高。西部地区科技利用效率明显低于东、中部地区的, 政府应加大对西部地区科技管理的支持, 从根源上解决西部地区面临科技发展落后的瓶颈, 缩小各地区之间的差距。我国东、西部地区资本利用效率均呈上升趋势, 中部地区资本利用效率起伏较大且增长缓慢。从总体上说, 资本利用效率水平较高, 但存在极大的进步空间, 综合各方面因素, 可以从以下两个方面着手:首先, 提高需通过高技术投入来提高资本效力, 以高新技术产业改造传统产业, 增加产业附加值和竞争力, 促进产业结构升级以及战略转型;其次, 要在资本的投入前后期做好相关工作, 从而保证资本投入获得更多的技术效率回报。各地区劳动力的利用效率整体较低且分布不平衡, 东、中部地区的劳动力利用效率高于西部地区。因此, 我国应基于计划生育基本国策, 继续实施科教兴国战略, 实现人才强国目标, 提高人口质量, 并加大对西部地区的教育建设, 逐步建立与完善现代化的劳动力市场体系, 从而提高劳动力利用效率。

第三, 每万人科学家与工程师人数对科技贡献最大, 其次是研发经费强度, 教育投入强度对科技贡献最小。科学家与工程师弹性系数最大, 说明科技创新需要人才, 高等教育为培养高层次人才提供了基本环境, 人才须在工作中培养, 在实践中锻炼, 从而实现人才创新。对于科技人员的地区配置, 必须结合各地区经济发展, 以宏观的、长期的综合效益为目标, 充分发挥各区域的经济资源优势。研发强度弹性系数较高, 从企业角度上看, 应在加大研发投入的基础上, 重视研发管理, 建立科学规范的研发管理体系, 提高研发资源配置效率, 把有限的研发投入得到最大的利用效率, 切实提升企业自主创新能力;从政府的角度来看, 由于在研发经费的投入管理使用上会有较大的难度, 则政府在科研经费体系方面应该借鉴国外先进的经验, 从而提高科技的利用效率。教育强度弹性系数最小, 虽然对科技利用效率影响较弱, 它却为人才强国的实现提供最基础的物质财力支持, 因此, 政府加大对教育的投入以促进教育体系的进一步完善刻不容缓。

摘要：运用DEA-Malmquist指数模型研究中国2001—2009年科技对经济增长贡献效率, 结合面板回归对科技影响因素进行分析。2001—2009年中国全要素生产率指数为1.055, 被喻为“双驱动”的技术进步和技术效率共同推动着科技创新;地区全要素生产率指数、技术进步指数呈较优发展态势, 说明科技带动各地区经济迅速发展;单方差因素分析东、中、西部地区Malmquist指数统计结果表明, 只有技术进步指数有显著性差异, 其它指数均无显著性差异;各投入要素利用效率最高是科技, 且东部比中、西部地区科技利用效率高。面板回归表明, 每万人科学家与工程师人数对科技贡献最大, 其次是研发经费强度, 教育投入强度对科技贡献最小。

金融对科技创新贡献的效率研究 第4篇

关键词：科技金融 技术创新效率 数据包络法（DEA） 实证分析

一、引言

技术创新是一国经济持续增长的内在动力。现如今各国都把推动技术创新作为提升本国综合国力和核心竞争力的战略手段。然而技术创新本身具有高投入、高风险的特点，其顺利进行需要一个外部支持体系为其保驾护航。虽然有众多外部因素能影响技术创新的各个过程，但能为其融通资金、化解风险的科技金融体系无疑占据重要位置。鉴于科技金融资源的有限性，科技金融体系的运行效率就显得尤为重要。若运行效率低下，对技术创新的支持也就缺乏可持续性。因此，如何合理配置有限的科技金融资源，提升科技金融体系自身的运行效率进而提高技术创新效率是一个至关重要的问题。

二、技术创新效率测度方法选取

国内外学者使用较多的技术创新效率测度方法包括随机前沿分析法（SFA）和数据包络分析法（DEA）。与随机前沿分析法（SFA）相比，数据包络分析法（DEA）不需要事先人为假定生产前沿函数的具体形式，并且相比于SFA局限于对单产出多投入的系统效率测算，DEA尤其适合多产出多投入的复杂系统的效率测算。因此本文利用数据包络分析法（DEA），并选取其中规模报酬不变的C2R模型，对我国各省、直辖市、自治区的技术创新效率值进行测算与分析。

三、指标选取和数据来源

研究技术创新效率，主要基于投入产出的角度来构建指标评价体系。根据以往的研究文献，一般选取科技经费投入和科技人力投入作为技术创新活动的投入指标（池仁勇等，2004；黄鲁成等，2006），故本文选取科技经费内部支出额作为科技财力投入指标，选取科技活动人员和研发人员全时当量作为科技人力投入指标。由于技术创新活动的复杂性，创新产出也并非单一指标能够衡量，本文在借鉴相关文献（白俊红等，2009；李燕萍等；2011）的研究基础上，选取专利申请授权数、新产品产值、各地区技术市场成交额以及国际论文发表数作为技术创新活动的产出指标。

上述各数据均来源于各年《中国科技统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》。为了剔除价格影响因素，对新产品产值、技术市场成交额用工业品出厂价格指数进行平减；对科技经费内部支出额用CPI指数进行平减。各年相应价格指数来源于《中国统计年鉴》。

四、我国各省市技术创新效率的测算与比较分析

本文选用数据包络分析法（DEA）中的C2R模型，利用DEAP2.1软件对我国22个省、直辖市、自治区2005年—2008年技术创新投入产出的数据进行测算，测算结果如表（5—6）所示。

比较各省市的具体效率情况可以看出，技术创新效率较高的地区有北京、天津、上海、浙江、广东、海南、重庆、湖南、湖北等，大部分集中在东部沿海地区。究其原因，与国家政策和区域经济发展水平有关。此外，2005年至2008年一直保持DEA相对效率值为1的省市有4个，分别是北京、天津、上海和浙江。说明这4个省市为DEA有效，即处于效率前沿面，其技术创新达到了最优配置。技术创新效率较低的地区有河北、山西、江西、四川、贵州、云南、新疆等，大部分集中在中西部地区。

五、科技金融对技术创新的作用效率研究

（一）变量选择

根据上文DEA测算出的技术创新效率值为被解释变量。鉴于科技金融的研究主题，选用科技金融体系中政策性科技投入、金融机构科技贷款与创业风险投资的相关比例指标作为解释变量，再以科技活动人力投入、外商直接投资、企业规模、出口导向相应指标作为控制变量，构建模型来研究科技金融对技术创新的作用效率。具体指标解释如下。

1、技术创新效率变量。将上文采用数据包络法（DEA）测算得出的技术创新效率值（Tec）作为被解释变量。

2、科技金融变量。分别选取政策性科技投入指标（COV）、金融机构科技贷款指标（BANK）、创业风险投资指标（VC）作为科技金融的代理变量。其中政策性科技投入指标（COV）以地方财政科技拨款占地方财政支出的比重表示；金融机构科技贷款指标（（BANK）以金融机构科技贷款占科技经费筹集总额的比重表示；创业风险投资指标（VC）以各地区创业投资额占地区GDP的比重表示。

3、控制变量。基于国内外相关文献的研究基础，本文选取外商直接投资、科技人力投入、企业规模、出口导向的相关指标作为控制变量。其中外商直接投资指标（FDI）以各地区外商直接投资实际利用额占地区GDP的比重来表示；科技人力投入指标（HUM）以各地区科学家和工程师数占科技活动人员总数的比重来表示；企业规模指标（SIZE）以大型高技术企业总产值占行业总产值的比重来表示；出口导向指标（EXP）：以高技术产业出口交货值占地区GDP的比重来表示。

（二）数据来源

上述各变量来源于各年《中国科技统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《对外贸易经济年鉴》、清科数据库和CVsource数据库。

（三）模型设定

本文将科技金融的作用效率模型设定为如下形式：

（四）估计结果

本文以2005年—2008年22个省、市、直辖市的面板数据为基础，研究科技金融对技术创新的作用效率。基于EVIEWS6.0分别选用固定效应估计法和随机效应估计法对基本模型进行估计分析。通过Hausman检验判断选取固定效应模型或随机效应模型。若Hausman检验得到的p值小于1%、5%、10%，则在1%、5%、10%的显著水平下拒绝原随机效应模型的假设，进而选择固定效应模型。估计结果见表（5—1）。

注：（1）*、**、***分别代表在10%、5%、1%显著水平下显著；圆括号内数字为t值；（2）FE和RE分别表示固定效应和随机效应的Panel Date模型；（3）对固定效应模型采用截面加权法（cross—section Weights）进行估计。

从实证结果来看，科技金融的相关比例指标（财政科技拨款/地方财政支出、科技贷款/科技经费筹集总额、创业风险投资/地区GDP）以及所选取的控制变量都有比较好的解释力，下面本文将对上述主要科技金融解释变量以及相关控制变量的解释力作具体分析。

1、科技金融对技术创新效率的影响

（1）财政科技拨款/地方财政支出（COV）：财政科技拨款/地方财政支出（COV）的系数为0.027，且以10%的水平通过显著性检验。即保持其他控制变量不变，COV每增长1%，技术创新效率（Tec）将提高0.027%，这表明提高财政科技拨款占地方财政支出的比重将有效提高我国的技术创新效率。说明政府部门的政策性科技投入是高技术产业技术创新活动顺利进行和创新效率提高的关键因素。政策性科技投入不仅可以改善技术创新活动的市场失灵现象，有效弥补创新项目在基础研究阶段的投入资金不足，还可以带动整个国家的创新研发投入。除此之外，政府可以凭借对经济形势和经济发展方向的信息优势，引导科技资源投向最需要的创新领域从而提高技术创新效率。

（2）金融机构科技贷款/科技经费筹集总额（BANK）；金融机构科技贷款/科技经费筹集总额（BANK）的系数为0.001，均未通过显著性水平检验。说明科技贷款对技术创新效率的解释力均不足，即增加科技贷款的投入并不能有效地提高技术创新效率。本文将其原因归结如下：一方面，科技贷款供给过多会造成高技术产业的过度投资，从而引起资源浪费和配置低效；另一方面，由于目前信用制度的不完善以及缺乏有效担保，往往无法保证科技贷款的使用方向和作用效果，这也在一定程度上降低了科技贷款的使用效率。

（3）创业风险投资额/地区GDP（VC）；创业风险投资额/地区GDP（VC）的系数为—0.062，且以1%的水平通过显著性检验。这一研究结果出乎一般预想，并且与大力发展创业风险投资促进技术创新的初衷不符，也对当前部分地区高速扩展风险投资事业敲响了警钟。本文认为，除了风险资本退出渠道不畅和投资机构自身的短视投资行为外，风险投资市场的高度波动性也是造成抑制高技术企业技术创新效率的重要原因。在风险投资市场高涨阶段，风险资本过于充沛往往会大大超过技术创新项目的实际融资需求，产生过多风险资本追逐有限创新项目的局面，造成资源浪费；而在风险投资市场低迷阶段，由于风险资金的供给缺乏，会使一些技术创新项目由于无法满足融资需求而被迫退出创新市场，造成技术创新市场竞争者大量减少，创新势气减弱影响技术创新效率。

2、控制变量对技术创新效率的影响

（1）外商直接投资实际利用额（FDI）：外商直接投资实际利用额/地区GDP（FDI）的系数为—0.027，且以1%的显著水平通过显著性检验。结果表明引入外资对技术创新效率的抑制作用十分明显。一方面，外资的大规模渗透和控制产生挤出效应，大大缩小了国内创新企业的市场空间；另一方面，创新企业对于先进技术并不能很好地消化吸收，反而产生严重技术依赖，削弱创新能力和创新效率。

（2）科技人力资本（HUM）：科学家与工程师数/科技活动人员总数（HUM）这一指标系数为0.834，且以5%的显著水平通过显著性检验。这也进一步说明了技术创新能力的培养和效率的提高切实需要高层次研发创新人才的支持。

（3）企业规模（SIZE）：大型高技术企业总产值/行业总产值（SIZE）这一指标系数为0.047，且以1%的显著水平通过显著性检验。即平均企业规模的扩大会显著提高创新效率。这也说明我国高技术产业存在规模经济。

（4）出口导向（EXP）：本文用高技术产业出口交货值/地区GDP（EXP）这一指标代表出口导向度。研究发现，EXP的系数为正，但并没有通过显著性检验。说明高技术产业出口导向度的提高对技术创新效率的促进作用并不明显。究其原因，由于目前我国高技术产业对引入外资的消化吸收能力不足，使得出口产品中多数是加工贸易产品（商务部相关数据），因此出口导向度的提高主要依靠的是对先进技术的简单模仿或复制，故该指标上升不能对技术创新效率产生显著的正向溢出效应。

六、结论与政策建议

本文采用数据包络分析法（DEA），就科技金融对技术创新的作用效率进行实证研究。研究结果表明，政策性科技投入对技术创新效率存在显著的促进作用；金融机构科技贷款对技术创新效率有正向作用但解释力并不显著；创业风险资本对技术创新效率有显著的抑制作用。

基于上述研究结果，政策建议如下：

完善相关财税激励政策。广义上的财政科技投入包括各种间接补助，如税收优惠、财政贴息、贷款担保等。但就目前我国的情况来看，除税收优惠政策已形成一定系统外，其余的间接性质的政策支持均未形成自身体系。因此，政府部门应尽快制定相关财税激励政策，合理利用税收返还、财政贴息、担保、政府采购等方式加大对高技术企业技术创新的扶持力度。

优化科技贷款投向。应鼓励金融机构组织专业信贷人员组成团队，专门负责科技贷款业务。金融机构应切实制定一套适用于技术创新项目的审贷标准、风险评估方法及内部控制制度，提高优质创新项目的筛选能力，避免科技贷款的过度投放，并完善全程监督机制，保证科技贷款的正确投向及合理使用。

建立创业风险投资的法律体系。目前，我国尚缺乏专门针对风险投资的相关法律法规，严重阻碍了风险资本的作用发挥。因此，应借鉴发达国家的相关经验，从完善股份制、中小科技企业技术创新、知识产权、高新技术产业投资、创业投资运作的相关法律法规入手，逐步建立适用于我国的创业风险投资法律体系。

参考文献：

（1）白俊红， 江可申. 应用随机前沿模型测评中国区域研发创新效率[J]. 管理世界， 2009， （10）： 18—25.

（2）白俊红， 江可申， 李婧. 区域创新效率的环境影响因素分析—基于DEA—tobit两步法的实证检验[J]. 研究与发展管理， 2009， 21（2）： 98—102.

（3）池仁勇， 唐根年. 基于投入与绩效评价的区域技术创新效率研究[J]. 科研管理， 2004， （7）： 23—27.

（4）武巧珍. 风险投资支持高新技术产业自主创新的路径分析[J]. 管理世界， 2009， （7）： 14—19.

金融对科技创新贡献的效率研究 第5篇

长期以来，限于国内金融市场环境及技术的制约，我国传统金融发展模式一直占据主导地位，主要还是以线下及人工涉及的方式进行操作，不能够及时、准确、有效的获取信息、分析信息，从而降低了各类金融业务审批效率，最重要的一点是对金融风险的评估分析从根本上把控。因此，传统金融机构在市场业务上局限很大，中国是一个大市场，融资需求量巨大，而传统金融却不能有效的开发中国这块大市场，针对此，传统金融发展模式创新悄然开始。

科技是各行各业天然良好的佐料，不仅仅是作为“润滑剂”，更是一个“永动机”。科技创新逐渐渗透的情况下，金融科技创新迅速发展，科技作为金融创新手段，在传统的基础上进行改革创新，加速了传统金融在发展模式、业务范围、体制等方面的迭代。国内中小微企业在融资需求方面一直是个病根，中小微企业的特性决定了自身处于弱势的地位，不管是技术创新能力，管理制度创新，财政资金，相关政策支持等，都是处于匮乏的阶段，这重重原因造成了中小微企业在实际发展过程中存在着巨大风险，因此，在融资渠道方面往往受限制，而金融科技的创新恰好能够解决中小企业融资难、融资贵的痛楚，拓宽了中小微企业的融资渠道，降低了企业信信息不对称的问题，极大满足企业发展需求，让企业享受到更优质的金融服务。

在十九大报告中重点提出了金融领域的发展与创新改革，进一步明确金融发展的本质，金融服务实体经济是金融本质属性要求，金融只有结合实体经济才有更好的发展。随着供给侧结构发展及变化，金融服务实体经济不再是单一的提供资金支持，也不会被动的提供金融服务，而是多元化、多层次、主动式的，力求做到适配的能力。

金融对科技创新贡献的效率研究 第6篇

邓小平作为我国改革开放和现代化建设的总设计师，20多年来他的理论和行为深刻影响了中国社会主义建设的进程，给人民群众的生活方式、思维方式都带来了革命性变革。笔者作为经济理论工作者希望通过此文使读者更多地了解他在我国经济体制改革方面的伟大贡献。

一、抽丝剥茧，一层层冲破束缚，逐步建立社会主义市场经济体制

粉碎“四人帮”之后，邓小平同志第三次复出，首先并且始终做的中心工作就是进行经济体制改革。他坚持和创造性地运用和发展了历史唯物主义，立足于解放和发展社会生产力，为建立社会主义市场经济确立了科学依据。他总结社会主义历史经验，抓根本，强调社会主义的根本任务是发展生产力，而发展生产力的途径就是要建立社会主义市场经济体制。

首先，邓小平积极地肯定社会主义也一样可以搞市场经济。长期以来，几乎所有的人甚至包括一些马克思主义经典作家都把市场经济等同于资本主义，计划经济等同于社会主义。这种传统观念，致使社会主义的建设者们不敢理直气壮地利用市场经济去发展生产力，与众不同的邓小平却不以为然。1979年11月26日，邓小平会见美国《大不列颠百科全书》副主编吉布尼时就强调：“谁说市场经济只限于资本主义社会，资本主义的市场经济，这肯定是不正确的，社会主义为什么不可以搞市场经济？”他还形象地比喻，“不论黑猫、白猫，能抓住耗子就是好猫”，用以说明市场经济也一样可以适用于社会主义。在1992年年初的讲话中他又强调：“计划经济不等于社会主义，资本主义也有计划；市场经济不等于资本主义，社会主义也有市场。计划和市场都是经济手段，计划多一点还是市场多一点，不是社会主义与资本主义的本质区别。”这个精辟论断，从根本上解除了人们长期把计划经济和市场经济看作属于社会基本制度范畴的束缚，使我们在计划与市场关系的问题上的认识有了新的重大突破。在邓小平同志这种开拓创新思维的引导下，中国共产党领导中国政府逐渐探索出了一套具有中国特色的社会主义市场经济模式。

第一、在所有制形式上，既坚持公有制又使公有制企业成为独立的经济实体。这区别于资本主义市场以私有制为主体的情况，虽然公有制的直接生产目的是盈利，但从整个社会生产的宏观目的来看是最大限度地满足人民的物质文化需要。这区别于资本主义市场经济生产的唯一目的是资本家追求的剩余价值。

第二、在分配制度上,坚持个人消费品分配以按劳分配为主,其它分配方式为辅。这区别于资本主义市场经济中资本家无偿占有工人创造的剩余价值。在社会主义市场经济中，允许一部分人和一部分地区依靠诚实劳动和善于经营等正常手段先富裕起来，但是先富的要帮助和带动后富的逐步实现共同富裕。这区别于资本主义市场经济在私有制基础上必然带来的两极分化。另外在社会主义市场经济中虽然也存在着国家企业和劳动者、个人三者利益的差别和矛盾，但从根本利益上三者是一致的，这又区别于资本主义中工人与资本家利益关系的根本对立和私人企业间的利益对立冲突。

第三、社会主义市场经济条件下，在宏观调控上以市场为基础的宏观计划调节是建立在全体社会成员根本利益一致基础之上的，因而无论实行计划的自觉程度，还是计划调节的方向和力度都优于资本主义市场经济。资本主义市场经济的计划，实施基础是私有制和私人利益，因而以资本家整体利益出发制定的计划，在发挥调节作用时，往往会受到劳资利益对立和私人集团体利益冲突的影响。

其次以市场为取向，在大胆创新的改革实践中一步一步建立社会主义市场经济体制 建立社会主义市场经济体制是改革的目标模式，但不是改革的目的，改革是由经济 1

发展的现实要求提出来的，建立社会主义市场经济体制是由改革提出来的，也是在改革发展的一步一步实践中实现的。在邓小平光辉思想指引下，我国向市场经济过度的改革采取了三个重大步骤。

第一步：实行农村家庭联产承包责任制，解放农业生产力、发展农村市场经济。十一届三中全会是中国农村改革的重大开端。在这次会议上肯定了安徽凤阳县小岗村的分田到户的做法，提出了在农村实行家庭联产承包责任制，使农民的劳动直接同收入挂钩，也就是“交购国家的、留足集体的、剩下都是自己的”。从而调动广大农民的劳动积极性。正如邓小平所说：“农业改革的内容总的说就是搞责任制，抛弃吃大锅饭的办法，调动农民的积极性。”正是这种创新的改革思路，在十一届三中全会之后使农民的收入在短时间内有了迅速的提高，解决了中国八亿农民的温饱问题。

第二步：根据农村改革的经验，将改革方向逐步转向城市，在企业中搞打破大锅饭的改革，把企业效益同职工利益挂钩。

邓小平多次讲道：“我们的改革首先是从农村开始的，农村改革取得成功之后，我们就转到城市。”他还把责任制视为一项即适合农业生产也适合工业生产的基本原则。他说：“工业有工业的特点、农业有农业的特点、具体经验不能搬用，但基本原则是搞责任制，这点是肯定的。”

现代化大生产，分工细密协作性强，不仅要求企业建立统一的强有力的生产指导和经营管理系统，要求厂长经理切实负起责任，还要求企业内部各方面、各环节、各生产岗位实行严格的责任制，但由于长期实行的“大锅饭”体制权力与责任脱节。劳动者的劳动与自身利益缺乏联系，劳动者缺乏积极性，所以企业经营中缺乏活力，效益很难提高。在农村实行责任制之后，人们从中受到启发，使企业效益同劳动者的经济责任，经济利益和经济权利结合起来，打破铁饭碗，于是便有了承包、租赁等多种形式的责任制。各种责任制的推行使企业和劳动者的贡献和利益挂钩，贡献大利益大。这样就克服了以往计划经济下干多干少一个样、干好干坏一个样的大锅饭现象，调动了企业和职工的生产积极性，使企业效益和职工利益都有了明显提高。

第三步：重视市场微观基础建构，从多方面积极逐步建立完善的市场经济体制。１９９２年春，邓小平南方谈话对市场经济理论的突破，进一步加快了废除计划经济体制的步伐，形成了建立社会主义市场经济体制的滚滚洪流．．．．．．但是建立社会主义市场经济体制是一项长期而复杂的系统工程，不是一朝一夕就是能够完成的。根据邓小平同志南巡讲话的重要精神，我们党对如何建立社会主义市场经济体制进行了有益的探索，冲破了不少传统观念，对建立社会主义市场经济体制过程中面临的重大问题获得了重大的认识，认为在建立社会主义市场经济的实施步骤和具体操作问题上，当务之急是集中精力抓好以下几项工作及与之相关的配套改革。

（１）培育完善的社会主义市场体系：一要建立自主企业制度；二是建立具有种类完备、布局合理、多层次、多功能的市场组织群体；三是加快价格改革步伐，为市场体系的健康发育创造良好的环境。

（２）要改革国有产权制度，积极探索公有制的有效实现形式转换国有大中型企业的经营机制，把企业推向市场经济体制的中心环节。实现政企分开，两权分离为内容的公有制实现形式的改革，则是转换国有大中型企业经营机制的突破口，公有制的实现形式应该多样化，但从建立社会主义经济体制的角度，公有制实现形式改革的基本思路是逐渐从以承包制为主过渡到以股份制为主。

（３）坚持公有制主体地位，允许非国有经济发展，邓小平１９９２年初视察南方时针对有人担心深圳市搞资本主义的问题强调：特区姓“社不姓资”，一是从深圳情况看公有制是主体，外商投资只占四分之一，而且受到我国整个政治经济条件制约；二是

我们有优势有国有大中型企业，更重要的是政权在我们手里；三是我们可以从“三资”企业得到信息打开市场，它们是社会主义经济的有益补充。因此我们有必要从建立社会主义市场经济体制的角度探讨发展非国有经济的意义。

（４）深化分配制度和社会保障制度的改革。个人收入分配制度的改革根本问题不在于否认按劳分配方式而在于通过改革按劳分配的具体形式完善按劳分配制度，使其在不同的分配方式下发挥主导作用，这是市场激励机制的根本点。同时与分配制度密切相关的社会保障制度也一定相应地跟上，保障劳动者的合法权利。

（５）加强社会主义市场经济的法制建设，市场经济是靠法律规定的轨迹运行的。邓小平同志说：“现在的问题是法律很不完备，很多法律还没有制定，国家和企业、企业和企业、企业和个人等之间的关系，也要用法律形式确定。它们之间的矛盾也要通过法律来解决。市场经济立法也要大胆借鉴西方资本主义国家的经验。”

伟大的改革指导者邓小平同志不仅创造性地提出了建立社会主义市场经济体制这前无古人的构思并且付诸于实现，他还一直关注着如何把我国经济运行纳入世界经济的大循环的轨道，实现国内市场与国际市场接轨。为此他提出了一系列的论断，其中最重要的就是对外开放的经济政策。

二、打开百年桎梏敢为天下先，实行对外开放与世界经济接轨。

（一）实行对外开放的必要性：

（１）历史经验的总结，中国从明朝中叶开始到鸦片战争近二百年的闭关自守，把中国搞得贫穷落后，愚昧无知。建国后第一个五年计划搞对外开放也仅是对苏联东欧开放，以后就关起门来，没什么发展，特别是十年**，使我国失去了参与国际分工机会，经济发展滞后于别的同类国家很大一段距离，总结历史经验和教训。邓小平同志说：“毛泽东同志在逝的时候，我们也想扩大中外经济技术交流，包括同一些资本主义国家发展经济贸易关系，甚至引进外资、合资经营等等。但那时候没有条件，人家封锁我们，后来‘四人帮’搞的什么都是崇洋媚外卖国主义，把我们周围世界隔绝了。”鉴于历史的经验总结，邓小平强调“关起门来搞建设是不能成功的，中国的发展离不开世界。”

（２）实现我国经济发展目标的需要。我国人口多底子薄，要实现邓小平提出的“三步走”的战略目标，还存在着资源不足资金匮乏、缺乏先进技术和管理经验等实际困难。对此邓小平指出：要实现我们的第一步和第二步目标，不开放不行，不加强国际交往不行。如果我们拒绝国际合作，现代化事业就会受到阻碍，没有一个国家能够孤立的状态下实现现代化。实现现代化总是要靠各国人民的相互激励、取长补短、相得益彰。

（３）从利用国内国外两种资源，开拓国内国外两个市场，学会组织国内建设和发展对外经济关系两套本领。发展壮大社会主义市场经济要求在充分有利用国内资源、市场、学会组织国内建设本领的基础上，积极创造条件参与国际分工，开拓国际市场，开展对外经济活动。

（二）对外开放的伟大构想与实践创新

在发展社会主义市场经济的过程中，邓小平同志不仅大胆地提出了对外开放的理论，在采取何种方式和途径实现“对外开放”的问题上，他更有自己独特而创新的大胆构想，这些构想都在实现中取得了成功。邓小平同志关于这个问题的精辟论断和实践主要表现在以下几个方面：

１、开展进出口贸易。社会主义市场经济通过进出口贸易方式与国际市场对接可以互通有无，充分利用国际分工、出口生产成本上绝对或相对优势的产品换取成本上处于绝对或相对劣势的产品。邓小平在１９８４年中央顾问委员会第三次全体会议上说：“现在我国的对外贸额是四百多亿美元吧？这么一点进出口贸易额，关起门来能翻两番吗？．．．．．．我国国民生产总值达到一万亿美元的时候，我们的产品怎么办？统统国内

销？什么都要自己制造？还要不要买进一批，自己卖出一批？”根据邓小平同志关于进出口贸易的思想，我国以进出口贸易方式与国际商品对接取得了明显成效。１９９０年进出口贸易额达１１６０亿多美元。１９９１年进出口贸易总额达１３５７亿美元，出口７１９．１亿美元比１９９０年增１５.８%。进出口贸易的发展为我国实现国内外市场早日接轨奠定了良好基础。

２、技术贸易。技术贸易是国际间以商业手段进行的技术转让行为。对于技术贸易世界上所有国家都很重视，正如小平同志所说：发展社会主义市场经济通过技术贸易方式可以引进国外先进的科学技术，经过消化、吸收和创新可以迅速提高国内的科学技术水平缩小同发达资本国家之间的差距。因此我们要有计划，有选择地引进资本主义国家的先进技术和其它对我们有益的东西。小平同志还经常讲：“四个现代化，关键是科学技术现代化。科学技术是第一生产力。”他强调“要多争取出口一点东西换点高精尖的技术和设备回来，加速工业技术改造提高劳动生产率。”实践证明，引进高精尖的技术和设备。即可以使我国少走弯路，节省新技术创新所花费的时间和经费，又可使我国在较高起点上发展，从而提高国民经济的技术装备水平，逐步缩小同发达国家的差距。

３、利用外资。邓小平同志对我国进行现代化建设中利用外资问题非常重视。早在１９８２年就明确指出，我国实行经济开放政策，争取利用国际上的资金和先进技术，来帮助我们发展经济。他首先提出要在国内建立良好的投资环境，对于怎样来创造环境，邓小平指出：“最近全国人大通过的外资企业法就是为了给外国来华投资创造有利条件„„有人担心中国的法律会变，我可以肯定的说在中国投资没有风险，我们会保证投资者的利益。如果法律不完善还可以补充。我们利用外资的主要方式是直接利用外资在国内建立‘三资企业’”。而且他还多次地反复地强调三资企业不会影响社会主义公有制，因为它受到我国整个政治经济条件制约，是社会主义经济的有益补充。由于有邓小平的思想扫清了思想障碍，使三资企业得到迅速发展。由１９８２年以前的三家发展到１９９０年的２６５６８家。实践证明，利用国外直接投资在我国建立中外合资、合作的外商独资企业，是增加出口创汇能力，扩大就业面，提高我国科学管理水平的重要方式。除了直接投资外。我国还积极利用间接投资吸引国外贷款，建设了许多港口、铁路、机场、电信设施等多项大型工程，加强了我国国民经济的薄弱环节建设。

４、建立经济特区和沿海开放区。把经济特区作为国内市场与国际市场接轨的窗口，是邓小平同志首先倡导的，是他创新思想中的一项重要内容。１９７９年，他在中央工作会议上提出：“可以划出一块地方做特区，名字叫经济特区，搞政治特区就不好了。特区是个窗口，它在国内外市场对接中是技术、管理、知识的窗口。通过窗口看到国际上科学技术的发展状况并传回内地，掌握最新信息，把国外的资金、先进技术和管理经验传向内地经过消化吸收掌握起来，加快技术改造和社会主义建设。通过窗口把内地的原料、半成品、传统工艺品等运到特区来经过改制和增值后出口，多创外汇，通过窗口，特区将成为开放的基地。一方面是引进外资和先进技术的基地，另一方面是出口基地。”我国自１９７９年７月开始，先后在深圳、珠海、汕头、厦门和海南建立了经济特区。十多年来，经济特区迅速发展，并成为全国经济增长最快的地方。当然要加强同国际经济的联系，仅靠五个窗口是不够的。１９８４年２月邓小平同志在视察深圳、珠海、厦门之后便考虑怎样进一步开放的问题，他提出在现有的特区之外，还可以再开放几个点，增加几个港口城市。根据邓小平同志的指导思想，１９８５年５月我国又做出了进一步开放大连、广州、烟台等１４个沿海港口城市。形成了北起辽宁大连南至广西北海的对外开放线。１９８５年７月，党中央国务院又决定把长江三角洲、珠江三角洲和夏章泉三角地区划为对外经济开放区。到了１９８８年３月，又将这个范围扩大至辽宁、河北、天津、山东、江苏、浙江、福建、广西的若干沿海城市，从而形成了从南到北绵延万里的沿海对外开放格局。完成了由“点”到“线”和“片”逐步开放的战略格局。实践证明这种格局，有益于缓解我国人口众多资源相对不足，资金严重短缺等矛盾，保证了我国经济以较高速度发展，同时沿海近两亿人口的地区经济率先发展后，一方面可以缓沿海与内地资金和原料的矛盾。另一方面利用外资引进加速本地工业的技术改选，发展外向型经济，起到对内对外“两个扇面”的枢纽作用。

金融对科技创新贡献的效率研究 第7篇

金融对科技创新无疑具有十分重要的作用,加速科技金融结合可以促进和推动中国自主创新进程,有利于缓解科技投入短缺的问题,有利于引导创新向更加贴近市场需求、更加注重创新的效益和效率的方向发展。我国很多省市出台了一系列科技金融优惠政策,建立了科技型中小企业融资担保风险准备金,北京、宁波、青岛等城市创立了科技信用社、科技银行。

科技投入包括人员投入、经费投入、设备投入等诸多方面。科研经费投入包括政府财政科技投入,企业技术开发投入,高校、科研院所研究开发投入和金融机构贷款等。由于科研院所、高等院校的科研经费投入绝大多数又间接来源于政府和企业,因此科研经费投入主要由政府投入、企业投入和银行贷款组成。研究不同经费的科技创新效率,有利于加强科研经费管理,节省科研经费支出,提高科研工作效率。

中国科研经费投入近年来取得了长足的进步。19952008年期间,中国的科研投入从962亿元增长到9 124亿元,平均每年增长16.2%,远远高于GDP的增长。其中增长最快的是企业科研经费,从305亿元增加到6 370亿元,平均年增长22.5%;其次是政府投入,从249亿元增长到1 902亿元,平均年增长14.5%;金融机构贷款从127亿元增加到405亿元,平均年增长8.0%(见图1)。如此规模的科研投入其产出效率如何?这是本文重点关注的问题。

1 文献概述

国外关于科技投入与科技产出关系的研究有不少成果。Griliches[1,2]较早提出的知识生产函数将科研过程的产出看作是研发资本和人力投入的函数,并根据美国1953年至1987年的数据,用知识生产函数研究了科研投入的量对专利数量的影响。Lev等[3]采用实证研究的方法,以大量的来源于不同行业的高研发密度的企业为样本,研究每年R&D支出与下一年经营收入的关系。研究表明,R&D费用的效益具有明显滞后性,其效益持续期各行业有明显的不同。Hall等[4]采用泊松模型对数据进行估计,发现R&D对专利申请的时间滞后呈U型分布情形。Rousseau S等[5]根据不同国家数据,将GDP、科研人员与科研经费作为输入变量,学术出版物与专利作为输出变量,由此构建模型来分析评估国家科研投入获得产出的效率。Inonu[6]研究了经济发展水平和文化因素对科研产出的影响,方法是根据每百万人口的学术出版物数量与人均GDP(依照购买力平价)两项指标对国家进行分类,描述了经济发展水平与科研产出的大致关系。Jeff等[7]选取158家高研发密度企业和487家低研发密度企业的数据进行实证研究发现,高研发密度的企业其市场流动性与R&D研发密度负相关,认为这是由于R&D费用的会计处理方法引起的信息不对称造成的。

国内学者的实证研究主要集中在两个方面,一是各科技投入要素的贡献,二是科技投入产出的效率。前者重点分析不同投入要素对产出的影响,以及同样的投入对不同性质的地区和机构的影响;后者从本质上分析投入产出比,注重效率。还有一些学者专注于科技金融的实证研究,即金融支持对科技的贡献。

在科技投入产出效率研究方面,肖晋芬等[8]提出基于知识生产函数的科研投入产出模型,应用此模型对某综合类大学的8个不同学科领域的院系进行科研效率评价,以解决高校不同学科领域院系之间的科研效率评价问题。雷彦斌等[9]以2008年17个行业207家中央级转制科研机构的数据作为样本,运用DEA模型对科研效率进行了比较和研究。孙世敏等[10]用DEA方法评价了中国29个省、市、自治区的高校科研投入产出效率,并计算各地区高校科研投入产出非DEA有效的产出不足量和投入冗余量。常家芸等[11]利用19782007年中国农业科研投入产出数据,运用数据包络分析法对这30年间的农业科研投入的有效性进行分析。赵强强等[12]构建了基于投入产出角度的全国31省市近5年科研经费使用效率评价的CCR模型,动态分析区域高校科研经费使用效率。骆珣等[13]从构建转制科研机构投入产出效率的评价指标体系入手,应用DEA方法对2004年北京市转制科研机构(按国民经济行业划分)的投入产出效率进行了评价。

在科技金融实证研究领域,肖科[14]利用联立方程模型测度政策性金融对中国自主创新成果转化的直接和间接贡献,模型中将政府财政科技拨款也作为金融的一部分。王海等[15]根据科技资金投入与科技活动产出过程的特点,提出了评价科技金融结合效益的指标体系和效益评价模型。

从目前的实证研究看,在科技投入产出效率研究领域,存在以下问题:

第一,从投入要素看,一些研究尚值得商榷,比如科研课题数一般不宜作为科技投入;不同获奖成果相差很大,一般也不能简单地用获奖成果数量作为科研产出。

第二,从数据处理看,很多学者没有考虑到科技投入与产出的滞后期问题,一些学者虽然考虑到,但处理方法不够科学。

第三,从研究侧重点看,现有的研究更多偏好分析不同地区、不同单位即决策单元的创新效率,但缺乏从不同科研经费来源渠道进行分析的视角。

本文根据中国科技投入与产出的省市面板数据,采用数据包络分析研究不同年度、不同地区的科技投入经费效率情况。之所以选取面板数据,是为了减少投入产出指标较多情况下由于时间序列数据过少带来的误差,从而使研究结果更为稳健。

2 研究方法

2.1 可变规模报酬BCC效率测度模型

经过几十年的发展,数据包络分析已经比较成熟,它特别适用于衡量产出投入比的效率计算。科技投入产出是典型多投入、多产出,这种情况下难以用常见的统计指标法来进行测度,数据包络分析成为最佳的方法。

Charnes等[16]最早提出规模报酬不变的DEA模型,也称为CCR模型。为了对决策单元的有效性判别,Charnes等引入了非阿基米德无穷小量的概念,采用线性规划的单纯形方法求解模型。

用不变规模报酬模型进行效率测度时,必须假定各决策单元是位于最佳生产规模,否则所测的效率值中就包含规模效应的影响。为测算生产单元的纯技术效率水平,Banker 等[17]提出了可变规模报酬(BCC)模型。在可变规模报酬的假设下,生产可能集Tv为:

建立在Tv上的纯技术效率评价的模型(加入松弛变量SA和SB及摄动量ε后)为:

则有,当该问题的解为θ*v、λ*、SA*、SB*时,有如下结论:

(1)若θ*v=1,且SA=SB=0,则DMU0有效。

(2)若θ*v=1,则DMU0弱有效。

(3)若θ*v<1,则DMU0非有效。

如前所述,用不变规模报酬模型测算所得到的效率值,包含了规模效率和纯技术效率两方面的内容。可变规模报酬模型实际上是将不变规模报酬的效率进行分解,即将技术效率θc分解为纯技术效率θv和规模效率θs:θc=θvθs,通过分别运行CRS、VRS的DEA模型得到θc和θv,用它们便可以推算规模效率的水平。当θc=θv时,生产单元的规模效率为1,即生产处于最佳规模;否则生产单元的规模效率有所损失。造成规模效率损失的也有两种原因,分别是规模过大和规模过小造成。如上推算的θs<1时,并不能区分这两种情况,即无法判定生产是处于规模报酬递增还是规模报酬递减阶段,这样就降低了规模效率分析的作用。为此Coelli T.J[18]提出了非增规模报酬NIRS(Non-increase Returns to Scale)模型,即将VRS模型约束条件${\displaystyle \sum _{i=1}^n\lambda }{}_i=1$改为${\displaystyle \sum _{i=1}^n\lambda }{}_{i}1$就变成NIRS模型。

当生产单元处于规模无效(θs<1)时,通过比较θs和θn就可判别生产所处的规模报酬阶段:

(1)θs=θn时,生产处于规模报酬递减阶段。

(2)θs≠θn时,生产处于规模报酬递增阶段。

计算出效率后,还可以计算纯技术效率非有效的决策单元、各投入要素的节约程度。

2.2 投入要素效率计算方法

一般而言,在科技投入产出中,决策单元要么是科研机构、高等院校,要么是地区或省市,要么是不同的年度,效率分析也是重点比较不同决策单元的效率情况,这不是本文的重点。本文关注的是投入要素的效率,实际上重点是比较纯技术效率非有效的决策单元中,政府科技投入、企业科技投入、金融机构贷款的可节约程度,可节约程度越大,则效率越低。如果采用全国的时间序列数据进行计算,由于投入产出指标就有10多个,而时间序列数据只有不到20个,不满足DEA分析中决策单元数至少是指标数两倍的前提条件,加上DEA对异常值很敏感,模型必然是不稳定的,在这种情况下,本文选取中国大陆省市面板数据在一个模型中进行测度就比较科学和有说服力。方法是用若干年、若干省市的面板数据混合在一起做效率测度,然后分别将每年纯技术效率非有效省市的各投入要素的可节省值进行汇总,再除以当年各投入要素的汇总值,这样就得到各投入要素的节约率,再用1减去节约率,这样就得到了各投入要素的效率值。

采用这种方法的好处是,由于每年都有几十个省市的数据,数据量较大,结果比较可靠;另外,在一个模型中计算采用的是同一尺度,不同年度、不同省市之间是可以比较的,说服力较强。

3 数据

本文数据来自于20022009年期间的中国统计年鉴、中国科技年鉴,实际数据为20012008年的数据。选取的科技投入指标有政府科研经费投入、企业科研经费投入、金融机构贷款、研究与试验发展人员全时当量;选取的产出指标有技术市场成交额、SCI检索论文数、EI检索论文数、ISTP检索论文数、发明专利数量、实用新型专利数量、外观设计专利数量。需要说明的是,采用研究与试验发展人员全时当量数据比单纯采用科研人员数量更加合理。一些科研产出数据由于难以处理或数据无法获得也进行了省略。西藏地区由于为零和缺失数据较多,因此没有选取西藏地区的数据。一些学者将三大检索论文或三大专利的汇总值作为产出,这样处理混淆了不同科技产出的区别,是不合适的。

还有一个问题是关于科技投入与产出的滞后期选择问题。不同的科技产出滞后期是不一样的,一般科研论文的滞后期1～2年,技术市场成交额的滞后期一般1年,正常发明专利仅申请时间需要2年甚至更长,实用新型和外观设计的滞后期大概1年左右。本文根据实际情况,设定科技论文、技术市场成交额、外观设计专利、实用新型专利滞后期为1年,发明专利滞后期为2年,这样处理后,实际数据只有20012006期间6年30个省市的面板数据。

4 实证结果

4.1 全国科技投入效率情况

采用Tim coelli的DEAP2.1软件进行分析,计算出6年全国30个省市180个决策单元的效率,然后按年度分别汇总各投入要素的节约额,再除以各年投入要素的总值,得到节约率,再用1减去节约率得到投入要素的效率,结果如表1所示。

从投入要素的效率看,政府科技投入平均效率得分86.24,为最高,而且每年都在稳步提高;企业科技投入效率次之,平均效率得分84.37,处于小幅稳定波动状态;科研人员人时当量投入效率平均得分81.26,名列第三,总体趋势在增长;最低的是金融机构贷款,平均效率得分仅为70.25,而且看不出增长的趋势,但波动在缩小。图2是各种投入要素的效率情况,可以看出各投入要素的发展趋势。

对比图1,近14年中国科技投入增长速度次序从大到小依次是:政府科技投入、企业科技投入、金融机构贷款,这和表1中最近6年政府科技投入、企业科技投入、金融机构贷款效率从大到小的次序基本相同。另外,除了企业投入创新效率和金融机构贷款效率发展趋势维持不变外,其他投入要素的效率总体是提高的。

4.2 中、东、西部地区科技投入效率情况

为了进一步比较不同地区金融支持、政府与企业投入的创新效率,在6年全国30个省市180个决策单元效率计算的基础上,按年度和东、中、西部地区分别汇总各投入要素的节约额,再除以各年各地区投入要素的总值,得到节约率,再用1减去节约率得到各投入要素的效率,结果如表2所示。

政府投入的效率东、中、西部地区呈现梯形结构,东部地区平均效率为92.96,中部地区为80.38,西部地区为71.69,相差比较明显。不同地区政府投入的创新效率年度变化见图3所示,总体上,东、中、西部地区企业投入的创新效率都在逐步提高,并且西部地区的效率已经赶上了中部地区。

企业科技投入的创新效率东部地区优势明显,平均值为86.90;中部地区效率反而比西部地区略低。不同地区企业投入的创新效率年度变化见图4所示,西部地区效率逐步提高,超过了中部地区;中部地区效率趋于稳定。

金融机构贷款的创新效率东部地区的平均值也是最高,得分为74.75;西部地区效率平均得分为64.81,高于中部地区的59.69,优势明显。金融机构贷款的创新效率年度变化见图5所示,西部地区提高较快,已经赶上了东部地区;中部地区效率波动较小,比较平缓。

5 结论与讨论

5.1 金融机构贷款创新效率偏低

本文的研究发现,从全国看,政府科技投入的创新效率最高,而且每年都在稳步提高;企业科技投入的创新效率次之,处于小幅稳定波动状态;科研人员人时当量投入的创新效率名列第三,总体趋势在增长;金融机构贷款的创新效率最低,而且看不出增长的趋势,但波动在缩小。存在的主要问题是金融机构贷款的创新效率偏低,而且没有后劲。对这个问题需要进行深入分析,比如要调查金融机构贷款的审批、应用情况,以期发现深层次的原因。

5.2 中、西部创新效率相差不大

从地区看,政府科技投入效率和企业科技投入效率的优势东部比中西部明显,但西部地区金融机构贷款效率已经赶上了东部地区,并且超过了中部地区,西部地区的政府投入效率和企业投入效率也超过了中部地区。

那么为什么会产生这种结果呢?东部地区由于经济比较发达,高等院校和科研院所众多,科研资源比较丰富,因此总体创新效率较高。由于国家实施西部大开发战略,近年来,中、西部地区经济发展迅速,科研基础设施和信息化基础设施日趋完善,科技创新条件大为改善,从而缩短了与中、东部地区的差距。由于西部地区银行贷款的创新效率最高,国家应对西部地区从政策上予以倾斜。