用EDA方法试析江西省科技与金融结合效率局——基于2003-2012年面

贺银娟　万哨凯　江西科技学院

DEA即数据包络分析（Data Envelopment Analysis）的简称，是1978年由著名的运筹学家A. Charnes, W. W. Cooper和 E. Rhodes以相对效率概念为基础发展起来的一种崭新的效率评价方法，是根据多指标投入和多指标产出的决策单元（DMU）进行相对效率评价的一种分析方法。应用DEA方法进行评价时，无需确定各指标的权重，无需确定单元输入输出指标间的函数关系，因此排除了较多的主观因素，使评价结果更具客观性。

一、江西省投入与产出的总体评价

江西省科技投入指标选取的是江西省财政科技支出、科技活动人员数量；科技产出指标包括国内中文期刊科技论文发表数量、发明专利受理量、出版专著量、科技成果获奖数量等。在对现状进行阐述和评价时也是选取了这些指标用来说明江西省科技投入与产出绩效。近些年，各地方政府越来越重视科技投入产出的效率，本文选用江西省“十五”和“十一五”期间的科技投入与产出数据的增长速度进行对比，以此展示在此十年间江西省科技投入与产出的总体效果。

从表中可以看出，江西省在“十五”期间，相比地方政府财政投资增长速度来说，发明专利的申请量增速较高，高于财政科技支出增速的16.17个百分点，然而其他各项投入以及产出的增速相对偏低，特别是科技活动人员数量增速以及出版的科技专著增速。但是江西省在“十一五”期间，财政科技投入不断加大，增速明显提高，比“十五”期间提升了21.34个百分点；同时，科技活动人员数量增速也明显提高，几乎是“十五”期间增速的两倍；其他各项投入与产出增速也都有一定程度的提高。

综合这十年的发展，不难发现地方财政对于科技的投入、论文发表、专利申请等方面的增速都比较快，但科技活动人员与科技专著出版相对较低。因此，从上表的对比中不难发现，列举的5个指标中，只有3个增速与地方财政科技投入匹配性较为理想，由此初步断定，当前江西省的科技投入与产出还不协调，投入产出效果还需要再努力。

因此，通过对现有科技金融结合情况的阐述，提炼出科技金融融合指标体系，以江西省2003~2012年十年间的各项金融投入与科技产出面板数据为依据，通过运用数据包络分析方法具体分析了在此期间金融投入与科技产出相对规模效率，并提出一系列使金融科技结合效率能够协调的政策建议。

二、江西省科技与金融结合现状分析

（一）构建江西省科技投入与科技产出指标体系

本文选取江西省2003~2012年江西省金融投入与科技产出相关指标，具体指标体系如下：

在金融投入指标的选取中，地方财政拨款有利于吸引较多的社会资金投入科技创新队伍；地方财政拨款占地方财政总支出的比重刚好凸显出地方政府对于当地科技创新的重视程度以及支持力度，对地方科技金融的发展起到重要的作用；R&D经费支出特指R&D经费内部支出，这是反映某一地区科技实力的重要指标，是科技创新的主要动力；人均R&D经费可以很好地体现资金与人员配备情况，有利于激发科技创新人员的工作热情和积极性，促进科技成果的产生。科技产出指标选取了技术开发带来的新产品价值、发明专利申请量以及专利申请授权量。其中，发明专利受理量是科技活动成果的一个重要体现；技术开发新产品价值能更好的体现科技转化为生产力的能力，是金融与科技融合的产物之一。

（二）江西省近十年金融投入与科技产出的具体情况

近十年来，江西省不断加大对科技投入的力度，财政支出的额度达到8倍左右，人均科研费用也是不断上升，在这样的大力支持下，科技产出也是不断上升的。十年间，技术开发新产品创造的价值就增长了9倍左右，发明专利的申请量以及专利申请授权量也是翻倍增加。仅2013年，全年通过省级科技主管部门鉴定的科技成果122项，获得国家级科学技术奖的科技成果7项。全年受理专利申请16938件，比上年增长36.0%；授权专利9970件，增长25.0%。全年技术市场合同成交金额43.7亿元。高新技术产业增加值1403.8亿元，增长10.8%；占GDP的比重为9.8%，比上年提高0.8个百分点。

三、科技金融投入与产出效率评价分析

本文选用江西省2003-2012年每一年为决策单元格，假设在既定的投入下研究产出的有效性，运用DEAP Version 2.1 软件进行求解，得出了各单元格的技术效率、规模效率和技术有效性，如表4所示。

（一）技术效率结果分析

技术效率是假定在规模报酬不变的条件下，对各决策单元进行评价，各项投入与产出的因子进行线性整合，用整合后的比率表示投入与产出的效率。

技术效率为1，表明决策单元处于有效状态。决策单元投入产出相对均衡，实现了一定投入下产出最大化或者一定产出下投入最小化。技术效率在0.9~1之间表明该决策单元处于相对有效状态，只要调整一下即可达到有效状态。技术效率在0.1~0.9之间表明此决策单元处于显著非有效状态，将需要较长时间调整方才能达到有效状态。技术效率在0~0.1之间则表明该决策单元基本处于无效的状态，这个时候就需要认真思考这样的投入产出状态是否符合经济发展的正常规律。

从表3中不难发现，2003、2006、2011、2012年的技术效率均为有效得分1，表明在这些年份里江西省金融投入与科技产出相对均衡，基本实现在既定投入下产出的最大化。而2004、2009、2010年这三年的技术效率得分均为0.9以下，这就表明这几年金融投入与科技产出之间处于非有效状态，在既定的投入下产出效率相对较低，需要长时间的调整才可以实现资源的优化配置。其他年份的技术效率得分均介于0.9~1之间，说明此时科技金融融合效率处于相对有效状态，只需要稍加调整即可达到相对均衡的状态。

（二）纯技术效率结果分析

纯技术效率是假设在规模报酬不变的条件下，在前面技术效率的基础上，进一步评价当决策单元格纯技术效率处于非有效状态时，认为大多数是由于技术效率所引发的。通过对纯技术效率的分析，可以发现科技金融融合的程度，揭示出是否存在金融投入冗余或技术产出不足的问题，同时也可以发现冗余或者不足的具体数量问题。

从表3、表4的分析结果中发现，从2003~2012年十年间，有6年纯技术效率是有效的，分值均为1，即在这6年江西省金融科技融合效率相对均衡，既定的投入下达到了产出的最大化；4年纯技术效率处于非有效状态，分值分布在0.9~1之间，即这4年江西省金融科技融合效率处于相对有效状态，仍然存在着投入冗余或者产出较少的情况，需要重新组合和调整资源配置，进一步达到纯技术效率的均衡状态，即既定金融投入下科技产出的最大化。表2中的数据资料也可以为此提供有力的说明。在2007~2010年这四年间，各项投入在不断增加，但是产出却波动不大，甚至出现部分产出下降的情况，因此，需要调整金融各项投入、鼓励和促进科技转化为生产力。

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