基于dea模型的科技金融投入产出相对效率分析——以广东省为例-江湧.pdf
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1、207年第s期 s如。d R童譬iij冕麓。R。a,。h 2017 No3doi:103969jissn10007695201703012基于DEA模型的科技金融投人产出相对效率分析以广东省为例江沔L 2,闫晓旭3,刘佐菁2,杜赛花2(I暨南大学管理学院,广东广州 510632;2广东省科技创新监测研究中心,广东广9Jl 510033;3暨南大学,广东珠海 519000)摘要:科技金融是实现广东省创新驱动发展,自主创新能力提升的重要引擎。在建立科技金融投入产出效率评价指标体系的基础上,采用数据包络分析法,首先将2014年广东省的科技金融结合效率同全国其他省市对比,进行初步评价;然后对2000-
2、2014年广东省自身科技金融结合效率作进一步研究,挖掘其存在的问题。研究结果表明,一味地扩大金融投入并不能有效提高科技产出,深化管理体制改革,推进市场化进程,优化科技金融内部结构才能实现科技金融的协调发展。关键词:数据包络分析(DEA);科技金融;相对效率;管理体制改革中图分类号:F8327;G322 7 文献标志码:A 文章编号:10007695(2017)030069-06Analysis on Relative Efficiency of Input and Output of Science and Technology FinanceBased on DEA Model:A Case
3、 Study in Guangdong ProvinceJIANG Yon91一,YAN Xiaoxu3 LIU Zuojin92,DU Saihua2(1SchoolofManagement,JinanUniversity,Guangzhou 510632,China;2Guangdong Science and Technology Innovation Monitoring and Research Center,Guangzhou 510033,China;3Jinan University,Zhuhai 5 19000,China)Abstract:Science and techn
4、ology finance is an important part of Guangdong province to achieve innovation drivendevelopment and independent innovation capabilityThis paper establishes the evaluation index system of science andtechnology of financial efficiency and makes full use of DEA model,First of all,this paper analyzes t
5、he efficiency of the 30provinces and municipalities in the science and technology finance,and then it analyzes the efficiency technology and finance inGuangdong province from 20002014The results show that it is difficult to solely rely on the expansion offinancial investmentto improve the output of
6、science and technologyThe future development of Guangdong province in science and technologyfinance will depend more on deepening the reform of science arid technology management system to achieve the coordinateddevelopment offinancial input and output ofscience and technologyKey words:data envelopm
7、ent analysis;science and technology finance;relative efficiency;management system reform科技与金融的结合是实施创新驱动发展战略、提升区域综合竞争力的基础性内容。生产力的发展、社会的进步离不开科技推动,而科技的发展依靠金融的强力支持,任何一项科技成果从研发、应用转化到产业化各个阶段都需要金融资本的支持,才能最终转化成社会生产力。近年来,广东省以创新驱动战略为指引、以金融服务实体经济为核心,为促进科技与金融相结合,不仅在政策、制度方面给予大力支持,而且对科技进行金融投入的规模和力度都在逐年加大。然而,科技金融资
8、源极为有限,因此,合理配置金融资源,充分提升科技金融的运行效率十分重要。1 文献综述广义上讲,科技金融是促进科技开发、成果转化收稿日期:201610一19,修回日期:20161230和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排。我国在科技金融领域的研究虽起步晚,但发展快,2010年以后随着国家对科技创新的进一步重视,大量关于科技金融结合的模式选择21、机制创新p1、评价体系构建M等研究出现,并成为持续的研究热点。然而随着我国对科技的金融投入逐年大幅度增加,产出的效率并未达到预期,因此科技金融结合效率方面的问题开始得到专家学者的进一步关注。最初关于科技金融
9、的研究集中在国家层面,之后拓展至省市层面,研究的理论逐步成熟,采用的研究方法也更加广泛。早在2003年,王海等人口1就发现这一问题,采用了层次分析法对我国10年间的科万方数据70 江沔等:基于DEA模型的科技金融投入产I相对效率分析以广东省为例技金融结合效率进行评价,为后续研究奠定了基础。吕江林等m1建立了科学的投人产出评价体系,利用2009年的投入指标数据和2010年的产出指标数据,对我国中部东部部分省市的科技金融的结合情况进行研究,并提出合理化建议。华玉燕等【7l采用DEA方法对安徽省199720lo年的科技金融结合效率进行分析。韩威瞄1基于DEATobit模型,采集了河南省2005-20
10、14年18个地市科技金融的有关数据,对其科技金融结合效翠进行了实证研究。本文在前人研究的基础上,以广东省为研究对象,在建立科学合理的科技金融投入产出指标评价体系的基础上,首先运用DEA数据包络分析模型对全围30个省、自治区、直辖市(不含西藏和港澳台地区)的科技金融结合效率进行分析,将广东省的科技金融结合效率同全国其它省区市进行对比,进行初步评价;然后采集广东省2000-2014年总计15年的科技金融的投入与产出数据,深入探究广东省科技金融投入与产出关系的合理性,发掘科技与金融结合过程中存在的问题;最后针对研究中发现的问题,对广东省未来科技金融的发展提出政策性建议。2指标体系和数据21评价体系确
11、立评价指标体系的建立一般要遵循系统性、典型性、科学性、可行性、可比性、综合性等原则。要评价科技金融的投入与产出效率,建立起科学合理的评价体系,指标的选择十分重要。一方面,选择的指标要保证真实有效地反映科技金融的投入与产出的实际情况;另一方面,为保证数据的可用性,也要考虑到DEA方法自身的一些特点。本文在依据上述原则和要求的同时,参考学者现行科技金融效率指标体系,采用主成分分析法,将选择的多个指标进行处理,最终选择对投入和产f|解释程度较高的核心指标,建立起相对科学合理的科技金融投入产|:;指标体系,如表l所示。表1 科技金融投入产出指标体系类别 指标金融投入 II&D经费内部支出R&D人员总量
12、资产“陛支出科技产m 新产品产值t-年rt申请授权量技术市场成交合同金额圈外主要检索T具收录科技论文数在金融投入方面,R&D经费内部支出是指企事业单位用于内部开展科研活动的实际支出,科学研究与试验发展(R&D)活动作为科技活动的核心内容,其经费投入的强度和规模直接影响到地区自主创新水平,因此是反映科技金融投人的重要指标;人力资本是科技创新活动中的核心要素,R&D人员总量反映一个地区对科技活动的人力资本投入;资产性支出主要反映一地区在硬件投资方面对科技活动的支持。在科技产出方面,专利授权量和国外主要检索工具收录科技论文数能直接体现一个地区的科技活动成果,是衡量科技活动产出的常用指标;技术市场合同
13、是实现科技成果市场化、产业化的重要渠道,其成交额反映了技术与产业融合发展程度;新产品产值指标一般被认定为科技活动的直接商业化产出,因此新产品产值成为衡量地区科技产业化水平的重要指标。22数据处理科技产出在时间上并非与金融投入相一致,往往具有一定的滞后性,本文在借鉴科技金融领域的相关研究成果f6l,并充分考虑到广东省科研发展现状的基础上,假定科技金融投入与产出存在1年的时间差,即当年的科技产出是上一年金融投入的结果,将投入产出数据【Xi,Yi)调整为【xj,Y川J代入模型。为剔除价格因素的影响,以2000年为基期对R&D内部经费支出用CPI指数进行平减,对资产性支_用固定资产投资价格指数进行平减
14、,对新产品产值、技术市场成交合同金额用工业生产者出厂价格指数进行平减,处理后的主要数据分别如表2、表3所示。表2 2014年中国内地30个省区市金融投入与科技产出的主要指标万方数据江滂等:基于I)EA模型的科技金融投入产相对效率分析以广东省为例 71注:数据来源于中国科技统汁年鉴表3 2000-201 4年广东省金融投入与科技产出的主要指标(平减后)注:数据来源于广东统计年鉴和中国科技统计。举3 DEA方法概述与评价步骤31 DEA方法概述数据包络分析法(dala envelopment analysis)是由美国运筹学家Charnes和Cooper等人创建并发展起来的一种非参数前沿效率的系统
15、分析方法。DEA方法将“相对效率”的概念作为基础思想,针对相同类型的单元,根据多个指标的投入与产出进行相对有效性或效益评价。本文应用DEA中的CCR模型和BCC模型对广东科技与金融的结合效益进行评价。32基本模型CCR模型作为DEA模型中的一种,常用来评价决策单元的整体效率。在假设规模报酬不变条件下,模型对各项投入与产_LJ的生产因子进行线性组合将投入与产出的比率视为整个集合相对效率,根据投人产出的相对效率可对各决策单元进行有效的评估。CCR得分与决策单元整体效率之间的关系如表4所示。表4 CCR得分与决策单元整体效率之间的关系决策单元整体效率整体效率有效,投入产3均衡,投入定时产m达到最大化
16、或产m一定时投入达到最小化10911 投入与产出相埘有效,在一定程度经过渊整便可达到有效水平j01,091 决策单元处r明娃非有效状态,需要经过长时阃的调整与改进才能实现整体效率有效0。01】 决策单元处T:无效状态,投入产m是不符合F常的经济运行规律BCC模型是DEA分析中又一个十分重要的模型。CCR模型存在一定的缺陷,往往难以对一个弱效率的决策单元进行详细分析。决策单元的弱效率可能是来源于技术无效率或者规模无效率,而BCC模型通过改进,将固定规模报酬的假定放宽为变动规模报酬,研究决策单元处于非有效状态有多大程度是由技术无效造成的万方数据72 江滂等:基于DEA模型的科技金融投入产出相对效率
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