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1、【工作论坛】基于DEA的河南省与沿海发达省份科技创新融资效率比较何丽娜(河南牧业经济学院,河南郑州450044)摘要:建立数据包络分析模型测算了河南省和沿海发达省份科技创新融资的效率,表明河南省的科技创新融资效率低于沿海发达省份,进一步比较各省规模以上工业企业、研究与发展机构和高校等三个科技创新主体的融资效率,并进行投影分析,提出了提高河南省科技创新融资效率的政策建议。关键词:科技创新融资;沿海发达省份;数据包络分析;效率文章编号:1003—4625(2014)05—0114—05中图分类号:F832.46文献标
2、志码:A一、引言进一步比较分析河南省与沿海发达省份规模以上工科技创新对社会经济发展起着巨大推动作用,业企业、研究与发展机构和高等学校三个主要的科科技创新能力能够体现一个国家和地区的核心竞争技创新主体的科技创新融资效率存在的差异。针对力。科技创新需要有大量的资金投入,加大金融对存在的差异,提出相关政策建议,以提高河南省科技科技创新的投入是推进科技创新的有效途径。王海创新融资效率。等(2003)建立了指标评价体系和评价模型对我国科二、效率评价模型——数据包络分析技金融结合效益进行实证分析,结果显示我国科技数据包络分析
3、(dataenvelopmentanalysis,DEA)金融结合效益有所改善,但还存在较多问题未能使是美国运筹学家Charnes、Cooper、Rhodes(CCR,金融科技投入取得较好的效益。龚传洲等(2012)1978)提出的一种用来评价决策单元相对效率的方基于VAR模型的研究显示,我国不同的融资渠道对法1。若干个同种类型的决策单元(DecisionMaking科技创新的作用存在差异,金融机构的中长期贷款Units,DMu)组成一个系统,为实现决策单元的“Pa—和政府的财政拨款对科技创新的支持作用大,而资r
4、eto最优”,运用线性规划技术对决策单元的多个投本市场的作用较小。在金融资源稀缺的状况下,提入、产出指标数据进行的非参数前沿效率分析。通高金融科技创新投入的效率是解决问题的有效方法。过保持投入或产出不变,将DMU投影到DEA前沿吕江林等(2012)比较了我国中部六省与东部发达省上,比较DMU偏离DEA前沿的程度来判断其相对有市金融投入与科技产出的效率,提出要采取措施提效性。DEA方法已经被广泛地用来进行效率分析。高中部各省科技金融的投入产出效率。陈迪等(一)基本模型(2013)基于DEA模型的研究显示,我国各省区
5、市的设选取n个同类型的决策单元进行评价,分别科技创新总体效率逐年提高,东、中、西部地区存在为DMU.,i=1,2,⋯,n。每个DMU选取m个投入指差异。陈凯等(2013)基于AHP方法对江苏省金融标,DMUi的投入指标向量为Xj=(x,X一,xj);每个投入和科技产出的研究认为,金融资本投入效率低DMU在选取r个产出指标,DMU的产出指标向量为下使其对科技创新产出的助推作用没有完全体现。本文采用数据包络分析法(DEA)对河南省和沿Yj=(yY,⋯,y)。其中,Xj≥0,Y≥0,即投入产出海发达省份山东、江苏、浙江
6、、广东、福建和上海市的指标非负。科技创新融资效率进行实证分析,比较河南省与沿(1)评价DMU总体效率的具有非阿基米德无穷海发达省份整体科技创新融资效率存在的差异,并小的cR模型:收稿日期:2014—03—18基金项目:本文是河南省科技厅河南省2014年科技发展计划项目“河南省与沿海发达省份科技创新融资比较研究”的阶段性研究成果,项目编号:142400410415。作者简介:何丽娜(1971一),女,河南西华人,博士,副教授,研究方向:财务与会计,金融工程与风险管理。金融理论与实践1142014年第5期(总第418
7、期)【工作论坛】rain0一£(S一+eTs)(4)如果1,那么DMU。为规模效益不变,S.t.Ft∑xj+s一=0Xo该决策单元已经达到最大产出规模;如果<1,芦那么DMUj。为规模效益递增,值越小递增趋势越大,∑一s=yo即增加投入X。,会有更高比例产出量的增加;如果n≥0,S一≥0,S≥0>1,那么DMU。为规模效益递减,值越大递减趋=(1,A,1)∈R,e=(1,A,1)∈R势越大,即增加投入x。不会使产出更高比例增加。其中,£是非阿基米德无穷小量,S一是投入变量(5)如果0=1,而S≠0,S≠0,那么D
8、MU。为对应的松弛变量向量,s是产出变量对应的松弛变弱DEA纯技术有效。量向量。该模型中待估计变量的最优解为0,s一,s,(6)如果o=1,且S一:0,S=0,那么DMU。为,0是对第。个DMU相对总体效率的评价。DEA纯技术有效。(2)评价DMU纯技术效率的具有非阿基米德无(7)用总体效率0和纯技术效率o可以计算纯穷小的C。GS模型:/3*mino一£(S一+eTs1规
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