【摘要】科技金融是江苏省实施创新驱动发展战略，加快经济发展动力转换的重要引擎。运用DEA模型对江苏省2012-2016年13个地级市的科技金融发展效率进行测算，结果表明江苏省科技金融发展效率区域非均衡性特征明显，苏南和苏北地区纯技术效率和规模效率都有待提升，尤其是苏北地区规模效率值远低于江苏省平均水平，规模效率低下依然是江苏科技金融发展的重要瓶颈。在此基础上，从供给侧改革视角提出了提高江苏省科技金融发展效率的相关政策建议。

【关键词】供给侧改革 DEA模型 科技金融发展效率

一、研究背景

近些年，中国经济步入“新常态”，经济增速逐渐放缓，为了破解面临的经济下行压力，2015年习近平总书记首次提出了“供给侧改革”，要在适度扩大总需求的同时，加强供给侧改革，提高供给侧质量和效率，即要加强科技进步通过创新提高生产领域质量，强化优质供给，实现创新驱动的新经济形态。特别是支持支撑科技产业发展的金融体系的重要性不言而喻，如何从供给侧改革视角，刺激“老化金融供给”，增加有效金融新供给，成为亟需解决的重要问题。江苏省作为国家促进科技和金融结合试点省份，也在不断推动科技金融创新资源和要素改革，取得了显著成效。同时，江苏省“十三五”规划明确提出要加快建立适应创新链需求的科技金融服务体系，实施创新驱动发展战略，加快经济发展动力转换。

二、指标选取及数据来源

指标选取：科技金融发展效率指标构成分为金融投入和科技产出两方面的指标，同时考虑到研究的实际问题及数据的可得性，并借鉴章思诗（2017）、杜金岷等（2016）等学者的研究，经筛选后选取如下指标体系：

三、科技金融效率的测度与实证结果

（一）纯技术效率的测度与实证结果

纯技术效率是决策单元（13个地级市）在既定产出水平下实现最小投入能力的衡量，与决策单元的科技创新、资源配置直接相关。

从表2可知：对苏南而言，南京的纯技术效率值在所有的市里面是最低，并且在2012-2016年波动幅度大，2016年的数值最低仅为0.533。说明南京的科技金融管理不健全，成果转化速度相对较慢；最高的是苏州，为1.000，说明苏州的科技技术和科技金融的管理都处于良好的状态；常州纯技术效率值呈上升趋势变化，但在2015年出现转折下降。无锡的纯技术效率值趋势图呈现W形，不过纯效率值都处于省平均线以上，并在苏南地区中保持着中上游水平；镇江相对保持着稳定发展，在2013-2016年开始稳步提升。对苏中而言，科技金融纯技术效率值与苏南、苏北相比较高，说明苏中地区科技创新理念较强，且金融市场运行效率较高。其中扬州和泰州的纯技术效率值为1.000，稳定且为最优状态；南通在2014-2015年间，有略微下降趋势，整体效率值维持在1.000附近，这反映出南通的纯技术水平日益成熟。对苏北而言，盐城在苏北中最低，在2012-2016年间呈现下降趋势且远低于省平均线；宿迁的纯技术效率一直在波动，纯技术发展并不是很平穩；连云港在经历2012-2015年的持续下滑后，在2015-2016年开始上升，并逐步超过了省平均线；淮安在2012-2016年维持着稳定发展，并且纯技术效率的指标在苏北地区处于中上游的情况。

（二）规模效率的测度与实证结果

规模效率用于衡量现有产出规模结构与最终产出规模结构之间的差距。

由表3可知：苏南的科技金融规模效率值处于省平均线以上，五个地级市的规模效率波动幅度不大，比较平稳，且基本处于规模不经济阶段。苏州最高，2012-2016年一直处于规模经济状态，南京、常州连续五年及无锡、镇江的部分年份呈现规模不经济。对苏中而言，扬州2014-2016年期间处于规模报酬波动递减阶段，泰州的效率值一直为1.000，为最优状态，但南通的效率值从2014年开始呈递减趋势。苏北地区除徐州个别年份外其他地级市明显大幅度低于省平均值，但其规模效率值呈现出逐年上升的趋势。其中徐州上升较快，到2016年为1.000，实现了规模经济；连云港从2012年的0.419上升到2015年的0.476，上升幅度虽非常有限，但其仍处于报酬波动递增阶段。淮安、盐城、宿迁在2012-2016年间的科技金融效率是稳定上升的。

（三）综合效率的测度与实证结果

综合效率综合衡量和评价决策单元（13个地级市）的科技金融结合能力和融合效率。

由表4可知：苏南五个地级市中，无锡、苏州、镇江的科技金融综合效率最高，为1.000，其中镇江增长率最高，为0.168；其后为常州，在苏南地区排名虽为第四，但在2012-2016年间，整体来看，常州处于上升趋势。最低的是南京，并且南京的综合效率近年来有下降趋势。苏中地区配置最低的是南通，其次为扬州。2012-2016年期间，南通和扬州都呈现下降趋势，可见南通和扬州的科技金融结合存在问题。泰州从2011年开始就保持了最优的综合效率值。近几年苏北五市除徐州外的综合效率显著低于全省平均水平，但随着时间推移差距在不断缩小。截止2016年，盐城最低，其次是连云港、宿迁、淮安。盐城、连云港、宿迁、淮安的起点值较低，如宿迁2012年仅为0.077，但近年来已经保持了很高的增长速度，徐州在2016年达到了最优状态，应继续保持稳固领先地位。

四、供给侧改革视角下提高科技金融发展效率的对策建议

一要发挥制度供给的牵引作用，改善完善科技金融制度体系。推进供给侧结构性改革，为商业银行科技金融服务建立信贷总量倾斜机制。创新财政科技资金投入方式。围绕创新链完善资金链，重点要发挥财政政策的乘数效应与示范作用；出台税收优惠政策，引导科技企业增加研发投入。二要创新科技金融产品和服务，提升为科技型企业提供综合性金融服务的能力。鼓励商业银行大胆创新，针对地方科技企业的发展开发量身定制的金融产品，尤其要大力挖掘并充分发挥本土银行的资源优势。政府要配合建立专门提供科技贷款的区域性科技银行，深入学习研究国内外成功经验，如美国硅谷银行、杭州“科技支行”、武汉“光谷科技支行”，建立具有江苏特色的科技银行。三要实行差别化的科技金融政策，打造苏南地区科技金融高地。实施既有区域针对性、又能促进区域间协调发展的科技金融差异化发展战略，充分调动各区域科技企业和金融机构的积极性。四要改革完善科技金融服务渠道，构建全方位金融服务模式。构建互联网金融服务科技的方式，实施“互联网+金融+现代科技”行动，借助互联网金融平台为科技型中小企业提供金融服务，加快科技产业链金融一体化发展。

参考文献

[1]黄瑞芬，邱梦圆.基于Malmquist指数和SFA模型的我国科技金融效率评价[J].科技管理研究，2016（20）：43-48.

[2]章思诗，李姚矿.基于DEA-Tobit模型的科技金融效率影响因素研究[J].科技管理研究.2017（06）：29-34

基金项目：江苏高校哲学社会科学研究项目“江苏省科技金融发展与产业结构转型研究——基于供给侧改革视角”（编号：2016SJB790048）。

作者简介：张晓燕（1987-），汉族，女，河北邯郸人，盐城师范学院讲师，硕士，研究方向：科技金融与产业经济发展。