鄧彥+盧鵬光

【摘 要】 在供給側改革背景下，如何提升金融支持效率，增強金融對實體經(jīng)濟支撐能力顯得至關重要。以廣東省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)為研究對象，采用DEA模型和Malmquist指數(shù)模型分別測度了廣東省各地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效率，研究發(fā)現(xiàn)，廣東省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率不高，大部分企業(yè)處于綜合效率無效狀態(tài)，但發(fā)展呈整體上升趨勢。文章最后對提高新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率提出相應政策建議，包括提升銀行金融支持服務、提高產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新水平和鼓勵企業(yè)進行并購等。

【關鍵詞】 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)； 數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）； 金融支持效率

【中圖分類號】 F830 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2016）24-0071-04

一、引言

改革開放以來，我國經(jīng)濟迅猛發(fā)展，綜合國力和競爭力顯著上升，但以投資需求拉動為主的高速增長模式，帶來了供給與需求之間的不平衡，已經(jīng)不再具備可持續(xù)的動力點。面對經(jīng)濟下行壓力和傳統(tǒng)動能減弱，國家開始著力推動結構性改革，而大力發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，努力形成新的經(jīng)濟增長點，已形成共識。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)以科技創(chuàng)新為依托，促進全要素生產(chǎn)率提升，對經(jīng)濟社會具有全局帶動和重大引領作用，是轉變經(jīng)濟發(fā)展方式、調(diào)整經(jīng)濟結構的重要途徑。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的培育需要政策、資金、管理、科學技術、人才等多方面的支持，而金融支持起著基礎和支柱性的作用，因此，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)如何獲得足夠的資金和有效利用資金達到產(chǎn)出的最大化關系到產(chǎn)業(yè)能否健康發(fā)展。

隨著供給側改革的推進，會有更多的金融資本從傳統(tǒng)行業(yè)流向新興產(chǎn)業(yè)，金融支持的效率決定了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力和先進水平，因此，如何提升金融支持效率，增強金融對新興產(chǎn)業(yè)的支撐能力是一項重要的研究課題。本文擬以廣東省為研究對象，進一步研究戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率。近年來，廣東省以國家首批促進科技和金融結合試點地區(qū)廣州、佛山、東莞和深圳為基礎，大力推動科技、金融和產(chǎn)業(yè)“三融合”，是科技金融政策創(chuàng)新和先試先行的重要試驗田，對廣東省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率進行深入研究，對全國各地促進金融和科技、產(chǎn)業(yè)的深度融合，為經(jīng)濟結構調(diào)整和動力轉換營造良好的環(huán)境有重要的意義。

二、文獻回顧

金融支持與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關系很早就受到國外學者的關注。Raghuram et al.[1]認為金融支持對產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起促進作用。Raymond et al.[2]運用定量分析研究方法，得出金融市場體系越健全，對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的促進作用越大，而其中私人銀行在資源配置中發(fā)揮著支柱性的作用。Alessandra et al.[3]采用歐盟第二輪和第三輪科技創(chuàng)新的調(diào)查數(shù)據(jù)，分析了金融支持對英國新興產(chǎn)業(yè)在創(chuàng)新活動中的作用，得出金融支持對產(chǎn)業(yè)發(fā)展尤其是新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要作用。

而國內(nèi)關于金融支持對新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究，主要分為以下兩部分：

一是運用效率測度工具分析新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效率。熊正德等[4]對我國105家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)公司金融支持效率水平進行了DEA分析，在效率測度值的基礎上建立了logit回歸分析模型探討金融支持效率的影響因素，結果表明不同產(chǎn)業(yè)之間金融支持效率存在差異，而直接融資方式對新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展更有效；馬軍偉[5]運用DEA-Malm quist模型測度2008—2011年我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持動態(tài)效率變化，由于金融技術水平偏低，在觀測期內(nèi)整體的金融支持效率呈下降趨勢。

二是運用定性分析方法研究金融支持產(chǎn)業(yè)的發(fā)展路徑。夏 和王曉東[6]以廣州市為例，分析了金融支持新興產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀和不足之處，并從發(fā)展股權投資、政府引導、建設多層次債券市場等方面提出相關政策建議；王認真[7]從商業(yè)銀行的角度來分析銀行在支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展時的制約因素，并針對性提出支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展的路徑選擇。

通過對現(xiàn)有研究成果的梳理可以看出，國外學者的研究主要側重于金融支持對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的理論研究，而國內(nèi)學者則從發(fā)展的模式、路徑、實證等方面對金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展做出較為全面的研究。但從地區(qū)平衡發(fā)展、政策支持效果的角度對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效率進行實證研究仍不多見，缺乏從整體平衡發(fā)展的角度考量金融支持效率。因此，本文以廣東省為例，以2010—2014年作為樣本觀測期，運用DEA方法研究廣東省內(nèi)廣佛莞深和其他城市各地區(qū)的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率，并比較其差異，以期能為全國各地戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)的平衡發(fā)展提供借鑒。

三、研究設計

（一）金融支持效率評價模型

1.DEA模型的基本原理

數(shù)據(jù)包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是一種非參數(shù)的線性規(guī)劃方法，該方法根據(jù)決策單元的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用線性規(guī)劃的方法構造有效的生產(chǎn)前沿面，處于前沿面上的點效率值為1，處于DEA有效；而位于前沿面線內(nèi)的點的相對效率在（0，1）之間，未能達到有效狀態(tài)，偏離程度越遠，效率越低。

2.Malmquist指數(shù)模型的基本原理

Malmquist指數(shù)又稱為全要素生產(chǎn)率指數(shù)，即TFP（Total Factor Productivity），測算樣本在不同時期內(nèi)生產(chǎn)率變化的動態(tài)特征。由于本文采取的是規(guī)模報酬可變的BCC模型，Malmquist指數(shù)可分解為技術效率變化EC和技術變化TC的乘積。因此，本文在計算Malmquist指數(shù)時所采用的公式為：

M（yt+1，xt+1，yt，xt）=××

其中xt，xt+1分別表示新興產(chǎn)業(yè)公司在t期和t+1期的投入向量，而yt，yt+1表示在t期和t+1期的產(chǎn)出向量。Dt（xt，yt）和Dt+1（xt+1，yt+1）則分別表示以t期和t+1期技術作為參照面的決策單元與最佳前沿面的距離。

其中，EC=

TC=×

當Malmquist指數(shù)大于1時，代表在觀測期（t，t+1）內(nèi)，金融支持效率是上升的；當小于1時，則下降。而生產(chǎn)率指數(shù)可分為技術效率變化和技術變化的乘積，通過觀測EC和TC的指數(shù)變化，有助于我們分析金融支持效率的變化是由哪些因素引起和影響程度強弱，從而針對性地提出改進辦法。

（二）指標選取與數(shù)據(jù)來源

1.數(shù)據(jù)來源

本文選取廣東省主營業(yè)務屬于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的七大產(chǎn)業(yè)的上市公司為樣本，剔除ST公司和數(shù)據(jù)缺失的公司后，得到樣本公司數(shù)為85家，其中廣佛莞地區(qū)23家，深圳市35家，其他城市27家。由于我國在2010年作出了發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定和2011年實施科技與金融試點結合地區(qū)，因此，本文從時間上選取2010—2014年5個年度的財務數(shù)據(jù)，既能比較特殊時點上金融支持效率的變化情況，又能比較廣東省不同地區(qū)間的效率差異。樣本公司數(shù)據(jù)資料來自同花順金融數(shù)據(jù)庫，采用的DEA分析軟件為DEAP 2.1。

2.指標選擇

通過充分借鑒已有研究成果，本文參照馬軍偉[5]的研究思路，選取資產(chǎn)負債率、流通股比例和M2值作為投入指標，反映戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)公司金融資源的投入情況；選取凈資產(chǎn)收益率和營業(yè)總收入增長率作為產(chǎn)出指標，反映企業(yè)的盈利能力和產(chǎn)出能力，各項指標具體定義如表1所示。

3.數(shù)據(jù)無量綱化處理

用DEA軟件測度金融效率時有兩個前提條件：一是數(shù)據(jù)必須為非負數(shù)，二是樣本數(shù)量大于投入產(chǎn)出指標數(shù)量和的2倍。由于投入指標中凈資產(chǎn)負債率和營業(yè)總收入增長率的數(shù)據(jù)均存在負數(shù)的情況，必須按下列公式進行轉化，確保滿足DEA模型要求：

yij=0.1+0.9×，i=1，2，…，n

其中，Mj=max（xi1，xi2，…，xij）；mj=min（xi1，xi2，…，xij）

四、實證分析與結果

（一）基于DEA模型的金融支持效率研究

運用BCC模型計算相對效率時，其綜合技術效率（TE）由純技術效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）的乘積構成。純技術效率代表企業(yè)金融資源使用的效率，純技術效率越高，代表企業(yè)的管理制度和資金運用情況越好，產(chǎn)出越大。規(guī)模效率代表戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是否處于最佳的投入產(chǎn)出比例，規(guī)模效率越高，代表投入的金融資源規(guī)模越合理。現(xiàn)對廣東省85家樣本企業(yè)2010—2014年的數(shù)據(jù)分別進行軟件運算，計算結果如表2所示。

從表2可以看出，在2010—2014年期間，廣東省各城市金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)公司的綜合效率還不夠高，在85家公司中，平均只有17家處于生產(chǎn)前沿面上，這些企業(yè)純技術效率和規(guī)模效率均處于有效狀態(tài)，說明企業(yè)管理和技術水平較高，能最大效率地利用金融資源，使投入的資源均能達到最大的產(chǎn)出。其余企業(yè)處于純技術效率無效或純技術效率與規(guī)模效率均無效的狀態(tài)，純技術效率偏低是導致綜合效率不高的主要成因，這些公司的金融管理效率偏低，在金融資金投入和使用中還能有較大調(diào)整空間。

從各地區(qū)的金融支持效率來看，在樣本觀測期間內(nèi)，廣佛莞城市的綜合效率由2010年的0.574增長到2014年的0.884，增幅達到54%，表明在此時間段內(nèi)，由于國家加大力度發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，并把廣佛莞地區(qū)列為第一批科技金融結合試點城市，新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展受國家政策和政府支持力度影響較大。進一步從指標的角度分析，廣佛莞城市綜合效率仍有不斷提升的空間，在規(guī)模效率處于較高水平的情況下，應著重提升純技術效率，即進一步提升金融管理效率和企業(yè)技術水平。

深圳市新興產(chǎn)業(yè)公司的金融支持綜合效率在2010—2012年期間保持相對穩(wěn)定，2012—2014年期間穩(wěn)步增長，深圳地區(qū)的金融支持綜合效率保持在較高的水平，與其金融中心的地位相符，且成為科技金融試點城市后，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)相關金融支持政策更趨完善，實現(xiàn)了金融支持綜合效率的穩(wěn)步增長。具體分析，深圳地區(qū)規(guī)模效率在0.997—1.000范圍內(nèi)波動，效率值保持在最優(yōu)水平，而純技術效率在0.727—0.847范圍內(nèi)波動，還需合理利用金融資源，使資源能夠更有效率地為企業(yè)帶來效益。

而除廣佛莞深外的其他城市的綜合效率在2010—2014年期間波動增長，增長率達到了14.6%，勢頭良好，但綜合效率不高，均處于0.8以下，且純技術效率和規(guī)模效率缺乏穩(wěn)定性，需加大政策扶持力度促進產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定、平衡發(fā)展。

（二）基于Malmquist指數(shù)模型的金融支持效率研究

運用DEA模型只能測算金融支持效率的靜態(tài)特征，為了更好地觀察樣本在觀測期內(nèi)的跨期變動情況，本文進一步運用Malmquist指數(shù)方法測算樣本在2010—2014年期間金融支持效率的動態(tài)變化。結果測算如表3所示。

總體上看，2010—2014年間，廣東省各城市金融支持效率的Malmquist指數(shù)平均值均大于1。根據(jù)定義，當Malmquist指數(shù)大于1時，表明在整個樣本觀測期間內(nèi)金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率呈整體上升趨勢，其中廣佛莞城市上升幅度最大（21.2%），其次是其他城市（19%），深圳次之（11.5%）。而Malmquist指數(shù)上升是由技術效率變化和技術進步共同引起的，其中，廣佛莞城市主要是由于技術效率的變化，而深圳和其他城市則是技術進步較大。而且在各個環(huán)比區(qū)間內(nèi)，除了其他城市在2011—2012年Malmquist指數(shù)小于1，其余11個環(huán)比區(qū)間Malmquist指數(shù)均大于1，表明在2010—2014年期間，由于國家大力發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，并把廣佛莞深列為第一批科技金融結合試點城市，金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)力度加大，成效顯著，使得產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。

五、結論與建議

（一）主要結論

由上述研究分析可以得到以下結論：第一，廣東省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)公司金融支持效率還不高，大部分企業(yè)未能達到DEA有效狀態(tài)；第二，大部分企業(yè)純技術效率和規(guī)模效率不高，管理效率低下和資源配置不平衡，必須同時提高金融支持的純技術效率和規(guī)模效率，加大資金投入力度，并提升資金管理水平；第三，廣東省在金融支持方面存在地區(qū)性的不平衡，廣佛莞深地區(qū)比其他城市的效率更高；第四，廣東省各個地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)公司金融支持效率呈逐年上升狀態(tài)，其中廣佛莞地區(qū)發(fā)展迅速。

（二）政策建議

第一，企業(yè)要加大創(chuàng)新投入，提高自身核心競爭力。企業(yè)應切實提高管理能力并調(diào)整資金投入結構，把更多資金投入到企業(yè)創(chuàng)新投入中去，并注重引進高層次技術人才，促進企業(yè)技術創(chuàng)新。

第二，發(fā)揮銀行機構的主導作用。銀行機構應對等合資格的新興產(chǎn)業(yè)公司給予更大的信貸額度和更優(yōu)惠的利率政策，使企業(yè)的資金需求得到滿足。一些中小企業(yè)由于規(guī)模較小，獲取銀行信貸比較困難，政府應發(fā)揮必要的引導作用，設立政府新興產(chǎn)業(yè)貸款風險補償金和貼息資金，引導銀行業(yè)金融機構加大對中小新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)的信貸支持。形成政府引導、銀行機構參與的新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)貸款風險補償機制。

第三，加大政策力度，發(fā)揮廣佛莞深地區(qū)的示范效應，促進其他城市新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，達到以點帶面。發(fā)揮廣州、深圳的金融輻射帶動作用，加大政策創(chuàng)新和專項資金支持力度，重點建設好“廣佛莞”和深圳市兩個國家第一批科技與金融試點結合地區(qū)，創(chuàng)新促進科技與金融結合模式。支持除廣佛莞深外其他城市有條件的專業(yè)鎮(zhèn)、民營科技園、高新技術產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)等產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)結合自身實際，充分發(fā)揮金融資源在支持新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的積極作用。

第四，在促進銀行機構加大對新興產(chǎn)業(yè)公司信貸支持的同時，鼓勵新興產(chǎn)業(yè)公司充分利用社會資本促進企業(yè)發(fā)展，支持符合條件的企業(yè)完善公司治理結構，通過股權債券等渠道開展直接融資。另外，可選擇幾個戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)重點培養(yǎng)，鼓勵規(guī)模較大、競爭優(yōu)勢明顯的企業(yè)通過兼并收購，培育多家國內(nèi)領先的科技型龍頭企業(yè)，以形成對經(jīng)濟發(fā)展的持續(xù)推動。

【參考文獻】

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