基于网络数据包络分析的科技金融相对效率评价研究

张 鹏，张 静

（华南师范大学经济与管理学院，广东广州 510006）

1 研究背景

科技与金融的结合是实施创新驱动发展战略，提高区域综合竞争力的基础性内容。近年来，中国对科技的金融投入力度正在逐年增加，然而金融资源是有限的，如何科学地利用资源提高科技金融产出效率是值得研究的重点话题。由于科技金融具有多投入和多产出以及不同量纲的特点，所以要测量其绝对效率有一定的难度，因此，学者们大多从相对效率评价展开研究，主要方法是构建数据包络分析（DEA）模型。

Charnes等［1］于1978年首次提出DEA模型，该模型是典型的非参数估计方法，不需要事先设定决策单元的具体函数形式，降低了因主观因素和参数设定错误带来的误差。DEA模型作为一种理想的多目标决策方法，已经被很多学者应用于企业、行业和区域各个层面的科技创新效率评价，如，屈国俊等［2］基于三阶段DEA模型从企业层面对中国上市公司的技术创新效率进行分析，基于行业层面学者分别研究了中国规模以上工业企业、高新技术企业和工业企业科技创新效率［3-5］，以及从区域角度分别运用DEA模型分析了浙江省区域科技创新效率、中国三大经济圈10省市的科技金融相对效率和长江中游城市群的创新效率。但是传统DEA方法评价决策单元的相对效率时，忽略了系统的内部结构，没有充分利用数据，实际上将整个生产过程看作一个“黑箱”进行处理，从而该方法无法解释各阶段生产过程对综合效率的影响，不利于找出无效决策单元的具体原因。……