浅析应用型本科院校创新创业与科技金融融合方法

李健民

摘要：现代科学技术日新月异，高速发展，世界经济持续增长，其中以应用型本科院校大学生创新创业科研为特征的应用型本科院校高新技术产业在促进经济发展中起到重要推动作用。高新技术产业的发展离不开应用型本科院校创新创业科研研究和金融资本的支持，而应用型本科院校创新创业科研和金融资本的支持同时也是促进社会经济快速发展的重要生产要素之一。将应用型本科院校创新创业科研和金融资本较好的融合，更有效的促进高新技术产业发展，已经成为加强地区经济创新发展的重要手段之一。本文对评价应用型本科院校创新创业科研及金融效率水平的研究方法、分析模型的国内外相关研究文献分析整理，以使应用型本科院校创新创业科研及金融在促进国民经济增长中起到的作用拥有可靠的理论作为后盾。

关键词：创新创业；科技金融；相对有效性

尽管科技金融这个词汇目前在各个领域越来越被普遍运用，但是科技金融至今没有给出一个比较严格的理论定义，并构成一个完整的科学涵义。科技金融这个词汇在我国出现，是在二十世纪九十年代初，由广东省深圳市科技局首次提出，并在《中华人民共和国科学技术进步法》通过。随后，中国科技金融促进会成立，在1994年提出"我国科技金融事业是根据科技进步与经济建设结合的需要，适应社会经济的发展，在科技和金融体制改革的形势推动下成长发展起来的"。可见，科技金融这一词汇是随着我国国民经济体制深化改革，以及国民经济的快速发展而出现的。

赵昌文、陈春发和唐英凯等几位学者给出科技金融的涵义，即科技金融是国家科学技术创新以及金融综合系统的不可缺少的一部分，是政府、企业、金融组织等为科技创新企业提供资金支持的各种单位的一系列为科技创新企业融通资金活动，是为了加速科研开发、相关科研成果市场化，以及科技创新企业发展的相关金融产品、金融制度政策及服务的制度安排。胡苏迪和蒋伏心在研究中指出，科技金融是为了适应创新发展的实际需要，满足科研开发以及相关成果市场化，存在于科技创新技术产业发展的每个环节，满足其发展资金需要的各个金融组织、金融产品及金融政策的一系列组合。

综上所述，科技金融定义的重点是各个金融主体促进科学技术创新、科研开发以及科学技术研究结果市场化活动，以及有关的一系列金融政策和金融产品的整合。科技金融可以定义为创新活动的一个类别，是创新创业运用各种社会资金进行科研开发、将科研成果进行市场化的一系列资金活动。科技金融将科学技术转化为增加社会价值的过程，同时科技金融也是一种金融资本在资本总额构成比例逐渐提高的过程，也就是相同性质的货币资金，通过社会资金配置到科研领域，以追求资金的高收益的过程。

数据包络分析法。经典的国民收入产出模型，研究方法主观性比较强，各个影响因素对产出的影响力大小比重难以准确的确定，因此反映科技金融的投入水平和产出水平难以通过传统的模型研究，而且至今还未有系统的指标体系来综合反映科技金融效率。目前，对科技金融效率水平测量评估时运用较多的研究方法是数据包络分析法，即DEA（Data Envelopment Analysis）。数据包络分析法属于非参数统计分析方法，跟传统的投入产出分析方法进行比较，数据包络分析法在进行实证分析前，不必构建投入产出模型，并通过统计分析各个影响因素对产出的影响力大小比重。数据包络分析法各个指标之间不必有比较关系。数据包络分析法比较大的优点还有它不但能够分析多投入、多产出的经营主体，而且能够对非盈利的经营主体投入产出效率进行评价。正因为数据包络分析法具有以上多个优点，数据包络分析法通过对相关数据分析，就能够发现经营主体投入产出低效率的原因，可以较好适用于科技金融效率水平测量评价。具体的讲，数据包络分析法是指对具有较多投入指标和产出指标的投入产出体系有效性的评估手段。数据包络分析法首先是Farell为了评估个人企业投入产出效率，在工程投入产出效率定义的基础上逐步完善的效率评价方法。数据包络分析法是运用局部趋近的手段建立分析模型，进而对各个经营主体开展投入产出有效性的相对评价。数据包络分析法主要用途是对多个具有相同性质的经营主体的投入产出效率进行比较，找到引起低效率的因素。

基于数据包络分析法的效率评价方法。因为非盈利经营主体不是以盈利为目的，因此传统的投入产出分析模型无法对非盈利经营主体的效率进行有效评价。然而数据包络分析法能够对非盈利的经营主体投入产出效率进行评价，因此，在国外数据包络分析法被广泛运用到医院、政府政策等经营主体的投入产出有效性评价。与国内同类投入产出模型效率研究相比较，国外在经营主体的投入产出有效性评价的研究在研究深度和运用领域等延展较大。Farrell于1957年通过非参数的方法，对效率做相关测量，此后在此基础上又产生了两种测量效率的方法，SFA和DEA。前一种方法是运用计量经济学方法测量生产和成本前沿，后一种方法是结合统计技术，运用线性规划方法测量效率前沿。

Korhonen和 Cherchye利用数据包络分析法分别以芬兰大学和荷兰大学的科研效率为研究对象，分别测量了二者的科研效率率。Sarrico和Dyson分别从政府、制度和功能三个视角利用數据包络分析法测量了高校效率。Hartmann，Timmer ，Gonzalez和Gascon运用数据包络分析法的投入产出模型对韩国和美国的高新技术产业效率分析测量。Abbott和Doucouliagos 运用 DEA 中的投入-产出方法对38所澳大利亚高校利用数据包络分析法测量技术效率和规模效率。Rousseau 运用统计方法和数据包络分析法，将国民生产总值和科研人数作为投入产出模型的输入变量，将科学引文索引文章数量和欧洲专利局专利数作为投入产出的输出变量，以欧洲14个主要发达国家的科研实力为研究对象，进行了效率分析。在我国运用数据包络分析法研究效率的文献比较多，但涉及创新创业与科学技术金融的研究较少。吴和成和郑垂勇改进了数据包络分析法，以我国各地区科研产出与金融投入为研究对象做了效率分析。时鹏将、许晓雯和蔡虹利用数据包络分析法，以国内27个省份和直辖市的研发投入和科研产出为研究对象，通过实证分析对投入产出的效率进行分析，在此基础上根据效率分析结果提出了建议对策。数据包络分析法国内多个领域得到了广泛应用，是一种测量科技金融效率的有效方法，然而，数据包络分析法测量的是相对效率，而且应用于科研金融效率测量方面的研究较少，需要在以后的加强这方面的研究。

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