海洋经济科技金融效率测算研究——基于Malmquist模型

一、前言

现代海洋经济的发展离不开科技和金融的双重投入。在科技投入上，习近平总书记就多次强调过海洋创新的重要性。2018年在海南经济特区30周年大会上，习近平总书记曾提出“要发展海洋科技，加强深海科学技术研究，推进‘智慧海洋’建设”。同年6月，在到访考察建设青岛海洋科学与技术试点国家实验室时他再次强调“发展海洋经济、海洋科研是推动我们强国战略很重要的一个方面，一定要抓好”“海洋经济、海洋科技将来是一个重要主攻方向，从陆域到海域都有我们未知的领域，有很大的潜力”。在金融支持上，2018年1月，中国人民银行、国家海洋局等八部委联合印发《关于改进和加强海洋经济发展金融服务的指导意见》，强调“统筹优化金融资源，改进和加强海洋经济发展金融服务，推动海洋经济向质量效益型转变”，“明确了银行、证券、保险、多元化融资等领域的支持重点和方向”。可见对于当今海洋经济的发展，金融和科技需要携手并进，缺一不可。那么两者的投入效率就成为了一个亟需研究的重点和问题。

现有的研究主要集中于海洋经济的科技或金融支持效率的测算上。吴梵，高强，刘韬[1]运用DEA方法测算了海洋科技对海洋经济的支持效率，发现该效率整体不高，且纯技术效率和规模效率均存在提升空间，需要从海洋科技创新投入的外部环境和内部管理两个方面来提高科技支持效率；杜军，寇佳丽，赵培阳[2]运用面板向量自回归模型（PVAR）对海洋产业结构升级、海洋科技创新与海洋经济增长之间的相互关系进行实证分析，发现海洋产业结构升级能促进海洋经济增长，海洋经济增长能促进海洋科技创新王朝晖[3]基于DEA模型测算了我国海洋产业的金融支持效率，发现全国层面该效率偏低，但发展趋势良好，三次产业中，第一产业的金融支持效率最高，第三产业的金融支持效率增长最快，三大海洋区域中，珠三角的金融支持效率最高，环渤海的金融支持效率增长最快；孙康，张超，刘峻峰[4]首先采用随机前沿分析法测算了海洋经济技术效率，其次使用工作变量二阶段最小二乘法分析了金融集聚对海洋经济技术效率的影响，发现海洋经济发展过程中存在“金融抑制”，原因在于过高的金融集聚水平弱化了对海洋经济技术效率的促进作用；马树才，徐腊梅，宋琪[5]估算了我国的海洋信贷和非信贷资金的规模，并通过生产函数面板模型和DEA模型对沿海11个省份信贷资金对海洋经济的支持效率进行了分析，发现我国信贷资金对海洋经济的增长贡献率逐年下降，但是资金的使用效率大幅提高，海洋经济的增长主要源自于技术的进步，且不同省份信贷资金的增长贡献率和使用效率存在一定差异。

其他学者的研究主要在于测算全国的科技金融效率并分析其影响因素。杜金岷，梁岭，吕寒[6]采用三阶段DEA模型测算我国区域科技金融效率，发现我国科技金融效率受环境因素影响各省市差异较大，且规模效率较低是制约我国科技金融效率提高的主要影响因素，需要通过提高科技金融的投资环境，扩大科技金融的投入规模以及政府加大对中西部落后地区的支持来进行改进；章思诗，李姚矿[7]运用DEA-Tobit模型对我国24个省市2009-2014年的面板数据进行了分析，发现科技金融效率并未随着科技金融投入的提高而增加，而要提高科技金融效率需要控制的因素主要是高新技术产业总产值、创投企业数量和创投企业吸引资金投资金额。

综上所述，鲜有学者在海洋经济领域测算科技金融支持的动态效率。在现有我国海洋经济的发展过程中科技金融投入的资源利用效率及规模效率的动态变化趋势是怎样的？存在哪些改进空间？为了探讨上述问题的答案，本文通过2012-2016年沿海11个省份面板数据，采用Malmquist指数研究方法，测算现有的海洋经济科技金融的动态效率，以期为我国进一步建设海洋强国、壮大蓝色经济提供政策建议和发展路径。

二、基于Malmquist指数模型的科技金融效率分析

（一）Malmquist指数模型与指标选。Malmquist指数（Malmquist Productivity Index，简称MPI）可检测随着时间推移，生产效率的变化情况。MPI指数主要反映了效率在t期到t+1期的变化情况，如果指数大于1，则意味着效率处于增长的时期，反之则意味着效率处于负增长的时期。本文从动态效率分析的角度，使用Malmquist 指数模型，采用沿海省份2012-2016年的数据测算海洋经济科技金融效率在不同时期的动态变化情况。

指标选择上，投入指标选择：R&D经费内部支出（海洋科研主体本单位内部实际用于R&D活动的全部支出）和海洋科研机构科技活动人员的数量；产出指标选择：海洋科研专利授权数（当年由专利管理部门授予海洋科研主体专利权的职务专利件数）和海洋科研发布论文数（海洋科研机构在全国性学报或学术刊物上、省部属大专院校对外正式发行的学报或学术刊物上发表的论文以及向国外发表的论文）。上述数据全部取自于历年《中国海洋统计年鉴》。

在进行Malmquist 指数计算之前，首先测算上述投入和产出指标间Pearson相关系数，发现所有系数均显著大于0，即指标之间存在正相关关系，具体结果可见表1。其中，最高的相关系数为0.8666，是海洋科技活动人员与发布论文数之间的相关系数，最低的相关系数为0.7938，是海洋科研机构R&D经费内部支出与发布论文数之间的相关系数。符合模型进行效率分析的前提，即投入产出变量之间是正相关的，因此采用这部分数据进行效率的测算是有效的。

表 1 投入产出指标的Pearson相关系数

（二）动态效率分析实证结果。本文使用Stata15.0软件，基于上文所选取的投入和产出指标，测算了沿海省份2012-2016年海洋经济科技金融支持效率的Malmquist指数平均值（全要素生产率）及其分解值（即技术效率变化指数和技术进步指数）结果如表2所示。

表 22012—2016年沿海11个省份的海洋经济科技金融Malmquist指数平均值及其分解

首先，从全要素生产率上看，沿海11个省份2012-2016年，Malmquist指数平均值为0.9769，表明海洋经济的科技金融的全要素生产率呈现负增长的态势。从单个省份上看，广东、山东、福建、浙江、江苏的Malmquist指数平均值分别为1.0133、1.0541、1.0640、1.0863、1.1123，其平均值都大于1，即这几个省份海洋经济的科技金融全要素生产率都呈现正面增长的趋势。而其余省份的Malmquist指数平均值均小于1，即其他省份的全要素生产率都呈现负增长，其中海南Malmquist指数平均值最低仅为0.6373。

其次，由于Malmquist指数可以分解为技术效率指数和技术进步指数的乘积，因此从Malmquist指数分解上看，技术效率和技术进步指数的平均值分别为1.0035和0.9805，也就是说前者呈现为正增长的态势而后者表现为负增长的倾向，而相对应的整体的全要素生产率均值为0.9769。可见，虽然技术效率的增长一定程度上延缓了全要素生产率的下滑，但技术进步水平的落后依旧显著影响了全要素生产率的提高，即海洋科技金融投入整体效率的负增长趋势主要由技术进步水平的滞后导致。从技术效率指数来看，除了广西、天津、江苏、海南和山东外，其余省份的指数均大于1，最低的天津技术效率指数为0.8860。从技术进步指数来看，仅有江苏、河北、浙江的指数小于1，分别为0.6480、0.8856、0.9058，其余省份的指数均大于1。即不同省份的技术进步水平存在较大的差距，海洋经济的科技进步指数偏低主要是由于少数省份的技术进步水平过低引起的，犹如木桶效应一般，要提高海洋经济的总体科技进步水平，亟待补上少数省份的技术进步短板，加强其科技创新。

最后，由于技术效率指数可以进一步分解为纯技术效率指数和规模效率指数的乘积，因此从技术效率的指数分解上看，纯技术效率和规模效率的平均值分别为1.0071和0.9976，前者呈现为正增长的态势而后者表现为负增长的倾向，相应的整体的技术效率均值则为1.0035，可见技术效率表现为正增长主要是由纯技术效率的正增长拉动的，规模效率所起的作用处于次要环节。从纯技术效率上看，广西、天津、山东和海南的效率均值分别为0.9110、0.9133、0.9628和0.9675，其余省份均大于1，主要原因在于大部分省份都在努力提高海洋经济科技金融资源的管理、配置和整合能力，所以使得在纯技术效率上大部分省份表现为正增长或接近于增长的态势，也即在该时间段内，各沿海省份对海洋经济科技金融资源的使用效率得到了显著提高。从规模效率上看，大部分省份该指标的均值均大于1，少数省份，如江苏、天津、海南、广西和广东的效率均值分别为0.9464、0.9660、0.9827、0.9871和0.9991，其均值虽小于1但与1较为接近。也就是说大部分省份的海洋科技金融资源的规模效率改善显著，即使是要素投入规模合理化程度仍处于负增长的状况的少数省份，也正通过各种政策进行资源引导，以实现规模效率的改善并持续往正增长的方向靠拢。

三、结论与建议

从Malmquist指数模型的分析上来看，沿海11个省份海洋经济的科技金融全要素生产率在2012-2016年呈现负增长的态势，虽然技术效率的提高一定程度上延缓了该时期的负增长，但大多数省份技术进步的滞后起了更为主导的作用，使得全要素生产率最终呈现了负增长的趋势。

基于上述的研究结论，给出以下的政策建议：

首先，提高海洋科技金融资源的使用效率、整合能力。各省在海洋经济领域应加强高级管理人才的培育和引进，完善人才创新激励机制，鼓励和促进海洋人才队伍的建设，提升科技金融资源的管理水平和配置能力。

其次，鼓励现代金融创新，构建产融结合新模式，满足海洋经济的发展的金融需求。鼓励商业性金融发展金融创新，采用现代化海洋金融工具为海洋经济量身打造金融支持体系，从银行、基金、融资租赁、证券等多角度满足海洋科技金融发展的需要。同时构建产融结合的新模式，建立海洋实业、海洋金融和海洋高端服务业三位一体的生态圈。

再次，政府提供有效科研支持，政策性金融作为商业性金融的补助，以政府引导弥补市场不足。在科研投入方面，政府要提高有效支持，避免科技投入的冗余的发生，确保财政科技投入切实应用到海洋科技研发机构中。

最后，正视商业金融机构面对海洋经济主体的金融惜贷问题，政府应提供政策性金融予以补助或其他政策支持，保障海洋科研结构的研发资金需求，解决其资金不足与高研发风险的矛盾和问题，实现政策性金融和商业性金融并举。