基于Python 的青海省科技金融绩效评价

马太龙

（青海民族大学，西宁810000）

一、引言

众所周知，国民经济的发展离不开科技和金融这两大助力，但他们二者对经济发展的交叉效用以及相互融合也是推动创新型经济体发展的重要动力。就目前我国新常态的经济发展形势而言，为了达到实施创新驱动发展战略以此来挖掘经济发展过程中的科技创新的巨大能量的目的，就急需创建一套高效的科技金融运作体系。当然，就整体而言我国的科技金融资源是十分稀缺的，尤其是金融发展较弱的西部地区更为的明显，因此，如何能够利用现有的科技金融资源来实现其产出最大化就成为了当务之急，也就是说如何提高科技金融发展的效率就显得尤为重要。青海省作为西北地区重要省份，在其“十三五规划”中提到，青海省在这五年要加快创业创新驱动发展，全省要根据中央与省委指示，贯彻落实《关于深化体制机制改革加快创新驱动发展的实施意见》。青海省作为创新发展欠佳省份，要着眼于创新发展，专攻创新环境欠优、人才瓶颈制约问题、科技与金融结合效率低下等痛点，努力形成促进创新的制度体系，让创新成为青海省推动经济发展的动力源泉，所以形成高效率的科技金融体系对青海省乃至整个高原地区都至关重要。

2019 年5 月，PYPL（PopularitY of Programming Language，编程语言流行指数）的编程语言指数榜显示，Python 语言第一次击败Java 语言占据榜首，这是多年来Python 在PYPL 指数榜中的首次登榜，这个事件从某种程度上表明Python 作为一种高级的多用途语言已经被各界广泛采用。目前金融领域广泛采用Python 作为金融分析工具，主要归功于Python 的语法总体上更加贴近科学问题的表达和金融算法的数学公式展现，这是Python 相较于其他编程语言的重要特征优势。因此，本文采用Python作为文中建模与数量分析的唯一语言。

二、文献综述

国内学者对科技金融的研究不在少数，但是研究科技金融发展效率的学者较少，尤其是研究西部地区的科技金融发展效率的学者就更为稀少。本篇文章在参考已有的一些学者研究的基础上，进行了进一步探索。房汉廷（2010）是国内首批提出了科技金融概念的学者，提出科技金融是科技创新和金融创新相融合形成，准确来说，是由科技创新活动引发的一系列金融创新活动。随后，吕江林等（2012）利用DEA 模型,对我国中部和东部的金融投入与科技产出的效率进行比较研究，为后续学者研究科技金融提供了有效的研究方法；权微微（2012）引入博弈论模型和三螺旋模型，分析了科技金融生态链的发展水平以及可能存在的问题；黄瑞芬等（2013）采用主成分分析和数据包络分析模型，通过对山东省科技金融投入效益进行评估，提出建议：山东省科技金融要走可持续、集约化的方向，转变发展路径以适应山东省经济发展要求；黄瑞芬等（2016）选用国内30 个省市区科技金融投入与产出数据,时间跨度为2006 至2014 年，采用通用的DEA-Malmquist和SFA 模型对国内30 个省市区全要素生产率变动和科技金融效率值进行绩效分析。

三、数据、指标与研究方法

（一）研究方法

数据包络分析（DEA）是A.Charnes，W.W.Copper和E.Rhodes 在1978 年提出的评价多指标输入输出，衡量系统有效性的方法。将属性划分为投入项、产出项（成本型、效益型指标），不预先设定权重，只关心总产出与总投入，以其比率作为相对效率。数据包络分析有多种模式，主要为：CCR 模式，BBC 模式、交叉模式、A&P 模式等。其中CCR 模式假设在规模报酬不变的前提下，计算决策单元（DMU）的综合效率值，在此基础上，增加凸性为1 的假设就可以推出BCC 模型，从而测算出DWU 的纯技术效率值，由此可得出规模效率值（综合效率值/纯技术效率值）。综合效率值在纯技术效率值与规模效率值都达到1 的时候得到最优值。青海省科技金融的发展满足规模报酬可变的条件，因此，本文选用DEA-BCC 模型作为科技金融绩效评价模型。

（二）数据来源

在选取决策单元时，本研究初步选取了2010-2018 年度青海省科技金融相关数据。从金融投入到科技产出具有一定的时间滞后性，因此本研究假定其时滞为1 年。数据来源于各年份的《青海省统计年鉴》和青海省国民经济以及社会发展年度统计公报。

（三）指标选取

在已有研究基础上，与此同时考虑到青海省相关数据的可获得性，本文选取了三个投入指标（内部经费支出，内部经费支出人员折合全时当量以及地方财政科学技术投入）和三个支出指标（专利申请量，技术合同成交数以及高新技术产品出口总值）。其中，三个投入指标分别是反映财力资本，人力资本和政策资源的重要指标；三个支出指标分别是反映科技开发，科技成果转化或转移以及产业化的重要指标。内部经费支出用企事业单位在内部开展研究与试验发展活动的实际支出来表示；内部经费支出人员折合全时是指内部经费支出全时人员工作量与非全时人员按实际工作时间折算的工作量之和；地方财政科学技术投入用地方财政科技拨款数来表示。专利申请量则统计了报告期内专利行政部门受理技术发明申请专利的数量；技术合同成交数是指在技术市场中技术合同标的的成交数；本文构建的科技金融绩效评价指标体系架构见下表1：

表1 科技金融绩效评价指标体系

考虑到指标体系的科学性要求，以及DEA 模型关于可选取的样本数据的等幅扩张性的要求，因此，本文利用计量工具Python 对7 个测度周期的投入产出数据进行了皮尔逊相关性检验，计量的结果如表2 所示，内部经费支出IK、IK 人员全时当量IL和地方财政科技拨款IP 与专利申请量OS、技术合同成交额OF 和高新技产品出口总值OI 之间显著正相关，由此可以得出，所选取的样本数据符合效率评价模型的等幅扩张性的要求，因此，利用该样本数据建立的效率评价指标体系是科学有效。

表2 青海省科技金融绩效评价指标相关性检验结果

（四）测算结果与分析

本文使用Python 的Pandas 与Gurobipy 这个两个第三方库，其中Pandas 有极强的容错能力，可以捕获错误并在对应数学运算失败时用NaN 值替换，可以将不完整的数据集当成完整数据集使用。此外，Pandas 还纳入大量第三方库与标准库，使用DataFrame 数据类型可以高效完成金融数据分析工作，是Python 成为强大且高效的数据分析环境的基础，而Gurobipy 是Gurobi（美国Gurobi Optimization公司开发的数学规划优化器）针对Python 开发的线性规划器模块，可以高效地求解DEA 模型中的线性规划问题。

基于Python 的DEA—BCC 模型，本文可分析得到2010—2018 年间青海省科技金融效率的时间序列数据，见下表3：

表3 2010—2018 年青海省科技金融投入产出效益分析

从效率值的测算结果来看，青海省2015 年以及2016 年这两个年度的综合技术效率达到了1，说明这两年青海省的科技金融投入产出效率达到了最优，即在投入确定的情况下其科技金融产出实现了最大化；2010 年与2013 年技术效率达到了1，说明青海省在2010 和2013 这两年不存在资源错配的问题，不过其综合技术效率却没有达到1，原因在于这两年青海省科技金融投入产出的规模效益没有实现最优，分别为0.548 与0.927，但总体上呈现逐年改善的规律；其余年份的技术效益、规模效益均未实现最优，也导致了综合技术效率达不到最优。

表4 2010—2018 年青海省科技金融投入产出规模报酬分析

从表4 中可以得出，2015、2016 及2018 年三年均为综合效率DEA 强有效、规模报酬固定的状态，而其余年份则为非DEA 有效、规模报酬呈现递增趋势，这些结果都表示，近十年以来，青海省的科技金融投入处于严重缺乏的状态，因此，我们必须要通过加大科技金融的投入来提高规模效率，最终实现DEA 强有效。

四、结论与建议

（一）青海省科技金融发展启示

最近十年来，青海省在实施创新驱动发展战略上持续发力，不断加强科技研发投入，努力促进科技成果转化以支持高新技术产业可持续发展。随着科技金融发展绩效的提升，科技创新作为社会经济发展的“引擎”作用日益凸显。2010 年，青海省全省的专利申请数量仅为175 件，技术合同成交额仅为11.46 亿元，经过几年来的科技金融不断投入，2019年青海省全省的专利申请数量已经突破1 000 件，技术合同成交额也以每年10 亿元的增长速度持续上升，结合本文的研究结果可以发现，青海省科技金融投入规模的持续扩大对提高科技金融发展效率至关重要。

（二）青海省科技金融发展过程中暴露的问题与对策建议

1.存在的问题

本文研究发现，近年来青海省科技金融发展已经达到了相对最优，科技金融的发展成效明显，但是本文研究发现青海省在科技金融人员投入上依然存在不足，如果能妥善处理该问题，将更好地促进青海省科技金融的高效可持续发展。问题的主要表现为人员投入存在不足。2010 年以来，青海R&D人员折合全时当量并没有呈现出稳步增长的趋势，尤其是2015 与2016 两年的R&D 人员折合全时当量显著低于其余年份，这反应了青海省在科技研发人员的投入上存在明显不足，间接体现了青海省对于科研人才的吸引力较弱，导致科技研发人员的投入无法满足科技金融高效发展的需要。

2.对策建议

完善人才体系建设。要实现科技金融的可持续发展，就需要有完善的人才体系以支持科技创新的可持续发展。科研人才作为创新的关键，是科技金融投入的主要形式之一，对提高科技金融发展效率至关重要。青海省作为西部地区重要省份，需要加强吸引人才的力度，不仅要留住青海省本地高校与科研机构的人才，更要利用西宁市作为宜居城市的优势，加强吸引外来人才的力度，用更加优惠的落户政策与供应相对充裕的公租房等住房配套设施，来吸引人才留在青海、建设青海，为青海省经济建设发挥各自的特长优势，最终实现青海经济社会的进步。