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| 我国科技创新与科技金融协同发展研究 |
| 第617期 作者：□文/郑力燕1 朱双平2 王 喆1 王佳楠1 徐 泽1 时间：2019/9/16 17:43:33 浏览：345次 |
［提要］ 目前，科技创新已成为转变经济发展方式的重要驱动力。鉴于金融资本在支撑和引导科技创新进程中的关键作用，科技金融与科技创新的深度融合将会迅速带动金融资本增值和技术成果转化。本文基于我国2006～2017年数据，采用熵值法、耦合度和耦合协调度模型，分别测度我国科技创新与科技金融子系统综合发展水平、复合系统的耦合协调程度和耦合发展类型。研究表明：我国科技创新和科技金融两个子系统综合发展水平逐年上升，复合系统的耦合度呈现先上升后下降的倒U形趋势、耦合协调度则呈稳定上升趋势；耦合发展类型经历由严重失调衰退到优质协调发展，主导发展类型处于同步型。
关键词：科技创新；科技金融；熵值法；耦合度；耦合协调度
基金项目：天津市科技计划项目：“面向京津冀一体化的科技创新与科技金融协同发展对策研究”（18ZLZXZF00570）；通讯作者：朱双平
中图分类号：F83 文献标识码：A
收录日期：2019年7月25日
随着中国经济步入高质量发展关键期，《国家创新驱动发展战略纲要》明确提出创新驱动已成为我国经济发展方式转变、产业结构调整升级的新引擎。科技金融作为科技创新发展的第一推动力，其提供的资金支持保证了科技创新进程各个阶段的顺利实施。同时，科技创新也通过加快金融产品创新和优化金融产业结构，促进了科技金融市场健康有序发展。因此，区域科技创新与科技金融的关系应是相互促进、共同发展的耦合发展关系，二者良性协调发展将产生“1+1>2”的整体发展效应，最终实现创新型国家科技和生产力的迅速增长。
目前，国内外学者对科技创新与科技金融关系的研究主要侧重在两方面。一是金融资本对科技创新的影响。Czarnitzki和Lopes Bento（2013）、Doh等（2014）等围绕政府公共金融资源投入对企业科技创新的作用进行了相关研究；Vasilescu和Papa（2011）、Giannetti（2012）等研究表明市场科技金融可以有效促进企业创新。赵昌文等（2009）、洪银兴（2011）、芦锋和韩尚容（2015）、赵丹妮和任晓怡（2015）等研究了金融体系发展对科技创新的作用。二是科技创新对金融发展的影响，这方面的研究相对较少。Schinckus（2008）、陈汛和吴相俊（2009）等从电子信息技术的科技创新成果对金融创新的推动角度进行了研究。
由于科技创新和科技金融关系研究的跨领域特点，目前已有的研究成果仍存在一些不足。首先，现有研究视角单一，而对两者相互制约关系以及二者间的协调发展问题研究不足。其次，在模型运用上多以主观赋权法为主，难以保证耦合水平测算的准确性和科学性。如Lee等（2016）等检验了科技创新与金融创新的相互作用；徐玉莲和王玉东（2013）、芦锋和韩尚容（2015）等指出了金融与科技创新的互动关系，建议构建科技创新与科技金融有效融合机制。虽然也有部分文献分析科技创新与科技金融之间的关系，但融合机制研究还不够深入，缺乏整体规划和有效统筹。如徐玉莲等（2017）、刘湘云等（2018）、张江朋（2019）等对科技金融和科技创新系统的协同发展进行研究。
鉴于此，本文旨在将科技创新与科技金融视为不同子系统，从复合系统耦合协调发展的角度出发，构建科技创新与科技金融复合系统耦合协调度评价模型，定量地测度两个子系统综合发展水平和复合系统耦合协调发展程度，以期对我国推进科技创新与科技金融良性耦合协调发展提供理论和现实借鉴。
一、科技创新与科技金融复合系统耦合协调度模型
（一）指标体系的构建。科技创新与科技金融耦合关系研究是一项复杂的系统工程。科技创新能力依据科技创新活动的时间逻辑顺序，从研发能力、成果转化能力、产业化能力和技术扩散能力四个方面构建指标体系。科技金融发展水平主要反映科技金融的实力与发展潜力，可从以政府财政部门和科技管理部门为代表的公共科技金融以及以商业银行、保险业、证券市场、创业风险投资机构等代表的市场科技金融两个层面进行衡量。科技创新与科技金融复合系统耦合协调度评价具体指标体系见表1所示。（表1）
各指标数据原始值来源于《中国科技统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》、《中国创业风险投资发展报告》、《中国金融年鉴》、《中国证券期货统计年鉴》以及科技部、统计局网站直接获得或者计算处理获得。
（二）子系统综合评价模型
1、熵值法。本文采用熵值法确定指标权重，处理方法如下：
（1）首先对各指标原始值xij进行标准化处理：
正向指标：
Xij=■ （1）
负向指标：
Xij=■ （2）
（2）根据各指标标准值矩阵Xij，计算第i年第j个指标的特征比重pij；
pij＝■ （3）
（3）由pij计算第j个指标的熵值ej；
ej＝-■■pijlnpij （4）
（4）计算第j个指标的权重wj；
wj=（1-eij）/■（1-eij） （5）
2、子系统综合评价模型。建立子系统综合评价模型如下：
Zi=■wjXij （6）
式中：Zi：综合评价值；Xij：标准化值；wj：指标权重；m：指标数。
本文据此计算出科技创新子系统综合评价值S（x）和科技金融子系统综合评价值F（y）。
（三）复合系统耦合协调度模型
1、耦合度模型。本文采用变异系数法来度量二者之间的耦合度，变异系数越小协调程度越高，变异系数越大协调程度越低（黄瑞芬等，2011）。构造耦合度函数如下：
c=■k （7）
式中：c表示耦合度，取值在0～1之间；k表示调节系数，取值在2～5之间。本文取k=4。
2、耦合协调度模型。耦合协调度反映复合系统的整体发展水平的大小，耦合发展程度越高，表明复合系统发展的总体水平越高，耦合关系越和谐（黄瑞芬等，2011）。耦合协调度计算公式如下：
R＝■ （8）
p=?琢·S（x）+?茁·F（y） （9）
式中：R为耦合协调度；c表示耦合度；p为科技创新与科技金融复合系统综合评价值；α为科技创新权重；β为科技金融权重。本文中科技创新与科技金融等权重，取α=β=0.5。
3、耦合协调类型。本文以耦合协调度R=0.5为临界值，划分为失调衰退和协调发展，F（y）/S（x）比值以0.8和1.2为临界值，进一步划分主导发展类型（黄瑞芬等，2011）。科技创新与科技金融耦合发展类型和主导发展类型评价标准见表2。（表2）
二、我国科技创新与科技金融复合系统耦合协调发展实证分析
（一）综合发展水平时序分析。运用子系统综合评价模型计算出我国2006～2017年科技创新和科技金融两个子系统综合评价值，并运用耦合协调度模型中公式（9）计算出复合系统的综合评价值，计算结果见表3。可以看出，科技创新子系统、科技金融子系统以及复合系统的综合发展均呈现明显上升趋势，说明发展水平在逐步提高，符合经济发展状态。（表3、图1）
由图1可以看出，2006年国务院实施《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》，明确建设创新型国家，对科技金融有明显提振效果，对科技创新的影响不明显，但复合系统整体协同发展水平有所上升。2008年全球性金融危机对我国的科技创新和科技金融均产生负面影响，导致两个子系统和复合系统的综合评价值均下降，科技金融降幅较明显。为应对国际金融危机，2009年国务院出台《关于发挥科技支撑作用促进经济平稳较快发展的意见》，两个子系统和复合系统开始稳步回升。而2011年科技金融系统出现一定程度的下降，表明我国对外面临欧洲债务危机影响，对内处于产业结构调整综合时期，经济增度放缓。值得注意的是，2012年以后科技创新综合评价值一直高于科技金融综合评价值，说明我国将构建创新型国家作为国家优先发展战略以后，科技创新发展优于科技金融发展，复合系统综合发展水平上升趋势明显。
（二）复合系统耦合协调分析。根据耦合度模型和耦合协调度模型计算公式，计算出我国2006～2017年科技创新与科技金融复合系统的耦合度c以及耦合协调度R，然后依据耦合协调度和F（y）/S（x）比值，确定我国复合系统的耦合发展类型和主导发展类型，计算结果见表4。（表4、图2）
由图2可以看出：2006～2017年，我国科技创新与科技金融复合系统的耦合度经历了先大幅上升后波动下降的倒U形轨迹，稳定后耦合度变化不大，说明科技创新与科技金融系统交互耦合紧密。我国科技创新与科技金融复合系统的耦合协调度则呈现稳步上升趋势，其耦合发展类型也由严重失调衰退逐步转变为优质协调发展，科技创新与科技金融之间良性协调发展逐渐形成。2006～2009年，我国科技创新与科技金融之间处于失调衰退阶段，主导发展类型由科技金融滞后型逐渐过渡到科技创新滞后型，说明前期缺乏有效金融资本支持，后期科技创新发展水平不高。2010～2011年由于政策红利相继出台，进入科技创新与科技金融耦合协调发展阶段，但科技创新与科技金融在结构、规模等方面匹配仍有待加强。2012年以后达到中级协调发展，科技创新开始占据主导发展类型，融合发展越来越协调，基本进入了良性协调稳定发展局面。2016年以后进入最理想状态，达到优质协调，且以同步型为主，科技创新和科技金融协同发展进入螺旋式上升轨道，带动整个区域知识经济快速发展。
三、结果与讨论
（一）从子系统综合发展水平时序分析来看，2006～2017年，我国科技创新和科技金融两个子系统的综合发展水平逐年提升，且科技创新发展在2012年以后一直优于科技金融发展，说明发展水平在逐步提高，整体协同效应也在不断上升，符合经济发展的现实状态。
（二）从复合系统发展水平时序分析来看，2006～2017年，我国科技创新与科技金融复合系统的耦合度呈先大幅上升后波动调整至稳定态势，表明科技创新与科技金融系统交互耦合的紧密性。同时，复合系统的综合发展水平上升趋势明显，整体协同效应显著。
（三）从复合系统耦合协调度分析来看，2006～2017年，我国科技创新与科技金融复合系统的耦合协调度呈逐年上升态势，稳中趋好，耦合发展类型也由严重失调衰退逐步转变为优质协调发展，科技创新与科技金融间深度耦合机制逐渐形成。
本文采用熵值-耦合协调模型对我国科技创新与科技金融的耦合协调发展进行实证分析，成果显著，可为动态监测国家或地方科技创新与科技金融协调发展程度，把握科技创新与科技金融系统发展演变态势，为政府推进二者协调发展的有关决策及政策制定提供科学依据和参考。但由于科技创新与科技金融是一个复杂多变和动态发展的耦合系统，制约因素多且不确定性较大，所以本文只是在现有指标体系的基础上对我国科技创新与科技金融协调发展关系的一般模拟结果。
（作者单位：1.南开大学滨海学院；2.华翼蓝天科技股份有限公司）
主要参考文献：
［1］Czarnitzki D，Lopes B C.Value for money? New micro-econometric evidence on public R&D grants in Flanders［J］.Research Policy，2013.42（1）.
［2］Doh S，Kim B.Government support for SME innovations in the regional industries：the case of government financial support program in South Korea［J］.Research Policy，2014.43（9）.
［3］Vasilescu L G，Popa A.Venture Capital Funding-path to Growth and Innovation for Firm［J］.Constatin Brancusi University of Targu Jiu Annals-Economy Series，2011（1）.
［4］Giannetti C.Relationship leading and firm innovativeness［J］.Journal of Empirical Finance，2012（19）.
［5］赵昌文，陈春发，唐英凯.科技金融：Sci-tech Finance［M］.科学出版社，2009.
［6］洪银兴.科技金融及其培育［J］.经济学家，2011.6（6）.
［7］芦锋，韩尚容.我国科技金融对科技创新的影响研究——基于面板模型的分析［J］.中国软科学，2015（6）.
［8］赵丹妮，任晓怡.金融发展对科技创新影响的实证研究——基于北京市和上海市的比较分析［J］.技术经济与管理研究，2015（2）.
［9］Schinckus C.The Financial Simulacrum：The Consequences of the Symbolization and the Computerization of the Financial Market［J］.Journal of Socio-Economics，2008.37（3）.
［10］陈迅，吴相俊.科技进步与金融创新互动关系［J］.科技与管理，2009.11（6）.
［11］Lee S，Nam Y，Lee S，et al.Determinants of ICT Innovations：A Cross-country Empirical Study［J］.Technological Forecasting & Social Change，2016（110）.
［12］徐玉莲，王玉冬.区域科技创新与科技金融系统协同发展运行机理分析［J］.科技进步与对策，2013.30（20）.
［13］徐玉莲，于浪，王玉冬.区域科技创新与科技金融系统协同演化的序参量分析［J］.科技管理研究，2017（15）.
［14］刘湘云，韦施威，刘兆庆.群体动力学视角下科技创新与金融创新耦合机制研究——以广东省为例［J］.科技管理研究，2018.38（15）.
［15］张江朋，邱添，张璞.科技金融与区域创新系统协同发展机理——基于空间计量模型的实证分析［J］.科技管理研究，2019（7）.
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