战略性新兴产业与金融支持灰色关联分析——以安徽省为例

汪雅倩，朱家明

(1.安徽财经大学 金融学院，安徽蚌埠233030；2. 安徽财经大学 统计与应用数学学院，安徽蚌埠233030)



战略性新兴产业与金融支持灰色关联分析
——以安徽省为例

汪雅倩1，朱家明2

(1.安徽财经大学 金融学院，安徽蚌埠233030；2. 安徽财经大学 统计与应用数学学院，安徽蚌埠233030)

战略性新兴产业的培育和繁荣发展中，金融支持发挥强有力的作用。搜集处理2011-2015年相关指标的季度数据，基于灰色关联度模型对战略性新兴产业和金融支持因素关联性进行测评，得出如下结论:政府支持初见成效、商业银行未充分发挥外部融资作用、但银行贷款利率期限结构起到一定作用、安徽战略性新兴产业金融支持结构不平衡、债券融资市场的活力不足。在此基础上，针对性地提出以下建议:要加强政府政策支持力度、完善现有金融服务体制、拓宽直接融资渠道、建立战略性新兴产业园区，以达到调整金融支持结构、合理分配资金投入、提高金融支持效率的目的。

战略性新兴产业;金融支持;灰色关联模型;安徽省;MATLAB

近年来，各国致力于新能源、新材料等战略性新型产业的开发创新，试图成为新一轮经济经济增长的领导者。与此同时，中国政府大力推出了一系列培育和发展战略性新兴产业的规划，其中于2012年5月颁布的《关于加强战略性新型产业知识产权工作的若干意见》则标志着中国全面进入加快培育发展战略性新兴产业的阶段。

安徽省也随之积极响应国家部署，制定适应本地区实际水平的一系列规划。2010年12月颁布的《关于加快培育和发展战略性新兴产业的意见》，确定高能装备制造、节能环保、生物、新材料、新能源、新能源汽车、电子信息和公共安全8大产业；“十二五”是安徽经济转型、产业结构调整的关键时期，2012年出台的《安徽省战略性新兴产业“十二五”发展规划》提出安徽战略性新型产业未来发展目标及重点。截至2015年9月，战略性新兴产业累计产值达到6079.2亿元，比上年同期增长15.2%,已具有一定的发展基础，然而距“十二五”期间制定的2015年底全省该项产值达到1万亿元的规划还有较大差距，表明安徽省战略性新型产业仍具有很大发展空间，该产业技术难度大，创新层次高的本质也决定了金融支持因素的重大作用。

战略性新兴产业发展初期具有显著的高成本高风险特点，培育发展该产业需要强大的金融支持，有效的金融支持是安徽战略性新兴产业快速发展的重要前提。本文通过对已有研究进行分析，针对存在的不足之处，选取2011-2015年安徽省战略性新兴产业产值及金融支持方面的季度数据进行实证分析，由于战略性新兴产业产值与金融支持结构之间不是确定的函数因果关系，而是模糊的关联关系，因而本文引入灰色关联度模型可以更加有效地刻画二者的关联性，并对金融支持结构中的因素根据影响程度大小排序，进而针对金融支持结构合理地提出相关建议。

1 相关文献回顾

战略性新兴产业是中国提出的新概念，国外在该方面主要关注与产业发展与结构调整中金融支持的作用以及二者的关联性。GreenWood(1990)[1],Arestis(1997)[2], Beck(2000)[3]等通过实证分析，发现金融因素对产业发展具有显著支持效应。Alessandra(2008)[4]基于欧盟创新共同体在第二、三轮的调查数据，发现金融对英国新兴产业的发展创新有着极为重要的影响。国外学者们对产业发展中金融结构的作用尚未形成统一认识，可大致分为3类：以Stulz(2002)[5]为代表的银行主导派认为，在创新型新兴产业分阶段地资金需求中，银行系统因自身提供贷款保证具有随机性特征，有高效的外部融资效率；以Rajan(1992)[6]为代表的市场主导派认为，在新兴产业发展中，市场相比银行是一个更有效的融资渠道，因为银行内生性具有给传统产业提供资金支持的特性，打压新兴产业从事高风险高回报项目的激情，阻碍创新型产业发展；以Beck(2002)[7]为代表的中立派，通过实证手段验证银行和市场在新兴产业融资中的同等重要性，问题关键在于一国法制政策究竟更适合哪种渠道发挥作用。Robert(2002)[8]认为，在新兴中小企业发展中，由于自身原始资金不足及资金积累能力较弱，因而在资金需求上不能指望内部资金而须依赖外部融资。Bygrave(1992)[9]认为，在高新技术产业培育上，风险资本市场具有促进作用。Magri(2009)[10]对欧美地区的调查研究结果则相反，在新兴企业遭遇资金危机时，风险资本和银行信贷主导的外部融资仅占此时企业资金来源的小部分，关键时刻主要还是依赖于企业家自身的资本投入。Ce dric Schneider(2010)[11]认为，新兴高新技术企业在发展初期普遍受到内外部资金约束两面夹击，因而政府发挥为企业提供融资便利及金融补贴支持的关键作用。Maria(2012)[12]认为，以在东道国并购为主的外商直接投资(FDI)通过“选择、激励效应”极大促进东道国创新企业发展。

随着战略性新兴产业规划的不断推出，国内适应国情的适时研究也大量涌现。张少春(2010)[13]认为，战略性新兴产业发展初期的力量薄弱，更需要市场调节和政府引导共同作用来加快发展。刘洪昌(2010)[14]认为，没有出台有针对性的完善的投融资政策，使得战略性新兴产业面临融资难的困境。刘志彪(2011)[15]认为，商业银行极度缺乏对创新技术知识及实际金融操作皆精通的全面性人才，同时也缺少与战略性新兴产业发展相适应的配套融资服务体系。顾海峰(2011)[16]通过对战略性新兴产业发展的动态演进过程进行研究，提出了“两体两制”式的金融支持体系设想：分别由资本市场、信贷市场主导的直接金融体系、间接金融体系，市场性金融支持机制和政策性金融支持机制。陈月生(2011)[17]指出战略性新兴产业金融支持应逐步退出财政收入的支持，应充分运用市场力量，让市场解决该产业发展中的资金需求问题。王宇伟(2011)[18]认为，私募投资和战略性新兴产业特点的吻合性及带动各类创新活动开展的特性，使其成为该产业金融支持因素的主导力量。

通过上述文献梳理可知，已有研究大多沿袭产业发展中金融支持重要性的宏观研究思路，对于区域战略性新兴产业发展的金融支持研究很少；研究对象较为分散，缺乏系统全面性，已有研究大多从银行、政府或风险资本等单一角度进行分析，很少将所有金融支持因素统一及对金融支持结构进行深入剖析；大多研究仍停留在定性层面的分析，很少针对战略性新兴产业发展中的金融支持结构、效率进行研究。鉴于上述情形，本文运用灰色关联度模型，对2011-2015年安徽战略性新兴产业产值与金融支持结构因素的季度数据进行关联性实证分析，并根据影响程度对因素进行排序，基于实证结果对资金投资结构调整给出相关建议，这对提高金融支持效率、有效加快战略性新兴产业发展具有一定现实意义。

2 模型原理、指标选取及数据来源

2.1 灰色关联度模型原理

1982年邓聚龙教授首次提出的灰色系统理论，主要基于“小样本”“贫信息”的不确定性系统，根据灰色系统具体行为为特征数据，挖掘有限数据中的显信息和隐信息，寻找因素间或因素本身的数学关系，从而对灰色系统运行行为进行有效地量化分析及监控[19]。灰色关联度模型侧重分析多因素之间的动态演变规律。通过比较时间序列各因素样本数据的几何关系，来分析因素间关联性的强弱，即分析对象时序序列曲线越相似，因素间关联度就越大。反之，则关系度越小。

2.2 指标选取

根据灰色关联度模型原理，本文选取两组指标进行实证。一组反映安徽省战略性新兴产业发展状况：产业产值(X0)。另一组反映金融支持结构，根据上述已有文献梳理，选取以下7个指标构成相关因素序列(子序列)，即政府预算内资金(X1)，短期贷款(X2)、长期贷款(X3)、债券融资(X4)、外商投资(X5)、自有资金(X6)和其他资金(X7)来组成金融支持结构。

2.3 数据来源

由于我国推出战略性新兴产业规划的时间较晚，而安徽统计局于2011年才将战略性新兴产业作为统计对象。鉴于数据的准确性与可获得性，基于上述选取8个指标因素，本文从安徽统计局进度数据的月度数据中选取2011年第二季度至2015第三季度共18季度的数据进行实证分析。

3 模型建立与结果

3.1 模型建立

第一步，建立参考序列(母序列)与比较序列(子序列)。本文以安徽省战略性新兴产业产值X0作为参考序列，即：X0=(x0(1),x0(2),…,x0(18));以上述7个金融支持因素作为比较序列Xi=(xi(1),xi(2),...,xi(18)),其中i=1,2,...,7。

第二步，统一量纲。为保证建模质量和系统分析结果正确性，并解决各指标单位不同的问题，本文在7种数据变换技术中选取初值法对原始数据进行变换和处理，将初值变化后的参考序列记为X0*,子序列记为Xi*。初值化变换公式为：

第三步，计算关联系数。关联系数反映比较序列与参考序列在某时点的紧密程度。经初值化变换后的参考序列X0*与比较序列Xi*(i=1,2,3,4,5)在t时刻的灰色关联系数计算公式为：

分别为两级最小差、最大差。本文按照惯例取。

关联系数数值的越大则表示比较序列与参考序列关联越紧密。当关联系数为1时，表示两个序列在t时刻完全关联；当关联系数为0的时候，表示两个序列在t时刻毫无关联；所以，一般上关联系数的取值范围是(0,1)。然而各个时刻存在相异的关联系数，反映的信息显得过于分散，为方便比较，需要进一步计算两个序列间的关联度。

第四步，计算关联度矩阵。关联度实质是比较序列Xi*与参考序列X0*在各个时刻关联系数的平均值，可以把过于分散的信息集中处理，因而可据此对问题进行因素分析。关联度计算公式为：。

第五步，排序。通过关联度分析，可以确定比较序列与参考序列的关联性强弱，进而可以得到Xi*对X0*影响程度大小的排序结果。

3.2 结果

用EXCEL对原始参考序列X0与比较序列Xi初值化变换后的结果如表1所示。

表1 2011年3月—2015年9月安徽战略性新兴产业产值与金融支持指标值(初值化后)

根据关联系数计算的基本原理，用MATLAB7.0解出初值化变换后的参考序列X0*和比较序列Xi*的关联系数的结果如表2所示。

表2 初值化变换后的参考序列X0*和比较序列Xi*的关联系数表

注：关联系数ri= r(x0*,xi*),i=1,2,...,7.

根据参考序列与比较序列关联系数简单算数平均后得到关联度矩阵的原理，用MATLAB7.0解出关联度矩阵及根据关联度大小得到影响程度排序结果。具体结果如表3所示。

表3 战略性新兴产业产值与金融支持指标关联度矩阵及排序

注: 其他资金包括个人资金、无偿捐赠、社会集资、和其他单位拨入等方面。

4 结论与建议

4.1 结论

基于灰色关联度模型对所选取的2011年3月—2015年9月安徽战略性新兴产业产值与金融支持指标值季度数据实证的结果，可以得到以下结论：(1)政府支持初见成效。政府在财政支出对战略性新兴产业发展起到明显作用；在上述结果中政府预算内资金与战略性新兴产业产值关联度达到了0.9761，影响程度排名第二，但同时仍存在继续加强的空间；(2) 商业银行未充分发挥外部融资作用。商业银行极度缺乏熟悉新兴产业特质的金融人才，更缺少与该该产业配套的融资政策，管理不完善；但是银行贷款利率期限结构起到了一定作用，短期贷款因其较强的流动性而更有利于该产业的发展；(3)安徽战略性新兴产业金融支持结构不平衡。该产业的发展多依赖于以个人资金、无偿捐赠为主的其他资金，政府预算内资金和自筹资金，即主要靠政府与企业自身的力量发展，因而更容易受自身能力及政策约束；同时外商投资、和该产业高风险高回报特点相契合的债券融资市场的活力不足，在上述结果中二者竟排名垫底。

4.2 建议

目前，安徽战略性新兴产业培育发展形势较好，但也存在一些亟待解决的问题。因而针对这些问题为安徽相关管理部门提供建议显得尤为重要。

(1)针对金融管理部门对安徽战略性新兴产业的支持指导政策少且不全面的问题，提出加强安徽政府财政支持力度的建议。安徽省政府应将2012年出台的《安徽省战略性新兴产业“十二五”发展规划》进行完善，使之更适用于该产业发展初期处于规模递增阶段、资金需求大、高风险高回报的情形，并支持创新型项目的开发；同时适当加大安徽财政支持，并使资金配置更为合理，充分放大财政资金和行政管理的杠杆效应；对于安徽有潜力的新兴企业，在其发展幼稚期与成长期给予一定的税收优惠，减小发展成本；发挥安徽政府的引导机能，带动社会各类金融机构以及民间投资流向发展前景良好的新兴企业。

(2)针对金融机构对安徽战略性新兴产业培育发展认识不全面的问题，提出完善安徽现有金融服务体制的建议。要根据安徽该产业的特殊需求，针对性地定制全面化、个性化的金融服务方案，开发适时的金融产品；要建立合理的项目评估体系，根据安徽战略性新兴产业高投入、高风险、高回报的特点设计内部评级以及授信系统，使该产业的基本情况为投资者了解,以鼓励各种社会资本尤其是民间资本进入该产业的安徽投资市场；要加强安徽商业银行与担保机构的合作力度，完善担保融资体系，鼓励担保机构为安徽战略性新兴企业提供联合担保、再担保及担保与保险相结合等模式，以分散融资活动中的潜在风险；要根据安徽战略性新兴产业阶段性的资金需求，组建服务性的安徽专业性贷款公司，以随时性、流动性地满足需求。

(3)针对安徽金融支持体系不健全的问题，提出拓宽安徽直接融资渠道，利用资本市场加大融资力度的建议。应该充分发挥安徽金融市场调动资金、配置资金的能力，根据安徽战略性新兴产业自身的特点、前景及周期，发行短期债券、中小企业融资券；发挥二级市场资金流动充足的特点，为安徽创新型、科技型、开发性新兴企业以非公开方式融资创造条件。推动前景良好的优质安徽新兴企业上市。发挥“新三板”的力量，加大安徽新兴产业的信息披露，完善信息透明度，帮助安徽企业深入了解上市要求、法规约束及资本市场的操作机理，为发展良好的安徽新兴企业上给予政策支持及便利，以丰富安徽新兴产业的融资方式。

(4)针对安徽战略性新兴产业成长性不足，集聚度不高的问题，提出建立安徽战略性新兴产业园区，集聚安徽优质企业的建议。安徽不同的新兴产业之间可以进行良性竞争，使得企业有压力不断提升自身技术水平，发开创新型产品；安徽不同企业之间也可以相互合作，相互交流运作经验，市场信息、潜在危险、共同解决面临的问题。安徽该产业园区集中了大量的新兴力量，有巨大的资金需求，因而会引导信贷市场、债券市场、股票市场及民间资本的流入，各类资本又从新兴产业的发展中得到高汇报，从而形成一个金融与安徽新兴产业相依存的发展中心，这对于整个安徽省的崛起具有战略性意义。

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The Grey Relational Analysis of Relevance between Strategic Emerging Industries and Financial Supporting setting Anhui Province as an example

WANG Ya-qian1, ZHU Jia-ming2

(1. School of Finance; Anhui University of Finance and Economics, Bengbu Anhui 233030, China；2. School of statistics and Applied Mathematics, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu Anhui 233030, China)

In the nurture and prosperity of strategic emerging industries,financial support has played a strong role.The paper addressed the gathering 2011--2015 years of relevant indicators of quarterly data,which aimed to evaluate the relevance between strategic emerging industries and financial supporting factors,and the conclusions gotten can be listed as follows:the support of government beared fruit,commercial banks haven’t give full play to the role of external financing,but interest rate term structure of bank loan has played a certain role, the financial support structure of Anhui strategic emerging industry is imbalanced,bond financing market lacked in vitality.Based on this,the paper put forward the following recommendations:to strengthen government policy support,to improve the existing financial service system,to broaden direct financing channels,to establish anew strategic industrial park,all of which will play a great role in adjusting the structure of financial support,rationally allocating the capital investment and improving the efficiency of financial support.

strategic emerging industries; financial support; grey relational model; Anhui province; MATLAB

2015-11-18

国家自然科学项目(11301001);安徽财经大学教研项目(acjyzd201429)

汪雅倩(1995-),女,安徽黄山人,安徽财经大学2013级在读本科生,研究方向:金融学。 E-mail:583745495@qq.com

朱家明。E-mail:zhujm1973@163.com

F830

A

1004-2237(2015)06-0027-06

10.3969/j.issn.1004-2237.2015.06.006