科技金融与科技创新协同发展及其效率评价

吕世娘

（山东科技大学经济管理学院，山东青岛266590）

科技金融与科技创新协同发展及其效率评价

吕世娘

（山东科技大学经济管理学院，山东青岛266590）

将科技金融和科技创新整合为一个协同发展的系统，对科技金融与科技创新协同发展的系统要素和机理进行了分析，在将科技金融区分为公共型科技金融和市场型科技金融的基础上，采用数据包络分析方法对二者协同发展的效率进行了实证研究。结果显示，我国不同地区的科技创新和科技金融协同发展效率存在明显的梯层特征，且总体效率水平不高；并从科技金融与科技创新协同发展的角度给出了相关的意见和建议。

科技金融；科技创新；协同发展；效率

一、引言

我国在《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》和“十三五”规划纲要中，强调了自主创新的极端重要性。国家战略实施过程中，金融在引导和推动科技创新方面发挥着重要作用。科技成果从实验室走向产业化，客观上存在着规模不断扩张的金融需求。考虑到金融在科技创新中的极端重要性，科技部会同中国人民银行等金融监管部门，颁布实施了一系列旨在促进金融支持科技创新的政策性文件，在科技金融导向创新资源方面做出了积极的探索和贡献。但通常是将科技金融视为为科技创新服务、提供金融支持来促进科技成果转化，对二者协同发展重视不够。本文从系统科学等角度，探析科技金融与科技创新协同发展的系统特征，对二者协同发展机理进行分析，并对科技金融与科技创新协同发展的效率进行了实证研究，以期对以科技金融和科技创新促进国家战略实现提供制度设计方面的启示。

二、科技金融与科技创新系统分析

根据系统科学的基本观点，科技金融和科技创新尽管存在不同且以各自相对独立的系统运行、发展和演进，但由于二者之间的紧密联系和协同关系，可以将科技金融和科技创新两个子系统整合为一个相对复杂的整合系统，在更宽广的视阈中分析两者之间的相互作用和共同发展的条件和机制。

（一）科技金融与科技创新的基本内涵

科技创新是基于新的思想的形成、开发至新知识的形成、新技术的提出以和应用，到新产品的制造加工、新产业及其产业链形成，最终实现新的价值创造的系统性复杂过程。这个基本过程包含了创新思想出现到新知识的形成、新知识引导的新技术出现以及新产业的形成和不断完善三个重要阶段。第一阶段主要是通过深入系统的科学研究，导致创新想法出现，进而经由实验室工作，获取新的技术知识，这个过程主要通过科研机构实现。第二个阶段主要是在新产品、新技术的研发与试制中应用新知识，推动了创新技术形成，其创新主导机构是企业。第三个阶段主要是从研究机构的实验室试制最终走向规模化产出并不断满足市场需求，进而诱导了其他相关企业加入，最终导致新产业形成和产业链的完善，创新主体机构也是企业。在科学研究深入进行的基础上，创新知识形成并促进技术创新和产品创新，创新成果的应用与孵化，使得经济社会需求不断在更高层面上被满足，科技创新成果最终以其产业化的形式推动了其市场价值的实现。

科技金融是在我国金融改革和科技体制改革中出现并不断发展的，是以金融工具、金融服务、金融制度等促进科技开发、成果转化和产业化发展等的系统性的制度创新安排。国家科技发展“十二五”规划中，将科技金融定义为政府通过创新财政科技投入模式，引导和带动银行等金融机构与金融资源，为初创期到成熟期等各个生命周期阶段的企业提供金融支持和各项金融服务的系统性制度安排。因此，科技金融的实质是金融资源主体如政府、投资者向科技创新主体如企业与科研机构提供各种金融资源和服务，从而实现科技创新与金融发展的有机结合的系统性制度安排。

（二）科技金融与科技创新系统的要素

科技金融与科技创新系统的要素可以区分为主体要素、客体要素和系统的环境特征。从主体要素看，科技创新体系的主体包括企业、科研机构和高等教育机构。企业是创新主体中最重要的部分，企业的科技创新表现为新产品和新技术开发应用。科研机构和高等教育机构拥有较深厚的人才梯队，创新思维活跃、拥有丰富的各类创新基础资源，是知识学习、研究与创新的综合体，在基础研究和应用研究的早期阶段能起到重要作用，其创新成果通常表现为论文、专利和专业数据，通过创新成果的转化来实现其对经济社会效益的积极作用。科技金融系统的主体要素包括政府财政部门、科技部门等政府公共科技金融投入机构，银行、风险投资机构等市场科技金融主体。前者主要是通过科技计划、创新补贴、政策性科技融资等形式形成对科技创新的倡导和鼓励，并通过创业引导基金等形式引导市场科技金融投资主体进入科技创新体系。银行等传统的市场金融机构主要是通过科技贷款、咨询等科技金融服务形成对科技创新的支持。风险投资等市场金融机构通常在创新产品的早期研发阶段即介入，提供研发到产业化所需的金融资源，最终通过退出获取创新成果的高额利润。

在科技金融与科技创新系统中，资金流是链接科技创新主体和科技金融主体的关键客体要素。通过科技金融主体提供的资金融通便利，形成由科技金融主体向科技创新主体的资金流。其中，政府等公共性科技金融主体通过政策性融资、创新补助等差异化手段实现财政资金向创新主体的流动；市场型科技金融主体主要通过股权、债权等金融手段，在追求自身利益的同时实现了金融资源向创新主体的流动。最终，公共性科技金融投入以税收形式、市场科技金融主体以创新回报形式现实资金回流，保证了后续资金流的持续性。再者，科技金融和科技创新系统的融汇发展也需要与系统外进行物质、信息等方面的交换。这些系统外的环境包括法律、制度习俗、各种服务中介、人力资本环境等。法律环境涉及政府为促进科技金融和科技创新协同发展而制定的各项法律法规及其执行与落实情况；社会制度习俗等环境会影响科技创新过程中的融资偏好等方面；各种服务中介环境涉及技术咨询、技术交易等第三方服务机构，人力资本环境包括了人才供给与需求状况、创新人才的培养等方面。有效运行的外部环境能为企业科技创新和科技金融主体提供高质量的金融服务发挥重要的作用。

三、科技金融与科技创新协同发展机理

（一）科技金融对科技创新的作用

科技金融通过有效资本供给对科技创新产生积极作用。首先，科技金融为科技创新提供了重要的资金支持。科技创新的三个阶段中，客观上存在着规模不断增长的金融服务需求，有效的金融服务是科技创新必要的基础性条件之一。政府的公共性科技金融服务通过创新补贴等财政性科技投入来不断满足科技创新的资金流需求，并建立创新创业引导基金等金融机构将社会闲散资金导向创新过程；市场性科技金融服务通过银行科技信贷、风险资本注入等将资金导向科技创新企业，来保障科技创新过程中的资金流需求；其次，科技金融对科技创新的事前和事中监督有效地提升了科技创新活动的质量，保障了资金资源向效率最高的创新领域的流动。科技金融机构通过特定的项目审查机制来保障科技创新项目的品质。公共性科技金融在政府科技资金配置的整个过程中，通过项目评估、专家审查、第三方评估等方式对创新活动的品质进行甄别，优选项目；市场性科技金融通过资金进入前的审慎性评估等进行项目筛查和前景预判，在降低资金风险的同时，对优质创新创业当前的创新活动和预期结果进行甄别并引导资源流动。最后，科技金融对科技创新的事后监督有力地保障了科技创新活动的健康发展。科技金融部门通过全过程监控和管理，监督创新项目的完成情况，监测其现金流的安全性，市场前景的稳健性，以及对企业管理层的约束与激励，帮助企业建立完善的内部治理机制，帮助企业不断健康发展。

（二）科技创新对科技金融的作用

科技创新不断发展，市场深度不断提升，经济社会需求在广度和深度的不断拓展和延伸为科技金融提供了广阔的发展空间，科技创新的深入发展为科技金融活动提供了金融服务技术提升和利润增长的潜在空间。首先，科技创新发展过程中的资金需求是科技金融发展的前提。科技创新中的基础研发、关键技术创新、成果应用与转化等多角度、多层次的科技创新活动，以及产学研的密切协调发展，既为金融工具设计提出了更要要求，也为金融服务技术进步提供了客观条件，从而有力地推动了金融效率的提高。其次，科技创新活动本身的质量及其市场前景，决定了科技金融主体资金投入效率。只有科技含量高，创新性强，前景广阔，能不断适应市场需求的科技创新项目才能取得较高的成功率和收益空间，这为科技金融主体收益率提高提供的客观条件；也决定了公共性科技金融投入的趋势和力度。最后，科技创新发展也为科技金融发展提供必备的技术条件。以电子信息技术如大数据技术为代表的科技创新发展，为科技金融投入的预算、评估、过程监督、资源配置和效率评价等方面的工作效率提升提供了巨大的技术便利。科技金融和科技创新是相互作用，共同发展的有机整体，协同发展有利于带来经济和社会发展的协同效应，促进了国家战略的实现。

四、科技金融与科技创新协同发展系统效率的实证分析

（一）评价方法与评价指标的选择

科技创新和科技金融作为协同发展的整合系统，综合考虑系统的投入和产出来进行协同发展效率的评价，协同发展的最优状态是在一定条件下，投入带来的产出实现最大化。考虑到整合系统投入具有的多元投入和产出的特征，系统前沿分析方法表现出相当的优势。数据包络分析（DEA）是前沿分析方法中应用最为广泛的方法之一，通过将科技创新和科技金融的整合系统作为决策单元，避免了对现实产出函数的构造和量纲对评价结果的影响。DEA法测算得到的帕累托有效前沿面对二者协同发展效率提升具有重要的启示意义。考虑到科技创新和科技金融投入具有多元投入和多元产出的特征，结合DEA法的特点和实际数据的可得性，本文构建了3项输入指标和3项产出指标的评价指标体系，如表1所示。

表1　评价指标体系

（二）协同发展效率评价的数据包络分析方法及其应用

DEA法采用线性规划模型来评价多元投入和产出部门的有效性，这些部门即决策单元（记为DMU），判断DMU有效与否的实质是看DMU是否位于产出前沿上。根据线性规划技术得到科技创新和科技金融整合系统的投入—产出超平面，比较被考察金融机构与其差异进而得到效率判断。这个过程无须得到产出函数，也没有随机项的干扰和分布假设所带来的影响，也无须进行统计检验。测算整合系统的效率时，构建模型的基本思路为，先构造一个由n个决策单元组成（线性组合成）的假想决策单元，即假定存在n（j=1，2…n）个DMU，每个DMU有相同的m（i=1，2…m）项投入，每个DMU有相同的s（r=1，2…s）项产出，第j个DMU的第i项投入记为xij，第j个DMU的第r项产出记为yrj，目标是衡量第j0个DMU是否DEA有效。如下图：

假设投入、产出的权向量分别为v=（v1，v2，…，vm）T和u=（u1，u2，…，us）T，然后定义第j个DMU的效率指数为：

判断DMU0在n个DMU中是否最优时，需要测算u和v变化时θ0的最大值。即若假想决策单元各项产出均不低于j0的各项产出，各项投入均低于j0的各项投入，即存在：

则j0不在产出前沿面上。据此得到相关线性规模模型：

当E＜1时说明j0非DEA有效，否则说明j0DEA有效，此时同时实现了技术有效和规模有效。

表1中的指标在数据包络分析法的应用中，相关数据来源于《中国科技统计年鉴（2015）》《中国高新技术产业统计年鉴（2015）》《中国金融统计年鉴（2015）》《中国创业风险投资发展报告（2015）》《风险投资年鉴（2015）》《中国证券期货统计年鉴（2015）》、Wind资讯和科技部网站，同时剔除了数据不完整的内蒙古、广西、西藏、青海、新疆、贵州、海南等省、自治区。采用根据式（1）-（3），用Matlab2013计算其余省份科技创新与科技金融协同发展系统的效率评价结果，如表2所示。

表2　不同省、自治区和直辖市科技创新与科技金融协同发展系统的效率水平

从表2可以看出，我国不同省、自治区和直辖市科技创新与科技金融协同发展系统的效率水平存在比较大的差异。三大直辖市和东部主要省份的科技创新与科技金融协同发展的效率较高，中部省份其次，效率最低的省份主要集中于西部地区，呈现出比较明显的东、中和西部梯层关系。不同省、自治区和直辖市科技创新与科技金融协同发展系统效率大致可以区分为3类，如表3。

表3　科技创新与科技金融协同发展系统效率层次

尽管我们已经可以得到不同省、自治区科技创新与金融创新协同发展系统的效率水平并展开分析，但每一类型的地区中存在多个省、自治区，不易区分相对效率关系，为此，在DEA法中进一步进行交叉评估，得到表4。

表4　不同省、自治区科技创新与科技金融协同发展系统的效率水平的交叉评估

（三）基本结论与政策启示

不同省、自治区和直辖市科技创新和科技金融协同发展系统的效率水平呈现东、中和西部的梯层特征。基本原因在于，不同的省、自治区和直辖市尽管都出台了促进科技创新和科技金融发展的政策规章，但其在创新的产业资源、金融资源和人力资源方面存在的客观上的明显差异。从科技金融的发展来看，地方财政对区域公共性财政科技投入有着明显的影响，发达地区的公共性财政科技投入较高，而欠发达地区的投入较低；在经济和金融较发达的地区，市场性科技金融投入的规模较大，而欠发达地区较小；使得不同地方的科技创新和科技金融协同发展系统的效率呈现差异。经济社会较发达地区的创新企业数量多，规模大，集聚效应较明显，而欠发达地区则落后很多。缺乏科技金融的促动，欠发达地区的科技成果的产业化程度明显低于发达地区，产学研结合程度低，大量的创新成果因各种原因不能及时向产业转化。

直辖市和少数东部发达省份的科技创新和科技金融协同发展系统富有效率，其他省份的效率都比较低，存在不同程度的资源配置无效率。国家创新战略实现是个全局性的系统工程，只有少数发达地区的科技创新和科技金融的快速发展并不能保证国家战略目标的实现。在创新战略实施的过程中，欠发达地区的相关政策制定，必须能因地制宜，突出创新资源优势，创新差异化政策，执行适当的科技金融优先发展战略，以市场性科技金融资源流入来弥补公共性科技金融资源的不足，从而促进科技金融市场整体水平提升；加大区域创新人力资本积累，以科技金融发展反哺科技创新及其产业化，不断提升科技创新和科技金融协同发展效率，从而带动区域经济发展，助力国家创新战略的实现。

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［责任编辑：王鑫］

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1005-913X（2016）10-0103-04

2016-09-11

吕世娘（1993-），银川人，本科学生，研究方向：资本市场，科技金融。