科技金融网络构建及演化仿真研究

李媛媛，陈文静，刘思羽

（河北工业大学 经济管理学院，天津300400）

一、引言

在我国新旧动能转换阶段，对科技型企业创新的需求更加迫切。2020 年受新冠肺炎疫情的冲击，科技型企业融资难的问题凸显。因此，我国财政部颁发《关于支持金融强化服务做好新型冠状病毒感染肺炎疫情防控工作的通知》，保障中小微企业的融资需求，优化对受疫情影响企业的融资担保服务，帮助企业与金融机构对接，着力扶持实体企业渡过难关。并且在国务院常务会议中，根据国务院《政府工作报告》要求，要部署引导金融机构进一步向企业合理让利，助力稳住经济基本盘，要加快降费政策落地见效，为市场主体减负。目前，单一的资金供给渠道已经无法满足企业创新活动的多重需要，企业进行创新活动离不开与多主体的资金互动和信息沟通，科技金融网络的引入十分必要。在科技金融网络中，如何通过主体间的链接互动，实现资金高效地配置，从而改善科技金融网络中企业的科技创新水平，成为当前研究中紧迫而重要的问题。本文通过完善科技金融网络概念，构建科技金融网络模型，分析网络发展现状，找出一定的演化规则，运用Netlogo 仿真模拟政府补贴在科技金融网络中的作用，以此提出适当的对策建议，对网络进行完善与优化。

二、文献回顾

对于科技金融的发展演化，学者们通过不同视角、不同方法，分析科技金融的发展历程及演化机理。白玉娟和于丽英（2019）[1]将科技金融与生态概念相结合，从空间格局视角，探究科技金融发展的区域差异性。张明喜等（2019）[2]借鉴演化经济学的思想方法，从时间维度将科技金融的演化分为四个阶段，归纳科技金融演化动因，提出未来科技金融发展的方向与重点。杨宜等（2018）[3]参考博弈论的思想方法，以科技型中小企业和商业银行作为科技金融的主体，建立两个主体间的演化博弈模型，得到影响两个博弈主体选择合作策略的影响因素，并引入相应的监督和惩罚机制。徐玉莲和于浪（2020）[4]首次将网络模型纳入科技金融演化的分析之中，提出科技金融网络概念，探究不同演化阶段科技金融网络的阶段特征，研究演化过程中的政策作用机理。

随着科技金融的逐步发展，主体间关系越来越呈现出“多元、融合、动态、持续”的特征。因此，运用社会网络分析方法，构建复杂网络模型来探究网络演化进程十分必要。目前分析科技金融网络现状的文献较少，但对于类似网络的研究较多，学者们普遍从网络密度（王方方和李香桃，2020；侯纯光等，2019）[5-6]、网络中心性（王方方和李香桃，2020；侯纯光等，2019；Singh C K & Jolad S，2018；Sebastian et al.，2019）[5-8]、核心—边缘结构（侯纯光等，2019）[6]、聚类系数（Singh C K&Jolad S，2018；Sebastian et al.，2019）[7-8]、平均路径长度（Singh C K&Jolad S，2018；Sebastian et al.，2019）[7-8]等网络特征分析网络演化进程，从而总结演化规律，探索空间中的网络格局变化，判断出高铁网络的枢纽城市及发展态势（王方方和李香桃，2020）[5]，总结出“一带一路”沿线国家的人才流向（侯纯光等，2019）[6]，确定不同时期最有影响力的印度物理学家（Singh C K&Jolad S，2018）[7]，通过对比分析八个不同国家航空网络度数中心度的演变，找出其随时间变化的最佳拟合（Sebastian et al.，2019）[8]。

从网络的内部要素来看，演化过程即为网络中节点、链接边的增加和减少的基本驱动过程（Carley K M，2003）[9]。虽然不同网络具有不同的驱动因素，但是具有共通的演化机理，例如增长机理和择优机理。增长机理是指网络规模的不断扩大，即网络节点和链接关系的增加（Aholangas P，1999）[10]。择优机理又称择优链接机理，是指网络节点在建立链接关系时会进行适当的选择，偏好于选择更优的节点进行链接（盛科荣等，2019）[11]。

基于上述实证统计的结果，部分学者开始探索使用仿真模型来模拟网络的演化。石乘齐（2019）[12]基于BA 模型，做出符合创新网络演化的适当改进，运用MATLAB 软件进行仿真模拟。刘国巍和张停停（2018）[13]设置3 类Agent，即创新主体Agent1、合作Agent2和地理环境Agent3，从微观、宏观两方面考虑其复杂交互行为，确定其连接机制和算法步骤，运用NETLOGO 软件进行仿真模拟。Jing Liu et al.（2019）[14]基于贝叶斯网络的风险动态模拟（BNRDS）方法，对矿山尾矿库在流域尺度上的水污染事故风险进行评估，模拟了风险传导路径。Shiyue Li et al.（2020）[15]等从时间和空间的角度分析了突发事件中网络舆情的演变特征，通过初始参数的设定，运用MATLAB 软件建模，模拟政府了解民意的演变过程。

综上所述，目前较少学者引入网络模型研究科技金融的发展与演化，科技金融网络的定义、概念与演化机理有待完善。因此，本文从资金供给方与资金需求方两个维度出发，完善科技金融网络定义，构建动态、多主体的复杂网络，分析研究科技金融网络的演化特征，并用Netlogo 软件模拟仿真政府补贴在提升企业创新能力中的作用，从而提出对策建议。

三、科技金融网络的构建

（一）网络概念的界定

由于涉及科技金融网络的文献较少，本文通过参考创新网络、知识网络和投融资网络的构建过程，从资金需求、资金供给和中介服务三个层次定义科技金融网络。科技金融网络是以资金需求主体（科技型企业）和资金供给主体（银行、政府、资本市场等）作为网络核心节点，以保险公司、中介服务公司等作为网络外围节点，以资金流和信息流作为链接机制的复杂网络。科技型企业与银行、政府、资本市场等资金供给主体之间存在资金流动，资金供给主体之间存在合作关系，保险公司和中介服务公司等为资金供需双方提供对称信息与风险分担服务。资金需求、资金供给和中介服务三个层次的共同运作，促使科技金融网络稳定发展。

本文将科技金融网络定义为二模网络，将资金需求主体（科技型企业）视为一类节点，将资金供给主体（科技金融机构）视为另一类节点，若两节点间存在资金与信息的流动，则将两点链接起来，即网络中每一条边表示连接的节点间有资金与信息的流动。该网络以提升科技型企业创新能力为目标，各网络节点间主要通过资金与信息流动进行交互，在企业发展的不同时刻发生新建、持续或断开节点间链接的事件，导致网络的变化与调整，进而推动科技金融网络的动态演化。

（二）网络节点的选取

本文选取2010—2018 年创业板上市公司作为资金需求节点，并将低附加值第一产业公司、缺失数据的公司和经营情况异常的公司进行剔除，资金流动数据来源于国泰安CSMAR 数据库。对于资金供给节点，本文从政府补贴、银行贷款和资本市场融资三个层次进行考量。其中，将政府补贴分为四类，分别为科研成果奖励、政府人才补贴、政府税收补贴和科研项目补贴。科研成果奖励是指政府对企业已有研究成果进行的奖励补贴，科研项目补贴是指项目建设过程中政府给予的补贴支持。将银行贷款分为四类，分别为政策性银行贷款、国有商业银行贷款、股份制商业银行贷款和外资银行贷款，前三者均为国内银行贷款行为。在资本市场融资方面，本文依据认股份额大于1%的股东信息将其分为五类，分别为证券投资基金、机构投资者、个人投资者、政府引导基金和国外投资者，前四类均为国内投资行为。

（三）关系矩阵的构建

首先，进行资金供给节点与资金需求节点之间关系矩阵的构建。科技金融网络的二模关系一般是通过资金流来构建的，若科技型企业与资金供给节点之间产生了资金流动，说明二者存在关系，企业i与资金供给节点j在年度内产生n 次资金流动，则关系值aij为n，将会形成一个如（1）式所示的多值矩阵，即科技金融网络的关系矩阵。随后，将该矩阵各列取平均值作为阈值，用于构建二模0-1 矩阵。若得到的关系值高于该阈值，则记为1，表示该企业与资金供给方具有较强的投融资关系；若两者关系值低于该阈值，则记为0，表示该企业与资金供给方不具有或具有较弱可忽略的投融资关系，最终得到二模0-1矩阵。

四、科技金融网络演化仿真分析

（一）网络演化进程分析

将上文得到的二模0-1 矩阵导入Ucinet 软件，绘制以资金需求方与资金供给方为节点，以资金流动为边的年度网络图。通过网络图的绘制可以发现，2010 年网络中链接边相对较少，网络规模较小，随着时间的推移，越来越多的科技型企业加入我国科技金融网络中，增量资本纷纷涌入，网络规模逐渐扩大。这说明在网络演化过程中，新节点的增加值大于原有节点的减少值，资金流动链接边新增和保持的数量大于链接关系的解除量，科技金融网络具有增长机理。2009 年创业板的设立，成功引导社会资源向创新型企业集聚，不少地方政府也设立了投资基金，并且吸引了一大批企业进行股改，激发了企业活力，因此在2011 年进入网络的企业节点数激增，出现了高达52.21%的增长率。2014年李克强总理提出“大众创业、万众创新”，并且写入2015 年的《政府工作报告》中，随后各地政府纷纷颁布对创新型中小企业的税收优惠政策、补贴政策等，全社会的创新创业活力被进一步激发，越来越多的企业与科技金融机构加入网络，推动着科技金融网络的不断优化完善。2017 年以后，节点增长率逐步放缓，说明科技金融网络的准入门槛有所提升。节点数量的一味提升无法直接带动网络升级。只有网络从相对的混乱无序，慢慢演化为高度有序，在潜移默化的演化中拥有属于自己网络的进出标准，才能更好地整合资源，实现网络的优化升级。同时，通过Ucinet软件计算出的网络密度始终在0.3上下浮动，结合上文情况，在网络节点不断增加的情况下，网络密度只存在小幅度波动，说明网络整体联系较为稳定，资金主体加入网络后，会拥有较为稳定的资金流入。

与此同时，如表1 所示，通过观察Ucinet 软件计算所得的中心性指标（度数中心度、接近中心度和中间中心度），本文发现企业资金来源主要集中于股份制银行、个人投资者与政府税收补贴。这三个资金来源对于企业起着至关重要的作用，说明供需双方在发生资金流动活动时，会进行双向筛选，理性的网络节点总是希望可以准确测算出建立网络链接关系的成本和收益，从而最大化提升企业的创新能力，实现资金供给方的利益最大化，因此科技金融网络存在择优链接机理。从融资质量角度出发，本文结合中心性排名发现，中心性最高的资金供给主体在发生演化，2010 年中心性最高的资金供给主体是股份制银行，2014 年是政府税收补贴，2018 年是个人投资者，说明企业的主要资金来源从前期的以银行贷款为主变为中期政府扶持资金占比凸显，再到后期以股权融资为主。近几年，证券投资基金的主体地位不断上升，资本市场的融资力量正在不断强化，金融服务科技型企业的作用得到更好的发挥，资本市场融资成为科技型企业最主要的资金来源，有利于减少部分定期偿付的财务压力，企业财务风险降低，融资质量进一步提升。

表1 2010年、2014年、2018年科技金融网络中心性

对于企业资本市场融资水平，本文采用股权融资额与债券融资额来具体展示，数据来源于《深圳证券交易所市场统计年鉴》和《上海证券交易所市场统计年鉴》，出于数据的可获性，股权融资额由首发IPO筹资额和增发、配股筹资额相加得出。由图1可以看出，2015 年之前，我国上市企业股权融资额较大，近几年逐渐偏向债券融资，债券融资相对风险可控，增信措施明显有一定保障，预期收益也较为明确，退出机制较为完善。并且，债券的利息是在企业所得税前支付，可适当避税，债券的发行成本一般也低于股票，合理发债在一定程度上可改善企业财务结构，企业融资水平得到提升。同时，2016 年以后股权和债券融资额均呈现下降趋势，说明资本市场较好地完成了2015 年中央经济工作会议提出的去杠杆任务，市场风险得到了有效控制，我国融资市场的基本面得到一定改善，为今后融资质量的进一步提升打下了扎实基础。

图1 股权融资额与债券融资额

通过科技金融网络的构建，有效帮助我国融资市场基本面持续向好，网络内成员信息互通性进一步加强，企业经营情况透明度提升，信息披露时效性提高，金融机构与企业间的信息屏障逐步打通。随着信息对称性的加强，网络内科技型企业的沟通成本与信用成本不断降低，融资标的的定价更加合理，投融资决策的有效性得到提升，资金供需更具效率，更有利于企业创新能力的提升。

（二）仿真主体及属性设置

通过前文的分析可知，科技金融网络边的形成是一个双向选择过程，是理性的供需双方在精确分析成本和收益后做出的最优选择。在演化过程中，科技金融网络拥有增长机理、择优链接机理和增效机理，政府在网络中扮演着发挥引导作用的重要角色，并且政府补贴对企业研发投入有正向影响（郭景先等，2019）[16]。因此，本文将从政府补贴视角切入，探究政府补贴在科技金融网络演化中发挥的作用。

在仿真过程中，本文根据政府补贴属性的不同，将其分为四类，分别为政府人才补贴、科研项目补贴、政府引导基金和科研成果奖励，结合网络特性，共设置两大类Agent：政府Agent1 和科技型企业Agent2。设科技金融网络为：

其中，V是网络中所有节点构成的点集，VG是政府节点且包含四个，分别为科研成果奖励VG1、政府人才补贴VG2、科研项目补贴VG3和政府引导基金投资VG4，VF是科技型企业节点，因为科技型企业有很多，所以用VFi表示第i 个企业的节点。E 是网络中所有边的集合，eip表示第i个企业受到政府科研成果奖励，eiq表示第i 个企业受到政府人才补贴，eim表示第i 个企业受到政府科研项目补贴，ein表示第i 个企业受到政府引导基金投资。

每类Agent 及内部所包含节点都有自己的网络属性设置。首先，政府Agent 的属性有以下几点：①依据企业总资产大小设立的单笔企业人才补助；②在评估企业现有科研项目水平后，给予项目一定的单笔资金补助；③当需要融资时，给予一定政府引导基金投资；④当企业科研项目获得成果，创新能力有所提升时，对企业给予的鼓励资金。其次，企业Agent的属性有以下几点：①企业总资产assets，随机在1—4 单位之间分布；②企业研发人员数量（人）talents，综合《中国科技统计年鉴》数据和本文所选企业实际情况，设定talents=635*assets-620；③企业科研项目数量（个）innovation-projects，服从均值为15、标准差为10 的正态分布，企业科研项目水平innovation-projects-level，在综合评定企业总资产、人才和科研项目数量后判定；④企业已获专利数（个）patents，依据回归结果，设定patents=22.211*assets+0.075*talents+83.403；⑤企业创新能力innovationability，依据专利数大小，对企业进行0—3 单位之间的划分；⑥企业主营业务收入（千万）incomes，依据回归结果，设定incomes=1275.591*assets+1.384*talents+2.388*patents-1200；⑦企业科技研发投入（千万）R&D-investment，依据回归结果，设定R&D-investment=54.781*assets+0.009*incomes-10.201；⑧企业盈利能力profitability，参考汪建等（2020）[17]的研究，考虑与研发投入、专利数和主营业务收入有关，设定profitability=0.3*R&D-investment+0.3*patents+0.5*incomes。上述回归中所用数据均来自《中国科技统计年鉴》数据和同花顺iFind数据库。

（三）仿真规则

本文将企业创新能力设置为企业退出网络的评判标准，并依据前文对演化现状及机理的分析做出规则制定。基于政府补贴视角的科技金融网络的仿真规则如图2所示。

假设进入科技金融网络的企业均具有科研项目，首先，针对企业现有科研人才水平、项目水平和资金情况进行评估。若企业缺少科研人才，现有科研人才数量小于阈值，则政府给予人才补助；若企业现有项目较为优质，项目水平大于阈值，则政府给予科研项目补助；若企业资金周转能力较差，盈利能力有所欠缺，需要融资，盈利能力小于阈值，则政府引导基金进行投资。政府的上述补贴有助于企业提升营运能力，进而增加其研发投入，从而促使项目的顺利进行。接下来，若项目运营成功，取得科研成果，则说明企业创新成功，企业创新能力增加，政府给予科研成果奖励。最后，判断企业创新能力是否大于阈值，若企业创新能力不足，则会被网络淘汰。如此循环往复，整个科技金融网络会逐步扩大，企业创新能力会逐步提升。下面是对一些演化机理的详细说明。

图2 仿真规则

第一，节点增长率的设置，即增长机理的仿真。科技金融网络不是一个封闭的系统，在演化过程中，不断会有新的节点加入和退出。本文将1tick 假设为1个月，依据前文分析，可假设每年有36家企业进入网络，即1tick增加3家企业，从而实现网络节点的不断增加。在优质企业加入的同时，会伴随着较差企业的淘汰，因此本文假设创新能力低于1 的企业将被淘汰，从而使得网络整体符合现实数据结果。

第二，政府对企业的扶持规则，即链接机理的仿真。依据前文对于资金供给方中心性的分析，本文计算出四种政府补贴度数中心度的平均值，代表此类补贴大概选择多少占比的企业进行资金扶持，随后再以此为标准，找寻处于此比例内的企业的指标最小值，设置为初始每类补贴扶持的阈值。经过计算，政府人才补贴、科研项目补贴、科研成果奖励和政府引导基金度数中心度的平均值分别为0.27、0.36、0.32 和0.22。以政府人才补贴为例，由于网络具有淘汰机制，因此网络内部企业均为较优质企业，可假定人才补贴会给予科研人数最少的27%的企业，通过真实数据，此时的阈值大约为209人。

第三，企业创新能力的提升，即增效机理的仿真。本文创新能力用专利数来衡量，随着网络边链接的增加，资金供给节点为企业提供了各类资金补贴，使企业的研发投入增加，从而推动项目的不断研究，拥有成果后的科研奖励更是对企业的一种激励。在良性循环中，企业研发项目的成功率不断提升，创新能力逐步加强。

（四）仿真分析

本文通过调整阈值大小，从而探究政府最佳链接比例。在初始状态，当企业科研人才数量小于209 人，政府会给予企业适当的人才补贴，从而吸引人才就职，并且增加企业科技研发投入；当科研项目水平大于50 时，政府会给予企业科研项目补贴，企业研发投入增加；当企业盈利能力小于0.5 时，企业自身营运难以维持，政府会引导基金投资，但如果创新能力小于1，企业仍会被网络淘汰。

图3 初始模拟仿真结果

依据2010—2018 年的数据参数，模拟仿真后如图3 所示。可以看出创新能力始终在平缓上升，未来科技型企业科研人员数量将维持在各企业平均的720 人左右进行波动，而科研项目数量始终较为稳定。说明目前科技金融网络的政府补贴对企业创新能力有显著正向的提升作用，政府人才补贴在一定程度上扩大了科研人员数量，增加了企业研发力度，但在科研项目数量上提升较小。这主要是因为科研人员和资金的有限，企业无法同时开展过多科研项目，并且在科研方面，企业普遍集中在某一方面进行开发研究，少而精是企业提高创新能力的合适途径，因此企业平均科研项目数量较为稳定。接下来，本文将模拟四种方案的结果，观察企业创新能力、科研人员数量和科研项目数量三者的变化，探究提升哪种补贴力度对企业成长发展更为有利。

方案一是在其余阈值不变的情况下，增大人才补贴阈值，即政府放宽发放人才补贴要求。借鉴孙文浩（2020）[18]的研究结论，科技人才规模约有488人的阈值，低于阈值则会对创新能力有微弱的负向效应，因此本文模拟将原阈值209 人扩大至400 人，即400 人以下的企业均给予人才补贴。方案二是在其余阈值不变的情况下，减小科研项目水平阈值，即政府放宽发放科研项目补贴要求。科研项目水平总分为1—100，原有阈值为50，本文将其减少至25，即政府将给予更多项目以科研补贴。方案三是在其余阈值不变的情况下，增大盈利能力阈值，即政府引导基金投资要求扩宽。本文原有盈利能力阈值为0.5，增大至0.8，即更多的企业受到基金投资。方案四保持各阈值不变，增大科研奖励力度，即政府发放科研奖励补贴金额增加。当企业科研项目创新成功时，原假设给予5单位资金奖励，现模拟扩大至10单位，提高了激励力度。在模拟过程中本文发现，政府补贴的异质性并不会造成过大的企业创新能力差异，在图片上无法明显显示，创新能力整体趋势相同。通过观察仿真输出数据，发现方案三比其他方案对企业创新能力的提升更大，大约多提升0.02个单位，再次说明目前科技型企业资金来源主要集中于资本市场融资，政府则更多地起到引导作用，是一种良性的融资模式。科研人员数量与科研项目数量的模拟结果如图4、图5所示。

图4 科研人员数量模拟结果

从图4 可以看出，方案一对提升科研人员数量更有帮助，即放宽人才补贴门槛，将网络链接率从原有的27%提升至48%左右，有助于吸引优质人才进入企业，并且对于创业板上市企业而言，科技人才均值大于488 人阈值，对创新能力的提升有正向影响。而方案二、三、四的实施反而降低了科研人员数量，说明对科研项目的评判标准应始终保持严格，政府引导基金在投资时仍要注重对企业的多方面评价，不能一味追逐利润最大化，要使金融更好地服务于科技型企业，选取真正具有发展潜力的企业进行投资，才能使科技金融网络更加健康合理。从图5 可以看出，方案四对提升科研项目数量更有帮助，即加大科研成果奖励，会激励企业进行项目申报，但科研项目数量一旦增加，平均单个项目的科研人数就会下降。图4 显示会造成科研人员的减少，这样反而会对企业发展造成一定不良影响。因此，结合图4和图5，本文建议在政府补贴方面，降低人才补贴门槛，更多地吸引科技人才力量，发挥人才优势，帮助企业更好成长。

图5 科研项目数量模拟结果

五、结论

本文从资金流和信息流角度切入，以资金需求主体（科技型企业）和资金供给主体（政府、银行、资本市场等）两类节点构建科技金融网络，通过Ucinet绘制网络图观察其演化情况，研究网络现状，发现我国科技金融网络节点数持续增加，网络规模不断扩大；企业主要资金来源发生三阶段演化，前期以银行贷款为主、中期政府扶持资金占比逐渐增加、后期以股权融资为主；科技金融网络具有增长机理、择优链接机理和增效机理。依据上述现状分析，本文制定具体演化规则，基于政府补贴视角，通过Netlogo 对科技金融网络进行仿真分析，研究发现目前的政府补贴对企业创新能力有显著正向的提升作用，扩大了科研人员数量。同时提出了改进意见，认为政府可加大对人才方面的补贴，将更有利于提升企业科研能力。

通过研究，可得到以下启示与建议。

（1）目前我国科技金融网络整体仍较为松散，需加强科技型企业自身数据透明度，从而更好地与金融机构进行连接。对于企业而言，尤其是科技型中小微企业，企业自身由于资金量小、规模小，并且不太重视信用体系建设，较少获得金融机构的青睐，仅有政府政策的引导，对其成长发展是不够的。因此，科技型企业需要进行更规范的管理，例如在大数据时代，认真对待工商、税务、知识产权等各级管理部门数据的统计工作，做好自身数据的透明化。

（2）在科技型企业逐步偏向以股权融资为主的时期，可适当调整上市评价指标，加快创新金融服务。在进入壁垒方面，可着重考虑上市企业的科技创新能力、成长能力评估，鼓励各科技型企业进入科创板、创业板，也可降低科创板投资条件，从而不断提高科技金融网络活跃度。金融机构应不断创新金融服务，例如根据科技型企业的财务透明度大小，适当调整信用评价标准，缓解科技型中小微企业融资难问题。

（3）在政府补贴方面，建议加大政府人才补贴投入，从而激发企业创新动能。2018 年创业板数据显示，政府大约会对27%的企业给予人才补助，建议将这一指标提升至48%，降低人才补贴门槛，积极运用这一有力工具，为企业自主创新提供丰富的人力资源。同时，企业内部也要构建人才的培养体系，培育出高素质的研发团队，帮助企业更好更快的成长。