科技创新与金融创新的耦合研究——基于实体经济与虚拟经济视角

李 邃，印显文

（安徽财经大学 统计与应用数学学院，安徽 蚌埠233030）

引 言

实体经济是我国发展经济的着力点，是财富源泉，是发展根基。近年来，随着金融与房地产泡沫的加重，中国经济出现“空洞化”的现象，资本不断“脱实向虚”。这不仅影响了中国经济的健康发展，也透支了对未来的信任。发展实体经济最重要的手段是创新。现代科技创新具有高投入、高风险、高收益的特点。从实验到市场开发，都是一个充满风险的过程，而金融市场本身就充满风险。无论是在科技创新的研发初期，还是成功后的市场开拓时期，都存在大风险和大收益，金融市场相比于传统的融资渠道更有魄力支持高风险高收益的科技创新。而作为出资方，金融市场更是科技创新的主要受益者。科技创新带来的产品改进、产业改革都为金融市场源源不断地注入了活力，扩展了金融市场的广度和深度，驱动着金融市场的健康发展。二者的紧密结合在促进自身良性发展的同时，还可以推动社会生产方式的变革。基于此测算我国的实体经济和虚拟经济的科技创新与金融创新耦合度及耦合协调度，比较分析二者的科技创新与金融创新协调发展的程度。

一、文献综述

对科技创新与金融创新的理论研究方面，王宏起等分析了科技金融的内涵，发现科技创新与科技金融通过资金流的流动，形成了并行的、互嵌的发展过程，二者呈现为相互影响、渗透又相互制约的耦合整体,并根据两者互动的机理，构建了协同度模型[1]。黄国平等认为金融体系为科技创新提供规避、防范和化解创新风险的手段，通过金融中介提供必要的融资,利用市场信息优势降低了创新所需的信息成本，还探讨了金融对科技创新的促进机制和国家相关政策的实施[2]。曹颢等从科技与金融融合的角度构建科技金融发展指数,弥补了我国科技金融发展状况的评价系统和指标体系的不足。通过对指数聚类分析，发现尽管科技金融资源投入不断增加，但科技金融产出指数却没有因此升高[3]。王仁祥等基于历史视角分析了科技创新与金融创新的耦合特征与耦合模式并在此基础上建立了政府干预下科技创新与金融创新的耦合脆弱性模型，发现政府采购政策与知识产权保护政策很有成效，但在财政政策领域进行了过度干预，还有待调整与完善[4]。胡国晖等从微观层面、中观层面、宏观层面分析了科技创新与金融创新耦合机制与模式，发现松散耦合理论对研究科技创新与金融创新的互动适用且有效，并找出合适的科技创新与金融创新耦合模式资金市场化运作模式[5]。

对科技创新与金融创新的耦合度与耦合协调度的测度问题，丁帅从历史发展的角度分析了金融创新与科技创新之间的耦合关系，将之与生物学中的DNA双螺旋结构进行类比，建立了科技创新与金融创新的双螺旋模型，分析了北京市科技金融双螺旋创新系统耦合发展度，并通过BP神经网络进行预测[6]。张林等构建金融发展与科技创新的系统耦合协调模型，将中国内地30个省市10年的面板数据带入分析，得出了整体上中国金融发展与科技创新的系统耦合协调度不佳、东部地区失衡现象更为严重的结论[7]。徐玉莲等用区域科技创新与科技金融的耦合协调度评价模型对我国2008年25个省级区的数据进行比较分析，发现东、中、西部地区科技创新与金融创新协调发展能力的差距明显，科技创新与科技金融耦合协调发展推动了区域经济的增长[8]。谭蓉娟等分析了科技创新与金融创新两者的序参量，选取了相关指标对5年上市公司数据进行分析，定量评价我国战略性新兴产业金融创新与科技创新的耦合效率，比较了各类新兴产业之间的差距[9]。张芷若等构建了科技金融系统与科技创新系统的耦合协调度评价指标体系，通过分析30个省市13年的面板数据计算出30个省份的Global Mo⁃rans’I估计值，对耦合协调度进行空间格局分析，发现中国从东到西的耦合协调发展水平逐渐降低，空间上出现了两极分化的现象[10]。

已有研究成果对科技创新与金融创新两者的互动关系（耦合）做了大量的理论研究和实证研究，但所探索出的成果大都只涉及单独的一方创新要素对另一方创新要素的推动，即单方面的研究金融创新通过资金投入以及大量资金带来的人才聚集效应对科技创新所产生的支持作用，或是单方面的科技创新如何使个别企业产生了超额利润，促进了生产力水平的发展，推动了生产关系的矛盾转化，从而促进了金融创新。而定量分析科技创新与金融创新融合发展程度的文献较为鲜见；实证研究视角主要集中在国家层面或区域层面，而较少涉及行业层面。从实体经济与虚拟经济角度所做的耦合模式、耦合机理的分析和实证研究更是鲜见。

实体经济是以成本和技术来生产实在物品的运转模式，而虚拟经济则依靠观念支撑来实现资本增值。根据党的十六大报告对实体经济与虚拟经济的界定，将农林牧渔业、建筑业、交通运输业、零售批发业、制造业划入实体经济；金融业、房地产业划入虚拟经济。[11]在分析比较实体经济、虚拟经济的科技创新与金融创新的耦合模式及耦合机理的基础上，通过分别测算两类经济体的科技创新与金融创新耦合度和耦合协调度，对二者的科技创新与金融创新的融合程度进行评估，明确当前两类经济体的科技创新与金融创新的耦合层次与协调层次，在此基础上提出有针对性的建议。

二、实体经济和虚拟经济的科技创新与金融创新的耦合模式与机理

（一）实体经济的科技创新与金融创新的耦合模式与机理

实体经济科技创新与金融创新主要有两种耦合模式。第一种是企业内部不同部门之间的耦合，由于实体经济立足于实在的产品生产，科技创新与金融创新对企业取得市场领先地位和经济优势具有十分重要的意义。一些具有强大实力的企业打通了两者的耦合渠道，同时具有科技研发部门与金融部门。其科技研发部门通过技术上的突破来获得额外的业务扩展能力、客户挖掘能力，从而获得更广阔的市场、更低的个别劳动时间以及更高额的产品利润，通过多点渠道给予金融部门丰富的资金支持以及直接性的技术支持。科技部门创造的技术专利会带来信用资源和品牌资源，不仅可以为金融部门带来可靠的信誉，还可以使其获得更强的负债能力，借此拥有更畅通、更健康的现金流。而金融部门通过金融创新，可以使用更优秀的金融手段、更便利的金融工具为科技部门获取的产品收益进行增值服务，由此获取更多的研发经费，为下一步的科技研发提供资金支持。此外，金融部门可以为科技创新部门指出更具有市场导向性的研发方向，从而对科技创新所产生的风险进行管控。由金融创新获得的经济创收，为科技部门吸引了更优质的人才资源，为其提供了丰富的人力支持。这两个部门之间资源共享、优势互补、互为支撑，不仅降低了科技创新与金融创新交易流通的成本，还避免了科技与市场之间的信息不对称，实现了科技创新与金融创新的协同发展，提高了两者耦合的效率。

第二种是不同企业之间科技创新与金融创新的耦合，即一方的创新以另一方的创新为目的，相互匹配协调、共同发展、互利互惠。此种耦合模式更具有普遍性、直接性。企业不同部门内部进行耦合需要有强大的实力来支撑和巨大的体量以容纳科技创新与金融创新的风险，而中小型的高科技企业没有达到这样的层次，因而迫切需要外部的支持。不同企业之间科技创新与金融创新的耦合不仅可以相互转嫁风险、获取收益，还降低了实现创新对公司体量的要求，焕发了企业的创新活力。通过两个或多个企业之间的直接对接、匹配，甚至跨产业进行金融与科技的匹配，起到了去媒介化的作用，减少了中间环节，降低了交易成本，加速了创新成果的转化，实现了企业间、产业间共同创新发展的大联盟。但这种企业间的外部耦合，由于难以深刻地相互了解，不同行业之间的耦合过程更是具有信息不对称性，因而会产生更高的风险，对企业对外界的识别、筛选能力提出了更高的挑战。这种耦合模式需要市场间长期不断的磨合、相关法律法规的不断完善才可以实现顺畅健康的发展。（见图1）

图1 实体经济的科技创新和金融创新耦合模式与机理

（二）虚拟经济的科技创新和金融创新的耦合模式与机理

虚拟经济与实体经济不同，是通过资本的运转使生产要素不断流转，来渗透各个产业物质生产过程，从而获得更多的资本回报。由于创新具有高风险性，出于经济学中的理性人假设，虚拟经济会更倾向于避开对创新的直接投入。通常虚拟经济通过搭建平台参与科技创新。这个平台具有为不同企业之间的科技耦合与金融耦合提供筛选、甄别的功能，对创新的风险进行监控，使创新以市场为导向，更符合市场的需求，为企业间的信息交流提供便利，为创新成果交易搭建渠道。此外，少数的虚拟经济企业为实体经济企业的创新提供直接的资金援助，以期获得高额的收益，使生产要素直接流向科技创新与金融创新，客观意义上降低了创新的风险，推动了金融创新与科技创新的融合发展。（见图2）

图2 虚拟经济的科技创新和金融创新耦合模式与机理

三、模型的建立

（一）构建功效函数

用功效函数法来衡量科技创新与金融创新对系统耦合所作的贡献程度。设变量ui(i=1,2,…,n)为系统的序参量，其值为Xi,Mi、Ni分别为系统在稳定状态时序参量的上、下限值，子系统功效系数表示如下:此功效函数的区间为0≤ui≤1,当ui趋近于1时表示该变量与系统最满意的功效越接近，当ui趋近于0表明其功效贡献越差。通过线性加权求和的方法来集成科技创新与金融创新两个子系统内各个序参量有序程度的总贡献，其公式如下：

其中，ui为子系统对总系统有序度的贡献程度，φij为各个指标的权重，为避免主观赋值产生的偏差，采用熵值法来确定指标权重。

（二）耦合度函数

耦合度是物理学概念，能够反映出系统与系统之间彼此相互影响的强弱程度。借鉴物理学中支路耦合度的概念以及定义，将科技创新与金融创新耦合度模型公式定义为：

u1、u2分别代表科技创新子系统与金融创新子系统的序参量功效值。科技创新与金融创新耦合度Η∈[0,]1时，H的大小与两个子系统耦合程度成正比。当H=0时，科技创新子系统与金融创新子系统之间不会相互影响；当H=1时，两者的耦合程度则达到了最大。依据物理学中耦合层次的划分，将科技创新与金融创新之间的耦合程度分为低度耦合（0≤H2≤0.3）、中度耦合（0.3

（三）耦合协调度函数

耦合度函数能够反映科技创新与金融创新子系统的耦合程度，但在反映科技创新与金融创新协同效应方面存在欠缺，即使两个子系统的发展水平都很低，但若是两者数值相近，耦合度也会出现很高的数值，因此不能单纯依靠耦合度来进行判定。为了准确评价科技创新与金融创新的耦合协调程度，建立系统耦合协调度函数，表示为：

其中，α、β为科技创新系统与金融创新两个子系统的功效值，本研究取α和β的数值为0.5。k为耦合协调度函数，C表示两个子系统的综合协同指数，反映整体的协同效应。将耦合协调度划分为失谐协调（0≤k≤0.3）、磨合协调（0.3

四、实体经济和虚拟经济的科技创新与金融创新耦合度测度

（一）指标选取和权重确定

1.指标选取

考虑到数据的可获得性，选取各行业龙头上市公司的相关指标来反映其所在产业的发展现状与发展趋势。其中实体经济产业包括农林牧渔业、建筑业、交通运输业、零售批发业、制造业，虚拟经济产业包括金融业、房地产业。选取2016—2019年各行业排名前十位的70家龙头上市公司的数据作为样本，将企业科技创新子系统分为科技创新投入要素与科技创新产出成果两方面，金融创新子系统分为金融创新规模数量、金融创新回报表现两方面来进行评测，指标见表1。

表1 实体经济和虚拟经济的企业科技创新与金融创新耦合度及耦合协调度评价指标及权重

2.权重确定

采用熵值法进行客观赋权。根据各项指标值的变异程度，利用信息论中信息熵这个工具，计算出各指标的权重。具体方法如下:

①将原始数据标准化处理，标准化值为yij。②将各指标同度量化，计算第j指标下第i年指标值的比重pij。

③计算第j项指标的熵值ej。

令k=1/lnm,m为指标取值的年数。

④计算第j项指标的差异性系数gj。

当gj越大时，指标越重要。

⑤确定权重aj。

计算结果见表1。

（二）实证结果

按照上述步骤进行测算，所得结果见表2、表3、表4和图3、图4、图5。

图3 实体经济和虚拟经济科技创新与金融创新的耦合度及耦合协调度折线图

图4 实体经济和虚拟经济各行业科技创新与金融创新的耦合度折线图

图5 实体经济、虚拟经济各行业科技创新与金融创新的耦合协调度折线图

表2 实体经济、虚拟经济的科技创新与金融创新耦合度及耦合协调度的测算结果

表3 实体经济和虚拟经济各行业科技创新与金融创新耦合度测算结果

表4 实体经济和虚拟经济各行业科技创新与金融创新耦合协调度测算结果

1.实体经济和虚拟经济的科技创新与金融创新的耦合度及耦合协调度实证结果

通过对实体经济、虚拟经济的科技创新与金融创新的耦合度及耦合协调度测算结果进行分析，得到如下结论。

从整体上说，实体经济与虚拟经济的耦合层次为中度耦合，耦合协调度层次为磨合协调，说明我国创新水平还不够高，科技创新与金融创新协调匹配程度较低，创新发展水平还有很高的提升空间。从发展趋势看，实体经济与虚拟经济的耦合度与耦合协调度大致呈现上升的态势，表明科技创新与金融创新融合程度逐年升高，我国的经济模式正在转向创新驱动，国家推动建设创新型经济的发展势头良好。

从耦合度的角度来看，虚拟经济的耦合程度高于实体经济，说明我国资本市场目前“脱实向虚”的形势明显，大量资本涌入虚拟经济市场，使虚拟经济渗入到创新过程的各个角落。目前，我国的实体经济对虚拟经济仍然呈现出一种追赶的态势，随着国家经济转型的不断发展，生产要素会逐渐流向实体经济产业，未来实体经济超越虚拟经济已经成为一种必然。

从耦合协调度的角度看，实体经济略高于虚拟经济，说明我国实体经济的科技创新与金融创新的融合力度、科技创新与金融创新的协调能力均强于虚拟经济，这符合实体经济与虚拟经济各自的耦合机理。由于实体经济的实体产出需要市场的检验，所以与虚拟经济相比，实体经济会更倾向于对科技创新与金融创新方面的投入。

对耦合度与耦合协调度进行对比,发现实体经济的科技创新与金融创新耦合度低于虚拟经济，但实体经济的科技创新与金融创新的耦合协调度高于虚拟经济，说明耦合度的测算结果受到单一创新指标数值的影响，虚拟经济的创新存在“跛腿”的现象。

2.实体经济和虚拟经济分行业的科技创新与金融创新耦合度及耦合协调度实证结果

通过对实体经济、虚拟经济各行业科技创新与金融创新的耦合度和耦合协调度测算结果进行分析，得到如下结论。

从耦合度的角度看，实体经济与虚拟经济各行业的科技创新与金融创新耦合度均处于中度耦合的层次，且耦合度随年份变化小。这表明我国实体经济与虚拟经济各行业的科技创新与金融创新融合程度不高，产业发展并未通过创新驱动。这可能是所选龙头企业的特殊性所导致，由于这些企业生产规模已占据大部分市场，对创新需求减弱。此外，金融业与制造业耦合度较高，这两者是对创新需求最高的行业，金融业进行金融创新是该行业的必然要求，由于参与搭建科技创新平台和对市场上科技创新风险的规避与预测，其耦合度自然居高。制造业符合实体经济的科技创新与金融创新的耦合模式，该行业市场竞争激烈，对科技创新的需求高、筛选力度大，其耦合度高也符合预期。

从耦合协调度的角度来看，所有行业未达到匹配协调的层次。可以发现实体经济中的农林牧渔业与虚拟经济中的房地产业协调度明显偏低，处在失谐协调的层次，表明这些对土地资源有着极大需求的产业，其金融创新与科技创新的耦合度变低。交通运输业与建筑业耦合协调度低，可能是由于此行业市场对创新的需求程度低，以至于其创新呈现出单一向特点，导致金融创新与科技创新发展不协调。在市场优胜劣汰的大环境下，制造业与金融业的金融创新与科技创新的融合程度明显高于其他行业。

对耦合度与耦合协调度进行对比，可以发现农林牧渔业与房地产业均为高耦合度、低耦合协调度关系，这表明耦合度的测算受到单一创新指标数值的影响，两个产业存在“跛腿”现象。金融业与制造业为高耦合度、高耦合协调度，这说明这两类产业在全国创新发展的过程中占据主导地位，起到支撑作用，其科技创新与金融创新融合能力强于其他行业。虽然金融业为虚拟经济产业，但其金融创新与科技创新能力较强，融合发展较为协调。这是由于几大金融巨头都为国有企业，国家的正确干预与科学引导使其避免了资本“空洞化”的现象，矫正了资本流入的领域。

五、对策建议

如今的中国经济要持续高质量发展就必须向内寻求力量，激活产业内在动力，深化供给侧改革，构建创新驱动的经济模式。为了满足中国经济健康发展的要求，调整实体经济与虚拟经济产业结构，培育科技创新与金融创新融合协调发展成为了必然选择。然而研究结果表明，中国的实体经济与虚拟经济的科技创新和金融创新协调融合发展现状不尽如人意。针对目前我国实体经济与虚拟经济所处的科技创新与金融创新耦合发展阶段，有如下建议。

一是突破中国经济发展过程中企业孤军奋斗、各自为战的困局，增加企业间科技创新与金融创新相互匹配、相互协调的耦合模式，推动建立利益共营、风险同担、互利互惠的企业行业创新共同体，提升科技创新与金融创新融合效率。

二是科学调整实体经济与虚拟经济的结构，加大两者的融合力度，发挥科技市场、金融领域多层次协同匹配，灵活驱动资本在科技创新与金融创新融合中的作用，构建完整的市场创业投资链，搭建风险投资监管体系，完善企业私募股权、基金与发行债券的法律法规，大力促进天使投资机制的发展，坚持扶持创新型企业，使虚拟经济的生产要素流向实体经济，尽可能地降低中小型企业创新成本、分散创新风险、避免生产要素资源限制，发挥虚拟经济的平台优势，加速创新成果的交易流动，提升科技创新与金融创新融合效率，扩大中小型企业创新发展的渠道，实现企业创新常态化、积极化、便利化，使各实体产业不断创新研发，适应市场需求，加紧培育新的创新增长点、新的竞争优势，有成效地提升产业、企业创新竞争力。

三是减少与房地产业同一类型的虚拟经济产业模式，加强实体经济建设，推动创新结构改革，端正我国企业创新的态度，培养我国经济创新的气质，长期坚持、大力发展建设制造类产业，推动制造业蓬勃发展，坚持以创新带动发展的经济模式，避免资本的“脱实向虚”。

四是继续坚持国家对金融业的管控，降低金融杠杆，维持市场供需平衡，加大对新兴科技创新企业的经济支持，避免金融泡沫的产生，维持实体经济与虚拟经济间的平衡。