河北省科技型中小企业创新的金融支持政策演化及效果评价

宋伟 杨海芬

摘   要：伴随科技型中小企业的资金需求变化，河北省出台了一系列金融支持政策，经历了以科技信贷为主的单一金融政策——以创业投资和资本市场引领的多元化金融政策——综合化科技金融政策体系——以信息技术为导向的金融政策的演化过程。基于2010—2019年河北省97份科技金融政策文件，运用灰色关联度及耦合协调度模型对政策效果进行了实证检验。研究结果表明，河北省金融支持政策与科技型中小企业创新产出的灰色关联度排名较为靠后，河北省金融支持政策与科技型中小企业创新的耦合度在0.5左右徘徊，耦合协调度呈现良好发展趋势，但耦合协调水平依然不高。未来河北省应加大科技金融政策执行力度，精准调整科技金融政策投向，消除科技金融政策盲区。

关  键  词：科技型中小企业;科技金融政策;科技创新;耦合协调度

中图分类号：F832      文献标识码：A       文章编号：2096-2517（2021）04-0038-13

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2021.04.004

一、引言

为实现进入创新型国家行列的目标，我国长期以来一直将企业创新作为实施创新驱动战略的重要抓手。 科技型中小企业占据我国的创新主体地位，是培育国家核心竞争力、推动经济高速发展的重要力量。河北省科技型中小企业多数存在不同程度的资金约束，严重制约了企业的创新与发展。贾康等（2015）等认为科技型中小企业创新具有明显的“正外部性”，其健康发展需由政府牵头、其他相关部门配合出台一系列科技金融政策加以扶植[1]。贾敬敦等（2014）等认为有效的科技金融政策， 在支持科技企业发展上还起到了“引路者”和“监控者”的角色[2]。近年来，河北省出台了一系列促进科技企业创新及科技成果转化的相关政策， 其中金融支持政策是最为主要的内容。据不完全统计，2008—2019年河北省共出台相关科技金融支持政策97条，涉及科技贷款、科技保险、科技担保及中小企业税收等多个方面。多样化的政策工具及完善的政策体系，为河北省迈入创新型经济大省提供了良好的制度保障。然而现阶段对科技金融政策的作用机制研究仍不明确，科技金融政策组合对科技型中小企业创新绩效的影响效果亟需实证检验。基于以上分析，本文将对河北省科技金融支持政策的演化过程进行分析，在探索其演进规律的基础上， 对其政策效果进行有效量化， 以探寻科技型中小企业创新与金融政策投入之间的关系，旨在为提升河北省科技金融政策效果，促进科技型中小企业高质量发展提供参考依据。

二、文献回顾

（一）关于科技金融政策体系评价的研究

科技金融政策一般以文本形式存在，不能代入公式或模型直接进行运算， 故较难进行量化处理。现有文献多采用规范性和描述性统计相结合的方法，比如以时间为主线，以演化经济学为理论基础对我国或区域性科技金融政策进行梳理评价，研究内容主要涉及政策出台的背景、实施现状及存在的问题等。吴莹（2010）将我国的科技金融体系看作一个复杂的自组织系统，运用演化经济学分析了我国科技金融体系的演变过程及发展趋势[3]。除此之外，还有大量学者对我国科技金融政策做了细致的规范性及描述性统计分析，具体见表1。

虽然对科技金融政策自身难以做量化处理，但国内学者已研究出多种对政策文本进行量化的操作方法， 比如用政策的实施结果代替政策本身，将科技金融政策数量作为科技金融政策的替代变量，或从政策目标、政策力度、政策工具、政策措施等不同维度采用专家打分法对相关政策进行量化处理，具体内容见表2。

（二）关于金融政策对科技型中小企业创新的作用及效果评价的研究

已有研究对科技金融政策体系进行了有效的规范及实证分析，但科技金融政策对科技型中小企业创新的支持效果如何目前仍未形成一致结论。程翔等（2020）认为财政政策与资本市场政策可有效提升科技企业竞争力，科技保险政策与综合类科技金融政策实施的时滞较长，而科技信贷与科技担保政策未能发挥应有效果;通过区分不同上市板块的研究发现，科技金融政策对在深圳上市的企业竞争力提升有更强的效力[18]。马凌远等（2019）采用倾向匹配得分及双重差分相结合的方法，实证检验科技金融政策对区域科技金融创新的影响，结果显示创新效应主要存在于地方政府效率较高及创新水平较高的地区[19]。成海燕等（2020）則发现科技金融政策激励偏重于创业明朗期和成熟期实力雄厚的企业、区级高技术企业以及国家战略扶持或市场需求较强行业，对创业危险期和成长转型期企业、市级高技术企业、风险较高行业激励性较弱[17]。在科技金融政策效果的衡量方法上，已有学者进行了多方探索。李红英等（2020）利用分层回归模型从利益相关者角度检验科技金融政策对企业的作用机制及作用路径后发现科技政策对企业的影响更多依赖于金融机构[20]。武志伟等（2016）运用灰色关联度方法研究科技企业产出与科技金融政策投入之间的关系，发现政策数量与科技企业产出之间关联度最低[9]。

（三）研究现状述评

通过总结以上内容可以发现，对河北省科技金融政策的演化过程及其对科技型中小企业的支持效果并未形成有效的研究结论。学者们对科技金融政策的量化评价更倾向于使用直接针对政策本身的赋分法。若使用政策的替代变量进行研究，目前仍没有较好地解决模型内生性的方法。对金融政策实施效果的评价，目前已形成多种研究方法，而灰色关联度模型能很好地反映政策变量和科技型中小企业创新之间的动态变化关系，克服回归分析的诸多弊端， 因此该方法受到众多研究者的青睐。而对金融支持政策与科技型中小企业创新之间进一步的耦合协调度分析目前还较少有人涉及。

三、 科技型中小企业创新的金融支持政策演化分析

我国对科技型中小企业的金融支持政策自1978年改革开放以来，大体经历了四个发展阶段：1978—1995年以科技信贷为主的单一金融政策支持期;1996—2005年以创业投资和资本市场引领的多元化金融支持政策期;2006—2013年综合性金融服务体系逐步形成期;2014年至今以信息技术为导向，以大数据为依托，以金融科技为手段的数字化科技金融政策支持体系完善期。河北省科技型中小企业发展的金融支持政策以全国性政策为基准，大体也经历了以上四个阶段。

（一）以科技贷款为主的金融支持政策（1978—1995年）

伴随着我国经济体制从计划经济转向市场经济，全国范围内的金融体系建设也开始了市场化的探索，科技体制改革全面推进。1978年召开的全国科学技术大会通过了“全国科学技术发展规划纲要”，标志着我国对全新科技金融供给探索的开端。在此阶段，我国科技金融供给的主要特征表现为以银行科技信贷为主要手段，逐步推进我国科学技术体制改革的进程。1985年国务院颁发的“关于科学技术体制改革的决定”中明确要求银行应主动开展科技信贷业务。 为落实这一文件精神，1985年10月国务院、中国人民银行联合发布了《关于积极开展科技信贷的联合通知》，1986年中国工商银行发布了有关科技开发贷款的若干规定。政策出台后中国工商银行率先在全国范围内开办了科技贷款业务， 一定程度上解决了科技型中小企业的资金瓶颈。随后中、农、建、交等四大国有银行也相继推出了科技信贷产品，逐步开展了科技贷款业务。科技贷款政策的出台与实施，改变了过去单纯依靠财政资金带动科技发展的单一模式，为全国乃至河北省科技研发、科技成果转化及科技企业发展提供了重要的资金来源，推进了改革开放以来各项科技计划及攻关计划的实施与开展，科技开发贷款成为最早也是最有效的科技金融工具。 从1985年开始试点的星火计划、火炬计划、军转民科技计划等都在科技贷款的支持下取得了重要发展。

（二）创业投资和资本市场引领的多元化金融支持政策（1995—2005年）

自1994年我国进行全面金融体制改革以来，各大国有银行自主经营权逐渐下放，银行的逐利性目标更加明确，信贷安全意识更强。1997年后国有商业银行基本建立起独立法人制度，逐渐发展成现代意义上的独立法人企业。此时银行不再根据政府分配指标拨付贷款项目，加之科技研发项目固有的高风险、高投入、低资产、轻担保的性质，商业银行逐渐减少了对科技项目的信贷支持，使得一度依靠银行信贷作为资金来源的科技企业陷入发展低谷。伴随着国家科教兴国战略的提出，科技企业开始尝试利用资本市场进行外源性融资。1998年我国发行了第一批高技术开发区债券，1999年我国第一家高科技企业完成上市融资，说明我国的科技资本体系正逐步建立并完善起来。2004年国务院发布了《关于推进资本市场改革开放和稳定发展的若干意见》， 提出要推进创业板市场， 完善创业风险投资。为落实该政策，2004年5月深交所推出了中小企业板，该板块的设立为我国广大的中小企业尤其是科技型中小企业提供了重要的融资来源，它标志着我国由单一资本市场体系向多元化资本市场体系又迈进了一步。

（三）综合化科技金融政策体系初步形成（2006—2014年）

2006年《国家中长期科学和技术发展规划纲要》指出我国应建立以企业为主体、以市场为目标导向的创新体系。科技型中小企业作为我国的创新主体，其自身发展离不开公共服务及政策性金融的扶植与保护。传统商业性金融机构的逐利特性导致其往往得不到正规金融支持。政策性金融摒弃传统金融机构的逐利目标，用更专业的标准和理念衡量科技企业，推出一系列适应市场需求的科技金融服务，为广大科技型中小企业直接注入资金，同时还在一定程度上引导商业性金融机构和社会资本的广泛投入。2006年12月，原银监会发布了“政策性金融政策”实施细则，细则的出台进一步明确了政策性银行对我国科学技术创新及科技企业发展的支持方向。 作为该政策的落实，2007年和2008年科技部分别与中国进出口银行及招商银行签署了《支持自主创新科技金融合作协议》，依据此合作协议，中国进出口银行及招商银行将对国家重大科技项目、科技型中小企业、科技创业投资等提供政策性贷款和投资支持。2009年5月，原银监会下发“进一步加大对科技型中小企业信贷支持” 的实施意见，指出可适当提高针对科技型中小企业的风险容忍度，下放科技贷款审批权，推动科技企业完善自身信用体系，开发符合科技型企业成长特点及融资需求的金融服务和产品，为我国科技企业及科技型中小企业融资引来“活水”。与此同时，我国的科创板市场、科技保险市场、科技担保市场与科技贷款市场同步发展，不断完善，逐渐形成了多元化的科技金融服务体系。2011年全国首批确定了16个科技和金融结合试点地区， 但河北省无一入选。由于体制机制障碍的存在以及信息技术的制约，此阶段河北省并未形成服务科技型中小企业的一体化科技金融服务体系及科技金融平台，产学研协同创新能力依旧不强。

（四）以信息技术及金融科技为导向的科技金融政策体系（2014年至今）

2014年10月，我国发布了“科技型中小企业成长路线计划2.0”，作为原计划的升级版，2.0計划更加强调充分利用大数据、人工智能、云计算等互联网信息技术，以市场为主导整合多方科技金融资源，为不同成长阶段的科技型中小企业提供全方位的科技金融服务。2015年8月，河北省政府下发了“促进科技金融深度融合的意见”，为河北省科技金融发展指明了方向，随后石家庄、廊坊等金融基础设施较好的地区也相继出台了科技金融发展规划。2019年中国人民银行出台《金融科技（FinTech）发展规划（2019—2021年）》，对在当前高度发达的信息技术背景下，实现金融与科技深度融合、协调发展， 促进金融服务实体经济起到了统筹规划作用。在金融科技不断发展， 多方信息不断整合的背景下， 截至2017年我国已建成综合性科技金融服务平台250个， 截至2020年河北省运营良好的科技金融平台共计4个，累计支持河北省科技型中小企业1.08万家， 融资总额10.6亿元①。2019年科技部印发《关于新时期支持科技型中小企业加快创新发展的若干政策措施》， 该文件提出应充分利用国家科技成果转化基金力量，引导各级地方政府、多层次资本市场成立科技型中小企业“双创”基金，试点科技贷款风险补偿工作，积极引导银行信贷支持引进和转化科技成果的科技型中小企业。2020年1月以来的“新冠肺炎疫情”对中小企业造成了重大冲击， 河北省针对新冠肺炎疫情的影响，推出了多条短期应急政策，包括中小企业减税降费、延期还本付息，提高不良贷款容忍度等政策。国有大型银行同步加快数字金融转型，中小银行利用贴近企业的天然优势，服务地方企业，互联网新兴银行利用数字化金融产品为成千上万科技型中小企业提供高频流动资金。

通过对科技型中小企业金融支持政策的梳理与评价发现， 河北省科技金融政策经历了由单一——多元——创新发展的演变过程，政策工具种类丰富，政策组合不断创新，政策福利逐渐惠及创业型、成长型及成熟期中小微科技企业，对河北省科技型中小企业创新起到了一定的政策引领作用。

四、 科技型中小企业创新的金融支持政策效果评价方法

（一）科技型中小企业金融支持政策文本量化

当前大量金融支持政策的目标、措施及力度如何测算，对河北省科技型中小企业创新的作用效果如何界定，一直以来都是学术界未能有效解决的热点问题。Libecap（1978）通过将美国内华达州关于矿产权的政策转换成法律变革指数，完成了对政策进行量化处理的开拓性研究[21]。在国内，彭纪生等（2008） 将技术创新政策颁发单位及政策类型作为评判政策力度得分的依据，并将政策力度作为政策总评分的权重指标[14]。通过借鉴已有科技金融政策量化评分的共同标准，结合河北省科技金融政策演化实际，分别从政策目标、政策力度及政策措施三个维度， 为河北省科技金融政策进行量化打分。实际操作中聘请来自政府、金融机构及高等院校的四名专家组成评价小组，小组成员主要依据发文机构的权利等级及政策类型评判政策力度，依据文本中政策目标描述的强弱程度和详细程度评判目标得分， 依据政策措施的详略程度进行政策力度评分，每名专家得分采取连加法得到各级指标得分，评分标准如表3所示。

每一年度政策的最终量化值为年度内所有政策的最终量化值的加总，具体计算公式为：

其中，TFi表示河北省第i年的科技金融政策总得分;k表示该年度河北省颁布的第k项政策;n表示该年度内政策的总项数;Gk表示第k项政策的目标得分;Mk表示政策措施得分;Pk表示政策力度得分。

（二）科技型中小企业创新综合评价指标体系

1.指标体系选择

通过搜集现有资料发现，我国科技部、统计局及各级地方政府均已建立多套科技企业评价指标体系，已有体系大多将科技企业创新能力区分为创新投入能力、合作创新能力、知识产权能力等。洪名勇（2003）将科技创新能力指标体系划分为投入能力、产出能力、协调发展能力、创新潜力四个方面，并采用C-D函数法， 分析了以科技企业创新为代表的区域经济差异[22]。陈伟等（2019）构建了社会组织服务科技创新的四级指标体系[23]。本文通过借鉴程翔等（2018）[24]、张玉喜等（2015）[25]的研究，将科技型中小企业创新投入分为物质资本投入和人力资本投入，将科技型中小企业创新产出分为直接产出和间接产出，以此构建河北省科技企业创新的一级及二级指标体系。 以R&D经费支出反映科技创新的物质资本投入， 以R&D人员全时当量反映科技创新的人力资本投入，以科技论文数和国内专利申请授权数反映直接创新产出，以技术市场成交额和高技术产品销售收入反映科技企业间接创新产出，以此构建三级指标体系（如表4所示）。

2.指标权重确定

对河北省科技型中小企业创新的综合评价，需对各评价指标赋予一定的权重。通过比较变异系数法、critic法及熵值法三种客观赋权方法，最终选择熵值法作为指标的赋权方法。熵是热力学中的一个物理概念，是体系混乱度（或无序度）的量度。信息熵则借鉴了热力学中熵的概念，用于描述平均而言事件信息量的大小，所以信息熵是事件所包含的信息量的期望。根据信息熵的定义，对于某项指标可以用熵值來判断某个指标的离散程度，熵值越小，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（即权重）越大。具体计算步骤如下：

第一，指标归一化处理，即将指标实际值转化为不受量纲影响的指标评价值。 在实际应用中，常见的无量纲化处理方法有Z-score法、相对化处理法及临界值法，本文采用临界值法即极差标准化的方法将数据范围缩小至0～1，并消除单位异质性的影响。

第二，计算贡献度、信息熵及权重。第i年第j个指标的贡献度为：

xij代表第j个指标下第i个方案的观测数值，m为待评方案总数。

第j项指标信息熵的计算公式为：

第j项指标的权重为：

其中，dj=1-ej， 为某项指标信息效用，n为被评价指标的数目。

（三）金融支持政策效果评价方法

1.灰色关联度模型

灰色关联度模型的基本思想是，用数学的方法研究因素间的几何对应关系。如果两个因素的变化趋势具有一致性，反映在图形上即两个数据序列曲线越贴近，则它们之间的灰色关联度越大，反之则越小。该方法非常适合于对动态发展过程态势的量化分析，具体操作步骤如下：

第一，根据分析目的搜集指标体系，形成数据矩阵，然后确定参考序列和比较序列。采用2008—2018年河北省11个地级市科技金融政策评分向量作为参考序列，以科技型中小企业创新向量作为比较序列。

第二，采用极差标准化方法对数据矩阵进行无量纲化处理，即通过数学变换消除原始数据单位及其数值数量级的影响。

第三，在计算出各序列的标准化值之后，可逐个计算每个子因素序列与母因素序列的绝对差值，进而求解每个子因素序列与母因素序列对应元素的关联系数。

（5）

其中，xj（t）和yi（t）分别为t时刻河北省科技金融政策及科技企业创新相应指标的标准化值。ρ为分辨系数，其在0～1范围内取值。ρ值越小，代表关联系数间差异越显著，按惯例通常取ρ值为0.5。

第四，对各评价对象分别计算其各指标与母因素序列对应元素的关联系数的均值，以反映各评价对象与母序列的关联关系，并称其为关联序，记为：

2.耦合协调度模型

耦合源于物理学， 后被引入社会科学领域，用于描述相互作用的两个或两个以上系统之间的关联程度， 耦合协调度可反映系统之间协调发展水平。将河北省科技金融政策与科技型中小企业创新看作两个子系统，构建耦合协调模型对两者的关系进行研究， 可以更好地促进二者之间协调发展，进而从总体上提升河北省科技企业创新的政策环境，提升科技型中小企业创新效率。该模型的分析步骤如下：

第一，构建子系统序参量，设Ui为科技金融政策系统序参量;Gi为科技型中小企业创新系统序参量。

第二，构建目标演化函数，分别为U（x）和G（y），该指标值越大，子系统发展水平越高。

αi和βi分别为子系统中各指标权重，通过熵值法进行计算。

第三，借鉴物理学中的容量耦合概念，构建如下系统耦合度模型：

依据王成等（2018）[26]、程翔等（2020）[18]、蒋松等[27]的研究，将河北省科技金融政策系统与科技型中小企业创新系统的耦合度划分为低度耦合、拮抗耦合、磨合耦合和高度耦合四个等级，每个等级的耦合表现如表5所示。

第四，耦合度仅能反映子系统间关联强度的强弱，耦合协调度模型可进一步测算子系统间协调发展水平。设D为系统间耦合协调度，T为河北省科技金融政策与科技型中小企业创新的综合评价指数。

T=aU（x）+bG（y） （12）

a、b为河北省科技金融政策与科技型中小企业创新两个子系统所占权重，根据熵值法求得a=0.506，b=0.494。

河北省科技金融政策系统和科技型中小企业创新系统间的耦合协调等级及协调表现，见表6。

五、金融支持政策效果的实证分析

（一）金融支持政策量化分析结果

通过查询河北省政府、河北省科技厅、河北省财政厅以及河北省各大科技金融平台等网站，共搜集到2008—2019年河北省科技型中小企业发展的金融支持政策文件97份。全部政策文件中，市级发文22份，其中石家庄、邯郸、保定三市发文数量占到市级数量的64%，政策发布区域集中度较高。

由表7可知， 河北省2008年以来推出的针对科技型中小企业创新的金融支持政策数量及政策得分呈现在波动中增长的趋势。2008—2013年河北省科技金融政策数量及总分呈现平稳增长趋势;2014—2018年政策数量较为平稳， 政策总得分逐年波动;2019年在国家的高度重视下，政策数量及政策总得分都出现了历史性高峰。

（二）科技型中小企业创新分析结果

通过查询《河北省经济年鉴》《中国科技年鉴》等，选取2008—2018年11年间的R&D经费支出、R&D人员全时当量、科技论文数、国内专利申请授权数、技术市场成交额、高技术产业新品销售收入六项指标，运用熵值法为各项指标赋权。由表8可知，科技创新投入所占权重为0.203，创新产出所占权重为0.796。 表征间接创新产出的技术市场成交额及高技术产业新品销售收入所占权重之和为0.546，直接创新产出所占比重为0.250。相对来说间接创新产出所占权重高于直接创新产出，创新产出所占权重远高于创新投入。

（三）灰色关联度分析结果

根据公式（5）及公式（6）求得河北省科技金融政策与中小科技企业创新的关联度， 如表9所示。由数据结果可知，第一，科技金融政策总体作用明显。因灰色关联度值均大于0.6，说明模型检验结果较为理想，河北省科技金融政策对中小科技企业创新的影响较为明显。河北省科技金融政策总分与六项参考序列的灰色关联度排名依次为：R&D经费支出（0.7648）、科技论文数（0.7263）、高技术产业新品销售收入（0.7197）、国内专利申请授权数（0.7176）、R&D人员全时当量（0.6926）、技术市场成交额（0.6239）。第二，科技金融政策对科技创新投入的影响较大，对科技创新产出的影响作用较小。河北省科技金融政策总分与科技型中小企业创新的R&D经费支出关联度为0.8218， 与技术市场成交额的灰色关联度仅为0.6482。表明一系列金融支持政策对科技型中小企业创新投入产生了较大的刺激与带动作用，为科技型中小企业创新提供了充足的资金以及资源保障，创新投入的增加间接带动了科技型中小企业创新产出的增加。但河北省科技金融政策与科技创新产出的关联度较小，与科技产出占企业创新的权重排名恰好相反，说明河北省科技金融政策方向及政策精准度有待调整，未来应推出更多直接面向科技创新产出及市场交易的金融支持政策。

另外从表9可知，河北省科技型中小企业创新与科技金融政策总分及三个维度评分的关联度也均大于0.6， 但科技型中小企业创新与河北省科技金融政策措施的关联度仅为0.6030，表明河北省科技金融政策措施仍有待细化，以提升对科技型中小企业创新的指导作用。

（四）耦合协调度分析结果

1. 金融支持政策与科技型中小企业创新发展波动情况

根据公式（9）和公式（10）求解子系统目标演化函数，可得到河北省科技金融政策及河北省科技型中小企业创新的发展波动情况。从图1可以看出河北省科技型中小企业创新绩效在2008—2018这11年间均呈上升趋势， 河北省科技金融政策呈波动增长趋势。2008—2010年两个子系统演化时序图较为吻合，2010年之后河北省科技金融政策发展出现了较大波动，但科技金融政策发展水平高于科技型中小企业创新水平，說明河北省科技金融政策制定先于企业发展，对中小科技企业创新起到了引领作用。 两系统在2017年后重新实现一致发展趋势。

2. 金融支持政策与科技型中小企业创新的耦合协调度

根据公式（11）（12）（13）计算河北省科技金融政策与科技型中小企业创新之间的耦合度及耦合协调度。由表10及图2可知，河北省科技金融政策与科技型中小企业创新耦合度趋势较为平稳，但耦合水平不高，耦合度维持在0.5左右，处于磨合耦合阶段。

河北省科技金融政策与科技型中小企业创新的耦合协调度在2008—2011年处于中度失调阶段，说明在此阶段河北省科技金融政策与科技型中小企业创新并未形成良好的互动关系，金融政策效果不佳。2012—2017年为基本协调阶段，说明此阶段河北省科技金融政策与科技型中小企业创新两系统间已开始有所互动磨合，呈现初级互动共生关系。2018年两系统间处于中级协调阶段，整体协调发展水平呈上升趋势，但与高度耦合共生的关系相比仍有较大差距，未来有很大的调整空间。

六、结论及政策建议

（一）研究结论

第一，通过对河北省科技金融政策的梳理评价发现，河北省科技型中小企业发展的金融支持政策经历了“单一——多元——创新”的演变范式，政策工具逐渐丰富，政策组合不断创新，政策覆盖面日益广泛。

第二， 通过对2008—2019年河北省科技金融政策量化打分可知，河北省金融支持政策三维标准化得分在波动中增长， 且在2019年均出现了增长高峰。河北省科技金融政策与科技型中小企业创新的各项评价指标灰色关联度均大于0.6， 显示出较好的模型拟合效果。因技术市场成交额在科技型中小企业创新产出中所占权重最大，灰色关联度排名却是倒数第一，说明河北省金融支持政策在促进科技创新成果转化、应用及交易上效果不佳，政策精准度有待提升。

第三，河北省科技金融政策与科技型中小企业创新耦合度不高，在0.5附近徘徊。河北省科技金融政策与科技型中小企业创新的耦合协调度在2011年之前处于中度失调，2012年后逐渐得到改善，2018年二者处于中级协调关系，未来仍有上升空间。

（二）对策建议

近年来，河北省不断加大对科技型中小企业创新的政策支持力度， 金融支持政策体系日趋完善，这对缓解河北省科技企业融资约束，推动科技产业转型升级起到了良好的促进作用。但现有金融支持政策真正针对初创期和种子期的科技型中小企业的数量仍然有限。 因此科技型中小企业融资难、融资贵的问题始终无法破局，大量科技创新成果无法实现有效转化。因此政府应持续加大金融政策支持力度，调整政策实施方向，矫正市场失灵，瞄准科技型中小企业融资痛点、资金需求特点，实现科技金融政策与科技型中小企业创新的耦合协调发展。

具体来说河北省针对科技型中小企业的金融支持政策应从以下几个方面实施改进：

第一，提高政策执行力，减少科技金融政策执行偏误。 从2008—2019年河北省已发布的科技金融政策来看，有77.3%的政策来自省委及省级相关部门，仅有不到23%的政策出自各地级市。由于科技金融发展带有一定的外溢性，省级政府必须承担相应的规划及引领职责，但因省级政府在小型项目的审批中处于明显的信息劣势，只能依赖于材料的层层申请与递交，对科技型中小企业发展的实际需求及经营风险无法准确获悉。而基层政府在科技金融政策执行中具有天然优势，能有效减少因信息不对称而造成的政策执行偏误。因此河北省科技金融政策应在形成顶层设计的基础上，逐渐实现权力下放。 而在具体政策的执行中须采取非均衡发展思路， 促进有条件的市区加快科技金融政策创新步伐，以市场化眼光进行布局，对于活力强的地区，优先给予政策支持，逐步形成科技型中小企业良性发展格局。

第二，集中科技金融政策，精准投向科技型中小企业。从河北省支持科技型中小企业发展的做法来看， 目前河北省对科技型中小企业的扶持政策、资金种类和来源较多，财政厅、科技厅、农业厅、发改委均掌握一定的财政资金分配权，这些政策和资金大都是在长期的改革过程中，由各部门在各自管理权限的基础上逐步发展并设立起来的。由于大量政策和资金来源渠道不统一，相互之间缺乏有效沟通，导致政策资金分散，无法形成政策合力。政策之间的矛盾和资金的重复浪费，导致河北省政策资金使用低效。因此河北省各部门之间应加强联系与合作，建立完善的横向信息交流机制。比如由科技厅牵头与相关部门合作建立“科技金融厅级协调小组”，下设“科技型中小企业帮扶小组”，以统筹规划针对科技型中小企业创新的政策资源，营造科技创新的金融支持环境，更大力度推进河北省科技企业创新投入与产出的质量提升。

第三， 消除科技型中小企业金融政策盲区。科技型中小企业的健康发展，要求现行政策既要关注科技型中小企业本身，同时也应为服务于科技型中小企业的金融机构、 贷款公司提供配套的优惠政策。因上述金融机构提供的金融服务原属“准公共物品”，在美国、奥地利、德国等国家均是给予免税优惠的。而在我国服务于科技型中小企业的创业投资公司、小额贷款公司、融资租赁公司因承担不合理税负， 间接导致了科技企业高额的融资成本。除此之外，对科技型中小企业来说，新技术、新工艺的不断采用，导致直接成本不断降低，间接费用大大提高。大量的研发费用、新上市宣传的广告费用，由于无法抵扣进项税额，导致高技术产品增值税税负仍然较高。未来河北省应出台更多针对科技型中小企业成本支出特点，侧重于研发、试验等前端的税收优惠政策，同时不断完善对科技人才培养和引进的优惠政策，实现科技金融政策与科技型中小企业“同频共振”。

参考文献：

[1]贾康，等.我国科技金融服务体系研究（下）[M].北京：经济科学出版社，2015.

[2]贾敬敦，吴飞鸣，孙传范.农业科技金融创新研究[M].北京：中国农业出版社，2014.

[3]吴莹.中国科技金融的体系構建与政策选择[D].武汉：武汉大学，2010.

[4]苑泽明，郭景先，侯雪莹.我国科技金融政策评价研究：构建理论分析框架[J].科技管理研究，2015，35（15）：69-75.

[5]崔璐，申珊，杨凯瑞.中国政府现行科技金融政策文本量化研究[J].福建论坛（人文社会科学版），2020，335（4）：162-171.

[6]何勇军，刘群芳.科技金融政策与区域科技企业发展——以京津冀区域为例[J].科技与金融，2020，29（5）：12-16.

[7]程翔，鲍新中，沈新誉.京津冀地区科技金融政策文本的量化研究[J].经济体制改革，2018，211（4）：56-61.

[8]饶彩霞，唐五湘，周飞跃.我国科技金融政策的分析与体系构建[J].科技管理研究，2013，33（20）：31-35.

[9]武志伟，陈莹，薄燕琳.江苏省科技金融政策有效性的实证研究[J].科技管理研究，2016，36（9）：35-40.

[10]王文静，王玉婷.科技金融政策对科技企业创新能力的影响研究——以天津市为例[J].天津商业大学学报，2020，40（2）：43-51.

[11]蔺鹏，孟娜娜，李颖.科技金融政策与科技型中小企业创新绩效的耦合协调研究——以河北省为例[J].科技管理研究，2018，38（3）：54-62.

[12]苑泽明，李田，王红.科技型中小企业创新效率评价研究——基于科技金融政策投入视角[J].科技管理研究，2016，36（16）：39-44.

[13]范宝学，马星.税收优惠政策对企业科技创新的影响——基于创业板相关数据实证研究[J].辽宁工程技术大学学报（社会科学版），2019，21（3）：176-183.

[14]彭纪生，仲为国，孙文祥.政策测量、政策协同演变与经济绩效：基于创新政策的实证研究[J].管理世界，2008， 180（9）：25-36.

[15]高媛媛，赵蓓蓓.基于政策量化的河北省科技金融政策的有效性研究[J].科技创新导报，2020，17（1）：236-239.

[16]高峰.基于政策指数的科技政策实证研究[J].科技进步与对策，2013，30（19）：105-108.

[17]成海燕，徐治立，张辉.科技金融政策促进科技企业发展的资源配置效率研究——来自北京市的实证调查[J].科技进步与对策，2020，37（4）：119-128.

[18]程翔，张瑞，张峰.科技金融政策是否提升了企业竞争力？——来自高新技术上市公司的证据[J].经济与管理研究，2020，41（08）：131-144.

[19]马凌远，李晓敏.科技金融政策促进了地区创新水平提升吗？——基于“促进科技和金融结合试点”的准自然实验[J].中国软科学，2019，348（12）：30-42.

[20]李红英，杨建永，王炎.科技金融政策对企业的作用路径研究——基于利益相关者视角[J].武汉金融，2020， 244（4）：68-73.

[21]LIBECAP G D.EconomicVariables and the Law Development：A Case of Western Mineral Property[J].Journal of Economic History，1978（2）：338-362.

[22]洪名勇.科技创新能力与区域经济实力差异的实证研究[J].经济地理，2003（5）：606-610.

[23]陈伟，方竹兰.科技类社会组织服务企业创新能力的指标体系研究——基于中关村科技类社会组织调研数据[J].首都师范大学学报（社会科学版），2019，247（2）：63-72.

[24]程翔，鲍新中.科技金融政策效率研究——以京津冀地区为例[J].北京联合大学学报（人文社会科学版），2018，16（3）：116-124.

[25]张玉喜，赵丽丽.中国科技金融投入对科技创新的作用效果——基于静态和动态面板数据模型的实证研究[J].科学学研究，2015，33（2）：177-184，214.

[26]王成，唐宁.重庆市乡村三生空间功能耦合协调的时空特征与格局演化[J].地理研究，2018，37（6）：1100-1114.

[27]蒋松，童鹏程，汪子怡.创投发展与科技创新的耦合协调机制——以长三角地区为例[J].金融理论探索，2021（2）：60-69.

The Evolution and Effect Evaluation of Financial Support Policy for the Innovation of Technological SMEs of Hebei Province

Song Wei1，2， Yang Haifen2

（1. School of Economics and Trade， Hebei Finance University， Baoding 071051， China;

2. School of Economics and Management， Hebei Agricultural University， Baoding 071000， China）

Abstract： With the change of capital demand of technological SMEs， Hebei Province has issued a series of financial support policies， which has experienced the evolution process from a single financial policy dominated by science and technology credit——a diversified financial policy led by venture capital and capital market——a comprehensive technology finance policy system——a financial policy system oriented by information technology. Based on 97 copies of technology finance policy documents in Hebei Province from 2010 to 2019， this paper makes an empirical test on the policy effect by using the grey correlation degree and coupling coordination degree model. The results show that the grey correlation degree between financial support policy and innovation output of scientific and technological SMEs in Hebei Province is relatively low， the coupling degree between financial support policy and innovation of scientific and technological SMEs in Hebei Province hovers around 0.5， and the coupling coordination degree shows a good development trend， but the coupling coordination level is still not high. In the future， Hebei Province should strengthen the implementation of technology finance policies， accurately adjust the direction of technology finance policies， and eliminate the blind spot of technology finance policies.

Key words： technological SMEs; technology financial policy; technology innovation; coupling and coordination degree

（責任编辑：龙会芳;校对：李丹）