浙江省科技創新與金融協同效應研究

謝喬昕 王斐波

摘 要：文中通過對科技創新與金融協同理論機制的分析，構建科技創新、金融有序度模型與復合系統協同度模型，并利用浙江省1990—2013年年度時間序列數據對浙江省科技創新與金融體系協同效應進行實證測度與分析。結果表明：浙江省科技創新子系統、公共金融子系統以及市場金融子系統的有序度均呈現出明顯的上升趨勢；科技創新與公共金融體系、科技創新與市場金融體系之間的協同度在樣本期內整體呈上升趨勢，由于科技創新子系統的內在不穩定性，協同度在不同年份間存在一定波動；科技創新子系統與市場金融子系統協同度高于科技創新子系統與公共金融子系統協同度，且二者的差距伴隨時間推移存在擴大趨勢。在此基礎上，提出提高浙江省科技創新與金融協同效應的針對性建議。

關鍵詞：科技創新；公共金融；市場金融；協同度

中圖分類號：F 832 文獻標識碼：A 文章編號：1672-7312（2016）03-0250-06

0 引 言

黨的十七大確立了“提高自主創新能力，建設創新型國家”的國家發展戰略，十七屆五中全會進一步提出，把科技進步作為加快經濟發展方式轉型的重要支撐。與此同時，鑒于金融在科技創新過程中的重要作用，近年來科技部會同中國人民銀行、財政部等部門出臺制定了多個科技金融政策文件，積極推進科技金融體系建設。從歷史角度看，

科技創新與金融二者本質上蘊含在一個協同系統中。一方面，科技創新需要足夠的金融資源投入啟動；另一方面，科技創新的發生與擴散引發了產業部門內部以及產業間的調整與擴張，同時技術進步為金融部門提供了先進的金融工具手段，促進金融產業向高級化演進。宏觀層面，科技創新與金融協同發展有助于知識經濟快速發展以及國家競爭力的提升；微觀層面，二者高度耦合有利于企業創新活動得到金融資源的有效支持，從而保障微觀主體創新活動的順利開展。因此，對科技創新與金融協同效應進行測度評價具有重要理論與現實意義。

1 文獻回顧

Schumpeter（1911）開創性地圍繞金融發展與技術創新的關系展開討論，他認為一個功能健全的金融系統能夠通過支持企業家促進技術創新[1]。Aghion&Howitt（1998）、Blackburn & Hung（1998）等人對其進行拓展，提出金融體系的不完善使創新活動難以獲得充足的外部資金，金融自由化解除了信貸約束，從而有利于技術創新的采納[2-3]。King&Levine（1993）認為，金融發展能夠通過對技術風險跨期分散，促使技術進步的實現[4]。De la Fuente和Martin（1996）從企業監控成本的角度揭示了金融發展對技術創新的作用機理[5]。在理論研究的基礎上，Beck etal.（1999）、Inklaar&Koetter（2008）等人利用數據對金融發展對于企業創新活動的影響進行經驗考察，研究結論基本一致，即金融發展對于技術創新具有顯著的促進作用[6-7]。國內相關研究側重于實證，但分析結果存在差異。劉鳳朝、沈能（2007）采用Geweke分解和協整分析方法發現金融規模與技術創新呈正相關[8]。吳勇民（2014）利用Logistic共生演化模型對我國金融發展與高新技術產業關聯度進行研究，結果發現二者屬非對稱性互惠共生演化模式[9]。關于科技創新對金融影響研究相對較少，Consoli&Schinckus、陳迅和吳相俊（2009）等人的研究表明，以電子信息技術為代表的技術變革推動了金融創新的快速發展，提高了金融機構與金融市場的運作效率[10-11]。

盡管已有研究圍繞金融總量水平、金融結構對技術創新的影響效應、作用機制以及制約因素等方面展開了較為深入的研究，但既有研究仍待商榷：其一，在以往研究中，金融與企業創新活動往往被作為獨立變量，對二者內生關系相對忽視；其二，在中國漸進式改革中，金融發展與技術創新活動呈現顯著區域差異特征，單純宏觀層面的研究不足以闡明金融發展與技術創新之間呈現的復雜關系。鑒于此，文中以浙江省為研究對象，在討論科技創新與金融耦合機制的基礎上，選取科技創新與金融系統的時間序列數據，對二者之間協同效應進行實證分析與考察。

2 科技創新與金融的耦合機制

耦合作為物理學術語被用以描述兩個或兩個以上的系統或運動形式之間通過相互作用以致聯合起來的現象。耦合的基礎是兩個系統間存在某種特定的聯系，雙方通過這種特定的聯系機制相互作用，從而使得雙方的屬性發生改變?？萍紕撔屡c金融發展作為2個子系統，二者存在密切的內在聯系。

2.1 金融對科技創新的影響機制

2.1.1 金融的融資機制

科技創新具有高投入、高風險及強正外部性等特征，在科技創新的研發、成果轉化以及產業化等階段存在著不斷放大的資金需求，需要金融部門的有效支持。金融部門通過迅速有效地集中資金投入科技創新過程，促使新技術轉化為現實生產力。Schumpeter（1912）在創新理論中提出，經濟發展的關鍵在于創新，良好的銀行體系應能甄別并提供資金給那些最具新產品研發和生產能力的企業，以促進科技創新；Hicks（1969）認為金融在英國工業化過程中扮演了關鍵角色，科技創新產生的新技術應用需要大量長期資本的注入，而當時英國的證券市場通過提供各種金融工具，為工業革命注入大量長期資本投資[15]。

2.1.2 金融的風險分散機制

長期的資金投入為技術創新提供了前提條件，但技術創新能否成功，新技術能夠有效地在產業間擴散轉移，具有高度不確定性。金融系統的流動性創新功能通過創造運用各類金融工具可以有效分散科技創新過程中的風險，提高科技創新成功概率。Saint Paul（1992）認為金融系統對企業技術創新決策具有顯著影響[16]。當金融體系不發達時，科技創新的風險難以通過金融市場有效分散，企業更傾向于采用風險小的技術進行生產；反之，企業則會選擇風險較高、更具創新性的技術進行生產。

2.1.3 金融的信息甄別機制

由于科技創新的高度不確定性，評估技術創新項目的風險及預期前景存在較大困難。高昂的信息成本是阻礙資本流入科技創新項目的重要因素，而金融部門能夠通過專業化分工篩選分辨出具有投資價值的創新項目。例如銀行具有專門負責信息處理的技術系統和專業人才，多渠道搜集客戶信息，具有信息來源廣、專業化程度高等優點；金融市場可以通過金融工具價格機制迅速向投資者傳遞信息，引導投資方向。

2.2 科技創新對金融的影響機制

2.2.1 科技創新的金融效率增進機制

科技創新通過金融技術供給機制促進金融效率的提高。White（1997）認為美國金融工具的創新得益于數據處理和通信技術的進步[17]。金融業一方面需求大量數據存儲，同時也對數據處理技術與通信技術有天然的需求?？萍紕撔碌陌l展為金融工具的創新提供堅實的技術基礎，從而有助于金融效率的增進。一方面，科技創新促進金融工具的專業化和多樣化。隨著技術進步，形形色色富含技術含量的金融產品工具被設計出來，滿足各種交易需要，幫助金融市場交易者實現資金合理配置。另一方面，隨著金融工具日趨復雜，金融工具評估模型的難度大大增加，需要具有金融專業技能的金融中介承擔連接投資者和金融市場的橋梁，技術進步使金融中介能夠更有效地轉移和評估風險，從而強化金融資產的安全性與流動性。

2.2.2 科技創新的金融規模擴張機制

技術進步通過提升傳統產業技術水平，降低產品生產成本和價格，擴大市場容量，使許多購買欲望轉化成為具有支付能力的市場，進而促進資金需求的增長。如果新技術在全社會擴散應用，往往會促進新興產業發展，新興產業總量擴張，進一步創造金融資金需求，擴大金融產業的需求空間。此外，技術進步通過降低企業生產成本，提高勞動生產率，為金融部門帶來遞增效益，也有助于金融產業部門的規模擴張。

3 實證分析

3.1 指標體系的構建

為了能夠很好地評價區域科技創新與金融系統之間的耦合協調程度，遵循科學性、系統性、層次性、適應性、可操作性原則構建協調度評價指標體系。由區域科技創新與金融的耦合關系分析可知，科技創新能力與金融發展水平分別是2個子系統的綜合序參量。按科技創新活動的時間邏輯順序，科技創新能力包括研發資源配置水平和研發能力，同時技術擴散對科技創新全過程具有類似催化劑的重要推進作用，也應將其納入科技創新能力評價體系。金融系統可分為公共金融與市場金融，市場金融進一步細分為商業銀行和資本市場，但由于資本市場不適用于區域層面評價，故在指標構建時未予納入。區域科技創新與金融耦合協調度評價具體指標見表1.

3.2 模型構建

系統由無序走向有序的關鍵在于系統內部序參量之間的協同作用，它影響著系統相變的特征與規律，耦合度正是對這種協同作用的度量。由此，文中把科技創新與金融子系統之間通過各自的耦合要素產生相互作用、彼此影響的程度定義為科技創新與金融的耦合度，并依據實際問題進一步定義科技創新與金融的耦合協調度。孟慶松、韓文秀提出了一種基于協同學理論的復合系統協調度模型，該模型因能有效測度復合系統隨時間演化的協調度而被我國學者廣泛采用。文中借鑒該思想和方法，構建科技創新與金融復合系統的協同度模型。復合系統協同度是在子系統有序度模型基礎上推導得到。

3.2.1 子系統有序度模型

有序度是判斷系統有序程度的一種標準，是系統中的狀態分量各自有選擇地分占系統中的不同位置，相互間形成有規則的排列，這樣的結構狀態稱之為有序。

由式可知，科技創新與金融復合系統協同度是基于時間序列動態分析過程，從科技創新子系統與金融子系統有序度動態變化中分析復合系統的協同狀態。協同度數值越大，說明復合系統的協同效應越大，反之則越小。

3.3 實證測算

3.3.1 數據來源

根據協同度測度指標，文中選取樣本數據是1990年至2013年度時間序列數據，數據來源于對應年份《浙江科技統計年鑒》、《浙江統計年鑒》。

3.3.2 權重選擇

對原始數據采用均值—標準差方法，進行標準化處理，以消除不同量綱對分析的干擾。均值-標準差方法的計算公式如下：

表3給出了KMO和Bartlett檢驗結果。KMO統計量取值在0和1之間。KMO取值越接近于1，意味著變量間的相關性越強，越適合作因子分析；KMO值越接近于0，意味著變量間的相關性越弱，越不適合作因子分析。從表可知，本例KMO的取值為0.81，適合進行因子分析。

從表3可以看出，第一因子特征值大于1，為3.756，同時該公共因子的累積方差貢獻率占了93.912%，說明提取這1個公共因子可以解釋原變量的絕大部分信息。

根據表4的各成份因子得分，得到各因子得分函數：

3.3.3 有序度測算

將各指標數據代入式（1），計算科技創新子系統各分量的有序度，并將計算結果代入式（2），即可得到浙江省技術進步與金融子系統的有序度，見表5和如圖1所示。

3.3.4 協同度測算

將科技創新子系統和金融子系統的有序度結果代入式（3），可以分別計算出科技創新與公共金融復合系統的協同度以及科技創新與市場金融復合系統的協同度，見表6和如圖2所示。

3.4 模型結果分析

1）科技創新子系統、公共金融子系統以及市場金融子系統的有序度均呈現出明顯的上升趨勢，表明科技創新與金融從無序到有序的演化過程。其中科技創新子系統在2005年出現一定下降，表明科技創新系統在演化過程中的不穩定性。

2）科技創新子系統與公共金融子系統、科技創新子系統與市場金融子系統的協同度除2005年外均保持正值，總體呈上升趨勢，表明浙江省科技創新與金融具有較強的協同發展性。在樣本期間，科技創新子系統與公共金融子系統、科技創新子系統與市場金融子系統的協同度出現較明顯的波動，在2001，2005，2009年均出現顯著的下滑。其中2005年的下滑主要源于科技創新子系統有序度的放緩，原因在于科技創新系統自身不穩定性；2001年、2009年下滑則主要受到金融系統快速發展的影響，從而導致科技創新發展相對滯后、二者協同度的降低。2001年與2009年中國經濟增速均處于下滑期，為刺激經濟，央行采取相對寬松貨幣政策，導致當年浙江省信貸規模出現快速增長。同時，在經濟下滑期，企業將所獲信貸融資更多用于維持經營性投資項目而非創新研發活動，最終表現為科技創新與金融發展的失衡。

從整體水平看，科技創新子系統與市場金融子系統協同度高于科技創新子系統與公共金融子系統協同度，且二者的差距存在擴大趨勢。其原因在于，相對于市場金融而言，浙江省公共金融對于科技創新波動的反應靈敏度不足，當科技創新子系統出現下滑時，財政科技投入仍然保持一定增長，而當科技創新子系統出現大幅度提高時，財政科技投入則無法及時提高以匹配科技創新子系統需要。在發展早期，科技創新子系統發展水平低，波動性相對較小，公共金融靈敏度不足的弊端表現尚不明顯，但隨著發展水平的提高，公共金融較市場金融的劣勢日趨顯現。這一結果說明，在提升科技創新與金融子系統間協同度的過程中，適時由公共金融驅動向市場金融驅動轉化具有其必要性。

4 結 語

文中在對科技創新與金融協同分析的基礎上，推演了科技創新與金融協同發展的作用機制，利用浙江省統計數據對二者之間的協同度進行了測算和計量。結果表明，浙江省科技創新子系統、公共金融子系統與市場金融子系統向有序發展演化，有序度呈上升趨勢；科技創新子系統與公共金融子系統、科技創新子系統與市場金融子系統的協同度總體呈上升趨勢，公共金融與市場金融在技術創新過程中在滿足創新主體融資需求、控制風險及處理投資者與管理者之間信息不對稱等問題方面發揮了積極的促進作用，同時科技創新水平的提高也對金融發展產生了積極的反饋效應；由于科技創新子系統的內在不穩定性，協同度在不同年度間存在較大波動性；科技創新子系統與市場金融子系統協同度高于科技創新子系統與公共金融子系統協同度，且二者的差距伴隨時間推移存在擴大趨勢。

基于上述分析，考慮到科技創新客觀規律性，政府應繼續完善金融體系特別是市場金融體系促進科技創新長效機制，協調市場金融與公共金融在科技創新支持體系中的關系。在科技創新早期階段，公共金融在分散風險、引導投資方向方面具有不可替代的作用，應加強公共金融資源投入的前瞻性，提高公共金融對科技創新活動波動的敏感性。另外，隨著科技創新水平的提高，市場金融逐步替代公共金融，在提升金融體系與科技創新體系的協同度中扮演主導作用。市場金融在克服信息不對稱問題、提高資金使用效率方面較公共金融更具優勢，應進一步鼓勵市場金融工具、模式創新，推進銀行信貸資源配置市場化導向，促進創投機構競爭力提升，發揮市場金融對科技創新的積極促進作用。

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