科技金融網絡構建及演化仿真研究

李媛媛，陳文靜，劉思羽

（河北工業大學 經濟管理學院，天津300400）

一、引言

在我國新舊動能轉換階段，對科技型企業創新的需求更加迫切。2020 年受新冠肺炎疫情的沖擊，科技型企業融資難的問題凸顯。因此，我國財政部頒發《關于支持金融強化服務做好新型冠狀病毒感染肺炎疫情防控工作的通知》，保障中小微企業的融資需求，優化對受疫情影響企業的融資擔保服務，幫助企業與金融機構對接，著力扶持實體企業渡過難關。并且在國務院常務會議中，根據國務院《政府工作報告》要求，要部署引導金融機構進一步向企業合理讓利，助力穩住經濟基本盤，要加快降費政策落地見效，為市場主體減負。目前，單一的資金供給渠道已經無法滿足企業創新活動的多重需要，企業進行創新活動離不開與多主體的資金互動和信息溝通，科技金融網絡的引入十分必要。在科技金融網絡中，如何通過主體間的鏈接互動，實現資金高效地配置，從而改善科技金融網絡中企業的科技創新水平，成為當前研究中緊迫而重要的問題。本文通過完善科技金融網絡概念，構建科技金融網絡模型，分析網絡發展現狀，找出一定的演化規則，運用Netlogo 仿真模擬政府補貼在科技金融網絡中的作用，以此提出適當的對策建議，對網絡進行完善與優化。

二、文獻回顧

對于科技金融的發展演化，學者們通過不同視角、不同方法，分析科技金融的發展歷程及演化機理。白玉娟和于麗英（2019）[1]將科技金融與生態概念相結合，從空間格局視角，探究科技金融發展的區域差異性。張明喜等（2019）[2]借鑒演化經濟學的思想方法，從時間維度將科技金融的演化分為四個階段，歸納科技金融演化動因，提出未來科技金融發展的方向與重點。楊宜等（2018）[3]參考博弈論的思想方法，以科技型中小企業和商業銀行作為科技金融的主體，建立兩個主體間的演化博弈模型，得到影響兩個博弈主體選擇合作策略的影響因素，并引入相應的監督和懲罰機制。徐玉蓮和于浪（2020）[4]首次將網絡模型納入科技金融演化的分析之中，提出科技金融網絡概念，探究不同演化階段科技金融網絡的階段特征，研究演化過程中的政策作用機理。

隨著科技金融的逐步發展，主體間關系越來越呈現出“多元、融合、動態、持續”的特征。因此，運用社會網絡分析方法，構建復雜網絡模型來探究網絡演化進程十分必要。目前分析科技金融網絡現狀的文獻較少，但對于類似網絡的研究較多，學者們普遍從網絡密度（王方方和李香桃，2020；侯純光等，2019）[5-6]、網絡中心性（王方方和李香桃，2020；侯純光等，2019；Singh C K & Jolad S，2018；Sebastian et al.，2019）[5-8]、核心—邊緣結構（侯純光等，2019）[6]、聚類系數（Singh C K&Jolad S，2018；Sebastian et al.，2019）[7-8]、平均路徑長度（Singh C K&Jolad S，2018；Sebastian et al.，2019）[7-8]等網絡特征分析網絡演化進程，從而總結演化規律，探索空間中的網絡格局變化，判斷出高鐵網絡的樞紐城市及發展態勢（王方方和李香桃，2020）[5]，總結出“一帶一路”沿線國家的人才流向（侯純光等，2019）[6]，確定不同時期最有影響力的印度物理學家（Singh C K&Jolad S，2018）[7]，通過對比分析八個不同國家航空網絡度數中心度的演變，找出其隨時間變化的最佳擬合（Sebastian et al.，2019）[8]。

從網絡的內部要素來看，演化過程即為網絡中節點、鏈接邊的增加和減少的基本驅動過程（Carley K M，2003）[9]。雖然不同網絡具有不同的驅動因素，但是具有共通的演化機理，例如增長機理和擇優機理。增長機理是指網絡規模的不斷擴大，即網絡節點和鏈接關系的增加（Aholangas P，1999）[10]。擇優機理又稱擇優鏈接機理，是指網絡節點在建立鏈接關系時會進行適當的選擇，偏好于選擇更優的節點進行鏈接（盛科榮等，2019）[11]。

基于上述實證統計的結果，部分學者開始探索使用仿真模型來模擬網絡的演化。石乘齊（2019）[12]基于BA 模型，做出符合創新網絡演化的適當改進，運用MATLAB 軟件進行仿真模擬。劉國巍和張停停（2018）[13]設置3 類Agent，即創新主體Agent1、合作Agent2和地理環境Agent3，從微觀、宏觀兩方面考慮其復雜交互行為，確定其連接機制和算法步驟，運用NETLOGO 軟件進行仿真模擬。Jing Liu et al.（2019）[14]基于貝葉斯網絡的風險動態模擬（BNRDS）方法，對礦山尾礦庫在流域尺度上的水污染事故風險進行評估，模擬了風險傳導路徑。Shiyue Li et al.（2020）[15]等從時間和空間的角度分析了突發事件中網絡輿情的演變特征，通過初始參數的設定，運用MATLAB 軟件建模，模擬政府了解民意的演變過程。

綜上所述，目前較少學者引入網絡模型研究科技金融的發展與演化，科技金融網絡的定義、概念與演化機理有待完善。因此，本文從資金供給方與資金需求方兩個維度出發，完善科技金融網絡定義，構建動態、多主體的復雜網絡，分析研究科技金融網絡的演化特征，并用Netlogo 軟件模擬仿真政府補貼在提升企業創新能力中的作用，從而提出對策建議。

三、科技金融網絡的構建

（一）網絡概念的界定

由于涉及科技金融網絡的文獻較少，本文通過參考創新網絡、知識網絡和投融資網絡的構建過程，從資金需求、資金供給和中介服務三個層次定義科技金融網絡。科技金融網絡是以資金需求主體（科技型企業）和資金供給主體（銀行、政府、資本市場等）作為網絡核心節點，以保險公司、中介服務公司等作為網絡外圍節點，以資金流和信息流作為鏈接機制的復雜網絡。科技型企業與銀行、政府、資本市場等資金供給主體之間存在資金流動，資金供給主體之間存在合作關系，保險公司和中介服務公司等為資金供需雙方提供對稱信息與風險分擔服務。資金需求、資金供給和中介服務三個層次的共同運作，促使科技金融網絡穩定發展。

本文將科技金融網絡定義為二模網絡，將資金需求主體（科技型企業）視為一類節點，將資金供給主體（科技金融機構）視為另一類節點，若兩節點間存在資金與信息的流動，則將兩點鏈接起來，即網絡中每一條邊表示連接的節點間有資金與信息的流動。該網絡以提升科技型企業創新能力為目標，各網絡節點間主要通過資金與信息流動進行交互，在企業發展的不同時刻發生新建、持續或斷開節點間鏈接的事件，導致網絡的變化與調整，進而推動科技金融網絡的動態演化。

（二）網絡節點的選取

本文選取2010—2018 年創業板上市公司作為資金需求節點，并將低附加值第一產業公司、缺失數據的公司和經營情況異常的公司進行剔除，資金流動數據來源于國泰安CSMAR 數據庫。對于資金供給節點，本文從政府補貼、銀行貸款和資本市場融資三個層次進行考量。其中，將政府補貼分為四類，分別為科研成果獎勵、政府人才補貼、政府稅收補貼和科研項目補貼。科研成果獎勵是指政府對企業已有研究成果進行的獎勵補貼，科研項目補貼是指項目建設過程中政府給予的補貼支持。將銀行貸款分為四類，分別為政策性銀行貸款、國有商業銀行貸款、股份制商業銀行貸款和外資銀行貸款，前三者均為國內銀行貸款行為。在資本市場融資方面，本文依據認股份額大于1%的股東信息將其分為五類，分別為證券投資基金、機構投資者、個人投資者、政府引導基金和國外投資者，前四類均為國內投資行為。

（三）關系矩陣的構建

首先，進行資金供給節點與資金需求節點之間關系矩陣的構建。科技金融網絡的二模關系一般是通過資金流來構建的，若科技型企業與資金供給節點之間產生了資金流動，說明二者存在關系，企業i與資金供給節點j在年度內產生n 次資金流動，則關系值aij為n，將會形成一個如（1）式所示的多值矩陣，即科技金融網絡的關系矩陣。隨后，將該矩陣各列取平均值作為閾值，用于構建二模0-1 矩陣。若得到的關系值高于該閾值，則記為1，表示該企業與資金供給方具有較強的投融資關系；若兩者關系值低于該閾值，則記為0，表示該企業與資金供給方不具有或具有較弱可忽略的投融資關系，最終得到二模0-1矩陣。

四、科技金融網絡演化仿真分析

（一）網絡演化進程分析

將上文得到的二模0-1 矩陣導入Ucinet 軟件，繪制以資金需求方與資金供給方為節點，以資金流動為邊的年度網絡圖。通過網絡圖的繪制可以發現，2010 年網絡中鏈接邊相對較少，網絡規模較小，隨著時間的推移，越來越多的科技型企業加入我國科技金融網絡中，增量資本紛紛涌入，網絡規模逐漸擴大。這說明在網絡演化過程中，新節點的增加值大于原有節點的減少值，資金流動鏈接邊新增和保持的數量大于鏈接關系的解除量，科技金融網絡具有增長機理。2009 年創業板的設立，成功引導社會資源向創新型企業集聚，不少地方政府也設立了投資基金，并且吸引了一大批企業進行股改，激發了企業活力，因此在2011 年進入網絡的企業節點數激增，出現了高達52.21%的增長率。2014年李克強總理提出“大眾創業、萬眾創新”，并且寫入2015 年的《政府工作報告》中，隨后各地政府紛紛頒布對創新型中小企業的稅收優惠政策、補貼政策等，全社會的創新創業活力被進一步激發，越來越多的企業與科技金融機構加入網絡，推動著科技金融網絡的不斷優化完善。2017 年以后，節點增長率逐步放緩，說明科技金融網絡的準入門檻有所提升。節點數量的一味提升無法直接帶動網絡升級。只有網絡從相對的混亂無序，慢慢演化為高度有序，在潛移默化的演化中擁有屬于自己網絡的進出標準，才能更好地整合資源，實現網絡的優化升級。同時，通過Ucinet軟件計算出的網絡密度始終在0.3上下浮動，結合上文情況，在網絡節點不斷增加的情況下，網絡密度只存在小幅度波動，說明網絡整體聯系較為穩定，資金主體加入網絡后，會擁有較為穩定的資金流入。

與此同時，如表1 所示，通過觀察Ucinet 軟件計算所得的中心性指標（度數中心度、接近中心度和中間中心度），本文發現企業資金來源主要集中于股份制銀行、個人投資者與政府稅收補貼。這三個資金來源對于企業起著至關重要的作用，說明供需雙方在發生資金流動活動時，會進行雙向篩選，理性的網絡節點總是希望可以準確測算出建立網絡鏈接關系的成本和收益，從而最大化提升企業的創新能力，實現資金供給方的利益最大化，因此科技金融網絡存在擇優鏈接機理。從融資質量角度出發，本文結合中心性排名發現，中心性最高的資金供給主體在發生演化，2010 年中心性最高的資金供給主體是股份制銀行，2014 年是政府稅收補貼，2018 年是個人投資者，說明企業的主要資金來源從前期的以銀行貸款為主變為中期政府扶持資金占比凸顯，再到后期以股權融資為主。近幾年，證券投資基金的主體地位不斷上升，資本市場的融資力量正在不斷強化，金融服務科技型企業的作用得到更好的發揮，資本市場融資成為科技型企業最主要的資金來源，有利于減少部分定期償付的財務壓力，企業財務風險降低，融資質量進一步提升。

表1 2010年、2014年、2018年科技金融網絡中心性

對于企業資本市場融資水平，本文采用股權融資額與債券融資額來具體展示，數據來源于《深圳證券交易所市場統計年鑒》和《上海證券交易所市場統計年鑒》，出于數據的可獲性，股權融資額由首發IPO籌資額和增發、配股籌資額相加得出。由圖1可以看出，2015 年之前，我國上市企業股權融資額較大，近幾年逐漸偏向債券融資，債券融資相對風險可控，增信措施明顯有一定保障，預期收益也較為明確，退出機制較為完善。并且，債券的利息是在企業所得稅前支付，可適當避稅，債券的發行成本一般也低于股票，合理發債在一定程度上可改善企業財務結構，企業融資水平得到提升。同時，2016 年以后股權和債券融資額均呈現下降趨勢，說明資本市場較好地完成了2015 年中央經濟工作會議提出的去杠桿任務，市場風險得到了有效控制，我國融資市場的基本面得到一定改善，為今后融資質量的進一步提升打下了扎實基礎。

圖1 股權融資額與債券融資額

通過科技金融網絡的構建，有效幫助我國融資市場基本面持續向好，網絡內成員信息互通性進一步加強，企業經營情況透明度提升，信息披露時效性提高，金融機構與企業間的信息屏障逐步打通。隨著信息對稱性的加強，網絡內科技型企業的溝通成本與信用成本不斷降低，融資標的的定價更加合理，投融資決策的有效性得到提升，資金供需更具效率，更有利于企業創新能力的提升。

（二）仿真主體及屬性設置

通過前文的分析可知，科技金融網絡邊的形成是一個雙向選擇過程，是理性的供需雙方在精確分析成本和收益后做出的最優選擇。在演化過程中，科技金融網絡擁有增長機理、擇優鏈接機理和增效機理，政府在網絡中扮演著發揮引導作用的重要角色，并且政府補貼對企業研發投入有正向影響（郭景先等，2019）[16]。因此，本文將從政府補貼視角切入，探究政府補貼在科技金融網絡演化中發揮的作用。

在仿真過程中，本文根據政府補貼屬性的不同，將其分為四類，分別為政府人才補貼、科研項目補貼、政府引導基金和科研成果獎勵，結合網絡特性，共設置兩大類Agent：政府Agent1 和科技型企業Agent2。設科技金融網絡為：

其中，V是網絡中所有節點構成的點集，VG是政府節點且包含四個，分別為科研成果獎勵VG1、政府人才補貼VG2、科研項目補貼VG3和政府引導基金投資VG4，VF是科技型企業節點，因為科技型企業有很多，所以用VFi表示第i 個企業的節點。E 是網絡中所有邊的集合，eip表示第i個企業受到政府科研成果獎勵，eiq表示第i 個企業受到政府人才補貼，eim表示第i 個企業受到政府科研項目補貼，ein表示第i 個企業受到政府引導基金投資。

每類Agent 及內部所包含節點都有自己的網絡屬性設置。首先，政府Agent 的屬性有以下幾點：①依據企業總資產大小設立的單筆企業人才補助；②在評估企業現有科研項目水平后，給予項目一定的單筆資金補助；③當需要融資時，給予一定政府引導基金投資；④當企業科研項目獲得成果，創新能力有所提升時，對企業給予的鼓勵資金。其次，企業Agent的屬性有以下幾點：①企業總資產assets，隨機在1—4 單位之間分布；②企業研發人員數量（人）talents，綜合《中國科技統計年鑒》數據和本文所選企業實際情況，設定talents=635*assets-620；③企業科研項目數量（個）innovation-projects，服從均值為15、標準差為10 的正態分布，企業科研項目水平innovation-projects-level，在綜合評定企業總資產、人才和科研項目數量后判定；④企業已獲專利數（個）patents，依據回歸結果，設定patents=22.211*assets+0.075*talents+83.403；⑤企業創新能力innovationability，依據專利數大小，對企業進行0—3 單位之間的劃分；⑥企業主營業務收入（千萬）incomes，依據回歸結果，設定incomes=1275.591*assets+1.384*talents+2.388*patents-1200；⑦企業科技研發投入（千萬）R&D-investment，依據回歸結果，設定R&D-investment=54.781*assets+0.009*incomes-10.201；⑧企業盈利能力profitability，參考汪建等（2020）[17]的研究，考慮與研發投入、專利數和主營業務收入有關，設定profitability=0.3*R&D-investment+0.3*patents+0.5*incomes。上述回歸中所用數據均來自《中國科技統計年鑒》數據和同花順iFind數據庫。

（三）仿真規則

本文將企業創新能力設置為企業退出網絡的評判標準，并依據前文對演化現狀及機理的分析做出規則制定。基于政府補貼視角的科技金融網絡的仿真規則如圖2所示。

假設進入科技金融網絡的企業均具有科研項目，首先，針對企業現有科研人才水平、項目水平和資金情況進行評估。若企業缺少科研人才，現有科研人才數量小于閾值，則政府給予人才補助；若企業現有項目較為優質，項目水平大于閾值，則政府給予科研項目補助；若企業資金周轉能力較差，盈利能力有所欠缺，需要融資，盈利能力小于閾值，則政府引導基金進行投資。政府的上述補貼有助于企業提升營運能力，進而增加其研發投入，從而促使項目的順利進行。接下來，若項目運營成功，取得科研成果，則說明企業創新成功，企業創新能力增加，政府給予科研成果獎勵。最后，判斷企業創新能力是否大于閾值，若企業創新能力不足，則會被網絡淘汰。如此循環往復，整個科技金融網絡會逐步擴大，企業創新能力會逐步提升。下面是對一些演化機理的詳細說明。

圖2 仿真規則

第一，節點增長率的設置，即增長機理的仿真。科技金融網絡不是一個封閉的系統，在演化過程中，不斷會有新的節點加入和退出。本文將1tick 假設為1個月，依據前文分析，可假設每年有36家企業進入網絡，即1tick增加3家企業，從而實現網絡節點的不斷增加。在優質企業加入的同時，會伴隨著較差企業的淘汰，因此本文假設創新能力低于1 的企業將被淘汰，從而使得網絡整體符合現實數據結果。

第二，政府對企業的扶持規則，即鏈接機理的仿真。依據前文對于資金供給方中心性的分析，本文計算出四種政府補貼度數中心度的平均值，代表此類補貼大概選擇多少占比的企業進行資金扶持，隨后再以此為標準，找尋處于此比例內的企業的指標最小值，設置為初始每類補貼扶持的閾值。經過計算，政府人才補貼、科研項目補貼、科研成果獎勵和政府引導基金度數中心度的平均值分別為0.27、0.36、0.32 和0.22。以政府人才補貼為例，由于網絡具有淘汰機制，因此網絡內部企業均為較優質企業，可假定人才補貼會給予科研人數最少的27%的企業，通過真實數據，此時的閾值大約為209人。

第三，企業創新能力的提升，即增效機理的仿真。本文創新能力用專利數來衡量，隨著網絡邊鏈接的增加，資金供給節點為企業提供了各類資金補貼，使企業的研發投入增加，從而推動項目的不斷研究，擁有成果后的科研獎勵更是對企業的一種激勵。在良性循環中，企業研發項目的成功率不斷提升，創新能力逐步加強。

（四）仿真分析

本文通過調整閾值大小，從而探究政府最佳鏈接比例。在初始狀態，當企業科研人才數量小于209 人，政府會給予企業適當的人才補貼，從而吸引人才就職，并且增加企業科技研發投入；當科研項目水平大于50 時，政府會給予企業科研項目補貼，企業研發投入增加；當企業盈利能力小于0.5 時，企業自身營運難以維持，政府會引導基金投資，但如果創新能力小于1，企業仍會被網絡淘汰。

圖3 初始模擬仿真結果

依據2010—2018 年的數據參數，模擬仿真后如圖3 所示。可以看出創新能力始終在平緩上升，未來科技型企業科研人員數量將維持在各企業平均的720 人左右進行波動，而科研項目數量始終較為穩定。說明目前科技金融網絡的政府補貼對企業創新能力有顯著正向的提升作用，政府人才補貼在一定程度上擴大了科研人員數量，增加了企業研發力度，但在科研項目數量上提升較小。這主要是因為科研人員和資金的有限，企業無法同時開展過多科研項目，并且在科研方面，企業普遍集中在某一方面進行開發研究，少而精是企業提高創新能力的合適途徑，因此企業平均科研項目數量較為穩定。接下來，本文將模擬四種方案的結果，觀察企業創新能力、科研人員數量和科研項目數量三者的變化，探究提升哪種補貼力度對企業成長發展更為有利。

方案一是在其余閾值不變的情況下，增大人才補貼閾值，即政府放寬發放人才補貼要求。借鑒孫文浩（2020）[18]的研究結論，科技人才規模約有488人的閾值，低于閾值則會對創新能力有微弱的負向效應，因此本文模擬將原閾值209 人擴大至400 人，即400 人以下的企業均給予人才補貼。方案二是在其余閾值不變的情況下，減小科研項目水平閾值，即政府放寬發放科研項目補貼要求。科研項目水平總分為1—100，原有閾值為50，本文將其減少至25，即政府將給予更多項目以科研補貼。方案三是在其余閾值不變的情況下，增大盈利能力閾值，即政府引導基金投資要求擴寬。本文原有盈利能力閾值為0.5，增大至0.8，即更多的企業受到基金投資。方案四保持各閾值不變，增大科研獎勵力度，即政府發放科研獎勵補貼金額增加。當企業科研項目創新成功時，原假設給予5單位資金獎勵，現模擬擴大至10單位，提高了激勵力度。在模擬過程中本文發現，政府補貼的異質性并不會造成過大的企業創新能力差異，在圖片上無法明顯顯示，創新能力整體趨勢相同。通過觀察仿真輸出數據，發現方案三比其他方案對企業創新能力的提升更大，大約多提升0.02個單位，再次說明目前科技型企業資金來源主要集中于資本市場融資，政府則更多地起到引導作用，是一種良性的融資模式。科研人員數量與科研項目數量的模擬結果如圖4、圖5所示。

圖4 科研人員數量模擬結果

從圖4 可以看出，方案一對提升科研人員數量更有幫助，即放寬人才補貼門檻，將網絡鏈接率從原有的27%提升至48%左右，有助于吸引優質人才進入企業，并且對于創業板上市企業而言，科技人才均值大于488 人閾值，對創新能力的提升有正向影響。而方案二、三、四的實施反而降低了科研人員數量，說明對科研項目的評判標準應始終保持嚴格，政府引導基金在投資時仍要注重對企業的多方面評價，不能一味追逐利潤最大化，要使金融更好地服務于科技型企業，選取真正具有發展潛力的企業進行投資，才能使科技金融網絡更加健康合理。從圖5 可以看出，方案四對提升科研項目數量更有幫助，即加大科研成果獎勵，會激勵企業進行項目申報，但科研項目數量一旦增加，平均單個項目的科研人數就會下降。圖4 顯示會造成科研人員的減少，這樣反而會對企業發展造成一定不良影響。因此，結合圖4和圖5，本文建議在政府補貼方面，降低人才補貼門檻，更多地吸引科技人才力量，發揮人才優勢，幫助企業更好成長。

圖5 科研項目數量模擬結果

五、結論

本文從資金流和信息流角度切入，以資金需求主體（科技型企業）和資金供給主體（政府、銀行、資本市場等）兩類節點構建科技金融網絡，通過Ucinet繪制網絡圖觀察其演化情況，研究網絡現狀，發現我國科技金融網絡節點數持續增加，網絡規模不斷擴大；企業主要資金來源發生三階段演化，前期以銀行貸款為主、中期政府扶持資金占比逐漸增加、后期以股權融資為主；科技金融網絡具有增長機理、擇優鏈接機理和增效機理。依據上述現狀分析，本文制定具體演化規則，基于政府補貼視角，通過Netlogo 對科技金融網絡進行仿真分析，研究發現目前的政府補貼對企業創新能力有顯著正向的提升作用，擴大了科研人員數量。同時提出了改進意見，認為政府可加大對人才方面的補貼，將更有利于提升企業科研能力。

通過研究，可得到以下啟示與建議。

（1）目前我國科技金融網絡整體仍較為松散，需加強科技型企業自身數據透明度，從而更好地與金融機構進行連接。對于企業而言，尤其是科技型中小微企業，企業自身由于資金量小、規模小，并且不太重視信用體系建設，較少獲得金融機構的青睞，僅有政府政策的引導，對其成長發展是不夠的。因此，科技型企業需要進行更規范的管理，例如在大數據時代，認真對待工商、稅務、知識產權等各級管理部門數據的統計工作，做好自身數據的透明化。

（2）在科技型企業逐步偏向以股權融資為主的時期，可適當調整上市評價指標，加快創新金融服務。在進入壁壘方面，可著重考慮上市企業的科技創新能力、成長能力評估，鼓勵各科技型企業進入科創板、創業板，也可降低科創板投資條件，從而不斷提高科技金融網絡活躍度。金融機構應不斷創新金融服務，例如根據科技型企業的財務透明度大小，適當調整信用評價標準，緩解科技型中小微企業融資難問題。

（3）在政府補貼方面，建議加大政府人才補貼投入，從而激發企業創新動能。2018 年創業板數據顯示，政府大約會對27%的企業給予人才補助，建議將這一指標提升至48%，降低人才補貼門檻，積極運用這一有力工具，為企業自主創新提供豐富的人力資源。同時，企業內部也要構建人才的培養體系，培育出高素質的研發團隊，幫助企業更好更快的成長。