區域科技金融生態系統共生與進化實證研究

劉欒云嶠，張玉喜

(哈爾濱工程大學 經濟管理學院，黑龍江 哈爾濱 150001)

0 引言

科技金融生態是指通過創新和優化金融體系、業態、產品與服務提升其資源配置能力，促使科技創新高效轉化為物質和精神財富，同時能夠反哺金融業創新發展，推動金融業優化改革的一種相互促進、相互支撐狀態[1]。“十三五”國家科技創新規劃首次以政策文件形式對科技金融生態發展作出要求，明確提出要形成各類金融工具協同融合的科技金融生態。這意味著科技金融應當由工具向生態轉變，并將科技金融體系視為具有生命體特征的科技金融生態系統，借鑒自然生態系統運行特點模擬科技金融生態系統運行機理。這對于把握科技金融發展規律，構建良好科技金融生態，助力科技創新發展具有重要意義。科技金融生態系統是指科技金融主體間及其與科技金融環境之間通過貨幣循環和信用流動而形成的相互合作、相互制約，并在一定時空內處于相對穩定的動態平衡系統[2-3]，是由包括企業種群、科技金融機構與科技金融市場種群、中介服務機構種群、政府部門種群在內的科技金融生態群落和科技金融生態環境共同構成的統一整體[4]。其核心功能是實現科技成果轉化、發現價值和創造財富，以及助力科技體制改革和金融體系構建[1]。在自然生態系統中，種群之間的共生關系不僅影響種群自身生存與發展，而且影響群落與生態系統的生存與發展[4]。同樣，在科技金融生態系統中，生態種群通過持續聯系形成的相互補充、相互促進的共生關系制約生態種群、生態群落和生態系統生存與發展。可見，科技金融生態系統共生是保障生態種群、生態群落及生態系統良性發展的前提條件，既是優化和改善科技金融生態的重要抓手，又是助力科技創新發展的重要路徑。基于此，本文以生物學理論和金融共生理論為基礎，分析科技金融生態系統共生機理，運用共生度測度模型與共生進化動量模型測量中國科技金融生態系統共生水平和共生進化動量，為提升科技金融生態系統共生水平，促進科技金融生態系統發展，優化科技金融生態，助推科技創新發展提供理論支撐和決策參考。

1 文獻回顧

2015年10月,科技金融生態年度觀察課題組在“浦江創新論壇”上首推科技金融生態圈理念，強調用生物學方法考察科技金融發展問題，這為科技金融研究提供了新的科學視角，引起學者們廣泛關注。部分學者以科技金融生態系統為研究對象，基于生態系統理論構建科技金融生態系統評價指標體系，探討優化科技金融生態系統，促進科技金融生態系統功能有效發揮的方法和途徑。例如，張玉喜[5]將科技金融生態系統劃分為科技金融生態群落子系統和科技金融生態環境子系統，并從靜態和動態兩個角度對區域科技金融生態系統發展狀況進行測評；白玉娟[6]對比生態系統和科技金融生態系統構成要素，從生產者、消費者、分解者和無機環境等方面構建科技金融生態系統架構，并對其發展狀況進行評價分析。隨著研究的深入，部分學者發現，良好的外部支撐環境有助于科技金融主體有序運行和科技金融生態系統功能發揮，因而開始關注科技金融生態環境狀況及其對科技創新的作用。例如，胡磊鑫[7]在分析湖南省科技金融生態環境發展現狀的基礎上，從科技因素、金融因素、政府行為、法制環境和可持續發展5個維度對科技金融生態環境進行評價，并對完善科技金融生態環境提出對策建議；郭景先[8]研究發現，科技保險深度、知識產權保護力度提升和中介服務機構發展有利于企業科技創新活動開展；湯子隆[9]利用空間面板計量模型研究發現，科技金融生態環境能夠促進本地科技金融產出，也可以通過空間溢出效應促進其它地區科技金融產出。科技金融生態系統功能的有效發揮不僅受到科技金融生態環境發展狀況的影響，還受到科技金融生態種群之間作用關系的影響。基于此，部分學者嘗試對科技金融生態種群作用關系進行研究。例如，王玉珍[10]借助Lotka-Volterra模型分析科技創新與金融支持之間的生態關系，發現二者存在相互促進作用；張華[11]認為，科技金融創新生態系統中各種群通過協同創新獲取創新收益，創新收益合理分配有利于生態種群創新合作的穩定性，以及科技金融創新生態系統協同創新機制形成；張忠壽[12]指出，企業種群和金融機構種群之間的科技創新成果分配事關科技金融生態系統穩定，并運用委托代理模型和Sharply值理論研究生態種群協同創新利益分配機制。

梳理已有文獻可知，生態學視域下科技金融研究尚處于起步階段，現有文獻主要圍繞科技金融生態系統評價、科技金融生態環境對科技創新作用效果及科技金融生態種群間的協同進化和利益分配展開研究。在科技金融生態種群關系研究中，現有文獻主要關注生態種群在協同創新過程中的利益分配問題，尚未從共生角度探討生態種群之間的關系，難以全面揭示科技金融生態系統內部種群關系。中國科技金融生態系統共生水平評價文獻鮮見，基于生態系統共生動態進化速度變化特征考察生態系統共生進化動量的研究更是鮮見，而且傳統模型存在難以反映進化速度狀態和進化速度趨勢等缺陷。已有研究大多著眼于宏觀層面，從區域層面進行分析的文獻較少，研究結論缺乏針對性，難以對不同區域提供精準政策指導。

基于此，本文以生物學理論和金融共生理論為基礎，分析科技金融生態系統共生關系和共生效應，并結合生態種群特點進行生態種群指標選取，運用共生度測度模型和共生進化動量模型，對中國各省域科技金融生態系統共生水平和共生進化動量進行實證研究。最后，提出區域科技金融生態系統優化對策建議。

對比以往研究，本文貢獻在于：第一，從共生視角考察科技金融生態系統內部種群關系，在一定程度上豐富和完善科技金融生態系統理論體系，為推動科技金融生態系統發展，優化科技金融生態提供理論指導和決策依據；第二，測量科技金融生態系統共生度和共生進化動量，探索科技金融生態系統靜態和動態共生進化規律，有助于充分了解我國科技金融生態系統共生發展狀況，為科技金融政策制定提供參考；第三，從區域層面對科技金融生態系統共生進行分析和研究，有利于政府部門根據區域特點制定精準政策，從而提高政策的有效性和可行性。

2 理論分析

2.1 區域科技金融生態系統共生理論

2.1.1 區域科技金融生態系統共生的基本內涵

科技金融生態系統是一種生態學隱喻框架，遵循自組織演化，隨著生態種群關系不斷發展，技術、資金、信息和政策資源在生態種群之間頻繁流動，生態種群之間開始顯現類似生物學的共生特征[13-14]，產生共生效應，其理論模型如圖1所示。

(1)企業種群與科技金融機構、科技金融市場種群之間的共生關系。首先，科技金融機構和科技金融市場種群能夠為企業種群提供直接與間接融資，滿足其在技術開發、成果轉化、高技術產業化過程中呈指數級增長的融資需求，緩解其融資壓力。同時，科技金融機構和科技金融市場種群提供的科技保險產品能夠在時空上分散創新風險，提升企業種群抗風險能力，增強其從事創新活動的意愿[15]。其次，以通訊技術和數據處理技術為代表的技術進步加速了金融現代化進程，提高了科技金融機構與科技金融市場種群金融數據處理速度和準確性，擴大了其運行空間和資本規模[16]。

圖1 共生理論模型

(2)企業種群與中介服務機構種群之間的共生關系。首先，中介服務機構種群自主或受邀對企業種群的經營、財務和信用狀況等進行考察，并以獨立立場、客觀態度、科學方法和嚴格程序出具書面報告，向市場主體披露企業種群資信狀況，加強企業種群與科技金融機構及科技金融市場種群之間的信息流通，提升企業種群融資效率。其次，中介服務機構種群對獲取的企業信息進行整理和匯總，通過優化科學評估流程提升專業判斷準確性，從而提升自身業務能力(王勇、馮力，2016)。

(3)企業種群與政府部門種群之間的共生關系。首先，政府部門種群向企業種群發放研發補貼，既有助于降低企業種群的創新風險和成本，又能夠通過信號傳遞機制幫助企業種群爭取更多的資本[17]；政府部門種群向科技中介服務機構提供政策支撐，能夠擴大科技中介機構規模，提升其科技咨詢、技術轉移等專業化服務供給質量，從而降低企業種群在外部搜索過程中的資源和時間耗費，提升企業種群的創新績效[18]；政府部門種群加強知識產權保護，一方面能夠降低企業種群的研發溢出損失，激勵其加大研發投入，另一方面能夠通過提升外部投資者的預期收益，強化其投資意愿，從而緩解企業種群融資壓力[19]。其次，企業種群是創新驅動發展戰略的重要實施者，也是創新型國家建設的主力軍。企業種群創新活動能夠通過優化產業結構促進經濟總量和稅收提升，使財政資金通過稅收形式實現回流，保障政府政策供給的穩定性和可持續性[20]。

(4)科技金融機構、科技金融市場種群與中介服務機構種群之間的共生關系。首先，中介服務機構種群為科技金融機構和科技金融市場種群提供企業資信信息，幫助其篩選合格的投資對象，降低其篩選成本，提升其風險防控能力和運行效率。其次，二者間的信息交流有助于中介服務機構種群進行數據積累，進而形成信息倉庫，提升科技金融供需雙方匹配速度，從而提升自身運行效率。

(5)科技金融機構、科技金融市場種群與政府部門種群之間的共生關系。首先，由政府部門種群提供的包括政策性貸款、創業風險投資引導基金、科技保險保費補貼等在內的政策性金融服務，能夠有效降低科技金融機構和科技金融市場種群的投資風險，提升其投資收益[21]。政府部門種群有助于規范相關市場主體行為，推動科技金融機構和科技金融市場種群健康發展。其次，科技金融機構和科技金融市場種群通過對企業創新活動的事前考察與過程監督，能夠改善公共資源因缺乏激勵和約束機制引致的資源配置效率低下問題，從而提升公共資源使用效率[22]。

(6)中介服務機構種群和政府部門種群之間的共生關系。首先，政府部門種群出資設立政策性擔保機構，為商業性與互助性擔保機構提供擔保費補貼，有助于降低擔保機構的擔保風險，增強其為企業種群提供擔保服務的意愿，擴大擔保業務規模。其次，中介服務機構種群依據自身信息優勢，將企業種群與科技金融機構和科技金融市場種群的政策支撐需求傳遞給政府部門種群，為科技金融發展政策制定提供信息支持，從而提升政策的精準性。

在科技金融生態系統中，生態種群通過技術、資金、信息和政策資源流動，形成相互合作、優勢互補、彼此依賴的共生關系，激發科技金融生態系統的共生效應。此外，共生效應的良性發揮不僅取決于兩兩生態種群間的相互作用，更取決于四大生態種群全面互動帶來的整體效能。

2.1.2 區域科技金融生態系統共生效應

科技金融生態系統共生有助于促進科技金融生態系統進化。首先，科技金融生態系統共生通過促進生態種群分工，彌補生態種群的功能性缺陷，從而推動科技金融生態系統進化。企業種群具有技術優勢，科技金融機構和科技金融市場種群具有資金優勢，中介服務機構種群具有信息優勢，政府部門種群具有政策優勢，四者通過分工合作共享優勢資源，形成功能互補、協調共生的局面。生態種群在相互協作、互動協調過程中，不僅能夠更好地利用共生伙伴的優勢資源創造更多價值，提升自身發展水平，還能夠實現科技金融生態系統資源配置效率提升，從而促進科技金融生態系統向更高層次進化。其次，科技金融生態系統共生通過促進科技金融資源的互動和交流，促進科技金融生態系統進化。在共生合作中，四大生態種群之間廣泛進行著技術、資金、信息、政策資源互動和交流。科技金融資源的頻繁互動和交流有助于優化科技金融資源配置，提升科技金融資源使用效率，從而使科技金融生態系統向更高階狀態進化。再次，科技金融生態系統共生通過促進科技金融生態系統形成新的結構，助力科技金融生態系統進化。4個生態種群之間通過相互作用、相互協調和相互影響，使科技金融生態系統形成單個生態種群不存在的新質結構和特征，即科技金融生態系統整體功能大于各獨立生態種群功能的簡單加總。可見，四大生態種群間的相互合作和相互推動，促進了科技金融生態系統進化[23]。

2.2 區域科技金融生態系統共生指標選取與數據來源

本文基于以上科技金融生態系統共生理論分析，結合生態種群內涵、特征、構成及功能，遵循指標構建科學性、代表性、可獲得性和易操作性原則，確定科技金融生態系統中各生態種群的序參量分量。

(1)企業種群。企業種群是科技金融生態系統中特殊的生態種群，既是科技金融資源的需求方，也是科技金融資源的供給方。企業種群在科技創新過程中需要科技金融資源支持，其科技金融資源獲取能力在一定程度上取決于企業研發投入。同時，企業種群通過較高的研發投入，以技術變革驅動科技金融服務創新，提升科技金融服務效率。本文借鑒張玉喜[5]的研究方法，選取企業R&D經費內部支出作為企業種群序參量分量。

(2)科技金融機構和科技金融市場種群。科技金融機構和科技金融市場種群是科技金融資源的主要供給者，包括提供權益融資的創業風險投資機構和科技資本市場、提供債務融資的科技貸款機構，以及提供風險管理服務的科技保險機構。創業風險投資機構能夠將具有高風險承受能力的閑散資金聚集，在集中管理和風險控制的前提下，將資金投向企業種群的創新項目，本文選取創業風險投資總額作為科技金融機構和科技金融市場種群序參量分量[5]。科技資本市場是權益性融資的關鍵渠道，能夠為不同類型、規模、發展階段企業提供較低成本的權益性資金，為企業種群在短時間內實現規模擴張創造機會。本文選取科技資本市場籌資總額(首發、增發、配股、優先股、可轉債、可交換債)作為科技金融機構和科技金融市場種群序參量分量[24]。科技貸款機構是專門為企業種群提供職能性和專業性融資服務的金融機構，是企業種群開展科技創新活動最主要的融資途徑，本文選取銀行年末貸款余額作為科技金融機構和科技金融市場種群序參量分量[25]。科技保險機構是指為規避科技創新活動過程中因外部不確定性造成的研發失敗、財產損失、人身傷害、民事賠償等風險而設立的特殊保險機構，其能夠為科技創新提供專業化保障，本文選取保險密度作為科技金融機構和科技金融市場種群序參量分量[8]。

(3)中介服務機構種群。中介服務機構種群是生態種群相互聯系的紐帶，在降低信息不對稱方面起重要作用，主要包括擔保機構、律師事務所、會計師事務所、信用評級機構、資產評估機構等。擔保機構能夠通過主動承擔和分散企業風險，降低科技金融資源供給者的違約風險；律師事務所能夠為企業種群獲取權益性融資提供專業化支持；會計師事務所能夠通過出具權威性審計報告，為科技金融資源供給者甄別、篩選優質企業提供依據；信用評級機構采用定性與定量相結合的方法，運用科學、準確、穩定的信用評價模型，充分揭示企業種群的技術風險和經營風險，為科技金融資源供給者提供參考依據；資產評估機構主要對企業種群的專利、技術等無形資產進行專業化價值評估，向科技金融資源供給者揭示企業種群的能力和價值。基于指標選取可獲得性，本文選取律師事務所服務上市公司家數和資產評估機構服務上市公司家數作為中介服務機構種群序參量分量。由于缺乏擔保機構、會計師事務所、信用評級機構相關權威統計數據，本文對其暫不考慮。

(4)政府部門種群。政府部門種群是重要的科技金融資源供給方，能夠為科技創新活動提供研發補貼、政策性金融支持、中介服務、法律制度優化服務等。政府部門種群為企業種群提供研發補貼，以彌補由科技創新活動外溢性帶來的私人收益和社會收益之間的差距，緩解其融資壓力，本文選取科技財政支出作為政府部門種群序參量分量[26]。政府部門種群提供的政策性金融貸款，一方面能夠為特定產業提供中長期低息貸款，降低其融資壓力，另一方面能夠引導科技金融機構與科技金融市場種群的投資規模和資金流向，為創新活動提供融資支持[27]。理論上，應當選取政策性銀行年末貸款余額作為政府部門種群序參量，但由于政策性銀行相關統計數據不完整，基于數據可獲得性，本文選取政策性銀行資產總額作為政府部門種群序參量分量。政策性銀行信貸發放數量在一定程度上取決于自身資產總額，因而該序參量選取具有一定的合理性。政府部門種群設有生產力促進中心，為企業種群提供技術咨詢、信息咨詢及中介等服務，以促進知識、信息和資源流動，本文選取生產力促進中心政府投入總額作為政府部門種群序參量分量[28]。政府部門種群通過加強知識產權管理，防止技術被模仿和無限制擴散，激活企業種群創新活力，本文選取專利執法結案案件數作為政府部門種群序參量分量[29]。

關于原始數據來源，本文在考慮數據可得性、時效性和權威性的基礎上，從《中國知識產權年鑒》《中國火炬統計年鑒》，以及萬得數據庫、清科數據庫和中國國家統計局得到2011—2018年中國(內地)31個省(市)的原始數據。

3 模型構建

3.1 區域科技金融生態系統共生度測度模型

協同學是研究系統通過內部子系統間的協同作用，從無序到有序、低級到高級結構轉變的機理和規律的學科[30]，其思想與共生關系的現象和本質在理論上具有內在關聯。因此，本文基于協同理論中的序參量和役使原理[31-32]，借鑒李曉娣等[28]提出的創新生態系統共生度測度模型，構建我國區域科技金融生態系統共生度測度模型，具體操作流程如下：

首先，設各生態種群的序參量為X={xij|(i=1, 2, …,k;j=1, 2, …,n)}，其中xij表示第i個生態種群的第j個序參量分量，在均為正向指標的情況下，生態種群序參量分量有序度為：

(1)

其中，βij≤xij≤αij，αij、βij分別表示第i個生態種群第j個序參量分量的上限和下限，可根據需要分別設定為原有序參量分量數值的倍數。借鑒楊早立[29]的研究方法，αij、βij分別取各個序參量分量標準化數據在考察期內最大值和最小值的110%。dij(xij)∈[0, 1]，該值與其對生態種群有序度貢獻成正比。

其次，運用幾何加權法對生態種群序參量分量有序度進行集成，得到生態種群序參量有序度，其計算方法為：

(2)

其中，di(xi)為生態種群i的序參量有序度，μij為生態種群序參量分量的權重。本文依據相關系數法計算權重系數，具體操作步驟如下：

第一，設生態種群序參量分量個數為n，則其對應的相關系數矩陣為：

(3)

第二，計算生態種群第i個序參量分量對其它序參量分量的總影響。Ci越大，第i個序參量分量越重要，故應賦予較大權重。

(4)

第三，歸一化處理。Ci歸一化后即可得到生態種群序參量分量權重。

(5)

最后，以各生態種群序參量有序度為基礎，通過幾何加權集成，測算區域科技金融生態系統共生水平，計算公式如下：

(6)

其中，Sym為區域科技金融生態系統共生度，μi為生態種群序參量權重(仍依據相關系數法計算而得)。Sym越大，生態種群之間的共生水平越高，反之亦然。

3.2 融合速度特征的區域科技金融生態系統共生進化動量模型

區域科技金融生態系統共生度是根據同時期各生態種群序參量有序度橫向集成而來，其結果僅展示出不同時序科技金融生態系統的靜態共生水平與進化規律。進化動量可用于測度研究對象現實位置距離最優標準的提升程度和空間，利用進化動量可以測度區域科技金融生態系統共生動態進化規律。傳統進化動量模型未將動態進化速度特征考慮在內，測度結果無法展示出不同時序與某段時期內共生進化的內在質量和綜合效度[29]。因此，本文克服傳統進化動量模型難以反映進化質量的弊端，充分考慮不同時序生態系統共生動態進化速度特征，基于信息集結思想并融合進化速度狀態和進化速度趨勢兩類動態進化速度特征，構建區域科技金融生態系統共生進化動量模型，測度一定時期內科技金融生態系統共生進化狀況，揭示該時期生態系統共生進化的內在質量和綜合效度，具體操作流程如下：

設p個區域Q=(Q1,Q2, …,Qp)在h+1個時期t=(t1,t2, …,th+1)內，由科技金融生態系統共生度測度結果形成的時序信息矩陣為：

(7)

同時，設區域Qi在[tk,tk+1]時間區間內科技金融生態系統共生進化速度為vik，則生態系統共生進化速度信息矩陣為：

(8)

假設任意時間段內，區域科技金融生態系統共生進化速度為勻速，則tkvikvik+1tk+1與時間軸t軸所圍成的面積即為區域Qi在 [tk,tk+1]時間區間內科技金融生態系統共生進化速度狀態值，其計算公式可用定積分形式表示：

(9)

上式體現了區域Qi在 [tk,tk+1]時間區間內科技金融生態系統共生進化速度狀態這一速度特征。

根據式(8)可得區域Qi分別在第k和第k+1時刻科技金融生態系統共生進化的速度值，因而設：

(10)

其中，μik是在 [tk,tk+1]時間區間內區域Qi科技金融系統共生進化速度線性增長率。設ξ是關于μik的函數，進而構建區域科技金融生態系統共生進化速度趨勢這一速度特征模型如下：

(11)

其中，ξ(μik)是單調遞增函數，其值受μik的影響。當μik→-∞時，ξ(μik) →0；當μik→+∞時，ξ(μik) →ε。函數ξ(μik)具有一個拐點，在拐點左側，ξ(μik)的增速呈現加速趨勢；在拐點右側，ξ(μik)的增速呈現減速趨勢。因此，可根據函數ξ(μik)進行速度激勵或速度懲罰的修正。此外，根據特征值法求解ξ(μik)中參數ε，設當μik=0時，ξ(μik)=1，則ε=2。

基于式(9)-(11)，本文根據生態系統共生進化速度趨勢對進化速度狀態進行修正。當μik=0時，ξ(μik)=1，對進化速度狀態乘以1，表示對無進化速度趨勢的進化速度狀態不作任何修正；當μik>0時，ξ(μik)>1，對進化速度狀態乘以大于1的系數，表示對遞增進化速度趨勢的進化速度狀態作出激勵修正；當μik<0時，ξ(μik)<1，對進化速度狀態乘以小于1的系數，表示對遞減進化速度趨勢的進化速度狀態作出懲罰修正。

根據科技金融生態系統共生進化速度狀態修正結果，借鑒牛頓第二定律∑F=κma，可得區域Qi在 [tk,tk+1]時間區間內融合進化速度狀態和進化速度趨勢兩種速度特征的區域科技金融生態系統共生進化動量模型。

(12)

其中，Yiv對應牛頓第二定律中F，進化速度狀態對應質量m，進化速度趨勢對應加速度a，系數κ設定為1。進化速度狀態和進化速度趨勢兩種速度特征共同決定區域Qi在 [tk,tk+1]區間內科技金融生態系統共生進化狀況。進一步基于信息集結理論，通過加權平均方法，可得區域Qi在 [t1,th]跨時間區間內科技金融生態系統共生整體進化動量如下：

(13)

其中，當Yi>0時，意味著區域Qi在 [t1,th]時段內科技金融生態系統共生進化整體呈現良性上升趨勢；當Yi<0時，意味著生態系統共生進化整體呈現惡化下降趨勢；當Yi=0時，意味著生態系統共生進化整體呈現一般平穩趨勢。

4 實證分析

4.1 區域科技金融生態系統共生度分析

在確定各區域生態種群序參量和相應原始數據后，使用Zscore函數對原始數據進行標準化處理，以消除不同量綱對測算結果的影響。根據式(1)-(6)計算可得2010—2018年中國(內地)31個省市科技金融生態系統共生度值(見表1)。同時，根據表1數據繪制圖2，以便直觀地觀察各地區在考察期內科技金融生態系統共生水平靜態變化規律。

從全國范圍看，表1具體數值顯示，中國科技金融生態系統共生水平整體較低，不利于科技金融生態系統發展、科技金融生態優化，以及科技創新發展。從圖2可以看出，中國科技金融生態系統共生水平整體具有東高西低的特點，這與我國區域經濟發展水平和區域產業結構特點相吻合。

從區域層面看，首先，東部地區歷年科技金融生態系統共生度均值高于全國平均水平。其中，北京科技金融生態系統共生水平遙遙領先，歷年共生度值位列第一，廣東、江蘇、上海等地區生態系統共生水平較高，歷年共生度值位于0.26以上。這表明東部地區科技金融生態系統共生水平居全國領先地位，科技金融生態系統發展水平較高，科技金融生態良好，對科技創新的支持作用較強。可能原因在于：區域科技金融生態系統共生水平提升需要各生態種群間的密切配合，東部地區地理條件優越，經濟基礎雄厚，金融市場成熟，創新主體更具活力。其作為改革開放的先行區域，獲得極大政策支持，各生態種群發展狀況處于全國前列，因而該地區科技金融生態系統發展更加健康，生態種群共生效應得以凸顯。

其次，中西部地區歷年科技金融生態系統共生度值均低于全國平均水平，且中部地區略優于西部地區。其中，湖北、安徽、四川等地區生態系統共生水平較高，歷年共生度值位于0.1以上，而西藏、青海、寧夏等地區生態系統共生水平偏低，歷年共生度值位于0.05以下。這表明中西部地區科技金融生態系統共生水平較低，科技金融生態系統發展水平較低，科技金融生態相對惡劣，對科技創新的支撐作用有限。可能原因在于：中西部地區在地理區位上具有一定劣勢，經濟發展水平落后，金融市場尚不成熟，政策支持力度不夠，創新主體活力不足，對創新人才的吸引力不強，從而導致個別生態種群發展滯后，甚至生態種群整體發展滯后，嚴重阻礙了區域科技金融生態系統共生式發展。

第三，通過計算變異系數進一步考察東中西部地區之間的差異，根據計算結果可知，2010年我國區域科技金融生態系統共生度的變異系數為0.570 7，逐漸升至2012年的0.608 4，后又逐漸降至2018年的0.529 1，說明中國區域科技金融生態系統共生水平地區差異呈縮小態勢，但縮小幅度不大，仍需深入實施區域協調發展戰略。

表1 區域科技金融生態系統共生度

4.2 區域科技金融生態系統共生進化動量分析

區域科技金融生態系統共生度反映的只是各地區科技金融生態系統在不同時間截面的共生水平，無法反映我國科技金融生態系統共生水平動態進化趨勢。因此，本文運用共生進化動量模型計算我國區域科技金融生態系統共生進化動量，從動態角度揭示我國科技金融生態系統共生發展水平和進化規律。首先，根據式(8)和式(9)計算得出中國區域科技金融生態系統共生進化速度狀態。結果顯示，考察期內中國(內地)31個省市科技金融生態系統共生進化速度狀態有正負兩種情況，當進化速度狀態為正時，意味著區域科技金融生態系統共生水平提升，科技金融生態系統朝著良性方向發展，科技金融生態得到優化；當進化速度狀態為負時，意味著區域科技金融生態系統共生水平降低，科技金融生態系統朝著衰退方向發展，科技金融生態惡化。其次，根據式(10)和式(11)計算得出中國區域科技金融生態共生進化速度趨勢(見表2)。可以看出，考察期內中國31個省市科技金融生態系統共生進化速度趨勢有上升和下降兩種情況，當進化速度趨勢大于1時，意味著區域科技金融生態系統共生進化速度呈上升趨勢；當進化速度趨勢小于1時，意味著區域科技金融生態系統共生進化速度呈下降趨勢。最后，根據式(12)和式(13)計算得出中國區域科技金融生態系統共生進化動量值(見表3)。結果顯示，北京、遼寧、上海、江蘇、福建、山東、山西、安徽、河南和新疆等地區科技金融生態系統共生進化動量值為負，意味著考察期內上述區域企業種群、科技金融機構和科技金融市場種群、中介服務機構種群和政府部門種群間共生進化呈惡化下降態勢。其余地區科技金融生態系統共生進化動量值為正，但地區間存在較大差異，相較而言，廣東、湖北、陜西、浙江、江西等地區共生進化動量值較高，意味著該類地區生態種群間共生進化呈良性上升態勢；天津、湖南、內蒙古等地區共生進化動量值較低，意味著該類地區生態種群間共生進化呈疲軟態勢。從區域層面看，東部地區共生進化態勢較差，過半地區共生進化動量值為負，僅少部分地區共生進化呈良性上升態勢；中西部地區共生進化態勢較好，絕大多數地區共生進化動量值為正，且發展態勢良好。

圖2 科技金融生態系統共生水平

表2 區域科技金融生態系統共生度進化速度趨勢

將表1中區域科技金融生態系統共生度均值與表3中區域科技金融生態系統共生進化動量值進行對比，并生成象限圖(見圖3)。其中，橫向數值為區域科技金融生態系統共生度值，縱向數值為區域科技金融生態系統共生進化動量值，兩條直線分別為共生度值和共生進化動量值的均值線。從圖3可以看出，兩條均值線將31個省域劃分為4類地區。第I類地區包括浙江、廣東和湖北，該類區域共生度和共生進化動量位于均值之上，科技金融生態系統共生水平較高且共生進化動量較大，即在上述區域科技金融生態系統運行過程中，企業、科技金融機構和市場、中介服務機構和政府部門種群間共生式發展情況較好，共生良性進化勢頭較強；第II類地區包括天津、河北、海南、吉林、黑龍江、江西、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海和寧夏，該類區域共生度位于均值之下，而共生進化動量位于均值之上，生態系統共生水平較低，共生進化動量較大，即該類區域生態種群間共生式發展情況較差，但共生良性進化勢頭較為強勁；第III類地區包括遼寧、福建、山西、安徽、河南、湖南、內蒙古和新疆，該類區域共生度和共生進化動量位于均值之下，生態系統共生水平較低，共生進化動量或為負值或為極小正值，即以上地區生態種群間共生式發展情況較差，且共生進化或呈惡性進化態勢或呈疲軟態勢；第IV類地區包括北京、上海、江蘇和山東，該類區域共生度位于均值之上，而共生進化動量位于均值之下，生態系統共生水平較高，共生進化動量為負，即上述地區生態種群間共生式發展情況較好，但共生進化呈惡化下降趨勢。

從區域層面看，東部地區科技金融生態系統共生水平整體較高，但其共生進化動量較小，大部分省域共生進化動量為負，共生進化呈疲軟態勢，甚至呈惡化下降態勢。相較而言，中西部地區科技金融生態系統共生水平整體偏低，但其共生進化動量普遍較大，絕大部分省域共生進化動量為正，上升勢頭較為強勁，說明中國區域科技金融生態系統共生發展呈現逆馬太效應。也就是說，生態系統共生水平較高的地區，其共生進化上升勢頭趨緩甚至下降，而生態系統共生水平較低的地區，其共生進化上升勢頭強勁。同時，這進一步說明中國區域科技金融生態系統共生發展地區差異呈縮小趨勢。

表3 區域科技金融生態系統共生度進化動量值

圖3 科技金融生態系統共生水平與共生進化動量聯合對比情況

以上現象出現的原因可能是：就東部地區而言，其占據有利的地理位置，經濟基礎雄厚，擁有充裕的創新資源，對高精尖企業和創新型人才具有巨大的吸引力，是創新企業集聚地，研發經費投入較高，創新能力較強。該地區金融業發達，金融主體行為規范，吸納了大量閑散資金，科技資本市場、創業風險投資機構和科技銀行擁有較為龐大的資金池。科技金融相關配套服務機構相對完善，律師事務所、資產評估機構等中介服務機構發展較快，服務專業化水平較高。作為改革開放領頭羊的東部地區在資金支持、中介服務供給、法律制度優化等方面獲得了極大的政策支撐。由此，東部地區企業種群、科技金融機構和科技金融市場種群、中介服務機構種群和政府部門種群的發展水平保持在較高位勢，同時，生態種群發展水平的高位勢可以保證區域科技金融生態系統較高的共生水平，而趨于飽和的高基數產生了低增長。就中西部地區而言，其地理位置不占優勢，經濟發展水平較低，創新資源匱乏，對高精尖企業和創新型人才的吸引力不足，企業創新能力較弱，創新發展相對滯后。該地區金融業尚不完善，金融資本規模較小，同時科技金融相關配套服務措施不完善，中介服務機構發展較為滯后。受東部地區的影響，政府部門對該地區的政策扶持力度較弱，導致中西部地區個別生態種群發展滯后和生態種群整體發展水平較低，從而致使科技金融生態系統共生水平較低，共生效應難以發揮。近年來，隨著中部地區崛起、西部大開發等區域協調發展戰略深入實施，我國對中西部地區給予適當的政策引導和政策傾斜，加強區域間資源流動和經驗交流，有效推動各生態種群發展，進而促進生態系統共生式發展，使其呈現顯著增長趨勢，進而表現為較為強勁的上升勢頭。

5 結語

5.1 結論

本文基于區域科技金融生態系統共生理論，運用共生度測度模型和融合速度特征的共生進化動量模型，對2010—2018年中國(內地)31個省域科技金融生態系統共生水平與共生進化動量進行測度，得出如下結論：

(1)全國范圍內，中國科技金融生態系統共生水平整體偏低，這不利于科技金融生態系統發展、科技金融生態優化及科技創新發展。

(2)共生度測度結果顯示，東部地區科技金融生態系統共生水平處于全國領先地位，科技金融生態系統發展水平較高，科技金融生態良好，對科技創新的支持作用較強；中西部地區科技金融生態系統共生水平較低，科技金融生態系統發展水平較低，科技金融生態相對惡劣，對科技創新的支撐作用有限；東中西部地區差異呈縮小態勢，但縮小幅度有限。

(3)共生進化動量測度結果顯示，東部地區共生進化態勢較差，過半地區共生進化動量值為負，僅少部分地區共生進化呈良性上升態勢；中西部地區共生進化態勢較好，絕大多數地區共生進化動量值為正，且良性發展勢頭較強。

(4)共生度和共生進化動量對比結果顯示，中國區域科技金融生態系統共生發展呈現逆馬太效應，即共生水平較高的地區，其共生進化上升勢頭趨緩甚至下降，而共生水平較低的地區，其共生進化上升勢頭強勁。

5.2 建議

(1)注重科技金融生態系統共生效應，兼顧各生態種群發展步調，避免短板效應對生態系統共生的負向影響。科技金融生態系統共生效應的良性發揮是四大生態種群整體互動，共生共存的結果。因此，應注重生態種群均衡發展，規避因個別生態種群發展滯后而對生態系統共生的不利影響。具體而言，企業種群應重視高端創新型人才繼續教育工作，對高端創新型人才既重使用又重培養，提升其科研水平，提高企業研發能力；應拓寬創業風險投資的資金來源途徑，加快多層次科技資本市場建設，創新科技貸款產品，提升科技金融機構和科技金融市場種群融資服務供給能力，鼓勵研發科技保險新險種，建立能夠分散和化解各階段創新活動創新風險的科技保險體系；進一步完善科技金融相關法律法規，構建完整的科技金融法律制度框架，依法規范市場主體行為，為科技金融發展提供有力保障；應加快中介服務機構種群發展，建立從業人員準入門檻制度，確保從業人員具備良好的專業素養，同時重視對從業人員的后續培養，不斷提升從業人員專業化中介服務供給質量；政府部門種群應加大對企業創新活動的財政補貼，降低企業研發風險，緩解企業融資壓力，刺激企業創新；提升政策性金融支持力度，分散科技金融機構和科技金融市場種群的投資風險，鼓勵其為企業種群提供充分的金融支持；積極構建政策性擔保體系，加大對擔保機構的扶持力度，鼓勵其適當提高擔保風險容忍度，充分發揮其在緩解企業種群融資壓力方面的重要作用；修訂和完善知識產權保護法，杜絕知識產權假冒行為和侵權行為，維護企業種群的創新利得，提升企業種群創新意愿。

(2)進一步改變科技金融生態系統共生在空間上的不平衡發展格局，實現區域科技金融生態系統均衡發展。具體而言，應深化改革科技金融資源管理體制，優化科技金融資源配置方式，促進科技金融資源跨區域自由流動，消除科技金融資源流動壁壘，避免因科技金融資源過度集中引發的科技金融生態系統不平衡發展；強化區域互助機制，充分發揮東部地區的輻射帶動作用，完善地區對口幫扶制度，為中西部地區提升科技金融生態系統共生水平提供經驗參考。

(3)兼顧區域科技金融生態系統共生水平和共生進化速度，根據不同省域特點實施具有針對性的差異化發展戰略。具體而言，對于第I類地區，該類地區具有較高的共生水平和良性增長的共生進化趨勢，應在保持生態系統共生水平的基礎上，保持已有共生進化態勢；對于第II類地區，該類地區共生水平較低，共生進化增長趨勢強勁，應在保持共生進化良性增長趨勢的基礎上，補齊個別生態種群發展短板，逐步提高共生水平；對于第III類地區，該類地區需要政府部門給予重點關注和扶持，一方面要提升個別滯后生態種群或整體生態種群發展水平，補齊短板并促進生態種群之間的合作與協調，提升生態系統共生水平，另一方面在共生水平得到提升后，要穩定共生進化良性發展趨勢，提升生態系統共生進化動量；對于第IV類地區，該類地區生態種群發展水平較高，生態系統共生水平較高，但其共生水平已出現邊際增長遞減情況，應由追求數量變化轉為追求質量提升，加強生態種群之間的匹配和協調。