區域科技金融發展水平測度與空間分布特征分析

王健 陳海霞 劉子園 王魏 丁波

摘 要：為加快推進區域科技金融發展，促進經濟轉型與動能轉化，從科技金融環境、科技金融投入和科技金融產出3個方面出發，提出了一套用于評估區域科技金融發展水平的指標體系。以河北省為例，采用熵權TOPSIS法對2012-2020年河北省11個地區的科技金融發展水平進行測度，通過莫蘭指數和自然斷點法對各地區科技金融發展水平的空間相關性和空間分布格局進行探索分析。結果顯示：2012-2020年河北省各地區科技金融發展水平整體呈上升態勢，但地區間差異仍然很大；冀中地區領先于其他地區，冀南、冀北地區增速高于中部地區，形成“中部地區領跑、周邊地區追趕”的格局；河北省科技金融分布并不均衡，整體呈現出“中部高、南北低、逐漸向東部深化”的空間分布格局。建議河北省加大財政科技投入，合理配置科技金融資源；建立區域合作機制，發揮核心地區溢出作用；完善科技金融人才體系，加快推進科技成果轉化。

關鍵詞：科技金融；莫蘭指數；自然斷點法；空間特征

中圖分類號：F830.9

文獻標識碼：A

doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202310037

Measurement of Development Level and Spatial Distribution Characteristics

of Science and Technology Finance：Data from Hebei Province

Wang Jian^1，2，Chen Haixia³，Liu Ziyuan²，Wang Wei²，Ding Bo²

（1.Financial Innovation and Risk Management Research Center，Hebei University of Finance，Baoding 071051，China；2.School of Big Data Science，Hebei University of Finance，Baoding 071051，China;3.Department of Graduate Studies， Hebei University of Finance， Baoding 071051，China）

Abstract： In order to strengthen the promotion of regional science and technology finance and promote economic transformation and kinetic energy transformation，a set of index systems to evaluate the development level of regional science and technology finance was proposed from three aspects：science and technology finance environment，science and technology finance input and science and technology finance output，taking Hebei Province as an example，the entropy weight TOPSIS method was used to measure the development level of science and technology finance in 11 regions of Hebei Province from 2012 to 2020.Through the Moran index and natural breakpoint method，the spatial correlation and spatial distribution pattern of the development level of science and technology finance in each region were explored and analyzed.The results show that from 2012 to 2020，the development level of science and technology finance in various cities in Hebei Province show a steady upward trend，but the differences between cities are still very large.Central Hebei is ahead of other regions，and the growth rate of southern Hebei and northern Hebei is higher than that of central Hebei，forming a pattern in which central China leads and surrounding areas catch up.Science and technology finance in Hebei Province has spatial agglomeration and uneven distribution，showing a spatial distribution pattern of high in the middle， low in the north and south，and gradually deepening to the east.It is recommended that Hebei Province increase financial investment in science and technology and rationally allocate science and technology financial resources，establish regional cooperation mechanisms to release spillover effects in core areas，improve the talent system of science and technology finance and promote the transformation of scientific and technological achievements.

Key Words：Science and Technology Finance；Morans I；Natural Breaks；Spatial Feature

0 引言

目前我國經濟已由高速增長期向高質量發展轉變，科技創新是貫徹新發展理念、構建新發展格局的戰略支撐。隨著高新技術產業的開發規模不斷擴大，其研究開發成本也逐漸增加，自身難以獨立承擔；另一方面，由于高科技公司的融資來源狹窄，企業缺乏財務可持續性致使技術創新失敗的風險較高。科技金融作為服務于科技創新的金融形式，是促進科技成果轉化的強大動力，能夠為科創企業的發展紓困解難，源源不斷地注入金融新動能。科技金融越發受到國家戰略層面的廣泛關注，“十四五”規劃中鼓勵金融機構發展知識產權質押融資等科技金融產品，加快推進金融支持創新體系建設等，這些都是新時期金融扶持實體經濟發展的新方向。

從京津冀協同發展戰略來看，河北省承擔著“服務”角色，雖然其在承接京津產業轉移過程中吸收了高精尖技術和方法，但其科技成果轉化與創新能力的提升仍受制于其科技金融發展水平。本文通過研究河北省科技金融發展水平以及分布特征，旨在為構建以中心引領周邊地區，實現經濟聯合發展的區域科技金融圈提供參考，從而推進河北省科技金融發展水平提升，這對加快其經濟轉型與創新發展具有重要的現實意義。

1 文獻綜述

學者們從不同角度對科技金融進行了研究，從最初的理論探討，到科技金融發展水平測度及效率評估，以及如何制定科技金融的應對策略等，這些都是相關領域內的重要研究內容。本文從科技金融的發展內涵、發展趨勢、政策建議進行闡述，對現有的“科技金融”概念進行繼承和深入拓展。科技金融的本質是經濟金融和科學技術的融合過程，是創新型經濟的高級形態^[1]。關于科技金融發展策略的研究，近幾年科技金融發展主要是基于政府、企業與金融機構三方深度融合的政策，并結合產業鏈、創新鏈展開的。李子彪等^[2]從“科技金融超市”角度出發，研究在不同的企業生命周期，如何實現政府、企業、銀行和擔保公司、中介機構等金融服務機構的“對接”。盧文華^[3]提出商業銀行發展科技金融應高度重視、保持定力、系統推進，積極打造科技金融生態圈、創新產品服務體系、優化專業流程，大力發展投貸聯動等。王仁祥等^[4]基于上市中小企業省級面板數據的研究表明，技術金融環境對中小企業創新投資具有顯著的正向影響，而財務約束在此過程中起到了中介作用。

有關科技金融發展的實證分析，主要集中在科技金融發展水平測度及效率評價。黃俊^[5]在分析了科技金融的內涵后，建立了區域科技金融開發競爭力評價框架，運用AHP-TOPSIS法評價長江經濟帶科技金融開發競爭力；李鵬等^[6]以我國11個科技金融試點城市為研究對象，通過建立科技金融的復合系統協同度模型，對其科技金融發展水平進行實際測度；戴偉等^[7]構建科技金融支持科技創新發展綜合評價體系，對我國八大經濟區的發展水平及其空間演變特征進行實證研究；王韌等^[8]在建立科技金融效率投入產出評價指標體系的基礎上，對我國科技金融效率進行了評價并分析了地區間的差異。近些年部分學者在科技金融發展的分布特征及空間差異等方面進行了深入研究。劉劍清等^[9]利用Morans I指數和Lisa指數深入探討了中國各省科技金融發展水平在空間上的分布特征；徐宇明等^[10]使用馬爾可夫鏈、泰爾指數和莫蘭指數實證分析了我國科技金融發展的動態變化、內部差異和空間分布情況；沈麗等^[11]運用超效率SBM模型對我國科技金融效率進行了測算，并使用Dagum基尼系數分解法和Kernel密度估計研究區域差異及分布動態演進。

通過對科技金融相關文獻的回顧，發現大部分學者在科技金融發展水平研究上，主要以省級層面為聚焦點，研究國內各個省份間的差異，且多集中在北京、武漢等經濟發展水平較高、資金流動較快、創新能力較好的城市。而對于經濟欠發達、科技金融起步晚的地區研究較少，且研究方法上較少關注時空的交互作用與變化趨勢。因此，本文在以往研究成果的基礎上，以河北省為例，重點研究其科技金融發展水平，并從時空角度分析科技金融發展的空間特征，有助于形成更完善的區域科技金融評價體系，為科技金融發展提供更有針對性的政策和措施。

2 河北省科技金融發展水平的測度分析

2.1 科技金融發展水平評價體系構建

為了清楚了解河北省各地級市的科技金融發展水平，需建立衡量區域科技金融發展水平狀況的指標體系。目前國內大多學者在研究科技金融發展水平上多是從投入產出角度出發，而良好的環境也在科技金融發展過程中發揮著重要作用。本文以河北省各地級市為研究對象，在林瑤鵬等^[12]和徐宇明等^[13]選取的指標基礎上，依據科學合理性原則、代表性原則、可操作原則以及數據可得性，選取了3個科技金融環境指標、3個科技金融投入指標與4個科技金融產出指標，用于構建區域科技金融發展水平評價指標體系，具體如表1所示。

2.1.1 科技金融環境指標

良好的科技金融環境為科技金融活動順利進展提供基礎。主要從事高新技術產品研發、生產、銷售的科技型中小企業潛力巨大，其數量一定程度上是科技環境潛在容量的展現。科技型中小企業在各個環節中遇到的主要問題是融資難，因此需要金融業與其進行對接。地區金融業生產總值是某一時期金融業活動的最終結果，而金融業從業人員即金融業勞動力可以反映金融業的人力資源^[14]。

2.1.2 科技金融投入指標

在科技金融發展的過程中，持續的資金投入和人才輸入是不可或缺的。政府科技撥款占比指政府財政科學技術投入占財政支出上的比重，體現政府部門在開展科學研究試驗、成果應用、提供科技服務等方面的扶持力度^[15]。按企業投資支出衡量，R&D經費內部支出在地方GDP中的比重越高，代表該地的自主創新水平和科技金融投入水平越高。R&D活動人員與就業人數之比能看出河北省各地級市的科技人員投入規模。

2.1.3 科技金融產出指標

科技成果轉化在現實生產力的不同階段對應著不同的科技金融產出效果。具有開拓和創新精神的科技型中小企業，本身以技術為導向，技術接受能力強，研發和創新成本低，所以在發展研究方面具有潛在優勢。專利申請量與專利授權量越高，科技成果越豐富，金融資金對科技產出的作用就越大；技術合同交易額是衡量科技績效變化的重要指標，也是反映區域科技創新動態狀態的重要指標；高新技術產業增加值越高，間接反映出高新技術產業發展培育力度越大，優化創新創業環境，能夠為河北省科技金融發展貢獻科技量^[16]。

由于河北省部分地區某年數據缺失嚴重，因此本文選取2012—2020年的數據以全面分析河北省科技金融的發展水平。數據來源于中經網統計數據庫、《河北統計年鑒》《河北科技統計年鑒》《中國統計年鑒》、河北省各地級市統計公報、河北省科學技術廳公告等。

2.2 河北省科技金融發展水平測度方法選擇

本文測算綜合得分時選用熵權TOPSIS法來測度河北省科技金融的發展水平，該方法能充分利用原始數據信息，通過理想解的程度來評估各個樣本的優劣等級。具體步驟如下：假設有n個待評價樣本，p項評價指標，形成原始指標數據矩陣：

（1）數據預處理

使指標具有同趨勢性并將原始數據歸一化處理。

最終得到分析數據矩陣：

（2）尋找最優值和最劣值

找出各指標的最優值和最劣值，建立最優值向量Z⁺和最劣值向量Z^－。

（3）計算各個評價對象與最優值和最劣值之間的距離

（4）計算各個評價值與最優值的相對接近度

（5）排序

根據C_i的大小進行排序，C_i越大，表明評價對象越接近最優值。

2.3 河北省科技金融發展水平測度結果

根據熵權TOPSIS法，利用SPSSAU計算出河北省11個地級市科技金融發展水平評價值，并根據評價值均值高低進行排序，結果詳見表2。

由表2可知，2012-2020年河北省各地區科技金融發展水平整體呈現穩步上升態勢，綜合得分均值由2012年的0.172上升至2020年的0.230，漲幅達到34%。河北省在這一時期逐漸認識到金融在科技創新體系中發揮的作用。在北大法寶數據庫查詢到2012-2020年河北省政府與地方政府共發布科技金融相關政策214項，現有效192項。各地扎實推動政策落地落實，聚焦科技支撐，服務企業發展，為河北省科技金融發展營造出了良好的發展態勢。

具體來說，9年來石家莊、唐山、廊坊等地區科技金融發展水平處于領先地位，衡水、承德發展水平相對落后。從極差來看，數值由2012年的0.471上升至2020年的0.621，說明河北省科技金融總體發展水平呈上升趨勢，但地區之間的差異仍然較大，“馬太效應”突出。按各地區所處位置進行區域劃分：石家莊市、廊坊市、衡水市、保定市、滄州市為冀中區；邯鄲市、邢臺市為冀南區；唐山市、秦皇島市為冀東區；張家口市與承德市為冀北區。從區域角度來看，2012年冀中、冀東、冀南、冀北的科技金融發展水平平均值為0.234、0.268、0.068、0.023；在2020年則上升至0.311、0.287、0.110、0.087。可以看出，冀中地區科技金融發展水平相對來說領先于其他地區，但冀南地區與冀北地區的增速要高于冀中地區，形成中部地區領跑，周邊地區追趕的格局。

3 河北省科技金融發展空間分布特征分析

3.1 河北省科技金融發展水平的空間相關性分析

3.1.1 全局空間自相關

全局相關分析中，常用的統計量是全局莫蘭指數，計算公式如下：

本文使用SPSSAU計算全局Morans I指數，如表3所示。從結果來看，2012-2020年間全局莫蘭指數均大于0，除去2012年與2013年外，在5%或10%顯著性水平下都通過了檢驗，表明河北省科技金融發展的空間分布呈現集聚特征，并且空間相關性逐漸變強，具有一定的區域帶動作用。從變化趨勢來看，莫蘭指數從2014年的0.102上升至2017年的0.152，再降到2020年的0.143；科技金融發展空間相關性呈現波動上升趨勢，但相較于2014年，仍然上升了0.031，具有空間集聚傾向。

3.1.2 局部空間自相關

為進一步刻畫集聚的位置和區域相關程度，運用SPSSAU生成2014年與2020年局域散點圖，將空間集聚類型劃分為4種模式，如表4所示。

從表4中可以發現，2014年和2020年，大部分地區分布于第二象限和第三象限，即主要分布在“低-高”型集聚區和“低-低”型集聚區。其中“高-高”型集聚的地區有廊坊、唐山，2020年比2014年增長1個地區，說明觀察期內科技金融發展的趨勢向好，但空間正向溢出效應不明顯。“低-高”型集聚主要有邢臺、秦皇島兩個地區，這類地區本身科技金融發展水平不高且被其余高水平地區包圍，雖然周圍科技金融發展態勢良好，但并未形成明顯的溢出效應。“低-低”型集聚地區較多，此類地區雖然表現出正相關關系，但是是一種低水平的空間集聚，有可能是由于該些地區經濟發展條件有限，不能形成科技金融發展的良好循環。“高-低”型集聚的地區主要是石家莊，石家莊本身科技金融發展狀況良好，高于周圍地區且處于中心位置。這在一定程度上說明，類似于石家莊這樣的地區，在促進其科技金融發展的同時，也應該提升其輻射帶動作用。2020年空間集聚格局并沒有發生極劇烈的變化，說明河北省科技金融發展具有空間穩定性；躍遷現象不明顯，依舊是“低-低”集聚明顯，低水平趨同并沒有隨著科技金融水平整體提高而發生改變。

綜合來看，在河北省11個地區科技金融發展分析中，“高-高”集聚的區域較少，在空間上表現出以石保廊為科技金融發展高地且“低-低”“低-高”型集聚較多的格局。區域發展不平衡，突破發展屏障仍然道阻且長。

3.2 河北省科技金融發展水平的空間分布格局

利用Arcgis中的自然斷點法分析河北省11個地區科技金融發展水平的空間分布特征。以2012年、2016年和2020年為代表年份，具體分為較低水平、低水平、較高水平、高水平4個類別。2012年等級斷點范圍為0.013～0.029，0.030～0.102，0.103～0.181，0.182～0.484；2016年等級斷點范圍為0.012～0.035，0.036～0.079，0.080～0.212，0.213～0.533；2020年等級斷點范圍為0.011～0.012，0.013～0.131，0.132～0.227，0.228～0.632。結果詳見圖1。

從整體來看，河北省各地區科技金融發展的空間分布顯著不平衡。冀中地區得益于優越的地理位置，與北京、天津接壤，市場、科技等要素流動性強，金融服務體系相對完善，科技金融發展處于領先地位。冀東、冀南次之。冀北地區可能由于歷史因素，人才受虹吸嚴重，最為落后。不同地區中，石家莊、廊坊、唐山在各個時期皆處于高水平區，科技金融發展優勢明顯；承德與衡水一直處于低水平區，科技金融發展后勁不足。這一結果意味著盡管河北省積極推動創新驅動發展戰略實施，致力于為科技企業優化金融服務、創新發展環境，但是北部地區整體因受限于自身發展劣勢，與其他地區相比仍有差距。若將期初、期末分區等級相差1級及以上定義為“斷點跨越”，則張家口、滄州與秦皇島3個地區實現“斷點跨越”。

與2012年相比，2020年低水平地區和較高水平地區的數量有所增加，總體呈現“中部地區穩定發展、沿海地區逐漸深化，且有中部向東部延伸”的趨勢。相比于2016年，2020年南部較高水平地區回縮，北部地區提升較大。總體來說，河北省科技金融發展仍然呈現“中部地區水平高、周邊地區水平低”的空間分布格局，但大多數地區的科技金融發展有所改善，地區之間的差距正在趨于縮小。科技金融發展領先地區優質要素的流動一定程度上會促進周邊地區的發展，同時周邊地區也應積極完善承接平臺，避免科創資源與金融資源的流失。

4 結論與啟示

4.1 研究結論

本文從科技金融環境、科技金融投入和科技金融產出3個方面提出了一套評估區域科技金融發展水平的指標體系。以河北省為例，運用熵權TOPSIS法對2012-2020年河北省11個地區科技金融發展水平進行測度，通過莫蘭指數和自然斷點法分析河北省科技金融發展的空間分布特征，得出以下結論。

第一，河北省科技金融發展總體水平呈上升趨勢，但地區之間發展極不平衡，從增速角度來看形成了“冀中區域科技金融發展領跑、周邊地區追趕”的格局。

第二，空間特征分析結果顯示，河北省科技金融發展具有全局空間相關性與局域空間集聚傾向，以“低-高”集聚和“低-低”集聚為主，空間上優良資源由低向高流動。自然斷點法揭示了河北省科技金融發展空間分布不均衡：總體科技金融發展呈現“中部高、南北低，并逐漸向東深化”的空間分布格局。

4.2 管理啟示

基于河北省各地區科技金融發展現狀，如何使各地區科技金融協調發展和科技金融深度融合，本文提出以下建議。

4.2.1 加大財政科技投入，合理配置科技金融資源

政府在科技金融發展上的作用舉足輕重，河北省的財政科學技術投入占財政支出的比例僅為全國整體占比的1/3左右，且同時期的財政科技投入量低于周邊省份如河南省、山東省。政府應進一步加大財政科技撥款力度，加大對各地級市科技金融發展資金支持。同時要加強預算管理，重點支持經濟欠發達地區像張家口、衡水等地的科技產業。河北省科技金融發展水平中部高，周邊低，各地區科技金融發展不均衡。對于科技金融發展水平較低的地區，可加快科技支行、科技金融服務平臺和科技金融發展中心等的建設，推動資源充分流動，讓籌資者與投資者的需求得到回應，降低科技型中小企業信息投入成本。

4.2.2 建立區域合作機制，釋放核心地區溢出作用

河北省“高-高”集聚地區少，大城市輻射帶動作用不明顯。科技金融發展水平高的地區集中在冀中區域，應以石家莊、保定等科技金融發展水平高的地區為中心，科學劃分區域圈、城市群。將基礎設施、公共服務、創新創業等建設納為一體，實現“同城化”，來穿透要素流動屏障，促進科技金融要素合理流動高效集聚。建立區域合作機制，加強科技金融相關部門交流合作，以“共同體”意識為基礎，加深一體化建設，促進科技金融核心地區通過空間溢出效應帶動其他地區發展，形成優勢互補、高質量發展的區域圈。進一步發展一批具有良好產業生態的園區，打造科技金融產業集群，促進各園區之間科技金融產品、服務、知識、技術等的融合。

4.2.3 完善科技金融人才培育體系，加快科技成果轉化

科技金融活動的順利進行離不開人才建設，R&D活動中的基礎研究與應用研究主要集中在高等學校和研發機構，試驗發展則集中在企業。河北省各高等院校可通過完善培養體系，加強與科技型企業、金融機構的交流，將理論與實踐融合，為社會提供兼具科技與金融的復合型人才。秦皇島人才密度在河北省排名第一，發展水平相對落后的地級市可借鑒秦皇島市的人才引進培養政策，給予房產、子女教育、醫療服務等方面補貼，讓高層次人才長期服務于本地科技金融事業發展。河北省科技成果轉化發展趨勢良好，應進一步加大政策、服務、金融等的創新力度；提供線上與線下技術交易平臺，大力推廣能夠促進產業轉型、升級的科技成果；創新投資、貸款聯動、公募眾籌等科技金融方式，改善外部環境，為吸引科技人才與促進科技成果轉化提供保障。

參考文獻：

[1]張明喜，魏世杰，朱欣樂.科技金融：從概念到理論體系構建[J].中國軟科學，2018（4）：31-42.

[2]李子彪，梁博，李林瓊.河北省科技金融超市運行發展研究[J].科研管理，2017，38（S1）：46-52.

[3]盧文華.科創板下商業銀行科技金融發展策略研究[J].北方金融，2019（8）： 10-15.

[4]王仁祥，劉甜.科技金融環境、融資約束和中小企業創新投入：中介效應與異質性分析[J].經濟研究參考，2022（9）：103-119.

[5]黃俊.科技創新導向下長江經濟帶科技金融發展競爭力研究[J].價值工程，2017，36（4）：23-26.

[6]李鵬，張豪，徐英軍.我國科技與金融協同發展的水平測度與提升路徑——基于鄭州市和其他科技金融試點城市的對比[J].金融理論與實踐，2021（5）：20-27.

[7]戴偉，耿志飛，張雪芳.科技金融支持科技創新發展水平測度及空間分異研究[J].會計之友，2022（5）：35-41.

[8]王韌，李志偉.中國科技金融效率的結構異質性與空間分布特征：基于二維產出視角[J].管理評論，2022，34（9）：35-46.

[9]劉劍清，龍舒婷，趙光印.我國省域科技金融發展水平空間統計分析——基于Morans Ⅰ指數與Lisa指數的組合研究[J].浙江樹人大學學報（人文社會科學），2018，18（5）：43-50.

[10]徐宇明，熊琦哲，蔣筠.科技金融發展指數的測度及其相關特征分析[J].金融與經濟，2020（12）：42-48.

[11]沈麗，范文曉.我國科技金融效率的空間差異及分布動態演進[J].管理評論，2021，33（1）：44-53，67.

[12]瑤鵬，林柳琳.區域科技金融發展水平評價研究[J].技術經濟與管理研究，2022（6）：70-75.

[13]徐宇明，蔣筠.科技金融發展指數的測度及其相關特征分析[J].金融與經濟，2020（12）：42-48.

[14]周少甫，葉寧，詹聞喆.科技和金融結合試點政策對地區創新的影響研究——基于金融科技的視角[J].經濟學家，2023（8）：95-106.

[15]汪曉文，謝美琳，田雨琦.數字經濟時代科技金融效率測算及影響因素分析[J].科技管理研究，2022，42（2）：61-69.

[16]胡歡歡，劉傳明.中國科技金融效率的區域差異及動態演進[J].統計與決策，2022，38（24）：117-122.

（責任編輯：李苗苗）