中國區域科技金融與技術創新耦合協調度分析

陳偉忠,周春應

(南京林業大學 經濟管理學院,江蘇 南京 210037)

一、引言與文獻綜述

技術創新是提高社會生產力、促進經濟發展的驅動引擎,金融資本是技術創新不斷深入發展的強大支撐,金融資本與科學技術的交互耦合發展產生了科技金融。科技金融與技術創新能夠為我國的經濟高質量發展、創新驅動發展賦能,兩者深度融合、協調發展,能夠起到高效利用社會資源配置,創造更多社會財富的作用(朱韜和張智光,2019)[1]。深入分析我國區域科技金融與技術創新的耦合度、協調度,并對其發展中的痛點精準施策加以治理,有助于促進其良性發展,對我國建設創新型經濟強國有重大意義。

自20 世紀90 年代初起,我國學者開始關注科技與金融的融合發展問題(張芷若和谷國鋒,2020)[2],通過借鑒國外學者有關科技金融的理論基礎與實證分析的研究成果,國內學者在科技金融本質、科技金融與技術創新耦合關系等方面展開深入研究。基于熊彼特、佩蕾絲等人的研究基礎,我國學者對科技金融的內涵多次進行界定。洪銀興(2011)[3]認為科技金融的實質是以各類金融機構為主體,推進高技術產業化的金融活動,房漢廷(2015)[4]指出科技金融是將技術資本、創新資本、企業家資本等創新資本要素融為一體發展的新經濟范式。對于科技金融的本質思考,學界對上述兩種觀點較為認可。從科技創新的視閾來看,科技創新可分為知識創新與技術創新(馮寶軍等,2017)[5],即人文社科類與自然科學類。對于產業經濟而言,科技創新更側重于技術層面的發明與創新,因此本文引入技術創新的概念來代替科技創新較為貼切。

在科技金融與技術創新的關系研究中,已有學者證實科技與金融的良性互動有助于兩者的協調發展(王仁祥等,2020)[6]。姚耀軍(2010)[7]基于省級面板數據采用熊彼特增長模型進行實證分析,研究發現科技金融能夠作為中介效應推動創新技術發展。徐玉蓮和王宏起(2012)[8]基于時間序列數據采用Bootstrap 仿真方法,李林漢和田衛民(2019)[9]通過構建固定效應模型,均證實了科技金融對技術創新有顯著的促進作用。毛茜和趙喜倉(2014)[10]基于科技型中小企業發展視角,利用數據圖表和IS-LM 模型研究發現適度的科技金融創新與經濟增長之間存在正相效應。蘆鋒和韓尚容(2015)[11]基于面板模型研究發現在不同區域或不同階段,科技金融對技術創新的作用會產生差異。陳曉紅(2018)[12]分析指出技術創新在各方面的成熟應用能夠極大促進數字經濟的發展。張元萍和劉澤東(2012)[13]使用聯立方程模型進行實證分析,研究發現金融發展與技術創新之間存在互為影響、相互促進的關系。從系統論的角度來看,科技金融與技術創新之間的關系不僅僅有單邊影響效益,更是存在耦合發展關系。

通過文獻梳理發現,大量學者研究的熱點在于分析科技金融與科技創新兩者之間的關系,并證實了兩者存在相互影響的耦合關系,本文對此不再贅述。盡管有學者已經研究了科技金融與技術創新的耦合協調度,但存在研究的對象片面及樣本空間過小等問題,如戚湧和郭逸(2018)[14]通過統計數據對變量進行Granger、協整檢驗,研究了江蘇科技金融與科技創新的發展關系,韓景旺和陳小榮(2020)[15]通過SVAR 模型研究了河北省科技金融與科技創新的雙向互動發展關系。同時也有少數學者基于全國省市展開研究,但研究數據、指標較為陳舊,研究結論就目前來看存在一定局限性。本文試圖通過構建科技金融與技術創新綜合指標體系,并計算全國31 個省市(不含港澳臺地區)的科技金融與技術創新綜合水平指數以及耦合、協調度,以此分析我國省域科技金融與技術創新協調發展情況。

二、綜合指標體系構建與權重計算

(一)指標選取

指標體系構建的科學性與合理性對耦合協調度的分析起著至關重要的作用,會直接影響到評價結果的信效度(焦念套等,2020)[16]。為更加科學地研究科技金融與技術創新的耦合協調度,根據可比性、代表性、易獲性等指標體系建立原則(文軍和劉明超,2020)[17],本文結合科技金融和高技術產業發展的現狀,以“投入—產出”為主體,在劉欣英(2007)[18]、周柯和郭鳳茹(2019)[19]、程美林和張潤磊(2019)[20]等學者研究成果的基礎上加以創新,構建了科技金融與技術創新的綜合指標體系,如表1 所示。本文以科技金融、技術創新為目標層,將科技金融投入、科技金融產出、科技金融支撐體系作為科技金融的一級指標,并選取了專利申請受理數(項)等10 項指標作為正向二級指標;將技術創新產出、技術創新投入作為技術創新的一級指標,并選取高技術產業新產品銷售收入(萬元)等6 項指標作為正向二級指標。

表1 科技金融與技術創新綜合指標體系

(二)數據來源及說明

本文以我國31 個省(市)為研究對象,樣本區間為2010—2018 年。選取2010—2018 年中國國家統計局、中國科技部年度統計數據與《中國高技術產業統計年鑒》《中國科技統計年鑒》等年鑒相關數據進行分析。由于2019 年度的多項指標數據與我國港澳臺地區的年度統計數據無法精確獲取,為保證研究分析結論的嚴謹性與有效性,不予考慮2019 年度31 個省(市)及2010—2018 年度港澳臺地區的耦合協調發展程度。其余少量缺失的指標數據,采用插值法處理。依據我國三大地帶的劃分,將31 個省(市)劃分為中、東、西三大區域,東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南;中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、西藏。

(三)研究方法

本文使用熵權法計算綜合指標體系各項二級指標的權重,熵權法是一種依據指標變異程度與反應的信息量之間的關系且較為客觀的賦權方法,修正了Topsis 模型、層次分析法等確定權重方法的主觀性問題。熵權法通過信息熵的有關計算而獲得指標權重,所獲分析結論更具科學客觀性,其步驟為:

1.建立正向化矩陣z,對原始矩陣中的元素xij進行去量綱標準化處理,即z 中的每一個元素:

2.計算概率矩陣P(貢獻度),其中P 中的每一個元素:

3.計算第j 項指標的信息熵:

4.計算第j 項指標信息效用值:

5.最后計算第j 項指標的熵權:

其中,xij表示i 地區j 指標的數據,zij表示標準化處理后的xij,wj表示j 指標的熵權。通過上述步驟,使用MATLAB 計算出2010—2018 年科技金融與技術創新兩大體系中的各項指標權重。

三、科技金融與技術創新的綜合水平指數

使用熵權法賦權后,分別計算科技金融與技術創新綜合水平指數,其計算公式如下:

式(6)中,S1表示科技金融綜合水平指數, S2表示技術創新綜合水平指數。考慮篇幅影響,本文在此只給出部分年份的科技金融綜合水平指數與技術創新綜合水平指數,如表2 所示。

表2 中的綜合水平指數能夠反映出各區域科技金融與技術創新的發展水平高度,并從表中可以看出科技金融與技術創新的發展水平在三大區域之間以及區域內部之間長期存在較大差異。以2018 年為例,全國科技金融的平均綜合水平指數為0.114,東、中、西部的平均綜合水平指數分別為0.209 4、0.086 3、0.038 3,從這一組數據來看,東部地區的科技金融發展水平遠高于中、西部地區,而中、西部尚未達到全國平均水平,技術創新的平均綜合水平指數分布態勢同科技金融。就區域內部而言,東部區域內差異最為明顯,2018 年廣東省技術創新綜合水平指數達到了0.567 7,而海南省僅達到0.006 6,內部發展不均衡。整體來看,北京市、上海市、江蘇省、廣東省在科技金融與技術創新方面全國領先。從全國的平均綜合水平指數的分布態勢來看,呈先增后減平穩波動之勢。

表2 科技金融與技術創新綜合水平指數

四、耦合協調度模型構建及分析

(一)耦合模型構建

耦合模型是從物理學中演變而來,它所體現的是兩個系統之間通過彼此的相互作用互相影響,耦合度是對不同系統耦合程度的定量描述(郭湖斌和齊源,2018)[21]。耦合度越高,則說明科技金融與技術創新之間的發展趨于有序,相互作用關系趨于穩定;耦合度越低,則說明科技金融與技術創新之間趨于無序發展,相互作用關系越來越不穩定(文軍和劉明超,2020)[17]。先前學者的研究已證實科技金融與技術創新之間存在耦合關系,為了探究兩者之間耦合關系的強弱,引入耦合度模型。參考廖重斌(1999)[22]的研究,將科技金融與技術創新的耦合性表示如下:

其中,S1表示科技金融綜合水平指數,S2表示技術創新綜合水平指數。C 為科技金融與技術創新的耦合程度,值越大說明耦合程度越高,表明科技金融與技術創新兩大系統發展較為有序。計算結果科技金融與技術創新耦合程度如表3 所示。

表3 中國區域科技金融與技術創新耦合度

(二)耦合協調模型構建

耦合模型僅僅能反映科技金融與技術創新耦合的程度,若要分析科技金融與技術創新兩者的發展協調性與整體發展水平,則需引入耦合協調模型。耦合協調發展是指兩系統之間通過交互影響使得總體水平良性發展并在系統間形成協調互補機制(方大春和馬為彪,2019)[23]。在此耦合度模型的基礎上,引入耦合協調度模型,其公式如下:

其中,C 表示耦合度;S1、S2分別表示科技金融與技術創新發展水平的綜合指數;D 表示耦合協調度;T 表示整體效益指數;?、β 表示待定系數,本文認為科技金融與技術創新兩大系統同等重要,即?=β=0.5,各省市科技金融與技術創新耦合協調度見表4。并參考方大春和馬為彪(2019)[23]、張芷若和谷國鋒(2019)[24]、蔣天穎和劉程軍(2015)[25]等學者的研究,將耦合協調度(以下簡稱協調度)劃分為不同階段,如表5 所示。

表4 中國區域科技金融與技術創新耦合協調度

表5 耦合/協調度階段劃分

(三)基于時間演變特征的耦合度、協調度分析

從劃分的三大區域及全國的耦合度均值(見圖1)來看,全國的科技金融與技術創新耦合度從2010年的0.928 9 波動上升到2018 年的0.964 1,長期處于高級耦合階段,且不斷向好發展。這表明我國的科技金融與技術創新長期以來存在著積極的相互作用,科技金融為技術創新提供強有力的支撐,技術創新又能反推科技金融的高質量發展。但同時,我國科技金融與技術創新的發展存在地區間差異,東部地區受益于發達城市群聚集效應,其耦合度水平一直遠超于全國平均水平。中部地區科技金融與技術創新兩大體系的發展則波動較大,由于中部地區的安徽省、河南省、湖南省在相關指標的投入與產出在2010 年和2011 年之間存在較大差異,導致中部地區2010 年的耦合度處于較低水平。中部地區自2012 年開始在相關指標方面加大了投入,耦合度在2013 年超過了全國平均耦合度水平,并從2013 年開始至2018 年期間其耦合度呈波動上升趨勢。而西部地區發展水平較為平緩,其耦合度常年低于全國平均水平。由于西部新疆、西藏、甘肅等地區人口、交通等因素較全國其他地區相比處于劣勢,其經濟發展水平仍處于較低環節。由于我國西部大開發的政策逐步下沉,其科技金融與技術創新體系發展有上升進步趨勢。

圖1 區域科技金融與技術創新耦合度

從劃分的三大區域及全國的協調度均值(見圖2)來看,我國東、中、西部三大區域的科技金融與技術創新協調度長期處于較低水平,并存在較大差異。我國東部地區科技金融與技術創新的協調度尚處于低級協調階段,而中、西部地區與東部地區水平存在明顯差異,且均處于初始協調階段。從各省市的數據來看,北京、上海、江蘇、廣東、浙江、山東已處于中級協調階段,為我國科技金融與技術創新發展協調度最高的地區。同樣,也有部分中、西部地區的城市發展較為可觀,其中安徽省、河南省、湖北省以及四川省已經步入低級協調階段。

圖2 區域科技金融與技術創新耦合協調度

五、結論與對策建議

(一)結論

本文基于全國31 個省(市)2010—2018 年的面板數據,利用耦合(協調)模型分析了我國區域科技金融與技術創新的耦合協調度,研究結論如下:

第一,科技金融綜合水平指數與技術創新綜合水平指數均呈先增后減平緩波動趨勢,一方面反映了科技金融與技術創新切實存在相關性,另一方面也表明受宏觀經濟影響,我國在科技金融與技術創新方面的發展速度放緩。同時,全國科技金融平均綜合水平指數長期大于技術創新綜合水平指數,這說明我國科技金融的發展階段優于技術創新。

第二,我國區域科技金融與技術創新耦合度呈波動上升趨勢,協調度則較為平穩。從耦合度來看,全國各區域均已達到高級耦合階段,但三大區域之間、區域內部依然存在一些差異。從協調度來看,東部處于低級協調階段,中、西部處于初始協調階段。東部地區的北京、上海、江蘇、廣東、浙江、山東等經濟發達省市協調度已經達到中級階段,中西部地區也在往低級協調階段發展。總體而言,我國科技金融與技術創新協調度水平相對較為低下。

(二)對策建議

根據以上結論,給出以下對策建議:

第一,提高技術創新能力,升級高技術智造產業。技術創新與科技金融發展不協調,且技術創新發展水平低于科技金融,對技術創新體系的優化改善需要加以重視。政府需要根據我國實際國情與經濟市場普遍規律,全面深化體制機制改革,激發技術創新的內生動力,促進科技成果轉化。政府要加快市場制度的優化進程,通過市場機制、宏觀政策和地區政策實現區域創新能力的協調發展(蘇世偉和聶影,2007)[26]。同時也要放寬貨幣政策,減輕企業融資約束,激發企業活力。優化國內技術創新環境,大力推進實施創新驅動發展戰略要兼顧技術創新與科技金融的互補發展。

第二,中西部地區精準施策,縮小區域化差異。中部地區可以依托東部發達地區的輻射效應,建立東、中部地區關系網,打破區域間經濟市場壁壘,拓寬合作范圍。中部地區需要有效利用資源配置,不斷優化市場環境,保護科技轉化成果,推進技術創新有效發展。西部地區首先需要加快基礎設施建設,申請國家財政支持,并協同推進數字普惠金融發展,推動建設區塊鏈(駢媛媛和謝煜,2020)[27]。借鑒東部地區,建立健全人才引進制度,利用企業優惠政策招商引資。一方面,西部地區可以與國內一流高校合作建立分校區,吸引人才、留住人才;另一方面,政府可以制定減免所得稅等實質性稅收優惠政策及企業扶持計劃,孵化本地高技術產業及引進規模產業。