吴应宁

(合肥学院经济系 安徽合肥 230601)

我国科技金融指数动态评价及政策优化研究

吴应宁

(合肥学院经济系 安徽合肥 230601)

虽然我国科技金融指数在2007—2008年和2010—2011年有所下降，但2005—2015年间总体上呈上升趋势，尤其是2015年升到了最高的4级；在各指标中，科技贷款力度为最关键指标，对科技金融发展影响最大，风险投资资金支持力度、资本市场资金支持力度、财政科技支出力度、研发经费投入强度为关键指标，对科技金融发展影响较大。文章针对各指标的贡献度，从科技贷款、风险投资、资本市场和科技资金四个方面提出了优化政策。

科技金融指数；灰靶模型；靶心度；贡献度；优化政策

我国《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》中明确指出：“发挥科技创新在全面创新中的引领作用，加强基础研究，强化原始创新、集成创新和引进消化吸收再创新，着力增强自主创新能力，为经济社会发展提供持久动力。”金融是现代市场经济发展的第一驱动力，“十三五”期间，要想更快地推动科技创新，加快科技成果产业化和市场化，就必须更有效发挥金融的支持作用，依赖科技与金融的紧密结合、科技金融体系的不断健全和科技金融的跨越发展。

一、我国科技金融指数评价指标体系构建

（一）指标构建。构建科学合理的指标体系是评价科技金融发展状况的基础。我国学者赵昌文比较早地构建出科技金融指数评价指标体系，该评价体系主要包括风险投资、科技贷款、资本市场、科技保险和发展环境等几个分级指标，其特点是从金融服务科技的角度入手，强调金融与财政对科技创新与成果转化的支持作用[1]；曹颢等遵循“科技资源—经费投入—产出效率”的逻辑构建指标体系，从投入—产出的角度探索科技金融发展指数的变化趋势[2]。学者们从不同的角度构建指标体系，均有一定的科学性和合理性。

笔者认为，金融产品与服务促进科技创新和成果转化是科技金融的本质，任何一项科技创新与成果转化均需要外部金融产品与金融服务的支持与推动。然而，科技创新与成果转化不能被动地等待外部金融的支持，而是首先必须增强自身的研发实力，包括增加研发资金、增强研发人员实力等，以吸引更多的外部金融产品与金融服务更好地支持创新。因此，本研究在借鉴上述学者已有成果的基础上，从外部金融支持和内部提升研发实力两个角度，构建我国科技金融指数评价指标体系，其中外部金融支持主要包括风险投资支持指数、资本市场支持指数、金融机构贷款支持指数和科技保险支持指数四个二级指标，内部提升研发实力由二级指标研发支持指数代表（见表1）。

表1 我国科技金融指数评价指标体系

（二）指标解释。风险投资机构数量为实际存量机构数，主要包括创业投资企业（基金）、创业投资管理企业以及少量从事创业投资业务的事业单位。高新技术企业数为规模以上高新技术企业数量；高新技术企业收入为规模以上高新技术企业主营业务收入。

中小板与创业板融资额包括上市公司首发、增发和配股的集资额度，其中2009年及之后的年份为中小板与创业板融资总额，2008年及之前的年份为中小板融资额。股市融资总额包括股票首发筹资金额与再筹资金额。

金融机构科技贷款额和金融机构贷款总额均指当年人民币贷款余额。

科技保险原保险保费收入用财产险业务原保险保费收入代替。

国家财政科学技术支出包括中央财政科技支出和地方财政科技支出；研究与试验发展（R&D）经费指统计年度内全社会实际用于基础研究、应用研究和试验发展的经费支出；2008年及之前的年份没有统计研发人数，我们以科技活动人员总数中的科学家和工程师人数代替，2009年及之后的数据为全国研究与试验发展（R&D）人数；研发机构数包括中央属和地方属研发机构总数量；总人口未包括香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省。

二、基于灰靶模型的我国科技金融指数实证分析

（一）理论模型——灰靶理论[3]。灰靶理论（GreyTarget Theory）是处理模式序列的灰关联分析理论，它包括靶心度分析和贡献度分析两个部分。

1.靶心度分析。令ωi为模式，ω(k)为指标序列，ωi=(ωi(1),ωi(2),…,ωi(n)),∀ωi(k)∈ωi

⇒k∈K={1,2,…,n},i∈I={1,2,…,m}；ω(k)=(ω1(k),ω2(k),…,ωm(k)),∀ωi(k)∈ω(k)

⇒i∈I={1,2,…,m}。令 POL（max）、POL（min）和 POL（mem）分别代表极大值极性、极小值极性和适中值极性，则

（3）当 POLω(k)=POL(mem）时，取 ω0(k)=u0(指定值)，或

则称序列 ω0=(ω0(1),ω0(2),…,ω0(n))为标准模式。

若有 Tω0=x0,ω0为标准模式，x0=(x0(1),x0(2),…,x0(n))=(1,1,…,1),则称x0为标准靶心，简称靶心。

令 @GRF为灰关联因子集，@GRF={xi|i∈I,xi=Tωi,ωi∈@INU,T为灰靶变换}

令△GR为@GRF上灰关联差异信息空间，△GR=（△,ζ,△0i(max),△0i(min)）,

为靶心系数；

2.贡献度分析。令@GRF为灰关联因子集，@GRF={x(k)|k∈K∪{0},K={1,2,…,n},

x(0)=(x1(0),x2(0),…,xm(0)),∀xi(0)∈x(0)⇒xi(0)=Tlωi(0),

x(k)=(x1(k),x2(k),…,xm(k)),∀xi(k)∈x(k)⇒xi(k)=Tγωi(K),Tγ∈{Tu,Tl,Tm},

Tγ=TuFORPOLωi(k)∈POL(max）,Tγ=TlFORPOLωi(k)∈POL(min）,

Tγ=TmFORPOLωi(k)∈POL(mem）},

则：（1）称x(k)为第k个贡献因子，称@GRF为贡献因子集；

（2）称△GR=（△,ζ,△max(0,k),△min(0,k)）为贡献因子集对应的灰关联差异信息空间，

△={△(0,k)|k∈K={1,2,…,n},△(0,k)=(△1(0,k),△2(0,k),…,△m(0,k)),△i(0,k)=|xi(0)-xi(k)|}。

令△GR为贡献因子集对应的灰关联差异信息空间，△GR=（△,ζ,△max(0,k),△min(0,k)），△i(0,k)=|xi(0)-xi(k)|，

则：（1）△GR上的灰关联系数

称γ（xi(0),xi(k)）为k指标在i点（模式）的贡献度系数；

（二）数据来源。2005—2014年风险投资机构数量数据来源于《中国创业风险投资发展报告》，2015年数据来自于科技部网站。2005—2014年风险投资金额数据来源于《中国创业风险投资发展报告》。2015年创业投资管理资本总量较2014年增加了27.16%，本文以20%的增长速度，以2014年风险投资金额374.36亿元为基数，推算出2015年的风险投资金额为449.23亿元。2005—2014年高新技术企业数和高新技术企业收入数据均来源于《中国科技统计年鉴》，2015年数据均来源于《中国统计年鉴》（2016）。

2008—2015年中小板与创业板融资额数据来源于《深圳证券交易所市场统计年鉴》，2005—2007年数据来源于《深圳证券市场概况》（深交所网站）。2005—2014年股市融资总额数据来源于《中国金融年鉴》，2015年数据来源于上海证券交易所和深圳证券交易所网站。2005—2014年金融机构贷款总额和金融机构科技贷款额数据均来源于《中国金融年鉴》，2015年数据均来源于《2015年国民经济和社会发展统计公报》。科技保险原保险保费收入数据来源于《国民经济和社会发展统计公报》（2005—2015）。

财政科技支出力度和研发经费投入强度数据均来源于《全国科技经费投入统计公报》（2005—2015）。2008年及之前年份的科技活动人员总数中的科学家和工程师人数以及2009—2014年全国研究与试验发展（R&D）人员数数据均来源于《中国科技统计年鉴》（2006—2015）。2013、2014年 R&D人员数与R&D人员全时当量的比例分别为1.42和1.44，我们取中间值1.43，并根据2015年我国R&D人员全时当量为375.9万人年，推算出2015年我国R&D人员数为537.537万人。国内生产总值、研发机构数和总人口数据均来源于《中国统计年鉴》。限于文章篇幅，此处没有列出原始数据。

（三）实证分析。

1.靶心度分析。根据上述评价指标值，运用灰靶模型对2005—2015年我国科技金融指数进行动态评价。利用灰色系统理论建模软件3.0计算出我国科技金融指数靶心度。按最少信息原理，靶心度应均衡分档，即有（0.9,1],(0.8,0.9],（0.7,0.8],（0.6,0.7],（0.5,0.6],（0.4,0.5],（0.3,0.4],（0.2,0.3],[0.1,0.2],但由

2005—2009年的5年中有4年科技金融指数为6级，2010—2014年的5年中有4年科技金融指数为5级，2015年科技金融指数为4级，因此，2005—2015年，我国科技金融指数基本保持稳定并逐步增强，这说明我国金融对科技创新、成果转化的支持基本保持连续性且力度在逐步加大，我国科技金融正呈现稳步发展态势。

同时，2008年我国科技金融指数与2007年相比有所下降，2009年与2008年指数值基本相当，这可能是因为2008年全球金融危机后，各金融机构为降低风险而减少了对科技创新的支持，导致科技金融指数下降，其影响甚至持续到2009年。2010年我国科技金融指数较2009年有所增强，这可能是因为危机后我国政府出台的一系列刺激政策导致金融支持创新力度加强，在2009年表现为略微提升，而到2010年则表现为指数较大的提升。2011年指数再次下降，这可能是由于当年全球经济低迷、国际金融市场频繁波动导致我国金融市场不稳定，支持创新力度下降。从2012年开始，随着我国在国家层面陆续出台多项政策，要求建立健全科技与金融结合机制，拓展科技创新的融资渠道，我国科技金融指数稳步提升。

2.贡献度分析。根据建模软件得出2005—2015年我国，取 ζ=0.5，则有科技金融指数贡献度及其分级。同理，可将贡献度均衡分档，但由于γ（x0,xi）≥0.3333，（0.3,0.4]以下各档无意义，因此贡献度只能分为（0.9,1],(0.8,0.9],（0.7,0.8],（0.6,0.7],（0.5,0.6],（0.4,0.5],[0.3333,0.4]七级。

科技贷款力度的贡献度为3级，说明科技贷款力度对提升我国科技金融指数、推动科技金融发展影响最大，为最关键指标；风险投资资金支持力度、资本市场资金支持力度、财政科技支出力度、研发经费投入强度为4级，其对提升我国科技金融指数影响较大，为关键指标；风险投资机构分布密度、人力资源投入强度、科技保险保险深度、研发机构投入强度为5级、6级，其对提升我国科技金融指数影响较小，为非关键指标。

三、推动我国科技金融进一步融合的优化政策

（一）创新科技贷款模式。目前，政策性金融支持、贷款贴息、设立科技银行或科技支行等科技金融政策或模式在国内已实施多年，虽取得了一定的成效，但总体上偏向于政府的行政干预，难以解决好收益分配、分散风险等关键性问题，政策或模式缺乏持久性、连续性和可复制性。今后，我们应创新科技贷款模式，如，由政府牵头，利用政府科技专项资金，联合商业银行及其他贷款机构资金，建立科技信贷风险补偿资金池，并实行专户管理，重点支持科技研发和成果转化。对于合作银行和贷款机构发放贷款所产生的经济损失，利用风险补偿资金池给予一定比例的补偿。如果贷款企业能够提供知识产权、专利、应收账款或固定资产进行抵押，则可适当调高贷款额度。

（二）创建健康的风险投资生长环境。我国风险投资业经历了十几年的发展，已取得了重大成效，但也存在明显问题，这些问题的产生归根到底都是因为没有健康的行业生长环境。一是政府在设立引导基金后，要逐步退出基金的投资与运营，交由职业经理人经营管理，否则就会产生寻租、地方保护等问题。二是行业法律法规亟待完善。目前，我国风险投资行业在企业税、个人税等方面不健全、不统一，建议将风险投资70%税前扣除优惠政策扩大到有限合伙风险投资公司。三是将符合条件的投资范围由原来的中小高新技术企业扩充到科技型中小企业，并由国家相关部门严格界定科技型中小企业的标准。

（三）推动资本市场制度改革。一是建议应允许、鼓励科技型企业也可以在上交所主板上市融资，扩大上交所的服务范围，甚至支持上交所和深交所就吸引候选上市的科技型企业资源展开合理竞争。二是创业板要适当降低上市门槛，让更多的创新型企业分享上市的机会，同时加强信息披露和监管，实行严格的退市制度。三是健全全国中小企业股份转让系统（新三板）分层制度，对不同发展阶段、不同风险特征的公司进行分类管理，实现制度的差异化安排。四是国家法律层面要明确四板的证券市场定位，在涉及税收、外资等政策方面，给予其同等的优惠待遇。

（四）继续加大科技资金支持力度。2015年，我国研发经费投入强度达到2.07%，虽然研发经费投入增长较快，但研发经费投入强度尤其是基础研究占比同美国相比仍有较大差距。今后要继续加大研发经费投入，尤其要向基础研究和一些关键领域倾斜，推动原始创新力度。另外，对于政府的财政科技资金，要更多地采取组建“资金池”和“投资基金”的模式，以提高资金规模和集中度。

[1]赵昌文，等.科技金融[M].北京：科学出版社，2009.10.

[2]曹颢，等.我国科技金融发展指数实证研究[J].中国管理科学，2011（3）：134-140.

[3]邓聚龙.灰理论基础[M].武汉：华中科技大学出版社，2008（9）：171-176,194-195.

[责任编辑 王占峰]

F830

A

2095-0438（2017）08-0001-04

2017-03-29

吴应宁（1982-），男，安徽望江人，合肥学院经济系讲师，经济学博士，研究方向：科技金融。

安徽省高校人文社会科学研究重点项目“基于灰靶理论的安徽省科技金融指数动态评价及政策优化研究”（SK2016A0779）。