朱鹏斌　李忠华

[提要] 科技金融政策是发展科技金融的灵魂和重要手段，对地区科技金融的发展起着关键的引领和推动作用。本文采用政策文本量化法，从政策数量、政策主体、政策措施三个维度量化，并运用修正的康利-利根模型等方法，探究2011～2018年京津冀43个地区科技金融政策发展过程中溢出效应的空间格局。研究得出京津冀43个地区的科技金融政策水平存在显著的空间溢出效应，溢出效应在空间上存在差异，但总体上以负溢出为主等结论，并为京津冀地区科技金融政策协同发展提供建议。

关键词：京津冀;科技金融政策;空间溢出效应;康利-利根模型

中图分类号：F83 文献标识码：A

收录日期：2020年8月20日

在过去的六年里，随着国家贯彻落实“京津冀协同发展”战略，京津冀区域取得了改革所带来的一系列成果——密织便捷交通网、协同产业转移升级、布局民生福利。同时，该地区作为中国最具有创新活力和动能的地区，正不断探索建设创新型社会之路，做优科技创新环境、做强科技孵化平台、做畅科技成果转化路径等等，在这其中科技金融政策发挥了促进科技创新的重要支撑作用。近年来，国家和三地政府相继出台了一些科技金融政策，如全局性纲领性的文件《国家创新驱动发展战略纲要》、为非首都功能疏解提供相匹配的信贷支持的《开发性金融支持京津冀协同发展合作备忘录》等等，这些政策文件的出台使得京津冀地区金融资源与科技资源的融合发展进一步提升。然而，程翔等（2018）研究发现北京市政府出台的科技金融政策相比于天津、河北更成熟、更健全，并且三地政府都重视本地科技金融的发展，科技金融政策多向本地倾斜，区域间科技金融合作不够充分。

此外，三地科技资源、金融资源分布的不均衡也掣肘京津冀地区科技金融政策的协同性。于是探究京津冀地区科技金融政策的空间格局的差异及其空间溢出关系，对于分析当前京津冀地区科技金融政策的制定与协同就显得尤为重要。

一、京津冀地区科技金融政策文本量化分析

（一）政策文本选择。基于政策时效性和研究科学性的考虑，本文以2011～2018年以来京津冀43个地区政府及各部门发布的科技金融政策文本为研究对象，并对其进行归类分析。

通过在北大法宝、北京市统计局、天津市统计局、河北省统计局以及各地区政务网、科技局等网站搜索，初步收集了800份与京津冀地区科技金融政策有关的文件。但是，由于这些文件与科技金融的关联度不一以及会出现混杂情况，本文经过筛选，最终选定732份政策文本作为此次研究的政策样本。

（二）政策文本量化分析

1、政策文本量化分析方法。为了让政策的内容效度能够获得更全面的反映，让研究政策变量本身获得更准确的表达，本文借鉴政策量化的国内外相关研究，在纪陈飞、吴群（2015）等人的研究基础上，结合搜集到的相关科技金融政策，按照区域划分，对科技金融政策按照政策力度、政策目标和政策措施相关标准进行政策赋值量化。（表1）

具体的量化方法是：在对科技金融政策力度、政策目标和政策措施进行量化赋值后，将目标分值和措施分值的和与力度分值相乘即得到某項科技金融政策的评价分值：

TFGn=PGn×（TGn+MGn）

TFGn表示第n项科技金融政策的评价分值，PGn表示第n项科技金融政策的政策力度分值，TGn表示第n项科技金融政策的政策目标分值，MGn表示第n项科技金融政策的政策措施分值：

TTFGt=TFGn

以此求某地级市行政规划区的所有相关科技金融政策评价分值的总分即为某一地区科技金融政策评价分值。

TTFGt表示第t年某地级市级别行政规划区的科技金融政策评价分值，n表示该地级市行政规划区在第t年出台的科技金融政策文件数量，TFGn表示该地区在第t年出台的第n项科技金融政策评价分值。

而事实上，经济社会运行中发挥作用的显然不仅仅是当年颁布的新政策，真正起到作用的是截止到那时的所有相关政策有效性累积的结果，因此在得出每一地区一年度政策得分之后，需要通过公式来计算截至第t年政策力度、目标和措施的累计政策量化数值，即政策强度指数：

NTTFGt=TTFGn n∈[1，8]

NTTFGt表示截止到第t年某地级市行政规划区的科技金融政策强度评价分值，n表示从初始年份到第t年的年数。

2、政策文本量化结果及分析。根据上述的量化方法，得出京津冀43个地区截止到某一年的科技金融政策评价分值。从表2中可以看出，截至2018年，科技金融政策发展水平最高区市北京海淀区分值2，239与最低区市河北张家口市分值1，094，两者相差接近1倍;并且排名前5位区市的政策量化得分平均值为2，047.2，排名后5位区市的得分平均值为1，117.2，前者是后者的1.83倍，这些都体现了京津冀各区市存在差异;从空间维度上看，截至2018年北京地区科技金融政策量化得分的平均值为1，996.44，天津地区为1，750.5，河北地区为1，142.36，可以看出京津冀地区各区市科技金融政策实施强度北京地区最强，其他依次为天津、河北，可以看出京津冀地区的科技金融政策存在着空间差异;北京、天津及河北内部地区的差异不大，说明一个地区间内部城市的科技金融政策发展水平与其周边地区相关。（表2）

二、京津冀科技金融政策空间溢出效应分析

（一）研究方法——康利-利根模型。针对京津冀43个地区科技金融政策的发展现状和特征，本文采用修正的康利-利根模型分析科技金融政策发展过程中溢出效应的空间格局。

康利-利根模型是解释索罗残差为区域间作用结果的考虑了空间衰减的区域经济增长相互影响的统计模型。在本文中，根据索罗模型的基本原理，索罗残差代表着不可见要素所带来的产出，由地区全社会从业人员、固定资本和地区总GDP等指标计算，而对于一个地区的科技金融政策的实际产出，本文由政策量化后的标准化得分（z-score法）决定，然后将一个地区的科技金融政策的实际产出与另一个地区的索罗残差做协相关分析的结果视为区域间的相互作用即空间溢出效应，从而分析区域两两之间的相互溢出效应。于是，在考虑距离影响下的度量空间溢出的修正的康利-利根模型为：

cov（Pi，Yj）=bexp（-？茁dij）（Pi-■i）（Yj-j） （1）

在式（1）中：Pi和i分别为区域i的索罗残差和残差均值;Yj和j分别为区域j的科技金融政策实际产出和产出均值;b为标准化因子;m为区域个数;β为空间阻尼系数，根据王铮等的研究取值为 0.0016;dij为各地市间的公路距离，而公路为区域间常用的交通方式，于是本文使用百度地图获取43个区域间公路里程作为地区间的空间距离。

（二）实证结果与分析。受篇幅的限制，无法展示43个区域间的空间溢出效应值，本文以京津冀主要城市溢出效应为例分析地区间的相互作用。表3显示，大部分京津冀地区科技金融发展较好的地区既对其他地区释放正值空间溢出效应，也获得其他地区对它们释放的正值溢出效应，对于京津冀地区科技金融政策的负值空间溢出效应亦是如此，具有相似特征。（表3）

本文接着采用Jenks最佳自然断裂法将京津冀地区科技金融政策的溢出效应类型分为高值正溢出（HH）、低值正溢出（LH）、低值负溢出（LL）、高值负溢出（HL）四种类型来分析京津冀地区科技金融政策水平空间格局的热点演化，探寻其影响因素，见表4。可以看出：首先，从各地区对外释放的空间溢出效应看，京津冀科技金融政策与空间溢出效应具有极为密切的关系;从对外溢出类型的数量来看，释放正溢出的地区有18 个，而释放负溢出的地区有25个，对外溢出类型负溢出的数量居多。其中，可以看出对外溢出类型为正溢出的地区集中在北京和天津的大部分地区，而对外溢出类型为负溢出的地区集中在京津外围和河北的大部分地区，说明京津外围地区与河北大部分地区的科技金融政策水平对京津冀其他地区的带动作用不够，京津冀地区科技金融政策发出的空间溢出以负溢出为主。具体来看，高值负溢出地区分布在张家口市、邢台市、衡水市，这些城市的科技金融政策水平较低，无法对其他地区起到带动作用;高值正溢出地区分布在朝阳区、海淀区、昌平区、东城区、西城区、滨海新区、西青区、和平区、南开区以及石家庄市，这些城市的科技金融政策水平发展较好，并且与京津冀其他地区的科技金融政策有着密切的联系，对京津冀其他地区的科技金融发展起到了较好的促进作用。其次，从这里也可以看出京津冀科技金融政策发展的不均衡特征。最后，还可以看出京津冀核心地区的外围城市对外溢出类型大都是负溢出，说明与核心地區的距离对一个地区科技金融的发展有着重要影响。此外，表4还揭示了京津冀各地区获取空间溢出效应的相似性。（表4）

三、对策建议

（一）增强政策主体的协同意识。在科技金融政策总体水平上，针对京津冀区域科技金融非均衡发展的现状，要求京津冀地方政府应继续大力落实发展京津冀协同发展战略，增强协同发展意识，打破行政障碍，促进科技金融要素在区域内的整合和充分流动;加强地区之间科技金融的沟通联系与合作的强度，推动三地科技金融政策的对接，力求在科技金融政策的制定上重视协同发展，改善各自为政的局面。

（二）推进京津冀科技金融数据信息平台建设。虽然京津冀地区的科技金融合作已经有所开展，但是科技金融发展较好的京津冀地区的核心城市对于其他地区发挥的带动作用有限，这就要求地方政府应大力推进京津冀科技金融数据信息平台的建设，统一协调三地的科技金融监测指标和科技金融统计数据，实现三地科技金融资源的信息对称和整合共享;统一协调三地科技金融政策的对接，在一些重点问题的导向上力求一致;搭建三地科技金融政策的共享平台，学习借鉴科技金融发展相对成熟地区的成功经验，探索信用联动、信息共享的京津冀科技金融数据信息服务体系。

（三）健全京津冀科技金融合作机制。应从总体上对京津冀地区科技金融的发展进行规划，健全京津冀地区的科技金融合作机制，充分利用合作机制发挥京津冀科技金融发展较好地区的带动作用，激发地区间释放更多的正溢出效应。充分利用合作机制实现三地科技金融信息和有关问题的互通，加强科技金融政策的沟通协调，引导京津冀地区开展多种形式的科技金融合作，以带动和促进京津冀地区科技金融协同发展。

主要参考文献：

[1]程翔，鲍新中.科技金融政策效率研究——以京津冀地区为例[J].北京联合大学学报（人文社会科学版），2018（03）.

[2]纪陈飞，吴群.基于政策量化的城市土地集约利用政策效率评价研究——以南京市为例 [J].资源科学，2015（11）.

[3]张学波，陈思宇，廖聪，宋金平.京津冀地区经济发展的空间溢出效应[J].地理研究，2016（09）.

[4]王铮，武巍，吴静.中国省区经济增长溢出分析[J].地理研究，2005.24（2）.