吴妍妍 刘言 徐声浩

摘 要：选取长三角经济总量靠前的七城市进行科技金融发展实证测算，上海科技金融发展综合指数最强，苏州、杭州、南京、无锡、宁波到合肥，依次减弱。针对合肥存在的问题，提出明确科技金融支持的重点领域和关键节点；改革财政投入和管理方式，加强风险补偿机制建设，引导市场资本；支持银行业科技金融管理、产品和服务创新；依托政府引导基金和重大创新平台或科技园区，促进创投业集聚发展；推行政策性科技担保，加强科技保险建设，健全风险共担机制；加强为科技金融服务的金融中介能力建设等对策建议。

关键词：科技金融 合肥长三角城市群 实证分析 政策研究

技术革命与金融创新的结合是经济发展体系两部发动机的结合，是“引擎”与“燃料”的结合，是经济体创新型发展和财富创造的主要动力源。本文通过构建指标体系，实证测算长三角经济总量靠前的七个城市上海、苏州、杭州、南京、无锡、宁波和合肥科技金融发展指数，对比评估分析合肥科技金融发展状况，研究提出构建功能高效的科技金融体系系列建议，以推动合肥政策完善和工作创新。

一、国内科技金融发展评价文献综述

现阶段国内科技金融发展区域差异性明显，学者们为客观科学测度和评估各地科技金融发展水平，提出构建科技金融发展指数的设想。赵昌文，陈春发等（2009）提出主成分分析方法＼[1＼] 。曹颢，尤建新等（2011）采用算数平均法对科技金融指数赋权，并测算分析了我国各地区2001至2008年科技金融发展指数＼[2＼]。李华民等（2015）从投入与产出两个维度研究构建科技金融绩效评价体系＼[3＼]。卢亚娟等（2016）对江苏省13个地级市科技金融发展情况进行实证研究，提出支撑江苏省科技金融可持续发展的“市场主导、政府引导、体系完善、协同创新”等革新机制＼[4＼]。王静（2017）对甘肃12个地级市科技金融发展水平进行实证分析，以期对全省科技金融发展空间分布及发展不足形成理性认识和较准确的评价＼[5＼]。

二、长三角若干城市科技金融发展指数实证测算与评价

（一）指标体系构成与样本数据来源

以前述已有研究为基础，通过构建评价指标体系，运用主成分分析方法对长三角七个城市科技金融区域发展情况实证测算。在使用模型计算时，评价体系的設计与指标选择对测算结果的客观性和可靠性产生关键影响。本着科学性、有效性和可量化等原则，围绕科技金融资源投入与科技产出两方面，兼顾指标的可操作性和数据易得性，最终确定8项核心指标，构建测度评价科技金融发展的指标体系，如下表。

样本数据主要来源于长三角上海、南京、无锡、苏州、杭州、宁波、合肥七城市2016年度统计公报、年鉴、科技统计网和实地调研获取的数据。

（二）评价模型测算

评价模型测算分两步进行。第一，使用主成分分析法测算生成科技金融发展综合指数，并测算二级指标企业投入指数、财政信贷资源指数、创新产出指数。第二，在上述七市科技金 融发展综合指数和二级指标指数测算基础上，运用Ward （离差平方和）法聚类分析，对七个城市科技金融发展分层归类，以更清晰地揭示七个城市科技金融发展梯度及空间特征。

首先，运用SPSS软件，采用主成分分析方法对科技金融发展进行综合测算。获取特征值、方差贡献率和累计方差贡献率，形成方差贡献分析表。提取的2个公共因子累计方差贡献率达到97957%，如表所示，说明这2个主因子的信息能够充分反映和代表七个样本城市科技金融发展综合水平。

对因子载荷矩阵进行方差极大旋转计算，得到由原始变量指标的线性组合构成的新的综合变量及2个主因素上的单项因素得分F1，F2。以2个主因素的贡献率为权数，求得科技金融发展综合因素得分为：

其次，分类对二级指标企业投入（X1、X3）、财政信贷支持（X2、X4、X5）、创新产出能力（X6、X7、X8）的表征指标采用主成分分析法进行测算，提取公共因子的累计贡献率分别达到98073%、98223%和89768%，说明选取的主因子能够充分地反映和代表七个样本城市企业资源投入、财政信贷对科技创新的支持和科技产出水平。在这里，各主因子贡献率及单项得分等过程不再一一列出。在下表中，对企业投入指数、财政信贷支持指数、创新产出指数、科技金融发展综合指数得分汇总如下：

由于主成分分析测算结果得分出现负值，根据统计学中的3Q原则，运用公式Fit=H +Fi（H=2）进行坐标平移以消除负数影响，得到各城市科技金融综合评价指数，如下图所示。

上图明晰显示，上海科技金融发展综合指数最强，苏州、杭州、南京、无锡、宁波到合肥，依次减弱。

（三）分层聚类分析

为使分析结果进一步明晰，继续采用SPSS软件选择系统聚类法中的Ward （离差平方和）法将七个城市科技金融区域发展综合指数及企业投入、财政信贷支持、创新产出能力指数分层聚类分析。通过对输出结果的考察， 评价七个城市科技金融发展梯度及特征。

1七城市企业投入指数聚类分析结果

从规模以上企业R&D;活动人员数和规模以上企业对研发投入指标聚类分析，一类城市上海得分遥遥领先。苏州列二类城市，对第三类城市获取一定优势。杭州、宁波、无锡、南京、合肥同属三类城市，这几个城市高新技术企业整体人力资源和资本实力相类，处于同等水平。

2七城市财政信贷指数聚类分析结果

对财政科技支出、政府引导基金和银行信贷投入指标的财政信贷指标聚类分析，第一类城市是上海，分值很高，说明政府财政和银行类金融企业对科技创新支出综合能力强。

其它六个城市同属一类，财政信贷支持指数相类。但需特别提出，杭州财政信贷指标得分突出，财政投入科技创新实施全链条构建，科技专营机构杭州银行科技支行在组织架构、信贷管理、金融产品、业务模式等方面探索创新力度大，效果显著。

3七城市创新产出指数聚类分析结果

从科技产出指数看，苏州超过上海，列为第一类城市，主要因素是以苏州高新区、苏州工业园为代表的高科技产业规模大。在发明专利和技术成交额指标方面上海占据绝对优势，远超苏州。杭州、无锡、南京、合肥、宁波这项指数同属一类，值得关注的是，科技产出指数合肥已微弱超过宁波。

4七城市科技金融发展综合指数聚类分析结果

第一类，上海，科技金融基础设施雄厚， 政策体系完备，金融资源充裕，科技信贷、股权融资、资本市场、科技保险等各功能板块发展较完善，科技金融发展综合指数处于长三角的领军地位。在上海建设国际金融中心和全球科技创新中心的背景下， 以张江高科技园区高科技产业和综合性国家科学中心建设引领，科技与金融结的融合将持续深化拓展。

第二类， 苏州，科技金融资源丰富，科技金融发展综合排名第二。构建起集信贷融资、创业投资、小额贷款、科技保险、融资担保、债券融资等为一体的“政府+银行+担保+保险+创投+券商”的“苏州模式”。在科技金融多主体协同创新、资源整合利用方面居于领先。

第三类，杭州、南京、无锡、宁波、合肥。杭州、南京、无锡、宁波四个城市经济实力较强，金融基础设施较完善，2016年经济总量分列全国第10位，11位，14位，16位，而合肥经济总量列26位。从聚类分析看，科技金融发展综合指数与企业投入资源、财政信贷、创新产出等二级指数得分，合肥与杭州、南京、无锡、宁波均同属一类，虽然合肥得分与它们还有差距。合肥科技创新及金融支持体系超越整体经济发展，是合肥的长板和优势所在。

三、合肥科技金融发展主要问题分析

虽然合肥与长三角南京、无锡、杭州、宁波科技金融发展综合指数、企业投入指数、财政信贷指数、科技产出指数同处一类，但与建设综合性国家科学中心的要求相比，与科技创新和成果产业化的融资需求相比，与长三角副中心的发展定位相对照，当前合肥科技金融发展的主要矛盾是总体规模小、金融对科技创新与产业化的推动作用和输血功能亟待加强，具体情况分析如下：

第一，银行对创新企业信贷融资不足，制度性约束亟需打破。在获取资金便利性相同的情况下，多数创新企业仍会优先选择银行融资，原因是成本相对较低，并不会带来股权稀释所产生的管理控制权风险。但目前科技信贷供给严重背离需求，究其原因：一是银行机构的授信模式与固定资产较缺乏的科技企业相冲突。信贷业务模式一般要求贷款对象具有较为稳定的现金流或提供可抵押的资产或担保。二是现有科技银行多在原有网点的基础上设立，其运作模式、考核体系仍受已有管理框架机制的影响。三是贷款利息无法覆盖种子期、初创期企业的高风险性，而投行行为仍受法律限制，银行参与创新动力不足。

第二，风险投资一直被视为解决科技企业早期“权益资本缺口”的优选方案，合肥还需加大对创投业的引进和服务力度。上海市浦东新区对该区工商注册和税务登记的股权投资企业和股权投资管理企业，给予一次性开办费奖励和机构高管人员个税最高40%的补贴；上海张江示范区对创投机构缴纳的企业所得税及房租进行补贴。杭州出台《关于促进股权投资业发展实施办法》、《关于进一步促进杭州股权投资业发展的补充意见》等，在开办费、投机追加补助、税费优惠等均制定了实施细则。合肥吸引国内外优秀创业投资机构入驻的政策优势并不明显。

第三，对财政资金应更深度（更大规模、更佳机制）的介入种子期和初创期科技企业认识不足。任何技术创新，无论产生于高校院所，还是企业等其他任何主体都具备十分明显的社会正向收益，创新收益不可能完全收敛到具体的个人和企业。这种正外部性现象提示，财政资金应更大规模、以一种更有力的方式，更深度地介入种子期和初创期科技企业，而不能止步于基础研究、重大技术创新、高等教育和创新平台搭建。需将政策性金融与市场性金融并重，加大财政支持规模，建立切实有效的投入撬动机制。

第四，科技金融体系整合资源、平衡风险收益的能力不足，中试熟化等短板环节亟待改变。由于科技创新及产业化前端环节高科技、高投入和高风险的特征，银行、创投等市场资本避险趋利，参与创新动力不足。例如由于投入大、风险高，中试熟化阶段资金欠缺。在科技金融体系建设中风险补偿和风险共担机制的提供、“股权”+“债权”等金融组合服务能力较薄弱，有效影响和引导市场资本的能力需进一步提高。

第五，科技企业风险评估体系不健全，科技金融中介服务体系亟待加强。高技术企业的核心资产是知识产权和人力资本资源，但目前知识产权评估、登记、托管、转让交易等环节存在障碍，现有资本市场体系也缺乏与科技资产相匹配的资产估值系统。应加快发展信用评级、资产评估、投资咨询和融资担保、人力资源评估等专业服务机构，解决科技型前端企业资产價值发现、风险评估和技术产权交易流通等难题。

四、促进合肥科技金融发展的目标和对策建议

（一）目标

完善科技金融公共政策体系，健全风险补偿和风险共担机制，推进以专业性的科技信贷机构和创业投资机构为主体、以区域资本市场为纽带的科技金融供给体系建设，通过持续增长的财政支持机制、更有效的财政撬动机制，将市场资本较大规模、有效导入科技创新和成果转化全链条，推动合肥综合性国家科学中心和全国性产业创新中心建设。

（二）具体对策建议

1明确科技金融支持的重点领域和关键节点。重点聚焦新型显示、集成电路、人工智能、生物医药、高端装备和智能制造、新材料、光伏新能源等重点产业及量子通讯、大数据、未来网等未来产业。着力科技创新产业化，重点支持种子期与初创期的企业，提供公共实验室、中试熟化与加速基地等，设立专业平台专项转化基金，建立中试环节风险分担和补偿机制，弥合创新链与产业链断层、克服“中试空白”短板。

2改革财政投入和管理方式，加强风险补偿机制建设，引导市场资本。加大政府财政的支持规模，加大统筹力度，调整财政资金多头配置、重复分散的格局，整合集成设立财政科技支出统一平台；扩大财政“借转补”资金规模，完善“借转补”管理及运作方式，聚焦产业目标；建立财政资金退出机制。对已上市或信用评级较高的成长期、成熟期企业，财政支持目的性更强，细化精准度。进一步丰富和使用“无偿资助、引导基金、政策担保、投贷联动服务、贴息补助、风险补偿、财政周转金、挂牌上市培育服务”等财政工具和手段。

着力银行、创投、担保、保险等机构痛点，深化财政嵌入创新链条的支持机制，综合运用无偿支持、奖补贴息、风险补偿、税费优惠等多种方式，多主体协同，形成引导性较强的风险补偿机制。加大对科技银行的补助，设立风险备偿金，对科技贷款给予贴息补助。加大对创投机构的补贴和税收优惠。支持政策性担保机构增加注册资本金，完善担保代偿损失补偿、费率补贴、担保风险基金等措施。對并购重组、发债、股改、挂牌上市、科技保险等业务的关键环节实施补偿补贴。

3支持银行业科技金融管理、产品和服务创新。出台银行业科技金融创新工作推进方案，在专营机构、投贷联动、创新产品和功能监管等方面探索和突破。结合社区银行理念，支持在创新平台或园区创设科技银行。科技支行实行单独的客户准入标准、单独的信贷审批授权、单独的信贷风险容忍政策、单独的业务协同政策和单独的专项拨备政策，具有独特的利率定价机制和独立的核算机制。出台鼓励和支持在肥银行设立科技金融专营机构的有关财政补助办法。支持以投贷联动为核心实施金融创新，例如期权及选择权合作、股贷合作等；支持与创投机构合作，探索股权代持、以贷跟投、投贷互荐等形式。支持银行设立或参与各类引导基金；支持银行设立投资管理公司或科技投资银行；鼓励银行与股权投资、担保、融资租赁、保险等机构合作，试点推出组合金融服务。

4依托政府引导基金和重大创新平台或科技园区，促进创投业集聚发展。研究出台促进合肥股权投资业发展实施办法，完善股权投资机构在肥注册和发展的便利机制和优惠措施，包括实施开办费及股权投资奖励、办公用房补助、机构高管人才奖励等政策；给予天使投资、风险投资税收优惠等。完善政府引导基金利益让渡政策。建设高水平的政府引导基金，构建财政追加，引入政策性银行资金等引导基金持续增资机制，依托政府引导基金和国家实验室或新型协同创新平台、科技园区，吸引行业经验丰富的优秀投资管理机构合作设立基金。试点股权众筹融资，探索众筹项目在省股权交易中心挂牌转让措施。

5推行政策性科技担保，加强科技保险建设，健全风险共担机制。加强国资控股的担保机构建设，对注册资本金实施补助，支持担保机构通过增资扩股、兼并重组等方式增强实力。支持担保机构试点试行知识产权质押担保、政策性拨款预担保、股权质押、风投跟进担保、投贷保联动、担保转期权、担保转股权等。实施政府担保增信，政府、平台或园区、银行、创投、担保等多方联动，“创投+跟进保证贷款+孵化”组合支持，共担风险。

研究出台关于支持科技保险发展的工作意见。支持知识产权保险、产品研发责任险、关键研发设备险、成果转化险、“首台套”产品质量保证保险、重大装备产品责任保险等产品创新。推出“领军人才保险计划”，建立科技保险奖补机制。

6加强为科技金融服务的金融中介能力建设。加大对知识产权托管交易、技术转移中心、检测认证等平台引进和建设的支持力度，促进高新区和滨湖新区科技服务业集聚区建设。破除科技型企业资产价值发现评估、登记托管、转让交易等障碍，探索规范知识产权价值分析和评估标准，简化知识产权质押登记流程，探索建立知识产权质物处置机制。推进高校、科研院所科技成果使用权、处置权和收益权管理改革政策落地，支持探索科技成果确权试点。

参考文献：

[1]赵昌文，陈春发，唐英凯科技金融[M].北京：科学出版社，2009

[2]曹颢，尤建新我国科技金融发展指数实证研究[J].中国管理科学，2011（6）.

[3]李华民，刘芬华，方天亮等广东省科技金融绩效评价系统研究[J].广东科技，2015（10）.

[4]卢亚娟，刘骅江苏省科技金融发展成效、障碍因素与创新机制研究[J].江苏社会科学，2016（1）.

[5]王静基于指数分析的科技金融发展评价研究——以甘肃省为例[J].生产力研究，2017（4）.