科技创新与金融创新互动模型的建立与分析

郭红微 郭秀颖 杨晓磊

[摘要]在党的十八大中明确确立了“提高自主创新能力，建设创新型国家”的国家发展战略核心，我国《国民经济和社会发展“十二五”规划纲要》中明确提出，要把科技进步和创新作为加快经济发展方式转变的重要支撑。在我国的科学技术的整个创新进程中，科技和金融的作用越来越明显，各级政府、企业和专家学者都已经开始高度的关注和重视，科技创新和金融科技已经成为推动知识经济腾飞的翅膀，它们的协同发展对于知识经济的可持续发展起着重要作用。本文分析了区域科技和金融的互促作用，建立了二者协同发展的系统模型，揭示了二者的互促的动态关系。

[关键词]区域科技；区域间金融；科技创新

[中图分类号]F832 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2014）8-0060-02

1 区域间金融创新和科技创新互促及协同发展的核心思路

区域间科技和金融创新的促进主要体现在以下方面：①金融能为科技创新提高经济支持。财政在科技方面的投入以补贴的方式体现，银行能通过风险投资和资本市场方式鼓励企业科技创新。②区域科技金融可以通过审查机制选择优秀的创新投资，对投资行业进行战略预判和筛选。③科技金融可以提供科技创新的监管工作。利用对于风险投资的企业管理和运营，辅助企业制订营销计划，完善科技创新。二者的协同发展能体现出“1+1>2”的效应，从而实现二者的相互促进作用。

如何优化系统结构是区域创新和科技创新的协同发展的核心，通过实现协同效应的最大化是重中之重，如何增加金融创新对区域科技创新产出的最大提升，如何实现系统的可持续快速发展，如何利用政府和市场的力量实现系统的优化是最核心的发展内容。

2 区域科技创新与科技金融协同反馈效果评价模型

利用系统动力学仿真方法利用历史数据模拟系统的运行，但是对于准确判断二者的真反馈效果不够准确。本文通过格兰杰（Granger）因果关系检验来验证二者是否存在正反馈作用关系。

2.1 Granger因果关系检验

变量之间存在一种互相依赖的关系，这被称之为因果关系。变量可分为原因变量和结果变量，其中结果变量由原因变量所决定，即原因变量的变化导致了结果变量的变化。通过该模型可以验证变量Y是否是引起变量X变化的Granger原因。因此利用该方法可以对区域科技创新与科技金融相互促进的正反馈效果进行检验。

在一个二元p阶的VAR模型中：

2.2 科技创新与科技金融协同反馈效果检验

本文的样本选取与数据来源由于黑龙江省科技创新与科技金融发展水平及二者协同发展状态处于较低水平，时间为2000—2012年的黑龙江相关数据，由于数据样本较少，采用基于小样本的Bootstrap仿真方法确定Granger因果关系检验的临界值。数据来源为各年《中国科技统计年鉴》和《黑龙江科技统计手册》。下表为黑龙江省公共科技金融投入与科技创新的Granger因果关系校验结果。

黑龙江省科技创新产出的具体指标为发明专利申请授权数（PN）、高新技术总产值（HTP），黑龙江省市场科技金融规模则选择银行科技信贷（SL）、风险投资管理资本（VCC）。本文对上述数据进行取对数处理，一方面时间序列取对数后不会改变序列的性质，且容易得到平稳性序列；另一方面在因果关系检验中，弹性度量相比绝对值的变化更有意义。

3 系统运行的实证分析结果

本文通过对目前黑龙江科技创新和科技金融的发展现状分析和协同度，以及对二者协同的反馈效果和发展绩效的评定，确定了黑龙江省科技和金融发展的具体状态，奠定了黑龙江省科技和金融创新的发展模式和详细的设计基础。黑龙江省科技金融发展速度比较滞后，在地方财政支出方面的比重非常低。本文对2000—2012年黑龙江省科技创新与科技金融复合系统协同度计算结果分析发现：黑龙江省科技和金融创新的协同度有过波动，但是总体还是呈现上升趋势。从而明确了黑龙江省未来发展的目标是通过走自主创新道路建设创新型省份。

4 结论与展望

本文以黑龙江省为实证分析的对象，全面地分析了科技和金融创新在黑龙江省的运行情况，并且分析了二者在黑龙江省的发展现状，以及对二者的相互促进作用进行了分析，同时运用系统动力学原理建立了协同发展的系统模型，并且进行了系统模型的协同度反馈效果验证和分析。最后，基于本文阐述的系统框架和模型，结合黑龍江省在科技创新和金融创新协同发展的政府主导模式进行了详细化的设计，得出了黑龙江省科技创新与科技金融协同发展模式与机制。在对黑龙江省现状全面分析评价的基础上，为黑龙江省选择了政府主导型协同发展模式，并设计了其核心内容。本文将协同学理论运用于分析区域科技创新和科技金融发展的关系中，提出的协同发展模式及有关评价模型的设计为黑龙江推进科技创新与科技金融发展的相关政策制定与调整提供了理论方法和决策依据，但基于高风险与高收益的科技创新投融资过程使得主体间相互关系十分复杂，因此，从微观视角切入的主体要素间博弈与最优行为选择是下一步深入研究的内容。

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