区域金融结构与科技创新效率

许珂+++卢海

摘 要：不同区域金融结构在资本供给、风险管理等方面存在差异，因此在促进科技创新的效率方面也就存在不同。本文运用DEA分析法比较了江苏沿江八市金融结构对科技创新的支持效率，并通过建立随机影响变截距模型验证了金融结构对科技创新效率影响的差异性。

关键词：金融结构；科技创新

中图分类号：F830.31 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2014（7）-0066-05

一、引言

党的十八大指出，科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置。近年来，我国金融体系发展取得了一些重要进展，比如2012年5月1日深交所正式推出创业板，2013年7月20日央行正式放开金融机构贷款利率管制，2013年12月13日建立全国中小企业股份转让系统等。金融资产规模也快速增长，截至 2014 年2月末，全国广义货币（M2）余额113.18万亿元，同比增长13.30%；沪深股市、中小企业板和创业板上市公司总数达到 3490家；2014年2月末债券市场托管余额（不含公司债和可转债）达28.94 万亿元，其中，2013年末银行间市场债券托管额为27.7万亿元，同比增长10.70%。但是，一些研究结果表明，我国金融体系的融资服务功能与科技创新资金需求之间还存在不协调情况。江苏沿江八市作为我国经济最发达的地区之一，研究区域金融结构优化是否有助于推进当地企业科技创新，在经济结构不断调整的背景下区域金融结构如何进一步优化，并结合实证进行分析探讨，从而完善金融结构与科技创新的关系，推动区域经济增长，具有重要的现实意义。

二、金融结构与科技创新理论研究综述

关于金融结构对科技创新的影响最早是源于金融结构与经济增长关系的研究。熊彼特（1912）最早指出，金融体系中银行对技术创新的积极作用，认为银行能够通过鉴别及支持具有新产品开发和生产能力的企业，以促进科技创新，进而推动经济增长。谢勒（1999）认为金融结构影响投资效率，进而决定资金和人力资本这两个科技创新的核心因素，从而对科技创新起到关键性的作用。

进一步的研究重点在不同金融结构在金融体系功能效应组合方面的差异，及这种差异导致的不同金融结构与科技创新的金融需求之间的适应性关系。金融体系功能一般包括风险分担与管理、信息获取与资源配置、资金动员、监督与激励等。King Levine（1993）认为有利于风险分散的金融结构可以加快科技创新。金融中介理论强调金融中介在信息处理方面的相对效率。Benston （1994） Saunder and Walter（1994，1996）认为在银行主导型的金融结构中，良好的银企合作关系有助于降低道德风险，提高公司治理的效率。银行主导型金融结构或市场主导型金融结构在信息处理、风险分散和公司治理方面各有优势，不存在相互替代的关系，而是需要与经济发展水平相适应，共存与互补。

近年来，国内一些学者开始关注金融结构对科技创新的作用机制问题。王莉（2004）认为金融结构对科技创新的支持作用效果很大程度上取决于科技创新的性质、阶段、程度和企业的规模等具体因素。

金融结构的优化促进科技创新，反过来科技创新也推动金融结构变化。范方志，张立军（2003）研究了我国不同地区产业结构升级与金融结构转变的关系，认为产业结构的升级将促进金融结构的转变。

三、江苏沿江八市金融结构影响科技创新效率的实证分析

（一）样本选择和数据来源

正如引言中提到的，江苏沿江八市是我国经济最发达的地区之一，因此本文选择江苏沿江八市作为研究样本。数据来自2009年至2012年的江苏金融年鉴，2009年至2012年南京、镇江、常州、无锡、苏州、扬州、泰州和南通市统计年鉴。实证分析主要采用软件DEAP、Eviews进行。

（二）指标选择

根据研究，银行主导型金融结构或市场主导型金融结构在促进科技创新方面无绝对的差异（王莉，2004），不同金融结构对科技创新的作用机理是相似的，不同金融结构对科技创新影响的差异可用金融投入的产出效率来测定和比较。为测定金融结构对科技创新效率的影响，相关指标选定如下：

1、金融结构指标

（1）融资结构。用年度各城市股市融资规模与金融机构贷款发放额的比例来表示。

（2）股票规模。各城市股市融资规模与名义GDP的比例。

（3）贷款规模。各城市金融机构年末贷款余额与名义GDP的比例。

2、科技创新指标

（1）科技创新成果。用年度专利申请数表示。

（2）科技创新产出。用规模以上工业企业增加值中高新技术产业份额表示。

（三）实证分析

1、DEA分析

从目前的研究来看，创新效率的评价主要采用数据包络分析（DEA）方法。数据包络分析是使用线性建模方法构建非参数分段面来计算相对于前沿面的效率。首先进行产出导向DEA分析。分析结果如表1所示。

根据分析结果，从表1我们可以看出：

南京市2007-2012年纯技术效率和综合效率、规模效率基本均是低于1，存在支持科技创新的金融要素投入效率低下的问题，不过无论是技术效率还是规模效率基本在逐步增长。规模报酬由递减转向递增。

镇江市2007-2008年纯技术效率和综合效率、规模效率基本均是低于1，自2009年开始纯技术效率和综合效率、规模效率提升明显，特别是2009-2011年支持科技创新的金融要素投入发挥了最充分的效率。2007-2011年规模报酬报酬递增或不变，2012年规模报酬递减。

常州市2007-2012年纯技术效率和综合效率、规模效率经历了提高到下降再逐步提升的过程，2008-2009年纯技术效率和综合效率、规模效率均达到1，但是2010-2012年纯技术效率和综合效率、规模效率均低于1，这是值得注意与反思的。除2007年和2010年规模报酬递减外，其他年份规模报酬保持不变或递增。

无锡市与常州市类似，2007-2010经历了纯技术效率和综合效率、规模效率逐步提升的过程，特别是在2010年纯技术效率和综合效率、规模效率均为1，支持科技创新的金融要素投入发挥了最充分的效率，但是2011-2012年又降低，且2012年效率指标还低于2011年。无锡市规模报酬除2007年递减以外均保持不变或递增。

苏州2007-2012年纯技术效率和综合效率、规模效率均达到1，表明支持科技创新的金融要素投入发挥了最充分的效率。规模报酬2007年至2012年连续6年保持不变。

扬州市与南通市2007-2012年都是经历了纯技术效率和综合效率、规模效率逐步提升的过程，扬州市自2009年，南通市自2011年开始，纯技术效率和综合效率、规模效率均为1，连续实现科技创新的金融要素投入发挥了最充分的效率。扬州市规模报酬2007和2008年连续两年递增后，保持4年不变。南通市相反，2007-2010年连续4年规模报酬递增，然后2011年和2012年保持不变。

泰州市2007-2012年纯技术效率和综合效率、规模效率基本呈现前1年充分效率后1年效率较低的间隔反复的情况。规模报酬也是一年递增一年不变的间隔出现。

其次，由于表1中各城市不同年份的综合效率值和纯技术效率值基本不一致，因此选用Malmuquist DEA分析方法对江苏沿江八市的面板数据进行分析，将江苏沿江八市金融结构对科技创新影响效率及其差异进行测定。结果表2所示。

从上表（表2）可以看出2007-2012江苏沿江八市普遍经历了2008-2009和2009-2010年连续2年的金融体系支持科技创新效率的下降期，自2010年开始通过资源配置、规模效率、技术组织创新等途径金融支持科技创新的效率得到改善和提高。以2010-2011年度为例，除无锡市以外，江苏沿江七市金融投入的技术效率、规模效率均有提高，因此七市金融支持创新的效率得以提升。

2、随机影响变截距模型分析

为验证上述结果，建立年度专利申请数（取对数）、融资结构、股票规模、贷款规模的面板回归方程，解释各城市的金融结构促进科技创新的全要素生产率的差异性。因为各城市在促进科技创新的政策、措施和方法基本类同，因此假设金融、研发投入的边际产出趋于一致，将年度专利申请数（取对数）（P）作为被解释变量，反映科技创新的产出水平；融资结构（R）、股票规模（G）、贷款规模（D）作为解释变量，反映金融结构的特征，建立随机影响变截距模型：

其中，A反映江苏沿江八市的金融结构对科技创新产出的平均效果水平，Vi为随机变量，代表城市i的随机影响，反映各城市之间的金融结构对科技创新产出的结构性差异。

输出结果包括加权和未加权的两种统计量，其中未加权的EGLS估计的R2值为0.3118，调整的R2值为0.2649，SSR值为13.8535，F值为6.6454（Prob F-statistic值0.0008），表明估计结果比较理想。江苏沿江八市的随机影响Vi的估计结果如下：

Vi为随机变量，与金融结构指标无关，反映金融结构对科技创新促进的绩效，Vi为正值说明金融结构对科技创新有正向绩效，反之亦然。从表3可以看出，无锡、苏州、扬州、南通的金融结构促进了当地科技创新效率的提高，南京、镇江、常州、泰州的金融结构阻碍了当地科技创新效率的提高。分析结果与表1分析的情况基本吻合。

四、结论及建议

通过分析2007-2012年江苏沿江八市金融结构对科技创新的支持效率静态走势，各城市金融结构促进科技创新的全要素生产率指数（M指数）动态变化，发现江苏沿江八市金融结构对科技创新的支持效率并不是完全跟经济实力相一致，各个城市金融结构对科技创新的支持效率也是不断变化的，整体发展趋势是逐步增强，但是在2008-2009金融危机阶段部分城市也出现支持效率下降的情况。通过以年度专利申请数为被解释变量，以融资结构、股票规模、贷款规模作为解释变量，建立随机影响变截距的面板模型，验证了金融结构促进专利发明的自主效率水平与各城市的金融结构发展促进科技创新的整体效率趋势具有一致性。

因此，对于完善支持科技创新的金融服务体系，可以从以下方面着手：

（一）完善金融生态环境

完善法律法规，建立社会信用体系。推广建立中小企业信用信息辅助管理系统，完善企业档案库，实现单个和批量企业查询、固定统计分析报表等信息查询分析，从企业的基础经营、偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力、行业风险六个方面对企业情况进行分析测评。为金融机构信贷风险评估提供参考。

（二）完善科技创新服务

一是加强科技创新企业保险平台建设。鼓励保险机构积极开展科技保险业务，为科技创新中小企业提供创业、研发、贸易、融资、并购等提供专业服务。二是建立科技企业融资服务中心，负责提供科技企业信息，为科技企业提供符合其发展的融资方案，开展科技金融或创业投资项目对接。三是积极引进和支持信息咨询、产权评估、知识产权中介及律师、会计师事务所等中介机构，逐步建立一批集评估、咨询、法律、财务、融资、培训等多种功能为一体的科技金融服务中心。

（三）完善金融机构与金融市场体系

首先，完善信贷支持。一是在梳理从事科技创新产品研发、开发、生产和服务的企业情况的基础上，分类整理，定期筛选优质科技创新中小企业企业，推荐给信贷机构。二是鼓励银行机构设立科技信贷专营机构，鼓励在科技创新集中区域设立科技小额贷款公司，开发专门针对科技创新企业的股权质押、知识产权质押、信用贷款等创新信贷产品。三是建立多层次合作平台和全方位风险管控体系。对于科技银行发放的初创期、成长期科技型中小企业贷款所发生的不良贷款净损失，按照相关规定，由各级担保公司分担风险。

其次，鼓励风险投资。一是加强政府资金投入。完善“孵化+创投”发展模式，主要支持初创期科技型企业，以满足创新型企业初始阶段投资需求。二是引导社会资金投入。发挥政府创业投资发展专项资金的引导作用和放大效应，引导社会资金进入创业投资领域，推动创业投资机构向成长期科技创新中小企业投资，扶持成长期科技创新中小企业创新发展。

再次，积极融入资本市场。一是推动科技创新企业上市。做好上市后备企业筛选和培育，支持和鼓励具备条件的科技创新企业开展股份制改造，充分利用资本市场的作用，在主板、中小企业板、创业板或到境外上市融资。二是拓展科技创新企业债务融资。推动高技术含量、高成长、持续盈利能力强、风险控制能力强和偿债能力强的科技创新中小企业发行科技企业集合债券、科技企业集合票据、科技企业集合信托等直接融资产品，重点满足科技创新企业中长期资金需求。支持各类专业机构为科技创新中小企业债务性融资提供专业化、一站式服务。

参考文献

[1]蔡建明.民间资本参与中国技术创新的金融支持研究[J].财经问题研究，2006，（12），78-81。

[2]王毓军.东西部地区科技创新能力及创新效率比较研究[D]. 西安：西安石油大学硕士论文，2010。

[3]程贵.技术创新与金融结构关系的研究进展[J].财会研究，2011，（7）：72-74。

[4]柏玲，姜磊，赵本福.金融发展体系、技术创新产出能力及转化[J].产经评论，2013，（1） ：15-25。

[5]张元萍，刘泽东.金融发展与技术创新的良性互动：理论与实证[J].中南财经政法大学学报，2012，（2）：67-76。

责任编辑、校对：申建文

无锡市与常州市类似，2007-2010经历了纯技术效率和综合效率、规模效率逐步提升的过程，特别是在2010年纯技术效率和综合效率、规模效率均为1，支持科技创新的金融要素投入发挥了最充分的效率，但是2011-2012年又降低，且2012年效率指标还低于2011年。无锡市规模报酬除2007年递减以外均保持不变或递增。

苏州2007-2012年纯技术效率和综合效率、规模效率均达到1，表明支持科技创新的金融要素投入发挥了最充分的效率。规模报酬2007年至2012年连续6年保持不变。

扬州市与南通市2007-2012年都是经历了纯技术效率和综合效率、规模效率逐步提升的过程，扬州市自2009年，南通市自2011年开始，纯技术效率和综合效率、规模效率均为1，连续实现科技创新的金融要素投入发挥了最充分的效率。扬州市规模报酬2007和2008年连续两年递增后，保持4年不变。南通市相反，2007-2010年连续4年规模报酬递增，然后2011年和2012年保持不变。

泰州市2007-2012年纯技术效率和综合效率、规模效率基本呈现前1年充分效率后1年效率较低的间隔反复的情况。规模报酬也是一年递增一年不变的间隔出现。

其次，由于表1中各城市不同年份的综合效率值和纯技术效率值基本不一致，因此选用Malmuquist DEA分析方法对江苏沿江八市的面板数据进行分析，将江苏沿江八市金融结构对科技创新影响效率及其差异进行测定。结果表2所示。

从上表（表2）可以看出2007-2012江苏沿江八市普遍经历了2008-2009和2009-2010年连续2年的金融体系支持科技创新效率的下降期，自2010年开始通过资源配置、规模效率、技术组织创新等途径金融支持科技创新的效率得到改善和提高。以2010-2011年度为例，除无锡市以外，江苏沿江七市金融投入的技术效率、规模效率均有提高，因此七市金融支持创新的效率得以提升。

2、随机影响变截距模型分析

为验证上述结果，建立年度专利申请数（取对数）、融资结构、股票规模、贷款规模的面板回归方程，解释各城市的金融结构促进科技创新的全要素生产率的差异性。因为各城市在促进科技创新的政策、措施和方法基本类同，因此假设金融、研发投入的边际产出趋于一致，将年度专利申请数（取对数）（P）作为被解释变量，反映科技创新的产出水平；融资结构（R）、股票规模（G）、贷款规模（D）作为解释变量，反映金融结构的特征，建立随机影响变截距模型：

其中，A反映江苏沿江八市的金融结构对科技创新产出的平均效果水平，Vi为随机变量，代表城市i的随机影响，反映各城市之间的金融结构对科技创新产出的结构性差异。

输出结果包括加权和未加权的两种统计量，其中未加权的EGLS估计的R2值为0.3118，调整的R2值为0.2649，SSR值为13.8535，F值为6.6454（Prob F-statistic值0.0008），表明估计结果比较理想。江苏沿江八市的随机影响Vi的估计结果如下：

Vi为随机变量，与金融结构指标无关，反映金融结构对科技创新促进的绩效，Vi为正值说明金融结构对科技创新有正向绩效，反之亦然。从表3可以看出，无锡、苏州、扬州、南通的金融结构促进了当地科技创新效率的提高，南京、镇江、常州、泰州的金融结构阻碍了当地科技创新效率的提高。分析结果与表1分析的情况基本吻合。

四、结论及建议

通过分析2007-2012年江苏沿江八市金融结构对科技创新的支持效率静态走势，各城市金融结构促进科技创新的全要素生产率指数（M指数）动态变化，发现江苏沿江八市金融结构对科技创新的支持效率并不是完全跟经济实力相一致，各个城市金融结构对科技创新的支持效率也是不断变化的，整体发展趋势是逐步增强，但是在2008-2009金融危机阶段部分城市也出现支持效率下降的情况。通过以年度专利申请数为被解释变量，以融资结构、股票规模、贷款规模作为解释变量，建立随机影响变截距的面板模型，验证了金融结构促进专利发明的自主效率水平与各城市的金融结构发展促进科技创新的整体效率趋势具有一致性。

因此，对于完善支持科技创新的金融服务体系，可以从以下方面着手：

（一）完善金融生态环境

完善法律法规，建立社会信用体系。推广建立中小企业信用信息辅助管理系统，完善企业档案库，实现单个和批量企业查询、固定统计分析报表等信息查询分析，从企业的基础经营、偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力、行业风险六个方面对企业情况进行分析测评。为金融机构信贷风险评估提供参考。

（二）完善科技创新服务

一是加强科技创新企业保险平台建设。鼓励保险机构积极开展科技保险业务，为科技创新中小企业提供创业、研发、贸易、融资、并购等提供专业服务。二是建立科技企业融资服务中心，负责提供科技企业信息，为科技企业提供符合其发展的融资方案，开展科技金融或创业投资项目对接。三是积极引进和支持信息咨询、产权评估、知识产权中介及律师、会计师事务所等中介机构，逐步建立一批集评估、咨询、法律、财务、融资、培训等多种功能为一体的科技金融服务中心。

（三）完善金融机构与金融市场体系

首先，完善信贷支持。一是在梳理从事科技创新产品研发、开发、生产和服务的企业情况的基础上，分类整理，定期筛选优质科技创新中小企业企业，推荐给信贷机构。二是鼓励银行机构设立科技信贷专营机构，鼓励在科技创新集中区域设立科技小额贷款公司，开发专门针对科技创新企业的股权质押、知识产权质押、信用贷款等创新信贷产品。三是建立多层次合作平台和全方位风险管控体系。对于科技银行发放的初创期、成长期科技型中小企业贷款所发生的不良贷款净损失，按照相关规定，由各级担保公司分担风险。

其次，鼓励风险投资。一是加强政府资金投入。完善“孵化+创投”发展模式，主要支持初创期科技型企业，以满足创新型企业初始阶段投资需求。二是引导社会资金投入。发挥政府创业投资发展专项资金的引导作用和放大效应，引导社会资金进入创业投资领域，推动创业投资机构向成长期科技创新中小企业投资，扶持成长期科技创新中小企业创新发展。

再次，积极融入资本市场。一是推动科技创新企业上市。做好上市后备企业筛选和培育，支持和鼓励具备条件的科技创新企业开展股份制改造，充分利用资本市场的作用，在主板、中小企业板、创业板或到境外上市融资。二是拓展科技创新企业债务融资。推动高技术含量、高成长、持续盈利能力强、风险控制能力强和偿债能力强的科技创新中小企业发行科技企业集合债券、科技企业集合票据、科技企业集合信托等直接融资产品，重点满足科技创新企业中长期资金需求。支持各类专业机构为科技创新中小企业债务性融资提供专业化、一站式服务。

参考文献

[1]蔡建明.民间资本参与中国技术创新的金融支持研究[J].财经问题研究，2006，（12），78-81。

[2]王毓军.东西部地区科技创新能力及创新效率比较研究[D]. 西安：西安石油大学硕士论文，2010。

[3]程贵.技术创新与金融结构关系的研究进展[J].财会研究，2011，（7）：72-74。

[4]柏玲，姜磊，赵本福.金融发展体系、技术创新产出能力及转化[J].产经评论，2013，（1） ：15-25。

[5]张元萍，刘泽东.金融发展与技术创新的良性互动：理论与实证[J].中南财经政法大学学报，2012，（2）：67-76。

责任编辑、校对：申建文

无锡市与常州市类似，2007-2010经历了纯技术效率和综合效率、规模效率逐步提升的过程，特别是在2010年纯技术效率和综合效率、规模效率均为1，支持科技创新的金融要素投入发挥了最充分的效率，但是2011-2012年又降低，且2012年效率指标还低于2011年。无锡市规模报酬除2007年递减以外均保持不变或递增。

苏州2007-2012年纯技术效率和综合效率、规模效率均达到1，表明支持科技创新的金融要素投入发挥了最充分的效率。规模报酬2007年至2012年连续6年保持不变。

扬州市与南通市2007-2012年都是经历了纯技术效率和综合效率、规模效率逐步提升的过程，扬州市自2009年，南通市自2011年开始，纯技术效率和综合效率、规模效率均为1，连续实现科技创新的金融要素投入发挥了最充分的效率。扬州市规模报酬2007和2008年连续两年递增后，保持4年不变。南通市相反，2007-2010年连续4年规模报酬递增，然后2011年和2012年保持不变。

泰州市2007-2012年纯技术效率和综合效率、规模效率基本呈现前1年充分效率后1年效率较低的间隔反复的情况。规模报酬也是一年递增一年不变的间隔出现。

其次，由于表1中各城市不同年份的综合效率值和纯技术效率值基本不一致，因此选用Malmuquist DEA分析方法对江苏沿江八市的面板数据进行分析，将江苏沿江八市金融结构对科技创新影响效率及其差异进行测定。结果表2所示。

从上表（表2）可以看出2007-2012江苏沿江八市普遍经历了2008-2009和2009-2010年连续2年的金融体系支持科技创新效率的下降期，自2010年开始通过资源配置、规模效率、技术组织创新等途径金融支持科技创新的效率得到改善和提高。以2010-2011年度为例，除无锡市以外，江苏沿江七市金融投入的技术效率、规模效率均有提高，因此七市金融支持创新的效率得以提升。

2、随机影响变截距模型分析

为验证上述结果，建立年度专利申请数（取对数）、融资结构、股票规模、贷款规模的面板回归方程，解释各城市的金融结构促进科技创新的全要素生产率的差异性。因为各城市在促进科技创新的政策、措施和方法基本类同，因此假设金融、研发投入的边际产出趋于一致，将年度专利申请数（取对数）（P）作为被解释变量，反映科技创新的产出水平；融资结构（R）、股票规模（G）、贷款规模（D）作为解释变量，反映金融结构的特征，建立随机影响变截距模型：

其中，A反映江苏沿江八市的金融结构对科技创新产出的平均效果水平，Vi为随机变量，代表城市i的随机影响，反映各城市之间的金融结构对科技创新产出的结构性差异。

输出结果包括加权和未加权的两种统计量，其中未加权的EGLS估计的R2值为0.3118，调整的R2值为0.2649，SSR值为13.8535，F值为6.6454（Prob F-statistic值0.0008），表明估计结果比较理想。江苏沿江八市的随机影响Vi的估计结果如下：

Vi为随机变量，与金融结构指标无关，反映金融结构对科技创新促进的绩效，Vi为正值说明金融结构对科技创新有正向绩效，反之亦然。从表3可以看出，无锡、苏州、扬州、南通的金融结构促进了当地科技创新效率的提高，南京、镇江、常州、泰州的金融结构阻碍了当地科技创新效率的提高。分析结果与表1分析的情况基本吻合。

四、结论及建议

通过分析2007-2012年江苏沿江八市金融结构对科技创新的支持效率静态走势，各城市金融结构促进科技创新的全要素生产率指数（M指数）动态变化，发现江苏沿江八市金融结构对科技创新的支持效率并不是完全跟经济实力相一致，各个城市金融结构对科技创新的支持效率也是不断变化的，整体发展趋势是逐步增强，但是在2008-2009金融危机阶段部分城市也出现支持效率下降的情况。通过以年度专利申请数为被解释变量，以融资结构、股票规模、贷款规模作为解释变量，建立随机影响变截距的面板模型，验证了金融结构促进专利发明的自主效率水平与各城市的金融结构发展促进科技创新的整体效率趋势具有一致性。

因此，对于完善支持科技创新的金融服务体系，可以从以下方面着手：

（一）完善金融生态环境

完善法律法规，建立社会信用体系。推广建立中小企业信用信息辅助管理系统，完善企业档案库，实现单个和批量企业查询、固定统计分析报表等信息查询分析，从企业的基础经营、偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力、行业风险六个方面对企业情况进行分析测评。为金融机构信贷风险评估提供参考。

（二）完善科技创新服务

一是加强科技创新企业保险平台建设。鼓励保险机构积极开展科技保险业务，为科技创新中小企业提供创业、研发、贸易、融资、并购等提供专业服务。二是建立科技企业融资服务中心，负责提供科技企业信息，为科技企业提供符合其发展的融资方案，开展科技金融或创业投资项目对接。三是积极引进和支持信息咨询、产权评估、知识产权中介及律师、会计师事务所等中介机构，逐步建立一批集评估、咨询、法律、财务、融资、培训等多种功能为一体的科技金融服务中心。

（三）完善金融机构与金融市场体系

首先，完善信贷支持。一是在梳理从事科技创新产品研发、开发、生产和服务的企业情况的基础上，分类整理，定期筛选优质科技创新中小企业企业，推荐给信贷机构。二是鼓励银行机构设立科技信贷专营机构，鼓励在科技创新集中区域设立科技小额贷款公司，开发专门针对科技创新企业的股权质押、知识产权质押、信用贷款等创新信贷产品。三是建立多层次合作平台和全方位风险管控体系。对于科技银行发放的初创期、成长期科技型中小企业贷款所发生的不良贷款净损失，按照相关规定，由各级担保公司分担风险。

其次，鼓励风险投资。一是加强政府资金投入。完善“孵化+创投”发展模式，主要支持初创期科技型企业，以满足创新型企业初始阶段投资需求。二是引导社会资金投入。发挥政府创业投资发展专项资金的引导作用和放大效应，引导社会资金进入创业投资领域，推动创业投资机构向成长期科技创新中小企业投资，扶持成长期科技创新中小企业创新发展。

再次，积极融入资本市场。一是推动科技创新企业上市。做好上市后备企业筛选和培育，支持和鼓励具备条件的科技创新企业开展股份制改造，充分利用资本市场的作用，在主板、中小企业板、创业板或到境外上市融资。二是拓展科技创新企业债务融资。推动高技术含量、高成长、持续盈利能力强、风险控制能力强和偿债能力强的科技创新中小企业发行科技企业集合债券、科技企业集合票据、科技企业集合信托等直接融资产品，重点满足科技创新企业中长期资金需求。支持各类专业机构为科技创新中小企业债务性融资提供专业化、一站式服务。

参考文献

[1]蔡建明.民间资本参与中国技术创新的金融支持研究[J].财经问题研究，2006，（12），78-81。

[2]王毓军.东西部地区科技创新能力及创新效率比较研究[D]. 西安：西安石油大学硕士论文，2010。

[3]程贵.技术创新与金融结构关系的研究进展[J].财会研究，2011，（7）：72-74。

[4]柏玲，姜磊，赵本福.金融发展体系、技术创新产出能力及转化[J].产经评论，2013，（1） ：15-25。

[5]张元萍，刘泽东.金融发展与技术创新的良性互动：理论与实证[J].中南财经政法大学学报，2012，（2）：67-76。

责任编辑、校对：申建文