科技型中小企业的金融协同支持与政策激励评价——基于B-Z模型的实证研究

李嘉玲， 樊　莉

(天津工业大学经济学院，天津 300387)



科技型中小企业的金融协同支持与政策激励评价
——基于B-Z模型的实证研究

李嘉玲， 樊莉

(天津工业大学经济学院，天津 300387)

摘要：利用复杂系统理论中的B-Z反应模型，构建三维Logistic动态方程，以75家创业板科技型中小企业为样本，模拟正规金融和非正规金融协同演化路径。结果发现，随着政策激励的强化，金融支持水平和企业创新绩效大大增强，其中正规金融的规模和增长速度远大于非正规金融，政策刺激效果呈现中、东、西部递减趋势。

关键词：科技型中小企业； 正规与非正规金融； 协同支持； 政策激励； B-Z模型

科技型中小企业，具有巨大的创新能力和明显的核心竞争优势。目前，人们普遍认为要加强正规金融与非正规金融对科技型中小企业的协同支持。谭中明等人通过构建协同度模型，测算江苏科技型企业和科技金融两个子系统的协同度[1]；吴翌琳等人利用中关村样本进行统计分析，发现不同金融支持渠道之间更多的是相互排斥和替代[2]；杨福明等人使用时间序列数据进行相关性检验，证明非正规金融与正规金融存在协同效应[3]。本文采用复杂系统理论中经典的B-Z反应模型，通过模拟非线性系统动态演化路径，对正规金融和非正规金融协同支持科技型中小企业发展的效果进行综合评价，特别关注外部政策激励对协同效果的影响，为金融协同的动态研究提供依据。

现有研究成果对金融协同效果有3种代表性观点：一是Ngalawa认为，协同可以使得正规金融的成本优势和非正规金融的信息优势被有效结合利用，实现优势互补，增加资金的可获得性[4]；二是Madestam发现，正规信贷能获得的地方，减少但并不能完全消除非正规信贷，两者是不完全替代关系[5]；三是Hoff和Stiglitz主张在某些特定情况下，两者的协同并不能增加金融供给或改善借款人所面临的贷款条件[6]。相对而言，绝大多数学者持第一种观点，后两种观点的出现多是在特定背景下，因此本文主要研究正规金融和非正规金融协同的情况。

一、 B-Z反应模型的动态Logistic演化方程的构建

B-Z反应是非线性化学系统中产生振荡和混沌现象的最典型实例，指在酸性水溶液中，用过渡金属铈、铁等离子作催化剂，用溴酸盐来氧化、溴化有机二元酸的反应。Field、Koros和Noyes提出Field-Koros-Noyes(FKN)机制来解释B-Z 反应机理，描述了随着改变反应中的化学计量系数(即系统控制变量)，系统的动力学行为会呈现出单周期振荡、多周期振荡和混沌状态等多种演化模式[7]。参与B-Z反应的各元素间具有关系复杂的层级结构，在特定条件下相互作用且与外界有物质、能量交换。整个反应过程具有动态非线性，表面看呈无序振荡，实则系统内部存在自组织、自加强和自协调的特性[8]，当反应的催化剂、温度等外在环境发生改变时，会对振荡行为产生显著影响，甚至出现有规律的稳定振荡。协同理论将系统描述变量分为两大类：参与反应的各化学元素属于状态变量，彼此之间相互联系；铈、铁等离子催化剂属于控制变量，是系统达到阈值并实现协同的外部条件变量。为了有效控制系统相变，协同学提出役使原则，将系统变量分为快变量和慢变量，认为当系统通过改变控制变量达到阈值时，某个状态变量(慢变量)作为役使系统演化的主要作用力而成为序参量，主宰着系统从无序到有序的转变。因此根据绝热消去原理，可从系统演化方程中消去快变量，得到少数几个以慢变量表示的低维方程。B-Z反应模型一般用动力学演化方程来构建，是描述系统演化、预测和控制复杂系统行为的重要分析工具，是关联论模型的典型代表①。目前，已有学者将其引入经济管理领域，模拟社会科学复杂系统的动力学行为和演化轨迹[9-10]。

1. 变量和参数

构建以正规金融机构、非正规金融机构和科技型中小企业为主体的动态演化系统，对应的状态变量分别为正规金融支持能力、非正规金融支持能力和科技型中小企业创新绩效②(见表1)。系统运行过程中会受到外界环境的影响，比如企业发展的创新氛围、社会整体资金的宽松程度和对科技型中小企业的认知等，考虑到我国政策环境对于经济主体的发展具有强有力的约束、引导和推动作用，因此选取政府政策激励作为外部控制变量。

表1　变量与参数一览表

2. 方程构建

借鉴张铁男基于B-Z反应的企业系统协同演化分析模型[9]，构建正规金融和非正规金融协同支持科技型中小企业创新绩效提升的三维方程组。

第一，正规金融支持能力动态演化方程。科技型中小企业，特别是在发展初期，存在较严重的“资金饥渴”现象，而正规金融“嫌贫爱富”导致对该阶段的企业支持不足，迫使企业不得不向非正规金融寻求帮助，尽管后者的贷款利率远高于市场正常利率。当企业发展到成熟期后，有更多渠道去进行融资和寻求其他外部支持，对于单一企业来说，用于扩大再生产的资源需求量是有限的，正规金融和非正规金融在争夺优质企业资源时存在竞争。而对金融系统来说，协同效应的好坏一直受到外部政府激励政策的影响，因此，在激励政策θ下，状态变量x1的Logistic演化方程为

(1)

第二，非正规金融支持能力动态演化方程。同理，非正规金融的演化会同时受到自身状态和正规金融的影响，在激励政策θ下，状态变量x2的Logistic演化方程为

(2)

第三，科技型中小企业创新绩效动态演化方程。企业创新绩效的提升一方面取决于外部金融支持程度和良好的政策环境，另一方面也取决于企业自身的吸收能力和内部管理、研发机制。因此，在激励政策θ下，状态变量x3的Logistic演化方程为

(3)

假定η1=1，反映在无外界因素的影响下，企业自身创新绩效能保持持续稳态提升；η2=2，η3=2，反映正规金融、非正规金融的协同支持能够倍增企业创新绩效。

综上所述，由式(1)、式(2)和式(3)共同构成系统动态协同演化模型为

(4)

3. 模型稳定性分析

系统从混乱到有序的演化过程中，需要经过某些涨落，最终突破阈值的界限，实现序参量役使下的自组织。本文利用协同学中的线性稳定性原理，对式(4)进行稳定性分析。拟扰动项为

(5)

式中，ui(i=1，2，3)为对定态解xi的小扰动。令

x1=x2=x3=0

(6)

显然，式(6)是式(5)的定态解。

根据绝热消去原理，将式(4)线性化，即

(7)

写成矢量形式为

(8)

其中

(9)

式(7)有非零解的条件是L-λI=0，即

(10)

解式(10)得

λ3+(βθ-αθ-γ)λ2+(αθγ-βθγ-2αβθ2)λ+2αβγθ2=0

(11)

在特征根λ有负实部时系统才能实现稳态条件，进而达到阈值。根据胡尔维茨判别法③，线性系统稳定的充要条件为：一是特征方程所有系数大于0；二是由特征方程系数构成的胡尔维茨行列式的主子行列式全部为正。据此判定，构建的线性系统无法满足稳态条件，故不存在系统阈值，因此系统失稳后的动力学行为，将运用Matlab仿真分析软件，通过改变控制变量θ来确定演化态势。

二、 正规金融与非正规金融协同支持的动态机制模拟分析

1. 样本选取及统计描述

样本主要取自我国创业板上市的科技型中小企业。截止2014年10月底，上市公司累计400家，其中高新技术企业占比超90%。选取的75家企业，主要涉及生物科技与新医药、电子信息、新能源与节能、资源与环境、航空航天、高新技术改造传统产业和高技术服务业等国家重点支持的八大高新技术领域；经营年数在10年以内的占26.3%，10～20年之间的占63.2%，20年以上的占10.5%；员工总数在500人以下的占47.4%，500～1 000人之间的占21.1%，1 000～1 500 人之间的占15.8%，1 500人以上的占15.7%。样本企业研发费用占员工总数的比例平均为30.8%，近3年年均用于高新技术产品研究开发的经费占当年销售额的比例为6.54%，远超科技部在《科学技术部、财政部关于科技型中小企业技术创新基金的暂行规定》中规定的不低于10%和不低于3%的标准。

2. 指标选取和数据来源

金融机构对科技型中小企业除提供资金外，还帮助其完善内部管理，提供发展所需的软资源，包括信息咨询、市场开拓、技术提升和社会关系构建等。考虑到数据和指标的量化，实证模拟主要从融资层面进行衡量。θ、α、β和γ的计算公式见表2。

3. 动态机制模拟仿真及结果评析

表2　控制变量θ及调节参数α、β、γ的计算公式和指标选取

分地区具体分析，图2～图4分别描述东、中、西部地区3个要素协同演化趋势。比较3个地区控制变量的真实值，可看出θ东>θ中>θ西。说明现行状态下，对科技型中小企业发展的制度激励，东部地区程度最大，中部次之，西部最小。需要指出的是，在对西部地区模拟时，由于方程求解原因，企业创新绩效的初始赋值为1，但这并不会影响模拟结论。

当θ保持不变时，即在既定的政策激励下，正规金融的演化增长速度远大于非正规金融。这跟我国长期存在金融抑制有关，非正规金融常处于被压制或被忽略状态，无法像正规金融那样得到更多外界支持和政策激励。分地区看，东、中部地区企业创新绩效与其所受到的正规金融支持之间呈正向关系，西部地区在现行政策激励下呈反向关系，而当加强政策激励程度后，表现出明显的正向关系。说明西部地区当前的外部政策环境有待优化，和东中部相比激励水平和程度偏低。就正规金融演化轨迹而言，在现行激励水平下，当t=3时，各区域的正规金融规模从大到小依次为中部、西部、东部。在强激励水平下，同样选取t=3时，规模从大到小依次为中部、东部、西部。反映出京津冀地区的正规金融发展相对更加成熟。

当θ从真实状态到强激励状态转变时，即随着政策激励水平的增强可以看出：第一，各地区无论是金融支持还是企业创新绩效的提升，都出现了不同程度的改善，说明外部政策对于金融协同支持有很强的正向激励作用；第二，东、中部地区的激励程度明显强于西部地区。随着激励水平的增强，无论是正规金融的增长速度，还是企业创新绩效的提升规模和速度，都呈现出中部最快、东部次之、西部最慢的格局。原因可能在于：京津冀地区具有正政策外部效应，金融支持能力与企业创新绩效之间协同紧密，企业对于政策效力的强化以及金融服务的增加反应敏锐；渝陕川地区金融支持和企业发展的协同度不强，与其自身金融体系发展相对滞后、企业外部资源环境不成熟、企业自身吸收能力弱等有关。

三、 结语

在既定政策激励下，正规金融的规模和增长速度要远大于非正规金融。未来要构建普惠金融体系，必须加快发展非正规金融。同时避免两者在优质资源上相互竞争，实现取长补短、优势互补的错位协同；随着政策激励水平的增强，金融支持和企业创新绩效的协同效力大大提升。在当前国家大力倡导以创新提振经济发展的新形势下，金融机构应有针对性地提供金融产品和服务，创新金融服务模式。政府应努力优化企业发展的外部环境，适度将资源向西部地区倾斜；加强政府政策激励而不是干预。发挥政府引导、扶持、激励作用，促使金融机构和企业强化与外界的物质、能量和信息交换。特别是当系统运行到混沌的边缘④时，政府应审时度势调整激励方向和强度，确保系统走向新的有序平衡。

注释：

①关联论的实质核心是从整体上评价多个主体的相互作用及对系统的影响，关注通过加强各子系统之间的联接和协同发展，促进系统整体的稳健运行。

②由于科技型中小企业最大特征就是较强的研发和自主创新能力，因此本文用创新绩效作为主要变量。

③劳斯一胡尔维茨(Routh-Hurwitz)判别法，是经典控制理论中判断线性定常系统稳定性的主要方法。

④旧的有序、旧的平衡将被打破的时候，称为“混沌的边缘”，是复杂系统的一个重要动态特征。

参考文献：

[1]谭中明，陶琨，宋俊.江苏科技金融协同发展的模型构建与实证研究[J].中国集体经济，2014(15):97-98.

[2]吴翌琳，谷彬.科技金融服务体系的协同发展模式研究：中关村科技金融改革发展的经验与启示[J].中国科技论坛，2013(8):134-141.

[3]杨福明，黄筱伟.非正规金融与正规金融协同性的实证分析：温州案例[J].上海金融，2009(4):84-88.

[4]Ngalawa H,Viegi N. Interaction of formal and informal financial markets in quasi-emerging market economies[J].EconomicModelling,2013,31:614-624.

[5]Madestam A. Informal finance: A theory of moneylenders[J].JournalofDevelopmentEconomics, 2014,107: 157-174.

[6]Hoff K,Stiglitz J. Moneylenders and bankers: Price-increasing subsidies in a monopolistically competitive market [J].JournalofDevelopmentEconomics, 1997,52: 429-462.

[7]Tyson J J. Scaling and reducing the Field-Koros-Noyes mechanism of the Belousov-Zhabotinskii reaction[J].JPhysChem, 1982,86:3006-3012.

[8]Warfield J N. Twenty laws of complexity : Science applicable in organizations[J].SystemsResearchandBehavioralScience，1999,16:3-40.

[9]张铁男，韩兵，张亚娟.基于B-Z反应的企业系统协同演化模型[J].管理科学学报，2011(2):42-51.

[10] 叶伟巍，梅亮，李文，等.协同创新的动态机制与激励政策：基于复杂系统理论视角[J].管理世界，2014(6):79-89.

Financial Synergistic Support and Policy Incentive Evaluation to Small and Mid-Sized Science

and Technology Enterprises

—An Empirical Study Based on B-Z Model

Li Jialing, Fan Li

(School of Economics, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387, China)

Abstracts: Based on B-Z reaction model in complex system theory, this paper constructs three-dimensional Logistic dynamic equation, and simulates the co-evolution path between formal and informal finance. 75 small and mid-sized science and technology enterprises listed on GEM are taken as samples. The results of simulation reveal that the level of financial support and enterprise innovation performance are improved with enhancing of policy incentive, the scale and growth rate of formal finance is larger than those of informal finance, the effect of policy stimulus decreases from mid area to west area.

Keywords:small and mid-sized science and technology enterprises； formal and informal finance； synergistic support； policy incentive； B-Z model

中图分类号：F832.4

文献标志码：A

文章编号：1008-4339(2016)01-011-06

通讯作者：樊莉，fan.1225@163.com.

作者简介：李嘉玲(1963—)，女，博士，教授.

基金项目：天津市科技计划基金资助项目(12ZLZLZF01900)；天津市哲学社会科学规划基金资助项目(TJYY13-051).

收稿日期：2015-05-22.