金融创新与科技创新互动发展研究

董燕子

摘 要：金融与科技的互动发展有利于金融转型与深化。本文在金融与科技互动指标体系的基础上，运用典型相关分析方法对两者相关性及其结构关系进行实证分析，依据研究结论提出政策建议，旨在驱动金融与科技创新的正向演化。

关键词：金融创新；科技创新；互动发展

中图分类号：F832.0 文献标识码：A 文章编号：1674-0017-2018（7）-0082-05

一、引言

知识经济时代，金融与科技对国家经济发展、提高生产力水平发挥了关键作用。金融创新为科技企业提供了资源支持，促进了科技成果的发展创新，加快了我国经济转型发展的步伐。自“提高自主创新能力，建立创新型国家”的战略提出以来，探索适合我国国情的金融创新合作机制及发展模式，成为当前金融界与科技界共同关注的热点问题。

狭义的金融创新指的是金融产品与金融服务的创新，科技创新是指对科学技术的创新。现有研究对金融创新与科技创新的问题进行了分析。一种观点认为，金融带动科技创新的发展。Ang et al.（2010）研究表明，银行、资本市场和风险投资都正向影响科技创新。基于发达国家和新兴经济体国家的视角。Po-Susan Hus et al.（2014）探讨了金融创新与科技创新的关系，研究结果表明，在一定显著水平下，股票及信贷市场的融资资金能够显著地促进科技创新。James B（2011）认为，当金融机构加大对金融工具等的改革力度时，能有效激励企业的技术创新。基于现有的经验，吴翌琳和谷彬（2013）从实证的角度提出，通过完善金融创新服务体系推动科技创新，能够促进中关村科技成果的转化。张玉喜和赵丽丽（2015）以我国30个省级地区9年的面板数据为样本，利用静态和动态面板数据模型实证研究了金融创新投入对科技创新的影响，研究结果认为，短期内金融创新投入正向促进科技创新。另一种观点认为，科技创新驱动金融的创新发展。Re-villa（2012）认为，信息通信技术发展和产业升级有助于金融创新资本的逐渐深化。以中小企业研究样本，Liao & Rice（2010）的研究认为企业市场活跃度能够促进创新创业投资对企业财务绩效发挥影响作用。王仁祥、杨曼（2015）测算了35个最重要金融系统所在国家的科技创新与金融创新耦合协调度，发现科技创新与金融创新耦合协调度对经济效率的提升具有显著正向作用，且对于发展中国家经济效率作用的敏感性更高。戚湧、郭逸（2018）通过对江苏省的数据进行分析，发现江苏科技金融能有效带动科技创新投入，科技创新产出对科技金融发展具有积极的正反馈效应，公共科技金融对科技创新发展起主导作用，市场科技金融对科技创新产出的助推作用有待增强。当然，对于两者之间的相互关系仍存在一定的争论，而且对于两者之间的相互影响路径也亟待进一步的澄清。

二、指标体系设计和模型的建立

（一）指标体系的设计

科技创新源于技术创新并丰富于技术创新，强调科学知识的积累、科学研究的发现以及科技成果的转化应用。金融创新有广义和狭义之分，本文研究的金融创新是狭义的概念，主要包括金融产品的创新和金融制度的创新。

为使研究结果更加逼近客观现实，本研究按照独立性、全面性等原则建立了两套指标体系分别衡量金融创新水平和科技创新水平。金融创新与科技创新相辅相成，作用过程分为两方面：一方面，科技创新为金融创新提供了技术支持，增大了金融机构的盈利范围；另一方面，借助金融创新，金融机构逐渐完善其金融服务体系，加大科技创新力度，提高科研成果的转化率。依托于科技创新的先进技术，金融系统内的信息不对称问题得到有效缓解，信息透明度不断提高。在协同效应下，金融创新保障了科技创新企业的资金投入，同时，通过相关政策、法律法规的制定与完善，科技创新驱动了金融创新等相关活动的开展。通过金融创新，金融机构在一定程度上促进了金融市场的发展，进一步深化了投資理念、创新了投资组合方式和金融中介结构。在科技创新、运营监管等的支持下，金融创新迎来了新的发展机遇，创新资源不断积累，创新环境不断改善，此外，经济社会资源的协调将不断为金融创新的发展提供动力，即经济金融化（F1）不断深入发展。

随着政府对公共金融创新投入的重视，创新主体将获得更大规模的科研资金支持，不断提升研发创新能力（L1），从而为政府创造更多的创新税收收入，激励政府扩大公共金融创新的资本投入规模，形成良性循环。金融创新与科技创新间的良性循环，首先对财政、科技管理等部门的管理能力提出了较高的要求，以不断增强金融资本引导效应，促进金融深化（F2）；其次，公共金融创新投入的增加反映了创新主体对创新产出提供了必要的支持。此外，两者的良性循环还依赖于企业、高校等科技创新主体的较高创新能力，以提高政府公共金融创新投入的产出及转化效率。

通过成立科技基金和创业基金，政府金融创新实现对市场金融创新（F3）的支持，有利于分散市场金融创新投资风险，提升投资盈利水平，加大市场金融创新投入力度，进一步促进企业的科技创新成果转化。政府通过对创新的引导，增强创新的公共支出等投入，扩大创新发展的规模。政府公共金融创新有效性进一步推动了金融创新与科技创新的良性运行，有效发挥了政府公共金融创新的引导效应，激发了市场金融创新主体对科技创新领域的投资积极性。

商业银行和风险投资机构不断提高对各行业创新投资力度，扩大科研资金投入规模，促进科技创新成果产出水平，为金融创新主体带来了较高盈利，激励其不断投资，在一定程度上保证了企业技术创新能力（L2）的发展，特别是高技术产业的发展为全社会技术创新带来的活力。因此，科技创新投资具有显著的示范效应，驱动社会资本与金融资本流向创新领域，不断实现扩大金融创新主体的资金规模。

（二）典型相关模型

典型相关分析方法是Hotelling于1936年率先提出的，用于研究两组变量的多元相关关系。典型相关分析依托降维思想，通过探寻各组变量的线性组合，将原始变量基础信息由新的综合变量反映。按照上述思路获取多对典型相关变量，并保证典型相关变量之间不存在严重的多重多线性问题。典型相关分析通常借助该系数对两组变量的相关性进行衡量。数学公式可表示为：设随机变量x=（X，X，...，X，），y=（Y，Y，...，Y，）两者互不相关，针对x、y这两组变量利用主成份分析法分别甄选出具有代表性的几对综合变量，其中，每一综合变量均可表示为原变量的一个线性组合，即

U=aX+aX+...+aX≡ax

U=bX+bX+...+bX≡bx

其中，ax与bx是x、y的线性函数且方差为1，需要求一组解以使它们具有最大的相关系数，若存在常向量a、b使得：

ρ（ax，by）=maxρ（ax，by）

var（ax）=var（by）=1

则将ax、by称为x、y的第一对典型相关变量。与此过程相类似，可以得到多对典型相关变量，且典型相关变量间不具有相关性。典型相关变量就代表了变量之间的线性相关。因此，从这个角度出发，可以通过典型相关系数衡量变量之间的关系及其影响结构等问题，从而为变量之间影响机制提供实证基础。

（三）样本选取与数据说明

在构建指标体系时，金融创新系统中，经济金融化指标反映的是经济总量中使用金融工具的比重，因而以金融资产总量与GDP比值（X1）为测量值。另外金融深化也称金融自由化，以准货币与GDP比值（X2）为参考；金融创新指标以金融资产总量与M1比值（X3）来反映。在知识创新方面，因科研机构及高校为创新主体，因而根据国内企业发明专利有效量（Y1）、发表论文数量（Y2）评价知识创新能力。技术创新主体是企业，提高企业技术创新效率，主要通过技术创新企业的增加值（Y3）在整个工业中增加值的比重得到体现，表1为科技创新与科技金融互动发展关系测度指标体系。

文章基于2006-2016年的截面数据进行实证研究。其中，金融创新子系统、科技创新子系统的原始数据来源于《中国统计年鉴》、《中国金融统计年鉴》、《中国高技术统计年鉴》与《中国科技统计年鉴》。

三、实证分析

（一）截面数据分析

运用SPSS24.0软件对典型样本2006-2016年的截面数据进行分析，并通过对数据的标准化处理，避免其数量级别和量纲对研究结论的影响。在典型相关模型构建前，需要先检验两组变量的典型相关系数是否显著，检验结果见表2。

根据表2中的检验结果，第一个典型相关系数的取值最大，该系数能反映观测变量的最大变异程度。在此基础上，基于多元方差分析原理，利用Wilks Lambda检验方法检验典型相关系数的显著性。结果发现，三个典型相关系数的Wilks Lambda检验的P值分别为0.013、0.38和0.996，但只有第一个典型相关系数通过了1%的显著性检验，表明金融创新与科技创新之间具有显著的典型相关性，且只存在一对典型变量。

由表3能够给出典型变量的表达式，即

表示金融创新的第一典型变量U1的公式为：

U=1.388X-2.634X-0.536X

表示科技创新的第一典型变量V1的公式为：

V=0.091Y-1.039Y-0.063Y

从U1的表达式中能够看出，U1主要代表金融資产总量与GDP比值（X1）、准货币与GDP比值（X2），但是准货币与GDP比值会产生负向影响。从V1的表达式中能够看出，V1主要代表高校发表的论文数（Y2）。值得注意的是，在分析过程中一定要审慎对待利用典型权重来衡量变量的相对重要性。比如，权重小的原因既可能是该变量没有关联导致的，也可能是因变量间产生了共线性的。

（二）典型结构分析

典型载荷表示每个变量与典型变量的相关性，且这种情况下避免了原始变量间的共线性问题，其绝对值的大小代表了原始变量对典型变量解释的重要性，即绝对值越大，重要性也越高。与此相对应，交叉载荷反映了某典型变量与另外一组原始变量之间的相关性程度。

从表4可以看出，典型变量U1与金融创新变量组中的金融资产总量与GDP比值（X1）、准货币与GDP比值（X2）相关性，其相关系数分别为0.971和0.950，从而表明典型变量U1主要从规模的角度反映金融创新。而金融资产总量与M1比值X3具有一定的相关性。同时，金融创新组中的交叉载荷分别为0.954和0.934，说明这两个原始变量与典型变量V1相关性程度较强，即随着金融创新的规模不断增加，科技创新的基础也不断增强，进而加快了科技创新的进程。此外，典型变量V1与金融创新变量组中国内企业发明专利有效量（Y1）和高校发表的论文数（Y2）的相关系数分别为0.741和1.000，说明V1与Y1和Y2的相关性程度较强，典型变量V1主要从研发创新的角度反映科技创新。科技创新变量组中的两个原始变量与典型变量U1交叉载荷分别为0.728和0.982，说明两个原始变量与U1的相关性程度较强，即随着科技创新的迅速发展及科技水平的提升、生活方式的转变，为金融创新的快速发展提供了良好的技术支持。此外，还可以看出，反映科技创新指标的高技术产业增加值占工业值比重（Y3）变量与典型变量V1并不具有较强的相关性。其原因可能是：我国高技术产业增加值对科技贡献度不高，高技术产业并没有成为我国科技创新的主力军。从《中国科技统计年鉴》的统计数据来看，专利授权数量排名前10的都是传统工业企业，而高技术企业的专利授权数量并不出众。另一方面，从生命周期的角度来看，我国高技术企业的发展大部分还处于初创期或成长期，高技术企业占全国工业数据的比重较低，融资难问题依然存在，高技术企业的发展任重而道远。

四、结论及启示

（一）金融创新与科技创新之间具有明显的相关性，能够实现两者的协同发展

从实证研究结果可知，金融创新与科技创新之间具有明显的协同发展关系。具体来说，一方面，金融创新的发展可以为科技创新提供资金支持，有助于推进科技创新水平的不断提升；另一方面，随着科技创新水平的不断提升，金融创新将获得更好的发展环境和技术支撑，有助于驱动科技创新的发展，从而实现两者的协同发展。在经济新常态下，我国高度重视金融创新和科技创新，因此，应充分关注两者的相关性，以更好地实现两者的协同发展。特别是在经济发展缓慢、人才资源匮乏的中西部地区，金融创新发展速度相对缓慢，金融创新能力仍处于相对较低的水平。针对这种现实，要加大对当地具有比较优势的特色金融创新的培育和发展，提高对当地经济发展的支持力度，进一步加快科技创新发展进程，最终实现金融创新水平的提高，不断缩短与东部沿海发达地区的差距。在有关政策制定和出台时，针对地区间的差异性，必须要基于地区发展的阶段特征和实际，因时因地解决好金融创新与科技创新的协同发展关系，以实现两者良性循环。在现实中，金融创新作为推进科技创新的必然选择，原因在于金融创新可以凝聚各种创新要素资源，在金融支持的作用下，形成创新的聚合效应、示范效应、溢出效应等，带动产业的横向整合与纵向升级，实现产业链、价值链的整体跃升。

（二）加大区域科技金融投入规模

从对金融创新的分析结果来看，提高金融资产与GDP的比值总量以及准货币与GDP比值对金融创新的提高有显著的促进作用。科技创新活动的开展依赖于有效的资金支持。在政府公共科技金融投入规模上，要确保财政科技投入的年均增幅大于财政经常性收入的年均增幅。同时，在市场金融创新主体投入上，要积极借助税收优惠等方式，鼓励成立更多的天使投资、风险投资等机构，激励商业银行加大对创新型企业的科技信贷支持力度，并积极与证监会、证券交易所进行沟通，推进更多具有发展潜力的创新型企业上市。在金融投入规模的增长方式上，需要创新金融投资模式。比如开展投贷联动业务，依托金融机构、政府部门、投资机构之间的互动，既要以一定时期的总体收益弥补银行科创贷款的总体损失，也要通过提供代偿承诺等方式明确对每一笔科技类企业贷款的补偿措施，激励金融机构增强对科技类企业投资的积极性。

（三）提升多方创新主体的科技创新水平

从分析结果来看，国内企业发明专利有效量和高校发表的论文数显著地促进了科技创新水平的提高。为提升科技创新主体的创新水平，一方面要注重对内部创新资源挖掘与利用；另一方面，要注重对资源整合，通过企业、高校与科研院所间的合作、产业技术创新联盟以及搭建科技资源共享服务平台，整合多方资源。具体来说，建立行之有效的人才激励机制以吸引更多高层次创新人才，出台具有吸引力的扶持与鼓励政策。建立科技成果转化的激励措施，鼓励高校研发人员将理论研究向现实生产力转化，即在创新实力强的区域建立研发中心，鼓励区域内、外产学研主体之间的交流与研发合作。改革传统的课题研究结项方式，改变职称评价的方式，突破影响科技成果转化制度障碍，激励研发人才的创新精神。加强外部优势创新资源的引进整合与内外部合作关系的整合，不断提升区域的整体科技创新水平。

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The Research on the Interactive Development of Financial

Innovation and Scientific and Technological Innovation

DONG Yanzi

（Operations Office of Xian Branch PBC， Xian Shaanxi 710000）

Abstract：The interactive development of finance and science and technology is conducive to financial transformation and deepening. Based on the index system of finance and science and technology and using typical correlation analysis， the paper makes an empirical analysis on the correlation between finance and science and technology and their structural relationship. And the paper puts forward policy suggestions according to the research results so as to drive the positive evolution of financial and scientific and technological innovation.

Keywords： financial innovation； scientific and technological innovation； interactive development； policy suggestion

责任编辑、校对：杨钰琳