科技金融与高新技术产业协同发展研究*——以长三角区域为例

赵冰洁

（青海民族大学，青海 西宁 810007）

1 研究背景

随着信息科技的飞速进步，随之而来的是科技与经济的共同发展。在科技发展日新月异的今天，如何促进科技与金融、产业之间的高效融合，成为学者们研究的重点，科技金融的发展也成为促进我国高新技术产业发展的重要影响因素。

我国科技金融的概念最早出自赵昌文等[1]的研究，科技金融被认为是一种包括金融工具、金融政策、金融制度等的能够推动科技成果产业化的系统性安排。比较被认同的是房汉廷[2]提出的概念，科技金融是科学技术与金融资本的创新耦合而成的一种创新型经济范式。基于前人的研究，科技金融可以总结为科技与金融协同发展的过程。在这个过程中，科技与金融的相互作用并不能简单概括为“1+1=2”，系统间的动态平衡发展能够使复合系统功能大于子系统之和。协同与协调不同，协调强调的是各系统要素之间的配合与协作[3]。科技与金融的协调是一种协同发展、互相促进的过程。科技型企业依靠金融资本来推动技术创新发展，与此同时，技术创新的进步也能促进金融效率提升。

2006年，科技部发布的《国家“十一五”科学技术发展规划》中提出，要引导金融机构加大对高新技术产业的扶持力度。2016年，国务院印发的《“十三五”国家科技创新规划》中明确表示，要完善科技与金融结合机制，促进多层次市场进一步发展。近年来，政府致力于引导金融与科技的协同发展，促进了金融资本的快速流动和科技创新的高效率发展。长三角区域作为我国经济最发达的区域之一，是我国创新驱动战略的先行者。2019年，党中央将长三角一体化发展上升为国家战略，同年12月，中共中央、国务院印发《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，明确提出要进一步推动产业与创新深度融合，加强产业链与创新链的跨区域协同发展。

2 指标体系与研究方法

1）指标体系构建。本文参考徐玉莲等[4]构建科技金融成熟度指标体系采用的方法，将科技金融分为市场科技金融与政府科技金融两个子系统，并使用高新技术产业企业数、创业风险投资额等代表科技金融对高新技术产业的投入，使用科研经费政府来源以表示政府对高新技术产业发展的支持。参考刘湘云等[5]构建的高新技术产业发展统计指标体系，将高新技术产业发展水平划分为产业化能力、成果转化能力以及自主创新能力。由于数据的可得性，本文将使用新增固定资产代表产业化能力，技术市场成交额与新产品销售收入代表成果转化能力，专利授权数、R&D人员折合全时当量等代表自主创新能力。科技金融与高新技术产业耦合协调度指标体系见第11页表1。

表1 科技金融与高新技术产业评价指标体系

2）数据来源。本文根据建立的指标体系，选取长三角区域三省一市2009—2019年的数据，各指标数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国创业风险投资发展报告》《中国科技统计年鉴》《中国统计年鉴》以及中国知网等。其中有部分数据存在缺失现象，本文使用线性回归法补齐。

3）指标权重确定。在对长三角区域科技金融与高新技术产业协同度进行测算之前，必须确定各个指标的权重，权重的大小决定指标对子系统的贡献程度，最终确定复合系统的协同程度，因此指标赋权对于协同发展情况的研究至关重要。为避免出现主观因素干扰，使测算过程更加准确有效，本文采用熵值法测度指标权重。熵值越大，代表该指标有效信息越多，对于测算的重要性较高，反之，指标也就越不重要[6]。

假设选取n年的数据，共有m个指标，yij'表示第i年第j个指标的值（i=1，2，3，…，n；j=1，2，3，…，m）。

使用熵值法计算指标权重的前提是要对数据进行标准化处理，公式为

式中：αj与βj分别为第j个指标在整个系统内的上下限，由于后续要取对数计算，算式结果不能为0，所以每项结果在原来的基础上加0．000 1，以确保指标计算顺利。

利用得出的标准化数据计算各指标的权重，公式为

计算第j项指标熵值公式为

计算差异性系数公式为

确定各个评价指标权重公式为

4）建立耦合协调度模型。本文使用变异系数法来确定二者之间的耦合度和耦合协调度。耦合协调度反映的是复合系统整体发展水平，耦合协调度越高，代表复合系统协同发展的程度越高[7]。耦合协调度模型建立公式为

式中：C为耦合度，取值范围为0～1；U1，U2为科技金融子系统和高新技术产业子系统；k为2～5中的协调系数，本文中取k=2；T为科技金融与高新技术产业复合系统的综合评价值；a为科技金融子系统权重，b为高新技术产业子系统权重，本文中科技金融与高新技术产业权重相等，取a=0．4，b=0．6；D为耦合协调度。

3 长三角区域科技金融与高新技术产业协同度测算

1）权重确定。根据熵值法将各指标数据代入式（1）～式（5）中计算各指标权重，结果见表1。

2）复合系统协同度测算结果。根据式（6）～式（8）的耦合度模型以及耦合协调度模型，计算得出长三角区域2009—2019年科技金融与高新技术产业协同发展程度，根据耦合协调度来确定长三角区域二者的耦合发展类型。本文参照董晓红等[8]对耦合协调度的划分方式，将耦合协调度划分为4个类型：0＜D≤0．4时，表示处于低度耦合协调阶段；0．4＜D≤0．5时，表示处于中度耦合协调阶段；0．5＜D≤0．8时，表示处于高度耦合协调阶段；0．8＜D≤1时，表示处于极度耦合协调阶段。具体结果见第12页表2。长三角区域科技金融与高新技术产业耦合协调发展过程见第12页图1，上海、江苏、浙江、安徽4地耦合协调图见第12页图2。

4 结论

1）科技金融与高新技术产业协同度递增。从表2、图1以及图2可以看出，长三角区域科技金融与高新技术产业的耦合度在2009—2011年有一个较大幅度的增长，2011年后基本保持稳定的状态。2009—2019年复合系统的耦合协调度呈现持续稳定上涨的态势，经过8年的推进，耦合协调度从2009年的低度耦合协调阶段发展至2016年的高度耦合状态，且近些年来耦合协调度一直保持着高度耦合协调状态。可以说明长三角区域科技金融与高新技术产业正处于协同发展的黄金时期，并且科技与金融融合状态较好，基本实现了两系统融合后“1+1＞2”的目标。

表2 长三角区域2009—2019年科技金融与高新技术产业耦合协调度及类型

图1 长三角区域科技金融与高新技术产业复合系统耦合度和耦合协调度图

图2 长三角区域三省一市科技金融与高新技术产业复合系统耦合协调度图

2）区域协同发展状况不平衡。从图2可以看出，长三角区域三省一市协同发展处于不平衡状态。具体来看，相比于三省，上海市前几年在科技金融与高新技术产业协同发展方面处于领先地位，后期虽稳步上升，但并没有保持一开始的良好势头。浙江省在近11年的发展过程中，协同发展提升效果明显，从2009年的0．079提升到2019年的0．486，预计近几年将要进入高度耦合协调阶段。尽管长三角区域整体已经达到高度耦合协调阶段，但三省一市协同的最好效果仅是进入到中度协调发展阶段。结合本文研究来看，长三角区域在科技金融与高新技术产业协同发展过程中主要有两个问题：长三角区域各地政策独立性较强，各地之间合作性不高，不利于其协调发展；各地科技金融与高新技术产业发展不平衡，有待进一步促进其融合发展。