區(qū)域科技金融發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
——基于投影尋蹤模型分析

楊建輝，黎綺熳，謝潔儀

(華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院，廣東廣州 510640)

重視科技金融工作，鼓勵(lì)金融創(chuàng)新，如何更好地促進(jìn)科技與金融結(jié)合已經(jīng)成為新常態(tài)下經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要課題。建立有效的科技金融評(píng)估監(jiān)測(cè)機(jī)制，可以促進(jìn)科技金融對(duì)中小微企業(yè)發(fā)展的支持，助推產(chǎn)業(yè)的升級(jí)。目前，國(guó)內(nèi)缺少專門衡量科技金融發(fā)展的統(tǒng)計(jì)體系，這對(duì)于及時(shí)發(fā)現(xiàn)科技金融發(fā)展過程中出現(xiàn)的問題極其不利。要推動(dòng)科技金融的發(fā)展，就有必要建立科學(xué)、合理且及時(shí)的科技發(fā)展評(píng)價(jià)體系，通過合理及時(shí)的評(píng)估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)科技金融發(fā)展過程中出現(xiàn)的問題并改進(jìn)。

1 科技金融概念及主要研究概述

科技金融一般來說是指促進(jìn)科技開發(fā)、成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化的一系列金融政策、金融制度、金融工具和金融服務(wù)的系統(tǒng)性、創(chuàng)新性安排，是由向科技創(chuàng)新活動(dòng)提供金融資源的各種主體（包括政府、企業(yè)、市場(chǎng)、社會(huì)）及其行為活動(dòng)共同組成的體系［1］?？萍冀鹑谥饕菄@以下兩種形式來開展的：一是政府主導(dǎo)的通過直接注資或者建立為引導(dǎo)民間資本進(jìn)入科技型企業(yè)的母基金；第二種則是多元化的科技型企業(yè)融資渠道，具體包括多層次資本市場(chǎng)、科技信貸與科技保險(xiǎn)、創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資、互聯(lián)網(wǎng)金融等。

“科技金融”為我國(guó)專有名詞，國(guó)外鮮少有學(xué)者建立指標(biāo)體系對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)，但是在金融對(duì)于科技創(chuàng)新的促進(jìn)作用上，國(guó)外大多數(shù)學(xué)者都已經(jīng)達(dá)成共識(shí)。對(duì)于銀行、資本市場(chǎng)、風(fēng)險(xiǎn)投資等對(duì)科技創(chuàng)新的重要促進(jìn)作用有大批學(xué)者進(jìn)行研究，如，約瑟夫·熊彼特［2］認(rèn)為信貸是現(xiàn)代工業(yè)體系建立的前提，現(xiàn)代工業(yè)體系只有依靠創(chuàng)新才能建立，而信貸對(duì)于實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新又是至關(guān)重要的，銀行信用在創(chuàng)新中的重要作用就在于為生產(chǎn)要素的重新組合提供必需的購(gòu)買力；Levine等［3］采用實(shí)證方法驗(yàn)證了股票市場(chǎng)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的正向關(guān)系；Kaplan等［4］指出，風(fēng)險(xiǎn)投資不僅能夠在一定程度上緩解科技型中小企業(yè)的融資需求，而且還能夠?yàn)榭萍夹椭行∑髽I(yè)提供全方位增值服務(wù)，比如引入先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn)、提供技術(shù)或客戶資源等等，同時(shí)，由于風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)介入企業(yè)經(jīng)營(yíng)，向企業(yè)注入先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蛴行Ы档涂萍夹椭行∑髽I(yè)的融資成本。

國(guó)內(nèi)對(duì)于如何建立評(píng)價(jià)科技金融發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)體系，在指標(biāo)選取、評(píng)價(jià)方法上有一些研究?？傮w上看，相較于我國(guó)業(yè)已形成的以金融中介主導(dǎo)，風(fēng)險(xiǎn)投資、多層次資本市場(chǎng)等充當(dāng)重要補(bǔ)充的多元化科技金融體系，量化金融對(duì)科技創(chuàng)新活動(dòng)支持力度的統(tǒng)計(jì)體系處于相對(duì)滯后水平［5］。在評(píng)價(jià)指標(biāo)選取方面，李文森［5］提出科技金融統(tǒng)計(jì)體系不僅有總量指標(biāo)，還要有一系列結(jié)構(gòu)性指標(biāo)；楊曉麗［7］提出應(yīng)該分層次多角度構(gòu)建科技金融統(tǒng)計(jì)指標(biāo)核心體系及支撐指標(biāo)，在準(zhǔn)確測(cè)定及劃分科技、金融、政府層次的基礎(chǔ)上，提煉構(gòu)建簡(jiǎn)潔且完備的科技金融支撐體系，并透析各方在科技金融發(fā)展中的角色定位；梁偉真等［8］從科技金融結(jié)構(gòu)、科技金融發(fā)展程度、科技金融效果以及科技金融環(huán)境這4個(gè)方面構(gòu)建科技金融的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系等。在評(píng)價(jià)方法上，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在評(píng)價(jià)金融與科技融合效益上常被運(yùn)用，但是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法存在無法依據(jù)指定參考集提供評(píng)價(jià)信息，不利于決策者根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行有效改進(jìn)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要求訓(xùn)練樣本大，分類結(jié)果會(huì)因?yàn)椴煌撝档脑O(shè)定出現(xiàn)差異，泛化能力差?；诖?，本文考慮采用模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、數(shù)學(xué)意義清晰，便于后續(xù)應(yīng)用的投影尋蹤方法，從科技產(chǎn)出、投融資體系和支撐體系3個(gè)維度出發(fā)來實(shí)現(xiàn)對(duì)科技金融發(fā)展的評(píng)價(jià)與分析［9-10］。

2 科技金融發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

2.1 指標(biāo)選取

科技金融指標(biāo)的設(shè)計(jì)既具有一般發(fā)展指標(biāo)體系的特點(diǎn)，又存在其獨(dú)特性。在指標(biāo)的選取上，本文從科技產(chǎn)出、投融資體系和支撐體系3個(gè)維度出發(fā)，用比型指標(biāo)、不用總量等規(guī)模指標(biāo)以消除總量或規(guī)模的差異性影響，同時(shí)盡可能使用能夠量化的指標(biāo)，并按可操作性的原則選取指標(biāo)。指標(biāo)體系在構(gòu)建的過程中，以獲取容易、可度量性、可比性以及多維度評(píng)價(jià)作為選取指標(biāo)的出發(fā)點(diǎn)，最終選取18個(gè)三級(jí)指標(biāo)涵蓋科技產(chǎn)出、投融資體系和支撐體系3個(gè)維度，具體計(jì)算方法見表1所示。

表1 我國(guó)區(qū)域科技金融發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2 研究對(duì)象和數(shù)據(jù)來源

本文以廣東省科技金融發(fā)展情況為主要研究對(duì)象，以北京、上海、江蘇、浙江等19個(gè)省份為對(duì)標(biāo)省份，對(duì)科技金融相關(guān)方面進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。在實(shí)證部分，搜集了該20個(gè)省份（以下簡(jiǎn)稱樣本省份）2015年的18個(gè)三級(jí)指標(biāo)（如表1）數(shù)據(jù)。本文指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自公開權(quán)威資料。其中，互聯(lián)網(wǎng)金融資料來自網(wǎng)貸之家和眾籌家；知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資金額數(shù)據(jù)搜集方面，由于各地知識(shí)產(chǎn)權(quán)局沒有專門對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，本文主要從各地知識(shí)產(chǎn)權(quán)局發(fā)布的消息中搜集；涉及創(chuàng)業(yè)板的數(shù)據(jù)來自深圳證券交易所，新三板的融資數(shù)據(jù)來源于我國(guó)中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)發(fā)布的快報(bào)；科技企業(yè)孵化器數(shù)據(jù)來自科學(xué)技術(shù)部火炬高技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)中心；其他數(shù)據(jù)均來自《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》以及萬得資訊（Wind）數(shù)據(jù)庫(kù)。

3 建模及實(shí)證結(jié)果

投影尋蹤聚類分析的實(shí)質(zhì)是一種降維處理技術(shù)，具體思路是通過尋找最能反映待評(píng)價(jià)問題綜合指標(biāo)特性的投影方向，將多個(gè)影響因素線性投影進(jìn)而得到相對(duì)應(yīng)的投影特征值，然后再建立其與因變量之間的映射關(guān)系，最后將高維問題轉(zhuǎn)換為一維問題進(jìn)行分析研究［11-12］。

3.1 指標(biāo)數(shù)據(jù)歸一化預(yù)處理

根據(jù)上述構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，為擴(kuò)大指標(biāo)體系的適用性，本文搜集20個(gè)樣本省份2015年關(guān)于以上指標(biāo)體系的18個(gè)指標(biāo)（相對(duì)值）的數(shù)據(jù)，得到以下結(jié)果：設(shè)各指標(biāo)值的數(shù)據(jù)集為{x(i,j)|i=1,2,…,20;j=1,2,…,18}，其中x(i,j)為第i個(gè)省份第j個(gè)指標(biāo)值；為消除各指標(biāo)值的量綱和統(tǒng)一各指標(biāo)值的變化范圍，采用下式進(jìn)行極值歸一化處理（指標(biāo)都是正向指標(biāo)）：

經(jīng)過處理，得到結(jié)果分別如表2至表4所示。

表2 樣本省份科技金融發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的歸一化預(yù)處理結(jié)果（之一）

表2 （續(xù)）

表3 樣本省份科技金融發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的歸一化預(yù)處理結(jié)果（之二）

表4 樣本省份科技金融發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的歸一化預(yù)處理結(jié)果（之三）

3.2 一維投影指標(biāo)函數(shù)構(gòu)建

令向量a=(a1, a2,…, a18)為p維單位投影，則第i個(gè)樣本的（綜合）投影值為一維投影指標(biāo)函數(shù)為其中Sz為投影值z(mì)(i)的標(biāo)準(zhǔn)差，Dz為投影值z(mì)(i)的局部密度，其值為：

式（2）（3）中：E(z)為序列 {z(i)|i=1,2,…,20}的平均值；R為局部密度的窗口半徑；r(i,k)為樣本i和k之間的距離；u(t)為單位階躍函數(shù)，當(dāng)R≥r（i，k）取1，否則取0。

3.3 最佳投影向量及其系數(shù)

通過求解一維投影指標(biāo)函數(shù)的最大值，就可以得到模型的最佳投影向量及其系數(shù)，即：

借助MATLAB工具運(yùn)行RAGA最優(yōu)化算法進(jìn)行求解，得到Q(a)=1.132 5，最優(yōu)函數(shù)值迭代變化趨勢(shì)如圖1所示，對(duì)應(yīng)的a向量為（0.070 5, 0.189 4, 0.183 7,0.335 1,0.358 7,0.135 8,0.174 4, 0.286 9, 0.140 6,0.332 7, 0.224 5, 0.211 7,0.196 0,0.248 9, 0.381 1,0.137 4, 0.063 0,0.240 0）。其中，投影向量系數(shù)越大的指標(biāo)越重要。在本文評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的18個(gè)指標(biāo)中，權(quán)重大于0.30的指標(biāo)有新三板掛牌比例（0.38）、R&D投入強(qiáng)度（0.36）、財(cái)政支持力度（0.34）、小額貸款公司貸款占比（0.33），前4個(gè)指標(biāo)的權(quán)重占總權(quán)重約36%；權(quán)重大于0.20小于0.30的指標(biāo)有科技研發(fā)資源（0.29）、新三板支持力度（0.25）、對(duì)公共技術(shù)服務(wù)平臺(tái)投資指數(shù)（0.24）、知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資力度（0.22）、創(chuàng)業(yè)板交易活躍程度（0.21）、創(chuàng)業(yè)板支持力度（0.20）；權(quán)重大于0.10小于0.20的指標(biāo)有專利產(chǎn)出指數(shù)（0.19）、高新技術(shù)企業(yè)產(chǎn)出指數(shù)（0.18）、科技人力資源指數(shù)（0.17）、創(chuàng)投對(duì)每個(gè)案例平均投資額（0.14）、R&D市場(chǎng)化程度（0.14）、孵化器管理機(jī)構(gòu)從業(yè)人員資源指數(shù)（0.14）；權(quán)重小于0.10的指標(biāo)有技術(shù)市場(chǎng)成交指數(shù)（0.07）、孵化器創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師資源指數(shù)（0.06）。

圖1 樣本省份科技金融發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的最優(yōu)函數(shù)值變化趨勢(shì)

3.4 科技金融發(fā)展指數(shù)

表5 樣本省份科技金融綜合發(fā)展指數(shù)排名

表5 （續(xù)）

表5 （續(xù)）

3.5 投影尋蹤模型分析結(jié)果

本文采用投影尋蹤模型對(duì)樣本各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，得到結(jié)果顯示：新三板掛牌比例、R&D投入強(qiáng)度、財(cái)政支持力度對(duì)于科技金融的發(fā)展具有突出影響作用，且廣東省的科技金融發(fā)展指數(shù)排名在樣本省份中排名第三。為了更加直觀地體現(xiàn)廣東省目前科技金融發(fā)展整體狀況，本文將科技金融綜合發(fā)展指數(shù)排名前五的樣本省份2015年的各指標(biāo)排名情況進(jìn)行匯總，見表6所示?？萍冀鹑诋a(chǎn)出方面，廣東省的技術(shù)市場(chǎng)成交指數(shù)靠后，專利產(chǎn)出指數(shù)排名中間，而高新技術(shù)企業(yè)的科技金融產(chǎn)出指數(shù)排名靠前，說明廣東省的高新技術(shù)企業(yè)將科研支出轉(zhuǎn)化為凈利潤(rùn)的能力較高；風(fēng)險(xiǎn)投資方面，廣東省在5個(gè)省市中排名靠中后，即平均每項(xiàng)投資案例所獲得的資金支持相對(duì)較少；科技貸款方面，廣東省民間貸款的活躍程度排名靠中后，而專利質(zhì)押融資排名第一，說明廣東省專利權(quán)質(zhì)押工作取得了較好的成效；科技資本市場(chǎng)方面，創(chuàng)業(yè)板和新三板對(duì)廣東省科技型中小企業(yè)的支持力度較大；科技金融資源方面，廣東省高新技術(shù)企業(yè)的科研人員占比較少，研發(fā)機(jī)構(gòu)比例也較低；科技金融經(jīng)費(fèi)方面，廣東省的財(cái)政支持力度靠后，而企業(yè)自主投入研發(fā)的經(jīng)費(fèi)比例較高；科技企業(yè)孵化器方面，廣東省的創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師資源以及孵化器管理水平較高。

表6 2015年樣本省份科技金融綜合發(fā)展指數(shù)前五排名單位：位

表6 （續(xù)）

4 結(jié)論與建議

通過比較2015年我國(guó)20個(gè)省份的科技金融綜合發(fā)展指數(shù)值可知，北京、江蘇、廣東、浙江、上海5個(gè)省市的科技金融綜合指數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他省份；此外通過投影向量系數(shù)大小比較發(fā)現(xiàn)，本文構(gòu)建的科技金融發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中新三板掛牌比例、R&D投入強(qiáng)度、財(cái)政支持力度這3個(gè)指標(biāo)對(duì)于科技金融的發(fā)展具有更突出影響?；谝陨辖Y(jié)論，對(duì)廣東省提高科技金融發(fā)展水平建議可以從如下幾個(gè)方面入手：

（1）目前廣東省技術(shù)市場(chǎng)呈現(xiàn)活躍度不足且成交量有所下降的趨勢(shì)。從2007—2016年科技金融綜合發(fā)展指數(shù)排名前五的樣本各地技術(shù)市場(chǎng)成交指數(shù)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)，北京市的技術(shù)市場(chǎng)成交指數(shù)最高，且高于其他省市0.5%～2.5%，也就意味著高新技術(shù)企業(yè)投入相等的科研經(jīng)費(fèi)，在北京市將會(huì)產(chǎn)生高于其他省市0.5%～2.5%的技術(shù)市場(chǎng)合同金額；而其他4個(gè)省市的技術(shù)市場(chǎng)成交指數(shù)低于1.00%，且都比較接近。廣東省的技術(shù)成交指數(shù)在2015年達(dá)到最大值，之后呈現(xiàn)一個(gè)波動(dòng)下降的趨勢(shì)， 2016年技術(shù)市場(chǎng)成交額排名第四。因此，建議廣東省進(jìn)一步完善技術(shù)市場(chǎng)交易體制，積極鼓勵(lì)更多的技術(shù)買賣方進(jìn)入交易市場(chǎng)，同時(shí)建立公開透明程度高的交易市場(chǎng)，充分發(fā)揮市場(chǎng)能動(dòng)性，為科技型企業(yè)技術(shù)交易服務(wù)平臺(tái)注入活力。

（2）進(jìn)一步加強(qiáng)引進(jìn)創(chuàng)新型、專業(yè)型科研人員。。從統(tǒng)計(jì)的2007—2016樣本省份科技人力資源指數(shù)發(fā)現(xiàn)，上海市和北京市的科技人力資源指數(shù)始終保持在前兩位，廣東省的指數(shù)則波動(dòng)較大，在2009年達(dá)到峰值，之后回落，2016年為24.12%，排名第三，意味著在廣東省高新技術(shù)企業(yè)的每100個(gè)從業(yè)人員中，會(huì)有約24個(gè)科研活動(dòng)人員，這一比例遠(yuǎn)低于上海市的33.21%和北京市的32.69%。這意味著加大對(duì)教育、科研的投入，包括引進(jìn)海內(nèi)外優(yōu)秀人才，建立更多具有高質(zhì)量、高標(biāo)準(zhǔn)、高要求的研究機(jī)構(gòu)可以有效地縮小廣東省與先進(jìn)地區(qū)的科技金融發(fā)展水平。高端研發(fā)人才是各地稀缺爭(zhēng)奪資源，因此，建議廣東省對(duì)于創(chuàng)新型、專業(yè)性人才引入可以加大支持經(jīng)費(fèi)投入和提供更大的優(yōu)惠政策傾斜。

（3）充分發(fā)揮廣東省獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)，助力科技金融發(fā)展。首先廣東省作為我國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的起源地，政策環(huán)境、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)較為自由，這使得其發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。對(duì)于廣東省金融高新區(qū)而言，互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)業(yè)既是探索區(qū)域金融、科技、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新融合發(fā)展的強(qiáng)大推手，也是盤活民間資本、支持科技型企業(yè)發(fā)展的直接方式。因此，建議廣東省在吸取之前互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)存在的剛性兌付、資金池管理不當(dāng)?shù)仍斐山?jīng)營(yíng)不善的教訓(xùn)基礎(chǔ)上，進(jìn)一步淘汰問題平臺(tái)，規(guī)范準(zhǔn)入門檻標(biāo)準(zhǔn)，不斷提高活躍運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的透明度和合規(guī)程度，為科技金融的發(fā)展創(chuàng)造更為有友好的互聯(lián)網(wǎng)金融環(huán)境。

（4）借力粵港澳大灣區(qū)建設(shè)、科創(chuàng)板設(shè)立等利好政策，促進(jìn)科技與金融充分融合?；浉郯拇鬄硡^(qū)建設(shè)的推進(jìn)必定加快廣東省金融服務(wù)的自由化、一體化、國(guó)際化和法制化，因此，建議廣東省進(jìn)一步推進(jìn)金融服務(wù)的多元化、差異化發(fā)展，加速金融組織體系建設(shè)，提升廣州市金融總部的集聚力和輻射力；通過推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)來加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)對(duì)金融的基礎(chǔ)作用，鼓勵(lì)高端人才從事金融業(yè)，借助人才的力量帶動(dòng)金融行業(yè)的發(fā)展；做好風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管和征信體系的建設(shè)工作，營(yíng)造誠(chéng)信有序的金融生態(tài)環(huán)境。此外，科創(chuàng)板作為獨(dú)立于主板的板塊，是提升服務(wù)科技創(chuàng)新企業(yè)能力、增強(qiáng)市場(chǎng)包容性、強(qiáng)化市場(chǎng)功能的一項(xiàng)資本市場(chǎng)重大改革舉措，同時(shí)也是科技型企業(yè)融資途徑的重要補(bǔ)充，預(yù)示著我國(guó)金融體系完備程度又上了一個(gè)新的臺(tái)階，有利于提高科技金融發(fā)展，因此，建議廣東省積極響應(yīng)科創(chuàng)板注冊(cè)制，鼓勵(lì)資質(zhì)好、潛力大的科技型企業(yè)積極準(zhǔn)備申報(bào)，并為其上市提供輔導(dǎo)資源。