科技金融網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及演化仿真研究

李媛媛，陳文靜，劉思羽

（河北工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，天津300400）

一、引言

在我國新舊動能轉(zhuǎn)換階段，對科技型企業(yè)創(chuàng)新的需求更加迫切。2020 年受新冠肺炎疫情的沖擊，科技型企業(yè)融資難的問題凸顯。因此，我國財政部頒發(fā)《關(guān)于支持金融強化服務(wù)做好新型冠狀病毒感染肺炎疫情防控工作的通知》，保障中小微企業(yè)的融資需求，優(yōu)化對受疫情影響企業(yè)的融資擔保服務(wù)，幫助企業(yè)與金融機構(gòu)對接，著力扶持實體企業(yè)渡過難關(guān)。并且在國務(wù)院常務(wù)會議中，根據(jù)國務(wù)院《政府工作報告》要求，要部署引導(dǎo)金融機構(gòu)進一步向企業(yè)合理讓利，助力穩(wěn)住經(jīng)濟基本盤，要加快降費政策落地見效，為市場主體減負。目前，單一的資金供給渠道已經(jīng)無法滿足企業(yè)創(chuàng)新活動的多重需要，企業(yè)進行創(chuàng)新活動離不開與多主體的資金互動和信息溝通，科技金融網(wǎng)絡(luò)的引入十分必要。在科技金融網(wǎng)絡(luò)中，如何通過主體間的鏈接互動，實現(xiàn)資金高效地配置，從而改善科技金融網(wǎng)絡(luò)中企業(yè)的科技創(chuàng)新水平，成為當前研究中緊迫而重要的問題。本文通過完善科技金融網(wǎng)絡(luò)概念，構(gòu)建科技金融網(wǎng)絡(luò)模型，分析網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀，找出一定的演化規(guī)則，運用Netlogo 仿真模擬政府補貼在科技金融網(wǎng)絡(luò)中的作用，以此提出適當?shù)膶Σ呓ㄗh，對網(wǎng)絡(luò)進行完善與優(yōu)化。

二、文獻回顧

對于科技金融的發(fā)展演化，學(xué)者們通過不同視角、不同方法，分析科技金融的發(fā)展歷程及演化機理。白玉娟和于麗英（2019）[1]將科技金融與生態(tài)概念相結(jié)合，從空間格局視角，探究科技金融發(fā)展的區(qū)域差異性。張明喜等（2019）[2]借鑒演化經(jīng)濟學(xué)的思想方法，從時間維度將科技金融的演化分為四個階段，歸納科技金融演化動因，提出未來科技金融發(fā)展的方向與重點。楊宜等（2018）[3]參考博弈論的思想方法，以科技型中小企業(yè)和商業(yè)銀行作為科技金融的主體，建立兩個主體間的演化博弈模型，得到影響兩個博弈主體選擇合作策略的影響因素，并引入相應(yīng)的監(jiān)督和懲罰機制。徐玉蓮和于浪（2020）[4]首次將網(wǎng)絡(luò)模型納入科技金融演化的分析之中，提出科技金融網(wǎng)絡(luò)概念，探究不同演化階段科技金融網(wǎng)絡(luò)的階段特征，研究演化過程中的政策作用機理。

隨著科技金融的逐步發(fā)展，主體間關(guān)系越來越呈現(xiàn)出“多元、融合、動態(tài)、持續(xù)”的特征。因此，運用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型來探究網(wǎng)絡(luò)演化進程十分必要。目前分析科技金融網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀的文獻較少，但對于類似網(wǎng)絡(luò)的研究較多，學(xué)者們普遍從網(wǎng)絡(luò)密度（王方方和李香桃，2020；侯純光等，2019）[5-6]、網(wǎng)絡(luò)中心性（王方方和李香桃，2020；侯純光等，2019；Singh C K & Jolad S，2018；Sebastian et al.，2019）[5-8]、核心—邊緣結(jié)構(gòu)（侯純光等，2019）[6]、聚類系數(shù)（Singh C K&Jolad S，2018；Sebastian et al.，2019）[7-8]、平均路徑長度（Singh C K&Jolad S，2018；Sebastian et al.，2019）[7-8]等網(wǎng)絡(luò)特征分析網(wǎng)絡(luò)演化進程，從而總結(jié)演化規(guī)律，探索空間中的網(wǎng)絡(luò)格局變化，判斷出高鐵網(wǎng)絡(luò)的樞紐城市及發(fā)展態(tài)勢（王方方和李香桃，2020）[5]，總結(jié)出“一帶一路”沿線國家的人才流向（侯純光等，2019）[6]，確定不同時期最有影響力的印度物理學(xué)家（Singh C K&Jolad S，2018）[7]，通過對比分析八個不同國家航空網(wǎng)絡(luò)度數(shù)中心度的演變，找出其隨時間變化的最佳擬合（Sebastian et al.，2019）[8]。

從網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部要素來看，演化過程即為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點、鏈接邊的增加和減少的基本驅(qū)動過程（Carley K M，2003）[9]。雖然不同網(wǎng)絡(luò)具有不同的驅(qū)動因素，但是具有共通的演化機理，例如增長機理和擇優(yōu)機理。增長機理是指網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴大，即網(wǎng)絡(luò)節(jié)點和鏈接關(guān)系的增加（Aholangas P，1999）[10]。擇優(yōu)機理又稱擇優(yōu)鏈接機理，是指網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在建立鏈接關(guān)系時會進行適當?shù)倪x擇，偏好于選擇更優(yōu)的節(jié)點進行鏈接（盛科榮等，2019）[11]。

基于上述實證統(tǒng)計的結(jié)果，部分學(xué)者開始探索使用仿真模型來模擬網(wǎng)絡(luò)的演化。石乘齊（2019）[12]基于BA 模型，做出符合創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化的適當改進，運用MATLAB 軟件進行仿真模擬。劉國巍和張停停（2018）[13]設(shè)置3 類Agent，即創(chuàng)新主體Agent1、合作Agent2和地理環(huán)境Agent3，從微觀、宏觀兩方面考慮其復(fù)雜交互行為，確定其連接機制和算法步驟，運用NETLOGO 軟件進行仿真模擬。Jing Liu et al.（2019）[14]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的風險動態(tài)模擬（BNRDS）方法，對礦山尾礦庫在流域尺度上的水污染事故風險進行評估，模擬了風險傳導(dǎo)路徑。Shiyue Li et al.（2020）[15]等從時間和空間的角度分析了突發(fā)事件中網(wǎng)絡(luò)輿情的演變特征，通過初始參數(shù)的設(shè)定，運用MATLAB 軟件建模，模擬政府了解民意的演變過程。

綜上所述，目前較少學(xué)者引入網(wǎng)絡(luò)模型研究科技金融的發(fā)展與演化，科技金融網(wǎng)絡(luò)的定義、概念與演化機理有待完善。因此，本文從資金供給方與資金需求方兩個維度出發(fā)，完善科技金融網(wǎng)絡(luò)定義，構(gòu)建動態(tài)、多主體的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，分析研究科技金融網(wǎng)絡(luò)的演化特征，并用Netlogo 軟件模擬仿真政府補貼在提升企業(yè)創(chuàng)新能力中的作用，從而提出對策建議。

三、科技金融網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

（一）網(wǎng)絡(luò)概念的界定

由于涉及科技金融網(wǎng)絡(luò)的文獻較少，本文通過參考創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)、知識網(wǎng)絡(luò)和投融資網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過程，從資金需求、資金供給和中介服務(wù)三個層次定義科技金融網(wǎng)絡(luò)?？萍冀鹑诰W(wǎng)絡(luò)是以資金需求主體（科技型企業(yè)）和資金供給主體（銀行、政府、資本市場等）作為網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點，以保險公司、中介服務(wù)公司等作為網(wǎng)絡(luò)外圍節(jié)點，以資金流和信息流作為鏈接機制的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)?？萍夹推髽I(yè)與銀行、政府、資本市場等資金供給主體之間存在資金流動，資金供給主體之間存在合作關(guān)系，保險公司和中介服務(wù)公司等為資金供需雙方提供對稱信息與風險分擔服務(wù)。資金需求、資金供給和中介服務(wù)三個層次的共同運作，促使科技金融網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定發(fā)展。

本文將科技金融網(wǎng)絡(luò)定義為二模網(wǎng)絡(luò)，將資金需求主體（科技型企業(yè)）視為一類節(jié)點，將資金供給主體（科技金融機構(gòu)）視為另一類節(jié)點，若兩節(jié)點間存在資金與信息的流動，則將兩點鏈接起來，即網(wǎng)絡(luò)中每一條邊表示連接的節(jié)點間有資金與信息的流動。該網(wǎng)絡(luò)以提升科技型企業(yè)創(chuàng)新能力為目標，各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間主要通過資金與信息流動進行交互，在企業(yè)發(fā)展的不同時刻發(fā)生新建、持續(xù)或斷開節(jié)點間鏈接的事件，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的變化與調(diào)整，進而推動科技金融網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化。

（二）網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的選取

本文選取2010—2018 年創(chuàng)業(yè)板上市公司作為資金需求節(jié)點，并將低附加值第一產(chǎn)業(yè)公司、缺失數(shù)據(jù)的公司和經(jīng)營情況異常的公司進行剔除，資金流動數(shù)據(jù)來源于國泰安CSMAR 數(shù)據(jù)庫。對于資金供給節(jié)點，本文從政府補貼、銀行貸款和資本市場融資三個層次進行考量。其中，將政府補貼分為四類，分別為科研成果獎勵、政府人才補貼、政府稅收補貼和科研項目補貼?？蒲谐晒剟钍侵刚畬ζ髽I(yè)已有研究成果進行的獎勵補貼，科研項目補貼是指項目建設(shè)過程中政府給予的補貼支持。將銀行貸款分為四類，分別為政策性銀行貸款、國有商業(yè)銀行貸款、股份制商業(yè)銀行貸款和外資銀行貸款，前三者均為國內(nèi)銀行貸款行為。在資本市場融資方面，本文依據(jù)認股份額大于1%的股東信息將其分為五類，分別為證券投資基金、機構(gòu)投資者、個人投資者、政府引導(dǎo)基金和國外投資者，前四類均為國內(nèi)投資行為。

（三）關(guān)系矩陣的構(gòu)建

首先，進行資金供給節(jié)點與資金需求節(jié)點之間關(guān)系矩陣的構(gòu)建?？萍冀鹑诰W(wǎng)絡(luò)的二模關(guān)系一般是通過資金流來構(gòu)建的，若科技型企業(yè)與資金供給節(jié)點之間產(chǎn)生了資金流動，說明二者存在關(guān)系，企業(yè)i與資金供給節(jié)點j在年度內(nèi)產(chǎn)生n 次資金流動，則關(guān)系值aij為n，將會形成一個如（1）式所示的多值矩陣，即科技金融網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系矩陣。隨后，將該矩陣各列取平均值作為閾值，用于構(gòu)建二模0-1 矩陣。若得到的關(guān)系值高于該閾值，則記為1，表示該企業(yè)與資金供給方具有較強的投融資關(guān)系；若兩者關(guān)系值低于該閾值，則記為0，表示該企業(yè)與資金供給方不具有或具有較弱可忽略的投融資關(guān)系，最終得到二模0-1矩陣。

四、科技金融網(wǎng)絡(luò)演化仿真分析

（一）網(wǎng)絡(luò)演化進程分析

將上文得到的二模0-1 矩陣導(dǎo)入Ucinet 軟件，繪制以資金需求方與資金供給方為節(jié)點，以資金流動為邊的年度網(wǎng)絡(luò)圖。通過網(wǎng)絡(luò)圖的繪制可以發(fā)現(xiàn)，2010 年網(wǎng)絡(luò)中鏈接邊相對較少，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較小，隨著時間的推移，越來越多的科技型企業(yè)加入我國科技金融網(wǎng)絡(luò)中，增量資本紛紛涌入，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模逐漸擴大。這說明在網(wǎng)絡(luò)演化過程中，新節(jié)點的增加值大于原有節(jié)點的減少值，資金流動鏈接邊新增和保持的數(shù)量大于鏈接關(guān)系的解除量，科技金融網(wǎng)絡(luò)具有增長機理。2009 年創(chuàng)業(yè)板的設(shè)立，成功引導(dǎo)社會資源向創(chuàng)新型企業(yè)集聚，不少地方政府也設(shè)立了投資基金，并且吸引了一大批企業(yè)進行股改，激發(fā)了企業(yè)活力，因此在2011 年進入網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)節(jié)點數(shù)激增，出現(xiàn)了高達52.21%的增長率。2014年李克強總理提出“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”，并且寫入2015 年的《政府工作報告》中，隨后各地政府紛紛頒布對創(chuàng)新型中小企業(yè)的稅收優(yōu)惠政策、補貼政策等，全社會的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力被進一步激發(fā)，越來越多的企業(yè)與科技金融機構(gòu)加入網(wǎng)絡(luò)，推動著科技金融網(wǎng)絡(luò)的不斷優(yōu)化完善。2017 年以后，節(jié)點增長率逐步放緩，說明科技金融網(wǎng)絡(luò)的準入門檻有所提升。節(jié)點數(shù)量的一味提升無法直接帶動網(wǎng)絡(luò)升級。只有網(wǎng)絡(luò)從相對的混亂無序，慢慢演化為高度有序，在潛移默化的演化中擁有屬于自己網(wǎng)絡(luò)的進出標準，才能更好地整合資源，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化升級。同時，通過Ucinet軟件計算出的網(wǎng)絡(luò)密度始終在0.3上下浮動，結(jié)合上文情況，在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點不斷增加的情況下，網(wǎng)絡(luò)密度只存在小幅度波動，說明網(wǎng)絡(luò)整體聯(lián)系較為穩(wěn)定，資金主體加入網(wǎng)絡(luò)后，會擁有較為穩(wěn)定的資金流入。

與此同時，如表1 所示，通過觀察Ucinet 軟件計算所得的中心性指標（度數(shù)中心度、接近中心度和中間中心度），本文發(fā)現(xiàn)企業(yè)資金來源主要集中于股份制銀行、個人投資者與政府稅收補貼。這三個資金來源對于企業(yè)起著至關(guān)重要的作用，說明供需雙方在發(fā)生資金流動活動時，會進行雙向篩選，理性的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點總是希望可以準確測算出建立網(wǎng)絡(luò)鏈接關(guān)系的成本和收益，從而最大化提升企業(yè)的創(chuàng)新能力，實現(xiàn)資金供給方的利益最大化，因此科技金融網(wǎng)絡(luò)存在擇優(yōu)鏈接機理。從融資質(zhì)量角度出發(fā)，本文結(jié)合中心性排名發(fā)現(xiàn)，中心性最高的資金供給主體在發(fā)生演化，2010 年中心性最高的資金供給主體是股份制銀行，2014 年是政府稅收補貼，2018 年是個人投資者，說明企業(yè)的主要資金來源從前期的以銀行貸款為主變?yōu)橹衅谡龀仲Y金占比凸顯，再到后期以股權(quán)融資為主。近幾年，證券投資基金的主體地位不斷上升，資本市場的融資力量正在不斷強化，金融服務(wù)科技型企業(yè)的作用得到更好的發(fā)揮，資本市場融資成為科技型企業(yè)最主要的資金來源，有利于減少部分定期償付的財務(wù)壓力，企業(yè)財務(wù)風險降低，融資質(zhì)量進一步提升。

表1 2010年、2014年、2018年科技金融網(wǎng)絡(luò)中心性

對于企業(yè)資本市場融資水平，本文采用股權(quán)融資額與債券融資額來具體展示，數(shù)據(jù)來源于《深圳證券交易所市場統(tǒng)計年鑒》和《上海證券交易所市場統(tǒng)計年鑒》，出于數(shù)據(jù)的可獲性，股權(quán)融資額由首發(fā)IPO籌資額和增發(fā)、配股籌資額相加得出。由圖1可以看出，2015 年之前，我國上市企業(yè)股權(quán)融資額較大，近幾年逐漸偏向債券融資，債券融資相對風險可控，增信措施明顯有一定保障，預(yù)期收益也較為明確，退出機制較為完善。并且，債券的利息是在企業(yè)所得稅前支付，可適當避稅，債券的發(fā)行成本一般也低于股票，合理發(fā)債在一定程度上可改善企業(yè)財務(wù)結(jié)構(gòu)，企業(yè)融資水平得到提升。同時，2016 年以后股權(quán)和債券融資額均呈現(xiàn)下降趨勢，說明資本市場較好地完成了2015 年中央經(jīng)濟工作會議提出的去杠桿任務(wù)，市場風險得到了有效控制，我國融資市場的基本面得到一定改善，為今后融資質(zhì)量的進一步提升打下了扎實基礎(chǔ)。

圖1 股權(quán)融資額與債券融資額

通過科技金融網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，有效幫助我國融資市場基本面持續(xù)向好，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)成員信息互通性進一步加強，企業(yè)經(jīng)營情況透明度提升，信息披露時效性提高，金融機構(gòu)與企業(yè)間的信息屏障逐步打通。隨著信息對稱性的加強，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)科技型企業(yè)的溝通成本與信用成本不斷降低，融資標的的定價更加合理，投融資決策的有效性得到提升，資金供需更具效率，更有利于企業(yè)創(chuàng)新能力的提升。

（二）仿真主體及屬性設(shè)置

通過前文的分析可知，科技金融網(wǎng)絡(luò)邊的形成是一個雙向選擇過程，是理性的供需雙方在精確分析成本和收益后做出的最優(yōu)選擇。在演化過程中，科技金融網(wǎng)絡(luò)擁有增長機理、擇優(yōu)鏈接機理和增效機理，政府在網(wǎng)絡(luò)中扮演著發(fā)揮引導(dǎo)作用的重要角色，并且政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入有正向影響（郭景先等，2019）[16]。因此，本文將從政府補貼視角切入，探究政府補貼在科技金融網(wǎng)絡(luò)演化中發(fā)揮的作用。

在仿真過程中，本文根據(jù)政府補貼屬性的不同，將其分為四類，分別為政府人才補貼、科研項目補貼、政府引導(dǎo)基金和科研成果獎勵，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)特性，共設(shè)置兩大類Agent：政府Agent1 和科技型企業(yè)Agent2。設(shè)科技金融網(wǎng)絡(luò)為：

其中，V是網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點構(gòu)成的點集，VG是政府節(jié)點且包含四個，分別為科研成果獎勵VG1、政府人才補貼VG2、科研項目補貼VG3和政府引導(dǎo)基金投資VG4，VF是科技型企業(yè)節(jié)點，因為科技型企業(yè)有很多，所以用VFi表示第i 個企業(yè)的節(jié)點。E 是網(wǎng)絡(luò)中所有邊的集合，eip表示第i個企業(yè)受到政府科研成果獎勵，eiq表示第i 個企業(yè)受到政府人才補貼，eim表示第i 個企業(yè)受到政府科研項目補貼，ein表示第i 個企業(yè)受到政府引導(dǎo)基金投資。

每類Agent 及內(nèi)部所包含節(jié)點都有自己的網(wǎng)絡(luò)屬性設(shè)置。首先，政府Agent 的屬性有以下幾點：①依據(jù)企業(yè)總資產(chǎn)大小設(shè)立的單筆企業(yè)人才補助；②在評估企業(yè)現(xiàn)有科研項目水平后，給予項目一定的單筆資金補助；③當需要融資時，給予一定政府引導(dǎo)基金投資；④當企業(yè)科研項目獲得成果，創(chuàng)新能力有所提升時，對企業(yè)給予的鼓勵資金。其次，企業(yè)Agent的屬性有以下幾點：①企業(yè)總資產(chǎn)assets，隨機在1—4 單位之間分布；②企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量（人）talents，綜合《中國科技統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)和本文所選企業(yè)實際情況，設(shè)定talents=635*assets-620；③企業(yè)科研項目數(shù)量（個）innovation-projects，服從均值為15、標準差為10 的正態(tài)分布，企業(yè)科研項目水平innovation-projects-level，在綜合評定企業(yè)總資產(chǎn)、人才和科研項目數(shù)量后判定；④企業(yè)已獲專利數(shù)（個）patents，依據(jù)回歸結(jié)果，設(shè)定patents=22.211*assets+0.075*talents+83.403；⑤企業(yè)創(chuàng)新能力innovationability，依據(jù)專利數(shù)大小，對企業(yè)進行0—3 單位之間的劃分；⑥企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入（千萬）incomes，依據(jù)回歸結(jié)果，設(shè)定incomes=1275.591*assets+1.384*talents+2.388*patents-1200；⑦企業(yè)科技研發(fā)投入（千萬）R&D-investment，依據(jù)回歸結(jié)果，設(shè)定R&D-investment=54.781*assets+0.009*incomes-10.201；⑧企業(yè)盈利能力profitability，參考汪建等（2020）[17]的研究，考慮與研發(fā)投入、專利數(shù)和主營業(yè)務(wù)收入有關(guān)，設(shè)定profitability=0.3*R&D-investment+0.3*patents+0.5*incomes。上述回歸中所用數(shù)據(jù)均來自《中國科技統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)和同花順iFind數(shù)據(jù)庫。

（三）仿真規(guī)則

本文將企業(yè)創(chuàng)新能力設(shè)置為企業(yè)退出網(wǎng)絡(luò)的評判標準，并依據(jù)前文對演化現(xiàn)狀及機理的分析做出規(guī)則制定?；谡a貼視角的科技金融網(wǎng)絡(luò)的仿真規(guī)則如圖2所示。

假設(shè)進入科技金融網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)均具有科研項目，首先，針對企業(yè)現(xiàn)有科研人才水平、項目水平和資金情況進行評估。若企業(yè)缺少科研人才，現(xiàn)有科研人才數(shù)量小于閾值，則政府給予人才補助；若企業(yè)現(xiàn)有項目較為優(yōu)質(zhì)，項目水平大于閾值，則政府給予科研項目補助；若企業(yè)資金周轉(zhuǎn)能力較差，盈利能力有所欠缺，需要融資，盈利能力小于閾值，則政府引導(dǎo)基金進行投資。政府的上述補貼有助于企業(yè)提升營運能力，進而增加其研發(fā)投入，從而促使項目的順利進行。接下來，若項目運營成功，取得科研成果，則說明企業(yè)創(chuàng)新成功，企業(yè)創(chuàng)新能力增加，政府給予科研成果獎勵。最后，判斷企業(yè)創(chuàng)新能力是否大于閾值，若企業(yè)創(chuàng)新能力不足，則會被網(wǎng)絡(luò)淘汰。如此循環(huán)往復(fù)，整個科技金融網(wǎng)絡(luò)會逐步擴大，企業(yè)創(chuàng)新能力會逐步提升。下面是對一些演化機理的詳細說明。

圖2 仿真規(guī)則

第一，節(jié)點增長率的設(shè)置，即增長機理的仿真。科技金融網(wǎng)絡(luò)不是一個封閉的系統(tǒng)，在演化過程中，不斷會有新的節(jié)點加入和退出。本文將1tick 假設(shè)為1個月，依據(jù)前文分析，可假設(shè)每年有36家企業(yè)進入網(wǎng)絡(luò)，即1tick增加3家企業(yè)，從而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的不斷增加。在優(yōu)質(zhì)企業(yè)加入的同時，會伴隨著較差企業(yè)的淘汰，因此本文假設(shè)創(chuàng)新能力低于1 的企業(yè)將被淘汰，從而使得網(wǎng)絡(luò)整體符合現(xiàn)實數(shù)據(jù)結(jié)果。

第二，政府對企業(yè)的扶持規(guī)則，即鏈接機理的仿真。依據(jù)前文對于資金供給方中心性的分析，本文計算出四種政府補貼度數(shù)中心度的平均值，代表此類補貼大概選擇多少占比的企業(yè)進行資金扶持，隨后再以此為標準，找尋處于此比例內(nèi)的企業(yè)的指標最小值，設(shè)置為初始每類補貼扶持的閾值。經(jīng)過計算，政府人才補貼、科研項目補貼、科研成果獎勵和政府引導(dǎo)基金度數(shù)中心度的平均值分別為0.27、0.36、0.32 和0.22。以政府人才補貼為例，由于網(wǎng)絡(luò)具有淘汰機制，因此網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部企業(yè)均為較優(yōu)質(zhì)企業(yè)，可假定人才補貼會給予科研人數(shù)最少的27%的企業(yè)，通過真實數(shù)據(jù)，此時的閾值大約為209人。

第三，企業(yè)創(chuàng)新能力的提升，即增效機理的仿真。本文創(chuàng)新能力用專利數(shù)來衡量，隨著網(wǎng)絡(luò)邊鏈接的增加，資金供給節(jié)點為企業(yè)提供了各類資金補貼，使企業(yè)的研發(fā)投入增加，從而推動項目的不斷研究，擁有成果后的科研獎勵更是對企業(yè)的一種激勵。在良性循環(huán)中，企業(yè)研發(fā)項目的成功率不斷提升，創(chuàng)新能力逐步加強。

（四）仿真分析

本文通過調(diào)整閾值大小，從而探究政府最佳鏈接比例。在初始狀態(tài)，當企業(yè)科研人才數(shù)量小于209 人，政府會給予企業(yè)適當?shù)娜瞬叛a貼，從而吸引人才就職，并且增加企業(yè)科技研發(fā)投入；當科研項目水平大于50 時，政府會給予企業(yè)科研項目補貼，企業(yè)研發(fā)投入增加；當企業(yè)盈利能力小于0.5 時，企業(yè)自身營運難以維持，政府會引導(dǎo)基金投資，但如果創(chuàng)新能力小于1，企業(yè)仍會被網(wǎng)絡(luò)淘汰。

圖3 初始模擬仿真結(jié)果

依據(jù)2010—2018 年的數(shù)據(jù)參數(shù)，模擬仿真后如圖3 所示?？梢钥闯鰟?chuàng)新能力始終在平緩上升，未來科技型企業(yè)科研人員數(shù)量將維持在各企業(yè)平均的720 人左右進行波動，而科研項目數(shù)量始終較為穩(wěn)定。說明目前科技金融網(wǎng)絡(luò)的政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新能力有顯著正向的提升作用，政府人才補貼在一定程度上擴大了科研人員數(shù)量，增加了企業(yè)研發(fā)力度，但在科研項目數(shù)量上提升較小。這主要是因為科研人員和資金的有限，企業(yè)無法同時開展過多科研項目，并且在科研方面，企業(yè)普遍集中在某一方面進行開發(fā)研究，少而精是企業(yè)提高創(chuàng)新能力的合適途徑，因此企業(yè)平均科研項目數(shù)量較為穩(wěn)定。接下來，本文將模擬四種方案的結(jié)果，觀察企業(yè)創(chuàng)新能力、科研人員數(shù)量和科研項目數(shù)量三者的變化，探究提升哪種補貼力度對企業(yè)成長發(fā)展更為有利。

方案一是在其余閾值不變的情況下，增大人才補貼閾值，即政府放寬發(fā)放人才補貼要求。借鑒孫文浩（2020）[18]的研究結(jié)論，科技人才規(guī)模約有488人的閾值，低于閾值則會對創(chuàng)新能力有微弱的負向效應(yīng)，因此本文模擬將原閾值209 人擴大至400 人，即400 人以下的企業(yè)均給予人才補貼。方案二是在其余閾值不變的情況下，減小科研項目水平閾值，即政府放寬發(fā)放科研項目補貼要求。科研項目水平總分為1—100，原有閾值為50，本文將其減少至25，即政府將給予更多項目以科研補貼。方案三是在其余閾值不變的情況下，增大盈利能力閾值，即政府引導(dǎo)基金投資要求擴寬。本文原有盈利能力閾值為0.5，增大至0.8，即更多的企業(yè)受到基金投資。方案四保持各閾值不變，增大科研獎勵力度，即政府發(fā)放科研獎勵補貼金額增加。當企業(yè)科研項目創(chuàng)新成功時，原假設(shè)給予5單位資金獎勵，現(xiàn)模擬擴大至10單位，提高了激勵力度。在模擬過程中本文發(fā)現(xiàn)，政府補貼的異質(zhì)性并不會造成過大的企業(yè)創(chuàng)新能力差異，在圖片上無法明顯顯示，創(chuàng)新能力整體趨勢相同。通過觀察仿真輸出數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)方案三比其他方案對企業(yè)創(chuàng)新能力的提升更大，大約多提升0.02個單位，再次說明目前科技型企業(yè)資金來源主要集中于資本市場融資，政府則更多地起到引導(dǎo)作用，是一種良性的融資模式?？蒲腥藛T數(shù)量與科研項目數(shù)量的模擬結(jié)果如圖4、圖5所示。

圖4 科研人員數(shù)量模擬結(jié)果

從圖4 可以看出，方案一對提升科研人員數(shù)量更有幫助，即放寬人才補貼門檻，將網(wǎng)絡(luò)鏈接率從原有的27%提升至48%左右，有助于吸引優(yōu)質(zhì)人才進入企業(yè)，并且對于創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)而言，科技人才均值大于488 人閾值，對創(chuàng)新能力的提升有正向影響。而方案二、三、四的實施反而降低了科研人員數(shù)量，說明對科研項目的評判標準應(yīng)始終保持嚴格，政府引導(dǎo)基金在投資時仍要注重對企業(yè)的多方面評價，不能一味追逐利潤最大化，要使金融更好地服務(wù)于科技型企業(yè)，選取真正具有發(fā)展?jié)摿Φ钠髽I(yè)進行投資，才能使科技金融網(wǎng)絡(luò)更加健康合理。從圖5 可以看出，方案四對提升科研項目數(shù)量更有幫助，即加大科研成果獎勵，會激勵企業(yè)進行項目申報，但科研項目數(shù)量一旦增加，平均單個項目的科研人數(shù)就會下降。圖4 顯示會造成科研人員的減少，這樣反而會對企業(yè)發(fā)展造成一定不良影響。因此，結(jié)合圖4和圖5，本文建議在政府補貼方面，降低人才補貼門檻，更多地吸引科技人才力量，發(fā)揮人才優(yōu)勢，幫助企業(yè)更好成長。

圖5 科研項目數(shù)量模擬結(jié)果

五、結(jié)論

本文從資金流和信息流角度切入，以資金需求主體（科技型企業(yè)）和資金供給主體（政府、銀行、資本市場等）兩類節(jié)點構(gòu)建科技金融網(wǎng)絡(luò)，通過Ucinet繪制網(wǎng)絡(luò)圖觀察其演化情況，研究網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)我國科技金融網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)持續(xù)增加，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴大；企業(yè)主要資金來源發(fā)生三階段演化，前期以銀行貸款為主、中期政府扶持資金占比逐漸增加、后期以股權(quán)融資為主；科技金融網(wǎng)絡(luò)具有增長機理、擇優(yōu)鏈接機理和增效機理。依據(jù)上述現(xiàn)狀分析，本文制定具體演化規(guī)則，基于政府補貼視角，通過Netlogo 對科技金融網(wǎng)絡(luò)進行仿真分析，研究發(fā)現(xiàn)目前的政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新能力有顯著正向的提升作用，擴大了科研人員數(shù)量。同時提出了改進意見，認為政府可加大對人才方面的補貼，將更有利于提升企業(yè)科研能力。

通過研究，可得到以下啟示與建議。

（1）目前我國科技金融網(wǎng)絡(luò)整體仍較為松散，需加強科技型企業(yè)自身數(shù)據(jù)透明度，從而更好地與金融機構(gòu)進行連接。對于企業(yè)而言，尤其是科技型中小微企業(yè)，企業(yè)自身由于資金量小、規(guī)模小，并且不太重視信用體系建設(shè)，較少獲得金融機構(gòu)的青睞，僅有政府政策的引導(dǎo)，對其成長發(fā)展是不夠的。因此，科技型企業(yè)需要進行更規(guī)范的管理，例如在大數(shù)據(jù)時代，認真對待工商、稅務(wù)、知識產(chǎn)權(quán)等各級管理部門數(shù)據(jù)的統(tǒng)計工作，做好自身數(shù)據(jù)的透明化。

（2）在科技型企業(yè)逐步偏向以股權(quán)融資為主的時期，可適當調(diào)整上市評價指標，加快創(chuàng)新金融服務(wù)。在進入壁壘方面，可著重考慮上市企業(yè)的科技創(chuàng)新能力、成長能力評估，鼓勵各科技型企業(yè)進入科創(chuàng)板、創(chuàng)業(yè)板，也可降低科創(chuàng)板投資條件，從而不斷提高科技金融網(wǎng)絡(luò)活躍度。金融機構(gòu)應(yīng)不斷創(chuàng)新金融服務(wù)，例如根據(jù)科技型企業(yè)的財務(wù)透明度大小，適當調(diào)整信用評價標準，緩解科技型中小微企業(yè)融資難問題。

（3）在政府補貼方面，建議加大政府人才補貼投入，從而激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新動能。2018 年創(chuàng)業(yè)板數(shù)據(jù)顯示，政府大約會對27%的企業(yè)給予人才補助，建議將這一指標提升至48%，降低人才補貼門檻，積極運用這一有力工具，為企業(yè)自主創(chuàng)新提供豐富的人力資源。同時，企業(yè)內(nèi)部也要構(gòu)建人才的培養(yǎng)體系，培育出高素質(zhì)的研發(fā)團隊，幫助企業(yè)更好更快的成長。