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长三角经济圈科技创新与金融发展的耦合程度分析

添加时间:2019/04/01
  摘要:文章基于耦合理论对科技创新与金融发展的关系及耦合作用机制进行分析, 构建耦合评价模型, 设计耦合评价指标体系, 对我国长三角经济圈2008-2016年科技创新与金融发展的耦合程度进行实证分析。结果表明:长三角经济圈科技与金融之间存在相互影响的耦合关系, 但良性耦合的协调发展机制尚未形成, 总体耦合协调度较低;圈内各省市耦合协调度差距显着;安徽省的耦合协调度明显低于其他三省市, 主要原因在于科技创新水平严重滞后于金融发展水平。据此建议各省市要因地制宜, 重点考虑发展相对滞后的系统, 通过结构性改革扩大复合系统的协同作用, 同时整合各省资源优势, 搭建长三角经济圈科技金融服务平台, 组建圈内“创新联盟”, 实现长三角经济圈科技与金融的协调发展。
  
  关键词:科技创新; 金融发展; 长三角经济圈; 耦合机制; 耦合评价;

  
  一、引言
  
  科学是第一生产力, 金融是第一推动力, 二者都是经济增长的动力源泉。科技与金融结合形成的创新要素正逐步成为促进区域经济圈协同发展的关键。长三角经济圈是中国经济增长最快、创新能力最强、金融发展水平最高的区域之一。推动长三角经济圈协同发展是经济新常态下促进我国经济发展的重要举措。2018年长三角江浙沪皖联合发布的《长三角地区一体化发展三年行动计划 (2018-2020) 》提出到2020年基本形成长三角协同创新体系。在此背景下, 值得思考的问题是, 目前长三角经济圈是否已建立起科技与金融结合的互动机制?具有怎样的演进趋势和区域特征?本文深入分析了科技与金融的互动机制, 厘清当下长三角经济圈之间的发展现状, 以期对长三角经济圈科技金融一体化政策实践提供理论支撑。
  
  回顾相关研究发现, 国内外学者对该领域的研究主要包括三个方面:一是关于金融对科技的支持研究。不同的金融结构都可以促进技术创新, 不同的金融机构同样可以促进技术创新。银行可以为创新提供资金保障和风险监督机制, 资本市场可以投资于风险较高的技术, 而多层次的资本市场可以为企业技术创新提供更好的融资支持。总体来看, 学者们普遍认为金融发展可以有效促进科学与技术创新;二是关于科技创新对金融发展的推动作用, 这主要体现在业务的发展和产品的创新。以信息技术为代表的科技创新通过生产重组, 带来资本的积累, 金融体系运行效率的提高。而互联网技术的推广、科技企业的不断壮大推动了金融发展, 银行业和证券业产品的不断创新。三是对科技与金融结合的研究。基于演化经济学理论, 科技创新与金融发展之间, 高技术产业与金融产业之间存在着互动共生的关系。此外, 也有学者从耦合角度对科技与金融两者的关系展开研究, 认为两者之间存在最佳耦合协同, 提升耦合效率有助于实现创新驱动战略, 提高经济效率。从现有文献来看, 学者们多集中于科技创新与金融的单向关系研究, 对两者的结合及协同机制涉足较少;同时, 对长三角经济圈科技创新和金融发展的耦合互动关系研究更为零星。基于此, 本文从系统学视角出发, 从理论上分析科技金融协同发展耦合机制, 构建二者的系统耦合模型, 并建立起评价指标体系, 利用长三角经济圈2005-2016年数据对科技金融耦合程度进行实证分析, 深入探讨长三角科技金融一体化发展, 以期为长三角经济圈协同创新体系的建立提供政策依据。
  
  二、科技创新与金融发展的耦合机制分析
  
  耦合源自物理学概念, 是指两个或两个以上的系统间通过各种要素紧密联系、相互影响的现象, 系统之间会在良性互动关系下产生相互依赖、相互促进的协同效应。科技创新和金融发展可以形成耦合系统, 进而对经济增长形成协同放大效应。首先, 科技创新和金融发展这两个子系统都保持相对独立, 都有着独立的发展过程, 都具有内部动态演化特征;其次, 科技创新和金融发展的耦合, 是由两个子系统相互关联、相互作用而实现的, 科技创新子系统在发展过程中面临的各种制约因素, 包括巨额资金缺口、信息不对称和风险管理等, 都需要金融系统通过资金支持和风险管理提供帮助。金融发展子系统同样面临着诸多障碍, 特别是技术障碍, 需要科技创新子系统为其提供新科技、新平台。这两个子系统通过不断利用彼此的优势来完善并提升自己, 形成了优势互动效应。进一步, 两个子系统在互动效应和耦合机制下不断循环, 螺旋式上升, 共生性和联动性不断增强, 逐渐形成了科技金融一体化的耦合共同体;最后, 科技创新和金融发展两个子系统相互影响, 相互促进, 协同发展, 各要素在时间、空间和功能上逐渐由无序转为有序状态, 通过良性的耦合作用促进经济增长。因此, 科技创新和金融发展在相互独立的基础上相互影响、相互促进、联系紧密, 并改变了彼此属性, 二者可以形成耦合系统。
  
  科技创新与金融发展的耦合机制如图1所示, 金融系统通过提供资金、服务和风险管理促进科技创新。科技创新包含着从基础科学研究和实验到新技术的商品化和产业化整个过程, 每个环节都需要大量资金的投入, 而金融部门可以迅速集中资金投入到科技创新过程中, 促使科技成果转化为现实生产力。同时, 科技创新需要金融部门提供各种金融服务, 包括投资分析、兼并收购、财务咨询等金融服务。风险管理也是科技创新的重要需求, 科技创新能不能成功, 能不能有效实现产业化, 都是不确定的, 高风险性是科技创新的突出特征。在风险约束条件下, 一般投资者会倾向于风险低、收益快、投资少的投资项目。而金融部门可以通过金融产品创新进行资源优化配置, 并利用先进的项目筛查手段和风险审查机制来确定投资项目, 从而分散投资风险, 促进高技术产业的发展。
  
  图1 科技创新与金融发展的耦合机制

  
  另一方面, 科技创新通过技术、新业务和投资回报促进金融系统发展壮大。对新技术的需求是金融发展中最重要的部分。落后的数据存储和处理技术曾经严重掣肘金融产业发展, 电子计算机和现代通信技术的发展解决了金融系统面临的技术障碍, 为金融创新和发展提供了坚实的技术基础;同时, 金融系统需要不断寻找新业务, 寻找新的利润增长点, 而科技创新会带来新兴产业的兴起和壮大, 影响社会需求结构和投资方向, 进一步创造出对金融产业的需求, 诱导金融部门的投资向新兴产业转移, 创造出更多更新的金融业务;此外, 科技创新通过降低生产成本提高了劳动生产率, 能够实现收益的递增, 从而给金融部门带来递增的投资回报。这又进一步促进了金融产业规模的扩大和金融效率的提高。
  
  因此, 科技创新与金融发展在交互作用下不断循环, 螺旋式上升, 共生性和联动性不断增强, 逐渐形成科技金融耦合关系。两系统在良性耦合关系下, 会相互促进, 形成正反馈效应, 科技金融复合系统从无序向有序演变, 产生“1+1>2”的协同效应。若两系统存在非良性耦合关系, 出现一方发展滞后于另一方, 则二者相互制约, 产生负反馈效应。具体来看, 科技创新滞后于金融发展水平, 会导致金融系统投资热情下降, 投资效率降低, 发展缓慢;金融发展滞后于科技创新, 会导致科技创新缺少必要的资金, 科技成果难以市场化和商业化, 削弱创新主体的创新热情。
  
  三、科技创新与金融发展的耦合模型构建
  
  1. 评估方法及模型选择
  
  协同学认为系统由无序向有序转变的关键是系统内部序参量之间的协同作用, 耦合协调度正是对这种协同作用的度量。因此, 本文的科技金融耦合协调度是指科技创新和金融发展子系统之间通过耦合要素产生相互作用、彼此影响所产生的程度。
  
  (1) 系统功效函数
  
  定义ui为 (1≤i≤n) 科技金融耦合系统的第i个子系统, 其中u1为科技创新子系统, u2为金融发展子系统。uij为系统i的第j个序参量, 其值为xij (i=1, 2;1≤j≤m) .αij、βij为该耦合系统稳定序参量的上、下限值。科技-金融耦合系统有序的功效函数uij为:
  
  因此, 式 (1) 中uij为功效系数, 反映变量xij对子系统的功效贡献, 即uij越趋近于0, 变量xij对系统的贡献越小, uij越趋近于1, 变量xij对系统的贡献越大。uij取值范围为[0, 1].
  
  由于科技-金融耦合系统是由两个相互独立又相互影响的子系统构成, 各子系统也由序参量组成, 因此各序参量对子系统的有序度可以通过线性加权和法进行集成:
  
  式 (2) 中, ui为系统i对总系统有序度的贡献;λij为各子系统序参量的权重。
  
  本文采用熵值法确定各指标权重, 与其他权重赋值方法相比, 熵值法推导和运算过程对数据的逻辑依赖性强, 可以避免权重赋值过程中的主观因素干扰, 同时易于计算。熵值法确定权重的方法如下:
  
  (2) 耦合度和耦合协调度模型构建
  
  根据物理学中容量耦合概念和耦合系数模型, 构建包含科技创新和金融发展两个子系统的耦合度模型为:
  
  式 (6) 中, 耦合度C∈[0, 1].若C=0, 说明科技创新和金融发展两个子系统之间无关联, 科技金融系统向无序方向发展;若C=1, 说明两个子系统之间耦合度达到最大, 已经实现完全共振耦合, 科技金融系统向新的有序结构发展。
  
  耦合度对判断区域科技创新与金融发展系统耦合程度的强弱及其时序性具有重要意义, 但是在多区域的对比研究中, 仅仅依靠耦合度可能产生偏差, 形成误导。例如, 某区域科技创新系统u1和金融发展系统u2取值均较低且相近, 耦合度会呈现较高水平, 出现“伪协同”.
  
  因此, 为准确真实地反映科技与金融的协调发展程度, 构建科技创新和金融发展之间的耦合协调度模型:
 
  
  式 (7) 中, D为科技与金融的耦合协调度, 与耦合度相比, 耦合协调度不仅可以反映出系统的耦合程度, 还能够反映出系统整体协同效应, 模型具有更强的稳定性;T为综合协调指数, 表示科技创新与金融发展的整体协同效应。式 (8) 中, a、b为待定系数, 分别表示科技创新和金融发展在协同发展中的贡献度。本文假设在科技金融系统中科技创新与金融发展同等重要, 因此, 取值a=b=0.5耦合协调度D∈[0, 1].若D=0, 说明科技创新和金融发展两个子系统之间无耦合协调状态, 科技金融系统向无序方向发展;若D=1, 说明两个子系统之间已经实现完全共振耦合, 科技金融系统向新的有序结构协调发展。
  
  同时, 为准确反映长三角经济圈的科技创新与金融发展的耦合协调发展水平, 通过文献梳理及专家咨询, 提出科技金融耦合发展类型的评判标准:当0<D≤0.3时, 科技创新与金融发展低度协调耦合, 科技创新缺少金融资本支持, 亦有可能金融资本投资受阻, 无法推动科技创新;当0.3<D≤0.6时, 科技创新与金融发展中度协调耦合, 二者处于磨合阶段, 二者需要加强在结构、规模等方面的匹配;当0.6<D≤0.8时, 科技创新与金融发展高度协调耦合, 二者初步实现了相互促进的良性耦合协调关系;当0.8<D≤1时, 科技创新与金融发展极度协调耦合, 二者均不断扩张, 快速发展, 呈现螺旋形上升态势, 并不断向新的有序度方向发展。
  
  2. 科技创新与金融发展耦合指标体系设计
  
  构建科学合理的指标体系是准确测度科技创新与金融发展耦合状态的关键。科技创新与金融发展的耦合评价指标体系, 不仅要反映两个系统的内部关联关系, 还应反映科技创新和金融发展之间的耦合关系。在设计指标体系过程中不仅能体现科技创新系统对金融系统的融资需求、金融服务需求和风险管理需求, 也要能体现金融系统对科技创新系统的投资回报需求、技术需求和新业务的需求。因此本文遵循系统性、层次性、可比性和时序性原则建立科技创新与金融发展耦合评价指标体系, 具体指标如表1所示。
  
  表1 科技创新与金融发展耦合评价指标体系

  
  科技创新与金融发展的耦合评价指标体系共有三个层次:第一层为系统层, 包括科技创新子系统和金融发展子系统的发展水平。第二层为状态层, 其中科技创新水平从科技创新环境、科技创新投入和科技创新产出三个维度评价;金融发展水平从金融规模、金融结构和金融效率三个维度评价。第三个层次为指标层, 其中衡量科技创新环境的指标有三个, 分别从政府支持程度、高技术产业集聚状况和技术市场状态三个维度反映科技创新环境状态。衡量科技创新投入状态指标有两个, 分别从人力投入和经费投入两个维度反映科技创新投入状况。衡量科技创新产出指标有三个, 分别从论文、专利和经济产出三个维度反映科技创新产出水平。金融发展的变化最终体现为金融规模、金融结构和金融效率的变化, 还要考虑到金融改革和创新的影响。因此, 金融发展指标选择上主要从上述三方面入手, 金融规模主要包括金融组织规模、金融资产规模和金融融资规模三个指标, 金融结构指标主要包括融资结构和保险结构两个指标, 金融效率指标主要包括金融产出效率、金融配置效率和证券市场流动性效率。上述指标中, 除金融资产规模指标中的年末贷款余额占比、金融融资规模指标中的贷款新增额占比和融资结构指标外, 其他指标均为正向指标。
  
  四、实证研究
  
  1. 数据来源及说明
  
  鉴于数据来源的可得性、可比性和完整性, 本文选取长三角三省一市作为样本, 来研究科技与金融之间的耦合关系。指标统计时间跨度为2005-2016年。数据来源于历年《中国科技统计年鉴》、《中国金融年鉴》、各省 (市) 《统计年鉴》以及Wind数据库。
  
  需要说明的是, 由于我国债券市场规模较小, 且各年债券余额数据统计不全, 因此, 将金融资产界定为年末贷款余额、股票市值和保费收入之和。此外, 由于创新产出存在滞后性, 本文将专利产出和论文滞后期设定为2年, 经济产出滞后期设定为3年。因此创新投入变量样本期为2005-2013年, 专利和论文变量样本期为2007-2015年, 经济产出变量样本期为2008-2016年。科技创新自投入起就会与创新环境及金融系统进行互动, 因此创新环境变量和金融系统相关变量样本期设定为2005-2013年。
  
  2. 实证结果
  
  根据耦合协调度模型, 计算出2008-2016年长三角经济圈的科技创新系统、金融发展系统和耦合协调度的发展趋势, 见图2.可以发现, 长三角经济圈的科技创新水平呈缓慢增长趋势。2008-2016年科技创新水平年均增长率达13%, 2008年科技创新序参量为0.2353, 2016年上升到0.3129.但同时期金融发展水平波动较大, 从2008年的0.4670下降到2016年的0.3534, 并在2009年和2013年两次出现下滑, 这与2008年的全球金融危机及近年来的我国的经济下行趋势和政策调整有关。
  
  图2同样给出了2008-2016年长三角经济圈科技金融系统的耦合关联度和耦合协调度的演变趋势, 2008-2016年耦合关联度年均增长率达到3.15%, 从2008年的0.4356缓慢上升至2016年的0.4949.同期耦合协调度增长幅度明显, 从0.2599上升至0.4036, 增幅达到了14.38%, 年均增长率达到52.55%.从年均增长率这一指标看, 耦合协调度增长率是耦合关联度增长率的16倍以上。但是, 我们注意到耦合协调度在各年度增长并不均衡, 这与金融发展水平起伏较大有密切关系。这也是科技金融耦合实践发展中容易被忽视的重要问题。因而, 推动科技与金融的耦合发展, 并不是单纯依靠提高科技创新和金融发展之间的关联程度, 而是在提高二者关联程度的同时, 需要提升科技创新、金融发展水平, 同时保持稳定的发展态势, 实现较高的耦合协调度, 这也是科技金融耦合系统发展的重要方向。
  
  图2 长三角经济圈科技创新与金融发展耦合趋势分析

  
  进一步, 对长三角经济圈内三省一市的耦合协调度进行比较分析。如表2所示, 三省一市的科技创新均值水平和金融发展均值水平基本呈现稳步增长趋势, 科技创新与金融发展的耦合协调度都已进入中度协调阶段, 但均未进入高级协调阶段, 说明长三角经济圈各省市科技与金融协调发展的良性机制尚未形成, 未来耦合协调度还有很大的提升空间。上海市无论是科技创新水平, 还是金融发展程度以及耦合协调度均居首位, 紧随其后的是江苏省、浙江省。上海市、江苏省和浙江省作为经济发达地区的代表, 科技金融政策落地早, 实施力度强, 金融生态环境良好、市场机制较完善, 这些因素为科技创新提供了充足的保障, 同时这些地区还注重对科研机构、科技领军人才等创新资源的培育, 区域科技创新能力不断增强, 这些措施共同带动科技创新与金融发展系统进入协调发展通道。安徽省在各项指标上均落后于其他地区, 其中在科技创新水平的差距最为显着, 尚未达到上海市的1/3, 同时也要看到近年来安徽省科技创新能力不断提升, 不断缩小与其他省市的差距, 带来耦合协调度的显着提升。这与安徽省积极融入长三角经济圈, 不断承接东部地区产业转移, 出台各类鼓励政策和措施吸引科技创新人才、培育高技术产业有关。
  
  表2 长三角经济圈科技-金融系统耦合协调度均值结果

  
  资料来源:作者计算所得。
  
  3. 结果分析
  
  通过对2008-2016年长三角经济圈科技与金融耦合协调度计算结果进行分析, 可以得出以下结论:
  
  (1) 长三角经济圈总体及圈内各省市科技金融系统的耦合协调度均呈现递增态势, 但增长缓慢, 仍然处于较低状态, 且发展不平衡。截止至2016年, 长三角经济圈总体耦合协调度仅为0.4036, 距离高级耦合状态还有很大的提升空间, 圈内科技金融一体化体系尚未真正建立起来。具体到各省市, 我们发现2008-2012年期间, 圈内仅有上海市处于中度协调阶段。到2013-2016年间, 三省一市均进入到中度协调阶段, 但圈内各省市发展失衡, 上海市遥遥领先于其他省市, 江苏省和浙江省紧随其后, 而安徽省的耦合协调度数值仅略大于0.3, 相对较低, 科技创新和金融资本严重不匹配, 与其他省份差距较大。
  
  (2) 对长三角经济圈科技创新序参量和金融发展序参量进行比较可以发现, 各地区科技创新与金融发展水平不匹配, 如图3所示, 以2016年为例, 在所考察的三省一市中, 仅上海市的科技创新序参量数值大于金融发展序参量数值。说明上海市虽然创新要素集聚, 创新资源丰富, 但金融系统发展深度仍稍显不足。江苏和浙江虽然金融资源丰富, 资金实力雄厚, 但与金融发展程度相比, 科技创新能力略显不足, 而对安徽省来说, 耦合协调度较低的主要原因在于科技创新不足, 创新环境不佳, 创新水平低, 使金融资本的投资回报有限, 制约了金融资本对创新项目投资的积极性。
  
  图3 2016年科技创新与金融发展子系统综合序参量均值

  
  五、结论与建议
  
  文章首先从理论层面对科技创新与金融发展间的关系进行分析, 基于耦合理论得出二者之间存在系统耦合关系, 并对科技创新与金融发展的耦合作用机制进行了系统论证与分析, 结果表明科技创新与金融发展互相满足对方的需求, 在交互作用下不断循环, 螺旋式上升, 共同形成了科技金融耦合系统。
  
  在此基础上构建了科技创新与金融发展的耦合协调度模型, 设计出科技创新与金融发展的耦合评价模型, 并对长三角经济圈2008-2016年耦合协调度进行评价。模型结果显示, 长三角经济圈科技创新与金融发展之间存在相互影响的耦合关系, 但良性耦合的协调发展机制尚未形成。总体耦合协调度较低, 且随时间推移出现上下波动。同时圈内各省市差距明显, 上海市遥遥领先于其他省市, 发挥较好的引领示范作用。安徽省科技创新发展严重滞后于金融系统发展, 导致耦合协调度水平较低, 与其他省市差距明显。结合研究分析, 提出以下建议:
  
  (1) 科技创新与金融发展的耦合协调是经济持续增长的保障, 是国家创新驱动发展战略实施的重要基础, 更是长三角经济圈协同创新体系建立的关键。但长三角经济圈科技创新与金融发展耦合协调度总体较低, 表明二者间良性互动协调机制尚未形成, 甚至相互掣肘。各省市在制定相关经济政策时, 应关注科技创新与金融发展系统间的耦合协调水平, 重点考虑发展滞后系统, 通过结构性改革扩大复合系统的协同作用, 实现螺旋式上升, 带动长三角经济圈实现经济持续增长。安徽省要高度重视科技创新与金融发展的协调关系, 制定相应的协同发展战略, 逐步缩小与圈内其他省市的差距。
  
  (2) 金融发展滞后型省市, 应重点实施金融优先发展战略, 积极推动金融供给侧结构改革, 加大政府公共金融科技投入, 引导社会资本投资创新项目, 同时鼓励金融系统积极创新, 开拓新的金融产品、新的金融业务、新的金融机构和新的金融市场, 提高金融系统效率, 营造包容的金融生态环境。上海市科技人才集聚, 科研院所和高新产业园区云集, 科技创新能力较强, 虽然金融发展水平较高, 但仍难以满足科技创新对金融服务的需求。针对此, 一方面要继续鼓励金融创新, 通过多样化的投资渠道满足科技创新的资金需求;另一方面, 鼓励创新主体向区域内其他省份转移, 通过技术溢出, 提升区域科技创新和金融发展的耦合协调水平, 推动区域经济一体化进程。
  
  (3) 安徽作为科技创新滞后型省份, 应重点实施科技创新优先发展战略, 推进技术供给侧结构改革, 加强创新要素, 特别是科技创新人才和创新项目的引进和培育, 着力提升区域科技创新能力, 通过扩大技术供给吸引金融投资。一方面, 通过制定税收优惠政策、设立产业园区、优化投资环境等方式吸引高技术企业和优质项目落地;另一方面完善奖励机制、股权分配机制, 鼓励企业增加研发投入, 调动科技人才的的创新热情。江苏省和浙江省金融市场发达, 金融发展的宽度和深度均已在全国处于领先地位, 但相较于区内的科技创新资源仍略显富余, 金融资本难以获得预期的投资回报, 两省同样应继续推进技术供给侧结构改革, 提高科技成果产业化成功率。
  
  (4) 整合各省资源优势, 搭建长三角经济圈科技金融服务平台, 鼓励组建圈内“创新联盟”, 实现长三角经济圈科技与金融的协调发展。目前长三角经济圈各省市都搭建起了省域科技金融服务平台, 但各省市科技金融服务平台的资源、信息等仍处于相互割裂的状态, 不利于区域创新一体化建设。为此各省市应打破约束, 尽快搭建起信息、资源等创新要素共享的长三角经济圈科技金融服务平台, 鼓励各类型金融机构加盟科技金融服务平台, 共同协作为科技企业提供全方位金融服务;同时各省市政府要加强合作, 整合各省创新优势资源, 组建创新联盟并积极创新, 鼓励科技项目的研发和成果转化, 提高圈内科技创新活动与金融发展活动的结合程度, 促进科技创新系统与金融发展系统的耦合协调发展。