劉國(guó)華 南愛(ài)華 劉可迅

(山東理工大學(xué) 商學(xué)院，山東 淄博 255012)

一、引言

科技創(chuàng)新是當(dāng)前我國(guó)轉(zhuǎn)方式調(diào)結(jié)構(gòu)的重要推動(dòng)力。提高自主創(chuàng)新能力、建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家是我國(guó)發(fā)展戰(zhàn)略的核心，也是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)的根本出路。專(zhuān)利數(shù)量尤其是發(fā)明專(zhuān)利數(shù)量是衡量一國(guó)創(chuàng)新能力的重要指標(biāo)。據(jù)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局局長(zhǎng)申長(zhǎng)雨報(bào)告，近幾年我國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)受理量增長(zhǎng)迅速，2013年中國(guó)發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)受理量82.5萬(wàn)件，同比增長(zhǎng)26.3%，占3種專(zhuān)利申請(qǐng)受理量的34.7%；PCT申請(qǐng)受理量22924件，同比增長(zhǎng)15%；截至2013年底，中國(guó)每萬(wàn)人口發(fā)明專(zhuān)利擁有量達(dá)4.02件，提前完成“十二五”規(guī)劃確定的3.3件的目標(biāo)。*申長(zhǎng)雨：《深化改革 激勵(lì)創(chuàng)新 努力開(kāi)創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)工作新局面》，中國(guó)新聞網(wǎng)2014-01-15。專(zhuān)利數(shù)量的快速增長(zhǎng)標(biāo)志著我國(guó)創(chuàng)新能力迅速提升。

專(zhuān)利數(shù)量的擴(kuò)張固然重要，但是在我國(guó)科研投入資源嚴(yán)重不足的約束下，專(zhuān)利創(chuàng)新效率的提高則更為重要和迫切。資金作為科技創(chuàng)新活動(dòng)的主要投入要素之一，其重要性不言而喻。目前，支持科技活動(dòng)的資金來(lái)源渠道日趨多樣化。從我國(guó)的情況看，科技活動(dòng)資金主要源自企業(yè)自身、政府和金融機(jī)構(gòu)。源自不同融資渠道的資金對(duì)科技創(chuàng)新效率的影響是否具有差異性？既有文獻(xiàn)未對(duì)這一問(wèn)題做出詳細(xì)完善的解答。鑒于此，本文通過(guò)構(gòu)建省級(jí)面板數(shù)據(jù)隨機(jī)前沿模型，實(shí)證檢驗(yàn)資金來(lái)源結(jié)構(gòu)對(duì)我國(guó)專(zhuān)利創(chuàng)新效率影響的差異性，并提出相應(yīng)的政策建議，以期對(duì)各級(jí)政府制定有效的科技創(chuàng)新政策，提升科技創(chuàng)新整體效率提供有益借鑒。

二、研究方法

目前測(cè)度技術(shù)效率的主流方法有參數(shù)法和非參數(shù)法兩大類(lèi)。其中，非參數(shù)方法以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)為代表，該方法用于多投入多產(chǎn)出同類(lèi)決策單元的有效性評(píng)價(jià)，其優(yōu)點(diǎn)在于無(wú)需預(yù)先設(shè)定生產(chǎn)或成本函數(shù)，從而避免了主觀設(shè)定函數(shù)導(dǎo)致的錯(cuò)誤。雖然DEA方法具備算法簡(jiǎn)便的優(yōu)點(diǎn)，但也具有局限性，如，忽略了測(cè)量誤差等隨機(jī)因素的存在，影響了測(cè)量的準(zhǔn)確度。參數(shù)法以隨機(jī)前沿分析(SFA)為代表，該方法可以對(duì)模型本身及其參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，具有堅(jiān)實(shí)的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)，同時(shí)SFA假設(shè)存在隨機(jī)因素的干擾，提高了測(cè)度的準(zhǔn)確性，而且可以定量分析各種相關(guān)因素對(duì)效率的影響?？紤]到專(zhuān)利創(chuàng)新效率不可避免地受到隨機(jī)因素的干擾，且本文旨在考察資金來(lái)源結(jié)構(gòu)對(duì)專(zhuān)利創(chuàng)新效率的影響，故本文選擇隨機(jī)前沿模型進(jìn)行實(shí)證分析。

根據(jù)Battese、Coelli(1995)和Kumbhakar、Lovell(2000)的總結(jié)，[注]Kunbhakar,S.,Lovell,C.. Stochastic frontier analysis. New York: Cambridge University Press,2000: 216-259.隨機(jī)前沿模型的形式：

yit=f(xit;t)·exp(vit-uit)

(1)

uit=δ0+zitδ+wit

(2)

式(2)中，技術(shù)非效率uit表示為其影響因素的函數(shù)，以解釋不同個(gè)體的技術(shù)效率差異。其中，δ0為常數(shù)項(xiàng)，zit為影響技術(shù)非效率的因素，δ為影響因素的系數(shù)，wit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。如果參數(shù)估計(jì)值顯著為負(fù)，則表示該變量對(duì)技術(shù)效率損失有顯著負(fù)影響，即該變量對(duì)技術(shù)效率有顯著正影響；如果參數(shù)估計(jì)值顯著為正，則表示該變量對(duì)技術(shù)效率有顯著負(fù)影響。

三、變量選取與說(shuō)明

基于數(shù)據(jù)可獲取性，本文選取1998-2008年30個(gè)省(市、自治區(qū)，以下簡(jiǎn)稱(chēng)省，不包括西藏)的面板數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)來(lái)源于1999-2009年各年度的《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省《統(tǒng)計(jì)年鑒》及《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》。變量選取和處理如下。

(一)專(zhuān)利創(chuàng)新的產(chǎn)出變量

我國(guó)專(zhuān)利法規(guī)定的專(zhuān)利有三類(lèi)：發(fā)明專(zhuān)利、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)。其中，發(fā)明專(zhuān)利的創(chuàng)造性水平和技術(shù)含量占明顯優(yōu)勢(shì)，授權(quán)程序也較為復(fù)雜，可以稱(chēng)為原始性創(chuàng)新，而實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)是在原有基礎(chǔ)上的小幅改進(jìn)，只能稱(chēng)為改進(jìn)型創(chuàng)新。為了全面反映各種類(lèi)型的專(zhuān)利產(chǎn)出效率，本文將專(zhuān)利總量、發(fā)明專(zhuān)利、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)的申請(qǐng)量作為專(zhuān)利產(chǎn)出變量分別構(gòu)建隨機(jī)前沿模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

(二)專(zhuān)利創(chuàng)新的投入變量

專(zhuān)利創(chuàng)新的投入可以從勞動(dòng)力投入和資本投入兩個(gè)方面來(lái)衡量。對(duì)于勞動(dòng)力投入，本文選取R&D人員全時(shí)當(dāng)量作為衡量指標(biāo)；對(duì)于資本投入，選取R&D經(jīng)費(fèi)投入作為衡量指標(biāo)。在使用R&D經(jīng)費(fèi)投入指標(biāo)時(shí)，借鑒吳延兵(2006)的做法，采取永續(xù)存盤(pán)法將R&D經(jīng)費(fèi)支出轉(zhuǎn)換成R&D資本存量。[注]吳延兵：《R&D 存量、知識(shí)函數(shù)與生產(chǎn)效率》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)》2006年第4期。R&D資本存量的測(cè)算模型如下：

Kit=(1-δ)Ki(t-1)+Ei(t-1)

(3)

式(3)中，Kit和Ki(t-1)分別表示省份i在第t期和第t-1期的R&D資本存量，δ為R&D資本存量的折舊率，Ei(t-1)表示省份i在時(shí)期第t-1期經(jīng)過(guò)價(jià)格指數(shù)調(diào)整后的實(shí)際R&D支出流量。其中，對(duì)于R&D支出價(jià)格指數(shù)的估計(jì)，本文沿襲朱平芳、徐偉民(2003)的思想，采用消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)的加權(quán)平均得到R&D支出價(jià)格指數(shù)。[注]朱平芳等：《政府的科技激勵(lì)政策對(duì)大中型工業(yè)企業(yè)R&D 投入及其專(zhuān)利產(chǎn)出的影響—上海市的實(shí)證研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》2003年第6期。對(duì)于R&D資本存量折舊率的測(cè)算，本文借鑒大多數(shù)文獻(xiàn)的經(jīng)驗(yàn)估計(jì)采取15%的折舊率。在估算R&D基期資本存量時(shí)，本文借鑒吳延兵(2006)的方法，假定R&D資本存量的平均增長(zhǎng)率等于R&D經(jīng)費(fèi)支出的平均增長(zhǎng)率，即：(Kt-Kt-1)/Kt-1=(Et-Et-1)/Et-1=g，從而得到樣本期各省份的R&D資本存量。

(三)影響專(zhuān)利創(chuàng)新效率的資金來(lái)源結(jié)構(gòu)變量

我國(guó)科技活動(dòng)的經(jīng)費(fèi)來(lái)源主要包括企業(yè)資金、政府撥款、銀行貸款等三個(gè)方面。1998-2008年間的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)資金是我國(guó)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)的最大來(lái)源，其占科技經(jīng)費(fèi)總額的比重從43.61%大幅提高到69.82%；政府資金則是科技經(jīng)費(fèi)的第二大資金來(lái)源，同期占科技經(jīng)費(fèi)的比重由28.03%下降到20.85%；金融機(jī)構(gòu)貸款是科技經(jīng)費(fèi)的第三大資金來(lái)源，樣本期內(nèi)占科技經(jīng)費(fèi)的比重從12.96%下降到4.44%?；诖耍疚脑诳疾熨Y金來(lái)源結(jié)構(gòu)對(duì)專(zhuān)利創(chuàng)新效率的影響時(shí)，將非效率影響因素設(shè)定為：(1)科技經(jīng)費(fèi)籌資中的企業(yè)資金占科技經(jīng)費(fèi)籌資總額的比重(COit)，反映專(zhuān)利創(chuàng)新的企業(yè)自籌能力，目的是考察是否企業(yè)自籌能力越強(qiáng)，對(duì)專(zhuān)利創(chuàng)新的貢獻(xiàn)越大；(2)科技經(jīng)費(fèi)籌資中的政府資金占科技經(jīng)費(fèi)籌資總額的比重(GOVit)，反映專(zhuān)利創(chuàng)新的財(cái)政支持強(qiáng)度，目的是考察政府財(cái)政支持強(qiáng)度的大小對(duì)專(zhuān)利創(chuàng)新的貢獻(xiàn)大小；(3)科技經(jīng)費(fèi)籌資中的金融機(jī)構(gòu)貸款占科技經(jīng)費(fèi)籌資總額的比重(BANKit)，反映專(zhuān)利創(chuàng)新的金融機(jī)構(gòu)支持強(qiáng)度，目的是考察金融機(jī)構(gòu)的貸款支持是否對(duì)專(zhuān)利創(chuàng)新的效率具有影響。

表1 變量說(shuō)明

四、模型設(shè)定

依據(jù)對(duì)專(zhuān)利創(chuàng)新的產(chǎn)出和投入變量的設(shè)定，本文選擇形式較為靈活的超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建隨機(jī)前沿模型，具體表達(dá)形式為：

lnyit=β0+β1lnKit+β2lnLit+β3t+1/2β4(lnKit)2+1/2β5(lnLit)2+β6t2+β7lnKitlnLit

+β8tlnKit+β9tlnLit+(vit-uit)

(4)

式(4)中，yit、Kit和Lit分別表示省份i在時(shí)期t的創(chuàng)新產(chǎn)出、R&D資本存量和R&D人員全時(shí)當(dāng)量，t表示時(shí)間趨勢(shì)。βi(0, 1,2,….9)為待估參數(shù)，其中，β1、β2分別表示R&D資本存量和R&D人員全時(shí)當(dāng)量的產(chǎn)出彈性。同時(shí)，依據(jù)對(duì)資金來(lái)源結(jié)構(gòu)變量的選擇，本文將技術(shù)無(wú)效率誤差項(xiàng)函數(shù)設(shè)定為：

ut=δ0+δ1COit+δ2GOVit+δ3BANKit+wit

(5)

五、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)實(shí)證結(jié)果

本文利用Frontier4.1軟件，分別以PET、INV、UTI和DES為因變量構(gòu)建如(4)式的模型，采用極大似然估計(jì)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，結(jié)果分別見(jiàn)表2、表3。

表2 四個(gè)超越對(duì)數(shù)隨機(jī)模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

常數(shù)項(xiàng)0.1651 (0.2301)-38.6918 (-1.5992)0.1196 (0.2482)1.0772??? (3.6110)σ20.1849??? (12.3150)10.0266??(2.1478)0.1976??? (12.2652)0.4968??? (11.9801)γ0.9999???(107370.0500)0.9924???(254.0641)0.9999??? (4145935.8000)0.9961???(6.0526)Log likelihood function-171.5176 ???-268.3929???-148.5740???-336.4144???LR test of the one-sided error149.2339 ???100.7314 ???154.3918???135.2327???

注: 括號(hào)中的數(shù)值為t統(tǒng)計(jì)量， *、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上統(tǒng)計(jì)顯著。

表3 四個(gè)模型技術(shù)效率損失函數(shù)的估計(jì)結(jié)果

注: 括號(hào)中的數(shù)值為t統(tǒng)計(jì)量，*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上統(tǒng)計(jì)顯著。

(二)結(jié)果分析

表2顯示，四個(gè)模型中σ2的t統(tǒng)計(jì)量在1%水平下均為顯著，說(shuō)明隨機(jī)誤差項(xiàng)vit顯著存在。γ的t統(tǒng)計(jì)量在1%水平下顯著，且非常接近1，說(shuō)明技術(shù)無(wú)效誤差項(xiàng)uit顯著存在，創(chuàng)新產(chǎn)出的偏差幾乎全部源于技術(shù)非效率。LR統(tǒng)計(jì)量在1%水平下也高度顯著，從而進(jìn)一步拒絕了“不存在技術(shù)非效率效應(yīng)”的零假設(shè)。綜合各種統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果，可以判定本文構(gòu)造的超越對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿模型有效。

表3顯示，影響專(zhuān)利產(chǎn)出效率的三個(gè)因素的變量系數(shù)在10%水平下均為統(tǒng)計(jì)顯著，說(shuō)明三種資金來(lái)源對(duì)專(zhuān)利產(chǎn)出的技術(shù)效率均有顯著影響。具體分析如下：

1.企業(yè)資金。企業(yè)資金與專(zhuān)利總量、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)三類(lèi)產(chǎn)出的技術(shù)效率呈顯著的正相關(guān)性，而與發(fā)明專(zhuān)利產(chǎn)出的技術(shù)效率呈顯著的負(fù)相關(guān)性。主要原因在于企業(yè)作為我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新的主體，更關(guān)注資金投入的即期經(jīng)濟(jì)效益，而發(fā)明專(zhuān)利的投入資金大、研發(fā)周期長(zhǎng)、風(fēng)險(xiǎn)大、創(chuàng)新成本高，尤其是我國(guó)對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)仍有很大欠缺，發(fā)明專(zhuān)利得不到有效保護(hù)，企業(yè)投資于發(fā)明創(chuàng)新活動(dòng)的成本收益不對(duì)等，因而缺乏進(jìn)行發(fā)明創(chuàng)造的動(dòng)力?；跊Q策短期化和利潤(rùn)最大化考慮，企業(yè)傾向于將自籌資金配置于周期較短、見(jiàn)效較快、模仿成本低的實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)的研發(fā)。以企業(yè)申請(qǐng)的國(guó)內(nèi)職務(wù)專(zhuān)利為例，1985-2010年間，發(fā)明專(zhuān)利的累計(jì)申請(qǐng)受理量?jī)H占全部專(zhuān)利累計(jì)申請(qǐng)受理量的28.27%，且發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)受理量占全部專(zhuān)利申請(qǐng)受理量的比例呈逐年下滑的趨勢(shì)，由2006年的33.83%下降到2010年的28.63%。顯然，企業(yè)的模仿性創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略在一定程度上限制了發(fā)明專(zhuān)利創(chuàng)新效率的提升。

2.政府資金。政府資金支持對(duì)四類(lèi)專(zhuān)利產(chǎn)出均具有顯著的負(fù)相關(guān)性，這種關(guān)系對(duì)于發(fā)明專(zhuān)利尤為突出，表現(xiàn)為政府資金支持每增加1%，發(fā)明專(zhuān)利的技術(shù)效率降低49.2%。究其原因，我國(guó)財(cái)政科技支出規(guī)模雖然絕對(duì)數(shù)量不斷上升，但增速低于同期GDP增速，財(cái)政科技支出規(guī)模占GDP的比重很低，2010年僅為0.82%，不僅低于發(fā)展中國(guó)家1.15%的比重，更遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國(guó)家2.13%-3.10%的比重。[注]包?。骸段覈?guó)財(cái)政科技支出優(yōu)化分析》，《科學(xué)管理研究》2010年第3期。而且，財(cái)政科技支出有向研發(fā)活動(dòng)下游偏離的趨勢(shì)，對(duì)發(fā)明專(zhuān)利最需要的基礎(chǔ)研究投入比例過(guò)低。以2010年為例，我國(guó)全國(guó)財(cái)政科技支出中用于基礎(chǔ)研究的支出僅占全國(guó)財(cái)政科技支出的8.16%，其中中央本級(jí)財(cái)政基礎(chǔ)研究支出為242.68億元，僅占本級(jí)財(cái)政科技支出的14.61%，地方財(cái)政基礎(chǔ)研究支出為22.41億元，僅占1.41%。財(cái)政科技支出的相對(duì)比重和基礎(chǔ)研究的投入比重過(guò)低，使得專(zhuān)利特別是發(fā)明專(zhuān)利的研發(fā)得不到充足的資金支持，無(wú)法產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，政府資金也未能在科技創(chuàng)新的公共產(chǎn)品領(lǐng)域發(fā)揮最大的作用。

3.金融機(jī)構(gòu)貸款。金融機(jī)構(gòu)的資金支持對(duì)四類(lèi)產(chǎn)出均具有顯著的負(fù)相關(guān)性，且對(duì)發(fā)明專(zhuān)利更顯著。這與我國(guó)金融機(jī)構(gòu)信貸投放中存在“所有制歧視”和“規(guī)模歧視”現(xiàn)象密不可分。長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)金融機(jī)構(gòu)出于穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)的考慮，傾向于選擇資產(chǎn)規(guī)模大、抵押擔(dān)保品豐富的大型國(guó)有企業(yè)或地方支柱企業(yè)作為授信對(duì)象。而這些企業(yè)融資渠道豐富，本身并不缺乏研發(fā)資金，過(guò)多的資金流入也帶來(lái)了資金利用率和邊際收益率的降低，引發(fā)規(guī)模不經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。與此同時(shí)，廣大科技型中小企業(yè)卻因資產(chǎn)規(guī)模小、抵押擔(dān)保品有限、償債能力差，面臨著融資難的局面，無(wú)法獲取充足的資金開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)，更無(wú)法開(kāi)展高水平的發(fā)明專(zhuān)利創(chuàng)新。顯然，金融機(jī)構(gòu)在信貸投放中存在的這些歧視已成為制約我國(guó)自主創(chuàng)新能力的重要瓶頸。

表4 2008-2010年我國(guó)財(cái)政科技支出的規(guī)模與結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)財(cái)政部網(wǎng)站。

六、結(jié)論與政策建議

本文基于1998-2008年省級(jí)面板數(shù)據(jù)運(yùn)用超越對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿模型研究了資金來(lái)源結(jié)構(gòu)對(duì)專(zhuān)利創(chuàng)新效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，不同資金來(lái)源對(duì)專(zhuān)利特別是對(duì)發(fā)明專(zhuān)利的產(chǎn)出效率的影響存在明顯差異。其中，企業(yè)自籌資金對(duì)專(zhuān)利總量、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)的創(chuàng)新效率均產(chǎn)生正向影響，而對(duì)發(fā)明專(zhuān)利的創(chuàng)新效率具有負(fù)向影響；政府資金和金融機(jī)構(gòu)資金對(duì)各種專(zhuān)利創(chuàng)新效率均具有負(fù)向影響，且對(duì)發(fā)明專(zhuān)利的影響尤為突出。鑒于此，本文提出以下政策建議：

第一，強(qiáng)化企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)意識(shí)，提升專(zhuān)利質(zhì)量。隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革的深化，企業(yè)自籌資金在科技活動(dòng)籌資中的地位將日益重要，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)也將越來(lái)越大。但是，專(zhuān)利投資回報(bào)具有明顯的滯后性，發(fā)明專(zhuān)利尤其如此。因此，為了推動(dòng)企業(yè)形成足夠的科技創(chuàng)新投資意愿，政府應(yīng)建立健全相關(guān)法律、法規(guī)和政策，為科技創(chuàng)新創(chuàng)造良好的制度環(huán)境。一方面通過(guò)加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)立法并嚴(yán)格執(zhí)行，保護(hù)企業(yè)的科技創(chuàng)新活動(dòng)和創(chuàng)新成果，讓創(chuàng)新活動(dòng)成為企業(yè)的重要盈利手段；另一方面，利用稅收、補(bǔ)貼、轉(zhuǎn)移支付等優(yōu)惠政策鼓勵(lì)和引導(dǎo)企業(yè)開(kāi)展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，并適當(dāng)分擔(dān)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的成本。當(dāng)前，尤其要探索并完善企業(yè)參與實(shí)施國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)以及國(guó)家科技支撐計(jì)劃等國(guó)家科技項(xiàng)目的體制機(jī)制，激發(fā)企業(yè)開(kāi)展原創(chuàng)性發(fā)明專(zhuān)利活動(dòng)的積極性和內(nèi)在動(dòng)力，以現(xiàn)代科技文化觀念克服企業(yè)從短期利潤(rùn)最大化角度進(jìn)行決策的慣性。同時(shí)，壓縮“泡沫技術(shù)”和“垃圾專(zhuān)利”的生存空間，以企業(yè)資金投入的增加提高我國(guó)專(zhuān)利創(chuàng)新的效率和質(zhì)量。

第二，優(yōu)化財(cái)政科技支出結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)基礎(chǔ)研究投入?；A(chǔ)研究領(lǐng)域是公共產(chǎn)品屬性最強(qiáng)的領(lǐng)域之一，其發(fā)展要依靠政府的大力投入。因此，要在不斷加大財(cái)政科技支出規(guī)模、提高財(cái)政科技支出占GDP比重的同時(shí)，通過(guò)合理調(diào)整財(cái)政科技支出結(jié)構(gòu)，提高支持基礎(chǔ)研究的財(cái)政支出比重。在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域積極探索國(guó)家目標(biāo)與科學(xué)家自由探索相結(jié)合的渠道，實(shí)踐和完善國(guó)家科學(xué)基金與企業(yè)聯(lián)合設(shè)立研發(fā)基金等做法，從國(guó)際科技競(jìng)爭(zhēng)重心前移的趨勢(shì)出發(fā)，以國(guó)家、社會(huì)和企業(yè)需求為導(dǎo)向資助研發(fā)活動(dòng)，強(qiáng)化基礎(chǔ)研究的專(zhuān)利產(chǎn)出意識(shí)、專(zhuān)利商業(yè)化意識(shí)和專(zhuān)利產(chǎn)業(yè)化意識(shí)，帶動(dòng)和引導(dǎo)市場(chǎng)力量對(duì)基礎(chǔ)研究從而對(duì)發(fā)明專(zhuān)利的重視和支持，為我國(guó)建立自主創(chuàng)新型國(guó)家奠定堅(jiān)實(shí)的社會(huì)基礎(chǔ)。

第三，樹(shù)立科技金融觀念，加大金融對(duì)科技型中小企業(yè)的支持力度?？萍夹椭行∑髽I(yè)是我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新的主力軍，要提高我國(guó)整體的技術(shù)效率，必須通過(guò)制度創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新，引導(dǎo)更多的金融資源流向科技型中小企業(yè)，以激發(fā)其創(chuàng)新活力。為此，要不斷創(chuàng)新科技投入方式，綜合利用政府資金、科技貸款、資本市場(chǎng)、風(fēng)險(xiǎn)投資等資金加強(qiáng)對(duì)科技型中小企業(yè)的融資支持。尤其需要完善科技信貸、科技保險(xiǎn)和科技擔(dān)保體系，為企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)分擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)要認(rèn)識(shí)到，民間資本已經(jīng)成為我國(guó)科技投入的重要來(lái)源和自主創(chuàng)新的重要力量，要通過(guò)推進(jìn)科技型中小企業(yè)集合債券、非上市公司股權(quán)代辦轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)，充分發(fā)揮民間資本在推進(jìn)科技和金融結(jié)合中的作用。直接融資是助推中國(guó)未來(lái)科技水平提高的重要?jiǎng)恿?，因此要將提升中?guó)企業(yè)信用水平和融資能力作為未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)科技與金融結(jié)合的重點(diǎn)，以形成全社會(huì)支持技術(shù)創(chuàng)新的良好文化氛圍。