吳田 吳敏 馮艷艷 薛正鵬
本文為2016陜西省科技廳自然科學(xué)基礎(chǔ)項(xiàng)目《陜西省科技金融金谷模式與有序機(jī)制研究》(2016JM7007);2017陜西省教育廳項(xiàng)目《基于耗散理論的陜西省科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新耦合模式研究》(17JK1033);2018陜西省社科基金《秦巴山區(qū)生態(tài)移民的金融精準(zhǔn)扶貧及績(jī)效研究》(2018D33);2018西安歐亞學(xué)院校級(jí)項(xiàng)目《陜西自貿(mào)試驗(yàn)區(qū)的金融改革創(chuàng)新與溢出效應(yīng)研究》(2018XJSK17)
【摘 要】 本文在選取科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新指標(biāo)的基礎(chǔ)上,通過查閱官方網(wǎng)址收集數(shù)據(jù),對(duì)陜西省科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新的耦合度進(jìn)行測(cè)算,得出結(jié)論如下:自2007-2016年科技創(chuàng)新對(duì)總系統(tǒng)的貢獻(xiàn)大于金融創(chuàng)新,且10年間二者的耦合度從極度失調(diào)已經(jīng)發(fā)展為初級(jí)耦合,在將來有望達(dá)到優(yōu)質(zhì)耦合協(xié)調(diào)。與此同時(shí),從耦合發(fā)展類型來看,經(jīng)歷了金融創(chuàng)新主導(dǎo)、科技創(chuàng)新主導(dǎo),最終到二者同步發(fā)展的狀態(tài)。
一、陜西省科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新耦合的指標(biāo)確立
1、陜西省科技創(chuàng)新指標(biāo)選取
結(jié)合陜西省的實(shí)際情況及數(shù)據(jù)的可得性,從科技創(chuàng)新投入與科技創(chuàng)新產(chǎn)出兩個(gè)方面衡量陜西省的科技創(chuàng)新能力。
(1)科技創(chuàng)新投入:加大科技創(chuàng)新投入,為科技創(chuàng)新提供豐富資源,有利于增強(qiáng)科技創(chuàng)新能力。R&D經(jīng)費(fèi)(x11)、財(cái)政科技支出(x12)、R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度(x13)、財(cái)政科技撥款比重(x14)、R&D人員全時(shí)當(dāng)量(x15)這些指標(biāo)都反映的是科技創(chuàng)新投入情況。R&D經(jīng)費(fèi)、財(cái)政科技支出、R&D人員全時(shí)當(dāng)量越高,R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度和財(cái)政科技撥款比重越高,科技創(chuàng)新的人力和財(cái)力支持越多,就對(duì)提高科技創(chuàng)新能力越有利。
(2)科技創(chuàng)新產(chǎn)出:科技創(chuàng)新產(chǎn)出是科技創(chuàng)新最直觀的反映,可以從科技創(chuàng)新產(chǎn)出上直接感受到科技創(chuàng)新能力。專利申請(qǐng)量(x16)、專利授權(quán)量(x17)、技術(shù)市場(chǎng)合同登記成交金額(x18)越高,體現(xiàn)出科技創(chuàng)新意識(shí)和能力越強(qiáng)。
2、陜西省金融創(chuàng)新指標(biāo)選取
現(xiàn)階段能直接反映金融創(chuàng)新能力的指標(biāo)很少,但是可以通過相關(guān)指標(biāo)來了解陜西省金融創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀。銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)是金融業(yè)中比較重要的三個(gè)行業(yè),分析陜西省金融創(chuàng)新可以從這三個(gè)方面來分析。
(1)銀行業(yè)創(chuàng)新指標(biāo):銀行是現(xiàn)代金融業(yè)的主體,是國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)轉(zhuǎn)的樞紐。銀行業(yè)發(fā)展,為金融創(chuàng)新提供資金支持。金融機(jī)構(gòu)貸款余額(x21)、銀行業(yè)總資產(chǎn)(x22)、金融機(jī)構(gòu)存款余額(x23)都反映的是銀行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r。
(2)證券業(yè)創(chuàng)新指標(biāo):證券業(yè)指從事證券發(fā)行和交易服務(wù)的專門行業(yè)。證券交易總額(x24)、股票市價(jià)總值(x25)、股票籌資額(x26)反映證券業(yè)的情況。證券交易總額、股票市價(jià)總值、股票籌資額越高,說明證券市場(chǎng)交易越活躍,吸引更多的資金和人才參與進(jìn)來,相應(yīng)的金融創(chuàng)新能力也會(huì)較強(qiáng)。
(3)保險(xiǎn)業(yè)創(chuàng)新指標(biāo):保險(xiǎn)業(yè)是指將通過契約形式集中起來的資金,用以補(bǔ)償被保險(xiǎn)人的經(jīng)濟(jì)利益業(yè)務(wù)的行業(yè)。保險(xiǎn)公司保費(fèi)收入(x27)、保險(xiǎn)業(yè)總資產(chǎn)(x28)越高,說明保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r越好。保險(xiǎn)業(yè)屬于金融業(yè)的一部分,金融創(chuàng)新包括保險(xiǎn)創(chuàng)新。
二、陜西省科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新耦合度的測(cè)算
1、數(shù)據(jù)采集與整理
根據(jù)選定的指標(biāo),本次數(shù)據(jù)通過在中國經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫、陜西統(tǒng)計(jì)局等網(wǎng)站查找年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《陜西統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國金融年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、陜西省國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、陜西省科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報(bào)、陜西省金融運(yùn)行報(bào)告直接獲得,或者通過上下年數(shù)據(jù)及增減率計(jì)算所得。并將2007-2016年科技創(chuàng)新指標(biāo)和金融創(chuàng)新指標(biāo)原始數(shù)據(jù)整理。
2、陜西省科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)指標(biāo)體系分析
熵值法是一種客觀賦權(quán)法,根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)觀測(cè)值所提供的信息的大小來確定指標(biāo)權(quán)重,在一定程度上能避免主觀因素影響帶來的偏差,更具有精度。它通過計(jì)算指標(biāo)的信息熵,根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)的變異程度,計(jì)算出多個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。采用熵值賦權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重的步驟如下:
(1)權(quán)重計(jì)算
設(shè)為i個(gè)系統(tǒng)中的第j個(gè)指標(biāo)觀測(cè)值。
①計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)在第個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象的特征比重:.
②計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值:,其中。
③計(jì)算指標(biāo)xj的差異性系數(shù):。其中,gj越大代表該項(xiàng)指標(biāo)作用越大。
④計(jì)算指標(biāo)xj的權(quán)重:,。其中,為歸一化后權(quán)重系數(shù)。根據(jù)以上計(jì)算方法算出陜西省科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新各指標(biāo)權(quán)重。
(2)功效函數(shù)
設(shè)變量為i系統(tǒng)即科技創(chuàng)新系統(tǒng)與金融創(chuàng)新系統(tǒng)中的第j項(xiàng)指標(biāo)值,aij,bij分別為該指標(biāo)值中最大值、最小值??萍紕?chuàng)新系統(tǒng)與金融創(chuàng)新系統(tǒng)對(duì)系統(tǒng)有序的功效系數(shù) ?可表示為:
①
公式(4-1)中,uij為變量xij對(duì)系統(tǒng)功效貢獻(xiàn)的大小。uij反映了各指標(biāo)達(dá)到目值的滿意程度。
②
uij的取值范圍是0到1,從0到1表示滿意程度逐漸上升,趨近于1時(shí)為最滿意,趨近于0時(shí)為最不滿意。由于科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新是兩個(gè)不同又相互作用的子系統(tǒng),子系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)序參量的貢獻(xiàn)度可以通過集成方法來實(shí)現(xiàn)。采用線性加權(quán)和法來確定科技創(chuàng)新子系統(tǒng)與金融創(chuàng)新子系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)序參量的貢獻(xiàn)度。
公式①中,ui為子系統(tǒng)對(duì)總系統(tǒng)貢獻(xiàn)。為各指標(biāo)的權(quán)重,前面運(yùn)用熵值賦權(quán)法已經(jīng)計(jì)算過。
由于科技創(chuàng)新子系統(tǒng)和金融創(chuàng)新子系統(tǒng)對(duì)總系統(tǒng)的發(fā)展都起到促進(jìn)作用,所以按照公式①中的具有正功效的函數(shù)進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算出2007-2016年陜西省科技創(chuàng)新子系統(tǒng)和金融創(chuàng)新子系統(tǒng)對(duì)總系統(tǒng)貢獻(xiàn)值u1和u2結(jié)果如表1所示。
表1 陜西省科技創(chuàng)新子系統(tǒng)與金融創(chuàng)新子系統(tǒng)對(duì)總系統(tǒng)貢獻(xiàn)值
年份 科技創(chuàng)新子系統(tǒng)對(duì)總系統(tǒng)貢獻(xiàn)值 金融創(chuàng)新子系統(tǒng)對(duì)總系統(tǒng)貢獻(xiàn)值
2007 0.0041 0.0418
2008 0.0381 0.1540
2009 0.0896 0.1511
2010 0.1654 0.3138
2011 0.2658 0.1945
2012 0.3972 0.2556
2013 0.5860 0.3049
2014 0.6698 0.5672
2015 0.8524 0.8480
2016 0.9839 0.8895
由上表的計(jì)算結(jié)果可以看出,2007-2016科技創(chuàng)新子系統(tǒng)對(duì)總系統(tǒng)貢獻(xiàn)值u1總體呈上升趨勢(shì),金融創(chuàng)新子系統(tǒng)對(duì)總系統(tǒng)貢獻(xiàn)值u2呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。
(3)耦合度
構(gòu)建耦合度模型,可以先借鑒物理學(xué)中耦合概念和容量耦合系統(tǒng)模型,推廣得到多個(gè)系統(tǒng)相互作用的耦合度模型,即:
Cm={(u1·u2·…·um)/Ⅱ(ui+uj)}1/m ? ?③
由公式(4-3)可以推出科技創(chuàng)新系統(tǒng)與金融創(chuàng)新系統(tǒng)的耦合度模型:
C={(u1· u2)/[(u1+u2)·(u1+u2)]}1/2 ? ? ④
公式(4-4)中,C為耦合度,,當(dāng)C=0時(shí),科技創(chuàng)新系統(tǒng)與金融創(chuàng)新系統(tǒng)的耦合度到達(dá)最小值,C=0說明科技創(chuàng)新系統(tǒng)與金融創(chuàng)新系統(tǒng)處于無關(guān)狀態(tài)。當(dāng)C=1時(shí),科技創(chuàng)新系統(tǒng)和金融創(chuàng)新系統(tǒng)的耦合度達(dá)到最大值,表明科技創(chuàng)新系統(tǒng)與金融創(chuàng)新系統(tǒng)之間達(dá)到了良性共振耦合。
耦合度對(duì)判別科技創(chuàng)新系統(tǒng)與金融創(chuàng)新系統(tǒng)耦合作用的強(qiáng)弱及時(shí)序區(qū)間具有重要意義,但單純依靠耦合度很難反映出科技創(chuàng)新系統(tǒng)與金融創(chuàng)新系統(tǒng)耦合的整體功效和協(xié)同放大效應(yīng),當(dāng)科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新兩個(gè)子系統(tǒng)對(duì)總系統(tǒng)的貢獻(xiàn)值u1和u2的取值都較低且得分相近時(shí)反而計(jì)算出較高的耦合度,這是一種偽評(píng)價(jià)結(jié)果,容易造成誤導(dǎo)。為了彌補(bǔ)這一缺陷,需要進(jìn)一步構(gòu)建科技創(chuàng)新系統(tǒng)與金融創(chuàng)
新系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度模型,其目的是為了判斷科技創(chuàng)新系統(tǒng)與金融創(chuàng)新系統(tǒng)耦合發(fā)展的協(xié)調(diào)程度,模型如下:
⑤
其中,d為科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新的耦合協(xié)調(diào)度;c為科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新的耦合度;h為科技創(chuàng)新系統(tǒng)金融創(chuàng)新系統(tǒng)綜合調(diào)和指數(shù),反映科技創(chuàng)新系統(tǒng)與金融創(chuàng)新系統(tǒng)的整體協(xié)同效應(yīng)。為保證,在實(shí)際應(yīng)用中,需使。α,β為待定系數(shù),一般α+β=1。本文假定科技創(chuàng)新系統(tǒng)與金融創(chuàng)新系統(tǒng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展同等重要,故α=β=0.5。
2007-2016年陜西省科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新系統(tǒng)的耦合度、綜合調(diào)和指數(shù)、耦合協(xié)調(diào)度計(jì)算結(jié)果如表2所示。
表2 2007-2016年陜西省科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新耦合協(xié)調(diào)度
年份 耦合度C 綜合調(diào)和指數(shù)H 耦合協(xié)調(diào)度D
2007 0.2859 0.0230 0.0811
2008 0.3987 0.0960 0.1957
2009 0.4834 0.1204 0.2412
2010 0.4754 0.2396 0.3375
2011 0.4940 0.2302 0.3372
2012 0.4881 0.3264 0.3991
2013 0.4745 0.4454 0.4597
2014 0.4983 0.6185 0.5551
2015 0.5000 0.8502 0.6520
2016 0.4994 0.9367 0.6839
由上表可以看出,2007-2016年陜西省科技創(chuàng)新和金融創(chuàng)新耦合度總體呈波動(dòng)趨勢(shì),綜合調(diào)和指數(shù)和耦合協(xié)調(diào)度總體呈上升趨勢(shì)。
借鑒郭逸等人(2017)的耦合協(xié)調(diào)度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),提出陜西省科技金融與科技創(chuàng)新發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),由上表可知,科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新的耦合協(xié)調(diào)度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)分為十個(gè)階段,每個(gè)階段按照u1/u2的比值又分為科技創(chuàng)新主導(dǎo)型、金融創(chuàng)新主導(dǎo)型、科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新同步發(fā)展型三個(gè)類型。耦合協(xié)調(diào)度越高代表耦合發(fā)展水平越高,u2/u1的值在0.9到1.1之間最好,通過比較發(fā)現(xiàn)同步發(fā)展型優(yōu)質(zhì)耦合是科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新耦合發(fā)展的最佳模式。
根據(jù)以上判斷標(biāo)準(zhǔn)及耦合協(xié)調(diào)度計(jì)算結(jié)果,分析出陜西省2007-2016年耦合發(fā)展程度及發(fā)展類型如表3所示。
表3 2007-2016陜西省科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新耦合實(shí)證結(jié)果
年份 耦合協(xié)調(diào)度 耦合發(fā)展程度 u2/u1 耦合(協(xié)調(diào))發(fā)展類型
2007 0.0811 極度失調(diào) 10.1356 金融創(chuàng)新主導(dǎo)型極度失調(diào)
2008 0.1957 嚴(yán)重失調(diào) 4.0430 金融創(chuàng)新主導(dǎo)型嚴(yán)重失調(diào)
2009 0.2412 中度失調(diào) 1.6861 金融創(chuàng)新主導(dǎo)型中度失調(diào)
2010 0.3375 輕度失調(diào) 1.8980 金融創(chuàng)新主導(dǎo)型輕度失調(diào)
2011 0.3372 輕度失調(diào) 0.7319 科技創(chuàng)新主導(dǎo)型輕度失調(diào)
2012 0.3991 輕度失調(diào) 0.6434 科技創(chuàng)新主導(dǎo)型輕度失調(diào)
2013 0.4597 頻臨失調(diào) 0.5203 科技創(chuàng)新主導(dǎo)型頻臨失調(diào)
2014 0.5551 勉強(qiáng)耦合 0.8469 科技創(chuàng)新主導(dǎo)型勉強(qiáng)耦合
2015 0.6520 初級(jí)耦合 0.9948 同步發(fā)展型初級(jí)耦合
2016 0.6839 初級(jí)耦合 0.9040 同步發(fā)展型初級(jí)耦合
由上表可知,2007-2016年陜西省科技創(chuàng)表新與金融創(chuàng)新耦合發(fā)展程度由極度失調(diào)逐漸發(fā)展為初級(jí)耦合,耦合發(fā)展類型經(jīng)歷了金融創(chuàng)新主導(dǎo)型、科技創(chuàng)新主導(dǎo)型、科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新同步發(fā)展型三個(gè)階段。
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【作者簡(jiǎn)介】
吳 田(1981—)女,陜西西安人,西安歐亞學(xué)院金融學(xué)院,副教授,研究方向:科技金融.
吳 敏(1995—)女,陜西安康人,西安歐亞學(xué)院金融學(xué)院,本科生,研究方向:科技金融.
馮艷艷(1999—)女,河南周口人,西安歐亞學(xué)院金融學(xué)院,本科生,研究方向:科技金融.