■徐宇明，熊琦哲，蔣 筠

一、引言與文獻綜述

當前我國經(jīng)濟發(fā)展面臨著新的風險挑戰(zhàn)，國內(nèi)經(jīng)濟下行壓力加大，必須堅持以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線，堅持新發(fā)展理念、推動高質(zhì)量發(fā)展。推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展更加需要依靠科技創(chuàng)新，完善宏觀調(diào)控跨周期設計和調(diào)節(jié)，實現(xiàn)穩(wěn)增長和防風險長期均衡。在當前的發(fā)展環(huán)境下，我國的科技和經(jīng)濟正在進行深度融合，在創(chuàng)新驅(qū)動的條件下，高質(zhì)量的融合發(fā)展是我國當前發(fā)展的新方向。目前世界上主要的發(fā)達國家都扎實基礎研究，不斷加大科技創(chuàng)新投入，發(fā)展新能源等新興產(chǎn)業(yè)，搶占國際經(jīng)濟科技制高點，科技創(chuàng)新正成為各國增強國際競爭力的新優(yōu)勢。這就更需要我國依靠科技金融驅(qū)動實現(xiàn)發(fā)展，也是提升國家綜合競爭力和社會生產(chǎn)力的重要舉措。因此，研究我國科技金融發(fā)展的現(xiàn)狀以及其動態(tài)變化對我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展有著重要的意義。

國外關(guān)于科技金融的研究主要集中在探究金融發(fā)展對科技創(chuàng)新的作用以及科技創(chuàng)新對金融發(fā)展的影響上，抑或是金融發(fā)展與科技創(chuàng)新二者之間的相互影響作用上。Neff（2012）認為金融與科技創(chuàng)新相互影響，沒有金融的支持，科技創(chuàng)新不可能實現(xiàn)。Berger（2003）研究了部分國家的金融體系，分析科技進步對金融體系的影響，發(fā)現(xiàn)科技進步能拓寬銀行的業(yè)務范圍、提升銀行服務質(zhì)量和加速銀行業(yè)的整合。Tadesse（2006）將金融體系分為市場主導型和銀行主導型，分別分析了兩種金融體系結(jié)構(gòu)和科技進步之間的關(guān)系，認為兩種金融體系結(jié)構(gòu)都能促進科技進步，但市場主導型金融機構(gòu)對科技進步的促進作用更顯著。Ang（2010）通過分析金融和研發(fā)機構(gòu)合作的試驗活動對技術(shù)創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展和科技創(chuàng)新之間有著顯著的相關(guān)性。Zetzsche et al.（2018）研究發(fā)現(xiàn)科技金融不僅可以為中小企業(yè)和消費者帶來信貸支持，還具有降低交易成本和改善風險管理的特點，具有較大的金融包容性。

國內(nèi)關(guān)于科技金融發(fā)展的研究相對較為成熟，筆者主要從以下三個方面進行梳理。第一，科技金融的定義。趙昌文（2009）提出科技金融是金融的工具、政策、制度和服務等極具創(chuàng)新性和系統(tǒng)性的安排，這些金融相關(guān)產(chǎn)品都能夠推動科技的發(fā)展，并且能夠促進成果轉(zhuǎn)化。房漢廷（2010）從科技創(chuàng)新和金融創(chuàng)新融合角度提出了科技金融是兩種創(chuàng)新的融合。洪銀興（2011）將科技金融定義為以科技創(chuàng)新為新技術(shù)的金融資本，以推動產(chǎn)業(yè)高技術(shù)化為目標的金融活動，以創(chuàng)新驅(qū)動新經(jīng)濟的金融需求，科技金融的發(fā)展關(guān)鍵在于促進現(xiàn)有的金融機構(gòu)和金融資本都順利的進入科技創(chuàng)新領(lǐng)域。第二，科技金融體系的測度。我國學者基于不同的研究視角構(gòu)建了科技金融指標體系進行測度。張明喜等（2018）從經(jīng)濟金融和科學技術(shù)的融合出發(fā)，把科技金融定義為二者的深度融合，他認為科技金融是創(chuàng)新經(jīng)濟的高級形態(tài)并以此建立了科技金融理論體系。周柯和郭鳳茹（2019）從科技金融基礎、科技金融投入、科技金融產(chǎn)出和科技金融貢獻4個方面出發(fā)，使用復合熵值法構(gòu)建了科技金融評價指標體系并測度了中部六省科技金融發(fā)展的現(xiàn)狀。李瑞晶等（2017）基于復雜系統(tǒng)理論，設計出多主體科技金融創(chuàng)新服務平臺，實現(xiàn)金融服務與科技創(chuàng)新的深度融合。寇明婷等（2018）從評價體系、科技和金融融合等方面對科技金融研究框架進行系統(tǒng)的梳理評析。第三，科技金融發(fā)展的效率。薛曄（2017）使用熵權(quán)法和貝葉斯隨機前沿模型測算了科技金融發(fā)展的效率，并采用面板數(shù)據(jù)模型研究金融投入對科技金融發(fā)展效率的影響。王江（2015）從科技進步環(huán)境、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)化和科技金融效益等方面實證分析發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新與科技金融是我國現(xiàn)階段經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變的重要驅(qū)動力。李俊霞和溫小霓（2019）從金融資源和創(chuàng)新成果的質(zhì)量兩方面出發(fā)選取指標，構(gòu)建了衡量科技金融效率的指標體系，并對我國27個省份的科技金融資源配置效率進行了測算，結(jié)果顯示我國科技金融資源配置效率的整體水平不高，存在著較大的提升空間。

綜上所述，已有的研究提供了大量相關(guān)的理論支撐和思路借鑒。但現(xiàn)有文獻存在以下不足：一是關(guān)于科技金融測度方法大都忽略了其動態(tài)變化性，忽略了時間因素的影響。二是對科技金融發(fā)展指數(shù)的特征研究不夠深入，缺少對科技金融發(fā)展指數(shù)特征全面、系統(tǒng)的分析?；谝陨喜蛔?，筆者在已有成果基礎上展開了相關(guān)的研究。

二、科技金融的測度框架

（一）科技金融的衡量

按照“科技金融資源-科技金融投入-科技金融產(chǎn)出”思路從三個方面來選取指標構(gòu)建指標體系衡量我國區(qū)域科技金融發(fā)展的狀況。指標選取時主要遵循以下原則：一是全面性，盡可能全面地選取指標衡量科技金融的發(fā)展。二是代表性，因為不能窮盡所有指標，選取時盡可能選擇有代表性的指標。三是可操作性，基于數(shù)據(jù)的可得性，參考國內(nèi)學者對科技金融指標體系的分析（李志強和徐宇明，2020），選取可獲得數(shù)據(jù)的指數(shù)。選取的各分項指標如下：科技金融資源分為人力和機構(gòu)兩部分，分別從科技人才和研發(fā)機構(gòu)數(shù)來衡量；科技金融投入從政府投入、研發(fā)投入和金融貸款投入三個方面來衡量；科技金融產(chǎn)出從論文產(chǎn)出、專利產(chǎn)出、技術(shù)市場、新產(chǎn)品產(chǎn)出和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)出口五個部分來測度。以我國大陸30個省域數(shù)據(jù)為樣本（不包括西藏），因較多指標2009年之前的統(tǒng)計口徑不一致，故設定的樣本區(qū)間為2009—2017年，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。構(gòu)建的指標體系如表1所示。

表1 科技金融測度指標體系

續(xù)表1

由于使用的是按照時間順序排列的數(shù)據(jù)表序列，與此相對應的綜合評價問題是一個動態(tài)綜合評價問題。在綜合評價中熵值法、層次分析法、綜合指數(shù)法等確定權(quán)重系數(shù)的方法均忽視了其各指標影響隨時間的變化，縱橫向拉開檔次法能計算出含時間信息的權(quán)重。因此，處理選取縱橫拉開檔次法對指標進行賦權(quán)，在運用線性加權(quán)法計算出經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)。具體計算方法如下：

1.數(shù)據(jù)標準化。為消除不同測度在數(shù)量級和量綱方面的不一致性，運用極差法對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指標體系中的各指標進行標準化處理。計算公式如式（1）所示。

其中，i表示省份，j表示指標。xij和yij分別表示省份i在j指標上的原始值和標準化的值。min（xij）和max（xij）分別表示xij的最大值與最小值。

2.縱橫向拉開檔次法。縱橫向拉開檔次法是一種針對動態(tài)綜合評價問題的權(quán)數(shù)確定方法，對于時刻tk（k=1，2…T），其綜合評價函數(shù)為：

其中，權(quán)重系數(shù)wj（j=1，2，…m）的確定原則是最大可能地體現(xiàn)被評價對象之間的差異。而該差異可用yi（tk）總離平方和來表示，如式（3）所示。

因為原始數(shù)據(jù)進行了標準化處理，故：

則有：

其中，W=（w1，w2，…wm）T，H=∑Hk為m×m矩陣，由此可以證明，當限定WTW=1，當取W為H最大特征值對應得特征向量時，σ2取最大值。為保證所有權(quán)重為正，一般限定W＞0。即可以通過求解式（6）的規(guī)劃問題來計算出指標權(quán)重向量w。

3.線性加權(quán)法。綜合所求的權(quán)重和標準化數(shù)據(jù)，運用線性加權(quán)法就可以算出第i個省份在tk年度的高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)Ii（tk），計算公式如式（7）所示：

（二）測度的結(jié)果

運用MATLAB軟件對式6和式7進行計算，得到2009—2017年我國30個省份科技金融發(fā)展的指數(shù)，將我國30個省份按東、中、西部地區(qū)劃分，算出各地區(qū)的得分，結(jié)果如圖1所示。

圖1 我國各區(qū)域科技金融得分

圖1 為2009年和2017年我國各區(qū)域科技金融指數(shù)的平均得分?？傮w來看，各區(qū)域2009—2017年東、中、西部科技金融發(fā)展指數(shù)變化趨勢有著較高的一致性，總體上呈現(xiàn)出上升的趨勢。分區(qū)域來看，東部地區(qū)北京、天津、上海、廣東等東部地區(qū)科技金融發(fā)展程度較好，大部分的科技股權(quán)投資公司都分布在北京、上海、廣東等經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，吸引了大量科技型的人才和公司往東部地區(qū)聚集，科技金融的基礎設施和市場環(huán)境日漸完善，促進了科技型企業(yè)的發(fā)展和科技型人才的聚集，科技金融發(fā)展遠超全國的平均水平。但分年度來看，這些地區(qū)科技金融發(fā)展從2009年到2017年變化不大，發(fā)展速度較慢。中部六省的科技金融發(fā)展次之，整體水平比東部地區(qū)低，但中部地區(qū)從2009年到2017年增長較大，特別是湖北和安徽，年均增長速度分別為3.88%和6.34%，增長速度在全國各省位列前茅。西部地區(qū)發(fā)展水平最低，離我國的平均水平有較大差距，但2009年到2017年間的上升幅度較快。我國中部和西部地區(qū)經(jīng)濟水平相對東部地區(qū)較差，整體教育資源和教育水平較低，尤其是高等教育水平比較落后，人才素質(zhì)相較偏低，且經(jīng)濟水平較低也導致大量的人才流失，人力資本難以適應經(jīng)濟發(fā)展的水平。加之基礎設施不夠完善，影響了產(chǎn)業(yè)升級，加劇了高素質(zhì)人才的流失，科技創(chuàng)新水平無法提升，高科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展受限，科技金融的發(fā)展長期受阻，但隨著政府對科技金融發(fā)展的重視，相應政策推動下其發(fā)展較為迅速，有著較好的發(fā)展前景?？傮w來看，我國科技金融發(fā)展存在著“東強西弱”的區(qū)域性特征，與區(qū)域間經(jīng)濟增長存在著空間匹配性。

圖2 科技金融子系統(tǒng)得分

各子系統(tǒng)得分如圖2所示?？萍冀鹑谫Y源、科技金融投入和科技金融產(chǎn)出子系統(tǒng)平均得分別為0.089、0.189和0.362?？萍冀鹑诋a(chǎn)出得分最高，且從2011年至2017年一直呈現(xiàn)出上升趨勢，且一直在較高水平。說明我國推廣科技金融發(fā)展、提高研發(fā)力度、促進科研活動等有一定的成果，科技金融的產(chǎn)出轉(zhuǎn)換成了一定的經(jīng)濟效應，推動了科技金融的發(fā)展?？萍冀鹑谕度朐?009年至2017年呈現(xiàn)出緩慢上升的趨勢，說明科技金融活動逐漸活躍，資金投入對科技金融發(fā)展的影響在逐漸上升?？萍冀鹑诨A在研究期內(nèi)變化不大，穩(wěn)定在0.07—0.10之間，說明雖然科技活動人員和研發(fā)機構(gòu)數(shù)量上有所上升，但整體對科技金融發(fā)展的推動力不足，尚未實現(xiàn)從量變到質(zhì)變的跨越。

總體來看，近年來我國科技金融產(chǎn)出占主導地位，其次是科技金融投入，最后是科技金融基礎。科技金融發(fā)展各項指標產(chǎn)生了兩次較大的波動，一次是2009—2010年各項指標有個較快的上升，這可能與2009年創(chuàng)業(yè)板的啟動有關(guān)，其推動了科技金融體系的發(fā)展，導致科技金融發(fā)展的各項分數(shù)在此期間有個較大的增長。二是2010年—2011年，各項指標迅速下降，這可能與我國科技金融基礎不牢有關(guān)，雖然政策的推動和市場的開放帶來了科技金融投入和產(chǎn)出的迅速上漲，但是總體科技金融的基礎變化幅度不大，可能是科技金融基礎的不足制約了科技金融發(fā)展速度。

三、指數(shù)的相關(guān)分析

（一）動態(tài)演進分析

采用四分位分類法，將經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)分成四個等級，分別是低質(zhì)量（I＜0.400）、中低質(zhì)量（0.400≤I＜0.566）、中高質(zhì)量（0.566≤I≤0.783）和高質(zhì)量（I＞0.783），接著引入馬爾可夫鏈來分析經(jīng)濟轉(zhuǎn)移特征。計算方法如下：

將t時刻類型的分布用狀態(tài)向量Et=[E1t，E2t，…，Ekt]表示，則狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程可以用一個k×k的概率值Mij的馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣來抽象表示。Mij表示t年類型i在t+1年轉(zhuǎn)移到類型j的概率值，計算公式如式（8）所示：

其中，nij表示在t年類型i在t+1年轉(zhuǎn)移到類型j的樣本數(shù)量總和，ni是所有年類型i的樣本數(shù)量總和。計算的馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣如表2所示。

結(jié)果顯示，低質(zhì)量、中低質(zhì)量、中高質(zhì)量和高質(zhì)量在一年后保持在原來等級的概率分別為0.768、0.631、0.725和0.806，說明科技金融發(fā)展在不同的等級具有較強的穩(wěn)定性，且在高質(zhì)量階段的穩(wěn)定性最高。低質(zhì)量、中低質(zhì)量和中高質(zhì)量在一年后向上躍遷一級的概率分別為0.174、0.185和0.087，說明低質(zhì)量地區(qū)有一定概率會向上轉(zhuǎn)移。而中低質(zhì)量、中高質(zhì)量和高質(zhì)量一年后向下轉(zhuǎn)移一級的概率分別為0.062、0.087和0.08，整體概率也較小。因此，各省份要注重科技金融發(fā)展的質(zhì)量，努力向較高等級邁進。

表2 科技金融發(fā)展指數(shù)的馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣

（二）區(qū)域差異及結(jié)構(gòu)分解

為分析比較我國科技金融發(fā)展指數(shù)的差異及其來源，運用泰爾指數(shù)將科技金融發(fā)展的差異分解為組內(nèi)差異和組間差異。公式如式（9—11）所示：

其中，T表示我國科技金融發(fā)展的泰爾指數(shù)，其值位于[0，1]之間，數(shù)值越大，表示地區(qū)間的差異越大。Tp（p=1，2，3）分別表示我國東、中、西部地區(qū)科技金融發(fā)展的泰爾指數(shù)。Qp表示p區(qū)域科技金融發(fā)展指數(shù)之和，Q表示全國科技金融發(fā)展指數(shù)之和表示全國科技金融發(fā)展指數(shù)的平均值表示p區(qū)域科技金融發(fā)展指數(shù)的平均值。Tw表示地區(qū)內(nèi)差異的泰爾指數(shù)，Tb表示地區(qū)間差異的泰爾指數(shù)。進一步定義Tw/T和Tb/T為地區(qū)內(nèi)差異和地區(qū)間差異對總體差異的貢獻率。定義（Qp/Q）×（Tp/T）為地區(qū)內(nèi)差異對各地區(qū)的貢獻率。

從總體差異看，2011年泰爾指數(shù)值最大，為0.1691。2017年的泰爾指數(shù)最小，為1.002。我國科技金融泰爾指數(shù)整體呈現(xiàn)下降趨勢，從2009年的0.1623下降至2017年的0.1002，說明我國整體科技金融發(fā)展的差異性在不斷縮小。從結(jié)構(gòu)分解看，地區(qū)內(nèi)差異大部分占到了60%以上，甚至有部分年份達到了70%，說明科技金融發(fā)展的總體差異大部分源于地區(qū)內(nèi)差異。對地區(qū)內(nèi)差異進一步分解，發(fā)現(xiàn)2009年到2017年東、中、西部地區(qū)科技金融發(fā)展指數(shù)的泰爾指數(shù)平均值分別為0.120、0.033和0.076，東部地區(qū)內(nèi)部差異最大，西部次之，中部地區(qū)差異最小。另外，東、中、西部地區(qū)對總體差異貢獻率均值分別為36.06%、9.78%和22.81%，且東部地區(qū)差異貢獻率整體呈現(xiàn)出較快上升趨勢，中部地區(qū)的貢獻率呈穩(wěn)步下降趨勢，西部地區(qū)的貢獻率整體呈現(xiàn)下降趨勢，表明東部地區(qū)對總體差異貢獻率最大，西部次之，中部最小，說明我國科技金融發(fā)展地區(qū)間的差異主要源自于東部地區(qū)。

表3 科技金融發(fā)展指數(shù)的泰爾指數(shù)及其結(jié)構(gòu)

（三）空間相關(guān)性檢驗

地理學第一定律表明，任何事物之間都是相關(guān)的，且相近的事物之間由較強的相關(guān)性。使用全局莫蘭指數(shù)（Moran I）來探究科技金融發(fā)展是否存在空間分布的相關(guān)性，其計算方式如式（12）所示：

表4 Moran I指數(shù)值

從表4的結(jié)果可以看出科技金融發(fā)展的Moran I指數(shù)均為正值，且通過了5%顯著性水平檢驗，這表明我國30個省份的科技金融發(fā)展在空間分布上具有顯著的正相關(guān)性。為進一步分析科技金融發(fā)展的空間聚集情況，繪制莫蘭散點圖對其進一步解析，分析2009年和2017年科技金融空間聚集的變化，結(jié)果如圖3所示。

圖3 科技金融莫蘭散點分布圖

圖3 顯示2009年和2017年處于第一象限的點分別為5和7個，處于第三象限的點分別為12和12個，可以看出大部分省份都是處于第一和第三象限，處于高-高聚集型或者是低-低聚集型，科技金融發(fā)展呈現(xiàn)出正向聚集特征。少數(shù)省份落在了第二和第四象限，處于高-低聚集型或者是低-高聚集型。從2009年到2017年位于高-高聚集型有所增加，北京、天津、上海、江蘇、浙江一直位于第一象限。同樣四川、河南、云南、寧夏等省也一直處于第三象限。這說明科技金融發(fā)展指數(shù)的空間相關(guān)性特征具有較強的穩(wěn)定性。上述空間相關(guān)性結(jié)果表明，我國科技金融發(fā)展指數(shù)表現(xiàn)出高-高聚集型和低-低聚集特征，科技金融發(fā)展較高的地區(qū)周邊省份科技金融發(fā)展也較好，科技金融發(fā)展較差的省份周邊省份科技金融的發(fā)展也較差，說明科技金融發(fā)展存在著溢出效應，可以用此效應來推動科技金融發(fā)展。

四、結(jié)論和建議

基于2009—2017年中國省級面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建指標體系測度了我國各省份科技金融發(fā)展的現(xiàn)狀，并使用馬爾可夫鏈、泰爾指數(shù)和莫蘭指數(shù)分析了我國科技金融發(fā)展的動態(tài)變化、內(nèi)部差異和空間分布情況。研究發(fā)現(xiàn)：第一，我國整體科技金融發(fā)展水平不高。相較而言，東部地區(qū)科技金融發(fā)展程度最高，中部其次，西部發(fā)展水平最低。東部地區(qū)的高水平發(fā)展與中西部地區(qū)的低水平兩極分化較大?？萍冀鹑诎l(fā)展子系統(tǒng)中科技金融產(chǎn)出最好，科技金融基礎最差。第二，科技金融發(fā)展較為穩(wěn)定，一年后大都維持在原來等級。低質(zhì)量地區(qū)有一定概率會向上轉(zhuǎn)移，而高質(zhì)量地區(qū)向下轉(zhuǎn)移的整體概率較小。因此，各省域要注重科技金融發(fā)展的質(zhì)量，努力向較高等級邁進。第三，從總體差異看，2011年科技金融發(fā)展差異最大，2017年的差異最小。從2009—2017年我國科技金融發(fā)展指數(shù)差異呈現(xiàn)下降趨勢，說明科技金融發(fā)展的差異性在不斷縮小。從結(jié)構(gòu)分解看，地區(qū)內(nèi)差異占比較大，對地區(qū)內(nèi)差異進一步分解，東部地區(qū)對總體差異貢獻率最大，西部次之，中部最小，說明我國科技金融發(fā)展地區(qū)間的差異主要源自于東部地區(qū)。第四，從空間分布情況看，科技金融發(fā)展呈現(xiàn)出正向聚集特征，科技金融發(fā)展較高的地區(qū)周邊省份科技金融發(fā)展也較好，科技金融發(fā)展較差的省份其周邊省份科技金融的發(fā)展也較差，說明科技金融發(fā)展存在著空間溢出性效應，可以以此溢出效應帶動科技金融較差地區(qū)的發(fā)展。

根據(jù)研究結(jié)論，提出了以下政策建議：第一，推動新技術(shù)應用。實現(xiàn)經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展離不開創(chuàng)新驅(qū)動，建議充分運用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G、區(qū)塊鏈等創(chuàng)新技術(shù)，從根本上解決傳統(tǒng)金融服務的痛點和難點問題，進一步通過金融服務助力全國科技創(chuàng)新中心建設，完善科技金融的市場轉(zhuǎn)化體系，推進知識產(chǎn)權(quán)質(zhì)押貸款、投貸聯(lián)動、高新區(qū)統(tǒng)貸統(tǒng)還等金融產(chǎn)品和金融服務的創(chuàng)新，推進金融機構(gòu)研發(fā)新產(chǎn)品更好地服務于科技金融的發(fā)展。第二，促進科技金融區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展。要加強不同發(fā)展水平地區(qū)間的交流，充分發(fā)揮地區(qū)的輻射作用，打破地區(qū)間的屏蔽效應，跨不同發(fā)展區(qū)域整合資源，構(gòu)造創(chuàng)新共同體。讓一些科技發(fā)展較好的地區(qū)通過空間溢出效應帶動其他城市，將優(yōu)秀的科技金融產(chǎn)品和科技金融服務進行共享，合理地促進知識和科學技術(shù)在地區(qū)間交流共享，促進創(chuàng)新型人才的流動。第三，加大對欠發(fā)達地區(qū)的扶持。由于科技金融的發(fā)展具有空間外溢特征，政府在進行政策制定時，應充分考慮城市間科技金融發(fā)展的空間聯(lián)系與互動，確?；镜慕?jīng)濟發(fā)展條件均等化，注重科技金融配置在區(qū)域間的合理布局，重點扶持我國中西部地區(qū)科技產(chǎn)業(yè)的建設步伐，進行適度的政策傾斜，提供一定的支持，促進中部地區(qū)和西部地區(qū)提升基礎設施，培養(yǎng)人力資本，改善中西部地區(qū)發(fā)展的基本條件，以此來促進中西部地區(qū)科技金融的快速發(fā)展。第四，加強高素質(zhì)人才的培養(yǎng)。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新通常是知識密集和資本密集型的活動，高層次高水平的專業(yè)人才稀缺也是科技金融產(chǎn)出不足的一個重要原因。因此，要創(chuàng)新人才引進政策和環(huán)境，采取多種方式吸引海內(nèi)外優(yōu)秀的專業(yè)人才；要加強對現(xiàn)有從業(yè)人員的專業(yè)知識和技能培訓，提高專業(yè)素質(zhì)和水平；加強與發(fā)達國家和地區(qū)的人才、技術(shù)等方面的交流合作，積極探索和創(chuàng)新科技金融人才培養(yǎng)模式，提高科技金融人才素質(zhì)。