劉澤濱 呂輝 李用俊

摘 要：為助力“三地一區(qū)”建設，文章緊扣安徽省科技成果轉化、科技金融創(chuàng)新發(fā)展主題，對安徽省科技金融發(fā)展水平進行了實證測度研究。首先，從科技金融資源、科技金融經(jīng)費、科技金融產(chǎn)出及科技金融籌資四個方面構建科技金融發(fā)展水平測度體系。其次，通過因子分析模型計算安徽省16個地市的科技金融發(fā)展指數(shù)。再次，基于指數(shù)測算結果，運用聚類分析法對城市進行分類研究。實證結果表明：2019年度安徽省各地市科技金融發(fā)展指數(shù)存在一定差異，科技金融發(fā)展水平不均衡，其中，合肥市、蕪湖市、蚌埠市、滁州市科技金融發(fā)展指數(shù)大于0，合肥和蕪湖市發(fā)展水平處于領先位置。最后，基于實證結果，提出科技金融發(fā)展的相關對策建議。

關鍵詞：科技金融; 因子分析模型; 聚類分析; 指數(shù)計算

中圖分類號：F83? 文獻標識碼：A? 文章編號：

1672-1101（2022）02-0033-08

Research on the Measurement of the Development Level of Sci-tech Finance forAnhuiProvince

LIU Zebin，LV Hui，LI Yongjun

（School of Finance and Mathematics，HuainanNormalUniversity，Huainan，Anhui 232001，China）

Abstract： In order to help the construction of“three places and one area”，this paperemphasizes on the theme of transformation of sci-tech achievements and innovation development of sci-tech finance in Anhui Province to conduct an empirical study on the development level of sci-tech finance in Anhui Province.Firstly，the measurement system of the development level of sci-tech finance is constructed from four aspects：sci-tech finance resources，sci-tech finance funding，sci-tech finance output，and sci-tech finance financing; in addition，the index of sci-tech finance for 16 cities is calculated by factor analysis method，and 16 cities are classified through cluster analysis method based on the index result.The empirical results show differences in the development level of sci-tech finance for different cities of Anhui Province in 2019; Hefei，Wuhu，Bengbu，and Chuzhou have a positive index.Based on empirical results，this paper proposes some suggestions for promoting the development of sci-tech finance.

Key words：Sci-tech finance; factor analysis; cluster analysis; index calculation

數(shù)字經(jīng)濟背景下，世界正經(jīng)歷科技產(chǎn)業(yè)的高度融合。科技金融隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、云計算等新興技術的應用而不斷創(chuàng)新發(fā)展，其本質(zhì)是科技與金融相互作用和滲透的結果?？萍冀鹑谥饕ㄋ膫€類別：支付清算、直接或間接融資、市場基礎設施和投資管理[1]，科技金融創(chuàng)新2016年已被列入《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》，該規(guī)劃提出要促進科技金融產(chǎn)品與服務創(chuàng)新，推動科技金融發(fā)展?？萍冀鹑诘陌l(fā)展，加強了資金與科技創(chuàng)新的結合，有利于服務實體經(jīng)濟，支持高新科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展，助力普惠金融，彌補科研與市場之間的斷層[2]。優(yōu)化科技金融投入，促進科技與金融的深度融合，有利于安徽經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

一、科技金融內(nèi)涵界定

（一）科技金融概念

國外關于科技金融的研究起步較早，但沒有明確定義其內(nèi)涵，主要側重于研究科技與金融的關系。Schumpeter最早提出金融能夠促進科技創(chuàng)新觀點[3]。Gurley認為在經(jīng)濟發(fā)展和科技創(chuàng)新方面，銀行系統(tǒng)具有促進作用 [4]。King等提出好的金融系統(tǒng)可以為創(chuàng)新提供更好的服務，提高創(chuàng)新的可能性，從而促進經(jīng)濟加速增長[5]。Schwartz等明確指出科技創(chuàng)新對金融發(fā)展具有能動性，金融支持對企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展十分重要[6]。

國內(nèi)關于科技金融的研究起步較晚，對于科技金融的界定尚未形成統(tǒng)一的概念。趙昌文認為，“科技金融屬于產(chǎn)業(yè)金融的范疇，主要是指科技產(chǎn)業(yè)與金融產(chǎn)業(yè)的融合。它是指促進科技開發(fā)、成果轉化和高新技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一系列金融工具、金融制度、金融政策與金融服務的系統(tǒng)性、創(chuàng)新性的制度安排，是國家科技創(chuàng)新體系和金融體系的重要組成部分”[7]。房漢廷認為科技金融是一種創(chuàng)新活動，是科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新的深度融合[8]。周輝等認為科技金融是科技產(chǎn)業(yè)與金融產(chǎn)業(yè)的融合，注重金融體系對于科技創(chuàng)新的支持[9]。洪銀興認為科技金融由兩個方面組成：直接和間接的科技金融;直接的科技金融大部分由風險投資家提供，間接的科技金融涉及銀行提供的信用?？萍冀鹑谥黧w通常包括政府、金融機構、政策銀行和商業(yè)銀行[10]。段世德及徐璇認為科技金融是科技與金融的結合，是科技創(chuàng)新帶來的市場競爭力和金融市場資源高盈利能力的結合，能夠推動科技創(chuàng)新與科技成果產(chǎn)業(yè)轉化[11]。毛有佳及毛道維指出，科技金融是金融推動科技創(chuàng)新網(wǎng)絡的一種銜接機制，政府通過將財政資金注入金融機構，可以增加科技型中小企業(yè)的信任，降低風險和交易成本，推動科技創(chuàng)新網(wǎng)絡與金融網(wǎng)絡的對接[12]。趙天一認為科技金融分為公共和市場科技金融，公共科技金融以技術創(chuàng)新的公共價值和資本的保值為目的，市場科技金融以技術創(chuàng)新的市場價值及資本增值為目的[13]。寇明婷等認為科技金融可以理解為科技與金融的互利互動，也可理解為科技對金融的需求;既是一種以金融創(chuàng)新促進科技創(chuàng)新的金融業(yè)態(tài)，也可以是一類促進科技成果財富化的科技工作[14]。

本文從科技與金融相融合的視角切入，認為科技金融屬于產(chǎn)業(yè)金融范疇，是科技與金融深度融合發(fā)展的產(chǎn)物。通過公共金融和市場金融的結合，科技金融促進了科技創(chuàng)新和成果轉化，進而有助于實現(xiàn)科技資產(chǎn)財富化。

（二）科技金融評價體系

我國學者基于不同視角構建了科技金融評價體系。曹顥等和徐宇明等從科技與金融融合角度構建評價指標，從科技金融資源、科技金融經(jīng)費、科技金融產(chǎn)出和科技金融貸款等方面衡量了科技金融發(fā)展水平[15-16]。黃德春等從科技企業(yè)成長角度，基于金融支撐和外部環(huán)境支持兩個方面構建評價體系，研究科技金融發(fā)展水平[17]。胡義芳從科技人力資源、科技研發(fā)機構資源和科技產(chǎn)出資源三方面構建科技金融發(fā)展指標體系，計算科技金融發(fā)展指數(shù)[18]。梁偉真等從科技金融結構、市場發(fā)展程度、效果和環(huán)境四個方面對科技金融指標體系進行研究[19]。劉文麗等從公共和市場科技金融角度出發(fā)，從科技服務活動、研發(fā)活動（R&D）和科技成果應用三方面構建科技金融評價指標，研究我國科技金融對經(jīng)濟增長的影響[20]。大部分學者認為，科技金融資源通常包含科技人力資源和研發(fā)機構資源，科技金融經(jīng)費包含財政撥款力度、研發(fā)經(jīng)費力度和科技經(jīng)費力度等，科技金融產(chǎn)出方面包含技術市場成交率、論文產(chǎn)出率、專利產(chǎn)出率等，科技金融貸款包含科技貸款、金融貸款等。

基于上述學者的研究成果，本文以數(shù)據(jù)可得性為前提，從科技金融資源、科技金融經(jīng)費、科技金融產(chǎn)出及科技金融籌資四方面選取指標，對安徽省科技金融發(fā)展水平進行實證測度。

二、安徽省科技金融發(fā)展指數(shù)測度

（一）數(shù)據(jù)選取及指標體系構建原則

研究數(shù)據(jù)主要來源于2020年安徽省科技統(tǒng)計公報和當年安徽省各地市的統(tǒng)計年鑒。為了能合理、科學、客觀地研究安徽省各地市科技金融發(fā)展水平，本研究遵循以下原則：第一，多維度原則?？萍冀鹑诎l(fā)展涉及多方面，應選取多維度指標以更客觀反映科技金融發(fā)展水平。第二，科學合理性原則。科學合理地選擇指標數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)來源的真實性，無杜撰或偽造數(shù)據(jù)。第三，可度量性原則。選取的指標是可量化并客觀存在的。

（二）指標體系的組成

基于數(shù)據(jù)可得性，參考曹顥等[15]、徐宇明等[16]、胡義芳[18]及劉文麗等[20]的指標選取經(jīng)驗，選取了科技人力資源、研發(fā)活動人員、財政支持力度等13個評價指標，詳見表1。

（三）科技金融發(fā)展指數(shù)測算

1.方法原理。采用因子分析法計算安徽省科技金融發(fā)展指數(shù)，使用SPSS26.0對數(shù)據(jù)進行相關處理。因子分析是基于相關性的數(shù)據(jù)分析技術，也是一種基于大量觀察數(shù)據(jù)的降維處理方法[21]，其原始變量中的大部分信息會被較少的獨立因子變量代替，原理表達式如下：

Z1=a11F1+a12F2+…+a1mFm+a1εn

Z2=a21F1+a22F2+…+a2mFm+a2εn

Zn=an1F1+an2F2+…+anjFj+anεn（1）

上式中，Z1，Z2…Zn表示n個標準變化量（均值為0，標準差為1），F(xiàn)1，F(xiàn)2…Fj表示j個公因子。當j小于n時，可表示為矩陣X=AF+aε，其中A為因子載荷矩陣，ε為隨機誤差，其值越低越好。

2.數(shù)據(jù)標準化處理。為消除不同的數(shù)據(jù)量綱、數(shù)量級別對實證結果的影響，采用Z-score法對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，使其轉化為無量綱化指標測評值。經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)的均值為0，標準差為1，計算公式如下：

Zij=xij-xjsi，i=1，2，…，n，j=1，2，…，p（2）

3.因子分析檢驗。通過SPSS26.0提取各指標的公因子方差（詳見表2），公因子方差表示各變量所包含的信息能被提取的公因子解釋的程度。由表2可知，指標X3和X13的公因子方差共同度小于0.5，說明可以被公因子表達的程度較差。因此，本研究在指數(shù)計算中剔除了X3和X13這兩個指標，這與很多學者的研究也相符。

為進一步檢驗剩余11個指標數(shù)據(jù)是否適合作因子分析，研究又采用了KMO檢驗和Bartlett球形度檢驗。KMO檢驗主要用于比較變量間的相關性和偏相關性，取值在0到1之間，KMO的值越接近1越適合作因子分析，0.8～0.9很適合，0.7～0.8適合，0.5以下不適合。而Bartlett球形度檢驗P值，P值只要小于或等于0.01就可拒絕原假設，通過檢驗。由檢驗結果表3可知，KMO統(tǒng)計值大于0.5，接近0.7;Bartlett球形度檢驗顯著性水平為0，小于0.01，通過檢驗。綜合以上兩種檢驗的結果，說明選取的數(shù)據(jù)中各變量相關性較高，比較適合作因子分析。

4.公因子提取。 通過SPSS26.0對2019年度安徽省16個地市的數(shù)據(jù)進行因子分析， 得到總方差解釋， 如表4所示。 基于初始特征值大于1的原則， 本文共提取了3個公因子， 其特征值分別為λ1=4.95，λ2=3.04，λ2=1.28;3個公因子的累計方差貢獻率大約為89%，說明3個公因子能夠反映選取的11個指標變量的大部分信息。

通過主成分分析法提取公因子，構建原始載荷矩陣。為更合理解釋公因子所表示的內(nèi)涵，對原始成分矩陣進行Kaiser正態(tài)化最大方差法正交旋轉，有效保持了各公因子的正交關系，進而得到旋轉后的載荷矩陣，如表5所示。將因子旋轉后單個公因子方差貢獻率雖稍有變化，但總貢獻率保持不變。由表5可知，第一公因子F1由X1、X2、X4、X5、X6和X8構成;第二公因子F2由X7、X9和X10構成;第三公因子F3由X11和X12構成。最終指數(shù)構成見表6所示。

5.指數(shù)計算。通過SPSS26.0計算各公因子得分，作為2019年度安徽省16個地市的科技金融發(fā)展指數(shù)，指數(shù)模型如下：

F=0.50×F1+0.28×F2+0.22×F3（3）

其中，各公因子權重為各因子旋轉后的方差貢獻率與累計貢獻率之比，各城市因子得分詳見表7。將各公因子得分代入科技金融發(fā)展指數(shù)模型中可得出具體指數(shù)，如表8所示。

三、安徽省科技金融發(fā)展水平分類

（一）分析方法

基于科技金融發(fā)展指數(shù)的測算結果，研究采用聚類分析方法對2019年度安徽省各地市科技金融發(fā)展水平進行分類。聚類分析是一種根據(jù)數(shù)據(jù)相似性將數(shù)據(jù)分為若干類的方法[22]。本文具體使用系統(tǒng)聚類分析，采用組間連接方法，使用歐式距離測量樣本間的平均距離，其數(shù)學表達式為：

dxy=∑ni=1（xi-yi）2（4）

其中，xi是個體x的第i個變量的變量值，yi是個體y的第i個變量的變量值。

（二）實證結果分析

根據(jù)圖1所示，2019年度安徽省科技金融發(fā)展水平聚類結果可分為四類：

第一類：合肥市。第一類為科技金融發(fā)展水平領先的地市，科技金融發(fā)展指數(shù)位列第一。合肥市擁有豐富的科技金融資源，能夠利用各種科技金融資源助力本地科技金融發(fā)展。合肥市有較為雄厚的科技基礎，科研環(huán)境優(yōu)良，被稱為科教之城。根據(jù)英國《自然》雜志增刊發(fā)布的科研城市排名，2019年合肥的城市科研實力位列全國第三，擁有豐富的科教資源。2019年，合肥發(fā)明專利授權量為5 981件，吸納技術合同成交額為252.56億元，高新技術企業(yè)數(shù)量為2 549家。同年，合肥市的R&D經(jīng)費占地區(qū)GDP比重為3.1%，遠高于安徽省其他城市。合肥市已成為安徽省最具實力的科技金融有效融合區(qū)域。

第二類：蕪湖市。第二類為科技金融發(fā)展水平較高的城市，科技金融發(fā)展指數(shù)位列第二。蕪湖市較合肥市有一定差距，但同樣擁有良好的科技金融基礎設施，科技金融經(jīng)費充裕。近年來，蕪湖市深入實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，全面融入長三角科技創(chuàng)新共同體、G60科創(chuàng)走廊、南京都市圈等，不斷優(yōu)化創(chuàng)新政策環(huán)境，持續(xù)加大財政科技支出力度，2015—2019年，公共財政科技支出占公共財政支出比重穩(wěn)居全省第一，R&D經(jīng)費占地區(qū)GDP比重僅次于合肥市。綜合來看，蕪湖市科技金融發(fā)展?jié)摿薮螅磥硎呛戏适休^大的競爭“對手”。

第三類：滁州、蚌埠、馬鞍山、銅陵、安慶、淮南、阜陽、亳州、宣城、六安、淮北和宿州市。與合肥、蕪湖兩市相比，第三類城市科技金融發(fā)展基礎較弱，科技金融財政支出力度不強，科技產(chǎn)出水平一般，但各市較為重視科技金融發(fā)展，為科技金融發(fā)展水平中等的城市。例如，馬鞍山市創(chuàng)新能力持續(xù)增強，研發(fā)投入力度升至省內(nèi)第四，規(guī)上工業(yè)企業(yè)研發(fā)機構覆蓋率升至45.5%，先后獲批國家創(chuàng)新型城市、國家知識產(chǎn)權示范市，城市綜合創(chuàng)新能力在國家創(chuàng)新城市中位居38位[23];蚌埠市努力打造科技創(chuàng)新源地，加快發(fā)展綠色轉型區(qū)，著力建設淮河生態(tài)經(jīng)濟帶和皖北區(qū)域中心城市[24];銅陵市近年來大力發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)集聚地，實施更大力度的高新技術企業(yè)優(yōu)惠政策，推進“三重一創(chuàng)”，努力促進科技成果轉化[25];滁州市擁有較為雄厚的產(chǎn)業(yè)基礎，實行“1+4+N”科技創(chuàng)新的政策體系，“十四五”期間著力建設發(fā)展“三區(qū)四城一帶一基地”創(chuàng)新主平臺，爭創(chuàng)國家創(chuàng)新型試點城市。綜合來看，這些城市科技金融發(fā)展具有很大的上升空間。

第四類：黃山市與池州市。第四類為科技金融發(fā)展水平較低的城市，科技金融發(fā)展指數(shù)較低。與前三類城市相比，這些城市在科技金融基礎設施、人才引進、科技創(chuàng)新、財政支持、科技成果轉化等方面存在較大不足，無法使科技金融高度融合，科技金融發(fā)展受限。

圖1 2019年度安徽省各地市科技金融發(fā)展水平樹形聚類圖

四、研究結論及建議

本文實證測度了2019年度安徽省各地市科技金融發(fā)展水平狀況。研究結果表明：2019年度安徽省科技金融發(fā)展水平不均衡，各地市差異較大，合肥市與蕪湖市科技金融發(fā)展水平較高，其他城市與合肥、蕪湖兩市有明顯差距。根據(jù)研究結論，提出以下政策建議：

（一）推動產(chǎn)學研用深度融合，提高科技金融產(chǎn)出水平[26]

安徽省政府應進一步結合各市科技創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀及企業(yè)發(fā)展需求，引導各市持續(xù)開展產(chǎn)學研用融合創(chuàng)新活動，通過科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)服務中心建立安徽省科技金融綜合服務平臺和科技金融數(shù)據(jù)共享平臺，實現(xiàn)金融機構與科創(chuàng)主體的信息共享，加快實現(xiàn)企業(yè)、高校和科研院所等產(chǎn)學研主體的融合，完善“創(chuàng)新-創(chuàng)業(yè)-產(chǎn)業(yè)”產(chǎn)學研用融合生態(tài)鏈，提升城市自主創(chuàng)新能力，增強各城市科技成果轉化能力。此外，政府要著重幫助提升池州市、黃山市等科技金融發(fā)展水平較為落后城市的科技創(chuàng)新能力，優(yōu)化落后城市的科技資源配置，實現(xiàn)多方共贏。

（二）構建科技金融人才體系，合理配置科技金融資源

科技金融資源評價指標主要由科技金融人力資源構成，因此，安徽省政府應重視科技金融人才隊伍的建設，加大相關人力資本投入。省政府應著重引導科技金融發(fā)展水平相對落后的城市，制定相應的科技金融高層次人才引進政策，加大人才獎勵力度，人才不足的地市可借鑒合肥市人才引進培養(yǎng)政策，促進科技資源的合理流動。發(fā)展水平相對滯后的城市，政府應鼓勵科研機構建立靈活彈性的人才激勵機制，對引進人才的個人所得收入給予一定的稅收減免;對于服務科技金融業(yè)務方面的人才應在住房、子女教育、醫(yī)療等方面給予相應配套。此外，高校是培養(yǎng)人才的重要場所，安徽省政府應加大對各地市高校的教育財政投入，引導高校制定與完善相關的人才培養(yǎng)方案，有針對性地培養(yǎng)“科技+金融”的復合型人才，保證科技金融的人才數(shù)量與質(zhì)量。

（三）優(yōu)化財政科技支出，統(tǒng)籌科技金融經(jīng)費投入

安徽省各地市科技金融發(fā)展存在不協(xié)調(diào)、不均衡問題，科技金融發(fā)展水平較高與較低的城市間科技金融經(jīng)費投入差別較大，發(fā)展相對滯后的地區(qū)科技金融經(jīng)費投入力度不足。安徽省政府應創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)基金，構建多種社會融資模式，對科技金融發(fā)展水平較低的城市采取專項資金扶持，在稅收減免、財政科技支出、優(yōu)惠補貼等方面給予相應的政策傾斜，促進省內(nèi)科技金融經(jīng)費的充分流動，合理配置資源，做到全省統(tǒng)籌發(fā)展。此外，政府應建立健全相應的資金監(jiān)督與考核機制，確保相關資金確實被用到科技金融發(fā)展之中。

（四）創(chuàng)新科技金融服務模式，拓寬科技金融融資渠道

科技金融發(fā)展水平較低的城市，在科技金融融資方面的能力也相對較差。 因此， 各地市政府可通過大數(shù)據(jù)、 人工智能、區(qū)塊鏈、云計算等創(chuàng)新技術手段，探索科技金融服務新模式，分析科技企業(yè)的融資需求，借助新模式創(chuàng)新和改進科技金融產(chǎn)品， 吸引更多金融機構與民間資金， 拓寬融資渠道，改變以政府財政扶持、政府補貼、政府貸款為主的現(xiàn)狀[27]。

（五）加強長三角區(qū)域合作，發(fā)揮協(xié)同效應

各地市應加快融入長三角一體化，著力構建長三角科技創(chuàng)新共同體，積極推進區(qū)域合作，充分發(fā)揮協(xié)同效應?？萍冀鹑诎l(fā)展相對落后的城市應積極學習借鑒長三角區(qū)域內(nèi)發(fā)展水平較高城市的發(fā)展思路、理念與經(jīng)驗，各地市政府同樣應明確各城市間科技金融合作的頂層制度設計，建立統(tǒng)一的發(fā)展規(guī)劃，統(tǒng)籌引導各城市與長三角區(qū)域其他城市的高新技術產(chǎn)業(yè)交流合作，深化優(yōu)勢互補，推動產(chǎn)業(yè)互融，建設統(tǒng)一高效的協(xié)同創(chuàng)新平臺，實現(xiàn)長三角區(qū)域創(chuàng)新資源的凝聚和科技金融一體化發(fā)展。

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[責任編輯：范 君]