? ? ? ?科技與金融深度融合發展對于提升區域整體科技創新能力、助推經濟轉型升級意義重大。本文從科技金融的概念內涵出發，構建了包含5個一級指標、19個二級指標的科技金融綜合指數指標體系，以及5個投入指標、3個產出指標的科技金融效率指標體系，并以2014-2017年數據為基礎，測度了中國30個省（市、自治區）的科技金融發展水平和科技金融發展效率。

? ? ? ?然后，利用波士頓矩陣模型分析了中國30個省（市、自治區）科技金融發展水平和效率之間的關系，將我國科技金融發展分為“高-高型”、“高-低型”、“低-高型”和“低-低型” 四種模式，并探討了每一類模式的不同特征。最后，本文就四種發展模式分別提出針對性建議，旨在為提升我國區域科技金融發展水平提供決策參考。
? ? ? ?2006年，《國家中長期科學和技術發展規劃綱要（2006－2020年）》提出“要營造激勵自主創新的環境，推動企業成為技術創新的主體”，并出臺了七條金融政策促進科技創新創業。2018年，習近平主持召開中央財經委員會第二次會議時再次強調“提高關鍵核心技術創新能力，需要完善創新投入機制和科技金融政策”。這為加速推進我國科技金融發展，不斷提升我國科技創新能力、推動產業轉型升級指明了前進方向。
? ? ? ?當前，我國金融科技發展方興未艾，在此背景下，推動科技金融深度發展是促進科技成果轉化的強大動力，是催化創新經濟的重要手段，是培育發展戰略性新興產業的重要舉措，對于金融業和科技產業的高質量發展意義重大。??
? ? ? ?目前，對科技金融發展水平和科技金融效率之間的關聯關系研究較少。本文創新性地結合了綜合指數法和數據包絡法兩種方法，對中國30個省市自治區的科技金融進行了評估，得出了一些有價值的結論。

01 科技金融綜合指數測度指標體系
? ? ? ?本文從投入產出視角出發，結合相關文獻，同時考慮環境因素的影響，構建了包含科技財稅與信貸、創業風險投資、科技資本市場與科技保險、科技金融環境、科技金融產出等5個維度的一級指標，下設19個二級指標的指標體系。

02 科技金融效率測度投入產出指標選取
? ? ? ?根據相關文獻及數據的可得性等原因，本文共選取5個投入指標和4個產出指標。其中，投入指標從人員、經費等角度考慮，包含地方財政科學技術支出、R&D人員全時當量、掛牌公司股票發行金額、孵化器數量以及孵化企業獲得風險投資額五個指標。產出指標主要從技術市場情況、專利申請授權情況、高技術產業發展情況等角度考慮，最終選取技術市場成交額、國內專利申請授權量以及高技術產業新產品銷售收入和高技術產品出口貿易額四個指標作為產出指標。

03 測算方法——DEA
? ? ? ?DEA是以相對效率概念為基礎發展起來的一種有效性評價方法，通過線性規劃求解測算決策單元(Decision making units，DMUs)的投入產出效率，屬線性規劃方法。

04 波士頓矩陣模型
? ? ? ?波士頓矩陣，又稱四象限分析法，由全球最頂尖的商業戰略咨詢公司之一的波士頓咨詢公司（Boston Consulting Group）的創始人布魯斯·亨德森首創。該矩陣最初用以分析和規劃企業產品組合。其基本原理是將企業所有產品的銷售增長率和市場占有率分別作為X軸和Y軸，以10%的銷售增長率和20%的市場占有率為高低標準分界線，將坐標圖劃分為四個象限，企業可根據產品類別的不同，采取不同的經營模式，調整公司發展方向。
? ? ? ?為了探究不同省份科技金融發展水平和科技金融發展效率之間的關系，本文利用波士頓矩陣模型，將科技金融發展水平和科技金融發展效率分別作為X和Y軸，并將每個象限的分界值選取為科技金融發展水平和科技金融發展效率的平均值，利用波士頓矩陣具體分析各個省份科技金融發展水平和效率之間的不同組合情況。

05 測度結果及分析

//科技金融綜合指數測度結果
? ? ? ?根據科技金融發展的指標體系，測算了2016年我國30個省（市、自治區）的科技金融發展水平。整體看，全國科技金融綜合指數的平均值為0，極差為3.0691，標準差為0.784。其中，僅有9個省（市、自治區）的科技金融綜合指數高于平均值，我國科技金融發展存在顯著的不均衡性。
? ? ? ?從科技金融綜合指數來看，排名全國前十位的省（市、自治區）分別為北京、廣東、江蘇、上海、浙江、天津、山東、福建、安徽和陜西，排名后十位的為貴州、黑龍江、山西、廣西、新疆、云南、寧夏、內蒙古、海南和青海，見圖1。

圖1 科技金融綜合指數及排名

//科技金融效率測度結果
? ? ? ?選用DEA的CCR、BBC模型，使用MYDEA軟件，利用2014-2017年4年數據，對中國30個省市自治區的科技金融效率進行測度，得到綜合效率、純技術效率和規模效率數值。然后計算各省市效率的4年平均值，結果如圖2所示。

? ? ? ?30個省市自治區的科技金融綜合效率平均值為0.825，純技術效率平均值為0.865，規模效率平均值為0.956。整體看，我國科技金融綜合效率處于較高水平，共有20個地區的科技金融效率高于全國平均值。

? ? ? ?科技金融綜合效率為1的有北京、重慶、廣東和青海共4個地區，占比13.3%，表明這4個地區在科技金融投入一定時達到了產出的最大化，處于最優前沿面上。30個地區中，共有20個地區的科技金融效率高于全國平均值，占比66.7%，分別為北京、廣東、重慶、青海、陜西、浙江、上海、云南、天津、河南、福建、四川、江蘇、湖北、江西、貴州、甘肅、新疆、廣西、湖南。此外，內蒙古和吉林的科技金融效率低于0.5，處于較低水平，亟待提高。

//科技金融發展和效率波士頓矩陣結果
? ? ? ?整體看，我國科技金融發展水平和科技金融效率不一致、不協調現象突出。在30個地區中，共有15個的城市科技金融發展水平和科技金融效率存在不一致現象，占比50%。
? ? ? ?一方面，一些科技金融發展水平很高的地區其科技金融效率卻不高，如山東（科技金融發展水平排名第7，科技金融效率排名第22）、安徽（科技金融發展水平排名第9，科技金融效率排名第21）等地。
? ? ? ?另一方面，一些地區的科技金融發展水平不高，但其科技金融效率卻很高，如青海（科技金融發展水平排名第30，科技金融效率排名第1）、云南（科技金融發展水平排名第26，科技金融效率排名第8）等地。
? ? ? ?可見，我國很多地區的科技金融發展水平和科技金融效率的發展并不一致，甚至南轅北轍。究其原因，科技金融發展水平主要看投入和產出的存量，而科技金融效率則主要是看投入產出效率。

? ? ? ?結合科技金融水平和科技金融效率的不同發展情況，將我國科技金融發展分為“高-高型”、“高-低型”、“低-高型”以及“低-低型”四種模式。

“高-高型”
? ? ? ?位于第一象限，是科技金融發展水平和科技金融發展效率均高的地區，包含北京、廣東、江蘇、上海、浙江、天津和福建共7個地區。這些地區不僅科技金融發展水平較高，而且在高發展水平下，保持著較高的發展效率，科技金融資源的利用程度高。
? ? ? ?以北京市為例，北京科技金融產出指標在全國優勢顯著，同時科技金融資源集聚效應也比較突出，所以北京市的整體科技金融發展水平較高，綜合指數在全國第一。同時，北京的科技金融產出指標的優勢遠高于投入指標，如技術市場成交額達4487億元，全國排名第一，是全國平均水平的10余倍，但掛牌公司股票發行金額、規模以上工業企業R&D人員等投入指標表現均一般，所以北京市的科技金融效率很高，處于最優前沿面上。
? ? ? ?上海市作為金融中心，無論在科技金融發展水平還是科技金融效率方面，都處于全國前列，上海科技金融效率較高的主要原因在于其高技術產品出口貿易額遠高于全國其他省市，但其他產出指標對于其效率提升的帶動作用不明顯。

“高-低型”
? ? ? ?位于第四象限，是科技金融發展水平高，但科技金融發展效率不高的地區，包括安徽和山東2個省。說明這些地區擁有較多科技金融資源，但資源的利用程度相對較低。
? ? ? ?其中，山東整體投入指標和產出指標表現優異，所以其綜合指數水平較高。但山東省產出指標和投入指標的相對優勢不一致，山東省掛牌公司股票發行金額、孵化器數量等投入指標均是全國平均水平的2.4倍，然而科技金融產出指標技術市場成交額僅為全國平均水平的1.2倍，導致山東省雖然科技金融發展水平較高，但科技金融效率一般。

“低-高型”

? ? ? ?位于第二象限，是科技金融發展水平不高，但科技金融發展效率高的地區，包含重慶、陜西、四川、湖南、湖北、甘肅、廣西、新疆、云南、青海、河南、江西、貴州共13個地區。這些地區雖然科技金融發展的存量不大，但在相同的產出下，這些地區的投入相對較少，投入產出效率較高。
? ? ? ?以青海為例，其科技金融投入指標和產出指標在全國均處于下游，絕大多數指標的排名均位列第30位，所以其整體的科技金融發展水平并不高，科技金融綜合指數位列全國末位。然而，青海省的科技金融效率卻很高，處于最優前沿面上，原因是其產出指標技術市場成交額較高，在全國排名第24位，而其5個投入指標在全國均排名第30位，屬于最少的科技金融投入。

“低-低型”

? ? ? ?位于第三象限，是科技金融發展水平和科技金融發展效率均不高的地區，包括吉林、內蒙古、黑龍江、寧夏、遼寧、河北、海南、山西共8個地區，除海南以外，主要位于東北和華北地區，這幾個省份科技金融資源較少，而且科技金融資源的利用程度也較低。
? ? ? ?以內蒙古為例，其科技金融投入指標和產出指標在全國位列20-30名，整體處于中下游水平，且沒有優勢顯著的科技金融指標，所以其整體的科技金融綜合指標不高，位于全國第28位。另一方面，和科技金融投入指標相比，內蒙古的科技金融產出指標也不具優勢，國內專利申請授權量、技術市場成交額、高技術產業新產品銷售收入分別位列第27、27、21位而其五個投入指標地方財政科學技術支出、規模以上工業企業R&D人員、掛牌公司股票發行金額、孵化器數量、孵化企業獲得風險投資額分別位列26、21、19、24、26。可以看出，內蒙古科技金融指標的綜合水平均不高，同時其投入指標比產出指標更具相對優勢，所以內蒙古的科技金融效率也較低。

06 分類策略探討
? ? ? ?目前，科技金融發展日益高端化、體系化，逐步由服務科技創新和產業發展前端、低端環節向服務后端、高端環節轉變；服務供給逐步網絡化，由線下服務供給為主向線下線上相結合轉變；服務鏈條越發細分化，服務能力向深度拓展，同時更加注重精準服務；在新一代信息技術的推動下，科技金融服務行業領域進一步增加，為推動地方經濟轉型升級、提質增效開辟了更加廣闊的空間，也充分展現了科技金融服務未來強力支撐創新驅動發展戰略在各省市落地的無限潛力。

“高-高型”地區
? ? ? ?應該繼續保持科技金融資源的投入，同時保持科技金融高速度、高效率發展，并加大對科技金融新業態的培育。
這些地區是我國科技金融發展強市，一方面，應該充分利用發展優勢，加快科技金融資金、人才的集聚，從優化營商環境和創新金融環境入手，吸引高新技術企業及人才創新創業。
? ? ? ?另一方面，應強化上述地區的輻射帶動作用，加強對周邊城市的技術輻射和金融輻射，同時因地制宜，合理布局上中下游產業，帶動周邊地區協同發展，完善科技金融鏈條，帶動區域科技金融整體水平的提高。

“高-低型”地區
? ? ? ?應該保持科技金融資源的投入，同時著重提高科技金融資源的利用效率，不斷完善金融市場效率和結構。
一方面，政府應該強化金融服務意識，為科技企業提供多渠道、多層次的科技金融服務，逐步打通政產學研通道，將科技資源與金融資源更方便、更容易、更緊密地對接，促進科技成果轉化，從而優化科技金融結構，促進科技金融效率的提升。
? ? ? ?另一方面，科技企業應該逐步提升自主創新能力，完善企業治理和管理模式，提高金融資金的利用效率，推動科技金融效率的提升。

“低-高型”地區

? ? ? ?應該逐步完善科技金融融資體系，擴大地區金融規模，加強科技與金融的融合發展。
? ? ? ?一方面，政府應該擴大地區金融規模，設立政府引導基金鼓勵創新企業發展，同時鼓勵民營資本進入創新創業領域，不斷加大對科技創新企業的資金支持，完善營商環境。
? ? ? ?另一方面，應該加強科技金融產品的創新和完善，創新投融資模式，拓寬科技企業融資渠道，還應不斷結合大數據、云計算、區塊鏈等新興技術形成科技金融的新形態，發揮區域多方力量提高科技企業的創新能力和研發功能。

“低-低型”地區
? ? ? ?政府應該加大政策支持和財稅支持，不斷優化市場軟環境，重構科技金融良性發展格局。
? ? ? ?一方面，應該逐步增大對科技金融領域的資源投入，從科技財稅與信貸、創業風險投資、科技資本市場等角度出發，加大科技信貸支持，鼓勵新創企業發展，吸引風險投資及種子投資，鼓勵科技企業上市掛牌等。
? ? ? ?另一方面，在科技金融資源投入的同時，要不斷提升科技金融發展效率。鼓勵資金、技術和人才等要素向創新型科技企業集聚，促進科技金融效率的優化。


*本文作者王海蕓，北京科學學研究中心副研究員，博士。劉楊，首都科技發展戰略研究院研究總監，博士。
*文章首發于《科學學研究》2020年第6期，內容經整理，欲了解文章詳情，請聯絡cistds@cistds.org.cn。??

編輯：陳瑾

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