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)項目《陜西省科技金融金谷模式與有序機制研究》（2016JM7007）;2017陜西省教育廳項目《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)扶貧及績效研究》（2018D33）;2018西安歐亞學(xué)院校級項目《陜西自貿(mào)試驗區(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)，對陜西省科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新的耦合度進(jìn)行測算，得出結(jié)論如下：自2007-2016年科技創(chuàng)新對總系統(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)展為初級耦合，在將來有望達(dá)到優(yōu)質(zhì)耦合協(xié)調(diào)。與此同時，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，有利于增強科技創(chuàng)新能力。R&D經(jīng)費（x11）、財政科技支出（x12）、R&D經(jīng)費投入強度（x13）、財政科技撥款比重（x14）、R&D人員全時當(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、財政科技支出、R&D人員全時當(dāng)量越高，R&D經(jīng)費投入強度和財政科技撥款比重越高，科技創(chuàng)新的人力和財力支持越多，就對提高科技創(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。專利申請量（x16）、專利授權(quán)量（x17）、技術(shù)市場合同登記成交金額（x18）越高，體現(xiàn)出科技創(chuàng)新意識和能力越強。

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)、保險業(yè)是金融業(yè)中比較重要的三個行業(yè)，分析陜西省金融創(chuàng)新可以從這三個方面來分析。

（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)濟運轉(zhuǎn)的樞紐。銀行業(yè)發(fā)展，為金融創(chuàng)新提供資金支持。金融機構(gòu)貸款余額（x21）、銀行業(yè)總資產(chǎn)（x22）、金融機構(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、股票市價總值、股票籌資額越高，說明證券市場交易越活躍，吸引更多的資金和人才參與進(jìn)來，相應(yīng)的金融創(chuàng)新能力也會較強。

（3）保險業(yè)創(chuàng)新指標(biāo)：保險業(yè)是指將通過契約形式集中起來的資金，用以補償被保險人的經(jīng)濟利益業(yè)務(wù)的行業(yè)。保險公司保費收入（x27）、保險業(yè)總資產(chǎn)（x28）越高，說明保險市場發(fā)展?fàn)顩r越好。保險業(yè)屬于金融業(yè)的一部分，金融創(chuàng)新包括保險創(chuàng)新。

二、陜西省科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新耦合度的測算

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)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、陜西統(tǒng)計局等網(wǎng)站查找年《中國統(tǒng)計年鑒》、《陜西統(tǒng)計年鑒》、《中國金融年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》、陜西省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報、陜西省科技經(jīng)費投入統(tǒng)計公報、陜西省金融運行報告直接獲得，或者通過上下年數(shù)據(jù)及增減率計算所得。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)各項指標(biāo)觀測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。它通過計算指標(biāo)的信息熵，根據(jù)各項指標(biāo)的變異程度，計算出多個指標(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)重計算

設(shè)為i個系統(tǒng)中的第j個指標(biāo)觀測值。

①計算第j個指標(biāo)在第個被評價對象的特征比重：.

②計算第j項指標(biāo)的熵值：，其中。

③計算指標(biāo)xj的差異性系數(shù)：。其中，gj越大代表該項指標(biāo)作用越大。

④計算指標(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項指標(biāo)值，aij，bij分別為該指標(biāo)值中最大值、最小值。科技創(chuàng)新系統(tǒng)與金融創(chuàng)新系統(tǒng)對系統(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時為最滿意，趨近于0時為最不滿意。由于科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新是兩個不同又相互作用的子系統(tǒng)，子系統(tǒng)內(nèi)各個序參量的貢獻(xiàn)度可以通過集成方法來實現(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)各個序參量的貢獻(xiàn)度。

公式①中，ui為子系統(tǒng)對總系統(tǒng)貢獻(xiàn)。為各指標(biāo)的權(quán)重，前面運用熵值賦權(quán)法已經(jīng)計算過。

由于科技創(chuàng)新子系統(tǒng)和金融創(chuàng)新子系統(tǒng)對總系統(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)行計算，計算出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)對總系統(tǒng)貢獻(xiàn)值

年份 科技創(chuàng)新子系統(tǒng)對總系統(tǒng)貢獻(xiàn)值 金融創(chuàng)新子系統(tǒng)對總系統(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

由上表的計算結(jié)果可以看出，2007-2016科技創(chuàng)新子系統(tǒng)對總系統(tǒng)貢獻(xiàn)值u1總體呈上升趨勢，金融創(chuàng)新子系統(tǒng)對總系統(tǒng)貢獻(xiàn)值u2呈波動上升趨勢。

（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，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，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)耦合作用的強弱及時序區(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)新兩個子系統(tǒng)對總系統(tǒng)的貢獻(xiàn)值u1和u2的取值都較低且得分相近時反而計算出較高的耦合度，這是一種偽評價結(jié)果，容易造成誤導(dǎo)。為了彌補這一缺陷，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)對經(jīng)濟發(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趨勢，綜合調(diào)和指數(shù)和耦合協(xié)調(diào)度總體呈上升趨勢。

借鑒郭逸等人（2017）的耦合協(xié)調(diào)度評價標(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)度評價標(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)度評價標(biāo)準(zhǔn)分為十個階段，每個階段按照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 勉強耦合 0.8469 科技創(chuàng)新主導(dǎo)型勉強耦合

2015 0.6520 初級耦合 0.9948 同步發(fā)展型初級耦合

2016 0.6839 初級耦合 0.9040 同步發(fā)展型初級耦合

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)展型三個階段。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 郭逸.江蘇科技金融與科技創(chuàng)新耦合的實證研究[D].南京理工大學(xué)，2017.

[2] 王明英.我國科技金融與科技創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展水平測度及提升[J].金融理論探索，2017.

[3] 謝婷婷，任麗艷.技術(shù)創(chuàng)新、金融創(chuàng)新與經(jīng)濟增長——基于中國省際面板數(shù)據(jù)[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2017.

[4] 李軼.科技金融創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式研究[D].浙江大學(xué)，2017.

[5] 蘆鋒，韓尚容.我國科技金融對科技創(chuàng)新的影響研究——基于面板模型的分析[J].中國軟科學(xué)，2015.

【作者簡介】

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.