王文靜，王玉婷

（天津商業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，天津 300134）

我國促進(jìn)科技與金融結(jié)合的工作開展較晚，始于1991年國家科學(xué)技術(shù)委員會(huì)發(fā)布的《中華人民共和國科學(xué)技術(shù)發(fā)展十年規(guī)劃和“八五”計(jì)劃綱要》提到的“制定促進(jìn)科技與金融結(jié)合的政策”。2006年我國出臺(tái)《國家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃（2006—2020年）綱要》（以下簡(jiǎn)稱《綱要》），科技與金融結(jié)合被正式提上日程[1]。2013年國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于強(qiáng)化企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新主體地位全面提升企業(yè)創(chuàng)新能力的意見》明確提出：“完善支持企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的財(cái)稅金融政策”。一系列高級(jí)別文件及其配套措施的頒布和實(shí)施，令科技金融的重要性達(dá)到了前所未有的高度。作為改革的試驗(yàn)田和先鋒區(qū)，天津自2011年被確認(rèn)為科技與金融結(jié)合第一批試點(diǎn)地區(qū)以來突飛猛進(jìn)，僅2012年就頒布42項(xiàng)科技金融政策，其中，對(duì)科技型中小企業(yè)的政策支持尤為突出。在我國宏觀經(jīng)濟(jì)步入調(diào)速換擋和轉(zhuǎn)型升級(jí)陣痛期的背景下，相關(guān)部門應(yīng)當(dāng)在總結(jié)過去經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上完善改進(jìn)科技金融政策，充分發(fā)揮科技金融政策“緩沖層”和“助推器”的作用，激發(fā)科技企業(yè)創(chuàng)造熱情，提高科技型企業(yè)盈利和創(chuàng)新能力，為我國科技引領(lǐng)世界新一輪創(chuàng)新浪潮提供強(qiáng)大的政策支持。

1 文獻(xiàn)綜述與理論基礎(chǔ)

1.1 科技金融政策評(píng)價(jià)理論

2006年《綱要》發(fā)布以來，各省市各級(jí)政府相繼出臺(tái)大量科技金融政策，以促進(jìn)當(dāng)?shù)乜萍寂c金融的結(jié)合，支持本區(qū)域科技企業(yè)的創(chuàng)新能力發(fā)展，我國科技金融政策進(jìn)入快速發(fā)展的階段。面對(duì)為數(shù)眾多的科技金融政策，學(xué)者們?cè)诜诸惖幕A(chǔ)上探索發(fā)展了對(duì)科技金融政策的多種評(píng)價(jià)方法。

在科技金融政策分類方面，苑澤明等按照科技金融政策的功能，將已發(fā)布的政策劃分為科技金融服務(wù)政策、科技金融財(cái)稅政策和科技金融市場(chǎng)政策[2]。饒彩霞等則將科技金融政策體系重構(gòu)為科技金融環(huán)境政策和科技金融市場(chǎng)化政策，其中環(huán)境政策包括信用披露政策和信用體系建設(shè)政策等8個(gè)分支，市場(chǎng)化政策包括科技貸款市場(chǎng)化政策、風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)化政策和科技資本市場(chǎng)化政策[3]。武志偉等將科技金融政策分為直接金融政策和間接金融政策[4]。姍娜將各有關(guān)部門制定的科技金融政策分為財(cái)政性科技金融、政策性科技金融和商業(yè)性科技金融三大類政策措施[5]。藺鵬等將科技金融政策分為財(cái)政科技類和金融科技類，并依據(jù)政策屬性分為財(cái)政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠和科技信貸等5類政策工具[6]。

科技金融政策的評(píng)價(jià)方法大致分為3類：（1）描述性統(tǒng)計(jì)方法，如唐五湘等以2001—2013年的北京市科技金融政策文本為研究對(duì)象,從政策的總體發(fā)展、主體、主題、作用面和政策主體與主題的交互關(guān)系進(jìn)行描述性分析[7]。（2）政策文本定量分析法，如程翔等借鑒政策量化標(biāo)準(zhǔn)的具體操作手冊(cè)，從政策力度、政策目標(biāo)和政策措施三個(gè)方面對(duì)每項(xiàng)政策進(jìn)行打分，確定單一政策的最終量化值[8]。（3）替代指標(biāo)法，基本思想是以與科技金融政策實(shí)施的外在效果密切相關(guān)的某些指標(biāo)來定量描述科技金融政策的發(fā)展水平，并運(yùn)用特定方法確定各指標(biāo)權(quán)重，最后加總年度內(nèi)所有指標(biāo)評(píng)價(jià)值得到單一年度政策的最終量化值。如藺鵬等以財(cái)政科技支出占財(cái)政總支出的比重、創(chuàng)新稅收收入占財(cái)政科技支出的比重和科技信貸額度等來描述河北省科技金融政策發(fā)展水平[6]。薄燕琳選用科技金融直接政策文件數(shù)量、間接政策文件數(shù)量和高科技企業(yè)孵化器數(shù)量等來評(píng)價(jià)科技金融政策績(jī)效[9]。

1.2 科技企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)

科技企業(yè)的創(chuàng)新能力對(duì)地區(qū)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展至關(guān)重要，因此建立企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)科技企業(yè)創(chuàng)新能力進(jìn)行更準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)就顯得意義重大。目前，國內(nèi)比較具有代表性企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系約有10種，如夏維力等[10]建立的創(chuàng)新型企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系具有R&D能力、投入組織管理管理能力等5個(gè)一級(jí)指標(biāo)，進(jìn)一步分為21個(gè)二級(jí)指標(biāo)。祝愛民等[11]建立的評(píng)價(jià)體系則包括創(chuàng)新投入能力、創(chuàng)新效益能力和研究發(fā)展能力3個(gè)一級(jí)指標(biāo)，10個(gè)二級(jí)指標(biāo)和34個(gè)三級(jí)指標(biāo)。常用的評(píng)價(jià)方法有回歸分析、層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)法、模糊綜合、主成分分析、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和因子分析法[12]。

1.3 科技金融政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的影響

關(guān)于科技金融政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的影響，程翔等在多維度定量分析京津冀科技金融政策文本的基礎(chǔ)上，通過拓展的C—D生產(chǎn)模型進(jìn)行科技金融政策投入與科技產(chǎn)出之間的相關(guān)性與有效性分析，研究結(jié)果表明科技金融政策與科技產(chǎn)出的關(guān)聯(lián)較為顯著[13]。楊宜構(gòu)建空間計(jì)量模型實(shí)證發(fā)現(xiàn)京津冀大部分區(qū)市科技金融政策的發(fā)展對(duì)促進(jìn)本區(qū)市區(qū)域創(chuàng)新具有顯著的作用且鄰接地區(qū)科技金融政策的發(fā)展對(duì)該地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展具有正的空間溢出效應(yīng)[14]。武志偉等運(yùn)用描述性統(tǒng)計(jì)和灰色關(guān)聯(lián)度等方法對(duì)樣本城市的科技企業(yè)績(jī)效與政策績(jī)效進(jìn)行分析，結(jié)果顯示,科技金融政策能夠顯著促進(jìn)科技企業(yè)創(chuàng)新能力的發(fā)展，其中高新技術(shù)企業(yè)孵化器數(shù)量是科技型企業(yè)發(fā)展最重要的影響因素[4]。

由此看出，國內(nèi)學(xué)者在研究科技金融政策對(duì)科技企業(yè)創(chuàng)新能力的影響時(shí)往往只運(yùn)用定性或定量中的一種方法，研究結(jié)果易與實(shí)際情況產(chǎn)生較大偏差。本文以天津市為樣本，對(duì)科技金融政策和科技企業(yè)創(chuàng)新能力進(jìn)行定性分析，并使用特定的定量方法計(jì)算評(píng)價(jià)指數(shù)驗(yàn)證和調(diào)整定性結(jié)果，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度模型分析科技金融政策對(duì)科技企業(yè)創(chuàng)新能力的影響，以期建立更合理的科技金融政策評(píng)價(jià)方法，找出效率較高的科技金融政策類型，從而更好地促進(jìn)區(qū)域科技企業(yè)創(chuàng)新能力的發(fā)展。

2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

2.1 科技金融政策指標(biāo)

本文采用替代指標(biāo)法對(duì)科技金融政策進(jìn)行量化，根據(jù)苑澤明等[2]對(duì)科技金融政策的分類，綜合考慮其他學(xué)者所選用的科技金融政策指標(biāo)，鑒于數(shù)據(jù)的可靠性和可得性，本文選定的科技金融政策指標(biāo)如表1所示。

表1 科技金融政策&科技企業(yè)創(chuàng)新能力指標(biāo)體系

科技金融服務(wù)政策是為創(chuàng)建良好的金融服務(wù)科技的環(huán)境而制定的相關(guān)文件,包括科技與金融平臺(tái)搭建辦法、科技金融對(duì)接辦法以及優(yōu)化環(huán)境促進(jìn)投融資服務(wù)的意見等?？萍冀鹑谪?cái)稅政策是政府通過財(cái)政資金支持和稅收讓渡來引導(dǎo)和激勵(lì)科技創(chuàng)新而制定的相關(guān)政策,具體有稅收政策、財(cái)政補(bǔ)貼政策等?？萍冀鹑谑袌?chǎng)政策是促進(jìn)市場(chǎng)資源參與科技創(chuàng)新而制定的相關(guān)政策,包括科技信貸、科技擔(dān)保、科技保險(xiǎn)、風(fēng)險(xiǎn)投資、資本市場(chǎng)等相關(guān)政策[2]。

2.2 科技企業(yè)創(chuàng)新能力指標(biāo)

如表1所示，科技創(chuàng)新投入包括R&D人員全時(shí)當(dāng)量和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出額，科技創(chuàng)新產(chǎn)出包括技術(shù)合同成交額和專利授權(quán)數(shù)量。

2.3 數(shù)據(jù)來源

市級(jí)相關(guān)文件數(shù)量來源于在北大法寶中輸入“科技”“知識(shí)產(chǎn)權(quán)”“融資租賃”“財(cái)稅”“孵化器”“中小企業(yè)”“融資”“信用體系”等關(guān)鍵詞的檢索結(jié)果（2008—2016年），區(qū)縣級(jí)相關(guān)文件數(shù)量來源于各區(qū)縣人民政府官方網(wǎng)站，篩選出正式科技金融政策文件（有文號(hào)）（2008—2016年）?？萍计髽I(yè)孵化器數(shù)量、財(cái)政科技支出占財(cái)政總支出的比重、R&D人員全時(shí)當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出額、專利授權(quán)數(shù)量、技術(shù)市場(chǎng)成交額來源于2009—2017年的《天津科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《天津統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3 描述性分析

3.1 天津市科技金融政策總體情況

如圖1所示（限于篇幅，文中不列示區(qū)縣數(shù)據(jù)），2008年到2016年天津市科技企業(yè)孵化器的發(fā)展可以分為兩個(gè)階段，2008—2010年天津市科技企業(yè)孵化器數(shù)量發(fā)展平穩(wěn)，2011年激增后數(shù)量持續(xù)增加，但增速逐漸下降。分區(qū)縣看，濱海新區(qū)和南開區(qū)的科技企業(yè)孵化器數(shù)量居前。2016年濱海新區(qū)擁有國家級(jí)科技企業(yè)孵化器8家，占天津市國家級(jí)科技企業(yè)孵化器總數(shù)的20.51%；南開區(qū)擁有國家級(jí)孵化器10家，占比25.64%。同年靜海區(qū)和寧河區(qū)科技企業(yè)孵化器數(shù)量為零，其他區(qū)縣差距不大。

圖1 天津市市級(jí)科技企業(yè)孵化器數(shù)量年度趨勢(shì)

由圖2可知，天津市級(jí)科技金融政策文件數(shù)量總體上呈先升后降的趨勢(shì)，2008—2016年累計(jì)發(fā)布249份，年均28份，2008—2012年波動(dòng)上升，2012年到達(dá)峰值42份后逐年回落，且回落速度不斷加快。按內(nèi)容分類，249份市級(jí)科技金融政策文件包括科技金融服務(wù)政策（50%）、科技金融財(cái)稅政策（25%）和科技金融市場(chǎng)政策（25%），同時(shí)含多種類型政策的文件，在對(duì)應(yīng)類型下分別記一份。2008—2016年各區(qū)縣政府頒布的科技金融政策文件共計(jì)660份，濱海新區(qū)和西青區(qū)位居前列，年均9.33份和9份。河?xùn)|區(qū)、河北區(qū)的科技金融政策文件數(shù)量最少，其他區(qū)縣差距不大。從文件內(nèi)容看，所有區(qū)縣的科技金融服務(wù)政策占該區(qū)縣科技金融政策總量的比重均超過40%，和平區(qū)甚至達(dá)到60%，其他兩種政策在不同區(qū)縣得到了不同程度的重視。

如圖2所示，2009—2014年天津市財(cái)政科技支出占財(cái)政支出的比重（以下簡(jiǎn)稱財(cái)政科技支出占比）逐年上升，2014年到達(dá)峰值3.78%，隨后緩慢回落。分區(qū)縣看，濱海新區(qū)的財(cái)政科技支出占比最高，年均3.59%，2014—2016連續(xù)三年超過5%。濱海新區(qū)連同北辰區(qū)、津南區(qū)、南開區(qū)、東麗區(qū)成為財(cái)政科技支出占比的局部高點(diǎn)，年均財(cái)政科技支出占比均高于2%。靜海區(qū)、河?xùn)|區(qū)和寶坻區(qū)形成洼地，年均低于1.3%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于天津市平均水平。其他區(qū)縣差異不大。

圖2 天津市市級(jí)科技金融政策文件數(shù)量&財(cái)政科技支出占比年度趨勢(shì)

綜合以上分析，嘗試對(duì)各區(qū)縣科技金融政策進(jìn)行定性排序（同一梯隊(duì)內(nèi)排名不分先后）：（1）濱海新區(qū)的科技金融政策環(huán)境最好，屬于第一梯隊(duì)。（2）南開區(qū)、東麗區(qū)科技金融政策環(huán)境較好，南開區(qū)擁有先天優(yōu)勢(shì)，但東麗區(qū)后發(fā)強(qiáng)勁，屬于第二梯隊(duì)。（3）津南區(qū)、北辰區(qū)、武清區(qū)、西青區(qū)在科技金融政策文件、科技企業(yè)孵化器數(shù)量和財(cái)政科技支出占比三個(gè)方面中至少一個(gè)方面較為突出，屬于第三梯隊(duì)。（4）河西區(qū)、紅橋區(qū)、和平區(qū)在各個(gè)方面均為中等水平，屬于第四梯隊(duì)。（5）寶坻區(qū)、靜海區(qū)、寧河區(qū)、薊州區(qū)、河北區(qū)、河?xùn)|區(qū)至少一個(gè)方面是較差的，屬于第五梯隊(duì)。

3.2 天津市科技企業(yè)創(chuàng)新能力總體情況

如圖3所示，天津市R&D人員全時(shí)當(dāng)量和R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出總體上隨時(shí)間增加，但其增速呈現(xiàn)先升后降的特點(diǎn)，2011年是一個(gè)明顯的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，2016年天津市R&D人員全時(shí)當(dāng)量出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)。按區(qū)縣看，在R&D人員全時(shí)當(dāng)量方面，濱海新區(qū)、西青區(qū)、東麗區(qū)居于前列，紅橋區(qū)、和平區(qū)、南開區(qū)靠后。至于R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出，濱海新區(qū)、東麗區(qū)、北辰區(qū)靠前，紅橋區(qū)、和平區(qū)、薊州區(qū)和南開區(qū)遠(yuǎn)低于天津市平均水平。

圖3 天津市市級(jí)R&D人員與內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出年度趨勢(shì)

如圖4所示，2008—2016年天津市技術(shù)合同成交額連年創(chuàng)新高，年均增速27.9%，高于全國的20.15%。在技術(shù)市場(chǎng)對(duì)GDP的貢獻(xiàn)方面，天津市技術(shù)市場(chǎng)合同成交額占GDP比重（以下簡(jiǎn)稱技術(shù)合同成交額占比）連續(xù)九年超越全國水平。服務(wù)合同成交金額自2012年起連續(xù)四年成為技術(shù)市場(chǎng)中成交金額最大的技術(shù)合同，且與其他三項(xiàng)合同的差距逐漸拉大。分區(qū)縣看，濱海新區(qū)常年雄踞榜首，值得注意的是2016年濱海新區(qū)技術(shù)合同成交額首次出現(xiàn)萎縮。其他區(qū)縣的技術(shù)市場(chǎng)成交額沒有顯著差異，其中河北區(qū)、南開區(qū)、紅橋區(qū)、河西區(qū)較為居前，薊州區(qū)、寧河區(qū)和靜海區(qū)的技術(shù)市場(chǎng)成交額最低。

圖4 天津市與全國技術(shù)合同成交額占比的比較

如圖5所示，2008—2016年天津市專利授權(quán)數(shù)量和發(fā)明專利授權(quán)量持續(xù)增加，其中專利授權(quán)數(shù)量平均年增幅26.25%，超過全國同期水平，但波動(dòng)幅度較大。期間，天津市發(fā)明專利授權(quán)量占專利授權(quán)量的比重（以下簡(jiǎn)稱發(fā)明專利授權(quán)量占比）自2009年到達(dá)局部峰值24.85%后波動(dòng)性下降，自2012年起連續(xù)五年低于全國發(fā)明專利授權(quán)量占比，專利授權(quán)量結(jié)構(gòu)持續(xù)惡化。分區(qū)縣看，濱海新區(qū)一枝獨(dú)秀，平均每年新增專利授權(quán)量6 571項(xiàng)，平均年增幅38.33%，最高年增幅101.93%（2010年），隨后逐年下降。其他區(qū)縣中，南開區(qū)、西青區(qū)、北辰區(qū)和武清區(qū)的專利授權(quán)量靠前，年均專利授權(quán)量均超過1 500項(xiàng)，排名靠后的寧河區(qū)和薊州區(qū)的年均專利授權(quán)量不超過200項(xiàng)。

圖5 天津市專利授權(quán)數(shù)量與結(jié)構(gòu)年度趨勢(shì)

根據(jù)上述分析，嘗試對(duì)各區(qū)縣科技企業(yè)創(chuàng)新能力定性排序：（1）濱海新區(qū)各項(xiàng)指標(biāo)都非常突出，屬于第一梯隊(duì)。（2）南開區(qū)、東麗區(qū)和西青區(qū)在四項(xiàng)創(chuàng)新能力指標(biāo)中至少有兩項(xiàng)排名前三，屬于第二梯隊(duì)。（3）北辰區(qū)、武清區(qū)、河北區(qū)和河西區(qū)至少一個(gè)指標(biāo)表現(xiàn)突出，屬于第三梯隊(duì)。（4）津南區(qū)、河?xùn)|區(qū)、寶坻區(qū)成績(jī)中等，屬于第四梯隊(duì)。（5）紅橋區(qū)、和平區(qū)、薊州區(qū)、寧河區(qū)和靜海區(qū)至少在兩項(xiàng)指標(biāo)表現(xiàn)較差，屬于第五梯隊(duì)。

4 評(píng)價(jià)指數(shù)分析

本部分將對(duì)各區(qū)縣的科技金融政策指標(biāo)和科技企業(yè)創(chuàng)新能力指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理，并采用熵值法進(jìn)行賦權(quán)，最后通過累加各指標(biāo)的無量綱化值（評(píng)價(jià)值）與其對(duì)應(yīng)權(quán)數(shù)的乘積獲得各區(qū)縣的科技金融政策評(píng)價(jià)指數(shù)和科技企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指數(shù)，并對(duì)前文定性排序結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。

4.1 無量綱化處理

根據(jù)朱喜安和魏國棟的研究[15]，在熵值法的實(shí)際運(yùn)用中，極值熵值法是最優(yōu)改進(jìn)熵值法。由于本文采用熵值法賦權(quán)，因此選用最優(yōu)搭配—極值法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理。本文所選用的9個(gè)指標(biāo)均為正向指標(biāo)，極值法無量綱化公式如（1）式：

其中，Xij表示第i個(gè)（i=1，2，…，n）被評(píng)價(jià)對(duì)象的第j項(xiàng)（j=1，2，…，m）指標(biāo)的實(shí)際值，Xij*表示對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)值，且有:

4.2 熵值法賦權(quán)

熵值法是一種客觀賦權(quán)法，與專家評(píng)分法等主觀賦權(quán)法相對(duì)，其出發(fā)點(diǎn)是根據(jù)各指標(biāo)評(píng)價(jià)值之間的差異程度來確定權(quán)重，如果一個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)值之間的差異越大，就越應(yīng)該重視該指標(biāo)在評(píng)價(jià)指數(shù)中的作用，即賦予更高的權(quán)重。熵值法賦權(quán)的步驟如下：

（1）計(jì)算第i個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象在第j項(xiàng)指標(biāo)上的評(píng)價(jià)值比值：

注意，ej∈[0,1]。

（3）計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異性系數(shù)gj：

（2）計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的熵值：

（4）確定第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)wj：

注意，wj∈[0,1]，且∑Wj=1。

4.3 計(jì)算科技金融政策和科技企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指數(shù)

運(yùn)用熵值法確定權(quán)數(shù)，采用線性加權(quán)綜合法計(jì)算綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，用Ci表示，計(jì)算公式如（7）式：

4.3.1 科技金融政策評(píng)價(jià)指數(shù)

計(jì)算所得科技金融政策評(píng)價(jià)指數(shù)如表2所示。用算術(shù)平均法計(jì)算2008—2016年天津市各區(qū)縣的科技金融政策評(píng)價(jià)指數(shù)均值，并按降序排列，即表2中最后一列。

將科技金融政策評(píng)價(jià)指數(shù)從高到低分為五個(gè)梯隊(duì)，并與定性排序相比較。西青區(qū)、河西區(qū)、紅橋區(qū)和寧河區(qū)的政策指數(shù)排序高于其定性排序，南開區(qū)、津南區(qū)、武清區(qū)和和平區(qū)的政策指數(shù)排序比定性排序低一級(jí)，其他區(qū)縣排名不變。總體上，天津市各區(qū)縣科技金融政策指數(shù)排序結(jié)果相較于定性排序有較大的變動(dòng)，主要集中在第三和第四梯隊(duì)之間。綜合考慮定性和指數(shù)排序，合并第三、第四梯隊(duì)，最終得到的天津市各區(qū)縣科技金融政策排序結(jié)果如表3所示。

表2 科技金融政策評(píng)價(jià)指數(shù)表

表3 天津市各區(qū)縣科技金融政策排序表

4.3.2 科技企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指數(shù)

同理可得科技企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指數(shù)，如表4所示。

將科技企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指數(shù)從高到低分為五個(gè)梯隊(duì)，并與定性排序相比較。北辰區(qū)、津南區(qū)的創(chuàng)新能力指數(shù)排序升級(jí)。東麗區(qū)、河西區(qū)的創(chuàng)新能力指數(shù)排序降級(jí)，其他區(qū)縣的排序不變。總體上，天津市各區(qū)縣的科技企業(yè)創(chuàng)新能力指數(shù)排序與定性結(jié)果相差不大。類似地，為綜合考慮指數(shù)排序和定性排序結(jié)果，合并第三梯隊(duì)和第四梯隊(duì)，最終對(duì)天津市各區(qū)縣科技企業(yè)創(chuàng)新能力排序結(jié)果如表5所示。

表4 科技企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指數(shù)表

表5 天津市各區(qū)縣科技企業(yè)創(chuàng)新能力排序表

4.4 評(píng)價(jià)指數(shù)分析

對(duì)16個(gè)區(qū)縣每年的評(píng)價(jià)指數(shù)進(jìn)行算術(shù)平均，獲得天津市政策評(píng)價(jià)指數(shù)和創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指數(shù)序列，如圖6所示。2008—2016年，天津市政策評(píng)價(jià)指數(shù)和創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指數(shù)在3/4的時(shí)間里同向而行，具有非常相似的發(fā)展趨勢(shì)，因此認(rèn)為天津市的科技金融政策對(duì)其科技企業(yè)創(chuàng)新能力有較為明顯的正向作用?？傮w上，天津市科技金融政策評(píng)價(jià)指數(shù)的平均年波幅為14.24%，遠(yuǎn)大于科技企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指數(shù)的8.91%，這表明要增加1單位創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指數(shù)，提高的政策評(píng)價(jià)指數(shù)就應(yīng)大于1單位。

圖6 天津市科技金融政策評(píng)價(jià)指數(shù)&科技企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指數(shù)序列

5 科技金融政策優(yōu)勢(shì)分析

根據(jù)前文分析已知：天津市科技金融政策對(duì)其科技企業(yè)創(chuàng)新能力有較為明顯的正向作用，但并不清楚哪些政策指標(biāo)對(duì)科技企業(yè)創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用更大，這些促進(jìn)作用具體體現(xiàn)為哪些創(chuàng)新能力指標(biāo)的提升。下文構(gòu)建的灰色關(guān)聯(lián)度模型將是解答上述問題為數(shù)不多的好方法之一。

5.1 灰色分析法步驟

5.1.1 確定參數(shù)序列和因素序列

設(shè)參數(shù)序列Yj（k）={Yj（1），Yj（2），…，Yj（n）}，其中j=1，2，…，m，選定R&D人員全時(shí)當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、技術(shù)合同成交額、專利授權(quán)數(shù)量為四個(gè)參數(shù)序列；設(shè)因素序列Xi（k）={Xi（1），Xi（2），…，Xi（n）}，其中i=1，2，…，t，選定科技企業(yè)孵化器數(shù)量、科技金融服務(wù)政策文件數(shù)量、財(cái)政科技支出占財(cái)政總支出的比重、科技金融財(cái)稅政策文件數(shù)量和科技金融市場(chǎng)政策文件數(shù)量五個(gè)政策指標(biāo)作為比較因素序列。

5.1.2 對(duì)各序列進(jìn)行無量綱化處理

灰色關(guān)聯(lián)度分析方法的基本思想是對(duì)比參數(shù)序列與因素序列幾何形狀的相似性，而序列間的對(duì)比必然隱含了相同量綱的前提條件，如果存在異量綱性，那么序列之間則不可比。而事實(shí)是，在實(shí)際研究中很難找到合適的且具有相同量綱的多指標(biāo)序列，為此對(duì)序列進(jìn)行無量綱化處理成為解決異量綱問題不可或缺的手段。此處仍然采用極值無量綱化方法，不再贅述。

5.1.3 計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)

灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)計(jì)算公式如（8）式：

其中，Xi*（k）、Yj*（k）表示對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)值，ρ為分辨系數(shù)且ρ∈[0，1]，作用是控制灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)的區(qū)分度，ρ越接近于零，區(qū)分度越大，一般取值為0.5較為合適。

5.1.4 計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度矩陣

鄧氏灰色關(guān)聯(lián)度的計(jì)算公式如（9）式：

5.2 優(yōu)勢(shì)分析[16]

計(jì)算所得灰色關(guān)聯(lián)度矩陣如表6所示。

表6顯示：對(duì)四項(xiàng)科技企業(yè)創(chuàng)新能力指標(biāo)影響

表6 天津市科技金融政策與科技企業(yè)創(chuàng)新能力關(guān)聯(lián)度矩陣

最大的均為科技企業(yè)孵化器數(shù)量，科技企業(yè)孵化器數(shù)量序列符合最優(yōu)因素的定義。財(cái)政科技支出占比對(duì)R&D人員全時(shí)當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出和專利授權(quán)數(shù)量的影響僅次于科技企業(yè)孵化器數(shù)量。科技金融服務(wù)政策文件數(shù)量對(duì)四項(xiàng)科技企業(yè)創(chuàng)新能力指標(biāo)的影響均排在末尾。科技金融財(cái)稅政策文件數(shù)量對(duì)R&D人員全時(shí)當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出和專利授權(quán)數(shù)量的影響均排在第三位，但對(duì)技術(shù)合同成交額的影響僅次于科技企業(yè)孵化器數(shù)量?？萍冀鹑谑袌?chǎng)政策文件的數(shù)量對(duì)四項(xiàng)科技企業(yè)創(chuàng)新能力指標(biāo)的影響均排在第四位。

6 結(jié)論與建議

根據(jù)2008—2016年天津市及其16個(gè)區(qū)縣的科技金融政策指標(biāo)和科技企業(yè)創(chuàng)新能力指標(biāo)數(shù)據(jù)，本文首先分析了天津市科技金融政策和科技企業(yè)創(chuàng)新能力的總體情況，并初步得出各區(qū)縣在科技金融政策和科技企業(yè)創(chuàng)新能力方面的定性排序。其次計(jì)算出各區(qū)縣的科技金融政策評(píng)價(jià)指數(shù)和科技企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指數(shù)，并與定性排序比對(duì)后得出了較為合理的排序結(jié)果。不論是科技金融政策還是科技企業(yè)創(chuàng)新能力，濱海新區(qū)、西青區(qū)、東麗區(qū)和南開區(qū)都位居前列，這也表明天津市科技金融政策對(duì)科技企業(yè)創(chuàng)新能力有較為明顯的促進(jìn)作用。最后運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法獲得灰色關(guān)聯(lián)度矩陣，發(fā)現(xiàn)科技企業(yè)孵化器數(shù)量和財(cái)政科技支出占比對(duì)科技企業(yè)創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用比其他三項(xiàng)因素指標(biāo)更大，其中科技企業(yè)孵化器數(shù)量是最優(yōu)因素。但天津市及其各區(qū)縣的科技金融政策也存在缺乏針對(duì)性、條款空洞泛化，財(cái)稅政策和市場(chǎng)政策不足，財(cái)政科技支出方式單一、效率低下，相關(guān)部門各自為政，政策缺乏連貫性、協(xié)調(diào)性等問題。為此，建議從源頭、路徑和反饋三方面進(jìn)行改進(jìn)。

6.1 源頭改進(jìn)

源頭改進(jìn)，即對(duì)政策草擬到頒布一系列內(nèi)容和程序的改進(jìn)。（1）相關(guān)部門應(yīng)積極建立聯(lián)席會(huì)議制度，定期召開聯(lián)席工作會(huì)議，協(xié)商制定并分解特定時(shí)期內(nèi)的科技金融政策任務(wù)，將分解后的任務(wù)落實(shí)到具體部門，最大程度避免政策重復(fù)冗雜，提高政策內(nèi)容的有效性和各部門在政策制定上的協(xié)調(diào)性，并在聯(lián)席會(huì)議上報(bào)告工作進(jìn)度和質(zhì)量。（2）提高政策條款的針對(duì)性和具化程度，避免空話大話泛話。由于科技金融具有較高的專業(yè)性，建議在政策草擬階段引入專家咨詢制度。（3）優(yōu)化科技金融政策結(jié)構(gòu)，即提高財(cái)稅政策和市場(chǎng)政策的比重，同時(shí)繼續(xù)增加扶持科技企業(yè)孵化器等（類似的還有重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、生產(chǎn)力促進(jìn)中心、工程技術(shù)中心等）發(fā)展的科技金融服務(wù)政策。與服務(wù)政策相比，財(cái)稅政策和市場(chǎng)政策的外在時(shí)滯更短，能更直接有效地促進(jìn)科技企業(yè)創(chuàng)新能力的提高。目前，我國科技金融已經(jīng)歷了一段時(shí)間的發(fā)展，作為政策基礎(chǔ)的科技金融服務(wù)政策得到了較為充分的發(fā)展，因此，今后相關(guān)部門在制定科技金融政策時(shí)，應(yīng)以科技金融財(cái)稅政策和市場(chǎng)政策為主體，服務(wù)政策為輔助，優(yōu)化科技金融政策結(jié)構(gòu)，完善科技金融政策體系。

6.2 路徑優(yōu)化

路徑優(yōu)化，即對(duì)政策頒布后對(duì)企業(yè)的影響路徑進(jìn)行監(jiān)測(cè)和改進(jìn)。路徑優(yōu)化主要涉及政策效率問題，科技金融政策效率又包含四個(gè)方面。

一是提高政策發(fā)布效率。每一項(xiàng)政策要落實(shí)到具體部門，借助各方力量在科技金融服務(wù)平臺(tái)的基礎(chǔ)上搭建政策及信息發(fā)布平臺(tái)，該平臺(tái)著力構(gòu)建政策信息服務(wù)系統(tǒng)、科技信息服務(wù)系統(tǒng)、金融信息服務(wù)系統(tǒng)和對(duì)接交易信息服務(wù)系統(tǒng)[17]，各級(jí)政府部門應(yīng)在政策信息服務(wù)系統(tǒng)中及時(shí)發(fā)布最新的科技金融政策，設(shè)置政策咨詢服務(wù)窗口，最大程度降低企業(yè)學(xué)習(xí)了解相關(guān)政策時(shí)間和精力，保證各相關(guān)主體及時(shí)獲得政策支持。

二是提高政策執(zhí)行效率。簡(jiǎn)化企業(yè)申請(qǐng)政策支持（如補(bǔ)助資金）的手續(xù)，借助科技金融服務(wù)平臺(tái)開通網(wǎng)上預(yù)申請(qǐng)、預(yù)登記，初步審查通過后明確告知企業(yè)辦理相關(guān)政策支持需要的文件和流程，爭(zhēng)取做到只讓服務(wù)主體“最多跑一趟”。

三是提高財(cái)政科技支出的效率。目前多數(shù)促進(jìn)中小企業(yè)發(fā)展專項(xiàng)財(cái)政資金采取無償資助和獎(jiǎng)勵(lì)的支持方式，未能發(fā)揮財(cái)政資金的杠桿作用，資金使用效率低下。相關(guān)部門應(yīng)當(dāng)大力推行貸款貼息、知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押貼息，成立科技貸款風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金和科技型中小企業(yè)創(chuàng)業(yè)投資專項(xiàng)基金和引導(dǎo)基金，并通過投資入股其他風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)和創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)，以有限的財(cái)政資金撬動(dòng)巨量的社會(huì)資本。設(shè)立金融風(fēng)險(xiǎn)池，利用財(cái)政資金建立風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償、風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)信貸激勵(lì)。財(cái)政資金的使用應(yīng)注意無償與有償相結(jié)合、事前與事后相結(jié)合，明確財(cái)政資金的退出方式和時(shí)機(jī)。

四是提高政策創(chuàng)新效率。各級(jí)政府部門應(yīng)在上級(jí)科技金融政策體系設(shè)計(jì)的指導(dǎo)下，根據(jù)區(qū)域發(fā)展的實(shí)際情況，因地制宜制定具有地方特色的科技金融政策。政策制定部門應(yīng)根據(jù)企業(yè)發(fā)展的生命周期，建立制定全周期、多層次、多方面的科技金融政策支持體系，打造全鏈條科技金融服務(wù)鏈，特別是要加大對(duì)種子期和初創(chuàng)期企業(yè)財(cái)政支持力度。借鑒其他地區(qū)的成功經(jīng)驗(yàn)，嘗試探索建立“梯隊(duì)遞進(jìn)”融資機(jī)制[18]、鼓勵(lì)設(shè)立專營性分支機(jī)構(gòu)（科技銀行、科技小貸公司等）、鼓勵(lì)商業(yè)銀行發(fā)展投貸聯(lián)動(dòng)業(yè)務(wù)，允許商業(yè)銀行以投資收益彌補(bǔ)貸款損失，改變投資科技型中小企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)收益結(jié)構(gòu)，試點(diǎn)信貸債轉(zhuǎn)股業(yè)務(wù)，鼓勵(lì)供應(yīng)鏈融資，探索科技型中小企業(yè)組成“聯(lián)貸體”[19]進(jìn)行組合擔(dān)保貸款、發(fā)行集合債券和集合票據(jù)?！奥?lián)貸體”是指如果參與聯(lián)貸的企業(yè)中有一家發(fā)生違約，其他聯(lián)貸企業(yè)要對(duì)該企業(yè)的違約行為負(fù)責(zé)，一方面“聯(lián)貸體”具有橫向監(jiān)管機(jī)制，達(dá)到自我增信的效果，另一方面引導(dǎo)基金可以為“聯(lián)貸體”提供擔(dān)保，提高企業(yè)融資效率。

6.3 反饋改進(jìn)

反饋改進(jìn)是對(duì)政策實(shí)施后的效果進(jìn)行評(píng)估，根據(jù)評(píng)估結(jié)果反饋改進(jìn)建議。一是持續(xù)追蹤財(cái)政支持資金的用途和去向，對(duì)直接資助的資金（獎(jiǎng)勵(lì)資金除外）進(jìn)行監(jiān)管，確保財(cái)政資金用到實(shí)處、用得有效，建議要求受助企業(yè)定期報(bào)送財(cái)政資金使用情況，并將其作為下一次審查確定受助企業(yè)的部分依據(jù)，對(duì)揮霍、濫用資助資金的企業(yè)取消受助資格。二是建立引導(dǎo)基金、科技貸款風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金使用效率評(píng)價(jià)機(jī)制，建議對(duì)相關(guān)理論和實(shí)務(wù)研究提供資助獎(jiǎng)勵(lì)以建立財(cái)政資金使用效率評(píng)價(jià)理論體系。三是反饋改進(jìn)，根據(jù)財(cái)政資金使用效率評(píng)價(jià)結(jié)果，對(duì)科技金融政策內(nèi)容和制定程序進(jìn)行完善改進(jìn)，形成科技金融政策“政策制定—政策實(shí)施—政策評(píng)價(jià)—政策反饋—政策制定改進(jìn)”的閉環(huán)，充分發(fā)揮科技金融政策對(duì)科技型中小企業(yè)融資、科技企業(yè)創(chuàng)新能力的促進(jìn)作用，更有效地為國家創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略服務(wù)。