韓光輝, 劉攀攀, 張躍強(qiáng)
(河北工程大學(xué) 管理工程與商學(xué)院,河北 邯鄲 056038)
在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)背景下,科技與金融的融合已經(jīng)成為促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的核心動(dòng)力,科技是生產(chǎn)發(fā)展的第一動(dòng)力,而科技與金融是推動(dòng)我國(guó)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展的兩大活躍性因素??萍冀鹑诘陌l(fā)展得到國(guó)家的大力支持,黨的十八大以來(lái),國(guó)家更加重視科技與金融的進(jìn)步與發(fā)展??茖W(xué)技術(shù)帶動(dòng)中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的高速成長(zhǎng),但科技成長(zhǎng)的同時(shí)離不開(kāi)金融行業(yè)的支撐,金融和科技的融合是中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)的基礎(chǔ)和前提。本文針對(duì)京津冀快速發(fā)展的科技與金融融合機(jī)制展開(kāi)研究,從2014年國(guó)務(wù)院把京津冀地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展提高至重要政策層次開(kāi)始,京津冀地區(qū)已經(jīng)成為中國(guó)最有潛力的區(qū)域經(jīng)濟(jì)體之一,與長(zhǎng)三角、珠三角形成了三大區(qū)域經(jīng)濟(jì)體。
國(guó)外學(xué)者重點(diǎn)圍繞金融創(chuàng)新和科技發(fā)展之間的相互作用,金融發(fā)展將對(duì)科技創(chuàng)新具有良好的促進(jìn)效果等方面進(jìn)行研究。Chowdhury(2012)[1]對(duì)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法開(kāi)展了基礎(chǔ)理論與應(yīng)用研究;Alessandra(2008)、Liao et al(2010)[2-3]從理論與實(shí)證兩個(gè)角度探討了金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)與公司的資金比重、公司對(duì)外資金取得的困難性、證券市場(chǎng)融資結(jié)構(gòu)和銀行信貸在公司技術(shù)創(chuàng)新投入中的占比及其與技術(shù)發(fā)展的正相關(guān)性,研究結(jié)果表明,在發(fā)達(dá)國(guó)家或發(fā)展中國(guó)家,上述因素都與公司技術(shù)發(fā)展效率存在顯著正相關(guān)性,促進(jìn)作用顯著;Kounetas等(2018)[4]采用DEA模型框架作為第一階段,并使用偏最小二乘模型作為第二階段,用于解釋EMU實(shí)施前后整個(gè)時(shí)期和兩個(gè)不同時(shí)間范圍內(nèi)意大利地區(qū)之間的異質(zhì)性,研究結(jié)果表明在模型中列入與國(guó)際貿(mào)易業(yè)績(jī)有關(guān)的變量,貿(mào)易對(duì)改善區(qū)域業(yè)績(jī)至關(guān)重要;Hosinzadeh等(2021)[5]采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)衡量2007—2018年期間德黑蘭交易所的93家公司動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)力和權(quán)責(zé)發(fā)生制的質(zhì)量,研究結(jié)果表明,隨著動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)力的發(fā)展,公司將更有能力在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)水平上創(chuàng)造更多可持續(xù)的資源,從而提高公司財(cái)務(wù)報(bào)告的質(zhì)量。
國(guó)內(nèi)對(duì)科技與金融領(lǐng)域的研究主要側(cè)重于分析科技與金融領(lǐng)域的融合度與結(jié)合效果。喬宏等(2016)[6]根據(jù)河北省內(nèi)科技與金融結(jié)合效果總體較差的現(xiàn)象,給出了大力吸引相關(guān)人員投資的意見(jiàn);張遠(yuǎn)為(2021)[7]通過(guò)BCC模型和Malmquist指數(shù)的方式對(duì)湖北省科技與金融效率進(jìn)行了研究,得出結(jié)果表明,科技與金融綜合技術(shù)效率的不斷提升主要源自于純技術(shù)效率的提高;常亮等(2019)[8]通過(guò)采用DEA—Tobit模型對(duì)陜西省200多家企業(yè)為主要考察對(duì)象,研究結(jié)果表明, 地方政府對(duì)國(guó)家財(cái)政科技投資、科技融資市場(chǎng)支持,以及公司的組建年限對(duì)地方民營(yíng)企業(yè)科技創(chuàng)新效果產(chǎn)生顯著的正向影響;葉胡等(2012)[9]以國(guó)內(nèi)28個(gè)省市地區(qū)指標(biāo)數(shù)據(jù)作為樣本,并采用集中決策環(huán)境下的兩階段DEA模型對(duì)科技金融進(jìn)行績(jī)效評(píng)估;王健(2018)[10]選取國(guó)內(nèi)30多個(gè)省(區(qū)、市)作為決策單元,并采用DEA-Malmquist指數(shù)模型對(duì)科技與金融結(jié)合效率進(jìn)行評(píng)估,結(jié)果表明,我國(guó)科技與金融結(jié)合效率呈現(xiàn)波動(dòng)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),提出了優(yōu)化科技投融資體系,構(gòu)建新型科技與金融服務(wù)平臺(tái)的建議。
美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes和W.W.Cooper(1978)在總結(jié)其“相對(duì)效率”觀點(diǎn)基礎(chǔ)上創(chuàng)建的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA),是一種針對(duì)具有同一目標(biāo)性質(zhì)下的多個(gè)決策目標(biāo)單元所進(jìn)行多指標(biāo)的投資輸入與多指標(biāo)投資輸出之間的一個(gè)相對(duì)效率分析或相對(duì)有效性的評(píng)估過(guò)程的一種綜合性的計(jì)量分析方法,DEA方法是創(chuàng)建在相對(duì)效率和數(shù)學(xué)規(guī)劃模型的基礎(chǔ)上對(duì)研究目標(biāo)的績(jī)效進(jìn)行分析或評(píng)價(jià)。與其他評(píng)價(jià)科技與金融結(jié)合效率的方法相比,DEA方法有其獨(dú)特的特點(diǎn):一方面由于DEA評(píng)估方法并不要求提前考慮到各決策指標(biāo)之間的權(quán)重問(wèn)題以及確定各決策指標(biāo)的投資和實(shí)際產(chǎn)出數(shù)據(jù)之間存在的生產(chǎn)函數(shù)關(guān)系,在對(duì)每個(gè)決策指標(biāo)單元數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)估分析時(shí),只要求確認(rèn)其投資數(shù)據(jù)和實(shí)際產(chǎn)出的數(shù)據(jù)都是完全建立在一個(gè)生產(chǎn)函數(shù)模型前沿來(lái)確定各決策指標(biāo)單元數(shù)據(jù)是否真實(shí)合理,減少進(jìn)行大量復(fù)雜的人工運(yùn)算,消除函數(shù)模型設(shè)置中產(chǎn)生誤差等的各種主觀影響因素,提高評(píng)估分析結(jié)論數(shù)據(jù)的客觀性。另一方面DEA模型在分析計(jì)算決策數(shù)據(jù)單位帶來(lái)的決策績(jī)效問(wèn)題時(shí)并非一定要顧及到不同決策數(shù)據(jù)單位差異所造成績(jī)效的影響,DEA模型不僅能對(duì)各個(gè)決策單元進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,又能找出最佳決策單元和非有效的決策單元進(jìn)行比較,從而找出不足之處,為以后增強(qiáng)效率提供了最佳方法。與其他數(shù)學(xué)模型相比,DEA模型更適合科技金融結(jié)合效率的分析。
在對(duì)京津冀地區(qū)科技與金融結(jié)合效率進(jìn)行研究時(shí),本文選取的是DEA方法中的兩種經(jīng)典模型CCR模型和BCC模型。
CCR模型是屬于DEA模型中采用的最為有基礎(chǔ)性的一種決策模型,該決策模型主要是在假定單位規(guī)模報(bào)酬條件保持不變的情形下,對(duì)決策單元所有的金融投入和科技產(chǎn)出進(jìn)行線性組合,所測(cè)算出來(lái)的線性組合的比率可以作為一個(gè)決策單元的一個(gè)總體的綜合產(chǎn)出效率,以便于對(duì)決策單元進(jìn)行有效性的分析,總體的綜合產(chǎn)出效率分析不全面,但卻可以用來(lái)分析決策單元規(guī)模報(bào)酬和技術(shù)進(jìn)步對(duì)效益帶來(lái)的直接影響,并因此可以用來(lái)對(duì)所有的決策單元的非有效性作出分析,對(duì)決策者提供了很好的參考價(jià)值。
BCC模型是可變規(guī)模報(bào)酬模型,是在CCR模型基礎(chǔ)上發(fā)展提出來(lái)的,但CCR模型存在一定的缺陷,無(wú)法正確分析決策單元的弱效率究竟是因何產(chǎn)生的,BCC模型的提出修正了這一缺陷,在不同規(guī)模報(bào)酬條件變化的情形下,可以確定決策單元的規(guī)模效益和純技術(shù)效益,從而分析決策單元在無(wú)效狀態(tài)下有多大程度是純技術(shù)效益造成的。CCR和BCC得分與決策單元整體效率之間的關(guān)系如表1所示。
本文所選擇的樣本數(shù)據(jù)為2005—2019年北京市、天津市和河北省的數(shù)據(jù),由于科技產(chǎn)出在時(shí)限上并不與金融投入相一致,通常存在一定的滯后性,本文在參考其他學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上,假定滯后期為一年,因此在采集數(shù)據(jù)時(shí),使產(chǎn)出的指標(biāo)滯后投入指標(biāo)一年,數(shù)據(jù)年份為2005—2020年,數(shù)據(jù)來(lái)自于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《北京市統(tǒng)計(jì)年鑒》《天津市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《河北省統(tǒng)計(jì)年鑒》??萍寂c金融結(jié)合效率指標(biāo)體系如表2所示。
表2 科技與金融結(jié)合效率指標(biāo)體系
針對(duì)本文所選數(shù)據(jù),運(yùn)用DEAP 2.1軟件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)計(jì)算,選擇以投入指標(biāo)為主導(dǎo)型進(jìn)行績(jī)效研究,根據(jù)投入指標(biāo)數(shù)據(jù)已定下計(jì)算產(chǎn)出最大值,對(duì)2019年北京、天津和河北科技與金融結(jié)合效率進(jìn)行研究分析,計(jì)算結(jié)果如表3—表6所示。
表3 2019年京津冀科技與金融結(jié)合效率結(jié)果
表4 2005—2019年北京市金融投入與科技產(chǎn)出結(jié)合效率結(jié)果
表5 2005—2019年北京市科技與金融投入產(chǎn)出冗余值
基于表3模型求算結(jié)果,可以得出2019年北京市、天津市、河北省科技與金融結(jié)合整體綜合效率為1,處于有效狀態(tài),表明京津冀三個(gè)地區(qū)在2019年金融投入完全轉(zhuǎn)化為科技產(chǎn)出。根據(jù)BCC模型結(jié)果分析,2019年京津冀三個(gè)地區(qū)科技與金融的純技術(shù)效率均為1,規(guī)模效率也均為1,表明京津冀三地在2019年科技與金融資源配置合理,科技與金融取得了豐碩的成果,同時(shí)京津冀三個(gè)地區(qū)規(guī)模報(bào)酬均處于規(guī)模報(bào)酬不變的情況。所以未來(lái)京津冀三地在金融投入與科技產(chǎn)出的資源配置繼續(xù)保持。
1.CCR模型結(jié)果分析
從表4的數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果可以得到,在2005—2019年總共十五年中,北京市的科技與金融結(jié)合績(jī)效中的CCR得分僅有六年得分為1,金融投入與科技產(chǎn)出效率處于合理有效,分別為:2006、2015—2019年。表明在這六年金融投入與科技產(chǎn)出的效率比較高,在一定條件下達(dá)到了最大產(chǎn)出,投入產(chǎn)出均衡,資源配置合理。而2005年、2007—2014年的CCR得分均小于1,特別是2009、2010、2011年這三年的CCR小于0.9,科技與金融結(jié)合處于DEA模型非有效狀況,表明這三年資源配置方面技術(shù)和規(guī)模出現(xiàn)一定問(wèn)題,其余年份的CCR都在0.9~1之間,處于相對(duì)有效狀態(tài),特別注意的是從2011—2019年,整體綜合效率從非有效狀態(tài)到相對(duì)有效再到有效狀態(tài)出現(xiàn)明顯的提高,表明政府部門(mén)需要采取一定的措施去調(diào)整,科技金融結(jié)合效率才會(huì)達(dá)到均衡。
2.BCC模型結(jié)果分析
從表4的數(shù)值計(jì)算結(jié)果可以看出,從2005—2019年總共十五年間,北京市總體上純技術(shù)效率都保持在合理狀態(tài),可以看出這十五年中北京市對(duì)金融投入和科技產(chǎn)出比較穩(wěn)定。在這十五年中科技與金融結(jié)合效率BCC得分為1的年份分別為:2005—2006年、2015—2019年,說(shuō)明在這七年純技術(shù)效率已經(jīng)達(dá)到了有效階段,金融投入較好轉(zhuǎn)化為科技產(chǎn)出,達(dá)到了有效作用,一種是已定的投入下達(dá)到了產(chǎn)出最大化,另一種是已定的產(chǎn)出下達(dá)到了最小化的投入。剩下的八年都保持相對(duì)合理水平,只需要略微調(diào)整便可達(dá)到合理有效水平,投入與產(chǎn)出達(dá)到平衡。當(dāng)純技術(shù)效率為非合理有效時(shí),可能由于資源配置不當(dāng),因此出現(xiàn)投入冗余或者產(chǎn)出不足的情況,表5是2005—2019年北京市科技與金融投入產(chǎn)出冗余值。北京市在2007—2014年各項(xiàng)金融投入都偏多,而相應(yīng)的科技產(chǎn)出均不足,因此在控制金融投入的同時(shí)也要加大技術(shù)的創(chuàng)新,進(jìn)一步提升技術(shù)水平和科研能力,以便使金融投入與科技產(chǎn)出達(dá)到均衡。
3.規(guī)模有效性結(jié)果分析
規(guī)模效率是通過(guò)CCR與BCC得分的比值運(yùn)算得到,規(guī)模效率可以反映出當(dāng)分析決策單元處于非有效階段后,有多大程度是由于規(guī)模失效造成的。根據(jù)表4計(jì)算結(jié)果得出,2005—2019共十五年中,總計(jì)有七年規(guī)模效率處于合理有效水平,分別是2006—2007年、2015—2019年,這七年規(guī)模效率值均為1,說(shuō)明這七年北京市金融投入與科技產(chǎn)出比較平衡,投入規(guī)模合理。而剩余年份的規(guī)模效率值均在0.9~0.1之間,并沒(méi)有達(dá)到有效狀態(tài),說(shuō)明這八年北京市科技金融投入規(guī)模不大,在既定規(guī)模投入下沒(méi)有完全轉(zhuǎn)化為科技產(chǎn)出。2005、2008—2012、2014這七年規(guī)模報(bào)酬均處在遞增階段,但此時(shí)的投資規(guī)模效率并未到達(dá)合理階段,表明了科技產(chǎn)量的增加速度超過(guò)了技術(shù)投資的增加速度,所以在這幾年中適當(dāng)擴(kuò)大投入規(guī)模以增加產(chǎn)量,2013年規(guī)模報(bào)酬處于遞減階段,表明技術(shù)投資的增加速度超過(guò)了技術(shù)產(chǎn)量的增加速度,表明北京市過(guò)多的金融投入并不能提升科技產(chǎn)出的效率。
1.CCR模型結(jié)果分析
從表5的數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果可以得出,在2005—2019年總共十五年中,天津市科技與金融結(jié)合效率CCR得分為1僅有2005年和2019年,表明這兩年的科技投入達(dá)到了最大產(chǎn)出,整體綜合效率處于有效狀態(tài),資源配置較好,投入產(chǎn)出均衡。2006—2018年的CCR得分均小于1,而只有2006年、2012年、2017年這三年的CCR得分在0.9~0.1之間,整體效率處于相對(duì)有效狀態(tài),科技部門(mén)只需要稍微采取適當(dāng)措施便可達(dá)到有效狀態(tài)。而2007—2011年、2013—2016年、2018年CCR得分均小于0.9,整體綜合效率處于非有效狀態(tài),表明這十年政府部門(mén)沒(méi)有重視規(guī)模和技術(shù)方面的問(wèn)題,導(dǎo)致這十年金融投入沒(méi)有很好地轉(zhuǎn)化為科技產(chǎn)出,因此需要政府部門(mén)高度重視,并提出相應(yīng)措施去完善,以便以后投入產(chǎn)出達(dá)到均衡。
2.BCC模型結(jié)果分析
由表6的數(shù)值計(jì)算可以得出,在2005—2019年總共十五年中,天津市科技與金融效率實(shí)現(xiàn)有效狀態(tài)僅有六年BCC得分為1,依次為2005年、2012—2015年和2019年,說(shuō)明這六年投入產(chǎn)出均達(dá)到了有效性,而剩余年份的BCC得分均低于1,2006年、2017年這兩年的BCC得分在0.9~1之間,純技術(shù)效率處于相對(duì)有效狀態(tài),只需稍加調(diào)節(jié)便能實(shí)現(xiàn)有效狀態(tài),投入與產(chǎn)出均達(dá)到了平衡,而其余年份科技金融BCC模型評(píng)分均低于0.9,純技術(shù)效率均處于非有效狀況,在既定投資下不能實(shí)現(xiàn)最高產(chǎn)出或在最高產(chǎn)出下不能達(dá)到最少投入,資源配置均不合理,從而產(chǎn)生了投入冗余或者產(chǎn)出不足的狀況,表7是2005—2019年天津市科技與金融投入產(chǎn)出冗余值。天津市在2007—2011年、2016年、2018年各項(xiàng)金融投入都偏多,而相應(yīng)的科技產(chǎn)出均不足,因此在控制金融投入的同時(shí)也要加大技術(shù)的創(chuàng)新,進(jìn)一步提升技術(shù)水平和科研能力,以便使金融投入與科技產(chǎn)出達(dá)到均衡。
表6 2005—2019年天津市金融投入與科技產(chǎn)出結(jié)合效率結(jié)果
表7 2005—2019年天津市科技與金融投入產(chǎn)出冗余值
3.規(guī)模有效性結(jié)果分析
從表6規(guī)模效率結(jié)果來(lái)看,在2005—2019年中天津市僅有兩年的規(guī)模效率得分為1,分別是2005年和2019年,表明在這兩年間天津市規(guī)模效益均處在有效合理狀況,科技與金融投資規(guī)模合理,金融投入與科技產(chǎn)出比較平衡,可以實(shí)現(xiàn)在最小投資下既定下的最大生產(chǎn)率,但其他年度規(guī)模效率得分都低于1,科技與金融效率均處于非合理狀況,而2006—2009年規(guī)模報(bào)酬階段均處在遞增態(tài)勢(shì),表明2006—2009年中天津的技術(shù)生產(chǎn)增長(zhǎng)速度要超過(guò)金融投資的增長(zhǎng)速度,所以天津適當(dāng)擴(kuò)大了其金融投資規(guī)模。2010—2018年規(guī)模報(bào)酬處于遞減階段,天津市在這期間的綜合整體效率沒(méi)有達(dá)到有效狀態(tài)的原因主要是其規(guī)模和金融投入與科技產(chǎn)出沒(méi)有達(dá)到最佳匹配,表明2010—2018年天津市為了提高科技產(chǎn)出的效率并不能僅依靠金融投入。
1.CCR模型結(jié)果分析
從表8的數(shù)值計(jì)算結(jié)果可以看出,從2005—2019年總共十五年中,河北省僅有在2015年、2018年、2019年這三年整體綜合效率保持了有效狀態(tài),在不考慮投資規(guī)模報(bào)酬不變的情形下CCR得分均為1,表明這三年間河北省科技與金融結(jié)合效率比較好,金融投入與科技產(chǎn)出資源配置比實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)化。在2005—2014年、2016年以及2017年CCR得分均低于1,并且只有2016年和2017年CCR得分在0.9~1之間,整體綜合效率都處在相對(duì)有效狀態(tài),而其他年度的CCR得分均低于0.9,金融投入與科技產(chǎn)出結(jié)合效率都處在非有效合理狀態(tài),表明這五年的規(guī)模和技術(shù)方面出現(xiàn)了問(wèn)題。
2.BCC模型結(jié)果分析
從表8的數(shù)值計(jì)算結(jié)果可以看出,在2005—2019年共計(jì)十五年間中,有2005年、2015—2016年、2018—2019年科技金融效率達(dá)到有效狀況且BCC得分均為1,投入與產(chǎn)出實(shí)現(xiàn)了平衡,說(shuō)明這五年的純技術(shù)效率是有效合理的,而2006—2008年、2014年、2017年BCC得分均處于0.9~1之間,說(shuō)明這五年金融投入或者科技產(chǎn)出均不足,僅需要略微調(diào)節(jié)便可達(dá)到合理高效,其他各年的純科技效益均低于0.9,屬于非合理狀況,資源配置也不合理,從而導(dǎo)致了投入與產(chǎn)出的冗余,表9顯示2005—2019年河北省科技與金融投入產(chǎn)出冗余值,可以看出在2006—2014年、2017年產(chǎn)出不足,且金融投入較多出現(xiàn)了冗余,應(yīng)適當(dāng)減少盲目的投入,提高創(chuàng)新使科技產(chǎn)出達(dá)到最大化。
表8 2005—2019年河北省金融投入與科技產(chǎn)出結(jié)合效率結(jié)果
3.規(guī)模有效性結(jié)果分析
從表8的數(shù)值計(jì)算可以得出,河北省在2015年、2018—2019年規(guī)模效率得分為1,規(guī)模效率達(dá)到了有效狀態(tài),并且這三年間在考慮規(guī)模收益問(wèn)題時(shí)的純技術(shù)效率得分為1,而整體綜合效率得分也為1,說(shuō)明這三年間河北省金融投入與科技產(chǎn)出均達(dá)到了平衡狀況,科技與金融結(jié)合完善,實(shí)現(xiàn)了技術(shù)高效,完成最小投入下既定下的產(chǎn)出。2005—2017年規(guī)模效率評(píng)分均低于1,所有科技與金融都處在非有效狀態(tài),并且其整體綜合效率和純技術(shù)效率評(píng)分也均低于1,因此金融投入并不能全部轉(zhuǎn)化為科技產(chǎn)出,在這十二年里河北省的科技與金融規(guī)模報(bào)酬階段都是處于遞增態(tài)勢(shì),科技產(chǎn)出生產(chǎn)速度要高于金融投入的增長(zhǎng)速度,所以河北省應(yīng)注重?cái)U(kuò)大高新技術(shù)產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)模,以提升科技金融結(jié)合效率。
本文通過(guò)運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法,首先是對(duì)京津冀的科技與金融結(jié)合效率進(jìn)行綜合研究分析,得出在2019年北京市、天津市和河北省科技與金融的總體效率處于有效狀態(tài),資源配置合理,金融投入與科技產(chǎn)出達(dá)到了平衡狀態(tài);其次分別對(duì)北京市、天津市、河北省在2005—2019年共十五年間的科技金融效率做出分析評(píng)價(jià),綜上所述,這三個(gè)地區(qū)科技金融投入產(chǎn)出有待進(jìn)一步提質(zhì)增效,規(guī)模收益存在一定的不足。
1.創(chuàng)新金融投入方式
資金投入與科技產(chǎn)出保持一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的比例,特別是針對(duì)提升地方科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新能力,要進(jìn)一步增加財(cái)政投入的強(qiáng)度,發(fā)揮地方政府部門(mén)的導(dǎo)向功能,在出臺(tái)有關(guān)政策措施時(shí),給予科技產(chǎn)業(yè)更多的支持和優(yōu)惠政策,針對(duì)不同的科技部門(mén)制定不同的政策,以便使科技部門(mén)更好地創(chuàng)新。
2.大力培育和引進(jìn)高素質(zhì)人才
積極培育高水平的科技創(chuàng)新型拔尖人才和金融人才,充分利用地方政府引進(jìn)人才的人事政策留住海內(nèi)外優(yōu)秀人才,強(qiáng)化區(qū)域協(xié)作,積極推進(jìn)新科技建設(shè),逐步實(shí)現(xiàn)繼續(xù)教育科技化、制度化、規(guī)范化,科研產(chǎn)出的不足,歸根還是因?yàn)閯?chuàng)新技術(shù)和高層次人才培養(yǎng)的缺乏,所以必須要培養(yǎng)自己的科技型人才。
3.不斷完善金融服務(wù)體系
京津冀經(jīng)濟(jì)發(fā)展一體化,應(yīng)建立健全綜合金融服務(wù)中心,創(chuàng)新發(fā)展新的金融模式,結(jié)合中小科技企業(yè)的特點(diǎn)和發(fā)展規(guī)律,提高京津冀聯(lián)合協(xié)同的作用,促進(jìn)中小科技企業(yè)與金融企業(yè)高度融合。大力鼓勵(lì)優(yōu)秀企業(yè)來(lái)京津冀發(fā)展,不斷拓展融資渠道,推動(dòng)科技部門(mén)不斷創(chuàng)新,促進(jìn)科技資源與金融資源有效結(jié)合。
河北工程大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)2023年2期