区域科技金融协调发展时空分异及预测研究.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月武 汉理工大学学报(信息与管理工程版)().文章编号:()文献标志码:区域科技金融协调发展时空分异及预测研究杨 青马雅洁曹兰娟吴 恒(.武汉理工大学 安全科学与应急管理学院湖北 武汉.浙江大学宁波理工学院 机电与能源工程学院浙江 宁波)摘 要:国内外历史经验表明科技金融是支持科技创新的重要手段科技金融发展水平是新时代创新驱动战略的重点之一 基于相关 变异系数法对科技金融的评价指标体系进行筛选并针对 年 个省市数据进行指标适配关系分析建立耦合协调发展模型对区域科技金融发展进行综合评价并综合对比分析趋势外推法与灰色()预测模型择优选取灰色()模型预测各区域耦合协调发展趋势 研
2、究表明:科技金融指标具有产业导向全国科技与金融融合层次有差异东部偏高中部稳步有机遇西部易提升东北部短板明显由东至西耦合协调梯次弱化提出强化科技金融顶层设计和监管因地制宜精准施策采取区域联动互助发展模式助力区域高效协调发展关键词:科技金融相关 变异系数法耦合协调灰色预测适配关系中图分类号:.:./.收稿日期:.作者简介:杨青()男教授研究方向为综合评价、区域发展.基金项目:科学技术部 年国家中长期科技发展规划重大问题研究项目().科学技术是第一生产力金融是现代经济的血液与核心科技创新是社会经济增长的重要动力金融与科技创新之间的紧密联接是现代市场经济发展的内在特点和基本趋势 纵观世界经济的发展史科
3、技创新与金融服务的有效结合是推动世界经济高质量发展的关键手段 科技金融是推动自主创新和加快产业转型升级的重要举措是加速科技成果转化为生产力和实现创新型国家的必然之路 学术界对科技金融的研究始于 世纪初在其德文著作经济发展理论中阐述了“信用创造理论”这个重要论述 我国学者对科技金融的研究始于上世纪 年代的科技贷款科技创新与金融资本结合的经济增长范式逐渐获得普遍认同从而形成了“科技金融”的概念国内外学者一直在探索科技金融的发展路径例如探讨科技创新与金融发展的单向影响关系发现财政科技投入、科技资本市场与风险投资支持均对技术创新具有促进作用金融支撑对科技创新具有重要的助推作用但作用强度或效率有地域、阶
4、段、企业之分 而人工智能等现代信息技术与金融业的深度融合能有效对金融高质量发展提质增效并且可以反哺传统产业 也有学者探讨科技创新与金融发展的双向互动关系分别从政府、市场和区域等 方面的协同系数、耦合协调度入手测算子系统间的互动强度或效度发现科技金融的蓬勃发展离不开经济高质量发展显著的助推作用而科技金融对经济高质量发展的激励推动作用仍有待提升我国区域科技金融发展水平优于技术创新发展水平 此外关于科技金融耦合协调发展预测的方法主要包括趋势外推法、()灰色预测模型和 神经网络预测模型 现有研究重点是耦合协调发展态势的评价研究缺乏评价指标体系和最佳预测模型的研究指标体系子系统划分尚未有明确的标准同时其
5、最佳维度有待研究新时代下区域创新能力与经济发展随着人口流动与城镇化建设逐渐发生变化为进一步测算科技金融对区域社会经济的作用有必要更为科学地、清晰地筛选指标数据和评价维度 笔者针对上述问题进行创新研究:提出基于相关 变异系数法进行客观筛选指标的方法探讨子系统的最佳维度分析底层指标与子系统的适配关系综合对比分析趋势外推法与灰色()预测模型择优选取耦合协调发展最佳预测模型 研究方法.耦合协调发展评价模型 等认为在综合评价中多个指标的整合方法与指标数据标准化后的尺度有关 通过线性函数数据标准化的方法进行计算:其中 ()式中:代表各子系统的综合发展评价指数代表子系统中 指标的权重代表 地区 指标数据经过
6、标准化处理后的值耦合度是对系统之间关联程度的一种度量能够反映出系统与系统之间彼此相互影响、相互作用的强弱程度 但耦合度只能在时间维度上准确判断各系统间相互影响程度的强弱 因此杨青等构建了协调发展度模型避免以耦合度判断结果的优劣而造成评价结果出现错误科学评价各个子系统的协调发展程度如式()式()所示 ()()()式中:为子系统的耦合度取值范围为值越大说明耦合程度越高为各子系统的待定权重系数各系数之和为 为各子系统的评分值 为子系统耦合协调综合发展指数 为耦合协调发展指数反映了子系统间动态发展的整体协同程度 根据谢泗薪等的研究将耦合协调发展指数划分为不同的类型如表 所示表 耦合协调发展指数划分标准
7、(.).).).).类型 失调发展 低度协调 中度协调 高度协调 极度协调.底层指标与子系统的适配关系区域全面协调可持续发展是国民经济平稳、健康、高效运行的前提也是一个复杂的系统工程 科技金融深度融合评价指标体系的每个子系统都涵盖了多个底层指标比较典型的序列分解式是指标归属关系条理清晰的一种形式每一个指标只隶属于某一子系统某一个子系统下面有一个或多个指标子系统与指标的连接关系不交叉在科技金融深度融合研究中指标体系包含时间、指标和横截面的面板数据如果按照年份对每张数据表单独进行主成分分析不同的数据表将具有完全不同的主超平面从而无法保证系统分析的统一性、整体性和可比性 据此运用全局主成分分析模型进
8、行指标适配即在传统的主成分分析方法中加入时间序列如将不同年份、地点的相同指标数据按照时间顺序放在一起构成时序立体数据表以弥补对各年度数据表进行主成分分析时各评价结果无法比较的欠缺之处根据最大载荷系数来确定底层指标与子系统的适配关系 评价指标体系构建基于耦合协同原理及科技金融发展的内涵针对指标冗余、指标不具代表性等问题构建相关 变异系数法对指标进行筛选.指标选取.指标初选考虑到不同指标体系在地域覆盖、时期跨度、研究领域和数据来源等方面的局限性为寻求普遍适用的科技金融深度融合评价指标体系参考文献在中文 数据库以“科技金融”和“指标”为检索主题根据文献的针对性、权威性、时效性、规范性和直接性共优选出
9、期刊论文 篇最终筛选出以下 个指标:规模以上工业企业 人员折合全时当量()、规模以上工业企业 经费支出()、科学研究与技术开发机构数()、发明专利申请数()、高技术企业主营业务收入()、高技术产业销售利润()、高技术产业工业总产值占工业总产值比重()、新产品产值()、技术市场成交合同额()、专利授权量()、财政科技拨款()、金融机构贷款总额()、保险公司保费收入()、股票市价总值()、创业风险投资的投资强度()、新产品开发项目数()、高技术产品出口额()、高等院校数量()、第三产业产值占 比重()、地方财政一般预算收入()、科技孵化企业数量()、创业风险投资额()、科技孵化企业从业人员()、城
10、镇化率()、科技企业数()、在校本科生人数()、三大科技论文检索数()、人均()、规模以上工业企业研发机构经费支出()、规模以上工业企业研发机构人员数()、外商投资企业进出口总额()、国第 卷 第 期杨 青等:区域科技金融协调发展时空分异及预测研究外技术引进合同金额().数据来源及预处理选取中国 个省份(除西藏、港澳台地区)为研究对象数据主要来源于 年中国统计年鉴中国科技统计年鉴中国高技术产业统计年鉴中国金融年鉴中国创业风险投资发展报告中经网统计数据库以及各省市统计局统计年鉴和统计公报等 其中少量缺失的数据采用插值法进行处理 根据中国统计年鉴将全国划分为四大区域:东部地区(北京、天津、河北、上
11、海、江苏、浙江、山东、广东、福建、海南)东北地区(黑龙江、吉林、辽宁)中部地区(山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南)与西部地区(内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆)不同的指标数据具有量纲和数量级上的差异采用极差法对数据进行标准化处理取值范围 利用.统计软件通过降维的方法得到解释的总方差、成分矩阵及特征值进而计算指标权重和归一化处理.基于相关 变异系数法的指标筛选.基于相关系数法选取我国 年 个省市的面板数据(根据数据的可得性避免部分省的指标值偏差过大不包括新疆、西藏、内蒙古、海南 个地区)基于相关 变异系数法根据标准化后的面板数据计算相关系数矩阵与变异系数
12、完成对指标的筛选基于相关系数法对指标进行初步筛选删除具有多重共线性的指标消除指标间的信息冗余以提高评价结果的科学性和合理性 具体步骤如下:利用 软件生成相关系数矩阵计算每个指标与余下指标的决定系数的平均值决定系数即相关系数的平方如式()所示 ()式中:为相关系数矩阵中第 行第 列的值反映了线性相关的程度决定系数值越大表示该指标在评价体系中的地位越重要因此将该指标作为参考指标保留下来比较其余指标与参考指标的相关系数较大的值被剔除反之则被保留 最终得到各指标的复相关系数结果如表 所示由表 可知最大仅次之故 与 在评价体系中占有重要位置应予以保留并以该二者为参考指标分别比较余下指标与其相关系数的大小
13、相关系数越大说明该指标与参考指标关系越密切独立性越差应该被剔除反之则被保留 最后以发明专利申请数与高技术产业销售利润为控制变量计算偏相关系数如表 所示表 复相关系数表复相关系数值复相关系数值复相关系数值复相关系数值.表 偏相关系数表(以 为控制变量)系数值.系数值.系数值.由表 可知与、的值最大即所涵盖的重叠信息最多应当将其剔除故删除规模以上工业企业 人员折合全时当量()、规模以上工业企业 经费支出()、科技孵化企业数量()和科技孵化企业从业人员()个指标武汉理工大学学报(信息与管理工程版)年 月.基于变异系数法基于变异系数法进行复选判断信息的离散程度删除不具代表性的指标筛选出对评价结果影响大
14、的指标标准如下:当某个指标的变异系数小于所有指标变异系数的均值时应予以删除以筛选出更具代表性的指标计算出每个指标的变异系数(标准差与均值之比)并求出全部指标变异系数的均值为.删除 小 于 均 值 的 个 指 标:(.)、(.)、(.)、(.)、(.)、(.)、(.)、(.)、(.)、(.)、(.)、(.)、(.).层级间适配关系分析通过对全国 省 年的面板数据进行全局主成分分析发现 .相伴概率值为.在显著性水平.的基础上通过了 球形检验提取特征根大于 的因子当提取两个主因子时方差累计贡献率达.能较好的反映整体情况根据层级间适配关系的划分标准荷载系数阈值取 .按照所选底层指标的含义将两个主成分划
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