第一章 绪论
1.1 研究背景与问题的提出
科学技术作为第一生产力，推动着社会的升级进步。金融作为现代经济的核心，为企业的创新和产业化发展提供了资金支持。纵观工业革命史，科技创新推动着工业革命的发生，而金融创新又为科技创新成果转化为现实生产力提供了坚实的后盾，科技创新和金融创新的结合是经济发展的必经之道。我国当前正处于转型经济的关键时刻，而实现经济转型、产业结构优化的关键是科技的发展，因此优化金融资源配置，使更多的金融资源用于支持科技创新、促进科技创新与金融相融合显得尤为重要。这是加快科技成果转化和培育战略性新兴产业的必要条件，也是我国进行科技体制和金融体制改革的战略导向。 2010 年，科技部和“一行三会”（中国人民银行、银监会、证监会和保监会，简称“一行三会”）出台了《促进科技和金融结合试点实施方案》，文件指出面对现如今我国处于经济转型发展的新局势，各类金融机构应该支持科技企业的发展，为处于不同发展阶段的中小型科技企业提供具有差异化的金融服务[1]。紧接着 2012 年 9 月，中共中央、国务院正式印发了《关于深化科技体制改革加快国家创新体系建设的意见》（以下简称《意见》）。《意见》指出，要促进科技和金融结合，创新金融服务科技的方式和途径，引导银行等金融机构加大对科技型中小企业的信贷支持，鼓励民间资本进入创业投资行业，大力发展多层次资本市场，扩大融资规模[2]。至此，我国“国家科技金融整体战略”的框架成型，科技与金融密切结合，带动“十二五”期间经济的又一轮爆发式增长。 2015 年，我国经济发展步入“新常态”，经济结构转向“调存量”与“优增量”并举，经济发展动力转向新的经济增长点，更加注重科技进步与改革创新。截止 2015 年底，我国科技投入创新高，R＆D 经费支出达到 14169.88 亿元，相比较 2005 年的 2449.97 亿元增长了 478.37%，同时 R＆D 投入强度也从 2005 年的1.22 上升到 2015 年的 2.36。科技产出规模不断扩大，专利申请授权数 1718192 项，10 年来平均每年增幅 25.07%。签订技术合同 307132 项，同比上年增加了 10095万项。技术市场合同成交金额 9835.79 亿元，比上年增长 14.7%，平均每份技术合同成同交金额达到 320.3 万元，较 2014 年增加了 31.5 万元/项，达到历史最高水平。科技创业环境也得到了改善，2015 年各类创投机构达到 1775 家，较上年增幅 14.4%；在投资规模方面，全国 VC 管理资本总量达到 6653.3 亿元，同比增长 27.2%，其中管理资本总量占全国 GDP 的 0.96%，较上年增长 0.14%。
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1.2 研究意义
本文的研究旨在提高科技金融的产出效率，为我国科技创新、金融创新以及科技与金融相结合的高效发展提供建议。科技金融体系是一个复杂的整体，投入、产出指标之间都有较大的关联影响，加大科技的金融投入，能有效促进科技的发展。但是作为一个发展中国家，如何提高科技金融产出效率才是各级政府考虑的首要问题。因此，本文以高技术企业、政府和创投企业这三个科技金融主体为视角探索各因素对科技金融效率的影响，研究如何使用最少的科技投入获得最大的科技成果转化，对进一步提高我国科技金融效率具有重大的实践意义。 从理论贡献上来看，本文新增了创投企业情况的视角，以科技金融的不同主体（高技术企业、政府、创投机构）为切入点进行分析，补充了前人学者的研究范围，使影响因素的模型构建更趋于合理。从熊彼特以来，许多学者都对科技与金融的关系进行了深入探索，通过从宏观上探究金融对科技的支持作用，肯定了科技与金融相结合对经济增长的巨大推动作用。然而，在对科技与金融结合的研究中，不仅要把重点放在金融对科技的支持作用上，还应注重科技金融应作为一个体系，研究科技金融结合效率及其影响因素这一问题也不可忽略。 从实践经验来看，科技金融效率影响因素的确定有利于政府制定有效的方针政策，促进社会科技金融高效发展。从美国“硅谷”到德国有效的风险投资机制，再到与全球资本市场相连的以色列，科技创新、高新技术产业与金融资本高效率运作有着密不可分的关系。而我国在《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020 年）》中也提出了建立包括财政税收、政府釆购、创业投资、资本市场等在内的多元化科技投入体系的目标和任务。所以政府构建一个较为完备的科技金融体系，有助于强化金融的事前管理功能，化解传统金融在支持科技创新方面的局限性，促进科技与金融的共同发展。同时影响因素权重的确定，可以使政府在制定政策方案时更有侧重性，对提高我国的科技金融服务水平有一定的促进作用。
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第二章 文献综述
2.1 科技金融相关概念
关于科技金融（Technology and financial）的概念，赵昌文（2009）首次在《科技金融》一书中提出，他认为科技金融主要指的是科技与金融相结合的产业模式[4]。卢金贵和陈振权（2010）认同赵昌文的定义，同时他们还指出政府在科技金融体系中扮演着重要的角色，是其中的引导者和调控者[5]。钱志新（2010）提出科技金融是科技型中小企业在运行过程中包括融资工具、制度、政策等在内的一系列融资活动，各种不同的社会机构都参与在内，例如政府部门、各行各业的企业、中介机构等[6]。随后，肖龙沧（2011）通过分析研究指出科技金融本质上就是一种创新行为，是科学技术资本化的过程，也是金融资本升华和制度化的活动[7]。 而国外对于科技金融最重要的研究要属于 Carlota Perez 指出的观点：技术创新与金融资本的高度耦合是 VC 们为获取高额利润的结果。在新技术崛起的早期，由于新技术的不稳定性会使得经济和利润的获得具有极大的不稳定性。此时，部分 VC 却将金钱投资于这些新技术的研发领域，促使新技术追求创新进而导致VC 的投资带来金融资产的急速增长。 事实上，从 18 世纪 60 年代开始的三次工业革命也印证了这种技术创新与金融资本耦合的范式。第一次工业革命由于对资本的强烈需求促使金融市场产生了新兴的交易工具，商业票据市场、股票市场、债券市场由此诞生，证券交易所也逐渐发展起来。第二次工业革命中电话、电报的使用促使了信用货币制度的广泛采用和普及。特别是以信息技术为代表的第三次工业革命带来的科技金融大变革，金融业从传统意义上的柜台发展到一系列自助银行业务处理系统，进入了电子化服务的新时代，银行等金融机构的工作效率得到了大大的提高。除此之外，第三方支付、P2P、众筹等互联网金融模式也如火如荼地正在展开，科技金融产品从银行、证券发展到互联网金融。同时金融业对信息技术的大量需求，也促进了计算机行业市场的不断扩大，推动信息技术行业的发展。
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2.2 国外研究现状
国外专家学者对于科技金融的研究最早可追溯到上世纪五十年代，国际管理发展学会的专家就提出，将有限的科技资源转化为实际科技生产力的能力是衡量一国科技水平的重要因素。国外理论界对于科技金融结合效率的研究，主要从风险资本投入和政府支持这两个角度展开。Hall（2002）认为风险投资的介入能较好地提供科技创新的资金需求[9]。随后，John Callahan 和 Steven Muegge（2003）通过概述风险资本的融资历史和当前状态，分析了风险投资在技术创新中发挥的作用及风险资本投资决策和风险资本企业家的关系，描述了风险投资对与技术创新的作用过程及其机制路径[10]。在此之前，Kortum 和 Lemer（2000）也以美国 20 个行业 1955-1998 年的专利发明数据为样本研究了风险投资的影响（包括 1979 政策的转变对风险资本筹资的影响）。研究证据表明，一个行业的风险投资活动的增加与较高的专利申请率息息相关，1 美元风险资本对专利的促进作用比 1 美元研究开发投入的促进作用大 2 倍。而风险资本的投入在 R&D 的投入中平均水平只有 3%，但对技术创新的作用却有8%，并且随着风险资本的快速发展，风险资本对技术创新的促进作用从 8%上升到 14%[11]。
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第三章 我国科技金融发展现状 ........... 14
3.1 科技金融投入现状 .......... 14
3.2 科技金融产出现状 .......... 17
3.3 高技术产业发展现状 ...... 18
3.4 本章小结 ........ 24
第四章 我国科技金融效率的实证分析 ........ 26
4.1 DEA 基本模型 ........ 26
4.1.1 CCR 模型 ...... 26
4.1.2 BCC 模型 ...... 27
4.2 指标体系及数据处理 ...... 28
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4.2.1 指标体系构建 ........ 28
4.2.2 数据处理 ....... 29
4.3 实证结果分析 ......... 33
4.4 本章小结 ........ 37
第五章 我国科技金融效率的影响因素分析 ......... 38
5.1 Tobit 模型 ...... 38
5.2 变量选择、说明与描述性统计分析 ......... 38
5.3 实证结果及分析 ..... 41
5.4 本章小结 ........ 43
第五章 我国科技金融效率的影响因素分析
本文的第四章用数据包络分析法（DEA）对我国科技金融的总技术效率（TE）、纯技术效率（PTE）和规模效率（SE）进行了测量，并从全国的整体层面和分区域两个角度分析了科技金融效率变化的趋势及其原因。科技金融效率的测定虽然可以直观地反映出我国各地区近年来的科技金融发展水平及效率表现，但从全面分析我国科技金融效率的问题来说，科技金融效率的变化受哪些因素影响、具体有多大的影响这一科学问题还需要继续研究。 基于前人学者的研究以及第四章我国科技金融效率水平的现实考虑，本文利用 DEA-Tobit 二阶段模型，从科技金融的不同主体（高技术企业、政府和创投企业）出发，运用我国 24 个省市 2009 年-2014 年的统计数据进行分析，对我国科技金融效率的影响因素进行实证研究。
5.1 Tobit 模型
1958 年，美国著名经济学家 Tobin 通过研究回归模型的被解释变量具有上限、下限或者存在极值等问题，提出了 Tobit 回归分析模型。1974 年 Heckman 用该模型对女性工资高低的影响因素问题进行了研究，从而 Tobit 模型在处理受限因变量的问题上受到广大学者们的青睐[39]。Tobit 回归模型属于因变量受限模型的一种，以正态分布的假设为基础。其特点在于因变量受到限制，部分取值无法获得或者是片段值，经过 DEA 分析得到的科技金融效率值是介于 0-1 之间，若使用普通的最小二乘法（OLS）进行回归，则参数估计值会偏向于 0，而 Tobit 模型就能很好地解决这一问题。因此，本文以上述表 4.3 的科技金融总技术效率值作为被解释变量，建立标准的 Tobit 模型，将左端的截取点设定为 0。
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结论
本文的研究旨在分析我国科技金融发展状态，继而探寻科技发展过程中所存在的问题，为提高我国科技金融效率、促进科技金融高效发展提供建议。全文的研究从国内外文献综述入手，相继分析了我国科技金融发展现状及存在问题，利用数据包络分析法（DEA）对我国 2009-2015 年的科技金融效率进行了测度，针对总技术效率，运用 Tobit 模型进一步研究了影响我国科技金融效率的具体因素，最终提出若干政策含义。具体内容如下：
（1）从对国内外科技金融的相关文献梳理中发现，相对于国外的研究来说，我国对科技金融的相关研究起步较晚，缺乏一套完整的理论体系。第二章首先介绍科技金融及科技金融效率的相关概念及发展，在总结科技创新与金融创新概念的基础上，针对国内外学者的研究，提出了科技金融、科技金融效率的概念，并介绍了科技创新引发的三次工业革命对金融业的内在需求和影响。接着介绍了国内外针对科技金融、科技金融效率及其影响因素的研究现状，研究表明风险投资、银行等资本市场以及政府等要素均对科技金融的发展都有一定的影响，但具体的研究结论不尽相同。
（2）2009 年-2015 年间，我国整体的科技金融发展水平在稳步上升，但地区间分布极度不均，东部地区科技金融发展水平远高于中西部及东北地区。从科技金融的投入和产出水平来看，我国科技金融投入在总量上呈较快增长状态，但科技金融的投入速度同社会经济发展速度相比仍存在较大差距，部分地区的科技成果转化情况不尽如人意。从高技术产业的发展来看，我国高技术产业规模不断扩大，R&D 经费投入和人员投入不断增加，但科技成果转化情况不容乐观。总体来说，我国幅员辽阔，科技金融的发展仍存在资源分配不均衡、行业分布不均衡、投入产出不匹配等问题。东部沿海发达地区经济水平好、高技术产业发达，科技金融发展水平高，而中部、西部等经济欠发达地区科技金融发展相对缓慢，科技成果转化率低。
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参考文献（略）
