写论文没有思路的时候，经常查阅一些论文范文，小编为此精心准备了《科技与金融论文范文(精选3篇)》，仅供参考，希望能够帮助到大家。金融科技与互聯网金融凭借技术创新和理念创新、操作高效率和运营低成本以及信息获取及数据分析优势，为中国普惠金融与金融扶贫的破题与发展提供了可行之路。诺贝尔和平奖得主、孟加拉乡村银行总裁尤努斯教授曾明确指出，获得信贷是最基本的人权。中国金融发展的不平衡，金融“普惠性”远未实现的现实是中国经济发展包容性不足问题在金融领域的体现。
第一篇：科技与金融论文范文
金融科技、科技金融与区域研发创新
摘 要：基于2012-2018年中国省际面板数据，实证分析统一框架下金融科技、科技金融与区域研发创新之间的关系，结果发现：金融科技和科技金融对区域研发创新效率提升有促进作用，其中金融科技通过金融资源配置效率的中介作用影响区域研发创新，科技金融通过资本回报率影响区域创新研发;金融科技的提升作用更侧重于研发产出和成果转化阶段，并随着创新流程的深入不断上升，而科技金融更聚焦于研发投入，并在研发产出阶段展现了一定抑制作用;金融科技和科技金融的交互效应对全国和东部地区的创新发展具有积极影响，而对中、西地区的影响不显著。
关键词： 金融科技;科技金融;区域研发创新;中介效应;调节效应
一、引 言
研发创新作为一种周期性较长、风险性较高、结果不确定性较大的经济活动对资本需求较大，但由于资本逐利动机的驱使和金融发展的限制，企业始终面临严重的融资困境，所以，挖掘金融服务实体的潜力，对技术研发创新有重大影响[1]。随着数字经济和互联网金融的不断发展，当前金融发展主要呈现数字化、生态化的特征，并在需求拉动、技术驱动和制度保障下形成了金融科技(Fintech)和科技金融(Techfin)两种主要发展业态[2]。其中，金融科技是以大数据、云计算、人工智能、区块链以及移动互联为引领的新技术革命对金融领域边界的拓宽和重构，其参与主体主要为互联网企业、科技企业等技术性驱动企业，金融科技的应用重塑了传统金融业务场景，优化了金融生态，极大拓宽了金融服务的广度和深度 [3]。而科技金融是政府引导下，为促进金融机构及创业投资等各类资本进入科技创新领域内的一种财政科技投入方式的创新，它以实现科技创新链条与金融资本链条的有机结合为目的，以金融产品及服务模式的创新为手段，是一项向科技企业提供融资支持和金融服务的系统安排[4]。整体来看，两种金融业态都属于金融与科技的深度融合，并给区域研发创新带来了新的活力，但市场主导的金融科技立足于科技，而政府主导的科技金融立足于金融，两种模式显然是存在差异的。那么，两者作用于研发创新活动的影响是否也存在差异;两者对区域研发创新的具体影响路径是怎样的;在金融和科技融合的统一框架下，两者自身之间又存在怎样的关联。只有辨明这些问题才能更清晰地阐释金融发展的创新激励机理，并深刻理解金融业态与研发创新之间的关系，这对于挖掘金融潜力，推动金融“脱虚向实”，加速我国高质量转型发展具有重大现实意义。
二、文献综述
(一)金融科技与区域创新的关系
金融科技颠覆了传统金融业态，其区别于传统金融最明显的特征就是“技术化”。在大数据、云计算、人工智能、区块链等数字技术的驱动下，金融交易模式打破了时空限制，交易成本不断降低，信息沟通效率也得到了巨大提升[5]。因此，现有研究基于金融生态环境、企业融资约束、风险管理以及要素流动视角等，对金融科技与区域研发创新的关系进行了广泛探讨。有研究认为区域金融科技的发展不仅可以有效促进金融生态中金融市场规模的扩大和效率的提升，还有利于提高区域投资开放度和贸易开放度;在高效、开放的金融生态环境下，金融服务实体的潜力得到了释放，这为区域研发机构的科学决策提供了技术保障， 并进一步提高了区域创新研发的效率[6]。同时，金融科技所带来的数字信息技术，不仅打破了传统金融的边界约束，降低了银企之间的信息不对称程度，还能加快信贷审批的程序，进而降低企业融资成本，这对于缓解创新型企业融资困境具有重大意义[7];并且金融科技还能为技术企业提供更丰富的融资渠道和方式，这也为企业研发創新的发展提供了坚实保障[8]。另外，部分学者基于风险管理视角提出金融科技蕴含的大数据、云计算、分布式账本技术，有利于更加精准地刻画企业创新潜在的价值，从而有利于创新流程中风险的识别与管理，保证研发活动得以顺利开展[9]。从传导路径和结果来看，金融科技的应用打破了创新要素流动的地理限制，提高了区域创新要素的流动配置效率;随着金融科技的不断发展，其创新溢出的边际效应呈现递增的趋势[10，11]。
(二)科技金融与区域创新的关系
科技金融是促进科技开发、成果转化和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排，其本质是科创活动与金融政策或工具的融合[12]。因此，科技金融主要通过融资需求、项目筛选、风险转移和信息归集等路径作用于技术创新活动[13]。有研究认为，我国科技金融政策实现了政府财税补贴和金融信贷资源与企业融资需求的直接对接，银行类金融机构依靠科技金融的政策扶持，创造了投贷联动、科技保险、科技信贷、知识产权证券化、股权众筹等一系列的金融产品，这极大缓解了企业外部融资需求[4]。同时，由于政府在科技金融政策中起到了主导作用，依靠政府的信用背书可以缓解银企之间的信息不对称困境，并降低了金融资本的投资风险，进而有利于引导市场金融资本向区域创新领域流动，缓解区域创新活动的融资难题[14]。另外，科技金融主要通过增加科技创新的财政投入、建立科技创新的风险分散机制、建立科创企业的筛选机制三条路径影响区域创新效率[15]。但在科技金融对区域创新的实际效果上，科技金融虽然增加了研发创新的投入，但政府的干预抑制了创新效率，所以，科技金融的创新效应实际上不明显[16]。也有研究认为我国科技金融投入极大推动了区域创新效率，并呈现长久上升趋势[17]。
整体来看，现有研究成果基本肯定了金融科技和科技金融对区域研发创新的影响，但结合金融功能理论和创新价值链理论来看，现有研究存在一定的局限性：首先，金融科技和科技金融作为金融发展的两种主要发展方向，金融科技立足于科技，科技金融立足于金融，两者共存在统一框架内，但现有研究只是分别研究了两者与创新的关系，而忽视了两者的对比分析。其次，金融科技作为科技跨界金融的产物，而科技金融作为金融在技术的跨界，两者对区域研发创新的路径具体是怎样的，现有文献都只是从融资约束、信息不对称等角度讨论两者对创新的作用，并没有对它们的影响路径进行合理区分。最后，考虑到创新流程复杂性和我国区域异质性的现实状况，现有研究缺乏统一框架内对金融科技和科技金融在不同地区和不同创新阶段与研发创新之间关系的对比探讨。鉴此，本文基于中国2012-2018年30个省份的面板数据(除西藏外)，在构建金融科技和科技金融指标的基础上，把金融科技、科技金融放在同一框架内去研究它们与区域研发创新之间的关系，以明确金融科技和科技金融对区域研发创新的影响路径差异，以期有助于更深刻地理解金融发展对区域创新的影响，进而充分发挥金融服务实体创新的潜力，提高区域创新效率;明确金融科技和科技金融创新效应的阶段差异，以期有利于个性化地制定我国区域创新的金融发展战略，进而提高创新资源利用效率;明确区域研发创新框架内金融科技和科技金融之间的联系，以期有助于辨明金融与科技融合趋势下我国金融发展的形态特征，进而为金融供给侧结构性改革和创新要素市场化改革提供理论依据。
三、理论分析与实证假设
区域研发创新是一项复杂的系统工程。从金融发展的视角探讨金融科技和科技金融与区域研发创新之间的关系，实际上是对金融功能的拓展分析[18-20]。金融发展主要包括金融产品服务创新、金融中介创新以及市场机制创新三个方面[21]，金融发展对区域创新的作用可以分为融资渠道效应和非融资渠道效应，其中融资渠道效应体现在金融资本的高溢价回报上，而非融资渠道效应体现在金融资源的配置效率[13]。因此，本文试图基于金融科技和科技金融所蕴含的金融功能特质，并结合区域创新的主要影响因素，对两者的创新效应及路径进行分析。
(一)金融科技与区域研发创新
金融科技作为大数据、云计算、人工智能、区块链等技术在金融领域的融合创新，最显著的作用就是颠覆了传统金融环境，所以，从金融功能角度分析它与区域研发创新之间的影响，就需要从金融科技特征、金融生态环境与研发创新的关系入手[22]。首先，金融科技信息化的特质表明，它在解决信息沟通难题方面具有天然优势，它可以通过大数据、区块链等技术对创新主体的信用资质、经营能力、发展空间、市场潜力、风险管理能力进行精准定位，这些信息的公开有助于缓解投资主体与融资主体间的信息不对称困境，降低金融市场筛选有效信息的时间和成本，投资主体还能根据信息化的计算结果选取优质的创新项目进行投资，这对于降低交易成本，提高金融资源在研发创新活动的配置效率有重大意义[23]。其次，智能化技术的应用可以更科学地预测投资和研发的结果，并能精准识别创新流程中的风险。这对于解决创新不确定性风险、投资收益风险和构建高效的退出机制具有重大意义[24]。最后，去中心化的技术应用不仅简化了传统业务流程，降低了创新主体对传统信贷资源和研、产、销渠道的依赖性，还打破了市场创新要素流动的地域限制，提高了金融创新要素的流动范围和效率[10]。通过对金融科技的特征分析不难发现，金融科技影响区域实体部门创新的路径为：金融科技通过数据化、信息化、智能化等技术手段优化了金融生态环境，提高了金融服务创新的范围和效率，让投资者和创新主体可以更科学地作出资源配置决策，进而影响实体经济。换言之，金融科技是技术扩散中的金融协同，金融科技凭借技术优势提高了创新要素的供需匹配度，降低了研发创新流程的投资风险和成本，并为创新成果的转化提供了良好的市场环境，这种技术型手段大大提高了创新决策的科学性和创新市场中金融资源的利用效率，激发了金融服务创新的潜能，进而影响区域创新效率。基于此，提出研究假设1。
假设1 金融科技有利于提高区域创新效率，金融资源配置效率在金融科技的区域创新效应中具有中介作用。
(二)科技金融与区域研发创新
科技金融作为财政科技投入方式的重大革新，是政府职能、企业需求、金融机构供给的融合产物。在科技金融的影响下，政府财税补贴和银行业、证券业、保险业及创业投资等各类资本可以更好地满足企业融资需求，并通过创新金融产品、改进服务模式来实现科技创新链条与金融资本链条的有机结合。当前科技金融作用于研发创新的途径主要分为：(1)政府资金建立基金或者母基金引导民间资本进入科技企业;(2)创新金融产品，如科技信贷、科技保险、知识产权质押融资、股权众筹等融资方式，塑造了多元化科技企业股权融资体系[25]。科技金融的直接目的就是为技术创新提供匹配的资本支持，它依靠政府背书引导金融资本流动，通过财政补贴和金融产品创新等手段提高资本回报溢价率。一方面，满足了研发创新的资本需求;另一方面，给予金融资本较高的溢价回报率，吸引市场资本进入区域研發创新领域，所以，科技金融实际上是通过调节金融资本要素回报率来影响研发创新活动的[26]。另外，与传统金融相比，科技金融具有专业化和规模化优势，专业的人力投入可以提高投资项目筛选、资金管理、风险管控等决策效率，筹集小、散社会资本到专业投资机构的手中也可以更好地发挥出资本的规模效应，这极大地提高了金融资本的溢价回报[13]。因此，科技金融就是为缓解研发创新融资约束并直接服务于科技进步的一项多方参与的金融政策，它为研发创新活动提供资本支持和专业化、规模化的金融服务，它以金融为手段，通过提高金融资本溢价回报率调动市场资本参与的积极性，进而作用于区域技术创新。基于此，提出研究假设2。
假设2 科技金融有利于提高区域创新效率，金融资本回报率在科技金融的区域创新效应中具有中介作用。
四、计量模型、变量与数据
(一)计量模型
其中，ω3表示统一的区域创新框架内，科技金融与金融科技的交互变量的系数，其大小、方向反映金融科技和科技金融对区域创新效应的协同效应。
(二)变量设定
1.被解释变量。选取区域研发创新效率作为被解释变量。参考白俊红等(2015)对两种方法①的对比分析结果[27]，为避免结果受主观设置生产函数的影响，借鉴余泳泽等(2013)的做法，采用DEA-Malmquist指数法来测算各省的研发创新效率[28]。因此，基于创新价值链视角选取投入产出指标。其中，投入指标主要包括资本、人力两大类要素;产出指标主要包括专利类科研成果的产出和技术应用带来的社会经济效益。因此，选取的投入指标主要为：研发资金投入指标，用各省R&D经费支出表示;科研人员投入指标用各省R&D从业人员表示;在产出指标上用专利申请授权数、新产品销售收入、新产品出口额来表示。同时，利用所选的投入产出指标通过DEAP 2.1软件进行测算，得出区域研发创新效率。在分阶段回归时，依照各阶段主要特征，选取研发投入强度(rd)、有效专利产出(op)、新产品销售收入(trans)分别作为研发投入阶段、研发产出阶段、创新成果转化阶段的度量指标。
2.解释变量。金融科技指标和科技金融指标为主要解释变量。目前，学者们对金融科技的度量方法主要有：(1)文本挖掘法。以金融科技、大数据、人工智能、区块链、数字货币、数字经济、量化金融等为关键词，对网络新闻、政府及企业公告等进行文本数据挖掘，并在结构化分析基础上得出金融科技发展水平指数[29]。(2)依照金融科技结构功能构建多层次指标体系，然后，利用金融科技企业交易账户的底层数据进行测算[10]。由于文本挖掘法的测量可能存在过多金融科技和科技金融的交合信息，所以，通过构建金融科技指标体系来对金融科技进行量化。依照金融功能理论，金融科技的作用主要体现在资源配置、信息处理、风险管控、支付清算、用户体验、金融自由化等方面，因此，从企业、用户、政府三个市场参与主体出发，参考浙江大学互联网金融研究院课题组的指标体系(见表1)，对指标数据进行Bartlett球形检验和KMO检验后，利用主成分分析法(PCA)来测算和衡量金融科技水平指标。
科技金融发展水平指标参考徐玉莲(2017)[26]的做法，把我国科技金融资金来源分为以政府为主体的公共科技金融和以企业、金融机构等为主体的市场科技金融两大类，依照不同主体对科技金融的支持力度设置指标体系(见表1)。
通过观察表2主成分分析结果，考虑到特征值和累计方差贡献度的影响，金融科技指数选取前三个主成分测算，科技金融指数选取第一个主成分测算。
3.中介变量。 为进一步阐释金融科技和科技金融影响区域创新效率的路径，分别引入金融资源配置效率、资本回报率作为中介变量，考察两者对区域创新效率的影响路径。其中，金融资源配置效率指标(fra)利用区域金融投入产出指标，并通过DEA方法测算得到③[30]。资本回报率指标(roic)用科技金融投资绩效综合指数来表示④[31]。
4.控制变量。为了更加客观、准确地分析金融科技和科技金融对区域研发创新的影响，还控制了以下变量：(1)经济发展水平(regdp)。研发创新作为一项经济活动，与区域经济发展密切相关，良好的经济状况可以为研发创新提供稳定的基础保障。利用各地区人均GDP取对数来衡量宏观经济发展水平。(2)区域开放水平(open)。区域开放度影响区域创新要素的流动性，利用地区外贸依存度来衡量区域开放水平，具体计算为区域进出口总额与区域GDP的比值。(3)市场化水平(market)。无论是创新要素流动还是创新成果转化都离不开市场的调节，用区域市场化指数来衡量区域市场化水平[32]。(4)教育发展水平(edu)。创新发展对人力资本要素的要求较高，选取区域高等教育人数与总人口比值来衡量区域社会教育水平。(5)城市化水平(urb)。较高的城市化水平为区域创新发展提供良好的资源禀赋结构和基础设施支持，对于提高创新效率具有重要影响，用区域内年末城镇人口与总人口之比来反映。(6)互联网发展水平。互联网发展对区域创新能力和创新要素的共享具有积极作用，用各省互联网行业规模与地区GDP的比值衡量(各变量及定义说明见表3)。
(三)数据说明
以2012-2018年全国30个省市(西藏数据缺失严重，故剔除)为研究对象，选取区域经济发展、金融发展等相关数据⑤。为避免极端值影响，用Winsorize对变量进行1%分位及99%分位的缩尾处理;为避免多重共线性问题，进行了方差膨胀因子(VIF)检验，结果表明，解释变量的VIF<10，说明不存在明显的多重共线性问题。变量的描述性统计结果见表4。
五、实证结果分析
(一)金融科技、科技金融对区域创新效率影响的效应分析
在进行回归分析前对模型进行Hausman检验，结果显示，Prob>chi2=0.0001，拒绝了原假设，所以，选取固定效应进行回归分析(结果见表5)。其中，模型(1)(4)为金融科技、科技金融对区域创新的直接影响，模型(1)(2)(3)为以金融资源配置效率(fra)为中介变量的金融科技的中介效应分析结果;模型(4)(5)(6)为以资本回报率(roic)为中介变量的科技金融的中介效应分析结果。
表5回归结果显示，金融科技(fintech)、科技金融(techfin)都对区域研发创新效率(inv)的提升起到了正向激励作用。模型(1)(4)显示fintech影响系数为0.036，科技金融影响系数为1.129，两者分别在10%、5%水平下显著。表明金融和科技的融合发展都显著提升了区域研发创新效率，并且科技金融对区域创新的边际影响力要大于金融科技，这主要是由两种金融发展方式的特质所决定的。科技金融立足于金融，其布局的根本目的就在于利用金融来推动技术创新发展，所以，它直接影响了技术研发创新活动;而金融科技立足科技，它注重技术在金融领域的应用，所以，它产生的影响更多集中在优化金融生態环境、改变市场交易模式、提高金融效率等方面。因此，科技金融对区域创新的直接影响要强于金融科技。同时，观察中介效应结果发现，模型(1)中fintech系数显著为正，表明可以进一步进行中介效应分析;模型(2)中fintech系数为0.130;模型(3)中fra系数为0.164，fintech系数为0.028，并都通过了显著性检验，表明金融资源配置效率在金融科技的区域创新影响中存在部分中介效应，且中介效应占比约42.86%。同理，由模型(4)(5)(6)结果可知，tencfin的系数和roic的系数都通过了显著性检验，表明资本回报率在科技金融的区域创新影响中也存在部分中介效应，且中介效应占比为27.67%。因此，金融科技通过提高区域金融资源配置效率影响了区域创新效率，科技金融则通过提高资本回报率来影响区域创新效率，假设1、假设2得以证实。
另外，从控制变量回归结果来看区域经济水平(regdp)、市场化程度(market)、区域教育水平(edu)、城市化水平(urb)、互联网水平(internet)都在一定置信水平下展现了积极影响，表明区域经济发展、市场化程度、教育水平、城市化程度以及互联网的发展都可以提升区域研发创新效率。但是区域开放水平(open)在一定程度上抑制了区域研发创新效率的提升，这主要是由于我国科研基础和创新竞争力仍旧较弱，自主的研发创新容易受到外部冲击。
(二)基于研发创新阶段的异质性分析
考虑到区域研发创新是一个复杂多阶段的系统。因此，在确定了金融科技、科技金融对区域研发创新效率的整体影响后，为明确两者对区域研发创新的异质性影响，基于创新价值链理论，进一步考察它们对区域创新不同阶段的影响(回归结果见表6)。
表6显示，在分阶段回归结果(2)(4)(6)中，金融科技(fintech)对研发投入(rd)、研发产出(op)、成果转化(trans)的影响系数分别为0.037、0.069、0.147，其中在研发产出阶段和成果转化阶段都表现出显著的正向提升作用，这表明金融科技发展对研发专利成果的产出和社会经济转化都有正向影响，但在研发投入(rd)阶段显著性不强。结合上文对金融资源配置效率(fra)中介变量的作用分析，可以更进一步明确金融科技对区域创新研发的作用路径：金融科技并没有直接为区域研发创新活动提供创新要素投入，而是通过提高金融资源在研发创新流程中的配置效率来激励研发创新活动的展开，所以假设1得到更进一步证实。从回归结果(1)(3)(5)可以看出，科技金融(fintech)在研发创新不同阶段展现的作用也有差异，在研发投入阶段(rd)和成果转化阶段(trans)都表现出显著的提升作用，尤其是在研发投入阶段，科技金融(fintech)的影响系数达到了33.161，这表明科技金融极大提升了研发创新的金融资源投入。但在研发成果转化阶段，科技金融对研发专利产出(op)等产生了抑制作用，这是因为科技金融主要是靠政府引导推动的创新政策，相比市场筛选机制，其仍旧缺乏效率，所以，在区域研发创新中会存在一定比例的投机现象，这种投机行为会降低研发产出质量。另外，对比两者整体流程效应，金融科技始终对区域研发创新有着正向激励作用，并随着流程的不断深入激励效应越来越大;而科技金融在研发创新流程中体现了正负相间的关系，并且边际系数越来越小，表明金融科技、科技金融对区域创新的影响存在阶段异质性。
(三)统一框架下金融科技与科技金融的协同创新效应
为进一步明确金融科技和科技金融对区域创新的共同作用，引入金融科技和科技金融的交互变量(techfin×fintech)，分析统一研发创新框架下不同区域内交互效应对区域创新效率的影响(具体结果见表7)。
表7显示，在分样本回归下，金融科技和科技金融对区域研发创新绩效产生了不同影响：金融科技(fintech)在东、中、西各区域都产生了显著的正向激励作用，并且对东部地区的影响系数略大于中、西部，表明金融科技的研发创新激励效应受区域影响不明显。但科技金融(techfin)对区域创新影响具有较大差异，具体来看，东部地区的科技金融对研发创新效率表现出正向的激励效应，而中部地区和西部地区的科技金融表现出抑制作用，区域异质性极大地影响了科技金融与研发创新之间的关系。进一步分析交互变量系数发现，东部地区交互变量(techfin×fintech)系数显著为正，表明在金融科技和科技金融的共同作用下，东部地区的创新效率得到了提升;而中部、西部区域的交互变量系数为负，未通过显著性检验，表明金融科技和科技金融的协同作用并未在中、西部地区体现出来。但从全国范围来看，金融科技和科技金融共同促进了区域创新效率的提升。
六、稳健性检验
为保证实证结果的可靠性和稳健性，进行稳健性检验：考虑到估计结果可能受到内生性问题的影响，采用系统GMM模型引入解释变量的滞后一期项(techfin(t-1) ， fintech(t-1))作为工具变量对方程进行分析;考虑到变量测度指标选择对估计结果的潜在影响，用北京大学数字金融研究中心编制的中国省级数字金融指数(fintech1)表示金融科技指标[10]，用省级科技系统和金融系统的耦合度来代表科技金融指标(techfin1)[13]，重新进行分析;改变区域创新效率的测度方法，用随机前沿分析法(SFA)重新对区域创新效率(inv1)进行计算。通过回归检验发现(具体结果略)，研究结果并未发生重大变化，与前文结论整体一致。
七、结论与启示
金融和科技的融合对区域创新发展具有重大現实意义。以上研究显示：(1)金融科技、科技金融都对区域研发创新效率具有正向激励作用，其中金融科技通过提升金融资源配置效率影响区域研发创新，科技金融通过提高资本回报率影响区域研发创新。(2)金融科技和科技金融对创新流程不同阶段的作用具有异质性。其中，金融科技在研发投入、研发产出和成果转化阶段都具有促进作用，但其影响更显著体现在研发产出和成果转化阶段;科技金融在研发投入和成果转化阶段具有正向影响，尤其是研发投入阶段的激励效应十分显著，但在研发产出阶段表现出一定的抑制作用。(3)在统一框架下，金融科技和科技金融整体的协同效应对区域创新效率的提升具有积极作用，但在不同区域内存在差异，两者的交互项与东部创新效率呈正向关系，而与中、西部地区的创新效率呈负相关。
通过以上研究结论可以得到以下政策启示：(1)重视金融和科技“融合共生”的作用，构建多层次的金融体系。金融科技和科技金融对区域创新的发展具有积极作用，因此，鼓励科技与金融资本市场融合，有助于拓宽金融服务实体经济的广度和深度。为此，可以依托金融科技塑造的良好金融生态，充分发挥科技金融的政策支持，构建多层次的金融体系，实现政府资源、信贷资源与市场资源的有机结合。具体来说，政府要构建专门服务于科技型企业的融资体系，加大对创新企业的扶持力度;金融机构要加强数字技术的应用，不断创新金融产品及服务，降低市场化融资门槛。另外，还要充分利用互联网技术，提高市场创新要素的流动性，提高金融资源配置效率和资本回报率，最终推动区域创新效率提升。(2)提高金融科技和科技金融与创新系统的契合度，建立个性化匹配机制。研发创新是一个多阶段的复杂系统，而金融服务研发创新的基础就在于满足研发创新多阶段的不同需求。提高金融服务与研发创新不同阶段的需求间的契合度，不仅可以充分发挥金融科技和科技金融对区域创新的激励作用，提高金融发展的边际贡献，还可以降低研发创新活动中低价值或无价值的低效率投入。为此，可以构建个性化匹配机制，依据不同创新阶段和创新主体属性具体分析，进而为区域研发创新活动的顺利开展提供基础保障。(3)重视金融科技和科技金融的协同作用，推动区域创新协调发展。金融科技和科技金融作为两种金融业态共同影响区域创新发展，两者的协同作用对区域创新效率的提升具有积极作用。因此，在关注两者差异的同时，还要重视两者间的联系，一方面，要发挥科技金融对金融科技发展的要素支持作用;另一方面，要发挥金融科技对科技金融的功能优化作用，然后把两者有机地结合起来，推动区域创新的协调发展。
注释：
① 目前测算区域研发创新效率的方法主要有参数法(以随机前沿分析为代表，SFA)和非参数法(以数据包络分析为代表，DEA)两大类。
② 借鉴浙江大学《2018金融科技中心指数报告》。
③ 具体来说，就是依照中国金融业发展特点，将金融业固定资产投资总额、贷款总额和区域金融业从业人员作为投入指标，将区域金融业增加值作为产出指标，测算中国30个省份的金融资源配置效率。
④ 即用政府财政科技投入投资绩效、商业银行科技信贷利润率与科技资本市场投资回报率的加权平均数来衡量，其中政府财政科技投入投资绩效等于科技创新利税与政府财政科技投入的比值，商业银行科技信贷利润率等于商业银行科技信贷利润与科技信贷总额的比值，科技资本市场投资回报率等于区域内科技型上市公司股票投资回报率与债券投资回报率之和。
⑤ 其中，各变量原始数据主要来自《中国科技统计年鉴》、国家统计局、WIND金融数据库、EPS数据库、《中国金融科技运行报告》;区域创新效率、金融科技、科技金融部分指标的测量则借鉴现有研究方法测算得到。
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(责任编辑：宁晓青)
作者：侯世英 宋良荣
第二篇：金融科技促进普惠金融与金融扶贫发展
金融科技与互聯网金融凭借技术创新和理念创新、操作高效率和运营低成本以及信息获取及数据分析优势，为中国普惠金融与金融扶贫的破题与发展提供了可行之路。诺贝尔和平奖得主、孟加拉乡村银行总裁尤努斯教授曾明确指出，获得信贷是最基本的人权。中国金融发展的不平衡，金融“普惠性”远未实现的现实是中国经济发展包容性不足问题在金融领域的体现。解决包容性不足问题，“实现发展成果更多更公平惠及全体人民”的目标已经成为十八大以来深化改革的重要组成部分。发展“普惠金融，促进金融扶贫”，既是提高经济增长包容性的重要手段和工具，也是实现经济增长包容性的应有之义。金融科技与互联网金融发展则是为完善现有金融体系、促进金融扶贫，提升金融普惠性，实现“获得信贷”的重要工具。
我国普惠金融和金融扶贫现状
经过我国金融业的不懈努力，我国许多企业和个人都已获得了充分甚至有时是过度的金融服务，但同时也有很多普通居民目前仅能获得有限的金融服务，尤其是广大农村地区弱势群体甚至还得不到最基本的金融服务。农户由于抵押物不足、融资额度小、信息获取成本高、风险高等特点，传统金融机构不愿向此类客户贷款，存在着需求不能满足的情况。中国农村家庭正规信贷的可得性为27.6%，低于40.5%的全国平均水平。在未能获得银行贷款的农村家庭中，有62.7%的农村家庭虽然需要资金但是没有向银行申请；有9.8%的家庭虽然向银行提出贷款申请，但却被拒绝。由此可见，我国普惠金融和金融扶贫事业发展与促进仍然任重道远。
近年来，随着农村地区基础设施的不断完善，以阿里、京东等为代表的互联网公司结合自身优势纷纷涉足“三农”的跳跃式发展，为金融科技与互联网金融的普惠性和金融扶贫的有效性提供了佐证（阿里巴巴的农村淘宝战略卓有成效，已经在全国29个省份300余个县开业；同为电商巨头的京东提出了解决农业问题的“3F战略”，目前京东乡村推广员人数已达到27万人，覆盖27万个行政村，京东县级服务中心超过1500家，京东帮服务店布局超过1500家）。作为传统大型商业银行的典型代表，中国银行在总结多年扶贫经验的基础上，今年也正式向社会推出“互联网+公益”扶贫工作新模式，发挥商业银行整合社会资源的优势，利用公益理念、“互联网+”思维，借助市场力量、政府支持、金融技术，开发了“公益中行”精准扶贫平台，帮助更多的贫困户走上自力更生之路，实现脱贫致富。
发展普惠金融，促进金融扶贫，不仅要打破长期以来实行的禁止非金融机构之间发生信用关系的桎梏，放开民间信用，更是要大力发展金融科技和互联网金融。普惠金融之所以难以发展，客观上存在着成本高和结构化信息不易获取等难以逾越的技术障碍。金融科技与互联网金融的发展，恰恰提供了有效解决这些问题的渠道和手段。通过改变交易的基础设施，金融科技与互联网使得交易成本大大降低，人们可以更加方便、快捷、低成本地进行交易；同时，金融科技与互联网金融还突出了个体特有的需求，有效实现了所谓“私人定制化”；另外，大数据、云计算、社交网络、搜索引擎等现代金融科技手段的运用，极大地丰富了金融业获取大众有效信息的渠道。
金融科技促进金融扶贫和普惠金融存在的问题
金融科技与互联网金融促进我国农村地区普惠金融和金融扶贫工作开展无疑是合理途径和发展趋势，然而其有效性是需要前提条件和基础的。目前，金融科技和互联网金融在服务和促进我国金融扶贫和农村普惠金融开展方面还存在诸如服务对象、基础设施、金融监管、人才教育等方面的问题和不足。
在金融服务对象方面。农民等在地理上受到排斥的人群不仅存在金融知识不足、接受能力差等问题制约，而且也存在着对象本身的信息片面和不足问题。金融服务交易和资金安全性是弱势群体尤为关注的因素，相较于城市人群而言，农村地区居民金融知识和认知能力尤显不足，风险识别和防范能力较弱。同时，当前金融科技和互联网金融发展还处在初级阶段，金融服务的质量参差不齐，诈骗事件层出不穷，在一定程度上加剧了农户对金融科技和互联网金融的不信任感，观念上存在着对这种新型金融服务形式的抵触情绪。同时，也正是这种金融知识和观念认知上的不足，对农村地区的金融信息和数据获取和整理更为困难。尽管农村金融服务需求确实存在，但过于分散和片面，需要积累大量的数据和信息，而这种数据和信息积累是漫长的过程。金融科技和互联网金融交易主要依靠客户提供的身份证明、财产证明、缴费记录、熟人评价等信息评价客户的信用。在农村地区，这些信息不仅更易造假，同时更加片面，容易给信用评价提供错误依据，无法全面了解客户的信息。
在金融服务基础设施方面。与城市相比，农村地区无论在质量还是数量上均存在较大差距。虽然近年中国农村地区硬件基础设施建设投人较大，网民数量急剧增加，电脑与智能手机的普及率呈现较大幅度提升，但与农村居民的庞大基数相比，这一比率仍然较低。至于，农村地区金融信息服务的软件基础设施上更不容乐观，目前政府间合作不强，未能实现征信系统的对接，各自形成信息孤岛，信用信息评价体系缺乏整体规划，农户信用信息缺乏統一的共享平台。目前，虽然我国在中央层面上已经出台了《征信业管理条例》等法规，但结合各地实际情况的地方性法律和规章却很少，大部分农村信用体系建设缺乏可落地和可操作的法规章程，导致中国农村信用体系建设进程缓慢，也进一步阻碍了农村信用环境的改善。
在金融监管方面。金融科技与互联网金融监管构建尚未建立，法律法规不够完善并存在缺失。《促进互联网金融健康发展指导意见》的出台为实施具体监管、促进行业健康发展指明方向；《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》的正式发布为防范互联网金融风险，提升互联网金融效率提供了政策和制度保障；《互联网金融风险专项整治工作实施方案》的实施为维护互联网金融稳定，优化互联网金融生态环境提供了手段和方法。但是，我国金融科技和互联网金融监管领域系统性和实质性的法律规范和制度仍然欠缺，当前监管办法和手段的实施效果也有待观察。至于金融科技和互联网金融在服务“三农”过程中更是由于涉及的对象较多，在政策实施过程中存在部门协调、政策冲突、措施重叠等问题，有待进一步明确和完善。
在金融服務的人才建设方面。促进农村地区金融扶贫和普惠金融发展的人才培养和教育严重不足，导致大量信息资源无法得到有效开发。由于农村地区人员整体素质不高，加之农村地区金融教育和信用体系建设缺乏持续的资金、人才和技术投入，他们对金融科技和互联网金融等利用现代信息技术和手段从事金融服务的理解和认知能力普遍不足。某些农村地区互联网金融平台缺乏金融合规意识，甚至存在着利用金融科技和互联网金融概念从事“伪创新”，创新缺乏实用性，业务流程不健全，创新脱离实际经济场景，无法解决金融痛点，阻碍了利用金融科技和互联网金融促进金融扶贫和普惠金融发展的力度和广度。
对策建议
本着提高金融科技和互联网金融在农村地区金融服务的参与度和认知度，针对金融科技和互联网金融在促进我国普惠金融和农村金融扶贫中存在的问题和障碍，提出如下对策建议：
第一，充分利用金融科技和互联网金融理念、技术和手段，深化农村金融综合改革，强化农村地区金融科技和金融服务的启蒙教育。以金融科技和互联网技术为手段，以有效增加农村金融资源供给为主线，以促进农村地区普惠金融和金融扶贫工作发展为目标，深入推进农村金融组织创新、机制创新、产品和服务方式创新，加强金融服务支撑体系建设，推动金融资源向“三农”、小微企业和基层倾斜。同时，各地政府和监管部门应制订金融科技和互联网金融知识宣传教育工作计划，通过广播、电视、网络等途径普及金融知识，宣传金融科技与互联网金融的相关政策，总结当地金融科技与互联网金融发展案例，通过树典型、搭平台等形式促进农民正确认识金融科技和互联网金融，为金融科技和互联网金融在农村地区的发展铺平道路。
第二，加大农村地区征信体系和信息化基础设施建设力度，以政府引导、市场参与的方式进一步扩大其投资规模，尽快实现网络、基站等基础设施在广大农村地区的全覆盖。各地政府和金融部门必要时可通过财政补贴方式降低农民使用网络和手机的成本，鼓励贫困农户使用网络和手机，为推进农村地区金融科技与互联网金融业务的发展提供有利的硬件条件。同时，加快农村征信体系建设，开展农村信用体系标准化建设的宣传和引导，鼓励各地尽快制定农村信用体系行政规章或地方性法规，建设适应互联网金融和大数据征信业务开展的信息共享机制和平台，鼓励金融机构运用大数据、云计算等新兴信息技术，打造互联网金融服务平台，为农村客户提供信息、资金、产品等全方位金融服务。
第三，转变普惠金融和金融扶贫工作方式，完善农村地区金融科技和互联网金融监管体系。针对我国普惠金融事业和农村金融扶贫工作中的重点和难点，在中央层面上，建立更加有效的“一行三会”联席会议制度，必要时可将公安、工信部等单位纳人联席会议，强化对金融科技和互联网金融的全方位监管，为实现跨产品、跨市场、跨机构的全方位多维度监管提供组织保障。各级地方政府，充分利用金融科技和互联网金融技术和理念，深化农村合作金融机构改革，推动本地金融机构服务“三农”和小微企业的定位。地方政府和金融监管部门要逐步淡出行政管理，强化服务职能。 同时，针对当前我国金融科技和互联网金融法律、法规和制度的不完善现状，各地政府和金融管理部门应因地制宜地制定地方金融科技和互联网金融管理法规，以规范和促进本地金融科技和互联网金融发展。
第四，规范发展普惠金融和农村新型金融组织，创新金融科技和互联网金融产品和服务模式。各地政府积极利用金融科技和互联网金融理念和技术，探索新型农村合作金融发展的有效途径，稳妥开展新型农村金融互助合作机构和农村小额信贷组织发展，持续向农村贫困人群提供融資服务。同时，引导本地金融机构采用金融科技新技术和新理念，针对小微企业、贫困农户等特殊群体，量身定制和开发金融产品和服务，增强对弱势群体的金融扶持力度，实施精准扶贫。
第五，提升金融机构科技运用水平，降低农村居民融资成本。各地政府和监管部门要鼓励和督促各类金融机构规范收费、合理定价，提高金融服务收费信息透明度，充分发挥金融科技和大数据征信在利率市场化定价方面的优势和特点，加强对金融机构利率的引导，抑制融资成本不合理上升。规范和引导金融机构，采用金融科技和互联网技术手段，合理下放贷款审批权限，提高贷款审批效率，降低企业融资成本。
（作者单位：中国社会科学院金融研究所、中国社会科学院投融资研究中心）
作者：黄国平
第三篇：科技金融与科技创新融合发展研究
摘 要：首先针对科技金融和科技创新的基本内涵进行了研究，依托现有的研究成果，采取文献综合法并集合了合芜蚌国家自主创新示范区的实际展开了科技金融和科技创新融合发展的研究，并研究了一套可以定量分析科技金融与科技创新融合发展的数学模型，希望可以用来指导促进科技金融与科技创新的融合发展。
关键词：科技金融;科技创新;融合发展;数学模型
合理引导科技金融与科技创新的融合发展，推进科技金融领域的供给侧结构性改革，有利于科技成果的转化以及产业化、战略性新兴产业的发展壮大，也是实现创新驱动的重要保障。合芜蚌国家自主创新示范区属于国家首批促进科技和金融结合试点地区，目前科技创新和科技金融融合发展方面已经产生了一定的实效，但也存在一定的不足，为下一步促进该创新示范区的科技创新能力的提升，深度研究科技金融与科技创新的融合发展具有典型现实意义。
1 基本理论研究
1.1 科技金融与科技创新
科技金融属于一般意义上的产业金融范畴，一般是指科技产业与金融产业的融合。通常来说，经济的发展依靠科技来推动，科技产业的发展需要金融的推动，而科技产业往往是高风险产业，融资需求比较大，科技产业与金融产业的融合更多表现为科技企业寻求融资的过程。科技金融的本质在于服务实体经济，推动科技创新以实现社会发展，同时必须要守住不发生系统性金融风险的底线，要识别并且控制住科技创新带来的风险，更多科技创新带来的需求活力需要构建科技和金融结合的生态氛围。
所以，科技金融的发展同科技创新的发展拥有紧密的关系。近些年也开始针对科技创新与科技金融的融合发展进行了研究。不过大部分研究成果主要集中在政策措施方面，是以宏观视角来分析科技金融与科技创新的融合。当然也有部分研究重点集中在实证研究方面，这些研究成果主要围绕各个省的面板数据来构建时空模型，并通过模型来对科技金融投入与科技创新的关系进行实证研究，比如张玉喜等人就通过研究2004年～2012年中国30个省(市、区)的数据建立了静态和动态面板数据模型来进行实证研究，指出短期内科技金融的投入与科技创新存在显著的正相关关系，长期的金融投入对科技创新的作用则不是很明显。汪发元等人的研究同样结合相似方法针对长江经济带的数据进行实证研究，探索了科技创新、金融投入在区域出口贸易技术水平方面的共同作用。
1.2 科技金融与科技创新融合机理研究
科技金融与科技创新属于两个系统，这两个系统相互作用和联系会产生协同放大效应，用物理学上的概念来说即耦合，结合上文的分析，科技金融与科技创新之间存在动态耦合关系，主要表现为科技创新是一项高风险的社会活动，这项活动的实现需要大量的资金投入，从而满足科学发现、技术开发、成果转化以及高新技术产业化等系列需求，在这个过程当中需要金融在金融工具、金融制度、金融政策以及服务等方面实现创新，寻求金融与科技的双向互动，进而满足科技创新过程中的各项金融需求，从而推动科学技术的进步。
在科技创新的不同阶段都有不一样的不确定性，资金的投入会存在比较高的分线，投资回报率不确定，尤其是在科技开发研究的初期，资金投入非常大，但看不到投资回报，很难吸引到社会资本，但是在科技创新初期的外部正效应很强，因此各国通常会采取政策性的金融介入来为科技创新提供资金。尽管政策性金融并不以盈利为目的，但是卻需要进行资金投入效率的评价，保证其可持续性，也就是持续性地发挥政策的引导作用，引领社会资本进入。
在科技创新活动持续中，投资回报率就会逐步明朗，会带来更加有效率的投资机会，对于金融机构而言，就可以通过投资科技创新来获取高额回报，进而扩大资本，这是一种正向效应，会吸引到更多的金融机构参与到科技创新的投资当中，促进科技创新发展的同时，也带来财富聚集效应，为金融产业提供更加广阔的市场。所以科技金融和科技创新之间在技术输入、风险管控、信息沟通、资金流动等互动和交换当中是紧密耦合在一起的，形成的也是一个区域性的创新系统，其耦合关系是动态的双向反馈来实现螺旋上升，最终促进区域经济的创新发展。
科技金融与科技创新的融合发展具有重要意义，其价值在于有利于科技成果的转化，有利于创新驱动发展战略的发展，有利于大力发展创新型经济。合芜蚌国家自主创新示范区作为首批促进科技和金融结合试点地区，如何在“一带一路”以及示范区建设契机下谱写新的篇章，科技金融与科技创新的有效融合非常关键。科技创新以及科技成果转化需要金融的支持，当然也为金融体系的健康可持续发展拓展了空间，世界上历次产业革命与科技创新由紧密关系，并且均成于科技金融，实践已经证明，科技创新和金融创新紧密结合是社会变革生产方式和生活方式的重要引擎。
2 科技创新与科技金融融合发展
2.1 科技创新与科技金融发展状况
十年来，合芜蚌充分发挥了区位优势、资源优势以及先行先试的政策优势，综合实力取得明显进步，在2008年示范区生产总值仅仅只有2900.9亿，到了2018年，已经增加到12816.1亿元，年均增长率12.1%，在全省GDP中占比提升到42.7%。示范区研发经费从50亿提升到350亿，研究机构增加至2500多个，院士工作站100个左右，研发人员13万人，全省60%左右的高新技术企业都在示范区，总数有3080个，每万人发明专利拥有量25.2件。作为首批国家促进科技金融与科技创新有效融合的创新示范区，合芜蚌在十来年的建设当中取得了比较优异的成就，逐步形成了以财政投入引导，银行信贷为主体，创业投资、资本市场融资为支撑，以融资担保、科技保险、征信管理、产权交易等为手段的科技金融体系，构建了产业投资、双创孵化的政府双引导基金模式，构建了一个金融基金生态圈。
从合芜蚌国家自主创新示范区在科技创新和科技金融融合政策上看，重点也是采取的政策引领社会资本支撑的模式，与国内外的其他模式相比在细节上也存在明显不同，比如说与美国相比，美国采取的方式是类似中介的方式，科技金融以中小商业银行为助力，在成熟的科技金融体系下支持科技创新。日本作为东亚圈子当中的一员，其科技金融体系与国内的情况比较相似，主要倾向于政策主导，在主要的银行制度之下，围绕政策性的金融机构以及信用担保机构来推动科技创新和产业升级。德国主要是突出市场需求的引导作用，在需求的引导下，高校以及科研院所进行科学研究，然后再有政府出台政策来引导研究成果的转化。从国内来看。比如说上海，近些年出台了很多激励和促进金融资源与科技企业有效融合的政策性文件，为科技企业打造一个可以便捷融资的政策环境，比如知识产权质押融資，科技型中小企业信贷风险补偿等。为了保证政策的有效落实，上海也建立一套信息服务平台，解决信息不对称问题，完善了科技金融与科技创新融合发展的配套服务体系，同时也在积极引进外资，并同外资合作建立合作银行机构用来支持科技型中小企业的科技创新，其融资模式创新了美国硅谷银行的经营模式，即债权+股权的双重融资模式，进一步还打造出科技金融α模式综合金融服务平台。
2.2 实证研究
结合耦合协同，各个子系统之间的协同要素相互渗透促使融合系统，从无序进化为有序，其中协同要素之间的融合度可以使用耦合度来进行表述，因此本文采取文献综合法，借鉴相关研究成果构建了一个融合度指标评价模型。具体来看，假设uij是融合系统从无序到有序的功效系数，那么可以得到如下模型。
由此融合度在0～1之间，值越大子系统之间的良性互动越好，值越小则说明系统还处于无序状态。进一步假设H为融合度指标，来判定科技金融和科技创新的融合程度，则有如下模型。
该模型中D表示子系统的协调指数，a和b代表待定系数。根据模型可以定义当H的值在0～0.5范围内时，融合系统失序，说明科技金融和科技创新之间的相互作用不显著，当H值在0.5～0.7，说明融合系统的融合程度为中度，科技金融和科技创新进入良性互动阶段。当H值在0.7～0.8之间，则说明融合系统的良性互动进入发展阶段，当H值在0.8～1之间，则说明融合系统的融合程度进入高级状态，良性互动达到最优。
根据熵值法的计算方法，取得指标权重，并就此确定相关指标与权重，具体包括一级指标科技创新能力和科技金融发展水平，二级指标则包括研发能力、成果转化能力、产业化能力、技术扩散能力(为科技创新能力下属指标);政策性科技金融、信贷科技金融、科技资本市场、风险资本市场(均属于科技金融下属指标)。三级指标方面，在研发能力方面包括人员发明专利授权书，国外文献库收录的科技论文数量;成果转化能力方面包括新产品产值在工业总产值的比重，新产品销售收入在主营业务的收入比重;产业化能力方面主要为高新技术产业增加在工业增加值的比重;技术扩散方面主要是技术市场成交合同金额。金融方面主要的三级指标为财政拨款在总财政支出的比重，银行信贷金额，科技型上是公司总市值，科技型上是公司数量，风险投资资本总额，风险投资机构数量。
由此结合相关的时空数据进行综合分析，综合融合度方面政策性科技金融和科技创新是一个动态的演化过程，总体水平是逐步提升的，但也存在一定的波动性，主要在2008到2012年之间，因为2008年要应对金融危机，我国采取了积极的财政政策，在科技金融方面呈现出扩张态势，财政投入加大但与科技创新互动规律脱节，导致出现融合程度的波动，2013年以后科技是第一生产力得到高度重视，并且国家也在寻求构建创新型国家，因此科技创新体系得到完善，政策性金融开始发力有序地支持了科技创新，但总体指数并不是很高，大约在06～0.7之间。信贷科技金融方面，长期以来都是失序状态，在近些年才开始逐步变得有序，主要是因为市场化的科研成果筛选和检定的难度大，成本高，影响银行信贷的投资回报率，所以银行信贷业务通常都抱有谨慎态度，近些年在各项政策的引导下，科技信贷体系逐步完善，融合程度逐步提升。科技资本市场投资方面总体呈上升趋势，资本市场的活跃度在2013年左右达到一个高峰，后续增长逐步放缓，因为此时我国经济进入新常态，经济增速放缓，资本对投资持谨慎态度，但同样也因为政策性的引导，社会资本的投资愿望都比较强烈。
3 结束语
综上所述，科技金融对科技创新具有重要支撑作用，当然反过来科技创新也为科技金融拓展了市场空间，是双赢的局面，而要营造出双赢的局面就必须要促进科技金融和科技创新的深度融合，并是二者融合后的系统从无序转变为有序的良性互动，共同致力于经济创新发展。
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作者：任向英