科技金融统计体系的构建及其实践

科技金融统计体系的构建及其实践　李文森李红玲曹小艳王真真张建平　（中国人民银行南京分行，江苏南京２１　０００４）　摘要：本文首次在制度层面研究构建了一个专门衡量和描述科技金融发展状况的统计指标体系，即科技金　融统计体系，并对其中科技融资总量指标的科学性、合理性进行了检验。文中从对科技金融统计的界定着手，　从整个金融体系对科技（主要是科技活动单位）的资金支持角度，搭建了一个宽口径、多维度的衡量体系，通　过总量规模和结构信息的并行测度，更为全面、客观、真实地反映了科技金融发展状况。　关键词：科技金融；科技创新；融资总量；统计指标体系　中图分类号：Ｆ８３０文献标识码：Ｂ文章编号：１６７４　２２６５（２０１４）０４．００２８—０８　推动科技金融发展是我国实施科技创新驱动战　购买力。同时，他强调“在理论上，只有企业家才需　略、加快经济转型升级的一项关键举措。江苏作为科　要信贷；只有支持产业发展的信贷才起到根本性的重　技与金融结合的试点省份，近年来科技金融实践工作　要作用”。麦金农和肖（ＭｃＫｉｎｎｏｎ和Ｓｈａｗ，１９７３）　取得了较快发展，但针对科技金融发展状况的衡量体　也分别在他们创建的金融发展理论中提出，金融体系　系和统计制度却相对滞后。为此，在结合江苏科技金　通过资本积累和技术创新两个渠道推动经济发展。金　融发展特点与现有统计条件的基础上，本文首次在制　融促进技术创新的渠道，是通过审查、提供资金给那　度层面研究构建了一个专门测度和描述科技金融发展　些最有可能成功开发新产品并投入生产的企业。其主　状况的统计指标体系，即科技金融统计体系。借助这　要作用机理之一是动员储蓄，为技术创新提供融资。　样一个统计指标体系，可以及时了解和掌握科技金融　金和莱文（Ｋｉｎｇ和Ｌｅｖｉｎｅ，１９９３）进一步提出，金融　发展程度与结构以及发展规律和方向，同时也便于查　和技术创新的结合是促进经济增长的主要原因，并揭　找问题或不足，为准确制定和实施促进科技金融结合　示了金融体系为技术创新活动提供的四种服务，即评　政策提供参考依据。　一估企业家、筹集资金、分散风险以及评估技术创新活　动的预期收益。　、科技金融统计的界定及其构建意义　（一）科技金融统计的含义　技的贡献角度，分析论述了科技金融的含义。如熊彼　特（Ｓｃｈｕｍｐｅｔｅｒ，１９１２）在《经济发展理论》中首次　伴随着科技体制改革和金融发展深化，国内学者　读。归纳起来，主要有两种不同的理解和认识：一种　是强调科技与金融的互动，即科学技术发展存在对金　１．科技金融的含义。国外学者较多地从金融对科　也开始关注科技金融，并对科技金融的内涵进行了解　阐述了货币、信贷和利息等金融变量对经济创新与经　融的需求。同样，金融业的发展特别是金融现代化也　济发展的重要影响，认为经济发展的实质在于创新的　对科学技术发展提出了更高要求；另一种是强调科技　实现，而创新的实质则是生产要素的重新组合，银行　对金融的需求，即科技开发、成果转化与产业化过程　信用的重要作用是为生产要素的重新组合提供必需的　对金融工具、金融政策和金融服务的需求。如赵昌文　收稿日期：２０１４．３．１５　作者简介：李文森（１９６６．），男，江苏淮安人，中国人民银行南京分行副行长，高级经济师，研究方向为宏观经济分析和金　融统计；李红玲（１９６７一），江苏连云港人，供职于中国人民银行南京分行；曹小艳（１９７８一），安徽六安人，供职于中国人民　银行南京分行；王真真（１９８１．），山东烟台人，供职于中国人民银行南京分行；张建平（１９８２．），河南郑州人，供职于中国　人民银行南京分行。　【２８】《金融发展研究》第４Ｖｄ　等（２００９）认为，“科技金融是促进科技开发、成果　以美国为例，作为典型的金融市场主导的国家，　转化和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制　其金融对科技的资金支持主要通过风险投资市场和资　度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排，是　本市场实现。除此之外，近４０年又出现了一个新的　由向科学和技术创新活动提供金融资源的政府、企　风险贷款市场，成为科技型企业融资的另一个重要渠　业、市场、社会中介机构等各种主体及其在科技创新　道。目前，对上述三个市场发展情况，主要由相关的　融资过程中的行为活动共同组成的一个体系”。　可以看出，不同学者对科技金融的认识存有差　行业协会分别进行统计或估算。如美国风险投资协会　（ＮＶＣＡ）定期对风险投资市场的融资及其发展情况　异，但都肯定了金融对科技的支持和促进作用，特别　进行监测，其采取逐笔统计的方式，按季统计科技型　是强调了金融对科技的促进渠道主要是体现在资金支　企业从风险投资中获得的融资额及其结构数据，包括　持上，即“金融机构通过审查、提供资金给那些最有　可能成功开发新产品并投入生产的企业，以辅助其完　成创新活动并形成新的生产力”这一基本功能上。虽　然金融对科技的支持和促进不仅体现在资金支持这一　简单的问题上，但是其他功能大都围绕着这一问题而　展开。综合上述理解，本文将科技金融解读为“金融　对科技的资金支持活动”，属于狭义金融活动范畴。　２．科技金融统计的含义。理论上，可选择从产　业、行业以及单个活动主体三个层次对“金融对科技　的资金支持活动”状况予以测度，但由于科技活动并　非集中于一、两个产业或行业，而是分散在相互关联　的不同产业或行业中，难以完全区分和独立测度，并　考虑到科技型企业、科研机构、高等院校等科技活动　单位在科技活动以及科技活动融资中的主体地位，且　相对容易区分和衡量，故本文未从产业和行业角度考　察，而是直接从科技活动单位人手，通过对其融资状　况的测度，来反映金融对科技的资金支持情况。因　此，在文中，科技金融统计体系具体是指运用统计方　法对“金融对各类科技活动单位资金支持的总体数量　特征和数量关系”进行测度和反映的一套指标体系。　通过这一统计指标体系，可以及时准确地描述和反映　金融对科技资金支持的总量及其变动规律、方向，同　时，也可以客观全面地描述和反映金融对科技资金支　持的结构，即不同金融机构对科技活动单位的资金支　持情况，以及金融机构对不同科技活动单位的资金支　持状况，等等。　（二）科技金融统计发展现状　１．主要发达国家科技金融统计情况。美国、日　本、德国等主要发达国家科技发展迅速，其中金融在　推动科技创新和发展方面起到了重要作用。关于金融　对科技的资金支持，上述发达国家尚未构建一个专门　性的统计指标体系予以测度，不过都基于自身的科技　金融实践模式及其特点，形成了各有侧重的类统计体　系。　跟进投资、新投资等统计数据。　日本是典型的金融中介主导国家，其金融对科技　的资金支持主要由银行信贷实现，此外，风险投资市　场和资本市场也起到了一定的补充作用。目前，对银　行信贷的统计由日本央行进行，其定期公布《经济金　融统计月报》，但仅涉及中小企业贷款，没有专门对　科技型企业贷款进行统计。日本风险投资中心　（ＶＥＣ）每年对国内的风险投资规模及其构成进行统　计。日本中小科技型企业上市融资主要通过成立于　１９９１年的证券商自动报价系统（ＪＡＳＤＡＱ）进行，该　市场由日本证券业协会管理，其按月对市场交易情况　进行统计。　德国也是间接融资占比较高的国家，其金融对科　技型中小企业的资金支持更多通过银行信贷完成。此　外，风险投资市场也发挥重要的补充作用。目前，对　银行信贷的统计由德国中央银行进行，其按月对货币　金融机构的资产负债、信贷投放等进行统计，并按季　度对分部门借款人的借贷情况进行统计，但没有专门　对科技型企业贷款分类统计。德国风险投资中心　（ＢＶＫ）按季度对国内的风险投资规模及其构成进行　统计。　２．国内科技金融统计的基本情况。近年来，我国　科技金融取得了长足的发展，形成了银行信贷占据主　导，风险投资、证券投资等充当重要补充的多元化科　技金融支持体系。但与科技金融实践相比，用于衡量　和反映金融对科技资金支持的统计体系和统计制度构　建却相对滞后。目前除了个别地方对科技贷款、科技　保险存在专门性统计外，对其他融资工具的统计基本　是空白。而且，即使是这两种统计，也存在缺陷和不　足。比如科技贷款统计，目前仅在大型银行机构内部　以及一些地区进行，尚未上升到统一的制度层面。由　于基于不同的目的和条件，不同部门产生的科技贷款　数据在统计口径、范围上有所差异——有些按用途统　《金融发展研究》第４期【２９】　计、有些按项目统计、有些按贷款主体性质统计，加　之统计频度、处理方式上也有不同，使得既有统计数　资金融通活动的监测框架，以满足现实发展的需要。　据不易于汇总、对比和分析。至于金融体系对科技的　其他资金支持方式，如股票、债券、风险投资等，目　三是科技活动单位多元化发展，也对构建一个全　面的科技金融统计体系提出了要求。伴随着科学技术　前还没有针对性的统计指标予以描述和反映，相应的　的创新和产业化发展，直接或间接参与科技活动的微　统计数据或信息仍较多地散落在各个金融领域的相关　观主体范围也不断扩大，已从传统科研机构、高校、　统计中。　科技型企业，发展为提供各种科技中介服务的机构。　本文拟从金融体系对科技资金支持的角度，研究　因此，金融资源投向科技领域，不仅需要知晓金融体　构建一个统一、全面的专门用于衡量和描述科技金融　系对科技活动执行主体的资金支持，同时还要了解金　发展状况的统计指标体系。虽然国内学者对如何衡量　融体系对为科技创新提供中介辅助服务机构的资金支　科技与金融结合状况也进行了相关探索，但现有研究　持，这样才能全面完整地掌握金融对科技的资金支持　多采用构建指数体系或计量模型的方法进行，无法准　确获取反映科技金融发展程度与结构的具体数据信　息，同时，在指数构建过程中，由于指标选择、统计　口径以及汇总方法的随意性较大，容易受主观因素影　响，所得结果也通常与实际结果存在偏差，不利于准　确分析和判断科技金融发展状况。相比而言，从统计　角度测度，则能够更为准确、客观地对科技金融发展　实际进行描述，便于真实、全面地了解科技金融发展　变化情况及其规律。　构建这样一个统计指标体系，不仅是统计制度上　的创新，同时也是政策实践的需求。　一是推动科技金融进一步发展，对构建专门的统　计衡量体系提出了迫切要求。金融支持科技创新和发　展，不仅需要更多的金融资源投入，同时也需要金融　资源更加合理高效的配置和使用。这一切实现的基本　前提则是对科技融资状况及其发展规律的及时、准确　的掌握。因此，当前需要在制度层面构建一种可操作　的、具有统计意义的、相对稳定的要件约定或标准化　体系，监测和分析科技金融发展的程度和结构，并为　制定和实施促进科技金融结合政策等提供参考依据。　二是科技金融呈多元化发展，对构建一个全面的　科技金融统计体系提出了要求。近年来，向科技领域　提供资金支持的金融机构范围已经发生了重要变化，　即从传统的银行机构扩展至一些非银行金融机构——　基金、证券公司、保险公司等，这些非银行金融机构　也开始越来越多地承担起重要的资金融通功能。同　时，科技活动单位的融资需求、融资渠道也呈现多样　化。在统计数据上，表现为贷款在全社会融资中的比　例明显下降，非信贷融资占比不断提高。这种情况表　明，面对当下快速变化的金融和产业环境，以往以银　行贷款状况为主的金融统计制度，已远不能真实全面　地反映金融体系对科技领域的实际资金融通状况。因　此，需要构建一个全面反映不同金融机构对科技领域　【３Ｏ】《金融发展研究》第４期　状况。　二、科技金融统计体系的构建及其实践　（一）科技金融统计体系的设计思路　经过分析论证，我们认为，科技金融统计体系的　设计应满足以下要求：　第一，从科技金融发展趋势看，统计体系的设计　应该能够全面反映金融对科技资金支持的状况。一方　面，融资供给方应涵盖现行各主要类型金融机构、金　融市场对科技的资金支持。机构不仅要包括银行，还　要包括证券、保险、私募股权基金等非银行金融机　构；市场上不仅要涵盖信贷市场，还要涵盖债券市　场、股票市场、保险市场、资本市场以及中问业务市　场等。另一方面，融资需求方应涵盖承载科技活动的　各种类型的科技活动单位，不仅包括科研机构、高等　院校、科技型企业，还包括提供辅助中介服务的科技　中介机构①。　第二，从满足统计和政策分析的要求看，统计体　系应该能够多维度反映科技金融发展状况。除提供总　量指标之外，还要具备一定的结构性指标。具体地　看，结构性指标至少应该包括：（１）从融资供给方　——金融体系来看，可以反映不同金融机构或金融工　具对科技活动单位的资金供给总量以及结构特征。　（２）从融资需求方——科技活动单位来看，可以反映　不同性质、行业以及规模科技活动单位获得的融资总　量以及结构特征。其中，颇受关注的高新技术企业和　科技型中小企业的融资状况应能反映出来。（３）此　外，还要反映不同地区以及不同金融机构对科技的资　金支持情况。　（二）遵循的基本统计原则　借鉴国际通行的统计标准，并考虑到客观统计条　件，科技金融统计应遵循以下统计原则：　１．居民原则：融资需求方和融资供给方均为居民　部门。其中，融资需求方是指通过自身的融资活动获　得资金的实体经济部门，即科技活动单位；融资供给　年）科技活动单位从金融体系获得的资金总额，为总　方是指科技活动单位所获资金的境内提供者，主要指　量指标。结构性指标主要从不同类别及层次体现：　境内金融性公司。　１．从融资供给方看，首先分为银行业金融机构融　２．金融原则：科技金融统计反映的是一定时期内　资总量和非银行金融机构融资总量，然后按照融资工　科技活动单位通过金融体系获得的资金总量及其结构　具的不同再进一步细分。其中，银行业金融机构融资　情况。科技活动单位通过非金融渠道获得的融资，如　总量进一步细分为各项贷款、信托贷款、委托贷款和　财政补贴、民间借贷等，科技金融统计不进行测度。　未贴现的银行承兑汇票；非银行金融机构融资总量中　３．增量和计值原则：科技金融统计体系中各项指　的直接融资分为股权融资、债券融资和股票融资；其　标均为增量概念，即为期末、期初余额的差额，或当　他融资方式分为保险公司保费赔偿和其他。　期发行或发生额扣除当期兑付或偿还额的差额。并　２．从融资需求方看，科技活动单位分别按单位属　且，各项指标均采用发行价或账面价值进行计值，以　性和所属行业进行分类。其中，科技活动单位按属性　避免股票、债券等金融资产的市场价格波动扭曲实体　首先依次分为科技型企业、科技中介机构、科研机　经济的真实筹资。　构、高等院校以及其他；科技型企业再按规模和所属　４．前瞻性和完整性原则：科技金融发展是一个不　科技领域的高低进一步分别细化出大、中、小微和高　断推进的系统工程。因此，在构建　表１：江苏省科技金融统计指标体系　科技金融统计体系时，不仅需要反　１．各项贷款　一、银行业金融机　２．委托贷款　映科技金融发展的现状，同时也要　构融资总量　３．信托贷款　能够反映其未来发展变化。目前有　按融资供给方——金　４．未贴现的银行承兑汇票　些指标虽然因尚未构建统计制度，　融机构类型分类　①股权融资　二、非银行金融机　１．直接融资　②股票融资　暂时无法获取统计数据，但考虑到　构融资总量　⑨债券融资　体系构建的完整性和前瞻性，仍然　２．其他融资方式　①保险公司保费赔偿　②其他　将其纳入指标体系之中。　①大型　５．可操作性原则：从理论上　按规模　②中型　说，科技金融统计应反映金融对整　１．科技型企业　③小微型　①高新技术企业　个科技领域的资金支持情况，既要　科技活动单位　按科技领域　②一般科技型企业　一从科技活动单位融资角度进行衡　、按组织形式分类　①孵化器　量，同时还要从科技活动融资角度　２．科技中介机构　②高新区管委会　予以测度。但从现有客观条件来　③其他　３．科研机构　看，如果两个衡量角度全部涵盖，　４．高等院校　操作难度可能比较大。因此，从可　５－其他单位　１，农、林、牧、渔业　操作性出发，目前科技金融统计体　２．采矿业　系仅反映科技活动单位从金融体系　按融资需求方——科　①航空航天制造业　技活动单位类型分类　②电子计算机及办公设备制造业　获取的融资状况，科技活动的融资　③电子及通讯设备制造业　状况未做全面统计，拟后期通过抽　④医药制造业　样调查进一步了解。　３．制造业　⑤仪器仪表制造业　⑧智能装备制造业　（三）基本统计框架　二、科技活动单位　⑦新材料制造业　基于上述设计思路和统计原　按所属行业分类　⑧新能源制造业　⑨软件业　则，我们以江苏省为例，构建了科　４．电力、热力、燃气及水的生产供应业　技金融统计框架。具体来看，其由　５．建筑业　６．信息传输、软件和信息技术服务业　一个总量指标和一系列结构性指标　７．科学研究和技术服务业　组成（见表１）。　８．教育业　９．卫生和社会工作　“科技活动单位融资总量”，是　ｌ０．其他行业　指一定时期内（每月、每季或每　｛嚣　凳冀　行业分类按　ｏ０　年Ｒ＆。经费支出情况列示了九个占比较高的行业　《金融发展研究》第４期【３１】　新技术企业以及一般科技型企业；科技中介机构进一　总量数据显示，创投对科技活动单位的融资同比增长　步细分出孵化器和高新区管委会。对科技活动单位的　３１．１％；科技活动单位通过中小企业集合债工具融资　行业分类主要参照《国民经济行业分类》（ＧＢ／Ｔ　同比增长４２．９１％；在银行间债券市场通过短期融资　４７５４—２０１１），但进行了部分调整。即按照２００９年江　券、中期票据和定向工具融资同比增长６４．４６％。　苏省“全社会Ｒ＆Ｄ经费支出情况分布表”，将科技活　下又细分出九类高新技术产业。　三、对科技金融统计体系的实证检验　此外，不同规模的科技型企业对银行信贷融资的　融资的依赖度明显高于大型科技企业。调查数据显　示，２００９－－２０１２年，大、中、小型科技企业银行信贷　融资量占各自总融资量的比重平均为６４．７５％、　动单位分为九大类和一个其他项。进一步，制造业项　依赖度也不尽相同。其中，中小科技企业对银行信贷　为了构建一个科学、合理的科技金融统计体系，　我们进行了一系列调查、分析和论证工作。除广泛收　８４．０４％、８５．５１％；中、小型科技企业对信贷融资的依　集了来自于多个渠道的２００９年以来的科技活动单位②　的间接融资和直接融资数据外，２０１３年５月又在全省　１．４万户科技型企业中随机抽样调查了６７０户科技型企　业，获得了这些企业详尽的融资构成信息。这些总体　数据和样本数据呈现了近年来江苏省科技金融发展的　实际情况以及结构特点。通过对科技金融统计体系核　心指标科技融资总量的代表性进行验证，为科技金融　统计体系的合理构建提供了支撑。　（一）近年来江苏科技金融发展情况　从规模上看，近几年江苏省科技活动单位融资规　模呈快速上升态势（见表２）。２０１２年，江苏省科技　活动单位融资总量为１５２５．２６亿元，同比增长１　１．９２％。　表２：科技活动单位融资总量及样本科技企业融资总量　单位：亿元　时间　科技活动单位融资总量　样本科技企业融资总量　２００９　５９．５７　２Ｏ１０　ｌ３８．９４　２０ｌ１　１３６２．８６　１９３．３８　２０１２　１５２５．２６　１９８．２６　样本企业的调查数据也显示了相同的变化趋势。　经历了２０１０年、２０１１年的快速增长并进入较高的增　长平台后，２０１２年６７０户调查科技企业的融资总量增　幅有所缩小，但总体上仍然延续了２００９年以来的上　升态势。调查同时显示，从２００８年末到２０１２年末，　样本科技企业的融资余额累计增长了９６％，年均增长　率达１８％。　从结构上看，江苏省科技活动单位的融资渠道、　融资工具多元化趋势非常明显（见表３）。一方面，银　行信贷虽然是科技活动单位最重要的融资方式，但间　接融资的占比趋于下降。调查数据显示，２００９－－２０１２　年，银行信贷在样本科技企业融资中的占比分别为　９２．７７％、８１．０１％、６０．９３％、６２．１１％，呈快速下降态　势。另一方面，非银行信贷融资量快速增长，直接融　资对科技活动单位的支持力度不断加大。２０１２年全省　【３２】《金融发展研究》第４期　赖度分别高于总体水平１１．３个和１９．８４个百分点。　表３：江苏省科技活动单位非信贷融资增长情况　单位：亿元　融资方式　短融、中票　中小企业　创业板　创投（高新　和定向　集合债　融资　技术企业）　２００９　９　１２．５０　２Ｏｌ０　６０　５３．４９　２１．６Ｏ　２０ｌｌ　ｌ５７　５．Ｏ８　ｌ１６．９４　３６．６２　２Ｏ１２　２５８．２　７．２６　７０．２３　４８．Ｏ０　回顾江苏省科技金融发展规模以及结构变化可以　发现，在科技活动单位融资总量快速增长的同时，科　技活动单位融资渠道与融资工具多元化态势也更趋明　显，而且不同规模科技企业融资状况差异较大，这些　情况为科技金融统计指标的选择和体系的构建提供了　重要的实践支撑。　（二）科技金融统计指标的关联性验证　从调查数据来看，２００９年以来，除了主营业务收　人、所得税指标在２０１２年有所下降外，样本科技企　业的主营业务利润、总产值、从业人员数、Ｒ＆Ｄ投　入、专利发明数、技术进步率　等指标均稳步增长，　与企业融资总量增长趋势基本一致（见表４），可以直　观判断出科技活动单位融资总量与投入产出指标具有　一定关联性，且与专利发明数、技术进步率等特殊的　产出指标也存在关联性。　更为严谨的做法是测算出科技活动单位融资总量　与投入产出间的关联度。由于调研过程中采集到的数　据多为年度数据且时序较短，因此对于总量指标与投　入产出指标相关性的论证主要采用灰色关联度分析法　＠进行。分析结果显示，科技活动单位融资总量与投　入指标、产出指标均存在着高度关联性（仅从业人员　数、所得税灰色关联度低于０．８），且总体高于贷款量　与科技活动单位投入产出指标的关联度，能够较好反　映科技金融发展情况（见表５、表６）。这说明构建一　个宽口径的、全面反映科技金融发展程度的科技活动　单位融资量指标是十分必要的。　表４：样本科技企业投入产出增长情况　单位：亿元　主要投入产出指标　２００９　２Ｏ１Ｏ　２０Ｉ１　２０ｌ２　主营业务收入　２２５５．８７　３１５５．９５　３６１９．１４　３５６８．３５　主营业务利润　２９０．０１　３８６．７３　４０９．５２　４２７．４６　总产值　２５ｌ１．６５　３２４７．２３　３７９３．８９　３９５９．１５　所得税　２６．６９　５０．５８　６７．７０　４１．６０　专利发明数（个）　２４８３．００　３２４９．００　４０６１．Ｏ０　５６０２．Ｏ０　技术进步率（（Ａ））　ＬＯＧ　３．２９　３ｌ３３　３．４２　３．４５　Ｒ＆Ｄ投人（刀兀）　６３．２８　７５．６２　９０．３４　１Ｏ８．１１　从业人员（万人）　３１－８ｌ　３５．０６　３５．０７　３６．２７　表５：科技活动单位融资总量与投入产出指标的灰色关联度　比较序列　２００９　２０１０　２０１１　２Ｏｌ２　关联度　平均值　主营业务收入　１　０．７４　Ｏ．８１　０．７６　０．８３　主营业务利润　ｌ　０．８２　０．９０　０．６６　０．８４　产出　总产值　１　０＿８６　０．９４　Ｏ．７７　Ｏ．８９　指标　所得税　１　０．４３　ＯＩ３３　Ｏ．６７　Ｏ．６１　被授理或批准的专利数　１　Ｏ．８５　Ｏ．７８　０．６０　０－８１　技术进步率　１　Ｏ．８３　０．６６　Ｏ．７　０．８　Ｒ＆Ｄ投入　１　０．９４　０．９４　０．９６　０．９６　投入　从业人员数　ｌ　０．８８　０．６３　０．４９　０．７５　指标　融资用于研发的占比　１　１．００　０．８４　Ｏ．６１　Ｏ．８６　融资用于成果转化的占比　１　０．９１　０．７２　Ｏ．６１　０．８１　参考序列　科技活动单位融资总量　表６：科技活动单位贷款量与投入产出指标的灰色关联度　比较序列　２００９　２０ｌ０　２Ｏｌ１　２Ｏ１２　关联度　平均值　主营业务收入　１　０．５６　０．５４　０Ｉ３９　０．６２　产　主营业务利润　１　０．５４　０．４９　Ｏ－３７　０．６０　出　总产值　１　Ｏ．５３　０．５１　０．３９　０．６ｌ　指　所得税　ｌ　０．８４　０．８３　０．３７　０．７６　标　被授理或批准的专利数　ｌ　Ｏ．５３　０．５５　０．５０　０．６４　技术进步率　１　０．４５　Ｏｌ３３　０－３２　０．５３　投　Ｒ＆Ｄ投入　１　０．５１　０．４９　０．４１　０．６０　入　从业人员数　１　０．４８　０．４３　Ｏ－３３　０．５６　指　融资用于研发的占比　１　０．５０　０．４７　Ｏ－３６　０．５８　标　融资用于成果转化的占比　１　０．４９　０．４５　０．３６　０．５７　参考序列　科技活动单位的贷款量　四、未来几点展望　（一）全国范围内推行科技金融统计的思考　通过构建江苏科技金融统计制度的尝试及其实　践，我们认为全国层面的科技金融统计在后期的制度　安排和推广实施中可在以下方面予以借鉴：　一是采取“先易后难、逐步推进”方式，积极稳　妥地推进实施。通过已有实践，我们发现在现阶段跨　部门的制度推广、建设过程中会遭遇大量具体困难或　问题。这些问题多为标准、制度协调的操作性问题，　但也有制度建设问题。例如，证券机构对科技活动单　位的融资统计仅仅限于创业板数据，创业投资公司仅　局限于高新技术企业，而银行间债券市场则根本没有　建立与之直接匹配的统计等等。因此，对于上述情况　和现状，如果一步到位地推进或铺开该项统计制度，　可能会难度很大。可行的思路是“先易后难、注重协　商、逐步推进”，并多与其他部门合作、沟通，争取　获得更多的支持，以便积极稳妥地推进制度实施。　二是充分利用金融业综合统计推行的契机，确保　科技金融统计制度在金融部门内的实施和统计质量。　近两年人民银行正在推行金融业综合统计，这是一项　跨行业、跨部门，涉及不同金融产品的系统性、综合　性的统计制度。金融业综合统计的推进，可以从跨部　门统计和统计标准化两个方面为科技金融统计制度的　实施提供条件和质量保证，有助于提高科技金融统计　相关数据在跨部门搜集、汇总、整理过程中的可得　性、准确性。从长远来看，全国层面的科技金融统计　可以放在金融业综合统计实施框架中一起推进，借助　其统计成果，积极推进实施。　三是构建各专项统计制度是逐步推进科技金融统　计制度的重要方式。除了借助于金融业综合统计外，　还可以通过尝试构建针对科技活动单位不同融资工具　的专项统计制度，加快科技金融统计制度的实施与推　广。各融资工具专项统计制度可由其数据采集部门　（或主管部门），结合自身领域或系统的统计特点，有　针对性地构建，分别包括科技贷款专项统计制度、科　技创业投资专项统计制度、科技债券专项统计制度、　科技股票专项统计制度以及科技保险专项统计制度等　专项制度。　（二）未来几点展望　科技金融统计是一项新的制度创新，因此，在体　系架构以及实际运行中可能还存在一定的不足，需要　未来进一步改进和完善。　一是地区科技活动单位跨省信贷融资情况尚难以　准确反映。在统计地区科技活动单位融资总量时，需　反映当地科技活动单位跨地区信贷融资情况。目前，　对于实体经济异地融资数据，人民银行的征信系统能　够提供一定的统计支持，但票据贴现、银行承兑汇票　也存在跨省交易的情况，目前暂时还不能及时、准确　地统计。　二是未来统计口径可以进一步扩充。虽然在构建　科技金融统计框架时，出于前瞻性和完整性考虑，已　经将部分规模较小的指标纳入其中，但是，随着我国　金融市场的深入发展和金融创新产品的不断推出，科　技活动单位还会增加新的融资渠道，未来条件成熟时　也应将其计入科技金融统计，以便不断充实科技活动　单位融资总量的统计内容。　三是未来可以对金融与科技结合的效益情况进一　《金融发展研究》第４期【３３】　步评估。受科技活动复杂性和现有统计条件制约，本　文初步设想的科技金融统计框架目前仅反映金融体系　ｌ６．８７％、７７．９１％ｏ　⑧我们使用学术界普遍认可的“索罗残差”来衡量　对科技活动单位的资金支持情况，而没有衡量和描述　技术进步。该方法最早由索罗（１９５７）提出，他用产出　金融体系对各类科技活动的资金支持状况以及效益情　增长率减去投入要素增长率所得到的残差代表技术进步　况。为了更为全面、准确地反映科技金融发展状况，　率。索罗所采用生产函数为：Ｙ＝ＡＫ　Ｌ　。将该生产函数　　待未来条件成熟时，可采取定期（如按年）抽样调查　两边同时除以劳动量Ｌ，可将生产函数转化为：的方式，按金融资金投入与科技活动产出过程的特　Ｙ＝Ａｋ　Ｌ　，其中Ｙ、ｋ分别代表人均产出、人均资本　点，在现有统计框架基础上增加一些反映金融体系对　量。进一步，将生产函数两边同取对数，可以测算出　　科技活动产出过程资金投入效益的相关信息，包括银　“索罗残差”，即科技活动单位技术进步率：行业金融机构和非银行金融机构对Ｒ＆Ｄ活动、成果　应用转化活动、科技成果商业化过程等方面的资金支　持，可涵盖总量变化和结构特征，从而更准确地反映　科技金融中的科技活动产出情况，为相关部门制定和　完善相关政策提供参考和依据。　四是目前构建的科技金融统计体系仅是从资金运　用角度反映金融体系对科技活动单位的支持情况，未　反映金融体系对科技领域的其他金融服务支持状况。　但事实上，这些金融服务也对科技创新起着重要作　用。例如，虽然目前江苏省科技活动单位从保险公司　获得的保费补偿金额较少，但２０１２年全省实现科技　保险保费收入１．２７亿元，为４１２家科技型企业提供了　９３０亿元的科技创新与经营保险保障。再如，未被包　含的科技担保机构在科技型企业融资过程中发挥着重　要的信用增级和分散风险的功能。未来条件成熟时，　可在金融体系的其他金融服务方面（如保险、担保、　咨询等服务）建立统计监测制度，以全面、完整地反　映金融体系对科技的支持。　注：　①如果仅从ＵＮＥＳＣＯ界定的科技活动类型来看，科　技活动单位的范围主要包括科技型企业、科研机构、高　等院校、科技信息咨询机构等组织，近年来迅速发展的　科技中介机构并未被包含。由于在推进科技创新和产业　化过程中，除上述既定科技活动单位承担主导作用以　外，各类提供技术、信息、管理、人才培训等服务的科　技中介机构也起着桥梁、纽带和催化功能，是国家科技　创新体系的重要组成部分。因此，本文在构建科技金融　统计体系时，将科技活动单位的范围进行了扩展，包含　各类主要从事科技中介服务的机构，如科技企业孵化　器、科技园区、高新技术园区管委会等组织。　②限于数据可得性，目前科技活动单位融资量仅依　据科技厅提供的１．４万户科技企业名录统计出来，６７０户　科技型企业也是依据此名录抽出来的。其中，大、中、　小（含微型）科技企业所占比例分别为５．２２％、　【３４】《金融发展研究》第４期　ｌｏｇ（　＝ｌｏｇ（ｙ）一ａｌｏｇ（助一　＋／３—１）ｌｏｇ（Ｌ）。　④通过对系统内时间序列有关统计数据几何关系的　比较，求取动态因素数列之间的灰色关联度。对比因素　之间的变化态势越一致，可以认为两者之间关联较大，　发展方向和速率越接近；反之，则认为两者关联度较　小。　参考文献：　［１］熊彼特．经济发展理论［Ｍ］．北京：商务印书馆，　１９９０．　［２］麦金农－罗纳德．经济发展中的货币与资本［Ｍ］．上　海：上海三联书店，１９８８．　［３］爱德华・Ｓ・肖．经济发展中的金融深化［Ｍ］．北京：中　国社会科学出版社，１９８５．　［４］周毓萍，郭庆．我国高科技产业化各阶段融资模式　选择［Ｊ］．中国科技论坛，２０００，（５）．　［５］宋光辉．金融统计学［Ｍ］．北京：中国统计出版社，　２００２．　［６］管晓永．科技企业界定的理论与实践问题［Ｊ］．研究　与发展管理，２００３，（４）．　［７］许冠华．在“２００５年科技金融创新发展高层论坛”　上的讲话．科技部网站，２００５．１０．　［８】王会芳，陈斌．科技型ｑ，ＪＪ，企业认定问题研究［Ｒ］．　深圳证券交易所综合研究所研究报告，２００６．　［９】卡萝塔・佩蕾丝．技术革命与金融资本——泡沫　与黄金时代动力学［Ｍ】．北京：中国人民大学出版社，２００７．　［１０］赵昌文．科技金融［Ｍ］．北京：科学出版社，２００９．　［１１］邓平．中国科技创新的金融支持研究［Ｄ］．武汉理　工大学博士学位论文，２００９．　［１２】黄国平，孔欣欣．金融促进科技创新政策和制度分　析［Ｊ］．中国软科学，２００９，（２）．　［１３】詹．法格博格等人．牛津创新手册［Ｍ］．北京：知识　产权出版社，２００９．　［１４】钱志新．产业金融——医治金融危机的最佳良药　［Ｍ】．江苏人民出版社，２０１０．　［１５］ＯＥＣＤ．弗拉斯卡蒂手册（第６版）［Ｍ］．北京：科学　技术文献出版社，２０１０．　［２４］Ｇａｌｂｒａｉｔｈ，Ｊ．Ｒ．１　９８２．Ｔｈｅ　ｓｔａｇｅｓ　ｏｆ　ｇｒｏｗｔｈ［Ｊ］．Ｊｏｕｒ－　ｎａｌ　ｏｆ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ｓｔｒａｔｅｇｙ［Ｊ］．（３）．　［２５］Ｋｉｎｇ　Ｒ　Ｇ＆Ｌｅｖｉｎｅ　Ｒ．１　９９３．Ｆｉｎａｎｃｅ，Ｅｎｔｒｅｐｒｅｎｅｕｒ－　ｓｈｉｐ　ａｎｄ　Ｇｒｏｗｔｈ：Ｔｈｅｏｒｙ　ａｎｄ　Ｅｖｉｄｅｎｃｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｍｏｎｅ－　ｔａｒｙ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ。（３２）．　［１６］房汉廷．科技创新与金融资本［Ｊ］．２１世纪经济报　道，２０１０，（７）．　［１７］ＯＥＣＤ．奥斯陆书册：创新数据的采集和解释指南　（第３版）［Ｍ】．北京：科学技术文献出版社，２０１１．　［１８］王跃，罗彬杰．关于信托支持高新技术产业发展的　思考——基于成都高新区盈创动力科技金融服务创新的　启示［Ｊ］．西南金融，２０１３，（９）．　［２６］Ａｔａｎａｓｓｏｖ，Ｊ．，Ｖ．Ｎａｎｄａ，ａｎｄ　Ａ．Ｓｅｒｅ．２００５．Ｆｉｎａｎｃｅ　ａｎｄ　Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ：Ｔｈｅ　Ｃａｓｅ　ｏｆ　Ｐｕｂｌｉｃｌｙ　Ｔｒａｄｅｄ　Ｆｉｒｍｓ［Ｊ］．Ｗｏｒｋ．　ｉｎｇ　Ｐａｐｅｒ．　［１８］科技部、财政部、中央银行、国资委、国税总局、银　［２７］Ｇｒｅｇｏｒｙ，Ｂ．Ｔ．ｅｔｃ．２００５．Ａｎ　Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ　监会、保监会联合下发．“关于促进科技和金融结合加快实　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｇｒｏｗｔｈ　ＣｙｃｌｅＴｈｅｏｒｙ　ｏｆ　Ｓｍａｌｌ　Ｆｉｒｍ　Ｆｉｎａｎｃｉｎｇ［Ｊ］．　施自主创新战略的若干意见”，国科发财［２０１　１１５４０．　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｓｍａｌｌ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，（４３）．　［１９】中国人民银行调查统计司．社会融资规模的内涵　『２８］Ｒｉｎ　Ｍ　Ｄ，Ｎｉｃｏｄａｎｏ　Ｇ，Ｓｅｍｂｅｎｅｌｌｉ　Ａ．２００６．Ｐｕｂｌｉｃ　及实践意义［Ｊ］．调查统计专题研究，２０１２，（１）．　ｐｏｌｉｃｙ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｃｒｅａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａｃｔｉｖｅ　ｖｅｎｔｕｒｅ　ｃａｐｉｔａｌ　ｍａｒｋｅｔｓ．　『２０］朱鸿鸣等．中国科技贷款三十年：演进规律与政策　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆＰｕｂｌｉｃ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，（８）．　建议［Ｊ］．中国科技论坛，２０１２，（７）．　［２９］Ｍａｋｓｉｍｏｖｉｃ　Ｖ，Ａｙｙａｇａｒｉ　Ｍ，Ｄｅｍｉｒｇｕｃ－Ｋｕｎｔ　［２１］李心丹，束兰根．科技金融：理论与实践［Ｍ】．南京　Ａ．２００７．Ｆｉｒｍ　ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｅｍｅｒｇｉｎｇ　ｍａｒｋｅｔｓ：ｔｈｅ　ｒｏｌｅｓ　ｏｆ　大学出版社，２０１３．　ｇｏｖｅｍａｎｃｅ　ａｎｄ　ｆｉｎａｎｃｅ［Ｊ］．ｗｏｒｌｄ　Ｂａｎｋ　Ｐｏｌｉｃｙ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　［２２］张旭．浅析科技中介机构在科技创新中的作用［Ｊ］．　Ｗｏｒｋｉｎｇ　Ｐａｐｅｒ．　黑龙江科技信息，２０１３，（５）．　『３０］Ｂｅｎｆｒａｔｅｌｌｏ　ｅｔｃ．２００８．Ｂａｎｋｓ　ａｎｄ　Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ：Ｍｉｃｒｏ．　［２３］Ｗｅｓｔｏｎ．Ｊ．Ｆ＆Ｂｒｉｇｈａｍ．Ｅ．　１　９７０．Ｍａｎａｇｅｒｉａｌ　Ｆｉｎａｎｃｅ　ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃ　Ｅｖｉｄｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｉｔａｌｉａｎ　Ｆｉｍｒｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｆｉｎａｎ—　［Ｍ］．Ｄｒｙｄｅｎ　Ｐｒｅｓｓ．　ｃｉａ１　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ。（９０）．　Ｐｒｏｂｉｎｇ　ｉｎｔｏ　ｔｈｅ　Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｐｒａｃｔｉｃｅ　ｏｆ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｆ０ｒ　ＳＣＩ—ＴＥＣＨ　Ｆｉｎａｎｃｅ　．　Ｌｉ　Ｗｅｎｓｅｎ　Ｌｉ　Ｈｏｎｇｌｉｎｇ　Ｃａｏ　Ｘｉａｏｙａｎ　Ｗａｎｇ　Ｚｈｅｎｚｈｅｎ　Ｚｈａｎｇ　Ｊｉａｎｐｉｎｇ　（ＰＢＣ　Ｎａｎｊｉｎｇ　Ｂｒａｎｃｈ，Ｊｉａｎｇｓｕ　Ｎａｎｉｉｉｎｇ　２　１　０００４）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ　ｂｕｉｌｄｓ　ｆｉｒｓｔｌｙ　ａ　ｓｐｅｃｉａｌ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　ｍｅａｓｕｒｉｎｇ　ａｎｄ　ｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇ　ｓｃｉ－ｔｅｃｈ　ｆｉｎａｎｃｅ　ｄｅｖｅｌ—　ｏｐｍｅｎｔ　ａｔ　ｔｈｅ　ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａｌ　ｌｅｖｅｌ，ｎａｍｅｌｙ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　Ｓｃｉ・Ｔｅｃｈ　Ｆｉｎａｎｃｅ．Ｂｅｇｉｎｎｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｃｉ－ｔｅｃｈ　ｆｉｎａｎｃｅ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ　ｓｅｔｓ　ｕｐ　ａ　ｗｉｄｅ　ｓｃｏｐｅ，ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　ｓｙｓｔｅｍ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｉｆｎａｎｃｉａｌ　ｓｙｓｔｅｍ’Ｓ　ｍｏｎｅｙ　ｓｕｐｐｌｙ　ｔｏ　ｓｃｉ－ｔｅｃｈ　ｌａｎｄｓｃａｐｅ（ｍａｉｎｌｙ　ｓｃｉｅｎｔｉｉｆｃ　ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ　ａｎｄ　ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓ）．Ｔｈｒｏｕｇｈ　ＵＳ—　ｉｎｇ　ｔｈｅ　ｐａｒａｌｌｅｌ　ｍｅａｓｕｒｅ　ｏｆ　ｔｏｔａｌ　ａｍｏｕｎｔ　ａｎｄ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｗｅ　ｇｅｔ　ａ　ｍｏｒｅ　ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ，ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ　ａｎｄ　ｔｒｕｅ　ｐｉｃｔｕｒｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｃｉ—ｔｅｃｈ　ｆｉｎａｎｃｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｊｉａｎｇｓｕ　ｐｒｏｖｉｎｃｅ．　Ｋｅｙ　Ｗｏｒｄｓ：Ｓｃｉ－Ｔｅｃｈ　ｆｉｎａｎｃｅ，ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ　ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ，ｔｏｔａｌ　ａｍｏｕｎｔ　ｏｆ　ｉｆｎａｎｃｉｎｇ，ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ｉｎｄｅｘ　ｓｙｓｔｅｍ　（责任编辑耿欣；校对ＹＴ，ｓＪ）　《金融发展研究》第４期【３５】