论文部分内容阅读
[摘 要]本文根据现有相关研究和天津市科技金融发展现状，提出了天津市科技金融评价指标体系，基于熵权-灰色关联-TOPSIS的综合评价模型研究了2010-2015年天津市科技金融发展水平。研究发现天津市的科技金融水平不断提高，自主创新能力大幅度增强，高新技术企业和科技型中小企业群体不断壮大，高水平科技人才队伍建设成效显著，天津科技金融发展呈现越来越好的趋势。
[关键词]科技金融；熵权法；灰色关联；TOPSIS；天津
中图分类号：F832.7；F124.3 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）25-0219-02
科技金融体系是一个复杂系统，其最终目标是实现科技金融各参与主体的利益的最大化。科学合理的评价科技金融的发展水平有利于为制定合理有效的科技金融政策提供依据。基于这一目的，本文研究天津市科技金融评价问题。
1.天津市科技金融评价指标体系
科技金融评价指标体系一方面应能充分反映高新技术企业、科技金融机构、政府等各参与主体及子系统之间的有机联系程度，体现的是各参与主体对于支持科技创新这一目标的实现程度；另一方面还要能充分反映整个系统运行的效率及质量，体现的是科技金融供给方为需求方所提供的资金、信息和服务等方面的支持的产出效果。在这一过程中，需要综合考虑已有的研究基础、量化分析模型对于数据的基本要求、数据的可操作性、指标对于科技金融状态描述的代表性等。基于已有相关研究[1-5]，本文建立如表1所示的天津市科技金融评价指标体系。
2.研究方法
本文采用基于熵权-灰色关联-TOPSIS的综合评价模型研究天津市科技金融评价问题。熵權法、灰色关联法和TOPSIS是几种较为成熟且应用广泛的评价方法。其中，熵权法用于对科技金融评价指标进行定量化赋权，综合灰色关联与TOPSIS 则可以对各评价单元排序，从而把握天津市科技金融发展水平。
3.天津市科技金融发展状况
3.1科技金融发展纵向评价
在构建科技金融评价指标体系和评价模型的基础上，计算2010-2015年天津市科技金融发展水平，各评价原始数据如表1所示。
熵权法是一种常用地客观的获取权重的方法，其原理成熟，求解过程简单因此最终计算得到各个评价指标的权重如图3所示。
从指标权重的求解可以看出，各指标权重相差不大。但是从表中可以看出，从业人员平均人数、技术合同成交额，专利授权数，RD人员人数，分别是25.7%、18.6%、16.1%、10.8%，也就表明了科技人员数，以及科技产出能力，对区域科技金融发展水平具有较大的影响作用。
由于科技金融评价指标都属于效益型指标，该指标值越大即表示该值越优，因此可以将参考数据列记为c0=（1208200，3526665，5102000，298182，29364，4282，316，24329，60623，503.44）。对原始数据矩阵进行无纲量化处理，可以得到无纲量化后的标准矩阵如下：
将和权重值带入公式对原始评价指标与参考数列之间的加权系数求解，可以求得天津市2010-2015年的科技金融发展能力的灰色关联度：，对各评价单元的关联度进行排序可知：2010<2011<2012<2013<2014<2015，关联度越大，表明原始的评价指标与参考序列之间的灰色关联度越强，也即越靠近最优值。天津市的科技金融发展趋势如图1所示。关联度越高，科技金融发展水平越高。因此得到结论：天津市的科技金融水平不断提高，自主创新能力大幅度增强，高新技术企业和科技型中小企业群体不断壮大，高水平科技人才队伍建设成效显著，天津科技金融发展呈现越来越好的趋势。
3.4政策建议
（1）政府应大力支持科技金融创新
科技企业是科技创新的主体，科技创新需要大量的资金支持，而科技企业融资难的现象又比较普遍。政府应该鼓励金融机构在谨慎估计风险的前提下进行金融创新，开发适合科技型企业的金融产品，为科技企业提供更好的资金支持。同时，政府部门也应进一步加大财政科技投入，充分发挥政府资金对全社会研发经费投入的引导和拉动作用。
（2）建立更加完备的科技金融服务体系
金融机构和科技型企业之间的信息不对称是制约科技金融发展的一个极其重要的因素。从目前情况看，主要存在信用体系建设不完备、企业失信成本过低、知识产权评估和处置困难、市场中介机构体系建设不完善等问题，要努力消除金融机构和科技企业之间信息不对称问题，就要逐步建立多种融资手段，统合使用的科技金融服务体系，加快和培育满足科技金融创新发展需要的各类中介组织。
（3）扩大科技金融人才队伍
科技金融的发展需要人才的支撑，人才是第一资源，也是促进地区高新技术产业发展的根本动力，目前天津市在科技金融人才培养方面还有许多不足，既懂金融又懂科技的复合型人才非常短缺，天津市应该尽快组建科技金融培训心，加大科技金融人才培训力度，为企业及金融机构培养更多的科技金融人才。同时政1府还应制定更加优惠外来人才引进政策，吸引大量的外来科技人员加入到天津的科技人才队伍当中来。
参考文献
[1] 韩民，魏娜.基于DEA分析的青岛市科技与金融的结合效率研究[J].河南科学， 2013（11）：2056-2061.
[2] 张玉喜，赵丽丽.中国科技金融投入对科技创新的作用效果——基于静态和动态面板数据模型的实证研究[J].科学学研究， 2015， 33（2）：177-184.
[3] 芦锋，韩尚容.我国科技金融对科技创新的影响研究——基于面板模型的分析[J].中国软科学， 2015（6）：139-147.
[4] 徐玉莲，王玉冬，林艳.区域科技创新与科技金融耦合协调度评价研究[J].科学学与科学技术管理， 2011， 32（12）：116-122.
[5] 王永胜，敖海燕，陈航.金融创新与科技创新耦合协调度评价研究[J].沈阳工业大学学报（社会科学版）， 2014（4）：304-308.
[6] 张传平，高伟.基于熵权-灰色关联-TOPSIS方法的山东省低碳经济综合评价[J].科技管理研究， 2014， v.34；No.315（17）：426-426.
[关键词]科技金融；熵权法；灰色关联；TOPSIS；天津
中图分类号：F832.7；F124.3 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）25-0219-02
科技金融体系是一个复杂系统，其最终目标是实现科技金融各参与主体的利益的最大化。科学合理的评价科技金融的发展水平有利于为制定合理有效的科技金融政策提供依据。基于这一目的，本文研究天津市科技金融评价问题。
1.天津市科技金融评价指标体系
科技金融评价指标体系一方面应能充分反映高新技术企业、科技金融机构、政府等各参与主体及子系统之间的有机联系程度，体现的是各参与主体对于支持科技创新这一目标的实现程度；另一方面还要能充分反映整个系统运行的效率及质量，体现的是科技金融供给方为需求方所提供的资金、信息和服务等方面的支持的产出效果。在这一过程中，需要综合考虑已有的研究基础、量化分析模型对于数据的基本要求、数据的可操作性、指标对于科技金融状态描述的代表性等。基于已有相关研究[1-5]，本文建立如表1所示的天津市科技金融评价指标体系。
2.研究方法
本文采用基于熵权-灰色关联-TOPSIS的综合评价模型研究天津市科技金融评价问题。熵權法、灰色关联法和TOPSIS是几种较为成熟且应用广泛的评价方法。其中，熵权法用于对科技金融评价指标进行定量化赋权，综合灰色关联与TOPSIS 则可以对各评价单元排序，从而把握天津市科技金融发展水平。
3.天津市科技金融发展状况
3.1科技金融发展纵向评价
在构建科技金融评价指标体系和评价模型的基础上，计算2010-2015年天津市科技金融发展水平，各评价原始数据如表1所示。
熵权法是一种常用地客观的获取权重的方法，其原理成熟，求解过程简单因此最终计算得到各个评价指标的权重如图3所示。
从指标权重的求解可以看出，各指标权重相差不大。但是从表中可以看出，从业人员平均人数、技术合同成交额，专利授权数，RD人员人数，分别是25.7%、18.6%、16.1%、10.8%，也就表明了科技人员数，以及科技产出能力，对区域科技金融发展水平具有较大的影响作用。
由于科技金融评价指标都属于效益型指标，该指标值越大即表示该值越优，因此可以将参考数据列记为c0=（1208200，3526665，5102000，298182，29364，4282，316，24329，60623，503.44）。对原始数据矩阵进行无纲量化处理，可以得到无纲量化后的标准矩阵如下：
将和权重值带入公式对原始评价指标与参考数列之间的加权系数求解，可以求得天津市2010-2015年的科技金融发展能力的灰色关联度：，对各评价单元的关联度进行排序可知：2010<2011<2012<2013<2014<2015，关联度越大，表明原始的评价指标与参考序列之间的灰色关联度越强，也即越靠近最优值。天津市的科技金融发展趋势如图1所示。关联度越高，科技金融发展水平越高。因此得到结论：天津市的科技金融水平不断提高，自主创新能力大幅度增强，高新技术企业和科技型中小企业群体不断壮大，高水平科技人才队伍建设成效显著，天津科技金融发展呈现越来越好的趋势。
3.4政策建议
（1）政府应大力支持科技金融创新
科技企业是科技创新的主体，科技创新需要大量的资金支持，而科技企业融资难的现象又比较普遍。政府应该鼓励金融机构在谨慎估计风险的前提下进行金融创新，开发适合科技型企业的金融产品，为科技企业提供更好的资金支持。同时，政府部门也应进一步加大财政科技投入，充分发挥政府资金对全社会研发经费投入的引导和拉动作用。
（2）建立更加完备的科技金融服务体系
金融机构和科技型企业之间的信息不对称是制约科技金融发展的一个极其重要的因素。从目前情况看，主要存在信用体系建设不完备、企业失信成本过低、知识产权评估和处置困难、市场中介机构体系建设不完善等问题，要努力消除金融机构和科技企业之间信息不对称问题，就要逐步建立多种融资手段，统合使用的科技金融服务体系，加快和培育满足科技金融创新发展需要的各类中介组织。
（3）扩大科技金融人才队伍
科技金融的发展需要人才的支撑，人才是第一资源，也是促进地区高新技术产业发展的根本动力，目前天津市在科技金融人才培养方面还有许多不足，既懂金融又懂科技的复合型人才非常短缺，天津市应该尽快组建科技金融培训心，加大科技金融人才培训力度，为企业及金融机构培养更多的科技金融人才。同时政1府还应制定更加优惠外来人才引进政策，吸引大量的外来科技人员加入到天津的科技人才队伍当中来。
参考文献
[1] 韩民，魏娜.基于DEA分析的青岛市科技与金融的结合效率研究[J].河南科学， 2013（11）：2056-2061.
[2] 张玉喜，赵丽丽.中国科技金融投入对科技创新的作用效果——基于静态和动态面板数据模型的实证研究[J].科学学研究， 2015， 33（2）：177-184.
[3] 芦锋，韩尚容.我国科技金融对科技创新的影响研究——基于面板模型的分析[J].中国软科学， 2015（6）：139-147.
[4] 徐玉莲，王玉冬，林艳.区域科技创新与科技金融耦合协调度评价研究[J].科学学与科学技术管理， 2011， 32（12）：116-122.
[5] 王永胜，敖海燕，陈航.金融创新与科技创新耦合协调度评价研究[J].沈阳工业大学学报（社会科学版）， 2014（4）：304-308.
[6] 张传平，高伟.基于熵权-灰色关联-TOPSIS方法的山东省低碳经济综合评价[J].科技管理研究， 2014， v.34；No.315（17）：426-426.