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      金融支持科技成果轉(zhuǎn)化的風(fēng)險價值研究

      2019-09-19 13:05李尹汐蔡志榮任可心白紅信
      當(dāng)代旅游 2019年3期
      關(guān)鍵詞:最小二乘法科技成果轉(zhuǎn)化金融支持

      李尹汐 蔡志榮 任可心 白紅信

      摘要:由于知識經(jīng)濟和世界經(jīng)濟一體化進程的加快,金融支持科技成果的轉(zhuǎn)化成為了建設(shè)創(chuàng)新型國家的必由之路。但是金融投入存在風(fēng)險,因此,建立風(fēng)險評價方法進而對風(fēng)險進行評估十分必要。本文將運用“最小二乘法”對2008-2017年專利有效累計數(shù)與各類資金數(shù)額統(tǒng)計中的未知數(shù)據(jù)進行填充,并結(jié)合我國國情選擇專利有效累計數(shù)、科學(xué)技術(shù)支出、創(chuàng)業(yè)風(fēng)險管理資金、研究與試驗發(fā)展(R&D)經(jīng)費情況、股票成交額、保險保費投資額中近幾年的數(shù)據(jù),通過實證分析研究后發(fā)現(xiàn),創(chuàng)業(yè)風(fēng)險管理資金與創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資數(shù)據(jù)的吻合度最高,進而利用VAR模型中的方差-協(xié)方差法對已知投資組合進行風(fēng)險價值的分析求證,得出其風(fēng)險價值。

      關(guān)鍵詞:金融支持;科技成果轉(zhuǎn)化;風(fēng)險價值;最小二乘法

      從2010年1月劉延?xùn)|同志對科技部等七部門上報的《關(guān)于深化科技金融合作加快實施自主創(chuàng)新戰(zhàn)略的報告》所作的批示,到2017年10月召開的十九大中習(xí)總書記提到的“科技創(chuàng)新”問題和制定的法律法規(guī)中不難發(fā)現(xiàn),我國在金融支持科技成果轉(zhuǎn)化方面進行了有益探索,但不容忽視的問題是科技成果在產(chǎn)業(yè)化、商品化及資本化等轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化過程中,易受到不確定因素(技術(shù)、市場、制度環(huán)境、收益等在內(nèi)的投入與輸出的不穩(wěn)定性及不確定性)的影響而造成無法達到預(yù)期或是與預(yù)期相差甚遠的結(jié)果。這種無法徹底得以有效控制的科技與經(jīng)濟脫節(jié)問題所帶來的影響,使得我國在金融支持科技成果轉(zhuǎn)化的效率性及有效性方面遠落后于歐美等發(fā)達國家。

      但通過查閱大量的數(shù)據(jù)對比發(fā)現(xiàn),風(fēng)險的出現(xiàn)除了不確定性外還具有一定的規(guī)律性。最為明顯的一點是其階段性。同一項目的不同階段,風(fēng)險的幾率不同。在風(fēng)險投資項目的萌芽期,盡管投資額較少但出現(xiàn)風(fēng)險的概率卻是最大的,隨著項目的進行,技術(shù)和產(chǎn)品在不斷地成熟完善,風(fēng)險出現(xiàn)的概率也隨其在不斷減小直至進入市場化階段時達到最低。

      上述對于風(fēng)險性的分析使得我們對于文章所研究的核心有一個較為宏觀的認(rèn)識。同樣地,對我國科技成果轉(zhuǎn)化的現(xiàn)狀進行分析,也有利于我們下文的討論。

      據(jù)《全國技術(shù)市場統(tǒng)計年度報告》和《全國科技成果統(tǒng)計年度報告》顯示,應(yīng)用技術(shù)類在我國科技成果資源中占有較大比重,但從2008-2017年應(yīng)用技術(shù)成果的應(yīng)用狀態(tài)中發(fā)現(xiàn),盡管產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用成果的比例位居首位,但該比例卻呈逐年下降至平穩(wěn)狀態(tài)。我國有51677項應(yīng)用技術(shù)成果在2017年被登記,其中有29113項成果為產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。獲得經(jīng)濟效益的成果比重占全部應(yīng)用技術(shù)類的30.40%(15711項),已轉(zhuǎn)化的項目數(shù)量占21.21%(10963項),未應(yīng)用成果數(shù)占6.40%(3306項),此外還有0.16%的成果(84項)應(yīng)用后被停用。值得注意的是,在未應(yīng)用或應(yīng)用后被停用的科技成果比重中,被獨立科研機構(gòu)和大專院校完成的比例高達44.84%。

      一、研究現(xiàn)狀

      通過現(xiàn)有文獻可以了解到,國內(nèi)外學(xué)者對于金融支持科技成果轉(zhuǎn)化的積極作用這一課題已達成共識。金融通過支持科技成果的轉(zhuǎn)化,帶動了相關(guān)企業(yè)的發(fā)展,提高了國家的創(chuàng)新水平,從而實現(xiàn)技術(shù)變革這一目標(biāo)。

      Gerard Cornuejols(2003)提出了開發(fā)性金融機構(gòu)通過提供資

      本來吸引更多資金加入以提高新興企業(yè)的技術(shù)吸收力及國家創(chuàng)新力的想法。Keuschning(2004)認(rèn)為,風(fēng)險投資機構(gòu)及有經(jīng)驗的投資家的大量存在可以有效地提高技術(shù)創(chuàng)新率。鄢洪平(2007)在《風(fēng)險投資解困中小科技企業(yè)融資難題》一書中指出了風(fēng)險投資與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的雙向發(fā)展關(guān)系及其促進作用。鄭婧淵(2009)通過分析金融與高新產(chǎn)業(yè)的關(guān)系指出,金融支持是促進其快速發(fā)展的基石。

      但就國內(nèi)已有相關(guān)文獻而言,主要集中于金融與科技結(jié)合方面的研究,關(guān)于金融支持科技轉(zhuǎn)化的風(fēng)險價值研究較少,絕大數(shù)是作為其關(guān)系的影響因素而略有提及。為此,本文將以金融對科技成果轉(zhuǎn)化的支持方式為基礎(chǔ)(本文只選取了其中五個方面進行研究),結(jié)合我國現(xiàn)有科技成果轉(zhuǎn)化方面的情況,針對其中的風(fēng)險價值進行研究。

      二、研究方法及技術(shù)路線

      眾所周知,科技成果的轉(zhuǎn)化是高風(fēng)險與高收益并存的一項經(jīng)濟活動。其風(fēng)險性主要體現(xiàn)在對核心技術(shù)預(yù)測的偏差性、市場需求的不確定性、轉(zhuǎn)化時速度和方向的受限性以及惡意競爭造成的收益未知性。而這些影響因素是科技成果在產(chǎn)業(yè)化、商品化及資本化等轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化過程中不可忽視的。因此本文將采用“最小二乘法”來對其風(fēng)險價值進行研究。雖然“最小二乘法”已廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟學(xué)的各個領(lǐng)域中,但在金融與科技轉(zhuǎn)化問題的研究中涉之甚少。

      (一)研究方法

      最小二乘法的基本公式為:

      [j=1nXijβj=yi(i=1,2,3...m)]

      其中m為等式數(shù)目,n為未知數(shù)個數(shù),m[>]n;將其進行向量化后為:[XB=y]

      其中,[X]=[X11? X12? …? X1nX21? X22? …? X2n?? ??? ? ? ?Xm1? Xm2? …? Xmn]? ? ?[β=β1β2?βn],? [y=][y1y2?ym]

      引入殘差平方和函數(shù)S

      S([β])=[Xβ-y]2

      當(dāng)[β=β]時,S([β])取最小值,記作:[β]=argmin(S([β])),通過對S([β])進行微分求最值可以得到X[T]X[β]=X[T]y,如果X[T]X矩陣非奇異則[β]有唯一解:[β]=(X[T]X)[-1]X[T]y

      計算每組數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù),相關(guān)系數(shù)的值越接近1,說明這兩組數(shù)據(jù)的吻合度越高,它們之間的影響就越大。

      (二)技術(shù)路線

      本文引用了“最小二乘法”,它的原理是通過最小誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用“最小二乘法”可以簡便地求出未知數(shù)據(jù),且允許存在小誤差,所以本文選取這個方法進行分析。又利用MATLAB對相關(guān)的數(shù)據(jù)進行求解,通過計算數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)來反映其影響關(guān)系。

      應(yīng)用“最小二乘法”,可以較為方便地分析金融支持科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化的風(fēng)險價值,其技術(shù)路線如下:

      三、實證建模分析

      對于未知量我們利用到了“最小二乘法”進行模擬擬合,“最小二乘法”的優(yōu)勢是可以反映這組數(shù)據(jù)的趨勢,并且允許有一定的誤差。為了更好地研究金融支持科技成果轉(zhuǎn)化中的風(fēng)險價值問題,我們可以用VAR模型中的方差-協(xié)方差法進行分析求解。然后再利用此方法求出這幾組數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,通過Excel得出每組數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)。

      (一)數(shù)據(jù)選擇

      科技成果轉(zhuǎn)化中的資金主要來源于財政科技投入、創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資、金融機構(gòu)和資本市場。財政科技投入選擇的數(shù)據(jù)為科學(xué)技術(shù)支出和R&D研究經(jīng)費(研究與試驗經(jīng)費),創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資選擇的數(shù)據(jù)為創(chuàng)業(yè)風(fēng)險管理資金,金融機構(gòu)選擇的數(shù)據(jù)是股票成交額,資本市場選擇的數(shù)據(jù)為保險公司的保險保費。專利有效累計數(shù)中的數(shù)據(jù)來源于中華人民共和國國家知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站??茖W(xué)技術(shù)支出中的數(shù)據(jù)來源于中華人民共和國科技技術(shù)部網(wǎng)站。創(chuàng)業(yè)風(fēng)險管理資金中的數(shù)據(jù)來源于中華人民共和國科學(xué)技術(shù)部。研究與試驗發(fā)展(R&D)經(jīng)費情況中的數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒網(wǎng)。股票成交額中的數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒網(wǎng)。保險保費投資額中的數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒網(wǎng)。

      首先利用最小二乘法模擬出需要擬合的曲線圖像并觀察其變化趨勢,再利用方差-協(xié)方差法求出每組中的未知數(shù)據(jù),根據(jù)求得的每組中的未知數(shù)據(jù),利用Excel分別得出其相關(guān)系數(shù)和風(fēng)險價值,進而可以直觀了解到金融支持科技成果轉(zhuǎn)化的最為有效方式。

      如圖1所示,我們先用MATLAB求出未知數(shù)據(jù)以及擬合方程。

      (三)結(jié)果

      根據(jù)以上求出的擬合方程求得的未知數(shù)據(jù)如表2所示:

      而金融與科技成果轉(zhuǎn)化之間的關(guān)系從以上表中是看不到的,為了求出金融對科技成果轉(zhuǎn)化的支持,本文采取了相關(guān)系數(shù)來進行求解。求出金融與各組數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù),用到了Excel進行求解,結(jié)果如表3所示:

      因為資產(chǎn)組合的風(fēng)險價值求得的方法是一樣的,所以就以保險公司的保費投資額為例,利用VAR模型求風(fēng)險價值,它表示給出投資金額數(shù)時,在未來的一日和十日時的最大損失金額為多少,求出來的風(fēng)險價值如表4所示:(詳細(xì)過程見附錄)

      四、結(jié)論與建議

      (一)結(jié)論

      本文探討了風(fēng)險價值的產(chǎn)生原因并由此確立了金融對科技成果轉(zhuǎn)化中風(fēng)險價值的支持關(guān)系,并在此基礎(chǔ)之上結(jié)合我國金融支持科技成果轉(zhuǎn)化現(xiàn)狀,收集、整合數(shù)據(jù)并建立VAR模型,通過測算和分析其中的利弊關(guān)系,得到其風(fēng)險價值的實證結(jié)果。

      由上述數(shù)據(jù)可知:R&D研究經(jīng)費的吻合度最高,股票成交額的吻合度最低。說明R&D研究經(jīng)費的支出對科技成果轉(zhuǎn)化的影響力更大,因此政府可以在合理的范圍內(nèi)加強對R&D研究經(jīng)費的投資。

      不管是政府部門對資金方面的投入還是個人企業(yè)對資金方面的投資,都希望能做到最小的損失,而據(jù)上圖數(shù)據(jù)顯示,保險保費在投資中,在百分之九十五的概率下的10天最大損失為1144.77億元,但通過風(fēng)險的規(guī)律性可以提前有效地降低投資風(fēng)險。

      (二)建議

      要建設(shè)創(chuàng)新型國家,必須緊跟經(jīng)濟和科技的腳步,并將其合二為一、相輔相成。為此,根據(jù)研究結(jié)果提出如下建議:

      第一,進一步發(fā)揮政府的引導(dǎo)作用。本文研究表明,最為有效的方式是加強對R&D研究經(jīng)費的投資,因此政府可以適當(dāng)加大對其的引導(dǎo)和投入。

      第二,進一步加強金融對科技成果轉(zhuǎn)化的推動作用,努力營造良好的金融生態(tài)環(huán)境,調(diào)動企業(yè)及學(xué)校對其研究的積極性。

      第三,進一步完善多層次的市場經(jīng)濟體制,為科技成果轉(zhuǎn)化的金融支持提供多元化的選擇。

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