科技金融和金融科技的区别(6篇)
科技金融和金融科技的区别篇1
第一，金融科技不是昙花一现，正在步入理性繁荣时期。
金融科技到底覆盖哪些范畴，会是昙花一现的浪潮，还是长期持续的变革？换个角度看，金融科技与几十年来的金融机构信息化、电子化、数字化有哪些关联？与几十年来普通商业机构全力切入金融业务、提供金融服务、创新金融产品的工作又有哪些区别，都是值得深入思考的问题。
当下金融科技的范围囊括了支付清算、电子货币、网络借贷、大数据、区块链、云计算、人工智能、智能投顾、智能合同等领域，正在对银行、保险和证券领域的核心业务产生巨大影响，判断正在摆脱野蛮生长，进入理性繁荣时期。
理性展望金融科技的价值，在于解决以下三个问题：金融业务创新、交易安全高效，技术与智能融合。简要回顾金融科技的过往，可以更清晰的看出这种趋势：
早期1.0阶段主要是IT加金融，实现金融业务电子化和自动化，商业银行的信贷、清算及综合业务系统就是典型代表。
2.0阶段重点是电子金融渠道的变革，金融企业利用互联网、呼叫中心、自动设备、移动终端渠道汇聚大量用户和信息，实现信息共享和业务拓展。
3.0阶段是技术引领，许多科技企业开始进入金融市场，借助网络、机器、数据、用户信息、交易行为提供创新的金融服务。
4.0阶段即是金融机构和科技机构加速融合，金融产品和服务的形式主要以数字化形式提供，大量技术研发和平台建设侧重与金融服务结合，包括人工智能、VR、大数据、云计算、区块链等新型技术更多的用于金融交易和产品之中，这一趋势应该会持续未来相当长的时间。
详细考察中国的金融科技活动，主要集中在三大类机构，包括传统金融企业、新兴科技（互联网）公司、支持服务（通信、基础设施、相关专业服务）机构，主要的业态包括互联网支付、网络借贷、众筹融资、互联网销售（基金、保险），消费金融、企业金融服务、征信与数据服务等七类，未来一段时期这些业态将不断创新，日益繁荣。
其次，金融科技专注服务于新实体经济，要特别重视创新，推动人工智能。
金融科技成为热点，与当下中国企业和居民金融资产积累较多、互联网盛行、金融交易日趋活跃的社会经济环境相关，也与中国努力推进供给侧结构性改革、推动金融市场化以及一二三产业融合的新实体经济快速发展的大形势相关。毫无疑问，金融科技提供了一种平等、独特的新型供给。
在较长时期内，我国金融业态较为单一，金融机构几家独大，金融供给严重不足，一直以来在传统范畴内谈创新，没有大的进展。直到互联网、移动技术普及，市场上开始出现了大量的创新业态，比如第三方支付、线上理财、互联网保险、众筹等等，真正服务了更多层次的金融需求，对传统金融似乎有了颠覆的可能，与新实体企业的结合更为紧密。
从现在看，中国是金融科技的受惠者，是全球金融交易最活跃、支付最便利、成本最低、效率最高的国度之一。比较而言，在整体金融最发达的美国，线下金融体系比较发达，金融科技的角色被定义为覆盖传统体系的遗漏客户和市场缝隙。
在中国市场上传统的金融供给本身就不足，金融科技的发展可以填补这个空白，并且利用互联网的优势形成高速扩展，吸纳科技人才和创新技术，具备了占领先机的可能性，为普惠金融和共享金融提供了最好的解决方案。
在金融科技领域，未来几项新技术的发展很可能会爆发出巨大的商业价值。
一是区块链，降低了交易和信任风险，降低了金融机构的运作成本，在征信、股票交易、P2P的跨界支付、汇算、结算方面有着重要作用。
二是大数据数据挖掘，支付有金融和数据的双重属性，支付场景拥有的数据资源是进一步发展为信贷、征信等复杂金融业务的基石。社交媒体可以整合个人消费领域、安全领域的众多信息，直接转化为金融服务的提供平台。搜索引擎可以将用户流量引入到金融领域，未来可以方便地使用大数据开展智能分析。
三是人工智能，可能使得中低端的分析活动被大面积替换，在时间维度上预测，优化风险定价模型，减少情绪化干扰，优化博弈的策略。人工智能全维的应用到互联网金融及相关领域，它从金融及商业数据中大量提取有用信息，对信息加工判断后反馈给金融机构决策，实时反馈给用户选择，从而降低双方交易的信息不对称、不确定性，驱动金融产业的智能化发展。
第三，金融科技必须高度重视社会责任推动生态的进化和净化。
金融科技产业在发展的同时必须承担相应的社会责任：
一是提供普惠金融服务，节约社会成本。金融科技为普惠金融提供了最高效的工具，带动了先进技术在金融业的创新应用，极大地节约社会成本，帮助全社会跨越数字鸿沟。从实践看，当前无论是金融机构还是金融科技创新企业，一旦构建起整个生态系统，在资本市场上就会获得较高估值，实际上是对其底层数据以及先进技术的认可。社会各界都应该大力推动互联网金融生态的进化。
二是拥抱监管、在发展中管控好风险。金融科技产业必须学习在监管中发展，管控好各类风险。只有清晰、在法律法规框架内接受监管，才是行业的福音。打球，似乎是一时占了监管的便宜，长期看，没有规则和规矩，丛林法则下，今天的获胜者，今晚就会被更野蛮的对手颠覆。
当然，对于金融科技的监管要坚持因地制宜，因时制宜。结合我国金融科技的特点，起步较晚，供给不足，监管部门倾听产业界的真正发声，要注意配合产业契机，防止分业监管和跨界经营的制度性错厄，促进互联网金融生态的净化。
今年是金融风险防范年，提醒所有的从业者、创新者和投资者重视风险。全社会必须通力合作，才能为金融科技发展营造好的环境。
一是加强立法和执法，近年来支付诈骗、理财黑平台大量出现，但违法成本极低，即有法律的原因，也有执法的力量缺乏。
二是大力建设社会信用体系，对于欺诈行为、失信人终身记录，重点跟踪关注。
三是加强投资者和金融消费者教育，提高用户的辨别能力，在面对形形的金融科技产品服务时，最直接的防护就是用户安全意识的提高。
科技金融和金融科技的区别篇2
关键词：区域经济；科技创新；科技金融；协同发展；分析
一、区域科技创新与科技金融协同发展现状
（1）区域科技创新子系统发展状态。我国区域科技创新子系统的发展现状主要包含了区域科技创新方面的知识创新以及技术创新，还有区域产业化发展这几个比较主要的阶段。重点考察的是区域内部高校以及科研院校的数量，还有区域内创新型企业所占的数量，还有高新技术企业所占的数量等等。其中，检测区域科技创新最根本的指标就是检测其产出，主要的内容包含了论文数量以及发明专利方面的申请数量以及授权数量，还有新产品方面的总体销售收入，以及新产品能够产生的利润以及高新技术产业实现的对外出口贸易额等等，并且还应该分析各个区域科技创新实现的成果其转化效果以及实际的应用情况。
（2）区域科技金融子系统发展现状。作为市场经济以及科技发展最根本的基础就是实现区域金融发展，所以需要分析各个区域的实际金融发展情况，主要包含了区域商业银行以及证券市场，还有股票市场以及股票市值，以及债券市值等等发展的情况。并且，还应该做到在此基础上考察不同区域的科技金融子系统具体的发展现状，主要包含了区域财政投入金额，还有区域商业银行贷款，上市公司的数量以及风投成功率，还有企业的资本规模以及企业担保投放具体额度等等现状。根据以上分析得到区域科技金融的实际发展情况。
二、区域协同发展模式选择
（1）区域协同发展模式的比较。主要的三种协同发展模式有政府主导型以及过渡型，还有市场主导型。这三种模式各有各的优势和劣势，只有充分接的区域科技创新以及科技金融发展的具体情况才能够真正发挥出这三种模式各有的特点，通过实现科技创新子系统以及科技金融子系统之间的强有效的反馈作用，充分实现各个项目之间的协同作用，使协同效应实现最大化。这几种协同发展模式之间是存在联系，同时也是存在区别的。并且作用在区域经济发展的作用也是不同的，能够得到不同的效果。
（2）区域协同发展模式选择。实现区域科技创新以及科技金融二者之间的协同发挥发展应该对区域科技创新以及科技金融子系统的实际运行状态做到充分的分析，并且深入调查二者之间的协同发展程度。针对这种情况，需要做的就是对各个区域的科技创新以及科技金融有关的真实的发展数据进行深入地分析，并且还应该深入分析各个区域科技创新子系统以及科技金融子系统的真实发展现状，还应该充分利用不同区域科技创新以及科技金融二者协同发展的磨合度，通过测试二者的实际协同度，不断确定这二者之间达到协同发展的可能性。
（3）区域协同发展模式动态转换。伴随着我国区域科技创新以及科技金融的快速发展，二者的协同度也是越来越高的，而且伴随着不同的协同发展模式为了顺应市场发展而不断变化，区域科技创新现状以及科技金融发展现状都是不存在的，最主要的原因就是我国区域科技创新以及科技金融二者之间存在比较明显的关联性，同时二者也是相互制约的。当科技创新以及发展都比较缓慢的情况下，将会对科技金融方面的发展造成一定的阻碍作用，相反，当科技金融方面没有获得良好的发展，科技创新方面也将无法获得较好的发展。
三、小结
科技创新与科技金融作为支撑区域知识经济增长的两大支柱，二者协同发展是创新型国家与创新型省份建设实现的关键，为此研究和探索区域科技创新与科技金融协同发展理论及管理方法具有重要的战略意义和理论价值。
参考文献：
[1]王国全.科技创新思路与方法：兼议未来50年科技发展热点[M].知识产权出版社，2013.
科技金融和金融科技的区别篇3
关键词：金融业；产业结构；创业资本
文章编号：1003－4625(2007)01－0021－03
中图分类号：F830．2
文献标识码：A
在现代市场经济中，金融产业虽然居于一个产业的地位，但是其对于国民经济的发展却至关重要。然而，长期以来，中部六省都存在着严重的金融抑制现象，储蓄向投资转化渠道不畅、区域内资金大量外流、非国有企业融资困难等问题困扰着中部地区金融实力的提升，也使得中部各省的经济结构的战略调整缺乏强大的金融支撑，中部6省与东部11省的比较分析表明，无论银行、证券或保险业的发展水平，中部地区都大大落后于东部省区，这不仅影响金融业本身的升级和高度化．也对产业结构的升级和区域经济的可持续发展产生负面影响。“十一五”期间，国家强调区域产业竞争力的提升和区域的和谐发展，然而中部的大多数学者对产业竞争力的研究也往往局限于制造业，而对第三产业特别是金融产业的竞争力研究存在不足，没有把金融业作为独立的产业来整体、系统地规划和研究。本文正是针对中部发展中地区对金融和资本认识的不足，强调金融产业本身不仅是第三产业的重要构成部分，鉴于其产业的特殊性，它对产业结构的优化升级的能动作用不应被忽略。
一、金融业对产业科技升级的直接支持
根据威廉・配第及克拉克等学者的理论，产业结构优化意味着三次产业在国民经济中的比重和地位存在着第一产业逐步下降，第二、三产业依次逐步上升的趋势，因此由三次产业构成的产业结构类型存在由以第一次产业为主的金字塔型产业结构，逐步向以第二次产业为主的鼓型产业结构转变，再向以第三次产业为主的倒金字塔型产业结构演进的规律。然而产业结构的升级不仅表现为三次产业的地位与关系的不断调整，而且反映在产业范围的拓展和产业的技术创新能力方面，金融业在提高产业技术创新能力和实现产业升级方面具有重要作用。如银行业将新增贷款积极用于支持运用高新技术和先进适用技术改造和发展的优势产业，可以大力推进产业结构优化升级，导致产业结构发生质的演进。本文选取规模以上工业企业科技活动经费筹集额中金融机构贷款这一指标来直接反映金融对产业科技升级的支持力度，如表1：
从表1数据可以看出，东部10个省市，除了海南省金融业对产业科技升级的支持力度较小之外，东部的其他省市金融业的产业升级效应明显，如北京、山东、江苏和浙江，5年来科技活动经费筹集额中金融机构贷款平均为14637．4、33786．6、25544．8和12303．5万元；中部地区除了安徽和河北(其科技活动经费筹集额中金融机构贷款分别为17217．4万元和13122．2万元)以外，其他省份金融业的产业科技创新支持力度相对较弱，这就表明了中部地区并没有充分认识到金融产业的特殊性：金融产业既具有产业的一般特征，如有自己的产品与服务、有专有技术和基本的运营规则，金融产业又是特殊的产业，是金融功能的核心载体，它对产业结构的升级具有导向作用，由于中部大多数地区普遍存在金融基础设施落后，金融服务功能弱化的现象，金融已成为“中部崛起”的瓶颈，因此通过金融业发展推动产业结构调整机制的缺失是目前中部地区发展存在的主要问题。例如，河南省的经济增长主要是以资源型开发、传统产业、基础设施建设和部分资源深加工为基础产业，其本身就有投资大、周期长、效益较低和受宏观政策影响大的特点。因此，更加需要加快产业结构的调整，加速传统产业的技术创新和产品的升级换代，延伸产业链条，提升产品的附加值和科技含量等，而在整个产业的替代升级过程中，金融业必须发挥其核心功能，支持企业的科技研发和科技创新。
二、金融业与高科技产业的相关关系
现代经济有两大特征，一是高新技术的迅猛发展，技术更新换代速度加快；二是金融渗透到经济生活的各个层面，金融对经济的作用越来越显著。两者共同构成新经济发展的支柱。如果高科技没有金融的配合，创新资本很难筹集，创业风险很难承担和分散，生产力就不会那么迅速启动与发展，人类创造出来的新技术就会白白闲置，成为无用之物。但是金融如果没有效率，起不到优化资源配置和促进高新技术发展的作用，不能转化为现实生产力，金融的发展和创新则是无本之木，必然伴随金融泡沫，影响经济健康发展(孔祥毅，2002)。金融与科技密不可分的关系要求金融业在产业发展过程中有所作为，因而区域的发展需要重点加快发展有竞争力的制造业和高新技术产业，组建一批适应市场经济发展要求的优质企业群，并吸引国内外金融资源发展本区域产业，提升产品的结构和档次，增强产业在国内外的竞争力。金融业可以充分利用自身的信息优势及监督优势将资金引导向那些预期收益好、发展潜力大的行业和企业，提高资金使用效率，从而达到以金融资源的优化配置来导向区域经济资源优化配置的目的，促进区域经济的可持续发展和提升区域的综合实力与竞争力。
为了反映金融业发展与高科技产业的相关关系，我们撷取金融相关比率(FIR)和高科技产业增加值(Y)分别作为度量区域金融业发展水平和高科技产业发展水平的指标。由于中国缺乏各地区金融资产和M2的统计数据，无法直接采用戈氏和麦氏指标来衡量金融发展状况，但是中国的主要金融资产集中在银行，而银行的最主要资产也是存款和贷款，所以利用存贷款的数据，基本可以揭示中国金融发展的状况，即FIR=(S+L)／GDP，其中FIR表示金融相关比率，S代表存款额，L代表贷款额，GDP为各地区的地区生产总值。撷取2002年-2005年的各省市区的平均数据进行分析，金融相关比率和高科技产业发展水平的相关比率是0．65，两者的回归结果为Y=11．23+0．69FIR，说明金融相关比率每增加一个百分点，就会导致高科技产业的产值增加0．69个百分点，可见金融业对高科技产业进而对产业结构升级具有正效应。
因此，高科技产业与金融业存在互促共进的关系。金融业的发展可以通过对高新技术产业的推动，利用前向、后向和旁侧关联引致相关产业的结构变动，从而带动区域其他相关产业的发展；通过高新技术的扩散、渗透与诱导等方面的作用，也能够达到推动相关产业技术变革的目的。
然而，中部地区高新技术产业的发展并不尽如人意，近五年东部10省区(河北、北京、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东和海南)的高科技产业的产值约为中部6省(山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南)的21倍，其省均高新产业的销售收入是中部省份的13倍，可见东部与中部的差距还在不断拉
大．要实现区域经济持续增长，技术进步和产业结构升级是关键：技术进步是产业结构升级的基础，它不仅与科学研究状况有关，还与科技成果能否顺利转化为现实生产力有关。金融业可以通过风险分散管理和资产投向的引导，影响资金对高新技术产业的供给，推动区域产业结构调整和优化，促进区域经济增长。因此产业结构的提升与金融深化程度之间确实存在高度显著的相关关系，这既符合经济理论也符合目前我国的金融发展现实状况，利用金融业引导高新技术产业的发展是今后中部地区提升产业结构的关键。
三、金融业产业结构优化效应的计量检验
本文所采用的数据主要来自于中国统计年鉴、中国金融年鉴、中国证券期货年鉴、国家统计局网站和各省统计局网站，时间跨度为2000-2006年，截取的样本区域包括东部10省区市和中部6省区(根据中国统计年鉴2005年区域最新划分方法，东部地区包括河北、北京、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东和海南，原来被划人东部省区的辽宁省现在和黑龙江、吉林一起被归类为东北三省，中部省区包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南)。
本文收集了16省区从2000年-2005年共6年的纵列数据样本共96个，选取产业结构的高度化指标作为因变量，根据克拉克的三次产业分类法，第一产业的比重将逐渐下降，第二、三产业的比重将日趋增加，而产业结构的提升离不开金融的支持，金融产业的演进有助于加速实体部门的增长和经济结构的调整，因此这里选取第二、三产业在国民生产总值中所占的比重(upgrade)作为反映产业结构高度化的度量指标，银行信贷规模占GDP的比值(bank)和股票交易额占GDP的比重(capital)为自变量指标，分别反映银行发展指标和资本市场发展指标。考虑到时间跨度对回归结果的影响，在回归中引入了年份虚拟变量，以2000年为基准年份(year)。为反映地域差别的影响，引入地理虚拟变量(district)，以中部地区为基准区域。我们的基本模型表达如下：
upgradei=β0+β1banki+β2capitali+γyear+district+ui
下标i表示不同的省区市，β表示常数项ui表示随机误差项。利用STATA软件进行分析，回归结果如表2：
我们发现银行业的发展对某地区产业结构优化具有显著影响，银行信贷规模每增长1个百分点就会导致产业结构升级6个百分点，且在0．2％的水平上显著；股票交易额占GDP的比重每增长一个百分点会导致产业结构升级0．3个百分点，但是其显著性大大降低，较大的p值是对H0怀疑的弱证据，这一方面和变量的设置有关，即我们采用股票交易额而非股票市值使分析产生一定的偏差；另一方面则是由于股票交易额的异常波动所导致，如2005年，由于市场处于调整之中，全国大多数省份证券交易额下降，全年有20个省(市)股票基金交易额出现20％以上的负增长。我们发现产业结构的升级效应的大小也与地理区域的分布有关，其在2．1％的水平上显著，这说明由于中部地区金融业发展的相对滞后影响其对产业结构的优化升级效应的发挥，并且已经对该地区经济的可持续增长带来负面效应，而东部地区的良好区位，已经形成一种循环累积效应，相对于中部地区，其金融业的产业结构优化效应要高出4个百分点。从年虚拟变量的系数变化模式本身可以看出，金融业发展带动区域产业结构的优化升级效应日趋明显，如2002年与基年2000年相比，金融业的产业优化效应提高了0．4个百分点，而2003、2004和2005年与基年相比，其产业优化效应分别提高了约4．5个百分点、1．1个百分点和5．1个百分点，鉴于三次产业对国内生产总值增长的拉动作用有所不同(产业拉动指GDP增长速度与各产业贡献率之乘积)：2004年国内生产总值增长了10．1个百分点，其中，第二产业的拉动贡献占到5．3个百分点，第三产业的拉动作用为4个百分点。2005年国内生产总值增长的10．2个百分点中，第二、三产业的拉动作用分别占5．6和4个百分点，因而需要加大产业结构中第二、三产业的比率从而更好地发挥对国民经济的拉动作用，而金融业在提升地区或国家的产业结构过程中其地位至关重要，本文的计量结果也有力地验证了该结论。
四、金融业的企业家创新升级效应
熊彼特认为，金融对经济发展的作用就体现在对企业家“创新”活动的支持上。这就是说，如果一国或一个地区的金融业能够为该国或该地区的企业家进行“创新”活动提供大力支持，则金融就自然成为经济发展的动力。我们利用新兴企业经济的比重(包括个体和私营企业)来衡量某地区企业家资源的丰歉，包括每万人个体企业的数量、产值和每万人私营企业的数量、产值，输出变量y由地区生产总值和城镇居民人均可支配收入来衡量。数据来源为全国31个省份2001-2004年的数据均值，数据采用标准化处理的方法消除量纲的影响。研究表明，私营企业与个体企业的发展均对地区生产总值和居民人均可支配收入产生正向贡献，表明企业家精神确实对经济增长有正的贡献率，其中个体企业对地区生产总值和居民人均可支配收入的贡献率分别为0．442和0．025，私营企业对地区生产总值和居民人均可支配收入的贡献率分别为0．574和0．402。
尽管企业家的创业活动对区域经济的增长和产业结构的调整具有正效应，但是影响企业家精神的涌现却存在很多阻滞因素，如基础设施(道路、电力、电话)、法律体制、金融困境、社会因素等，其中最重要的就是企业家所面临的金融困境：由于“金融抑制”的存在，企业家的创业行为往往容易出现融资困境，金融约束在企业家精神的塑造上起到束缚和桎梏的作用：例如，金融约束在塑造泰国的企业家精神的模式中发挥着重要作用，尤其是富裕的家庭才更加有可能从事创业活动。Holtz―Eakinetal(1994)和EvansandJovanovic(1989)利用美国的相关数据进行调查研究，认为财富对企业家精神存在重大影响，金融约束在企业家精神的形成过程中至关重要。因而，好的融资制度其核心功能在于对企业家的筛选，即把稀缺的资本资源配置给最优秀的企业家从而最大限度地提高经济效益。江浙地区民间金融制度就曾经扮演了甄别企业家精神的融资制度和社会制度，沿海地区的经济发展可以说在相当程度上就是通过金融业的发展为企业家的成长及企业家的“创新”活动提供了大力支持而实现的，而恰恰在这方面，中部地区较为落后。因此中部地区的金融业发展要致力于如何鼓励企业家的创业活动，影响企业家数量以及企业家的活动范围，塑造良好的金融制度环境，支持和鼓励更多有能力、有知识、有创新精神的人才在中部地区自由创业、自主创新，最终影响区域整体的经济增长率和综合实力。因此通过金融业的发展造就更多的企业家，并大力支持企业家的“创新”活动是区域产业升级的新思路。
五、结论
科技金融和金融科技的区别篇4
定义
2016年8月，瑞银、德银、桑坦德和纽约梅隆银行宣布联手开发新的电子货币，计划在2018年前推出区块链方案应用于交易清算，并试图建立全球银行业的通用标准。这标志着国际金融机构在金融尖端技术领域开始发力，但尽管这样，目前全球金融科技业仍处于初期阶段，甚至对于金融科技的定义实际上也无统一规范的定义。
国际金融稳定理事会于2016年3月了金融科技的首份世界报告，对“金融科技”进行了初步定义，即金融科技（Fintech）是指技术带来的金融创新，它能创造新的业务模式、应用、流程或产品，从而对金融市场、金融机构或金融服务的提供方式造成重大影响。
具体来说就是金融机构正运用科技积蓄强大的发展动力，运用大数据、云计算、人工智能、区块链等新兴技术，对传统金融服务与产品进行革新与拓展，并广泛应用于支付清算、借贷融资、财富管理、资本市场等领域。总体而言，金融科技主要包括互联网和移动支付、网络融资、智能金融理财服务以及区块链技术等四个部分。
与互联网金融的区别
互联网金融只是金融科技的初级形态。在信息技术服务普及，传统金融服务缺位、普惠金融需求上升以及利率市场化下居民资产配置需求强烈的大背景下，互联网金融在渠道端发力得以快速发展，成为技术变现的重要途径。但近些年，以互联网载体实现金融业务的扩张对金融发展的意义限于前端获客展业，对金融服务实体经济的贡献有限。加之监管与传统服务的缺位，长尾强劲的需求，P2P领域更出现了劣币驱逐良币的现象，一些信息技术公司从信息中介打着互联网金融的旗号，摇身一变成了“金融机构”，甚至成为非法集资的重要通道，其实质并没有实现金融“互联化”。
现在，以互联网方式改变传统的服务模式和客户获取方式已走入过去时，当下网络边际渗透能力与空间开始收缩，传统互联网经济进入繁荣后期。互联网金融监管落地为金融科技已悄然从“互联网+”模式跨入技术深度创新与融合创造了必要条件。区块链及人工智能技术突破，原先前端获客展业的金融业发展原动力将出现深刻转移，更多将聚焦金融服务本质。
提升金融效率和优化金融服务
金融科技的核心在于科技成为金融服务的重要载体和运行方式，对推动金融提质增效，金融服务需求与供给方的共同受益⒎⒒痈重要的作用，金融业态往更高阶方向发展。
从上世纪80年代末90年代初开始，金融科技开始逐步兴起，从电子化办公，将银行、证券交易的手工操作变成电子操作，优化了业务流程，提高了效率；本世纪的互联网技术，使得金融的交易可以跨越区域和时空；近几年，随着金融市场的发展，金融科技出现了1.0版，即互联网金融将金融产品和服务的供给方与需求方相连接，大大降低了传统金融的服务门槛，金融服务的可得性大大提高；现在，金融科技正在进行2.0版的升级，金融科技进入智能时代，传统金融的组织方式将会改变，深度挖掘、提效减支、覆盖盲区将成为主流。主要体现在以下几个方面。
一是延伸了金融服务的深度。数据科学、人工智能等科技有助深挖金融需求，使传统业务更具灵活性与延展性，实现个性化风险定价、服务与精准营销。二是拓宽了金融服务的广度。互联网、大数据与风险分担机制创新使金融服务能够覆盖传统金融机构因杠杆经营风险要求而不能覆盖到的金融需求，扩展服务范围与服务能力。三是改变了金融服务的组织形式。新型科技如区块链通过重构金融组织方式，颠覆性地实现高效、低成本的服务方式，优化客户体验，降低了金融供给和需求之间的错配。
就目前具体的四类金融科技形态而言，金融效率提升和金融服务的优化各有其特点和差异。首先是互联网和移动支付。基于互联网平台的第三方支付的商业模式和技术已经比较清晰。大大提高了支付效率和便利，对现有金融体系的服务功能进行了补充，推动现有金融体系进一步提高自身效率。
其次是网络融资。以众筹和P2P为代表的网络融资或线上融资活动，定位于小额股权融资和小额消费借贷，填补了金融服务空白，在客户风险和信用评审上进行了创新，提高了金融服务覆盖面。
第三是智能金融理财服务。这主要是指借助人工智能技术提供财富管理的咨询、顾问等服务，智能机器人是其中的代表之一。当然，由于金融市场和产品较为复杂，智能机器人是否能够实现自我学习和提高，提供更优于现有金融机构和专业理财人员的个性化投资建议，还有待市场检验。
第四是区块链。去中心化的点对点高效价值传递是区块链的“利刃”。由于区块链分布式记账的技术特征使其具有天然“去中心化”的属性，简化一切需要中心化组织的信息获取、甄别和传输过程，缩减交易链条，这意味着在安全、真实可靠的基础上完成点对点的高效率的价值传递成为可能。不过，由于还需要克服很多技术和风险管理的现实障碍，最终在金融体系全面使用保守估计还需要10年左右的时间。然而，该技术一旦最终在金融领域全面采用，则可能会彻底改变现有金融体系结构和运行框架。
金融科技的发展对监管的挑战
金融科技的发展对目前的监管理念和法律法规可能带来了根本性的挑战。
首先，金融科技由于具有跨市场跨行业特性，再加上金融服务供给侧的日益多元化，目前以传统的栅栏方式简单隔离商业银行和网络借贷之间的风险传播途径的方法来防范风险，面临了巨大挑战。
其次，由于金融科技具有无中心的发展趋势，金融风险也以分布蜂窝式的形态呈现，目前采取的对现有金融机构的自上而下的监管路径，也带来了前所未有的挑战。
第三，目前许多中外金融科技公司帮助传统金融机构进行流程外部化的再造，使用架在云端的平台帮助金融机构提高中后台流程的效率和绩效，而区域公共云中心正在为全球多个国家的分支机构或其他金融机构提供数据服务。这带来了数据跨区域的问题，核心业务不得外包、数据本地化的监管要求也遇到挑战。
第四，金融科技的发展使金融交易的量呈几何级数增长，产生海量数据，大数据分析的工具纷繁复杂，对监管部门运用数据分析辅助监管的意愿和能力也带来冲击。
应对措施
尽管监管的方式和手段仁者见仁智者见智，但是，我们对金融科技监管应遵循以下原则。
一致性原则。应根据金融科技业务本质，对其中的金融活动实施监管，要求金融科技创新必须遵循现有金融监管基本原则，以确保标准的一致性。
创新性原则。监管应鼓励金融科技创新，培育良好金融生态环境，目前，国际上已经出现了三种监管模式，即监管沙盒、创新中心和创新加速器。所谓“监管沙盒”模式，即允许在可控的测试环境中对金融科技的新产品或新服务进行真实或虚拟测试。所谓“创新中心”模式，即支持和引导参与金融科技的机构理解金融监管框架，识别创新中的监管、政策和法律事项。所谓“创新加速器”模式，即监管部门或政府部门与业界建立合作机制，通过提供资金扶持或政策扶持等方式，加快金融科技创新的发展和运用。
科技金融和金融科技的区别篇5
关键词金融支持；农业；科技成果；转化；调查；
中图分类号F323.3文献标识码A文章编号1007-5739（2013）24-0346-03
InvestigationonFinancialSupportforTransformationofAgriculturalScientificandTechnologicalAchievements
LIXiu-hong
（TianjinUniversityofTechnologyandEducation，Tianjin300222）
AbstractProgressofagriculturalscienceandtechnologyisessentialfactoroftheagriculturaleconomicdevelopmentinourcountry，andfinanceistheimportantsupportforthetransformationofagriculturalscienceandtechnologyachievements.Thissurveyistounderstandthecurrentsituationofthefinancialsupportfortheagriculturalscienceandtechnologyachievementstransformation，analyzeexistingproblems，trytofindsolutions，soastopromotetheintegrationoffinanceandtechnology，promotetheoverallleveloftransformationofagriculturalscientificandtechnologicalachievements.
Keywordsfinancialsupport；agriculture；scientificandtechnologicalachievements；transformation；investigation
农业科技进步作为解决“三农”问题的根本措施，对农业和农村经济发展起着强有力的推动作用[1-10]。金融是现代经济的核心，资金是经济发展的“血液”，农业科技成果转化同样离不开金融的支持[11-18]。该调查目的在于了解农业科技成果转化中金融支持的现状。通过对调查结果的分析，发现农业科技成果转化中金融支持存在的问题，并试图寻找解决对策，以期促进金融与科技的融合，提升农业科技成果转化的总体水平[19-28]。
1调查概况
该次调查共发放调查问卷200份，收回188份，回收率达94%。回收问卷中有效问卷144份，有效率达76.6%。调查对象包括高校及科研单位、农业科技推广部门、涉农企业、农业基地及农业合作组织、农户等多种对象。调查涉及的地区包括北京、上海、天津、河北、辽宁、内蒙、陕西、宁夏、甘肃、四川、广东、广西、贵州、福建、云南、海南，共计16个省市及自治区。调查问卷的来源主要为高校和科研单位18份，占12.5%；农技推广部门12份，占8.33%；涉农企业29份，占20.14%；农业基地及农业合作组织19份，占13.19%；农户42份，占29.17%；其他来源的问卷24份，占16.67%。
（1）资金在农业科技成果转化中所起的作用。认为非常重要的占70.14%（101份），重要的占27.78%（40份），一般占2.08%（3份）。
（2）金融支持对解决资金问题所起的作用。认为非常重要的占61.11%（88份），重要的占35.42%（51份），一般占3.47%（5份）。
（3）目前在农业科技成果转化中得到的金融支持占总投资的比例。占比为0的达16.67%（24份），0～10的达14.58%（21份），10～20的达15.97%（23份），20～30的达22.22%（32份），30～40的达16.67%（24份），40～50的达5.56%（8份），50～60的达4.86%（7份），60～70的达1.39%（2份），70～80的达0.69%（1份），80以上达1.39%（2份）。
（4）在所处转化阶段哪种金融方式更重要。选择金融机构贷款的占85.42%（123份），选择新型农村金融机构贷款的占79.86%（115份），选择小额贷款公司的占70.14%（101份），选择发行股票的占61.11%（88份），选择发行债券的占62.5%（90份），选择向亲朋好友借款的占76.39%（110份），选择其他民间借贷的占68.75%（99份），选择其他方式的占21.53%（31份）。从各方式的重要程度来看，有76.39%的受访者把金融机构贷款列入前3位（110份）；有74.31%的受访者把新型农村金融机构贷款列入前3位（107份）；有41.67%的受访者把小贷公司列入前3位（60份）；有5.56%的受访者把发行股票列入前3位（8份）；有4.17%的受访者把发行债券列入前3位（6份）；28.47%的受访者把向亲朋好友借款列入前3位（41份）；有18.75%的受访者把其它民间借贷列入前3位（27份）。各金融方式中，排在头等重要位置的，按占比大小依次是：金融机构贷款占45.83%（66份）；新型农村金融机构贷款占29.17%（42份）；亲朋好友借款占13.19%（19份）；小贷公司占9.03%（13份）；其他金融方式占1.39%（2份）；发债和民间借贷各占0.69%（各1份）。
（5）目前在农业科技成果转化中已得到的金融支持。选择金融机构贷款的占72.92%（105份），选择新型农村金融机构贷款的占67.36%（97份），选择小额贷款公司的占57.64%（83份），选择发行股票的占42.36%（61份），选择发行债券的占43.06%（62份），选择向亲朋好友借款的占65.28%（94份），选择其他民间借贷的占58.33%（84份），选择其他方式的占25.69%（37份）。从各方式的重要程度来看，有59.72%的受访者把金融机构贷款和新型农村金融机构贷款均列入前3位（各86份）；有35.42%的受访者把小贷公司列入前3位（51份）；有4.17%的受访者把发行股票和发行债券均列入前3位（各6份）；37.5%的受访者把亲朋好友借款列入前3位（54份）；有28.47%的受访者把其他民间借贷列入前3位（41份）。各金融方式中，排在头等重要位置的，按占比大小依次是：金融机构贷款占36.11%（52份）；新型农村金融机构贷款占27.08%（39份）；向亲朋好友借款占16.67%（24份）；小贷公司占6.94%（10份）；民间借贷占5.56%（8份）；其他金融方式占6.94%（10份）；发行债券占0.69%（1份）。
（6）在农业科技成果转化中应有哪些金融机构参与。72.22%的受访者选择了政策性金融机构和农业银行（104份），49.31%的受访者选择了信用社（71份），31.94%的受访者选择了村镇银行（46份），30.56%的受访者选择了保险公司（44家），27.08%的受访者选择了小额贷款公司（39份），25.69%的受访者选择了邮政储蓄银行（37份），5.56%的受访者选择了其它金融方式（8家）。
（7）目前当地存在的金融机构。农业银行的占85.42%（123份），信用社的占79.86%（115份），邮政储蓄银行的占69.44%（100份），保险公司的占53.47%（77份），小额贷款公司的占36.81%（53份），政策性金融机构的占36.11%（52份），村镇银行的占27.08%（39份），其他的占2.78%（4份）。
（9）认为当地的农村金融机构是否健全。很健全的占5.55%（8份），健全的占26.39%（38份），一般的占45.14%（65份），不健全的占15.28%（22份），很不健全的占7.64%（11份）。
（9）对民间借贷的依赖程度。很强的占8.33%（12份），强的占5.56%（8份），一般的占52.78%（76份），不强的占27.08%（39份），不清楚的占6.25%（9份）。
2农业科技成果转化中金融支持的现状
2.1农业科技成果转化中金融支持作用重要
调查结果中涉及资金在农业科技成果转化中的作用，认为重要或非常重要的比例高达97.92%；而金融支持对解决资金问题所发挥的作用，认为重要或非常重要的比例高达96.53%。可见，金融支持对农业科技成果转化的重要作用毋庸置疑。
2.2金融在农业科技成果转化中的支持作用尚存很大空间
从调查问卷可以看出，目前金融支持在农业科技成果转化总投资中的占比还处在较低水平。有效问卷中，有69.44%的比例是金融支持低于总投资的30%，而低于总投资50%的占比更高达91.67%。上述比例表明，金融的资金融通功能尚未充分发挥，对农业科技成果转化所发挥的作用受到局限，未来金融与科技的融合尚有很大空间。
2.3农业科技成果转化中的金融意识还有待提升
调查问卷中，认为哪种金融方式对农业科技成果转化更重要，选择金融机构贷款、新型农村金融机构贷款和小额贷款公司贷款的比例均超过了70%；从各种方式的重要程度来看，将金融机构贷款、新型农村金融机构贷款和小额贷款公司贷款列入前3位的问卷比例分别为76.39%、74.31%和41.67%，而仅有5.56%和4.17%的受访者将股票和债券列入前3位。这些数据表明，农业科技成果转化中的金融意识还存在误区，对间接融资方式有了普遍认识，但对股票、债券等直接融资方式还相当缺乏了解，整体金融意识有待提升。
2.4农业科技成果转化中，间接融资仍是目前主要的金融支持方式
调查问卷中涉及已得到的金融支持方式，选择金融机构贷款、新型农村金融机构贷款和小额贷款公司贷款的问卷比例分别为72.92%、67.36%和57.64%，超过或接近6成；从各方式的重要程度看，有59.72%的受访者将金融机构贷款和新型农村金融机构贷款列入前3位，而仅有4.17%的受访者将发行股票和债券列入前3位；另外，排在头等重要位置的依然是金融机构贷款和新型农村金融机构贷款。这些情况说明，间接融资方式已然成为农业科技成果转化中金融支持的绝对重要方式，而股票、债券等直接融资方式的作用甚微。
2.5农业科技成果转化中，政策性金融和传统金融机构仍是主力
调查问卷中涉及农业科技成果转化中应有哪些金融机构参与，有72.22%的受访者均选择了政策性金融机构和农业银行，有49.31%的受访者选择了信用社，还有超过3成的受访者选择了保险公司。可见，从对社会公众的影响力来看，政策性金融和传统金融机构仍是农业科技成果转化中的主力军。
2.6新型农村金融机构在农业科技成果转化中的作用不容忽视
调查问卷中涉及哪种金融方式更重要，选择新型农村金融机构和小贷公司的比例分别为79.86%和70.14%；而将这2种方式列入前3位的比例分别为74.31%和41.67%。这表明随着近几年我国农村金融体制改革的加深，新型农村金融机构和小贷公司的长足发展使其在社会公众中的影响力得到极大提升。同时，调查问卷中涉及已得到的金融支持，选择新型农村金融机构贷款和小贷公司贷款的比例分别为67.36%和57.64%；将这2种方式列入前3位的受访者比例分别为59.72%和35.42%。这表明近几年我国农村金融体制改革成效显著，新型农村金融机构和小额贷款公司在农业科技成果转化中已经发挥了明显的作用。尤其是新型农村金融机构，有59.72%的受访者将其列入前3位重要方式，这一比例与金融机构贷款持平，其在农业科技成果转化中的作用已然不容忽视。
2.7民间资本是农业科技成果转化中的潜在力量
调查问卷中，涉及哪种金融方式重要，选择亲朋好友借款和其他民间借贷的比例分别为76.39%和68.75%；从各种方式的重要程度看，将亲朋好友借款和其他民间借贷列入前3位的受访者比例分别为28.47%和18.75%；而按头等重要位置分，亲朋好友借款在7种金融方式中位列3位。可见，在社会公众心目中，民间借贷是满足其融资需求的主要方式之一。
而调查问卷中涉及已得到的金融支持，选择亲朋好友借款和其他民间借贷的比例分别为65.28%和58.33%；从各种方式的重要程度看，将上述2种方式列入前3位的受访者比例分别为37.5%和28.47%；若按头等重要程度分，有16.67%的比例选择了亲朋好友借款，有5.56%的比例选择了其他民间借贷，二者比例合计22.23%，这一比例与新型农村金融机构贷款的比例仅相差4.85个百分点，这表明农业科技成果转化中金融的实际支持，民间资本是一股潜在的力量。这一结论从调查问卷中涉及对民间借贷依赖程度上同样可以获得：问卷显示，对民间借贷依赖程度选择不强的比例不到3成，总体依赖程度超过了6成。
2.8农村金融体系还有待完善
关于当地存在的金融机构，调查问卷中选择各类金融机构的比例分别为：农业银行85.42%、信用社79.86%、邮政储蓄银行69.44%、保险公司53.47%、小额贷款公司36.81%、政策性金融机构36.11%、村镇银行27.08%。而关于当地农村金融机构是否健全，选择健全和很健全的合计为31.94%、选择一般的为45.14%、选择不健全和很不健全的为22.92%。上述数据表明，当前的农村金融体系仍以传统的金融机构为主，农村金融体系尚存在完善空间。
3建议
根据此次问卷调查的结果，提出以下几点建议：一是转变农业科技成果转化中的观念，将研究视角从科技领域进一步拓展到金融领域，促进金融与科技的融合，提升农业科技成果转化的总体水平。二是发展金融媒体业，加强对科技金融的宣传，提升公众在农业科技成果转化中的金融意识。三是建立专业性的科技合作银行，为农业科技成果转化提供专门服务。四是强化直接融资，实现间接融资和直接融资在农业科技成果转化中的齐头并进。五是大力发展新型农村金融机构，充分调动和利用民间资本为农业科技成果转化服务。
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科技金融和金融科技的区别篇6
一、引言
近年来，我国科技投入和产出皆在大幅度增加，这将为经济发展提供转型动力和路径。早在2011年，国家就了《国家“十二五”科学和技术发展规划》，规划中对科技与金融的融合以及金融支持科技产业发展的服务机制和多渠道多层次融资体系进行了专门的阐述。而在经济转型和市场经济体制完善的过程中，资源投入的效率受多种因素的影响而具有不确定性，因此，研究金融资源支持科技创新的效率有着重要的意义。
国外学者有关金融与科技之间关系的研究主要集中在以下几个方面：第一，技术创新来自银行的影响。Benfratello等（2008）对意大利公司的研究表明地方银行显著地影响了企业开展技术创新活动的成功率。Giannetti（2012）认为银行的金融支持对高技术企业引进新产品能力和开展创新活动起到了显著的作用。第二，资本市场对科技创新的影响。King等（1993）、Aghion等（2005）分别研究了直接融资市场流动成本、金融创新、金融约束对科技创新的影响，认为直接融资市场可降低科技创新风险、促进全社会的投资。第三，风险投资对技术创新的影响。Gil等（2006）认为在一定条件下，风险投资是推动高新技术集群转化的重要因素。第四，政策性金融对科技创新的影响。Gerard等（2003）认为政策性金融通过弥补市场失灵促进科技创新；而Fontana（2009）则认为政策性金融通过统筹调控促进科技创新发展。
近年来，国内关于金融与科技之间关系的研究成果颇丰。王认真（2014）运用探索性空间数据分析方法对我国省域科技金融与技术创新的空间相关性进行了分析，结果表明其存在显著的空间依赖性。俞立平（2015）研究了国家创新中科研经费投入的贡献，结果表明对科技创新贡献最大的是政府科技投入，其次是企业科技投入，最低的是研发人员全时当量，贡献不显著的是银行科技贷款。郑玉航（2015）等分析了政府、金融信贷、资本市场等金融服务科技创新的有效程度。程慧平（2015）等运用SFA方法，对我国的R&D创新和转化效率进行了分析，结果表明整体效率低下，东部地区最高，中部次之，西部最差。目前国内关于金融支持科技创新效率的研究，主要运用以下几种方法来进行：第一，运用层次分析法（AHP）进行加权评价。王海等（2003）利用经过AHP加权后的评价指标体系和模型对科技金融结合效益进行了实证分析。第二，运用传统DEA模型进行效率评价。孙伍琴等（2008）运用DEA模型测算了我国23个省市金融发展促进技术创新的效率，认为金融发展对技术创新和技术产出效率的作用越来越明显，并呈现逐渐加强的态势。第三，运用DEA模型与Malmquist指数进行效率的静态和动态评价。马卫刚（2014）对我国科技和金融结合的效益进行了动态与静态分析，结果表明其结合效益负增长主要在于金融资源配置效率的下降。第四，运用三阶段DEA模型进行效率评价。杨凤鸣（2014）等基于三阶段DEA模型对我国2011年省际科技资源配置效率进行了测算，发现我国科技资源配置效率较低，且区域差异明显。
曾胜，张明龙：基于三阶段DEA模型的我国金融支持科技创新效率评价
总体来看，已有研究文献存在以下局限性：一是从要素投入来看，已有文献更多是从产业内部的要素投入和科技产出进行效率评价，没有以金融为要素投入进行效率研究；二是从研究方法来看，有关金融与科技关系的研究主要采用DEA模型和Malmquist指数方法，而Fried等（2002）认为DEA模型没有考虑外部环境和随机干扰对决策单元的影响，得到的效率值并不一定真实，而已有的三阶段DEA模型分析缺乏时间跨度的考察；三是从研究范围来看，已有文献的研究侧重于部分省份或经济区域，缺乏考察全国范围内金融支持科技创新效率的研究。有鉴于此，本文以金融资源为要素投入、科技创新为产出，并考虑环境因素的影响，运用三阶段DEA模型，采用2006―2013年我国30个省份的面板数据，对金融支持科技创新的效率进行更为全面的测算；同时，根据第一阶段和第三阶段的分析结果分别进行聚类分析，以发现调整前后地区之间的差异，进而为提高各地区金融支持科技创新的效率提供政策参考。
二、模型、变量选择与数据说明
1.模型构建
本文借鉴Fried等（2002）提出的三阶段DEA模型，对我国金融支持科技创新的效率进行测算。其模型描述如下：
（1）采用投入导向的规模报酬可变的BCC修正模型作为第一阶段DEA模型。假定规模报酬可变，将技术效率（TE）分解为规模效率（SE）和纯技术效率（PTE），即导致无效率的原因包括决策单元未达到规模效应和自身技术上的无效率两个方面。这里将各个省份作为决策单元（DMU），从而得到各个省份的技术效率、纯技术效率和规模效率；同时，还得到各个省份金融投入差额（Slack），即实际金融投入与最佳效率下的金融投入之差，该差额值会受到环境因素、随机干扰和管理无效率等因素的影响。
（2）采用SFA回归模型对金融投入差额进行分析（第二阶段），将环境因素、随机干扰和管理无效率分离出来。对每一项金融投入的松弛变量建立一个SFA模型回归方程，以环境条件或运气较差的省份为基准，增加环境或运气相对较好的省份的金融投入，将所有省份调整到相同的环境或运气条件下，同时考虑随机干扰的影响，得到各省份调整后的金融资源投入，以排除随机干扰项和环境变量的影响。
（3）调整后的DEA模型（第三阶段）。将初始的科技产出和调整后的金融资源投入再次代入BCC修正模型评价其效率，得到剔除环境因素和随机干扰的影响后的金融支持科技创新效率值。
2.投入产出变量和环境变量
（1）金融投入与科技产出变量。本文在借鉴相关研究文献的基础上，同时考虑数据的代表性、相关性和可得性，采用的投入产出指标见表1。
（2）环境变量。本文经过多方面的考虑，参考前人的相关研究，并结合我国金融支持科技创新的现状，选择了5个变量来反映影响我国金融支持科技创新效率的外部因素（见表2）。
2.数据来源与处理
本文选取我国2006―2013年30个省级地区的面板数据（不包括港、澳、台地区以及数据缺失较多的西藏地区）进行实证分析，数据来源于相应年度的《中国高技术产业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。由于统计年鉴调整了编制体系，2008年以后不再有各省级地区“金融机构科技贷款”的数据，本文根据其历史序列数据运用灰色预测模型估计该指标2009―2013年的数据。
三、实证分析结果
1.第一阶段DEA分析
第一阶段DEA测算值结果如表3所示。从整体来看，在不考虑外部环境因素影响的情况下，我国金融支持科技创新的平均技术效率为0.841，其中规模效率的均值为0.938、纯技术效率的均值为0890。科技产出的总体效率没在效率的前沿面上，纯技术效率低是其主要原因。从各省份看，只有北京、上海、广东、浙江、江苏、四川、海南和陕西8个省份的技术效率值达到有效值1；而宁夏和内蒙古两地的效率值排在最后两位，仅为0.373和0.354，其技术效率低下的原因各不相同：宁夏在于规模效率低，没有形成相应的科技产业规模；内蒙古则在于纯技术效率低，科技产业发展中投入的金融资源未得到充分利用。
2.第二阶段SFA回归分析
第二阶段的SFA回归，被解释变量是第一阶段产生的各省份金融投入变量中的松弛值，解释变量是政府支持力度、金融市场发展情况、外商依存度、进出口程度以及市场竞争五个外部环境变量，利用Frontier4.1软件，通过SFA模型进行回归分析，结果如表4所示。实证结果显示sigma平方和gamma在给定的显著性水平下显著，表明外部环境比随机干扰的影响要更为明显；从大部分显著的参数估值来看，金融投入的冗余量受到了外部环境的显著影响。
（1）政府资助力度。该指标与财政科技拨款和企业资金的松弛值显著正相关，说明用于科技创新的政府资金并没有有效降低地方财政拨款和企业自身资金投入的冗余量。原因在于，目前我国的科技产业发展属于国家导向模式，国家给予科技创新更多的是资金支持，地方财政也给予科技创新相应的资金补助，可是获得政府资金支持的企业缺乏对补助资金的有效管理，造成资金投入效率不高。
（2）金融市场发展情况。该指标与财政科技拨款和企业资金的松弛值显著正相关，与金融机构科技贷款显著负相关，说明金融市场的发展没有降低财政科技拨款和企业资金的冗余量，但降低了金融机构科技贷款的冗余量。由于金融市场属于商业性金融范畴，对于高风险的科技产业需要高收益作为回报，而我国的科技产业的发展更多还是依靠政策性金融予以扶持，造成政府科技拨款过多。金融机构的风险管理不断完善，因此金融发展有效减少了金融机构科技贷款的冗余量。而科技型企业在间接融资困难的情况下，会通过直接融资的方式获取资金，进而造成企业资金的冗余。
（3）外商依存度。该指标与财政科技拨款、金融机构科技贷款和企业资金的松弛值负相关，与其他资金（企业技术引进和消化吸收经费支出）正相关，这说明外商投资能降低财政科技拨款、金融机构科技贷款以及企业自有资金的冗余量，但增加了企业用于技术研发的经费支出。各地企业和研究机构利用国外资金解决融资难的问题，挤占了政策性金融和国内商业性金融的融资渠道，而用于技术研发的经费则会因为外资的引入而增加
（4）对外开放程度。该指标与各种金融投入的松弛值均显著正相关，表明用于科技创新的金融投入并没有因对外开放程度的提高而下降。这是由于科技成果的转化与应用需要得到国际的认可，科技成果通过出口带来的收益也带动了金融资源对科技产业投入的增加。
（5）市场竞争。该指标与财政科技拨款和金融机构科技贷款的松弛值显著负相关，与企业资金的松弛值显著正相关，说明市场竞争能有效降低政策性金融和商业性金融的过多投入，但却不能降低企业自有资金的投入。原因在于，有效竞争能促使企业或研发机构加大资金投入以提高自身的技术能力。
3.第三阶段DEA分析
根据第二阶段SFA结果，对各区初始金融投入指标进行调整，再次利用DEAP2.1软件进行BCC模型测算，得到调整后的第三阶段DEA效率值，结果如表3所示。
与第一阶段相比，第三阶段DEA效率值下降明显，其技术效率平均值仅为0.507，规模效率和纯技术效率的平均值也只有0.595和0.838。与第一阶段相比，第三阶段规模效率均值显著下降，而纯技术效率的表现较为稳定。调整之后，技术效率平均值降低39.71%，纯技术效率平均值降低5.84%，规模效率平均值降36.57%，说明技术效率低的主要原因是规模效率低，并非第一阶段结果显示的纯技术效率低。
从各个省份的技术效率来看，仅有北京和广东在调整前后均位于效率前沿面上，其余28个省份的技术效率呈现不同程度的降低，其中下降尤为明显的有新疆、内蒙古、重庆、云南、广西、贵州、宁夏和青海等西部省份。从各个省份的规模效率来看，除了北京和广东外，其余省份均有不同程度的下降。青海、宁夏、内蒙古、贵州、云南、广西和新疆等省份的下降幅度超过70%，其中青海达到93.78%，说明西部地区的科技产业与形成规模效应还有很大的距离。从各个省市的纯技术效率来看，湖北、福建、重庆、山东、四川和陕西等省市的下降幅度尤为明显，平均降幅超过了20%，说明这些经济发展水平较高、基础设施较为完备的省份科技产业的经营管理不够完善，金融资源没有得到充分利用。而西部的一些省份与之相比则恰好相反，虽然科技产业尚未形成规模，但有限的金融资源得到了较为充分的利用，如内蒙古、新疆和云南，其纯技术效率分别增加了64.09%、32.69%和16.58%。
可以看出，第一、三阶段的分析结果具有明显的差异，深入分析其原因，可以发现：外部环境和随机干扰对我国金融支持科技创新效率具有显著影响，这种影响根据各个省份的不同情况而不同。因此，在对金融支持科技创新的效率进行测算时，有必要将全国各地置于统一环境和运气条件下，这样才能得到更为真实的效率值。
4.我国金融支持科技创新效率的聚类分析
本文运用Stata12.0软件对我国30个省市调整前后的金融支持科技创新效率值分别进行K均值聚类分析，将其划分为高效层、中效层和低效层，分析结果如表5所示。
东部地区除海南外，其余省份的金融支持科技创新效率都处于中高层次；中部地区主要集中在中效层，说明未来具有很大的提升空间；西部地区除甘肃、四川和陕西外，其余省份主要集中于低效层，说明西部地区用于科技创新的金融资源没有得到充分利用，科技产业的规模效应尚未形成，需要国家相关部门予以重视。
高效层的省份，无论是经济发展水平还是基础设施建设，乃至人力资源聚集等情况均处于全国的领先水平和拥有优势地位，不仅用于科技创新的金融资源得到了较为充分利用，而且科技成果也得到有效的转化，从而提升了金融支持科技创新的效率，促进了科技产业的发展。中效层的省份，经济发展水平相对较好，并具备较为完善的基础设施，但金融资源没有得到充分利用，科技成果转化不高；未来这些地区需要进一步加强对科技金融资源的管理和利用，降低金融资源浪费并提高科技的有效产出。低效层的省份，经济发展水平不高而且基础设施不完善，用于科技创新的金融资源没有得到有效利用，也没有实现规模效应，还存在非市场化配置科技金融资源等问题。
四、结论与建议