粤港澳大湾区科技金融生态系统三维评价研究.pdf

国家金融学视角下，现代金融体系理论不断健全，对科技金融生态系统的认识与评价逐步深化。基于生态系统视角并结合粤港澳大湾区科技金融独有特征，构建适用于三维评价的指标体系，分别采用炳值赋权法、耦合协调度模型和共生度评价模型，对大湾区1 1 个城市2 0 1 2 一2 0 2 0 年科技金融生态系统成熟度、耦合协调度、共生模式和共生程度进行综合评价。研究发现，香港、深圳和广州的科技金融发展成熟度位于第一梯队；核心城市金融发展对本市科技金融的贡献度均相对较高；各城市科技金融生态系统耦合度不断提升，其中深圳已接近深度耦合阶段；协调度评价表明，深圳和广州已实现良好协调；大湾区科技金融生态系统仍处于非对称互惠共生阶段。因此，建议大湾区各城市共同构建区域科技金融生态系统、建立多层次直接融资市场、打造高度开放与高协同性的科技金融生态系统等建议。关键词：粤港澳大湾区；科技金融；三维评价；耦合协调；共生演化中图分类号：F832文献标识码：A文章编号：2 0 97-1 3 4 6(2 0 2 3)0 3-0 1 4 5-1 6一、引言粤港澳大湾区是中国金融发展最成熟、科技创新最活跃、经济发展水平最高的区域之一，目前已进人新的发展阶段，面临着更多的新挑战与新机遇。2 0 1 7 年7 月，深化粤港澳合作推进大湾区建设框架协议在香港签署，此后，国家高度重视粤港澳大湾区建设。2019年发布的粤港澳大湾区发展规划纲要明确将具有全球影响力的国际科技创新中心列为重大战略定位之一。2 0 2 1 年，粤港澳大湾区经济总量约1 2.6 万亿元，进人世界50 0 强企业达2 5家，广东省现有高新技术企业超6 万家，其中绝大部分在粤港澳大湾区，上述指标相比2 0 1 7 年均出现大幅提升。大湾区进人新的发展阶段，面临新一轮全球科技创新激烈竞争局面，驱需采用多种有效手段加快科技创新、提高科技创新水平。根据广东省科技创新“十四五”规划，到2 0 2 5收稿日期：2 0 2 2-0 6-2 0基金项目：中国博士后科学基金面上资助项目（2 0 2 2 M710831）；广东省哲学社会科学“十三五”规划共建项目（G D 2 0 XT Q 0 1）；广州市哲学社会科学“十四五 共建项目（2 0 2 2 GZGJ12）。作者简介：潘捷，金融学博士，广东金融学院经济贸易学院讲师，北京大学经济学院、广东金融高新技术服务区博士后，研究方向为科技金融与产业经济；曾春燕，通讯作者，广东金融学院金融数学与统计学院助理研究员，研究方向为经济统计,3 1 7 6 8 0 6 0 9 。146：2023年第3 期金融经清学研究年，广东省将推动粤港澳大湾区初步建成具有全球影响力的科技和产业创新高地，成为国家重要创新动力源。粤港澳大湾区自身拥有丰富金融资源，因此大力发展科技金融、构建科技金融生态系统，从而有效发挥金融促进科技创新的重要作用成为题中之意。2 0 2 2 年4月，中央全面深化改革委员会第二十五次会议同样强调加快推进金融支持创新体系建设，强化开发性、政策性金融机构在职责范围内服务科技创新作用，提升多层次资本市场直接融资功能。因此，大力发展科技金融是大湾区的内外多重要求。近年来，大湾区科技金融发展取得诸多成效，科技金融作为全过程创新生态链中的重要一环，有力推动了大湾区制造业的智能化转型，未来将对大湾区科技创新与经济高质量发展起到重要影响。同时，科技金融作为国家金融学中层级发展的重要部分，其发展呈现诸多新特征。随着现代金融体系理论不断健全，以及科技金融市场要素、市场环境等均发生变化，进一步结合“六要素论”、演化理论等对科技金融生态系统进行研究和评价十分必要（陈云贤，2 0 2 1；王彩萍和李建平，2 0 2 2）。粤港澳大湾区科技金融的发展，不仅体现为科技金融发展成熟度和有效性，也表现为科技创新与金融发展之间的耦合协调与共生演化。科技金融的发展阶段主要分为初步耦合阶段、中间结合体阶段和完全融合阶段。首先，研究应从生态学视角和系统理论出发，将科技金融体系视为具有一定结构和功能的“科技金融生态系统”，从而对大湾区科技金融的发展进行准确、全面评价；其次，研究应紧密结合大湾区发展的独有特征进行分析，因为大湾区科技金融生态系统既是在创新成果转化下推动发展而来，也具有高度市场化、国际化和高度开放的特征，在“两种制度、三个关税区”的背景下，更有其自身特殊性。因此，如何立足其发展的现实特征及独特性，对大湾区科技金融生态系统进行准确评价，进而为其构建和优化提出对策建议，具有重要的理论及实践意义。本文拟在建立科技金融综合评价指标体系的基础上，构建城市科技金融耦合协调度评价模型和区域科技金融共生度评价模型，搜集并处理所需数据，对大湾区科技金融生态系统进行科学、客观、全面评价，从而为大湾区科技金融生态系统构建与优化提出相关建议。二、科技金融发展评价及影响研究综述国外尚未有关于科技金融概念的定义，但国外学者最早关注了金融发展的影响，并验证各类金融的发展对科技创新、企业发展（Audretschetal.2016）、经济增长（KhanandSenh-adji,2003）等的促进作用。相关领域学者首先研究了科技与金融之间的关系，例如Perez（2 0 0 2）从技术经济范式研究的视角对金融资本与科技创新的相互制约关系进行分析。学者们通常采用实证方法探讨科技金融的影响，发现意大利设立地方性银行可显著提升区域内科技企业创新活动成功概率（BenfratelloandSembenelli,2008），而且金融发展可以有效促进科技创新（Vasilescu and Popa,2011）。Ch o w d h u r y a n d M a u n g（2 0 1 2）则指出大多数研究与试验活动具有较强正外部性，但其溢出效应常引发市场失灵，而政府的科技财政投入在为科技创新提供资金支持的同时可缓解上述问题，国内学界不仅关注金融对科技创新和经济发展的影响（张林，2 0 1 6；钱晶晶等，,2 0 2 1），而且侧重于从科技金融效率及其影响、发展评价和共生性耦合性三个方面进行研究。147.覃粤港澳大湾区科技金系统三维评价研究一是构建科技金融评价指标体系，进行科技金融效率测度和绩效测度，主要采用三阶段DEA模型（杜金等，2 0 1 6）、PLS-SEM模型（张俊芳和苏牧，2 0 2 2）、引力摘模型（卢亚娟和刘骅，2 0 1 9）、投影寻踪模型（杨建辉等，2 0 2 0）等方法。科技金融的综合评价指标体系主要包括科技金融的结构、发展程度、效果和环境等要素。张玉喜和张倩（2 0 1 8）基于生态学理论构建评价体系，分析科技金融生态系统的层次结构，并分别运用突变级数法和动态综合评价模型开展综合评价。二是研究金融发展或科技金融对技术创新（汤子隆，2 0 1 8）、经济增长（毛茜和赵喜仓，2014）等的影响。芦锋和韩尚容（2 0 1 5）将科技创新分为三个阶段以及公共和市场科技金融两种类型，并指出科技金融对科技创新的影响存在区域和时间双重异质性效果。张玉喜和刘栾云娇（2 0 2 1）则建立投影寻踪模型和面板数据模型，对共生视角下科技金融生态系统对科技创新的影响进行研究。研究大多指出科技金融投人与科技创新之间存在一定正相关关系，但短期与长期、不同区域的表现可能不同（张玉喜和赵丽丽，2 0 1 5）。三是基于生态学、系统理论等视角对区域科技金融生态系统的耦合性（徐玉莲等，2011）和共生性（武翠和谭清美,2 0 2 1)开展研究。其中，粤港澳大湾区日渐成为学界研究重点。吕屹云和方凯（2 0 2 0）分别对香港、澳门、珠三角区域三个系统间发展水平和耦合协调关系进行了分析；冯锐等（2 0 2 0）通过测度粤港澳大湾区科技金融耦合协调度并分析其影响因素及空间溢出效应，指出粤港澳大湾区的公共和市场科技金融均呈现较快发展态势；陈杰英（2 0 2 0）、彭念姣等（2 0 2 1）分别从产业生态圈和科技金融生态体系的角度对粤港澳大湾区科技金融发展提出建议，认为需协调生态系统中主体间、主体与环境关系，形成科技金融合作的新格局。综上所述，国内外学者对于科技金融发展的相关研究较为丰富，但已有研究仍存在诸多不足。首先，从生态系统视角关注区域科技金融发展的研究仍较少，且未能提出如何结合区域发展独有特征进行评价；其次，以往研究通常只对科技金融的单一维度如共生度、耦合协调度等进行评价，缺乏综合的科技金融发展评价方法；最后，已有文献往往聚焦于国家或省级层面，针对具体区域尤其是粤港澳大湾区开展的深人研究仍较少。与前人研究相比，本文主要边际贡献有三点。一是基于科技金融生态系统视角对粤港澳大湾区科技金融发展进行三维评价，增加了城市层面的评价分析并拓展了评价维度；二是丰富了评价模型构建的理论框架，明确了各评价方法之间的联系、优劣势与系统层次性，尤其是创新性地将耦合协调度与共生度置于同一分析框架下，通过针对后者的分析，一方面弥补了耦合协调度分析的不足，从而实现分析层面的扩展，另一方面也可作为耦合协调度分析结果的检验；三是采用历史数据进行量化分析，从多个维度揭示大湾区科技金融发展路径，及时总结了大湾区科技金融发展的经验和不足，并为其发展提供了有针对性的政策建议。本文不仅从理论上丰富了区域科技金融评价研究范式，也因综合考虑大湾区发展特殊性而使结论和建议更具针对性和实践指导意义。三、模型构建（一）指标选取与评价体系1指标选取。基于生态学和演化经济学理论，并借鉴张玉喜和张倩（2 0 1 8）、武翠和清美（2 0 2 1）的相关研究结论，本文以科技金融主系统、科技创新子系统、金融发展子系统1482023年第3 期金融经清学研究部分划分为基础，选取具有粤港澳大湾区特色的科技金融生态系统评价指标。2评价体系构建。构建三级评价指标体系，为综合评价奠定基础。考虑成熟度、耦合协调度以及共生度评价所需指标，本文构建适用于三维评价的综合评价体系（表1）。表1基于生态系统视角的科技金融综合评价体系系统一级指标二级指标公共科技金融A1地方财政科技拨款A1科技型上市公司总市值A21科技金融主系统科技型上市公司数量A22(A)市场科技金融A2银行科技信贷总额A22风险投资资本总额A23R&D人员全时当量S科技投人S,研究与试验发展经费S12科技创新子系统高新技术产品产值S21(S)发明专利授权数S22科技产出S2国外主要检索工具收录科技论文数S23PCT国际专利申请量S24金融产业产值Fi1金融发展规模F资金存量规模F12金融发展子系统存贷款总额占金融总资产之比F21(F)金融发展结构F2股票市值占金融总资产之比F22金融发展效率F3金融机构贷存比F31表1 中科技金融主要分为公共科技金融和市场科技金融，前者使用地方财政科技拨款来代表，后者主要通过科技型上市公司数量、总市值以及银行科技信贷总额和风险投资资本总额等指标代表（芦锋和韩尚容，2 0 1 5）。科技创新是科技金融生态系统的子系统之一，由科技投入和科技产出两部分进行衡量，其中科技产出主要由高新技术产品产值、发明专利授权数和国外检索工具收录论文数反映，科技投入主要是指R&D领域的投入，包括基础研究、应用研究、试验发展三类活动，国际上也通常采用R&D活动的规模和强度指标反映国家/区域/城市的科技实力和核心竞争力金融发展子系统是科技金融生态系统的另一子系统，包括金融发展规模、发展结构、发展效率等部分，其中金融发展规模贡献度较高，主要包括金融产业产值和地区资金存量规模。（二）三维评价模型构建思路以往研究往往只针对区域科技金融的单一维度进行评价，评价全面性、客观性和解释力尚不足。本文通过构建全新理论框架，从城市和区域两个层面，将区域科技金融发展的成熟度、耦合协调度和共生度纳入同一分析框架，进行全面评价，并展现各个维度评价的系统层次性。各个评价模型方法之间既存在较强关联性，又有各自的优劣势。成熟度评价模型基于熵权法进行构建，本文创新性地将其应用于城市科技金融生态系统的发展评价，相比以往研究进一步细化了研究样本，不仅有利于直观展示大湾区各个城市的科技金融发展成熟度，同时有利于进行城市之间的横向比较与时间维度的纵向比较；耦合协调度评价模型在149.Inn3i=1粤港澳大湾区科技金系统三维评价研究成熟度模型的基础上深人探讨科技创新子系统和金融发展子系统之间的耦合协调关系，优势在于进一步将研究深人到生态系统视角下的各个子系统，一定程度上解释了成熟度提升的动力来源和发展质量；共生模式判断和共生度评价模型则将研究视角聚焦于区域层面，进行区个1.成熟度评价主系统城市层面层面2.耦合协调度评价子系统区域层面层面3.共生模式与共生度评价图1粤港澳大湾区科技金融生态系统三维评价模型域内的科技金融“种群关系”与“种群增长”评价。进行区域层面评价的主要原因在于，大湾区各个城市之间科技金融发展存在明显分工和各自优势，各城市可能拥有自已的“主要种群”，基于区域层面进行分析将有助于突出整体优势避免个体偏误，展现大湾区科技金融子系统间的互惠共生程度，同时基于种群增长的共生度评价可对大湾区科技金融发展潜力进行评估。各评价方法和模型之间的关系与系统层次性见图1。（三）科技金融发展成熟度评价模型本文采用熵值赋权法对各级评价指标数据进行处理，对粤港澳大湾区1 1 个城市科技金融生态系统发展成熟度进行评价。作为一种客观赋权法，熵权法基于真实的原始数据，更为客观、科学地确定指标的权重，不仅考察各指标之间关联程度，也分析了各指标所提供的信息量，因此在一定程度上避免了主观因素带来的偏差。熵值赋权法确定指标权重的步骤如下：设表示子系统i的第j个指标的数值(i=1,2,n;j=1,2,m）,其中n和m分别为子系统个数与对应的指标个数。第一步，采用极值法将原始数据进行无量纲化，见式（1）。XS;=Max(X,)（1其中,S,为无量纲化后的数据;X,为第i个子系统(i=1表示金融发展子系统;i=2表示科技创新子系统）中的第j个指标观测值；Max(X，）为指标观测值中的最大值。第二步，对指标做比重变换，见式（2）。S.P(0 Si,1)（2nZS.其中,P,表示第i个子系统中第j个指标占该指标的比例；S,表示无量纲处理后的数据。第三步，计算指标的熵值，见式（3）nej=-kZP,lnPj11i=1其中，e；表示各指标摘值：lnP.表示指标比例的自然对数，且有0 e；1,k第四步，计算指标S的差异系数，见式（4）。d,=1-ej（4其中，d,表示指标S,的差异系数；d,越大表示该指标的作用越大；e,表示各指标的熵值。150.2023年第3 期金融经清学研第五步，计算指标S,的权重，见式（5）。d.(5)WimZd其中，W表示指标S,的权重；d,表示指标S,的差异系数。第六步，得分计算。最后计算得到科技创新子系统、金融发展子系统、科技金融主系统的综合得分，本文运用线性加权法来实现，见式（6）。Z,=Zw,Si,其中Zw=1（6其中,Z,表示主系统或子系统的综合得分；w;表示各指标权重；S,表示无量纲化后的数据。四）科技金融耦合协调度评价模型科技金融发展的主要目的是发挥金融促进科技创新的重要作用，科技金融发展和创新意味着金融发展与科技创新的深度耦合，二者之间的耦合协调程度是衡量大湾区科技金融生态系统的主要指标。以粤港澳大湾区整体为分析对象，考察其2 0 1 2 一2 0 2 0 年间区域科技金融生态系统的耦合协调度发展情况，并通过纵向对比明确动态发展趋势。本文在徐玉莲等（2 0 1 1）、Chengetal.（2 0 1 7）、S o n g e t a l.（2 0 1 8）所提出的耦合协调度模型上加以改进和创新，构建大湾区科技金融耦合协调度评价模型1确定子系统贡献和综合序参量。不同于值赋权法的无量纲处理方式，此处采用式（7）进行处理，以消除量纲的影响。Xij-min(X,)max(X,)-min(X,)(7)max(X,)-Xjmax(X,)-min(X,)其中，上、下部分别为负指标和正指标情况。标准化数据S;E0,1,其值决定对系统的贡献。max(X,）、mi n(X,)分别为i系统中j指标的最大值与最小值。通过计算子系统内所有分指标对主系统的“总贡献”得到子系统的综合贡献得分，具体可以通过集成法例如线性加权法即式（6）来实现。2耦合度评价。借鉴容量耦合系数模型，金融发展与科技创新的系统耦合度模型可设定为：2VUxU2C=-（8U,+U2其中，C为系统耦合度；U,表示科技创新子系统的综合序参量；U,表示金融发展子系统的综合序参量。当C=1时，耦合度极大，表示两个子系统之间达到良性共振耦合，复合系统不断向有序结构演进发展；当C=0时，耦合度极低，表示两个子系统之间处于无序状态，复合系统将向无序发展。耦合演变主要分为低水平耦合、耦合提升、深度耦合等3 个阶段。3协调度评价。协调一般是指在系统演变过程中，各个子系统及子系统构成要素各种质的差异部分在组成一个统一整体时所表现出的相互配合与协调一致的属性。协调度151粤港澳大湾区科技三维评价研究分析可弥补耦合度难以反映金融发展与科技创新互动的整体功效和协同效应，准确评价金融发展与科技创新之间交错耦合的协调程度。协调度的计算基于耦合度，因此也有研究将耦合度和协调度统称为耦合协调度。本文构建系统协调度模型（9）：D=VCxT(9)(T=U,+U,其中,D为协调度；C为耦合度；T表示系统综合协调指数,反映系统整体协同效应。和均为待定参数，根据各子系统的重要性来加以确定。根据粤港澳大湾区实际情况，在计算过程中将科技创新子系统视为比金融发展子系统更为重要，因此取=0.6,=0.4。根据协同度D的大小可以将耦合协调过程分为6 个阶段（表2）。表2科技金融生态系统耦合协调度判断D取值耦合协调程度D0.2严重失调0.2D0.4轻度失调0.4D0.5濒临失调0.5D0.6勉强协调0.6D0.8中度协调D0.8良好协调（五）科技金融发展共生模式与共生度评价模型科技金融的发展是科技创新与金融创新共生演化的内涵体现，在本文中，可通过科技创新子系统和金融创新子系统之间的共生程度来直观展现。由于耦合协调度与共生度、共生模式之间存在若干异同，因此对共生度的评价既可以弥补耦合协调度的未解释之处，同时也在一定程度上检验耦合协调度的研究结论。首先，本文基于演化经济学思想，在Nel-sonandWinter(1982）基础上，同时将技术创新和金融创新纳人到协同演化分析的框架中。其次，本文借鉴并改进吴勇民等（2 0 1 4）的相关研究，构建描述两个子系统相互影响时的共生演化程度的Logistic模型：一方面，通过判断共生系数符号以探讨两个系统之间的共生关系；另一方面，计算种群和共生演化系统的理论最大规模，将其与当前规模相比较，以得到系统演化的共生程度。1.子系统或种群相互影响时的共生模式判断模型。当两个种群相互作用相互影响时，每一个种群的增长率会受到两个因素的影响，一是自身演化发展在特定阶段的种群数；二是另一个种群的数量。基于Logistic方程，本文构建金融创新子系统与科技创新子系统相互作用时的共生模式判断模型，即：dN(t)N.(t)+r N,(t)JN,(t)dtNmf(10)dN,(t)N,(t)+t N,;(t)JN.(t)dtNms其中，金融创新子系统、科技创新产业的种群密度分别为N,和N。；共生自然增长率分152.2023年第3 期究金融经清学研别为r,和r.;Nmr和Nm分别为金融创新子系统和科技创新子系统共生体种群在给定的原材料、资本存量、劳动力、技术条件以及市场规模等外在环境资源的制约下所能够承载的最大环境容量；r和分别为科技创新子系统对金融创新子系统种群的共生作用系数和金融创新子系统种群对科技创新子系统的共生作用系数，通过它们的取值范围就可以判断二者之间共生的强弱关系。符号含义如表3 所示。表3共生系数符号及关系判断符号情况共生关系判断r=0,fs=0金融创新子系统与科技创新子系统之间互不影响，不存在共生关系ar0,afs0,a0或gr0共生系数为正数的一方受益，为负值的一方受害，共生模式为寄生共生模式sf=0,s0或sf0,s=0受益（系数为正）的共生单元对另一方无任何影响，属于偏利共生模式ar 0,fs 0为互惠共生模式，若系数相等则为对称互惠共生，否则为非对称互惠共生2系统间共生程度。金融创新子系统与科技创新子系统两个种群构成一个以科技金融为核心的共生演化系统，其演化过程遵循着生态种群演化的基本规律，并具有典型的Logistic曲线变化特征。将时间按年份分成区段，取任意相邻两个年度作为区间 t，t i+1 ，区间长度t=1,由于在较小的区间t,t;+1内，产业的种群密度曲线曲率变化不大，因此本文采用近似替代方法，用区间端点连线斜率来代替区间上各点的斜率，将式（1 0）进行处理和转化，可以得到：AN.(t)dt(11)AN.(t)dtM然后，本文使用MatlabR2016b软件，并借鉴吴勇民等（2 0 1 4）的计算方法，获得自然增长率入i+1和入+1 的值以及每一年对应的最大环境容量Mi+1和Mi+I的值，从而实现对共生程度判断模型（式1 1）的参数估计。最后，模拟得到未来环境容量增长情况，由于受到多种环境因素以及承载量的限制，预期增长率将逐步放缓，本文取2 0 3 5 年数值作为理论上的粤港澳大湾区科技金融最大种群承载数量及系统规模，并将其与2 0 2 0 年的种群数量和规模进行比较，通过比值得到大湾区科技金融发展的共生程度。四、评价分析一数据来源及处理上述指标数据中，科技创新领域数据主要来自于香港特区政府统计处网站（https:/www.censtatd.gov.hk/sc/）、澳门特区政府统计暨普查局网站（https：/w w w.d s e c.g o v.m o/zh-MO/）、广东科技统计网（http：/w w w.s t s.g d.c n/）、广东统计信息网（http：/s t a t s.g 0 2 0 年度均值计算，部分缺失数据采用线性插值法补充，最终获得粤港澳大湾区各城市2 0 1 2 2 0 2 0 年的历史数据。在以往研究中，通常关注港澳地区的金融发展情况，科技创新在分析中占比较低。而本文进行数据搜集和处理时，为有效体现大湾区科技金融发展情况以及对科技创新的促进作用情况，着重考察了香港和澳门的科技创新发展情况，从而准确、全面地体现了各地区发展优势和特征（二）粤港澳大湾区科技金融生态系统成熟度评价本文基于值赋权法计算子系统的权重，并计算得到大湾区内各城市的科技金融生态系统发展成熟度（表4），进行横向与纵向比较。表4大湾区城市科技金融生态系统成熟度评价年份香港澳门深圳广州佛山东莞珠海中山惠州江门肇庆20120.6890.4540.6290.5690.5270.5400.4930.4240.4300.4210.42120130.6800.4430.6470.6080.5200.5690.4870.4710.4050.4190.42020140.6960.5020.6410.6090.5490.5820.4800.4630.4500.4650.41520150.7240.5730.6800.6420.5850.5990.5120.4940.4770.4590.42520160.7620.5660.7090.6500.5700.6310.5840.5120.4450.4600.45120170.7900.5910.7350.6590.6000.6540.5800.5390.4520.4910.44020180.8130.6300.7730.7310.6390.6700.5830.5660.5010.5140.47520190.8450.6290.8100.7760.6410.6920.6130.5600.4900.5320.46920200.8330.6310.8510.8120.6730.7160.6600.6030.5160.5400.503分析上述计算结果可以得出，澳门在4个核心城市中成熟度较低且提升较缓慢，可能是因为澳门经济虽发达，但产业主要集中于旅游、会展、博彩等第三产业，同时因地域和经济体量相对较小，因此科技创新和金融发展规模小且外溢程度不高。纵向比较，各城市成熟度呈现不同的增长趋势，港澳总体边际递减，佛山、深圳等边际递增，珠海、惠州等则呈现波动上升趋势。横向比较，香港、深圳和广州的科技金融发展成熟度位于第一梯队，2 0 2 0年成熟度均为0.8 以上，与城市发展水平和定位相符。各城市成熟度差异明显，较少出现城市相对位次变动。香港科技金融成熟度最高，主要是由于高度开放和发达的金融产业，以及依托大量顶尖高校资源所获得的科技创新能力。但核心城市成熟度较高的原因即子系统的贡献还需进一步详细探讨。佛山、东莞、珠海等城市2 0 2 0 年评价结果均提升至0.6 5以上，表明城市科技金融发展成效显著。佛山近年来以广东金融高新区建设为抓手，实现金融业错位、互补发展，不断融人大湾区科技金融生态系统建设；并且瞄准南海区氢能产业等战略性新兴产业的发展需求，加快建立科技金融生态体系，有力支持了新兴产业和先进制造业的技术创新发展。东莞市多措并举，一是有效解决市内中小微企业尤其是高新技术企业的初期发展阶段融资问题，鼓励加大各类金融主体对企业信贷力度，体现了普惠型科技金融的重要力量；二是通过为科技创新企业设置风险隔离措施，提高企业信用水平，有力拓宽融资渠道，从而为有关科创企业成长保驾护航。珠海市同样加快融人区域科技金融生态系统建设步伐，不断加大金融方面与港澳和内地的协同发展力度，推动154：2023年第3 期金融经清学研究银行、证券、基金等领域的合作，加快金融基础设施与科技创新基础设施互联互通。此外，表4显示中山、惠州、江门、肇庆等城市的科技金融成熟度较低，成熟度大致位于0.4 0.6区间，但是仍保持不断提升的发展态势，科技金融成熟度提升可能主要受益于周边城市的资源溢出。进一步地，为探讨影响成熟度变化的主要影响因素，本文基于2 0 2 0 年数据，分解科技创新子系统和金融发展子系统对系统成熟度的贡献（表5）。计算结果较符合实际，香港的金融发展子系统贡献度高达7 6.42%，约为科技创新贡献的3 倍。深圳、广州等的金融发展的贡献也超过6 0%，但深圳的金融发展子系统占比更高。与核心城市情况不同，佛山、珠海等城市科技创新占比均为40%以上，可能的原因是此类城市制造业转型迫切带来较高的科技创新需求，而金融资源可较便利地从周边核心城市获得。表52020年各城市两个子系统对科技金融生态系统成熟度的贡献（%）城市科技创新子系统金融发展子系统香港23.5876.42澳门18.6081.40深圳31.4668.54广州39.9860.02佛山44.6055.40东莞42.3457.66珠海56.1043.90中山50.6849.32惠州59.5540.45江门47.6652.34肇庆57.0242.98本文对比“十三五”时期大湾区各城市科技金融发展成熟度变化，有利于进行城市之间的横向对比与时间维度的纵向对比，分析对比表4中2 0 1 6 年和2 0 2 0 年的相关情况可知，“十三五”时期各城市科技金融发展成熟度均有至少一个等级的提升，且核心城市表现出更高的提升速度。从区域发展理论而言，大湾区科技金融发展在研究期内可能仍主要处于集聚阶段而不是扩散阶段，科技创新和金融发展不断向核心城市集聚，区域一体化建设有待进一步深化。（三）粤港澳大湾区科技金融生态系统耦合协调度评价1耦合度评价。科技创新与金融资本的耦合互动是实现创新驱动发展的重要载体。基于数据统计分析以及上文结论，由于澳门城市规模过小、产业较单一、科技创新领域投人产出小，且其可能尚未形成科技金融生态系统，因此与其他城市可比性不足，可参考性不高，因此本文在进行耦合协调度分析时舍弃澳门相关样本。此外，为更好地展现科技金融生态系统协调度和耦合度变化差异，本文在表6 中以2 年为变化单位报告了2 0 1 2、2 0 1 4、2016、2 0 1 8、2 0 2 0 年大湾区各城市科技金融生态系统的耦合度评价结果。耦合度越大，表示金融发展与科技创新子系统之间良性共振耦合以及系统有序程度越高。155粤港澳大湾区科技金三维评价研究表6大湾区城市科技金融生态系统耦合度评价年份香港澳门深圳广州佛山东莞珠海中山惠州江门肇庆20120.575一0.6100.5500.5580.6000.5310.5290.4350.4240.53020140.580一0.6310.5590.5600.6430.5200.5700.4300.5320.52720160.622一0.6500.6160.6030.6590.5250.6230.5050.5490.53220180.6180.7120.6690.6750.6960.5920.6310.5710.5430.58820200.6560.7690.7010.6930.7100.6130.6700.6080.5650.627一表6 结果显示，总体而言，各城市科技金融生态系统耦合度呈波动上升态势，但边际增长呈现不同趋势。深圳提升幅度最大，从2 0 1 2 年的0.6 1 0 提升至2 0 2 0 年的0.7 6 9，按照低水平耦合、耦合提升和深度耦合3 个阶段划分，深圳已接近深度耦合阶段。香港、广州、佛山、东莞和中山仍处于耦合提升阶段。其中，佛山和东莞进步明显，现实解释是，佛山近年来依托广东金融高新区建设，打造国际知名的金融后台基地，并大力发展双创引导基金、私募股权基金等，初步形成了科技金融生态系统格局；东莞则创新金融资源投人方式，精准发挥财政资金的扶持引导作用，推进商业银行加大科技信贷投入，支持企业利用多层次资本市场，逐步为高新技术企业建立完善、多样、多元的融资渠道，建立了较为健全的科技金融供给体系，金融发展与科技创新逐步实现共振。此外，珠海、中山、惠州、江门、肇庆等城市耦合程度均有一定提升，但在大湾区中处于第二梯队，未来耦合度有较大提升空间2协调度评价。本文通过式（9)计算协调度D，并对照表2,得出各城市的协调度。表7同样以2 年的时间跨度报告了协调度的计算结果。协调度衡量了两个子系统之间交错耦合的协调程度，协调度越高，代表两系统间相互影响和促进的关系更加良好，这一点也可从共生模式（如寄生共生、互惠共生等）中进一步得到体现。表7 结果显示，核心城市中深圳、广州在2 0 2 0 年均实现了良好协调，而香港目前仍处于中度协调，在金融集聚空间溢出效应下，香港金融发展更多地对周边城市科技创新和经济发展产生促进作用，因为这些地区拥有更多的科研成果转化和产业化需求，也会带来更丰富的科技创新成果（甘星和刘成昆，2021）；另一原因是香港本地的科技创新可能更多地与其高校科研资源有关而非与金融资源相关，因此有必要超越城市范围从整个区域的角度进行考察。非核心城市中，只有佛山实现了良好协调，东莞和中山为中度协调，珠海、惠州、江门、肇庆均为勉强协调。结合耦合度分析可知，佛山科技金融发展耦合度和协调度均具有较突出的表现，这与佛山市近年来大力发展科技金融密不可分，佛山市近年来通过构建科技金融服务工作站网络、发力知识产权质押融资、持续推进科技保险发展、加大直接融资支持力度等措施，推进金融机构加强对高新技术企业的科技金融服务，科技金融生态系统的运行机制更加完善。表7大湾区城市科技金融生态系统协调度评价年份香港澳门深圳广州佛山东莞珠海中山惠州江门肇庆勉强中度勉强勉强濒临濒临勉强轻度轻度轻度2012协调协调协调协调失调失调协调失调失调失调勉强中度中度勉强勉强濒临勉强轻度濒临轻度2014协调协调协调协调协调失调协调失调失调失调1562023年第3 期学研究金融经清续表7中度中度中度中度勉强勉强勉强濒临濒临濒临2016协调协调协调协调协调协调协调失调失调失调中度良好中度中度中度勉强中度濒临勉强濒临2018协调协调协调协调协调协调协调失调协调失调中良好良好良好中度勉强中度勉强勉强勉强2020度协调协调协调协调协调协调协调协调协调协调对比分析“十三五”期初和期末即2 0 1 6 年和2 0 2 0 年各城市科技金融耦合协调度，结果显示，深圳和广州均由中度协调提升至良好协调，香港保持中度协调，佛山、东莞、中山等城市协调度也均有提升，但总体并未出现核心城市与其他城市差距扩大现象区科技金融生态系统共生模式与共生度评价（四）粤港澳大湾区科技金融生态系统共生村本文从整个大湾区的视角分析大湾区科技金融生态系统的共生模式和共生度，根据年份逐渐增加样本数量，通过式（1 0)计算得到r与s，通过判断二者的符号得到共生模式发展变化情况（表8）表8粤港澳大湾区科技金融生态系统共生度发展趋势年份共生符号共生模式共生程度（%）2012r0,f0竞争关系72.122013r0寄生共生73.492014sr0寄生共生75.152015sr=0,s 0偏利共生76.332016sr=0,fs 0偏利共生77.182017sr 0,g 0非对称互惠共生79.232018gr0,fs0非对称互惠共生80.102019r 0,s0非对称互惠共生81.182020sr0,fs0非对称互惠共生83.01分析共生符号与共生模式及其变化可知，粤港澳大湾区金融发展与科技创新子系统之间由寄生共生模式逐步转变为非对称互惠共生模式，共生程度逐步提高，但仍有提升空间。其中，由于科技创新子系统受益于金融发展子系统符号（rs0）出现更早，而科技创新子系统促进金融发展子系统符号（r0）出现相对较晚，一定程度上说明科技创新子系统受益于金融发展子系统的时间更早，科技金融的发展更早产生对科技创新的影响。然而，大湾区科技创新对金融发展的共生模式分析显示，偏利共生模式出现并持续一段时间，可能原因是科技创新对金融发展的促进作用存在一定滞后，科技创新需经技术转化、科研成果产业化方能形成生产力并带来价值，进而通过公司融资、上市等为金融创新子系统发展带来动力。经过多年深人发展，粤港澳大湾区科技金融发展日渐成熟，创新创业引导基金等直接融资方式规模不断扩大，一定程度上同样支撑了区域金融产业的发展从共生程度发展情况来看，相对于2 0 3 5 年预测数据，粤港澳大湾区科技金融生态系统的规模占比从2 0 1 2 年的7 2.1 2%提升至2 0 2 0 年的8 3.0 1%。根据Logistic模型所揭示的种群演变规律，大湾区仍处于类“S”型增长曲线的中部偏上区间，科技金融生态系统规模提升157粤港澳大湾区科技金三维评价研究处于较快阶段，未来应注意边际增长放缓问题甚至拐点的出现，进一步加深科技创新与金融发展的耦合协调和共生演化，以科技金融发展为突破口，推动科技金融生态系统规模提升和高质量发展。事实上，科技金融生态系统着重强调了系统主体间、主体与环境间的交流、共生和协同，这恰恰是大湾区科技金融发展应首要考虑的问题。与一般的区域科技金融生态系统相比，大湾区科技金融生态系统跨越了三个行政区域、三个关税区，涉及两种制度以及多种法系，制度环境更加复杂，因此呕需探索多种方式促进区域间资金、技术、人才等的自由流动。五、结论与建议基于国家金融学与共生演化等研究视角，本文选取粤港澳大湾区科技金融生态系统为研究对象，通过构建适用于三维评价的综合评价模型，对粤港澳大湾区“9+2”城市科技金融生态系统的成熟度、耦合协调度、共生模式和共生度进行综合评价。粤港澳大湾区科技金融总体实现了跨越式发展，科技金融有效支持区域科技创新发展，并呈现明显的错位与互补发展特征。成熟度评价结果显示，各城市科技金融生态系统成熟度总体呈上升趋势，但边际增长情况不一致。香港科技金融成熟度最高，深圳、广州次之，澳门成熟度水平较低且提升缓慢。佛山、东莞、珠海等城市2 0 2 0 年评价结果均提升至0.65以上，城市科技金融发展成效显著。中山、惠州、江门、肇庆等城市的科技金融成熟度较低，但仍保持着不断提升的发展态势。耦合协调度评价结果显示，深圳已接近深度耦合