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

　　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。

　　推动科技金融发展是我国实施科技创新驱动战略、加快经济转型升级的一项关键举措。江苏作为科技与金融结合的试点省份，近年来科技金融实践工作取得了较快发展，但针对科技金融发展状况的衡量体系和统计制度却相对滞后。为此，在结合江苏科技金融发展特点与现有统计条件的基础上，本文首次在制度层面研究构建了一个专门测度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。借助这样一个统计指标体系，可以及时了解和掌握科技金融发展程度与结构以及发展规律和方向，同时也便于查找问题或不足，为准确制定和实施促进科技金融结合政策提供参考依据。

　　一、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

　　1. 科技金融的含义。国外学者较多地从金融对科技的贡献角度，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》中首次阐述了货币、信贷和利息等金融变量对经济创新与经济发展的重要影响，认为经济发展的实质在于创新的实现，而创新的实质则是生产要素的重新组合，银行信用的重要作用是为生产要素的重新组合提供必需的购买力。同时，他强调“在理论上，只有企业家才需要信贷；只有支持产业发展的信贷才起到根本性的重要作用”。麦金农和肖（McKinnon和Shaw，1973）也分别在他们创建的金融发展理论中提出，金融体系通过资本积累和技术创新两个渠道推动经济发展。金融促进技术创新的渠道，是通过审查、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。其主要作用机理之一是动员储蓄，为技术创新提供融资。金和莱文（King和Levine，1993）进一步提出，金融和技术创新的结合是促进经济增长的主要原因，并揭示了金融体系为技术创新活动提供的四种服务，即评估企业家、筹集资金、分散风险以及评估技术创新活动的预期收益。

　　伴随着科技体制改革和金融发展深化，国内学者也开始关注科技金融，并对科技金融的内涵进行了解读。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融的需求。同样，金融业的发展特别是金融现代化也对科学技术发展提出了更高要求；另一种是强调科技对金融的需求，即科技开发、成果转化与产业化过程对金融工具、金融政策和金融服务的需求。如赵昌文等（2009）认为，“科技金融是促进科技开发、成果转化和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排，是由向科学和技术创新活动提供金融资源的政府、企业、市场、社会中介机构等各种主体及其在科技创新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异，但都肯定了金融对科技的支持和促进作用，特别是强调了金融对科技的促进渠道主要是体现在资金支持上，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入手，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。

　　以美国为例，作为典型的金融市场主导的国家，其金融对科技的资金支持主要通过风险投资市场和资本市场实现。除此之外，近40年又出现了一个新的风险贷款市场，成为科技型企业融资的另一个重要渠道。目前，对上述三个市场发展情况，主要由相关的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进行监测，其采取逐笔统计的方式，按季统计科技型企业从风险投资中获得的融资额及其结构数据，包括跟进投资、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，目前还没有针对性的统计指标予以描述和反映，相应的统计数据或信息仍较多地散落在各个金融领域的相关统计中。

　　本文拟从金融体系对科技资金支持的角度，研究构建一个统一、全面的专门用于衡量和描述科技金融发展状况的统计指标体系。虽然国内学者对如何衡量科技与金融结合状况也进行了相关探索，但现有研究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资金融通活动的监测框架，以满足现实发展的需要。

　　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。伴随着科学技术的创新和产业化发展，直接或间接参与科技活动的微观主体范围也不断扩大，已从传统科研机构、高校、科技型企业，发展为提供各种科技中介服务的机构。因此，金融资源投向科技领域，不仅需要知晓金融体系对科技活动执行主体的资金支持，同时还要了解金融体系对为科技创新提供中介辅助服务机构的资金支持，这样才能全面完整地掌握金融对科技的资金支持状况。

　　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、资本市场以及中间业务市场等。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；融资供给方是指科技活动单位所获资金的境内提供者，主要指境内金融性公司。

　　2. 金融原则：科技金融统计反映的是一定时期内科技活动单位通过金融体系获得的资金总量及其结构情况。科技活动单位通过非金融渠道获得的融资，如财政补贴、民间借贷等，科技金融统计不进行测度。

　　3. 增量和计值原则：科技金融统计体系中各项指标均为增量概念，即为期末、期初余额的差额，或当期发行或发生额扣除当期兑付或偿还额的差额。并且，各项指标均采用发行价或账面价值进行计值，以避免股票、债券等金融资产的市场价格波动扭曲实体经济的真实筹资。

　　4. 前瞻性和完整性原则：科技金融发展是一个不断推进的系统工程。因此，在构建科技金融统计体系时，不仅需要反映科技金融发展的现状，同时也要能够反映其未来发展变化。目前有些指标虽然因尚未构建统计制度，暂时无法获取统计数据，但考虑到体系构建的完整性和前瞻性，仍然将其纳入指标体系之中。

　　5. 可操作性原则：从理论上说，科技金融统计应反映金融对整个科技领域的资金支持情况，既要从科技活动单位融资角度进行衡量，同时还要从科技活动融资角度予以测度。但从现有客观条件来看，如果两个衡量角度全部涵盖，操作难度可能比较大。因此，从可操作性出发，目前科技金融统计体系仅反映科技活动单位从金融体系获取的融资状况，科技活动的融资状况未做全面统计，拟后期通过抽样调查进一步了解。

　　（三）基本统计框架

　　基于上述设计思路和统计原则，我们以江苏省为例，构建了科技金融统计框架。具体来看，其由一个总量指标和一系列结构性指标组成（见表1）。

表1：江苏省科技金融统计指标体系

    “科技活动单位融资总量”，是指一定时期内（每月、每季或每年）科技活动单位从金融体系获得的资金总额，为总量指标。结构性指标主要从不同类别及层次体现：

　　1. 从融资供给方看，首先分为银行业金融机构融资总量和非银行金融机构融资总量，然后按照融资工具的不同再进一步细分。其中，银行业金融机构融资总量进一步细分为各项贷款、信托贷款、委托贷款和未贴现的银行承兑汇票；非银行金融机构融资总量中的直接融资分为股权融资、债券融资和股票融资；其他融资方式分为保险公司保费赔偿和其他。

　　2. 从融资需求方看，科技活动单位分别按单位属性和所属行业进行分类。其中，科技活动单位按属性首先依次分为科技型企业、科技中介机构、科研机构、高等院校以及其他；科技型企业再按规模和所属科技领域的高低进一步分别细化出大、中、小微和高新技术企业以及一般科技型企业；科技中介机构进一步细分出孵化器和高新区管委会。对科技活动单位的行业分类主要参照《国民经济行业分类》（GB/T 4754—2011），但进行了部分调整。即按照2009年江苏省“全社会R&D经费支出情况分布表”，将科技活动单位分为九大类和一个其他项。进一步，制造业项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

　　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11.92%。

表2：科技活动单位融资总量及样本科技企业融资总量

　　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年全省总量数据显示，创投对科技活动单位的融资同比增长31.1%；科技活动单位通过中小企业集合债工具融资同比增长42.91%；在银行间债券市场通过短期融资券、中期票据和定向工具融资同比增长64.46%。

表3：江苏省科技活动单位非信贷融资增长情况

　　此外，不同规模的科技型企业对银行信贷融资的依赖度也不尽相同。其中，中小科技企业对银行信贷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%、84.04%、85.51%；中、小型科技企业对信贷融资的依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

　　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，除了主营业务收入、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③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。

表4：样本科技企业投入产出增长情况

　　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④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5：科技活动单位融资总量与投入产出指标的灰色关联度

表6：科技活动单位贷款量与投入产出指标的灰色关联度

　　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对科技活动单位的资金支持情况，而没有衡量和描述金融体系对各类科技活动的资金支持状况以及效益情况。为了更为全面、准确地反映科技金融发展状况，待未来条件成熟时，可采取定期（如按年）抽样调查的方式，按金融资金投入与科技活动产出过程的特点，在现有统计框架基础上增加一些反映金融体系对科技活动产出过程资金投入效益的相关信息，包括银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%、16.87%、77.91%。

　　③我们使用学术界普遍认可的“索罗残差”来衡量技术进步。该方法最早由索罗（1957）提出，他用产出增长率减去投入要素增长率所得到的残差代表技术进步率。

　　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。

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　　（来源：《金融发展研究》2014年第4期）