企业自主创新风险补偿政策与效果研究基于SD模拟模型的企业自主创新风险补偿政策研究

企业自主创新风险补偿政策与效果研究基于SD模拟模型的企业自主创新风险补偿政策研究

1我国企业自主创新风险补偿机制政府自政府提出建立以企业为核心的创新支持平台以来，在国家企业自主创新支持平台的支持下，中国企业在区域企业自主创新支持平台的支持下取得了很大进展。然而，与发达国家相比，中国企业在自主创新能力和自主创新成果方面仍然存在较大差距。究其原因,从客观而言是创新环境不完善和创新资源不充足,从主观而言则是自主创新的高风险阻碍了企业的自主创新意愿。企业从事自主创新的意愿主要来源于高额收益的吸引力、市场的压力和政府的促动力,高额收益的吸引力和市场压力是源动力,政府的促动力则是辅助动力。源动力中市场压力决定于企业所处行业的技术发展状况,而高额收益的吸引力则取决于企业对于自主创新项目的预期收益和风险感知。企业自主创新活动的收益与风险存在准对称性,即高收益与高风险并存,高收益作为自主创新的促动力,而高风险则成为自主创新的阻滞力。因此,降低企业自主创新风险,减少企业自主创新的阻滞力是提高企业自主创新源动力的关键,也是促进我国企业自主创新不可忽视的重点。我国对于企业自主创新风险补偿的研究源于20世纪80年代,最初的补偿方式为设立经营风险准备金或经营风险基金。最早在我国提出设立科技开发项目风险补偿体系的是林跃武,他认为企业技术创新风险客观存在,且严重阻碍了企业的技术创新,建立风险补偿体系十分必要。企业技术创新风险补偿体系是国家和各级政府部门为了健全和完善技术创新活动的外部环境,促进技术创新活动,在考虑到技术创新活动本身的高投入与高风险特点的基础上,遵循风险与收益对等的原则,对参与技术创新活动的主体,包括企业、科技保险公司、贷款银行、担保机构及风险投资公司所进行的一种全面、系统、规范的补偿机制与制度安排。由此可见,我国对于企业风险补偿的研究主要集中于政府补偿,而国外学者则对于政府直接投入企业技术创新项目存在异议,认为企业风险补偿应基于企业或联盟的内部机制。例如:针对联盟项目利益分配问题的风险补偿、以高质量的产品组合策略开展企业风险补偿、利率波动引起的企业风险的风险补偿、企业人力资源的风险补偿问题等。政策系统和效果模拟是政策决策的重要辅助工具,模拟结果可以为政府的政策决策提供极其有效的支撑。系统动力学是一种重要且有效的模拟工具,被广泛地作为决策支撑工具用于解决企业战略层面的模拟问题。2基于自主创新的风险社会分摊企业自主创新风险补偿政策的实施与运作系统主要涉及三方面主体:政府、自主创新企业和社会风险分摊组织。政府是企业自主创新风险补偿政策的制定者和执行者,政府通过各种企业自主创新风险补偿政策工具影响自主创新企业及社会风险分摊组织在企业自主创新及风险社会分摊方面的决策。企业自主创新的风险社会分摊系统实际是自主创新企业和社会风险分摊组织围绕自主创新风险的分摊而进行的反复博弈和决策系统,而政府以补偿政策对双方主体的博弈关系进行调节,进而以协调和引导者的身份加入系统。根据企业自主创新风险补偿政策的运作流程可以得到如图1所示的企业自主创新风险补偿政策实施与运作系统流程图。3企业自主创新风险补偿政策效果的模拟系统流图为了对企业自主创新风险补偿政策的效果实现定量模拟,本文采用系统动力学模型作为模拟工具。根据企业自主创新风险补偿政策的实施与运作系统分析结果,在该系统中存在企业创新决策、企业创新保险决策、风险投资决策、风险投资保险决策、担保决策、担保保险决策、银行信贷决策和保险决策等8个重要决策节点。由于整个系统主要围绕这8个决策节点展开,因而本文在系统动力学模型中,将各决策节点设置为状态变量。政府政策决策虽然也是企业自主创新风险补偿政策实施与运作系统中的一个重要决策节点,但一方面从政策的连续性考虑,政策不可能进行实时变更;另一方面从本模型设计的目的考虑,该模型是为了模拟政策工具组合效果而设计,因此,必须保持政策值固定化。根据企业自主创新风险补偿政策与效果系统的构成及运作特点,以及各种补偿方式的因果关系,基于系统动力学模型的基本要求,构建如图2所示的企业自主创新风险补偿政策与效果SD模拟模型的系统流图。为了最终实现对企业自主创新风险补偿政策效果的模拟,以发挥该模型为经济预测、方案比较和政策制定提供更加确切的依据的作用,必须进行系统动力学模型第二阶段的设计,即利用状态变量、速率变量和辅助变量的实际经济含义,将企业自主创新风险补偿政策实施过程中内部各因素之间的关系及同外部因素之间的联系抽象成数学公式。根据系统流图,该系统主要围绕8个决策节点状态变量展开,因而模型的第二阶段设计也从8个决策节点开始。依照企业自主创新风险补偿政策系统各决策节点的决定因素,对各个节点中状态变量和速率变量关系设计如表1所示。表1中所有的ai和bi(除aCRP和bCRP外)均为值域为(0,0.5)的系数,且满足ai+bi=0.5。aCRP和bCRP为值域为(0,1)的系数,且满足aIVP+bIVP=1。对于表中其他系数的解释如下:qEII和qEFI分别为企业对上一时间段创新收益和损失的感知系数,由自主创新企业对于创新收益和损失的敏感程度决定,qEII,qEFL>0;θBCD表示银行无风险信贷意愿。银行作为金融机构,融资-投资是资金运作的基本方式,也是获取利润的根本渠道,因而银行存在对外贷款的意愿,但这种意愿受到贷款风险的影响,风险越大,这种意愿就越小,因此,设计常数θBCD来表示银行最大的信贷意愿,即当信贷对象没有风险时的信贷意愿;qCBL为银行风险损失感知系数,且qCBL>0;qRII和qCIL分别为风险投资公司对前一阶段风险投资收益和损失的感知系数,qRII,qCIL>0;qCGL为正数,是担保公司对前一段时期担保损失的感知系数;qEGC为自主创新企业对科技保险保费价格的感知系数,且qEGC>0;qICP为风险投资公司对科技保险保费价格的感知系数,且qICP>0;qGCP为信贷担保公司对科技保险保费价格的感知系数,且qGCP>0;qIPP和qSIV为正数,分别是保险公司对保费价格和保险成交量的收益影响感知。辅助变量是系统动力学模型中联系各状态变量的重要中间变量,企业自主创新风险补偿政策与效果SD模拟系统中包含41个辅助变量,名称及具体相互关系如表2所示。表2中所有pi和qi均为正数感知系数或转换系数,θi为基本常数,即决策主体在不受决策因素影响条件下产生的基本投入、供给或需求量。mLCB为企业风险损失承担能力的扩大系数,与自主创新企业投资后的剩余流动资金有关。CPB为坏账损失补偿比率、CPG为担保准备金补贴比例、PCG为担保费补贴比率、CPI为投资损失补偿比例、CPG为担保损失补偿比例、CPS为政府保费补贴比例、DCP为政府直接补偿比例。4企业自主创新风险补偿政策企业自主创新风险补偿政策与效果SD模拟模型在实际应用时,应首先根据被应用区域的政策、经济环境估计模型常量和各项参数的值,进而构建具有针对性的政策模拟模型。为了进一步验证企业自主创新风险补偿政策与效果SD模拟模型的有效性和分析区域企业自主创新风险补偿政策,选用湖北省作为案例,运用反推计算法,估计模型常量和各项参数的值。湖北省作为我国一个典型的中部省,在全国各省份中具有一定的代表性,此外,省会城市武汉市具有较强的技术创新资源和技术创新实力,拥有大量的高校和科研院所,是中部地区的重要技术创新城市之一,因而,湖北省具有较强的技术创新能力,适合于企业技术创新风险补偿政策的试点和施行。然则,目前湖北省尚未形成完整的企业自主创新风险补偿政策体系,因而在运用反推计算法估计参数时,将各项补偿比例常量设置为0,经计算,各常量和参数估计如表3所示。基于以上参数,运用Vensim模拟软件,设置InitialTime=0,FinalTime=4,TimeStepm=0.25,UnitsforTime为Year。即模拟时间从2007年起(设置该点为时间零点),模拟5年,每季度模拟计算一次,得到如表4所示的模拟结果。如表4所示,通过对比,除2009年的投入值外,2007~2010年企业自主创新投入与产出情况的模拟值与湖北省企业自主创新的投入、产出值基本一致,经过统计和回归分析,2009年的投入数据较为特殊,产出值增长速率基本符合增长曲线,而投入值激增,出现该现象应与当年特殊的经济环境有关,因而在模拟时不予考虑。经过对比分析,可以证实,该系统在一定程度上符合湖北省的自主创新环境特征,可以用于分析湖北省企业自主创新风险补偿政策。根据湖北省现状,设置各项政策工具补偿强度参数如表5所示。将以上参数输入算例模型中,经计算得到如图3、图4所示的结果。如图3所示,政府展开企业自主创新风险补偿后,企业自主创新收益和企业自主创新规模均有较大幅度的提升,企业自主创新的先进性也有一定程度的提升,自主创新社会效益全面提高。如图4所示,政府展开企业自主创新风险补偿后,科技保险发展十分迅速,保险成交量迅速增长,且保费价格下降,有利于科技保险的大规模运作,实现同质风险的集聚,提高科技保险的风险防范效果。5自主创新风险补偿政策的实施路径通过对企业自主创新风险补偿政策的运作机制分析和运作效果的模拟分析,可以得到如下结论:(1)企业自主创新风险补偿政策的参与主体主要有三方:政府、企业和社会风险分摊组织,其中社会风险分摊组织包括:保险公司、信贷银行、信贷担保公司、风险投资公司。而政策的实施过程就是三方主体各自决策、相互博弈的过程。(2)企业自主创新风险补偿政策应包括对企业的直接风险补偿以及对社会风险分摊组织的间接补偿。社会风险分摊组织对企业自主创新风险的分摊有利于降低企业的自主创新风险感知,通过提高