科技創(chuàng)新與金融支持——基于山東省17地市面板數(shù)據(jù)的實證分析

孫繼國 黃 堃

（青島大學，山東 青島 266071）

現(xiàn)代經(jīng)濟以金融為核心，科技創(chuàng)新離不開金融支持。近年來，在“提高自主創(chuàng)新能力，建設創(chuàng)新型國家”發(fā)展戰(zhàn)略指引下，山東省各地市進一步加大了金融對科技創(chuàng)新的支持力度，通過優(yōu)化金融結構、充分發(fā)揮金融資源作用、提高金融效率來促進本地區(qū)的科技創(chuàng)新。但由于不同地市金融發(fā)展水平不同，金融對科技創(chuàng)新支持的效果也呈現(xiàn)出一定的差異性。

一、研究回顧

國內(nèi)外一些學者在金融支持和科技創(chuàng)新關系方面做了大量的理論與實證研究。Alessandra 和Stoneman（2008）研究表明，在小微企業(yè)和高新技術產(chǎn)業(yè)領域，金融支持對科技創(chuàng)新的促進作用尤其明顯。[1]Luigi、Fabio 和Alessandro（2008）研究認為，在意大利，金融支持對企業(yè)科技創(chuàng)新有正的推動作用，金融業(yè)的發(fā)展為企業(yè)提供了流動性。[2]李悅（2008）以生命周期理論為基礎，分析了不同產(chǎn)業(yè)階段的金融支持對科技創(chuàng)新的影響，研究發(fā)現(xiàn)金融支持對產(chǎn)業(yè)初期階段的科技創(chuàng)新促進作用明顯。[3]周孝坤、馮欽等（2010）基于中國1978-2008年的數(shù)據(jù)，實證研究了金融深化與科技投入對我國產(chǎn)業(yè)結構的影響，發(fā)現(xiàn)金融深化與科技投入可促進產(chǎn)業(yè)結構的升級。[4]龔天宇（2011）比較分析了間接平臺、政府主導和直接合作這三種不同的政策性金融對科技創(chuàng)新的支持模式，并提出了相應的政策建議。[5]王宏起、徐玉蓮（2012）利用協(xié)同度模型實證分析了我國科技創(chuàng)新與金融支持的作用關系，研究表明在我國科技創(chuàng)新與科技金融并未很好的實現(xiàn)良性協(xié)同發(fā)展。[6]俞立平（2013）利用我國省際面板數(shù)據(jù)分析了金融支持與科技創(chuàng)新的關系，研究發(fā)現(xiàn)金融對科技創(chuàng)新的支持在短期內(nèi)效果不明顯，長期內(nèi)效果較好。[7]徐玉蓮、王玉冬（2013）通過構建系統(tǒng)動力學和協(xié)同發(fā)展管理模型實證研究地區(qū)科技創(chuàng)新與金融發(fā)展的關系，并對兩者之間協(xié)同發(fā)展的運行機理做了闡釋。[8]

總的來說，國內(nèi)對金融支持科技創(chuàng)新的研究大都局限于國家及省級層面上，對地市級層面展開研究的較少；另外，研究集中于從總體角度分析金融支持與科技創(chuàng)新的關系，很少從微觀角度來分析金融發(fā)展對科技創(chuàng)新的影響。

二、金融促進科技創(chuàng)新的作用機制

根據(jù)傳統(tǒng)技術創(chuàng)新理論，經(jīng)濟發(fā)展的動力在于科技創(chuàng)新，而科技創(chuàng)新的推動在于生產(chǎn)要素的有效配置。金融體系在資源的有效配置中起到了關鍵作用，金融體系的核心功能便是使資源在時間和空間上進行有效的配置。金融體系由六大基本功能構成：清算支付、資本形成、配置資源、風險管理、信息處理和監(jiān)督激勵等，這些功能為金融促進科技創(chuàng)新提供了有效途徑。

基于傳統(tǒng)經(jīng)濟增長理論，金融體系可以通過改變儲蓄率進而影響投資的比例。同時，金融系統(tǒng)可通過存單、股票、債券等傳統(tǒng)金融工具與衍生金融工具，匯聚分散資金，并且通過信息處理，對創(chuàng)新型企業(yè)進行篩選，降低信息不對稱，利用創(chuàng)新金融產(chǎn)品、資產(chǎn)組合等來防范與化解創(chuàng)新項目的風險，達到為重點科研項目提供融資，改善資源配置的目的，推動科技創(chuàng)新。金融市場還可以對科技成果進行估值，體現(xiàn)科技成果的價值，從而刺激科技創(chuàng)新。

金融促進科技創(chuàng)新的作用機制如圖1所示。

圖1 金融促進科技創(chuàng)新的作用機制

三、金融支持科技創(chuàng)新的實證分析

（一）變量選取及數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量

選擇發(fā)明專利授權量（CP）作為被解釋變量。原因有兩點：一是CP 能夠很直觀地對一個地區(qū)的科技創(chuàng)新狀況進行展現(xiàn)；二是根據(jù)科技創(chuàng)新的概念，科技創(chuàng)新必須是研發(fā)獲得成功且能將研發(fā)成果投入使用，它代表的是最終的結果。為消除異方差的影響，對CP 取自然對數(shù)得LnCP。

2.解釋變量

（1）金融發(fā)展規(guī)模

采用金融相關比率（FIR）作為衡量金融發(fā)展規(guī)模的指標。國外文獻一般用M2 和GDP 之比來衡量，結合山東省實際來看，由于各地市M2 數(shù)據(jù)較難獲取，故選擇用全部金融機構存貸款余額與GDP 之比來表示金融相關比率。

（2）金融效率

金融效率指的是在一定的金融制度條件下，金融系統(tǒng)內(nèi)金融資源的配置效率。參照已有研究，選取存貸款比率SLR（存款與貸款之比）來表示金融效率。

3.數(shù)據(jù)來源

選取山東省的17 個地市作為研究樣本，數(shù)據(jù)來源為歷年各地市統(tǒng)計公報、山東省知識產(chǎn)權局公報、國家知識產(chǎn)權局統(tǒng)計年報等。

（二）實證分析

1.面板數(shù)據(jù)模型構建

以2008-2014年山東省17 個地市的面板數(shù)據(jù)為基礎，構建模型如下：

其中：LnCPit為山東省各地市發(fā)明專利授權量的對數(shù)，代表科技創(chuàng)新；FIRit代表金融發(fā)展規(guī)模，SLRit代表金融效率，εit是隨機誤差項。

2.面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

面板數(shù)據(jù)模型要求對各指標時間序列進行平穩(wěn)性檢驗，主要方法有LLC 檢驗、IPS 檢驗、ADF檢驗、PP 檢驗等①通常認為，單位根檢驗時，只有四個模型的檢驗結果都不能拒絕原假設時，才認為時間序列是非平穩(wěn)的。而只要其中有一個模型的檢驗結果拒絕了零假設，就可認為時間序列是平穩(wěn)的。。由表1知所有檢驗的結果基本在10%的顯著性水平上都拒絕原假設，即不存在單位根，三個時間序列均為平穩(wěn)序列。

表1 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗

3.Hausman 檢驗

由于模型截面數(shù)（N=17）大于時間序列（T=7），因此面板模型選擇個體效應模型。至于是采用隨機效應還是固定效應回歸模型，可通過Hausman 檢驗來確定。由表2知，拒絕存在個體隨機效應的原假設，應該建立固定效應回歸模型。

表2 Hausman 檢驗結果

4.確定模型形式的F 檢驗

固定效應回歸模型可以分為三類，具體選擇哪一類可通過F 檢驗確定。

模型一：變系數(shù)模型，yi=αi+xiβi+ui

模型二：變截距模型，yi=m+αi*+xiβ+ui

模型三：不變參數(shù)模型，yi=α+xiβ+ui

原假設：

判定規(guī)則：如果假設H2被接受，則為不變參數(shù)模型（模型三），檢驗結束。如果拒絕假設H2，則檢驗假設H1。H1假設被接受，則建立變截距模型（模型二）；如果H1被拒絕，則構建變參數(shù)模型（模型一）。

分別計算三種不同模型的殘差平方和，結果如下：變參數(shù)模型（S1=9.54）、變截距模型（S2=24.11）、不變參數(shù)模型（S3=83.15）。由此分別計算出兩個假設的F統(tǒng)計量如下（其中N=17、k=2、T=7）：

在5%的顯著性水平下，相應臨界值分別為： F1（32，68）=1.65，F(xiàn)2（48,68）=1.53。由 于F1和F2都大于以上臨界值，即拒絕H2同時拒絕H1，故應構建個體固定效應變系數(shù)模型。

5.實證結果

利用Eviews 軟件對模型進行面板回歸，實證結果見表3。由回歸結果可知方程通過顯著性檢驗，調(diào)整后的樣本決定系數(shù)達到0.8928，模型擬合優(yōu)度較高。

表3 模型系數(shù)回歸結果

四、結論

通過以上實證研究，可得以下結論：

（1）金融發(fā)展規(guī)模對科技創(chuàng)新具有顯著的支持作用，金融效率對科技創(chuàng)新的影響不明顯

從 FIR 系數(shù)來看，山東省通過顯著性檢驗地市的系數(shù)基本都大于2（僅濟南為1.8604），表明金融發(fā)展規(guī)模對科技創(chuàng)新的影響顯著為正，即金融發(fā)展規(guī)模的增加可以促進科技創(chuàng)新，且具有乘數(shù)效應。從 SLR 系數(shù)來看，在本文模型中得到的系數(shù)正、負交叉，而且通過顯著性5%水平檢驗的地市僅五個：濟南、青島、萊蕪、德州及菏澤。因此，就山東省整體而言，金融效率對科技創(chuàng)新的支持作用沒有得到很好的體現(xiàn)。

（2）經(jīng)濟發(fā)展中等地市金融發(fā)展規(guī)模對城市科技創(chuàng)新的支持作用較大

比較各個地市的FIR 系數(shù)，通過顯著性檢驗的地市中，經(jīng)濟總量排名靠前的城市FIR 系數(shù)都小于3.5（濟南、青島和煙臺）。經(jīng)濟總量處于中間部分的地市，F(xiàn)IR 系數(shù)都大于3.5（濟寧、泰安、日照、萊蕪和濱州）；而經(jīng)濟總量排名靠后的地市，F(xiàn)IR 系數(shù)又回到3 以下（德州、臨沂），這表明經(jīng)濟發(fā)展水平較高與較低的地市金融發(fā)展規(guī)模對科技創(chuàng)新的貢獻力度相對于中等地市而言要小一些。究其原因，經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地市，金融機構存貸款不足，從而對科技創(chuàng)新的支持有限；經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地市，隨著前期對科技創(chuàng)新的支持，其呈現(xiàn)規(guī)模報酬遞減的趨勢，故金融發(fā)展規(guī)模對經(jīng)濟發(fā)展中等地市的科技創(chuàng)新影響最大。

（3）金融效率對區(qū)域城市科技創(chuàng)新的影響存在顯著差異

比較各個地市的SLR 系數(shù)，金融效率對技術創(chuàng)新的影響也存在不同。通過顯著性5%水平檢驗的五個地市中，濟南、德州及菏澤SLR 系數(shù)顯著為正，表明金融效率對技術創(chuàng)新有較強的促進作用。反之，青島、萊蕪SLR 系數(shù)顯著為負，說明金融效率并未促進技術創(chuàng)新。原因可能在于以下兩個方面：一是金融效率SLR 用存貸款比率表示，不足以完全體現(xiàn)金融資源的真實配置效率；另一方面，各個地市的發(fā)展程度及發(fā)展側重點不同，銀行體系金融資源配置不同，因此導致SLR 對科技創(chuàng)新的影響不同，甚至出現(xiàn)相反情況。同時，山東省某些地市正處于經(jīng)濟結構的轉(zhuǎn)型中，支持科技創(chuàng)新的第三產(chǎn)業(yè)所占比重較小，也會影響模型中SLR 指標與科技創(chuàng)新指標的關系。

總之，山東省金融支持對科技創(chuàng)新的促進作用是明顯的，但也存在一些問題，本應促進科技創(chuàng)新的金融效率指標在一些地區(qū)卻對經(jīng)濟產(chǎn)生了阻礙的影響。因此各地在擴大金融規(guī)模、提高地區(qū)金融整體實力的同時應大力調(diào)整信貸結構，提高銀行資金轉(zhuǎn)化效率，改善目前地區(qū)金融效率與科技創(chuàng)新的負相關關系，真正促進經(jīng)濟的健康發(fā)展。

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