新常態(tài)環(huán)境下金融發(fā)展對科技創(chuàng)新的影響分析

劉納新　伍中信

【摘 要】 無論是調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構，還是轉變經(jīng)濟發(fā)展方式，都離不開科技創(chuàng)新的支持；金融發(fā)展與實體經(jīng)濟密不可分，二者相輔相成。文章選取金融相關率指標和專利申請數(shù)指標，構建向量自回歸（VAR）模型，分析金融發(fā)展對科技創(chuàng)新的影響。研究結果表明，金融發(fā)展對科技創(chuàng)新的支持效用存在但有限，而其沖擊存在長期正向作用，具有持久性，發(fā)展空間巨大。

【關鍵詞】 金融發(fā)展； 科技創(chuàng)新； 向量自回歸模型； 影響

中圖分類號：F270.3；F830 文獻標識碼：A 文章編號：1004-5937（2015）23-0039-05

一、引言

我國實體經(jīng)濟中的勞動力、資源、環(huán)境等成本不斷上升，同時出口呈現(xiàn)出周期性回落，傳統(tǒng)的投資驅動型、出口導向型的經(jīng)濟發(fā)展模式已經(jīng)顯示出弊端，其發(fā)展難以為繼。黨的十八大報告指出“為了實現(xiàn)全面建成小康社會和全面深化改革開放的目標，必須要加快轉變經(jīng)濟發(fā)展方式”，我國經(jīng)濟能否成功轉型并實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，其關鍵是依靠科技創(chuàng)新力量。2014年以來，以習近平為核心的黨中央根據(jù)當前經(jīng)濟處于“三期”疊加的特殊歷史階段，提出“要從當前中國經(jīng)濟發(fā)展的階段性特征出發(fā)，適應新常態(tài)，保持戰(zhàn)略上的平常心態(tài)”。

2014年5月，習近平總書記在河南考察時指出：“我國發(fā)展仍處于重要戰(zhàn)略機遇期，我們要增強信心，從當前我國經(jīng)濟發(fā)展的階段性特征出發(fā)，適應新常態(tài)，保持戰(zhàn)略上的平常心態(tài)?！边@是我國新一代中央領導首次以“新常態(tài)”一詞來描述新周期中的中國經(jīng)濟。面對我國經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)，需要我們堅持發(fā)展、主動作為。

2014年11月9日，習總書記在2014年APEC峰會上系統(tǒng)闡述新常態(tài)，認為新常態(tài)下，中國經(jīng)濟增長更趨平穩(wěn)，增長動力更為多元，經(jīng)濟結構優(yōu)化升級，發(fā)展前景更加穩(wěn)定。新常態(tài)的特點在于：從增長速度看，由高速增長轉為中高速增長；從結構調(diào)整看，經(jīng)濟結構不斷優(yōu)化升級，第三產(chǎn)業(yè)、消費需求逐步成為主體，城鄉(xiāng)區(qū)域差距逐步縮小，居民收入占比上升，發(fā)展成果惠及更廣大民眾；從增長動力看，由要素驅動、投資驅動轉向創(chuàng)新驅動。

2015年3月5日，第十二屆全國人民代表大會第三次會議在北京人民大會堂開幕。國務院總理李克強作政府工作報告：“我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，正處在爬坡過坎的關口，體制機制弊端和結構性矛盾是‘攔路虎，不深化改革和調(diào)整經(jīng)濟結構，就難以實現(xiàn)平穩(wěn)健康發(fā)展。我們必須毫不動搖地堅持以經(jīng)濟建設為中心，切實抓好發(fā)展這個執(zhí)政興國第一要務。必須堅持不懈依靠改革推動科學發(fā)展，加快轉變經(jīng)濟發(fā)展方式，實現(xiàn)有質(zhì)量有效益可持續(xù)的發(fā)展。”

在新常態(tài)背景下，金融與實體經(jīng)濟更加密不可分，一方面，穩(wěn)增長、調(diào)結構、促轉型、惠民生，需要金融發(fā)揮重要作用；另一方面，實體經(jīng)濟是金融發(fā)展基石，金融不能脫離實體經(jīng)濟自行成長。當前出現(xiàn)了“錢荒”現(xiàn)象，有專家將銀行資金“空轉”歸因于實體經(jīng)濟不濟，雖然資金“空轉”會使銀行在短期內(nèi)輕松獲利，但極易引發(fā)銀行流動性風險，進而導致資產(chǎn)質(zhì)量下降。杜絕銀行進行“空轉”的措施是加強對實體經(jīng)濟發(fā)展的支持力度。

金融業(yè)主要的服務和支持對象是實體經(jīng)濟，這是由其在國家經(jīng)濟運行中的地位所決定的，在國民經(jīng)濟中起核心支撐作用，同時實體經(jīng)濟也是商業(yè)銀行最主要的經(jīng)營利潤來源。在當前轉變經(jīng)濟發(fā)展方式的情勢下，科學發(fā)展、技術創(chuàng)新是其必由之路。銀行在加大金融支持的同時，應圍繞國家的發(fā)展規(guī)劃，提高金融服務能力，為促進實體經(jīng)濟健康發(fā)展、經(jīng)濟結構轉型提供有力支撐。

二、相關文獻綜述及變量選取

國外學者較早從理論角度研究了銀行和資本市場在科技創(chuàng)新中的作用。大多數(shù)學者認為，銀行和資本市場等金融市場的發(fā)展對科技創(chuàng)新均有重要促進作用，但兩者在促進科技創(chuàng)新方面起到的作用有所不同。Edison等人（2002）對57個國家的經(jīng)濟發(fā)展、金融發(fā)展等是否影響經(jīng)濟增長進行實證分析，研究表明，金融發(fā)展對經(jīng)濟長期增長的貢獻在于提高全要素生產(chǎn)率；Canepa和Stoneman（2008）研究英國金融發(fā)展在科技創(chuàng)新活動中的影響作用，研究結果表明，金融對高技術產(chǎn)業(yè)和中小企業(yè)的創(chuàng)新活動影響非常大；Benfratello等人（2008）就意大利地方銀行的發(fā)展對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響作用進行了研究，認為銀行的發(fā)展對高科技行業(yè)企業(yè)工藝創(chuàng)新產(chǎn)生了影響，并且降低了中小企業(yè)由于資本支出所產(chǎn)生的現(xiàn)金流的敏感度，提高了企業(yè)投資研發(fā)的積極性；Lee等（2015）分析了在2008年金融危機前后，金融部門對科技型中小企業(yè)的支持變化，研究認為，在金融危機后，金融部門加大了對科技型中小企業(yè)的支持力度。

我國學者對金融發(fā)展促進科技創(chuàng)新等方面的研究較晚。主要有：李穎等（2009）對廣東省100家企業(yè)的科技創(chuàng)新融資微觀數(shù)據(jù)運用面板回歸模型進行分析，認為金融發(fā)展對科技創(chuàng)新有顯著的促進影響；黃國平（2009）分析了金融對科技創(chuàng)新的促進機制，以及相關金融政策在實踐中的運用，分析認為我國的金融發(fā)展現(xiàn)狀與科技創(chuàng)新兩者之間存在著不協(xié)調(diào)的地方；聶正彥（2012）通過建立世代交疊經(jīng)濟系統(tǒng)模型，分析金融轉型與技術創(chuàng)新之間的互動關系，研究認為如果一個國家的金融發(fā)展水平不高，就會影響經(jīng)濟增長方式從粗放的資源型向集約的科技創(chuàng)新型轉換，甚至會產(chǎn)生阻礙作用；束蘭根（2011）認為金融的發(fā)展能夠促進產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整，實現(xiàn)經(jīng)濟持續(xù)、協(xié)調(diào)發(fā)展，但是由于金融機構與企業(yè)之間存在信息不對稱，金融機構對企業(yè)科技創(chuàng)新活動風險的評估很難進行，對企業(yè)科技創(chuàng)新活動的支持力度不足；熊名奇（2012）運用回歸模型，對東莞市的全要素生產(chǎn)率與金融發(fā)展進行分析，研究發(fā)現(xiàn)兩者之間不存在相關關系，認為東莞市的金融發(fā)展對科技創(chuàng)新沒有帶來促進作用；龔傳洲（2012）首先對科技創(chuàng)新指標進行主成分分析，然后運用向量自回歸（VAR）計量模型對融資支持我國科技創(chuàng)新進行分析，認為中長期信貸對科技創(chuàng)新的支持作用較大且持久，財政撥款的效果明顯，證券市場由于發(fā)展不充分導致其支持力度不強。

而在當前新常態(tài)背景下的研究偏少，主要側重于新常態(tài)的理解和調(diào)控思路。安宇宏（2014）、鄭京平（2014）指出必須通過技術創(chuàng)新、人力資本積累以及勞動全要素生產(chǎn)率的提高來化解增長下行壓力和結構失衡，實現(xiàn)經(jīng)濟常態(tài)化發(fā)展。余斌（2014）認為，經(jīng)濟新常態(tài)環(huán)境下，宏觀調(diào)控的整體思路需要根據(jù)環(huán)境的變化作出調(diào)整。張云（2014）探討了新常態(tài)下銀行的轉型方向及路徑選擇。趙洪寶和安錦（2015）分析在新常態(tài)背景下，財政金融政策對我國西部地區(qū)承接產(chǎn)業(yè)轉移的影響，認為應該搭建信息溝通的融資平臺，發(fā)展中小型金融機構和發(fā)展直接融資市場等手段。

（一）變量選取與數(shù)據(jù)說明

2014年，我國研發(fā)投入占GDP的比重、科技成果轉化率和科技進步對GDP的貢獻率，僅分別為3%、26%和51%左右，而發(fā)達國家和地區(qū)普遍達到5%、80%和75%左右。以色列科技進步對GDP的貢獻率高達90%以上，被譽為“世界上最小的超級大國”，與其長期奉行“科技強國”的治國方針密切相關。促進科技創(chuàng)新，一方面國家要集中力量攻克一批基礎性、前沿性、事關國計民生的重大科技攻關項目；另一方面大力扶持企業(yè)特別是科技創(chuàng)新型中小型企業(yè)蓬勃發(fā)展。實踐證明，中小企業(yè)是科技創(chuàng)新的主力軍。美國在20世紀90年代能夠實現(xiàn)“黃金十年”，主要是由于在其完善的金融體系扶持下，對中小企業(yè)的創(chuàng)新支持帶動了經(jīng)濟的快速增長以及經(jīng)濟質(zhì)量的穩(wěn)步提升。

在我國60%以上的專利發(fā)明、70%以上的技術創(chuàng)新和80%以上的新產(chǎn)品開發(fā)都是由中小企業(yè)完成的。因此，推動我國經(jīng)濟結構轉型，促進產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整，提升經(jīng)濟增長的科技含量，必須要大力支持科技創(chuàng)新型中小企業(yè)。但是，由于此類企業(yè)規(guī)模小、實力弱，不能達到銀行信貸所要求的抵押擔保條件，絕大多數(shù)企業(yè)都無緣銀行信貸。

衡量科技創(chuàng)新成果的指標比較多，衡量技術創(chuàng)新最普遍的指標有研發(fā)（R&D）投入、高技術產(chǎn)品產(chǎn)值和專利等。Arundel（2001）在分析經(jīng)濟發(fā)展與科技創(chuàng)新之間的關系時，認為專利數(shù)據(jù)對科技創(chuàng)新水平的分析具有重要作用。Acs Z（1992）采用專利申請數(shù)而非專利批準書來衡量創(chuàng)新技術水平，是為了剔除政府專利機構等人為因素的影響，能夠較為客觀地反映科技創(chuàng)新的真實水平。龔傳洲（2012）在衡量科技創(chuàng)新指標時也考慮了政府中人為因素的影響，選取國內(nèi)專利申請受理數(shù)指標。

金融相關比率是指一定時期內(nèi)社會金融活動總量與經(jīng)濟活動總量的比值。2014年社會融資規(guī)模為16.46萬億元，而企業(yè)債券占比14.7%，非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資占比2.6%，證券市場在整個社會融資中所占比重不是很大，說明證券市場在整個金融體系中的發(fā)展存在不足。因此，本文在考慮金融發(fā)展水平時，借鑒董虹（2012）采用的金融相關率指標，利用金融機構存貸款額與國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）之比來衡量金融相關率，說明金融的發(fā)展水平。文章在分析金融發(fā)展支持科技創(chuàng)新的同時，考慮國家財政投入中對科技的撥款效應，選取國家財政科技撥款指標。對國內(nèi)專利申請受理數(shù)、金融發(fā)展水平、國家財政科技撥款分別記為Y、X1和X2，并對指標進行對數(shù)變換處理，這樣處理不會改變變量的協(xié)整關系，并且能夠在一定程度上消除時間序列中存在的異方差現(xiàn)象，得到新的變量序列，分別記為LNY、LNX1和LNX2。文章選取1991—2013年間各變量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《金融統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》，金融發(fā)展水平變量經(jīng)過手工計算，并對變量進行對數(shù)化處理。

（二）變量的單位根檢驗

如果有兩列時間序列數(shù)據(jù)能夠表現(xiàn)出一致或類似的變化趨勢，即使兩者之間沒有任何有意義的關系，但進行OLS回歸也可表現(xiàn)出較高的可決系數(shù)，導致出現(xiàn)“虛假回歸”問題。如GDP每年都增長和旁邊的樹每年都長高，如果直接用數(shù)據(jù)回歸，那肯定存在正相關，而其實這個是沒有意義的回歸。所以，需要對變量進行平穩(wěn)性檢驗。采用ADF方法進行單位根檢驗，結果如表1。

從表1的單位根檢驗結果可以知道，在5%的顯著性水平下，變量的原序列是非平穩(wěn)的，但是一階差分后的變量序列都是平穩(wěn)序列。

（三）協(xié)整檢驗

變量LNX1、LNX2和LNY是非平穩(wěn)序列，但其線性組合可能存在穩(wěn)定的關系。從上面的分析知道，所有變量都是一階單整I（1）過程，可以進行協(xié)整關系檢驗。

從表2的分析結果可以看出，特征根、跡檢驗說明在5%的顯著性水平上各變量存在三個協(xié)整關系，通過了協(xié)整檢驗，說明變量之間存在長期的均衡關系，各變量能夠被其他變量的線性組合進行解釋。

（四）向量自回歸（VAR）模型構建

向量自回歸（VAR）模型是分析內(nèi)生變量間的動態(tài)關系，并且該模型不帶有任何約束條件，所以又稱為無約束VAR模型。建立向量自回歸（VAR）模型的主要目的是用于變量間的動態(tài)結構分析，分析隨機擾動對系統(tǒng)的動態(tài)沖擊，包括沖擊的大小、正負方向和沖擊持續(xù)的時間長短。

構建向量自回歸（VAR）模型，首先要確定最佳滯后階數(shù)。

依據(jù)AIC和SC準則，從表3的結果可知，VAR模型的最佳滯后階數(shù)是1。

由此建立VAR（1）模型，其矩陣表達式為：

LNX1tLNX2tLNYt=0.20920.14080.5628+

-0.7895 0.1254 0.0341-0.1102 0.9338 0.1681-0.0691 0.0344 0.8762×

LNX1t-1LNX2t-1LNYt-1

三、向量自回歸（VAR）模型的分析檢驗

（一）脈沖響應函數(shù)分析

脈沖響應函數(shù)（IRF：impulse-response function）描述的是一個內(nèi)生變量對殘差沖擊的反應（響應）。具體是指，在隨機誤差項上給予一個來自系統(tǒng)內(nèi)部或外部的標準差大小的沖擊，經(jīng)過沖擊后對內(nèi)生變量的當期值和未來值所產(chǎn)生影響，這種影響稱為動態(tài)影響。

脈沖響應函數(shù)反映的是系統(tǒng)內(nèi)部所有變量間的相互影響，具體是通過將全部變量納入到同一個系統(tǒng)進行分析，其分析的結果經(jīng)過系統(tǒng)內(nèi)部全部信息的相互作用。

根據(jù)圖1 VAR模型的穩(wěn)定性檢驗結果可以看出，所建立的VAR（1）模型的全部特征方程根都小于1，說明模型是穩(wěn)定的，可以進行下一步的脈沖響應函數(shù)分析。

對于脈沖響應函數(shù)分析，采用廣義脈沖方法，這樣可以避免由于變量的輸入順序不同而造成脈沖輸出結果的影響。脈沖響應分析結果如圖2。

從圖2可以看到，當在本期給金融發(fā)展一個正沖擊后，專利申請在當期后開始出現(xiàn)正向增長勢頭，沖擊效果一直在持續(xù)增長，并且沖擊的持續(xù)期比較長?？傮w來看，金融發(fā)展對專利申請的沖擊效果還是很明顯的。這說明，我國金融市場的發(fā)展相對滯后，不夠完善，對科技創(chuàng)新的支持作用不是很強，從另一個角度也說明政府政策的時滯性；但從長遠的作用來說，金融發(fā)展對科技創(chuàng)新的支持和促進作用還是比較明顯的。

當在本期給政府財政科技撥款一個正沖擊后，專利申請反應迅速，雖然當期出現(xiàn)一定的負值，但不到第2期沖擊效果就出現(xiàn)正值，并出現(xiàn)與金融發(fā)展類似的效果，沖擊效果一直在持續(xù)增加，不過當期增加幅度要強于金融發(fā)展對專利申請的沖擊影響，其沖擊效果也是保持一個長久穩(wěn)定的正向沖擊反應。這表明政府財政科技撥款受到的外部正向沖擊通過政府的財政預算傳遞給專利申請，對沖擊的反應直接、迅速，具有顯著的促進作用，并且具有較長的持續(xù)效應。

從金融發(fā)展和政府財政科技撥款對專利申請的正沖擊反應來看，在當前對于科技創(chuàng)新的支持力度和作用效果比較明顯的是政府財政預算。筆者認為，這與我國金融市場的發(fā)展程度和資本逐利有關。我國的金融市場改革較晚，相關制度等還存在不完善之處，2014年社會融資規(guī)模為16.46萬億元，而企業(yè)債券占比14.7%，非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資占比2.6%，證券市場在整個社會融資中所占比重不是很大，我國社會融資仍偏向于間接融資，直接融資的比重還較低。同時，由于我國特殊的經(jīng)濟體制，銀行在信貸支持上偏重于國有及大型企業(yè)，對科技創(chuàng)新力很強的中小企業(yè)支持力度不足。當前我國銀行出現(xiàn)的“錢荒”現(xiàn)象在一定程度上說明了這個問題。

從上面的分析可以看出，金融發(fā)展對于科技創(chuàng)新的支持力度存在嚴重的滯后性，但其對科技創(chuàng)新的作用不可忽視，其支持效應也是持久的。

（二）VAR模型的方差分解分析

對于VAR模型的動態(tài)特征，還可以采用方差分解方法對其動態(tài)特征進行研究。方差分解（variance decomposition）是比較不同變量的沖擊對一特定變量的影響強度或貢獻度，通過將系統(tǒng)的均方誤差進行分解，分解成不同變量沖擊所做的貢獻。通過方差分解分析的結果，可以知道隨著時間的推移，在科技創(chuàng)新的支持作用中，金融發(fā)展和政府財政科技撥款的貢獻度。具體結果見表4。

從表4可知，不考慮專利申請本身的貢獻率，隨著時間的推移，金融發(fā)展沖擊對專利申請的貢獻率逐步穩(wěn)定增長，在第10期達到最大，為3.98%；政府財政科技撥款的沖擊對專利申請的貢獻率一直平穩(wěn)增長，在第10期達到了近37%。對比金融發(fā)展與政府財政科技撥款沖擊對專利申請的貢獻率可以發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展的貢獻率較低，發(fā)展空間巨大。與張軍（2006）認為金融發(fā)展在促進經(jīng)濟增長和技術進步方面所起到的作用非常有限這一結論相類似。

四、結論與建議

通過上面的實證分析結果可知，金融發(fā)展在促進科技創(chuàng)新方面所起的支持作用不是很強，具有時滯性，并且金融發(fā)展對科技創(chuàng)新的促進作用較低，但其沖擊效應較為持久，發(fā)展空間巨大；相對來說，政府財政科技撥款對科技創(chuàng)新的支持作用反應迅速，效用明顯。針對模型的實證檢驗結論，提出一些建議：

（一）繼續(xù)加大政府財政科技的力度

模型結果表明，我國政府財政科技撥款對科技創(chuàng)新具有較強的支持作用，且支持效果比較持久。相對于其他科技創(chuàng)新活動活躍的國家和地區(qū)，我國的財政科技撥款占政府財政總支出的比重較低。龔傳洲（2010）的研究數(shù)據(jù)表明，在2009年我國財政科技撥款占政府財政總支出的比重才上升到4.2%。因此，對于科技創(chuàng)新的支持、促進產(chǎn)業(yè)結構的轉型，我國財政科技投入應該建立一個有效長久的穩(wěn)定增長機制，促進財政投入對科技創(chuàng)新的沖擊效果。

（二）構建多渠道的科技創(chuàng)新資金投入

模型結果顯示，金融發(fā)展對于科技創(chuàng)新的沖擊作用較弱，這也說明我國金融業(yè)發(fā)展沒有真正為實體經(jīng)濟服務，對企業(yè)尤其是中小企業(yè)的信貸支持較少，嚴重阻礙了我國科技創(chuàng)新活動的進行。因此，進行科技創(chuàng)新，就應該發(fā)展多元化資金來源渠道，完善中長期信貸市場對科技創(chuàng)新的貸款定價，最大限度地支持科技創(chuàng)新；優(yōu)化創(chuàng)新型企業(yè)的信息披露，充分發(fā)揮證券市場的融資能力，減少企業(yè)對銀行信貸資金的依賴。

（三）充分發(fā)揮商業(yè)銀行對科技創(chuàng)新的服務，尤其是地方性非國有商業(yè)銀行

發(fā)揮城市商業(yè)銀行的本土特性、與本地域企業(yè)聯(lián)系比較密切、熟悉客戶的資信與經(jīng)營狀況的優(yōu)勢。相對國有大型銀行來說，城市商業(yè)銀行能夠有效地避免信息不對稱問題，并且方便對地方企業(yè)進行監(jiān)督，應充分發(fā)揮城市商業(yè)銀行的比較優(yōu)勢。

（四）構建金融公共服務平臺

科技創(chuàng)新活動具有高投入、高風險，資金占用期長的特征，并且活動主體多為新興產(chǎn)業(yè)的中小企業(yè)。商業(yè)銀行放貸以流動性和安全性為本，通過風險投資公司、創(chuàng)業(yè)投資基金等科技創(chuàng)新平臺來提供金融支持，充分利用融資平臺對項目風險等的鑒別能力，能夠有效地防范和控制風險，降低銀行的成本。

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