上海市科技金融與經(jīng)濟增長關系的實證研究——基于VAR模型

黃江燕 黃江平

(上海大學，上海 200433)

對于科技金融的定義，目前最權威的是趙昌文在《科技金融》一書中的表述，“科技金融是指通過改革財政科技投入方式，引導和促進銀行業(yè)、證券業(yè)、保險業(yè)金融機構(gòu)及創(chuàng)業(yè)投資等各類資本，創(chuàng)新金融產(chǎn)品，改進服務模式，搭建服務平臺，實現(xiàn)科技創(chuàng)新鏈條與金融資本鏈條的有機結(jié)合，為初創(chuàng)期到成熟期各發(fā)展階段的科技企業(yè)提供融資支持和金融服務的一系列政策和制度的系統(tǒng)安排”[1]?？萍际堑谝簧a(chǎn)力，金融是第一推動力[2]?？萍紕?chuàng)新和金融市場的發(fā)展以及二者的融合對經(jīng)濟建設和社會進步發(fā)揮著越來越重要的作用。如何促進科技金融發(fā)展，利用科技金融推動自主創(chuàng)新能力的全面提高，增強國家核心競爭力是近年來研究的熱點之一。

本文利用2004—2016年的上海市高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為經(jīng)濟增長的代表性指標，使用政府資金、企業(yè)資金、貸款機構(gòu)資金、資本市場資金等指標構(gòu)建科技金融投入體系，并建立VAR模型進行實證分析，為上海市引導科技金融發(fā)展進而促進經(jīng)濟增長提供依據(jù)。

一、變量的選擇及模型的構(gòu)建

本文的科技金融體系是基于張玉喜的科技金融生態(tài)群落子系統(tǒng)構(gòu)建的，其中包括政府機構(gòu)、科技創(chuàng)新企業(yè)、科技貸款機構(gòu)、科技資本市場、創(chuàng)業(yè)風險投資和科技擔保機構(gòu)六部分[3]。鑒于目前創(chuàng)業(yè)風險投資具有較大的不確定性及科技擔保在我國發(fā)展時間不長、數(shù)據(jù)不完善，所以，暫不考慮這兩項指標的影響。而科技金融的產(chǎn)出指標即經(jīng)濟增長的代表性指標，本文選取的是高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值。因此，本文將從政府資金、企業(yè)資金、貸款機構(gòu)資金、資本市場資金等四個方面研究上海市科技金融投入對經(jīng)濟增長的影響。

政府資金(gov)。科技創(chuàng)新是一個前期投入大、不確定性強的探索性活動，一般情況下R&D活動具有較強的正外部性，其溢出效應可能會導致市場失靈[3]。政府對科技創(chuàng)新的投入在彌補市場失靈的同時，可以作為科技金融投入指標的一部分，因此本文以上海市政府R&D經(jīng)費內(nèi)部支出來度量政府為科技創(chuàng)新提供的資金支持[3]。

企業(yè)資金(ent)。科技創(chuàng)新企業(yè)通常會通過提高研發(fā)活動投入以提升企業(yè)的競爭力[3]，因此，本文以上海市企業(yè)R＆D 經(jīng)費內(nèi)部支出來度量企業(yè)為科技創(chuàng)新提供的資金支持[4]。

貸款機構(gòu)資金(loa)。在科技金融體系中，科技貸款機構(gòu)主要為科技創(chuàng)新企業(yè)提供間接的債務融資。我國科技貸款機構(gòu)通常指商業(yè)銀行、政策性銀行等銀行類金融機構(gòu)，這些機構(gòu)為規(guī)模較小、信用記錄不完整、尚未進入證券市場的科技型中小企業(yè)提供債務融資[3]。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文以上海市金融機構(gòu)人民幣各項貸款余額來度量科技貸款機構(gòu)對科技創(chuàng)新的支持[5]。

資本市場資金(cap)?？萍假Y本市場為科技創(chuàng)新企業(yè)提供的是長期資本支持，隨著我國多層次的資本市場不斷發(fā)展和完善，我國的主板市場及創(chuàng)業(yè)板、中小企業(yè)板、新三板等多個專門服務于不同生命周期的科技創(chuàng)新企業(yè)的子市場共同構(gòu)成了科技金融投入的重要部分[3]。本文以上海市上市公司的股票交易金額來度量資本市場對科技創(chuàng)新的支持強度[6]。

高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(ion)。高技術產(chǎn)業(yè)是知識和技術密集型產(chǎn)業(yè)包括機器人研制、生物技術、電子、通信及計算機等行業(yè)，其具有研發(fā)投入大的特點。高技術產(chǎn)業(yè)的智力性、創(chuàng)新性及戰(zhàn)略性對社會和經(jīng)濟的發(fā)展具有極其重要的作用，作為上海市科技金融產(chǎn)出的有效代表性指標可以在一定程度上衡量上海市經(jīng)濟增長[7]。

由政府資金(gov)、企業(yè)資金(ent)、貸款機構(gòu)資金(loa)、資本市場資金(cap)及高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(ion)建立模型，為消除異方差的影響，對各變量取對數(shù)后建模得到：

其中α為截距項，μ為隨機變量。

二、實證分析

本文選取2004—2016年13年間上海市各科技金融投入與產(chǎn)出指標的相關數(shù)據(jù)。其中政府資金、企業(yè)資金相關數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》，貸款機構(gòu)資金相關數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站，資本市場資金相關數(shù)據(jù)來源于《中國證券期貨統(tǒng)計年鑒》，而高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值相關數(shù)據(jù)來源于上?？萍冀y(tǒng)計網(wǎng)站。本文主要運用計量軟件stata構(gòu)建模型。

1.變量間的相關性分析

在構(gòu)建VAR模型前對變量lngov、lnent、lnloa、lncap 及l(fā)nion進行相關性分析，以便了解各變量之間的相關關系。

表1 各變量之間的相關系數(shù)

從表1可以看出，解釋變量與被解釋變量之間在5%的水平下相關性均顯著，其中解釋變量lngov、lnent、lnloa及l(fā)ncap與被解釋變量lnion之間的相關系數(shù)分別為0.916 5、0.919 1、0.869 3及0.773 3，表明各解釋變量能有效地說明被解釋變量。同時發(fā)現(xiàn)解釋變量之間的相關性也很強，但作為科技金融體系的主要組成部分不予以剔除。從相關性分析中可以初步認定上海市科技金融投入指標政府資金、企業(yè)資金、貸款機構(gòu)資金及資本市場資金的變動將引起上海市高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的變動，進而影響上海市經(jīng)濟增長。

2.變量的平穩(wěn)性檢驗

為避免建立的模型出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，本文首先運用ADF單位根檢驗法對上海市的科技金融投入指標政府資金、企業(yè)資金、貸款機構(gòu)資金、資本市場資金及上海市高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值進行平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果如表2所示。檢驗結(jié)果說明變量lnion、lngov、lnent、lncap均為平穩(wěn)序列，而lnloa是非平穩(wěn)序列，但一階差分之后△lnion、△lngov、△lnent、△lnloa、△lncap、△lnris均是平穩(wěn)序列，表明這些變量均是一階單整序列，可以進行協(xié)整檢驗。

表2 變量的單位根檢驗結(jié)果

3.協(xié)整檢驗

表3 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果Johansen tests for cointegrationTrend:constantNumber of obs=12 Sample:2005-2016Lags=1

檢驗結(jié)果表明只有2個線性無關的協(xié)整向量，如表3中“*”所標識的，而最大特征值檢驗也表明可在5%的水平上拒絕“協(xié)整秩為0”的原假設(65.453 4>33.46),同時，也可在5%的水平上拒絕“協(xié)整秩為1”的原假設(28.634 5>27.07),但無法拒絕“協(xié)整秩為2”的原假設(17.347 3<20.97)。因此，選擇協(xié)整秩為2。綜上所述，變量lnion、lngov、lnent、lnloa、lncap存在長期的均衡關系。

4.VAR模型的平穩(wěn)性檢驗

在構(gòu)建VAR模型時，需要確定變量的滯后階數(shù)，較多的是基于信息準則來確定。就本文而言，鑒于樣本數(shù)量的限制，選擇滯后期為1來構(gòu)建VAR模型。

確定VAR模型的滯后期后，通過特征值來檢驗該VAR模型是否平穩(wěn)。若伴隨矩陣的所有特征值都在單位圓內(nèi)部，則為平穩(wěn)過程，否則該VAR模型是不穩(wěn)定的。

圖1 VAR模型單位根的檢驗圖

在VAR模型中，有nk個根，n是變量的個數(shù)，k則是最優(yōu)滯后期，本文的模型中有5個變量，最優(yōu)滯后期為1，所以應有5個點落在單位圓內(nèi)，圖1中恰有5個點在單位圓內(nèi)，這表明建立滯后期為1的VAR模型是穩(wěn)定的。

5.VAR模型的構(gòu)建

基于前文分析，對2004—2016年上海市對科技金融體系的投入指標政府資金(gov)、企業(yè)資金(ent)、金融機構(gòu)資金(loa)以及資本市場資金(cap)和高技術產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值(ion)取對數(shù)后建立VAR模型，得到的回歸結(jié)果如下頁表4所示。

表4 lnion、lngov、lnent、lnloa、lncap向量自回歸模型結(jié)果

從表4中可以看出，變量lnion、lngov、lnent、lnloa、lncap的VAR模型的擬合優(yōu)度都很高，其可決系數(shù)都達到了0.5以上。其中，在被解釋變量為lnion 的VAR模型中，可決系數(shù)達到0.9497，這為進一步分析科技金融投入對高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展的促進作用奠定了基礎。

6.脈沖響應檢驗

本文通過脈沖響應函數(shù)對VAR模型展開進一步解釋。經(jīng)30期(2004—2034年)的脈沖響應分析，得到上海市科技金融投入指標政府資金(lngov)、企業(yè)資金(lnent)、貸款機構(gòu)資金(lnloa)及資本市場資金(lncap)對高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(lnion)的沖擊反應。各圖中的中間線是脈沖響應函數(shù)，上下線分別代表該函數(shù)值的正負1倍標準差。縱坐標為單位沖擊引起的波動，橫坐標表示波動持續(xù)時間。對VAR模型進行脈沖響應檢驗，輸出的結(jié)果如圖2—5所示。當分別給lngov、lnent、lnloa、lncap一個標準差的沖擊時，對于lngov，lnion在第1期達到最高點后開始下降，并在第7期后逐漸趨于零；對于lnent，lnion在第1期、第2期及第3期有正向的反應，隨后出現(xiàn)大幅的下降直至趨向平穩(wěn)；對于lnloa，lnion在第2期時達到最大值后開始下降，并在第6期后逐漸平穩(wěn)；對于lncap，lnion在第2期達到頂峰，隨后急速下降并在第8期后趨于平穩(wěn)。綜合以上的脈沖響應結(jié)果可以看出，上海市科技金融體系中的政府資金、企業(yè)資金、貸款機構(gòu)資金及資本市場資金對高技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展均存在促進作用，但促進效果在持續(xù)期及強度上有所不同。

圖2 政府資金對高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的脈沖響應圖

圖3 企業(yè)資金對高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的脈沖響應圖

圖4 貸款機構(gòu)資金對高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的脈沖響應圖

圖5 資本市場資金對高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的脈沖響應圖

7.方差分解檢驗

上海市高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的方差分解檢驗主要是進一步分析科技金融體系中政府資金(lngov)、企業(yè)資金(lnent)、貸款機構(gòu)資金(lnloa)及資本市場資金(lncap)等投入指標對產(chǎn)出指標高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(lnion)的貢獻度大小，方差分解的結(jié)果如表5所示。

表5 lngov、lnent、lnloa、lncap對lnion的方差分解結(jié)果

從上頁表5可以看出，高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(lnion)的波動受自身沖擊的影響最大(各期均達到58%以上)，第一期的貢獻度達到了100%，在接下來的幾期內(nèi)貢獻值分別為74.134 8%、63.253 4%及59.581 3%。除此之外，受政府資金(lngov)、貸款機構(gòu)資金(lnloa)和資本市場資金(lncap)投入沖擊的影響也較大，且lngov的影響更顯著。lngov 對lnion的貢獻度自第2期開始均達到15%以上，而lnloa 對lnion 的貢獻度自第2期達到10%后各期都穩(wěn)定在12%以上。相對于lngov、lnloa及l(fā)ncap三個投入指標，lnent投入的沖擊對lnion的影響最小，長期穩(wěn)定于2.8%左右。通過lngov、lnent、lnloa 以及l(fā)ncap對lnion的方差分解結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，上海市政府資金、企業(yè)資金、貸款機構(gòu)資金及資本市場資金對高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值均有促進作用，且政府資金的促進作用更顯著。但隨著時間的推移，貸款機構(gòu)資金及資本市場資金的作用將會有所上升。其中貸款機構(gòu)資金的貢獻度從第2期的5.3077%逐漸上升到第10期的12.431 4%，資本市場資金的貢獻度從第2期的4.274 6%逐漸上升到第10期的10.364 6%。相比之下，企業(yè)資金對高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展的促進作用顯得較微弱，但從長期看，企業(yè)資金的貢獻度是明顯上升的，從第2期的0.019%逐漸上升到第10期的2.888 7%。而政府資金在整體上的貢獻度較大，但從長期來看呈下降趨勢，從第2期的16.263 9%到第10期的15.752 6%有一個微弱的下降。

三、結(jié)論與建議

首先，上海市科技金融投入是高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要基礎。實證表明科技金融投入有利于提高高技術產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值。政府資金對高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展的貢獻度相較于其他三個指標是最大的，因此，為促進上海市高技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，上海市政府應加大對科技金融的資金投入力度，發(fā)揮好政府資金的引導作用，為高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供更加完善的條件。在高技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中企業(yè)資金的投入發(fā)揮的作用就會小得多，但在較長時間里，企業(yè)資金的價值會進一步得到發(fā)揮，所以企業(yè)在發(fā)展業(yè)務的同時，也需要適當加大對R&D經(jīng)費的投入，這有利于企業(yè)的發(fā)展。隨著高技術產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，對資金的需求會越來越大，單靠政府資金和企業(yè)資金難以滿足需求，需貸款機構(gòu)資金及資本市場資金支持。因此，上海市應積極引導貸款機構(gòu)及資本市場對高技術產(chǎn)業(yè)給予資金支持。

其次，上海市科技金融與高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間存在著長期的穩(wěn)定關系[6]。實證結(jié)果顯示，代表科技金融投入的4個指標——政府資金、企業(yè)資金、貸款機構(gòu)資金及資本市場資金對高技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都有一定的促進作用，在高技術產(chǎn)業(yè)的不同發(fā)展階段，不同投入指標發(fā)揮的作用不同，各個投入指標呈現(xiàn)互補性與共生性的特點。因此，各資金投入主體應該明確其在科技金融體系中的功能定位，形成政府資金、企業(yè)資金、貸款機構(gòu)資金及資本市場資金廣泛聯(lián)接、協(xié)同聯(lián)動，共同實現(xiàn)金融資源的最優(yōu)配置，為高技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供基礎，以期更好地促進上海市經(jīng)濟增長。

上海正在積極建設具有全球影響力的科創(chuàng)中心與國際金融中心，科技與金融是經(jīng)濟發(fā)展中的兩大重要引擎，如何科學把握科技與金融的關系，加強兩者的結(jié)合，這對促進上海市經(jīng)濟增長意義重大。