科技金融投入、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟增長

徐家楠，徐旭初

（安徽財經(jīng)大學金融學院，安徽蚌埠23300）

內(nèi)生增長理論認為科技創(chuàng)新是推動經(jīng)濟增長的關(guān)鍵因素，黨的十九大指出創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，是建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的戰(zhàn)略支撐。但科技創(chuàng)新水平的提高需要資金的投入，而科技金融的出現(xiàn)，為科技創(chuàng)新活動提供了資金支持，同時也成為推動經(jīng)濟增長的關(guān)鍵力量。因此國務院發(fā)布《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》等文件，目的是推動科技與金融結(jié)合，建立國家科技金融創(chuàng)新中心，引導科技金融與科技創(chuàng)新進行協(xié)同發(fā)展，促進經(jīng)濟增長。因此深入研究科技金融投入與科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的影響，不僅可以豐富科技金融投入與科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的理論體系，而且對推動經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變，促進經(jīng)濟高質(zhì)量增長具有重要的現(xiàn)實意義。

目前對于科技金融投入、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟增長的研究，學者主要分析兩兩之間的關(guān)系。對于科技金融投入與經(jīng)濟增長的研究，一部分學者從科技金融與經(jīng)濟增長的角度出發(fā)，如劉文麗、盧亞娟、張芷若和谷國鋒運用實證分析得出科技金融對經(jīng)濟增長具有促進作用[1-3]。韓俊華從理論分析層面說明科技金融的經(jīng)濟增長效應[4]。還有學者從科技金融投入角度出發(fā)，如谷慎和汪淑娟認為科技金融投入對經(jīng)濟增長質(zhì)量具有時空異質(zhì)性[5]。在科技創(chuàng)新與經(jīng)濟增長方面，Sengupta JK、張林、李翔和鄧峰認為科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長產(chǎn)生正向影響[6-8]。孫偉等、易文鈞等發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的影響具有區(qū)域差異性[9-10]。在科技金融投入與科技創(chuàng)新方面，一部分學者從科技金融與科技創(chuàng)新的角度出發(fā)，如蘆鋒和韓尚容、曹文芳、杜江等學者運用實證研究得出科技金融促進了科技創(chuàng)新[11-13]。鄭磊等運用面板門檻模型發(fā)現(xiàn)科技金融與科技創(chuàng)新之間存在U型關(guān)系[14]。徐玉蓮等、張芷若和谷國鋒將科技金融與科技創(chuàng)新進行耦合協(xié)調(diào)度評價，結(jié)果顯示中國大部分省份耦合協(xié)調(diào)度整體偏低[15-16]。還有學者從科技金融投入的角度出發(fā)，如張玉喜和趙麗麗認為短期內(nèi)科技金融投入促進了科技創(chuàng)新[17]177-184。郭燕青和李海銘實證得出科技金融投入有利于提高制造業(yè)創(chuàng)新效率[18]。而對于三者之間關(guān)系研究比較少，張紫璇和趙麗萍以技術(shù)創(chuàng)新為門檻變量，研究科技金融與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，隨著技術(shù)創(chuàng)新水平不斷提高，科技金融對經(jīng)濟增長的正向作用也隨之增加[19]93-98。

上述研究說明，科技金融投入與科技創(chuàng)新聯(lián)系密切，是促進經(jīng)濟增長的關(guān)鍵因素，但鮮有研究兩者的協(xié)同效應對經(jīng)濟增長的影響。同時未考慮二者不匹配時，帶來的經(jīng)濟增長效應可能不同，即科技金融投入與科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長存在門檻效應。在研究方法上，多數(shù)研究忽略了地區(qū)之間的聯(lián)系，未將空間因素納入進來。本文主要從以下幾方面著手：首先，將科技金融投入與科技創(chuàng)新聯(lián)系起來，從機制分析和實證分析研究科技金融投入和科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的獨立效應和協(xié)同效應。其次，為提高模型的穩(wěn)健性和正確性，將空間因素考慮進來，運用空間計量模型研究科技金融投入和科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的獨立效應和協(xié)同效應。最后，建立面板門檻模型研究科技金融投入和科技創(chuàng)新與經(jīng)濟增長的非線性關(guān)系。

一、研究假設

科技金融投入將科技資源和金融資源進行結(jié)合，是推動經(jīng)濟增長的強大動力?？萍冀鹑谕度胪ㄟ^吸收政府、企業(yè)、金融機構(gòu)和創(chuàng)業(yè)風險機構(gòu)等主體資金，發(fā)揮資本形成功能，為高發(fā)展?jié)摿?、高產(chǎn)值的產(chǎn)業(yè)提供資金支持，增強了產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，促進了經(jīng)濟增長。各科技金融投入主體發(fā)揮風險分散功能，將經(jīng)濟發(fā)展過程中的技術(shù)風險、流動性風險和市場風險等風險進行轉(zhuǎn)移和分散，減少宏觀經(jīng)濟波動，促進經(jīng)濟增長。各科技金融主體在進行資金投入以后，與所投企業(yè)簽訂合同，定時檢查所投企業(yè)的財務狀況，促使企業(yè)有效開展研發(fā)活動，規(guī)范企業(yè)的經(jīng)營活動。在各科技金融主體有效激勵和監(jiān)督下，企業(yè)作出的決策將更加謹慎，有助于推動企業(yè)健康有效發(fā)展，促進經(jīng)濟增長。由此文章提出假設一：

H1：科技金融投入有利于經(jīng)濟增長

內(nèi)生增長理論認為科技創(chuàng)新是促進經(jīng)濟增長的關(guān)鍵?？萍紕?chuàng)新可以促進新技術(shù)、新生產(chǎn)方式和新產(chǎn)品的開發(fā)，促進高發(fā)展價值的產(chǎn)業(yè)鏈形成，以提高資本利用效率，阻止資本邊際效率遞減，優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，提高全要素生產(chǎn)效率，最終促進經(jīng)濟增長。由此文章提出假設二：

H2：科技創(chuàng)新有利于經(jīng)濟增長

科技金融投入與科技創(chuàng)新之間存在復雜的關(guān)系。政府為提高科技創(chuàng)新水平，通過財政科技支出、稅收減免等手段促進科技創(chuàng)新；科技創(chuàng)新具有高收益的特點，而金融機構(gòu)、創(chuàng)業(yè)風險投資機構(gòu)和企業(yè)等市場金融主體為追求高收益，就會對科技創(chuàng)新活動進行資金支持，促進科技創(chuàng)新水平提高，因此科技金融投入促進了科技創(chuàng)新。而科技創(chuàng)新活動能夠帶來豐富的利益，提高了科技金融投入績效。由于資源會自發(fā)的向高效率部門轉(zhuǎn)移，進而大量的科技金融資金會進入科技創(chuàng)新市場，因此科技創(chuàng)新促進科技金融投入。由此可見，科技金融投入與科技創(chuàng)新密不可分，二者的協(xié)同發(fā)展有利于經(jīng)濟增長。

由于各地區(qū)面臨的資源條件和科技環(huán)境不同，因此不同的科技金融投入和科技創(chuàng)新可能會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生不同的影響。張紫璇和趙麗萍以技術(shù)創(chuàng)新為門檻變量，發(fā)現(xiàn)科技金融發(fā)展與經(jīng)濟增長存在非線性關(guān)系[19]93-98。由以上分析提出以下假設：

H3：科技金融投入與科技創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展對經(jīng)濟增長產(chǎn)生正向效應

H4：科技金融投入與科技創(chuàng)新的經(jīng)濟增長效應存在“門檻現(xiàn)象”

二、研究設計

1.變量選取

文章選取中國2009—2017年30個省市的原始數(shù)據(jù)，來源于各年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國火炬統(tǒng)計年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》、清科私募通數(shù)據(jù)庫和《中國創(chuàng)業(yè)風險投資發(fā)展報告》。

（1）被解釋變量

經(jīng)濟增長衡量（Y）：衡量經(jīng)濟增長的指標眾多，目前常用指標有人均GDP、GDP、實際GDP和GDP增長率等。文章借鑒李翔和鄧峰所選用人均GDP作為衡量經(jīng)濟增長的指標[8]86。因為人均GDP可以反映國家發(fā)展水平和居民的生活水平，同時以各地區(qū)為研究對象時，具有較強的可比性。為消除異方差，文章將人均GDP對數(shù)化處理，作為經(jīng)濟增長的衡量標準。

（2）核心解釋變量

①科技創(chuàng)新衡量（TI）：多數(shù)學者使用專利數(shù)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值和三大檢索論文數(shù)表示科技創(chuàng)新，文章借鑒李政和楊思瑩所選用專利授權(quán)數(shù)作為衡量科技創(chuàng)新的指標[20]。為消除異方差，文章將專利授權(quán)數(shù)對數(shù)化處理，作為科技創(chuàng)新的衡量標準。

②科技金融投入衡量（TF）：從科技金融的參與主體來看，文章從政府、企業(yè)、金融機構(gòu)和風投支持四個方面構(gòu)建科技金融投入指標。政府支持方面：文章借鑒曹顥等學者所使用的財政科技支出指標衡量政府支持力度[21]。企業(yè)支持方面：文章借鑒張玉喜和趙麗麗所使用的R&D內(nèi)部支出中的企業(yè)資金指標衡量企業(yè)支持力度[17]179。金融機構(gòu)方面：金融機構(gòu)支持力度借鑒張芷若和谷國鋒所使用的指標，運用金融機構(gòu)各項貸款代替金融機構(gòu)科技貸款[3]113。風投支持方面：借鑒陳珊所使用的創(chuàng)業(yè)風險投資數(shù)量指標衡量風投支持力度[22]?；诖?，借鑒杜江等測算科技金融發(fā)展的方法，運用熵值法測算四個指標的權(quán)重，綜合衡量科技金融投入[13]20。

（3）控制變量

為防止其他因素影響，文章從固定資產(chǎn)投資、城鎮(zhèn)化和高等教育三個方面選取控制變量。其中，固定資產(chǎn)投資（GDZC）采用固定資產(chǎn)投資占名義GDP比重表示，李成剛認為固定資產(chǎn)投資促進了經(jīng)濟增長[23]。城鎮(zhèn)化（URBAN）采用各地區(qū)城鎮(zhèn)人口占各地區(qū)總?cè)丝诒戎乇硎?，周慧等驗證了城鎮(zhèn)化促進了經(jīng)濟增長[24]。高等教育（EDU）采用每十萬人口高等學校平均在校生數(shù)的對數(shù)值表示，王葉軍和周京奎實證驗證了高等教育有利于經(jīng)濟增長[25].。

各變量描述性統(tǒng)計見表1：

表1 各變量描述性統(tǒng)計

2.研究方法

（1）空間計量模型介紹

空間計量模型主要包括空間杜賓模型（SDM）、空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）。Lesage認為空間杜賓模型優(yōu)于空間滯后模型和空間誤差模型，因為空間滯后模型和空間誤差模型是空間杜賓模型的特殊形式，空間杜賓模型綜合考慮了隨機沖擊的空間效應以及因變量和自變量的空間影響，得到更多的有效信息[26]。文章以空間杜賓模型為基礎，借鑒孫葉飛等所構(gòu)建的模型[27]，研究科技金融投入、科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長獨立效應和協(xié)同效應，具體公式如下：

其中，βi代表各個變量的回歸系數(shù)，Y i,t為經(jīng)濟增長，TIi,t科技創(chuàng)新，TF i,t是科技金融投入，X i,t為其他影響經(jīng)濟增長的控制變量，W為空間權(quán)重矩陣，ρ為被解釋變量空間滯后系數(shù)，ηi為解釋變量空間滯后系數(shù)。當ηi=0，此時空間杜賓模型轉(zhuǎn)化為空間滯后模型；當ηi=-βi，此時空間杜賓模型轉(zhuǎn)化為空間誤差模型。

空間權(quán)重矩陣將各地區(qū)聯(lián)系起來，文章選擇鄰近空間權(quán)重矩陣研究科技金融投入、科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的空間效應。鄰近空間權(quán)重矩陣的編制原則是：矩陣中對角線上的元素值均為0；若兩個地區(qū)相鄰，矩陣中的元素值為1；若兩個地區(qū)不相鄰時，矩陣中的元素值為0。

（2）面板門檻模型介紹

在不同的科技創(chuàng)新和科技金融投入階段，科技金融投入與科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的效應可能不同，即存在門檻效應。文章選擇Hansen提出的靜態(tài)面板門檻模型[28]，分別以科技創(chuàng)新和科技金融投入為門檻變量，構(gòu)建單一面板門檻模型如下：

文章可能存在多重面板門檻模型，因此文章構(gòu)建雙重面板門檻模型，具體公式為：

為了研究經(jīng)濟增長的滯后效應，文章構(gòu)建動態(tài)面板門檻模型，具體公式為：

多重動態(tài)面板門檻模型與單一動態(tài)面板門檻模型類似，在多重面板門檻模型中加入經(jīng)濟增長的滯后項。Y i,t為經(jīng)濟增長，Y i,t-1為經(jīng)濟增長滯后一階，TIi,t為科技創(chuàng)新，TF i,t是科技金融投入，X i,t為其他影響經(jīng)濟增長的控制變量。γ、γ1和γ2為門檻值，TIi,t和TF i,t為門檻變量，I(.)為指標函數(shù)。

三、實證分析

1.空間計量模型的實證分析

（1）空間相關(guān)性分析

在建立空間計量模型之前，需要進行空間相關(guān)性檢驗，目前檢驗空間相關(guān)性最流行的方法是莫蘭指數(shù)。莫蘭指數(shù)檢驗各區(qū)域之間的相關(guān)性，取值在[-1,1]。當莫蘭指數(shù)等于0時，區(qū)域之間不存在相關(guān)性，當莫蘭指數(shù)取值在[-1，0)時，區(qū)域之間存在負向相關(guān)性，反之在(0,1]時，區(qū)域之間存在正向相關(guān)性。莫蘭指數(shù)計算公式為：

文章采用鄰近空間權(quán)重矩陣計算中國2009—2017年30個省份科技金融投入、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟增長的莫蘭指數(shù)值。結(jié)果見表2：

表2 空間相關(guān)性檢驗

從表2可以發(fā)現(xiàn)，各年份的經(jīng)濟增長、科技創(chuàng)新和科技金融投入的莫蘭指數(shù)高度顯著且為正，說明中國區(qū)域間經(jīng)濟增長、科技創(chuàng)新和科技金融投入并不是隨機分布的，而是存在顯著正向空間性。因此研究科技金融投入、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟增長的關(guān)系時需考慮空間因素，借助空間計量模型進行實證分析。

（2）空間計量模型分析

在進行模型估計之前，需要對模型進行選擇。文章首先采用Hausman檢驗分別對靜態(tài)面板模型的獨立效應和協(xié)同效應進行選擇，結(jié)果發(fā)現(xiàn)獨立效應模型和協(xié)同效應模型的Hausman檢驗值分別為179.04和66.27，相對應的P值均為0.0000，說明均采用固定效應模型。然后采用Wald檢驗和LR檢驗分別對空間杜賓模型的獨立效應和協(xié)同效應進行檢驗，檢驗結(jié)果見表3。

在表3中，從LR檢驗來看，獨立效應模型和協(xié)同效應模型的檢驗P值均為0，說明獨立效應模型和協(xié)同效應模型均選擇空間杜賓模型，不能退化為空間誤差模型；從Wald檢驗來看，獨立效應檢驗模型P值為0.1140，說明獨立效應模型沒有通過檢驗，空間杜賓模型應退化為空間滯后模型，而協(xié)同效應模型的P值為0.0029，說明協(xié)同效應模型通過檢驗，空間杜賓模型不能退化為空間滯后模型，應選擇空間杜賓模型。

表3 Wald檢驗和LR檢驗結(jié)果

最后對所選模型進行Hausman檢驗，結(jié)果顯示空間滯后模型的Hausman檢驗值為6.69，相對應的P值為0.3505，說明采用隨機效應模型，空間杜賓模型Hausman檢驗對應的P值為0，說明均采用固定效應模型。

表4給出了各模型的估計結(jié)果。從獨立效應模型來看，空間自回歸系數(shù)顯著為正，說明經(jīng)濟增長在區(qū)域之間存在顯著正向空間溢出效應，與莫蘭指數(shù)分析結(jié)果一致，表明鄰近地區(qū)的經(jīng)濟增長會帶動本地區(qū)的經(jīng)濟增長，說明區(qū)域經(jīng)濟增長呈現(xiàn)集聚特征。協(xié)同效應的空間自回歸系數(shù)與獨立效應一致，說明結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表4 模型估計結(jié)果

呂承超等認為空間滯后系數(shù)顯著且不為0，則回歸方程中的回歸系數(shù)不能解釋各變量的經(jīng)濟含義[29]。因此文章運用偏微分法將空間滯后模型和空間杜賓模型的總效應分解成直接效應和間接效應。

表5給出了空間滯后模型和空間杜賓模型的空間效應分解結(jié)果。從獨立效應分解來看，科技金融投入的直接效應回歸系數(shù)為0.683，對經(jīng)濟增長產(chǎn)生促進作用，與靜態(tài)面板模型估計結(jié)果一致?？萍冀鹑谕度刖哂匈Y本形成功能、分散風險功能和激勵監(jiān)督功能，該功能對經(jīng)濟增長具有一定的推動作用?？萍冀鹑谕度氲拈g接效應顯著為正，說明科技金融投入對鄰近地區(qū)的經(jīng)濟增長產(chǎn)生空間溢出效應。基于此，科技金融投入的增加對本地區(qū)和鄰近地區(qū)的經(jīng)濟增長均產(chǎn)生顯著正向影響，說明科技金融投入的提高對中國經(jīng)濟增長起到推動作用。假設一得到驗證?？萍紕?chuàng)新的直接效應顯著為正，說明科技創(chuàng)新促進本地區(qū)的經(jīng)濟增長，與靜態(tài)面板模型估計結(jié)果一致?？萍紕?chuàng)新通過開發(fā)新技術(shù)、新產(chǎn)品，提高全要素生產(chǎn)率，促進經(jīng)濟增長?？萍紕?chuàng)新的間接效應的回歸系數(shù)為0.125，說明科技創(chuàng)新對鄰近地區(qū)的經(jīng)濟增長產(chǎn)生空間溢出效應，因為鄰近地區(qū)通過模仿和引進新技術(shù)和新的生產(chǎn)方式，提高自身生產(chǎn)率的提高。從總效應可以看出，科技創(chuàng)新推動了經(jīng)濟增長，因此，科技創(chuàng)新是促進經(jīng)濟增長的關(guān)鍵。假設二得到驗證。從控制變量發(fā)現(xiàn)，固定資產(chǎn)投資、城鎮(zhèn)化和高等教育的直接效應、間接效應與總效應均顯著且為正，這與學者研究結(jié)果一致。因此在研究如何促進經(jīng)濟增長時，也應考察上述因素。

從協(xié)同效應分解來看，科技金融投入與科技創(chuàng)新的協(xié)同項的直接效應的系數(shù)估計值為0.0699，間接效應為0.182，均通過了顯著性檢驗，說明科技金融投入與科技創(chuàng)新的協(xié)同效應對本地區(qū)和鄰近地區(qū)的經(jīng)濟增長產(chǎn)生顯著的促進作用。從總效應來看，估計系數(shù)值為0.252，說明科技金融投入與科技創(chuàng)新的協(xié)同發(fā)展，促進了經(jīng)濟增長，假設三得到驗證。但科技金融投入與科技創(chuàng)新的協(xié)同效應小于兩者的獨立效應，主要是由于科技金融投入資金和科技創(chuàng)新產(chǎn)出相對匱乏，二者的融合深度不夠，融合質(zhì)量有待提高。張芷若和谷國鋒運用實證驗證了中國近半數(shù)省份的科技金融發(fā)展與科技創(chuàng)新水平處于低度協(xié)調(diào)以下[16]1-13。從控制變量來看，固定資產(chǎn)投資的直接效應顯著為正，而間接效應為負，但不顯著，主要受到科技金融投入與科技創(chuàng)新交互項的影響，但總效應仍然為正，與上文估計結(jié)果一致。城鎮(zhèn)化與高等教育的直接效應、間接效應和總效應與上文估計結(jié)果一致，說明結(jié)果的可靠性。

表5 獨立影響與協(xié)同影響偏微分分解

2.面板門檻模型的實證分析

科技金融投入與科技創(chuàng)新之間存在復雜關(guān)系，科技金融投入通過資金支持推動了科技創(chuàng)新，而科技創(chuàng)新通過創(chuàng)造收益反哺科技金融投入。雖然中國科技金融投入與科技創(chuàng)新均對經(jīng)濟增長產(chǎn)生正向影響，但這種正向影響可能由于科技金融投入與科技創(chuàng)新的變化而不同，即：科技金融投入與科技創(chuàng)新的經(jīng)濟增長效應可能存在非線性關(guān)系。表6是以科技創(chuàng)新和科技金融投入為門檻變量的門檻檢驗結(jié)果。

表6 門檻效應檢驗

從表6中可以發(fā)現(xiàn)，科技創(chuàng)新的單一門檻值檢驗的P值為0.02，通過了顯著性檢驗，而雙重門檻值檢驗對應的P值為0.1433，未能通過顯著性檢驗，因此，以科技創(chuàng)新為門檻變量時，科技金融投入具有單一門檻效應，其對應門檻值為9.6336?？萍冀鹑谕度氲膯我婚T檻檢驗和雙重門檻檢驗的P值分別為0.0033和0.0733，在10%的顯著性水平下，均通過了檢驗，但三重門檻值未能通過顯著性檢驗，說明以科技金融投入為門檻變量時，科技創(chuàng)新具有雙重門檻效應，對應的門檻值分別為0.3955和0.3923。

進行門檻檢驗之后，運用面板門檻模型進行回歸分析，回歸結(jié)果見表7：

表7 科技創(chuàng)新與科技金融投入的面板門檻回歸結(jié)果

以科技創(chuàng)新為門檻變量的模型估計結(jié)果顯示，當科技創(chuàng)新低于9.6336時，科技金融投入的經(jīng)濟增長效應顯著為正，而當科技創(chuàng)新跨過門檻值后，科技金融投入的經(jīng)濟增長效應增強，主要是因為科技創(chuàng)新水平提高，吸收科技金融資源的速度增強，科技金融投入隨之增加。這說明科技創(chuàng)新是增強科技金融投入的重要因素，通過科技創(chuàng)新不斷吸引科技金融資源，為高技術(shù)企業(yè)和科技創(chuàng)新活動提供資金支持，實現(xiàn)持續(xù)經(jīng)濟增長效應。以科技金融投入為門檻變量的模型估計結(jié)果顯示，當科技金融投入低于0.3293時，科技創(chuàng)新的經(jīng)濟增長效應顯著為正，此時科技金融資源開始對科技創(chuàng)新活動進行投入，給科技創(chuàng)新活動帶來了發(fā)展機會，促進了經(jīng)濟增長。隨著科技金融投入跨過第一重門檻，科技創(chuàng)新的經(jīng)濟增長效應增強，主要是因為上期科技創(chuàng)新活動帶來了收益，科技金融資源投入增加。當科技金融跨過第二重門檻時，科技創(chuàng)新的經(jīng)濟增長效應進一步增強，主要是因為科技創(chuàng)新吸引更多的科技金融資源進入科技創(chuàng)新市場，促使科技創(chuàng)新進一步發(fā)展，經(jīng)濟增長效應增強。這意味著科技金融投入是增強科技創(chuàng)新的重要因素，通過科技金融投入帶動科技創(chuàng)新，促進經(jīng)濟增長。假設四得到驗證。

考慮到經(jīng)濟增長存在滯后效應，文章運用虛擬變量對門檻區(qū)間進行劃分，使用動態(tài)面板模型重新進行估計（結(jié)果見表8）。與差分GMM模型相比，系統(tǒng)GMM模型更加有效，因此文章選擇二步法的系統(tǒng)GMM模型進行估計。從表8可以看出，Sargan的檢驗結(jié)果表明兩個模型均接受過度識別的假設。AR(2)值檢驗結(jié)果表明兩個模型均不存在顯著的二階自相關(guān)，說明選擇的工具變量是合理的，因此估計結(jié)果是有效和可靠的。兩個模型的經(jīng)濟增長的滯后一階系數(shù)均顯著為正，說明經(jīng)濟增長存在顯著的滯后效應，即前期的經(jīng)濟增長促進了當期的經(jīng)濟增長。從解釋變量來看，隨著科技創(chuàng)新的水平提高，科技金融投入對經(jīng)濟增長的作用逐漸增加，同時隨著科技金融投入的增加，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的作用逐漸增強，與前文估計結(jié)果一致，說明估計結(jié)果具有穩(wěn)健性。

上述的門檻模型表明科技金融投入與科技創(chuàng)新是互為條件的，一方面，科技金融投入通過資金支持，推動科技創(chuàng)新，促進經(jīng)濟增長。另一方面，科技創(chuàng)新通過吸收科技金融資源，增強科技金融投入，推動經(jīng)濟增長。二者協(xié)同發(fā)展才能更好的促進經(jīng)濟增長。

3.穩(wěn)健性檢驗

文章將科技金融投入變量進行替換，借鑒張玉喜和趙麗麗所選用的財政科技投入指標，運用R&D內(nèi)部支出中的政府資金替代財政科技支出[17]179，同時在企業(yè)投入中加入人力投入（R&D人員全時當量），其余指標不變，運用熵值法測算出科技金融投入。

表8 科技創(chuàng)新與科技金融投入的動態(tài)面板門檻回歸結(jié)果

在新的科技金融投入指標下，空間計量模型的估計結(jié)果與前文一致。面板門檻模型估計結(jié)果顯示：以科技創(chuàng)新為門檻變量，科技金融投入對經(jīng)濟增長存在雙重門檻，隨著科技創(chuàng)新的提高，科技金融投入對經(jīng)濟增長的作用提高；以科技金融投入為門檻變量，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長存在單一門檻，科技金融投入的增加，科技創(chuàng)新的經(jīng)濟增長效應隨之提高?？萍冀鹑谕度肱c科技創(chuàng)新互為條件，與上文估計結(jié)果一致，說明文章估計結(jié)果具有穩(wěn)健性。

四、結(jié)論與建議

基于中國2009—2017年30個省份的面板數(shù)據(jù)，運用空間計量模型和面板門檻模型研究科技金融投入、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。結(jié)果顯示：第一，經(jīng)濟增長存在顯著空間溢出效應和滯后效應，科技金融投入對本地區(qū)和鄰近地區(qū)的經(jīng)濟增長產(chǎn)生正向作用。第二，科技創(chuàng)新有利于本地區(qū)和鄰近地區(qū)的經(jīng)濟增長。第三，科技金融投入與科技創(chuàng)新的協(xié)同效應有利于本地區(qū)和鄰近地區(qū)經(jīng)濟增長；科技金融投入與科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長均存在門檻效應；科技金融投入與科技創(chuàng)新是互為條件的，二者協(xié)同發(fā)展才能更好的促進經(jīng)濟增長。

根據(jù)上述結(jié)論，提出以下建議：

第一，健全科技金融投入體系，發(fā)揮科技金融功能，促進經(jīng)濟增長。政府應適當增強政府財政科技支出，通過稅收優(yōu)惠政策對高技術(shù)企業(yè)進行資金支持。應發(fā)揮市場金融的作用，金融機構(gòu)應成立專門的科技貸款部門，提高經(jīng)濟增長；創(chuàng)業(yè)風險投資應加大投入，避免投機行為，發(fā)揮創(chuàng)業(yè)風險投資在經(jīng)濟增長的作用；企業(yè)應加強研究與開發(fā)支出，提高自身競爭力。同時要注重科技金融投入對經(jīng)濟增長的空間溢出效應，加強區(qū)域間科技金融資源流動，避免競爭效應。

第二，提高科技創(chuàng)新水平，以創(chuàng)新帶動經(jīng)濟增長。一方面推動企業(yè)成為創(chuàng)新主體，提高創(chuàng)新能力；另一方面提高教育支持，加強人才培訓，提高人才在科技創(chuàng)新活動的作用。同時加強區(qū)域間的技術(shù)交流和技術(shù)轉(zhuǎn)讓，充分發(fā)揮科技創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的空間溢出作用。

第三，加強科技金融投入與科技創(chuàng)新的協(xié)同作用。目前科技金融投入與科技創(chuàng)新的融合深度不夠，融合質(zhì)量有待提高，因此應尋找科技金融投入與科技創(chuàng)新的融合方法，以科技金融投入為起點，通過資金支持帶動科技創(chuàng)新，并以科技創(chuàng)新為載體，促進科技金融投入，而不能一昧的增加科技金融投入或提高科技創(chuàng)新水平，強化兩者協(xié)同效應，提高兩者的融合深度和質(zhì)量，實現(xiàn)“1+1＞2”的經(jīng)濟效應。