科技金融和科技創(chuàng)新對京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響研究

摘 要：科技金融作為科技創(chuàng)新和金融創(chuàng)新融合發(fā)展的產(chǎn)物，對促進(jìn)實體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起到了重要作用。為了研究科技金融和技術(shù)創(chuàng)新對京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響，并探究技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長之間是否存在非線性關(guān)系，本文選取京津冀三地2000—2021年的面板數(shù)據(jù)，采用門檻回歸方法進(jìn)行了分析。研究結(jié)果表明，科技創(chuàng)新對該地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響在不同科技金融水平下存在差異。具體而言，北京已超越了科技金融的門檻水平，當(dāng)前階段，其技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的影響已顯現(xiàn)遞減趨勢；天津和河北省的科技金融發(fā)展水平尚顯滯后，未達(dá)到促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的門檻水平。本文建議，北京市政府應(yīng)適度調(diào)控科技金融規(guī)模的繼續(xù)增長，同時加大天津和河北省的科技金融投入力度，以加快京津冀地區(qū)的經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展。

關(guān)鍵詞：科技金融；金融創(chuàng)新；經(jīng)濟(jì)增長；京津冀；門檻回歸；區(qū)域經(jīng)濟(jì)

中圖分類號：F833 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）10（a）--05

1 引言

我國“十四五”規(guī)劃提出通過“構(gòu)建金融有效支持實體經(jīng)濟(jì)的體制機制”的方式推動實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，科技金融作為科技創(chuàng)新和金融創(chuàng)新融合發(fā)展的產(chǎn)物，能夠引領(lǐng)實體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的方向，為實體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供動力源。根據(jù)中國科技部發(fā)布的國家“十二五”科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃中的定義，科技金融是指通過創(chuàng)新財政科技投入方式，引導(dǎo)和促進(jìn)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(jìn)服務(wù)模式，搭建服務(wù)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(wù)的一系列政策和制度的系統(tǒng)安排。天津市第十七屆人民代表大會第五次會議批準(zhǔn)通過的《天津市國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中也突出創(chuàng)新能力的提升和創(chuàng)新體系的完善，重視推動京津冀協(xié)同創(chuàng)新、優(yōu)化創(chuàng)新空間布局、深化科技體制改革等任務(wù)部署。

因此，京津冀在協(xié)同發(fā)展機制的形成及順利開展過程中，迫切需要研究科技金融如何助推科技創(chuàng)新，進(jìn)而促進(jìn)京津冀區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程，使其真正成為全國創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟(jì)增長的新引擎，并探尋科技金融在不同的發(fā)展水平上，科技創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間是否存在非線性關(guān)系，這必將為京津冀協(xié)同發(fā)展在科技金融政策的有效實施提供更多的現(xiàn)實意義。

2 文獻(xiàn)綜述

科技金融在迅速成長過程中可以引發(fā)技術(shù)創(chuàng)新，而創(chuàng)新又是推動國家經(jīng)濟(jì)高效成長的源動力，所以，科技金融就是借助技術(shù)創(chuàng)新這條途徑進(jìn)而推動經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。學(xué)者們在這一領(lǐng)域已進(jìn)行了廣泛研究：Po-Susan Hus 等（2014）基于發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體和新興經(jīng)濟(jì)體的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明金融市場對專利授權(quán)數(shù)具有正向作用，金融市場對科技創(chuàng)新具有正向的促進(jìn)作用。汪淑娟和谷慎（2021）指出，科學(xué)技術(shù)金融機構(gòu)還可以為技術(shù)創(chuàng)新公司進(jìn)行投融資，以此緩解資金不足、融資約束等問題，為技術(shù)創(chuàng)新公司的研發(fā)活動創(chuàng)造良好環(huán)境，從而有助于提高這些公司的技術(shù)創(chuàng)新能力。滕磊和馬德功等（2020）、謝雪燕和朱曉陽（2021）表示科技金融體現(xiàn)的是技術(shù)與資金的結(jié)合，其實質(zhì)上是科技主體與金融服務(wù)投資工具所形成的組合，有效拓展了我國高新技術(shù)中小企業(yè)的金融整合資源范圍，大力解決了中小企業(yè)投融資困難，促進(jìn)基礎(chǔ)性技術(shù)研究與成果轉(zhuǎn)化，最終促進(jìn)創(chuàng)新。

基于省級的針對性研究有很多成果。Alessandra 和 Stoneman（2006）基于對京津冀地區(qū)金融進(jìn)步指數(shù)的研究，提出金融對科技具有顯著促進(jìn)作用，技術(shù)成果在轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化過程中帶來金融資本增值。HendrikseR，van Meeteren M & Bassens D（2020）通過對區(qū)位資源進(jìn)行分析，研究位于相對低發(fā)達(dá)地區(qū)的金融中心是如何通過科技與金融的結(jié)合尋求發(fā)展機會的，豐富了兩者之間的理論研究。周鑫磊（2022）對貴州省的研究表明，金融科技也是通過產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)起作用的，而且在貴州金融科技和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)有長期均衡關(guān)系，金融投入和高技術(shù)發(fā)展之間可以雙向促進(jìn)，而金融貸款只能單方面促進(jìn)科技發(fā)展。吳平雄和王震（2022）對河北省的研究聚焦于科技金融與經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度，兩者之間以及兩者的子系統(tǒng)之間協(xié)調(diào)度都呈現(xiàn)上升趨勢，而開放動向方面則有待于提高。劉立軍、劉義臣（2022）京津冀科技金融與實體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度整體呈現(xiàn)逐步優(yōu)化態(tài)勢，天津2015—2016年耦合協(xié)調(diào)度等級提升后又出現(xiàn)回落現(xiàn)象，考察期內(nèi)實現(xiàn)耦合協(xié)調(diào)度等級提升的僅有6市，內(nèi)部呈現(xiàn)顯著分異特征，協(xié)同水平有待提升；路徑研究顯示，京津冀科技金融投入通過效益發(fā)展、綠色發(fā)展和創(chuàng)新發(fā)展的路徑顯著促進(jìn)了實體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，但對實體經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的影響相對較小。

在利用門檻模型分析上，鄭磊、張偉科（2018）利用 2005—2015年中國29個省級行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)，以區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展為門檻變量，通過構(gòu)建面板門檻模型，考察了我國科技金融與科技創(chuàng)新的非線性關(guān)系。

綜上所述，針對京津冀區(qū)域科技金融及科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的門檻效應(yīng)還鮮有研究，本課題的研究將會助力這一區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

3 指標(biāo)選取與模型設(shè)計

3.1 指標(biāo)選取

科技金融的衡量指標(biāo)包括三個方面：科技從業(yè)人員數(shù)量、金融行業(yè)從業(yè)人員數(shù)量，以及金融機構(gòu)發(fā)放的科技支出貸款。作為科技金融的重要參與者，科技企業(yè)見證了科研人員投入數(shù)量的增加，這意味著科研規(guī)模的擴(kuò)大。而金融創(chuàng)新和服務(wù)需要更好地適應(yīng)這種增長。因此，科研人員投入數(shù)量與科技金融之間存在著正相關(guān)關(guān)系。這一觀點也在李思成（2022）、何國華（2022）的研究中得到了佐證。金融從業(yè)人員數(shù)量的增加以及金融機構(gòu)發(fā)放的科技支出貸款額的增加，意味著對科技金融所需的人力資本提供了有力保障，并增加了向科技企業(yè)提供融資支持的金融資本。因此，這兩個代理變量與科技金融之間也存在著正相關(guān)關(guān)系。這一觀點與鄭磊（2018）、揭紅蘭（2020）、劉立軍（2022）等學(xué)者的觀點一致，并受到了其方法論的啟發(fā)。在衡量技術(shù)創(chuàng)新時，一般有兩種方法：投入法和產(chǎn)出法。因此，本文從投入和產(chǎn)出的角度分別選擇科研經(jīng)費投入和專利申請受理量作為代理變量。這一做法也受到了Feng et al.（2022）和鄭磊（2018）觀點的啟發(fā)。

因果變量是經(jīng)濟(jì)增長，根據(jù)Chinn & Ito（2006）及 Li 和 Wei（2021）的研究，通過本地人均國內(nèi)生產(chǎn)總值來進(jìn)行測量。本文還包括其他標(biāo)準(zhǔn)控制變量，如金融發(fā)展、金融開放和高校招生數(shù)。本文選擇金融體系中的信貸作為金融發(fā)展的代理變量，外商直接投資作為金融開放的代理變量。這是考慮到信貸規(guī)模與經(jīng)濟(jì)增長之間存在密切關(guān)系（Cheng et al.，2021），而外國直接投資（FDI）引進(jìn)了更先進(jìn)的外國技術(shù)和經(jīng)驗，并推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，從而進(jìn)一步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長（Boqiang lin，2022）。本文將高等院校招生數(shù)（erhe）作為控制變量之一，因為豐富的高端人才將為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供穩(wěn)定的人力資本（Botev et al.，2019）。

3.2 模型建立

本文的模型最初是從Pagano（1993）著名的AK模型中派生出來的，利用內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論構(gòu)建了分析金融經(jīng)濟(jì)關(guān)系的模型，并參考Chinn和Ito（2006），楊繼梅等（2020），Okunade （2022）的研究。這里研究技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的影響，可以將方程表示為：

PGDPit=α0+β'1Tlit+β'2Xit+εit（1）

其中，PGDP代表人均國內(nèi)生產(chǎn)總值，即因變量；Tl為主要自變量，代表科技創(chuàng)新；xit表示包括門檻變量TF（科技金融）和控制變量FD（金融發(fā)展）、FO（金融開放）和erhe（高等院校招生數(shù)）在內(nèi)的i維解釋變量向量。i代表橫截面范圍內(nèi)的不同省份或直轄市（i=1，...，N），t表示每個單位的時間序列維度（t=1，...，T）。α0是特定的固定效應(yīng)，εit≈（0，σ2）表示獨立同分布的誤差項。

3.3 數(shù)據(jù)來源

本文構(gòu)建了一個2000—2021年的1個省份（河北?。┖?個直轄市（北京和天津）的面板數(shù)據(jù)。時間范圍的選擇完全基于感興趣變量的數(shù)據(jù)可用性，如科技從業(yè)人員數(shù)量、金融機構(gòu)發(fā)放的科技支出貸款以及科研經(jīng)費投入。數(shù)據(jù)來源于北京統(tǒng)計年鑒、天津統(tǒng)計年鑒、河北省統(tǒng)計年鑒及其金融年鑒，以及中國科技統(tǒng)計年鑒。

4 實證檢驗

4.1 數(shù)據(jù)描述

本文對所有變量數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計（表1），發(fā)現(xiàn)人均GDP平均率為6422.5美元，其中北京為12000美元，天津為8675美元，河北為4164.5美元。北京的科技從業(yè)人員各年份平均數(shù)是天津的2.4倍，是河北的3.04倍；北京和河北的金融從業(yè)人員各年份平均數(shù)相差不多，都是天津的3.27倍；金融機構(gòu)人民幣各項貸款余額中科技支出各年份平均數(shù)，北京這一指標(biāo)的均值是天津的4.6倍，是河北的10.57倍；從科研經(jīng)費投入量來看，北京這一指標(biāo)均值是天津的3.27倍，是河北的5.24倍；就專利申請數(shù)來看，北京這一指標(biāo)的均值是天津的3.08倍，是河北的3.36倍；北京的信貸規(guī)模及吸引外商投資并沒有顯示這么大的差距，表現(xiàn)為北京的信貸規(guī)模及吸引外商投資約是天津和河北的1倍多。

4.2 基于科技金融指數(shù)的分析

本文用科技從業(yè)人員數(shù)量、金融行業(yè)從業(yè)人員數(shù)量，以及金融機構(gòu)發(fā)放的科技支出貸款三個代理變量來衡量科技金融，對于科技金融這三個代理變量進(jìn)行KMO檢驗發(fā)現(xiàn)度量指標(biāo)大于0.4，可知原始變量適合進(jìn)行因子分析。通過因子分析及相應(yīng)的碎石圖，可提取一個主成分。

通過用主成分因子法計算，結(jié)果顯示提取出來的這一主成分對科技金融各代理變量解釋都比較好，它解釋了科技金融三個代理變量組合方差的74.48%。因此本文通過主成分分析法提取了一個主成分來代表科技金融，即TF。

4.3 基于科技創(chuàng)新指數(shù)的分析

用科研經(jīng)費投入和專利申請受理量這兩個代理變量來衡量科技創(chuàng)新，對于科技創(chuàng)新兩個代理變量進(jìn)行SMC檢驗發(fā)現(xiàn)指標(biāo)都大于0.7，可知原始變量可以進(jìn)行主成分分析。通過因子分析及相應(yīng)的碎石圖，可提取一個主成分。

通過對其進(jìn)行主成分分析，結(jié)果顯示提取出來的這一主成分解釋了科技創(chuàng)新兩個代理變量組合方差的93.32%。因此本文提取了一個主成分來代表科技創(chuàng)新，即TI。

本文將新提取的兩個變量代入方程2，并計算各變量間的相關(guān)關(guān)系，得相關(guān)矩陣（表2），可看到各變量間都存在一個正相關(guān)關(guān)系。

4.4 門檻效應(yīng)分析

利用方程1，本文以科技金融TF為門檻變量，科技創(chuàng)新對京津冀區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否存在非線性的關(guān)系。經(jīng)過Stata統(tǒng)計軟件分析得到門檻值的估計結(jié)果顯示（表3）：存在一個門檻值，即TF=1.459。

4.5 穩(wěn)健性檢驗

本文通過上述門檻回歸找到科技金融一個門檻值后，通過對面板數(shù)據(jù)做異方差、序列相關(guān)及截面相關(guān)檢驗，發(fā)現(xiàn)門檻回歸所用的數(shù)據(jù)不存在異方差問題，但存在序列相關(guān)及截面相關(guān)問題，因此分別對模型做無門檻一般線性回歸（reg）；有門檻的一般線性回歸（reg1），固定效應(yīng)（fe1），考慮異方差（fe_robust1），同時考慮異方差、序列相關(guān)及截面相關(guān)后（p_all）的回歸結(jié)果進(jìn)行比較（表4）。

結(jié)果顯示，在不考慮門檻效應(yīng)時，各變量對京津冀經(jīng)濟(jì)增長都有正相關(guān)的影響，除了科技金融和普通高校招生人數(shù)對京津冀經(jīng)濟(jì)增長作用為負(fù)相關(guān)。其中，金融發(fā)展對京津冀經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用最大，其次是科技創(chuàng)新的貢獻(xiàn)較大。從結(jié)果顯著水平來看，除了金融開放的作用系數(shù)是在5%水平上顯著，其他系數(shù)均在1%水平上通過檢驗。在考慮門檻效應(yīng)后，模型在去除了異方差、序列相關(guān)及截面相關(guān)問題后估計結(jié)果最理想，結(jié)果顯示：除了普通高校招生人數(shù)對京津冀經(jīng)濟(jì)增長作用為負(fù)影響（-0.593）外，其他變量均對京津冀經(jīng)濟(jì)增長有正向作用。其中，金融開放對經(jīng)濟(jì)的正向影響作用較小，系數(shù)為0.11。金融發(fā)展對京津冀經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用最大，作用系數(shù)為0.608；科技創(chuàng)新對這一區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長有正向促進(jìn)作用，但這一作用受到科技金融門檻作用的影響，當(dāng)科技金融變量取值小于等于1.459時，科技創(chuàng)新對區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)作用較大，系數(shù)為0.16；當(dāng)科技金融變量取值大于1.459時，科技創(chuàng)新對區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)作用變小，系數(shù)為0.116，這一結(jié)果在10%的水平上顯著，其他系數(shù)均在1%水平上通過檢驗。

5 結(jié)語

本文利用2000—2021年的數(shù)據(jù)，提供了關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新、科技金融和經(jīng)濟(jì)增長之間非線性關(guān)系的新證據(jù)。實證結(jié)果表明，在技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系中存在一個科技金融門檻。當(dāng)科技金融指標(biāo)低于門檻值（1.459）時，技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生更大的正向影響。

根據(jù)門檻值對應(yīng)的科技金融指標(biāo)，可以發(fā)現(xiàn)北京的科技金融指標(biāo)在2010年之前低于1.459，但在2010年之后，這個數(shù)值超過了1.459，這意味著在2010年之前，政府通過創(chuàng)新財政科技投入方式，引導(dǎo)金融機構(gòu)對金融產(chǎn)品的創(chuàng)新及服務(wù)模式的改進(jìn)，對初創(chuàng)期到成熟期各發(fā)展階段的科技企業(yè)提供的融資支持和金融服務(wù)在數(shù)量和質(zhì)量上對企業(yè)科技創(chuàng)新的幫扶，使其能夠顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長，但邊際效率呈遞減趨勢。2010年后，盡管科技金融發(fā)展壯大，科技貸款規(guī)模增加，資本融資體系更加健全，但在質(zhì)量和效率上卻沒有帶來同等力度的科技創(chuàng)新的快速發(fā)展。這反映在北京金融機構(gòu)科技貸款支出額盡管平均是天津此項支出的4.6倍，是河北此項支出的10.57倍，但專利申請受理量平均僅是天津的3.08倍，是河北的3.36倍，使得科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用有減弱趨勢?？萍冀鹑谕ㄟ^閥值后，科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的作用系數(shù)變小，并通過10%的顯著性水平檢驗可看出。北京作為國家科技創(chuàng)新中心，使得科技創(chuàng)新成為其實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎，北京市科學(xué)技術(shù)委員會與擔(dān)保機構(gòu)合作建立了科技金融專項資金，為金融機構(gòu)提供信貸風(fēng)險補償，從而大大降低了科技企業(yè)的融資門檻。北京地區(qū)的金融機構(gòu)更是對科技企業(yè)，尤其是生物醫(yī)藥、航空航天、新材料等國家重點支持的高新技術(shù)領(lǐng)域加大了貸款扶持力度。保險業(yè)專門針對科技企業(yè)提供了相關(guān)保險服務(wù)（任祝，2022），這一系列各部門聯(lián)動措施一方面極大激發(fā)了北京地區(qū)科技企業(yè)科技創(chuàng)新的積極性，促進(jìn)了科技成果的轉(zhuǎn)化，極大推進(jìn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但在科技金融不斷增加投入的過程中，邊際效益遞減規(guī)律也在起作用，即當(dāng)北京市的科技金融規(guī)模達(dá)到一定閥值后，隨著科技金融支持門檻的降低，科技企業(yè)融資難題得到不同程度的緩解，對資金投入的隨意性、盲目性也增加，使科技產(chǎn)出未像預(yù)期一樣快速增加，導(dǎo)致科技金融邊際效益減少。另外，京津冀地區(qū)高校招生人數(shù)與經(jīng)濟(jì)增長的負(fù)相關(guān)關(guān)系，學(xué)者周均旭（2021）解釋了這一關(guān)系，即北京單點優(yōu)勢突出，吸引了天津、河北及其他省份的高校畢業(yè)生，較小的經(jīng)濟(jì)地理范圍內(nèi)集聚度非常高，但對天津和河北周邊區(qū)域的人才吸引帶動作用有限，京津冀整體高校招生數(shù)逐年增長，由于發(fā)展水平的差異，北京對于周邊地區(qū)人才的虹吸效應(yīng)依然顯著，存在著一定程度上的人才浪費。區(qū)域內(nèi)部732bc8869a934b9f0f5f5cb16d42030f7d0c007912b2997ea67bc81ac8b67f55人才集聚十分不均衡，在一定程度上阻礙了京津冀一體化的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

6 政策建議

綜上所述，本文建議：一是提高京津冀科技金融政策的精準(zhǔn)性和有效性，使科技金融政策能與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)有效匹配，加強頂層設(shè)計、部門聯(lián)動，提高政策的有效性。二是提高北京首都金融服務(wù)職能的溢出效應(yīng)，北京科技金融政策加強精準(zhǔn)性的同時，應(yīng)將這一成熟有效的機制向天津、河北滲透，增加這兩地的科技金融經(jīng)費投入，優(yōu)化科技金融資源配置，使這兩地在京津冀協(xié)同發(fā)展中，真正起到承接首都的科技金融資金和人才的轉(zhuǎn)移，最大化天津河北的科技金融政策對科技創(chuàng)新及經(jīng)濟(jì)增長的邊際效益。

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