創新驅動與金融支持的區域協同發展研究

——基于產業結構差異視角

祝　佳

(廣東金融學院　區域金融政策重點研究基地，廣東　廣州　510521)

創新驅動與金融支持的區域協同發展研究

——基于產業結構差異視角

祝佳

(廣東金融學院區域金融政策重點研究基地，廣東廣州510521)

摘要：基于不同金融產業視角，以2003-2012年中國31個省市自治區的面板數據為樣本，采用四階三角剖分權重矩陣的空間計量模型，實證分析了創新驅動與金融支持的區域協同發展情況。研究發現，中國技術創新與金融支持之間存在顯著的空間互動效應，但中國創新驅動與金融支持的區域協同發展程度較低，且不同金融產業支持與創新驅動的協同程度存在差異。此外，創新驅動與金融支持的區域協同發展程度還會受到研發投入、經濟發展水平和對外開放程度等因素的影響，但并不顯著。因此，為了促進金融支持與創新驅動的區域協同發展作用，中國應加快金融新業態發展，促進中小微企業技術創新；建設多層次資本市場，為技術創新提供多樣化直接融資渠道；促進產學研合作，大力扶持科技含量高的戰略性新興產業；采取適當的外資政策，引導外資進入高技術產業；借助“互聯網+”平臺，實現萬眾創新。

關鍵詞：金融支持；創新驅動；協同發展；空間效應

一、引言

近年來全球科技創新和產業變革呈現出新的發展態勢，促進了信息技術與產業的深度融合，引發新一輪產業和經濟變革。當前美國的“再工業化”正是這輪科技創新和產業變革的產物，這種以創新驅動為核心、依托創新科技改變經濟增長模式的變革，為美國經濟強勢復蘇做出了巨大貢獻。自改革開放以來，中國經濟持續快速增長，但中國一直以來以低附加值的勞動密集型加工工業為主的粗放型經濟發展模式不利于中國經濟的可持續發展和產業升級。隨著勞動力、土地等要素成本的不斷提升，環境污染和資源約束程度的加深，以及區域產業結構差異的日益擴大，從勞動密集型產業向技術密集型產業轉型已迫在眉睫。黨的十八大明確提出科技創新是提高社會生產力和綜合國力的戰略支撐，必須擺在國家發展全局的核心位置，強調要堅持走中國特色自主創新道路，實施創新驅動發展戰略。當前中國經濟進入新常態也要求中國經濟增長動力從要素驅動、投資驅動轉向創新驅動。因此，加強科技創新對于提升國家競爭力，提高經濟增長質量和實現產業結構升級十分關鍵。

從幾次科技革命以及科技大國的發展情況來看，要使科技創新成為驅動經濟發展的引擎，必須予以科技創新足夠的金融支持。金融發展作為技術創新的重要影響因素之一，不僅可以對技術創新提供資金支持，而且可以從風險管理、監管機制、信息處理、創新人才培養以及提高技術吸收能力等方面促進技術創新。黨的十八屆三中全會提出全面深化改革，加快建設創新型國家，將金融體制改革促進技術創新作為當前中國經濟轉型升級的重要途徑。而2015年政府工作報告也指出要實施創新驅動發展戰略，強化金融支持，為產業創新提供助力。如何通過金融發展合理引導科技資源配置，健全國家創新體系，提高全社會創新能力，已成為當前中國經濟發展的重要任務之一。

作為中國經濟轉型的主導要素，當前中國科技創新雖然發展迅速，但與發達國家相比，不僅發展水平相對落后，而且對經濟增長的推動效率也較低。當前中國研發收入占GDP比重僅有2%，而發達國家都超過了3%；科技成果轉化率只有25%，而發達國家在80%以上；科技創新對GDP貢獻率未超過50%，而發達國家卻超過了75%。這表明中國現有金融體系與科技創新的協同程度較低，導致科技創新并未成為中國經濟增長的主要驅動力。當前中國66%的專利發明、74%的創新和82%的新產品也都是由中小企業完成的，而中國當前以銀行間接融資為主的金融體系無法對這些創新型中小企業提供足夠的金融支持(姚耀軍和董鋼鋒，2015[1])，制約了科技創新的發展。因此，本文將基于產業結構差異角度，分析不同金融產業對區域技術創新的支持程度，進而找出促進創新驅動與金融支持協同發展的方法，推動經濟轉型和區域協調發展。

二、文獻綜述

根據經濟增長理論，技術創新是經濟持續增長的主要驅動力，因此對金融發展與創新驅動協同發展的研究最早出現于金融發展與經濟增長的相關研究當中(俞立平，2015[2])。此后，國外學者從不同角度對金融發展與技術創新進行了研究。佩蕾絲(2007)[3]認為金融發展達到一定水平后，就可以為技術創新提供大量資金支持，從而促使了技術革命的產生，因此金融自由化有利于發揮金融對技術創新的促進作用(Ang J B，2010[4]；Ang J B，2014[5])。Rioja 和Valev (2004)[6]利用GMM動態面板方法對74個國家金融發展與技術創新之間的關系進行了分析，認為金融發展對技術創新的作用在不同區域存在差異，在金融發展水平較高的國家，金融發展對技術創新具有促進作用；而在金融發展水平較低的國家則存在抑制作用。Doh和Kim(2014)[7]對韓國金融發展與技術創新進行了研究，發現政府金融支持有利于中小企業技術創新。Tadesse(2002)[8]認為運行良好的金融體系既可以通過金融中介機構為技術創新項目提供大規模的必要性融資，又可以通過金融市場為技術創新投資者提供足夠的風險分擔和激勵機制，以促進技術創新的持續快速發展。而Hsu等(2014)[9]則認為信貸市場和證券市場對不同產業技術創新的作用存在差異。

國內學者也對金融發展與創新驅動協同發展進行了多角度分析。張元萍和劉澤東(2012)對金融發展與技術創新進行了理論和實證分析，認為金融發展與技術創新之間存在顯著的良性互動關系[10]。彭建娟(2014)基于中國2001-2010年省級數據，利用面板向量自回歸模型和脈沖響應函數分析了金融發展對高技術產業技術創新的影響，得出中國金融發展對技術創新的促進作用更多依靠金融發展規模擴張而非效率提升和結構優化的結論[11]。孫伍琴和朱順林(2008)[12]利用Mal mquist指數對中國23個省市金融發展對技術創新的效率進行了分析，認為總體上中國金融發展對技術創新的促進作用在不斷提高(黃德春等，2011[13])，但各地區效率存在差異。聶正彥和馬彥新(2013)[14]利用空間誤差模型(SEM)對中國各區域2009年金融深化與工業技術創新之間的關系進行了分析，發現金融深化對中國各地區工業企業技術創新有顯著促進作用，而股票市場發展對技術創新的作用大于銀行信貸增長對技術創新的作用。周永濤和許嘉楊(2013)[15]也利用空間計量模型進行了分析，發現銀行業和保險業發展對技術創新具有顯著促進作用，而股票市場對技術創新的促進作用不明顯。

從國內外現有研究來看，關于金融發展與創新驅動協同發展的文獻十分豐富，但總體來看存在以下幾點不足。首先，現有文獻大多都認同技術創新不僅受到本地區因素的影響，還會受到其他地區相關因素的影響，但在進行實證分析時卻主要采用傳統時間序列或面板數據分析方法，這些方法并未將空間地理因素納入考慮，從而無法對技術創新的空間效應進行定量分析。其次，部分文獻雖然采用了空間計量分析方法分析金融支持與技術創新之間的關系，但主要基于截面數據進行空間分析，采用面板數據進行空間分析的較少，無法考察金融發展對技術創新的動態變化。第三，現有研究主要基于金融中介和股票市場來考察金融發展與金融結構對技術創新的影響，引入其他資本市場進行研究相對較少。最后，在進行空間計量分析時，現有文獻主要都采用簡單的二進制鄰接權重矩陣來分析技術創新的空間效應，認為技術創新的空間效應僅限于相鄰的兩個地區，但從實際來看，技術創新的空間效應并不僅僅限于鄰近地區，還會影響到更遠的地區，而且隨著距離的加大，技術創新的空間效應逐漸減小。有鑒于此，本文選取2003-2012年中國31個省市自治區作為樣本，采用四階三角剖分權重矩陣的空間計量模型，從不同金融產業(銀行、證券和保險)出發，考察金融支持與技術創新之間的關系，從而更準確地考察技術創新的空間效應，促進金融支持與科技創新的區域協同發展。

三、模型構建

知識是技術創新的一個重要因素，現有學者對此進行了大量研究，其中最常見的為知識生產函數。最早提出這一概念的是Griliches(1979)，該函數主要用于分析研發投入對創新產出的影響，而Jaffe(1986)則對Griliches生產函數進行了擴展，將其他影響創新產出的因素也納入知識生產函數，并進一步將其運用于分析實際問題。此后，學者們對Griliches-Jaffe知識生產函數進行了不斷的改進和應用，該生產函數已成為分析技術創新的主要理論框架之一。其基本形式為：

(1)

其中Y表示技術創新水平，K表示研發投入水平，X表示其他影響技術創新水平的投入向量，μ表示隨機誤差項。

根據經濟增長理論，要實現技術創新，除了必須進行大量研發投入以外，經濟發展水平、對外開放程度、金融發展水平、市場自由化程度等因素都會對技術創新產生影響。其中金融發展不僅可以通過信用創造和風險管理機制引導資金流入高風險的技術創新項目，還可以通過信息收集和傳遞機制以及監督激勵機制形成財富效應和示范效應，促進企業技術創新。因此，本文對Griliches-Jaffe知識生產函數進行改進，重點考察金融支持與技術創新之間的關系，具體形式為：

(2)

其中yi表示技術創新水平，Ki表示研發投入水平，Fdi表示金融發展水平，Rinci表示經濟發展水平，Finvi表示對外開放程度，μ表示隨機誤差項。

利用柯布-道格拉斯函數形式表述Griliches-Jaffe知識生產函數

(3)

對方程(3)兩邊同時取自然對數，則可得標準線性回歸表達式為：

(4)

考慮到技術創新存在較強的空間相關性，因此，需要在式(4)中添加反映空間相關性的向量。根據空間相關性表現形式的不同，可分為空間自回歸模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)。

當技術創新的空間相關性表現為技術創新的空間溢出效應時，則在式(4)中添加因變量的自回歸項，形成空間自回歸模型(SAR)，其表達式為：

(5)

當技術創新的空間相關性表現為鄰近地區非觀測因素對本地區技術創新有影響時，則空間相關性反映在式(4)中的誤差項中，形成空間誤差模型(SEM)，其表達式為：

(6)

四、指標說明和數據來源

(一)數據來源和變量選取

本文選取2003-2012年全國31個省市自治區作為樣本，原始數據來源于中經網統計數據庫、wind金融數據庫、國家統計局網站、中國科技統計網站、搜數網以及各地區統計年鑒。相關變量選取如下：

技術創新水平yi：技術創新指標包括技術投入和技術產出指標，這里將技術創新作為產出進行分析，因此選用專利數來衡量，考慮到專利申請受理數并不代表實際批準數，因此選用全國各地區專利申請授權數來度量全國技術創新水平。

金融發展水平Fdi：衡量金融發展水平的指標包括金融相關率、麥氏指標、金融機構存貸款等。本文主要考察金融發展對技術創新的影響，因此選取金融機構存貸款以反映間接融資市場發展情況，用股票總市值和保費收入反映直接融資指標，從而考察不同類型金融市場發展水平對技術創新的影響。

研發投入水平Ki：大量研發投入所帶來的知識溢出是技術創新的重要決定性因素，考慮到數據的適用性和連續性，本文選取研發經費(R&D)內部支出作為資金投入和知識溢出指標。

經濟發展水平Rinci：一國經濟發展水平的提高不僅會增大對技術創新的需求，也為技術創新提供了條件，因此現有文獻多采用GDP、人均GDP以及城鎮居民人均可支配收入等指標作為衡量經濟發展水平的指標，考慮到人均水平更能反映一國經濟發展水平，本文選取城鎮居民人均可支配收入來衡量經濟發展水平。

對外開放程度Finvi：一國對外開放水平對于學習國外先進技術以提升本國創新程度有重要作用。通常學習國外先進技術的主要途徑是外商投資企業的技術溢出效應，因此，本文選取全國各地區外商投資企業投資總額來代表對外開放水平。

(二)空間權重矩陣設定

傳統二進制鄰接權重矩陣將相鄰地區取權值為1，非相鄰地區取權值為0，認為非相鄰地區不存在空間相關性，這與現實情況并不完全相符。一般而言，一個地區與其他所有地區都存在空間相關性，只是距離越遠，空間相關性越小；而且同一個地區與周邊不同地區的空間相關性也存在差異。因此，本文選取基于經緯度的四階三角剖分權重矩陣進行分析，一方面，三角剖分權重矩陣可以區分同一個地區與周邊不同地區空間相關性的差異；另一方面，選用高階三角剖分矩陣進行分析可以將一個地區與非周邊地區的空間相關性納入考量*所謂高階三角剖分矩陣指空間相關性的延伸區域，例如2階三角剖分矩陣指一個地區不僅與其相鄰地區具有空間相關性，而且該地區海域與相鄰地區的周邊地區也存在空間相關性，以此類推。，考慮到現有軟件數據處理的局限性，本文選取最大階數4階。

五、空間相關性分析

在采用空間模型分析創新驅動與金融支持的區域協同發展情況之前，首先需判斷技術創新水平(yi)是否存在空間相關性。現有衡量空間相關性的指標主要包括Moran’s I指數和Geary C指數，其中大部分研究都采用Moran’s I指數分析變量的空間相關性，本文也選取Moran’s I指數分析技術創新的空間相關性，具體表達式如下：

(7)

根據式(7)計算中國2003-2012年技術創新的Moran’s I值，結果如表1所示。除了2004-2006年間中國技術創新的Moran’s I指數的Z值未超過1.65，P值都超過了10%以外，其他7年中國技術創新的Moran’s I指數都通過了90%水平下的顯著性檢驗，尤其是2009-2012這4年中國技術創新的Moran’s I指數Z值超過了1.96，表明中國技術創新的Moran’s I指數在99%的水平下顯著，這表明中國技術創新存在顯著的空間相關性，且越來越明顯。從Moran’s I指數值來看，2003-2012年間，中國技術創新的Moran’s I指數總體上呈上升趨勢，從2003年的0.1599上升至2012年的0.2794，且都為正數，這表明中國技術創新的空間相關性整體上表現為相互促進的正向空間性，且這種相互促進作用在逐漸加大。

六、創新驅動與金融支持區域協同發展的空間計量分析

從上述分析可知，技術創新水平(yi)存在空間相關性，接下來本文將進一步分析技術創新與其影響因素之間是否存在空間相關性，并選取合適的空間計量模型(SAR或SEM模型)，在此基礎上分別從銀行業、證券業和保險業來考察不同金融產業對技術創新的支持程度，進而找出促進金融支持與科技創新協同發展的方法，以推動經濟轉型和區域協調發展。

(一)空間面板計量模型的確定

本文首先對傳統面板模型進行OLS估計，在此基礎上利用Moran’s I檢驗和LM(Lagrange Multiplier)檢驗判斷技術創新與其影響因素之間的空間相關性，以及應選用的空間面板計量模型形式，結果如表2所示。雖然銀行業、證券業和保險業的傳統面板模型的OLS估計結果的R2都超過了90%，大部分解釋變量的系數都較為顯著，但其統計檢驗結果卻表明基于傳統面板模型的OLS回歸是一種有偏估計。三個模型(銀行業、證券業和保險業)Moran’s I檢驗結果的Z值都超過了1.96，概率值都為0，這表明這三個模型中，技術創新與其影響因素的空間相關性十分明顯(在99%的顯著性水平下拒絕原假設)，而這表明傳統OLS估計不再適用，應采用空間計量模型分析各金融產業對技術創新的支持程度。

從LM檢驗結果來看，三個模型(銀行業、證券業和保險業)的LM-lag統計值分別為0.033、1.753和2.071，概率值都超過了10%，這表明這三個模型的LM-lag統計值都不顯著；而這三個模型的LM-error統計值分別為24.585、29.477和34.227，概率值都為0，這表明這三個模型的LM-error統計值都在99%的水平下顯著。銀行業模型的Robust LM-lag未通過10%的顯著性檢驗，而證券業和保險業的Robust LM-lag以及所有三個模型的Robust LM-error的概率值都為0，表明在99%的水平下顯著，其中所有三個模型的Robust LM-error的統計量都大于Robust LM-lag的統計量，這表明空間誤差模型(SEM)更適用于分析金融產業(銀行業、證券業和保險業)對技術創新的支持程度。

表1　2003-2012年技術創新的Moran’s I指數

注：Z值為Moran’s I指數的正態統計量，P值根據Z值計算而得，兩者都用于判斷Moran’s I指數的顯著性。

注：*、**分別表示在99%、95%的水平下顯著。

上述檢驗表明傳統面板模型存在顯著的空間相關性，且SEM模型用于分析金融產業(銀行業、證券業、保險業)對技術創新的支持程度更為適用。接下來本文利用Hausman檢驗對空間SEM面板模型的效應進行選擇，從而判斷應選用空間面板固定效應模型還是空間面板隨機效應模型。從樣本選擇來看，本文選擇全國所有31省市作為樣本區間，選擇固定面板效應模型更為合適。而從表3可知，銀行業、證券業和保險業這三個模型的Hausman統計量分別是23.215、54.002和55.305，且全部通過了99%水平下的顯著性檢驗，這表明這三個模型都應選擇空間面板固定效應進行分析。

表3　Hausman檢驗結果

(二)空間面板計量模型估計結果

利用2003-2012年全國31個省市的數據對所選用的空間面板固定效應模型分別進行估計，考察不同金融產業(銀行業、證券業和保險業)對技術創新的支持程度，結果如表4、表5和表6所示。

1．銀行業對技術創新支持程度的空間計量模型估計結果

首先，從表4銀行業空間面板固定效應模型的估計結果來看，空間相關系數ρ和λ都在99%的水平下顯著，這進一步證實了技術創新與其影響因素存在顯著的空間相關性，應選用空間計量模型進行分析。對比空間面板SAR和SEM模型可以發現，面板SEM模型的四種固定效應模型的R2都大于面板SAR模型的R2，面板SEM模型的四種固定效應模型的sigma2都小于面板SAR模型的sigma2，而面板SAR模型的四種固定效應模型的log-L都出現失效的情況，這表明在分析銀行業對技術創新支持程度的空間計量模型時，空間面板SEM模型更為適用。進一步分析銀行業面板SEM固定效應模型可以發現，雙固定模型的R2和log-L是四個模型中最大的，而sigma2是四個模型中最小的，因此，從銀行業角度分析金融發展對技術創新的影響時，面板SEM雙固定效應模型更為適用。

表4　銀行業空間面板固定效應模型估計結果

注：*、**、***分別表示在99%、95%和90%的水平下顯著，NAN表示極大似然函數在無窮遠處收斂。

從銀行業面板SEM雙固定效應模型的估計結果來看，空間誤差系數λ為0.342，且十分顯著，這表明一個地區的技術創新不僅受到本地區各種因素的影響，還受到其他地區各種因素的影響，這些因素不僅包括其他地區金融發展、研發投入、經濟發展水平、對外開放水平等納入模型的因素，還包括其他地區產業結構、人力資源等未納入模型其他因素的影響，這些未納入模型因素對本地技術創新具有顯著促進作用。

銀行業對技術創新的影響系數為0.655，且在99%的水平下顯著，說明本地銀行業對技術創新有顯著推動作用，銀行業存貸款每增加1%，就會促進本地區技術創新水平提高0.655%。研發投入對技術創新的影響系數雖然為正，但并不顯著，這主要是因為中國研發投入水平遠遠落后于發達國家，無法實現大規模的技術創新突破。經濟發展水平對技術創新的影響系數為0.019，且并不顯著，這表明中國雖然整體經濟總量較高，但人均水平仍然較低，仍然處于技術創新的初級階段。對外開放水平對技術創新的影響系數也不顯著，這主要是因為在華外商投資企業投資的產業主要集中在低附加值的加工工業，對高技術產業和生產性服務業的投入較少，從而導致其技術溢出效應也相對較少，對中國技術創新的推動作用也十分有限。

2．證券業對技術創新支持程度的空間計量模型估計結果

其次，從表5證券業空間面板固定效應模型的估計結果來看，空間相關系數ρ和λ(除了空間面板SAR混合效應模型以外)都在99%的水平下顯著，這也表明應選用空間計量模型進行分析。此外，與面板SAR模型相比，面板SEM模型的四種固定效應模型的擬合優度都較大，sigma2都較小，而面板SAR模型的log-L也都出現失效的情況，這表明空間面板SEM模型也適用于分析證券業對技術創新支持程度的空間計量模型。同樣地，證券業面板SEM雙固定效應模型的R2和log-L是四個模型中最大的，而sigma2是四個模型中最小的，因此，面板SEM雙固定效應模型更為適用。

表5　證券業空間面板固定效應模型估計結果

注：*、**、***分別表示在99%、95%和90%的水平下顯著，NAN表示極大似然函數在無窮遠處收斂。

從證券業面板SEM雙固定效應模型的估計結果來看，空間誤差系數λ也十分顯著，表明不同地區技術創新及其影響因素之間存在潛在相互作用。證券業對技術創新的影響系數為0.133，在95%的水平下顯著，表明本地證券業對技術創新也有顯著推動作用，但證券業對技術創新的影響系數遠遠低于銀行業模型的影響系數0.655，這和中國金融發展的實際情況是相符的。當前中國銀行業在金融產業中占據主導地位，因此對技術創新的支持程度最大；而中國證券業雖然起步較晚，但發展迅速，對技術創新的支持程度逐漸增大。與銀行業模型類似，研發投入、經濟發展水平和對外開放程度對技術創新的影響雖然都為正，但都不顯著。

3．保險業發展對技術創新支持程度的空間計量模型估計結果

最后，從表6保險業空間面板固定效應模型的估計結果來看，也可以得出空間面板SEM雙固定效應模型更合適的結論。一方面，空間相關系數ρ和λ都十分顯著，四類面板SAR固定效應模型的log-L也都出現失效的情況，擬合優度也相對較小，sigma2則相對較大；另一方面，空間面板SEM雙固定效應模型sigma2是四個模型中最小的，而擬合優度、自然對數似然函數值也是最大的，這些都與銀行業、證券業空間面板固定效應模型比較類似。

表6　保險業空間面板固定效應模型估計結果

注：*、**、***分別表示在99%、95%和90%的水平下顯著，NAN表示極大似然函數在無窮遠處收斂。

從保險業面板SEM雙固定效應模型的估計結果來看，空間誤差系數λ也在99%的水平下顯著，進一步說明了空間面板模型的適用性。其中保險業對技術創新的影響系數為0.015，不僅小于銀行業和證券業對技術創新的影響系數，而且并未通過90%水平下的顯著性檢驗。這表明保險業對技術創新的支持程度十分有限，這與當前保險業發展相對落后是分不開的。同樣地，在保險業模型中，研發投入、經濟發展水平和對外開放程度對技術創新的影響也都未通過90%的顯著性檢驗。

七、結論與啟示

本文利用2003-2012年中國31個省市自治區的面板數據，采用四階三角剖分權重矩陣的空間計量模型，從不同金融產業(銀行、證券和保險)對技術創新的支持程度出發，分析了創新驅動與金融支持的區域協同發展情況，得出以下結論：

(1)中國技術創新與金融支持之間存在顯著的空間互動效應。Moran’s I檢驗、LM檢驗和Hausman檢驗等統計檢驗的結果都表明，空間面板雙固定效應模型比傳統模型更適用于分析金融支持與技術創新之間的關系，這意味著中國技術創新與金融支持之間具有顯著的空間互動性。而從三個空間面板雙固定效應模型的估計結果可以發現，三個模型的空間相關系數ρ和λ都在99%的水平下顯著為正，這進一步證實了中國技術創新與金融支持之間具有顯著的空間互動效應。

(2)中國創新驅動與金融支持的區域協同發展程度較低。銀行業、證券業和保險業對技術創新的影響系數分別為0.655、0.133和0.015，都沒有超過1,即金融產業發展水平每提高1%，本地區技術創新水平提高幅度都不會超過1%。換言之，雖然金融支持對技術創新具有推動作用，但金融支持力度并不足以促使科技創新以比金融產業更快的速度發展。這表明中國創新驅動與金融支持的區域協同發展程度較低，從而使得技術創新效率較低。

(3)不同金融產業支持與創新驅動的協同程度存在差異。盡管中國創新驅動與金融支持的區域協同發展程度較低，但不同金融產業對技術創新的支持程度存在差異性。其中銀行業和證券業對技術創新的影響系數在95%的水平下顯著，這表明銀行業和證券業對技術創新具有顯著推動作用，而銀行業對技術創新的支持程度更大(0.655)。而保險業對技術創新的影響系數未通過90%水平下的顯著性檢驗，這意味著保險業對技術創新的推動作用并不顯著，且遠遠低于銀行業和證券業。這與中國當前以銀行間接融資為主的金融體系是相符合的。

(4)創新驅動與金融支持的區域協同發展程度還會受到研發投入、經濟發展水平和對外開放程度等因素的影響，但并不顯著。在上述三個空間計量模型中，研發投入、經濟發展水平和對外開放程度對技術創新的影響雖然都為正，但都不顯著，這主要是因為當前我國經濟水平雖然總量較高，但人均水平仍然較低，高質量智力資源缺乏，無法合理利用金融資源，導致技術創新水平仍然較低。而外商投資產業也主要以低附加值的勞動密集型產業為主，一定程度上抑制了金融對高新技術產業發展的支持力度，不利于創新驅動產業技術溢出效應的擴散。此外，我國當前研發投入水平不高，且科技資源配置分散、重復建設和閑置浪費等問題比較突出，也無法促使金融資源流入最需要技術創新的領域。

基于上述結論，促進我國創新驅動與金融支持的區域協同發展可以從以下幾方面入手：

第一，加快金融新業態發展，促進中小微企業技術創新。當前中小微企業是我國科技創新的主體，但我國現有以銀行間接融資為主的金融體系無法對這些創新型企業提供充分的金融支持，央行報告指出，中小微企業占據企業總數的90%以上，但銀行對中小微企業的貸款占貸款總額的比重不到30%。因此，我國應大力發展融資租賃、網絡銀行、P2P、眾籌、商業保理等金融新業態，從而使金融支持技術創新的范圍擴展到傳統金融機構尚未覆蓋或者服務不完善的領域，不僅可以促進傳統金融機構實施金融創新，放寬對中小企業的貸款限制和審批要求，還可以促進民間資金為中小微企業技術創新提供支持，有利于創新驅動與金融支持協同發展程度的提高。

第二，建設多層次資本市場，為技術創新提供多樣化直接融資渠道。當前中國直接融資市場發展程度較低，市場機制并未充分發揮其資源配置的作用，無法滿足不斷發展的技術創新主體對投融資服務的多樣化需求。因此，中國應著重發展保險市場、債券市場、期貨市場和外匯市場等多層次資本市場，積極發展小企業集合票據、天使基金、私募、量化基金等金融創新，為技術創新提供多樣化直接融資渠道，進而充分發揮直接融資市場對技術創新的支持作用，促進金融支持與創新驅動的區域產業協同發展。

第三，促進產學研合作，大力扶持科技含量高的戰略性新興產業。技術創新需要大量資金投入，企業除了利用自有資金以及金融機構融資以外，獲取政府財政支持以及與公共研發機構合作也是企業進行技術創新的重要途徑。當前中國技術創新水平仍然較低，要在短期內實現科技創新水平的快速提高，必須大力扶持高端裝備、信息網絡、生物醫藥、新能源和新材料等科技含量高的戰略性新興產業。通過這些基礎性的、前沿性、關系國計民生的戰略性新興產業的發展來帶動其他產業的發展。同時，還應促使企業與大學、研究所等科研機構進行產學研合作，加強科技成果轉化，通過提高金融支持與技術創新的協同水平來促進產業轉型和區域協調發展。

第四，采取適當的外資政策，引導外資進入高技術產業。當前中國外資企業主要集中在低附加值的加工工業，無法產生顯著的技術溢出效應。因此，中國應采用適當的稅收減免或更多的政策優惠，促使外商投資尤其是外商直接投資從加工工業轉向高技術產業，為中國科技創新和高技術產業發展提供新的金融支持路徑，并通過技術溢出效應促使中國企業通過模仿和學習獲得先進技術，加快技術創新與金融支持的協同發展，促使技術創新成為我國經濟可持續發展的主要驅動力。

第五，借助“互聯網+”平臺，實現萬眾創新。隨著信息化和互聯網的發展，產業形態、運營模式和技術創新方式都發展了深刻變革。技術創新不再局限在某一個企業或某一個行業，而是通過“互聯網+”平臺和信息通信技術，將各個行業、企業和個人都聯合起來進行萬眾創新。眾包、威客、創客等以共同創新、開放創新為特點的新型創新模式可以利用集體智慧解決技術創新問題，從而改變現有高投入高風險的研發模式，解決科技創新企業由于融資困難而造成的創新驅動力不足的問題。這種從需求角度促進金融支持與創新驅動協同發展的方式，已成為推動中國經濟轉型升級的新引擎。

參考文獻：

[1]姚耀軍，董鋼鋒.中小企業融資約束緩解：金融發展水平重要抑或金融結構重要-來自中小企業板膳食公司的經驗證據[J].金融研究，2015(4)：42-53.

[2]俞立平.金融支持、政府與企業投入對科技創新的貢獻研究[J].科研管理，2015(3)：57-63.

[3]卡蘿塔·佩蕾絲.技術革命與金融資本[M].北京:中國人民大學出版社，2007.

[4]James B Ang.Research，technological change and financial liberalization in South Korea [J].Journal of Macroeconomics，2010，32(1)：457-468.

[5]James B Ang.Innovation and financial liberalization [J].Journal of Banking & Finance.，2014，47(10)：214-229.

[6]Rioja F，Valev N.Does one size fit all?：A Reexamination of the finance and growth relationship [J].Journal of Develop ment Economics，2004，74(2)：429-447.

[7]Doh S，Kim B.Government support for SME innovations in the regional industries：The case of government financial support program in South Korea [J].Research Policy，2014，43(9)：1557-1569.

[8]Tadesse S.Financial architecture and economic perform ance：International evidence [J].Financial Development and Technology，2002，11(4)：429-454.

[9]Hsu P H，Tian X，Xu Y.Financial development and inno vation：Cross-country evidence [J].Journal of Financial Eco nomics，2014，112(1)：114-135.

[10]張元萍，劉澤東.金融發展與技術創新的良性互動：理論與實證[J].中南財經政法大學學報，2012(2)：67-73+92.

[11]彭建娟.金融發展對中國高技術產業技術創新模式的影響[J].技術經濟，2014(9)：37-42+59.

[12]孫伍琴，朱順林.金融發展促進技術創新的效率研究——基于Malmuqulst指數的分析[J].統計研究，2008(3):46-50.

[13]黃德春，閔尊祥，徐敏.金融發展與技術創新：對中國高新技術產業的實證研究[J].中國科技論壇，2011(12)：21-25.

[14]聶正彥，馬彥新.金融深化與中國工業企業技術創新——基于空間計量模型的實證研究[J].蘭州大學學報(社會科學版)，2013(2)：115-120.

[15]周永濤，許嘉楊.金融發展促進中國技術創新的空間面板計量分析[J].金融發展研究，2013(4)：14-21.

(本文責編：辛城)

Study on Regional Development with Synergy between Innovation

Drive and Financial Support：the Perspective of Industrial Structure Difference

ZHU Jia

(GuangdongUniversityofFinance，Guangzhou510521，China)

Abstract：From the perspective of different financial sectors，this paper examines regional synergetic development between innovation drive and financial support，by using the empirical model of spatial econometrics four order triangulation weight matrixes，with China’s 31 provinces and autonomous regions data from 2003 to 2012.The result shows that there are significant spatial interaction effects between innovation drive and financial support，but the degree of regional synergetic development between innovation drive and financial support is low，which is different in different financial sectors.Furthermore，the R&D investment，economic development and openness of technology innovation has certain impacts on the degree of regional synergetic development between innovation drive and financial support，but the impacts are not significant.Therefore，in order to promote regional synergetic development between innovation drive and financial support，China should accelerate the development of new financial forms to promote the technological innovation of SMME，develop multi-level capital market to provide diversified direct financing channels for technology innovation，Promote production-study-research cooperation to vigorously support the strategic emerging industries with high technology content，take appropriate foreign policy to guide foreign investment into high technology industries，and encourage people to drive innovation with the help of Internet+ platform.

Key words:financial support；innovation drive；synergetic development；spatial effect

基金項目：國家自然科學基金項目(71372015；71172171；71372016)

收稿日期：2015-05-15修回日期：2015-09-08

中圖分類號：F276.44

文獻標識碼：A

文章編號：1002-9753(2015)09-0106-11

作者簡介：祝佳(1981-)，女，江西樟樹人，廣東金融學院區域金融政策重點研究基地副教授，經濟學博士，研究方向：世界經濟與區域產業經濟。