財政投入、銀行信貸與科技創(chuàng)新效率
——基于空間GWR模型的實證分析

孫志紅，吳悅

（石河子大學a.經(jīng)濟與管理學院；b.兵團金融發(fā)展研究中心，新疆石河子832000）

財政投入、銀行信貸與科技創(chuàng)新效率
——基于空間GWR模型的實證分析

孫志紅a，b，吳悅a

（石河子大學a.經(jīng)濟與管理學院；b.兵團金融發(fā)展研究中心，新疆石河子832000）

文章以國家提倡科技創(chuàng)新、加大科技投入為背景，利用2010-2014年全國30個省份的數(shù)據(jù)，采用空間地理加權回歸模型將地區(qū)財政投入、銀行信貸關于科技創(chuàng)新的效率進行實證分析。結果發(fā)現(xiàn)：財政和信貸投入力度的加強對科技創(chuàng)新的效率提升具有促進作用，其中財政支持的效用更明顯，且隨著時間的推移這種促進作用越來越強；相反，財政作用于信貸再作用于科技創(chuàng)新的效果不好，有待進一步發(fā)揮出財政引導銀行積極支持科技創(chuàng)新的效應；除此之外，財政和信貸對科技創(chuàng)新的影響效應具有空間差異性，東部地區(qū)在發(fā)揮信貸支持科技創(chuàng)新方面表現(xiàn)較好，西部地區(qū)在財政支持方面較好。各地區(qū)需要根據(jù)地區(qū)發(fā)展情況，制定合理的發(fā)展戰(zhàn)略，加強合作交流，共同致力于科技創(chuàng)新能力的提升。

財政投入；銀行信貸；科技創(chuàng)新效率；地理加權回歸模型

一、引言

2015年，我國GDP增長6.9%，創(chuàng)25年新低，經(jīng)濟發(fā)展面臨著很大的下行壓力。長期以來，我國經(jīng)濟發(fā)展主要依靠初級的生產(chǎn)加工，中國制造遍布世界各地，這種生產(chǎn)模式成本高、效率及產(chǎn)品附加值低，很難再為經(jīng)濟發(fā)展創(chuàng)造動力。在這樣的背景下，國家大力倡導創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新，提出供給側改革主張通過科技創(chuàng)新推動經(jīng)濟轉型升級。然而，科研開發(fā)耗資較大，充足的資金投入是其發(fā)展的保證與關鍵，因此研究提高科技創(chuàng)新效率、增強國家科技創(chuàng)新能力問題首先需要關注科技資金的投入。一般來看，除企業(yè)自有資金以外，科研開發(fā)最主要的資金來源為政府財政撥款和金融機構的銀行貸款，其中政府財政科技支出是科研開發(fā)最主要的資金來源，在科技創(chuàng)新的過程中起著支持、引導、調整的作用，與財政科技支出相比，銀行信貸對科技創(chuàng)新的投入較少，但其能夠在很大程度上擴寬科研經(jīng)費的來源渠道，值得不斷發(fā)掘其支持科技創(chuàng)新的潛力。近年來，國家重視科研開發(fā)，對科技的投入不斷增多，2010年國家財政在科學技術方面的支出為1 588.88億元，到了2014年增長到2 877.79億元，翻了將近一倍。在國家政策的引導下，銀行業(yè)也加大對科技創(chuàng)新的投入力度，不斷降低科技型企業(yè)的貸款門款。整體來看，國家財政、銀行機構都積極支持科技創(chuàng)新，然而，我國省市眾多，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展存在一定差異，因而在推進科技創(chuàng)新、增強科技投入方面必然會有不同。現(xiàn)如今，國家強調地區(qū)均衡發(fā)展，研究各省在提高科技創(chuàng)新能力的過程中財政投入與銀行信貸所發(fā)揮效應的差別，對地區(qū)發(fā)現(xiàn)問題、及時完善，從而提高區(qū)域科創(chuàng)能力，推動我國經(jīng)濟均衡穩(wěn)定發(fā)展，具有重要的理論與現(xiàn)實意義。

二、文獻綜述

關于科技創(chuàng)新，國內外學者主要集中于測量評價地區(qū)或國家的科技創(chuàng)新能力、進行對比分析，或是分析研究影響科技創(chuàng)新的各種因素。在測量評價科技創(chuàng)新能力方面，研究主要分為兩類，一類研究主要采用因子分析、熵值法、聚類分析等方法，對科技創(chuàng)新的綜合能力水平進行評價（王光平，2008［1］；丁華，2016［2］）；另一類主要采用DEA，隨機前沿等方法對科技創(chuàng)新的效率進行測量（Nasierowski、Arcelus，2003［3］；侯震梅，2016［4］）。在分析影響科技創(chuàng)新發(fā)展的因素方面，主要集中于分析資金投入、教育水平、工業(yè)結構、對外開放程度等對科技創(chuàng)新的影響（樊華，2012［5］；柳瑞禹，2016［6］），發(fā)現(xiàn)科技資金的有效投入、教育水平的提高、工業(yè)結構的調整升級等都能夠在一定程度上促進科技創(chuàng)新能力的提升。

關于財政投入、銀行信貸對科技創(chuàng)新的影響，國內外學者普遍認為政府與銀行機構有效的資金投入對科技創(chuàng)新具有促進作用。單就財政支持來看，Busom（2000）［7］；Loof、Heshmati（2005）［8］等通過對國外的數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)財政投入對科技創(chuàng)新的發(fā)展具有促進作用。張躍強、陳池波（2015）［9］；郭兵、羅守貴（2015）［10］等也針對國內情況，采用VAR、靜態(tài)和動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型等方法進一步證明了財政科技投入對科技創(chuàng)新具有正向的影響。同樣，作為科技資金的另一重要來源，銀行貸款的有效投入也會對科技創(chuàng)新產(chǎn)生積極的影響。張玉喜、趙麗麗（2015）［11］實證分析了中國科技金融投入對科技創(chuàng)新的作用效果，發(fā)現(xiàn)短期內科技金融投入與科技創(chuàng)新之間呈顯著正相關關系。然而，也有一些研究，提出財政對科技創(chuàng)新具有抑制效應、金融投入與科技創(chuàng)新之間協(xié)調性不高、科技金融滯后于科技創(chuàng)新的發(fā)展，需要調整財政科技資金投入規(guī)模、加強科技金融的投入（王晴，2014［12］；徐玉蓮等，2011［13］）。

關于科技創(chuàng)新的空間效應，學者們通過研究發(fā)現(xiàn)，科技創(chuàng)新具有空間關聯(lián)性，一個地區(qū)科研開發(fā)對周邊地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展也會產(chǎn)生影響。王認真（2014）［14］通過實證分析發(fā)現(xiàn)，某一省份科技金融資金投入的增加不僅可以提高本省的技術創(chuàng)新能力，而且還會對其臨近省份的技術創(chuàng)新產(chǎn)生正的空間外溢效應。此外，研究還發(fā)現(xiàn)，不同地區(qū)科技創(chuàng)新的發(fā)展具有空間差異性，其影響因素的作用效果也不盡相同。例如，吳玉鳴（2006［15］）就對區(qū)域全要素生產(chǎn)率的空間異質性展開研究；齊亞偉，陶長琪（2014）［16］分析了要素集聚對區(qū)域創(chuàng)新能力的空間分異規(guī)律。

現(xiàn)有文獻為本文研究財政投入、銀行貸款與科技創(chuàng)新效率間的作用關系提供了很大的參考，但仍存在一些需要補充完善的地方。首先，現(xiàn)有文獻在分析銀行信貸對科技創(chuàng)新的影響時，由于科技貸款指標的難以獲得性，通常直接選用銀行貸款來反映金融信貸對科技創(chuàng)新的支持，這在一定程度上增大誤差，不能反映銀行信貸支持科技創(chuàng)新的真實情況；其次，現(xiàn)有文獻關于科技創(chuàng)新空間效應的研究不多，具體分析財政、信貸對科技創(chuàng)新影響空間差異性問題的更少，忽略了空間地理位置的變化對區(qū)域科技創(chuàng)新的影響。基于此，本文擬從這兩方面著手，在指標選取和研究視角上進行創(chuàng)新，選取更為微觀的科技資金投入數(shù)據(jù)來反映銀行信貸支持，運用地理加權回歸模型，對我國各個省份的科技創(chuàng)新效率與財政、信貸進行回歸分析，觀察地區(qū)間的差異性，發(fā)現(xiàn)不同省份在提升科技創(chuàng)新效率時存在的問題，提出對策建議，促進地區(qū)交流與合作，實現(xiàn)我國地區(qū)間經(jīng)濟的均衡發(fā)展。

三、理論分析

（一）財政投入與銀行信貸對科技創(chuàng)新效率的作用機理

財政支出是政府為提供公共產(chǎn)品和服務，滿足社會共同需要而進行的財政資金的支付。近年來，國家大力倡導科技創(chuàng)新，然而，科研開發(fā)需要巨額資金，并且，其開發(fā)期限久、風險大，單純依靠市場很難解決其融資問題，而這時，政府財政就能在很大程度上彌補市場缺陷，支持科技創(chuàng)新。一直以來，我國政府財政科技投入都是科技創(chuàng)新最主要的資金來源渠道，其有效的投入能夠為企業(yè)科研開發(fā)注入大量發(fā)展資金，支持企業(yè)各項創(chuàng)新事業(yè)的開展，提高科技創(chuàng)新的效率。然而，也與一種觀點認為，政府財政的介入會降低企業(yè)間的市場競爭性，降低企業(yè)科研開發(fā)的積極性，對科技創(chuàng)新具有抑制效應。

與財政的公共性不同，銀行信貸是以盈利為目的。由于科技創(chuàng)新的高風險性，銀行對科技創(chuàng)新的貸款投入相對較少，但其也在很大程度上對財政科技投入進行了補充，緩解了政府資金投入的壓力。并且，也正是由于銀行盈利的性質，使得其在投資前，會認真篩查投資對象的特性，會選擇那些更可能成功開發(fā)并商品化、產(chǎn)業(yè)化創(chuàng)新產(chǎn)品的企業(yè)或單位進行投資（Schumpeter，1934［17］）；還會對投資的項目實施監(jiān)控，掌握項目的進展和需求，從而提高科技創(chuàng)新的效率。

（二）財政作用于信貸對科技創(chuàng)新效率的影響

財政投入對經(jīng)濟發(fā)展除了具有支持效應外，還具有一定的導向作用，引領經(jīng)濟活動向順應國家大政方針的方向發(fā)展。這種導向作用，反映在銀行支持科技創(chuàng)新方面，就表現(xiàn)為銀行機構會觀察財政資金的流向，在政府不斷加強科技資金投入的大環(huán)境下，也會適當?shù)丶哟髮萍紕?chuàng)新項目的信貸投入力度、降低科技型企業(yè)等的貸款門檻，支持國家進行科技創(chuàng)新。此外，政府為鼓勵銀行等金融機構積極的支持科技創(chuàng)新，還可能會通過財政補貼等方式引導銀行機構加大科技信貸投入，滿足科技創(chuàng)新的資金需求。也就是說，銀行信貸對科技創(chuàng)新的影響在一定程度上會受到財政投入的影響。

（三）財政投入與銀行信貸對科技創(chuàng)新效率影響的空間效應

Anselin曾經(jīng)提出，某地區(qū)空間單元的經(jīng)濟特性不是孤立的，其經(jīng)濟特征與鄰近地區(qū)同一經(jīng)濟特征總是發(fā)生著某種聯(lián)系，即具有顯著的空間相關性特點。因此，研究財政和信貸對科技創(chuàng)新效率的影響時，有必要考慮地理空間效應。

Nelson（1956）［18］，Arrow（1962）［19］指出技術創(chuàng)新具有創(chuàng)新收益的外部性。由于科技研發(fā)資金與科研人才的流動性，一個地區(qū)科技創(chuàng)新能力的提升，必然導致該地區(qū)人才、技術外溢，從而對臨近地區(qū)產(chǎn)生影響。此外，科技促使經(jīng)濟進步，一個地區(qū)科研能力的提升促使其經(jīng)濟發(fā)展水平提升，由于地區(qū)間競爭性、模仿性的存在，必然也會促使周邊地區(qū)，借鑒經(jīng)驗，提高科技創(chuàng)新能力。同理，資金的流動性也必然會使得一個地區(qū)財政投入和銀行信貸的變化影響其他地區(qū)，并且不同地區(qū)財政與信貸投入的不同也會造成其對科技創(chuàng)新效率影響的空間差異性。

四、模型構建與變量說明

（一）模型構建

為分析財政、信貸對科技創(chuàng)新效率的影響，以及不同省份間的差異性，文章采用地理加權回歸（GWR）模型對數(shù)據(jù)進行回歸估計。與傳統(tǒng)計量回歸模型不考慮空間效應相比，地理加權回歸模型在其基礎上進行擴展，將數(shù)據(jù)的地理位置引入到回歸參數(shù)中，充分考慮由于空間地理位置變化引起的參數(shù)的變化，使估計結果更加精確，彌補了傳統(tǒng)計量模型的不足，其一般形式見式（1）：

式中，yi，xij，ε分別為因變量，第j個自變量和隨機誤差項（本文的因變量為科技創(chuàng)新效率，自變量為財政投入與銀行信貸，具體見變量說明），(ui,vi)是地區(qū)i的地理經(jīng)緯度坐標，βj(ui,vi)代表第j個自變量在地區(qū)i的回歸系數(shù)。通常使用加權最小二乘法對參數(shù)進行估計。

運用GWR模型首先需要確定權重和帶寬，通常采用高斯函數(shù)法確定權重。高斯函數(shù)的表達形式見式（2）：

其中，b為帶寬，d是樣本點i和j間的距離。帶寬b不是唯一的，Brunsdon等用交差實證法（即Cross Validation）來選擇一個最合適的b。CV的計算公式如式（3）：

當CV最小時，對應的b就是相應的帶寬，y≠i(b)是yi的擬合值。

（二）變量說明

1.被解釋變量（yi）

文章參考晏蒙、孟令杰（2015）［20］、柴瑋等（2015）［21］等人對科技創(chuàng)新效率的研究，選取科技投入與科技產(chǎn)出兩方面的指標，運用DEA模型，對我國30個省市的科技創(chuàng)新效率進行估計，估計結果作為被解釋變量（yi），即科技創(chuàng)新效率。其中，科技投入指標選取研究與開發(fā)機構數(shù)，反映科研基礎設施的投入；R&D人員全時當量，反映人力資本的投入；R&D經(jīng)費內部支出，反映資金的投入情況。科技產(chǎn)出方面，選取專利申請數(shù)，代表各省市科研開發(fā)能力；選取技術市場成交額，反映各省科技成果轉化的能力。由于前人關于DEA模型的研究介紹已有很多，故本文不再贅述。

2.解釋變量（xij）

財政投入（x1）：本文選取《中國科技統(tǒng)計年鑒》中各地區(qū)按資金來源分R&D經(jīng)費內部支出中的財政資金占R&D經(jīng)費內部支出的比重來反映地區(qū)財政對科技創(chuàng)新事業(yè)的投入情況。

銀行信貸（x2）：翻閱現(xiàn)有文獻和資料，會發(fā)現(xiàn)銀行對于科技創(chuàng)新活動的貸款經(jīng)費的數(shù)據(jù)很難找到，現(xiàn)有研究很多直接選擇銀行貸款總額反映銀行信貸對科技創(chuàng)新的支持，本文擬對此進行創(chuàng)新，選取《中國科技統(tǒng)計年鑒》中各地區(qū)按資金來源分R&D經(jīng)費內部支出中的其他資金占R&D經(jīng)費內部支出的比重來反映地區(qū)銀行信貸對科技創(chuàng)新的投入。原因在于，本文通過研究《中國科技統(tǒng)計統(tǒng)計年鑒》發(fā)現(xiàn)，2009年之前，其對科技經(jīng)費籌資的來源劃分是：政府資金、企業(yè)資金和金融機構貸款，而從2009年以后，科技資金的來源劃分變?yōu)檎Y金、企業(yè)資金、國外資金和其他資金。然而一般來說，銀行信貸是科技創(chuàng)新過程中很重要的資金來源，因此本文認為其他資金主要為銀行信貸。并且，通過對比2009年之前的科技統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，其他資金占R&D經(jīng)費內部支出的比重與來源于金融機構貸款占科技經(jīng)費籌資總額的比重相差不大，選取其他資金占R&D經(jīng)費內部支出的比重作為銀行信貸的指標具有一定的代表性。

財政對信貸的作用（x3）：通過理論分析，可以發(fā)現(xiàn)銀行信貸對科技創(chuàng)新效率的影響會受到財政投入的影響。因而，文章選取x1x2即財政投入與銀行信貸的交叉項反映財政作用于銀行信貸進而對科技創(chuàng)新效率的影響。

3.控制變量

考慮到除財政投入和銀行信貸外，其他一些因素也會對科技創(chuàng)新效率產(chǎn)生很大影響，而這其中，人才教育對于科技創(chuàng)新來說至關重要。此外產(chǎn)業(yè)結構的調整必然會帶來技術的革命與變遷，近些年來，供給側改革國家又大力強調調整產(chǎn)業(yè)結構，產(chǎn)業(yè)結構的變化對于科技創(chuàng)新來說可能同樣存在一定的影響。因此，本文選擇人才教育以及產(chǎn)業(yè)結構這兩個指標作為控制變量，分析它們對于科技創(chuàng)新效率的影響。其中人才教育用地區(qū)高等學校畢業(yè)生數(shù)占地區(qū)總人數(shù)的比值表示；產(chǎn)業(yè)結構用地區(qū)第二與第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值之和占GDP的比重來表示。

（三）數(shù)據(jù)來源

選取2010-2014年中國大陸30個省市相關數(shù)據(jù)（由于西藏存在數(shù)據(jù)缺失，將其剔除），分析近些年來我國財政和信貸對科技創(chuàng)新效率的影響，為十三五時期我國打造科技型強國提供借鑒。數(shù)據(jù)主要來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》及中國知網(wǎng)的經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。

五、實證結果與分析

（一）科技創(chuàng)新效率的估計

本文運用Deap2.1軟件，對我國30個省市2010-2014年每一年的科技創(chuàng)新效率進行測算，得到如表1結果。為分析地區(qū)間的差異性，將這30個省市分為東中西三個地區(qū)①。

從表1中可以得出，2010-2014年期間，我國的科技創(chuàng)新效率整體上升，只有從2010年到2011年間出現(xiàn)短暫下滑。地區(qū)科技創(chuàng)新效率存在差異性：東部地區(qū)的科技創(chuàng)新效率值一直領先，然而，和預期可能相反，本文測出，中部科技創(chuàng)新效率一直低于西部，效率最低。這可能是由于國家的西部大開發(fā)建設發(fā)揮了作用，并且，西部省份中，重慶、四川、陜西三省市的科技創(chuàng)新效率值很高，其發(fā)展不容小覷。相比較，中部省份的科技創(chuàng)新效率一直不溫不火，在強調科技創(chuàng)新的今天，需要抓住國家中部崛起戰(zhàn)略的機遇，努力提高科技創(chuàng)新水平。

表12010 -2014年我國30個省市科技創(chuàng)新效率值

續(xù)表1

（二）地理加權回歸結果與分析

1.科技創(chuàng)新的空間相關性

分析經(jīng)濟事務的空間效應問題時，是在假設其具有空間自相關性的基礎上進行的。因此，在分析財政與信貸對科技創(chuàng)新效率的影響之前，首先需要對科技創(chuàng)新效率的空間自相關性進行檢驗。參考一般研究經(jīng)驗，本文采用Moran’s I指數(shù)法檢驗我國各省科技創(chuàng)新效率是否存在空間自相關性，Moran’s I指數(shù)的計算公式見式（4）：

式中，n表示研究地區(qū)的個數(shù)，wij為空間權重（本文采用0-1空間權重），xi和xj分別表示省域i和j的科技創(chuàng)新效率，x_是研究范圍內所有省份科技創(chuàng)新效率的平均值。Moran’s I指數(shù)的取值范圍在-1～1之間，大于0表示存在正的空間自相關，小于0表示存在負的空間自相關，等于0表示不存在空間自相關性。采用GeoDa軟件對2010-2014年省域科技創(chuàng)新效率的Moran’s I指數(shù)進行估計，結果見表2所列。

表22010 -2014年省域科技創(chuàng)新效率的Moran’s I值

從表2中可以看出，2010-2014年，我國省域科技創(chuàng)新效率的Moran’s I值最小為0.179，大于0，且都通過了顯著性檢驗。這表明，一直以來，我國省域之間科技創(chuàng)新效率都具有正的空間自相關性，各地區(qū)在科技創(chuàng)新方面存在著空間上的聯(lián)系。并且，隨著時間的推移這種空間相關性不斷加強，Moran’s I值不斷增大。這也在一定程度上證明，運用傳統(tǒng)的OLS模型對影響科技創(chuàng)新效率的因素進行回歸是不適用的，本文運用GWR模型更具合理性。

2.財政投入與銀行信貸對科技創(chuàng)新的影響及其空間差異性

在檢驗證明科技創(chuàng)新效率具有空間相關性后，運用GWR4軟件，對2010-2014年我國各省市科技創(chuàng)新效率的財政支出和銀行信貸進行回歸。為更好地觀察財政、信貸對科技創(chuàng)新效率影響的空間差異性，本文將2010-2014的回歸結果進行加權平均得到整體數(shù)值，之后運用GeoDa軟件將財政投入、銀行信貸、財政和信貸的交叉項、人才教育以及產(chǎn)業(yè)結構的回歸系數(shù)做成三分位圖，三分位圖結果如表3所列。

表3 財政、信貸等參數(shù)空間變化的三分位表

由表3可見：

（1）單從回歸系數(shù)來看。財政投入的回歸系數(shù)大于銀行信貸為正，財政與信貸交叉性的回歸系數(shù)最小為負；再考慮人才投入和產(chǎn)業(yè)結構的話，其系數(shù)排名為：產(chǎn)業(yè)結構＞財政投入＞銀行信貸＞人才教育＞交叉項，并且除交叉項外，其他均為正值。這反映出，首先，我國的財政投入與銀行信貸對科技創(chuàng)新效率都具有促進作用，并且，財政投入對科技創(chuàng)新效率的影響效用要大于銀行信貸。這表明我國在推動科技創(chuàng)新的過程中主要依靠政府財政撥款，銀行科技信貸力度需要進一步加強。與財政、信貸的積極作用相反，財政對銀行的作用并沒有發(fā)揮出很好的效用，對科技創(chuàng)新效率的影響為負。這在一定程度上說明，我國的財政投入沒有很好地發(fā)揮出導向作用，政府應該更好地發(fā)揮財政的導向作用，引導銀行加強對科技創(chuàng)新的支持。其次，觀察人才教育和產(chǎn)業(yè)結構，產(chǎn)業(yè)結構的調整對科技創(chuàng)新效率的影響是最大的，超過了財政和銀行信貸的投入；而與之相比，人才教育并沒有發(fā)揮出很好的促進效應，回歸系數(shù)值很小。究其原因，在于近些年，我國大力推進產(chǎn)業(yè)升級、供給側改革的一大重點任務就是調整產(chǎn)業(yè)結構，而科技創(chuàng)新主要發(fā)生在二、三產(chǎn)業(yè)，并且產(chǎn)業(yè)結構的調整必然帶來行業(yè)的優(yōu)勝劣汰，企業(yè)要想不被市場所淘汰必須進行創(chuàng)新，所以產(chǎn)業(yè)結構對科技創(chuàng)新效率產(chǎn)生了較大的促進作用。較之相比，近幾年，面對日新月異的科技發(fā)展需求，國家對于高等人才教育上的投入還是不夠，要想發(fā)揮人才教育對科技創(chuàng)新的作用，國家需更加重視人才教育，加大教育投入，加強技術性人才培養(yǎng)，從源頭上保障科技創(chuàng)新事業(yè)的發(fā)展。

（2）從回歸系數(shù)的空間變化來看，財政投入和銀行信貸對科技創(chuàng)新效率的影響是存在空間差異性的。首先，財政投入的回歸系數(shù)表現(xiàn)為由西向東遞減。財政投入對科技創(chuàng)新的影響并沒有表現(xiàn)為和經(jīng)濟發(fā)展東高西低一樣的效果，而是表現(xiàn)為，西部地區(qū)財政投入對科技創(chuàng)新的影響最大、中部次之、東部最差。這可能是因為近些年來，國家積極開展西部大開發(fā)，對口援疆等工作，對西部地區(qū)進行政策傾斜，投入了大量財政資金，發(fā)揮出了對科技創(chuàng)新巨大的促進作用。而東部地區(qū)經(jīng)濟相對發(fā)達，科技創(chuàng)新能力也較高，相等的財政投入對其來說就略顯不足，對科技創(chuàng)新的影響也就相對減弱。其次，銀行信貸對科技創(chuàng)新的影響表現(xiàn)為東北最強，西部最弱。在一定程度上反映出西部金融系統(tǒng)發(fā)展不夠完善，科技信貸投入不能滿足科技發(fā)展的需要，需要積極地發(fā)展金融業(yè)，為經(jīng)濟發(fā)展提供更為有力的資金支持。然后，財政與信貸交叉項的系數(shù)表現(xiàn)為由南向北遞減的規(guī)律，表明財政在作用于銀行引導銀行業(yè)支持科技創(chuàng)新方面，南部地區(qū)表現(xiàn)較好。最后，人才教育對科技創(chuàng)新效率的影響表現(xiàn)為由東向西遞減，西部地區(qū)更需要加大對人才教育的投入；而產(chǎn)業(yè)結構對科技創(chuàng)新效率的影響表現(xiàn)為西部較強，東北地區(qū)較弱，東北地區(qū)需要加快產(chǎn)業(yè)結構調整、推動東北老工業(yè)區(qū)進行產(chǎn)業(yè)升級。

為進一步分析，時間的變化對于我國財政投入和銀行信貸在支持科技創(chuàng)新方面的影響，下面將2010年和2014年的回歸結果見表4所列。

表42010 年和2014年財政、信貸關于科技創(chuàng)新的回歸結果

由表4可見：

（1）隨著時間的推移，財政投入、銀行信貸和產(chǎn)業(yè)結構對科技創(chuàng)新效率的促進作用不斷加強；財政對銀行的作用對科技創(chuàng)新效率的影響越來越差；人才教育方面，2010年對科技創(chuàng)新還具有促進作用，到了2014年回歸系數(shù)變?yōu)樨摚龠M作用消失。這表明，我國政府、銀行機構不斷加強對科技創(chuàng)新的支持，財政科技支出和銀行科技信貸不斷增多。此外，國家產(chǎn)業(yè)結構也在不斷調整升級，不斷順應科技創(chuàng)新的需要。然而，與之相反的是，財政作用于銀行最終影響科技創(chuàng)新的效果發(fā)展狀況越來越差，政府需要發(fā)揮出積極地引導作用，一旦財政對信貸的引導作用得以發(fā)揮，必然能夠更好地開發(fā)銀行支持科技創(chuàng)新的力量，更好地支持國家進行科技創(chuàng)新。人才教育情況也不斷惡化，需引起相關部門的關注，加強教育投入，注重人才培養(yǎng)。

（2）隨著時間的推移，財政和信貸對科技創(chuàng)新影響的空間差異性不斷增大。從2010的數(shù)據(jù)看，東中西部財政、信貸等要素對科技創(chuàng)新的回歸系數(shù)幾乎相同。而到了2014年，回歸系數(shù)值出現(xiàn)偏差，西部財政投入的系數(shù)最大而銀行信貸的系數(shù)最小。人才教育和產(chǎn)業(yè)結構的回歸系數(shù)也變得不同。

（3）2010-2014年，在加強財政支持科技創(chuàng)新方面，西部地區(qū)表現(xiàn)最好，特別是新疆，財政投入回歸系數(shù)值增長最多；在發(fā)揮信貸支持科技創(chuàng)新的作用方面，中部特別是吉林、黑龍江表現(xiàn)的最好，回歸系數(shù)值增長最多；雖然，財政引導信貸支持科技創(chuàng)新一直沒有發(fā)揮出積極地影響，但通過地區(qū)比較可以發(fā)現(xiàn)，西部在發(fā)揮財政引導作用，影響銀行支持科技創(chuàng)新方面表現(xiàn)的相對較好；人才教育方面，西部地區(qū)不斷惡化，對科技創(chuàng)新效率的負向影響越來越大；而不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構對科技創(chuàng)新的影響差異性不大。

六、結論與對策建議

本文通過GWR模型，對我國30個省的財政投入、銀行信貸與科技創(chuàng)新效率進行回歸，分析各地區(qū)財政科技支出和銀行科技信貸對于科技創(chuàng)新的影響及其空間差異，結果發(fā)現(xiàn)：①財政投入和銀行信貸對科技創(chuàng)新效率的提升具有促進作用，并且，財政投入的促進效果更好。然而，財政并沒有發(fā)揮出引導銀行業(yè)支持科技創(chuàng)新的作用，需要加強財政與信貸的融合，共同致力于科技創(chuàng)新。②財政、信貸對科技創(chuàng)新效率的影響具有空間差異性。其中，西部地區(qū)的財政支持科技創(chuàng)新效應最好，東北地區(qū)的信貸支持科技創(chuàng)新效率提升效應最好。③隨著時間推移，財政和信貸對于科技創(chuàng)新效率的促進作用不斷提升，并且影響的差異性不斷加深。④在推進科技創(chuàng)新、提高科技創(chuàng)新效率的過程中，東、中部地區(qū)更需加強財政科技資金的合理投入，西部地區(qū)更需要重視金融機構的發(fā)展、加強信貸投入，還要加強對教育的投入、重視人才的培養(yǎng)，東中西部地區(qū)都需要重視產(chǎn)業(yè)結構調整、推動產(chǎn)業(yè)結構升級。基于以上結論，本文提出以下建議：

（1）在保證政府財政科技資金投入的同時，提高銀行信貸對科技創(chuàng)新的支持。十八大提出“使市場起決定性作用和更好地發(fā)揮政府作用”，在國家大力倡導創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的背景下，更好地發(fā)揮政府作用就在于財政科技資金的合理投入，而使市場起決定性作用，就在于要更好地發(fā)掘金融機構對科技創(chuàng)新的支持。各地區(qū)要不斷發(fā)展金融市場，壯大金融機構的規(guī)模，發(fā)揮金融對實體經(jīng)濟的支持作用。銀行業(yè)作為金融機構的核心，需不斷加強對科技創(chuàng)新工作的信貸投入、適當降低科技型企業(yè)的貸款門檻、創(chuàng)新開發(fā)出新的金融產(chǎn)品，支持科技創(chuàng)新工作的開展。

（2）政府要利用財政投入的引導作用，激發(fā)銀行機構支持科技創(chuàng)新的潛力。考慮到科技創(chuàng)新的高風險，很少有銀行機構愿意主動為其貸款。各地政府可以通過對銀行機構給予適當?shù)呢斦a貼或者一些政策性優(yōu)惠，鼓勵銀行機構支持科技創(chuàng)新，發(fā)揮出財政作用于銀行最終作用于科技創(chuàng)新的效果，更好地發(fā)掘銀行信貸對于科技創(chuàng)新的支持效應。

（3）因地制宜，制定適合地區(qū)科技創(chuàng)新發(fā)展的政策建議。我國各地區(qū)在加強財政和信貸支持科技創(chuàng)新方面存在差異，為提高區(qū)域科技創(chuàng)新能力，實現(xiàn)經(jīng)濟共同發(fā)展。東、中部地區(qū)需要在保持經(jīng)濟發(fā)展的優(yōu)勢上，進一步加強財政在科學技術方面的投入；西部地區(qū)需要重視金融業(yè)的發(fā)展，完善金融投入機制，鼓勵銀行加強對科技創(chuàng)新的支持，此外，西部地區(qū)還需要加大對教育的投入，培養(yǎng)技術性人才，為科技創(chuàng)新提供源源不斷的動力。

（4）加強政府間合作，共同致力于科技創(chuàng)新。各地區(qū)在加強財政、信貸支持科技創(chuàng)新方面既存在差異性，又具有一定的關聯(lián)性，由于資金的流動性，一個地區(qū)財政、信貸資金的投入必然會對周邊其他地區(qū)產(chǎn)生影響。因此，在推進科技創(chuàng)新的過程中，各地區(qū)要加強合作，盡可能的實現(xiàn)資金、人才、信息的流通，共同致力于我國科技創(chuàng)新事業(yè)的發(fā)展。

注釋：

①東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南等11個省市；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8個省市；西部地區(qū)包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等11個省市。

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Financial Investment,Bank Credit and Scientific and Technological Innovation Efficiency
—An Empirical Analysis Based on Spatial GWR Model

SUN Zhi-honga,b,WU Yuea
（a.School of Economics and Management;b.Corps Financial Development Research Center,Shihezi University,Shihezi 832000,China)

In the context of promoting scientific and technological innovation,increasing investment in science and technology,the paper, based on the data of 30 provinces across the country from 2010 to 2014,employs space geographically weighted regression model to make an empirical analysis on the regional fiscal investment,bank credit on the efficiency of scientific and technological innovation.The results show that the strengthening of investment in finance and credit ascension has a promoting effect on the efficiency of scientific and techno?logical innovation.The effectiveness of fiscal support is more obvious,and as the time goes by,the role is more and more strong.By con?trast,the effect of finance on credit then on technological innovation is not good,which needs to be further played out to finance the bank to actively support the innovation of science and technology.In addition,the impacts of finance and credit on technological innovation have spatial differences.The eastern region plays a better performance in terms of credit support for scientific and technological innova?tion.The western region is better in terms of financial support.Each region needs to make reasonable development strategies according to the regional development situation,strengthen cooperation and exchange to work together to enhance the capability of scientific and tech?nological innovation.

financial investment;bank credit;scientific and technological innovation efficiency;geographical weighted regression model

F127；F8

A

1007-5097（2017）04-0074-08

［責任編輯：張青］

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.04.011

2017-01-05

石河子大學中青年培育基金項目（RWSK16-Y06）；兵團軟科學項目（2016CC002）

孫志紅（1977-），女，河南汝南人，副教授，管理學博士，研究方向：公司金融，金融理論，農村金融政策；

吳悅（1993-），女，安徽淮南人，碩士研究生，研究方向：農村金融。