科技金融與產業結構升級聯動發展的實證研究

王少琴

本文以1996-2015年的時間序列數據為樣本，運用貝葉斯分位數方法實證分析科技金融與產業結構升級聯動發展的相互關系。研究結論為：科技金融會促進產業結構升級，且科技金融對產業結構升級存在滯后一期的特性；產業結構升級也會促進科技金融的發展，在各個分位數處產業結構對科技金融的影響作用是否顯著并沒有一個明顯的規律可尋。

產業結構 科技金融

聯動發展 貝葉斯分位數

引言

改革開放以來我國發揮強勁的后發優勢實現了經濟的高速增長，成為了世界卜第二大經濟體。但是我國還處在發展中國家的行列，隨著人口紅利的消失，經濟增速放緩，面對有可能掉入“中等收入陷阱”以及發達國家再工業化所帶來的挑戰和機遇，我們必須積極、主動的應對。

習近平總書記指出，實施創新驅動發展戰略是“大勢所趨”，要“圍繞產業鏈部署創新鏈，圍繞創新鏈完善資金鏈”，明確把產業鏈、資金鏈以及創新鏈緊密聯系在一起。科技創新只有轉化為生產力才能提高生產效率，占全國企業99%的中小企業承載了75%的科技創新成果。如何更好的支持實體經濟的發展、服務國家創新發展戰略，實現科技創新與金融創新的完美融合，是中國金融業發展面臨的重要課題。

本文從產業結構升級與科技創新的角度出發研究兩者的聯動發展關系。

文獻綜述

目前國內外對金融深化創新、科技創新、科技金融與產業結構關系進行了大量細致的研究。Bash Siddhartha等人（ 2014）認為融資約束程度影響企業的研究和開發，影響了企業的創新，研發支出不活躍的企業的盈利能力和外部融資大幅下降。童毛第、童業冬（2015）基于江蘇省1984-2013年的數據從金融深化與科技創新的聯系瓦動方面對產業結構調整升級的作用機理進行了實證分析，他們認為科技創新和金融深化對產業結構升級有著顯著的推動作用，產業結構的升級促進國家增加對科技創新的支持，雙方收斂于一個良性循環狀態，不斷的相互促進，同時他們還認為目前我國的資本市場與產業結構升級之問的關系相對較弱。章奇（2016）圍繞國內外發展現狀、科技金融和第二市場聯動發展的不足、二者相互關系三個角度進行了深度探討，并給出了相關建議。此外，運用近6年的統計數據進行了初步的分析。本文基于以卜學者的研究做了改進，運用1996-2015年的時間序列數據建立葉貝斯分位數回歸模型對科技金融與產業結構升級的相互影響關系做了細致的分析。

產業結構發展現狀以及科技金融發展現狀

（1）產業結構發展現狀

近20年來，第一產業所占比重一直處于10%以內，并且隨著經濟的發展呈現一個向下的趨勢；第三產業所占比重從1996年28.5%到2015年的52.9%，這期間對GDP的貢獻率有上升也有下降，但是總體是上升的趨勢；而第二產業與第三產業正好相反，從1996年的62.2%到2015年的44.3%，期間第二產業貢獻率有升也有降，但是總體趨勢是下關降的。目前主要發達國家第三產業占GDP的比重已經達到了70%左右、中等收入國家達到61%、低收入國家達到45%。南此可以看出我國雖然足世界上第二大經濟體，但是產業結構還沒有達到中等收入國家的水平，因此我國急需調整產業結構，提高第三產業的比重，使其與經濟發展相匹配。

（2）科技金融發展現狀

科技金融是我國社會經濟、發展到特定階段的產物，對于科技金融的定義，趙昌文等人認為科技金融是促進科技開發、成果轉化和高新技術產業發展的一系列金融工具、金融制度、金融政策與金融服務的系統性、創新性安排，是由為科技創新活動提供金融資源的政府、企業、市場、社會中介機構等各種的樣本點處于T分位數以下和以上時的檢驗函數關系。假設分位數回歸模型為：主體共同組成的體系。我國科技金融作為一個新興的領域，當前還處在初期的發展階段。

實證分析

（1）指標選取與數據來源

1.產業結構升級指標：即產業結構優化率，本文采用第二產業和第三產業的增加值之和與GDP的比重來衡量產業結構升級的程度，產業結構優化率的表達式為：IR=（第二產業增加值+第三產業增加值）/國內生產總值。

2.科技金融發展水平指標：CR=（銀行中長期貸款+有價證券和投資）/國內生產總值，其中有價證券和投資=金融機構的證券發行額+股票市值，南于保費收入比較小此處不予考慮。

3.本文選用了研究與試驗發展經費支出以及貨幣和準貨幣供應量作為控制變量，分別用RD和M2表示。

4.本文數據均來源于國家統計局、國家統計年鑒以及中國人民銀行。

（2）模型建市與實證分析

1.研究方法

由于本文研究使用的數據表現出非線性特點，以往傳統的線性模型不適于本研究，因此本文擬采用分位數回歸的方法來進行研究。近幾年，分位數回歸方法在國內的經濟學研究中也得到廣泛地運用，豐要包括對金融市場風險度量和預測方面.也有運用面板分位數回歸方法。本文建立貝葉斯分位數回歸模型。

2.模型建立

假設隨機變量的分布函數F （y）=Prob（ Y≤y），Y的T位數滿足F（y）≥T的最小，即：Q（T） =inf{y：F （y）≥T， O≤T≤1（1）

式（1）中，0≤丁≤1表示同歸線以下的數據占傘體數據的百分比。被解釋變量的分布比例為T的部分小于分位函數Q（T），（1一T）的部分則大于Q（T），中位數v則為Q（0.5），此時，T將被解釋變量y分為兩個部分。在對分位數回歸求解之前，先要定義“檢驗函數”，即概率函數，公式如下：y=aQ+nPQ（3）

在具體的回歸中，可以假定式（3）中A在Q分為數下的絕對利差和最小

式（2）中：¨是反應概率密度函數的參數；p丁（u）表示被解釋變量AminPlyQ-aQ-Pxil*pj/，Q（4）在不同的T位數下可得到不同的分位數函數。隨著T的取值由0到1，可得所有被解釋變量在解釋變量上的條件分布軌跡。

為研究科技金融在不同分位數下對產業結構升級的影響，此處我們考慮科技金融對產業結構升級是否存在滯后效應，所設定的計量模型為：IRr.仁o+plCRr.i+p2CR（一1）r，

2+p3LNRDf.3+Vr，t（5）

為研究產業結構升級在不同分位數下對科技金融發展的影響，此處考慮貨幣和準貨幣供應量M2作為其控制變量，我們將計量模型設定為為：CRr.t=cc+plIRr，i+p2M2r，2（6）

（3）結果分析

為了檢驗科技金融深化在不同的分位數下對產業結構升級的影響程度，以及產業結構升級在不同的分位數下對科技金融深化的影響程度，本文利用傘部樣本，在馬爾科夫鏈蒙特卡洛（ MCMC）模擬的基礎上，運用Bootstrap法對樣本數據模擬10000次有放回的抽樣，之后設定分位為0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8和0.9，在這9個不同的分位數下檢驗實證結果如表1和表2所示。

如表1可得：科技金融對產業結構升級的影響確實存在滯后一期的效應，并且滯后一期的科技金融對產業結構升級的影響比當期的科技金融對產業結構升級的影響更加最著，在0.2分位數處科技金融以及滯后一期的科技金融對產業結構升級的影響是不顯著的，以及在0.7、0.8和0.9三個分位數處科技金融對產業結構升級的影響也是不顯著的。這說明產業結構升級隨著科技金融發展水平的變化而變化。隨著科技金融分位數的增加，產業結構升級總體上呈先上升后下降的態勢，也就是說科技金融發展對產業結構升級的影響是呈倒“U”型的，這說明對于不同的產業結構有一個最優的科技金融發展水平。

由表2可得：在選擇貨幣和準貨幣供應量M2為控制變量下，產業結構升級對科技金融發展是有促進作用的。在0.2、0.3、0.4、0.5以及0.8分位數下產業結構對科技金融的影響具有顯著的作用，而在0.1、0.6以及0.9分位數下產業結構對科技金融的影響作用不顯著。對比兩個實證結果我們發現產業結構對科技金融的促進作用大于科技金融對產業結構升級的促進作用。但是產業結構升級對科技金融的促進作用足否顯著并沒有隨著科技金融分位數的提高而呈現出一個比較有規律的趨勢。

總結與政策建議

產業結構發展到一定階段會促使科技金融的出現，是科技金融的發展基礎，同時科技金融的發展與完善有利于企業進行直接融資，幫助企業進行信息管理與風險管理，促進科技成果轉化，推動產業結構的進一步升級，兩者之間形成良性的循環累積效應。

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