科技金融對經濟增長影響的實證研究

李君

經濟增長依靠科技推動，科技產業發展需要金融創新助推。本文基于上海市地區2001-2014年的數據，首先采用多元線性回歸的方法對科技金融對經濟增長的影響進行了實證分析，然后分別針對每一自變量對經濟增長的影響建立VAR模型。研究結果表明，科技金融的進步對經濟增長的發展存在顯著的正影響關系，其中滯后一期的科技金融發展對經濟增長的影響程度比當期科技金融發展對經濟增長的影響程度要大，據此，提出相應的政策建議。

科技金融

經濟增長 科技金融發展指數

引言與文獻綜述

改革開放三十多年以來，中國經濟發生了很大的進步，人民生活質量不斷提升。但是我國目前面臨著經濟轉型時期，從高速發展軌道開始轉入中高速發展軌道。要想保持我國產業經濟持續健康的發展，必須加大對技術的投入，鼓勵創新，改變經濟發展的模式。在現代經濟中，隨著經濟全球化水平的不斷提高，科學技術的不斷創新，經濟增長方式正在快速地轉變，我們發現科技與金融已經成為生產力中極其重要的要素，他們之間相互融合共同促進經濟增長的趨勢正在逐漸加強。目前上海正在建設成為具有全球影響力的科技創新城市，這就必然要求要不斷促進科技創新和金融創新相融合，用科技金融來支撐和引領經濟發展方式轉變，因此研究科技金融的發展是否對上海的經濟增長有顯著影響及其影響規律，提出有針對性的政策建議是有理論和實踐意義的。

從金融與經濟增長關系角度來說：king和levine（1993）基于金融功能視角分析了金融發展對經濟增長的影響，并重點考察了其對全要素生產力的影響。Stiglitz J.E.（1985）研究認為金融具有聚集儲蓄的作用，并且對其進行有效分配以形成生產力的功能。國內學者易信、劉鳳良（2015）基于多部門內生增長理論，表明金融發展對產業結構轉型和經濟增長具有積極的正向影響，影響的渠道有兩個：技術創新的“水平效應”與“結構效應”。丁曉松（2005）運用實證分析方法，得出金融發展確實可以明顯促進我國的經濟增長，但反過來經濟增長對金融發展的拉動作用不明顯。

從技術與經濟增長角度來說：JanFagerberg等（2007）基于90個國家1980～ 2002年的經驗數據，進行研究分析，發現技術與經濟發展緊密相關。黃茂興、李軍軍（2009）分析了技術選擇、產業結構和經濟增長之間的關系，發現如果進行合理化的技術選擇，那么產業結構明顯得到升級，勞動生產率得到有效提高，經濟最終實現快速發展。

從科技與金融關系角度來說：樊小宏研究表明科技進步對經濟增長具有較小的抑制作用，其對金融發展具有負面影響；相反，金融發展能較好地推動科技的迸步，同時經濟的進步在一定程度上可以帶動金融的迅速發展。

結合已有的文獻研究，可以看出國內外的學者基于不同的數據與模型對該題目展開有益的探索研究，取得了豐富的研究成果。但是目前的文獻大多數分別研究金融與技術對GDP的作用，文章很少將科技金融結合起來研究其對經濟增長的影響，并用科技金融指標體系來進行問題分析；再者大部分已有文章的分析是基于全國的數據，對地區研究較少。因此本文在已有文獻的基礎上，將以上海為研究點，從宏觀經濟環境的角度，基于2001年到2014年數據，在已有的科技金融發展對整個宏觀經濟的影響基礎上，通過構建模型，對科技金融對經濟增長的影響進行了實證分析，并在此基礎上，提出了優化上海科技金融發展政策的建議。

理論分析與假設

（1）模型的選擇

本文先采用多元線性回歸方法整體分析上海科技金融發展與經濟增長的關系，但是由于傳統的經濟計量方法是用經濟理論作為基礎來描述變量間的關系，而經濟理論一般不能較好的解釋變量間的動態關系，VAR模型能較好的彌補傳統經濟計量方法的不足，因此本文后來采用VAR模型對上海市經濟增長與科技金融之間的關系進行實證與分析。

（2）指標的選取與數據來源

本文選取上海地區人均生產總值作為衡量上海地區經濟發展的指標。用科技金融發展指數衡量上海地區科技金融發展水平，這里部分程度借鑒了曹顥等（2011）的做法。具體指數如表1所示：

然后為了使回歸分析結果更加準確，指標比具有年度之間的可比眭，本文采用指數合成的方法進行指標設定。具體做法是選取2001年作為基期，利用算術平均法逐級合成總指數，用最后計算得出的科技金融發展指數衡量科技金融發展水平。

本文選取的各類指標的數據來源于中國統計年鑒，上海統計局，中國科技統計，中國統計局。值得注意的是，科技經費支出指標的數據自2009年以來不再列入地區統計年鑒中，因此，本文對2009年以后的科技經費支出數據采用了適當的預測方法進行預測。數據時序長度為2001-2014年，由于各指標的單位不同，在數量級上有較大差異，因此本文對部分指標數據進行對數化的處理，在不改變時序數據本身的特征的同時，也可以使序列變得更加平穩。

（3）模型的設定

模型的設定主要是參考內生經濟增長理論。因此模型的方程右端重點包括勞動力和科技進步兩方面。分別用科技金融發展指數、從業人數來衡量。需要說明的是，考慮到當期的各種科技金融投入可能存在不會立即產生投資效應的可能性，進而對經濟增長的影響較慢，即具有滯后效應，因此，本文在研究科技金融對經濟增長的影響時，將當期和滯后一期的科技金融發展指數選為自變量，同時考慮到影響經濟增長的因素不僅是有科技金融和勞動力，還包括地區基礎設施的完備，因此我們選擇上海地區的從業人員數和基礎環境投資作為控制變量，以上海市人均GDP作為因變量。由于各指標的單位不同，在數量級上有較大差異，因此對人均GDP指標進行對數化處理。本文首先選用的模型為：

其中，In rjgdp，代表上海市當期人均GDP， jjfzzs，代表t期科技金融發展指數，jjfzzst-1代表t-1期的科技金融發展指數，cyrs，代表t期從業人員數，jchjtzt代表期上海市基礎環境投資，Cn為參數，ε為誤差項。

通過多元線性回歸，分析上海科技金融對經濟增長的整體影響，然后利用建立var模型進一步分析每一變量對經濟增長的影響。

實證分析及結果

（1）單位根檢驗

為了避免出現偽回歸現象，首先要對指標進行平穩性檢驗，本文采用ADF檢驗方法對指標進行平穩性檢驗，發現科技金融發展指數和從業人數指標序列是不平穩的，因此本文分別對科技金融發展指數和從業人數指標進行一階和二階差分處理，使其變成平穩序列。最后對數據進行回歸，單位根檢驗結果如下：

從表2可以看出，對科技金融發展指數做一階差分后，當顯著性水平為0.05時，認為序列是平穩的，不存在單位根。同樣可以看出對從業人數指標進行二階差分后，在顯著性水平為0.1時，同樣顯著，認為序列為平穩序列。

（2） Johansen協整檢驗

經對變量進行ADF檢驗后，本文建立科技金融發展指數，從業人數，基礎設施投資為自變量，人均GDP為因變量的回歸模型，進而利用殘差序列進行協整檢驗，看這五個指標是否存在長期的均衡關系。檢驗結果如下：

從表3中可以看出，當顯著性水平為0.1時，殘差序列是平穩的，變量之間存在協整關系。接下來我們先對序列進行平穩化處理將其變成平穩序列，進行回歸分析，研究上海市科技金融對經濟增長的影響。

（3）線性回歸結果及分析

這里我們主要分析D（JJFZZS.1）的回歸結果，概率p值大于顯著性水平0.1，嚴格上來講是不顯著的，但是由于接近0.1，并且數據選取的時間年限太少，因此本文認為上海市科技金融發展對經濟增長存在正影響，其當期對經濟增長的影響系數是0.328788，而滯后一期的科技金融發展指數影響經濟增長的系數是0.445093，意味著滯后一期的科技金融發展比當期科技金融發展對GDP增長的影響程度要大，這也很符合現實情況，因為當期科技金融的發展不能有效的立刻對經濟增長產生影響，現實中科技金融影響經濟進步需要一定的媒介來實現，而這個媒介毫無疑問是科技，它通過不斷地推動科技活動，最終轉化為現實的生產力，從而進一步促進經濟的增長。因此，科技成果最終轉化為現實的生產力具有滯后的效應。

通過回歸分析，科技金融發展對經濟增長具有明顯的滯后效應，但是為了進一步分析單個變量對經濟增長的動態影響，我們分別對自變量與因變量建立VAR模型進行分析。

（4） var模型的穩定性檢驗

本文建立了四個VAR模型。首先分別確定適合每個模型的滯后階數，然后對每個模型的穩定性進行檢驗。檢驗結果表明每個模型中所有根的模的倒數在單位圓內，表明建立的模型是穩定的，可以在此基礎上對模型進行脈沖響應分析。這里不一一列出穩定性檢驗的結果了，主要以滯后一期的經濟發展指數和一階差分的經濟發展指數為例，發現建立的模型是穩定的。

（5）脈沖響應

脈沖響應函數反映了隨著時間的推移，其他內生變量對給予的沖擊是如何反應的。本文分別給定經濟發展指數，滯后一期的經濟發展指數，從業人數，基礎設施投資一個正的沖擊，然后看上海的人均GDP如何響應的，這里我們主要放出上海的人均GDP對經濟發展指數響應的圖，結果如下：

我們可以看到，當給定經濟發展指數一個正的沖擊后，人均GDP呈現先不變一個時期，然后上升再下降再上升再下降的趨勢最后上升，但整體趨勢一直是正的。給定滯后一期的經濟發展指數一個正的沖擊，可以明顯看出滯后一期的經濟發展指數對當期人均GDP的沖擊比當期沖擊的影響要大，但是在第三期是影響為0，后來出現過負增長，在第十期時，增長接近0。通過分析結果，我們可以明門，科技金融的發展對上海地區的經濟增長整體是起正向顯著作用的，這也很符合現實。

結論與政策建議

本文對上海市地區的數據進行分析，結果顯示：科技金融的發展對經濟增長存在顯著的正影響關系，同時這種影響存在滯后關系。為進一步完善我國科技金融發展體系，提高科技金融發展的效率，發揮科技金融促進經濟增長的作用，本文基于以上的研究結果，提出如下相關政策建議：1.政府應不斷完善法律法規，對科技型中小企業采用扶持法2.政府應重視技術創新，建立創新獎勵機制3.擴寬融資渠道，促進科技型中小企業的發展。4.加大對科技金融的投入。

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