公共科技金融存在替代效應嗎？
——來自283個地市的證據

鄒 克，倪青山

(1. 廣東金融學院 科技金融重點實驗室，廣東 廣州 510521;2.廣東省科技金融與大數據分析重點實驗室，廣東 廣州 510521;3.湖南大學 金融與統計學院, 湖南 長沙 410079)

一、引言

黨的十九大報告作出了中國特色社會主義進入新時代的戰略性判斷，并指出我國經濟已轉向高質量發展階段。作為建設現代化經濟體系的重要組成部分，科技創新是緩解不平衡不充分發展、實現經濟高質量發展的根本動力，必然要求中國不斷推動創新驅動發展，加快創新型國家建設。“中興事件”與中美貿易摩擦等充分表明了科技創新相關戰略的正確性與前瞻性。金融是現代經濟的核心，科技創新離不開金融的支持，促進科技和金融結合是實現創新驅動發展、加快建設創新型國家的重要路徑。為加強科技與金融結合，自2011年科技部聯合八部委發布《關于促進科技和金融結合加快實施自主創新戰略的若干意見》后，一系列科技金融相關的政策法規相繼出臺；同時，科技部聯合相關部門于2011年、2016年分別開展了第一批與第二批促進科技和金融結合的試點工作。截至2015年，第一批促進科技和金融結合試點地區密集出臺了350余項科技金融政策文件。科技金融政策密集出臺與實施，伴隨公共科技金融的規模不斷擴大，據國家統計局數據，2017年國家財政科學技術支出8383.6億元，占財政支出的4.13%。

公共科技金融也稱政策性科技金融，是國家創新體系中支持科技創新的一系列政策性金融安排，公共科技金融具有“公共產品”屬性，目的在于彌補市場金融不足，承擔科技創新過程中的風險，推動科技創新與產業發展。隨著公共科技金融發揮更重要的作用及其對科技創新與產業發展越來越大的影響力，要求學者更迫切與更深入地加以研究。從公共科技金融的本質出發，公共科技金融在促進創新驅動發展過程中產生互補(撬動)效應或是替代效應？公共科技金融的相關效應有何特征與時間變化趨勢？本文擬從公共科技金融的替代效應切入研究。本文可能的學術貢獻體現為：第一，從政府失靈與市場失靈等理論角度梳理與歸納公共科技金融的替代效應，拓展了科技金融研究的細分領域。第二，通過多維度的實證發現公共科技金融的替代效應及其有效性變化趨勢與發展階段的異質性等結論，有助于政府部門利用公共科技金融更好地服務科技創新與科技產業發展。第三，本文的研究對公共科技金融由替代效應向互補效應轉化進而提高其有效性有良好的政策啟示。

二、文獻綜述

關于科技金融，Hicks(1969)較早從金融市場效率影響科技創新的角度作了研究[1]，國內自趙昌文、陳春發等(2009)對科技金融進行定義以來，較為系統、立體地研究了科技金融。周昌發(2011)認為，科技金融要得以快速、穩定發展，需要建立有效的科技金融發展保障機制[2]。該觀點對公共科技金融同樣適用。房漢廷(2010)指出科技與金融相結合，通過科技資產的財富化，能夠實現科技與金融的共同促進與提高[3]，能夠促進技術資本、創新資本與企業家資本等創新要素深度融合、深度聚合。張明喜等(2018)基于科技金融本質構建了科技金融的理論體系[4]；李喜梅等(2018)認為要從宏、中、微觀上探討科技金融內涵，更好地發揮政府能動性[5]。科技金融發展指數量化方面，曹顥等(2011)從科技與金融融合的角度構建我國科技金融發展指數[6]，推動了科技金融的量化研究。而科技與金融及經濟協調發展則是另一個定量研究方向，和瑞亞等(2014)基于科技創新系統與公共金融系統[7]、佟金萍等(2016)基于區域科技創新、科技金融、科技貿易[8]分別構建耦合協調度模型進行實證。

從創新的高風險性能夠引出公共科技金融的必要性與理論基礎。由于創新活動的高風險特征，傳統金融服務缺乏追逐動力[9]；而缺乏金融支持的科技創新活動缺乏現實基礎[10]。科技創新中的基礎研究、產業共性技術、前沿技術等社會溢出效應明顯，因此有必要通過科技與金融結合實現科技創新與產業發展。科技金融模式按投入主體可分為公共科技金融與市場科技金融[11]，在因高風險導致市場金融介入不足的情況下，發揮公共科技金融的引導作用是推動科技金融快速發展的重要途徑。公共科技金融是政府為解決金融市場失靈、促進科技產業發展而對科技金融資源的配置進行的干預和引導活動[12]，是促進中小企業高新技術企業進行技術創新、彌補基礎研究階段資金不足的重要外源融資方式[13]，公共科技金融具有“公共產品”特征，主要包括政府設立的支持和引導高新技術產業及其相關產業發展的發展開發銀行、引導基金、科技保險、互助擔保、專項資金等[14]。理論上，公共科技金融能實現可持續性，成熟期科技企業稅收是公共科技金融資金來源，通過公共科技金融可解決處于成長周期之前的科技創新企業的資金錯配問題。

公共與市場科技金融能夠對研發投入、科技創新、產業結構、經濟增長產生直接的促進作用。由于科技產業擁有更高的全要素生產率，為保持產業競爭力，科技企業在公共科技金融引導下將增加研發投入，Chowdhury等(2012)實證了金融市場發展有利于研發投入[15]，王建等(2015)[16]等分別基于產業視角、科技經費投入類型視角、上市公司視角通過實證支持了財政科技經費對研發投入的促進作用。從宏中觀看，科技金融通過對技術創新的正向影響，促進科技產業的發展，進而推動產業升級與結構優化，并對經濟發展產生正向影響。對于科技金融與技術創新的關系，Hsu等(2014)利用32個國家實證得出外部融資能夠顯著提升科技創新能力[17]。對于科技金融與經濟增長的關系，徐幼民等(2017)指出技術創新有利于資本積累，由此將進一步提升了經濟增速[18]。不過，已有研究也認為科技金融可能存在一些失靈的情況或負效應。張來武(2011)認為，科技創新存在市場與政府雙重失靈，由于信息不對稱與對決策者缺乏有效激勵和約束，政府介入科技產業發展時將導致政府失靈[19]。蘆鋒等(2015)發現公共科技金融(政府科技經費)對科技創新的影響在不同階段都不夠顯著或存在抑制作用[11]。另外，鄭磊等(2018)實證得出科技金融對科技創新存在門檻效應，是一種U型關系[20]；張紫璇等(2018)實證發現科技金融發展與經濟增長呈非線性關系[21]。這表明，有必要深入探討科技金融在促進科技創新與地區經濟發展中的相關機理，識別科技金融發展過程中所存在問題。

綜上文獻可知，科技金融有利于促進科技創新與科技產業發展，然而大部分研究主要集中在科技金融上，對公共科技金融的研究不夠。雖然公共科技金融在彌補創新的高風險性導致的市場金融介入不足發揮了重要作用，但已有研究可以推測，公共科技金融與市場科技金融并不產生完全的合力，甚至可能相互抵消產生反作用。本文認為相關文獻沒有區分公共科技金融的直接效應、間接效應(包括互補效應與替代效應)，而進行區分對提高科技金融工作的有效性十分有必要，本文試圖從替代效應這一角度切入，利用地市數據進行實證，研究公共科技金融對經濟與科技發展的替代效應與變化趨勢等特征，進而試圖提出有價值的政策啟示。

三、理論分析與模型構建

(一)理論分析與假設

公共科技金融通過直接效應與間接效應對“創新驅動發展”產生影響，具體見圖1。公共科技金融的直接效應指公共科技金融直接作用于科技創新進而影響經濟發展；公共科技金融的間接效應指公共科技金融通過作用市場科技金融、創新企業主體等，影響到科技創新的投入與產出，進而影響經濟發展。公共科技金融的間接效應按其影響方向可分為互補效應與替代效應。當政府行為與市場機制的實現有效結合，提高金融資源配置效率，促進科技資產財富化，公共科技金融則呈現出互補效應；然而，由于政府失靈與市場失靈的存在，公共科技金融承擔市場金融與創新企業的創新風險，但引導作用未充分發揮，進而呈現出替代效應。本文研究重點是公共科技金融替代效應及特征，從政府失靈與市場失靈對公共科技金融替代效應產生的原因進行展開。政府失靈方面，一是政府信息不對稱問題，政府不可能完全掌握企業和市場的科技創新信息，企業傾向于隱瞞不利信息、夸大創新的價值與期望收益，信息不對稱將導致無法在科技創新的公共科技金融支持上實現最優決策支持，進而出現政府失靈。二是政府在配置公共科技金融資源時，不具備私人部門在產權明晰條件下的激勵與約束機制，部分創新企業也趁機套利，致使無法有效配置公共資源。市場失靈則是由于科技創新與科技產業發展本身所蘊含的高風險所決定的，導致在成長期之前科技創新的金融支持嚴重不足，當金融機構與科技企業傾向于通過公共科技金融對沖創新風險時，就產生了替代效應。

圖1 公共科技金融作用于創新驅動發展的路徑

進一步基于金融成長周期理論分析替代效應問題，不同時期科技金融抑制程度與風險有明顯差異。①種子期企業資金需求不大，總體風險較小。主要投資為新技術或產品開發測試，由創業者出資，政府則通過創業孵化器等方式加以扶持。②初創期企業資金需求量大，用于投資機器、廠房、生產資料、后續研發和銷售等，但企業現金流不穩定、風險較大，金融抑制程度高，主要通過企業主、親友注資與借款等獲得資金來源，也依賴公共科技金融支持。③成長期企業金融抑制程度下降，融資渠道逐漸拓展，產品盈利能力逐漸提升。通過公共科技金融，引導市場金融資本的支持，能夠實現科技資產快速財富化。④成熟期企業的金融抑制程度低，企業市場前景穩定。企業融資方式包括風險投資、私募股權、公開募股和公募債券等。綜上可知：科技創新企業在成長期之前，金融風險較大，市場金融介入不足。對于金融機構來說，科技中小企業的貸款存在以下問題：一是信息不對稱導致信息獲取成本高，二是規模不經濟增加了金融機構單位運營成本，三是企業抵押品不足與經營風險大導致利率風險溢價高。金融機構承擔科技創新風險，但難以獲得科技資產快速財富化的收益。科技型企業的輕資產、風險大特性與信貸資金運用的安全性、流動性、效益性要求存在矛盾沖突，針對科技中小企業的金融資源供給存在嚴重的缺失。

鑒于創新對經濟發展的重要作用以及支持科技創新的“公共產品”性質，政府有必要通過風險補償基金、稅收補貼等公共科技金融方式支持成長期前的科技企業發展，對科技企業信貸與投資進行風險補償與信用背書，引導金融機構等市場金融主體介入，進而促進科技創新與科技產業發展。然而，公共科技金融也可能產生擠出替代效應。金融機構面對政府科技經費投入等公共科技金融手段，可根據金融風險與創新的未來前景作出不同抉擇：一是將已有或準備發放的科技企業信貸，申請政府公共科技金融補償，轉嫁科技企業信用風險；二是金融機構看好科技產業發展前景，借助公共科技金融分散部分風險，配套更多資金支持科技企業的發展壯大。第一種抉擇將使得公共科技金融擠出部分市場融資，產生替代效應；第二種抉擇則將發揮公共科技金融的引導作用，產生撬動的互補效應。一段時間以來，我國科技產業仍以科技中小企業占主導，科技金融風險大，金融機構傾向于通過公共科技金融轉嫁風險；且我國金融業實行分業經營，投貸聯動機制還在探索中，金融機構分享科技企業成長收益的機制還不成熟，互補效應發揮不足。除此之外，由于信息不對稱、對決策者缺乏有效的激勵和約束將導致政府失靈[19]，也降低了公共科技金融的有效性。因此提出以下假設：

假設1：相較于互補效應，公共科技金融的替代效應更明顯。

從科技金融演化機制來看，科技金融服務對象和服務過程具有階段性[4]，中國科技金融經歷了財政撥款、科技貸款與市場介入、金融工具深化創新、科技與金融耦合等階段。2006年《中長期科學和技術發展規劃綱要(2006-2020)》標志著科技金融開始扮演主要角色(房漢廷，2010)。2011年是科技與金融耦合深化階段的起點，科技部等八部委發布了兩者結合的若干意見。以上表明，“十二五”開始，科技創新與產業獲得快速發展，科技創新企業前景更為被看好，成熟性科技企業基數變大，雖然科技中小企業仍然占主導，但科技金融風險下降，公共科技金融的替代效應逐漸減小。隨著政府信用介入力度加大，金融機構逐步傾向于借助公共科技金融配套更多資金支持科技企業，并積極探索投貸聯動等創新模式，市場科技金融與公共科技金融的協同性與互補性加強。此外，隨著科技創新管理制度與財政制度的不斷完善，政府激勵與約束效應得到加強，有利于降低政府失靈；科技經費支持的企業整體質量不斷提高，政府性金融服務科技創新的有效性具有上升趨勢[22]。上述因素均有利于發揮公共科技金融的互補效應，降低其替代效應。因此提出以下假設：

假設2：隨著科技創新與科技產業的發展成熟，市場失靈與政府失靈弱化，公共科技金融的替代效應減小、互補效應變大。

根據科技金融發展階段性與研究區間跨度進一步假設：

假設2a：2002-2010年，公共科技金融替代效應更大；2011-2015年，公共科技金融替代效應變小，或呈現出互補效應。

發達地區在信息、法律、經濟與技術環境方面優勢明顯，吸引了人才、資本等各類創新要素集聚，科技創新活躍度強，但科技中小企業數量更多，同時也促進了財政科技投入的增加；經濟欠發達地區則是高校科研院所與傳統科技相關企業占主導，或由東中部地區或區域中心城市轉移的偏制造型科技企業，企業規模相對較大且不確定風險小，但創新潛力也較小。當發達地區或中心城市的科技中小企業達到一定量級時，金融機構專門開展利用公共科技金融轉嫁科技企業信用風險的業務時就有了規模經濟效應，公共科技金融的替代效應更明顯；中小城市能獲得科技貸款的企業一般達到了成熟期，公共科技金融的互補效應相對較明顯；另外，發達城市與中小城市的公共科技金融結構的差異很大，科技經費可分為基礎研究、應用研究與試驗發展經費，發達城市支持科技企業的應用研究與試驗發展科技經費占比較高，而中小城市支持科研機構與院校的基礎研究科技經費占比較高，基礎研究屬于非市場性質，較少存在對市場科技金融的擠出或替代效應。因此提出以下假設：

假設3：由于科技產業階段、企業規模與經費結構等差異，經濟發達城市公共科技金融的替代效應更明顯。

(二)模型構建

1. 公共科技金融定義與變量設置說明

通過前文可知，公共科技金融是支持科技創新的一系列政策性金融安排，是政府為解決在科技產業發展過程中金融市場的失靈狀況而對科技金融資源配置所采取政府引導行為[11]。已有研究中，公共科技金融變量通常用單因素指標或綜合指標指數表示，單因素指標主要是利用財政科技經費支出及其衍生指標代替[13]，綜合指數則包括公共科技金融資源、資金與產出等層次[11]，本質上仍是以財政科技經費基礎，限于地市一級數據的可得性，且基于財政科技經費支出與公共科技金融內涵的高度相關性，本文使用人均財政科技經費支出代表公共科技金融。

2.模型構建

構建公共科技金融如何影響“創新驅動發展”的基本模型。以經濟發展水平(人均GDP)作為被解釋變量。根據GDP核算公式，首先納入投資的代表變量人均固定資產投資額(ata)。其次，金融扮演著經濟發展第一推動力的角色，納入金融發展變量人均貸款余額(loa)，由于市場科技金融相關數據難以獲得，而人均貸款余額與市場科技金融之間又存在較強的相關性，一定程度上可將其視為市場科技金融的工具變量。最后，在模型中納入關鍵解釋變量公共科技金融變量人均財政科技經費支出(teca)。基本模型如下：

gdpait=α0+α1atait+α2tecait+α3loait+uit

(1)

其中，被解釋變量gdpait為人均GDP；解釋變量公共科技金融為人均財政科技經費支出(tecait)；控制變量包括：人均固定資產投資額(atait)；人均貸款余額(loait)。

本文構建交互效應模型分析公共科技金融是否存在替代效應：

gdpait=β0+β1atait+β2tecait+β3loait+β4tecait*loait+uit

(2)

模型(2)在(1)中加入人均科技經費支出與人均貸款余額的交互項tecait*loait，用以分析公共科技金融的替代效應，若β4<0，表明替代效應更明顯，則支持假設1；若β4>0，表明互補效應更明顯，則不支持假設1。

理論假設指出不同階段公共科技金融的替代效應不同，構建如下模型進行分析：

(3)

如果t<2011時，γ4的符號為負，且t≥2011時，γ4的絕對值有所減小(或γ4>0)，則符合假設2與假設2a。

由于不同地區也存在公共科技金融的替代效應不一致的情況，本文擬利用以下分位數回歸模型進行分析：

Qgdp(τ|X)=X′β(τ)τ=(0.1;0.25;0.5;0.75;0.9)

(4)

其中，τ為對被解釋變量所取的分位數，X′為上述所提到的解釋變量與控制變量，包括gdpait、atait、tecait、loait與tecait*loait。采取bootstrap自助法回歸。根據假設3，在分位點上，β(τ)的值應該是逐步減小的。

將分位數與分時間段相結合，還可構建相應的模型，分析不同階段不同地區的公共科技金融的替代效應有何特征與趨勢，具體見實證結果。

四、數據來源與描述性統計

研究對象為283個地市，區間為2002-2015年。主要變量GDP、固定資產投資總額、貸款余額、財政科技經費支出與城市常住人口指標數據均來源于歷年的《中國城市統計年鑒》，ata、loa、teca等變量均根據相關指標比城市常住人口數計算得到。

表1為變量描述性統計結果。總觀測值為3941個，存在少量缺失值。在數據處理過程中對有單位錯誤、明顯缺失的樣本進行了數據清洗與樣條修正。從相關性來看，被解釋變量gdpa與所有解釋或控制變量均存在較強的相關性，gdpa與ata相關系數高達0.852，gdpa與teca*loa相關系數也有0.534，回歸模型的解釋能力可能較強；從解釋變量之間的相關關系看，除teca與teca*loa相關系數為0.882外，其余解釋變量之間均沒有超過0.80，表明解釋變量之間出現多重共線性問題的概率可能較低，同時，面板回歸方法一定程度可避免多重共線性。

表1 變量描述性統計

五、實證分析

(一)總體回歸結果分析

利用stata12作回歸。基本模型的F檢驗值為30.03，在1%的顯著性下可拒絕混合回歸模型； Hausman檢驗結果顯示，在1%的顯著性下拒絕隨機效應模型，因此選擇固定效應模型進行回歸。對加入交互項的模型進行檢驗，最終也得出應選擇固定效應模型進行回歸。回歸結果見表2。

回歸結果(1)顯示，回歸的擬合系數R2為0.878，表明模型的解釋力度較強。控制變量人均固定資產投資額ata系數為0.759，統計顯著性為1%，表明投資對GDP有顯著的促進作用，與現實相符。從主要解釋變量看，人均財政科技經費投入teca系數為26.026，顯著性水平為1%，表明公共科技金融能夠顯著地提高經濟發展水平，對經濟發展具有直接效應；人均貸款余額loa的系數為0.163，顯著性水平為1%，金融是經濟發展的第一推動力，表明金融發展對經濟發展具有顯著的促進作用。綜上可知，回歸結果(1)在經濟與統計意義上均與事實符合。

本文進一步加入交互項teca*loa進行回歸，得到回歸結果(2)。回歸結果(2)的擬合系數R2為0.897，表明模型解釋力度較強。控制變量人均固定資產投資額ata系數為正且在1%顯著性下顯著，解釋變量人均財政科技經費投入teca與人均貸款余額loa的系數與顯著性水平也基本一致，表明加入交互項teca*loa后，模型的穩健性較強。交互項teca*loa的系數為-0.006，統計顯著性為5%，表明公共科技金融存在替代效應，支持了理論假設1，科技創新的社會外溢效應明顯但市場金融支持不足，有必要利用公共科技金融進行支持，但由于政府失靈的存在，財政科技經費投入本身存在效率不高的問題，另一方面，科技金融機構獲取科技經費的風險補償，替代金融機構對科技創新企業的部分貸款投入，也使得公共科技金融對市場科技金融表現為替代效應。不過，相對于公共科技金融的直接促進效應，公共科技金融的替代效應影響較小(teca*loa系數遠小于teca與loa系數的乘積)。

表2 公共科技金融替代效應的回歸結果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下顯著；()內為t值，根據穩健標準誤計算，下同。

(二)分階段的回歸結果分析

根據科技金融發展過程，結合“五年規劃”，將樣本劃分為兩個階段。第一階段是2002-2010年，為科技金融工具的深化階段，資本市場逐漸介入、科技保險、科技擔保、知識產權質押等一系列金融工具涌現。第二階段是2011-2015年，為科技與金融的耦合深化階段，科技金融的宏觀地位有所上升，政策上逐漸注重科技與金融的結合對國家自主創新戰略的推動作用。在對模型進行F檢驗與Hausman檢驗后，選擇固定效應模型對兩個階段進行面板回歸，見表3。

在第一階段，表3中的回歸結果(3)顯示模型的擬合系數R2為0.851，解釋效果較好；人均固定資產投資額ata、人均財政科技經費投入teca與人均貸款余額loa的系數均為正，統計顯著性為1%，與全樣本回歸結果基本一致。關鍵的解釋變量交互項teca*loa系數為負，在5%的顯著性水平下顯著，與回歸結果(2)相比，系數值-0.02大了不少，表明在2002-2010年，公共科技金融對市場科技金融產生了較大擠出，替代效應比較明顯。在第二階段，回歸結果(4)顯示模型的擬合系數R2為0.778，解釋效果較好；交互項teca*loa系數變正但不顯著，表明2011-2015年公共科技金融對市場科技金融的引導作用大于擠出作用，存在尚不顯著的互補效應。

以上回歸結果支持了理論假設2與2a，表明：隨著時間的推移，科技創新與科技產業發展的政府失靈與市場失靈情況均有所弱化，公共科技金融逐漸由對市場科技金融的擠出效應轉變為對市場科技金融的互補效應；公共科技金融的有效性正在不斷的提高，雖然公共金融與市場金融的協同互補效應在現階段還不夠顯著，但隨著創新驅動發展戰略的不斷推進、科技與金融耦合關系不斷增強，公共科技金融的互補效應將越明顯。

(三)分經濟發展水平的分位數回歸結果分析

針對不同發展水平城市的公共科技金融替代效應是否不一致及其原因，選擇分位數回歸方法進行研究，回歸結果見表4。不同分位數條件下，Pseudo R2的值均超過了0.5，表明模型有較強的解釋能力；人均固定資產投資額ata、人均財政科技經費投入teca與人均貸款余額loa的系數均為正，在不同顯著性水平下顯著，表明分位數回歸果的穩健性也是比較高的；但關鍵解釋變量交互項teca*loa在不同的分位數條件下系數與顯著性水平均出現了明顯的變化，在十分位數時，teca*loa的系數為正，顯著性水平為5%；隨著分位數水平的提高，teca*loa的系數符號由正轉負，從中位數開始，teca*loa的系數變為負，顯著性水平上升為1%。

表3 分階段公共科技金融替代效應的回歸結果

表4 公共科技金融替代效應的分位數回歸結果

注：q表示分位數，q10即為10分位數。

以上回歸結果支持了理論假設3，表明：①發達城市的公共科技金融更容易出現替代效應。這是由于：一方面，由于業務量較大，存在規模經濟效應，發達城市金融機構可將已有與科技貸款與相關風險補償基金對接，大量將風險轉嫁給公共科技金融；另一方面，發達城市科技中小企業更多，公共科技金融結構中應用研究與試驗發展經費占比更高，這部分經費投入更容易產生擠出效應。②中小城市的公共科技金融更可能產生互補效應，其公共科技金融結構中基礎研究經費的占比相對要高一些，基礎研究經費是非市場性質的，對科技發展更多地表現為直接效應。

(四)考慮不同階段的分位數回歸結果分析

將不同階段、不同發展水平兩因素聯合起來研究公共科技金融替代效應，分不同階段利用分位數回歸方法進行了實證，回歸結果見表5。

對比表4與表5的結果可知，交互項teca*loa的系數與顯著性的回歸結果中有很大差異，從表5中分階段的分位數回歸結果可得到豐富且細節性的發現。在第一階段(2010年以前)，交互項teca*loa系數基本上為負且顯著，僅在10分位數條件下為正但不顯著。到了第二階段，交互項teca*loa的系數變得更接近于0，在10分位數條件下為正，且統計顯著性為1%；在90分位數條件下為負，統計顯著性為5%。

從圖2能更加直觀地看出這種差異。不同分位數下，均是第一階段公共科技金融的替代效應更大，第二階段的替代效應較小，且隨著時間的推移，經濟發達城市公共科技金融的替代效應迅速下降，到第二階段，至少75%的城市公共科技金融的替代效應不顯著，接近50%的城市公共科技金融呈現出互補效應。

六、結論與政策啟示

黨的十九大報告提出了加快建設創新型國家以支撐建設現代化經濟體系，要求著力加快建設實體經濟、科技創新、現代金融、人力資源協同發展的產業體系。那么公共科技金融在科技創新和現代金融協同發展中能夠發揮什么樣的直接與間接作用？本文從公共科技金融替代效應的角度作了理論分析與實證檢驗，結論如下：

(1)直接效應方面，公共科技金融顯著提高了經濟產出水平。主要通過促進技術進步、優化產業結構、提高勞動生產率、提升資本積累速度等路徑實現。(2)公共科技金融總體表現為替代效應。一方面，公共科技金融的目的是彌補市場金融不足，且存在政府失靈的情況；另一方面，在中小企業占主導的科技產業結構中，科技金融風險大于收益，市場金融主體有主動退出高風險領域的傾向，進而使公共科技金融產生擠出效應。(3)“十二五”以來，公共科技金融的替代效應顯著下降，政府失靈與市場失靈情況逐步改善。可以預期，隨著創新驅動發展等戰略的進一步推進，公共科技金融的互補效應將更明顯。(4)經濟發達的城市更容易產生公共科技金融的替代效應。發達城市具有更好的科技金融生態，吸引了各類創新要素集聚，科技中小企業數量級大，金融機構申請科技金融風險補償具有規模經濟優勢，更容易產生替代效應；而中小城市科技中小企業少，公共科技金融更大比例投入基礎研究，替代效應較小。(5)隨著時間的推移，那些經濟發達地區公共科技金融的替代效應迅速下降，表明公共科技金融相關政策的有效性上升。

表5 分階段公共科技金融替代效應的分位數回歸結果

注：限于篇幅，只顯示10分位數、50分位數與90分位數的回歸結果。

圖2 不同分位數的teca*loa系數與顯著性比較

公共科技金融出現替代效應具有理論合理性與歷史必然性，但終將隨著科技產業發展升級而呈現出互補效應。本文的研究對如何促進替代效應向互補效應轉化，提高公共科技金融的有效性，進而推動創新驅動發展戰略、加快建設創新型國家提供了重要的政策啟示：

(1)充分結合中國特色社會主義新時代高質量發展、供給側結構性改革等要求，發掘科技金融的宏觀內涵，提高科技金融戰略地位，加大力度促進科技同產業、金融深度融合，進一步提高公共科技金融政策的有效性。(2)加強科技金融政策頂層設計，從優化科技金融體系基礎架構、拓寬技術轉移金融通道、完善科技金融政策環境和支撐保障與強化組織實施等方面推進國家科技金融體系建設；推動由政府主導向政府與銀行共同主導的科技金融模式轉變；建立并完善科技管理部門、金融管理部門與相關部門之間的信息共享與工作協調機制體制，逐步解決“政府失靈”的激勵與約束問題，發揮科技金融政策合力。(3)科技金融政策要充分考慮該地區科技金融的發展階段、發展水平等因素，因階段因地區制宜，重點關注發達城市的公共科技金融替代效應，創新金融支持方式與工具，充分調動市場金融主體與創新企業積極性。(4)利用科技“產業金融”方式，實現創新風險在科技企業生命周期各階段均衡分布，解決金融機構與科技企業信息不對稱、收益與風險期限不匹配問題，加快科技產業的投融資與技術積累。要求各級政府創新財政科技投入機制與方式，積極培育科技產業投資基金、科技保險基金等科技產業金融主體，加強科技金融信息服務，優化金融生態環境；金融機構則要創新金融組織、產品服務，促進創新鏈、產業鏈和資金鏈的有機結合，為各類科技企業提供差異化的金融服務。