存貸款對科技創新的影響及空間溢出效應研究
——基于安徽省面板數據的實證分析

汪橋，曹晨

(滁州學院 經濟與管理學院，安徽 滁州239000)

科技創新離不開金融的支持。Giudici G , Paleari S(2000)指出高科技企業在科技創新中的擴張和增長的障礙往往來自于金融發展的約束，對于中小型企業來說更是如此[1]。湛泳、李珊(2016)指出金融發展能夠推動科技創新，起到一定的中介效應[2]。張林(2016)基于實證研究指出，金融發展與科技創新缺乏融合導致對實體經濟的促進不夠，因此不僅要提高金融發展水平和科技創新水平，更要在金融和科技創新的融合的深度和廣度上下功夫，切實提升實體經濟的發展[3]。劉納新、伍中信(2015)指出金融發展對科技創新的支持有限，但是向量自回歸中沖擊長期為正。吳慧等(2017)認為我國科技創新與金融發展協同發展并不是很好[4]，金融發展對科技創新的帶動不足[5]。大量研究表明，金融發展水平和科技發展水平具有某種內在的聯系。

學者們多用存貸款比，或者存貸款之和與GDP之比測度金融發展，即把存貸款視為對科技創新影響的同質體。目前，我國的金融體系依然是銀行業占主導地位，盈利主要來自于存貸款利息之差，因此把存貸款視為同質體，忽視兩者的區別是不合適的。同時，以往的文獻忽視了科技創新具有明顯的空間異質性，這將導致模型估計產生偏差。此外，金融發展和科技創新都具有一定的地域特征。本文基于安徽省16地市的面板數據，運用SAC空間計量模型分析存款規模和貸款規模對科技創新的影響及其空間溢出效應。

1 理論簡析

上個世紀初，創新之父熊彼特在其著作《經濟發展理論》中論述了銀行的存貸款等業務對科技創新和經濟發展的影響。Crockett A(1996)指出，銀行業務能夠影響企業的創新投資行為。存款規模大意味著投資機會少，經濟發展相對滯后，由此導致科技創新水平低，同時存款規模大意味著儲蓄投資轉化效率低，可見存款規模與科技創新存在負相關關系。貸款規模越大，用于支持科技創新的資金越有保障，但這并不意味著其對科技創新的影響越大。若資金大量流入非科技創新領域，抑或有資金流入但創新效率較低就發揮不了支持科技創新的作用。貸款規模對科技創新的影響需進一步探討。

2 變量的選擇以及空間計量模型的建立

2.1 變量的選擇

(1)被解釋變量：可以從投入、轉化和成果方面度量科技創新,但最有效的還是成果，因為其直接反映了科技創新的真實水平,本文用有效專利發明數(patent)測度。

(2)解釋變量：以安徽省16地市年末金融機構的存款余額和貸款余額表示存款規模(deposit)和貸款規模(loan)。

(3)控制變量：科技創水平新受科技創新投入的影響，尤其是研發人員的影響，因此把研發人員(rdpeo)作為控制變量?？萍紕撔碌男视绊憣＠晒?，故將規模以上企業R&D研發費用、R&D人員數量以及財政支出中的科學技術支出作為投入變量，將有效專利申請數量作為產出變量。應用DEAP 2.1軟件測算安徽省16地市科技創新Malmquist指數，將結果作為科技創新效率。地區發展總水平(agdp)影響科技創新水平，用人均地區生產總值表示。

2.2 數據來源與描述性統計

數據來源于2010-2017年《安徽省統計年鑒》及合肥、蕪湖等16個地級市《統計年鑒》《統計公報》。2011年巢湖市撤銷，并入合肥、蕪湖等市，為保持時空面板數據相對一致，文中數據未涉及巢湖市，各變量描述性統計如表1所示。

表1 各項指標的描述性統計結果

2.3 計量模型選擇

忽視科技創新與其他地區的經濟往來的空間相關性會導致模型的估計產生偏差。運用空間計量的方法將地理因素與空間結合起來，在一定程度上避免了傳統計量方法的偏差。目前常用的空間計量模型有空間自回歸模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)[7]?？臻g效應不僅受到隨機沖擊造成的誤差項的變化，也受空間溢出效應的影響，由此選擇空間自相關模型(SAC)闡述存款規模和貸款規模的空間溢出效應。建立空間自回歸模型(SAR)：

Patentit=C+ρWPatentit+αdepositit+δlaonit+∑βjxijt+εit

其中，Patentit表示地區i在時間t的科技創新水平，C為常數項；W為空間權重矩陣，ρ為空間相關系數，ρWPatentit衡量空間相關地區的科技創新對本地區科技創新的影響，若ρ為正數，表明空間相關地區對本地區的科技創新具有正向影響，反之則為負向影響。deposit表示本地區的存款規模，α為解釋變量存款規模的相關系數。loan表示本地區的貸款規模，δ為解釋變量的相關系數。xijt為j個控制變量，βj為控制變量的相關系數，εit為隨機誤差項。

科技創新是一個動態過程，一個地區的科技創新不僅取決于當期的影響因素，也可能受上一期的影響，因此用動態空間面板模型檢驗存款規模和貸款規模對科技創新的影響。科技創新的動態空間自回歸模型(SAR)為：

Patentit=C+σPatentit-1+ρWPatentit+αdepositit+δlaonit+∑βjxijt+εit

其中，Patentit-1為科技創新的一階滯后項，反應科技創新的動態效應。σ為科技創新一階滯后項的影響系數。

空間自相關模型(SAC)為：

Patentit=C+ρWPatentit+αdepositit+δlaonit+∑βjxijt+μit

其中μit=γWμit+εit，μit為誤差項，γ為空間誤差系數，表示空間相關地區的擾動項對本地區科技創新的影響。Wμit為空間相關系數，εit為隨機誤差項。

3 實證結果與分析

3.1 空間相關性檢驗

運用空間計量模型探究存款規模和貸款規模對科技創新的影響前，需要檢驗科技創新是否具有空間相關性。采用Moran’sI指數檢驗，公式如下：

表2 2008-2017年安徽省科技創新Moran’sI檢驗結果

注：括號內數字為顯著性概率p值；***、**、*分別代表 1%、5%和 10%的水平下顯著。

由表2，2010年-2017年安徽省科技創新Moran’sI為正值，且通過顯著性檢驗，說明科技創新存在顯著的空間正相關?？疾齑婵钜幠：唾J款規模對科技創新的影響時，空間依賴性不可忽視。

3.2 實證結果及分析

表3 空間面板計量回歸結果

注：括號內數字為顯著性概率p值；***、**、*分別代表 1%、5%和 10%的水平下顯著。

從存款規模對科技創新的系數可以看到，存款規模對科技創新具有顯著的負向影響。主要的原因在于，雖然這八年安徽的經濟發展水平和科技創新水平都有了較大的提升，但是安徽的金融發展水平依然相對較低，居民的投資意識不夠，投資渠道相對單一，過多的存款沒有轉化為貸款，以至于沒有有效的流入科技創新領域，只作為銀行的存款準備金形式。同時從貸款規模看，貸款規模對科技創新具有顯著的正向影響。這說明貸款規模大，往往用于社會投資的資金就越多，投資會促進經濟的增長，有證據表明經濟增長反過來又會促進科技創新[8]，同時也可能貸款直接投資于科技創新領域，總之無論哪一方面影響，結果都表明安徽省的貸款規模會顯著促進的科技創新。

空間計量的實證模型的回歸系數并不能直接反映存款規模和貸款規模對科技創新的影響程度，需要計算出直接效應、空間溢出效應和總效應，結果如表4所示。

表4 SAC模型的直接效應、空間溢出效應和總效應

注：括號內數字為顯著性概率p值；***、**、*分別代表 1%、5%和 10%的水平下顯著

由表 4 ，無論采用相鄰權重還是經濟距離權重估計存款規模和貸款規模對科技創新的影響，兩者直接效應、空間溢出效應以及總效應方向的顯著性以及大小都沒有太大的變化。存款規模對科技創新的直接效應和空間溢出效應均顯著為負，表明存款規模對科技創新要素的各市之間的流動不僅具有明顯的直接效應，其所引致的空間溢出效應對科技創新也具有顯著的負向影響。在相鄰權重SAC模型估計中，存款規模所帶動的空間溢出效應占總效應的39.54%左右，這一值在經濟距離權重中占45.59%。貸款規模對科技創新的直接效應和空間溢出效應均顯著為正，表明存款規模對科技創新要素的各市之間的流動不僅具有明顯的直接效應，其所引致的空間溢出效應對科技創新也具有顯著的正向影響。在相鄰權重SAC模型估計中，貸款規模所帶動的空間溢出效應占總效應的39.41%左右，這一值在經濟距離權重中占45.44%。

4 結論和建議

實證分析表明，存款規模對科技創新具有顯著的負向影響，貸款規模對科技創新具有顯著正向影響，兩者都具有較顯著的空間溢出效應。

基于此，本文提出政策建議：首先，安徽省要立足自身省情，深入推進“調轉促”戰略，深化金融體制改革，盤活存款，提升存貸款的利用效率，加大資金對科技創新的支持，尤其對未來科技創新的前沿技術的支持。其次，吸引科技創新人員，培訓優秀科技創新人才。引導存貸款資金流入科技創新轉化和科技創新產業園建設，培育科技創新重大項目，提升科技創新成果轉化效率，促進創新成果的市場化，推動創新產業的發展以及對相關產業的帶動作用，實現安徽經濟社會的可持續健康發展。最后，加強各地市的金融聯動，實現全省存貸款資金跨市流動，發揮存貸款對科技創新的整體效應，提升安徽科技創新的水平。