基于TVP-VAR模型的科技金融與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)研究

鹿秀麗（中國(guó)海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院）

■前言

科技進(jìn)步和創(chuàng)新是加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的重要支撐。科技金融投入發(fā)展有力地促進(jìn)我國(guó)科技與經(jīng)濟(jì)的結(jié)合，在一定程度上決定著科技創(chuàng)新的發(fā)展趨勢(shì)及可能的作用空間，促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

近年來(lái)，科技金融作為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和創(chuàng)新性國(guó)家建設(shè)的重要?jiǎng)恿Χ艿綇V泛關(guān)注。徐家楠等人(2020)認(rèn)為科技金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的發(fā)展具有明顯促進(jìn)作用[1]。在研究方法上，鄧志文（2019）運(yùn)用VAR模型研究發(fā)現(xiàn)廣西壯族自治區(qū)的科技金融促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[3]。黃江燕和黃江平（2020）基于VAR 模型研究發(fā)現(xiàn)上海市科技金融投入和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，結(jié)論與鄧志文（2019）一致[2]。劉金全等人（2019）則通過(guò)TVP-VAR模型分析科技金融對(duì)科技創(chuàng)新的時(shí)變影響，結(jié)果表明科技金融對(duì)科技創(chuàng)新的正向影響效果在長(zhǎng)期是顯著的[4]。

已有文獻(xiàn)對(duì)科技金融與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系關(guān)注度頗高，但關(guān)于直接研究科技金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響時(shí)變的差異的文獻(xiàn)較少，故本文采取時(shí)變參數(shù)向量自回歸模型（TVP-VAR）進(jìn)行研究。本文選用適當(dāng)?shù)目萍冀鹑诎l(fā)展指標(biāo)作為解釋變量，其中包括R&D經(jīng)費(fèi)支出、國(guó)家財(cái)政科技撥款、中國(guó)創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資管理資本總額。利用TVP-VAR 模型及脈沖響應(yīng)分析各變量之間的關(guān)系。

■數(shù)據(jù)與變量選擇

借鑒先前研究，以國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）代表中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。其數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站的1995年到2017年年度數(shù)據(jù)。本文在選取科技金融發(fā)展指標(biāo)時(shí)選擇了四個(gè)指標(biāo)構(gòu)成：第一個(gè)指標(biāo)是科技金融經(jīng)費(fèi)指數(shù)（INP），以R &D經(jīng)費(fèi)支出表示，R&D可以反映科技實(shí)力，也是提高綜合實(shí)力和競(jìng)爭(zhēng)力的基礎(chǔ)。

第二個(gè)是國(guó)家財(cái)政科技撥款（BK）。這可以計(jì)算樣本期內(nèi)國(guó)家撥付的直接用于科技活動(dòng)的款項(xiàng)，包括科學(xué)事業(yè)費(fèi)、科技三項(xiàng)費(fèi)、科研基建費(fèi)及其他科研事業(yè)費(fèi)。由于科技活動(dòng)的戰(zhàn)略意義。這是科技項(xiàng)目研發(fā)投入的重要資金來(lái)源。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。

第三個(gè)指標(biāo)是創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資額（VEN），本文根據(jù)已有文獻(xiàn)以中國(guó)創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資管理資本總額來(lái)衡量此指標(biāo)，其數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展報(bào)告》、前瞻數(shù)據(jù)庫(kù)以及中華人民共和國(guó)科學(xué)技術(shù)部網(wǎng)站。

為消除異方差現(xiàn)象，分別對(duì)各變量取對(duì)數(shù)，并進(jìn)行單位根檢驗(yàn)得到原序列都是非平穩(wěn)的，都是I（1）的。

■TVP-VAR 模型結(jié)果分析

（一）等間隔脈沖響應(yīng)結(jié)果

首先根據(jù)等間隔脈沖響應(yīng)函數(shù)，可知R &D經(jīng)費(fèi)支出、國(guó)家財(cái)政科技撥款、創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資額增速每發(fā)生1單位的沖擊時(shí)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在固定的時(shí)間間隔后所產(chǎn)生的影響。在下圖中分別用短虛線、長(zhǎng)虛線以及實(shí)線表示通貨膨脹受到各變量沖擊后在1期、2期和3期（一年、兩年和三年）以及在3期、6期和9期（三年、六年和九年）后的動(dòng)態(tài)變化特征。依據(jù)脈沖結(jié)果可以看到不同滯后期數(shù)脈沖曲線的走勢(shì)均基本一致，這也再次證實(shí)了估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健有效的。

首先從總體來(lái)看，正向的R &D經(jīng)費(fèi)支出、國(guó)家財(cái)政科技撥款、創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資額增速的沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也是正向的，這也說(shuō)明了金融科技對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有促進(jìn)作用，且在樣本期內(nèi)響應(yīng)的趨勢(shì)平穩(wěn)，下面進(jìn)行具體分析。

圖1給出了在1期、2期和3期R &D經(jīng)費(fèi)支出影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的等間隔脈沖響應(yīng)圖，圖中可見(jiàn)，當(dāng)R &D經(jīng)費(fèi)支出發(fā)生1單位的正向沖擊時(shí)，脈沖曲線為正，且一年期的正面效應(yīng)最小，差不多在0.6左右，兩年期的正面效應(yīng)次之，而兩年期的正面效應(yīng)是最大的，差不多在1.1左右。且一年期、兩年期和三年期在樣本期內(nèi)的趨勢(shì)基本平穩(wěn)。

再由圖1能夠觀測(cè)到，當(dāng)國(guó)家財(cái)政科技撥款發(fā)生正向變化時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)表現(xiàn)出相同的反應(yīng)，國(guó)家財(cái)政科技撥款沖擊能引起經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正向變動(dòng)，且隨著時(shí)間的推移，利率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正面影響越來(lái)越大。從整個(gè)樣本期來(lái)看，兩年期和三年期的沖擊正面影響大致相同，在0.25左右，三期影響在樣本期內(nèi)平穩(wěn)。

圖1也描繪了創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資額沖擊的等間隔脈沖響應(yīng)，由圖1可知?jiǎng)?chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資額對(duì)通貨膨脹的正向影響明確，且隨著時(shí)間推移，正向影響越來(lái)越大，三年期的正向響應(yīng)達(dá)到0.16左右。

圖1 等間隔脈沖響應(yīng)圖

從以上等間隔的脈沖響應(yīng)圖來(lái)看，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響最為顯著的是R &D經(jīng)費(fèi)支出，其次為國(guó)家財(cái)政科技撥款的增加，相對(duì)而言創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資額沖擊對(duì)通貨膨脹的影響表現(xiàn)得較為微弱，并且三者對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響均是正向推動(dòng)的。

（二）時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)結(jié)果

為了進(jìn)一步揭示R &D經(jīng)費(fèi)支出、國(guó)家財(cái)政科技撥款、創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資額增速與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的傳導(dǎo)關(guān)系，本文討論樣本期內(nèi)選定歷史時(shí)點(diǎn)的脈沖響應(yīng)。本文選擇5 時(shí)（1999 年）、10 時(shí)（2004年）和15時(shí)（2009年）三個(gè)時(shí)點(diǎn)的脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行比較分析，其中1999年是亞洲金融危機(jī)時(shí)期，而2009年是次貸危機(jī)時(shí)期。

從總體上看，R &D經(jīng)費(fèi)支出和國(guó)家財(cái)政科技撥款在這三個(gè)時(shí)點(diǎn)上的趨勢(shì)基本一致，都為正值，且都會(huì)有先上升達(dá)到峰值后再下降的過(guò)程。創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資額增速卻呈現(xiàn)出先減少后上升的趨勢(shì)。

圖2中給出了R &D經(jīng)費(fèi)支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)。如圖所示，可見(jiàn)當(dāng)我國(guó)R &D經(jīng)費(fèi)支出等外部環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，R&D經(jīng)費(fèi)支出對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊作用在第六期達(dá)到最高值，且在之后發(fā)生了緩慢的減弱。從國(guó)家財(cái)政科技撥款對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)來(lái)看，其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響在第2期左右達(dá)到峰值，而后減弱，其減弱幅度大于R&D經(jīng)費(fèi)支出與創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資額的減弱幅度。創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資額對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)與前兩個(gè)變量趨勢(shì)相反，到第三期左右對(duì)GDP的影響才上升為正值，到第6期左右趨于穩(wěn)定。這與投資項(xiàng)目的特性有關(guān)，創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高的項(xiàng)目在短期往往見(jiàn)效不大，但在長(zhǎng)期卻對(duì)經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)出良好的促進(jìn)作用。

圖2 時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)圖

■結(jié)論與建議

從R &D經(jīng)費(fèi)支出、創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資、科技金融產(chǎn)出與科技金融人力資源投入的角度來(lái)看，科技金融對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值都有一個(gè)正向的沖擊影響作用，等間隔脈沖響應(yīng)函數(shù)顯示影響最為顯著的是R &D經(jīng)費(fèi)支出，而由時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)函數(shù)圖可以看到科技金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也起到正向作用，且影響都經(jīng)歷著先增長(zhǎng)后下降的過(guò)程。

基于上述結(jié)論，提出當(dāng)前我國(guó)科技金融體系建設(shè)的相關(guān)政策建議。

一是加大政府科技投入，增加研究投入。由以上實(shí)證可以得出，財(cái)政撥款力度增大時(shí)能夠顯著影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，故應(yīng)該提高財(cái)政投入比重，增加財(cái)政科技資金使用率。確保政府科技投入的增長(zhǎng)速度高于財(cái)政收入的增長(zhǎng)速度，以保證科研環(huán)境的良好保持，保證科技創(chuàng)新資金的基本滿足。

二是加快形成多層次科技銀行體系，增加科技投入的資金渠道。匯聚社會(huì)資本，可以引導(dǎo)其通過(guò)金融渠道投向科技領(lǐng)域。鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)開(kāi)展多種科技貸款業(yè)務(wù)，并鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)提出富有實(shí)效性的科技貸款方式。

三是是要強(qiáng)化政策措施保障，為科技金融更好地發(fā)揮作用保駕護(hù)航，注重制定和實(shí)施科技金融支持政策，為經(jīng)濟(jì)運(yùn)行提供良好的政策環(huán)境。

四是注重人才的培養(yǎng)，做好人才培養(yǎng)工作，注重人才的選拔和任用，探索建立科技金融人才交流培養(yǎng)機(jī)制，加大科技金融人才培育和引進(jìn)力度，并鼓勵(lì)高校加強(qiáng)科技金融和科技創(chuàng)新相關(guān)學(xué)科。