金融結構是否能夠影響科技創新效率？
——基于隨機前沿模型的實證分析

司秋利，張 濤

（1.中國社會科學院大學（研究生院），北京 102488；2.中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所，北京 100732）

經濟增長的重要動力是科技創新，尤其是當前我國經濟處于由要素、投資驅動轉為創新驅動重要時期，科技創新的重要性日益凸顯。科技創新離不開金融的支持，金融體系的規模和結構都會對科技創新產生影響。早期研究認為金融體系的規模對科技創新和經濟增長的作用最為重要［1］。發展中國家開始大力發展金融行業，資金從實體經濟涌入金融市場，造成資產泡沫甚至資金外流，從而引發金融危機。發達國家金融規模的擴張刺激短期的經濟增長，但卻使金融監管更為困難。之后學者開始關注金融結構對科技創新的影響，金融結構指銀行與金融市場的相對規模。隨著經濟發展和技術進步，金融結構似乎存在著銀行主導向市場主導轉變的規律［2］。金融結構與科技創新的關系已經成為影響現代經濟增長的重要因素。改革開放以來，以國有銀行為主導的金融結構顯著促進我國經濟的高速發展，但是隨著經濟增長進入新舊動能轉換和產業結構升級的新時期，以銀行為主導的金融結構能否滿足當前科技創新的需求？2019 年金融供給側結構性改革明確要求將金融體系結構調整優化作為重點。何種金融結構更有利于提升科技創新產出并有效提高科技創新效率？有沒有更好的金融結構安排與當前我國經濟結構調整和產業結構升級相匹配？這一系列問題直接關系到經濟發展的動力問題，對于依靠創新驅動發展來實現經濟轉型升級的我國來說具有十分重要的實踐指導價值。本文基于創新價值鏈的視角，分別從科技創新研發和成果轉化兩個階段研究不同金融發展模式下金融結構對科技創新產出及效率的影響，為創新驅動發展戰略下科技創新效率提升和金融結構優化提供理論參考與實證支持。

1 研究基礎

1.1 文獻綜述

國內外學者針對金融結構與科技創新關系展開了廣泛而深入的討論，不管是以德日為代表的銀行主導型金融結構，還是以英美為代表市場主導型金融結構，都促進經濟增長，因此兩者孰優孰劣并未形成一致的結論。從時間上來看，金融結構與科技創新的關系可以總結為金融結構無關論、金融結構相關論、科技創新異質性論。

第一，金融結構無關論。部分學者主張金融深化而非金融結構對技術創新產生影響。無論是發達國家還是發展中國家都存在不同程度上的金融抑制，因此金融深化能夠降低企業的融資成本和約束，充分發揮市場機制的調節作用，引導資金向創新要素集聚，激發企業的創新活力，緩解信貸市場存在的道德風險和逆向選擇問題［3］。一些學者強調金融服務論，主張金融體系主要為企業和產業發展提供金融服務。Beck 等［4］認為金融體系的整體發展水平決定向企業提供外部融資的數量和質量，而非金融結構。也有學者反駁，金融結構的差異會影響科技創新和經濟發展，隨著經濟發展和科技進步，對資本市場服務的需求會增加［5］。

第二，金融結構相關論。大部分學者都認同金融結構會影響科技創新，爭論的焦點在于不同金融結構對科技創新影響的差異性，何種金融結構更有利于科技創新。相關學者理論可以分為銀行主導論、金融市場主導論、銀行和金融市場互補論和最優金融結構論。銀行主導論認為銀行體系對科技創新有重要促進作用［6］,相較于金融市場，銀行規模優勢提高信貸資金配置效率，信貸資金穩定性更有利于支持科技創新的研發，因此銀行對科技創新更為重要。金融市場主導論認為金融市場比銀行發揮更加有效的創新推動作用，Tian 等［7］基于美國企業數據的研究認為，資本市場的風險投資更有利于企業科技創新。銀行和金融市場互補論認為銀行和資本市場不是替代關系，而是互補關系［8］，重點在于銀行和金融市場是否能夠匹配不同類型科技創新的融資需求，實現金融體系的效率最大化。最優金融結構論認為存在與經濟發展不同階段、要素稟賦結構差異和最優產業結構相適應的“最優金融結構”［9］。龔強等［10］也認為金融結構需要與產業結構相互匹配。一國實際金融結構受領導人的偏好和國際組織政策的影響，可能會偏離其實體經濟需求的最優金融結構［11］。發展中國家的科技創新從吸收模仿向研發創新轉變過程中，金融結構實現從銀行主導到市場主導的轉變。林志帆等［12］認為金融結構對技術進步的影響取決于一國的技術與世界前沿技術的距離。徐明等［8］認為金融結構需要匹配一國產業的技術類型特征。張成思等［13］從理論和實證角度驗證了中國存在最優金融結構，一國融資結構會逐步趨于最優金融結構［14］。

第三，科技創新異質論。隨著研究的不斷細化，學者開始關注金融結構對不同類型或是不同風險收益性質的科技創新的作用效果。林志帆等［12］區分風險收益特征不同的技術對應不同的融資方式，銀行是風險低的成熟技術的適宜融資渠道，金融市場更合適高風險高投入的創新技術。徐明等［8］認為原創性技術創新及關聯產業和寄生性技術創新及關聯產業對金融結構的偏好和需求差異值得重視。馬微等［15］以創新模式差異為切入點，區分模仿創新和自主創新的風險收益特征，銀行是風險較低、收益穩定的模仿創新的適宜融資渠道，金融市場是風險較高、收益不確定的自主創新的更好融資渠道。藺鵬等［16］對技術創新階段進行劃分，利用省級面板數據實證檢驗技術研發階段和創新市場化階段不同金融發展模式下金融結構對創新產出與創新效率的影響效應。

本文從創新價值鏈出發，分別從科技創新研發和成果轉化兩個階段研究不同金融發展模式下金融結構對科技創新產出及效率的影響。本文研究與藺鵬等［16］的研究最為接近，區別已有研究，本文研究的邊際貢獻主要在于：第一，以往針對金融結構對科技創新影響效應研究多數忽略金融規模的影響，本文在控制金融規模的前提下，研究不同金融模式下金融結構對科技創新產出及效率的影響。第二，較少有文獻從科技創新的階段出發來研究金融結構對科技創新產出及效率的影響。多數文獻衡量科技創新產出均是采用單一專利申請數和專利授權數量，缺乏對科技創新轉化成果的衡量，本文建立相對完善的指標體系來全面衡量科技創新研發成果和轉化成果。第三，本文認為科技創新不同階段內生出不同的風險偏好和融資需求，因此從金融結構與科技創新兩階段的雙重視角，構建超越對數隨機前沿分析模型分析不同金融模式下金融結構對科技創新產出及效率的影響。

1.2 理論分析

金融結構主要是通過緩解企業或者行業的融資約束來促進提高科技創新產出和科技創新效率。科技創新不是脫離經濟需求的創新，而是促進經濟發展的動力，因此科技創新不僅僅是新技術的產生，還包括新技術的應用和轉化。Schumpeter［17］認為只有對實體經濟產生影響的新技術和新發明才是創新。根據創新價值鏈理論，科技創新可以劃分為創新研發、成果轉化兩個相互關聯的子過程。借鑒銀行和金融市場互補論、最優金融結構理論、科技創新異質論和創新價值鏈理論，形成本文金融結構影響科技創新產出和效率的理論分析框架：

相較于金融市場，銀行能夠實現更加有效的資金監督，在集聚社會閑散資金、研發資金積累、跨期風險管理等方面具有顯著的優勢。銀行信貸周期的穩定性保證企業研發資金的能夠獲得長期支持，有助于企業科技創新的高效產出，而股票市場的波動和投資者的短線操作不利于研發資金積累［18］。銀行在企業融資者信息的獲取、項目篩選和監督方面能夠發揮規模優勢，降低獲取企業信息的信息成本和交易成本［17］，尤其是面對標準化、確定性的環境時，銀行信息收集和監控效率高，對非標準化和不確定性較大的創新環境,銀行處理效率相對較低［19］。經濟發展初期，制度和市場環境不成熟，銀行根據合同或借助抵押和清算等手段來克服信息不對稱和道德風險，提升信貸資金配置效率;銀行風險偏好較保守，遵循審慎經營原則，嚴格篩選創新項目，一定程度上限制了風險較高企業和中小企業的外部融資［20］。

相對于銀行來說，完善的金融市場在信息獲取和披露、價格發現、資本流動和跨部門風險分散等方面存在比較優勢，將資金分配給有競爭力和創新力的市場主體，提升資源配置效率［4］。金融市場的信息披露、多元審查和公司治理機制，有效解決信息不對稱問題，降低科技創新企業的融資成本［21］，因此金融市場在信息收集、處理和傳播，改善公司治理等方面有優勢，對于依賴外部融資的科技創新型企業發展起到重要作用［4］。相較于銀行提供的基本風險管理，金融市場能夠較好地匹配高投入、高風險科技創新企業的風險屬性和運作特征［2］，通過多樣化的風險分散機制進行風險管理，因此科技創新企業在金融市場更容易獲得資金支持。金融市場多樣化和靈活的風險管理為科技創新企業的資金籌集提升了效率［22］。也有學者指出個體投資者存在缺乏信息搜尋的動力問題［23］，信息不對稱導致投資行為的短期化，信息披露在減緩信息不對稱的同時，也會增加中小企業融資成本。

不管在科技創新研發階段，還是科技創新轉化階段，不同類型科技創新的風險收益特征是不同的。銀行和金融市場在滿足不同類型科技創新的風險收益特征方面各有優缺點，重要的是發揮銀行和金融市場各自的比較優勢，銀行是風險低、收益穩定、成熟技術、模仿創新的適宜融資渠道，金融市場是風險高、收益不確定、高投入、自主創新的適宜融資渠道，銀行和金融市場并非替代關系，而是互補關系。銀行與金融市場按照比較優勢匹配不同類型科技創新的融資需求，能夠實現科技創新效率最大化。

2 研究設計

2.1 研究方法

技術效率實質為投入與產出之比，常用測量效率方法有數據包絡分析(DEA)和隨機前沿分析(SFA)。SFA 分析產出為單一變量，優點是考慮了隨機因素對于產出的影響，計算結果較為穩定，不受異常點的影響。DEA 分析忽略隨機因素對于產出的影響，測算結果容易受異常點的影響，優點是可以直接處理多產出的變量。綜合考慮兩種方法的優缺點，本文選擇構建超越對數隨機前沿分析模型。

Aigner 等［24］、Meeusen 等［25］分別提出隨機前沿模型，對模型中的誤差項分解成隨機誤差和技術非效率項。Kumbhakar 等［26］總結隨機前沿模型的基本形式，表示如下：

2.2 模型設定

2.2.1 前沿分析模型

隨機前沿分析主要由前沿分析模型和技術非效率模型兩部分組成。前沿分析模型主要是確定生產函數的形式，常用的生產函數有兩種形式。生產函數放寬了前提假定，展示變量間交互對產出的影響，更具有一般化和適應性。本文根據檢驗結果選取生產函數進行模型設定，分別從科技創新研發和成果轉化階段分析金融結構對科技創新產出及效率的影響效應,模型形式設定如下式（4）所示：

其中下標i和t分別代表省份和時間，lnYZit表示科技創新產出，分別代表科技創新研發成果lnYFCG 和科技創新轉化成果lnZHCG。lnK和lnL分別表示科技創新研發資金投入和研發人員的投入，lnFsca 為金融發展規模。為研究不同發展模式下金融結構對科技創新產出的影響，引入金融發展變量lnF，分別為銀行lnFbank、金融市場lnFmark 和金融發展綜合指數lnFindex 代表不同金融模式。

2.2.2 科技創新非效率模型

金融結構是銀行與金融市場的相對規模，代表企業間接融資方式和直接融資方式比例，金融結構通過作用于企業的融資結構對科技創新活動產生影響。參考相關文獻，科技創新效率主要受金融發展規模、科技創新生態環境、經濟發展水平、實際利用外商投資和科技研發強度的影響。技術非效率模型設定在控制金融規模、科技創新生態環境、研發投入強度等變量后，主要研究金融結構對科技創新效率的影響效應。具體模型設定如式（5）所示：

2.3 變量說明

前沿分析模型的被解釋變量。本文從創新價值鏈的角度劃分科技創新兩個階段，采用建立指標體系的方式綜合反映科技創新兩階段的產出。選取專利授權數量和中國科技論文數量的對數以等權重的方式綜合為科技創新研發成果，表示為lnYFCG，選取技術市場合同成交金額、高技術產業總產值和規模以上工業企業新產品銷售收入數據剔除價格因素的影響，取對數后以等權重的方式綜合為科技創新轉化成果，表示為lnZHCG。

前沿分析模型的解釋變量。金融發展是本文研究的重要解釋變量，通過作用于研發資本和勞動兩個要素投入對科技創新不同階段的產出和效率產生影響。參考Raian 等［28］的指標選取，分別選用股票市價總值占GDP 比值衡量金融市場發展，表示為lnFmark；選取銀行業金融機構各項貸款余額占比值衡量銀行體系發展，表示為lnFbank；以兩者之和占比值衡量金融發展綜合指數，表示為lnFindex。為研究相同金融規模條件下不同金融模式對科技創新產出的影響，選取金融業增加值占比值衡量金融發展規模，表示為lnFsca。影響科技創新產出的其他因素為研發資本和勞動兩個要素投入。本文選取經費內部支出存量作為研發資本要素投入，表示為lnK。參考鄒文杰［29］處理方法，根據公式將經費內部支出轉換成存量，是t時期的經費內部支出存量，時期經費內部支出，研發資本的折舊率，通常設定為15%。選取人員全時當量來衡量作為勞動要素投入，表示為lnL。

科技創新非效率模型的解釋變量。金融結構為核心解釋變量，參考Demirgc-Kunt［2］處理方法對金融結構指標的處理，選用銀行業金融機構各項貸款余額與股票市價總值之比來度量，表明銀行與金融市場的相對規模，表示為。同時控制金融規模對科技創新非效率的影響，引入變量。科技創新非效率模型的控制變量。科技創新生態環境，參考王小魯等［30］編著的《中國分省份市場化指數報告(2018)》，選擇市場中介組織的發育和法律制度環境衡量創新生態環境，指數越大代表創新生態環境越好；經濟發展水平，采用剔除價格因素影響人均GDP 的對數度量；實際利用外商投資，用實際利用外商直接投資額占比值度量；科技研發強度，用經費內部支出占比值度量。

2.4 數據來源和描述性統計

金融結構對科技創新產出及效率的影響是不同的，我國1995 年才正式形成現代股票市場，因此本文隨機前沿分析中搜集1995—2018 年中國30 個省份（未含西藏和港澳臺地區）數據。為消除價格因素、量綱和地區差異的影響，與價值相關的絕對值數據都剔除價格因素后取對數，其他指標都進行比率化處理。原始數據來源于年鑒匯編、科技類、金融類統計年鑒、《中國分省份市場化指數報告（2018）》，部分變量數據來源于中經網數據庫和數據庫。各變量的描述性統計如表1 所示。

表1 變量的描述性統計分析

3 實證檢驗與結果分析

3.1 模型假設檢驗

表2 SFA 模型假設檢驗結果

表2 （續）

3.2 科技創新研發階段

在科技創新研發階段，不同金融模式對科技創新研發成果影響是不同的。表3 實證研究不同金融發展模式下金融結構對科技創新研發成果及效率影響，分別是以金融市場、銀行體系和金融發展總指數為代表的金融發展水平進行隨機前沿模型估計，估計結果分為前沿分析函數和技術非效率函數兩個部分。前沿分析函數研究不同金融發展模式對科技創新研發成果影響，技術非效率函數研究金融結構對科技創新研發效率的影響。技術非效率函數表示各解釋變量對技術非效率的影響，結果應該逆向解讀，即參數越大，技術非效率越高，技術效率越低。

表3 隨機前沿模型估計結果顯示：第一部分為隨機前沿模型，研究不同金融發展模式對科技創新研發成果影響。金融市場對科技創新研發成果的影響顯著且始終是正向的；銀行體系對科技創新研發成果的影響呈現倒“U”型，存在最佳的銀行規模，超過最佳的銀行規模后，銀行體系對科技創新研發成果的影響會減弱；金融市場和銀行并存的金融總指數對科技創新研發成果存在顯著的正向影響。無論是金融市場發展還是銀行體系發展均有利于科技創新研發成果的增加，金融市場和銀行是互補關系。在我國以銀行為主導的金融結構中，金融市場對科技創新促進作用一直為正，金融市場的重要性不斷增加。金融市場、銀行體系和金融總指數與研發資本投入的交互項顯著增加科技創新研發成果，與研發人員投入的交互項抑制科技創新研發成果，說明金融市場和銀行促進科技創新研發成果的渠道為緩解企業外部融資約束，促進研發資金投入，抑制研發人員投入，說明研發資金對研發人員具有一定的替代作用。且相對于金融市場來說，銀行體系的促進或抑制作用更強，主要是由于我國的金融市場體系雖然已經基本形成,但是存在著金融市場化程度不高、金融創新能力不強、風險管理水平不高等問題，減弱了金融市場對科技創新研發成果的作用強度。不同金融發展模式下，金融規模抑制科技創新研發成果增加。相對于研發資金投入來說，研發人員投入對科技創新研發成果促進作用更顯著，且呈現倒“U”型線性關系。

表3 科技創新研發階段的隨機前沿模型估計結果

表3 （續）

第二部分根據技術非效率模型，研究金融結構對科技創新研發效率的影響效應。無論在金融市場和銀行的發展模式下，還是金融總指數發展模式下，金融結構、金融規模對科技創新研發效率都呈現正向不顯著的影響，即在我國以銀行主導的金融結構中，繼續增加銀行體系規模或是減少金融市場規模對提升科技創新效率沒有影響，重點應該是發揮銀行和金融市場的互補作用，發揮銀行和金融市場滿足不同類型科技創新的融資需求的比較優勢。科技創新生態環境顯著提高科技創新研發效率，且經濟發展水平越高，研發投入強度越大，科技創新研發效率越高。

3.3 科技創新轉化階段

在科技創新轉化階段，金融市場和銀行體系對科技創新轉化產出及效率影響也是不同的，表4 實證研究不同金融發展模式下金融結構對科技創新轉化產出及效率影響，分別是以金融市場、銀行體系和金融發展總指數代表金融發展水平進行隨機前沿模型估計，研究方法和科技創新研發階段一致。

表4 科技創新轉化階段的隨機前沿模型估計結果

表4 隨機前沿模型估計結果顯示：第一部分根據隨機前沿模型，研究不同金融發展模式對科技創新轉化成果影響。金融市場對科技創新轉化成果沒有顯著性影響；銀行體系對科技創新轉化成果影響呈現倒“U”型,存在著最佳的銀行規模；金融總指數顯著促進科技創新成果轉化。說明不同金融發展模式對促進科技創新轉化成果方面存在差異性，相對金融市場來說，銀行和金融總指數促進科技創新轉化成果更有優勢。主要是由于我國金融市場體系雖已形成，但對實體經濟的支撐作用不強，在我國銀行主導型的金融體系基礎上發展能夠匹配不同類型、性質和階段科技創新的權益型資本市場迫在眉睫，有效發揮金融市場對科技創新轉化的促進作用。金融市場、銀行體系和金融總指數與研發資本投入的交互項正向促進科技創新成果轉化，但是與研發人員投入的交互項抑制科技創新成果轉化，只有金融市場與研發資本投入和研發人員投入的交互項的影響是不顯著的。說明銀行促進科技創新轉化成果的渠道主要是提供資金支持，資本對人力有替代作用，抑制研發人員投入。金融規模對科技創新成果轉化影響也是非線性，存在著最優的金融規模。研發資本投入和研發人員投入都顯著促進科技創新轉化成果。

第二部分根據技術非效率模型，研究金融結構對科技創新轉化效率的影響效應。在金融市場發展模式下，金融結構對科技創新轉化效率具有微弱的促進作用，但是影響不顯著；在銀行體系和金融總指數發展模式下，金融結構對科技創新轉化效率無顯著影響。即在我國以銀行主導的金融結構中繼續增加銀行體系規模不能提升科技創新效率，重點是要充分發揮金融市場對科技創新成果轉化的促進作用。金融規模對科技創新轉化效率有較為顯著負向影響。科技創新生態環境越好，經濟發展水平越高，實際利用外資水平越高，科技創新轉化效率也越高。研發投入強度對科技創新轉化效率的影響顯著，但是研發投入強度越大抑制科技創新轉化效率的提升，可能研發投入強度越大導致研發成果質量差、與現實經濟的脫節，從而抑制科技創新轉化效率的提升。

3.4 穩健性檢驗

為檢驗金融結構與科技創新研發效率和轉化效率關系的穩健性，選取隨機前沿分析模型測度的不同金融發展模式下科技創新研發效率和轉化效率作為被解釋變量，金融結構、金融規模、科技創新生態環境、經濟發展水平、實際利用外資水平和研發投入強度作為解釋變量，檢驗金融結構對科技創新效率的影響。表5 結果顯示，金融結構對不同金融發展模式下測得科技創新研發效率無顯著性影響，金融結構對不同金融發展模式下測得科技創新轉化效率呈現正向但是不顯著性影響，即銀行與金融市場的規模比不影響科技創新的效率。金融規模的再擴大會抑制科技創新研發效率和轉化效率的提升。科技創新研發效率和轉化效率主要受科技創新生態環境、經濟發展水平、實際利用外資水平和研發投入強度的影響。

表5 穩健性檢驗（一）

為避免效率測算方法引起的偏差，本文采用DEA-malmquist 方法根據科技創新研發階段和轉化階段投入產出變量重新測算科技創新研發效率和轉化效率。選取測算結果中的技術效率變化effch，技術進步變化techch，純技術效率變化pech 作為被解釋變量進行回歸，結果如表6 所示：在5%的顯著性水平下來看，金融結構對科技創新研發階段和轉化階段效率變化呈現負向但是不顯著的影響，即無論是增加銀行體系規模還是減少金融市場規模對于效率變化影響不顯著，甚至傾向于抑制效率的提升，研究結果與上文基本一致。

表6 穩健性檢驗（二）

3.5 金融結構與科技創新效率

圖1 金融結構與不同金融發展模式下的科技創新研發效率

圖2 金融結構與不同金融發展模式下的科技創新轉化效率

4 結論及政策建議

本文從創新價值鏈理論出發，分別從科技創新研究階段和成果轉化兩個階段，以金融市場、銀行體系和金融發展總指數代表不同金融發展模式，研究不同金融發展模式下金融結構對科技創新不同階段產出及效率的影響。采用綜合指標來全面衡量科技創新研發成果和轉化成果，且研究過程中控制金融規模變量，研究結論總結如下：第一，金融結構對不同階段科技創新產出的影響。在科技創新研發階段，無論是銀行發展和金融市場發展，還是金融總指數均促進科技創新研發成果產出，且主要是通過增加研發資金、抑制研發人員渠道來實現，研發資金和研發人員之間具有一定的替代作用；在促進科技創新研發成果產出過程中，銀行體系存在最佳的銀行規模，金融市場發展一直呈現正向促進作用。在科技創新轉化階段，銀行發展和金融總指數發展均促進科技創新轉化成果產出，金融市場尚不能促進科技創新轉化成果產出，且與研發資本投入的交互項正向促進、與研發人員投入的交互項抑制科技創新成果轉化；在促進科技創新轉化成果產出過程中，銀行體系存在最佳的銀行規模，金融市場對科技創新轉化成果的促進作用尚未顯現。第二，金融結構對科技創新效率的影響。無論在金融市場發展、銀行體系發展和金融總指數發展模式下，金融結構對科技創新研發效率和轉化效率都不能產生顯著的影響。不同金融發展模型下科技創新研發效率和轉化效率差異性不明顯，并不存在金融市場比銀行體系發展在促進科技創新研發效率方面更有優勢，金融結構不影響科技創新研發效率和轉化效率。在不同金融發展模式下科技創新轉化效率要明顯低于科技創新研發效率，說明科技創新過程中從科技創新研發到科技創新成果轉化存在障礙。

根據研究結論，在增加科技創新研發成果和轉化成果方面，需要充分發揮金融市場和銀行的互補作用，最大化金融發展對實體經濟支撐作用；在提高科技創新研發效率和轉化效率方面，需要重點加強科技生態環境、經濟發展水平和研發投入強度。在我國，銀行體系的發展對科技創新研發成果和科技創新成果轉化均起了正向影響，金融市場促進科技創新研發成果增加，對科技創新轉化成果沒有顯著性影響。我國是以銀行為主導的金融結構，金融市場體系初具規模，但是我國金融市場發展體制機制不完善，金融市場與實體經濟發展不匹配，存在“脫實向虛”發展的問題，因此金融市場對科技創新研發成果和轉化成果的促進作用沒有得到充分的發揮。金融市場和銀行體系之間不是替代關系，而是互補關系，因此在保障金融穩定的前提下，我國還應該大力發揮資本市場，通過發展高流動性、高效率的資本市場為科技創新和產業升級提供強有力支撐。銀行和金融市場應當各盡其職，發揮不同金融發展模式的互補功能。金融供給側結構性改革中明確金融體系結構調整優化的方向，金融結構的動態演進需要匹配不同性質、類型和階段的科技創新，匹配產業結構升級，做好融資服務分工職能，以最大化金融體系的效率。