科技金融對(duì)科技創(chuàng)新影響空間效應(yīng)的淺議

1、科技金融對(duì)科技創(chuàng)新影響空間效應(yīng)的淺議科技是第一生產(chǎn)力，科技創(chuàng)新是促進(jìn)結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一推動(dòng)力。黨的十八大明確指出， 科技創(chuàng)新是提高社會(huì)生產(chǎn)力和綜合國(guó)力的戰(zhàn)略支撐，必須擺在國(guó)家發(fā)展全局的核心位置。 科技創(chuàng)新離不開(kāi)金融的支持， 金融發(fā)展需要科技的助推，科技創(chuàng)新必須與金融創(chuàng)新有機(jī)結(jié)合，相互作用，相互推動(dòng)。因此，如何利用科技金融推動(dòng)科技創(chuàng)新能力的提升和增強(qiáng)國(guó)家核心競(jìng)爭(zhēng)力， 是經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下的重要熱點(diǎn)問(wèn)題。文獻(xiàn)綜述關(guān)于科技金融和科技創(chuàng)新的相關(guān)問(wèn)題，學(xué)者們從不同視角進(jìn)行了研究。國(guó)外學(xué)者對(duì)“科技金融”的解釋接近于“科技與金融”， 強(qiáng)調(diào)的是科技與金融的互動(dòng)關(guān)系，并沒(méi)有對(duì)科技金融進(jìn)行定義。 大多數(shù)

2、研究側(cè)重從不同角度分析金融如何影響科技創(chuàng)新， King 和 Levine 通過(guò)構(gòu)建內(nèi)生增長(zhǎng)模型，以創(chuàng)新活動(dòng)為紐帶，把金融與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起來(lái)， 認(rèn)為金融系統(tǒng)能夠促進(jìn)創(chuàng)新， 主要通過(guò)評(píng)估篩選潛在的項(xiàng)目、籌集資金、評(píng)估創(chuàng)新活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)估未來(lái)利潤(rùn)來(lái)實(shí)現(xiàn)， 金融與科技的協(xié)同是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要原因。 Neff 指出，金融與科技創(chuàng)新相互影響，沒(méi)有金融支持，的科技創(chuàng)新就非常困難。 Atanassov 等采用計(jì)量實(shí)證分析方法對(duì) 197420XX年美國(guó)上市公司融資與科技創(chuàng)新關(guān)系進(jìn)行了研究， 結(jié)論顯示：擁有更多創(chuàng)新項(xiàng)目的公司更容易通過(guò)多種方式 （如公債和股權(quán)） 獲得融資， 能夠在未來(lái)獲得更多的創(chuàng)新產(chǎn)出，導(dǎo)致未來(lái)價(jià)值增

3、加 20%以上；而創(chuàng)新項(xiàng)目較少的公司一般通過(guò)銀行貸款融資，未來(lái)的創(chuàng)新產(chǎn)出較少。 也就是說(shuō)， 擁有多種融資方式自由權(quán)公司的科技創(chuàng)新能力優(yōu)勢(shì)更加顯著。相對(duì)國(guó)外學(xué)者從科技與金融相結(jié)合的視角研究而言，國(guó)內(nèi)學(xué)者從不同角度對(duì)科技金融進(jìn)行了研究。 趙昌文等最早對(duì)“科技金融”的概念進(jìn)行了界定。之后，國(guó)內(nèi)學(xué)者在微觀和宏觀層面上對(duì)科技金融進(jìn)行了諸多研究。葉莉等以我國(guó) 322 家科技型上市中?。?20XX20XX年）為樣本，運(yùn)用計(jì)量分析方法的實(shí)證結(jié)果顯示：政策性、自主型資金對(duì)科技創(chuàng)新具有顯著的積極推動(dòng)作用， 特別是政策性融資對(duì)科技創(chuàng)新表現(xiàn)出極強(qiáng)的正向作用。張玉喜和趙麗麗采用20XX 20XX年中國(guó)個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）

4、的面板數(shù)據(jù)，結(jié)合靜態(tài)和動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型方法，實(shí)證分析了科技金融投入對(duì)科技創(chuàng)新的作用， 結(jié)果表明在短期內(nèi)， 科技金融投入對(duì)科技創(chuàng)新具有顯著正向作用， 而長(zhǎng)期并不顯著。 徐玉蓮等在分析區(qū)域科技創(chuàng)新與科技金融系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展的基礎(chǔ)上， 通過(guò)構(gòu)建區(qū)域科技創(chuàng)新與科技金融系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型， 揭示了系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展的運(yùn)行機(jī)理， 提出了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展的方略。尹志超等采用 20XX年中國(guó)家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)，研究了金融知識(shí)對(duì)家庭創(chuàng)業(yè)決策和創(chuàng)業(yè)動(dòng)機(jī)的影響， 結(jié)果發(fā)現(xiàn)金融知識(shí)水平越高， 家庭參與創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的積極性就越高， 家庭就會(huì)越主動(dòng)？業(yè)。 基于協(xié)同學(xué)理論， 和瑞亞和張玉喜構(gòu)建了耦合協(xié)調(diào)度模型，對(duì)我國(guó) 28 個(gè)省

5、級(jí)區(qū)域的耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行了評(píng)價(jià)，研究結(jié)果顯示，我國(guó)各省級(jí)區(qū)域科技創(chuàng)新與公共金融的耦合協(xié)調(diào)程度整體較低， 大部分區(qū)域公共金融滯后于科技創(chuàng)新。 王任祥和楊曼利用兩階段 GMM回歸模型，從最優(yōu)化視角論證了科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新最佳耦合協(xié)調(diào)的存在性， 認(rèn)為科技創(chuàng)新與金融創(chuàng)新耦合協(xié)調(diào)度對(duì)經(jīng)濟(jì)效率的提升具有顯著正向作用。 盡管?chē)?guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)科技金融和科技創(chuàng)新的有關(guān)問(wèn)題從不同角度進(jìn)行了研究， 但仍然有不足之處， 主要表現(xiàn)在： 多數(shù)學(xué)者在現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)上， 分別研究了金融發(fā)展、 科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等層面的影響， 但忽略了科技金融對(duì)科技創(chuàng)新的影響。 事實(shí)上，科技金融對(duì)科技創(chuàng)新會(huì)產(chǎn)生直接或間接的影響。 現(xiàn)有研究對(duì)科技金

6、融和科技創(chuàng)新的評(píng)價(jià)表現(xiàn)為兩種極端： 大多數(shù)研究采用單一指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)科技金融和科技創(chuàng)新， 與當(dāng)前科技金融和科技創(chuàng)新日益復(fù)雜化的現(xiàn)狀不協(xié)調(diào)；有些研究采用很多分析指標(biāo)，使得某些指標(biāo)之間高度相關(guān)， 造成研究結(jié)果偏誤。 現(xiàn)有研究很少考慮空間面板數(shù)據(jù)的空間依賴性和空間相關(guān)性。 實(shí)際上，科技金融和科技創(chuàng)新數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的空間關(guān)聯(lián)性， Tobler 和 Anselin 認(rèn)為，一個(gè)地區(qū)某一屬性與鄰近地區(qū)同一屬性是相關(guān)的 11 ，12 。因此，如果理論和實(shí)證研究忽略空間相關(guān)性，就會(huì)使得相關(guān)研究的結(jié)論缺乏解釋力和說(shuō)服力。針對(duì)以上不足，本文的貢獻(xiàn)在于：從理論和實(shí)證雙重層面分析科技金融對(duì)科技創(chuàng)新的影響。通過(guò)構(gòu)建多指標(biāo)評(píng)價(jià)體

7、系對(duì)科技金融和科技創(chuàng)新進(jìn)行評(píng)價(jià)。 運(yùn)用空間杜賓計(jì)量模型， 分析科技金融是否顯著地提升了科技創(chuàng)新能力， 各地區(qū)科技創(chuàng)新是否具有空間依賴性。指標(biāo)構(gòu)建及數(shù)據(jù)來(lái)源本文通過(guò)構(gòu)建空間計(jì)量模型對(duì)科技金融是否促進(jìn)科技創(chuàng)新進(jìn)行實(shí)證研究，需要解決以下問(wèn)題： 科技創(chuàng)新的測(cè)度問(wèn)題。 目前，國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)普遍采用專(zhuān)利授權(quán)量作為科技創(chuàng)新的代理變量， 忽略了科技創(chuàng)新能力的多指標(biāo)特性。 于此，本文從科技創(chuàng)新投入、 科技創(chuàng)新產(chǎn)出、科技創(chuàng)新擴(kuò)散和科技創(chuàng)新環(huán)境四個(gè)方面評(píng)價(jià)科技創(chuàng)新能力。 科技金融的評(píng)價(jià)問(wèn)題。 本文根據(jù)科技金融的界定， 選取能夠代表各省市區(qū)發(fā)展?fàn)顩r和現(xiàn)實(shí)情況的科技金融評(píng)價(jià)指標(biāo)?？萍紕?chuàng)新能力（ inno_tech ）的評(píng)價(jià)

8、為了能夠全面地評(píng)價(jià)各地區(qū)科技創(chuàng)新能力，本文基于徐玉蓮、宋躍剛和杜江等提出的有關(guān)思想 7 ， 13 ，主要從科技創(chuàng)新投入、科技創(chuàng)新產(chǎn)出、科技創(chuàng)新擴(kuò)散和科技創(chuàng)新環(huán)境四個(gè)方面評(píng)價(jià)科技創(chuàng)新能力， 表 1 顯示的是科技創(chuàng)新能力指標(biāo)體系和權(quán)重?？萍冀鹑冢?fina_tech）的測(cè)度國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)關(guān)于科技金融的研究較少，對(duì)于科技金融的評(píng)價(jià)指標(biāo)更是沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和體系。本文基于徐玉蓮等度量科技金融的基本思想， 從科技信貸額、科技信貸占 GDP比重、風(fēng)險(xiǎn)機(jī)構(gòu)投資總額、 風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)數(shù)量、 科技型上市公司總市值和科技型上市公司數(shù)六個(gè)方面來(lái)衡量科技金融， 表 2 顯示的是科技金融指標(biāo)體系和權(quán)重?？刂谱兞渴聦?shí)上，盡管科技

9、創(chuàng)新受到科技金融的影響，但也受到其他因素的約束。本文借鑒宋躍剛、 張林等采用的方法 13 ，14 ，對(duì)一些可能影響科技創(chuàng)新的主要因素進(jìn)行控制，這些因素包括：產(chǎn)業(yè)的集聚程度用集中化指數(shù)（ hhi ）和專(zhuān)業(yè)化指數(shù)（ sli ）衡量；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ stru_indu ）用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占 GDP比重度量；金融深化程度（ deep_fina ）用信貸總額占GDP的比重衡量；對(duì)外開(kāi)放程度openess）通常用進(jìn)出口總額占 GDP的比重度量；人力資本投入（ human）用 Barro 和 Lee 提出的勞動(dòng)力平均受教育年限近似表示 15 ；城鎮(zhèn)化水平（ urban ）選用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎囟攘?。?shù)據(jù)來(lái)源及

10、其處理為了保證研究的客觀和真實(shí)，充分考慮數(shù)據(jù)的易得性和可行性，本文選取的樣本是除西藏自治區(qū)和海南省外的 29 個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)） 20XX 20XX年期間的省際面板數(shù)據(jù)。以上變量的數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒 中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒中國(guó)教育年鑒中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒 、國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和 WIND資訊金融數(shù)據(jù)庫(kù)。在指標(biāo)的計(jì)算過(guò)程中， 為了保證各指標(biāo)跨年度可比性， 對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理， 然后通過(guò)熵權(quán)法算出每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重和綜合值。 對(duì)于部分年度缺失的數(shù)據(jù)，通過(guò)線性插值法填補(bǔ)?？臻g計(jì)量模型的構(gòu)建空間矩陣構(gòu)建及空間相關(guān)性檢驗(yàn)關(guān)于空間計(jì)量模型的問(wèn)題，一般通過(guò)空間依賴性檢驗(yàn)比較 LMLAG和 LMERR 的顯著性

11、來(lái)選擇 17 ，但是適用于截面數(shù)據(jù)而非面板數(shù)據(jù)。對(duì)于面板數(shù)據(jù)而言，本文依據(jù)宋躍剛和吳耀國(guó)的檢驗(yàn)方法 13 ，結(jié)果顯示應(yīng)該選擇空間杜賓模型。然后，對(duì)空間杜賓模型進(jìn)行 Hausman檢驗(yàn)，卡方統(tǒng)計(jì)量為， 對(duì)應(yīng)的 P 值幾乎為 0，在 1%的顯著水平下，拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，選擇固定效應(yīng)模型。 4 實(shí)證結(jié)果和分析空間相關(guān)性檢驗(yàn)為了判斷各?。ㄊ?、自治區(qū)）科技創(chuàng)新能力在空間上是否存在策略性互動(dòng)的可能，本文選取我國(guó) 29 個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)） 20XX20XX年科技創(chuàng)新面板數(shù)據(jù)作為空間單元觀測(cè)值，對(duì)被解釋變量科技創(chuàng)新（ lninno_tech ）進(jìn)行了 Morans I 檢驗(yàn)，如表 3 所示。根據(jù) Mora

12、ns I 檢驗(yàn)值，各地區(qū)科技創(chuàng)新能力的 Morans I 統(tǒng)計(jì)值總是大于期望值 - ，在 1%的顯著性水平下，存在顯著的正向相關(guān)性，表明科技創(chuàng)新能力在空間上并非呈現(xiàn)隨機(jī)分布狀態(tài)， 而與具有相似空間特征地區(qū)的科技創(chuàng)新能力密切相關(guān)?；貧w結(jié)果及其分析本文運(yùn)用中國(guó) 29 個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)） 20XX20XX年科技創(chuàng)新和科技金融的相關(guān)數(shù)據(jù)，共377 個(gè)觀測(cè)值，分別進(jìn)行了普通面板模型和空間杜賓模型回歸，結(jié)果見(jiàn)表4。根據(jù)表 4 模型（ 1）至模型（ 5）的回歸結(jié)果可以看出，無(wú)論是否考慮其他因素的影響，各地區(qū)科技金融能夠顯著地促進(jìn)區(qū)域科技創(chuàng)新能力提升。1）通過(guò)普通面板回歸結(jié)果（ 1）顯示，在 1%的顯著性水平

13、下，解釋變量科技金融系數(shù)顯著為正， 科技金融水平每提高 1%，區(qū)域科技創(chuàng)新能力就會(huì)提高 %。表明科技金融？科技創(chuàng)新有著明顯的正向促進(jìn)作用， 在一定程度上說(shuō)明科技金融能夠顯著地提升區(qū)域科技創(chuàng)新能力。（2）由地理權(quán)重和經(jīng)濟(jì)權(quán)重的空間杜賓模型回歸結(jié)果 （2）至回歸結(jié)果（5）顯示，在 1%的顯著性水平下，空間自回歸系數(shù)（ ）全部為正，說(shuō)明各地區(qū)科技創(chuàng)新存在顯著的正向相關(guān)性， 即每個(gè)地區(qū)科技創(chuàng)新受其他相似空間特征地區(qū)科技創(chuàng)新和科技金融的影響。 （3）從系數(shù)值大小看， 與地理特征權(quán)重模型 （3）的相關(guān)系數(shù)相比，當(dāng)模型中引入了專(zhuān)業(yè)化指數(shù)、集中化指數(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、開(kāi)放水平、金融深化程度和城鎮(zhèn)化水平等控制變量

14、后，社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征權(quán)重模型 （5）的相關(guān)系數(shù)相對(duì)較高，即在空間經(jīng)濟(jì)權(quán)重下，各地區(qū)科技金融水平每提高 1%，科技創(chuàng)新能力就會(huì)提高 %，高于空間地理權(quán)重下的 %。說(shuō)明社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)科技創(chuàng)新的影響更加明顯。（ 4）就其他控制變量而言，考慮空間地理權(quán)重模型（ 3）和空間經(jīng)濟(jì)權(quán)重模型（ 5），在 5%的顯著水平下，集中化指數(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、金融深化程度和人力資本對(duì)各地區(qū)科技創(chuàng)新能力有顯著正向作用，說(shuō)明一個(gè)經(jīng)濟(jì)體的產(chǎn)業(yè)集中化程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征、 金融深化程度和人力資本在一定程度上都能夠促進(jìn)科技創(chuàng)新能力的提升，但是產(chǎn)業(yè)專(zhuān)業(yè)化指數(shù)、 開(kāi)放程度和城鎮(zhèn)化水平對(duì)各地區(qū)科技創(chuàng)新能力的影響并不顯著。主要結(jié)論和政策啟示本文考慮

15、了區(qū)域科技創(chuàng)新的空間依賴性，采用空間杜賓模型對(duì)科技金融是否促進(jìn)科技創(chuàng)新進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，得到如下結(jié)論：1）科技金融能夠顯著地促進(jìn)區(qū)域科技創(chuàng)新。無(wú)論是采用普通面板回歸，還是采用空間杜賓模型回歸，都顯著地支持科技金融促進(jìn)區(qū)域科技創(chuàng)新的理論。（2）科技金融對(duì)科技創(chuàng)新能力的影響呈現(xiàn)空間互動(dòng)效應(yīng)。即各地區(qū)科技創(chuàng)新能力受其他地區(qū)科技創(chuàng)新和科技金融發(fā)展水平的影響。（3）相較于地理空間距離因素， 經(jīng)濟(jì)距離因素對(duì)科技創(chuàng)新能力的影響更強(qiáng)。即社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征更有利于科技創(chuàng)新能力提升。就目前中國(guó)的實(shí)際情況看，應(yīng)加強(qiáng)各地之間的，拓寬融資渠道，促進(jìn)科技金融多層次多維度發(fā)展， 使科技金融支持科技創(chuàng)新， 有效推動(dòng)“大眾創(chuàng)業(yè)、 萬(wàn)眾

16、創(chuàng)新”，促進(jìn)科技產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，增強(qiáng)國(guó)家核心競(jìng)爭(zhēng)力。出師表兩漢：諸葛亮先帝創(chuàng)業(yè)未半而中道崩殂， 今天下三分， 益州疲弊， 此誠(chéng)危急存亡之秋也。然侍衛(wèi)之臣不懈于內(nèi)，忠志之士忘身于外者，蓋追先帝之殊遇，欲報(bào)之于陛下也。誠(chéng)宜開(kāi)張圣聽(tīng)，以光先帝遺德，恢弘志士之氣，不宜妄自菲薄，引喻失義，以塞忠諫之路也。宮中府中，俱為一體；陟罰臧否，不宜異同。若有作奸犯科及為忠善者，宜付有司論其刑賞，以昭陛下平明之理；不宜偏私，使內(nèi)外異法也。侍中、侍郎郭攸之、費(fèi)祎、董允等，此皆良實(shí)，志慮忠純，是以先帝簡(jiǎn)拔以遺陛下：愚以為宮中之事，事無(wú)大小，悉以咨之，然后施行，必能裨補(bǔ)闕漏，有所廣益。將軍向?qū)?，性行淑均，曉暢軍事，試用于昔日，先帝稱(chēng)之曰愚以為營(yíng)中之事，悉以咨之，必能使行陣和睦，優(yōu)劣得所?！澳?”，是以眾議舉寵為督：親賢臣， 遠(yuǎn)小人， 此先漢所以興隆也； 親小人， 遠(yuǎn)賢臣， 此后漢所以傾頹也。 先帝在時(shí)，每與臣論此事， 未嘗不嘆息痛恨于桓、 靈也。 侍中、尚書(shū)、 長(zhǎng)史、 參軍，此悉貞良死節(jié)之臣，愿陛下親之、信之，則漢室之隆，可計(jì)日而待也。臣本布衣，躬耕于南陽(yáng)，茍全性命于亂世，不求聞達(dá)于諸侯。先帝不以臣卑鄙，猥自枉屈，三顧臣于草廬之中，咨臣以當(dāng)世之事，由是感激，遂許先帝以驅(qū)馳