科技金融对经济增长影响的实证研究

李君

经济增长依靠科技推动，科技产业发展需要金融创新助推。本文基于上海市地区2001-2014年的数据，首先采用多元线性回归的方法对科技金融对经济增长的影响进行了实证分析，然后分别针对每一自变量对经济增长的影响建立VAR模型。研究结果表明，科技金融的进步对经济增长的发展存在显著的正影响关系，其中滞后一期的科技金融发展对经济增长的影响程度比当期科技金融发展对经济增长的影响程度要大，据此，提出相应的政策建议。

科技金融

经济增长 科技金融发展指数

引言与文献综述

改革开放三十多年以来，中国经济发生了很大的进步，人民生活质量不断提升。但是我国目前面临着经济转型时期，从高速发展轨道开始转入中高速发展轨道。要想保持我国产业经济持续健康的发展，必须加大对技术的投入，鼓励创新，改变经济发展的模式。在现代经济中，随着经济全球化水平的不断提高，科学技术的不断创新，经济增长方式正在快速地转变，我们发现科技与金融已经成为生产力中极其重要的要素，他们之间相互融合共同促进经济增长的趋势正在逐渐加强。目前上海正在建设成为具有全球影响力的科技创新城市，这就必然要求要不断促进科技创新和金融创新相融合，用科技金融来支撑和引领经济发展方式转变，因此研究科技金融的发展是否对上海的经济增长有显著影响及其影响规律，提出有针对性的政策建议是有理论和实践意义的。

从金融与经济增长关系角度来说：king和levine（1993）基于金融功能视角分析了金融发展对经济增长的影响，并重点考察了其对全要素生产力的影响。Stiglitz J.E.（1985）研究认为金融具有聚集储蓄的作用，并且对其进行有效分配以形成生产力的功能。国内学者易信、刘凤良（2015）基于多部门内生增长理论，表明金融发展对产业结构转型和经济增长具有积极的正向影响，影响的渠道有两个：技术创新的“水平效应”与“结构效应”。丁晓松（2005）运用实证分析方法，得出金融发展确实可以明显促进我国的经济增长，但反过来经济增长对金融发展的拉动作用不明显。

从技术与经济增长角度来说：JanFagerberg等（2007）基于90个国家1980～ 2002年的经验数据，进行研究分析，发现技术与经济发展紧密相关。黄茂兴、李军军（2009）分析了技术选择、产业结构和经济增长之间的关系，发现如果进行合理化的技术选择，那么产业结构明显得到升级，劳动生产率得到有效提高，经济最终实现快速发展。

从科技与金融关系角度来说：樊小宏研究表明科技进步对经济增长具有较小的抑制作用，其对金融发展具有负面影响；相反，金融发展能较好地推动科技的迸步，同时经济的进步在一定程度上可以带动金融的迅速发展。

结合已有的文献研究，可以看出国内外的学者基于不同的数据与模型对该题目展开有益的探索研究，取得了丰富的研究成果。但是目前的文献大多数分别研究金融与技术对GDP的作用，文章很少将科技金融结合起来研究其对经济增长的影响，并用科技金融指标体系来进行问题分析；再者大部分已有文章的分析是基于全国的數据，对地区研究较少。因此本文在已有文献的基础上，将以上海为研究点，从宏观经济环境的角度，基于2001年到2014年数据，在已有的科技金融发展对整个宏观经济的影响基础上，通过构建模型，对科技金融对经济增长的影响进行了实证分析，并在此基础上，提出了优化上海科技金融发展政策的建议。

理论分析与假设

（1）模型的选择

本文先采用多元线性回归方法整体分析上海科技金融发展与经济增长的关系，但是由于传统的经济计量方法是用经济理论作为基础来描述变量间的关系，而经济理论一般不能较好的解释变量间的动态关系，VAR模型能较好的弥补传统经济计量方法的不足，因此本文后来采用VAR模型对上海市经济增长与科技金融之间的关系进行实证与分析。

（2）指标的选取与数据来源

本文选取上海地区人均生产总值作为衡量上海地区经济发展的指标。用科技金融发展指数衡量上海地区科技金融发展水平，这里部分程度借鉴了曹颢等（2011）的做法。具体指数如表1所示：

然后为了使回归分析结果更加准确，指标比具有年度之间的可比眭，本文采用指数合成的方法进行指标设定。具体做法是选取2001年作为基期，利用算术平均法逐级合成总指数，用最后计算得出的科技金融发展指数衡量科技金融发展水平。

本文选取的各类指标的数据来源于中国统计年鉴，上海统计局，中国科技统计，中国统计局。值得注意的是，科技经费支出指标的数据自2009年以来不再列入地区统计年鉴中，因此，本文对2009年以后的科技经费支出数据采用了适当的预测方法进行预测。数据时序长度为2001-2014年，由于各指标的单位不同，在数量级上有较大差异，因此本文对部分指标数据进行对数化的处理，在不改变时序数据本身的特征的同时，也可以使序列变得更加平稳。

（3）模型的设定

模型的设定主要是参考内生经济增长理论。因此模型的方程右端重点包括劳动力和科技进步两方面。分别用科技金融发展指数、从业人数来衡量。需要说明的是，考虑到当期的各种科技金融投入可能存在不会立即产生投资效应的可能性，进而对经济增长的影响较慢，即具有滞后效应，因此，本文在研究科技金融对经济增长的影响时，将当期和滞后一期的科技金融发展指数选为自变量，同时考虑到影响经济增长的因素不仅是有科技金融和劳动力，还包括地区基础设施的完备，因此我们选择上海地区的从业人员数和基础环境投资作为控制变量，以上海市人均GDP作为因变量。由于各指标的单位不同，在数量级上有较大差异，因此对人均GDP指标进行对数化处理。本文首先选用的模型为：

其中，In rjgdp，代表上海市当期人均GDP， jjfzzs，代表t期科技金融发展指数，jjfzzst-1代表t-1期的科技金融发展指数，cyrs，代表t期从业人员数，jchjtzt代表期上海市基础环境投资，Cn为参数，ε为误差项。

通过多元线性回归，分析上海科技金融对经济增长的整体影响，然后利用建立var模型进一步分析每一变量对经济增长的影响。

实证分析及结果

（1）单位根检验

为了避免出现伪回归现象，首先要对指标进行平稳性检验，本文采用ADF检验方法对指标进行平稳性检验，发现科技金融发展指数和从业人数指标序列是不平稳的，因此本文分别对科技金融发展指数和从业人数指标进行一阶和二阶差分处理，使其变成平稳序列。最后对数据进行回归，单位根检验结果如下：

从表2可以看出，对科技金融发展指数做一阶差分后，当显著性水平为0.05时，认为序列是平稳的，不存在单位根。同样可以看出对从业人数指标进行二阶差分后，在显著性水平为0.1时，同样显著，认为序列为平稳序列。

（2） Johansen协整检验

经对变量进行ADF检验后，本文建立科技金融发展指数，从业人数，基础设施投资为自变量，人均GDP为因变量的回归模型，进而利用残差序列进行协整检验，看这五个指标是否存在长期的均衡关系。检验结果如下：

从表3中可以看出，当显著性水平为0.1时，残差序列是平稳的，变量之间存在协整关系。接下来我们先对序列进行平稳化处理将其变成平稳序列，进行回归分析，研究上海市科技金融对经济增长的影响。

（3）线性回归结果及分析

这里我们主要分析D（JJFZZS.1）的回归结果，概率p值大于显著性水平0.1，严格上来讲是不显著的，但是由于接近0.1，并且数据选取的时间年限太少，因此本文认为上海市科技金融发展对经济增长存在正影响，其当期对经济增长的影响系数是0.328788，而滞后一期的科技金融发展指数影响经济增长的系数是0.445093，意味着滞后一期的科技金融发展比当期科技金融发展对GDP增长的影响程度要大，这也很符合现实情况，因为当期科技金融的发展不能有效的立刻对经济增长产生影响，现实中科技金融影响经济进步需要一定的媒介来实现，而这个媒介毫无疑问是科技，它通过不断地推动科技活动，最终转化为现实的生产力，从而进一步促进经济的增长。因此，科技成果最终转化为现实的生产力具有滞后的效应。

通过回归分析，科技金融发展对经济增长具有明显的滞后效应，但是为了进一步分析单个变量对经济增长的动态影响，我们分别对自变量与因变量建立VAR模型进行分析。

（4） var模型的稳定性检验

本文建立了四个VAR模型。首先分别确定适合每个模型的滞后阶数，然后对每个模型的稳定性进行检验。检验结果表明每个模型中所有根的模的倒数在单位圆内，表明建立的模型是稳定的，可以在此基礎上对模型进行脉冲响应分析。这里不一一列出稳定性检验的结果了，主要以滞后一期的经济发展指数和一阶差分的经济发展指数为例，发现建立的模型是稳定的。

（5）脉冲响应

脉冲响应函数反映了随着时间的推移，其他内生变量对给予的冲击是如何反应的。本文分别给定经济发展指数，滞后一期的经济发展指数，从业人数，基础设施投资一个正的冲击，然后看上海的人均GDP如何响应的，这里我们主要放出上海的人均GDP对经济发展指数响应的图，结果如下：

我们可以看到，当给定经济发展指数一个正的冲击后，人均GDP呈现先不变一个时期，然后上升再下降再上升再下降的趋势最后上升，但整体趋势一直是正的。给定滞后一期的经济发展指数一个正的冲击，可以明显看出滞后一期的经济发展指数对当期人均GDP的冲击比当期冲击的影响要大，但是在第三期是影响为0，后来出现过负增长，在第十期时，增长接近0。通过分析结果，我们可以明门，科技金融的发展对上海地区的经济增长整体是起正向显著作用的，这也很符合现实。

结论与政策建议

本文对上海市地区的数据进行分析，结果显示：科技金融的发展对经济增长存在显著的正影响关系，同时这种影响存在滞后关系。为进一步完善我国科技金融发展体系，提高科技金融发展的效率，发挥科技金融促进经济增长的作用，本文基于以上的研究结果，提出如下相关政策建议：1.政府应不断完善法律法规，对科技型中小企业采用扶持法2.政府应重视技术创新，建立创新奖励机制3.扩宽融资渠道，促进科技型中小企业的发展。4.加大对科技金融的投入。

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