科技金融对区域绿色全要素生产率影响的实证研究

樊慕远

【摘  要】提升绿色全要素生产率是实现高质量发展目标的关键措施。论文利用全局DEA数学统计方法，重点实证分析了科技金融对区域绿色全要素生产率的影响。研究认为：科技金融对区域绿色全要素生产率的提升具有显著促进作用。东部地区科技金融对绿色全要素生产率的提升效应大于中部地区，且中部地区的科技金融对绿色全要素生产率的提升效应大于西部地区。

【Abstract】Improving green total factor productivity is the key measure to achieve the goal of high quality development. Using the global DEA mathematical statistics method， this paper focuses on the empirical analysis of the impact of science and technology finance on regional green total factor productivity. The research shows that science and technology finance can significantly promote the improvement of regional green total factor productivity. The improvement effect of science and technology finance on green total factor productivity is greater in the eastern region than in the central region， and the improvement effect of science and technology finance on green total factor productivity is greater in the central region than in the western region.

【关键词】科技金融;绿色全要素生产率;数学统计

【Keywords】science and technology finance; green total factor productivity; mathematical statistics

【中图分类号】F832;F124                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2022）01-0133-03

1 引言

我国经济发展已进入由高速增长转变为中高速增长的新阶段。注重效率和质量是适应新发展阶段的最根本要求，而实现经济提质增效的重要突破口就是不断提升绿色全要素生产率。提升绿色全要素生产率可以为经济长期增长提供强劲动力，特别是在“三期”叠加的特殊时期（三期即“增长速度进入换挡期”“结构调整面临阵痛期”“前期刺激政策消化期”），提升绿色全要素生产率的重要意义更加明显。随着经济进入新阶段，如何提升绿色全要素生产率逐渐成为热点研究问题。在对绿色全要素生产率影响因素的研究中，目前多数学者關注的是人力资本、城市化水平、经济集聚等因素，较少考虑科技金融因素。即使有些研究提及了科技金融因素，也只是简单地进行了定性研究。

科技是绿色全要素生产率提升的第一作用力。科技进步与科技创新是绿色全要素生产率提升的动力源泉，而科技进步与科技创新需要金融的有力推动。科技金融是金融资源与科技的高效融合。有了科技金融的强有力支撑，科技进步与科技创新才得以实现。科技金融是一个逐渐变热的新研究领域。国内学者对此进行了有益探索并取得了许多成果。曹颢等（2011）较早从实证角度对科技金融发展水平进行了衡量。吴翌琳、谷彬（2013）从企业层面实证分析了多层次科技金融协同发展的重要性。刘文丽等（2014）从实证角度分析了科技金融对我国经济增长的影响。芦锋、韩尚容（2015）从实证角度分析了公共科技金融、市场科技金融对科技创新3个阶段的影响。连平（2017）认为公共部门在科技金融的发展中发挥着异常重要的作用。霍远、朱陆露（2018）基于耦合协调度模型从新的视角量化分析了科技金融、经济发展以及技术创新三者的互动程度。邓志敏（2019）重点从理论层面较为详细地探讨了科技金融与高质量发展的关系，并认为应从制度、平台、体系、意识、渠道等多个方面促进科技金融快速健康发展。李大伟等（2021）从实证角度探讨了科技金融与产业结构之间的关系。纵观国内科技金融的相关研究文献可以发现，从实证角度探讨科技金融对绿色全要素生产率影响的研究较为缺乏。基于此，本文在已有相关研究的基础上，把科技金融投入纳入绿色全要素生产率影响因素的实证分析框架，从而以新的视角探讨绿色全要素生产率的提升策略。

2 模型构建、变量阐述及数学统计方法说明

2.1 模型构建

2.2 变量阐述及数学统计方法说明

实证研究中的被解释变量是绿色全要素生产率，核心解释变量是科技金融，控制变量有开放度、私营企业数量、人口密度和城市化水平。本研究借鉴周五七（2016）的全局DEA数学统计方法计算绿色全要素生产率。全局DEA数学统计方法区别于普通的DEA数学统计方法，其能够跨期比较区域绿色全要素生产率。区域绿色全要素生产率的投入产出核心指标主要借鉴李莎（2021）、于海鹏（2021）等的相关研究成果。

科技金融是多种主体（政府、金融机构、市场投资者等）向从事科技成果研发和转化的各种部门提供金融资源的系统性制度安排。金融资源的投入主体可分为公共部门主体与非公共部门主体，与之相对应，科技金融可分为公共部门科技金融和非公共部门科技金融。无论是公共部门科技金融还是非公共部门科技金融，金融资源流入的最重要环节是科技活动的研发环节。所以，本文以研究与试验发展经费代表科技金融。具体数据来源于《中国科技统计年鉴》。固定资本存量采用折旧率为10%的永续盘存法累积计算得到。劳均固定资本存量为固定资本存量与就业人数的比值。开放度利用省（市）进出口总额与生产总值的比值来表示。城市人口密度利用省内城市人口数量与城区面积的比例来表示。城市化水平为城镇人口与总人口的比例。控制变量相应数据根据《中国统计年鉴》相关数据整理得到。研究样本为我国30个省份（不包含港澳台及西藏）2008-2019年的面板数据。

3 实证结果

3.1 整体层面实证分析

表1是全国样本数据的整体回归结果。模型1是控制了开放度、私营企业数量变量（X1、X2）之后的静态面板回归结果，且Hausman检验显示应采用固定效应模型。此时，科技金融变量的系数为0.088 1，且在5%的显著水平上显著。模型2是在模型1的基础上控制了人口密度指标，并且Hausman检验显示同样应采用固定效应模型，此时科技金融变量的系数为0.090 2，也在5%的显著水平上显著。模型3是在模型2的基础上控制了城市化变量，且Hausman检验显示固定效应模型优于随机效应模型检验，此时科技金融变量的系数为0.092 6，并在5%显著水平上显著。模型4是基于随机效应模型的回归结果，科技金融变量的系数依然为正。实证结果显示，科技金融投入的提高对区域绿色全要素生产率的提升均有显著促进作用，实证结果说明，在经济高质量发展阶段，科技金融是区域绿色全要素生产率提升不可忽视的重要推动力量。就模型的控制变量而言，城市化水平的系数非常显著，且数值大于其他变量系数数值，这说明在全国样本内，城市化水平的提高对区域绿色全要素生产率的提升有非常显著的正向促进作用。私营企业数量和开放度的估计系数也较为显著，并且系数为正，这说明私营企业数量和开放度的提升均对区域绿色全要素生产率提升有正向促进作用。

3.2 区域差异化分析

考虑到我国东部、西部、中部地区资源禀赋、经济发展状况的差异，本文从三大区域层面进行实证分析。具體实证结果见表2。其中，每个地区的模型1是全部变量的固定效应模型。东部、西部、中部地区样本的Hausman检验都显示固定效应模型优于随机效应模型检验，同时，为了显示回归的稳健性，每个地区的模型2列出了全部变量的随机效应模型估计结果。从表2中可以看出，在东部地区，Hausman检验显示应采用固定效应模型，此时科技金融变量的系数为0.116 5，且在1%的显著水平上显著，这说明在东部地区，科技金融变量对绿色全要素生产率提升具有较强烈的促进作用，在样本区间内，科技金融水平每提升1%，东部绿色全要素生产率就会提升0.116 5%，究其原因，东部地区具有较好的科技基础条件，科技金融能够产生较大的社会经济效应。在西部地区，Hausman检验也显示应采用固定效应模型，此时科技金融变量的系数为0.087 1，且在10%的显著水平上显著，这说明在西部地区，科技金融变量对绿色全要素生产率提升具有一定的促进作用，但相对较小，在样本区间内，科技金融水平每提升1%，西部绿色全要素生产率就会提升0.052 1%，可能的原因是，西部地区的科技基础条件与东部地区相比有一定差距，科技金融产生的社会经济效益需要一定时间才能发挥出来。在中部地区，关于科技金融变量与绿色全要素生产率关系的Hausman检验依然显示应采用固定效应模型，此时科技金融变量的系数为0.107 7，且在1%的显著水平上显著，这说明在中部地区，科技金融变量对绿色全要素生产率提升也产生了较为明显的促进作用，在样本区间内，科技金融水平每提升1%，中部地区绿色全要素生产率就会提升0.107 7%，进一步比较回归系数可以发现，东部地区科技金融投入的回归系数大于中部地区。可能的原因是，一方面，中部地区的科技基础条件与东部地区相比有一定差距;另一方面，中部地区的科技基础条件近些年改善得较快，更为重要的是中部地区与东部发达地区相邻，这从而节约了中部地区科技进步的学习与交流成本，在此情况下，中部地区科技金融能够对绿色全要素生产率提升产生较为明显的促进作用。

总体而言，在东、西、中3个区域，科技金融变量对绿色全要素生产率提升的影响都比较显著，且为正向。东部地区科技金融投入的回归系数大于中部地区，且中部地区的科技金融投入系数大于西部地区。进一步而言，东部地区科技金融投入对绿色全要素生产率的提升效应大于中部地区，且中部地区的科技金融投入对绿色全要素生产率的提升效应大于西部地区。

4 结论与启示

本研究基于静态面板数据模型和全局DEA数学统计方法，重点实证分析了科技金融对绿色全要素生产率的影响。通过实证研究，得到的主要结论有：第一，以试验发展经费为代表的科技金融是绿色全要素生产率提升的重要推动力量;第二，科技金融对绿色全要素生产率的影响具有异质性特征，在不同区域，科技金融对绿色全要素生产率的影响效应具有显著差异。

本文的研究有以下启示：第一，在制度建设的同时，不断提高科技金融投入，尤其是研发阶段的科技金融投入。在良好的制度环境下，研发成果转变成现实生产力的交易费用大大降低。研发阶段的科技金融投入直接影响新发展阶段的科技创新水平，进而影响新发展阶段的绿色全要素生产率，最终影响经济新发展阶段的转型效果。继续加大东部地区以及制度环境排序靠前地区的科技金融投入力度，使东部地区以及制度环境排序靠前地区成为科技金融促进绿色全要素生产率提升的示范典型。引导西部、中部地区以及制度环境排序靠后地区积极进行科技金融制度变迁与创新，不断提升科技金融促进绿色全要素生产率提升的绩效。第二，稳步推进城市化进程并不断提高开放程度进而积极吸引科技金融投资。重视西部地区科技金融对绿色全要素生产率提升的积极作用，采取合理有效措施不断提高西部地区科技金融水平。不断改善西部、中部地区投资环境，努力在硬件和软件方面逐步缩小与东部地区的差距。总之，科技金融水平的持续提升会形成科技金融的强大助推力，进而为经济社会发展提供强劲动力，从而带来新的“科技金融红利”，最终成功实现经济转型升级。

【参考文献】

【1】曹颢，尤建新，卢锐，等.我国科技金融发展指数实证研究[J].中国管理科学，2011，19（3）：134-140.

【2】吴翌琳，谷彬.科技与资本“联姻”：科技成果转化的金融服务体系研究[J].科学管理研究，2013，31（4）：109-112.

【3】刘文丽，郝万禄，夏球.我国科技金融对经济增长影响的区域差异——基于东部、中部和西部面板数据的实证分析[J].宏观经济研究，2014（2）：87-94.

【4】芦锋，韩尚容.我国科技金融对科技创新的影响研究——基于面板模型的分析[J].中国软科学，2015（6）：139-147.

【5】连平.政府在科技金融制度中具有重要作用[J].经济研究参考，2017（71）：29.

【6】霍远，朱陆露.科技金融、科技创新与区域经济耦合协调发展研究——以“丝绸之路经济带”9省为例[J].武汉金融，2018（9）：57-62.

【7】邓志敏.科技金融驱动经济高质量发展的困境与突破[J].科学管理研究，2019，37（04）：146-150.

【8】李大伟，田何志，吴非.科技金融、企业数字技术应用与产业结构优化[J].金融理论与实践，2021（7）：29-39.

【9】周五七.能源价格、效率增进及技术进步对工业行业能源强度的异质性影响[J].数量经济技术经济研究，2016，33（2）：130-143.

【10】李莎.产业结构优化升级对绿色全要素生产率的影响研究[J].价格理论与实践，2021（4）：67-70+170.

【11】于海鹏.环境规制、能源要素价格与绿色全要素生产率[J].煤炭经济研究，2021，41（5）：31-36.