安徽省金融发展水平对科技创新的影响研究
——基于空间计量模型的实证分析

汪 桥，曹 晨

（滁州学院 经济与管理学院，安徽 滁州 239000）

改革开放四十年以来，我国科技领域取得了举世瞩目的成就，但是相比其他发达国家，我国科技创新水平依然较低，科技创新对经济社会发展的驱动力依然不足。早在2015 年，习近平总书记就明确指出抓创新就是抓发展，谋创新就是谋未来。 中国经济的发展需要依靠科技创新的支持，而科技创新又离不开金融的支持。 十八大后，安徽省实施了创新驱动战略，为建设科技创新型大省迈出了重要的一步。安徽省政府不仅实施了一系列的金融支持政策，大力发展科技金融，还打造了一系列支持科创的金融集聚区，例如“滨湖金融小镇”等。 这些措施既提升了金融发展的质量，也促进了科技创新的发展，从而实现安徽省经济社会的高质量发展，带动相关产业的集聚和升级。 安徽省的金融聚集区，多数集中在经济较发达的合芜蚌地区，这些区域金融的集聚和发展不仅能够促进当地科技创新的发展，也能够对周边区域产生引领和辐射作用。因此为了更科学准确地研究安徽省金融发展水平对科技创新的影响， 需要考虑安徽省金融发展的空间依赖性，并通过空间计量模型实证探究安徽省金融发展水平对科技创新的影响，这将深化认识安徽省金融发展与科技创新的关系，为政府进行相关政策决策提供理论依据。

一、理论回溯

金融发展水平能否真正促进科技创新的发展呢？不少学者对此进行了有益探索。Grossman G M、Helpman E（1991）指出，在全球经济发展过程中，传统的经济发展模式是通过资本积累的增长。当资本积累达到一定程度，就会促进科技创新，从而引发新的增长模式，其中指出了金融资本积累对科技创新的重要作用［1］。 Giudici G 、Paleari S（2000）指出，高科技企业在科技创新中扩张和增长的障碍往往来自于金融发展的约束，对于中小型企业来说更是如此。并且，通过对比不同国家情况，他们还指出科技创新水平与该国的金融发展资源有不同的联系［2］。Belloc（2013）指出，由于金融市场的行业风险特质，法律过多保护股东的权益，将会相应减少科技创新。并运用最小二乘法估计方法对1993～2006年48 个国家的实际数据进行了分析， 以证实他的观点［3］，湛泳、李珊（2016）通过固定效应和两阶段系统GMM 的计量模型，研究金融发展与科技创新的融合和智慧城市建设的关系，指出两者之间的融合度较低，不能有效促进智慧城市建设，并且认为金融发展能够推动科技创新，起到一定的中介效应［4］。张林（2016）通过空间计量方法研究金融发展与科技创新融合对实体经济的影响，指出要在金融和科技创新融合的深度和广度上下功夫，切实提升实体经济的发展［5］。 虽然他用了空间计量模型，但是并没有直接研究金融发展对科技创新的作用，仅侧重于研究两者之间的融合。 罗嘉雯、陈浪南（2013）通过建立面板向量自回归研究珠三角的数据，得出金融发展对科技创新具有显著的正效应；并且指出通过科研经费和政府科技投入，可以促进金融发展与科技创新的两项互动［6］。 赵丹妮、任晓怡（2015）通过协整分析模型，指出北京金融发展能够促进科技创新，但是科技创新并不能促进金融发展。 而上海的数据却表明两者之间是互为因果的关系，并据此提出了相关建议［7］。 屠年松、方玉（2017）通过系统GMM 方法研究了金融发展对科技创新的作用，指出金融规模对科技创新起到明显的带动作用， 但是金融效率对科技创新的带动性不明显［8］。

通过对上述学者的理论梳理可以看出，少有学者考虑金融发展水平和科技创新的空间依赖性，导致模型可能会产生一定的偏差，影响对两者关系的界定，并且鲜有学者研究安徽省金融发展水平与科技创新的关系。 因此本文的贡献体现在以下两个方面：第一，充分考虑科技创新的空间效应，运用莫兰指数分析科技创新的空间相关性， 并建立空间计量模型， 更加科学准确地探究金融发展水平对科技创新的影响；第二，立足安徽省情，借助安徽省16 个地市的面板数据，实证探究安徽省金融发展对科技创新的影响， 并针对实证结论提出相关政策建议。

二、理论分析

金融发展水平可以从以下三个方面影响科技创新：首先，从融资方面来看，科技创新是一个系统。从科技创新要素的投入、转化、推广乃至最终的市场化，每个过程都需要金融资金的支持。 金融发展水平越高，就越能够给科技创新的每个过程提供更有力的资金保障， 确保科技创新的成果落地，实现经济社会的可持续发展；其次，从金融中介和金融市场方面看，金融发展水平越高，金融市场就越活跃越有效，优质的科技创新企业就越能够获得更多的资金支持，进而降低企业的融资成本，实现科技创新的市场效益。同时金融中介的丰富也给企业的投资融资提供了更多的渠道，更方便获得科技创新所需的资金；最后，从投资方面看，金融市场发展水平越高越能够提供更多的科技创新企业信息，激烈的竞争能够使得企业不断改善自身的治理结构，资金的盈余者会把更多的资金投向最有价值的科技创新企业，这些企业也是最有潜力取得创新成果的企业。

综上所述，从融资、金融市场以及投资方面看，金融发展水平能够有效促进科技创新。上述分析都基于金融发展能够促进资金流入科技创新领域，若区域产业结构不平衡，将可能导致资金不愿意流入科技创新领域，表现出金融发展抑制科技创新的现象。产业结构的失衡将导致其他行业领域表现出更快速的赚钱效应，对资金产生“虹吸效应”，致使资金远离科技创新领域。 因此对于安徽省的实际情况，需要进一步借助数据实证分析。

三、实证分析

（一）变量的选择以及空间计量模型的建立

1.变量的选择

（1）被解释变量：科技创新可以从投入角度、转化角度以及产出角度三方面测度。但是最有效的还是从成果角度，因为科技创新成果可以直接反映科技创新的真实水平。 因此，本文用有效专利发明数（patent）来测度。

（2）解释变量：不少学者从金融效率角度测量金融发展水平，主要计算方法为金融机构贷款余额除以金融机构存款余额［9］。 该指标反映了金融机构将储蓄转化为贷款的情况，但是该指标具有一定的局限性，没有度量金融发展的规模，并忽视了其他金融中介的作用。 从金融发展规模视角出发，本文采用金融机构的年末存款余额加上贷款余额除以GDP 作为金融发展水平（dlrate）指标的测度。

（3）控制变量：科技创新发展的水平受科技创新投入的影响，尤其是研发人员的影响，因此把研发人员（rdpeo）作为控制变量。 科技创新的效率也会影响专利的成果， 因此采用投入变量为R&D 研发费用、R&D 人员数量以及财政支出中的科学技术；产出变量为专利申请数量，并应用DEAP2.1 软件测算出安徽省16 个地市科技创新Malmquist 指数结果作为科技创新的效率（tech）。 同时地区的总体发展水平是该地区经济发展和社会发展的综合表现，地区发展总水平（agdp）必然会影响科技创新水平，具体指标用人均地区生产总值测量。

2.数据来源与描述性统计

为了更好地探究安徽省金融发展水平对科技创新的影响，研究数据来源于近十年的《安徽省统计年鉴》以及合肥、芜湖等16 个地级市《统计年鉴》《统计公报》。 根据数据收集的准确性、一致性和可得性， 选取2010 至2017 年安徽省16 个地市的科技创新和经济发展相关指标对应数据。 由于2011年安徽省行政区域调整，巢湖市撤销，分别并入合肥、芜湖等市，为保持时空面板数据的相对一致，文中数据没有涉及巢湖市。

表1 各项指标的描述性统计结果

3.计量模型选择

由于安徽省各地区的经济往来较为频繁，科技创新又具有明显的溢出效应，创新成果可以通过各级政府或企业平台的推广得到转化和利用。因此各个地区的科技创新水平并非独立的，忽视科技创新与其他地区的空间相关性，往往会对模型的估计产生偏差。因此运用空间计量方法将地理因素与空间结合起来， 一定程度上避免了传统计量方法的偏差。 目前学术上较常使用的空间计量模型主要有：空间自回归模型（SAR）和空间误差模型（SEM）［10］。空间自回归模型（SAR）是指被解释变量的空间回归因子作为解释变量的空间计量模型。科技创新的空间自回归模型表明某一地区的科技创新可以通过空间溢出效应对其他地区的科技创新水平产生影响。空间误差模型（SEM）是指对模型中的误差项设置空间自回归的回归模型，此时科技创新的空间依赖性存在于扰动项之中。 但是，空间效应不仅会受到随机冲击造成的误差项变化的影响，也会同时受到科技创新自身的空间效应的影响，由此本文建立SAR 和SAC 两个空间计量模型。

空间自回归模型（SAR）具体表示为：

其中Patentit表示地区i在时间t的科技创新水平；C为常数项；W为空间权重矩阵，ρ 为空间相关系数，ρWPatentit衡量空间相关地区的科技创新对本地区科技创新的影响，若ρ 为正数，表明空间相关地区对本地区的科技创新具有正向影响，反之则为负向影响。dlrate表示本地区的金融发展水平，α 为解释变量的相关系数。xijt为j个控制变量， βj为控制变量的相关系数，εit为随机误差项。

科技创新本身是一个动态过程，一个地区的科技创新不仅取决于当期的影响因素，也可能受上一期的影响，因此需再用动态空间面板模型来检验金融发展对科技创新的影响。科技创新的动态空间自回归模型可表示为：

其中σPatentit-1为科技创新的一阶滞后项，以此来反应科技创新的动态效应。σ 为科技创新一阶滞后项的影响系数。

（2）空间自相关模型（SAC）具体表示为：

其中μit为误差项，γ 为空间误差系数，体现了空间相关地区的扰动项对本地区科技创新的影响。Wμit为空间相关系数，εit为随机误差项， 其他变量与前文相同。

（二）实证结果与分析

1.空间相关性检验

在运用空间计量模型实证探究金融发展水平对科技创新的影响前，需要检验科技创新是否具有空间相关性。 本文采用Moran’sI指数来检验科技创新的空间相关性。Moran’sI指数的计算公式如下所示：

表2 2010～2017 年安徽省科技创新的检验

从表2 可以看出2010 年～2017 年安徽省科技创新的Moran’sI为正值，都通过了显著性检验，这意味着各省市的科技创新存在一定的正向空间相关性。 在考察金融发展水平对科技创新的影响时，空间依赖性不可忽视。

2.实证结果及分析

为减少异方差对模型估计的影响，对文中全部绝对量取对数。 借助stata14.0 统计工具，对上述模型进行估计。根据chow 检验和hausman 检验可知，所有计量模型均应该建立个体固定效应模型。具体空间计量结果如表3 所示。

表3 空间面板计量回归结果

从表3 可以看出，拟合度都在0.9 左右，模型的拟合效果较好。 从SAR、动态SAR 和SAC 模型的结果可以看出，估计的变量相关系数的方向及大小和显著水平没有发生根本改变，因此研究结果具有较强的稳定性。 同时可以看出，三个模型都表现出明显的空间依赖性。但是各模型的空间相关系数方向不同， 主要原因在于动态SAR 模型考虑了科技创新自身的滞后效应。 并且，从SAC 模型估计结果可以看出， 随机空间误差空间效应系数为负值，表明一个地区的科技创新会对另一个地区的科技创新造成显著的负向影响， 这也进一步验证SAR模型中空间相关系数为负值的合理性。

从金融发展水平的系数可以看出，金融发展对科技创新起到显著的负向关系，说明金融发展不但不能促进科技创新，还会抑制科技创新的发展。 依据上文理论分析可知，主要原因在于，安徽省地处中国中部地区，相对于东部来说具有较大的发展空间，在不平衡发展下，由于资金的逐利性原因，产业结构不合理导致资金流入一些见效明显的粗放式发展行业上，以至于高风险、见效慢的科技创新领域缺乏金融支持，从而表现出金融发展抑制科技创新的现象。同时，从相关控制变量的系数可以看出，科技创新人员的投入、科技创新的效率、地区经济发展水平对科技创新都有显著的正向影响。

为了进一步阐明安徽省金融发展对科技创新的负向关系，本文选取省级层面的数据进行稳健性检验，进一步验证上述猜想。 从安徽省近年来统计公报数据来看，2010 年年末金融机构各项存款余额16 366.1 亿元，全年受理专利申请37 780 件，授权专利16 012 件， 专利授权申请比为42.38%；而2017 年年末金融机构人民币各项存款余额45 608.9 亿元，全年受理申请专利175 871 件，授权专利58 213 件，专利授权申请比为33.10%。 从中可以看出专利授权申请比不断下降，而金融发展水平却年均增速达15.77%， 可见金融的发展并不能提升安徽省的创新效率，反而有所下降，这样就会导致金融要素流向见效更明显的其他产业。 与此同时，鉴于固定资产投资能够很好地表征产业结构的演变和再投资的方向，并且由于地方官员拉动经济增长最为直接的方式就是通过投资增量效应来实现，因此本文用各行业的固定投资额作为资金流向的代理变量。表4 列出了安徽省近5 年来各行业固定资产投资的占比，从中可以看出固定资产投资主要还是以制造业和劳动密集产业为主， 房地产、基础设施、物流建设等行业的固定资产投资依然占据较大的比例。而代表创新经济的信息技术和科学研究行业的固定资产投资比例并没有太多的变化。这进一步验证了安徽省的金融发展与科技创新可能的负向关系。

表4 安徽省近5 年来各行业固定资产投资占比

三、相关结论和政策建议

本文从安徽省金融发展的角度探究了其对科技创新的Moran’sI影响， 并根据科技创新的指数空间相关性分析，发现科技创新具有一定的区域依赖性。 据此借助空间计量模型，实证探究金融发展对科技创新的影响，得出了金融发展对科技创新具有显著的负向影响。这一结论与多数学者的观点不同，主要原因在于：第一，大多数学者都是从国家或者区域层面去研究金融发展水平对科技创新的影响，由于区域较大以及区域间的行政壁垒导致金融要素流动受到了一定的限制，但是安徽省面积相对较小，各地市之间的距离较近，要素之间交流相对容易，导致金融要素极易流出本地，从而不能促进当地科技创新的发展；第二，安徽省处在中国中部，属于我国产业转移的中心地带，虽然这几年安徽省处在快速发展阶段，但是经济社会多方面都落后于其他发达地区，一些粗放式、高污染、高耗能企业盈利水平高于科技创新领域企业，导致大量资金流入这些行业，科技创新企业缺乏资金支持。 这不能够从理论上否定金融发展对科技创新的正向作用，只是行业结构和发展阶段导致这样的负向效应。

针对上述关于安徽省分析的结果和相关结论，提出以下政策建议。

首先，促进不同区域金融联动发展。 金融作为生产性服务行业的高端生产要素，能够促进汇集科技创新所需的各类生产要素，促进科技创新成果的落地。 但是基于金融要素流动性较强的特点，安徽省各地市应加强联系，注重错位发展，积极引导金融要素的跨区域合理配置，实现科技创新全过程的金融支持。并从全局性角度提升金融发展对科技创新的促进作用，避免地方保护主义，减少要素流动区域壁垒，实现区域金融良性联动，促进科技创新成果的落地。

其次，提升金融发展质量。 金融作为高端生产要素，不能“摊大饼”式发展，通过建设各层级金融服务平台，打造各区域金融集聚区，实现人才、资源的集聚效应。 推进金融体制改革， 打造商业性金融、 政策性金融以及合作性金融新模式， 构建多层次、广覆盖、互为补充的金融体系，创新金融担保方式，实现高质量的金融发展，为推进科技创新提供支持。

最后，引导金融要素落地科技创新。 政府应抑制金融对高污染、 高耗能等粗放式产业的支持，积极深入推进安徽省“调转促”战略，通过政策引导和产业结构升级， 促进金融发展对科技创新领域的支持， 尤其对未来科技创新的前沿技术支持。 进一步推进重点科技创新项目的融资保障， 引导资金流入科技创新的投入、 转化和市场化的全过程。 通过这些政策实施， 进一步实现金融发展对科技创新的支持， 促进安徽省经济社会可持续健康发展。