金融发展、科技创新与实体经济增长.docx

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金融发展、科技创新与实体经济增长

作者：

陆晨宇王帆来源：

《中国集体经济》2019年第01期

摘要：

文章利用结构方程模型路径分析法通过2002～2016年中国面板数据对我国的金融发展和科技创新对于我国实体经济增长的影响进行实证检验。

结果表明，当下我国金融发展、科技创新及其二者的融合对实体经济发展均存在正向影响。

然而，金融发展和科技创新的融合发展而言，二者间的相互影响存在着明显的不平衡。

因此，在保持金融发展和科技创新对于实体经济增长为正向影响的同时，要重视二者之间的协同发展，避免因为发展差距大而导致二者之间融合发展出现问题，进而影响实体经济增长情况的发生。

关键词：

金融发展；科技创新；实体经济增长；结构方程模型

一、引言

2008年美国次贷危机的爆发及其后欧美国家由过去的“去工业化”向“再工业化”的转变反映了当时存在的一个问题：

金融的过度发展和实体经济的发展之间出现了严重脱节。

欧美各国开始明白这样一个道理：

在注重虚拟经济发展的同时，国家必须意识到实体经济才是推动经济持续发展的不竭动力。

为了应对这场金融危机，欧美各国虽然采取不同的措施，但其落脚点回到了加快实体经济发展上。

近年来，我国不断强调要推进金融改革有效服务实体经济，金融要把为实体经济服务作为出发点和落脚点，不断通过科技创新来促进实体经济的发展，提高产业发展质量。

习近平总书记在党的十九大报告中指出：

“建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上。

推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。

”因此在当下，就我国的金融发展和科技创新以及二者的融合发展对于我国实体经济发展的影响状况做深一步的研究具有重要的理论价值和实际意义。

近年来，刘小玄（2011）、Khoutemetal.（2014）、刘瑞兴（2015）、马勇（2015）、李建伟（2015）、郭丽虹（2014）分别从金融资源、金融发展、金融压力、金融变量、利率市场化、社会融资规模和融资结构等方面对实体经济的影响进行了实证研究。

张优智（2014）、毛茜（2014）、唐未兵（2014）、焦继文（2016）分别从科技投入、科技金融创新、技术引进、科技资源等方面对实体经济的影响进行了实证研究。

以上学者分别从金融发展和科技创新的角度对实体经济的影响进行了实证研究，为本文提供了丰富且可供借鉴的思路。

但上述诸位学者并未同时将金融发展和科技创新二者作为影响实体经济发展的因素进行考量，更没有考量金融发展和科技创新之间的融合发展产生的影响，并且衡量指标较为单一，这与我国当下日益复杂的发展形势相背离。

张林（2014）是国内至今唯一一个将金融发展和科技创新二者联合考虑的学者，但是其文章主题的大部分篇幅是在论证我国实体经济的发展是否存在着明显的区域差异，并且其所构建的指标体系也存在较为单一的问题，对于金融发展和科技创新的融合发展对实体经济的影响结果并没有做较为详细的解释。

本文的贡献在于：

第一、在研究视角上，本文在充分考虑了金融发展和科技创新以及二者互动融合对于实体经济影响的基础之上，还对金融发展和科技创新二者之间的相互影响关系进行了探讨。

第二、在指标设计方面，分别对金融发展和科技创新构建了较为详细的多指标体系，有利于克服单一指标代表性不足、涵盖面窄的问题。

第三、在研究方法上，充分利用结构方程模型重视对潜变量测量等优点对中国从2002年至2016年的数据进行实证检验。

二、理论分析与研究假说

（一）金融发展对实体经济的影响

近几十年，伴随着实体经济的迅猛增长，我国金融业的发展同样日新月异。

一方面，实体经济的稳固发展为金融业的扩张提供条件的同时也提出新的需求；另一方面，金融业的迅速发展为其能够更好地服务于实体经济奠定基础。

观察各国的发展历程，我们不难发现，金融业蓬勃发展往往建立在繁荣的实体经济基础之上。

频繁的金融危机使得更多的人认同这样的观点：

从本质上来说，金融体系和实体经济是一个共生共荣的有机整体（张晓朴和朱太辉，2014）。

金融发展的程度以及方向直接或间接的影响着金融体系和实体经济之间的密切程度以及实体经济的繁荣与否。

近年来，就金融发展对于实体经济的影响问题的研究，学者们普遍存在两种观点。

第一种观点：

金融发展可以有力地推动实体经济的增长（陆静，2012；潘辉等，2013）。

金融市场的存在为社会资源的合理配置提供了较为有效的场所，随着金融的不断发展，有利于将更高比例的金融储蓄转化为对实体产业的投资，从而推动实体经济的发展。

金融体系的存在，促使金融机构可以通过投资基金等方式将社会上大规模的闲散基金聚集起来，使闲散的资金具有了规模效应，可以更为有效的支持实体经济的发展。

第二种观点，金融发展不一定能带动实体经济的发展，反而会抑制实体经济的发展（李强，2013；李扬，2009）。

首先，随着金融发展的不断创新，金融业出现了自我服务的趋势。

从很多在原生性金融产品之上进行创新得到的衍生性金融产品，我们已经很难找到其与实体经济的联系。

随着金融发展的不断创新，我们发现，金融业有着进一步脱离实体经济的趋势，比如货币经营业务的诞生，其目的不在于促进实体经济的发展，而是推动金融业的发展。

其次，金融发展在一定程度上干扰了实体活动的运行。

金融是如何渗透到石油产品，矿产品以及其他大宗产品的交易活动当中的呢？

通过定价。

以美国石油市场为例，通过对定价参与者构成的比例进行分析，我们发现，石油的生产者和需求者只占到了20%左右的，有大约60%的参与者是由金融机构组成。

对于石油产品的定价，石油的生产者和需求者会从市场供求、产品质量、市场行情等角度进行定价。

然而，当金融机构参与时，炒作行为也就随之而来，我们对近年来石油价格的暴涨、暴跌状况进行观察，很容易印证上述结论。

最后，金融创新提升了金融业风险管理的难度。

在金融行业中，对于风险的防范方式大致可以分为两类：

管理和规避。

但在近年来，这两种风险防范的方式更多的表现为转移风险。

金融衍生产品的出现为转移风险提供了较为有效的途径。

转移风险并不意味着可以消除风险，反而彰显出这样一种隐患：

在明知道存在风险的情况下，仍然要将这种金融产品的存在继续维持下去，只是换了一种形式。

最典型的案例便是2008年从美国爆发的次贷危机。

（二）科技创新对实体经济的影响

近年来，学者们对于科技创新对实体经济影响研究所得到的观点可以归纳为以下几点（纪玉山和吴永民，2007；赵敏，2013；毛光烈，2017）：

第一、从企业的层面来看，科技创新有利于帮助实体经济企业降低包括采购成本、生产成本、管理等成本在内的平均成本，从而形成规模效应。

在不考虑金融发展对于科技创新的支持的前提下，从企业的角度来看，我们假设用于科技创新投入的成本是不变的。

随着企业产品生产的数量不断增加，科技创新的成果被应用的次数同样随之增长。

在这种情况下，伴随着企业生产规模的不断扩张，科技创新的成本在不断下降，企业的规模效益不断增加。

第二、从行业的层面来看，科技创新有利于实体经济行业集聚效应的形成和累积。

科技创新带来的最直接的结果便是知识和信息的创新。

知识和信息的共享性使其可以在不产生成本的前提下，被运用到生产活动的不同阶段。

与此同时，对于通过科技创新产生的新产品，同一行业的不同企业通过模仿、互相学习和交流来掌握新的技术，生产新的产品，促进同一行业的共同发展，形成行业内部甚至行业外由于科技创新而带来的收益集聚效应。

第三、从产业的层面上来看，科技创新有利于实体经济产业乘数效应的形成，进而推动整个社会的技术进步。

（三）金融发展和科技创新的融合对实体经济的影响

金融发展和科技创新的融合发展给实体经济增长带来新的机遇的同时也使其面临新的风险。

一方面，金融发展和科技创新的相互融合可以有力的推动实体经济的增长。

首先，随着金融发展和科技创新相互融合，越来越多的非银行类金融机构如雨后春笋般迅速增长，打破了由传统银行类金融机构垄断金融市场、独享金融资源的局面，在促使金融业多元化发展、拓宽了金融业服务范围的同时，也使得金融资源得到更为合理的运用，为实体经济产业发展和结构升级提供了更多样、更有效的选择。

其次，金融发展和科技创新的不断融合促进了金融业在金融服务方式、金融服务种类、金融产品、金融工具等方面不断进行创新。

从微观层面讲，新型金融工具的出现实现跨时间、跨空间的的金融结算业务，节省了时间成本和交易成本的同时，方便了更多实体经济业务的进行。

从企业的角度讲，金融创新的不断发生，为更多的中小型企业融资提供了方便以及更多的获得融资的可能性，中小型企业获得融资以后可以更好地应用于其自身的生产经营活动中，提高了其自身的盈利能力，进而创造了新的实体经济增长点。

另一方面，金融发展和科技创新融合发展过程中隐含的风险会抑制实体经济的发展。

符合国家政策的引导的中小型企业，在行业繁荣的时期，过分的高估了自身的盈利能力，向金融机构寻求融资。

与此同时，由于企业与金融机构之间的信息不对称以及国家政策的压力，金融机构向存在经营风险的中小型企业发放融资。

获得融资以后，公司的决策者在承担决策风险和市场风险的情况下，做出了不符合自身生产经营状况的决定，致使融资成为了“非理性融资”，当企业资金出现缺口时再一次寻求融资。

最终结果变成了该企业不断地融资以弥补旧债。

在企业因经营不善倒闭的同时，也给金融机构增加了不良资产。

在这种情况下，再次出现同类型真正需要资金进行扩张生产经营活动的中小企业进行融资时，金融机构会变得更加慎重。

在造成金融资源浪费的同时，抑制了实体经济的发展。

基于以上分析，本文提出以下3点假说。

假设1：

金融发展既有可能促进实体经济的增长，也有可能抑制实体经济的增长。

假设2：

科技创新可以促进实体经济的增长。

假设3：

金融发展和科技创新的融合发展对实体经济的影响取决于这二者的融合深度和融合质量。

金融发展和科技创新融合发展既有可能促进实体经济的增长，也有可能抑制实体经济的增长。

三、研究设计

（一）结构方程模型

结构方程模型是从20世纪70年代发展起来的一种统计模型，从其方法脉络上来说，是对因子分析和路径分析的综合。

相对于其他统计方法，因子分析和路径分析都是非常独特的统计模型：

因子分析引入了潜变量的思想，路径分析则实现了在模型中可同时引入多个因变量。

正是这两个特点使得结构方程模型所建立起来的模型能更加有效地对现实进行模拟和演示。

由于把对概念的测量和概念间的作用关系同时纳入模型中，结构方程模型由测量模型和结构模型两部分组成。

测量模型：

x=Λxξ+δ

y=Λyη+ε

结构模型：

η=βn+Γξ+ζ

式中Λx代表观察变量x所对应的外生潜变量ξ的负荷矩阵，反映了x和ξ之间的关系；Λy代表观察变量y对应的内生潜变量η的负荷矩阵，反映了y和η之间的关系；δ和ε分别为测量中存在的误差或干扰；β代表内生变量之间的影响作用；Γ代表外生变量对内生变量的影响作用；ζ代表内生变量未能被模型所解释的误差项。

（二）指标设计和数据说明文本在进行了全面的理论分析的基础之上，从实际的角度出发，结合参考了张林（2014），李强（2013），张进乐（2014），刘立军（2017）等文献指标体系的构建，本着科学严谨的态度，充分考虑了实际可操作性的，构建如表1所示的指标体系：

在充分考虑数据的实际可得性以及有效性的基础上，本文选取了2002～2016年统计得到的国家发展面板数据。

数据主要来源于历年《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》及国家统计局公布的数据。

四、实证结果与分析

（一）信度和效度检测

为了确保模型的有效性，本文利用SPSS22.0软件对数据进行信度检验。

首先，利用SPSS22.0中数据分析功能进行数据标准化。

其次，本文对所构建的指标进行一致性信度检测，利用SPSS22.0求得数据的系数值为0.71。