省域自主创新的金融支撑体系研究基于面板数据的实证分析.docx

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省域自主创新的金融支撑体系研究基于面板数据的实证分析

省域自主创新的金融支撑体系研究

基于面板数据的实证分析

柏玲唐艳玲袁蕾

[摘要]本文运用面板协整分析、Granger因果检验与误差修正模型，对1998-2008年我国31个省域的金融支撑体系与自主创新能力之间的关系进行了实证分析。

结果表明：

长期来看，我国省域金融支撑与自主创新之间存在着稳定的均衡关系，金融支持是自主创新的Granger原因，并且落后地区自主创新的发展对金融的依赖性要大干发达地区。

从短期来看，金融体系的不同方面对自主创新的影响却大相径庭。

其中金融规模对自主创新具有正的短期效应，但这种短期效应具有时滞性，一般在3年后才开始显现出来。

而金融体系的金融效率和金融结构对自主创新起抑制作用。

[关键词]金融支撑；自主创新；面板数据；Granger因果检验；误差修正模型

[中图分类号]F12．F832.1[]A[]1674-8298（2011）03-0036-11

一引言

2006年，国务院公布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》明确提出了“加强自主创新、建设创新型国家”的战略决策，自主创新上升为国家意志，成为时代的主题。

建设创新型国家目标的实现离不开区域自主创新的发展，而区域自主创新不但需要人才的投入，税收的激励，更离不开金融的支持。

良好的金融环境和完善的金融支撑体系是实现科学技术蓬勃发展，大幅度提高科技创新能力的基础和保障。

但目前我国相应的金融支撑体系建设滞后正极大地制约着区域自主创新的推进。

构建高效、稳定的金融体系，为区域自主创新提供更有效的金融支撑，已成为推进我国经济快速、健康发展的迫切要求。

二文献综述

关于金融与创新关系的最早论述始于熊彼特。

熊彼特（Schumpeter，1912）论证了货币、信贷、利息等金融变量对经济创新与经济发展的重要影响。

他认为，功能齐全的银行可以通过识别和支持那些能够成功运用新产品和生产过程的企业家来促进技术创新，同时他也指出经济发展的关键在于创新，良好的银行通过甄别并提供资金给那些最具有新产品开发能力的企业，以促进其科技创新。

20世纪50-60年代，发展经济学家Gurley和Shaw（1960）、Goldsmith（1969）认识到银行系统对于一国经济发展的影响。

Hicks（1969）的研究表明，在工业革命时期，新技术的应用需要大量的、高度非流动性的长期资本的注入，金融市场就能将流动性金融证券转化成长期资本投资。

他的这一观点间接地说明了技术创新、金融市场和经济增长的关系。

以上文献从理论上论述了创新与金融体系具有密切关系。

20世纪90年代之后，国外学者针对金融体系对创新的影响开展实证研究的较多。

如Saint-Paul（1992）认为金融市场通过为经济主体从事风险和生产率水平较高的创新活动提供必要的保障来促进技术进步和经济发展。

King和Levine（1993）指出金融系统通过选择最有前景的企业和项目、扩大信贷资金、提供分散风险工具和披露利润信息等方式来促进技术创新。

Weinstein和Yafeh（1998）、Norck和Nakmura（1999）则认为，由于银行遵循稳健经营原则，银行作为债权人在进行信贷投资时将表现出其内在的厌恶和规避风险本性，这将导致那些创新程度较大、效益较高但风险较大的项目往往难以获得银行信贷的支持，所以以银行为主导的金融体系不利于创新。

Levin、Loayza和Beck（2000）所作的一项研究证实：

金融对长期经济增长的贡献在于提高全要素生产率，而不在于资本存量。

Hyytinena和Toivanen（2005）认为资本市场不完善阻碍了创新和经济增长，但公共政策可以弥补资本市场的不足，并运用芬兰企业层面的数据说明了资本市场不完善导致政府公共支出对外部融资依赖程度较高行业的企业的非均衡支持。

国内学者关于金融支撑创新的研究起步较晚，李松涛等（2002）在创新模式与金融体系关系研究中指出金融技术领先者多倾向于以直接融资为主的金融支撑模式，而技术追赶者则多倾向于以银行信贷资金支持为主的间接融资支持模式。

孙伍琴（2004）分析了不同金融结构——以金融市场为主的金融结构与银行中介为主的金融结构对技术创新的影响。

蒋玉洁（2007）从金融支撑体系的国内研究现状人手，重点介绍国外企业金融支撑体系的实践状况，提出应当从完善相关制度和优化金融生态体系两个角度构建有利于我国自主创新型企业的金融支撑体系。

邓平（2008）利用中国1985-2006年的时间序列数据，实证检验了金融发展与自主创新成果转化之间的关系，结果表明自主创新对经济增长的促进作用依赖于金融发展水平。

康志勇（2008）通过对金融结构影响自主创新能力的微观机制的分析，说明了金融结构与自主创新之间存在长期稳定的关系，但是金融结构对自主创新能力的影响并不显著。

黄国平（2009）就金融促进科技进步创新的作用机制及其政策实践进行了探讨，然后对我国的金融发展现状与科技创新的关系进行了分析，认为目前两者之间存在着一定程度的不相容。

钱水土（2010）从金融发展的视角分析FDI技术溢出对我国自主创新的影响，并运用1998-2007年的省际面板数据构建面板门槛模型。

研究发现，FDI对我国自主创新还不存在显著的促进作用，但FDI对我国自主创新的影响显著存在基于金融发展程度的“双门槛效应”。

秦军（2011）基于金融支撑科技型中小企业自主创新的主线，从银行、证券、保险及其中介服务机构等方面进行了分析，并给出了相应的建议。

国内外对金融支撑科技创新的研究取得了一定的成果，这些研究成果有利于我们客观地认识中国金融支撑在科技创新过程中的作用，同时也为本研究提供了基础。

但现有的文献主要集中于两方面的研究，一是针对金融体系的设计和对策的研究，二是金融体系对经济增长、企业和产业影响的研究。

金融体系对区域自主创新的实证研究比较少，而且对现有金融支撑我国区域自主创新的影响程度缺乏实际的测度。

鉴于我国区域自主创新与金融支撑的地区差异性较大，单从企业层面或产业方面对金融支撑与创新进行研究是远远不够的，因而需要深入揭示我国区域自主创新与金融支撑的关系。

本文的研究思路是，基于面板数据，以省域数据为样本研究金融支撑（金融体系规模、金融体系效率和金融体系结构）与自主创新之间的关系。

三变量选取、模型设计与计量方法

（一）变量的选取和样本数据

1．变量的选取

自主创新能力变量（PAT）。

自主创新是一个从科研投入到创新的科技成果产出再到有效地转化为经济效益的系统过程。

许多文献中用“专利申请量”来衡量一个地区自主创新能力，但本文考虑到金融支撑体系下自主创新的实现能力，故选择了“专利授权数”（PAT）作为区域自主创新能力的代理指标。

金融体系的规模变量（FSC）。

在衡量一国的金融增长时，主要使用麦金农提出的金融相关率（M2/GDP）作为标尺。

而黄昌利、任若恩（2004）的研究发现，中国M2/GDP比率存在一个畸形上升的过程，自1990年以来，该指标远远高于许多金融发达的西方国家（日本除外）及亚洲周边发展中国家。

中国的M2/GDP不能衡量中国真实的金融深化和金融改革程度。

一般来说，贷款的投放规模反映了一个地区资金的利用程度，而存款量的增长给金融机构带来充足的资金来源，从而有利于进行投资活动。

借鉴刘降斌（2008）所采用的指标，用金融机构存贷款总额的数据作为金融资产的一个衡量指标，用这一指标与GDP的比例来代替金融相关率，即金融体系规模变量（金融相关率）用有贷款总额/GDP表示。

金融体系的效率变量（FEF）。

金融体系的效率指标可用存款与贷款之比来表示，存贷款比率描述的是金融中介将存款转化为贷款的效率，这一比率能有效地检测金融中介的工作效率，进而反映出金融中介的资金配置能力。

金融体系的结构变量（FST）。

由于我国各地区的金融体系总体上都属于金融中介主导型的金融结构，因此选用非银行金融中介体系来探究该地区的金融结构，借鉴马正兵（2007）的研究，采用保费收入占地区生产总值的比例作为金融体系的结构变量。

2．数据说明

为了适应经济发展的需要，中国大陆的行政区划经过了几次调整，最近一次是1997年重庆从四川省单列出来成为直辖市。

重庆成为直辖市一年后，各项统计数据基本趋于稳定，因此实证样本的起始年份选择为1998年，而2008年的相关数据是进行研究时所能得到的最新数据，于是样本时期设定为：

1998-2008年。

数据来源于《中国科技统计年鉴1999-2009》和《中国金融统计年鉴1999-2009》。

（二）模型设计与变量说明

根据内生金融发展理论的简易框架，金融发展与经济增长之间有如下函数关系，其模型构建如下：

Y=AF

（1）

式

（1）中y为经济体的产出，F为金融发展变量。

该简易模型着重考虑金融发展对经济增长的影响，A可以定义为除金融部门外的所有影响经济增长的元素集合。

理论经济学认为，金融是现代经济的核心，因而区域经济的增长离不开区域金融支撑，而金融支撑主要通过三个方面来影响经济发展，即金融规模、金融效率、金融结构。

借鉴金融发展理论模型，本文将创新产出——专利授权数作为被解释变量，金融规模、金融效率、金融结构作为解释变量，构建以下面板数据模型如下：

其中，i表示港澳台外的中国的31个省市自治区，t表示样本时间。

为了最大限度地消除异方差的影响，对样本数据均做了对数化处理。

模型

（2）中，c为截距项，a、p、y反映的是各个变量的弹性。

PAT为自主创新能力，FSC为金融体系的规模，FEF为金融体系的效率，FST为金融体系的结构变量。

Dit为残差项。

（三）计量方法

1．面板单位根检验

现代计量经济学理论研究发现：

基于区域层面的结构计量分析，面板数据较截面数据和时间序列数据更有优势，采用面板数据首先突破了总量研究同质性界定，其次大大增加了样本的个数，扩大了模型获取信息尤其是结构信息的能力，从而提高了模型估计结果的解释能力，在一定程度上保证了研究结论的可靠性。

进行面板协整检验之前，首先要对各个变量进行单位根检验，以确保数据的平稳性。

面板单位根检验是对时间序列单位根检验理论的继续和发展，它综合了时间序列数据和横截面数据的特征，能够更加直接、更加准确地推断单位根的存在。

进行面板单位根检验是基于面板数据的AR

（1）过程：

式（3）中，i表示Ⅳ个不同的横截面；t表示t个不同个体的观测值；x表示模型中的外生变量，包括固定效应或面板各单位的时间趋势；Pi是回归系数，假定与扰动项εit相互独立，如果pi<1，则称序列是（弱）平稳过程，如果pi=1，则序列）yit包括单位根，是不平稳序列。

进行检验时，根据截面个体自回归系数是否相同可以分成两类：

一类假设所有个体均有相同的自回归系数，即对所有的横截面i均有pi=p，这类检验包括Levin，Lin&Chu（LLC）检验、Breitung检验、Hadri检验；另一类检验则允许pi在不同的横截面间发生变化，这类检验包括Im，PesaranandShin（IPS）检验、Fisher-ADF检验、Fisher-PP检验、MaddalaandWu检验等检验方法。

上述检验中，除了Hadri检验外，其他检验原假设都是存在单位根。

2．面板协整检验

在时间序列分析中，Engle-Granger（1987）协整检验是基于残差检验实现的，如果变量之间存在协整关系，则残差应为I（0）过程，如果变量之间不存在协整关系，则残差应为I

（1）过程。

Pe-dronI将Engle-Granger的框架扩展到了面板数据领域，Pedroni协整检验方法可以允许截距及时间趋势，并适用于非平衡面板数据。

具体来说，该协整检验利用下列协整方程的残差：

式（4）中，Bi=（Bi，Bi，……，Bmi）；xit=（x1t，x2t，