摘要：本文運(yùn)用空間面板計量方法研究了金融發(fā)展與中國技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系，實(shí)證研究結(jié)果表明：中國技術(shù)創(chuàng)新具有明顯的空間相關(guān)性。非國有部門貸款/GDP對技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的正向影響；股票市場對技術(shù)創(chuàng)新的正向促進(jìn)作用不明顯；保險市場對技術(shù)創(chuàng)新具有較大的推動作用；科研經(jīng)費(fèi)投入和人力資本水平均是推動技術(shù)創(chuàng)新的主要因素；但是，F(xiàn)DI對我國技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的負(fù)向作用。

關(guān)鍵詞：金融發(fā)展；技術(shù)創(chuàng)新；空間面板計量

中圖分類號：F830 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-2265（2013）04-0014-08

一、引言

我國經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量提高的核心在于以構(gòu)建創(chuàng)新型國家為戰(zhàn)略目標(biāo)，走“創(chuàng)新驅(qū)動、內(nèi)生增長”之路?？紤]到技術(shù)創(chuàng)新的重要作用，我國政府開始實(shí)施一系列鼓勵技術(shù)創(chuàng)新的政策，包括國家“863”計劃、“973”計劃和“火炬”計劃，大大增強(qiáng)了中國的技術(shù)創(chuàng)新能力。同時，國務(wù)院于2006年印發(fā)實(shí)施《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020年）》的若干配套政策，指出為了“營造激勵自主創(chuàng)新的環(huán)境，推動企業(yè)成為技術(shù)創(chuàng)新的主體，努力建設(shè)創(chuàng)新型國家”，需要科技投入、稅收支持、金融支持、政府采購、引進(jìn)消化吸收再創(chuàng)新、創(chuàng)造和保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)、人才隊伍、科技創(chuàng)新基地與平臺等方面的配套政策予以配合。由此可見，金融發(fā)展對于技術(shù)創(chuàng)新至關(guān)重要，對兩者關(guān)系的研究具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

當(dāng)前，我國正著力改革銀行體制，推動資本市場創(chuàng)新，擴(kuò)大保險市場規(guī)模。但值得指出的是，銀行體系、資本市場以及保險市場對技術(shù)創(chuàng)新的作用并不完全相同①，厘清這三個金融市場的重要組成部分對于提升中國技術(shù)創(chuàng)新能力的不同作用具有十分重要的意義。與此同時，考慮到我國省級地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間相關(guān)特性，本文采用空間面板計量分析方法，在綜合銀行、證券和保險三個方面的基礎(chǔ)上，結(jié)合研發(fā)投入、外商直接投資及人力資本等因素，全面深入地剖析中國金融支持技術(shù)創(chuàng)新的現(xiàn)狀，以期為中國金融市場發(fā)展，特別是為提高金融支持技術(shù)創(chuàng)新的效率，提供有效的對策建議。

二、文獻(xiàn)回顧

技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長的原動力，其實(shí)現(xiàn)取決于多方面的因素，包括制度環(huán)境、研發(fā)投入、人力資本、國際貿(mào)易等。根據(jù)內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論以及金融發(fā)展理論的觀點(diǎn)，金融體系主要通過動員儲蓄、配置資源、提供清算支付、風(fēng)險管理、提供信息以及監(jiān)督激勵等功能來推動技術(shù)創(chuàng)新。熊彼特（Schumpeter，1934）強(qiáng)調(diào)了金融發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新的重要性，指出銀行通過甄別把資金提供給最具新產(chǎn)品研發(fā)能力的企業(yè)，從而推動技術(shù)創(chuàng)新。?？怂梗℉icks，1969）指出，金融體系通過把流動性金融證券轉(zhuǎn)化為長期投資，為經(jīng)濟(jì)增長提供大量長期資本，進(jìn)而使技術(shù)創(chuàng)新成為可能。庫利和史密斯（Cooley和Smith，1991）認(rèn)為，金融市場通過建立各種建議制度，使得交易成本降低，從而促進(jìn)企業(yè)的專業(yè)化、技術(shù)創(chuàng)新和在干中學(xué)習(xí)，他們關(guān)于金融市場促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的觀點(diǎn)得到了格羅斯曼和埃爾普曼（Grossman和Helpman，1991）、阿吉翁和豪伊特（Aghion和Howitt，1992）、格林伍德和史密斯（Greenwood和Smith，1997）的支持。圣保羅（Saint-Paul，1992）認(rèn)為，金融市場所提供的風(fēng)險分散和對沖服務(wù)，消減了風(fēng)險厭惡型的行為人對低投資靈活性的顧慮，進(jìn)而促使他們選擇具有高生產(chǎn)率的新技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)。格林伍德和約萬諾維奇（Greenwood和Jovanovic，1990）指出，金融體系可以篩選出最具潛力的企業(yè)經(jīng)理，從而有效引導(dǎo)資本配置。進(jìn)一步地，金和萊文（King和Levine，1993）從監(jiān)督公司管理者并形成公司治理這一金融功能與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系上進(jìn)行了開創(chuàng)性的研究，他們指出金融機(jī)構(gòu)對企業(yè)家所進(jìn)行的風(fēng)險性創(chuàng)新活動進(jìn)行評估并提供資金，因此，金融機(jī)構(gòu)對于企業(yè)家的創(chuàng)新活動具有重要作用。富恩特和馬?。‵uente和Martin，1996）的研究并沒有側(cè)重于對企業(yè)家技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行事前評估從而避免逆向選擇，而是側(cè)重于對企業(yè)家技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行事中或事后監(jiān)督從而防止道德風(fēng)險的產(chǎn)生。拉揚(yáng)和津加萊斯（Rajan和Zinganles，1998）認(rèn)為，運(yùn)行良好的金融體系能夠減少企業(yè)獲得外源融資的障礙，更加依賴外部融資的企業(yè)在金融發(fā)展中尤其受益，經(jīng)濟(jì)因新興產(chǎn)業(yè)的大力發(fā)展而提高了增長率。此外，伊頓和科圖姆（Eaton和Kortum，1996）指出，國際技術(shù)外溢是促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的重要手段之一，并且國際技術(shù)外溢程度取決于東道國本身的技術(shù)吸收能力，而金融發(fā)展又是影響技術(shù)吸收能力的重要因素之一。赫米斯和蘭辛克（Hermes和Lensink，2003）、阿爾法羅（Alfaro，2004）等都認(rèn)為東道國的金融市場效率是影響其技術(shù)吸收能力的關(guān)鍵因素。

在國內(nèi)的相關(guān)研究中，韓廷春（2001）指出，與金融發(fā)展相比，技術(shù)進(jìn)步和制度創(chuàng)新才是我國經(jīng)濟(jì)長期增長的最關(guān)鍵因素，但是他并沒有對金融發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系進(jìn)行研究。孫伍琴（2004）從金融功能的角度出發(fā)，研究了不同金融結(jié)構(gòu)對技術(shù)創(chuàng)新的作用。劉鳳朝和沈能（2007）采用Geweke分解檢驗(yàn)及協(xié)整分析方法，實(shí)證檢驗(yàn)了中國金融發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步的因果關(guān)系與動態(tài)演進(jìn)，研究結(jié)果表明，在長期中金融發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步之間存在均衡關(guān)系，不論是長期還是短期，金融規(guī)模和技術(shù)進(jìn)步之間存在正向關(guān)系，同時兩者之間具有雙向因果關(guān)系。葉耀明和王勝（2007）以長三角城市群作為研究對象，實(shí)證檢驗(yàn)了金融中介對技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用，得出了以銀行為代表的金融中介對技術(shù)創(chuàng)新有顯著促進(jìn)作用的結(jié)論。王莉（2008）基于信息、風(fēng)險以及公司治理三個維度比較了兩種金融結(jié)構(gòu)促進(jìn)微觀、中觀和宏觀層面的創(chuàng)新活動的差異，同時指出銀行和市場在支持創(chuàng)新方面并沒有絕對的優(yōu)勢差異，一國的創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長需要更加多元化的金融結(jié)構(gòu)和更高的金融總體發(fā)展水平。姚耀軍（2010）基于新熊彼特增長模型，采用中國省級面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了金融中介發(fā)展與技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系，研究結(jié)果表明，金融發(fā)展可以推動技術(shù)進(jìn)步從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)長期增長。錢水土和周永濤（2010）采用2000—2008年中國省級面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用分位數(shù)回歸方法，對金融發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級之間的關(guān)系進(jìn)行研究，結(jié)果表明金融發(fā)展與人力資本對技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級均具有顯著的推動作用，并且在跨過某一分界點(diǎn)之后，金融發(fā)展和人力資本的系數(shù)值迅速提高；然而，外商直接投資對技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級的作用并不顯著；同時，研發(fā)投入對技術(shù)進(jìn)步的系數(shù)變化曲線呈現(xiàn)斜向上的“W”型，但從整體來看，研發(fā)投入所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益將會越來越好。

綜上所述，關(guān)于金融發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系，國內(nèi)外許多文獻(xiàn)均從全國和地區(qū)兩個層面進(jìn)行了理論和實(shí)證研究。但是，迄今為止，鮮有文獻(xiàn)采用空間面板計量分析方法，對中國金融發(fā)展促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的空間效應(yīng)進(jìn)行研究?？紤]到中國經(jīng)濟(jì)增長與金融發(fā)展的地區(qū)差異性以及經(jīng)濟(jì)增長中可能存在的空間依賴性，本文利用空間面板計量分析方法，綜合銀行、證券和保險這三個主要渠道，兼顧研發(fā)投入、外商直接投資、人力資本，以中國省級數(shù)據(jù)作為樣本，對金融發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系進(jìn)行研究，以期得到符合實(shí)際的結(jié)論，從而為中國未來經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)和政策思路。

三、空間計量方法與實(shí)證模型

在經(jīng)濟(jì)增長中，勞動力轉(zhuǎn)移、技術(shù)擴(kuò)散以及資金流動等問題可能會導(dǎo)致變量間的空間相互作用。但是，傳統(tǒng)的面板計量模型卻沒有考慮到經(jīng)濟(jì)增長中包含的空間自相關(guān)性。因此，如果在經(jīng)濟(jì)增長的研究中直接運(yùn)用傳統(tǒng)的面板計量模型，把不同的經(jīng)濟(jì)體當(dāng)作互相獨(dú)立的個體，而忽略了它們在空間上的相互依賴性，則會產(chǎn)生建模失誤以及有偏估計等問題（吳玉鳴，2006；安瑟蘭，2009）。鑒于此，本文根據(jù)空間統(tǒng)計學(xué)和空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，嘗試采用空間面板計量模型來進(jìn)行研究?？臻g計量經(jīng)濟(jì)分析的一般思路是：利用空間統(tǒng)計分析Moran I指數(shù)法檢驗(yàn)各個變量之間是否存在空間依賴性；如果存在空間依賴性，則建立空間計量經(jīng)濟(jì)模型，進(jìn)行空間計量估計和檢驗(yàn)；如果不存在空間依賴性，則建立傳統(tǒng)的面板計量模型進(jìn)行估計和檢驗(yàn)。

（一）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

目前，我們一般采用莫蘭（Moran，1950）提出的空間自相關(guān)指數(shù)Moran I來判斷各地區(qū)變量之間是否存在空間相關(guān)性。Moran I的定義是：

[Moran I=i=1nj=1nWij（Yij-Y）S2i=1nj=1nWij] （1）

式中，[S2=1ni=1n（Yi-Y）]；[Y=1ni=1nYi]；[Yij]表示第[i]個地區(qū)的第[j]次觀測值；[n]表示地區(qū)總數(shù)；[Wij]表示二進(jìn)制的鄰接空間權(quán)值矩陣，意味著其中任意元素使用鄰接標(biāo)準(zhǔn)或距離標(biāo)準(zhǔn)，旨在定義空間對象相互鄰接關(guān)系。本文根據(jù)相鄰距離設(shè)定權(quán)值即：

[Wij=1，區(qū)域i和區(qū)域j相鄰0，區(qū)域i和區(qū)域j不相鄰 i，j=1，2，???，N，i≠j] （2）

根據(jù)數(shù)據(jù)的分布，計算狀態(tài)分布Moran I的期望值為：

[En（I）=-1n-1]

[VaRn（I）=n2w1+nw2+3w20w20（n2-1）-E2n（I）] （3）

式中，[w0=i=1nj=1nwij]；[w1=12i=1nj=1n（wij+wji）2]；

[w2=i=1n（wi.+w.j）2]，[wi.]與[w.j]分別為空間權(quán)值矩陣的[i]行與[j]列之和。

根據(jù)公式（4）可以檢驗(yàn)出[n]個地區(qū)是否存在空間自相關(guān)關(guān)系：

[Z（d）=Moran I-E（I）VaR（I）] （4）

如果Moran I正態(tài)統(tǒng)計量[Z（d）]值都大于正態(tài)分布函數(shù)95%（99%）置信水平的臨界值1.65（1.96），那么意味著該指標(biāo)的統(tǒng)計觀測值在空間分布上存在顯著的空間正相關(guān)關(guān)系（即空間依賴性）。更進(jìn)一步地，在二維平面上，繪制空間相關(guān)系數(shù)Moran I指數(shù)的散點(diǎn)圖，可以把各個區(qū)域的這個指標(biāo)分為四個象限的集群模式，用來清晰地識別出一個區(qū)域與其鄰近區(qū)域之間的關(guān)系。其中，第一象限是“高—高”組合，意味著該指標(biāo)高統(tǒng)計值的區(qū)域被同是高統(tǒng)計值的區(qū)域包圍；第二象限是“低—高”組合，意味著該指標(biāo)低統(tǒng)計值的區(qū)域被高統(tǒng)計值的區(qū)域包圍；第三象限是“低—低”組合，意味著該指標(biāo)低統(tǒng)計值的區(qū)域被同是低統(tǒng)計值的區(qū)域包圍；第四象限是“高—低”組合，意味著該指標(biāo)低統(tǒng)計值的區(qū)域被同是低統(tǒng)計值的區(qū)域包圍。

（二）空間計量模型

本文采用了考慮空間效應(yīng)的空間常系數(shù)回歸模型，包括空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）。SLM與SEM的主要區(qū)別在于：SLM研究因變量在各個子區(qū)域的空間相關(guān)性，考察變量在一個區(qū)域是否存在溢出效應(yīng)；SEM則研究存在于誤差擾動項(xiàng)中的空間依賴性，考察鄰近區(qū)域?qū)σ蜃兞康恼`差影響對于本區(qū)域觀測值的影響程度。

SLM把因變量引入空間加權(quán)矩陣修正經(jīng)典回歸模型，其形式為：

[y=ρWy+Xβ+ε] （5）

式中，[y]表示因變量；[ρ]表示空間自回歸系數(shù)；[W]表示[n×n]的空間權(quán)重矩陣；[X]表示[n×k]的外生解釋變量矩陣；[Wy]表示空間滯后因變量；[ε]表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

SEM在誤差修正項(xiàng)中引入空間加權(quán)矩陣來修正模型，其形式為：

[y=Xβ+εε=λW+μ] （6）

式中，[β]為參數(shù)，表示自變量[X]對因變量[y]的影響；[λ]表示[n×1]的截面因變量的空間誤差系數(shù)，用來衡量樣本觀測值的空間依賴性，即相鄰區(qū)域的觀測值[y]對本區(qū)域觀測值[y]的影響方向與程度；[ε]表示隨機(jī)誤差項(xiàng)；[μ]表示正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。

（三）實(shí)證模型建立

本文所構(gòu)建的實(shí)證模型如下：

[lnINVit=a0+α1lnSTPit+α2STEit+α3FDit+α4FDIit+α5HCit+εit] （7）

式中，[i]表示地區(qū)；[t]表示年份；[INVit]表示技術(shù)創(chuàng)新水平，用專利申請量來衡量；[STPit]表示科技活動人員數(shù)；[STEit]表示科技活動經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出；[FDit]表示金融發(fā)展水平②；[FDIit]表示外商直接投資；[HCit]表示人力資本水平；[εit]表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。

本文根據(jù)SLM和SEM空間估計方法，分別建立空間滯后模型和空間誤差模型，同時與傳統(tǒng)面板模型的估計結(jié)果進(jìn)行比較。

1. 空間滯后模型為：

[lnINVit=ρWlnINVit-1+a0+α1lnSTPit+α2STEit+α3FDit+α4FDIit+α5HCit+εit]（8）

式中，[W]表示[n×n]的空間加權(quán)矩陣，意味著不同地區(qū)在地理上的相鄰關(guān)系；[ρ]表示反映觀測值空間依賴性的系數(shù)；[εit]表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。

2. 空間誤差模型為：

[lnINVit=a0+α1lnSTPit+α2STEit+α3FDit+α4FDIit+α5HCit+εitεit=λWεit+μit （9）]

式（9）采用了與式（8）相同的空間加權(quán)矩陣；[λ]表示反映空間依賴對誤差項(xiàng)影響程度的系數(shù)；[μ]表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。此外，鑒于空間相關(guān)性的存在，采用傳統(tǒng)的OLS方法估計空間滯后模型，不但是有偏的，而且不一致；同時采用OLS方法估計空間誤差模型雖然是無偏的，但不具備有效性。為了克服這一缺陷，本文使用針對空間面板模型的極大似然估計方法（埃洛斯特，2003），同時使用對數(shù)似然函數(shù)值（Log-Likelihood）來判斷模型的有效性。

四、實(shí)證分析

（一）指標(biāo)及數(shù)據(jù)說明

1. 技術(shù)創(chuàng)新。技術(shù)創(chuàng)新（INV）是因變量。綜觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，尚無直接衡量技術(shù)創(chuàng)新的指標(biāo)，專利申請量或授權(quán)量是常用的近似指標(biāo)。鑒于專利局審批專利到授權(quán)存在較長的滯后性，專利授權(quán)量不能及時反映各區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，因此本文使用專利申請量作為技術(shù)創(chuàng)新的指標(biāo)。

2. 金融發(fā)展。金融發(fā)展（FD）是主要的自變量，一般采用三類指標(biāo)來衡量。（1）以銀行信貸為主的間接融資市場。周立（2002）選用金融市場化比率作為衡量金融中介發(fā)展水平的指標(biāo)；張軍等（2005）提出非國有企業(yè)的貸款規(guī)模與GDP的比值是衡量金融中介發(fā)展程度較為合適的指標(biāo)；林毅夫（2006）則認(rèn)為由于我國是以銀行為主導(dǎo)的金融發(fā)展模式，因此應(yīng)該用中小銀行的市場份額來衡量銀行業(yè)機(jī)構(gòu)的優(yōu)化程度；姚耀軍（2009）指出私營企業(yè)與個體貸款之和占總貸款的比重可以合理地衡量我國金融中介發(fā)展程度③。本文借鑒張軍（2005）等的做法，采用非國有企業(yè)貸款與GDP的比值來衡量我國金融中介發(fā)展程度④。（2）以股票和債券為主的直接融資市場。由于債券數(shù)據(jù)較難獲得，本文選擇股票總市值與GDP之比來衡量。（3）新興的保險市場?？紤]到保險市場各個指標(biāo)之間的相關(guān)性以及原始數(shù)據(jù)的可獲得性，本文采用保費(fèi)收入與GDP之比來衡量。

3. 其他指標(biāo)。外商直接投資（FDI）用各區(qū)域外商直接投資實(shí)際利用額與名義GDP的比值來衡量；人力資本（HC）用6歲以上人口平均受教育年數(shù)來衡量⑤；科技活動人員數(shù)（STP）和科技活動經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出總額（STE）⑥的含義如前文所述。相關(guān)描述性統(tǒng)計如表1所示。

通過對模型（7）的進(jìn)一步研究可以發(fā)現(xiàn)，科技活動人員數(shù)（STP）與科技活動經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出（STE）之間存在較高的相關(guān)性；數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析顯示，科技活動人員數(shù)與專利申請量之間的相關(guān)性比較弱，故將其去掉。變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣如表2所示。

（二）技術(shù)創(chuàng)新的空間相關(guān)性檢驗(yàn)

圖1是2007年我國31個省級地區(qū)專利申請數(shù)（取對數(shù)）在地理空間上的分位圖，地圖上的顏色由淺到深表示估計值由小到大。其中一個顯著的特點(diǎn)是大量的創(chuàng)新活動發(fā)生在沿海省域，尤其是以上海為中心的長三角地區(qū)、以廣東為核心的珠三角地區(qū)、以北京為核心的環(huán)渤海地區(qū)及以四川為核心的中西部地區(qū)。這表明圍繞我國若干大都市的空間集群已經(jīng)形成，當(dāng)然還有一些中等程度的空間集群，如中部的湖北、河北和河南等地區(qū)。

依據(jù)式（1）計算可得1998—2007年各指標(biāo)的Moran I值，同時根據(jù)式（4）判斷變量是否存在空間相關(guān)性。由表3可見，技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)的Moran I值由1998年的0.3048增加到2007年的0.3367，其正態(tài)統(tǒng)計量Z（d）值均大于正態(tài)分布函數(shù)在1%顯著性水平下的臨界值，這說明技術(shù)創(chuàng)新空間隨機(jī)分布的假設(shè)被拒絕，技術(shù)創(chuàng)新在整個樣本期間具有顯著的空間集群趨勢。圖2是2007年我國31個省級地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的Moran I指數(shù)散點(diǎn)圖，該圖顯示了技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)空間滯后INV作為橫軸和W_INV作為縱軸的分布情況，其中，W_INV表示鄰近值的加權(quán)平均值。北京、上海、江蘇、浙江、天津、山東、福建、河北、河南、湖北、湖南、重慶等12個省市位于第一象限，屬于“高—高”的正空間自相關(guān)關(guān)系的集群；安徽、江西、貴州、廣西、吉林、山西等6個省區(qū)位于第二象限，屬于“低—高”的負(fù)空間自相關(guān)關(guān)系集群；甘肅、內(nèi)蒙古、云南、青海、寧夏、新疆、西藏等7個省區(qū)位于第三象限，屬于“低—低”的正空間自相關(guān)關(guān)系的集群；遼寧、四川、黑龍江等3個省份位于第四象限，屬于“高—低”的負(fù)空間自相關(guān)關(guān)系集群；廣東同時位于第一象限和第四象限；海南和陜西同時位于第二象限和第三象限。其中，61.29%的省域存在正向關(guān)聯(lián)，29.03%的省域偏離了全域空間自相關(guān)。技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)的第一象限和第三象限這種局域集群的“高—高”和“低—低”分化，在某種程度上表明了中國省域技術(shù)創(chuàng)新在地理空間分布上具有依賴性和異質(zhì)性。

（三）估計結(jié)果分析

本文使用Matlab7.0軟件，對面板SEM模型和面板SLM模型進(jìn)行估計，同時，為了便于比較，我們還對傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行估計。由表4可見，空間固定的面板SEM模型估計結(jié)果的Log似然值優(yōu)于傳統(tǒng)面板模型以及其他各種空間面板模型的log似然值，與此同時，空間固定面板SEM模型的調(diào)整后的R2值也很大。因此，本文將選擇空間固定的面板SEM模型對我國金融發(fā)展促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的影響程度進(jìn)行實(shí)證分析。

根據(jù)表4空間固定面板SEM模型的估計結(jié)果可見，銀行信貸的系數(shù)顯著并且為正（0.697），這說明以非國有部門貸款與GDP之比來衡量的間接融資市場發(fā)展水平對技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的正向影響。而股票市場的系數(shù)為正（0.019）但是不顯著，說明股票市場對技術(shù)創(chuàng)新的正向促進(jìn)作用并沒有完全顯現(xiàn)出來。值得肯定的是，保險市場的系數(shù)顯著并且為正（6.654），同時其數(shù)值比較大，這說明保險市場對技術(shù)創(chuàng)新具有較大的推動作用。

首先，大量學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，盡管非國有企業(yè)在擴(kuò)大就業(yè)、技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長中發(fā)揮著越來越重要的作用，但國內(nèi)銀行仍然將大量的信貸資源優(yōu)先分配給國有企業(yè)（林毅夫，2006）。實(shí)證結(jié)果顯示，在控制了其他因素的影響之后，各個地區(qū)非國有部門增加銀行信貸的支持將有利于提高該地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新，但不可否認(rèn)的是目前這一支持力度明顯小于人們的預(yù)期。其次，傳統(tǒng)理論指出股票市場拓寬了公司的融資渠道，從而會促進(jìn)公司的技術(shù)創(chuàng)新。但是，實(shí)證研究表明，在中國省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，股票總市值占比與技術(shù)創(chuàng)新水平呈現(xiàn)不顯著的變動關(guān)系，這與中國股票市場的走勢與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平出現(xiàn)背離、信息披露不充分和市場投機(jī)氣氛較濃等密切相關(guān)。最后，保險市場的參數(shù)估計要明顯大于銀行信貸與股票市場，這與中國保險市場的興起與高速發(fā)展密不可分。加入WTO之后，外資保險機(jī)構(gòu)的引入促使國內(nèi)保險業(yè)在精算技術(shù)、風(fēng)險控制、產(chǎn)品開發(fā)以及核保核賠等方面取得了長足發(fā)展；同時作為風(fēng)險分散的手段之一，保險產(chǎn)品對科技企業(yè)及研發(fā)機(jī)構(gòu)在研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等環(huán)節(jié)合理安排風(fēng)險轉(zhuǎn)移具有越來越重要的作用。

除此之外，在內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論中，人力資本具有極其重要的作用?？臻g固定面板SEM模型的估計結(jié)果表明，人力資本水平與我國的技術(shù)創(chuàng)新均呈正相關(guān)關(guān)系，與我們的預(yù)期相符，這說明近年來我國教育事業(yè)的發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新發(fā)揮了積極的促進(jìn)作用，因此我國應(yīng)該進(jìn)一步增加教育、培訓(xùn)和醫(yī)療等投入，努力提升人力資本水平。我國雖然實(shí)行了“以市場換技術(shù)”的戰(zhàn)略，并且連續(xù)多年成為吸收外商直接投資最多的發(fā)展中國家，但外商直接投資對我國的技術(shù)創(chuàng)新的影響整體上顯著為負(fù)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有成為推動我國技術(shù)創(chuàng)新的外在動力。從理論上來看，外商直接投資不但有助于發(fā)展中國家資本的形成，而且有助于技術(shù)水平的提高，同時具有產(chǎn)業(yè)升級、就業(yè)創(chuàng)造等效應(yīng)；但是，實(shí)際上外商直接投資對不同國家經(jīng)濟(jì)增長的影響效果大相徑庭。研究結(jié)果顯示，大量流入的外商直接投資對我國技術(shù)創(chuàng)新的影響顯著為負(fù)，導(dǎo)致該結(jié)果的根本原因在于：一是發(fā)達(dá)國家和跨國公司設(shè)立了技術(shù)壁壘，限制核心技術(shù)的出口；二是我國在金融發(fā)展水平、人力資本積累以及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面仍然比較薄弱，因此導(dǎo)致對外商直接投資的吸收能力比較弱?？蒲薪?jīng)費(fèi)投入的系數(shù)顯著為正，符合我們的預(yù)期。

五、結(jié)論

本文基于銀行信貸、股票市場和保險市場三個角度，采用空間面板計量模型，對1998—2007年間我國金融支持技術(shù)創(chuàng)新的空間關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，所得結(jié)論如下：（1）技術(shù)創(chuàng)新展示出顯著的局域集群“高—高”和“低—低”分化，具體表現(xiàn)為局域高值的沿海集群地區(qū)是我國整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的區(qū)域，而局域低值的西部集群地區(qū)是我國整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的區(qū)域。（2）由于變量間存在空間依賴性和空間自相關(guān)性，傳統(tǒng)面板模型的估計結(jié)果是有偏且不一致的，使用空間面板計量分析方法可以獲得更加穩(wěn)健的結(jié)論。（3）空間固定面板SEM模型的估計結(jié)果顯示：以非國有部門貸款與GDP之比來衡量的間接融資市場發(fā)展水平對技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的正向影響；股票市場前面的系數(shù)為正但不顯著；保險市場前面的系數(shù)顯著為正且數(shù)值較大；科研經(jīng)費(fèi)投入、人力資本水平也是推動我國技術(shù)創(chuàng)新的主要因素；FDI對我國技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的負(fù)向作用。

基于以上結(jié)論，我們認(rèn)為，為了構(gòu)建與中國技術(shù)創(chuàng)新相適應(yīng)的金融體系，應(yīng)該從以下幾個方面著手：（1）進(jìn)一步加快金融市場開放，深化國有商業(yè)銀行改革。從我國實(shí)際情況來看，目前間接融資（從國有商業(yè)銀行獲得貸款）仍然是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新外源融資的主要手段。一方面，我國金融市場必須通過對外和對內(nèi)開放，引入競爭機(jī)制，提高效率，才能真正發(fā)揮其對技術(shù)創(chuàng)新的作用；另一方面，國有商業(yè)銀行必須突破傳統(tǒng)觀念的束縛，在把握銀行追求利潤及穩(wěn)健經(jīng)營的基礎(chǔ)上，辯證地看待技術(shù)創(chuàng)新的高風(fēng)險，對具有發(fā)展?jié)摿Φ膭?chuàng)新技術(shù)給予資金支持，促使高風(fēng)險轉(zhuǎn)化為高收益。（2）中小企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新具有重要的促進(jìn)作用，但是當(dāng)前我國的金融供給仍然不能滿足中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的需求，所以必須積極發(fā)揮政府的作用，大力改善中小企業(yè)的融資環(huán)境。例如，鼓勵金融機(jī)構(gòu)改善并加強(qiáng)對高新技術(shù)企業(yè)的金融服務(wù)；加大對中小企業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目的信貸支持力度；完善中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新融資的政策法律體系；構(gòu)建多種形式的科技金融合作平臺，引導(dǎo)各類金融機(jī)構(gòu)及民間資本參與科技研發(fā)等等，從而為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供良好的外部條件。（3）建立企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的多層次金融支持體系?？蒲械耐度胧羌夹g(shù)創(chuàng)新的真正源泉，應(yīng)該大力推進(jìn)我國資本市場的發(fā)展與完善，建立多層次的兼容支持體系，逐步形成一個推動中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的涵蓋商業(yè)銀行和政策性銀行、證券市場、保險、創(chuàng)業(yè)投資以及技術(shù)產(chǎn)權(quán)交易機(jī)構(gòu)的金融支持體系，進(jìn)而提高我國的技術(shù)創(chuàng)新能力。

注：

① 艾倫（Allen，1993）、莫克和中村（Morck和Nakamura，1999）、布特和撒克（Boot和Thakor，1997）等認(rèn)為，市場導(dǎo)向的資本市場相比銀行中介導(dǎo)向的金融體系來說更適合高創(chuàng)新、高風(fēng)險的投資項(xiàng)目，而銀行導(dǎo)向的金融體系更適合傳統(tǒng)型的低風(fēng)險投資項(xiàng)目。

②金融發(fā)展指標(biāo)（FD）由三大類指標(biāo)衡量：銀行信貸（BAN）、股票市場（SEC）、保險市場（INS），詳見下文。

③國內(nèi)的實(shí)證研究大多采用金融機(jī)構(gòu)存貸款之和/GDP、或金融機(jī)構(gòu)貸款/GDP，但由于中國銀行部門存在政策導(dǎo)向的貸款和大量的不良資產(chǎn)（張軍、金煜，2005），且實(shí)際中我國政府把銀行信貸作為一種降低省際經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的工具，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后的省份會更容易獲得銀行貸款的支持（姚耀軍，2010），用該指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證的結(jié)果大多為負(fù)，造成的假象是我國金融中介好像根本沒有促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，所以該指標(biāo)并不能真實(shí)地衡量我國金融中介發(fā)展水平。

④這里我們假定全部信貸只分配給國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩個部門，并進(jìn)一步假定各省分配到國有企業(yè)的貸款與該省國有企業(yè)的固定資產(chǎn)投資成正比，則非國有部門貸款為總貸款余額× （1-國有經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)投資總額/全社會固定資產(chǎn)投資總額）。

⑤即設(shè)文盲半文盲、小學(xué)、初中、高中、大專以上教育程度的居民平均年數(shù)分別為0、6、9、12和16年，然后再計算加權(quán)平均值。

⑥其中STE歷年數(shù)據(jù)都以1998年為不變價格進(jìn)行折算。

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（責(zé)任編輯 張立光；校對 YJ，GX）