靳 雨

(安徽大學 經濟學院，安徽 合肥 230039)

眾所周知，要想實現創(chuàng)新驅動經濟增長的發(fā)展戰(zhàn)略必須以科技的強力支撐為基石，而科學技術持續(xù)發(fā)力背后離不開源源不斷的資金注入。金融作為國民經濟發(fā)展大棋盤上的重要棋子，同時也亟需運用云計算、區(qū)塊鏈等新技術破除自身發(fā)展瓶頸使其更加靈活、更具生機?？萍己徒鹑谌缤洕l(fā)展的發(fā)動機與潤滑油，二者互相配合才能行之久遠，實現對經濟增長“1+1>2”的疊加效應。面對經濟發(fā)展對科技和金融良好互動的時代要求，科技金融應運而生。近年來，蓬勃發(fā)展的科技金融實踐不僅活躍了我國的創(chuàng)業(yè)投資活動，強化了資本市場的引導功能，實現了普惠金融的深度發(fā)展，而且有助于培育高精尖產業(yè)，引領新一輪產業(yè)變革、推動經濟增長進入新階段。

新經濟浪潮下，強勢發(fā)展的科技型中小企業(yè)與弱勢融資的鮮明反差使得科技金融成為這些企業(yè)尋求融資的主要方式。[1]為了改善金融供給不能滿足科技型企業(yè)等中小企業(yè)資金需求的局面，中央實施了一系列措施促進科技金融的有序發(fā)展。2018年中小微企業(yè)在中小板、創(chuàng)業(yè)板、新三板和區(qū)域股交市場等金融市場的股票融資額規(guī)模超過6 000億元；①寄予厚望的中國版納斯達克——科創(chuàng)板自2019年開板一年多來，第一批成功上市企業(yè)達56家。當前，面對復雜的國際國內環(huán)境和疫情沖擊，要想減輕經濟下行所帶來的陣痛，充分增強中小企業(yè)的發(fā)展信心，更加需要把握科技金融這一發(fā)展趨勢，順勢而為，不斷推動科技、金融兩大優(yōu)勢良性互動、深度交融，從而更好地應對數字經濟時代所帶來的挑戰(zhàn)。因此，研究科技金融與經濟增長之間的影響關系，使之成為新常態(tài)經濟下一個突出的發(fā)展亮點具有迫切的現實意義。

一、文獻綜述

國外眾多學者雖然從不同角度、不同方法論證了科技與金融的相關關系，但一直未明晰科技金融的定義。[2-4]隨著客觀經濟發(fā)展的需要，中國學者為了促進科技創(chuàng)新和金融發(fā)展融合，開始對科技金融的概念進行明確的界定。當前，學術界最具有代表性的定義來自趙昌文等學者，即科技金融是指利用金融創(chuàng)新所產生的一系列金融配套設施，服務于科技型企業(yè)等中小企業(yè)，回歸金融服務于實體經濟的初心。[5]在此之后，與科技金融相關的理論研究也逐漸增加，有的學者專注于科技金融的發(fā)展階段；[6-7]有的學者則分別從科技與金融的相互作用程度、科技金融資金來源以及地區(qū)特色出發(fā)探究科技金融的發(fā)展模式；[8-11]還有一些學者將研究目光轉向構建科技金融評價體系方面來，因構建科技金融體系的側重點及指標測算選取方法不同使得科技金融評價體系方面的研究有所差異。[12-18]

科技與金融結合的初心就是為了促進經濟增長，多數學者經過實證研究分析都肯定了科技金融對經濟增長的正向影響。[19-20]一些學者對樣本的科技金融水平進行細分來探討區(qū)域經濟增長的差異，張芷若等采用熵值賦權法與空間計量模型得出我國科技金融水平總體呈上升趨勢但整體處于低水平且呈現“東強西弱”的格局，其中科技金融系統(tǒng)中的經費投入是促進經濟發(fā)展的關鍵因素。[11]華堅等運用單因素協(xié)方差法探討科技金融視角下的長江經濟帶經濟高質量發(fā)展水平，指出科技金融發(fā)展水平的不同是長江經濟帶經濟發(fā)展水平差異的重要因子。[14]胡海云以我國31個省級行政區(qū)2006—2016年的數據作為樣本，依照東中西部地區(qū)的劃分討論科技金融的發(fā)展與經濟增長的區(qū)域差異。[21]

通過梳理發(fā)現：第一，在科技金融發(fā)展指數的測算上，較少學者采用熵值法對科技金融的發(fā)展水平進行測算，本文將從三個維度構建科技金融發(fā)展水平測算體系。第二，目前研究多從地理位置、區(qū)域劃分等宏觀視角上對省市進行分類，分類標準單一，鮮有從其他角度考慮對省市樣本進行分類，進而探討科技金融發(fā)展對經濟增長的關系?；诖?，本文利用我國30個省(市、自治區(qū))2005—2018年的面板數據，運用熵值法測算地區(qū)科技金融的發(fā)展水平，實證檢驗科技金融發(fā)展對地區(qū)經濟增長的影響，同時選擇企業(yè)這一微觀行為主體在各地區(qū)的數量作為標準進行分類討論，以期為新常態(tài)下的經濟增長提出更好、更明確的可行性建議。

二、模型體系

(一)模型設定

本文模型設定如下：

GDPit=β0+αFTit+β1INFit+β2PSEit+β3NPSit+β4FDIit+β5URit+εit

(1)

其中，i為研究對象，t為時間，GDP為經濟增長，FT代表科技金融發(fā)展，INF為基礎設施建設，PSE代表非國有經濟水平，NPS為產業(yè)結構，FDI代表開放程度，UR為城鎮(zhèn)化水平，β0為常數項，α為核心解釋變量的相關系數，β1-β5為各控制變量的相關系數，εit為隨機誤差項。

(二)指標選取與處理

1.被解釋變量。經濟增長，本文采用省際人均實際GDP這一指標來代表各省的經濟增長情況。

2.核心解釋變量?？萍冀鹑诎l(fā)展水平，本文在華堅等構建科技金融發(fā)展體系思路的基礎上，[14]同時吸收張芷若、谷國鋒關于科技金融產出指標的選取，[16]構建本文科技金融發(fā)展水平指標體系(見表1)。

表1 科技金融發(fā)展水平指標體系

鑒于指標數據的統(tǒng)一性與完整性，其中各省市的R&D人員全時當量數作為科技活動人員的替代指標；國外主要檢索工具收錄我國科技論文作為國內中文期刊科技論文數；金融機構人民幣各項貸款余額作為金融機構科技貸款的替代指標。

3.控制變量。為了增強模型的說服力，本文引入下述5個控制變量：(1)基礎設施建設選取人均城市道路面積作為指標衡量；(2)非國有經濟水平采用私營企業(yè)和個體就業(yè)人員作為指標衡量；(3)產業(yè)結構運用新產品銷售收入來進行衡量；(4)經濟開放程度采用實際利用外商直接投資額衡量；(5)城鎮(zhèn)化水平采用城鎮(zhèn)人口數衡量。

本文解釋變量和控制變量的數據主要來源于國家統(tǒng)計局；科技金融發(fā)展水平體系(見表1)中的具體測度指標主要取自2004—2019年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》、中經網省級時序庫以及各省市自治區(qū)的統(tǒng)計年報；此外，對于面板數據中的少量缺失數據，本文以插值法予以填補。

三、實證分析

(一)基本回歸結果

根據公式(1)，本文運用stata15.1軟件對我國30個省(市、自治區(qū))2005—2018年科技金融發(fā)展水平對經濟增長的影響進行回歸分析，實證結果如表2所示。

表2 科技金融對經濟增長的實證結果

結果表明：在1%的置信水平上，解釋變量對被解釋變量的影響系數為0.4857，這意味著我國目前的科技金融發(fā)展對于我國經濟增長具有顯著的正向促進作用，當科技金融的發(fā)展水平提高1個單位，經濟增長會增加0.48個單位(當時GDP的單位)。隨著我國對科技金融的關注度不斷提高，科技活動參與人數和研發(fā)機構數量的逐年增加使得我國科技金融資源不斷優(yōu)化，金融機構對科技型企業(yè)傾斜貸款、各地政府相繼設立引導基金都增加了我國科技金融經費的后續(xù)補給，近年來關于科技金融的學術成果不斷涌現，新技術新產品層出不窮顯示了我國科技金融產出效率不斷提升，這三個子系統(tǒng)的協(xié)調發(fā)展表明我國科技金融發(fā)展的大環(huán)境得到改善，科技的第一生產力與金融的價值配置功能更加有效的結合，助推我國經濟社會現代化發(fā)展進入新階段。

此外，科技金融發(fā)展水平的影響系數值最大，表明相較于其他變量，科技金融的發(fā)展能夠更好地滿足當下我國經濟發(fā)展變化所提出的新要求，已經成為影響我國經濟增長的眾多因子中不可忽視的重要因子。

(二)分類討論

一般來說，企業(yè)數量在該地區(qū)越多，一定程度上表明該行業(yè)在該地區(qū)發(fā)展狀態(tài)越好。[22-23]近年來，科技與金融的結合越來越緊密，科技賦能金融，金融孕育科技，金融科技與科技金融相得益彰，不斷涌現的金融科技公司利用自身的技術優(yōu)勢整體提升了地區(qū)金融服務科技及實體經濟的效率。因此，本文將根據各地區(qū)金融科技公司分布數量，按照一定的數量標準將樣本劃分為三個梯隊進一步地探究科技金融對經濟增長影響的實證分析。三個梯隊科技金融的發(fā)展水平依次遞減，具體劃分標準參考《中國金融科技運行報告2019》，將金融科技企業(yè)數量超過1 000家的省市列為第一梯隊，數量在100～1 000家的省市列為第二梯隊，數量不足100家的省份列為第三梯隊。②具體的實證結果分析見表3。

結果表明：列(1)—列(3)分別代表我國科技金融發(fā)展高水平的一梯隊、中等水平的二梯隊和低水平的三梯隊其科技金融發(fā)展與經濟增長的相關關系，結果顯示三個梯隊的影響系數均在1%的置信水平下為正數，這也就是說分梯隊后的各梯隊科技金融發(fā)展水平的提高均會推動經濟的增長，這也驗證了表2的結論。

表3 科技金融(分梯隊)對經濟增長的實證結果

進一步就影響系數來看：列(1)的影響系數明顯高于列(2)，此結果產生的原因可能是與二梯隊中的絕大多數省市相比，一梯隊在科技金融發(fā)展上具有得天獨厚的先天資源優(yōu)勢，北京、上海、浙江和廣東作為我國極具影響力的四個省市，無論是科技發(fā)展水平還是金融深化程度都使得一梯隊的科技與金融兩大產業(yè)鏈很早地就聯(lián)系起來并逐漸形成推動經濟增長的一股新生力量；不僅如此，四省市的政府及相關機構也及時把握這一發(fā)展趨勢，立足自身推出一系列支持政策使其成為我國科技金融發(fā)展的排頭兵，為省市的經濟增長做出了極大的貢獻。

值得注意的是，列(3)的影響系數為0.4022，數值最大高于列(1)和列(2)，表明三梯隊的科技金融發(fā)展與經濟增長的緊密程度最高。本文認為一方面是因為科技金融作為一種投入要素，邊際產出在初始階段增量最大，同時一梯隊的產業(yè)結構比較合理、市場化程度比較高使得經濟趨向多元化發(fā)展，眾多的經濟增長點讓科技金融這一元素在促進經濟增長的過程中扮演的角色不如三梯隊那么突出；另一方面由于二梯隊的部分省市在科技金融發(fā)展過程中存在著相關政策重疊且實際執(zhí)行有偏差、科技金融產品市場需求小等癥結，導致科技資源與金融資源匹配不合理，使得科技金融發(fā)展速度雖快但質量不高、后勁不足，一定程度上弱化了科技金融對經濟增長的推動作用。

四、結論與建議

本文首先運用熵值法測算出我國30個省(市、自治區(qū))2005—2018年科技金融的發(fā)展水平，在此基礎上通過模型從總體上驗證了科技金融發(fā)展對經濟增長具有貢獻意義，然后根據金融科技企業(yè)數量將樣本細分為三級梯隊進一步實證分析，得出如下結論：第一，不同的科技金融發(fā)展水平都能對經濟的增長產生一定的促進作用，科技金融有益于我國經濟發(fā)展。第二，依靠自身發(fā)展科技金融的天時地利人和，一梯隊在科技金融發(fā)展帶動經濟增長方面優(yōu)于二梯隊的表現。第三，實際經濟生活的復雜性使得高水平的科技金融對本梯隊經濟增長的促進效果不一定是最顯著的，即三梯隊的科技金融發(fā)展水平雖落后于一梯隊，但對梯隊的經濟增長貢獻程度卻強于一梯隊。第四，科技金融發(fā)展可以作為我國相對落后省份縮小同其他先進省份差距的新途徑，為建立有效的區(qū)域發(fā)展新機制提供新思路。

基于上述結論，本文提出以下建議：

1.加強科技金融的基礎建設，完善科技金融發(fā)展的配套設施。(1)“工欲善其事，必先利其器。”商業(yè)銀行、科技企業(yè)孵化器、眾創(chuàng)空間、創(chuàng)投公司和科技擔保機構作為各省(市、自治區(qū))科技金融行業(yè)的發(fā)展主體，要充分利用新一代技術革命成果提高組織機構效率，降低金融交易成本；(2)政府、企業(yè)和金融部門要根據各自的信息優(yōu)勢共建科技企業(yè)信用數據庫，加強彼此之間的區(qū)域合作，實現全國科技金融公共信息的開放共享，以緩解信息不對稱所造成的“科技項目與金融資源相互對接不上”的尷尬局面。

2.政府引導與市場運作相結合，推進科技金融高質量發(fā)展。(1)針對科技金融資源薄弱地區(qū)或對處于初創(chuàng)期、孵化期的科技企業(yè)來說，應當側重發(fā)揮具有非營利性、公共性屬性的科技政策性金融的科技支持功能，即政府通過搭建專門的互助服務平臺、設立創(chuàng)新產業(yè)引導母基金、建立擔保與再擔保機制等措施強化科技政策性金融的誘導虹吸作用，及時向市場釋放產業(yè)發(fā)展信息，撬動各類社會資本廣泛參與到推動地方科技金融發(fā)展的過程中；(2)對于科技金融資源雄厚或處于成長期、成熟期的科技企業(yè)來說，科技金融的進一步發(fā)展應當增添更多的市場色彩，淡化政府資金主導的角色，凸顯市場資本優(yōu)勢，金融機構要盡快摸索出一套適合自己的關于項目篩選、風險分擔以及業(yè)務退出的投貸聯(lián)動模式，同時科技型中小企業(yè)也要減輕對單一融資渠道的依賴，依托自身優(yōu)勢充分利用科創(chuàng)板、債券市場等多種直接融資平臺，改善企業(yè)的資本結構，讓金融體系的資金真正更多地融入進自身的生產過程中，實現科技與金融的高質量協(xié)同發(fā)展。

注釋：

①數據基于《中國科技金融生態(tài)年度觀察2019》整理所得。

②第一梯隊為北京、上海、浙江和廣東。第二梯隊分別是江蘇、山東、四川、福建、湖北、安徽、重慶、天津、湖南、河北、河南、陜西、遼寧、江西。第三梯隊分別是廣西、云南、貴州、內蒙古、山西、吉林、黑龍江、新疆、海南、甘肅、寧夏、青海。