長江經濟帶科技創新與金融發展互動關系研究

柏建成，高增安，嚴 翔，張利霞

(1.西南交通大學 經濟管理學院，四川 成都 610013；2.鹽城師范學院 商學院，江蘇 鹽城 224002；3.河海大學 商學院，江蘇 南京 211100)

0 引言

科技與金融是支撐國家經濟高質量發展的內在動力。以往人們認為，金融作為國家經濟的“總調度師”，通過資金配置人財物等重要資源支撐科技創新和經濟增長[1]。然而，科技與金融交叉融合緊密，科技創新對金融發展的影響凸顯，四大核心技術“ABCD”引領金融縱深發展，技術與金融交叉互動成為當今關注的熱點。在技術進步和普惠金融的引領下，二者關系進入“蜜月期”，從互聯網金融到“P2P”金融再到數字金融，無不體現出科技創新對金融發展的革新與推動。因此，探尋二者互動關系成為當前研究的關鍵。

首先，科技創新與金融發展良性互動可以推動兩者高質量發展，科技創新能夠得到及時、穩定、充足的資金支持，創新成果得以有效轉化，使得金融行業從中取得合理的資金回報；金融業有效利用科技創新能夠推動金融發展、提升資金配置效率、實現金融普惠。其次，科技創新本身的高投入和不確定性產出限制了金融投入的積極性，金融抑制和融資約束現象在一定程度上阻礙了金融資金向科技創新方向流動，使科技創新成果難以有效轉化，二者非良性互動容易形成惡性循環。這使得研究科技創新與金融發展的相互作用機理具備了一定的理論意義和現實價值。

長江經濟帶國土面積占比21%，人口占比42.9%，貫穿全國11個省市，是中國改革開放40年經濟發展的代表。2016年，國家發改委印發《長江經濟帶創新驅動產業轉型升級方案》，正式提出創新金融和強化科技擔保服務，形成發展合力。在二者融合發展過程中，兩系統內部因素相互滲透，使得所有變量關系變得更加復雜，如金融科技創新專利增加、科技創新成果的金融產品轉化、人們通過技術手段參與金融業務等。因此，本文基于PVAR模型研究兩系統間的互動關系，具有一定的科學性和適用性。

1 文獻述評與機理分析

1.1 文獻評述

Schumpeter[2]的創新理論認為，創新或生產要素新組合可以推動經濟和金融持續性增長，且一個國家的金融發展對經濟發展起積極作用；Romer[3]構建技術進步內生增長模型，指出建立在科技創新基礎上的知識資本成為經濟進步的內生動力，那么金融領域的技術創新就可以作為一種知識資本成為經濟增長驅動要素，從而使科技與金融的相互作用比以往更加頻繁和劇烈。在此基礎上，學者們對科技創新和金融發展的相互作用關系進行了大量研究，主要基于兩個角度，可以采用科技金融(Fin-tech)和金融科技(Tech-fin)兩個專有名詞加以概括。一個偏向金融發展作用于科學技術創新能力提升與成果轉化，另一個偏向于科技創新作用于金融底層驅動技術變革及應用。

基于科技金融視角，學者們認為，金融發展在一定程度上對科技創新能力提升起支撐作用。曹顥等[4]和徐玉蓮等[5]首先從科技金融投入、產出層面，提出系統性科技金融指標體系，以測量各省科技金融發展指數，并認為金融投入有利于科技產出；張玉喜和趙麗麗[6]采用上述指標，證實科技金融投入對我國科技創新具有正向影響；Pradhan等[7]基于歐元區國家數據，驗證金融發展對以信息技術為代表的科技創新有正向作用。此后，很多學者研究發現，科技金融因時間或地域不同，對科技創新產生的作用不盡相同[8,9]?；诮鹑诳萍家暯?，學者們認為，科技創新可以促進金融產品和服務創新，降低交易成本，提升金融效率，促進金融公平。Schinckus[10]認為，技術進步可以促進金融創新，提升金融運行效率；謝平和鄒傳偉[11]認為，互聯網技術、移動支付和云計算等可以引起金融模式改變，大幅壓縮交易成本。伴隨電子支付普及，金融網絡更容易鏈接到個人用戶，尤其是交易數字化促進了全球金融產品和服務創新不斷迭代[12]。最后，科技創新深化了金融供給側改革。謝絢麗等[13]研究發現，金融技術應用使創業企業有效獲得金融機構的資金支持，對創業有顯著促進作用。

綜上所述，以上研究對二者間單向作用關系作出了充分論證，但當今社會科技與金融的作用關系不再單一，二者在發展過程中必然存在復雜的互動關系。當前缺乏對二者互動關系的理論和實證研究，本文分析科技創新與金融發展互動機理，并采用PVAR模型，選取長江經濟帶科技與金融發展相關數據，結合兩者影響因素，對其互動關系進行實證研究。

1.2 互動機理分析

通過文獻梳理，本文認為，科技創新和金融發展存在相互作用機制，如圖1所示。

圖1 科技創新-金融發展互動機理

國家或企業要推動科技創新，必須投入大量資金。政府機構可以通過銀行向企業或科研機構提供政策性貸款，高科技企業也可以通過金融市場融資，以提升自身市場價值并為科技創新注入必要的研發資金。如果科技創新采取可持續發展模式，則能夠促使創新成果轉化和應用，給金融資本帶來可觀的回報。同時，技術不斷擴散可以改進金融業務的底層技術，反哺金融業發展?？萍紕撔屡c金融發展會受外部中介系統的間接影響，繁榮的金融市場可以加速基礎設施建設和知識人才培育，保障科技創新持續發展。同樣,科技創新可以改變經濟增長模式和開放程度，使經濟走向高質量發展道路，增強人們對經濟發展的信心，提高人們對金融市場的參與度。近年來，由技術驅動的發展模式影響到金融業，尤其是“ABCD”四大核心技術崛起，掀起了數字金融和普惠金融革新浪潮。金融發展不再僅依靠資本量累積，技術成為金融系統進化的新“基因”，并表現出強大的生命力，因而作為“總調度師”的金融業在促進科技創新的同時也得到了科技創新的“反哺”。因此，本文著重探討科技創新與金融發展互動關系，旨在為金融和科技領域可持續發展提供借鑒。

2 模型設定及指標說明

2.1 面板VAR模型與變量設定

借鑒Love&Zicchino[14]、王璽(2016)的方法，本文將區域科技創新能力和金融發展水平作為系統內生性變量，構建PVAR模型如下：

(1)

式(1)中，i代表地區，t代表年度,Yi,t為省份i在t年度下M個可觀測變量的M×1階向量，Γj和δj為滯后期變量的待估系數M×M階矩陣，αi為M×1階向量，表示各省M個不可觀測的個體固定效應矩陣，γi是M×1階向量，表示時間效應，用來解釋系統變量的時間趨勢，εi,t為隨機擾動項；Yi,t表示內生性變量，包括FD(金融發展水平)和STI(科技創新能力)，二者均為綜合性測量指標；Yi,t-j為Yi,t的滯后項，j為滯后階數；Ci,t為控制變量集，Ci,t-j為控制變量的j階滯后項。本文選擇與金融發展有穩定關系的影響變量，主要包括經濟增長水平ED、金融開放度FO、資本存量CAPS和人力資本HUMC。

2.2 指標遴選與說明

(1)金融發展(FD)?，F在普遍選取金融機構存貸款余額占GDP比(FIR)加以衡量，李林等[15]、呂朝鳳[16]均采用該指標并作出相應闡述。沈軍和白欽先[17]認為，金融機構存貸款總額代表規模增長，還應考慮金融發展效率問題，并通過實證論證得出金融從業人員與金融系統效率的相關性最為顯著。本文認為,從業人員數不僅是效率衡量指標，還能反映金融業參與其它經濟活動的支持力度與服務水平，故本文將其作為金融參與程度的二級指標。除以上兩個指標外，當代科技創新不僅激發金融創新，而且能通過市場機制影響金融發展，增強人們對金融市場發展前景的信心。因此，還要考慮金融市場活躍程度，本文選取最具有代表性的股票市場交易額作為二級指標。

金融發展的最終目的是促進經濟可持續增長，將生產要素轉化為有形或無形資產，體現金融對實體經濟的資源優化配置。參考潘文卿和張偉[18]、李青原等[19]的研究，把固定資產投資作為金融轉化程度的一項指標,綜合評價指標如表1所示。

表1 金融發展(FD)評價指標體系

(2)科技創新(STI)。一般認為，需要以科技創新投入和科技創新產出作為基本指標體系構建標準，在此基礎上，本文參考陳勁[20]、劉中文[21]、嚴翔等[22]提出的指標體系，增加科技創新擴散和科技創新環境兩個一級指標，如表2所示。

(3)控制變量。包括：①經濟發展水平(ED)。在經濟增長系統中，人均GDP具有代表性，是衡量地區經濟增長水平的核心指標，本文以1998年作為基期平減，將其作為本系統評價指標；②金融開放度(FO)。從實際資本流動考量金融開放程度，借鑒張成思等[23]的研究，使用各省FDI名義總額并進行標準化處理；③人力資本(HUMC)。借鑒Barro&Lee[24]的方法，采用以下算法計算人力資本存量。

表2 科技創新(STI)評價指標體系

注：對于以上綜合指標，均使用熵權法進行合成

HUMC=(6×小學人口+9×初中人口+12×高中人口+16×大專及以上人口)/6歲以上人口總數

(2)

④資本存量(CAPS)。采用單豪杰[25]的計算方法，將其擴展到2016年，具體公式為：

Kit=1-δKi,t-1+Iit

(3)

式(3)中，Kit表示第i地區t年的資本存量，Iit表示i地區第t年的投資增長量，δ表示資本存量折舊率。

2.3 數據來源

本研究選取1998—2016年長江經濟帶11個省市數據：一是重慶于1997年成為直轄市，二是此期間經歷兩次較大的金融震蕩，具備一定的研究價值?；跀祿茖W性、可得性和連續性原則，本文選取上述省市與經濟、科創和金融相關的面板數據進行分析，數據大多來源于《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《中國高技術產業統計年鑒》、《中國金融年鑒》以及各省市統計年鑒。對于缺失數據，參考國泰安數據庫(CSMAR)加以補充。

3 實證分析與結論

3.1 單位根檢驗

為進行下一步協整和GMM檢驗，需要確保數據平穩性，首先對數據及其一階差分值進行單位根和協整檢驗，單位根主要包括LLC、IPS、ADF-Fisher、PP-Fisher和Breitung檢驗，協整采用Johansen[26]檢驗，結果如表3所示。

由表3和表4可知，金融發展(FD)、科技創新(STI)、人均GDP(PGDP)、人力資本(HUMC)、資本存量(CAPS)、金融開放度(FO)均為I(0)過程，均通過平穩性檢驗，可進一步進行PVAR和IFR分析。

表3 變量單位根截距項與趨勢項檢驗結果

注：*、**和***分別表示估計值在10%、5%、1%水平上顯著，下同；為保證數據平穩性，均對數據進行對數化處理

表4 變量Johansen協整檢驗結果

3.2 PVAR分析

本文主要研究科技創新能力和金融發展水平兩個核心變量的互動關系，故將二者進行全流域和分區域PVAR分析，結果如表5和圖2所示。

由表5可知，根據SC和AIC統計最小值原則，滯后期選擇為1期，分區域滯后期均為1期。為進一步研究各流域間二者關系的差別，分別將全流域和上中下游金融發展與科技創新動態關系進行IRF分析比較，如圖2所示。

表5 全流域最優滯后期選擇結果

從圖2可以看出，在全流域范圍內，科技創新對金融發展具有較為顯著的正向沖擊，說明科技創新水平提升對金融發展起促進作用，但影響程度有限且呈逐年下降趨勢，兩者尚未建立良性共生關系。從分流域層面看，除中游地區不明顯外，上述情況同樣出現在上游和下游地區，說明科技創新在一定程度上可促進金融發展。尤其在下游地區，金融發展在受到科技創新沖擊后，在預期1期內達到最大值后雖逐期下降，但相比其它區域具有較好的正向沖擊持續性，這與下游地區發展模式不無關系。其中，上海屬于典型外向型經濟，從2008年之后就不斷降低二產比例，金融業在經歷危機之后迎來了高速發展，同時其科技創新能力也在全流域高水平，上述因素保證了上?？萍寂c金融良性融合。浙江和江蘇將大量資金投入到科技創新領域，促進金融技術迭代，數字金融與支付手段高速發展極大地提高了金融發展質量。同時，下游地區注重提升工業科技含量，僅2016年江浙滬地區高技術產業主營業務收入就占全流域的76.7%，是中上游總收入的3倍，給金融以大量的資金回饋，故科技創新對金融發展產生了積極正向影響。同時，上游地區也在發力，隨著國家“一帶一路”倡議實施，更多人才和相關戰略資源向西部傾斜，科技創新能力和綜合實力不斷增強。以四川為例，2015年和2016年專利申請授權總量達12.74萬件，是2013年和2014年總量的1.37倍。2016年，其金融業增加值為2 729.45億元，同比增長23.94%，近5年平均增幅為26.54%。2018年10月，該省首次發布《四川省科技金融發展規劃(2018-2020年)》，提出“科金融合，深度互聯”的發展理念，實現科技與金融深層次發展?？梢?，科技創新能力增強對金融增長起到了促進作用。中游地區較為特殊，即科技創新對金融發展的影響并不顯著，主要存在兩個方面的原因，第一是創新能力后勁略顯不足。以湖北為例，雖然高校與科研機構眾多，但2016年其專利申請授權量為41 822件，遠落后于同一起跑線的四川，與重慶基本持平。但2016年武漢研發經費內部支出600多億元，是重慶的兩倍，還略高于四川，反映出湖北創新效率偏低的現實。第二是長江中游地區承接了下游地區二產轉移，工業水平得以提升，但金融發展水平不高。2016年，4省金融業增加值平均為1 815.48億元，遠低于下游地區。綜上所述，中游地區科技創新對于金融發展的帶動不足，存在一定程度的發展不協調。

圖2 分區域FD&STI脈沖響應分析結果

從全流域和分區域層面比較看，金融發展對科技創新的影響在全流域和分流域基本一致，科技創新在受到金融發展一個標準正交沖擊后，由期初的負值轉為正值，并在預期1期時達到最大，然后逐漸收斂，說明科技創新受融資約束的影響，在期初發展并不理想，但借助金融支持，其創新能力得到提升并進一步反哺金融。與之有一定區別的是上游川渝云貴地區，金融對科技創新的影響并不顯著，在期初產生微弱的正向影響后隨即趨近于0，可能存在兩個原因：一是上述部分地區科技金融投入本身就小，縱觀1998—2016年各地區科技投入強度，上游地區一直處于較低水平。2016年，上游地區平均科技投入強度為1.23%，尤其是云貴地區，尚不足0.9%，遠低于下游地區的2.91%，說明科技創新本身所占的金融資源偏少，金融發展尚不能對科技創新產生較強的影響力；二是上游地區科技資金投入基本以政府為主導?？萍紕撔禄顒拥牟淮_定性與資本的增值性是相悖的，在創新成果市場化效率偏低的情況下，科技創新只能依靠政府政策支持推動，市場化金融資本囿于合規成本和信息不對稱，導致科技創新活動參與度較低。中游地區金融發展對科技創新的影響同樣不顯著。首先，皖贛鄂湘地處內陸，經濟外向程度與金融發展水平較低。近5年數據顯示，作為金融發展的重要衡量指標——金融相關比率FIR，上述4省均在2.95以下，而上游和下游地區均在3.0以上，總體金融發展水平偏低；其次，中游地區承接了下游地區產業布局帶來的負面效應，大量高能耗低技術含量產業轉移到中游地區，占用了大量金融資金。上述因素在一定程度上制約了金融與科技良性共生發展。

金融發展在給自身1個標準沖擊下，下游地區在預期1期內受到的沖擊最大。下游江浙滬地區金融發展水平較高，尤其上海作為金融中心地位首屈一指，除中游地區外，全流域和分流域金融發展水平在預期1期呈現出相似的結果，說明我國金融發展受區域因素的影響下降。這是因為相比其它資源，金融資金在區域間流動較為暢通，長江經濟帶金融市場開放程度較高。對科技創新自身脈沖響應分析發現，在全流域和上下游地區，科技創新在自身沖擊下呈收斂趨勢：一是與長江經濟帶及我國科技創新政策導向有關。由于科技活動本身具有公共物品屬性，政府為了避免知識獨占將資金投入到高?？蒲袡C構，就可能出現當年投入和產出過?，F象，導致下一年投入和產出縮水；二是與創新成果資本化效率偏低有關。若科技創新成果轉化不及時，不能通過市場檢驗以實現知識資本增值，就會對一下期技術創新產生負向影響。

3.3 方差分解預測分析

由上文分析可知，科技與金融在整體上呈現顯著動態交互關系，但流域之間卻表現出不同的變化趨勢。這是因為在各流域，科技與金融發展所依賴的資源和環境不盡相同。為了更好地研究引起各區域金融與科技動態關系差別的原因，本文選擇與金融發展和科技創新相關程度較高的經濟增長、人力資本、資本存量及金融開放程度4個指標，進一步度量4個控制變量對核心變量沖擊響應的貢獻率，結果如表6所示。

表6 各流域PVAR預期方差分解結果

從全流域層面看，雖然金融發展對自身貢獻最大，但是貢獻度從第10期的0.831降低為第30期的0.112，說明金融發展不具備自我驅動的可持續性。參考前文，科技創新是經濟和金融發展的內生動力，但從表6可知，長期來看，科技創新對金融發展的貢獻度極低且呈下降趨勢，與前文分析的二者互動短期效應相呼應，說明在長江經濟帶，以科技創新驅動金融發展的良性互動機制尚未形成。經濟增長對金融發展的推動效果顯著，結合資本存量，兩者在預期的30期內對金融發展作出了較大貢獻，經濟增長、資本積累和金融發展具有高度相關性，與韓廷春[27]的結論一致。人力資本和金融開放程度對整個流域金融發展的貢獻度不高，這是因為我國金融從業人員素質較高，且在當前金融背景下，外商直接投資不足以對金融發展產生實質性影響?？萍紕撔略诮邮芸刂谱兞繘_擊時，表現規律與金融發展類似，但在每個周期內控制變量的共享率都比金融發展貢獻度高，說明科技創新具有較高的反饋效率。金融發展對科技創新的貢獻在第30期變為0，說明金融還需緊跟科技創新速度，為科技創新提供必要的資金和服務支持。

下游地區金融開放程度和發展水平較高，尤其上海作為國內金融中心，其金融發展受到自身正向影響比較大，從預期的第10期到第30期，貢獻均為99.3%，具有很強的“棘齒效應”。同時，金融的強勢作用擠壓了其它變量對金融和科技的貢獻。值得一提的是，金融對科技的貢獻度依舊較高，在表中所列3期內，貢獻均在7.2%以上，處于全流域最高水平?？萍紕撔聦ψ陨碡暙I度也未隨著期數增加而下降，在預測期內達到54%以上，說明下游地區的創新轉化效率和知識資本化程度較高，科技創新能夠持續推動自身成長，具有良好的內部推動力。人力資本對科技創新的貢獻呈上升趨勢，第30期達到1.9%，這與下游地區良好的人才引進制度以及較高的人才參與程度不無關系。

中游皖贛鄂湘四地是我國“中部崛起戰略”的重點區域，但由于處于內陸地區導致經濟外向程度較低，金融發展水平不高。近5年數據顯示，作為金融發展的重要衡量指標——金融相關比率FIR，上述4省均在2.95以下，而上游和下游地區均在3.0以上，總體金融發展水平偏低。通過表6可看出，金融發展的自身貢獻度不高且在預測期內遞減，在30期時僅為0.8%。除經濟增長對金融發展的帶動作用較強外，科技創新的貢獻度較高，這是因為中游地區科技產出較高，據統計，2016年技術市場成交額達1 305.85億元，新產品銷售收入25 269.53億元，約為下游地區的3倍，市場回報有利于金融發展。但科技創新對金融發展尚未形成較強的推動力，平均貢獻僅為3%。對科技創新貢獻較大且逐期較為平穩的是經濟增長、人力資本和科技創新本身，原因是中游地區高校和科研機構眾多，高素質科研從業人員較多，科研投入強度在2016年達1.6%。但是也存在如高科技人才、科技金融、高端技術等科創資源流失現象，導致高科技轉化能力較差，貢獻度逐期下降。

從上游地區方差預測分析看，除經濟增長外，對科技創新和金融發展貢獻較大的是資本存量。資本存量反映地區基礎設施建設情況，資本存量持續投入可提高流域內基礎設施水平，增加社會福利，促進社會經濟全面發展。自“一帶一路”倡議實施以來，國家對西部基礎設施投入持續增加，對上游地區科技創新和金融發展起到了很好的促進作用，并且在預測期內貢獻度穩步提升。雖然上游的川渝云貴同處西南地區，但地區發展差異較大。其中，川渝兩地經濟發展優勢明顯，對上游地區的影響較大，尤其是近年來四川發展速度有目共睹。四川處于西部核心位置，資源相對豐富，是國家西部開發的戰略中心，重視科技創新和金融發展有機結合，對強化長江經濟帶“經濟收斂”效應起到了很好的促進作用。

4 結論與政策建議

中國金融與科技交叉融合體系日趨成熟，隨著5G時代的到來，二者互動生態更加完善，通過金融科技手段可以滿足更多創新機構的需求。在我國大力發展數字普惠金融背景下，本文從二者動態演進關系角度出發，首先總結二者良性互動關系機理，再通過構建二者綜合評價體系，基于面板向量自回歸(PVAR)模型并利用長江經濟帶11個省市面板數據，對科技和金融互動發展關系進行實證分析，最后對相關控制變量的貢獻度進行方差分解預測分析。結果表明，短期內長江經濟帶科技創新與金融發展的良性互動機制雖初步顯現，但長效機制尚未形成；下游地區金融發展和科技創新具有較強的“棘齒效應”，金融發展在預測期內自身貢獻度較高，科技創新則受多變量的影響；在預測期內，中游地區金融發展水平和科技創新能力提升，很大程度上得益于經濟增長的帶動作用；上游地區資本存量在預測期內對二者貢獻突出。

在2016年1月5日重慶召開的推動長江經濟帶發展座談會上，習近平同志提出長江經濟發展總體方針是“共抓大保護、不搞大開發”，在2019年《求是》雜志發布的重要文章《在深入推動長江經濟帶發展座談會上的講話》中又指出“共抓大保護、不搞大開發并非不發展”，需要正確看待發展與保護的辯證關系。本文認為，科技創新是實現協調均衡發展的根本路徑，因為科技創新的方向始終是低碳高效強動能，但其本身也存在一些難以克服的弱點，需要金融支撐。因此，如何構建兩者良性互動共生關系關乎全局。結合上述分析和長江經濟帶各省市發展現狀，本文提出以下建議：

(1)正確把握科技與金融自身發展和協同發展的關系，努力將長江經濟帶打造成有機融合的高效經濟體。在共抓大保護、不搞大開發的格局下，有效動員和凝聚各方力量，強化上中下游互動協作。目前，長江經濟帶發展過程中出現圈地盤、搶資源、條塊分割、無序競爭的情況，存在搶占發展資源、缺乏協作精神、破壞產業鏈條連接和延伸等問題。下游地區要發揮領先優勢，貢獻資金和技術，推動綠色產業合作，促進下游地區人才、資金、技術向中上游地區流動。同時，地方政府、企業、社會組織應參與長江經濟帶發展，樹立“一盤棋”思想，實現錯位發展、協調發展、有機融合，形成整體合力，共建協調均衡發展的長效機制。

(2)破除舊動能、培育新動能，著力實施創新驅動發展戰略，把長江經濟帶得天獨厚的科研優勢、人才優勢轉化為發展優勢。目前，長江沿岸長期積累的落后產能體量較大、風險較多，沿襲傳統發展模式和路徑的慣性巨大。因此，需要積極騰退化解舊動能，破除無效供給，徹底摒棄以投資和要素投入為主導的老路，為新動能發展創造條件，進而致力于培育發展先進產能。在動能轉換過程中，需加大政策性金融機構和開發性金融機構支持力度，降低高新技術產業企業融資門檻，提高企業和社會資本參與度。

(3)推動勞動力、資本、技術等要素跨區域自由流動和優化配置。在推動質量變革、效率變革、動力變革的基礎上，構建長江經濟帶實體經濟、科技創新、現代金融、人力資源協同發展的產業體系，建立市場機制有效、微觀主體有活力、宏觀調控有度的經濟體制，從而實現金融與科技創新各要素跨區域自由流動和優化配置。長江經濟帶是“一帶一路”在國內的主要交匯地，應該統籌沿海、沿江、沿邊和內陸開放，同“一帶一路”建設有機融合，培育國際經濟合作競爭新優勢。