科技金融對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響研究

楊樂 何啟志

摘要：基于2009～2018年30個省域面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建科技金融指標評價體系，并運用個體固定效應模型和面板分位數(shù)回歸模型，實證檢驗了科技金融對地區(qū)經(jīng)濟增長的影響效應。得出如下結(jié)論：以全國樣本來看，科技金融顯著地提高各省市經(jīng)濟發(fā)展水平，但這種關系是非線性的，即在經(jīng)濟水平越高的省份科技金融對經(jīng)濟增長的促進作用越明顯;分地域來看，東部地區(qū)科技金融和經(jīng)濟發(fā)展水平較高，科技金融能夠顯著推動經(jīng)濟發(fā)展，但在科技金融發(fā)展水平低下的中、西部則效果不明顯。

關鍵詞：科技金融;固定效應;面板分位數(shù)回歸;經(jīng)濟增長

中圖分類號：F830.49? 文獻標志碼：A? 文章編號：1008-4657（2021）02-0051-09

0 引言

近十幾年來，中國高度重視科技創(chuàng)新，科技研究與試驗經(jīng)費投入從2005年的2 449.973億元增長到2019年22 143.6億元，科技人員投入也從2005年的136.5萬人增長到480.1萬人。數(shù)據(jù)來源于2006～2019年《中國統(tǒng)計年鑒》?？萍汲晒?、學術(shù)論文和著作等方面高速發(fā)展，且某些科技領域已經(jīng)躋身世界前列，但科技發(fā)展還存在著一些困難和挑戰(zhàn)。十九屆五中全會深入剖析了我國科技創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀，即我國經(jīng)濟已經(jīng)從高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，但創(chuàng)新能力還未滿足經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展要求[1];科技核心技術(shù)發(fā)展和一些發(fā)達國家還是有些差距，充滿了不確定性。

數(shù)字經(jīng)濟作為科技金融的產(chǎn)物，是近些年發(fā)展最快的領域，大數(shù)據(jù)、5G技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能等世界科技領先技術(shù)的發(fā)展能夠為未來科技金融的大發(fā)展提供堅實基礎。十九大五中全會提出，要將擴大內(nèi)需和供給側(cè)改革結(jié)合起來，加快構(gòu)建以國內(nèi)大循環(huán)為主，國內(nèi)國外雙循環(huán)相互促進的新格局[2]，這是由我國新時代國情和特殊經(jīng)濟市場所決定的，適合當今形式的特色道路。

科技金融是科技和金融的融合體，科技和金融相互影響，相互促進，沒有金融的支持，科技就失去了動力源泉;沒有科技的支撐，金融就失去了實體經(jīng)濟的載體[3]。只有兩者高度結(jié)合，才能推動建立完善、科學的金融體系，從而有利于加快經(jīng)濟增長。在建立科技強國的偉大目標下、在創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的偉大戰(zhàn)略下、在國內(nèi)外雙循環(huán)的偉大開放格局下，科技金融將發(fā)揮更大的支撐作用。國內(nèi)外已有部分學者從概念、評價體系、政策等角度對科技金融開展了一系列的研究，有益于科技金融未來的發(fā)展，然而科技金融具有顯著的先進性和時代性，其學術(shù)研究更應當與時俱進，所以探究科技金融對當今經(jīng)濟增長的影響機制有著一定理論價值和現(xiàn)實意義。

1 文獻綜述

“科技金融”一詞最早出現(xiàn)在1993年，其產(chǎn)生是一個水到渠成的過程，是中國科技體制改革和金融體系從獨立發(fā)展走向相互融合的結(jié)果?？萍冀鹑谄鋵嵤墙鹑跇I(yè)的實體產(chǎn)業(yè)化，也是科技業(yè)的金融虛擬化，兩者相伴而生，兩者互利發(fā)展。然而國外并沒有科技金融這一概念，所以國外研究較少，科技金融現(xiàn)有國內(nèi)文獻主要包括以下3個方面：

第一，科技金融的定義。趙昌文等[4]在《科技金融》書中提出，科技金融是政府、金融機構(gòu)和企業(yè)等主體，以金融政策、金融工具、金融制度等為指南，提供金融、科技資源，最終促進科學技術(shù)、專利成果和高新產(chǎn)業(yè)發(fā)展的創(chuàng)新體系。房漢廷[5]認為科技金融是一種技術(shù)-經(jīng)濟范式、科學技術(shù)-資本化和金融資本-同質(zhì)化的創(chuàng)新活動。胡蘇迪等[6]在前人的基礎上，從政府、企業(yè)和科技金融市場三個方面具體探究科技金融的概念。尹振濤等[7]人在結(jié)合新時代數(shù)字經(jīng)濟背景下，提出大科技金融就是大型科技公司利用其客戶、資金和技術(shù)等優(yōu)勢開展的各類金融業(yè)務?？萍冀鹑跊]有統(tǒng)一的定義，它是具有時代性的、與時俱進的體系，它會隨著科技和金融體系的改革而變化，但它的本質(zhì)——創(chuàng)新是永遠不會變的。

第二，科技金融指標的衡量。學者們從各個角度來衡量科技金融指標，得出的結(jié)論也各有不同。蘆鋒等[8]把科技金融分為公共科技金融和市場科技金融，從政府、資本市場兩種不同主體來分別探究其對區(qū)域創(chuàng)新的影響。許汝俊等[9]人運用DEA-Malmquist指數(shù)法來衡量科技金融的效率測度。薛曄等[10]利用“差異驅(qū)動”原理的熵權(quán)法賦權(quán)國際科技論文數(shù)量、專利授權(quán)量和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值三大科技產(chǎn)出指標，得到綜合指標來衡量科技金融指標。張芷若等[11]從科技金融資源、科技金融經(jīng)費、科技金融融資和科技金融產(chǎn)出四個一級指標來衡量科技金融指標，并利用熵值法將其13個三級指標整合，得到最后的綜合指標。

第三，科技金融對經(jīng)濟增長的影響。隨著不斷深入研究，學者們開始探究在科技金融對各區(qū)域經(jīng)濟增長的影響。劉文麗等[12]人基于東、中、西部面板數(shù)據(jù)進行實證研究，實證結(jié)果表明科技金融影響經(jīng)濟增長效果在東、中、西部有著一定的差異。毛茜等[13]則從微觀角度，利用數(shù)據(jù)圖表和IS-LM模型，分析了科技中小企業(yè)下科技金融與經(jīng)濟增長成正相關。以上都是基于平面微、宏觀角度分析，從Grossman G等[14]真正將空間因素納入內(nèi)生增長模型中后，許多學者就開始研究空間計量模型，谷慎等[15]、韓軍強[16]、張芷若[11]就分別從時空異質(zhì)性、空間杜賓模型、空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）來分析科技金融省際異質(zhì)性和耦合性。

綜上，可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻大部分都集中于探究科技金融對經(jīng)濟增長的影響作用和區(qū)域差異化，但鮮有文章探究在不同經(jīng)濟水平下兩者之間關系的變化。因此，本文基于前人的研究，構(gòu)建科技金融指標體系，并運用固定效應和分位數(shù)回歸模型探究科技金融和經(jīng)濟增長的非線性增長關系，以期能為實現(xiàn)科技金融區(qū)域協(xié)同發(fā)展、推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和實施國內(nèi)外雙循環(huán)政策提供理論參考。

2 假設的提出和研究設計

2.1 研究假設

2.1.1 科技金融對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響

科技金融有利于人才集聚，提升當?shù)厝肆Y本，推動區(qū)域經(jīng)濟增長?？萍冀鹑谌瞬藕屯馍掏顿Y都具有很強的流動性，會從經(jīng)濟水平低的地區(qū)流向經(jīng)濟水平高且科技發(fā)達的地區(qū)，從而形成人才集聚、資金集聚。然而擁有大量的人力、財力，就擁有著大量的知識財富，最終轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟效應。

科技金融有利于產(chǎn)業(yè)集聚，提升產(chǎn)業(yè)關聯(lián)效應，促進區(qū)域經(jīng)濟增長?？萍冀鹑谑墙鹑跇I(yè)的科技化，是金融業(yè)與科技行業(yè)的結(jié)合，能夠為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)提供人力、經(jīng)費資源，把傳統(tǒng)行業(yè)與高技術(shù)結(jié)合，使傳統(tǒng)行業(yè)向智能化、數(shù)字化發(fā)展。另外，科技金融能夠促進產(chǎn)業(yè)之間關聯(lián)效應，形成更加科學的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，能夠減少成本，有利于經(jīng)濟發(fā)展。

科技金融有利于金融集聚，合理配置資金資源，有利于區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。現(xiàn)有金融業(yè)缺乏實體業(yè)支撐，大量的房地產(chǎn)貸款形成的經(jīng)濟泡沫，具有太大的投資風險。隨著政府強調(diào)“發(fā)展實體經(jīng)濟、擴大內(nèi)需和供給側(cè)改革”等政策，科技金融的重要性日益凸顯，能夠吸引周邊多余資本、人才、技術(shù)等資源，從而達到要素配置合理化。綜上，可以看出科技金融對區(qū)域經(jīng)濟具有重要影響。因此，本文提出假設1（H1）：科技金融能夠顯著促進區(qū)域經(jīng)濟增長。

2.1.2 不同經(jīng)濟水平下科技金融對經(jīng)濟增長的影響

高經(jīng)濟水平的地區(qū)能夠為科技金融提供更好的發(fā)展平臺?？萍冀鹑谀軌蝻@著的促進經(jīng)濟增長，所以各省市政府會大力支持科技金融業(yè)發(fā)展，并為其提供最好的發(fā)展平臺。經(jīng)濟水平越高的省市能夠為其提供更多的產(chǎn)地租賃政策、人才供給政策、良好的發(fā)展環(huán)境等，這些都能增進科技金融的發(fā)展。

高經(jīng)濟水平的地區(qū)能夠為科技金融提供源源不斷的資源支持。經(jīng)濟水平越高的地區(qū)擁有著更加充足的財力資源、人力資源和技術(shù)資源，而這些都是科技金融發(fā)展的基礎，尤其在高技術(shù)企業(yè)初創(chuàng)期，這些資源是企業(yè)成功與否決定性因數(shù);當企業(yè)進入發(fā)展期和成熟期，政府能夠為企業(yè)提供源源不斷的資源，保證企業(yè)穩(wěn)定發(fā)展;當企業(yè)進入衰退期，政府能夠幫助企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新從而進入新領域發(fā)展。

高經(jīng)濟水平的地區(qū)能夠為科技金融提供更全面的風險保障?？萍冀鹑谑且粋€新興創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)，在融資、技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品銷售等環(huán)節(jié)都存在著巨大風險，一旦發(fā)生風險對產(chǎn)業(yè)發(fā)展、經(jīng)濟增長影響很大。因此，政府能夠通過制定相關法律法規(guī)、加強保險保障和安全監(jiān)督等方式來為科技金融提供風險保障。但對于經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)，不能提供良好的發(fā)展平臺，不能提供源源不斷的資源支持，且科技金融發(fā)展也得不到全面的風險保障，即科技金融對經(jīng)濟增長的促進作用就會降低。因此，本文提出假設2（H2）：科技金融對區(qū)域經(jīng)濟增長促進作用具有異質(zhì)性，且在經(jīng)濟水平越高的省市，兩者之間促進關系越明顯。

2.2 模型構(gòu)建

2.2.1 固定效應回歸模型

為防止變量隨著個體或時間變化而影響實驗結(jié)果，本文選用固定效應模型。模型設定如下：

ln pgpdit=β0+β1tech_finit+βX+μi+εit

其中，i和t分別表示時間變量和省份變量;ln pgdpit表示被解釋變量，也就是經(jīng)濟增長變量;tech_finit表示核心解釋變量，即科技金融指標;X是控制變量，包括了人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平、經(jīng)濟開放度和信息化水平五個對經(jīng)濟增長有影響的指標;β0、β1、β是常數(shù)，μi表示固定效應，εit表示誤差項。

2.2.2 面板分位數(shù)回歸模型

本文探究中國大陸30個省份（除西藏以外）科技金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響，由于各省市經(jīng)濟發(fā)展水平差距很大，科技金融對經(jīng)濟影響可能是非線性函數(shù)，即隨著經(jīng)濟水平取值范圍不同會發(fā)生效應轉(zhuǎn)變。因此，依據(jù)經(jīng)濟增長水平在不同分位點上的取值，參考儲德銀等[17]的研究構(gòu)建以下面板分位數(shù)回歸模型：

ln pgpdit=α1τ+α2τ*tech_finit+γX+μit

其中，τ為分位點，本文取值0.1、0.25、0.5、0.75和0.9五個分位點，i和t分別表示省市和時間，uit為誤差項，α1、α2、γ是常數(shù)。

2.3 變量選取

2.3.1 被解釋變量

經(jīng)濟增長（ln pgdp）：用省份年人均GDP能夠很好的衡量地區(qū)的經(jīng)濟增長，為了防止數(shù)據(jù)不平穩(wěn)性，對其進行了對數(shù)處理。

2.3.2 核心解釋變量的測度

科技金融發(fā)展指數(shù)（tech_fin）：科技金融指標衡量方式有很多，但無統(tǒng)一標準。本文選用周德田等[18]衡量方法，結(jié)合研究問題和數(shù)據(jù)可獲得性加以修改，并運用熵值法整合成綜合指標來代表科技金融指數(shù)。具體科技金融評價指標如表1所示。

熵值法是對多層次變量指標最好的分析方法，科技金融指標涉及科技、金融的多重變量，所以本文參照于周德田等[18]的研究，利用熵值法來衡量科技金融指標。具體步驟如下：

第一步：數(shù)據(jù)標準化處理。本文共有T個年份，P個省市，M個指標，本文都是正向指標，故計算公式：

Xij=xij-min{xj}max{xj}-min{xj}

由于科技金融指標中涉及比值變量，可能會出現(xiàn)權(quán)重為0的情況，統(tǒng)一將歸一后數(shù)值為0的指標按0.01計算。

第二步：計算指標的比重

Sij=Xij/∑Tt=1∑Pi=1Xij

第三步：計算信息熵和冗余度

ej=-1ln TP∑Tt=1∑Pi=1Sijln （Sij）

dj=1-ej

第四步：確定指標權(quán)重

wj=dj/∑Mj=1dj

2.3.3 控制變量

結(jié)合本文研究，為防止回歸出現(xiàn)偏差，選用以下指標作為控制變量：（1）人力資本指標（human），用“受教育年限 = 小學生人數(shù)比重 × 6 + 初中人數(shù)比重 × 9 + 高中人數(shù)比重× 12 + 大學人數(shù)比重 × 16”公式結(jié)果衡量;（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（industry），選用第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP總量的比重的衡量指標;（3）城鎮(zhèn)化水平（urban），利用城鎮(zhèn)人口占地區(qū)總?cè)丝诒壤?（4）經(jīng)濟開放程度（open），選取地區(qū)進出口總額與GDP總量之比來衡量;（5）信息化水平（inform），采用人均電信業(yè)務量指標。

2.4 數(shù)據(jù)來源

本文選取的2009～2018年30個省份數(shù)據(jù)（西藏地區(qū)數(shù)據(jù)有缺失，故不統(tǒng)計），均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《各省份統(tǒng)計年鑒》。數(shù)據(jù)處理和實證分析均應用stata14.0軟件。

3 實證檢驗及結(jié)果分析

3.1 科技金融指數(shù)結(jié)果分析

利用熵值法計算中國30個省份近十年科技金融發(fā)展水平，根據(jù)國家統(tǒng)計局劃分標準，將30個省市分為東部、中部和西部，如表2所示。

觀察數(shù)據(jù)可以得到以下幾點結(jié)論：

第一，全國科技金融水平總體有待提高。2009年全國科技金融平均水平為0.108 2，到2018年平均水平達到0.186 2，增長了72%。近十年各省份科技金融水平在不斷提升，增長速度也在不斷上升，這與國家近些年強調(diào)科技強國、積極推廣普惠金融等政策緊密相關。但是許多省份（自治區(qū)），比如新疆、內(nèi)蒙古等，科技金融發(fā)展還是很落后，甚至還達不到一些發(fā)達城市的十分之一，在接下來“十四五規(guī)劃”中還應該把其作為重點發(fā)展對象和推動經(jīng)濟發(fā)展的重要措施。

第二，各省市科技金融發(fā)展水平不均衡，有著一定的差距。東部地區(qū)大部分省市科技金融發(fā)展平均水平都大于0.2，北京、上海和廣州更是達到0.533 0、0.353 3和0.452 6，而中部地區(qū)大部分省市都在0.1～0.2之間，西部地區(qū)則大部分都低于0.1，由此可見，東部地區(qū)省市科技金融發(fā)展水平遠遠高于中、西部。其次，在相同的地區(qū)各省市的科技金融發(fā)展水平也會有差距。東部沿海城市北京、上海和廣州科技金融水平就明顯高于福建、海南等省份。其中，江蘇省近些年不管在科技金融資源還是在科技產(chǎn)出上都發(fā)展得特別快，科技金融指數(shù)也是從2009年的0.277 0增長到2018年的0.478 9，幾乎增長了一倍。這得力于江蘇省對科技和金融的結(jié)合發(fā)展的特別重視，也投入了大量的科技經(jīng)費和人力資源。

第三，部分城市科技金融發(fā)展不穩(wěn)定。有些省市在某幾年科技金融水平?jīng)]有得到提升甚至出現(xiàn)下降情況，發(fā)展不穩(wěn)定可能因為經(jīng)濟發(fā)展不景氣或自然災害導致的，后面還需要加強科技金融的發(fā)展也有利于抵制這些外部因數(shù)。

3.2 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

在進行后面的實證研究之前，需要對所有變量做平穩(wěn)性檢驗，防止因為數(shù)據(jù)不平穩(wěn)導致的偽回歸。現(xiàn)有文獻對于變量數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗的方法有著一定的差異，本文選用最常用的四種方法來檢驗，即LLC、IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP。根據(jù)檢驗結(jié)果，所有變量都通過兩種以上方式檢驗，可以認為所有變量都是平穩(wěn)的，可以直接進行后面實證研究。

3.3 豪斯曼檢驗

本文數(shù)據(jù)來源于各個省市，因為每一個省份的情況不同，可能存在著不隨時間變化的遺漏變量，故考慮運用固定效應模型。在這之前，我們要做一個豪斯曼檢驗來判斷模型是否可以用作固定效應。假設選擇隨機效應模型，但檢驗結(jié)果p值為零拒絕原假設，選擇固定效應模型。豪斯曼檢驗結(jié)果如表3所示。

3.4 固定效應回歸結(jié)果分析

依據(jù)上面豪斯曼檢驗結(jié)果，先選用全國數(shù)據(jù)做個體固定效應模型回歸。另外為了進一步了解不同地區(qū)下科技金融對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響，根據(jù)國家統(tǒng)計局劃分標準，將30個省市分為東部、中部和西部，并分別做個體固定效應，結(jié)果如表4所示。

表4結(jié)果顯示，在全國回歸結(jié)果中，科技金融指數(shù)系數(shù)為0.727 6，在1%的水平上顯著，通過了顯著性檢驗，表明科技金融水平能夠顯著的促進地方經(jīng)濟增長，驗證了假設1。這是因為科技是第一生產(chǎn)力，科技是創(chuàng)新的載具，不斷創(chuàng)新能夠淘汰舊產(chǎn)品、舊管理模式和舊銷售運輸方式從而提高生產(chǎn)效率、節(jié)約成本。在國家強調(diào)供給側(cè)改革大背景下，科技創(chuàng)新是滿足國內(nèi)居民需求最重要手段，也是促進區(qū)域經(jīng)濟增長重要的競爭力。金融則與經(jīng)濟息息相關，穩(wěn)定的金融市場、完善的金融體系和龐大的金融機構(gòu)存貸款能夠為企業(yè)解決資金問題，從而促進當?shù)亟?jīng)濟增長。而科技金融則是科技、金融的結(jié)合體，能夠有效的規(guī)避科技和金融各自存在的系統(tǒng)問題?？萍冀鹑谀軌蚪鉀Q科技經(jīng)費不足、資金運用不合理和資源浪費等問題;同時科技金融也能解決金融投資回報率低、發(fā)展方式單一陳舊等問題。由此看出科技金融能夠更有效的運用資金資源，提高創(chuàng)新率和科技產(chǎn)出與成果，促進技術(shù)創(chuàng)新、吸引大量人才和外商投資，從而提高當?shù)亟?jīng)濟水平。從控制變量來看，人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平、經(jīng)濟開放度和信息化水平對經(jīng)濟增長系數(shù)分別為0.351 3、1.131 6、2.606 7、- 0.307 0和0.265 1，且都在1%的水平上顯著。這說明這些控制變量都會顯著的影響經(jīng)濟增長。

在分樣本回歸結(jié)果中，東部科技金融對經(jīng)濟增長系數(shù)為0.585 7，且在5%水平上顯著，說明在東部區(qū)域科技金融水平能夠?qū)?jīng)濟增長有著顯著促進作用，其他控制變量都在1%檢驗水平上顯著，表示這些變量也會對經(jīng)濟有著一定影響;但在中部和西部回歸結(jié)果中，科技金融對經(jīng)濟增長系數(shù)為0.140 5和0.622 3，但并不顯著。之所以會出現(xiàn)這種情況，因為東部地區(qū)省市經(jīng)濟發(fā)展和科技金融水平較高，有著完整的科技金融體系、大量科技金融投入和重視度，所以科技金融能夠帶動區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展，從而帶動經(jīng)濟發(fā)展。而中部、西部地區(qū)省市經(jīng)濟水平、科技金融水平比較落后，缺乏科學的科技金融體系，缺乏科學金融意識和資金、人力投入，科技金融對區(qū)域經(jīng)濟增長沒有明顯影響。

3.5 面板分位數(shù)回歸結(jié)果分析

為了進一步分析在經(jīng)濟水平不斷遞減過程中科技金融對其影響是否發(fā)生很大的變化，本文再選取經(jīng)濟水平0.1、0.25、0.5、0.75和0.9五個分位點利用全國數(shù)據(jù)和個體固定效應模型進行分位數(shù)回歸。回歸結(jié)果如表5所示。

表5回歸結(jié)果顯示，各個變量對經(jīng)濟指標的系數(shù)符號和顯著性與上表全國固定效應模型回歸結(jié)果都是一樣的，但科技金融在0.1、0.25、0.5、0.75和0.9分位上系數(shù)分別為0.697 0、0.709 7、0.725 4、0.742 5和0.764 9，顯著性水平為1%，通過了顯著性檢驗，這說明隨著經(jīng)濟水平的不斷提升，科技金融對經(jīng)濟增長的促進作用不斷增強，在0.9分位上影響作用最強，同時也能夠說明全國個體固定效應模型回歸結(jié)果可靠性高，也驗證了假設2的準確性。這種情況是因為科技金融與經(jīng)濟水平是雙向促進關系：科技金融水平的提高能夠有效的促進區(qū)域經(jīng)濟增長;反過來經(jīng)濟水平的提高也能引發(fā)人力資本集聚、資金集聚從而帶動科技行業(yè)、金融業(yè)發(fā)展，推動科技金融的發(fā)展;兩者之間良性循環(huán)，互助互利，結(jié)伴發(fā)展。隨著新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的不斷推進，科技金融在增進經(jīng)濟增長中占著越來越大的比重，這也是近幾年為什么國家和各級政府不斷宣傳、鼓勵和支持科技金融發(fā)展的原因。

3.6 穩(wěn)健性檢驗

為了進一步驗證實證的可靠性，做了如下穩(wěn)健性檢驗，先用地區(qū)經(jīng)濟總量（GDP）代替了前面回歸中人均GDP來表示經(jīng)濟水平增長。對全國數(shù)據(jù)進行了混合回歸檢驗和個體固定效應回歸檢驗，回歸結(jié)果如表6所示。

由回歸結(jié)果可知，各個變量對經(jīng)濟增長都是顯著影響的，這說明了這兩種檢驗方法都給前文結(jié)論提供了可靠的證據(jù)。

4 結(jié)論及建議

本文在理論分析基礎上提出兩個假設：科技金融促進區(qū)域經(jīng)濟增長以及這種促進作用關于經(jīng)濟增長水平具有異質(zhì)性特征;在有效測度科技金融發(fā)展水平后，基于固定效應和分位數(shù)回歸模型的實證分析驗證了這兩個假設。這表明科技金融發(fā)展能夠帶動區(qū)域經(jīng)濟增長，但具有異質(zhì)性：一方面在科技金融發(fā)展水平較強的東部，這種促進關系很顯著;在科技金融發(fā)展較為落后的中、西部，兩者之間的促進關系不明顯。另一方面，隨著經(jīng)濟水平的提高，科技金融促進經(jīng)濟增長的程度越大。為更好地發(fā)揮金融促進實體經(jīng)濟發(fā)展要求，提出如下建議：

第一，全面協(xié)調(diào)提高科技金融水平。中部、西部地區(qū)科技金融發(fā)展水平和東部差距很大，科技金融政策實施不到位，經(jīng)濟發(fā)展水平不足，應重點關注中、西部科技金融發(fā)展，因地制宜制定針對性政策，增加科技和金融聯(lián)合發(fā)展。東部發(fā)達地區(qū)也應多幫助中、西部發(fā)展，為其提供部分人才、資本等資源，這樣不僅能夠促進欠發(fā)達地區(qū)經(jīng)濟增長，發(fā)達地區(qū)也能獲取低成本資源、人才技術(shù)交流等益處。

第二，提高科技人員專業(yè)水平。隨著新一輪產(chǎn)業(yè)變革、數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的到來，產(chǎn)業(yè)智能化、數(shù)字化、科學化將成為未來發(fā)展的主旋律，但這一切需要人力資本、財力資本、科學技術(shù)資源等支撐。人力資本包括學歷、知識和經(jīng)驗，這就要求只有通過不斷學習來提高專業(yè)水平才能滿足日益增長的科技金融水平。

第三，提高科技金融與經(jīng)濟發(fā)展的耦合度。經(jīng)濟發(fā)展和科技金融發(fā)展是相互影響的，科技金融不斷發(fā)展能夠促進經(jīng)濟增長，當經(jīng)濟水平提高后，經(jīng)濟發(fā)展就會反過來促進科技金融發(fā)展，形成良性發(fā)展循環(huán)。各省市政府應該多注重經(jīng)濟和科技金融協(xié)調(diào)發(fā)展，提高耦合度，要時刻牢記科技金融與經(jīng)濟是分不開的，發(fā)達的經(jīng)濟水平加上完善的科技金融發(fā)展體系會帶來巨大的經(jīng)濟效應。

第四，進一步加強科技金融監(jiān)管和風險防范?？萍冀鹑谏婕靶袠I(yè)廣泛、融資額度大、投資主體多，影響著政府、金融市場和各大產(chǎn)業(yè)。產(chǎn)品創(chuàng)新和銷售流程復雜，所以科技金融具有強影響力、高風險性和復雜性等特點。監(jiān)管科技金融則顯得尤為重要，不僅能夠?qū)崟r把控金融市場狀況、調(diào)整科技金融發(fā)展政策，還能及時監(jiān)管前沿核心技術(shù)在應用中可能出現(xiàn)的問題并及時制定解決方案。政府、金融市場和科技產(chǎn)業(yè)之間應該建立一套科學監(jiān)管體系，減少監(jiān)管成本，增強聯(lián)動性，為我國科技金融體系發(fā)展保駕護航。

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