金融支持、政府政策对高技术产业发展影响机制研究

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摘 要：本文选取1997—2015年重庆市高技术产业时间序列数据，构建SVAR模型，通过协整分析、脉冲响应函数和方差分解的方法进行实证分析。实证结果表明：金融支持对高技术产业的发展影响作用大于政府政策；金融支持对高技术产业发展水平的作用具有时滞性，从而在短时间内影响高技术产业发展；在长期中，重庆市金融支持和政府政策对高技术产业的发展具有正向作用，金融支持和政府政策对高技术产业有着明显的促进作用。

关键词：高技术产业；金融支持；政府政策；SVAR模型

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2018.05.02

中图分类号：F832.2 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2018）05-0014-09

一、 引言

当前，高技术产业发展迅速，技术创新很快成为一个国家或地区竞争力的重要因素，而金融遍布经济活动的各个方面，对经济的发展的影响愈来愈显著，由此高科技与金融两者共同构成新的经济发展的支柱。

改革开放以来，我国十分重视高技术产业的发展，国家在政策及战略上强调了科技创新在推动科技进步和社会经济发展的重要性。与此同时，国家加大力度构建适合科技创新的财税政策和金融政策，通过这些政策来刺激高技术产业的发展。众所周知资本投入与积累是影响高技术产业发展的主要因素，如何实现资本投入与积累的最优化是金融支持与政府政策对高技术产业发展的重中之重。在此背景下，研究金融支持与政府政策对高技术产业的作用并分析出高技术产业的发展前景具有十分重要的现实意义。

重庆市作为我国西部的直辖市，也是我国西部大开发的重要城市，国家在调整经济结构和加速产业升级上提供了许多优惠政策。重庆市的高技术产业历经十年发展，高技术产业发展水平有很大程度的提高，也步入了快速發展的轨道。本文以重庆市为例，试图研究金融支持和政府政策对高技术产业发展的影响，探究金融支持和政府政策在高技术产业发展中的作用，最后对于金融支持和政府政策服务于高技术产业发展提出相应的对策建议，以期对其他地区高技术产业发展有所启示。

二、文献回顾

关于金融支持、政府政策对高技术产业发展，国内外学者从理论与实证方面做了大量有益的研究。在理论方面，国外学者Robinson（1952）认为，金融与企业是紧密相连的，无论企业身处何地，金融将会随影随行，金融是对实体经济需求变化的自动反映。Levine（1997）在文献中提到金融的发展和经济增长是密不可分的，认为存在两者之间存在一定的正向相关，期初的金融发展会影响未来的经济增长。Rajan和Zingales（1998）认为企业在成长过程中对外部融资依赖越大，金融发展的促进作用就会越大。Cetorelli和Gambera（2001）认为银行的相对集中为资本市场提供了良好的融资环境，比如新成立的小企业可以较容易的获得融资资本，可以更好地使获得融资的产业飞速发展。Fisman和Love（2004）认为金融发展对产业经济有着不同周期的影响，将其可以划分为短期与长期的影响，在短期中金融发展可以更好地促进初始发展较好的产业成长，但长期中随着金融体系的完善与整合会将金融资源配置到依赖外部融资的产业。

国内学者陈柳钦（2008）认为高技术产业与金融存在相互促进的作用，高技术产业发展需要金融的支持，在高技术产业发展过程中投资需求的方式和数量是不同的，提出了在发展的各个阶段可以选择银行、基金等不同的融资渠道和方式。林海平（2015）认为金融初始规模是高技术产业发展期初的资本来源，金融效率的提高有助于高技术产业发展。吉亚辉和冯进（2008）分析了政府投资高技术企业的情况，认为政府支持对企业的技术创新有重要的推动和促进作用，因此，提高财政资金和政府资金投入的使用效率是至关重要的。

从实证研究分析方面来看，国外学者Beck（2002）和Levine（1998）以国家和地区产业的横截面数据分析检验了金融发展对产业增长的影响，他们发现金融发展对依赖外部融资的产业发展具有显著的正向影响。Katharine（2001）将C-D生产函数应用到英国公司研发投入和产出增长关系，实证分析结果显示公司研发支出对产出增长具有正向影响。Rajeev（2008）研究分析了美国1953—2000年研发投入与经济增长之间的关系，发现研发投入对经济增长有着显著的促进作用。

国内学者林毅夫（2003）等实证分析了我国制造业，发现金融结构应该与制造业的规模达到一个均衡匹配状态，进而更好地促进制造业的增长。李洪伟（2013）等通过省级面板数据实证分析了我国东、中、西部的高技术产业与经济增长中的长期与短期关系，结果显示高技术产业发展与经济增长的关系受到区域因素的影响。米展（2016）在文献中运用高技术产业统计数据，分析了金融发展对高技术产业创新效用的影响机制，认为金融发展可以促进高技术产业的发展。朱平芳和徐伟民（2003）分析了政府科技政策对企业技术创新的影响，认为政府投入对技术创新有正向作用。唐明祥和余源源（2010）以安徽省1995—2008年的相关的金融支持与高科技产业数据为样本，实证分析安徽省金融支持对高科技产业的影响，发现安徽省信贷市场对高科技产业起到主要作用。宋智文和凌江怀（2013）利用我国31个省市地区的面板数据检验金融支持对高技术产业的影响，发现金融体系没能有效地促进高技术产业的发展。

从以上的研究结果可以发现，国内外学者从不同的角度研究分析了金融支持、政府政策对高技术产业发展的影响。部分学者研究了金融支持对高技术产业发展的影响，究竟是正向还是反向结论。还有少数学者研究了政府政策中财政投入对高技术产业的影响，主要的观点是政府的财政投入会影响技术创新，进而影响高技术产业的发展。但也有学者认为政府投入会在一定程度上对企业的研发投资产生挤出效应，降低整体研发投入水平，从而会对高技术产业产生不利影响。那么金融支持和政府政策共同对高技术产业影响有多大呢？这类文献研究还较少，本文选取1997—2015年重庆市高技术产业发展过程中金融支持和政府政策与产业发展的相关数据，从理论和实证的角度来分析金融支持和政府政策对高技术产业的影响程度，力图从金融与政府的视角为高技术产业发展提供科学的对策，以提升资源配置效率为前提进行较为系统的阐述，使得重庆市高技术产业的发展成为带动经济增长的重要一环。

三、 研究设计

（一）模型设定

本文主要是研究金融支持和政府政策对高技术产业发展的影响，即金融支持和政府政策的各方面因素对高技术产业发展水平的冲击及贡献度。在多种变量之间的相互影响的分析过程中，应用实证分析的较广泛的是向量自回归模型（VAR）和结构向量自回归模型（SVAR），这些分析模型应用到实际经济行为中所得出的结果也较为合理与科学。但是由于传统的VAR模型中不考虑经济理论、不能分析考察其变量之间的当期相关关系，产生的脉冲响应函数可能存在内在的误差而不能识别等不足因素，因此，脉冲响应函数会受到VAR模型系统中的变量之间顺序的影响，从而残差序列的冲击也会受到连带影响，最后可能会难以合理的解释经济变量之间的关系。因此，本文实证分析选取结构向量自回归模型（SVAR）。具体模型设定为一个p阶的包含n个变量的结构向量自回归模型SAVR（p）形式：

B0Yt=K0+K1Yt-1+K2Yt-2+…KpYt-p+μt（1）

其中，下标P表示滞后阶数，t表示时间，K0，K1，…，Kp分别表示常数项向量和各个滞后阶数变量的系数矩阵，B0为内生变量当期系数矩阵，Yt-p为各个内生变量向量，μt是分别作用于各个内生变量之间的结构式冲击，即是结构式残差。

（二）变量选择与数据来源

1.高技术产业发展的度量

根据国家统计局《中国高技术产业统计年鉴》对高技术产业的定义：医药制造业，电子及通信设备制造，航空、航天器及设备制造，计算机及办公设备制造业，信息化学品制造业，医疗仪器设备及仪器仪表制造业六大类产业属于高技术产业范畴。与传统产业相比，高技术产业具有高風险、高投入且回收期较长、高收益以及原材料消耗少、附加值低等特点。

高技术产业的发展水平的高低能够比较好的反映一国或地区制造业发展的整体经济水平。一般来说，度量高技术产业的发展水平可以直接用高技术产业的增加值来度量，但是高技术产业的增长速度取决于劳动、技术、资本等要素禀赋，而这些要素禀赋无法计量，因此，考虑到数据可获得性，本文采取间接的度量方法，参考姚淦橙（2012）选取变量指标的方法，选取重庆市高技术产业产值占工业总产值的比率来度量重庆市高技术产业的发展水平，度量指标表示为HTL。

2.金融支持和政府政策的度量

结合重庆市的高技术产业的发展特征，尽管影响高技术产业发展的因素包括银行、股票和保险市场等等因素，考虑重庆市高技术产业通过保险市场的融资市场份额较少，股票融资市场有少许的融资，但是其数量对比还是非常有限的，所以高技术产业的主要融资还是来源银行商业贷款。由于影响高技术产业发展相对重要的是中长期贷款，因此，本文选取的是中长期贷款融资率来表示金融支持对高技术产业发展水平的影响作用，度量指标表示为FCR。

我国各地区政府大力支持高技术产业的发展，政府政策中政府投入能够弥补企业创新的不足，进而增强高技术产业的发展，政府投入中影响高技术产业发展最大的是科技拨款。因此，本文选取的是政府投入中科技拨款占财政支出的比率来表示政府政策对高技术产业发展水平的影响作用，度量表示为TFL。为了有效的反应重庆市对高技术产业的融资程度的变化，本文采取的是年度融资率来进行衡量。模型中个变量指标的含义见表1。

3.数据来源

考虑到我国商业银行体系建立较晚，高技术产业的工业总产值是按照之后制定的新规定来统计计算，且重庆市是在1997年从四川省脱离出来，单独成立为直辖市。为了保证数据的一致性及可获得性，本文选择重庆市1997—2015年的数据进行实证分析，变量指标中的高技术产业产值和工业总产值的数据来自历年的《重庆市科技统计年鉴》，金融机构中长期贷款、贷款余额的数据以及政府科技拨款和财政支出均来自历年《重庆市统计年鉴》和历年《中国高技术产业统计年鉴》。

（三）实证分析

1.变量的平稳性检验

在应用SVAR模型进行分析时，如果时间序列是非平稳的，这会影响实证结果的稳定性，一般要对各个时间序列进行平稳性检验，即检验时间序列是否具有单位根，从而检验各个时间序列的单整性。本文采用的是常用的ADF（Augmented-Dickey-Fuller）进行单位根检验，检验时间序列是否平稳。为了确定模型的滞后阶数，我们采取最佳滞后期由SIC信息准则确定的原则。同时，为了消除趋势影响以及存在异方差的可能，本文对上述经济变量取自然对数处理数据，分别表示为LNHTL、LNFCR和LNTFL，单位根检验结果（见表2）。

从表2的单位根检验结果，我们可以发现，LNHTL、LNFCR、LNTFL的水平序列的ADF值在5%的显著性水平上明显大于临界值水平，所以不能拒绝单位根假设，各变量的水平序列都是非平稳的。一阶差分后LNHTL、LNFCR、LNTFL的ADF值小于5%的显著水平上的临界值，所以拒绝单位根假设。因此，各变量的水平序列是非平稳的，而其一阶差分序列是平稳的，则都是一阶单整变量。

2.协整分析

根据上述单位根检验结果显示，LNHTL、LNFCR、LNTFL都是一阶单整变量，符合协整分析的前提条件，即金融支持、政府政策对高技术产业发展是否具有长期稳定的趋势。

（1）确定协整最佳滞后阶数

在进行协整分析时需要确定最佳滞后阶数，模型的滞后阶数太小可能会存在自相关，太大会导致参数过多，影响自由度变低，多元可能会影响模型估计结果的准确性。通常在无约束（uestricted）VAR模型条件下，本文采取LR、FPC、AIC、SC、HQ等多种检验准则进行判断，通过笔者反复测试，得出VAR模型分别对应的值，从而比较得到模型的最佳滞后阶数。通过多次测算（见表3），模型的最佳滞后阶数为3。因此，本文根据最佳滞后阶数建立模型：

B0Yt=K0+K1Yt-1+K2Yt-2+K3Yt-3+μt（2）

（2）模型的协整关系检验

Johansen和Juselius（1990）极大似然估计法是比较经典的一种检验协整关系的方法，简称为JJ协整检验，本文采用此方法对各个变量之间是否存在长期协整关系进行检验（见表4）。由表4可知，各变量之间最多存在一阶协整关系。

此外，模型SVAR在得出脉冲响应函数方差分解的前提是模型的稳定性检验，如果模型中AR roots特征多项式根落到单位圆内（见图1），表示模型是稳定的。

（3）协整方程及稳定性检验

上述检验结果是各变量存在一阶协整关系，可测算出具体的协整方程，即金融支持、政府政策对高技术产业发展存在长期稳定的均衡关系，协整方程表示为式（3）：

LNHTL=0.6252LNFCR+0.3470LNTFL+C（3）

由协整方程式（3）的系数符号可知，LNFCR和LNTFL的系数符号都为正数，这说明金融支持和政府政策对高技术产业发展具有正向作用，二者的系数分别对应是0.6252和0.3470，这表明金融支持对高技术产业发展的影响要大于政府政策的影响作用。

（四）脉冲响应函数分析

脉冲响应函数刻画的是用时间序列模型来反映变量的扰动项对内生变量的当前值与未来值的变化程度。

图2是中长期贷款融资率LNFCR对高技术产业发展LNHTL的冲击效应，从图2中可以看出，初始时刻中长期贷款融资率LNFCR冲击效应过后，高技术产业发展的水平不但没有上升，反而出现了下降的趋势，在第2期出现最低效应，这种负向影响没有一直持续，经过一定的时滞后，在第4期出现逆向转变，在冲击效应下逐渐变成正向作用，后面的冲击效应变化逐渐稳定下来。这说明了重庆市的金融支持对高技术产业发展的作用存在时滞，时滞大约有4个月的时间，即在短期内金融支持对高技术产业发展会有一定的负向作用，但在长期中金融支持对高技术产业发展具有正向作用。

图3是政府科技拨款融资率LNTFL对高技术产业的冲击效应，图3中显示在初始时刻的冲击下，政府科技拨款融资率LNTFL对高技术产业的发展LNHTL在短期内具有比较明显的正向促进作用，但是这种正向作用大约持续了2期左右，然后就开始出现回落的状态，在回落到大约在第6期的0.2%时，这时的冲击效应慢慢趋于平稳。这说明政府政策对重庆市高技术产业发展存在大约6个月的时滞，即在时滞期内政府政策对高技术产业发展具有正向作用，但是对高技术产业发展的支持力不够，出现了时滞后的回落效应。

（五）方差分解分析

模型中的各个变量存在长期协整关系，可以进一步分析金融支持和政府政策对高技术产业发展的影响，方差分解可以有效分析其中的影响程度。表5给出了跨期为20期的方差贡献率。

从表5中可以看出，中长期贷款融资率LNFCR前4期的贡献率呈现缓慢的的增长趋势，但是从第4期到第6期出现巨大的增幅，贡献率从0.03%增长到0.14%，并且增长趋势并未停滞，一直到后几期才出现较缓的增长幅度，大约维持在2.3%左右。这说明金融支持对高技术产业发展有一定时滞性，期初会出现微弱的增长态势，然后逐渐趋于稳定。

政府科技拨款融资率LNTFL对高技术产业发展水平LNHTL的贡献率，除了第2期超过5%，其余的期间都在5%以下，但是贡献率比较平稳，基本稳定在5%左右，总体来说是综合影响是正向的，这说明政府政策对高技术产业发展的支持力度不够，可能会影响高技术产业的发展。

四、对策建议

（一）提升金融机构的效率，促进金融机构和高科技产业协调发展

金融发展不只是金融规模的扩大，更重要是提高金融資源的最优配置，增加高技术产业的融资渠道以及调整对高技术产业的银行信贷政策，这样可以减弱时滞带来的负向影响。高技术产业的发展是一个长期的过程，应将金融资源与高技术产业的发展结合起来，形成资源的最优化，进而更好地为高技术产业发展提供重要的支持。

（二）加大科技投入，增加多种投资渠道

资金的投入保障与高技术产业的发展密切相关，投入强度应该与高技术产业发展的环境相适应。主要渠道有：增加重庆地方政府的财政支出对科技投入的拨款力度，加大对科技拨款使用的监管，支持重庆高技术企业的技术创新，从而加快高技术产业的发展；以改变信贷方式来增强科技开发的贷款力度，重庆市的金融机构和银行应该积极支持高技术产业的发展；同时制定相关的金融政策，使信贷模式能够更好地推动高技术产业发展；改善风险投资体系及信用担保机制。采用交叉持股的方式降低高技术型企业的风险，加快建设重庆市技术产权交易所，为风险资本提供退出通道的保障，形成风险资本对高技术企业资本投入循环链，更好地吸引较多的社会资金进入到高技术产业中。将重庆市的担保机构进行整合，建立适合高技术企业信用担保机制，同时构建适合重庆市特有的再担保机制和担保机构基金的运作机制以及财政的补偿机制等，使得信用担保机制更好地为高技术产业服务。

（三）提高政府政策中科技拨款水平和资金使用效率

财政科技拨款能够直接有效的对高技术产业发展提供资金支持，要加大总量的投入，而且应积极引导高技术产业的技术创新，应该聚焦重点领域的技术创新，培育创新技术应用于高技术产业。政府应该采取财政补助奖励，税费给予一定的减免，单向补贴等政策。比如对年研发收入占当年主营业务收入比例超过高技术产业平均水平的企业，按照最终的研发经费支出给予一定比例的补助；对年增加的专利技术申请量达到一定数量的单位可以给予适当的奖励等等，并且可以更多的从政府政策上给予高技术产业适当的政策倾斜，构建高科技产业的制度机制，从而提高财政科技拨款水平和资金使用效率，使得高技术产业的发展获得有益支持。

（责任编辑：张恩娟）

参考文献：

[1]Robinson J.The Rate of Interest，and Other Essays[M].MacMillan，1952.

[2]Levine R.Financial Development and Economic Growth：Views and Agenda[J].Social Science Electronic Publishing，1997，35（2）：688-726.

[3]Rajan R G，Zingales L.Financial Dependence and Growth[J].Social Science Electronic Publishing，1998，88（3）：559-586.

[4]Cetorelli N，Gambera M.Banking Market Structure，Financial Dependence and Growth：International Evidence from Industry Data[J].The Journal of Finance，2001，56（2）：617-648.

[5]Fisman R J，Love I.Financial Development and Growth in the Short and Long Run[J].Social Science Electronic Publishing，2004.

[6]陈柳钦.高新技术产业发展的金融支持研究[J].当代经济管理，2008，30（5）：59-65.

[7]林海平.高新技术产业发展的金融支持[J].学术界，2015（3）：72-81.

[8]吉亚辉，冯进.政府对高科技企业资金投入的制度创新分析——基于西部的研究[J].社会科学辑刊，2008（2）：92-94.

[9]林毅夫，章奇，劉明兴.金融结构与经济增长：以制造业为例[J].世界经济，2003（1）：3-21.

[10]李洪伟等.高技术产业与经济增长关系的实证研究[J].技术经济与管理研究，2013（11）：124-128.

[11]米展.金融发展对企业技术创新模式影响研究——基于中国高技术产业的实证分析[J].审计与经济研究，2016，31（6）：112-120.

[12]朱平芳，徐伟民.政府的科技激励政策对大中型工业企业R&D投入及其专利产出的影响——上海市的实证研究[J].经济研究，2003（6）：45-53.

[13]唐明祥，余源源.安徽省金融支持高技术产业发展的实证分析[J].科技经济市场，2010（5）：44-47.

[14]宋智文，凌江怀.高技术产业金融支持实证研究——基于省际面板数据的分析[J].经济问题，2013（3）：75-80.

[15]王迅.金融支持哈尔滨市科技创新和高新技术产业发展问题研究[J].黑龙江金融，2012（12）.

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