2017年2月第31卷第1期
山东工商学院学报
Journal of Shandong Technology and Business University
Feb. 2017
Vol.31 No. 1
$ 财政金融研究; doi:10.3969/j.issn. 1672 -5956.2017.01.015
产业结构、金融支持对科技创新的影响
—
基于中国省际面板数据的实证研究
姚雪松1向军2姚慧3
(1.广东机电职业技术学院经济贸易学院，广州510515;.贵州省铜仁市万山区教育局教学研究室，铜仁554200;
3.贵州省铜仁市农牧科技局种子站，铜仁554200)[摘要]科技创新是解决当前全球及我国面临的经济增速放缓问题的重要突破点，通过理论和买证分析表 明，产业结构和金融支持对科技创新具有显著的正向影响，我国产业结构优化每增长1%,科技创新增长 3. 958%,金融支持每增加1%,科技创新增长0.254%。基于此，我国应进一步优化产业结构，鼓励和支持新产
业、新行业的发展，扩大金融规模，完善金融市场以促进科技创新的提升。
[关键词]产业结构；金融支持；科技创新；固定效应模型估计[中图分类号]F69.24;F24.3 [文献标识码]A [文章编号]1672-5956(2017)01 -0106 - 07
大的促进科技创新和技术进步从而实现国民 财富大幅的增长，随着分工的完善，产业将逐 渐的形成并优化，产业结构逐渐趋于合理，产 业结构优化合理的过程对科技创新和技术进 步同样有十分重要的影响[1 ]。Romei•认为经济 增长具有内生性，在经济发展的历程中产业会 逐渐形成和优化，在利益的驱使下，企业和个 人会为了新需求、新产业的巨大收益而不断积 累知识和增加创新投入，促使科技的进步，从 而推动经济进一步的增长[]。Diamond认为科 技创新主要来源于企业的创新投入，而创新投 入往往面临较长期限和较高的风险，在没有金 融体系或者金融规模较小的状态下，投资者都 倾向于投资短期的低风险的项目，只有当金融
一、弓I言
当前全球经济面临深度调整，后危机时代 的影响和阴影一直没有完全消除，各国经济都 面临着速度放缓的困境。从历史来看，每一次 全球性的大危机完全摆脱并实现经济再次腾 飞都依赖于科技创新方面取得了巨大的进步， 新古典经济学也一直强调，科技进步才是人类 经济能够保持长期增长的根本原因和动力。 在全球经济危机没有根本上的褪去，很多国家 都陷入困境不知所措的时代，科技创新更 是显得尤为的重要。在影响科技创新的众多 因素中，金融支持和产业结构一直被认为是最 重要的影响因素。Smith认为分工生产可以大
[收稿日期]2016-10-18
[基金项目]教育部人文社会科学研究青年基金项目“中国金融压力、宏观经济波动与最优货币规则研究”（14
YJC790175)
[作者简介]姚雪松,1983年生，男，贵州铜仁人，广东机电职业技术学院讲师，博士，研究方向为金融理论与，
(电子信箱）xueongyaol226@126. com。
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规模和金融资产发展到一定规模后，投资者才 会进行短、中、长期，低、中、高风险的组合投 资，进而促进企业的创新投资和社会的科技进 步[3]。Boyd、Gurley、Acemoglu认为科技创新需 要大量的科研投入，而这些投入需要大量的资 金和资源的支持，金融支持可以为科技创新提 供大量的资金来源，促进科技创新的发展[4<。 王云平认为产业结构的变迁是社会需求结构 变化的结果，新产业的产生和发展会带来巨大 的商机和利益，为此会有大量的资源进入该产 业而言也意味着新的利益和利润增长点的出 现，为了更好的与其他企业展开竞争，降低新 产业、新产品、新服务的生产相对成本尤为重 要，而科技创新则是降低相对成本最重要的手 段之一，因此伴随着产业结构的变化和完善整 个社会的科技创新投入往往会大幅的增加，科 技创新的能力和成果也得以较大程度的推动。
(二)金融支持对科技创新的影响路径金融支持对科技创新的主要影响路径表 现在三个方面:第一，金融支持为科技创新提 业当中，为了降低新产业新产品的相对成本以 获取更大的收益和应对其他企业的竞争，科技 创新往往会受到重视，从而促进了科技创新的 发展[7]。刘纳新、伍中信认为目前中国金融支 持科技创新效应并不明显，但这种支持效应将 长期存在，具有持久性，发展空间巨大[8]。
通过对文献的整理和总结，我们发现产业 结构和金融支持对科技创新具有重要影响已 经达成一定的共识，但影响的方面各自有不同 的看法和意见，本文试图结合当前我国实际背 景，从理论上梳理一下产业结构和金融支持对 科技创新的主要影响路径，然后运用我国各 省、直辖市的面板数据实证检验我国产业结 构、金融支持对科技创新的实际影响，为当前 我国更有效的促进科技创新提供相应的启示。
二、产业结构、金融支持对科技创新 的主要影响路径
(一）产业结构对科技创新的影响路径产业结构对科技创新的影响路径主要体 现在两个方面:第一，新产业的发展和全社会 产业结构的变化会导致社会分工的进一步完 善和细化，而分工的细化使得每个人从事的工 作更为专一和熟悉，在这种背景下，人们往往 会更倾向于去思考如何创造科技创新来更好 的完成和简化自己所做的工作，从而实现很多 “干中学”而形成的科技创新。第二，产业结构 的变化往往意味着社会新需求的出现，对于企
供资金来源。现代社会科技创新主要来源于 企业的科技研发，但科技研发需要大量的资金 支持，金融支持是科技创新所需资金来源的最 主要手段。第二，金融支持为科技创新分担风 险。科技创新往往存在较大的不确定性，对科 技创新的投资也往往面临着较大的风险，在没 有金融支持的情况下，科技创新经常面临很难 寻找到愿意承受风险的投资者从而影响科技 创新的进行，而金融的本质就是集中社会大多 数的储蓄共同进行投资，由于资金规模庞大， 往往会选择不同风险的组合投资，投资的风险 损失由其他低风险投资收益或全体投资者共 同承担，因此金融支持愿意进行具有一定风险 和不确定性的科技创新的投资，并为其分担相 应风险。第三，金融支持帮助培养科技创新所 需人才。科技创新需要大量的人才投入和储 备，金融支持通过为各类学校、教育培训机构 和贫困学生提供资金支持的方式帮助整个社 会的人才培养，为科技创新所需人才提供了大 量的支持和储备。
三、模型设定、指标度量和数据说明
(一）模型设定
上文中我们梳理了产业结构、金融支持对 科技创新的影响途径，从理论分析中我们发现 产业结构和金融支持对促进科技创新具有积 极正面的作用，下面我们运用我国产业结构、 金融支持和科技创新的省际面板数据实证检
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验一下产业结构、金融支持对科技创新的实际 影响。为了有效的消除异方差，本文对模型中 所有的变量均采取了取对数的处理。设定的 模型为：
\\对科技创新也会有较大影响，因此本文将各地 区各年全社会固定资产投资作为本文设定模 型的控制变量，记为/ - aaet。另外，对外 的支出增加往往对企业投资以及科技创新具
ntechono\\^y it + + — bt + p^nind — strk + 也
有积极的作用，而通过税收等途径增加其 自身的收入往往对企业投资及科技创新具有 不利的作用，因此本文将各地区各年财政 支出减去各地区各年财政收入后得到的 值除以各地区各年的地区生产总值作为本文 设定模型中的控制变量一一财政收支，记
\\nfinancelt vlt.其中，Ut为随机误差项，b、p、也和n为参数；lntechonolgyit、lnid — strit、^nfinanceit 分别为科技创新、产业结构和金融支持。r代表了一 组控制变量，分别为固定资产投资和财政 收支。
(二）指标度量1.
科技创新。本文认为科技创新主要体现
在新技术、新产品和新成果的出现并在现实中 发挥一定的作用，推动经济发展和社会进步的 现象和过程。因此，本文以各地区各年的发明 专利申请受理数作为本文中科技创新的代理 变量，记为tchnolgyi。
2.
产业结构。产业结构主要体现在全社会
产业的变迁、新产业的发展和三次产业的转变
方面，按照社会发展规律，人类社会总是从第
一产业逐步变迁发展第二和第三产业，而且新
行业的出现和发展也往往存在于第二、三产业
当中。因此本文以各地区各年第二、三产业除
以各地区各年地区生产总值，即第二、三产业
占地区生产总值的比重作为本文产业结构的
代理变量，记为id - Srlt。
3.
金融支持。金融对经济的支持主要体现
在，银行信贷、股票市场和债券市场提供给企
业大量的资金融资方面，考虑到我国目前债券 市场规模较小，金融支持主要是以银行信贷和 股票市场为主，而且债券市场的面板数据收集 存在较大困难，因此本文以各地区各年银行信 贷总额和股票市场/P0总额相加除以各地区各 年地区生产总值作为本文金融支持的代理变
量，记为finnacelt。4. 控制变量。考虑到各地区的固定资产投 资会对当地的企业投资具有重要的影响，从而
一 108 —
为g - — - ei。(三）数据说明
由于2003年我国进行了银行股份制的改 革和土地拍卖制度的改革，以及随后进行了一 系列的资本市场改革和知识产权保护改革，对 我国的产业结构、金融支持和科技创新都具有 十分重要的影响。因此本文选取了 2003 ~
2015年我国各省和直辖市的面板数据作为本
文模型的样本数据。模型中变量所需的原始
数据的来源为《各省和直辖市历年统计年鉴》
和《中经网统计数据库》。经过整理，本文设定
模型中所涉及到变量的统计性描述见表1所
示。variable、N、mean、sd、p50、min、max 分别表
示变量名称、样本数、平均值、标准差、中位数、
最小值和最大值；1&£；/10(〇7、111^^-故、111_/^
nnce、ln/- aaet、lng - r - e 分别代表了前文所 提及变量取对数后的变量。
因为本文主要分析产业结构和金融支持 对科技创新的影响，因此我们先用所处理好后 的变量描绘出了产业结构与科技创新以及金 融支持与科技创新之间的散点图，直观展示一 下它们之间的关系（见图1、图2)。从散点图 中可以看到，产业结构和金融支持与科技创新 之间均表现出一定的正向关系。但值得提及 的是，它们之间的最终确切的结论并不能以散 点图的状况来确定，而是需要准确的计量估计
方法估计检验后才能得出。
四、实证分析
(一）各自变量相关性分析
为保证对本文设定模型计量估计结果的准 确性，在对本文设定模型进行计量估计前，我们 先对本文设定模型的各自变量进行了多重共线 性的检验。该检验主要通过本文设定模型中各
自变量之间的相关系数和方差膨胀因子的值来 进行。我们首先求出了本文设定模型中各自变 量间的相关系数，如表2所示。从表中可以看 出，本文设定的模型中各自变量之间的相关系数 均不大，最大的是固定资产投资（(n/ - aweto )和 财政收支((ng - r - e)之间，也仅为0. 468 2, 表明不存在多重共线性问题。
表1本文设定模型中所涉及变量的统计性描述
variable
IntechonolgyInind - strIn/nancc
N40340340340340
mean7.9194.468-0.06717. 475-2.570
sd1.7610.0750.4431.1610.992
p507.9794.469-0.01917.610-2.421
min1.38.143-2.75314.108-7.067
max11..5990.81219.8680.155
1/ - assetsIn/ - r - e
图1产业结构与科技创新之间的散点图 表2本文设定模型中各自变量间的相关系数
lnid - str
lnid - str
(finance
(finance
I/- - assetslny - r - e
10.24810.43010.4514
10.08010.0651
10.4682
1
I/- - assetsInn - r - e
一 109 —
I I I I
-3 2
• imecnonoigy
-1 Infinance
0
t fiiec Vdiues
图2金融支持与科技创新之间的散点图
然后，我们对本文设定模型中各自变量的 方差膨胀因子的值进行了测算，如表3所示，从 表中显示可以看出本文设定模型中各自变量 方差膨胀因子的值均小于2,也表明本文设定 模型不存在多重共线性的问题。
表3
本文设定模型中各自变量方差膨胀因子的值
VIF1.491.451.421.121.37
1/VIF0. 671 2960. 6 4920. 703 8080.5211
模型估计和随机效应模型估计。应该选择哪 一种估计方法对模型进行估计，主要取决于设 定模型中被解释变量是否存在严重的个体效 应，如果存在严重的个体效应则不适合用普通 最小二乘法估计。是否存在严重的个体效应 主要看固定效应模型估计后的F检验的P值 和随机效应模型估计后的xttestO检验的P值 是否小于0.05,若小于0.05则表示存在严重 的个体效应。若设定模型存在严重的个体效 应的情况下，通常应采用固定效应模型或随机 效应模型进行估计，具体采用哪一种取决于两 种模型估计后再进行hausman检验的结果，如 果hausman检验的P值小于0. 05，则应采用固 定效应模型进行估计，否则则采用随机效应模 型进行估计。
在进行对本文设定模型中被解释变量（ln-
是否存在个体效应的检验前，我们
先作出了它的各省和直辖市的变化图，以直观 地观察一下它是否存在严重的个体效应。变 化图显示，各省、直辖市大多数的变化图均呈 现不同的截距和斜率，表明本文设定模型的被
Variable
Inind _str
In/-- assets
_ _ eln—^^neMean VIF
注:VIF表示方差膨胀因子的值
(二)模型估计方法
选择正确的方法对模型进行估计才能真 正准确的反映产业结构和金融支持对科技创 新的实证影响。本文选择的数据为省际面板 数据，针对面板数据模型主要有三种基本的估 计方法:普通混合最小二乘法估计、固定效应 一 110 —
解释变量（lntoAwMZgy)存在较为严重的个体 效应，不适合采用普通最小二乘法对本文设定 的模型进行估计。
当然，采用哪种估计方法必须通过相应的 计量检验才能确定，被解释变量（lntoAcracZgy ) 的变化图仅仅只能作为参考使用。因此我们 对本文设定的模型做了固定效应模型估计和 对应的F检验以及随机效应模型估计和对应 的xttestO检验，便于比较，我们也同时做了普 通混合最小二乘法估计，所有的估计和检验结 果见表4所示。从表中可以看出，F检验的P
表4
解释变量(产业结构）
Und - -tr
值和xttestO检验的P值均小于0. 05，进一步表 明本文设定模型中的被解释变量存在严重的 个体效应，应采用固定效应模型估计或随机效 应模型估计。随后，本文对固定效应模型估计 的结果和随机效应模型估计的结果进行了
hausman检验，以此来决定选择哪一模型的估
计结果作为本文设定模型的估计结果，hausman 检验结果一'起列在了表4中。从表中可以看出
hausman检验的卡方值为31.47，hausman检验 P值为0. 000 0，小于0. 05，这一结果表明本文
设定模型应该使用固定效应模型进行估计。
本文设定模型的估计结果
ols2. 500 …(4. 336)0. 2 ^ *(7.692)1.065*〃(27. 372 )-0.446***(-10.741)
re4. 1〇9** *( 4.4670. 291 ** *( 4.3050. 928 ** *( 23.751-0.228***(-3.949 )-27. 2** *( -7.409
xttet0检验P值hauman检验卡方值hausman检验P值
fe3. 958 ** *(3.600)0. 254 ** *(3.736)0. 883 ** *(20. 091)-0.077(-1.054 )-25.434** *(-5.715 )
0 000 031.470.0000
(金融支持）
\\n/nance
(固定资产投资）I/- - asset-(财政收支）Inn - r - e(常数项系数）-cons样本数(N)F检验统计量F检验P值xttet0检验量
-22. 979** *(-9.552 )
40329. 070. 000 0561.08
注：〇ls、re、fe分别代表了普通混合最小二乘法估计、随机效应模型估计和固定效应模型估计;估计系数下面
小括号里面报告的是t统计量的值，***表示在1%的水平下通过了显著性检验。
(三)估计结果分析
通过上述的检验和分析，本文应选择固定 效应模型对本文设定模型进行估计，因此我们 以表4中固定效应模型的估计结果进行本文设
定模型中各解释变量对被解释变量影响的结 果分析。
从固定效应模型估计（f)结果来看，本文 选择的控制变量固定资产投资（In/- awefci)对
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科技创新（IntoAOTMZgy)具有十分显著的正向 影响，这与我们预期的一致。财政收支
(lng - r - e )对科技创新（IntoAoraoZgy )存在负
新确实存在显著的积极作用。
五、结论与启示
本文通过理论的梳理和实证分析表明，产 业结构和金融支持对科技创新具有重要的促 进作用，随着产业结构的优化和金融支持的增 加，科技创新将得到显著的提升。基于此结 论，本文得到的启示为:第一，应促进我国产业 结构的进一步优化，鼓励和促进新产业、新行 业的发展和完善，通过更为细化的社会分工和 企业对新需求、新利润的追求促进科技创新的 增长。第二，应促进我国金融的进一步发展和 完善，扩大金融发展规模，扩宽企业融资渠道， 增强金融对科技创新的支持。
向的影响，但并不显著，这表明通过税收 等途径产生的财政收入对科技创新产生的负 向作用已经开始超越了通过财政支出对 科技创新产生的正向作用，只是这种超越还并 不明显，但应值得重视。
本文关注的重点为产业结构、金融支持对 科技创新的影响，从估计结果来看，产业结构 (lniW - Mr)和金融支持（(n/iraarece)对科技创新 (lnec/iorao/gy )均具有十分显著的正向影响，产 业结构每优化1%，科技创新增长3. 958%，金 融支持每增加1%，科技创新增长〇. 254%，表 明产业结构的优化和金融支持对我国科技创
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[责任编辑:陈宇涵]
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