陳映希，馬文斌，凌江懷，李建強(qiáng)

（1、廣東金融學(xué)院經(jīng)濟(jì)貿(mào)易系，廣東廣州510521

2、重慶師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，重慶4　01331

3、中國(guó)社會(huì)科學(xué)院農(nóng)村發(fā)展研究所，北京　100732

4、華南師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，廣東　廣州　510521）

基于面板數(shù)據(jù)回歸模型的金融發(fā)展對(duì)我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新影響研究

陳映希1，馬文斌2、3，凌江懷4，李建強(qiáng)2

（1、廣東金融學(xué)院經(jīng)濟(jì)貿(mào)易系，廣東廣州510521

2、重慶師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，重慶401331

3、中國(guó)社會(huì)科學(xué)院農(nóng)村發(fā)展研究所，北京100732

4、華南師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，廣東廣州510521）

本文結(jié)合我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新的金融支持現(xiàn)狀，選取了金融相關(guān)率等衡量指標(biāo)，對(duì)我國(guó)30個(gè)省級(jí)地區(qū)12年的相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)對(duì)金融發(fā)展對(duì)我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新的影響進(jìn)行了分析。研究表明，我國(guó)金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的正向促進(jìn)作用，我國(guó)的政府干預(yù)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用則不顯著，研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員均具有顯著的促進(jìn)作用。最后，就如何更好促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新水平，從金融機(jī)構(gòu)、政府投資等角度提出相關(guān)對(duì)策與建議。

技術(shù)創(chuàng)新；金融支持；面板數(shù)據(jù)

一、引言

當(dāng)前，技術(shù)創(chuàng)新已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心動(dòng)力，是一國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的內(nèi)在動(dòng)力源泉和主導(dǎo)要素，中國(guó)也提出了要建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家的戰(zhàn)略目標(biāo)。金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活的重要組成部分，其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的滲透和影響越來越大，金融發(fā)展已經(jīng)成為影響技術(shù)創(chuàng)新的重要因素之一。因此，對(duì)金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響進(jìn)行分析，已成為眾多國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究領(lǐng)域。本文對(duì)金融發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新的研究采取了區(qū)別于傳統(tǒng)研究模式的現(xiàn)代研究模式，即從金融系統(tǒng)的外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境入手，分析了技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)過程所面臨的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，進(jìn)而對(duì)金融功能提出需求，闡述了技術(shù)創(chuàng)新過程面臨風(fēng)險(xiǎn)和不確定性的情況下，金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)理。

美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Gurley（1955）［1］針對(duì)發(fā)展中國(guó)家在二戰(zhàn)后經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢的現(xiàn)象進(jìn)行了研究，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展是金融發(fā)展的前提，金融發(fā)展則是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力，金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間是互動(dòng)關(guān)系。Goldsmith（1969）［2］從金融結(jié)構(gòu)和金融發(fā)展角度分析了35個(gè)國(guó)家1860—1963年的相關(guān)數(shù)據(jù)，提出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融發(fā)展是同步進(jìn)行的，經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)一般伴隨著金融發(fā)展的超長(zhǎng)水平。隨后興起的金融內(nèi)生增長(zhǎng)理論驗(yàn)證了金融對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響主要集中在金融市場(chǎng)上。Hicks（1996）［3］認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新廣泛運(yùn)用的前提條件是金融市場(chǎng)的快速發(fā)展。Kortum和Lerner（2000）［4］對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資和技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)聯(lián)進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果表明風(fēng)險(xiǎn)投資在激勵(lì)創(chuàng)新方面具有顯著的作用，尤其是在刺激創(chuàng)新活動(dòng)方面。Po-Hsuan Hsu（2014）［5］通過32個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)，研究了金融市場(chǎng)發(fā)展是如何影響技術(shù)創(chuàng)新的，認(rèn)為高技術(shù)行業(yè)更依賴于外部融資而表現(xiàn)出更高的創(chuàng)新水平。

湯清、李曉霞（2010）［6］在基于廣東省面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，研究了金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。其選取了金融相關(guān)率等金融指標(biāo)，發(fā)明專利數(shù)、實(shí)用新型專利數(shù)量、外觀專利數(shù)量、專利數(shù)量總數(shù)等技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)。同時(shí)，在控制變量上，還考慮到廣東省各市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不同，加入了各市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)，并以GDP來衡量。孫武琴、朱順林（2008）［7］選取金融相關(guān)率、金融結(jié)構(gòu)指標(biāo)和金融活動(dòng)率等金融指標(biāo)，研發(fā)投入經(jīng)費(fèi)、專利數(shù)量和科技論文發(fā)表數(shù)等技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)來反應(yīng)金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的效果。鄧紅輝、蘇基溶（2011）［8］則從人力資本指標(biāo)（就業(yè)人員的受教育年限總和與總?cè)丝诒戎担?、政府?duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)指標(biāo)（政府財(cái)政收入與GDP比值）以及開放度等指標(biāo)來分析金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。時(shí)丹丹（2011）［9］選取的技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)是專利成果、新產(chǎn)品銷售額和技術(shù)成果；金融發(fā)展變量選用的是金融相關(guān)率，即用存貸款總額與國(guó)民生產(chǎn)總值的比重來表示；同時(shí)還引入其他變量如人力資源變量、資金投入等變量，為了消除異方差，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)進(jìn)行了取對(duì)數(shù)處理。朱歡（2010）［10］用高技術(shù)企業(yè)規(guī)模以上產(chǎn)值作為技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)，其他變量為科技活動(dòng)人員、金融機(jī)構(gòu)本外幣貸款余額、地方財(cái)政科技撥款等，同時(shí)其采用對(duì)數(shù)模型進(jìn)行回歸的方法。

葉耀明、王勝（2007）［11］在對(duì)長(zhǎng)三角城市群金融中介對(duì)技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)作用的實(shí)證分析中，選取的金融中介指標(biāo)是金融相關(guān)率，以此衡量金融中介機(jī)構(gòu)發(fā)展水平，使用發(fā)明專利數(shù)、實(shí)用新型專利數(shù)量、外觀專利數(shù)量、專利數(shù)量總數(shù)這一組指標(biāo)代表技術(shù)創(chuàng)新情況，引入控制變量地方政府預(yù)算內(nèi)支出，表示政府對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的支持情況。其中的金融相關(guān)率（FIR）=（金融機(jī)構(gòu)存款余額+金融機(jī)構(gòu)貸款余額）/GDP。分別使用四組數(shù)據(jù)作為因變量即發(fā)明專利數(shù)、實(shí)用新型專利數(shù)量、外觀專利數(shù)量、專利數(shù)量總數(shù)，這四組數(shù)據(jù)均取對(duì)數(shù)。使用金融相關(guān)率lnFIR作為解釋變量，代表金融中介的發(fā)展?fàn)顩r。控制變量為地方政府預(yù)算內(nèi)支出的對(duì)數(shù)即lnGov，代表政府資金對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。

國(guó)內(nèi)外的研究成果都在一定程度上揭示了技術(shù)創(chuàng)新與金融發(fā)展的一般規(guī)律，對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新與金融發(fā)展的關(guān)系研究都具有較大的參考價(jià)值。但是關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新與金融發(fā)展之間關(guān)系的研究尚未形成一個(gè)統(tǒng)一完善的理論體系。

二、金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新影響評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

1、變量選取依據(jù)和模型構(gòu)建

本文結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)選取的指標(biāo)方法，在金融發(fā)展指標(biāo)上選取金融相關(guān)率，即各地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸款余額與GDP比值；以專利申請(qǐng)授權(quán)量作為被解釋變量，即技術(shù)創(chuàng)新的考察指標(biāo)；同時(shí)引入人力資源指標(biāo)，用各地區(qū)研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量和全國(guó)研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量之比表示；資本投入指標(biāo)，用各地區(qū)研發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入與GDP比值表示；加入的政府干預(yù)指標(biāo)采用的是各地區(qū)政府的財(cái)政科技撥款與當(dāng)?shù)氐呢?cái)政總支出相比來表示。

2、基于技術(shù)創(chuàng)新過程視角的金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響機(jī)理分析

針對(duì)技術(shù)創(chuàng)新過程中所主要面臨的三種不確定性或風(fēng)險(xiǎn)，下面通過經(jīng)濟(jì)學(xué)模型分析，以此來說明金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用。

（1）事前的不確定性即信息的不對(duì)稱。主要借鑒Greenwood和Javanovic建立的分位數(shù)回歸模型［12］，說明金融中介對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響作用。假定兩個(gè)可投資的技術(shù)項(xiàng)目分別為：回報(bào)率較低的Yt=nXt-1和回報(bào)率較高的Yt=（pt+qt）Xt-1。其中，pt為總體性干擾，存在于所有的技術(shù)之中，qt則為特定性技術(shù)干擾，只存在于特定的技術(shù)之中。一般來說，（pt+ qt）能為投資者免費(fèi)觀察到，而pt和qt則不能被觀察。此時(shí)，若存在一個(gè)金融中介機(jī)構(gòu)，通過在眾多的可投資項(xiàng)目中選擇M個(gè)投資項(xiàng)目，通過大數(shù)定律可知，該組合項(xiàng)目的平均收益率為：

其中，（1-r）為金融中介每一時(shí)期的運(yùn)營(yíng)費(fèi)用與投資者投入金融機(jī)構(gòu)的資金的比值。在信息缺失的情況下，投資者無法獲得pt的分布情況，而在金融中介機(jī)構(gòu)存在的情況下，投資者可以依據(jù)金融中介相關(guān)信息的公布，通過P數(shù)值來推測(cè)pt，若P＞rn，選擇高風(fēng)險(xiǎn)，反之為低風(fēng)險(xiǎn)。

（2）事中的不確定性即道德風(fēng)險(xiǎn)的存在。技術(shù)創(chuàng)新過程中所面臨的道德風(fēng)險(xiǎn)等是客觀存在的，如何避免這種風(fēng)險(xiǎn)的影響，需要有效的監(jiān)督機(jī)制。借鑒彭方志的分析［13］，假設(shè)一個(gè)經(jīng)濟(jì)體中共有M個(gè)主體，則每個(gè)經(jīng)濟(jì)主體均需要監(jiān)督的個(gè)數(shù)為（M-1）。將這些經(jīng)濟(jì)主體均勻分布在一個(gè)“圓”中，每個(gè)經(jīng)濟(jì)主體對(duì)另一主體的監(jiān)督成本為p=al/T，其中，l為經(jīng)濟(jì)主體之間的“距離”，T為技術(shù)水平。設(shè)這個(gè)“圓”的周長(zhǎng)為2L，則單個(gè)經(jīng)濟(jì)主體對(duì)另外（M-1）個(gè)主體的監(jiān)督總成本為：

則所有的經(jīng)濟(jì)主體總共的監(jiān)督成本為：

此時(shí)引入金融中介，若該經(jīng)濟(jì)主體存在n個(gè)金融中介機(jī)構(gòu)的話，則監(jiān)督總成本變?yōu)椋?/p>

即金融中介的存在會(huì)促使經(jīng)濟(jì)主體的監(jiān)督成本小于無金融中介的情況。

（3）事后的不確定性即面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。一個(gè)技術(shù)創(chuàng)新的過程往往伴隨著眾多風(fēng)險(xiǎn)，投資者對(duì)整個(gè)過程的風(fēng)險(xiǎn)難以獨(dú)立承擔(dān)，尤其是在技術(shù)創(chuàng)新后期，面臨著技術(shù)創(chuàng)新收益的不確定性風(fēng)險(xiǎn)，這種收益的不穩(wěn)定性是影響技術(shù)創(chuàng)新資金的最重要因素。降低這種流動(dòng)性和收益性的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)促進(jìn)社會(huì)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)具有重要意義。為了說明存在金融市場(chǎng)情況下，企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新要活躍于不存在金融市場(chǎng)的情況下的技術(shù)創(chuàng)新，本文引用彭方志的模型來進(jìn)行說明。

模型說明：技術(shù)創(chuàng)新具有風(fēng)險(xiǎn)，可用一定的成功或失敗的概率分布表示，為獨(dú)立同分布，且為簡(jiǎn)單的二項(xiàng)式分布。期初所有經(jīng)濟(jì)體具有相同的技術(shù)水平，效用是產(chǎn)出的函數(shù)關(guān)系，經(jīng)濟(jì)主體屬于風(fēng)險(xiǎn)厭惡型，有著對(duì)數(shù)效用函數(shù)。在上一期的產(chǎn)出、技術(shù)水平和儲(chǔ)蓄既定的情況下，要求實(shí)現(xiàn)最大化效用。

經(jīng)濟(jì)主體單獨(dú)進(jìn)行生產(chǎn)時(shí)，用簡(jiǎn)單生產(chǎn)函數(shù)表示：

其中，Yt、At、Kt分別為產(chǎn)出、技術(shù)水平和實(shí)物資本存量，0?α?1。

投資函數(shù)為：It=sYt-1（6）

其中，s為儲(chǔ)蓄率，設(shè)為不變，投資用于實(shí)物和技術(shù)投入兩方面，即存在：

It=IAt+IKt（7）

設(shè)技術(shù)創(chuàng)新成功概率為p，則有：

由式（6）、（7），有：

sYt?IAt+1≥0（9）

實(shí)物資本存量增加等于實(shí)物資本減去其折舊，有：

Kt+1-Kt=sYt-IAt+1-βKt（10）

由于經(jīng)濟(jì)主體是風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的，有：

Ut+1=ln（Yt+1）（11）

為了使當(dāng)期期望產(chǎn)出的最大化即：

Max（Ut+1）（12）

聯(lián)立以上各式，可求得模型關(guān)于經(jīng)濟(jì)主體決定的技術(shù)革新投資：

如果存在金融系統(tǒng)，經(jīng)濟(jì)主體之間可以完全相互持股，每一經(jīng)濟(jì)主體也都將自己的技術(shù)開放積累投入其他經(jīng)濟(jì)主體的開發(fā)中去，則每個(gè)項(xiàng)目的收益分布為：

有n個(gè)經(jīng)濟(jì)主體，則單個(gè)技術(shù)項(xiàng)目開發(fā)成功能夠給單個(gè)經(jīng)濟(jì)主體帶來的收益為：

假定這個(gè)收益為所有的經(jīng)濟(jì)主體（n個(gè)主體）平分，這種機(jī)制將原來僅僅投入自己的技術(shù)開發(fā)資金分成n份，分別投入到n個(gè)項(xiàng)目中，其總收入就有n+1種可能性。其中收入為：

其中，i=0…n，其余假定條件和前面模型相同。

聯(lián)立以上各式并求解該模型，得出每個(gè)企業(yè)在存在金融市場(chǎng)的情況下決定的技術(shù)創(chuàng)新投資：

當(dāng)N趨向無窮大時(shí)，對(duì)上式取極限有：

比較式（13）和（19），發(fā)現(xiàn)在存在金融市場(chǎng)的情況下，企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新投資要明顯高于無金融市場(chǎng)的情況之下。

結(jié)合模型計(jì)算結(jié)果，再根據(jù)技術(shù)創(chuàng)新的多元驅(qū)動(dòng)理論，綜合考慮金融發(fā)展、政府干預(yù)、研發(fā)人員和經(jīng)費(fèi)的投入等多個(gè)影響因素，構(gòu)建以專利申請(qǐng)授權(quán)量為被解釋變量，以金融相關(guān)率為解釋變量，同時(shí)引入政府干預(yù)指標(biāo)、研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入指標(biāo)等控制變量，進(jìn)而考察金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新影響的分位數(shù)回歸方程：

Patentit=α0+β1Financeit+β2Govit+β3Fundsit+β4Staffit+ui+ εit（20）

其中，ui為未觀測(cè)到的地區(qū)效應(yīng)，εit是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

3、模型中的變量說明

被解釋變量（Patent）：該指標(biāo)用各地區(qū)專利申請(qǐng)授權(quán)量與全國(guó)總量之比來表示。一般的研究學(xué)者都是將專利授權(quán)量作為衡量技術(shù)創(chuàng)新的核心標(biāo)準(zhǔn)。

金融發(fā)展變量（Finance）：該指標(biāo)用各地區(qū)金融機(jī)構(gòu)存貸款總額與GDP的比值來表示。由于當(dāng)前中國(guó)的絕大部分金融資產(chǎn)都集中在銀行機(jī)構(gòu)，因此用各地的金融機(jī)構(gòu)存貸款與GDP的比值來表示該指標(biāo)，該指標(biāo)為金融發(fā)展的估計(jì)指標(biāo)。

政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)變量（Gov）：該指標(biāo)表示政府對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新的介入指標(biāo)，用各地區(qū)的財(cái)政科技撥款與當(dāng)?shù)氐呢?cái)政總支出相比來表示，可以反映出各地區(qū)的政府對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的介入程度。

研發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入變量（Funds）：該指標(biāo)表示技術(shù)創(chuàng)新的重要投入指標(biāo)即R&D經(jīng)費(fèi)的投入，用各地區(qū)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出額與全國(guó)科技經(jīng)費(fèi)支出額的比值表示。

研發(fā)人員的投入變量（Staff）：該指標(biāo)是技術(shù)創(chuàng)新的另一重要投入指標(biāo)即R&D人員的投入，用各地區(qū)R&D人員全時(shí)當(dāng)量和全國(guó)的R&D人員全時(shí)當(dāng)量比值來表示。相關(guān)變量列表見表1。

表1　相關(guān)變量說明

4、模型中的變量數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)主要來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)金融年鑒》。通過查找與整理，對(duì)搜集到的相關(guān)數(shù)據(jù)（樣本數(shù)均為360）進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，如表2所示。

表2　變量的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

三、回歸結(jié)果分析

在全國(guó)30個(gè)省級(jí)地區(qū)2002—2013年的省際面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行量化分析，以驗(yàn)證金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的實(shí)際促進(jìn)作用。

一般來說，對(duì)靜態(tài)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證通常有混合最小二乘法（OLS）、固定效應(yīng)（FE）和隨機(jī)效應(yīng)（RE）三種模型可供選擇，實(shí)證時(shí)主要通過F統(tǒng)計(jì)量、Breusch和Pagan的拉格朗日（LM）檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)（H檢驗(yàn)）來確定面板數(shù)據(jù)模型。其中，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量比較混合最小二乘法與固定效應(yīng)模型，原假設(shè)為不存在固定效應(yīng)；拉格朗日乘子LM檢驗(yàn)比較混合最小二乘法與隨機(jī)效應(yīng)模型，原假設(shè)為不存在隨機(jī)效應(yīng)；Hausman檢驗(yàn)比較固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，原假設(shè)為隨機(jī)效應(yīng)的假設(shè)得到滿足。判斷選用哪種模型的標(biāo)準(zhǔn)是：用F統(tǒng)計(jì)量在OLS和FE之間選擇，顯著則選擇FE模型；用LM檢驗(yàn)在FE和RE之間選擇，顯著則選擇RE模型；F統(tǒng)計(jì)量和LM檢驗(yàn)均不顯著則選擇OLS；若皆顯著則運(yùn)用Hausman檢驗(yàn)，顯著則選擇FE模型，否則選擇RE模型。

表3　stata參數(shù)估計(jì)結(jié)果

表4　stata檢驗(yàn)結(jié)果

在分別進(jìn)行混合最小二乘法、固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)三種模型的參數(shù)估計(jì)后，LM檢驗(yàn)在最小二乘法和隨機(jī)效應(yīng)模型之間選擇了隨機(jī)效應(yīng)模型，而F檢驗(yàn)則在最小二乘法和固定效應(yīng)模型之間選擇了固定效應(yīng)模型，H檢驗(yàn)則在固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型兩者之間由于H檢驗(yàn)顯著，最終選擇了固定效應(yīng)模型。

從估計(jì)結(jié)果看，主要解釋變量金融發(fā)展指標(biāo)（Finance）的效果較好，為1%水平下顯著，且系數(shù)為正。這表明我國(guó)的金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有較顯著的促進(jìn)作用。從實(shí)際情況來看，在廣東省、北京市、上海市等金融相關(guān)率較高的地區(qū)，其技術(shù)創(chuàng)新能力的得分往往較高，反應(yīng)了實(shí)證結(jié)果與現(xiàn)實(shí)具有一致性。

對(duì)于金融發(fā)展能夠顯著地促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的原因，較好的解釋為：由于一個(gè)地區(qū)的金融發(fā)展程度越高，進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)越能夠方便地獲得所需資金和其他金融服務(wù)，從而加快技術(shù)創(chuàng)新的實(shí)現(xiàn)過程。因此，我國(guó)必須要堅(jiān)定不移地推進(jìn)金融深化進(jìn)程，完善金融體系改革。

從政府干預(yù)指標(biāo)（Gov）來看，回歸系數(shù)并不顯著。這表明目前我國(guó)政府的科技撥款對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用并不明顯。對(duì)于政府干預(yù)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)作用不明顯的解釋為：我國(guó)政府目前的科技撥款資金大部分流向高校等科研單位，這些單位更多地側(cè)重于基礎(chǔ)理論性的研究，實(shí)踐應(yīng)用性較弱，相當(dāng)一部分無法轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)力。政府對(duì)這些科研單位的加大投入，增加了技術(shù)創(chuàng)新的主體——廣大中小企業(yè)進(jìn)入相關(guān)領(lǐng)域研究的風(fēng)險(xiǎn)。因此，政府在技術(shù)創(chuàng)新過程中，應(yīng)當(dāng)盡力避免“政府失靈”的現(xiàn)象，積極引導(dǎo)財(cái)政支出對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的合理配置［6］。

從研發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入（Funds）和研發(fā)人員的投入（Staff）來看，回歸系數(shù)均為1%水平下顯著為正，即研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和研發(fā)人員增加1%，相應(yīng)的技術(shù)創(chuàng)新增加0.3684%和0.3892%。這表明研發(fā)人員對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用比研發(fā)資金要大，這與預(yù)期相符。

四、結(jié)束語

技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心推動(dòng)力已經(jīng)成為廣泛的共識(shí)，而金融發(fā)展對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要性也正引起重視。本文運(yùn)用面板數(shù)據(jù)回歸方法，檢驗(yàn)了金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。研究結(jié)果表明，金融發(fā)展能夠顯著地促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，但金融發(fā)展對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響作用具有一定的滯后性。同時(shí)，影響技術(shù)創(chuàng)新的因素遠(yuǎn)不止研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員投入等幾個(gè)方面，如外商投資、人員受教育程度以及知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等因素都會(huì)影響技術(shù)創(chuàng)新。

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（責(zé)任編輯：劉冰冰）

國(guó)家社科基金重點(diǎn)項(xiàng)目，西部地區(qū)裝備制造業(yè)技術(shù)進(jìn)步路徑選擇的環(huán)境和條件研究，編號(hào)：14AJL015；廣東省省級(jí)科技計(jì)劃項(xiàng)目，廣東省專業(yè)鎮(zhèn)中小微企業(yè)融資服務(wù)體系建設(shè)研究，編號(hào)：2013B 040200034。