魏偉

（中南財經(jīng)政法大學(xué)財政稅務(wù)學(xué)院，湖北武漢 430073）

財政政策促進(jìn)科技創(chuàng)新的實(shí)證研究

魏偉

（中南財經(jīng)政法大學(xué)財政稅務(wù)學(xué)院，湖北武漢 430073）

采用2009-2014年面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建回歸模型，引入相關(guān)指標(biāo)作為解釋變量，就我國財政政策對科技創(chuàng)新的影響進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，財政政策對科技創(chuàng)新活動產(chǎn)生了積極效果，但是還有進(jìn)一步提升的空間。

財政政策；科技創(chuàng)新；經(jīng)濟(jì)增長

當(dāng)前，我國正在進(jìn)行供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，培養(yǎng)新的經(jīng)濟(jì)增長極。在此背景下，發(fā)展科技創(chuàng)新能力，建設(shè)完善的科技創(chuàng)新體系作為一國經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展的強(qiáng)勁動力與綜合國力提升的內(nèi)在支撐，對優(yōu)化供給結(jié)構(gòu)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級、實(shí)現(xiàn)供給側(cè)改革目標(biāo)具有重大實(shí)踐價值。由于技術(shù)外部性及其公共品性質(zhì)，且創(chuàng)新活動不確定性大、回報周期長，企業(yè)進(jìn)行自主創(chuàng)新的動力往往不足，存在“市場失靈”，因此要糾正這種外部性，政府需采取相關(guān)政策促進(jìn)科技創(chuàng)新活動。支持政策中最為普遍的是政府對研發(fā)活動的補(bǔ)貼激勵及稅收優(yōu)惠。由于技術(shù)外部性帶來的企業(yè)研發(fā)投入不足，類似于研發(fā)補(bǔ)貼的公共支出可以使創(chuàng)新的社會邊際收益等于社會邊際成本，從而得到最優(yōu)的社會創(chuàng)新投入，稅收優(yōu)惠的應(yīng)用范圍更廣泛。

雖然財政政策能夠促進(jìn)科技創(chuàng)新活動，但是促進(jìn)的效果卻存在差別。李苗苗等（2014）對戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的財政支持進(jìn)行研究，指出財政政策對于企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新產(chǎn)出的影響具有非線性關(guān)系，只有財政政策位于某一區(qū)間內(nèi)時，才會促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入與創(chuàng)新產(chǎn)出，而位于這一區(qū)間之外沒有促進(jìn)作用。而財政支持研發(fā)活動能否達(dá)到預(yù)期效果受多種因素的影響。吳劍峰（2014）研究表明在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，政府研發(fā)補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)績效之間不存在顯著關(guān)系，且這一關(guān)系受公司股權(quán)與控制權(quán)的影響，即研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)創(chuàng)新促進(jìn)作用受公司治理的影響。唐書林等（2016）指出由于財政資金有限，在發(fā)放創(chuàng)新補(bǔ)貼時要有所選擇，但事實(shí)上部分資金流向了產(chǎn)能過剩行業(yè)，甚至企業(yè)為了獲取創(chuàng)新補(bǔ)貼資金進(jìn)行不必要的創(chuàng)新，從而降低了創(chuàng)新成功率，加上政治因素，形成創(chuàng)新資金獲取與創(chuàng)新效率較低的惡性循環(huán)。出于主動或被動原因，政府在選擇企業(yè)時，可能存在“粉飾企業(yè)業(yè)績”的現(xiàn)象，造成財政補(bǔ)貼資金效率低下。

相對于財政補(bǔ)貼，稅收減免對于創(chuàng)新投入的激勵作用更為顯著。儲德銀等（2016）以新興戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)為分析對象，從激勵方式、激勵效果、激勵成本、公平性等方面比較了政府實(shí)施財政補(bǔ)貼與稅收優(yōu)惠對于企業(yè)創(chuàng)新激勵效果的差異及兩種財政政策對于創(chuàng)新的激勵機(jī)制，指出兩者在上述方面的異同。稅收優(yōu)惠對創(chuàng)新活動的影響也受制度、市場環(huán)境、企業(yè)性質(zhì)等因素的影響。李維安等（2016）認(rèn)為政府稅收優(yōu)惠分擔(dān)了企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動的部分風(fēng)險，他們對2009-2013年上市民營高新技術(shù)企業(yè)的研究也肯定了企業(yè)稅收優(yōu)惠對企業(yè)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用，同時也指出這一促進(jìn)作用受企業(yè)所處制度環(huán)境的差異而不同。

本文考察財政政策對我國科技創(chuàng)新活動作用機(jī)制及實(shí)證檢驗(yàn)，以期為促進(jìn)我國科技創(chuàng)新活動提供參考。

1.技術(shù)創(chuàng)新能力與財政政策的實(shí)證分析

1.1 技術(shù)創(chuàng)新能力的測度指標(biāo):全要素生產(chǎn)率

科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展的促進(jìn)作用顯而易見。R.M.Solow從生產(chǎn)函數(shù)入手，分離出索洛剩余，用技術(shù)進(jìn)步來解釋所有不是源于要素投入改變的生產(chǎn)率變化，通常被稱之為全要素生產(chǎn)率。

1.1.1 全要素生產(chǎn)率公式推導(dǎo)

全要素生產(chǎn)率（TFP）是用技術(shù)進(jìn)步來解釋所有不是源于要素投入原因的生產(chǎn)率變化，可作為技術(shù)創(chuàng)新能力的評價指標(biāo)。全要素生產(chǎn)率的測算方法主要有索洛剩余法、代數(shù)指數(shù)法、隱形變量法和潛在產(chǎn)出法。從測算實(shí)際來看，索洛剩余法仍是最基本和使用范圍最廣泛的全要素生產(chǎn)率的測算方法，因此本文通過Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)采用索洛剩余法來測算:

其中Yit、Kit和Lit分別為i地區(qū)t期產(chǎn)出量、資本存量投入和勞動力投入，Ait為i地區(qū)第t期技術(shù)進(jìn)步，也叫全要素生產(chǎn)率，αi和βi為i地區(qū)資本和勞動對產(chǎn)出的彈性系數(shù)。

因?yàn)锳t（TFPt）各年不一樣，給α，β的估計帶來了困難，所以我們假設(shè):

代入（1）中可得:

取對數(shù):

此處假設(shè)規(guī)模報酬不變，所以α+β=1，（4）式變?yōu)?

所以yit、kit的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義分別是人均產(chǎn)出量和人均資本存量。通過引入不同地區(qū)的數(shù)據(jù)，利用回歸模型測算出α，就可以算出各地區(qū)各年的全要素生產(chǎn)率，即技術(shù)進(jìn)步率。

1.1.2 中國全要素生產(chǎn)率的測算:2009-2014

1.1.2.1 模型選擇

本文使用索洛剩余法測算我國全要素生產(chǎn)率，采用公式（6）測算我國2009-2014年間除西藏外的30個省級區(qū)域的全要素生產(chǎn)率。其中，和分別用第t年i地區(qū)人均生產(chǎn)總值和人均資本存量來表示。資本存量根據(jù)永續(xù)盤存法計算，借鑒張軍等（2004）的研究成果，取整后資產(chǎn)折舊率定為10%，并將其估算序列延展到2014年；勞動力人數(shù)采用各年年初與各年年末就業(yè)人數(shù)的算術(shù)平均數(shù)。由于同時涉及橫截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)，故此處采用面板數(shù)據(jù)模型。本文選取的主要變量及統(tǒng)計性描述見表1。

表1 模型變量基本統(tǒng)計描述（2009-2014）

面板數(shù)據(jù)模型包括固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，由于研究總體包含了所有個體成員，并通過Hausman檢驗(yàn)，得到P值為0.0381，故在5%的顯著性水平上拒絕隨機(jī)模型的原假設(shè)，選擇固定效應(yīng)模型。另外，對單位勞動產(chǎn)出、單位勞動資本存量時間序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)它們均為一階單整，可以進(jìn)行面板回歸分析。

1.1.2.2 參數(shù)估計

以中國省級面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，考慮不同地區(qū)科技創(chuàng)新能力差異，建立了因變量LNGDP和自變量LNK之間的變截距固定效應(yīng)模型并進(jìn)行回歸分析。結(jié)果如表2所示。

表2 固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型估計結(jié)果

1.1.2.3 回歸結(jié)果

根據(jù)上述估計結(jié)果，可得到各省份在2009-2014年期間的TFP數(shù)值，表3和圖1分別報告了各省份的TFP平均值和分年度數(shù)值。

表3 中國30個省份2009-2014年平均TFP

圖1 中國各省份2009-2014年實(shí)際TFP

可以看出，2009-2014年間，中國TFP呈現(xiàn)總體上升趨勢，30個省份的平均值從2009年的0.9674提高到2014年的1.0464。這與中國改革開放進(jìn)入新階段，特別是2001年加入世界貿(mào)易組織后，不斷深化加強(qiáng)與國際經(jīng)濟(jì)聯(lián)系密切相關(guān)。由于經(jīng)濟(jì)技術(shù)全球化，中國大量引進(jìn)國外先進(jìn)技術(shù)成果，這種外生的國外技術(shù)外溢極大地促進(jìn)了中國TFP的提高。同時，在經(jīng)濟(jì)“提質(zhì)換檔”新常態(tài)下，國家提出“供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”思路，更加注重科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動作用，并通過財政金融等具體政策促進(jìn)其加速發(fā)展，在政策的支持鼓勵下，科技創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的貢獻(xiàn)率越來越大。

分省份來考察，廣東、上海、北京、江蘇、浙江、福建等東部沿海省區(qū)在2014年TFP分別為1.49、1.47、1.42、1.32、1.24和1.18，屬于TFP水平最高之區(qū)域，湖北、湖南、江西等中部地區(qū)省份其次，而西部省份的TFP水平較低，尤其是青海、寧夏等省份TFP遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于全國平均水平。另外，由于工業(yè)型城市轉(zhuǎn)型較為滯后，東北地區(qū)尤其是吉林省的TFP也整體較低?？傮w來看，地區(qū)之間技術(shù)創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率存在很大的差異。

2.科技投入與技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)性檢驗(yàn)：模型設(shè)定與推導(dǎo)

與市場失靈相似，對技術(shù)創(chuàng)新的財政支持也會存在政府失靈，尤其是在經(jīng)費(fèi)分配及使用過程中的“逆向選擇”和“道德風(fēng)險”，降低了公共資金的配置效率。因此，有必要通過實(shí)證分析來檢驗(yàn)財政科技投入對技術(shù)創(chuàng)新的影響程度。前文已經(jīng)估算出2009-2014年的全要素生產(chǎn)率（科技進(jìn)步），這里再選取我國政府科技投入等數(shù)據(jù)，估算我國政府科技投入對全要素生產(chǎn)率（科技進(jìn)步）的貢獻(xiàn)。

2.1 變量選擇

2.1.1 被解釋變量與解釋變量

以前文計算的分省份全要素生產(chǎn)率（TFP）為被解釋變量。同時，為考察回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，選擇三項(xiàng)專利授權(quán)量（Patent）作為被解釋變量的替代指標(biāo)。另外，根據(jù)本文研究目的與對象，以地方財政科技投入（Fiscal）作為解釋變量。

2.1.1.1 財政科技撥款

財政科技撥款是國家對科技進(jìn)步需求重視程度的一個重要考察指標(biāo)，同時它又是一個綜合指標(biāo)。作為發(fā)展中國家，我國對于科技創(chuàng)新的需求更為迫切，推進(jìn)工業(yè)化進(jìn)程必須依靠政府，政府要積極作為，通過增加財政撥款以促進(jìn)社會對于技術(shù)創(chuàng)新活動的重視。

2.1.1.2 三項(xiàng)專利授權(quán)量（Patent）

三項(xiàng)專利分別指發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計專利。三項(xiàng)專利特別是發(fā)明專利的數(shù)量和質(zhì)量在很大程度上反映了區(qū)域和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的高低，只有擁有更多的專利，才能真正形成知識產(chǎn)權(quán)優(yōu)勢，確立我國創(chuàng)新型國家的地位。

2.1.2 控制變量

為控制其它因素影響，本文以規(guī)模以上企業(yè)R&D投入（RD）、外商直接投資（FDI）和技術(shù)合同成交額（Ttrade）作為控制變量。

2.1.2.1 R&D經(jīng)費(fèi)

R&D經(jīng)費(fèi)指標(biāo)是國際上通行的評價技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新強(qiáng)度的指標(biāo)，是促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的物質(zhì)基礎(chǔ)。文中將其作為首個控制變量。R&D經(jīng)費(fèi)有投入規(guī)模和投入強(qiáng)度兩個衡量維度，投入規(guī)?；灸軌虼砀咝录夹g(shù)發(fā)展實(shí)力。投入結(jié)構(gòu)主要有不同來源和不同用途的資金結(jié)構(gòu)等，結(jié)合研究目的及簡便性，此處選取我國R&D經(jīng)費(fèi)投入總規(guī)模作為影響因子。

2.1.2.2 FDI

國家間的經(jīng)濟(jì)交往會帶來技術(shù)的擴(kuò)散，F(xiàn)DI的技術(shù)溢出效應(yīng)是作為中國促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的重要原因。

2.1.2.3 技術(shù)合同成交金額

提高社會生產(chǎn)力要以實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新為先導(dǎo)。從微觀來看，創(chuàng)新主體能夠從技術(shù)研發(fā)中獲得巨大的經(jīng)濟(jì)利益，因此技術(shù)合同成交金額從理論上講可以激勵技術(shù)創(chuàng)新主體的創(chuàng)新活動。技術(shù)交易是科技成果轉(zhuǎn)化的重要衡量指標(biāo)，技術(shù)合同成交金額能夠反映技術(shù)市場活躍程度。

2.2 模型設(shè)定

此處研究對象為2009-2014年期間中國大陸除西藏外的其它30個省級地區(qū)，共180個觀測值。通過Hausman檢驗(yàn)，選擇固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型。同時，為了消除數(shù)據(jù)的波動性，本文采取多元對數(shù)回歸模型進(jìn)行分析?？紤]到財政科技投入對自主創(chuàng)新影響的滯后性，因此將財政科技投入的一期滯后變量作為自變量。根據(jù)前述分析，得到如下回歸方程:

上式中，Yit是被解釋變量，表示科技創(chuàng)新能力，可用全要素生產(chǎn)率表示；FISCAL是解釋變量，表示財政科技投入。Control為影響技術(shù)創(chuàng)新的控制變量，包括企業(yè)R&D投入（RD）、外商直接投資（FDI）和技術(shù)合同成交額（TTRADE）；系數(shù)α、β和γ分別表示不同省份創(chuàng)新能力的截距項(xiàng)、創(chuàng)新能力對于財政科技投入的彈性、創(chuàng)新能力對于控制變量的彈性。ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》等資料。

2.3 實(shí)證結(jié)果及檢驗(yàn)

2.3.1 描述性統(tǒng)計

在回歸分析前，首先需要對各變量序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果表明在5%顯著性水平下，各變量取自然對數(shù)后一階差分后平穩(wěn)。其次進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，根據(jù)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果，變量間存在協(xié)整關(guān)系，因此可以進(jìn)行后續(xù)實(shí)證分析。表4報告了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

表4 模型變量說明與基本統(tǒng)計描述（2009-2014）

2.3.2 面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

表5報告了式（7）在沒有控制變量下的估計結(jié)果。從中可以看出:全要素生產(chǎn)率與地方財政科技投入存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。地方財政科技投入每增加1%，則下一期的TFP會增加0.029；各省的截距有所不同，表明各地科技產(chǎn)出的基礎(chǔ)水平存在較大差異。整體上看，中國經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份，財政科技效率較高，截距值大于0，而經(jīng)濟(jì)較落后的省份，科技發(fā)展水平也較落后，截距值小于0。

地方財政科技投入對TFP雖然產(chǎn)生了一定促進(jìn)作用，但影響系數(shù)值較低，表明政府財政科技投入對技術(shù)創(chuàng)新未能發(fā)揮出預(yù)期的促進(jìn)效果，可能由以下因素導(dǎo)致:財政支持對象存在信息不對稱。由于信息“搜尋成本”較高，政府并不清楚創(chuàng)新主體真實(shí)的技術(shù)創(chuàng)新需求和發(fā)展?jié)摿?，?dǎo)致選擇資助對象時缺乏合理性；財政投入整體效率不高，由于財政資金的無償性，而且整體上缺乏對支出結(jié)果的績效評估，使得經(jīng)費(fèi)支出結(jié)構(gòu)缺乏合理性，資金使用存在低效率現(xiàn)象，例如單位人浮于事，設(shè)備不能很好利用、更新頻繁等；可能存在政府尋租現(xiàn)象。政府一旦缺乏有效監(jiān)督機(jī)制，容易被利益集團(tuán)所俘獲，使得財政科技資金分配效率低下；預(yù)算管理體制不健全，由于采用“基數(shù)法”，固化了財政科技支出結(jié)構(gòu)、供給范圍和利益分配格局，使得原來不合理的支出結(jié)構(gòu)得以延續(xù)。

表5 財政科技投入對地區(qū)TFP作用模型的估計結(jié)果

2.3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)估計結(jié)果的可靠性，本文同時通過加入控制變量來進(jìn)行穩(wěn)健性分析，檢驗(yàn)回歸結(jié)果是否隨變量指標(biāo)的調(diào)整而改變。

在穩(wěn)健性分析中，首先，在解釋變量中加入控制變量，除了滯后一期的財政科技投入外，選取“企業(yè)R&D費(fèi)用”“外商直接投資”和“技術(shù)合同成交額”來度量對地方創(chuàng)新程度的影響，回歸結(jié)果見表6的模型1。此時，財政科技投入、外商直接投資對以TFP為代表指標(biāo)的技術(shù)創(chuàng)新能力產(chǎn)生了正向影響，但企業(yè)研發(fā)投入和技術(shù)合同成交額兩個控制指標(biāo)對TFP的影響不顯著；在模型2中，將模型1中解釋變量滯后一期的財政科技投入換為當(dāng)前值，其他變量不變，此外，由于模型1和模型2中有兩個控制變量的回歸結(jié)果不顯著，通過逐步回歸分析法，依次將“技術(shù)合同成交額”和“企業(yè)R&D費(fèi)用”剔除，并分別得到模型3和模型4，并在模型4中使各變量顯著。通過比較模型1-4發(fā)現(xiàn)，所有變量的符號均沒有發(fā)生變化。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

其次，對被解釋變量進(jìn)行指標(biāo)變更。專利申請數(shù)量是衡量一個地區(qū)科技產(chǎn)出水平和創(chuàng)新能力的重要指標(biāo)，因此，本文選取“三項(xiàng)專利授權(quán)量”代替“全要素生產(chǎn)率”來衡量一個地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新水平?？紤]到專利從研發(fā)投入到專利授權(quán)的周期，本文用滯后1期的“三項(xiàng)專利授權(quán)量”指標(biāo)，具體回歸結(jié)果見模型5和模型6。結(jié)果顯示，除回歸結(jié)果不顯著的控制變量lnttrade之外，模型5和模型6其他主要變量的符號和顯著性均與模型1-4保持一致，表明回歸結(jié)果穩(wěn)健。而且通過判定系數(shù)可知方程總體性能良好。

基于模型4對回歸結(jié)果可知:第一，滯后一期財政科技投入Lnfiscal(-1)的系數(shù)為0.072，并在1%水平上顯著。財政科技投入每上升1個百分點(diǎn)，TFP相應(yīng)提高0.072，說明財政科技投入刺激了地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力的提高。第二，外商直接投資FDI的系數(shù)為0.098，且在1%水平上顯著。這對前面理論作了驗(yàn)證，即FDI的技術(shù)溢出效應(yīng)是技術(shù)從發(fā)達(dá)國家轉(zhuǎn)移到發(fā)展中國家的主要形式之一，對于中國這樣的技術(shù)趕超型國家更是如此。

3.結(jié)論

從上述分析結(jié)果可以看出，財政政策確實(shí)對科技創(chuàng)新產(chǎn)生了影響。財政科技投資或稅收優(yōu)惠降低了企業(yè)科技創(chuàng)新成本，激勵了科技創(chuàng)新活動。另一方面，由于存在“信息不對稱”“逆向選擇”和“道德風(fēng)險”等問題，財政政策對于科技創(chuàng)新活動的效果并沒有理論中分析的那樣明顯，政府應(yīng)制定相關(guān)制度予以改進(jìn)，保證財政政策支持科技創(chuàng)新活動達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。

[1]李苗苗,肖洪鈞,傅吉新.財政政策、企業(yè)R&D投入與技術(shù)創(chuàng)新能力——基于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司的實(shí)證研究[J].管理評論,2014，(08).

[2]吳劍峰,楊震寧.政府補(bǔ)貼、兩權(quán)分離與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[J].科研管理,2014，(12).

[3]唐書林,肖振紅,苑婧婷.上市公司自主創(chuàng)新的國家激勵扭曲之困——是政府補(bǔ)貼還是稅收遞延?[J].科學(xué)學(xué)研究,2016，(05).

[4]儲德銀,楊姍,宋根苗.財政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入[J].財貿(mào)研究,2016(05).

[5]李維安,李浩波,李慧聰.創(chuàng)新激勵還是稅盾?——高新技術(shù)企業(yè)稅收優(yōu)惠研究[J].科研管理,2016，(11).

[6]劉窮志.激勵自主創(chuàng)新：公共支出效應(yīng)與最優(yōu)規(guī)模[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2007，(03).

[7]楊洋,魏江,羅來軍.誰在利用政府補(bǔ)貼進(jìn)行創(chuàng)新?——所有制和要素市場扭曲的聯(lián)合調(diào)節(jié)效應(yīng)[J].管理世界, 2015，(01).

[8]張同斌,高鐵梅.財稅政策激勵、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整[J].經(jīng)濟(jì)研究,2012，(05).

Research on Financial Policies’Promotion to Technological Innovation

WEI Wei
(School of Public Finance and Taxation,Zhongnan University of Economics and Law,Wuhan Hubei 430073,China)

On the basis of data from 2009 to 2014,this research constructs regression model,brings correspondent index to explain variables,and then analyzes the influence for technological innovation caused by Chinese financial policies.The results show that financial policies play a positive role to technological innovative practices,but there is a way to be much better.

financial policies;technological innovations;economy increases

F812.0

A

1009-6051（2017）02-0128-10

10.13950/j.cnki.jlu.2017.02.015

責(zé)任編輯：徐元紹

2017-03-12

魏偉（1979—），男，山東平度人，中南財經(jīng)政法大學(xué)博士研究生。研究方向：財政理論與實(shí)踐。