劉文文 李克強 趙倩

收稿日期：2023-06-10

基金項目：中央民族大學(xué)博士研究生自主科研項目“民族地區(qū)農(nóng)業(yè)保險財政補貼機制研究——基于財政治理視角”（BZKY2021080）

作者簡介：劉文文，女，寧夏固原人，博士研究生，研究方向為金融與保險；李克強，男，河北吳橋人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為財政理論與政策；趙倩，女，河南南陽人，研究方向為財政學(xué)。

摘? ?要：金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的血脈，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力。通過金融深化與技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟增長，是加快經(jīng)濟發(fā)展的科學(xué)有效途徑。本文運用協(xié)整檢驗和向量誤差修正模型，并引入脈沖響應(yīng)函數(shù)，以寧夏為例研究金融深化、技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟增長之間的長期穩(wěn)定關(guān)系和短期調(diào)整關(guān)系，以期為各地建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系提供一定的參考。實證結(jié)果表明，金融深化對技術(shù)創(chuàng)新有正向促進作用，且對技術(shù)創(chuàng)新的影響呈上升趨勢；金融深化和技術(shù)創(chuàng)新是影響寧夏經(jīng)濟增長的重要因素，金融深化的兩個指標(biāo)變量與經(jīng)濟增長存在長期均衡關(guān)系，但作用方向不同，金融相關(guān)率與經(jīng)濟增長正相關(guān)，而貨幣化率與經(jīng)濟增長負(fù)相關(guān)。

關(guān)? 鍵? 詞：金融深化；經(jīng)濟增長；技術(shù)創(chuàng)新；協(xié)整分析；向量誤差修正模型

中圖分類號：F830? ? ? ?文獻標(biāo)識碼：Ａ? ? ? ? ?文章編號：2096-2517（２０24）０1－0０72－09

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2024.01.007

一、引言

黨的二十大表明要準(zhǔn)確把握中國式現(xiàn)代化的戰(zhàn)略安排，引導(dǎo)金融資源更好地支持經(jīng)濟社會發(fā)展的重點領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)， 將更多資金投向先進制造、綠色低碳、科技創(chuàng)新等領(lǐng)域，助力培育經(jīng)濟發(fā)展新動能，以高質(zhì)量的金融服務(wù)促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展取得新突破。習(xí)近平總書記指出，“金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的血脈，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力”。堅持推動金融深化、改善金融結(jié)構(gòu)、優(yōu)化金融中介，擴寬金融服務(wù)的深度與廣度，并加快企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，通過金融深化與技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟增長，是加快經(jīng)濟增長的科學(xué)有效途徑。

金融深化旨在使政府放松對金融體系的監(jiān)管，給予市場一定的自由度。金融深化可以擴大金融中介的規(guī)模，增加金融工具的種類。金融機構(gòu)通過專業(yè)化運作可以降低信息不對稱程度，減少交易成本，提高市場的運作效率，進而促進經(jīng)濟增長。

目前國內(nèi)外研究金融深化與經(jīng)濟增長的文獻較多， 研究技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟增長的文獻也較豐富，但是將金融深化、技術(shù)創(chuàng)新及經(jīng)濟增長融入到一個框架內(nèi)進行分析的文獻較少。本文利用協(xié)整檢驗和向量誤差修正模型對金融深化、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行定量研究。這將為闡明金融深化與技術(shù)創(chuàng)新如何才能更好地服務(wù)于民族地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展， 為挖掘金融深化對技術(shù)創(chuàng)新有何影響，為現(xiàn)代化經(jīng)濟體系下民族地區(qū)堅定地推進金融深化和技術(shù)創(chuàng)新找到更加合理的解釋。

改革開放以來，寧夏經(jīng)濟發(fā)展取得了令人矚目的成就，地區(qū)生產(chǎn)總值不斷增長，城鄉(xiāng)居民收入逐步增加。但在經(jīng)濟快速發(fā)展的背后，還存在許多質(zhì)量和結(jié)構(gòu)上的問題。寧夏的整個金融體系過度依賴商業(yè)銀行，現(xiàn)代金融體系不完整，金融深化程度較低。 且寧夏地處我國西北地區(qū)東部的黃河上游， 交通不發(fā)達，2020年才建成第一條高鐵并通車，邊緣化的區(qū)位劣勢明顯。在此背景下，以寧夏為例實證檢驗金融深化、 技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟增長的關(guān)系， 結(jié)果的可信度更強，也能為其他經(jīng)濟結(jié)構(gòu)失衡，地緣劣勢明顯的省份提供一定的決策參考。

二、文獻綜述與理論分析

（一）金融深化與經(jīng)濟增長

金融深化對經(jīng)濟增長的影響一直是學(xué)術(shù)界的熱門研究之一，初期大多數(shù)學(xué)者從定性的角度研究金融深化對經(jīng)濟增長的影響，Bagehot（1873）和Schumpeter（1911）較早認(rèn)識到運行良好的金融體系對經(jīng)濟增長有舉足輕重的作用[1-2]。金融深化有信息生產(chǎn)功能、風(fēng)險管理功能、儲蓄動員功能和公司控制功能等，這些功能通過資本清算機制、資本形成機制、企業(yè)家創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新機制三個渠道促進區(qū)域經(jīng)濟增長。 隨著金融發(fā)展理論的不斷演進，學(xué)者們開始從定量的角度進行研究。 宋勃等（2007）、蘇立峰等（2008）研究證實我國的金融深化推動了經(jīng)濟發(fā)展[3-4]。劉剛等（2023）認(rèn)為金融深化能顯著提升我國經(jīng)濟效率水平，提升路徑為改善各工業(yè)產(chǎn)業(yè)的全勞動生產(chǎn)率[5]。張富田（2013）認(rèn)為長期的經(jīng)濟增長要依靠區(qū)域內(nèi)金融深化程度的提高，經(jīng)濟欠發(fā)達的中西部地區(qū)應(yīng)當(dāng)適度提升區(qū)域金融深化水平[6]。事實上健康發(fā)展的金融體系能加快較貧困地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展速度，相反，扭曲的金融體系不僅不會刺激經(jīng)濟發(fā)展，還會拖累經(jīng)濟增長。賈清顯等（2016） 利用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型GMM估計方法進行實證研究， 得出畸高的經(jīng)濟貨幣化可能與一國（地區(qū)）經(jīng)濟長期穩(wěn)定增長呈負(fù)相關(guān)的結(jié)論[7]。

（二）技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟增長

內(nèi)生增長理論表明創(chuàng)新是推動經(jīng)濟增長的根本動力，創(chuàng)新可以打破企業(yè)生產(chǎn)和民族地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的天花板。 技術(shù)創(chuàng)新是不斷推陳出新的過程，是改變生產(chǎn)方式的最優(yōu)途徑，對生產(chǎn)力的發(fā)展有較大的推動作用。技術(shù)創(chuàng)新引致的核心競爭力可以充分轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟效益，為經(jīng)濟發(fā)展助力。有關(guān)技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟增長的文獻較為豐富。于曉曦等（2011）定性分析了技術(shù)創(chuàng)新推動經(jīng)濟增長的作用機理[8]。姜軍等（2014）通過固定效應(yīng)回歸模型分析發(fā)現(xiàn)，技術(shù)創(chuàng)新對促進地區(qū)經(jīng)濟增長起著較大的作用，作用的程度與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平基本一致[9]。謝婷婷等（2017）利用動態(tài)面板模型，周南南等（2020）利用空間計量模型研究證實，技術(shù)創(chuàng)新是加速經(jīng)濟增長的重要因素，可以顯著提高發(fā)展質(zhì)量和高度[10-11]。李吉祥等（2022）運用門檻模型研究發(fā)現(xiàn)，綠色技術(shù)創(chuàng)新可以顯著促進綠色經(jīng)濟增長[12]。

（三）金融深化與技術(shù)創(chuàng)新

在約瑟夫·熊彼特的現(xiàn)代創(chuàng)新理論中，“創(chuàng)新”是一種新生產(chǎn)函數(shù)的建立，即為生產(chǎn)要素和生產(chǎn)條件選擇一種新型的結(jié)合方式， 并將其引入生產(chǎn)體系。技術(shù)創(chuàng)新是一項兼具復(fù)雜性、動態(tài)性和高投入性的特殊商業(yè)活動。金融深化與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系一直是學(xué)術(shù)界研究的熱點，從現(xiàn)有文獻來看，學(xué)者們主要從金融深化的三個功能出發(fā)研究金融深化對技術(shù)創(chuàng)新的影響機制，即儲蓄動員功能、信息生產(chǎn)功能和風(fēng)險管理功能[13]。金融深化能夠影響儲蓄轉(zhuǎn)化資本比率以及改進投資配置效率，進而促進技術(shù)創(chuàng)新。且金融中介可以通過信息生產(chǎn)功能準(zhǔn)確地甄別信息，提高信息獲取的效率，將資金分配到最有可能成功的創(chuàng)新企業(yè)中，提升資本配置效率[14]，最大程度上支持企業(yè)創(chuàng)新。 當(dāng)金融市場不成熟時， 經(jīng)濟主體為規(guī)避風(fēng)險只能選擇專業(yè)化程度低、生產(chǎn)率低的通用型技術(shù)。而成熟的金融市場擁有風(fēng)險分散功能，可以助力經(jīng)濟主體選擇專業(yè)化程度較高、生產(chǎn)力較高的技術(shù)，有利于產(chǎn)生更高水平的創(chuàng)新活動。

三、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

（一）模型設(shè)定

本文基于寧夏的時間序列數(shù)據(jù)構(gòu)建向量自回歸模型（VAR）和向量誤差修正模型（VECM）探究金融深化、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟增長之間的靜態(tài)與動態(tài)穩(wěn)定關(guān)系。VAR模型是自回歸模型的聯(lián)立形式，不以經(jīng)濟理論為前提，且打破了內(nèi)生變量參數(shù)難以估計的困境[15]，是處理多個經(jīng)濟指標(biāo)問題的最優(yōu)模型之一。VAR模型的數(shù)學(xué)表達式為：

yt=■？椎iyt-i+？著t （1）

其中，yt的估計值為前p個時刻內(nèi)生向量yt-i的線性組合， 組合系數(shù)為Φi，εt為其他非關(guān)鍵變量帶來的隨機誤差。

若選取的指標(biāo)變量原序列不平穩(wěn)，但差分后的數(shù)據(jù)同階平穩(wěn)且存在顯著的協(xié)整關(guān)系， 即可在式（1）的基礎(chǔ)上對VAR模型進行誤差修正，利用協(xié)整關(guān)系構(gòu)建VECM模型。VECM模型可考察經(jīng)濟指標(biāo)間的短期波動幅度與長期穩(wěn)定關(guān)系[16]，其數(shù)學(xué)表達式為：

？駐yt=■？茲i？駐yt-i+？琢ECMt-1+？著t （2）

其中，？駐yt的估計值包括3項，分別是前p個時刻內(nèi)生向量一階差分？駐yt-i的線性組合、 誤差修正項ECMt-1和隨機誤差項εt。

（二）指標(biāo)選取

1.金融深化

金融深化往往取決于經(jīng)濟貨幣化和經(jīng)濟金融化程度。經(jīng)濟貨幣化指以貨幣為媒介進行的交易占全部經(jīng)濟交易的比例；經(jīng)濟金融化指使用金融工具的經(jīng)濟活動占全部經(jīng)濟活動總量的比例[17]。某國（地區(qū)）經(jīng)濟社會發(fā)展到一定階段后，貨幣供應(yīng)量的增長速度會逐漸下降，相反，股票、證券、基金等非貨幣性金融工具的增速會加快，此時相較于經(jīng)濟貨幣化而言，經(jīng)濟金融化更能反映該地的金融深化程度。因此本文從這兩個方面建立模型綜合衡量金融深化程度。

其中，用麥金農(nóng)（1973）定義的貨幣化率（MR）來測算發(fā)展中經(jīng)濟體的經(jīng)濟貨幣化程度。根據(jù)公開可得的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，本文將MR的計算公式由MR=M2/GDP調(diào)整為MR=（本外幣存款余額-財政性存款）/GDP。

戈德史密斯定義金融相關(guān)率（FIR）來測算某國（地區(qū)）經(jīng)濟金融化程度。受統(tǒng)計資料的局限，將FIR的計算公式改善為FIR≈（本外幣存款余額-財政性存款+保費收入+股票市價總值）/GDP。

2.技術(shù)創(chuàng)新

對于技術(shù)創(chuàng)新的量化，學(xué)界暫未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)有研究多從創(chuàng)新投入（如創(chuàng)新經(jīng)費投入等）和創(chuàng)新產(chǎn)出（如專利申請數(shù)、專利申請授權(quán)數(shù)等）兩個維度來測度技術(shù)創(chuàng)新水平[18]。除此之外，岳宇君等（2022）另辟蹊徑，考慮了市場對技術(shù)創(chuàng)新的接受程度及創(chuàng)新活動的經(jīng)濟效應(yīng)，依據(jù)總銷售收入中新產(chǎn)品銷售收入所占的比重測量技術(shù)創(chuàng)新[19]?？紤]到寧夏創(chuàng)新企業(yè)較少，且數(shù)據(jù)的完整性較差，本文借鑒劉佳寧等（2022）[20]，選用發(fā)明專利授權(quán)量（TI）作為技術(shù)創(chuàng)新的變量。相較于專利申請量，專利授權(quán)量更能直接有效地反映技術(shù)創(chuàng)新的成果。

3.經(jīng)濟增長

本文選擇常見的地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）作為衡量經(jīng)濟增長的指標(biāo)。 因為GDP能夠完整地展示某地區(qū)或國家的經(jīng)濟狀態(tài)， 且其統(tǒng)計數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性較高，能充分保證實證分析的可信度。

（三）數(shù)據(jù)來源

選取寧夏2001—2021年共21年的經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行定量研究。數(shù)據(jù)來源于《寧夏統(tǒng)計年鑒》《寧夏回族自治區(qū)金融運行報告》《寧夏回族自治區(qū)國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》，2001—2003年的小部分?jǐn)?shù)據(jù)由于時間久遠而缺失，利用插值法進行補齊。

四、實證檢驗與結(jié)果分析

（一）單位根檢驗

由于宏觀經(jīng)濟指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)絕大程度上并不平穩(wěn)，為了規(guī)避偽回歸的情況，在建立向量自回歸模型之前利用單位根（ADF）對各變量時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進行檢驗。 為了避免出現(xiàn)異方差，對各指標(biāo)取以e為底的對數(shù)。假設(shè)所選取的時間序列數(shù)據(jù)存在單位根，如果能拒絕原假設(shè)，則說明數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，具體檢驗結(jié)果見表1。

由表1可以看出，F(xiàn)IR、MR、TI、GDP這四個序列的原數(shù)據(jù)在95%的置信度水平下，ADF值均大于5%的臨界值，沒有拒絕存在單位根的假定，因而是非平穩(wěn)的， 但是一階差分后四個序列的ADF值均小于95%置信度水平下的臨界值， 通過檢驗，拒絕了原假定，即Ln FIR、Ln MR、Ln TI、Ln GDP皆是I（1）過程。

（二）協(xié)整檢驗

對于一階差分?jǐn)?shù)據(jù)平穩(wěn)的變量，還需要對其進行協(xié)整檢驗以確定變量之間是否存在某種長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，即是否存在協(xié)整關(guān)系，從而避免出現(xiàn)偽回歸。本文選擇Johansen檢驗法，先確定Ln MR、Ln TI、Ln GDP（模型Ⅰ）這三個變量有無協(xié)整關(guān)系，再確定Ln FIR、Ln TI、Ln GDP（模型Ⅱ）之間有無協(xié)整關(guān)系。

在進行協(xié)整檢驗之前， 還需通過無任何約束VAR模型的滯后項檢驗來確定恰當(dāng)?shù)臏箅A數(shù)。結(jié)合樣本數(shù)據(jù)的年限， 從最大滯后階數(shù)3開始檢驗， 根據(jù)LR、FPE、AIC、SC等多種檢驗準(zhǔn)則確定，LLC檢驗的結(jié)果如表2所示。由表2可以看出，無約束VAR模型Ⅰ的最優(yōu)滯后階數(shù)為2， 模型Ⅱ的最優(yōu)滯后階數(shù)為3。 由于協(xié)整檢驗?zāi)Ｐ偷臏箅A數(shù)是水平VAR模型的一階差分，因此在5%的顯著性水平下， 模型Ⅰ協(xié)整檢驗的最優(yōu)滯后階數(shù)為1， 模型Ⅱ的最優(yōu)滯后階數(shù)為2。依據(jù)ADF檢驗結(jié)果確定協(xié)整檢驗的形式為“序列含有線性趨勢且協(xié)整方程有截距項和趨勢項”，Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果如表3所示。

由表3可以看出，Johansen協(xié)整檢驗顯示，Ln MR、Ln TI、Ln GDP變量序列在5%的顯著性水平下，跡檢驗值20.0462大于5%的臨界值18.3977，P值等于0.0292小于0.05，拒絕了至多存在1個協(xié)整方程的原假設(shè)， 認(rèn)為至少存在2個協(xié)整方程， 說明3個變量之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。協(xié)整方程為：

EC1，t-1=Ln MRt-1+0.1582×Ln GDPt-1-

0.0309×t-1.2777 （3）

EC1，t-2=Ln TIt-1+1.3265×Ln GDPt-1-

0.3864×t-12.3309? ? （4）

Ln FIR、Ln TI、Ln GDP變量序列在5%的顯著性水平下，跡檢驗值32.0322大于5%的臨界值25.8721，P值等于0.0075小于0.05， 拒絕了至多存在1個協(xié)整方程的原假設(shè)，認(rèn)為至少存在2個協(xié)整方程，說明3個變量之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。協(xié)整方程為：

EC1，t-1=Ln FIRt-1-57.0749×Ln GDPt-1-

6.6760×t+1.2777 （5）

EC1，t-2=Ln TIt-1-105.6810×Ln GDPt-1+

12.1034×t-632.9901? ?（6）

（三）誤差修正模型

在上述協(xié)整關(guān)系的基礎(chǔ)上，分別對變量Ln MR、Ln TI和Ln GDP，變量Ln FIR、Ln TI和Ln GDP建立誤差修正模型（VECM）來表達變量之間的動態(tài)關(guān)系。鑒于篇幅原因，只寫出有關(guān)△Ln GDP的誤差修正模型。

模型Ⅰ的協(xié)整方程估計的VECM的表達式為：

？駐Ln GDPt=0.0079×t+0.4833+

［0.0593，-0.0362，-0.0388］×

［Ln MRt-1，Ln TIt-1，Ln GDPt-1］T+

［0.2902，0.0180，0.4971］×

［？駐Ln MRt-1，？駐Ln TIt-1，？駐Ln GDPt-1］T

（7）

模型Ⅱ的協(xié)整方程估計的VECM的表達式為：

？駐Ln GDPt=0.0607×t+2.2700+

［0.1401，-0.0723，-0.3597］×

［Ln FIRt-1，Ln TIt-1，Ln GDPt-1］T+

［0.4061，0.0420，0.3915］×

［？駐Ln FIRt-1，？駐Ln TIt-1，？駐Ln GDPt-1］T+

［0.4782，0.0670，1.1582］×

［？駐Ln FIRt-2，？駐Ln TIt-2，？駐Ln GDPt-2］T

（8）

本文選擇AR檢驗對上述2個誤差修正模型進行穩(wěn)定性檢驗， 模型Ⅰ的檢驗結(jié)果如圖1所示，模型Ⅱ的檢驗結(jié)果如圖2所示?？梢钥闯?，除了只有1個根落在單位圓上以外，2個VECM模型的其他根均落在單位圓以內(nèi)，VECM模型的穩(wěn)定性條件得以滿足，充分證實了根據(jù)誤差修正模型得出的脈沖響應(yīng)和方差分解結(jié)果是穩(wěn)健、可靠的。

（四）脈沖響應(yīng)函數(shù)

由于VECM模型中的所有變量都相互依賴，因此單個參數(shù)值提供的信息有限，為了更好地了解模型的動態(tài)行為， 在上述VECM模型的基礎(chǔ)上利用脈沖響應(yīng)函數(shù)繪制響應(yīng)變量的軌跡做進一步分析。

模型Ⅰ的廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線圖如圖3所示。（1）當(dāng)一個單位正向標(biāo)準(zhǔn)差的MR對GDP進行沖擊后，沖擊效應(yīng)為負(fù)，表明貨幣化率的增加將阻礙經(jīng)濟增長。事實上，寧夏近5年的貨幣化率平均已經(jīng)達到了170%以上，明顯處于高位，且遠超歐美等發(fā)達國家，這可能是由于居民高儲蓄低投資引發(fā)的貨幣沉淀以及房地產(chǎn)行業(yè)對貨幣資金的超強吸附造成的。 一方面反映了寧夏金融市場不發(fā)達，金融資產(chǎn)單一，市場結(jié)構(gòu)失衡；另一方面反映了其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理，實體經(jīng)濟內(nèi)部可能存在深層次的矛盾?？梢园l(fā)現(xiàn)，一味地追求經(jīng)濟貨幣化導(dǎo)致貨幣化率高企絕大程度會對經(jīng)濟長期穩(wěn)定增長產(chǎn)生負(fù)作用。（2）GDP受到一個單位正向標(biāo)準(zhǔn)差的TI沖擊后，沖擊效應(yīng)為正，表明技術(shù)創(chuàng)新水平的提升有利于經(jīng)濟增長。（3）TI受到一個單位正向標(biāo)準(zhǔn)差的MR沖擊后，其作用在前3期滯后時間內(nèi)迅速下降為負(fù)，第4期開始上升為正，說明貨幣化率對技術(shù)創(chuàng)新具有短期抑制作用和長期促進作用。

模型Ⅱ的廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線圖如圖4所示。（1）GDP受到一個單位正向標(biāo)準(zhǔn)差的FIR沖擊后，在滯后1期內(nèi)沖擊效應(yīng)為負(fù)，而之后的時期內(nèi)沖擊效應(yīng)為正，表明短期內(nèi)金融相關(guān)率對經(jīng)濟增長的促進作用并不能顯現(xiàn)，但是長期來看，金融相關(guān)率的提高有利于經(jīng)濟增長。 金融體系的不斷完善、金融結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、金融機構(gòu)規(guī)模的擴大以及金融市場活躍程度的提升，會提振資本市場的信心，個人的投資意識也能被充分激發(fā)，從而對經(jīng)濟增長產(chǎn)生正效應(yīng)。 （2）GDP受到一個單位正向標(biāo)準(zhǔn)差的TI沖擊后，短期內(nèi)產(chǎn)生的沖擊為負(fù)，長期來看將產(chǎn)生正向沖擊，表明經(jīng)濟增長對技術(shù)創(chuàng)新的刺激作用需要一定的反應(yīng)時間，這是因為從技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化到成果產(chǎn)生經(jīng)濟效率可能需要一定的時間。 （3）TI受到一個單位正向標(biāo)準(zhǔn)差的FIR沖擊后， 沖擊效應(yīng)為正，證實金融相關(guān)率與技術(shù)創(chuàng)新存在正相關(guān)的長期穩(wěn)定關(guān)系。

值得注意的是，金融深化的兩個指標(biāo)（貨幣化率與金融相關(guān)率） 對經(jīng)濟增長的作用效果是相反的，這再次說明了衡量某地區(qū)或國家金融深化的程度時，需要結(jié)合當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況，構(gòu)建多層次、全方位的指標(biāo)體系[21]，這樣才能為更好地理解金融深化與其他社會、 經(jīng)濟變量之間的關(guān)系打下可信的基礎(chǔ)。

（五）方差分解

方差分解用于分析影響內(nèi)生變量的結(jié)構(gòu)沖擊的貢獻度。本文基于VECM模型，通過方差分解分析GDP、TI自身以及其他變量分別對GDP、TI未來10期變動的貢獻程度，鑒于篇幅原因，這里僅展示部分期數(shù)。

模型Ⅰ的部分分解結(jié)果如表4所示。 可以看出，在經(jīng)濟增長的波動中，大約有76.25%～84.86%的波動可以由貨幣化率解釋，大約有1.03%～1.83%的波動可以由技術(shù)創(chuàng)新解釋， 剩余部分的波動為13.31%～22.42%，是經(jīng)濟增長自身的貢獻，理解為慣性的作用。在技術(shù)創(chuàng)新的波動中，大約有17.00%～60.02%的波動可以由貨幣化率解釋， 有0～10.85%的波動可以由經(jīng)濟增長解釋， 自身解釋的波動為29.13%～83.03%?？偟膩碚f經(jīng)濟貨幣化與技術(shù)創(chuàng)新是影響寧夏經(jīng)濟增長的重要因素，其中經(jīng)濟貨幣化是較為重要的影響因素，且經(jīng)濟貨幣化有利于技術(shù)創(chuàng)新，對技術(shù)創(chuàng)新的影響處于上升趨勢。

模型Ⅱ的部分分解結(jié)果如表5所示。 可以看出，在經(jīng)濟增長的波動中，大約有72.54%～82.46%的波動可以由金融相關(guān)率解釋， 大約有2.84%～6.52%的波動可以由技術(shù)創(chuàng)新解釋， 其余部分的波動為14.70%～24.05%，是經(jīng)濟增長自身的波動造成的。在技術(shù)創(chuàng)新的波動中，大約有23.20%～61.37%的波動可以由金融深化解釋，有0～1.65%的波動可以由經(jīng)濟增長解釋， 自身解釋的波動為37.15%～76.80%?？偟膩碚f經(jīng)濟金融化對技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟增長有促進作用，且經(jīng)濟金融化對技術(shù)創(chuàng)新的貢獻呈逐漸上升趨勢。

五、結(jié)論及建議

（一）主要結(jié)論

本文以寧夏為例， 利用2001—2021年的金融、專利授權(quán)和經(jīng)濟數(shù)據(jù)，選擇協(xié)整檢驗和向量誤差修正模型定量研究金融深化、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟增長之間的短期動態(tài)關(guān)系和長期均衡關(guān)系，主要研究結(jié)論如下：

第一，長期來看金融深化、技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟增長具有正向促進作用。金融深化和技術(shù)創(chuàng)新是影響經(jīng)濟增長的主要因素，但是金融深化的兩個指標(biāo)變量對經(jīng)濟增長的作用方向不同，金融相關(guān)率與經(jīng)濟增長正相關(guān)， 而貨幣化率與經(jīng)濟增長負(fù)相關(guān)。 這充分證實金融深化強調(diào)金融市場的完善程度、金融工具的可獲得性以及金融服務(wù)的普惠性等，不再是盲目追求高貨幣化率。只有股票、證券、保險等中介市場健康均衡發(fā)展，才能有效地促進經(jīng)濟增長，畸高的貨幣化率最終將阻礙經(jīng)濟增長，不利于實體經(jīng)濟的發(fā)展。

第二，經(jīng)濟增長中能夠由技術(shù)創(chuàng)新解釋的比例較低。方差分解發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的貢獻呈逐漸下降的趨勢，這意味著寧夏沒有充分將專利授權(quán)轉(zhuǎn)化成經(jīng)濟效益，技術(shù)創(chuàng)新成果的核心競爭力較弱，專利成果的商業(yè)化程度不高，對全社會經(jīng)濟增長的貢獻不大。

第三，金融深化有利于技術(shù)創(chuàng)新且影響呈現(xiàn)逐漸上升趨勢。因此，要堅持推動金融深化，完善股票、債券等非銀行金融機構(gòu)，改善融資結(jié)構(gòu)，為企業(yè)降低融資成本，為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新提供一方沃土。

（二）政策建議

為了更好發(fā)揮金融深化與技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的促進作用，依據(jù)上述實證研究的結(jié)果提出以下兩點政策建議。

第一，提升金融深化的質(zhì)量。在關(guān)注金融深化總量增長的同時， 需要更加重視金融深化的質(zhì)量，并構(gòu)建多維的金融深化指標(biāo)體系。推動金融深化并非盲目地提高貨幣化率，加快銀行及非銀行金融機構(gòu)的擴張，而是進一步深化“放管服”改革，提高金融市場自由度，完善非銀行金融機構(gòu)，優(yōu)化融資結(jié)構(gòu)，尤其是推進金融服務(wù)向底層擴展，加快儲蓄向投資的轉(zhuǎn)化，增強金融市場的風(fēng)險管理能力，從而逐漸提高金融發(fā)展的質(zhì)量，使金融深化能更好地為經(jīng)濟增長助力。

第二，推動技術(shù)創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化。相對而言，經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)對技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)的投入不足，且創(chuàng)新型人才較少，技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)和總體實力較弱，單純地推動技術(shù)創(chuàng)新的進程、擴大技術(shù)創(chuàng)新的規(guī)模并非易事。 由此企業(yè)更應(yīng)該注重已有創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化，將具有實用價值的技術(shù)創(chuàng)新成果結(jié)合地區(qū)優(yōu)勢進行試驗開發(fā)，制造新產(chǎn)品，打造新熱點，形成新現(xiàn)象，發(fā)展新產(chǎn)業(yè)，并且進行針對性的市場開發(fā)和電子營銷，提高創(chuàng)新成果的附加值，增加企業(yè)的經(jīng)濟效益，為經(jīng)濟增長持續(xù)賦能。

第三， 加強金融機構(gòu)為實體經(jīng)濟的造血能力。將資金配置到有發(fā)展前景的創(chuàng)新型企業(yè)和新型實體企業(yè)中，為企業(yè)降低融資成本，加快企業(yè)研發(fā)速度和進程， 為實體經(jīng)濟增長和繁榮提供有力支持。

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Research on the Relationship between Financial Deepening， Technological Innovation and Economic Growth

—Take Ningxia as an Example

Liu Wenwen， Li Keqiang， Zhao Qian

（School of Economics， Central University for Nationalities， Beijing 100081， China）

Abstract： Finance is the lifeblood of modern economy， and innovation is the primary driving force for development. Driving economic growth through financial deepening and technological innovation is a scientific and effective way to accelerate economic development. The article uses cointegration test and vector error correction model， and introduces pulse response function to study the long-term stable relationship and short-term adjustment relationship between financial deepening， technological innovation， and economic growth in Ningxia as an example， so as to provide certain reference for the construction of modern economic systems in various provinces. The empirical results indicate that financial deepening has a positive promoting effect on technological innovation， and its impact on technological innovation is on the rise. Financial deepening and technological innovation are important factors that affect the economic growth of Ningxia. The two indicator variables of financial deepening have a long-term equilibrium relationship with economic growth， but their directions of action are different. The financial correlation rate is positively correlated with economic growth， while the monetization rate is negatively correlated with economic growth.

Key words： financial deepening; economic growth; technological innovation; cointegration analysis; vector error correction model

（責(zé)任編輯：龍會芳；校對：盧艷茹）