金融发展对技术进步的影响——基于中国省际面板数据的实证研究

金融发展对技术进步的影响

——基于中国省际面板数据的实证研究

姚雪松1，凌江怀2

（1.广东机电职业技术学院经济贸易学院，广东广州510515；

2.华南师范大学经济与管理学院，广东广州510006）

摘要：技术进步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，通过理论分析

表明，金融发展通过对企业技术研发提供资金和分担科技创新的风险，以及通过对高校、教育培训机构和贫困学生提供贷款培养出更多科研创新人才等途径对技术进步具有重要的作用。但值得注意的是，通过实证分析发现，虽然目前我国金融规模的增长对技术进步具有显著的正向影响，但是金融效率的提高却对技术进步产生了显著的负向影响，这一结果启示我国在放开金融管制、提高金融效率的同时也应重视金融效率提高可能带来的金融风险的管理和防范，并应进一步加强知识产权的保护和科研创新的重视，促进社会资金和资源流入科研创新领域。关键词：金融规模；金融效率；技术进步；固定效应模型估计文章编号：1003-4625（2017）05-0088-06中图分类号：F832.29文献标识码：A

Abstract:TechnologicalprogressisimportantbreakthroughtosolvethecurrentglobalandChina’seconomicslowdownproblem.Throughtheoreticalanalysisshowsthatfinancialdevelopmentplaysanimportantroleintechnologicalprogressbyprovidingfundandsharingtherisktothetechnologyresearchanddevelopmentoftheenterprise.Butitisimportanttonotethattheempiricalanalysisfoundthatalthoughthegrowthoffinancialscalehadasignificantpositiveeffect,financialefficiencyhasasignificantnegativeimpactontechnologicalprogress.Thisresultenlightensthattoimprovethefinancialefficiencytoopenthefinancialcontrolshouldattachimportancetothemanagementandpreventionoffinancialrisks.Besides,weshouldfurtherstrengthentheprotectionofintellectualpropertyrightsandpayfurtherimportancetoscientificresearchandinnovation,whichpromotethesocialcapitalandresourcesintothescientificresearchandinnovation.

Keywords:scaleoffinance;financialefficiency;technologicaladvance;fixedeffectsmodelestimates

一、引言

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，各国经济都面临着增速放缓的困境。从历史的角度来看，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技术方面取得了巨大的进步。

收稿日期：2017-02-16

新古典经济学也一直强调，技术进步才是人类

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，很多国家都陷入政策困境不知所措的时代，技术进步更是显得尤为的重要。

金融发展一直被认为是技术进步的重要推动力

基金项目：本文是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政策规则研究”（14YJC790175）；广东省高等职业技术教育研究会一般项目“国外高等职业教育发展成功经验对广东省高等职业教育的启示研究”（GDGZ16Y087）。

作者简介：姚雪松（1983—），男，贵州铜仁人，博士，讲师，经济师，研究方向：金融理论与政策；凌江怀（1957—），男，广东梅州人，教授，博士生导师，研究方向：金融理论与政策。

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之一，世界科技创新较强和技术进步较快的国家往往也具备较为完善的金融体系和较为发达的金融市场。

[1][2]

Gurley（1955）以及Diamond（1983）认为技术进步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，只有当金融规模和金融资产发展到一定规模后，投资者才会进行短、长期以及低、高风险的组合投资，进而促进企业的创新投资和社会的技术进步。

Romer（1986）[3]，Boyd（1986）[4]以及Acemoglu[5]

（1997）认为技术进步需要大量的科研投入，而这些投入如果在没有金融体系或金融体系并不完善的情况下，即使再好的项目也很难找到足够的投资者。因为没有那么多的时间和精力以及成本去寻找并说服这些投资者来进行投资，而金融发展促使了金融机构的形成，这些金融机构筹集大量投资者的资金，并会对需要投资的项目进行专门的调研，使得具有发展前景和潜力的项目可以较为容易的得到资金，从而促进技术进步。

[6][7]

Merton（1992）以及Levine（1997）认为技术进步来源于创新，而创新需要大量的资本和资源的投入，金融发展可以收集和促进社会的储蓄，并使其转化为技术进步所需创新投入的投资和资源，因此金融发展对技术进步具有非常重要的影响。

[8][9]

孙伍琴等（2008）以及凌江怀等（2009）认为金融发展可以为科技进步提供充足的资金，为了实现科技进步，应构建为科技创新提供多元化、多层次的金融支持体系。

[10][11]

罗嘉雯等（2013）以及姚雪松等（2014）认为金融发展对技术进步有着显著的正效应，金融发展除自身可以对技术进步具有融资支持等作用外，它还可以促进政府和企业投入更多的科研经费，促进技术进步。

[12]

芦锋等（2015）认为技术进步分为技术创新、技术成果转化和高新技术产业化三个阶段，在这三个阶段中前两个阶段金融发展对其影响并不大，但金融发展对第三阶段具有显著的促进作用。

[13]

刘纳新等（2015）认为目前中国的金融发展对技术进步存在支持效应但并不明显，这种支持效应将长期存在，具有持久性，发展空间巨大。韩林静

[14]

（2017）认为技术创新基金对科技型中小企业的资助具有重要的作用，通过这种金融发展的方式对促进科技创新和技术进步具有重要的促进效应。

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通过对过去文献的梳理，我们发现关于金融发展对技术进步的影响，学术界从不同的角度进行了分析。本文试图在这些文献的基础上，全面地总结和梳理金融发展对技术进步的主要影响路径，并进行我国金融发展对技术进步的实证分析，从金融发展的角度为促进当前我国的科技进步提供一定的参考建议。

二、金融发展对技术进步的主要影响路径（一）金融规模的扩大为技术研发提供资金来源技术进步主要来源于技术的研发，而技术的研发往往需要大量的资金和资源的投入。在没有金融发展或金融发展很落后的状况下，即使再好的科研项目也很可能因为很难找到合适的投资者而被迫中断。金融发展的表现之一就是金融规模的扩大，金融机构以及金融资产的增长，促进社会储蓄的增加并转化为金融资产，在具备较大规模、较为完善的金融资产和金融机构的环境下，好的科研项目将更为容易得到研发所需的资金和资源的支持，促进技术的进步。

此外，具有较大规模金融资产的金融机构也会想方设法地去寻找可以投资的具有较高发展潜力的科研项目，为其进行资金支持，以实现金融资产保值增值的目的。这一过程也无疑大大地促进了技术的研发动力和支持，最终推动技术进步。

（二）金融效率的提高为技术创新分担风险技术进步主要来源于企业的技术创新投入，而技术创新研发，特别是较新技术和较高技术的研发往往面临着很大的不确定性，投资者也往往面临较大的风险。金融发展的另一表现形式为金融效率的提高，即储蓄转化为投资效率的提高，从全世界金融发展的历史来看，金融效率的提高意味着各种各样金融创新的出现，这些金融创新主要表现在各种各样的金融工具以及金融市场的不断涌现，给投资者提供了各种期限、风险和类型的投资选择，也大大地增强了资金的流动性。这同时也会大幅度地促进全社会风险投资资金规模的不断增加，使得更多的资金会投入到科技创新研发当中，分担科技创新的风险，从而促进技术创新项目和投入的增加，推动技术进步。

（三）金融发展帮助培养技术进步所需人才技术进步主要来源于科研和创新，科研和创新的主体来源于优秀的人才，而人才的培养主要来源于教育，因此一国的教育水平往往是一国技术能否取得巨大进步的关键因素。金融发展达到一定程度的国家和地区，金融机构往往会对很多的高校、教育

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问题探讨

培训机构提供较大规模的贷款和其他方面的资源支持，从而提高该国和该地区的教育条件和水平，同时金融机构还可以通过对贫困学生提供助学贷款等方式帮助有天赋但家境贫困的学生完成学业，增强该国的人力资源和脑力资源的发展，为科研创新提供更多的优秀人才。

型的控制变量。

（二）指标度量（1）技术进步。关于技术进步的度量，本文沿用

[15]

姚雪松、凌江怀、兰桂华（2017）的分析思路和做法，认为专利的发明状况可以作为当前我国技术进步的主要形式，因此本文设定模型中技术进步变量以我国的发明专利情况的数据来度量，记为techonolgyit。

（2）金融规模和金融效率。关于本文模型中金融规模和金融效率变量的度量问题，我们沿用姚雪

[16]

松、兰桂华、刘慧（2016）的分析思路和做法，认为以目前我国的情况来看，我国的资金融通仍然是以银行系统为主，银行的资产规模可以大概代表我国当前的金融规模，而银行存款向贷款转化的效率则可以总体代表当前我国的金融效率。因此本文设定模型中金融规模和金融效率变量分别以银行贷款规模占当地GDP的比重和银行存贷款比率来度量，分别记为fdsit和fseit。

（3）控制变量。从我们收集到的文献来看，技术进步除了受到金融发展的影响外，一国产业结构、政府支持和固定投资状况都会对其产生重要的影响，因此本文将这三个变量也纳入到了本文设定的模型中作为控制变量。其中产业结构的度量我们沿

[17]

用了凌江怀、姚雪松（2015）的做法，用第二、三产业占GDP的比重作为代理变量，记为ind-strit；政府支持和固定资产投资状况的度量我们沿用了姚雪松、罗云（2014）的做法，分别用政府财政支出减去政府财政收入后的值除以GDP作为政府支持的代理变量，记为g-r-eit，用全社会固定资产投资总额作为固定资产投资状况的代理变量，记为f-assetsit。

（三）数据说明

表1本文设定模型中所涉及变量的统计性描述

变量名称样本数平均值标准差中位数最小值最大值4037.9191.7617.9791.38611.896403-0.0670.443-0.019-2.7530.812403-0.4060.362-0.337-3.0790.06840317.4751.16117.6114.10819.868403-2.570.992-2.421-7.0670.1554034.4680.0754.4694.1434.599图1金融发展对技术进步的影响三、模型设定、指标度量和数据说明（一）模型设定

通过上文的分析表明，金融发展对技术进步的影响主要表现在金融发展可以通过为技术进步提供资金和分担风险以及帮助培养人才从而提高对技术进步研发的投入，由于提供资金的多少主要受金融规模大小的影响，而分担风险则主要受金融效率状况的影响。

因此在我们进行我国金融发展对技术进步的实证分析中，将以金融规模和金融效率两个指标来代表我国金融发展的状况，同时还加入了一些对技术进步有影响的其他变量作为控制变量，建立了如下模型：

lntechonolgyit=bt+ρilnfdsit+φilnfseit+ηiY+ωit

数；设定模型中为了便于实证结果的分析和提高实证检验的准确性，我们将其所有变量都进行了取对数的处理，lntechonolgyit、lnfdsit和lnfseit分别为取了对数后的技术进步、金融规模和金融效率。Y代表了一组控制变量，由于技术进步还会受到一国产业结构、政府支持和固定资产投资的影响，因此本文将这三个变量加入到了我们设定的模型中，作为模

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ωit为随机误差项，ρi、φi和ηi为参其中，bt、

lntechonolgy（技术进步）lnfds（金融规模）lnfse（金融效率）lnf_assets（固定资产投资）lng_r_e（政府支持）lnind_str（产业结构）90

考虑到我国在21世纪初的2001—2003年进行了一系列的金融改革和知识产权保护制度的完善，2003年前和2003年后的数据存在较大的差异，因此本文选取了2003年后数据作为本文设定模型的样

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本数据，由于数据的可得性原因，本文样本数据的截至年份为2015年，跨度时间为13年。为了让本文的实证分析更为准确，本文选取了这段时间我国各省和直辖市的面板数据来增加样本数据的量。经过整理，本文设定模型中各变量运用样本数据所计算出来的统计性描述见表1所示。计算所用的原始数据来源为《中国历年统计年鉴》《各省市历年统计年鉴》《中国人民银行统计数据库》和《中国经济网统计数据库》。

定的计量分析和估计方法才能得出。

四、实证分析（一）各自变量相关性分析

考虑到如果本文设定模型中各自变量之间存在多重共线性会影响到本文运用计量方法估计模型的准确性和有效性，因此在进行模型估计前，我们先对本文设定模型中的各自变量进行了是否存在多重共线性的检验，检验的方法主要为通过计算各自变量之间的相关系数和方差膨胀因子的值来确定它们之间是否存在多重共线性。首先，我们运用本文整理好的样本数据计算出了设定模型中各自变量之间的相关系数（见表2所示），从各变量之间的相关系数来看，绝对值最大的为产业结构（lnind_str）和固定资产投资（lnf_assets）的相关系数，但也仅为0.4301，远远小于可能存在多重共线性的相关系数的临界值0.8，表明本文设定的模型中各自变量之间不存在多重共线性的问题。

表2本文设定模型中各自变量间的相关系数

lnfdslnfselnf_assetslng_r_elnind_strlnfds（金融规模）1lnfse（金融效率）0.40291lnf_assets（固定资产投资）-0.08110.08991lng_r_e（政府支持）-0.0652-0.0953-0.36321lnind_str（产业结构）0.2491-0.02140.4301-0.4024图2金融规模与技术进步之间的散点图

1注：表格第一行中的lnfds、lnfse、lnf_assets、lng_r_e、lnind_str分别代表了第一列括弧中所表明的变量名称，便于排版的原因没有在第一行中列出变量名称

表3本文设定模型中各自变量方差膨胀因子的值

变量名称

图3金融效率与技术进步之间的散点图

为了直观地了解一下金融发展和技术进步之间的关系，本文用我们计算和整理好后的技术进步、金融规模和金融效率的数据，描绘了金融规模和技术进步的散点图以及金融效率和技术进步的散点图，见图2、图3所示。

从图中我们可以看到，金融规模和技术进步之间表现出较强的正向关系，金融效率和技术进步之间也表现出一定的正向关系，但是金融效率和技术进步之间的拟合线较为平坦。当然散点图只能作为两组数据的相关关系和数据趋势的反映，不能作为两者之间因果关系的依据，金融规模和金融效率对技术进步是否存在因果关系的影响还必须要通过一

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方差膨胀因子的值

2.482.361.871.631.45

lnfds（金融规模）lnfse（金融效率）lnf_assets（固定资产投资）lng_r_e（政府支持）lnind_str（产业结构）

为了更为准确地判断本文设定模型中各自变量是否存在多重共线性的问题，我们还运用本文收集并整理好的样本数据测算了各自变量方差膨胀因子的值（见表3所示）。从各自变量方差膨胀因子的值来看，最大的为金融规模（lnfds）的方差膨胀因子的值，但也仅仅为2.48，远远小于可能存在多重共线性的方差膨胀因子的临界值10，也表明本文设定模型不存在自变量多重共线性的问题，可以进行相应计

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量方法的估计和检验。

（二）模型估计方法

由于本文选取的样本数据为面板数据，在计量估计方法的选择上具有诸多选择，当前关于样本数据为普通面板数据的模型估计主要有三种估计方法：普通最小二乘法、固定效应估计法和随机效应估计法。选择哪一种方法作为面板数据模型的估计方法，主要的选取思路为：第一，普通最小二乘法只能估计模型中被解释变量不存在严重的个体效应（即面板数据中的各个体变化趋势大体一致）的情况，如果模型中的被解释变量存在严重的个体效应，则不能使用普通最小二乘法估计，而应该使用固定效应估计法估计或随机效应估计法估计。第二，在模型中被解释变量具有严重个体效应的情况下，应该采用固定效应估计方法还是随机效应估计方法进行对模型的估计，主要取决于对两者估计结果再进行的hausman检验结果，hausman检验主要是对两者估计结果进行是否存在显著的差异的检验，如果两者估计结果存在显著的差异则应采用固定效应估计，反之则应采用随机效应估计。

然后，我们运用本文收集和整理好的样本数据对本文设定模型进行了固定效应估计和随机效应估计并做了相应的F检验和xttest0检验（见表4中），从检验结果来看，F检验和xttest0检验的P值均为0.0000，拒绝模型被解释变量不存在个体效应的假设，表明本文设定模型应采用固定效应估计方法或随机效应估计方法对模型进行估计，而不应采用最小二乘法估计方法进行估计（当然为了便于比较，本文在表4中也列出了普通最小二乘法的估计结果）。随后，我们对本文设定模型固定效应估计方法的估计结果和随机效应估计方法的估计结果进行了hausman检验（见表4中），从检验结果来看，haus-man检验的P值为0.0003，小于0.05，拒绝估计结果没有显著性差异的假设，表明本文设定的模型应该采用固定效应估计方法进行估计。

表4本文设定模型的估计结果

被解释变量lntechonolgy（技术进步）估计解释方法最小二随机效应固定效应变量乘法估计法估计法lnfds1.454***0.924***0.772***（金融规模）(13.383)(6.153)(4.556)Lnfse-1.191***-0.745***-0.639***（金融效率）(-10.031)(-4.550)(-3.339)lnf_assets1.178***0.961***0.874***（固定资产投资）(33.121)(25.918)(20.235)lng_r_e-0.482***-0.304***-0.112（政府支持）(-13.313)(-5.727)(-1.415)lnind_str0.3223.221***3.844***（产业结构）(0.581)(3.719)(3.561)_cons-15.689***-24.281***-25.060***（常数项系数）(-7.113)(-7.040)(-5.733)样本数（N）F检验统计量F检验P值图4本文设定模型中被解释变量

lntechonolgy（技术进步）变化图

模型的被解释变量是否存在严重的个体效应主要通过模型中被解释变量的变化图来观察和通过固定效应估计后的F检验以及随机效应估计后的xt-test0检验来判断。因此本文首先运用收集和整理好的样本数据描绘了本文设定模型中被解释变量ln-techonolgy（技术进步）的变化图（见图4所示），从图中可以看出，被解释变量lntechonolgy（技术进步）的各个个体的斜率和截距存在明显的不同，表明存在较为严重的个体效应。

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40340323.610.0000399.620.000025.110.0003403xttest0检验量xttest0检验P值hausman检验卡方值hausman检验P值（三）估计结果分析上述分析表明，本文设定模型应采用固定效应估计方法进行估计，因此本文采用表4中固定效应估计法的估计结果作为本文设定模型的计量估计结果。

从表4中固定效应估计法的估计结果来看，本文设定模型中的控制变量固定资产投资（lnf_assets）

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和产业结构（lnind_str）均对技术进步（lntechonolgy）具有十分显著的正向影响，这与我们的预期一致。政府支持（lng_r_e）与技术进步（lntechonolgy）之间存在负向的影响，但并不显著，这表明政府通过税收等途径产生的财政收入对技术进步产生的负向作用已经开始超越了政府通过财政支出对技术进步产生的正向作用，只是这种超越还并不明显，值得重视。

本文的分析重点为金融发展对技术进步的影响。从表4中固定效应估计方法的估计结果来看，金融规模（lnfds）对技术进步存在十分显著的正向影响，这与我们之前的理论分析出现的结果一致，表明金融发展对技术进步确实存在巨大的推动作用。但值得注意的是，从估计结果来看，金融效率对当前我国技术进步表现出显著的负向影响，我们认为主要的原因可能是金融效率（本文主要是指社会储蓄向社会投资的转化效率）的提高往往也会带来整个社会金融风险的增加，而整体金融风险的增加往往会对一些存在不确定性的科技创新带来不敢投资或谨慎投资的状况，从而对技术进步会产生不利的影响。

另外，金融效率的提升也可能会使得整个社会各个领域融资都更为容易和顺畅，从而会对本用于科技创新的投资资金和资源产生替代效应，从而影响了技术进步。

五、结论与启示

本文通过理论的梳理认为金融发展对技术进步具有较多方面的影响，金融发展可以筹集社会的储蓄，促进社会储蓄和资源共同向企业科技创新投资，并为高校、教育培训机构、贫困学生提供贷款。这将为企业技术研发提供更多的资金，分担企业技术研发的风险，并为整个社会的科研创新培养更多的优秀人才，这些都会促进技术进步。值得注意的是，本文的实证结果表明当前我国金融规模的增长确实对技术进步具有积极的作用，但是金融效率的提高却对技术进步产生了负向影响。因此，本文得到的启示为：第一，金融发展对技术进步具有重要的积极作用，应进一步促进我国金融业的发展。第二，在放松金融管制、提高金融效率的同时，也应注意金融风险的管理和防范。第三，应进一步加强知识产权的保护和科研创新的重视，促进社会资金和资源流入科研创新领域。

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（责任编辑：贾伟）

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