科技创新、金融发展和经济高质量发展的门槛效应

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　　摘   要：应对疫情全球蔓延和中美贸易摩擦的关键在于加快建设以“新基建”为代表的科技创新领域，从而增强经济抵御风险与高质量发展的韧性。基于2007—2018年的省际面板数据，通过建立门槛模型探讨不同金融发展水平下科技创新与经济高质量发展的因果关系。研究发现：以金融发展作为门槛变量时，科技创新与经济高质量发展之间存在着非线性关系。科技创新表现出边际效率先递增再递减的效应，意味着只有在适度的金融发展水平内，才能高效率激活科技创新对经济高质量发展的促进作用。因此，为促进经济高质量发展，各地要根据实际金融环境和技术性产业发展水平，制定相应的发展规划和监督引导;紧跟金融科技发展趋势，不断完善数字金融发展体系，拓宽科技产业融资渠道，稳定产业发展。
　　关  键  词：科技创新;金融发展;经济高质量发展;门槛效应;金融科技;数字金融
　　中图分类号：F832       文献标识码：A       文章编号：2096-2517（2020）04-0020-09
　　DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2020.04.004
　　一、引言
　　受新冠疫情全球蔓延、中美贸易摩擦和增速换挡的叠加影响，实体产业发展陷入寒冬，据国家统计局数据显示，2020年第一季度GDP同比下降6.8%，人均消费同比下降8.2%。在严峻的经济形式下，科学技术领域表现亮眼，2020年首季度科技型产业产值逆向增长8.9%， 数字经济时代强势来临，尤其在近期的“新基建”热潮中，量子通信、人工智能等前沿技术被视为是当下有效支撑经济高质量发展的国之利器。党的十九大报告指出，我国经济已由高速增长转向以创新驱动方式为主的高质量发展阶段，未来国家经济将紧紧围绕高质量发展这个关键词进行建设，而科技创新是引领国家数字化建设的第一动力，已成为我国迈向高质量发展阶段和提高国际竞争力的核心力量。当前，我国先进技术取得明显进步，5G建设和人工智能等新兴技术正快速融合各产业发展，实现互利共赢。但我国创新主体目前处于技术引进、 吸收和模仿的追赶阶段， 科技资源和创新要素未能及时转移给中国企业，导致企业自主创新和成果转化率低下[1]。同时在竞争市场环境下，技术创新具有投资周期长、风险大等特点， 意味着其难以依靠自身实现技术突破，需要金融资本的支撑得以持续发展，而金融发展自身同样与经济增长关系密切。那么在不同的金融发展水平下，科技创新如何持续提升经济高质量发展呢？因此，依据科技创新和金融发展二者间的关系进行逻辑结合，综合分析其对经济高质量发展的影响，有助于为我国科学技术领域和经济高质量发展提供更多的思路，对经济平稳度过疫情时期具有重要的现实意义。
　　二、文献综述
　　中国经济增长已呈现出边际效应递减及不可持续性的特征，必须加快经济增长方式和新旧动能的转换[2]，经济高质量发展的提出应运而生。经济高质量发展是国家整体经济社会结构布局的高级化过程，是经济发展的最优化状态，要求辩证地看待经济变动的“量”与“质”，主要涉及到各种社会资源的配置和综合运用， 通过促进新旧动能转换、经济结构优化以及社会福利分配最终实现经济社会协同发展和人民生活水平提高，指引着未来经济建设发展新的方向[3]。熊彼特理论认为生产函数中的生产要素和生产条件能以创新为渠道打破和重新组合，创造的新价值给生产活动带来更多的利益空间[4]。在该理论的基础上，许多学者对科技创新与经济高质量发展的关系从不同角度进行了研究。刘宏等（2019）将科技创新分为模仿创新和自主创新模式，发现自主创新模式对经济高质量发展的促进效果更显著[5]。赵丽霞等（2019）从不同维度构建了科技创新与经济高质量发展指标体系，实证检验发现科技创新分别通过资源配置、经济结构和绿色经济建设等途径来影响经济高质量发展，科技创新构成要素不同，作用效果有差异[6]。吴传清等（2019）将绿色全要素生产率作为经济高质量发展的代理变量，认为科技创新对绿色要素生产率具有提升作用，同时对外开放水平越高，其科技创新驱动经济高质量发展的作用越显著[7]。
　　金融发展能否推动经济高质量发展，学者們对此始终没有达成一致意见。早期卢峰等（2004）研究认为金融发展与经济增长并无显著因果关系[8]。而此后学者们通过扩大样本范围和更新实证方法进行全方位分析时，发现金融活动可以促进资金积累和分配效率，加快社会生产经营运转来促进经济增长。林昌华（2020）进一步将金融从不同维度分解，发现金融发展中的金融规模和金融环境对三次产业发展具有直接的正向激励效应，是提升经济高质量发展的有效途径[9]。而随着外部宏观环境的不断变化，有学者综合分析认为不同金融发展水平与经济高质量发展的关系具有不确定性。 马轶群等（2012）将经济增长质量分解为三个基本面，认为金融发展对经济质量中的协调性具有促进作用，且金融发展在短期内能明显拉伸经济发展质量，而长期则保持稳定的贡献水平[10]。
　　在科技创新过程中，金融发展水平对实现科技重大突破、 推动经济高质量发展具有关键的作用。Howitt等（1998）发现金融发展能有效地促进科技创新转化为经济增长的动力[11]。张海军等（2019）发现科技投入与经济增长具有非线性关系，且金融发展以倒“U”型作为其传导渠道，即存在最优的金融发展水平，使科技创新对经济增长的贡献水平最显著[12]。揭红兰（2020）通过实证检验了科技创新和科技金融对区域经济增长的传导路径，发现科技金融在科技创新对经济发展的正向促进作用中发挥中介效应，且该效应存在区域差异[13]。王金涛（2019）认为应切实提高技术创新能力，加强其与金融发展、经济增长的有效结合[14]。
　　以上研究文献的观点对本文的研究具有借鉴意义，但也存在一些不足。首先，用全要素生产率和绿色生产率代替经济高质量发展过于片面。其次，将科技创新、金融发展和经济高质量发展纳入同一研究框架的文献较少，多数学者主要对科技创新与经济高质量发展、金融发展与经济增长质量进行单向研究，并未对科技创新与金融发展对经济高质量发展的影响进行深入逻辑分析。鉴于此，本文采用2007—2018年的省际面板数据， 建立全面的指标体系和合适的模型，分析不同的金融发展水平下，科技创新如何影响经济高质量发展。本文可能的贡献有：一是建立科学的高质量发展评价指标;二是将科技创新与金融发展逻辑结合，同时将经济高质量发展纳入同一研究框架，研究三者的内在逻辑关系。这些有利于深入刻画科技创新对高质量发展的影响轨迹。 　　三、机理分析
　　（一）科技创新对经济高质量发展的作用机理
　　科技创新是推动经济高质量发展的必选途径。科技创新最直接的作用就是革新社会生产生活方式，且将科技成果转化成现实生产力，创造出新的产品和服务价值来引领未来社会发展方向。量子通信、新基建等新兴领域的成果突破给我国扩展经济生产的活动性边界带来更多可能。科技创新也显著推动着产业的转型升级，通过降低产业生产过程的能源消耗和污染排放，最终使产业结构比例得以调整优化，进而改善生态环境质量，实现国家绿色经济建设可持续性发展。科技创新还有助于实体部门企业形成规模效应和集聚效应。由于科技创新形成的研发成果和专利技术具有共享性，企业在不需支付额外成本的情况下，可以进行生产过程的转移，从而降低创新的平均成本，获得递增的收益[15]。同时，科技创新催动相关的上下游企业对新产品和服务进行模仿和创新，给整体行业带来新增利润的集聚效应， 逐渐演化为全人类的科技进步。科技创新下沉到农村地区还有利于疏通城镇与农村在资源交易与产品供求的信息交流，促进社会成果福利共享。基于上述机制分析，可见科技创新从社会发展全方面对经济高质量发展具有显著促进作用。
　　（二）金融发展对经济高质量发展的作用机理
　　金融资本向来是经济发展的核心要素，与经济高质量发展具有双向因果的循环作用。首先，金融发展对经济高质量发展具有推动作用。经济理论认为金融发展主要通过“提供便捷可靠的交易方式”“规模效应”和“分配效应”这三种作用来影响经济的高质量发展。 金融系统作为社会资金的配置平台，利用平台的信息优势和专业操作，将流动资金分配到各实体企业，最终形成的产出高效推进了经济发展。此外，“金融抑制论”认为金融发展水平不足或者过度发展都会损害国家经济发展，后者危害甚至高于前者。在金融监管法律制度没有得到有效完善的情况下，金融部门过度膨胀会使得资金流向虚拟部门，阻碍实体部门资金运转的同时加大了股票市场的不确定风险[16]。只有金融发展状况与实际经济发展达到均衡时，金融发展对经济的促进作用才最显著。
　　（三）科技创新和金融发展融合对经济高质量发展的影响
　　科技创新的公共属性和正外部性，决定了其需要资金支持。金融发展水平决定了科技创新的速度和效率，进而影响到经济高质量发展。科技创新与金融发展融合的作用机理是：金融资本依靠发达的金融体系和完善的风险控制系统实现金融集聚，满足科技创新活动所需的资金支持，同时金融机构帮助投资者筛选投资项目和资产变现，分散科技创新的高风险，延续科技实现稳定融资。对创新项目筛选审查后，同步开展项目的收益评估以及后续的执行监督，保证资金的使用效率和项目的有序执行。金融发展与科技创新通过供求关系紧密关联，两个系统双向促进和协调发展， 促进金融机构、科技型企业以及社会中介等多个主体的优势互补，对经济高质量发展的提升具有较强的作用。
　　四、研究设计
　　（一）模型设定
　　处于不同金融发展水平的市场环境下，科技创新是如何影响区域经济高质量发展的？Hansen（1999）提出的门槛模型[17]可应用于此类问题的研究。面板门槛模型的优势在于考虑了数据的时间特性和横截面特征，且不需要提前给定非线性方程趋势。这种科学设定模型的过程避免了因主观设定简单回归模型而出现的结果偏差。因此，本文面板门槛模型设定如下：
　　hqdit=δit+β1xit+β2inoit（fir≤у）+β3inoit（fir>у）+εit（1）
　　其中，i为省份，t为时间。hqd为被解释变量，fir为门槛变量，ino为核心解释变量，x为控制变量。Ino（·）为一个示性函数，不同的条件下取值为1或0。ε为残差项，且服从独立正态分布。
　　（二）变量定义与说明
　　1.被解释变量：经濟高质量发展（hqd）
　　不同于高速发展，经济高质量发展是社会经济的不同层面在“量”和“质”上达到协同发展的结果，衡量标准众多且尚未统一。本文根据国家经济的实践规律和特征体现，综合借鉴魏敏等（2018）[18]的指标构建体系，从经济增长效率、发展可持续性和发展稳定性三个维度衡量经济高质量发展（hqd），具体包括10个二级指标和16个子指标，涵盖了经济、社会、生态等多种评价维度，具体构成如表1所示。关于经济高质量指标测算过程，首先考虑到指标属性和量纲级跨度大， 因此对数据采用均值化方法预处理; 其次通过SPSS20.0软件采用PCA方法将子指标降维成代表经济高质量发展的综合指标。对于正负向不同属性的指标， 测算时逆向指标取倒数，正向指标取原值。
　　2.核心解释变量
　　科技创新（ino）：在创新驱动战略的背景下，科技创新摆在实现高质量发展的核心位置。多数学者采用专利授权量或者研发经费占经济总额比例衡量科技创新能力。本文根据我国科技发展特征以及研究需要， 选用技术市场成交额/地方经济总额作为科技创新的代理变量。
　　金融发展（fir）：关于金融发展的指标选取，考虑到目前我国是以银行为主导的金融体系结构特征以及相关货币数据的可获取性，本文选用麦氏指数来衡量一国金融结构和金融发展水平，选用各地区金融机构贷款总额/地区GDP作为金融发展的代理变量。
　　3.控制变量
　　考虑到其他因素对经济高质量发展的影响，本文选取以下经济指标作为控制变量，以确保实验结果的准确性。
　　政府干预（gov）：政府干预会影响国家经济发展的“质”与“量”，本文选用各城市财政支出占GDP的比重来衡量政府干预程度。
　　人力资源（hr）：采用科技研发人员/地区常住人口比重来衡量。
　　城镇化（czh）：选用城镇人口/地区常驻人口来表示。
　　人均水平GDP（rgdp）：本文采用各省份人均GDP表示。
　　工业化水平（gy）：采用各地区工业企业数来衡量，同时将数据进行对数化处理。 　　（三）數据来源与描述性统计
　　本文以2007—2018年中国30个省市自治区（西藏及港澳台除外）为研究样本。相关指标数据主要来自于中国金融年鉴以及WIND数据库。部分缺漏数值采用平滑指数法处理。指标描述性统计说明如表2所示。
　　五、实证分析
　　（一）面板单位根检验和Hausman检验
　　首先要判断数据是否具备建模条件和避免变量关系“伪回归”现象的发生，因此对变量数据的平稳性进行检验，发现各变量均平稳。同时本文通过Hausman检验选择固定效应模型进行接下来的实证分析。
　　（二）门限个数及门限值检验
　　为了验证是否存在门槛效应，需要进一步观察指标数据在统计上的显著性。根据研究目的和模型特征，门槛变量设定为金融发展，核心解释变量设定为科技创新，根据Hansen的自举抽样法（bootstrap）将门槛数的上限设值为3，门槛效应检验结果表3所示。
　　由表3可以看出，在原假设为不存在门槛的条件下，单一门槛假设中F值为4.32，P值为0.44，这表示接受原假设，即不存在单一门槛。随后进行两个门槛的检验，发现F值为9.55，P值为0.05，这说明在10%的显著性水平下存在两个门槛值。继续对三重门槛的假定情形进行检验，由F和P统计值可知，接受原假设，即不存在三重门槛，此时，门槛检验停止。因此，本文设定的模型进一步确定为双重门槛模型。此时模型表达式可修正为：
　　hqdit=δit+β1xit+β2inoit（fir≤у1）+β3inoit（у1<fir≤у2）+β4inoit（fir>у2）+εit （2）
　　为了进一步确定双重门槛模型的门槛值，再次进行门槛分析，得到的门槛数值以及置信区间如表4所示。
　　可见第一门槛估计值为1.4639，在置信区间为 [1.2458，1.4741]内显著。第二门槛估计值为1.4820，在[1.4767，1.4826]的置信区间内显著。通过图1可以更加清晰地理解门槛估计值和置信区间的构造过程。
　　（三）回归结果分析
　　结合上文Hausman检验和门槛效应检验，本文采用固定效应的双重门槛模型对科技创新、金融发展和经济高质量发展三者间的关系进行分析，回归结果如表5所示。
　　由表4和模型Ⅰ可知，双重门槛模型里的金融发展有两个显著的门槛值， 分别为1.4639和1.4820， 将科技创新分成了三个不同的取值区间，区间内的系数和显著性水平均不同，即科技创新对经济高质量发展的贡献率会随着金融发展水平的变化而改变。因此，本文得出随着金融发展水平的变化，科技创新水平与经济高质量发展具有非线性关系的结论。
　　从控制变量看，人力资源（hr）有助于提升经济高质量发展的水平。 人力资源是高端知识的拥有者，其带来的知识、信息、技术等资源要素的交叉分享有利于实现产业转型升级，进而提升经济发展质量。经济发展水平（rgdp）对经济高质量发展的促进作用显著为正，经济发展水平越高，越能刺激居民消费升级，改善生态环境质量促进绿色发展，为经济高质量发展提供长期动力。城镇化水平（czh）对经济高质量发展具有一定的贡献，一个地区的城镇化水平越高，城镇居民越多，社会总需求越高，越能拉动实体经济发展。政府干预（gov）在10%的置信水平下不显著，这可能是因为政府资金未能流向实体部门，配置效率较低，因而政府干预未能成为经济高质量发展的主要推动力量。工业化水平（gy）对经济高质量发展水平显著为负，这是因为工业发展过程会带来大量资源消耗，给环境发展造成消极的外部性影响，挤占优势企业的市场份额，对生态质量和市场良性发展造成不良影响。
　　对于不同程度的金融发展水平，科技创新对经济高质量发展的贡献度不同。具体来看，当金融发展水平小于1.4639时， 科技创新对经济高质量发展的作用系数为0.0156个单位，且显著为正。当金融发展水平继续上升到[1.4639，1.4820]水平时，科技创新对经济高质量发展的作用系数从0.0156继续增加到0.0676，促进效应较之前更为明显。这可能是因为金融业从早期发展到经历金融深化改革后，金融创新能力和金融效率大幅提高，可以更好地服务于实体经济，其中以高新技术产业为代表的科技型产业得到风险投资、天使投资等各种资本投入后发展迅速，科技市场上科技产品与服务产出成倍增加，开发市场新需求，对上下游相关行业转型升级甚至是社会生态环境和福利分配产生正向的影响， 进而对经济高质量发展做出较大的贡献。更进一步， 当金融高热发展超出1.4820的临界水平时， 科技创新水平的系数反而下降到0.0064，此时对高质量发展仍起促进作用， 但作用十分微弱。这很大部分原因在于当金融部门过度膨胀时，与虚拟部门的高回报率相比，科技型企业周期长、风险高等不确定性因素较多，导致资金脱离实体部门流向虚拟部门，金融资源配置效率降低，科技产业资金运转受到阻碍，企业研发生产和科技资源转化率低下， 同时虚拟市场资金面临的系统性风险增大，即虚拟市场和实体经济的双重影响导致经济高质量发展缓慢。
　　综上所述， 当金融发展的取值区间逐渐增大时，科技创新的边际效率表现出先递增再递减的特征，即边际效率以倒“U”走势演变。科技创新对经济高质量发展具有多重影响，不仅存在双重门槛效应，而且存在一个边际效率递减的效应。换句话说，金融发展水平存在一个最优区间，在该区间内能最大程度激活科技创新，进而促进经济高质量发展。而当金融过度发展时，金融发展会反向抑制科技创新对经济高质量发展的促进作用。
　　（四）稳健性检验
　　为验证上述结论不是偶然出现的，本文从以下两个方面进行稳健性检验。
　　替换变量稳健性检验：将控制变量“人力资源”替换成“对外开放度”，进行与模型Ⅰ相同的门槛回归。检验结果如模型Ⅱ所示，新的回归模型仍然表现为门槛模型，各变量符号、门槛个数、门槛值与之前的分析相差无几，说明本文结论具有稳健性。 　　数据平滑穩健性检验。由于本文使用的是年份跨度较大的地区数据，因此采用“三年滚动平滑数据法”进行稳健性检验。检验结果如模型Ⅲ显示，变量显著性、回归模型、门槛区间与模型Ⅰ相差无几，因而结果具有稳健性。
　　六、结论和建议
　　（一）结论
　　本文在对既有文献回顾分析的基础上，首先从理论上分析了科技创新、金融发展对经济高质量发展的作用机理，其次利用2007—2018年30个省际的面板数据为样本，从发展效率、可持续发展和发展稳定三个角度构建经济高质量发展的综合评价指标体系，采用了门槛模型实证分析三者的逻辑关系。结果表明：
　　1.从控制变量看，人力资源、经济发展水平和城镇化水平对经济高质量发展起着正向的积极促进作用。政府干预同样对经济高质量发展起促进作用但效果不显著，这可能是因为政府支出的“挤出效应”大于“促进效应”，资金未流向实体部门，因而未能成为经济高质量发展的主要力量。工业化水平对经济高质量发展具有明显的负面影响，这与我国实际国情相符，工业化过度发展带来的资源消耗以及环境污染等问题阻碍着国家可持续发展和未来产业转型。
　　2. 本文实证研究证明了以金融发展为门槛变量，科技创新与经济高质量发展之间呈现出非线性的正向促进关系，即“门槛效应”。具体来说，随着金融发展程度的不断加深，科技创新对经济高质量发展的促进作用表现出边际效率先递增再递减的效应。意味着金融发展水平存在一个最优水平，在该范围内最大程度激活科技创新对经济高质量发展的促进作用。
　　（二）建议
　　基于上述研究结论，本文提出以下建议：
　　1.各省份应因地制宜实施政策，加强区域间科技联动，促进经济高质量协调发展。不同水平下的金融发展在科技创新影响经济高质量发展中所起到的作用不完全一致，因此各地区要根据实际金融环境和技术性产业发展水平，制定相应的发展规划和监督引导。（1）由实证结果可知，当金融过度发展时，科技创新对经济高质量发展的促进作用反而十分微弱，因此对于金融聚集程度高、科技创新能力较强的地区来说（如东部地区），在金融层面应该加快金融结构优化，完善金融投资监管体制，警惕金融资本贷款风险，促进金融服务实体经济。在科技行业，加强对科技型产业的资金管理，避免研发费用流失到虚拟部门。同时鼓励产业联合科技进步进行转型优化，紧抓人工智能、5G等前沿科技的发展机遇，增强与周边地区的科技转让和合作以实现协同发展。（2）实证结果显示，金融发展水平处于中等及以下水平时，加大金融投入有助于科技创新促进经济高质量发展。鉴于此，在金融基础薄弱、科技创新转化率低下的地区（如中部、西部地区），各省份要明确金融发展目标，加强社会中介资本的投入， 强化金融工具和服务模式的创新，满足科技创新和经济高质量发展的金融需求。在科技行业，各省份要落实“政产学研”合作新机制，优化创新生态系统，完善科学技术发展所需要的基础设施条件，提高科技创新企业的研发补贴，维护科技型产业市场的合理竞争，为科技型企业营造良好的科技外部环境。
　　2.各省份应紧跟金融科技发展趋势，深化数字金融与科技产业合作，实现互利共赢。不断完善数字金融发展体系，拓宽科技产业融资渠道，稳定产业发展。通过金融科技降低信息成本，创新多样化的金融科技相关产品和服务，例如将人工智能、5G通信等重点科技成果应用到相关产业生产经营，形成智慧产业网络体系以适应未来数字经济发展需求。同时，有效发挥政府的引导作用，高效配置政府资金;通过科技复合人才驱动创新，引导高素质人才向科技等实体部门流动，人才集聚效应决定科技产业未来发展方向和发展效率，为经济高质量发展注入活力。
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　　收稿日期：2020-05-31
　　基金项目：安徽财经大学研究生科研创新基金“互联网+农村产业链”金融服务创新模式研究（ACYC2018121）
　　作者简介：许佳琦，女，安徽安庆人，研究方向为科技金融。
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