原创《科技金融对中国经济增长的影响》：这篇经济增长论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
摘 要：通过构建科技金融发展水平指标体系,采用指数合成法计算我国30个省（市、自治区）2001-2015年的科技金融发展综合指数,并基于空间计量模型,探究科技金融对区域经济增长的影响及其空间溢出效应.结果表明：我国各地区科技金融发展水平差距显著,呈现“东高西低”的空间特征；科技金融发展水平存在明显的空间相关性,在空间上表现出东部沿海地带“高高”集聚与西部欠发达地区“低低”集聚的特征；科技金融发展对区域经济增长的推动作用明显,且存在显著的正向空间溢出效应.
关键词：科技金融；经济增长；空间相关性；空间计量模型
中图分类号：F061.5；F830文献标识码：A文章编号：10037217（2018）03011207
一、引言
新常态下科技金融的协调发展是我国科技与经济结合的重要举措.近年来,科技金融发展已经得到了各级政府、金融监管机构、企业界以及学术界的广泛关注,随着我国各项科技金融政策意见的出台,积极推进了科技活动与金融发展的结合.与此同时,科技金融对区域经济增长的重要性也日益凸显,科技金融发展已成为我国实施自主创新战略,建设创新型国家与加快中华民族伟大复兴的重大举措,也是我国转变经济增长方式,应对金融危机,推动经济可持续发展的必然选择.
科技金融囊括了科技与金融两方面内容,属于产业金融范畴,主要指科技产业与金融产业的融合,是一切服务于科技企业以及科技成果发展、创新的多方资源体系,既包括金融工具、制度、政策,也包括整个系统的服务与创新.有关科技金融与经济增长的相关研究主要集中在以下几个方面：一是科技金融理论方面的研究,学者们从理论层面分析科技金融的内涵、运行模式与保障机制等[1-4]；二是科技金融指标选取与评价方面,通过设定科技金融资源指数、经费指数、产出指数和贷款指数,构建我国科技金融综合发展指数[5,6]；三是运用协同学理论、耗散结构理论、系统动力学等多种复杂系统科学理论对科技金融与科技创新联合发展进行研究,提出区域科技金融与科技创新的协同发展模型[7-10]；四是有关科技金融效率或科技金融绩效的研究,从金融投入与科技产出方面建立科技金融结合效率指标体系,运用DEA方法进行效率评价,并提出提高科技金融相对效率的方法与建议[11-13]；五是金融发展与经济增长的关系研究,通过实证检验科技金融、科技创新对实体经济增长的促进作用,提出提高科技金融与科技创新二者融合质量的路径和相关政策[14-18].
目前,国内外对科技金融发展与经济增长的关系主要建立在传统的经济学理论框架中,并未考虑科技金融发展的空间相关性及其空间效应.然而,对空间效应的忽略可能导致回归结果的偏误,为此,本文考察科技金融发展水平与经济增长在各省市的空间相关性,并基于空间计量经济学模型,探究科技金融发展对经济增长的影响及其空间效应,以期为相关部门优化科技金融空间格局提供理论依据和决策借鉴.
二、理论分析与科技金融发展指数测度
(一)理论基础
新古典经济增长理论认为,影响经济增长的因素主要包括资本要素和劳动要素的投入[19]；新经济增长理论认为,经济增长得益于技术进步[20,21].传统的金融发展理论认为,金融发展不仅可以通过促进资本积累的形成推动经济增长[22,23],还可以通过金融*的信用放大作用增加经济中的资金供给,进而推动经济增长[24].本文借鉴新古典经济增长理论和新经济增长理论,并结合新经济地理学理论,认为经济增长不仅取决于资本要素、劳动要素的投入与技术进步,还受到科技金融要素的影响.基于CobbDouglas生产函数Y等于*αLβ,建立科技金融经济增长理论模型如下：
Y等于*αLβ（STF）γ（1）
对式（1）加入时间和地理空间维度,同时两边取对数,可得普通線性回归模型：
lnYit等于a+αlnKit+βlnLit+γlnSTFit（2）
其中,Y、K、L、STF分别表示人均GDP、资本投入、劳动力投入与科技金融投入；a为截距项,i、t分别为地区与时间,α、β、γ分别表示相应产出弹性；εit为随机误差项；K用全社会固定资产投资额表示；L用从业人员表示；STF用科技金融发展指数表示.
(二)指标选取与数据来源
科技金融既属于科技创新体系,也属于金融体系,是两者的融合,不仅包括科技开发、科技成果转化与高新技术产业等金融问题,还包括一系列和企业发展战略相关的金融制度安排、科技研发经费投入等内容.为了充分反映科技金融的本质,本文认为科技金融是包含科技金融资源、科技金融经费、科技金融融资与科技金融产出的统一整体,并依据这四个方面进行指标体系的构建.在构建指标体系过程中,借鉴相关研究[5,6,25],选取合适的指标来量化科技金融.指标体系见表1.
所选取数据来自2002-2016年的《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》和科技部《中国主要科技指标数据库》的统计数据.科技活动人员数（F1）由各省市R&D人员全时当量数替代；创新税收收入（F4）由高技术产业利税数据代替；金融机构科技贷款（F8）由金融机构各项贷款替代,数据来源《中国金融年鉴》；股权融资数据（F9）来源于wind数据库.由于西藏自治区、港澳台地区缺乏统计数据,因此未列入研究范畴.
(二)研究方法
1.科技金融发展指数计算方法.以2001年为基期年份,单项指标在基期年份的最大值与最小值分别是100和0,分别表示该地区在该指标上发展最好与最差.计算方法为：基期年份第i个指标得分等于xi-xminxmax-xmin×100,非基期年份第i个指标t年得分等于xi（t）-xmin（0）xmax（0）-xmin（0）×100.其中,xi为某地区第i个指标的指标值,xmin与xmax为基期年份第i个指标最小值与最大值.首先,将同一类别的二级分指数用算术平均法进行加权,计算科技金融发展水平分指数；其次,将四项分指数再加权,得出科技金融发展水平总指数.xmin（0）与xmax（0）表示基期年份第i个指标的最小值与最大值,xi（t）表示非基期年份t年的指标值,非基期年份指标值最小可小于0,最大可大于100[6].
经济增长论文参考资料：
结论：科技金融对中国经济增长的影响为关于本文可作为相关专业经济增长论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文经济增长论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
