王少琴

本文以1996-2015年的时间序列数据为样本，运用贝叶斯分位数方法实证分析科技金融与产业结构升级联动发展的相互关系。研究结论为：科技金融会促进产业结构升级，且科技金融对产业结构升级存在滞后一期的特性；产业结构升级也会促进科技金融的发展，在各个分位数处产业结构对科技金融的影响作用是否显著并没有一个明显的规律可寻。

产业结构 科技金融

联动发展 贝叶斯分位数

引言

改革开放以来我国发挥强劲的后发优势实现了经济的高速增长，成为了世界卜第二大经济体。但是我国还处在发展中国家的行列，随着人口红利的消失，经济增速放缓，面对有可能掉入“中等收入陷阱”以及发达国家再工业化所带来的挑战和机遇，我们必须积极、主动的应对。

习近平总书记指出，实施创新驱动发展战略是“大势所趋”，要“围绕产业链部署创新链，围绕创新链完善资金链”，明确把产业链、资金链以及创新链紧密联系在一起。科技创新只有转化为生产力才能提高生产效率，占全国企业99%的中小企业承载了75%的科技创新成果。如何更好的支持实体经济的发展、服务国家创新发展战略，实现科技创新与金融创新的完美融合，是中国金融业发展面临的重要课题。

本文从产业结构升级与科技创新的角度出发研究两者的联动发展关系。

文献综述

目前国内外对金融深化创新、科技创新、科技金融与产业结构关系进行了大量细致的研究。Bash Siddhartha等人（ 2014）认为融资约束程度影响企业的研究和开发，影响了企业的创新，研发支出不活跃的企业的盈利能力和外部融资大幅下降。童毛第、童业冬（2015）基于江苏省1984-2013年的数据从金融深化与科技创新的联系瓦动方面对产业结构调整升级的作用机理进行了实证分析，他们认为科技创新和金融深化对产业结构升级有着显著的推动作用，产业结构的升级促进国家增加对科技创新的支持，双方收敛于一个良性循环状态，不断的相互促进，同时他们还认为目前我国的资本市场与产业结构升级之问的关系相对较弱。章奇（2016）围绕国内外发展现状、科技金融和第二市场联动发展的不足、二者相互关系三个角度进行了深度探讨，并给出了相关建议。此外，运用近6年的统计数据进行了初步的分析。本文基于以卜学者的研究做了改进，运用1996-2015年的时间序列数据建立叶贝斯分位数回归模型对科技金融与产业结构升级的相互影响关系做了细致的分析。

产业结构发展现状以及科技金融发展现状

（1）产业结构发展现状

近20年来，第一产业所占比重一直处于10%以内，并且随着经济的发展呈现一个向下的趋势；第三产业所占比重从1996年28.5%到2015年的52.9%，这期间对GDP的贡献率有上升也有下降，但是总体是上升的趋势；而第二產业与第三产业正好相反，从1996年的62.2%到2015年的44.3%，期间第二产业贡献率有升也有降，但是总体趋势是下关降的。目前主要发达国家第三产业占GDP的比重已经达到了70%左右、中等收入国家达到61%、低收入国家达到45%。南此可以看出我国虽然足世界上第二大经济体，但是产业结构还没有达到中等收入国家的水平，因此我国急需调整产业结构，提高第三产业的比重，使其与经济发展相匹配。

（2）科技金融发展现状

科技金融是我国社会经济、发展到特定阶段的产物，对于科技金融的定义，赵昌文等人认为科技金融是促进科技开发、成果转化和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排，是由为科技创新活动提供金融资源的政府、企业、市场、社会中介机构等各种的样本点处于T分位数以下和以上时的检验函数关系。假设分位数回归模型为：主体共同组成的体系。我国科技金融作为一个新兴的领域，当前还处在初期的发展阶段。

实证分析

（1）指标选取与数据来源

1.产业结构升级指标：即产业结构优化率，本文采用第二产业和第三产业的增加值之和与GDP的比重来衡量产业结构升级的程度，产业结构优化率的表达式为：IR=（第二产业增加值+第三产业增加值）/国内生产总值。

2.科技金融发展水平指标：CR=（银行中长期贷款+有价证券和投资）/国内生产总值，其中有价证券和投资=金融机构的证券发行额+股票市值，南于保费收入比较小此处不予考虑。

3.本文选用了研究与试验发展经费支出以及货币和准货币供应量作为控制变量，分别用RD和M2表示。

4.本文数据均来源于国家统计局、国家统计年鉴以及中国人民银行。

（2）模型建市与实证分析

1.研究方法

由于本文研究使用的数据表现出非线性特点，以往传统的线性模型不适于本研究，因此本文拟采用分位数回归的方法来进行研究。近几年，分位数回归方法在国内的经济学研究中也得到广泛地运用，丰要包括对金融市场风险度量和预测方面.也有运用面板分位数回归方法。本文建立贝叶斯分位数回归模型。

2.模型建立

假设随机变量的分布函数F （y）=Prob（ Y≤y），Y的T位数满足F（y）≥T的最小，即：Q（T） =inf{y：F （y）≥T， O≤T≤1（1）

式（1）中，0≤丁≤1表示同归线以下的数据占伞体数据的百分比。被解释变量的分布比例为T的部分小于分位函数Q（T），（1一T）的部分则大于Q（T），中位数v则为Q（0.5），此时，T将被解释变量y分为两个部分。在对分位数回归求解之前，先要定义“检验函数”，即概率函数，公式如下：y=aQ+nPQ（3）

在具体的回归中，可以假定式（3）中A在Q分为数下的绝对利差和最小

式（2）中：¨是反应概率密度函数的参数；p丁（u）表示被解释变量AminPlyQ-aQ-Pxil*pj/，Q（4）在不同的T位数下可得到不同的分位数函数。随着T的取值由0到1，可得所有被解释变量在解释变量上的条件分布轨迹。

为研究科技金融在不同分位数下对产业结构升级的影响，此处我们考虑科技金融对产业结构升级是否存在滞后效应，所设定的计量模型为：IRr.仁o+plCRr.i+p2CR（一1）r，

2+p3LNRDf.3+Vr，t（5）

为研究产业结构升级在不同分位数下对科技金融发展的影响，此处考虑货币和准货币供应量M2作为其控制变量，我们将计量模型设定为为：CRr.t=cc+plIRr，i+p2M2r，2（6）

（3）结果分析

为了检验科技金融深化在不同的分位数下对产业结构升级的影响程度，以及产业结构升级在不同的分位数下对科技金融深化的影响程度，本文利用伞部样本，在马尔科夫链蒙特卡洛（ MCMC）模拟的基础上，运用Bootstrap法对样本数据模拟10000次有放回的抽样，之后设定分位为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8和0.9，在这9个不同的分位数下检验实证结果如表1和表2所示。

如表1可得：科技金融对产业结构升级的影响确实存在滞后一期的效应，并且滞后一期的科技金融对产业结构升级的影响比当期的科技金融对产业结构升级的影响更加最著，在0.2分位数处科技金融以及滞后一期的科技金融对产业结构升级的影响是不显著的，以及在0.7、0.8和0.9三个分位数处科技金融对产业结构升级的影响也是不显著的。这说明产业结构升级随着科技金融发展水平的变化而变化。随着科技金融分位数的增加，产业结构升级总体上呈先上升后下降的态势，也就是说科技金融发展对产业结构升级的影响是呈倒“U”型的，这说明对于不同的产业结构有一个最优的科技金融发展水平。

由表2可得：在选择货币和准货币供应量M2为控制变量下，产业结构升级对科技金融发展是有促进作用的。在0.2、0.3、0.4、0.5以及0.8分位数下产业结构对科技金融的影响具有显著的作用，而在0.1、0.6以及0.9分位数下产业结构对科技金融的影响作用不显著。对比两个实证结果我们发现产业结构对科技金融的促进作用大于科技金融对产业结构升级的促进作用。但是产业结构升级对科技金融的促进作用足否显著并没有随着科技金融分位数的提高而呈现出一个比较有规律的趋势。

总结与政策建议

产业结构发展到一定阶段会促使科技金融的出现，是科技金融的发展基础，同时科技金融的发展与完善有利于企业进行直接融资，帮助企业进行信息管理与风险管理，促进科技成果转化，推动产业结构的进一步升级，两者之间形成良性的循环累积效应。

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