金融影响高新技术产业发展实证研究
——以长三角区域为例
金 洪
（中国人民银行合肥中心支行，安徽 合肥 230091）
摘 要： 高新技术产业发展有助于长三角区域提升自主创新能力、转变经济增长方式。金融能为高新技术产业发展提供重要保障。2001-2017年间，长三角区域沪苏浙皖三省一市金融广化、金融深化以及金融风险对高新技术产业发展影响显著。金融广化与金融深化对高新技术产业发展有正向促进作用，金融风险则抑制高新技术产业发展。金融对长三角区域高新技术产业发展的影响存在区域差异。金融广化对安徽高新技术产业发展的影响最为显著。金融深化对高新技术产业发展的影响按照沪浙苏皖的顺序依次减小。安徽高新技术产业发展受金融风险的影响最小。为了增强金融对高新技术产业的正向影响，应提升长三角地区一体化水平，稳妥推进金融广化，开发适应高新技术产业特征的金融新产品，满足高新技术产业对金融服务的多样化需求，同时完善金融风险防范机制。
关键词： 长三角；金融广化；金融深化；金融风险；高新产业
一、引言
党的十九大提出，中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段。作为供给侧结构性改革的重要组成部分，发展高新技术产业有助于推动经济高质量发展。高新技术产业发展水平可以用来衡量一个国家的核心竞争力，对优化国民经济产业结构具有重大影响。作为高风险、高附加值的技术、资金密集型产业，高新技术产业对资金需求较大。金融对高新技术产业发展的影响毋庸置疑。长三角区域是中国经济发展的重要引擎之一，高新技术产业已经成为该地区提升自主创新能力、转变经济增长方式的主要抓手。近年来，长三角区域的内涵不断丰富。目前，长三角地区已扩大至沪苏浙皖三省一市。本文以长三角区域为样本，从金融广化、金融深化、金融风险三个维度实证分析金融影响高新技术产业发展的具体量化关系，在此基础上提出相关政策建议。
二、文献回顾
高新技术产业这一概念出现于1988年。1988年8月，党中央、国务院批准原国家科委实施火炬计划，发展中国高新技术产业。以“高新技术产业”为主题在知网检索，结果显示，最早出现这一概念与火炬计划实施是在同一时期。
1.金融影响高新技术产业的整体表现
金融发展规模与效率都会促进高新技术产业全要素生产率上升（方大春、杨义武，2014）。金融发展对高新技术企业技术研发阶段和成果转化阶段都有较为显著的激励作用（余英、张丹丹，2018）。从价值链角度来看，创新实现意味着高新技术从科技研发阶段进入经济价值实现阶段，用科技成果转化来衡量。金融发展有助于高技术产业科技成果转化。在实现转化后，金融仍然能够推动高技术产业快速发展（刘艳春、陈晨、孙凯，2017）。金融在高新技术企业初创时期贡献最大，过度金融会抑制高新技术产业发展（徐晔、杨飞，2017）。金融业规模明显有助于提升高新技术产业化水平，金融发展效率与集聚程度对高新技术产业化水平推动作用不显著（邱海洋，2017）。金融资产存量在国民财富中的比重提高抑制研发投入，从而削弱高新产业国际竞争力；金融资产增量在社会总产出中的比重上升有助于增加高新产业国际竞争力（余子鹏、王今朝，2018）。金融规模与金融效率促进高新技术产业发展，金融结构对高新技术产业有负向作用（耿中元、李兆，2017）。从单一行业的角度来看，金融支持可明显促进农业高新技术产业扩大发展规模（徐嘉祺、陆迁，2015）。金融发展对高技术产业技术创新的支持主要依靠规模扩张，金融产品创新与细分可以提高金融支持效率（彭建娟，2014）。金融支持是高新技术产业持续发展的基础保障，日本金融支持高新技术产业的成功经验包括金融体系健全、融资渠道多元、风险投资机制完善等（郑云丽、李可可、李梦娟，2016）。
本文以2016年和2017年2个年度的遥感影像为例。同样采用1985国家高程基准，Gauss Kruger(高斯-克吕格)投影(即横圆柱正形投影)，6度分带不加带号，西安1980平面直角坐标系统。由国家林业草原局统一下发，分辨率不低于5 m，采用当地生长季节(一般北方地区为6—10月，南方地区为6—12月)接收的遥感影像数据(本文中举例的沈北新区采用的是国家测绘局资源三号卫星拍摄的6、7月的遥感影像数据)。经正射校正、影像增强、波段融合等处理，并以行政县为单位进行镶嵌、裁切等操作处理为各县全域的影像。
2.金融影响高新技术产业的结构性差异
德国上市企业运营状况表明，中小高新技术企业获得风险投资要比银行信贷可能性更大，风险投资推动了中小高新技术企业的增长（Audretsch、Lehmann，2004）。风险投资对中小高新技术企业的支持有限，大型高新技术企业的发展对外部金融支持依赖较少（Hall、Lerner，2009）。金融发展能够缓解高新技术企业融资约束，这种作用在国有高新技术企业身上体现得更为明显，金融中介的作用优于股票市场（翟淑萍、顾群，2013）。1995-2012年相关数据显示，中小民营高新技术企业面临融资难问题，银行信贷仍然是金融支持高新技术产业的主要形式（吴勇民、纪玉山、吕永刚，2014）。金融对高新技术产业中的小微企业R&D推动效应大于大中型企业，对非国有企业R&D激励更强，影响范围更广（马玉琪、扈瑞鹏、赵彦云，2017）。科技金融对高科技产业有积极作用，市场科技金融比公共科技金融更加有效（李俊霞、张哲、温小霓，2016）。2008-2012年我国235家高新技术产业上市企业相关情况表明，我国金融支持高新技术产业并未实现最优效率，金融结构与上市企业成立年数明显影响金融支持效率（乌兰、李寅龙、花蕊，2016）。间接融资、创业板融资不能放宽高新技术企业融资约束，甚至收紧中小企业融资约束，风险投资仅仅在一定程度上解决了高新技术企业融资问题（胡杰、张瑜，2015）。
3.金融影响高新技术产业的区域差异
金融对高新技术产业的支持在不同经济增长速度的区域有差异。经济增长较快区域的高新技术产业发展得到金融支持较为显著（张甜迪、陈尚静荷，2019）。政府资金对高技术产业发展的支持不存在区域差异，资本市场对东、中部地区高技术产业发展影响显著，金融中介机构仅仅有效推动西部地区高技术产业发展（赵婧、吴珍珠、谢朝华，2019）。苏州中小科技型企业融资难融资贵问题的原因分为内部和外部两类。内部原因包括有形资产缺乏、中小科技型企业经营风险高、管理水平低。外部原因包括融资渠道单一、企业价值难以衡量、信贷期限错配以及融资成本高等（许永伟，2013）。对安徽省来说，金融规模和金融结构都对高新技术产业发展有促进效应（程超，2018）。广东省银行信贷、资本市场规模与高技术制造业增长之间呈负相关关系。金融支持高技术制造业效率不高的原因在于广东省金融体系效率提升滞后于规模发展（宋智文、凌江怀、王健，2013）。湖南省金融业发展规模与金融效率都会正向促进高新技术产业发展，金融结构调整对高新技术产业发展推动效应不明显。金融机构调整产生的正效应有限可能是因为湖南省金融规模有限，导致金融结构调整效应相应较小，难以显现较大效果（严瑞芳、黄明，2014）。河南省金融支持与高新技术产业之间的均衡关系长期稳定（柴玉珂，2012）。
4.金融影响高新技术产业存在的问题
中国科技成果转化率低是因为高新技术产业处于融资困境，融资渠道狭窄制约高新技术产业发展速度。除了风险投资，金融支持高新技术发展的路径应该多样化（巴曙松，2000）。降低金融支持高新技术产业的成本并不能显著增加高新技术产业投资需求，进而明显促进高新技术产业产出增加。因此，通过降息等货币政策刺激高新技术产业发展的实际效果有限（Spatareanu，2008）。尽管金融供给侧与高技术产业发展之间存在长期稳定、相互推动的关系，金融支持高技术产业仍然存在行业针对性不强、金融供给低效等问题（李露，2019）。金融支持高新技术产业路径的问题主要体现在商业银行支持不足以及上市融资环境刚性这两方面。商业银行需要赢利，还有风控要求，具有高风险属性的高新技术产业显然不能作为信贷优先考虑对象。严格的主板上市标准对高新技术企业，尤其是初创型企业来说难以企及。因此，2019年，科创板正式推出，为高新技术产业融资提供了新的途径（何思奇，2017）。金融支持可以分担高新技术产业在自主创新周期的高风险。然而，初创期中小高新技术企业面临融资难问题，在直接融资领域尤为明显，主要是因为该类企业高风险、轻资产、无形资产估价难等（王春红、龙少波，2017）。欠发达地区金融支持高新技术企业的问题主要集中在金融供求错配、金融生态环境建设有限、多层次金融市场运用不充分（青海证监局课题组，2013）。省级面板数据视角下，银行信贷抑制高新技术产业发展，股票市值对高新技术产业的激励作用不明显（宋莉，2016）。对中关村示范区信息技术行业上市公司来说，由于金融资源与实体经济存在错配，债券市场发展有限，金融支持高新技术产业的效率与贡献不断减小（王淑梅、杨荻，2018）。
三、实证研究设计
1.变量选择
金融支持高新技术产业发展，主要是通过金融影响高新技术产业资本要素投入，进而导致高新技术产业产出变化。实际上，金融支持主要表现在要素市场上。就资本要素来说，金融的影响包括规模、结构、效率等。当前大部分学者都是从这三个方面来确定金融支持方面的变量。由于防范金融风险已经成为当前金融工作的重要内容，本文在选择金融相关变量时，除了考虑金融规模、结构、效率外，还增加了风险这个因素。此外，金融广化和金融深化也会影响高新技术产业发展。因此，本文金融相关变量包括金融广化、金融深化、金融风险等，分别用FW、FD、FR表示。由于这三个变量基本上包含了金融规模、结构、效率的内容，本文不再单独使用这三个变量。这么处理也是为了避免变量之间出现共线性问题。
本文所指的金融广化FW是指经济的货币化程度，用M 0来反映。金融深化FD指的是金融资产多样化程度，本文参考了阮健弘（2018）提出的金融深化内涵，用非金融部门持有的非存款类金融资产在金融资产总量中的比重表示。金融风险FR采用陶玲等人（2016）提出的系统性金融风险综合指数（CISFR），包括金融机构、股票市场、债券市场、货币市场、外汇市场、房地产市场、政府部门等7个维度的指标。高新技术产业发展方面，本文使用高新技术产业增加值来反映发展情况，高新技术产业增加值用Y表示，Yno minal ，it 是其名义值。
(2)将种群中的50组解分别带入目标函数，得到全天的列车运行时刻表。计算出列车的全天能耗、变电站负载数据以及列车旅行时间，并将运行结果代入适应度函数，得到每组解的适应值。
2.模型设立
相较于横截面数据与时间序列数据，面板数据既可以控制个体异质性，又可以开展动态分析。因此，面板数据兼具横截面数据与时间序列数据的优点。20世纪60年代，Mundlak、Balestra和Nerlove等学者较早的运用面板数据开展经济计量研究。近年来，面板数据已经成为经济金融研究中广泛使用的数据类型。根据面板数据的特征，面板数据模型大体分为三类。一是混合模型，该模型从整体视角研究面板数据，忽略面板数据中体现出来的个体差异；二是变截距模型，该模型研究个体之间的差异，不过只强调其规模上的差异，没有重视结构差异；三是变系数模型，这类模型既强调个体之间的规模差异，又突出其结构差异。
模型参数估计需要考虑数据带来的影响。随着长三角一体化不断推向深入，沪苏浙皖三省一市之间的经济联系日益密切。为了避免数据中的横截面异方差与同期相关问题，本文选择GLS法估计模型参数。
由于面板数据是由各个个体的时间序列组成，需要借助单位根检验方法来检验每个时间序列是否平稳。不过，与一般的时间序列不同，面板数据单位根检验要把不同个体时间序列之间的相互作用考虑进去。基于此，面板数据AR（1）过程如下：
目前，我国村镇在规划过程之中，往往会忽略不同农村地区的特色，或是未能注意到农村基础设施的特色，导致我国村镇的规划与格局均是大同小异，无法突出不同区域村镇的特色，也难以满足当地农村的意愿以需求，使得我国村镇传统因素以及特色正逐渐减少。举例来说，我国中西部地区的窑洞以及半窑洞均是极具特色的建筑，且相当具有代表性。这些古老而传统的农居，渗透了科学原理，有效利用了地表热能，在冬天相对温暖，而在夏天又不失凉爽，具有节能而舒适的基本特点，而且造型独特，美观大方。反之，许多经过改造之后的农村，虽然看上去光鲜亮丽，在功能性上则有所欠缺，且特色不足。
（1） 式为固定影响变截距模型时，γi ≠γj ≠0，βi ，k =βj ，k =βk （i ≠j ，i 、j =1，2，……，n ）。此时，不同个体之间存在规模差异，但不存在结构差异。表现在模型上则是，每个个体模型中的常数项不相等，解释变量系数相同。公式如下：
（1） 式为变系数模型时，γi ≠γj ≠0，βi ，k ≠βj ，k （i ≠j ，i 、j =1，2，……，n ）。此时，不同个体之间既存在规模差异，又存在结构差异。表现在模型上就是，每个个体模型中的常数项不相等，解释变量系数也不一样。公式如下：
确定面板数据具体类型常用方式是F检验。F检验主要有4个步骤：
步骤一：提出原假设与备择假设。原假设H0：γi ≠γj ，βi ，k ≠βj ，k ，即个体之间同时存在规模差异与结构差异。备择假设有两个：备择假设H1：γi ≠γj ，βi ，k =βj ，k ，即个体之间只有规模差异，没有结构差异；备择假设 H2：γi =γj =0，βi ，k =βj ，k ，即个体之间既不存在规模差异，也不存在结构差异。
步骤二：依据公式（2）、（3）、（4）对面板数据分别进行混合模型、变截距模型和变系数模型参数估计，得到S1、S2、S3三个残差平方和。
运用GDP平减指数公式得到长三角区域三省一市高新技术产业实际增加值，计算公式如下：在公式（8）中，sh 、zj 、js 、ah 分别表示长三角区域上海、浙江、江苏、安徽三省一市。
步骤三：将S1、S2、S3带入公式（5）、（6）计算两个备择假设H1、H2对应的F统计值，分别记为F1、F2。
步骤四：比较F统计值与F分布表中对应数值，选取合适的模型。
其中，N为个体个数，T为时期数，k为解释变量系数个数。
再次，完善基层民主制度，肃清宗法制度不良影响。完善基层民主制度，首先必须严把选举入口，对选举过程实行严密监控，对候选人实行严密资格审查，并以制度性规定将其明确为上级党委职责，一旦出现霸选、贿选和其他违规情况，除对当事者进行惩处外，同时对上级责任人严厉追责。其次，教育农民群众，根除宗法观念中的不良影响，加深对现代法治社会和村民自治体制的理解和认识，使其珍惜自己的民主权力，不畏强权，不受他人摆布操控，按照自己意志，选好能带领自己发家致富奔小康的领路人。
同时，与被测试的大学生进行深入的交谈，对测评结果的客观性与真实性进行评判，并对导致大学生出现亚健康状况的可能影响因素进行访谈.
3.数据来源与处理
（1）数据来源
确定变量统计口径是收集数据的前提。OECD、美国、法国、澳大利亚、加拿大等都提出过高新技术产业相关判定标准。上述判定标准主要是从R&D资本、劳动要素投入、劳动要素技术素养、工艺与产品新旧程度等方面展开设置。我国在2008年出台《高新技术企业认定管理办法》（国科发火〔2008〕172号），划定高新技术范围共十一项。2016年，科技部、财政部、原国家税务总局颁布《高新技术企业认定管理办法》（国科发火〔2016〕32号）。根据该办法，国家重点支持的高新技术领域一共有8个，分别是：电子信息、生物与新医药、航空航天、新材料、高技术服务、新能源与节能、资源与环境、先进制造与自动化等。本文根据上述标准收集长三角区域沪苏浙皖三省一市高新技术产业发展相关数据，数据主要来自2002-2017年《中国统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》以及各省市统计年鉴等统计资料。
随着我国高等教育的普及，很多地方的高等专科学校已经升为本科学校。这些新升的本科院校因为起步晚、起点低，所以高校的知识产权意识比较薄弱，导致申请数量明显不足，很容易出现被剽窃的情况。各种途径的知识产权外流严重。由于高校的老师调离，缺乏相应的人才等原因，导致科研成果、专利项目流失严重。缺乏系统的管理机制。多数高校尚未建立完整的知识产权管理部门，同时在管理流程缺乏系统性，因此导致整个管理处于脱节状态。
Engle、Granger（1987）通过两步法确定变量之间协积关系，Pedroni（1999）提出针对面板数据的Pedroni协积检验法。根据检验，变量之间存在协积关系。
橡木桶作为一种传统的储酒容器，其历史甚至可以追溯到远古时代，最早人们只用其作为储酒容器，后来发现其还具有促进酒类成熟的作用。果酒生产中普遍使用橡木桶进行陈酿，是一个复杂的过程，随着陈酿过程进行，伴随着果酒色泽、气味和风味的变化，能够改善其感官，并逐渐趋向成熟。使用橡木桶进行陈酿的果酒可以溶出橡木中的物质获得复杂的香气，同时，橡木桶的透气性也改变了果酒中挥发性物质的组成[6]。
统计资料里面的数据均为名义值，为了去除价格水平变动对变量的影响，本文使用价格指数处理相关变量名义值，得出实际值。因为GDP平减指数要比其他价格指数更加全面反映价格水平变动情况，本文选择GDP平减指数作为价格指数。GDP平减指数公式如下：
上式中，GDPdeflatort 表示第t年GDP平减指数，GDPt 表示第t年名义GDP值，GDPindext 表示第t年GDP指数，GDPindex 2001是基期2001年我国GDP指数，GDP 2001是基期2001年我国GDP名义值。
本次试验所得型钢再生混凝土柱-钢梁组合框架节点在低周反复荷载作用下的荷载-位移滞回曲线(P-Δ曲线)如图5所示。
由于
拒绝H1和H2假设。因此，本文确定使用变系数面板数据模型。也就是说，lnFWit 、lnFDit 、lnFRit 对lnYit 的影响不仅存在规模差异，而且存在结构差异。本文中长三角区域金融支持高新技术产业发展面板数据模型具体形式如下：
为了研究解释变量增速对被解释变量增速的影响，同时平滑各变量数据，本文对各变量对应数据的绝对值取对数，得到模型中被解释变量lnYit 和解释变量lnFWit 、lnFDit 、lnFRit 。
四、实证分析结果
1.模型确定
在实证分析之前，本文根据前述方法确定具体的面板数据模型。根据长三角区域沪苏浙皖三省一市（N=4）2001-2017年17年（T=17）的面板数据，以lnFWit 、lnFDit 、lnFRit 为解释变量（k=3），分别估计混合模型、变截距模型、变系数模型相应参数，得出三个估计方程的残差平方和S1、S2、S3为566505.75、409776.45、223566.15。将这些数值带入公式（5）、（6），得到：
F分布表中，α =0.05时的临界值分别如下：
知识型学习疑难是在信息的编码与整合中产生的学习疑难．编码时出现的问题导致了信息的错误表征、相互冲突和间断(缺漏、跳跃和不确定)，造成数学图式生成错误.整合时出现的问题导致信息的偏差、混乱和信息间的排斥、冲击等，造成数学知识模块被提取时表现出知识的不连续、跳跃和不确定．按信息编码形成的数学图式和调用数学知识模块的类型，可以将这两个情况产生的学习疑难分为陈述性知识疑难和程序性知识疑难．
2)工作面内部废弃巷道含水时，含水巷道对应位置区段测点波场曲线相关系数为0.4～0.8，相关性要强于其他位置区段。
其中，γi 反映各省市对公共截距α 的偏离，表示各省市固定影响之间的不同；β 1i 、β 2i 、β 3i 分别表示金融广化、金融深化、金融风险对高新技术产业发展的影响；μit 是随机扰动项。
2.相关检验
（1）单位根检验
（1） 式为混合模型时，γi =γj =0，βi ，k =βj ，k =βk （i ≠j ，i 、j =1，2，……，n ）。此时，不同个体之间不存在差异。每个个体模型中的常数项相同，解释变量系数也相等。公式如下：
其中，ρi 表示自回归系数，εit 是独立同分布的随机扰动项，xit 是面板数据中变量个体趋势或者固定效应。
表1 四种常用单位根检验方法对自回归系数ρ i 的设定
在常用的4种单位根检验方法中，原假设H 0都是“面板数据存在单位根”。不过，有关自回归系数的设定并不完全一样。
lnYit 、lnFWit 、lnFDit 、lnFRit 四个变量的检验回归中包含常数项和时间趋势。检验结果显示，三省一市的4个变量都是平稳序列。
因特网（英语：internet）江湖20年，造就了诸多消费互联网翘楚。眼球经济、乌镇饭局、去中心化、风口入口、流量为王、爆款、杀手级等各种关键词还在流行，但热度已经大减。因为谁都知道工业互联网已经来了。
（2）协积检验
（2）数据处理
表2 变系数面板数据模型参数估计结果
3.模型参数估计
一般来说，面板数据模型可以用下式表示：
修正后的可决系数与F统计值显示，变系数面板数据模型可以较好反映长三角区域金融对高新技术产业发展的影响与贡献。
五、结论与政策建议
1.结论
根据上述实证研究，本文得出以下三点结论：
第一，长三角区域三省一市的lnYit 、lnFWit 、lnFDit 、lnFRit 均为平稳时间序列。这意味着不同时期变量比较独立，相互关联不大，针对各变量的政策效应持续性更加专注当期。由于不同时期政策效应相关性不大，政策效应随机程度较大，4个变量相关政策应保持稳定，减少政策引起变量波动。
第二，长三角区域高新技术产业发展与金融广化、金融深化以及金融风险之间存在协积关系。这表明，长三角区域金融广化、金融深化、金融风险三个变量对该地区高新技术产业发展的影响是长期稳定的。这种长期均衡关系意味着，加快高新技术产业发展需要加强金融支持力度。因此，政策上推动金融支持高新技术产业发展具有较强可行性。
第三，金融对高新技术产业发展的影响存在区域差异。总体来看，金融广化、金融深化对高新技术产业发展具有正向影响，金融风险会抑制高新技术产业发展。不过，整体上方向一致与具体影响省际差异共存。金融广化方面，安徽高新技术产业发展受到的影响最为显著，江浙沪受到的影响逐渐增大。安徽金融广化程度提高1%，该省高新技术产业发展水平会上升1.12%。金融深化方面，其对高新技术产业发展的影响按沪浙苏皖顺次减小。上海金融深化程度每增加1%会导致该市高新技术产业发展增速提高1.32个百分点。金融风险方面，安徽高新技术产业发展受到的影响最小。金融风险程度每增加一个百分点，安徽高新技术产业增速降低0.30%。
通过表1可以发现，英语四级分数大于等于500分的学生使用全英词典的比率远远大于四级分数低于500分的学生，这或可说明低于500分的学生由于英语水平有限而不能很好使用全英词典学习工具，因此而放弃了使用全英词典。使用英汉词典的一部分学生也同时在使用汉英词典，他们使用汉英词典的主要考虑是用作四级翻译部分的备考学习。
2.政策建议
根据实证分析结果，金融支持高新技术产业发展的短板在商业金融支持不足以及风险难以有效防范等方面。为提高金融支持高新技术产业发展效率，本文提出以下三方面相关政策建议。
一是稳妥推进金融广化，积极利用金融发展规模效应支持高新技术产业发展。实证分析结果表明，金融广化对高新技术产业发展存在积极作用。借助金融广化规模效应市场在高新技术产业资源配置中的作用，带动长三角区域高新技术产业存量发展，挖掘长三角区域人才、技术市场价值，提高上述投入要素边际效益。
二是强化金融深化，开发针对高新技术产业特点的金融新产品、新标准。针对高新技术产业自身特点，在科学调研的基础上，提高金融产品期限、财务水平等方面的容忍度。增加金融供给侧多样性，扩大金融产品种类，发挥增量效应，满足高新技术产业不同层次金融需求。
目前，我国的基层财政管理工作改善正在有条不紊的进行中，而有效加强基层财政管理工作推进的核心便是相关的财政管理人员。但由于乡镇的工作环境相对较差，薪资待遇等方面也相对较低，也造成了高素质人才紧缺的现象。年龄结构严重老化、人员流动更加频繁，事权明显增加，这也间接进一步造成了人员配置的不合理。
三是建立金融风险防范机制，减少金融风险对高新技术产业发展的负效应。根据长三角区域金融机构与高新技术产业发展实际情况，建立投融资风险防范机制。从风险预警、风险处置、内控管理等方面降低风险发生概率，减少风险导致的损失。灵活运用分表处理、资产增信、产业基金等形式从事前、事中、事后三个环节设置金融风险缓释机制，抑制金融风险对高新技术产业的负向影响。
四是打破区域分割限制，提高范围经济与产业集聚效率。从长三角区域一体化角度出发，建立统一的高新技术产业融资评估标准，整合区域内各类金融资源。追踪高新技术产业国际发展趋势与前沿动态，科学细化技术、风险、产业评估标准。根据国家整体战略需要，结合长三角区域高新技术产业实际发展水平，确定融资需求。
五是坚持金融服务实体经济导向。有效扩大金融要素供给，金融要素要真正用于高新技术产业发展，避免金融空转。金融机构要切实提升对高新技术企业的服务水平，创新金融产品与服务，纾解高新技术企业融资困境，提高资本要素在高新技术产业发展中的作用与贡献。
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The Empirical Study on the Influence of Finance on the Development of High-Tech Industry——Illustrated by the Case of the Yangtze River Delta Region
JIN Hong
（Hefei Central Sub-branch of the People’s Bank of China，Hefei Anhui 230091，China）
Abstract： The development of high-tech industry is helpful to enhance the innovation capacity and transformation of the economic growth pattern in the Yangtze River Delta region.Finance provides an important guarantee for the development of the high-tech industry.In the period of 2001-2017，the financial widening，deepening and risk in the Yangtze River Delta region had a significant impact on the development of the high-tech industry.Financial widening and deepening have a positive effect on the development of the high-tech industry，while financial risk inhibits the development of the high-tech industry.There are regional differences in the influence of finance on the development of high-tech industry in the Yangtze River Delta.Financial widening has the most significant influence on the development of the high-tech industry in Anhui province.The impact of financial deepening on the development of the high-tech industry decreased in the order of Shanghai，Zhejiang，Jiangsu and Anhui.The development of the high-tech industry in Anhui province is least affected by financial risks.In order to improve the financial support to the high-tech industry，it is necessary to enhance the integration level of the Yangtze River Delta region，steadily promote the financial widening，develop new financial products that adapt to the characteristics of the high-tech industry，improve the financial risk prevention mechanism，and meet the diversified demands of the hightech industry for financial services.
Key words： Yangtze River Delta；Financial deepening；Financial widening；Financial risk；High-tech industry；Panel data
中图分类号： F062.9
文献标识码： A
文章编号： 1004-292X（2019）12-0089-05
收稿日期： 2019-08-31
作者简介： 金 洪（1980-），男，江苏泗洪人，博士，主要从事宏观经济、金融监管等方面研究。
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