本文是一篇金融论文，本文在我国2002-2019年除西藏外的省级面板数据基础上，建立公共和市场角度的科技金融发展指标体系，结合熵值法计算科技金融发展指数，并通过DEA方法计算得到衡量我国区域创新效率的指标。
第一章绪论
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
继党的十八大明确提出实施“创新驱动发展”战略以来，我国坚持将创新作为发展的主旨。全球兴起的科技变革更是让创新成为推动经济发展的关键力量，创新对综合国力的重要性也不言而喻。创新是我国保持经济高质量增长、提升综合国力的必然选择。自新中国成立到改革开放以来，我国经济持续高速增长，基础设施建设、工业化水平不断提升，从农业大国已经转变为国际上具有经济影响力的大国之一。然而随着我国人口结构的转变，依靠大量开发土地资源、投入劳动力和机器等要素来扩大生产规模的发展方式给社会经济发展带来了巨大压力，已经不能作为支撑经济发展的主要依靠。在目前全球技术革命的浪潮下，科学技术创新已经成为各国发展的核心。而我国总体科技创新基础较为薄弱，创新效率低，与发达国家相比，创新给我国经济增长带来的支撑作用稍显不足。当前，我国的科技创新发展正处于从量变到质变的关键阶段，更加需要金融资源、人力资本等要素的充分活跃，加速创新效率的进一步发展提升。
金融论文参考
科技金融是推动创新的关键动力。党的十九大报告指出，要让科技创新与现代金融协同发展，以此支持实体经济的建设。全国第五次金融工作会议也明确提出要发展完善科技金融。要实施创新引领发展战略，落实创新助力经济高质量增长，离不开科技金融的支持。放眼国际，发达国家的科技金融发展体系较为成熟、完善，风险投资对其创新活动的支持效果显著，市场力量为导向的科技金融已经成为科技创新型企业的主要融资来源，科技金融助力创新效率提升也成为热点话题。近年来，随着我国科技型企业的不断发展壮大，研发活动所需要的资金支持日益增长，我国政府也对科技金融发展提升科技创新效率问题逐渐重视起来，不断发布和出台完善科技金融体系、促进创新发展的相关文件和政策。国务院在2005年科技发展纲要中提出要通过金融政策鼓励各类技术创新主体，尤其是科技型中小企业增加研发投入，加强改善对各类创新主体提供的金融服务。2011年我国先后确定了16个试点地区促进科技和金融结合，科技金融政策的落实对当地创新成果转换、创新效率提升的推动作用卓有成效。
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1.2研究内容与方法
1.2.1研究内容
本文的主要内容是研究科技金融对区域创新效率的提升作用及机理，结构安排和具体内容如下：
第一章，绪论。首先对本文的研究背景进行说明并提出问题，明确研究的理论意义与现实意义。其次总结本文的主要研究内容，归纳研究方法。在本章最后，提出本文的创新点与仍存在的不足。
第二章，文献述评。本章主要对科技金融和区域创新的研究结果进行总结归纳。首先对科技金融的相关文献进行梳理，主要包括科技金融相关的理论和实证研究。其次是关于区域创新的相关研究综述，主要对区域创新的评价体系与测度、影响因素等内容进行梳理。接着则是关于科技金融影响区域创新效率的文献综述。最后对文献进行梳理并总结。
第三章，理论分析与研究假设。本章首先根据已有的研究成果，对科技金融和区域创新效率进行概念界定。其次从理论层面分析了科技金融影响区域创新的方向和机理，同时对科技金融促进区域创新的门槛特征进行分析。最后，在明确二者关系的情况下，进一步分析确定科技金融提升区域创新效率的作用渠道。
第四章，科技金融发展指数和区域创新效率的测算与分析。本章主要分为两部分，一是指标测算，依据科技金融的内涵与界定建立公共和市场两个角度的科技金融指数体系，计算得到2002-2019年全国30个省份（市）的科技金融发展指数。同时基于投入产出视角，采用DEA计算方法对区域创新进行度量。二是对科技金融发展指数和区域创新效率的发展现状描述，通过绘制我国三大地区的变量走势图并分析考察两者的地区差异特征。
第五章，我国科技金融发展影响区域创新的实证分析。首先建立基准面板回归模型，分析科技金融对区域创新的整体影响的大小和方向。其次，利用门槛回归模型，检验科技金融发展水平与区域创新效率是否存在门槛特征，以考察其提升作用的效果是否存在结构突变特点。最后，运用中介效应模型，尝试确定科技金融发展提升区域创新效率的作用渠道。
第六章，研究结论与政策建议。本章将理论层面的探讨与实证检验结果结合，得出本文的三点主要研究结论，并根据研究结论从区域差异性、门槛特征和作用渠道的角度提出政策建议。
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第二章文献综述
2.1科技金融的研究综述
2.1.1科技金融的理论研究
国外学者对于科技金融并不直接下定义，相关研究成果重点关注于科技与金融二者间的关系。Schumpeter（1912）认为创新是结合在一起的新的生产要素与生产条件被投入到生产系统之中的一个过程。熊彼特的创新理论是科技金融研究的起点[1]。Romer（1990）提出了更多的财政资金应该被用于研究和开发以刺激创新[2]。King（1993）研究了金融和创新的关系，指出二者结合具有降低风险和增加投资的功能，能对经济发展产生积极作用[3]。Leleux（2007）通过探索金融和科技创新的相互影响，指出科技创新需要激励金融创新，而金融创新也是推动科技创新的因素，两者相互补充、相互影响[5]。国内学者主要围绕科技金融的本质与定义、理论框架、现存问题三种方向进行研究。首先是关于科技金融的内涵，赵昌文等（2009）提出，科技金融的重要性不仅在于它组成了创新系统，它也是对经济发展产生重要影响的金融体系中的关键部分[5]。房汉廷等（2010）指出，科技金融实际上是将科技转为资本的一个过程，也就是使用金融资本助力科技创新并使科技创新演化为一种创造财富的手段，成为经济新发展方式的动力来源[6]。王宏起等（2012）认为，各类参与主体相互配合，通过发挥完善服务、优化资源配置的功能来支持创新活动，并借此来推动科技与金融的有机结合[7]。其次，关于理论框架：张明喜（2018）从五个方面对科技金融的基本理论体系进行梳理，并对其演化机制、本质和功能进行了探讨[8]。李颖（2011）从理论上研究了金融与科技的结合方式与机理，并从各机制层面分析了其具体的形态与功能，指出了二者的互动关系是一种动态的、由互动到深入的过程[9]。发展现状方面，周昌发（2011）认为目前科技金融水平低下、法律制度仍有欠缺等问题成为制约科技金融发展的瓶颈，有关部门应针对目前存在的问题，制订完整细化的科技金融政策和法律制度，并发挥好政府的引导和监督作用，以鼓励科技金融健康发展[10]。
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2.2区域创新的研究综述
2.2.1区域创新效率的评价体系与测度模型
与区域创新效率评估有关的研究大都是从创新活动的投入与产出两个角度来选择相关的指标。研究发现，研究与开发是区域创新的重要方式，因此，研究人员数量与R&D经费是两个常用且重要的投入指标。池仁勇（2004）建立了基于投入的综合指标，并以此来衡量各地区的创新效率[34-35]。专利是地区的创新成果的最好体现，并且由于其具有易被统计的特点，专利数能有效地解决创新产出的定量问题，被大部分学者选择作为产出指标。Li（2006）以三类专利的授权量来衡量创新活动的成果产出，结果显示，在这三类专利中，实用新型专利的生产效率最高，而外观设计类的效率最低[36]。Fritsch（2011）也以专利数作为产出指标，对德国的创新体系的有效性进行分析[37]。颜莉（2012）根据前人的研究结果，将论文发表、技术市场交易、新产品出口等内容纳入创新活动的产出指标[38]。
区域创新效率的测度方法主要分为参数法和非参数法。参数法对生产函数依赖程度较高，如适合于投入多于产出的随机前沿法（SFA）；非参数法则基于线性规划思想，如适合于多投入多产出的数据包络（DEA）模型。除此以外，DEA模型在研究中又衍生出了两阶段DEA模型和剔除了环境因素影响的三阶段DEA模型等。DEA模型并不设定具体生产函数，对输入与输出的生产边界设定相对宽松，与其不同的是，随机前沿模型在确定的生产函数下考虑了随机扰动项的影响。随着计量理论的不断完善，基于二者的效率评价方法也越来越多，不仅弥补了DEA和SFA模型的缺陷，也将反映区域创新的现实状况囊括进来。Li（2006）使用SFA模型测度了我国省级区域创新绩效，并构建实证模型探究其影响因素[36]。大部分使用随机前沿SFA方法研究省际区域创新效率的研究结果都显示，我国各地区的创新效率存在显著差异[39-41]。李秦阳（2019）也采用随机边界法从四个层面对创新效率的作用进行研究[42]。另一部分学者则是利用数据包络模型（DEA）对我国的区域创新效率进行评价[43-44]。蔡玮等（2010）在创新活动两阶段中，结合DEA方法对中部地区的创新效率进行测量[45]。郭磊等（2011）在区域创新效率测度中以交叉效率的角度使用数据包络模型分析计算[46]。DEA-Malmquist指数法由于能够测度区域创新效率的动态变化，在效率测度中也被广泛使用[47]。Broekel等（2013）在测算区域创新效率时运用了共享投入DEA模型[48]。
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第三章理论分析与研究假设................................15
3.1相关概念界定.................................15
3.1.1科技金融的概念.........................................15
3.1.2区域创新效率的概念...............................16
第四章科技金融发展指数和区域创新效率的测算与分析.......................21
4.1科技金融的测算与分析.....................................21
4.1.1科技金融指标体系的构建..............................21
4.1.2科技金融发展指数的测算方法.............................22
第五章科技金融对我国区域创新效率提升作用的实证分析..........................31
5.1变量选取及数据说明.......................................31
5.1.1变量选取及描述性统计.....................31
5.1.2数据说明...................................33
第五章科技金融对我国区域创新效率提升作用的实证分析
5.1变量选取及数据说明
5.1.1变量选取及描述性统计
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（1）被解释变量
区域创新效率（Inno），在考虑投入与产出关系的情况下，利用BCC-DEA法计算各省区域创新效率，反映我国不同省份地区的区域创新情况。
（2）核心解释变量
科技金融发展指数（tecfin），本文从公共科技金融和市场科技金融为切入点，选取来自政府、银行、风投机构三个方面对科技金融具有代表性的指标，使用熵值法测算得到各省科技金融发展指数。
（3）控制变量
人力资本水平（lnedu）：高质量的人力资本是创新活动的源泉。区域中高水平人力资本的集聚为知识学习和技术交流提供了良好环境，不仅能有效促进自主创新，也能充分吸收现有知识和技术，完成进一步知识溢出。本文将每万人中高等学校在校人数取对数来表征该指标。
政府干预程度（rgov）：政府的政策干预和财政支持在一定程度上可以为创新活动提供便利条件，同时降低创新初期的高风险。本文采用财政支出与GDP的比重表征该指标。
对外开放程度（rfdi）：通过对外开放吸引外资的同时可以吸引国际的先进技术流向国内，加强技术创新的流动和知识的共享，通过学习、改造和创新来促进国内技术创新，提升地区创新效率。本文采用外商直接投资额占GDP的比重表示该指标。
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第六章研究结论与政策建议
6.1研究结论
基于科技金融影响区域创新效率的理论分析，本文在我国2002-2019年除西藏外的省级面板数据基础上，建立公共和市场角度的科技金融发展指标体系，结合熵值法计算科技金融发展指数，并通过DEA方法计算得到衡量我国区域创新效率的指标。随后，对科技金融发展指数和区域创新效率的现状及特征进行分析。接下来通过构建面板回归模型、门槛模型和中介效应模型，从线性关系与门槛特征、直接作用与间接作用等不同角度，探索科技金融对区域创新效率影响的总体影响、门槛效应及作用渠道，得到本文的三点结论：
（1）2002-2019年我国科技金融水平和区域创新效率均表现出不断增长的趋势。科技金融和区域创新效率均存在明显的地区差异性，整体表现出东部地区发展快水平高、中部地区发展平稳、而西部地区发展滞后的特点。同时，科技金融的发展对我国区域创新效率具有显著的正向影响，其提升作用在东部地区最为明显，中部地区最为微弱。
（2）考虑到科技金融影响区域创新效率的门槛特征，本文建立门槛回归模型对此进行检验，发现科技金融对区域创新效率的提升作用呈现出随着科技金融发展水平提升而递增的特征；在考虑人力资本的变化时，科技金融对于提升区域创新效率的效果同样具有跨越单一门槛后的显著递增特征；考虑产业结构的门槛影响时，当产业结构越过门槛值时，科技金融的提升作用更为强烈，即随着产业结构的进一步优化升级，提高科技金融的普及性和多样性对创新效率提升的效果更明显。
参考文献（略）