第四章 技术创新效率测算 .......................... 23
4.1 方法选取 .................................. 23
4.2 指标和数据选取 ................................... 24
4.3 技术创新效率测算结果 ........................................... 26
第五章 金融发展影响技术创新效率的实证分析 ............................... 33
5.1 变量选取及数据来源 .................................... 33
5.1.1 变量的选取 ................................ 33
5.1.2 数据来源与描述性统计 ................................ 35
第五章 金融发展影响技术创新效率的实证分析
5.1 变量选取及数据来源
5.1.1 变量的选取
（1）被解释变量的选取
本章的被解释变量为技术创新效率，用随机前沿 SFA 方法测算，具体测算结果见第四章。其中原创性技术创新效率用 effyc 来表示，寄生性技术创新效率用 effjs 来表示。
（2）核心解释变量的选取
因为银行业、证券业和保险业三大金融业当前占据了金融业发展的大部分江山，故本文在第三章金融发展对技术创新效率作用机制的分析基础上将金融发展量化为银行业发展、证券业发展和保险业发展，分别选取各自相对应的指标纳入到回归模型中。
①银行业发展参考刘运和叶德磊（2019）和赵军等（2021）用金融机构贷款余额与人均国内生产总值比值来衡量[83,84]，模型中用 bank 代替。金融机构贷款余额占比越高，说明银行业发展越好，该地区的银行等金融机构有足够的资金用于投资活动，从而有利于技术创新水平的提高。
②证券业发展参考潘锡泉（2016）和师荣蓉（2020）用股票市场作为代表研究，用各省市股票市值与人均国内生产总值比值表示[85,86]，模型中用 stock 表示。各省市股票市值占 GDP 比重越高，说明证券业发展越好，一定程度上也表明对技术创新活动投入资金能力越强。
③保险方面，参考郭红兵和杜金岷（2014）以及王凯和庞震（2019）选取保险深度来衡量保险业的发展[87,88]，用总保费收入与 GDP 的比重来表示，模型中用 insur 代替。保费收入占 GDP 比重越高，说明保险业发展越好，越有可能给技术创新活动提供支持，从而对促进技术创新效率的提升也更有利。
第六章 结论与政策建议
6.1 研究结论
本文首先运用随机前沿 SFA 方法，测算了我国 30 个省、市、自治区 2003-2017 年的原创性技术创新效率和寄生性技术创新效率。然后研究了我国三种不同金融业的发展也即银行业发展、证券业发展和保险业发展对我国原创性技术创新效率和寄生性技术创新效率的影响，最后以经济发展水平为门槛变量，探究在不同的经济发展阶段下，不同金融业的发展又是如何影响不同类型的技术创新效率，实证分析得出的结论如下：
（1）技术创新效率方面
①不管是原创性技术创新效率还是寄生性技术创新效率，2003-2017 年间技术创新效率都在不断提升，说明我国的技术创新资源配置得到了一定的优化，但不同地区间的技术创新效率水平还存在着不均衡的情况，华东区域的技术创新效率相对较高，西北区域的技术创新效率相对较低，技术创新活动中不同地区资源配置效果差异较大，地区之间技术创新活动不平衡的问题仍然存在。
②我国的原创性技术创新效率明显高于寄生性技术创新效率。说明对于原创性技术创新来说，以较少的资本和人员投入即可得到较大的产出，而寄生性技术创新活动的资源利用程度相对较低。因此，必须加大对原创性技术创新活动的重视，不断提升我国的原创性技术创新效率。
（2）不同金融业发展影响不同类型技术创新效率方面
①银行业的发展能够显著提升原创性技术创新效率和寄生性技术创新效率，并且在提升寄生性技术创新效率时系数更大，促进效果更显著。当加入银行业发展的二次方项时银行业的发展在影响技术创新效率时呈倒“U”型关系，即随着银行业不断发展，银行业的发展对技术创新效率的促进作用边际递减。
②证券业的发展当前还不能显著提升原创性技术创新效率和寄生性技术创新效率，但是对于原创性技术创新效率来说，负向作用更小。当加入证券业发展的二次方项时，证券业的发展在影响技术创新效率时呈正“U”型关系，说明虽然在当前证券业的发展并没有对技术创新效率起推动作用，但随着证券业的持续发展，资本市场的不断完善，证券业的重要性会不断增强，会对技术创新效率起到提升的作用。
参考文献（略）
