金融體系對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新支持作用的實(shí)證分析

時(shí)丹丹

1 模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)來(lái)源和計(jì)量方法

1.1 模型和變量構(gòu)建

面板數(shù)據(jù)是用來(lái)描述一段時(shí)間內(nèi)一個(gè)總體中給定樣本的情況，并且對(duì)樣本中的每一個(gè)樣本單位進(jìn)行多重觀察得到的數(shù)據(jù)集。面板數(shù)據(jù)與時(shí)間序列數(shù)據(jù)相比，特點(diǎn)在于更多自由度、更少共線性、和更高效率。在研究企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與金融支持體系關(guān)系時(shí)，由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的局限，時(shí)間序列分析可能滿足不了大樣本的要求，甚至?xí)玫接衅慕Y(jié)果，而面板數(shù)據(jù)可以很好地解決以上問題。本文使用面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)來(lái)分析金融支持體系對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的支持作用及兩者的關(guān)系。

金融系統(tǒng)與技術(shù)創(chuàng)新之間可以看作是一種技術(shù)生產(chǎn)的投入產(chǎn)出關(guān)系，因此，本文用Cobb－Douglas生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行分析，在構(gòu)建技術(shù)創(chuàng)新的Cobb－Douglas生產(chǎn)函數(shù)時(shí)，加入金融體系因素變量，可以得出以下模型：

模型中變量的選擇與說(shuō)明如下：

（1）技術(shù)創(chuàng)新變量（Innovit）

技術(shù)創(chuàng)新包括的內(nèi)容很多，包含了產(chǎn)品創(chuàng)新、工藝創(chuàng)新等。而國(guó)內(nèi)外的文獻(xiàn)在進(jìn)行實(shí)證研究時(shí)通常把“專利申請(qǐng)量”作為技術(shù)創(chuàng)新成果的代理指標(biāo)。本文選取的技術(shù)創(chuàng)新變量包括幾個(gè)方面：專利成果、新產(chǎn)品銷售額和技術(shù)成果。專利成果取專利授權(quán)的個(gè)數(shù)，新產(chǎn)品銷售額取新產(chǎn)品的銷售額，技術(shù)成果取技術(shù)市場(chǎng)的成交額。為了消除異方差的影響，在計(jì)算時(shí)，技術(shù)創(chuàng)新變量innovit取自然對(duì)數(shù)。

（2）技術(shù)創(chuàng)新人力資源投入量（Hrit）與資金投入量（Cait）

用Hrit表示技術(shù)創(chuàng)新的人力資源的投入量，取科技活動(dòng)人員數(shù)。用Cait來(lái)表示技術(shù)創(chuàng)新資金的投入量，取科技經(jīng)費(fèi)支出額。為了最大程度地消除異方差的影響，對(duì)以上2個(gè)指標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)也做了取自然對(duì)數(shù)的處理。

（3）金融體系發(fā)展變量（Fin_scaleit和Fin_effiit）

在衡量一國(guó)的金融發(fā)展（增長(zhǎng)）時(shí)，主要使用貨幣存量（M2）與國(guó)民生產(chǎn)總值（GDP）的比重，即金融相關(guān)率作為標(biāo)尺。金融相關(guān)率（M2/GDP）是衡量一國(guó)金融深化和金融改革程度的主要指標(biāo)，由于中國(guó)缺乏各地區(qū)金融資產(chǎn)和M2的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，無(wú)法直接使用戈氏和麥?zhǔn)现笜?biāo)。一般來(lái)說(shuō)，貸款的投放規(guī)模反映了一個(gè)地區(qū)的資金利用程度，而存款量的增長(zhǎng)為金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)充足的資金來(lái)源，本文用存款與貸款額作為金融資產(chǎn)的度量指標(biāo)，并用這一指標(biāo)與GDP的比例來(lái)代理金融相關(guān)率，即金融體系發(fā)展變量用Fin_scaleit表示。

金融中介機(jī)構(gòu)效率指標(biāo)，表示金融機(jī)構(gòu)配置金融資源的效率，即銀行將資金盈余部門的資金轉(zhuǎn)化為貸款的效率。用金融中介機(jī)構(gòu)吸收的企業(yè)存款與城鄉(xiāng)儲(chǔ)蓄存款之和與其發(fā)放的貸款之比代理金融機(jī)構(gòu)效率，用Fin_effiit表示。

在模型（1）中，α為截距項(xiàng)，εit為殘差項(xiàng)。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源和計(jì)量方法

本文的數(shù)據(jù)來(lái)源于1996～2009年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)科技年鑒》、《中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)年鑒》以及CNNIC報(bào)告等。

面板數(shù)據(jù)的單位根和協(xié)整方法是在時(shí)間序列的單位根和協(xié)整方法的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，它綜合了時(shí)間序列和橫截面的特性，通過加入橫截面能夠更加直接、更加精確地推斷單位根和協(xié)整的存在。面板數(shù)據(jù)的單位根和協(xié)整方法在樣本時(shí)間序列較短，在截面數(shù)據(jù)的情況下優(yōu)勢(shì)更為明顯。由于許多經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)具有不平穩(wěn)的特征，如不進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，則容易產(chǎn)生偽回歸問題。而單位根檢驗(yàn)?zāi)芎芎玫亟鉀Q這一問題。

對(duì)于各變量進(jìn)行面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)時(shí)，假如各變量是同階單整I（1）的，就繼續(xù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，以研究各變量間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，同時(shí)用ECM，即誤差修正模型來(lái)分析各變量間的短期均衡關(guān)系。假如各變量是非同階單整的，則應(yīng)該停止計(jì)算，不再繼續(xù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。具體步驟如下：

(1)檢驗(yàn)變量的平穩(wěn)性。檢驗(yàn)變量的平穩(wěn)性主要是用單位根檢驗(yàn)各變量是否同階單整I（1）。本文采用Haris-Tzavalis單位根檢驗(yàn)、IPS單位根檢驗(yàn)與LLC單位根檢驗(yàn)3種方法來(lái)進(jìn)行面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)，盡量避免單一檢驗(yàn)的失誤。

(2)在第一步平穩(wěn)性檢驗(yàn)通過以后，用EG兩步法對(duì)模型（1）進(jìn)行回歸運(yùn)算，得到殘差εit，然后用Haris-Tzavalis單位根檢驗(yàn)、IPS單位根檢驗(yàn)與LLC單位根檢驗(yàn)3種方法來(lái)檢驗(yàn)殘差序列εit的平穩(wěn)性。如是平穩(wěn)的，則表明變量間存在的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，否則，說(shuō)明變量間不存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

(3)用ECM模型檢驗(yàn)變量間的短期均衡關(guān)系。

建立誤差修正模型：

上式中，ECM表示均衡誤差，指的是在短期內(nèi)各變量偏離長(zhǎng)期均衡關(guān)系的程度，△為一階差分，γ為均衡誤差對(duì)Innovit的控制，表示各變量回歸均衡點(diǎn)的調(diào)整速度。系數(shù)β1、β2、β3、β4為人力資源投入、資金投入和金融支持系統(tǒng)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新3個(gè)方面的短期影響程度。如β1、β2、β3、β4均顯著不為零，表明存在短期均衡關(guān)系，人力資源投入、資金投入和金融支持系統(tǒng)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有短期影響，否則，短期影響就不存在。使用軟件Eview5.1對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理。

2 實(shí)證結(jié)果分析

2.1 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)

對(duì)技術(shù)創(chuàng)新變量（Innovit）、人力資源的投入變量Hrit、技術(shù)創(chuàng)新資金投入變量Cait、金融體系發(fā)展變量Fin_scaleit與金融中介機(jī)構(gòu)效率變量Fin_effiit分別進(jìn)行LLC檢驗(yàn)、Haris-Tzavalis檢驗(yàn)和IPS檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，這五個(gè)變量均具有時(shí)間趨勢(shì)。所以，對(duì)這五個(gè)變量采用含時(shí)間趨勢(shì)的模型進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。而以上變量的一階差分變量卻將無(wú)時(shí)間趨勢(shì)，采用不含時(shí)間趨勢(shì)的模型進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。單位根檢驗(yàn)的結(jié)果如表1所示。

表1的計(jì)算結(jié)果表明，人力資源的投入變量Hrit、技術(shù)創(chuàng)新資金投入變量Cait、金融體系發(fā)展變量Fin_scaleit、金融中介機(jī)構(gòu)效率變量Fin_effiit在LLC單位根檢驗(yàn)、Haris-Tzavalis單位根檢驗(yàn)和IPS單位根檢驗(yàn)中都沒有拒絕單位根的假設(shè)，說(shuō)明這些變量是非平穩(wěn)的。以上變 量 的 一 階 差 分 變 量 △ Hrit-1、△ Cait-1、△ Fin_scaleit-1、△Fin_effiit-1均在10%的顯著性水平下拒絕了單位根假設(shè)，表明以上變量的一階差分變量全是平穩(wěn)的。所以，這些變量均為一階單整I（1）。

表1

2.2 面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)

人力資源的投入變量Hrit、技術(shù)創(chuàng)新資金投入變量Cait、金融體系發(fā)展變量Fin_scaleit、金融中介機(jī)構(gòu)效率變量Fin_effiit均有一個(gè)單位根為I（1）。所以，這些變量之間存在協(xié)整的可能性。

對(duì)模型（1）進(jìn)行回歸運(yùn)算，回歸的結(jié)果如表2所示，同時(shí)，得到3個(gè)殘差項(xiàng)：ε1it、ε2it、ε3it，對(duì)殘差序列εit分別選用不含時(shí)間趨勢(shì)的檢驗(yàn)方進(jìn)行LLC檢驗(yàn)、Haris-Tzavalis檢驗(yàn)和IPS檢驗(yàn)。

從表2的數(shù)據(jù)可以看出，大部分變量在10%的顯著性水平下是顯著的。并且大部分因變量與自變量呈正向關(guān)系，說(shuō)明金融支持體系以及人力資源和資金的投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新會(huì)產(chǎn)生支持作用。從回歸結(jié)果來(lái)看，金融體系發(fā)展變量Fin_scaleit對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的專利成果和技術(shù)成果具有顯著的支持作用，而金融體系發(fā)展變量Fin_scaleit對(duì)新產(chǎn)品銷售額的支持作用卻不明顯，可能是由于專利成果和技術(shù)成果在產(chǎn)業(yè)化的過程中存在問題。金融中介機(jī)構(gòu)效率變量Fin_effiit、人力資源的投入變量Hrit、技術(shù)創(chuàng)新資金投入變量Cait均對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的三個(gè)方面指標(biāo)具有顯著的支持作用。

表2

仍然采用LLC單位根法、Haris-Tzavalis法和IPS法檢驗(yàn)ε1it、ε2it、ε3it這3個(gè)殘差項(xiàng)的平穩(wěn)性，計(jì)算結(jié)果如表3所示。殘差項(xiàng)ε1it、ε2it、ε3it均不存在單位根，說(shuō)明變量間存在著協(xié)整關(guān)系，金融體系發(fā)展、金融中介機(jī)構(gòu)效率、技術(shù)創(chuàng)新的人力資源投入和資金投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的3個(gè)方面都具有長(zhǎng)期影響。面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果說(shuō)明了金融體系與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間存在長(zhǎng)期關(guān)系。

表3

2.3 ECM模型分析

要檢驗(yàn)金融支持體系各變量與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間有無(wú)短期的因果關(guān)系，還需借助ECM模型，即模型（2）進(jìn)行計(jì)算。在選擇滯后期時(shí)，在原來(lái)滯后1年的基礎(chǔ)上再滯后3年，把樣本數(shù)據(jù)輸入ECM模型運(yùn)算，得到計(jì)算結(jié)果如表4所示。

從表4中可以看出，ECM1i,t-5、ECM2i,t-5、ECM3i,t-5的系數(shù)在10%的顯著性水平下顯著，并且均為負(fù)數(shù)，因而符合正向修正原理，說(shuō)明變量間存在短期均衡關(guān)系。其中，因變量對(duì)于專利成果ΔInnovit系數(shù)與技術(shù)成果ΔInnovit系數(shù)大多都在10%的顯著性水平下顯著，并且多數(shù)系數(shù)為正，說(shuō)明人力資源的投入、技術(shù)創(chuàng)新資金投入、金融體系發(fā)展以及金融中介機(jī)構(gòu)效率變量對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新的專利成果和技術(shù)成果在短期內(nèi)都有明顯的支持作用。然而，因變量對(duì)于專利成果ΔInnovit系數(shù)與技術(shù)成果ΔInnovit系數(shù)大多在10%的顯著性水平并不顯著，說(shuō)明人力資源的投入、技術(shù)創(chuàng)新資金投入、金融體系發(fā)展以及金融中介機(jī)構(gòu)效率變量對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新的新產(chǎn)品銷售額在短期內(nèi)的支持作用不明顯。△Fin_scalei,t-2和△Fin_effii,t-2對(duì)專利成果ΔInnovit系數(shù)不顯著，而滯后3期時(shí)，△Fin_scalei,t-3和△Fin_effii,t-3對(duì)專利成果ΔInnovit系數(shù)才開始顯著，說(shuō)明金融支持體系對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的支持有一定的滯后期，前2年的支持作用并不明顯，第3年支持作用才開始顯著。

3 結(jié)論

表4

本文基于面板數(shù)據(jù)和ECM模型研究了金融體系對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的支持作用。經(jīng)計(jì)算得出以下結(jié)論：從長(zhǎng)期的角度看，金融體系與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間存在長(zhǎng)期關(guān)系。金融支持體系以及人力資源和資金的投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新會(huì)產(chǎn)生支持作用。然而，金融體系發(fā)展對(duì)新產(chǎn)品銷售額的支持作用不明顯。從短期的角度看，說(shuō)明人力資源的投入、技術(shù)創(chuàng)新資金投入、金融體系發(fā)展以及金融中介機(jī)構(gòu)效率變量對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新的專利成果和技術(shù)成果有明顯的支持作用，卻對(duì)新產(chǎn)品銷售額的短期支持作用不明顯，可能是專利技術(shù)和成果產(chǎn)業(yè)化過程中出現(xiàn)問題。另外，金融支持體系對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的支持在2年內(nèi)不明顯，第3年支持作用才開始顯著。金融體系對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的支持有明顯的滯后性。

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