保險增長對中國工業企業技術創新的影響

摘要：以規模以上工業企業和大中型工業企業的年度專利申請數衡量工業企業技術創新能力，以保險深度度量保險增長水平，運用空間計量經濟模型對中國大陸31個省（市、自治區）的截面數據進行分析，結果顯示：中國各地區之間工業企業的技術創新能力在空間上并非隨機分布，而是呈現出明顯的空間自相關關系，保險增長對工業企業技術創新能力的提高具有顯著的促進作用。

關鍵詞：保險增長；工業企業；技術創新；空間計量經濟學

中圖分類號：F840，F406.2 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2011）10-0037-05

一、引言

近年來隨著中國研發投入的不斷增加和科研實力的逐漸增強，中國的自主創新能力日漸提高，然而技術創新本質上是一種高投入、高風險的科技活動，具有較高的失敗率和不確定性，這就為保險業提供了巨大的發展空間和契機，保險業的增長因而也成為推動技術創新的內在需要和重要動力。一直以來許多學者對金融支持與經濟增長的關系做了大量的研究，但有關保險業對經濟增長的影響研究目前仍不夠豐富，特別是有關保險增長對技術創新的影響這一問題尚未引起學界的足夠重視。考慮到中國省域工業企業的技術創新能力存在明顯的空間相關性特征，筆者分別以規模以上工業企業和大中型工業企業的年度三種專利申請數代表工業企業技術創新能力，以保險增長指標為解釋變量建立空間計量模型，使用2009年度省際截面數據對模型進行估計，分析中國保險業增長對工業企業技術創新的影響，同時提出相關政策建議。

二、文獻回顧

Schumpeter（1912）提出金融中介提供的服務是技術創新和經濟增長的原動力，他認為功能完善的商業銀行能夠發現和支持具有較大成功概率的創新項目，從而推動經濟增長。而Patrick（1966）則提出“供給導向型”理論和“需求導向型”理論，他認為在經濟發展早期，金融深化能作為技術創新型的項目提供資金，進而推動經濟增長，表現為供給導向型；一旦經濟發展趨于成熟，需求導向型將占主導地位，金融發展和深化是應實體經濟拓展的需要而發生的。Hicks（1969）分析英國產業革命發生的原因時認為，引發18世紀英國工業革命從而促進經濟增長的新的重要因素就是金融市場，也就是說金融市場為工業新技術的出現提供了大量、持續、長期的投資，并成為產業革命的先決條件之一，即“產業技術革命前必須有金融革命”。King和Levine（1993）發展了一個包括金融系統的熊彼特流派增長模型，證明金融中介分散風險、動員和運用儲蓄以及獲取有關投資項目信息的功能，與股票市場揭示創新活動預期利潤現值的功能共同提高了技術創新率。Allen（1993）、Morck和Nakamura（1999）和Boot和Thakor（1997）等認為，市場導向的資本市場相比銀行中介導向的金融體系來說更適合高創新、高風險的投資項目，而銀行導向的金融體系更適合傳統型的低風險投資項目。

吳玉鳴（2006）基于《中國區域創新能力報告》中的數據，采用因素分析與聚類分析相結合的綜合集成評估方法，對中國大陸31個省（市、自治區）的創新能力進行了定量評估及比較，結論是中國的省際創新能力存在明顯的地區差異，因而必須分集團而非整齊劃一地制定和實施增強區域自主創新能力的對策建議。蘇方林（2007）運用地理加權回歸（GWR）方法對1993—2002年中國省際RD知識溢出的空間非平穩性進行了實證分析，研究結果發現在對RD知識生產進行參數估計時，GWR模型與OLS模型有顯著的差異，RD知識生產的不同要素間存在空間變異。張玉明和李凱（2007）利用空間計量分析方法對中國31個省（市、自治區）創新產出的空間分布以及空間相關性進行了研究，結果顯示其創新產出呈現空間集聚和空間依賴的特點，而非隨機分布，Moran散點圖進一步指出了其創新產出的空間相關模式。劉鳳朝、沈能（2007）采用Geweke分解檢驗和協整分析法就中國金融發展與技術進步的因果關系以及動態演進進行了實證檢驗，結果表明金融發展與技術進步在長期中存在均衡關系，無論從長期還是短期上看，金融規模與技術進步正相關且兩者間具有雙向因果關系。孫伍琴、朱順林（2008）測定了中國大陸23個省（市）金融體系對技術創新的Malmquist生產率，發現這23個省（市）金融發展促進技術創新的效率的平均水平是逐漸提高的，且各省（市）金融發展促進技術創新的Malmquist生產率的差異性也通過隨機影響變截距模型得到了驗證。陳華、王穩（2011）利用中國1998—2007年的省際面板數據，研究了各省保險發展與技術創新之間的內在聯系，結果表明在長期中保險發展與技術創新之間有顯著的正向關系，在短期中保險發展對技術創新的影響并不明顯，然而該研究并未考慮中國不同地區各經濟指標之間的空間依賴性或空間自相關性。

綜上所述，關于金融發展與對技術創新的促進作用，國內外學者分別從理論與實證方面進行了研究，形成了一些文獻，這些成果為進一步探討金融發展與技術創新之間的關系提供的堅實的基礎和有益的借鑒，然而有關保險業與自主創新之間的關系研究尚不豐富，且方法仍有改進的必要。鑒于中國各地區間經濟社會發展水平有較大的差距，且各經濟指標在地區分布上還存在較強的空間依賴性，筆者在現有研究成果基礎上建立了空間計量模型，以省（市、自治區）數據為樣本分析保險增長與中國工業企業技術創新的關系，為中國工業企業技術創新能力的增強提供經驗證據和對策思路。

三、實證分析

（一）模型設定與指標選取

為了科學全面地揭示保險增長與工業企業技術創新之間的關系，本文基于Griliches （1979、1986）和Jaffe（1989）提出的知識生產函數，在現有研究基礎上建立如下計量模型：

hi=?琢+?茁1RDEi+?茁2GDPi+?茁3FDIi+?茁4INSi+?著

模型中所用數據為2009年中國大陸31個省（市、自治區）的相關數據，其分別來自《中國統計年鑒》、《新中國60年統計資料匯編》、《中國金融年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》、《中國區域經濟統計年鑒》及《中國科技統計年鑒》等，并根據需要進行了相應的加工處理。模型中所用指標有5個：

1. 技術創新變量（PAT）。與目前已有的相關實證研究類似，本文以專利數來度量一個地區工業企業的技術創新能力。專利通常分為發明專利、實用新型專利和外觀設計專利三種，考慮到專利的授權與申請的受理存在一定的時滯，本文分別選取各地區大中型工業企業和規模以上工業企業的三種專利申請受理數來度量工業企業技術創新水平，模型中使用的是每萬名從業人員擁有量。

2. 保險增長指標（INS）。保險業的發展既包括規模的增長，也包括結構的優化、效率的提高。考慮到目前中國的保險業仍處在粗放增長的階段，本文選擇衡量保險規模的保險深度指標代表一個地區的保險增長指標。

3. RD經費內部支出（RDE）。經費投入是影響技術創新的決定性因素，本文分別使用一個地區大中型工業企業和規模以上工業企業RD經費內部支出占主營業務收入比重來衡量工業企業的技術創新投入。

4. 地區人均GDP（GDP）。根據凱恩斯主義理論，需求決定著供給，因此對技術創新的市場需求將成為影響技術創新產出的一個重要因素。GDP指標反映了一個地區市場需求的總量和總體購買力，而人均GDP則反映了人均購買力水平，如其他條件不變，人均GDP越高，社會有效需求規模就越大，因此筆者用地區人均GDP衡量市場對技術創新的需求，模型中使用的是對數值。

5. 外商直接投資（FDI）。FDI的溢出效應可提高當地企業的技術水平，這已在理論上形成共識，筆者使用地區FDI與GDP的比值來衡量外商直接投資規模，以檢驗FDI對地區工業企業技術創新的影響。

（二）參數估計與結果分析

1. 數據的空間相關性檢驗。筆者對中國大中型工業企業和規模以上工業企業的RD投入占全部企業RD投入比重進行計算，結果如表1所示。

由表1可知，中國大中型工業企業和規模以上工業企業的RD投入占全部企業RD投入的絕大部分。考慮到這里的“企業”不僅包括工業企業，也包括農業和服務業，大中型工業企業和規模以上工業企業的RD投入占工業企業投入的實際比重將會更高，因此使用大中型工業企業和規模以上工業企業的統計數據作為樣本來分析保險增長對工業企業技術創新的影響是可以接受的。

對中國各地區大中型工業企業和規模以上工業企業的三種專利申請數/萬名從業人員擁有量進行空間相關性檢驗，結果如表2所示。

由表2可知，中國各地區大中型工業企業和規模以上工業企業的三種專利申請數每萬名從業人員擁有量的Moran’s I值均通過了5%顯著性水平的檢驗，顯示中國各地區工業企業的技術創新能力在空間分布上存在明顯的空間相關性，而并非互相獨立的隨機分布。

Moran’s I散點圖可更直觀地顯示各地區工業企業技術創新水平與鄰近地區的關系，通過繪制空間相關關系系數的Moran’s I散點圖，筆者將技術創新水平分為四個象限，分別用以識別各個省（市、自治區）與其他臨近省（市、自治區）之間的相互關系，大中型工業企業和規模以上工業企業技術創新水平的散點圖分別如圖1和圖2所示。

在圖1中，右上方為第一象限，表示高技術創新的省（市、自治區）被其他高技術創新的地區所包圍（H-H，高—高），包括的地區有：北京、天津、湖北、湖南、重慶、安徽、江蘇、上海、浙江、山東等；左上方的為第二象限，表示低技術創新的省（市、自治區）被高技術創新的其他地區所包圍（L—H，低—高），包括的地區有：內蒙古、河北、遼寧、吉林、貴州、廣西、江西、云南、海南等；左下方的為第三象限，表示低技術創新的地區被低技術創新的其他地區所包圍（L—L，低—低），包括的地區有：新疆、青海、甘肅、西藏、寧夏、陜西、山西、河南、黑龍江、四川等；右下方為第四象限，表示高技術創新的地區被低技術創新的其他地區所包圍（H—L，高—低），包括的地區為廣東。福建同時位于第一、第二象限。第一、第三象限為正的空間自相關關系，而第二、四象限為負的空間自相關關系，計算顯示，有64.52%的省（市、自治區）大中型工業企業技術創新存在正相關關系，35.48%的省（市、自治區）則呈負相關關系。

在圖2中，規模以上工業企業的技術創新散點圖與大中型工業企業差別不大，象限分布不同的省（市、自治區），如：海南從第二象限進入第一象限，山東從第一象限進入第二象限，福建進入第二象限，云南從第二象限進入第三象限。計算結果顯示，有67.74%的省（市、自治區）規模以上工業企業技術創新存在正相關，而有32.26%的省（市、自治區）為負相關，與大中型工業企業基本相同。

2. 模型參數估計。空間相關性檢驗的結果表明，所研究變量在樣本期間內具有明顯的空間依賴性，因而忽視該特征簡單使用經典模型對數據進行分析是不可取的，需建立空間計量模型來考察保險增長對工業企業技術創新的影響。筆者分別對2009年度大中型工業企業和規模以上工業企業的樣本數據進行估計，所得結論相似，受版面所限，文中僅列出對大中型工業企業樣本數據的估計結果（規模以上工業企業樣本數據估計結果備索）。為充分顯示空間計量模型與經典計量模型估計結果的差異，筆者將三種估計結果一并列出予以對照（見表3、表4、表5）。

3. 估計結果分析。檢查表3發現，LMERROR比LMLAG更顯著，且R-LMERROR顯著而R-LMLAG不顯著，根據Anselin和Florax（1995）提出的標準，應選用空間誤差模型，后面的估計結果也驗證了這個標準。在表4中，R-squared和LogL增大，AIC和SC也增大，顯示空間滯后模型并不合適。由表5可知，在空間誤差模型中，模型的擬合優度和LogL值更高了，而AIC值和SC值則明顯下降，保險增長變量的估計系數也通過了10%顯著性水平的檢驗，顯示模型質量更高，解釋力更強了，因而在模型中引入空間效應是非常必要的，這將使回歸結果更加穩健可靠。

四、結論與啟示

本文分別以規模以上工業企業和大中型工業企業的年度三種專利申請數代表工業企業技術創新能力，通過運用空間計量經濟模型對2009年度中國大陸31個省（市、自治區）的樣本數據進行分析，結論如下：

1. 中國各地區工業企業的技術創新能力在空間分布上不是隨機的，而是存在明顯的空間關聯性，因而在分析技術創新的影響因素時忽視這種影響是不可取的，應采用納入空間效應的空間計量模型，從而使分析結果更加穩健可靠。

2. RD經費投入的系數顯著為正，說明RD經費使用效率較高，資金投入確實對當前中國的技術創新水平具有顯著提升作用，因此今后應繼續加大對技術創新的資金支持和投入力度，為企業自主創新提供更加完善的物質基礎和條件。GDP的系數也顯著為正，說明市場需求確實對技術創新有明顯的促進作用。一些研究認為，在發展中國家FDI溢出效應并不顯著，甚至為負，而在發達國家卻存在顯著的正效應，本文的分析結果顯示，當前中國FDI的技術溢出是正的，但其作用確實不夠顯著，原因與當前中國金融深化程度的滯后有關。

3. 根據回歸結果，保險深度對地區工業企業技術創新能力的影響顯著為正，顯示保險增長對中國技術創新能力的提高具有明顯地促進作用，因而大力發展保險業，擴大保險市場規模，優化保險結構將對中國工業企業技術創新水平的提升帶來巨大作用，并可有力地推動中國的創新型國家建設步伐。

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責任編輯、校對：李金霞