金融支持促進技術創新的區域性差異研究

趙婧 吳珍珠　謝朝華

摘 要：運用三階段DEA分析法，考量中國“十二五”期間金融支持對東、中、西部區域的技術創新效率的影響，結果顯示：控制金融支持變量前后東、中、西部地區創新效率的絕對水平較低且存在較大的差異；控制金融支持變量后，東、中、西部地區創新效率依次下降，東、中、西部地區創新效率下降幅度依次增大。鑒此，應完善技術創新金融支持體系，加快技術創新的配套條件建設，完善人才引進與激勵機制。關鍵詞： 金融支持；技術創新；區域性差異中圖分類號：F832.1

文獻標識碼： A

文章編號：1003-7217（2016）05-0038-05一、引 言經過改革開放三十多年的高速發展后，我國經濟進入中高速增長階段，經濟增長的動力由要素驅動、投資驅動向創新驅動轉移。雖然2015年我國的經濟增長中技術創新的貢獻率已超過50%，但技術創新的金融支持機制還很脆弱。技術創新的風險與收益的原生關系會導致企業在既有技術支撐下低效甚至無效擴張，改善技術創新的風險與收益的匹配關系必須要有較為完善的金融支持機制。客觀評價“十二五”期間我國既有金融支持措施的效果及其區域性差異，并就技術創新金融支持體系的構建和結構優化提出針對性建議，對實現資本與技術間的良性互動、提高創新和金融資源的效率具有較大的研究價值。二、文獻綜述相關研究主要集中在金融支持技術創新的必要性、內在機理和效果實證三方面。金融支持技術創新的整體效果及區域化差異研究較少，既有區域化差異研究還有一定的改進空間。King & Levine（1993）從金融體系提升技術創新服務和增強技術創新效率的角度肯定了金融支持的重要性[1]；Vanacker（2013）等從金融支持影響技術創新公司的治理分析了技術創新的金融需求[2]；張德成（2007），孔欣欣（2009）分別從技術創新風險收益的匹配和金融促進技術創新內在機制兩個角度指出了金融支持體系的必要性[3，4]。Greenwood & Jovanovic（1990）認為金融機構具有信息優勢，可對技術創新項目進行篩選以實現資源優化配置[5]；Wonglimpiyara（2016）等認為政策性金融支持措施的激勵作用主要針對技術創新的公共性、正外部性等特點，資源整合措施主要針對創新的不確定性、高風險性特點[6]；Rajan（1992）認為銀行信貸對具有階段性融資需求的創新項目和具有內生性投資于傳統產業和勞動密集型產業提供資金支持時表現得更有效率[7]；PoHsuan Hsu等（2014）發現資本市場對技術創新效率的提高具有正向促進作用，而信貸市場則會抑制技術創新效率提高[8]。三、金融支持技術創新的實證研究（一）模型與方法創新效率的測度通常采用數據包絡分析法（DEA）和隨機前沿分析法（SFA ）。DEA法對投入與產出變量的要求較低，但難以區分不同投入的影響；SFA法可以區分不同投入的影響，但效率測度參數較多。為了準確評價金融支持的效果需要控制金融支持變量，Fried等結合傳統DEA模型與SFA方法所提出的三階段DEA模型正好能滿足分析需要。第一階段，采用傳統DEA方法（BCC）模型測算決策單元的效率值（TE）和投入的松弛變量（Sir）。這樣不僅可得到科技金融環境、管理效率和隨機誤差共同影響的相對效率，還可區分造成技術無效率的原因以準確反映決策單元的管理能力。第二階段，以投入的松弛變量為被解釋變量，金融支持變量為自變量構建SFA模型，通過對投入松弛變量的調整控制環境因素和隨機誤差對管理效率的影響，將全部決策單元調整至相同環境。第三階段，使用經SFA方法調整后的投入變量ir代替原始投入變量xir，再次運用BCC模型測算控制金融支持變量后的效率值。財經理論與實踐（雙月刊）2016年第5期2016年第5期（總第203期）趙 婧，吳珍珠等：金融支持促進技術創新的區域性差異研究（二）變量選擇在技術創新的產出指標和投入指標的選取方面，參考國內外相關文獻的指標衡量體系，以國內相關數據的可得性、完整性和有效性為原則，選定各階段實證分析所需指標。1.技術創新投入變量。充足的資本和多元勞動力是知識生產的基本條件，也是以企業為主體的技術創新活動的重要投入變量。我們選取R&D經費支出和R&D人員投入為技術創新的投入變量。鑒于數據可得性，R&D經費支出由R&D內部經費支出來代表；R&D人員投入采用R&D人員全時當量來衡量。2.技術創新產出變量。在研發階段，技術創新產出主要為發明、新型實用專利及外觀專利等，我們選取專利作為產出指標，其值為專利授權數。考慮到三類專利的創新程度之間的差異，按權重結構（0.5，0.3，0.2）取加權平均值作為最終專利考核指標。在成果轉化階段，考慮到數據可得性，將各區域的技術交易市場成交額作為衡量技術創新成果轉化的產出指標。3.科技金融環境變量。金融環境變量的確定主要從區域經濟環境及具體金融支持措施兩方面考慮。區域經濟環境變量包括衡量地區經濟水平的地區生產總值（地區GDP）、區域市場化程度等。由于研究期間較短，市場化程度差別不大，故只將地區GDP作為反映區域經濟水平差異的基礎指標。金融支持技術創新主要表現為政府支持、金融機構信貸和資本市場融資等形式。對政府支持力度指標的選取側重于地區財政對技術創新的支持，選取各地區科技經費籌集中的政府資金作為衡量指標；地方科技經費籌集中的企業直接融資、金融機構貸款分別作創新企業資本市場融資和金融機構信貸的衡量指標。（三）數據及其處理由于西藏及港澳臺等地區數據缺失，故選用國內除上述四個地區外的30個省、直轄市和自治區作為樣本，數據來源于2011～2015年《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》。由于技術創新活動投入及環境變量對產出的影響具有一定的滯后性，滯后年限參照Nasierow[9]的方法取1年對投入變量與環境變量進行滯后處理。在2009年后，我國對科技經費籌集來源不予列示，基于數據的可得性，參照鄭玉航[10]等提出的計算方法，利用政府資金、企業資金、其他資金的增長率作為科技創新政府來源、資本市場直接融資和金融機構信貸的增長率，進而以2008年為基期計算獲取科技經費中政府資金、企業直接融資及金融機構信貸。（四）實證分析過程1.第一階段：DEA效率測評分析。采用傳統DEA模型（BCC模型，使用DEAP2.1軟件）對30個省市區域創新效率水平和規模報酬所處的狀態進行測算，結果如表1所示。由表1可知：在不考慮外部環境因素條件下，對十二五期間我國各區域創新效率進行簡單加權平均可以得出全國技術創新綜合效率（TE）、純技術創新效率（PTE）和規模效率（SE）分別為0.590、0.619和0.930。從東中西區域來看，十二五期間東部地區技術創新綜合效率最高，西部地區次之，中部地區最低。從各省市自治區來看，北京、浙江兩省最高，內蒙古最低。總體來看，各省市自治區對研發經費和人力資源的使用效率都比較低，相對來講東部地區要高一點。各省市規模效率差別不大，都比較靠近前沿包絡面，意味著投入變量的運作和管理水平（反映為純技術創新效率）對區域創新效率提升制約作用較大。2.第二階段：SFA分析。運用SFA模型（采用Frontier4.1軟件）分別用十二五期間我國地區生產總值、科技經費中政府資金、企業直接融資及金融機構信貸對上一階段測算所得的企業R&D內部經費支出松弛值和人員投入松弛值進行分析，模型估計結果如表2所示。由表2可知：相關變量均通過1%的顯著性檢驗，可以認為金融支持對區域創新效率的影響遠大于隨機誤差項和管理無效率的影響。地區生產總值對企業R&D人員和經費的冗余量分別具有正向和負向影響；政府資金對企業R&D人員和經費的冗余量都具有正向影響；直接融資對企業研發經費的冗余量具有正向影響，對科研人員的冗余量具有負向影響；以信貸為主的間接融資對研發經費的冗余量具有負向影響，對研發人員的冗余有正向影響。對投入變量進行調整可以得到各省市在控制金融支持變量后的實際投入值，為進一步的效率測度做準備。3.第三階段：調整后的DEA效率測評分析。以第二階段得到的調整后投入數據為基礎，利用BCC模型（使用DEAP2.1軟件）對區域創新效率進行測評，結果如表3所示。

由表3可知：在控制金融支持變量后，十二五期間全國技術創新綜合效率（TE）、純技術創新效率（PTE）和規模效率（SE）分別為0.377、0.617和0.572。從東、中、西區域來看，十二五期間東部地區技術創新綜合效率最高，中部地區次之，西部地區最低。從各省市自治區來看，北京、浙江兩省最高，寧夏最低。總體來看，各省市自治區對研發經費和人力資源的使用效率都比較低，相對來講東部地區要高一點。各省市規模效率出現大幅下降，說明金融支持具有顯要影響，純技術效率。4.控制金融支持變量前后的比較。對比分析控制金融支持變量前后區域創新效率值，結果如表4所示。由表4可知：控制金融支持變量前后東、中、西部地區創新效率的絕對水平較低且存在較大的差異；控制金融支持變量后，創新效率均呈現一定程度的下降，在東、中、西部地區東部地區下降幅度依次增大。這意味著金融支持對技術創新具有重要影響，金融支持對技術創新的影響東、中、西部地區依次加強。東、中、西部地區原生的技術創新效率水平依次降低，其中原因可能在于東、中、西部地區，在技術創新的配套條件的經濟、技術、信息及管理等方面的優勢以此減弱。四、結論與建議（一）研究結論運用三階段DEA模型對我國30個省市十二五期間金融支持前后的技術創新效率進行了測度。研究發現：控制金融支持變量前后東、中、西部地區創新效率的絕對水平較低且存在較大的差異；控制金融支持變量后，東、中、西部地區創新效率依次下降，東、中、西部地區創新效率下降幅度依次增大。可以認為：金融支持對技術創新具有重要影響；東、中、西部地區技術創新效率存在顯著差異；東、中、西部地區對技術創新的配套條件存在顯著差異。（二）政策建議1.立足區域金融支持創新現狀，完善技術創新金融支持體系。在東部地區，加大構建和發展多層次資本市場力度，健全風險資本退出的渠道，貫徹落實股票發行和債券發行注冊制，深化創業板、新三板改革，規范發展區域性股權交易中心，建立健全轉板機制和退出機制，引導社會資本投資通過股權、債券直接投資，并適當提高風投機構或創投基金股權融資比例。在中西部地區推行政策性股份銀行試點，通過建立科技發展銀行對區域范圍內具有相對優勢的基礎性、原創性重大科技項目及創業團隊、科技企業技術創新成果轉化定向提供生命周期內低息中長期貸款，同時可通過階段參股、AB輪融資等相應股權融資或債權融資解決企業融資難問題；2.以技術創新的區域定位為基礎，探索配套金融支持模式。東部地區在技術創新布局中處于領頭羊地位，技術創新活動具有自發性且資本市場層次結構較完善，應充分實現并發揮市場在技術創新活動資源配置的功能。積極探索“創投主投+銀行主貸+科技保險”的投貸保聯動模式，加強商業銀行、風投機構、證券機構、科技保險公司等專業金融機構與中介金融機構的聯系，充分發揮在創投“生產鏈”中銀行的協調作用，連接政府、創業者、風投機構、孵化器和中介機構，擴大基層科技保險服務覆蓋范圍，實現政銀企多方合作機制。中部地區和西部地區在技術和產業轉移中處于承接地位、在技術創新布局中的趕超技術研發，創新資源逐步向著中西部地區集聚。應大力推廣“資金+金融服務”金融支持模式，在加大資金力度的基礎之上，提供企業技術創新過程中所必需的融資咨詢、知識產權評估、科技保險等專業服務，實現項目資金有效利用。3.加快技術創新的配套條件建設，提高資源使用效率和利用價值。建立以信息網絡建設為依托，集信息共享、金融服務與成果交易為一體的國家級綜合性科技金融平臺，有效實現技術創新活動的“頂層設計”與“統一規劃”。科技部和財政部發揮對平臺的組織管理作用，提供持續資金支持，各省據實際發展情況，實現地方科技資源共享立法，為科技金融平臺提供制度保障。信息共享平臺通過提供優質技術創新項目、科技數據及成果等信息，提高科技資源匹配的時效性并有效解決技術創新過程中信息不對稱帶來的分散研究和重復立項問題。金融服務平臺整合全國范圍內高校、科研機構、研究實驗基地或其他專業化機構資源，實現創新項目成果轉化信息的有效對接，促進技術創新成果轉化。成果交易平臺通過市場實現技術創新成果定價，有效為科技資本投入尋找出口，充分發揮市場在資源配置中的決定作用。4.完善人才引進和激勵機制，滿足創新人才需求。發揮金融體系“橋梁”作用將有影響力的創業平臺與公共投資平臺對接，搭建可吸引更多的人才或其他具有創新能力的機構進行交流。并通過政策激勵或科技成果獎勵等措施，吸引科技人才及機構進駐西部地區，滿足其創新人才需求可有效推進西部創新。同時，優化科技成果利益分配機制，將股權或債權以崗位分紅等方式發放給企業高管或技術核心人員，可有效地將股東、公司、員工等各方利益結合在一起，從而調動起技術人員及其他相關利益方的創新積極性，激勵科技成果轉化，促進企業長遠有效可持續發展。

參考文獻：[1]King R，Levine R.Finance，entrepreneurship and growth：theory and evidence[J].Journal of Monetary Economies，1993，（3）：523-542.[2]T. Vanacker， V. Collewaert， I. Paeleman.The relationship between slack resources and the performance of entrepreneurial firms： the role of venture capital and angel investors[J].Journal of Management Studies，2013，（50）：1070-1096.[3]張德成.論技術創新的風險利益原理與金融支持的必要性[J].上海交通大學學報，2007，（3）：56-60.[4]黃國平，孔欣欣.金融促進科技創新政策和制度分析[J].中國軟科學，2009，（2）：28-37.[5]Greenwood J. ，Jovanovic B.Financial development， growth， and the distribution of income [J]. Journal of Political Economy， 1990，（98）： 1076-1107.[6]Jarunee Wonglimpiyarat .Government policies towards Israel's hightech powerhouse[J]. Technovation，2016，（1）：18-27.[7]Rajan R.G. Insiders and outsiders： the choice between informed and arms length debt [J]. Journal of Finance，1992，（47）：1367-1400. [8]PoHsuan Hsu，Xuan Tian，Yan Xu.Financial development and innovation：crosscountry evidence[J].Journal of Financial Economics，2014，（1）：116-135.[9]Nasierow W，Frcekus F J.On the efficiency of national innovation system[J].Socioeconomic Planning Science，2003，（37）：215-234.[10]鄭玉航，李正輝.中國金融服務科技創新的有效性研究[J].中國軟科學.2015（7）：127-135（責任編輯：鐘 瑤）