金融生態環境、區域差異與科技創新效率

張建剛+張云鳳

摘要：科技創新已成為實現我國經濟綠色與可持續發展的重要推動力，在國家發展戰略中的地位和作用從未像今天這樣重要和緊迫。同樣地，科技創新效率的提高也迫在眉睫。本文運用異質性隨機前沿模型評價了我國30個省市的科技創新效率，同時分析了金融生態環境的區域差異對科技創新效率的影響。結果表明：我國科技創新效率整體水平不高，而且地區差異顯著，東部地區明顯高于中西部地區；金融生態環境的區域差異對科技創新效率的影響方面，政府支持分別對東部和西部地區的科技創新效率有顯著的抑制和促進作用；金融發展則對中西部地區的科技創新效率具有明顯的抑制作用。

關鍵詞：科技創新；金融生態環境；區域差異；異質性隨機前沿模型

中圖分類號：F062.4 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2017.05.002

Abstract： Sci-tech innovation has become an important driving force to achieve the green and sustainable development of China's economy， whose status and role in national development strategy has never been as important and urgent as today. Similarly， to improve sci-tech innovation efficiency is also imminent. Through heterogeneous stochastic frontier model， the paper evaluates the sci-tech innovation efficiency in 30 provinces and municipalities in China， also analyzes the influence of regional differences of financial ecological environment on sci-tech innovation efficiency. The results show that the overall level of China's sci-tech innovation efficiency is not high. Moreover， there are significant regional differences in sci-tech innovation efficiency， which in eastern region is remarkably higher than that in central and western regions. In terms of the influence of regional differences of financial ecological environment on sci-tech innovation efficiency， government support plays a significant role in inhibiting and promoting the efficiency of sci-tech innovation efficiency in eastern and western regions respectively， while financial development has obvious inhibitory effect on sic-tech innovation efficiency in central and western regions.

Keywords： Sci-tech Innovation； Financial Ecological Environment； Regional Differences； Heterogeneous stochastic frontier model

0 引言

目前，新一輪的科技革命和產業變革正在全球范圍內加速上演， 由此帶來的產業發展方式和經濟社會形態的深刻變化，使得包括中國在內的世界主要國家，都在加快科技創新的戰略部署。根據國家統計局公布的最新數據，2016年我國R&D經費支出15500億元，占國內生產總值的2.08%，與2007年的3710億元相比年平均增長19.57%。但是，建設創新型國家僅靠增加研發經費投入是不夠的，在加大投入的同時更應該注重科技創新效率的提高，尤其在我國創新資源與發達國家相比嚴重不足的情況下，如何進一步提高科技創新效率，已成為國家和學術界共同關注的重要問題之一。

國外學者關于金融對科技創新的促進作用展開了廣泛而深入的研究。Schumpeter[1]在《經濟發展理論》中闡述了金融發展對技術進步的促進作用，認為良好的金融系統能夠甄別具有創新能力的企業，為其開展科技創新活動提供資金支持。King和Levine[2]指出，通過為前景廣闊的科技項目提供有力的信貸支持、多樣化的風險分散渠道，金融發展可以有效促進科技企業的技術創新。Tadesse[3]分析了運行良好的金融體系促進科技進步的途徑：既可以通過金融中介機構為技術創新項目提供大規模的資金支持，又可以通過金融市場為技術創新投資者提供足夠的風險分擔機制。Perez[4]強調了金融資本在企業生命周期各階段對科技創新的發生和發展具有重大作用。還有不少學者從某一具體的金融行業出發，衡量金融對科技創新的支持作用：銀行業能夠提高科技企業的創新效率[5-7]，但Seokchin Kima等[8]指出，由于銀行貸款需要抵押，一定程度上打擊了決策者進行技術創新活動的積極性；風險投資通過解決融資過程中信心不對稱和道德風險問題，能有效降低科技創新活動的融資成本[9]；股票市場對創新產出——尤其是對專利有明顯的影響[10]；發行股票可使企業的研發經費支出提高30%～40%，對新成立的小型高科技企業來說，效果更為明顯[11]。endprint

國內學者對科技創新的研究則主要集中于評價方法和影響因素兩方面。白俊紅等人[12]通過SFA方法實證分析了區域創新體系內部企業、高校、科研機構、地方政府及金融機構等主體對科技創新效率的影響， 發現各主體以及相互之間的聯結關系均對創新效率具有負面影響。樊華和周德群[13]運用規模報酬可變的DEA模型對我國2000～2007年省級科技創新效率的收斂性及其影響因素進行了深入分析，結果表明工業結構、對外開放程度、高等教育水平對科技創新效率具有正影響效應，而政府支持對其則具有負效應。陳敏、李建民[14]運用隨機前沿距離函數模型對金融中介對區域科技創新效率的影響進行了分析，得出了金融中介信貸規模與科技創新效率負相關的結論。柳瑞禹等人[15]通過BCC模型、Malmquist指數以及Tobit模型評價了中部六省的科技創新效率并分析了政府資金支持、外資利用率、工業化水平和人力資源水平對科技創新效率的影響。李俊成、馬菁[16]從融資環境的視角出發，運用面板門檻回歸模型研究了R&D資金投入與科技創新效率的相關性，結果發現金融機構和財政支持力度對科技創新效率有顯著的正向影響，外商投資強度則對其有顯著的負面影響。

綜上所述，國內外研究科技創新的理論成果十分豐富，但是對于科技創新效率的定量研究仍存在不足之處。從影響因素來看，大多數學者側重于分析政府撥款、企業自有資金、金融機構融資、研發人員投入等內部因素對科技創新效率的影響，缺乏外部環境因素對科技創新效率的影響分析。而科技創新作為一個開放的系統，必然會受到外部環境因素的影響，一個地區政府對市場的干預程度、經濟基礎、金融發展水平、法制環境、誠信文化等金融生態環境要素對科技創新效率的影響不容忽視。從評價方法來看，數據包絡分析法（DEA）忽略了測量誤差等隨機因素的存在，對科技創新效率的評價有失準確性；傳統的隨機前沿分析法（SFA）假定非效率項服從截斷型正態分布，無法評價外生環境變量對科技創新效率。而異質性隨機前沿模型恰好彌補了上述兩種方法的缺陷，能夠一步實現科技創新效率的評價及外生環境變量的影響分析。因此，本文將主要探討下列兩個問題：一是金融生態環境會對科技創新效率產生怎樣的影響？二是金融生態環境的區域差異又會對區域科技創新效率產生怎樣的影響？為此，本文以2005～2014年我國30個省、市、自治區（不包括西藏）的面板數據為基礎，運用異質性隨機前沿模型從整體和區域層面分析了政府治理、經濟基礎、金融發展、制度與誠信文化等金融生態環境要素對科技創新效率的影響。

本文的主要貢獻：一是豐富了現有文獻對科技創新效率的影響因素研究。現有文獻更多的是關注科技創新系統內部因素對科技創新效率的影響，較少涉及外生環境變量，本文從政府對市場的干預程度、經濟基礎、金融發展水平、制度與誠信文化四個維度分析了金融生態環境對科技創新效率的影響，是一大創新點。二是豐富了科技創新效率的評價方法。現有文獻評價科技創新效率時多數采用的是DEA和SFA模型，本文運用新近發展的異質性隨機前沿模型對科技創新效率進行評價，拓展了科技創新領域的實證研究。

1 異質性隨機前沿邊界模型

2 研究設計

2.1 變量說明

2.1.1 投入變量

科技創新活動的投入可以從勞動力投入和資本投入兩方面來分析。衡量勞動力投入的指標中，科技活動人員涉及面較廣，R&D活動人員只能反映勞動力投入的數量，而R&D人員全時當量能夠反映勞動力從事科技創新活動的工作量，所以本文選擇R&D人員全時當量（L）作為科技創新的勞動力投入變量。與此相匹配，本文選擇R&D經費支出（K）來衡量科技創新的資本投入。由于R&D經費支出是一個流量指標，本文參照吳延兵[18]提出的永續盤存法將R&D經費支出轉換為R&D資本存量，具體方法如下：

其中，Kit和Ki（t-1）別表示i省第t期、第t-1期的R&D資本存量，δ表示R&D資本存量的折舊率，Ei（t-1）表示i省第t-1期經平減得到的實際R&D經費支出。

折舊率的大小，本文按照大多數文獻的經驗估計取值15%，較高的折舊率表明了R&D資本的更新速度比其他物質資本更快。對實際R&D支出流量的計算，本文參照朱平芳、徐偉民[19]的方法， 將各期名義R&D經費支出平減得到實際的R&D經費支出， 計算公式為：

其中，Ki0表示基期R&D資本存量，Ei0表示基期實際R&D經費支出，g表示實際R&D經費支出的幾何平均增長率，δ表示R&D資本折舊率。

2.1.2 產出變量

科技創新活動化主要包括技術研發、成果轉化和產業化三個階段。在技術研發階段，科技創新主體的任務是在研究過程中發現某一新技術，而專利作為該階段最直接的知識產出，反映了新技術的孵化成果；成果轉化階段，新技術要轉化為新產品投放到市場，技術合同交易額的大小反映了新產品被市場認可和接受的程度；產業化階段，新產品要實現規模化生產進而形成相關的高新技術產業，新產品銷售收入情況則反映了新產品產業化的進程和規模。

原則上，三個指標都可作為科技創新產出的代理變量，但是考慮到異質性隨機前沿模型只適用于多投入單一產出的情況，本文最終選擇技術市場成交額（T）作為科技創新的產出指標。

2.1.3 金融生態環境變量

一個地區的金融生態環境與科技金融的發展緊密相關。根據已有研究對金融生態環境的定義[20]，可以從以下四個方面來理解其對科技創新效率的影響：（1）政府治理（Git），反映了政府在金融體系中的角色、地位。政府的財政平衡、債務治理以及對金融市場的干預程度都影響著金融系統對科技進步促進作用的有效發揮。（2）經濟基礎（Eit），反映了一個地區經濟發展狀況。合理的經濟結構、健全的基礎設施建設為科技創新活動的開展提供了堅實的經濟基礎。（3）金融發展（Fit），綜合反映了一個地區的金融發展水平。金融體制改革和金融機構對科技創新活動的支持程度會對科技創新產生一定的影響。（4）制度與誠信文化（Sit），反映了一個地區的金融法治環境、社會誠信文化水平、金融中介組織發展狀況等。健全的法律機制以及良好的誠信文化能夠降低科技創新活動面臨的道德風險。endprint

2.2 數據說明

本文以《中國科技統計年鑒》為基準，收集了2005～2014年我國30個省、市、自治區（不包括西藏）科技創新活動的投入產出數據，以對各省市的科技創新效率進行評價。同時，利用《中國地區金融生態環境評價》中所提供的金融生態環境數據分析區域金融生態環境的異質性對科技創新效率的影響。但是，現有《中國地區金融生態環境評價》僅提供了2006年、2008年、2009年、2013年各省市的金融生態環境數據，而本文選擇的樣本區間為2005～2014年，故采用插值法將各省市空缺年份的金融生態環境數據補齊，同時為避免過度擬合，本文采用線性回歸方法求出空缺年份各省市的金融生態環境數據。各變量的基本統計量見表1。

2.3 模型設定

3 實證結果分析

本文對異質性隨機前沿模型進行了多種形式的設定。其中，模型1未施加任何約束條件，是本文的研究重點；模型2假設γ=0，即金融生態環境對科技創新非效率項的不確定性沒有影響；模型3假設δ=0，認為金融生態環境對非效率項沒有任何影響；模型4假設ωit=0，即非效率項服從在零處截斷的半正態分布；作為對照，模型5不考慮非效率項的影響。從表2來看，在所有的模型設定中，實際R&D資本存量與R&D人員全時當量均通過了水平為1%的顯著性檢驗。實際R&D資本存量的彈性系數均大于1，表明實際研發經費投入對科技創新產出具有規模經濟效應，科技創新活動很大程度上靠經費拉動。R&D人員全時當量的產出彈性為負，這說明科技金融領域的人才配置存在一定的問題。根據相關研究[21]，研發人員的科技水平達不到現有硬件要求的水平，造成創新資源浪費，所以政府和科技企業在增加資本投入的同時應該重視人才結構的調整與科研水平的提升。從表2最后4行的似然比檢驗結果來看，模型1優于其他4個模型。模型1優于模型5，表明金融生態環境的異質性確實對科技創新效率具有顯著影響。下文主要針對模型1展開分析。

3.1 異質性SFA模型的結果分析

3.1.1 政府治理

關于政府支持對科技創新效率的影響，學術界一直爭議不斷，有研究表明政府的資金支持有助于降低企業的研發成本和風險，激發企業進行科技創新活動的積極性[22]；也有學者認為政府的資金支持在一定程度上擠占了企業自身的R&D經費投入， 反而起到抑制作用。從模型1的結果來看， 政府治理（G）在效率損失均值方程中顯著為正，與后者的研究結果相一致， 表明政府的財政支持對科技創新效率有一定的抑制作用。

3.1.2 經濟基礎

經濟基礎（E）在效率損失均值方程中顯著為負，表明經濟基礎的增強能夠提高科技創新效率。這是因為，較高的經濟水平、合理的經濟結構以及完善的基礎設施和公共服務，是產生經濟集聚效應和科技創新的基礎。此外，我國各地區的經濟發展階段以及創新要素分布相差較大，這種地區間的差異性可能是經濟基礎在效率損失方差方程中不顯著的主要原因。

3.1.3 金融發展

金融發展（F）在效率損失方差方程中為正，在效率損失均值方程中則不顯著。與政府資金一樣，金融支持對科技創新效率有一定的負面影響。由于科技創新活動風險大，傳統的銀行等金融機構在利益最大化的經營目標下，常常選擇風險較小、收益穩定的投資項目，那些專注科技創新、迫切需要資金支持的高科技企業往往因為風險系數較高被拒絕，導致科技創新的金融支持方面存在信貸配置不合理問題，難以發揮金融部門對科技創新的促進作用。

3.1.4 制度與誠信文化

制度與誠信文化（S）在效率損失均值與方差方程中為負，表明良好的制度建設和誠信文化氛圍可以為科技創新活動提供雙重保障，對科技創新效率的提高有一定的促進作用，但是這種正向影響不顯著。具體來說，健全的法治環境是科技企業得以穩定發展的基本條件，完善的法律制度體系能夠有效保護科技創新主體的權益；而社會誠信體系的建立，也會帶來規模經濟效應，促進金融資本的有效運作與科技產品的安全交易。

3.2 地區差異分析

從表3的地區估計結果中可以看出：

（1）實際研發投入對科技創新效率具有正面影響，東部地區效果最為顯著。其可能的原因是，東部地區經濟發達，金融生態環境良好，高科技企業發展進入成熟期，企業規模較大，技術水平較高，資金利用率和邊際收益率也相對較高，所以促進了科技創新效率的大幅提高。

（2）東部地區與西部地區R&D人員全時當量對科技創新效率的影響正好相反。原因可能是東部科技企業的R&D人員數量眾多，存在配置不合理的現象，造成資源浪費、效率低下；而西部地區因為西部大開發的政策支持，吸引了眾多知識型、復合型人才，激發了潛在的科技創新活動。

（3）在政府治理方面，東部和西部地區較為顯著，中部地區則不明顯。相對來說，東部地區的科技企業發展相對成熟，政府過多的資金支持擠占了企業自身的研發投資，企業過度依賴政府，造成其科技創新的積極性下降。而西部地區經濟落后，大部分科技企業還不太成熟，政府資金的大力扶持對于科技創新活動的開展才顯得尤為重要。

（4）在金融發展方面，中部和西部地區顯著為正。這與中西部地區金融發展相對緩慢的實際情況相一致，金融市場的滯后發展限制了科技創新活動的資金來源和科技創新效率提高。

4.3 科技創新效率分析

采用異質性隨機前沿模型進行效率分析的好處在于，它能給出各個省份的科技創新效率值，同時還能間接反映各省面臨的效率損失程度。從圖1中可以看出，大部分省份的科技創新效率在0.4～0.7之間，這說明非效率項的存在使我國大多省份面臨著30%～60%的效率損失。

從圖2中可以看出，我國科技創新效率整體不斷提高，但是區域之間存在較大差異，東部地區最高，西部地區最低，中部則略微低于全國平均水平。東部地區與中西部地區的科技創新效率一直存在較大差距，較為合理的解釋是，雖然近年來國家大力扶持中西部地區的發展，注重金融生態環境的改善，但是東部地區的金融發展和科技實力仍然優于中西部地區，所以東部地區的科技創新效率損失明顯低于中西部地區。endprint

4 結論與建議

我國的科技創新效率整體上表現出穩定上升的態勢，但是與最優效率水平仍有較大差距。由金融生態環境導致的非效率項使我國大部分省份的科技創新效率損失30%～60%左右。分區域來看，東、中、西部地區的科技創新效率存在較大差距。受資源稟賦的約束，我國經濟發展區域不平衡的現象在短期內難以消除，金融資源在短期內也難以流向中西部地區。在這種情況下，提高中西部地區金融機構對科技企業的支持力度和效率，比單純擴大金融規模更為有效。

金融生態環境對于科技創新效率的影響：

（1）政府治理。政府的財政支持擠占了企業自身的研發投資，降低了其創新積極性，對科技創新效率的提高產生了抑制作用。對此，應該平衡政府和企業自身的資金投入，促使科技企業提高資金運用效率，最大程度地調動科技創新積極性。

（2）經濟基礎。較高的經濟水平、健全的基礎設施對科技創新效率的提升具有促進作用，這說明我國需要加快中西部地區的經濟發展和基礎設施建設，為科技企業的發展提供優良的外部環境。

（3）金融發展。金融體制結構的不完善導致金融對科技創新效率的促進作用不明顯，需要深化金融體制改革，促進股票市場與銀行機構齊頭并進，共同發揮對科技創新的資金支持作用。

（4）制度及誠信文化。健全的法律體系和良好的誠信文化都能促進科技創新效率的提高。因此，我國需要建全相關法律體系，加快建立全國征信體系，以保護金融機構和科技企業的主體權益，充分發揮科技金融對科技創新的促進功能。

參考文獻：

[1] SCHUMPETER J A. The theory of economy development[M]. Cambridge，MA： Harvard University Press，1912.

[2] KINGR G， LEVINE R. Finance，entrepreneurship and growth： Theory and evidence[J]. Journal of Monetary Economics，1993（32）：513-542.

[3] TADESSE S. Financial architecture and economic performance： international evidence[J].Financial Development and Technology， 2002（4）：429-454.

[4] 卡蘿塔·佩蕾絲. 技術革命與金融資本——泡沫與黃金時代動力學[M]. 田方萌，胡葉青，劉然，等譯.北京：中國人民大學出版社，2007.

[5] GURLEY J G， SHAW S. Money in a theory of finance[M]. Washington DC：The Bookings Institution，1960.

[6] STULZ R， WILLIAMSON R. Culture，openness，and finance[J]. Journal of Financial Economics，2003（3）：313-350.

[7] ALESSANDRA C， STONEMAN P. Financial constraints to innovation in the UK：evidence from CIS2 and CIS3[J]. Oxford Economic Papers，2008（1）：710-730.

[8] KIM S， LEE H， KIM J. Divergent effects of external financing on technology innovation activity：Korean Evidence[J]. Technological Forecasting and Social Change，2016（106）：22-30.

[9] CZARNIZKI D， HALL B H， HOTTENROTT H. The financing of research and development[R]. NBER Working paper，2002.

[10]HSU P H， TIAN X， XU Y. Finance development and innovation： cross-country evidence[J]. Journal of Financial Economics，2012（112）：116-135.

[11]MAGRIS. Does issuing equity help R&D activity？ Evidence from unlisted Italian high-tech manufacturing firms[J]. Economics of Innovation and New Technology，2014，23：825-854.

[12]白俊紅，江可申，李婧.應用隨機前沿模型評測中國區域研發創新效率[J].管理世界，2009（10）：51-61.

[13] 樊華，周德群. 中國省域科技創新效率演化及其影響因素研究[J]. 科研管理，2012，33（1）：10-18.

[14]陳敏，李建民.金融中介對我國區域科技創新效率的影響研究——基于隨機前沿的距離函數模型[J]. 中國科技論壇，2012（11）：85-90.

[15] 柳瑞禹，何志明，范如國. 中部六省科技創新效率與影響因素研究[J]. 資源開發與市場，2016，32（3）：277-283.

[16]李俊成，馬菁. R&D資金投入與科技創新——基于融資環境視角的研究[J]. 中國科技論壇，2017（2）：135-142.

[17]BATTESE G E， COELLI T J. A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data[J]. Empirical Economics，1995，20：325-332.

[18]吳延兵.R&D存量、知識函數與生產效[J].經濟學（季刊）， 2006，5（4）：1129-1156.

[19]朱平芳，徐偉民.政府的科技激勵政策對大中型工業企業R&D投入及其專利產出的影響——上海市的實證研究[J]. 經濟研究，2003（6）：45-53+94.

[20] 中國地區金融生態環境評價課題組.中國地區金融生態環境評價2013-2014[M]. 社會科學文獻出版社，2015：57-118.

[21] 晏雙生.知識創造與知識創新的含義及其關系論[J]. 科學研究，2010，28（8）：1148-1152.

[22] 于明超，申俊喜.區域異質性與創新效率——基于隨機前沿模型的分析[J].中國軟科學，2010（11）：182-192.

（編輯：姚英）endprint