科技金融支持科技創(chuàng)新的實(shí)證檢驗(yàn)

曹文芳

（武漢職業(yè)技術(shù)學(xué)院 商學(xué)院，武漢 430074）

0 引言

科技與金融都是生產(chǎn)力要素中最為活躍的因子。科技與金融的深度融合能夠提高科技創(chuàng)新成果向市場化、資本化轉(zhuǎn)換的效率。科技金融與科技創(chuàng)新的互動發(fā)展問題引起了學(xué)界的廣泛關(guān)注。學(xué)者們對全國、各省市的高新技術(shù)企業(yè)、中小板、創(chuàng)業(yè)板[1]、科技型中小企業(yè)[2]的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用ADF檢驗(yàn)[3]、Johansen檢驗(yàn)[4]、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)[5]、Hausam檢驗(yàn)[6]以及DEAMalmquist[7]方法，在科技金融促進(jìn)科技創(chuàng)新的金融規(guī)模[8]、金融效率[9]、有效性[10]、耦合機(jī)理[11]、創(chuàng)新效率[12]等方面展開了較為深入的研究。盡管現(xiàn)有的研究成果為科技金融與科技創(chuàng)新的互動發(fā)展研究奠定了一定基礎(chǔ)，但研究對象大多集中在國家或區(qū)域?qū)用妫瑢Φ厥袑用娴难芯肯鄬^少。湖北省不同地市的科技金融發(fā)展程度不同，其科技創(chuàng)新能力也存在差異，需要依據(jù)不同地區(qū)的科技金融成熟度來制定差異化戰(zhàn)略。基于此，本文利用2010—2017年湖北省17個地市的科技金融投入與科技創(chuàng)新產(chǎn)出面板統(tǒng)計數(shù)據(jù)，構(gòu)建了湖北科技金融支持科技創(chuàng)新的評價指標(biāo)體系，采用回歸分析法對科技金融投入與科技創(chuàng)新產(chǎn)出的長期均衡關(guān)系進(jìn)行綜合評價，并對回歸模型進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)和Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，以期為提升湖北科技創(chuàng)新能力、促進(jìn)各地市區(qū)域經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長提供參考依據(jù)。

1 指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

本文的指標(biāo)體系主要包括兩個方面：一是科技金融指標(biāo)，用科技金融發(fā)展水平X來表示；二是科技創(chuàng)新指標(biāo)，用科技創(chuàng)新能力Y來表示。科技金融屬于供給側(cè)的范疇，按照科技金融供給的主體將科技金融發(fā)展水平主因子劃分為直接科技金融、間接科技金融和政府科技金融三大部分。直接科技金融主要用直接融資渠道中創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資資本管理規(guī)模占項(xiàng)目研發(fā)經(jīng)費(fèi)的比重來反映（記為X11），該指標(biāo)越大，表明資本市場支持科技創(chuàng)新的力度越大。間接科技金融用商業(yè)銀行提供的科技貸款占項(xiàng)目研發(fā)經(jīng)費(fèi)的比重來衡量（記為X21），該指標(biāo)越大，表示商業(yè)銀行對科技創(chuàng)新的支持力度越大。政府科技金融用地方財政科技撥款占項(xiàng)目研發(fā)經(jīng)費(fèi)的比重來衡量（記為X31），該指標(biāo)越大，表明地方政府對科技創(chuàng)新活動的支持力度越大。科技創(chuàng)新屬于產(chǎn)出范疇，選用高新技術(shù)產(chǎn)品收入作為科技創(chuàng)新指標(biāo)（記為Y11）：一是高新技術(shù)產(chǎn)品收入能夠直觀反映地方的科技創(chuàng)新整體情況；二是高新技術(shù)產(chǎn)品收入是科技創(chuàng)新成果資本化、市場化的最有力證明。基于數(shù)據(jù)的可得性和結(jié)果的可計算性，本文從直接科技金融、間接科技金融、政府科技金融與科技創(chuàng)新產(chǎn)出等方面選取代表性指標(biāo)，構(gòu)建了湖北科技金融與科技創(chuàng)新的評價指標(biāo)體系（如下頁表1所示），開展湖北科技金融支持科技創(chuàng)新的實(shí)證研究。本文以2010—2017年湖北省17個地市的項(xiàng)目研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出、高新技術(shù)產(chǎn)品銷售收入、金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款年末余額、科技項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)支出、地方一般公共預(yù)算支出等原始數(shù)據(jù)為實(shí)證研究樣本，樣本數(shù)據(jù)取自于近八年的《湖北統(tǒng)計年鑒》《湖北省知識產(chǎn)權(quán)發(fā)展報告》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展年鑒》《中國創(chuàng)業(yè)投資發(fā)展報告》以及中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)網(wǎng)等。數(shù)據(jù)處理和實(shí)證分析用Eviews8.0等統(tǒng)計軟件完成。

表1 湖北科技金融與科技創(chuàng)新的評價指標(biāo)體系

2 模型選擇

本文以2010—2017年湖北省17個地市的面板數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行線性回歸分析。為了保證回歸參數(shù)估計量具有良好的統(tǒng)計性質(zhì)，消除樣本數(shù)據(jù)的異方差性，同時保留變量之間的協(xié)整關(guān)系，需要對因變量-高新技術(shù)產(chǎn)品收入、自變量-直接科技金融、間接科技金融和政府科技金融分別取自然對數(shù)，記為Ln Y11、Ln X11、Ln X21、Ln X31，構(gòu)建回歸模型，如式（1）所示：

式（1）中，t=1,2,3,…,17，LnY1t為湖北省17個地市高新技術(shù)產(chǎn)品收入的自然對數(shù)，代表科技創(chuàng)新能力；LnX1t為各地市中小企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)中獲得直接融資規(guī)模的自然對數(shù)；LnX2t為各地市中小企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)中獲得商業(yè)銀行科技貸款的自然對數(shù)；LnX3t為各地市中小企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)中獲得財政科技撥款的自然對數(shù)；μ0為常數(shù)項(xiàng)；μ1為直接科技金融支持科技創(chuàng)新的權(quán)重；μ2為間接科技金融支持科技創(chuàng)新的權(quán)重；μ3為政府科技金融支持科技創(chuàng)新的權(quán)重；εt為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3 實(shí)證檢驗(yàn)

3.1 ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)

若時間序列存在單位根，則表明該序列各變量之間的線性關(guān)系是不平穩(wěn)的，相應(yīng)的回歸分析也是不成立的。如果檢驗(yàn)的結(jié)果表明不存在單位根，說明該時間序列各變量之間存在同階平穩(wěn)關(guān)系，這是進(jìn)一步協(xié)整檢驗(yàn)的前提。要想確定變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系，可以對該序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列，通常借助差分處理來消除單位根的干擾，從而得到平穩(wěn)均衡序列，在此基礎(chǔ)上建立的線性回歸模型才是可靠的。因此在進(jìn)行回歸分析之前,需對關(guān)聯(lián)的變量進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)。通常借用統(tǒng)計軟件Eviews8.0來進(jìn)行ADF檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表 2 的結(jié)果表明，LnY1t、LnX1t、LnX2t、LnX3t均存在單位根，說明他們都是非平穩(wěn)序列。而進(jìn)行一階差分處理后，在5%的臨界值水平下，△LnY1t、△LnX1t、△LnX2t、△LnX3t均為平穩(wěn)序列。這表明原有變量的對數(shù)一階差分后可能存在協(xié)整關(guān)系，判斷他們是否具有長期均衡關(guān)系，常用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法來檢驗(yàn)。

表2 各變量之間的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

3.2 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

通常時間序列不存在平穩(wěn)的均衡關(guān)系。通過N階差分處理修正時間序列誤差，可將隨機(jī)變量的不平穩(wěn)趨勢變得平穩(wěn)，但不可避免地會丟失總量的部分長期信息。因此需要對時間序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，以判斷變量之間的長期線性組合是否是平穩(wěn)的，進(jìn)而排除單位根帶來的隨機(jī)性趨勢影響。采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法可以檢驗(yàn)時間序列是否長期平穩(wěn)。ADF單位根平穩(wěn)性檢驗(yàn)顯示，湖北省高新技術(shù)產(chǎn)品收入、直接科技金融、間接科技金融以及政府科技金融四個變量之間的對數(shù)序列都是一階單整，他們之間客觀存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。要想剔除時間序列長期均衡關(guān)系的隨機(jī)性趨勢的干擾，需要在這四個變量之間進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，得出檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 各變量之間的Johansen檢驗(yàn)結(jié)果

Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表明，湖北省高新技術(shù)產(chǎn)品收入、直接科技金融、間接科技金融以及政府科技金融四個變量之間在5%的臨界值水平下存在顯著的線性關(guān)系。按照計量經(jīng)濟(jì)學(xué)回歸分析理論，可以直接運(yùn)用普通最小二乘法對這四個變量建立回歸模型，得到線性回歸方程如式（2）所示：

式（2）表明，湖北省高新技術(shù)產(chǎn)品收入的對數(shù)與直接科技金融、間接科技金融、政府科技金融的對數(shù)序列存在協(xié)整關(guān)系。其中，對高新技術(shù)產(chǎn)品收入影響程度最大的因子是政府科技金融，影響因子為3.85317，說明政府財政每增加1%的科技投入，會引起科技創(chuàng)新產(chǎn)出增加3.85317%。銀行科技貸款和創(chuàng)投風(fēng)險資本對科技創(chuàng)新的影響系數(shù)分別為2.21449和0.02538，即商業(yè)銀行、創(chuàng)投風(fēng)險資本每增加1%的科技投入，會導(dǎo)致科技創(chuàng)新產(chǎn)出分別增加2.21449%和0.02538%。這說明目前湖北省主要通過地方財政扶持和金融機(jī)構(gòu)貸款促進(jìn)企業(yè)科技創(chuàng)新。而創(chuàng)投資本市場對科技創(chuàng)新的影響沒有通過顯著性檢驗(yàn)，說明湖北省創(chuàng)投風(fēng)險資本市場不夠成熟，科技型企業(yè)直接獲得風(fēng)險投資仍存在較高門檻。

3.3 實(shí)證結(jié)果分析

以上是對湖北科技金融支持科技創(chuàng)新實(shí)證結(jié)果的整體性描述。對于湖北省17個地市而言，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在差異，科技金融成熟度不同，地方政府科技投入和創(chuàng)業(yè)資本風(fēng)險投資的影響程度也不同。利用Eviews8.0統(tǒng)計軟件對湖北省17個地市2010—2017年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行面板回歸分析。結(jié)果如表4所示。

表4 湖北省17個地市模型系數(shù)回歸結(jié)果

實(shí)證結(jié)果表明，不同科技金融投入主體對湖北省各地市中小企業(yè)創(chuàng)新能力的影響不盡相同。

首先，直接資本市場投入與全省科技創(chuàng)新產(chǎn)出的影響沒有通過顯著性檢驗(yàn)，說明湖北省支持科技創(chuàng)新的資本市場體系尚不成熟，創(chuàng)投資本與科技創(chuàng)新沒有形成良性鏈接。然而分析各地市面板數(shù)據(jù)，在通過顯著性檢驗(yàn)的地市中，科技金融發(fā)展程度靠前的城市，其LnX1t系數(shù)顯著為正且都大于4.5（武漢、鄂州、孝感、襄陽），表明創(chuàng)投風(fēng)險資本對這些地市的科技創(chuàng)新有較強(qiáng)的促進(jìn)作用。而其余地區(qū)均沒有顯著影響。這可能是由于地處科技金融較為發(fā)達(dá)的地市，其經(jīng)濟(jì)和金融體系相對發(fā)達(dá)，科技型企業(yè)上市較多，多層次的資本市場增加了企業(yè)融資的靈活性和多樣性，減少企業(yè)融資成本，促進(jìn)科技創(chuàng)新。另外，鄂州、孝感、襄陽近幾年陸續(xù)成立了經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)，相繼出臺了一系列招商引資的優(yōu)惠政策，這些可能成為創(chuàng)投資本的風(fēng)向標(biāo)。

其次，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高、中等地區(qū)，銀行科技貸款對科技創(chuàng)新的支持作用較大。比較各地市的LnX2t系數(shù)發(fā)現(xiàn)：在通過顯著性檢驗(yàn)的地市中，經(jīng)濟(jì)總量排名靠前的城市（武漢、黃石、宜昌、襄陽、孝感），其LnX2t系數(shù)都大于3.8；而經(jīng)濟(jì)總量居于中間位置的城市（荊州、鄂州、荊門、仙桃、天門），其LnX2t系數(shù)都大于4.5；而經(jīng)濟(jì)總量靠后的城市（咸寧、隨州、潛江），其LnX2t系數(shù)普遍回落至3.0以下。這表明：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平中等城市，銀行科技貸款對科技創(chuàng)新的支持作用更顯著；而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市，銀行科技貸款對科技創(chuàng)新的貢獻(xiàn)效果較大；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的城市，銀行科技貸款對科技創(chuàng)新的促進(jìn)作用不明顯。原因可能在于：商業(yè)銀行作為間接科技金融的重要主體，通過科技貸款支持企業(yè)科技創(chuàng)新，但由于技術(shù)創(chuàng)新存在高風(fēng)險，為保證資金安全，銀行信貸審核較為嚴(yán)格。經(jīng)濟(jì)發(fā)展居于中、高水平的地區(qū)，其技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境優(yōu)越，多為實(shí)力雄厚的高新技術(shù)企業(yè)，銀行更愿意為有市場前景的技術(shù)創(chuàng)新提供貸款。高發(fā)展水平的地區(qū)，其銀行科技貸款支持技術(shù)創(chuàng)新的力度不及中等發(fā)展水平的地區(qū)，可能是隨著科技創(chuàng)新產(chǎn)出的提高，出現(xiàn)了規(guī)模報酬遞減的趨勢。而在低產(chǎn)出區(qū)域，由于經(jīng)營規(guī)模小，自身抵押資產(chǎn)不足，獲得的貸款較少，中小企業(yè)科技創(chuàng)新產(chǎn)出就比較低，給金融機(jī)構(gòu)的投資回報就比較少，進(jìn)而引發(fā)金融機(jī)構(gòu)科技投入減少，如此往復(fù)形成惡性循環(huán)。

最后，從全省面板數(shù)據(jù)看，政府財政科技投入對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出影響顯著，但隨著科技產(chǎn)出的提高，貢獻(xiàn)呈減弱趨勢。對比各地市的LnX3t系數(shù)，在通過顯著性檢驗(yàn)的地市中：低產(chǎn)出區(qū)域（神農(nóng)架、十堰、恩施）政府財政科技投入的LnX3t系數(shù)都高于4.0；中產(chǎn)出區(qū)域（宜昌、天門、仙桃、咸寧）的LnX3t系數(shù)都高于3.0；但在高產(chǎn)出地區(qū)（武漢、孝感、襄陽），LnX3t系數(shù)普遍低于2.0，政府投入對科技創(chuàng)新的貢獻(xiàn)力度呈減弱態(tài)勢。這是由于在技術(shù)創(chuàng)新初期，信息不對稱導(dǎo)致資金投入風(fēng)險大，這一階段的資金主要依賴政府科技投入。隨著技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出增加，成果市場化吸引了大量社會資本，這時企業(yè)更偏向于更有活力的社會資本，政府投入比例相對下降。

4 結(jié)論

本文利用2010—2017年湖北省17個地市的科技金融投入與科技創(chuàng)新產(chǎn)出面板統(tǒng)計數(shù)據(jù)，構(gòu)建湖北科技金融支持科技創(chuàng)新的評價指標(biāo)體系。采用回歸分析法對科技金融投入與科技創(chuàng)新產(chǎn)出的長期均衡關(guān)系進(jìn)行綜合評價，并對回歸模型進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)和Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，得到以下結(jié)論：

（1）總體上，湖北科技金融與科技創(chuàng)新二者呈顯著正相關(guān)關(guān)系。其中，政府科技金融對科技創(chuàng)新的影響程度最大，創(chuàng)投風(fēng)險資本對科技創(chuàng)新的影響程度最小，銀行科技貸款對科技創(chuàng)新的影響程度居于二者之間。

（2）具體來講，各個地市，不同科技金融主體對科技創(chuàng)新的支持作用存在較大的區(qū)域差異。政府財政科技投入對低產(chǎn)出地區(qū)支持作用最大，隨著科技產(chǎn)出的提高，貢獻(xiàn)呈減弱趨勢；銀行科技貸款主要支持中、高產(chǎn)出地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新；資本市場投入只對高產(chǎn)出地區(qū)有顯著影響。