金融渠道對我國高新技術產業出口升級的影響研究

王 領 嚴佳楠

一、引言

高新技術產業是占據價值鏈高端地位，集研究開發、生產制造與服務為一體的技術密集型產業，對我國經濟發展具有不可或缺的戰略作用。作為十三五規劃中的重點發展項目，長期以來我國依托開展“火炬計劃”扶持高新技術產業發展，通過批準各省市建立“國家高新技術產業開發區”，來形成區域內的產業集聚與協同創新。高新技術產業的發展對促進我國出口轉型升級、提升產品附加價值等起到關鍵作用，不斷優化我國高新技術產業出口技術水平已成為目前研究的重要議題。

事實上，高新技術產業出口升級的關鍵在于技術突破與科研創新，金融渠道為我國高新技術企業提供了大量資金支持，助力其積極開展研發生產活動，促進出口技術水平不斷提升。然而由于技術研發活動的不確定性與信息不對稱，并非多數高新技術企業都能得到匹配的金融渠道支持，行業內也存在較普遍的融資約束問題。因此，隨著我國金融改革的推進以及社會主義市場經濟體制建設的逐步完善，我國正在引導金融渠道形成合力，促進高新技術產業技術創新與出口升級。

二、文獻回顧

通過梳理相關文獻發現，大量國外學者都曾致力于研究一國的金融體系與其出口貿易之間的緊密聯系。在金融體系影響出口貿易自由度方面 ，（Rajan[1]2000， Hillman[2]2001， Svaleryd[3]2002）指出一國的金融水平直接關系到其對外貿易的開放程度，發現金融與貿易自由度之間具備明顯的正向關系，即金融的發展可能促進貿易自由化，減輕代理人分散增加的異常風險。在金融體系影響出口貿易的規模方面，(Barkoulas[4]2002)分析了不同貨幣體系對出口貿易規模與流量的影響，發現金融體系下的匯率波動從長期來看降低了出口貿易規模，（Berman[5]2009）指出金融體系與出口規模之間存在非線性關系，出口規模主要取決于國家的貨幣體系。在研究金融體系與出口貿易技術水平的視角上，(Teraji[6]2003)指出金融體系的完善能夠解決融資效率問題，從而促進人力資本的積累與出口技術水平的改善，（Beck[7]2010）選擇使用36個行業和56個國家的微觀企業數據開展實證分析，其研究認為金融體系越發達，則企業的出口貿易技術水平也會相應提升。

隨著我國金融市場改革的推進以及出口貿易規模的擴大，近年來我國學者也開始大量關注金融發展與產業技術水平及競爭力之間的關系，（包群[8]2008，齊俊妍[9]2011）認為金融發展能夠顯著推動一國生產專業化的高技術復雜度產品，從而提升一國整體出口技術復雜度，（孫少勤[10]2014）則通過構建相應的金融發展指標，進一步發現不同的金融指標對貿易的影響存在顯著差異。（周永濤[11]2011）將出口貿易技術水平具體區分為加工貿易層面與一般貿易層面，研究得到金融發展對加工貿易出口技術水平有顯著的正向作用。（劉斌[12]2012，王晶晶[13]2017，王勝斌[14]2019）主要從影響渠道的的研究視角入手，認為金融發展主要是通過促進創新研發、技術溢出、研究效率等中介渠道來助力于一國總體出口貿易技術復雜度的提升。（孫玉琴[15]2018，劉威[16]2018）則選擇具體研究制造業行業的出口技術復雜度，分別以Huasmann出口技術復雜度測度法和基于投入產出法的附加值指標測度法，實證檢驗了金融發展對我國制造業出口貿易技術的影響作用機制，在兩種測度法下均顯示金融發展能有效提升制造業出口技術水平。

綜上所述，國內外學者均對金融市場與出口貿易之間的關系展開了較深入的研究，特別是由于中國目前正處于出口轉型升級的關鍵階段，不少國內學者選擇研究金融市場對出口技術水平的影響作用。本文在前人研究的基礎上做出兩點優化：其一是現有文獻研究主要集中在金融發展、金融規模、金融效率等復合型指標，而較少將銀行借貸渠道與股票資本渠道作為兩項金融指標分開研究，而隨著我國金融市場改革逐步邁入深水區，細化金融指標構建有其合理性。其二是采用了分位數回歸法，進一步研究了銀行借貸渠道對各分位下高新技術產業出口復雜度的影響，從而為發展至不同水平的高新技術產業提供金融扶持，給到相應的合理政策建議。

三、我國高新技術產業出口升級與金融渠道的現狀

（一）高新技術產業出口升級的測算及現狀

高新技術產業出口升級是指出口產品的質量、技術水平和競爭力提升，不少文獻采用出口技術復雜度這一指標來衡量，本文主要在借鑒Hausmann[17]（2007）對于出口技術復雜度的測度方法，及Xu and Lu[18]（2009）對前者進行修正的方法基礎上，通過各省市高新技術產品出口額以及人均GDP等數據，構建省級層面的高新技術產業出口復雜度，該修正指標方法在研究我國出口復雜度方面得到了廣泛應用，具備可靠性。本文根據STIC Rev3編碼將高新技術產業分成5類，具體包括醫藥制藥業、醫療儀器設備及儀器儀表制造業、航空航天器及設備制造業、電子及通信設備制造業、計算機及辦公設備制造業。具體公式如下：

第一步，依據各高新技術行業的的出口額等數據，計算得到k行業出口復雜度：

其中i代表各省份，k代表某種高新技術產品行業，t代表年份，xikt代表i省份k行業t年度的貿易出口額，Xit代表i省份t年度的出口貿易總額，Yit代表i省份t年度的人均GDP。此外累加的權重使用的是相對值而不是絕對值，以此衡量高新技術產業的出口水平，可以使我國部分貿易出口額較小的省份也擁有一定的權重。

第二步，在此基礎上，進一步加總得到各省份出口復雜度：

其中，EXPYit代表各省份的高新技術產業出口復雜度，xikt/Xigt代表省份i中的k產品的貿易出口額占該省份高新技術產業的貿易出口總額，通過賦予權重累加后，即可得到各省份的高新技術產業出口復雜度。

經測算得到各省份的高新技術產業出口復雜度后，本文選取了部分代表省份的數據進行分析，具體包括東部地區的上海市、廣東省，中部地區的湖北省、江西省，以及西部地區的貴州省。如圖1所示。

圖1 部分省份高新產業出口復雜度（單位：元）

由圖1可知，2010—2017年間我國省份之間的高新技術產業出口復雜度存在一定差異性。東部的上海市、廣東省具備先發優勢且穩步增長，這與東部地區經濟相較發達，且高新技術產業布局較早、發展逐漸成熟有關。中部地區中湖北省出口技術復雜度的增長也比較迅猛，但同為中部省份的江西卻存在增長不明顯的現象。而西部地區中貴州省的高新產業出口復雜度自2014年后開始出現大幅度增長，這可能與貴州省近年來布局大數據產業等有關。綜合來看可以發現，我國高新技術產業出口復雜度總體呈現增長趨勢，但部分省份還存在起步晚、發展趨緩、后勁不足等情況，因此整體提升我國高新技術產業出口復雜度，不斷向高端產業鏈攀升仍將是長期議題。

（二）我國金融渠道現狀及與高新技術產業出口升級的關系

高新技術產業出口升級主要借助于開展研發創新活動，提升相應產品的出口技術水平，而企業開展研發活動則需要來自金融渠道的資金支持。目前我國現有金融體系下存在多種融資渠道，這里以中長期貸款額代表銀行借貸渠道，以股票市值代表股票資本渠道，以債券發行額代表債券渠道分析其現狀。如圖2所示。

圖2 我國各類金融渠道現狀 （單位：億元）

由圖2可知，2010—2017年間我國金融渠道長期由銀行借貸渠道占主導地位，除2015年股票資本渠道短暫超越銀行借貸渠道以外，銀行借貸渠道規模始終超過股票資本渠道，這符合我國金融體系下長期以來重視銀行貸款融資機制的基本情況。此外，可以看到自2014年以來，我國股票資本渠道的規模開始逐步增長，其正在成為扶持企業融資拓展生產活動的有力渠道，這與我國十三五期間強調金融市場改革、發揮市場在資源配置中的基礎性作用有關。此外債券渠道尚處于發展階段，其與前兩者相比存在明顯差距。

依據齊俊妍（2011）的研究，金融發展可以通過解決逆向選擇等問題，來提升一國整體出口技術水平。而具體到高新技術產業來看，由于行業內存在的融資約束與信息不對稱問題，其開展研發創新活動尚存在資金缺口，其出口復雜度發展的提升也需要金融渠道的支持。因此，本文嘗試探究金融渠道對高新技術產業出口升級的具體影響，并以主流的銀行借貸渠道與股票資本渠道為解釋變量，實證分析兩者對于我國高新產業出口技術復雜度的具體影響，進而了解金融市場改革的作用是否已傳導至生產供給端。

四、模型設定與數據來源

（一）模型設定

本文從省級層面分析現有金融渠道中的銀行借貸渠道與股票資本渠道對高新技術產業出口復雜度的影響，并建立如下模型對面板數據進行回歸分析，其中公式(1)將兩類金融渠道都納入模型中，公式(2)、(3)則分開考察，起到一定穩健性檢驗的作用。

其中，i代表省份，t代表年份，Expyit代表i省份在t年份的高新技術產業出口復雜度，Fin1it代表銀行借貸渠道，Fin2it代表股票資本渠道，Rdit代表研發投入，Struit代表基礎設施水平，Fdiit表 示 外 商 直 接 投 資 ，λi代表個體固定效應，γt代表時間固定效應，μit表示隨機擾動項，Cit代表常數項。

（二）變量選取

1.高新技術產業出口復雜度（EXPY）。本文的被解釋變量為各省市的高新技術產業出口復雜度，出口復雜度越高，則代表出口技術水平越高，實現了出口升級。其由Hausman（2007）及Xu and Lu（2009）對前者的修正方法計算得到，計算方法在第二部分已作說明。

2.金融渠道（Fin）。本文的核心解釋變量為我國各省市的金融渠道，分為銀行借貸渠道與股票資本渠道。由于債券渠道目前尚處于發展階段且省份數據樣本有限，本文暫不納入分析。具體的，本文主要分析哪一種金融渠道能更好地推動高新技術產業出口升級。銀行借貸渠道（Fin1）用各省份銀行中長期貸款金額占GDP的比值來衡量，因為高新技術產業較多以中長期貸款的形式進行融資。而股票資本渠道（Fin2）則用各省市股票市值的金額占GDP的比值來衡量。

3.研發投入（RD）。企業的研發投入直接決定著技術創新的水平和產出，本文使用各省市的研究經費投入占各省市GDP的比重來衡量。

4.基礎設施水平（Stru）。要素資源稟賦是影響出口比較優勢的重要因素，高新技術產業的發展也需要配套的基礎設施建設，用以保證相應的設計、研發、生產活動開展。本文使用人均公路道路面積來衡量各省市的基礎設施建設水平。

5.外商直接投資（Fdi）。外商直接投資一般能夠帶來一定的技術溢出，進而促進高新產業的出口貿易技術水平，本文使用外商直接投資額占各省市GDP的比重來衡量。

（三）數據說明

考慮到數據可得性、統計口徑的一致性以及2008年次貸危機前后金融市場存在異常波動等情況，本文選取我國2010—2017年各省份數據(西藏、新疆等除外)為樣本。測度高新技術產業出口復雜度使用的各省市出口貿易數據來源于《高新技術產業統計年鑒》，測度銀行借貸渠道與股票資本渠道所使用的數據來源于《金融統計年鑒》，測度研發投入、基礎設施水平、外商直接投資的相關數據來源于國家統計局數據庫。其中，以美元為計量單位的數據采用各年份國家統計局公布的美元對人民幣中間匯率折算成人民幣表示。所選取的各項衡量指標通過取對數的方式來消除部分量綱差異。

五、實證分析

（一）基準回歸分析

在回歸方法的選擇方面，面板數據可以使用固定效應、隨機效應及混合效應模型來進行回歸分析。借助做F檢驗，發現本文模型在1%的顯著性水平下拒絕原假設，因此選擇固定效應要優于混合效應，借助做Hausmann檢驗，可以發現模型至少在5%的顯著性水平下拒絕原假設，因此選擇固定效應比隨機效應更合適。綜合來看，本文選擇采用固定效應模型進行基準回歸分析，使用模型（1）（2）（3）來研究股票資本渠道和銀行借貸渠道對于高新技術產業出口技術復雜度的具體影響。

表1 基準回歸分析

由表1可知，在模型（1）和模型（2）兩種情況下，可以發現銀行借貸渠道Fin1的系數始終為正，并且都在1%的顯著性水平下顯著，這說明銀行借貸渠道的增長可以顯著促進高新技術產業出口技術復雜度，同時這一結果在加入了股票資本渠道指標后依然穩健。同時Fin1的系數為分別為0.312和0.324，兩者之間差異不大，這表明銀行借貸渠道的規模每提高1個百分點，大致可以促進高新產業出口復雜度提高0.3個左右的百分點。此結論表明目前各省市高新產業出口升級得益于銀行借貸渠道的資金支持，這背后可能的原因是高新產業在產品生命周期內始終需要大量資金，銀行借貸渠道能夠通過提供穩定的現金流來支撐企業開展技術研發，從而促進高新技術產業出口復雜度。

通過模型（1）和模型（3）的實證結果，可以發現股票資本渠道Fin2在兩種情況下系數均為正。其中Fin2在模型（1）中的系數為0.0109，但沒有通過10%顯著性水平下的檢驗，而在模型（3）中Fin2的系數為0.0564，且只在10%的顯著性水平下顯著。股票資本渠道Fin2的系數大小和顯著性與銀行借貸渠道Fin1相比，尚存在一定的差距。這表明股票資本渠道對于高新產業出口升級的促進作用十分有限，這背后可能的原因是我國目前的股票市場實行審批制度，股票渠道融資的準入門檻相對較高，只對部分符合盈利條件的高新企業開展融資活動，因此導致股票資本渠道對推動高新產業出口升級的作用不足。綜合模型（1）（2）（3）的結果來看，可以發現盡管我國目前正在開展金融市場改革，推動落實更為市場化的股票資本渠道，但傳統意義上的銀行借貸渠道更能夠顯著促進高新產業出口技術水平，而股票資本渠道對高新技術產業出口升級的作用十分有限。

研發投入Rd在三種情況下系數均為正，都通過了1%顯著性水平的檢驗，且其系數值相對較高，分別為0.699、0.701、0.717，這表明研發投入較大地促進了高新技術產業出口復雜度。這符合高新產業技術密集型的產業特征，同時也說明行業內研發投入的成果轉化率較高，從而促進各省市高新技術產業的出口技術水平。

基礎設施水平Stru的系數也都在1%的顯著性水平下顯著，分別為0.513、0.51、0.594，這表明基礎設施水平顯著促進了高新技術產業出口技術水平。可能的原因是高新技術產業帶有集成性的特點，而優良的基礎設施如路網運輸條件等，為零部件運輸整合提供了便利，從而優化高新技術產業運轉效率并最終促進出口技術升級。

外商直接投資Fdi在三種情況下均沒有通過至少10%的顯著性檢驗，且其系數均為負。這表明外商直接投資無法顯著促進高新技術產品出口升級。可能的原因是高新技術產業是我國各省市重點扶持、大力發展的項目，比較重視高精尖領域的自主研發創新，而我國外商直接投資更多集中在加工貿易領域，技術溢出程度不高。

（二）分位數回歸分析

在基準回歸得到銀行借貸渠道增長可以顯著促進高新技術產業出口升級的結論基礎上，為了更為精準的描述其對于高新產業出口升級整個條件分布的影響，本文使用分位數回歸法分析模型（2），以進一步探究銀行借貸渠道對于各分位下高新產業出口升級的具體影響。分位數回歸法的原理是將原先的均值分布推廣到各個分位數分布，這種方法能夠更加全面地描述被解釋變量的條件分布，可以分析解釋變量如何影響各分位點下的被解釋變量，進而達到細化研究的目的。此外，盡管本文并未在回歸模型中設置空間坐標變量，但由于高新技術產業在不同省份具備差異性，因此能夠起到異質性分析的作用。

由表2可知，銀行借貸渠道Fin1在0.75分位和0.9分位下系數顯著為正，都通過了1%顯著性水平的檢驗，但其在0.25分位下的系數為0.0336，且沒有通過至少10%的顯著性水平檢驗。具體的，Fin1在0.75分位和0.9分位下的系數值分別為0.44和0.643，這表明銀行借貸渠道的規模每提高1個百分點，可以促進中高端高新產業出口技術水平提升0.44個百分點，而對于尖端高新產業，其推動出口升級的作用更大。綜合來看，銀行借貸渠道能夠顯著促進中高端及尖端高新產業的出口技術水平，但對于低端高新產業的促進作用并不顯著。即隨著高新技術產業由低端發展至中高端以上，銀行借貸渠道對于高新產業出口升級的影響處于增長態勢，其邊際作用在不斷加強。

本文試圖從融資供給端的角度來分析其背后可能的原因。從供給端來看，銀行借貸渠道的融資渠道雖然具有體量大、渠道廣及體制完備等特征，但也因此對企業的融資需求采取較嚴格的資信檢測體系，即依據高新技術企業現有的資產及利潤收益情況等，來評估企業中長期貸款的授信額度。這對于發展初期規模較小的高新技術企業產生不利影響，銀行借貸渠道無法為其提供發展所需的足夠資金，導致其促進低端高新產業出口升級的作用有限。而對于那些已經發展至中高端以上的高新技術企業，由于他們良好的盈利能力與較高的償債能力，銀行借貸渠道更愿意為其提供融資支持，導致銀行借貸渠道能夠顯著促進中高端以上高新產業的出口技術水平。

表2 分位數回歸分析

研發投入Rd的系數分別在0.25分位和0.75分位下顯著，但在0.9分位下不顯著，這表明隨著高新產業由低端轉向中高端階段，研發投入促進出口技術水平的作用也在增強，但在高新產業達到一定高度向尖端階段發展時，研發投入的促進作用將不再顯著。可能的原因是高新產業的研發投入具備邊際效益遞減的特征，發展至尖端階段后，研發雖然依舊是重要環節，但研發投入難以繼續明顯的促進出口技術水平。

基礎設施水平Stru在0.9分位下的系數為0.396，且通過了1%顯著性水平的檢驗，而其在0.75分位下只通過了10%顯著性水平的檢驗，在0.25分位下則不顯著。這表明基礎設施水平對各階段高新產業出口技術水平的促進作用是遞增的，其對尖端高新產業的作用最大，中高端其次，而沒有顯著促進低端高新產業出口升級。可能的原因是中高端以上高新產業更依賴于零部件的整合運輸及產成品的渠道運輸等基礎設施水平。

外商直接投資Fdi的系數在0.25分位下的系數為0.128，且通過了1%顯著性水平的檢驗，但在0.75與0.9分位下并不顯著，沒有通過至少10%顯著性水平的檢驗，且系數均為負。這表明外商直接投資只能夠促進低端高新產業出口升級，但無法作用于中高端以上高新產業。可能的原因是其產生的技術溢出效應有限，更多是以非核心技術換取我國龐大的需求市場，導致外商直接投資在一定程度上只能促進低端高新產業的出口技術水平。

六、結論與建議

研究結果表明：第一，銀行借貸渠道能夠顯著促進高新技術產業出口升級，而股票資本渠道對其的促進作用則十分有限。研發投入、基礎設施水平也能夠顯著促進高新技術產業出口升級，外商直接投資沒有產生對其的顯著正向作用。第二，銀行借貸渠道對中高端及以上高新產業出口升級的正向作用顯著，且隨著高新產業向尖端水平發展，銀行借貸渠道的促進作用也越大。但銀行借貸渠道并沒有顯著促進低端高新產業出口升級。第三，研發投入能夠顯著促進中高端及以下的高新產業出口升級，但其無法顯著作用于尖端高新產業。基礎設施水平對中高端及以上高新產業出口升級有顯著正向作用。外商直接投資只對低端高新產業有顯著的正向作用，而沒有顯著作用于中高端及以上高新產業。

因此，本文主要提出以下的政策建議：首先，在保持銀行借貸渠道促進高新產業出口升級的基礎上，優化我國的金融渠道并完善多層次的資本市場格局，引導股票資本渠道助力高新產業出口升級，如采取設立“科創板”等創新型舉措，積極為高新產業打造金融渠道平臺，煥活我國高新產業的龐大潛力。其次，積極拓展銀行借貸渠道層面，助力規模龐大的中小微高新技術企業發展，有效縮短行業內部差距，增強高新產業出口的整體技術水平。再次，加強基礎設施建設水平并致力于為技術密集型行業服務，通過擴大各省市的交通路網密度與通訊設備覆蓋等，提升高新技術產業的運營效率與產出水平，打通省市交通邊界以建立高效運輸模式，為高新技術產業的協同創新提供便利。最后，繼續加大研發投入力度，鼓勵基礎學科研究，不斷改善企業營商環境，吸引國內外高端人才的加入，同時也要提高對企業研發的知識產權保護，實現對技術創新的良性激勵。