不同融資方式對技術創新影響的差異性分析

李守偉，何建敏

（東南大學 經濟管理學院，南京 211189）

不同融資方式對技術創新影響的差異性分析

李守偉，何建敏

（東南大學 經濟管理學院，南京 211189）

文章依據2000～2007年我國30個地區的相關數據，采用面板數據模型分析了不同融資方式對技術創新的影響，實證研究表明：外商直接投資、政府投資、企業投資以及金融機構貸款四種融資方式均對我國技術創新產生正向促進作用，但是這四種不同融資方式對技術創新的貢獻大小不同，其中政府投資對技術創新貢獻最大，其余依次為企業投資、外商直接投資和金融機構貸款。不同融資方式對技術創新影響的程度不同，這為提高我國技術創新能力制定相關的科技政策提供了參考的依據。

融資；技術創新；面板數據

0 引言

技術創新實現的技術進步對國家經濟增長起著至關重要的作用，發達國家的實踐已表明，技術進步對經濟增長的貢獻率在90年代已高達80%左右。因此，要提升國家、產業和企業的競爭力，必須依靠技術創新。而技術創新是一個復雜的過程，在各個階段都需要大量的資金投入，技術創新投資中存在的問題不同于一般投資，造成技術創新的融資成本高于其他一般投資，從而會使得一些發明創造因為資本成本過高而不能獲得資金投入。在國外，支持技術創新發展的融資方式主要包括銀行信貸、風險資本、政府投資、社會基金等，形成了各具特色的技術創新投入模式。目前我國技術創新的科技活動經費主要來自政府、企業以及金融機構。隨著我國對外開放和風險投資的發展，外商直接投資與風險投資也成為了我國技術創新的資金來源。

綜合國內外相關研究可以發現，目前研究主要從理論與實證方面分析了外商直接投資與風險投資兩種融資方式對技術創新的影響。然而，技術創新的其他融資方式也對其產生重要的影響，它們對技術創新的貢獻有何差異呢，目前對此尚無研究。針對此，本文將實證分析技術創新的不同融資方式對其影響。由于風險投資在我國發展的時間較短，考慮到數據的可獲得性以及實證分析的準確性，本文研究的融資方式不包含風險投資，主要研究的為外商直接投資、政府投資、企業投資以及金融機構貸款。

1 研究設計

1.1 變量選取

（1）不同的融資方式

根據我國的具體情況，技術創新所能采用的融資方式有:政府投資、基金投資、企業投資以及發行股票等直接投資方式；以銀行借款為主，以政府貼息、融資擔保、出口信貸為輔的間接融資方式。其中，政府投資、企業投資、金融機構貸款以及外商直接投資是技術創新的主要融資方式。

外商直接投資(FDI)。外商直接投資是我國改革開放以來利用外資的主要方式，外商直接投資的進入不僅彌補了特定時期下我國經濟建設中資金、技術短缺的問題,也對中國經濟的快速發展起到了積極作用。實際上發展中國家引進外資就是希望通過外商直接投資從而引進技術，即“以市場換技術”，促進技術創新，最終實現產業升級和技術進步。我們采用《中國統計年鑒》公布的實際利用的外商直接投資金額作為變量FDI的指標。

政府投資(GI)、企業投資(EI)與金融機構貸款(FL)。目前我國各級政府均以財政撥款的方式成立了各種方式的科技發展基金、創新基金、投資基金，扶持科技型中小企業的發展。同時企業為了擴大生產能力，確保、擴大自己產品的市場份額等對技術創新進行投入。目前政府和企業是我國技術創新投資的主體。由于我國資本市場不夠發達，向金融機構的信貸融資方式解決自己的資金需求也是技術創新的主體企業采用融資方式。但科技型中小企業向金融機構貸款難，金融機構貸款在技術創新資金中的比例很小。

（2）人力資本（L）

人力資本的不斷積累是FDI能夠促進發展中國家技術進步和經濟增長的關鍵。許多實證檢驗表明中國人力資本存量對技術進步有著正向的促進作用，具有良好訓練和素質的勞動者對于技術的運用、改進和創新能夠起到積極的推進作用。

（3）技術創新(TI)

表1 面板數據單位根檢驗結果

表2 面板數據協整檢驗結果

對于技術創新的具體概念有很多種定義，但歸結起來看就是一個新的技術思想的形成到研究開發、生產、進而到第一次商業應用等有關的技術經濟活動。對于技術創新的度量，目前主要有三種類型指標:創新投入，如R&D支出；創新中間產品，如專利；創新最終產出，如創新數目。然而，在技術創新的這些度量指標中，由于專利數據易獲得，被使用得最多，在本文也不例外，我們使用專利申請受理數(PAN)來度量技術創新。

1.2 模型設計

本文將技術創新看作是一項知識的生產活動，基于知識生產函數的Cobb-Douglas方式研究不同融資方式對技術創新的影響。Cobb-Douglas生產函數為：，其中 Y 表示研發活動產出，K和L分別代表研發活動的資金和人員投入，α、β分別為研發活動的資金和人員投入的彈性系數，ξ為隨機誤差項?；谏鲜龅闹R生產函數，本文構建如下分析模型：

上述模型的涵義為：技術創新是利用專利受理數(lnPAN)度量的，技術創新的資金投入來源于外商直接投資(lnFDI)、金融機構貸款(lnBI)、政府投資(lnGI)和企業投資(lnEI)，人員投入是指全國科技活動人員(lnL)，其中c表示誤差項。

考慮到技術創新過程中，資金的投入到產出需要一定的時間，因此我們假定技術創新的投入產出有一個固定的時滯，設為j年。同時面板數據較截面數據和時間序列數據要有優勢：采用面板數據首先突破了總量研究的同質性界定；其次大大增加了樣本的個數，擴大了統計模型獲取信息尤其是結構信息的能力提高了數據分析和模型的解釋能力。因此將上述模型(1)修改為下面模型：

其中，t表示年份，t-j表示滯后期為j年。本文假設滯后期j為2，也就是投入到產出的時間為2年。

2 實證分析

2.1 樣本數據

本文選取 2000～2007年的外商直接投資、金融機構貸款、政府投資、企業投資、科技專利受理數以及科技活動人員數量6個指標的數據進行實證分析，分別用 FDI、BL、GI、EI、PAN 以及 L 表示。使用的數量來源于《中國統計年鑒》與《中國科技統計年鑒》。在樣本選取中由于西藏數據缺乏，因此本文考察不包括西藏和港澳臺在內的其他30個省市。本文采用的是Eviews6.0軟件進行實證分析的。

2.2 樣本數據的相關檢驗

只有在面板數據平穩或者具有協整關系時，模型的回歸結果才是有效的。因此，下面我們對面板數據進行平穩性檢驗和協整檢驗。

（1）面板數據平穩性檢驗

本文利用Eviews6.0，同時采用LLC、IPS、ADF和 PP四種方法對變量進行平穩性檢驗，檢驗結果如表1。從表1的檢驗結果可知，lnFDI、lnRI、lnBL、lnPN 以及 lnK 均是一階單整的。

（2）面板數據協整檢驗

由于面板數據存在單位根，因此需要繼續判斷變量間是否存在協整關系。我們采用Kao檢驗與Pedroni檢驗進行協整分析，檢驗結果如下表2。由于表2中得到的8個統計量中，只有3個不能拒絕“各面板變量之間不存在協整關系”的零假設，所以據此判定在各個面板數據之間存在協整關系，可進一步進行回歸分析。

2.3 模型估計與分析

在模型(2)的基礎上，下面我們首先分別分析每種融資方式與技術創新的關系，然后分析不同的融資方式與技術創新的關系。為判斷使用固定效應模型(Fixed Effects Model)還是隨機效應模型(Random Effects Model)，本文對2000～2007年中國30個地區的面板數據進行Hausman檢驗，檢驗結果如表3。

按照上述模型的Hausman檢驗結果，對上述5個模型進行估計，各個模型的估計結果見表4。表4列出了各個模型分別采用相應的模型設定進行估計的主體結果。總體上，五個模型 F 值分別為 250.9798、550.1503、142.8637、365.4278、475.4284，均整體上通過了模型的顯著性檢驗。調整后的R2分別為 0.9774、0.9922、0.9839、0.9187、0.9890，這也體現了各個模型較為理想的擬合優度，具有較好的解釋能力。五個模型中人力資本的系數均為正，并且相應的t檢驗值均通過了顯著性檢驗，這說明了我國人力資本在技術創新中具有正向促進作用，這和已有的研究結果一致。

表3 Hausman檢驗結果

表4 模型回歸結果

（1）不同融資方式與技術創新的關系

模型1～模型4都以專利申請受理數度量的技術創新為因變量，分別以四種融資方式：外商直接投資、政府投資、企業投資以及金額機構貸款為自變量。四個模型估計結果中，各個自變量的系數均為正數，此外模型5中的外商直接投資、政府投資、企業投資以及金額機構貸款的系數也為正數，并且5個模型中的相應變量系數均通過顯著性水平檢驗，這說明不論從單個融資方式分析還是將不同融資方式進行整體分析，都表明四種融資方式都對技術創新產生促進作用。

（2）不同融資方式對技術創新影響差異性分析

雖然，四種融資方式都對技術創新產生正面效應，但它們對技術創新影響具有差異性。從模型1～模型4中外商直接投資、政府投資、企業投資以及金額機構貸款的系數可知，當它們分別每增長1%，相應的專利申請受理數分別增加0.1124%、0.8842%、0.3427%、0.1074%，可見四種融資方式中政府投資對技術創新的貢獻最大，其余依次為企業投資、外商直接投資和金額機構貸款。從模型5中外商直接投資、政府投資、企業投資以及金額機構貸款的系數比較可得到相同的結論。

政府投資與企業投資對技術創新貢獻較大，這是因為目前我國技術創新的資金主要來源于政府和企業投資。但是從我國科技資金籌集中的政府資金和企業資金比例來看，政府資金占的比例小于企業資金比例，但是政府對技術創新的貢獻大于企業資金對技術創新的貢獻，這是因為政府投資與企業投資的目的不同造成的。政府資金一般是通過 “科技攻關”、科技發展基金、創新基金等方式資助技術創新的主體的，政府的創新基金主要是支持科技型企業進行高新技術成果轉化以及開展技術創新活動的，政府投資不是因盈利為目的的，而是通過相關創新項目的支持，增強技術創新的主體的創新能力、增強國家、企業的技術水平的。只強調社會效益，不在乎投資的經濟效益的。而企業投資主要是尋找企業新的發展空間、新的利潤增長點，以盈利為目的的。

我國利用外商直接投資引進國外的先進技術，這對我國技術創新起到積極的作用，但是其對技術創新的影響顯著小于政府與企業投資對技術創新的影響，但是其影響強于金融機構貸款對技術創新的影響。在四種融資方式中金融機構貸款對技術創新的影響最小，這是因為金融機構貸款在我國技術創新資金的比例小，在我國技術創新中發揮的作用不是很強。

3 結論

本文基于2000～2007年中國30個省市的面板數據，實證檢驗了外商直接投資、政府投資、企業投資以及金融機構貸款四種不同融資方式對我國技術創新的影響。研究顯示，四種不同的融資方式對我國技術創新均產生正面效應，但對技術創新影響具有差異性。該結論為提高我國技術創新能力提供一定的理論參考，據此本文提出如下建議：第一，要把政府投資與企業投資作為技術進步的主要動力，政府和企業都應加大對技術創新的投入，同時應引導企業資金向技術創新開發投入，提高我國技術研發水平，從而提高我國技術的進步。第二，繼續引進外商投資，發揮外商直接投資對技術創新的促進作用，尤其是引進技術含量高的外資，培養高素質人才吸收外商直接投資過程的高新技術的溢出效應，這樣會提高企業乃至整個國家的技術創新水平和自主創新能力。第三，采取相關政策解決企業金融融資難的問題，充分發揮金融機構貸款在技術創新的正面效應。

當然，技術創新的融資方式有很多種形式，在充分發揮外商直接投資、政府投資、企業投資以及金融機構貸款在技術創新的促進作用的同時，應加強其他的融資方式對技術創新的影響，如風險投資，已有的研究表明風險投資對技術創新具有巨大的推動作用，甚至研究表明風險資本增加會帶來專利數的增加，其效應是普通R&D的3.1倍。因此，我們要充分發揮各種技術創新的融資方式的積極作用，這樣才能提高我國技術創新水平，發揮技術進步對我國經濟社會的推動作用，建設創新型國家。

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F222.3

A

1002-6487（2011）10-0068-03

國家自然科學基金項目(70671025)；教育部人文社科研究項目(09YJA630021)；江蘇省自然科學項目(BK2009290)；東南大學優秀博士學位論文基金資助(YBJJ1014)

李守偉（1984-），男，安徽蚌埠人，博士研究生，研究方向：區域經濟。

何建敏（1956-），男，江蘇無錫人，教授，博士生導師，研究方向：區域經濟。

（責任編輯/易永生）