科技金融支持效應非對稱性研究

一、導論

在現代經濟中，科技與金融已經成為生產力中最活躍的要素。隨著科學技術的不斷進步和經濟全球化水平的不斷提高，科技與金融之間相互結合、互利互動的關系已逐漸顯現出來。科技與金融的有機融合是實現高新技術產業蓬勃發展，提高自主創新能力的基礎和保障。國家“十二五”科技發展規劃明確提出要重點發展科技金融服務，推進科技服務業創新發展。

當今創新驅動發展的時代，科技與金融的結合與互動成為經濟發展中最為核心的要素之一。科技與金融的有機融合為高新技術產業提高自主創新能力提供堅實的保障基礎。國家“十二五”科技發展規劃中將科技金融列為重點發展方向，“十三五”規劃中仍繼續強調推進科技服務業創新發展。如何加強科技金融的支持效應已成為學者們普遍關注的問題。

參考借鑒趙昌文等( 2009)及國家“十二五”科學和技術發展規劃 ( 2011)對科技金融的論述，本文認為科技金融是由政府、金融機構、市場投資者等各金融資源主體向從事科技創新研發、成果轉化及產業化的企業、高校和科研院所等各創新體，提供各類資本、創新金融產品、金融政策與金融服務的系統性制度安排，以實現科技創新鏈與金融資本鏈的有機結合。

從科技創新資金投入主體看，科技金融可以分為公共科技金融與市場科技金融。公共科技金融中，政府作為主體參與分為直接與間接二種情形。直接支持即政府直接通過財政支出促進科技發展；間接支持即政府通過對銀行等金融機構的財政補貼以及政策傾斜促進金融機構對企業開展信貸服務等。

國內外學者從不同視角對科技金融進行了研究。國外學者沒有直接提出科技金融的概念，側重于研究金融支持科技創新的效率、效果和路徑以及科技金融政策的必要性。

Schumpeter(1912)分析論證了貨幣投入、信貸、利率在科技創新中起到的重要作用。此后，大量學者從不同方面論述了金融對科技創新的作用；Gurley(1960)以商業銀行和中央銀行為研究對象，論證了銀行系統在一國科技創新中的作用；Levine等(2000)實證分析了金融要素與資本要素對經濟增長貢獻的區別。

國內學者主要從科技金融的本質、現狀與問題、機制與體制、路徑與模式、風險與效益等方面開展了大量的理論和實證研究。房漢庭(2010)分析了科技金融的本質，指出科技金融是科技創新與金融創新的深度結合；張育明(2001)研究了科技金融相關體制，指出一國科技與金融結合的模式與一國經濟體制與投融資體制息息相關。周昌發(2011)也從金融擔保機制、信息共享機制分析了科技創新發展緩慢的原因；王朝平等(2013)針對武漢市金融資源與科技資源有機結合、良性互動提供對策建議。

綜上所述，已有研究中關于金融創新與科技創新之間關系的研究主要限于一般宏觀表象，而其多數圍繞金融創新對科技創新產出的單向效應。本文將公共科技金融指數、市場科技金融指數、科技金融產出指數作為科技金融綜合指數，針對我國科技金融產出程度的差異，從促進企業R&D投入的視角，研究政府財政支出與金融機構支出的資助效果的非對稱性特點。以期得到在當前科技金融發展程度下，我國政府以及金融機構如何更好地發揮作用以促進企業R&D投入。

二、實證模型

門限模型表現出變量間相互關系的狀態轉換，當門限變量高于或低于門限值時，變量間的線性關系呈現不同的情形。其轉換過程基于變量的系統狀態。以兩區制多元門限模型為例，高區制指門限變量大于門限值的區域，低區制指門限變量小于門限值的區域。上述兩區制多元門限模型具體可表達為：

其中：yt為被解釋變量，xt為解釋變量組成的向量，qt為門限變量，γ為門限值，μ1,t，μ2,t為殘差項。

令It(γ)={qt≤γ}。當qt>γ時，It(γ)=0，當qt≤γ時，It(γ)=1。

令xt(γ)=xtIt(γ)。上述模型進一步可表示為：

其中，殘差項μt=(μ1t,μ2t)，α，β和γ為待估參數。指標體系設立和數據來源

1.科技金融指標設立

為了研究政府財政支持與金融機構支持對科技金融產出的影響，我們構建科技金融發展指標體系，解釋變量設立公共科技金融指數(PTI)、市場科技金融指數(MTI)、科技金融產出(TFI)三個一級指標，各類二級指標如下圖所示。由于企業R&D活動在提高創新、技術進步、生產率和經濟增長等方面具有重要作用，政府及金融機構的資助效果從促進企業R&D投入視角來衡量，所以被解釋變量設立為企業R&D投入(RD)。本文選取2000年至2015年相關數據，時間跨度為16年。數據來源于歷年《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《中國金融年鑒》。

表1 科技金融發展指數的構成

科技金融發展指數劃分為公共科技金融指數、市場科技金融指數、科技金融產出指數。

公共科技金融指政府為促進科技創新所進行財政撥款，包括政府對企業、科研機構、高等院校的R&D 活動的激勵。包括直接的R&D 經費資助以及間接的稅收補貼、稅收返還、政府支持的政策性貸款等方式。由于稅收返還或補貼等間接數據并不容易獲取，因此公共科技金融指標選取我國財政科技撥款占財政支出比；我國科技、研發經費支出占GDP比表示。該項指標主要分析我國政府對企業的直接R&D資助對企業R&D投入的影響。

市場科技金融可進一步細分為商業銀行科技貸款和科技風險投資。現有研究表明，銀行信貸環境對企業R&D投入有顯著影響。考慮到科技風險投資水平受國家宏觀政策影響，需要從國家層面衡量。因此，市場科技金融指數選取我國商業銀行科技貸款占科技經費支出比、我國區域銀行貸款占區域生產總值之比表示。

科技金融產出指數由我國專利授權數占科技經費支出比與我國技術市場成交額占科技經費支出比構成，該指標表示科技金融產出的效率，用已經轉化為現實生產力表示。

企業R&D 投入。本文專門選取我國大中型工業企業的數據為樣本，即本文中的企業R&D 投入主要是指大中型工業企業的R&D投入，相關數據較易獲取。

2.模型檢驗

(1)變量平穩性檢驗

假設面板數據中各截面序列具有不同的單位根過程，本文選用基于Fisher ADF、Fisher PP檢驗統計量的Maddala and Wu檢驗。檢驗結果顯示模型中所使用的變量都是非平穩的I(1)過程。

(2)科技金融產出度影響下公共科技金融與市場科技金融有效性門限檢驗

進行非線性門限檢驗時，在解釋變量中加入滯后一期的被解釋變量，在文中選擇滯后1，2，3期進行檢驗，用上文所述拉格朗日乘數(LM)檢驗非線性門限效應，為了反映科技金融支持經濟增長的非線性關系，本文用科技金融產出指數作為門限變量，分別從政府及金融機構支持科技創新的角度形成公共科技金融指數與市場科技金融指數。以科技金融產出指數為門限變量的模型中，公共科技金融指數及市場科技金融指數的各項二級指標LM統計量均在10%的水平下拒絕了線性的原假設，即表明我國政府及金融機構對科技創新的支持對GDP增長存在非對稱性影響。

表2 貨幣政策有效性門限效應檢驗

(3)門限個數檢驗

在進行門限回歸分析之前，應進一步具體確定模型存在的門限個數。當門限效應存在時，如通過一個門限檢驗，則回歸模型為單門限回歸模型；如通過二個門限檢驗，則回歸模型為雙門限回歸模型，以此類推、由F檢驗結果(見表2)，發現模型在以科技金融產出指數為門限變量時，均存在一個門限，即均為單門限回歸模型。因此，分別構建如下單門限回歸模型：

RDt=C+α1PT1t+α2PT2t+α3MT3t+α4MT4t+β1XtI(TF5≤γ)+β2XtI(TF5>γ)

其中，

Xt=C+α1PT1t+α2PT2t+α3MT3t+α4MT4t

其中，

表2 門限個數檢驗

(4)門限值的確定

文章運用Hansen(1999)提出的序貫估計法對門限回歸模型中的門限進行求解，并得到門限值的置信區間。由表3所示，二個門限變量的門限值均處于95%置信水平區間內。門限值在LR(likelihood Ratio)等于零條件成立時確定。

表3 門限值求解結果

(5)貨幣政策有效性非對稱性估計

根據表2所示門限效應檢驗結果，以科技金融產出指數作為門限變量，針對公共科技金融、市場科技金融對企業R&D投入的影響不同區制下表現的不同程度，再做進一步的估計，估計結果見表4。

表4 門限效應特征的貨幣政策有效性估計

注：(1)中括號中為up的表示上門限，為down的表示下門限；(2)以上估計值均在10%的水平上顯著。

表4結果表明，在模型(1)及模型(2)中，以科技金融產出指數，即專利產出率(專利授權數占科技經費支出比TF5)以及技術市場成交率(技術市場成交額占科技經費支出比TF6)為門限變量，公共科技金融及市場科技金融對企業R&D投入的影響在門限值上下均表現明顯的非對稱性特點。

總的來看，政府財政及金融機構支持科技創新的效果分別在上下呈現非對稱性特點。對專利產出率(TF5)0.0357以及技術市場成交率(TF6)0.0623的變化反應均比較敏感。

科技金融有效性表現的非對稱性特點為：1)當專利產出率(TF5)比及技術市場成交率(TF6)高于門限值時，政府財政科技撥款及科技、研發經費支出對企業R&D投入變動的影響較小，即公共科技金融有效性較弱。而金融機構科技貸款、區域銀行貸款對企業R&D投入變動影響較大，即市場科技金融有效性較強。2)當專利產出率(TF5)比及技術市場成交率(TF6)低于門限值，政府財政科技撥款及科技、研發經費支出對企業R&D投入變動的影響較大。公共科技金融有效性較強。而金融機構科技貸款、區域銀行貸款對企業R&D投入變動影響較小，即市場科技金融有效性較弱。

另外，就科技金融有效性表現的非對稱程度來看，在以專利產出率(TF5)為門限變量時表現的差異較小，政府財政科技撥款及科技、研發經費在該門限值上下對企業R&D影響分別相差0.0403和0.0462 。而金融機構科技貸款、區域銀行貸款在該門限值上下對GDP影響分別相差0.1884和0.1115。

在以技術市場成交率(TF6)為門限變量時表現的非對稱性特點相對明顯，政府財政科技撥款及科技、研發經費在該門限值上下對企業R&D投入影響分別相差0.0815和0.0547。金融機構科技貸款、區域銀行貸款在該門限值上下對企業R&D投入影響分別相差0.116和0.1955。也就是說，在技術市場成交率因素影響下，公共科技金融與市場科技金融有效性表現的非對稱性程度更明顯。

從公共科技金融與市場科技金融對企業R&D投入影響表現的非對稱性的差異來看，金融機構科技貸款有效性在技術市場成交率門限值上下表現的差異為0.116，在專利產出率門限值上下表現的差異為0.1884，均大于財政科技撥款及科技、研發經費投入在門限值上下表現的差異。總體來說，市場科技金融有效性受技術市場成交率、專利產出率變動相對較為敏感。

三、原因及對策建議

從上文中可以發現公共科技金融與市場科技金融有效性呈現非對稱性特點表現出較明顯的共性及差異，究其原因，主要有以下幾個方面：

當技術市場成交率與專利產出率低于門限值時，說明市場中需要支持的科技型企業總體來看正處于初創期或成長期，此時科技企業往往缺少抵押品，市場前景不明。政府的科技計劃、科技撥款、政策性貸款以及創新補貼等財政支持的特點與初創期、成長期的科技型企業的輕資產、風險大的特性比較適應。政府政策與資金更傾向扶持此階段技術附加值高，擁有良好市場前景好的科技產品和項目，所以政府的財政支持對于此階段的科技型企業R&D投入影響程度較大，能更好促進企業R&D投入，即公共科技金融支持效果較好。

當技術市場成交率與專利產出率低于門限值時，說明科技產品和項目處于產業化前期，處于初創期、成長期的科技型企業要經過較長的成果轉化周期，在這個過程中，金融機構對一般信貸資金的投入十分謹慎，科技型企業如果缺乏有效資產抵質押和信用保證，一旦企業不能成功實現從成長期到成熟期轉換，貸款本息將無法收回。這而對于商業銀行等金融機構而言，存在著很大的風險性。信貸資金對安全性、流動性和效益性相統一要求與處于初創期、甚至成長期的科技型企業的特性相比，矛盾沖突比較明顯。因此，金融機構信貸資金對于此階段的科技型企業R&D投入影響程度較小，即市場科技金融的支持效果相對較弱。

在技術市場成交率與專利產出率高于于門限值時，科技產品和項目增長潛力開始顯現，此階段金融機構逐步加大對此類企業發放短期乃至中長期貸款的力度，風險投資資金也開始介入，所以此階段市場科技金融在一定程度上其支持效果對技術成交率變動反應更敏感，金融機構信貸資金對科技型企業R&D投入影響程度較大。因為金融機構信貸資金的安全性、流動性、效益性的要求與成熟期科技型企業的低經營風險、目標市場明確的特性相適應。處于成熟期的，具有廣闊市場認同和穩定現金流的科技產品或項目，往往是金融主體爭相服務的客戶。在實踐過程中，國內銀行在通過信貸服務科技企業同時，又通過與擔保機構合作分享了科技企業的風險收益，從而達到總的風險與收益匹配。

綜上所述，當前我國經濟和產業發展尚處于初級階段，科技金融產出亦處于較低水平。我國現有的金融體制呈現供給主導型特點。在供給主導型科技金融模式下，政府應將科技發展作為政府目標或實現政府目標的主要手段，努力提高科技金融服務效率。如果政府直接利用其行政權力對金融資源投向施加影響，將控制的金融資源配置到科技產業，這種行政干預容易損害金融資源配置效率并產生金融風險。因為供給主導型金融體制與需求追隨型金融體制不同，金融資本的逐利本性難以自發與產業資本融合，金融資本與產業資本的融合需要外生的激勵誘致創新性投資。所以對于當前發展初期的科技企業或科技產業，政府應加大公共科技金融支持力度，直接通過現有的國有金融體系或通過為私人金融機構提供直接或間接補貼，促使私人金融資本實現與產業資本的融合。同時，政府應該更大程度轉而尋求建立獨立的政策性金融中介的方法實現其目標，譬如由政府出資建立專門的科技銀行、科技保險公司、科技產業投資基金等或者要求現有政策性金融中介開展科技金融服務。

(武漢工程大學，湖北 武漢 430223)

[1] Levine R，Louyza N，T Beck.Financial international and growth causality and cause[J].Journal of Monetary Economics，2000(46)：31-77.

[2] Chou Yuan K，Chin M S.Financial innovations and endogenous growth[A].Working paper[C].2001.

[3] Aghion P，Howitt P.The effect of financial development on convergence：theory and evidence[J].The Quarterly Journal of Ecomomics，2005(10)：173-222.

[4] 房漢庭.關于科技金融理論、實踐與政策的思考[J].中國科技論壇，2010(11)：5-10.

[5] 張育明.技與金融結合的機制與模式[J].經濟學家，2001(4)：127-128.

[6] 楊勇.科技金融發展模式初探[J].科技管理研究，2011(10)：24-31.

[7] 崔毅，趙韻琪，楊麗萍.基于DEA 方法的廣東科技與金融結合效益評價[J].華南理工大學學報：社會科學版，2010(4)：10-13.

[8] 周昌發.科技金融發展的保障機制[J].中國軟科學，2011(3)：72-81.

[9] 趙昌文，陳春發，唐英凱.科技金融[M].北京：科學出版社，2009.

[10] 劉思.國內發達地區科技金融創新模式對廣東的啟示[J].案例研究，2012(9)：61-63.

[11] 胡義芳.武漢市科技金融發展的思考[J].科技信息，2012(35)：19-23.

[12] 王朝平，石俊馬.武漢市科技金融現狀及發展對策[J].科技進步與對策，2013(20)：50-58.