金融發展、財政支持與自主創新關系的實證分析

黃傳華,陶群山,魏 驊

(安徽中醫藥大學 醫藥經濟管理學院，安徽 合肥 230012)

一、引言

企業是自主創新的主體和核心，而技術創新和產品研發又具有公共產品的屬性，單靠市場力量推動難以激發企業的自主創新熱情。政府需要通過完善的政策環境、制度環境和市場環境來誘導企業進行自主創新，提升產品競爭力和企業競爭力。政府如何推動企業自主創新，實現經濟增長方式的轉變、產品結構的調整和經濟的轉型與升級，是當前政府科技工作的基點和核心。我國政府高度重視企業自主創新能力的培育。2015年中共中央、國務院頒布《關于深化體制機制改革加快實施創新驅動發展戰略的若干意見》明確了加快實施創新驅動發展戰略的任務，營造大眾創業、萬眾創新的政策環境和制度環境。實施科技自主創新實現經濟增長由要素驅動轉變為技術創新驅動，實現經濟根本轉型和升級有著重要意義和深遠影響。當前我國政府正不斷完善財稅支持政策，強化金融創新和資本市場功能，通過優化政策環境和制度環境，創建自主創新平臺，整合創新資源，推動企業自主創新。政府運用財政政策和金融政策誘導企業進行自主創新，其作用機理和政策效果如何？這些問題是當前學術界和政府關注的問題，也是本文期待解決的重點所在。

國內外學者對自主創新及其驅動因素進行了廣泛而深入的研究。對于自主創新的含義，傅家驥(1998)[1]認為自主創新是企業通過自身努力和探索形成技術突破，攻破技術難關并最終通過轉化而創造預期價值；劉志迎(2014)[2]認為自主創新是“主權在我的開放式創新”，在自主研發的同時，還需要引進技術加以自我消化吸收再創新。對于自主創新的效應，Minasian(1962)、Mansfield(1965)朱有為，徐康寧(2007)[3]、沙文兵和李桂香(2011)[4]認為自主創新能夠顯著地提升生產率。對于自主創新的驅動因素的實證研究，孫斐和黃卉等(2010)[5]從科技經費的投入和支出視角研究了我國的自主創新能力的影響因素。王喬(2014)[6]以我國高新產業為例實證研究了產業內貿易對自主創新能力的影響機制。羅登躍(2010)[7]運用因子分析法對我國30個省、市企業的自主創新能力進行了評價。本文在現有研究成果的基礎上將以金融環境、政府政策環境及產業發展環境為背景從金融發展、財政支持及產業升級等方面以安徽省為例實證研究自主創新的驅動因素及激勵機制。

二、研究假說

本文認為政府通過完善的政策環境，運用財政補償、信貸政策降低企業自主創新成本，誘導企業積極加大科技創新投入，進行技術創新和產品創新；增加人力資本投入又會通過提高技術研發和模仿的效率而推進企業自主創新，而產業升級則會改善自主創新的環境，通過產品市場需求拉動技術創新，為企業自主創新提供動力機制。因此，本文提出以下研究假說。

金融發展為企業自主創新提供完善的融資環境并規避投資風險，從而有利于促進自主創新活動。關于金融發展對技術創新的研究，Saint-Paul(1992)[8]考慮到技術創新的風險性，認為完善的金融市場通過多元化投資來化解風險，并能為社會化大生產和技術創新提供資金支持。李新功(2011)[9]研究了金融對企業技術創新的促進機制，在此基礎上提出了政府與金融業相融合的混合信貸體制。alessandro and Stoneman(2008)[10]基于歐盟的金融市場相關數據研究了英國的金融發展與科技創新之間的關系，得出兩者之間呈現正相關關系。Ang(2010)[11]運用韓國的時間序列數據對金融部門與R&D 活動在技術創新中的作用進行了實證研究，認為金融市場化對國家科技創新具有較強的促進作用。發達國家有著完善的金融市場環境，金融發展對自主創新有著較強的促進作用，但我國的金融市場并不發達，金融發展對自主創新的促進作用也相對較弱，本文將選擇合適變量對這一機制進行實證分析。

政府的公共政策支持有利于彌補金融市場發展的欠缺，對企業自主創新具有較強的促進作用。Leleux and Surlemon(2003)[12]基于1990—1996年間歐洲15國的公共部門風險資本和私人部門的風險資本來源及其發展數據研究時發現，政府的公共支出和干預為科技創新和創業投資發出長期許諾的信號，有利于激勵市場主體從事科技創新。Hyytinena and Toivanen(2005)[13]以芬蘭為例研究了政府的公共財政支持對科技創新的促進作用。而在我國金融市場不發達的背景下，財政支持將成為金融市場的有效補充，本文將選擇政府對科研的財政支持作為變量來驗證政府的公共支出對自主創新的影響機制。

人力資本是企業自主創新的重要促進因素，人力資本通過知識流動和技術轉移，進而提高企業自主創新的能力。鄒薇和代謙(2003)[14]研究了東亞經濟的增長因素，認為東亞經濟的起飛不僅取決于物質資本的積累，更重要的是非常重視人力資本的積累，人力資本水平的提高有助于其對發達國家高新技術的模仿與吸收。實證研究結論存在一定的差異：賴明勇等(2005)[15]對我國30個省級數據研究發現，人力資本對地區技術進步和經濟增長具有關鍵性的作用；而楊俊、李曉羽等(2007)[16]研究發現我國現有的人力資本已經達到有效技術模仿的臨界值，尚不能滿足全面自主創新的要求。本文認為人力資本的積累有助于自主創新能力的提升，將以安徽省為例對人力資本在自主創新中的作用進行實證分析。

產業升級有助于企業的自主創新，通過產品市場的細化而引起消費需求的擴張，而消費需求的擴張則會促使企業積極開展科技創新并引發產品創新，并引起需求拉動的創新。吳豐華、劉瑞明(2013)[17]則以我國30個省級面板數據進行分析研究了產業升級對自主創新的影響機制，實證結果表明產業升級能有效地帶動自主創新能力的提升。本文將以產業升級為背景研究產業結構變化對企業自主創新的影響。

三、模型的選擇與變量的設定

(一)理論模型設計

本文自主創新變量用自主創新的產出來表示，因而根據傳統的生產函數理論，技術創新產出應當是資本和勞動的函數，本文在傳統的生產函數y=f(l,k)的基礎上將自主創新的政策環境即產業發展狀況、金融發展狀況作為影響因素納入生產函數建立一個自主創新的生產函數：

y=f(IND,LAB,CAP)

(1)

函數中y表示自主創新產出，IND表示產業升級變量，LAB表示勞動投入，CAP表示資本投入。對自主創新生產函數取全微分，則有：

(2)

而資本投入又可以看成是金融發展水平和政府公共支出的函數即

CAP=F(FIN,GOV)

(3)

式中FIN表示金融發展水平，GOV表示政府公共支出水平，對上式全微分則有：

(4)

將(4)代入(2)得：

(5)

整理得：

(6)

dy=c+β1dFIN+β2dGOV+β3dLAB+β4dIND+ε

(7)

(7)式中，c表示常數項，ε表示干擾項。具體的實證回歸模型確定為：

yt=c+β1dFINt+β2dGOVt+β3dLABt+β4dINDt+εt

(8)

(二)變量的設定

在模型(8)中，y是被解釋變量，表示自主創新變量。自主創新是指擁有自主知識產權的核心技術和在此基礎上實現新產品價值的過程，包括原始創新、集成創新和引進技術的再創新。孫斐和黃卉等(2010)選取了國內外專利申請數、國外三大檢索收錄科技論文數、高技術新產品銷售總額和技術市場成交合同額指標，運用因子分析法對我國自主創新能力進行定量評價[5]。考慮到自主創新成果通常以新的科學發現和擁有自主知識產權的技術、產品、品牌來衡量。因而在本文中自主創新指標直接使用自主創新的產出指標，用發明、實用新型和外觀設計等三種專利受理量合計數來表示。

被解釋變量FIN表示金融發展程度指標，金融發展程度指標包括金融發展的規模指標、結構指標和效率指標等，三個指標主要從不同視角來對金融發展程度進行衡量。張軍等(2005)[18]認為以私人部門的貸款規模占GDP 之比作為金融發展程度衡量指標，周立等(2002)[19]運用金融市場化比率來衡量金融發展程度，錢水土和周永濤(2010)[20]在進行面板數據分析時，考慮到中央銀行的政策均衡效應，用地區總貸款余額×(1-國有經濟固定資產投資總額/全社會固定資產投資總額)來表示金融發展程度指標。相關研究表明，指標的選擇對研究結論不會產生實質性的影響。而本文以安徽省數據來研究金融發展對自主創新的影響機制，無須考慮政策的均衡效應，因而選擇金融發展規模指標作為金融發展程度的衡量指標，用地區金融機構貸款余額/GDP來表示金融發展程度。

GOV表示科研的財政支持力度，政府對自主創新的公共支出力度用自然科學和技術領域收入中政府資金部分來衡量；LAB表示科技創新人力資本狀況，用科技活動人員數量表示；IND表示產業升級程度，用工業產值占GDP之比來表示。

以上各指標數據來自歷年《安徽統計年鑒》《中國科技統計年鑒》和安徽統計局網站。相關變量的統計學描述見表1。

表1 相關變量的統計學描述

四、模型結果與分析

(一)數據的單位根檢驗

在進行協整關系分析之前要先對變量的平穩性進行分析，各變量只有在同階的平穩性條件下才能進行協整分析。檢查序列平穩性的標準方法是進行單位根檢驗，檢查單位根的方法很多，這里選用ADF檢驗。在檢驗時如果拒絕原假設，則檢驗序列不存在單位根；否則說明檢驗序列是不平穩的，還需對其差分后進行進一步檢驗，直到拒絕原假設來確定序列的單整階數。運用views8.0統計軟件來進行單位根檢驗，檢驗結果見表2，可以看出差分前各個序列的ADF檢驗值均大于不同顯著水平下的臨界值，而經過一階差分之后的各個序列的ADF檢驗值均小于不同顯著水平下的臨界值，各序列屬于一階平穩序列。因此，由ADF檢驗結果可知各系列均是非平衡序列且存在一階單整I(1)，滿足協整檢驗的條件。

表2 各變量序列的ADF檢驗

(二)johanseni協整分析

對于非平穩數列，如果其線性組合存在平穩性，則這個線性組合的變量間存在長期穩定的比例關系即為協整關系。這里運用johanseni協整分析方法對這五個變量序列進行協整分析，協整檢驗結果見表3。

表3 Johanseni協整檢驗結果

協整檢驗結果顯示，在對前三種關系的檢驗中，跡統計量與最大特征值均大于5%水平臨界值，P值也小于0.05，拒絕原假設；而在“最多存在3個協整關系”的檢驗中，跡統計量與最大特征值均小于5%水平臨界值，P值大于0.05，因而接受原假設。可見各序列之間存在穩定的協整關系。由標準化的協整系數表可以看出(見表4)，各解釋變量的系數均為正值，這說明金融發展、政府支持、人力資本對自主創新是具有促進效應的。同時，經濟結構的改善也有利于產業的自主創新。

表4 標準化的協整系數表

(三)Granger 因果關系檢驗

為了進一步分析各解釋變量對自主創新的相互影響關系，還需對這五序列進行 Granger因果關系檢驗，檢驗結果見表5。由Granger因果關系檢驗結果可以看出，在滯后2期的條件下，對于金融發展不是自主創新的原因檢驗中，由于P<0.05，拒絕原假設，因此金融發展是自主創新的原因；反之，對于自主創新不是金融發展的原因檢驗中，由于P>0.05，接受原假設，即自主創新不是促進金融發展的直接原因。在對財政支持、人力資本支持和產業升級對自主創新的因果關系檢驗中，也存在類似的結論，即財政支持、人力資本發展和產業升級都能不同程度地促進自主創新的發展，而自主創新對財政支持、人力資本發展和產業升級則不具有相應的促進作用。

表5 Granger因果關系檢驗結果

(四)脈沖響應和方差分析

要深入細致地描述各解釋變量對自主創新的影響程度和變化趨勢，還需進行脈沖響應分析和方差分析。脈沖響應分析主要是用來分析一個干擾項或某個沖擊對自變量產生影響，而又通過自變量引起對因變量的影響，而這種影響還通過因變量和自變量的相互依存關系而不斷傳遞下去，最終形成自變量對因變量的動態影響關系。運用脈沖響應分析可以從數量上更加清楚地分析各解釋變量對自主創新的影響程度和變化趨勢，從動態上模擬出各影響因素對自主創新的動態沖擊過程。圖1至圖4清楚地刻畫了各解釋變量對自主創新的脈沖響應沖擊過程。圖1反映了金融發展對自主創新的沖擊過程，前3期雖然金融發展對自主創新的沖擊力度較弱，但沖擊的效應為正，之后金融發展對自主創新的沖擊力度逐漸增強。這和實際是相符合的，金融環境的改善會促使創新企業融資條件的改善，進而促進企業積極進行技術改造和產品研發，實現自主創新。但我國金融市場不發達，金融創新產品不完善，因而金融發展對企業自主創新的影響效應較弱。圖2反映了財政支持對自主創新的沖擊機制，可以看出前2期財政支持對自主創新的影響效果為負，且前5期沖擊效應較弱，第5期后沖擊效應逐漸增強，模擬結果說明政策支持對自主創新有著直接的激勵效果，這和技術創新的公共產品屬性有關，技術創新的公共產品性質要求在企業自主創新活動中必須有政府政策的引導、資金的扶持，這樣才會產生明顯的激勵效果。在我國金融市場不發達的情形下，政府財政支持是金融政策的有力補充，實證檢驗也證明了政府財政支持在企業自主創新中的積極作用。

圖1 FIN對y脈沖響應沖擊圖

圖2 GOV對y脈沖響應沖擊圖

圖3反映的是產業升級對自主創新的沖擊影響程度，可以看出產業升級對自主創新的沖擊影響效應為正，效果較為明顯。當前我國正處于產業結構調整和產業升級的經濟發展新常態中，產業結構的改善、生產資源的優化組合以及產品結構和產品質量的提高都會對企業自主創新有著較強的拉動作用。

圖4反映了人力資本變量對自主創新的沖擊影響程度，由圖4可以看出人力資本對自主創新的沖擊力度較弱，前4期影響效應為正，但沖擊影響效果較弱。這和相關理論研究是一致的。人力資本對科技創新的影響具有“門檻效應”，只有具有高水平的專業知識和專業技能并具有一定科研能力的人才構成對自主創新的推動能力，而安徽省人力資本與發達地區相比較為落后，尚未突破實現技術自主創新所需的人力資本門檻，因而對自主創新的沖擊力較弱。

圖3 IND對y脈沖響應沖擊圖

圖4 LAB對y脈沖響應沖擊圖

方差分析是從動態視角定量反映各解釋變量對因變量的影響程度。在方差分析表(見表6)中，第三列是因變量自身擾動引起的部分的百分含量，第四列是自主創新變量預測方差中由金融發展變量擾動引起的部分的百分比，第五列是自主創新變量預測方差中由政府支出變量引起的部分的百分比，第六列是自主創新變量預測方差中由產業升級變量引起的部分的百分比，第七列是自主創新變量預測方差中由人力資本投入變量引起的部分的百分比。由方差分析可以看出政府投資變量和產業升級對自主創新的影響程度較強，而金融發展和人力資本投入變量對自主創新的影響程度較弱，例如用模型第5期的數據來說明，自主創新變量誤差中31.2%的部分是由自身擾動自己所引起的，4.0%的部分是由金融發展變量擾動引起的，3.2%的部分是由政府資金投入變量擾動所引起的，61.6%的部分是由產業升級部分擾動所引起的，而0.5%的部分是由人力投資變量所引起的，影響效果較弱。而且由表6可以看出，預測期間越長，各解釋變量對自主創新的影響力度越大，特別是政府支出和產業升級變量的持續影響效應也越強。

表6 變量y的方差分析表

五、結論與啟示

企業自主創新的驅動因素很多，本文選擇了金融發展、財政支持、人力資本及產業升級變量，研究了金融發展、財政支持與自主創新的關系。基于安徽省1991—2015年的經濟發展與科技創新數據，本文運用協整分析對金融發展、財政支持與自主創新的長期關系進行了確定，并通過脈沖響應與方差分析對其影響趨勢和影響程度進行了定量分析，主要結論如下。

在進行變量的協整分析前，需對自主創新及其解釋變量進行平穩性檢驗，發現各變量序列屬于一階單整，運用johanseni協整分析得出了變量間存在長期的穩定關系，且各解釋變量對自主創新具有正向的影響關系。

由Grange因果關系檢驗得出自主創新與各解釋變量之間的因果關系，金融發展、財政支持、人力資本和產業升級是自主創新的促進因素，金融發展、財政支持與人力資本等因素的提高，會改善自主創新的要素投入，優化要素投入結構，從而促進自主創新的效率與進程，而產業升級則會優化自主創新的外在環境，為自主創新提供拉動力。

而由脈沖響應分析與方差分析則更進一步說明了金融發展、財政支持、人力資本和產業升級對自主創新的影響趨勢和影響程度。金融發展和人力資本投入對自主創新具有一定的促進作用，但影響程度較弱，這主要是我國金融市場不完善，科技金融創新產品不成熟，以及人力資本存在的“門檻效應”所決定的。而財政支持與產業升級對自主創新的促進作用較強，這主要是因為在金融市場不發達的條件下，財政支持成為自主創新的有效資金來源，有利于降低技術創新風險，產業升級則給自主創新提供了優越的外在環境，從而拉動了企業的自主創新。

金融發展、財政支持、人力資本和產業升級對自主創新有著不同程度的促進作用，這在實證檢驗模型中得到了很好的檢驗。這對于國家營造自主創新的政策環境和制度環境有著特殊的意義。要提升企業的自主創新能力，需完善金融市場，健全金融制度，建立包括科技貸款、科技擔保、股權融資、科技保險及科技租賃等的科技融資渠道，為企業自主創新提供寬松的融資渠道，降低科技創新風險，進一步提升金融在自主創新中的引導和激勵作用。加強政府財政的科技創新支持力度，設立科技專項資金，支持基礎研究、應用開發、成果轉讓及產業發展。加強人力資本投入，提高人力資本質量，突破人力資本對自主創新的“門檻效應”。以產業結構調整、產業轉型與升級為先導，完善技術市場，培育新產品市場，形成以需求為導向、競爭為壓力的創新動力機制。

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