欠发达地区科技成果转化的金融支持研究——以陕西省为例

何 宏 庆

(延安大学 经济与管理学院， 陕西 延安 716000)

金融是经济发展的血液，也是科技创新的源动力，更是科技成果转化的助推器。科技成果转化离不开金融的支持。科技成果通常分为基础理论成果、应用技术成果和软科学成果。文中所指的科技成果转化是指应用技术成果的转化，即对具有创新性的技术成果从科研单位转移到生产部门，推出新产品，形成新工艺，从而提高生产力水平的过程。文章以陕西省为例，研究欠发达地区科技成果转化的金融支持问题。由于欠发达地区科技企业轻资产、无抵押和高风险的特征，往往不能获得金融机构的贷款，其科技成果转化资金主要来源于政府的财政科技支出和企业的自有资金。但由于财政科技支出和企业自有资金投入有限，科技成果转化常常面临资金瓶颈问题。因此，研究欠发达地区科技成果转化的金融支持并提出相应的对策和建议具有重要的现实意义。

一、文献综述

关于科技成果转化的金融支持问题，国内外学者取得了重要的研究成果。

在国外，科技成果转化通常采用“技术转移”(Technology Transfer)或“新技术商业化”(Commercialization of New Technology)来描述。国外主要有以下代表性观点：Po-Hsuan研究了银行对技术创新的影响，认为地方银行对当地的技术创新活动具有巨大影响。Geared认为政策性金融对科技创新具有重要影响，其主要通过弥补市场失灵来促进科技创新。Gil认为风险投资会影响技术创新，其在一定条件下可以变为促进高技术集群转化的重要因素。Nanda分析了资本市场对科技创新的影响，认为活跃的金融市场更能够促进科技创新。在国内，学者对科技成果的转化问题主要从以下方面展开研究。龙镇辉、杨华波认为，我国科技成果商业化运作模式存在商业化程度低、商业化过程艰难和运作模式落后等问题，通过科技成果证券化、运用科技金融工具和发行科技成果虚拟股份等方式提升科技成果转化的商业化程度。[1]杜萍认为，科技成果转化具有融资需求及风险的阶段性、融资渠道多元性和层次性等特点，融资来源有限和融资服务体系不完善直接影响着科技成果转化，科技成果转化需要政府专项资金、企业自有资金、各种金融资本等多层次融资服务。[2]曾胜等通过建立DEA模型和malmquist指数研究财政投入和金融信贷支持科技成果创新的效率问题，认为技术的进步使中国金融支持科技创新的效率变化呈现出增长的趋势，应进一步加大对科技创新的金融支持力度,全力推动技术进步。[3]冯庆水等通过实证方法研究影响科技成果转化的因素，认为政府的科技投入和信贷支持对科技成果转化产生波动性影响。[4]方奕华等认为，中试环节是科技成果转化的瓶颈环节，内部激励与外部激励对科技成果转化中试效果具有促进作用，而跨组织激励则对中试效果提升具有深刻影响。[5]

国内外学者对科技成果转化进行了深入研究，取得了巨大的研究成果。但对欠发达地区科技成果转化的金融支持问题研究相对较少。因此，研究欠发达地区科技成果转化的金融支持问题，是探讨解决其科技成果转化融资瓶颈的关键。

二、研究设计

(一)研究假设

欠发达地区由于受经济发展水平和企业自身发展的制约和影响，科技成果转化获得直接融资的比例较小，科技成果转化的资金主要来源于财政科技支出、企业研发投入以及金融机构科技信贷等支持。首先，我国科技投入的主体是公共财政，科技成果转化离不开政府的财政支持。政府财政投入的科技成果一般由社会共享，其提高了社会福利。其次，企业是科技投入主体和创新主体，企业研发资金投入力度直接影响科技成果转化的数量和质量。最后，金融机构科技信贷也是科技成果转化资金的重要来源。西部欠发达地区受地理位置的制约和资源禀赋的影响，经济发展水平较低，科技创新动力不足。有些区域经济增长主要依靠资源产业推动，对科技创新产生了挤出效应。由于科技企业往往又具有轻资产、无抵押、高风险和回报周期长等问题，科技企业较难获得金融机构的贷款支持。因此，科技成果转化主要依靠政府的财政支持和企业自有资金的投入。基于以上分析，本文提出如下假设：

假设1， 欠发达地区的财政科技支出、企业研发投入和金融科技贷款对科技成果转化具有显著的正向促进作用。

假设2，欠发达地区的财政科技投入和企业自有资金是科技成果转化资金的主要来源，对科技成果转化具有显著的正向影响，而金融机构的科技贷款对科技成果转化的作用相对较弱，影响不显著。

(二)模型的选择、变量的定义和数据来源

1.模型的构建

本文利用向量自回归(VAR)模型来检验财政科技支出、金融科技信贷以及研发资金对科技成果转化的影响。该模型的优点是无须区分内生变量和外生变量，直接用各项经济指标来研究它们之间的动态关系。本文建立的VAR模型的数学形式如公式(1)。

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+εt

(1)

其中Yt是一个K维的内生变量，A1…Ap和B是待估计的系数矩阵，P表示内生变量的滞后阶数，t是样本个数，εt是扰动向量，各个系数之间不受自身的滞后性影响。

2.变量的定义

科技合同成交额反映科技成果转化数量，本文的科技成果转化变量用科技合同成交额代替，用LOGY表示；政府的科技支出反映政府在科技创新领域的投入，本文的财政科技投入变量用科技活动过程中政府的科技支出代替，用LOGX1表示；R&D经费反映企业研发投入力度，本文的研发资金投入变量用研究与试验发展经费(R&D)代替，用LOGX2表示；金融机构的科技金融支持用金融信贷代替，用LOGX3表示，如表1所示。

表1 变量实证指标

3.数据来源

本文的数据来源于2000—2016年的陕西省统计年鉴和陕西省经济统计公报。为了消除由于时间带来的误差和异方差，本文对陕西省历年科技成果转化、财政科技投入、研发资金投入和金融信贷等数据进行了对数取值处理。

(三)实证分析

1.单位根检验

表2 ADF检验结果

注：表中的临界值均是在 5%水平取得的。c，t 表示带有常数项和趋势项；i 代表滞后阶数。

通过ADF检验发现，原序列LOGY,LOGX1,LOGX2 和LOGX3都是非平稳序列，但经过一阶差分后都变为平稳序列如表2所示。因此，LOGY,LOGX1,LOGX2与LOGX3都是一阶单整的，可能存在协整关系。在对模型进行协整分析之前,必须要先对模型的稳定性进行检验。本文通过 Eviews8.0得出AR根图，结果显示模型中所有特征根的倒数都小于1。因此本文所建立模型是稳定的，可进行下一步的协整检验。

2.协整检验

表3 Johansen协整检验结果

从表3协整检验的结果可以看出，第一、第二都拒绝了原假设，即拒绝了没有一个协整方程的假设和最多一个协整方程的假设，而接受了最多2个协整方程的假设。因此可通过第三假设判断，第三个假设的对应的P值为0.061 4(大于0.05)，也就是说接受最多2个协整方程。即科技成果转化与政府财政科技投入、研究与试验发展(R&D)投入以及金融信贷之间存在2个协整关系，表明它们之间存在长期的均衡关系。

表4 标准化的协整关系

从表4可以看出，科技成果转化与财政科技投入、研发资金以及金融信贷之间的标准化协整关系为公式(2)。

LOGY=0.802 130LOGX1+2.012 172LOGX2+0.742 311LOGX3+ε

(2)

从标准协整方程可以看出，科技成果转化(LOGY)与财政科技投入(LOGX1)、研发资金投入(LOGX2)和金融信贷之间具有同向变动关系,这与假设1相符。可见，财政科技支出、研发资金投入以及金融信贷在长期内都会促进科技成果的转化。

3.格兰杰因果关系检验

以上协整关系只能说明科技成果转化与财政科技投入、研发资金投入以及金融信贷之间存在显著的相关关系，但是否构成格兰杰(granger)因果关系还需进一步进行检验。格兰杰(granger)因果关系检验是检验某个变量的所有滞后值是否对另一个或几个变量的当前值有影响。如果影响显著，则说明该变量对另一个变量或几个变量存在格兰杰因果关系；如果影响不显著，则说明该变量对另一个变量或几个变量不存在格兰杰因果关系。[6]当然，格兰杰因果检验的结果只是统计意义上的因果性，并不能成为实际因果关系的依据。

从表5中可看出，在5%的显著性水平下，陕西省政府财政科技投入和研发投入是引起科技成果转化的格兰杰原因，但金融信贷可能不是科技成果转化的格兰杰原因。这可能是陕西省金融发展水平较低的缘故，还没有对科技成果转化产生足够的影响。

表5 变量之间的格兰杰因果关系检验结果

4.脉冲响应函数

“脉冲响应是指当模型中的某一变量受到冲击后，观察对其自身及模型中剩余变量当期和未来一段时期的影响。”[7]本文对模型变量做10期的脉冲响应函数，分析财政科技投入、研发资金投入以及金融信贷水平对科技成果转化的冲击作用，如图1所示。从图1中的脉冲响应轨迹图可以看出，科技成果转化对其自身的一个正向的冲击反应从第1期到第6期一直保持下降趋势，第4期以后变为负值，第10期以后逐渐消失。这说明科技成果对自身的冲击反应是平稳的。

科技成果转化受到财政科技投入一个正向冲击后，其对科技成果产生了正向影响。前4期保持一个正的平稳的冲击，第5期以后逐渐增大，到第7期达到最大值，以后开始下降。这样的结果说明，财政科技投入对科技成果转化具有显著的促进作用和较长的持续效应，这与前文的假设2和格兰杰因果检验中显示的财政科技投入显著地影响科技成果转化是一致的。

从图1可以看出，科技成果转化受到研发资金投入的一个正向冲击后，第1期到第2期先有一个短暂的负向反应，第3期开始反弹逐渐上升，到第7期达到最大，后面影响逐渐减少，到第10期逐渐趋于0。这也与前文的假设2中的研发经费投入显著影响科技成果转化相吻合。

图1 科技成果展的脉冲响应函数结果

科技成果转化受到金融信贷水平影响的一个正的冲击后，科技成果转化先有一个较小的负向反应，以后逐渐改为正的较小的反应，最后趋于0。整个反应比较平缓，并不是特别明显。这样的结果与前文的假设2和格兰杰因果检验中显示的金融信贷并不能显著地影响科技成果转化是一致的。但随着金融科技信贷水平的提高，科技成果转化的能力总体上有逐渐上升的趋势。

总之，通过以上脉冲响应函数分析可以看出，财政科技投入和研发资金投入对陕西省科技成果转化的冲击力量最大；而金融信贷对科技成果转化的冲击较小。主要原因是陕西省属于西部欠发达地区，财政科技投入和研发资金投入直接影响科技成果的转化；同时，可能由于陕西省金融科技信贷水平发展不高，也影响到科技成果转化能力。

5.方差分解

一般情况下，“脉冲响应函数可以反映一个变量的冲击因素对另一变量的动态影响路径，而方差分解可以将VAR系统内一个变量的方差分解到各个扰动项上”[8]。因此，方差分解提供了关于各个扰动项因素影响VAR模型内各个变量的相对程度。如图2所示，各图中横轴表示滞后期数，纵轴表示各变量对科技成果转化的贡献率。

从图2的科技成果转化的方差分解图可以看出，不考虑科技成果转化对自身的高贡献率，财政科技投入对科技成果转化的贡献率呈上升趋势，第7期达到最大，以后逐渐减少，最大贡献率达到50.75%，占科技成果转化预测误差项的一半，是影响科技成果转化的关键变量。研发投入对科技成果转化的贡献率也是逐渐增加的，不过增长趋势比较平缓，在第10期达到最大，最大贡献率达到35.39%。而金融信贷的贡献率最小，最大达到8.62%。

三、研究结论与对策建议

(一)研究结论

本文通过建立VAR模型，以陕西省为例研究了欠发达地区科技成果转化的主要影响因素。实证分析可以看出，欠发达地区科技成果转化主要受财政科技投入、研发投入和金融信贷水平的影响。其中，财政科技投入随着时间的推移，贡献率逐渐增大，最大时的贡献率达到一半以上；研发投入的贡献率也是随着时间的推移，贡献率逐渐增加；金融信贷投入的贡献率相对平稳，基本保持在8%左右。以上结论表明：目前陕西省科技成果转化主要受财政科技投入和企业研发投入的影响较大，科技成果转化资金来源相对单一。

(二)对策建议

1.构建投融资服务平台

实证研究发现，陕西省金融信贷对科技成果转化的贡献相对较小。主要原因是金融机构和科技企业双方信息不对称、缺乏对接渠道，导致金融机构对科技项目的投资有限。为打破融资壁垒，实现科技企业和金融机构的精准对接，需要构建政府引导、市场主导的金融服务平台，实现多方资源、信息共享，使企业融资需求与投资机构投资需求有效匹配，有针对性地开展项目对接。

2.建立科技成果转化风险补偿机制

科技成果转化过程中面临投资风险、市场风险和科技成果转化风险等诸多风险。为了分散和转移这些风险，需要建立科技成果转化风险补偿机制。政府与风险投资机构可按科技企业银行贷款利息的一定比例确定风险补偿金，共同分担风险；政府也可直接采取税收优惠、财政补贴等措施，降低科技金融机构贷款风险，吸引更多的风险资本投资于科技成果转化项目，使科技成果更好地服务于经济社会发展。

3.创新金融产品和服务

由于科技企业具有轻资产、无抵押、高风险和回报周期长等特点，无法满足金融机构的贷款要求，导致其得不到金融机构贷款支持。为此，金融机构、投资机构、担保公司及小额贷款公司应根据科技成果转化不同阶段的融资需求特点，为科技企业提供个别化、差异化的金融产品和精准、灵活的金融服务，从而满足科技成果转化不同阶段的融资需求，达到科技成果顺利转化之目的。

4.增大科技企业直接融资比例

完善的资本市场可以为市场主体的融资选择提供更大的空间，其中股票市场、债券市场的快速发展拓宽了科技成果转化的资金供给渠道。当前，陕西省科技企业上市融资的比例相对较小，其严重制约了陕西省科技成果转化的质量和水平。为此，拥有人工智能、信息技术等“硬科技”的四新企业(新技术、新产业、新业态、新模式)应积极利用“科创板”，主动上市融资。证券公司也应积极为企业提供上市承销、转板、并购重组等资本运作服务，尤其要帮助有潜力的信息科技、新能源、节能环保、数字创意等企业上市融资，增加企业的直接融资比例。