金融支持对高技术企业自主创新影响的实证分析

周子彭 林静 郑斯予

摘要：高技术企业是辽宁省的先导性、支柱性企业，创新是高技术企业赖以生存的基础。当前阻碍高技术企业提高自主创新的一些问题仍然存在，尤其是创新的高投入、高风险使得外部融资遇到困难。为了缓解融资困境、促进自主创新，本文将研究目标锁定在金融支持高技术企业自主创新的影响和作用效果。

关键词：金融;自主创新;实证研究

在金融发展等相关理论基础上，构建“金融支持——自主创新”的研究框架，由此将金融支持分解为政策性金融机构、商业性金融机构和资本市场三个经济主体，统计并分析金融支持高技术企业自主创新的现状。进而本文将金融支持分解为金融规模、金融结构和金融效率三个方面，探讨金融支持自主创新的作用机制，最后，基于金融支持高技术企业自主创新的重要性和必要性，并结合实证分析的结果，提出扩大资本形成基础、健全多层次资本市场体系、提高商业银行支持力度、鼓励金融产品创新等相关政策建议。

一、研究背景及意义

纵观经济发展的历史，每一次科学技术的重大创新和突破，都推动了经济结构的重大调整，新技术为经济发展提供了新的增长引擎。高技术产业，也称高新技术产业，是指由于高技术的应用及其产品市场的开拓而形成的新兴产业，其科技含量、附加值、劳动生产率远远高于传统产业。辽宁省政府高度重视培育和发展高技术产业，并把创新作为高技术产业发展的一项核心工作。

培育和发展高技术产业是经济发展的战略性决策，提高高技术产业的创新绩效对于升级产业结构、转变发展方式有着重要意义。但由于大多数企业仍处于技术不成熟、商业模式不确定阶段，发展高技术产业需要巨大的资金投入，同时投资风险大，需要强大的金融支持，发挥金融在资本形成和风险管理等方面的作用。

世界各国发展高技术产业的经验和辽宁省高技术产业发展的实践表明，高技术产业的需要两种支持：一是以产权、技术和组织为核心的技术创新支持;二是以资本形成和资本配置为核心的金融支持。高技术产业属于资本密集型产业，科研、开发、产业化三个阶段的资金投入比例大致约为 1：10：100。这种巨大的资金需求一方面来自于研发阶段的科学家、研究员等高素質劳动力投入，一方面来自建立市场营销体系时需要投入巨额费用，另外技术开发和成果转化都具有高风险性，可能会出现中途夭折的状况，导致投资无法收回。因此，高技术产业的发展需要金融体系的引导和支持。与传统产业相比，高技术产业，尤其是创新过程中具有高风险、高投资、长期性的特点。这些特点与金融机构的审慎性和安全性存在冲突，这就决定了高技术产业难以从传统融资渠道获得金融支持，辽宁省高技术产业亦遭遇融资困境。资金投入是高技术产业提高创新绩效的重要保证，高技术企业的创新差异 90%取决于经费投入，投资不足可能造成高技术产业创新绩效的下降，技术的创新和由此带来的生产组织的彻底变革都难以实现，无法形成新的增长点。

因此，研究建立健全有利于高技术产业创新绩效提高的金融支持体系，形成多元化多渠道的融资方式具有重大的理论意义和现实意义。

二、金融支持高技术企业自主创新的现状分析

随着市场经济的不断完善和发展，金融发展与经济增长之间的联系愈加紧密。经济增长每达到一个新的阶段，都需要有相匹配的金融发展水平相支持。中国的经济发展经历了高速增长期后，近年来已经有回落趋势，而金融业的发展虽然日趋完善，但与发达国家相比，还处于落后水平。

辽宁省作为东北老工业基地的重要代表，在建国初期凭借其资源优势和工业基础，发展速度一直处于全国前列。然而，随着沿海地区逐步开放，国家产业政策的调整，让辽宁省逐渐失去了原来的发展优势。随着国家"振兴东北老工业基地"政策的提出，让辽宁省再次迎来了新的发展机遇。要想把握这次机遇，必须要转变发展方式，逐步减少对传统工业的依赖性，重视金融业的发展，在金融政策的支持下，发展高技术产业，尤其是工业企业的自主创新能力。虽然近年来辽宁省的金融业发展也较为迅速，但在全国范围内仍处于落后位置，金融业发展的滞后很可能对让宁省经济增长产生束缚和抑制作用。

三、金融支持高技术企业自主创新的实证研究

1.指标体系评价及数据来源

（1）高技术产业创新绩效综合指标选取

1956年，索洛第一次提出新古典经济增长模型，分离出技术进步对经济增长的作用，并提出用于衡量技术进步贡献的“余值法”。索洛余值法的基本思想是，在测算经济增长率中，剔除生产要素的投入对经济效益增长的影响，剩余的便是科技进步所产生的效果。基于此方法，衡量高技术产业创新能力，是指从科技投入到技术开发、从成果转化到商业化的完整过程，将人力资本投入、资金投入、创新产出等一系列指标，并依据各个指标的重要程度，按照索洛余值法合成全要素生产率，用来反映创新绩效的高低。

假设高技术产业的生产函数为：

其中Yt表示不同时间企业的经济产出，t表示时间，生产函数随时间变化而

变化，?k和?L分别表示资本和劳动力的产出弹性。便于计算资本和劳动力的产出弹性，对生产函数取自然对数：

技术进步作为一个外生变量，它的变化将会影响索洛残差。

（2）金融支持的指标体系选取

早期的金融结构理论侧重考察金融的规模结构，戈德史密斯曾提出用金融相关率（FIR），即金融资产总额占GDP的比重，来衡量一国的金融规模。为了简化运算，麦金农在此基础上提出经济货币化指标，即货币存量（M2）占GDP的比重，着重金融体系的支付职能和动员职能，并在实证研究中证明这一指标能够反映金融与经济发展的关系。随着内生经济增长理论的兴起，90年代初学者们将对金融支持的评价扩展到资本市场。尽管这些指标体现了一国的货币化水平，但并没有将储蓄和投资连结起来，为了克服这一缺陷，有学者将银行信贷也纳入考察范围，更好地反映一国金融资源形成和配置的效率，也形成较为完善的金融支持指标体系。本文从金融规模、金融结构、金融效率三个维度来建立金融支持的指标体系。

2.金融支持高技术企业自主创新的影响效力测量

（1）单位根检验

在计量经济模型中，在检验变量之间是否存在协整关系之前，须先检验变量的时间序列是否平稳，平稳是指时间序列在剔除截距项和时间趋势的影响后，剩余序列为白噪声过程。一些非平稳的时间序列往往也会表现出趋同的变化过程，但只有在同阶平稳的前提下协整关系才成立，否则，可能会存在伪回归的问题。检验时间序列平稳性的常用方法是单位根检验（Augmented  Dickey-Fuller  test，ADF），如果时间序列的相关特征不随时间的变动而改变，则该序列是平稳的。

根据表4-3的检验结果，TE、EF和ST在原始序列的水平上拒绝有单位根的假设，在1%或5%的显著性水平下，时间序列平稳。变量SC原始序列ADF绝对值小于临界值，在一阶差分后，差分序列在 5%的显著性水平下平稳，属于一阶单整的时间序列。因此，（TE）～I（0），（SC）～I（1），（ST）～I（0），（EF）～I（0）

（2）协整关系检验

创新绩效（TE）和金融规模（SC）、金融结构（ST）、金融效率（EF）这四个变量之间可能存在平稳的线性组合，尤其是全要素生产率和金融效率两个变量变化形式趋同，但考虑到时间序列并非同阶单整，EG 两步法在协整关系检验中不再适用，因此采用Johansen检验进行协整关系检验。如表3.3所示，LR检验表明最优滞后阶数为1，AIC和SC准则表明滞后阶数为 2。根据不同的检验得出不一致的结论，但由于本文数据样本较小，滞后阶数为 2 时将造成观测值不够，因此对比各种观点，将最优滞后期确定为 1，进行Johansen检验。Johansen检验结果如表 3.4 所示。

检验结果说明在 5%的显著性水平下所选的4个变量之间存在协整关系，但是迹统计和最大特征根的检验结果存在冲突：前者认为变量间存在2个协整向量，后者检验只有1个协整向量。这可能是由于方程的定义而导致的。但可以肯定的是变量之間存在长期稳定的均衡关系。

（3）格兰杰因果关系检验

格兰杰因果关系检验是由经济学家格兰杰提出的用于分析自变量是否引起因变量的问题，在加入自变量的滞后项后，揭示因变量在多大程度上被自变量的历史值解释。由于金融规模（SC）一阶平稳，因此对其进行一阶差分，转化为平稳的时间序列再进行格兰杰因果关系检验。

表3.5展示了DSC、ST、EF 与TE四个变量间的格兰杰因果关系。金融规模与创新绩效在短期内不具备统计意义上的因果关系，这可能是由于金融规模作用创新绩效的滞后性。创新绩效与金融效率的内在联系体现在两方面：一方面，高技术产业技术创新可以为金融机构提供新的金融工具或服务;另一方面，技术创新降低金融交易成本、提高交易效率。尤其是以电子及通信设备制造业为代表：首先，硬件设备设施的技术进步满足了金融系统数据存储、交换和通信服务的需要，完成了以计算机代替人力的过程，提高了数据处理的速度和准确性，适应了交易规模的不断扩大。其次网上银行、移动客户端的使用，以及支付宝等支付中介的出现，技术的电子化、网络化推动金融中介机构朝着电子化和网络化的方向发展，使得资金流动的分散化和高效率变得可行，扩大了运作空间再次，技术进步加强了金融中介的风险控制能力，曾经人工劳动受限于速度和准确率，使得交易中差错频频，电子信息设备的高端化使得交易变得更加专业化和便捷化，例如建立更加确切的信用评价指标体系，能够有效地降低信息成本，改善金融机构转移风险的渠道和机会。

四、结论

本文基于辽宁省高技术产业提高创新绩效面对的融资困境，在文献梳理和理论分析的基础上，构建了“金融支持——创新绩效”的研究框架，从实证出发，对以下几个方面进行了研究分析。具体结论如下：

1.对金融支持高技术产业创新绩效研究文献和理论基础的梳理和回顾，对本文研究的启示体现在：一是要重视政府在金融支持中的适当干预;二是协调

金融规模、结构和效率的同步发展，创造适合高技术产业创新的金融环境;三是重视金融主体在支持创新过程中的良性互动。

2.高技术产业创新具有技术密集性、高投入性、阶段性、不确定性、信

息不对称性和外部性等特征，这些特征决定了对高技术产业创新进行有效金融支持的必要性，金融支持也确实通过资本形成、资金导向、信息揭示、风险分散、公司治理等多种作用机制影响高技术产业创新绩效，不同的金融机构在影响上各有优势、相互渗透、相互促进，提高了金融资源的配置效率，调动了高技术产业创新的积极性。

3.高技术产业创新活动方面，一是高技术产业创新投入总量逐年增加，但投入强度与发达省份相比仍旧薄弱;二是创新产出中专利总量增势明显，发明专利占比提高，高技术产业自主创新能力增强，同时企业的成果转化能力加强，新产品经济效益逐年增长，高技术产业已经成为制造业的中流砥柱。

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