陳 敏，李建民

(山東理工大學(xué)商學(xué)院，山東 淄博 255012)

金融中介對(duì)我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新效率的影響研究
——基于隨機(jī)前沿的距離函數(shù)模型

陳 敏，李建民

(山東理工大學(xué)商學(xué)院，山東 淄博 255012)

基于1998—2008年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用隨機(jī)前沿距離函數(shù)模型，分析金融中介對(duì)我國(guó)區(qū)域科技創(chuàng)新效率的影響。研究表明，金融中介信貸規(guī)模與科技創(chuàng)新效率負(fù)相關(guān)，金融中介對(duì)科技創(chuàng)新的支持強(qiáng)度、支持效率與科技創(chuàng)新效率正相關(guān)，而且科技創(chuàng)新效率存在區(qū)域差異性，東部地區(qū)高于中西部地區(qū)。鑒于此，為提高科技創(chuàng)新效率，我國(guó)應(yīng)加大對(duì)科技創(chuàng)新的金融支持。對(duì)于信貸資源總量有限的中西部地區(qū)來(lái)說(shuō)，開(kāi)展科技金融試點(diǎn)，提高金融中介支持科技創(chuàng)新的強(qiáng)度和效率，有利于縮小科技創(chuàng)新效率的區(qū)域差異。

科技創(chuàng)新效率;金融中介;距離函數(shù);隨機(jī)前沿分析

1 引言

目前，對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新效率的研究主要集中在測(cè)評(píng)方法和影響因素兩個(gè)領(lǐng)域。測(cè)評(píng)方法主要有兩類(lèi):一類(lèi)是非參數(shù)方法，以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)為代表［1－3］;一類(lèi)是參數(shù)方法，以隨機(jī)前沿分析法 (SFA)為代表［4－6］。相對(duì)于非參數(shù)法，參數(shù)法的優(yōu)點(diǎn)在于可以對(duì)模型及其參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，同時(shí)考慮了隨機(jī)因素的干擾，提高了測(cè)度的準(zhǔn)確性。但在使用SFA進(jìn)行效率測(cè)度時(shí)，受模型單一產(chǎn)出特性的約束，多數(shù)學(xué)者或采用單一的產(chǎn)出變量進(jìn)行研究［4－6］，或選擇多個(gè)產(chǎn)出變量分別構(gòu)建模型進(jìn)行對(duì)比研究［7］，而無(wú)法反映多投入多產(chǎn)出的生產(chǎn)技術(shù)，從而降低模型估計(jì)的準(zhǔn)確性。關(guān)于創(chuàng)新效率的影響因素，樊華［3］研究表明，工業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外開(kāi)放度、高等教育發(fā)展水平對(duì)科技創(chuàng)新效率具有正影響效應(yīng)，而政府影響力具有負(fù)向作用。于明超等［5］分析發(fā)現(xiàn)，制度環(huán)境是導(dǎo)致創(chuàng)新效率差異的重要因素，政府支持對(duì)創(chuàng)新效率有顯著促進(jìn)作用，而金融支持和對(duì)外開(kāi)放程度不利于創(chuàng)新效率提高。馮宗憲等［2］發(fā)現(xiàn)政府投入與創(chuàng)新活動(dòng)的技術(shù)效率呈不顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，而市場(chǎng)化程度具有顯著的正向影響。劉思明等［6］則提出創(chuàng)新主體的構(gòu)成和聯(lián)結(jié)關(guān)系是造成我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率差異的重要原因。

綜合來(lái)看，既有文獻(xiàn)主要考察了非金融因素對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新效率的影響，沒(méi)有深入探討金融中介對(duì)創(chuàng)新效率的影響。鑒于這一缺憾，同時(shí)考慮到科技創(chuàng)新活動(dòng)是一個(gè)多投入多產(chǎn)出過(guò)程，本文構(gòu)建了能夠測(cè)算多投入多產(chǎn)出的隨機(jī)前沿距離函數(shù)模型，實(shí)證檢驗(yàn)金融中介對(duì)區(qū)域科技創(chuàng)新的作用機(jī)理，并提出通過(guò)金融中介的支持提高科技創(chuàng)新效率以及縮小科技創(chuàng)新效率區(qū)域差異的政策建議。

2 變量選取與模型構(gòu)建

2.1 變量及數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文選取1998—2008年我國(guó)30個(gè)省、市、自治區(qū) (以下簡(jiǎn)稱(chēng)省，不包括西藏)的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源于1999—2009年各年度的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省《統(tǒng)計(jì)年鑒》及《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》。

本文將科技創(chuàng)新行為視為一個(gè)完整的生產(chǎn)過(guò)程，每個(gè)省作為一個(gè)創(chuàng)新活動(dòng)的生產(chǎn)決策單元，使用一定的創(chuàng)新投入、得到創(chuàng)新產(chǎn)出。具體的投入產(chǎn)出變量說(shuō)明如下:

(1)科技創(chuàng)新的產(chǎn)出變量。

衡量科技創(chuàng)新產(chǎn)出的變量主要有專(zhuān)利、新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入兩類(lèi)指標(biāo)。其中，專(zhuān)利指標(biāo)涵蓋大量信息，能夠較全面地反映一個(gè)地區(qū)科技創(chuàng)新的知識(shí)產(chǎn)出。但專(zhuān)利忽略了沒(méi)有進(jìn)行專(zhuān)利申請(qǐng)的創(chuàng)新活動(dòng)，而且不能體現(xiàn)投入產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益。新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入指標(biāo)克服了專(zhuān)利的缺陷，但僅考慮了大中型工業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新成果，忽略了中小企業(yè)的創(chuàng)新行為，也在一定程度低估了創(chuàng)新的產(chǎn)出水平。兩大指標(biāo)各有利弊，為此，本文選擇兩類(lèi)指標(biāo)同時(shí)作為區(qū)域科技創(chuàng)新的產(chǎn)出變量測(cè)度科技創(chuàng)新效率。

使用專(zhuān)利指標(biāo)時(shí)，考慮到專(zhuān)利從申請(qǐng)到授權(quán)，存在1～2年的時(shí)間滯后，使得專(zhuān)利授權(quán)量無(wú)法準(zhǔn)確反映當(dāng)期的創(chuàng)新水平［7］，且易受專(zhuān)利管理機(jī)構(gòu)工作效率和偏好等主觀因素的影響［8］，故本文選擇專(zhuān)利申請(qǐng)量來(lái)衡量專(zhuān)利數(shù)。此外，在使用新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入指標(biāo)時(shí)，運(yùn)用工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)將名義值折算成以1998年為基期的實(shí)際值。

(2)科技創(chuàng)新的投入變量。

科技創(chuàng)新的投入可以從勞動(dòng)力和資本兩個(gè)方面衡量。

就勞動(dòng)力投入來(lái)說(shuō)，科技活動(dòng)人員、R＆D活動(dòng)人員、R＆D活動(dòng)人員全時(shí)當(dāng)量都是衡量科技活動(dòng)人員投入的重要指標(biāo)。其中，科技活動(dòng)人員指標(biāo)較為籠統(tǒng)，涵蓋面廣，與科技創(chuàng)新的相關(guān)性相對(duì)較弱;R＆D活動(dòng)人員則未能充分考慮到投入勞動(dòng)力的質(zhì)量問(wèn)題，故本文選取R＆D人員全時(shí)當(dāng)量作為衡量科技創(chuàng)新的勞動(dòng)力投入指標(biāo)。

與此相匹配，本文選取R＆D經(jīng)費(fèi)投入作為資本投入指標(biāo)。使用這一指標(biāo)時(shí)，本文借鑒吳延兵［9］的做法，采取永續(xù)存盤(pán)法將流量性質(zhì)的R＆D經(jīng)費(fèi)支出轉(zhuǎn)換成R＆D資本存量。R＆D資本存量的測(cè)算模型如下:

式 (1)中，Kit和Ki(t－1)分別為省份i在t期和t－1期的R＆D資本存量，δ為R＆D資本存量的折舊率，Ei(t－1)表示省份i在t-1期經(jīng)價(jià)格指數(shù)調(diào)整后的實(shí)際R＆D支出流量。

(3)影響科技創(chuàng)新效率的金融中介變量。

本文重點(diǎn)考察金融中介對(duì)科技創(chuàng)新效率的影響，為此，以金融機(jī)構(gòu)的存貸款余額為基礎(chǔ)，分別設(shè)定:1)SIZEit為時(shí)期t省份i的金融機(jī)構(gòu)貸款余額占GDP的比重，反映金融中介的信貸規(guī)模。通過(guò)該指標(biāo)考察金融中介信貸規(guī)模對(duì)創(chuàng)新效率的影響。2)INTit為該時(shí)期t省份i的金融機(jī)構(gòu)對(duì)科技活動(dòng)貸款數(shù)額占該省金融機(jī)構(gòu)貸款余額的比重，反映金融中介支持科技創(chuàng)新的強(qiáng)度。3)EFFIit為該時(shí)期t省份i的金融機(jī)構(gòu)對(duì)科技活動(dòng)貸款余額占該省金融機(jī)構(gòu)存款余額的比例，反映金融中介支持科技創(chuàng)新的效率(見(jiàn)表1)。

表1 變量說(shuō)明

2.2 模型設(shè)定

由于距離函數(shù)可用于研究多投入多產(chǎn)出的生產(chǎn)技術(shù)，且經(jīng)變換后可用標(biāo)準(zhǔn)的隨機(jī)前沿方法分析。鑒于此，本文將距離函數(shù)與隨機(jī)前沿方法相結(jié)合，構(gòu)建超越對(duì)數(shù)形式的產(chǎn)出型距離函數(shù)。模型形式如下:

式 (2)中，D0it表示產(chǎn)出距離函數(shù)，xit表示投入向量，yit表示產(chǎn)出向量，t表示時(shí)間，vit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)，vit——N(0，)。由于距離函數(shù)的產(chǎn)出具有線性齊次性，滿足且定義uit= lnD0it，uit服從非負(fù)截尾正態(tài)分布N+(0)，則有:

式 (3)則是標(biāo)準(zhǔn)的隨機(jī)前沿模型。根據(jù)式 (3)，本文的隨機(jī)前沿產(chǎn)出距離函數(shù)模型為:

本文重點(diǎn)考察金融中介對(duì)科技創(chuàng)新效率的影響，故設(shè)定技術(shù)無(wú)效率誤差項(xiàng)函數(shù)如下:

式 (5)中，SIZEit、INTit、EFFIit表示影響技術(shù)效率損失的金融中介因素，δi為待估參數(shù)，Wit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，服從正態(tài)分布N(0， σ2w)。

3 實(shí)證結(jié)果及分析

3.1 實(shí)證結(jié)果

本文利用Frontier4.1軟件，采用極大似然估計(jì)法估計(jì)所構(gòu)造的(4)式及(5)式的系數(shù)(見(jiàn)表2和表3)，并測(cè)算出我國(guó)東中西部三大區(qū)域的技術(shù)效率(見(jiàn)表4)。

表2 隨機(jī)前沿距離函數(shù)模型的估計(jì)結(jié)果

表3 技術(shù)效率損失函數(shù)的估計(jì)結(jié)果

表4 我國(guó)東中西部三大區(qū)域的技術(shù)效率 (1998-2008年)

3.2 結(jié)果分析

由表2可以看出，σ2的t統(tǒng)計(jì)量在1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著，說(shuō)明隨機(jī)誤差項(xiàng)vit顯著存在。γ的t統(tǒng)計(jì)量在1%水平下顯著，且更接近1，說(shuō)明技術(shù)無(wú)效誤差項(xiàng)uit顯著存在，創(chuàng)新產(chǎn)出的偏差主要源于技術(shù)非效率。LR統(tǒng)計(jì)量在1%水平下也高度顯著，從而進(jìn)一步拒絕了“不存在技術(shù)非效率效應(yīng)”的零假設(shè)。綜合各種統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果，可以判定本文構(gòu)造的隨機(jī)前沿距離函數(shù)模型是有效的。

由表3可以看出，影響創(chuàng)新效率的三個(gè)金融中介變量系數(shù)均是統(tǒng)計(jì)顯著，說(shuō)明金融中介因素對(duì)技術(shù)效率有顯著影響，具體分析如下:

(1)從金融中介信貸規(guī)模與科技創(chuàng)新效率損失的關(guān)系看，變量SIZEit系數(shù)為0.6264，說(shuō)明金融中介的信貸規(guī)模每增加1%，技術(shù)效率損失增加0.6264%，二者存在顯著的正相關(guān)性。這意味著金融中介信貸規(guī)模的擴(kuò)大反而不利于科技創(chuàng)新效率的改進(jìn)。這一結(jié)論似乎與經(jīng)典的金融發(fā)展理論不符。本文認(rèn)為，這種現(xiàn)象與我國(guó)支持科技創(chuàng)新的金融資源配置的特點(diǎn)密切相關(guān)。長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)金融發(fā)展更多地表現(xiàn)為金融規(guī)模的擴(kuò)張，而忽視了金融資源配置的合理性，對(duì)中小企業(yè)存在配置上的“規(guī)模歧視”。由圖1可以看到，我國(guó)金融機(jī)構(gòu)對(duì)大型企業(yè)科技活動(dòng)的平均支持比重高達(dá)61%，無(wú)論是全國(guó)還是東中西部三大區(qū)域，支持科技創(chuàng)新的金融資源更多地向大型企業(yè)集中，而這些企業(yè)多為國(guó)企或壟斷行業(yè)，其資源的利用率和邊際收益率都相對(duì)較低，且存在規(guī)模不經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象;而很多富有創(chuàng)新活力的中小企業(yè)卻面臨著融資難、融資貴的局面，無(wú)法獲取充足的科技創(chuàng)新資金，抑制了其潛在的高效率創(chuàng)新活動(dòng)。由此可見(jiàn)，金融資源配置的不合理制約了我國(guó)整體科技創(chuàng)新效率的提高。

圖1 我國(guó)各區(qū)域1999—2008年金融機(jī)構(gòu)對(duì)大型企業(yè)科技活動(dòng)的支持比重

(2)從金融中介對(duì)科技創(chuàng)新的支持強(qiáng)度與科技創(chuàng)新效率損失的關(guān)系看，變量 INTit系數(shù)為－0.2550，說(shuō)明二者存在顯著的負(fù)相關(guān)性。這意味在金融資源總量既定的條件下，金融支持科技的強(qiáng)度越大，更多的信貸和金融服務(wù)資源流向科技創(chuàng)新領(lǐng)域，能更好地滿足開(kāi)展科技創(chuàng)新活動(dòng)所需的軟硬件設(shè)施的資金需求，并提供風(fēng)險(xiǎn)分散和價(jià)值發(fā)現(xiàn)的服務(wù)，激發(fā)了科技創(chuàng)新的動(dòng)力和活力，從而提高了科技創(chuàng)新效率。

(3)從金融中介對(duì)科技創(chuàng)新的支持效率與科技創(chuàng)新效率損失的關(guān)系看，變量 EFFIit系數(shù)為－0.6160，說(shuō)明二者存在顯著的負(fù)相關(guān)性。其作用機(jī)理是金融中介對(duì)科技創(chuàng)新的支持效率越高，金融中介越有能力動(dòng)員更多的儲(chǔ)蓄存款轉(zhuǎn)化為科技貸款，配置資金的能力越強(qiáng)，越能有效地引導(dǎo)資金流向科技創(chuàng)新活動(dòng)，從而推動(dòng)科技創(chuàng)新效率的提高。

此外，由表4可以看出，我國(guó)創(chuàng)新效率平均為83%，且逐年上升。但創(chuàng)新效率在區(qū)域間仍然存在較大差異，東部地區(qū)高于中西部地區(qū)。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的主要原因在于東部地區(qū)具有資源稟賦優(yōu)勢(shì)，能吸引更多的創(chuàng)新資本和勞動(dòng)力。此外，東部與中西部地區(qū)在經(jīng)濟(jì)體制改革推進(jìn)的時(shí)間、廣度和深度上存在很大差異，從而帶來(lái)東部地區(qū)金融中介對(duì)科技創(chuàng)新的支持強(qiáng)度和支持效率高于中西部地區(qū)，這也是造成區(qū)域差異的重要原因。

4 結(jié)論與政策建議

基于1998—2008年省域面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用隨機(jī)前沿的距離函數(shù)模型研究了金融中介對(duì)科技創(chuàng)新效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，金融中介的信貸規(guī)模與科技創(chuàng)新效率呈顯著負(fù)相關(guān);金融中介對(duì)科技創(chuàng)新的支持強(qiáng)度和支持效率對(duì)科技創(chuàng)新效率具有顯著的正向推動(dòng)作用;科技創(chuàng)新效率存在區(qū)域差異性，東部地區(qū)高于中西部地區(qū)?；诖?，本文提出以下建議:

(1)加大金融中介對(duì)中小企業(yè)的金融支持，引導(dǎo)金融資源合理配置。中小企業(yè)是我國(guó)科技創(chuàng)新的主力軍，要提高我國(guó)整體的科技創(chuàng)新效率，必須推進(jìn)我國(guó)金融資源的合理配置，引導(dǎo)更多的資金流向中小企業(yè)，以激發(fā)中小企業(yè)的創(chuàng)新活力和動(dòng)力。為此，我們需要加快現(xiàn)有金融機(jī)構(gòu)的機(jī)制、技術(shù)和產(chǎn)品創(chuàng)新，同時(shí)大力發(fā)展新型金融組織、引導(dǎo)民間資本進(jìn)入金融領(lǐng)域，不斷拓寬中小企業(yè)融資渠道。實(shí)現(xiàn)金融社會(huì)化［12］。

(2)加大金融中介對(duì)科技創(chuàng)新的支持強(qiáng)度和支持效率，推進(jìn)科技金融發(fā)展。金融與科技結(jié)合，不僅使科技活動(dòng)借助金融實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分散和價(jià)值實(shí)現(xiàn)，而且使金融機(jī)構(gòu)可以通過(guò)科技資源的開(kāi)發(fā)獲得豐厚回報(bào)。但科技創(chuàng)新的不確定性與風(fēng)險(xiǎn)性使得金融機(jī)構(gòu)投入的熱情不高。為此，從宏觀層面看，我國(guó)各級(jí)政府需要健全法律法規(guī)、建立科技企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)的信息共享平臺(tái)、完善風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償機(jī)制等措施，為金融機(jī)構(gòu)支持科技構(gòu)建有效的保障機(jī)制。從微觀主體看，金融機(jī)構(gòu)要轉(zhuǎn)變觀念，樹(shù)立科技金融理念;設(shè)立服務(wù)科技創(chuàng)新的專(zhuān)職機(jī)構(gòu)與人員，提高審貸效率;探索使用權(quán)抵押、產(chǎn)業(yè)集群等多元化的擔(dān)保模式和風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制，降低科技企業(yè)的融資門(mén)檻。

(3)在中西部地區(qū)開(kāi)展科技金融試點(diǎn)，縮小科技創(chuàng)新效率的區(qū)域差異。受資源稟賦約束，我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異化將在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)存在，金融資源在短期內(nèi)難以大規(guī)模流向中西部地區(qū)。在這些約束條件下，通過(guò)提高中西部地區(qū)金融中介支持科技的強(qiáng)度和效率，比單純擴(kuò)大金融規(guī)模更具可行性、效果可能更好。也就是說(shuō)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)落后地區(qū)同樣具備實(shí)施科技與金融結(jié)合試點(diǎn)工作的條件，借助科技金融，對(duì)現(xiàn)有金融資源進(jìn)行優(yōu)化配置，仍可達(dá)到以金融促進(jìn)科技創(chuàng)新、助推經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的目的。

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The Impact of Financial Intermediaries on China's Regional Sic-tech Innovation Efficiency

Chen Min，Li Jianmin
(School of Business，Shandong University of Technology，Zibo 255012，China)

Based on provincial panel data from 1998 to 2008，this paper analyzes the impact of financial intermediaries on Chinese regional sic-tech innovation efficiency by employing a stochastic distance frontier model.The result shows that financial intermediaries’credit scale is negatively related with sic-tech innovation efficiency，but the intensity and efficiency of financial intermediaries supporting sic-tech innovation are positively correlated.Moreover，there are regional differences in sic-tech innovation efficiency，which in eastern areas is higher than that in mid and western areas.Based on these，we should improve financial support to sic-tech innovation.Especially for mid and western areas，we can build technical finance experiment site and improve financial intermediaries’support intensity and efficiency to reduce regional differences.

Sic-tech innovation efficiency;Financial intermediaries;Distance function;Stochastic frontier analysis

山東省軟科學(xué)項(xiàng)目 (2011RKGA4019)，吉林省科技發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目 (20120670)，山東省高校人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目 (J11Wf65)，山東理工大學(xué)人文社會(huì)科學(xué)發(fā)展基金項(xiàng)目 (2010GGTD07)。

2012－04－15

陳敏 (1979－)，女，山東萊蕪人，經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士，講師;研究方向:科技金融。

F830.39

A

(責(zé)任編輯 劉傳忠)