王建　李思慧

摘 要 本文應(yīng)用知識(shí)生產(chǎn)模型，區(qū)分了研發(fā)經(jīng)費(fèi)來源，實(shí)證分析了研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)國(guó)家創(chuàng)新能力的影響，并對(duì)銀行貸款和風(fēng)險(xiǎn)投資兩類研發(fā)經(jīng)費(fèi)來源進(jìn)行了深入分析。結(jié)論認(rèn)為：研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力有顯著的提升作用；銀行貸款效果受到制約，未能顯著促進(jìn)創(chuàng)新；風(fēng)險(xiǎn)投資能夠帶動(dòng)政府資金和企業(yè)資金進(jìn)入新技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域，形成創(chuàng)新合力，從而顯著提升創(chuàng)新能力。實(shí)證研究結(jié)論為拓寬創(chuàng)新融資渠道，優(yōu)化科技投入資源配置，創(chuàng)新科技金融政策引導(dǎo)機(jī)制提供了思路。

關(guān)鍵詞 研發(fā)經(jīng)費(fèi) 銀行貸款 風(fēng)險(xiǎn)投資 科技金融

一、 引 言

企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)依賴自主創(chuàng)新能力的提高，而創(chuàng)新能力的提升需科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)投入的支撐。由于企業(yè)自有資本的局限性和社會(huì)資本對(duì)較高邊際報(bào)酬的訴求，科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)一般來源于多個(gè)主體，比如政府科技投入資金由政府部門配置、風(fēng)險(xiǎn)資本由風(fēng)險(xiǎn)投資管理機(jī)構(gòu)決定其投向等，這就決定了企業(yè)研發(fā)資金具有異質(zhì)性所有權(quán)特征。Huang和Xu的觀點(diǎn)認(rèn)為，不同來源的企業(yè)研發(fā)資金對(duì)企業(yè)的監(jiān)督和激勵(lì)作用存在差異，進(jìn)而對(duì)創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響。從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度看，邊際異質(zhì)性金融資本在提高創(chuàng)新能力的效率上存在差異的原因是由于資本所有權(quán)的不同，對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的報(bào)酬要求不同，最終表現(xiàn)在促進(jìn)創(chuàng)新能力增長(zhǎng)上的作用差異。但這種差異到底有多明顯，哪種金融資本在提升創(chuàng)新能力上效率最高，采取何種科技和金融政策才能為創(chuàng)新活動(dòng)提供有效的資金支持，這需要將各類異質(zhì)性資本納入同一分析方程比較其創(chuàng)新效率。

二、 理論梳理與文獻(xiàn)回顧

科技金融體系是由為科技創(chuàng)新活動(dòng)提供金融資源的政府、企業(yè)、金融市場(chǎng)、社會(huì)中介機(jī)構(gòu)等各種主體，以及在科技創(chuàng)新活動(dòng)中的行為活動(dòng)共同組成的一個(gè)體系。

嚴(yán)成樑：《社會(huì)資本、創(chuàng)新與長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)》，載《經(jīng)濟(jì)研究》2012年第11期，第4-60頁(yè)。Levine和Zervos、楊宇和沈坤榮、王國(guó)順和楊昆等學(xué)者都認(rèn)為，來源于企業(yè)的創(chuàng)新投入是科技創(chuàng)新產(chǎn)出的直接原因，來自民間和資本市場(chǎng)的資金在科技創(chuàng)新中也起到積極的促進(jìn)作用。由于企業(yè)的規(guī)模差異和所處的生命周期不同，因此其創(chuàng)新融資支持必然是一個(gè)多層次的資本市場(chǎng)

辜勝阻、洪群聯(lián)、張翔：《論構(gòu)建支持自主創(chuàng)新的多層次資本市場(chǎng)》，載《中國(guó)軟科學(xué)》2007年第8期，第7-14頁(yè)。。

熊彼特認(rèn)為創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵，并早在1912年就強(qiáng)調(diào)了金融對(duì)科技創(chuàng)新的重要性。Chowdhury和Maung對(duì)多國(guó)的研究結(jié)果表明，金融市場(chǎng)的發(fā)展水平對(duì)研發(fā)投入具有明顯的促進(jìn)作用，這種作用是一個(gè)長(zhǎng)期積累的過程。Levine、孫伍琴的研究都發(fā)現(xiàn)，金融市場(chǎng)能夠促進(jìn)科技創(chuàng)新活動(dòng)中的資本積累，通過將資金提供給能夠開發(fā)并生產(chǎn)新產(chǎn)品的企業(yè)提高技術(shù)創(chuàng)新率，并能夠在企業(yè)的分階段融資創(chuàng)新活動(dòng)中發(fā)揮更為有效的作用。在發(fā)達(dá)國(guó)家，金融市場(chǎng)融資是科技創(chuàng)新活動(dòng)經(jīng)費(fèi)的主要來源。而劉俊杰和劉家銘對(duì)我國(guó)的研究發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)不同區(qū)域金融機(jī)構(gòu)融資對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的影響存在較大差異，其正向效應(yīng)僅在東部地區(qū)出現(xiàn)。Alessandra和Stoneman、Luigi等的實(shí)證研究結(jié)果也顯示金融機(jī)構(gòu)及金融市場(chǎng)的發(fā)展水平對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)具有顯著的積極作用。談毅認(rèn)為，銀行的信貸發(fā)放制度具有明顯的偏好性，越高的風(fēng)險(xiǎn)代表更高的還貸利率進(jìn)而導(dǎo)致進(jìn)一步的投資風(fēng)險(xiǎn)，而創(chuàng)新型企業(yè)具有很強(qiáng)的信息不對(duì)稱性，這就需要以高風(fēng)險(xiǎn)、高收益產(chǎn)業(yè)為投資對(duì)象的風(fēng)險(xiǎn)資本的支持。Kaplan和Stomberg、Casamatta、Keuschning的研究都認(rèn)為，風(fēng)險(xiǎn)投資除了滿足創(chuàng)新型企業(yè)的資本需求外，還能夠?yàn)槠髽I(yè)提供管理、制定發(fā)展戰(zhàn)略等服務(wù)帶動(dòng)企業(yè)成長(zhǎng)，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新提供關(guān)鍵支持。Hall（2002）的研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的積極作用遠(yuǎn)高于其他資本市場(chǎng)工具，有利于高新技術(shù)的發(fā)展與創(chuàng)新。Tykvova對(duì)美國(guó)和德國(guó)的實(shí)證研究顯示，風(fēng)險(xiǎn)投資是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新資金的重要來源，對(duì)專利發(fā)明數(shù)量有顯著的促進(jìn)作用。但買憶媛（2004）的觀點(diǎn)認(rèn)為，風(fēng)險(xiǎn)投資市場(chǎng)的周期性可能導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的波動(dòng)，因而對(duì)創(chuàng)新型企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生影響。

洪銀興認(rèn)為，從發(fā)展創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)的需求來說，科技金融制度中政府對(duì)科技創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的引導(dǎo)性投入能夠帶動(dòng)科技金融的投資方向，并通過完善創(chuàng)新環(huán)境和政策對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)提供必要的支撐。張玉喜對(duì)科技金融投入的綜合研究顯示，我國(guó)科技金融投入對(duì)科技創(chuàng)新的影響主要體現(xiàn)在政府企業(yè)和社會(huì)中介機(jī)構(gòu)方面，金融市場(chǎng)的支持作用還存在很大的發(fā)展空間

張玉喜、趙麗麗，中國(guó)科技金融投入對(duì)科技創(chuàng)新的作用效果——基于靜態(tài)和動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的實(shí)證研究，科學(xué)學(xué)研究，2015（2）：177-185.。綜上所述，對(duì)不同來源的研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響進(jìn)行研究，關(guān)注科技金融系統(tǒng)中的銀行信貸、風(fēng)險(xiǎn)投資等異質(zhì)性經(jīng)費(fèi)對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的作用效果，對(duì)政府合理利用創(chuàng)新資源、對(duì)科技金融政策進(jìn)行評(píng)價(jià)調(diào)整具有重要意義。

三、 模型構(gòu)建與變量說明

（一） 模型構(gòu)建

創(chuàng)新能力的強(qiáng)弱很大程度上取決于經(jīng)濟(jì)內(nèi)部的知識(shí)生產(chǎn)過程，其本質(zhì)與產(chǎn)品生產(chǎn)的投入產(chǎn)出過程類似，本文以產(chǎn)品生產(chǎn)的C-D函數(shù)為基礎(chǔ)，將創(chuàng)新能力視作知識(shí)生產(chǎn)的產(chǎn)出。Griliches最早提出了“知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)”的概念，成為技術(shù)創(chuàng)新探索的里程碑，為知識(shí)生產(chǎn)的探討提供了重要理論工具。Jaffe在此基礎(chǔ)上將知識(shí)生產(chǎn)的資本投入延伸至經(jīng)費(fèi)投入和人力資源投入兩個(gè)方面，形成了目前廣泛應(yīng)用的Griliches-Jaffe知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)：

Qt=AtKαtLβteεt（1）

其中，Q表示創(chuàng)新產(chǎn)出，A表示知識(shí)水平或技術(shù)水平，K表示創(chuàng)新的物質(zhì)資本投入，L表示創(chuàng)新的人力資本投入，α和β分別表示物質(zhì)資本和人力資本投入的知識(shí)產(chǎn)出彈性，ε為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

在實(shí)際的知識(shí)生產(chǎn)過程中，創(chuàng)新是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程，從資本和人力的投入到知識(shí)的產(chǎn)出可能存在時(shí)滯，這使得使用當(dāng)期投入產(chǎn)出的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)具有一定的局限性?？紤]知識(shí)生產(chǎn)的時(shí)間要素，結(jié)合Brandt和Rawski的文中模型，本文采取滯后一期的創(chuàng)新要素投入，得到如下模型：

（二） 變量說明

1. 研發(fā)經(jīng)費(fèi)變量

研發(fā)經(jīng)費(fèi)是知識(shí)生產(chǎn)中重要的投入要素之一，現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)注的研發(fā)經(jīng)費(fèi)包含存量和流量?jī)蓚€(gè)概念。部分學(xué)者認(rèn)為，由于知識(shí)生產(chǎn)具有一定的累積效應(yīng)，前期的研發(fā)投入會(huì)持續(xù)對(duì)后期的創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響，因此研發(fā)資本存量對(duì)當(dāng)期知識(shí)產(chǎn)出的影響更為重要。在研發(fā)的時(shí)間序列分析中，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的滯后項(xiàng)常被作為被解釋變量加入模型分析，這類滯后項(xiàng)實(shí)際上已經(jīng)考慮了前期成本對(duì)知識(shí)產(chǎn)出的影響，因此另一類觀點(diǎn)認(rèn)為，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的流量對(duì)當(dāng)期知識(shí)產(chǎn)出的作用更為顯著。鑒于公式（3）的變量表述，根據(jù)歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，本文采用每年國(guó)家科技經(jīng)費(fèi)籌集額（由于2009年以后，相關(guān)年鑒不再對(duì)科技經(jīng)費(fèi)籌集額進(jìn)行匯總，故2009～2011年該指標(biāo)由研發(fā)內(nèi)部支出按相應(yīng)比例換算所得），即流量概念表示研發(fā)經(jīng)費(fèi)變量。

2. 研發(fā)人力資本變量

人力資本是知識(shí)生產(chǎn)中的另一個(gè)重要投入要素，常用的指標(biāo)包括研發(fā)人員數(shù)和研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量。受數(shù)據(jù)限制，研發(fā)人員數(shù)指標(biāo)由2009年起在《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》中開始出現(xiàn)，之前使用科技活動(dòng)人員數(shù)度量研發(fā)過程中的人力資本投入，由于這兩個(gè)指標(biāo)之間缺乏轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)，且科技活動(dòng)人員還包含管理人員等在內(nèi)，故對(duì)研發(fā)人力資本變量的度量不夠準(zhǔn)確。研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量考慮了研發(fā)過程中存在的非全時(shí)工作人員并進(jìn)行了相應(yīng)的工作量折算，對(duì)總體研發(fā)人力資本的度量較為準(zhǔn)確，且在年鑒中具有較長(zhǎng)時(shí)間的可用指標(biāo)序列，故本文使用研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量作為研發(fā)人力資本變量。

3. 創(chuàng)新能力變量

創(chuàng)新投入的大小只能表明國(guó)家可投入研發(fā)的可用資源的大小，在知識(shí)生產(chǎn)過程中由于國(guó)家隱性知識(shí)、既有技術(shù)水平等因素的影響，知識(shí)產(chǎn)出會(huì)產(chǎn)生較大的差異。從這個(gè)角度來看，知識(shí)產(chǎn)出是衡量國(guó)家創(chuàng)新能力強(qiáng)弱的更為適宜的指標(biāo)。本文采用國(guó)家專利申請(qǐng)受理數(shù)作為創(chuàng)新能力變量的測(cè)度指標(biāo)。

4. 研發(fā)經(jīng)費(fèi)異質(zhì)性變量

根據(jù)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)籌集額結(jié)構(gòu)的所有權(quán)差異，將其分成政府資金、企業(yè)資金、銀行貸款、風(fēng)險(xiǎn)投資、其他社會(huì)資金五個(gè)部分，考察經(jīng)費(fèi)投入異質(zhì)性對(duì)創(chuàng)新能力的影響?？萍蓟顒?dòng)經(jīng)費(fèi)籌集額中的政府資金、企業(yè)資金和銀行貸款資金數(shù)據(jù)來源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，風(fēng)險(xiǎn)投資數(shù)據(jù)來源于歷年《中國(guó)創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展報(bào)告》和《中國(guó)創(chuàng)業(yè)投資市場(chǎng)年度研究報(bào)告》，其他社會(huì)資金由科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)籌集總額減去前四部分所得。為考查研發(fā)經(jīng)費(fèi)相對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新能力的影響，本文同時(shí)計(jì)算各所有權(quán)資金占科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)籌集額比例作為解釋變量對(duì)模型進(jìn)行回歸。各主要變量及含義如表1所示。

四、 實(shí)證分析與結(jié)論解釋

（一） 數(shù)據(jù)處理

與大多數(shù)文獻(xiàn)衡量區(qū)域創(chuàng)新能力使用專利申請(qǐng)受理數(shù)這一指標(biāo)不同，本文同時(shí)采用了專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)（patent_au）作為衡量創(chuàng)新能力的指標(biāo)，主要是基于以下考慮：首先授權(quán)發(fā)明專利已經(jīng)通過授權(quán)機(jī)構(gòu)審查，更能客觀地反映出一個(gè)國(guó)家或地區(qū)創(chuàng)新能力隨時(shí)間的變化情況；其次發(fā)明專利表現(xiàn)了一個(gè)地區(qū)商業(yè)化新技術(shù)的能力，而授權(quán)發(fā)明專利比其他指標(biāo)更接近于創(chuàng)新的商業(yè)應(yīng)用。專利申請(qǐng)受理數(shù)和專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)的同時(shí)使用，能夠更全面地衡量創(chuàng)新能力，避免單獨(dú)指標(biāo)在回歸過程中存在的偏誤。本文分別以專利申請(qǐng)數(shù)和授權(quán)數(shù)為被解釋變量，以滯后一期的研發(fā)經(jīng)費(fèi)及研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量為解釋變量，模型（3）被擴(kuò)展為：

lnpatentt=lnAt-1+αlnrdcapt-1+βlnrdhumt-1+εt-1（4）

當(dāng)區(qū)分不同研發(fā)經(jīng)費(fèi)來源后，根據(jù)模型（4）可得：

lnpatentt=lnAt-1++α1lnrdcap_bt-1+α2lnrdcap_rt-1+α3lnrdcap_gt-1+α4lnrdcap_ct-1+α5lnrdcap_et-1+βlnrdhumt-1+εt-1（5）

在實(shí)際模型回歸過程中，對(duì)除增長(zhǎng)率和比例變量外的其他變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，以統(tǒng)一變量數(shù)量級(jí)、弱化異方差問題。本文采用時(shí)間序列數(shù)據(jù)考察研發(fā)經(jīng)費(fèi)及其異質(zhì)性對(duì)國(guó)家創(chuàng)新能力的影響，由于這兩類數(shù)據(jù)同時(shí)具有時(shí)間趨勢(shì)性，為避免出現(xiàn)偽回歸問題，必須首先對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)， ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，專利申請(qǐng)受理數(shù)、科技經(jīng)費(fèi)籌集額及不同來源資金、研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量變量的原序列均平穩(wěn)。協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果顯示，知識(shí)生產(chǎn)投入和產(chǎn)出變量之間存在較為穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，能夠進(jìn)行模型回歸。

（二） 模型分析與實(shí)證結(jié)論

模型初步回歸結(jié)果顯示，考慮不同研發(fā)經(jīng)費(fèi)來源后，各經(jīng)費(fèi)來源之間存在較大的相關(guān)性，回歸后除研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量外，其余各變量VIF值顯著大于10，模型總體VIF均值達(dá)到90.14，意味模型存在較為嚴(yán)重的多重共線性，需進(jìn)一步處理，否則模型回歸將出現(xiàn)OLS估計(jì)量非有效、變量顯著性失去意義等結(jié)果。

考慮研發(fā)經(jīng)費(fèi)異質(zhì)性后，本文重點(diǎn)關(guān)注來源于銀行貸款和風(fēng)險(xiǎn)投資兩部分的科技經(jīng)費(fèi)籌集額。由于銀行及風(fēng)投機(jī)構(gòu)對(duì)于創(chuàng)新活動(dòng)的投入大小在很大程度上受到國(guó)家科技創(chuàng)新政策的引導(dǎo)，對(duì)這兩部分經(jīng)費(fèi)效果的測(cè)度對(duì)于國(guó)家科技金融政策未來的調(diào)整具有一定的參考意義。當(dāng)將模型（5）去除政府資金、企業(yè)資金變量?jī)蓚€(gè)引起多重共線性的非主要變量后，由于銀行貸款和風(fēng)險(xiǎn)投資依舊存在較高的相關(guān)性，剩余變量回歸后的VIF值依舊較大，存在一定的多重共線性，因此考慮同時(shí)使用差分法和去除變量法。首先將研發(fā)經(jīng)費(fèi)不同來源原序列進(jìn)行差分處理，模型（5）進(jìn)一步變化為：

lnpatentt=lnAt-1+α1drdcap_bt-1+α2drdcap_rt-1+α3drdcap_gt-1+α4drdcap_ct-1+α5drdcap_et-1+βlnrdhumt-1+εt-1（6）

將模型（6）初步回歸后發(fā)現(xiàn)，各變量VIF值仍然超過可接受范圍。進(jìn)行相關(guān)性分析后發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資增量drdcap_r、企業(yè)資金增量drdcap_c和政府資金增量drdcap_g之間在1%的顯著性水平下仍然存在較強(qiáng)的相關(guān)性，考慮到本文關(guān)注重點(diǎn)是銀行貸款和風(fēng)險(xiǎn)投資在創(chuàng)新能力中的角色，因此刪去引起主要變量多重共線性的企業(yè)資金增量和政府資金增量變量，保留風(fēng)險(xiǎn)投資增量變量。

模型（7）初步回歸結(jié)果顯示，各主要變量VIF值均顯著小于10，變量VIF均值僅為1.79，模型多重共線性在可接受范圍，可以進(jìn)行下一步分析。

對(duì)被解釋變量和解釋變量的分析發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)投資增量與創(chuàng)新能力之間可能存在非線性關(guān)系，為了更準(zhǔn)確地對(duì)主要變量進(jìn)行描述，需要在模型（7）中加入平方項(xiàng)，故可得模型（8）：

lnpatentt=lnAt-1+α1drdcap_bt-1+α2drdcap_rt-1+α3（drdcap_rt-1）2+α5drdcap_et-1+βlnrdhumt-1+εt-1（8）

由表4的實(shí)證模型回歸結(jié)果可知，模型主要解釋變量通過了相應(yīng)的顯著性檢驗(yàn)，方程總體顯著性較高，模型解釋程度較好。

總的來看，模型（3）中研發(fā)資本變量和研發(fā)人員變量系數(shù)均表現(xiàn)出一定的穩(wěn)健性，研發(fā)資金總量和研發(fā)人員的增加將顯著提升區(qū)域創(chuàng)新能力。當(dāng)研發(fā)資本每增加1%，專利申請(qǐng)受理數(shù)和專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)將對(duì)應(yīng)增長(zhǎng)0.74%和0.70%，且都通過了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)。當(dāng)研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量每增加1%，專利申請(qǐng)受理數(shù)和專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)將分別在1%和5%的水平下通過顯著性檢驗(yàn)，數(shù)量相應(yīng)增加0.59%和0.70%。

當(dāng)具體考慮研發(fā)經(jīng)費(fèi)異質(zhì)性后，不同來源經(jīng)費(fèi)對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響表現(xiàn)出了一定的差異。銀行貸款和其他資金均未對(duì)創(chuàng)新能力變量產(chǎn)生顯著影響，意味著銀行貸款增量的變化不會(huì)對(duì)專利申請(qǐng)受理數(shù)和授權(quán)數(shù)產(chǎn)生顯著影響。而風(fēng)險(xiǎn)資金變量及其平方項(xiàng)均通過了顯著性檢驗(yàn)，意味著風(fēng)險(xiǎn)資金變動(dòng)對(duì)創(chuàng)新能力的影響存在“拐點(diǎn)”。結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)資金變量系數(shù)為正和平方項(xiàng)系數(shù)為負(fù)的情況可知，風(fēng)險(xiǎn)資金變化對(duì)創(chuàng)新能力處于有益的影響范圍。即當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)資金每增加1億元，專利申請(qǐng)受理數(shù)和授權(quán)數(shù)將分別增加0.0122%和0.0134%。以2011年專利申請(qǐng)受理數(shù)1633347件、授權(quán)數(shù)960513件計(jì)算，若風(fēng)險(xiǎn)投資增加1億元，專利申請(qǐng)受理數(shù)、授權(quán)數(shù)將分別相應(yīng)增加199件和129件，即每50-70萬左右的風(fēng)險(xiǎn)資金投入即可刺激一個(gè)授權(quán)專利的出現(xiàn)。

（三） 研究結(jié)論進(jìn)一步解釋

關(guān)于研發(fā)資金總量與創(chuàng)新效率之間的正向關(guān)系，本文的研究結(jié)論和已有研究是一致的，不同之處在于對(duì)研發(fā)資金結(jié)構(gòu)的考慮。實(shí)際上，吳耀宏等早就指出，中國(guó)自主創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)內(nèi)部存在結(jié)構(gòu)失衡問題。一直以來，銀行貸款都是產(chǎn)業(yè)發(fā)展資金供給的主要來源，同樣也被認(rèn)為是支持科技成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化的創(chuàng)新的重要資金要素。但是由于科技項(xiàng)目市場(chǎng)評(píng)估能力的局限性以及傳統(tǒng)體制遺留下來的信貸審批機(jī)制等問題，商業(yè)銀行往往更加注重短期經(jīng)濟(jì)利益，并不傾向于將資金大規(guī)模投放于風(fēng)險(xiǎn)較大的科技創(chuàng)新領(lǐng)域，而更傾向于向成長(zhǎng)期、成熟期項(xiàng)目和企業(yè)融資，對(duì)早期科技創(chuàng)新領(lǐng)域的金融支持作用不足，銀行在貸款過程中對(duì)科技風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)性不足，因此未能形成培育創(chuàng)新能力的顯著推動(dòng)力量。而風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)創(chuàng)新能力的影響不僅僅表現(xiàn)在投資本身，從圖1數(shù)據(jù)分析結(jié)果中可以看出，風(fēng)險(xiǎn)投資與政府投資和企業(yè)自身投資存在高度相關(guān)性，風(fēng)險(xiǎn)投資的走向可能意味著行業(yè)和政策方向，除以提供股權(quán)融資外，更加注重對(duì)企業(yè)成長(zhǎng)性的培育和輔導(dǎo)，有利于降低機(jī)構(gòu)與企業(yè)直接的信息不對(duì)稱，因此風(fēng)險(xiǎn)投資能夠帶動(dòng)一大批敢于承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)或具有引導(dǎo)作用的資金進(jìn)入科技創(chuàng)新前沿領(lǐng)域，成為推動(dòng)創(chuàng)新的主體力量。

五、 結(jié)論與政策建議

實(shí)證分析結(jié)論表明，在資金要素相對(duì)稀缺的條件下，加大研發(fā)經(jīng)費(fèi)邊際投入對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力有顯著的提升作用；銀行貸款效果受到制約，未能顯著促進(jìn)創(chuàng)新；風(fēng)險(xiǎn)投資能夠引導(dǎo)政府資金和企業(yè)資金進(jìn)入，形成創(chuàng)新合力，能夠顯著提升創(chuàng)新能力?；诖?，為使稀缺的資金資源邊際效用最大化，科技金融政策制定應(yīng)根據(jù)資金所有權(quán)的不同，分類引導(dǎo)，優(yōu)化科技資本資源配置。

一是建立企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)持續(xù)投入機(jī)制。創(chuàng)新能力的持續(xù)提升是建立在資金這一重要要素投入基礎(chǔ)之上，在當(dāng)前全社會(huì)研發(fā)經(jīng)費(fèi)稀缺的條件下，研發(fā)活動(dòng)（不論來自于哪個(gè)投資主體）投資的邊際效益總是不斷增加，因此，無論是政府、銀行、風(fēng)投機(jī)構(gòu)，還是企業(yè)自身，研發(fā)資金持續(xù)的投入總是有益的。二是建立企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入分類引導(dǎo)機(jī)制。三大類（政府補(bǔ)貼、銀行貸款及風(fēng)險(xiǎn)投資）研發(fā)經(jīng)費(fèi)邊際投入產(chǎn)生的創(chuàng)新效益存在的差異也表明應(yīng)當(dāng)建立分類引導(dǎo)機(jī)制，實(shí)行分類考核和監(jiān)管。首先，明確財(cái)政資金支持的領(lǐng)域和方向，重點(diǎn)支持技術(shù)創(chuàng)新前期關(guān)鍵共性技術(shù)及基礎(chǔ)研究、種子期和初創(chuàng)期項(xiàng)目研發(fā)等資金供給“市場(chǎng)失靈”階段。其次，財(cái)政資金更加注重引導(dǎo)以天使投資為主導(dǎo)的社會(huì)資本投向科技創(chuàng)新的前端，提供除了資金要素供給以外的孵化管理服務(wù)，強(qiáng)化長(zhǎng)期內(nèi)成長(zhǎng)性培育和創(chuàng)新能力提升。再次，以市場(chǎng)機(jī)制為基礎(chǔ)，引導(dǎo)銀行信貸資金供給具有一定成長(zhǎng)性，已實(shí)現(xiàn)中試及初步產(chǎn)業(yè)化的科技企業(yè)，提高科技成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化能力。

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（責(zé)任編輯：趙英杰）