劉恩莉，綦瑩瑩

[摘要]文章以安徽省2014—2019年52家戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)上市公司面板數(shù)據(jù)為研究樣本，以金融支持企業(yè)發(fā)展的實際效果為研究對象，結(jié)合生命周期理論，從直接性、間接性和政策性維度構(gòu)建金融支持體系。通過面板數(shù)據(jù)協(xié)整分析、格蘭杰因果檢驗和固定效應模型測度各層次支持效果，實證結(jié)果表明政策性金融和商業(yè)信用融資支持對安徽省戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展起正向作用，而債券、股票和銀行金融支持則起負向作用。

[關(guān)鍵詞]戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè);金融支持效果;固定效應模型;生命周期理論

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.33.014

1引言

戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，即我國在“十三五”規(guī)劃中重點發(fā)展的五大戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，包括網(wǎng)絡經(jīng)濟、生物經(jīng)濟、高端制造、綠色低碳、數(shù)字創(chuàng)意。[1]金融支持機制作為產(chǎn)業(yè)資源配置的動力，對培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)具有核心支撐作用。安徽省統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2019年安徽省全年戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長14.9%，高出規(guī)模以上工業(yè)增值8.2%。但安徽省金融支持戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展體系仍存在支持效率不足、內(nèi)外源資金支持結(jié)構(gòu)不合理等問題。

目前，對金融支持戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)的研究主要集中于金融支持體系構(gòu)成及支持效果，在政府財政支持企業(yè)發(fā)展效果上，David等（2009）認為政府財政資金支持雖然有利于公司提升研發(fā)能力，但擠出效應導致政策性資金支持的激勵效果并不絕對，[2]而李東陽（2018）則認為政府資金支持對公司初期發(fā)展階段起關(guān)鍵的正向作用;在直接融資方式對企業(yè)的支持效果上，[3]凌江懷（2011）認為直接融資與公司發(fā)展間呈負相關(guān) ，[4]孫早（2016）則認為直接融資直接推動了公司研發(fā)與技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展。[5]也有學者從金融支持效率，即資金投入產(chǎn)出比的角度分析不同金融支持方式的支持效果。Haslem（1999）運用數(shù)據(jù)包絡分析方法（DEA）測度出銀行業(yè)金融支持效率較高，[6]熊正德等（2010）同樣運用DEA方法對于市場性金融支持方式進行實證分析，結(jié)果顯示其效率較低且風險較高。[7]由此可知，學者普遍認可金融支持對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的整體促進作用，但在不同金融方式對企業(yè)的支持效果上存在較大分歧，且針對經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)新興產(chǎn)業(yè)金融支持體系的發(fā)展研究不足，對安徽省等新興地域資本市場的實證分析研究較少。

2安徽省金融支持戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

根據(jù)安徽省金融支持戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀，將金融支持途徑分為政策性金融、直接性金融與間接性金融三類。結(jié)合產(chǎn)業(yè)生命周期理論，以企業(yè)發(fā)展階段為切入視角進一步分析不同金融途徑支持企業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀。

由圖1可知，以政府引導基金為代表的政策性金融主要支持企業(yè)由初創(chuàng)期進入成長期;直接性金融支持方式中的商業(yè)信用融資與區(qū)域性股權(quán)交易融資主要扶持初創(chuàng)期與成長期企業(yè);以銀行信貸為主的間接性融資支持貫穿企業(yè)全生命周期;而企業(yè)成熟期則以直接性金融支持方式中的股票、債券市場融資為主要籌資方式。

2.1政策性金融支持

安徽省政府針對戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)的政策性金融支持包括稅收優(yōu)惠、專項補助、政府引導基金等方式。其中，政府引導基金將產(chǎn)業(yè)資本與金融資本有機結(jié)合，是安徽省近年來優(yōu)先推廣且富有成效的政策性金融支持方式。截至2020年5月底，安徽省種子投資基金和省創(chuàng)業(yè)投資基金共籌資38.55億元，設立子基金21個，已基本覆蓋全省24個戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展基地?！扒蹇?020中國政府引導基金”研究報告顯示，安徽省高新投母基金在2020年中國政府引導基金中排名第10，累計投資建設戰(zhàn)略性新興企業(yè)445個?，F(xiàn)階段全國政府引導基金的設立增速已逐漸放緩，預計安徽省也將逐漸邁入存量優(yōu)化階段。

2.2間接性金融支持

間接融資指以銀行融資為代表的債權(quán)性融資方式，其中銀行融資主要指需要償還本息的短期借款與長期借款?，F(xiàn)以金融機構(gòu)借款率，即長期借款與短期借款占企業(yè)資產(chǎn)總額的比例，描述以銀行為代表的間接金融對安徽省戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)的支持現(xiàn)狀。2013—2019年安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)銀行融資規(guī)模中短期借款占絕對比重，而長期借款比重較小，即企業(yè)在銀行融資主要依賴短期借款，且融資總額近年來相對平穩(wěn)。

2.3直接性金融支持

2.3.1場內(nèi)市場：以股票、債券與商業(yè)信用支持為主導

（1）股票市場融資。安徽省證監(jiān)局數(shù)據(jù)顯示，截至2020年6月20日，安徽省內(nèi)共有上市公司124家，其中共有52家企業(yè)歸屬于戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板上市的企業(yè)分別為22家、12家、12家，國有企業(yè)占比較小，即安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)直接金融支持中的股票融資主要通過主板渠道予以實現(xiàn)，企業(yè)性質(zhì)以私營企業(yè)為主。

（2）債券市場融資。截至2019年年底，安徽省52家戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)上市公司中有資格發(fā)行中小企業(yè)集合債券的總數(shù)不超過 20 家，有資格的公司其發(fā)債規(guī)模也受到嚴格限制，總體難以滿足企業(yè)的融資需求。安徽省戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)內(nèi)上市公司的應付債券率在五年間雖有小幅上漲，但自2016年后基本平穩(wěn)并維持在0.45%，相對公司總資產(chǎn)占比較小，可見債券融資方式對安徽省戰(zhàn)略新興企業(yè)發(fā)展支持力度相較其他融資方式較為有限。

（3）商業(yè)信用融資。商業(yè)信用作為直接融資途徑，具有獲取容易、免于擔保等優(yōu)點，[8]是戰(zhàn)略新興企業(yè)獲取金融支持的重要方式之一。2014—2019年間樣本企業(yè)的商業(yè)信用率維持在20.93%～21.09%，高于15%左右的企業(yè)股權(quán)融資率，在企業(yè)金融支持體系中占據(jù)較高比重。

2.3.2場外市場：以區(qū)域性股權(quán)轉(zhuǎn)讓交易中心為代表

截至 2020 年11月14日，安徽省股權(quán)轉(zhuǎn)讓交易中心先后推出成長板、科技板、農(nóng)業(yè)板、文旅板等八大板塊，掛牌企業(yè)7138家，融資總額達5086592萬元，是安徽省戰(zhàn)略新興中小企業(yè)在場外市場的重要融資途徑之一。但與此同時，安徽省股權(quán)轉(zhuǎn)讓交易中心針對初創(chuàng)期企業(yè)掛牌門檻較高，融資產(chǎn)品種類較少，實際獲得融資的戰(zhàn)略新興企業(yè)數(shù)量較為有限。

3安徽省戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效果

3.1研究設計

3.1.1變量選擇

以凈資產(chǎn)收益率（ROE）為因變量，將其作為企業(yè)資本綜合效益、盈利能力及公司財務管理能力的反映指標;以資產(chǎn)負債比率（DTA）為控制變量，將其作為公司償債能力和總體財務狀況的反映指標。

3.1.2面板回歸方程設定

文章通過建立多元回歸模型，運用安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，測度不同融資路徑對戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)經(jīng)營績效的動態(tài)效應。其中，ROE為凈資產(chǎn)收益率，BRF為金融機構(gòu)借款率，BPR為應付債券率，SFR為股權(quán)融資率，BCR為商業(yè)信用率，DTA為資產(chǎn)負債率，最終模型設定如下：

ROEit=Bit+β1×BFRit+β2×BPRit+β3×SFRit+β4×BCRit+β5×GSRit+β6×DTAit+εit（1）

3.1.3數(shù)據(jù)來源

文章參考《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)相關(guān)規(guī)范，從安徽省證監(jiān)局公布的安徽省轄區(qū)110家上市公司中篩選出52家戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)上市公司，并借助Wind、國泰安數(shù)據(jù)庫及上市公司2014—2019年財報得出數(shù)據(jù)。

3.2實證結(jié)果分析

3.2.1數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

（1）凈資產(chǎn)收益率。凈資產(chǎn)收益率（ROE）越高，公司的盈利能力越強，經(jīng)營績效越好。對研究樣本進行描述性統(tǒng)計分析得出表4，可知2015年凈資產(chǎn)收益率最小值為-0.9;2017年的凈資產(chǎn)收益率最大值為0.7;6年間平均凈資本凈收益率逐年提升，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展總體呈良好趨勢。

由圖2可知，70%的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)凈資產(chǎn)收益率集中在0～0.15范圍，10%的企業(yè)凈資產(chǎn)收益率小于等于零，20%的企業(yè)凈資產(chǎn)收益率大于0.15。2014—2018年間，戰(zhàn)略新興企業(yè)凈資產(chǎn)收益率總體上升，凈資產(chǎn)收益率大于等于0的企業(yè)總數(shù)整體也有所增加。

（2）全樣本統(tǒng)計量描述。由表3可知，解釋變量中商業(yè)信用率最大，平均為0.21518;其次是股權(quán)融資率和金融機構(gòu)借款率，平均分別為0.15122和0.11323;最小為應付債券率，平均值為0.00594。

3.2.2面板模型選擇

（1）面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗。在分析相關(guān)變量因果關(guān)系之前需先對數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，以確保數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，單位根檢驗結(jié)果如表4所示。

（2）面板模型確認。使用固定效應下的Wald F檢驗來進一步確定是否為混合效應模型。F統(tǒng)計量定義為：

F=（SSEn-SSEf）/[（NT-K-1）-（NT-N-K）]SSEf/（NT-N-K）=（SSEn-SSEf）/（N-1）SSEf/（NT-N-K）（2）

其中，混合估計模型的殘差平方和用SSEn表示，固定效應回歸模型的殘差平方和用SSEf表示，結(jié)果如表5所示。

3.2.3實證檢驗與結(jié)果分析

（1）回歸模型的參數(shù)估計。為了避免不同上市公司的橫截面數(shù)大于時間序列橫截面數(shù)所造成的橫截面異方差，文章選擇用橫截面加權(quán)最小二乘法來估計固定效應模型。先對方程參數(shù)進行無約束估計，后根據(jù)估計結(jié)果方差確定權(quán)重，采用面板校正標準誤差（PCSE）方法對模型系數(shù)的協(xié)方差形式進行穩(wěn)健的標準誤差分析，結(jié)果如表6所示。

由表6可知：模型的R2=0.807004，調(diào)整后的R2=0.760618，說明模型模擬有良好的擬合優(yōu)度，且解釋變量均通過顯著性檢驗，證明文章建立模型合理且符合實際。

固定效應模型回歸結(jié)果表明：政府補貼率（GSR）在10%的顯著性水平下起積極的正向作用，商業(yè)信用率在1%顯著性水平呈正相關(guān)關(guān)系;金融機構(gòu)借款率、股權(quán)融資率和應付債券率在1%的顯著性水平呈負相關(guān)，且負影響逐漸增大。

（2）回歸結(jié)果分析。①政策性金融支持在10%的顯著性水平下起正向作用。政府補助率（GSR）在10%的顯著性水平下與凈資產(chǎn)收益率（ROE）呈系數(shù)為0.68715的正向關(guān)系，體現(xiàn)政策性金融支持在安徽省金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)體系中的重要地位。政府金融支持以較低的獲得成本推動企業(yè)實施初期技術(shù)研發(fā)與中期成果實物化進程。但政策性金融支持的影響系數(shù)遠高于其他市場性金融支持方式，存在過度干預與違背市場規(guī)律，致使企業(yè)資本結(jié)構(gòu)失衡進而喪失市場感知能力風險。②間接性金融支持在1%的顯著性水平下起負向作用。金融機構(gòu)借款率（BFR）在1%的顯著性水平下與凈資產(chǎn)收益率（ROE）呈系數(shù)為-0.19465的負向關(guān)系，以銀行為代表的金融機構(gòu)借款雖為企業(yè)提供了資金支持，但對企業(yè)盈利起負向作用。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)往往有較長投資回報期，而金融機構(gòu)針對新興企業(yè)貸款期限總體以短中期為主，兩者結(jié)構(gòu)錯配制約了企業(yè)資金使用效率，且戰(zhàn)略新興企業(yè)無形資產(chǎn)價值比重較高，申請貸款因缺乏可抵押資產(chǎn)而難度較大。③直接性金融支持的負向作用與正向作用。其一，債券市場融資支持在1%的顯著性水平下起負向作用。應付債券率（BPR）在1%的顯著性水平下與凈資產(chǎn)收益率（ROE）呈系數(shù)為-1.1641的負向關(guān)系。因債券發(fā)行審批對企業(yè)資質(zhì)要求較高，其通常優(yōu)先考慮能源、交通、城市公共設施建設等項目。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)以中小企業(yè)為主，客觀上存在相對較高的債券違約信用風險，在當前嚴格的信用評級審查要求中存在阻礙，企業(yè)發(fā)行債券成本與收益存在較大不確定性。 其二，股票市場融資支持在1%的顯著性水平下起負向作用。股權(quán)融資率（SFR）在1%的顯著性水平下與凈資產(chǎn)收益率（ROE）呈系數(shù)為-0.31264的負向關(guān)系。安徽省戰(zhàn)略性新興企業(yè)上市公司多處于發(fā)展中前期階段，多數(shù)股權(quán)資本投入到固定資產(chǎn)與技術(shù)研發(fā)等長周期項目或用于擴大生產(chǎn)管理規(guī)模進而引發(fā)規(guī)模不經(jīng)濟效應，而企業(yè)內(nèi)部管理不當也加劇了股權(quán)融資的負向作用。其三，商業(yè)信用融資支持在1%的顯著性水平下起正向作用。商業(yè)信用（BCR）在1%的顯著性水平下與凈資產(chǎn)收益率（ROE）呈現(xiàn)系數(shù)為0.24794的正向關(guān)系。商業(yè)信用融資作為低成本、低門檻且免于擔保的直接性融資方式，在流動性與普及率上具有天然優(yōu)勢。安徽省52家戰(zhàn)略新興上市企業(yè)在資本規(guī)模與社會商譽上優(yōu)于普通企業(yè)，在融資獲得及額度上更具優(yōu)勢，其較高商業(yè)往來量也為其交易融資創(chuàng)造條件，如分期付款、應收賬款和銷售折扣等。

4安徽省金融支持戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的對策

4.1政府性金融支持：依據(jù)企業(yè)生命周期建設基金引導模式，健全審批與退出機制加強與省內(nèi)科研院所與高等院校合作，構(gòu)建覆蓋安徽省戰(zhàn)略新興企業(yè)全生命周期的資金支持鏈條。完善審批制度，發(fā)揮政府信用與財政資金對社會資本投資的引導作用而非替代作用，通過加強基金審批與監(jiān)督機制建設防止資金沉淀。優(yōu)化現(xiàn)有種子投資基金、中小企業(yè)發(fā)展基金等管理模式，強化各類基金支持企業(yè)的差異化職能。加強與國元金控集團、省投資管理集團等省屬企業(yè)合作，對資金使用效率低下的基金實施退出機制。

4.2直接性金融支持：拓展企業(yè)直接融資渠道，加快區(qū)域性股權(quán)交易中心建設積極探索與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展相匹配的債券種類，創(chuàng)新應用綠色債券、高收益?zhèn)ｍ梻?、集合債券、私募可轉(zhuǎn)債等金融工具。構(gòu)建多層級信用評價指標體系，拓寬企業(yè)無形資產(chǎn)與成長前景等多方面指標。完善場內(nèi)與場外市場轉(zhuǎn)板制度，降低戰(zhàn)略新興企業(yè)上市門檻與融資成本，推動企業(yè)實施再融資和并購重組。加快建設區(qū)域性股權(quán)交易中心綜合分層的監(jiān)管體系，將強制信息披露制度與自愿信息披露制度相結(jié)合，加大違規(guī)披露處罰力度。

4.3間接性金融支持：健全新型政銀擔合作業(yè)務模式，健全應收賬款融資機制優(yōu)化健全新型政銀擔業(yè)務模式，完善風險分擔及資本金補償機制，通過三方協(xié)調(diào)合作緩解信息不對稱及隱形貸款門檻問題。健全應收賬款融資機制，建設區(qū)域性企業(yè)征信服務平臺以便金融機構(gòu)評估企業(yè)經(jīng)營情況、應收賬款及逾期狀況，推動企業(yè)開展應收賬款抵押融資和企業(yè)存量資產(chǎn)融資項目。完善企業(yè)轉(zhuǎn)貸應急機制，在做好風險控制基礎上對暫時困難的企業(yè)繼續(xù)提供金融支持。

參考文獻：

[1]孫國民.警惕戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的誤區(qū)[J].中國經(jīng)濟問題， 2013， 278 （3）：45-50.

[2]PAUL D，BROMVYN H，ANDREW T.Is public r&d a complement or substitute for private a review of the econometric evidence[J].research policy，2000（29）：497-530.

[3]李東陽，蔡甜甜，崔曄.中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)國際化能力影響因素研究[J].財經(jīng)問題研究，2018（6）：35-40.

[4]凌江懷，胡青青.上市公司融資結(jié)構(gòu)與經(jīng)營績效相關(guān)分析——基于2003—2010年廣東省上市公司分行業(yè)面板數(shù)據(jù)的考察[J].華南師范大學學報（社會科學版），2011（6）：72-78，158.

[5]孫早，肖利平.融資結(jié)構(gòu)與企業(yè)自主創(chuàng)新——來自中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)A股上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理，2016（3）：45-58.

[6]HASLEM A， SCHERAGE A， BEDINGFIELD J.Dea efficiency profiles of u.s. banks operating internationally [J].International review of economics& finance，1999（2）：165-182.

[7]熊正德，陽芳娟，萬軍. 基于兩階段DEA模型的上市公司債權(quán)融資效率研究[J].財經(jīng)理論與實踐，2014（2）：51-56.

[8]張宏彥，王磊.中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展與金融支持的動態(tài)關(guān)聯(lián)——基于滬深A股上市公司的經(jīng)驗數(shù)據(jù)[J].財經(jīng)理論與實踐，2015，36（6）：14-19