不同融资方式对技术创新影响的差异性分析

李守伟，何建敏

（东南大学 经济管理学院，南京 211189）

不同融资方式对技术创新影响的差异性分析

李守伟，何建敏

（东南大学 经济管理学院，南京 211189）

文章依据2000～2007年我国30个地区的相关数据，采用面板数据模型分析了不同融资方式对技术创新的影响，实证研究表明：外商直接投资、政府投资、企业投资以及金融机构贷款四种融资方式均对我国技术创新产生正向促进作用，但是这四种不同融资方式对技术创新的贡献大小不同，其中政府投资对技术创新贡献最大，其余依次为企业投资、外商直接投资和金融机构贷款。不同融资方式对技术创新影响的程度不同，这为提高我国技术创新能力制定相关的科技政策提供了参考的依据。

融资；技术创新；面板数据

0 引言

技术创新实现的技术进步对国家经济增长起着至关重要的作用，发达国家的实践已表明，技术进步对经济增长的贡献率在90年代已高达80%左右。因此，要提升国家、产业和企业的竞争力，必须依靠技术创新。而技术创新是一个复杂的过程，在各个阶段都需要大量的资金投入，技术创新投资中存在的问题不同于一般投资，造成技术创新的融资成本高于其他一般投资，从而会使得一些发明创造因为资本成本过高而不能获得资金投入。在国外，支持技术创新发展的融资方式主要包括银行信贷、风险资本、政府投资、社会基金等，形成了各具特色的技术创新投入模式。目前我国技术创新的科技活动经费主要来自政府、企业以及金融机构。随着我国对外开放和风险投资的发展，外商直接投资与风险投资也成为了我国技术创新的资金来源。

综合国内外相关研究可以发现，目前研究主要从理论与实证方面分析了外商直接投资与风险投资两种融资方式对技术创新的影响。然而，技术创新的其他融资方式也对其产生重要的影响，它们对技术创新的贡献有何差异呢，目前对此尚无研究。针对此，本文将实证分析技术创新的不同融资方式对其影响。由于风险投资在我国发展的时间较短，考虑到数据的可获得性以及实证分析的准确性，本文研究的融资方式不包含风险投资，主要研究的为外商直接投资、政府投资、企业投资以及金融机构贷款。

1 研究设计

1.1 变量选取

（1）不同的融资方式

根据我国的具体情况，技术创新所能采用的融资方式有:政府投资、基金投资、企业投资以及发行股票等直接投资方式；以银行借款为主，以政府贴息、融资担保、出口信贷为辅的间接融资方式。其中，政府投资、企业投资、金融机构贷款以及外商直接投资是技术创新的主要融资方式。

外商直接投资(FDI)。外商直接投资是我国改革开放以来利用外资的主要方式，外商直接投资的进入不仅弥补了特定时期下我国经济建设中资金、技术短缺的问题,也对中国经济的快速发展起到了积极作用。实际上发展中国家引进外资就是希望通过外商直接投资从而引进技术，即“以市场换技术”，促进技术创新，最终实现产业升级和技术进步。我们采用《中国统计年鉴》公布的实际利用的外商直接投资金额作为变量FDI的指标。

政府投资(GI)、企业投资(EI)与金融机构贷款(FL)。目前我国各级政府均以财政拨款的方式成立了各种方式的科技发展基金、创新基金、投资基金，扶持科技型中小企业的发展。同时企业为了扩大生产能力，确保、扩大自己产品的市场份额等对技术创新进行投入。目前政府和企业是我国技术创新投资的主体。由于我国资本市场不够发达，向金融机构的信贷融资方式解决自己的资金需求也是技术创新的主体企业采用融资方式。但科技型中小企业向金融机构贷款难，金融机构贷款在技术创新资金中的比例很小。

（2）人力资本（L）

人力资本的不断积累是FDI能够促进发展中国家技术进步和经济增长的关键。许多实证检验表明中国人力资本存量对技术进步有着正向的促进作用，具有良好训练和素质的劳动者对于技术的运用、改进和创新能够起到积极的推进作用。

（3）技术创新(TI)

表1 面板数据单位根检验结果

表2 面板数据协整检验结果

对于技术创新的具体概念有很多种定义，但归结起来看就是一个新的技术思想的形成到研究开发、生产、进而到第一次商业应用等有关的技术经济活动。对于技术创新的度量，目前主要有三种类型指标:创新投入，如R&D支出；创新中间产品，如专利；创新最终产出，如创新数目。然而，在技术创新的这些度量指标中，由于专利数据易获得，被使用得最多，在本文也不例外，我们使用专利申请受理数(PAN)来度量技术创新。

1.2 模型设计

本文将技术创新看作是一项知识的生产活动，基于知识生产函数的Cobb-Douglas方式研究不同融资方式对技术创新的影响。Cobb-Douglas生产函数为：，其中 Y 表示研发活动产出，K和L分别代表研发活动的资金和人员投入，α、β分别为研发活动的资金和人员投入的弹性系数，ξ为随机误差项。基于上述的知识生产函数，本文构建如下分析模型：

上述模型的涵义为：技术创新是利用专利受理数(lnPAN)度量的，技术创新的资金投入来源于外商直接投资(lnFDI)、金融机构贷款(lnBI)、政府投资(lnGI)和企业投资(lnEI)，人员投入是指全国科技活动人员(lnL)，其中c表示误差项。

考虑到技术创新过程中，资金的投入到产出需要一定的时间，因此我们假定技术创新的投入产出有一个固定的时滞，设为j年。同时面板数据较截面数据和时间序列数据要有优势：采用面板数据首先突破了总量研究的同质性界定；其次大大增加了样本的个数，扩大了统计模型获取信息尤其是结构信息的能力提高了数据分析和模型的解释能力。因此将上述模型(1)修改为下面模型：

其中，t表示年份，t-j表示滞后期为j年。本文假设滞后期j为2，也就是投入到产出的时间为2年。

2 实证分析

2.1 样本数据

本文选取 2000～2007年的外商直接投资、金融机构贷款、政府投资、企业投资、科技专利受理数以及科技活动人员数量6个指标的数据进行实证分析，分别用 FDI、BL、GI、EI、PAN 以及 L 表示。使用的数量来源于《中国统计年鉴》与《中国科技统计年鉴》。在样本选取中由于西藏数据缺乏，因此本文考察不包括西藏和港澳台在内的其他30个省市。本文采用的是Eviews6.0软件进行实证分析的。

2.2 样本数据的相关检验

只有在面板数据平稳或者具有协整关系时，模型的回归结果才是有效的。因此，下面我们对面板数据进行平稳性检验和协整检验。

（1）面板数据平稳性检验

本文利用Eviews6.0，同时采用LLC、IPS、ADF和 PP四种方法对变量进行平稳性检验，检验结果如表1。从表1的检验结果可知，lnFDI、lnRI、lnBL、lnPN 以及 lnK 均是一阶单整的。

（2）面板数据协整检验

由于面板数据存在单位根，因此需要继续判断变量间是否存在协整关系。我们采用Kao检验与Pedroni检验进行协整分析，检验结果如下表2。由于表2中得到的8个统计量中，只有3个不能拒绝“各面板变量之间不存在协整关系”的零假设，所以据此判定在各个面板数据之间存在协整关系，可进一步进行回归分析。

2.3 模型估计与分析

在模型(2)的基础上，下面我们首先分别分析每种融资方式与技术创新的关系，然后分析不同的融资方式与技术创新的关系。为判断使用固定效应模型(Fixed Effects Model)还是随机效应模型(Random Effects Model)，本文对2000～2007年中国30个地区的面板数据进行Hausman检验，检验结果如表3。

按照上述模型的Hausman检验结果，对上述5个模型进行估计，各个模型的估计结果见表4。表4列出了各个模型分别采用相应的模型设定进行估计的主体结果。总体上，五个模型 F 值分别为 250.9798、550.1503、142.8637、365.4278、475.4284，均整体上通过了模型的显著性检验。调整后的R2分别为 0.9774、0.9922、0.9839、0.9187、0.9890，这也体现了各个模型较为理想的拟合优度，具有较好的解释能力。五个模型中人力资本的系数均为正，并且相应的t检验值均通过了显著性检验，这说明了我国人力资本在技术创新中具有正向促进作用，这和已有的研究结果一致。

表3 Hausman检验结果

表4 模型回归结果

（1）不同融资方式与技术创新的关系

模型1～模型4都以专利申请受理数度量的技术创新为因变量，分别以四种融资方式：外商直接投资、政府投资、企业投资以及金额机构贷款为自变量。四个模型估计结果中，各个自变量的系数均为正数，此外模型5中的外商直接投资、政府投资、企业投资以及金额机构贷款的系数也为正数，并且5个模型中的相应变量系数均通过显著性水平检验，这说明不论从单个融资方式分析还是将不同融资方式进行整体分析，都表明四种融资方式都对技术创新产生促进作用。

（2）不同融资方式对技术创新影响差异性分析

虽然，四种融资方式都对技术创新产生正面效应，但它们对技术创新影响具有差异性。从模型1～模型4中外商直接投资、政府投资、企业投资以及金额机构贷款的系数可知，当它们分别每增长1%，相应的专利申请受理数分别增加0.1124%、0.8842%、0.3427%、0.1074%，可见四种融资方式中政府投资对技术创新的贡献最大，其余依次为企业投资、外商直接投资和金额机构贷款。从模型5中外商直接投资、政府投资、企业投资以及金额机构贷款的系数比较可得到相同的结论。

政府投资与企业投资对技术创新贡献较大，这是因为目前我国技术创新的资金主要来源于政府和企业投资。但是从我国科技资金筹集中的政府资金和企业资金比例来看，政府资金占的比例小于企业资金比例，但是政府对技术创新的贡献大于企业资金对技术创新的贡献，这是因为政府投资与企业投资的目的不同造成的。政府资金一般是通过 “科技攻关”、科技发展基金、创新基金等方式资助技术创新的主体的，政府的创新基金主要是支持科技型企业进行高新技术成果转化以及开展技术创新活动的，政府投资不是因盈利为目的的，而是通过相关创新项目的支持，增强技术创新的主体的创新能力、增强国家、企业的技术水平的。只强调社会效益，不在乎投资的经济效益的。而企业投资主要是寻找企业新的发展空间、新的利润增长点，以盈利为目的的。

我国利用外商直接投资引进国外的先进技术，这对我国技术创新起到积极的作用，但是其对技术创新的影响显著小于政府与企业投资对技术创新的影响，但是其影响强于金融机构贷款对技术创新的影响。在四种融资方式中金融机构贷款对技术创新的影响最小，这是因为金融机构贷款在我国技术创新资金的比例小，在我国技术创新中发挥的作用不是很强。

3 结论

本文基于2000～2007年中国30个省市的面板数据，实证检验了外商直接投资、政府投资、企业投资以及金融机构贷款四种不同融资方式对我国技术创新的影响。研究显示，四种不同的融资方式对我国技术创新均产生正面效应，但对技术创新影响具有差异性。该结论为提高我国技术创新能力提供一定的理论参考，据此本文提出如下建议：第一，要把政府投资与企业投资作为技术进步的主要动力，政府和企业都应加大对技术创新的投入，同时应引导企业资金向技术创新开发投入，提高我国技术研发水平，从而提高我国技术的进步。第二，继续引进外商投资，发挥外商直接投资对技术创新的促进作用，尤其是引进技术含量高的外资，培养高素质人才吸收外商直接投资过程的高新技术的溢出效应，这样会提高企业乃至整个国家的技术创新水平和自主创新能力。第三，采取相关政策解决企业金融融资难的问题，充分发挥金融机构贷款在技术创新的正面效应。

当然，技术创新的融资方式有很多种形式，在充分发挥外商直接投资、政府投资、企业投资以及金融机构贷款在技术创新的促进作用的同时，应加强其他的融资方式对技术创新的影响，如风险投资，已有的研究表明风险投资对技术创新具有巨大的推动作用，甚至研究表明风险资本增加会带来专利数的增加，其效应是普通R&D的3.1倍。因此，我们要充分发挥各种技术创新的融资方式的积极作用，这样才能提高我国技术创新水平，发挥技术进步对我国经济社会的推动作用，建设创新型国家。

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F222.3

A

1002-6487（2011）10-0068-03

国家自然科学基金项目(70671025)；教育部人文社科研究项目(09YJA630021)；江苏省自然科学项目(BK2009290)；东南大学优秀博士学位论文基金资助(YBJJ1014)

李守伟（1984-），男，安徽蚌埠人，博士研究生，研究方向：区域经济。

何建敏（1956-），男，江苏无锡人，教授，博士生导师，研究方向：区域经济。

（责任编辑/易永生）