政府投入与金融信贷的技术创新效应比较——基于高技术产业的实证研究

王业斌

(中央财经大学经济学院，北京 100081)

一、引 言

新世纪以来，中国对技术创新的政府投入和金融信贷支持不断加大。据有关数据显示，2000－2008年间中国财政科技拨款由575.6亿元增加到2581.8亿元，科技活动中的金融机构贷款由196.2亿元增加到405.2亿元(数据来自《中国科技统计年鉴(2009)》)。在政府投入、金融信贷力度不断增强的同时，政府投入与金融信贷是否都显著促进了技术创新?此外，同样作为企业的外源创新投入，二者的技术创新效果孰优孰劣?对这些问题的回答，不仅有利于对技术创新过程中政府投入、金融信贷的作用做出正确评价，更有利于明确今后技术创新支持政策的重点。

理论上，政府投入能弥补企业的创新资金不足、降低企业的研发成本和风险，进而有利于技术创新［1］。但作为政府干预手段，政府投入也有可能取代企业自身的研发投资，产生“挤出效应”，进而对技术创新产生不利影响［2］。因此，政府投入的技术创新效应有赖于实证结果的检验。而对于金融信贷，熊彼特早在其著作《经济发展理论》中指出，金融系统对技术创新具有重要作用，但前提是金融资源要分配给那些最有可能成功开发新产品并投入生产的企业［3］。特别是对于中国而言，由金融机构流出的信贷资金集中流向国有企业部门［4］，而国有企业却存在着创新效率的无效损失［5］。因此，金融信贷对技术创新的影响同样有待于进一步的验证。

同理论分析一致，既有的实证研究并未就政府投入与金融信贷对技术创新的影响取得统一的结论。例如，Leyden and Link(1991)、Gonzalez and Pazo(2008)等研究发现政府投入能激励企业扩大研发支出，进而有利于技术创新［6］［7］;而Lichtenberg(1987)、Gorg and Strobl(2007)等发现政府投入在一定程度上挤出了企业的研发投资，降低了行业整体的研发投入水平，进而对技术创新产生不利影响［8］［9］;King and Levine(1993)等发现金融信贷促进了技术创新;Rioja and Valev(2004)等发现大多数发展中国家金融信贷主要影响的是资本积累而不是技术创新［10］［11］。但更为重要的是，作为影响技术创新的两个极为重要的政策手段，现有的实证研究基本上只是分别考虑政府投入或金融信贷对技术创新的影响，较少有人将二者结合起来以比较它们的技术创新效应。例如，针对中国的经验分析中，朱平芳和徐伟民(2003)、白俊红(2011)等仅研究了政府投入对技术创新的影响［12］［13］; 叶子荣和贾宪洲(2011)等也仅研究了金融信贷对技术创新的影响［14］; 俞亚星(2011)比较分析了企业资金、政府资金和金融机构贷款在高技术产业发展中的作用，但也只是考虑它们对产业总产值而不是对技术创新的影响［15］。

基于以上分析，本文拟以高技术产业为例，进一步检验政府投入、金融信贷对技术创新的影响。与现有文献不同，本文将政府投入与金融信贷同时置入模型中，以对二者的技术创新效应进行比较分析。

二、高技术产业技术创新过程中的政府投入与金融信贷:事实特征

一般认为，高技术产业是将高新技术转化为实际生产力的承载体，是一国技术创新的重要体现。因此，本文选取高技术产业进行实证研究，利用相应年份的《中国高技术产业统计年鉴》，对高技术产业技术创新过程中的政府投入与金融信贷现状做一基本描述。由于1999年以前的相关科技统计数据较为残缺，2009年后的《中国高技术产业统计年鉴》不再有科技活动中的金融机构贷款数据，统计口径发生了变化，因此本文选取的考察时间段为1999－2008年。从名义值来看，1999－2008年间政府投入总额由162777万元增加到878819万元，金融信贷总额由179579万元增加到337937万元，二者支持力度均大幅增强，但年均政府投入总额(353447万元)略高于金融信贷总额(348284万元)。

本文还根据R＆D支出价格指数对政府投入、金融信贷总额进行平减，将名义值转化为实际值。图1描述了1999－2008年间高技术产业技术创新过程中的政府投入和金融信贷总额(1999年不变价)的时间趋势。从变动趋势来看，1999－2008年间政府投入总额基本呈现上升的态势，特别是2006年后上升趋势更为明显，考察期内年均增长22%;金融信贷总额在1999－2003年间不断上升，但2004年后反而基本呈现下降的态势，考察期内年均增长仅为10%。就各年绝对值比较而言，金融信贷总额在2006年以前均高于政府投入总额，2006年以后则被政府投入总额赶超。

图1 政府投入与金融信贷总额的时间趋势

三、研究模型、变量选择与数据来源

(一)模型设定

为了比较政府投入与金融信贷对技术创新的影响，本文将政府投入、金融信贷同时纳入分析框架，构建回归模型如下①在模型中，对技术创新水平与R＆D资本存量进行人均化处理，目的在于消除R＆D资本存量与R＆D人员之间的多重共线性 (本文二者的相关系数高达0.850)。:

其中，Y表示技术创新水平，K、L表示R＆D资本存量和R＆D人员，Zf、Jr表示政府投入和金融信贷，β、λ、υ为相应变量的产出弹性，δ为常数，ηi为行业效应，εit为随机误差项。

自熊彼特(Schumpeter，1942)开创性地提出关于创新的系列理论以来，国内外不少学者研究了企业规模和产权结构对技术创新的影响。因此，为了进一步探讨企业规模、产权结构对政府投入与金融信贷技术创新效应的影响，在具体的回归分析时，本文还在模型中控制了政府投入、金融信贷与企业规模(Siz)、产权结构(Pow)的交互项。

(二)变量构造

参考既有的研究，回归模型中的技术创新水平用专利申请数来表征;R＆D人员用科技活动人员数来表征;企业规模用行业总产值与企业数的比值来表征(并进行对数化处理)，其中总产值用工业品出厂价格指数平减为1999年不变价;产权结构用国有及国有控股企业产值与行业总产值的比值来表征;政府投入与金融信贷分别用科技活动筹集经费中的政府资金和金融机构贷款来表征②余泳泽和周茂华(2010)等用科技活动筹集经费中的政府资金比例来度量政府投入［16］，本文则用政府资金的绝对数来表示。同样地，金融信贷也用金融机构贷款的绝对数来表示。;对于R＆D资本存量，参照白俊红(2011)等的方法，其可以表示为Kt=(1－δ)Kt－1+Et－1，δ为折旧率(同大多数研究一样，假定为15%)，Et－1为滞后一期的R＆D支出现值(用科技活动经费内部支出来表征)，基期的R＆D资本存量为K0=E0/(g+δ)，g为各行业R＆D实际经费支出的算术平均增长率。上述变量中，政府投入、金融信贷与R＆D支出现值均用R＆D支出价格指数平减为1999年不变价，而对于R＆D支出价格指数，同朱平芳和徐伟民(2003)一样，将其构造为0.45×固定资产投资价格指数+0.55×消费价格指数。

(三)数据说明

本文分析的原始数据中，固定资产投资价格指数、消费价格指数、工业品出厂价格指数来自于各年的《中国统计年鉴》，其余数据均来自于各年的《中国高技术产业统计年鉴》。选取的样本为13个三位码行业共10年数据(不包括数据缺失较多的航天器制造、广播电视设备制造、其他电子设备制造、办公设备制造行业)。变量的描述性统计如表1所示。

表1 变量描述性统计

四、回归估计结果与讨论

(一)基本回归结果

对模型进行估计，基本的回归结果如表2中列(2.1)－(2.5)所示。其中，列(2.2)－(2.5)为依次将政府投入、金融信贷与企业规模、产权结构的交互项纳入模型中的估计结果。Hausman检验支持列(2.1)－(2.3)选择固定效应模型，列(2.4)－(2.5)选择随机效应模型。

表2 政府投入、金融信贷对技术创新影响的回归结果

从基本的估计结果来看，列(2.1)显示政府投入的系数显著为正，说明政府投入显著促进了行业的技术创新，政府投入每增加1%，行业的人均专利数增加0.199%;金融信贷的系数虽然也为正，但却并不显著。加入交互项以后，列(2.2)－(2.5)显示政府投入对技术创新依然具有显著的正向影响，此时政府投入的偏效应依次为0.163、0.136、0.027、0.025①根据列(2.2)，政府投入对技术创新的偏效应为－0.169+0.065 Siz，将Siz的均值代入，可求得政府投入对技术创新的偏效应为0.163，其他情形(包括金融信贷的偏效应)可同理求得。;金融信贷对技术创新的影响则很不稳定，除在列(2.3)中有显著影响外，其他列中都不显著，即使在列(2.3)中金融信贷的偏效应(0.077)也低于政府投入的偏效应(0.136)。金融信贷对技术创新的影响不太显著，可能的原因是中国银行业中国有银行的主导地位和所有制偏向，使得金融机构的信贷资金集中流向了创新效率较低的国有企业部门。综合各种情形比较来看，相对于金融信贷而言，政府投入更能促进行业技术创新水平的提升。

从表2中列(2.2)－(2.3)还可以看出，政府投入、金融信贷与企业规模的交互项的系数均显著为正，表明企业规模对政府投入和金融信贷的吸收利用存在正向效应，企业规模越大，政府投入、金融信贷对技术创新的影响亦越大。从表2中列(2.4)－(2.5)来看，政府投入与产权结构的交互项的系数显著为负，说明行业中的国有产权对政府投入的吸收利用存在负面影响，国有产权比重越高，政府投入对技术创新的影响越小;而金融信贷与产权结构的交互项的系数虽然也为负，但统计上并不显著。基本回归结果还显示，人均R＆D资本也显著有利于行业的技术创新。以列(2.5)为例，人均R＆D资本每增加1%，人均专利数增加0.932%。

(二)稳健性讨论

政府投入与金融信贷可能存在一定的偏向性，即并不是所有的企业在技术创新过程中都可以获得政府投入和金融信贷，政府与金融机构可能会根据一定的条件(如企业规模)来决定是否进行投入和提供信贷。同时，企业自身的技术创新水平可能也会对政府投入、金融信贷产生影响，因为企业自身的技术创新水平越高，企业活力越强，就越有可能获得政府投入和金融信贷的青睐。因此，政府投入、金融信贷可能并不是严格外生的变量，内生性问题的存在可能使估计结果存在偏误。于是，本文还通过对政府投入与金融信贷采取滞后一期的方法，重新对模型进行估计，回归结果如表2中列(2.6)－(2.10)所示。

从估计结果来看，取滞后一期值后，政府投入对技术创新仍有显著的正向影响，说明政府投入确实显著促进了行业的技术创新;在各种情形下，政府投入的偏效应依次为0.082、0.209、0.086、0.064、0.072。而金融信贷对技术创新的影响依然不太稳定，除在列(2.8)、(2.10)中对技术创新存在显著影响外(偏效应为0.059和－0.016)，其他列中均不显著。因此，与未取滞后一期值相比，虽然政府投入的技术创新效应有所下降，但综合各种结果可以看出，政府投入比金融信贷仍更有利于行业技术创新水平的提升，这与前文的结论是相一致的。

表2中列(2.6)－(2.10)还反映出，与基本回归结果一样，人均R＆D资本依然对技术创新产生显著的正向影响，政府投入、金融信贷与企业规模的交互项的系数依然显著为正，政府投入与产权结构的交互项的系数依然显著为负。不同的是，金融信贷与产权结构的交互项的系数开始变得显著。由于经过内生性处理后，估计结果更为可靠，因此本文认为金融信贷与产权结构也存在显著为负的交互作用，国有产权不利于金融信贷技术创新效应的发挥。

五、结论与含义

本文运用1999－2008年高技术产业行业面板数据，分析比较了政府投入与金融信贷对技术创新的影响，得出了一个较为稳定的结论，即政府投入比金融信贷更有利于行业技术创新水平的提升，政府投入对技术创新存在显著的正向影响，金融信贷对技术创新的影响则不太显著。金融信贷的技术创新效应不太显著，这在一定程度上反映出金融机构的信贷资金并未流向最具创新性的企业的事实。而中国最具创新性的企业为非国有企业［17］，这也说明在高技术产业同样存在着金融信贷的“所有制歧视”现象。研究结果还显示，企业规模越大，政府投入、金融信贷对技术创新的正向影响越大;国有产权比重越高，政府投入、金融信贷对技术创新的促进作用越小。

基于此，本文认为在技术创新过程中，政府投入比金融信贷发挥着更为重要的作用，政府投入是必要而且是有效的。因此，在未来的技术创新支持政策中，应进一步强化政府投入力度;同时，为了真正发挥出金融信贷的技术创新效应，未来应深化金融体制改革，使金融信贷资金真正分配给那些创新效率较高的企业。此外，为了增强政策的针对性，在决定与引导政府投入、金融信贷的具体投向时，还必须充分考虑企业规模和产权结构等因素的影响。

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