科技创新与金融资本融合关系研究——基于北京市的实证分析

姚永玲，王翰阳

(1. 中国人民大学经济学院，北京 1000872;2. 中国工商银行股份有限公司北京市分行，北京 100032)

每一次产业革命兴起都源于科技创新、成于金融创新的实践证明，科技创新和金融资本紧密结合是社会变革、生产方式和生活方式变革的重要引擎。正在进行的科技金融正顺应了这一趋势，但却存在传统银行信贷模式难以为科技型企业提供融资服务，科技担保体系未能充分发挥作用，多层次资本市场体系发展迟缓，创业投资依然处于初级阶段，专业投资能力不强，科技保险弱化等诸多问题［1］。可见，仅通过增强金融服务并不能对科技创新产生明显效果。而如何理解创新资源金融化与创新知识资本化的金融运行机制，是促进两者融合的关键。

1 文献述评

关于金融与科技的关系研究，除了阐述高新技术导致金融与其他行业界限进一步模糊，金融业混业经营需要技术支撑和技术进步的驱动外，主要集中在金融服务对科技创新的促进作用。一些学者认为中国目前所处的外部生态环境不能对科技创新形成有效支持［2］;另一些则发现，投入才是促进高科技产业发展的主要因素［3］;尽管金融发展对国内科技创新的净影响为正［4］，但若将专利分开考察，则得出不同的结论［5］。

上述研究不能给出一致结论的原因主要有三个。一是侧重金融对科技的促进作用忽略了两者之间的相互影响关系，强调的是政策性金融，忽略了金融在技术创新中资本积累作用。二是所采用的科技创新指标，仅强调创新公共物品属性忽略了金融机制，不能体现金融通过为创新规避风险、配置资源的价值实现。三是以全国为研究对象，忽略了地区之间在经济发展水平等方面存在的巨大差异，不能体现高端对高端的融合。孙伍琴、朱顺林［6］利用“金融发展- 技术创新选择”的投入产出模型发现，金融体系对全要素生产率在各省之间存在较大差异。陈敏、李建民［7］的研究也发现，科技创新效率存在区域差异性。王宏起、徐玉莲［8］通过对2000—2010 年科技创新与科技金融复合系统协同度计算结果分析表明，中国科技创新与科技金融间良性协同发展机制尚未形成。徐玉莲、王玉冬、林艳［9］通过对2008 年25 个省级区域科技创新与科技金融的耦合协调度计算结果进行分析，各区域总体科技创新与科技金融耦合协调度偏低，耦合协调度最高的地区为北京市。

2 科技创新与金融功能相互关系

科技与金融的结合包括两方面含义:

一方面，现代科技创新具有高投入、高风险、高收益、信息不对称和正外部性特点，为金融介入提供了依据和逐利空间，且科技创新是一项长期、复杂的工程，从基础研究到商品化一系列过程，都需要大量投入。根据工业化国家经验，一项成熟技术从基础研究到开发再到投入生产，所需资金比例大约为1∶10∶100［10］，金融体系的资金支持显得尤为重要。从科技创新高风险性与金融体系风险管理功能来看，风险存在于科技创新的整个过程且科技创新成果具有较强的时效性，金融体系的流动性创造功能，为投资者规避风险提供了便利。从科技创新的高收益性与金融体系的逐利性来看，科技创新项目因其高生产力和成长性，通常能为创新主体带来远高于社会平均利润率的丰厚回报。美国对17 项技术创新的调查表明，平均回报率为56%，而过去30 年美国商业投资的平均回报率仅为16%［11］。金融与科技结合，实现了资本价值增值，为金融体系深化拓展了空间。从科技创新的信息不对称性与金融体系的信息揭示功能来看，科技创新在本质上是一种信息或知识，具有较强的正外部性。金融中介可利用其在信息生产方面的规模经济优势，降低信息成本，提高资本配置效率。

另一方面，科技与金融结合本质上是一种融资活动。在市场完备条件下，金融机构出于获得“技术溢价”的目的，不断追逐最先进技术，为其提供金融创新产品，从而推动技术加速进步［12］。因此，资本市场是科技与金融结合的纽带，为科技与金融结合提供了多样化的融资工具。科技创新的内在动力与机制来自于创新知识或成果的资本化，是对资本利益的追逐，创新主体未来的高收益性和高成长性是其关注的重点，实现资本价值增值是其参与科技创新过程的根本原因。

基于上述对金融和科技创新关系的认识，本文将以北京市为例，以反映投入生产成熟技术价值的技术市场成交额为科技创新指标，将金融划分为金融规模、金融结构和金融效率，采用多变量关系的VAR 模型，探讨金融与科技创新之间的相互关系。

3 指标与数据

本文以科技创新为因变量，自变量为金融规模、金融结构和金融效率。

一项科技创新成果的价值能够被资本市场认识并接受是从该项技术的市场成交价值来体现的。因此本文以技术市场成交额作为科技创新指标，数据来自1994—2012 年的《中国科技统计年鉴》。

国际上金融规模主要用戈氏指标和麦氏指标，由于缺乏地区金融资产和M2 统计数据，这里用直接融资与间接融资总额与地区生产总值的比率来表示金融规模。直接融资为股票筹资额与非金融机构债券融资之和，间接融资为金融机构年末本外币贷款余额(对同期《北京统计年鉴》和《北京市金融运行报告》计算)。

金融结构是指金融体系中各种金融要素的组合与运作状态，本文选择直接融资占全部融资额比例来衡量北京市金融结构(数据来源同金融规模)。

金融效率是指金融体系将储蓄转化为投资的能力，常用私人部门或非国有经济获得的贷款额占金融机构贷款总额比率衡量。中国私人部门获得贷款能力十分有限，金融工具的使用主要在国有经济和大型公司;国有经济主要体现在固定资产投资，大型非国有公司大多数为上市公司，可以通过股市筹资来反映。因此，本文采用张元萍、刘泽东［13］设计的金融效率指标，即以银行贷款与居民储蓄之比衡量金融中介效率;以股票筹资额与居民储蓄之比衡量资本市场效率，两者之和作为金融体系效率指标(对历年《北京统计年鉴》整理)。

4 VAR 模型分析

VAR 能够通过基本均值-方差模型，在时间序列数据服从正态分布和无条件方差为假设前提下，研究自变量和因变量之间的相互作用关系。使用ADF 单位根检验方法，滞后项的确定采用AIC 准则，结果显示四个变量对数值均是非平稳时间序列，其一阶差分均在1% 的显著性水平平稳，因而属于同阶单整，符合I (1)过程。采用Johansen 检验法，对FPE、AIC、SC 和HQ 准则判断的滞后阶数均为2，进而可判定协整检验的滞后阶数为1。对其滞后1 阶的协整检验结果显示，迹统计量和最大特征值统计量结果一致，均拒绝不存在协整关系的原假设且存在协整关系。

4.1 格兰杰因果检验

相互影响是VAR 模型区别于传统模型的基本特点，只有具有自相关的变量之间才能使用VAR模型。因此，需要对自变量和因变量之间是否存在因果关系进行检验。格兰杰因果关系检验结果见表1。

表1 格兰杰因果检验

4.2 VAR 模型参数估计

三个自变量如何共同作用于因变量，可以通过VAR 模型进行测度。结果显示，除了金融效率方程外，其他方程的拟合效果都较好。对VAR 模型进行参数估计，在滞后1 阶条件下检验结果和参数见表2。

金融规模、金融机构和金融效率与科技创新之间在微观层面上的相互关系，需要各自误差项的变化来考察整个系统在受到某种冲击时所产生的动态反映，即脉冲响应函数关系。变量之间脉冲响应和方差分解见图1。

图1 显示，尽管三者都对科技创新有正向影响，但金融结构对科技创新的重要性更为突出，总体呈现上升趋势且在冲击的前期迅速上升，之后维持在一个较高的水平上;金融规模的重要性在第五期上升后又表现出缓慢下降，金融效率基本都在低水平且在第四期后也表现出缓慢下降的趋势。

表2 VAR 模型各方程参数估计结果

图1 自变量对科技创新的脉冲响应函数(左)和方差分解曲线(右)

5 实际现象对结果的进一步解释

上述结果显示，金融资本与科技创新之间在于金融结构与科技创新，金融规模和金融效率与科技创新的相互关系并不显著。由于金融规模是金融发展程度指标，它与科技创新的单向关系说明，仅靠金融发展并不能在微观层次上促进科技创新价值的实现;金融效率作为获得贷款能力指标，在各个环节都与科技创新没有显著关系说明，贷款能力与获得的贷款数量并没有促进科技创新。这个结论可以从科技创新的信贷和资本市场两个方面比较来说明。

5.1 信贷与科技创新

从信贷规模看，银行在金融体系中居于主导地位，银行信贷资金是科技创新筹融资的最重要渠道之一。近年来北京市银行业金融机构维持了规模庞大的存差，从2001 年的6497.0 亿元迅速上涨到2011 年的35341.4 亿元，年均增速为18.5%，最高增速达33.6%。但金融机构贷款占科技经费筹集额的比例尚不足3%，且在2006 年以后下降到1%以下。金融机构科技贷款占贷款总额的比例也呈下降趋势，从2006 年0.12%降至2008 年的0.04%。金融机构在2002—2008 年累计发放的科技贷款额为79.8 亿元，仅占2008 年存差的0.38%，说明金融机构对科技创新主体存在较为严重的信贷约束，科技创新面临严峻的融资困境(据相应年份《北京统计年鉴》计算整理)。

从信贷供给主体看，大型国有商业银行在信贷市场居于主导地位，但对中小企业的信贷投放比例较低(科技型企业以中小型为主)。中小型商业银行虽然是中小企业信贷融资的发放主体，但所占份额低、信贷支持力度有限，造成了信贷资源在某种程度上的错配。2010 年五家国有商业银行金融资产占全部金融资产的50%以上，且拥有近60%的存款市场份额和近40%的贷款市场份额;其他的如城市商业银行资产份额仅为7.2%，存贷款市场份额不足10% (据2010 年《北京市金融年鉴》整理)。

从贷款结构和贷款成本看，银行信贷对科技型中小企业成长存在一定抑制作用。北京市银行业金融机构对中小企业贷款以一年以内的短期贷款为主，占比高达60% ～90%，这与科技创新更为依赖中长期贷款的融资特点不适应。此外，中小企业的贷款利率普遍高于大型企业，以某商业银行为例，中小企业贷款中利率以基准利率为基础上浮10% ～30% 的占70%，30% ～40% 的占20%，40% ～50%的占10%;而对大型企业贷款利率则在-10% ～10%之间浮动(据2010 年《北京市金融年鉴》)。

5.2 资本市场与科技创新

从融资结构看，北京市直接融资规模日益扩大，在融资结构中逐渐占主导地位，尤其是债券融资发展最为迅猛，比重已经接近50% (据2011年《北京市金融运行报告》);相反，非金融机构间接融资2005 年起在融资结构中的比重低于全国，尤其是2007 年以后，间接融资占比迅速下降，目前在50%以下。与此形成鲜明对比的是，全国的非金融机构融资结构仍以间接融资为主，银行信贷比重一直维持在80%左右，直接融资在融资结构中的比重较低，债券和股票融资发展缓慢(据2001—2010 第四季度《中国货币政策执行报告》及中国资讯行数据库)。

北京市科技型企业上市公司占比高于全国。2010 年北京市辖区内的上市公司行业分布前三名的是信息技术业，机械、设备、仪表业和社会服务业。在164 家上市公司中，有34 家属于信息技术业，占比达到20.7%;而全国范围内上市公司行业分布前三名的是机械设备、石油化学、金属与非金属，比重分别为17.9%、10.8%和8.2%。此外，截至2011 年底，北京地区有38 家企业在创业板市场上市，数量居全国第一位(国研网数据中心)。

北京市的风险投资行业起步于1985 年，经过近30 年奠定了在全国的龙头地位，目前已经成为中国的私募股权投资中心，拥有最密集的投资网络。根据中国风险投资研究院统计，2010 年北京地区被投企业有176 家，占全国被投资企业的23.4%;获得的投资金额为299.02 亿元，占全国风险投资总金额的29.3%。由于风险投资的对象多为成长型科技型企业，有利于推动北京地区科技型企业的成长和壮大。

6 结论与政策建议

上述现象说明，以信贷为主体的金融体系与科技创新没有同步性，而是领先全国的资本市场和非信贷融资的金融创新与科技创新之间表现出了明显的同步关系，验证了金融与科技创新在资本市场共生实质。在讨论金融促进或金融抑制时，如果不考虑金融内部结构对经济服务功能差异导致片面性;信贷仅能反映政策对科技型企业的支持力度但不能体现市场对科技创新价值的认同，也不能反映资本市场追求最大利润的真正动机。

在通过完善金融体系、发展科技金融促进科技创新的政策方面，强调信贷对科技创新的作用显然存在很大误区。只有不断完善资本市场、让健康的资本市场成为科技企业的主要融资渠道，才能充分发挥两者共赢的积极性。在资本市场建设和科技创新管理过程中，一是要不断扩宽中小企业融资渠道，将对中小企业的信贷政策和扶持政策变为公共服务政策，通过进一步完善中小企业法和强化对中小企业的公共服务，扶持更多的中小企业上市;同时加强创业板块管理，为真正创业者得到资金支持创造公平环境。二是加强风险投资管理，在积极引进各种风险投资的同时，逐步建立针对科技创新的风险投资管理办法和监督措施，并将风险投资管理作为科技创新管理的重要内容，进入创新园区管理绩效考核指标。三是打破对科技成果认定的垄断标准，建立市场对科技成果价值的评判体系，为风险投资和资本市场认识科技创新价值提供透明度和规范操作条件。通过科技创新与金融创新紧密结合，实现科技与金融的有机融合。

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