金融渠道对我国高新技术产业出口升级的影响研究

王 领 严佳楠

一、引言

高新技术产业是占据价值链高端地位，集研究开发、生产制造与服务为一体的技术密集型产业，对我国经济发展具有不可或缺的战略作用。作为十三五规划中的重点发展项目，长期以来我国依托开展“火炬计划”扶持高新技术产业发展，通过批准各省市建立“国家高新技术产业开发区”，来形成区域内的产业集聚与协同创新。高新技术产业的发展对促进我国出口转型升级、提升产品附加价值等起到关键作用，不断优化我国高新技术产业出口技术水平已成为目前研究的重要议题。

事实上，高新技术产业出口升级的关键在于技术突破与科研创新，金融渠道为我国高新技术企业提供了大量资金支持，助力其积极开展研发生产活动，促进出口技术水平不断提升。然而由于技术研发活动的不确定性与信息不对称，并非多数高新技术企业都能得到匹配的金融渠道支持，行业内也存在较普遍的融资约束问题。因此，随着我国金融改革的推进以及社会主义市场经济体制建设的逐步完善，我国正在引导金融渠道形成合力，促进高新技术产业技术创新与出口升级。

二、文献回顾

通过梳理相关文献发现，大量国外学者都曾致力于研究一国的金融体系与其出口贸易之间的紧密联系。在金融体系影响出口贸易自由度方面 ，（Rajan[1]2000， Hillman[2]2001， Svaleryd[3]2002）指出一国的金融水平直接关系到其对外贸易的开放程度，发现金融与贸易自由度之间具备明显的正向关系，即金融的发展可能促进贸易自由化，减轻代理人分散增加的异常风险。在金融体系影响出口贸易的规模方面，(Barkoulas[4]2002)分析了不同货币体系对出口贸易规模与流量的影响，发现金融体系下的汇率波动从长期来看降低了出口贸易规模，（Berman[5]2009）指出金融体系与出口规模之间存在非线性关系，出口规模主要取决于国家的货币体系。在研究金融体系与出口贸易技术水平的视角上，(Teraji[6]2003)指出金融体系的完善能够解决融资效率问题，从而促进人力资本的积累与出口技术水平的改善，（Beck[7]2010）选择使用36个行业和56个国家的微观企业数据开展实证分析，其研究认为金融体系越发达，则企业的出口贸易技术水平也会相应提升。

随着我国金融市场改革的推进以及出口贸易规模的扩大，近年来我国学者也开始大量关注金融发展与产业技术水平及竞争力之间的关系，（包群[8]2008，齐俊妍[9]2011）认为金融发展能够显著推动一国生产专业化的高技术复杂度产品，从而提升一国整体出口技术复杂度，（孙少勤[10]2014）则通过构建相应的金融发展指标，进一步发现不同的金融指标对贸易的影响存在显著差异。（周永涛[11]2011）将出口贸易技术水平具体区分为加工贸易层面与一般贸易层面，研究得到金融发展对加工贸易出口技术水平有显著的正向作用。（刘斌[12]2012，王晶晶[13]2017，王胜斌[14]2019）主要从影响渠道的的研究视角入手，认为金融发展主要是通过促进创新研发、技术溢出、研究效率等中介渠道来助力于一国总体出口贸易技术复杂度的提升。（孙玉琴[15]2018，刘威[16]2018）则选择具体研究制造业行业的出口技术复杂度，分别以Huasmann出口技术复杂度测度法和基于投入产出法的附加值指标测度法，实证检验了金融发展对我国制造业出口贸易技术的影响作用机制，在两种测度法下均显示金融发展能有效提升制造业出口技术水平。

综上所述，国内外学者均对金融市场与出口贸易之间的关系展开了较深入的研究，特别是由于中国目前正处于出口转型升级的关键阶段，不少国内学者选择研究金融市场对出口技术水平的影响作用。本文在前人研究的基础上做出两点优化：其一是现有文献研究主要集中在金融发展、金融规模、金融效率等复合型指标，而较少将银行借贷渠道与股票资本渠道作为两项金融指标分开研究，而随着我国金融市场改革逐步迈入深水区，细化金融指标构建有其合理性。其二是采用了分位数回归法，进一步研究了银行借贷渠道对各分位下高新技术产业出口复杂度的影响，从而为发展至不同水平的高新技术产业提供金融扶持，给到相应的合理政策建议。

三、我国高新技术产业出口升级与金融渠道的现状

（一）高新技术产业出口升级的测算及现状

高新技术产业出口升级是指出口产品的质量、技术水平和竞争力提升，不少文献采用出口技术复杂度这一指标来衡量，本文主要在借鉴Hausmann[17]（2007）对于出口技术复杂度的测度方法，及Xu and Lu[18]（2009）对前者进行修正的方法基础上，通过各省市高新技术产品出口额以及人均GDP等数据，构建省级层面的高新技术产业出口复杂度，该修正指标方法在研究我国出口复杂度方面得到了广泛应用，具备可靠性。本文根据STIC Rev3编码将高新技术产业分成5类，具体包括医药制药业、医疗仪器设备及仪器仪表制造业、航空航天器及设备制造业、电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业。具体公式如下：

第一步，依据各高新技术行业的的出口额等数据，计算得到k行业出口复杂度：

其中i代表各省份，k代表某种高新技术产品行业，t代表年份，xikt代表i省份k行业t年度的贸易出口额，Xit代表i省份t年度的出口贸易总额，Yit代表i省份t年度的人均GDP。此外累加的权重使用的是相对值而不是绝对值，以此衡量高新技术产业的出口水平，可以使我国部分贸易出口额较小的省份也拥有一定的权重。

第二步，在此基础上，进一步加总得到各省份出口复杂度：

其中，EXPYit代表各省份的高新技术产业出口复杂度，xikt/Xigt代表省份i中的k产品的贸易出口额占该省份高新技术产业的贸易出口总额，通过赋予权重累加后，即可得到各省份的高新技术产业出口复杂度。

经测算得到各省份的高新技术产业出口复杂度后，本文选取了部分代表省份的数据进行分析，具体包括东部地区的上海市、广东省，中部地区的湖北省、江西省，以及西部地区的贵州省。如图1所示。

图1 部分省份高新产业出口复杂度（单位：元）

由图1可知，2010—2017年间我国省份之间的高新技术产业出口复杂度存在一定差异性。东部的上海市、广东省具备先发优势且稳步增长，这与东部地区经济相较发达，且高新技术产业布局较早、发展逐渐成熟有关。中部地区中湖北省出口技术复杂度的增长也比较迅猛，但同为中部省份的江西却存在增长不明显的现象。而西部地区中贵州省的高新产业出口复杂度自2014年后开始出现大幅度增长，这可能与贵州省近年来布局大数据产业等有关。综合来看可以发现，我国高新技术产业出口复杂度总体呈现增长趋势，但部分省份还存在起步晚、发展趋缓、后劲不足等情况，因此整体提升我国高新技术产业出口复杂度，不断向高端产业链攀升仍将是长期议题。

（二）我国金融渠道现状及与高新技术产业出口升级的关系

高新技术产业出口升级主要借助于开展研发创新活动，提升相应产品的出口技术水平，而企业开展研发活动则需要来自金融渠道的资金支持。目前我国现有金融体系下存在多种融资渠道，这里以中长期贷款额代表银行借贷渠道，以股票市值代表股票资本渠道，以债券发行额代表债券渠道分析其现状。如图2所示。

图2 我国各类金融渠道现状 （单位：亿元）

由图2可知，2010—2017年间我国金融渠道长期由银行借贷渠道占主导地位，除2015年股票资本渠道短暂超越银行借贷渠道以外，银行借贷渠道规模始终超过股票资本渠道，这符合我国金融体系下长期以来重视银行贷款融资机制的基本情况。此外，可以看到自2014年以来，我国股票资本渠道的规模开始逐步增长，其正在成为扶持企业融资拓展生产活动的有力渠道，这与我国十三五期间强调金融市场改革、发挥市场在资源配置中的基础性作用有关。此外债券渠道尚处于发展阶段，其与前两者相比存在明显差距。

依据齐俊妍（2011）的研究，金融发展可以通过解决逆向选择等问题，来提升一国整体出口技术水平。而具体到高新技术产业来看，由于行业内存在的融资约束与信息不对称问题，其开展研发创新活动尚存在资金缺口，其出口复杂度发展的提升也需要金融渠道的支持。因此，本文尝试探究金融渠道对高新技术产业出口升级的具体影响，并以主流的银行借贷渠道与股票资本渠道为解释变量，实证分析两者对于我国高新产业出口技术复杂度的具体影响，进而了解金融市场改革的作用是否已传导至生产供给端。

四、模型设定与数据来源

（一）模型设定

本文从省级层面分析现有金融渠道中的银行借贷渠道与股票资本渠道对高新技术产业出口复杂度的影响，并建立如下模型对面板数据进行回归分析，其中公式(1)将两类金融渠道都纳入模型中，公式(2)、(3)则分开考察，起到一定稳健性检验的作用。

其中，i代表省份，t代表年份，Expyit代表i省份在t年份的高新技术产业出口复杂度，Fin1it代表银行借贷渠道，Fin2it代表股票资本渠道，Rdit代表研发投入，Struit代表基础设施水平，Fdiit表 示 外 商 直 接 投 资 ，λi代表个体固定效应，γt代表时间固定效应，μit表示随机扰动项，Cit代表常数项。

（二）变量选取

1.高新技术产业出口复杂度（EXPY）。本文的被解释变量为各省市的高新技术产业出口复杂度，出口复杂度越高，则代表出口技术水平越高，实现了出口升级。其由Hausman（2007）及Xu and Lu（2009）对前者的修正方法计算得到，计算方法在第二部分已作说明。

2.金融渠道（Fin）。本文的核心解释变量为我国各省市的金融渠道，分为银行借贷渠道与股票资本渠道。由于债券渠道目前尚处于发展阶段且省份数据样本有限，本文暂不纳入分析。具体的，本文主要分析哪一种金融渠道能更好地推动高新技术产业出口升级。银行借贷渠道（Fin1）用各省份银行中长期贷款金额占GDP的比值来衡量，因为高新技术产业较多以中长期贷款的形式进行融资。而股票资本渠道（Fin2）则用各省市股票市值的金额占GDP的比值来衡量。

3.研发投入（RD）。企业的研发投入直接决定着技术创新的水平和产出，本文使用各省市的研究经费投入占各省市GDP的比重来衡量。

4.基础设施水平（Stru）。要素资源禀赋是影响出口比较优势的重要因素，高新技术产业的发展也需要配套的基础设施建设，用以保证相应的设计、研发、生产活动开展。本文使用人均公路道路面积来衡量各省市的基础设施建设水平。

5.外商直接投资（Fdi）。外商直接投资一般能够带来一定的技术溢出，进而促进高新产业的出口贸易技术水平，本文使用外商直接投资额占各省市GDP的比重来衡量。

（三）数据说明

考虑到数据可得性、统计口径的一致性以及2008年次贷危机前后金融市场存在异常波动等情况，本文选取我国2010—2017年各省份数据(西藏、新疆等除外)为样本。测度高新技术产业出口复杂度使用的各省市出口贸易数据来源于《高新技术产业统计年鉴》，测度银行借贷渠道与股票资本渠道所使用的数据来源于《金融统计年鉴》，测度研发投入、基础设施水平、外商直接投资的相关数据来源于国家统计局数据库。其中，以美元为计量单位的数据采用各年份国家统计局公布的美元对人民币中间汇率折算成人民币表示。所选取的各项衡量指标通过取对数的方式来消除部分量纲差异。

五、实证分析

（一）基准回归分析

在回归方法的选择方面，面板数据可以使用固定效应、随机效应及混合效应模型来进行回归分析。借助做F检验，发现本文模型在1%的显著性水平下拒绝原假设，因此选择固定效应要优于混合效应，借助做Hausmann检验，可以发现模型至少在5%的显著性水平下拒绝原假设，因此选择固定效应比随机效应更合适。综合来看，本文选择采用固定效应模型进行基准回归分析，使用模型（1）（2）（3）来研究股票资本渠道和银行借贷渠道对于高新技术产业出口技术复杂度的具体影响。

表1 基准回归分析

由表1可知，在模型（1）和模型（2）两种情况下，可以发现银行借贷渠道Fin1的系数始终为正，并且都在1%的显著性水平下显著，这说明银行借贷渠道的增长可以显著促进高新技术产业出口技术复杂度，同时这一结果在加入了股票资本渠道指标后依然稳健。同时Fin1的系数为分别为0.312和0.324，两者之间差异不大，这表明银行借贷渠道的规模每提高1个百分点，大致可以促进高新产业出口复杂度提高0.3个左右的百分点。此结论表明目前各省市高新产业出口升级得益于银行借贷渠道的资金支持，这背后可能的原因是高新产业在产品生命周期内始终需要大量资金，银行借贷渠道能够通过提供稳定的现金流来支撑企业开展技术研发，从而促进高新技术产业出口复杂度。

通过模型（1）和模型（3）的实证结果，可以发现股票资本渠道Fin2在两种情况下系数均为正。其中Fin2在模型（1）中的系数为0.0109，但没有通过10%显著性水平下的检验，而在模型（3）中Fin2的系数为0.0564，且只在10%的显著性水平下显著。股票资本渠道Fin2的系数大小和显著性与银行借贷渠道Fin1相比，尚存在一定的差距。这表明股票资本渠道对于高新产业出口升级的促进作用十分有限，这背后可能的原因是我国目前的股票市场实行审批制度，股票渠道融资的准入门槛相对较高，只对部分符合盈利条件的高新企业开展融资活动，因此导致股票资本渠道对推动高新产业出口升级的作用不足。综合模型（1）（2）（3）的结果来看，可以发现尽管我国目前正在开展金融市场改革，推动落实更为市场化的股票资本渠道，但传统意义上的银行借贷渠道更能够显著促进高新产业出口技术水平，而股票资本渠道对高新技术产业出口升级的作用十分有限。

研发投入Rd在三种情况下系数均为正，都通过了1%显著性水平的检验，且其系数值相对较高，分别为0.699、0.701、0.717，这表明研发投入较大地促进了高新技术产业出口复杂度。这符合高新产业技术密集型的产业特征，同时也说明行业内研发投入的成果转化率较高，从而促进各省市高新技术产业的出口技术水平。

基础设施水平Stru的系数也都在1%的显著性水平下显著，分别为0.513、0.51、0.594，这表明基础设施水平显著促进了高新技术产业出口技术水平。可能的原因是高新技术产业带有集成性的特点，而优良的基础设施如路网运输条件等，为零部件运输整合提供了便利，从而优化高新技术产业运转效率并最终促进出口技术升级。

外商直接投资Fdi在三种情况下均没有通过至少10%的显著性检验，且其系数均为负。这表明外商直接投资无法显著促进高新技术产品出口升级。可能的原因是高新技术产业是我国各省市重点扶持、大力发展的项目，比较重视高精尖领域的自主研发创新，而我国外商直接投资更多集中在加工贸易领域，技术溢出程度不高。

（二）分位数回归分析

在基准回归得到银行借贷渠道增长可以显著促进高新技术产业出口升级的结论基础上，为了更为精准的描述其对于高新产业出口升级整个条件分布的影响，本文使用分位数回归法分析模型（2），以进一步探究银行借贷渠道对于各分位下高新产业出口升级的具体影响。分位数回归法的原理是将原先的均值分布推广到各个分位数分布，这种方法能够更加全面地描述被解释变量的条件分布，可以分析解释变量如何影响各分位点下的被解释变量，进而达到细化研究的目的。此外，尽管本文并未在回归模型中设置空间坐标变量，但由于高新技术产业在不同省份具备差异性，因此能够起到异质性分析的作用。

由表2可知，银行借贷渠道Fin1在0.75分位和0.9分位下系数显著为正，都通过了1%显著性水平的检验，但其在0.25分位下的系数为0.0336，且没有通过至少10%的显著性水平检验。具体的，Fin1在0.75分位和0.9分位下的系数值分别为0.44和0.643，这表明银行借贷渠道的规模每提高1个百分点，可以促进中高端高新产业出口技术水平提升0.44个百分点，而对于尖端高新产业，其推动出口升级的作用更大。综合来看，银行借贷渠道能够显著促进中高端及尖端高新产业的出口技术水平，但对于低端高新产业的促进作用并不显著。即随着高新技术产业由低端发展至中高端以上，银行借贷渠道对于高新产业出口升级的影响处于增长态势，其边际作用在不断加强。

本文试图从融资供给端的角度来分析其背后可能的原因。从供给端来看，银行借贷渠道的融资渠道虽然具有体量大、渠道广及体制完备等特征，但也因此对企业的融资需求采取较严格的资信检测体系，即依据高新技术企业现有的资产及利润收益情况等，来评估企业中长期贷款的授信额度。这对于发展初期规模较小的高新技术企业产生不利影响，银行借贷渠道无法为其提供发展所需的足够资金，导致其促进低端高新产业出口升级的作用有限。而对于那些已经发展至中高端以上的高新技术企业，由于他们良好的盈利能力与较高的偿债能力，银行借贷渠道更愿意为其提供融资支持，导致银行借贷渠道能够显著促进中高端以上高新产业的出口技术水平。

表2 分位数回归分析

研发投入Rd的系数分别在0.25分位和0.75分位下显著，但在0.9分位下不显著，这表明随着高新产业由低端转向中高端阶段，研发投入促进出口技术水平的作用也在增强，但在高新产业达到一定高度向尖端阶段发展时，研发投入的促进作用将不再显著。可能的原因是高新产业的研发投入具备边际效益递减的特征，发展至尖端阶段后，研发虽然依旧是重要环节，但研发投入难以继续明显的促进出口技术水平。

基础设施水平Stru在0.9分位下的系数为0.396，且通过了1%显著性水平的检验，而其在0.75分位下只通过了10%显著性水平的检验，在0.25分位下则不显著。这表明基础设施水平对各阶段高新产业出口技术水平的促进作用是递增的，其对尖端高新产业的作用最大，中高端其次，而没有显著促进低端高新产业出口升级。可能的原因是中高端以上高新产业更依赖于零部件的整合运输及产成品的渠道运输等基础设施水平。

外商直接投资Fdi的系数在0.25分位下的系数为0.128，且通过了1%显著性水平的检验，但在0.75与0.9分位下并不显著，没有通过至少10%显著性水平的检验，且系数均为负。这表明外商直接投资只能够促进低端高新产业出口升级，但无法作用于中高端以上高新产业。可能的原因是其产生的技术溢出效应有限，更多是以非核心技术换取我国庞大的需求市场，导致外商直接投资在一定程度上只能促进低端高新产业的出口技术水平。

六、结论与建议

研究结果表明：第一，银行借贷渠道能够显著促进高新技术产业出口升级，而股票资本渠道对其的促进作用则十分有限。研发投入、基础设施水平也能够显著促进高新技术产业出口升级，外商直接投资没有产生对其的显著正向作用。第二，银行借贷渠道对中高端及以上高新产业出口升级的正向作用显著，且随着高新产业向尖端水平发展，银行借贷渠道的促进作用也越大。但银行借贷渠道并没有显著促进低端高新产业出口升级。第三，研发投入能够显著促进中高端及以下的高新产业出口升级，但其无法显著作用于尖端高新产业。基础设施水平对中高端及以上高新产业出口升级有显著正向作用。外商直接投资只对低端高新产业有显著的正向作用，而没有显著作用于中高端及以上高新产业。

因此，本文主要提出以下的政策建议：首先，在保持银行借贷渠道促进高新产业出口升级的基础上，优化我国的金融渠道并完善多层次的资本市场格局，引导股票资本渠道助力高新产业出口升级，如采取设立“科创板”等创新型举措，积极为高新产业打造金融渠道平台，焕活我国高新产业的庞大潜力。其次，积极拓展银行借贷渠道层面，助力规模庞大的中小微高新技术企业发展，有效缩短行业内部差距，增强高新产业出口的整体技术水平。再次，加强基础设施建设水平并致力于为技术密集型行业服务，通过扩大各省市的交通路网密度与通讯设备覆盖等，提升高新技术产业的运营效率与产出水平，打通省市交通边界以建立高效运输模式，为高新技术产业的协同创新提供便利。最后，继续加大研发投入力度，鼓励基础学科研究，不断改善企业营商环境，吸引国内外高端人才的加入，同时也要提高对企业研发的知识产权保护，实现对技术创新的良性激励。