金融中介对技术创新影响的研究——基于珠三角面板数据

黄梦婷

(黄山学院 经济管理学院,安徽 黄山 245021)

随着金融一体化和科技全球化的到来,金融和技术创新已经成为推动经济发展的重要因素,珠三角区域集合其优越的地理优势,积极采用发达国家产业制造的先进技术经验,制定各种开放性政策,充分融入资本、人才等资源,以出口导向型经济发展为主线,带动整个珠三角区域的技术创新水平发展。

同时,以银行为主体的金融中介通过传统业务推动技术创新,为技术创新提供新的支撑力量。金融中介发展水平从某种意义上来说已经成为衡量一个地区技术创新能力的重要标志。由于珠三角一带金融比较集中,高新技术产业在全国具有代表性,研究珠三角金融中介对技术创新的影响具有现实意义。基于此,在已有的国内外研究基础上,构建金融中介对技术创新影响的模型,对珠三角地区的数据进行实证检验,选择金融相关比率(FIR)、专利总数、发明专利、外观专利和实用新型为指标,检验金融中介和技术创新的影响关系,以进一步完善我国金融中介和技术创新理论体系。

一、研究方法

本文将定量分析和定性分析,数理统计和计量分析方法相结合。选用面板数据回归和固定效应模型与随机效应模型的处理方法,建立回归模型,可以很好地解决异方差的影响。

面板数据模型公式为:

Yit=αit+Xitβi+εit

其中Yit是因变量,Xit和βi分别是对应于i=1,2,…,N的截面成员的k维向量和k维参数,N是在截面上使用的个体数,k代表自变量的个数。每个截面成员的观测期为t=1,2……T

常用的3种模型为:

模型1:变系数模型αi≠αj,βi≠βj

模型2:变截距模型αi≠αj,βi=βj

模型3:系数和截距都相同αi=αj,βi=βj

在构建统计量F的情况下,能够判断出样本数据比较适用的模型类型。

F统计量定义为:

上式中,SSEr代表的是约束模型的残差平方和,SSEu代表的是非约束模型残差平方和。后者比前者在共同截距这一方面多了N-1个估计参数。如果在给定的条件下,一定的显著性水平a下,如果F>=Fa(NT-NK),那么接受替代假设,采用模型2:变截距模型αi≠αj,βi=βj所表示的可变截距模型;如果显著性水平下结果相反,则接受零假设,这时便选择常数截距模型。固定效应和随机效应模型的区别就在于具有特定的还是相同的截距项。前者是特定的,后者是相同的。在计量经济学界,对于界定如何使用哪种模型来进行实证分析,有拉格朗日测试(LM测试)和Hausman检验(豪斯曼检验),也称Wald测试。

本文采取第二种方法Hausman测试判定,如果测试的残差项和自变量存在自相关关系,采用固定效应模型;反之亦然,如果残差项和自变量没有相关性,则可采用随机效应模型。

根据上面的理论构造统计量:

W=(βw-βgls)Σ(βw-βgls)

其中,βw,βgls分别代表的含义是固定和随机效应模型的估计系数,豪斯曼统计量是渐进服从自由度是K-1的2c分布,就是Wald统计量。若W<=临界值,选择随机效应模型;反之,W>临界值,选择固定效应模型。

二、指标选取与数据说明

1.金融中介指标

在相关研究领域指标选取方面,叶耀明、王胜(2007)、[1]汤清(2010)[2]等都用金融相关比率FIR来衡量金融中介。庞永刚、王君(2010)[3]使用金融中介结构指标(贷款余额/GDP)、金融中介规模指标和金融中介效率指标来衡量金融中介;陈敏、李建民(2012)[4]使用金融中介规模指标和金融效率指标衡量金融中介;本着权威性、聚焦性和可获得性的原则,指标体系的设计要求数据能够通过公开的渠道获得。综上,参考Raymond. W. Goldsmith[5]的理论,采用金融深化指标-金融相关比率(Financial Interrelations ratio,FIR)衡量以商业银行为主的金融中介机构的发展水平。FIR的定义是指在一定的时期内一国的某一时点的金融资产总额与实物资产的比值。此外,政府支出是推动技术创新的主要力量之一,所以加入政府变量作辅助分析。广州、深圳、珠海、东莞、佛山等九个城市相对广东省来说是金融水平高、核心科技聚集、人才吸引力大、对外开放程度高的区域,具有一定的代表性,因此选择作为研究对象。

2.技术创新指标

在技术创新的指标选取方面,目前国内学者主要用产出法、投入法和综合性指标来度量。综合性指标全要素生产率TFP的计算需要用到资本存量,当前国家统计局没有提供相关企业资本存量的数据,也就意味着实证结果会存在误差。表示技术创新的指标还有科技论文发表数、R&D人员数量等等。本文对指标的选取采用四种有代表性的专利,依据如下:

(1)评价技术创新成果时,专利授权数非常直观。这种方法可以让读者对于该地区的科研情况一目了然,判断力强而且有说服力。

(2)技术创新定义“必须是研发成功且最终获得应用的”。因此R&D经费数量、研发人员数量等过程性指标在本文分析中就不适合。

(3)专利授权数由权威部门发布,数据可获得性高,而且简单易懂。本文的专利数量全部来自广东省专利局,数据完全公开透明,可信度高。

(4)随着我国颁布的法律政策对专利原创性的支持力度越来越大,科研工作者更倾向于靠专利申请来保护自己的权利。

因此本文用专利授权数来衡量技术创新,根据专利创新程度和方法不同,将技术创新细分为PAT、FMZL、SYXX和WGZL。结合本文使用的回归模型公式对自变量和因变量进行解释,如表1所示。

表1 指标图

按照面板数据模型,结合本文指标选取,可得:回归模型公式:Yit=α+β11LnFIRit+β2LnGDPit+β3LnGOVit+εit

此模型公式中,有四个因变量Yit,分别是LnPAT、LnFMZL、LnSYXX、LnWGZL;对应三个自变量,分别为LnFIR、LnGDP、LnGOV。

i表示样本数据的个体,样本容量为162;t表示每个截面成员的观测期为t=1,2……T,回归数据的观测期为2002—2019年,共18年。为了使得计算结果更精确,减小异方差,以上变量全部取对数,基于这些条件,建立四个面板数据模型。

3.数据来源

(1)金融中介指标FIR根据《中国金融年鉴》《中国城市统计年鉴》《广东统计年鉴》《长江和珠江三角洲及港澳特别行政区统计年鉴》提供的珠三角9个城市2002—2019年的相关数据计算得到,具体计算公式为:FIR=(金融机构存贷款余额之和)/GDP。其中不加入疫情期间特殊年份的数据,以保证实证结果的稳健性。

(2)地方财政数据源同FIR指标,GDP的数据来源与FIR指标相同。

(3)通过广东省知识产权局取得各类市政专利权。

(4)由于香港、澳门所实行的经济体制和珠三角九个城市群本质上有区别,因此,论文在选取研究对象的时候只选择珠三角九个城市群,既方便数据的统计,实证结果也更契合当地的经济发展需求。

三、实证分析

1.描述性统计分析

以下的数据分析过程均由Eviews软件进行,在此基础上,用Hausman检测究竟使用哪种模型,变量描述性统计分析结果见表2:

表2 主要变量的描述性统计结果

表3 金融中介FIR与专利总数PAT的面板数据模型的豪斯曼检验结果

表4 金融中介FIR与发明专利FMZL的面板数据模型的豪斯曼检验结果

表5 金融中介FIR与实用新型SYXX的面板数据模型的豪斯曼检验结果

表6 金融中介FIR与外观专利WGZL的面板数据模型的豪斯曼检验结果

表7 模型拟合效果(2002—2019)

2.稳健性检验

上面已经详细介绍了Hausman检验确定使用固定效应模型还是随机效应模型,下面是用该方法检验后的四个方程:

3.回归结果分析

通过计量经济软件Eviews对各个变量进行回归统计,得到以下结果:

模型回归结果分析:从以上表格中可以发现,R方都达到了0.94以上,表明模型的拟合效果很好,回归效果显著,良好效果的模型验证了之前的假设,即珠三角地区金融中介对技术创新有推动作用。

最后,根据实证模型的结果得出以下结论:

(1)在第一个回归模型中,政府支出P值为0.002,通过了99%的显著性检验,意味着政府对专利总数的推动作用更加明显,GOV每增加一个百分点,专利总数增加0.678 9个百分点。金融相关比率FIR和GDP在95%上具有显著性,都通过了5%显著性水平检验,金融中介每增加一个百分点,专利总数增加0.428 7个百分点;GDP水平每增加一个百分点,专利总数就增加0.633 3个百分点。说明GDP对专利总数有很好的正向推动效应,国民经济越好,这种促进作用越明显。

(2)第二个回归模型中,表中金融中介和GDP对发明专利数的P值没有通过检验,说明二者对技术创新没有显著作用。发明专利的定义是指创新性最强的科研成果,说明珠三角地区的科研现状并不理想,创新性也不够强,金融中介无法起到推动作用。科研的核心部分就是人才培养,这与前面提到的问题相呼应。政府支出通过1%置信度检验,每增加一个百分点,发明专利就提高1.627 8个百分点。表明在珠三角地区经济主体的自主创新过程中,地方政府的补贴对科技的投入发挥了有效作用,金融中介的支持对发明专利数量没影响。

(3)第三个模型中,表中金融中介通过了95%的显著性检验,说明金融中介对实用新型专利具有一定的促进作用,FIR每增加一个百分点,实用新型专利增加0.488 7个百分点。GDP和政府支出都通过1%水平的显著性检验,说明GDP和政府支出对实用专利数量的增长有很好的正向推动作用。政府支出每增加一个百分点,实用新型专利提高0.595 1个百分点;GDP水平每增加一个百分点,专利总数就增加1.026 7个百分点。这些说明政府财政支持和地区的经济发展水平对实用新型专利都具有正向解释作用,经济发展水平的推动作用更明显。

(4)第四个模型中,可以看到政府支出通过了99%水平线的显著性,而且每增加百分之一,外观专利就增加0.889 5,说明政府财政支持对外观专利有很明显的正向推动作用。金融相关比率和GDP没有通过显著性检验。由于外观专利中涉及的技术创新较少,随着人们生活水平的提高,对产品的设计、多样化、视觉体验的要求越来越苛刻,这样就刺激了生产者对该类产品(图案、外观、细节、色调)多样化的需求。相对于政府支出对外观专利的作用效果来看,金融中介机构的推动作用尚未得到改善,而且外观专利资金主要来自政府,较少依赖于企业或个人。

四、结论与建议

在对现有文献进行梳理的基础上,实证结果表明:(1)珠三角的金融中介对当地的技术创新有正向促进作用,金融中介对专利总数具有促进作用,尤其是实用新型的正向推动作用最明显。(2)从政府财政支出的角度来看,政府支持对四个因变量的结果都通过了显著性检验,其中对发明专利和外观专利的推动作用最明显,政府财政支持是主要的力量,而不是单单依靠以银行为主导的金融支持当下的经济社会环境下,中国政府是引领科技类产业前进发展的主心骨,创新的资金主要来源于国家财政支持,并非是企业或个人。

目前我国的企业大致分为国有企业和以中小企业为主的私有企业,正是因为这两类企业规模的不同造成对资源利用效率的差异。同时,政府对技术创新推动的影响不可小觑,应当积极地提出能够优化金融结构、有利于高新企业创新发展的政策和建议,更重要的是加强监管风险的力度。只有掌控了风险,才能保证科技建设稳步前进。最后,基于以上结论,结合珠三角技术创新发展现状,为建立安全稳固的金融中介体系制定出合理有效的政策建议。

1.政府应改善对不同技术创新领域的投资结构

研究结论显示,政府财政支出对专利总数、外观专利数量的推动作用最明显,其次就是实用新型专利,对发明专利的影响不明显。为了完善国家财政体系,提高财政支出的经济效应,针对珠三角的技术创新现状,政府的财政支持必不可少,但是需要调整投资规模和结构,使得政府转移支付的经济效用最大化。可以适量增加对发明专利企业和个人的投资,制定相关政策红利来激励原创型发明专利的领域,合理化继续推进外观专利和实用新型专利活动,让资源在整个技术创新领域流动起来。

2.大力推进以原创型为主的科技型企业的发展

不管是与技术创新有关的专利发明,还是科技型企业的发展,都离不开技术创新的支持。而企业的技术创新又需要金融的大力支持,国家的财政支出是需要合理的规模和结构的,应当将有限的财政资金投入到具有原创型、高产能的科技型企业中,将投入的各种资源转变为效用最大化的产出,为社会创造价值。因此,从科技型企业自身的角度来说,在技术创新活动中,需要在原创型高产能领域实现突破,才能够获得更多的金融支持。

3.处理好间接融资和直接融资在技术创新领域的作用,提供多元化融资环境

研究结果表明,无论是以银行为主的金融中介还是政府财政支出对科技型创新企业的融资支持,对珠三角整体的技术创新都具有一定的正向推动作用。毕竟我国是社会主义市场经济体系国家,支撑实体经济前行的力量主要是政府。放眼我国起步较晚的资本市场,愿意进行风险投资科技领域的主体很少,主要源于我国尚不成熟的资本市场,整个市场的风险承受能力低。但是,依据国外发达资本主义国家的先进经验可知,资本市场的风险投资往往是推动技术创新的中流砥柱。因此,为了给技术创新型企业提供多元化的融资环境,应当将直接融资和间接融资相结合,优化融资结构和规模,充分发挥金融市场在技术创新方面的作用。