王培安 王文利 楊雙琳 李 珍 李 磊
(1 蘭州交通大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，蘭州 730070；
2 甘肅農業(yè)大學(xué)財經(jīng)學(xué)院，蘭州 730070；
3 蘭州大學(xué)管理學(xué)院，蘭州 730070)
在早期的經(jīng)濟學(xué)理論中，經(jīng)濟增長(cháng)主要依賴(lài)固定資本和勞動(dòng)力的投入，約瑟夫·熊彼特[1]從經(jīng)濟資源配置角度出發(fā)，開(kāi)始研究創(chuàng )新對于資本主義發(fā)展的作用，科技創(chuàng )新能力已經(jīng)成為不斷推動(dòng)經(jīng)濟社會(huì )發(fā)展的重要動(dòng)能。然而我國科技創(chuàng )新環(huán)境仍面臨巨大挑戰：資金支持渠道單一，市場(chǎng)化融資機制不完善，融資成本高、難度大，這些問(wèn)題明顯制約了科技創(chuàng )新對引領(lǐng)發(fā)展的驅動(dòng)作用。所以，需要優(yōu)化投融資支持體系，使其更好地為提高科技創(chuàng )新效率、加快科學(xué)技術(shù)產(chǎn)業(yè)化的蓬勃發(fā)展提供有效保障。
當前，科技創(chuàng )新變成了大國之間博弈的角力場(chǎng)，如何提高地區科技創(chuàng )新效率成為國內外學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。Karadayi和Ekinci[2]認為科技創(chuàng )新效率將成為評價(jià)創(chuàng )新能力水平的關(guān)鍵因素，也是各國國際競爭力的決定因素，CRUZ-CZARES C等[3]利用DEA模型計算西班牙制造公司1992—2005年的科技創(chuàng )新效率，并利用全球Malmquist指數觀(guān)察每年的效率變化以提出了一種解決創(chuàng )新與績(jì)效關(guān)系的新方法。郭磬馨和楊巖[4]采用DEA-Malmquist模型對黃河流域省際科技創(chuàng )新能力進(jìn)行評估，研究科技創(chuàng )新對高質(zhì)量發(fā)展的作用。
關(guān)于科技創(chuàng )新效率影響因素研究，賴(lài)一飛等[5]采用Tobit回歸模型研究了政府資金投入、社會(huì )經(jīng)濟水平、科技基礎設施投入和互聯(lián)網(wǎng)普及率4個(gè)方面對科技創(chuàng )新要素配置效率的影響。董克勤等[6]運用Tobit回歸模型分析科技創(chuàng )新效率的影響因素，結果表明創(chuàng )新平臺、創(chuàng )新主體、教育經(jīng)費、創(chuàng )新政策均與縣域科技創(chuàng )新水平呈顯著(zhù)正相關(guān)性。馬書(shū)剛等[7]也研究了縣域科技創(chuàng )新效率，結果發(fā)現科技費用開(kāi)支、地區經(jīng)濟狀況、第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平等都有利于提高科技創(chuàng )新效率。
具體到科技投入對科技創(chuàng )新效率的影響研究中，張玉喜和趙麗麗[8]研究結果顯示政府財政科技投入、企業(yè)自有資本和社會(huì )資金都是影響科技創(chuàng )新能力的重要原因，但資本市場(chǎng)的支持相對影響較弱，并且各種投資主體對科技創(chuàng )新能力的作用存在地區差異。黃繼忠等[9]也分別從政府、企業(yè)和資本市場(chǎng)選取了科技投入指標，研究得出科技投入能夠提高高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng )新效率，但是外商直接投入卻對科技創(chuàng )新效率起到抑制作用。
文章選取2010—2019年我國30個(gè)省份的面板數據進(jìn)行DEA模型測算和Tobit模型回歸。數據主要來(lái)源于國家統計局、EPS數據平臺等網(wǎng)站以及《中國科技統計年鑒》《中國創(chuàng )業(yè)風(fēng)險投資報告》等年鑒報告。
2.2.1 被解釋變量
科技創(chuàng )新效率。參考相關(guān)文獻，文章構建了科技創(chuàng )新能力綜合評價(jià)體系，如表1所示。
表1 科技創(chuàng )新效率綜合評價(jià)體系
2.2.2 解釋變量
政府創(chuàng )新支持(GOV)。政府擁有相當強的資金實(shí)力去支持科技創(chuàng )新的發(fā)展，同時(shí)也對科技創(chuàng )新活動(dòng)實(shí)施監管，營(yíng)造良好氛圍。
企業(yè)創(chuàng )新投入(COM)。企業(yè)自主創(chuàng )新投入是指企業(yè)投入到科技創(chuàng )新項目中的自有資金，據統計數據可知該投入所占份額最大。
金融機構科技信貸(BANK)。文章參考孫志紅和吳悅[10]對銀行投入的解釋?zhuān)x取銀行信貸中用于科學(xué)研究與技術(shù)服務(wù)的資金投入。
風(fēng)險投資支持(RI)。風(fēng)險投資是風(fēng)險投資者對科技創(chuàng )新項目的資金投入，對社會(huì )科技進(jìn)步與國家經(jīng)濟增長(cháng)非常關(guān)鍵。
2.2.3 控制變量
一般來(lái)說(shuō)，經(jīng)濟發(fā)展水平較好、對外開(kāi)放程度較高的地區，往往更有條件開(kāi)展科技創(chuàng )新活動(dòng)，因此文章選擇地區經(jīng)濟水平(GDP)和外商投入(FDI)作為控制變量。
2.3.1 DEA-BCC模型
關(guān)于對科技創(chuàng )新效率的測度，在一定程度上減少了主觀(guān)性與運算誤差，具有較高客觀(guān)性和科學(xué)性。
2.3.2 Tobit模型
由于DEA模型計算出的相對效率在(0，1)區間內分布，因此采用OLS回歸有可能會(huì )出現參數估算有誤差且不統一的問(wèn)題，而Tobit模型是可以有效解決因變量受限這一條件的取值模型，因此本文選取Tobit回歸模型分析不同主體的科技投入對科技創(chuàng )新效率的影響。具體模型如下：
TFP=α0+β1GOV+β2COM+β3BANK+β4RI+1GDP+2FDI+ε
(1)
文章將我國分成東部、中部、西部3個(gè)區域。使用DEAP2.1軟件測算各省份的科技創(chuàng )新效率值，如表2所示。從整體效率來(lái)看，除了重慶以外，全國其他省份的全要素生產(chǎn)率均達到強有效狀態(tài)，說(shuō)明我國科技創(chuàng )新能力整體趨勢向好。從地區排名上來(lái)看，中部地區的全要素生產(chǎn)率整體提升較為全面，表明中部地區在科技創(chuàng )新投入產(chǎn)出結構和體制機制變革上都獲得了積極進(jìn)展。東部地區中，上海、江蘇依托良好的經(jīng)濟條件和地理位置，吸引了大批資金支持并吸納了先進(jìn)技術(shù)，盡管技術(shù)效率衰退，但全要素生產(chǎn)率仍處于強有效狀態(tài)；
海南技術(shù)進(jìn)步呈現出非有效狀態(tài)，雖然由技術(shù)效率的增長(cháng)彌補缺陷，但仍需將重點(diǎn)放在加強體系建設和完善激勵機制上。
表2 我國地區科技創(chuàng )新效率變動(dòng)指數及其分解指數
3.2.1 投融資體系對科技創(chuàng )新效率影響總體分析
不同投入主體對科技創(chuàng )新效率的Tobit回歸結果如表3所示。
表3 不同投入主體對科技創(chuàng )新效率的影響
政府科技投入的回歸系數顯著(zhù)為正，且正向影響最大，表明政府對于科技創(chuàng )新活動(dòng)的資本投入越多，越有利于科技創(chuàng )新效率的提高。這是政府部門(mén)充分發(fā)揮公共服務(wù)職能的必然結果，政府部門(mén)一方面必須先于企業(yè)需求將資金投入到科技創(chuàng )新活動(dòng)中以起到供給導向的功能，另一方面也必須由政府開(kāi)展政策引導，減少科技創(chuàng )新活動(dòng)過(guò)程中的資金風(fēng)險。
企業(yè)創(chuàng )新投資的回歸系數雖然為正，但結果并不顯著(zhù)。這可能由于企業(yè)自有資本過(guò)多投入到技術(shù)創(chuàng )造中，擠占了企業(yè)其他經(jīng)營(yíng)活動(dòng)資本，導致流動(dòng)性資金減少，降低了生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效益，科技創(chuàng )新效率也很難提高。必須說(shuō)明的是，以上數據分析結果并沒(méi)有否定企業(yè)科技投資的重要性，只是當前企業(yè)投入資金和科技創(chuàng )新項目出現了不相匹配現象。
金融機構科技信貸的回歸系數顯著(zhù)為正，說(shuō)明以商業(yè)銀行為代表的金融機構對于科技創(chuàng )新項目的資金支持越多，越能夠提升科技創(chuàng )新效率的水平。商業(yè)銀行對科技創(chuàng )新的信貸支持在很大程度上對政府財政科技投入進(jìn)行了補充。同時(shí)，因商業(yè)銀行對風(fēng)險的嚴密控制，在投資前會(huì )仔細審核投資對象的基本條件，對于科技創(chuàng )新項目的落地實(shí)施具有一定的推動(dòng)作用。
風(fēng)險投資對科技創(chuàng )新效率的提升具有正向作用，但是相比其他主體的影響相對較小。主要由于當前中國創(chuàng )業(yè)投資市場(chǎng)不穩定，資金來(lái)源較為單一、基金規模整體偏小、市場(chǎng)主體缺乏活力等問(wèn)題仍然突出，對科技創(chuàng )新項目的支持力度有限，專(zhuān)業(yè)的風(fēng)險投資人才缺乏、風(fēng)險投資體系尚未完全形成，導致科技創(chuàng )新項目最終實(shí)現的可能性大大降低。
3.2.2 政府投入對科技創(chuàng )新效率影響的回歸結果
我國30個(gè)省份的政府投入的影響力回歸結果如圖1所示。從全國總體水平來(lái)看，政府投入對科技創(chuàng )新效率的提升具有顯著(zhù)影響，說(shuō)明政府財政對于科技創(chuàng )新項目的資金支持力度越大，越有助于國家科技創(chuàng )新效率的提高。
圖1 政府支持對科技創(chuàng )新效率影響的回歸結果注：β1、β2、β3、β4為影響系數，p<0.05表示在5%的水平下顯著(zhù)，下同。
從各省份情況看，福建、重慶、四川、山西、遼寧和河北6個(gè)省(市)政府投入對科技創(chuàng )新活動(dòng)的大力支持，對其科技創(chuàng )新效率的提高有著(zhù)顯著(zhù)作用，政府科技投入也呈現穩步增長(cháng)態(tài)勢，表明政府財政資金對技術(shù)資源的支持，充分發(fā)揮資金的杠桿作用，增加了專(zhuān)利產(chǎn)出量，從而對科技創(chuàng )新效率的提升產(chǎn)生了巨大作用。上海、江西、廣東和陜西4個(gè)省(市)政府投入反而使得科技創(chuàng )新效率出現明顯下降，數據資料顯示江西和陜西二省政府科技投入占政府財政支出比例小于全國平均水平，地方政府需要增加對科技創(chuàng )新的關(guān)注力度；
但是上海和廣東二省(市)由于政府前期的科技創(chuàng )新投入過(guò)多，導致無(wú)法彌補邊際產(chǎn)出不足的缺陷，因此，完善地方體制機制、調動(dòng)民間資本投資發(fā)展科技產(chǎn)業(yè)的積極性至關(guān)重要。
3.2.3 企業(yè)創(chuàng )新投入對科技創(chuàng )新效率影響的回歸結果
我國30個(gè)省份的企業(yè)創(chuàng )新投入的影響力回歸結果如圖2所示。從全國總體水平來(lái)看，盡管企業(yè)創(chuàng )新投入促進(jìn)了科技創(chuàng )新效率的提高，但促進(jìn)作用效果不佳。
圖2 企業(yè)創(chuàng )新投入對科技創(chuàng )新效率影響的回歸結果
分地區情況來(lái)看，西部地區的科技創(chuàng )新活動(dòng)支持力度明顯低于中部地區和東部地區。西部地區的經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低，企業(yè)綜合實(shí)力較弱，自身的資金投入還難以達到對科技創(chuàng )新能力提升形成高效拉動(dòng)的水平。換言之，西部地區科技創(chuàng )新的發(fā)展仍對政府資金支持具有較大的依賴(lài)性。也就是說(shuō)，從企業(yè)自身實(shí)力和資金積累上看，東部地區和中部地區的科技創(chuàng )新水平都處在受自有資金約束較弱的階段，相反西部地區處于受自有資金約束較強的階段。
3.2.4 金融機構科技信貸對科技創(chuàng )新效率影響的回歸結果
我國30個(gè)省份的金融機構科技信貸的影響力回歸結果如圖3所示。從全國總體水平來(lái)看，金融機構科技信貸大大支持了科技創(chuàng )新效率的提高。
圖3 金融機構科技信貸對科技創(chuàng )新效率影響的回歸結果
金融機構科技貸款對科技創(chuàng )新的促進(jìn)作用與顯著(zhù)性呈現出明顯的地區差異。在上海、江蘇、安徽等東部地區，金融機構科技貸款的正向影響力十分明顯，而對于貴州、陜西、寧夏等中西部地區的影響力出現抑制作用。這是因為東部地區的社會(huì )經(jīng)濟水平相對較高，構建了相對和諧的金融環(huán)境，促使東部地區銀行通過(guò)不斷創(chuàng )新信貸模式，提高了資金使用效率，不但降低了銀行的信貸風(fēng)險，也解決了科技創(chuàng )新項目融資難的問(wèn)題。
3.2.5 風(fēng)險投資支持對科技創(chuàng )新效率影響的回歸結果
我國30個(gè)省份的風(fēng)險投資支持的影響力回歸結果如圖4所示。從全國總體水平來(lái)看，盡管風(fēng)險投資支持了科技創(chuàng )新效率的提高，但結果未通過(guò)10%的顯著(zhù)性檢驗。
圖4 風(fēng)險投資對科技創(chuàng )新效率影響的回歸結果
分地區情況來(lái)看，風(fēng)險投資對如四川、寧夏等西部地區科技創(chuàng )新活動(dòng)的正向支持作用最大，主要是因為西部地區憑借西部大開(kāi)發(fā)的政策紅利吸引了許多活躍的風(fēng)險投資機構參與對科技創(chuàng )新項目的資金支持，科技創(chuàng )新能力提升開(kāi)始對風(fēng)險投資支持形成較大程度的市場(chǎng)化依賴(lài)。事實(shí)上，風(fēng)險投資是科技創(chuàng )新資金的重要來(lái)源之一，特別是在開(kāi)展科技創(chuàng )新項目的初期，風(fēng)險投資不光可以給科技創(chuàng )新項目帶來(lái)資金填充，而且還可通過(guò)參與到創(chuàng )新項目的監督管理中，從而間接促進(jìn)地區科技創(chuàng )新效率的提升。
研究結果顯示，政府投入和金融機構信貸支持對科技創(chuàng )新效率的影響十分顯著(zhù)，其中政府投入對科技創(chuàng )新效率的促進(jìn)作用最大；
風(fēng)險投資支持對科技創(chuàng )新效率有正向作用，但相對影響較??；
企業(yè)投入對社會(huì )總體的科技創(chuàng )新效率影響不明顯。結合研究結果及分析，在當前科技創(chuàng )新投融資支持現狀的基礎上，建立以持續創(chuàng )新科技投融資支持方式為引領(lǐng)，以科技創(chuàng )新投融資支持服務(wù)平臺為支撐，以風(fēng)險分擔和風(fēng)險補償機制為保障的優(yōu)化體系，充分發(fā)揮政府財政資金的引導作用，鼓勵金融機構和資本市場(chǎng)對科技創(chuàng )新的投融資支持，激發(fā)大所大校、科技企業(yè)等主體參與科技創(chuàng )新活動(dòng)的積極性，加快推進(jìn)科技創(chuàng )新和科研成果轉化，形成“投融資支持-科技創(chuàng )新-成果轉化-回報再投入”系統閉環(huán)的科技創(chuàng )新良性循環(huán)機制。
