当前位置: 主页 > 论文下载 > 经济论文 >

金融发展支持科技创新的效率研究—— —基于 Malmquist 指数的海

作者：段梅日期：2015-12-01 10:37 来源：未知

金融政策在支持科技创新方面一直扮演关键性的角色，“科技金融” 的政策规划也上升到国家战略。2011 年 3 月，国家发改委发布《海峡西岸经济区发展规划》明确提出，加强海峡西岸区域创新体系建设，努力打造特色鲜明的区域创新体系，海西科技创新由此步入快车道。科技产业的发展需要金融的强力助推，科技创新的金融支持效应必须得到发挥。金融资源与科技资源正以前所未有的程度进入相互结合、相互促进的阶段（赵昌文等， 2009）。那么，现实中金融发展对科技创新效率的支持到底是怎么样的状况？金融政策的支撑效应有多大？不同地区的支持效率呈现哪些差异？基于这些问题，本文以海峡西岸经济区为研究样本，考察 18 个地级市的实际数据。此研究旨在探讨金融支持科技创新的效率状况，可以发现影响金融支持科技创新效率的因素和导致差异化的原因，一是为提高科技创新的金融支持力度提供理论依据，二是为制定符合海西科技创新的金融政策提供决策参考。
一、文献综述
对于金融与创新关系的研究可以追溯到 20 世纪初。熊彼特指出，创新就是建立一种新的生产函数，即实现生产要素的重新组合。而银行通过信用创造功能，为企业家的创新提供必要的资金支持，从而促进了创新。Hicks （1969）认为，工业革命的发生不是因为重大的技术创新，而是因为银行和金融市场的发展为工业革命前已经存在的技术注入了大量的非流动性资金，使得这些技术得以广泛应用。兴起于 20 世纪 80 年代的内生增长理论将科技创新内生化，这为研究金融与创新的关系创造了新的发展空间。Saint-Paul（1992）研究发现，金融市场与科技创新是相互影响的，良好的金融市场通过其风险分散的功能促进了高科技产业的发展，而高科技产业的发展也会促进金融市场的完善。King 和 Levine（1993）认为，金融系统通过提供以下四种服务：（1）识别最有前景的项目；（2）为具有创新潜力的项目提供融资；（3）为创新活动分散风险；（4）预测创新项目的收益，来推动科技创新，促进经济增长。
目前，对金融与创新关系研究的专注点，已经从理论探讨扩展到直接对金融中介和金融市场建模，通过实证来检验金融与创新之间的关系。Benfratell等（2008）通过对意大利银行发展与制造业企业创新之间关系的实证研究表明，银行发展水平的提高会促进企业的创新，尤其是对中小企业的创新。刘降斌和李艳梅（2008）通过对我国四个科技区域金融体系与自主创新关系进行的实证研究发现，我国金融体系对科技型中小企业自主创新均有长期支持效应。孙杨等（2009）在研究研发资金投入渠道差异对科技创新的影响时发现，金融机构贷款对我国的科技创新有重要影响。
综观这方面的研究成果可以发现，关于金融发展与企业自主创新的关系，国内外学者已经从理论和实证方面进行了深入的探讨，但对金融发展支持科技创新效率进行研究的文献还比较缺乏。为研究海西金融发展促进科技创新的效率，并深入探讨影响海西金融促进科技创新效率提高的因素，本文基于 DEA模型的 Malmquist 指数的方法估算了 2004—2010 年间海峡西岸经济区（下简称 “海西” ） 18 个市金融支持科技创新的动态效率变化及其构成，并在研究结果的基础上对完善金融体系、提高金融促进科技创新的效率提供了政策建议。
二、实证分析
（一）方法与模型
本文选取基于 DEA 的 Malmquist 指数方法来估算海西金融发展支持科技创新的效率。基于 DEA-Malmquist方法的优点在于不需要假设具体的生产函数形式，这避免了由于函数形式设定错误而产生的偏差。
从 t期到 t+1 期全要素生产率变化的 Malmquist 指数：Mt=TECH·EFFCH=TECH·SECH·PECH （1）Mt 代表全要素生产率变化指数（TFPCH），表示从 t 期到 t+1 期综合效率的变化。当Mt>1 时，表明从 t 到 t+1 全要素生产率是增长的。全要素生产率变化指数（TFPCH）又可以被分解为两个部分：综合技术效率的变化（EFFCH）和技术进步率（TECH）。EFFCH 是规模报酬不变且要素强处置条件下的相对效率变化指数，它测度了从 t 到 t+1 每个观察对象到最佳实践的追赶程度。若 EFFCH>1，则表示综合技术效率改善；若 EFFCH<1，则表示综合技术效率降低；若 EFFCH=1，则表示综合技术效率无变化。综合技术效率变化EFFCH又可以分解为纯技术效率变化（PECH）和规模效率变化SECH。 TECH 是技术进步指数，它测度了技术边界从 t 到 t+1 的移动。若 TECH>1，则表示技术进步；TECH>1，表示技术退步； TECH=1，表示技术无变化。
（二）指标选取与数据来源
海峡西岸经济区（简称“海西”）共包含20个市（不含平潭）。为了全面准确地刻画海西金融发展支持科技创新的效率，本文选取海西18个市①作为研究对象，选取2004—2010 年共 7年的面板数据。根据上述分析，为测定海西金融发展支持科技创新的效率，技术创新和金融发展投入指标的选择如下：
1.技术创新产出指标。Griliches（1990），朱平芳等（2003），吴玉鸣（2006）均用专利数作为创新能力的代理指标；庞咏刚、王君（2010）用R&D经费支出作为创新能力的代理指标；朱欢（2010）用高技术企业规模以上产值作为创新能力的代理指标。基于研究方便和数据可得性的考虑，本文选择专利授权数作为衡量海西各市技术创新产出指标。
2.金融发展投入指标。方先明（2010）用银行信贷规模、股票市值和保费收入作为度量我国金融支持经济增长的代理指标。方正兵（2007）分别以银行存贷款之和与GDP的比率、保费收入与 GDP 的比率以及存贷比作为金融规模、金融结构和金融效率的代理指标来衡量金融发展对经济的影响。考虑到指标的一般性和数据的可获得新，本文从金融发展的规模、结构和效率3个方面来评价金融发展现状。其中，金融发展的规模用银行存贷款占GDP的比率来衡量；金融发展的结构用保费收入占GDP的比率来衡量；金融发展的效率指标用储蓄与贷款之比来衡量。
3.数据来源。专利数据来源于海西各市《国民经济与社会发展统计公报》（2004—2010）和《统计年鉴》（2005—2011）；金融机构存贷款数据以及保费收入数据来源于中国经济数据库。
（三）实证分析
为了分析海西各市金融支持科技创新效率的动态变化，并找出变化的源泉，本文使用 DEAP2.1 软件计算了 2004—2010年间海西 18 个市金融支持科技创新的 Malmquist 指数及其分解指数变化情况。
1.海西金融发展支持技术创新的全要素生产率总体变化特征。首先，从总体上分析 2004—2010 年海西金融发展促进技术创新的全要素生产率的变化及其变化的原因（见表 1）。总体来看，2004—2010年期间海西金融支持科技创新的全要素生产率（TFPCH）的动态变化平均值为1.256，这表示2004—2010年这四年间海西金融支持科技创新的全要素生产率年平均增长25.6%。主要原因是这七年间海西的技术水平（TECH）和综合技术效率（EFFCH）都有一定的提升，其中技术进步率的年平均增长率为16.4%，综合技术效率的年平均增长率为 7.9%。尽管2004—2010年这七年间海西金融发展促进技术创新的综合技术效率在上升，但构成综合技术效率的两个成分———纯技术效率和规模效率并没有同时提高。其中，纯技术效率提高 11.7%，而规模效率下降 3.3%，纯技术效率的改善弥补了规模效率恶化所造成的不利冲击，所有技术效率仍表现为增长。

2.年度平均变化规律。图 1 描述了 2004—2010 年间海西金融发展促进科技创新的全要素生产率变化指数、综合技术效率变化指数和技术进步变化指数的走势。从海西金融发展促进科技创新的全要素生产率角度分析发现，各年要素生产率变化指数有升有降，但始终大于 1，这表明 2004—2010 年海西金融发展支持科技创新的全要素生产率逐年提高，但增长的速度时快时慢。从海西金融发展促进科技创新的综合技术效率变化指数分析，技术效率变化指数按一升一降的规律循环波动，且技术效率变化指数下降的年份（2006—2007 年和 2008—2009 年）均下降到 1 以下，这表明自 2005 年起到 2010 年技术效率呈一年上升一年下降的走势。从海西金融发展促进科技创新的技术进步变化指数分析，除 2007—2008 年海西技术进步指数下降且小于 1 外，其余各年进步指数逐年上升且均大于 1，这表明除2007—2008 年技术水平恶化外其余各年技术水平不断提高且提高幅度逐年增大。

图 2 描述了2004—2010年间海西金融支持科技创新的全要素生产率的累积变化趋势。2004—2010年海西金融发展促进科技创新的累积全要素生产率始终保持上升，2010年较 2004年全要素生产率指数增长了 4.43 倍；除2007年海西金融支持科技创新的累计技术效率有所下降外，其余各年累计技术效率均保持增长，2010年较2004 年技术效率累计增长了2.49倍；2004—2010 年累积技术进步指数呈现先上升后下降再上升的态势，2010年较2004年技术进步指数累计增长了1.58 倍。从图2中还可以看出，除2007—2008年累积全要素生产率与累积技术进步指数呈相反的变化趋势外，其余各年二者的走势具有很强的一致性。技术水平的进步对全要素生产率增长的贡献要大于技术效率提高所带来的贡献。
3.海西各市全要素生产率、技术效率和技术水平的变动趋势。海西 18 市金融发展支持技术创新的全要素生产率变化指数及其分解如表 2 所示。 2004—2010 年，海西 18 个市金融发展促进科技创新的全要素生产率指数均大于 1，这表明 2004—2010 年间海西 18 个市金融支持技术创新的全要素生产率都有不同程度的提升。其中，全要素生产率增长最快的前五个城市是：衢州、龙岩、丽水、梅州和上饶，增长率分别为 67.7%、43.1%、 41.1%、 37.3%。其中，技术效率的提升和技术进步都为这五个城市的全要素生产率提高做出了贡献。全要素生产率增长最慢的三个城市是揭阳、南平和宁德，主要原因是这三个城市技术效率都出现了下降。而造成这三个城市技术效率下降的原因有一定的差异，其中揭阳和宁德技术效率下降源于两者规模效率的下降，而南平技术效率下降源于纯技术效率水平的降低。除了揭阳、南平、宁德的技术效率下降外，海西 18 个市中厦门的技术效率也是下降的，这源于厦门纯技术效率的降低。此外，通过表 2 可以发现， 2004—2004 年海西 18 个城市的技术进步指数都大于 1。

三、结论和建议
为了提高海西金融发展支持科技创新的全要素生产率水平，需要同时重视技术效率和技术进步水平的提高，尤其是技术效率的提高。为了缩小海西各地区金融促进技术创新效率之间的差异，建议对于科技创新效率相对低下的城市，一方面可以通过各种政策促进这些城市优化资源配置，提升技术效率；另一方面，需要加大对其科技创新投入，以及通过各种政策促进先进技术向这些城市转移，从而提升技术进步率。
【参考文献】
[1] 赵昌文，陈春发，唐英凯.科技金融[M].北京：科学出版社， 2009.
[2] 熊彼特.经济发展理论：对于利润、资本、信贷、利息和经济周期的考察[M].北京：商务印书馆， 1990.
[3] Hicks J R.A Theory of Economic History[M].Oxford： Clarendon Press，1969.
[4] Saint-Paul G.Technological Choice， Financial Markets and EconomicDevelopment[J].European Economic Review， 1992， 36 （4） .
[5] King R G， Levine R.Finance， entrepreneurship， and growth： theory andevidence[J].Journal of Monetary Economics， 1993， 32 （3） .
[6] Benfratello L， Schiantarelli F， Sembenelli A.Banks and innovation： Microeconometric evidence on Italian firms[J].Journal of Financial Economics，2008， 90 （2） .
[7] 刘降斌，李艳梅.区域科技型中小企业自主创新金融支持体系研究[J].金融研究， 2008 （12） .
[8] 孙杨，等.研发资金投入渠道的差异对科技创新的影响分析—— —基于偏最小二乘法的实证研究[J].金融研究， 2009 （9） .
[9] Grilliches Z.Patent Statistics as Economic Indicators: A Survey[J].Journalof Economic Literature， 1990， 28 （4） .
[10] 朱平芳，徐伟民.政策的科技激励政策对大中型工业企业 R&D 投入及其专利产出的影响—— —上海市的实证研究[J].经济研究， 2003（6） .
[11] 吴玉鸣.空间计量经济模型在省域研发与创新中的应用研究[J].数量经济技术经济研究， 2006 （5） .
[12] 庞咏刚，王君.金融中介发展与技术创新互动的实证分析[J].科技进步与对策， 2010 （10） .
[13] 朱欢.我国金融发展对企业技术创新作用效果的实证分析[J].科技管理研究， 2010 （14） .
[14] 方先明，孙爱军，曹源芳.基于空间模型的金融支持与经济增长研究—— —来自中国省域 1998—2008 年的证据[J] .金融研究， 2010（10） .
[15] 马正兵.我国各省区市金融发展的经济增长效应分析—— —基于面板数据的时变趋势与区域特征分析[J].海南金融， 2007 （12） .