何 宏 慶

(延安大學 經(jīng)濟與管理學院， 陜西 延安 716000)

金融是經(jīng)濟發(fā)展的血液，也是科技創(chuàng)新的源動力，更是科技成果轉(zhuǎn)化的助推器?？萍汲晒D(zhuǎn)化離不開金融的支持?？萍汲晒ǔ７譃榛A(chǔ)理論成果、應用技術(shù)成果和軟科學成果。文中所指的科技成果轉(zhuǎn)化是指應用技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化，即對具有創(chuàng)新性的技術(shù)成果從科研單位轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)部門，推出新產(chǎn)品，形成新工藝，從而提高生產(chǎn)力水平的過程。文章以陜西省為例，研究欠發(fā)達地區(qū)科技成果轉(zhuǎn)化的金融支持問題。由于欠發(fā)達地區(qū)科技企業(yè)輕資產(chǎn)、無抵押和高風險的特征，往往不能獲得金融機構(gòu)的貸款，其科技成果轉(zhuǎn)化資金主要來源于政府的財政科技支出和企業(yè)的自有資金。但由于財政科技支出和企業(yè)自有資金投入有限，科技成果轉(zhuǎn)化常常面臨資金瓶頸問題。因此，研究欠發(fā)達地區(qū)科技成果轉(zhuǎn)化的金融支持并提出相應的對策和建議具有重要的現(xiàn)實意義。

一、文獻綜述

關(guān)于科技成果轉(zhuǎn)化的金融支持問題，國內(nèi)外學者取得了重要的研究成果。

在國外，科技成果轉(zhuǎn)化通常采用“技術(shù)轉(zhuǎn)移”(Technology Transfer)或“新技術(shù)商業(yè)化”(Commercialization of New Technology)來描述。國外主要有以下代表性觀點：Po-Hsuan研究了銀行對技術(shù)創(chuàng)新的影響，認為地方銀行對當?shù)氐募夹g(shù)創(chuàng)新活動具有巨大影響。Geared認為政策性金融對科技創(chuàng)新具有重要影響，其主要通過彌補市場失靈來促進科技創(chuàng)新。Gil認為風險投資會影響技術(shù)創(chuàng)新，其在一定條件下可以變?yōu)榇龠M高技術(shù)集群轉(zhuǎn)化的重要因素。Nanda分析了資本市場對科技創(chuàng)新的影響，認為活躍的金融市場更能夠促進科技創(chuàng)新。在國內(nèi)，學者對科技成果的轉(zhuǎn)化問題主要從以下方面展開研究。龍鎮(zhèn)輝、楊華波認為，我國科技成果商業(yè)化運作模式存在商業(yè)化程度低、商業(yè)化過程艱難和運作模式落后等問題，通過科技成果證券化、運用科技金融工具和發(fā)行科技成果虛擬股份等方式提升科技成果轉(zhuǎn)化的商業(yè)化程度。[1]杜萍認為，科技成果轉(zhuǎn)化具有融資需求及風險的階段性、融資渠道多元性和層次性等特點，融資來源有限和融資服務體系不完善直接影響著科技成果轉(zhuǎn)化，科技成果轉(zhuǎn)化需要政府專項資金、企業(yè)自有資金、各種金融資本等多層次融資服務。[2]曾勝等通過建立DEA模型和malmquist指數(shù)研究財政投入和金融信貸支持科技成果創(chuàng)新的效率問題，認為技術(shù)的進步使中國金融支持科技創(chuàng)新的效率變化呈現(xiàn)出增長的趨勢，應進一步加大對科技創(chuàng)新的金融支持力度,全力推動技術(shù)進步。[3]馮慶水等通過實證方法研究影響科技成果轉(zhuǎn)化的因素，認為政府的科技投入和信貸支持對科技成果轉(zhuǎn)化產(chǎn)生波動性影響。[4]方奕華等認為，中試環(huán)節(jié)是科技成果轉(zhuǎn)化的瓶頸環(huán)節(jié)，內(nèi)部激勵與外部激勵對科技成果轉(zhuǎn)化中試效果具有促進作用，而跨組織激勵則對中試效果提升具有深刻影響。[5]

國內(nèi)外學者對科技成果轉(zhuǎn)化進行了深入研究，取得了巨大的研究成果。但對欠發(fā)達地區(qū)科技成果轉(zhuǎn)化的金融支持問題研究相對較少。因此，研究欠發(fā)達地區(qū)科技成果轉(zhuǎn)化的金融支持問題，是探討解決其科技成果轉(zhuǎn)化融資瓶頸的關(guān)鍵。

二、研究設(shè)計

(一)研究假設(shè)

欠發(fā)達地區(qū)由于受經(jīng)濟發(fā)展水平和企業(yè)自身發(fā)展的制約和影響，科技成果轉(zhuǎn)化獲得直接融資的比例較小，科技成果轉(zhuǎn)化的資金主要來源于財政科技支出、企業(yè)研發(fā)投入以及金融機構(gòu)科技信貸等支持。首先，我國科技投入的主體是公共財政，科技成果轉(zhuǎn)化離不開政府的財政支持。政府財政投入的科技成果一般由社會共享，其提高了社會福利。其次，企業(yè)是科技投入主體和創(chuàng)新主體，企業(yè)研發(fā)資金投入力度直接影響科技成果轉(zhuǎn)化的數(shù)量和質(zhì)量。最后，金融機構(gòu)科技信貸也是科技成果轉(zhuǎn)化資金的重要來源。西部欠發(fā)達地區(qū)受地理位置的制約和資源稟賦的影響，經(jīng)濟發(fā)展水平較低，科技創(chuàng)新動力不足。有些區(qū)域經(jīng)濟增長主要依靠資源產(chǎn)業(yè)推動，對科技創(chuàng)新產(chǎn)生了擠出效應。由于科技企業(yè)往往又具有輕資產(chǎn)、無抵押、高風險和回報周期長等問題，科技企業(yè)較難獲得金融機構(gòu)的貸款支持。因此，科技成果轉(zhuǎn)化主要依靠政府的財政支持和企業(yè)自有資金的投入?；谝陨戏治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

假設(shè)1， 欠發(fā)達地區(qū)的財政科技支出、企業(yè)研發(fā)投入和金融科技貸款對科技成果轉(zhuǎn)化具有顯著的正向促進作用。

假設(shè)2，欠發(fā)達地區(qū)的財政科技投入和企業(yè)自有資金是科技成果轉(zhuǎn)化資金的主要來源，對科技成果轉(zhuǎn)化具有顯著的正向影響，而金融機構(gòu)的科技貸款對科技成果轉(zhuǎn)化的作用相對較弱，影響不顯著。

(二)模型的選擇、變量的定義和數(shù)據(jù)來源

1.模型的構(gòu)建

本文利用向量自回歸(VAR)模型來檢驗財政科技支出、金融科技信貸以及研發(fā)資金對科技成果轉(zhuǎn)化的影響。該模型的優(yōu)點是無須區(qū)分內(nèi)生變量和外生變量，直接用各項經(jīng)濟指標來研究它們之間的動態(tài)關(guān)系。本文建立的VAR模型的數(shù)學形式如公式(1)。

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+εt

(1)

其中Yt是一個K維的內(nèi)生變量，A1…Ap和B是待估計的系數(shù)矩陣，P表示內(nèi)生變量的滯后階數(shù)，t是樣本個數(shù)，εt是擾動向量，各個系數(shù)之間不受自身的滯后性影響。

2.變量的定義

科技合同成交額反映科技成果轉(zhuǎn)化數(shù)量，本文的科技成果轉(zhuǎn)化變量用科技合同成交額代替，用LOGY表示；政府的科技支出反映政府在科技創(chuàng)新領(lǐng)域的投入，本文的財政科技投入變量用科技活動過程中政府的科技支出代替，用LOGX1表示；R&D經(jīng)費反映企業(yè)研發(fā)投入力度，本文的研發(fā)資金投入變量用研究與試驗發(fā)展經(jīng)費(R&D)代替，用LOGX2表示；金融機構(gòu)的科技金融支持用金融信貸代替，用LOGX3表示，如表1所示。

表1 變量實證指標

3.數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來源于2000—2016年的陜西省統(tǒng)計年鑒和陜西省經(jīng)濟統(tǒng)計公報。為了消除由于時間帶來的誤差和異方差，本文對陜西省歷年科技成果轉(zhuǎn)化、財政科技投入、研發(fā)資金投入和金融信貸等數(shù)據(jù)進行了對數(shù)取值處理。

(三)實證分析

1.單位根檢驗

表2 ADF檢驗結(jié)果

注：表中的臨界值均是在 5%水平取得的。c，t 表示帶有常數(shù)項和趨勢項；i 代表滯后階數(shù)。

通過ADF檢驗發(fā)現(xiàn)，原序列LOGY,LOGX1,LOGX2 和LOGX3都是非平穩(wěn)序列，但經(jīng)過一階差分后都變?yōu)槠椒€(wěn)序列如表2所示。因此，LOGY,LOGX1,LOGX2與LOGX3都是一階單整的，可能存在協(xié)整關(guān)系。在對模型進行協(xié)整分析之前,必須要先對模型的穩(wěn)定性進行檢驗。本文通過 Eviews8.0得出AR根圖，結(jié)果顯示模型中所有特征根的倒數(shù)都小于1。因此本文所建立模型是穩(wěn)定的，可進行下一步的協(xié)整檢驗。

2.協(xié)整檢驗

表3 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

從表3協(xié)整檢驗的結(jié)果可以看出，第一、第二都拒絕了原假設(shè)，即拒絕了沒有一個協(xié)整方程的假設(shè)和最多一個協(xié)整方程的假設(shè)，而接受了最多2個協(xié)整方程的假設(shè)。因此可通過第三假設(shè)判斷，第三個假設(shè)的對應的P值為0.061 4(大于0.05)，也就是說接受最多2個協(xié)整方程。即科技成果轉(zhuǎn)化與政府財政科技投入、研究與試驗發(fā)展(R&D)投入以及金融信貸之間存在2個協(xié)整關(guān)系，表明它們之間存在長期的均衡關(guān)系。

表4 標準化的協(xié)整關(guān)系

從表4可以看出，科技成果轉(zhuǎn)化與財政科技投入、研發(fā)資金以及金融信貸之間的標準化協(xié)整關(guān)系為公式(2)。

LOGY=0.802 130LOGX1+2.012 172LOGX2+0.742 311LOGX3+ε

(2)

從標準協(xié)整方程可以看出，科技成果轉(zhuǎn)化(LOGY)與財政科技投入(LOGX1)、研發(fā)資金投入(LOGX2)和金融信貸之間具有同向變動關(guān)系,這與假設(shè)1相符?？梢?，財政科技支出、研發(fā)資金投入以及金融信貸在長期內(nèi)都會促進科技成果的轉(zhuǎn)化。

3.格蘭杰因果關(guān)系檢驗

以上協(xié)整關(guān)系只能說明科技成果轉(zhuǎn)化與財政科技投入、研發(fā)資金投入以及金融信貸之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系，但是否構(gòu)成格蘭杰(granger)因果關(guān)系還需進一步進行檢驗。格蘭杰(granger)因果關(guān)系檢驗是檢驗某個變量的所有滯后值是否對另一個或幾個變量的當前值有影響。如果影響顯著，則說明該變量對另一個變量或幾個變量存在格蘭杰因果關(guān)系；如果影響不顯著，則說明該變量對另一個變量或幾個變量不存在格蘭杰因果關(guān)系。[6]當然，格蘭杰因果檢驗的結(jié)果只是統(tǒng)計意義上的因果性，并不能成為實際因果關(guān)系的依據(jù)。

從表5中可看出，在5%的顯著性水平下，陜西省政府財政科技投入和研發(fā)投入是引起科技成果轉(zhuǎn)化的格蘭杰原因，但金融信貸可能不是科技成果轉(zhuǎn)化的格蘭杰原因。這可能是陜西省金融發(fā)展水平較低的緣故，還沒有對科技成果轉(zhuǎn)化產(chǎn)生足夠的影響。

表5 變量之間的格蘭杰因果關(guān)系檢驗結(jié)果

4.脈沖響應函數(shù)

“脈沖響應是指當模型中的某一變量受到?jīng)_擊后，觀察對其自身及模型中剩余變量當期和未來一段時期的影響?！盵7]本文對模型變量做10期的脈沖響應函數(shù)，分析財政科技投入、研發(fā)資金投入以及金融信貸水平對科技成果轉(zhuǎn)化的沖擊作用，如圖1所示。從圖1中的脈沖響應軌跡圖可以看出，科技成果轉(zhuǎn)化對其自身的一個正向的沖擊反應從第1期到第6期一直保持下降趨勢，第4期以后變?yōu)樨撝?，?0期以后逐漸消失。這說明科技成果對自身的沖擊反應是平穩(wěn)的。

科技成果轉(zhuǎn)化受到財政科技投入一個正向沖擊后，其對科技成果產(chǎn)生了正向影響。前4期保持一個正的平穩(wěn)的沖擊，第5期以后逐漸增大，到第7期達到最大值，以后開始下降。這樣的結(jié)果說明，財政科技投入對科技成果轉(zhuǎn)化具有顯著的促進作用和較長的持續(xù)效應，這與前文的假設(shè)2和格蘭杰因果檢驗中顯示的財政科技投入顯著地影響科技成果轉(zhuǎn)化是一致的。

從圖1可以看出，科技成果轉(zhuǎn)化受到研發(fā)資金投入的一個正向沖擊后，第1期到第2期先有一個短暫的負向反應，第3期開始反彈逐漸上升，到第7期達到最大，后面影響逐漸減少，到第10期逐漸趨于0。這也與前文的假設(shè)2中的研發(fā)經(jīng)費投入顯著影響科技成果轉(zhuǎn)化相吻合。

圖1 科技成果展的脈沖響應函數(shù)結(jié)果

科技成果轉(zhuǎn)化受到金融信貸水平影響的一個正的沖擊后，科技成果轉(zhuǎn)化先有一個較小的負向反應，以后逐漸改為正的較小的反應，最后趨于0。整個反應比較平緩，并不是特別明顯。這樣的結(jié)果與前文的假設(shè)2和格蘭杰因果檢驗中顯示的金融信貸并不能顯著地影響科技成果轉(zhuǎn)化是一致的。但隨著金融科技信貸水平的提高，科技成果轉(zhuǎn)化的能力總體上有逐漸上升的趨勢。

總之，通過以上脈沖響應函數(shù)分析可以看出，財政科技投入和研發(fā)資金投入對陜西省科技成果轉(zhuǎn)化的沖擊力量最大；而金融信貸對科技成果轉(zhuǎn)化的沖擊較小。主要原因是陜西省屬于西部欠發(fā)達地區(qū)，財政科技投入和研發(fā)資金投入直接影響科技成果的轉(zhuǎn)化；同時，可能由于陜西省金融科技信貸水平發(fā)展不高，也影響到科技成果轉(zhuǎn)化能力。

5.方差分解

一般情況下，“脈沖響應函數(shù)可以反映一個變量的沖擊因素對另一變量的動態(tài)影響路徑，而方差分解可以將VAR系統(tǒng)內(nèi)一個變量的方差分解到各個擾動項上”[8]。因此，方差分解提供了關(guān)于各個擾動項因素影響VAR模型內(nèi)各個變量的相對程度。如圖2所示，各圖中橫軸表示滯后期數(shù)，縱軸表示各變量對科技成果轉(zhuǎn)化的貢獻率。

從圖2的科技成果轉(zhuǎn)化的方差分解圖可以看出，不考慮科技成果轉(zhuǎn)化對自身的高貢獻率，財政科技投入對科技成果轉(zhuǎn)化的貢獻率呈上升趨勢，第7期達到最大，以后逐漸減少，最大貢獻率達到50.75%，占科技成果轉(zhuǎn)化預測誤差項的一半，是影響科技成果轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵變量。研發(fā)投入對科技成果轉(zhuǎn)化的貢獻率也是逐漸增加的，不過增長趨勢比較平緩，在第10期達到最大，最大貢獻率達到35.39%。而金融信貸的貢獻率最小，最大達到8.62%。

三、研究結(jié)論與對策建議

(一)研究結(jié)論

本文通過建立VAR模型，以陜西省為例研究了欠發(fā)達地區(qū)科技成果轉(zhuǎn)化的主要影響因素。實證分析可以看出，欠發(fā)達地區(qū)科技成果轉(zhuǎn)化主要受財政科技投入、研發(fā)投入和金融信貸水平的影響。其中，財政科技投入隨著時間的推移，貢獻率逐漸增大，最大時的貢獻率達到一半以上；研發(fā)投入的貢獻率也是隨著時間的推移，貢獻率逐漸增加；金融信貸投入的貢獻率相對平穩(wěn)，基本保持在8%左右。以上結(jié)論表明：目前陜西省科技成果轉(zhuǎn)化主要受財政科技投入和企業(yè)研發(fā)投入的影響較大，科技成果轉(zhuǎn)化資金來源相對單一。

(二)對策建議

1.構(gòu)建投融資服務平臺

實證研究發(fā)現(xiàn)，陜西省金融信貸對科技成果轉(zhuǎn)化的貢獻相對較小。主要原因是金融機構(gòu)和科技企業(yè)雙方信息不對稱、缺乏對接渠道，導致金融機構(gòu)對科技項目的投資有限。為打破融資壁壘，實現(xiàn)科技企業(yè)和金融機構(gòu)的精準對接，需要構(gòu)建政府引導、市場主導的金融服務平臺，實現(xiàn)多方資源、信息共享，使企業(yè)融資需求與投資機構(gòu)投資需求有效匹配，有針對性地開展項目對接。

2.建立科技成果轉(zhuǎn)化風險補償機制

科技成果轉(zhuǎn)化過程中面臨投資風險、市場風險和科技成果轉(zhuǎn)化風險等諸多風險。為了分散和轉(zhuǎn)移這些風險，需要建立科技成果轉(zhuǎn)化風險補償機制。政府與風險投資機構(gòu)可按科技企業(yè)銀行貸款利息的一定比例確定風險補償金，共同分擔風險；政府也可直接采取稅收優(yōu)惠、財政補貼等措施，降低科技金融機構(gòu)貸款風險，吸引更多的風險資本投資于科技成果轉(zhuǎn)化項目，使科技成果更好地服務于經(jīng)濟社會發(fā)展。

3.創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務

由于科技企業(yè)具有輕資產(chǎn)、無抵押、高風險和回報周期長等特點，無法滿足金融機構(gòu)的貸款要求，導致其得不到金融機構(gòu)貸款支持。為此，金融機構(gòu)、投資機構(gòu)、擔保公司及小額貸款公司應根據(jù)科技成果轉(zhuǎn)化不同階段的融資需求特點，為科技企業(yè)提供個別化、差異化的金融產(chǎn)品和精準、靈活的金融服務，從而滿足科技成果轉(zhuǎn)化不同階段的融資需求，達到科技成果順利轉(zhuǎn)化之目的。

4.增大科技企業(yè)直接融資比例

完善的資本市場可以為市場主體的融資選擇提供更大的空間，其中股票市場、債券市場的快速發(fā)展拓寬了科技成果轉(zhuǎn)化的資金供給渠道。當前，陜西省科技企業(yè)上市融資的比例相對較小，其嚴重制約了陜西省科技成果轉(zhuǎn)化的質(zhì)量和水平。為此，擁有人工智能、信息技術(shù)等“硬科技”的四新企業(yè)(新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式)應積極利用“科創(chuàng)板”，主動上市融資。證券公司也應積極為企業(yè)提供上市承銷、轉(zhuǎn)板、并購重組等資本運作服務，尤其要幫助有潛力的信息科技、新能源、節(jié)能環(huán)保、數(shù)字創(chuàng)意等企業(yè)上市融資，增加企業(yè)的直接融資比例。