吳 凈

（青島市社會科學院，山東 青島266071）

一、引言

創(chuàng)新是一個國家持續(xù)發(fā)展的動力源泉。黨的十八大已明確提出“科技創(chuàng)新是提高社會生產力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐，必須擺在國家發(fā)展全局的核心位置”，強調要堅持走中國特色自主創(chuàng)新道路，實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略。提升民營企業(yè)創(chuàng)新能力對我國經濟高質量發(fā)展具有舉足輕重的作用。當前，我國民營企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展面臨的首要難題是資金和融資問題。由于我國金融系統(tǒng)的供給偏向性以及金融系統(tǒng)發(fā)展不完善和金融抑制，導致民營企業(yè)更少地從正規(guī)金融體系獲得資金，從而阻礙了企業(yè)發(fā)展。在此背景下，有必要深入研究金融在支持民營企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展方面的影響與作用，為依靠金融加快提升民營企業(yè)創(chuàng)新能力提供借鑒。

目前，已有大量文獻采用自然實驗的方法來研究企業(yè)技術創(chuàng)新的影響因素（Aghion P et al，2013；Hsu P et al，2014；袁建國等，2015；蔡曉慧等，2016；姚惠澤等，2018）[1-5]。然而，在眾多的自然實驗中，目前對科技與金融結合試點這一政策因素還關注較少，遑論其對民營企業(yè)創(chuàng)新的影響。而研究科技金融對企業(yè)技術創(chuàng)新影響的文獻（Ari Hyytinena and Toivanen，2005；Benfratello L et al，2008；Canepa and Stoneman，2008；Gustav Martinsso，2010；翟華云和方芳，2014；王認真，2014）[6-11]，由于缺乏政策實驗的分析框架而受到內生性的干擾，導致結論的可靠性有待商榷。本文考慮到這方面的不足，利用自然實驗的方法評估科技金融對民營企業(yè)技術創(chuàng)新的影響。具體來說，將科技金融政策作為自然實驗，通過評估科技與金融結合試點政策對民營企業(yè)技術創(chuàng)新的效應來評估科技與金融試點的政策效果。這一研究思路具有充足的理論和實踐基礎。

在理論研究方面，Schumpeter(1912)指出金融支持對創(chuàng)新具有重要推動作用。交易成本高導致企業(yè)選擇周期短的創(chuàng)新形式。但是，當金融體系效率提高后，長期性的創(chuàng)新才會被選擇（Bencivenga and Smith，1995）[12]。另外，金融系統(tǒng)中的金融中介能夠發(fā)揮降低信息成本，迅速篩選最優(yōu)創(chuàng)新項目，提高資金供給和配置效率，加快創(chuàng)新成功（Jeremy Greenwood and Boyan Jovanovic，1990)[13]的作用。但是，金融也并不都是發(fā)揮正向作用，一部分學者也得出了相反結論。由于政府的干預，政府導向的金融體系會擠出民營企業(yè)創(chuàng)新（Wallsten，2000）[14]。由此可見，政府導向的科技金融在發(fā)展過程中的貢獻與問題并存，那么科技金融政策是否促進了民營企業(yè)技術創(chuàng)新呢？通過評估科技與金融結合試點政策對民營企業(yè)技術創(chuàng)新的影響，能夠為國家加快科技與金融支持企業(yè)發(fā)展具有重要的指導意義。同時，目前關于科技金融與技術創(chuàng)新的研究仍然停留在定性分析層面，缺乏實證定量分析。前期關于科技金融與技術創(chuàng)新的理論分析，為本文的研究奠定了理論基礎，而且也為本文補充此前實證研究的不足提供了機會?；诖?，本文試圖探討科技金融對民營企業(yè)技術創(chuàng)新的影響效果，并進一步分析科技金融對技術創(chuàng)新的異質性影響。

在實踐層面，為了促進科技和金融結合，引導社會資本積極參與創(chuàng)新，我國于2010 年推出“促進科技和金融結合試點”政策。這一政策是貫徹黨中央、國務院關于支撐和引領我國經濟發(fā)展方式轉變，全面建設創(chuàng)新型國家的重要舉措。在市場機制的導向作用下，引導金融機構積極參與科技創(chuàng)新，為中小民營企業(yè)解決資金瓶頸，為其提供科技和金融服務。因此，在科技和金融結合試點建設過程中，科技和金融結合試點城市的科技金融水平較非試點城市有一個“意外”的提高，意味著一種政策沖擊。這為本文運用雙重差分法研究科技金融如何影響民營企業(yè)技術創(chuàng)新提供了絕佳的機會。

基于上述討論，本文以科技和金融結合試點城市為自然實驗，研究科技金融對民營企業(yè)技術創(chuàng)新的影響，探討科技金融和民營企業(yè)技術創(chuàng)新之間的因果關系，并進一步從科技金融視角解釋民營企業(yè)技術創(chuàng)新在民營企業(yè)特征和地區(qū)層面的異質性。本文的貢獻主要在于：（1）通過科技和金融結合試點城市這一自然實驗，評估了科技與金融結合政策對民營企業(yè)技術創(chuàng)新的影響，豐富了科技金融與民營企業(yè)技術創(chuàng)新的文獻；（2）利用三重差分法進一步檢驗該影響是否在地區(qū)和民營企業(yè)特征維度上存在差異性，探究什么樣的內外部因素更有助于推動科技金融對民營企業(yè)技術創(chuàng)新的影響。

二、研究設計

（一）模型設定

我國早在2006 年《國家中長期科學和技術發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020）》中就提出了科技金融城市建設構想，于2010 年底正式通過了第一批科技和金融結合試點城市，2016 年開展第二批促進科技和金融結合試點。這一外生事件改變了城市和民營企業(yè)的科技金融水平和運行環(huán)境，產生了自然實驗。由于試點城市無法提前預知是否會成為科技和金融結合試點城市，也無法在短時間內干預政府決策，所以我國的科技和金融結合試點城市建設就是一次外生的創(chuàng)新激勵（王永進和馮笑，2018）[15]。本文構建了兩個虛擬變量：（1）實驗組和控制組虛擬變量du。由于2016 年獲批的科技和金融結合試點城市政策影響時間較短，因此本文僅考慮2010 年底獲批的第一批科技和金融結合試點城市。本文所選擇的研究樣本為我國281個地級市，但是首批16個試點地區(qū)，并非對應16 個地級市，原因在于存在“一區(qū)多市”現(xiàn)象，即不同的科技和金融結合試點地區(qū)可能包含多個城市。于是，經過篩選與匹配，16 個科技和金融結合試點地區(qū)實際對應39 個地級市。所以，在選擇的281個地級市中，這39個城市就構成“實驗組”，賦值為1，其余未獲批建設科技和金融結合試點的242個城市自然就構成“控制組”，賦值為0。（2）政策時間虛擬變量dt。對政策實施當年及以后的dt賦值為1，否則賦值為0。由于第一批試點城市于2010年底設立，因此將2011年作為政策效應發(fā)生的首個年份。

另外，DID 估計結果的準確性還依賴于對照組的選取，即對照組能否客觀反映出實驗組城市在未建設科技和金融結合試點城市這一反事實情形下的民營企業(yè)技術創(chuàng)新的變化。由于地級市異質性較大，這會造成實驗組和控制組在政策之前的趨勢不一致，導致DID估計的前提不滿足。因此，需要尋找與實驗組民營企業(yè)特征盡可能相似的控制組民營企業(yè)來評估政策效果。為處理這一問題，傾向得分匹配法（PSM）可以用來消除樣本選擇偏差，匹配尋找與實驗組特征盡可能相似的控制組，滿足DID 估計要求（石大千等，2018）[16]。因此，本文進一步利用PSM-DID 方法，從而更準確評估科技和金融結合的試點城市建設對民營企業(yè)技術創(chuàng)新的影響。

具體模型設定如下：

其中，innovationit為被解釋變量，表示第i個企業(yè)第t 年的創(chuàng)新水平；didit為設立科技和金融試點城市的虛擬變量；X 為一組影響科技創(chuàng)新的控制變量，ηt為時間固定效應；μi為各城市的個體固定效應；ε 為隨機擾動項。

（二）變量說明

被解釋變量。本文的被解釋變量為民營企業(yè)創(chuàng)新水平，具體用了兩個指標度量：一是民營發(fā)明專利對數，二是民營企業(yè)研發(fā)支出占銷售收入的比重。

本文的核心解釋變量為科技金融政策變量，即模型中兩個虛擬變量的交乘項（du*dt）?？刂谱兞坑蓛刹糠纸M成。（1）企業(yè)特征：企業(yè)年齡，用樣本對應年份與企業(yè)注冊年份之差表示；企業(yè)規(guī)模，用企業(yè)總人數來衡量；資本密集度，用人均固定資產表示；資產負債率，用來反映企業(yè)的資本結構。（2）城市特征：城市化，用非農人口占總人口的比重表示（Panayotou，1997；李鍇和齊紹洲，2011）；人力資本，用大學生人數占總人口的比重表示；產業(yè)結構，用第三產業(yè)與第二產業(yè)GDP 的比值表示；對外開放，用進出口總額占GDP 的比重衡量；基礎設施，用單位行政區(qū)劃中的公路里程表示。

本文所使用的數據來自國泰安數據庫中的民營上市公司數據和2004—2017 年《中國城市統(tǒng)計年鑒》，表1 為主要變量的描述性統(tǒng)計結果。實驗組發(fā)明專利和研發(fā)強度均高于控制組，二者之間的差異性顯著，初步說明科技金融具有提高民營企業(yè)創(chuàng)新水平的效應，更進一步的檢驗還需要用系統(tǒng)的實證方法進行驗證。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

表2 科技金融城市建設對民營企業(yè)創(chuàng)新的影響

三、實證結果及分析

（一）科技金融對民營企業(yè)創(chuàng)新的影響

科技金融結合利用金融服務為高技術民營企業(yè)提供資金和技術服務，提高了民營企業(yè)的創(chuàng)新水平，對于民營企業(yè)的創(chuàng)新行為產生重要影響。本文首先利用DID的方法來評估科技金融政策對于民營企業(yè)創(chuàng)新的影響，估計結果如表2。表2用雙向固定效應來估計科技金融城市建設對于民營企業(yè)創(chuàng)新水平的影響。其中，模型1 為不加入任何控制變量的模型，模型2 為加入城市特征變量為控制變量的模型，模型3 加入企業(yè)特征控制變量，模型4 控制時間、城市和行業(yè)固定效應。結果表明，科技與金融結合試點與民營企業(yè)創(chuàng)新指標的系數均為正值，且均滿足顯著性檢驗，即科技金融城市建設顯著促進了民營企業(yè)創(chuàng)新水平提升。這與本文預期相符。

相對于非科技金融試點城市而言，科技金融城市的創(chuàng)新水平遠高于非科技金融試點城市?？萍冀鹑诔鞘型ㄟ^政策力量，鼓勵中小型科技民營企業(yè)去獲取政策金融支持，為其降低融資門檻和提供金融服務。同時，民營企業(yè)內部通過獲取資金增加研發(fā)和創(chuàng)新投入，從而促進民營企業(yè)創(chuàng)新水平的提升。由此，本文得到了科技金融城市建設促進了民營企業(yè)創(chuàng)新的初步結論。

表3 科技金融城市建設影響民營企業(yè)創(chuàng)新水平的動態(tài)效應

（二）動態(tài)效應檢驗

科技與金融結合城市建設能夠為民營企業(yè)提供資金支持，實現(xiàn)其創(chuàng)新成果市場化，對培育新型高技術產業(yè)具有重要作用。但是，該政策對民營企業(yè)的作用受到配套政策和地方政府執(zhí)行力度的影響。伴隨著科技金融城市的建設，地方政府對科技金融城市建設的認識隨時間逐漸加強。因此，科技金融城市建設對于民營企業(yè)的推動作用可能隨著時間推移逐漸顯現(xiàn)，存在滯后效應。表3 估計了科技金融城市建設對民營企業(yè)創(chuàng)新影響的動態(tài)效應檢驗。結果表明，科技金融試點城市建設對民營企業(yè)創(chuàng)新的影響確實存在時滯性。在科技金融試點城市建設的前兩年，科技金融試點城市建設對民營企業(yè)有負創(chuàng)新的影響不顯著，但是從政策第三年開始，就開始顯示出顯著的正向影響，且從系數大小來看，科技金融試點城市建設對民營企業(yè)的作用逐年增強。

四、穩(wěn)健性檢驗

（一）共同趨勢檢驗

本部分進行一些穩(wěn)健性檢驗，主要進行兩部分的檢驗：一是對雙重差分模型成立的前提假設進行檢驗，也就是檢驗共同趨勢假設是否成立。共同趨勢假設是進行DID 估計的前提，它要求實驗組和控制組在政策發(fā)生之前具有相同的增長趨勢。為檢驗這一假設，我們將實驗組和控制組虛擬變量與所有時間虛擬變量交乘，如果政策前的虛擬變量交乘項不顯著，而政策后的虛擬變量顯著，則表明共同趨勢假設成立，從而DID 估計的前提滿足。二是進行安慰劑檢驗，也就是模擬政策發(fā)生時間和實驗組、控制組樣本，如果觀察到模型的政策效果不顯著，則表明結論是穩(wěn)健的。圖1 展示了共同趨勢檢驗圖形，結果顯示，在政策時間點之前，所有估計系數均不顯著異于0。這一結果表明共同趨勢假設檢驗成立，從而表明本文結論是穩(wěn)健的。

圖1 共同趨勢檢驗

（二）安慰劑檢驗

參考Li P et al（2016）的思路，安慰劑檢驗的思路就是首先隨機抽取政策發(fā)生時間點，其次同樣隨機抽取實驗組和控制組城市，基于兩個隨機抽取的政策變量，從而進行虛擬估計。我們具體地進行了500次的隨機抽樣估計，通過對500次抽樣估計的系數畫圖發(fā)現(xiàn)（見圖2），模擬的估計系數近似服從正態(tài)分布，且樣本分布區(qū)間沒有包含真實的估計系數值（0.066），從而證明，企業(yè)創(chuàng)新水平的提高不是由于其他未觀測到的因素導致的，而是由科技與金融結合城市建設導致的，從而保證了本文估計結果的穩(wěn)健性。

圖2 安慰劑檢驗

（三）基于PSM-DID方法的檢驗

為了克服科技金融城市和非科技金融城市民營企業(yè)之間的系統(tǒng)性差異，減少DID模型估計誤差，本文進一步利用PSM 方法尋找與科技金融城市特征最接近的城市作為控制組進行DID估計。傾向的分值最接近的城市即為科技金融試點城市的配對城市（只有85 個樣本不滿足共同支撐假設被刪除，僅占總樣本的1%）。本文利用匹配后的實驗組城市和控制組城市進行DID 回歸，估計結果如表4 所示，結果表明在利用PSM 方法消除樣本選擇偏差后，系數仍在1%的水平下顯著為正，科技金融城市建設促進了民營企業(yè)創(chuàng)新水平的提高。PSM-DID 估計結果與DID 結果結論無明顯差異，表明實證結論是穩(wěn)健的，科技金融城市建設提高了民營企業(yè)的創(chuàng)新水平。

表4 PSM-DID回歸結果

五、異質性分析

本部分主要考察科技金融城市建設對促進不同地區(qū)和城市的民營企業(yè)的作用差異，這一結果分析，對于繼續(xù)推進科技金融建設，切實提高民營企業(yè)和城市創(chuàng)新水平有著極其重要的政策指導意義。因此，本文在模型（1）的基礎上，增加了對地區(qū)、城市行政等級和城市規(guī)模的異質性分析。

（一）地區(qū)異質性

表5 的模型1 用來分析科技金融城市建設對于民營企業(yè)創(chuàng)新影響的地區(qū)異質性。根據地區(qū)的不同，將所有城市劃分為東部、中部、西部和東北四個地區(qū)。從回歸結果可知，科技金融城市建設均顯著提升了四個地區(qū)的創(chuàng)新水平。但從具體地區(qū)來看，科技金融試點對于西部地區(qū)的民營企業(yè)創(chuàng)新水平影響雖然為正，但顯著水平僅在10%；中部地區(qū)和東部地區(qū)的科技金融政策對于創(chuàng)新水平的影響則較為顯著，對于創(chuàng)新解釋程度遠高于西部和東北地區(qū)。這說明科技金融城市建設對中部和東部地區(qū)產生了較大的影響，但仍然存在地區(qū)差異。

表5 地區(qū)和城市特征異質性

（二）城市行政等級異質性

表5 的模型2 用來分析科技金融城市建設對于民營企業(yè)創(chuàng)新水平的城市異質性。根據城市的行政等級不同，將所有城市劃分為副省級城市、省會城市和一般地級市三個等級。從回歸結果可知，科技金融試點城市建設對不同等級的城市民營企業(yè)創(chuàng)新都產生了顯著的促進作用，但是科技金融提升民營企業(yè)創(chuàng)新的作用隨著城市等級提高而增強，城市行政等級越高，促進創(chuàng)新的作用越強。

（三）城市規(guī)模異質性

表5 的模型3 用來分析科技金融城市建設對于民營企業(yè)創(chuàng)新水平的城市規(guī)模異質性。根據城市的人口數量不同，直接用城市人口與DID交乘，結果表明，科技金融城市建設對于民營企業(yè)創(chuàng)新水平的影響與城市人口有較強的正相關，城市人口規(guī)模越大，科技金融政策效應則越顯著，對于民營企業(yè)創(chuàng)新水平的提升也越高。

六、結論與啟示

本文將2011 年出臺的科技金融試點城市建設看作是科技金融發(fā)展的自然實驗，基于我國地級市面板數據與民營上市公司匹配數據，基于雙重差分法、PSM-DID 法實證分析了科技與金融結合試點城市建設對于民營企業(yè)創(chuàng)新水平的影響以及異質性。研究發(fā)現(xiàn)：科技金融試點城市建設顯著地提高了民營企業(yè)創(chuàng)新水平，基于PSM-DID 方法的估計結果與上述結果無明顯差異。經過安慰劑檢驗等一系列穩(wěn)健性檢驗之后，該結論仍然成立。異質性分析表明，政策實施效果在不同地區(qū)和不同城市規(guī)模中存在明顯差異，具體表現(xiàn)為：相對于西部地區(qū)，科技金融試點城市政策對于中部和東部地區(qū)民營企業(yè)創(chuàng)新產生了更為顯著的影響；相對于城市人口規(guī)模較小的城市，科技金融試點城市政策對于城市人口規(guī)模越大城市的民營企業(yè)產生顯著的促進作用。

本文的研究結論具有重要的政策啟示。（1）從科技金融城市建設這一政策來看，不僅能夠促進當地科技和金融融合發(fā)展，同時也能實現(xiàn)民營企業(yè)創(chuàng)新水平提升。所以應當支持科技與金融試點城市的政策導向，推動科技和金融的雙向融合，進一步推動城市和民營企業(yè)發(fā)展，從而推動創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的深入實施。（2）從民營企業(yè)特征的異質性來看，西部地區(qū)可能受到地域、經濟水平等發(fā)展限制，在科技金融試點城市建設上與東中部地區(qū)還存在明顯差異，可以增強中部地區(qū)的政策輻射作用和科技金融試點城市政策向西部推進，最大化釋放政策紅利。