(重慶師范大學(xué) 重慶 40000)

一、引言

2015年11月，習(xí)近平總書記在中央財(cái)經(jīng)領(lǐng)導(dǎo)小組第十一次會(huì)議上首次提出“著力加強(qiáng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”；同年12月中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議將“去產(chǎn)能、去庫存、去杠桿、降成本、補(bǔ)短板”作為2016年推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的五大任務(wù)，后又正式將其寫進(jìn)“十三五”規(guī)劃綱要中來。技術(shù)創(chuàng)新需要企業(yè)持續(xù)的大額的穩(wěn)定的資金投入來進(jìn)行研發(fā)，這個(gè)資金來源一般分為內(nèi)部融資和外部融資，內(nèi)部融資的成本較低，不需要抵押，也不容易造成財(cái)務(wù)危機(jī)，但是企業(yè)研發(fā)新產(chǎn)品時(shí)所需的資金往往會(huì)超過企業(yè)內(nèi)部融資所能提供的資金，且因商業(yè)周期或企業(yè)經(jīng)營不善的原因可能導(dǎo)致企業(yè)的利潤不穩(wěn)定，外部融資的獲取對(duì)于緩解企業(yè)研發(fā)的資金風(fēng)險(xiǎn)是十分重要的。外部融資的是否易得也取決于金融資源是否易得，或者也可以說是金融可得性。

學(xué)界最早出現(xiàn)金融可得性的定義，是從信貸的可得性中延伸而來，相關(guān)指出，金融可得性[1,2]是用來衡量一個(gè)地區(qū)的微觀經(jīng)濟(jì)主體以一定成本獲取正規(guī)金融服務(wù)的難易程度。其主要的研究都是關(guān)于金融可得性對(duì)就業(yè)創(chuàng)造、收入增長、家庭資產(chǎn)配置等方面的影響。本文則主要分析金融可得性對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，并采用貝葉斯平均方法構(gòu)建模型。

二、變量指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)說明

影響技術(shù)創(chuàng)新[3]的因素很多，本文主要研究金融可得性對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響，根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)，我國目前金融可得性主要取決于傳統(tǒng)商業(yè)銀行以及資本市場(chǎng)，綜合數(shù)據(jù)的可得性，其代表性的指標(biāo)變量主要為以下幾個(gè)：

銀行金融機(jī)構(gòu)數(shù)(BF);各地的銀行機(jī)構(gòu)營業(yè)部數(shù)量。

上市公司數(shù)(LC)&股票市值(SMV)：指每個(gè)地方當(dāng)年的上市公司數(shù)量以及股票市值總額。

年末存貸款余額(DL)：用年末存款與年末貸款余額之和表示資金的流入和流出。

技術(shù)創(chuàng)新的效率(TP)主要是采用DEA[4](數(shù)據(jù)包絡(luò)法)從生產(chǎn)研發(fā)投入以及將其轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益的產(chǎn)出兩方面來計(jì)算，在研發(fā)生產(chǎn)階段，本文考慮選取了規(guī)模以上企業(yè)研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)人員全時(shí)當(dāng)量、規(guī)模以上企業(yè)研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)以及非研發(fā)投入存量作為科技創(chuàng)新的投入。產(chǎn)出方面，本文選取專利擁有量、專利授權(quán)數(shù)、新產(chǎn)品銷售收入、以及工業(yè)企業(yè)出口值四個(gè)指標(biāo)。

其他潛在影響因素。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，外商直接投資(FDI)、受教育程度(EL)、開放程度(OPEN)、企業(yè)規(guī)模(ES)、市場(chǎng)化程度(ML)、產(chǎn)業(yè)集聚程度(RIA)、通訊能力(RCC)、城鎮(zhèn)化水平(RIU)等變量對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力也有潛在的影響；相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于2008-2017年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒。

三、實(shí)證分析

在前文的內(nèi)容上，構(gòu)建了一個(gè)包含金融可得性以及影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的其他潛在解釋變量的多元回歸模型，其具體模型如下:

TPi,t=lnRICi,t+lnRISi,t+lnRCCi,t+lnRIAi,t+lnRIUi,t+lnESi,t+lnELi,t+MLi,t+OPENi,t+lnGDPi,t+lnFDIi,t+BFi,t+LCi,t+SMVi,t+DLi,t+consi,t+εi,t

其中，i代表各個(gè)省市，t代表年份，cons代表截距，ε代表誤差。

本文運(yùn)用Rstudio軟件調(diào)用貝葉斯平均程序包，在BMA[5]模型中，后驗(yàn)包含概率的大小表明該解釋變量包含在有效模型中的概率。概率越大，越可能包含在有效模型中。一般認(rèn)為解釋變量的后驗(yàn)包含概率低于0.2，若該解釋變量還不是主要分析的自變量，一般都會(huì)被剔除出模型。

本文采用MC3抽樣方法對(duì)這些模型進(jìn)行抽樣，一共存在216=65 536 個(gè)備選模型，對(duì)初始的536個(gè)樣本進(jìn)行預(yù)熱實(shí)驗(yàn)，并將剩下的65000個(gè)抽樣作為模擬樣本，最終挑選出排行前500的模型的后驗(yàn)包含概率和后驗(yàn)均值，其具體計(jì)算結(jié)果如下表所示：

表1 BMA分析結(jié)果

通過BMA方法對(duì)金融配置對(duì)工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率做的回歸分析中可以觀察到金融配置代表變量中銀行機(jī)構(gòu)數(shù)量，上市公司數(shù)、年末存貸款余額以及上市公司股票市值的后驗(yàn)包含概率分別是100%、98.5%、93.1%以及10.9%，其中前三個(gè)指標(biāo)的后驗(yàn)包含概率均超過90%，說明它們對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響是十分顯著的，是強(qiáng)有力的解釋變量，說明而上市公司股票的后驗(yàn)包含概率為10.9%，大于0.1小于0.2，說明該指標(biāo)是一個(gè)非常弱的解釋變量，對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響很有限。通過以上的分析可以看出在我國企業(yè)創(chuàng)新效率提高的資金投入還是極度依賴傳統(tǒng)的融資方式，當(dāng)然公司沒有上市也會(huì)影響企業(yè)融資的便利性，但與企業(yè)上市的股票市值并沒有很大的關(guān)系，這也比較符合中國的國情。

四、結(jié)論與啟示

以上研究表明，傳統(tǒng)的銀行金融機(jī)構(gòu)、存貸款余額以及上市公司數(shù)這三個(gè)變量對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的作用都非常顯著，而上市公司的股票市值的作用則相對(duì)不那么明顯，這說明需要進(jìn)一步加強(qiáng)和完善證劵市場(chǎng)的管理以及注冊(cè)制度，加快上市公司“優(yōu)勝劣汰”的進(jìn)程，使資金流向效率更高的地方。