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科技金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的雙重影響

2021-11-15 09:20周才云
華東交通大學(xué)學(xué)報 2021年5期
關(guān)鍵詞:高技術(shù)風(fēng)險投資面板

周才云,肖 蓮

(華東交通大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,江西 南昌 330013)

技術(shù)創(chuàng)新的主體是企業(yè),尤其是以“自主研究開發(fā)創(chuàng)新為主”的高技術(shù)企業(yè)。 近年來,我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)快速成長。 如圖1 所示,企業(yè)數(shù)量以及專利申請數(shù)量基本保持上升的態(tài)勢,但我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展依舊存在“大而不新”的問題。 隨著現(xiàn)代化國家建設(shè)進程的逐步加快,以技術(shù)創(chuàng)新為杠桿撬動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)高速可持續(xù)發(fā)展勢在必行。

圖1 我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)2012—2018 年發(fā)展狀況Fig.1 Development status of China high-tech industry from 2012 to 2018

科技金融資源投入主體主要包括以政府財政部門為代表的公共科技部門和以創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資、商業(yè)銀行以及資本市場為代表的市場科技金融主體[1-2], 各主體共同發(fā)力為技術(shù)創(chuàng)新提供了廣闊而多樣的融資渠道。 為探究科技金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的直接和間接支持效應(yīng),本文著重分析了各項科技金融資源投入對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出績效的雙重影響,以達到為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)制定融資方案提供參考的目的。

當(dāng)前,關(guān)于科技融的研究可謂是汗牛充棟。 這些研究大體可以分為2 類: ①通過建立指標來衡量科技金融發(fā)展效率, 主要分析我國科技金融發(fā)展的整體狀況。 許世琴等[3]運用DEA-BCC 模型測算了我國各省份的科技金融效率, 發(fā)現(xiàn)其發(fā)展極不平衡, 只有少數(shù)經(jīng)濟發(fā)達省份科技金融效率較高。 馬玉林等[4]采用Dagum 基尼系數(shù)測度了我國各區(qū)域科技金融發(fā)展效率, 發(fā)現(xiàn)東部區(qū)域內(nèi)科技金融發(fā)展效率的波動程度都遠遠小于中西部區(qū)域。 曹顥等[5]通過構(gòu)建科技金融資源指數(shù)、科技金融經(jīng)費指數(shù)、 科技金融產(chǎn)出指數(shù)和科技金融貸款指數(shù), 從科技與金融相融合的角度對我國各省市科技金融發(fā)展指數(shù)進行聚類分析, 指出我國金融體制與科技型企業(yè)融資之間存在結(jié)構(gòu)性矛盾。 此外,還有些學(xué)者以長三角地區(qū)為樣本進行研究[6-7]。②研究科技金融對企業(yè)創(chuàng)新的支持效率,大多以科技型企業(yè)和中小企業(yè)為例,主要探討了科技金融如何促推企業(yè)開展創(chuàng)新活動。 成海燕等[8]分析了科技金融政策對企業(yè)發(fā)展的影響。 吳凈[9]運用PSM-DID 模型對我國科技與金融試點地區(qū)以及非試點地區(qū)的企業(yè)進行實證分析,指出試點地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新水平顯著高于非試點地區(qū),并且試點地區(qū)民營企業(yè)的創(chuàng)新水平隨政策的推進逐步提高。李瑞晶等[10]以127 家上市中小企業(yè)為樣本,常亮等[11]以陜西省237 家企業(yè)為樣本,進行分析,研究成果都表明不同主體的科技金融資源投入對中小企業(yè)創(chuàng)新的影響具有顯著的差異。 而唐雯等[12]以企業(yè)發(fā)展階段為著力點, 認為在初創(chuàng)階段,資金的主要提供者是創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資基金; 在成熟期,科技貸款發(fā)揮著關(guān)鍵性作用。Wen 等[13]發(fā)現(xiàn)風(fēng)險投資額的確定對技術(shù)創(chuàng)新至關(guān)重要,當(dāng)風(fēng)險投資額超過臨界值時,才有利于技術(shù)創(chuàng)新,否則,會對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生消極的影響。 還有些學(xué)者從金融市場結(jié)構(gòu)出發(fā),著重分析了資本市場和信貸市場對企業(yè)創(chuàng)新影響的差異性[14-16]。 但也有學(xué)者認為科技金融除了能夠緩解企業(yè)的融資約束,還通過提升產(chǎn)品的競爭力等其他非融資方式促推技術(shù)創(chuàng)新[17]。

目前, 關(guān)于科技金融支持企業(yè)創(chuàng)新的研究,主要是分析了直接支持效應(yīng)。 并且樣本大多都是中小企業(yè)或者科技型企業(yè),高技術(shù)企業(yè)相對較少[18]?;诖耍疚臉?gòu)建了科技金融投入與高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新績效的相關(guān)指標,借鑒丁日佳等[19]做法,引入交叉項對科技金融支持高技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的直接和間接作用效果進行實證研究。

1 研究設(shè)計

1.1 指標選取

本文以全國31 個?。ㄊ?、區(qū))2010—2018 年的面板數(shù)據(jù)為樣本進行實證研究,分析了各類科技金融資源投入對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的雙重影響。 自變量科技金融投入由財政科技投入、科技貸款、資本市場科技投入、創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資以及科技人力資源投入組成。 其中財政科技投入用地方財政支出中的科學(xué)技術(shù)支出表示; 科技貸款數(shù)據(jù)在2008年之后就不再對外公布,對此,各學(xué)者有不同的做法,本文借鑒周柯[20]的研究方法,將每年科研經(jīng)費的5%作為衡量金融機構(gòu)科技貸款的指標;創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資在很多文中都是用投資強度進行衡量,但本文認為總量指標更適用衡量各項金融資源的投入,而投資強度是相對指標,且其他指標都是采用總量絕對數(shù),為使研究結(jié)果更加科學(xué)化,本文選用各地創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資資本管理總額來衡量創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的支持力度。 2017 年和2018 年各省市創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資資本總額數(shù)據(jù)的缺失,基于現(xiàn)有的研究,本文在技術(shù)創(chuàng)新初期,主要是進行技術(shù)改造和技術(shù)引進相關(guān)活動,在此階段,創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資是其主要資金來源。 本文根據(jù)各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)引進費用和技術(shù)改造費用支出之和在全國總支出中的比例,估計各地區(qū)2017 年和2018 年創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資資本管理總額;采用各地在創(chuàng)業(yè)板上市公司的數(shù)量代表資本市場科技金融的投入;借鑒許世琴等[3]的做法,用R&D 人員全時當(dāng)量表示科技人力資源投入。 因變量為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效,以專利申請總數(shù)為指標進行衡量。 考慮到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)自有資金、資產(chǎn)規(guī)模以及對外開放程度可能對其技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生一定影響,于是將各省市高技術(shù)企業(yè)自有資金投入、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)總值、以及各地區(qū)進出口總額與地區(qū)GDP 總值之比作為控制變量引入模型進行分析。

本文收集的以上數(shù)據(jù)均來自于《中國科技統(tǒng)計年鑒》(2011—2019)、《中國創(chuàng)業(yè)投資發(fā)展報告》(2011—2017)、《中國金融年鑒》(2011—2019)、EPS數(shù)據(jù)庫。

1.2 模型的構(gòu)建

1.2.1 科技金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的直接效應(yīng)

為了探究各省市科技金融對當(dāng)期高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的直接影響,將財政科技支出、科技貸款、資本市場科技投入、創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資、科技人力資源投入作為自變量,同時考慮到各地區(qū)開放程度以及高技術(shù)企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、自有資金對其技術(shù)創(chuàng)新績效的影響,將各省市進出口總額與地區(qū)GDP 總值之比、企業(yè)資產(chǎn)總值、企業(yè)自有資金作為控制變量納入模型中,分析地區(qū)開放程度及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、 內(nèi)源資本對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出是否有顯著影響,構(gòu)建如下模型

式中:下標i 代表省份;t 代表年份;εit代表隨機誤差項;A 為常數(shù)項;β1~β8為待估參數(shù)。 各變量名稱及定義詳見表1。

表1 變量定義Tab.1 Variable definition

但是,在經(jīng)濟生活中,科技金融與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系并非一成不變。 在分析科技金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響時, 不僅要考慮當(dāng)期要素的影響,還要考慮上期創(chuàng)新成果對當(dāng)前創(chuàng)新活動的影響。 為分析整個動態(tài)變化的過程,將上期技術(shù)創(chuàng)新績效指標作為自變量納入模型,得到式(2),根據(jù)GMM 估計方法,進行動態(tài)面板分析。 并且該方法在一定程度上還能夠解決內(nèi)生性的問題,提高估計的效率。

1.2.2 科技金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的間接效應(yīng)

考慮到科技金融投入到高技術(shù)企業(yè)中,很大一部分會被投入到周期較長的技術(shù)創(chuàng)新項目中,但是也會有部分資金流入到企業(yè)的日常經(jīng)營中,變成企業(yè)的流動資金,為企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營注入新“血液”,增強企業(yè)盈利能力, 促使高技術(shù)企業(yè)更具創(chuàng)新實力。通過引入交叉項高技術(shù)企業(yè)利潤總額,作為中間變量,得到式(5),討論科技金融對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的間接效用。

2 實證分析

2.1 變量的描述性統(tǒng)計

表2 為各變量描述性統(tǒng)計結(jié)果,該描述性統(tǒng)計結(jié)果顯示:除資本市場科技投入之外,各項科技金融投入指標最大值與最小值差異較大,且每項指標數(shù)據(jù)的標準差都在0.6 以上,數(shù)據(jù)的波動性極大,說明各?。ㄊ?、地區(qū))科技金融投入存在很大的差異,這與我國各地區(qū)科技金融發(fā)展效率不平衡這一現(xiàn)實相符合,說明該組數(shù)據(jù)的代表性較好。

表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果Tab.2 Descriptive statistical results

但是資本市場科技投入數(shù)據(jù)缺失較為嚴重,可能會影響實證分析結(jié)果,于是從模型中剔除,得到

2.2 實證結(jié)果

2.2.1 科技金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的直接效應(yīng)

1)靜態(tài)面板模型。 本部分運用靜態(tài)面板模型,不考慮前期因素的影響,分析當(dāng)期科技金融資源投入對當(dāng)期技術(shù)創(chuàng)新績效所產(chǎn)生的影響。 由于使用的是短期面板數(shù)據(jù),故考慮利用固定效應(yīng)模型或者隨機效應(yīng)模型對式(3)和式(6)進行分析。 為選出與本文研究更為合適的模型,進行Hausman 檢驗,得出P 值為0.284,沒有理由拒絕原假設(shè),故應(yīng)選擇隨機效應(yīng)模型。 實證結(jié)果如表3 所示。

表3 靜態(tài)面板實證結(jié)果Tab.3 Empirical results of static panel

在未剔除資本市場科技投入之前,資本市場科技投入與技術(shù)創(chuàng)新績效二者之間關(guān)系不顯著,只有政府財政科技投入、科技人力資源投入以及企業(yè)自有資金顯著推動了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

剔除資本市場科技投入之后, 銀行科技貸款、政府財政科技投入、科技人力資源投入以及企業(yè)自有資金都對技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的正向作用。 相比之下, 剔除資本市場科技投入指標后的實證結(jié)果與經(jīng)濟生活現(xiàn)實狀況更為符合,且R2也有所提高,模型擬合優(yōu)度上升, 本文認為將資本市場科技投入剔除較為合理。

2)動態(tài)面板模型。 考慮到前期技術(shù)創(chuàng)新結(jié)果對當(dāng)期創(chuàng)新績效可能產(chǎn)生的影響以及面板數(shù)據(jù)可能存在內(nèi)生性的問題, 使用系統(tǒng)GMM 動態(tài)面板模型對式(4)和式(7)進行分析,通過檢驗發(fā)現(xiàn),AR(1)的P值為0.009,滯后一期因變量十分顯著,AR(2)P 值為0.970, 滯后二期及以上因變量均不顯著,Sargan 檢驗值為0.844,滿足系統(tǒng)GMM 估計的要求,于是將滯后一期因變量作為自變量納入模型, 進行動態(tài)面板分析。 實證結(jié)果如表4 所示。

表4 動態(tài)面板實證結(jié)果Tab.4 Empirical results of dynamic panel

從表4 中的結(jié)果來看,無論是在靜態(tài)隨機效應(yīng)模型中還是在系統(tǒng)GMM 動態(tài)面板模型中, 資本市場科技投入的結(jié)果都是不顯著的,并且它的存在嚴重影響其他變量的估計效果以及整個模型的擬合優(yōu)度。 產(chǎn)生這種現(xiàn)象很可能是因為其數(shù)據(jù)嚴重缺失,由此可見,將資本市場科技投入從模型中剔除是較為合理的。

對比表3 和表4, 我們可以發(fā)現(xiàn), 運用系統(tǒng)GMM 動態(tài)面板估計方法與運用靜態(tài)隨機效應(yīng)模型得出的結(jié)果存在一定的差異,隨機效應(yīng)模型估可能受到了內(nèi)生性的影響,導(dǎo)致估計的結(jié)果出現(xiàn)了一定的偏差,并且滯后一期因變量結(jié)果顯著,因此隨機效應(yīng)模型在某種程度上只能作為一種參考。 接下來, 本文將針對系統(tǒng)GMM 動態(tài)面板模型估計結(jié)果進行詳細分析。

從政府財政科技投入與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系來看,變量系數(shù)為0.139,說明兩變量之間正相關(guān)關(guān)系顯著,假設(shè)1 成立,這一結(jié)果與我們的預(yù)期相近,政府財政科技投入資金量的大小以及投入哪個領(lǐng)域都是帶有政策導(dǎo)向性的,它雖起到一定的引領(lǐng)作用,但不可能也不應(yīng)該成為最主要的資金來源,當(dāng)政府財政科技投入成為最主要的資金來源時,會產(chǎn)生嚴重的道德風(fēng)險,不利于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活力的迸發(fā)。

從科技貸款投入與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系來看,變量系數(shù)為0.176,表明科技貸款的增加能夠顯著提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效,本文的第2 個假設(shè)成立。 與政府財政科技投入相比,科技貸款對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的支持效率較高,這與我國金融市場的發(fā)展程度相關(guān),當(dāng)前,銀行依舊是滿足我國大多數(shù)企業(yè)資金需求的主力軍,科技貸款成為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新以及科技成果轉(zhuǎn)化的主要資金來源。

我國創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效二者關(guān)系不顯著。 產(chǎn)生該現(xiàn)象的原因可能是我國創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資市場還處在發(fā)展階段, 還不夠成熟。雖然近些年來,我國創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資機構(gòu)資本管理總額處于不斷上升階段,但是其資金來源主要是政府和企業(yè),與發(fā)達國家相比,資金來源單一。 再者,創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資的完美退出還需要一個高度發(fā)達的資本市場, 我國資本市場離高度發(fā)達還有一段距離,基于以上因素,我國創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資并沒有顯著提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效。 假設(shè)4 不成立。

從科技人力資源投入與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效來看,變量的系數(shù)為0.377,說明科技人力資源投入與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效顯著正相關(guān),本文的第5 個假設(shè)成立。 相比于政府財政科技投入、科技貸款投入以及創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資,科技人力資源投入對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新貢獻較大。 作為控制變量的高技術(shù)企業(yè)自有資金投入, 它的影響系數(shù)為0.681,說明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)自有資金與技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著的正向相關(guān)性。 在高技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過程中,內(nèi)源資本的貢獻率較大。 內(nèi)源資本相對于外源資本的優(yōu)勢在于資金成本低且風(fēng)險小。 但是對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)來說內(nèi)部資金積累十分有限,將內(nèi)源資本大量運用于技術(shù)創(chuàng)新會對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營造成不利影響。 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模與其技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出之間顯著負相關(guān),說明在技術(shù)創(chuàng)新過程中,中小企業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新的主體,這與許多學(xué)者得出的結(jié)論相同。

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的滯后一階項對當(dāng)期技術(shù)創(chuàng)新績效具有顯著的促進作用,上一期技術(shù)創(chuàng)新績效每增加1%能夠帶動當(dāng)期技術(shù)創(chuàng)新績效增加0.185%,這與預(yù)期結(jié)果一致,技術(shù)創(chuàng)新是引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的第一動力,有效利用前期創(chuàng)新活動形成的關(guān)鍵核心技術(shù), 將更有利于開辟新的研究方向,培育新的創(chuàng)新點。

本次實證結(jié)果表明,地區(qū)開放程度對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出不具顯著的直接影響。

2.2.2 科技金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的間接效應(yīng)

考慮到科技金融資金投入對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的間接影響, 引入交叉項進行系統(tǒng)GMM動態(tài)面板回歸,實證分析結(jié)果如表5 所示。

根據(jù)表5 實證結(jié)果來分析科技金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的間接效應(yīng),交叉項lnproitlngovit、lnproitlndebit、lnproitlnvcit前的系數(shù)分別為0.036 8、-0.050 8、0.012 7, 其中政府財政技投入在5%上顯著,說明科技金融投入中政府財政科技投入對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有顯著的間接作用。

表5 科技金融對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效間接影響實證結(jié)果Tab.5 Empirical results of the indirect influence of techfinance on the technological innovation performance of hightech industries

從前面的實證結(jié)果來看,政府財政科技投入對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的提升效應(yīng),一部分是通過直接向技術(shù)創(chuàng)新項目的注資,另一部分是通過改善企業(yè)的經(jīng)營狀況從而間接促推高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,這與政府財政科技投入的性質(zhì)相關(guān),政府財政科技資金具有扶持性意義,一般傾向于補貼那些盈利狀況較為微弱的高技術(shù)企業(yè),對企業(yè)盈利能力的提升較為明顯。

科技貸款投入、創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資與企業(yè)盈利狀況交互項之間的關(guān)系不顯著,科技貸款對高技術(shù)企業(yè)的盈利能力有一定的要求,一般情況下,盈利能力弱的中小企業(yè)很難獲得科技貸款資源。 取得科技貸款后,銀行為控制信貸風(fēng)險,對其資金的運用也會有一定的約束,科技貸款資金將會直接被投入到創(chuàng)新項目的研發(fā)中。 科技貸款投入與企業(yè)盈利狀況交互項之間不存在顯著關(guān)系。

創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資一般在企業(yè)的初創(chuàng)階段進入,在企業(yè)開始步入正軌之后退出。 在企業(yè)經(jīng)營狀況改善之后,營業(yè)利潤增加,創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資基本退出企業(yè)。在實證分析中,其二者之間關(guān)系不顯著。 這一實證結(jié)果也佐證了在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過程中,各類科技金融主體的作用具有異質(zhì)性,這與許多學(xué)者的研究一致。

2.3 穩(wěn)健性檢驗

為檢驗本文主要結(jié)論的一致性,采用了2 種方法進行穩(wěn)健性檢驗: ①通過改變自變量的表現(xiàn)形式,改變政府財政科技投入的測度形式,將財政科學(xué)技術(shù)支出指標換成財政科技支出與財政支出之比,在此基礎(chǔ)上重新進行實證分析,結(jié)果見表6(1);②將控制變量地區(qū)開放程度滯后一期,然后進行上述實證分析,實證檢驗結(jié)果如表6(2)所示。 兩種方法得出的實證結(jié)果與本文主回歸得出的結(jié)論并不存在很大出入,說明動態(tài)面板模型是穩(wěn)健的,本文得出的主要結(jié)論是穩(wěn)健的。

表6 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果Tab.6 Robustness test results

3 結(jié)論

綜合以上實證分析的結(jié)果,本文得出以下結(jié)論:

1) 在科技金融體系中, 政府財政科技投入、科技貸款、科技人力資源投入與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效顯著正相關(guān),此3 項科技金融資源的增加能夠直接提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。

2) 創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新不具直接的促進作用,我國創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資市場還存在著許多有待完善的地方,不僅要適當(dāng)放寬對參與創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資的主體限制,撬動多方社會資本進入創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資基金市場, 增強創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資的資金實力,還要進一步改進創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資的退出機制。

3) 企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間負相關(guān),中小企業(yè)是開展創(chuàng)新活動的主力軍。

4) 企業(yè)自有資金投入顯著提升了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效,內(nèi)源資本相對于外源資本的優(yōu)勢在于資金成本低且風(fēng)險小。 但是將內(nèi)源資本大量運用于技術(shù)創(chuàng)新會對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營造成不利影響。

5) 政府財政科技投入還通過改善企業(yè)經(jīng)營狀況間接推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

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