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    研發(fā)經(jīng)費(fèi)異質(zhì)性、創(chuàng)新能力與科技金融政策

    2015-09-30 20:46:48王建李思慧
    關(guān)鍵詞:科技金融銀行貸款風(fēng)險投資

    王建 李思慧

    摘 要 本文應(yīng)用知識生產(chǎn)模型,區(qū)分了研發(fā)經(jīng)費(fèi)來源,實(shí)證分析了研發(fā)經(jīng)費(fèi)對國家創(chuàng)新能力的影響,并對銀行貸款和風(fēng)險投資兩類研發(fā)經(jīng)費(fèi)來源進(jìn)行了深入分析。結(jié)論認(rèn)為:研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對區(qū)域創(chuàng)新能力有顯著的提升作用;銀行貸款效果受到制約,未能顯著促進(jìn)創(chuàng)新;風(fēng)險投資能夠帶動政府資金和企業(yè)資金進(jìn)入新技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域,形成創(chuàng)新合力,從而顯著提升創(chuàng)新能力。實(shí)證研究結(jié)論為拓寬創(chuàng)新融資渠道,優(yōu)化科技投入資源配置,創(chuàng)新科技金融政策引導(dǎo)機(jī)制提供了思路。

    關(guān)鍵詞 研發(fā)經(jīng)費(fèi) 銀行貸款 風(fēng)險投資 科技金融

    一、 引 言

    企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新型國家建設(shè)依賴自主創(chuàng)新能力的提高,而創(chuàng)新能力的提升需科技活動經(jīng)費(fèi)投入的支撐。由于企業(yè)自有資本的局限性和社會資本對較高邊際報酬的訴求,科技活動經(jīng)費(fèi)一般來源于多個主體,比如政府科技投入資金由政府部門配置、風(fēng)險資本由風(fēng)險投資管理機(jī)構(gòu)決定其投向等,這就決定了企業(yè)研發(fā)資金具有異質(zhì)性所有權(quán)特征。Huang和Xu的觀點(diǎn)認(rèn)為,不同來源的企業(yè)研發(fā)資金對企業(yè)的監(jiān)督和激勵作用存在差異,進(jìn)而對創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響。從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度看,邊際異質(zhì)性金融資本在提高創(chuàng)新能力的效率上存在差異的原因是由于資本所有權(quán)的不同,對創(chuàng)新產(chǎn)出的報酬要求不同,最終表現(xiàn)在促進(jìn)創(chuàng)新能力增長上的作用差異。但這種差異到底有多明顯,哪種金融資本在提升創(chuàng)新能力上效率最高,采取何種科技和金融政策才能為創(chuàng)新活動提供有效的資金支持,這需要將各類異質(zhì)性資本納入同一分析方程比較其創(chuàng)新效率。

    二、 理論梳理與文獻(xiàn)回顧

    科技金融體系是由為科技創(chuàng)新活動提供金融資源的政府、企業(yè)、金融市場、社會中介機(jī)構(gòu)等各種主體,以及在科技創(chuàng)新活動中的行為活動共同組成的一個體系。

    嚴(yán)成樑:《社會資本、創(chuàng)新與長期經(jīng)濟(jì)增長》,載《經(jīng)濟(jì)研究》2012年第11期,第4-60頁。Levine和Zervos、楊宇和沈坤榮、王國順和楊昆等學(xué)者都認(rèn)為,來源于企業(yè)的創(chuàng)新投入是科技創(chuàng)新產(chǎn)出的直接原因,來自民間和資本市場的資金在科技創(chuàng)新中也起到積極的促進(jìn)作用。由于企業(yè)的規(guī)模差異和所處的生命周期不同,因此其創(chuàng)新融資支持必然是一個多層次的資本市場

    辜勝阻、洪群聯(lián)、張翔:《論構(gòu)建支持自主創(chuàng)新的多層次資本市場》,載《中國軟科學(xué)》2007年第8期,第7-14頁。。

    熊彼特認(rèn)為創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵,并早在1912年就強(qiáng)調(diào)了金融對科技創(chuàng)新的重要性。Chowdhury和Maung對多國的研究結(jié)果表明,金融市場的發(fā)展水平對研發(fā)投入具有明顯的促進(jìn)作用,這種作用是一個長期積累的過程。Levine、孫伍琴的研究都發(fā)現(xiàn),金融市場能夠促進(jìn)科技創(chuàng)新活動中的資本積累,通過將資金提供給能夠開發(fā)并生產(chǎn)新產(chǎn)品的企業(yè)提高技術(shù)創(chuàng)新率,并能夠在企業(yè)的分階段融資創(chuàng)新活動中發(fā)揮更為有效的作用。在發(fā)達(dá)國家,金融市場融資是科技創(chuàng)新活動經(jīng)費(fèi)的主要來源。而劉俊杰和劉家銘對我國的研究發(fā)現(xiàn),國內(nèi)不同區(qū)域金融機(jī)構(gòu)融資對創(chuàng)新活動的影響存在較大差異,其正向效應(yīng)僅在東部地區(qū)出現(xiàn)。Alessandra和Stoneman、Luigi等的實(shí)證研究結(jié)果也顯示金融機(jī)構(gòu)及金融市場的發(fā)展水平對創(chuàng)新活動具有顯著的積極作用。談毅認(rèn)為,銀行的信貸發(fā)放制度具有明顯的偏好性,越高的風(fēng)險代表更高的還貸利率進(jìn)而導(dǎo)致進(jìn)一步的投資風(fēng)險,而創(chuàng)新型企業(yè)具有很強(qiáng)的信息不對稱性,這就需要以高風(fēng)險、高收益產(chǎn)業(yè)為投資對象的風(fēng)險資本的支持。Kaplan和Stomberg、Casamatta、Keuschning的研究都認(rèn)為,風(fēng)險投資除了滿足創(chuàng)新型企業(yè)的資本需求外,還能夠?yàn)槠髽I(yè)提供管理、制定發(fā)展戰(zhàn)略等服務(wù)帶動企業(yè)成長,對企業(yè)創(chuàng)新提供關(guān)鍵支持。Hall(2002)的研究發(fā)現(xiàn),風(fēng)險投資對技術(shù)創(chuàng)新的積極作用遠(yuǎn)高于其他資本市場工具,有利于高新技術(shù)的發(fā)展與創(chuàng)新。Tykvova對美國和德國的實(shí)證研究顯示,風(fēng)險投資是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新資金的重要來源,對專利發(fā)明數(shù)量有顯著的促進(jìn)作用。但買憶媛(2004)的觀點(diǎn)認(rèn)為,風(fēng)險投資市場的周期性可能導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新活動的波動,因而對創(chuàng)新型企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生影響。

    洪銀興認(rèn)為,從發(fā)展創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)的需求來說,科技金融制度中政府對科技創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)項目的引導(dǎo)性投入能夠帶動科技金融的投資方向,并通過完善創(chuàng)新環(huán)境和政策對創(chuàng)新活動提供必要的支撐。張玉喜對科技金融投入的綜合研究顯示,我國科技金融投入對科技創(chuàng)新的影響主要體現(xiàn)在政府企業(yè)和社會中介機(jī)構(gòu)方面,金融市場的支持作用還存在很大的發(fā)展空間

    張玉喜、趙麗麗,中國科技金融投入對科技創(chuàng)新的作用效果——基于靜態(tài)和動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的實(shí)證研究,科學(xué)學(xué)研究,2015(2):177-185.。綜上所述,對不同來源的研發(fā)經(jīng)費(fèi)影響進(jìn)行研究,關(guān)注科技金融系統(tǒng)中的銀行信貸、風(fēng)險投資等異質(zhì)性經(jīng)費(fèi)對創(chuàng)新活動的作用效果,對政府合理利用創(chuàng)新資源、對科技金融政策進(jìn)行評價調(diào)整具有重要意義。

    三、 模型構(gòu)建與變量說明

    (一) 模型構(gòu)建

    創(chuàng)新能力的強(qiáng)弱很大程度上取決于經(jīng)濟(jì)內(nèi)部的知識生產(chǎn)過程,其本質(zhì)與產(chǎn)品生產(chǎn)的投入產(chǎn)出過程類似,本文以產(chǎn)品生產(chǎn)的C-D函數(shù)為基礎(chǔ),將創(chuàng)新能力視作知識生產(chǎn)的產(chǎn)出。Griliches最早提出了“知識生產(chǎn)函數(shù)”的概念,成為技術(shù)創(chuàng)新探索的里程碑,為知識生產(chǎn)的探討提供了重要理論工具。Jaffe在此基礎(chǔ)上將知識生產(chǎn)的資本投入延伸至經(jīng)費(fèi)投入和人力資源投入兩個方面,形成了目前廣泛應(yīng)用的Griliches-Jaffe知識生產(chǎn)函數(shù):

    Qt=AtKαtLβteεt(1)

    其中,Q表示創(chuàng)新產(chǎn)出,A表示知識水平或技術(shù)水平,K表示創(chuàng)新的物質(zhì)資本投入,L表示創(chuàng)新的人力資本投入,α和β分別表示物質(zhì)資本和人力資本投入的知識產(chǎn)出彈性,ε為隨機(jī)干擾項。

    在實(shí)際的知識生產(chǎn)過程中,創(chuàng)新是一個動態(tài)的過程,從資本和人力的投入到知識的產(chǎn)出可能存在時滯,這使得使用當(dāng)期投入產(chǎn)出的知識生產(chǎn)函數(shù)具有一定的局限性??紤]知識生產(chǎn)的時間要素,結(jié)合Brandt和Rawski的文中模型,本文采取滯后一期的創(chuàng)新要素投入,得到如下模型:

    (二) 變量說明

    1. 研發(fā)經(jīng)費(fèi)變量

    研發(fā)經(jīng)費(fèi)是知識生產(chǎn)中重要的投入要素之一,現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)注的研發(fā)經(jīng)費(fèi)包含存量和流量兩個概念。部分學(xué)者認(rèn)為,由于知識生產(chǎn)具有一定的累積效應(yīng),前期的研發(fā)投入會持續(xù)對后期的創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響,因此研發(fā)資本存量對當(dāng)期知識產(chǎn)出的影響更為重要。在研發(fā)的時間序列分析中,研發(fā)經(jīng)費(fèi)的滯后項常被作為被解釋變量加入模型分析,這類滯后項實(shí)際上已經(jīng)考慮了前期成本對知識產(chǎn)出的影響,因此另一類觀點(diǎn)認(rèn)為,研發(fā)經(jīng)費(fèi)的流量對當(dāng)期知識產(chǎn)出的作用更為顯著。鑒于公式(3)的變量表述,根據(jù)歷年《中國統(tǒng)計年鑒》,本文采用每年國家科技經(jīng)費(fèi)籌集額(由于2009年以后,相關(guān)年鑒不再對科技經(jīng)費(fèi)籌集額進(jìn)行匯總,故2009~2011年該指標(biāo)由研發(fā)內(nèi)部支出按相應(yīng)比例換算所得),即流量概念表示研發(fā)經(jīng)費(fèi)變量。

    2. 研發(fā)人力資本變量

    人力資本是知識生產(chǎn)中的另一個重要投入要素,常用的指標(biāo)包括研發(fā)人員數(shù)和研發(fā)人員全時當(dāng)量。受數(shù)據(jù)限制,研發(fā)人員數(shù)指標(biāo)由2009年起在《中國科技統(tǒng)計年鑒》中開始出現(xiàn),之前使用科技活動人員數(shù)度量研發(fā)過程中的人力資本投入,由于這兩個指標(biāo)之間缺乏轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn),且科技活動人員還包含管理人員等在內(nèi),故對研發(fā)人力資本變量的度量不夠準(zhǔn)確。研發(fā)人員全時當(dāng)量考慮了研發(fā)過程中存在的非全時工作人員并進(jìn)行了相應(yīng)的工作量折算,對總體研發(fā)人力資本的度量較為準(zhǔn)確,且在年鑒中具有較長時間的可用指標(biāo)序列,故本文使用研發(fā)人員全時當(dāng)量作為研發(fā)人力資本變量。

    3. 創(chuàng)新能力變量

    創(chuàng)新投入的大小只能表明國家可投入研發(fā)的可用資源的大小,在知識生產(chǎn)過程中由于國家隱性知識、既有技術(shù)水平等因素的影響,知識產(chǎn)出會產(chǎn)生較大的差異。從這個角度來看,知識產(chǎn)出是衡量國家創(chuàng)新能力強(qiáng)弱的更為適宜的指標(biāo)。本文采用國家專利申請受理數(shù)作為創(chuàng)新能力變量的測度指標(biāo)。

    4. 研發(fā)經(jīng)費(fèi)異質(zhì)性變量

    根據(jù)科技活動經(jīng)費(fèi)籌集額結(jié)構(gòu)的所有權(quán)差異,將其分成政府資金、企業(yè)資金、銀行貸款、風(fēng)險投資、其他社會資金五個部分,考察經(jīng)費(fèi)投入異質(zhì)性對創(chuàng)新能力的影響??萍蓟顒咏?jīng)費(fèi)籌集額中的政府資金、企業(yè)資金和銀行貸款資金數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》,風(fēng)險投資數(shù)據(jù)來源于歷年《中國創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資發(fā)展報告》和《中國創(chuàng)業(yè)投資市場年度研究報告》,其他社會資金由科技活動經(jīng)費(fèi)籌集總額減去前四部分所得。為考查研發(fā)經(jīng)費(fèi)相對結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新能力的影響,本文同時計算各所有權(quán)資金占科技活動經(jīng)費(fèi)籌集額比例作為解釋變量對模型進(jìn)行回歸。各主要變量及含義如表1所示。

    四、 實(shí)證分析與結(jié)論解釋

    (一) 數(shù)據(jù)處理

    與大多數(shù)文獻(xiàn)衡量區(qū)域創(chuàng)新能力使用專利申請受理數(shù)這一指標(biāo)不同,本文同時采用了專利申請授權(quán)數(shù)(patent_au)作為衡量創(chuàng)新能力的指標(biāo),主要是基于以下考慮:首先授權(quán)發(fā)明專利已經(jīng)通過授權(quán)機(jī)構(gòu)審查,更能客觀地反映出一個國家或地區(qū)創(chuàng)新能力隨時間的變化情況;其次發(fā)明專利表現(xiàn)了一個地區(qū)商業(yè)化新技術(shù)的能力,而授權(quán)發(fā)明專利比其他指標(biāo)更接近于創(chuàng)新的商業(yè)應(yīng)用。專利申請受理數(shù)和專利申請授權(quán)數(shù)的同時使用,能夠更全面地衡量創(chuàng)新能力,避免單獨(dú)指標(biāo)在回歸過程中存在的偏誤。本文分別以專利申請數(shù)和授權(quán)數(shù)為被解釋變量,以滯后一期的研發(fā)經(jīng)費(fèi)及研發(fā)人員全時當(dāng)量為解釋變量,模型(3)被擴(kuò)展為:

    lnpatentt=lnAt-1+αlnrdcapt-1+βlnrdhumt-1+εt-1(4)

    當(dāng)區(qū)分不同研發(fā)經(jīng)費(fèi)來源后,根據(jù)模型(4)可得:

    lnpatentt=lnAt-1++α1lnrdcap_bt-1+α2lnrdcap_rt-1+α3lnrdcap_gt-1+α4lnrdcap_ct-1+α5lnrdcap_et-1+βlnrdhumt-1+εt-1(5)

    在實(shí)際模型回歸過程中,對除增長率和比例變量外的其他變量進(jìn)行對數(shù)化處理,以統(tǒng)一變量數(shù)量級、弱化異方差問題。本文采用時間序列數(shù)據(jù)考察研發(fā)經(jīng)費(fèi)及其異質(zhì)性對國家創(chuàng)新能力的影響,由于這兩類數(shù)據(jù)同時具有時間趨勢性,為避免出現(xiàn)偽回歸問題,必須首先對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn), ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)的結(jié)果顯示,專利申請受理數(shù)、科技經(jīng)費(fèi)籌集額及不同來源資金、研發(fā)人員全時當(dāng)量變量的原序列均平穩(wěn)。協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果顯示,知識生產(chǎn)投入和產(chǎn)出變量之間存在較為穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系,能夠進(jìn)行模型回歸。

    (二) 模型分析與實(shí)證結(jié)論

    模型初步回歸結(jié)果顯示,考慮不同研發(fā)經(jīng)費(fèi)來源后,各經(jīng)費(fèi)來源之間存在較大的相關(guān)性,回歸后除研發(fā)人員全時當(dāng)量外,其余各變量VIF值顯著大于10,模型總體VIF均值達(dá)到90.14,意味模型存在較為嚴(yán)重的多重共線性,需進(jìn)一步處理,否則模型回歸將出現(xiàn)OLS估計量非有效、變量顯著性失去意義等結(jié)果。

    考慮研發(fā)經(jīng)費(fèi)異質(zhì)性后,本文重點(diǎn)關(guān)注來源于銀行貸款和風(fēng)險投資兩部分的科技經(jīng)費(fèi)籌集額。由于銀行及風(fēng)投機(jī)構(gòu)對于創(chuàng)新活動的投入大小在很大程度上受到國家科技創(chuàng)新政策的引導(dǎo),對這兩部分經(jīng)費(fèi)效果的測度對于國家科技金融政策未來的調(diào)整具有一定的參考意義。當(dāng)將模型(5)去除政府資金、企業(yè)資金變量兩個引起多重共線性的非主要變量后,由于銀行貸款和風(fēng)險投資依舊存在較高的相關(guān)性,剩余變量回歸后的VIF值依舊較大,存在一定的多重共線性,因此考慮同時使用差分法和去除變量法。首先將研發(fā)經(jīng)費(fèi)不同來源原序列進(jìn)行差分處理,模型(5)進(jìn)一步變化為:

    lnpatentt=lnAt-1+α1drdcap_bt-1+α2drdcap_rt-1+α3drdcap_gt-1+α4drdcap_ct-1+α5drdcap_et-1+βlnrdhumt-1+εt-1(6)

    將模型(6)初步回歸后發(fā)現(xiàn),各變量VIF值仍然超過可接受范圍。進(jìn)行相關(guān)性分析后發(fā)現(xiàn),風(fēng)險投資增量drdcap_r、企業(yè)資金增量drdcap_c和政府資金增量drdcap_g之間在1%的顯著性水平下仍然存在較強(qiáng)的相關(guān)性,考慮到本文關(guān)注重點(diǎn)是銀行貸款和風(fēng)險投資在創(chuàng)新能力中的角色,因此刪去引起主要變量多重共線性的企業(yè)資金增量和政府資金增量變量,保留風(fēng)險投資增量變量。

    模型(7)初步回歸結(jié)果顯示,各主要變量VIF值均顯著小于10,變量VIF均值僅為1.79,模型多重共線性在可接受范圍,可以進(jìn)行下一步分析。

    對被解釋變量和解釋變量的分析發(fā)現(xiàn),風(fēng)險投資增量與創(chuàng)新能力之間可能存在非線性關(guān)系,為了更準(zhǔn)確地對主要變量進(jìn)行描述,需要在模型(7)中加入平方項,故可得模型(8):

    lnpatentt=lnAt-1+α1drdcap_bt-1+α2drdcap_rt-1+α3(drdcap_rt-1)2+α5drdcap_et-1+βlnrdhumt-1+εt-1(8)

    由表4的實(shí)證模型回歸結(jié)果可知,模型主要解釋變量通過了相應(yīng)的顯著性檢驗(yàn),方程總體顯著性較高,模型解釋程度較好。

    總的來看,模型(3)中研發(fā)資本變量和研發(fā)人員變量系數(shù)均表現(xiàn)出一定的穩(wěn)健性,研發(fā)資金總量和研發(fā)人員的增加將顯著提升區(qū)域創(chuàng)新能力。當(dāng)研發(fā)資本每增加1%,專利申請受理數(shù)和專利申請授權(quán)數(shù)將對應(yīng)增長0.74%和0.70%,且都通過了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)。當(dāng)研發(fā)人員全時當(dāng)量每增加1%,專利申請受理數(shù)和專利申請授權(quán)數(shù)將分別在1%和5%的水平下通過顯著性檢驗(yàn),數(shù)量相應(yīng)增加0.59%和0.70%。

    當(dāng)具體考慮研發(fā)經(jīng)費(fèi)異質(zhì)性后,不同來源經(jīng)費(fèi)對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響表現(xiàn)出了一定的差異。銀行貸款和其他資金均未對創(chuàng)新能力變量產(chǎn)生顯著影響,意味著銀行貸款增量的變化不會對專利申請受理數(shù)和授權(quán)數(shù)產(chǎn)生顯著影響。而風(fēng)險資金變量及其平方項均通過了顯著性檢驗(yàn),意味著風(fēng)險資金變動對創(chuàng)新能力的影響存在“拐點(diǎn)”。結(jié)合風(fēng)險資金變量系數(shù)為正和平方項系數(shù)為負(fù)的情況可知,風(fēng)險資金變化對創(chuàng)新能力處于有益的影響范圍。即當(dāng)風(fēng)險資金每增加1億元,專利申請受理數(shù)和授權(quán)數(shù)將分別增加0.0122%和0.0134%。以2011年專利申請受理數(shù)1633347件、授權(quán)數(shù)960513件計算,若風(fēng)險投資增加1億元,專利申請受理數(shù)、授權(quán)數(shù)將分別相應(yīng)增加199件和129件,即每50-70萬左右的風(fēng)險資金投入即可刺激一個授權(quán)專利的出現(xiàn)。

    (三) 研究結(jié)論進(jìn)一步解釋

    關(guān)于研發(fā)資金總量與創(chuàng)新效率之間的正向關(guān)系,本文的研究結(jié)論和已有研究是一致的,不同之處在于對研發(fā)資金結(jié)構(gòu)的考慮。實(shí)際上,吳耀宏等早就指出,中國自主創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)內(nèi)部存在結(jié)構(gòu)失衡問題。一直以來,銀行貸款都是產(chǎn)業(yè)發(fā)展資金供給的主要來源,同樣也被認(rèn)為是支持科技成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化的創(chuàng)新的重要資金要素。但是由于科技項目市場評估能力的局限性以及傳統(tǒng)體制遺留下來的信貸審批機(jī)制等問題,商業(yè)銀行往往更加注重短期經(jīng)濟(jì)利益,并不傾向于將資金大規(guī)模投放于風(fēng)險較大的科技創(chuàng)新領(lǐng)域,而更傾向于向成長期、成熟期項目和企業(yè)融資,對早期科技創(chuàng)新領(lǐng)域的金融支持作用不足,銀行在貸款過程中對科技風(fēng)險的承擔(dān)性不足,因此未能形成培育創(chuàng)新能力的顯著推動力量。而風(fēng)險投資對創(chuàng)新能力的影響不僅僅表現(xiàn)在投資本身,從圖1數(shù)據(jù)分析結(jié)果中可以看出,風(fēng)險投資與政府投資和企業(yè)自身投資存在高度相關(guān)性,風(fēng)險投資的走向可能意味著行業(yè)和政策方向,除以提供股權(quán)融資外,更加注重對企業(yè)成長性的培育和輔導(dǎo),有利于降低機(jī)構(gòu)與企業(yè)直接的信息不對稱,因此風(fēng)險投資能夠帶動一大批敢于承擔(dān)風(fēng)險或具有引導(dǎo)作用的資金進(jìn)入科技創(chuàng)新前沿領(lǐng)域,成為推動創(chuàng)新的主體力量。

    五、 結(jié)論與政策建議

    實(shí)證分析結(jié)論表明,在資金要素相對稀缺的條件下,加大研發(fā)經(jīng)費(fèi)邊際投入對區(qū)域創(chuàng)新能力有顯著的提升作用;銀行貸款效果受到制約,未能顯著促進(jìn)創(chuàng)新;風(fēng)險投資能夠引導(dǎo)政府資金和企業(yè)資金進(jìn)入,形成創(chuàng)新合力,能夠顯著提升創(chuàng)新能力?;诖?,為使稀缺的資金資源邊際效用最大化,科技金融政策制定應(yīng)根據(jù)資金所有權(quán)的不同,分類引導(dǎo),優(yōu)化科技資本資源配置。

    一是建立企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)持續(xù)投入機(jī)制。創(chuàng)新能力的持續(xù)提升是建立在資金這一重要要素投入基礎(chǔ)之上,在當(dāng)前全社會研發(fā)經(jīng)費(fèi)稀缺的條件下,研發(fā)活動(不論來自于哪個投資主體)投資的邊際效益總是不斷增加,因此,無論是政府、銀行、風(fēng)投機(jī)構(gòu),還是企業(yè)自身,研發(fā)資金持續(xù)的投入總是有益的。二是建立企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入分類引導(dǎo)機(jī)制。三大類(政府補(bǔ)貼、銀行貸款及風(fēng)險投資)研發(fā)經(jīng)費(fèi)邊際投入產(chǎn)生的創(chuàng)新效益存在的差異也表明應(yīng)當(dāng)建立分類引導(dǎo)機(jī)制,實(shí)行分類考核和監(jiān)管。首先,明確財政資金支持的領(lǐng)域和方向,重點(diǎn)支持技術(shù)創(chuàng)新前期關(guān)鍵共性技術(shù)及基礎(chǔ)研究、種子期和初創(chuàng)期項目研發(fā)等資金供給“市場失靈”階段。其次,財政資金更加注重引導(dǎo)以天使投資為主導(dǎo)的社會資本投向科技創(chuàng)新的前端,提供除了資金要素供給以外的孵化管理服務(wù),強(qiáng)化長期內(nèi)成長性培育和創(chuàng)新能力提升。再次,以市場機(jī)制為基礎(chǔ),引導(dǎo)銀行信貸資金供給具有一定成長性,已實(shí)現(xiàn)中試及初步產(chǎn)業(yè)化的科技企業(yè),提高科技成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化能力。

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    (責(zé)任編輯:趙英杰)

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