戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效率評(píng)價(jià)及影響因素研究
——以江蘇省為例

馬軍偉，王劍華

(1.南京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇　南京　210093；2.常熟理工學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇　常熟　215500)

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戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效率評(píng)價(jià)及影響因素研究

——以江蘇省為例

馬軍偉1,2，王劍華2

(1.南京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇南京210093；2.常熟理工學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇常熟215500)

基于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的上市公司數(shù)據(jù)，應(yīng)用DEA-Tobit兩階段方法，對(duì)江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效率及其影響因素進(jìn)行了評(píng)估。結(jié)果表明，金融支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的綜合效率沒(méi)有實(shí)現(xiàn)最優(yōu)，總體效率(Malmquist指數(shù))趨勢(shì)也是下降的，這與金融技術(shù)水平、金融體制機(jī)制、金融發(fā)展環(huán)境有關(guān)，需從這幾個(gè)方面采取針對(duì)性的對(duì)策。

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)；金融支持效率；DEA-Tobit兩階段方法

1　研究背景及現(xiàn)狀

硅谷經(jīng)驗(yàn)表明，新興產(chǎn)業(yè)的迅速崛起，需要一個(gè)行之有效的科技與金融“合作模式”作為支撐。目前，在政府推動(dòng)和市場(chǎng)力量的雙重作用下，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與金融資本的合作正在逐漸深入。近幾年來(lái)，江蘇省通過(guò)實(shí)施產(chǎn)業(yè)與金融融合工程，強(qiáng)化政策支持，著力培育壯大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，但兩者融合的效果還有待檢驗(yàn)。因?yàn)樵诮鹑谫Y源有限的情況下，金融資源的配置效率顯得尤為重要。

從文獻(xiàn)研究來(lái)看，多數(shù)學(xué)者的研究聚焦于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持體系構(gòu)建方面，只有少數(shù)學(xué)者關(guān)注了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融支持效率問(wèn)題。比如，熊正德等人基于DEA-logit模型比較了2008年經(jīng)濟(jì)下行周期和2010年政策扶持階段中國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效率，分析了不同行業(yè)的差異性[1-2]。翟華云完全沿用了熊正德等人(2011)的DEA-logit模型對(duì)中國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司的股權(quán)融資效率和影響因素進(jìn)行了研究，只是時(shí)間窗口有所差異[3]。本文基于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的江蘇省上市公司數(shù)據(jù)，應(yīng)用DEA-Tobit兩階段方法(two-stage method)，對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效率及其影響因素進(jìn)行衡量和評(píng)估，并提出針對(duì)性的優(yōu)化方案。與熊正德、翟華云等人的研究相比，本文對(duì)于金融支持效率影響因素的分析引入了國(guó)外學(xué)者普遍采用的Tobit模型，而且影響因素的選取與第一階段效率測(cè)度的指標(biāo)不同(兩階段方法的要求)，使得回歸的解釋是無(wú)偏和一致的。

2　實(shí)證研究設(shè)計(jì)與思路

在研究設(shè)計(jì)上，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效率測(cè)算主要依據(jù)金融內(nèi)生和效率理論，將金融資源作為投入量，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出作為產(chǎn)出量，通過(guò)投入產(chǎn)出的效率分析來(lái)評(píng)估金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)這個(gè)“黑箱”的作用機(jī)理和效果。

本文嘗試采用Ray(1991，2004)、Chilingerian和Sherman(2004)以及Ruggiero(2004)等人提倡的DEA-Tobit兩階段方法來(lái)評(píng)估江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效率及其影響因素[4]。第一階段先通過(guò)DEA模型中的BCC效率模型和Malmquist模型評(píng)估出決策單元的綜合效率值和動(dòng)態(tài)效率值，第二階段以第一階段的效率值作為因變量，以各個(gè)調(diào)節(jié)變量作為自變量構(gòu)建Tobit回歸模型，并由解釋變量的系數(shù)判斷調(diào)節(jié)變量對(duì)效率值的影響方向與強(qiáng)度。

在第一階段效率評(píng)估涉及的投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇上，本文借鑒了熊正德等人[1]衡量金融投入和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的指標(biāo)，選擇資產(chǎn)負(fù)債率(DR)、流通股占總股本比例(NR)、凈資產(chǎn)收益率(ER)和主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率(IR)作為效率評(píng)價(jià)模型的投入和產(chǎn)出指標(biāo)，分別表示以銀行金融機(jī)構(gòu)為代表的間接金融投入、以股票市場(chǎng)為代表的直接金融投入、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)公司的獲利能力和成長(zhǎng)能力。

在第二階段分析中，本文引入Tobit模型進(jìn)行效率影響因素的回歸分析。之所以采用Tobit模型，主要是因?yàn)榈谝浑A段DEA模型測(cè)度的綜合效率值存在大量等于1的情況，觀測(cè)值在某種程度上是受限的，此時(shí)若用普通最小二乘法對(duì)模型直接回歸，參數(shù)的估計(jì)將是有偏且不一致的[4]。同時(shí)，根據(jù)兩階段法的要求，Tobit回歸模型的調(diào)節(jié)變量選擇要與第一階段的投入變量不同，以區(qū)別調(diào)節(jié)變量與投入變量對(duì)效率的影響。否則，Tobit回歸模型得出的解釋可能是有偏和不一致的，尤其當(dāng)解釋變量是第一階段分析中的投入變量時(shí)更加明顯。借鑒已有的研究成果，本文選擇的調(diào)節(jié)變量主要包括：金融結(jié)構(gòu)變量(FS)、股權(quán)投資變量(DV)、公司所有制形式變量(DO)、公司成立年數(shù)變量(SY)和公司所在地變量(DL)。

綜上，本文實(shí)證分析涉及的投入、產(chǎn)出指標(biāo)以及調(diào)節(jié)變量的選取和定義見(jiàn)表1。

Tobit回歸模型的基本形式為：

Y=β0+β1X+ε，ε～N(0,σ2)

(1)

其中，Y為第一階段測(cè)算出的效率值，X為環(huán)境因素或調(diào)節(jié)變量，β為相關(guān)系數(shù)。

在樣本選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源方面，雖然國(guó)家統(tǒng)計(jì)局在2012年出臺(tái)了試行的《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類(2012)》，但統(tǒng)計(jì)難度較大，相關(guān)數(shù)據(jù)目前還不能便利地獲得。為此，本文選擇在深圳證券交易所的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的江蘇省上市公司作為分析樣本，并嚴(yán)格按照兩個(gè)條件(即企業(yè)所處行業(yè)屬于《決定》中七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)及其細(xì)分行業(yè)之一，企業(yè)技術(shù)發(fā)展符合國(guó)家技術(shù)發(fā)展路線圖規(guī)劃以及企業(yè)的第一主營(yíng)業(yè)務(wù)必須屬于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，且相應(yīng)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入占比為最大[5])來(lái)篩選戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司共計(jì)36家，并兼顧戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的七大細(xì)分領(lǐng)域以及公司規(guī)模(主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板各有代表性公司)。時(shí)間跨度為2008—2013年各個(gè)樣本公司連續(xù)6年的數(shù)據(jù)，用于比較2008年國(guó)際金融危機(jī)發(fā)生后經(jīng)濟(jì)下行周期以及后期政策扶持階段金融體系支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的差異，從而考量宏觀調(diào)控的沖擊影響。樣本數(shù)據(jù)資料全部來(lái)源于深圳證券交易所信息中心、和訊網(wǎng)個(gè)股數(shù)據(jù)中心以及上市公司的招股說(shuō)明書(shū)、年報(bào)等公開(kāi)披露信息。有關(guān)金融機(jī)構(gòu)和金融市場(chǎng)的數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行網(wǎng)站和中國(guó)債券信息網(wǎng)的公開(kāi)統(tǒng)計(jì)信息。

表1　指標(biāo)的選取與定義

3　實(shí)證研究結(jié)果與分析

根據(jù)研究設(shè)計(jì)與思路，通過(guò)相應(yīng)的軟件應(yīng)用，得出第一階段的效率評(píng)價(jià)值，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行第二階段的Tobit回歸分析，結(jié)果如下。

3.1第一階段DEA效率評(píng)價(jià)結(jié)果及分析

通過(guò)軟件的運(yùn)算，第一階段關(guān)于金融支持的相對(duì)效率(綜合效率)及動(dòng)態(tài)效率(Malmquist指數(shù))測(cè)算結(jié)果見(jiàn)表2和表3。

表2　2008—2013年金融支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的綜合效率評(píng)價(jià)

注：表中效率值的結(jié)果通過(guò)DEAP2.1軟件運(yùn)算得出。綜合技術(shù)效率主要考量金融體系的資源配置情況，又可以分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率兩部分。

表3　2008—2013年金融支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動(dòng)態(tài)效率

注：表中效率值的結(jié)果通過(guò)DEAP2.1軟件得出，均值為2008—2013年年度變化的幾何平均值。Malmquist指數(shù)用來(lái)評(píng)估金融支持的動(dòng)態(tài)效率變化，可以分解為綜合技術(shù)效率變動(dòng)和技術(shù)變動(dòng)，分別用來(lái)考量金融體系的資源配置狀況和金融體系先進(jìn)技術(shù)裝備的應(yīng)用與產(chǎn)品和業(yè)務(wù)流程創(chuàng)新的水平。

由表2可以看出，2008—2013年金融支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的綜合技術(shù)效率都小于1。從DEA有效的嚴(yán)格定義來(lái)看，沒(méi)有出現(xiàn)DEA相對(duì)有效的年份，而且每年36個(gè)決策單元DEA有效的數(shù)量非常少，說(shuō)明金融體系在支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中的資源配置效率并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)最優(yōu)，還有提升和優(yōu)化的空間。但從綜合技術(shù)效率值的趨勢(shì)來(lái)看，金融支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率出現(xiàn)先上升后下降的勢(shì)頭。之所以出現(xiàn)波動(dòng)，是因?yàn)闃颖酒陂g國(guó)內(nèi)外宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和政策發(fā)生變化或沖擊，2012年是一個(gè)拐點(diǎn)。這主要是因?yàn)樵?012年中國(guó)CPI高企的背景下，控通脹成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的一大挑戰(zhàn)，國(guó)家從適度寬松轉(zhuǎn)向穩(wěn)健的貨幣政策。同時(shí)，由于新興產(chǎn)業(yè)前期投入的風(fēng)險(xiǎn)較高使得投資者的行為偏向于謹(jǐn)慎，雖然有大中型企業(yè)憑借自身的規(guī)模優(yōu)勢(shì)仍舊獲得了金融部門(mén)的支持，但新興產(chǎn)業(yè)整體的金融支持效率水平較低。從綜合技術(shù)效率值的分解指標(biāo)來(lái)看，純技術(shù)效率的變化趨勢(shì)和綜合技術(shù)效率值的變化趨勢(shì)并沒(méi)有保持一致，呈現(xiàn)隨機(jī)波動(dòng)的態(tài)勢(shì)。通過(guò)進(jìn)一步分解可以看出，2008—2010年金融體系在支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過(guò)程中未能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的配置效應(yīng)主要是由于純技術(shù)效率不高引起的。這表明，在支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過(guò)程中，金融體系的體制機(jī)制運(yùn)行水平和管理效率雖然在不斷提升，但并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)最優(yōu)，還有提升的空間。而2011—2013年金融體系在支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過(guò)程中未能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的配置效應(yīng)主要是由于規(guī)模效率不高引起的。即這幾年金融支持整體上還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，金融體系合適的發(fā)展規(guī)模還未實(shí)現(xiàn)。整個(gè)樣本期間內(nèi)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)邊界內(nèi)均表現(xiàn)為規(guī)模報(bào)酬遞減，這表明江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出增加比例要小于金融資源投入增加的比例，需要提升金融資源配置效率。

從表3的結(jié)果可以看出，2008—2013年Malmquist指數(shù)的平均值為0.984，指數(shù)值小于1，根據(jù)定義可知，在整個(gè)樣本觀測(cè)期內(nèi)金融體系支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的總體效率趨勢(shì)是下降的，也就是說(shuō)金融體系通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新、資源配置、規(guī)模效率等途徑促進(jìn)江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效果還需要改善和提升。而且在樣本觀測(cè)期內(nèi)，一共有3個(gè)區(qū)間的Malmquist指數(shù)小于1。Malmquist指數(shù)大于1的樣本區(qū)間出現(xiàn)在2009年和2010年，這主要是國(guó)家實(shí)施4萬(wàn)億經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃的年份，說(shuō)明宏觀經(jīng)濟(jì)政策的變化對(duì)金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率是具有沖擊力和影響力的。從Malmquist指數(shù)的分解來(lái)看，2008—2013年金融體系支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的總體效率(M指數(shù))平均降低了1.6%，其中技術(shù)水平降低了1.7%，綜合技術(shù)效率提高了0.1%。這說(shuō)明樣本期內(nèi)，金融支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的總體效率降低的原因主要是由于技術(shù)水平低下引起的。因此，從這方面分析來(lái)看，金融支持總體效率改善的著力點(diǎn)要放在金融技術(shù)創(chuàng)新方面，要加強(qiáng)對(duì)先進(jìn)技術(shù)裝備的應(yīng)用以及產(chǎn)品和業(yè)務(wù)流程創(chuàng)新。進(jìn)一步分析可以看出，在Malmquist指數(shù)小于1的3個(gè)區(qū)間中，2010—2011年也是技術(shù)水平下降，綜合技術(shù)效率提高。2011—2012年Malmquist指數(shù)小于1，綜合技術(shù)效率變動(dòng)和技術(shù)水平變動(dòng)均小于1，但綜合技術(shù)效率下降的幅度要比技術(shù)水平下降的幅度大，因此，這個(gè)區(qū)間金融支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的總體效率下降是由于綜合技術(shù)效率下降引起的，也就是說(shuō)金融體系的資源配置功能需要改進(jìn)和提升。2012—2013年Malmquist指數(shù)小于1，綜合技術(shù)效率變動(dòng)和技術(shù)水平變動(dòng)均小于1，但技術(shù)水平下降的幅度要比綜合技術(shù)效率下降的幅度大，總體效率下降是由于技術(shù)水平低下引起的。綜合技術(shù)效率的變動(dòng)又可以進(jìn)一步分解為反映管理效率和發(fā)展規(guī)模的純技術(shù)效率變動(dòng)以及規(guī)模效率變動(dòng)。從整體來(lái)看，樣本期間內(nèi)綜合技術(shù)效率平均上升了0.1%，其中純技術(shù)效率平均上升了0.7%，規(guī)模效率下降了0.6%，這表明金融體系支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展的綜合技術(shù)效率上升主要?dú)w因于純技術(shù)效率的提高，即金融體系管理效率的提升。從樣本期內(nèi)各個(gè)區(qū)間來(lái)看，綜合技術(shù)效率下降的區(qū)間有2個(gè)。其中，2011—2012年下降的原因是由于純技術(shù)效率下降引起的，這從另一個(gè)方面也說(shuō)明綜合技術(shù)效率的提升要依賴于純技術(shù)效率的提高。2012—2013年下降的原因是由于純技術(shù)效率和規(guī)模效率下降引起的，兩者下降的幅度均等，這表明金融體系在支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過(guò)程中還要考慮合適的發(fā)展規(guī)模問(wèn)題。

3.2第二階段效率影響因素分析

為進(jìn)一步分析金融支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的影響因素，第二階段的回歸分析首先以第一階段得出的綜合技術(shù)效率值θit作為因變量，以金融結(jié)構(gòu)(FS)、股權(quán)投資(DV)、公司所有制形式(DO)、公司成立年數(shù)(SY)為自變量，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)的回歸模型，基本形式為：

θit=β0+β1FSit+β2DVit+β3DOit+β4SYit+εit

(2)

εit～N(0,σ2)，i=1,2,…，N；t=1,2,…，T

其中，股權(quán)投資(DV)、公司所有制形式(DO)為虛擬變量。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn)和回歸，結(jié)果如表4所示。

表4整理了OLS、面板隨機(jī)效應(yīng)和Tobit三種模型的估計(jì)結(jié)果，以檢驗(yàn)估計(jì)的一致性。從回歸估計(jì)結(jié)果可以看出，三種模型估計(jì)結(jié)果中變量的系數(shù)呈現(xiàn)一致性和穩(wěn)定性。從而可以得出以下初步結(jié)論：

表4　金融支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)綜合效率影響因素的回歸結(jié)果

注：樣本觀測(cè)時(shí)間為2008—2013年；*、**、***分別表示估計(jì)系數(shù)在10%、5%和1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著；處理工具：Stata12.0。

(1)金融結(jié)構(gòu)變量的估計(jì)系數(shù)為正，但在統(tǒng)計(jì)水平上不顯著。這說(shuō)明金融體系自身的結(jié)構(gòu)影響金融體系對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的資源配置效率。由于金融結(jié)構(gòu)變量是用與資本市場(chǎng)有關(guān)的股票債券額占金融總資產(chǎn)的比例來(lái)衡量的，估計(jì)系數(shù)為正，說(shuō)明以資本市場(chǎng)為主導(dǎo)的金融結(jié)構(gòu)在對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的資源配置效率方面更優(yōu)，這與Rajan(1992)、Weinstein和Yafeh(1998)、Wenger和Kaserer(1998)、熊正德(2011)等學(xué)者的市場(chǎng)優(yōu)越論的結(jié)論一致。因?yàn)橐怨善焙蛡癁榇淼馁Y本市場(chǎng)在促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、提供大量的風(fēng)險(xiǎn)管理工具上更具有優(yōu)勢(shì)。

(2)股權(quán)投資變量的估計(jì)系數(shù)為負(fù)，且在統(tǒng)計(jì)水平上顯著。這說(shuō)明對(duì)于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)來(lái)說(shuō)，以風(fēng)險(xiǎn)投資為代表的股權(quán)投資機(jī)構(gòu)的參與和進(jìn)入行為并未對(duì)金融支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率產(chǎn)生積極影響。一般來(lái)講，嚴(yán)格意義或經(jīng)典的股權(quán)投資在企業(yè)創(chuàng)業(yè)初期就介入，既有資金資助也有專業(yè)化、管理經(jīng)驗(yàn)的植入，同時(shí)會(huì)吸引金融機(jī)構(gòu)的追加投資。檢驗(yàn)系數(shù)為負(fù)很有可能是因?yàn)閲?guó)內(nèi)股權(quán)投資不太注重初期的培育，往往投資于企業(yè)并購(gòu)或上市前階段，也不參與公司管理，扮演的是“錦上添花”而不是“雪中送炭”的角色，這對(duì)金融資源配置效率的提升并沒(méi)有起到積極作用。

(3)公司所有制形式變量的估計(jì)系數(shù)為正，但在統(tǒng)計(jì)水平上不顯著。這說(shuō)明戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的公司所有制形式影響金融體系的資源配置效率。與國(guó)有及國(guó)有控股性質(zhì)的企業(yè)相比，金融體系對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)民營(yíng)企業(yè)的資源配置效率更優(yōu)，這可能是因?yàn)榻鹑隗w系對(duì)民營(yíng)企業(yè)的資格審查更為嚴(yán)格，更多地參與監(jiān)督和激勵(lì)公司治理，從而使資源配置的效率優(yōu)化。當(dāng)然，這與民營(yíng)性質(zhì)的企業(yè)具有運(yùn)行機(jī)制和經(jīng)營(yíng)決策靈活以及管理成本低等優(yōu)勢(shì)也有關(guān)聯(lián)。這也說(shuō)明金融體系在資源配置時(shí)偏好于國(guó)有企業(yè)并不利于效率的提升。

(4)公司成立年數(shù)變量的估計(jì)系數(shù)為負(fù)，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。這說(shuō)明戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的公司成立時(shí)間的長(zhǎng)短會(huì)顯著影響金融體系的資源配置效率。因?yàn)樵谄渌麠l件相同的情況下，金融體系在進(jìn)行資源配置時(shí)可能會(huì)考慮企業(yè)經(jīng)營(yíng)的歷史、規(guī)模、聲譽(yù)以及經(jīng)營(yíng)等因素。從估計(jì)結(jié)果來(lái)看，金融體系對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)成立時(shí)間短的新興公司的資源配置效率更優(yōu)，這可能是因?yàn)榻鹑隗w系對(duì)新興企業(yè)的資格審查更為嚴(yán)格，更多地參與了監(jiān)督和激勵(lì)公司治理，從而使資源配置的效率優(yōu)化。當(dāng)然，這可能與新興企業(yè)有較強(qiáng)的發(fā)展動(dòng)力和前進(jìn)的勢(shì)頭有關(guān)聯(lián)，也反映了金融體系在資源配置時(shí)重長(zhǎng)輕短或重大輕小的行為并不利于效率的提升。

同時(shí)，為進(jìn)一步分析金融體系支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的總體或全要素生產(chǎn)效率(Malmquist指數(shù))影響因素，第二階段以第一階段得出的總體效率值Malmquist指數(shù)作為因變量，以金融結(jié)構(gòu)(FS)、股權(quán)投資(DV)、公司所有制形式(DO)、公司成立年數(shù)(SY)為自變量，構(gòu)建了面板數(shù)據(jù)回歸模型，基本形式為：

Mit=β0+β1FSit+β2DVit+β3DOit+β4SYit+εit

i=1,2,…，N；t=1,2,…，T

(3)

其中，Mit為第一階段測(cè)算出的總體效率變量Malmquist指數(shù)，自變量的解釋同上。由于Malmquist指數(shù)的取值是不受限制的，本文分別采取OLS模型和面板數(shù)據(jù)的一般模型進(jìn)行回歸分析?？傮w或全要素生產(chǎn)效率影響因素的回歸方程和估計(jì)結(jié)果如表5所示。

表5　金融支持的動(dòng)態(tài)效率影響因素回歸結(jié)果

注：樣本觀測(cè)時(shí)間為2008—2013年；*、**、***分別表示估計(jì)系數(shù)在10%、5%和1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著；處理工具：Stata12.0。

從表5回歸估計(jì)結(jié)果可以看出，OLS和面板隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果中變量的系數(shù)呈現(xiàn)一致性和穩(wěn)定性。其中，金融結(jié)構(gòu)變量的估計(jì)系數(shù)為正，這與前文綜合效率值影響因素回歸分析中該變量的估計(jì)系數(shù)一致，而且在統(tǒng)計(jì)水平上顯著。這同樣說(shuō)明了以資本市場(chǎng)為主導(dǎo)的金融結(jié)構(gòu)更有利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)效率的提升。股權(quán)投資變量、公司所有制形式變量、公司成立年數(shù)變量的估計(jì)系數(shù)都為正，但在統(tǒng)計(jì)水平上都不顯著。進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn)，公司所有制形式變量與前文綜合效率值影響因素回歸分析中該變量的估計(jì)系數(shù)一致，說(shuō)明金融體系對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)民營(yíng)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率提升更優(yōu)，但在統(tǒng)計(jì)水平上不顯著。而股權(quán)投資變量和公司成立年數(shù)變量的估計(jì)系數(shù)與前文綜合效率值影響因素回歸分析中這兩個(gè)變量的估計(jì)系數(shù)不一致，說(shuō)明股權(quán)投資的參與和成立時(shí)間長(zhǎng)的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)對(duì)效率的提升有積極正面影響，但在統(tǒng)計(jì)水平上不顯著。

4　政策建議

從效率測(cè)算及其分解指標(biāo)的結(jié)果來(lái)看，2008—2013年金融支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的綜合技術(shù)效率和總體效率(Malmquist指數(shù))都未能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)，這主要是由于金融體系的技術(shù)水平低下和金融體系的體制機(jī)制運(yùn)行管理等制度障礙引起的。從效率影響的環(huán)境因素或調(diào)節(jié)變量分析結(jié)果來(lái)看，市場(chǎng)化的股權(quán)投資和資本市場(chǎng)，公司成立年數(shù)、公司所有制形式、經(jīng)營(yíng)時(shí)間等金融發(fā)展環(huán)境因素也影響金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率。為此，要提升金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率，可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行考慮。

4.1金融技術(shù)創(chuàng)新與制度創(chuàng)新并重

從實(shí)證研究結(jié)果來(lái)看，江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融支持效率低下既與金融技術(shù)創(chuàng)新水平有關(guān)，也與金融體系自身的體制機(jī)制運(yùn)行、管理效率有關(guān)，這需要金融技術(shù)創(chuàng)新與制度創(chuàng)新并重。在金融技術(shù)創(chuàng)新方面，要推動(dòng)適合戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)的金融技術(shù)工具和產(chǎn)品創(chuàng)新，加強(qiáng)金融信息化建設(shè)。在金融制度創(chuàng)新方面，要推進(jìn)股權(quán)投資機(jī)制創(chuàng)新，完善多層次股權(quán)投資體系，推動(dòng)銀行內(nèi)部組織體系和機(jī)制創(chuàng)新，使金融資源更多地流向戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，全面提升金融資源配置的效率。

4.2市場(chǎng)化和政府引導(dǎo)相結(jié)合

從實(shí)證研究結(jié)果來(lái)看，市場(chǎng)化的股權(quán)投資參與以及以資本市場(chǎng)為主的金融結(jié)構(gòu)顯著影響金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率。因此，優(yōu)化江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融支持體系要堅(jiān)持市場(chǎng)化的方向，切實(shí)以完善市場(chǎng)機(jī)制為指導(dǎo)思想，充分依靠市場(chǎng)分散決策的優(yōu)勢(shì)，提高金融工具和產(chǎn)品創(chuàng)新的針對(duì)性以及有效性。同時(shí)，政府也是金融資源配置的重要主體，其調(diào)節(jié)和引導(dǎo)作用也不可缺少，雖然在理論上政府的干預(yù)沒(méi)有必然存在的理由。但是，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)主體產(chǎn)權(quán)的清晰界定，加強(qiáng)產(chǎn)權(quán)的法律保護(hù)，是政府應(yīng)致力推進(jìn)的工作。因此，優(yōu)化江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融支持體系要堅(jiān)持市場(chǎng)化和政府引導(dǎo)相結(jié)合的原則。其中，市場(chǎng)性金融支持是基礎(chǔ)性和根本性的支持機(jī)制，而政府發(fā)揮著重要的引導(dǎo)和調(diào)節(jié)作用。

4.3金融生態(tài)環(huán)境的優(yōu)化與財(cái)稅政策的引導(dǎo)并舉

公司成立年數(shù)、公司所有制形式、經(jīng)營(yíng)時(shí)間等環(huán)境因素的影響從某種程度上體現(xiàn)了中國(guó)金融發(fā)展的環(huán)境不優(yōu)問(wèn)題。因此，為了推動(dòng)金融更好地支持江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，政府一方面要做好引導(dǎo)者的角色，通過(guò)自身職能轉(zhuǎn)變、規(guī)則設(shè)立、法制建設(shè)、信用體系建設(shè)、良好監(jiān)管等措施，積極創(chuàng)建良性循環(huán)的金融生態(tài)環(huán)境。另一方面需要綜合利用貸款貼息、風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償、稅收優(yōu)惠、設(shè)立引導(dǎo)基金等財(cái)稅政策工具，鼓勵(lì)銀行等金融機(jī)構(gòu)、民間資本、股權(quán)投資機(jī)構(gòu)加大支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的力度。

[1]熊正德，林雪.戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司金融支持效率及其影響因素研究[J].經(jīng)濟(jì)管理，2010(10)：26-33.

[2]熊正德，詹斌，林雪.基于DEA和Logit模型的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率[J].系統(tǒng)工程，2011(6)：35-40.

[3]翟華云.戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司金融支持效率研究[J].證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào)，2012(11)：20-25.

[4]LEOPOLD Simara,PAUL W Wilson.Estimation and inference in two-stage，semi-parametric models of production processes[J].Journal of econometrics,2007,136(1)：31-64.

[5]佘堅(jiān).戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司現(xiàn)狀及特點(diǎn)分析[R].深證綜研字第0182號(hào)研究報(bào)告，2011-08-08.

(責(zé)任編輯劉傳忠)

Efficiency Evaluation and Influencing Factors in Financial Support of Strategic Emerging Industriesin Jiangsu Province

Ma Junwei1,2，Wang Jianhua2

(1.School of Economics，Nanjing University，Nanjing 210093,China;2.School of Economics and Management，Changshu Institute of Technology，Changshu 215500,China)

Based on the listed companies’ data of strategic emerging industries，the efficiency of the financial support of strategic emerging industries in Jiangsu province and its influencing factors were evaluated by DEA-Tobit two-stage method.The results showed that the overall efficiency of the financial support strategic emerging industries in Jiangsu province did not achieve optimal.And the trend of overall efficiency(Malmquist index)was declining，which was related to the financial institutional mechanisms，financial technology level and financial development environmental.So that，the targeted measures should be taken.

Strategic emerging industries；Financial support efficiency；DEA-Tobit two-stage method

江蘇省軟科學(xué)資助項(xiàng)目(BR2014030)，江蘇省高?！扒嗨{(lán)工程”資助項(xiàng)目(SZ2014003)。

2015-12-28

馬軍偉(1981-)，男，湖北隨州人，南京大學(xué)在讀博士后，常熟理工學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副院長(zhǎng)、副教授；研究方向:創(chuàng)業(yè)與創(chuàng)新管理、投融資決策與管理。

F830.9

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