科技創(chuàng)新、金融發(fā)展對企業(yè)成長的影響

姜犇 侯玉巧

摘 要：基于全國2000年至2019年數據，運用VAR模型對科技創(chuàng)新、金融發(fā)展與企業(yè)成長之間的關系進行分析。結果顯示科技創(chuàng)新、金融發(fā)展與企業(yè)成長存在顯著的協整關系;科技創(chuàng)新對企業(yè)成長有顯著的正向沖擊作用，金融發(fā)展對企業(yè)成長先有正向沖擊作用，隨后又轉為負向沖擊作用;科技創(chuàng)新和金融發(fā)展對企業(yè)成長的影響具有滯后性。因此，需要加大企業(yè)扶持力度，鼓勵企業(yè)轉型升級;提升創(chuàng)新投入水平，加快創(chuàng)新成果轉化;完善金融支持政策，減輕企業(yè)杠桿壓力。

關鍵詞：科技創(chuàng)新;金融發(fā)展;企業(yè)成長;VAR模型

中圖法分類號：F272.3? ? ? ? ? ? ?文獻標志碼：A? ? ? ? ? ? ? ? DOI：10.19679/j.cnki.cjjsjj.2020.0416

黨的十九大報告提出，要堅定實施“創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略”“瞄準世界科技前沿，實現前瞻性基礎研究、引領性原創(chuàng)成果重大突破”[1]。企業(yè)作為創(chuàng)新最活躍的群體，不僅在促進國民經濟發(fā)展方面有著巨大效用，更是國家科技創(chuàng)新的中堅力量。在推動經濟發(fā)展國際國內雙循環(huán)的轉變中，以企業(yè)為標志的實體經濟發(fā)展成為著力點。研究科技創(chuàng)新、金融發(fā)展對企業(yè)成長的影響，對于改善企業(yè)發(fā)展環(huán)境，完善支持實體經濟發(fā)展的政策和措施具有重要意義。

1? ?文獻綜述

關于科技創(chuàng)新、金融發(fā)展與企業(yè)成長的關系，不同學者從不同的視角和方法進行了研究，重點主要集中在以下方面。

關于科技創(chuàng)新與企業(yè)成長兩者之間的關系，學術界已經有了豐富的研究，當前主要存在兩種觀點。一種觀點認為科技創(chuàng)新與企業(yè)成長之間存在正相關關系。牛雄鷹等（2016）利用中國31個省的相關數據，研究科技創(chuàng)新在資源空間關聯作用下如何對企業(yè)成長發(fā)揮效用，結果顯示科技創(chuàng)新對企業(yè)成長具有積極的影響作用[2]。戴浩等（2018）選取科技型中小企業(yè)作為研究樣本，研究科技創(chuàng)新對于企業(yè)成長和政府補助的中介效應，結果顯示，科技創(chuàng)新對企業(yè)成長具有顯著的促進作用，科技創(chuàng)新投入的提高能夠促進企業(yè)內部可利用資源的挖掘，進而提高科技創(chuàng)新績效，實現企業(yè)快速成長[3]。陸平等（2019）以互聯網上市公司為例，通過穩(wěn)健回歸分析方法，實證研究科技創(chuàng)新與企業(yè)成長之間的關系，研究發(fā)現科技創(chuàng)新對于資產營運效率和市場規(guī)模增速具有明顯的提升作用，科技創(chuàng)新的發(fā)展有助于企業(yè)成長[4]。還有一種觀點認為科技創(chuàng)新與企業(yè)成長之間不存在線性相關關系，甚至出現負相關關系。徐維爽等（2012）利用創(chuàng)業(yè)板上市公司數據，對科技創(chuàng)新與企業(yè)成長二者之間的關聯性進行分析，研究認為創(chuàng)業(yè)板公司總體成長性并不理想，甚至出現一些企業(yè)成長性下降的現象，科技創(chuàng)新對于企業(yè)成長的貢獻率不高，沒有發(fā)揮應有的效果[5]。李顯君等（2018）將中國企業(yè)為研究對象，采用面板門限模型對科技創(chuàng)新與企業(yè)成長之間的相關性進行研究，發(fā)現科技創(chuàng)新與企業(yè)成長并不是簡單地存在線性相關關系，所有權股份比例不同，會導致二者之間的相關性發(fā)生變化，并呈現顯著的區(qū)間差異[6]。

關于金融發(fā)展與企業(yè)成長二者之間的關系，主要集中于企業(yè)融資約束的緩解和企業(yè)的投資增長兩個方面。一是企業(yè)融資約束的緩解研究，劉任重等（2019）認為企業(yè)的科技活動很大程度上依賴內部現金流，融資存在一定困難，金融發(fā)展能夠在一定程度上幫助解決這個難題，從而達到企業(yè)增加研發(fā)投入的目的，進而促進企業(yè)成長[7]。徐琳等（2019）從理論和實證兩個角度分析了互聯網金融發(fā)展與企業(yè)融資約束的關系，研究發(fā)現互聯網金融發(fā)展在一定程度上利于企業(yè)融資難問題的緩解 [8]。陳舜等（2020）將民營企業(yè)上市公司作為研究對象，結果顯示，融資約束會對企業(yè)的成長造成阻礙，地區(qū)層面的金融發(fā)展無助于緩解融資約束對于企業(yè)就業(yè)的負效應，這與資本深化差別性和資本替代勞動同時作用于企業(yè)有關[9]。二是企業(yè)的投資增長的影響研究，劉文琦等（2018）基于滬深高技術企業(yè)數據，研究金融深化與研發(fā)投資的內在聯系，結果顯示金融深化可以在一定程度上解決融資困難的處境，進而對企業(yè)的投資增長產生積極影響[10]。王康仕等（2019）結合綠色發(fā)展觀念，通過對金融發(fā)展和企業(yè)投資的實證考察，發(fā)現綠色金融發(fā)展既能直接產生投資增長效應，也能通過債務期限結構產生間接效應[11]。趙曦等（2020）從制度環(huán)境視角出發(fā)，實證研究金融發(fā)展如何作用企業(yè)投資行為，結果發(fā)現金融發(fā)展對于企業(yè)投資擴張具有促進作用，制度環(huán)境改善有利于強化企業(yè)投資擴張效應 [12]。

已有研究雖然從不同角度分別分析了科技創(chuàng)新、金融發(fā)展與企業(yè)成長之間的關系，但將科技創(chuàng)新與金融發(fā)展結合到一起，分析其對企業(yè)成長的影響的成果尚少。因此，研究科技創(chuàng)新、金融發(fā)展的綜合因素對企業(yè)成長的影響具有一定的理論和現實意義。

2? VAR模型建立

2.1? 理論分析與研究假設

假設1：科技創(chuàng)新對企業(yè)成長有促進作用。企業(yè)要長期取得良好的經營績效，必須依靠內生性的科技創(chuàng)新能力?？萍紕?chuàng)新不僅有助于企業(yè)開展多元化發(fā)展戰(zhàn)略，通過提高資源利用率來替代部分生產要素的投入，并通過研發(fā)新產品提升企業(yè)的核心競爭力。同時，將企業(yè)尚未開發(fā)的資源進行有效開發(fā)，從而促進企業(yè)規(guī)模的擴張，促進企業(yè)產品多樣化?？萍紕?chuàng)新還能利用自身技術優(yōu)勢迅速積聚資源，帶來企業(yè)規(guī)模的擴張，從而有效推動企業(yè)進行轉型升級，帶來企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

假設2：金融發(fā)展水平的提高對于企業(yè)成長具有促進作用。金融發(fā)展能夠影響企業(yè)的投融資決策，進而直接影響到企業(yè)的發(fā)展速度和水平。Levine[13]（2004）從交易成本、降低信息成本等幾個角度進行分析，提出金融系統存在五種功能，即通過提高資金聚集和使用效率促進企業(yè)成長;通過分散和管理企業(yè)融資風險來促進企業(yè)成長;通過提高信息效率和資源分配效率來促進企業(yè)成長;通過促進企業(yè)交易和專業(yè)化來促進企業(yè)成長;通過加強對企業(yè)管理層的監(jiān)督力度，改進企業(yè)治理環(huán)境促進企業(yè)成長。因此，從理論上講，金融發(fā)展水平的提高應當對企業(yè)成長有著積極作用。

2.2? 數據選取與變量說明

（1）數據選取

為研究科技創(chuàng)新、金融發(fā)展對企業(yè)成長的影響，把企業(yè)成長當作被解釋變量，把科技創(chuàng)新和金融發(fā)展當作解釋變量。

被解釋變量為企業(yè)成長。已有研究關于企業(yè)成長的衡量指標有多種，現有文獻主要采用綜合性指標或單一指標衡量企業(yè)成長。綜合性指標往往數據龐雜，很容易造成數據冗余。根據本文的研究需要，采取單一指標衡量企業(yè)成長，將規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務收入當作衡量企業(yè)成長的指標。

解釋變量為科技創(chuàng)新和金融發(fā)展。一般采用發(fā)明專利產出率和技術市場成交率作為科技創(chuàng)新衡量指標[14]，或用發(fā)明專利申請授權數表示[15]。根據研究需要，將發(fā)明專利授權數當作科技創(chuàng)新的衡量指標。金融發(fā)展一般用金融業(yè)增加值或金融機構存貸款余額占GDP的比值來表示。本文借鑒汪紅駒等人[16]的研究，將金融業(yè)增加值作為金融發(fā)展的衡量指標。

（2）變量說明

關于科技創(chuàng)新、金融發(fā)展和企業(yè)成長的相關數據主要采用國家統計局的數據，數據選取范圍為2000年至2019年。為有效避免異方差出現，并且防止數據出現不平穩(wěn)的狀況，將數據采用對數處理。為研究方便，將被解釋變量企業(yè)成長用y表示，其對數形式為lny;解釋變量科技創(chuàng)新、金融發(fā)展分別用x1、x2表示，其對數形式分別為lnx1、lnx2。應用Eviews8.0對變量進行統計性描述，結果如表1所示。

2.3? ? VAR模型構建

向量自回歸（VAR）模型由多元時間序列變量組成，通過內生變量對全部內生變量的滯后期進行回歸，從而利用模型檢驗全部內生變量間的動態(tài)關系[17]。本文主要采用VAR模型對科技創(chuàng)新、金融發(fā)展與企業(yè)成長之間的關系進行分析，滯后期為p階的VAR（p）模型的矩陣表達形式為：

式（1）中：yt為k維內生變量向量，xt為d維外生變量向量，εt是k維隨機干擾項，p是滯后階數，n為樣本個數。

3? 實證分析

3.1? 變量平穩(wěn)性檢驗及協整檢驗

在對變量進行VAR模型估計之前，為了有效防止在這個過程中出現偽回歸的問題，現在對lnx1、lnx2和lny先做單位根檢驗。通過ADF檢驗法來判斷變量是否具有平穩(wěn)性，當出現內生變量是同階單整的情況，則表示通過平穩(wěn)性檢驗，檢驗結果見表2。

計量結果顯示，三個變量的ADF值均大于10%臨界值，接受“存在單位根”的假設，三個變量均為非平穩(wěn)序列。因此，對原序列進行一階差分。結果顯示，在5%的檢驗水平下，這三個變量均為一階單整序列，可能存在協整關系，可以進行下一步分析。為此，利用Johansen檢驗方法來檢驗三個變量之間是否具有協整關系，檢驗結果顯示，三個變量之間存在協整關系，即長期均衡關系，具體見表3。

3.2? 格蘭杰因果關系檢驗

為了進一步判斷科技創(chuàng)新、金融發(fā)展對企業(yè)成長的影響，對三個變量做格蘭杰因果關系檢驗。由表4可以看出，科技創(chuàng)新不是企業(yè)成長的格蘭杰原因所對應的P值大于10%，接受原假設;企業(yè)成長不是科技創(chuàng)新的格蘭杰原因所對應的P值大于10%，接受原假設;金融發(fā)展不是企業(yè)成長的格蘭杰原因所對應的P值小于10%，拒絕原假設，證明金融發(fā)展是企業(yè)成長的格蘭杰原因;企業(yè)成長不是金融發(fā)展的格蘭杰原因所對應的P值小于10%，拒絕原假設，證明企業(yè)成長是金融發(fā)展的格蘭杰原因。

3.3? 滯后階數選擇

通過信息準則來選擇最優(yōu)滯后階數，由表5可以看出，滯后2期中各檢驗指標帶*號即顯著的有3個，具有很大優(yōu)勢。因此可以設置模型的最佳滯后階數是2，構建VAR（2）模型。

3.4? 模型平穩(wěn)性檢驗

脈沖響應函數反映的是科技創(chuàng)新、金融發(fā)展對企業(yè)成長的沖擊響應幅度，即沖擊量給因變量和未來值帶來的動態(tài)響應。在進行脈沖響應分析之前，需要保證模型是平穩(wěn)的，因此采用AR檢驗辦法進行檢驗，結果如圖1所示，所有單位根全部分布在單位圓內，因此可以判斷所建VAR（2）模型穩(wěn)定。

3.5? 脈沖響應函數

脈沖響應函數反映的是一個變量的沖擊對另一個變量的影響。圖2和圖3分別顯示了lnx1與lny和lnx2與lny的脈沖響應。

從圖2中，lnx1對lny沖擊的響應曲線可以看到，在第一期對科技創(chuàng)新施加一個“正”的新息沖擊后，企業(yè)成長的脈沖響應值為0。之后，企業(yè)成長的脈沖響應值開始出現上升現象，在第二期停止上升并達到最高點，隨后過程中基本保持平穩(wěn)態(tài)勢，直到第六期，脈沖響應值開始出現緩慢的下降趨勢，但整個過程始終處于X軸上方，意味著科技創(chuàng)新對企業(yè)成長的正向沖擊具有長期穩(wěn)定性。

從圖3中，lnx2對lny沖擊的響應曲線可以看出，在第一期對金融發(fā)展施加一個“正”的新息沖擊后，企業(yè)成長的脈沖響應值同樣為0。隨后企業(yè)成長的脈沖響應值由0開始向X軸上方攀升，在第二期達到頂峰，之后開始下降，并在第三期重新回到0值，從第四期開始基本保持平穩(wěn)態(tài)勢，整體來看，企業(yè)成長前兩期產生“正”的響應，后幾期產生“負”的響應。這是因為一開始金融發(fā)展能夠緩解融資約束帶來的負面影響，從而起到在短期內促進企業(yè)成長的效果，隨著金融發(fā)展水平的不斷提高，快速擴張的金融總量缺乏有效的金融結構支撐，難以適應企業(yè)對金融服務的需求，加之金融杠桿對企業(yè)造成的壓力，在企業(yè)科技創(chuàng)新效益尚未發(fā)揮的情況下，金融發(fā)展對企業(yè)成長必然帶來負向沖擊。

3.6? 方差分解

通過方差分解可以看到各擾動項的條件對VAR模型中其他變量的影響程度，通過分析不同內生變量變動的貢獻度，評估不同沖擊的重要性[18]。

由表6的企業(yè)成長方差分解結果可知，企業(yè)成長最初對自身變動的解釋程度為100%，隨著預測期數的逐步增加，企業(yè)成長對自身變動的解釋程度逐漸降低，減少到第六期的93.18%，隨后發(fā)生波動，但變化趨勢不大，基本保持平穩(wěn)。這說明企業(yè)成長主要源于企業(yè)自身的發(fā)展;科技創(chuàng)新對企業(yè)成長的解釋程度最初為0，隨著期數的增加逐漸上升，到第四期科技創(chuàng)新對企業(yè)成長的解釋程度達到最大值6.20%，隨后開始出現下降趨勢，到第十期解釋程度達到最小值4.17%。說明科技創(chuàng)新對企業(yè)成長的正向影響具有長期性效果;金融發(fā)展對企業(yè)成長的解釋程度最初同樣為0，隨著期數增加逐漸上升，整個過程中雖發(fā)生波動，但整個基本趨勢上升，到第十期金融發(fā)展對企業(yè)成長的解釋程度達到最大值2.58%，說明金融發(fā)展對企業(yè)成長的作用有限。

4? 結論與建議

4.1? 結論

科技創(chuàng)新、金融發(fā)展與企業(yè)成長存在顯著的協整關系。企業(yè)的成長伴隨著科技創(chuàng)新的發(fā)展而發(fā)展，同時，在關鍵的時期金融發(fā)展對企業(yè)成長也會起到支持作用?？萍紕?chuàng)新、金融發(fā)展與企業(yè)成長存在長期且較為穩(wěn)定的關系。

科技創(chuàng)新對企業(yè)成長有顯著的正向沖擊作用，金融發(fā)展對企業(yè)成長先有正向沖擊作用，隨后又變?yōu)樨撓驔_擊作用?？萍紕?chuàng)新對企業(yè)成長的脈沖響應值始終處于x軸上方，對企業(yè)成長有長期的正向沖擊作用。金融發(fā)展對企業(yè)成長的脈沖響應值先為正，隨著時間的發(fā)展后轉為負，對企業(yè)成長由正向沖擊作用轉為負向沖擊作用。

科技創(chuàng)新和金融發(fā)展對企業(yè)成長的影響存在一定滯后性。通過方差分解結果可以看到，科技創(chuàng)新和金融發(fā)展對企業(yè)成長的貢獻率第一期為0，隨后才開始上升。同時，企業(yè)成長受自身影響因素貢獻率高，科技創(chuàng)新對企業(yè)成長的影響較高，金融發(fā)展對企業(yè)成長的貢獻相對較小。

4.2? 建議

一是加大企業(yè)扶持力度，鼓勵企業(yè)轉型升級。同時，企業(yè)應當強化科技創(chuàng)新，通過科技創(chuàng)新引領企業(yè)成長，增強企業(yè)自身內在的驅動力，推動企業(yè)及時轉型升級。對于企業(yè)科技創(chuàng)新，政府應多通過稅收減免、項目扶持等政策給予全方位支持。

二是提升創(chuàng)新投入水平，加快創(chuàng)新成果轉化。企業(yè)應當將創(chuàng)新投入上升到戰(zhàn)略高度，堅持長期行為導向，有效發(fā)揮科技創(chuàng)新對企業(yè)成長的規(guī)模效應，促進企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。同時，應建立企業(yè)創(chuàng)新成果轉化體系，增強創(chuàng)新成果轉化效率。

三是完善金融支持政策，減輕企業(yè)杠桿壓力。應當完善金融支持政策，豐富企業(yè)融資類別，擴充融資渠道，最大程度滿足企業(yè)融資需求。同時，也要及時建立健全企業(yè)信息公開制度，提高信息公開質量，減輕金融杠桿對企業(yè)發(fā)展的壓力，提升企業(yè)融資能力。

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