科技金融政策促进科技企业发展的资源配置效率研究
——来自北京市的实证调查

成海燕1,徐治立1,张 辉2

(1.北京航空航天大学 公共管理学院;2.北京航空航天大学 计算机学院,北京100191)

摘 要:以北京市科技企业为调查对象,对科技金融政策促进企业发展的资源配置效率进行问卷调查分析,结果发现:各分项政策效率由高到低排序依次为财政补贴、金融监管、服务平台、税收优惠、科技保险、风险投资、科技担保、科技信贷政策;政策资源配置在不同产权类型、注册资本、行业类型、员工规模、资质类型、成立年限和年营业收入之间的均衡程度不同;政策激励偏重于创业明朗期和成熟期实力雄厚的企业、区级高技术企业以及国家战略扶持或市场需求较强行业,对创业危险期和成长转型期企业、市级高技术企业、风险较高行业激励性较弱。因此,建议政策优化时处理好以下关系:助强与扶弱、需求与供给、优先与平衡、创业与后劲、管制与放开、独立与协同。

关键词:科技金融政策;资源配置效率;科技企业发展;企业类型

Resource Allocation Efficiency of Science and Technology Finance Policy on Promoting the Development of Science and Technology Enterprises——based on an Empirical Survey in Beijing

Cheng Haiyan1,Xu Zhili1,Zhang Hui2

(1.School of Public Administration, Beihang University;2.School of Computer Science and Engineering,Beihang University, Beijing 100191, China)

AbstractTaking science and technology (S&T) enterprises in Beijing as the object of investigation, this paper conducts a questionnaire survey on the efficiency of resource allocation of S&T financial policy to promote enterprises' development.Research finds that efficiency of policies rank from high to low in the following sequence:fiscal subsidy,financial supervision, service platform,tax preferential,S&T insurance, venture investment, S&T guarantee and credit policies;the equilibrium degrees of resource allocation are different among different enterprises' kinds including ownership system, registered capital, industries type, employee size, qualifications type, established years and annual revenue;policy incentives focus on enterprises surviving in start-up stage and progressing in maturity stage, district high-tech enterprises, industries with national strategic supporting or strong market demand while incentives rarely on enterprises in start-up crisis stage and in growing stage, municipal high-tech enterprises and industries with higher risks.The following relationships should be handled in policy optimization: aiding the stronger and weaker, demand and supply, priority and balance, start-up and stamina, regulation and liberalization, independence and synergy.

Key Words:Science and Technology Financial Policy;Efficiency of Resource Allocation;Development of Science and Technology Enterprises;Types of Enterprises

收稿日期:2019-11-12

基金项目:国家重点研发计划项目(2017YFB1400200);国家社会科学基金项目(15BZZ073)

作者简介:成海燕(1975-),女,湖南长沙人,北京航空航天大学公共管理学院博士研究生,研究方向为科技政策;徐治立(1962-),男,博士,河南商城人,北京航空航天大学公共管理学院教授、博士生导师,研究方向为科技政策;张辉(1968-),男,北京人,博士,北京航空航天大学计算机学院教授、博士生导师,研究方向为科技资源共享和配置。

DOI10.6049/kjjbydc.Q201908978

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

中图分类号:F276.44

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2020)04-0119-10

0 引言

相比西方国家,我国科技金融及政策实施起步较晚。科技金融作为一个完整的词汇第一次出现在国家层面的政策中,是2006年国务院发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020年)》:搭建多种形式的科技金融合作平台,政府财政资金在资源配置中要发挥基础性作用。随后,各地方根据规划出台相关政策,如2010年10月北京市政府发布的《关于推进首都科技金融创新发展的意见》等。科技金融在国家宏观政策支持下得到了较快发展,已经成为创新驱动发展的“牛鼻子”,具有资源配置、风险管理、信息处理和监督管理等功能,政府资源配置、市场资源引导、创新创业激发均与其紧密相关[1]

马光荣[2]发现,好的制度既能提高企业内部资源配置效率进而提高企业微观生产率,也可以使投入要素更多地从低生产率企业流动到高生产率企业,从而提升企业之间的资源配置效率,反之亦然。那么,我国科技金融政策在促进科技企业发展、提高企业和企业间资源配置方面的效率如何呢?

1 文献综述

赵昌文[3]认为,科技金融是指促进科技开发、成果转化和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排,是一个由为科学和技术创新活动提供金融资源的政府、企业、市场、社会中介机构等主体及其在科技创新融资过程中的行为活动共同组成的体系,是国家科技创新体系和金融体系的重要组成部分。科技金融政策包括财政补贴、税收优惠、风险投资、科技信贷、科技保险、科技担保、服务平台政策、金融监管等分项政策,上述政策资源配置效率研究较多,可归为以下两个方面:

(1)我国各地区科技金融资源配置效率差异或影响因素(政策对象包括企业但不限于企业)。梅姝娥等[4]采用DEA模型分析我国内地15个副省级城市科技资源配置效率差异,Tobit 回归分析发现,政府财政支持起显著负向作用,政府财政教育支持等起显著正向作用;王聪等[5]利用超效率DEA模型测度和Tobit回归分析发现,京津冀科技资源配置效率存在显著地区性差异,产业结构和经济开放程度对不同阶段的资源配置效率具有显著影响;李俊霞等[6]基于2009—2016年中国内地27 个省区数据测算发现,科技金融资源配置效率整体未达到有效状态且地区差异大;孙志红等[7]实证研究发现,中西部地区科技金融资源配置效率整体较差且受管理无效率等环境因素影响。

(2)政策促进企业发展的资源配置效率或影响因素(政策对象仅限企业)。国外代表性相关研究如:Moll[8]认为,金融体制摩擦会导致资源误置;Restuccia & Rogerson[9]认为,坏的税收或补贴政策会使不同企业面临产品和要素价格差异,从而因资源误置问题产生损失;Lu & Yu[10]认为,税负率提升会使企业通过提升加成率水平进行税负转嫁,且加成率存在较大差异(资源配置扭曲较大);Hsieh & Klenow[11]基于企业微观数据预测比较美中企业TFP(全要素生产率)离散程度发现,美国企业间资源误置效率远低于中国;Guellec & Pottelsbergh[12]对17个国家或地区政府投入与企业R&D支出的关系研究发现,每资助企业R&D一美元会带动企业R&D投入1.7美元,但在达到一定阈值后下降;Wallsten[13]基于SBIR项目中企业数据回归结果得出相反结论,认为政府补助每增加一单位、企业R&D 投入则减少一个单位(挤出效应)。国内代表性研究成果有:苟琴等[14]基于世界银行对中国企业投融资环境调查数据分析发现,银行信贷配置在国有和非国有企业之间无显著差异,而与宏观金融环境和企业自身禀赋有关;徐思远等[15]基于1987—2010年省际面板数据回归分析认为,在国有和私营企业之间存在信贷歧视(集中在国企)而导致“双重拖累效应”(降低国有企业和民营企业效率、拖累整体经济效率);邹朋飞等[16]以2006—2014 年省际面板数据进行实证分析得出类似结论。

综上可知,不同区域科技金融资源配置效率存在差异,影响因素各异,不同政策类型对不同企业资源配置也存在差异(某些结论甚至相反),研究结果主要基于二手数据分析得出,基于一手调查数据的定量研究较少,尤其是基于不同政策类型对不同类型科技企业资源配置效率进行研究的文献鲜见。科技金融是促进技术、资本与企业家等创新要素深度融、聚合的经济范式[17],具有阶段性和权变性。因此,结合政策主要目标群体(科技企业)研究科技金融发展较好地区(北京)的资源配置效率具有较强的针对性与现实性。本文通过调查北京市科技企业对政策资源配置效率的评价,研究政策在不同类型科技企业之间的效率差异,探讨内在原因并提出政策建议。

2 数据来源与研究方法

本文以北京市科技企业为调查对象,于2018年4月到2019年1月对北京中小科技企业进行问卷调查(随机抽样),调查问卷内容主要分为3个部分:一是个人及所属企业基本情况,其中企业基本情况包括:资质类型(分为国家级高技术企业、市级高技术企业、区级技术企业和其它类型企业,以下分别简称为“国家级、市级、区级和其它资质”)、产权性质(分为国有、私有、混合、集体、中外合资、外资)、行业类型(借鉴《中国统计年鉴》分类标准,按企业产品或服务分为医药、航空航天器及设备、计算机及办公设备、电子及通信设备、医疗仪器设备及仪器仪表和其它行业)、成立年限、注册资本、年营业收入和员工规模(在借鉴中国企业规模划分标准的基础上进一步细分);二是对总体科技金融政策和各分项政策(财政补贴、税收优惠、风险投资、科技信贷、科技保险、科技担保、服务平台和金融监管政策)促进企业发展的资源配置效率打分,评分按“非常低、比较低、一般、比较高、非常高”分别计为“1、2、3、4、5”分(李克特5度量表);三为开放性问答题,如“政策是否对本企业发展起过关键性作用(从无到有、扭亏为盈或起死回生,如有请举例介绍)”、“本企业认为最好或最差的政策及原因”、“目前企业发展瓶颈和所需政策、政策不足”等。正式调查问卷(不包括预调查问卷)共1 542份,剔除无效问卷68份,有效问卷为1 474 份,有效回收率为95.6%(见表1)。利用SPSS 21.0对调查问卷评分进行单因素方差分析(One-Way ANOVA)(方差齐性检验、F检验,若F检验结果表明有显著差异,则进行事后检验的多重比较,事后检验LSD法较为灵敏但不够严谨,Bonferroni法和Tukey HSD法较为严格。因此,在显著度较高的情况下,一般选择后两者),比较科技金融政策在企业不同类型(7个因素)之间的资源配置效率差异及原因并提出政策建议。

表1 调查样本描述性统计结果

分类指标样本量百分比 分类指标样本量百分比性别男74350.4行业类型医药745 女73149.6航空、航天器及设备815.5年龄20岁及以下130.9计算机及办公设备29720.1 21~30岁56338.2电子及通信设备33322.6 31~40岁59540.4医疗仪器设备及仪器仪表1067.2 41~50岁22715.4其它行业58339.6 51~60岁694.7产权性质国有1177.9 60岁以上70.5私营115478.3教育程度小学及以下20.1集体332.2 初中100.7混合674.5 高中或中专503.4中外合资543.7 大学94764.2外资493.3 硕士41628.2注册资本(元)低于50万元956.4 博士及以上493.350万≤C<100万元1288.7职务高层管理者22915.5100万≤C<300万元21214.4 中层管理者38826.3300万≤C<1000万元19713.4 基层管理者34223.21000万≤C<2000万元30420.6 普通员工51534.92000万≤C<1亿元29219.8岗位技术岗位37625.51亿≤C<10亿元16511.2 财务岗位21214.410亿元以上815.5 行政岗位48132.6成立年限1年以内845.7 营销岗位30320.61年≤Y<3年24516.6 其它岗位1026.93年≤Y<5年25917.6企业资质国家级高技术企业69547.25年≤Y<10年31821.6 市级高技术企业1771210年≤Y<15年22415.2 区级高技术企业18412.515年≤Y<20年16311.1 其它41828.4Y≥20年18112.3员工规模1~9人15810.7年营业收入(元)低于50万元18712.710~19人15110.250万≤S<100万元1208.120~49人22715.4100万≤S<300万元17511.950~99人26117.7300万≤S<1000万元21514.6100~299人25417.21000万≤S<2000万元15110.2300~999人24716.82000万≤S<1亿元25817.51000~2000人503.41亿≤S<4亿元16511.2≥2000人 1268.54亿元≤S<10亿元755.110亿元以上1288.7

3 统计分析结果

3.1 科技金融政策资源配置效率总体评分

从表2看出,总体科技金融政策资源配置效率评分均值为3.60。各类子政策中,均值最高的是财政补贴政策(3.69),为第一等级;其次是金融监管政策(3.64)、服务平台政策(3.63)、税收优惠政策(3.62),为第二等级;科技保险政策(3.59)、风险投资政策(3.58)、科技担保政策(3.57)、科技信贷政策(3.56,得分最低)为第三等级。税收优惠政策和科技保险政策标准差最大(0.928),离散程度最大;金融监管政策标准差最小(0.912),离散程度最小。

3.2 各分项政策资源配置效率单因素方差分析

(1) 财政补贴政策的资源配置效率。方差齐性检验和F检验结果表明,差异不显著的因素有资质类型(F检验结果显著性水平P=0.380>0.05)、行业类别(P=0.118>0.05)、产权性质(P=0.172>0.05)、注册资本(P=0.187>0.05)(下文略去>0.05的P值数据)。

不同成立年限之间的差异极其显著(P=0.000<0.001,见表3),事后检验(Bonferroni法)多重比较结果见表4,成立3年≤Y<5年的科技企业评分最高,显著高于1年≤Y<3年、5年≤Y<10年、10年≤Y<15年(评分最低)、15年≤Y<20年、Y≥20年的科技企业(P值分别为0.007,0.000,0.000,0.046,0.004<0.05),均值见图1。

不同年营业收入和员工规模(P值分别为0.011,0.015<0.05)之间的差异显著:评分最高的是年收入为100万元≤S<300万元、10亿元以上企业,最低的两个是年收入50万元≤S<100万元和50万元以下小微企业,均值见图2。事后检验多重比较结果(Tukey HSD法)表明:年收入50万元以下科技企业评分显著低于100万≤S<300万元科技企业;员工规模20~49人和2 000人以上企业评分最高,20~49人企业评分显著高于200~999人企业(评分最低),均值见图3。

表2 科技金融整体与各类子政策得分

项目科技金融政策(整体) 各分项政策财政补贴政策税收优惠政策风险投资政策科技信贷政策科技保险政策科技担保政策服务平台政策金融监管政策N1 4741 4741 4741 4741 4741 4741 4741 4741 474均值3.603.693.623.583.563.593.573.633.64标准差0.9060.9100.9280.9230.9170.9280.9270.9150.912最小值111111111最大值555555555

图1 成立年限与财政补贴政策资源配置效率均值

图2年 营业收入与财政补贴政策资源配置效率均值

图3 员工规模与财政补贴政策资源配置效率均值

(2) 税收优惠政策的资源配置效率。差异不显著因素有资质类型、行业类别、产权性质、注册资本。差异显著因素有:不同成立年限之间差异极其显著(P=0.000<0.001),不同年营业收入、员工规模之间的差异显著(均为P=0.004<0.05),事后检验(Bonferroni法)多重比较结果表明:成立3年≤Y<5年的企业评分最高,显著高于1年≤Y<3年、5年≤Y<10年、10年≤Y<15年(评分最低)、Y≥20年的企业;年营业收入50万元≤S<100万元企业(评分最低)评分显著低于10亿以上(评分最高)企业;员工规模100~299人(均值最高)评分显著高于50~99人(均值最低)科技企业。

(3)风险投资政策的资源配置效率。差异不显著因素有行业类别、产权性质、注册资本、员工规模。差异显著的因素有:不同资质类型、成立年限之间的差异极其显著(均为P=0.000<0.001),不同年营业收入之间的差异显著(P=0.011<0.05)。事后检验(Bonferroni法)多重比较结果表明:市级资质企业(评分最低)评分显著低于区级(评分最高)、国家级和其它资质企业;成立3年≤Y<5年的企业评分最高,显著高于1年≤Y<3年、5年≤Y<10年、10年≤Y<15年(评分最低)、15年≤Y<20年、Y≥20年的企业;年收入100万元≤S<300万元(评分最高)企业评分显著高于50万元以下和1亿≤S<4亿元(两者评分最低)企业。

(4) 科技信贷政策的资源配置效率。除产权性质因素无显著差异外,其它因素差异显著:不同成立年限、年营业收入之间的差异极其显著(P=0.000<0.001),不同资质类型、行业类型、注册资本、员工规模(P值分别为0.005,0.012,0.002,0.011<0.05)差异显著。事后检验(Bonferroni法)多重比较结果表明:市级资质企业(评分最低)评分显著低于区级(评分最高)和国家级资质企业,均值见图4;航空航天器及设备业(评分最高)评分显著高于计算机及办公设备业(评分最低)、电子及通信设备业和其它行业,均值见图5;成立3年≤Y<5年企业评分最高,显著高于1年≤Y<3年、5年≤Y<10年、10年≤Y<15年(评分最低)、Y≥20年企业,成立5年≤Y <10年企业评分显著低于3年≤Y<5年企业但显著高于10年≤Y <15年企业,均值见图6;年收入10亿元以上企业(评分最高)评分显著高于50万元以下、50万元≤S<100万元(评分最低)企业,100万元≤S<300万元企业评分显著高于50万元≤S<100万元企业,均值见图7;注册资本50万元≤S<100万元企业(评分最低)评分显著低于50万元以下、10亿元以上(评分最高)企业,均值见图8;员工规模≥2 000人企业(评分最高)评分显著高于10~19人(评分最低)企业,均值见图9。

表3 ANOVA计算结果

类别平方和df均方F显著性组间31.90765.3186.5730.000组内1 186.9141 4670.8091 218.8201 473

(5) 科技保险政策的资源配置效率。差异不显著的因素有:产权性质、注册资本、员工规模。差异显著的因素有:不同资质类型、成立年限之间的差异极其显著(P=0.000<0.001),不同行业类别、营业收入之间差异显著(P值分别为0.016,0.002<0.05)。事后检验(Bonferroni法或Tukey HSD法)多重比较结果表明:区级资质企业(评分最高)评分显著高于国家级、市级(评分最低)和其它资质企业,其它资质企业评分显著高于市级但显著低于区级资质企业;医疗仪器设备及仪器仪表业评分显著高于其它行业(评分最低);成立3年≤Y<5年企业评分最高,显著高于1年≤Y<3年、5年≤Y<10年、10年≤Y<15年(评分最低)、Y≥20年企业;营业收入100万元≤S<300万元企业(评分最高)评分显著高于50万元以下企业(评分最低)。

表4 多重比较结果(Bonferroni法)

(I) 成立年限(J) 成立年限均值差 (I-J)标准误显著性95% 置信区间下限上限1年以内1年≤Y<3年-0.0270.1141.000-0.370.323年≤Y<5年-0.3140.1130.114-0.660.035年≤Y<10年0.0100.1101.000-0.330.3510年≤Y<15年0.1820.1151.000-0.170.5315年≤Y<20年-0.0380.1211.000-0.410.33Y≥20年0.0140.1191.000-0.350.381年≤Y<3年1年以内0.0270.1141.000-0.320.373年≤Y<5年-0.287*0.0800.007-0.53-0.045年≤Y<10年0.0370.0761.000-0.200.2710年≤Y<15年0.2080.0830.258-0.040.4615年≤Y<20年-0.0120.0911.000-0.290.27Y≥20年0.0410.0881.000-0.230.313年≤Y<5年1年以内0.3140.1130.114-0.030.661年≤Y<3年0.287*0.0800.0070.040.535年≤Y<10年0.324*0.0750.0000.100.5510年≤Y<15年0.496*0.0820.0000.250.7515年≤Y<20年0.276*0.0900.0460.000.55Y≥20年0.328*0.0870.0040.060.595年≤Y<10年1年以内-0.0100.1101.000-0.350.331年≤Y<3年-0.0370.0761.000-0.270.203年≤Y<5年-0.324*0.0750.000-0.55-0.1010年≤Y<15年0.1710.0780.610-0.070.4115年≤Y<20年-0.0490.0871.000-0.310.22Y≥20年0.0040.0841.000-0.250.2610年≤Y<15年1年以内-0.1820.1151.000-0.530.171年≤Y<3年-0.2080.0830.258-0.460.043年≤Y<5年-0.496*0.0820.000-0.75-0.255年≤Y<10年-0.1710.0780.610-0.410.0715年≤Y<20年-0.2200.0930.370-0.500.06Y≥20年-0.1680.0901.000-0.440.1115年≤Y<20年1年以内0.0380.1211.000-0.330.411年≤Y<3年0.0120.0911.000-0.270.293年≤Y<5年-0.276*0.0900.046-0.550.005年≤Y<10年0.0490.0871.000-0.220.3110年≤Y<15年0.2200.0930.370-0.060.50Y≥20年0.0520.0971.000-0.240.35Y≥20年1年以内-0.0140.1191.000-0.380.351年≤Y<3年-0.0410.0881.000-0.310.233年≤Y<5年-0.328*0.0870.004-0.59-0.065年≤Y<10年-0.0040.0841.000-0.260.2510年≤Y<15年0.1680.0901.000-0.110.4415年≤Y<20年-0.0520.0971.000-0.350.24

注:*均值差的显著性水平为0.05

图4 资质类型与科技信贷政策资源配置效率均值

图5 行业类别与科技信贷政策资源配置效率均值

图6 成立年限与科技信贷政策资源配置效率均值

图7 年营业收入与科技信贷政策资源配置效率均值

(6) 科技担保政策的资源配置效率。 除产权性质之间无显著差异外,其它因素差异显著:不同成立年限、员工规模之间的差异极其显著(P分别为0.000,0.001≤0.001),不同资质类型、行业类别、年营业收入、注册资本之间(P值分别为0.002,0.024,0.002,0.014<0.05)的差异显著。事后检验(Bonferroni法)多重比较结果表明:市级资质企业(评分最低)评分显著低于国家级、区级资质(评分最高)和其它资质企业,均值见图10;航空、航天器及设备业(评分最高)评分显著高于其它行业(评分最低),均值见图11;成立3年≤Y<5年企业(评分最高)评分显著高于1年≤Y<3年、10年≤Y<15年(评分最低)企业,均值见图12;年收入10亿元以上企业评分最高,显著高于50万元以下、50万元≤S<100万元企业(评分最低),100万元≤S<300万元企业评分显著高于50万元≤S<100万元企业,均值见图13;注册资本1亿元≤S<4亿元企业评分显著高于50万元≤S<100万元(评分最低)企业,均值见图14;员工规模≥2000人企业(评分最高)评分显著高于10~19人(评分最低)企业,均值见图15。

图8 注册资本与科技信贷政策资源配置效率均值

图9 员工规模与科技信贷政策资源配置效率均值

图10 资质类型与科技担保政策资源配置效率均值

图11 行业类别与科技担保政策资源配置效率均值

图12 成立年限与科技担保政策资源配置效率均值

(7) 服务平台政策的资源配置效率。差异不显著的因素有:产权性质、注册资本。差异显著因素有:不同资质类型、成立年限之间的差异极其显著(P=0.000<0.001),不同行业类别、年营业收入、员工规模之间的差异显著(P值分别为0.047,0.003,0.011<0.05)。事后检验(Bonferroni法或LSD法)多重比较结果表明:区级资质企业(评分最高)评分显著高于国家级、市级资质企业(评分最低),其它资质企业评分显著高于市级资质企业;医疗仪器设备及仪器仪表业和航空航天器及设备业评分领先,前者评分显著高于计算机及办公设备业、电子通信及设备业和其它行业,后者评分显著高于计算机及办公设备业(评分最低)和其它行业;成立3年≤Y<5年企业(评分最高)评分显著高于1年≤Y<3年、5年≤Y<10年、10年≤Y<15年(评分最低)、Y≥20年企业;年营业收入100万元≤S<300万元企业评分最高,显著高于50万元以下、50万元≤S<100万元企业(评分最低)。员工规模在20-49人、100-299人和2 000人及以上企业(评分排前三)评分均显著高于50-99、300-999人(后两者评分最低)企业。

(8) 金融监管政策的资源配置效率。差异不显著的因素有产权性质、行业类别、注册资本、员工规模。差异显著因素有:不同成立年限之间的差异极其显著(P=0.000<0.001),不同资质类型、年营业收入之间差异显著(P值分别为0.004,0.007<0.05)。事后检验(Bonferroni法或Tukey HSD法)多重比较结果表明:市级资质企业(评分最低)评分显著低于国家级、区级资质(评分最高)和其它资质企业;成立3年≤Y<5年企业(评分最高)评分显著高于1年≤Y<3年、5年≤Y<10年、10年≤Y<15年(评分最低)、15年≤Y<20年、Y≥20年企业;年营业收入100万元≤S<300万元企业评分最高,显著高于50万元≤S<100万元(评分最低)、1亿元≤S<4亿元企业。

图13 年营业收入与科技担保政策资源配置效率均值

图14 注册资本与科技担保政策资源配置效率均值

图15 员工规模与科技担保政策资源配置效率均值

4 分项政策资源配置效率差异及原因分析

各分项政策中,财政补贴政策的资源配置效率评分最高,这与首都在政治资源、财政资源、社会资源等方面的优势有关。《北京市中长期科学和技术发展规划纲要(2008-2020)》明确指出,持续增加财政科技投入,确保财政用于科学技术的经费增长幅度大于财政经常性收入增长幅度,进一步加大对科技型中小企业技术创新资金扶持力度。2010年,北京市首次提到科技金融创新中心,并树立了成为具有国际影响力的科技金融创新中心的目标[18]。金融监管政策排名第二的原因在于,近年来我国反腐一直处于高压态势且为预防金融危机加大了金融监管力度(北京正探索推动以“监管沙盒”为核心的金融科技监管创新试点)。服务平台排名第三,与北京资源优势和大力建设服务平台有关,评分略高于税收优惠政策。科技保险、风险投资、科技担保、科技信贷政策评分较低,与上述政策起步晚、发展不成熟有关,具体分析如下:

(1)财政补贴政策偏重于成立3~5年、营业收入100万元~300万元企业,忽略了成立1~3年且营业收入50万元以下企业,对20~49人的小微企业扶持力度显著大于200~999人成长期中型企业。科技企业生命周期可分为创业期(种子期和初创期)、成长期、成熟期,成立年限、年营业收入、员工规模是其外在表征。成立1~3年企业处于生存艰难期,即使是被誉为“中国硅谷”的中关村企业创业前3年的平均利润也处于亏损状态[19]。徐思远[15]指出,我国中小企业平均寿命较短,存活期约2.5年。成立1~3年、年营业收入50万元以下或50万元~100万元的科技企业,扣除营业成本后基本呈亏损或微利状态,处于生死存亡期(下文简称为“创业危险期企业”),成立3~5年、年营业收入100万元~300万元企业则刚走出“死亡之谷”,成为发展前景较为明朗的企业(下文简称为“创业明朗期企业”),政策对前者(财政需求往往最迫切)的补贴力度较小。某些中小企业资金支持政策对资质、成立年限、营业收入、员工规模等方面有限制,创业危险期企业和某些成长期中型企业很难满足标准,如《中科园发〔2018〕12号》研发费用补助规定条件为:区级资质、成立时间≤5年、营业收入<1000万元、100人以下等(200~999人成长期企业最后一条不符)。当然,“双创”(创新创业)政策向小微企业倾斜(20~49人规模),如《京政发[2012]40号》明确规定:加强对小型微型企业产品的政府采购(预算金额在300万元(含)以下的政府采购项目,应当从小型微型企业采购;预算金额超过300万元的政府采购项目,在同等条件下优先从小型微型企业采购)。

(2)税收优惠政策侧重于创业明朗期、年收入10亿元以上成长期/成熟期、100~299人规模企业,而对创业危险期、成立10~15年成长期、50~99人小型企业的支持力度不够。究其原因,一是后者收入甚微或亏损,企业所得税优惠收效甚微;二是税收优惠政策不够完善,如税种单一且未与其它政策工具有效协同等,调节杠杆作用有限。正如问卷编号为HD00020105的受访者所说:一般创业公司因为无收入和固定资产,基本享受不到上述税收优惠,产生马太效应。

(3)风险投资政策更偏重于区级资质、创业明朗期企业,而对市级资质、创业危险期和某些成长期企业(营业收入1亿≤S<4亿元)的扶持力度不够。原因在于:近年来,我国高度重视科技园区的引领示范作用,中关村科技园区是我国体制机制创新最成功的试验基地(2017年营业收入达5.3亿元,全国遥遥领先,几乎是第二名的3倍[20]),园区建设和政策优惠在国内属优先级,如《关于促进中关村高新技术企业发展的若干意见》规定:纳入中关村科技园区统计范围的某4类企业可以分别享受国家、市级和本园区有关扶持政策(相当于三重优惠)。创业明朗期企业从激烈市场竞争中杀出重围,潜力被市场青睐自不用说。市级高技术企业既无国家级顶级资质,又无区级资质的地域优势,且不一定具有其它类型受风险投资最青睐的获利潜力,其地位尴尬,故评分最低。因此,政策如何引导、激励市场风险投资注入到资金最短缺、融资渠道最缺乏的创业危险期企业和成长扩张期企业是个难点。

(4)科技信贷政策效率除产权性质外的6个比较因素均显著不均衡(排名最末),政策偏重于区级资质、航空航天器及设备业、注册资本10亿元以上、规模2 000人以上、创业明朗期企业和营业收入10亿元以上成长期/成熟期企业,而对市级资质、计算机及办公设备业等3个行业、注册资本50万元~100万元、创业危险期、规模10~19人、成立10~15年成长期企业资源配置效率较低。近年来,航空航天器及设备业由于国防战略需要,成为《中国制造2025》长远战略规划的重点扶持领域,有国家信用支撑,资源配置较好。计算机及办公设备业和电子及通信设备业对核心技术创新要求高,技术更新周期短、淘汰率高,其它行业则多为跨学科或行业交叉领域(如信息化学品制造、新能源、节能环保等),不稳定性高,均为风险更高行业。创业危险期企业在财务、抵押物、信用方面等级方面远远弱于实力雄厚的成熟期企业(注册资本/营业收入10亿元以上),故信贷机构为规避金融风险(烂账坏账等)而惜贷、拒贷。政策若对上述外在指标过分倚重(尤其是注册资本和员工规模以越大越好为参考标准)而忽略企业内在潜质和信用,就会本末倒置。正如编号为HD00120347的受访者直言:成效最差的我认为是科技信贷政策,因为企业初创期是需要资金的时候,往往得不到或只能得到较小的信贷额度;企业规模发展起来之后,不太需要资金的时候,却能够获得很大的信贷支持。

(5)科技担保政策与科技信贷政策类似(6个因素显著不均衡)但比后者略好,原因在于:行业类型方面,前者在计算机及办公设备业和电子及通信设备业资源配置上较均衡,只有其它行业较差(后者是这3个行业都差),前者更偏重于注册资本1亿元≤S<4亿元企业,而科技信贷政策更偏重10亿元以上企业。科技担保机构是科技贷款市场的需求方和供给方之间减少信息不对称的中介,但目前政策引导激励不够,担保机构数量、规模和管理水平远远不如保险机构,且因信用体系未建立、信息严重不对称,担保公司不敢轻易承保。

(6)科技保险政策更偏重于区级资质、医疗仪器设备及仪器仪表业(与人民生活水平提高、医疗保健市场需求增加以及政府新医改政策支持有关)、创业明朗期企业,而对市级资质、其它行业、创业危险期、成立10~15年成长转型期企业支持力度较小,比科技信贷/科技担保政策略好体现在:注册资本和员工规模方面比较均衡,无显著差异;信息对称较好,如《中关村示范区信用保险及贸易融资扶持资金管理办法》:按照先付后贴原则,依据保险机构承保的企业应收账款情况为企业提供资信调查费补贴和保费补贴,依据银行提供的贸易融资贷款情况为企业提供贷款利息补贴,补贴比例均有明确实施规定(如对获得保险公司承保的企业资信调查费给予50%的补贴)。

(7)服务平台政策偏重于区级资质、医疗仪器设备及仪器仪表业和航空航天器及设备业、创业明朗期企业,而对市级资质、计算机及办公设备业等行业、创业危险期、成立10~15年的成长期企业支持力度较小。由于不同行业中的大中小微型企业具体划分标准不同,规模为50~99人和300~999人企业资源配置效率最低,可能与某些特定行业成长期企业的市场推广或产业化有关,如编号为HD00120246、HD00230290的受访者坦言,最大的瓶颈是新产品问世及市场推广,需要一些新产品推广支持平台和渠道;编号HD00190173的受访者提出,希望政策向战略新兴产业倾斜,加强产业服务平台政策支持。

(8)金融监管政策更偏重于区级资质、创业明朗期企业,而对市级资质、创业危险期和成立10~15年、营业收入1亿元≤S<4亿元成长期企业资源配置效率偏低。编号HD2001099的受访者认为,企业目前最大的瓶颈在于资金不足,融资难,转型过程不太顺利;编号HD2001022的受访者表示,上市难,希望加快上市进程。可见,我国资本市场监管制度不成熟,资本市场波动大和流动性较差(准入和退出市场机制不够有序、流畅),有时陷入“一管就死、一放就乱”的尴尬境地。

5 结论与建议

5.1 结论

北京科技金融政策整体评分均值为3.60分,各分项政策均值在3.56~3.69,均属中等水平(满分为5分),还有较大的改进和提升空间。各分项政策从高到低排序为财政补贴、金融监管、服务平台、税收优惠、科技保险、风险投资、科技担保、科技信贷。资源配置效率在不同产权类型之间最为均衡(各分项政策均无显著差异),在不同注册资本之间较为均衡(除科技信贷和科技担保政策外),在不同行业类型和员工规模之间不均衡(4个分项政策不均衡,行业以航空航天器及设备业和医疗仪器设备及仪器仪表业占优,员工规模随不同政策呈多极化评价),在不同资质类型之间很不均衡(除财政补贴和税收优惠政策外,均为区级资质最高、市级最低),在不同成立年限和年营业收入之间最不均衡(各分项政策均为成立3~5年企业评分最高,10~15年企业最低,不同年营业收入企业则随不同的政策类型呈多极化评价)。总体而言,政策激励侧重于创业明朗期企业和成熟期实力雄厚的企业、区级资质企业、国家战略扶持或市场需求较强的行业企业,但对创业危险期、成长转型期、市级资质、风险较高行业企业激励性较弱,资源配置较差。

5.2 建议

(1)助强与扶弱。作为资源配置工具,好政策既需“锦上添花”亦能“雪中送炭”,且雪中送炭更重要。创业危险期企业资金紧张、资源稀缺,最急需政策扶助,但在各分项政策中资源配置效率均为最低。政策做到了“助强”,但没做到“扶弱”。当然,政策在激励企业内生力成长的同时,不能助长企业“坐拿等要”的惰性(过度补贴并不可取)。因此,可借鉴美国经验:《中小企业投资法案》授权中小企业管理局审批中小企业投资公司(SBIC),激励其与政府共同为新创业企业和成长扩张期企业提供风险资本(1958-1969年,资金55.88%投入到3年以内的创业企业,如苹果、康柏、联邦快递等就此发展壮大)[3]。针对创业危险期企业基本享受不到所得税优惠问题,美国对种子期和初创期企业侧重于事前扶持——对企业R&D经费实施税款抵扣和减免所得税双重优惠。若企业当年亏损,则允许减免税额和R&D扣除往前追溯3年,往后结转7年,费用扣除最长可顺延15年[3]。我国现有政策优惠是可往后结转10年且无追溯期,可适当加大优惠力度。

(2) 需求与供给。由于生命周期、行业类型以及企业政策需求不同,只有对症下药,才能提高资源配置效率。例如,创业危险期企业最脆弱,只有依靠企业自身能力和整个制度环境才能化解生存危机。资金短缺需贷款但资质不够,需要科技担保和科技保险但信用体系尚未建立,有了好产品但缺乏展示和推广平台。成立10~15年成长期/成熟期企业(各分项政策中评分均最低)需要上市融资、企业转型,但我国资本市场准入和退出机制尚未成熟,加上政策时滞性,因而建议加强前瞻性,把握政策需求,实现供需精准对接,加强政策落实。

(3)优先与平衡。区级高技术企业地处政策试点、优先发展的中关村科技园区,具有引领示范作用。但不能过于厚此薄彼,政策试点成功后应及时惠及园区外企业:既要优先发展国家战略需要行业(航空航天器及设备业)或市场需求巨大行业(医疗仪器设备及仪器仪表业),也需激励其它“较冷”行业(计算机及办公设备制造业和电子通信及设备制造业和其它新兴行业)发展。任何行业如果没有核心技术竞争力都会挨打,如中兴被美国制裁事件就是前车之鉴,制度环境既要宽容“赚快钱”行业施展身手,更应该激励更多企业像华为那样坐得几十年冷板凳,踏实搞研发为国争光,这样才能使优先发展领域“一马当先”,众多领域“万马奔腾”。

(4)创业与后劲。自2015年国务院《关于大力推进大众创业万众创新若干政策措施的意见》发布以来,北京市政府大力推进“双创”政策并取得良好成效,尤其是创业明朗期科技企业效率显著高于其它所有成立年限的科技企业。值得一提的是,成立一年以内的初创企业由于双创政策支持(如孵化器等扶持政策),凭借自筹资金尚能满足基本运转,故与其它成立年限企业效率差异不显著。但成立10~15年企业在所有分项政策中评分最低(政策盲点之一),即政策注重创业明朗期企业,严重忽略创业危险期企业和成立年限较长的成长期/成熟期企业尤其是转型期企业,故可能导致企业因发展后劲不足而停滞不前或进入衰退期。因此,建议政策重心向创业危险期“前移”和向生长期/成熟期“后移”,激励更多企业成为“绩优股”并占领国际竞争的制高点。

(5)管制与放开。无论是各项优惠政策门槛,还是资本市场准入和退出机制,都需要把握“管制”和“放开”的度:设置门槛太高会使政策受众面缩小(如编号为HD00220185受访者呼吁“放宽企业成立年限和营业收入限制,鼓励投入研发创新”)而影响效率,对失信企业或经营者过于宽容、缺乏严惩则不利于营造诚信的经营环境。就科技保险/科技担保/科技信贷政策来说,是一种灵活性比较强但对信息对称要求高的政策工具(Moro、Fink & Maresch[21]认为,降低信息不对称与获得的短期信贷量正相关,不对称每降低一级可以提高 12%的信贷额),因而尽快推进社会信用体系建设并落实,建立一个跨地区、跨行业、跨领域、公开、透明的企业和个人信用体系库,对失信者严加惩戒,对信用好的企业敢担保、敢保险、敢适度放开贷款额,就能使很多“管放”问题迎刃而解。

(6)独立与协同。根据协同创新等理论和发达国家实践经验,各类政策工具协同配合、取长补短能提高资源配置效率。 所得税优惠能有效增加企业收入,但对亏损初创企业的作用不大。财政补贴政策见效快,但若过度补贴,可能导致国家财政投入大产出小,造成资源浪费。日本的经验是将税收优惠、政府补贴和低息贷款相结合,对高技术产业实行税收优惠和特别折旧制度并给予政府补贴;对用于购置技术开发的资产免征7%的税金,企业研发活动可以获得低息贷款,一旦研发失败,只需归还本金,无需支付利息[22]。美国科技担保和科技信贷政策协同经验是:建立全国性、区域性和社区性3个层次的中小企业信用担保体系,依托中小企业管理局(SBA)执行,为初创企业提供多种担保方式和担保种类,有效引导商业银行为其提供贷款[23]。目前,北京市虽已建立市级、区级科技型小微企业融资担保机构,但担保机构少、门槛高、操作性不强,企业基本用不上,政策协同优化还有很长的路要走。

参考文献:

[1] 张明喜,魏世杰,朱欣乐.科技金融:从概念到理论体系构建[J].中国软科学,2018(4): 31-42.

[2] 马光荣.制度、企业生产率与资源配置效率——基于中国市场化转型的研究[J].财贸经济,2014(8):104-114.

[3] 赵昌文,陈春发,唐英凯.科技金融[M].北京:科学出版社,2009.

[4] 梅姝娥,陈文军.我国副省级城市科技资源配置效率及影响因素分析[J].科技管理研究,2015(6):64-68.

[5] 王聪,朱先奇,刘玎琳,等.京津冀协同发展中科技资源配置效率研究——基于超效率DEA-面板Tobit两阶段法[J].科技进步与对策,2017(19):47-52.

[6] 李俊霞,温小霓.中国科技金融资源配置效率与影响因素关系研究[J].中国软科学, 2019(1): 164-174.

[7] 孙志红,王红星.我国中西部地区科技金融资源配置效率研究[J].财会月刊,2018(12):3-8.

[8] MOLL,BENJAMIN.Productivity losses from financial friction:can self-financing undo capital misallocation[M].Chicago:ProQuest Dissertations Publishing,2012.

[9] RESTUCCIAD,RROGERSON.Policy distortions and aggregate productivity with heterogeneous plants[J].Review of Econonmic Synamics.2008,11(4):707-720.

[10] LUY, YUL.Trade liberalization and markup dispersion: evidence from China's WTO accession[J].American Economic Journal: Applied Economics,2015,7(4): 221-253.

[11] HSIEH C, PJKLENOW.Misallocation and manufacturing TFP in China and India[J].Quarterly Journal of Economics, 2009, 92(4):1403-1448.

[12] GUELLEC D,POTTELSBERGHEB.The impact of public R&D expenditure on business R&D[R].The OECD DSTI Working papers,2000.

[13] WALLSTEN S.The effect of government-industryR&D programs on private R&D:the case of the small business innovation research program[J].Rand Journal of Economics,2000(31):82-100.

[14] 苟琴,黄益平,刘晓光.银行信贷配置真的存在所有制歧视吗[J].管理世界.2014(1):16-26.

[15] 徐思远,洪占卿.信贷歧视下的金融发展与效率拖累[J].金融研究,2016(5): 51-64.

[16] 邹朋飞,刘佳,谢凤鸣.信贷资源配置影响经济增长的机制——基于2006—2014年动态面板数据的实证研究[J].金融论坛,2016(8): 33-41.

[17] 房汉廷.科技金融本质探析[J].中国科技论坛,2015(5) : 5-10.

[18] 唐五湘,饶彩霞,程桂枝.北京市科技金融政策文本量化分析[J].科技进步与对策,2013(9):56-61.

[19] 成海燕,徐治立.科技企业生命周期的创新特征及政策需求[J].河南师范大学学报(哲学社会科学版),2017(3):88-94.

[20] 国家统计局.中国统计年鉴2018 [EB/OL].[2019-10-01].http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2018/indexch.htm

[21] MORO A, FINK M, MARESCH D.Reduction of information asymmetry and credit access for small and medium-sized enterprises[J].Journal of Financial Research, 2015,38(1):121-143.

[22] 万军.战略性新兴产业发展中的政府定位——日本的经验教训及启示[J].科技成果纵横,2010(13):13-16.

[23] 刘慧.促进战略性新兴产业发展的金融支持研究[D].济南:山东大学,2014.

(责任编辑:张 悦)