基于VAR模型对企业自主创新与资本市场的研究

基于基于 VAR 模型对企业自主创新与资本市场的研究模型对企业自主创新与资本市场的研究 摘要摘要 企业自主创新是未来我国经济转型的根本 也是保持我国经济持续发展的原动 力 在推动企业自主创新模式的选择上 是依靠外部投资 如政府投入 商业银行融资 还是依靠企业自筹为主 这又是理论与实践关注的重点 在国际上同时有成功或失败的案 例可循 这就在我国企业自主创新的路径选择时 提出了一个关键的问题 因此 本文通 过实证研究 希望可以得出比较明确的结论 关键词关键词 企业自主创新 资本市场 实证检验 一 引言一 引言 在知识经济深入发展 经济全球化进程不断加快的时代背景下 现代经济社会的发展 越来越依赖于新技术的开发与应用 传统的以资源投入为主的企业发展战略已逐渐不能适 应新的经济发展环境 企业要想在激烈的国内外市场竞争中赢得一席之地 就必须拥有自 主知识产权 努力提高自主创新能力 正如哈佛大学谢勒研究所提出的 技术创新是经济增长最核心的动力 因此 未来 经济的关键问题就是能否维持强有力的技术进步 二 企业自主创新的宏观分析二 企业自主创新的宏观分析 我国在经济发展的过程中 始终注重科技进步对于经济的推动作用 早在 1978 年 改 革开放之初 邓小平就发表了 科学的春天 揭开了科技兴国的序幕 1999 年 我国召 开的全国技术创新大会上 提出了要努力在科技进步与创新上去的突破性进展 2005 年 10 月 11 日颁布的 中共中央关于制定国民经济和社会发展第十一个五年规划的建议 再次指 出 必须提高自主创新能力 2006 年 2 月 9 日 中共中央 国务院同时发布决定 公布 施行 国家中长期科学和技术发展规划纲要 2006 2020 突出强调了 企业成为自主创 新的主体 的目标 明确了要推动企业特别是大企业建立研发机构 同时在财税政策和建 立研发平台上给企业大力支持 我国国家主席胡锦涛指出 要推动中国经济增长从资源依赖型转向创新驱动型 推动 经济社会发展切实转入科学发展轨道 正是有了这些政策的支持 有了一定的经济基础 我国企业的自主创新能力及成果有 了不断地提升 在整个自主创新中的地位日益上升 从 1995 年以来企业自主创新的研发资 金投入和专利取得的数量上就可以反映 新产品产值数量及占总产量的比值都有逐步的提高 见图 1 1 这说明了企业这些年 的自主创新建设是卓有成效的 无疑成为我国创新力量的主力 因此 支持企业创新 提高企业创新能力就是实现我国经济持续增长的有力保障 也 是提升我国国际竞争力的必然选择 图 1 1 1995 年以来的我国企业专利成果状况 三 企业自主创新与资金来源的关系检验及分析三 企业自主创新与资金来源的关系检验及分析 1 推动企业自主创新的力量分布 经过企业自主创新产出与相关要素的检验 得到企业自主创新的产出与资金 人力资 源高度相关 而企业的资金来源 又主要来自于企业自筹或者外部融资 主要包括政府融 资及商业银行融资 那么 在全社会推动企业自主创新深入开展的过程中 应该更多依靠 的是外部的力量 还是资本市场的力量 哪个效率最高 在实际市场情况中 可以通过最 近 10 多年的数据来进行检验 通过对我国科技经费筹资额的考察 如图 2 可以清晰地发现 在企业自主创新资金 筹集的总额中 企业资金的占比逐年扩大 而这其中不能忽视的是企业从资本市场融资所 得 从图可以看出 2005 年时企业资金达到最高 占 86 44 而外部融资的比重并没有大 幅上升 而外部融资的比重并没有大幅上升 特别是从 2000 年开始 虽然在数额上呈增长 态势 但占比却呈下降态势 图 2 企业自主创新筹集资金比例图 2 检验对象的确定 根据市场整体表现 在企业自主创新过程中 企业自筹资金的力度在上升 企业的力度 没有显著提高 为了得到明确的答案 有必要选择自主创新最集中的高技术产业为考察对 象检验 在检验中 同样以资金要素和人力资源要素为影响企业自主创新的主要因素 而 企业的自主创新的产出以产品的产值为创新成果 3 公式推导 假定规模不变 生产函数可用如下式子表达 ZI 为企业自筹资金 RZ 为外部融资 Y A ZI a RZ a L1 a Y L A ZI RZ L a 两边取对数 得 Ln y LnA a1LnZI a2LnRZ 因此 由生产函数可得 企业自主成果 y 和企业内部自筹 ZI 和企业外部融资 RZ 有线性关 系 企业内部自筹和企业外部融资是影响企业自主创新的主要因素 四 数据的收集四 数据的收集 本案例使用 1995 2008 年的企业内部自筹和企业外部融资 新产品产值 13 年数据如表 一所示 企业内部自筹 ZI企业外部融资 RZ 新产品产值 y 21031541878310847877 2422903970078419426 25872551743810847877 35120481533714011749 342356113886617207152 369189188427926672771 400082229927629571857 584513256922335142813 657126343055646921637 676130464113660925213 9 694245548307670348164 5 977135626909084932622 9 10997768098529106712636 150582410732256130182842 表一表一 数据来源 数据来源 1995 20081995 2008 年中国科技统计年鉴和中国统计年鉴年中国科技统计年鉴和中国统计年鉴 五 五 VAR 模型的构建与结果分析模型的构建与结果分析 VAR 模型建立在变量的平稳性或者具有协整关系的基础上 否则会出现伪回归的现象 下图可以看出时间序列图三中随着时间数据有一定时间的递增趋势 图三图三 Y Y X1X1 X2X2 时间序列图时间序列图 因此 要对变量进行平稳性检验 为了减少异方差性的影响以及实现非线性关系的线性 化处理 对于以上 X1 X2 Y 三个变量做对数处理 以 Iny 为新产品差值的对数 Inx1 为企 业内部自筹的对数 Inx2 为企业外部资金的对数 变量PP 统计量 10 的临界 值 相对应的 P 值结论 X11 872424 2 73490 1802 不平稳 X26 2067 2 73490 0001 不平稳 y4 0489 2 73490 0008 不平稳 Inx1 2 7615 2 73490 0244 平稳 Inx2 4 363 2 73490 0147 平稳 Iny 3 2887 2 73490 0236 平稳 表二表二 以上检验均只带截距项检验 检验为以上检验均只带截距项检验 检验为 mackinnon 1996 mackinnon 1996 单边检验方法 单边检验方法 对三个经济变量的对数序列进行建立 VAR 模型 并做稳定性检验时 发现模型是稳定的 同时 该模型可以体现被解释变量关于解释变量的弹性 具有明确的经济意义 一 模型之后期的选择 VAR 模型的重要问题是滞后期的选择 在选择滞后阶数时 一方面想使得滞后阶数足 够大 以便能够完整的反映所构造模型的动态特征 但是 另一方面又要有足够的自由度 使它少于反映模型动态特征所应有的理想数目 根据 LR 检验 AIC 准则 或用 SC 以及 FPE 准则和汉南 奎因准则 检验结果如表三所示 从表中得出模型最大的滞后期为 2 期 LagLogLLRFPEAICSCHQ 0 16 03542NA 2 29e 05 2 172571 2 051344 2 217453 1 34 39011 24 47292 5 21e 06 3 731686 3 246779 3 911216 2 59 69057 21 08371 5 26e 07 6 448428 5 599841 6 762605 表三表三 VARVAR 模型滞后期选择性检验模型滞后期选择性检验 建立以企业内部自筹 企业外部资金和企业新产品产值 log 形式数据为系统的 VAR 3 结构模型如下 Yt A0 A1Yt 1 A2Yt 2 A3Yt 3 ut t 1 2 T 二 模型稳定性检验 对于 VAR 模型来说 稳定性是指把一个脉冲冲击施加到 VAR 模型中 摸一个方程的 新息过程上时 随着时间的推移 分析这个脉冲是否会逐渐消失 如果消失则说明系统是 稳定的 否则 系统是不稳定的 只有稳定的 VAR 模型不会由于受到冲击而长久改变自 己的值 含有单位根的 VAR 模型是非平稳的过程 当新息存在脉冲冲击时 VAR 模型中 内生变量不会随着时间推移而消失 基于 VAR 3 模型 对于 Y t进行中心化处理后 有 Yt A1Yt 1 A2Yt 2 A3Yt 3 ut t 1 2 T 令 L A1L A2L2 A3L3 则该模型可变为 Yt L ut VAR 模型的平稳 性的充要条件为特征方程的根都在单位圆内 如图二所示 该 VAR 模型所对应的根都 在单位圆内 所以建立的 VAR 3 模型是稳定的 表明该系统稳定 此时 变量间的关 系建立 VAR 模型来分析才有意义 也为以后脉冲响应和方差分解奠定了基础 1 5 1 0 0 5 0 0 0 5 1 0 1 5 1 5 1 0 0 50 00 51 01 5 Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial 图四图四 VARVAR 模型单位根示意图模型单位根示意图 三 VAR 模型的参数估计 在去定合适的滞后期和进行合适的稳定性检验后 可对VAR模型进行参数估计 由于 VAR模型项之间有同期相关性 若误差项满足多元正态分布 可使用对数似然估计来估计 VAR模型的参数 从表四可以看出 各个方程的拟合度都很好 判定系数也很高 并且也通过了统计检 验 YX1X2 Y 1 1 945304 1 014485 1 771961 1 02806 1 43147 1 21257 1 89221 0 70870 1 46133 Y 2 2 470783 1 830373 2 799183 0 76663 1 06745 0 90422 3 22292 1 71471 3 09570 X1 1 0 136530 0 208960 0 028908 0 41771 0 58162 0 49268 0 32685 0 35927 0 05868 X1 2 0 820602 0 154081 0 937845 0 36946 0 51444 0 43577 2 22107 0 29951 2 15215 X2 1 1 650569 0 992175 1 227260 0 91555 1 27481 1 07987 1 80281 0 77829 1 13649 X2 2 2 214496 1 660999 2 330619 0 70970 0 98819 0 83707 3 12031 1 68085 2 78424 C 5 794477 4 271668 4 367002 3 16970 4 41349 3 73858 1 82808 0 96787 1 16809 R squared 0 953418 0 607196 0 961861 Adj R squared 0 897519 0 135832 0 916093 Sum sq resids 0 107569 0 208551 0 149644 S E equation 0 146676 0 204231 0 173000 F statistic 17 05617 1 288168 21 01629 Log likelihood 11 25994 7 287604 9 279141 Akaike AIC 0 709990 0 047934 0 379857 Schwarz SC 0 427128 0 234928 0 096995 Mean dependent 5 724164 1 481977 3 070421 S D dependent 0 458180 0 219696 0 597237 Determinant resid covariance dof adj 1 33E 07 Determinant resid covariance 9 59E 09 Log likelihood 59 69057 Akaike information criterion 6 448428 Schwarz criterion 5 599841 表四表四 VARVAR 模型整体检验结果模型整体检验结果 四 脉冲响应函数 基于建立的向量 VAR 3 为了更好地观察企业内部自筹 外部投资和企业新产品产值 之间的动态关系 可以从脉冲响应函数和方差分解来考察 脉冲响应函数描述了各个变量 一个单位方差项施加一个标准差大小信息冲击之后对内生变量的当期值和未来值所带来的 影响 由于 VAR 模型中 所有的变量都与其他变量相关 因此任何一个变量的冲击不会 影响到自己的变化 而且会对其他变量产生影响 基于 VAR 3 分别给出企业内部自筹 外部融资对企业新产品产值的脉冲响应函数 图和脉冲响应表 图五图五 企业内部自筹和企业外部融资分别对于新产品产值的脉冲响应曲线企业内部自筹和企业外部融资分别对于新产品产值的脉冲响应曲线 如上图所示 可以看出 当给企业自筹资金增长率一个标准差的冲击后 企业创新能 力当期就有一个明显的正向变化 且达到了最高值 0 19 但是到了第二期后有了一定的下 降 在第二期降到了负值最低点 0 05 这说明正负反应的差比较大 随后的几期基本保持 在升 降 升 降的循环过程中 但是正反应明显大过负反应 且正反应多过负反应 随 着时间的变化 振荡幅度逐渐变小 这说明 在短期内 企业自筹资金的冲击对企业自主 创新能力的影响为正 但经过一个较长时期的振荡后趋于稳定状态 而企业外部融资对自主创新能力的脉冲图像可以看出 当给外部融资增长率一个单位 的正冲击后 企业新产品产值当期就有明显的正向变化 且达到了正值的最高点 0 17 左右 第二期虽然有一定下降 但是仍然为正值 第三期再次上升 达到了 0 15 的水平 随后的 两期均为下降并且在第五期达到了最低点 0 02 由此可知 新产品产值的正负反应差别也 较大 且主要的反应均为正值 只在第五期和地十期出现了较小的负反应 随着时间的变 化 振荡幅度逐渐变小 这说明 在短期内 企业外部融资的冲击对新产品产值增长率的 影响为正 但经过一个较长时期后的振荡后趋于稳定状态 五 方差分解 脉冲响应函数描述的是 VAR 模型中一个内生变量的冲击对于其他变量所带来的影响 而方差分解时通过分析每一个结构冲击对于内生变量的变化贡献度 进一步评价不同结构 的重要性 它把系统中每个内生变量的波动按照成因的分类分解为各个方程的新信息相关 联的组成部分 从而了解各信息对于内生变量的重要性 根据 VAR 3 模型估计响应的方差贡献率 得出图四 可知企业内部自筹和企业的外 部融资对企业自主创新的增长有正向的积极因素 但是两者对企业自主创新影响总共不到 30 企业的外部融资除了在初期影响比较大 超过企业内部自筹的影响 但是从第 3 期 开始 企业的内部自筹的影响高于外部融资的影响 并在两者的影响中起主导作用 这表明 企业的内部自筹和外部融资整体对于拉动自主创新的作用较小 同时 相对于内 部自筹而言 外部融资除了初期影响力较大外 后几期对于自主创新的影响都较小 效率 底下 所以 我们要关注企业外部融资的拉动作业 而企业的外部融资包括政府资金和金融资金 在初期 外部融资资金对于企业是有效的支持 大大促进了企业的创新产出 而在后期企 业自主创新主要是依靠企业自筹资金 外部融资的效率较低 图六图六 企业新产品差值的方差贡献率企业新