经营单位都是国有性质并由国家出资支持，因此科技贷款在研发经费中占比较低，激励作用不明显。且垄断的市场环境也使得航空航天器业的资源配置效率低下和生产经营低效率，意味着科技贷款的研发绩效可能是不显著的。而电子及通讯设备业这个行业中市场竞争度较高，中小型民营企业占绝大多数。在激烈的市场竞争中，这些科技企业必须通过技术创新得以立足。同时，电子通讯企业运营力随着企业对技术创新战略的研发投资程度以及技术能力水平与程度的重视而提升，在市场和金融机构的双重压力下，企业有动力提高科技贷款的利用效率，促进技术创新和技术的成果化。因此，科技贷款对于这两个行业的科技创新的贡献程度可能是有所差别的。

因此结合上文的机理分析和相关研究成果，本文提出如下假设。

H₁：科技贷款对电子及通讯设备业技术创新的贡献大于航空航天器业。

H₂：科技贷款在电子及通讯设备业研发活动中的利用效率大于航空航天业。

2研究方法与数据

2.1研究方法

在面板数据回归模型中，基于柯布一道格拉斯生产函数构建模型，参考俞立平的研究，建立如下方程：

其中：α、β、γ、η表示回归系数，ν表示随机误差项，各变量下标￡，t分别表示行业和年份。为了减少异方差并增加实证结果的解释性，对所有变量取对数进行处理。因变量为技术创新产出，用新产品销售收入（NS）来表示，能体现创新产出最终价值形态与市场绩效；科技贷款为核心解释变量，用金融机构贷款（FI）来表示；控制变量有研发人员全时当量（RD），政府资金（GOV）和企业自有资金（CO）。研发人员全时当量衡量了创新活动中科技人力资本的投入。而企业研发经费中政府资金及自有资金具有风险、成本较低等特点，对技术创新同样具有重要影响。

在数据包络法模型中，新产品销售收入作为产出变量，研发人员全时当量、研发经费中科技贷款、政府资金和企业自有资金4个变量作为投入变量，即进行以NS为产出变量，RD、FI、GOV和CO为投入变量的效率分析。

2.2描述性统计

本文所有数据均为面板数据，来自于1998—2014年中国高技术产业统计年鉴。由于电子及通讯设备业和航空航天器业科技贷款的省际历年数据不全，因此选取了其中数据较为全面的8个省市，分别为北京、辽宁、上海、江苏、江西、四川、贵州和陕西。最后分别得到2个行业的17年8个省市的面板数据，数据描述性统计，如表1所示。

3实证结果

3.1面板数据的平稳性检

面板数据不仅包括截面数据，也包括时间序列。因此需要检验数据的平稳性以避免伪回归问题。通过单位根检验，结果如表2所示。可以看到在电子及通讯设备业中所有的变量是0阶平稳的，而航空航天业中的变量经过一阶差分后均是平稳的。

3.2面板数据回归分析

根据单位根检验的结果，电子及通讯设备业面板数据是平稳时间序列，而航空航天业面板数据是非平稳时间序列，因此将对航空航天业面板数据进行协整检验。在KAO检验中，t检验值为-3.691，相伴概率为0.000，因此航空航天业面板数据各个变量之间存在协整关系。那么，这2个面板数据均能进行面板回归。

为了选择面板回归分析的模型，先采取随机效应模型进行估计，通过Hausman检验选择适合的回归模型。在电子及通讯设备业面板模型中，Haus-man检验得到的P值为0.0032，在1%的显著性水平下拒绝随机效应模型的原假设，而在航空航天业面板模型中，Hausman检验得到的P值为0.258，接受随机效应模型的原假设，相关数据结果，如表3所示。

从表3可以看到，在电子及通讯设备业的模型中，FI的弹性系数为0.056，在5%的水平下通过显著性检验，而在航空航天器业中，FI的弹性系数为0.049，在10%的水平下通过了显著性检验。可见科技贷款对电子及通讯设备业创新产出的贡献更大，从而验证假设H₁。

与市场集中度很高的航空航天器业相比，电子及通讯设备业更具有竞争性和不确定性。这个行业很明显的特征是高收益与高风险同在。在激烈的市场竞争中，这些中小科技型企业本以创新起家，技术创新是发展的立足之本。然而这些企业融资渠道狭窄，除了自有资金外，所能获得的政府资金极为有限，创业风险投资尚处于初创阶段，金融机构的科技贷款在此时显得尤为重要。同时，由于电子及通讯设备业的企业大部分是民营企业，规模小且信用等级低，获得科技贷款的难度较高。因此，其经营管理者们更会把“好钢用在刀刃上”，用在最能够创造经济效益的地方，即开发新技术新产品上，从而使得科技贷款对电子通讯高技术企业的技术创新的贡献较为显著。

而航天产业作为一个十分重要的国防产业部门，最主要的特点是它的外部经济性，其效益主要是体现在为社会提供安全保障。所以，航天技术通常被视为国家重点科技发展项目，国家财政保证其所需的资金和相配套的各种投入。与政府投入的研发资金相比，科技贷款显得杯水车薪，如图2所示。

在航空航天业所进行的科技活动中政府资金的投入一直大于科技贷款的投入，在后期显得尤为明显。航天航空是一项规模大且复杂的系统性工程，研发难度高，对安全性和可靠性的要求极高，这些特性导致研发项目所需的成本往往极高。由于国家财政的支持，航空航天器业拥有充足的资金来源供其技术创新活动，故金融机构的科技贷款并不能得到最有效的利用。另外，注意到航空航天器业中国有企业占了绝大多数，这意味着国有企业特殊的用人机制与文化将降低研发的效率，较低的资本利用率使得科技贷款对创新的贡献降低。

3.3投入要素的利用效率分析

基于投入最小的SBM-BCC模型，分析在不同行业的模型中科技贷款的利用效率。在模型中，将历年所有数据放在同一截面中进行分析，结果如图3和图4所示。

通过分析图3和图4，可以看到除了2006年和2007年，电子及通讯设备业企业的科技贷款利用率均高于航空航天器业企业，从而验证了假设H₂。

从整体上看，1997—2013年的17年间，有10年电子及通讯设备业企业的科技贷款利用率达到100%，但是呈现十分明显的波动变化，最低甚至达到10%的水平。结合科技贷款数额的历年变化，当所获科技贷款较少时，能够得到充分利用，利用效率较高，当科技贷款大量增加时，利用效率明显下降。尤其在2006年，表现的最为显著，科技贷款的利用效率直降至10%。由此可见，虽然整体上来看电子及通讯设备业企业对科技贷款的利用效率较高，但是仅限于所获科技贷款较少且变化平稳的情况下。科技贷款大幅且突然增加时，增加的科技贷款无法得到有效配置，资源被闲置，反而使得科技贷款的总体利用效率下降。这种情况可能与其行业特点有关：一方面，由于电子及通讯设备业中占大多数的中小型科技型企业具有高风险的特征，随时可能被市场机制淘汰，因此整个行业在资源配置和利用上存在着不稳定的情况，另一方面也体现了电子及通讯业企业在申请科技贷款所处的困境。长期较小的科技贷款份额使得这些企业形成了较为固化的利用模式，从而在科技贷款突然增加时不能及时更新资金的配置计划，未能使得资金得到最为充分的利用。

而航空航天器业企业的科技贷款利用率只有3年为100%，最低至31.9%，整体的趋势也是呈上下波动，波动幅度也较大。从整体而言，与电子及通讯设备业相比，航空航天器业的科技贷款利用效率偏低。并且，同样存在着科技贷款增加而利用效率下降的问题，而且这种情况更为严重。从图4可以看到，利用效率与科技贷款之间的变化趋势基本呈现完全相反的态势。并且从长期来看，科技贷款的低效率并没有得到任何改善。可见，在充足的政府资金和企业自有资金的支持下，科技贷款存在严重的冗余情况，而且在航空航天器业中存在大量的国有企业，生产计划和安排相对僵化，科技贷款的配置也较为滞后。

总的来说，根据以上科技贷款利用率的分析，再结合上文面板模型中对2个行业的科技贷款对科技创新的弹性分析，金融机构应该合理安排科技贷款的配置，适当增加投入到电子及通讯设备业的科技贷款的比例，使科技贷款在促进技术创新方面得到更为充分的利用。

4结论

第一，电子及通讯设备业中科技贷款的创新绩效高于航空航天器业。在电子及通讯设备业中，科技贷款对技术创新的弹性系数显著，且为正效应，而在航空航天器业中，科技贷款的弹性系数较小，这说明科技贷款对电子及通讯设备业技术创新的贡献较大。

比较2个行业的科技贷款利用效率，在电子及通讯设备业中，科技贷款利用效率较高，均值达到83.5%，意味着科技贷款长期内在该行业中得到较为合理的配置，利用效率较高，有效地促进研发成果的增加。而航空航天器业的科技贷款利用效率在较低的水平，均值为69.6%，这说明在航空航天企业，科技贷款在其研发活动中可能被闲置或者流向效益较低的项目，没有得到最有效的利用。

第二，无论电子及通讯设备业，还是航空航天器业，科技贷款的利用效率波动均较大。在电子及通讯设备业，科技贷款的利用效率虽然在较高的水平，但是不能保持长期稳定，这与该行业企业经营不稳定与融资困境有关。航空航天器业科技贷款的利用率也存在较大的波动，然而这种波动与所获科技贷款数额的变化完全相反，存在严重的科技贷款冗余现象。

第三，市场机制在科技贷款的配置中发挥重要作用。在电子及通讯设备业中，存在“僧多粥少”的情况，严格的贷款审批流程使得这些中小科技型企业获得科技贷款难上加难。科技贷款的重要性和难度性使得经营者努力提高科技贷款在新技术开发上的利用率，在创造最大效益同时，也能增加再次获得科技贷款的成功率。而航空航天器业属于国家主导的寡占行业，竞争压力较小，也没有对科技贷款的急迫需求和还款压力，因此企业缺乏高效利用科技贷款的动力。另一方面，航空航天器业研发的长期性和外部经济性促使融资成本较高的科技贷款投入到风险较低的一般项目中，而不是高风险的科研项目中。

总的来说，在市场机制的作用下，科技贷款在电子及通讯设备业和航空航天器业中的配置存在很大的差异，这也使得科技贷款对技术创新的贡献和其利用率存在行业异质性。