顧 群,翟淑萍

(1.天津財經(jīng)大學(xué)商學(xué)院,天津 300222;2.天津財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院,天津 300222)

隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展和全球經(jīng)濟一體化進程的加快,高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展日益成為提高我國綜合國力和競爭優(yōu)勢的重要源泉。而高新技術(shù)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和快速發(fā)展主要依托于企業(yè)的R&D投資。因此,分析高新技術(shù)企業(yè)R&D投資的融資約束及其對企業(yè)成長性的影響,對于加快發(fā)展我國高新技術(shù)企業(yè)、推動國民經(jīng)濟快速增長具有極為重要的現(xiàn)實意義。因此,本文在構(gòu)建高新技術(shù)企業(yè)融資約束指數(shù)的基礎(chǔ)上,以上市高新技術(shù)企業(yè)為樣本,對高新技術(shù)企業(yè)融資約束與R&D投資和成長性的相關(guān)性開展理論分析與實證研究。

一、文獻綜述及理論假設(shè)

(一)融資約束對高新技術(shù)企業(yè)R&D投資的影響

Fazzari,Hubbard and Petersen[1]認(rèn)為投資對現(xiàn)金流的敏感性是資本市場上融資約束導(dǎo)致上市公司投資不足的有利證據(jù)。Hall[2]研究發(fā)現(xiàn)對于成長中的高新技術(shù)企業(yè)來說,融資約束更為強烈,導(dǎo)致了研發(fā)投資不足。Reyes[3]研究發(fā)現(xiàn)有融資約束的企業(yè)在R&D強度和規(guī)模上都會比沒有融資約束的企業(yè)小。李延喜等[4]的研究結(jié)果表明,融資約束對投資有制約作用,公司受到的融資約束越大,投資支出就會越小。連玉君等[5]發(fā)現(xiàn)融資約束的存在使得中國上市公司的投資支出比最優(yōu)水平低了約20%-30%。R&D投資具有高度的不確定性和投入資金的大量性與持續(xù)性,作為R&D投資密集型的高新技術(shù)企業(yè),其R&D投資必然受到相應(yīng)的融資約束影響。基于上述分析,本文提出如下假設(shè):

假設(shè)1:融資約束程度與R&D投資呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

(二)高新技術(shù)企業(yè)R&D投資對內(nèi)源融資的依賴性

Holmstrom[6]提出R&D投資具有長期性、高風(fēng)險性、結(jié)果不可預(yù)知這三個特征,造成R&D投入形成的資產(chǎn)價值具有高度不確定性,其價值還將隨著新技術(shù)的出現(xiàn)而貶值;并且這種資產(chǎn)往往不具有實物形態(tài),難以對此類投入進行觀察和控制,造成其可抵押價值非常低。Crarnitzki and Binz[7]指出出于保密性角度考慮,企業(yè)不愿意披露研發(fā)項目的相關(guān)信息,因此在資金的提供者與企業(yè)之間產(chǎn)生的信息的不對稱。這些微觀經(jīng)濟特征決定了它們很難獲得外源融資或為R&D投資項目而進行的外源融資成本非常高。這樣就使得高新技術(shù)企業(yè)面臨R&D投資決策時,會更多的依賴于內(nèi)源融資。Sunder and Myers[8]系統(tǒng)研究了企業(yè)在R&D融資過程中的優(yōu)先次序,即優(yōu)先考慮內(nèi)部融資的投資機會,單純債務(wù),優(yōu)先股股票,發(fā)行各種混合證券及單純權(quán)益證券。Huang and Xu[9]在會計軟預(yù)算約束的框架內(nèi)研究R&D項目的融資問題,研究結(jié)果表明內(nèi)部融資是最優(yōu)策略?；谏鲜龇治?本文提出如下假設(shè):

假設(shè)2:融資約束程度越高的企業(yè),R&D投資對內(nèi)源融資的依賴性越強。

(三)R&D投資對高新技術(shù)企業(yè)成長性的影響

Mowery[10]研究發(fā)現(xiàn)1933-1946年間美國制造業(yè)公司的R&D投入對公司的成長性有比較明顯的促進作用。Deng et al.[11]研究表明高新技術(shù)企業(yè)的專利數(shù)目和研發(fā)密度都與其未來成長機會存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。梁萊歆等[12]的研究結(jié)果顯示R&D支出與企業(yè)盈利能力以及利潤增長均呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。李濤等[13]對制造業(yè)和信息業(yè)上市公司的研究指出,科研經(jīng)費投入和R&D密度都對公司成長能力有顯著貢獻?？傊?一個企業(yè)是否具有成長性在一定程度上取決于其自主創(chuàng)新能力,這與公司的R&D投資密切相關(guān),只有不斷進行技術(shù)創(chuàng)新投資,才能推陳出新。但企業(yè)內(nèi)源融資往往滿足不了這種需求,需要從外部融通資金。因此,絕大多數(shù)企業(yè)的成長會受到融資約束的影響。因此,融資約束在某種程度上可能會影響到R&D投資對公司成長性的促進作用?；谏鲜龇治?本文提出如下假設(shè):

假設(shè)3:融資約束程度高的企業(yè),R&D投資對公司成長性的促進作用將減弱。

二、研究設(shè)計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文研究樣本為2006-2009年滬深股市所有A股高新技術(shù)企業(yè),剔除ST公司以及數(shù)據(jù)缺失的樣本,最終樣本為112家公司。高新技術(shù)企業(yè)的認(rèn)定依據(jù)為上海聚源數(shù)據(jù)服務(wù)有限公司提供的公告,公司財務(wù)數(shù)據(jù)來自CCER數(shù)據(jù)庫。

(二)研究變量的定義

表1 研究變量的定義

本文實證所涉及的分析變量有凈資產(chǎn)收益率、財務(wù)冗余、資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、內(nèi)源融資額、研發(fā)強度、企業(yè)成長性等7個變量。指標(biāo)設(shè)計具體如表1所示:

(三)融資約束指數(shù)的構(gòu)建

實證研究中用以衡量融資約束程度的方法有:一是運用多元變量構(gòu)造融資約束指數(shù):Cleary(1999)運用多元判別分析法構(gòu)造了ZFC指數(shù);Lamont et al(2001)運用ordered logistic模型構(gòu)造KZ指數(shù);Maestro et al(2001)利用ordered logistic方法構(gòu)建融資約束指數(shù);Whited and Wu(2006)在利用GMM方法對Euler投資等式進行估計,構(gòu)建了WW指數(shù)。二是根據(jù)投資—現(xiàn)金流敏感性 (Fazzari et al,1988)或者是根據(jù)現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感性 (Almeida et al,2004)判斷企業(yè)融資約束程度的高低。三是以公司特性差異即單變量指標(biāo)劃分組別,區(qū)分企業(yè)是否具有融資約束,判別指標(biāo)包括企業(yè)規(guī)模(Titman and Wessels,1998)、股利支付率 (Gilchrist,1990)、利息保障倍數(shù) (Guariglia,1999)等。本文采用多元Logistic回歸模型構(gòu)建融資約束指數(shù),并利用Fisher判別函數(shù)構(gòu)建融資約束指數(shù),以檢驗該指數(shù)判別的穩(wěn)定性。

1.樣本預(yù)分組及指標(biāo)選取。本文選取利息保障倍數(shù)作為預(yù)分組指標(biāo),對樣本觀測值按照利息保障倍數(shù)從大到小排序,分別選取前33%的觀察值作為低融資約束組、后33%作為高融資約束組。并選取凈資產(chǎn)收益率 (ROE)、財務(wù)冗余 (SLACK)、資產(chǎn)負(fù)債率 (LEV)、流動比率 (LB)四個財務(wù)指標(biāo)識別融資約束狀態(tài)。指標(biāo)在高、低融資約束組間的均值差異的t檢驗結(jié)果表明,這四個指標(biāo)能夠較好地區(qū)分不同樣本組別的融資約束狀態(tài)。

表2 分組樣本均值樣本t檢驗

構(gòu)建融資約束指數(shù)。

(四)研究假設(shè)的檢驗方法

1.高新技術(shù)企業(yè)融資約束與R&D投資。以融資約束指數(shù) (FC)為自變量,R&D投資為因變量,建立回歸模型:

以檢驗FC與R&D是否具有顯著的負(fù)相關(guān)性。

2.高新技術(shù)企業(yè)R&D投資對內(nèi)源融資的依賴性。利用 (1)式結(jié)果對全樣本數(shù)據(jù)計算融資約束指數(shù),并以中位數(shù)為界將樣本分為高融資約束組和低融資約束組,分別建立以投資為因變量,內(nèi)源融資 (NR)為自變量的回歸模型:

比較回歸結(jié)果是否具有高融資約束組內(nèi)源融資回歸系數(shù)高于低融資約束組的特征。

3.高新技術(shù)企業(yè)R&D投資與企業(yè)成長性。分別對上述高融資約束組和低融資約束組建立以成長性為因變量,R&D投資為自變量的回歸模型:

比較回歸結(jié)果是否具有高融資約束組 R&D投資回歸系數(shù)低于低融資約束組的特征。其中,GROWTH為企業(yè)成長機會綜合指標(biāo);R&D-1為滯后一年的R&D投資;CON為影響企業(yè)成長性的控制變量,本文選取資產(chǎn)負(fù)債率LEV指標(biāo)。

三、實證結(jié)果及分析

(一)融資約束指數(shù)

對(1)式中自變量的多重共線性檢驗表明,在5%顯著性水平下自變量間不存在顯著相關(guān)性。利用高融資約束組和低融資約束組樣本數(shù)據(jù)對模型 (1)進行回歸,擬合結(jié)果為:

檢驗結(jié)果表明,模型擬合程度很高,Cox&Snell R2和Nagelkerke R2分別達到0.706和0.942。在5%的顯著性水平下模型總體關(guān)系顯著,回歸系數(shù)顯著不為零,四個自變量的wald統(tǒng)計量分別為25.762、5.924、30.816和15.862。另外,模型預(yù)測準(zhǔn)確性很高,預(yù)測錯判率僅為3%(表3)。

表3 融資約束Logistic回歸和Fisher判別函數(shù)的錯判矩陣

利用相同的財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建非標(biāo)準(zhǔn)化的Fisher判別函數(shù) (系數(shù)符號做相反數(shù)處理):

該判別函數(shù)的錯判率很低,僅為4.1%(表3)。且兩融資約束指數(shù)的相關(guān)系數(shù)達到0.97,說明融資約束函數(shù)具有很強的穩(wěn)定性。

(二)高新技術(shù)企業(yè)融資約束與R&D投資關(guān)系的回歸結(jié)果

利用 (5a)和 (5b)式對全樣本計算融資約束指數(shù),并對模型 (2)進行擬合。在5%顯著性水平下,White檢驗表明不存在異方差性,LM檢驗存在二階序列相關(guān)性。利用廣義差分法消除序列相關(guān),得到回歸結(jié)果見表4。

表4 Logistic回歸和Fisher判別函數(shù)融資約束指數(shù)的回歸結(jié)果比較

在1%顯著性水平下,模型總體線性關(guān)系顯著,融資約束指數(shù) (FC)對R&D投資也具有顯著性影響。且回歸系數(shù)符號表明,受到融資約束越高的企業(yè),投資越低,檢驗結(jié)果支持理論假設(shè)。兩模型具有一致的結(jié)論,說明約束指數(shù)和模型的穩(wěn)定性均很好。

(三)不同融資約束高新技術(shù)企業(yè)R&D投資對內(nèi)源融資依賴性的比較

將高融資約束組和低融資約束組樣本分別擬合模型 (3),White檢驗表明存在異方差性,因此采用加權(quán)最小二乘法回歸,結(jié)果見表5。

回歸結(jié)果表明,模型擬合程度很高,且不存在異方差和序列相關(guān)性,在5%顯著性水平下,內(nèi)源融資的回歸系數(shù)顯著不為零。且回歸系數(shù)表明,對受到高融資約束的高新技術(shù)企業(yè)R&D投資顯著依賴內(nèi)源融資,而低融資約束高新技術(shù)企業(yè)R&D投資對內(nèi)源融資并不具備依賴性。

表5 高融資約束組和低融資約束組 R&D投資對內(nèi)源融資依賴性的回歸結(jié)果比較

(四)不同融資約束高新技術(shù)企業(yè)R&D投資與企業(yè)成長性關(guān)系的比較

1.成長機會綜合變量的主成分分析。在0.01顯著性水平下,巴特利特球體檢驗表明五個成長性變量適合進行主成分分析。本文根據(jù)方差貢獻率＞85%確定3個主成分,以主成分的方差貢獻率為權(quán)重構(gòu)造綜合評價函數(shù),得到各年成長機會綜合函數(shù):

并利用該評價函數(shù)對2007-2009年樣本進行成長性評價。

2.融資約束對高新技術(shù)企業(yè)R&D投資與企業(yè)成長性關(guān)系的影響。將高融資約束組和低融資約束組樣本分別擬合模型(4),White檢驗表明存在異方差性,因此采用加權(quán)最小二乘法回歸,結(jié)果見表6。

回歸結(jié)果表明,模型擬合程度很高,且不存在異方差和序列相關(guān)性,在5%顯著性水平下,R&D投資和資產(chǎn)負(fù)債率對企業(yè)成長性有顯著影響?；貧w系數(shù)表明,R&D投資對高新技術(shù)企業(yè)成長性具有明顯的推動作用,且對受到高融資約束的高新技術(shù)企業(yè)R&D投資對企業(yè)成長性的推動作用明顯低于低融資約束的高新技術(shù)企業(yè)。

表6 高融資約束組和低融資約束組R&D投資對企業(yè)成長性的回歸結(jié)果比較

四、結(jié)論及建議

本文利用中國高新技術(shù)上市公司2006-2009年的財務(wù)數(shù)據(jù),采用多元Logistic回歸模型,選取凈資產(chǎn)收益率、財務(wù)冗余、資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率四個財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建融資約束指數(shù),在此基礎(chǔ)上實證研究高新技術(shù)企業(yè)融資約束與R&D投資和企業(yè)成長性的相關(guān)性。研究結(jié)果表明:融資約束對R&D投資有制約作用,融資約束程度越高的企業(yè),R&D投資越低;融資約束程度高的高新技術(shù)企業(yè)R&D投資顯著依賴內(nèi)源融資,而融資約束程度低的高新技術(shù)企業(yè)R&D投資對內(nèi)源融資并不具備依賴性;R&D投資對高新技術(shù)企業(yè)成長性具有明顯的推動作用,但是融資約束程度高的高新技術(shù)企業(yè)R&D投資對企業(yè)成長性的推動作用明顯低于融資約束程度低的企業(yè)。

經(jīng)過上述分析可以看出融資約束的存在對高新技術(shù)企業(yè)的R&D投資和成長性都產(chǎn)生了嚴(yán)重的負(fù)面影響,因此實現(xiàn)高新技術(shù)企業(yè)融資渠道的暢通,擴大其融資來源,對于高新技術(shù)企業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。本文認(rèn)為應(yīng)從以下幾方面入手,第一,完善信用擔(dān)保和保險體系。針對R&D投資的高度不確定性特征,造成其可抵押價值非常低,通過信用擔(dān)保機構(gòu)及信用保險機構(gòu)對貸款進行擔(dān)保、再保險,降低高新技術(shù)企業(yè)的貸款風(fēng)險,使其更容易獲得資金。第二,完善風(fēng)險投資市場。我國的風(fēng)險投資業(yè)起步較晚,存在著諸多問題,難以滿足高新技術(shù)企業(yè)的融資需求。因此,完善我國風(fēng)險投資市場,是改善我國高新技術(shù)企業(yè)R&D融資環(huán)境的當(dāng)務(wù)之急。第三,發(fā)展公司債券市場。不成熟的債券市場是造成我國高新技術(shù)企業(yè)受到融資約束的原因之一,因此應(yīng)從制度安排入手,對發(fā)行制度、交易制度、市場準(zhǔn)入制度、信息披露制度等各方面進行改革,使公司債券能夠?qū)嶋H上成為高新技術(shù)企業(yè)R&D投資的融資來源。

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