陸燕春+牛禮+朋振江

【摘 要】 企業(yè)競爭力的提高離不開R&D投入。由于規(guī)模小、缺乏資產(chǎn)抵押、信用評級低等，中小型企業(yè)受到更大的融資約束，企業(yè)R&D投資能力及效率相對較弱。文章針對中小企業(yè)的融資約束，選取我國中小板622家上市公司數(shù)據(jù)，構(gòu)建融資約束指數(shù)并運用隨機邊界分析測算我國中小企業(yè)R&D效率，探究融資約束對企業(yè)R&D投資效率的影響。在此基礎(chǔ)上，提出促進我國中小企業(yè)R&D投資效率的對策建議。

【關(guān)鍵詞】 R&D投資效率; 融資約束; 隨機前沿模型

中圖分類號：F276.3 ?文獻標(biāo)識碼：A ?文章編號：1004-5937（2015）07-0045-06

引 言

20世紀(jì)30年代熊彼特（1934）在《經(jīng)濟發(fā)展理論》中論述了創(chuàng)新不僅有助于提升自主創(chuàng)新競爭力，也有利于推動經(jīng)濟發(fā)展，促進經(jīng)濟發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變。然而相對于企業(yè)來說，企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動需要大量資金。傳統(tǒng)的融資約束理論認(rèn)為，市場競爭中存在的信息不對稱、道德風(fēng)險、逆向選擇等問題，使得企業(yè)特別是成長中的中小企業(yè)難以獲得研發(fā)投資所需的資金，普遍面臨融資約束困境，并且融資約束程度越高，企業(yè)投資決策偏離其最優(yōu)決策程度也就越高，導(dǎo)致企業(yè)R&D效率降低，阻礙企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。中小企業(yè)面臨融資約束的困境下，如何提高R&D效率，培育其創(chuàng)新能力？本文針對這一問題展開深入探究，選取我國中小板上市公司622家企業(yè)數(shù)據(jù)，運用隨機邊界分析方法，測算我國中小企業(yè)R&D支出的效率;同時，采用股利支付次數(shù)以及構(gòu)造KZ指數(shù)來探究融資與R&D之間關(guān)系以及融資約束對企業(yè)創(chuàng)新投入效率的影響。

一、文獻綜述與研究假設(shè)

（一）文獻綜述

1.融資約束與企業(yè)R&D投資行為

從國外研究成果看，F(xiàn)azzari（1988）首次提出融資約束理論，并通過融資約束理論發(fā)現(xiàn)融資約束會降低企業(yè)的投資支出，影響企業(yè)R&D投資效率;Hall（1992）運用美國數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)R&D與現(xiàn)金流之間存在很強的相關(guān)性，并認(rèn)為R&D投資比一般投資面臨更嚴(yán)重的融資約束;Himmelberg & petersen（1994）通過對美國高新技術(shù)企業(yè)研究分析，認(rèn)為高新技術(shù)企業(yè)更容易存在R&D的融資約束;Mulkay & Bondctal（2003）對英國與德國的企業(yè)R&D投資進行對比研究發(fā)現(xiàn)，英國面臨更顯著的R&D融資約束。

國內(nèi)學(xué)者大部分支持R&D支出的融資約束假說，劉立（2003）基于資源觀對企業(yè)R&D投資進行的分析表明，金融資源狀況會影響企業(yè)從事R&D活動的傾向，內(nèi)部金融資源的匱乏會制約企業(yè)支持活動的能力;連玉君和程建（2007）在克服Tobin's Q衡量偏誤的情況下發(fā)現(xiàn)，融資約束輕的公司表現(xiàn)出更強的投資現(xiàn)金流敏感性;顧群和翟淑萍（2011）以2006—2009年滬深兩市的112家高科技企業(yè)為樣本進行研究，發(fā)現(xiàn)融資約束程度與R&D投資之間有明顯的規(guī)律，即融資約束程度高的企業(yè)R&D投資對內(nèi)源融資的依賴程度相對較高，而融資約束程度低的企業(yè)R&D投資對內(nèi)源融資的依賴性相對較低。

2.融資約束因素對企業(yè)R&D投資效率的影響

不同的融資因素對企業(yè)R&D投資行為也會產(chǎn)生差異。國內(nèi)外學(xué)者主要從現(xiàn)金流、股權(quán)融資、債務(wù)融資、自由現(xiàn)金流四個因素入手，研究其對R&D投資效率產(chǎn)生的影響。

Stulz（1990）認(rèn)為，當(dāng)企業(yè)擁有高現(xiàn)金流與高質(zhì)量投資機會時，就不會存在自由現(xiàn)金流問題，但當(dāng)企業(yè)擁有高的現(xiàn)金流卻具有低的投資機會則會產(chǎn)生自由現(xiàn)金流問題;Hubbard and Petersen（1998）認(rèn)為，資本市場的不完善、外部融資成本大大高于內(nèi)部融資成本，企業(yè)會通過內(nèi)部產(chǎn)生的現(xiàn)金流量擴大投資支出來緩解融資約束;Hall（1992）以美國1973—1987年期間的制造企業(yè)為研究對象，發(fā)現(xiàn)R&D投資與現(xiàn)金流的彈性顯著正相關(guān)，并認(rèn)為此證據(jù)支持流動性約束，而非需求效應(yīng);Brown等（2007）發(fā)現(xiàn)外部股權(quán)融資對于此類公司起著相當(dāng)重要的作用，外部股權(quán)融資的波動直接影響其R&D的投資量。

張功富（2007）對我國434家工業(yè)類上市公司進行研究，發(fā)現(xiàn)擁有較多自由現(xiàn)金流的企業(yè)更傾向于投資過度;楊棉之（2011）從債務(wù)融資、自由現(xiàn)金流相互關(guān)系方面分析民營上市公司過度投資行為，發(fā)現(xiàn)過度投資行為與自由現(xiàn)金流之間呈顯著正向相關(guān)關(guān)系;李麗青（2008）以2006年披露研發(fā)信息的85家上市公司為研究樣本，對企業(yè)融資決策和研發(fā)投資之間的關(guān)系進行了研究，發(fā)現(xiàn)研發(fā)投資強度高的企業(yè)具有低財務(wù)杠桿的特性，即企業(yè)負(fù)債水平與研發(fā)投資強度呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)的關(guān)系;劉振（2011）以2006—2008年的高新技術(shù)類上市公司為研究樣本，分析了企業(yè)融資來源的差異對R&D投資的影響，證明了高新技術(shù)企業(yè)的內(nèi)源融資和股權(quán)融資水平與企業(yè)R&D投資顯著正相關(guān)，負(fù)債融資與企業(yè)R&D投資顯著負(fù)相關(guān)。

3.小結(jié)

國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于企業(yè)R&D投資行為的研究大多集中在大中型企業(yè)或者高新技術(shù)企業(yè)的投資不足與投資過度，而對企業(yè)投資效率的研究較為缺乏，且很少對企業(yè)R&D投資效率進行定量的研究。對于企業(yè)融資約束與R&D投資行為的研究，大多只是集中在某一個融資因素對企業(yè)R&D投資行為的影響，忽視企業(yè)存在融資約束的情況下，現(xiàn)金流、股權(quán)融資、債務(wù)融資、自由現(xiàn)金流融合在一起，會對企業(yè)R&D投資效率產(chǎn)生如何影響。

因此，本文側(cè)重于從微觀視角，定量測算企業(yè)研發(fā)投資效率，并對我國中小板上市公司存在融資約束的情況下，不同的融資因素如何影響企業(yè)R&D投資效率進行實證分析。

（二）研究假設(shè)

從國內(nèi)外的文獻梳理中發(fā)現(xiàn)，大部分學(xué)者認(rèn)為企業(yè)R&D投資與融資約束之間存在密切的關(guān)系，并且企業(yè)融資來源的差異會對R&D投資效率產(chǎn)生不同的影響。因此，本文在定量測算我國中小板上市公司的研發(fā)投資效率時，提出三個研究假設(shè)：

假設(shè)1：基于中小企業(yè)規(guī)模小且缺乏資產(chǎn)抵押、外部融資環(huán)境較差，研發(fā)投資時會受到更大的融資約束，融資約束組企業(yè)R&D效率小于非融資約束組企業(yè)。

假設(shè)2：股權(quán)融資、企業(yè)現(xiàn)金流與R&D投資效率呈正相關(guān)關(guān)系，自由現(xiàn)金流、債務(wù)融資與R&D投資效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

假設(shè)3：當(dāng)企業(yè)存在融資約束的情況下，股權(quán)融資的R&D投資效率最高，即股權(quán)融資融資約束組的R&D投資效率比非融資約束組高，債務(wù)融資和現(xiàn)金持有量融資約束組的R&D投資效率比非融資約束組低。

二、研究設(shè)計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)通過對中小板上市公司年度報告整理獲得，所得選取數(shù)據(jù)的樣本區(qū)間為2007—2012年，其中，R&D支出數(shù)據(jù)來自于巨潮資訊網(wǎng)站，其他財務(wù)數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫與RSSET數(shù)據(jù)庫。對數(shù)據(jù)進行如下篩選：（1）保留交易狀態(tài)為正常的公司;（2）剔除金融類上市公司;（3）剔除R&D支出、現(xiàn)金流、現(xiàn)金持有量、投資機會等指標(biāo)缺失的觀測值;（4）對有關(guān)變量在1分位和99分位進行winsor縮尾處理。最終選擇612家上市公司，共1 966個觀測值。本文數(shù)據(jù)處理與實證分析均使用軟件stata12與spss18.0完成。

（二）融資約束分組方法

由于我國資本市場尚不完善，按股利支付率分組不能很好地區(qū)分融資約束組與非融資約束組，因此，本文通過每家公司股利支付次數(shù)將樣本進行預(yù)分組，采用多元判別分析來構(gòu)建融資約束指數(shù)。第一組是現(xiàn)金股利支付不大于1次的公司，為融資約束組（FC）;第二組是現(xiàn)金股利支付大于3次的公司，為非融資約束組（NFC）;第三組是現(xiàn)金股利為2次和3次的公司，為部分融資約束組，并通過一系列變量來構(gòu)建ZFC指數(shù)，預(yù)測企業(yè)在融資約束組還是非融資約束組。

ZFC=？茁1Current+？茁2Sgr+？茁3Profit+？茁4TL+？茁5Size+？茁6Slack

（1）

其中：流動比率（Current）等于流動資產(chǎn)/流動負(fù)債;主營業(yè)務(wù)收入增長率（Sgr）為主營業(yè)務(wù)收入變化率;營業(yè)利潤率（Profit）等于營業(yè)利潤/營業(yè)收入;總負(fù)債率（TL）等于總負(fù)債/總資產(chǎn);企業(yè)規(guī)模（Size）等于總資產(chǎn)的自然對數(shù);松弛系數(shù)（Slack）等于（現(xiàn)金+短期投資+0.5存貨+0.7應(yīng)收賬款-短期銀行借款）/總資產(chǎn)。

表1和表2分別報告了判別指數(shù)與模型的錯判矩陣。在表中可以看出，融資約束組Z指數(shù)均值較大，非融資約束組Z指數(shù)均值較小，反映融資約束程度與Z指數(shù)之間呈正向關(guān)系，即隨著融資約束程度的提高，Z指數(shù)不斷增加。另外，在融資約束組有260個觀測值被正確地預(yù)測，占融資約束組的56.64%;在部分融資約束組中有267個觀測值被正確地預(yù)測，占部分融資約束組的37.45%;在非融資約束組有244個觀測值被正確預(yù)測，占非融資約束組的55.96%。

（三）投資效率的衡量與融資約束檢驗?zāi)Ｐ?/p>

1.投資效率的衡量

以往文獻對投資效率的衡量基本是采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）或隨機邊界分析（SFA）來測算，對投資效率較少有明確的定義。本文模型中的投資效率含義是指企業(yè)的實際投資額與最優(yōu)投資額之間的偏離程度（連玉君，2009）。

wi=■=e-u i ? （2）

公式中i表示樣本;xi表示解釋變量;vi為隨機擾動項，vi～N（0，σ2v）;ui為非負(fù)的隨機變量，與技術(shù)無效率相關(guān)聯(lián)，服從截斷性半正態(tài)分布，ui～N+（u，σ2u）。wi表示技術(shù)效率水平，ui=-Inwi。

2.融資約束檢驗?zāi)Ｐ?/p>

考慮到企業(yè)R&D投資效率影響因素的多樣性，本文在Brown Martinsson and Peterson（2012）的模型基礎(chǔ)上，解釋變量中引入滯后一期的R&D支出，并引入現(xiàn)金流、股權(quán)融資與債務(wù)融資來衡量融資約束，使用現(xiàn)金持有作為控制變量來平滑R&D投資;另外，加入企業(yè)規(guī)模與投資機會來控制分析;考慮到時間因素與行業(yè)因素對模型的影響，本文把行業(yè)效應(yīng)與時間效應(yīng)作為控制變量。具體模型如下：

TEi，t=？琢0+？茁1R&Di，t-1+？茁2Sizei，t+？茁3Tobin's Qi，t+？茁4Cflowi，t+

？茁5EQUIi，t+？茁6DEBTi，t+？茁7Cashi，t+？茁8Yeari，t+？茁9Industryi，t+？著i，t

（3）

其中：i代表研究樣本中第i個企業(yè);t代表第t個時間段;TEi，t表示第i個企業(yè)在第t個年度的企業(yè)效率值;R&Di，t-1表示第i個企業(yè)在滯后1個年度的R&D支出;Sizei，t表示第i個企業(yè)在第t個年度的企業(yè)規(guī)模;Tobin's Qi，t表示第i個企業(yè)在第t個年度的企業(yè)投資機會;Cflowi，t表示第i個企業(yè)在第t個年度的企業(yè)現(xiàn)金流;EQUIi，t表示第i個企業(yè)在第t個年度的股權(quán)融資;DEBTi，t表示第i個企業(yè)在第t個年度的債務(wù)融資;Cashi，t表示第i個企業(yè)在第t個年度的企業(yè)現(xiàn)金持有;Yeari，t與Industryi，t分別表示第i個企業(yè)在第t個年度的年度效應(yīng)與行業(yè)效應(yīng)。

（四）變量設(shè)計

1.被解釋變量：研發(fā)支出（R&D）比重、研發(fā)強度（RD）。

2.解釋變量：現(xiàn)金流量、現(xiàn)金持有、股權(quán)融資、債務(wù)融資。

3.控制變量：企業(yè)規(guī)模、投資機會、年度效應(yīng)、行業(yè)效應(yīng)。

變量定義如表3。

三、實證分析

（一）描述性分析

根據(jù)前文的判別分析構(gòu)造Zscore指數(shù)。對Zscore進行分組是一種非常重要的融資約束界定方法，如Cleary（1999）、連玉君（2007）等，然而他們根據(jù)各年度Zscore值大小進行平均分組的方法可能導(dǎo)致界定標(biāo)準(zhǔn)的不統(tǒng)一，所以本文總體Zscore值的大小平均分為三組。由于融資約束組Z指數(shù)均值較大，非融資約束組Z指數(shù)均值較小，所以本文將Zscore值最小的三分之一的樣本界定為非融資約束組，Zscore值最大的三分之一的樣本界定為融資約束組，其他部分為部分融資約束組。

具體統(tǒng)計指標(biāo)描述如表4。從表中我們可以得出企業(yè)的研發(fā)支出與研發(fā)強度融資約束組均小于非融資約束組;從融資來源方面看，融資約束組現(xiàn)金流均值為0.17，股權(quán)融資均值為0.14，債務(wù)融資均值為0.31，均低于非融資約束組，反映融資約束不管是來自內(nèi)部還是外部原因都會影響企業(yè)R&D支出;從現(xiàn)金持有量看，融資約束組現(xiàn)金持有量為0.35，高于非融資約束組的0.25，反映了融資約束組企業(yè)出于預(yù)防性動機，使用貨幣資金來平滑R&D支出，導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)金持有量的增加。

因此，融資約束組企業(yè)R&D效率均小于非融資約束組，本文假設(shè)1得到支持。

（二）Pearson相關(guān)性分析

在線性回歸中，若解釋變量之間存在高度相關(guān)關(guān)系將使模型估計失真，表5列示了各變量之間的Pearson相關(guān)性分析結(jié)果。從表5可以看出，模型中解釋變量相關(guān)系數(shù)最大值為0.61，表明不存在嚴(yán)重多重共線性問題。

（三）R&D投資效率分析

1.隨機邊界分析結(jié)果

本文使用stata12軟件xtfrontier程序進行面板隨機效應(yīng)估計，所得結(jié)果如表6。從表中可以看出，控制了年度效應(yīng)與行業(yè)效應(yīng)兩個變量，對R&D支出進行效率評價，除債務(wù)融資外均在5%水平上顯著;而對R&D強度進行效率評價，大多數(shù)變量并不顯著。從融資因素看，企業(yè)現(xiàn)金流與股權(quán)融資對R&D投資顯著正相關(guān)，表明其能夠緩解企業(yè)的融資約束，其對R&D投資具有顯著的正向作用;而債務(wù)融資對R&D支出的影響不顯著，對R&D強度的影響為負(fù)相關(guān)，可能由于進行R&D支出的企業(yè)風(fēng)險較大，且企業(yè)通過債務(wù)融資主要是為了擺脫經(jīng)營困境發(fā)生的，而非長期的R&D投資，所以，債務(wù)的增加會使企業(yè)后續(xù)融資更加困難，使企業(yè)的R&D強度降低。從現(xiàn)金持有量上看，自由現(xiàn)金流與R&D支出與R&D強度呈顯著負(fù)相關(guān)，表明代理問題的存在，代理人更注重的是自己的利益與短期的利益，而非進行長期的R&D投資。通過以上實證分析，假設(shè)2得到充分驗證。

2.融資約束對R&D支出效率的影響

表7列示了根據(jù)Zscore值分組的不同融資約束組無效率因子對研發(fā)投資效率的影響。由于R&D投資效率取值在0至1之間，所以，本文使用Tobit模型。

表7中對總樣本1 345個觀測值進行Tobit分析，并根據(jù)Zscore值分組分別對融資約束組、部分融資約束組以及非融資約束組進行Tobit分析，觀測數(shù)據(jù)分別為480、590與275個。從股權(quán)融資看，融資約束組股權(quán)融資無效率因子對研發(fā)支出的影響的絕對值為0.01，大于非融資約束組股權(quán)融資無效率因子對研發(fā)支出影響的絕對值0.009，表明融資約束組股權(quán)融資對R&D支出效率影響更大，原因可能為股權(quán)融資更能反映企業(yè)的融資約束水平，融資約束水平越大，R&D支出效率與融資約束水平敏感性越大;從債務(wù)融資看，融資約束組與非融資約束組債務(wù)融資無效率因子對研發(fā)支出影響的絕對值均為0.002，且不顯著，表明融資約束組債務(wù)融資對R&D支出效率影響較小，原因可能為進行R&D支出的企業(yè)采用債務(wù)融資的較少，債務(wù)融資不能很好地反映融資約束水平;從現(xiàn)金持有量上看，融資約束組現(xiàn)金持有量無效率因子對研發(fā)支出影響的絕對值為0.007，小于非融資約束組現(xiàn)金持有量無效率因子對研發(fā)支出影響的絕對值0.01，表明融資約束組現(xiàn)金持有量對R&D支出效率影響較小，部分解釋了現(xiàn)金持有量在一定程度上能夠緩解融資約束水平對R&D支出效率的影響。

通過以上分析，本文假設(shè)3得到驗證。

四、結(jié)論與政策建議

企業(yè)競爭力的提高離不開R&D投入，提高R&D投資效率是企業(yè)在競爭激烈的市場環(huán)境中生存下來的關(guān)鍵。本文在對融資約束與R&D投資相關(guān)理論進行梳理的基礎(chǔ)上，對中小板上市企業(yè)進行實證分析，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

1.從不同的融資約束組來看，根據(jù)Zscore值分組定義融資約束，融資約束組企業(yè)R&D效率均小于非融資約束組，即融資約束的存在影響我國中小企業(yè)R&D投資效率。

2.從整體上看，股權(quán)融資、企業(yè)現(xiàn)金流與R&D投資效率呈正相關(guān)關(guān)系，自由現(xiàn)金流、債務(wù)融資與R&D投資效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明我國中小企業(yè)R&D投資對內(nèi)源融資依賴程度較高，同時企業(yè)因R&D投資而向外融資時，更傾向于股權(quán)融資，而不是債務(wù)融資。

3.從融資約束因子對R&D支出效率影響的Tobit分析看，融資約束組中的股權(quán)融資對R&D支出效率影響更大，原因可能為股權(quán)融資更能反映企業(yè)的融資約束水平，融資約束水平越大，R&D支出效率與融資約束水平敏感性越大;融資約束組中的債務(wù)融資對R&D支出效率影響較小，原因可能為進行R&D支出的企業(yè)采用債務(wù)融資的較少，債務(wù)融資不能很好地反映融資約束水平;融資約束組中的現(xiàn)金持有量對R&D支出效率影響較小，解釋了現(xiàn)金持有量在一定程度上能夠緩解融資約束對R&D支出效率的影響。

鑒于本文研究結(jié)論，我國中小企業(yè)普遍面臨融資約束的困境，如何解決融資約束造成的投資不足，提升中小企業(yè)R&D投資效率？首先，應(yīng)該發(fā)揮股權(quán)融資的積極作用，大力完善股票市場，拓寬中小企業(yè)融資渠道。其次，一方面，由于R&D支出風(fēng)險較大且重置成本較高，債務(wù)融資會加劇融資困境，應(yīng)降低融資門檻，引導(dǎo)商業(yè)銀行支持自主創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化，建立多層次資本市場，改變銀行注重抵押的商業(yè)模式與風(fēng)險控制方式。另一方面，針對現(xiàn)金持有量能夠緩解融資約束，應(yīng)建立現(xiàn)金儲備，同時改善公司現(xiàn)金流管理狀況。最后，完善R&D信息披露，降低信息不對稱性。如完善研發(fā)支出信息的對外公告，降低股權(quán)融資產(chǎn)生的信息不對稱成本，鼓勵銀行等金融機構(gòu)發(fā)展專門部門為中小企業(yè)提供研發(fā)支出貸款，解決信息不對稱問題。

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