宋永輝 李思璇

〔內(nèi)容提要〕 本文采取了描述性統(tǒng)計分析和多元回歸分析的方法，以2009-2016年人工智能板塊上市公司為樣本，從微觀角度考察了我國資本市場和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系。通過實證研究發(fā)現(xiàn)，相對于債務(wù)類融資，權(quán)益類融資對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響更為顯著。

〔關(guān)鍵詞〕 權(quán)益類融資 債務(wù)類融資 技術(shù)創(chuàng)新 回歸分析

一、引言

國內(nèi)外學(xué)者對于資本市場與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系一直未停止探索，例如熊彼特在1992年強調(diào)的創(chuàng)新在經(jīng)濟發(fā)展中起到了中流砥柱的作用；我國學(xué)者武鍶芪（2010）、張燕航（2011）認為高新企業(yè)技術(shù)發(fā)展需要的首要因素是金融支持。雖然我國資本市場對我國技術(shù)創(chuàng)新的進步起到了重要的作用，但究竟何種資本市場融資渠道能夠更加有效地促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，這是本文意在討論之處。

二、實證分析

（一）模型設(shè)立和變量選取

為分析企業(yè)是通過何種方式完成融資來影響自身的技術(shù)創(chuàng)新，本文采用本弗拉泰洛等人的研究思路，構(gòu)建如下模型。

Ti=C0+C1Eqi，t+C2Dedti，t+C3Sizei，t+C4Proi，t+C5Growi，t+C6Govi，t+C7Mshi，t+εi，t （1）

其中，下標i代表企業(yè)，t表示年月，常數(shù)項設(shè)為C0，其他變量系數(shù)分別用C1-C7來表示。本文的被解釋變量為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新指標（Ti），用無形資產(chǎn)比營業(yè)收入衡量；解釋變量為企業(yè)的權(quán)益類融資（Eq）和債務(wù)類融資（Dedt），分別用實收資本與資本公積之和比資產(chǎn)總計、短期借款與長期借款之和比資產(chǎn)總計來衡量；企業(yè)規(guī)模（Size）、企業(yè)盈利能力（Pro）、企業(yè)的發(fā)展能力（Grow）、政府的補助（Gov）和管理層持股（Msh）均為控制變量，分別由企業(yè)資產(chǎn)總計的自然對數(shù)、凈利潤比營業(yè)收入、可持續(xù)增長率、政府補助比總資產(chǎn)、管理層持股占比來衡量，ε為隨機擾動項。

（二）實證分析及結(jié)果

本文選取2009-2016年我國人工智能板塊這一概念股作為研究樣本，將樣本數(shù)據(jù)剔除金融類、ST類和數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)，最終獲得990組數(shù)據(jù)。本文使用的數(shù)據(jù)分別來自同花順數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫。表1中的數(shù)據(jù)為SPSS軟件運行結(jié)果整理后得到的。

對于解釋變量，權(quán)益類融資率系數(shù)為正且在1%上顯性，這說明企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新與權(quán)益類融資具有很高的正相關(guān)性，即權(quán)益類融資對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有著明顯的積極作用；債務(wù)類融資的系數(shù)為正，說明債務(wù)類融資也會影響企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，但該系數(shù)比權(quán)益類融資率系數(shù)小，這說明相對于債務(wù)類融資，權(quán)益類融資對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有更高促進作用。這可以解釋為：企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新是一種高風(fēng)險、周期長的行為，債務(wù)類融資往往會規(guī)避這種風(fēng)險。因此，企業(yè)雖然可以通過向銀行業(yè)貸款的方式進行融資，但融資金額將受到企業(yè)資質(zhì)高低、信息披露程度等影響，故權(quán)益類融資是企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新最有力的資金支持。

對于控制變量，我們也可以看出企業(yè)自身發(fā)展的特點都影響著企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，包括企業(yè)的規(guī)模，企業(yè)的盈利水平，企業(yè)的發(fā)展能力。政府補助亦與公司技術(shù)創(chuàng)新行為呈正相關(guān)，說明企業(yè)汲取政府補助越多越有利于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展。管理層持股情況在模型中回歸系數(shù)不大且不顯著。因此，我們可以認為管理層持股數(shù)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新無明顯對應(yīng)關(guān)系。

（三）回歸模型的檢驗

本文基于SPSS軟件的多元線性回歸模型進行如下檢驗，其中包括獨立性檢驗、殘差方差齊性檢驗、共線性檢驗（內(nèi)生性檢驗）。

1.獨立性。被解釋變量取值相互獨立，即各個殘差之間應(yīng)該沒有相關(guān)性。我們使用SPSS軟件線性回歸模塊中的DW檢驗。模型3-1的DW檢驗值為0.1851，接近2，說明被解釋變量之間取值相互獨立，可以使用回歸模型。

2.殘差方差齊性。標準化殘差的大小不隨變量取值的改變而改變。從圖1中我們看出，技術(shù)創(chuàng)新標準化估計值與殘差標準化值各散點隨機分布在e=0為中心的橫帶中，無相關(guān)性，證明了該模型是適合的。

3.共線性檢驗。除了政府補助以外，其他變量的特征值都大于1，且條件索引判據(jù)不大，說明除政府補助外，其他變量之間不存在共線性。政府補助變量的特征值也接近1，共線性不大，其存在共線性的原因為：一般政府財政補助的企業(yè)，其發(fā)展前景、盈利水平都較高，反映在本文的Grow與Pro上，呈現(xiàn)一定的共線性。

綜上判斷，我們可以認為回歸模型（1）具備統(tǒng)計學(xué)參考價值。

三、結(jié)論與對策

通過研究得出結(jié)論：相對于債務(wù)類融資，權(quán)益類融資對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響更為顯著。企業(yè)的規(guī)模，盈利能力，發(fā)展能力，政府的補助和企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新都存在正向相關(guān)，管理層持股和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間沒有太大關(guān)系。由此，本文認為中小銀行業(yè)應(yīng)適當(dāng)調(diào)整中大型成熟企業(yè)的投資份額，更加支持中小新生企業(yè)的發(fā)展，從而對中小企業(yè)直接融資形成有益的補充，更好地服務(wù)于實體經(jīng)濟的發(fā)展；政府也應(yīng)加大對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的支持力度。

（作者單位：沈陽工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院）

責(zé)任編輯：宋 爽