構建技術創新投融資風險評價有效指標體系的實證研究

黃福寧

摘要：技術創新投融資風險評價的理論指標較多，對這些指標的有效性進行檢驗不僅對提升技術創新投融資風險狀態評價的準確性具有直接推動作用，同時也可為技術創新投融資相關政策環境等的改善提供相關結論。通過BST檢驗及因子分析，可得到貢獻度較高的公共因子以及各個指標對公共因子的貢獻度，從而實現對指標體系的科學、有效篩選。

關鍵詞：技術創新；投融資風險；BST檢驗；因子分析

中圖分類號：F830.99文獻標識碼：A文章編號：1009-3060(2009)04-0113-06

一、引言

技術創新對于國家和企業發展而言至關重要，但技術創新由于其具有較大的風險性和技術創新的專業性，一般投資者大多對技術創新融資采取回避的態度。因此在技術創新的研發、設計、制造和市場化等階段，都可能出現資金不足的情況，而融資能力的缺失將加劇技術創新本身失敗的風險。技術創新投融資風險與技術創新的成敗關系密切，前者不僅取決于技術創新本身的成敗，更取決于對技術創新過程中融資需求能否及時、有效滿足的把握程度，即進行投融資時對技術創新全過程各類風險的認識和評價等，以便為技術創新提供及時、有效的資金供給，從而在根本上降低投融資風險和技術創新風險。

與本研究相關的文獻主要有：側重對技術創新影響因素的研究。早期成果如美國的S.A.Zahra(1996)對技術創新與財務狀況關系進行的研究，認為應通過全面管理控制財務風險狀況來制定和執行技術創新戰略，實行長期穩定投資，且應充分利用外部創新成果等來降低技術創新風險；S.A.Zahra and D.M.Garvis(2000)認為國際性合作企業(ICE，International CorporateEntrepreneurship)可以有較好的資產回報率，但技術創新能力、長期成功潛質等卻受到合作各方內含的敵意屬性而不能充分得以發揮，故技術創新主體間的關系需要進行特別處理，否則將對技術創新產生潛在威脅；美國學者S.H.Martzou—kos and L.Trigeorgis(2002)對技術創新投融資過程中突發性事件發生時如何決策的問題進行了研究，其論證了各種不確定性外部環境因素對技術創新可能產生的沖擊等。近年相關研究還包括美國M.Makri and P.J.Lane等(2006)的研究等，指出CEO的薪資激勵強度與企業創新能力培養和創新成果的市場應用效益等正相關；美國學者T.H.Koh(2007)則研究了恐怖主義對技術創新路徑變更及對技術創新投融資的影響機制等。

側重具體研究方法應用的文獻一般主要采用德爾菲法、AHP法、灰色系統評價法、主成分分析、模糊綜合評價及新近廣泛應用的神經網絡法等。如張志穎、袁國強等(2004)利用模糊聚類對環境因素、企業內部因素和項目因素三類可能引起技術創新風險的具體要素進行的研究；陳建新、資明貴等(2007)將企業技術創新的風險分為決策、生產、管理、財務、技術、文化、市場和政策等幾個方面，同時利用BP神經網絡對企業技術創新風險進行的網絡訓練及實證應用；利用BP神經網絡進行的類似研究還有張爽(2007)等。此外，還有其他一些方法的應用，如劉琪、傅春(2006)運用網絡分析法(ANP)對江西省中小企業技術創新融資風險進行的評價等。

從上述文獻來看，現有研究大多是從技術創新本身這一角度出發來進行風險評價和控制研究的。而相關研究結論表明，技術創新失敗相當程度上是其融資能力缺失進而導致資金鏈斷裂引起的。因此對技術創新投融資過程中的投融資風險進行評價、分析，具有非常重要的價值。

而要實現對技術創新投融資過程中風險狀態的科學合理評價，首先需要得到解決的問題就是投融資風險評價指標體系的科學建構，即用哪些指標對風險狀態進行評價。而以往研究中倚重理論分析所獲取的指標是否科學且對風險狀態評價具有作用等核心問題，至今尚未有很好的回答。故本文試圖運用因子分析等統計分析方法，對依據調查等路徑獲取的樣本數據進行實證分析，篩選出具有價值的指標，并總結出更為合理的公共因子。這將極大地提升相關研究中對技術創新投融資風險狀態評估的科學性、準確性，進而為更準確地把握我國技術創新投融資進入或退出時機等提供相關結論支持；此外，在對相關指標的貢獻度分析基礎上，還可以為相關政策的調整提供依據。因而，本研究具有一定的理論及實踐意義。

二、技術創新投融資風險待檢驗指標的理論分析

技術創新投融資風險評價，一方面可為各類投資主體及時獲取技術創新的風險狀態方面的信息，從而為是否追加投資等決策提供及時、有效的信息支持；另一方面也可以為技術創新主體的融資額度、期限、結構是否調整等決策提供充分的信息支持，從而提高技術創新的融資效率。下文擬從與技術創新企業及創新技術本身相關指標、與技術創新企業外部環境相關指標、及與投資主體相關指標等三個方面，結合相關研究成果對待檢驗的理論指標體系進行構建。

1、與技術創新企業及創新技術本身相關的指標

此方面的指標主要包括兩大類，即技術創新企業對技術創新的支撐能力及創新技術本身所具備的支撐基礎。

技術創新企業的支撐能力之強弱直接影響到技術創新本身的風險大小，可在一定程度上決定技術創新的成敗，而技術創新風險會至少部分決定投融資風險。因而，從技術創新投融資的風險角度看，技術創新主體的質量同樣會影響到技術創新投融資的風險。主要待檢驗指標包括：(1)反映企業自身對技術創新支持度的財務指標(A₁)，具體有資產負債率指標(A₁₁)、反映企業資產負債結構狀況的資產期限結構(A₁₂)和負債期限結構(A₁₃)、反映企業短期清償能力的流動性比率(A₁₄)和速動比率(A₁₅)、反映企業外部融資能力指標(A₁₆以企業與相關資金持有者如銀行的關系來評價)；(2)反映企業技術創新管理能力的指標(A₂)，具體包括反映管理人員素質指標(A₂₁，用管理人員中本科及以上人員占管理人員比例計算)、反映管理決策能力的指標(A₂₂)、反映對技術創新風險應對能力的兩個指標即技術創新風險預測分析能力(A₂₃，通過專業風險分析人員和技術人員配置情況等綜合評價)和應急預案完備情況(A₂₄)、反映把握市場能力的兩個指標即營銷人員素質指標(A₂₅，用營銷人員中具備創造市場需求的人員所占比例計算)和企業高層對市場開發重視度指標(A₂₆由管理人員自主打

分)；(3)在技術創新企業支撐潛力影響因素中，還應包括企業具有的生產能力指標系列(A₃)，具體包含反映企業現有設備轉產能力指標(A₃₁)和企業創造或外購新設備并投產的能力指標(A₃₂)、以及企業對外發包能力指標(A₃₃用歷史發包能力代替計算)。

第二類指標指的是反映創新技術本身所具備的支撐強度指標體系，包括：(1)反映技術人員素質及其創新能力的指標(A₄)，如技術人員與全部員工占比(A₄₁)和技術人員內部結構(A₄₂，即高級職稱人員占技術人員比)、技術人員相關成果年均增長率(A₄₃)；(2)反映創新技術的創新基礎指標集(A₅)，如企業擁有的數據庫完備性指標(A₅₁)、圖書期刊等資料完備性指標(A₅₂)、企業具備的默會知識對創新技術的支持度(A₅₃)等。

2、與技術創新企業外部環境相關的指標

主要包括市場環境、宏觀形勢以及社會文化等三個方面。其中市場方面的風險(B₁)主要是出于對技術創新產品的商品化過程具有潛在影響因素的考慮而設計。技術創新投融資能否成功，很大程度上取決于產品能否實現商品化，能否進入并迅速占領市場，并最終實現預期的盈利目標。具體來說應考慮目標市場的購買能力(B₁₁)、通過技術創新生產的新產品相對類似產品的優勢程度(B₁₂)、市場偏好改變可能性或創新性產品創造需求的可能性指標(B₁₃)等。

宏觀形勢(B₂)給技術創新投融資帶來的風險源自兩個方面，其一是現實的和潛在的各種政策安排及經濟形勢等對技術創新所產生的作用，其二是對技術創新投融資本身所帶來的沖擊可能性。但鑒于這兩個方面的影響難以分開計量，故在待檢驗指標設計上將兩者合并處理，主要包括現有稅收政策對促進技術創新及投融資的有利度(B₂₁)、潛在的稅收政策調整對促進技術創新及投融資的有利度指標(B₂₂)、現有信貸政策對促進技術創新及投融資的有利度(B₂₃)、潛在的信貸政策調整對促進技術創新及投融資的有利度指標(B₂₄)、其他相關經濟政策對促進技術創新及投融資的有利度指標(B₂₅)等。而宏觀經濟形勢尤其經濟周期可能出現的逆轉對技術創新本身和投融資能否成功同樣具有直接作用，因此應作為一個重要指標列入(B₂₆)。

在社會文化方面，會產生對技術創新投融資與前類似的風險威脅，如技術創新與社會道德的協同程度(B₃₁)、技術創新所具備的文化認同度(B₃₂)、社會穩定性出現逆轉的可能性指標(B₃₃)等。

3、與投資主體相關的指標

前面兩大類型指標基本都是直接或間接圍繞技術創新本身展開的，而第三類子指標系統則直接考慮了技術創新投資主體在融資過程中的風險識別及控制能力。

具體來說，此類指標體系應包括投資主體的風險識別能力(c₁₁由該投資者歷史投資成功情況進行自評得到)、投資額度控制能力(C₁₂)、融資成本控制能力(C₁₃)、階段性資金需求的認識能力及支持力度(C₁₄)、資金調度能力(C₁₅)等。

三、技術創新投融資風險有效指標體系的實證篩選

通過對技術創新及其投融資過程的理論分析，前文構建了三大類總計38個待評估的風險評價指標。理論上，技術創新投融資風險運用這些指標進行評價是較為合理的，且較已有文獻的指標選取相對更為完備。但出于前文第一點中的意義分析，尚需對這些理論分析所得的指標體系進行進一步的篩選。

1、風險評價指標效能分析的思路

有效指標體系的構建，應該從兩個方面分別考慮：其一是各指標對風險評價的有效性，即指標性能問題；其二是各指標在風險評價時是否具有重復性及貢獻度是否穩定等。正是基于上述兩個方面的考慮，結合相關統計方法的性能，筆者分析認為可以采用應用統計學中的BST檢驗、因子分析及相關理論等，通過恰當的分析程序，完成對技術創新投融資風險評價有效指標體系的篩選和構建。具體步驟如下：

第一，運用Bartlett Sphericity Test(BST檢驗)，以判斷待檢驗的各指標間是否存在共同變異，并決定樣本數據是否適合作進一步分析。

第二，利用共同度(communalities)分析判斷指標性能的穩定性。由因子分析中共同度的含義知，該分析方法可應用于對各指標與公共因子是否具有較好的穩定關系研究中，從而得出具有穩定作用的有效指標，以供后續研究對指標性能作出更為科學的綜合判斷。

第三，計算公共因子的(累積)貢獻度及指標對因子的貢獻度等，以得出貢獻度較高的公共因子(即子指標體系)，并獲取與公共因子關系最為密切的指標。

最終，在綜合上述實證分析結論基礎上，完成對技術創新投融資風險評價有效指標的篩選及進一步的綜合優化等。

2、數據描述

根據第二部分的理論分析所得到的三個待檢驗子指標集及前述實證研究的思路，同時考慮指標數據的可得性，B₃指標子集中的三個指標及c₁₃C₁₅兩個指標因未有有效數據而排除在后續的檢驗之外。通過對上海部分創新型企業的電話、郵件及實地調查等，共獲取25個技術創新成功案例(指成功商業化技術創新產品并獲取預期回報的項目)和14個技術創新失敗案例(包括創新四個階段任一階段失敗而終止商業化的項目)相關指標數據，其中A₁、A₄指標根據被調查樣本企業財務數據及其他相關統計資料進行整理得到，其余指標數據均由被調查企業及投資機構相關負責人打分所得。

3、有效指標的實證篩選過程

依據前述實證篩選思路，本文采用SPSS11.5作為分析工具。主要操作步驟及輸出結果如下：

首先，對數據的正態特征進行檢驗，以決定是否可以進行BST檢驗及因子分析。通過QQ圖可以直觀地觀察到，待檢驗的33個指標正態性狀良好。限于版面僅將A₁₁的QQ圖示于圖1。

其次，利用SPSS程序對數據進行基于方差最大化的因子旋轉。相關輸出結果如表1—3所示：

由于樣本容量及自由度較小，KMO值小于

但較接近0.5。根據相關判別規則可認為對待檢驗指標進行因子分析較具可行性；而p值顯著性小于0.001，說明做因子分析具有顯著的統計意義。

表2是對共同度的分析結果。從中可以看出A₁₅、A₁₄、B₁₃、B₁₂、B₂₃、A₄₃、C₁₄、A₂₃、A₁₁、A₄₂及B₂₁與公共因子的共同度都在0.8以上，因此可以認為通過共同度篩選出來的這些指標具有統計上的穩定性，適合作為有效指標保留。但對于此部分指標的具體貢獻度尚不明確，同時對此步驟下人為確定的衡量標準0.8是否合理尚不明確，因此，有必要對各指標于公共因子的貢獻度作進一步分析。

根據表3所示的輸出結果，當計算到9個公共因子時，累計被解釋程度達到了76.37％，作為小樣本分析，筆者認為選取9個公共因子是合適的。此統計分析的理論含義可得出如下主要結論：(1)對于公共因子F1，B₁₃、B₁₂、A₄₂三個指標的得分較高，而A₂₃和A₃₁的得分稍低，因此可命名為市場風險因子；(2)公共因子F2中的A₁₄和A₁₅具有較高的負因子負荷，根據含義可命名此因子為資產流動性因子；(3)B₂₃在公共因子F3中的貢獻度最大，表明信貸政策調整對技術創新融資的支持作用影響較大，信貸對技術創新的資金支持依然是主導的，可定義此公共因子為信貸因子；(4)A₁₂在F4中具有負的得分，達到-0.8，具有顯著貢獻，根據A₁₂的含義可將此因子命名為資產結構因子；(5)F5和F8中得分最高的因子分別為B₂₁和B₂₂，說明稅收政策對技術創新投融資亦具有重要影響，國家在稅收政策上應采取積極的措施，如對技術創新企業的稅收優惠、對投資主體的稅收減免等。這兩個公共因子可合并定義為稅收因子；(6)B₂₅在F6中得分最高，作為一個較為籠統的政策性指標，一方面折射出現有的技術創新投融資外部政策環境的不穩定，另一方面也建議國家應該在支持技術創新投融資方面應采取更穩定的政策。此因子根據主要指標含義可命名為宏觀政策因子；(7)A₃₂、B₂₆分別對公共因子F7、F9具有較大貢獻度，根據各自含義可將公共因子定義為創新產品的生產能力因子和宏觀經濟因子。

四、結論

通過理論分析及因子分析的實證，可以認為市場風險因子、資產流動性因子、信貸因子、資產結構因子、宏觀政策因子、稅收因子、生產能力因子及宏觀經濟因子是影響技術創新投融資的主要因素體系。而綜合共同度分析和指標貢獻度分析來看，A₁₁、A₁₂、A₁₄、A₁₅、A₂₃、A₃₁、A₃₂、A₄₂、B₁₃、B₁₂、B₁₃、B₂₁、B₂₂、B₂₃、B₂₅、B₂₆、C₁₄等17個指標可作為貢獻度較高的有效指標體系的主要構成部分。而綜合前述結論來看，企業技術創新能力強弱和投資主體的分析能力強弱等并不成為決定投融資風險大小的決定因素，我國技術創新投融資風險的評估指標體系建設應加強對宏觀政策方面的考慮。同時出于前述有效指標對評價技術創新投融資風險的重要性考慮，在實踐中應特別注重寬松和穩定的財政、貨幣政策的運用，防止因政策變動而對技術創新及其投融資產生負面沖擊。

責任編輯：陳曉東