企業融資約束、股權集中與創新效率互動關系實證研究

顏秀春，陳春春，徐 懿

（1.黎明職業大學 經濟管理系，福建 泉州 362000；2.北京師范大學 經濟與工商管理學院，北京 100875；3.中山大學 嶺南學院，廣東 珠海 519000)

經濟與管理

企業融資約束、股權集中與創新效率互動關系實證研究

顏秀春1，陳春春2，徐 懿3

（1.黎明職業大學 經濟管理系，福建 泉州 362000；2.北京師范大學 經濟與工商管理學院，北京 100875；3.中山大學 嶺南學院，廣東 珠海 519000)

本文綜合利用了Logit模型、主成分分析，以及DEA方法，通過構建動態面板數據模型，分析了中國制造業自1990年-2012年1790家上司公司的數據，實證了這些企業融資約束、股權集中與創新效率之間的互動關系，結果表明：融資約束和股權集中度對企業創新效率的影響因企業所有權性質的不同而存在差異。首先，國有企業出于“父愛主義”和“政治偏向性借貸秩序”的思考，使得其缺乏融資約束對創新效率的促進機制，而在民營企業中，融資約束對創新效率的正面影響則較為顯著；其次，由于第一類和第二類代理問題的存在，在國有企業中股權集中度與創新效率負相關，而在民營企業中則表現為正相關；再次，不管是國有企業還是民營企業，企業的規模越大，其創新的效率也越高，這表明大企業在整合物質資源和人力資源方面始終具備優勢；最后，考慮到國有企業的行業壟斷背景，其利潤水平不一定與創新效率掛鉤，但是對民營企業來說，其利潤水平卻與創新效率聯系密切。

融資約束；股權集中；創新效率；所有權；動態面板數據模型

引言

隨著知識經濟的到來，全球化的步伐逐漸加快，我們比以往任何時候都更加需要創新來實現生產力的飛躍，以期待在激烈和嚴酷的國際競爭中獲得勝利。考慮到企業始終都是技術創新的主體，國家的競爭力和創新能力終究要靠企業的競爭力和創新能力來體現，因此，探索企業創新及其相關問題，無疑具有重要的理論價值和現實意義。

創新是以新思維、新發明和新描述為特征的一種概念化過程，屬于廣義的生產活動的組織方式。創新成果的獲得，不僅需要創新要素的投入，還需要創新條件的保證。[1]因此，如何改善企業的創新條件，以不變的創新要素創造出越來越多的創新成果（即怎樣實現更高的創新效率的問題），也就日益成了學界關注的重點。

在企業的創新過程中，企業出于行業保密的需要，不可能將其創新成本、項目進度、技術攻關、成果價值等信息充分地、及時地披露出來，從而降低了自身經營的透明度而難以從外部獲得融資，進而面臨融資約束的問題使得其研發投入受到一定的限制，最終讓企業的創新效率受到不同程度的影響。那么，融資約束到底在多大程度上影響著企業的創新效率呢？進一步地，信息的不對稱問題不僅表現在資金的供求方面，而且在不同股份的持有人之間也廣泛存在，于是股權集中度對企業創新效率的影響就不得不值得我們去關注和思索。此外，我國處于現階段轉軌經濟的特殊背景，對不同所有制性質下的企業，其面臨的融資約束和具有的股權集中度對創新效率的作用又是否存在差異？應該說，現有文獻已經對第一和第二個問題做出了相應的探索，但是，將融資約束、股權集中和創新效率三者結合起來一起研究的文章并不多見，同時，再將所有制因素引入進來做比較分析的文章更是少之又少。有鑒于此，本文選擇滬深兩市1 790家制造業上市公司為研究對象，分析這些公司的融資約束和股權集中對其創新效率的影響，比較在不同所有制條件下這種影響程度的異同，以期能在相關領域做出有益的補充和指導。

一、相關文獻評述

（一）融資約束與企業的創新行為

目前，就融資約束對企業創新行為的影響來說，現有研究大致提供了兩種思路來進行檢驗：第一，利用現有的投資加速模型或誤差修正模型來進行實證。這一思路將企業的現金流狀況引入模型并以此來衡量企業面臨的融資約束狀況，然后估計出企業的研發投入對現金流的敏感程度，敏感程度越高表示融資約束對企業的創新行為影響越大，反之，敏感程度越低表示融資約束對企業的創新行為影響越小，比較有代表性的文章有：Harhoff（1998）和Mulkay（2000）。Harhoff（1998）以德國236家公司的數據為樣本，通過研究發現，小企業跟大企業相比，其融資約束對企業的創新行為影響更大。[2]而Mulkay（2000）則將美國和法國的企業數據進行對比分析，結果顯示，美國企業比法國企業在研發投入上更容易受到融資約束的影響。[3]第二，考慮建立新的企業創新決策模型來進行實證。Bond（1999）首先利用歐拉方程證明了企業在創新過程中存在融資約束的可能性，其次再選用英國和德國的數據來檢驗理論模型的成立與否，結果表明：對于英國企業來說，融資約束對企業的研發投入具有正向作用，但是在德國，這一效果卻不顯著。[4]Czarnitzki（2006）緊隨Bond（1999）的思路，利用Tobit模型，重新檢驗了德國中小企業融資約束對研發投入的影響，結果發現，與Bond（1999）的結論不同，融資約束的存在明顯抑制了企業的研發支出。[5]Saviganc（2006）在“CDM”框架下重點關注了企業進行創新活動的決策過程，他利用法國制造業的相關數據并結合面板Probit模型實證了融資約束在企業進行創新決策過程中的作用，結果表明，面臨較高融資約束的公司一般具有較低的創新傾向。[6]Silva&Carreira（2011）采用類似的方法，研究了葡萄牙企業融資約束對研發投入和創新產出的影響，最后認為，融資約束嚴重阻礙了企業的研發投入和創新產出。[7]在國內，趙偉等（2012）、[8]張杰等（2012），[9]以及韓旺紅和馬瑞超（2013）[10]也都持有類似觀點。

（二）股權集中與企業的創新行為

股權集中與企業創新行為的關系問題，國內外學者們始終存在爭議而未能達成一致。Shlerifer（1997）認為，股權集中度的提高，能確保大股東的控制能力，使得管理者更多地關注到企業的長期利益，這有助于企業進行長遠規劃并投資于技術研發。[11]與Shlerifer（1997）的結論極為相似地，左晶晶等（2013）基于第二類代理問題和終極控制理論，對我國非金融保險類的A股上市公司進行了實證，結果表明：提高大股東的持股比例，能有效推動上市公司進行更多領域的創新投資和更為復雜的技術研發。[13]然而，Yafeh&Yosha（2003）卻認為，當股權過于集中到少數股東的手中時，這些大股東就有可能利用對公司的控制權來獲取隱形收益，也即產生所謂的“塹壕效應”，從而造成負外部性侵害到中小股東的權益，因此，股權集中不利于解決企業固有的委托代理問題，從而對企業的技術創新和研發投入產生負面影響。[13]當然，Yafeh&Yosha（2003）提出的觀點在國內也得到了部分學者的認可，楊建君和盛鎖（2007）建立了“股權結構—控制權私人收益—創新投入”的概念模型，通過對該模型引入“創新風險”并進行實證后分析得出結論：當企業即將進行的創新活動存在風險較大時，傾向于規避風險的企業大股東就有可能分散投資，于是對創新項目的支持力度也相應減弱 。[14]此外，還有的學者，如Porta（2000）[15]以及楊德偉（2011）[16]也指出，股權集中度應當存在一定理想的狀態（既不過大，也不太小），因此它與企業的創新投入存在著“倒U型”關系。[17]

（三）評述

現有資料關于融資約束、股權集中和企業創新的研究，是值得我們認真總結和學習借鑒的。但是，當前文獻及其結論仍然存在一定不足：第一，就融資約束與企業的創新行為來說，大多學者都使用現金流來刻畫企業面臨的融資約束程度，但是正如顏秀春和陳春春（2012）所指出的那樣，融資約束是企業計劃從外部獲得資金時，由于信息不對稱而使得籌資成本超過其承受能力的程度，僅僅使用現金流（或企業規模）等單一要素來反映是片面的，也是不盡合理的，應該結合財務冗余、資產負債以及盈利水平等多面因素進行綜合評價；[18]第二，就股權集中與企業的創新行為來說，如我們在上文中綜述的那樣，有的學者認為股權集中度與企業創新正相關，還有的學者認為兩者負相關，甚至還有學者認為兩者呈“倒U型”關系，可見對于股權集中與企業創新的關系問題學界并無定論，那么更為深入、細致的研究就在所難免了；第三，當前文獻，不管是研究融資約束與企業創新，還是研究股權集中與企業創新，大都只分析企業的研發投入和創新決策，[19]很少涉及到企業的創新效率，然而在我們大力提倡集約式經濟、質量型增長的今天，創新的效率（而不單單只是創新的產出絕對量），也即如何在創新不變的前提下獲取更多創新產出的問題，就更應該值得我們去關注和探索；第四，現有文章有的局限于融資約束與企業創新關系，還有的局限于股權集中與企業創新關系，[20]而將三者結合起來一起分析的文獻并不多見，顯然融資約束和股權集中都是企業創新行為的重要方面，將其割裂開來分別研是不嚴謹的，也是不科學的。

綜上，本文以中國零售行業的1790家上市公司1990年-2012年的數據為樣本，結合Logit模型、主成分分析以及DEA方法，通過構建動態面板數據模型，分析了融資約束、股權集中度對企業創新效率的影響程度，希望能對現有的財務理論有所補充，同時也為公司的管理人員提供借鑒。

二、指標選取與實證模型

（一）指標選取

分析融資約束、股權集中度與企業的創新效率三者之間的相互關系，需要為上述變量選擇適當的指標，本文對指標的選擇過程如下：

第一，融資約束（Financeconstraints,FC）。借鑒顏秀春和陳春春（2012）的觀點，我們選擇財務冗余、資產負債比率、凈資產收益率，以及銷售凈現率等四項指標來反映企業所面臨的融資約束狀況。這里，財務冗余=(現金+交易性金融資產+0.5*存貨+0.7*應收賬款 短期借款)/固定資產凈值 ；資產負債率=負債總額/資產總額；凈資產收益率=凈利潤/平均凈資產；銷售凈現率=經營活動現金流量凈額/銷售收入 。下文為簡單起見，分別用FR表示財務冗余，用LEV表示資產負債比率，用ROE來代表凈資產收益率，用QUA代表銷售凈現率，最后通過建立二元Logit回歸模型來測算企業面臨的融資約束程度。

第二，股權集中度（Ownership concentration, OC）。關于股權集中度，謝軍（2006）采用第一大股東的持股比例來衡量，[21]而孫兆斌（2006）[22]則是利用前五大股東的持股比例來進行測算，還有的學者如Yafeh&Yosha（2003）同時選擇了前十大股東的持股比例，以及Herfndahlindex10來綜合評價。這里，Herfndahl index 10是指前10大股東持股比例平方和的對數 。目前，在使用哪種方式來表示企業的股權集中度更為合適方面并無定論，本文為謹慎起見，先利用第一大股東、前五大股東和前十大股東的持股比例進行主成分分析，得出綜合因子用于回歸分析，隨后，再將Herfndahlindex1、Herfndahlindex5和Herfndahlindex10進行主成分分析得到綜合因子，用于穩健性檢驗。

第三，創新效率（InnovationEfficiency,IE）。目前，用于效率評價的方法主要有兩類，一類是參數方法，另一類是非參數方法。前者在進行評價效率時，必須假定投入產出函數，再通過計量回歸模型來估計參數從而得出效率；后者則以線性規劃方法為基礎，通過單純性迭代求解出每個決策單元的相對效率。結合Griliches（1990）[23]和Croby（2000）[24]的研究成果，我們從人力、物力和財力三方面出發，以技術人員的數量、固定資產的價值，以及研發支出的總額等為投入，以技術資產比率（技術資產比率=無形資產/總資產）為產出，通過建立經典的非阿基米德無窮小的C2R模型，來對不同企業各個時期的創新效率進行估算，并用IE表示。

第四，控制變量。影響企業創新效率的因素，除了債務融資約束、股權集中度之外還有很多，例如，企業的規模、現金流占比、營業利潤率，以及所有權性質等等。這里，我們用SIZE來代表企業的規模，SIZE=ln資產總額（楊德偉，2011）；用CFR來代表現金流占比，CFR=現金流量/營業收入（肖仁橋等，2012）；[25]用OPR表示營業利潤率，OPR=營業利潤/營業收入（左晶晶等，2013）；最后，用OSP表示所有權性質，根據企業的最終控制人的性質來確定，OSP=1表示國有企業，反之OSP=0表示民營企業（李文貴和余明桂，2012）。[26]

（二）實證模型

應該說，企業的財務數據既存在個體差異，同時又存在時間差異，屬于典型的面板結構；而且，企業的創新決策，往往在受到融資約束和股權集中度的影響后，需要給予決策人員一定時間來研究和規劃才能最終形成，存在一定的時滯效應。因此，用存在自變量時間滯后項的動態面板數據模型（Dynamic Panel Data Model）來分析該類問題就再合適不過了。再者，對于行業、不同年份的企業，其創新的效率往往千差萬別，在回歸方程中設置一組表示行業和時間的虛擬變量或許更能夠說明問題。最終，我們把實證模型設定為：

對于普通的面板數據模型來說，我們可用Arellano&Bond（1991）[27]提出的廣義矩估計（GMM）來進行回歸。但是，對于形如上式的動態面板數據模型而言，廣義矩估計就難以發揮作用了。因為在當解釋變量并非外生而是內生之時，如若再利用廣義矩估計方法來回歸模型，就可能導致待估計參數的有偏性、非一致，從而影響了我們的推斷以及預測。為解決此類問題，Blundell&Bond（1998）發展了該方法并給出了所謂的系統廣義矩估計（System GMM）。[28]該方法綜合了水平方程方法和差分方程方法的特點，并且Blundell&Bond（2000）利用蒙特卡洛方法模擬，發現系統廣義矩估計比它們的偏差更小、效率更高[29]，所以，本文采用系統廣義矩估計方法來進行實證。

三、實證分析

（一）數據來源

本文選取自1990年到2012年已經上市的1790家制造業公司為樣本，剔除了部分數據不全和數據出現明顯異常變化的樣本，最終得到15876個觀測值用于實證分析。我們所需的各類財務數據全部來自于RESSET數據庫和CSMAR數據庫，分析軟件為STATA12.0。

（二）融資約束的測算

企業所面臨的融資約束程度是不能被直接觀測到的，所以，對于融資約束的理論與實證分析來說，一個首要的問題就是如何構造一個綜合指標來反映企業所面臨的融資約束狀況。在此，我們遵循顏秀春和陳春春（2012）的思路：首先，將樣本企業的利息保障倍數，按從小到大的方式進行排列，標注前10%的樣本為高融資約束企業，而后10%的樣本為低融資約束企業；緊接著，用二元因變量FC=1和FC=0分別表示上述兩類樣本企業的融資約束程度，建立二元回歸模型FC=1*FR+2*LEV+3*ROE+4*QUA；最后，利用上述前10%和后10%企業的數據結合極大似然估計法回歸該Logit模型，得到14的參數取值見表1。

根據表1所示的估計結果，1、2、3和4的估計測算值為-33.504 44，5.923 230，-20.373 61和-2.007 690，且所有參數在99%的置信水平下顯著。從系數的正負取值來看，融資約束與財務冗余、凈資產收益率和銷售凈現率負相關，與資產負債率正相關，這與我們的財務實際經驗基本一致。利用這個結論，我們就可以將所有企業的融資約束程度全部計算出來，用于后續動態面板模型的實證。

表1 融資約束的測算結果

（三）股權集中度的測算

根據采集的第一大股東、前五大股東和前十大股東的持股比例數據，本文采用主成分分析法來測算股權集中度，并進行KMO檢驗和SMC檢驗，結果如表2所示：

表2 股權集中度的測算結果（基于持股比例）

從表2可知，主成分分析的 SMC統計量為0.9287，其數值較大且接近于1，表明三個變量之間的共線性程度較高；同時，KMO檢驗的數值為0.8404，高于Kaiser給出的0.8的“適合”水平，這說明我們對三個變量提取主成分是比較恰當的，所得到的結果也是較為可信的；并且，第一主成分的特征值為2.5049，超過了1，其方差貢獻率為83.5%高于75%，因此，我們可以用其來替代原指標。根據因子載荷矩陣，我們得到第一主成分與三個指標關系為：

Comp1_1=0.510 4*owncon1+

0.617 3*owncon5+0.598 7*owncon10

這里，owncon1、owncon5和owncon10分別表示第一大股東、前五大股東和前十大股東的持股比例，而Comp1_1則是對上述三個指標所提取的第一主成分。同樣的思路，我們還可以對第一大股東、前五大股東和前十大股東的持股比例平方和的對數進行主成分分析，如表3所示：

表3 股權集中度的測算結果（基于Herfndahl index）

從表3可見，主成分分析的 SMC統計量為0.9611，KMO檢驗的數值為0.9042，說明主成分分析的結果非常好，同時第一主成分的特征值超過了1，方差貢獻率也高于0.8，第一主成分與三個指標之間的關系為：

Comp1_2=0.575 3*Hindex1+

0.578 4*Hindex5+0.578 4*Hindex10

其中，Hindex1、Hindex5和Hindex10是第一大股東、前五大股東和前十大股東的持股比例平方和的對數，而Comp1_2是對三個指標提取的主成分。

（四）創新效率的測算

至于企業的創新效率，我們可以根據DEA方法中經典的C2R模型來進行測算，也即，通過解決如下規劃問題來評價企業的創新效率：

表4 創新效率的測算結果

這里，hk是第k（1kK）個企業的創新效率，和分別表示企業k的第i種創新投入和第j種創新產出。hk越大，說明企業的創新效率越高。通過上述規劃模型，我們將技術人員的數量、固定資產的價值，以及研發支出的總額等為創新投入，以技術資產比率作為創新產出，得到1 790家制造業上市公司的創新效率，分布大致見表4。

從表4表可知，1 790家制造業上市公司的創新效率在0到1之間幾乎都有取值，其均值略低于0.5的水平，分布呈略正偏態形狀，峰度小于3也即較正態分布更為平坦。

（五）動態面板數據模型的回歸結果

我們進一步采用動態面板數據模型來實證這1790家制造業上市公司的融資約束、股權集中度和創新效率之間的互動關系，結果如表5所示：

表5 動態面板數據模型的回歸結果

如表5所示，在F-statistics統計量顯著的前提下，本文從自變量的滯后8階開始收索，通過比較Sargan檢驗和Hansen檢驗的結果，最終確定：在“全部企業”回歸方程中，FC包括當期和滯后1-2階，Comp1_1也包括當期和滯后1-2階。一方面，從回歸的質量來看，“全部企業”回歸方程AR(1) Z-stat的原假設都被拒絕，而AR(2)Z-stat的原假設得到接受，表明：模型的殘差不存在相關性。另一方面，從回歸的系數來看，“全部企業”在5%顯著性水平下，除了控制變量SIZE對IE有顯著的正向作用之外，不管是FC還是Comp1_1（包括當期和滯后），甚至是控制變量CFR和OPR，其對創新效率IE的作用都沒有得到支持。難道，融資約束和股權集中真的與創新效率無關么？答案是否定的。進一步地，我們將全部企業按所有權性質劃分為民營企業和國有企業兩類來分別回歸，結果發現：在“民營企業”中，FC和Comp1_1（包括當期和滯后）對IE的影響都達到了95%的置信水平，其影響的大小分別在0.09左右和0.03附近，而且控制變量SIZE和 OPR系數的相伴概率也分別低于5%和10%，說明它們對IE存在一定的正向作用，大小分別為0.025和0.002，前者的作用程度略高于后者；同時，就“國有企業”來說，FC對IE的作用并無顯著，但是Comp1_1對IE卻有負面效果，大小在0.27-0.35之間，而且，控制變量SIZE對IE的影響也得到了支持，大約在0.023左右，略低于“民營企業”的水平。

（六）穩健性分析

為了進一步驗證我們在表5中所得到的結論，我們用Comp1_2來代替Comp1_1，按照上一節的思路重新進行System GMM估計，結果見表6。

通過對比表5和表6的回歸結果，我們發現，盡管表5和表6在回歸系數上存在一定差異，但是差異并不太大，而且關鍵系數的正負號和顯著性是基本一致的：在“民營企業”中，FC、FC(t-1)、FC(t-2)和Comp1_2、Comp1_2(t-1)，以及SIZE和OPR都會對創新效率產生正效應，且都在10%顯著性水平下通過了t檢驗；在“國有企業”中，僅有Comp1_2、Comp1_2(t-1)，以及SIZE的系數顯著，且Comp1_2的影響為負而SIZE的影響為正，所有這些，都與表5中所顯示的結論吻合。

表6 穩健性分析的結果

四、結論

本文利用滬深兩市1 790家制造業上市公司自1990年-2012年的財務數據，綜合利用Logit模型、主成分分析和DEA方法，通過構建動態面板數據模型，實證了融資約束、股權集中與創新效率之間的動態關系，得到了許多有意義的結論：

第一，就融資約束與創新效率的關系而言：在民營企業中，當期及滯后兩年的融資約束都顯著地影響到企業現階段的創新效率，企業所面臨的融資約束越大，其創新的效率也就越高。如何來理解這個結果呢？應該說，融資約束的存在，壓縮了企業可供使用的資金，包括創新資金。這在某種程度上會限制管理層將寶貴的創新資源運用于較低效率或無效率的活動，同時也迫使企業管理層不得不將資金投入于最需要攻關的創新項目，將有限的創新資源配置到最需要它們的地方，從而提高了企業整體的創新效率。然而，在國有企業中，這一結論卻不適用。出于“父愛主義”（Paternalism）和“政治偏向性借貸秩序”（PoliticalPeckingOrder），面臨融資約束的國有企業大多能夠從銀行獲得資金支持，或者從政府部門獲得優惠和照顧，最終使得其面臨的融資約束狀況得到緩解。因此，出于這樣的思考，即便是面臨融資約束的許多國有企業，他們也不會感到緊迫感而去自發減小代理成本、追求有效率的創新行為；相反，民營企業在面臨融資時，難以從銀行或其它金融機構獲得貸款，受到政府“特殊關照”的可能性也不大，而最大限度地發揮現有資源的用途，也就成為了這些企業必然的選擇，所以，融資約束迫使民營企業提高了創新效率。

第二，從股權集中度與創新效率的關系來看：民營企業的股權集中度與其創新效率正相關，而國有企業的股權集中度卻與其創新效率負相關，這又是為什么呢？民營企業的股東，往往也是企業的實際經營管理者，委托代理問題少、代理成本低。股權集中度的提高，增加了股東對企業的控制力和話語權，同時也使得企業的盈利高低和發展前途更加緊密地與股東的效用函數聯系到一起。因此，股東作出有利于企業價值最大化的決策，對有利于提高企業創新效率的項目進行投資，完全符合理性經濟人的假設。然而國有企業的情況卻并非如此。一方面，由于第一類代理問題的存在，伴隨國有企業股權集中度的提高，企業高層管理者獲得股權激勵的可能性也逐漸減小，于是這些管理者也就越有動力去做出不利于企業發展的決策，也即出現所謂的道德風險問題而有損企業創新效率的提高；另一方面，正如左晶晶等（2013）所指出的那樣，第二類代理問題使得國有企業股東的公司控制權和資金權發生偏離，股權集中度越高，這種偏離也就越大，于是，股東與股東之間常常爆發嚴重的利益沖突，使得股東缺乏對企業持續支持的信心和動力，從而束縛了企業創新效率的進一步提高。

第三，除了融資約束、股權集中度以外，文章發現：企業規模與企業的創新效率正相關，現金流占比對企業的創新效率無顯著影響，而營業利潤率對創新效率雖然存在影響，但只限于民營企業。首先，一般來說，相對于規模較小的企業，規模較大的企業所擁有的各類人才和資源，無論是在種類上、數量上，還是在質量上都具備優勢，而不同專業的人才聚集和各類資源的交叉利用，對于創新效率的提高來說無疑是大有裨益的，因此，不管是國有企業還是民營企業，其企業規模與創新效率都表現出明顯的正相關關系。其次，我們再來分析現金流占比與創新效率。在本文中，現金流占比=現金流量/營業收入，現金流比率較高，意味著企業在實現營業收入的時候，更多的是回籠了資金而不是接收到應收賬款。當然，這些資金并不可以隨意支配和使用，其中的相當比例還需要彌補成本、償還債務。然后，到底再將這些資金的多大比例用于技術創新，用于何種程度、何種領域的技術創新，從現金流占比本身我們無從知曉。從這個意義上說，我們很難認定現金流占比與企業的創新有某種聯系，而創新的效率就更加無從談起。再次，就營業利潤率而言，國有企業大多依托于政府賦予的壟斷地位而獲取超額利潤，因此它們的利潤率高低與其所處行業的壟斷勢力聯系密切，而與企業創新的效率關系不大；而民營企業則不同，它們想要占有市場并獲取超額利潤，就必須依靠不斷地技術創新來改善產品質量，通過創新效率的提升來大幅削減成本，可見創新效率在一定程度上使得民營企業的利潤得到了保證，并成為它們提高利潤率的重要手段。當然，民營企業還可能利用社會資本、采取尋租方式來獲得超額利潤，這就不難理解，盡管民營企業的營業利潤率與其創新效率存在顯著的正相關關系，但是后者對前者的作用卻比較有限，遠遠小于融資約束和股權集中度的影響程度。

注釋：

[1]陳春春．我國東中西部經濟集聚對科技創新活動影響的比較研究 [D]．華僑大學，2012：1-63．

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[3]Mulkay B，Hall B H，Mairesse J．Firm level investment and R&D in France and the United States：A comparison[R]．NBER Working Papers，2000：No.8048．

[4]Bond S，Harhoff D，Van Reenen J．Investment，R&D and financial constraints in Britain and in Germany[R]．IFS working paper No．99/5，1999．

[5]Czarnitzki D．Research and development in small and mediumsized enterprises：The role of financial constraints and public funding[J]．Scottish Journal of Political Economy， 2006，53（3）：335-357．

[6]Savignac F．The impact of financial constraints on innovation：Evidence from French manufacturing firms[R]．MSE working paper，2006：No.06042．

[7]Silva F，Carreira C．Do financial constraints threat the innovation process?Evidence from Portuguese firms[R]．GEMF Working Papers，2011：No.10．

[8]趙偉， 韓媛媛， 趙金亮．融資約束、出口與中國本土企業創新：機理與實證[J]．當代經濟科學，2012（06）：98-108．

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Empirical Study of Financing Constraints,Ownership Concentration and Innovation Efficiency in Different Ownership Enterprises

YAN Xiu-chun1,CHEN Chun-chun2,XU Yi3
(1.Economics and Management Department of Liming University,Fujian Quanzhou 362000,China;2. School of Economics and Business Administration,Beijing Normal University,Beijing 100875,China;3. Lingnan College,Sun Yat-sen University,Guangdong zhuhai 519000,China)

Via Logit model,principal component analysis,DEA method,dynamic panel data model,this paper has studied the data of Chinese 1790 listed companies in manufacturing industry since 1990～2012 and analyzed the interaction between financing constraints,ownership concentration and innovation efficiency.The results showed that the effect of financing constraints and ownership concentration on innovative efficiency vary from corporations with difference in enterprise ownership.At first,due to"paternalism"and"politicalpeckingorder"thinking,stateowned enterprises lack the mechanisms for financing constraints to promote innovation efficiency;however,in private enterprises,there is a significant positive impact of financing constraints on innovative efficiency;secondly, because of the firstand second kind of agencyproblems,ownership concentration in state-owned enterprises is negatively correlated with innovation efficiency,while a positive correlation exists between the two variables in private enterprise.Despite difference in enterprise ownership,the larger the size is,the higher the innovation efficiency tends to be,which indicates that large enterprises always have the advantage in integrating physical resources and human resources.Finally,given the monopoly background of state-owned enterprises,the level of its profits is not necessarily related to its innovation efficiency.As for private enterprises,its profit levels are closely linked with its innovation efficiency.

financing constraints;ownership concentration;innovation efficiency;ownership;dynamic panel data model Data Model

F42

A

1674-7356（2014）01-0023-09

2013-9-12

福建省自然科學基金項目（2012J05132）

顏秀春（1969-），女，福建永春人。教授，管理學博士，研究方向企業管理、財務管理。