融資效率及方式對研發(fā)投入的影響

郭慧婷 田佳茜

【摘 要】 文章以2008—2016年A股信息技術企業(yè)為樣本，研究融資效率與融資方式對研發(fā)投入的影響。結果表明：融資效率與研發(fā)投入顯著正相關；不同融資方式對研發(fā)投入影響不同：債權融資具有顯著促進作用，股權融資具有明顯負向作用，而內源融資作用不明顯。該結果有助于企業(yè)從融資效率及方式出發(fā)，提高研發(fā)投入。進一步從企業(yè)性質角度探究發(fā)現：融資效率和債權融資對國有企業(yè)研發(fā)投入促進作用更明顯；股權融資對非國有企業(yè)有更明顯的負向作用；內源融資與國有企業(yè)研發(fā)投入顯著負相關，而與非國有企業(yè)顯著正相關。該研究有助于企業(yè)根據自身性質，選擇合適的融資方式，提高融資效率，進而提高研發(fā)投入。

【關鍵詞】 融資效率； 融資方式； 企業(yè)性質； 研發(fā)投入

【中圖分類號】 F275 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2018）17-0037-07

一、引言

作為我國七大戰(zhàn)略新興產業(yè)的重要組成，信息技術已逐漸成為推動國民經濟發(fā)展和提升社會生產效率的強大動力。作為知識密集型產業(yè)，信息技術企業(yè)的核心競爭力關鍵在于創(chuàng)新活動。企業(yè)進行創(chuàng)新活動需要大量的研發(fā)投入，其投入比重的多少也將直接影響我國自主創(chuàng)新能力的提高，進而影響我國經濟的高速發(fā)展。而研發(fā)投入又受到企業(yè)內外部各種因素影響，因此，研究信息技術企業(yè)的研發(fā)投入的影響因素有重要的意義。

企業(yè)研發(fā)投入的資金來源主要分為債權融資、股權融資和內源融資。目前，我國有很多學者從融資方式角度展開了對企業(yè)研發(fā)投入影響的探討，但研究結果大相徑庭。一方面，鄧潔心[1]通過實證研究得出債權融資、股權融資和內源融資對企業(yè)研發(fā)投入具有顯著的正向影響。另一方面，段海艷[2]通過研究得出企業(yè)負債融資水平對企業(yè)研發(fā)投入存在抑制作用。喻青松等[3]通過研究表明債權融資和股權融資對企業(yè)研發(fā)投入影響均不顯著。鐘田麗等[4]從整個融資結構出發(fā)總結出融資結構的選擇與創(chuàng)新投入要素存在相互影響的負相關關系。

已有研究從融資方式認識和理解企業(yè)研發(fā)投入影響因素具有一定的借鑒意義。但現有文獻對企業(yè)研發(fā)投入影響因素研究仍有缺陷，尤其是從融資效率角度出發(fā)，分析與研發(fā)投入關系的文章幾乎沒有。信息技術企業(yè)為了籌集研發(fā)活動所需要的資金進行各種融資活動，企業(yè)融資效率的高低也將直接影響信息技術企業(yè)研發(fā)投入的多少，影響信息技術企業(yè)的發(fā)展。因此從融資效率角度研究對信息技術企業(yè)研發(fā)投入的影響具有一定的意義。

綜合以上分析，本文選取2008—2016年我國A股所有信息技術企業(yè)，展開信息技術企業(yè)融資效率對研發(fā)投入影響的探究。

二、理論分析與研究假設

（一）融資效率與研發(fā)投入關系分析

目前學術界關于效率問題的研究主要從效用角度和成本收益角度展開[5]。帕累托效率理論與卡爾多希克斯效率理論從效用角度出發(fā)，主要利用規(guī)范性分析對效率進行定性分析。英國經濟學家Farrell從成本收益角度出發(fā)引入生產函數，對效率進行定量分析，認為效率主要分為技術效率和配置效率。相對其他類型的企業(yè)，信息技術企業(yè)進行研發(fā)活動對提升整個企業(yè)乃至國家的競爭力具有重大的意義，但信息技術企業(yè)的研發(fā)活動又需要大規(guī)模的資金投入。所以，對信息技術企業(yè)研發(fā)活動的資金融資效率與研發(fā)投入之間的關系進行研究顯得非常重要。企業(yè)研發(fā)費用的投入直接受限于融資的能力大小，即企業(yè)融資效率越高，對研發(fā)投入越高。信息技術企業(yè)融資效率與研發(fā)投入之間呈正相關關系。基于以上分析，本文提出假設1。

H1：信息技術企業(yè)融資效率與研發(fā)投入呈正相關關系。

（二）融資方式與研發(fā)投入關系分析

MM理論出現以來，學術界關于企業(yè)資本結構影響因素的探討一直存在，國內外已形成很多關于企業(yè)融資結構的理論：MM理論、代理成本理論、融資優(yōu)序理論等。李向東等[6]通過測算發(fā)現地方政府資助不能促進高技術企業(yè)創(chuàng)新效率的提高，金融機構支持對創(chuàng)新效率的提高有明顯的消極作用。段曉華等[7]在研究中表示企業(yè)科技研發(fā)的融資渠道時使用了政府資金、金融機構貸款、企業(yè)資金和其他來源資金。鄔一羽等[8]在研究中將企業(yè)融資渠道分為了內源融資、股權融資和債務融資。基于以上分析，本文將信息技術企業(yè)渠道分為債權融資、股權融資以及內源融資三種方式展開討論。信息技術企業(yè)進行研發(fā)活動所需資金來源不同，則不同融資方式融入的資金對研發(fā)投入的影響也將有所不同。因此，本文提出假設2。

H2：信息技術企業(yè)融資方式不同，對研發(fā)投入影響不同。

信息不對稱現象的存在使得交易活動雙方處于一個不平等的地位。企業(yè)進行研發(fā)活動時，由于保密原則使得外部人員無法完全掌握研發(fā)活動的風險性，外部投資者無法對研發(fā)活動進行準確評估，所以可能要求高額的回報率。債權融資是有償使用企業(yè)外部資金的一種融資方式，企業(yè)需按照約定還本付息，企業(yè)到期如果無法獲得足夠的現金流償還債務或者通過盈利降低資產負債率，就會面臨破產的可能，所以債權融資獲得的資金對經營者與所有者都有一定的約束性，但是合理債務水平會促進企業(yè)研發(fā)投入的增加。目前我國企業(yè)進行債權融資方式主要是銀行貸款，所以債權融資很容易受到銀行和政府的監(jiān)管，加快企業(yè)自主創(chuàng)新步伐，提高企業(yè)自主創(chuàng)新的能力。水會莉等[9]通過實證發(fā)現債務融資對企業(yè)研發(fā)投入具有顯著正向促進作用。綜合以上分析，本文提出假設3。

H3：信息技術企業(yè)債權融資方式與研發(fā)投入呈正相關關系。

企業(yè)所有權和經營權分離是現代企業(yè)的一個重要特征。委托代理理論認為股東和經營者之間由于目標不同，兩者不可避免地存在沖突。企業(yè)通過發(fā)行股票所獲得的資金無需還本付息，沒有固定的股利負擔，只需按照企業(yè)的盈利情況對股東進行分紅，因此股權融資是企業(yè)比較偏愛的一種融資方式。但是如果企業(yè)股權融資的比例過高，使得經營者的還債壓力很小，具有較高自由現金流量，此時即使項目的風險性很大，經理人也會懷著僥幸心理進行投資，從而產生過度投資問題。而經理人的過度投資問題使得企業(yè)分給股東的股利減少，導致股東對企業(yè)投資持消極態(tài)度。而當具有一定風險投資背景的股東為企業(yè)提供研發(fā)活動的資金外，又為企業(yè)帶來創(chuàng)新戰(zhàn)略方面的調整等信息支持，此時股權融資會為研發(fā)投入帶來更大推動力[2]。綜合以上分析，本文提出假設4。

H4：信息技術企業(yè)股權融資方式與研發(fā)投入呈正相關關系。

融資優(yōu)序理論是以信息不對稱為基礎，考慮交易成本的影響，認為權益融資會傳遞企業(yè)經營的負面信息，外部融資需要多支付各種成本，因此企業(yè)在融資時偏好內源融資。國內也有研究表明[2]，研發(fā)投入最好的資金來源是內源融資。內源融資是企業(yè)通過經營積累的資金，相比較債權融資和股權融資方式籌集的資金，內源融資沒有使用成本并且受管理者控制，企業(yè)進行研發(fā)投入時約束力比較少，因此內源融資成為企業(yè)進行研發(fā)活動的重要資金來源。基于以上分析，本文提出假設5。

H5：信息技術企業(yè)內源融資方式與研發(fā)投入呈正相關關系。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選擇我國A股信息技術企業(yè)為研究樣本，研究區(qū)間為2008—2016年，所有財務數據均從國泰安（CSMAR）數據庫和萬得（WIND）數據庫手工摘錄，剔除ST、*ST和數據缺失的樣本，得到1 065個有效年度樣本。本文使用DEAP 2.1軟件測算信息技術企業(yè)融資效率，實證部分采用Stata 13.0軟件進行。為了消除極端值對樣本回歸結果的影響，本文對使用到的主要連續(xù)變量進行了1%和99%的Winsorize處理。

（二）變量設計

1.研發(fā)投入（RD）的度量

學術界對研發(fā)投入進行測量時采用的標準不盡相同，馬連福等[10]、王小銘等[11]使用企業(yè)研發(fā)支出與總資產的比例作為研發(fā)投入的測量。本文選用企業(yè)研發(fā)投入的自然對數衡量信息技術企業(yè)研發(fā)投入。

2.融資效率（TE）的度量

參考相關研究文獻，均是將所有資產的融資效率或者融資方式統(tǒng)一考慮，未見有文獻針對研發(fā)投入的融資方式或者融資效率進行討論，并且在實際中的相關數據也較難獲取。因此，本文在對融資效率與融資方式討論時，也是針對所有資產的融資效率與融資方式展開研究的。借鑒汪華林[12]、廖艷等[13]對融資效率測算的研究，本文采用數據包絡分析模型（DEA模型）測算信息技術企業(yè)融資效率。

（1）融資效率指標體系的選擇

本文在指標體系選擇時借鑒了王維等[14]的思路，并沿用了胡冬輝[15]的做法，構建了如下信息技術企業(yè)融資效率測算指標體系：

輸入指標：①資產總額（X1）。該指標反映信息技術企業(yè)的規(guī)模大小，從整體反映企業(yè)的融資狀況。該指標對應企業(yè)年末資產負債表的總資產總額。②資產負債率（X2）。該指標反映企業(yè)的資本結構，表示企業(yè)融資結構的合理性。計算公式為：資產負債率=期末負債總額/期末資產總額。③主營業(yè)務成本（X3）。該指標反映信息技術企業(yè)進行主營業(yè)務生產所花費的代價，其大小表明對資產運用的能力。該指標對應企業(yè)年末資產負債表的主營業(yè)務成本總額。

輸出指標：①主營業(yè)務收入增長率（Y1）。該指標反映企業(yè)融入資金的經營效率，是企業(yè)重要的成長性指標。②資產收益率（Y2）。該指標反映企業(yè)融入資金轉化產出的能力，是衡量企業(yè)盈利能力的重要指標。③總資產周轉率（Y3）。該指標反映全部資產的運營速度，反映企業(yè)的周轉能力。總資產周轉率是企業(yè)主營業(yè)務收入與企業(yè)總資產的比值。

（2）原始指標數據的無量綱化處理

（3）融資效率（TE）測算

本文運用DEAP 2.1 軟件測度A股所有信息技術企業(yè)的融資效率，將1 065個樣本企業(yè)經過無量綱化處理后的指標數據導入軟件中得出信息技術企業(yè)綜合技術效率（TE），所有樣本的融資效率結果如表1所示。總體來看，超過半數（60.75%）的樣本公式都處于低融資效率區(qū)間，三分之一處于較高融資效率區(qū)間，僅有少數處于高融資效率區(qū)間和最佳融資效率區(qū)間，說明我國信息技術企業(yè)整體融資水平偏低，急需改善融資方式，提高融資效率，促進企業(yè)發(fā)展。

3.融資方式（METHOD）的度量

本文將融資方式分為債權融資、股權融資和內源融資探討對信息技術企業(yè)研發(fā)投入的影響：（1）債權融資（DEBT）：用企業(yè)期末資產負債表中的負債總額來衡量。（2）股權融資（EQUITY）：用企業(yè)期末資產負債表中的實收資本和資本公積來衡量。（3）內源融資（INTERNAL）：用企業(yè)期末資產負債表中的留存收益凈額來衡量。

（三）模型建立

四、實證結果與分析

本文將列示實證結果，限于篇幅限制，不在此列示描述性統(tǒng)計分析結果。

（一）相關性分析

本文運用Stata 13.0軟件對樣本進行相關性分析，結果如表2所示。在皮爾遜（Pearson）相關系數分析中，研發(fā)投入（RD）與融資效率（TE）、債權融資（DEBT）和內源融資（INTERNAL）的相關系數分別為0.091、0.269、0.080，在1%的水平上顯著，初步驗證信息技術企業(yè)研發(fā)投入（RD）與融資效率（TE）、債權融資方式（DEBT），內源融資（INTERNAL）顯著正相關；研發(fā)投入（RD）與股權融資（EQUITY）的相關系數為-0.324，在1%的水平上顯著，說明研發(fā)投入（RD）與股權融資（EQUITY）顯著負相關，未證明H4；融資效率（TE）與債權融資（DEBT）的相關系數為0.545，在1%的水平上顯著，說明融資效率（TE）與債權融資（DEBT）顯著正相關；融資效率（TE）與股權融資（EQUITY）和內源融資（INTERNAL）的相關系數分別為-0.251、-0.367，在1%的水平上顯著，說明融資效率（TE）與股權融資（EQUITY）和內源融資（INTERNAL）顯著負相關；在斯皮爾曼（Spearman）相關系數分析中，上述變量之間的相關關系依然成立。值得說明的是，在皮爾遜（Pearson）相關系數分析中，融資效率（TE）和債權融資（DEBT）、股權融資（DEBT）的相關系數為0.536、-0.295、-0.407，在1%的水平上顯著。上述變量單獨作為自變量分別反映融資效率（TE）和融資方式（METHOD），不會同時出現在同一個回歸分析模型中，不存在多重共線性問題。

（二）回歸分析

1.融資效率與研發(fā)投入關系的回歸分析

基于模型1，通過多元回歸分析考察融資效率（TE）與研發(fā)投入（RD）的關系，檢驗H1，回歸結果列于表3。表中列（1）和列（2）分別是在未加入和加入控制變量情況下的回歸結果。結果顯示融資效率（TE）的回歸系數分別為0.885（t=4.7）和1.273（t=6.11），均在1%的水平上顯著為正，表明信息技術企業(yè)融資效率（TE）與研發(fā)投入（RD）呈正相關關系，即信息技術企業(yè)融資效率（TE）越高，研發(fā)投入（RD）越多，H1得到驗證。

2.融資方式與研發(fā)投入關系的回歸分析

基于模型2，通過多元回歸分析考察不同融資方式對企業(yè)研發(fā)投入的影響，檢驗假設2—假設5，回歸結果列于表3中。其中，表中列（3）（5）（7）是在未加入控制變量情況下的回歸結果，表中列（4）（6）（8）是在加入控制變量情況下的回歸結果，以下解釋回歸結果：

（1）債權融資方式與研發(fā)投入關系回歸分析

列（3）和列（4）顯示債權融資方式（DEBT）的回歸系數分別為2.003（t=10.35）和1.881（t=9.04），均在1%的水平上顯著為正，表明信息技術企業(yè)債權融資方式（DEBT）與研發(fā)投入（RD）呈正相關關系，即信息技術企業(yè)債權融資能力越強，融資約束越少，企業(yè)研發(fā)投入就越多，H3得到驗證。本文選取的1 065個樣本數據來自A股信息技術企業(yè)公司，企業(yè)規(guī)模大、信用良好，信貸約束問題較少，債權融資對企業(yè)研發(fā)投入的負面影響比較小。結果進一步驗證了水會莉等[9]、張靜等[16]的結論，債權融資對企業(yè)技術創(chuàng)新項目并不完全排斥，在一定程度上對企業(yè)研發(fā)投入具有促進作用。

（2）股權融資方式與研發(fā)投入關系回歸分析

表中列（5）和列（6）顯示股權融資方式（EQUITY）的回歸系數分別為-2.285（t=-13.68）和-1.733（t=-9.43），均在1%的水平上顯著為負，表明信息技術企業(yè)股權融資方式（EQUITY）與研發(fā)投入（RD）呈負相關關系，H4未通過驗證。可能由于我國信息技術企業(yè)處于由改進技術向自主創(chuàng)新過渡階段，相比自主創(chuàng)新階段高風險高收益對股東的吸引，此時對權益資本的吸引力不是很大，所以基于股權融資的融資方式與企業(yè)研發(fā)投入呈負相關關系。與張靜等[16]、喻青松等[3]研究結果保持一致。

（3）內源融資方式與研發(fā)投入關系回歸分析

表5中列（7）和列（8）顯示內源融資方式（INTERNAL）的回歸系數分別為0.879（t=3.49）和0.160（t=0.52），內源融資方式（INTERNAL）在未加控制變量的情況下在1%的水平上顯著為正，初步驗證H5。加了控制變量后，內源融資（INTERNAL）對研發(fā)投入（RD）仍然具有促進作用，但未通過顯著性檢驗，H5未通過檢驗。經過檢驗發(fā)現ROA分散了內源融資與研發(fā)投入的顯著關系，主要是當企業(yè)盈利能力增加時，內源融資有更好的投資方式，如果繼續(xù)增加內源融資在研發(fā)創(chuàng)新的投入，則會增加企業(yè)的成本，對研發(fā)投入具有擠出效應[9]。

綜上所述，不同的融資方式對研發(fā)投入影響不同，H2通過檢驗。

（三）進一步按企業(yè)性質分組探究

為了進一步探究國有企業(yè)與非國有企業(yè)中，融資效率與融資方式對研發(fā)投入的影響差異，基于模型1、模型2，本文引入企業(yè)性質（SOE）進行分組討論，將選取的樣本分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)，當上市公司為國有企業(yè)時，令SOE=1，否則為0，回歸結果列于表4。

表4中列（1）（2）（3）（4）顯示國企與非國企中，融資效率（TE）和債權融資（DEBT）對研發(fā)投入都具有顯著正影響。為了進一步比較國企與非國企中，融資效率和債權融資對研發(fā)投入影響的不同，本文進行了CHOW TEST檢驗。結果發(fā)現：相比非國有企業(yè)，國有企業(yè)融資效率（F=19.22）和債權融資方式（F=7.67）對研發(fā)投入影響更顯著一些。這可能是因為國有企業(yè)有國家政策支持，其債務更能得到保證，加之國家技術支持，研發(fā)創(chuàng)新成功幾率更大，所以當融資效率越高，企業(yè)債務融資能力越強，企業(yè)研發(fā)投入也會更多。

表4中列（5）和列（6）表明股權融資方式（EQUITY）對非國有企業(yè)的負向作用（t=-8.14）更顯著一些。因為研發(fā)投入是一項高風險高收益的活動，且企業(yè)所處生命周期不同，對股東吸引力不足，相比非國有企業(yè)，國有企業(yè)有政府政策和技術支持，所以國有企業(yè)股權融資募集的資金對研發(fā)投入的抑制作用會遠遠小于非國有企業(yè)。

表4中列（7）和列（8）顯示，內源融資（INTERNAL）對國企研發(fā)投入有明顯的抑制作用（t=-4.18），而對非國有企業(yè)有明顯的促進作用（t=2.76）。這主要是因為國有企業(yè)社會責任更多一些，當企業(yè)留存收益更多時，國有企業(yè)更多是給股東分紅或者進行社會公益事業(yè)[17]。而非國有企業(yè)為了自身發(fā)展，更多將這部分留存收益用來企業(yè)發(fā)展，比如進行研發(fā)投入。

五、結論與建議

本文選取2008—2016年A股1 065個信息技術企業(yè)樣本數據，對融資效率和融資方式對企業(yè)研發(fā)投入的影響進行了理論分析和實證研究，并進一步從企業(yè)性質角度分組討論，得出以下結論：第一，融資效率與信息技術企業(yè)研發(fā)投入顯著正相關，且對國有企業(yè)而言，這種促進作用更明顯。第二，信息技術企業(yè)融資方式不同，對企業(yè)研發(fā)投入產生的影響不同。債權融資方式對研發(fā)投入有積極的促進作用，這種促進作用對國有企業(yè)更顯著。而股權融資方式具有明顯的負向作用，相比較國有企業(yè)，這種負向作用更影響非國有企業(yè)。內源融資方式對整體研發(fā)投入作用不明顯，但進行分組后發(fā)現，內源融資方式與國有企業(yè)研發(fā)投入之間顯著負相關，與非國有企業(yè)顯著正相關。

綜合以上結論，本文提出如下建議：

1.政府應完善我國現有融資方式，不斷進行金融創(chuàng)新，從政策角度提升企業(yè)融資效率。信息技術企業(yè)一方面應在融資前做好募集資金的可行性分析報告，建立有效的治理結構，提升管理水平，優(yōu)化資源配置；另一方面，企業(yè)應該加強內部控制制度建設，提高企業(yè)的財務信息質量，建立良好的企業(yè)形象，提高企業(yè)的融資效率，進而提高企業(yè)的研發(fā)投入。

2.企業(yè)應優(yōu)化公司的資本結構，適當擴大債權融資所占的比例，充分發(fā)揮債權融資對研發(fā)投入的積極作用。進行研發(fā)投入資金募集時，合理控制股權融資方式比例，加快我國股票發(fā)行制度由核準制向注冊制轉變。內源融資對信息技術企業(yè)研發(fā)投入促進作用不明顯，所以，當企業(yè)留存收益增加時，應該合理規(guī)劃留存收益的用途，避免過度增加研發(fā)投入中來自留存收益資金的比例。

3.相比非國有企業(yè)，國有企業(yè)的社會責任更高，公眾期望也更高一些。當企業(yè)留存收益增加時，國有企業(yè)應該積極利用這些資源進行創(chuàng)新活動，政府也應該創(chuàng)造良好的政策支持和制度環(huán)境鼓勵國有企業(yè)利用留存收益積極進行創(chuàng)新活動，加大企業(yè)研發(fā)投入。

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