陳紫晴++楊柳勇??

摘 要：本文選取236家中小板上市公司2011—2013年的面板數(shù)據(jù)作為樣本，運用因子分析法評價其成長性，并實證研究融資結(jié)構(gòu)與中小企業(yè)成長性、融資結(jié)構(gòu)與研發(fā)密度的關(guān)系。實證結(jié)果表明：就中小企業(yè)而言，資產(chǎn)負(fù)債率與成長性關(guān)系不顯著，股權(quán)融資率與成長性顯著負(fù)相關(guān)，內(nèi)源融資率與成長性顯著正相關(guān)；資產(chǎn)負(fù)債率與研發(fā)密度顯著負(fù)相關(guān)，而股權(quán)融資率、內(nèi)源融資率與研發(fā)密度均不相關(guān)；對于高研發(fā)密度的中小企業(yè)，資產(chǎn)負(fù)債率與其成長性顯著負(fù)相關(guān)。

關(guān)鍵詞：融資結(jié)構(gòu)；R&D投入；中小企業(yè)；成長性；中小板上市公司

中圖分類號：F83057 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1000176X（2015）09004408

一、引 言

近年來，我國中小企業(yè)迅速發(fā)展，是市場經(jīng)濟(jì)中最活躍的組成部分，為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了很大貢獻(xiàn)。然而，我國中小企業(yè)的經(jīng)營困難甚至倒閉現(xiàn)象也較為嚴(yán)重，其成長狀況越來越受到社會關(guān)注。雖然中小企業(yè)具有獨特的優(yōu)勢和良好的發(fā)展勢頭，但我國金融市場不夠成熟，企業(yè)自身也存在缺少核心競爭力及治理結(jié)構(gòu)不完善等問題，這就導(dǎo)致中小企業(yè)陷入融資難及融資結(jié)構(gòu)不合理的困境，嚴(yán)重阻礙了企業(yè)的成長。對于我國中小企業(yè)來說，融資結(jié)構(gòu)對其有怎樣的影響？什么樣的融資結(jié)構(gòu)才能促進(jìn)其成長？本文將通過實證研究尋找答案。

Modigliani和Miller[1]提出的“MM理論”開啟了現(xiàn)代資本結(jié)構(gòu)研究的先河。20世紀(jì)70年代以后，更多有關(guān)融資結(jié)構(gòu)的理論相繼被提出，也有越來越多的學(xué)者開始研究融資結(jié)構(gòu)與企業(yè)成長性的關(guān)系，但學(xué)者們觀點不一，并未得出一致結(jié)論。我國在這方面的研究起步較晚，雖然也有不少學(xué)者進(jìn)行過相關(guān)研究，但專門研究中小企業(yè)融資結(jié)構(gòu)與成長性的文獻(xiàn)很少。本文基于中小企業(yè)的視角，研究融資結(jié)構(gòu)對其成長性的影響，期望能為中小企業(yè)優(yōu)化融資結(jié)構(gòu)提供參考。

我國的中小企業(yè)有很多是高科技企業(yè)，高科技企業(yè)往往研發(fā)投入很高，成長性和市場前景較好。研究開發(fā)活動（Research & Development，簡稱R&D）是企業(yè)提升技術(shù)創(chuàng)新能力的主要途徑，而技術(shù)創(chuàng)新在中小企業(yè)成長過程中起到十分關(guān)鍵的作用。然而，R&D活動具有資金需求量大、周期長、現(xiàn)金收益流不確定等特點，因此，R&D活動融資困難，且因其風(fēng)險大而面臨更高的債務(wù)融資成本。本文將實證研究融資結(jié)構(gòu)對R&D投入的影響，并進(jìn)一步研究對于R&D投入水平較高的中小企業(yè)，融資結(jié)構(gòu)對其成長性的影響。

二、文獻(xiàn)回顧

1融資結(jié)構(gòu)與企業(yè)成長性

有關(guān)企業(yè)融資結(jié)構(gòu)的研究最早可追溯到Modigliani和Miller[1]提出的“MM理論”?！癕M理論”最初未考慮公司所得稅，之后被加以修正，認(rèn)為考慮所得稅后，企業(yè)的負(fù)債越多，財務(wù)杠桿作用越大，公司價值越大。Robiehek和Myer等提出了權(quán)衡理論，認(rèn)為負(fù)債經(jīng)營下會產(chǎn)生財務(wù)拮據(jù)成本和代理成本，只有在負(fù)債帶來的稅收利益與負(fù)債引起的各類相關(guān)成本得到權(quán)衡時，企業(yè)才能達(dá)到最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)。Ross[2]認(rèn)為，在信息不對稱的情況下，企業(yè)的價值會隨負(fù)債比例的上升而增加。Myers[3]提出了融資優(yōu)序理論，認(rèn)為企業(yè)融資的順序應(yīng)當(dāng)是內(nèi)源融資→債務(wù)融資→股權(quán)融資，這是因為內(nèi)源融資的成本最低，而且能完好保持現(xiàn)有股東的利益，在內(nèi)源融資無法滿足企業(yè)資金需求時，應(yīng)先考慮債務(wù)融資，債務(wù)融資的成本相比股權(quán)融資會低一些，同時也不會稀釋企業(yè)股東的股權(quán)，因此，往往最后考慮股權(quán)融資。

國內(nèi)外已有很多學(xué)者研究了融資結(jié)構(gòu)與企業(yè)成長性的關(guān)系，但并未得出一致結(jié)論。Gaver 和Gaver[4]的研究表明，增長型企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率明顯比非增長型企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率低。Harris和Raviv[5]通過實證研究證實了企業(yè)成長性與債務(wù)水平正相關(guān)。Demirguc和Maksimovic[6]運用融資計劃模型，論證企業(yè)的利潤率與其對外源融資的依賴程度呈現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，同時證明外源融資有助于提高企業(yè)的成長率。Gul[7-8]通過對日本和中國的上市公司進(jìn)行實證研究，得出企業(yè)成長性與資本結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān)的結(jié)論。Greiner[9]也通過實證研究證實了企業(yè)成長性與負(fù)債比例負(fù)相關(guān)。還有少數(shù)學(xué)者研究認(rèn)為融資結(jié)構(gòu)與企業(yè)成長性不相關(guān)，Titman和Wessels[10]推測，由于存在負(fù)債代理問題，負(fù)債比例與企業(yè)的成長性負(fù)相關(guān)，他們以總資產(chǎn)增長率作為反映成長性的被解釋變量，研究結(jié)果顯示負(fù)債比例與成長性的關(guān)系不顯著。Chaplinsky和Niehaus[11]的研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)成長性與融資結(jié)構(gòu)負(fù)相關(guān)， 但統(tǒng)計上不顯著。

國內(nèi)學(xué)者對于融資結(jié)構(gòu)與企業(yè)成長性的關(guān)系也是各執(zhí)己見。沈根祥和朱平芳[12]以凈利潤增長率、銷售額年增長率作為衡量成長性的指標(biāo)，實證研究發(fā)現(xiàn)負(fù)債比例與企業(yè)成長性負(fù)相關(guān)。張則斌等[13]發(fā)現(xiàn)企業(yè)成長性與負(fù)債水平正相關(guān)，與理論預(yù)期相反，這是因為投資者認(rèn)為成長性強(qiáng)的企業(yè)有著良好的發(fā)展前景，償債更有保障。陳維云和張宗益[14]以息稅前利潤增長率、總資產(chǎn)增長率作為企業(yè)成長性的衡量指標(biāo)，研究得出企業(yè)負(fù)債比例與成長性正相關(guān)的結(jié)論。肖作平和吳世農(nóng)[15]以資產(chǎn)增長率作為衡量成長性的指標(biāo)，也得出了成長性與債務(wù)水平負(fù)相關(guān)的結(jié)論。周明義[16]的研究發(fā)現(xiàn)，內(nèi)源融資對中小企業(yè)的成長來說是最有利的融資方式，而債券融資和股權(quán)融資均沒有證據(jù)表明能促進(jìn)中小企業(yè)的成長。潘立生和朱杰[17]以投資機(jī)會集作為企業(yè)成長性替代變量，研究得出企業(yè)成長性與資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)相關(guān)的結(jié)論。但也有一些學(xué)者研究得出截然相反的結(jié)論。歐陽澍等[18]采用Z值模型衡量中小企業(yè)存在的融資風(fēng)險，通過實證研究發(fā)現(xiàn)，對于債務(wù)融資風(fēng)險小的公司，融資結(jié)構(gòu)與成長性顯著正相關(guān)，而對于債務(wù)融資風(fēng)險大的公司，融資結(jié)構(gòu)與成長性顯著負(fù)相關(guān)。張玉明和王墨瀟[19]運用回歸分析法對467家中小板上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)債務(wù)水平與企業(yè)成長性呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

2融資結(jié)構(gòu)與R&D投入

國外關(guān)于融資結(jié)構(gòu)與R&D投入關(guān)系的研究大多集中在債務(wù)融資與R&D投入方面。Myers[3]認(rèn)為負(fù)債率過高會給經(jīng)營者帶來很大的盈利壓力，R&D投入較高會減少當(dāng)期利潤，影響經(jīng)營者的業(yè)績，導(dǎo)致經(jīng)營者沒有積極性進(jìn)行研發(fā)投入。Ryan和Wiggins[20]認(rèn)為R&D投資是經(jīng)營者從債權(quán)人和股東手中轉(zhuǎn)移資產(chǎn)的渠道，債權(quán)人很難監(jiān)督R&D活動，因此，債權(quán)人不會積極支持企業(yè)從事R&D活動。Jensen和Meckling[21]研究發(fā)現(xiàn)，公司負(fù)債比例與R&D強(qiáng)度負(fù)相關(guān)。Baysinger等[22]認(rèn)為銀行等債權(quán)人一般傾向于得到實物資產(chǎn)的抵押，而R&D投資過程中會產(chǎn)生大量的無形資產(chǎn)，因此，債權(quán)人貸款給R&D項目的意愿不大。另外，R&D項目很難保證有穩(wěn)定的現(xiàn)金收益流來償付債務(wù)。所以，企業(yè)或是不能或是不愿意以負(fù)債來支持 R&D 投資。Williamson[23]研究表明，資產(chǎn)負(fù)債率與研發(fā)強(qiáng)度呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，有高研發(fā)強(qiáng)度和無研發(fā)的企業(yè)比那些有較少研發(fā)的企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率低。Scherr和Hulburt[24]卻得出相反結(jié)論，他研究發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負(fù)債率與研發(fā)強(qiáng)度呈U型關(guān)系，高負(fù)債企業(yè)更樂于考慮從成功的研發(fā)活動中獲得收益而很少考慮研發(fā)失敗，因此，負(fù)債率高的企業(yè)更積極投資研發(fā)。Aivazian等[25]用加拿大上市公司的數(shù)據(jù)研究了負(fù)債融資對公司投資支出的影響，研究發(fā)現(xiàn)負(fù)債融資與投資支出呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，又研究了負(fù)債融資對不同成長性企業(yè)投資支出的不同影響，結(jié)果顯示負(fù)債融資與投資支出之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系在低成長性企業(yè)表現(xiàn)的更顯著。

國內(nèi)有關(guān)融資結(jié)構(gòu)與R&D投入關(guān)系的研究并不多。王珍[26]研究發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負(fù)債率與研發(fā)投入顯著不相關(guān)。劉斌和岑露[27]則發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負(fù)債率與R&D費用負(fù)相關(guān)，這是因為企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率受到債務(wù)契約的約束，企業(yè)的R&D投入也受到限制。陳海聲和盧丹[28]的研究表明，非國有控股上市公司研發(fā)強(qiáng)度顯著高于國有控股公司， 高負(fù)債水平對研發(fā)強(qiáng)度存在顯著的負(fù)向影響。柴斌鋒[29]以滬深兩市的民營上市公司為樣本，考察了資本結(jié)構(gòu)對研發(fā)密度的影響，得出以下結(jié)論：資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)的研發(fā)密度顯著負(fù)相關(guān)，研發(fā)密度越強(qiáng)的企業(yè)，其用來投資的資金大多來自權(quán)益資本。

三、研究假設(shè)

1融資結(jié)構(gòu)與中小企業(yè)成長性

代理成本理論認(rèn)為，負(fù)債的引入可以降低股權(quán)代理成本，同時對管理者的行為形成一定約束。然而對于我國的上市公司來說，債務(wù)的引入不能很好地降低股權(quán)代理成本，債務(wù)約束功能也不能很好地發(fā)揮，并不能給管理者有效施壓使其為公司利益最大化而努力。中小企業(yè)的治理結(jié)構(gòu)不完善，股東侵害債權(quán)人利益的現(xiàn)象十分嚴(yán)重，負(fù)債的引入大大地增加了債權(quán)代理成本。另外，中小企業(yè)的規(guī)模較小，管理體制不健全，抵御風(fēng)險的能力較弱，很容易受到外部因素的沖擊，負(fù)債的引入加大了陷入財務(wù)困境的可能性，使得破產(chǎn)風(fēng)險增大。較高的資產(chǎn)負(fù)債率可能不利于公司的成長。因此，提出假設(shè)1：

H1：資產(chǎn)負(fù)債率與中小企業(yè)成長性負(fù)相關(guān)。

雖然股權(quán)融資具有籌集資金效果好和分散風(fēng)險的優(yōu)勢，但股權(quán)融資的成本要高于內(nèi)源融資和債務(wù)融資，股利從企業(yè)的稅后利潤中支付，不具備抵稅作用。中小企業(yè)的成長過程需要大量的資金支持，而支付股利會減少企業(yè)的留存收益，中小企業(yè)無法將這一部分留存收益用于自身的成長。較高的股權(quán)融資率可能會對中小企業(yè)成長產(chǎn)生負(fù)面影響。因此，提出假設(shè)2：

H2：股權(quán)融資率與中小企業(yè)成長性負(fù)相關(guān)。

內(nèi)源融資是通過企業(yè)內(nèi)部融通所需要的資金，它使用起來十分便利，不會受到外界的阻力。內(nèi)源融資的成本最低，而且可以避免股權(quán)的稀釋和控制權(quán)的轉(zhuǎn)移，有利于企業(yè)做出適合自己的經(jīng)營決策。內(nèi)源融資由于是企業(yè)使用自己的資金，往往會很謹(jǐn)慎，因此，內(nèi)源融資的風(fēng)險也較低。此外，內(nèi)源融資向市場傳遞了利好消息，能夠顯示企業(yè)自身的資金能力強(qiáng)大、發(fā)展良好，有助于提升企業(yè)信譽(yù)，為日后的融資做好鋪墊。內(nèi)源融資通常是企業(yè)融資的第一選擇，其對企業(yè)的成長有積極作用。因此，提出假設(shè)3：

H3：內(nèi)源融資率與中小企業(yè)成長性正相關(guān)。

2融資結(jié)構(gòu)與R&D投入

企業(yè) R&D 活動具有不確定性、不可逆性和投資周期長等特點，雖然R&D投入可以為企業(yè)提供未來成長的機(jī)會，但投入資金巨大、短期內(nèi)無法實現(xiàn)現(xiàn)金收入，因此，R&D投入面臨著很大的風(fēng)險。在企業(yè)的債務(wù)融資中，債權(quán)人在R&D 投入中僅能獲得貸款利息的固定收益而無權(quán)享受 R&D 投入所帶來的風(fēng)險收益，因此，債權(quán)人會索取較高的債務(wù)利息率，這就大大提高了融資成本。對企業(yè)來說，負(fù)債比例越高，償債壓力越大，面臨的財務(wù)風(fēng)險越大，如果企業(yè)R&D投入較多難以保證資金的回流，就會加大企業(yè)的破產(chǎn)風(fēng)險，對企業(yè)的生存造成威脅。所以企業(yè)出于規(guī)避風(fēng)險的考慮，不愿意以債務(wù)融資來支持R&D投入。因此，提出假設(shè)4：

H4：資產(chǎn)負(fù)債率與R&D投入負(fù)相關(guān)。

3高研發(fā)密度下，融資結(jié)構(gòu)與中小企業(yè)成長性

研發(fā)密度是指研發(fā)投入與主營業(yè)務(wù)收入之比，它可以反映企業(yè)的研發(fā)投入水平。在我國，研發(fā)密度高的企業(yè)多是技術(shù)含量高的高科技企業(yè)，這類企業(yè)的研發(fā)投入大，面臨的風(fēng)險較大，債權(quán)人會要求較高的利息作為風(fēng)險補(bǔ)償，企業(yè)為避免較高的融資成本會使用較低的負(fù)債比率。另外，高研發(fā)密度的企業(yè)一般屬于成長性較好的企業(yè)，這類企業(yè)往往有較好的市場評價和市場前景，更容易從其他渠道獲得資金，為了避免較高的資金成本，企業(yè)會減少債務(wù)融資。因此，提出假設(shè)5：

H5：高研發(fā)密度下，資產(chǎn)負(fù)債率對企業(yè)成長性的負(fù)面影響更大。

四、研究設(shè)計

1樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文的研究對象為深圳證券交易所中小企業(yè)板上市的公司，研究區(qū)間為2011—2013年，為保證數(shù)據(jù)可得，選擇2011年之前在中小板上市的公司。為保證數(shù)據(jù)的完整可靠，按照以下標(biāo)準(zhǔn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選：剔除已被標(biāo)記為ST或*ST，或在研究區(qū)間被標(biāo)記為ST或*ST的公司。由于本文研究涉及R&D投入，需選擇2011—2013年持續(xù)披露研發(fā)投入數(shù)據(jù)的公司。剔除研究區(qū)間財務(wù)數(shù)據(jù)不全的公司?？紤]到第一產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的某些行業(yè)（例如農(nóng)林牧漁、服務(wù)業(yè)、房地產(chǎn)和金融）不適合對R&D投入情況進(jìn)行分析，予以剔除。為避免極端值對實證結(jié)果的影響，剔除出現(xiàn)嚴(yán)重虧損的公司。剔除研究區(qū)間進(jìn)行過重大的資產(chǎn)重組或并購活動的公司。經(jīng)過以上篩選，得到符合條件的236家中小板上市公司2011—2013年的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。

本文的數(shù)據(jù)來源：國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫——CSMAR 中國上市公司財務(wù)報表數(shù)據(jù)庫、中國上市公司財務(wù)報表附注數(shù)據(jù)庫、中國上市公司財務(wù)指標(biāo)分析數(shù)據(jù)庫，本文的研發(fā)投入數(shù)據(jù)是由巨潮資訊網(wǎng)上公布的上市公司2011—2013年年報手工收集而得。

2模型構(gòu)建

本文從以下三個角度研究融資結(jié)構(gòu)、R&D投入與中小企業(yè)成長性之間的關(guān)系：融資結(jié)構(gòu)對中小企業(yè)成長性的影響；融資結(jié)構(gòu)對研發(fā)密度的影響；研發(fā)密度與資產(chǎn)負(fù)債率對中小企業(yè)成長性的交互影響。為探究以上三種關(guān)系，構(gòu)建如下多元回歸模型：

G=α0 + α1V1+ α2 V2 + α3V3+ α4lnASSET + ε（1）

RDS =β0 + β1V1 + β2V2 +β3V3+μ（2）

G =γ0 + γ1V1 + γ2V2 + γ3V3 + γ4D + γ5D×V1 + γ6lnASSET + υ（3）

對上述模型做如下說明：

（1）被解釋變量

在模型（1）和模型（3）中，被解釋變量都是中小企業(yè)的成長性G。對于如何評價企業(yè)的成長性，國內(nèi)外學(xué)者提出了許多不同的評價方法，并沒有統(tǒng)一的評價成長性的標(biāo)準(zhǔn)。本文在總結(jié)現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，從企業(yè)財務(wù)狀況和未來增長潛力的角度出發(fā)，選取出可代表企業(yè)成長性的7個指標(biāo)，構(gòu)建企業(yè)成長性指標(biāo)體系，如表1所示。

本文采用因子分析法提取7個企業(yè)成長性指標(biāo)中的共性因子，并計算企業(yè)成長性的得分，以此作為模型（1）和模型（3）的被解釋變量。

在模型（2）中，被解釋變量是中小企業(yè)的研發(fā)密度RDS，本文用研發(fā)密度來衡量企業(yè)的R&D投入水平，研發(fā)密度即研發(fā)投入與主營業(yè)務(wù)收入之比，是最普遍的用來反映企業(yè)R&D投入水平的指標(biāo)。

（2）解釋變量

在三個模型中，都選擇了資產(chǎn)負(fù)債率（V1）、股權(quán)融資率（V2）和內(nèi)源融資率（V3）這三個變量作為解釋變量，這三個變量能夠反映企業(yè)的融資結(jié)構(gòu)。資產(chǎn)負(fù)債率 = 負(fù)債總額/資產(chǎn)總額；股權(quán)融資率 = （股本+資本公積）/資產(chǎn)總額；內(nèi)源融資率 = （盈余公積+未分配利潤+累計折舊）/資產(chǎn)總額。

在模型（3）中，設(shè)置了研發(fā)密度虛擬變量D，將樣本按照研發(fā)密度從小到大的順序排列，前半部分屬于低研發(fā)密度，D=0；后半部分屬于高研發(fā)密度，D=1。

（3）控制變量

在模型（1）和模型（3）中，為消除企業(yè)規(guī)模對企業(yè)成長性的影響，選擇企業(yè)的總資產(chǎn)自然對數(shù)（ASSET）作為控制變量。

lnASSET=ln（總資產(chǎn)）

上述三個模型的變量設(shè)置，如表2所示。

五、成長性指標(biāo)的因子分析

1成長性指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系

由表3可知，7個成長性指標(biāo)之間存在較高的相關(guān)關(guān)系，如總資產(chǎn)凈利潤率與凈資產(chǎn)收益率的相關(guān)系數(shù)高達(dá)總資產(chǎn)增長率與凈資產(chǎn)增長率的相關(guān)系數(shù)高達(dá)08651。因此，需要進(jìn)行主成分分析，提取上述變量的共性因子，運用因子得分法綜合評價各樣本公司的成長性。

表3成長性指標(biāo)相關(guān)系數(shù)單位：%

2成長性指標(biāo)的因子分析過程

KMO樣本測度（Kaiser-Meyer-Olkin）和巴特萊特球形檢驗（Bartletts Test of Sphericity）是用于驗證指標(biāo)是否適合做因子分析的兩個方法。一般認(rèn)為KMO的值大于05000，適合做因子分析，巴特萊特球形檢驗統(tǒng)計值小于等于α?xí)r，適合做因子分析。本研究中KMO為05730，大于05000，巴特萊特球形檢驗的卡方較大，對應(yīng)的顯著性水平Sig= 00000 <00500，具備很強(qiáng)的顯著性，因此，對數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析有效。

運用SPSS190對上述7個指標(biāo)做因子分析后，總方差的解釋如表4所示。從總方差的解釋情況來看，前三個因子的特征值大于1，基于特征值大于1的原則，選取前三個因子，累積解釋貢獻(xiàn)率達(dá)到7855%，解釋度很好。

采用旋轉(zhuǎn)成分矩陣進(jìn)行分析，旋轉(zhuǎn)成分矩陣中成分系數(shù)越大，表明綜合指標(biāo)對相應(yīng)的原指標(biāo)解釋能力越強(qiáng)。

由表5可知，成分1在總資產(chǎn)凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率和市賬比三個指標(biāo)上系數(shù)很大，而這三個指標(biāo)都可以直接或間接反映企業(yè)的盈利能力，因此，成分1可作為盈利因子F1；成分2在總資產(chǎn)增長率、凈資產(chǎn)增長率上的系數(shù)很大，這兩個指標(biāo)反映了企業(yè)的規(guī)模擴(kuò)張情況，因此，成分2可作為規(guī)模擴(kuò)張因子F2；成分3在營業(yè)利潤增長率、主營業(yè)務(wù)收入增長率上的系數(shù)很大，這兩個指標(biāo)反映了企業(yè)的成長潛力，因此，成分3可作為成長潛力因子F3。由于采用正交旋轉(zhuǎn)法，旋轉(zhuǎn)后得到的三個因子不相關(guān)。將7個代表成長性的指標(biāo)轉(zhuǎn)化為3個不相關(guān)的因子F1、F2、F3，這樣高科技中小企業(yè)的成長性就可以具體表達(dá)為：

G = 03151×F1 + 02973×F2 + 01731×F3（4）

由此就可以計算出每個樣本企業(yè)的成長性得分。

六、實證結(jié)果與分析

1融資結(jié)構(gòu)對中小企業(yè)成長性的影響

為研究融資結(jié)構(gòu)對中小企業(yè)成長性的影響，本文采用符合條件的236家中小板上市公司2011—2013年的面板數(shù)據(jù)，對模型（1）進(jìn)行回歸分析。通過對2011—2013年這三年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行F 檢驗和Hausman檢驗，確定本文樣本面板數(shù)據(jù)適合采用固定效應(yīng)模型。同時，考慮到截面數(shù)據(jù)龐大而時間序列較短，需要消除截面?zhèn)€體差異造成的異方差影響，因此采用廣義最小二乘法（GLS）進(jìn)行估計。

運用Eviews 60對模型（1）進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表6所示。

模型（1）的回歸結(jié)果顯示，在95%的顯著水平上，股權(quán)融資率對中小企業(yè)成長性有負(fù)向影響，內(nèi)源融資率對中小企業(yè)成長性有正向影響，而在考察資產(chǎn)負(fù)債率對中小企業(yè)成長性的影響時，t檢驗不顯著，P值為03930，說明資產(chǎn)負(fù)債率對中小企業(yè)成長性沒有顯著影響。模型（1）的R2為04090，2為03870，而且非常顯著地通過了F 檢驗，這表明模型（1）的擬合優(yōu)度較好，變量的聯(lián)合顯著性較高。

模型（1）的回歸結(jié)果基本證實了假設(shè)11、假設(shè)2和假設(shè)3。雖然資產(chǎn)負(fù)債率的t檢驗不顯著，但回歸系數(shù)為負(fù)，說明資產(chǎn)負(fù)債率與中小企業(yè)成長性之間具有不顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這一結(jié)果與假設(shè)1基本相符。對于假設(shè)2和假設(shè)3，回歸結(jié)果與其吻合，假設(shè)2和假設(shè)3成立。

2融資結(jié)構(gòu)對研發(fā)密度的影響

仍然采用模型（2）中用到的樣本，用相應(yīng)的面板數(shù)據(jù)對模型（2）進(jìn)行回歸分析。對相應(yīng)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行F 檢驗和Hausman檢驗，確定采用固定效應(yīng)模型。為消除截面?zhèn)€體差異造成的異方差影響，仍采用廣義最小二乘法（GLS）進(jìn)行估計。

運用Eviews 60對模型（2）進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表7所示。

表7模型（2）回歸結(jié)果

模型（2）的回歸結(jié)果顯示，在95%的顯著水平上，資產(chǎn)負(fù)債率對研發(fā)密度有負(fù)向影響，而股權(quán)融資率與內(nèi)源融資率的t檢驗均不顯著，P值均大于00500，這說明股權(quán)融資率與內(nèi)源融資率對研發(fā)密度都沒有顯著影響。模型（2）的R2為02377，2為02011，模型（2）的擬合優(yōu)度不太理想，這可能是因為有很多其他影響研發(fā)密度的因素未考慮到模型（2）中去。

模型（2）的回歸結(jié)果表明，資產(chǎn)負(fù)債率與研發(fā)密度顯著負(fù)相關(guān)，證明了假設(shè)4。

3研發(fā)密度與資產(chǎn)負(fù)債率對中小企業(yè)成長性的交互影響

模型（3）比模型（1）多引入了研發(fā)密度虛擬變量D（D=1代表高研發(fā)密度企業(yè)，D=0代表低研發(fā)密度企業(yè)）以及研發(fā)密度虛擬變量D和資產(chǎn)負(fù)債率V1的交互項D×V1，這是為了考察高研發(fā)密度與低研發(fā)密度中小企業(yè)成長性的差異以及研發(fā)密度與資產(chǎn)負(fù)債率對中小企業(yè)成長性的交互影響。模型（3）也采用和模型（1）、模型（2）相同的樣本，用相應(yīng)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。經(jīng)過F 檢驗和Hausman檢驗，確定采用固定效應(yīng)模型。同樣用廣義最小二乘法（GLS）進(jìn)行估計。

運用Eviews 60對模型（3）進(jìn)行回歸分析，結(jié)果表明：

模型（3）反映的資產(chǎn)負(fù)債率、股權(quán)融資率、內(nèi)源融資率與中小企業(yè)成長性的關(guān)系與模型（1）一致，即資產(chǎn)負(fù)債率對中小企業(yè)成長性的影響不顯著，股權(quán)融資率與中小企業(yè)成長性負(fù)相關(guān)，內(nèi)源融資率與中小企業(yè)成長性正相關(guān)。然而，對于交互項D×V1，t檢驗顯著，P值小于00100，說明在99%的顯著水平上，D×V1對成長性G有負(fù)向影響。也就是說，對于高研發(fā)密度中小企業(yè)（D=1），資產(chǎn)負(fù)債率對成長性有顯著負(fù)面影響。單獨的虛擬變量D對應(yīng)的P值大于01000，說明D對成長性G沒有顯著影響，也表明高研發(fā)密度與低研發(fā)密度中小企業(yè)成長性沒有顯著差異。模型（3）的R2為04467，2為04135，而且非常顯著地通過了F 檢驗，這說明模型的擬合效果較好。

模型（3）中V1對G的影響不顯著，而D×V1對G有顯著負(fù)向影響，這表明對于高研發(fā)密度的中小企業(yè)，資產(chǎn)負(fù)債率對其成長性的負(fù)面影響更大也更顯著。這就證明了假設(shè)5。

七、研究結(jié)論

研究結(jié)果顯示，資產(chǎn)負(fù)債率對中小企業(yè)成長性沒有顯著影響，股權(quán)融資率對中小企業(yè)成長性有顯著的負(fù)向影響，內(nèi)源融資率對中小企業(yè)成長性有顯著的正向影響。在研究融資結(jié)構(gòu)與研發(fā)密度的關(guān)系時發(fā)現(xiàn)，資產(chǎn)負(fù)債率對研發(fā)密度有顯著負(fù)面影響，而股權(quán)融資率和內(nèi)源融資率對研發(fā)密度均沒有顯著影響。進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，雖然對于全體樣本企業(yè)，資產(chǎn)負(fù)債率對成長性的影響不顯著，但對于樣本中的高研發(fā)密度企業(yè)，資產(chǎn)負(fù)債率對成長性有顯著負(fù)面影響。此外，研究還發(fā)現(xiàn)高研發(fā)密度與低研發(fā)密度中小企業(yè)成長性沒有顯著差異。

上述結(jié)果基本證實了假設(shè)1—假設(shè)5，也與融資優(yōu)序理論吻合，即中小企業(yè)在選擇融資方式時，首選是內(nèi)源融資，其次是債務(wù)融資，最后是股權(quán)融資。內(nèi)源融資不僅成本低、風(fēng)險小，而且能夠完好保留現(xiàn)有股東利益，因此，是中小企業(yè)融資的最佳選擇。當(dāng)內(nèi)源融資不能滿足企業(yè)資金需求時，再考慮外源融資。債務(wù)融資的成本要低于股權(quán)融資，且不會稀釋股東權(quán)益，所以要先考慮債務(wù)融資，最后考慮股權(quán)融資。中小企業(yè)在實際融資過程中，要綜合考慮不同融資渠道的融資成本和利益分配情況，確定合理的融資結(jié)構(gòu)，盡量從多種渠道獲取資金。

高科技中小企業(yè)是中小企業(yè)的中堅力量，它們往往R&D投入較多，市場前景較好。然而，R&D活動一般資金需求量大、風(fēng)險高、周期長，因此，債權(quán)人不愿意貸款給R&D項目，即使債權(quán)人同意貸款，也會收取較高的利息。對于高研發(fā)密度企業(yè)，債務(wù)融資成本較高，因此，積極拓展融資渠道，減少債務(wù)融資比例是明智的做法。

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（責(zé)任編輯：孟 耀）