齊琪琪

摘要：采用2014-2015年新三板掛牌公司中的科技型企業(yè)的數(shù)據(jù)，對創(chuàng)新因素對資產(chǎn)負債率之間的進行研究，分析科技型中小企業(yè)的創(chuàng)新投入及其融資結(jié)構(gòu)的特征并證明兩者之間的關系，結(jié)果表明創(chuàng)新資產(chǎn)對融資結(jié)構(gòu)具有明顯的負相關。

關鍵詞：科技型中小企業(yè)；融資結(jié)構(gòu)；創(chuàng)新投入要素

中圖分類號：F425文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.33.040

1引言

創(chuàng)新，這一動力支撐著企業(yè)奮力前進，自從創(chuàng)新的概念提出來以后，圍繞創(chuàng)新的研究不斷涌現(xiàn)，這些研究對中國的經(jīng)濟發(fā)展做出非常重要的貢獻。改革開放以來，我國經(jīng)濟呈高速增長態(tài)勢，并取得十分矚目的成績?；仡欉^去的發(fā)展歷程，創(chuàng)新為經(jīng)濟發(fā)展做出了不可替代的貢獻。為此國家十分重視創(chuàng)新，認為企業(yè)的創(chuàng)新能夠促進經(jīng)濟的發(fā)展。由此，一大批科技型中小企業(yè)登上了歷史的舞臺。為了進一步支持中小企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新活動，使其更好的為國民經(jīng)濟服務，了解科技型中小企業(yè)創(chuàng)新投入要素對融資結(jié)構(gòu)選擇的影響以及探討企業(yè)最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)顯得尤為重要。本文將解決這個問題，進一步促進此類企業(yè)的發(fā)展壯大。

企業(yè)要想持續(xù)經(jīng)營并擁有一定的競爭力就要不斷的進行創(chuàng)新，現(xiàn)有的研究大多是對企業(yè)外在市場因素對其融資結(jié)構(gòu)的選擇，比較少的人能看到企業(yè)內(nèi)部的因素的影響，但是企業(yè)內(nèi)部因素恰恰是企業(yè)取得競爭優(yōu)勢的決定力量。

因為我國正處于金融體制改革與經(jīng)濟增長方式的新時期，單從企業(yè)外部研究要素與融資結(jié)構(gòu)的關系還不夠。近幾年，我國科技中小型企業(yè)不斷涌現(xiàn)，并對我國的創(chuàng)新戰(zhàn)略的實施產(chǎn)生了巨大作用，全國中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)的成立為中小型企業(yè)提供了融資平臺。本文希望通過現(xiàn)有的融資結(jié)構(gòu)理論和創(chuàng)新投入要素的理論，利用新三板中科技型掛牌公司的數(shù)據(jù)，有效發(fā)揮負債融資的治理作用，尋求有效服務于科技型中小企業(yè)創(chuàng)新、促進經(jīng)濟發(fā)展的融資結(jié)構(gòu)。這對于尋求適合的經(jīng)濟發(fā)展的政策，尋找更多的投資渠道，減少企業(yè)融資的壓力，從而提升技企業(yè)創(chuàng)新能力，都具有巨大的價值和意義。

2文獻綜述及研究假說

科技型中小企業(yè)的主要管理者一般情況下不會是風險投資者。所以每一位擁有生產(chǎn)要素的人都能管理他人，同時他們也受別人的管理。那么擁有創(chuàng)新能力的人力資源也一樣，可以找他人使其代理行使創(chuàng)新職能。因此，這些創(chuàng)新人力資源會取得團隊的控制權(quán)。同時為了保持這些需要依賴的創(chuàng)新人力資源一直存在，擁有的創(chuàng)新要素的人會提供一定的股權(quán)給他們保證自己的權(quán)益。當企業(yè)破產(chǎn)時，他們的利益可能會極大程度的受損。為保證實現(xiàn)他們的利益，完成之前的承諾，企業(yè)會選擇股權(quán)融資來解決其融資需求。

因此提出假設1：創(chuàng)新投入的人力資源要素與其負債水平具有負相關關系。

正如Bottazzi和Dosi（2001）的研究指出，企業(yè)創(chuàng)新資金投入要素，從某種意義上看是一種比較高風險的投資行為，具有發(fā)展、追逐利潤、節(jié)省稅費等動機。R&D投入所能獲得的價值對于未來是具有不確定性的。創(chuàng)新投入的產(chǎn)出一般是難以抵押且風險性較高無形資產(chǎn)。債權(quán)投資者相對于創(chuàng)新投入的項目更偏向于固定資產(chǎn)投資項目，所以企業(yè)創(chuàng)新投資較難從債權(quán)中獲得資金的支持。

因此提出假設2：創(chuàng)新投入資金與其負債水平負相關。

創(chuàng)新投入的資產(chǎn)相對于企業(yè)的其他資產(chǎn)而言，其使用范圍非常小，適用面較窄，加之債權(quán)人對這些資產(chǎn)不能做出完全正確的評價，也不知道其未來能不能創(chuàng)造價值，到底能創(chuàng)造多少價值？這樣的情況下企業(yè)的各種風險就會變得很大。所以企業(yè)一般會選擇減少負債融資，增加債權(quán)融資。

因此提出假設3：創(chuàng)新投入資產(chǎn)與其負債水平負相關。

Myers（1984）提出優(yōu)序融資理論，認為外部投資者會高估企業(yè)項目融資的風險，要求更高的風險溢價。在研究中，企業(yè)股權(quán)融資的多少可能會受到企業(yè)內(nèi)部的現(xiàn)金流的影響，我們發(fā)現(xiàn)當企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流相對穩(wěn)定時，企業(yè)將獲得較多的股權(quán)融資，而企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流不穩(wěn)定時，企業(yè)將獲得較少股權(quán)融資。

因此提出假設4：現(xiàn)金流與其負債水平負相關。

3研究方法

3.1樣本選取及數(shù)據(jù)來源

對于創(chuàng)新要素本文選取企業(yè)的研發(fā)支出，研發(fā)人員和無形資產(chǎn)作為代表來進行研究。本文選取新三板市場具有代表性的100家新科技企業(yè)作為研究樣本。篩選剔除缺少無形資產(chǎn)，現(xiàn)金流等變量的樣本，最終選取93家企業(yè)進行分析研究。

本文數(shù)據(jù)小部分來源于WIND數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)披露，大部分數(shù)據(jù)是來手工收集，由于全國中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)于2013年1月6日才正式揭牌運營，由于研究需要，所以本文選取2014-2015年具有代表性的新科技企業(yè)進行收集作為研究的數(shù)據(jù)。

3.2研究模型

為了檢驗本文的假設，參考本領域的常見做法，本文采用理論與數(shù)據(jù)相結(jié)合的計量經(jīng)濟學方法，客觀科學的反映新三板掛牌科技型中小微企業(yè)的多元線性回歸。

3.3模型設定

3.3.1計量模型

本文基于93家新三板科技型中小微企業(yè)2013年-2014年的創(chuàng)新投入及資產(chǎn)負債率的短面板數(shù)據(jù)而進行的。采用短面板數(shù)據(jù)模型進行分析有利于控制不可觀察的個體異質(zhì)性，增加了自由度且有利于分析動態(tài)調(diào)整。

對于面板數(shù)據(jù)的研究模我們一般會選擇靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型或動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型兩種。由高敏（2014）對新三板掛牌企業(yè)研發(fā)投入對績效影響的研究中發(fā)現(xiàn)企業(yè)當期的創(chuàng)新投入對當期的產(chǎn)出具有顯著的影響，所以本文不考慮滯后性問題。結(jié)合本文研究的需求，本人選用靜態(tài)數(shù)據(jù)模型中的固定效應模型。

作出如下模型：yi=αilt+xiβ+εit（1）

其中，（i=1，2，3…；t=1，2，3…）

固定效應模型中每個個體間都存在顯著差異，但對于特定的某個體而言，在時間序列上組內(nèi)又不存在差異，所以我們可以得出如果個體間的差異不明顯，則可以采用OLS對混合數(shù)據(jù)進行估計。那么在個體效應不顯著的原假設下，H0：α1=α2=…αn是成立的。本文采用F統(tǒng)計量來檢驗以上假設是否成立。endprint

3.3.2研究模型

為了研究證明本文假設，本人借鑒前人的經(jīng)驗，本文從新三板科技型中小企業(yè)掛牌公司年報中選取資產(chǎn)負債率（DAR）作為被解釋變量；選取研發(fā)人員占比（EMPLOYEES），創(chuàng)新資金即研發(fā)支出（IF），創(chuàng)新資產(chǎn)即無形資產(chǎn)（IA），現(xiàn)金流（CF）作為解釋變量，建立模型如下：

DAR= α0+β1*EMPLOYEESt+β2*IFt+β3*IAt+β4*CFt+ε（2）

3.4變量選取

3.4.1被解釋變量

企業(yè)的資產(chǎn)負債率（DAR）是指負債總額與資產(chǎn)總額的比例關系?？梢杂脕砗饬科髽I(yè)債權(quán)融資的多少。也就是說，資產(chǎn)負債率越高說明企業(yè)的債權(quán)融資越多。

3.4.2解釋變量

人力資源（EMPLOYEES）指研發(fā)人員占公司所有員工的比重。研究人員是企業(yè)重要的創(chuàng)新投入要素之一。我們可以用研發(fā)人員投入占比來分析企業(yè)創(chuàng)新頭的多少。一般情況，企業(yè)的研發(fā)人員占比越多，企業(yè)的創(chuàng)新成果越多，帶來的創(chuàng)新受益越多。創(chuàng)新資金（IF）即研發(fā)支出占營業(yè)收入的比重。它是衡量企業(yè)創(chuàng)新投入程度的重要指標。亦可能影響創(chuàng)新成果，帶來創(chuàng)新受益。創(chuàng)新資產(chǎn)（IA）即無形資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重，無形資產(chǎn)中的技術創(chuàng)新因素，也是企業(yè)創(chuàng)新投入的重要部分。所以無形資產(chǎn)也具有前兩個變量一樣的影響效果?，F(xiàn)金流（CF）本文的現(xiàn)金流選用籌資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流占總資產(chǎn)的比重。

4實證分析

4.1描述性統(tǒng)計

對新三板掛牌企業(yè)2014年，2015年和全樣本數(shù)據(jù)進行的描述性統(tǒng)計分析。在不考慮統(tǒng)計樣本發(fā)生變化的前提下，2014年各企業(yè)資產(chǎn)負債率平均數(shù)為5045%，而2015年各企業(yè)的資產(chǎn)負債率平均數(shù)為 4123%，從統(tǒng)計數(shù)據(jù)上可以看出2015年的平均資產(chǎn)負債率要小于2014年的平均資產(chǎn)負債率，說明新三板掛牌科技型中小企業(yè)在整體上資產(chǎn)負債率有所下降，債權(quán)融資減少。此外，人力資源投入和創(chuàng)新資產(chǎn)的投入均有增加，但創(chuàng)新資金和現(xiàn)金流有所減少。根據(jù)描述性統(tǒng)計分析僅可以分析出以上結(jié)論。但也為下文進行的回歸分析做了準備。

4.2回歸分析

4.2.1模型的篩選和檢驗

本文對數(shù)據(jù)進行Hausman檢驗，判斷采用固定效應模型進行回歸分析是不是最好的選擇。根據(jù)檢驗結(jié)果可以看出P=0.0175<0.0500，故本文采用固定效應模型對數(shù)據(jù)進行分析處理是可行的。

4.2.2固定效應模型回歸分析

本文借助Stata12軟件，利用前文所構(gòu)建的固定效應模型，對前文的假設進行檢驗。我們選定在1%顯著水平，當P<0.01時，表示自變量對因變量有顯著影響。當P>0.01的時候，則自變量對因變量沒有顯著影響。

表1中的分析結(jié)果表明人力資源對資產(chǎn)負債率的影響的顯著性P=0218>0100，說明企業(yè)的創(chuàng)新投入人力資源對資產(chǎn)負債水平的影響在1%、5%、10%的水平上均不顯著，假設1不成立；創(chuàng)新資金對資產(chǎn)負債率的影響的顯著性的P=0876>0100，說明創(chuàng)新資金投入對資產(chǎn)負債率的影響在1%、5%、10%的水平上均不顯著，故假設2不成立；創(chuàng)新資產(chǎn)對資產(chǎn)負債率P=0001<0010，系數(shù)為負值，說明創(chuàng)新資產(chǎn)對資產(chǎn)負債率在1%、5%、10%的水平上均具有顯著的負相關效應，故假設3成立；現(xiàn)金流對資產(chǎn)負債率的影響的顯著性的P=075>0010， 說明現(xiàn)金流對資產(chǎn)負債率的影響在1%、5%、10%的水平上均不顯著，故假設4不成立。

由表1可以看出F檢驗結(jié)果ui=0， F（92， 89） = 328Prob > F = 0，表明強烈拒絕原假，故選擇固定效應模型明顯優(yōu)于混合回歸。因為短面板數(shù)據(jù)不是時間序列其T較小，n 較大，尤其本文T=2，年數(shù)較少，故容易產(chǎn)生R2的值較小。模型分析結(jié)果表明R2=0140，說明模型擬合度在合理的范圍內(nèi)。

4.2.3多重共線檢驗

多重共線性包括嚴重多重共線性和近似多重共線性兩種情況。如果數(shù)據(jù)存在多重共線的問題，可能造成系數(shù)的估計值不準確，還可能影響系數(shù)的顯著性，使其變?nèi)?，容易分不清自變量對因變量的影響程度。因此，本文先對?shù)據(jù)進行相關性分析再進行多重共線檢驗，從而判斷變量選取是否正確。

本文對數(shù)據(jù)進行相關性分析，探究數(shù)據(jù)之間是否存在多重共線的問題。根據(jù)分析結(jié)果看出大部分變量之間的相關關系不大，只有創(chuàng)新資產(chǎn)和現(xiàn)金流之間有一個偏大。所以存在嚴重的多重共線的情況機率不高，下文對變量進行多重共線檢驗，進一步排除數(shù)據(jù)多重共線的可能性。最大VIF=1.42，遠遠小于合理值10，所以模型的多重共線得到完全程度得改善。數(shù)據(jù)之間的多重共線問題可以不加以考慮。數(shù)據(jù)較為合理。

5研究結(jié)論及原因

5.1研究結(jié)論

本文分析企業(yè)創(chuàng)新投入要素與融資結(jié)構(gòu)的關系，以新三板掛牌公司中的科技型中小企業(yè)為樣本。利用其2014-2015年的資產(chǎn)負債率、研發(fā)人員，研發(fā)支出、無形資產(chǎn)、籌資現(xiàn)金流、營業(yè)收入以及總資產(chǎn)的相關數(shù)據(jù)，對創(chuàng)新投入各要素和融資結(jié)構(gòu)進行固定效應模型回歸分析。以資產(chǎn)負債率作為因變量，人力資源、創(chuàng)新資金、創(chuàng)新資產(chǎn)、現(xiàn)金流作為自變量。分析創(chuàng)新投入要素是否對融資結(jié)構(gòu)具顯著影響，結(jié)果表明，只有創(chuàng)新資產(chǎn)對融資結(jié)構(gòu)具有明顯的負相關。其他自變量對融資結(jié)構(gòu)均沒有顯著影響。

5.2原因分析

出現(xiàn)以上研究結(jié)果的原因可能有以下四個：第一，新三板科技型中小企業(yè)要在市場中占據(jù)重要的地位，必須突出其自身的特點，所以企業(yè)會增加研發(fā)資金與研發(fā)人員的投入，甚至出現(xiàn)盲目的增加研發(fā)資金和引進研發(fā)人員。造成企業(yè)資源配置不合理。從而容易企業(yè)的創(chuàng)新投入高，但企業(yè)績效卻沒有提高，創(chuàng)新投入產(chǎn)出率低。使投資者看不到企業(yè)發(fā)展的潛力，以至于其股債權(quán)融資不受影響。所以創(chuàng)新投入對融資結(jié)構(gòu)的影響并不明顯。第二，新三板中的企業(yè)發(fā)展不夠穩(wěn)定，投資者會認為對其投資的風險較大，所以可能不會考慮其他創(chuàng)新投入因素，所以企業(yè)的股債權(quán)融資并未受影響。第三，由于全國中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)與2013年1月16日才揭牌，運行時間短，投資者對其不夠了解所以投資者的意愿可能暫時不受創(chuàng)新投入多少的影響。以至于創(chuàng)新投入暫時未對融資結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。第四，本文模型擬合度雖然處于合理范圍，但是仍較低，又因為R2越大說明解釋變量對被解釋變量的解釋程度越高。所以可能存在未考慮到的對被解釋變量有影響的變量。

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