丁睿

摘? ?要：當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)已從高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，要實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，技術(shù)創(chuàng)新是關(guān)鍵?；诖?，將技術(shù)創(chuàng)新模式分為自主創(chuàng)新和模仿創(chuàng)新，采用研發(fā)投入即R&D支出來表征企業(yè)自主創(chuàng)新投入水平，通過多元線性回歸，分析債務(wù)融資和股權(quán)融資等外部融資模式對企業(yè)研發(fā)投入的影響，進(jìn)而得到對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新模式的影響機(jī)制。實證結(jié)果表明：一是與商業(yè)信用相比，銀行借款對企業(yè)研發(fā)投入的抑制作用更加顯著；二是股權(quán)集中對企業(yè)研發(fā)投入的抑制作用非常顯著，股權(quán)制衡對企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)作用并不顯著；三是高管持股和機(jī)構(gòu)投資者持股都會對企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生顯著的正面影響。

關(guān)鍵詞：技術(shù)創(chuàng)新；研發(fā)投入；債務(wù)融資；股權(quán)融資

中圖分類號：F270? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2023）09-0035-03

創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐。企業(yè)是創(chuàng)新的主體，選擇正確的技術(shù)創(chuàng)新模式對企業(yè)未來的發(fā)展至關(guān)重要。不同于其他一般的投資行為，企業(yè)在進(jìn)行技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新時，大量且長期的資金投入是必不可少的，因此需要通過一系列的融資行為獲取資金。本文以債務(wù)融資和股權(quán)融資作為切入點，通過建立多元線性回歸模型，剖析外部融資結(jié)構(gòu)對企業(yè)研發(fā)投入的影響程度，為企業(yè)融資決策提供參考，從而幫助企業(yè)在研發(fā)活動中獲得更加有效的資金支持，促進(jìn)其技術(shù)進(jìn)步和長遠(yuǎn)發(fā)展。

一、文獻(xiàn)回顧與假說提出

（一）整體負(fù)債水平與企業(yè)研發(fā)投入

基于債權(quán)人視角，當(dāng)企業(yè)進(jìn)行債務(wù)融資后，債權(quán)人不但要承擔(dān)R&D投入帶來的較高風(fēng)險，還只能從貸款利息中獲取收益。為了彌補(bǔ)其風(fēng)險和收益的不對稱性，債權(quán)人會選擇在原基礎(chǔ)上提高其利息率，從而獲得更多的利息收入，這就會使企業(yè)融資成本大幅增加。其次，從企業(yè)角度來看，采取負(fù)債融資后，財務(wù)風(fēng)險相應(yīng)增加。企業(yè)只有在保證短期盈利的條件下，才會將剩余資金投入到研發(fā)活動當(dāng)中，也就導(dǎo)致其研發(fā)投入減少。

基于以上分析，本文提出：

假說1：資產(chǎn)負(fù)債率對企業(yè)研發(fā)投入具有顯著的負(fù)向影響。

（二）債務(wù)來源與企業(yè)研發(fā)投入

商業(yè)信用是指企業(yè)在經(jīng)營活動中自然形成的負(fù)債，期限較短且不存在利息，只能依靠交易雙方之間的信用維系，債權(quán)人對其債務(wù)企業(yè)的約束能力較差。而銀行借款年限較長、單筆金額較大，為了降低風(fēng)險，銀行通常都會參與公司治理，對一些長期投資行為做出限制。由此可見，相比商業(yè)信用，銀行借款對債務(wù)企業(yè)的約束更強(qiáng)。

基于以上分析，本文提出：

假說2：與商業(yè)信用相比，銀行借款對企業(yè)研發(fā)投入的負(fù)面影響更加顯著。

（三）股權(quán)集中、股權(quán)制衡與企業(yè)研發(fā)投入

當(dāng)企業(yè)股權(quán)較為集中時，大股東擁有遠(yuǎn)超其他股東的公司股份，在享受更多收益的同時，也要承擔(dān)更多風(fēng)險。在進(jìn)行研發(fā)投資時，由于其回收期長，不確定性強(qiáng)，且風(fēng)險無法分散，大股東會更加謹(jǐn)慎，導(dǎo)致其研發(fā)投入減少。而當(dāng)股權(quán)較為分散，即幾位實力相當(dāng)?shù)墓蓶|同時存在時，投資風(fēng)險由所有股東共同承擔(dān)，他們會更愿意進(jìn)行研發(fā)投資。

基于以上分析，本文提出：

假說3：股權(quán)集中對企業(yè)研發(fā)投入有顯著的抑制作用。

假說4：股權(quán)制衡對企業(yè)研發(fā)投入有顯著的促進(jìn)作用。

（四）高管持股與企業(yè)研發(fā)投入

對于失敗的投資，高層管理者通常要承擔(dān)很大的責(zé)任，因此在做出投資決策時，由于風(fēng)險較高，高層管理者往往會更加謹(jǐn)慎。根據(jù)委托代理理論和產(chǎn)權(quán)激勵理論，在賦予企業(yè)管理者部分股權(quán)之后，能夠較好地解決企業(yè)管理者與其股東之間的代理沖突，使其自身利益與企業(yè)利益更加接近，此時管理者會更加愿意在企業(yè)研發(fā)上投入資金，從而實現(xiàn)企業(yè)價值最大化。

基于以上分析，本文提出：

假說5：高管持股比例對企業(yè)研發(fā)投入具有明顯的正向影響。

（五）機(jī)構(gòu)投資者持股與企業(yè)研發(fā)投入

有學(xué)者認(rèn)為在進(jìn)行投資決策時，機(jī)構(gòu)投資者通常更看重企業(yè)的長期價值，因此它們往往會選擇一些擁有長期研發(fā)項目且未來盈利能力較強(qiáng)的高科技企業(yè)進(jìn)行投資，從而獲得較高收益[1]。有學(xué)者也曾經(jīng)提到，當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者持有較多股份時，其自身利益與投資企業(yè)融為一體，由于退出困難，投資者會改變思路，對企業(yè)投資決策進(jìn)行干涉，即加大該企業(yè)在研發(fā)項目上的投資，從而獲取更多利益[2]。

基于以上分析，本文提出：

假說6：機(jī)構(gòu)投資者持股比例對企業(yè)研發(fā)投入具有明顯的正向影響。

二、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選擇2012—2018年期間，滬深兩市A股中對研發(fā)投入進(jìn)行披露的信息技術(shù)行業(yè)上市公司作為樣本，同時剔除上市時間不足一年以及變量數(shù)據(jù)缺失的公司—年份樣本點。在此基礎(chǔ)上，最終收集到263家上市公司樣本，形成1 252個企業(yè)—年份樣本點。此外，本文研發(fā)投入及其他財務(wù)數(shù)據(jù)均來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫中的上市公司數(shù)據(jù)，并使用Excel軟件和SPSS軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析。

（二）變量選取

對于被解釋變量，采用研發(fā)投入的絕對額，并對其取自然對數(shù)，最終得到LN（RD）來衡量企業(yè)研發(fā)投入。

對于解釋變量，在債務(wù)融資方面，本文主要從兩個維度來衡量企業(yè)債務(wù)融資結(jié)構(gòu)，即整體負(fù)債水平和負(fù)債來源。整體負(fù)債水平通過資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）來體現(xiàn)，負(fù)債來源通過銀行借款比率（BD）和商業(yè)信用比率（CD）來體現(xiàn)。在股權(quán)融資方面，從股權(quán)集中度（CR）、股權(quán)制衡度（Z）、高管持股比例（mhold）以及機(jī)構(gòu)投資者持股比例（ihold）這四個維度來衡量企業(yè)的股權(quán)融資結(jié)構(gòu)。

本文的控制變量包括企業(yè)規(guī)模（SIZE）、企業(yè)年齡（AGE）、收入狀況（SR）和產(chǎn)品市場競爭（SFIN）。

（三）模型構(gòu)建

本文在控制其他變量的基礎(chǔ)上，參照袁婧[3]關(guān)于債務(wù)融資的模型和韓雙江[4]關(guān)于股權(quán)融資的模型，將債務(wù)融資和股權(quán)融資進(jìn)行綜合，形成了企業(yè)研發(fā)投入關(guān)于外部融資結(jié)構(gòu)的整體模型，如下所示：

LN（RDi，t）=a0+a1LEVi，t-1+a2BDi，t-1+a3CDi，t-1+a4CRi，t-1+a5Zi，t-1+a6mholdi，t-1+a7iholdi，t-1+γ1SIZEi，t-1+γ2AGEi，t-1+γ3SRi，t-1+γ4SFINi，t-1+ε

其中，i代表企業(yè)，t、t-1代表年份，α1、α2、……α7是各個解釋變量的系數(shù)，γ1、γ2、……γ4是各控制變量的系數(shù)，ε為殘差項。為了避免解釋變量與被解釋變量之間可能存在的內(nèi)生性，本文將解釋變量和控制變量滯后一期。

三、實證結(jié)果分析

表1給出了該模型的顯著性檢驗結(jié)果，結(jié)果顯示，該模型的F檢驗統(tǒng)計量為76.932，相伴概率值為0.000，小于給定的顯著性水平0.05，因此拒絕原假設(shè)，表明該線性回歸方程顯著，即企業(yè)研發(fā)投入的融資因素模型是顯著的。

表2報告了該模型的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，通過觀察表中的變量系數(shù)及顯著性水平，可以得到各變量對企業(yè)研發(fā)投入的不同影響，從而驗證本文假說是否正確。

（一）債務(wù)融資

從整體負(fù)債水平來看，對于資產(chǎn)負(fù)債率LEV，其系數(shù)為0.498，且顯著性水平為0，由此可見資產(chǎn)負(fù)債率對于企業(yè)研發(fā)投入具有顯著的正向影響，假說1不成立。這可能是由于本文樣本企業(yè)均屬于信息技術(shù)行業(yè)，該行業(yè)的整體負(fù)債水平較高，此時如果資產(chǎn)負(fù)債率進(jìn)一步提高，迫于還款壓力與破產(chǎn)風(fēng)險，管理者就可能會選擇將資金投入到高回報高風(fēng)險的投資項目上。

從負(fù)債來源來看，銀行借款比例BD的系數(shù)值為-2.937，且顯著性水平為0，可見銀行借款對企業(yè)研發(fā)投入具有顯著的抑制作用；而商業(yè)信用比例CD的系數(shù)不顯著，可見商業(yè)信用對企業(yè)研發(fā)投入的影響微乎其微，因此便能證明銀行借款對企業(yè)研發(fā)的抑制作用比商業(yè)信用要更顯著，即假說2成立。

（二）股權(quán)融資

對于股權(quán)集中度CR，其系數(shù)為-1.547，顯著性水平為0，說明股權(quán)集中度對企業(yè)研發(fā)投入有一定的抑制作用，假說3成立。相反對于股權(quán)制衡度Z，其顯著性水平大于0.05，可見股權(quán)制衡對企業(yè)研發(fā)投入的影響是不顯著的，假說4不成立。這主要是由于在我國，一股獨大問題比較嚴(yán)重，與第一大股東相比，其余股東持股比例都非常小，因此即使存在股權(quán)制衡，其作用也非常小，也就造成了股權(quán)制衡對其研發(fā)投入的影響并不顯著的現(xiàn)象。

從高管持股和機(jī)構(gòu)投資者持股來看，對于高管持股比例，其系數(shù)值為0.967，并且顯著性水平為0，可見高管持股比例對企業(yè)研發(fā)投入的影響是正向且顯著的，符合產(chǎn)權(quán)激勵理論，因此假說5成立。而對于機(jī)構(gòu)投資者持股比例，其系數(shù)值為0.622，且顯著性水平為0.003，小于0.05，可見機(jī)構(gòu)投資者持股比例對于企業(yè)研發(fā)投入同樣具有顯著的正面影響，因此假說6成立。

四、結(jié)論及政策建議

本文通過分析債務(wù)融資和股權(quán)融資對企業(yè)研發(fā)投入的影響，最終得出以下結(jié)論：第一，銀行借款對企業(yè)研發(fā)的抑制作用比商業(yè)信用更強(qiáng)。第二，股權(quán)集中會對企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生顯著的抑制作用，使其技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展緩慢，而股權(quán)制衡對企業(yè)研發(fā)的促進(jìn)作用并不顯著。第三，隨著高管持股比例和機(jī)構(gòu)投資者持股比例的增加，企業(yè)研發(fā)投入也會相應(yīng)提高。

基于上述研究，本文提出如下政策建議：第一，完善銀行信用擔(dān)保體系，增強(qiáng)企業(yè)研發(fā)支持度。通過信用機(jī)構(gòu)進(jìn)行擔(dān)保，能夠有效解決信息不對稱帶來的融資減少和融資約束，從而促進(jìn)企業(yè)技術(shù)投資的發(fā)展。第二，適當(dāng)降低股權(quán)集中，加強(qiáng)前五大股東股權(quán)制衡。通過增加其他大股東持股比例，在前五大股東中形成一定的制衡局面，從而將投資風(fēng)險分散開來，由主要大股東共同承擔(dān)。第三，適當(dāng)提高高層管理者與機(jī)構(gòu)投資者的持股比例，激勵企業(yè)研發(fā)投入。

參考文獻(xiàn)：

[1]? ?張子峰.公司治理對企業(yè)R&D投入的影響研究[D].天津：南開大學(xué)，2010：24.

[2]? ?Holderness C.G.Sheehan D.The Role of Majority Shareholders in Publicly Held Corporations[J].Journal of Financial Economics，1988（20）：317-346.

[3]? ?袁婧.負(fù)債融資對我國高新技術(shù)業(yè)上市公司R&D投入影響作用的實證分析[D].重慶：重慶大學(xué)，2012：19.

[4]? ?韓雙江.股權(quán)結(jié)構(gòu)、政府補(bǔ)助與中小板企業(yè)研發(fā)投入關(guān)系的實證研究[D].重慶：重慶理工大學(xué)，2013：36.

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