創新驅動下無形資產狀況及與銀行信貸的關系
——來自我國高科技行業的經驗數據

何湘

創新驅動下無形資產狀況及與銀行信貸的關系
——來自我國高科技行業的經驗數據

何湘

創新是人類社會發展的永恒話題，是社會經濟得以持續發展的核心驅動力。高科技行業作為一種知識、技術密集的行業，更應該高度關注其創新能力，關注其對無形資產的投入力度。美國、日本等發達國家對無形資產的投入力度較大，其無形資產在數量和質量方面都比中國要好。對于中國高科技行業而言，其無形資產的主要構成部分是技術性含量低的土地使用權，對專利、非專利技術等投資不足。高科技行業這種不合理的無形資產構成結構會對其銀行借款金額造成影響，銀行對于無形資產的不同構成有不同的反應。

創新 無形資產 高科技行業 銀行借款金額

創新是人類社會發展的永恒話題，是社會經濟得以持續發展的核心驅動力，更是一個企業乃至國家民族發展、富強的關鍵所在。不管是科技創新還是商業模式、文化創新，每一次創新必將給社會帶來巨大的推動力。2015年3月，李克強總理在政府工作報告中指出“大眾創業、萬眾創新”，將創新推入到一個新的高度。2015年10月，黨的十八屆五中全會通過十三五規劃，首次提出創新、協調、綠色、開放、共享的發展理念，把創新擺在國家發展全局的核心位置。創新是一個民族進步的靈魂，建設創新型國家是我國的基本方略之一，其目的是為實現國民經濟整體素質的提高和經濟結構的優化，提高國家的經濟實力和國際競爭力。無形資產作為衡量技術創新的一項重要指標，其數額的大小及質量的高低直接影響著企業的發展和國家的進步。高科技企業作為國家技術創新的“排頭兵”，應重視其對無形資產的投入力度。因此，有必要對我國高科技行業無形資產的數量和質量進行分析，明確我國與先進國家關于無形資產方面的差距，找到今后努力的方向。另外，對于高科技行業而言，由于其無形資產占比較一般的企業要大，當其向銀行借款時銀行可能會關注其無形資產的總量及其不同的構成部分，通過研究無形資產及其構成對銀行借款金額的影響，可以為科技型企業更好地進行銀行信貸融資提供理論指導。

一、國外無形資產概況

涉及到科學技術的支持與保護方面，西方發達國家起步較早，其取得的成就也較顯著。據統計，從無形資產占總資產的比重來看，在美國納斯達克交易所上市的公司該指標最高，2007-2011年均超過22%，即使是在2008、2009年金融危機的沖擊下，該指標也超過了20%。紐約證券交易所的上市公司這5年期間該指標保持在20%以上。倫敦交易所這五年期間該指標保持在17%左右。

作為企業無形資產的核心內容，商標權和專利權代表著企業的核心競爭力。據世界知識產權組織（WIPO）統計，除2009年受世界金融危機的影響導致申請數減少外，全球知識產權申請總數經歷了快速的增長。表1是根據WIPO于2015年發布的《PatentCooperation Treaty Yearly Review—2015: The International Patent System》整理的關于全球專利申請數排名前10的國家的統計數據。

由表1可知，除2009年受金融危機的沖擊外，2007年至2014年申請專利的總數在逐年增長，2014年達214500項，增長率為4.5%。橫向來看，美國憑借著61,492項專利位居榜首，之后分別是日本、中國、德國、韓國、法國、英國、荷蘭、瑞士、瑞典，其中美國、日本和中國三個國家申請的專利數之和達到總數的60%，這說明這三個國家掌握著大量先進的技術。縱向來看，雖然美國申請的專利的總數在增加，但其占比是呈減少趨勢的。相比之下，中國近幾年專利申請數不管是從總量來看還是從相對額來看都增長迅速，從2007年的3.4%逐年增長至2014年的11.9%。這表明我國的創新意識不斷提高，企業越來越深刻地意識到創新在企業生存和發展過程中的重要地位，在高科技的研發方面投入了更多的資源，研發成果顯著，企業的科技含量不斷提高。

表1 2007-2014年各國專利申請量統計表 單位：項

二、我國高科技行業無形資產概況

對于企業實體來講，無形資產是反映這個企業創新程度的一個重要指標，無形資產中的專利權、非專利技術、商標權等知識產權，衡量著企業是否具有核心競爭力這一生存根本。高科技行業作為一種知識、技術密集的行業，無形資產在企業自身生存與發展的過程中更是發揮著重要作用。因此本文主要分析高科技行業無形資產的概況。在對高科技行業無形資產概況進行分析時，并沒有對所有上市企業都分析，而是采用一定的方法選取部分企業，分析其無形資產的總量及其構成狀況。

（一）分析企業的選取

2002年我國國家統計局印發了《高技術產業統計分類目錄的通知》，將航天航空器制造業、電子及通信設備制造業、電子計算機及辦公設備制造業、醫藥制造業和醫療設備及儀器儀表制造業等確定為我國的高技術產業的統計范圍。因此在選取樣本時就從這幾個行業中選取，并且按照各個行業上市公司總數的大約1%分配樣本公司數，最終確定計算機、通信和其他電子設備制造業（涵蓋電子及通信設備制造業、電子計算機及辦公設備制造業兩個行業）的樣本公司數為26家，醫藥制造業17家，儀器儀表制造業4家，航空器制造業2家，醫療設備制造業1家，總共50家樣本公司。涉及具體某一行業的上市公司選擇時，根據該行業所有上市的資產規模大小來選取資產規模大的公司，考慮到B股和ST公司的特殊性，將這些公司也剔除掉。另外，由于我國新會計準則從2007年開始正式實施，因此樣本的時間跨度為2007年至2014年，在選取樣本公司時確保選出的公司上市時間不得晚于2007年。最后，剔除數據不全的公司，共搜集了396個樣本。

數據主要來源于國泰安數據庫和巨潮資訊網站。其中，報表各項目及行業分類的數據主要來自國泰安數據庫，而無形資產各個構成部分的信息則在巨潮資訊網上從上市公司披露的年報信息中取得，并對其進行手工的分類處理。

（二）無形資產及其構成分析

上市公司在年報中披露的無形資產主要包括專利、非專利技術、商標權、特許經營權、財務軟件、土地使用權等。為了分析的方便，本文對搜集到的數據進行手工分類。因為專利和非專利技術在本質上具有一致性，主要區別在于是否受法律保護，因此將這兩種無形資產統一歸入技術性無形資產一類，土地使用權、系統和軟件各單獨作為一類，其他的歸入為其他類。無形資產總額及各項構成情況如表2所示。

表2 上市公司2007-2014年無形資產結構 單位：萬元

由表2可知，從無形資產的總量來看，樣本公司無形資產占總資產的比重并不高，均值僅為4.35%，中位數更低僅為2.77%，說明大部分樣本公司的無形資產占比低于均值。另外，該指標最大值達62.9%，而最小值僅為0.02%，表明該指標在樣本公司中差別懸殊。從無形資產的構成來看，土地使用權占據絕大部分，無論是均值還是中位數均超過70%，中位數近80%，說明有一半的樣本公司中土地使用權占據無形資產總額的80%。相比之下，技術類無形資產、系統及軟件占比較低，這揭示了我國財務報表中披露的無形資產質量不高的事實。

三、高科技行業無形資產對銀行借款金額的影響

從前文可知，雖然近幾年來我國專利申請數發展迅速，但與美國、日本等發達國家相比還存在重大差距，無形資產占總資產的比重依然遠遠低于西方發達國家。高科技行業企業作為國家經濟發展的排頭兵，必須不斷地加大其在科技創新方面的投資，而要投資，就需要進行籌資。籌資包括向金融機構借款和向股東籌集，本文主要研究向銀行借款。當企業向銀行借款時，無形資產作為高科技企業一項非常重要的資產，會不會影響銀行對企業提供借款的金額呢？如果會，那么不同類型的無形資產產生的影響是一樣的嗎？這兩個問題將在本文的這一部分進行研究。

（一）樣本的選取

在本文第二部分分析我國高科技行業中部分企業無形資產的概況時，已經獲得了396個樣本，因此在本部分為了避免工作的簡單重復，再次將第二部分選取出的396家企業作為研究樣本。

（二）理論分析及研究假設

金融機構在決定是否對上市公司提供貸款時，會對其資產負債率進行考察以確保企業有能力償還本金及利息。無形資產作為資產負債率指標的分母，無形資產越大，分母越大，資產負債率越低，財務風險越低，銀行越愿意對其發放貸款，因此提出以下假設：

H1：無形資產對銀行提供貸款金額具有積極影響

高科技行業公司相比于其他行業的公司而言，由于其科技含量更高，無形資產占比相對較高，屬于“輕資產”型企業。這類公司在生存發展的過程中，無形資產對企業發展所起的作用遠遠大于固定資產，公司的獲利能力在很大程度上取決于公司無形資產的獲利能力。當這些公司在向銀行申請貸款時，銀行會更加關注其無形資產，因此本文提出以下假設：

H2：無形資產對銀行貸款金額的影響大于固定資產的影響。

從前面的分析我們看出，上市公司披露的無形資產，其構成存在非常顯著的差異，土地使用權占據無形資產的絕大部分，而技術類無形資產、系統及軟件比重較小。對于土地使用權，目前只有我國和日本將其作為無形資產核算，英美國家將其作為固定資產核算。對于土地使用權，有學者將其劃分為“邊緣無形資產”，認為其性質與固定資產較為類似，因此提出本文最后一個假設：

H3：相比于土地使用權，技術類無形資產、系統和軟件類無形資產對銀行貸款金額的影響更大。

（三）模型設計

銀行在決定是否對企業提供貸款時，會綜合考慮企業的償債能力，盈利能力，發展能力等各個方面。另外，現有學者研究表明：資產擔保價值、企業規模、盈利能力、非負債稅盾、成長性、變異性等均會影響企業的債務融資規模。因此，本文構建以下模型來驗證本文提出的假設。

其中，Debt表示銀行對企業的借款數，用財務報表上的長短期借款之和除以總資產來表示；Intangible表示無形資產占比，用財務報表上無形資產凈額除以總資產表示；Fixed表示固定資產占比，用財務報表上固定資產凈額除以總資產表示；Roa為總資產報酬率，反映企業的盈利能力；Grow為營業收入增長率，反映企業的成長性；Size反映企業的規模大小，用總資產的自然對數表示。為了避免極端值對回歸結果的影響，對各變量進行1%的縮尾處理。所有數據的處理過程均采用excel2010和stata13.0進行。

（四）實證結果分析

1、描述性統計結果

首先對相關的變量進行描述性統計，結果如表3所示。由表3可知，變量Debt的最小值值為0，最大值達0.54，表明銀行對各個上市公司的貸款力度很不均勻，差距較大，均值與中位數差別不大，表明大于中位數的樣本和小于中位數的樣本對均值的影響程度相當。變量Intangible的最小值為0.002，最大值達0.246，差距較大，中位數遠遠大于均值，表明小于中位數的樣本對樣本均值的影響較大。變量Fixed的最大值和最小值差距懸殊，樣本數據跨度加大，這可能與樣本數據所處的行業有關，重資產型的行業該指標較高，輕資產型的行業該指標較小。

表3 描述性統計

2、相關系數表

各個變量的相關系數如表4所示。由表4可知，變量Debt與變量tangible、Fixed、Grow、Size具有正相關關系，而與變量Roa具有負相關關系。這與通常的解釋是相吻合的，即無形資產、固定資產的占比越高，企業發展越快，規模越大，銀行就更愿意向企業提供貸款，而總資產報酬率越高時，表明企業有良好的盈利能力，企業自身資金充足，沒有必要向銀行借款來背負剛性的利息。但由于相關系數只考慮了兩個變量之間的相關關系，沒有考慮多個變量綜合起來影響因變量的情形，因此關于因變量與各個自變量之間更準確的相關關系將在后文的多元回歸中給出。此外，通過表4還可以看出，沒有任何兩個變量之間的相關系數超過0.5，表明變量之間不存在共線性的情形。

表4 各個變量的相關系數表

3、多元回歸分析

對模型（1）—（2）的回歸結果如表5所示。由表5可知，模型（1）和模型（2）回歸后的調整的R2分別為0.263和0.285，這與當今美國會計界的實證研究結果是相吻合的，目前關于這類會計模型的擬合優度一般在10%至20%之間。由模型（1）的回歸結果可知，變量Debt與變量Intangible存在著顯著（在1%的水平下顯著）的正相關關系，假設1得到驗證。這表明當上市公司在財務報告中披露的無形資產越大時，銀行就更加愿意向企業提供借款，這一方面是由于無形資產是總資產的構成部分，增大無形資產有助于降低資產負債率，減少公司的財務風險，另一方面也表明銀行對無形資產占比高的企業的未來盈利有一個良好的預期。另外，模型（1）的回歸結果還可以看出，盡管無形資產和固定資產對銀行地貸款金額均產生了顯著的正面影響，但二者的回歸系數是不一樣的，無形資產的回歸系數大于固定資產的回歸系數，這表明無形資產對銀行借款金額的影響程度大于固定資產的影響程度，假設2得到驗證。

由模型（2）的回歸結果可知，作為無形資產的構成部分，土地使用權、系統及軟件類與銀行借款金額之間均存在著顯著的正相關關系，而技術類無形資產與銀行借款金額的這種正相關關系卻沒有通過顯著性檢驗。原因可能是因為土地使用權為企業帶來收益的期限、收益的大小更容易確定，土地使用權的風險性較小，而技術性無形資產中的專利、非專利技術，則風險性較大，因為它們為企業帶來收益的期限、收益的大小存在很大的不確定性。比如說企業現有的專利，可能由于科學技術的進步被其他的企業新申請的專利所替代而價值驟減，技術秘密也可能因為被泄露而無法為企業帶來超額報酬。同理，相對于技術性無形資產而言，系統和軟件的風險性也更小。因此銀行基于這方面的考慮在向企業提供貸款時可能更加關注其土地使用權、系統和軟件類而不是技術性資產。

通過模型（2）的回歸結果還可以看出，雖然土地使用權和系統及軟件類無形資產均對銀行借款金額產生了顯著的正面影響，但二者的影響程度是不一樣的。前者的回歸系數是0.522，二者的回歸系數是5.606，后者超過前者的10倍，這表明系統及軟件類無形資產對銀行借款金額的影響更大，假設3得到部分驗證。

表5 模型（1）-（2）的回歸結果

4、穩健性檢驗

為了避免上述研究結果是由于偶然因素引起的，因此對上述多元回歸進行穩健性檢驗。本文采取縮減樣本時間跨度的方法進行穩健性檢驗，選取2008年至2014年共348個樣本進行多元回歸，回歸的結果如表6所示。由表6可知，縮減樣本的時間跨度后，多元回歸的結論并沒有發生變化，因此原來的回歸結論是穩健的。

表6 多元回歸模型的穩健性檢驗

I n l a n d 0 . 5 5 1 2 . 8 2 0 0 . 0 0 5 F i x e d 0 . 2 6 0 4 . 7 8 0 0模型︵2︶R o a -1 . 0 3 8 -8 . 1 0 0 0 G r o w 0 . 0 2 5 3 . 0 3 0 0 . 0 0 3 0 . 2 8 6 0 . 0 0 0 S i z e c o n s 0 . 0 1 3 -0 . 1 5 4 2 . 4 1 0 -1 . 2 2 0 0 . 0 1 7 0 . 2 2 5

四、研究結論

（一）我國高科技行業無形資產總量及比重較低，技術含量不足

盡管我國專利申請數從2007年至2014年在絕對額和相對額方面均經歷了快速的增長，但與美國、日本相比還存在很大的差距。通過對部分高科技行業上市公司無形資產總額及其構成進行分析可知，我國高科技行業無形資產占總資產的比例均值只有4.35%，這與西方發達國家形成鮮明的對比，據統計，即使是在2008年和2009年兩年金融危機的沖擊下，西方歐美國家上市公司依然保持無形資產總資產的比例約20%。高科技行業的發展應該主要依靠技術力量的推動，無形資產占比如此之低顯然有悖于高新技術企業的盈利模式。

另外，通過分析無形資產的構成發現，我國上市公司披露的無形資產中絕大部分是土地使用權，均值達70%以上。有些學者認為土地使用權的性質與固定資產類似，將其定義為“邊緣無形資產”，由此可見土地使用權的技術含量并不像專利、非專利技術、商標權等那樣高，而技術性含量高的像技術性無形資產占比均值僅為13.8%。這表明我國企業在研發投入等方面還存在很大的改進空間，在建設創新型國家這條路上還有很長的路要走，亟待國家加強、調整和制訂科技創新的產業政策。

（二）銀行對于不同成分的無形資產反映程度不同

本文通過多元回歸分析發現，銀行對于企業不同類別的無形資產其反應是不同的。對于銀行而言，非常關心其資產的安全性，在其決定是否對企業進行放貸時，特別注重到期是否能夠足額收回本金及利息。企業不同類別的資產給企業帶來盈利的風險性是不同的。上述研究結果表明對于高新技術企業而言，當其技術含量高的無形資產諸如專利、非專利技術、商標權等占比較大時，銀行可能并不會對其提供更高金額的貸款來支持其進一步的投資活動，這時企業不得不轉向資本市場籌集資金，這就要求證券監督機構制定一些政策方便高新技術企業從資本市場獲取資金，放寬對高新技術企業在資本市場融資的審核標準，簡化高新技術企業從資本市場上獲取資金的審批流程。只有保證高新技術企業健康發展，才能實現建設創新型國家的偉大戰略，才能確保整個社會經濟的可持續發展。

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The State of Intangible Assets under the Push of Innovation and Its Relationship with Bank Loans—Data from China's High-tech Industry

HE Xiang
School of Accounting,Zhongnan University of Economics and Law,Wuhan 430073

Innovation is the eternal topic of social development and the core driving force of sustainable development.As knowledge and technology intensive industry,the high-tech industry should pay much attention to its innovation ability and its intangible asset investment.The United States,Japan and other developed countries have made big investment in intangible assets.And their intangible assets are better than China both in quality and quantity aspects.For the China's high-tech industries,the main component of the intangible asset is land-using right with low technical content.They don't have enough investment in patent and non-patent technology.This irrational structure of intangible assets will affect bank loans and the bank has different reaction to different components of intangible assets.

Innovation,Intangible Assets,High-tech Industry,Bank Loan

F832

A

何湘，女，湖南永州人，中南財經政法大學碩士研究生，研究方向：財務會計；湖北武漢，430073