金融發展、區域差異與農業上市公司研發效率

(四川農業大學 經濟學院,四川 成都 611130)

農業企業是實現農業科技創新的主要載體,其通過各類研發活動提升農業科技水平,提高農業競爭力和全要素生產率。研發效率是決定農業企業創新活動能否最終得以持續的關鍵因素。高研發效率能降低農業企業相關成本,提升利潤水平,將企業創新活動引入良性循環,有效提升農業科技與組織水平。對農業企業研發效率的深入研究能揭示制約農業企業創新的主要障礙,發掘驅動創新的關鍵因素,通過制度改進提升農業企業研發效率,促進農業創新活動,最終助力我國“鄉村振興”戰略的實施。

金融發展和農業區域差異是影響農業企業創新效率的兩個關鍵因素,但這兩大因素對農業企業創新效率的影響都具有雙面特征,具體效應有待進一步分析。金融發展是指金融中介和金融市場的規模和效率增加。金融發展可優化資源配置,以資本積累和技術進步方式推動經濟增長[3]。發達的金融市場可降低企業的融資成本,使企業得到充足的資金支持以提高科研實力[4]。在金融發展對企業創新效率的研究上,李穎[1]通過實證研究得出我國企業的創新效率與主要金融指標成顯著正向關系,且資本市場、銀行、保險公司對企業創新的支持依次遞減;胡杰、任丹陽等[2]提出地區金融發展水平、政府補貼、集聚程度等均會影響科技創新型企業的融資約束,但現代農業高科技產業的顯著特征是高投入、高風險、高收益。在這樣的產業特征下,發達的金融環境也可能充當“農業資本抽水泵”的角色,將原本可能配置給農業企業的資本轉而配置給具有更高收益的工業或服務業,從而降低農業創新的資本可得性,阻礙農業創新活動。可見，金融發展對農業企業創新效率的影響路徑與影響效果還有待進一步檢驗。地區差異是影響農業創新效率的另一個重要因素。不同地區農業環境具有不同的稟賦特征,這些差異最終轉化為不同企業的比較優勢,影響企業的創新選擇。物資資本較豐富的地區可能會選擇資產驅動的創新活動,而人力資源豐富、人力成本相對低廉地區的企業更可能選擇人力資源驅動的創新活動,兩類創新活動的效率也有所區別。近年國內外大量學者嘗試從區域環境角度研究金融發展與企業研發效率的內在聯系和作用機制[5,6]。史欣向[7]將R&D效率分為中間產出效率和最終產出效率,企業首先將研發投入轉化為科研成果,然后把科研成果轉化為經濟績效;史欣向、梁彤纓承襲中間產出效率、最終產出效率的思路[8],基于兩種效率建立了矩陣向量,并加入環境因素變量考察其對大中型工業企業研發效率的影響。只有厘清金融發展和區域差異對農業企業創新效率的具體影響路徑與影響效應,才能促使農業企業采取針對性改進措施,提升研發效率,推動我國“鄉村振興”戰略實施。基于這一目標,本文采用隨機前沿分析方法測算了我國農業上市公司的研發中間產出效率和最終產出效率,研究了金融環境對兩種效率的影響，并分析了金融環境對其研發中間產出效率、最終產出效率的區域差異性的影響,找到區域影響因素的不同并提出建議。

1 研究設計與數據選擇

1.1 模型建立

農業企業研發活動可視為一個生產過程,生產函數滿足:

yi,t=f(xi,t,β)γie-ui,t

(1)

假設前沿生產函數f(xi,t,β)為滿足柯布—道格拉斯形式,對式(1)取自然對數得到:

(2)

式中,ui=-ln(γi),由于γ介于0與1之間,因此有ui≥0。如果ui=0,代表企業研發過程已經達到效率前沿;如果ui>0,代表企業研發過程存在無效率現象。

本文將農業企業研發產出區分為中間產出和最終產出兩個階段。根據上述隨機前沿模型,兩階段各自滿足:

ln(y1i)=β0+β1ln(x1i)+β2ln(x2i)+β3ln(x3i)+β4Cinc+β5FIN+β6STK+υi-μi

(3)

ln(y2i)=β0+β1ln(y1i)+β2Cinc+β3FIN+β4STK+υi-μi

(4)

其中,模型(3)代表研發活動中間產出過程,模型(4)代表最終產出過程。

本文在在研發活動的兩階段中引入了環境因素,建立模型為:

mi=δ0+δ1Z1i+δ2Z2i+δ3Z3i+δ4Z4i

(5)

1.2 樣本選擇與數據來源

根據中國證監會2012年《上市公司行業分類指引》,本文選取我國在滬深A股上市的農業類公司2010—2016年樣本開展研究。根據指引,農業類上市公司包括農業、林業、畜牧業、漁業，農、林、牧、漁服務業和農副食品加工業六個板塊。本文剔除ST公司,上市未滿3年、未公開財務報表的公司與相關數據采集不全的公司,最終得到包含92家農業上市公司2010—2016年的非平衡面板數據作為研究樣本。其中,上市公司財務和研發數據分別來自Wind咨詢、上市公司年報、國家知識產權局網站，地區金融發展水平數據來自2011—2016年《中國金融年鑒》，區域環境數據來源于國家統計局和2010—2016年的《中國城市統計年鑒》。本文統計的農業上市公司僅分布在全國22個省市區,因此區域數據為22個省市區的數據。

1.3 變量選擇

分別選擇研發費用(Rd)、研發人員數量(Rdp)和企業固定資產總值(FA)作為研發投入產出變量。其中，研發費用代表企業用于研發項目支出的資金；研發人員數量代表人力資源投入(部分企業披露的是研發人員或研發技術人員,均作為該項指標);企業固定資產總值作為研發資本存量的代理,固定資產總值越高,表示資本投入越高。中間產出變量包括集中專利數量、無形資產比率(Iar)。集中專利數量綜合反映企業的潛在及實際研發能力;無形資產比率反映農業企業將研發資金輸出為技術能力的強弱。最終產出變量包括資產收益率(Roa)和總銷售收入(Inc),這兩個指標反映企業將科技轉化為產值的能力大小。對資產收益率Roa進行標準化處理,處理方法見式(6)。

Roa=0.1+0.99(Roa-Roas/(Roam-Roas)

(6)

式中,Roas表示Roa的最小值;Roam表示Roa的最大值。

金融發展衡量指標包括FIN、STK和CF。FIN定義為地區金融機構貸款余額/地區GDP比率[14],反映地區銀行發展水平;STK定義為地區股票市值/地區GDP,反映地區股票市場發展水平[14];資本市場的逐利性與農業的高風險性相匹配,資本市場越發達,農業企業融資渠道更多,獲得的資金更多,更易開展研發活動;CF是微觀層面反映企業融資約束的指標,定義為公司經營活動產生的現金流量凈額/營業收入,反映公司內部現金流。除金融發展外,農業企業的研發活動還受到多種外部環境因素的影響[17],本文選擇10個區域環境變量(表1)。

表1 研究變量定義

2 實證分析

2.1 隨機前沿分析

實證過程:本文用效率測度中的FRONTIER4.1軟件對模型(3)、模型(4)進行運行,得到表2。從表2可見,γ和似然比在1%的水平上顯著,說明在產出過程中研發技術存在極大的無效,可能存在投入產出不匹配的情況,不能將投入很好轉化為產出。研發費用投入對農業上市企業中間產出效率呈負的不顯著影響,而每增加1個研發人員,中間產出效率將顯著提高13.53%。這說明過多的研發資金投入可能會造成資源浪費,若研發人員充分發揮作用,將顯著提高中間效率。對金融環境變量的分析可見,3個變量的系數均顯著為正但數值很小,說明金融發展對企業創新能力的影響力度很小,企業的中間研發效率主要依靠人才和技術。最終產出效率的影響因素和中間效率各有不同。中間產出效率有力地促進了最終效率的提升,且金融環境對最終產出效率的影響系數較大。FIN和STK的系數分別為0.8929、0.5824,表明金融中介和股票市場發展越好,企業的研發效率越高,且金融中介發展水平對企業研發效率的影響強于股票市場。說明由于農業企業的特殊性和高風險性,資本市場投資者不敢投資農業企業,從而銀行等金融中介機構對農業企業的投資占比更多、影響更大。企業內部現金流系數顯著為負,說明企業凈現金流越多,最終產出效率越低,金融環境對中間產出效率的影響小于最終效率。在將專利、發明等轉化為產品銷售收入等使其產生經濟效益時,需要大量的資金購入原材料、生產設備等生產資料，建立營銷渠道和廣告宣傳。由于農業科技的特殊性、季節性需要大量投入使科技成果轉化,因此資金的限制直接影響到企業農業產品價值的實現,金融環境與企業研發效率呈顯著正相關。

表2 隨機前沿分析結果

穩健性檢驗:采用新產品產值(y2i)代替新產品銷售收入(y3i)測算全國農業上市公司2010—2016年的最終產出效率[18],對SFA模型進行穩健性檢驗。從結果看,用新指標代表的最終產出效率與金融中介發展、股票市場發展呈現顯著正向關系,與企業內部現金流為顯著負向關系,其他回歸系數符號和顯著性與新產品銷售收入大致相同,說明本文使用新產品銷售收入測算最終產出效率是可行的。

2.2 因子分析

金融環境只是影響農業上市企業研發效率的一個重要因素,考慮到農業的特殊性,還需綜合考慮環境影響因素的作用。從SFA分析初步看出,中間產出效率需要依賴技術人員投入,最終效率更多需發達的金融環境支撐。區域影響因素從不同方面反映了外在環境對農業企業研發效率的影響,可通過因子分析提取多個影響因素變量的主要信息,以消除變量間的多重共線性,客觀確定各變量的權重,能幫助我們分類提取區域變量,以深入探究中間研發效率、最終研發效率的影響差異。

從各年的因子分析結果來看,z1i(經濟狀況)、z2i(外商投資)、z10i(教育投入)在第一個公共因子F1i上的旋轉因子載荷最大,將其命名為“經濟實力因子”或“物質資本因子”；z5i(職業教育)、z6i(高等教育)在第二個公共因子F2i上的載荷最大,教育為農業企業的中間研發階段提供了人力與人才基礎,因此該因子稱為“人力資源因子”或“人力資本因子”；z7i(市場競爭)、z8i(文化資本)、z8i(文化產品)在第三個主因子F3i上的旋轉載荷最大,將其命名為“文化資本因子”；z6i(自然資本)、z9i(地理優勢)在第四個主因子F4i的旋轉載荷最大,將F4i命名為“自然資本因子”。用SPSS22.0軟件輸出四個主因子的得分,據此計算全國20個地級市2010—2016年的四項因子得分和綜合得分,并求平均值。經濟實力因子對綜合得分的貢獻率最大,達到了33.49%(表3)。綜合得分計算公式為:

(7)

表3 因子分析得分排名

2.3 區域差異影響比較分析

通過因子分析,提取出經濟實力、人力資源、文化資本和自然資本4大主因子作為農業上市公司研發效率的主要影響因素。為進一步研究影響中間、最終效率的不同因素,對因子分析結果做進一步分析。首先,計算出全國22個省份2010—2016年的綜合得分,并求平均值。其次,用FRONTIER4.1輸出農業上市企業2010—2016年的中間產出效率和最終產出效率,并求出均值,見表4。

表4 不同地區農業上市公司研發效率和影響因素綜合得分及排名

從表4可見,除少數地區外,農業企業的最終產出效率排名與綜合得分排名較一致,即各省農業企業的最終產出效率排名與物質資本因子排名基本一致。最終產出效率的區域差異主要受到經濟實力因子(經濟發展、外商投資)的影響。經濟越發達、外商投資越多的地區,企業的最終產出效率越高,但企業中間研發效率與最終產出效率排名顯著不同。從中間產出效率看,位于華中的河南省排名第二位,位于華南的海南省排第三位，廣西排第五位,處于西北地區的新疆排第七位,而位于華東發達地區的上海市僅排第二十位,并且最后5名東部地區占了4個,分別為福建、江西、上海、黑龍江。由此可見,本文區分區域環境對研發效率的中間過程、最終過程的影響是有意義的。對中間產出效率排第三位的海南省進行分析,該省份最終產出效率排第二十一位,綜合排名僅第十九位。海南省的經濟發展、物質資本投入處于全國較低水平，由于物質資本因子對綜合得分影響最大,使海南綜合得分排名靠后,但海南省人力資本投入排名第二位,因此該省農業企業中間產出效率遠高于其他東部發達省份。上海正好相反,環境因素綜合得分排第二位,物質資本投入處于全國較高水平,但人力資本投入僅排第二十二位。進一步對中間產出效率最低的云南、黑龍江與效率最高的安徽、河南進行對比,發現前兩個地區比后兩個地區投入了更多的研發經費,且經濟更加發達,但安徽、河南擁有較高的人力資本投入。由此可見,充足的資金不是提高企業中間產出效率的關鍵,更需農業科技方面的人力與人才投入。

2.4 聚類分析和非參數檢驗

為了進一步量化農業企業的中間產出效率、最終產出效率區域差異的主要影響因素,本文用分層聚類方法對22個省份進行了分類,并分別對其進行非參數檢驗,結果見表5。

表5 不同地區物質資本因子聚類分析和非參數檢驗結果

物質資本因子檢驗:從聚類分析的結果來看,基于物質資本因子的三類區域大致劃分為:位于I類區域的華東、華北、華中地區,位于II類區域的東北、華南地區,位于III類區域的西南、西北地區,說明22個省份按照物質資本投入高低可分成高、中、低三個層次。使用Kruskal-Wallis檢驗這三類區域的農業企業最終產出效率的差異性,結果表明最終效率整體的區域差異性在1%的水平上顯著。雖然I、II和I、III類區域兩兩間的最終產出效率在10%的水平上存在顯著差異,但II、III類地區則無顯著差異。物質資本投入水平越高的區域,最終產出效率也越高,且兩極分化較為嚴重,華東北、中部地區農業企業的研發效率顯著高于其他地區。

人力資本因子檢驗:基于人力資本因子的三類區域大致劃分為:西南、西北地區處于I類區域,華中、華北地區屬于II類區域,華東地區則處于III類區域。但三類區域兩兩分別有重合,表明人力資本因子在區域間沒有清晰的界限,可能的原因有人才流動、教育水平發達等因素。使用Kruskal-Wallis檢驗這三類區域的農業企業中間產出效率的差異性,結果表明,I、II,I、III和II、III類區域的中間產出效率均在1%水平上存在顯著差異(表6)。研發效率按照人力資本的投入層層遞進,未出現明顯的兩極分化現象。農業企業研發技術人員投入越多、員工受教育程度越高,中間產出效率越高。

表6 不同地區人力資本因子聚類分析和非參數檢驗結果

2.5 收斂性檢驗

分別對上述劃分的區域中農業上市公司的中間產出效率和最終產出效率進行收斂性檢驗,結果見表7。從表7可見,中間產出效率總體上存在顯著的絕對收斂,區域內部差異在不斷縮小,人力資本的投入差異在不斷減小,表明農業上市公司更加注重人才的引進與培養。最終產出效率總體上呈發散狀態,各區域的最終產出效率差異較大,表明經濟分化現象比較嚴重,經濟發展不均衡導致地區物質資本投入差異較大。

表7 中間產出效率、最終產出效率絕對收斂檢驗結果

3 研究結論與政策啟示

本文研究發現:①金融環境對中間產出效率和最終產出效率有不同影響,對企業中間研發效率的影響明顯小于對最終研發效率的影響。金融環境具體構成中,金融中介對研發效率的影響大于資本市場。②我國農業上市公司研發效率的環境因素可歸納為四個主因子,起主要作用的是經濟實力和人力資源因子。不同地區由于物質資本因子與人力資本因子得分不同導致中間產出效率、最終產出效率不同。③聚類分析和非參數檢驗結果表明,經濟實力對最終產出效率的影響顯著性更大,區域經濟發展的兩極分化程度大于人力資本投入的分化程度。④收斂性檢驗進一步印證了中間產出效率總體上存在顯著的絕對收斂,最終產出效率總體呈發散狀態。

本文提出以下建議:①農業上市公司可通過提高企業的資產負債率和加強企業現金流管理,改善融資環境，培養、引進農業科研人員等,提高企業創新實力,促使中間產出更好地轉化為科技成果。②提升金融對農業創新的支持力度,創新企業與銀行等金融機構的合作機制,尤其是在中間產出階段為企業的技術投入提供資金保障,提高人力資源效率。③由于農業產業的集聚效應,政府可建設農業科技園區,發揮園區集聚效應,共享創新資源,使企業較多的專利技術轉化成較高的市場值。④東部、中部地區應提高人力資本,降低農業科技的創新風險,西部地區則應提高對農業上市公司研發活動的財政支持,增加物質資源投入。

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