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上市公司融資約束與技術創新的關系研究
——基于中國A股上市公司的數據

2019-01-03 09:19:26
時代金融 2018年35期
關鍵詞:融資企業

凌 麗

(中南財經政法大學,湖北 武漢 430073)

一、引言

世界銀行的報告[1]表明:中國有75%的非金融類上市企業選擇將融資約束列為企業發展的主要障礙,在80個被調查國家中比例最高。國內對于融資約束與技術創新的研究還很少,學者們大都認同融資約束顯著的制約了技術創新,那么是否存在可以緩解這種制約作用的條件呢?

很容易想到時下正迅速發展的積極推動企業創新的風投市場,截止至2015年,中國風險投資各類機構已達1775家,全國風險投資管理資本總量達到6653.3億元,本文致力于探討風險投資是否能夠緩解融資約束對技術創新的負向作用。

二、理論分析與研究假設

張杰等[2](2012)研究發現,融資約束對企業的研發活動有抑制作用,并且這種抑制作用在民企表現得更加明顯。賀勇和劉冬榮[3](2011)認為在受到融資約束時,企業集團內部資本市場為成員企業的R&D活動獲得比外部資本市場更為便利的資金提供了可能。

基于以上理論回顧,提出本文的假設1:

H1:融資約束抑制了公司技術創新,表現為SA指數與公司技術創新呈負相關關系。

創投機構具有技術優勢、管理優勢、研發優勢,能為企業帶來行業資源與先進的管理能力。不僅如此,VC有助于提高管理者把資金配置給相應項目的有效性。VC的參與能夠降低企業內外信息不對稱程度,使得外部投資者能夠對管理者進行更為有效的監控并制定更加完善的契約,從而降低委托代理和逆向選擇問題,進而降低管理者因為自身的信息優勢而從自身利益出發而非投資者利益進行投資的動機,所以緩解了企業的技術創新活動受到融資約束的負向影響。同時,VC還有“認證”作用,VC產生了一種積極的信號,這種信號傳遞了企業是具有技術創新能力的,使得外部投資者更有意愿投資于VC支持的企業,有效緩解了融資約束對企業技術創新的負向影響。

基于以上理論回顧,提出本文的假設2:

H2:VC可以緩解融資約束對于企業創新活動的負向作用。

三、研究設計

(一)數據來源及變量說明

本文選取2007年—2016年間A股的上市公司作為研究樣本。本文在分樣本的實證過程中,將樣本分為有VC支持與無VC支持子樣本。VC的數據來自于WIND的VCPE數據庫,本文將有VC支持并且時間處于VC進入之后與VC退出之前的企業-年樣本視為有VC支持的樣本。在2007-2016首次公開發行的樣本中,有VC支持的企業達到543家,占到總數的42.36%。

本文的財務數據來自于國泰安數據庫,專利數據來自于國泰安中上市公司與子公司專利數據庫,剔除了期間部分解釋變量、控制變量數據缺失的觀測值,剔除了房地產、金融等行業的企業,總共得到19026個企業-年觀測值。為避免奇異值的影響,本文對所有財務數據和專利數據在1%和99%分位上進行縮尾處理??刂谱兞糠矫嫖覀兗尤肟傎Y產(asset)、資產負債率(lev)、成長性(tobinsq)、有形資產比例(PPE)、行業集中度(HHI)、資產回報率(roa)、企業年齡(Age)7個控制變量,并進一步控制了年度,行業,和省份固定效應。

(二)模型構建

模型如下:

四、實證結果

(一)變量描述性統計及相關系數檢驗

從公司創新水平看,lnpatent的均值為1.5302,lninvention的均值為1.0803,反映出我國上市公司整體創新水平較低,而lnpatent和lninvention的最小值和中位數都為0,最大值卻分別為6.4216和5.5053。表明中國上市公司的技術創新水平有很大的差距,有小部分公司具有很強的創新精神,它們有大量的專利申請和發明申請。

(二)回歸結果分析

表 融資約束與企業技術創新績效

被解釋變量不論為衡量創新產出的專利申請量還是衡量創新質量的發明申請量,SA指數的系數都顯著為負。其中,融資約束對專利申請量的抑制程度最大,其回歸系數為-10.0371,且在1%的水平上顯著,顯示融資約束每增加變動1個單位,企業的專利申請量將減少10.0371%。因此,假設1得到驗證。

當被解釋變量分別為專利申請量和發明申請量時,創投支持企業子樣本中,SA指數的系數分別為-8.3031和-4.8377,并且都不顯著,然而在非創投支持企業的子樣本中,SA指數的系數仍然在1%的顯著性水平下顯著為負,分別為-10.3139和-6.9592。說明在VC的作用下,融資約束與企業技術創新績效之間的關系變得不顯著了。

為了確保相關結論的有效性,對回歸結果進行了穩健性檢驗。鑒于企業專利申請具有滯后性,本文將用t+1期的專利申請量和發明申請量作為解釋變量來衡量企業的創新產出和創新質量。在對假設H2進行檢驗時,上述結果可能是由于VC對行業技術的理解和經驗使它更能選擇創新能力好的企業造成的(選擇效應)。為了進一步控制內生性問題,我們采用傾向得分匹配法 (Propensity Score Matching,簡稱PSM),在多個維度將有VC參與的企業跟與其特征相似的沒有VC參與的企業進行匹配,進行分樣本的回歸來驗證H2。結果與之前結論一致,說明本文的結果是穩健的,限于篇幅具體結果省略。

五、結論

研究結果顯示:其一,融資約束顯著的負向作用于技術創新,具體表現為企業SA指數與發明申請量和專利申請量呈負相關關系。其二,VC能夠有效的緩解融資約束對技術創新的負向影響。

本文揭示了融資約束對企業技術創新的影響,為國家利用資本市場推進創新戰略提供了經驗證據。

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