高新技術企業技術創新投資風險預警研究

季聿陽

一、引言

近年來，全國開始進入創新經濟時代，“科學技術是第一生產力”，因而，大力發展高新技術產業成為我國綜合國力以及提升國際競爭力的核心力量。據統計，2018年，全國高新技術企業達到45315家，實現工業總產值152235億，營業總收入167744億，獲得凈利潤10895億，實際上繳稅收總額8381億。高新技術企業利稅率和人均利稅分別高達12.14%和11.89萬元，而同期我國高技術產業該指標分別僅為9.28%和7.48萬元。很顯然，高新技術企業已經成為引領我國高技術產業發展的龍頭。當然，要進行技術創新，首先必須要對其注入一定量的資金，從而會涉及到風險投資。世界上有很多利用風投成功的事例，如：沃倫巴菲特在股票投資市場上創下“永不虧損”的記錄，40年間創造了超過2000億美元的財富。

然而，風投與技術創新有關系嗎？根據有關資料顯示，楊曄（2012）采用 Granger 因果檢驗對區域面板數據進行分析，得出風險投資與專利之間存在長期穩定的均衡關系的結論，同時驗證了風險投資先于創新的假說；經過有關專家初葉萍（2006）、Chemmanur等（2011）研究發現，獲風險投資支持的企業在收到風險資本前，表現出比未獲風險資本支持的企業更高的技術創新能力，即技術創新與風險投資的關系為“魚兒離不開水”。從哲學上講，它們是一種相互依賴、相互促進和相互制約的辯證統一關系，只有將風投與技術創新兩者相互結合才能促進企業經濟發展，相互分開則會成為一個個孤立體，難以長久地良性循環發展下去。

二、研究設計

（一）樣本選取與數據來源

本文為研究企業資金流入與資金流出之間的關系，從同花順網站數據中心獲取了2019年10月份的有關個股資金的流出與流入的有關數據，并從個股資金一覽表中剔除了以下樣本：（1）股票代碼；（2）股票簡稱；（3）最新價；（4）漲跌幅；（5）換手率；（6）成交額；（7）大單流入。保留了（1）序號；（2）流入資金；（3）流出資金；（4）凈額樣本。為使研究結果更具代表性，從中選取了30個數據，并對選取數據用統計軟件進行了有關指標的計算，得出我國各企業流入資金的平均值為7508.462，流出資金的平均值為6520.153，其中樣本量為30，通過假設檢驗模型分析我國各企業流入資金與流出資金相比，有無顯著性差異，可以判斷我國各企業經濟發展情況。

（二）指標選取

本文通過研究流出資金與流入資金的擬合程度，來確定它們具體的變化關系，并對流出現金與流入現金的用回歸統計和方差分析，以確定流出資金與流入資金的線性關系和擬合優度情況。

（三）研究模型建構

1.假設檢驗模型

假設檢驗的一般流程如下：

首先，提出原假設和備擇假設，分別為H0和H1；

然后，需要確定適當的檢驗統計量，并計算其數值。在參數的假設檢驗中，如同在參數估計中一樣，要借助樣本統計量進行統計推斷，這個統計量稱為檢驗統計量。選擇哪個統計量作為檢驗統計量需要考慮一些因素，例如，進行檢驗的樣本量是多還是少，總體標準差σ≥已知還是未知，等等，這些因素與參數估計中確定統計量的標準相同。

計算統計量類似于分數轉化過程，如同把一般得分轉化為標準得分，一般經驗說法是取樣本n≥30，此時稱之為大樣本，所以采用z統計量。

在進行假設檢驗時，利用的是小概率原理，小概率原理是指發生概率很小的隨機事件在一次試驗中幾乎是不可能發生的，根據這一原理可以作出是否拒絕原假設的決定，著名的英國統計學家費希爾把小概率的標準定為0.05.即α=0.05。

最后，可以進行統計決策：

2.方差分析模型

方差分析是通過檢驗各總體的均值是否相等來判斷分類型自變量對數值型因變量是否有顯著影響。在方差分析中，所要檢驗的對象稱為因素或因子。因素的不同表現稱為水平或處理，每個因子水平下得到的樣本數據稱為觀測值。在這里，我們使用單因素方差分析法，并且可以利用Excel直接根據所選取的數據輸出方差分析結果。其中，方差分析結果表中的SS表示平方和；df為自由度；MS表示均方；F為檢驗的量；P-value表示為檢驗的P值；F crit為給定的a水平下的臨界值。

3.一元線性回歸模型

在進行回歸分析時，首先需要確定哪個變量是因變量，哪個是自變量。在回歸分析中，被預測或被解釋的變量稱之為因變量，用y表示，用來預測或解釋因變量的變量稱為自變量，用x表示，它們之間的關系也相當于數學中的一種函數關系。當回歸中只涉及一個自變量時稱為一元回歸，若因變量y與自變量x之間為線性關系則稱為一元線性回歸。對于具有線性關系的兩個變量，可以用一個線性方程來表示它們之間的關系。描述因變量y如何依賴于自變量x和誤差項ε（其變化情況通過殘差來表示）的方程稱為回歸模型。描述因變量y的期望值如何依賴于自變量x的方程稱為回歸方程，其估計的回歸方程為式 中 ，是估計的回歸直線在y軸上的截距；是直線的斜率；表示x每變動一個單位時，y的平均變動值。

三、實證結果

（一）流入資金與流出資金之間顯著關系研究

由于我國各企業流入資金的平均值為7508.462，流出資金的平均值為6520.153，因而，為確定流出資金與流入資金之間的顯著關系，確定原假設和備擇假設分別為，H0：μ=7508.462，H1：μ≠7508.462，得出結論|z|=0.4997＜1.96，不拒絕H0，我國各企業流入資金與流出資金之間有顯著影響，即要求企業在風險投資中要合理地進行預警,才能更合理地投入適當的資金以獲得最佳的企業效益。

（二）流入資金與流出資金之間線性關系分析

由于流出資金與流入資金之間具有某一種線性關系，假設x代表流出資金，y代表流出資金，則它們之間可以用一元線性回歸模型來分析，且通過計算得出因此，線性回歸方程為：流出現金與流入現金之間呈負的線性相關關系，表明我國企業在進行技術創新投入資金時明顯不合理，要求企業進行風險投資管理活動，以此獲得效益。

四、結論及建議

本文研究了2019年10月份有關各上市公司的資金流入與流出情況，并通過準確合理的模型建立，得出了流出資金與流入資金之間具有明顯的線性關系的結論，以此證實了風險投資與技術創新之間不可分的關系。研究結果表明，適當地對企業技術創新投入資金，會增加企業的資金流入即增大企業的績效。同時，以創新平臺為支撐，有利于實現與國家技術創新重點項目的有效對接，增強對企業的風投效率。此外，由于我國利率市場水平的不斷完善，商業銀行業在逐步地轉變發展理念，對成長性企業和企業的創新活動給予了更多“包容”，因而要不斷推出創新金融工具，企業融資渠道便可進一步拓寬；同時，加強對企業相關財務人員的培養，確保企業員工能夠不斷學習和掌握新的有關風投與企業創新的理論和知識，從而提高相關財務人員風險管控水平，增加企業投資效益；最后，由于現金的流動性最強，則企業應有效管理資產，減少現金占用，實現改善現金流量的目的。企業在進行風投時，可以用銀行存款、票據等進行投資，降低現金浮存量，確保企業財務風險可控。