融資約束對技術創新效率影響的實證研究——以創業板電子信息制造企業為例

楊竹節，劉夢捷，周 靖

融資約束對技術創新效率影響的實證研究——以創業板電子信息制造企業為例

楊竹節，劉夢捷，周 靖

（武漢紡織大學 產業經濟研究中心，湖北 武漢 430200）

為了研究融資約束對技術創新效率的影響機制及效果，文章以創業板電子信息制造企業為例，在對國內外文獻進行研究的基礎上，收集2012年—2017年我國創業板電子信息制造企業的相關數據進行實證分析。經過研究后發現，中國創業板電子信息制造企業的總體技術創新效率處于較低水平并且融資約束是中國創業板電子信息制造企業普遍存在的問題；內部融資約束與技術創新效率正相關，但相關關系不顯著；債務融資約束與創業板電子信息制造企業的技術創新效率呈顯著正相關，即債務約束對技術創新效率有促進作用；股權融資約束對技術創新效率有顯著負向影響。

融資約束；技術創新效率；電子信息制造企業；DEA模型

0 引言

電子信息制造是高科技產業的重要組成部分，包括計算機、電子和通信設備制造業。近年來，創業板電子信息制造業有良好的發展趨勢，國家也出臺了相應的政策支持、促進創業板電子信息制造業的發展。在“中國制造2025”和“互聯網+”的背景下，創業板電子信息制造企業的發展受到極大關注。

目前，中國外部資本市場存在許多不完善的地方，企業受到融資約束是市場普遍狀況，而處于創業板市場的公司有許多規模較小，受到融資約束程度較高。另外，技術創新是先進制造業發展的必要條件及電子信息制造業的核心競爭力。技術創新的效率描述的是在技術創新過程中一定技術、資金等的輸入與創新產出的比例關系。提高技術創新效率可以降低企業相關成本，提高制造企業產品產量，增加企業創新產品，增強制造企業競爭力。對于創業板電子信息制造企業而言，首先是測算這些企業的技術創新效率，能夠幫助他們了解到企業的技術創新效率的情況，從而能夠有針對性地制定相關的措施來進行調整；其次通過研究內、外部融資約束對技術創新效率的影響，能夠更好地認識到在我國“融資難”的大環境下，創業板電子信息制造企業所受到的具體的影響以及這些影響的程度，從而能夠為這些企業根據融資約束的情況調整技術創新效率提供指導。

一、研究設計

（一）研究假設

本文建立計量模型深入探究內部融資約束、債務融資約束與股權融資約束三種融資約束對創業板電子信息制造企業的技術創新效率的影響，以便根據實證結果提出針對性的建議對策。

內部融資首先是風險小，其次是成本低，而企業受到一定的內部融資約束時會意識到企業的資金狀況不太好，從而會激勵創業板電子信息制造企業從技術創新方面加快進度、轉化成果，從這個角度來看，內部融資約束對企業的技術創新效率有一定的正向作用。對創業板電子信息制造企業來說，當面臨一定的債務融資約束時，企業可使用的現金流減少，會限制這些企業的一些非理性、低收益的投資，從而降低企業經營方面的風險，提高技術創新效率。而企業在資本市場上發放股權進行股權融資時，由于資本市場不完善，各項管理制度不健全，這些將導致在資本市場上進行股權融資的風險增大，以利益最大化為準則的企業大都是風險厭惡型的，股權融資約束會使企業的資金來源受限，企業對技術創新的資金支持減弱，會使技術創新效率降低，從這個角度來看，股權融資約束與技術創新效率負相關。

根據以上分析，提出如下假設：

H1：內部融資約束與技術創新效率正相關；

H2：債務融資約束與技術創新效率正相關；

H3：股權融資約束與技術創新效率負相關。

（二）樣本選擇與數據來源

1. 樣本選擇

由于關于融資約束與技術創新效率的文獻大部分以主板市場或中小板市場上的企業為研究對象，而且有針對性地研究電子信息制造企業的文獻較少。因此，本文以2012年-2017年創業板上市電子信息制造企業的相關數據為研究樣本，按照在2017年第四季度中國證監會披露的上市公司行業分類結果，選取行業代碼為39的通信、計算機及其他電子設備制造業，選擇其中證券代碼以“300”開頭的創業板上市公司作為研究對象。符合條件的企業一共有109家，按照以下條件進行逐步篩選和剔除，并對樣本數據進行處理：

（1）剔除上市時間在2013年之后，以及未披露2012年-2017年度報告的創業板企業；

（2）剔除在研究年度期間發生重大資產重組、并購重組或股票停牌的企業；

（3）剔除專利申請數量、研發人員數量為零的企業；

（4）剔除研究樣本中數據不完整的企業。

經過上述篩選處理最終得到43家創業板上市電子信息制造企業，得到6年研究樣本數據總量為2322個。

2. 數據來源

本文的數據主要來自國家知識產權局官網、上市企業披露的財務報表、巨潮咨詢及Wind數據庫。其中，上市公司專利相關數據通過國家知識產權局官網進行專利檢索得到，并通過手工摘錄整理而成。在Wind數據庫、巨潮資訊、同花順財經網和公司披露的年度報告上收集到企業的財務數據。本文首先用 Excel2018對原始數據進行基礎性整理，初步得到要測算技術創新效率所需要的投入與產出變量，樣本企業按照指定的融資約束指標進行預分組。再通過DEAP2.1測算出技術創新效率指標，最后使用spss19.0對整理后的數據做回歸分析，得出實證結果。

二、實證分析

（一）技術創新效率的測算

1. 變量選擇

文章按照科學設置實證、樣本之間可比、全面選取數據、數據獲取可操作的原則設置技術創新效率的投入與產出指標。投入指標的選取主要從人力資源、物料資源、資金流三個方面來考慮。科研支出的強度反映了本年度企業的研究支出在營業收入中所占的比例，反映的是技術創新過程中資本投入的強度；研發人員強度是公司當年員工總數中研發人員的比例；銷售費用和營業成本是衡量技術創新投入的財務變量。選擇能夠衡量技術創新過程中的創新產出的變量作為產出指標。許多文獻選取新產品銷售收入作為產出指標之一，但是許多企業未將新產品銷售收入細化地列在財務報表中，考慮到數據可得性原則，文章在衡量創新過程的經濟類產出時，采用營業利潤與營業收入（見表1）。并選擇專利授權數用于衡量創新過程技術輸出。

表1 技術創新效率評價指標體系

2. 技術創新效率的測量結果與分析

表2 2012年—2017年的技術創新效率的實證結果

從表2中歷年的平均值來看，2012年-2017年，創業板電子信息制造企業的技術創新效率指數下降了0.2%。說明近幾年創業板電子信息制造企業的資源配置有效，技術效率保持較優水平。而技術進步指數在2012年-2017年間下降1.2%，觀察歷年的數據發現技術進步值大部分處于較低水平。從2012年到2017年，規模效率指數與純技術效率指數分別增長0.1%和0.9%，增長率不高。在2014年和2016年，整個行業的技術創新是高效的。2017年的指數中，只有技術進步指數大于1，其他指數小于1，這表明2017年大部分創業板電子信息制造企業的生產狀況非有效，可能有這兩點原因：一是企業自身水平下降；二是整體市場經濟環境不好，導致產業生產欠佳。

（二）融資約束的度量

1. 變量選擇

本文以企業在經營活動中產生的現金流量凈額為基礎，對樣本上市制造企業的內部融資約束進行衡量，并以權益凈利率衡量樣本企業股權融資約束，樣本企業的債務融資約束以資產負債率計量（見表3）。

企業的可自由使用的現金大部分來自于經營現金流，企業內部融資的主要來源就是經營現金流。因此，企業內部融資約束的程度能通過經營現金流反映出來。企業有數額較大的經營現金流，表明企業更容易進行內部融資，內部融資約束較低；經營活動產生的凈現金流量較小，表明企業內部融資難度較大，內部融資約束程度較高。權益凈利率能夠反映上市企業在盈利方面的能力，它用企業凈利潤與凈資產的比例來表示。上市公司進行股權融資的方式是在證券市場上發行股票，投資者根據一些指標來決定是否要購買這家公司的股票，權益凈利率就是這些重要指標中的一個。由于在證券市場上許多融資條件都與權益凈利率相關，權益凈利率高的企業普遍被認為有較好的收益，因此更容易在證券市場上獲得資金。由此可見，上市企業股權融資約束可以用權益凈利率來表示，企業有較高水平的權益凈利率，則較易獲得資金，股權融資約束程度較低；但是，如果公司權益凈利率較低，則證券市場融資難度較大，股權融資程度較高。資產負債率由企業負債與企業資產的比例來表示，能夠表明企業負債的多少。在許多創業板企業中，債務融資是很重要的融資來源，由于資產負債率反映了企業通過負債融資的比例，而且資產負債率越高，企業負債越多，由于債權人不愿意借款給高負債的企業，因此，企業的償債壓力越大，財務風險越大，越難從外部融得資金。所以，企業的資產負債率越大，債務融資約束越高。

表3 融資約束評價指標體系

2. 融資約束的度量結果

文章采用單指標方法來衡量內部、債務及股權融資約束，并采用分組的方法來定義企業的融資約束（Financing constraints，簡寫為FC）。在衡量內部融資約束（IFC）水平時，選擇經營活動的凈現金流來劃分高融資約束類別和低融資約束類別。經營活動凈現金值大于平均值的樣本企業分為低融資約束類別，令其IFC = 0；凈現金值低于經營平均值的樣本企業被歸類為高融資約束類別，其IFC = 1。在衡量債務融資約束（DFC）水平時，用資產負債率來劃分高融資約束類別和低融資約束類別。資產負債率高于平均值的樣本企業分為高融資約束類別，令其DFC = 1；資產負債率低于平均水平的樣本公司被分類為低融資約束類別，其DFC = 0。在衡量股權融資約束（EFC）水平時，采用權益凈利率區分高融資約束類別和低融資約束類別。權益凈利率高于平均值的樣本企業被分類為低融資約束類別，令其EFC = 0；權益凈利率低于平均值的樣本公司被分類為高融資約束類別，并且定義它們的EFC = 1。

表4 融資約束分組情況

從表4中內部融資約束條件下的高、低融資約束類別的情況來看，2012年至2017年高融資約束的企業比例高于融資約束較低的企業比例，且兩個分組之間的比例差異呈現出先減小后增大的趨勢，這說明創業板電子信息制造企業大部分受到較高的內部融資約束，即存在內部現金流不充足的現象。從債務融資約束角度來看，在2012年-2017年的六年中，有5年的高融資約束類別的企業占比低于低融資約束類別的企業占比，而只有2014年情況相反。比較這六年間兩個分組間的比例差異，發現差異較小，且保持在一定范圍內浮動，表明創業板電子信息制造企業的債務融資約束情況較平均，高債務融資的公司數量與債務融資約束較低的公司數量相當。從股權融資約束的角度來看，2014年-2016年高融資約束類別企業占比較高，說明這三年行業整體在股權融資方面大部分受到約束，2013年，融資約束較低的企業比例明顯高于融資約束較高的企業，表明這一年創業板電子信息制造業的股權融資約束整體水平有一定的改善。

（三）融資約束對技術創新效率影響的實證研究

1. 回歸變量及模型

以技術創新效率為被解釋變量，以內部融資約束，債務融資約束和股權融資約束為解釋變量。控制變量是企業規模、營業收入增長率、股權集中度和企業性質及地區經濟環境，建立以下回歸模型：

2. 相關性分析

為了研究變量之間是否存在一定的相關性以及闡明相關程度，本文基于上述變量的測算結果，使用spss19.0軟件對模型變量進行Pearson相關分析（見表5）。結果表明，自變量之間的相關系數在-0.7和0.7之間，初步判斷自變量之間不存在多重共線性，能夠繼續進行回歸分析。

3. 融資約束對技術創新效率影響的回歸分析

由表6可知，在控制變量中，企業規模對企業的技術創新效率有顯著的正相關關系，說明企業規模能對企業的技術創新效率產生正向的影響。企業性質、地區經濟環境與企業的技術創新效率之間為正相關，但關系不顯著，此外，股權集中度、營業收入增長率與技術創新效率有不顯著的負向的影響。接下來分析各自變量與技術創新效率之間的系數關系：

表5 變量相關系數矩陣

注：**在0.01水平（雙側）上顯著相關，*在0.05水平（雙側）上顯著相關。

表6 回歸結果一覽表

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著相關，括號前的數值為回歸系數，括號中數值為單個變量p檢驗值。

（1）內部融資約束的回歸系數為0.008，這與假設H1中內部融資約束與技術創新效率正相關的假設相符，另外，內部融資約束與企業的技術創新效率之間的關系不顯著，其原因與我國經濟環境有關，優序融資理論中的融資順序在我國不適用，大部分創業板企業將股權融資、債務融資作為首先會考慮的兩種融資方式，相對而言資金較少來源于內部融資方式。以上原因導致我國中小企業受到的內部融資約束的影響較小，因此導致了內部融資約束與技術創新效率之間的關系不顯著。

（2）債務融資約束的回歸系數為0.206，債務融資約束與技術創新效率顯著正相關，這與假設H2一致。有以下幾點原因：一是對創業板電子信息制造企業來說，當面臨一定的債務融資約束時，企業可使用的現金流減少，會限制這些企業的一些非理性、低收益的投資，從而降低企業經營方面的風險，提高技術創新效率；二是中小企業面臨債務融資約束較為普遍，這一現象也就是社會融資環境惡劣的反映，因此為了推動中小企業的發展，國家會出臺相關優惠政策或者給予相應福利和補貼來鼓勵中小企業的技術創新，以此來提高中小企業的技術創新效率，促進科技成果轉化。也就是說，中小企業雖然受到債務融資約束，但另一方面國家通過長期實施各種優惠政策及福利和補貼來減輕債務融資約束會對企業技術創新效率的不好的影響，正向的作用大于負向的作用，這也可能是債務融資約束與技術創新效率正相關的原因之一。

（3）股權融資約束的回歸系數為-0.083，這驗證了假設H3，即股權融資約束會降低創業板電子信息制造企業的技術創新效率。這種結果與我國資本市場環境有關。一般來說企業如果通過發行股票進行融資，那么這種融資方式會是企業主要的資金來源渠道，因為這種融資方式前期投入多，對企業的要求較高，而在市場狀況好的時候，所融得的資金相比其他方式更多。因此，股權融資約束的變化對企業資金的流動的影響較大，而企業的技術創新是一個長期的過程，離不開資金的支持，這會對企業的技術創新效率產生影響。我國的資本市場尚不完善，風險承受力較弱，市場開放度還不高，當資本市場情況不好時，企業受到了較強的股權融資約束，資金支持力度大大減弱，使得企業的技術創新過程受阻，技術創新效率降低。因此股權融資約束與技術創新效率呈現負相關的關系。

4. 穩健性檢驗

在前面的實證中已經得出了相應的研究結果，由于融資約束的度量指標有多種，并且不同學者采用不同的度量方法，因此，為了提高實證結果的穩健性，文章將衡量債務融資約束的資產負債率替換為銀行借款率（=銀行借款/總負債），根據前面提及的融資約束分類方法進行分類、賦值，然后再做回歸分析，進行穩健性檢驗。穩健性檢驗結果如表7所示。

表7 穩健性檢驗回歸結果一覽表

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著相關，括號前的數值為回歸系數，括號中數值為單個變量p檢驗值。

通過分析穩健性檢驗的結果可知：創業板電子信息制造企業的債務融資約束與技術創新效率顯著正相關，股權融資約束與技術創新效率顯著負相關，這驗證了前面的研究結果；企業規模與技術創新效率的回歸結果同樣得出了與前文一致的結論。變量的VIF值均小于10，表示變量之間沒有明顯的線性關系，穩健性檢驗也通過了F值測試。綜上所述，穩健性檢驗的結果基本與原結果一致，因此可以說明，文章構建的模型通過了穩健性檢驗。

三、對策建議

根據以上的研究結論提出相關建議如下：

（1）改善融資環境。由研究可知，創業板電子信息制造企業普遍有融資約束的問題，市場環境待改善與信息不對稱問題可能會對此有影響。從信息不對稱角度來看，我國應健全企業、個人的征信體系，實現全國聯網，信息共享，從而改善信息不對稱造成的融資約束。

（2）適當加大政府扶持力度。從經濟環境的角度看，有關部門應加大對電子信息制造的政策和資金支持力度。支持創業板電子信息制造業的發展，有利于創業板電子信息制造企業的成長和發展。

（3）創業板電子信息制造企業應加強技術創新投入，提升技術創新效率。促進產量的提高，保持核心競爭力，實現整個行業的可持續發展。同時，企業內部要積極完善企業管理制度，加強科技人員的輸入，提升企業績效，為企業持續發展提供動力。

（4）提高債務融資約束對創業板電子信息制造企業的技術創新效率的提升有促進作用，但要適當提高，因為提高債務融資約束程度可能對企業的其他方面有負向的影響。此外，創業板電子信息制造企業應積極應對在股權融資渠道中面臨的融資約束，以此來保證企業技術創新效率的穩步提升。從企業方面來說，可以通過適當規避股市風險、謹慎投資以樹立企業良好形象等方面緩解股權融資約束，從而降低股權融資約束對企業技術創新效率的負向影響。

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An Empirical Study on the Impact of Financing Constraints on Technology Innovation Efficiency ——A Case Study of GEM Electronic Information Manufacturing Enterprises

YANG Zhu-jie, LIU Meng-jie, ZHOU Jing

(Industrial Economy Research Center, Wuhan Textile University, Whan Hubei 430200, China)

In order to study the influence mechanism and effect of financing constraints on the efficiency of technological innovation, this paper takes GEM electronic information manufacturing enterprises as an example, and based on the research of domestic and foreign literature, collects China's GEM electronic information manufacturing enterprises from 2012 to 2017. After research, it is found that the overall technological innovation efficiency of China's GEM electronic information manufacturing enterprises is at a low level and financing constraints are common problems in China's GEM electronic information manufacturing enterprises; internal financing constraints are positively related to technological innovation efficiency, but related relationships is not significant; the debt financing constraint has a significant positive correlation with the technological innovation efficiency of the GEM electronic information manufacturing enterprises, that is, the debt constraint has a positive effect on the efficiency of technological innovation; the equity financing constraint has a significant negative impact on the efficiency of technological innovation.

financing constraints; technological innovation efficiency; electronic information manufacturing company; DEA model

F062.9

A

2095－414X(2020)03－0003－07