黃達(dá) HUANG Da；陳波 CHEN Bo

（華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院，廣州 510640）

（Schoo1 of Business Administration，South China University of Techno1ogy，Guangzhou 510640，China）

1 問題提出

早在20世紀(jì)30年代，經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼特（1934）就在《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》一書中闡述了創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的巨大作用。對(duì)照我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)踐，在經(jīng)過“劉易斯轉(zhuǎn)折點(diǎn)”并且“人口紅利”逐步消失的情況下，中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本出路是把經(jīng)濟(jì)增長轉(zhuǎn)變到提高全要素生產(chǎn)率，特別是與技術(shù)進(jìn)步有關(guān)的生產(chǎn)率的軌道上來（蔡昉，2013）。

然而對(duì)于企業(yè)而言，研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)具有公共性、外溢性、高風(fēng)險(xiǎn)性等特點(diǎn)，其私人收益遠(yuǎn)小于社會(huì)收益。同時(shí)研發(fā)對(duì)資金具有長期依賴，企業(yè)對(duì)于新技術(shù)或新產(chǎn)品的保密要求使得企業(yè)與資金供應(yīng)者之間的信息不對(duì)稱加重，導(dǎo)致在完全競爭市場中企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)面臨融資約束問題（Ha11&Lerner，2009），且按照一般理論，與大型企業(yè)相比，中小企業(yè)的融資約束問題（Titman&Weese1s，1988）更為嚴(yán)重。但現(xiàn)實(shí)情況并非像理論預(yù)期的那樣。以新藥市場為例，大型制藥公司的市場份額從1980年代的75%下降到近年來的35%，與此同時(shí)，小型生物制藥公司的市場份額則從23%上升到65%（Munos，2009）。此外，結(jié)合我國實(shí)際情況來看，我國約66%的發(fā)明專利、74%以上的技術(shù)創(chuàng)新及82%以上的新產(chǎn)品開發(fā)都是由小企業(yè)完成的（李士萍，2006）。

另一方面，由于在現(xiàn)代企業(yè)中所有權(quán)與經(jīng)營權(quán)相分離，企業(yè)管理者可能從自身利益出發(fā)進(jìn)行投資決策，而企業(yè)研發(fā)投入屬于高度不確定性、無形性且信息嚴(yán)重不對(duì)稱的投資活動(dòng)，因而這類投資存在嚴(yán)重的代理問題（Kumar&Langberg，2009）。企業(yè)管理者可以通過很多方式從研發(fā)投資中謀取私利或選擇次優(yōu)投資決策，例如管理者可以故意提高研發(fā)預(yù)算或者抽取研發(fā)中間產(chǎn)出的收益。已有研究表明，企業(yè)研發(fā)投資與信息不對(duì)稱存在正相關(guān)關(guān)系，而且投資備受矚目的研發(fā)項(xiàng)目（例如開發(fā)治療癌癥或艾滋病藥物）可以提高企業(yè)CEO的社會(huì)知名度（Aboody&Lev，2000）。那么，企業(yè)面臨的融資約束與代理沖突是否會(huì)對(duì)企業(yè)研發(fā)效率產(chǎn)生影響？如果存在影響，它們又是如何影響企業(yè)研發(fā)效率的呢？這些問題正是本文關(guān)注的重點(diǎn)。

目前，大部分國內(nèi)外研究都集中在融資約束與企業(yè)研發(fā)投資的關(guān)系（王東，2007；解維敏，方紅星，2011；Hyytinen&Toivanen，2005；Czarnitzki&Hottenrott，2011），而關(guān)于融資約束與企業(yè)研發(fā)效率的研究并不多見。有鑒于此，本文選取我國工業(yè)上市公司2004～2012年的數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)前沿模型，就融資約束、代理成本對(duì)企業(yè)研發(fā)效率的影響進(jìn)行實(shí)證研究。

2 實(shí)證設(shè)計(jì)

2.1 融資約束與代理成本的度量 根據(jù)以往國內(nèi)外學(xué)者的研究，融資約束（FC）的度量方法主要分為兩大類：一是單變量融資約束指標(biāo)（如股利支付率、公司規(guī)模、利息保障倍數(shù)等）；二是多變量融資約束指數(shù)，即由多個(gè)與融資約束程度相關(guān)的變量綜合而成。本文借鑒Lamont,Po1k&Saa-Requejo（2001）的方法，采用二元Logistic模型構(gòu)建KZ指數(shù)對(duì)融資約束進(jìn)行度量。具體做法如下：

首先，選取利息保障倍數(shù)（ICR）作為樣本預(yù)分組指標(biāo)（Guarig1ia,1999），對(duì)每年的樣本觀察值按照利息保障倍數(shù)從大到小排序，分別選取前33%的觀察值作為低融資約束組、后33%的觀察值作為高融資約束組，其中低融資約束組取值為y=0，高融資約束組取值為y=1，并以這兩組樣本作為Logistic回歸樣本。

其次，參照 Lamont等（2001）、李焰和張寧（2008）等相關(guān)文獻(xiàn)，綜合考慮可以反映上巿公司規(guī)模、盈利能力、現(xiàn)金能力、發(fā)展能力等多方面因素的財(cái)務(wù)指標(biāo)以及數(shù)據(jù)可獲取性，本文采用股利支付率（Div）、公司規(guī)模（Size）、經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流（CF）、現(xiàn)金存量（CS）、財(cái)務(wù)松弛（S1ack）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、營業(yè)收入增長率（SG）總共7個(gè)指標(biāo)作為Logistic回歸的解釋變量。具體模型如下：

根據(jù)式（1）估計(jì)的系數(shù)k計(jì)算融資約束指數(shù)（FC1），其中

對(duì)于代理成本的度量，本文借鑒Chae&Kim（2009）的方法，采用自由現(xiàn)金流量/總資產(chǎn)（AC1）作為代理變量。而自由現(xiàn)金流量的計(jì)算，本文采用通常的算法（羅斯等，2007），即自由現(xiàn)金流量＝息稅前利潤-息稅前利潤所得稅+折舊與攤銷-營運(yùn)資本凈支出-資本性支出。此外，本文還采用了自由現(xiàn)金流量/主營業(yè)務(wù)收入（AC2）作為替代變量，以確保實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。

2.2 模型構(gòu)建與變量說明 目前，效率前沿方法是測度研發(fā)效率的一類主流方法，主要包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和隨機(jī)前沿分析（SFA）。鑒于企業(yè)研發(fā)屬于知識(shí)生產(chǎn)過程（Brown&Svenson，1998），學(xué)者們對(duì)研發(fā)過程的各個(gè)階段都有一定的共識(shí)，故本文認(rèn)為描述研發(fā)過程的生產(chǎn)前沿函數(shù)一般不會(huì)出現(xiàn)誤設(shè)的問題，SFA通過計(jì)量方法對(duì)前沿生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)與推斷，不僅可以測算每個(gè)個(gè)體的技術(shù)效率，而且可以同時(shí)考察多個(gè)影響因素對(duì)個(gè)體效率及其差異的具體效應(yīng)。因此本文采用Battese&Coe11i（1995）提出的可融入多個(gè)影響因素的SFA模型研究融資約束和代理成本對(duì)企業(yè)研發(fā)效率的影響。具體模型構(gòu)建如下：

其中，下標(biāo)i、t分別表示企業(yè)個(gè)體和時(shí)期。在式（3）中，Patentsit為企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)或?qū)＠跈?quán)數(shù)，代表企業(yè)的研發(fā)產(chǎn)出；Exit，Emit分別為研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)技術(shù)人員，代表企業(yè)的研發(fā)投入；v為隨機(jī)誤差項(xiàng)且符合正態(tài)分布，u（＞0）為非效率項(xiàng)且符合半正態(tài)分布，而效率值由e-u計(jì)算得到。在式（4）中Contro1s表示控制變量，本文選取了是否屬于國有控股（SO）、研發(fā)強(qiáng)度（RDS）作為控制變量，Zits是本文主要關(guān)注的相關(guān)變量，即融資約束（FC）和代理成本（AC）。另外需要說明的是，由于企業(yè)研發(fā)活動(dòng)相對(duì)于企業(yè)研發(fā)融資有一定滯后期，因此本文的融資約束指數(shù)是取上一期的數(shù)據(jù)。

由于涉及的變量相對(duì)較多，本文將相關(guān)的變量說明總結(jié)在表1中。

2.3 樣本數(shù)據(jù)篩選及描述性統(tǒng)計(jì) 本文采用的數(shù)據(jù)為我國工業(yè)上市公司2004～2012年的數(shù)據(jù)。本文劃分工業(yè)行業(yè)的參照標(biāo)準(zhǔn)為國家統(tǒng)計(jì)局出臺(tái)的三次產(chǎn)業(yè)劃分規(guī)定，即《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》（GB/T 4754—2011）。企業(yè)研發(fā)投入數(shù)據(jù)主要來源于上市公司年報(bào)中披露的數(shù)據(jù)，其中研發(fā)經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)通過在年報(bào)中查找“研發(fā)費(fèi)用”、“研發(fā)支出”、“研究開發(fā)支出”、“研究與開發(fā)費(fèi)用”或“支付的其他與經(jīng)營活動(dòng)有關(guān)的現(xiàn)金”得到，研發(fā)人員則是年報(bào)中查找“技術(shù)人員”或“研發(fā)及相關(guān)人員”得到。而企業(yè)專利信息是通過從中國知識(shí)產(chǎn)權(quán)局“專利檢索與服務(wù)系統(tǒng)”中通過輸入上市公司的名稱查詢得到。需要說明的是，為了方便數(shù)據(jù)處理中的對(duì)數(shù)取值，由于部分上市公司有研發(fā)投入信息的披露，但查找到的專利申請(qǐng)數(shù)為0時(shí)，本文則將其設(shè)置為0.5，而查找到的專利授權(quán)數(shù)為0時(shí)，如果專利申請(qǐng)數(shù)不為0，則專利授權(quán)數(shù)設(shè)置為0.5，如果專利申請(qǐng)數(shù)為0，則專利授權(quán)數(shù)設(shè)置為0.1。其余數(shù)據(jù)主要來源于國泰安（GTA）數(shù)據(jù)庫和聚源（ILDATA）數(shù)據(jù)庫，部分?jǐn)?shù)據(jù)來自上市公司年報(bào)。最后得到2004～2012年1052家企業(yè)的非平衡面板數(shù)據(jù)，總共2721個(gè)樣本觀測值，此外，主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)在表2中給出。

表1 變量說明

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

3 實(shí)證結(jié)果分析

本文采用軟件SPSS17.0對(duì)融資約束指數(shù)FC1進(jìn)行測算，式（1）的Logistic回歸結(jié)果在表3給出。Cox&Sne11 R2值和 Nage1kerke R2值分別達(dá)到 0.45和 0.60，Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)卡方值為20.605，p值為0.008，說明回歸的擬合程度較高。而且解釋變量中除了現(xiàn)金存量CS以外，其余變量的系數(shù)都顯著不為零。另外，模型預(yù)測準(zhǔn)確性相對(duì)較高，達(dá)到83%（見表4）。因此根據(jù)式（2），融資約束指數(shù)FC1計(jì)算表達(dá)式如下：

表3 融資約束指數(shù)（FC1）Logistic回歸結(jié)果

表4 融資約束指數(shù)（FC1）Logistic回歸錯(cuò)判矩陣

接下來，本文采用軟件Frontier4.1進(jìn)行隨機(jī)前沿分析，首先，就控制變量而言，當(dāng)研發(fā)產(chǎn)出變量為專利申請(qǐng)數(shù)時(shí)，是否屬于國有控股企業(yè)（SO）和研發(fā)強(qiáng)度（RDS）的系數(shù)都顯著為正①，而當(dāng)研發(fā)產(chǎn)出變量為專利授權(quán)數(shù)時(shí)，它們的系數(shù)均為正數(shù)，但均不顯著。這也在一定程度上說明國有控股企業(yè)的研發(fā)效率低于非國有控股企業(yè)，和以往大多數(shù)研究的結(jié)果一致，而研發(fā)強(qiáng)度的系數(shù)為正說明我國上市公司的研發(fā)活動(dòng)并未出現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)。

從表5來看，分別以專利申請(qǐng)數(shù)和專利授權(quán)數(shù)為研發(fā)產(chǎn)出變量的分析結(jié)果中，融資約束指數(shù)（FC1）的系數(shù)分別在0.01水平上顯著為負(fù)，且系數(shù)大小分別在-0.12和-0.20左右，說明融資約束對(duì)企業(yè)研發(fā)效率有顯著的正向作用，而且對(duì)以專利授權(quán)數(shù)為產(chǎn)出變量的研發(fā)效率的正向影響更加明顯。這也從一定程度上反映當(dāng)企業(yè)面臨融資約束時(shí)，企業(yè)更加傾向于投資具有專利產(chǎn)出保障的研發(fā)項(xiàng)目，此時(shí)融資約束高的企業(yè)的研發(fā)效率反而更高。而代理成本變量（AC1和AC2）的系數(shù)都是在0.01水平上顯著為正，同樣，系數(shù)的大小也出現(xiàn)了以專利授權(quán)數(shù)為產(chǎn)出變量的效率絕對(duì)值大于以專利申請(qǐng)數(shù)為產(chǎn)出變量的效率絕對(duì)值。說明企業(yè)的代理成本會(huì)對(duì)企業(yè)研發(fā)投資效率有負(fù)向影響。

表5 融資約束、代理成本對(duì)企業(yè)研發(fā)效率影響的實(shí)證結(jié)果

考慮到企業(yè)融資約束和代理成本的共同作用，本文在隨機(jī)前沿模型中加入了交互項(xiàng)，即FC1×AC1、FC1×AC2，結(jié)果是它們的系數(shù)都顯著為負(fù)。這說明企業(yè)的融資約束可以緩解企業(yè)代理成本對(duì)企業(yè)研發(fā)效率的負(fù)向作用，即高融資約束企業(yè)外部融資成本相對(duì)較高，企業(yè)研發(fā)投資更加傾向于內(nèi)部融資，甚至是股權(quán)融資（Mü11er&Zimmermann，2009），而在這種情況下企業(yè)的內(nèi)部現(xiàn)金在一定程度上減少，進(jìn)而由代理問題引起的無效研發(fā)投資也會(huì)減少。在高融資約束企業(yè)中內(nèi)部融資和外部融資成本差異不大，企業(yè)融資相對(duì)較容易，此時(shí)企業(yè)的內(nèi)部現(xiàn)金也較為充裕，管理層在進(jìn)行研發(fā)投資活動(dòng)時(shí)容易從中謀取私利（Aboody&Lev，2000）。

4 結(jié)論與啟示

本文以2004～2012年我國工業(yè)上市公司已披露研發(fā)費(fèi)用的企業(yè)為樣本，采用隨機(jī)前沿分析方法（SFA），分析融資約束和代理成本對(duì)企業(yè)研發(fā)效率的影響，得出以下結(jié)論：

①企業(yè)融資約束對(duì)企業(yè)研發(fā)效率有顯著的正向影響，面臨融資約束問題的企業(yè)對(duì)研發(fā)投資更加謹(jǐn)慎，而且它們更加傾向于投資具有專利產(chǎn)出保障的研發(fā)項(xiàng)目；

②企業(yè)的代理成本與企業(yè)研發(fā)效率有顯著的負(fù)向關(guān)系，管理層在考慮企業(yè)研發(fā)投資時(shí)并非完全基于企業(yè)的未來發(fā)展需要；

③企業(yè)的融資約束可以緩解代理成本對(duì)企業(yè)研發(fā)效率的負(fù)向作用。此外，本文的實(shí)證結(jié)果還表明國有控股企業(yè)的研發(fā)效率低于非國有控股企業(yè)的研發(fā)效率，而且企業(yè)研發(fā)并沒有隨著研發(fā)強(qiáng)度的提高而產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)。

注釋：

①注意在式（3）中，非負(fù)效率項(xiàng)前面有一個(gè)負(fù)號(hào)，因此影響因素的系數(shù)為負(fù)，表示對(duì)企業(yè)研發(fā)效率有正向影響，反之則相反.下文亦同.

[1]蔡昉.中國經(jīng)濟(jì)增長如何轉(zhuǎn)向全要素生產(chǎn)率驅(qū)動(dòng)型[J].中國社會(huì)科學(xué),2013(01):56-71,206.

[2]李士萍,嚴(yán)莉.科技型中小企業(yè)應(yīng)成為三板市場的首選[J].產(chǎn)權(quán)導(dǎo)刊,2006,5:016.

[3]張宗益，鄭志丹.融資約束與代理成本對(duì)上市公司非效率投資的影響——基于雙邊隨機(jī)邊界模型的實(shí)證度量[J].管理工程學(xué)報(bào),2012(02):119-126.

[4]王東.中小企業(yè)R&D融資與風(fēng)險(xiǎn)投資研究[J].科學(xué)管理研究,2007(03):104-108.

[5]解維敏,方紅星.金融發(fā)展、融資約束與企業(yè)研發(fā)投入[J].金融研究,2011(05):171-183.

[6]顧群，翟淑萍.融資約束、代理成本與企業(yè)創(chuàng)新效率——來自上市高新技術(shù)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究,2012(05):73-80.

[7]李焰,張寧.用綜合財(cái)務(wù)指標(biāo)衡量企業(yè)融資約束[J].中國管理科學(xué),2008,3:145-150.