胡 杰，張 瑜

(陜西師范大學(xué) 國際商學(xué)院，西安 710062)

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融資約束對不同階段技術(shù)創(chuàng)新的影響
——基于中國創(chuàng)業(yè)板高新技術(shù)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)①

胡 杰，張 瑜

(陜西師范大學(xué) 國際商學(xué)院，西安 710062)

以2008—2013年在中國創(chuàng)業(yè)板上市的高新技術(shù)企業(yè)為研究樣本，利用二元離散Logistic模型構(gòu)建了融資約束指數(shù)，考察了融資約束對技術(shù)創(chuàng)新投入——R&D投資強(qiáng)度和產(chǎn)出——專利申請量的影響。結(jié)果顯示: 融資約束制約了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，且對專利申請量的影響更大。指出: 融資約束在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過程中第二階段的影響更大，在配置金融資源時(shí)應(yīng)考慮技術(shù)創(chuàng)新過程不同階段的實(shí)際融資需要。

融資約束；技術(shù)創(chuàng)新；金融資源

自Schumpeter提出“創(chuàng)新理論”以來，學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)卷帙浩繁——這是技術(shù)創(chuàng)新*本文沿用Schumpeter的技術(shù)創(chuàng)新概念，強(qiáng)調(diào)將技術(shù)等要素引入經(jīng)濟(jì)，使技術(shù)與經(jīng)濟(jì)相結(jié)合的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(見傅家驥的《技術(shù)創(chuàng)新學(xué)》(清華大學(xué)出版社))。之于經(jīng)濟(jì)發(fā)展重要作用的最好例證。全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)大爆發(fā)后的陰云仍然籠罩著各大經(jīng)濟(jì)體，中國經(jīng)濟(jì)告別了過去30多年的粗放式高增長，“大調(diào)整”的世界經(jīng)濟(jì)和中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了增速階段性回落的“新常態(tài)”。國內(nèi)外因素的疊加決定了中國經(jīng)濟(jì)需要以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)引領(lǐng)企業(yè)更好發(fā)展，最大限度地解放和激發(fā)科技作為第一生產(chǎn)力蘊(yùn)藏的巨大潛能，應(yīng)對新挑戰(zhàn)、適應(yīng)“新常態(tài)”。

與技術(shù)創(chuàng)新同樣受到熱議的是企業(yè)融資約束，尤其是中國的高新技術(shù)企業(yè)深陷融資約束的泥沼，創(chuàng)新項(xiàng)目融資難一直是理論界和政策制定者探討的熱點(diǎn)。技術(shù)創(chuàng)新是一個(gè)投資問題，而新技術(shù)若無金融燃料則不能作為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的引擎[1]。學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)同融資約束是制約技術(shù)創(chuàng)新的瓶頸，而這種相關(guān)性值得被重視的另一個(gè)維度是融資約束對技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)理。具體而言，不能僅關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新的總量投資，應(yīng)結(jié)合技術(shù)創(chuàng)新不同階段的實(shí)際融資特點(diǎn)尋求解決融資約束的對策，避免經(jīng)濟(jì)換擋期地方政府和金融機(jī)構(gòu)借題發(fā)揮，盲目、過度地追求技術(shù)創(chuàng)新總量投資，最終出現(xiàn)大量技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目的初始投資，而后續(xù)融資斷裂，進(jìn)而導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新投資難以轉(zhuǎn)化為成果的局面。

本文深入考察融資約束對技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)理，探尋制約企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的融資約束的緩解模式，為“新常態(tài)”下經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整提供可行的政策建議，為以創(chuàng)業(yè)板高新技術(shù)企業(yè)為代表的科技型中小企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新提供可行性對策。

1 文獻(xiàn)綜述

信息經(jīng)濟(jì)學(xué)為融資約束與技術(shù)創(chuàng)新研究提供了最早的理論支撐。Bhattacharya和Ritter指出，提供證明技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的有力證據(jù)的成本高，根據(jù)檸檬理論的解釋，信息不對稱甚至可能導(dǎo)致市場失靈、阻礙創(chuàng)新項(xiàng)目的融資[2]；Myers和Majluf提到，創(chuàng)新項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)高，外部投資者要求更高的風(fēng)險(xiǎn)升水，從而增加了技術(shù)創(chuàng)新的融資成本[3]。Hall在R&D融資問題的研究中總結(jié)道，創(chuàng)新企業(yè)的無形資產(chǎn)占比高，難以實(shí)現(xiàn)抵押，技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)中尖銳的融資約束問題是由其自身特點(diǎn)決定的[4]。

在實(shí)證研究方面，Rajan和Zingales針對跨國行業(yè)的研究結(jié)果顯示，由于不同行業(yè)的R&D密集度存在差異、面臨融資約束程度不同，因此外部融資約束的緩解對不同行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響不同[5]。Mohnen等考量了融資約束對不同創(chuàng)新活動(dòng)影響程度的差異，發(fā)現(xiàn)融資約束對項(xiàng)目啟動(dòng)、提前中止和嚴(yán)重減慢的創(chuàng)新項(xiàng)目有顯著的正向影響，對徹底廢棄已開始的創(chuàng)新項(xiàng)目的影響不顯著[6]。Savignac指出以往采用投資-現(xiàn)金流敏感分析模型考察融資約束的做法可能造成解釋偏誤，根據(jù)實(shí)際調(diào)研數(shù)據(jù)將融資約束劃分為三類——沒有融資來源、融資過程緩慢和融資成本高，用融資約束的直接度量考察了其對技術(shù)創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)融資約束顯著降低了企業(yè)從事技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的可能性，并強(qiáng)調(diào)了融資約束與技術(shù)創(chuàng)新的內(nèi)生性[7]。Gorodnichenko和Schnitzer采用調(diào)研方式得到了每個(gè)企業(yè)融資約束和創(chuàng)新的直接數(shù)據(jù)，理論分析并實(shí)證研究了融資約束對企業(yè)創(chuàng)新和出口活動(dòng)的影響，結(jié)果表明融資約束抑制了國有企業(yè)的創(chuàng)新和出口能力，使企業(yè)無法達(dá)到技術(shù)邊界[8]。盡管多數(shù)研究支持融資約束與技術(shù)創(chuàng)新負(fù)相關(guān)，但也有學(xué)者得出了不同的結(jié)論。例如: Sena用前沿分析法估計(jì)了研發(fā)效率，驗(yàn)證了融資約束程度的提高會(huì)促進(jìn)研發(fā)效率的提升[9]；Almeida等以美國企業(yè)為研究對象，用單位R&D投資金額和單位R&D人員的專利數(shù)量衡量研發(fā)效率，證明融資約束程度的上升能促進(jìn)企業(yè)研發(fā)效率的提高[10]，支持了Sena的觀點(diǎn)；Vassilis運(yùn)用數(shù)量反響模型得出了不同的結(jié)論，即融資約束抑制企業(yè)創(chuàng)新，進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)往往會(huì)處于融資約束困境[11]，兩者具有內(nèi)生性。綜上: 國外學(xué)者對融資約束與技術(shù)創(chuàng)新間關(guān)系的研究結(jié)論不一致，但是多數(shù)研究支持兩者之間存在反向關(guān)系；從研究方法看，相關(guān)研究對融資約束和技術(shù)創(chuàng)新的類型都有細(xì)分，但是缺乏對技術(shù)創(chuàng)新按過程進(jìn)行劃分來深入剖析融資約束對其不同階段的影響。

中國學(xué)者主要研究了高新技術(shù)上市公司的R&D投資。大量研究結(jié)果顯示，高新技術(shù)企業(yè)普遍受到融資約束的困擾，融資約束抑制了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。例如: 顧群和翟淑萍[12]、胡杰和秦璐[13]以及盧馨、鄭陽飛和李建明[14]的研究都對此進(jìn)行了驗(yàn)證，認(rèn)為融資約束程度高的高新技術(shù)企業(yè)的R&D投資顯著依賴內(nèi)源融資，融資約束程度越高的企業(yè)的R&D投資越低。然而，研究結(jié)果也不盡一致。有學(xué)者考察了融資約束對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響，認(rèn)為融資約束程度的上升能夠提升技術(shù)創(chuàng)新效率、緩解代理問題。其中，具有代表性的研究是: 顧群、翟淑萍和苑澤明構(gòu)建了高新技術(shù)上市企業(yè)的融資約束指數(shù)，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法實(shí)證檢驗(yàn)了融資約束與企業(yè)R&D投資效率的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)融資約束程度高的高新技術(shù)企業(yè)的R&D效率顯著高于融資約束程度低的企業(yè)，且融資約束與R&D效率顯著正相關(guān)，高新技術(shù)企業(yè)的融資約束程度上升會(huì)促進(jìn)其R&D效率提高[15]——這與其前期僅考察R&D投資的研究結(jié)論不一致。

綜上所述，融資約束對技術(shù)創(chuàng)新影響的正反作用都有各自的例證和邏輯，研究兩者聯(lián)系的最大價(jià)值在于厘清其作用機(jī)制，即融資約束是如何影響技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)整個(gè)過程的，而不是僅考察融資約束與R&D投資或R&D效率的關(guān)系，應(yīng)將技術(shù)創(chuàng)新的整個(gè)過程當(dāng)作“黑匣子”來處理，因?yàn)檠芯磕康氖钦嬲鉀Q企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)中出現(xiàn)的實(shí)際融資困境。

本文基于前人研究的豐碩成果，深入探究融資約束對技術(shù)創(chuàng)新過程的影響。本研究的特色主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面: 在研究角度上，將技術(shù)創(chuàng)新過程劃分為兩個(gè)階段，考察融資約束對技術(shù)創(chuàng)新的投入——R&D投資和產(chǎn)出——專利申請量的影響；在技術(shù)層面上，將融資約束定義為概率，構(gòu)建了企業(yè)融資約束指數(shù)，將融資約束這一不可觀測指標(biāo)數(shù)值化；在樣本對象上，以在中國創(chuàng)業(yè)板上市的高新技術(shù)企業(yè)為研究樣本，豐富現(xiàn)有的以大中型高新技術(shù)上市公司作為研究樣本的實(shí)證研究經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

2 理論分析

借鑒Yuriy和Monika對融資約束的考察方法，本文也將融資約束定義為概率，企業(yè)開展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)時(shí)優(yōu)先采用內(nèi)部資金的概率為1-q，需要進(jìn)行外部融資時(shí)受到融資約束的概率為q。本文將創(chuàng)新活動(dòng)劃分為兩個(gè)階段——?jiǎng)?chuàng)新投入研發(fā)階段和創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化階段*創(chuàng)新投入研發(fā)過程能夠形成一定技術(shù)累積、提升企業(yè)形象、增加無形資產(chǎn)和企業(yè)價(jià)值；創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化過程是產(chǎn)生新技術(shù)的過程，能帶來新技術(shù)和新專利，使企業(yè)獲取所處領(lǐng)域壟斷利潤的基礎(chǔ)。假定這兩個(gè)階段都能給企業(yè)帶來利潤。。假定某一投資者在進(jìn)行生產(chǎn)前有機(jī)會(huì)投資技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，其固定成本為FI。投資者前期用于經(jīng)營的現(xiàn)金流來源于內(nèi)部資金和外部融資。由于存在信息不對稱，因此外部融資比內(nèi)部融資的成本高。設(shè)單位外部融資成本γ>1、單位內(nèi)部融資成本為1。假設(shè)在創(chuàng)新活動(dòng)的第一階段投資者選擇內(nèi)源融資*因?yàn)閯?chuàng)新活動(dòng)往往存在信息不對稱問題，不易抵押擔(dān)保，因此企業(yè)在第一階段選擇內(nèi)部融資。，在第二階段因內(nèi)部資金不足*企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的資金投入高，內(nèi)部資金往往不能滿足。而需要外部融資。

用π表示企業(yè)收益，由此可得投資者不進(jìn)行創(chuàng)新的預(yù)期收益E(π)=(1-q-δL)π0+(q+δL)πγ。若投資者在創(chuàng)新的第一階段使用了內(nèi)部資金，則在第二階段擁有充足資金的概率為1-q-δL-δI、受到融資約束的可能性為q+δL+δI、進(jìn)行創(chuàng)新的收益為

(1)

(2)

因此，技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的高風(fēng)險(xiǎn)特征決定了主體參與企業(yè)往往會(huì)面臨融資約束，在項(xiàng)目啟動(dòng)進(jìn)入投入研發(fā)階段后，難以獲取新一輪的資金而引發(fā)資金鏈斷裂，負(fù)的流動(dòng)性沖擊及融資成本高昂都會(huì)對技術(shù)創(chuàng)新生產(chǎn)過程產(chǎn)生巨大影響，導(dǎo)致研發(fā)投入無法轉(zhuǎn)化為實(shí)際的技術(shù)專利等創(chuàng)新成果。基于此，本文提出以下三個(gè)假設(shè):

融資約束影響技術(shù)創(chuàng)新的投入(負(fù)相關(guān))(H1)；

融資約束影響技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出(負(fù)相關(guān))(H2)；

融資約束對技術(shù)創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出的影響程度存在差異(H3)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

根據(jù)馬連福等的研究，創(chuàng)業(yè)板的上市公司具有科技含量高、風(fēng)險(xiǎn)高、發(fā)展快等特點(diǎn)，滿足創(chuàng)新型中小企業(yè)的界定。為豐富融資約束與技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，且保證研究樣本是行業(yè)內(nèi)具有技術(shù)優(yōu)勢和一定競爭力并在專利技術(shù)、新產(chǎn)品開發(fā)方面突出的創(chuàng)新型企業(yè)，本文選擇2008—2013年在中國創(chuàng)業(yè)板上市的高新技術(shù)企業(yè)*本文的高新技術(shù)企業(yè)包括國家、省級及直轄市政府認(rèn)定的高新技術(shù)企業(yè)。為研究樣本。為保證數(shù)據(jù)的有效性，按如下原則進(jìn)行樣本篩選: 剔除每年披露退市風(fēng)險(xiǎn)提示公告的企業(yè)，以避免異常值的影響；剔除金融行業(yè)的上市公司，包括為金融類公司提供通訊、軟件等服務(wù)的企業(yè)，以防止出現(xiàn)關(guān)系融資便利造成虛假融資信息的情況；剔除數(shù)據(jù)不全(未披露年報(bào))的樣本。最終得到159家上市企業(yè)的916個(gè)年度觀測值，據(jù)此構(gòu)建融資約束指數(shù)。此外，剔除企業(yè)投資機(jī)會(huì)、R&D支出、企業(yè)專利申請數(shù)和企業(yè)成長性四個(gè)變量的數(shù)據(jù)缺失值。最后，在融資約束對技術(shù)創(chuàng)新影響模型中，共計(jì)429個(gè)樣本觀測值。

樣本企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于銳思金融研究數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)下載于2014年9月。樣本企業(yè)的R&D投資強(qiáng)度和專利申請書均手動(dòng)摘自其年度報(bào)告，分別來源于“董事會(huì)報(bào)告-報(bào)告期內(nèi)主要經(jīng)營情況-研發(fā)投入”和“董事會(huì)報(bào)告-報(bào)告期內(nèi)主要業(yè)務(wù)回顧或無形資產(chǎn)披露”項(xiàng)下，企業(yè)年度報(bào)告下載自“巨潮資訊”網(wǎng)；其他數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫(企業(yè)投資機(jī)會(huì)的數(shù)據(jù)來自財(cái)務(wù)指標(biāo)項(xiàng)下的相對價(jià)值指標(biāo)，企業(yè)成長性的值來自利潤表總表)，數(shù)據(jù)下載于2014年12月。

3.2 研究變量

3.2.1 變量選擇及定義

R&D投資在一定程度上反映了創(chuàng)新型企業(yè)的科技含量，是被廣泛采用的度量技術(shù)創(chuàng)新的指標(biāo)。本文采用最常用的考察指標(biāo)R&D投資強(qiáng)度——企業(yè)當(dāng)年R&D支出占主營業(yè)務(wù)收入比重來度量技術(shù)創(chuàng)新投入。國內(nèi)外學(xué)者通常用專利申請量或?qū)＠跈?quán)量表示技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，但Griliches認(rèn)為專利申請量比專利授權(quán)量更能及時(shí)而有效的反映實(shí)際的創(chuàng)新成果[16]，因此本文用專利*專利包括發(fā)明、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)，是創(chuàng)新型企業(yè)對該項(xiàng)發(fā)明創(chuàng)造擁有的專有權(quán)，反映了企業(yè)擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的科技和生產(chǎn)成果情況。申請量衡量技術(shù)創(chuàng)新成果。

從關(guān)于融資約束的實(shí)證研究看，其度量方式通常有兩種: 一是選取投資-現(xiàn)金流敏感系數(shù)[17]，將企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)(如流動(dòng)資金、長期投資資金[18]等)或企業(yè)其他特征指標(biāo)(如企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡[19]等)作為代理變量；二是直接利用調(diào)研問卷中企業(yè)匯報(bào)的融資約束狀況。合理的代理變量可在一定程度上反映企業(yè)的融資約束狀況，但不是對變量的直接考察，因此結(jié)果會(huì)存在一定偏誤；第二種方法的不足之處在于調(diào)研結(jié)果是主觀的分類數(shù)據(jù)，難以實(shí)現(xiàn)融資約束的量化。鑒于此，本文采用周孝華和唐文秀[20]對創(chuàng)業(yè)板上市公司融資約束指數(shù)的構(gòu)建方法，將融資約束這一不可觀測變量進(jìn)行指數(shù)化。

3.2.2 融資約束指數(shù)的構(gòu)建

實(shí)際Logistic回歸模型中共610個(gè)樣本。將利潤流動(dòng)負(fù)債率作為預(yù)分組變量，對各觀測值按從小到大排序，將位于前1/3的觀測值(305個(gè)樣本)作為高融資約束組，將位于后1/3的觀測值(305個(gè)樣本)作為低融資約束組。以融資約束程度為被解釋變量，以資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率和銷售凈利率為解釋變量，用于識別融資約束狀態(tài)。本文建立如下二元Logistic回歸模型:

(3)

式(3)中各變量的定義和說明見表1?；貧w結(jié)果顯示: 回歸系數(shù)均在1%的顯著性水平下通過P檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)，擬合值R2為0.812 7，表明該模型可以較好地反映企業(yè)的融資約束狀況。代入模型(3)的回歸系數(shù)，可得到融資約束指數(shù)FCI:

FCI=2.162+5.35LEV-4.35CR-10.54NI

(4)

3.3 模型設(shè)計(jì)

根據(jù)Savignac和Vassilis的觀點(diǎn)，融資約束與技術(shù)創(chuàng)新具有內(nèi)生性: 一方面，融資約束制約企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新；另一方面，進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)往往處于融資約束的困境。由于難以選取合適的工具變量進(jìn)行2SLS回歸，因此本文通過在解釋變量中引入因變量滯后一期來解決內(nèi)生性問題。融資約束指數(shù)為主變量，將企業(yè)成長性、企業(yè)投資機(jī)會(huì)、企業(yè)規(guī)模和年度變量作為控制變量，建立如下融資約束對技術(shù)創(chuàng)新的影響模型:

(5)

式(5)中各變量的定義和說明見表1。

表1 變量定義及說明

續(xù)表

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)

各主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

從表2可知: 構(gòu)建融資約束指數(shù)的各變量的平均值都基本符合正常經(jīng)營水平下的企業(yè)各指標(biāo)值，且ETCL的標(biāo)準(zhǔn)差較大，反映出各樣本觀測值的差異較大——這增大了其作為融資約束預(yù)分組變量的可信度，LEV、CR和NI的標(biāo)準(zhǔn)差均較大，表明它們具有較好的融資約束辨識度。

一般R&D投資強(qiáng)度達(dá)到2%的企業(yè)才能基本生存，達(dá)到5%以上的企業(yè)才具有競爭力[21]。如表2所示，R&D投資強(qiáng)度的平均值為5.66%，表明樣本企業(yè)為創(chuàng)業(yè)板高新技術(shù)企業(yè)中的科技型企業(yè)，為創(chuàng)新主體企業(yè)，整體具有較高的技術(shù)創(chuàng)新投入水平。專利申請數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差很大，反映出不同企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新成果存在較大差異，初步揭示了技術(shù)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出的不同。此外，樣本企業(yè)的投資機(jī)會(huì)和企業(yè)規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)差都較大，說明創(chuàng)業(yè)板高新技術(shù)企業(yè)的市場價(jià)值和企業(yè)規(guī)模存在較大差異。其中投資機(jī)會(huì)的均值為1.823 9，表明高新技術(shù)上市公司有較好的投資機(jī)會(huì)。

4.2 回歸結(jié)果

模型(5)的回歸結(jié)果見表3。從表3可看出: 融資約束對技術(shù)創(chuàng)新的兩個(gè)指標(biāo)都具有顯著的負(fù)向影響，企業(yè)受到融資約束的概率越大，R&D投資越少，企業(yè)的專利申請量越少，說明融資約束制約了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。從回歸系數(shù)可以看出: 就影響程度而言，融資約束對技術(shù)創(chuàng)新成果——專利申請量的影響比對技術(shù)創(chuàng)新投入——R&D投資強(qiáng)度的影響大，反映出技術(shù)創(chuàng)新投入和技術(shù)創(chuàng)新成果獲取兩個(gè)階段的企業(yè)面臨的融資約束程度不均衡，創(chuàng)新項(xiàng)目啟動(dòng)后技術(shù)創(chuàng)新第二階段存在融資難，融資成本高、融資緩慢嚴(yán)重制約了研發(fā)投入向?qū)嶋H成果的轉(zhuǎn)化，從而驗(yàn)證了前文的理論模型分析和假設(shè)。

表3 模型(5)的回歸結(jié)果

注: 括號中的數(shù)值為t檢驗(yàn)值；“***”“**”和“*”分別表示在1%、5%和10%的水平下顯著。

另外，技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)的滯后項(xiàng)R&Dt-1在5%的顯著性水平下，對R&D投資具有正向影響，反映出融資約束與技術(shù)創(chuàng)新之間存在一定的內(nèi)生性關(guān)系，但是專利申請量的回歸結(jié)果中并不存在這一顯著影響。企業(yè)規(guī)模與專利申請量之間具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，表明創(chuàng)業(yè)板高新技術(shù)企業(yè)中具有較強(qiáng)的科技能力和競爭力的是規(guī)模較大的企業(yè)；技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)成長性和投資機(jī)會(huì)之間也存在正相關(guān)關(guān)系，表明成長性高、有價(jià)值的投資機(jī)會(huì)促使企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新投入并獲得一定的技術(shù)創(chuàng)新成果。

5 結(jié)論與建議

科技創(chuàng)新需要資金投入，由于創(chuàng)新活動(dòng)具有高風(fēng)險(xiǎn)、信息不對稱等特征，因此創(chuàng)業(yè)板的高新技術(shù)企業(yè)在實(shí)施技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目的初始階段就會(huì)面臨融資約束問題。更為關(guān)鍵的是，當(dāng)一條技術(shù)道路被開辟后，開始時(shí)是存在愿意投資技術(shù)創(chuàng)新的資本的；然而，隨著復(fù)雜性的增大，加之創(chuàng)業(yè)板高新技術(shù)企業(yè)的資金需求具有“短、急、頻”的特征，在技術(shù)創(chuàng)新的后續(xù)階段，融資難、融資成本高及融資緩慢的融資約束問題更為顯著，而技術(shù)創(chuàng)新的后續(xù)階段則是技術(shù)創(chuàng)新投入能否轉(zhuǎn)化為實(shí)際成果的關(guān)鍵階段。

當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)正處于增長速度換檔期。在這種“新常態(tài)”下，國家的宏觀金融調(diào)控均強(qiáng)調(diào)支持創(chuàng)新型企業(yè)發(fā)展，在引導(dǎo)金融資源向創(chuàng)新項(xiàng)目配置時(shí)易出現(xiàn)“大水漫灌”的現(xiàn)象。實(shí)際上，在支持技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目方面，極易被忽略卻又是迫切需要解決的一個(gè)嚴(yán)峻問題是技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目的后續(xù)融資約束問題。金融資源配置支持企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，尤其是科技型中小企業(yè)的融資需要根據(jù)創(chuàng)新過程中不同階段的實(shí)際需要，有針對性地實(shí)施“噴灌”式、“滴灌”式的融資策略，防止出現(xiàn)后續(xù)創(chuàng)新融資衰竭而造成項(xiàng)目夭折，進(jìn)而影響企業(yè)的科技競爭力。

限于數(shù)據(jù)的可得性，本文僅將技術(shù)創(chuàng)新過程劃分為技術(shù)創(chuàng)新投入和投入轉(zhuǎn)化為專利技術(shù)兩個(gè)階段，未考察技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為新產(chǎn)品、帶來銷售收入的階段，這也是下一階段研究的努力方向。

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Impact of Financing Constrain on Technological Innovation in Different Stages: Based on Empirical Evidence from High-tech Listed Companies in China’s Growth Enterprise Market

Hu Jie，Zhang Yu

(School of International Business，Shaanxi Normal University，Xi’an 710062，China)

Using the sample of high-tech companies listed in the Growth Enterprise Market(GEM) during 2008-2013，this paper empirically examines the impacts of financing constrain on the input and output of technological innovation，namely the intensity of R&D investment and the number of patent application respectively by constructing the binary Logistic model.The result shows that financing constrain restrains enterprise’s technological innovation，and this impact on the number of patent application is more significant，which demonstrates financing constrain is more serious in the second stage of technological innovation.And it points out that it is critical to consider the actual requirement of different stages of technological innovation when allocating financial resources.

financing constrain；technological innovation；finance resource

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于樣本外追蹤效果的股票市場指數(shù)優(yōu)化復(fù)制問題研究”(71171158)。

胡杰(1970— )，男，江蘇海門人，陜西師范大學(xué)國際商學(xué)院副教授，博士，研究方向: 金融發(fā)展、風(fēng)險(xiǎn)管理；張瑜(1991— )，女，陜西延安人，陜西師范大學(xué)國際商學(xué)院碩士研究生，研究方向: 金融發(fā)展與監(jiān)管。

F832.0

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