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    外部融資、政府補助與創(chuàng)新投入*
    ——基于中國東部地區(qū)制造企業(yè)的實證研究

    2020-04-10 07:38:38廣東財經(jīng)大學(xué)財政稅務(wù)學(xué)院姚維保張翼飛
    經(jīng)濟研究參考 2020年1期
    關(guān)鍵詞:借款權(quán)益融資

    廣東財經(jīng)大學(xué)財政稅務(wù)學(xué)院 姚維保 張翼飛

    一、引 言

    近年來,我國企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模不斷擴大,在創(chuàng)新驅(qū)動與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的引領(lǐng)下,越來越多的制造企業(yè)瞄準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)鏈頂端,轉(zhuǎn)型先進制造、智能制造,加大研發(fā)資金的投入力度。而持續(xù)的投入需要足夠的資金為保障,融資則是企業(yè)獲得資金的重要來源,也是企業(yè)經(jīng)營決策的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

    在勞動力成本持續(xù)上升的背景下,寬松的融資限制、較低的融資成本和資本錯配有利于促進民營企業(yè)資產(chǎn)更新?lián)Q代、促進企業(yè)創(chuàng)新,提高全要素生產(chǎn)率(Greenwood & Jovanovic,1990;李思龍和郭麗虹,2018;肖文和薛天航,2019)。但激勵效應(yīng)受到融資方式的影響,究竟何種融資方式必然促進研發(fā),目前尚無定論。有學(xué)者認(rèn)為,由于股票的流動性有助于提高被投資企業(yè)融資規(guī)模,能激勵研發(fā)創(chuàng)新(Fang et al., 2014;閆紅蕾和趙勝民,2018),特別是定向增發(fā)股票的效果對于創(chuàng)業(yè)板和中小板企業(yè)更為明顯;債務(wù)融資則呈抑制作用,但兩者可實現(xiàn)相互對沖(Brown,2009;畢金玲等,2018;王旭和褚旭,2019)。反對者則認(rèn)為,股權(quán)融資受投資主體博弈影響,不利于推動創(chuàng)新(王旭等,2018),而合理根據(jù)企業(yè)自身規(guī)模、成長周期和償債能力等因素,加大債務(wù)融資力度有利于提高創(chuàng)新績效,因為該方式不但能保證資金的流動性和長期性,還能保證企業(yè)的自主權(quán)(王偉楠等,2018);貿(mào)易信貸作為外部融資的一種,與資本密集度、流動性、有形性、貿(mào)易性指標(biāo)結(jié)合,與銀行信貸形成互補,亦能顯著提高企業(yè)創(chuàng)新投入(武力超等,2019)。另有觀點指出,慈善捐贈不利于研發(fā)投入,因為捐贈存在從眾性,缺乏明確的戰(zhàn)略目標(biāo)(沈弋等,2018)。之所以有這樣的爭論,是因為融資約束需根據(jù)外部和內(nèi)部環(huán)境差異進行具體分析。目前研究已經(jīng)證實:研發(fā)投入在經(jīng)濟上升時期,寬融資渠道能抵消融資約束的負(fù)面作用,故與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)順周期性變化(胡亞茹等,2018),然而融資約束對制造業(yè)企業(yè)研發(fā)投入激勵效應(yīng)會呈現(xiàn)先增后減,這其中現(xiàn)金流與研發(fā)投入呈現(xiàn)正相關(guān)(路春城和呂慧,2019);政府補貼有助于緩解融資因素的負(fù)面作用,但不必然促進企業(yè)研發(fā)投入,只有與資產(chǎn)有關(guān)的補助才能實現(xiàn)雙重激勵(Himmelberg & Petersen 1994 ;劉素榮,2018);政治關(guān)聯(lián)雖有助于緩解融資約束,但隨著制度的完善,緩解力會逐步弱化(Chan et al.,2012;嚴(yán)若森和姜瀟,2019),因為良好而穩(wěn)定的社會制度能夠改善企業(yè)融資環(huán)境,降低創(chuàng)新的外部風(fēng)險(武曉芬等,2018);更重要的是,企業(yè)往往會只重視籌融資規(guī)模和效率,卻未能重視資金運作和配置效率(王海榮和鄂奕洲,2018)。因此,應(yīng)當(dāng)保證政策的連續(xù)和穩(wěn)定,減少政策變動的預(yù)期風(fēng)險,為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新營造優(yōu)質(zhì)的外部環(huán)境(王全景和溫軍,2019);企業(yè)應(yīng)摒棄結(jié)構(gòu)性融資政策,發(fā)揮投資和貸款聯(lián)動作用,推動創(chuàng)新投入(Comanor,1967;劉渝琳和賈繼能,2018),同時要重視改善資金管理,提升資金配置效率,讓外部融資和內(nèi)部控制協(xié)同促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

    本文研究的貢獻主要有以下幾點:第一,選取經(jīng)濟發(fā)展程度高的東部地區(qū)制造企業(yè)面板數(shù)據(jù)進行實證,使研究數(shù)據(jù)較少地受到地區(qū)發(fā)展水平和經(jīng)濟政策差異的影響;第二,數(shù)據(jù)時間設(shè)定為2015~2018年,因為2015年以后有更多制造企業(yè)投入研發(fā),能最大限度克服長時間區(qū)間樣本中的數(shù)據(jù)缺漏問題;第三,研究并非將外部融資方式單列,而是充分考慮融資方式的組合效用,進行全面分析;第四,研究發(fā)現(xiàn),不同的融資結(jié)構(gòu)對企業(yè)研發(fā)投入存在顯著差異,而政府補助不受異質(zhì)融資的影響,對研發(fā)投入的增加起到助推作用。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    短期借款的還本付息期限在1年以內(nèi),主要用于企業(yè)生產(chǎn)資金周轉(zhuǎn)等臨時需要,其優(yōu)點在于籌資的速度快、資金使用靈活、節(jié)約籌資成本和利息,但缺點是借款額度受到限制、逾期違約成本較高。雖然短期借款與長期借款相比,不易促使企業(yè)投資過度(唐炳南等,2018),但企業(yè)的“短貸長投”現(xiàn)象,不僅給金融機構(gòu)的貸款風(fēng)險管理提出了高要求(孫鳳娥等,2017),而且加重了審計負(fù)擔(dān),使得審計傾向于出具保留意見(沈維成,2019),更使股市波動加劇,增加股市崩盤風(fēng)險,不利于企業(yè)負(fù)面信息隱藏(Hutton et al.,2009;李棟棟,2016)。地區(qū)社會資本越豐富,民營企業(yè)的短期負(fù)債比重越高(徐業(yè)坤和李維安,2016),一旦企業(yè)短期借款管理不足,引起經(jīng)營動蕩,則不利于企業(yè)持續(xù)的研發(fā)投入,更易引發(fā)債務(wù)風(fēng)險。因此,當(dāng)企業(yè)經(jīng)營處于高風(fēng)險時,會傾向于減少短期融資,選擇其他穩(wěn)健的融資方式,降低信用風(fēng)險(王竹泉等,2017),為研發(fā)投入提供穩(wěn)定的資金保障。據(jù)此提出假設(shè)1。

    假設(shè)1:短期借款不利于企業(yè)加大研發(fā)投入力度。

    長期借款雖然對企業(yè)資金使用有一定的限制,增加了財務(wù)風(fēng)險管控要求,但與權(quán)益融資相比,限制較為寬松。長期借款與全要素生產(chǎn)率顯示負(fù)相關(guān),其中的原因在于借款未用于研發(fā)創(chuàng)新(林小玲和張凱,2019)。但總體而言,不論企業(yè)處于初創(chuàng)期、成長期、成熟期還是衰退期,長期借款對企業(yè)績效的負(fù)面效應(yīng)都要弱于短期借款(Modigliani & Miller,1958;唐洋等,2014),且借款規(guī)模的擴大、商業(yè)信用的增加,有利于債權(quán)人保護,促進研發(fā)投入(姜軍等,2017)。目前,長期借款促進研發(fā)投入的障礙主要仍在于融資成本(孫會霞等,2013)。因此,企業(yè)應(yīng)當(dāng)與銀行保持合作信賴的關(guān)系,主動披露正面而真實的內(nèi)控審計報告,增強銀行對信貸風(fēng)險測算的準(zhǔn)確性,從而獲得更多的長期借款(施繼坤和張廣寶,2014;祝繼高等,2015),切實降低不必要的融資代理成本(王旭,2014),并重視長期債務(wù)風(fēng)險的管控,合理調(diào)節(jié)長期借款用于研發(fā)投入的比例,實現(xiàn)銀行、企業(yè)與創(chuàng)新的互贏。由此引出假設(shè)2。

    假設(shè)2:長期借款能夠促進企業(yè)研發(fā)投入。

    不論是短期借款還是長期借款,都對企業(yè)的有形資產(chǎn)有規(guī)模和質(zhì)量的要求,而當(dāng)融資約束降低時,企業(yè)會更傾向于增加權(quán)益投資來擴大研發(fā)投入規(guī)模(王昱和成力為,2013),這是因為股權(quán)融資能對研發(fā)投入環(huán)節(jié)和產(chǎn)出環(huán)節(jié)產(chǎn)生雙重激勵效應(yīng)(劉端等,2019)。但是,有學(xué)者指出,股權(quán)融資并不一定能夠顯著增加研發(fā)投入,如向大股東或關(guān)聯(lián)方定向增股會產(chǎn)生抑制作用(葉志強等,2018),且融資的長期性和信息不對稱缺陷容易致使企業(yè)非法攫取股東利益,造成信任危機(張一林等,2016)。即使這些不利因素消失,股權(quán)融資固有的分散企業(yè)控制權(quán)、資本成本和信息披露高等弊端,也會影響到企業(yè)研發(fā)投入的決策和管理。故推出假設(shè)3。

    假設(shè)3:權(quán)益融資對企業(yè)研發(fā)投入激勵效果不顯著。

    已有研究表明,雖然政府補助的激勵效果存在區(qū)間性和臨界性、受到企業(yè)的異質(zhì)因素影響,但目前補助政策仍能顯著刺激制造企業(yè)加大研發(fā)投入力度(任海云和聶景春,2018;任鴿和孫慧,2019),從而提高全要素生產(chǎn)率(王薇和艾華,2018),進而提升企業(yè)盈利能力和企業(yè)價值,尤其是中小民營企業(yè)受益更明顯(郝鳳霞和鄭婷婷,2019)。其中,對績優(yōu)高新技術(shù)企業(yè)增加補助有利于進一步發(fā)揮激勵作用,但對基礎(chǔ)薄弱的困難企業(yè),補助的實際效果仍然未達到預(yù)期(劉春濟和高靜,2019);需要注意的是,若企業(yè)發(fā)生尋租行為,容易削弱研發(fā)投入效果(趙樹寬等,2017)。優(yōu)化政府補助決策,應(yīng)當(dāng)充分結(jié)合市場和企業(yè)的實情,充分發(fā)揮企業(yè)獲得補助促進社會資源集聚的優(yōu)勢,推動補助資金優(yōu)化科技創(chuàng)新資源配置(郭玥,2018)。因此提出假設(shè)4。

    假設(shè)4:政府補助能有力地助推企業(yè)研發(fā)投入。

    以上四條假設(shè)嘗試證明:異質(zhì)融資對研發(fā)投入激勵效果存在顯著差異。

    三、實證模型的構(gòu)建

    (一)數(shù)據(jù)來源

    中國東部地區(qū)(包括河北、天津、山東、江蘇、浙江、福建、廣東、海南)經(jīng)濟開放早,地方引資政策較為完善,多數(shù)制造企業(yè)經(jīng)過發(fā)展,形成了良好的資本和人力基礎(chǔ)。因此,本次研究前期從Wind數(shù)據(jù)庫搜集了中國東部地區(qū)的上市制造企業(yè)融資、補助和財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)。由于2015年起有研發(fā)投入的制造企業(yè)樣本數(shù)量逐年增加,故選取了2015~2018年上市制造企業(yè)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的處理過程如下:

    第一步,檢查數(shù)據(jù)的完整性。首先將無研發(fā)投入、資產(chǎn)負(fù)債率、收入成本率等數(shù)據(jù)缺失的樣本予以剔除。

    第二步,剔除經(jīng)營現(xiàn)金流占總資產(chǎn)比例為負(fù)數(shù)的企業(yè)。若經(jīng)營現(xiàn)金流為負(fù),就說明企業(yè)在應(yīng)收款和存貨等資產(chǎn)周轉(zhuǎn)等方面出現(xiàn)了問題,會影響到短期償債能力和自主的融資能力,可能使企業(yè)更多地涉足非正常融資渠道(如關(guān)聯(lián)方拆借),而本次研究重點關(guān)注的是正常融資,因此將此部分非正常融資企業(yè)排除。

    第三步,剔除資產(chǎn)負(fù)債率超過80%的樣本。因為當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率達到或超過80%以上,就會被金融機構(gòu)認(rèn)定為淘汰客戶。

    經(jīng)過篩選,最終得到了3098個有效的樣本觀測值用于分析。

    (二)變量的設(shè)定

    因變量:研發(fā)投入力度(R&D),是衡量研發(fā)投入環(huán)節(jié)資金強度的重要指標(biāo)。

    自變量:正常情況下,企業(yè)的外部融資方式分為債務(wù)融資和權(quán)益融資,其中債務(wù)融資又可按償債期限是否超過1年的標(biāo)準(zhǔn),劃分為短期借款(SL)和長期借款(LL);權(quán)益融資(EC)的計算公式為:(股本+資本公積金)/總資產(chǎn);用各類融資的金額除以總資產(chǎn),即可得到各類融資力度。

    控制變量:政府補助(GS)會影響到企業(yè)的研發(fā)投入,且影響企業(yè)的總資產(chǎn),因此設(shè)政府補助力度的衡量方法為:政府補助金額/總資產(chǎn);企業(yè)總資產(chǎn)的大小是衡量企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模的重要指標(biāo),因此企業(yè)規(guī)模(Size)取總資產(chǎn)的自然對數(shù);經(jīng)營現(xiàn)金流(OC)是維持企業(yè)正常生產(chǎn)經(jīng)營之必需,公式為:經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量/總資產(chǎn);償債能力中,資產(chǎn)負(fù)債率(DAR)是最為重要的依據(jù),投資者可根據(jù)它來做出投資決策,同時企業(yè)自身也會調(diào)整融資籌劃;引入流動比率(CR),可以體現(xiàn)企業(yè)的短期和即時償債能力;收入成本率(ICR)可以有效反映營收和耗費的關(guān)系,能夠體現(xiàn)收益的質(zhì)量;財務(wù)費用(FR)比率能反映籌資支付的手續(xù)費和利息等成本。

    變量的具體內(nèi)容和計算方法如表1所示:

    表1變量的含義和計算

    (三)模型的構(gòu)建

    研究采用多元線性回歸模型,并根據(jù)不同的融資組合,構(gòu)建了三個函數(shù)表達式:式(1)為短期借款函數(shù);式(2)為短期借款和長期借款組合函數(shù);式(3)為短期借款、長期借款和權(quán)益融資組合函數(shù)。

    R&D=α+β1SL+β2GS+β3Size+β4OC+β5DAR+β6CR+β7ICR+β8FR+ε

    (1)

    R&D=μ+λ1SL+λ2LL+λ3GS+λ4Size+λ5OC+λ6DAR+λ7CR+λ8ICR+λ9FR+γ

    (2)

    R&D=χ+φ1SL+φ2LL+φ3EC+φ4GS+φ5Size+φ6OC+φ7DAR+φ8CR+φ9ICR+φ10FR+η

    (3)

    其中,α、μ、χ為常數(shù)項,β1-8、λ1-9、φ1-10為激勵系數(shù),ε、γ、η為殘差項。

    四、實證結(jié)果與分析

    (一)變量的描述性統(tǒng)計

    如表2所示,樣本制造業(yè)企業(yè)的研發(fā)投入力度差異明顯,最小僅為0.02%,最大達到了37.09%;企業(yè)的融資渠道和結(jié)構(gòu)存在差異:有些企業(yè)基本沒有負(fù)債融資,但所有企業(yè)都有權(quán)益融資,它的標(biāo)準(zhǔn)差為15.55,在三種融資方式中差異最為明顯;短期借款力度最大,為49.16%,長期借款力度為49.10%;政府補助力度雖然最大值為6.48%,但平均僅為0.57%,表明某些企業(yè)未享受補助或只收到了很少的補助,與資產(chǎn)規(guī)模相比可忽略不計;資產(chǎn)負(fù)債率的極差為75.62%,表明樣本企業(yè)償債能力和風(fēng)險差異大;收入成本率的極差更是達到了150.68%,說明企業(yè)營業(yè)收入質(zhì)量各異。

    表2變量的描述性統(tǒng)計分析

    (二)變量的相關(guān)性分析

    如表3所示,在與研發(fā)投入相關(guān)的融資渠道中,政府補助的相關(guān)性最高,為0.23,正相關(guān)性最顯著;權(quán)益融資的相關(guān)系數(shù)為0.14,正相關(guān)性較為顯著;長期借款的系數(shù)為0.15;相反,短期借款與研發(fā)投入的相關(guān)性為-0.17,說明短期借款的增加會不利于研發(fā)投入;此外,經(jīng)營現(xiàn)金流比率、資產(chǎn)負(fù)債率、收入成本率系數(shù)分別為-0.14、-0.04、-0.06,也與研發(fā)投入呈負(fù)相關(guān)。

    表3變量的相關(guān)性分析

    (三)回歸結(jié)果與分析

    Hausman檢驗可用于判斷模型效應(yīng)類型。當(dāng)P值<0.1時為固定效應(yīng),反之則為隨機效應(yīng)。經(jīng)Hausman檢驗,樣本P值為0.005,因此確定為固定效應(yīng)模型。

    表4所列示的是運用Stata15.1軟件運算的逐步回歸(Stepwise)和基本回歸(OLS)的結(jié)果。從數(shù)據(jù)第(1)列可以發(fā)現(xiàn),總體來看,樣本企業(yè)的短期借款融資與研發(fā)投入呈現(xiàn)出顯著的負(fù)面作用,短期借款每增加1個單位,研發(fā)投入將減少0.0381個單位,不利于企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新;長期借款融資與研發(fā)投入系數(shù)為正,為0.0228,呈現(xiàn)出較為顯著的激勵作用;權(quán)益融資雖然能在一定程度上促進研發(fā)投入,但效果較長期借款而言不明顯。此外,企業(yè)規(guī)模的增長也使研發(fā)投入力度受到了阻礙,主要是因為企業(yè)規(guī)模是用總資產(chǎn)的自然對數(shù)計算的,總資產(chǎn)里包含了債務(wù)和權(quán)益部分。同時還發(fā)現(xiàn),經(jīng)營現(xiàn)金流比率的提升,并不意味著企業(yè)會將經(jīng)營資金投入到研發(fā)。

    表4不同融資組合對研發(fā)投入的激勵效應(yīng)回歸報告

    續(xù)表

    注:*、**、***分別代表在10%、5%、1%的水平上顯著。

    1.債務(wù)融資組合異質(zhì)性對企業(yè)研發(fā)投入的影響。

    數(shù)據(jù)第(2)列和第(3)列分別反映了企業(yè)只有短期借款、既有短期借款又有長期借款兩種不同債務(wù)融資組合下的激勵結(jié)果。分析發(fā)現(xiàn),短期借款、企業(yè)規(guī)模仍對研發(fā)投入有顯著的抑制作用,假設(shè)1得以論證;觀察第(3)列發(fā)現(xiàn),長期借款系數(shù)仍保持正數(shù),假設(shè)2得到了充分證明。但長期借款的正向激勵無法與短期借款的負(fù)向系數(shù)對沖,若企業(yè)既有短期借款又有長期借款,則資產(chǎn)負(fù)債率的系數(shù)為-0.0215,也不利于促進投入。

    2.權(quán)益融資比例差異對企業(yè)研發(fā)投入的影響。

    之前的激勵效應(yīng)分析尚未考慮權(quán)益融資因素,故此處分析將結(jié)合短期借款、長期借款和權(quán)益融資。觀察數(shù)據(jù)第(4)列、第(5)列、第(6)列可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)權(quán)益融資占總資產(chǎn)比例低于20%時,激勵效果較為顯著,為0.0639;當(dāng)權(quán)益融資比例為20%~50%時,符號變?yōu)樨?fù)且效果不顯著;比例超過50%時,系數(shù)再次轉(zhuǎn)正??傮w而言,權(quán)益融資對研發(fā)投入的激勵效果受到該融資所占資產(chǎn)比重的影響,顯著性水平因該融資比重大小而存在差異,驗證了假設(shè)3。

    3.政府補助對研發(fā)投入的影響。

    從數(shù)據(jù)第(1)列至第(6)列看出,不論企業(yè)采用了何種融資組合方式,政府補助的激勵系數(shù)均為正,最小為0.484,最大為2.61,假設(shè)4被證實。具體分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)企業(yè)采用短期借款和長期借款相結(jié)合的融資方式時,政府補助的激勵系數(shù)達到了0.984;隨著企業(yè)權(quán)益融資比例增加到50%,政府補助的激勵系數(shù)由0.703降至0.569,呈現(xiàn)出了遞減的趨勢。但當(dāng)權(quán)益融資比例超過50%時,激勵系數(shù)大幅上升,查閱資料后發(fā)現(xiàn),權(quán)益融資比例超過50%的企業(yè),多為生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模較大的成熟制造企業(yè)。

    (四)穩(wěn)健性檢驗

    為檢驗逐步回歸結(jié)果的可靠性,本文采用了面板Tobit回歸模型進行穩(wěn)健檢驗。表5的檢驗結(jié)果表明,各變量激勵系數(shù)和顯著性水平基本上與表4中基本回歸和逐步回歸的結(jié)果近似。模型實證通過了穩(wěn)健性檢驗。

    表5不同融資組合對研發(fā)投入的激勵效應(yīng)回歸的穩(wěn)健性檢驗

    續(xù)表

    注:*、**、***分別代表在10%、5%、1%的水平上顯著。

    五、結(jié)論與建議

    從上述實證回歸分析結(jié)果可以看出,無論使用了基本回歸、逐步回歸,還是Tobit回歸,都證明:短期借款不利于研發(fā)投入增加、長期借款助推研發(fā)投入、權(quán)益融資對研發(fā)投入激勵不明顯、政府補助顯著促進研發(fā)投入。原因在于短期融資的借款資金單次使用期限較短,負(fù)債需在短期內(nèi)按期清償,若企業(yè)經(jīng)營調(diào)整,未能對短期借款分配做出合理的決策,融資效益將大打折扣;長期借款的資金可使用期限較長且較為穩(wěn)定,若企業(yè)綜合內(nèi)部資金結(jié)構(gòu)和貨幣時間價值等因素,在等額本金和等額本息還款方式之間做出合理的決策,有助于降低長期融資的利息負(fù)擔(dān),減少融資成本,為研發(fā)投入爭取更多的可支配資金;權(quán)益融資容易使企業(yè)決策受到股東的干預(yù),許多大股東的首要和最終目的是希望被投資方實現(xiàn)快速盈利,以賺取股息紅利,但在研發(fā)投入抉擇中,往往會以“貿(mào)工技”為導(dǎo)向并長期持續(xù),短期來看有利于制造業(yè)企業(yè)效益的提升,但長遠(yuǎn)來看不利于企業(yè)自身戰(zhàn)略的實現(xiàn),再加上權(quán)益融資潛在的代理費等成本,減少了企業(yè)實際可支配資金,不利于企業(yè)加大研發(fā)投入。

    針對融資存在的不足之處,本研究提出以下政策建議。

    (一)合理調(diào)節(jié)企業(yè)債務(wù)融資結(jié)構(gòu)

    短期借款抑制投入,并不意味著要一味減少短期融資所占比重。同理,長期借款雖然助推資金投入,但不能過度舉債。企業(yè)要合理分配異質(zhì)性融資取得的資金,切實發(fā)揮短期借款保證正常生產(chǎn)經(jīng)營的首要作用,促進資金流動,提高資金周轉(zhuǎn),為后續(xù)研發(fā)投入良好的內(nèi)部經(jīng)營環(huán)境;注重長期借款使用的定位和戰(zhàn)略,尤其是要優(yōu)化長期借款資金配置,在籌集資金用于研發(fā)的過程中,要重視對研發(fā)投入和產(chǎn)出績效的管理。具體而言,企業(yè)充分結(jié)合市場技術(shù)環(huán)境和需求變化,合理研判現(xiàn)階段研發(fā)周期、資本和人力投入情況以及取得的階段性成果,審慎預(yù)測后續(xù)研發(fā)績效,加強對績優(yōu)的研發(fā)項目激勵和對已落后的項目清退,從而提高研發(fā)質(zhì)量和效率,降低研發(fā)失敗的資金風(fēng)險和信用風(fēng)險,確保借款資金和研發(fā)活動的高質(zhì)量運行。

    (二)政府補助加強針對性和導(dǎo)向性

    政府補助,雖然競爭性分配機制已推廣,但需注意,成熟企業(yè)會憑借自身優(yōu)勢獲取更多的補助,對萌芽和初創(chuàng)民營企業(yè)不利。因此,對于融資渠道受限的中小微民營企業(yè),要加強鼓勵、支持和引導(dǎo),促進經(jīng)營由“困難”向“績優(yōu)”轉(zhuǎn)變;對于融資渠道豐富、資本密集的成熟企業(yè),要注重對其融資行為的監(jiān)管,避免出現(xiàn)資金被大企業(yè)寡頭壟斷及共同壟斷、排擠中小微企業(yè)的歧視性行為;政府研發(fā)投入補助,應(yīng)當(dāng)對用途加以明確和細(xì)化,引導(dǎo)企業(yè)合理使用,并加強對補助金的中期和后期績效考核,完善激勵清單和負(fù)面清單機制,對違規(guī)操縱融資、資金違規(guī)使用,以及研發(fā)行為造成環(huán)境污染等不良企業(yè),堅決進行清退,追回已下達的補助金,并給予必要的行政處罰,從而實現(xiàn)嚴(yán)格的動態(tài)篩選,做到預(yù)算分配有選擇、有導(dǎo)向、有效率。

    (三)合力優(yōu)化股權(quán)融資金融市場環(huán)境

    應(yīng)當(dāng)切實發(fā)揮股權(quán)融資穩(wěn)定企業(yè)資本、維護企業(yè)信譽、降低財務(wù)風(fēng)險的作用,針對潛在的控制權(quán)分散、難以決策研發(fā)投入問題,首先應(yīng)當(dāng)在提高生產(chǎn)經(jīng)營能力的基礎(chǔ)上,加強信息披露水平,降低審計出具保留意見的概率,將以前年度的負(fù)面因素轉(zhuǎn)變?yōu)橛欣谕顿Y的積極因素;其次是明確增發(fā)股票的研發(fā)投入產(chǎn)出用途,不但能夠明確融資用途,減少投資者和被投資者之間的信息不對稱性,消除誤解,還能促使投資者做出正確的投資選擇,進一步挖掘潛在的支持企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的投資者并爭取有力支持,推動融資資金更多地用于研發(fā)創(chuàng)新。另外,企業(yè)應(yīng)當(dāng)建立并優(yōu)化研發(fā)投入成果的分紅方案,讓每一位投資者共享成果轉(zhuǎn)化帶來的經(jīng)濟收益。同時,政府要加強對金融市場規(guī)制的建設(shè),改善融資交易環(huán)境,減少被投資者融資委托代理、制度性交易等額外成本,提高融資質(zhì)量。

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