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    外源融資對企業(yè)創(chuàng)新的影響

    2020-06-08 15:38:13高慶祝張世梅
    湖北農業(yè)科學 2020年4期
    關鍵詞:股權融資調節(jié)效應創(chuàng)新績效

    高慶?!埵烂?/p>

    摘要:技術創(chuàng)新離不開金融體系的支持,但何種金融結構更有利于技術創(chuàng)新是一個亟需研究的問題。利用2005—2015年中關村高新技術企業(yè)面板數據,檢驗了研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效的關系;進而分析了信貸融資和股權融資對上述二者關系的影響。結果顯示,研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效呈顯著正相關關系;信貸融資正向調節(jié)研發(fā)投資與創(chuàng)新績效間關系,而股權融資對研發(fā)投資與創(chuàng)新績效間關系起負向調節(jié)作用。對高新技術企業(yè)創(chuàng)新融資的內在邏輯進行了深入探討,有助于深入理解不同外源融資渠道對研發(fā)投資與創(chuàng)新績效關系的影響,也為決策者選擇合理融資渠道、優(yōu)化金融資源配置提供了經驗證據和決策參考。

    關鍵詞:信貸融資;股權融資;研發(fā)投資;創(chuàng)新績效;調節(jié)效應

    中圖分類號:F062.4? ? ? ? ?文獻標識碼:A

    文章編號:0439-8114(2020)04-0177-07

    Abstract: Technological innovation is inseparable from the support of the financial system, but what kind of financial structure is more conducive to technological innovation is an urgent problem. Using the panel data of Zhongguancun High-tech Enterprises from 2005 to 2015, the relationship between R&D investment and corporate innovation performance was tested. And? the impact of credit financing and equity financing on the relationship was also analyzed. The results showed that R&D investment had a significant positive correlation with corporate innovation performance; credit financing positively regulates the relationship between R&D investment and innovation performance; and equity financing plays a negative role in regulating R&D investment and innovation performance. The deeply discussion on the inter-logic of high-tech enterprise innovation financing was helpful to understand the impact of different external financing channels on the relationship between R&D investment and innovation performance. It also provided empirical evidence and decision reference for decision makers to take reasonable financing channels and optimize financial resource allocation.

    Key words: credit financing; equity financing; R&D investment; innovation performance; moderating effect

    創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力,是建設現代化經濟體系的戰(zhàn)略支撐。作為國家創(chuàng)新體系核心主體的企業(yè),其創(chuàng)新能力的提升直接關系國家創(chuàng)新能力的提升和創(chuàng)新型國家建設[1]。技術創(chuàng)新離不開金融的支持,然而,什么樣的金融結構能夠更好地服務和促進科技創(chuàng)新,現有研究尚未得出明確的結論。金融結構由不同金融制度安排構成,這些金融制度安排在資金配置、價值發(fā)現、風險分散、風險控制等方面各有不同[2],對于何種金融制度安排更有利于技術創(chuàng)新,現有研究亦尚未達成一致結論[3]。

    目前,中國已經形成了由銀行主導金融資源分配的金融結構,由于銀企間的信息不對稱,外加高新技術企業(yè)可抵押資產不足、不確定較高,銀行出于理性考慮會對該類企業(yè)實行信貸配給,進而可能會對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動造成影響[4]。而資本市場尤其是股權市場由于其在風險配置能力、利益激勵機制等方面的優(yōu)勢,有益于企業(yè)從事具有一定風險和周期的技術開發(fā)和產品研制,進而可能促進技術創(chuàng)新[5]。中國現行的金融體系是否與倡導自主研發(fā)創(chuàng)新、推動產業(yè)結構調整和經濟轉型的需求相匹配,特別是股權市場的發(fā)展是否能有效促進高新技術企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新,與信貸市場對研發(fā)創(chuàng)新的影響有何區(qū)別,推動企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的內在機制是什么,研發(fā)投入是否提升企業(yè)創(chuàng)新績效等,對于這些重要問題,已有文獻尚未作出明確回答。

    本研究以2005—2015年中關村高新技術企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投資的經驗證據為樣本,從微觀視角探討研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關聯,并在此基礎上考察來自不同渠道的外源融資對研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效關系的影響,旨在為決策者選擇合理融資渠道、優(yōu)化金融資源配置提供經驗證據和決策參考。

    1? 理論回顧與研究假設提出

    1.1? 文獻回顧與理論分析

    研發(fā)投資是企業(yè)創(chuàng)新活動的物質基礎和資源保證,但理論研究和實踐表明,并非所有企業(yè)都能從研發(fā)投資中獲益。研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效關系的異質性是學術界關心的重要問題,研發(fā)投資對企業(yè)創(chuàng)新績效可能存在顯著的正向影響,也可能存在顯著的倒U型影響,甚至無顯著影響[6,7]?,F有研究圍繞企業(yè)規(guī)模[8]、吸收能力[9]、技術水平[10]、治理結構[11]、國際經驗[12]、知識產權保護[13]等多個方面對創(chuàng)新收益的異質性問題開展了大量的研究,但尚未取得一致性的結論。如從技術水平來看,Monte[14]對1989—1997年的500家意大利企業(yè)的研究發(fā)現,研發(fā)集中度對企業(yè)增長率具有顯著的正向影響,而這一影響對高科技產業(yè)并不存在。Alegre等[15]對2002—2004年132家法國企業(yè)的研究表明,研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響在高科技產業(yè)更加明顯。

    企業(yè)創(chuàng)新往往需要大量且持續(xù)穩(wěn)定的資金投入,且始終伴隨著較高的失敗風險,若研發(fā)中斷則可能導致研發(fā)人員流失,給創(chuàng)新活動帶來很高的調整成本。另外,創(chuàng)新活動具有不確定性,但為防止信息泄露,研發(fā)信息一般作為商業(yè)秘密不愿對外公布,那么產生的信息不對稱和潛在的道德風險問題通常使創(chuàng)新活動面臨較高的融資成本[16]。優(yōu)序融資理論指出,企業(yè)融資時采取的最優(yōu)融資順序應為內源融資、債務融資和股權融資[17]。內源融資具有成本較低特點,易成為企業(yè)創(chuàng)新融資的首要選擇。但是,若創(chuàng)新企業(yè)只依賴內源融資,則可能面臨內部融資所能募集的資金難以滿足創(chuàng)新項目資金需求的困境,而商業(yè)周期導致的利潤波動也使得依靠內部資金來為創(chuàng)新項目提供融資變得不穩(wěn)定,所以外部融資獲取對于緩解企業(yè)研發(fā)投入的資金風險相當重要[18]。

    已有的大量研究對外部融資與研發(fā)創(chuàng)新的關系進行了探討。其中,Hsu等[19]基于32個發(fā)達國家和新興市場的數據,發(fā)現股權市場發(fā)展能夠促進企業(yè)技術創(chuàng)新,而信貸市場卻呈現出抑制技術創(chuàng)新的特征。Brown等[20]利用32個國家5 300家企業(yè)數據進行分析,發(fā)現股票市場發(fā)展將顯著增加企業(yè)研發(fā)投資,其影響對中小企業(yè)的促進作用尤為明顯,而信貸市場則相反。張一林等[2]考察了股權融資和信貸融資對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響,結果表明股權融資是更適合為企業(yè)技術創(chuàng)新提供金融支持的融資方式,而銀行融資對技術創(chuàng)新的支持則相對缺乏效率。這些文獻多是側重于外源融資中信貸融資和股權融資對研發(fā)投資及創(chuàng)新績效的直接影響,而對信貸融資和股權融資如何影響研發(fā)投資與創(chuàng)新績效間的關系以及哪種融資對企業(yè)的創(chuàng)新更為重要鮮有研究。基于此,本研究選取2005—2015年中關村高新技術企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投資數據進行實證研究,系統(tǒng)全面探討了信貸融資和股權融資影響研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效關系的相關機理,并提出了針對性的政策建議。

    1.2? 研究假設提出

    1.2.1? 研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新? 績效投資可以通過知識、技術、資本的累積效應和規(guī)模經濟效應影響企業(yè)創(chuàng)新[21]。研發(fā)投資的增加有利于企業(yè)創(chuàng)造新知識、總結新經驗、開發(fā)新產品,提高生產過程中的技術水平及生產效率,促進原有資本品的升級或新資本品的產生,形成企業(yè)的核心競爭力。進一步地,研發(fā)投資的增加相應提高了研發(fā)人員交流培訓機會,隨著知識、技術和資本的持續(xù)累積,企業(yè)對新知識和新產品的吸收轉化能力不斷加強,這將有助于企業(yè)消化和利用外部先進資源,進行自身技術再創(chuàng)新,進而提升創(chuàng)新績效[21]。另外,研發(fā)投資增加有利于企業(yè)雇傭更多研發(fā)人才,購買更多先進設備,提升生產設計工藝,減少原材料不合理消耗,降低生產成本并形成規(guī)模經濟效應,帶來企業(yè)創(chuàng)新效率的提升。

    關于研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效的相關性,國內外學者進行了豐富的研究,得出了較為一致的結論:研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效有顯著的相關性。如Los等[22]和Romer[23]都發(fā)現,作為創(chuàng)新活動的研發(fā)投資能有效提高企業(yè)生產力及創(chuàng)新績效。Lee等[24]、白俊紅等[25]的研究也證實了研發(fā)投資對企業(yè)創(chuàng)新績效呈現顯著的正向影響?;谏鲜龇治觯狙芯刻岢鋈缦录僭O:

    H1:研發(fā)投資對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著的正向影響。

    1.2.2? 信貸融資的調節(jié)作用? 信貸融資指企業(yè)向銀行、非銀行金融機構貸款或者發(fā)行債券進行融資的方式。債務異質理論將銀行認定為關系型債權人,肯定了銀行為創(chuàng)新活動提供融資支持的可能性[26]。首先,銀行與企業(yè)間的債權債務、資金托管、財務咨詢等多重經濟往來提高了二者的互動廣度,有效保證了銀行盈利模式的多樣性,銀行希望與企業(yè)建立更加持久穩(wěn)固的合作聯盟,以獲取穩(wěn)健的資金收益,也更有意愿向企業(yè)提供信貸資金,滿足企業(yè)創(chuàng)新活動需求。其次,研發(fā)創(chuàng)新具有周期長、風險大和不確定程度高的特點,導致創(chuàng)新活動存在嚴重的信息不對稱問題,而多元化的經濟關系有利于緩解銀行與企業(yè)間因信息不對稱導致的道德風險和逆向選擇問題,減少了企業(yè)外部融資資本,化解了企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新融資困境,推動了創(chuàng)新活動的順利開展[27]。再者,銀行信貸以盈利為目的,在篩選投資對象時,更傾向于投資那些更可能成功開發(fā)并商品化、產業(yè)化創(chuàng)新產品的企業(yè),并通過實施監(jiān)督投資項目,掌握項目進展和需求,從而提高研發(fā)創(chuàng)新的效率。基于上述分析,本研究提出如下假設:

    H2:信貸融資正向調節(jié)研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效間的關系。

    1.2.3? 股權融資的調節(jié)作用? 股權融資指企業(yè)讓渡部分所有權,通過增資引進新股東的融資方式。股權是有限責任[4],股權投資者按照持股比例分享企業(yè)創(chuàng)新帶來的高額回報,投資者有激勵入股并幫助企業(yè)分擔創(chuàng)新的不確定性,企業(yè)通過股權融資往往更易獲得相對穩(wěn)定的資金,進而緩和融資瓶頸,滿足研發(fā)創(chuàng)新資金需求[2],并通過研發(fā)資源的有效配置推動研發(fā)項目順利開展,進而提升創(chuàng)新績效。同時,股權融資不需要提供擔保品和抵押物,沒有固定利息負擔和到期日[28],不會增加企業(yè)的財務困境,適合有形資產數量較少的高新技術企業(yè)。此外,股權融資的長期性有利于高新技術企業(yè)從事具有一定風險和周期的技術開發(fā)和產品研制[29],實現研發(fā)創(chuàng)新向市場價值的轉化[2]。高新技術企業(yè)成長前景較好,但若高度依賴間接融資,則需承擔較高的經營風險,在此情況下,企業(yè)經營者在具有較大風險的研發(fā)項目上常會猶豫不決,易錯失創(chuàng)新項目發(fā)展良機[30]。股權融資能夠將投資風險分散給更多的投資者,調動經營者研發(fā)投資積極性,在市場競爭中取得領先優(yōu)勢?;谏鲜龇治?,本研究提出如下假設:

    H3:股權融資正向調節(jié)研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效間的關系。

    綜上所述,本研究的理論模型如圖1所示。

    2? 研究設計

    2.1? 數據來源與處理

    本研究使用的數據為2005—2015年中關村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)企業(yè)普查數據,調查對象為示范區(qū)內注冊認定的國民經濟各行業(yè)法人單位及其所屬的產業(yè)活動單位。該數據涵蓋了企業(yè)基本情況、生產經營及財務狀況、主要產品產量情況、科技活動情況和人力資源情況等多方面指標,數據來源為北京市統(tǒng)計局。與以往相關研究相比,本研究所采用的數據具有明顯優(yōu)勢:數據官方調查,高權威性保證數據質量;全樣本數據可有效避免抽樣數據的樣本誤差和信息損失問題,利于提高分析精度;指標覆蓋全面,多維度的詳實企業(yè)信息為實證分析提供了有力支撐[31]。剔除數據不全及異常值數據的企業(yè)后,最終獲得182 169個樣本觀測值。

    2.2? 變量選取與測度

    2.2.1? 因變量的測量? 本研究的因變量為企業(yè)創(chuàng)新績效。衡量企業(yè)創(chuàng)新活動產出水平的指標主要有研發(fā)投入、專利數量以及新產品銷售收入[32-34]。其中,研發(fā)投入在文獻中使用較為混亂,常被用來代理測量眾多內涵不同的構念,如吸收能力[35]、技術能力[36]等。專利數量是被學者使用最多的反映創(chuàng)新成果產出績效的變量,但仍存在一些缺陷。如,申請專利要求較高,難以有效反映改良性創(chuàng)新從而低估企業(yè)創(chuàng)新績效;部分企業(yè)出于戰(zhàn)略發(fā)展或商業(yè)機密考慮,不愿對創(chuàng)新產出申請專利[37]。因此,選取新產品產值加1的對數來代理測量企業(yè)創(chuàng)新績效,該指標能夠反映企業(yè)對新知識、新技術的開發(fā)應用,也能夠反映創(chuàng)新成果產業(yè)化之后的績效。

    2.2.2? 自變量的測量? 本研究的自變量為研發(fā)投資。根據所獲企業(yè)數據,研發(fā)投資主要分為兩大類:企業(yè)內部用于科技活動經費支出和委托外單位開展科技活動經費支出。企業(yè)內部用于科技活動經費是研發(fā)支出的直接體現;而委托外單位開展科技活動有利于實現資源互補,并發(fā)揮“學習曲線”效果,也是反映企業(yè)利用研發(fā)經費進行創(chuàng)新活動的重要信息指標[38]。因此,用二者之和加1的對數測量企業(yè)研發(fā)投資。

    2.2.3? 調節(jié)變量的測量? 本研究的調節(jié)變量為信貸融資和股權融資。信貸融資以數據中銀行貸款加1的對數來測量。股權融資反映企業(yè)讓渡部分所有權融資資金,與現有文獻采用先進流量表中“吸收權益性投資收到的現金”賦值的做法不同,本研究采用虛擬變量,以本年是否新增股權融資額衡量股權融資。

    2.2.4? 控制變量的測量? 本研究控制影響企業(yè)創(chuàng)新績效相關變量,包括政府補貼、稅收減免、出口、資產負債率、資本密集度、企業(yè)年齡、高新認定、控股情況、單位規(guī)模、行業(yè)和年份等。其中政府補貼用數據中補貼收入加1的對數衡量;稅收減免用減免稅總額加1的對數衡量;出口用出口總額加1的對數衡量;資產負債率用負債總額與總資產的比值衡量;資本密集度用固定資產與總資產的比值衡量;企業(yè)年齡用數據調查年份減開業(yè)年份加1衡量;高新認定以是否為國家高新技術產業(yè)開發(fā)區(qū)內企業(yè)或區(qū)外認定的高新技術企業(yè)來衡量,是為1,否為0;控股情況為分類變量,其中國有控股為1,集體控股為2,私人控股為3,港澳臺控股為4,外商控股為5,其他為6;單位規(guī)模為分類變量,其中大型為1,中型為2,小型為3,微型為4。除此之外,還對年份和行業(yè)進行控制。變量定義見表1。

    2.3? 實證模型

    為驗證假設H1,即研發(fā)投資對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響,構建如下實證模型,即

    式(1)中,因變量Iperfi,t指企業(yè)創(chuàng)新績效,自變量Trdi,t指企業(yè)研發(fā)投資,因研發(fā)投資與創(chuàng)新產出之間存在滯后期,故借鑒彭俞超[39]的做法,采用滯后一期的研發(fā)投資。下標i和t表示第i個企業(yè)和第t年,?琢0為常數項,?琢1~?琢10為各變量對企業(yè)創(chuàng)新績效的回歸系數,?著i,t為殘差項。若?琢1顯著為正,表明研發(fā)投資正向影響企業(yè)創(chuàng)新績效,H1則得到驗證。

    為進一步分析信貸融資和股權融資對研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效關系的調節(jié)作用,本研究分別構建模型(2)和(3),即

    式(2)中,?茁0為常數,?茁1~?茁3為解釋變量的估計系數,?茁4~?茁12為控制變量的估計系數,?棕i,t為殘差項。若?茁3顯著為正,表明信貸融資正向調節(jié)研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效間的關系,H2則得到驗證。式(3)中,μ0為常數項,μ1~μ3為解釋變量的估計系數,μ4~μ12為控制變量的估計系數,?準i,t為殘差項。若μ3顯著為正,表明股權融資正向調節(jié)研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效間的關系,H3則得到驗證。

    3? 實證結果和分析

    3.1? 描述性統(tǒng)計分析

    表2為變量的描述性統(tǒng)計結果。Iperf均值為2.02,標準差為3.88,最小值為0,最大值為18.41,說明中關村高新技術企業(yè)總體績效水平較高,但樣本企業(yè)創(chuàng)新績效差異較大。Trd均值為3.90,標準差為3.71,最小值為0,最大值為15.00,說明樣本企業(yè)研發(fā)投資差異顯著。Bk均值為0.95,標準差為2.90,最大值為18.00,說明樣本企業(yè)普遍存在信貸融資,但企業(yè)信貸融資差異顯著,同時部分樣本企業(yè)信貸融資規(guī)模較大,對信貸融資依賴程度較高。Equity均值為0.30,說明樣本企業(yè)股權融資整體水平相對較低,最大值為1.00,說明部分樣本企業(yè)對股權融資有較高依賴程度。Sub最小值和最大值分別為0和15.10,說明樣本企業(yè)收到政府補貼額度差異顯著,政府補貼并非等額補貼模式。Taxr最小值為0,最大值為15.43,說明樣本企業(yè)稅收減免差異顯著。Export的均值為0.46,說明樣本中46%的企業(yè)有出口行為。Lev的均值為0.53,說明樣本企業(yè)負債融資較多。Firmage均值為8.23,最小值為1,最大值為108.00,說明樣本企業(yè)平均年齡為8.23年,同時樣本企業(yè)年齡差異顯著。Ci均值為0.09,標準差為0.14,說明樣本企業(yè)資本密集度整體水平相對較低,但企業(yè)間差異顯著。Hight均值為0.25,說明樣本企業(yè)25%為國家高新技術產業(yè)開發(fā)區(qū)內企業(yè)或區(qū)外認定的高新技術企業(yè)。

    3.2? 相關性分析

    表3為變量間的相關系數。Trd與Iperf的相關系數為正且在1%水平上顯著,初步驗證本研究結論,即Trd越多,則企業(yè)Iperf越好。Bk、Equity、Sub、Taxr、Export、Ci、Firmage和Hight與企業(yè)Iperf存在顯著正相關關系,Lev與企業(yè)Iperf存在顯著負相關關系。各變量之間相關系數都小于0.500,說明變量間不存在嚴重的多重共線性問題。進一步,本研究對回歸模型的解釋變量進行方差膨脹因子(VIF)檢驗,解釋變量的VIF值最大值為1.67,均值為1.29,可以認為變量間多重共線性較小,適合進行下一步研究。

    3.3? 回歸結果分析

    表4為研發(fā)投資、創(chuàng)新績效與不同渠道外源融資的OLS回歸,模型1至模型4以新產品產值為企業(yè)創(chuàng)新績效的表征指標,模型1和模型2利用式(1)檢驗研發(fā)投資對企業(yè)創(chuàng)新績效影響的回歸結果,模型3利用式(2)檢驗信貸融資調節(jié)研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效關系的回歸結果,模型4利用式(3)檢驗股權融資調節(jié)研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效關系的回歸結果。模型2的結果顯示,研發(fā)投資的回歸系數為0.052 0,在1%的顯著性水平上顯著為正,說明研發(fā)投資可以正向顯著地影響企業(yè)創(chuàng)新績效,假設H1得到驗證。模型3的結果顯示,信貸融資與研發(fā)投資交互項的回歸系數為0.004 7,在1%的顯著性水平上顯著為正,說明信貸融資對研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關系發(fā)揮顯著的正向調節(jié)作用,假設H2得到驗證。從模型4的回歸結果可以看出,股權融資與研發(fā)投資交互項的回歸系數為-0.021 6,在1%的顯著性水平上顯著為負,說明股權融資顯著負向調節(jié)研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關系,假設H3未得到驗證。

    假設H3未得到驗證的原因可能在于:雖然股權融資具有易籌集資金和分散風險的優(yōu)勢,但股權融資成本較高,股利從企業(yè)稅后利潤中支付,難以有效實現抵稅作用。中關村企業(yè)多以中小企業(yè)為主,其成長過程中需大量資金支持,而支付股利會減少企業(yè)留存收益,造成企業(yè)難以將該部分留存收益用于研發(fā),可能也將造成企業(yè)績效的降低。

    4? 實證結果和分析

    基于2005—2015年中關村高新技術企業(yè)數據,從微觀視角探討研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關聯,并在此基礎上考察來自不同渠道的外源融資對研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效關系的影響。實證研究結果表明:①研發(fā)投資正向影響企業(yè)創(chuàng)新績效。②不同渠道的外源融資對研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效間關系的作用機理存在異質性,具體而言,信貸融資正向調節(jié)研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關系,而股權融資對研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效間的關系起負向調節(jié)作用。

    理論貢獻在于:①考察研發(fā)投資對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響,為理解企業(yè)創(chuàng)新績效的影響因素提供了一個新的重要視角,不僅有助于加深對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新行為的理解,也進一步豐富了現有的研發(fā)投資促進創(chuàng)新績效研究的理論成果。②已有研究主要探討金融發(fā)展對經濟增長的影響,但是金融發(fā)展影響研發(fā)創(chuàng)新的渠道和微觀機理仍未被很好地解釋。本研究探討外源融資中信貸融資和股權融資對研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效關系的影響,拓展了現有研究視角,對進一步明確不同外源融資渠道作用研發(fā)投資與企業(yè)創(chuàng)新績效關系的異質性機理提供了新的經驗證據。

    實踐意義在于:①加大技術創(chuàng)新的研發(fā)投入,政府輔以資金和信息服務支持。上述結論表明,研發(fā)投資正向影響企業(yè)創(chuàng)新績效。因此,高新技術企業(yè)應重視研發(fā)投資對企業(yè)創(chuàng)新績效的提升作用,增加研發(fā)投資在企業(yè)總投資中所占的比重,在創(chuàng)新輸入源頭為創(chuàng)新活動提供物質保障。同時,企業(yè)還應優(yōu)化創(chuàng)新投資結構,增強對研發(fā)資金的管理,提高資金使用效率,進而提高企業(yè)創(chuàng)新績效。②優(yōu)化外源融資結構,推進多層次資本市場建設。上述結論表明,信貸融資正向調節(jié)研發(fā)投資與創(chuàng)新績效間的關系,而股權融資對二者關系起負向調節(jié)作用。因此,建立適合技術創(chuàng)新的外源融資結構,既需要考察信貸融資和股權融資兩種融資方式的自身特性,也需要考察哪種融資方式更加匹配高新技術企業(yè)的特性,以技術創(chuàng)新為核心的企業(yè),往往缺乏足夠的可抵押資產且研發(fā)風險較高,更適合通過股權融資為研發(fā)投資提供資金進而提升企業(yè)創(chuàng)新績效。

    本研究也存在一定局限,需要在未來研究中加以關注和完善:①研究對象為中關村高新技術企業(yè),而對其他企業(yè)尤其是滬深A股上市企業(yè),不同渠道的外源融資是否也存在同樣的影響尚未驗證。同時,受限于數據可得性,研究樣本暫未涉及不同所有制類型和區(qū)域分布的企業(yè),這可能對研究結果的普適性造成一定程度的影響,未來研究應在此基礎上擴展研究樣本,以對本研究結論做進一步檢驗。②研究過程中可能還存在其他影響企業(yè)創(chuàng)新績效的因素未加以充分考慮,導致本研究仍可能存在一定的內生性問題,未來研究可改進信貸融資和股權融資測度方法,并關注互為因果以及遺漏變量引起的內生性問題。

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