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    人工智能企業(yè)融資效率及影響因素研究
    ——基于博弈交叉效率和Tobit模型

    2023-11-03 13:15:04鄭兵云朱少聰李邃
    關(guān)鍵詞:融資人工智能效率

    鄭兵云, 朱少聰, 李邃

    (1.安徽財經(jīng)大學 管理科學與工程學院,安徽 蚌埠 233030;2.安徽財經(jīng)大學 統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學學院,安徽 蚌埠 233030)

    2017年,國務(wù)院頒布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,強調(diào)了新一代人工智能發(fā)展“三步走”重要戰(zhàn)略目標,將人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)。“十四五”規(guī)劃明確指出,“瞄準人工智能、量子信息、集成電路等前沿領(lǐng)域”“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能同各產(chǎn)業(yè)深度融合”。黨的二十大報告指出要構(gòu)建新一代信息技術(shù)、人工智能等一批新的增長引擎。在智能經(jīng)濟發(fā)展背景下,人工智能已然成為經(jīng)濟快速發(fā)展的重要驅(qū)動力,在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和升級過程中發(fā)揮重要作用(劉松竹等,2022)[1]。目前人工智能發(fā)展處于弱人工智能階段,呈現(xiàn)出融資需求旺盛的特征(張鑫和王明輝,2019)[2],但仍面臨產(chǎn)業(yè)支持政策和融資體系不完整、資源整合度低和融資效率低下等問題(董坤坤和王琦,2021)[3]。為實現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長由融資驅(qū)動轉(zhuǎn)為創(chuàng)新驅(qū)動,亟待解決融資過程造成的資金配置不合理、資金冗余等效率低下問題。因此,重點關(guān)注我國人工智能產(chǎn)業(yè)融資過程,深入研究目前人工智能企業(yè)融資效率和影響因素構(gòu)成,對于人工智能行業(yè)相關(guān)戰(zhàn)略平穩(wěn)落地實施、加速技術(shù)創(chuàng)新迭代以及改變經(jīng)濟社會各領(lǐng)域運行模式具有重要理論價值和現(xiàn)實意義。

    一、文獻綜述

    國內(nèi)外學者圍繞企業(yè)融資結(jié)構(gòu)、融資約束和資本配置等方面的融資問題研究成果豐富。在西方特殊的資本市場環(huán)境下,Modigliani和Miller(1958)[4]認為企業(yè)價值與融資結(jié)構(gòu)無明顯相關(guān)關(guān)系,但在1963年作出修正,當債務(wù)資本在資本結(jié)構(gòu)中趨近100%時是最佳的資本結(jié)構(gòu),可增加企業(yè)的價值(Modigliani,1963)[5]。良好的融資結(jié)構(gòu)在企業(yè)籌資、經(jīng)理的經(jīng)營激勵、公司清算或產(chǎn)業(yè)收縮等方面均呈積極影響(孫永祥,2001)[6]。而融資約束在一定程度上限制企業(yè)發(fā)展,企業(yè)受融資約束影響會出現(xiàn)市場機制失靈等消極效應(yīng),同時在企業(yè)創(chuàng)新投資波動中形成障礙(Czarnitzki,2006;鞠曉生等,2013)[7-8]。管理者通過合理的資本配置將企業(yè)融資需求與外部投資者利益保障、現(xiàn)金流權(quán)以及規(guī)模相關(guān)聯(lián),對提升企業(yè)價值具有顯著作用(Almeida和Wolfenzon,2005;邵軍和劉志遠,2008)[9-10]。

    目前對融資效率評價的方法包括模糊綜合評價法(魏開文,2001)[11]、灰色關(guān)聯(lián)度法(伍裝,2006)[12]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法等。為避免主觀成分過多,綜合考慮融資投入產(chǎn)出,國內(nèi)學者多采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對不同產(chǎn)業(yè)融資效率進行研究。方先明和吳越洋(2015)[13]運用DEA模型發(fā)現(xiàn)中小企業(yè)在新三板市場融資效率整體不高。其他學者基于DEA方法分析了中小工業(yè)企業(yè)(王小寧等,2016)[14]、PPP項目的國有企業(yè)與民營企業(yè)(高若蘭等,2022)[15]、上市ECEP公司(Jin,et al,2021)[16]、建筑業(yè)上市公司(Yu,et al,2022)[17]等的融資效率。

    目前對人工智能產(chǎn)業(yè)的研究仍處于初級階段,主要集中在三個方面。第一,人工智能在其他行業(yè)的應(yīng)用,比如智慧醫(yī)療(楊善林等,2021)[18]、高等教育(管佳等,2022)[19]及安保識別(高春艷等,2020)[20]等。第二,人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀(答凱艷,2022)[21]、存在的問題及促進其發(fā)展的建議(吳戈,2021)[22]。第三,利用實證分析方法對人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進行評估,如產(chǎn)業(yè)政策評估(呂文晶,2019)[23]、創(chuàng)新評估(葉琴等,2022)[24]等,而人工智能產(chǎn)業(yè)融資效率主要集中在理論探討,從融資政策、融資渠道等方面提出建議,實證測度文獻較少。姜妍(2020)[25]利用Super-SBM和Logit模型實證分析得出我國人工智能產(chǎn)業(yè)的整體融資效率有提升空間。劉超等(2019)[26]結(jié)合我國37家人工智能企業(yè)2013—2016年的融資數(shù)據(jù),實證研究發(fā)現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)整體融資效率不高。

    綜上所述,國內(nèi)外對融資問題和融資效率研究取得了一定成就,但目前對于人工智能產(chǎn)業(yè)融資效率的研究相對不足,特別缺乏更細化的定量研究。本文將在以下兩個方面作出補充和創(chuàng)新。第一,已有企業(yè)融資效率研究中多采用傳統(tǒng)DEA模型,未考慮企業(yè)間競爭關(guān)系。由于資源具有稀缺性,企業(yè)融資過程中必然會存在競爭關(guān)系。因此,本文構(gòu)建考慮競爭關(guān)系的博弈交叉效率DEA模型對人工智能企業(yè)融資效率進行測度。第二,少量文獻對人工智能企業(yè)融資效率進行定量評價,但缺少對影響融資效率變化的因素進行進一步探究,本文在中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型背景下,利用Tobit方法構(gòu)建融資效率影響因素模型。

    二、模型構(gòu)建

    “十四五”規(guī)劃和黨的二十大報告重點提及人工智能企業(yè)發(fā)展,測度人工智能企業(yè)融資效率時不能忽略各企業(yè)間的競爭關(guān)系。本文在交叉效率模型的基礎(chǔ)上充分考慮各人工智能企業(yè)間的競爭關(guān)系,構(gòu)建博弈交叉效率模型對人工智能企業(yè)融資效率進行測度,得出的效率值為帕累托最優(yōu)。然后,利用Tobit方法構(gòu)建融資效率影響因素模型。

    (一)博弈交叉效率模型

    由Charnes、Cooper和Rhodes(1978)[27]提出的包絡(luò)分析方法,是以自身效率最大化為權(quán)重選擇標準的,在排序方面存在爭議。交叉效率方法作為DEA方法的拓展,因在不需要對權(quán)重約束施加事先信息的情況下消除DEA權(quán)重不現(xiàn)實的問題而受到眾多研究者的關(guān)注(梁樑和吳杰,2013)[28],但沒有考慮決策單元間的競爭關(guān)系。由于資源的稀缺性,企業(yè)間的競爭關(guān)系影響到人工智能企業(yè)的融資效率??紤]到人工智能企業(yè)間的競爭關(guān)系,本文將非合作博弈理論引入到DEA交叉效率評價方法中,構(gòu)建博弈交叉效率模型,測度出的效率值是非合作博弈的納什均衡解(吳杰,2008)[29]。在博弈交叉效率運算過程中,在不降低其他評價DMU的效率值的情況下,找出被評價DMU的最優(yōu)權(quán)重,使自身達到最大效率值。

    (1)

    (二)Tobit模型

    博弈交叉效率模型測算出的人工智能產(chǎn)業(yè)融資效率值,以1為上限,0為下限,若采用普通最小二乘法(OLS)無法呈現(xiàn)完整數(shù)據(jù),以致估計偏差,可采用以最大似然估計為機理的Tobit模型解決受限因變量的問題(Tobin,1958)[30]。Tobit模型的基本形式如下:

    (2)

    三、變量選取與數(shù)據(jù)整理

    (一)人工智能企業(yè)融資效率測度指標體系的建立

    本文在對人工智能企業(yè)融資效率評價前,首先明確融資效率定義,已有文獻將交易效率和配置效率(宋文兵,1998)[31]、資金利用效率(盧福財,2000)[32]、融資能力(賈麗虹,2003)[33]等概念與融資效率等價,在此基礎(chǔ)上,結(jié)合人工智能企業(yè)特點,將人工智能企業(yè)融資效率定義為在智能經(jīng)濟環(huán)境背景下,企業(yè)籌集資金并合理配置資金的能力?;诖?本文選用2015—2020年國內(nèi)40家人工智能企業(yè)的財務(wù)報表相關(guān)數(shù)據(jù)作為研究基礎(chǔ),對企業(yè)的融資效率進行評價研究。在效率評價的投入產(chǎn)出指標選擇上,參考已有融資效率研究,構(gòu)建以下投入產(chǎn)出評價指標體系。

    1.投入指標

    根據(jù)人工智能行業(yè)等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資模式渠道原理,同時借鑒方先明和吳越洋(2015)[13]、沈忱(2017)[34]已有研究,以內(nèi)源融資、債權(quán)融資和股權(quán)融資三個角度選取投入指標。(1)盈余公積、未分配利潤:反映投資者對企業(yè)未來的預(yù)期程度。其中盈余公積反映企業(yè)上期資本轉(zhuǎn)入下期投資的資金量,未分配利潤是企業(yè)所獲凈利潤經(jīng)彌補虧損、轉(zhuǎn)增資本和分配股東股利后可供企業(yè)自主支配的資金。(2)資產(chǎn)負債率:反映企業(yè)長期償債能力。根據(jù)融資結(jié)構(gòu)理論,企業(yè)經(jīng)營風險與償債風險呈正相關(guān)關(guān)系,經(jīng)營風險越小,償債風險也越小,在財務(wù)杠桿作用下獲取更高的利潤。因此,資產(chǎn)負債率不僅反映了企業(yè)償債能力,還顯現(xiàn)了該資金結(jié)構(gòu)下的經(jīng)營風險。(3)股東權(quán)益比率:反映企業(yè)獲取外界融資規(guī)模大小。實收資本的構(gòu)成比例代表企業(yè)股利分配占比,表明投資者與企業(yè)的產(chǎn)權(quán)關(guān)系。故股東權(quán)益比率越高,意味著所獲得外界融資規(guī)模越大。

    2.產(chǎn)出指標

    人工智能企業(yè)經(jīng)營收益和市場發(fā)展反饋反映企業(yè)融資效率水平,本文延續(xù)楊國佐等(2017)[35]、劉超等(2019)[26]產(chǎn)出指標的選取,從營運能力、獲利能力、發(fā)展?jié)摿θ矫孢x取產(chǎn)出指標。(1)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率:反映企業(yè)資產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模擴張速率。企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中資產(chǎn)的增長額越高,即資產(chǎn)利用率越高,經(jīng)營規(guī)模擴張的速率越高。(2)凈資產(chǎn)收益率:反映企業(yè)自有資本獲取收益的能力,用來衡量企業(yè)盈利水平。企業(yè)將資金轉(zhuǎn)化為收益的過程中,盈利額受交易成本、彌補虧損等影響,其比率越高說明運營效益越好。(3)主營業(yè)務(wù)收入增長率:反映市場前景好壞。主營業(yè)務(wù)收入作為企業(yè)的主要收入來源,維持企業(yè)的長遠發(fā)展,主營業(yè)務(wù)收入增長率越高,企業(yè)的發(fā)展?jié)摿υ酱蟆?/p>

    綜上,人工智能企業(yè)融資效率具體指標體系見表1。

    表1 人工智能企業(yè)融資效率評價指標體系

    表2 人工智能企業(yè)融資效率影響因素

    (二)影響因素的經(jīng)驗假設(shè)

    根據(jù)人工智能行業(yè)發(fā)展特征,對企業(yè)融資效率影響因素進行Tobit回歸分析,以人工智能企業(yè)融資效率為因變量,債權(quán)融資水平、股權(quán)集中度、企業(yè)規(guī)模、盈利能力、成長能力為自變量,作出以下經(jīng)驗假設(shè)。

    企業(yè)最優(yōu)融資結(jié)構(gòu)是處于負債價值最大化和債務(wù)上升帶來的破產(chǎn)成本和代理成本之間的最佳適應(yīng)點,債權(quán)融資的積極信號鼓勵帶動企業(yè)管理者合理經(jīng)營,避免破產(chǎn)(張璟和劉曉輝,2018)[36]。而資本負債受融資成本、杠桿效應(yīng)、最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)原則和企業(yè)自身經(jīng)營模式和銷售特點決定,具有靈活性。故選用利息保障倍數(shù)作為人工智能企業(yè)債權(quán)融資水平衡量指標。

    假設(shè)1:債權(quán)融資水平與人工智能企業(yè)融資效率呈正相關(guān)關(guān)系。

    股東在參與公司治理過程中借助“用手投票”的方式改善公司結(jié)構(gòu)和提高融資效率,從而獲得自身的投資收益。股權(quán)集中度的合理分配避免因過度集中導(dǎo)致股東間信息不對稱,獲取個人利益等問題(李蒙等,2021)。[37]對于投資者而言,相比于短期投資炒作,更愿意獲得長期穩(wěn)定的增值回報。故選用股東資金回報率衡量人工智能企業(yè)股權(quán)集中度。

    假設(shè)2:股權(quán)集中度對人工智能企業(yè)融資效率具有積極的促進作用。

    大中小企業(yè)間受規(guī)模影響導(dǎo)致的有形資產(chǎn)有限、破產(chǎn)風險未知等問題,融資成本也有所差異(李艷,2021)。[38]大企業(yè)借助自身優(yōu)勢也更容易進入負債市場,獲得一定的規(guī)模經(jīng)濟,也具備與債權(quán)人討價還價的資格,從而降低融資成本,提高融資效率。企業(yè)規(guī)模擴張速度會對企業(yè)融資效率產(chǎn)生積極效應(yīng),故選用總資產(chǎn)對數(shù)作為人工智能企業(yè)規(guī)模的代理變量。

    假設(shè)3:企業(yè)規(guī)模與人工智能企業(yè)融資效率成正比關(guān)系。

    具有良好盈利能力的企業(yè)有充裕的可支配資金,通過內(nèi)源融資的方式不僅可以極大地降低外部融資帶來的風險,還能降低融資過程中的成本花費。同時吸引大量投資者以股權(quán)融資方式加入企業(yè),“加固”企業(yè)資金結(jié)構(gòu)(姜妍,2020)[25]。盈利能力直接影響企業(yè)融資方式選擇,多種融資方式又直接或間接正向影響企業(yè)融資效率。故選擇主營業(yè)務(wù)利潤率來反映人工智能企業(yè)盈利能力。

    假設(shè)4:盈利能力對人工智能企業(yè)融資效率具有顯著的積極影響。

    對于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)而言,盈利能力不一定等同于成長能力(郄海拓等)[39],以現(xiàn)有研發(fā)資金投入為基礎(chǔ),在長期經(jīng)營后獲得豐厚利潤。企業(yè)成長能力具備的環(huán)境適應(yīng)性,體現(xiàn)在企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、盈利能力、市場占有率持續(xù)增長等方面,反映了企業(yè)未來的發(fā)展前景。主營業(yè)務(wù)收入增長率越高,企業(yè)發(fā)展前景越好,故以主營業(yè)務(wù)收入增長率代表成長能力。

    假設(shè)5:成長能力正向促進人工智能企業(yè)融資效率。

    (三)數(shù)據(jù)來源

    本文剔除部分數(shù)據(jù)不全和ST股的企業(yè),選取2015—2020年國內(nèi)40家人工智能企業(yè)的財務(wù)報表相關(guān)數(shù)據(jù)作為研究基礎(chǔ),數(shù)據(jù)來源于CSMAR國泰安財經(jīng)研究數(shù)據(jù)庫、國研網(wǎng)、萬得金融終端數(shù)據(jù)庫及部分上市公司年報。人工智能企業(yè)的選取依據(jù)參照萬得數(shù)據(jù)庫中劃分的人工智能版塊。

    博弈交叉效率模型要求投入產(chǎn)出指標值為正,但資產(chǎn)負債率、凈資產(chǎn)收益率等數(shù)值可能為負。故利用以下歸一化方法處理所有指標,使數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間上。

    (3)

    四、實證分析

    (一)人工智能企業(yè)融資效率分析

    基于人工智能企業(yè)融資效率評價指標體系中選取的投入產(chǎn)出指標,構(gòu)建博弈交叉效率模型,運用MATLAB 2018a軟件對40家人工智能企業(yè)進行融資效率測算,結(jié)果見表3。

    由表3可看出,40家人工智能企業(yè)整體融資效率不高。從融資效率均值來看,最大值為1.0000,最小值為0.5007,均值為0.7964,說明我國人工智能企業(yè)間融資效率差異明顯。2015—2020年40家人工智能企業(yè)融資效率均值排名前十的企業(yè)為紫光股份、浙數(shù)文化、同花順、漢王科技、川大智勝、東方通、華大基因、漢馬科技、振芯科技和衛(wèi)寧健康。融資效率均值最高的是紫光股份,說明該企業(yè)投入產(chǎn)出適度,投入無冗余,產(chǎn)出無短缺,整體融資配置高效合理,處于效率前沿面之上。而香江控股和張江高科融資效率均值分別為0.5922和0.5007,不足0.6,融資效率總體偏低,說明企業(yè)存在資金冗余、資金使用率低、產(chǎn)出不足等問題。因此,亟待優(yōu)化資本配置結(jié)構(gòu)和調(diào)整融資方式,提高企業(yè)融資效率。

    如表4所示,根據(jù)自然斷點法原理按均值大小對企業(yè)進行分區(qū):(1)融資效率高企業(yè):0.9<θ≤1;(2)融資效率中企業(yè):0.75<θ≤0.9;(3)融資效率低企業(yè):θ≤0.75。在選取樣本中僅有5家企業(yè)屬于融資效率高企業(yè),說明這些企業(yè)融資投入結(jié)構(gòu)科學合理,融入資金得到有效利用,融資活動產(chǎn)出處于生產(chǎn)前沿面以上。效率均值介于0.75和0.9之間的25家企業(yè),屬于融資效率中企業(yè),說明企業(yè)具備優(yōu)秀管理結(jié)構(gòu)和較高創(chuàng)新能力,但在獲取資本方式和資本結(jié)構(gòu)的選擇有待商榷,財務(wù)杠桿作用不明顯,導(dǎo)致融資效率不高。而效率均值低于0.75的企業(yè)占選取樣本的25%,表明這類企業(yè)在資金使用、融資規(guī)模以及資本結(jié)構(gòu)等方面存在諸多問題,應(yīng)從經(jīng)營管理模式和經(jīng)營戰(zhàn)略選擇入手進行調(diào)整和改進,強調(diào)籌資階段資金獲得和融資活動使用階段使資產(chǎn)配置高效合理,提高企業(yè)融資效率。因此,通過對各類型企業(yè)效率均值對比,我國人工智能企業(yè)整體效率不高,部分企業(yè)還處于低于0.75的區(qū)間,存在較大優(yōu)化空間。

    圖1 2015—2020年企業(yè)融資效率均值時序特征圖

    表4 人工智能企業(yè)融資效率分布情況

    2015年至2020年40家企業(yè)融資效率均值經(jīng)歷了0.8953、0.7680、0.6810、0.8265、0.8223、0.7855的變化,呈現(xiàn)出下降—急劇上升—緩慢下降的總體趨勢,說明我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展處于初期階段,企業(yè)對宏觀金融環(huán)境、技術(shù)創(chuàng)新方式、政府扶持政策等外部影響因素敏感程度高,缺少應(yīng)對突發(fā)事件的環(huán)境適應(yīng)性,融資速度快但效率低,直接影響產(chǎn)業(yè)升級進程。高、中、低融資效率企業(yè)變化趨勢呈現(xiàn)高度一致性,2015年融資效率均最高,說明國家出臺的《關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》將人工智能發(fā)展納入重點任務(wù)的作用顯著,推動人工智能進入新階段,人工智能產(chǎn)業(yè)在獲得投資者信任基礎(chǔ)上,合理發(fā)揮內(nèi)外源融資優(yōu)勢,取得良好融資效益。企業(yè)融資效率在2016年和2017年呈現(xiàn)下降趨勢,因投資并購密集化、產(chǎn)業(yè)競爭白熱化、基礎(chǔ)平臺開源化等諸多因素,導(dǎo)致資金配置不合理,融資活動產(chǎn)出與籌資力度難以平衡,并且這兩年人工智能處于基礎(chǔ)架構(gòu)階段,需要將重心放在降低融資成本、優(yōu)化資本配置結(jié)構(gòu)等方面,依靠資本融資模式創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新來增加產(chǎn)出。2018年在《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2018—2020年)》引導(dǎo)下,上升到國家戰(zhàn)略層面的人工智能融資過程取得良好成效,融資效率均值急劇上升,在2019年也趨于穩(wěn)定態(tài)勢。2020年由于大環(huán)境不穩(wěn)定,人工智能產(chǎn)業(yè)融資受限,但以智慧醫(yī)療為首的創(chuàng)新發(fā)展試驗仍在路上,保留多數(shù)消費和投資,這也是2020年融資效率并未驟降的首要原因。

    (二)人工智能企業(yè)融資效率影響因素分析

    1.Tobit回歸模型結(jié)果

    為減少OLS估計結(jié)果的偏誤,對人工智能企業(yè)融資效率的影響因素研究,采用受限因變量模型(即Tobit模型)進行分析。選用博弈交叉效率模型測得的人工智能企業(yè)融資效率作為被解釋變量,各影響因素指標作為解釋變量,根據(jù)模型運算原理,利用Stata16.0進行回歸分析,并構(gòu)建以下模型:

    Effit=β0+β1EBITit+β2ROEit+β3TAit+β4GPit+

    β5ORit+μit

    (4)

    其中,Eff為人工智能企業(yè)融資效率值;β1、β2、β3、β4、β5為各影響因素的回歸系數(shù),β0為企業(yè)所屬行業(yè)的固定效應(yīng),控制行業(yè)層面不隨時間變化的產(chǎn)業(yè)特征向量,如產(chǎn)業(yè)的土地依賴程度、關(guān)稅等影響因素;i為人工智能企業(yè)編號,i=1,2,…,n,且n=40;t為年份,區(qū)間為2015—2020年;μ為殘差項。

    在Tobit模型分析前,利用Stata16.0進行LR檢驗,測得LR統(tǒng)計量為149.18,其伴隨概率小于0.01,拒絕原假設(shè),故選擇面板隨機效應(yīng)Tobit模型進行回歸分析,具體結(jié)果見表5。

    表5 人工智能企業(yè)融資效率影響因素Tobit回歸分析結(jié)果

    2.Tobit回歸模型結(jié)果分析

    從表5可以看出,債權(quán)融資水平對人工智能企業(yè)融資效率存在顯著效應(yīng),但最終測得系數(shù)估計值為負,與經(jīng)驗假設(shè)預(yù)期相反,故假設(shè)1不成立。股權(quán)集中度對人工智能企業(yè)融資效率無顯著影響,故假設(shè)2也不成立。企業(yè)規(guī)模、盈利能力和成長能力顯著正向影響人工智能企業(yè)融資效率,因此假設(shè)3、假設(shè)4和假設(shè)5均成立。具體來看包括以下五個方面。

    第一,債權(quán)融資水平在1%的水平上負向影響人工智能企業(yè)融資效率。企業(yè)利息保障倍數(shù)越低,資產(chǎn)負債水平越高,即融資結(jié)構(gòu)中債權(quán)融資占比越高。雖然合適的舉債能夠減少企業(yè)資金壓力和稅務(wù),但在融資約束環(huán)境下,過度負債會降低企業(yè)競爭活性,對融資活動產(chǎn)出造成消極影響,從而降低企業(yè)融資效率。

    第二,股權(quán)集中度與人工智能企業(yè)融資效率呈現(xiàn)不顯著的正向影響關(guān)系。諸多企業(yè)治理機制中存在信息不對稱等問題,而股權(quán)高度集中會削弱企業(yè)治理能力。但股權(quán)融資會降低內(nèi)源融資和債權(quán)融資不足的壓力,不過股東所持股份比例不能體現(xiàn)企業(yè)運營情況,僅能體現(xiàn)企業(yè)融資結(jié)構(gòu)中股權(quán)融資占比,反映公司治理結(jié)構(gòu)。因此,股權(quán)集中度與人工智能企業(yè)融資效率表現(xiàn)為不顯著的正向相關(guān)關(guān)系。

    第三,企業(yè)規(guī)模在1%的顯著性水平上正向影響人工智能企業(yè)融資效率。中小規(guī)模企業(yè)受限于自身條件不足、銀行信貸額度低、行業(yè)信息不對稱等問題,融資過程中成交量不高,融資效果差。反觀具備極強核心競爭力的大規(guī)模企業(yè),能夠享有先進技術(shù)和物質(zhì)基礎(chǔ),發(fā)展態(tài)勢更為穩(wěn)定。企業(yè)規(guī)模越大越利于融資效率的提高。

    第四,盈利能力在1%的顯著性水平上正向影響人工智能企業(yè)融資效率。具備良好盈利能力的企業(yè),用于下期投資、彌補虧損和分配利潤等自主支配的資金更為充足,意味著內(nèi)源融資水平越高。以內(nèi)源融資為主要渠道的企業(yè)不僅在融資成本和資金配置自由度方面優(yōu)于外源融資方式,還會降低外部環(huán)境帶來的融資風險。因此盈利能力會提高企業(yè)融資效率。

    第五,成長能力在5%的水平上正向影響人工智能企業(yè)融資效率。人工智能產(chǎn)業(yè)等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)正處于開發(fā)部署的重要階段,具備良好成長能力,會吸引大量投資者,產(chǎn)業(yè)規(guī)模也隨之壯大。在融資大環(huán)境下,以自身核心競爭力優(yōu)勢拓寬融資渠道,著眼于低融資成本,高融資收益,提高人工智能企業(yè)融資效率。

    (三)穩(wěn)健性檢驗

    為保證回歸結(jié)果的穩(wěn)定性,本文通過選用企業(yè)員工人數(shù)對數(shù)替換總資產(chǎn)對數(shù)衡量企業(yè)規(guī)模,在保持其他變量不變的情況下,構(gòu)成Tobit回歸模型進行實證結(jié)果檢驗,具體的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果見表6。

    表6 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

    由表6的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果可知,檢驗?zāi)P椭械挠绊懸蛩貙θ谫Y效率作用程度與原始回歸結(jié)果基本一致,表明實證研究的回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性,因此前文的研究結(jié)論是真實可靠的。

    五、結(jié)論和政策建議

    本文利用萬得數(shù)據(jù)庫中40個人工智能企業(yè)2015—2020年的面板數(shù)據(jù),考慮人工智能企業(yè)之間的競爭行為,構(gòu)建博弈交叉效率模型對企業(yè)融資效率進行測度,從行業(yè)整體、企業(yè)分布和時序變化三方面進行特征分析,最后利用Tobit模型對企業(yè)融資效率影響因素進行探究,得出以下結(jié)論:(1)我國人工智能企業(yè)整體融資效率不高,企業(yè)間融資效率差異明顯。(2)從時序變化角度看,2015年至2020年40家企業(yè)融資效率均值呈現(xiàn)出波動式發(fā)展的總體趨勢,高中低融資效率企業(yè)變化趨勢呈現(xiàn)高度一致性。(3)在影響因素分析中,債權(quán)融資水平會負向影響融資效率,股權(quán)集中度無顯著影響,企業(yè)規(guī)模、盈利能力和成長能力均正向影響人工智能企業(yè)融資效率。

    根據(jù)研究結(jié)果,結(jié)合實際情況,本文提出以下管理政策以提升融資效率。(1)優(yōu)化人工智能企業(yè)配置管理結(jié)構(gòu)。實證結(jié)果表明債權(quán)融資水平過高會負向影響企業(yè)融資效率,股權(quán)集中度無顯著影響。一方面注重內(nèi)源融資的積累,另一方面合理選擇債權(quán)融資,有效降低融資成本和融資風險;避免股權(quán)過度集中,適度分散股權(quán),并通過整合企業(yè)資源和強化管理方式不斷提高企業(yè)經(jīng)營管理能力,促使管理者提高配置效率,實現(xiàn)融資效率提高。(2)適當擴大人工智能企業(yè)經(jīng)營規(guī)模。實證結(jié)果表明,企業(yè)規(guī)模正向影響人工智能企業(yè)融資效率。對于弱人工智能發(fā)展階段的企業(yè),應(yīng)適當擴大企業(yè)經(jīng)營規(guī)模,通過提高市場占有率和核心競爭力來增加企業(yè)的收益,提高融資資金的使用效率。

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