外部股权融资对中小型企业研发效率的影响

武莹莹等

[摘 要]本文首先通过随机前沿函数测算出创业板上市公司的研发效率，然后考察了外部股权融资、企业规模、资产负债率、营业收入、董事会规模、股权集中度和所属行业对研发效率的影响。通过研究得到如下结论：创业板高新技术产业公司的研发效率整体偏低，且上市以来呈下降趋势。其中外部股权融资、股权集中度和研发效率显著正相关，企业规模、资产负债率和研发效率显著负相关。

[关键词]研发效率；随机前沿生产函数；创业板高新技术产业公司

[中图分类号]F406.3 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2014）20-0039-05

1 引言及文献回顾

企业作为技术创新的主体，想要维持可持续发展就必须进行创新。研发投入作为技术创新的源泉，不仅可以促进经济增长，更重要的是有利于培养可持续竞争优势。所以为了实现高额经济增长和可持续发展，我国企业不断增加其研发投入力度。近年来，我国企业在政府的大力支持下取得了很大的发展。根据我国统计年鉴列示数据得知（见表1），截至2011年12月底，我国研发经费投入由2006年的3003.1亿元上升至2011年的8687亿元，增加了189个百分点。研发人员投入由2006年的150.2万人/年上升至2011年的288.3万人/年，增加了92个百分点。说明不管是从研发经费投入上还是研发人员投入上我国都取得了很大的进步。同时，高增长的研发投入同时带来了高增长的研发产出。同期相比我国专利申请数由2006年的573178件上升至2011年的1633347件，增加了185个百分点，专利授权数也由2006年的268002件上升至2011年的960513件，增加了258个百分点。说明研发投入的增加是导致研发产出增加的最重要因素。

整体上看，我国研发投入正在稳步增长，但是以往研究指出中小型企业仍然存在研发投入不足的问题。归根结底是因为中小企业融资困难，借贷无门，自身资金有限。为了中小型企业的发展，解决其融资困难的问题得到了国家的深度重视。创业板就应运而生了。创业板发展至今已成为帮助中小新兴企业、特别是高成长科技公司融资的市场。创业板其覆盖了信息技术、医疗、新能源等最为活跃的产业。截至2013年3月，创业板上市公司数已达355家。创业板上市的企业大部分都是中小企业。这些上市公司大多从事高科技业务，具有较高的成长性。创业板市场最大的特点就是低门槛进入，严要求运作，有助于有潜力的中小企业获得融资机会，从而解决了中小企业资金短缺，借贷无门的处境。并且通过上市募集到的外部股权融资为这些企业进行研发活动提供了长期的资金支持。使得中小产业可以更好地进行研发活动，在加大投入的情况下带来更多的研发产出，从而提高了企业的研发效率，保证了企业的可持续发展。

近年来，关于研发投入产出效率的测算方法常用的有两种：第一种是非参数法。非参数主要有三种：因子分析定权法、无界分析法和数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）。非参数法适用于多投入多产出求研发效率，这种方法不需要提前设定投入产出函数，可以避免设定错误带来的问题。其中数据包络分析法在计算研发效率时得到了广泛的应用。贾微杰，陈德智（2008）采用数据包络分析法，选取了上海市1997—2006年间的相关数据进行分析，科学、客观有效地评价了上海市的投入产出效率[1]。池仁勇，孙浩（2011）基于459家浙江省高新技术企业的调查问卷统计分析结果，讨论了浙江省高新技术企业的专利申请动机，并将之归纳为“拓宽市场和营销”、“获得垄断收益”和“设置专利阻拦”三种。运用DEA方法对三种专利申请动机下的样本企业的R&D效率进行了全面分析[2]。

第二种方法是参数法。该方法通过提前设定投入产出函数，对多投入单产出的相对效率进行测算。与非参数法相比，它最大的优点是考虑了随机因素对于产出的影响。常用的参数法是随机前沿方法。刘和东（2012）收集我国1998—2009年17个高新技术产业研发投入产出及相关影响因素的面板数据，应用随机前沿函数测度了其研发效率[3]。朱承亮，师萍，安立仁（2012）采用随机前沿模型，分别以发明专利授权量和新产品产值为产出变量，对我国研发创新效率进行了估算[4]。

关于研发效率的影响因素主要可以分为企业规模、政府支持、产权结构、市场结构四大类。但从股权融资角度研究其对研发产出的影响研究很少。石光，薛卫（2011）利用1996—2007年中国高技术产业的面板数据，估算了中国高技术产业研发投入对于高技术产业发展的作用。实证结果表明，中国高技术产业的研发投入具有较高的研发投入产出弹性，对高技术产业的发展起到了不可或缺的推动作用[5]。李中，周勤（2012）基于动态内生性的视角。运用系统GMM估计考察了研发投入、研发效率与企业绩效之间的关系。研究发现：研发投入与研发效率有显著的正相关，企业的研发投入改善了研发效率，从而进一步提升了企业的绩效[6]。何国华，常鑫鑫（2011）选取中国1997—2007年 1503家具有持续创新能力的工业企业为样本，对企业创新的融资结构和资本效率进行实证分析研究表明：在融资结构方面，股权融资比债权融资更加有利于企业创新能力的提高[7]。本文基于已有的研究基础，以2010—2012年创业板高新技术产业公司为样本建立随机前沿函数并测算出研发效率，并揭示和探讨外部股权融资对研发效率的影响。

2 模型构建及数据处理

2.1 模型构建

首先本文选取参数法测算研发效率，这是因为SFA方法具有统计特性，不但可以对参数进行检验，而且还可以对模型本身进行检验，这是DEA方法所不具有的。除此之外，SFA方法可以建立随机前沿模型，使得前沿面本身是随机的，这使得跨时期的面板数据研究更加接近现实。而DEA方法的前沿面是固定的，忽略了样本之间的差异性，没有考虑统计噪声，所以本文选用SFA来测算研发效率。

其次本文选取Battese和Coelli在1995年设定的生产函数模型，简称BC（1995）模型[8]。该模型假设非效率项服从截尾正态分布，并认为技术效率随时间变化而变化。BC（1995）模型不但可以有效地估计随机前沿函数还可以通过一步法估计直接得出影响技术效率的因素研究。根据BC（1995）模型基本原理，本文构建了如下模型：

2.2 指标及数据处理

本文82家创业板上市公司2010—2012年三年的数据来源于国泰安CSMAR系列研究数据库、创业板上市公司年报以及中国知识产权网。

2.2.1 研发投入产出指标的选取

研发投入指标：因为研发经费投入在整个研发活动中占据重要地位，若没有经费投入就缺少了最根本的资金支持，研发活动就没有办法开展，所以本文选取创业板上市公司年报中当年研究开发支出作为研发资金投入。其次在资金充足的情况下只有懂技术的人员的参与才能使得钱尽其用，否则再多的资金支持也不会有好的研究结果，所以选取创业板上市公司年报技术人员作为研发人员投入。在这两方面同时具备的情况下就具备了高效研发的前提条件，所以本文选取上述两指标作为研发投入的衡量标准。

研发产出指标：就目前来看，很多学者都选用了新产品产值、专利数、新产品销售收入等作为衡量研发产出的标准。本文在前者的研究基础上选取专利拥有数作为产出指标，因为创业板刚上市4年，很多专利虽然已经申请成功但是还没有给企业带来显著的收入，所以用专利拥有数比用其带来的产值更能准确衡量研发产出。

2.2.2 无效率函数指标的选取

外部股权融资：（本期股本和资本公积的增加数）/年初总资产。对于创业板上市公司而言，外部股权融资从根本上解决了他们借贷无门、资金短缺的问题，这也间接使得这些高新技术企业有了充足的资金来支持研发活动，所以从这个角度来看，外部股权融资是促成研发活动的重要原因。

企业规模：企业年初总资产的账面价值。企业规模使企业资源的表现形式，对企业研发投入有较为复杂的影响。规模较大的创业企业资源较为充沛，抗风险能力强，能提供技术创新和研发活动所需资金。因此，企业规模越大，资源越丰富，可供研发活动的资金也越多。现有相关研究表明企业规模越大，企业研发支出越多。除此之外，资金匮乏是制约企业发展创新的重要因素。

资产负债率：负债总额/资产总额。研发和创新都具有较高的风险性，当企业具备较强的财务支付能力时才能顺利开展，而创业板的资产负债率普遍呈现较低情形，所以进一步保证了研发活动的开展。

营业收入：企业年度营业收入。企业的营业收入越多，相应也会带来更多的利润，从而为研发活动提供资金支持。

董事会规模：董事会人数的自然对数。董事会作为企业战略决策团队，内部的异质性越高越能激发出更多解决问题的有效办法，给企业创造更多的机会。同时，异质性也会带给企业更多更好的创新，使企业更好地成长。

股权集中度：公司前10大股东持股比例之和。股权适度集中能加强对企业的监督管理，使公司所有者和经营者利益一致，共同关注企业的长期发展，此时，企业研发投入水平最高，技术创新能力最强。

企业所属行业：证监会的行业分类将企业分为11类，本文只选择高科技行业作为样本。高科技行业包括IT、电子信息技术、生物工程、新材料、新能源行业等。

3 实证结果分析

利用Frontier 4.1软件可以得到模型的各项待估参数，具体结果详见表2。其中r结果是显著的，且LR单边检验说明它符合混合卡方分布，因此本文用SFA构建随机前沿生产函数测算创业板高新技术产业的研发效率是必要且有效的。

4 结 论

本文采用随机前沿方法模型，以专利拥有书为产出变量对我国创业板中小型高新技术企业的研发创新效率进行了测算，并在此基础上探讨了外部股权融资及企业规模、股权集中度等因素对研发效率的影响。研究发现：①我国创业板中小型高新技术企业的研发效率在上市三年来基本没有大幅变化。有半数企业的研发效率水平达到了平均水平之上且不具有规模效应特征。说明创业板中小型高新技术企业的研发效率还有很大提升空间。从投入产出弹性来看研发人员的投入比研发资金的投入更能带动研发效率的提升。所以应该注重提供更多高素质的研发人员来改善研发效率现状。②从无效率函数的估计结果发现外部股权融资对研发效率起着显著地正向影响，说明这些中小型高新技术企业在上市后确实因此获得了更多的资金支持，但是因为上市时间短，研发本身存在的巨大风险和滞后性，导致研发效率呈现平稳无波动现象。这就需要企业自身在增加研发投入的同时注重提高研发效率，着眼于长期可持续发展，不断加大对研发效率的重视。

参考文献：

[1]贾微杰，陈德智.上海市R&D投入产出效率分析[J].科学技术与工程，2008（24）.

[2]池仁勇，孙浩.不同专利申请动机下企业R&D效率研究以浙江省高新技术企业为例[J].技术经济，2011（8）：7-10.

[3]刘和东.改革开放中的高新技术产业研发效率研究——基于随机前沿函数的实证分析[J].亚太经济，2012（1）：120-125.

[4]朱承亮，师萍，安立仁.人力资本及其结构与研发创新效率——基于SFA模型的检验[J].管理工程学报，2012（4）：58-63.

[5]石光，薛卫.中国高技术产业研发效率的面板数据检验[J].科技管理研究，2011（10）：46-49.

[6]李中，周勤.内生性约束下研发投入、研发效率与企业绩效——中国高技术产业细分行业的样本[J].软科学，2012（7）：11-14.

[7]何国华，常鑫鑫.融资结构资本效率与企业创新能力——来自中国工业企业的证据[J].南昌大学学报（人文社会科学版），2011（6）：51-57.

[8]Battese G.E.，T.J.Coelli.A model for technical inefficiency effects in stochastic frontier production function for panel data[J].Empirical Economics，1995（20）：325-326.