构建技术创新投融资风险评价有效指标体系的实证研究

黄福宁

摘要：技术创新投融资风险评价的理论指标较多，对这些指标的有效性进行检验不仅对提升技术创新投融资风险状态评价的准确性具有直接推动作用，同时也可为技术创新投融资相关政策环境等的改善提供相关结论。通过BST检验及因子分析，可得到贡献度较高的公共因子以及各个指标对公共因子的贡献度，从而实现对指标体系的科学、有效筛选。

关键词：技术创新；投融资风险；BST检验；因子分析

中图分类号：F830.99文献标识码：A文章编号：1009-3060(2009)04-0113-06

一、引言

技术创新对于国家和企业发展而言至关重要，但技术创新由于其具有较大的风险性和技术创新的专业性，一般投资者大多对技术创新融资采取回避的态度。因此在技术创新的研发、设计、制造和市场化等阶段，都可能出现资金不足的情况，而融资能力的缺失将加剧技术创新本身失败的风险。技术创新投融资风险与技术创新的成败关系密切，前者不仅取决于技术创新本身的成败，更取决于对技术创新过程中融资需求能否及时、有效满足的把握程度，即进行投融资时对技术创新全过程各类风险的认识和评价等，以便为技术创新提供及时、有效的资金供给，从而在根本上降低投融资风险和技术创新风险。

与本研究相关的文献主要有：侧重对技术创新影响因素的研究。早期成果如美国的S.A.Zahra(1996)对技术创新与财务状况关系进行的研究，认为应通过全面管理控制财务风险状况来制定和执行技术创新战略，实行长期稳定投资，且应充分利用外部创新成果等来降低技术创新风险；S.A.Zahra and D.M.Garvis(2000)认为国际性合作企业(ICE，International CorporateEntrepreneurship)可以有较好的资产回报率，但技术创新能力、长期成功潜质等却受到合作各方内含的敌意属性而不能充分得以发挥，故技术创新主体间的关系需要进行特别处理，否则将对技术创新产生潜在威胁；美国学者S.H.Martzou—kos and L.Trigeorgis(2002)对技术创新投融资过程中突发性事件发生时如何决策的问题进行了研究，其论证了各种不确定性外部环境因素对技术创新可能产生的冲击等。近年相关研究还包括美国M.Makri and P.J.Lane等(2006)的研究等，指出CEO的薪资激励强度与企业创新能力培养和创新成果的市场应用效益等正相关；美国学者T.H.Koh(2007)则研究了恐怖主义对技术创新路径变更及对技术创新投融资的影响机制等。

侧重具体研究方法应用的文献一般主要采用德尔菲法、AHP法、灰色系统评价法、主成分分析、模糊综合评价及新近广泛应用的神经网络法等。如张志颖、袁国强等(2004)利用模糊聚类对环境因素、企业内部因素和项目因素三类可能引起技术创新风险的具体要素进行的研究；陈建新、资明贵等(2007)将企业技术创新的风险分为决策、生产、管理、财务、技术、文化、市场和政策等几个方面，同时利用BP神经网络对企业技术创新风险进行的网络训练及实证应用；利用BP神经网络进行的类似研究还有张爽(2007)等。此外，还有其他一些方法的应用，如刘琪、傅春(2006)运用网络分析法(ANP)对江西省中小企业技术创新融资风险进行的评价等。

从上述文献来看，现有研究大多是从技术创新本身这一角度出发来进行风险评价和控制研究的。而相关研究结论表明，技术创新失败相当程度上是其融资能力缺失进而导致资金链断裂引起的。因此对技术创新投融资过程中的投融资风险进行评价、分析，具有非常重要的价值。

而要实现对技术创新投融资过程中风险状态的科学合理评价，首先需要得到解决的问题就是投融资风险评价指标体系的科学建构，即用哪些指标对风险状态进行评价。而以往研究中倚重理论分析所获取的指标是否科学且对风险状态评价具有作用等核心问题，至今尚未有很好的回答。故本文试图运用因子分析等统计分析方法，对依据调查等路径获取的样本数据进行实证分析，筛选出具有价值的指标，并总结出更为合理的公共因子。这将极大地提升相关研究中对技术创新投融资风险状态评估的科学性、准确性，进而为更准确地把握我国技术创新投融资进入或退出时机等提供相关结论支持；此外，在对相关指标的贡献度分析基础上，还可以为相关政策的调整提供依据。因而，本研究具有一定的理论及实践意义。

二、技术创新投融资风险待检验指标的理论分析

技术创新投融资风险评价，一方面可为各类投资主体及时获取技术创新的风险状态方面的信息，从而为是否追加投资等决策提供及时、有效的信息支持；另一方面也可以为技术创新主体的融资额度、期限、结构是否调整等决策提供充分的信息支持，从而提高技术创新的融资效率。下文拟从与技术创新企业及创新技术本身相关指标、与技术创新企业外部环境相关指标、及与投资主体相关指标等三个方面，结合相关研究成果对待检验的理论指标体系进行构建。

1、与技术创新企业及创新技术本身相关的指标

此方面的指标主要包括两大类，即技术创新企业对技术创新的支撑能力及创新技术本身所具备的支撑基础。

技术创新企业的支撑能力之强弱直接影响到技术创新本身的风险大小，可在一定程度上决定技术创新的成败，而技术创新风险会至少部分决定投融资风险。因而，从技术创新投融资的风险角度看，技术创新主体的质量同样会影响到技术创新投融资的风险。主要待检验指标包括：(1)反映企业自身对技术创新支持度的财务指标(A₁)，具体有资产负债率指标(A₁₁)、反映企业资产负债结构状况的资产期限结构(A₁₂)和负债期限结构(A₁₃)、反映企业短期清偿能力的流动性比率(A₁₄)和速动比率(A₁₅)、反映企业外部融资能力指标(A₁₆以企业与相关资金持有者如银行的关系来评价)；(2)反映企业技术创新管理能力的指标(A₂)，具体包括反映管理人员素质指标(A₂₁，用管理人员中本科及以上人员占管理人员比例计算)、反映管理决策能力的指标(A₂₂)、反映对技术创新风险应对能力的两个指标即技术创新风险预测分析能力(A₂₃，通过专业风险分析人员和技术人员配置情况等综合评价)和应急预案完备情况(A₂₄)、反映把握市场能力的两个指标即营销人员素质指标(A₂₅，用营销人员中具备创造市场需求的人员所占比例计算)和企业高层对市场开发重视度指标(A₂₆由管理人员自主打

分)；(3)在技术创新企业支撑潜力影响因素中，还应包括企业具有的生产能力指标系列(A₃)，具体包含反映企业现有设备转产能力指标(A₃₁)和企业创造或外购新设备并投产的能力指标(A₃₂)、以及企业对外发包能力指标(A₃₃用历史发包能力代替计算)。

第二类指标指的是反映创新技术本身所具备的支撑强度指标体系，包括：(1)反映技术人员素质及其创新能力的指标(A₄)，如技术人员与全部员工占比(A₄₁)和技术人员内部结构(A₄₂，即高级职称人员占技术人员比)、技术人员相关成果年均增长率(A₄₃)；(2)反映创新技术的创新基础指标集(A₅)，如企业拥有的数据库完备性指标(A₅₁)、图书期刊等资料完备性指标(A₅₂)、企业具备的默会知识对创新技术的支持度(A₅₃)等。

2、与技术创新企业外部环境相关的指标

主要包括市场环境、宏观形势以及社会文化等三个方面。其中市场方面的风险(B₁)主要是出于对技术创新产品的商品化过程具有潜在影响因素的考虑而设计。技术创新投融资能否成功，很大程度上取决于产品能否实现商品化，能否进入并迅速占领市场，并最终实现预期的盈利目标。具体来说应考虑目标市场的购买能力(B₁₁)、通过技术创新生产的新产品相对类似产品的优势程度(B₁₂)、市场偏好改变可能性或创新性产品创造需求的可能性指标(B₁₃)等。

宏观形势(B₂)给技术创新投融资带来的风险源自两个方面，其一是现实的和潜在的各种政策安排及经济形势等对技术创新所产生的作用，其二是对技术创新投融资本身所带来的冲击可能性。但鉴于这两个方面的影响难以分开计量，故在待检验指标设计上将两者合并处理，主要包括现有税收政策对促进技术创新及投融资的有利度(B₂₁)、潜在的税收政策调整对促进技术创新及投融资的有利度指标(B₂₂)、现有信贷政策对促进技术创新及投融资的有利度(B₂₃)、潜在的信贷政策调整对促进技术创新及投融资的有利度指标(B₂₄)、其他相关经济政策对促进技术创新及投融资的有利度指标(B₂₅)等。而宏观经济形势尤其经济周期可能出现的逆转对技术创新本身和投融资能否成功同样具有直接作用，因此应作为一个重要指标列入(B₂₆)。

在社会文化方面，会产生对技术创新投融资与前类似的风险威胁，如技术创新与社会道德的协同程度(B₃₁)、技术创新所具备的文化认同度(B₃₂)、社会稳定性出现逆转的可能性指标(B₃₃)等。

3、与投资主体相关的指标

前面两大类型指标基本都是直接或间接围绕技术创新本身展开的，而第三类子指标系统则直接考虑了技术创新投资主体在融资过程中的风险识别及控制能力。

具体来说，此类指标体系应包括投资主体的风险识别能力(c₁₁由该投资者历史投资成功情况进行自评得到)、投资额度控制能力(C₁₂)、融资成本控制能力(C₁₃)、阶段性资金需求的认识能力及支持力度(C₁₄)、资金调度能力(C₁₅)等。

三、技术创新投融资风险有效指标体系的实证筛选

通过对技术创新及其投融资过程的理论分析，前文构建了三大类总计38个待评估的风险评价指标。理论上，技术创新投融资风险运用这些指标进行评价是较为合理的，且较已有文献的指标选取相对更为完备。但出于前文第一点中的意义分析，尚需对这些理论分析所得的指标体系进行进一步的筛选。

1、风险评价指标效能分析的思路

有效指标体系的构建，应该从两个方面分别考虑：其一是各指标对风险评价的有效性，即指标性能问题；其二是各指标在风险评价时是否具有重复性及贡献度是否稳定等。正是基于上述两个方面的考虑，结合相关统计方法的性能，笔者分析认为可以采用应用统计学中的BST检验、因子分析及相关理论等，通过恰当的分析程序，完成对技术创新投融资风险评价有效指标体系的筛选和构建。具体步骤如下：

第一，运用Bartlett Sphericity Test(BST检验)，以判断待检验的各指标间是否存在共同变异，并决定样本数据是否适合作进一步分析。

第二，利用共同度(communalities)分析判断指标性能的稳定性。由因子分析中共同度的含义知，该分析方法可应用于对各指标与公共因子是否具有较好的稳定关系研究中，从而得出具有稳定作用的有效指标，以供后续研究对指标性能作出更为科学的综合判断。

第三，计算公共因子的(累积)贡献度及指标对因子的贡献度等，以得出贡献度较高的公共因子(即子指标体系)，并获取与公共因子关系最为密切的指标。

最终，在综合上述实证分析结论基础上，完成对技术创新投融资风险评价有效指标的筛选及进一步的综合优化等。

2、数据描述

根据第二部分的理论分析所得到的三个待检验子指标集及前述实证研究的思路，同时考虑指标数据的可得性，B₃指标子集中的三个指标及c₁₃C₁₅两个指标因未有有效数据而排除在后续的检验之外。通过对上海部分创新型企业的电话、邮件及实地调查等，共获取25个技术创新成功案例(指成功商业化技术创新产品并获取预期回报的项目)和14个技术创新失败案例(包括创新四个阶段任一阶段失败而终止商业化的项目)相关指标数据，其中A₁、A₄指标根据被调查样本企业财务数据及其他相关统计资料进行整理得到，其余指标数据均由被调查企业及投资机构相关负责人打分所得。

3、有效指标的实证筛选过程

依据前述实证筛选思路，本文采用SPSS11.5作为分析工具。主要操作步骤及输出结果如下：

首先，对数据的正态特征进行检验，以决定是否可以进行BST检验及因子分析。通过QQ图可以直观地观察到，待检验的33个指标正态性状良好。限于版面仅将A₁₁的QQ图示于图1。

其次，利用SPSS程序对数据进行基于方差最大化的因子旋转。相关输出结果如表1—3所示：

由于样本容量及自由度较小，KMO值小于

但较接近0.5。根据相关判别规则可认为对待检验指标进行因子分析较具可行性；而p值显著性小于0.001，说明做因子分析具有显著的统计意义。

表2是对共同度的分析结果。从中可以看出A₁₅、A₁₄、B₁₃、B₁₂、B₂₃、A₄₃、C₁₄、A₂₃、A₁₁、A₄₂及B₂₁与公共因子的共同度都在0.8以上，因此可以认为通过共同度筛选出来的这些指标具有统计上的稳定性，适合作为有效指标保留。但对于此部分指标的具体贡献度尚不明确，同时对此步骤下人为确定的衡量标准0.8是否合理尚不明确，因此，有必要对各指标于公共因子的贡献度作进一步分析。

根据表3所示的输出结果，当计算到9个公共因子时，累计被解释程度达到了76.37％，作为小样本分析，笔者认为选取9个公共因子是合适的。此统计分析的理论含义可得出如下主要结论：(1)对于公共因子F1，B₁₃、B₁₂、A₄₂三个指标的得分较高，而A₂₃和A₃₁的得分稍低，因此可命名为市场风险因子；(2)公共因子F2中的A₁₄和A₁₅具有较高的负因子负荷，根据含义可命名此因子为资产流动性因子；(3)B₂₃在公共因子F3中的贡献度最大，表明信贷政策调整对技术创新融资的支持作用影响较大，信贷对技术创新的资金支持依然是主导的，可定义此公共因子为信贷因子；(4)A₁₂在F4中具有负的得分，达到-0.8，具有显著贡献，根据A₁₂的含义可将此因子命名为资产结构因子；(5)F5和F8中得分最高的因子分别为B₂₁和B₂₂，说明税收政策对技术创新投融资亦具有重要影响，国家在税收政策上应采取积极的措施，如对技术创新企业的税收优惠、对投资主体的税收减免等。这两个公共因子可合并定义为税收因子；(6)B₂₅在F6中得分最高，作为一个较为笼统的政策性指标，一方面折射出现有的技术创新投融资外部政策环境的不稳定，另一方面也建议国家应该在支持技术创新投融资方面应采取更稳定的政策。此因子根据主要指标含义可命名为宏观政策因子；(7)A₃₂、B₂₆分别对公共因子F7、F9具有较大贡献度，根据各自含义可将公共因子定义为创新产品的生产能力因子和宏观经济因子。

四、结论

通过理论分析及因子分析的实证，可以认为市场风险因子、资产流动性因子、信贷因子、资产结构因子、宏观政策因子、税收因子、生产能力因子及宏观经济因子是影响技术创新投融资的主要因素体系。而综合共同度分析和指标贡献度分析来看，A₁₁、A₁₂、A₁₄、A₁₅、A₂₃、A₃₁、A₃₂、A₄₂、B₁₃、B₁₂、B₁₃、B₂₁、B₂₂、B₂₃、B₂₅、B₂₆、C₁₄等17个指标可作为贡献度较高的有效指标体系的主要构成部分。而综合前述结论来看，企业技术创新能力强弱和投资主体的分析能力强弱等并不成为决定投融资风险大小的决定因素，我国技术创新投融资风险的评估指标体系建设应加强对宏观政策方面的考虑。同时出于前述有效指标对评价技术创新投融资风险的重要性考虑，在实践中应特别注重宽松和稳定的财政、货币政策的运用，防止因政策变动而对技术创新及其投融资产生负面冲击。

责任编辑：陈晓东