科技金融对高新技术企业创新绩效的影响机理研究*——基于创业板的经验证据

文/严锦莉 丁志刚 陈盼盼 王嘉（绍兴文理学院 商学院）

根据2016年出台的《高新技术企业认定管理办法》，高新技术企业通常是指轻资产、透明性低、技术迭代迅速的小微企业，与之相对应的是劳动密集型企业。自从我国提出创新驱动发展战略，高新技术企业作为创新引领者的重要性急剧上升。我国的制度环境和知识产权保护不够完善，虽然外界环境不是很有利，但我国企业技术研发依然取得了举世瞩目的成果，让学者们产生了浓厚的探索兴趣。通过对科技金融的组成、作用、问题和潜力分析，描绘我国科技金融发展现状并且提出未来的改进方向。现如今的经济大环境形势较为严峻，实体经济面临巨大的挑战，但是由于融入了科技金融，才能使我国经济依旧保持稳步发展。通过对经济发展有力助推器的剖析，可以强化我国企业的技术创新。引入相关的变量分析科技金融对高新技术企业创新绩效的作用机制，以期改进现阶段企业在创新方面存在的不足。

一、文献综述与研究假设

（一）科技金融和科创企业创新绩效

科技金融是国内的一种说法，国外并没有科技金融这个概念。国外的学者研究的是金融对于经济系统的作用、对于科技资源配置等方面。Becsi, Zsolt（1997）等认为，企业创新发展的目标可以通过科技和金融的有效结合来缓解创新难题[1]。我国对于科技金融的研究，最具有代表性的是赵昌文提出的,科技金融就是促进科学技术转化为产品的一系列金融政策、金融产品、金融服务、金融体系创新[2]。房汉廷认为科技金融的本质包括了四个方面，主要就是一种从技术到经济范式的变化，技术是经济发展的引擎，金融是经济发展的燃料，两者的有效投入才能推动经济向前发展[3]。李心丹和束兰（2013）认为科技金融是为了推动高新技术企业发展的科技金融投资主体，通过将市场金融资源以及政府的资金支持和优惠政策进行整合，依托科技平台从而将整合的金融资源投入有前景的高新技术企业，从而实现这类企业的技术扩张融资需求[4]。孙伍琴（2014）认为科技金融不是单纯地把科技和金融两个概念进行内容上的叠加，它更多的是机制上的耦合，需要有机地整合才能发挥出最大的效用[5]。王敏和李兆伟（2020）通过研究陕西省科技金融发展潜力，得出科技金融需要金融生态、金融质量、内部科技效率三大系统的共同支持才能够达到最大的发展潜力值[6]。

通过对现有学者的文献梳理，可以肯定的是，科技金融对于技术升级改造和我国转型发展是有重要意义的，但是科技金融的效率不是很高以及科技金融的耦合程度低下是影响技术创新的重要因素。科技金融程度低的地区要向科技金融程度较高的地区学习，为本地企业的创新发展保驾护航。同时科技金融产品的种类也要不断丰富，满足不同企业不同生命周期的融资需求。陈启清和贵斌威（2013）认为,科技金融对科创企业的创新绩效影响是正向的，但是增量率是有递减趋势的。说明科技金融对技术创新发展的影响呈现倒U型[7]，不能一味增加科技金融投入而期望技术进步，这样多余的资源投入是没有意义的。虽然学者对于科技金融的见解并不一致，但是毋庸置疑的是科技金融可以为高新技术企业或者其他符合要求的机构提供融资服务，因此可以正向作用于高新技术企业的创新发展。目前我国科技金融的发展还处于成长期，需要加大科技金融的研发投入，使其正向作用于技术创新。对于成熟期的科技金融暂时对其与技术创新的关系不予研究。

H1：科技金融能够促进高新企业的技术水平创新。

（二）现金流的中介作用

公司的现金流量是通过将现金流入减去现金流出计算得来的，现金流入包括营业收入、残值收入或变价收入、收回的流动资产。现金流出涵盖了固定资产投资、流动资产投资、营运成本。所得到的数值正差越大说明公司的现金流情况越灵活，此刻投资者会对企业的未来充满信心从而加大投资力度，数值越低说明公司的周转失灵，抗风险系数低，稍有不慎便会运营不下去，投资者会紧急撤资避免风险，这又会加重资金困难程度。梁莱歆、张永榜等(2006)认为，创新性上市公司的财务指标对于企业的创新绩效有影响作用，其中现金流情况最具有代表性[8]。

公司的现金流量对于重大活动开展至关重要，科技金融能够通过市场层面的科技金融供给，方比如风险投资机构或者个人的投资为企业现金流助力，许多知名企业会一夜之间申请破产或者被收购都是因为资金周转不灵。唐雯、陈爱祖、饶倩（2011）提出科技金融技术创新可以反向增加公司现金流，通过“研发投入-技术突破-商品化技术-利润”这个路径提高企业的经济实力，为下一次技术创新准备条件，因此现金流量不管是对于企业的任何重大决策都意义非凡[9]。金融发展理论显然是假设提出的依据，通过金融投资增加企业现金流进而促进技术改造升级，金融投入实体经济可以解决技术创新所需的设备、人才、资金等不达标问题。

H2：科技金融对于高新技术企业创新的影响是通过缓解公司的现金流情况来实现的。

二、研究设计

（一）样本选取与数据来源

本文选取了2010至2018年创业板的上市公司作为研究样本。创业板又称二板市场，即第二股票交易市场，是与主板市场不同的一类证券市场，专为展示无法在主板市场上市的创业型企业提供融资途径和成长空间的证券交易市场。创业板是对主板市场的重要补充，在资本市场占有重要的位置，其上市公司股票代码以“300”开头。数据来源为国泰安CSMAR数据库，对样本经过了如下剔除：

1.ST和ST*股票；2.金融行业的股票。

最终获得有效样本18534个。

（二）变量定义

1.被解释变量：企业创新绩效

根据已有的文献，本文利用创新产出指标衡量企业的创新水平，包括专利申请数量、授权数目以及引用频次（Cornaggia等，2015；He&Tian，2013）[10]。此外，利用专利的数量来量化企业创新能力和水平是目前学术界研究企业创新的一种做法（He&-Tian，2013），与此同时，可以根据专利的创新性程度由高到低将专利划分为三种：发明专利、实用新型专利、外观设计专利（徐欣、唐清泉，2010）[11]。本文将企业发明专利授权数来量化企业的技术创新能力，再进一步，为了保证企业创新产出的真实水平，本文将选用最能代表公司有效创新发明专利的引用频次以及三项专利授权数量总和用作稳健性检验。从实际情况来看，企业在整个创新过程中，从投入到产出所需要的周期较长，因此本文根据Holmstrom（1989）、Hirshleifer等（2012）等文献做法，将企业未来1年的专利授权数量分析，这样做可以减少现实中企业进行技术创新所面临的问题[12]。

本文使用发明专利授权总数、三项专利授权总数等指标进行度量。

2.解释变量：科技金融

根据相关概念科技金融是指通过创新财政科技投入方式，引导和促进银行业、证券业、保险金融及创业投资等各类资本，创新金融产品，改进服务模式，搭建服务平台，实现科技创新链条与金融资本链条的有机结合，为初创期到成熟期各发展阶段的科技企业提供融资支持和金融服务的一系列政策和制度的系统安排。

本文使用企业的创新投入、金融机构对高新技术企业借款额、创新筹资活动产生的现金流净额指标加以度量。

3.中介变量：现金流

用现金比率来衡量，等于企业速动资产扣除应收账款后的余额与流动负债的比率，反映了公司整体运营的现金流情况。

4.控制变量

上市公司的市值、净资产收益率、杠杆率（公司层面）、上市公司所在地的法律发展指数、经济发展水平（地区层面）。

相关变量定义与度量如下图1所示。

（三）模型设定

1.用于检验主回归和调节效应

其中input为企业研发投入，insti高新技术企业为向中央银行借款净增加额，net为筹资活动产生的现金流净额，grant为三项专利授权总和，igrant为发明专利授权总和，control为各个控制变量包含企业规模（size）、净资产收益率（roe）、杠杆率（lev）、上市公司所在地的法律发展指数（law）、上市公司所在地的经济发展水平（gdp）等，indus为行业虚拟变量，year为年度虚拟变量，其余为残差项。

2.用于检验中介效应

本文根据温忠麟等（2004）所提出的中介效应检验程序，设定以下三个模型进行中介效应检验：

模型（3）为主效应模型，被解释变量是企业创新，解释变量是创新投入，控制变量同样包括企业规模（size）、净资产收益率（roe）、杠杆率（lev）、上市公司所在地的法律发展指数（law）、上市公司所在地的经济发展水平（gdp）等。模型（4）的被解释变量为中介变量现金比率（cash）。模型（4）是为了检验中介效应是部分还是完全的。模型（4）（5）的控制变量与模型（3）的相同。

三、实证分析

（一）主要变量的描述性统计分析

从表1可以看出，从被解释变量创新水平来看，营业总收入的平均值为10.316，最小值为15.742，最大值为25.288，两级分化较为严重，总专利和发明专利的平均值为9.123，总专利的最小值为0，最大值为314，发明专利的最小值为0，最大值为108同样呈现显著两级分化.从解释变量来看，创新投入、机构融资、融资净额的 平均值分别为17.086，0.016，14.630。在控制变量中，样本公司的净资产收益率roe的平均值为0.083，最小值为-0.038，最大值为0.553，可以看出样本公司的盈利能力不同。

表1 变量的定义与度量

（二）相关性分析

为了进一步验证相关变量之间的关系，在进行了描述统计分析之后，本文对主要变量的Person相关性又进行检验，从表2中，我们可以发现营业收入与解释变量创新投入、机构融资和融资净额的单变量回归系数分别为0.655、0.025、0.138，均呈现显著的正相关关系。同样，三项专利总和与解释变量创新投入、机构融资和融资净额的单变量回归系数分别为0.041、0.031、0.028，发明专利总和解释变量创新投入、机构融资和融资净额的单变量回归系数分别为0.168、0.025、0.038，同样呈现显著的正相关关系，由此可以初步得出科技金融能够促进企业的创新，但由于未对其他变量进行控制仍需在多元回归中得出进一步的结论。

表2 描述性统计

表3 变量的Pearson相关系数矩阵

表4 中介机制检验

表5 滞后一期：科技金融对高新技术企业的创新影响

（三）中介机制的检验

结论：可以看出，公司的现金流情况（现金比率）扮演中科技金融与高新技企业的创新机制。解释了8.7%和7.9%的比例，见表3。

（四）稳健性检验

互为因果的内生性问题，采取滞后一期的数据处理，检验结果与前文相比没有发生明显的变化，见表4。

四、结论与建议

主要从政府、企业和风险投资机构三个主体提出建议，第一，各金融主体继续扩大各项科技金融投入，更大程度发挥其对高技术产业创新绩效的提升作用。第二，各中介机构以及风险投资机构要增加科技金融产品的种类，把产品类别细化能够有针对性的助力高新技术企业发展。第三，企业要加强技术研发，注重高技术人才的外部招聘还有内部人员的技术技能培训，形成良好的竞争文化氛围，同时注重现金流的管理，降低企业运营的财务风险。