融资约束下人力资本投资对企业创新绩效的影响——基于创业板数据

文/李勇 朱宸霄（东华大学旭日工商管理学院）

科学技术是第一生产力，因此企业的创新必须依靠科技研发以及相应的人力支撑，但是我国的人力资本面临着人多不优的情形，因此企业才会通过各种手段来广泛吸收人才。融资约束作为高新技术企业创新活动的难题之一，企业进行的创新项目具有保密性、周期长、风险高等特点，因此研究三者的关系具有现实意义。

人力资本分为深度与广度两大角度，也可分为教育背景、技术水平与经验程度，人力资本的广度是对“人”的各个背景的衡量，不管是从教育培训还是员工自身素质来说，这两者与企业创新活动之间的关系均是密切的。企业在生产经营过程中遇到的信息不对称问题以及股东与经营者之间的委托代理问题进一步造成了企业的融资约束困难，但是融资约束不仅起到负面作用，它还会使得决策者对相关创新活动进行挑选和甄别，提高了资金的有效利用率，对创新绩效产生正面影响。

一、文献综述与研究假设

人力资本投入在某种程度上反映了企业在创新活动上所投入与消耗的资源，它折射了该企业在创新活动方面的强度，进而影响企业创新绩效。Gephart、Marsick、Van Buren & Spiro（1996）认为知识技能水平是培训员工建立与工作相关的知识，Youndt &Snell (2001) 研究了人力资本实践对公司人力资本、社会资本和组织资本的不同影响，他们发现，密集和广泛的人员配备、有竞争力的薪酬、密集和广泛的培训和政策内的晋升对于区分组织中的高水平人力资本是最重要的。从企业自身角度来看，较多的人力资本投入可以改变企业战略的倾向，并且高新技术企业团队中人力资本教育水平的差异性和人力资本的多样性会影响企业在成长期的知识搜索和组织学习的能力。曹裕（2016）通过研究，并考虑了企业在不同生命周期阶段，发现人力资本投入与企业的创新绩效呈正相关。杨晓明（2010）研究了人力资本投入与创新绩效之间的相关性，发现其相关性并不显著。根据以上分析，本文提出下列假设：

H1:企业员工学历水平存量越高，越能促进企业创新绩效的产出。

H2:企业员工研发人员比例越高，越能促进企业创新绩效的产出。

H3:企业对于员工资本投入越高，越能促进企业创新绩效的产出。

对于研发密集型企业或者说是高新技术企业，面临较多的融资约束，原因有如下：由于债务合同结构不适合回报不确定的研发密集型公司，它们更容易存在逆向选择问题，并且研发活动的保密性，使得投资的内在风险被进一步放大，Micuci&Rossi(2017)分析发现：企业研发活动会受不同借款途径的影响，借款途径的不同产生了差异的融资成本，而外部融资能力更强的企业更愿意进行创新研发。Hovakimian（2011）认为对于那些面临较高融资约束的公司，其公司决策者更能提高资金的使用效率，因此融资约束起到了正面的调节作用，方轶旻（2017）认为融资约束在企业研发投入活动中起到了正面的调节作用，因为企业面临较低的调整成本时，代理问题会在企业研发活动中显得比较突出，从而使得研发资金的使用效率降低。根据以上分析，本文提出以下假设：

H4：融资约束能够正向地促进企业资本投入与企业创新绩效之间的关系。

H5：融资约束能够负向地阻碍企业资本投入与企业创新绩效之间的关系。

二、实证分析

（一）数据来源

本文选取2016年至2020年创业板上市的企业为样本，数据来源为Wind数据库、CSMAR数据库。剔除了 在2016-2020年 出 现ST，ST*等重大事项的公司，剔除了没有公布出数据或者无法通过手动收集数据的公司。

（二）变量选择

本文利用本科以上毕业人数占员工总人数的比例来衡量企业的受教育程度；研究技术开发人员占员工总人数的比例来衡量研发经验；本文利用管理费用率来描述企业对员工的人力资本投入。本文对被解释变量定义如下：利用企业研发投入与每年营业收入之比作为衡量企业研发投入水平，用对数形式的每年专利申请数量来表示企业每年专利的产出。本文借鉴孙良柱（2020）利用多变量指标法来构建融资约束模型，见表1。

表1 变量选择表

三、模型设计

（一）融资约束模型

本文采用的是Kaplan&Zingales（1997）的KZ指数指标，直接将样本公司的融资约束作为多分类变量，并用五个指标来衡量融资约束，具体操作过程如下：

对融资约束的五个指标进行排序并利用中位数这一标准进行划分，其中ROE大于中位数，取1，反之取0；LEV大于中位数，取1，反之取0；YIN大于中位数，取1，反之取0；CASH大于中位数，取1，反之取0；INCOME大于中位数，取1，反之取0，分别生成kz1、kz2、kz3、kz4、kz5，并构建模型：

并且构建如下模型：

（二）主效应模型

本文利用相关变量构建主效应模型：

利用交互项原理建立以下模型：

四、实证结果

表2结果表明，其中人力投资水平和研发人员比例通过了显著性检验，这与假设1、假设2相符，然后对其滞后一期处理后，发现企业学历水平存量与创新绩效在5%的水平上显著正相关，与假设3相符。根据模型（3）的分析结果，企业研发人员比例、学历存量和资本投入均通过了显著性检验，做滞后一期处理后，变量显著性减弱并消失，说明企业研发人员占比对于企业每年专利申请数量均有相关性，因此企业提高当年专利申请数量最直接的方法，就是当年增加对高学历员工的录用以及聘请更多的技术研发人员来提供可靠可行的研发经验。根据研究结果，发现这与“公司成立越久，其专利申请数量越少”这一概念相违背，主要原因是随着时间的推进，公司更希望在知识信息时代获取有利的地位，因此公司年龄并不影响企业在知识产权竞争领域上开拓进取。

表2 模型（2）、（3）回归结果分析

根据表3的结果表明，在员工资本投入方面，其p值大小为0.000，通过了1%水平上的显著性检验，说明融资约束正向地加强了对企业创新绩效的影响，与假设5相符，原因在于当企业受到融资约束的同时，企业的管理者会对每一笔资本投入进行甄别和思考，模型（5）验证的是融资约束会对企业每年申请专利数量产生调节作用，在5%的水平上，融资约束对员工学历水平存量与企业每年专利申请数量之间起到了调节作用，且该作用为正向的，其p值大小为0.037，通过了显著性检验，但在员工资本投入和研发人员及专利数方面，未通过显著性检验，说明未起到调节性作用。

表3 调节效应模型回归分析

四、研究结论与建议

根据本文的研究结果，企业员工学历水平存量、研发人员比例与企业研发投入和专利申请量呈正相关，说明企业研发员工的数量对于企业的创新具有持续积累的影响，这与“边干边学”的学习曲线相一致，因此企业应当不断地提高研发员工占比来加快创新产出，在融资约束方面，其在员工教育培训方面正向地促进每年申请专利数和企业研发投入水平。因此，根据我们的研究结论，在企业层面上，各个企业应当提高内部治理结构、优化人员管理，合理规划企业对员工的筛选成本，提高创新意识、深化和拓宽研发投入；在政府方面，政府的各个机构之间应当建立良性交流合作的关系，并为中小企业拓宽融资渠道，创造良好的融资氛围，逐步开展风险投资市场，创立多种创新型风险投资产品，允许民间金融机构代替大型金融机构对中小型企业的投资，减轻中小型企业的融资压力。