技术创新基金对科技型中小企业财务成长性影响——以中小板制造业企业为例，本文主要内容关键词为：为例论文,企业财务论文,中小板论文,成长性论文,制造业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
[中图分类号]F275.5 [文献标识码]A [文章编号]1000-1549(2013)11-0083-07
一、引言
从国际比较视野来看，无论发达国家、新兴市场经济国家，还是发展中国家，都存在大量的中小企业，其中科技型中小企业已成为推动各国社会经济发展的最迅速、最具活力的生力军。然而对于初创幼年期与成长爬坡期的科技型企业，研发成本高、投资收益周期长、投资风险高、税务负担重、融资约束紧、技术创新的外部性等都已成为挫伤科技型中小企业R&D积极性的主要因素。单纯依靠市场机制配置资金常常缺乏效率并导致“市场失灵”，需要政府扮演“有形的手”进行积极矫正，重视对其扶持与鼓励。
我国政府十分重视对中小企业尤其是科技型中小企业的扶持。近年来，财政部、科技部及各级地方政府部门，先后成立了数以百计的中小企业扶持项目，促进中小企业R&D(研究与开发)并使其成长。1998年科技部设立了科技型中小企业技术创新基金(下称“创新基金”)。创新基金不以营利为目的，资金来源为中央财政拨款，其使用和管理，遵循诚实申请、公正受理、择优支持、科学管理、公开透明、专款专用的原则。创新基金面向在中国境内注册的各类科技型中小企业，支持有较高创新水平和较强市场竞争力、有较好潜在经济效益和社会效益的项目。然而，作为我国政府支持科技型中小企业成长的重要方式之一，创新基金是否如其设立目标一致，即对获得过其立项支持的科技型中小企业成长性是否具有显著影响?本文基于已有相关文献，利用中小板上市制造业企业2009—2011年数据对国家创新基金政策的有效性进行了实证检验。
二、文献综述
政府支持政策对中小企业成长性的激励效果，一直倍受国内外学者的广泛关注。学界围绕中小企业成长性、政府支持有效性等展开了较为深入的研究，主要包括：
1.关于中小企业成长影响因素的研究。
企业拥有的资源状况决定企业能力，企业能力决定了企业成长的速度、方式和界限。学者们认为，创新能力对企业成长起重要作用，产品创新和组织创新均为企业成长的推动因素(Penrose，1959[1]；汪良军，2007；吕一博等，2008[2])；而企业规模(Blank & Stigler，1957)、管理者素质、中小企业的内在素质和企业业务发展的战略范围是决定其成长的重要因素(Storey，1994[3]；黎志成，2003)；Barkhma et al.(1996)通过调查研究验证了所有者年龄和职业素质、合作者状况、产品市场战略等因素对企业成长会产生影响；同时，企业生命周期、规模或所有制(Konings，1997)、外部融资约束、法律制度等也是影响企业成长的因素(Thorsten，2002等)。近年来，学者们从企业的竞争能力、任务环境、成长资源与机制、创新能力、政府支持管理、产业集群、发展模式等更广泛的角度分析其对企业成长性影响(陈业华等，2010[4]；霍国庆等，2011)。
2.关于中小企业成长性评价与度量的研究。
早期学者主要选择单一指标来评价和度量中小企业的成长性，如营业收入(销售额)增长率(Calvin，1981[5]；Juan，2012；郝臣，2006[6]；沈海平等，2010)、员工数量增长率(Jozef Konings et al.，2002；Alex Coad，2010)、利润增长率、市场份额增长率(贺远琼等，2007)[7]。近年来，学界普遍认为，用单个指标变量对企业的成长性很难做出可靠的判断，应从多角度、深层次综合评判企业的成长性，学者们日益倾向于通过建立评价指标体系尝试对企业的财务成长性做出综合评价(Fre'de'ric Delmara et al.，2003[8]；丛佩华，1997；中国企业评价协会中小企业发展问题研究课题组，2000；李维安，2005[9]；张玉明等，2009；刘金林，2011[10]；朱彦杰，2012)。评价方法方面，主要应用了层次分析法(AHP)(朱和平等，2004)、结构方程(陈业华等，2010)、突变级数法(陈晓红等，2005)[11]、主成分分析法(郑晓，2005；林莉，2009)、因子分析(卢相君，2011)等方法。
关于政府支持对中小企业影响的研究。鉴于中小企业经营规模较小、管理水平较低、税负负担相对较高，导致内部资金积累不足，同时中小企业的外部融资渠道过窄，可融资规模十分有限；由于技术和知识具有公共产品的溢出特性，R&D活动不可避免地会遇到市场失灵和投资不足等问题(Arrow，1962[12]；Tassey，2004)，因此，国内外学者一致认为，政府有必要对中小企业的R&D活动给予补贴和税收优惠等支持；但对于政府对中小企业R&D支持的效果却分歧很大：目前学者们大都认为，政府在中小企业技术创新过程中起重要作用，政府通过制定各种扶持政策、为中小企业技术创新创造良好的外部环境、引导其进行技术创新，有利于提升中小企业的竞争力、发展壮大市场(Scott，1984；Duguet，2004；A.Briozzo et al.，2012；科技部创新基金管理中心，2000；朱平芳，2003[13]；郝臣，2006；那小红，2011；袁红林等，2012)；也有学者认为，政府支持中小企业政策的初衷与实际效果间存在着严重的错位现象(Levitsky，1997；陈旭东等，2005；顾颖等，2006[14])。可见，在政府支持有效性方面仍未形成定论。
总体而言，国内外研究政府支持实施效果的文献，多是从企业R&D投入(程华，2008；王俊，2010)、新产品产出(李泓桥等，2012)[15]等角度反映政府补贴的支持效果，创新基金扶持效果最终会表现在企业财务状况的变化，但从财务视角考察政府中小企业扶持政策效果，特别是基于创新基金支持效果视角的相关文献仍鲜见，本文尝试从企业财务成长视角检验创新基金的扶持效果。
三、研究设计
本文借鉴建立企业成长性多指标评价体系的思路测度科技型中小企业的财务成长性，拟采用因子分析法筛选出多维度的财务成长主因子，再根据企业获得政府创新基金支持状况，分别进行单变量分析和实证回归分析，探讨创新基金对科技型中小企业财务成长性的影响。
(一)指标选取与变量定义
如何选择合理的指标体系是定量分析创新基金支持对中小企业财务成长性影响的关键。笔者认为，选取评价指标测度企业财务成长性时，需要综合考虑、权衡各方面因素，从而全面认识企业财务成长性变化。据此，本文选取的科技型中小企业成长性评价指标体系(见表1)。
(二)样本选取与数据来源
鉴于科技型中小企业之间仍存在很大的行业间异质性，且中小板上市公司中制造业企业占比近80％，为最大限度地减少行业差异带来的研究误差，本文仅选取中小企业板块中的制造业企业作为研究样本①。为了合理评价科技型中小企业的财务成长性消除时间维度因素，本文计算跨期财务成长性变量的三年平均数②；为消除变量异常值的干扰，对主要连续变量在3％和97％分位数水平上进行截尾；最终得到368家中小板制造业企业数据。
各成长性评价指标以及资产负债率、流动比率、市值规模、企业年龄和员工人数的数据分别来自国泰安(CSMAR)，锐思(RESSET)和万德(Wind)的数据库；企业获技术创新基金的数据是经手工搜集和检索样本公司年报获得的；除技术创新基金虚拟变量、市值规模均值、企业年龄、平均员工人数变量外，其他变量数据的时间跨度均为2009—2011年。
四、实证分析
(一)财务成长性的因子分析评价
采用因子分析法要求变量间存在较强的相关关系，本文选取的各财务成长性评价指标变量中，除主营业务收入增长率(X1)与销售净利率(X5)，总资产增长率(X3)与总资产周转率(X9)之间的相关性系数未通过显著性检验外，绝大部分变量之间的相关系数绝对值均大于0.3，变量间的相关系数是显著的③。KMO检验与Bartlett球形检验结果见表2。根据统计学家Kaiser给出的标准，KMO值为0.557＞0.5(适合进行因子分析)，Bartlett球形度检验统计量为2573.046(p＜0.000)，因此拒绝Bartlett球度检验的零假设。综合判断，本文所选财务成长性评价指标变量适合进行因子分析。
采用主成分分析法确定主因子个数时，一般选取特征根大于1的特征根对应因子数作为主因子个数，本文得到的各主成分的特征根、贡献率、累计贡献率详见表3。本文选取前四个特征根大于1的因子作为主因子，这四个主因子的累计方差贡献率达到0.83775，即解释了原始变量总方差的83.775％，保留了原始变量数据80％以上的信息，据之进行后续分析是可靠的。
信息提取a(表4)数据显示了样本企业各指标原始数据信息，通过主成分分析法萃取后信息保留比例。从提取结果分析，本文因子分析的变量共同度是较高的，各变量均有80％以上信息被公因子所提取，其中总资产增长率(X3)，销售净利率(X5)两变量的信息抽取比例更达到了90％以上。
根据成分得分系数矩阵b(表4)，可以写出各主成分得分的表达式④：
以旋转平方和载入得到的各主因子方差贡献率占方差累积贡献率的比重作为权重来计算综合得分，计算公式见方程(5)。通过计算各企业财务成长性的综合得分，可以对多维度的中小企业财务成长性评价指标数据进行压缩降维，最大限度地克服变量间的多重共性，并且避免了诸如功效系数法、层次分析法和加权评分法等方法中进行主观赋值评价所引起的缺陷。
(二)创新基金支持的财务有效度显著性检验
为实证检验创新基金对科技型中小企业财务成长性的有效性，本文拟对所选科技型中小企业样本的4个主要成长因子和综合得分进行独立样本均值检验，如果成长因子得分均值在“获得创新基金组”与“未获创新基金组”间存在显著差异，可初步判定政府创新基金支持对科技型中小企业成长性具有显著影响。经检验发现各因子得分均服从正态分布，因此本文进行独立样本均值的双侧t检验。由表5知，未获创新基金组中小企业的得分均值都显著低于获得创新基金组中小企业，初步判断在获利能力、企业规模、市场价值和主营业务成长状况方面，获得创新基金支持的企业要优于未获得支持样本企业，表明政府创新基金支持对科技型中小企业的财务成长具有一定正向促进作用。
(三)创新基金支持对财务成长性影响的回归分析
为了进一步验证创新基金支持对中小企业财务成长性的影响，本文以前述中小企业财务成长综合得分(
)作为被解释变量，设置技术创新基金虚拟变量，并控制企业资产负债率、流动比率、企业规模和年龄等非财务特征变量，建立实证模型如下：
采用最小二乘法得到回归结果见表6，模型调整后
=0.257，创新基金(FDM)的系数为0.406，且在1％水平上显著，再次表明创新基金支持对科技型中小企业财务成长性具有正向促进作用；公司规模(SIZE)、流动比率(CR)系数也显著为正值，说明规模越大和流动比率越高的科技型中小企业的财务成长性综合得分也会越高；但是企业年龄(AGE)与财务成长性状况却呈现显著的负向关系。此外，资产负债率(DA)，企业规模(SIZE)和企业员工人数(EMP)与企业财务成长性间的影响并不显著。
为了进一步考察创新基金(FDM)，企业规模(SIZE)、流动比率(CR)和资产负债率(DA)等因素对科技型中小企业财务成长性的影响差异，本文分别将创新基金(FDM)与企业规模(SIZE)、流动比率(CR)、资产负债率(DA)和企业年龄(AGE)的交互项作为解释变量，重新建立多元回归分析模型2至模型5。具体如下：
由表6回归分析结果可知，企业规模(SIZE)和流动比率(CR)与创新基金虚拟变量的交互项(SIZE*FDM)和(CR*FDM)在1％的水平下均显著为正，表明相比未获创新基金支持的企业，企业规模和流动比率对获得创新基金企业的财务成长促进作用会更加显著，说明企业规模和短期偿债能力也会对科技型中小企业的财务成长性形成约束，政府考虑对中小企业扶持的同时还应关注企业规模，流动比率等短期偿债能力的改善。创新基金虚拟变量与企业资产负债率的交互项(DA*FDM)的系数虽然显著为正，但仅模型3中资产负债率(DA)的回归系数显著。综合考虑模型回归结果，资产负债率对科技型中小企业的财务成长性影响并不显著。企业年龄对科技型中小企业财务成长性影响虽然显著为负，但从模型5看，获得政府科技型中小企业的财务成长性却显著为正值(-0.150+0.163=0.013)，这表明政府创新基金支持可有效延长科技型中小企业的成长持续年限。各模型回归结果均未显示员工规模会对科技型中小企业财务成长性产生显著影响。
五、结论与不足
本文以我国368家中小板制造业企业为样本，采用因子分析方法提取了4个维度的财务成长因子，并按照各主因子的方差贡献率占总方差贡献率的比重进行加权平均，计算因子综合得分。对各主因子和综合得分分别进行独立样本均值的双侧t检验和多元回归分析，实证检验了政府创新基金支持的财务有效度。研究发现，政府创新基金支持对我国科技型中小企业财务成长性具有正向促进作用；企业规模，企业短期偿债能力(流动比率)和企业年龄对科技型中小企业的财务成长性影响均较为明显。政府在筛选技术创新基金扶持对象时，应当关注这些因素的变化和影响。
本文对“获政府创新基金组”与“未获创新基金组”进行配对检验，仍未排除政府在分配创新基金时可能会更倾向于选择绩优企业，从而可能导致样本选择有偏情况下的内生性问题。在研究中，笔者虽尝试通过企业规模变化对企业财务成长性进行变量控制，但仍不能排除由于企业成长周期性因素对企业财务成长性的影响；此外，鉴于数据搜集上的困难，其他因素并未纳入实证研究模型，并且所选时间窗口较短。凡此种种，均有待于未来进一步手工搜集数据并重新建立模型加以完善。
注释：
①截至2011年底，按证监会行业分类标准，共搜集到中小企业板制造业类企业共537家，剔除其中纺织、服装、皮毛类、木材、家具类和食品、饮料类。
②涉及增长率的指标，本文均采用几何平均法，其他类指标取算数平均数。
③由于篇幅有限，文中未列出相关系数表，如有需要可向作者索要。
④X1-X9的定义见表1，分别代表主营业务收入增长率等9项财务成长性评价指标。
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