1 引言
创新是推动经济增长的关键因素。着名学者熊彼特（Joseph Aloes Schumpeter）指出，创新包括产品创新、技术创新、工艺创新、组织创新等，其中新产品或改进的产品对于企业成长的作用最为明显。创新需要各种投入，资金作为企业创新的一个重要资源，具有不可替代的地位。创新资金的充沛与否，以及融资渠道是否畅通决定了创新是否具有可持续性。国外相关研究表明，加大创新投入，如企业内部融资、股权融资、银行贷款、FDI等手段都可以促进创新效果，但不同资金对创新效率的影响程度却不同。企业是创新活动的重要载体，而大中型企业具有资本和科研实力的优势，其规模效应为创新成果转化为生产力提供了巨大的保障。与国外不同的是：
国内企业在融资上明显受制于市场化程度不高的限制，企业获得科研资金的渠道有限，故多数企业研发和创新活动均依靠债务融资、股权资本、企业内部运营资本和其他积累资金。
研究发现，较少有学者对企业通过各种融资渠道所得的资本结构进行细致划分，也很少考虑企业股权结构和研发投入的关系以及其对创新绩效的影响，且视角不一。基于国内外学者对企业创新内外部融资研究，笔者对C-D函数进行优化，细分企业内、外部资本结构并添加股权因素，试图找出不同资本对于企业创新活动绩效的具体影响。
2 研究设计
2 . 1 理论假设
鉴于我国资产市场起步晚、水平低、融资方式单一等国情，本文暂不考虑FDI（外资直接投资）和VC（风险投资）；且政府对企业科研项目的资助门槛较高，能获得补助的企业数量较少，不具有代表性，因此也不做讨论。本文主要探讨企业通过资本市场融资、债务资本以及内部融资这三种主要形式获得的资金对创新绩效的影响。
企业一旦上市，便有将权益资本作为首要融资途径的优势。但对股东来说，企业创新活动具有一定的不确定性，投资成本无形增加；对企业来说，虽然可以永久占用股东权益资本，但发行的股票过多会稀释股权，不利于公司研发政策的稳定性；而企业经营活动所产生的现金和来自于利润的资本公积则稳定得多。这部分资金的成本低，归属明晰；尤其是资本公积，其用途更有针对性。鉴于此，本文提出首个假设——H1：相对于权益资本，资本公积和自由现金对创新绩效的促进作用更大。
一个注重创新的企业显然需要更高的财务宽松区间。债务资本虽对企业造成还本付息的刚性压力，但能保持稳定、不间断地投入。相比短期贷款对企业短期内资金周转能力的高要求，长期借款的持续性更好，弹性更大，能给企业一定的时间开展研发活动并付诸商业应用。此外，根据相关文献，滞后2～3 期的贷款对创新绩效作用最大。因此提出第二个假设——H2：长期借款对创新绩效的保障作用比短期借款更强，其滞后期与企业绩效呈倒 U 型关系。
企业家的创业动力来自对利益和效用最大化的追求，且创新能力的发挥受到创新动力和权力的影响，而这种动力和权力与公司内外部治理机制密不可分。对于股权分散的情况，由于小股东人数多，容易出现“搭便车”行为、“所有者缺位”和“内部控制人现象”，不利于技术创新。而股权集中的情况则相反，大股东承担了企业经营风险，这就对他们形成技术创新的激励和监督，降低代理成本。由此提出第三个假设——H3：股权集中度与创新绩效正相关，且股权集中度影响企业用于研发的资本公积。
2 . 2 变量选择
本文利用“主营业务利润率”作为研发创新的绩效指标。据国家统计局调查，多数企业认为创新评价标准是创新对企业经营和发展产生的实际效果，而不单是形式工艺改进或专利申请数的提升。而创新是一种复杂的社会过程，最为关键的步骤是新产品或新系统的商业应用，接受市场检验。因此，提高生产和盈利能力才是创新的目标。所以，代表市场对创新的认可的“主营业务利润率”更为合适。
资本结构自变量主要包含三部分：债务、权益和内部资本。其中债务资本有长短期之分；内部资本包括经营活动产生的自由现金流和资本公积。此外还添加了衡量股权结构的股权集中度和代表智力资本投入的无形资产。相关数据除以企业总资产是为了排除规模差异，更好地横向比较。具体变量和对应含义如表1 所示。【表1】
（1）基本模型设定。基于上述假设，并依据传统的知识生产模型——Cobb-Douglas 模型——对其进行变量细分与改进，构造对数线性模型。
（2）面板数据模型选择。面板数据涉及个体影响，因此要考虑模型的选择。根据截距和系数项，可以划分为三种类型的模型：变截距模型、变系数模型和不变系数模型。
（3）计算统计量F1 和F2，并与相应临界值比较。判定规则为：若接受假设H2，F2 小于临界值，则为不变系数模型c；若拒绝假设H2，F2 大于临界值，则检验假设H1。如接受H1，则模型为变截距模型b；若拒绝H1，则模型为变系数模型a。
利用本文数据，选择变截距模型。
3 实证分析
3 . 1 数据处理
本文以上证 A 股的上市工业公司季度财务数据为研究样本。为保证数据完整性、可比性和有效性，消除异常样本对研究结论的影响，剔出上市时间短、处于*ST、ST 或者PT 状态的T 类上市公司，最终共得到研究样本219 个，6132 个观测值。为消除极端值影响，本文对连续变量进行 1 % 或 5 % 的winsorize处理。所有企业财务数据和公司股权结构信息均来自于国泰安金融数据库。
3 . 2 数据结果
利用Eviews6.0 对数据进行回归，结果如表2 所示。由于我们选择了不变系数（变截距）模型，因此需要判断各区域之间的差异是固定的还是随机的，即对模型和数据进行Hausman 检验。根据结果发现选择固定效应最合适，即各企业创新绩效差异与该企业创新投入变量相关。说明对于短期面板，创新绩效是一个不随时间变化却随个体变化的变量。【表2】
3 . 3 结果分析
（1）财务杠杆。表2中各种模型显示，表明财务杠杆与创新绩效之间显着负相关。说明大部分创新绩效好的企业，都愿意保持一个宽松的财务区间。可见比起债务融资，企业更倾向于利用权益资金或内部积累资金。与已有研究结论相一致。
（2）权益资本。实验结果表明各模型中的资本公积、权益资本与企业创新绩效的关系均显着为正。系数表示弹性，即每增加百分之一的权益资本投入，绩效就相应提升若干个百分点，且资本公积系数（0.8）要明显大于权益资本（0.06）。这是因为权益资本毕竟来自资本市场，股东面临着企业创新的不确定性和风险性等顾虑；而资本供给是企业内部的积累，源自企业经营利润。这笔资金具有专门的用途，接受股东监督，因此创新效率高。这和假设1 是相符的。
（3）债务资本。本文将债务资本分为长、短期。虽然债务资本都会对企业造成还本付息的刚性压力，但债务结构会对企业创新活动产生不同的影响。由模型 4～模型 6 可以看出，短期债务与创新绩效的关系显着为正，在 0.02 和0.06 区间内波动；但其滞后效应衰减明显，说明短期债务具有很强的爆发性和较差的持续性。而长期债务则相反。由于其贷款门槛高于短期债务，因此当期长期债务对企业绩效的提升并不明显。可随着时间的推进，长期债务的持续性就体现出来。模型5 表明滞后二期时的效应最明显。可见债务的持续效应与滞后期（1～3 年内）呈倒 U 型关系。因此基本符合本文假设 2。
（4）股权结构。虽然企业偏向于权益资本进行创新，但盲目增发带来的股权稀释会造成公司治理中委托代理问题。根据模型 2～模型 3，我们发现，股权集中度和创新绩效呈显着正相关，系数基本维持在0.007；且集中度影响企业创新政策，表现为集中度与资本公积交互项系数显着为正，0.045说明这种股权集中度每增加1%，会带动资金公积以对应幅度增加。原因在于股权越集中，决策成本越低，股东对自身利益的追求激励他们投入创新研发活动。符合本文假设 3。
（5）无形资产。各模型统计结果显示包含教育培训等智力资本投入和品牌、商誉价值的无形资产对创新绩效具有显着的提升，弹性系数基本维持在0.5左右。这是因为企业无形资产投入影响企业形象和投资者对企业的预期，有助于企业为自身投融资活动营造一个良好的行业环境。
（6）自由现金流。各模型中的自由现金流指标系数均显着为正，并且没有随着变量的变化而产生巨大波动。说明支持企业偏好于利用可支配自由资金经营活动进行创新活动，不管是否有其他资金支持，自由现金流始终是创新的最主要保障和坚实基础。
3 . 4 稳健性检验
为了使分析更严谨，需要对模型进行稳健性检验，考察实证结果是否随着参数设定的改变而变化。
本文采用替换变量法对模型结果做稳健性测试。具体地，首先用总资产收益率 ROA 替代原绩效指标——主营业务收入增加值——反映公司包括资产和负债在内的总体盈利能力；其次，用企业经营杠杆取代财务杠杆。若替代变量后各系数仍基本保持显着，则说明模型是稳健的。
由回归结果可以看出，尽管对变量进行替换，但模型4 中各变量系数符号和显着性基本不变。说明模型是稳健的。而从系数数值看，效果不如前面模型拟合结果好。说明本文原始模型指标更符合实际情况。
4 结论与建议
本文在已有研究基础上，改进传统创新绩效的衡量指标，细分企业债务资本、权益资本、自由现金流等资本结构，将创新绩效和资本结构直接相联系，试图找出资本结构和创新活动带来的绩效提升之间的关系。同时希望能为国内相关研究做有益补充，引发深层次的思考和启发。
通过实证研究发现：首先，现金流和资本公积的系数明显大于权益资本，说明相比权益资本，前两者对创新绩效的改善有更显着作用；其次，随着贷款滞后项的添加，长期贷款系数和显着性均比短期贷款更稳定，说明长期债务的持续性带来的促进作用大于其对企业的压力，因此比短期债务更能促进企业创新和提升企业绩效，同时比较滞后一期指标至滞后三期指标，其系数和显着性的动态变化表明债务资本的滞后期与绩效大致上呈倒U型关系（长期贷款滞后两期时系数最大）；此外，不管是股权集中度还是它与公积金乘积的系数均显着为正，说明企业股权越集中对创新绩效越具有正向促进作用，并且这种影响是通过企业用于研发的资本公积间接影响创新绩效；最后，现金流的系数始终维持在稳定的高水平上，恰恰符合企业对自由现金和维持宽松的财务区间的偏好。
基于上述分析，提出如下建议：
第一，注重内源资本积累，增强技术改造的投资意识。多数企业研发费用来自营业收入，即企业收入状况会影响研发费用的积累。因此企业必须合理配置现金流，运用多种财务工具（比如展期、提前回收应收账款等方式）全力保证对研究开发支出的支持；重视对员工的培训、教育等智力资本的投入，形成内外兼修的人才培养理念和培养管理机制；重视无形资产对企业创新带来的正向促进作用，比如品牌建设、知识产权保护、树立良好的商业信用等。
第二，根据债务资本滞后效应，国家和金融机构应在一定的政策和风险收益考虑下，保持相对稳定的资助率水平，调整信贷政策，建立和完善企业信用担保体系和风险补偿机制。比如财政出资组建全国性担保体系和专业担保机构，加强企业、担保机构、银行三方互动合作，使企业对金融机构贷款额度和贷款政策形成稳定的预期，做出长期的规划和有效的资源配置。
第三，适当增加经营者所有权，控制股票发行规模，合理调整资产结构。这样才能使股权和债权在资本结构中合理分配和融合，保证股东、债券人和企业职业经理人三者之间更好地相互作用。同时建立共同利益下的经理人激励、约束机制和薪酬绩效体系，增强公司凝聚力，减少管理成本，降低委托代理风险。
最后，企业还要善于利用社会资源和社会资本。在争取政府资助项目、响应政策引导下，依托当地高等院校、各类研究机构和人才培养载体，加强多方合作，打通知识产生—溢出—应用的通畅渠道，推进产、学、研一体模式，建立自主研发和联合开发并举的创新体系，探索技术创新战略联盟。
5 结束语
基于2005～2012 年中国上证A 股市场大中型工业企业季度财务数据，本文验证了企业通过不同融资渠道获得的资本及股权性质对创新绩效的影响。研究显示随着中国经济的深入发展，大中型企业将成为创新的主力军，创新融资问题将会日益凸显。因此我国要继续金融体制的深化改革，充分发挥各种技术创新融资方式的积极作用，切实提高创新水平，推动创新型国家建设进程。
此外，本文仍然有一定的局限：（1）样本只选取了全国大中型工业企业作为数据来源，没有考虑其他行业，并且没有针对不同规模的工业企业分别进行实证研究，直接影响部分结果的显着性和拟合度；（2）研究中没有考虑企业不同部门创新活动的差异以及企业生命周期对企业创新投入和创新绩效的影响；（3）最后，本文认为各种资本之间可能存在着非线性的动态关系，它们之间会相互作用。
参考文献：
[1] O’Regan,Gallear,D．In search of the drivers of high growthin manufacturing SEMs[J]．Technovation，200（64）：31～41．
[2] Benfratello L, Schiantarelli F, Sembenelli A．Banks andInnovation: Micro econometric Evidence on Italian Firms[J]．Journal of Financial Economics，200（89）：197～217．
[3] Stefano Rossi．Technological Innovations and Capital Structure[J]．London Business School，200（55）：122～154．
[4] 赵付民，苏盛安，邹珊刚．我国政府科技投入对大中型工业企业R&D投入的影响分析[J]．研究与发展管理，200（62）：78～85．
[5] 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数据[J]．南昌大学学报（人文社会科学版），201（16）：51～57．
[6] 杨建军，盛锁．股权结构对企业挤出创新投入影响的实证研究[J]．科学学研究，2007（4）：787～792．
[7] 李自杰，曾敏．创新行为、企业绩效与资本结构——基于H股上市公司的实证研究[J]．经济问题探索，200（76）：138～143．
