罗拥华 李一凡

【关键词】 融资结构; 研发投入; 企业异质性; 定性比较分析法

【中图分类号】 F275.1  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2021）18-0091-06

一、引言

创新是国家经济迅速增长的第一动力，而研发投入则是提高企业创新的基石。近年来我国研发经费逐年增大，强有力地推动了创新驱动发展战略的实施，但与发达国家相比仍存在一定差距。为了能在国际上立足，我国企业一直在寻找增强创新能力的机会。如今已步入经济发展新时代，企业转型掀起一股热浪，越来越多的企业开始向轻资产公司转型。相较于传统的重资产模式，轻资产公司倾向于把资源集中在产品的自主研发、品牌建设等附加值较高的环节，另外将附加值较低的制造环节进行外包[ 1 ]。由于各行各业的合作逐渐加深，轻资产模式也越来越受欢迎[ 2 ]，许多轻资产公司凭借自主研发在市场上脱颖而出[ 3 ]。但是在研发投入的过程中，资金不足是轻资产公司面临的一大困境，企业也一直在寻找合适的融资结构，所以探究轻资产公司融资结构对研发投入的影响就显得尤为重要。

与一般企业的融资相比，固定资产少、风险大等特点导致轻资产公司的融资结构受到一定的约束[ 4 ]。现有文献研究表明，内源融资和外源融资对研发投入均有促进作用[ 5-6 ]。但有研究者发现债务融资与研发投入负相关[ 7 ]。另外，当股本增加时，股权融资对研发投入有负向作用[ 8 ]。不同外源融资渠道对研发投入的影响具有相对重要性[ 9 ]。同时，一些学者也指出当企业股权集中度与产权性质存在差异时，融资结构对研发投入的影响存在变化。

总体来看，学术界在进行影响类实证分析时，主要是运用回归分析方法，研究结果是基于多个相互独立变量形成的。但是当多重并发因素同时发生时，结果怎样就不得而知了。同样，融资结构对研发投入的影响可能存在多个复杂因素的共同影响，但国内学者对此类研究少之又少，这给本文的研究留下了空间。本文主要贡献是针对已有研究不足，从整体视角出发，以2018年沪深A股上市的轻资产公司为研究样本，运用定性比较分析法（以下简称QCA）实证分析融资结构、股权集中度与产权性质多重因素同时发生时对研发投入的影响，最终得出高低研发投入的路径组态。本文为传统融资结构对研发投入影响的研究方法进行了新的探索，有助于后续研究者加深这一问题的理解。

二、理论基础与研究假设

（一）轻资产公司融资结构对研发投入的影响

优序融资理论认为，内源融资融资成本较低且能保持原股东的利益[ 10 ]，一般企业在面临融资决策时会优先选择，接着才进行外源融资。外源融资可以分为债务融资和股权融资，企业在融资时须支付一定的利息或股息，融资成本较高[ 11 ]。但对轻资产公司来讲，自主研发周期较长，即使有足够的现金流，也无法解决初期研发投入所带来的连续性高额成本，因此外源融资成为创新投入资金的主要来源[ 12 ]。在轻资产公司进行外源融资的过程中可以发现，比起债务融资，企业更倾向于通过股权融资获得创新投资。其原因主要有三个方面：首先，债务融资往往要求企业采用分期付息的方式偿还债务，融资成本与财务风险都较高，这与创新活动要求的高收益不一致。而股权融资就能更好地体现高风险与高收益的对称性[ 13 ]。其次，银行通常要求企业有抵押物才能提供资金，而轻资产公司自身及创新成果大都会形成无形资产，这就导致企业无法为银行贷款提供担保，加大了企业申请银行贷款的难度。最后，偏向股权投资的一般是风险爱好者，更看重企业未来的发展，轻资产公司在转型后研发投入金额大、风险高，但有一定的成长性，因此相对于追求稳定收益的债务人来讲，轻资产公司更需要通过股权融资来分摊风险。

基于以上分析提出H1：在轻资产公司中，由于企业运营模式发生改变，内源融资并不是融资结构的最优选择。另外，相对于其他外部融资渠道，股权融资促进企业的高研发投入。

（二）股权集中度在融资结构对研发投入影响中的调节作用

从理性经济人假设视角考虑，大股东倾向于规避风险[ 14 ]，所以大股东在进行投资时会选择更保守和更安全的投资方式[ 15 ]。同时，股权集中度较低的轻资产公司股东之间相互制约与监督，这样不仅有助于企业的内部治理，而且会使股东与企业的目标趋同，因此更容易促进企业的研发投入，出于企业利润最大化考虑，管理者为了保持控制权收益而实施股权融资。另外，从委托—代理理论的角度看，较高的股权集中度会使股东之间的代理问题更明显，大股东可能出于自身利益“私藏”股权融资资金，从而使轻资产公司的创新投资资金不足。原因一是产品生产一般都要经过多个阶段，各个生产阶段之间的分离会使重要信息被“抹掉”;二是创新投资活动自身投入与产出就有很大的不确定性，如果大股东对企业有绝对的控制权，会有更便利的条件对企业的融资资金进行控制，这就会导致研发资金不足。如果股权集中度较分散，股东作为理性投资者，为了减少研发投入所带来的风险溢价，得到企业未来更高的不确定性收益，会选择股权融资，从而增加研发投入，提升轻资产公司的创新实力。

基于以上分析提出H2：在轻资产公司中，股权集中度较低且通过股权融资方式得到研发资金的企业通常可以获得高研发投入。

（三）产权性质在融资结构对研发投入影响中的调节作用

由于我国国有企业管理制度并不完善，大多数国有企业仍由政府直接管辖，因此国有企业更容易获得银行贷款。而轻资产公司中非国有企业市场竞争较为激烈，不确定因素过大，所以非国有企业会优先从股东筹集资金。与国有企业相比，非国有企业如果能够得到充分的股权融资资金，会更有动力促进企业的研发可持续性。原因有以下三个方面：首先，从企业经营目标来考虑，比起追求经营业绩带来的回报，国有企业更希望得到政府的肯定。由于创新投资风险较大，国有企业缺乏创新原动力。其次，国有企业转型前大多是制造業，这些企业在行业中大都处于垄断地位，因此国有企业可能不需要再通过高风险的创新投资来促进发展。最后，从管理者自身角度考虑，国有企业管理者基本上都是政府人员，他们比较关注政治职位的晋升，所以管理者对企业创新投资的意愿并不强烈。对轻资产公司来讲，非国有企业可能更关注市场上的变化和企业未来的发展，所以有更强的意愿去获得股权融资促进企业的高研发投入，以免遭到市场的淘汰。

基于以上分析提出H3：在轻资产公司中，相对于国有企业，非国有企业选择股权融资，更容易得到较高的研发投入。

三、研究设计

（一）研究方法选择

本文采用定性比较分析方法QCA进行研究，该方法与传统的定量分析方法不同，主要采用“整体”视角，注重挖掘前因复杂性，以集合论和布尔运算为基础，研究不同前因条件组合如何影响结果的变化[ 16 ]。其优势表现在三个方面：一是以组态思维的视角分析要素与结果之间的关系。组态思维认为组织应该是互相关联的关系而非独立的个体，并且结果实现的路径应该是组态而非单个自变量。二是以集合论为切入点，该方法分析的是变量之间的充分必要条件关系以及因果的非对称性关系[ 17 ]。因果的非对称性说明结果的出现与否要通过不同的原因来解释[ 18 ]，这也弥补了传统研究范式中定性与定量分析方法的不足。三是对样本数量的要求较为宽松，适用于10～50个中小规模的样本及100个以上的大样本进行研究。

QCA方法可以分为清晰集定性比较分析（Crisp Qualitative Comparative Analysis，简称CsQCA）、多值定性比较分析（Multivalue Qualitative Analysis，简称mvQCA）和模糊集定性比较分析（fuzzy sets Qualitative Comparetive Analysis，简称fsQCA）。CsQCA将变量分为完全隶属和完全不隶属两类，但这样的二分法过于绝对，不能反映数据内部的差异。后来，发展了mvQCA，mvQCA允许将变量进行更准确地分类，但其结果仍是二分的，无法满足更多案例研究的需求。fsQCA是对上述两种方法的擴展，该方法通过校准能比较精确地划分变量值的隶属度。本文所研究的变量值存在部分隶属关系，因此采用被广泛使用的fsQCA作为研究方法。

（二）样本选择与数据收集

轻资产运营模式的特点决定了轻资产公司需要通过融资获得大量的研发资金。由于轻资产公司缺少抵押物，融资结构的选择可能与传统行业有一定区别。虽说目前有关传统行业融资结构对研发投入的影响学者已经进行了大量研究，但其结果是否适用于轻资产公司不得而知。基于以上不同，本文选取2018年我国沪深A股所有上市轻资产公司作为研究样本。对轻资产公司的筛选标准是2016—2018年连续3年内流动资产占总资产的比重大于等于70%的上市公司[ 19 ]，在剔除带有ST及*ST字样的公司、金融类公司、数据披露缺失的公司之后，最终筛选出527家轻资产公司。研究信息均来源于上市公司的公开信息，指标数据主要通过国泰安（CSMAR）数据库、Wind金融终端及巨潮资讯网的方式得到。

（三）变量选取

1.被解释变量

研发投入强度。一般用营业收入占企业年初总资产的比值或研究费用占企业年初总资产的比值对研发投入的强度进行测算，但由于企业的营业收入受外界影响因素过大，因此本文选取研究费用占年初总资产的比值来衡量企业的研发投入强度。

2.解释变量

股权集中度。股权集中度会对企业的融资结构和研发投资强度产生影响，本文用企业该年前三大股东持股比例之和来衡量。

产权性质。将轻资产公司大体分为国有企业和非国有企业。以国有企业为基准设置虚拟变量，该企业属于国有企业时设定为1，其他非国有企业设定为0。

内源融资。已有文献表明现金流持有水平与内源融资密切相关，其中经营活动产生的现金净流量是内源融资最依赖的部分，因此用经营活动现金净流量与年初总资产的比值来衡量内源融资。

债务融资。银行借贷是我国企业债务融资的主要来源，本文用银行长期借款与短期借款的变动额与年初总资产的比值来衡量债务融资。

股权融资。上市公司主要通过增发股票的方式来吸引外来投资者，投入多的部分计入资本公积。本文用股本和资本公积的变动额与年初总资产的比值来衡量企业的股权融资。各个变量具体定义如表1所示。

（四）数据校准

与传统分析方法不同，fsQCA要先进行变量校准。校准是指研究者根据标准对变量进行隶属，使其具有解释的意义。在进行变量校准时，需要根据恰当的标准将变量设定为3个临界值：完全隶属、交叉点和完全不隶属，转变后的集合隶属在0～1之间。参考先前Fiss[ 16 ]的研究，本文将研发投入、股权集中度和内源融资3个变量的3个锚点分别设定为样本数据的上四分位数、中位数和下四分位数;将债务融资和股权融资2个变量的3个锚点设定为样本数据的百分之十分位数、平均值和百分之九十分位数;由于产权性质变量本身就处于0～1之间，所以不需要进行校准。另外对非高研发投入，其校准规则与高研发投入正好相反。各变量统计结果均由SPSS21.0软件分析得出，最终校准锚点见表2。

四、组态分析

（一）必要条件分析

进行组态分析之前，需要对单个变量是否为结果变量的必要条件进行检测。在fsQCA的必要条件分析中，通常用一致性来衡量变量是否为必要条件。一致性高于0.9就可认为该条件变量或者其否定变量是结果变量的必要条件。表3结果表明所有条件变量一致性值均小于0.9，说明所有单一条件变量在单独情况下均不构成结果的必要条件，还需进一步进行组态分析。因此，该样本必要性检验通过。

（二）前因组态结果

设定相应变量和门槛值，可以得到组态分析的路径结果。本研究遵循RAGIN[ 20 ]提出的一致性门槛值应大于0.75的建议，将一致性门槛值设定为0.75，案例频数门槛值设定为1，经分析得到结果的3类解：复杂解、中间解和简约解。复杂解没有对结果进行简化，呈现的因素组合最多。简约解只包含核心条件，是经过处理后的结果，得出的结果可能与事实并不相符。中间解既包括了核心条件又包括了边缘条件，因此中间解一般优于简约解和复杂解。

在进行fsQCA分析时，最主要的是区分组态中的核心条件和边缘条件，这需要借助结果分析中的中间解和简约解进行区分。如果一个变量既出现在简约解中又出现在中间解中，为核心条件;若变量仅出现在中间解中，为边缘条件。根据学者的研究成果，可以用●表示条件变量存在，用×表示条件变量缺失。另外，大圈表示核心条件，小圈表示边缘条件，空白处表示条件变量可存在也可缺失。本研究在股权集中度、产权性质和融资结构多个因素的复杂影响下，将导致结果出现的所有前因条件进行模糊集定性比较分析，得出实现高研发投入的两条路径（H1、H2）和低研发投入的一条路径（NH1），结果见表4。

由表4可知，每条路径组态的一致性和总体一致性均高于最低標准0.75，表明路径组态结果可靠。在实现高研发投入的组态H1（～股权集中度*内源融资*股权融资）和H2（～股权集中度*～国有企业性质*～债务融资*股权融资）中，低股权集中度和股权融资共同发挥核心作用，而其他3个变量发生与否有所差异。H1中内源融资与之结合促使轻资产公司产生高研发投入，H2中国有企业以及债务融资的缺失共同发挥了作用。从引发轻资产公司低研发投入的路径组态来看，NH1（股权集中度*国有企业性质*内源融资*～股权融资）中股权集中度、国有企业性质、内源融资以及股权融资的缺失共同发挥了核心作用。

（三）组态结果分析

根据高研发投入的路径组态及背后的相关理论，并对比引发低研发投入的路径组态，验证本研究提出的3个假设。从三条组态的融资结构变量可以看出，引发高研发投入的两条路径组态都进行了股权融资，而引发低研发投入的一条路径没有选择股权融资，说明轻资产公司大都会选择股权融资作为核心融资渠道。此外，对比发现内源融资同时出现在H1和NH1中，说明内源融资不是轻资产公司融资时的最优选择。同时H2路径中非债务融资引发企业高研发投入，而H1中债务融资发生与否并不确定，说明大多数轻资产公司也不会选择债务融资。这一结果与优序融资理论相悖。一方面，企业转型为轻资产运营模式之后，内源融资难以维持持续性的研发支出;另一方面，创新研发和未来市场的不确定性使得轻资产公司的风险加大，而这些恰好受到股权投资者的青睐。因此，由于企业运营模式发生改变，轻资产公司通常会选择股权融资获取高研发投资，H1得到验证。

从表4可以发现，两条引发高研发投入的路径中包含的主要因素相同，都是由低股权集中度引发，同时也都进行了股权融资。对比引发低研发投入路径NH1，股权集中度和股权融资是否存在与高研发投入路径组态正好相反。这在很大程度上表明，轻资产公司获得高研发投入的企业一般股权集中度较低且往往进行股权融资。这个结果也证明了一些学者的观点，当股权集中度较高时，大股东对公司的控制权就越高，此时大股东并不愿意把过多的资金投资到存在较高风险的项目中，他们可能更倾向于把资金留在企业内部年终分红或者投资一些收益较低但没有风险的项目中。同时，当股权集中度较低时，出于自身利益考虑，股东更愿意通过风险较小的股权融资得到高研发投入，此结论验证了H2。

对比H2和NH1两条路径发现，轻资产公司非国有企业不进行债务融资，通过股权融资才可以产生高研发投入。国有企业决策机制较为繁杂，经营目标经常受到制度的约束，轻资产公司在转型后，研发投入活动有更高的风险，国有企业管理者更不可能承担高风险进行创新活动。相反，大多数非国有企业具有创新投资的精神，但前提是要有足够的融资资金。由于企业的创新投资活动有一定的风险，高风险也就意味着高损失，非国有企业没有政府的担保，所以银行没有必要给投资项目及自身风险高的企业提供贷款。所以，在轻资产公司中，非国有企业往往通过股权融资得到高研发投入。这样的结论恰好与H3相吻合。

（四）稳健性检验

不少学者认为QCA的结果存在随机性，不适合进行稳健性检验，但经过长期研究该问题得以解决，QCA的研究结果可以通过一定的方法来检验。QCA方法是以集合论为基础得出的研究结果，所以用以往回归分析中稳健性检验的方法显得不太适合。QCA方法常通过改变一致性门槛值、变动案例频数等方法来检验结果的稳健性[ 21 ]。

本研究采用较高的案例频数2，将样本数据重新进行处理，结果如表5所示。表5中的NH1与H2两条路径与表4中的路径相吻合，解的一致性和覆盖度也都一致。虽然表5中H1这两条路径与表4中的H1不相同，但表5中H1a和H1b的充分必要条件仍为低股权集中度*内源融资*股权融资，这与表4的结论并不冲突。这在一定程度上印证了实证结果的稳健性。

五、研究结论与政策建议

本文以527家轻资产公司为研究对象，运用定性比较法，基于企业异质性探讨了融资结构对研发投入的影响。通过研究，本文得出了一些较有价值的新结论：其一，轻资产公司在选择融资方式时，不遵循优序融资理论，此外股权融资才是促进企业高创新投资的最优融资渠道;其二，在融资结构影响研发投入的过程中，股权集中度较低的轻资产公司进行股权融资时更容易取得高研发投入;其三，相对于国有企业，非国有企业往往通过股权融资获得较高的研发资金。

基于此，本研究从政府政策制定、企业内部治理和企业经营管理三方面提出政策性建议。首先，政府应加大企业创新研发的扶持力度。政府应建立健全创新研发补助体系和风险识别系统，对有发展潜力和创新能力强的非国有企业给予一定的帮助，同时也应对大型国有企业进行严格监督，发挥其创新投入的积极性。其次，应加强企业内部治理，合理优化股权结构。企业应适当降低股权集中度并尽可能地提高股权制衡度，形成股东与企业管理者之间、股东与股东之间相互制约和监督的局面，从而优化企业创新投资效率，提升企业创新能力。最后，企业应从自身出发，努力提升科研创新能力。企业应结合自身实际情况，找准创新投资项目，并合理安排各种融资渠道，增强创新投资成功率，同时也应广纳科研人才，逐渐提升创新能力。

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