科技金融对科技型企业知识创新能力的影响——基于中国光谷园区的实证研究.pdf

现代营销下旬刊2023.07XDYX金 融在数字经济的背景下，金融业态改革是数字经济发展的重要抓手，科技金融作为数字化金融的典型代表，引领着金融工作数字化转型。科技金融作为金融行业的一个分支，是指金融机构为科技创新企业提供的一揽子金融服务的总称，其侧重于金融。与其他金融业务区别在于，科技金融在产品设计、风险识别等方面更能体现针对科技企业的设计与适应性。在实施创新驱动发展战略、建设科技强国的进程中，高质量发展的一个重要指标就是从要素驱动到创新驱动。知识溢出、研发、干中学和知识产权保护是实现创新驱动发展的关键要素。“知识”是企业的资产，有形与无形知识的整合对企业突破性创新有显著的正向影响，科技类企业要提升知识创新能力，应通过扩大外部联系规模、适当降低核心部门中心度、重视内部凝聚子群等方式，整合企业内外部各种知识资源。科技金融政策对企业的支持路径，依赖于金融机构在其中发挥的部分中介效应，但政治关联会对金融机构的资源配置决策造成异质影响。科技金融政策与科技型中小企业创新发展尚处于轻度协调耦合阶段，两者尚未形成良性互动与协调发展，其原因有资金错配、空转，科技金融应用主体不明晰，导致融资贵、成本高。中国光谷产业园是典型的科技密集型产业园区，是科技金融得以应用的重要场所，人均地区生产总值达到发达国家水平，年度综合排名位居169个国家级高新区第五位，知识创新能力位居国家高新区第一位。科技金融政策降低了科技型企业知识创新的风险和成本，刺激了企业知识创新的积极性，提升了创新效率。在科技金融的背景下，企业知识创新具有更强的可操作性和可实现性，研究科技金融对科技型企业知识创新能力的影响具有现实意义。一、科技金融对企业知识创新的作用企业的知识创新在实现过程的不同阶段，有不同维度的体现。科技金融对企业知识创新的不同维度有不同的作用机理。（一）企业知识创新能力评价企业知识创新的实现过程需要经过几个重要阶段：一是根据企业的发展形势以及实践需求，形成新的思想；二是通过实验研究开发出与之相适应的新产品、新模式，形成数据信息；三是将新的产品或者模式应用到市场实践中，在生产和经营中获得效益。根据此类企业的特点，可以明晰科技金融的应用，其中，科技金融的支持单位应重点考虑企业的研发费用率，以判断企业的知识创新应用成功率。根据企业知识创新阶段，对其创新能力的评价可从以下几个方面入手：一是研发能力，是将创新思想转变为现实的产品或服务，创造出研究成果的能力；二是生产能力，是将研究成果付诸市场实践，并且批量生产产品或服务的能力；三是营销能力，是让消费者接受新的产品或者服务，将其转变为企业利润，并不断根据市场和消费者的反馈对产品或者服务进行改进，提高质量、增加销量的能力。无论是研发能力、生产能力还是营销能力，都可以概括为投入能力与实现能力。（二）科技金融对企业知识创新投入能力的作用科技金融对企业知识创新投入能力的作用，可理解为金融机构在科技型企业利用无形知识创新产品时，对其人力、技术、设备等的评估考量，以确定是否可以进行投资；而科技金融产品与服务的投入效率越高，企业知识创新能力也越高。以科技金融中的信贷链条视角为例，金融机构利用知识图谱、人工智能化、神经网络等前沿技术涵盖贷前授信评价、贷中监控、贷后评估，应用于企业知识创新维度。从企业的财务视角可观测，在企业利用无形知识创造新产品时，研发费用投入占比较大，此时的科技金融投入作用于企业的研发，助力企业进行知识创新，利用的无形知识与研发的专利技术共同构成了企业的无形资产，体现了科技金融对企业无形资产的投入能力。实际上，科技金融通过技术溢出效应使得市场上的信息变得透明，降低了银行业对抵押品稀缺和没有信贷历史的科技型企业进行信息收集的难度和成本，使得科技型企业筹资为投入知识创新活动的效率提高。科技金融对科技型企业知识创新能力的影响蔡于婳杨诗迪倪武帆*（武汉纺织大学经济学院湖北武汉430200）摘要：产业数字化背景下，知识创新能力是提升企业价值的重要抓手，数字金融是实现企业知识创新能力的外生动力。根据相关理论，本文分析了科技金融对科技型企业知识创新投入能力、实现能力的作用，并以中国光谷园区企业为研究样本，运用SPSS计算在科技金融的影响下两因子对企业知识创新能力的贡献度，再利用Logistic模型测度其相关性和影响程度。实证结果表明，相较于实现过程而言，科技金融作用于企业知识创新投入过程更能显著影响科技型企业知识创新能力。关键词：科技型企业；科技金融；知识创新；光谷园区中图分类号：F832.5文献识别码：ADOI：10.19932/ki.22-1256/F.2023.07.019基于中国光谷园区的实证研究019现代营销下旬刊2023.07XDYX金 融（三）科技金融对企业知识创新实现能力的作用保持资产的流动性是企业技术创新、持续经营的关键。在研发出新的研发专利技术后，企业批量生产创新产品或服务，并将研究成果付诸市场实践，将其转变为企业利润，并不断根据市场和消费者的反馈对产品或者服务进行改进，提高质量、增加销量的能力，可以反映企业的知识创新实现能力，即将知识转化为产品或服务。在此过程中，科技金融能够帮助企业利用大数据等技术手段快速搜寻买方，助力企业提升研发专利技术的变现速度，同时，量化投资等金融科技技术极大提升了实体企业融资的便利程度，知识创新成果的流动性得到提升。另外，技术溢出效应能够带来企业信用额度的提升，流动性资金“即需即获性”和“可获性”渠道的增加，降低了资金链断裂风险的可能性。企业资产端流动性限制的改善能够更大程度上激发企业开展知识创新活动的主动性，企业的知识创新能力得到有效提升。二、实证研究本文选取2021年12月31日21家中国光谷园区上市科技型企业的相关财务指标，探究科技金融在企业横向层面对企业知识创新能力的影响程度。（一）评价指标的构成本次模型主要选取6个变量，分别是无形资产比率、研发费用投入占比、研发费用率、资产负债率、ROE净资产收益率和ROA资产收益率，如表1所示。对于无形资产比率、研发费用投入占比、研发费用率而言，与企业知识创新的研发有关，是企业孕育期与初创期的资产、成本，是金融机构利用科技金融政策对科技型企业的投入，可评价其为知识创新投入能力。对于资产负债率、ROE、ROA而言，与企业的盈利能力有关，是企业将投入变现的能力，是企业成长期、扩张期与成熟期重点参考的指标，因此可评价为知识创新实现能力。利用 SPSS 实证得出，两因子的累计方差贡献率为70.461%，说明主因子代表原始信息的水平为70.461%，可以在一定程度上解释问题。表1评价指标因子F1：知识创新投入能力因子F2：知识创新实现能力无形资产比率研发费用投入占比研发费用率资产负债率ROE：净资产收益率ROA：资产收益率X1X2X3X4X5X6无形资产/总资产研发费用/营业总成本研发费用/营业总收入总负债/总资产净利润/平均股东权益净资产/总资产（二）因子得分和综合得分计算企业的各因子得分与排名情况，如表2所示。因子得分系数和实现标准化后的原始变量数据是各因子得分的依据。用公式可以表示为：Fi=i1X1+i2X2+.+inXn（1）ip(i=1,2n)为因子Fi在变量Xp上的得分。因子的综合得分是将各主因子的得分与旋转后的主因子贡献率分别相乘得出的。用公式可以表示为：F=1F1+2F2+.+mFm（2）Fi(i=1,2m)为各因子的得分，i(i=1,2m)为各因子的贡献率。表2各企业各因子得分及综合得分企业123456789101112131415161718192021主因子得分及排名F12.5941.023-0.395-0.0281.2701.619-0.0940.0170.431-0.441-1.2220.6180.472-0.128-1.067-0.260-0.960-0.664-0.736-0.776-1.271排名141393210871420561119121815161721F20.2430.6912.1391.574-0.204-0.6021.1830.726-0.3160.5921.277-0.892-1.058-0.4030.423-0.594-0.225-0.912-1.116-1.451-1.075排名961210154512731618138141117202119综合得分及排名F1.0360.6090.5750.5200.3990.3930.3640.2500.0520.037-0.020-0.073-0.182-0.183-0.251-0.296-0.429-0.552-0.647-0.774-0.830排名123456789101112131415161718192021为更直观地观察两因子的相互作用力以及分别对企业知识创新能力排名的贡献度，根据表格的因子得分情况与因子排名情况，绘制图1。图1因子得分排名折线图由图1可知，当投入能力因子排名第1名时，知识创新能力综合排名第1名，投入能力排名第21名时，知识创新能力排名第21名。投入能力与实现能力同趋势变动，以第11名知识创新能力为分界点，第11名之前总存在单个某因子显著影响知识创新能力，第11名之后的两因子影响能力差逐步缩小。因此，认为两公共因子的关联度较高，为正向关系，且投入能力对知识创新能力的贡献程度更高。（三）回归分析为进一步衡量两公共因子之间的关联度以及各自对于知识创新能力的影响程度，选用Logistic回归模型，对126个样本进行处理，确定各维度对于企业知识创新能力的定量影响，具体回归分析结果可详见表3。020现代营销下旬刊2023.07XDYX金 融表3回归分析维度知识创新投入能力知识创新实现能力0.8010.632S.E0.1720.32Wals15.6321.104df11Sig.0.0030.006Exp(B)2.0980.732由表3可知，知识创新投入能力对企业知识创新能力影响显著，达到1%的显著水平的情况下，Wals为15.632，系数为0.801，回归系数为正值。另外，知识创新实现能力对企业知识创新能力的影响也很大，当特征达到1%时，回归系数为0.632。两者同频变动且为正向关系。并且，两者相比较而言，投入能力对知识创新能力的影响大于实现能力的影响，与预期结果一致。（四）实证结果分析从实证数据可以看出，知识创新投入能力对知识创新能力的影响是正向的，且相较于同样是正向影响的知识创新实现能力而言，影响更大。通过数据分析可知，知识创新投入能力是由企业的无形资产和研发费用组成，可以理解为无形资产和研发费用占比较高的企业，知识创新投入能力较强，知识创新能力较高。无形知识正是无形资产的一部分，因为无形知识的不可替代性、难获取性以及高价值性，无形资产占比高的企业获取科技金融投入的效率越高，知识创新能力越高。知识创新实现能力由资产负债率与收益率体现，是在杠杆下利用知识为企业盈利的能力。企业的研发专利只有应用于市场，实现真正的创收，才能提升企业价值、提高企业竞争力、推动产业发展。因为是企业中后期着重考虑的指标，且基于盈利已存在与正向反馈效应的前提，科技金融投资不需要前期那么大，所以，科技金融对知识创新实现能力的影响较小，主要影响体现在将知识创新成果标准化批量生产并投放于市场实现营收的过程中。三、对策建议当前，建设科技强国已被上升到国家战略层面的高度，科技经费的投入方面也应该有统筹设计、战略布局，明确科技金融主体，让科技部门有所担当、主动作为，支持科技金融创新。知识创新是技术创新的基础和源泉，技术创新是企业发展的根本。（一）创新融资体系，拓宽融资渠道科技型企业短期内要减少对商业性融资担保模式的依赖，大力发展政策性融资担保。对科技型企业而言，商业性融资担保体系成功的案例极少，相关方应该按照“互联网+”政务服务的理念，主导搭建银政企三方交流合作平台，借助平台共享信息、宣讲政策、推介产品、对接需求，加大对科技创新企业信贷资质和发债资质的孵化与培育，帮助已具备一定实力、有资金需求的科技型企业，通过发行非金融企业债务融资工具、集合信托、债券等途径获得扶持资金。支持一批企业到科创板融资，党的十九大后，国家决定在上交所设立科创板并试点注册制这一举措，对于完善当前多层次资本市场，提升科技金融服务科技型企业经济能力具有重要的战略意义。地方政府要利用好这一重大利好政策，把握机会，有目标、有重点地支持一批信息技术、高端装备、新材料、新能源、节能环保以及生物医药等领域的高新技术企业到科创板上市和融资。（二）优化配置知识创新资源，选择适配的知识创新模式对企业的知识创新资源进行优化配置，使其与企业的核心技术和高端技术具有更高的契合度。对于科技金融服务企业来讲，核心技术和高端技术是其生存和发展的根本，因此在知识创新方面必须要具有扎实的工作能力，而这需要完善的资源体系做保障。在资源的配置方面，科技型企业需要着重在资金、人才及技术资源等方面进行必要的优化，积极引入掌握核心的人才，形成企业的优势力量。同时，从事高端技术的专利检索以及技术研发、运用、保护和管理工作的复合型知识产权人才队伍是企业增强科技实力、提升创新能力的人才保障，应高度重视知识产权人才的培养使用，着力建设知识产权业务领域的高素质人才队伍。在知识创新模式的选择方面，要以企业的发展现状作为出发点和落脚点，形成与企业现阶段资质相匹配的知识创新模式。针对不同生命阶段、不同发展模式、不同竞争背景的企业，应对知识创新过程中涉及的资金、技术、人才等资源进行不同分配，强化企业自主创新能力。例如，在企业的生命初期应重点关注知识创新投入，而在成长期应重点关注知识创新的实现。对于人才紧缺而设备充足的企业，应注重对人才的投资，反之同理。在选择适配的知识创新模式时，应充分考虑多种渠道，如通过对技术先驱的模式进行参考和借鉴，结合企业的技术优势，实现模式创新。参考文献：1陆岷峰.金融科技与科技金融：相互赋能与共生发展策略研究J.金融教育研究,2020(01):17-23.2王伟光,马胜利,姜博.高技术产业创新驱动中低技术产业增长的影响因素研究J.中国工业经济,2015(03):70-82.3廖先玲,陈颖,姜秀娟,等.企业知识创新能力模型构建及其网络结构研究J.科技管理研究,2020(08):210-217.4李红英,杨建永,王炎.科技金融政策对企业的作用路径研究J.武汉金融,2020(04):68-73.5戴晨,刘怡.税收优惠与财政补贴对企业R&D影响的比较分析J.经济科学,2008(03):58-71.6顾群,谷靖,吴宗耀.财政补贴、代理问题与企业技术创新J.软科学,2016(07):70-73.7蔺鹏,孟娜娜,李颖.科技金融政策与科技型中小企业创新绩效的耦合协调研究J.科技管理研究,2018(03):54-62.8王鸿奇,郭梁,史耀波.科技金融对科技型企业发展的促进作用研究J.未来与发展,2020(04):108-112.9刘湘云,吴文洋.基于高新技术产业的科技金融政策作用路径与效果评价研究J.科技管理研究,2017(18):23-28.作者简介：蔡于婳（1999)，女，汉族，湖北省十堰市人，硕士研究生，研究方向：风险投资与资本市场；杨诗迪（1998)，女，汉族，湖北省荆州市人，硕士研究生，研究方向：风险投资与资本市场；倪武帆（1969），通讯作者，男，汉族，湖北省孝感市人，硕士研究生导师，教授，研究方向：风险投资与资本市场。021