国防科技融资方式对创新效率的影响*

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国防科技融资方式对创新效率的影响*
——基于军工上市企业面板数据的研究
湛 泳 王浩军
[提 要] 本文运用SFA对军工上市企业2009—2016年的创新效率进行实证测量，探讨了国防科技融资方式对其创新效率的影响。结果发现：我国国防科技创新效率逐年提升，但上升幅度较小，研发费用与科技人员数量对创新效率有显著的正向影响，且不同行业之间创新效率存在较大差异；内源融资、债券融资以及政府补助对国防科技创新效率有显著促进作用，股权融资则有一定的抑制作用，银行贷款的影响并不显著；多元化的融资方式能够提升发明专利和实用新型专利为产出变量的创新效率，而融资渠道的扩展会抑制外观设计为产出变量的创新效率；通过交互作用检验，发现盈利能力和行业垄断程度会对融资方式与国防科技创新效率的关系产生影响。
[关键词] 国防科技；多元化融资方式；创新效率；军工企业
一、引言
国防科技是国家和国防安全的重要战略支撑，国防科技发展水平直接反映了一个国家的科技、经济和国防实力，是综合国力的重要体现。在国际军事竞争中唯创新者胜已成为共识，必须把创新摆在我军建设发展全局的重要位置，牢牢扭住国防科技自主创新这个战略基点，大幅提高国防科技自主创新能力。2018年3月习近平主席在十三届全国人大一次会议上的重要讲话中强调“加强国防科技创新，加快建设军民融合创新体系，大力提高国防科技自主创新能力。”要加快构建国防科技创新体系，就必须进行融资方式的重构与创新，建立与市场经济体制相适应、能够有效促进国防科技工业发展的金融支持制度，以此提供持续的资本供应和提高资本的使用效率。继2012年国务院颁布《鼓励和引导民间资本进入国防科技工业领域的实施意见》后，在党的十九大报告中，习近平总书记强调多元化金融创新服务体系是支撑国防战略和经济发展战略的重要基石。因此建立一套保障国防科技强劲发展的融资渠道已刻不容缓。
创新效率作为衡量企业自主创新能力的重要指标，是指创新研发活动投入与产出之间的有效转换率，反映了企业的技术创新水平。从目前研究成果来看，涉及国防科技融资方式对创新效率影响的文献并不多，相关研究主要集中在融资约束对创新效率的影响以及上市公司融资结构与技术创新的关系上。在融资约束与创新效率关系的研究方面，Nelson(1959)指出，企业R&D投入是创新研发活动的关键组成部分，由于创新研发具有研发周期长、风险高、收益不确定等特征，导致R&D投入难以从企业外部获得金融支持。目前中国经济仍然处于转轨时期，金融体系发展滞后和资本市场不够完善，企业创新研发活动正面临着严峻的融资约束，而技术创新的金融约束则会显著抑制中国技术创新效率的提升(李晓龙和冉光和，2018)。在上市公司融资结构与技术创新关系的研究方面，鞠晓生(2013)在研究中国上市企业创新投资的融资来源中发现，内部融资是企业创新投资的主要资金来源，银行贷款和股权融资也是重要的创新融资渠道。孙早和肖利平(2016)选取战略性新兴产业的面板数据作为研究对象，探讨其融资结构对企业自主创新能力的关系，结果显示内部融资和股权融资能促进企业的自主创新能力，而债权融资则会严重抑制自主创新能力。辜胜阻等(2007)强调为了形成资本市场与技术创新的联动机制，需要构建主板、创业板、产权交易市场、代办股份转让系统以及债券市场在内的多层次资本市场体系。此外有些学者从理论角度探讨了国防科技工业的融资方式及其影响因素。Besancennot & Vranceanu(2006)基于信息不对称理论探讨了政府财政融资与信贷融资对军工企业的影响，指出政府应给予适当财政补贴和税收减免政策鼓励，引导私人资本参与国防企业。国家加大财政对国防科技工业支持的同时，应重视对银行贷款和内部筹资的引导，鼓励有实力的企业直接融资，充分利用资本市场或债券为技术创新筹集所需资金(范肇臻，2008)。董小君和钟震(2018)指出，我国国防科技工业融资机制经历了以单一财政拨款为主到国有银行贷款主导再到市场机制融资的转变过程，现阶段正向市场多元化融资方向发展。
目前鲜有文献对国防科技融资方式与创新效率关系进行理论分析和实证研究。基于此，本文以军工上市企业为研究样本并运用随机前沿分析方法测算了国防科技创新效率，试图从内外部融资渠道的视角探讨国防科技融资各方式与创新效率的深层关联。与已有文献相比，本文可能的贡献主要在于：首先，对国防科技创新效率进行科学准确的测度，有利于认清目前中国国防科技创新存在的不足与差距，也进一步研究了研发费用和科技人员对创新效率的促进作用。其次，从企业内外部融资的角度分析了内源性融资、直接融资、间接融资以及政府财政补助等融资方式对创新效率的影响，为构建完善、合理、高效的国防科技自主创新金融服务体系提供有益的补充。最后，本文对融资方式与创新效率的影响因素进行了交互作用检验，揭示出行业垄断地位和盈利能力是融资方式对创新效率的调节器，这是对现有文献的丰富和拓展。
本文余下结构安排如下：第二部分进行理论分析并提出理论分析与研究假说；第三部分为研究设计，包括模型设定、变量选取和数据来源等；第四部分为实证分析；第五部分为结论和政策建议。
二、理论分析与研究假设
创新研发活动有两个关键的特征，即较高的调整成本和高度的不确定性。较高的调整成本是由于创新研发的资产专用型，据统计科技人员的报酬占到创新投资的50%以上，一旦科技人员流失，企业投资便会损失惨重。高度的不确定性是指创新研发周期长、投入资金大、风险高，短期内收益难以得到保障，因此面临着很大的不确定性。这两者的存在，使得企业创新研发易受到财务束缚(Hall，2002)。目前国防科技工业大多是国有独资企业，受行政功能影响军工企业很难成为独立的真正法人主体，从而难以利用资本市场为创新研发提供资金保障，其融资方式与非军工企业相比有较大差异。现阶段，我国军工企业创新研发所需资金主要来源仍然是国家财政拨款，随着“军民融合”“股份制改革”等政策的实施以及资本市场体制的转型，拓展了军工企业的融资渠道，融入了更多的融资方式，但是相对于其他企业而言，国防军工企业市场化进程较慢，其主要资金来源仍是国家的财政补助。此外，国防军工企业大多是政府扶持，在获得银行贷款方面存在天然的优越性，能够获得金融机构的借款优惠，是目前军工企业外部资金来源特别是短期资金周转的主要渠道。由于国防军工涉及国家机密以及国防安全，证券化率低，我国国防科技工业的资产证券化率平均水平仅为37%，远低于发达国家大型军工集团70%～80%的资产证券化水平。与此同时，军工企业的资本市场融资结构也极为不合理，债券融资所占比率太低，股权融资比重过高。直到2005年中国军工集团才首次发行债券，由中国核工业集团面向社会大众发行，资金额度为20亿元。到目前为止中国军工企业仅有寥寥几家发行了企业债券，可见我国军工企业发行债券起步晚、所占融资比重低。不同于国防军工企业的融资方式，刘星等(2004)对我国上市公司融资顺序进行了实证研究，结果表明上市公司融资顺序首选股权融资，其次选择债务融资，最后选择内部融资，债务融资中上市公司更加偏好短期负债融资而非长期负债融资。这些证据都表明，国防军工企业的融资方式与其他企业相比确实存在着较大的差异。国有企业与非国有企业在融资多元化上也存在着显著差异，国有企业受计划经济束缚，融资渠道狭窄，而非国有企业更能通过资本市场进行多元化融资。国防科技在政府计划经济运行体制影响下，加上其国有性质的特殊性，资金来源主要依靠国家无偿财政拨款以及少部分自身积累的留存收益和政策性金融机构贷款，与非国防军工企业相比未能充分利用股票、债券、信贷等资本市场融资方式，导致其融资主体单一，融资渠道狭窄，融资工具稀缺，加剧了国防科技创新的融资约束，不利于国防科技技术创新水平的提升。随着军民融合的深入发展进一步增加了企业的融资需求，资本市场对军民融合的金融支持显得尤为重要(湛泳和赵纯凯，2016)，为了摆脱资金束缚，国防科技工业亟须利用资本市场建立高效、完善的多元化融资方式，保障国防科技创新体系平稳运行，进而提高国防科技创新能力。本文结合已有理论和文献基础，将从国防科技工业内外部融资的角度构建包括内源性融资、间接融资、直接融资以及财政支持等不同融资渠道的多元化融资方式，探讨其对创新效率的影响。国防科技内外部融资方式框架如图1所示。

图1 国防科技内外部融资方式框架图
(一)内源性融资与创新效率
内源融资对技术创新的促进作用表现在内源融资是通过企业自身经营积累的资金不断注入，没有使用期限的束缚，使得创新研发活动能够得到持续、有效的资金支持(Brown et al.，2009)，并且内部融资具有无需支付利息、成本低以及风险小等特征，最关键的是能改善信息不对称程度，为企业创新收集信息，进而提高决策的科学性，降低创新研发的风险(Kamien & Schwartz，1978)。但也有很多文献指出，内部资金的波动性对研发投资会产生负面影响，包括两种效应：一是内部资金的不确定性，现金流包含着投资机会信息，现金流的波动增加了投资风险，企业可能会降低对创新研发的投入(鞠晓生，2013)；二是内部资金的不稳定性效应，企业内部资金易受到外部经济环境冲击而变得不稳定，会放弃对周期长风险高的研发创新进行投资(Himmelberg & Petersen，1994)。军工企业研制与生产等经营活动受限于国防战略和国家安全目标，竞争难以通过市场机制形成(罗仲伟，2003)，加上研发风险损失与政府共同承担，因此不利于创新研发。相对于非军工企业而言，军工企业能够有效平缓内部资金波动性对研发决策的影响，提高内部资金对研发的使用效率。有鉴于此，本文提出以下假设：
假设1 内部融资无须支付利息、成本低、风险小以及易于克服信息不对称的特征，能够充分掌握创新研发各个阶段的基本情况，有助于减少创新项目的无效支出，从而有利于国防科技创新效率的提升。
(二)直接融资、间接融资与创新效率
国防科技创新效率的提升还必须借助外部力量进行融资，要充分利用社会资本为国防科技创新体系保驾护航。企业创新研发的融资渠道又可分为直接融资和间接融资，而学术界在直接融资和间接融资对企业技术创新影响的研究中一直存在争议，并指出这两种融资渠道对企业技术创新的作用机制、支持程度以及风险管理功能各不相同。目前，大部分学者认为直接融资更有利于促进企业创新研发。以股权融资为主的直接融资方式对技术创新具有较强的支持作用，主要是因为：第一，企业通过股票市场的风险再配置功能，能够指引投资者将资产配置到风险高和收益高的项目，为研发项目提供金融支持，而且股权融资的长期性有助于保障企业研发资金的持续注入，更有助于实现技术创新向市场价值的转换(张一林等，2016)。第二，由于创新活动相关的信息很稀少，难以准确把握方向，股权融资能通过对资产提供及时、合理的定价，使投资者在理性决策下从均衡价格中提取有效信息降低与创新主体的不对称(Grossman，1976)。第三，以股权为主的直接融资能够通过股东决策权利，提高公司治理水平和风险管理能力，帮助创新主体有效地选择创新研发项目(Rin et al.，2006)。同时相对于非国防科技工业而言，国防科技工业在发行债券融资时能够凭借其政治优势减少审批程序的阻碍，提高债券流通性。结合已有学者的研究，本文认为通过企业直接融资，所有者关注企业的长期收益，能够持续、稳定地注入研发资金，及时为处于不同阶段的国防科技创新提供融资帮助，防止资金的断链。同时能通过提高公司治理水平和风险管理能力，提高研发决策的科学性，减少研发损失，提高国防科技的创新效率。据此本文提出以下假设：
假设2 在以股权融资和债券融资为主的企业直接融资方式中，所有者关注企业的长期收益，能够持续注入研发资金，及时为处于不同阶段的国防科技创新提供融资帮助、公司治理以及风险管理，防止资金的断链，降低创新研发的不确定性，提高国防科技的创新效率。
Robichek & Myers(1966)最早提出权衡理论。他们认为通过对负债利弊的权衡决定资本结构即债务融资与权益融资的比例关系，企业可以利用负债的税收屏蔽作用增加企业价值。减少代理成本；负债也会对管理人员形成还息压力，迫使管理者提高工作效率，减少在职消费，减少低效或非盈利的投资项目。现阶段以银行为主体的间接融资是我国企业目前进行负债融资的主要形式。按照不完全契约理论，个人的有限理性加上外部环境的复杂性会造成契约条例的不完整。银行如果预期股东想要利用高风险的投资决策来剥夺债权人利益时，银行作为存款人的受托者有较强的信息收集优势，会签订高收益或项目限制性条款来弥补风险溢价，企业一旦不能及时偿还或者违背契约，剩余控制权就归银行所有(Diamond，1984)。Stulz & Williamson( 2003) 也强调了银行在技术创新中的作用，银行可以对技术创新项目的进程进行实时监控，还可以通过自身强大的信息处理能力识别最有可能实现产品和生产过程的创新项目，并根据技术创新资金需求的具体情况分阶段、持续性地为创新研发提供资金。基于此，本文提出以下假设：
假设3 军工企业通过金融机构间接融资获得资金时，还本付息和破产压力使股东和管理者对创新研发决策更为谨慎，并通过信息收集、风险控制提高创新研发成功的概率。
(三)政府财政支持与创新效率
凯恩斯经济理论强调市场的天然缺陷难以有效解决外部性问题，创新研发活动具有公共品属性和外部性，个人以及企业投资者很难获得技术外溢的全部收益，因此个人投资收益曲线与社会预期收益曲线存在明显的偏离，加大了企业创新研发的成本和风险。一旦通过市场独自配置研发资源，创新研发投入力度必然低于最优水平，从而导致了创新活动的规模效率损失(Arrow，1962)。政府支持不仅可以一定程度上弥补企业研发资金的不足和提供相应的税收和政策帮助(Czarnitzki & Licht，2006)，更为重要的是政府参与创新活动能为创新企业提供基础设施条件、公共服务设施以及相应的制度和知识供给，为保障企业技术创新的顺利开展提供了通畅的研发环境。但已有文献也强调了政府支持不利于企业创新效率的提升。白俊红等(2009)认为背后的原因主要包括两个方面：一是政府研发投入注重“远期”收益，缺乏资金的监管，而且与企业当期收益的研发导向产生冲突。二是政府决策层具有一定的滞后性，远离技术发展前沿，其资助项目的选择存在高失误率。军工企业投资主体在供、需两方面同其他企业而言具有独特性，供给方是通过政府直接实施的体现国家政治意志和战略取向的投资行为，需求方是通过国家财政支出来满足政府军事产品与服务的需求，因此政府对军工企业的研发支持与军工企业的战略目标具有一致性，能够有效发挥政府支持的功能。据此本文提出以下假设：
假设4 政府对创新研发的资金补助、政策帮扶以及税收减免能够弥补研发资金不足，为技术创新提供通畅的研发环境更有助于减小国防科技创新研发的风险，提高技术创新投入产出效率。
三、模型、变量与数据来源
(一)模型设定
基于数据的可得性，本文选取了内源性融资、债券融资、股权融资、银行贷款以及政府补助等变量分析其对创新效率的影响。为了考察国防科技各融资方式与创新效率之间的关系，本文参考了国内外有关创新效率影响因素研究模型的设定(Battese & Coelli，1995；肖文和林高榜，2014)，考虑是面板数据，本文运用Hausman对所有计量模型进行检验，结果表明P值均小于0.5，各模型采用固定效应更为合适，能够有效解决个体差异所产生的内生性问题。本文最终设定如下计量模型进行实证分析：
TEit=β0+β1Indoit+β2Bondit+β3Bankit
+β4Equityit+β5Govsubit
+βXit+εit+Uit
(1)
式中，i和t分别表示上市公司样本和年份；TEit表示创新效率，利用随机前沿软件Frontier4.1求得；β0为常数项；Indoit表示企业内源融资；Bondit表示债券融资；Bankit表示银行贷款；Equityit表示股权融资；Govsubit表示政府补助；Xit表示控制变量；εit表示随机误差项；Uit表示面板数据中不可观察的个体效应。
(二)变量选取
1.被解释变量。已有文献在对创新效率进行评估时，主要运用了两种方法：数据包络分析法(DEA)和随机前沿函数法(SFA)。DEA是非参数方法的代表，在对创新效率进行估计时不用预先设定具体生产函数的形式，运用线性规划测量相对效率，但该方法不像SFA有统计检验数作为样本拟合度和统计性质的参考。而SFA是前沿分析中参数方法的典型代表，依据生产前沿的具体形式进行参数设定，和非参数分析法相比它考虑了随机因素对效率产出的影响。很明显，参数型随机前沿生产函数体现了样本的统计特征，也反映了样本计算的真实性。此外，SFA会针对T期面板数据构造唯一的生产前沿，而DEA则会根据每期投入产出情况测算生产前沿，因此，SFA方法下，样本某一期的异常不会影响整体估计结果，更适合面板数据分析。由于本文使用面板数据，SFA更为合适。Aigner et al.(1977)等人首先提出随机前沿模型，众多学者在此基础上不断完善和发展。
本文随机前沿函数生产模型是基于Kunbhakar & Lovell(2003)提出的面板数据随机前沿模型，其一般形式为：
Yit=f(xit,t)exp(vit-uit)
(2)
式中，Yit表示企业i(i=1，…，N) 在时期 t(1，…，T) 内的实际的产出情况；f( xit，t) 表示前沿产出；xit表示投入组合；vit-uit为一复合误差结构，其中，第一部分vit服从N(0，σv2)，表示不可控因素等随机扰动的影响， uit为技术非效率项，服从非负断尾正态分布 N(u，σu2)，表示无效管理的影响。技术效率TEit为实际产出期望与前沿面产出期望的比值，即：

(3)
显然，uit=0 时，TEit=1，表示决策单元位于前沿面上，技术有效 ；当 uit>0 时 ，TEit<1，决策单元位于前沿面下方，技术无效。
将式(3)两边同时取对数 ，可得到便于计算的对数形式随机前沿模型，如式(4)所示：
lnYit=lnf(xit,t)+vit-uit
(4)
Battes & Coelli(1995)设定了检验复合扰动项中技术无效项所占比例的方差参数 γ=σu2/(σv2+σu2)，其中γ 介于0到1之间，若γ=0被接受，则表明实际产出与最大产出之间的距离均来自于不可控的纯随机因素，此时直接运用OLS方法即可，无需使用 SFA 技术。Battese & Coelli(1995)为了解释个体间的技术效率差异，设定了以下模型，如式(5)：
uit=δ0+zitδ+wit
(5)
式中，zit 为技术非效率的影响因素；δ0 为常数项；δ 为影响因素的系数，若系数为负，则表明对技术效率有正向的影响，反之，则有负向影响；wit为随机误差项。
有关创新研发投入和产出变量的选择，本文参考了Seru(2014)的文献。选取R&D 经费总额和R&D科技人员数量作为创新的投入指标；采用专利申请书作为创新活动的产出指标。在我国，专利包括发明专利、实用新型专利和外观设计三种形式。在这三种形式的专利中，发明专利技术含量最高，能比较客观衡量创新产出的效率；实用新型专利次之；外观设计专利效果最差。借鉴Battese & Coelli(1995)的对数参数模型设定，本文最终的随机前沿生产函数模型如下：
lnPatentit=β0+β1lnputRDit+β2lnputRDPit
+vit-uit
(6)
式中，lnPatent表示申请专利数的自然对数；lninputRDit表示研发费用的自然对数；lninputRDPit表示为科技人员数量的自然对数。
为了便于面板数据固定效应的测量，本文首先根据式(2)～式(6)利用Frontier4.1软件测量得到创新效率，然后手工整理后再利用Stata12.0软件实证分析国防科技融资方式与其他控制变量对创新效率的影响，即得到本文的模型(1)，而未选用Battese & Coelli(1995)解释个体间的技术效率差异所设定的模型。
2.解释变量。关于融资方式的相关变量，本文借鉴了李斌和孙月静(2013)变量选取方式，具体如下：(1)内源融资，反映企业创新研发活动来自公司经营活动结果产生的资金，主要由留存收益和折旧构成，留存收益又通常由盈余公积和未分配利润组成。因此，将内源融资定义为(盈余公积+未分配利润+累计折旧)与总资产的比值。(2)银行贷款，是指企业从银行或者其他金融机构获取贷款并在约定期限交付一定利息的间接融资方式，本文用长期借款和短期借款之和与总资产的比值来定义。(3)股权融资和债券融资，都是企业通过向外部直接借用资金的方式进行融资，无须金融机构作为中介，前者本文采用资本公积和股本之和与总资产的比值进行赋值，后者用负债减去银行贷款的差值与总资产的比值衡量。(4)政府财政支持，反映企业创新研发中政府的补助程度，本文用企业获得的政府补助与企业研发经费支出的比值衡量。
3.控制变量。参考已有研究，为了控制其他特征对企业创新效率的影响， 本文选用了资产负债率、企业规模、董事规模、管理层激励以及股权集中度等变量。资产负债率 ( Debt) 用负债总额与企业资产总额的比例表示；企业规模 (Capital) 用上市公司年末总资产的自然对数来表示；董事规模(Board)用董事会人数表示；管理层激励(Growth)用董事、监事及高管前三名薪酬总额的自然对数来表示；股权集中度(Top1)用第一大股东占比之和表示；行业竞争度，用赫芬达尔指数HHI表示，即单个企业的总资产占行业总资产比例的平方和；盈利能力，用企业净资产收益率Roe表示。本文在统计回归中对董事会规模、股权融资和政府补助等指标做了适当的量纲处理，其中政府补助的原值是报告值的千分之一，董事会规模和股权融资是百分之一。变量的说明和定义见表1。
(三)数据来源
本文在2015年中国上市公司协会颁布军工行业委员会审核的104家军工上市企业以及2017年国务院办公厅印发的《关于推动国防科技工业军民融合深度发展的意见》中军工集团和中国工程物理研究院范围内108家上市企业基础上，结合东方财富网军工概念板块中的188家上市企业，并根据样本公司数据是否齐全、是否取得军工认证资质、以及是否参与军工项目进行样本的剔除，最终选取了140家军工上市企业2009—2016年共8年的面板数据，总样本数量为1 120个，以此研究我国国防科技多元化融资机制与创新效率之间的关系。除赫芬达尔指数HHI数据来自中国统计年鉴外，有关融资方式以及创新效率方面的数据均来源于国泰安数据库(CSMAR)，部分数据通过巨潮资讯网手工翻阅公司历年年报补充整理。本文通过Frontier4.1软件对创新效率进行测量，并运用Stata12.0进行统计回归分析。相关变量的描述统计结果如表2所示。
表1 变量定义及说明

四、实证结果与分析
(一)专利申请数为产出变量的国防科技创新效率分析
本文以专利申请数为产出变量测量国防科技创新效率的计量分析软件是Frontier4.1，以140家军工上市企业2009—2016年的数据为样本，总计1 120个观测值，根据式(2)～式(6)，测算创新效率和各项参数，得到结果如表3所示。
表2 主要变量的描述性统计

表3 专利申请数为产出变量的国防科技创新效率计量分析

注：*，**和***分别表示10%，5%和1%显著水平下具有统计显著性。LR为似然比检验统计量，它服从混合卡方分布。
从表3可以看到，γ=0.647 5且通过1%水平的显著性检验，表明选取随机前沿函数进行估计是可行的，不宜采用OLS估计。从参数估计结果分析，β1和β2 均通过了1%显著性检验。β1=0.196 1说明我国国防科技自身研发投入对创新效率具有积极作用，研发经费投入每增加1%，会使创新产出增加0.196 1%，进一步表明科研经费支出具有规模经济效应。β2 =0.209 8，说明我国国防科技人员投入对创新效率也具有积极作用，科技人员投入每增加1%，会带来创新产出增加0.209 8%。可以看出，研发经费和科技人员数量都会正向促进国防科技的创新效率，并且科技人员投入弹性略大于科研经费投入弹性，应进一步提高国防科技研发经费和科技人员的投入力度。图2是国防科技工业2009—2016年整体技术创新效率平均值的情况。

图2 2009—2016年国防科技创新效率平均值
数据来源：笔者根据Frontier4.1软件输出结果计算整理。
从整体来看，国防科技创新效率逐年得到提升，上升幅度较小，且2009—2016年国防科技创新效率的平均值仅为0.150 4，创新效率增长率逐年下降，这表明我国国防科技创新效率仍处于较低的水平，也反映了企业对短期效应的追求，缺乏长远战略眼光，对投入大、研发周期长、收益不确定、风险高的创新研发项目缺乏热情，特别是核心技术和关键技术的创新能力还无法满足我国国防和军队建设需要，这不利于国防科技核心技术的培育和军民融合创新体系的构建。
为了进一步探讨国防军工企业不同行业之间创新效率的情况，本文根据中国证监会行业分类标准对140家上市军工企业进行行业分类，其中计算机、通信和其他电子设备制造业占比25%；船舶、航空航天和其他运输设备制造业占比12.9%；专用设备制造业占比12.1%；汽车制造业占比10.7%；通用设备制造业占比8.6%；信息传输、软件和信息技术服务业占比8.6%；电气机械和器材制造业占比5%；有色金属冶炼和压延加工业占比4.3%。表4是基于专利申请数的国防科技不同行业创新效率情况。
表4 基于专利申请数的行业创新效率分析

从行业整体年份变动趋势来看，2009—2016年期间的平均创新效率为0.392，创新效率随时间变化大体上呈现缓慢增长的趋势，从2009年的0.333增长到2016年的0.449，增长0.116。技术创新的低效率意味着在未来短期内各行业提升潜力很大，需要不断增加创新投入，提高自主创新能力。分行业来看，各行业的创新效率存在较大的差异。信息传输、软件和信息技术服务业创新效率最低，仅为0.196；电气机械和器材制造业创新效率最高，达到了0.501，但是离技术前沿生产水平还有很长一段距离。技术创新效率高于平均水平的行业有3个，从高到低依次是电气机械和器材制造业、通用设备制造业、专用设备制造业；信息传输、软件和信息技术服务业、有色金属冶炼和压延加工业、船舶、航空航天和其他运输设备制造业、汽车制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业则低于创新效率平均水平0.392，对于这5个行业而言，要达到平均创新绩效水平甚至到达技术前沿生产水平，在增加创新研发投入的同时，更要重视技术创新效率的提升。
(二)国防科技融资方式对其创新效率影响分析
本文采用了固定效应和随机效应两种回归方法，并运用Hausman对所有计量模型进行检验，结果表明各模型采用固定效应更为合适。为了进一步突出军工企业的特殊性，本文根据样本所属行业范围，选取A 股中所有相关行业样本1 127个，剔除140家军工企业，剔除*ST和ST以及数据缺失严重的样本，最终获得643家非军工上市企业，总计3 858个样本，并运用虚拟变量进行赋值，军工企业取值为1，非军工企业取值为0，进行对比分析。表5是非军工企业以及军工企业的融资方式与创新效率的回归分析。
在表5列(1)～列(3)中，分别纳入全样本、非军工企业样本以及军工企业样本。结果发现，军工企业与非军工企业之间在融资方式对创新效率的关系上存在着显著差异。在非军工企业中，只有股权融资的系数0.040 2通过了1%水平上的显著性检验，其他融资方式与其创新效率的关系并不明显。在军工企业中，内源融资、债券融资和政府补助的系数分别为0.018 4，0.060 2和0.052 6，且在1%的水平上显著，股权融资的系数为-0.050 6，在10%水平上显著。根据已有理论和实践情况本文作出以下解释，非军工企业受内部资金不确定性和不稳定性影响，会减少内部资金在周期长、风险高的研发项目的投入，从而影响了企业的创新产出；而军工企业能够有效平缓内部资金的波动性，提高内部资金在研发过程中的使用效率，对创新效率产生积极的促进作用，本文的假设1得到验证。从表5还能看到，在直接融资中，股权融资对非军工企业创新效率有显著正向影响，但是过多的股权融资会对军工企业的创新效率产生不利影响。债券融资能够显著促进军工企业创新效率的提升，但对非军工企业的影响并不显著。本文给出的解释是，国防科技创新研发所涉及的国家军事机密信息披露过少，此时资金供需双方信息不对称程度相当高，股权所有者不能对信息进行有效评估再加上国有资本占绝对支配地位、存在一股独大的现象，此时流入过多股权融资容易形成代理冲突，进而难以对研发决策进行有效监督，造成自由现金流量过度投资、资金使用效率低下等问题，致使股权融资与国防科技创新效率呈负向关系。无论是军工企业还是非军工企业银行贷款的系数都不显著，本文的假设3未得到验证。政府支持对非军工企业创新效率的影响并不显著，而在列(3)中政府支持对军工企业创新效率有显著的正向影响，本文的假设4得到验证。
表5 融资方式与创新效率的回归分析

注：***，**和* 分别表示在1%，5%和10%水平上显著，下表同。
从其他控制变量的结果来看，企业规模、资产负债率与创新效率均呈正相关关系，但非军工企业资产负债率对创新效率的提升并不显著。在公司治理方面，董事会规模和第一大股东持股比例均呈现负相关，军工企业的高管激励的回归系数显著为负，非军工企业的高管激励则呈现显著正相关。这也从侧面反映出目前我国军工企业内部公司治理水平较低的问题。
(三)异质性检验
不同规模企业自身竞争优势、抵押贷款能力以及商业信誉存在差异也会导致其融资结构的不同，表6是对军工企业和非军工企业进行规模划分(企业总资产小于均值为小规模企业，大于均值为大规模企业)的回归结果，列(1)和列(4)是全样本的回归结果，列(2)和列(5)是非军工企业的报告结果，列(3)和列(6)是军工企业的回归结果。
表6 融资方式与创新效率的回归分析——分规模大小

在军工小规模企业中的内源融资、债券融资以及政府补助的回归系数分别是0.035 1，0.055 3和0.037 7，均通过了相应的显著性检验；而在非军工小规模企业中，各融资方式对其创新效率的影响在统计学意义上均不显著。有所好转的是，在非军工大规模企业中内源融资、股权融资的回归系数分别是0.066 6和0.108并通过1%水平上的显著性检验；而在军工大规模企业中，各融资方式系数均为正。由此可见在分企业规模探讨时，军工企业与非军工企业各融资方式对创新效率影响的差别仍然存在。我们还能发现大规模企业确实能够凭借其自身竞争优势、抵押贷款能力以及商业信誉获得更大的融资优势，为企业创新研发活动提供资金保障，降低因资金断链导致研发失败的概率。在小规模企业中，军工企业也能凭借政治优势获得优于非军工企业的融资资源，满足企业的创新融资需求。
(四)进一步讨论：分专利类型的创新效率分析
目前专利申请主要分为发明专利、实用新型专利和外观设计专利三种类型，俞立平和蔡绍洪(2017)从创新研发成本的视角来看，强调不同种类的专利会影响创新成本。发明专利的研发成本较高，不仅需要投入大量的研发资金还需要配备科技人员、研发设备；而实用新型专利和外观设计专利则主要依靠劳动力和辅助设备。两位学者还将实用新型专利和外观设计专利归纳为劳动依赖型技术创新，而将发明专利纳入为资本劳动依赖型技术创新。据此本文将融资方式与以发明专利、实用新型专利以及外观设计专利为产出的创新效率结合进行探讨。表7是融资方式与分专利类别为产出变量的创新效率的回归分析。
从投入要素来看，在以发明专利和外观设计专利为产出变量的创新效率中，研发经费和科技人员数量的系数均为正，并通过了1%的显著水平上的显著性检验。这说明研发经费和科技人员数量的增加有助于发明专利和外观设计数量的提升。然而在以实用新型专利为产出变量的创新效率中研发经费和科技人员数量的系数并不显著。实用新型专利和外观设计专利都是劳动依赖型技术创新，为何投入要素结果差异较大？这也许是由于劳动依赖型技术创新的相对成本维持不变，最终效应取决于市场反馈，面临着很大的不确定性。外观设计专利是对产品的形状、图案以及色彩所做出的富有美感并适用于工业应用的新设计，常常伴随在发明专利研发中，而且与实用新型专利相比成本相对较低，风险易于控制。在系数大小方面，均表明科技人员对创新效率的贡献远大于研发经费。这也证明创新研发活动不仅需要投入大量的资金，更需进一步增加科技人员的比重，提高人力资本的质量。
表7 国防科技融资方式与创新效率回归分析——分专利类别

再看各融资方式对创新效率的影响，从表7可以看到内源融资、银行贷款、债券融资以及政府补助等融资方式均以对发明专利和实用性专利为产出变量的创新效率有显著正向作用，且两者债券融资系数均最大，而股权融资则呈现负面影响。这与主回归的结果相差无几。从整体看，多元化的融资方式能够提升以发明专利和实用新型专利为产出变量的创新效率。在外观设计专利中，仅有内源融资回归系数为正，表明融资渠道的扩展对以提升外观设计为产出变量的创新效率影响不大。这也许是外观设计专利对提升企业核心竞争力作用不大所致。发明专利和实用新型专利技术含量相对较高，是企业创新能力的重要标志，对企业技术核心竞争力的贡献大于外观设计专利，企业通过多元化融资渠道筹集的资金主要注入发明专利和实用新型专利的研发，因此多元化融资对以外观设计专利为产出变量的创新效率贡献不大，甚至还会起到抑制作用。
(五)影响因素检验
关于国防科技融资方式对其创新效率影响研究的另一个重点是融资结构的影响因素。参考已有关于影响资本结构与技术创新的文献(聂辉华等，2008；周艳菊等，2014；Titman & Wessels，1988)，本文认为盈利能力和行业垄断程度会对国防科技融资方式与创新效率的关系产生影响。关于盈利能力对资本结构的影响，不同的理论侧重点也不尽相同。权衡理论认为，盈利能力对资本结构有显著影响，盈利能力强的企业偏向使用更多的债务融资抵消部分应交公司税，因此会优先选择银行贷款、债券融资等债务融资方式(Modigliani & Miller，1958)。自由现金流量学派则指出，负债是公司的一项义务，必须按时支付一定的利息作为现金流出(Jensen，1986)。公司的盈利能力越强，公司可自由支配的现金流量越多，债务融资所占比重较大支出的利息现金流也就越大，这不利于公司的进一步决策，从而会偏向权益融资。同时盈利能力也会通过公司治理能力、政策倾斜影响国防科技创新效率。军工企业所处行业的垄断程度对融资机制与创新效率的影响是另一个有待考察的问题。我国商业银行会对行业垄断程度高、实力较强的大型企业优先发放贷款，行业垄断程度高的军工企业也能利用企业高管的政治关系举借债券、吸收权益，提高企业创新研发风险承担能力。因此本文认为，军工企业所处行业垄断地位会影响其融资方式的选择以及融资方式对创新效率的作用机制。
本文通过在模型(1)中添加交互项的方式研究国防科技融资方式与创新效率的影响因素，式(7)～式(8)分别添加了盈利能力、行业垄断地位的交互项，设定计量模型如下：
TEit=β0+β1Roeit+β2Indoit+β3Indoit
×Roeit+β4Bondit+β5Bondit
×Roeit+β6Bondit+β7Bondit
×Roeit+β8Equityit+β9Equityit
×Roeit+β10Govsubit
+β11GovsubitRoeit+βXit
+εit+Uit
(7)
TEit=β0+β1HHIit+β2Indoit+β3Indoit
×HHIit+β4Bondit+β5Bondit
×HHIit+β6Bondit+β7Bondit
×HHIit+β8Equityit+β9Equityit
×HHIit+β10Govsubit
+β11GovsubitHHIit
+βXit+εit+Uit
(8)
1.盈利能力的影响。从表8可以看到，第(1)列中内源融资与盈利能力交互项系数为-0.075 6，且在1%的显著水平上通过了显著性检验，表明盈利能力强的企业抑制了内源融资对国防科技创新效率的提升。主要是当企业盈利能力增加时，内源融资有更好的投资方式，如果继续增加内源融资在研发创新的投入，则会增加企业的成本，对研发投入具有挤出效应。第(2)列和第(3)列分别纳入了债券融资与盈利能力、银行贷款与盈利能力的交叉项，系数都在1%的显著水平上通过了显著性检验，较未加入交互项的债券融资和银行贷款而言，交互作用后得到明显提升，也就是说盈利能力强的国防军工企业债券融资和银行贷款对其创新效率的促进作用更明显。这验证了上述的权衡理论，即盈利能力越强的国防军工企业会选择银行贷款、债券融资等债务融资方式为创新研发注入资金，还能利用抵税和监督作用提升国防科技创新效率。第(4)列添加了股权融资与盈利能力的交互项，虽然盈利能力强能够吸引更多的股权融资，但是对创新效率的提升作用并不显著。这种现象可能是由于盈利能力强，加剧了军工企业的股权融资偏好形成的过度投资行为和代理冲突，降低了其研发效率。第(5)列添加了盈利能力与政府补助的交互项，这种效应并不显著。这也许是因为政府对国防工业的补助取决于国家政策指引以及行业倾向，盈利能力强的企业并不能得到政府扶持，创新效率的提升也会很缓慢。
表8 国防科技融资方式与创新效率：盈利能力的影响

说明：限于篇幅，本文不再汇报方程中其他解释变量的回归结果以及详细列示控制变量，感兴趣读者可以向笔者索取。下表同。
2.行业垄断程度的影响。如表9所示，与主回归相同，在添加了行业垄断程度这个交互项后，各融资方式对国防科技创新效率的影响并未改变。第(1)列和第(5)列添加了内源性融资、政府补助与行业垄断指数的交互项，结果显示，虽然内源性融资和政府补助均会提升创新效率，但是随着垄断程度提高，这种效应并不显著，可能的解释是行业垄断程度越高其企业政治关联越强，政府脱离自身的角色，参与了国防科技创新研发，并为其设定既定目标，在资金安排、资源配置上进行过度渗透，从而扭曲了市场对研发资源的有效配置。第(2)列添加了债券融资与行业垄断程度的交互项，从中可以看出交互项HHI_Bond系数在5%的水平下显著为正，说明行业垄断地位强化了债券融资与创新效率的正相关关系，即国防科技工业能利用其垄断地位增发债券，吸引社会资本注入，为各个阶段的国防科技创新研发提供稳定的资金，从而能够缓解资金断裂造成的研发失败，在一定程度上提高国防科技的创新效率。第(3)列添加了银行贷款与行业垄断地位的交互项，结果表明交互项HHI_Bank系数在1%的水平下显著为正，而未加入交互项的银行贷款对创新效率影响不显著。本文的解释是军工企业所处行业垄断地位越高，给予贷款的金融机构级别就越高，能充分利用收集信息和提出约束的能力对国防科技工业创新研发进行有效监督，有利于企业控制风险从而减少研发损失，从而提高国防科技的创新效率。第(4)列股权融资与行业垄断地位的交互项系数在1%的水平下显著为负，结果表明行业垄断地位越高加剧了股权融资偏好对创新研发的过度投资，造成资金的浪费和效率低下。
表9 国防科技融资方式与创新效率：行业垄断程度的影响

(六)关于内生性的讨论
内生性的可能来源包括遗漏变量导致的“共同决定”问题以及双向因果关系。在前文的静态面板回归分析中，虽然利用豪斯曼检验采用固定效应模型能够有效控制公司层面不随时间变化的不可观测因素的影响，但是双向因果的可能性依然存在，是不同的融资方式影响了企业的创新效率，还是创新效率影响企业融资方式的选择在学术界也存在一定争议。基于此，本文考察国防科技各融资方式滞后期对创新效率的影响，除了用即期的各融资方式变量外，还分别用融资方式变量滞后一期和滞后二期的数据分别进行了回归分析，为前文的实证结果提供一个稳健性检验。如表10所示：列(1)是原始回归模型，列(2)将主要解释变量滞后一期纳入计量模型(1)，列(3)将主要解释变量滞后二期纳入计量模型(1)。
从实证结果可以看出，内源性融资、债券融资在滞后一期、滞后二期后结果仍然呈现出稳定、 显著的正向关系，这表明国防科技工业通过内源性融资、债券融资对其创新效率的促进作用不仅体现在当期，滞后一期、滞后二期仍然能发挥作用，提高国防科技的创新效率。同时内源性融资、债券融资的系数逐期降低，表明同期促进效应要大于滞后效应的影响。滞后一期的银行贷款投入对当期创新效率的回归系数通过了显著性检，第二期不显著，验证了银行贷款对创新效率的促进效应的发挥有一期的滞后性。股权融资对创新效率的抑制作用在滞后一期中仍然存在，在第二期逐渐消失。政府当年对国防科技创新研发的资金补助、政策帮扶以及税收减免确实能够弥补研发资金不足，促进创新效率的提升，但是随着时间的推移，滞后效果并不明显。通过滞后效应回归结果对比分析，本文发现各融资方式对创新效率的影响仍然存在，具有较好的稳定性，国防科技融资方式的选择确实会影响其创新效率的变化。
表10 国防科技融资方式与创新效率滞后性回归分析

五、结论与政策建议
随着我国国防科技工业军民融合程度不断加深，引入社会化资本、扩展融资渠道、建立合理、高效的多元化金融创新服务体系已成为新时期国防科技创新体系的关键。本文旨在为国防科技创新效率的提升建立一套合理、完善、高效的融资方式，为此运用随机前沿分析方法对军工企业 2009—2016年的创新效率进行实证测量，再用固定效应模型探讨了研发投入与产出的关系以及内源融资、银行贷款、债券融资、股权融资、政府补助等融资方式对创新效率的影响，得出了以下结论：研发经费投入和科技人员数量对创新效率有显著的正向影响，但是2009—2016年国防科技创新效率的平均值仅为0.15，与发达国家相距甚远，行业之间的创新效率存在显著差异。其次本文发现不同的融资方式对创新效率的影响也不尽相同，具体而言，内源融资、债券融资和政府补助对创新效率有显著的促进作用，股权融资对创新效率则会产生一定的抑制作用，而银行贷款对创新效率的影响并不显著，与非军工企业融资方式对创新效率的影响存在较大差异，这种差异在企业规模异质性中也存在。本文还将专利申请划分为发明专利申请、实用新型专利申请以及外观设计专利申请进行探讨，研究表明，从整体看多元化的融资机制能够提升以发明专利和实用新型专利为产出变量的创新效率，而融资渠道的扩展对提升以外观设计为产出变量的创新效率影响不大。最后通过交互作用检验，本文发现盈利能力和行业垄断程度会对国防科技融资方式与其创新效率关系产生影响。
本文研究结论具有重要的政策意义：
第一，国防科技工业必须加大对创新研发的支持力度。研发资金和科技人员持续地投入能为国防科技创新效率的提升奠定强大的财力基础和人力资本保障，企业应进一步加大对创新研发的资金投入力度，全方位引进科研人员，并加大对科研人员的相关补贴，不断加强对科技人员的职业培训，注重人力资本质量的提升，加大对军工产品的研发力度， 实现研发人员与费用上的合理调配。与此同时，国防科技工业应加强提高创新管理水平与技术条件，提高专利申请和专利保护的意识，加大国防专利申请资金扶持力度，实施全面的知识产权战略，为国防工业自主创新提供顺畅的制度环境。唯有如此，才能有助于加快国防科技工业创新产出的速度和经济效应的增长，进而为国防科技工业自主创新积蓄深厚的研发资金。
第二，加快构建军民融合式创新体系。为了保障国防科技创新体系的高效运行，亟须加快构建国防工业军民融合式创新体系，建设军民结合、寓军于民的国防科技创新体系。一方面，民营高科技企业组织设计灵活、创造性强、研发能力突出，能够为国防军工的创新研发提供大量的技术人员以及相应的技术支持和生产配套。另一方面，通过构建军民融合创新体系，有助于充满活力的民营资本进入到国防经济建设，缓解国防军工创新研发的资金约束，提高资金的使用效率。应当注意的是，在军民融合建设过程中，应注重保护参与国防军工建设的民间资本的利益，建立健全现代化监管体系，充分保障中小股东的利益，让民营资本放心、大胆地参与到军民融合创新体系中来，为国家创新体系构建添砖加瓦。
第三，借助资本市场平台，进一步优化融资方式。过去很长一段时间内，国防科技创新研发的资金来源主要是无偿财政拨款，军工企业容易滋生严重的依赖性，削弱了其向资本市场自主融资的积极性，且存在很强的股权偏好，其他融资方式占比较小，导致整个国防科技工业体系融资模式单一、融资渠道狭窄。因此国防科技创新体系亟须建立完善的国防科技金融支持机制，着力拓展融资渠道、优化融资结构以持续保持国防科技工业旺盛的竞争力。具体而言，需利用资本市场平台，优化其融资结构，间接融资渠道中减少银行贷款的比例，适当地发展多种类信贷产品和政策性金融。在直接融资渠道中缩减股权融资的比重，积极培育债券市场，扩充风险投资、保险等融资方式，削弱股权融资偏好带来的负面影响。在积累自身收益的同时应把握国家政策方向，高效吸收政府财政补助和技术指引，从而建立一套完善、合理、高效的国防科技融资方式，为国防科技自主创新体系保驾护航。
第四，政府应为国防军工技术创新提供强有力的支持。由于创新研发具有资金流入量大、创新成果难以抵押、失败率高的特征，仅仅依靠企业自身的力量进行技术创新还远远不够。首先，政府在支持国防科技工业自主创新时应注重资金的使用效率，政府还可以在制度上为国防科技资本市场融资扫清障碍，拓宽其融资渠道，使得政府金融支持与市场融资有效对接。其次，政府需要利用宏观调控对国防科技工业产业结构进行优化调整，提高国防科技资源配置效率。同时政府和军队相关职能部门可以通过规划调整国防工业产业发展战略、制定相应的财税优惠政策、提供全面的金融服务、采取有效的科研管理与评估等政策措施，来确保把有限的科技资源配置到国防科技创新体系建设之中。最后，政府应进一步完善专利的市场流通，使得企业创新成果加速转换为经济效益，有助于加快企业资金的回收，重新为创新研发注入活力。
参考文献
白俊红、江可申、李婧，2009：《应用随机前沿模型评测中国区域研发创新效率》，《管理世界》第10期。
董小君、钟震，2018：《军民融合融资模式:从财政主导到多元化资金支持》，《国家行政学院学报》第2期。
范肇臻，2008：《中国国防科技工业探索改革30年——一个金融支持的视角》，《中央财经大学学报》第9期。
辜胜阻、洪群联、张翔，2007：《论构建支持自主创新的多层次资本市场》，《中国软科学》第8期。
鞠晓生，2013：《中国上市企业创新投资的融资来源与平滑机制》，《世界经济》第4期。
罗仲伟，2003：《军事工业主体的特性与产业组织分析》，《中国工业经济》第2期。
李晓龙、冉光和，2018：《中国金融抑制、资本扭曲与技术创新效率》，《经济科学》第2期。
李斌、孙月静，2013：《中国上市公司融资方式影响因素的实证研究》，《中国软科学》第7期。
刘星、魏锋、詹宇、Benjamin Y.Tai，2004：《我国上市公司融资顺序的实证研究》，《会计研究》第6期。
聂辉华、谭松涛、王宇锋，2008：《创新、企业规模和市场竞争：基于中国企业层面的面板数据分析》，《世界经济》第7期。
孙早、肖利平，2016：《融资结构与企业自主创新——来自中国战略性新兴产业A股上市公司的经验证据》，《经济理论与经济管理》第3期。
肖文、林高榜，2014：《政府支持、研发管理与技术创新效率——基于中国工业行业的实证分析》，《管理世界》第4期。
俞立平、蔡绍洪，2017：《鲍莫尔病、专利类型与创新成本：一个模型》，《管理世界》第1期。
张一林、龚强、荣昭，2016：《技术创新、股权融资与金融结构转型》，《管理世界》第11期。
湛泳、赵纯凯，2016：《资本市场发展、军民融合与产业结构优化升级》，《南开经济研究》第5期。
周艳菊、邹飞、王宗润，2014：《盈利能力、技术创新能力与资本结构——基于高新技术企业的实证分析》，《科研管理》第1期。
Aigner, D., C.A.K.Lovell, and P.Schmidt, 1977, “Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Functions Models”, Journal of Econometrics, 6(1): 21-37.
Arrow, K.J., 1962, “The Economic Implications of Learning by Doing”, The Review of Economic Studies, 29(3): 155-173.
Battese, G.E., and T.J.Coelli, 1995, “A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data”, Empirical Economics, 20(2): 325-332.
Besancennot, D., and R.Vranceanu, 2006, “European Defence Firms:The Information Barrier on Private Finance”, Defence and Peace Economics, 17(1): 23-26.
Brown, J.R., S.M.Fazzari, and B.C.Petersen, 2009, “Financing Innovation and Growth;Cash Flow,External Equity and the1990s R&D Boom”, Journal of Finance,64(1): 151-185.
Czarnitzki, D., and G.Licht, 2006, “Additionality of Public R&D Grants in a Transition Economy: The Case of Eastern Germany”, Economics of Transition, 14(1): 101-131.
Diamond, D.W., 1984, “Financial Intermediation and Delegated Monitoring”, The Review of Economic Studies, 51(3): 393-414.
Grossman, S., 1976, “On the Efficiency of Competitive Stock Markets Where Trades Have Diverse Information”, Journal of Finance, 31(2):573-585.
Hall, B.H., 2002, “The Financing of Research and Development”, Oxford Review of Economic Policy, 18(1): 35-51.
Himmelberg, C.P., and B.C.Petersen, 1994, “R&D and Internal Finance: A Panel Study of Small Firms in High-tech Industries”, The Review of Economics and Statistics, 76(1): 38-51.
Jensen, M.C., 1986, “Agency Costs of Free Cash Flow, Corporate Finance, and Takeovers”, The American Economic Review, 76(2), 323-329.
Kamien, M.I., and N.L.Schwartz, 1978, “Potential Rivalry, Monopoly Profits and the Pace of Inventive Activity”, The Review of Economic Studies, 45(3), 547-557.
Kunbhakar, S., and C.Lovell, 2003, Stochastic Frontier Analysis, New York: Cambridge University Press.
Modigliani, F., and M.H.Miller, 1958,“The Cost of Capital,Corporation Finance and the Theory of Investment”,The American Economic Review,48(3):261-297.
Nelson, R.R., 1959,“The Simple Economics of Basic Scientific Research”,Journal of Political Economy,67(3), 297-306.
Robichek, A.A., and S.C.Myers, 1966,“Conceptual Problems in the Use of Risk Adjusted Discount Rates”,The Journal of Finance, 21(4): 727-730.
Rin, M.D., G.Nicodano, and A.Sembenelli, 2006,“Public Policy and the Creation of Active Venture Capital Markets”,Journal of Public Economics,90(8-9), 1699-1723.
Seru, A., 2014,“Firm Boundaries Matter: Evidence from Conglomerates and R&D Activity”,Journal of Financial Economics,111(2): 381-405.
Stulz, R., and R.Williamson, 2003,“Culture,Openness,and Finance”,Journal of Financial Economics,70(3) : 313-350.
Titman, S., and R.Wessels, 1988,“The Determinants of Capital Structure Choice.” The Journal of Finance,43(1): 1-19.
FINANCING METHOD AND INNOVATION EFFICIENCY OF NATIONAL DEFENSE SCIENCE AND TECHNOLOGY——Based on Panel Data Analysis of Listed Military Enterprises
ZHAN Yong WANG Hao-jun
(Business School, Xiangtan University)
Abstract: This paper uses SFA to empirically measure the innovation efficiency of military listed companies from 2009 to 2016, and discusses the impact of defense technology financing methods on its innovation efficiency. The results show that the efficiency of China’s national defense science and technology innovation has been improved year by year, but the increase rate is slow. R&D expenses and R&D technology personnel have a significant positive impact on innovation efficiency, and there are big differences in innovation efficiency between different industries. Endogenous financing, bond financing and government subsidies have a significant role in promoting the efficiency of national defense science and technology innovation. Equity financing has a certain negative impact, and the impact of bank loans is not significant. Diversified financing methods can enhance the innovation efficiency of invention patents and utility model patents as output variables, and the expansion of financing channels will inhibit the innovation efficiency of design as output variables. Through the interaction test, it reveals that profitability and industry monopoly will have an impact on the relationship between financing methods and national defense technology innovation efficiency.
Key words: national defense science and technology; financing method; innovation efficiency; military enterprise
* 湛泳、王浩军(通讯作者)，湘潭大学商学院，邮政编码：411105，电子信箱：zhanyong225@163.com。 本文得到了湖南省社会科学基金项目(18YBP011)、湖南省自然科学基金项目(2019JJ40286)的资助。感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。
(责任编辑:付 敏)