4 模型设立与数据选取

4.1 模型变量选取

根据创新基金的评审标准，同时考虑变量的重要程度及数据的可得性，本文主要对项目评价指标中的企业发展能力、项目技术创新性与财务评价指标中的财务状况评价3个方面加以检验。

4.1.1 被解释变量

我们设立了虚拟变量“创新基金资助情况”作为被解释变量，当企业获得创新基金支持时该变量取值为1，否则取值为0。

4.1.2 解释变量

1）针对企业发展能力部分，选取的变量如下：

虚拟变量“企业负责人教育水平（简称教育水平）”，反映企业家能力，当企业负责人拥有博士学位时取值为1，否则取值为0。“上年研发投入（简称研发投入）”、“研发人员占总员工数比例（简称研发人员比例）”，反映企业人力资源配置及技术开发实力。“总资产增长速度”、“净资产增长速度”、“销售收入增长速度”、“净利润增长速度”，反映企业经营能力，这4个变量与创新基金评审标准直接对应。

另外，加入变量“企业年龄”，作为对企业基本情况的补充说明。

2）针对项目技术创新性部分，选取的变量为“与申报项目相关的专利数（简称专利数）”，反映项目技术的创新性与先进程度。

3）针对财务状况评价部分，选取的变量如下：

“资产负债率”，衡量公司的负债情况，反映伴随着企业经营产生的风险程度；“流动比率”，反映企业变现以偿还其尚未到期的短期债务的能力；“主营业务利润率”，反映企业单位主营业务收入为其带来的利润量以及本文研究企业的整体赢利能力；“净资产收益率”，衡量企业运用所获得的资本赢利的能力；“经营活动产生的现金流量净额（简称经营现金流量）”，反映企业通过经营活动赢利的能力；

针对企业发展能力部分以及针对项目技术创新性部分的变量在考察初创期企业获得创新基金支持情况与考察成长期企业获得创新基金支持情况时都需要加入模型中。财务评价变量均为创新基金评审标准中直接提出的变量。这一部分变量仅在考察成长期企业获得创新基金支持情况时需要加入到模型中。

在解释变量的选取上，我们较多地采用与创新基金评审标准相符合的变量，以保证进行要素分析时使用的标准与创新基金的评审标准一致，从而确保本文分析的准确性及有效性。

4.2 数据选取

根据本文研究的需要，我们对2005—2010年间1558家中关村示范区科技型中小企业的创新基金项目申请材料中存在数据缺失或者有明显录入错误的不合格样本进行剔除后，最终得到626个企业样本，其中获得创新基金支持的企业有284家（占全部样本的45.4%），未获得创新基金支持的企业有342家（占全部样本的54.6%）。为了使我们的模型与创新基金的评审标准相一致，我们进一步将全部626家企业按照初创期企业与成长期企业分为两个子样本，其中初创期包含208个企业样本，成长期包含418个企业样本。我们从全部626家企业的数据中整理并计算出所需变量，设立模型。