信貸期限結構對企業(yè)創(chuàng)新的影響

吳 堯 沈坤榮

內(nèi)容提要：本文基于2000—2017年中國A股上市公司樣本，從微觀視角驗證信貸期限結構長期化與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間的正向關系。經(jīng)過內(nèi)生性處理和穩(wěn)健性檢驗，該結論依然成立。進一步的異質(zhì)性分析顯示，信貸期限結構長期化促進企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的效應大小取決于專利類型與企業(yè)特征。具體而言，相比實用新型專利和外觀設計專利，信貸期限結構長期化更能促進發(fā)明專利的申請。并且，信貸期限結構長期化對國有企業(yè)、大型企業(yè)、成長期企業(yè)以及融資約束程度低的企業(yè)具有更加明顯的創(chuàng)新促進效應。本文的研究結論厘清了企業(yè)信貸期限結構在企業(yè)創(chuàng)新過程中的重要作用，有助于中國企業(yè)走出信貸資金長期貸款比重不高的困境，不斷增強創(chuàng)新實力。

一、問題提出與文獻回顧

黨的十九大報告明確指出創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，并將創(chuàng)新列為中國首要的新發(fā)展理念。企業(yè)是一個國家的微觀創(chuàng)新主體，因而提升企業(yè)創(chuàng)新能力是實現(xiàn)創(chuàng)新新發(fā)展理念的微觀基礎與重要保證。有別于企業(yè)一般性投資活動，創(chuàng)新活動周期長，風險高。相對而言，企業(yè)的創(chuàng)新融資有更高的標準和要求，需要更充足和持續(xù)的現(xiàn)金流，同時，對資金的需求貫穿企業(yè)創(chuàng)新活動的各個階段。當前，中國企業(yè)普遍面臨融資約束困境，在此背景下研究如何利用銀行信貸為企業(yè)創(chuàng)新提供資金支持具有重要的現(xiàn)實意義。

中國的金融結構體系目前以銀行為主導，銀行信貸在社會融資規(guī)模中占很大比重。研究表明，銀行貸款是中國企業(yè)融資的主要來源[1]。隨著中國經(jīng)濟的不斷發(fā)展，在信貸總量不斷增長的同時，信貸結構也在發(fā)生變化。就企業(yè)而言，無論是信貸總量還是信貸結構，均對創(chuàng)新產(chǎn)出存在重要的影響[2-3]。以往的文獻側重于討論信貸規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，相對忽視了信貸結構的作用。其中，在研究信貸結構對企業(yè)創(chuàng)新的影響的文獻中，絕大多數(shù)研究也聚焦于債務資本與股權資本的比例結構，而鮮有研究討論企業(yè)債務期限結構的影響。事實上，在廣義上企業(yè)債務期限結構也是企業(yè)資本結構的一個分支[4]。2019年7月30日，中共中央政治局會議明確提出，推進金融供給側結構性改革，引導金融機構增加對制造業(yè)、民營企業(yè)的中長期融資。提高企業(yè)中長期貸款比例也成為本輪金融供給側結構性改革的重要內(nèi)容?；诖?，本文重點關注銀行信貸的期限結構，試圖研究信貸期限結構變動對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。

國外文獻在探究外部資金對企業(yè)創(chuàng)新的影響時大多關注債務融資而鮮少關注銀行信貸資金的影響[5-6]。究其根源在于國外債券市場發(fā)達，債券融資在公司資金來源中占據(jù)相當?shù)姆蓊~。相比之下，中國目前企業(yè)債券融資還沒有形成相當?shù)囊?guī)模，在公司融資金額中銀行信貸仍占據(jù)著主導地位，因此相關國內(nèi)文獻大多以銀行信貸為研究對象。具體到銀行信貸期限結構的研究文獻，大部分研究仍然側重于探討影響信貸期限結構的主要因素。例如，段云和國瑤(2012)認為政治關系對企業(yè)債務結構具有顯著影響，有政治關系的企業(yè)比沒有政治關系的企業(yè)更能獲得長期信貸支持。并且，貨幣政策的擴張或緊縮會影響銀行信貸成本，繼而促使銀行調(diào)整長短期貸款比例，最終將影響企業(yè)信貸期限結構[7]。張杰等(2016)研究表明中國房地產(chǎn)部門投資的增長會占用金融體系長期貸款，從而使得企業(yè)創(chuàng)新活動只能更多使用短期貸款[8]。王紅建等(2018)則從利率管制角度對企業(yè)債務期限結構進行了分析，發(fā)現(xiàn)放松利率管制能夠延長企業(yè)債務期限。進一步地，完善健全的法律體系容易促進長期債務結構的形成，而在不完善的法律體系中信貸期限結構呈現(xiàn)短期化的趨勢[9]。少部分研究從另一個視角展開，研究了信貸期限結構的影響效應。例如，張杰和居楊雯(2017)使用省級面板數(shù)據(jù)研究了貸款期限結構與經(jīng)濟增長之間的關系，研究發(fā)現(xiàn)短期化的貸款期限結構通過影響制造業(yè)部門的研發(fā)活動進而對經(jīng)濟增長速度產(chǎn)生抑制作用[10]。

縱觀已有研究可知，從微觀數(shù)據(jù)視角檢驗信貸期限結構與創(chuàng)新產(chǎn)出關系的文獻仍然相對缺乏。企業(yè)是一國創(chuàng)新能力提升的主體，以企業(yè)為研究對象的實證研究能夠為檢驗信貸期限結構與創(chuàng)新產(chǎn)出之間的關系提供更為可靠的經(jīng)驗證據(jù)?；诖?，為彌補現(xiàn)有文獻的不足，本文試圖從微觀視角研究信貸期限結構對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響效應。

本文安排如下：第二部分闡釋信貸期限結構對企業(yè)創(chuàng)新的影響機理，并在此基礎上提出研究假設；第三部分是模型設定與指標選取；第四部分報告基準回歸結果，對模型的內(nèi)生性問題進行探討，并進行穩(wěn)健性檢驗；第五部分是進一步分組研究，基于不同專利類型、不同所有制企業(yè)、不同企業(yè)規(guī)模、企業(yè)所處的不同生命周期階段以及企業(yè)的融資約束程度進行分組研究；第六部分是研究結論與政策建議。

二、理論分析與研究假設

銀行仍然占據(jù)著中國金融體系的主導地位，企業(yè)創(chuàng)新所需要的外部資金大部分來自銀行信貸而非股票市場。因此，銀行金融機構能否為企業(yè)提供足夠的長期借款，貸款期限結構能否與企業(yè)創(chuàng)新活動相匹配，是企業(yè)創(chuàng)新活動取得成功與否的關鍵。傳統(tǒng)企業(yè)債務期限結構理論認為，企業(yè)債務期限應與其資產(chǎn)期限相匹配[11-12]，這樣才有助于緩解企業(yè)面臨的期限錯配現(xiàn)象和流動性風險。但是，由于銀行與企業(yè)之間的信息不對稱以及激勵不兼容，企業(yè)實際獲得的信貸期限難以有力推動其創(chuàng)新發(fā)展。原因在于，與股票市場等資本市場相比，銀行金融機構在經(jīng)營策略上屬于風險厭惡型，在信貸資金的發(fā)放上趨于謹慎保守。由于流動性風險的存在，商業(yè)銀行總是趨向于向企業(yè)發(fā)放短期貸款。并且，銀行在向企業(yè)提供信貸資金時面臨信息不對稱，此時提供短期貸款可以使銀行更及時地獲取企業(yè)相關信息，有助于銀行對企業(yè)進行更有效的監(jiān)督[13]，所以從監(jiān)督控制的角度而言銀行更愿意為企業(yè)提供短期借款[14]。

對于借款的用途而言，企業(yè)一般將不同期限的借款用于不同用途，短期借款主要用于原料設備的采購和流動資金周轉等用途，而長期借款更多用于設備的更新改造、制造工藝的改進以及高新技術的研發(fā)等領域。企業(yè)的創(chuàng)新活動具有周期長的特點，更需要配套長期資金的支持。而短期借款期限較短，短期內(nèi)還款的壓力會抑制企業(yè)從事研發(fā)活動的積極性，迫使企業(yè)從事能較快賺回利潤的項目。這些項目通常都是短平快的項目而非創(chuàng)新項目，所以短期借款不符合研發(fā)活動的資金要求，長期借款才能規(guī)避企業(yè)短期內(nèi)的還款壓力，促進企業(yè)專注于創(chuàng)新。

事實上，即使企業(yè)能夠承受住短期內(nèi)的還款壓力，利用銀行提供的短期貸款進行研發(fā)創(chuàng)新投資，也未必能獲得較好的研發(fā)創(chuàng)新收益。企業(yè)被迫將短期資金投放于研發(fā)創(chuàng)新等長期性經(jīng)營活動中，就會出現(xiàn)“短貸長投”現(xiàn)象[15]?！岸藤J長投”現(xiàn)象即信貸融資與資產(chǎn)運用產(chǎn)生期限錯配，如果這種期限錯配在長時期內(nèi)形成固化而得不到緩解，企業(yè)隨時可能因為資金鏈條的斷裂而面臨流動性風險，大量流動性風險的聚集甚至可能引發(fā)宏觀金融風險，這些都對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生抑制作用。由此可見，提高長期信貸比重可以有效減少企業(yè)“短貸長投”現(xiàn)象，降低企業(yè)面臨的流動性風險，從而有效促進企業(yè)創(chuàng)新。對于企業(yè)而言，相比短期貸款的成本，長期貸款的成本是可以接受的。一般而言，長期貸款所產(chǎn)生的期限溢價，往往可以通過創(chuàng)新激勵效應進行彌補。

基于上述邏輯，提出待檢驗的研究假設：企業(yè)信貸期限結構的長期化有助于促進企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。

三、模型設定與數(shù)據(jù)說明

(一)計量模型

由于專利數(shù)據(jù)為非負整數(shù)，計數(shù)模型具有較好的擬合效果，故參考相關文獻的做法[16-18]，采取面板數(shù)據(jù)泊松計數(shù)模型進行回歸分析。本文的基準回歸模型設定如下：

E(Innov|zit)=exp(β0+β1Termstrit+γControls+ηi+λt+εit)

其中，i表示上市公司，t為年度標識，被解釋變量Innovit表示企業(yè)i第t年的創(chuàng)新情況。Termstrit表示企業(yè)信貸期限結構，Controls代表一系列影響企業(yè)創(chuàng)新的控制變量，ηi表示企業(yè)固定效應，λt表示年份固定效應，εit為隨機擾動項。zit是控制變量、企業(yè)固定效應與年份固定效應的集合。

(二)變量選取

1.被解釋變量：企業(yè)創(chuàng)新(Innov)

現(xiàn)有文獻一般從兩個角度來衡量企業(yè)創(chuàng)新：一個是企業(yè)創(chuàng)新投入角度，由于企業(yè)從事創(chuàng)新活動會投入大量的研發(fā)人員和研發(fā)資金，故一些文獻采用研發(fā)人員數(shù)量或研發(fā)支出金額來衡量企業(yè)的創(chuàng)新情況。另一個是企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出角度，這些文獻大多采用企業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值或者企業(yè)專利衡量企業(yè)的創(chuàng)新情況[19-20]。一般而言，企業(yè)開發(fā)的新產(chǎn)品數(shù)據(jù)難以獲取，且存在無法全面衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的局限[21]。與此同時，由于專利是企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出最直接的體現(xiàn)，且隨著專利數(shù)據(jù)可獲得性的增強，越來越多的文獻使用專利數(shù)據(jù)來衡量企業(yè)創(chuàng)新水平。企業(yè)專利數(shù)據(jù)包括專利申請數(shù)與專利授予數(shù)，由于企業(yè)的專利授予需要經(jīng)過一定時間的審查，存在更多的不確定性，而專利申請量有更好的時效性，更能反映企業(yè)真實創(chuàng)新水平[22-24]，故本文選取上市公司專利申請數(shù)量來衡量企業(yè)的創(chuàng)新水平。在穩(wěn)健性檢驗中，為避免研究結論受到所選企業(yè)創(chuàng)新變量的干擾，本文選取專利授權數(shù)量作為企業(yè)創(chuàng)新水平的代理變量進行了檢驗。

2.核心解釋變量：企業(yè)信貸期限結構(Termstr)

上市公司在其資產(chǎn)負債表中披露了公司短期借款與長期借款數(shù)據(jù)信息，短期借款與長期借款信息反映了企業(yè)與銀行之間的信貸關系[25-26]。其中，短期借款衡量的是企業(yè)從銀行申請到的期限在1年以內(nèi)的貸款，長期借款衡量的是企業(yè)申請到的期限在1年以上的銀行信貸。短期借款與長期借款的相對大小體現(xiàn)一個企業(yè)信貸期限的長短期結構，本文參考相關文獻的做法[25-27]，使用長期借款占總借款的比重來度量企業(yè)信貸期限結構。其中總借款為長期借款與短期借款之和，信貸期限結構的值越大，表示企業(yè)長期借款比重越大。

3.控制變量

為盡可能緩解遺漏變量帶來的偏誤，本文借鑒王玉澤等(2019)[28]與靳慶魯?shù)?2012)[29]的相關研究文獻，加入其他可能影響企業(yè)創(chuàng)新的公司層面控制變量，具體包括：公司投資(Invest)，采用購進固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金之和除以總資產(chǎn)得到；托賓Q值(TobinQ)，采用股票市場市值除以總資產(chǎn)得到；無形資產(chǎn)凈額(Intangible)，無形資產(chǎn)凈額為公司各項無形資產(chǎn)的原價扣除攤銷和減值準備后的凈額，其中無形資產(chǎn)包括專利權、非專利技術、商標權、著作權、土地使用權等；公司成立年限(Age)，根據(jù)公司成立的年份計算得到；杠桿率(Leverage)，采用公司期末總負債除以總資產(chǎn)得到；貨幣資金(Cash)，具體為公司庫存現(xiàn)金、銀行結算戶存款、外埠存款、銀行匯票存款、銀行本票存款、信用卡存款、信用證保證金存款等的加總值；資產(chǎn)收益率(Roa)，根據(jù)凈利潤與平均資產(chǎn)總額的比值得到；經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額(Cashflow)，具體為經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流入與現(xiàn)金流出的差額。

(三)數(shù)據(jù)說明

本文以2000—2017年滬深A股上市公司為研究對象，分析企業(yè)信貸期限結構對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。其中專利數(shù)據(jù)來自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫中的上市公司與子公司專利數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫不僅統(tǒng)計上市公司本身的專利數(shù)量，也統(tǒng)計了其子公司、聯(lián)營公司與合營公司的專利數(shù)量。由于上市公司在從事研發(fā)活動時需要與子公司、聯(lián)營與合營公司聯(lián)合進行，所以本文將子公司、聯(lián)營與合營公司的專利數(shù)納入母公司，采用上市公司、子公司、聯(lián)營以及合營公司的加總專利數(shù)據(jù)衡量上市公司的創(chuàng)新產(chǎn)出。本文采用的上市公司財務數(shù)據(jù)一般是建立在合并報表的基礎上，因此，采用上市公司、子公司、聯(lián)營及合營公司加總專利數(shù)據(jù)，可以增強與各項財務指標的匹配程度，提高研究結論的可信度。上市公司其余變量的數(shù)據(jù)來自萬得(Wind)數(shù)據(jù)庫與CSMAR數(shù)據(jù)庫。由于2000年以前的專利數(shù)據(jù)缺失較多，而專利數(shù)據(jù)庫提供的最新數(shù)據(jù)截止到2017年，所以本文選取的數(shù)據(jù)時間段為2000—2017年。

本文對選取的上市公司初始研究樣本按以下準則進行處理：剔除金融行業(yè)樣本，金融行業(yè)會計準則與其他行業(yè)會計準則有較大差異，相關指標在金融行業(yè)與非金融行業(yè)之間不具有可比性，故本文遵從研究慣例，予以剔除；剔除樣本期內(nèi)受到ST、*ST特殊處理及退市的公司；由于上市公司在IPO當年的資本結構與其他年份存在較大差異，故剔除IPO當年的樣本；考慮持續(xù)經(jīng)營的假設條件，剔除了財務報表中資產(chǎn)負債率大于1的樣本；剔除財務數(shù)據(jù)缺失和存在明顯錯誤的樣本，如資產(chǎn)與營業(yè)收入為0或負值；剔除公司數(shù)據(jù)不滿足連續(xù)3年要求的樣本；為降低離群值的影響，使研究結論更可靠，對所有連續(xù)性變量兩端進行1%縮尾(Winsorize)處理。具體地，將小于1%分位數(shù)的值賦值為1%分位數(shù)變量的值，大于99%分位數(shù)的值賦值為99%分位數(shù)變量的值。最終得到2000—2017年1 981家上市公司的19 214個“公司-年度”觀測值。

表1報告了主要研究變量的描述性統(tǒng)計結果。從表1可以看出，企業(yè)專利申請量的均值為52.02，最小值為1，最大值為883，不同公司創(chuàng)新水平呈現(xiàn)較大差異。企業(yè)信貸期限結構的均值為0.258，表明平均而言企業(yè)貸款中長期借款相比短期借款較少，企業(yè)得到長期信貸的支持總體上仍顯不足。并且，企業(yè)信貸期限結構的標準差達到0.297，這表明不同企業(yè)獲得長期借款的情況存在較大差異，這一特征事實為識別貸款期限結構與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間的關系提供了契機。

表1 相關變量的描述性統(tǒng)計

表1(續(xù))

四、實證結果與分析

(一)基準回歸分析

表2報告了基準回歸結果，其中模型(1)與模型(2)為混合OLS回歸模型，同時控制了企業(yè)所在省份與所屬行業(yè)的固定效應(1)企業(yè)所屬行業(yè)的劃分標準是2012年證監(jiān)會行業(yè)分類標準。以及年份固定效應?？梢园l(fā)現(xiàn)，無論是否加入控制變量，企業(yè)信貸期限結構(Termstr)的估計系數(shù)均為正，且均通過了1%水平下的顯著性檢驗。這一結果表明，企業(yè)信貸結構的長期化有助于促進企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。究其原因，可能在于長期信貸資金能夠減少企業(yè)的期限錯配行為和流動性風險，緩解企業(yè)創(chuàng)新面臨的融資約束，從而有效促進企業(yè)創(chuàng)新的增加?？紤]到企業(yè)專利申請數(shù)量的計數(shù)特征，模型(3)和模型(4)采用固定效應計數(shù)模型，并且更加嚴苛地控制了企業(yè)固定效應與年份固定效應。結果顯示，盡管企業(yè)信貸期限結構(Termstr)的估計系數(shù)相比模型(1)和模型(2)有所減小，但是仍然在1%顯著性水平下為正。這一結果進一步驗證了企業(yè)信貸結構的長期化對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的正向影響。根據(jù)模型(4)的估計系數(shù)，可知當企業(yè)信貸結構中長期貸款的比重上升1%，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出將增加0.244個，這是一個相當可觀的影響效應，表明企業(yè)信貸結構的長期化對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響不僅在統(tǒng)計層面上是顯著的，在經(jīng)濟層面也是顯著的。

表2 基準回歸結果

表2(續(xù))

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下顯著，括號中的數(shù)值為標準誤。以下各表同。

(二)內(nèi)生性處理

內(nèi)生性的產(chǎn)生可能源于以下幾個方面：一是因遺漏變量導致的內(nèi)生性問題。本文從企業(yè)經(jīng)營與投資情況、治理結構、所有制性質(zhì)等角度選取多項指標，盡可能控制影響企業(yè)創(chuàng)新的因素，但仍難以避免遺漏相關影響企業(yè)創(chuàng)新的變量，從而導致內(nèi)生性問題。二是雙向因果導致的內(nèi)生性問題。企業(yè)的信貸期限結構會通過一系列因素影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，而同時企業(yè)創(chuàng)新也可能反向影響企業(yè)信貸期限結構。當企業(yè)在創(chuàng)新過程中遭遇失敗而對企業(yè)市場競爭力產(chǎn)生不利影響時，企業(yè)產(chǎn)品滯銷，業(yè)績下降，從而導致流動性風險，此時企業(yè)可能會更加偏好短期借款，從而產(chǎn)生雙向因果導致的內(nèi)生性問題。三是測量誤差導致的內(nèi)生性問題。本文使用的數(shù)據(jù)主要來自上市公司數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫，具有較高的可信度，但仍可能存在誤差[28]。為緩解上述可能的內(nèi)生性問題，本文參考相關文獻的做法[21，31]，將核心解釋變量與相關控制變量滯后一期處理。表3報告了針對滯后一期核心解釋變量與控制變量的估計結果，回歸結果顯示企業(yè)信貸期限結構(Termstr)的估計系數(shù)仍然在1%水平下顯著為正，表明企業(yè)創(chuàng)新與企業(yè)信貸期限結構之間的正向關系在緩解內(nèi)生性問題干擾后仍然成立。

(三)穩(wěn)健性檢驗

為了增強本文主要結論的可信度，從以下兩個方面展開穩(wěn)健性檢驗：一是將被解釋變量由專利申請數(shù)換成專利授予數(shù)進行回歸分析，回歸結果見表4?？梢园l(fā)現(xiàn)，無論是采用混合OLS回歸模型，還是采用固定效應計數(shù)模型，企業(yè)信貸期限結構(Termstr)的估計系數(shù)均在1%水平下顯著為正，并且估計系數(shù)的大小也與前文基準回歸的結果接近。由此可見，本文的主要結論并不受企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出代理變量選擇的干擾。二是刪除一線城市樣本后進行回歸分析。由于北京、上海、廣州、深圳四個一線城市集聚的創(chuàng)新資源明顯多于其他城市，并且這四個一線城市的銀行信貸情況與其他城市的可比性也較低，因此基于這四個城市的公司樣本得出的結論可能不能反映信貸結構與創(chuàng)新產(chǎn)出之間關系的一般性規(guī)律。本文參考相關文獻的做法[21，31]，剔除位于這四個一線城市中的公司樣本進行穩(wěn)健性檢驗，結果見表5?？梢园l(fā)現(xiàn)，刪除這四個一線城市的公司樣本，企業(yè)信貸期限結構(Termstr)的估計系數(shù)仍然顯著為正，說明本文的主要結論是穩(wěn)健可靠的。

表3 內(nèi)生性問題檢驗

表4 穩(wěn)健性檢驗：更換被解釋變量

表5 穩(wěn)健性檢驗：刪除一線城市樣本

表5(續(xù))

五、異質(zhì)性分析

1.按專利類型分組回歸

根據(jù)《專利法》規(guī)定，專利分為三類，分別為發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利。其中發(fā)明專利申請和授予條件相對較為嚴格，具有較高的技術水平，體現(xiàn)著企業(yè)的核心創(chuàng)新能力，而實用新型專利和外觀設計專利所體現(xiàn)的自主創(chuàng)新能力相對較低[33]。本文將企業(yè)專利數(shù)據(jù)分為發(fā)明、實用新型和外觀設計三類進行分組回歸，以進一步探究信貸期限結構的長期化更容易促進哪一類型的專利申請。表6報告了按專利類型分組回歸的估計結果。

從表6的回歸結果可以看出，企業(yè)信貸期限結構對各種類型的專利產(chǎn)出均具有正向的促進作用，且均通過了1%水平的顯著性檢驗。從各類專利的回歸系數(shù)可以看出，列(2)至列(4)中發(fā)明專利對信貸期限結構的回歸系數(shù)為0.304，實用新型專利回歸系數(shù)為0.200，外觀設計專利為0.146，由此可知，長期信貸對創(chuàng)新含量越高的專利具有的促進作用越大。究其原因在于，包含越高科技含量的專利，往往需要越長的研發(fā)周期，這時長期貸款越能滿足這些專利研發(fā)的資金需求。自中國2006年制定實施國家中長期科學和技術發(fā)展規(guī)劃綱要以來，政府愈發(fā)重視創(chuàng)新的重要性，相關研發(fā)投入不斷增加，專利產(chǎn)出更是呈現(xiàn)“爆發(fā)式增長”[34]。但是，在專利數(shù)量不斷增長的同時，專利的質(zhì)量問題卻引來諸多質(zhì)疑[35]。有學者認為中國科技創(chuàng)新投入的大幅增長并沒有帶來經(jīng)濟質(zhì)量的顯著提升，一些不恰當?shù)恼叻炊赡芤种屏酥袊鴮＠|(zhì)量的提升[36-37]。中國當前正處于從中高速增長邁入高質(zhì)量發(fā)展的階段，提升創(chuàng)新產(chǎn)出的質(zhì)量是題中應有之意。因此應更多發(fā)揮長期信貸對發(fā)明專利的促進作用，通過調(diào)整信貸期限結構，有效促進高質(zhì)量專利增加。

表6 按企業(yè)所有制類型分組的回歸結果

2.按企業(yè)所有制類型分組

不同所有制企業(yè)的信貸期限結構存在顯著差異。國有企業(yè)與政府存在天然聯(lián)系，即使面臨經(jīng)營風險，往往也會有政府進行兜底。因此銀行在進行信貸配置時存在所有制歧視，具體表現(xiàn)在為控制可能發(fā)生的風險，給予民營企業(yè)更多的短期信貸[26]。根據(jù)本文使用的樣本，國有企業(yè)信貸期限結構均值為0.322，而民營企業(yè)信貸期限結構均值為0.225，這表明國有企業(yè)的信貸期限結構取值確實要比民營企業(yè)大，銀行傾向于給予國有企業(yè)更多的長期貸款。表7報告了按企業(yè)所有制類型分組的回歸結果。

根據(jù)表7可以發(fā)現(xiàn)，無論是基于國有企業(yè)樣本還是基于民營企業(yè)樣本，企業(yè)信貸期限結構(Termstr)的估計系數(shù)均顯著為正，這表明長期信貸均有助于國有企業(yè)與民營企業(yè)的創(chuàng)新。進一步地，列(1)中信貸期限結構的回歸系數(shù)為0.302，而列(2)中信貸期限結構的回歸系數(shù)為0.079，這說明相比民營企業(yè)，長期信貸資金對國有企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有更大的促進作用。產(chǎn)生這一結果的原因可能是：一方面，創(chuàng)新具有累積性，基礎創(chuàng)新能力強的企業(yè)更善于發(fā)揮長期信貸對創(chuàng)新的促進作用。中國在“十二五”期間推動國有經(jīng)濟進行戰(zhàn)略性調(diào)整，通過國有資本的有進有退，促進國有資本向關系國民經(jīng)濟命脈的重要行業(yè)與關鍵領域集中，加大國有企業(yè)公司制改革并完善企業(yè)治理結構?！笆濉逼陂g國有企業(yè)加快了公司制股份制改革的力度，完善公司法人治理結構，健全創(chuàng)新激勵制度，進一步提高了自主創(chuàng)新能力與市場競爭力。因此，相比民營企業(yè)，國有企業(yè)的創(chuàng)新能力更強[38]，從而更能實現(xiàn)長期信貸的創(chuàng)新產(chǎn)出效應。另一方面，目前國有企業(yè)所處行業(yè)大多為資本密集型或技術密集型行業(yè)，這些行業(yè)更需要長期資金的支持，因此整體來看信貸期限結構對國有企業(yè)從事創(chuàng)新活動具有更大的促進作用。需要指出的是，盡管目前長期信貸對民營企業(yè)創(chuàng)新的促進作用相對較小，考慮到民營企業(yè)在中國企業(yè)創(chuàng)新體系中的重要地位，加大對民營企業(yè)創(chuàng)新的長期信貸支持仍然具有價值。

表7 按企業(yè)所有制類型分組的回歸結果

3.按企業(yè)規(guī)模分組

現(xiàn)有文獻指出企業(yè)借款期限與企業(yè)規(guī)模存在正相關關系，企業(yè)規(guī)模越大，企業(yè)長期信貸就越多[39-40]。對企業(yè)規(guī)模進行劃分一般可以依據(jù)從業(yè)人員、營業(yè)收入和資產(chǎn)規(guī)模等指標(2)劃分指標參考國家統(tǒng)計局制定的《統(tǒng)計上大中小微型企業(yè)劃分辦法(2017)》。，本文參照已有文獻的做法[41]，以企業(yè)總資產(chǎn)作為分類標準，將規(guī)模小于總資產(chǎn)均值的企業(yè)劃為小型企業(yè)，而將規(guī)模大于總資產(chǎn)均值的企業(yè)劃為大型企業(yè)。根據(jù)本文所使用的樣本，小型企業(yè)的信貸期限結構均值為0.181，而大型企業(yè)的信貸期限結構均值為0.341，大型企業(yè)的信貸期限結構取值更大，這與已有文獻的結果一致。

表8報告了按照企業(yè)規(guī)模分組的回歸結果。從表8可以發(fā)現(xiàn)，無論是基于小型企業(yè)樣本還是基于大型企業(yè)樣本，企業(yè)信貸期限結構(Termstr)的回歸系數(shù)均在1%水平下顯著為正，這一結果表明信貸期限結構的長期化對小型企業(yè)和大型企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出都具有正向促進作用。進一步地，比較表8中列(1)和列(2)信貸期限結構(Termstr)的回歸系數(shù)的大小，可以發(fā)現(xiàn)，信貸期限結構長期化對大型企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有更大的促進作用。本文認為，產(chǎn)生這一結果的原因包括兩個方面：一是企業(yè)規(guī)模決定企業(yè)的借款能力，相比小型企業(yè)，大型企業(yè)有更多的抵押品可以做擔保，從而傾向于向銀行申請長期貸款[42]。小型企業(yè)則傾向于向銀行獲取短期借款，從而缺乏運用長期借款的經(jīng)驗，因此長期借款產(chǎn)生的創(chuàng)新促進作用對小型企業(yè)而言較小。二是大型企業(yè)通常會從事一些周期更長、風險更大的重大創(chuàng)新項目，這些項目更加需要長期信貸資金的支持，而小型企業(yè)由于自身規(guī)模的限制一般不會涉獵這些項目，所以長期信貸對大型企業(yè)創(chuàng)新項目具有更強的促進作用。

表8 按企業(yè)規(guī)模分組的回歸結果

4.按企業(yè)生命周期階段分組

處于不同生命周期階段的企業(yè)面臨的市場環(huán)境不同，決定了信貸結構與其創(chuàng)新行為關系的差異性。處于成長期的企業(yè)為在市場競爭中生存下來，迫切需要進行產(chǎn)品創(chuàng)新，并將之推向市場形成產(chǎn)業(yè)化，因此這些企業(yè)往往具有更高的創(chuàng)新意愿和創(chuàng)新產(chǎn)出。而當企業(yè)處于成熟期時，由于占有穩(wěn)定份額的市場，創(chuàng)新激勵相對弱化，當企業(yè)獲得外部信貸時，傾向于將更多的資金用于維持現(xiàn)有產(chǎn)品的市場份額，導致其創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)一定程度的下降[43]。與此同時，成長期企業(yè)規(guī)模小，市場認可度不高，銀行更傾向于給其發(fā)放短期貸款，而成熟期企業(yè)一般規(guī)模較大、資本較為雄厚，更容易從銀行獲得長期貸款。本文參照相關文獻的做法[31]，根據(jù)企業(yè)年齡將不同企業(yè)劃分為成長期企業(yè)與成熟期企業(yè)。根據(jù)本文所使用的樣本，成長期企業(yè)信貸期限結構均值為0.231，而成熟期企業(yè)信貸期限結構均值為0.284，可見處于成熟期階段的企業(yè)確實獲得了更多的長期貸款。

基于上述邏輯，本文預期長期信貸相對而言更能促進成長期企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。為驗證這一點，分別基于成長期企業(yè)樣本和成熟期企業(yè)樣本展開實證分析，回歸結果見表9?？梢园l(fā)現(xiàn)，列(1)中成長期企業(yè)信貸期限結構(Termstr)的回歸系數(shù)為0.291且在1%水平下顯著，列(2)中成熟期企業(yè)信貸期限結構(Termstr)的回歸系數(shù)為0.153且在1%水平下顯著。這一結果表明，信貸期限結構的長期化均能促進成長期企業(yè)與成熟期企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，并且相對而言對成長期企業(yè)創(chuàng)新的促進作用更大。該結果與本文的預期相符。

5.按企業(yè)融資約束程度分組

企業(yè)在進行創(chuàng)新的過程中通常面臨不同程度的融資約束，因此在研究信貸期限結構的創(chuàng)新效應時有必要針對不同融資約束程度的企業(yè)進行分組探討。本文參照相關文獻的做法[44]，使用SA指數(shù)來度量公司的融資約束程度(3)SA指數(shù)的計算公式為：SA=-0.737Size +0.043Size2-0.04Age，其中Size為企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模，Age為公司的成立年限。。SA指數(shù)通常為負值，而且其絕對值越大表明企業(yè)受到的融資約束越嚴重。本文根據(jù)SA指數(shù)將企業(yè)劃分為低融資約束組與高融資約束組，并分組展開回歸分析，結果見表10。從表10可以看出，

表9 按企業(yè)所處生命周期階段分組的回歸結果

信貸期限結構對不同融資約束程度的企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出均呈正向促進作用，而比較兩組企業(yè)的回歸系數(shù)能夠發(fā)現(xiàn)，信貸期限結構的長期化更能促進低融資約束組企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。產(chǎn)生這一結果的原因在于，融資約束程度較高的企業(yè)在獲得外部資金后傾向于將大部分資金用于日常經(jīng)營活動，甚至挪用長期信貸資金，從而使得創(chuàng)新活動所需要的資金受到擠占。因此長期信貸資金對高融資約束組企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)生的促進作用相對較小。相比之下，融資約束程度較低的企業(yè)會更加合理地安排外部資金，傾向于將長期借款用于支持長期研發(fā)活動，因此長期信貸資金對低融資約束組企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在更大的促進效應。

表10 按企業(yè)融資約束程度分組的回歸結果

六、研究結論與政策含義

本文使用2000—2017年中國A股上市公司數(shù)據(jù)，研究了信貸期限結構與企業(yè)創(chuàng)新之間的關系，結果顯示，信貸期限結構的長期化對企業(yè)創(chuàng)新存在顯著的正向促進作用。在緩解內(nèi)生性問題并展開一系列穩(wěn)健性檢驗后，這一結論依然成立。通過進一步的異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn)，信貸期限結構長期化對企業(yè)創(chuàng)新的顯著正向促進作用取決于專利類型與企業(yè)特征。具體而言，信貸期限結構長期化對發(fā)明專利的正向促進效應顯著大于其對實用新型專利和外觀設計專利的正向促進效應，表明長期信貸對科技含量高的專利產(chǎn)出具有更大的促進效應。并且信貸期限結構長期化更能促進國有企業(yè)、大型企業(yè)、成長期企業(yè)以及融資約束程度低的企業(yè)增加創(chuàng)新產(chǎn)出。其原因可能在于，國有企業(yè)和大型企業(yè)利用長期資金進行創(chuàng)新的效率更高，成長期企業(yè)相比成熟期企業(yè)而言具有更大的激勵利用長期信貸提高創(chuàng)新能力，以最終提升市場競爭力。與高融資約束企業(yè)相比，低融資約束企業(yè)不太可能將長期貸款配置到日常投資中，而更有可能利用長期貸款進行創(chuàng)新。

本文的研究結論具有豐富的政策含義。銀行信貸是企業(yè)創(chuàng)新的重要資金來源，其中長期信貸資金對企業(yè)創(chuàng)新至關重要。增強企業(yè)創(chuàng)新活力是建設創(chuàng)新型國家的微觀基礎，因此對于政府部門而言，需要在創(chuàng)新政策的頂層設計中鼓勵銀行金融機構為企業(yè)創(chuàng)新提供更多的長期貸款。在具體的政策實施過程中，重點向國有企業(yè)、大型企業(yè)、成長期企業(yè)以及融資約束程度低的企業(yè)提供更多長期性貸款，以促進這些企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，提升國家整體的創(chuàng)新效率。與此同時，也不應忽視民營企業(yè)、小型企業(yè)、成熟期企業(yè)以及融資約束程度高的企業(yè)的創(chuàng)新活動對長期性貸款的需求。不過為避免這些企業(yè)將長期性貸款用于非創(chuàng)新性活動，銀行機構需要加強對這些企業(yè)貸款資金運用的監(jiān)督與審查。更為重要的是，為了推動企業(yè)創(chuàng)新，除了增加銀行信貸中的長期貸款供給外，政府部門還應該致力于構建多層次的資本市場，完善金融體系制度建設，避免過度的行政干預，通過繁榮資本市場最終增加企業(yè)創(chuàng)新的外部資金支持。