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    正規(guī)與非正規(guī)金融對異質(zhì)性企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響研究*

    2020-10-21 09:23:46
    經(jīng)濟(jì)科學(xué) 2020年5期
    關(guān)鍵詞:異質(zhì)性融資變量

    (廈門大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 福建廈門 361005)

    一、引 言

    黨的十九大報告強(qiáng)調(diào)了創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一推動力,創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的支撐。近年來,國家加大研發(fā)投入,2018 年研發(fā)經(jīng)費投入強(qiáng)度達(dá)2.18%,人均R&D 支出達(dá)46.91 萬元,國際市場上我國產(chǎn)品的競爭力也逐步提升,實現(xiàn)“中國制造”向“中國創(chuàng)造”的轉(zhuǎn)變。但總體來看,我國的創(chuàng)新之路仍任重道遠(yuǎn),2018 年美國研發(fā)經(jīng)費投入強(qiáng)度約為2.84%,日本約為3.50%;此外,根據(jù)歐盟的統(tǒng)計,2018 年美國企業(yè)研發(fā)投入占全球37%、歐盟27%、日本14%,而中國占比只有10%。因此,想要全面提升我國企業(yè)的核心競爭力,重點仍在于提高自主創(chuàng)新能力,這就要求我們必須準(zhǔn)確認(rèn)識和把握影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素。

    企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動具有資金占用大、周期長及回報不確定的特點,因而易面臨融資約束(Hall,2002)。而由于我國資本市場的不完善,借貸是企業(yè)主要的外源融資手段,根據(jù)信貸來源的不同,主要有正規(guī)金融與非正規(guī)金融兩種融資方式。正規(guī)金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動具有促進(jìn)作用,然而我國以銀行信貸為主導(dǎo)的正規(guī)金融體系發(fā)展不夠充分,無法滿足企業(yè)龐大的融資需求,以民間借貸、商業(yè)信用為代表的非正規(guī)金融可以在一定程度上彌補(bǔ)正規(guī)金融體系的功能缺位和效率損失。綜觀現(xiàn)有文獻(xiàn),鮮有關(guān)于非正規(guī)金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的研究。因此,本文通過探究兩種融資方式對中國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的影響來彌補(bǔ)該研究領(lǐng)域的不足。

    本文的貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下幾個方面:(1)細(xì)化研究金融與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系?,F(xiàn)有關(guān)于金融與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的文獻(xiàn)集中在宏觀層面或正規(guī)金融領(lǐng)域,本文從微觀角度考察兩種融資方式對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的影響,是對相關(guān)研究的深化和補(bǔ)充。(2)本文使用中國私營企業(yè)調(diào)查樣本進(jìn)行實證分析。非正規(guī)金融的測度及統(tǒng)計存在較大的難度,對實證研究造成一定影響,而私營企業(yè)調(diào)查中包含了較多關(guān)于企業(yè)正規(guī)與非正規(guī)金融融資、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入與企業(yè)特征的相關(guān)信息,為本研究提供了較為全面的數(shù)據(jù)支持。(3)參考現(xiàn)有研究,分別構(gòu)建了正規(guī)與非正規(guī)金融的工具變量并證實了工具變量的合理性和有效性,盡可能合理地緩解內(nèi)生性問題。(4)本文嘗試從企業(yè)異質(zhì)性以及區(qū)域異質(zhì)性的角度考察兩種融資方式對技術(shù)創(chuàng)新影響效果的差異。

    本文的后續(xù)內(nèi)容安排如下:第二部分是文獻(xiàn)綜述;第三部分是相關(guān)理論分析與研究假設(shè);第四部分是計量模型與變量選擇;第五部分是實證結(jié)果分析;第六部分是主要結(jié)論與政策建議。

    二、文獻(xiàn)綜述

    金融發(fā)展可以促進(jìn)研發(fā)創(chuàng)新,而研發(fā)創(chuàng)新具有技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)從而可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(Brown 等,2009)。國外學(xué)者對金融發(fā)展與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的研究起步較早。1912 年熊彼特提出的技術(shù)創(chuàng)新理論中就強(qiáng)調(diào)金融可以通過影響企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長?,F(xiàn)有研究普遍認(rèn)為國家、地區(qū)金融的完善可以鼓勵企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(Brown 和Peterson,2011;Chowdhury 和Maung,2012)。Ayyagari 等(2011)、Amore 等(2013)的研究均表明外部融資偏好創(chuàng)新型項目,從而促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動。對于內(nèi)在的影響機(jī)制,國外學(xué)者的研究主要集中在分散風(fēng)險、減少信息不對稱兩方面。金融市場存在分擔(dān)流動性風(fēng)險的功能,Levine(1991)認(rèn)為股票市場的存在促使投資者選擇流動性差但預(yù)期收益高的技術(shù)創(chuàng)新項目。企業(yè)創(chuàng)新融資過程因信息不對稱存在逆向選擇及道德風(fēng)險問題,而完備的金融體系擁有信息揭示機(jī)制,同時金融中介可以降低信息獲取成本,優(yōu)化對創(chuàng)新型項目的評審及監(jiān)督流程,進(jìn)而推動技術(shù)創(chuàng)新活動的開展(Laeven 和Valencial,2012)。

    國內(nèi)相關(guān)研究起步較晚。理論研究方面,王莉(2007)分析了不同金融體系結(jié)構(gòu)對不同層面技術(shù)創(chuàng)新活動影響的差異;張元萍等(2016)采用綜合序參量模型和容量耦合系數(shù)模型研究了中國金融發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新的互動機(jī)制。實證研究方面,基于中國省級面板數(shù)據(jù),國內(nèi)學(xué)者證實了金融發(fā)展對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的正向促進(jìn)作用(曹霞與張路蓬,2017;李泉和郭佳衛(wèi),2018),還分析了不同金融市場以及企業(yè)異質(zhì)性方面的影響差異,郭熙保和桂立(2017)認(rèn)為信貸市場抑制技術(shù)創(chuàng)新,股票市場促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新;米展(2016)的研究結(jié)論與此相反。王昱等(2017)發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新之間存在顯著的門限特征,私營、中低技術(shù)企業(yè)的門限值較高。

    綜上所述,國內(nèi)外學(xué)者基本肯定金融對技術(shù)創(chuàng)新活動的正向促進(jìn)作用,然而立足的視角不同,結(jié)論也不盡相同。由于中國金融結(jié)構(gòu)的二元性明顯,正規(guī)金融發(fā)展不完善,非正規(guī)金融成為中小企業(yè)的重要融資方式。正規(guī)與非正規(guī)金融的不同特征,使其對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的影響也存在差異。聶高輝等(2018)間接測度中國非正規(guī)金融并利用時變參數(shù)向量自回歸模型證實了非正規(guī)金融可以促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新,劉政和楊先明(2017)考察了商業(yè)信用對中國制造業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響,其余文獻(xiàn)鮮有涉及非正規(guī)金融對技術(shù)創(chuàng)新的影響。因此,本文系統(tǒng)考察正規(guī)與非正規(guī)金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的影響差異。

    三、理論分析與研究假設(shè)

    (一)企業(yè)融資理論與企業(yè)創(chuàng)新融資缺口

    企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動離不開金融支持,根據(jù)技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)融資理論,企業(yè)的外部融資分為正規(guī)金融與非正規(guī)金融兩類。前者以銀行信貸為主,后者包括民間借貸、個人借貸、商業(yè)信用等其他融資方式。受金融市場發(fā)展尚未成熟和轉(zhuǎn)型體制的影響,中國金融市場正規(guī)與非正規(guī)金融并存。

    企業(yè)的研發(fā)信息與其發(fā)展戰(zhàn)略高度相關(guān),為保證商業(yè)安全企業(yè)無法將這些信息完全披露出來,因而技術(shù)創(chuàng)新的投資者與實施者之間存在高度的信息不對稱問題,使得融資約束成為制約企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的根本原因之一。從投資者的角度來看,技術(shù)創(chuàng)新具有三個鮮明的特征。一是投資較大、調(diào)整成本高。技術(shù)創(chuàng)新的投入主要以無形資產(chǎn)的形式體現(xiàn)在人力資本中,而人員的流動會造成無形資產(chǎn)的流失與創(chuàng)新知識的外流,企業(yè)的調(diào)整成本較高,因此其會盡可能平滑在研發(fā)上的支出,使得創(chuàng)新投資能夠持續(xù)、累積地注入(Hall,2002)。二是投資周期長。從創(chuàng)意的提出、研發(fā)投入、轉(zhuǎn)化為無形資產(chǎn)到最終形成產(chǎn)品收益的過程極為漫長,這決定了創(chuàng)新投資回報的滯后性。三是風(fēng)險高、不確定性大。初期如果創(chuàng)新項目缺乏基礎(chǔ)科學(xué)的可行性與收益可得性的論證,研發(fā)失敗可能性極高;后續(xù)過程也存在技術(shù)瓶頸導(dǎo)致研發(fā)失敗、市場營銷推廣不利以及財務(wù)破產(chǎn)等風(fēng)險。此外,技術(shù)創(chuàng)新投資的產(chǎn)出回報是與生產(chǎn)及服務(wù)相關(guān)的知識,知識具有非排他性,而技術(shù)創(chuàng)新投資不具有獨占性,不能阻止其他企業(yè)“搭便車”的行為,因此面臨極大的不確定性。基于上述三個特征,企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新往往面臨融資約束。

    從資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的角度來看,一方面,企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入大多以專有技術(shù)、人力資本及商譽(yù)等無形資產(chǎn)的形式存在,因而創(chuàng)新投入的增加會造成有形資產(chǎn)比重的減少;另一方面,無形資產(chǎn)缺乏明確的估值方式、變現(xiàn)能力較差且存在貶值風(fēng)險,而企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的投資者傾向于用有形資產(chǎn)作為抵押物。故而企業(yè)的創(chuàng)新投入會抑制其外部融資能力,尤其是來自銀行的融資。

    正規(guī)與非正規(guī)金融是企業(yè)外部融資的主要方式,兩者的差異主要體現(xiàn)在規(guī)模優(yōu)勢、信息優(yōu)勢與交易成本三個方面。第一,正規(guī)金融是通過一些正式的金融中介機(jī)構(gòu)和金融市場而進(jìn)行的資金融通,因此它具有規(guī)模優(yōu)勢和資金成本優(yōu)勢(Lee 和Persson,2016);而非正規(guī)金融零星分散、缺乏規(guī)模優(yōu)勢,且除了親友借貸通常不需要支付利息外,其他非正規(guī)金融的資金使用成本往往較高(Madestam,2014)。第二,正規(guī)金融具備通過大數(shù)據(jù)獲取信息的能力,其在收集和處理財務(wù)信息、客戶信用記錄等公開信息上具有優(yōu)勢;而非正規(guī)金融往往建立在地緣、血緣與人緣的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)上,借貸雙方往來頻繁,貸款人對于借貸企業(yè)的收入狀態(tài)、企業(yè)目前的經(jīng)營情況和還款能力等一些難以量化和傳遞的信息具有比較優(yōu)勢。第三,正規(guī)金融具有標(biāo)準(zhǔn)化實施運營流程,交易成本較高,包括金融中介分支網(wǎng)絡(luò)運營費用、風(fēng)險確認(rèn)成本、監(jiān)督實施成本、搜尋成本等;而非正規(guī)金融的形式靈活、結(jié)構(gòu)松散,具有金融互助屬性(張海洋,2017),且多數(shù)位于經(jīng)濟(jì)落后地區(qū),交易成本較低。

    基于上述分析,企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動往往面臨融資約束問題,而正規(guī)和非正規(guī)金融通過緩解融資約束促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動,由于兩種融資方式優(yōu)勢不同,決定了其具有互補(bǔ)性。鑒于融資約束程度高的企業(yè)往往是一些從正規(guī)金融渠道獲取資金困難的企業(yè),可能的結(jié)果就是非正規(guī)金融對這些企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的提升作用更明顯。由此提出假說1。①因篇幅所限,本文省略了機(jī)制傳導(dǎo)圖,感興趣的讀者可在《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》官網(wǎng)論文頁面“附錄與擴(kuò)展”欄目下載。

    假說1:正規(guī)與非正規(guī)金融都是我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新融資的重要來源,二者通過緩解企業(yè)融資約束促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,并且非正規(guī)金融對強(qiáng)融資約束企業(yè)的促進(jìn)效果更明顯。

    (二)異質(zhì)性因素的影響

    正規(guī)與非正規(guī)金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的影響會因企業(yè)的異質(zhì)性而產(chǎn)生差異。就企業(yè)規(guī)模而言,與大型企業(yè)相比,中小企業(yè)規(guī)模小、經(jīng)營活動相對不規(guī)范,同時更易受到經(jīng)濟(jì)波動的影響,導(dǎo)致生產(chǎn)經(jīng)營的不確定性高,而企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動不僅需要較大的前期投入,后續(xù)還需要持續(xù)的資金注入,受制于規(guī)模小、風(fēng)險大的特點,一方面中小企業(yè)自主創(chuàng)新的意愿和動力會降低,另一方面正規(guī)和非正規(guī)金融向中小企業(yè)授信的意愿也可能會降低,這會在一定程度上影響中小企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平。

    假說2:正規(guī)金融與非正規(guī)金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的影響因企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性而存在差異。

    中國省份之間城鎮(zhèn)化差異明顯,城鎮(zhèn)化率高的地區(qū)正規(guī)金融的經(jīng)營網(wǎng)點較多,企業(yè)貸款相對便利;而城鎮(zhèn)化率低的地區(qū)尤其是農(nóng)村地區(qū),銀行網(wǎng)點少且正規(guī)金融機(jī)構(gòu)入駐時間較短,同時相對落后的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平放大了貸款風(fēng)險,加劇了企業(yè)的貸款難度。同樣地,金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響效果會受到地區(qū)開放程度的影響,貿(mào)易開放度高的地區(qū)與海外國家的接觸更頻繁,有利于海外資本的流入和先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)與設(shè)備的引進(jìn),使得這些地區(qū)的企業(yè)更易獲得正規(guī)金融的資金支持;低貿(mào)易開放度的地區(qū)與外界往來較少,阻礙了其生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)和市場規(guī)模的擴(kuò)大,也使其較不易獲得正規(guī)金融的支持。而非正規(guī)金融可以彌補(bǔ)城鎮(zhèn)化率低、貿(mào)易開放度低的地區(qū)正規(guī)金融的不足。因此,我們提出假說3。

    假說3:正規(guī)金融與非正規(guī)金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響存在明顯的地域差異,正規(guī)金融對城鎮(zhèn)化率高、貿(mào)易開放度高的地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)作用更顯著,而非正規(guī)金融能在相對落后的地區(qū)彌補(bǔ)正規(guī)金融的不足。

    四、計量模型與變量選擇

    (一)模型設(shè)定

    本文重點考察正規(guī)金融與非正規(guī)金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的影響,基礎(chǔ)回歸模型如下:

    其中,i、p、t、r分別表示企業(yè)、行業(yè)、年份及省份;Innovationiptr代表企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動;Financeiptr表示正規(guī)金融或非正規(guī)金融兩種融資方式;CViptr表示控制變量,包括企業(yè)異質(zhì)性和企業(yè)家異質(zhì)性指標(biāo);γt、δp和μr分別表示年份、行業(yè)和省份的固定效應(yīng);εiptr為殘差項。

    (二)數(shù)據(jù)來源和變量選擇

    1.數(shù)據(jù)來源

    本研究立足于企業(yè)層面,重點考察正規(guī)與非正規(guī)金融對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的影響,數(shù)據(jù)來源于中國私營企業(yè)調(diào)查(Chinese Private Enterprise Survey,CPES)數(shù)據(jù)庫,該數(shù)據(jù)庫擁有豐富的企業(yè)融資方式信息、企業(yè)主個人信息等,可以為本研究提供數(shù)據(jù)支撐。私營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)每兩年針對私營企業(yè)家進(jìn)行抽樣問卷調(diào)查,每次抽樣調(diào)查的內(nèi)容有所不同,且每次調(diào)查的主體選擇也不存在連續(xù)性。因此,本文篩選了歷次調(diào)查問卷中與本研究主題相關(guān)且具有連續(xù)性的指標(biāo),最終選取2002 年至2008 年四次調(diào)查的混合截面數(shù)據(jù),同時刪除了指標(biāo)缺失與存在明顯常識性錯誤的樣本,并對最終樣本的主要變量進(jìn)行1%的雙尾縮尾處理,以消除異常值對樣本分析和實證研究存在的不利影響。

    2.核心變量

    本文回歸模型的被解釋變量為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。根據(jù)私營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可得性,本文選取企業(yè)R&D 支出的對數(shù)值作為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的代理變量,記為RD。

    研究中分別考慮了正規(guī)金融與非正規(guī)金融對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的影響。中國私營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)中,正規(guī)金融的來源分為國有銀行貸款余額、股份制銀行貸款余額、城市商業(yè)銀行貸款余額、境外銀行貸款余額,其中城市商業(yè)銀行貸款余額及境外銀行貸款余額是后期才開始統(tǒng)計的指標(biāo),出于指標(biāo)連續(xù)性考量,本文選用國有銀行與股份制銀行的貸款余額總和的對數(shù)值(Formal)作為正規(guī)金融的代理變量。非正規(guī)金融的來源分為民間借貸余額、個人借貸余額及商業(yè)信用,其中個人借貸余額也是后期才開始統(tǒng)計的指標(biāo),因此選用民間借貸余額與商業(yè)信用之和的對數(shù)值(Informal)作為非正規(guī)金融的代理變量,商業(yè)信用對數(shù)值記為Informalcc,民間借貸余額對數(shù)值記為Informalpl。

    3.控制變量

    本文從企業(yè)異質(zhì)性與企業(yè)家異質(zhì)性兩方面選取相關(guān)變量來控制其對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動可能造成的影響。企業(yè)異質(zhì)性方面的指標(biāo)包括:企業(yè)銷售收入的對數(shù)值(Sale)、企業(yè)年齡的對數(shù)(Firmage)及企業(yè)的知識產(chǎn)權(quán)擁有量(IPR);此外,許多文獻(xiàn)表明企業(yè)家異質(zhì)性會影響企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動,女性管理者相較于男性管理者更傾向于低風(fēng)險戰(zhàn)略決策,可能規(guī)避風(fēng)險較大的技術(shù)創(chuàng)新活動;年紀(jì)輕的企業(yè)家喜歡嘗試創(chuàng)新性的冒險行為,而年齡較大的企業(yè)家更加保守,依賴于原有的經(jīng)驗不愿意嘗試技術(shù)創(chuàng)新活動;教育水平能夠反映企業(yè)家的認(rèn)知能力,學(xué)歷越高的企業(yè)家越能夠接受和承擔(dān)風(fēng)險,更容易接受技術(shù)創(chuàng)新活動,因此本文選取企業(yè)家性別(Gender)、企業(yè)家年齡的對數(shù)值(Age)以及企業(yè)家受教育程度(College)作為控制變量,其中企業(yè)家性別為男性,Gender取1,否則為0;企業(yè)家受教育程度為大學(xué)及以上,College取1,否則為0。

    4.工具變量

    本文選取工具變量來緩解內(nèi)生性問題。正規(guī)金融工具變量包括虛擬變量在清朝時是否被英國殖民(British)和位于同一城市及行業(yè)的企業(yè)正規(guī)金融融資的均值(Mean_x),非正規(guī)金融的工具變量包括社會資本(SC)和地區(qū)腐敗程度(Corrput)。社會資本用省區(qū)社會團(tuán)體個數(shù)與省區(qū)人口總數(shù)之比測度,社會團(tuán)體個數(shù)來源于《中國民政統(tǒng)計年鑒》,人口總數(shù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》;地區(qū)腐敗程度用省區(qū)腐敗立案(包括貪污腐敗與瀆職兩部分)數(shù)量與政府部門在職職工人數(shù)。腐敗立案數(shù)來源于《中國檢察年鑒》,政府部門在職人數(shù)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。工具變量的合理性和有效性見后文分析。①變量列表和變量的描述性統(tǒng)計請見《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》官網(wǎng)“附錄與擴(kuò)展”。

    五、實證結(jié)果分析

    本文的實證檢驗分為如下幾步:首先,通過OLS 模型聚類回歸的基準(zhǔn)檢驗,檢驗正規(guī)與非正規(guī)金融能否促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動;其次,分別引入兩種融資方式的工具變量采用2SLS 模型緩解內(nèi)生性,并通過Heckman 兩階段模型驗證結(jié)果的穩(wěn)健性;最后,分組檢驗企業(yè)異質(zhì)性與區(qū)域異質(zhì)性的影響差異。

    (一)基準(zhǔn)回歸分析

    本文采用OLS 回歸方法和省級層面聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤估計了正規(guī)金融和非正規(guī)金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的影響,結(jié)果如表1 所示。表1 中第(1)—(3)列僅對年份、省份和行業(yè)特征進(jìn)行控制,在1%的顯著性水平下,正規(guī)金融的系數(shù)為0.229,非正規(guī)金融的系數(shù)為0.172,第(3)列同時加入正規(guī)和非正規(guī)金融后,二者系數(shù)值雖有所下降,但依舊顯著,表明正規(guī)與非正規(guī)金融融資額的增加均能促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的增加。第(4)—(6)列進(jìn)一步控制企業(yè)特征,第(7)—(8)列進(jìn)一步控制企業(yè)家的特征,回歸結(jié)果均顯著,具體來看,控制所有相關(guān)因素后,在1%的顯著性水平下,正規(guī)金融和非正規(guī)金融的系數(shù)分別為0.087、0.070,標(biāo)準(zhǔn)化后分別為0.122 和0.051,說明正規(guī)金融融資額、非正規(guī)金融融資額變化1 個標(biāo)準(zhǔn)差,導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)投入變化0.122 和0.051 個標(biāo)準(zhǔn)差,驗證了假說1中“正規(guī)與非正規(guī)金融都是我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新融資的重要來源”。

    表1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

    續(xù)表1

    表1 中企業(yè)特征方面的控制變量的估計系數(shù)均在1%水平下顯著為正,說明銷售收入大的企業(yè)更具有技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢,更愿意在技術(shù)創(chuàng)新方面進(jìn)行投入;企業(yè)的專利儲備越多,技術(shù)創(chuàng)新投入的意愿越大;且年齡越大的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入越多。企業(yè)家異質(zhì)性方面的控制變量僅企業(yè)家教育水平的估計系數(shù)在1%水平下顯著為正,表明企業(yè)家的受教育程度能促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,而企業(yè)家年齡與性別對技術(shù)創(chuàng)新沒有顯著的影響。

    (二)內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性檢驗

    1.內(nèi)生性處理

    企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力越強(qiáng),越能吸引投資者與借貸者,導(dǎo)致高創(chuàng)新的企業(yè)擠占更多的融資,即企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新與融資方式之間可能存在反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。因此,本文參考現(xiàn)有文獻(xiàn)對正規(guī)金融與非正規(guī)金融各自選取兩個工具變量,試圖緩解模型潛在的內(nèi)生性問題。正規(guī)金融方面,第一個工具變量是省份級別虛擬變量——在清朝時(1840—1911年)是否被英國統(tǒng)治(British)。外國勢力的統(tǒng)治會通過建立自己的銀行與發(fā)行貨幣來影響當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)活動,也會影響銀行發(fā)展水平,而英國是殖民區(qū)域最大、對銀行業(yè)和當(dāng)?shù)亟鹑诔潭扔绊懽钌畹囊粋€國家,且1949 年后的銀行體系大多建立在原有的外國銀行體系之上。因此,當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的銀行貸款與清朝英國殖民正相關(guān)(Julan 和Yi,2012),而歷史情況與企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動相關(guān)性低,滿足外生性條件;借鑒張璇等(2017)的方法,第二個工具變量是同一城市和行業(yè)的企業(yè)正規(guī)金融融資的平均額度(Mean_x)。同一地區(qū)銀行網(wǎng)點數(shù)量相同,為了分散化風(fēng)險,正規(guī)金融流向同一行業(yè)的資金有限,因此同一地區(qū)和行業(yè)的企業(yè)的平均融資額與該企業(yè)的融資額具有強(qiáng)的相關(guān)性,而該地區(qū)行業(yè)內(nèi)企業(yè)融資的平均值與該企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)性低。非正規(guī)金融的產(chǎn)生建立在當(dāng)?shù)氐纳鐣P(guān)系網(wǎng)絡(luò)之上,受到當(dāng)?shù)匦庞盟降挠绊?,因此本文根?jù)張順葆(2014)的研究思路選取非正規(guī)金融的工具變量,第一個工具變量是社會資本(SC),社會資本越高的地方,人們越容易建立起信任關(guān)系,信用的違約風(fēng)險也越低,企業(yè)將通過非正規(guī)金融方式獲得更多的融資;第二個工具變量是省級地區(qū)腐敗程度(Corrupt),地區(qū)腐敗程度越高,人們之間的信用度越低,企業(yè)通過非正規(guī)金融的融資難度越大。因此,地區(qū)信用水平與非正規(guī)金融具有強(qiáng)相關(guān)性,且現(xiàn)有文獻(xiàn)未見地區(qū)信用水平與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間存在顯著關(guān)系,滿足外生性條件。

    本文采用兩階段估計法進(jìn)行回歸分析。第一階段,使用工具變量對解釋變量進(jìn)行回歸;第二階段,在控制了內(nèi)生性之后,繼續(xù)驗證正規(guī)與非正規(guī)金融融資額對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的影響,結(jié)果見表2。

    表2 工具變量回歸結(jié)果

    采用兩階段估計法進(jìn)行回歸分析。第一階段結(jié)果表明各工具變量與相應(yīng)解釋變量的估計系數(shù)均顯著,P值均小于0.01,表明工具變量對內(nèi)生變量有較好的解釋力,且F值均大于10,說明工具變量滿足相關(guān)條件,不存在弱工具變量問題。①第一階段回歸的結(jié)果請見《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》官網(wǎng)“附錄與擴(kuò)展”。此外,第二階段報告的HansenJ統(tǒng)計量對應(yīng)的P值均在0.1 以上,接受了工具變量不存在過度識別的原假設(shè),表明工具變量是外生的,因此所選工具變量是合理有效的。依據(jù)第二階段回歸結(jié)果,除了以企業(yè)商業(yè)信用表征的非正規(guī)金融的系數(shù)不顯著外,其余解釋變量系數(shù)均在1%水平下顯著為正,反映控制內(nèi)生性問題后,正規(guī)與非正規(guī)金融融資額的增加依舊可以促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,進(jìn)一步證實假說1。表1 中基準(zhǔn)回歸結(jié)果顯示兩者的估計系數(shù)差別不大,而表2 前兩列結(jié)果顯示正規(guī)和非正規(guī)金融的估計系數(shù)分別為0.332 和0.556,第(3)列兩者的估計系數(shù)分別為0.359 和0.434,非正規(guī)金融的系數(shù)大于正規(guī)金融,表明在控制內(nèi)生性問題后,非正規(guī)金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用顯著高于正規(guī)金融。非正規(guī)金融可以細(xì)分為民間借貸與商業(yè)信用,表2 第(4)—(7)列的回歸結(jié)果顯示,商業(yè)信用回歸系數(shù)不顯著,但民間借貸的估計系數(shù)在1%的顯著性水平下為0.556 和0.434,說明民間借貸對技術(shù)創(chuàng)新有顯著的促進(jìn)作用。這是因為民間借貸對基于地緣、血緣與人緣的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的依賴度更高,貸款人對借貸企業(yè)的收入狀態(tài)、經(jīng)營情況和還款能力等信息較為了解,能夠減少創(chuàng)新融資過程中的信息不對稱問題,企業(yè)更易獲取貸款進(jìn)而促進(jìn)其技術(shù)創(chuàng)新活動。

    2.穩(wěn)健性檢驗

    由于企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動具有非隨機(jī)特征,可能存在樣本選擇偏誤問題,本文選用Heckman 兩階段模型做進(jìn)一步分析,第一步運用Probit 模型對企業(yè)是否進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新活動進(jìn)行估計,可以得到逆米爾斯比;第二歩將逆米爾斯比加入企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新決策方程中進(jìn)行估計,從而避免選擇偏誤帶來的影響。表3 的回歸結(jié)果顯示,正規(guī)和非正規(guī)金融的回歸系數(shù)在選擇方程和決策方程中均顯著為正,因此二者不僅會提高企業(yè)創(chuàng)新選擇的概率,還會提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的水平。逆米爾斯比均不顯著,表明樣本選擇偏差問題不顯著,結(jié)果穩(wěn)健。

    表3 Heckman 兩階段模型估計結(jié)果

    (三)異質(zhì)性視角的分析

    1.融資約束分組估計

    假說1 提出二者是通過緩解企業(yè)融資約束促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。為驗證該機(jī)制,首先,根據(jù)數(shù)據(jù)可得性,參考許和連和王海成(2018)的做法,使用企業(yè)應(yīng)收賬款和銷售收入的比值作為融資約束的代理變量。應(yīng)收賬款通常是在產(chǎn)品賒銷過程中產(chǎn)生的,反映了企業(yè)被購買方占用的資金,值越大,表明資金周轉(zhuǎn)期越長,壞賬的可能性越大,會影響企業(yè)的償債能力,因而融資約束越大。分組回歸結(jié)果如表4 所示,在高融資約束組,正規(guī)和非正規(guī)金融估計系數(shù)分別為0.423 和0.500,后者大于前者,表明非正規(guī)金融對高融資約束企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用強(qiáng)于正規(guī)金融;而在低融資約束組,正規(guī)和非正規(guī)金融估計系數(shù)分別為0.401和0.325,正規(guī)金融的促進(jìn)效果強(qiáng)于非正規(guī)金融。各項針對工具變量有效性的檢驗,也驗證了本文所選擇的工具變量的有效性。此外,為驗證結(jié)果的穩(wěn)健性,本文采用SA 指數(shù)來進(jìn)行融資約束分組。①融資約束按SA 指數(shù)分組回歸的結(jié)果請見《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》官網(wǎng)“附錄與擴(kuò)展”。回歸結(jié)果與表4 相近,假說1 得證。

    2.企業(yè)規(guī)模分組估計

    企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動受到企業(yè)規(guī)模的影響,本文按員工數(shù)量是否大于150 人設(shè)定為“大規(guī)模企業(yè)”組和“小規(guī)模企業(yè)”組。通過按企業(yè)規(guī)模分組的融資來源描述性統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),小規(guī)模企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的投入力度不強(qiáng),存在較大的融資缺口;大規(guī)模企業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新的投入主體,正規(guī)金融是其主要融資方式。分組回歸結(jié)果顯示,正規(guī)金融融資額和非正規(guī)金融融資額的提高對技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用在兩個樣本下均顯著,非正規(guī)金融對大規(guī)模企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用大于小規(guī)模企業(yè),且非正規(guī)金融對強(qiáng)融資約束的小規(guī)模企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)效果強(qiáng)于正規(guī)金融,證實非正規(guī)金融能夠緩解小規(guī)模企業(yè)的強(qiáng)融資約束難題,與表4 的結(jié)果一致。①按企業(yè)規(guī)模分組的融資來源的描述性統(tǒng)計和按企業(yè)規(guī)模分組的回歸結(jié)果請見《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》官網(wǎng)“附錄與擴(kuò)展”。

    表4 融資約束分組估計結(jié)果

    3.地區(qū)異質(zhì)性分析

    根據(jù)理論分析,本文選取城鎮(zhèn)化率及貿(mào)易依存度對樣本進(jìn)行地域分組,考察正規(guī)與非正規(guī)金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的地域差異。其中城鎮(zhèn)化率為城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝诘谋戎怠①Q(mào)易依存度為貿(mào)易總額與國民生產(chǎn)總值的比值,數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。本文按31 個省區(qū)城鎮(zhèn)化率及貿(mào)易依存度的中位數(shù)進(jìn)行分組,城鎮(zhèn)化率大于中位數(shù)的地區(qū)為高城鎮(zhèn)化地區(qū),否則為低城鎮(zhèn)化率地區(qū)②高城鎮(zhèn)化率地區(qū)包括北京、天津、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、福建、山東、湖北、廣東、海南、重慶等;低城鎮(zhèn)化地區(qū)包括河北、山西、安徽、江西、河南、湖南、廣西、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等。;貿(mào)易依存度高于中位數(shù)的地區(qū)為高貿(mào)易依存度地區(qū),否則為低貿(mào)易依存度地區(qū)③高貿(mào)易依存度度地區(qū)包括北京、天津、遼寧、黑龍江、上海、江蘇、浙江、福建、江西、山東、廣東、海南、西藏、青海、新疆等;低貿(mào)易依存度度地區(qū)包括河北、山西、內(nèi)蒙古、吉林、安徽、河南、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏等。。

    按城鎮(zhèn)化率的分組回歸結(jié)果顯示,正規(guī)金融對高城鎮(zhèn)化率地區(qū)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平有顯著的提升效果,對低城鎮(zhèn)化率地區(qū)無顯著影響。而非正規(guī)金融對高城鎮(zhèn)化率地區(qū)和低城鎮(zhèn)化率地區(qū)提升效果均顯著為正,且對低城鎮(zhèn)化率地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)效果更強(qiáng)。按貿(mào)易開放度的分組回歸結(jié)果顯示,正規(guī)金融能顯著提高高貿(mào)易開放地區(qū)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平,而非正規(guī)金融對低貿(mào)易開放地區(qū)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平有促進(jìn)效果。①地區(qū)異質(zhì)性的分組回歸結(jié)果請見《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》官網(wǎng)“附錄與擴(kuò)展”??梢?,非正規(guī)金融一定程度上可以彌補(bǔ)正規(guī)金融的不足,假說3 得到證實。

    六、主要結(jié)論與政策建議

    隨著經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展,世界各國之間的經(jīng)貿(mào)活動日益頻繁,企業(yè)之間的競爭越發(fā)激烈,技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)謀求生存與發(fā)展的必備條件,通過技術(shù)創(chuàng)新建立企業(yè)核心競爭力,有利于企業(yè)在嚴(yán)峻的競爭環(huán)境中立于不敗之地。而企業(yè)融資是技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵問題,本研究發(fā)現(xiàn)正規(guī)與非正規(guī)金融通過緩解融資約束促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。兩種融資方式對小規(guī)模和大規(guī)模企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新均有促進(jìn)作用,非正規(guī)金融對大規(guī)模企業(yè)的促進(jìn)效果強(qiáng)于小規(guī)模企業(yè),且非正規(guī)金融對強(qiáng)融資約束的小規(guī)模企業(yè)促進(jìn)效果比正規(guī)金融更明顯。此外,正規(guī)金融存在明顯的地域偏好,其對高城鎮(zhèn)化率及高貿(mào)易開放度地區(qū)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)作用強(qiáng),而對低城鎮(zhèn)化率及低貿(mào)易開放度地區(qū)的企業(yè)促進(jìn)作用不明顯;非正規(guī)金融恰好可以彌補(bǔ)正規(guī)金融在低城鎮(zhèn)化率和低貿(mào)易開放度地區(qū)的缺失,促進(jìn)這些地區(qū)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動。

    基于上述結(jié)論,為更好地發(fā)揮我國金融市場對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的推動作用,本文提出以下政策建議:

    第一,正規(guī)金融發(fā)展不平衡,存在低效率與信貸錯配等現(xiàn)象。大型企業(yè)占用大量信貸而創(chuàng)新力度不足,中小創(chuàng)新型企業(yè)難以得到充分的資金支持;同時區(qū)域發(fā)展不平衡現(xiàn)象較嚴(yán)重,不利于相對落后地區(qū)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動??刂苾?nèi)生性問題后的實證結(jié)果表明非正規(guī)金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用強(qiáng)于正規(guī)金融,并且對融資約束強(qiáng)的企業(yè),技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)效果更強(qiáng)。這在一定程度上反映了我國正規(guī)金融體系沒有很好地承擔(dān)為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供融資支持的責(zé)任。我國的正規(guī)金融體制由銀行主導(dǎo),受政府政策影響較大,市場化程度不高,對此建議我國政府應(yīng)當(dāng)加速推進(jìn)與深化金融體系改革,提高正規(guī)金融體系的市場化水平,減少不當(dāng)干預(yù)以及信貸錯配現(xiàn)象的發(fā)生;還可以通過建立研發(fā)支出專項基金等手段提供信貸支持,為更多企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動提供資金支持;同時,政府應(yīng)適當(dāng)鼓勵正規(guī)金融機(jī)構(gòu)扶持中小微企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動,為發(fā)展?jié)摿Υ?、信用良好、符合地方?jīng)濟(jì)發(fā)展的企業(yè)提供擔(dān)保,完善企業(yè)與正規(guī)金融機(jī)構(gòu)之間的溝通機(jī)制,減少融資過程中的信息不對稱問題,充分發(fā)揮正規(guī)金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的積極作用。

    第二,在肯定了非正規(guī)金融對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用后,我們發(fā)現(xiàn)非正規(guī)金融的資金也更多地流向大規(guī)模企業(yè),且回歸結(jié)果顯示其對大企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)效果強(qiáng)于中小企業(yè),這對中小企業(yè)的發(fā)展造成消極的影響?;诖?,一方面,政府可出臺相應(yīng)的政策適當(dāng)放寬管制,降低非正規(guī)金融的準(zhǔn)入門檻,使得非正規(guī)金融可以與銀行等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)競爭,從而降低中小企業(yè)的融資成本;也可以適當(dāng)?shù)貫榭焖侔l(fā)展、創(chuàng)新性強(qiáng)、信息披露規(guī)范的中小企業(yè)提供信用背書,鼓勵以民間資本為代表的非正規(guī)金融扶持中小企業(yè)及創(chuàng)新型公司的發(fā)展。另一方面,政府應(yīng)出臺相應(yīng)的政策法規(guī),規(guī)制非正規(guī)金融市場上高利貸、非法集資等行為,引導(dǎo)非正規(guī)金融的陽光化發(fā)展,以發(fā)揮其在聲譽(yù)、關(guān)系及信息獲取方面的優(yōu)勢,為正規(guī)金融做出補(bǔ)充。通過鼓勵與規(guī)范相結(jié)合的方式,不僅有利于增強(qiáng)非正規(guī)金融對技術(shù)創(chuàng)新的正面影響,而且能有效防控非正規(guī)金融風(fēng)險。

    第三,精準(zhǔn)定位正規(guī)金融與非正規(guī)金融的服務(wù)對象,并積極引導(dǎo)兩者之間的合作。非正規(guī)金融在服務(wù)低端市場及短期資金需求方面具有比較優(yōu)勢,而正規(guī)金融的比較優(yōu)勢在于中高市場及長期資金支持,因此雖然非正規(guī)金融能在短期內(nèi)解決中小企業(yè)的融資困境,但長期的資本投入仍需尋求正規(guī)金融方式。因而政府應(yīng)積極促進(jìn)兩種融資方式之間的互補(bǔ)合作,實現(xiàn)二者的合理融合對接,有效拓寬企業(yè)的融資渠道,提高不同規(guī)模企業(yè)研發(fā)投入的積極性,形成有動力、有活力、有競爭力的企業(yè)創(chuàng)新市場氛圍。

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