“雪中送炭”還是“抱薪救火”？

何文劍 江民星

內(nèi)容提要：現(xiàn)有文獻(xiàn)普遍認(rèn)為銀行關(guān)聯(lián)在緩解融資約束基礎(chǔ)上可激勵企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動。但企業(yè)建立關(guān)聯(lián)關(guān)系需付出一定的尋租成本，且融入尋租網(wǎng)絡(luò)企業(yè)易增加信貸可得依賴性引發(fā)過度投資，擠占創(chuàng)新投入，因此這種關(guān)系型融資并不必然激勵企業(yè)創(chuàng)新。本研究在理論機制分析基礎(chǔ)上，利用2012-2017年滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司面板數(shù)據(jù)探究銀行關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系。構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型研究發(fā)現(xiàn)，銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的負(fù)向影響。在運用工具變量法、控制地區(qū)層面變量、替換銀行關(guān)聯(lián)與創(chuàng)新指標(biāo)、考慮創(chuàng)新滯后效應(yīng)等多維度穩(wěn)健性檢驗顯示該結(jié)果依舊具有穩(wěn)健性。進(jìn)一步機制檢驗和異質(zhì)性分析表明，銀行關(guān)聯(lián)以尋租成本和過度投資等途徑顯著抑制了企業(yè)創(chuàng)新能力，且這種抑制效應(yīng)依企業(yè)性質(zhì)、規(guī)模及資本密集程度存在異質(zhì)性表現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：銀行關(guān)聯(lián)；企業(yè)創(chuàng)新；工具變量；尋租

中圖分類號：F832;F272.3? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? 文章編號：1001-148X（2022）05-0114-09

一、引言

企業(yè)為順利、持續(xù)地進(jìn)行創(chuàng)新研發(fā)活動，需投入大量穩(wěn)定的資金。然而，由于研發(fā)創(chuàng)新活動具有機密性、低擔(dān)保、高風(fēng)險等特點，企業(yè)時常遭受融資約束問題導(dǎo)致創(chuàng)新受阻。在此背景下，銀行關(guān)聯(lián)作為一種關(guān)系型借貸模式可以幫助企業(yè)克服融資瓶頸，成為獲取穩(wěn)定資金的主要來源［1］。越來越多的企業(yè)開始搭建與銀行溝通渠道，通過與銀行的密切聯(lián)系獲得寶貴的信貸資源以促進(jìn)自身的發(fā)展。銀行關(guān)聯(lián)為融資困難的企業(yè)獲取銀行貸款提供可能，以期實現(xiàn)企業(yè)自身創(chuàng)新能力的進(jìn)一步提升。然而值得思考的是，企業(yè)建立銀行關(guān)聯(lián)真的可以刺激企業(yè)創(chuàng)新？

現(xiàn)有研究普遍認(rèn)為銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新具有正向影響［2-3］。銀行關(guān)聯(lián)可以促進(jìn)企業(yè)與銀行之間的信息溝通，使銀行更易了解企業(yè)的經(jīng)營情況、償債能力以及未來發(fā)展情況，從而緩解由于研發(fā)活動的高保密性導(dǎo)致的信息不對稱［1，3］。而且緊密的銀企關(guān)系可以增強銀行對企業(yè)的信任，降低企業(yè)的貸款門檻以及貸款成本，增加信用額度［4］。同時，企業(yè)聘請的具有銀行工作背景的高管可以利用自身專業(yè)知識、工作經(jīng)驗、人脈資源，為企業(yè)申請貸款提供專業(yè)的策劃和指導(dǎo)，使企業(yè)更容易達(dá)到銀行授信條件［2，5］。因此，企業(yè)通過與銀行的緊密關(guān)系可以從信息溝通、信任水平及專業(yè)指導(dǎo)等方面，為企業(yè)獲得銀行貸款提供便利，例如擴大貸款規(guī)模、延長貸款期限等，緩解融資約束以確保企業(yè)擁有充足的資金［3］。然而，現(xiàn)有文獻(xiàn)多從銀行關(guān)聯(lián)的利得方面分析銀行關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新之間的內(nèi)在機制，忽略了企業(yè)建立銀行關(guān)聯(lián)可能產(chǎn)生的潛在損失。事實上，與銀行建立并維持關(guān)聯(lián)關(guān)系，企業(yè)不得不支付大量尋租費用。而且，隨著銀行關(guān)聯(lián)程度加深，企業(yè)獲取信貸資金的可能性與依賴性增強，引致過度投資問題愈發(fā)嚴(yán)峻。因此，有理由懷疑銀行關(guān)聯(lián)所引發(fā)的尋租成本與過度投資會成為擠占創(chuàng)新、制約企業(yè)創(chuàng)新活動的誘因［6］。本文試圖進(jìn)一步打開銀行關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新的“黑箱”，（1）著重關(guān)注銀行關(guān)聯(lián)產(chǎn)生的潛在成本以及企業(yè)投資行為將受到何種影響，進(jìn)一步思考銀行關(guān)聯(lián)是否刺激企業(yè)創(chuàng)新，該問題有助于判斷銀行關(guān)聯(lián)融資渠道的合理性，對探究提高企業(yè)創(chuàng)新能力的具體路徑有重要的參考價值。（2）在構(gòu)建“銀行關(guān)聯(lián)——尋租成本/過度投資——企業(yè)創(chuàng)新”的理論分析框架基礎(chǔ)上，通過中介效應(yīng)模型定量揭示銀行關(guān)聯(lián)影響企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)在機制。? 二、理論機制與研究假說

由于企業(yè)的弱勢地位，企業(yè)建立銀行關(guān)聯(lián)需耗費大量成本，擠占創(chuàng)新資源。此外，建立銀行關(guān)聯(lián)增加企業(yè)信貸可得的可能性和依賴性，誘發(fā)企業(yè)過度投資行為，導(dǎo)致創(chuàng)新資源配置失靈。基于此，本文試圖從尋租成本與過度投資的角度揭示銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的作用機制。

（一）尋租成本效應(yīng)

近年來，盡管隨著資本市場改革以及利率市場化的推動，企業(yè)債券、股票等融資渠道得以拓寬，但企業(yè)直接發(fā)行股票和債券的條件較為嚴(yán)苛且成本較大，銀行信貸仍是企業(yè)融資的主要渠道，可見銀行相對于企業(yè)的議價能力更強［7］。為融入銀行信貸配置關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，企業(yè)有激勵聘請具有銀行背景的人員擔(dān)任企業(yè)高管董事，通過支付津貼等隱性尋租方式與銀行建立起關(guān)聯(lián)關(guān)系，因而顯著增加了企業(yè)的尋租成本［8］。與此同時，在信貸資源總量既定的前提下，企業(yè)隱性尋租降低信貸門檻的“利得”存在溢出效應(yīng)，即會吸引其他企業(yè)爭相模仿建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，加劇關(guān)系資源爭奪，大幅度提高關(guān)聯(lián)高管董事身價，進(jìn)一步增加了企業(yè)隱性尋租成本［9］。更重要的是，在與關(guān)聯(lián)銀行多次博弈維系長期關(guān)系的過程中，企業(yè)內(nèi)部信息逐步被關(guān)聯(lián)銀行俘獲并熟知，導(dǎo)致關(guān)聯(lián)銀行可根據(jù)掌握的信息提高談判能力，形成定價優(yōu)勢［10］。此時，企業(yè)面臨賬外收取咨詢費或資金發(fā)放前直接扣除利息等“敲竹杠”風(fēng)險增長。為解決上述“套牢”問題，企業(yè)或通過支付更高的壟斷租金從原關(guān)聯(lián)銀行手中繼續(xù)獲得信貸資源，或付招待費用與多家銀行進(jìn)行業(yè)務(wù)往來［1］，但無論何種途徑均大幅度提高了企業(yè)的信貸尋租成本［10］。謝平和陸磊（2003）通過對中國29個市問卷調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，81.5%的有效問卷回答認(rèn)為金融機構(gòu)利用信貸配置權(quán)進(jìn)行尋租交易是普遍現(xiàn)象，企業(yè)維持信貸關(guān)系承擔(dān)的費用約為貸款本金的9%［11］。

尋租所付出的額外費用增加了企業(yè)運營成本負(fù)擔(dān)，且這種負(fù)擔(dān)不斷擴大，從而擠出企業(yè)配置于創(chuàng)新的資本，一定程度上減少創(chuàng)新利潤；而且，當(dāng)企業(yè)家活動更多地配置在尋租活動中易造成企業(yè)家才能錯配，降低創(chuàng)新效率［12］。值得關(guān)注的是，有學(xué)者認(rèn)為信貸尋租能緩解企業(yè)融資約束，因而有利于企業(yè)創(chuàng)新。劉棉和王學(xué)軍（2014）利用2005年世界銀行聯(lián)合中國國家統(tǒng)計局對中國30省12367家企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)即證實上述觀點［13］。然而，多數(shù)文獻(xiàn)證實尋租更多給企業(yè)帶來的是短期貸款［12，14］，對于研發(fā)投入、設(shè)備技術(shù)開發(fā)等需要長期貸款支持的創(chuàng)新活動而言，短期貸款的創(chuàng)新激勵作用有限，而且短期貸款會強化管理者的投資短視行為，出于業(yè)績考核的壓力，管理者更可能將短期貸款投資于與自身專業(yè)相關(guān)的安全高和確定性的項目，進(jìn)一步擠占企業(yè)創(chuàng)新投入［15］。事實上，更多的研究支持尋租對企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用。Anokhin & Schulze（2009）對世界64個國家的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，尋租減少對企業(yè)家創(chuàng)新活動有激勵作用［16］。Ellis et al.（2020）利用美國1977-2009年12812家企業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)尋租腐敗每增加1%，創(chuàng)新數(shù)量將下降0.466%，質(zhì)量下降0.511%［17］。上述結(jié)論在使用中國120個城市11902個企業(yè)的研究中依舊成立［12］?；诖?，本文提出：

H1：在其他條件一定的情況下，銀行關(guān)聯(lián)易產(chǎn)生信貸尋租，增加信貸尋租成本，減少企業(yè)創(chuàng)新。

（二）過度投資效應(yīng)

企業(yè)與銀行建立關(guān)聯(lián)，可以從潛在擔(dān)保、信息溝通及專業(yè)指導(dǎo)［5］等方面，為企業(yè)獲得銀行貸款提供幫助。 然而，企業(yè)基于銀行關(guān)聯(lián)所獲得的資金并不必然激勵企業(yè)創(chuàng)新，反而會增加過度投資的概率。具體來說，銀行關(guān)聯(lián)雖然會增加企業(yè)獲取信貸資金的可能性，但實際上，通過尋租建立關(guān)聯(lián)關(guān)系解決融資約束通常具有相對穩(wěn)定性，提高了企業(yè)獲得信貸資金的預(yù)期，一定程度上減少企業(yè)對投資中可能出現(xiàn)的資金不足或短缺的擔(dān)憂，強化企業(yè)獲取信貸資源的依賴性，降低管理者投資的謹(jǐn)慎度，誘發(fā)管理者進(jìn)行并購擴張、增加固定資產(chǎn)投資，以及多元化投資行為［18］。不僅如此，管理者甚至?xí)蒙鲜鐾顿Y活動謀取更多的貨幣性或非貨幣性控制權(quán)收益，比如投資擴張的內(nèi)部租金、公司飛機、專職司機、俱樂部會員等［19］。徐曉東和張?zhí)煳鳎?009）利用2002-2007年865家非金融類上市公司數(shù)據(jù)證實，當(dāng)中國上市公司擁有自由現(xiàn)金流時，企業(yè)資金被濫用概率大幅度提高［20］，該結(jié)論在美國制造業(yè)企業(yè)中同樣成立［21］。

上述濫用資金的過度投資行為不僅分散了企業(yè)的有限資金，對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”［6］，更易錯配企業(yè)家精神，降低資金配置效率，導(dǎo)致企業(yè)投資結(jié)構(gòu)失調(diào)，削弱了創(chuàng)新資源投入水平［22］。江軒宇和許年行（2015）行利用中國A股所有上市公司數(shù)據(jù)確實證實，企業(yè)過度投資會導(dǎo)致股價泡沫崩盤，阻礙企業(yè)生產(chǎn)性投入［23］。該結(jié)論在李彬（2013）運用個體隨機效應(yīng)模型、固定效應(yīng)模型和極大似然隨機效應(yīng)模型檢驗后依然成立［24］。蔡慶豐等（2020）以A股非金融公司為研究樣本，證實過度投資這種粗放式投資模式會降低企業(yè)研發(fā)投入水平，且企業(yè)更容易將信貸資金投入到房地產(chǎn)行業(yè)和獲取土地資源使用權(quán)等項目，進(jìn)而擠出研發(fā)創(chuàng)新［6］?；诖?，本文提出：

H2：在其他條件一定的情況下，銀行關(guān)聯(lián)會增加企業(yè)信貸可得，提高企業(yè)過度投資，減少企業(yè)創(chuàng)新。

三、研究設(shè)計

（一）模型設(shè)計與估計方法

為驗證銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響，本文參照張璇等（2017）的建模思路構(gòu)建以下模型［12］：

R&Dit=α0+α1BCit+∑ni=1ωiControlit+μi+λt+γit（1）

模型中R&D為企業(yè)創(chuàng)新，BCit表示企業(yè)的銀行關(guān)聯(lián)程度，α1為銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)。Controlit為控制變量，具體包括企業(yè)規(guī)模、高管薪酬、資產(chǎn)負(fù)債率、股權(quán)集中度等。μi、λt以及γit分別為不隨時間變化的個體效應(yīng)、不隨個體變化的時間效應(yīng)，以及既隨時間變化也隨個體變化的隨機誤差項。

根據(jù)已有研究，為排除上述模型不隨時間變化的因素對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響，諸如企業(yè)家性別、政治背景、教育程度等個體特征，以及宏觀經(jīng)濟(jì)波動等外生沖擊因素，本文利用控制個體與時間層面的雙向固定效應(yīng)模型使得估計結(jié)果更加穩(wěn)?。?5］。為解決異方差與自相關(guān)問題，本文采用了企業(yè)層面的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

（二）變量選擇與樣本來源

1.變量測度。（1）被解釋變量：企業(yè)創(chuàng)新（R&D）。本文主要從創(chuàng)新投入的角度衡量企業(yè)創(chuàng)新活動。由于研發(fā)投資總額能在較短周期內(nèi)及時反映創(chuàng)新，故放入本文基準(zhǔn)回歸作為創(chuàng)新指標(biāo)。在穩(wěn)健性檢驗部分，為減少規(guī)模效應(yīng)對創(chuàng)新的影響，進(jìn)一步使用研發(fā)投資密度進(jìn)行檢驗，即研發(fā)支出與企業(yè)當(dāng)年營業(yè)收入、總資產(chǎn)的比值。不僅如此，鑒于專利能衡量創(chuàng)新成功產(chǎn)出水平高低，且申請數(shù)更能體現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新及時性，發(fā)明專利有更高的技術(shù)含量，本文采用申請專利總數(shù)與申請發(fā)明專利數(shù)作為替換指標(biāo)。（2）解釋變量：銀行關(guān)聯(lián)（BC）。本文從企業(yè)高管董事的角度出發(fā)，以具有銀行工作背景的高管或董事人數(shù)占高管董事總?cè)藬?shù)的比例測度銀行關(guān)聯(lián)程度。（3）控制變量：為緩解遺漏變量問題，綜合相關(guān)理論和文獻(xiàn)研究，本文選擇企業(yè)規(guī)模、高管薪酬、償債能力、股權(quán)集中度、盈利能力、資本密集度、現(xiàn)金流狀況等企業(yè)特征作為控制變量［12］。其中企業(yè)規(guī)模用營業(yè)收入測度，高管薪酬是前三名高管薪酬之和，償債能力由資產(chǎn)負(fù)債率表示，股權(quán)集中度是第一大股東持股比例，盈利能力用市值與總資產(chǎn)之比表示，資本密集度選擇固定資產(chǎn)與員工人數(shù)比值衡量，現(xiàn)金流狀況是每股自由現(xiàn)金流。需要強調(diào)的是，在回歸中，為了減少異常值的影響及增加數(shù)據(jù)的平滑性，參照傳統(tǒng)做法將企業(yè)規(guī)模、高管薪酬、資本密集度等連續(xù)性變量作對數(shù)處理。

2.樣本來源與描述性統(tǒng)計?？紤]到制造業(yè)企業(yè)是創(chuàng)新發(fā)展的主體，本文選取滬深兩市的制造業(yè)上市公司為研究對象。同時，2006年財政部頒布新《企業(yè)會計準(zhǔn)則》，明確要求披露研發(fā)支出等創(chuàng)新信息，企業(yè)經(jīng)過五年的學(xué)習(xí)與適應(yīng)，2011年披露研發(fā)支出的信息質(zhì)量明顯提高。為保證數(shù)據(jù)真實性，本文以2012年為起點，將樣本期界定為2012—2017年構(gòu)造面板數(shù)據(jù)。

本文的創(chuàng)新數(shù)據(jù)包括研發(fā)支出與專利數(shù)據(jù)。研發(fā)支出的數(shù)據(jù)主要來源于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫和萬德（WIND）數(shù)據(jù)庫，對于部分缺失數(shù)據(jù)，搜尋企業(yè)年報財務(wù)報告附注中的“研發(fā)支出”項、管理費用下列出的研發(fā)支出相關(guān)科目進(jìn)行補充。專利數(shù)據(jù)來源國泰安企業(yè)專利數(shù)據(jù)庫與中國國家知識產(chǎn)權(quán)局的中國專利全文數(shù)據(jù)庫，缺失數(shù)據(jù)從企查查網(wǎng)站補充得到。

本文銀行關(guān)聯(lián)是來源于國泰安公司系列的董高個人特征文件。控制變量企業(yè)層面的資產(chǎn)負(fù)債率、托賓Q值、高管薪酬、每股自由現(xiàn)金流、企業(yè)總資產(chǎn)、負(fù)債總額、股東持股比例等財務(wù)指標(biāo)來源于國泰安（CSMAR）和萬德（WIND）數(shù)據(jù)庫，缺失值用銳思數(shù)據(jù)庫進(jìn)行補充。此外，金融市場化程度數(shù)據(jù)來源于樊綱等（2011）編制的“金融業(yè)市場化程度”指標(biāo)［26］。

在對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配基礎(chǔ)上，按以下標(biāo)準(zhǔn)對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行整理：（1）考慮到ST和*ST公司的特殊性，將其從樣本中剔除。（2）相關(guān)變量缺失的觀測值剔除。（3）為消除異常值的影響，對主要連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的winsorize處理。最終得到了7828個公司-年度樣本。本文用到的變量及其描述性統(tǒng)計如表1所示。

四、實證結(jié)果與分析

（一）銀行關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新：基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2報告了銀行關(guān)聯(lián)影響企業(yè)創(chuàng)新的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中第1列只控制個體效應(yīng)，結(jié)果顯示，銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)研發(fā)投資總額在1%水平上具有負(fù)向影響。在第2-3列中逐步加入時間效應(yīng)、控制變量后，銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)明顯減小，說明忽略時間趨勢與控制變量會導(dǎo)致估計結(jié)果有偏。

本文以表2第3列結(jié)果為基準(zhǔn)進(jìn)行解釋。銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)研發(fā)投資總額在10%的水平上具有負(fù)向影響，表明當(dāng)企業(yè)關(guān)聯(lián)高管董事比例越高，即關(guān)聯(lián)程度越強，企業(yè)研發(fā)投資總額越少，可見，與銀行之間建立關(guān)聯(lián)反而會抑制企業(yè)的創(chuàng)新水平。該結(jié)果與翟勝寶等（2018）的研究結(jié)果相反［3］。對此可以做出的解釋是，盡管銀行關(guān)聯(lián)一定程度上可緩解融資約束激勵企業(yè)創(chuàng)新，但企業(yè)建立銀行關(guān)聯(lián)容易增加尋租成本擠占創(chuàng)新，此外，銀行關(guān)聯(lián)增加企業(yè)信貸可得的依賴性和可能性，易誘發(fā)企業(yè)家投資短視和非理性決策。在此情況下，企業(yè)將不再致力于不確定性高的研發(fā)創(chuàng)新活動，轉(zhuǎn)而傾向于投資固定資產(chǎn)等粗放式發(fā)展的項目，進(jìn)而擠出研發(fā)創(chuàng)新資金，降低創(chuàng)新投入水平。上述分析有待機制檢驗部分做進(jìn)一步驗證。

（二）內(nèi)生性問題處理

銀行關(guān)聯(lián)在影響創(chuàng)新的同時，創(chuàng)新面臨的融資約束也會反過來刺激企業(yè)尋求銀行關(guān)聯(lián)，可見，計量模型中存在聯(lián)立因果問題?；诖?，本文進(jìn)一步嘗試采用工具變量法以保證估計結(jié)果的一致性。

本文借鑒連燕玲等（2020）學(xué)者思路，選擇構(gòu)建與樣本公司同一省的其他公司銀行關(guān)聯(lián)的平均值作為該公司銀行關(guān)聯(lián)的工具變量［27］。采用此變量作為工具變量主要基于以下兩點：一是滿足工具變量的相關(guān)性條件。同一省的不同公司之間具有高度的競爭關(guān)系，在融資方式選擇方面存在模仿行為。顯然所處省的其他企業(yè)建立銀行關(guān)聯(lián)程度將會影響本企業(yè)融資決策［28］。進(jìn)一步利用Anderson LM static進(jìn)行不可識別檢驗，結(jié)果在1%水平上拒絕了“IV和內(nèi)生變量不相關(guān)”的原假設(shè)?；贑ragg-Donald Wald F統(tǒng)計量的弱工具變量檢驗結(jié)果也表明，在只有一個內(nèi)生變量的情況下，統(tǒng)計量值大于Stock和Yogo（2005）提供的10%水平上的臨界值［29］，因此，可以拒絕弱工具變量的原假設(shè)，證實工具變量與銀行關(guān)聯(lián)具有較強的相關(guān)性。二是符合工具變量的外生性假設(shè)要求。一般而言，企業(yè)創(chuàng)新活動是企業(yè)的內(nèi)部決策，由該企業(yè)的財務(wù)狀況、發(fā)展戰(zhàn)略決定，而構(gòu)建的同一省企業(yè)的銀行關(guān)聯(lián)均值屬于宏觀層面，對單一公司的創(chuàng)新決策影響較小。需要說明的是，在“恰好識別”的情況下，很難從統(tǒng)計學(xué)上驗證工具變量的外生性假設(shè)是否得到滿足，本文借鑒方穎和趙楊（2011）的檢驗思路，將企業(yè)創(chuàng)新同時回歸于銀行關(guān)聯(lián)與工具變量［30］。如果工具變量僅通過銀行關(guān)聯(lián)間接影響企業(yè)創(chuàng)新，那么在控制銀行關(guān)聯(lián)的情況下，工具變量對企業(yè)創(chuàng)新的影響不顯著。表3中第1列驗證外生性，結(jié)果顯示本文的工具變量不顯著，而銀行關(guān)聯(lián)系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)。這說明本文的工具變量僅通過銀行關(guān)聯(lián)影響企業(yè)創(chuàng)新決策，滿足工具變量外生性要求。

本文采用兩階段最小二乘法進(jìn)行估計。第2列的回歸結(jié)果顯示銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響在10%水平上顯著為負(fù)，這與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文通過以下方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗：

首先，由于一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場化程度均會對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。同時，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場化程度越高，意味著該地區(qū)企業(yè)擁有更多樣化的融資渠道，企業(yè)建立銀行關(guān)聯(lián)的動機可能越弱而影響創(chuàng)新。基于此，本文在已有控制變量中加入人均GDP、金融市場化程度地區(qū)層面控制變量，回歸結(jié)果見表4第1列。結(jié)果表明，即使考慮地區(qū)層面因素，銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)研發(fā)投資總額仍在10%顯著水平上具有負(fù)向影響。

其次，替換關(guān)鍵自變量。參照翟勝寶等（2018）的方法，以企業(yè)高管董事是否具有銀行背景重新測度銀行關(guān)聯(lián)，若企業(yè)聘請具有銀行工作經(jīng)歷的人擔(dān)任高管董事則為1，否則為0［3］。替換測度方法后回歸結(jié)果見表4第2列，企業(yè)是否具有關(guān)聯(lián)高管董事對企業(yè)研發(fā)投資總額的影響依舊在10%水平上負(fù)向顯著。

再次，更換創(chuàng)新指標(biāo)。本文以研發(fā)投資密度，即研發(fā)投資總額與營業(yè)收入、總資產(chǎn)的比值測度企業(yè)創(chuàng)新，使用Tobit模型對回歸方程（1）再估計。表4第3-4列結(jié)果證明，銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)研發(fā)投資密度仍然在1%水平上具有負(fù)向影響。進(jìn)一步使用專利申請數(shù)、發(fā)明專利申請數(shù)衡量企業(yè)創(chuàng)新，構(gòu)建面板泊松模型的估計結(jié)果見表4第5-6列［31］。結(jié)果表明，銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)申請的專利總數(shù)、申請的發(fā)明專利數(shù)均在1%的水平上具有負(fù)向影響，即銀行關(guān)聯(lián)會抑制企業(yè)創(chuàng)新。

最后，考慮到創(chuàng)新本質(zhì)上是一項長期投資，從投入到未來的產(chǎn)出都需要較長的周期?；诖?，本文對研發(fā)投資總額進(jìn)行滯后一期處理，回歸結(jié)果如表4所示第7列。從檢驗結(jié)果來看，創(chuàng)新的回歸系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，銀行關(guān)聯(lián)對創(chuàng)新的抑制作用進(jìn)一步得到驗證，與前文的結(jié)果基本一致。這充分表明本文的研究結(jié)論是保持穩(wěn)健的?？梢?，企業(yè)與銀行建立關(guān)聯(lián)將不利于企業(yè)發(fā)展。

五、進(jìn)一步討論

（一）銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新影響的機制檢驗

根據(jù)前文理論分析，本文選擇尋租成本、過度投資作為中間變量，采用逐步法進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗，進(jìn)一步考察銀行關(guān)聯(lián)是否會通過增加尋租成本、提高過度投資可能性影響企業(yè)創(chuàng)新。具體模型構(gòu)建如下。

mediationit=θ0+θmedBCit+∑ni=1ωi=1Controlit+μi+λt+γit（2）

R&Dit=φ0+φ′BCit+φmedmediationit+∑ni=1ωiControlit+μi+λt+γit（3）

式（2）和式（3）中，mediationit為中間變量，包括尋租成本與過度投資。逐步法檢驗第1步是在證實銀行關(guān)聯(lián)確實會影響企業(yè)創(chuàng)新，即模型（1）系數(shù)α1顯著的基礎(chǔ)上，依次檢驗方程（2）中的系數(shù)θmed和方程（3）中的系數(shù)φmed。如果兩個都顯著，則意味著間接效應(yīng)存在，進(jìn)行第3步檢驗。如果至少1個不顯著，則進(jìn)行第2步檢驗。第2步用Bootstrap法直接檢驗原假設(shè)：θmed×φmed=0，如果顯著，則中介效應(yīng)顯著，進(jìn)行第3步，否則停止分析。第3步檢驗方程（3）中的系數(shù)φ′，如果不顯著，則直接效應(yīng)不顯著，表明模型只存在中介效應(yīng)，如果顯著，則需要進(jìn)行第4步檢驗。第4步比較θmed×φmed和φ′的符號，如果符號一致，則意味著存在部分中介效應(yīng)，檢驗結(jié)果見表4。

1.尋租成本效應(yīng)?？紤]到招待費通常包含娛樂、餐飲和購買禮品等尋租費用，且通常是企業(yè)掩蓋尋租腐敗的會計科目，因此尋租成本以招待費與銷售收入之比測度［32］。尋租成本的中介效應(yīng)回歸結(jié)果見表5。表5列1第1步結(jié)果顯示，銀行關(guān)聯(lián)在10%水平上正向影響尋租成本，說明為降低信貸門檻，企業(yè)會通過隱性尋租的方式與銀行建立關(guān)聯(lián)。不僅如此，銀企間的長期博弈會進(jìn)一步增加企業(yè)尋租成本，且銀企關(guān)系越緊密，尋租活動越便利可靠。該結(jié)果與劉浩等（2012）研究一致［8］。由表5第2列可知，尋租成本對企業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)并不顯著，本文采用Bootstrap法進(jìn)行第2步檢驗。結(jié)果表明，研發(fā)投資總額的Z統(tǒng)計值為2.99，在1%水平拒絕原假設(shè)，證實尋租成本機制成立。究其原因，在貸款資源被相對壟斷的情況下，企業(yè)愿意并接受尋租。隨著銀企關(guān)系不斷深入，企業(yè)深陷“套牢”增加尋租成本，擠出創(chuàng)新資金。研究假說1得以證實。

第3步檢驗結(jié)果表明（表5第2列），銀行關(guān)聯(lián)在10%水平上對企業(yè)創(chuàng)新具有顯著負(fù)向影響，且與θmed×φmed的符號一致，這意味著尋租成本存在部分中介效應(yīng)。

2.過度投資效應(yīng)。本文借鑒Richardson（2016）的模型來估計過度投資［21］。具體使用如下模型：

Investit=α0+α1Growthit－1+α2Levit－1+α3Cashit－1+α4Ageit－1+α5Sizeit－1+α6Returnsit－1+α7Investit－1+∑Indus+∑Year+εit

Invest代表新增投資，Invest=（資本支出 + 并購支出 - 出售長期資產(chǎn)收入 - 折舊）/期末總資產(chǎn)。其中，資本支出為直接法現(xiàn)金流量表中的“購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金”。并購支出使用直接法現(xiàn)金流量表中的“取得子公司及其他營業(yè)單位支付的現(xiàn)金凈額”。出售長期資產(chǎn)收入為直接法現(xiàn)金流量表中的“處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額”。折舊為間接法現(xiàn)金流量表中的“固定資產(chǎn)折舊、油氣資產(chǎn)折耗、生產(chǎn)性生物資產(chǎn)折舊”。Growth為公司成長性，用TobinQ衡量。Lev為資產(chǎn)負(fù)債率。Cash為持有現(xiàn)金流量，等于“現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物增加額 - 籌資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量/實收資本本期期末值”。Age為企業(yè)上市年限取自然對數(shù)。Size為企業(yè)規(guī)模，是企業(yè)資產(chǎn)總額的自然對數(shù)。Returns為公司股票年回報率，采用考慮現(xiàn)金紅利再投資的年個股回報率。此外，模型還控制了時間效應(yīng)和行業(yè)效應(yīng)。該模型估計殘差的絕對值Oinv為衡量公司過度投資的指標(biāo)。

過度投資中介效應(yīng)回歸結(jié)果見表5。表5第3列第1步結(jié)果顯示，銀行關(guān)聯(lián)雖對過度投資具有正向影響，但并不具有統(tǒng)計學(xué)意義。表5第4列結(jié)果顯示，過度投資對企業(yè)研發(fā)投資總額在5%水平上具有負(fù)向影響。因此，本文繼而采用Bootstrap法進(jìn)行第2步檢驗。結(jié)果表明，企業(yè)研發(fā)投資總額的Z統(tǒng)計值為-2.26，在5%水平上拒絕原假設(shè)，證實過度投資機制的成立，即銀行關(guān)聯(lián)增加的信貸可得會引發(fā)管理者“資源依賴”和“投資短視”，投資決策時傾向于選擇粗放式發(fā)展擴張路徑，引發(fā)過度投資對創(chuàng)新研發(fā)產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”。該結(jié)果與蔡慶豐等（2020）研究一致［6］。研究假說2得以驗證。

第3步檢驗結(jié)果表明（表5第4列），銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新具有正向影響，但不具有統(tǒng)計學(xué)意義，這說明過度投資只存在中介效應(yīng)。

（二）異質(zhì)性分析

前文已經(jīng)論證了銀行關(guān)聯(lián)能夠顯著降低企業(yè)創(chuàng)新，這種影響對不同性質(zhì)、不同規(guī)模、不同資本密集度的企業(yè)而言是否存在？影響效果有什么樣的差異呢？探討該問題有利于進(jìn)一步理解銀行關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)在機制。本文從企業(yè)、行業(yè)兩個層面研究銀行關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系。企業(yè)層面從所有權(quán)性質(zhì)和企業(yè)規(guī)模進(jìn)行考察，行業(yè)層面選取資本密集度的角度分析比較。

1.按照所有制類型劃分樣本的分析。非國有企業(yè)信息透明度低、債務(wù)擔(dān)保能力弱，且缺少政府信譽作擔(dān)保，不具有與銀行等金融機構(gòu)建立密切關(guān)系的優(yōu)勢，普遍面臨著信貸歧視。為降低信貸門檻，非國有企業(yè)更有動機與銀行建立起關(guān)聯(lián)關(guān)系，并愿意承擔(dān)更多的隱性尋租成本；而國有企業(yè)與政府往往存在顯性或隱性聯(lián)系，通常能夠獲得政策性補貼、產(chǎn)品和要素市場優(yōu)惠政策、市場準(zhǔn)入低門檻等相關(guān)庇護(hù)。因此國有企業(yè)更易取得銀行信任，尋租的可能性降低，對創(chuàng)新的負(fù)向影響微弱。此外，正是由于非國有企業(yè)的融資渠道較單一，其對銀行關(guān)聯(lián)增加信貸可得的資源依賴更強，進(jìn)而弱化非國有企業(yè)資金短缺的擔(dān)憂，更易引發(fā)過度投資，對創(chuàng)新投入產(chǎn)生更強的擠出和替代效應(yīng)［18］。

進(jìn)一步對不同所有制企業(yè)驗證的回歸結(jié)果如表6第1-2列。結(jié)果表明，銀行關(guān)聯(lián)對非國有企業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)在10%水平上顯著為負(fù)，而對國有企業(yè)影響并不顯著，表明較之于國有企業(yè)，銀行關(guān)聯(lián)對非國有企業(yè)的研發(fā)投資損害更加明顯。

2.根據(jù)企業(yè)規(guī)模劃分樣本的分析。較之于大規(guī)模企業(yè)，小規(guī)模企業(yè)擁有的資產(chǎn)通常質(zhì)量較低、不確定性較高，往往難以鑒別，增加了銀行審核與監(jiān)督成本，面臨著更強的融資約束，因此小規(guī)模企業(yè)更有動機與銀行建立起關(guān)聯(lián)關(guān)系，并為此支付更高的隱性尋租費用，如工資、津貼等［7，12］。然而，大規(guī)模企業(yè)有較好的財務(wù)管理制度、更大的市場占有情況，可利用其規(guī)模優(yōu)勢增加銀行放貸意愿，從而減少尋租負(fù)擔(dān)，對創(chuàng)新的負(fù)向影響甚微。同時，由于小規(guī)模企業(yè)內(nèi)部的專有信息較少，提高了銀行放貸人員掌握其內(nèi)部信息的便利性，加劇“敲竹杠”等機會主義行為。為突破信息俘獲，小規(guī)模企業(yè)需進(jìn)一步開展尋租活動，增加尋租成本擠占創(chuàng)新［33］。不僅如此，建立關(guān)聯(lián)關(guān)系減少了小規(guī)模企業(yè)融資中斷的可能性，增加其盲目投資和高估項目收益的概率，進(jìn)而強化其過度投資程度?，F(xiàn)有文獻(xiàn)普遍證實，小規(guī)模企業(yè)具有更強的擴張沖動，過度投資的可能性高，創(chuàng)新受到更強掣肘［18］。

為了驗證不同規(guī)模下銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響，參照已有文獻(xiàn)本文將總樣本以Roa為企業(yè)規(guī)模的劃分指標(biāo)，依據(jù)樣本中位數(shù)，分為大規(guī)模企業(yè)和小規(guī)模企業(yè)［18］?；貧w結(jié)果如表6第3-4列。結(jié)果表明，銀行關(guān)聯(lián)對小規(guī)模企業(yè)創(chuàng)新的影響系數(shù)在10%水平上顯著為負(fù)，而對大規(guī)模企業(yè)創(chuàng)新的影響并不顯著。表明較之于大規(guī)模企業(yè)，銀行關(guān)聯(lián)增強了小規(guī)模企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用。

3.根據(jù)資本密集度劃分樣本的分析。資本密集度較高的企業(yè)依賴于資金大量投入，資金需求強，更容易面臨融資短缺，因此資本密集度高的企業(yè)愿意接受更多的隱性尋租成本，與銀行建立關(guān)聯(lián)關(guān)系［12］。同時，尋租手段解決融資瓶頸的直接穩(wěn)定性更易使資本密集度高的企業(yè)產(chǎn)生“資源依賴”，從而強化過度投資，阻礙創(chuàng)新活動持續(xù)推動。而資本密集度低的企業(yè)主要依賴勞動力，創(chuàng)新的積極性低，缺少動力通過隱性尋租獲得貸款，因此銀行關(guān)聯(lián)對資本密集度較低企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用有限。

為了驗證在不同資本密集度下銀行關(guān)聯(lián)對企業(yè)創(chuàng)新的影響，本文參照張璇（2017）［12］等的劃分方法，將總樣本企業(yè)所屬的行業(yè)根據(jù)對資源的依賴程度進(jìn)行分類，分為資本密集度高和資本密集度低兩類?；貧w結(jié)果見表6第5-6列。結(jié)果表明，銀行關(guān)聯(lián)對資本密集度高的企業(yè)在10%水平上產(chǎn)生負(fù)向影響，這表明銀行關(guān)聯(lián)對創(chuàng)新的抑制作用在資本密集度高的企業(yè)中更強。

六、結(jié)論與啟示

研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)關(guān)聯(lián)高管董事比例越高，研發(fā)投資總額越少，即銀行關(guān)聯(lián)會顯著降低企業(yè)創(chuàng)新。在運用工具變量緩解模型內(nèi)生性，以及加入地區(qū)層面控制變量、更換銀行關(guān)聯(lián)和創(chuàng)新測度方法、滯后回歸等一系列檢驗后，證實回歸結(jié)果依舊穩(wěn)健。進(jìn)一步地，中介效應(yīng)模型結(jié)果證實，企業(yè)與銀行建立關(guān)聯(lián)的長期過程中，確實增加了企業(yè)尋租成本，提高了企業(yè)過度投資的程度，進(jìn)而對創(chuàng)新產(chǎn)生負(fù)向影響。此外，異質(zhì)性分析結(jié)果表明，相比于國有企業(yè)、大規(guī)模企業(yè)、低資本密集度的企業(yè)，銀行關(guān)聯(lián)對非國有企業(yè)、小規(guī)模企業(yè)、高資本密集度企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用更明顯。

基于上述結(jié)論，得出以下啟示：首先，銀行關(guān)聯(lián)關(guān)系產(chǎn)生的尋租成本擠占或替代企業(yè)創(chuàng)新投入，降低企業(yè)創(chuàng)新利潤，因此遏制信貸尋租是本文的題中之意。需要深入發(fā)揮市場機制在信貸資源配置中的合理性作用，推動利率市場化改革，增強企業(yè)在信貸關(guān)系中的談判能力，減少弱勢方企業(yè)維持銀行關(guān)聯(lián)所付出的非生產(chǎn)性成本，爭取構(gòu)建“雙贏”的銀企合作關(guān)系。其次，信貸資源供給的結(jié)構(gòu)性失衡誘發(fā)企業(yè)資源依賴導(dǎo)致過度投資，進(jìn)而對企業(yè)資金配置與創(chuàng)新活動產(chǎn)生負(fù)面影響。因此，金融管理部門應(yīng)該更多著眼于金融供給端，推進(jìn)科學(xué)合理的多元化、多層次信貸資源配置體系支持企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動，助力企業(yè)轉(zhuǎn)型升級和可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展。最后，要為非國有企業(yè)、小規(guī)模企業(yè)與高資本密集度企業(yè)創(chuàng)造平等的信貸條件與寬松的投資環(huán)境，積極引導(dǎo)銀行提升服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)質(zhì)效，適當(dāng)調(diào)整風(fēng)險偏好和減少弱勢企業(yè)信貸歧視，妥善降低弱勢企業(yè)貸款門檻，由偏好“剛兌”資產(chǎn)的融資轉(zhuǎn)向更具有“企業(yè)家精神”的融資模式，使得非國有企業(yè)、小規(guī)模企業(yè)與高資本密集度企業(yè)有更廣闊、更平等的成長空間。

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Bank connections and Firm Innovation：Mechanism Discussions and

Empirical Evidences

HE Wen-jian，JIANG Min-xing

（School of Business，Nanjing University of Information Science and Technology，

Nanjing 210044，China）

Abstract：The existing literature generally agrees that bank affiliation can motivate firms to innovate by alleviating financing constraints. However， there is a rent-seeking cost associated with establishing a relationship with a bank， and the integration of firms into the rent-seeking network tends to increase credit availability and overinvestment， crowding out innovation inputs. Therefore， this kind of financing caused by bank affiliation does not necessarily motivate firms to innovate. Based on the theoretical mechanism analysis， this study explores the relationship between bank affiliation and corporate innovation using panel data of manufacturing companies listed in Shanghai or Shenzhen A-shares from 2012 to 2017. A Two-way Fixed-effects model is constructed to find that bank affiliation has a significant negative effect on innovation. Multi-dimensional robustness tests including instrumental variables method， controlling for regional-level variables， replacing bank affiliation and innovation indicators， and considering the innovation lag effect show that the results are still robust. Further mechanism tests and heterogeneity analysis show that bank affiliation significantly inhibits innovation capacity by increasing rent-seeking costs and overinvestment. This inhibitory effect is heterogeneous depending on the nature， size， and capital intensity of firms.

Key words：bank affiliation; firm innovation; instrumental variables; rent-seeking

（責(zé)任編輯：李江）