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    金融自循環(huán)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

    2022-05-30 10:48:04魯曉東詹卉
    中國證券期貨 2022年2期
    關(guān)鍵詞:脫實(shí)向虛技術(shù)創(chuàng)新

    魯曉東 詹卉

    摘要:技術(shù)創(chuàng)新是制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級和快速發(fā)展的根本動力。基于我國2013—2020年A股制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù),探索金融自循環(huán)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響及傳導(dǎo)機(jī)制,研究發(fā)現(xiàn),金融自循環(huán)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新存在顯著的抑制作用,這種作用對于不同特征的企業(yè)存在異質(zhì)性效果。同時(shí),企業(yè)杠桿率、企業(yè)利潤率在金融自循環(huán)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間存在中介效應(yīng)。鑒于此,我國應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)金融監(jiān)管,推動金融市場化改革,提高金融服務(wù)實(shí)體效率,這對推進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略具有重要意義。

    關(guān)鍵詞:金融自循環(huán);技術(shù)創(chuàng)新;脫實(shí)向虛

    一、引言

    我國是一個(gè)制造業(yè)門類齊全的制造業(yè)大國,但距離制造業(yè)強(qiáng)國仍有一定差距,其中,主要制約在于技術(shù)創(chuàng)新能力還不夠強(qiáng),技術(shù)“卡脖子”問題較為突出。技術(shù)創(chuàng)新的重要性不言而喻。與此同時(shí),金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長以及技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系和重要性已經(jīng)在學(xué)界進(jìn)行了廣泛討論并取得一定程度的共識。近年來,我國金融發(fā)展迅速,有力推動了經(jīng)濟(jì)增長和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,但也呈現(xiàn)出一些問題。例如,由于金融部門利潤率遠(yuǎn)高于實(shí)體部門利潤率,使金融行業(yè)對非金融行業(yè)的資金產(chǎn)生虹吸效應(yīng),導(dǎo)致資金越來越多地在金融體系內(nèi)進(jìn)行擴(kuò)張性的自我循環(huán)。一些學(xué)者已經(jīng)明確指出,金融脫離實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)行自我循環(huán)已經(jīng)成為我國金融體系最大的風(fēng)險(xiǎn)(魏加寧,2017)。本文將其稱為“金融自循環(huán)”。那么,金融自循環(huán)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新將產(chǎn)生怎樣的影響,其作用機(jī)制又是如何,值得深入研究。

    二、文獻(xiàn)回顧

    文獻(xiàn)綜述主要從金融發(fā)展影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和金融自循環(huán)相關(guān)研究兩個(gè)方面展開。

    (一)金融發(fā)展影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)研究

    已有研究主要從金融結(jié)構(gòu)、金融市場化、金融錯(cuò)配等方面研究了金融發(fā)展對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響。從金融結(jié)構(gòu)的視角,例如,王紅建等實(shí)證研究了1999—2006年我國的工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù),認(rèn)為完善金融市場結(jié)構(gòu)可以提高資源配置效率,促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平提升,但是政府干預(yù)會產(chǎn)生一定的抑制作用,在高新技術(shù)、化學(xué)、電子信息科技等行業(yè)中更為顯著。朱歡認(rèn)為,我國的銀行貸款對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用更加顯著,而資本市場的直接融資對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動影響卻很小。這說明了既要鼓勵(lì)銀行信貸支持企業(yè)進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新活動,又要推動建立多層次資本市場,使資本市場服務(wù)于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。從金融市場化的視角,白俊紅和劉宇英指出,金融市場化可以有效地促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。從傳導(dǎo)機(jī)理上來看,金融市場化可以減輕公司的外部融資約束,提高企業(yè)的研發(fā)投入,進(jìn)而提高企業(yè)的創(chuàng)新水平。我國的金融市場化對技術(shù)創(chuàng)新的推動作用存在顯著的空間差別。從金融錯(cuò)配的視角,張建華和楊小豪選用了我國制造業(yè)的區(qū)域面板數(shù)據(jù),并對其進(jìn)行實(shí)證分析,指出金融錯(cuò)配使民營企業(yè)受到了所有制歧視,在金融資源上反而獲取更少,嚴(yán)重阻礙了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,進(jìn)而對整個(gè)區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生阻礙。

    中國證券期貨2022年6月

    第2期金融自循環(huán)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

    (二)金融自循環(huán)的相關(guān)研究

    已有研究雖然尚未明確提出“金融自循環(huán)”的概念,但從金融過度、金融脫實(shí)向虛、金融空轉(zhuǎn)等角度進(jìn)行了探討。國際貨幣基金組織和國際清算銀行提出了金融過度說,認(rèn)為金融發(fā)展不是單向促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,金融發(fā)展規(guī)模和經(jīng)濟(jì)增長之間存在“倒U型”關(guān)系,即金融體系規(guī)模超過一定程度后會抑制經(jīng)濟(jì)增長,阻礙技術(shù)創(chuàng)新活動,惡化金融資源配置,增大金融風(fēng)險(xiǎn)。Wolf研究發(fā)現(xiàn),在20世紀(jì)80年代至2008年次貸危機(jī)這一時(shí)間段中,美國金融部門增速是名義GDP增速的6倍,由此提出美國的金融部門與實(shí)體部門地位出現(xiàn)了本末倒置。國內(nèi)學(xué)者也對金融過度發(fā)展、金融膨脹和金融脫實(shí)向虛等問題進(jìn)行了研究。米建國和李建偉認(rèn)為,要達(dá)到最優(yōu)的經(jīng)濟(jì)增長,必須有適度的金融發(fā)展,無論是金融抑制還是金融過度擴(kuò)張,都會影響整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。白欽先和主父海英認(rèn)為金融發(fā)展要在數(shù)量和質(zhì)量上達(dá)到均衡,金融要在實(shí)體經(jīng)濟(jì)的合理邊界內(nèi)運(yùn)行,金融工具的價(jià)值要體現(xiàn)其所服務(wù)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)的價(jià)值,不然會造成無法持續(xù)的金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長。有學(xué)者提出,近十年來我國金融部門名義增速遠(yuǎn)超經(jīng)濟(jì)名義增速,表現(xiàn)為明顯的“金融膨脹”。此外,2013年我國爆發(fā)“錢荒”事件之后,一些學(xué)者開始注意資金在金融體系空轉(zhuǎn)的問題。耿同勁將資金空轉(zhuǎn)劃分為兩種形式,第一種形式,即資金只是以貨幣資本的形態(tài)在金融內(nèi)部循環(huán),而沒有轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)資本或商品資本,不能實(shí)現(xiàn)價(jià)值增值;第二種形式是貨幣資本在最終到實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門之前,經(jīng)歷的金融機(jī)構(gòu)太多,使資金從金融部門到實(shí)體部門的鏈條過長。

    已有文獻(xiàn)一方面從金融結(jié)構(gòu)、金融市場化、金融錯(cuò)配等角度研究了金融發(fā)展對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用,另一方面從金融過度、金融膨脹、金融空轉(zhuǎn)等角度分析了當(dāng)前我國金融體系存在的突出問題,但未對我國近年來出現(xiàn)的資金在金融體系內(nèi)部空轉(zhuǎn)并不斷虹吸實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域資金的金融自循環(huán)現(xiàn)象進(jìn)行全面系統(tǒng)剖析,也缺少對金融自循環(huán)如何影響和作用于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)研究。

    三、金融自循環(huán)及其對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的機(jī)制分析

    (一)金融自循環(huán)的機(jī)制分析

    基于前文對金融自循環(huán)的定義,金融自循環(huán)具有兩大突出特征:一是金融空轉(zhuǎn),金融空轉(zhuǎn)主要表現(xiàn)為信貸空轉(zhuǎn)、票據(jù)空轉(zhuǎn)、理財(cái)空轉(zhuǎn)、同業(yè)空轉(zhuǎn)等形式;二是對實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門產(chǎn)生虹吸效應(yīng)。

    信貸空轉(zhuǎn)的模式主要有三種:一是貸款置換,銀行將貸款偽裝成采購貨品,實(shí)際上最終流向關(guān)聯(lián)公司,用于收購其他的問題信貸資產(chǎn),還有的以本行表內(nèi)外融資違規(guī)置換他行表內(nèi)外融資;二是貸款挪用,銀行將信貸資金用于其他用途,如購買理財(cái)產(chǎn)品或存單,而這與申請貸款時(shí)所填寫的用途并不一樣;三是違規(guī)放貸,主要目的是合作進(jìn)行“過橋貸款”,違規(guī)發(fā)放貸款歸還他行不良貸款,掩蓋借款人真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)狀況。

    票據(jù)空轉(zhuǎn)的主要模式是企業(yè)從商業(yè)銀行開具無實(shí)際交易記錄的票據(jù),存入保證金后,企業(yè)再從銀行開具銀行承兌匯票。收款人一般是票據(jù)中介或者關(guān)聯(lián)企業(yè)。在經(jīng)過一些包裝和偽裝后,關(guān)聯(lián)企業(yè)將票據(jù)貼現(xiàn),貼現(xiàn)資金自然而然地返還給出票人。出票人將其作為保證金存入銀行,然后開具銀行承兌匯票,并不斷套取銀行的資金。

    理財(cái)空轉(zhuǎn)模式主要有四種:一是商業(yè)銀行違規(guī)操作。商業(yè)銀行在非標(biāo)資產(chǎn)上理財(cái)資金投入比例過高,同時(shí)將理財(cái)產(chǎn)品與投資標(biāo)的資產(chǎn)期限錯(cuò)配。二是銀行將資金投入同業(yè)理財(cái)。銀行還會委托非銀機(jī)構(gòu)管理這些資金,甚至用理財(cái)資金買理財(cái)產(chǎn)品。三是理財(cái)資金過度投資于資本流通市場,主要包括信用債券等。在監(jiān)管過程中,商業(yè)銀行傾向于提高利率債的比例來嚴(yán)控信用風(fēng)險(xiǎn),推高資產(chǎn)價(jià)格,潛在信用風(fēng)險(xiǎn)和市場風(fēng)險(xiǎn)增大。四是銀行將理財(cái)投資進(jìn)行多層嵌套,底層標(biāo)的資產(chǎn)很難被穿透監(jiān)管。

    同業(yè)空轉(zhuǎn)有兩種形式:一是同業(yè)通道。大型商業(yè)銀行利用各種衍生工具為其他機(jī)構(gòu)提供資金支持,完成金融加杠桿的過程,并充當(dāng)其他銀行資金管理的“通道”。二是同業(yè)之間直接進(jìn)行各類投融資業(yè)務(wù),銀行通過在銀行間市場同業(yè)存放、賣出回購、買入返售等吸收的同業(yè)資金對接投資理財(cái)產(chǎn)品、資管計(jì)劃,放大杠桿,賺取收益。

    虹吸效應(yīng)則是物理學(xué)概念在金融領(lǐng)域的應(yīng)用,主要表現(xiàn)為實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的投資不斷向金融領(lǐng)域轉(zhuǎn)移,主要原因是金融部門的平均收益率高于實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門,資金在市場機(jī)制的作用下不斷向金融部門匯集。虹吸效應(yīng)使實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門受到了更多的資金約束,抑制了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動,企業(yè)也面臨更多的發(fā)展瓶頸。

    (二)金融自循環(huán)影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的機(jī)制分析

    金融自循環(huán)主要是通過以下機(jī)制影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。一方面,由于金融部門與實(shí)體部門投資收益率差距較大,資金不斷從實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門涌入金融部門,這會推高資產(chǎn)價(jià)格,進(jìn)一步加大實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資與金融部門的收益率差距,加劇金融自循環(huán)和自我膨脹,而企業(yè)利潤率的相對低下使企業(yè)不得不減少技術(shù)創(chuàng)新投入,進(jìn)而抑制了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新動機(jī)。另一方面,金融自循環(huán)意味著金融部門快速膨脹,企業(yè)杠桿率攀升,企業(yè)面臨著更高的杠桿和更多的利息支出,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步上升。而企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)周期往往很長,需要資金投入量很大,還會面臨研發(fā)可能失敗的風(fēng)險(xiǎn)。因此,企業(yè)在面臨更高的本息支出時(shí),更加希望能夠快速盈利以緩解現(xiàn)金流壓力,這促使企業(yè)可能更多地將資金投資于金融理財(cái)產(chǎn)品,而削減技術(shù)創(chuàng)新開支,進(jìn)而抑制企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

    基于此,本文提出如下研究假設(shè):

    H1:金融自循環(huán)會抑制企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

    H2:金融自循環(huán)降低實(shí)體企業(yè)利潤率,企業(yè)缺少資金進(jìn)行研發(fā)投入,抑制企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

    H3:金融自循環(huán)導(dǎo)致企業(yè)杠桿率上升,企業(yè)財(cái)務(wù)情況惡化,抑制企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

    四、研究設(shè)計(jì)

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本文采用2013—2020年滬深兩市A股制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)為研究樣本。數(shù)據(jù)主要來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫和中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(CNRDS)。出于對數(shù)據(jù)可靠度的考慮,本文剔除樣本中全部ST類、PT類和終止上市的企業(yè),剔除了部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失的上市公司,還對模型中的所有連續(xù)變量進(jìn)行了1%和99%的縮尾處理,以便更好地減弱兩側(cè)極端值對回歸結(jié)果造成的影響。

    (二)變量選取

    1被解釋變量

    參照以往學(xué)者對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的研究,衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新主要從投入和產(chǎn)出兩個(gè)方面出發(fā)。一方面,采用研發(fā)投入、研發(fā)人員占比等指標(biāo)衡量企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新中的投入水平。另一方面,采用專利申請數(shù)量、專利授權(quán)數(shù)量等衡量企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新中的產(chǎn)出水平。

    本文充分考慮金融自循環(huán)對技術(shù)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出兩個(gè)方面的影響,選用技術(shù)創(chuàng)新投入與技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出作為被解釋變量,并參考楊國超等、孔東民等學(xué)者的做法,分別用研發(fā)投入金額的自然對數(shù)值和有效發(fā)明專利數(shù)的自然對數(shù)值進(jìn)行衡量。本文的部分研究樣本企業(yè)的有效發(fā)明專利數(shù)量為0,為了避免取自然對數(shù)后造成的樣本數(shù)量減少問題,對其進(jìn)行專利數(shù)量加1后再取自然對數(shù)。在我國,專利類型主要分為實(shí)用新型、發(fā)明和外觀設(shè)計(jì)三種。企業(yè)專利中的發(fā)明專利的技術(shù)含量相對較高,能更好地代表企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出水平,因此本文選用其自然對數(shù)作為被解釋變量。

    考慮到需要對模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),本文參考段軍山和莊旭東的研究采用研發(fā)投入強(qiáng)度,即研發(fā)投入在總資產(chǎn)中的占比來替代原來的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入指標(biāo)。此外,本文采用有效專利總數(shù)的自然對數(shù)來替代原來的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)。

    2解釋變量

    關(guān)于金融自循環(huán)程度的測度,基于本文對金融自循環(huán)的界定,其具有兩方面突出特點(diǎn),一是金融部門快速膨脹并且產(chǎn)生金融空轉(zhuǎn),二是金融部門對實(shí)體部門資金產(chǎn)生虹吸效應(yīng),因此從上述兩個(gè)角度選取指標(biāo)。

    一方面,本文參照華而誠和妥佳媛研究的做法,采用金融空轉(zhuǎn)程度(Fid)即地區(qū)GDP占該地區(qū)社會融資規(guī)模的比例進(jìn)行衡量,分析GDP/TSF變化情況。其中,TSF為社會融資規(guī)模,該比例衡量的是社會融資規(guī)模拉動GDP增長情況。GDP/TSF=GDP/FAI×FAI/TSF,其中FAI為固定資產(chǎn)投資??紤]了FAI/TSF正常的季節(jié)性波動后,GDP/TSF指標(biāo)越低,說明社會融資規(guī)模對GDP的拉動效應(yīng)越弱。資本邊際效率ICOR下降,投資率的持續(xù)上升并未有效拉動經(jīng)濟(jì)增長,金融自循環(huán)程度增大。

    另一方面,金融部門對實(shí)體部門的資金產(chǎn)生虹吸效應(yīng)體現(xiàn)在企業(yè)進(jìn)行相應(yīng)的金融資產(chǎn)配置,將公司相關(guān)資源用以金融投資。本文參考王紅建等的研究,采用金融資產(chǎn)投資占比(Fin)作為另一個(gè)解釋變量,即企業(yè)金融資產(chǎn)除以企業(yè)總資產(chǎn)。企業(yè)的金融資產(chǎn)包括以下7個(gè)分類,它們是貨幣資金、交易性金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、投資性房地產(chǎn)、持有至到期投資、應(yīng)收股利和應(yīng)收股息。

    3控制變量

    參考郭玥等關(guān)于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的研究,本文共引入如下6個(gè)可能影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的控制變量:①企業(yè)規(guī)模(Size),用企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)值進(jìn)行衡量;②公司上市時(shí)間(Age),用公司在A股的上市時(shí)間進(jìn)行衡量;③企業(yè)盈利能力(ROA),用企業(yè)的總資產(chǎn)收益率衡量;④股權(quán)集中度(Top),用第一大股東的持股比例進(jìn)行衡量;⑤治理結(jié)構(gòu)(Ms),用管理層持股比例進(jìn)行衡量;⑥董事會結(jié)構(gòu)(Independ),用董事會中獨(dú)立董事占比進(jìn)行衡量。

    (三)模型設(shè)定

    本文構(gòu)造了如下所示的模型(1)來研究金融自循環(huán)和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系。

    lnInnovationit=β0+β1FSCit+?∑ρjXijt+μi+δt+εit(1)

    其中,金融自循環(huán)(FSCit)是本文的解釋變量,包括金融空轉(zhuǎn)程度(Fid)和金融資產(chǎn)投資占比(Fin);核心被解釋變量是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(Innovationit),包括企業(yè)研發(fā)投入的自然對數(shù)(lnRd)和有效發(fā)明專利的自然對數(shù)(Ln?P);Xijt代表前述控制變量;μi代表個(gè)體固定效應(yīng);δt代表時(shí)間固定效應(yīng);εit為聚類至微觀企業(yè)層面的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    五、實(shí)證分析

    (一)變量的描述性統(tǒng)計(jì)

    由表1可看出,被解釋變量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入平均值是1798,最大值是2198,最小值是1274,標(biāo)準(zhǔn)差是1397,企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出平均值是0386,最大值是8229,最小值是0,標(biāo)準(zhǔn)差是0886。以上數(shù)據(jù)體現(xiàn)了我國制造業(yè)的不同企業(yè)間企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平差距很大,其中有的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力較強(qiáng),創(chuàng)新投入大,一年內(nèi)能夠申請較多專利,而一些企業(yè)創(chuàng)新能力薄弱,創(chuàng)新投入較小,幾乎沒有專利申請。

    解釋變量各地區(qū)金融空轉(zhuǎn)程度指標(biāo)平均值是1733,最大值是9078,最小值是0633,標(biāo)準(zhǔn)差是0780,這表明了各地區(qū)的金融空轉(zhuǎn)程度存在差異。金融資產(chǎn)投資占比平均值是00386,最大值是0492,最小值是0,標(biāo)準(zhǔn)差是00733??梢园l(fā)現(xiàn),大多數(shù)企業(yè)的金融資產(chǎn)投資占比差距不大,除了個(gè)別企業(yè)的金融投資占比較高。

    控制變量中公司規(guī)模最大值和最小值的差值不大,可以看到,本文選取的企業(yè)規(guī)模基本接近,這主要與本文所選的樣本企業(yè)均來自制造業(yè)的上市企業(yè)。公司上市時(shí)間的最大值是28,最小值是0。這說明研究樣本中既有初創(chuàng)期企業(yè)也有成熟期企業(yè)。公司股權(quán)集中度的均值為0330,本文樣本企業(yè)中第一大股東平均持股比例為33%,同時(shí)也存在公司經(jīng)營管理中擁有絕對話語權(quán)的第一大股東。財(cái)務(wù)杠桿和盈利能力標(biāo)準(zhǔn)差較小,管理層持股比例和獨(dú)董占比標(biāo)準(zhǔn)差較大,說明公司間在治理結(jié)構(gòu)和董事會結(jié)構(gòu)上差別較大。

    (二)變量的相關(guān)性分析

    在進(jìn)行基準(zhǔn)回歸分析之前,本文檢驗(yàn)了各變量間的相關(guān)性。一方面是為了檢驗(yàn)金融自循環(huán)(Fid、Fin)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(lnRd、lnP)間是否存在較為顯著的相關(guān)關(guān)系,判斷解釋變量是否應(yīng)該加入回歸方程;另一方面這檢驗(yàn)了自變量之間是否存在過度相關(guān)的情況,判斷變量之間是否存在多重共線性。

    本文選用Pearson相關(guān)系數(shù)法檢驗(yàn)樣本變量之間的相關(guān)性。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。由表可知,解釋變量金融自循環(huán)(Fid、Fin)與被解釋變量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(lnRd、lnP)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,并且在1%的顯著性水平上負(fù)相關(guān),說明金融自循環(huán)抑制了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

    從表2中結(jié)果可以看出,其中各個(gè)控制變量之間的相關(guān)系數(shù)基本小于03,表明了各個(gè)控制變量之間不存在多重共線性,各個(gè)控制變量能夠同時(shí)加入回歸方程檢驗(yàn)金融自循環(huán)如何影響了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

    (三)基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

    本文基于模型(1)分析了金融自循環(huán)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系,回歸結(jié)果如表3所示。

    從全國層面來看,模型(1)中金融空轉(zhuǎn)程度(Fid)的系數(shù)為-0054,并且在1%水平下顯著,模型(2)中金融空轉(zhuǎn)程度(Fid)的系數(shù)為-0049,并且在1%水平下顯著,并且模型(3)、模型(4)中金融資產(chǎn)投資占比(Fin)系數(shù)均顯著為負(fù)。從這可以看出,金融自循環(huán)程度增加抑制了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的提高,驗(yàn)證了提出的假說1。

    企業(yè)規(guī)模(Size)在模型(1)中的系數(shù)為0913,在模型(2)中的系數(shù)為0277,在模型(3)、模型(4)中系數(shù)均為正,且在1%的水平上顯著,說明企業(yè)規(guī)模對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有促進(jìn)作用。這主要是因?yàn)槠髽I(yè)規(guī)模大,可以提升自身的融資能力,融資渠道更多。這有利于增大企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的投入,更好地開展技術(shù)創(chuàng)新活動,企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新活動的意愿更強(qiáng)。企業(yè)盈利能力(ROA)在模型(1)中的系數(shù)為2084,在模型(2)中的系數(shù)為0623,且都通過了顯著性檢驗(yàn),在模型(3)、模型(4)中得到了相似的結(jié)果,這是由于企業(yè)盈利能力的提高使企業(yè)擁有更多的資金來源,增強(qiáng)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的動力和信心,可以促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的提高。

    (四)異質(zhì)性分析

    以上全樣本的實(shí)證結(jié)果證實(shí)了金融自循環(huán)總體上來說對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新起到抑制的作用。下面分析金融自循環(huán)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的異質(zhì)性,基于上面的分析和研究思路,本文考慮到我國制造業(yè)企業(yè)特征,按照所有制、產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)和所歸屬的地區(qū)(東部、西部、中部地區(qū))差別進(jìn)行分樣本回歸。通過這種方式來探究金融自循環(huán)對不同特征、不同地區(qū)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的異質(zhì)性影響,通過對模型回歸后得到了三組分樣本的估計(jì)結(jié)果。

    根據(jù)企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性,本文將樣本分為國有企業(yè)和非國有企業(yè),進(jìn)行分組檢驗(yàn)。表4、表5為分組檢驗(yàn)的結(jié)果??梢钥闯鼋鹑谧匝h(huán)對非國有企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新存在抑制作用,并在1%的水平上顯著,對國有企業(yè)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新存在抑制作用,但并不顯著,從表5中可以看出用金融資產(chǎn)投資占比(Fin)作為解釋變量均得到了相似的結(jié)果。

    這主要是由于國有企業(yè)具有較強(qiáng)的融資優(yōu)勢,不用擔(dān)心未來的資金儲備問題,享受著來自政府方面的隱性保護(hù),與政府聯(lián)系更加緊密,更容易獲得政府的政策鼓勵(lì)和資金支持,創(chuàng)新活動的資源約束問題更弱,而非國有企業(yè)存在融資難融資貴的問題,融資渠道受限,金融自循環(huán)程度增大減弱了企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的動力。

    表6和表7展示了高科技企業(yè)和非高科技企業(yè)的分樣本回歸結(jié)果??梢缘贸觯鹑谧匝h(huán)程度的提升抑制了高科技企業(yè)和非高科技企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新,并通過了顯著性檢驗(yàn),金融自循環(huán)對于非高科技企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新抑制作用大于對于高科技企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新抑制作用。表7中可以看到用金融資產(chǎn)投資占比(Fin)作為解釋變量均得到了相似的結(jié)果。

    本質(zhì)而言,技術(shù)創(chuàng)新是一項(xiàng)高風(fēng)險(xiǎn)、長周期的企業(yè)經(jīng)營活動。金融自循環(huán)程度的增強(qiáng)不利于企業(yè)經(jīng)營,增加了整體金融風(fēng)險(xiǎn),使得非高科技企業(yè)創(chuàng)新活動融資條件更加惡化,從而減弱其技術(shù)創(chuàng)新的意愿并降低其創(chuàng)新投入和產(chǎn)出,而高科技企業(yè)一方面有來自政府的補(bǔ)助,另一方面本身的創(chuàng)新能力比較強(qiáng),擁有很多資質(zhì)和較高的聲譽(yù),在金融融資的時(shí)候可抵押物比較多,融資能力更強(qiáng),受到金融自循環(huán)的影響較小。

    最后,本文研究了金融自循環(huán)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的地區(qū)異質(zhì)性。不難想到,在我國各地區(qū)發(fā)展水平不同的背景下,不同區(qū)域展現(xiàn)出的影響效果有所不同。表8和表9展示了東部、中部、西部地區(qū)的分樣本回歸結(jié)果。可以看出,在東部地區(qū)和中部地區(qū)的回歸結(jié)果中,金融自循環(huán)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出的回歸系數(shù)均顯著為負(fù);在西部區(qū)域中,金融自循環(huán)對于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的回歸系數(shù)為負(fù),但并不顯著。抑制作用按照東部、中部、西部順序依次減弱。表9中用金融資產(chǎn)投資占比(Fin)作為解釋變量均得到了相似的結(jié)果。

    本文認(rèn)為,這一區(qū)域異質(zhì)性結(jié)果可以做如下闡釋,東部和中部地區(qū)金融市場規(guī)模更大,金融體系更加完備,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度較高,金融監(jiān)管程度更加嚴(yán)格,企業(yè)競爭壓力更大,當(dāng)金融自循環(huán)程度增加時(shí),企業(yè)會陷入融資約束的困擾,會顯著抑制企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的意愿,進(jìn)而抑制其創(chuàng)新投入和產(chǎn)出。而西部區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度較低,存在政府的專項(xiàng)政策扶持,受到金融自循環(huán)影響程度較小,企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新受到一定程度的抑制。

    (五)影響機(jī)制分析

    經(jīng)過上述的實(shí)證分析,本文證明了金融自循環(huán)抑制企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,而且抑制作用存在異質(zhì)性。但卻仍難以解答金融自循環(huán)是通過何種渠道影響微觀企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動。進(jìn)一步地,本文參考Baron和Kenny、溫忠麟和葉寶娟的研究,構(gòu)建中介效應(yīng)模型,全面考察金融自循環(huán)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響的傳導(dǎo)機(jī)制。

    其中,Med代表中介變量,在中介變量的選取上,本文擬從兩個(gè)角度出發(fā),一方面,金融自循環(huán)對企業(yè)的杠桿率將產(chǎn)生明顯的影響,采用企業(yè)杠桿(Lev)這一指標(biāo),即企業(yè)杠桿(Lev)=總負(fù)債/總資產(chǎn)。另一方面,金融自循環(huán)的程度增大勢必會惡化企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境,影響企業(yè)的利潤率,鑒于此,選取企業(yè)利潤率(Pm)即企業(yè)的營業(yè)利潤率作為另一個(gè)中介變量。

    根據(jù)溫忠麟和葉寶娟的研究,本文按照順序檢驗(yàn)了模型中主要變量的系數(shù)。當(dāng)系數(shù)α1顯著時(shí),如果系數(shù)ω1和ζ2都顯著,說明存在間接效應(yīng),此時(shí),當(dāng)ζ1不顯著時(shí),則存在完全中介效應(yīng);當(dāng)ζ1通過顯著性檢驗(yàn)后,如果ω1ζ2和ζ1符號相同,說明存在中介效應(yīng),如果ω1ζ2和ζ1符號不同,說明存在遮掩效應(yīng)。

    表10顯示了中介變量Lev的估計(jì)結(jié)果??梢钥闯?,第一列中的解釋變量對中介變量的系數(shù)ω1顯著為正,說明金融自循環(huán)促進(jìn)了企業(yè)杠桿率的提升。第二列和第三列中的解釋變量與中介變量對被解釋變量的系數(shù)ζ1和ζ2均顯著。此時(shí),ω1ζ2與ζ1同號,這說明了企業(yè)杠桿在金融自循環(huán)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間存在中介效應(yīng)。在第四列至第六列中列示了用Fin做解釋變量的估計(jì)結(jié)果,與前三列得到的結(jié)果相似。其中,第四列和第六列得到的結(jié)果認(rèn)為存在完全中介效應(yīng)。

    當(dāng)金融自循環(huán)程度提高時(shí),促進(jìn)了企業(yè)杠桿率攀升,企業(yè)面臨著更多的利息支出,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步上升。而企業(yè)進(jìn)行研發(fā)的周期長,需要很高的資金投入,同時(shí)又面臨著研發(fā)失敗的風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)更希望能投資于時(shí)間短、收益高的項(xiàng)目,這降低了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的意愿,抑制了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,由此形成了“金融自循環(huán)→(提高)企業(yè)金融杠桿水平→(抑制)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新”的傳導(dǎo)路徑。

    表11報(bào)告了中介變量Pm的估計(jì)結(jié)果。可以看出,第一列中的解釋變量對中介變量的系數(shù)ω1顯著為負(fù),說明金融自循環(huán)抑制了企業(yè)部門的利潤率提升。第二列和第三列中的解釋變量與中介變量對被解釋變量的系數(shù)ζ1和ζ2均顯著。此時(shí),ω1ζ2與ζ1同號,說明企業(yè)利潤率在金融自循環(huán)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間存在部分中介效應(yīng)。在第四列至第六列中列示了用Fin做解釋變量的估計(jì)結(jié)果,與前三列得到的結(jié)果相似。其中,第四列和第六列得到的結(jié)果認(rèn)為存在完全中介效應(yīng)。這說明了當(dāng)金融自循環(huán)程度提高時(shí),企業(yè)利潤率降低,這使企業(yè)面對高風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目和研發(fā)投入時(shí)受到了更多的資金約束,抑制了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的動機(jī)和意愿,形成了“金融自循環(huán)→(降低)企業(yè)利潤率→(抑制)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新”的傳導(dǎo)路徑。

    (六)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    考慮到金融自循環(huán)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間可能存在反向因果關(guān)系,這會進(jìn)一步產(chǎn)生內(nèi)生性問題。為了緩解模型的內(nèi)生性問題,本文采用工具變量法—兩階段最小二乘法弱化其帶來的影響。本文借鑒楊松令等的做法,選用貨幣供應(yīng)增長率即M2增長率作為工具變量進(jìn)行兩階段模型估計(jì),其回歸結(jié)果如表12所示。在第一階段的模型估計(jì)結(jié)果中,工具變量M2增長率的回歸系數(shù)在1%水平上顯著,相關(guān)的檢驗(yàn)值遠(yuǎn)大于10,這說明不存在工具變量識別不足和弱工具變量的問題,滿足所需的要求。在第二階段的模型估計(jì)結(jié)果中,可以看到解釋變量(Fid、Fin)的系數(shù)為負(fù),并通過了顯著性檢驗(yàn),這表明金融自循環(huán)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新存在抑制作用,與原回歸結(jié)果一致,工具變量較好地削弱了模型的內(nèi)生性帶來的影響。

    下面對基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),本文首先采用替換被解釋變量的方法。一是使用企業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)度,即研發(fā)投入占總資產(chǎn)比例(lnRda)作為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的的替代指標(biāo);二是使用有效專利總數(shù)自然對數(shù)值(lnPa)作為衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo),結(jié)果如表13所示。表中得到了替換被解釋變量后的回歸結(jié)果,可以看出各變量系數(shù)符號和顯著性并未發(fā)生本質(zhì)性改變,對解釋變量Fin回歸后結(jié)果與以上結(jié)果類似,證明原回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

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