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    政府融資抑制了企業(yè)創(chuàng)新嗎?*
    ——基于企業(yè)融資結(jié)構(gòu)的視角

    2022-12-27 05:31:30侯麟科孫錦萍李亞飛
    經(jīng)濟(jì)科學(xué) 2022年6期
    關(guān)鍵詞:融資國(guó)有企業(yè)影響

    侯麟科 孫錦萍 李亞飛

    (1.山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)研究院 山東濟(jì)南 250100)

    (2.北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 北京 100871)

    一、引 言

    高質(zhì)量發(fā)展必須依賴(lài)科技創(chuàng)新,關(guān)鍵是要解決“卡脖子” 技術(shù)問(wèn)題?!吨泄仓醒腙P(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》 指出要“強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新主體地位,促進(jìn)各類(lèi)創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚”。企業(yè)創(chuàng)新是推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。然而,由于創(chuàng)新具有高投入特征,企業(yè)內(nèi)源融資并不足以支持創(chuàng)新,因此企業(yè)創(chuàng)新對(duì)外源融資具有較高的依賴(lài)度。近期,不少文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)政府融資通過(guò)降低企業(yè)信貸可得性對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)生了擠出效應(yīng)。然而,對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō),債權(quán)融資并非企業(yè)創(chuàng)新的最佳資金來(lái)源,甚至在有些情況下債權(quán)融資并不能對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。鑒于此,本文認(rèn)為有必要從企業(yè)融資結(jié)構(gòu)的視角對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行深入研究。

    分稅制改革以來(lái),舉債融資成為政府融資的重要方式。因?yàn)榕e債融資在所有政府融資方式中規(guī)模最大,所以本文將政府舉債融資作為政府融資的研究對(duì)象。從既有研究來(lái)看,政府融資可以通過(guò)增加財(cái)政科技支出、改善基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新,也可以通過(guò)減少財(cái)政支出(張路等,2021)、過(guò)度投資基礎(chǔ)設(shè)施(熊虎和沈坤榮,2019) 和降低企業(yè)信貸可得性等抑制企業(yè)創(chuàng)新。然而這些研究多聚焦于宏觀機(jī)制分析,對(duì)于微觀機(jī)制的分析多關(guān)注企業(yè)信貸融資,忽視了其他與創(chuàng)新密切相關(guān)的融資渠道。因此,本文基于企業(yè)融資結(jié)構(gòu)的視角探究政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的融資機(jī)制。

    本文以2003—2017 年我國(guó)A 股上市企業(yè)為樣本,以地方政府通過(guò)融資平臺(tái)發(fā)行的城投債為政府融資的代理變量,試圖從理論和實(shí)證兩個(gè)層面揭示政府融資與企業(yè)創(chuàng)新的邏輯關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn): 政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了顯著的抑制作用,且這一結(jié)論在采用工具變量法緩解內(nèi)生性問(wèn)題后依然成立。安慰劑檢驗(yàn)表明,創(chuàng)新抑制效應(yīng)是由政府融資而非其他與城市相關(guān)的隨機(jī)因素造成的。機(jī)制分析表明,政府融資通過(guò)降低補(bǔ)貼和減少企業(yè)債券發(fā)行規(guī)模對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了明顯的抑制作用,但并未通過(guò)降低股權(quán)融資等方式抑制創(chuàng)新??紤]到國(guó)有企業(yè)存在預(yù)算軟約束問(wèn)題,本文還區(qū)分企業(yè)所有制考察了政府融資創(chuàng)新抑制效應(yīng)的差異性,發(fā)現(xiàn)政府融資的創(chuàng)新抑制效應(yīng)只在國(guó)有企業(yè)中顯著?;趧?chuàng)新投入和質(zhì)量的進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),政府融資降低了企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量,但并未對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)生影響。

    與已有研究成果相比,本文的邊際貢獻(xiàn)可能表現(xiàn)在如下三個(gè)方面: 第一,從企業(yè)融資結(jié)構(gòu)的視角探究了政府融資的創(chuàng)新抑制效應(yīng)。資金是影響企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素,從融資結(jié)構(gòu)視角的分析不僅有助于厘清政府融資抑制企業(yè)創(chuàng)新的作用機(jī)理,也為梳理融資結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新的關(guān)系提供了新的證據(jù)。第二,在實(shí)證方面,引入Bartik 工具變量緩解了潛在的內(nèi)生性,為相關(guān)研究解決內(nèi)生性問(wèn)題提供了新思路。本文參考Bartik 工具變量的構(gòu)造思路,搜集地方政府土地出讓收入數(shù)據(jù),構(gòu)建工具變量進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn),緩解了潛在的內(nèi)生性問(wèn)題、減少了估計(jì)偏誤。第三,本文豐富了政府融資與企業(yè)融資相關(guān)的研究,拓展了評(píng)估政府融資經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的視角。近年來(lái),地方政府融資規(guī)模激增,在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的同時(shí)也使得地方政府債臺(tái)高筑、財(cái)政約束狀況惡化。在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和規(guī)避金融風(fēng)險(xiǎn)的雙重壓力下,如何安全利用融資工具、規(guī)范政府融資是擺在學(xué)者和政策制定者面前的關(guān)鍵問(wèn)題。本文的研究不僅可以在理論上為政府干預(yù)創(chuàng)新提供經(jīng)驗(yàn)支持,同時(shí)對(duì)于匡正政府融資與優(yōu)化企業(yè)融資具有現(xiàn)實(shí)意義。

    二、制度背景與理論分析

    (一) 制度背景

    1994 年,分稅制改革把稅基厚、稅源廣、易征收的稅種劃歸中央政府,財(cái)權(quán)上移而事權(quán)下移,導(dǎo)致地方政府陷入缺少建設(shè)資金的困境。地方政府亟須融資緩解財(cái)政壓力,但1995 年出臺(tái)的《中華人民共和國(guó)預(yù)算法》 規(guī)定地方政府不得作為發(fā)債主體。為解決這一矛盾,各級(jí)地方政府紛紛進(jìn)行土地融資,通過(guò)土地出讓和抵押貸款兩種渠道進(jìn)行融資(鄭思齊等,2014),以緩解財(cái)政約束。

    2008 年,為應(yīng)對(duì)金融危機(jī),中央政府出臺(tái)了“四萬(wàn)億” 經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃,進(jìn)一步將政府融資推向了高潮(趙扶揚(yáng)等,2021)。據(jù)發(fā)改委統(tǒng)計(jì),4 萬(wàn)億元的投資當(dāng)中,有大約29.5%是來(lái)自中央政府的投資,剩余70.5%由地方政府自行籌措。各級(jí)政府又在投資目標(biāo)上層層加碼,然而如此大規(guī)模投資依靠地方政府財(cái)政并不現(xiàn)實(shí),舉債成為地方政府籌措資金的重要方式。中國(guó)人民銀行和原銀監(jiān)會(huì)于2009 年發(fā)布《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)信貸結(jié)構(gòu)調(diào)整促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)較快發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》 (銀發(fā)〔2009〕 92 號(hào)),提出“支持有條件的地方政府組建投融資平臺(tái),拓寬中央政府投資項(xiàng)目的配套資金融資渠道”,認(rèn)可了地方政府通過(guò)融資平臺(tái)進(jìn)行的舉債行為。此后,地方政府債務(wù)融資急劇攀升,截至2010 年底,審計(jì)署發(fā)布的《全國(guó)地方政府性債務(wù)審計(jì)結(jié)果》 (以下簡(jiǎn)稱(chēng)《審計(jì)結(jié)果》) (審計(jì)署2011 年第35 號(hào)公告) 顯示,全國(guó)地方政府性債務(wù)余額為107 174.91 億元。

    隨著政府融資規(guī)模的膨脹,地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也開(kāi)始暴露。《審計(jì)結(jié)果》 顯示,截至2010 年底,有78 個(gè)市級(jí)和99 個(gè)縣級(jí)政府負(fù)有償還責(zé)任債務(wù)的債務(wù)率高于100%,分別占兩級(jí)政府總數(shù)的19.9%和3.56%;而由于償債能力不足,有22 個(gè)市級(jí)政府和20 個(gè)縣級(jí)政府只能通過(guò)舉借新債償還舊債,借新還舊率超過(guò)20%;甚至有4 個(gè)市級(jí)政府和23個(gè)縣級(jí)政府出現(xiàn)了逾期債務(wù),逾期債務(wù)率超過(guò)了10%。一旦處理不當(dāng),極易產(chǎn)生金融風(fēng)險(xiǎn)。在此情況下,中央政府要求各級(jí)地方政府開(kāi)始規(guī)范和清理融資平臺(tái)債務(wù)。2010 年,《國(guó)務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)地方政府融資平臺(tái)公司管理有關(guān)問(wèn)題的通知》 (國(guó)發(fā)〔2010〕 19 號(hào))中要求“地方各級(jí)政府要對(duì)融資平臺(tái)公司債務(wù)進(jìn)行一次全面清理,并按照分類(lèi)管理、區(qū)別對(duì)待的原則,妥善處理債務(wù)償還和在建項(xiàng)目后續(xù)融資問(wèn)題”。2014 年,《中華人民共和國(guó)預(yù)算法(2014 年修正) 》 規(guī)定地方政府可以通過(guò)地方政府債券舉借的方式籌措,除此之外,地方政府及其所屬部門(mén)不得以任何方式舉借債務(wù)。自此,地方政府通過(guò)融資平臺(tái)舉債的可能被終止。但2015—2017 年融資平臺(tái)公司抓住機(jī)會(huì)利用相關(guān)過(guò)渡政策進(jìn)行大量違法舉債,也使得融資平臺(tái)債務(wù)大規(guī)模增加(毛捷和徐軍偉,2019)。

    (二) 理論分析與研究假設(shè)

    政府融資的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)。綜合來(lái)看,政府融資的影響有弊亦有益,在益處方面,經(jīng)濟(jì)學(xué)家發(fā)現(xiàn)地方政府融資促進(jìn)了城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(鄭思齊等,2014);在弊處方面,隨著政府融資規(guī)模的擴(kuò)大,地方政府債臺(tái)高筑,一旦處理不當(dāng),極易引發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)(Reinhart 和Rogoff,2011),并對(duì)企業(yè)投融資行為產(chǎn)生擠出效應(yīng)(Huang 等,2020)。創(chuàng)新是學(xué)者們探討政府融資經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的關(guān)鍵視角,同時(shí)政府融資也對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了較大影響。一方面,政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在積極影響。政府融資可能通過(guò)改善城市基礎(chǔ)設(shè)施和交通設(shè)施建設(shè)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。政府融資完善了城市基礎(chǔ)設(shè)施和交通設(shè)施建設(shè)(鄭思齊等,2014),而二者對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在促進(jìn)作用。具體地,城市和交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠通過(guò)如下三種方式促進(jìn)創(chuàng)新: 第一,交通設(shè)施能夠通過(guò)拓展企業(yè)經(jīng)營(yíng)邊界,加劇企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng),使得創(chuàng)新成為企業(yè)保持市場(chǎng)勢(shì)力的最后選擇。第二,交通設(shè)施完善能夠降低企業(yè)物流成本,提高企業(yè)創(chuàng)新回報(bào)率并促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新(Faber,2014)。第三,完善的城市基礎(chǔ)設(shè)施能夠吸引更多企業(yè)到轄區(qū)內(nèi)投資、提升產(chǎn)業(yè)集聚程度并促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

    另一方面,政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在消極影響。政府融資會(huì)通過(guò)增加經(jīng)濟(jì)不確定性、降低企業(yè)信貸可得性、減少科技支出等對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生抑制作用。第一,政府融資會(huì)增加經(jīng)濟(jì)不確定因素,進(jìn)而降低企業(yè)創(chuàng)新的積極性(Croce 等,2019)。原因在于,過(guò)高的政府債務(wù)會(huì)增加企業(yè)關(guān)于政府增稅的擔(dān)憂。在此情形下,企業(yè)投資有形資產(chǎn)的收益高于創(chuàng)新,企業(yè)創(chuàng)新積極性降低。第二,政府融資導(dǎo)致企業(yè)信貸可得性降低,創(chuàng)新資金失去保障。政府舉債融資與企業(yè)融資均主要來(lái)自以銀行為代表的金融體系,政府融資的增加會(huì)降低企業(yè)信貸的可得性(劉暢等,2020;熊琛和金昊,2021),并對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響(張路等,2021)。融資平臺(tái)有政府的隱形擔(dān)保,負(fù)責(zé)人也多來(lái)自政府機(jī)構(gòu)。且為使融資平臺(tái)達(dá)到發(fā)債門(mén)檻,地方政府會(huì)為其注入大量財(cái)政資金和土地等,致使其擁有大量的抵押品。這就導(dǎo)致金融市場(chǎng)更青睞政府融資而非企業(yè)融資。在資源有限的情況下,企業(yè)信貸被擠出。外源融資減少,創(chuàng)新投資難以維系。第三,融資會(huì)增加政府償債壓力,政府會(huì)增加基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等經(jīng)濟(jì)性投資而減少科技等非經(jīng)濟(jì)投資。舉債融資的后果是政府不僅需要承擔(dān)原有的財(cái)政壓力,還需要按時(shí)付息,一旦信貸到期,地方政府財(cái)政壓力會(huì)激增。為了緩解壓力,政府會(huì)將更多的資金投入基建等經(jīng)濟(jì)性公共支出上,以謀求短期經(jīng)濟(jì)發(fā)展和資金回籠。而關(guān)乎長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)發(fā)展的教育、科技等非經(jīng)濟(jì)公共投入會(huì)被盡量壓縮(熊虎和沈坤榮,2019)。綜合上述研究,本文做出如下對(duì)立假設(shè)。

    假設(shè)1A: 政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在積極影響。

    假設(shè)1B: 政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在消極影響。

    本文還試圖考察政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的具體作用機(jī)制。既有文獻(xiàn)多從基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)不確定性、政府科技支出等宏觀視角考察政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制。雖有學(xué)者從企業(yè)債權(quán)融資這一微觀視角進(jìn)行了研究,但忽視了債權(quán)融資并非企業(yè)創(chuàng)新唯一的也并非企業(yè)最偏好的資金來(lái)源這一現(xiàn)實(shí)。資金是影響企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素。從資金來(lái)源看,企業(yè)創(chuàng)新資金來(lái)源包括內(nèi)源融資、政府補(bǔ)貼、債權(quán)融資和股權(quán)融資。其中,內(nèi)源融資具有無(wú)須抵押、成本低和風(fēng)險(xiǎn)低的優(yōu)勢(shì)(Brown 等,2012),是企業(yè)創(chuàng)新投入的最佳資金來(lái)源。政府補(bǔ)貼是政府提供的無(wú)償資助,也是企業(yè)創(chuàng)新資金的重要組成部分,但有一定的獲取門(mén)檻。股權(quán)融資雖然需要承擔(dān)一定的成本,但優(yōu)點(diǎn)在于無(wú)須定期還本付息,也不會(huì)影響企業(yè)創(chuàng)新資金的持續(xù)投入。相比之下,債權(quán)融資不僅獲取成本高,而且需要定期還本付息,容易影響企業(yè)持續(xù)的創(chuàng)新資金投入。

    首先,債權(quán)融資是企業(yè)創(chuàng)新的重要資金來(lái)源之一,但并非最佳資金來(lái)源。在某些情況下,債權(quán)融資不僅不能促進(jìn)創(chuàng)新,甚至?xí)种破髽I(yè)創(chuàng)新。對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō),與其他融資來(lái)源相比,債權(quán)融資是成本更高、條件更嚴(yán)苛的融資渠道。一方面,債權(quán)融資具有更高的成本。若債權(quán)人將資金貸給企業(yè)用以創(chuàng)新,則意味著債權(quán)人承擔(dān)了企業(yè)創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn),但并不能分享創(chuàng)新成功的收益。債權(quán)人會(huì)期望獲得與創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)相匹配的高利息收入,因此企業(yè)債權(quán)融資成本較高。另一方面,債權(quán)融資具有更高的門(mén)檻(Stiglitz,1985)。以銀行為代表的債權(quán)人是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型的,更期待獲得穩(wěn)定的投資回報(bào)。企業(yè)通過(guò)債權(quán)方式獲取融資往往需要企業(yè)以廠房、機(jī)器等實(shí)物資本抵押。

    政府融資增加會(huì)惡化企業(yè)債權(quán)融資。學(xué)者們從兩個(gè)方面分析了這一現(xiàn)象,一方面,在總資源有限的情況下,政府融資會(huì)導(dǎo)致企業(yè)信貸資源減少、融資約束增加、貸款成本上升。熊琛和金昊(2021) 通過(guò)構(gòu)建新凱恩斯動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型量化了這一過(guò)程,發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)胤秸刨J融資增加時(shí),政府債券價(jià)格下跌而債券溢價(jià)上升,從而金融部門(mén)金融約束乘子上升,企業(yè)信貸溢價(jià)也隨之上升。另一方面,相比企業(yè)融資,政府融資擁有天然的優(yōu)勢(shì)。地方政府為支持融資平臺(tái)成功發(fā)債,會(huì)將大量的土地、補(bǔ)貼等注入融資平臺(tái)。如此,融資平臺(tái)不僅有政府的隱形擔(dān)保,還有豐富的抵押品。因此,政府通過(guò)融資平臺(tái)的融資會(huì)比企業(yè)融資更受資本市場(chǎng)青睞。綜合以上分析,本文做出如下對(duì)立假設(shè)。

    假設(shè)2A: 政府融資會(huì)通過(guò)降低企業(yè)債權(quán)融資抑制企業(yè)創(chuàng)新。

    假設(shè)2B: 政府融資不會(huì)通過(guò)降低企業(yè)債權(quán)融資抑制企業(yè)創(chuàng)新。

    其次,股權(quán)融資是比債權(quán)融資更重要的融資渠道(李匯東等,2013)。一方面,對(duì)資金提供者而言,股權(quán)投資者更關(guān)注企業(yè)未來(lái)的成長(zhǎng)性,更愿意為企業(yè)創(chuàng)新提供資金(Bottazzi 等,2001);而債權(quán)人因?yàn)椴荒芊窒韯?chuàng)新成功的收益但承擔(dān)著創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn),所以并不愿意為企業(yè)創(chuàng)新提供資金。另一方面,對(duì)資金的使用者來(lái)說(shuō),股權(quán)融資不需要定期還本付息,能夠持續(xù)為企業(yè)創(chuàng)新提供資金;而債權(quán)融資不僅需要大量的抵押物,還需要定期還本付息,企業(yè)需要承擔(dān)較大的財(cái)務(wù)壓力。某些情況下,定期還本付息還可能與后期創(chuàng)新資金投入產(chǎn)生沖突。大量的實(shí)證研究證實(shí)了股權(quán)融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的重要性,如Brown 等(2009) 發(fā)現(xiàn)美國(guó)中小企業(yè)創(chuàng)新主要是通過(guò)股權(quán)融資實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的,李匯東等(2013) 發(fā)現(xiàn)股權(quán)融資對(duì)中國(guó)上市企業(yè)創(chuàng)新的重要作用。相反,也有文獻(xiàn)認(rèn)為股權(quán)融資對(duì)企業(yè)的資本使用效率、企業(yè)成長(zhǎng)都有不利影響(黃少安和張崗,2001)。原因在于,過(guò)多的股權(quán)融資會(huì)改變企業(yè)的股權(quán)結(jié)構(gòu),可能帶來(lái)治理問(wèn)題,從而降低企業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率和創(chuàng)新能力。

    現(xiàn)實(shí)中,很難將政府融資與企業(yè)股權(quán)融資聯(lián)系到一起,因此也鮮少有文獻(xiàn)探討二者的關(guān)系。但從企業(yè)的融資結(jié)構(gòu)相關(guān)理論來(lái)看,債權(quán)融資成本越高,企業(yè)就會(huì)越偏向股權(quán)融資(Gatchev 等,2009)。因此,政府融資還可能通過(guò)降低企業(yè)信貸可得性、增加企業(yè)債權(quán)融資成本等影響其股權(quán)融資,并進(jìn)一步對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。基于上述分析,本文做出如下對(duì)立假設(shè)。

    假設(shè)3A: 政府融資會(huì)通過(guò)增加企業(yè)股權(quán)融資促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

    假設(shè)3B: 政府融資不會(huì)通過(guò)增加企業(yè)股權(quán)融資促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

    最后,研發(fā)補(bǔ)貼也是企業(yè)創(chuàng)新的重要資金來(lái)源,是政府緩解創(chuàng)新市場(chǎng)失靈、促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵措施之一。既有研究認(rèn)為創(chuàng)新市場(chǎng)失靈的根源是信息不對(duì)稱(chēng)和知識(shí)的非排他性。前者的存在使得資本市場(chǎng)傾向于低估企業(yè)的創(chuàng)新項(xiàng)目,進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)獲取外源融資的成本偏高、創(chuàng)新收益偏低。后者的存在則導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新收益小于社會(huì)收益,存在外部經(jīng)濟(jì),導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)水平不能達(dá)到最優(yōu)水平。研發(fā)補(bǔ)貼是改善上述情況的重要手段,一方面,研發(fā)補(bǔ)貼具有信號(hào)效應(yīng),能夠降低信息不對(duì)稱(chēng),幫助企業(yè)獲取更多創(chuàng)新資源,降低企業(yè)外源融資成本,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。另一方面,研發(fā)補(bǔ)貼通過(guò)直接補(bǔ)貼的方式可以降低企業(yè)創(chuàng)新成本(Wang 等,2020),增加創(chuàng)新收益,提高企業(yè)創(chuàng)新積極性。

    政府融資會(huì)改變研發(fā)補(bǔ)貼的力度。補(bǔ)貼的多少取決于地方政府的財(cái)政預(yù)算約束情況,當(dāng)財(cái)政預(yù)算約束趨緊時(shí),政府會(huì)減少補(bǔ)貼;相反,政府會(huì)增加補(bǔ)貼。因此,政府旨在緩解預(yù)算約束的融資行為會(huì)影響補(bǔ)貼力度。但經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)其影響方向尚有爭(zhēng)論。支持政府融資對(duì)補(bǔ)貼存在正向影響的學(xué)者認(rèn)為: 融資能夠緩解政府財(cái)政約束狀況,進(jìn)而地方政府科技支出增加,企業(yè)補(bǔ)貼亦會(huì)受到正向影響。支持存在負(fù)向影響的學(xué)者則認(rèn)為: 政府融資不僅不能緩解,反而會(huì)加劇其財(cái)政預(yù)算約束狀況。政府在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的巨大壓力下,會(huì)改變資金的用途,出現(xiàn)“短視” 行為(王賢彬等,2021)。一般說(shuō)來(lái),當(dāng)政府財(cái)政預(yù)算約束趨緊時(shí),政府會(huì)進(jìn)行融資,以期待緩解預(yù)算約束。但這種方式對(duì)于絕大部分城市往往只能在短期內(nèi)降低其預(yù)算約束狀況,因?yàn)殚L(zhǎng)期來(lái)看,政府的投資并不一定能夠獲利。相反,當(dāng)債務(wù)到期后,政府不僅要還本還需要付息,這會(huì)導(dǎo)致政府財(cái)政預(yù)算進(jìn)一步惡化。對(duì)這類(lèi)城市來(lái)說(shuō),通過(guò)舉債融資緩解預(yù)算約束無(wú)異于“飲鴆止渴”。最終,政府會(huì)更多地將資金投入短期內(nèi)有收益的經(jīng)濟(jì)性公共物品,而非教育、科技這類(lèi)對(duì)創(chuàng)新和未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有益的非經(jīng)濟(jì)公共物品。因此,政府融資對(duì)研發(fā)補(bǔ)貼力度的影響存在不確定性。綜合上述原因,本文做出如下對(duì)立假設(shè)。

    假設(shè)4A: 政府融資會(huì)通過(guò)促進(jìn)研發(fā)補(bǔ)貼促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

    假設(shè)4B: 政府融資不會(huì)通過(guò)促進(jìn)研發(fā)補(bǔ)貼促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

    所有制是學(xué)者分析政府融資微觀效應(yīng)的關(guān)鍵視角,也是影響企業(yè)創(chuàng)新的重要因素。因此,還應(yīng)特別關(guān)注政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的所有制異質(zhì)性。理論上,政府融資可能對(duì)國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)產(chǎn)生異質(zhì)性影響。從企業(yè)創(chuàng)新決策來(lái)看,政府融資對(duì)國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新影響較小。與非國(guó)有企業(yè)以盈利為創(chuàng)新目標(biāo)不同,國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新并不完全以盈利為目標(biāo),一些在短期內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)盈利的技術(shù)突破,往往需要國(guó)有企業(yè)承擔(dān)。因而,國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新決策并不完全取決于盈利與否。當(dāng)政府融資增加、經(jīng)濟(jì)不確定性增強(qiáng)時(shí),國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新也不會(huì)受到較大影響。相反,非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新更看重盈利,因而會(huì)受到政府融資較大影響。從企業(yè)債權(quán)融資和股權(quán)融資來(lái)看,政府融資對(duì)非國(guó)有企業(yè)融資影響更大。與非國(guó)有企業(yè)相比,國(guó)有企業(yè)存在預(yù)算軟約束,能夠獲得更多融資(趙扶揚(yáng)等,2021)。政府能夠?yàn)閲?guó)有企業(yè)融資提供隱性擔(dān)保。國(guó)有企業(yè)一旦出現(xiàn)虧損,政府常常會(huì)追加投資、增加貸款、減少稅收并提供財(cái)政補(bǔ)貼。此外,國(guó)有企業(yè)與政府天然的政治聯(lián)系也是國(guó)企存在軟約束的關(guān)鍵因素。因而,當(dāng)政府融資增加時(shí),非國(guó)有企業(yè)受到的影響更大。從企業(yè)獲取的研發(fā)補(bǔ)貼來(lái)看,政府融資對(duì)國(guó)有企業(yè)補(bǔ)貼的影響更大。國(guó)有企業(yè)往往因?yàn)榇嬖谡侮P(guān)聯(lián)等因素,更易獲取補(bǔ)貼。就本文的樣本來(lái)看,非國(guó)有企業(yè)與國(guó)有企業(yè)獲取的補(bǔ)貼總額的比值為0.05—0.85,國(guó)有企業(yè)獲取的補(bǔ)貼始終多于非國(guó)有企業(yè)。若政府融資使得政府降低科技投入,減少企業(yè)獲得的研發(fā)補(bǔ)貼,則國(guó)有企業(yè)受到的負(fù)向影響更大。相反,若政府融資使得政府提高科技投入,增加企業(yè)獲得的研發(fā)補(bǔ)貼,國(guó)有企業(yè)受到的正向影響更大。因而,國(guó)有企業(yè)受政府融資影響更大。

    綜合上述分析可以發(fā)現(xiàn),很難從理論上直接判定政府融資對(duì)國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生怎樣的影響。政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響既取決于政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的方向,也取決于政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的作用機(jī)制。基于上述分析,本文做出如下假設(shè)。

    假設(shè)5A: 與非國(guó)有企業(yè)相比,政府融資對(duì)國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新的影響更大。

    假設(shè)5B: 與國(guó)有企業(yè)相比,政府融資對(duì)非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新的影響更大。

    三、研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)說(shuō)明

    (一) 研究設(shè)計(jì)

    為檢驗(yàn)地方政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響,本文設(shè)定如下計(jì)量模型:

    其中,c代表地級(jí)市,i代表企業(yè),t代表年份。被解釋變量lnpatent為企業(yè)創(chuàng)新,解釋變量lnloan為政府融資的代理變量。controlc,t為城市層面的控制變量,controlc,i,t為企業(yè)層面控制變量。參考既有研究本文控制以下變量: 城市地區(qū)生產(chǎn)總值(lngdp)、城市人口規(guī)模(lnpop)、城市教育水平(edu)、企業(yè)規(guī)模(size)、企業(yè)年齡(age)、股權(quán)集中度(cent)、第一大股東占比(top1)、現(xiàn)金流(cash) 和托賓Q 值(tq)。除此之外,本文還控制了不隨時(shí)間變化的企業(yè)個(gè)體固定效應(yīng)(δi) 和代表宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況且對(duì)各個(gè)企業(yè)影響均相同的年份固定效應(yīng)(μt)。考慮到政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的時(shí)滯問(wèn)題,被解釋變量采用t+1 年的數(shù)據(jù)??紤]到誤差項(xiàng)在城市內(nèi)部可能存在序列相關(guān),將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類(lèi)在城市層面。

    對(duì)于創(chuàng)新代理變量的選取,目前的研究多采用專(zhuān)利數(shù)量(包括申請(qǐng)量和授權(quán)量)、專(zhuān)利引用次數(shù)和研發(fā)投入等幾個(gè)指標(biāo),每一種指標(biāo)都有其優(yōu)缺點(diǎn)。專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量因其全面反映了企業(yè)當(dāng)前的創(chuàng)新能力,在文獻(xiàn)中被廣泛運(yùn)用(Hall 等,2005),因此本文將其作為企業(yè)創(chuàng)新的主要代理變量。同時(shí),考慮到研究問(wèn)題的深入,本文還以企業(yè)研發(fā)投入和專(zhuān)利引用數(shù)量作為企業(yè)創(chuàng)新的代理變量進(jìn)行進(jìn)一步分析。

    (二) 數(shù)據(jù)說(shuō)明

    本文實(shí)證研究需要的數(shù)據(jù)包括企業(yè)數(shù)據(jù)和城市數(shù)據(jù)。其中,企業(yè)創(chuàng)新和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安(CSMAR) 數(shù)據(jù)庫(kù)。城市數(shù)據(jù)分別來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》 和Wind數(shù)據(jù)庫(kù),參照羅黨論和佘?chē)?guó)滿(2015)、張莉等(2018) 的研究,本文剔除了跨市場(chǎng)交易造成的重復(fù)數(shù)據(jù),并剔除了省級(jí)融資平臺(tái)數(shù)據(jù)。考慮到主要被解釋變量和控制變量的數(shù)據(jù)可得性,本文將樣本區(qū)間定為2003—2017 年。此外,本文剔除了新疆維吾爾自治區(qū)和西藏自治區(qū)樣本,剔除了主要變量缺失的樣本,并對(duì)所有的連續(xù)變量采取1%水平上的Winsorize 處理,最終共得到215 個(gè)地級(jí)市的3 067 家企業(yè)的25 757 個(gè)觀測(cè)值。表1 匯報(bào)了本文主要變量的含義與描述性統(tǒng)計(jì)。

    四、實(shí)證結(jié)果分析

    (一) 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

    首先,本文考察了地方政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響,表2 匯報(bào)了回歸結(jié)果。其中第(1) 列僅控制了企業(yè)和年份固定效應(yīng),第(2) 列和第(3) 列在此基礎(chǔ)上分別加入了城市和企業(yè)控制變量,第(4) 列則同時(shí)加入城市和企業(yè)控制變量。通過(guò)逐步加入控制變量,可以刻畫(huà)各類(lèi)企業(yè)和城市特征對(duì)創(chuàng)新的影響,并一定程度上減少遺漏變量所造成的估計(jì)偏誤。從實(shí)證結(jié)果看,地方政府融資(lnloan) 的系數(shù)均顯著為負(fù),且加入控制變量后系數(shù)大小和顯著性變化不大。從第(4) 列的結(jié)果來(lái)看,lnloan系數(shù)為-0.0187,且在10%水平上顯著,表明地方政府融資確實(shí)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了抑制效應(yīng),企業(yè)所在地級(jí)市政府融資規(guī)模越大,企業(yè)創(chuàng)新水平越低,驗(yàn)證了本文的假設(shè)1B。在控制變量中,企業(yè)規(guī)模和企業(yè)年齡對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響為正,說(shuō)明創(chuàng)新與企業(yè)融資約束狀況密切相關(guān),而規(guī)模越大、年齡越大的企業(yè)資金越多,這一定程度上減少了融資約束對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響,提高了企業(yè)創(chuàng)新水平。股權(quán)集中度越高,企業(yè)創(chuàng)新水平越低,說(shuō)明股權(quán)越是集中的企業(yè)創(chuàng)新就越不積極。創(chuàng)新本身就具有高風(fēng)險(xiǎn)性,股權(quán)集中降低了企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力,因此股權(quán)集中度越高,企業(yè)創(chuàng)新越不積極。

    表2 政府融資與企業(yè)創(chuàng)新

    (二) 內(nèi)生性問(wèn)題

    1.工具變量法

    為盡可能減弱內(nèi)生性問(wèn)題帶來(lái)的估計(jì)偏誤,本文采用工具變量法進(jìn)行估計(jì)。參考Bartik (2006) 等的研究,工具變量的具體構(gòu)建方法是: 第一,搜集城市層面每年住宅用地、其他用地、商業(yè)/辦公用地和工業(yè)用地等四類(lèi)土地出讓收入金額(rev) 數(shù)據(jù);第二,計(jì)算樣本基期(即2003 年) 地級(jí)市c類(lèi)型s土地出讓收入占當(dāng)年全國(guó)該類(lèi)土地出讓收入的比例(ratec,s,2003);第三,將ratec,s,2003分別與樣本每一年全國(guó)該類(lèi)型土地出讓總金額(revs,t) 相乘,得到ratec,s,2003×revs,t;第四,將ratec,s,2003×revs,t按照土地出讓類(lèi)型 (s) 加總到城市層面,得到Σsratec,s,2003×revs,t,并對(duì)其取自然對(duì)數(shù)得到工具變量(rev_ivc,t)。由于ratec,s,2003反映了樣本基期各類(lèi)土地出讓金在空間上的變化,revs,t反映了全國(guó)各類(lèi)土地出讓金在時(shí)間上的宏觀變化,因此工具變量(rev_ivc,t) 能夠同時(shí)反映土地出讓金在時(shí)間和空間上的變化。因?yàn)橥恋爻鲎屖杖胪钦盅嘿J款和還款的資金來(lái)源(張莉等,2018),所以土地出讓金與解釋變量(城投債) 具有正相關(guān)關(guān)系,工具變量(rev_ivc,t)滿足相關(guān)性的要求。另外,由于地方政府出讓土地主要考慮城市規(guī)劃、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展等宏觀因素而非轄區(qū)內(nèi)某個(gè)或某些企業(yè)的創(chuàng)新行為,即便存在區(qū)域創(chuàng)新集聚影響政府土地出讓的現(xiàn)象,我們參考Bartik (2006) 通過(guò)以基期占比與當(dāng)期加總數(shù)據(jù)的乘積構(gòu)造工具變量的方法能夠極大地緩解這類(lèi)內(nèi)生性問(wèn)題。因此,工具變量(rev_ivc,t)能夠較好地滿足外生性的要求。

    表3 匯報(bào)了工具變量回歸的結(jié)果。①因篇幅所限,本文省略了采用系統(tǒng)GMM 的估計(jì)結(jié)果,感興趣的讀者可在《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》 官網(wǎng)論文頁(yè)面“附錄與擴(kuò)展” 欄目下載。第(1) 列匯報(bào)的第一階段回歸結(jié)果顯示,工具變量(rev_iv) 對(duì)政府融資有顯著正向影響。第(2) 列匯報(bào)的第二階段回歸結(jié)果顯示,政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在顯著負(fù)向影響。為確定工具變量的有效性,本文對(duì)第一階段回歸進(jìn)行了工具變量弱識(shí)別檢驗(yàn)(Weak identification test),Kleibergen-Paap Wald rk 檢驗(yàn)的F值為7.390,接近經(jīng)驗(yàn)值10,但并不大于10,因而還應(yīng)進(jìn)行穩(wěn)健弱識(shí)別推斷(Weakinstrument-robust inference),Anderson-Rubin Wald 檢驗(yàn)p值為0.0008,能夠在1%水平上拒絕原假設(shè),表明工具變量與解釋變量相關(guān)性成立,工具變量并非弱工具變量。從工具變量回歸結(jié)果來(lái)看,緩解潛在內(nèi)生性問(wèn)題后,lnloan的系數(shù)變?yōu)?0.7063,且在5%水平上顯著,表明加入工具變量后lnloan系數(shù)的符號(hào)不變,顯著性和大小均有所增加,這可能是因?yàn)楸疚幕鶞?zhǔn)回歸模型中遺漏了某些與地方政府融資正相關(guān)而又會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新的變量或者某些與政府融資負(fù)相關(guān)又能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的變量。

    表3 政府融資與企業(yè)創(chuàng)新——工具變量回歸

    2.安慰劑檢驗(yàn)

    本文的回歸結(jié)果還可能僅是隨機(jī)因素驅(qū)動(dòng)的,而非政府融資的影響。為排除隨機(jī)因素的影響,本文參考La Ferrara 等(2012) 的研究進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。具體做法是: 將政府融資額隨機(jī)匹配到該地級(jí)市以外的其他城市,考察隨機(jī)匹配后的政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。若隨機(jī)處理后的地方政府融資與企業(yè)創(chuàng)新仍存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,則表明企業(yè)創(chuàng)新的這種負(fù)向作用是由其他與地級(jí)市相關(guān)的隨機(jī)因素帶來(lái)的,而非政府土地融資的結(jié)果。反之,則能排除其他隨機(jī)因素的影響。為排除巧合,本文將這個(gè)過(guò)程重復(fù)1 000 次,所估計(jì)系數(shù)的分布情況如圖1 所示??梢园l(fā)現(xiàn),隨機(jī)處理后系數(shù)的分布接近正態(tài)分布,均值近似為0,與前文估計(jì)的系數(shù)-0.0187 存在顯著差異,排除了隨機(jī)因素的影響。

    圖1 隨機(jī)處理后政府融資的系數(shù)分布情況

    (三) 機(jī)制檢驗(yàn)

    本文采用如下模型檢驗(yàn)政府融資抑制企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)在機(jī)制。模型構(gòu)建如下:

    具體地,我們采用模型(2) 和模型(3) 檢驗(yàn)政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制,采用模型(2) 檢驗(yàn)政府融資對(duì)機(jī)制變量的影響,觀察系數(shù)α1的符號(hào)和顯著性;采用模型(3) 考察機(jī)制變量對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響,觀察系數(shù)φ1的顯著性。如果α1和φ1均顯著,則機(jī)制存在。反之,則機(jī)制不存在。其中,Mc,i,t為機(jī)制變量,其他變量與模型(1) 含義一致。

    (1) 債權(quán)融資機(jī)制。債權(quán)融資是指企業(yè)從銀行或其他渠道以貸款方式獲得資金,本文分別選取企業(yè)獲得的銀行貸款額的自然對(duì)數(shù)(lnbankloan) 和應(yīng)付債券額的自然對(duì)數(shù)(lndebt) 作為企業(yè)債權(quán)融資的代理變量,檢驗(yàn)政府融資抑制企業(yè)創(chuàng)新的債權(quán)融資機(jī)制。表4 第(1) 列和第(2) 列匯報(bào)了相關(guān)實(shí)證結(jié)果,其中第(1) 列匯報(bào)了當(dāng)機(jī)制變量為lnbankloan時(shí)的結(jié)果,采用模型(2) 將lnbankloan對(duì)lnloan進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn),lnloan的系數(shù)雖為負(fù),但并不顯著;采用模型(3) 將企業(yè)創(chuàng)新對(duì)銀行貸款(lnbankloan) 進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn),lnbankloan(M) 的系數(shù)也不顯著。從結(jié)果來(lái)看,銀行貸款并不能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新,這可能與債權(quán)融資本身需要大量抵押品,企業(yè)并不偏愛(ài)以債權(quán)融資獲取的資金進(jìn)行創(chuàng)新有關(guān);政府融資也未對(duì)上市企業(yè)銀行貸款規(guī)模產(chǎn)生影響,這可能是因?yàn)樯鲜衅髽I(yè)都規(guī)模較大、擁有較多抵押品,并未受到政府融資的影響。這些結(jié)果均表明銀行貸款并非政府融資擠出上市企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制。第(2) 列匯報(bào)了當(dāng)機(jī)制變量為lndebt時(shí)的實(shí)證結(jié)果,采用模型(2) 將lndebt對(duì)lnloan進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn),lnloan的系數(shù)為-0.1336,且在5%水平上顯著,表明政府融資降低了企業(yè)應(yīng)付債券的規(guī)模;采用模型(3) 將企業(yè)創(chuàng)新對(duì)應(yīng)付債券規(guī)模(lndebt) 進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn),lndebt(M) 的系數(shù)為0.0053,且在1%水平上顯著,表明應(yīng)付債券規(guī)模顯著促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新。上述結(jié)果意味著債券融資是政府融資抑制企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制,驗(yàn)證了本文的假設(shè)2A。

    (2) 股權(quán)融資機(jī)制。借鑒既有研究以企業(yè)股本和資本公積之和與總資產(chǎn)的比值(stockright) 作為企業(yè)股權(quán)融資的代理變量,檢驗(yàn)政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的股權(quán)融資機(jī)制。表4 第(3) 列匯報(bào)了相關(guān)實(shí)證結(jié)果,采用模型(2) 將stockright對(duì)lnloan進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn),lnloan的系數(shù)并不顯著。采用模型(3) 將企業(yè)創(chuàng)新對(duì)股權(quán)融資(stockright) 進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn),stockright(M) 的系數(shù)顯著為正,表明雖然股權(quán)融資能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新,但政府融資并未改變企業(yè)股權(quán)融資,因此股權(quán)融資機(jī)制并不存在,驗(yàn)證了本文的假設(shè)3B。綜合表4 第(2) 列和第(3) 列的結(jié)果來(lái)看,政府融資雖然降低了企業(yè)信貸可得性,但并未影響企業(yè)股權(quán)融資。這一實(shí)證結(jié)果表明企業(yè)債權(quán)融資成本增加并不會(huì)導(dǎo)致股權(quán)融資增多,這可能是因?yàn)槲覈?guó)資本市場(chǎng)發(fā)展還不完善,目前的金融體系仍然以銀行為主體,股權(quán)融資在企業(yè)融資中的比例還較低。

    (3) 補(bǔ)貼機(jī)制。本文用企業(yè)獲得的研發(fā)補(bǔ)貼額的自然對(duì)數(shù)(lnsumsub) 作為政府補(bǔ)貼的代理變量,考察地方政府融資創(chuàng)新抑制效應(yīng)的補(bǔ)貼機(jī)制。國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)公布了企業(yè)獲取的各類(lèi)政府補(bǔ)貼,本文參考Wang 等(2020),將其中與研發(fā)相關(guān)的數(shù)據(jù)篩選出來(lái),并將該數(shù)據(jù)按照企業(yè)代碼、年份進(jìn)行加總,得到企業(yè)—年度獲得的研發(fā)補(bǔ)貼總額。表4 中第(4) 列匯報(bào)了相關(guān)結(jié)果,采用模型(2) 將lnsumsub對(duì)lnloan進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn),lnloan的系數(shù)為-0.0887,且在10%水平上顯著,表明政府融資減少了企業(yè)獲得的研發(fā)補(bǔ)貼。進(jìn)一步地,本文采用模型(3) 考察機(jī)制變量對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響,發(fā)現(xiàn)lnsumsub(M) 的系數(shù)為0.0032,且在5%水平上顯著,表明補(bǔ)貼機(jī)制存在,驗(yàn)證了本文的假設(shè)4A。這可能是因?yàn)榈胤秸谫Y后面臨較大的還款壓力,更傾向于經(jīng)濟(jì)性公共品投資,而非投資教育和科技這類(lèi)非經(jīng)濟(jì)性公共物品。政府用于緩解創(chuàng)新市場(chǎng)失靈的政策實(shí)施力度降低,企業(yè)創(chuàng)新減少。

    表4 機(jī)制分析

    (四) 異質(zhì)性分析

    接下來(lái),本文從所有制的角度探討政府融資創(chuàng)新抑制效應(yīng)在不同企業(yè)間的異質(zhì)性影響。我們將總樣本劃分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)兩個(gè)子樣本,分別檢驗(yàn)政府融資對(duì)國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新抑制效應(yīng)。表5 匯報(bào)了相關(guān)實(shí)證結(jié)果,其中第(1) 列為非國(guó)有企業(yè)子樣本的回歸結(jié)果,第(5) 列為國(guó)有企業(yè)子樣本的回歸結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn),第(1)列中l(wèi)nloan系數(shù)并不顯著;第(5) 列中l(wèi)nloan的系數(shù)為-0.0444,且在1%水平上顯著,這表明國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新受到政府融資的負(fù)向影響,但非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新并未受到政府融資的影響,驗(yàn)證了本文的假設(shè)5A。為進(jìn)一步檢驗(yàn)前文的理論分析,本文還分別從企業(yè)補(bǔ)貼(lnsumsub)、債券融資(lndebt) 和股權(quán)融資(stockright) 的維度進(jìn)行了分樣本檢驗(yàn)。其中,第(2) 列和第(6) 列分別匯報(bào)了研發(fā)補(bǔ)貼的實(shí)證結(jié)果,從研發(fā)補(bǔ)貼相關(guān)實(shí)證來(lái)看,對(duì)于非國(guó)有企業(yè)子樣本,lnloan的系數(shù)雖為負(fù),但并不顯著;而國(guó)有企業(yè)子樣本中,lnloan的系數(shù)為-0.1971,且在1%水平上顯著,表明政府融資減少了國(guó)有企業(yè)獲取的研發(fā)補(bǔ)貼,但并未改變非國(guó)有企業(yè)獲取的研發(fā)補(bǔ)貼。相比非國(guó)有企業(yè),國(guó)有企業(yè)能夠獲得更多的研發(fā)補(bǔ)貼,因而當(dāng)政府融資增加、補(bǔ)貼力度降低時(shí),國(guó)有企業(yè)受到影響更大,驗(yàn)證了前文的理論分析。第(3) 列和第(7) 列分別匯報(bào)了債券融資的實(shí)證結(jié)果,從債券融資實(shí)證結(jié)果來(lái)看,非國(guó)有企業(yè)債券融資受到政府融資的顯著負(fù)向影響,lnloan系數(shù)為-0.1766,且在5%水平上顯著;而國(guó)有企業(yè)中,lnloan并不顯著,表明政府融資顯著降低了非國(guó)有企業(yè)的債券融資,而無(wú)證據(jù)表明其對(duì)國(guó)有企業(yè)的債券融資存在影響,不僅進(jìn)一步印證了政府融資對(duì)企業(yè)信貸可得性的負(fù)向影響,也印證了國(guó)有企業(yè)軟預(yù)算約束的存在,同樣印證了前文的理論分析。第(4) 列和第(8) 列分別匯報(bào)了股權(quán)融資的實(shí)證結(jié)果,從股權(quán)融資相關(guān)實(shí)證結(jié)果來(lái)看,與全樣本回歸結(jié)果一致,政府融資對(duì)企業(yè)股權(quán)融資影響并不顯著。

    表5 所有制異質(zhì)性

    綜合來(lái)看,政府融資對(duì)國(guó)有企業(yè)存在顯著的創(chuàng)新抑制效應(yīng)可能是因?yàn)閲?guó)有企業(yè)承擔(dān)了更多盈利少、周期長(zhǎng)、政府重點(diǎn)支持的創(chuàng)新項(xiàng)目,本身對(duì)補(bǔ)貼的依賴(lài)程度更高。當(dāng)政府融資增加、企業(yè)獲取的補(bǔ)貼減少時(shí),其獲取的補(bǔ)貼金額受到的負(fù)向影響更大,因而表現(xiàn)出顯著的負(fù)向影響。相反,政府融資對(duì)非國(guó)有企業(yè)并不存在顯著影響可能是因?yàn)檎谫Y雖然對(duì)非國(guó)有企業(yè)債券融資的擠出作用更大,但其創(chuàng)新對(duì)債權(quán)融資的依賴(lài)程度相對(duì)較低,因而受政府融資影響較小。

    (五) 基于創(chuàng)新投入和質(zhì)量的拓展性分析

    研發(fā)投入是企業(yè)創(chuàng)新的開(kāi)端,其數(shù)額大小反映了企業(yè)創(chuàng)新的積極性,也是政府融資增加后最先受到影響的環(huán)節(jié)。因此,有必要替換創(chuàng)新的代理變量從研發(fā)投入的視角進(jìn)一步探討政府融資的創(chuàng)新抑制效應(yīng)。借鑒既有研究,本文采用企業(yè)研發(fā)投入金額的自然對(duì)數(shù)(lnrdinput) 作為創(chuàng)新投入的代理變量。表6 第(1) 列匯報(bào)了相關(guān)實(shí)證結(jié)果,lnloan的系數(shù)并不顯著。為與既有研究保持一致,本文還嘗試以企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度(研發(fā)投入金額與資產(chǎn)的比值,rdasset) 作為被解釋變量進(jìn)行檢驗(yàn),表6 第(2) 列匯報(bào)了相關(guān)實(shí)證結(jié)果??梢园l(fā)現(xiàn),lnloan的系數(shù)依舊不顯著,但本文的基準(zhǔn)結(jié)果表明政府融資對(duì)企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響。這表明,政府融資可能降低了企業(yè)的創(chuàng)新效率。

    從創(chuàng)新質(zhì)量的視角探討政府融資的創(chuàng)新抑制效應(yīng)也是必要的。一項(xiàng)專(zhuān)利如果質(zhì)量很差,即便獲得授權(quán)也不會(huì)對(duì)企業(yè)盈利產(chǎn)生正向影響。甚至企業(yè)為申請(qǐng)專(zhuān)利花費(fèi)的人力、物力成本也不能收回。專(zhuān)利被引數(shù)量的多少反映了企業(yè)創(chuàng)新的質(zhì)量。借鑒Chemmanur 和Tian (2018) 等,我們選取專(zhuān)利被引用數(shù)量的自然對(duì)數(shù)(lncitenum) 作為創(chuàng)新質(zhì)量的代理變量,考察政府融資與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系。表6 第(3) 列匯報(bào)了實(shí)證結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn),政府融資的系數(shù)為-0.0196,且在10%水平上顯著,表明政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量同樣產(chǎn)生了負(fù)向影響。Hall 等(2005) 指出采用專(zhuān)利獲得授權(quán)后3—10 年內(nèi)被引用數(shù)量是更好的做法,因此,本文還以專(zhuān)利授權(quán)后3 年(lnscite3) 和5 年(lnscite5) 內(nèi)被引用次數(shù)的自然對(duì)數(shù)作為專(zhuān)利質(zhì)量的代理變量進(jìn)行了檢驗(yàn)。表6 第(4) 列和第(5) 列分別匯報(bào)了相關(guān)實(shí)證結(jié)果??梢园l(fā)現(xiàn),lnloan的系數(shù)始終顯著為負(fù),表明政府融資降低了企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。這可能是因?yàn)椋髽I(yè)在融資約束趨緊的情況下,會(huì)在更大程度上降低實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新。

    表6 基于創(chuàng)新投入和質(zhì)量的檢驗(yàn)

    五、結(jié)論與政策建議

    面對(duì)美國(guó)的科技封鎖,“卡脖子” 技術(shù)的出現(xiàn)暴露了中國(guó)創(chuàng)新的弱點(diǎn)。企業(yè)作為創(chuàng)新主體之一,其創(chuàng)新能力是解決“卡脖子” 技術(shù)的關(guān)鍵。《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》 指出要“強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新主體地位”、“加大研發(fā)投入,健全政府投入為主、社會(huì)多渠道投入機(jī)制,加大對(duì)基礎(chǔ)前沿研究支持”、“完善金融支持創(chuàng)新體系”,為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的推進(jìn)指明了方向。然而,由于創(chuàng)新存在高投入特征,企業(yè)創(chuàng)新往往需要外源融資。因此,解決融資問(wèn)題是促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵。大量文獻(xiàn)研究指出政府融資擠出了企業(yè)信貸,進(jìn)一步抑制企業(yè)創(chuàng)新。但從融資結(jié)構(gòu)來(lái)看,企業(yè)更偏愛(ài)以?xún)?nèi)源融資、股權(quán)融資等投資創(chuàng)新而非債權(quán)融資。基于此,本文從企業(yè)融資結(jié)構(gòu)的視角對(duì)政府融資的創(chuàng)新抑制效應(yīng)進(jìn)行了研究。

    研究結(jié)果顯示: 第一,地方政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了抑制作用;第二,政府融資是通過(guò)減少補(bǔ)貼和企業(yè)債券發(fā)行規(guī)模抑制企業(yè)創(chuàng)新的,但并未通過(guò)改變股權(quán)融資的方式抑制創(chuàng)新;第三,區(qū)分企業(yè)所有制后發(fā)現(xiàn),政府融資的創(chuàng)新抑制作用對(duì)國(guó)有企業(yè)顯著,而對(duì)非國(guó)有企業(yè)不顯著。本文的研究結(jié)論具有重要的政策啟示: 第一,各級(jí)地方政府應(yīng)采取措施實(shí)現(xiàn)短期與長(zhǎng)期利益的平衡。短期內(nèi),地方政府融資的確能夠緩解政府預(yù)算約束狀況并促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但從長(zhǎng)期來(lái)看,政府融資反而加重了政府的財(cái)政壓力。政府為保持經(jīng)濟(jì)高增長(zhǎng)會(huì)盡量降低教育、科技等財(cái)政支出,而增加基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等經(jīng)濟(jì)型公共物品的提供,這反而對(duì)區(qū)域創(chuàng)新和長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不利。各級(jí)地方政府既要關(guān)注政府融資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推動(dòng)作用,也應(yīng)關(guān)注其對(duì)創(chuàng)新的抑制作用。第二,各級(jí)地方政府應(yīng)為創(chuàng)新融資開(kāi)辟綠色通道。從分樣本的結(jié)果來(lái)看,地方政府融資抑制了國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新,但并未對(duì)非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。這并不能說(shuō)明政府融資對(duì)國(guó)有企業(yè)融資的擠出效應(yīng)大于對(duì)非國(guó)有企業(yè),反而說(shuō)明非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新的資金來(lái)源主要為政府補(bǔ)貼之外的其他融資渠道,這大大降低了非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新的規(guī)模。因此,各級(jí)地方政府可以適當(dāng)積極拓寬非國(guó)有企業(yè)的融資渠道。第三,地方政府融資應(yīng)秉持適度原則,堅(jiān)持“風(fēng)險(xiǎn)防范” 與“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)” 兩手都要抓。過(guò)去20 年,地方政府融資推動(dòng)了地方基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),卻也引發(fā)了大規(guī)模的地方政府債務(wù)。各級(jí)地方政府應(yīng)當(dāng)正確評(píng)估自身發(fā)展前景,在注重防范風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí),適度融資促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

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