商业信用、融资约束与企业创新——基于产能过剩治理政策框架下的实证研究

■袁 玲，王 涛，温湖炜

本文利用2010～2017年我国A股制造业上市企业数据，基于固定效应及泊松模型在产能过剩治理的政策框架下考察了商业信用对企业创新的影响。结果发现，产能过剩行业的商业信用显著地促进了企业创新，这一效应是通过缓解融资约束而实现。产生这一现象背后的动因是在产能过剩治理的政策框架下，产能过剩行业的企业受限于银行信贷与其他融资的可得性，转而寻求商业信用作为替代性融资方案。基于企业创新质量的纵深检验发现，商业信用主要促进产能过剩企业的实用型和外观专利型创新，处于产能过剩行业的企业亟需通过策略性创新获得规制政策支持和消除信贷市场歧视。本文验证了商业信用的替代性融资假说，也为我国推动产能过剩行业转型升级、创新发展及其效果评价提供政策借鉴。

一、引言

商业信用作为一种重要的融资方式，为各国企业广泛使用，对企业的持续发展发挥着重要作用。然而，由于商业信用是供应链中供应商提供给客户且允许客户延期付款的一种赊购行为，其可得性受到诸多因素的影响，因此，有关商业信用影响企业创新的研究也存有争议。一种观点认为，在发达的市场环境中，商业信用融资交易成本高昂，且期限短，很难为企业的创新提供持续的现金流支持，因而对企业创新的影响很弱甚至会抑制企业创新（Czarnitzki&Hottenrott，2011）。另一种观点则认为，在金融市场欠发达的市场环境中，商业信用是一种替代性融资，在持续循环使用中，可视为企业的永久性流动资产，成为企业研发投入的重要来源促进企业创新（张杰等，2012）。已有关于商业信用对于企业创新的研究依然存有争议，商业信用能否能成为企业创新的替代性融资来源？一般情况下，商业信用主要服务于企业的产品销售，企业创新活动不一定会依赖这一融资渠道。但是，产能过剩治理政策的外生冲击导致企业融资不畅，使得商业信用极有可能成为企业创新活动的替代性融资方案。这也为本文探究商业信用与企业创新的关系提供了很好的制度背景。

创新是一项投资大、耗时长的项目，需要企业大量的资金投入（Hottenrott&Peters，2012），产能过剩行业的企业创新更是如此。但是，随着国务院一系列去产能政策实施，我国对于产能过剩行业银行信贷的管控不断加强，处于产能过剩行业的企业在信贷市场受到了歧视，尤其是在我国经济进入“新常态”，增长速度放缓与经济风险增剧背景下产能过剩企业的融资难度更为突出。各大银行在银监会的监管要求下，对产能过剩行业和非产能过剩行业之间实施差别化的信贷政策。可见，产能过剩行业在国家去产能政策实施的过程中面临着更强的融资约束和转型压力。一方面，产能过剩企业面临被市场淘汰抑或被兼并重组的压力，亟需通过创新活动寻求转型发展。另一方面，产能过剩企业面临着信贷市场和其他融资市场的歧视，企业转型发展的需求面临着强烈的融资约束（孙焱林和温湖炜，2017）。因此，产能过剩行业的企业不得不寻求其他替代性融资方式来满足企业创新活动的资金需求，实现转型发展。

本文基于我国去产能政策的制度框架，探讨商业信用对产能过剩行业的企业创新产生何种影响，以及其影响企业创新的作用渠道及背后的动因。本文的贡献如下：（1）从我国产能过剩治理的政策框架出发，验证了商业信用作为企业创新活动的替代性融资假说。在完美的资本市场上，企业创新活动并不依赖商业信用，但是去产能政策约束下，各大商业银行纷纷限制对产能过剩行业的信贷，商业信用为企业转型发展发挥了重要的融资支撑作用；（2）从产能过剩企业转型发展出发，探讨商业信用缓解产能过剩行业融资约束的积极作用及其为企业开展创新活动做出的贡献，为化解产能过剩行业转型发展的融资约束提供政策依据。

二、研究假设

创新具有高风险、高投资、高不确定性，是企业获取竞争优势的重要来源，为满足创新需求，大量长期的资金投入必不可少（Hottenrott&Peters，2012）。相较于外部融资，企业内部融资方式应是首选，它能够克服创新过程中的信息不对称问题，且融资成本低，风险小。但是大部分企业仅仅靠企业自身内部融资很难满足企业的创新投资需求。故，外部融资便成为弥补企业创新融资缺口的重要抉择（张杰等，2012）。然而，在我国当前产能过剩治理政策框架下，产能过剩行业的企业很难获得银行信贷的支持，依赖银行信贷支持创新变得愈加困难。因此，企业不得不寻求其他的融资渠道。我国债券融资欠发达，很难成为企业的主要融资渠道。显然，商业信用融资便成为产能过剩行业的一种替代性融资方式（Ge&Qiu，2007）。替代性融资理论认为，当企业很难或无法从银行获得信贷融资时，可以利用商业信用弥补企业的融资不足问题（陆正飞和杨德明，2011）。但是，从理论上来说，产能过剩行业经营业绩一般较差，那么产能过剩企业能够获得商业信用融资吗？本文认为，产能过剩企业可以获得商业信用至少体现在以下几个方面：（1）从持续经营的视角来看，商业信用来源于企业的日常经营活动，只要企业能正常生产经营，商业信用就会存在；（2）我国产能过剩行业如钢铁、水泥、纺织等大多为传统行业，成立时间早，规模大，具有较高的市场地位。根据市场竞争假说（Fisman&Raturi，2004），当其面临融资受限时，可以凭借较高的市场地位和声誉保证向供应商获取更大的商业信用来替代银行借款（刘欢等，2015）。而对于商业信用供给方，向市场地位高的企业提供商业信用既能为产品质量提供保证也能向市场传递公司经营状况良好信息（Long et al.，1993）；（3）产能过剩企业处于供应商、客户供应链之间，他们可以通过合作的方式获得资源互补（Pathak et al.，2014）。根据供应商合作理论，当供应链企业融资受限时，供应链其他企业可能会提供商业信用以帮助企业走出困境（Banerjeeet al.，2004）。此外，处于供应链上游的供应商由于与企业具有长期贸易关系，对于企业创新和未来前景具有更多的信息优势以及对企业经营有一定控制能力，这进一步激励供应商提供商业信用，使得商业信用成为产能过剩行业的企业创新融资的重要来源，进而促进企业创新。

已有研究表明，企业研发的投入会显著地提高产能利用率（温湖炜，2017）。因此，商业信用促进企业创新的另一重要原因还在于，虽然商业信用是供应商提供给企业的一种短期负债，但是随着企业生产持续经营，部分持久存在的商业信用可被视为一种长期经营性负债，一种流动性资产，可替代长期负债，平滑企业研发现金流，支持企业的创新投资。例如：企业资产负债表中始终存在的部分应付账款、预收账款等经营性负债，伴随着业务金融化的发展，已经被企业作为长期资金使用，成为长期性投资的一项重要资金来源（李心合等，2014），进而促进企业的创新。基于以上分析，本文提出假设H1。

H1：在产能过剩治理政策框架下，商业信用能够显著地促进企业创新。

在不完美的资本市场中，公司的投资行为必然受到融资约束的限制。创新作为一种特殊的投资行为，更是需要大量资金支持。而对于产能过剩行业的企业而言，由于政府去产能政策的实施，银行信贷融资受限，使得本就可能存在融资约束的企业融资缺口更大。韩剑和严兵（2013）也指出，在银行信贷为主的金融体系下，企业的研发面临着较大的资金瓶颈。在这种情况下，企业创新投资面临的融资约束将是产能过剩行业的企业走出困境的制约因素，而企业对于商业信用的使用，可以有效缓解企业融资约束。首先，产能过剩行业的企业商业信用可以作为一种替代性融资渠道，弱化对于银行信贷的依赖，缓解企业融资约束（石晓军和张顺明，2010）。其次，商业信用具有融资成本低和高便利性，相较于银行信贷，无需经过繁琐的审核程序和严格的筛选，这种低成本、高便利性能够更加便捷的为企业创新提供资金支持。此外，在产能治理框架下，产能过剩行业的企业使用商业信用缓解企业创新融资，促进企业创新也是对于外部环境的一种策略应对。基于以上分析，本文提出研究假设H2。

H2：在产能过剩管制的行业，商业信用通过缓解融资约束促进企业创新。

三、研究设计

（一）样本的选取与数据来源

本文以2010～2017年我国A股制造业上市公司为研究对象，并对样本进行如下处理：（1）删除资不抵债的公司年度样本；（2）删除ST公司年度样本；（3）删除金融类公司年度样本；（4）删除主要变量缺失的样本。为了避免异常值对实证结果的干扰，本文对所有连续变量在1%水平上缩尾处理，最终得到了10229个公司年度观测值。本文的研发投入和专利申请数据来自CSMAR数据库和Wind数据库，并根据佰腾网专利数据对专利申请数据的缺失值进行相应补充。其他财务数据来自CSMAR数据库。

（二）变量的选取与模型设定

为了检验商业信用对产能过剩行业的企业创新的影响，本文借鉴潘越等（2015）、黎文靖和郑曼妮（2016）等的研究，构建计量模型如下：

其中，被解释变量Rd从两个方面衡量，一是创新投入，以研发投入（Innoinvest）作为代理变量；二是研发产出，以专利申请量（Patentapp）为代理变量，申请专利有发明专利、实用新型和外观设计三种类型，并参考已有研究对研发产出加1取对数并做滞后一期处理。

解释变量为商业信用TC1和产能过剩的虚拟变量EI，TC1借鉴陆正飞和杨德明（2011）采用应付账款、应付票据和预收账款之和占总资产比重表示。EI代表产能过剩行业，借鉴董敏杰等（2015）、周超和苏冬蔚（2019）等研究，依据《上市公司行业分类指引（2012年修订）》将制造业中的纺织业（C17）、造纸和纸制品业（C22）、化学纤维制造业（C28）、非金属矿物制品业（C30）、黑色金属冶炼和压延加工业（C31）、有色金属冶炼和压延加工业（C32）六大行业定义为产能过剩行业，若企业属于上述行业之一，则EI取值为1，否则为0。

本文的控制变量借鉴了He&Tian（2013）、王玉泽等（2019）等研究，控制了杠杆率（Lev）、企业规模（Size）、资产收益率（Roa）、公司成长性（Growth）、公司年龄（Age）、现金资产比率（Cash）、银行贷款（Loan）、固定资产规模（Ppe）、薪酬激励（Ensalary）、政府补助（Govon）、企业性质（Soe）、股权集中度（Share1）、高管持股数（Exe）以及年度和公司虚拟变量。变量的具体定义见表1。

表1 变量定义表

（三）变量的描述性统计

表2是主要变量的描述性统计。由表2可知，样本中研发费用Innoinvest的平均值为17.615，最小值为0，最大值为23.285，标准差为1.56，说明企业间的研发支出差异较为明显。专利申请自然对数的平均值为1.934，标准差为1.856，说明不同的企业专利申请差异非常大。商业信用（TC1）的平均值为0.156，大于银行贷款（Loan）的平均值0.134，说明商业信用被企业广泛使用，是一种重要的融资渠道，这为本文拟研究的问题提供了验证的可能。产能过剩行业的均值为0.14，说明样本中有约14%的企业为产能过剩行业。

表2 描述性统计

四、实证结果分析

（一）商业信用对产能过剩行业企业创新基本回归分析

表3是商业信用对产能过剩行业企业创新的回归结果。被解释变量是公司创新投入（Innoinvest）采用的是面板固定效应模型。表3的第（1）列显示的是没有加入控制变量的回归结果，商业信用与产能过剩行业交互项的回归系数为0.1849，t值为4.25，在1%水平上显著。加入控制变量后（第（2）列），TC1_EI的系数为0.1253，t值为2.93，在1%水平下显著为正，表明在产能过剩行业中上市公司商业信用的使用显著促进了企业的创新投入。第（3）和（4）列被解释变量为滞后一期的创新产出（fpatentapp）。由于企业专利申请数据符合泊松分布的特点，因此采用泊松回归并控制行业和年份固定效应。为了剔除极端值的影响，借鉴李姝等（2018）的研究对专利申请进行双向1%的截尾处理。回归结果显示，无论是否引入控制变量，商业信用和产能过剩的交叉项系数至少在10%水平上显著为正，说明产能过剩行业企业商业信用的使用显著增加了下一期的创新产出，从而验证了本文的研究假说H1。上显著，括号中为双侧检验的t值。下同。

表3 商业信用影响产能过剩行业的企业创新基本回归

（二）产能过剩行业商业信用影响企业创新的路径回归分析

前文所述，产能过剩行业企业商业信用的使用发挥了替代性融资作用，缓解了企业融资约束，因而促进了企业的研发创新。为检验商业信用是否缓解产能过剩行业的融资约束促进企业创新，本文参考Hadlock&Pierce（2010）计算融资约束绝对值SA指数，SA指数越大表示公司融资约束程度越高，并按照融资约束中位数将样本分为高融资约束组和低融资约束组。如果商业信用对产能过剩行业的企业创新发挥了缓解融资约束的功能，那么商业信用与产能过剩的交互项将在高融资约束组更加显著。表4为区分融资约束程度的分组回归结果。从中可以看出，当被解释变量为创新投入时，在高融资约束组，商业信用与产能过剩交互项的系数在1%水平上显著为正，在低融资约束组并未通过显著性检验；当被解释变量为创新产出时，交互项TC1_EI的系数仍在高融资约束组显著为正，低融资约束组不显著。上述结果表明产能过剩行业上市公司对于商业信用的使用确实是通过缓解融资约束，促进企业创新，验证了本文的研究假设H2。

表4 商业信用影响产能过剩行业的企业创新机制检验

续表4

五、稳健性检验

为了解决可能的内生性，验证结果的稳健性，参考已有文献，本文从以下两个方面进行稳健性检验。

（一）更换衡量指标和估计方法

对于被解释变量企业创新的衡量，已有研究也使用研发费用占营业收入的比重衡量，本文借鉴郭玥（2018）等的做法，将被解释变量替换为研发费用与营业收入占比（Invoreven）重新回归，结果如表5第（1）列所示，商业信用与产能过剩的交互项系数在1%水平下显著为正，表明商业信用的使用促进了产能过剩行业上市公司的研发支出，与前文结论保持一致。此外，为了缓解企业创新样本中大量观测值为零对本文结果造成的偏误，参考李姝等（2018）采用零膨胀因子的泊松模型重新回归，回归结果如表5第（4）列所示，商业信用与产能过剩的交互项依然显著为正，进一步验证了本文的研究结论。

对于解释变量中产能过剩的衡量，参考修宗峰和黄健柏（2013）的研究，本文重新定义产能过剩的虚拟变量overcap，若样本中公司行业属于造纸制品、石化炼焦、化学原料、化学纤维、非金属矿物制品、黑色金属、有色金属七大行业时，则overcap取值为1，否则为0。重新对模型进行回归，结果如表5第（2）、（3）和（5）列所示。无论被解释变量是Invoreven、Innoinvest还是fpatentapp，商业信用与产能过剩的交互项系数均显著为正，说明商业信用促进了产能过剩企业研发支出和创新产出，与前文基本结论一致。

表5 商业信用影响产能过剩行业企业创新稳健性检验

（二）倾向得分匹配

为了保证本文的核心结论稳健，更好的衡量产能过剩行业商业信用对于企业创新影响的因果关系，本文采用倾向得分匹配法缓解可能存在的内生性问题。根据上市公司是否属于产能过剩行业将样本分为实验组（产能过剩组）和对照组（非产能过剩组），采用一对一最邻近无放回的匹配方式对实验组和对照组估计得到的倾向得分进行匹配，配对变量与原模型一致。匹配后的样本包含1139组（2278个）公司年度样本。利用配对后的样本对产能过剩行业商业信用与企业创新的关系进行多元回归检验，回归结果显示①限于篇幅，留存备索。，商业信用与产能过剩交互项系数和显著性水平都没有发生根本性的改变，与主回归结果一致。即缓解了可能的内生性问题后，产能过剩行业商业信用的使用仍然显著促进了企业创新。

六、产能过剩行业公司使用商业信用背后的动因及经济后果

（一）产能过剩行业的企业使用商业信用背后的动因

前文指出，相对于非产能过剩行业，产能过剩行业受银行信贷收缩而加大企业创新融资缺口。那么，产能过剩行业是否因银行信贷的不可得性而使用商业信用？为明晰产能过剩行业的企业使用商业信用背后的动因，本文根据银行信贷的可得性（短期贷款与长期贷款之和占企业总资产的比值）的平均值将样本分为银行贷款可得性高（G_bank）和银行贷款可得性低（L_bank）两组，分组回归如表7第（1）至（4）列所示。无论被解释变量为企业创新投入（Innoinvest）还是创新产出（fpatentapp），商业信用与产能过剩交互项的系数在银行贷款可获得性低的样本中均显著为正，而在银行贷款可得性高的样本中并未通过显著性水平检验。上述结果说明产能过剩行业受制于国家去产能政策要求而导致了银行信贷资源受限，转而寻求商业信用融资，验证了产能过剩行业使用商业信用促进企业创新背后的动因。

（二）产能过剩行业使用商业信用促进企业创新的经济后果

前文分析了产能过剩企业使用商业信用促进了企业的创新，但是创新产出的质量如何？更侧重于实质性创新还是策略性创新？为检验产能过剩行业商业信用促进企业创新的经济后果，本间借鉴Tan et al.（2014）、黎文靖和郑曼妮（2016）等研究，将企业申请的发明专利定义为企业实质性创新（fpatent1），实用新型和外观专利型创新定义为企业策略性创新（fpatent2），然后分别对fpatent1和fpatent2进行泊松回归，回归结果如表6第（5）（6）列所示。当被解释变量为实质性创新时，商业信用与产能过剩交互项系数并不显著，当被解释变量为策略性创新时，商业信用与产能过剩交互项系数在5%的水平下显著为正，说明产能过剩企业对于商业信用的使用更多的促进了企业的策略性创新，而非实质性创新，可能的原因是产能过剩行业迫于政府去产能压力而选择的一种时间短见效快的策略性创新行为。

表6 产能过剩行业利用商业信用促进企业创新的动因、经济后果分析

七、结论和政策建议

创新是产能过剩行业企业转型升级的重要战略方法，也是政府治理产能过剩的重要手段。在当前产能治理框架下，产能过剩行业信贷受阻，商业信用能否成为产能过剩行业企业创新的替代性融资从而促进企业创新，是产能过剩行业企业能否实现转型升级的重要因素。为此，本文利用2010～2017年我国A股制造业上市公司的样本数据，实证检验了产能过剩治理政策框架下，商业信用对于产能过剩行业企业创新的影响。结果发现，相较于非产能过剩企业，产能过剩企业在产能治理政策下更难获得信贷支持。但是该企业可以利用商业信用替代性融资方式缓解企业创新融资缺口，强化研发投入、增加创新行为。进一步分析发现，在产能过剩治理政策压力下，为快速降低过剩产能，获得规制政策支持和弱化信贷歧视，产能过剩企业更加趋向于外观专利型和实用新型的创新而非发明专利型创新。

基于以上结论，本文提出如下政策建议：第一，商业信用显著促进了产能过剩企业的创新行为，但是主要表现为策略性创新而非实质性创新，对企业过剩产能治理的长期贡献有限。因此，对于产能过剩企业而言，在实施创新转型时，应该积极引导商业信用促进企业高质量的实质性创新行为，发挥产能过剩治理的长效机制；第二，创新需要长时间持续的资金支持，对于银行金融机构而言，应该根据产能过剩企业创新的不同维度在价值判断标准上进行细化，对于技术含量低的外观型和实用新型的创新应加以合理引导和支持，提高质量。对于技术含量高的发明专利型的创新应大力给予信贷支持，助推企业实质性创新转型；第三，产能过剩治理政策框架下，企业在面临创新融资约束时，商业信用发挥了重要支撑作用。因此，对于政府部门来说，一方面应加快建立和完善企业信用评价体系和社会融资体系，使商业信用在企业创新转型中得以更有效应用。另一方面，进一步发挥市场优化资源配置功能，避免政府过度干预，弱化产能过剩企业融资约束，从而激发企业创新的内在动力，加快企业转型升级。