外部融资对企业研发投入的影响实证研究——基于动态面板数据的系统GMM分析

王晓燕，王梓萌

(天津科技大学经济与管理学院，天津 300222)

自十八大以来，科技创新摆在了国家发展全局的核心位置。李克强总理在政府工作报告中提到，我国深入实施创新驱动发展战略，创新能力和效率进一步提升。技术合同成交额增长30%以上。科技进步贡献率提高到58.5%，科技事业在建设创新型国家征程上发挥了重要作用，为经济社会发展提供了强力支撑。根据国家统计局公布的《2017年全国科技经费投入统计公报》，2017年规模以上工业企业R&D经费投入总额达到12 013亿元，与2013年相比增长了44.41%，企业对创新研发活动愈加重视。在影响企业研发投入的众多因素中，政府的补贴资助发挥了重要作用，同时股权融资背景下的资本市场和债权融资背景下的银行等金融机构也为企业的研发活动提供了外部融资的平台，如果忽略了通过货币市场和资本市场的发展解决企业研发投入的资金支持问题，会导致政府对企业创新的补助和支持政策发挥不了应有的作用。在我国自身经济增长放缓，企业融资难、融资成本高的大背景下，面对新的经济下行压力，从经验层面上研究如何有效促进企业创新投入是一个有重要价值的主题。外部融资对企业研发投入的影响是本文关注的焦点。立足于中国国情和经济发展新常态时期，股权市场或者债权市场能否激励企业创新？政府这只“无形的手”对股权融资、债权融资与研发活动之间的关系发挥着怎样的作用？本文利用2013—2017年高新技术行业上市公司样本通过实证分析对以上问题进行深入探究，并在此基础上，为国家鼓励创新政策的制定提供一些建议。

本文的贡献主要体现在：(1)补充发展了研究领域的相关文献，中国GDP增速从2012年起开始回落，告别了过去30多年平均10%左右的高速增长，本文的时间跨度为2013—2017年，聚焦于经济发展新常态时期，有助于更好地理解不同经济发展时期外部融资来源与企业研发投入的关系，对处理好政府与市场在研发活动中的作用提供了决策依据。(2)已有文献所使用的估计方法较为简单，本文使用系统广义矩估计(系统GMM)，能更好地控制内生性对模型回归造成的影响，提高了估计的效度和信度。

1 文献回顾与研究假设

1.1 股权融资与研发投入

根据已有研究，企业的外部融资来源主要指银行等金融机构获取的贷款和从资本市场获取的资金，政府的补助是一种特殊的外部融资渠道。在股权融资方面，股票市场是企业进行创新融资的选择之一。在发达的金融市场上，充足的资本流动、完善的治理制度能降低企业的融资约束。股票市场的发展能增加企业获得股权融资的便捷性，为企业的研发输送资本[1]。股权投资者们往往青睐成长性高、创新活动力度大的企业，他们愿意投入资本承担高风险以享受未来创新成功带来的巨大红利。而我国资本市场是一个新兴加转轨的市场，总量小、发展不够成熟，短期投机行为和“羊群效应”显著，缺少创新资本形成能力，资金快进快出使得大量资金无法转化为长期资本，大量创新型企业无法获得足够的权益型资本。而且资本市场上投资者结构不合理，散户投资者多、机构投资者少，导致投资者对风险的承受能力较低，从“资本市场”的视角研究其对企业研发投入的影响可能得到的结论会有不同。企业研发活动的特殊性使得企业信息披露意愿降低，造成了投资者信息不足，无法辨别创新项目优劣性，在这种信息不对称的情况下很容易产生柠檬市场效应[2]。这无形中也是对企业研发活动的“扼杀”，也造成了股权融资增加后企业不愿再增加创新投入。此外委托代理理论认为经理比股东更厌恶风险，而企业研发本身就是一项高风险的活动，上市公司经营权与所有权分离的现象较为普遍，为了追求短期绩效经理很可能会减少R&D投资。王娟等[3]研究发现，上市公司的股权融资对其研发投入有抑制作用，尤其是对于上市时间较短的企业。由于我国资本市场的特点以及信息不对称、委托代理等问题的存在，导致企业难以从资本市场获得创新融资。因此本文提出如下假设。

H1：股权融资对企业的研发活动存在抑制效应。

1.2 债权融资与研发投入

债权融资方面，我国债权市场相对发达，银行业占据金融业的主导位置，这也是我国经济发展阶段和金融发展规律的现实选择。Po-Hsuan Hsu等[4]运用跨国数据对比研究发现，股权市场、资本市场非常发达的国家，对于创新有一个正面的作用，而债权市场比较发达的国家对于创新的作用是负向的。企业在创新融资方面很容易遇到银行等金融机构的冷遇。孙早等[5]研究发现，债权融资对战略性新兴产业上市企业的自主创新具有抑制作用。究其可能的原因，一是银行等金融机构为了保证资金的安全性常要求企业有固定资产作抵押[6]，但多数创新项目很难形成实物资产、不确定性风险高。而且对于债权人来说，回报是封顶的，他们更关注短期可能发生的损失，而多数研发项目难以确保创造即期、稳定的现金流。在高科技企业融资中，由于逆向选择和道德风险问题的存在，高科技企业更容易用高风险项目替代低风险的项目[7]，使银行“不敢贷”“不愿贷”。二是对于企业而言，定期还本付息加剧了财务风险，研发活动扩大了经营风险，导致偏好债权融资的企业的投资策略偏向保守。Morck等[8]的研究结论认为，信贷市场更倾向于保守投资，并且鼓励企业停止正在进行的创新项目，这阻碍了公司投资于创新活动。因此，债权融资较多的企业进行研发投入的动机较弱。本文提出如下假设：

H2：债权融资对企业的研发活动存在抑制效应。

1.3 政府补助的调节作用

政府补助是企业创新资金的重要来源，在解决企业研发资金约束困境[9]，加大企业研发投入力度方面发挥了积极作用。岳怡廷等[10]、李汇东等[11]研究发现，相较于股权融资与债权融资，政府补助对中国上市公司研发活动的促进作用最为显著。由于创新的正外部性特征、中国知识产权保护制度和执行机制不够完善等原因，会使得市场的资源配置和调节作用出现失灵，此时政府的补助和各项优惠政策起到了效果。许多研究都发现政府补助对外部融资与研发投入之间的关系存在显著的调节作用，但这种作用是正是负尚有争议。Hud M等[12]研究，发现研发补贴对德国中小企业的研发投资行为产生了总体积极影响，但在经济危机时期，由于补贴接受者不愿意采取创新投资行为而产生临时挤出效应。傅利平[13]研究发现政府补助在创新过程中对外部投资者起到了明显的信号传递效应。该信号有助于债务融资和风险投资的增加，缓解了融资约束。企业获得政府补助的信号能够作为一种信息披露，减轻企业与外部投资者之间的信息不对称性，解决企业遇到的创新融资难题。对于私人投资者来说，企业得到政府资助意味着政府对企业创新的肯定[14]，给了投资者企业成长性高的信号，使投资者乐于投入资本。Meuleman M等人[15]的研究结果表明对于中小企业而言，获得研发补贴是一个积极信号，能帮助企业更好地获得长期债务。在我国银行业受政府管控严格，政府补助的增加意味着政府对企业的认同，这样的企业与政府的关系更好，更容易获得贷款[16]，从而方便企业将债权融得的资金更多地投入研发中去。因此本文提出如下假设：

H3：政府补助会对企业的研发活动存在刺激效应，政府补助的增加通过刺激股权融资和债券融资促进企业研发投入。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

本文以2012—2017年的12个技术密集、研发披露较为规范的高新技术行业(包括仪器仪表制造业；软件和信息技术服务业；化学原料及化学制品制造业；医药制造业；专用设备制造业；互联网和相关服务；电信、广播电视和卫星传输服务；电气机械及器材制造业；石油加工、炼焦及核燃料加工业；计算机、通信和其他电子设备制造业；通用设备制造业；铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业)的上市公司作为初始样本，并依据以下标准对样本进行筛选：(1)剔除ST、* ST 的上市公司；(2)剔除连续3年及以上未披露研发投入数据的公司；(3)剔除关键变量数据缺失的公司。通过以上3个标准，本文最后得到1 014家企业的4 611个样本观测值。由于本文核心解释变量采取了滞后一期的处理，所以实际回归年度区间为2013—2017年。为减轻异常值的影响，本文对回归分析中的连续变量在1%的水平上做了缩尾(winsorize)处理。样本数据来自于国泰安CSMAR数据库和Wind数据库，部分缺失数据手工查阅年报获得。

2.2 变量选择与模型设计

为了检验上文研究假设 ,本文在欧拉方程模型的基础上，借鉴Brown，Fazzari和Peterson的模型，考虑股权融资、债权融资、政府补助对企业创新投入的影响，构建了模型(1)。投资行为本质上是一个动态的调整过程。因此模型中还包含了研发投入的滞后项及其平方项。构建模型(2)和模型(3)考察政府补助对股权融资、债权融资与企业创新活动关系的调节作用影响。

表1变量含义及计算方法

变量名称变量含义计算方法Rdr研发强度研发投入/期初总资产Equi股权融资(股本差额 + 资本公积差额)/期初总资产Debt债权融资本期取得借款收到的现金/期初总资产Sub政府补助本期营业外收入下政府补助项目金额数/期初总资产Cf现金流比率经营活动产生的现金流量净额/期初总资产Size企业规模本期资产总额的对数Growth销售收入增长率(本期营业收入-上期营业收入) /上期营业收入Date上市年限本期年份-企业上市年份Manager管理层持股比例管理层持股数量/总股数Saler销售收入本期营业收入/资产总额ROA总资产净利率本期净利润/总资产Year年度虚拟变量共5个年度

国内外现有文献对研发投入主要采用取对数、除以总资产或主营业务收入的方式进行度量。由于营业收入各年之间波动较大，本文借鉴Brown，Fazzari和Peterson的处理方式，将研发投入除以期初总资产进行去规模化处理。

模型主要关注如下核心解释变量：

债权融资采用现金流量表中的“取得借款收到的现金”进行度量，该项主要反映企业从银行或其他正规金融机构获取的贷款。股权融资采用当期与上一期的股本和资本公积差额之和来衡量。政府补助变量，本文采用营业外收入下披露的政府补助项目金额进行度量。需要注意的是，财政部于2017年5月修订印发了《企业会计准则第16号——政府补助》，营业外收入下政府补助项目的含义发生了变化。为了保证数据的前后一致性，本文将营业外收入下政府补助科目与其他收益科目金额相加作为2017年政府补助金额。并对核心解释变量均除以期初总资产来消除公司规模差异。

此外，参考已有文献，本文将现金流比率、企业规模、企业成长性、上市年限、总资产净利率、企业销售收入和管理层持股比例加入到模型中以控制这些因素对企业研发投入活动产生的重要影响。

由于政府补贴与研发投入间的相互作用，本文借鉴邓建平等[17]的处理方法，使用企业注册地作为Sub的额外工具变量，如果注册地位于省会或经济特区，则工具变量Prv取1，否则取0，进一步控制政府补助变量的内生性问题。企业注册地如果位于地理位置优越，财政资源相比较而言更丰富的省会或经济特区，企业更容易享受到政府补贴资助，二者满足工具变量相关性的要求，而企业注册地和企业研发投入强度没有直接联系。

2.3 估计方法

本文的数据具有短面板(大N小T)的特点，而且解释变量中包含了被解释变量的滞后值和内生变量，内生性问题不可避免，因此本文运用stata14.0软件采用系统广义矩估计法对模型进行估计。它能够修正未观察到的个体异质性、测量误差、遗漏变量偏差和潜在内生性问题，与混合OLS和固定效应方法相比效果更好。与差分GMM相比，系统GMM可以减少不精确性，提高估计的效率。

3 实证分析

3.1 描述性统计

描述性统计结果如表2所示，高新技术企业R&D研发投入强度平均为3%，而美国高新技术企业的研发与总资产比重已达到 17%[7]。我国企业的研发投入强度还有待提高。从企业的融资状况来看，债务融资占总资产的比重最高，其次是股权融资，均值为7.9%。这与我国金融体系的结构一致，银行业占据金融业的主导位置，资本市场在规模和资源配置上都没有超越银行[18]。

表2 描述性统计

3.2 相关性分析

表3 相关性分析结果

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的统计水平上显著。

3.3 回归结果分析

本文采用动态面板数据(Dynamic Panel Data)对模型进行系统GMM估计，并使用了稳健标准误，该稳健标准误允许扰动项存在异方差。本文在检验过程中采用 Abond 自相关检验判断是否存在模型设定偏差以及Hansen 工具变量过度识别检验，以辨别得到的实证结果是否合理。系统GMM成立的前提是扰动项不存在自相关，只要扰动项的差分不存在二阶或更高阶的自相关，就可以通过Abond检验。工具变量最小滞后期的选取依据了Roodman[19]所给出的传统法则，为了避免出现弱工具变量问题(滞后期越多则相关性越弱)，需要限制工具变量的最大滞后阶数，这样才能够获得可靠的Hansen检验。滞后因变量的工具变量滞后区间是二到三期，我们将滞后一期的融资变量设定为前定变量、滞后二到三期作为工具变量，政府补助选择滞后三到四期作为工具变量减轻内生性的影响。

根据上述估计方法得到的估计结果如表4所示。扰动项的差分存在一阶自相关，而Abond二阶自相关检验的P值均大于0.1，无法拒绝原假设“不存在二阶自相关”，可以判断模型的设定是有效的。Hansen过度识别检验对应的P值为0.389，无法拒绝工具变量的有效性。通过以上假设检验发现，模型的设定和工具变量的选择不存在问题。表4列(1)回归结果显示，股权融资和债权融资与研发投入强度的负相关关系非常显著，外部融资的增加并没有带来研发投入的增长，验证了前文提出的假设1和假设2。而政府补助与研发投入强度在1%的水平上显著正相关，政府对企业的补助每增加1%，企业研发投入强度就增加0.38%。高新技术企业的研发投入非常依赖于政府的资金支持。同时回归结果显示，企业当期的销售收入及成长性与研发投入的系数都在1%的水平上显著为正。这也符合收入与投资之间的加速原理。高成长性的企业更愿意投入到技术创新中去。企业规模也与研发活动在5%的显著性水平上正向相关。

表4 回归分析结果

注：1)*、**、***分别表示在10%、5%、1%的统计水平上显著；2)小括号内的数值为t统计量。

3.4 进一步分析与检验

本文进一步研究政府补助对债权融资、股权融资与企业创新活动关系的调节作用影响。对模型(2)和模型(3)进行估计得到表4列(2)、列(3)的回归结果。股权融资、债权融资与研发投入的关系再次得到了验证。为了让加入交互项回归后的主要项的系数有意义，本文对交互项进行了中心化处理。根据回归结果可以看出股权融资、债权融资与政府补助交互项的系数均为负，Debt×Sub的系数在5%的水平上显著。随着政府补助的增加，债权融资对企业研发活动的负向作用在减弱，这实际反映了政府补助对债权融资与研发投入强度二者之间关系的刺激效应。部分验证了前文提出的假设3。

3.5 稳健性检验

第一，本文对核心解释变量进行替换，将股权融资定义为现金流量表中吸收权益性投资收到的现金与期初总资产的比值，债权融资定义为企业长期借款、短期借款之和与期初总资产的比值，并对模型进行了重新回归。第二，为保证实证结果的稳健性并控制内生性问题，采用差分GMM和两阶段最小二乘法对模型进行了重新估计。以上方法得到的回归结果核心解释变量系数的方向和显著性没有出现大的变化，说明本文的估计结果是较为稳健的。

4 结论与启示

本文通过对2013—2017年我国高新技术行业上市公司进行实证研究，得出以下结论：我国高新技术企业倾向于使用政府补助进行研发创新；进一步探讨外部融资对企业创新的影响，由于我国是银行主导型金融体系，资本市场不够成熟规范，股权融资与债权融资没有对研发投入起到促进作用；政府补助在债权融资与研发投入的关系中起到了刺激作用。

由以上结论可知，政府的补贴确实是促进企业创新的有效手段之一，但同时企业创新融资的外部渠道受限也是企业创新不足的重要原因。本文对政府制定企业创新鼓励政策有一定启示：(1)在政府补助的运用上，应当考虑投放方式和投放过程中的监管，对补贴使用效率做好考核，发挥政府补助资本引导的作用，避免企业的创新活动过度地依赖政府补助，使企业创新研发资金走向多样化。真正形成市场在资源配置中起决定作用、市场和政府合理分工、推动创新发展的新模式。(2)把发展直接融资放在重要位置，大力发展资本市场，特别是权益性资金融资机制，通过资本市场改革和制度完善，例如健全发行机制和退市制度，确确实实为实体经济服务来激励创新。

本文的不足之处在于，只采用了上市公司的数据作为样本，非上市企业的外部融资特别是股权融资可能和上市企业有很大区别，另外企业异质性也是要考虑的因素，不同所有权性质、不同规模的企业外部融资与政府支持对创新的影响都可能存在差异，有待后续深入研究。