政治关联对制造业企业创新的影响——基于债务融资的中介作用

闫珉铭，黄羿颉，廖 昕

（上海理工大学管理学院，上海 200093）

一、引言

近年来，政治关联对企业的影响成为国内外的研究热点，政府依靠企业实现财政目标，而企业创新则依赖政府提供的关键信息和资源。政治关联一方面能提供更多的税收优惠、融资便利、产权保护等对企业有促进作用，另一方面会通过“寻租”行为扭曲要素配置产生抑制作用。本文分别从创新投入和创新产出两个角度，以2014—2017 年中国A 股上市制造业企业为样本，研究了债务融资在政治关联与企业创新关系中的中介作用。

二、文献综述与研究假设

（一）文献综述

企业政治关联是企业与政府部门或拥有政治权力的个人之间形成的非正式、特殊的政企关系，表现为企业高层管理人员及大股东拥有在政府部门任职的经历。陈刚和王荣耀（2019）[1]认为应充分提高金融资源的配置效率，促进制造业的转型、创新升级，整合优化等。这意味着制造业企业是否有政治关联，是否有更强的融资能力都会影响其创新活动。

从政治关联与企业创新二者间的关系看，已有研究结果主要集中于积极效应和消极效应两方面。“积极效应”方面，学者们认为政治关联能够促进企业创新，政治关联与企业创新绩效之间存在正相关关系[2-5]。Boubakri 等（2012）[3]认为对于民营企业，有政治关联者会更积极地投资创新，薛跃和陈巧（2014）[2]认为政治关联能够帮助制造业企业获得更多的资源。在“消极效应”方面，学者们认为政治关联对企业创新会产生负面影响[6-9]，张平等（2014）[6]、朱磊等（2016）[9]针对创业板上市公司发现具有政治关联的企业创新动力不足，增加研发人员投入能有效缓解政治关联对企业创新绩效的负面作用；袁建国等（2015）[8]认为紧密的政企关系，使企业创新活动受到阻碍。

在研究政治关联和企业创新关系的基础上，学者们还研究了政治关联对企业创新的影响路径。谢言等（2010）[5]认为政治关联能够促进知识创造，进而提升企业的自主创新能力；罗明新（2016）[10]发现债务融资强化了政治关联对企业创新投入的负面作用。刘雅琦等（2016）[11]认为创新基金的中介作用表现在政府官员的政治关联会促进企业增加创新投入。张平等（2014）[6]考虑高管的个人特征，发现高管团队的平均年龄、任期、受教育水平有不同调节作用。对于中小高新技术企业，傅樵和冉莹（2018）[12]、王珍义等（2011）[13]都实证得到了政治关联对企业创新具有正向作用，融资能力起到部分中介作用。

综上，在现有研究政治关联对企业创新影响路径的文献中，大多研究对象为创业板或中小高新技术企业，关注制造业企业的政治关联和企业创新的影响机理文献较少，而制造业在世界科技强国背景下具有更强的创新需求，因此，本文研究制造业企业的政治关联对其创新活动的影响。由创业板或中小高新技术企业的相关研究可知，债务融资在其中扮演了重要的角色，所以本文将从债务融资的角度探究制造业企业的政治关联对其创新的影响机制。

（二）研究假设

1.高管政治关联与创新绩效。关于政治关联对企业创新的影响，现有文献主要持两种观点。其一认为政治关联对企业创新具有正向影响。政治关联是其众多外部社会关系中不可忽视的一种。而研发的高风险特征会导致不稳定的企业创新产出，因此部分企业会建立与政府的联系，以期获得更多有利于创新的资源，如融资便利、税收优惠和产权保护等。另一种观点认为政治关联会抑制企业创新，即高管政治关联具有“诅咒效应”。政治关联会使企业面临“政治包袱”，为了维持良好的政商关系，拥有政治关联的企业需要承担更多的企业社会责任。

尽管政治关联对企业创新的影响有正、负两方面，但是对于制造业企业而言，本文认为政治关联对其创新的负面影响更大。首先，由于制造业所处的市场环境较为稳定，面临诸多技术壁垒，加之技术创新活动的长期性及内生风险性，短期内难以为企业带来明显收益（李后建和张剑，2015）[14]。所以相比于高新技术产业，制造业企业的创新意愿较低。具有政治关联的制造业企业，会因为地方政府提供的贸易保护而进一步降低创新意愿。其次，制造业企业的固定资产比例和贷款比例较大，这使得具有政治关联的制造业企业会将更多的资源投入“寻租”，从而导致其创新投入不足，创新效率降低。

综上所述，本文提出研究假设H1：

H1：政治关联会抑制制造业企业的创新投入和产出。

2.债务融资与创新绩效。银行等金融机构作为债务融资的主要贷款人，能够利用庞大的社会信息网络甄别选择创新项目进行支持，同时协助企业建立创新激励与监督机制，能够有效的帮助企业控制和降低创新风险（王珍义等，2011）[13]。陈良华等（2019）[15]通过对沪深A 股科技企业实证发现银行债务融资能够提高企业的创新投资效率。相比于股权融资，债务融资需要企业固定付息，使企业现金流受到抑制，这在一定程度上会提高企业高管的债务资金配置效率；此外债务融资无需定期披露企业信息，企业的商业机密得到保护，有利于保护自身研发优势。由于我国制造业企业债务融资的来源主要是银行，基于以上分析，本文认为，银行能够充分发挥其信息优势，帮助获得债务融资的制造业企业增加创新投入，提高创新产出。

H2：制造业企业债务融资对制造业企业的创新投入和创新产出具有正向影响。

3.债务融资的中介作用。我国的宏观调控政策是由政府主导银行业的改革，银行会为获得政府支持的企业提供更多的贷款。余明桂和潘红波（2008）[16]分析我国上市民营企业发现，有政治关联的企业能获得更多的银行贷款和更长的贷款期限。类似地，具有政治关联的制造业企业也可以通过政治关联获得良好的声誉和较高的信用担保，进而降低获得银行贷款及商业信用的难度。即：政治关联能够提高制造业企业的债务融资能力。

制造业企业在获得债务融资后，将在银行的监督和激励下开展创新活动，提高创新效率。本文认为具有政治关联的制造业企业，可通过政府与银行等金融机构建立良好关系，提高债权融资意愿和能力，较为便利地获取债务融资，银行机构可利用自身的信息优势选择创新项目给予金融支持。即政治关联是制造业企业债务融资获取的前因变量，并可能经债务融资影响企业创新。据此，本文提出研究假设H3、H4：

H3：政治关联与制造业企业债务融资能力显著正相关；

H4：债务融资在政治关联与制造业企业研发之间起到中介作用。

三、研究设计

（一）研究模型

本研究采用多层次回归方法，分别以企业研发支出（R&D_C）和专利数（R&D_N）作为因变量，对企业债务融资的中介作用和调节作用逐一进行检验。首先，按照中介效应检验步骤，检验债务融资规模在企业高管政治关联得分与企业创新绩效之间的中介作用。回归模型分别为模型（1）～模型（3）。

（二）样本选择与数据来源

选取2014—2017 年中国A 股上市的制造业企业为研究对象，考虑到样本数据的有效性，对原始数据按照下述顺序依次进行处理：（1）剔除ST 和*ST 公司；（2）剔除数据不全的企业样本点；（3）对连续变量在1%和99%上进行Winsorize 截尾处理，以剔除异常值对后续分析的影响。

经上述筛选，共得到了142 个企业四年的数据样本，采用的专利数和政治关联数据均来自国泰安数据库CSMAR，财务数据均来自WIND 数据库。研究采用Stata15 统计软件进行实证分析。

（三）变量选取

1.被解释变量。由于企业创新是一个不断进步、动态发展、由量到质的过程，所以本文从企业的创新投入和创新产出两个角度来刻画企业创新。以资产负债表中的研发支出总额占营业收入的比例表示研发投入强度，用专利申请数加1 的自然对数作为创新产出的度量指标。通过对二者分别建立回归模型研究制造业企业高管政治关联及债务融资规模对企业创新的影响。

2.解释变量。政治关联即“Political Connection”，大多学者认为政治关联是正式制度不健全的经济体中企业为了获得生存资本而建立的一种政治资本，在某种程度上充当了资源配置的角色。

关于政治关联的度量，大多研究采用虚拟变量来度量企业高管的政治关联，还有根据企业董事会成员或高管在或曾在政府部门任职的最高行政级别赋值，体现政治关联程度的强弱（梁莱歆和冯延超，2010）[17]。本文主要考察的是企业高管团队的政治关联，根据CSMAR 数据库中企业高管的政治背景—任职机构层级数据，令中央=4 分、省级=3 分、市级=2 分、县区级=1 分、其他=0 分，并将企业高管的政治层级得分加总，得到每个企业的政治关联得分，以体现政治关联程度的强弱。

3.中介变量。由于创新前期需要企业巨大的资金投入，而债务融资可给予企业长期、稳定且金额较大的现金流，因此企业的债务融资能力在一定程度上影响着企业的研发创新能力。本文参考了于波和赵佳璐（2019）[18]中对债务融资的计算方法来衡量银行借款与应付债券变化，计算方法如表1 所示。

表1 变量定义及其计算方法

4.控制变量。根据以往文献的经验，本文考虑的控制变量定义与计算方法如表1 所示。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计

主要变量的描述性统计分析如表2 所示。在总样本中，企业研发支出的均值为0.033，标准差为0.021，且企业专利数的均值为5.136，标准差为1.334，说明我国制造业企业的创新投入与产出均存在较大的差异；政治关联背景得分的均值为0.715，标准差为1.424，说明我国制造企业高管的政治关联背景有较大差异；中介变量制造业企业债务融资均值为0.008，标准差为0.065，且债务融资规模的最大值和最小值分别为-0.210 和0.216，说明制造业企业的债务融资能力存在较大差异。

表2 描述性统计

（二）相关性分析

为了揭示变量间的相关关系，本文进一步对主要变量进行Pearson 相关分析。主要变量之间的Pearson 相关系数均较低（绝大部分低于0.3），初步说明主要变量间不存在严重的多重共线性问题。观察各主要变量的两两相关关系，首先，企业研发投入与专利数、企业债务融资与研发投入、企业债务融资规模与高管政治关联间均显著正相关，企业研发支出和专利数均与高管政治关联显著负相关。验证了假设H1、H2 和H3。此外，本文进一步进行了VIF 共线性检验，主要变量的方差膨胀因子VIF 绝大部分小于2，主要变量的方差膨胀因子接近于1，1/VIF 在0.9 左右，说明变量间不存在明显共线性。

表3 主要变量Pearson 相关分析

（三）回归结果分析

本文首先检验制造业企业债务融资规模在高管政治关联影响创新投入过程中的中介作用。模型（1）～ 模型（3）用于检验企业债务融资规模的中介作用。

表4 高管政治关联对企业研发支出和债务融资能力的回归结果

进一步的，探究制造业企业债务融资规模在高管政治关联影响企业专利数过程中的中介作用，回归结果如表5 所示，限于篇幅，表5 只列出本文所研究的主要变量。首先，模型（4）表明，制造业高管政治关联与专利数显著负相关（1=-0.0887，p<0.01），说明高管的政治关联会抑制企业的创新产出，因此，假设H1 得到进一步的验证。其次，模型（5）在模型（4）的基础上加入了企业债务融资规模，结果显示，制造业企业债务融资规模与专利数之间存在正向关系（1=0.948），但不显著，说明制造业企业债务融资规模在高管政治关联和专利数之间不存在显著的中介作用，假设H4 不成立。

考虑到制造业企业债务融资规模在高管政治关联影响企业专利数的过程中可能存在调节作用。本文在模型（5）的基础上，对所有连续变量进行标准化处理，并以债务融资规模作为调节变量得到模型（6）。模型（6）第三行的回归结果表明，制造业债务融资规模和高管政治关联的交互项显著为正（1=1.073，p<0.1），说明了制造业债务融资规模对创新产出有显著的正向调节作用。与创新投入类似，虽然政治关联给予了制造业企业融资便利，能够帮助企业增加创新投入，提高创新产出，但同时制造业企业也需要承担更多的社会责任，“挤出”创新投入，最终导致制造业企业的专利数下降。

表5 高管政治关联对企业专利数和债务融资能力的回归结果

（四）稳健性检验

为了保证以上回归结果的准确性及可靠性，本文将主要变量的衡量指标进行替换，参考买生和张纹瑞（2019）[19]选取高管政治关联的代理变量为：

政府补贴+（短期借款+期末非流动负债+长期借款）/期末总资产

依据前述步骤对各个模型重新进行了回归分析，回归结果与本文前述结果一致，所有假设都得到了支持，限于篇幅，在此未报告这一结果。这表明本文的结论具有一定的稳健性。

五、结论与建议

本文研究发现：政治关联不利于制造业企业创新，制造业企业可能出于维持政治关联的需要而放弃企业价值最大化的目标，使企业创新投入不足进而导致创新产出下降。债务融资能够缓解政治关联对制造业企业创新的负面影响，其在政治关联与制造业企业创新投入关系中起部分中介作用，而在政治关联与制造业企业创新产出关系中起正向的调节作用。

本研究顺应制造业转型升级的战略背景，丰富了企业创新途径的理论研究。研究结论表明，首先，政府应出台针对性的政策激发制造业企业的创新动力，并提高与制造业企业相关政策实施的透明度和公平性，降低政府官员的“寻租”空间。其次，企业应该控制政治关联成本，充分利用政治关联的优势为企业创新提供助力，提高企业的长期竞争力。最后，由于债务融资能够缓解政治关联对制造业企业创新的负面作用，所以应发展多层次资本市场，提高市场机制对金融资源的配置效率，增加制造业企业的融资渠道，降低其对政治关联的依赖，并进一步加强法律和市场的规范性，为制造业企业创新提供完善的金融市场环境。