政策性金融是否促进了先进制造业技术创新?——基于企业生命周期视角

■肖艳丽 向有涛

一、引言

随着中国经济进入新常态，科技创新日益成为国家发展提质增效的核心因素。十八大明确提出创新驱动发展战略，十九大进一步强调要从“要素驱动型”和“投资驱动型”转向“创新驱动型”，加快建设创新型国家。企业作为创新的重要载体，在国家创新能力提升和经济发展过程中起到十分重要的作用。在国家战略的引领和支持下，我国研发经费投入快速增长，社会创新要素不断流向企业，企业创新水平显著提高。据统计，2020年我国全社会研发经费投入达到24426 亿元，比上年增长10.3%。其中，企业研发经费投入占较大比重，2019年企业研发经费投入占比高达76.3%；企业专利申请和企业专利授权数量分别为438.0万件和259.2万件，比2018年分别提高1.3个百分点和5.9个百分点。但是我国企业在创新投入尤其是在创新质量上，与欧美发达国家仍然存在不小的差距。创新能力的提高有利于国家发展，同时，创新决定了企业的市场价值、优势以及投资回报[1]，是企业长期经营的核心竞争力。不同于常规的经营活动，创新活动投入大、期限长、风险高，需要持续、充足的资金支持。我国制造业企业技术创新长期面临资金不足的问题[2]，仅依靠企业自有资金和市场力量很难满足技术创新的需求。在此背景下，探究如何有效提高国家创新能力以及提升企业创新绩效具有重要的现实意义。

政府补贴对企业技术创新的影响存在促进论、抑制论和无关论等观点。一方面，政府财政可以直接支持企业增加创新投入，从而促进创新产出[3，4]。政府补贴的激励效应主要源于其具有资源与信号属性[5]。补贴是政府对该企业发展前景和潜力的认可，可以对其他投资者、金融机构产生诱导效应。另一方面，Klette 等[6]研究发现，由于道德风险，企业在获得政府补贴后可能挪作他用，导致政府补助促进创新的效果下降。Montmartin 等[7]、毛思琪[8]进一步研究发现政府补助会对企业创新投入产生挤出效应。

银行信贷作为企业创新资金的重要来源渠道之一，会对企业技术创新产生积极作用[9，10]，特别是对资本市场欠发达的国家来说，银行信贷对企业创新发挥着更明显的作用[11]。但Hsu等[12]以全球32个经济体为研究对象，发现股权融资能够更好地促进高科技产业的创新活动。张一林等[13]也认为股权融资可以促进企业创新，而银行贷款难以促进企业创新。

政策性银行是我国信贷资金的重要提供者。政策性金融以政策性、公共性宏观目标为宗旨，在日常经营管理中，采用商业化、市场化的方式运作[14]。政策性金融在支持我国“强位弱势”产业的发展时具有明显优势，能够解决商业性金融失灵和国家财政支持失效的问题。在当前我国金融市场不完善和政府财政支持有限的情况下，需充分运用政策性金融支持先进制造业企业的研发创新活动，落实结构性改革，尽早实现经济转型升级。

已有研究大多基于同一截面特征分析政策性金融与企业创新之间的静态关系，而忽略了企业生命周期阶段特征。因此，需要进一步将生命周期因素纳入研究内容，分析政策性金融作用于企业技术创新的结构性差异特征。一般而言，处于不同生命周期的企业在盈利性、成长性、融资约束、创新需求和创新环境方面具有不同的特点[15—17]，所以在不同的生命周期阶段，企业创新活动对政府补助、税收优惠可能会具有不同的反应。周海涛等[18]的研究显示，政府补贴对处于不同生命周期企业创新活动的影响具有异质性。陈红等[19]研究发现，在制造业中，税收优惠对成熟期企业创新的促进作用强于成长期企业。因此，可以初步预期，政策性金融对处于不同生命周期的企业技术创新的影响也会有所差异。

通过梳理已有文献可以发现，学者们对政府补贴、金融发展等对企业创新的影响以及其对不同生命周期阶段企业技术创新的差异性影响进行了研究，但现有研究鲜少提供政策性金融对先进制造业企业创新影响的微观经验证据，忽视了企业生命周期的异质性。因此，本文将企业生命周期理论纳入政策性金融对企业创新影响的讨论中，丰富了金融支持企业创新的研究视角。此外，本文从静态和动态两个维度，分析了政策性金融对企业技术创新的影响。

二、理论分析与研究假设

（一）政策性金融与企业技术创新

政策性金融作为一种特殊的制度安排，是介于财政资金直接投入和商业性资金融通之间的资源配置方式。它不同于政府财政机制，也不完全属于市场机制，而是具有政府财政“无偿拨付”和商业性金融“有偿贷放”双重属性的特殊机制，是财政与金融、政府与市场的结合体[20]。

首先，政策性金融具有财政“无偿拨付”性质，能直接为企业提供创新资金。一方面，政策性银行以政策性、社会合理性的最大化为目的，可为企业创新提供低成本的担保或低利率和较长期限的信贷，从而缓解企业创新所面临的资金压力，降低企业的融资成本和研发风险[21]。另一方面，政策性金融能够弥补由于金融市场配置失灵所造成的创新资源不足问题，是企业创新资金的重要来源和补充，对推动企业研发创新活动具有重要作用。万东灿[22]研究发现，获得政策性银行贷款的企业能够进一步增加研发投入和专利产出。

其次，先进制造业是国家重点发展方向，在推动制造业转型升级乃至提升国家竞争力中越发重要，政策性金融的主要服务对象就是“强位弱势”产业或领域[23]。基于信号理论，好消息可以传达出企业发展良好的正向信号，能够间接给企业带来社会投资跟进[24，25]。获得政策性银行贷款在一定程度上向外界传递出政府对企业所处行业发展前景的认可，预示着政府未来的政策倾向和扶持方向，这有助于企业获得利益相关者的支持，吸引商业性金融的进入[26]，对投资者产生“认证效应（certification）”，从而筹集更多的创新资源用于研发创新活动，提高创新产出[27]。

最后，政策性银行作为专业的金融机构，拥有更多的专业能力和信息优势。具体而言，能够在贷前对企业研发活动进行有效的调查；在企业获得贷款后，会对企业进行贷后检查和风险动态管理，考核企业研发活动项目的进展和资金流向使用情况，对公司内部管理起到监督和治理作用[28]，因而有利于降低企业与银行、投资者之间的信息不对称程度，使创新资源流向效率更高的企业，实现资源的有效配置，推动企业研发创新活动的顺利开展。因此，本文提出如下假设：

H1：政策性金融对先进制造业企业的创新投入具有正向作用。

H2：政策性金融对先进制造业企业的创新产出具有正向作用。

（二）企业生命周期与技术创新

企业生命周期理论认为，处于不同生命周期阶段的企业在融资渠道与能力、财务状况和研发创新等方面具有不同的特征[29]，因此，创新活动会受企业生命周期的影响[30]。政策性金融的资金供给与企业创新资金需求之间往往存在不同程度的缺口，导致企业创新活动对政策性金融的反馈有所差异，同时，由于企业自身的周期性特征，其技术创新意愿、资源禀赋、发展目标以及创新环境往往具有较大差异性，需要企业做综合判断和审慎决策[31]。可以初步推断，在生命周期不同阶段，政策性金融对先进制造业企业创新的效用可能存在不同。

初创期企业的特点决定了政策性金融对其技术创新的作用有限。首先，初创期企业需要大量资金来开拓市场，但由于产品知名度不高，市场信誉尚未建立，公司存在较大的经营风险，融资约束问题严重。第二，企业研发经验不足，技术创新体系薄弱，创新风险高。第三，技术创新活动是一个长期过程，而初创期企业面临的主要是生存问题，其追求经济利益尤其是短期效益的特征，会使得企业减少研发创新活动。第四，虽然政策性金融的贷款利率相对较低，但对于资金极度缺乏的初创期企业来说，也是不小的负担。此外，银行信贷仍是企业的主要融资方式[32]，企业在初创期仅仅依靠政策性金融的支持难以满足研发活动的需要。总之，初创期企业主要是“求生存”而非“谋发展”，创新意愿不强，创新能力弱，因此对于初创期先进制造业企业来说，政策性金融对其技术创新的作用有限。

进入成长期的企业，其业务经营规模扩大，盈利能力得到提升，但盈利增长滞后于收入增长，内部现金流滞后于研发创新需求，资金缺口问题依然较大。同时，企业开始大规模购置生产机械设备，建设仓库和厂房，人力资源等无形投入比例高，这些都需要长期稳定的资金支持。因此，企业会倾向于获得高风险的回报[13]。此时，政策性金融可以直接为企业提供低利率信贷支持或者贷款担保，有利于提高企业的技术创新倾向，刺激企业增加技术创新投入。此外，政策性银行可以通过贷前调查、贷后检查和风险动态管理等方式参与企业经营活动，改善企业的治理状况，降低其经营管理风险，从而间接地促进其创新投入和产出的增加。

进入成熟期的企业，与初创期、成长期企业相比，已经在融资、创新能力等方面发生了较大变化[33]。经过前期的研发创新经验的积累，市场调研充分，能够有效降低风险，其创新能力得到大幅提升。因此，在政策性金融的引导和支持下，可以激发其创新意愿，增加创新投入。此时，先进制造业企业的技术和产品市场已较为成熟，形成了比较稳定、充足的现金流，内部融资压力较小。由于经营风险的降低、市场地位的提高，企业融资优势明显，可以有更多资源应用到研发创新活动中，进而促进企业创新[34]。此外，处于成熟期的企业创新意愿更强，在政策性金融的支持下，企业能够更好地开展研发创新活动。政策性金融对成熟期企业的研发创新产生明显的激励效果。基于此，本文提出如下假设：

H3：先进制造业企业所处的生命周期阶段不同，政策性金融对其创新投入的影响存在差异。

H4：先进制造业企业所处的生命周期阶段不同，政策性金融对其创新产出的影响存在差异。

图1 理论分析框架

三、研究设计

（一）样本选取与数据处理

2015年国家发布《中国制造2025》计划，提出要大力发展先进制造业，其中十大重点领域①代表着我国先进制造业的发展方向。此外，考虑到数据的可得性②，本文选取我国2010—2019年先进制造业上市公司作为研究样本，以生命周期阶段作为研究维度，分析政策性金融对先进制造业企业技术创新的影响。

本文数据来源于国泰安数据库和CCER经济金融数据库。对于初始数据，按照如下原则进行处理：第一，对于同时包含在上证中国制造2025和中证中国制造2025主题指数中的公司进行合并，避免重复计算；第二，剔除ST、*ST 和期间退市类公司；第三，剔除核心变量缺失或其他变量缺失严重的样本；第四，为增强研究结果的有效性，对连续型变量进行1%和99%的双侧缩尾处理，以减少异常值对实证结果的干扰；第五，鉴于现金流量模式法具有实操性强、客观性较高的优势[35]，因而采用现金流量模式法来划分企业生命周期阶段。

（二）变量设置

1.被解释变量：企业创新

一般来说，企业研发投入越多，创新成果也越多，但是创新投入和创新产出之间存在较大差异[35，36]。所以本文从投入和产出两个维度出发对先进制造业企业研发创新活动进行研究。在创新投入上，本文借鉴潘越等[37]、田巍等[38]的研究，采用研发投入作为企业创新投入的代理变量，具体计算方式见表1。此外，在创新产出上，一方面，考虑到由于我国绝大多数行业的上市公司每年新增专利数量存在着严重缺失的问题，若采用专利作为因变量会产生样本数量不足的问题，从而影响实证结果的有效性和可靠性[39]。另一方面，一些企业会通过申请大量重复和低质的专利来获取政府补贴[40，41]，导致用专利数量来衡量企业创新产出无法很好地反映企业创新活动的真实情况。所以，本文采用企业当年无形资产净额来表示企业创新产出的情况。

表1 变量说明

2.解释变量：政策性金融

本文以先进制造业企业当年是否获得政策性银行贷款构造虚拟变量。若企业当年没有获得政策性银行贷款，取值为0，否则为1。

3.控制变量

考虑企业创新活动除了会受到政策性金融的影响，还存在其他可能的影响因素，本文根据以往关于企业创新的研究，从企业日常经营情况、财务状况、公司治理等方面选取股权集中度（cr）、现金流水平（cfo）、总资产收益率（roa）、成长能力（growth）、高管持股比例（exe）和市场势力（power）作为控制变量。具体变量情况见表1。

表2报告了数据的描述性统计结果。企业创新投入和创新产出的均值分别为18.95 和19.41，标准差分别为1.445 和1.511，且最大值和最小值之间存在较大的差距。这表明对于先进制造业来说，其上市公司的创新能力存在明显差异。

表2 描述性统计结果

（三）模型设定

1.基准回归模型

借鉴相关文献，本文采用线性回归模型进行实证检验，具体形式如下：

模型（1）和（2）中的被解释变量是lnrdit和lntangileit，分别反映企业创新投入和创新产出情况，解释变量是policybankit，∑controlit为一系列控制变量，i 表示公司，t 表示年份。模型中ϕ1刻画在不同政策性金融条件下先进制造业企业创新投入和产出变化。

2.面板向量自回归模型

3.大数据管理决策能力。 “互联网+”时代，政府治理主体和对象数据信息呈爆发式增长，局限于传统的监测、管理、应对手段无法摸清经济社会发展及政府行政真实情况，更难做出科学有效的治理决策，只有借助大数据技术获取、处理和分析海量信息，支撑经济管理、政务服务和社会关系塑造等治理活动，才能够保障政府行为的精确度和科学性。

本文利用面板向量自回归模型（PVAR）和2010—2019年的数据，进一步分析政策性金融和先进制造业企业创新的动态关系。其中，PVAR 模型通常采用广义矩估计方法进行估计，它的脉冲响应可以衡量特定变量随机扰动经过一个标准差冲击后对其自身和其他变量的动态影响。本文通过构建包含政策性金融、企业创新投入和创新产出的PVAR模型，利用脉冲响应函数探讨变量间的动态影响关系。模型的基本表达式如下：

模型（3）中，yit为第i 个企业第t年由内生变量组成的向量，分别包括政策性金融、企业创新投入和产出，yit-j为所有的内生变量，Aj表示滞后第j阶的回归系数矩阵，αj和βt分别表示个体效应和时间效应向量，ϕ0表示截距项，εit为随机扰动项。

四、实证结果分析

为观察政策性金融支持企业创新活动的特征，本文将观测企业分为未获得政策性银行贷款（Ⅰ）和获得政策性银行贷款（Ⅱ）两组，并进行了均值比较的t 检验，结果见表3。从结果来看，获得政策性银行贷款的企业的创新投入和创新产出都大于未获得政策性银行贷款的企业，且检验结果均在1%水平上显著，这说明获得和未获得政策性银行贷款的企业在创新投入和创新产出上存在显著差异。获得政策性银行贷款的先进制造业企业具有更低的研发成本，也更能够吸引其他社会资本的进入，从而增加研发投入，倾向于开展周期长和风险大的研发创新活动，进一步增加企业创新产出。

表3 主要变量分组描述性统计及检验

（一）政策性金融对企业创新的静态影响

表4 报告了基准回归结果。总体上看，政策性金融的回归系数在1%水平上均显著为正，这表明来自政策性金融的支持能够激励企业进行创新活动。验证了假设1和假设2成立。

表4 政策性金融与企业技术创新基准回归结果

（二）政策性金融对企业技术创新的动态效应分析

本文在政策性金融对先进制造业企业创新活动的激励效应的基础之上，进一步研究政策性金融、企业创新投入和产出三个变量之间的动态影响关系。为了提高研究的稳健性，本文采用Fisher-PP方法对三者进行平稳性检验，结果表明变量均是平稳的。同时，根据AIC、SBIC和HQIC等检验方法，确定最优滞后阶数为1。

在实际分析中，经常使用脉冲响应函数IRF 方法来分析各个变量之间未来多期的动态相互关系。它衡量了一个变量受到单位标准差的冲击后对另一个变量的单方面影响，可以用于分析随机扰动的一个单位标准差冲击（innovation）对内生变量的影响以及结构冲击对于内生变量波动的贡献程度。因此，本文为进一步分析政策性金融对先进制造业企业创新激励效应的动态变化情况，给予每个变量一个标准差的冲击并使用蒙特卡洛模拟计算500 次，得到每个变量的冲击对技术创新的滞后0到10期的作用。脉冲响应结果如图2所示。

对于先进制造业企业来说，政策性金融对企业研发创新投入和产出的激励效应具有长期性。具体地，图2g和图2h表明政策性金融对企业技术创新产生正向冲击，冲击作用在滞后1期达到最大值，随后逐渐下降，但一直保持正向的冲击，这表明政策性金融能够持续、有效地促进企业技术创新水平。由于政策性银行的经营具有政策性和公共性目标，有低利率和信贷期限较长的特点，从而能使先进制造业企业的创新活动获得稳定、长期的资金支持，激励其进行更多的创新投入[42]。政策性金融采用市场化和商业化运作的方式，能够弥补公共财政资金的不足，提高资源的配置效率，促使企业将资金及时有效地用在研发创新上，有利于企业提高创新产出。此外，先进制造业作为“强位弱势”的产业和领域，其研发创新活动具有不确定性高、投资期限长和外部性强的特点[43，44]，是一个长期的过程，这导致追求经济利润尤其是短期效益的市场会不予选择或自觉地滞后选择，最终使得这些领域和产业出现市场失灵的问题。而政策性金融的存在和发展能够在一定程度上弥补市场失灵，发挥支持和引领作用，促进我国先进制造业企业的研发创新。

图2 政策性金融对先进制造业企业技术创新的动态效应

（三）基于企业生命周期的异质性研究

将主要变量分企业生命周期阶段进行统计检验，结果如表5所示。可以看到，单变量检验结果表明，多数变量在初创-成长、初创-成熟、成长-成熟之间存在显著差异。企业在初创期、成长期和成熟期的平均研发投入（rd）分别为18.69、19.13 和19.05。从企业创新产出来看，平均无形资产净额（tangile）分别为19.42、19.67 和19.32。这表明在不同生命周期阶段中，先进制造业企业的创新活动及其他特征存在一定的差异性。

表5 主要变量分企业生命周期阶段统计及检验

表6报告了在不同生命周期阶段下政策性金融对先进制造业企业技术创新影响的实证结果。政策性金融并未对初创期企业的研发创新投入和产出表现出显著影响，而对于成长期企业，政策性金融显著提升了企业创新投入和产出。这验证了假设3和假设4。处于成长期的先进制造业企业的业绩迅速增长，并大规模购置生产设备、增加人力资源投入，这些都需要长期稳定的资金扶持。同时，银行信贷的持续供给是企业创新投入与产出的重要保证[45，46]，而政策性金融低利率、贷款期限较长的特点正好能够满足此阶段企业的要求。同时，先进制造业作为“强位弱势”产业，具有引领作用，可以吸引利益相关者（投资者、合作伙伴和金融机构）为企业技术创新提供进一步的资金支持[47]，使得政策性金融表现出对企业创新的促进作用。对于成熟期的先进制造业企业来说，政策性金融与创新投入和产出显著正相关。成熟期企业的技术和产品市场相对比较成熟，开始实现稳定的盈利，在资金上形成了较为稳定的现金流，其内源性和外源融资约束得到缓解。此外，企业经过一段时间的发展，在产品研发和技术创新上积累了比较丰富的经验，其创新水平和能力有了大幅提高，具有更强的创新意识。同时，基于商业化、市场化运行机制，政策性银行能够对贷款企业进行更好的贷后检查和事后违约风险的控制，缓解由于信息不对称所导致的逆向选择和道德风险问题，提高创新资源的配置效率，从而增加创新产出。

表6 按照企业生命周期分组的实证结果

（四）稳健性检验

1.改变样本大小

本文考虑到获得政策性银行贷款的企业样本在总体样本中占比相对较低，所以为了减轻实证研究中可能存在的内生性和选择偏差问题，加强研究结论的可靠性，本文采用倾向得分匹配法（PSM）对研究结果进行稳健性检验，按照1∶1 的比例对样本进行最近邻匹配。经过匹配后偏差小于5%，表明匹配结果较好。从表7可以发现，在成长期和成熟期，rd和tangile的政策性金融回归系数均显著为正，结果未发生实质性变化，与前文的理论假设和回归结果保持一致。研究结论依然成立。

表7 稳健性检验1

2.调整企业生命周期划分方法

根据Anthony 等[48]的综合财务指标法，选择资本支出率、营业收入增长率、企业年龄和留存收益率四个指标重新划分企业生命周期。如：首先将资本支出率和营业收入增长率分行业从高到低排序，而企业年龄和留存收益率则按照行业从低到高排序；然后按照大小分为三类，并计算四个指标的总分；最后基于总分大小来划分企业生命周期。表8展示了以综合财务指标法划分生命周期的实证结果，（1）和（2）列以及（5）至（8）列所对应的policybank 回归系数均显著为正。回归结果依旧支持本文结论。

表8 稳健性检验2

五、结论与政策建议

在推动中国经济高质量发展的过程中，如何有效激励企业进行研发创新活动日益成为实现创新驱动发展所面临的重要现实问题和关键所在。本文以2010—2019年先进制造业上市公司为样本，利用OLS和PVAR等方法，实证研究了政策性金融对企业研发创新投入和产出的静态和动态影响，并以企业生命周期作为研究视角，探索了政策性金融对处于不同生命周期阶段的企业技术创新的差异性影响。研究结果显示：首先，从总体上看，政策性金融的支持不仅显著增加了企业的研发投入，还提高了其创新产出。其次，对于先进制造业企业来说，政策性金融的激励效应在不同生命周期阶段存在一定的差异性，政策性金融显著提高了成长期和成熟期企业的创新投入以及创新产出水平，但对初创期企业的激励效应不明显。最后，从PVAR模型的结果来看，政策性金融对企业技术创新的促进作用具有长期性，但会随着时间减弱。

基于上述结论，本文提出如下政策建议：第一，充分发挥政策性金融在企业技术创新中的作用。通过政策性金融向金融市场释放积极信号，拓宽企业创新资金的来源，缓解融资约束。第二，政策性银行要结合企业生命周期阶段特点，对先进制造业企业进行精准施策，提高信贷政策的有效性，灵活地制定差异化的信贷政策和管理措施，贯彻实施不同类型的金融支持政策，给予成长期和成熟期先进制造业企业更多的长期性政策扶持。第三，积极发挥资本市场的资源配置功能。建立多层次、广覆盖的资本市场体系，优化金融资源配置，拓宽企业融资渠道，探索多元化激励企业创新的方式。■

注释

①《中国制造2025》十大重点领域包括农机装备、新材料和生物医药以及高性能医疗器械、新一代信息技术产业、航空航天装备、节能与新能源汽车、高档数控床和机器人、先进轨道交通装备、海洋工程装备及高技术船舶、电力装备。

②2010年之前的企业研发支出数据存在较多的缺失值。