银行信贷期限结构、研发创新与制造业经营绩效

张时坤 陈 帅 陈春春

1 引 言

党中央、国务院高度重视制造业融资问题。在当前经济背景下，制造业是稳增长、稳就业、稳预期、稳投资工作中的关键一环，是金融服务实体经济的主战场，也是金融支持实体经济的重要着力点。2019年12月召开的中央经济工作会议强调，要“增加制造业中长期融资”；2020年《政府工作报告》提出，要“大幅增加制造业中长期贷款”。事实上，增加制造业中长期融资（贷款），也即在其研发创新、技术改造和设备升级等阶段，匹配与之需求相适应的中长期信贷支持，稳定实体经济的信心。党的十九届五中全会将“科技创新”提高到前所未有的高度，提出要把科技自立自强作为国家发展的战略支撑，“加快建设科技强国”。特别地，2020年12月的中央经济工作会议上，在明确重点抓好的八项任务中，“强化国家战略科技力量”已放在首位。这意味着，如何持续改进金融在支持制造业研发创新、提升制造业竞争优势中的作用，将成为下一阶段金融工作的重中之重。

近年来，中国金融业对推动制造业高质量发展发挥了重要作用。在不断加大制造业中长期信贷资金供给的同时，如何提升制造业中长期资金的质效，已成为当下理论研究的重点。本文基于此背景，通过计量模型对制造业中长期金融支持状况和提质增效进行了实证检验，同时根据研究结论，对“如何完善制造业行业金融服务”提出了有针对性的政策建议。

本文采用2005年-2018年中国省级面板数据，实证研究了银行信贷期限结构、企业研发创新对制造业经营绩效的影响。除基准回归、稳健性检验、内生性讨论外，本文还就“信贷期限结构促进技术密集型制造业行业经营绩效的内在机制”进行了深度分析，并对这一机制的传导渠道进行了检验。具体而言，我们试图提供以下两方面边际贡献：一是从选题上，本文紧跟政策背景，将供给侧结构性改革中的关键议题——增加制造业中长期融资作为研究重点，探讨了中长期信贷、研发创新与制造业经营绩效三者之间的关系；二是研究方法上，本文将定性与定量分析结合，不仅从实践角度定性分析了当前传统银行体系在对制造业提供中长期信贷资金支持时存在的政策制约因素，同时还把研发创新作为中介变量纳入回归模型，定量考察了中长期信贷如何促进技术密集型制造业的研发创新进而推动先进制造业的发展，为我国制造业行业维持高速增长提供了一条可行的决策路径。

本文其余章节安排如下：第二部分为文献综述与研究假设；第三部分为实证模型与数据来源；第四部分为基准回归结果与分析；第五部分为可行路径探索，即对研发创新活动进行渠道检验；第六部分为研究结论与政策建议。

2 文献综述和研究假设

既有的理论文献及经验研究证据表明，一国金融体系的期限结构特征会对微观主体的投资决策以及宏观层面的经济增长产生重要影响。尤其是在那些以银行信贷为主的金融体系中，银行信贷期限结构对实体经济的影响更为显著。理论上，早期经典文献（Greenwood和Jovanovic，1990［1］；Levine，1997［2］）在AK内生增长模型中引入了金融中介和信贷市场，其中，金融部门通过信息收集、风险分散，促进储蓄向投资转化等，提高了资源配置效率，降低了由信息不对称及流动性冲击造成的市场失灵，从而促进了经济增长。实证方面，有学者发现，大多数金融发展指标与人均GDP增长率呈显著正相关（Zhang等，2012［3］）；不过也有部分研究认为，金融与经济增长之间存在非线性关系（杨友才，2014［4］；马勇和陈雨露，2017［5］）。

近年来，基于创新对经济增长的重要性，相关研究逐渐发展出一个重要分支，即金融体系如何通过企业研发创新推动经济增长（King和Levine，1993［6］；Morales，2003［7］）。他们认为，信贷市场能够显著促进创新，且创新是金融支持经济增长的重要渠道（贾俊生等，2017［8］）。不仅如此，企业债务期限结构理论也指出，企业债务期限应与资产期限相匹配，如此才能缓解企业面临的期限错配问题和流动性风险。考虑到企业研发创新具有长周期特点，需要投入大量的中长期资金，只有增加这些中长期资金供给，企业才能把更多精力运用到设备更新、工艺改进和高新技术研发等创新活动中（吴尧和沈坤荣，2020［9］）。

当前，我国正处于“新兴加转型”的双重制度特征时期，大量长期的外部资金支持是促进企业增加研发投入的关键，这也是提升企业全要素生产率和推动经济增长的重要渠道（解维敏和方红星，2011［10］）。若能获取长期稳定的银行授信，企业参与研发的概率就会显著增加（马光荣等，2014［11］）；特别地，银行信贷期限结构的长期化也可促进企业研发创新，进而拉动地区经济增长（沈立和倪鹏飞，2019［12］）。不过，由于信息不对称问题，银行在经营策略上大多存在风险厌恶特征，其对企业投放信贷资金时趋于稳健保守，所以这些资金多以中期甚至短期信贷为主，以适度规避流动性风险。

不过对企业而言，企业会把不同期限的借款用于不同用途：短期负债主要用于原材料采购和流动资金周转，长期资金则用于设备更新改造、工艺改进及研发创新。如果企业难以从银行系统获取中长期信贷资金，那么就有可能把短期资金抽调来投放于研发创新等长周期的经营活动，这会出现“短贷长投”问题并使企业面临短期资金的偿付压力。一旦企业资金链断裂，流动性风险就立刻暴露出来，这在一定程度上抑制了制造业的研发创新活动。由此可见，提高中长期信贷比重可有效避免制造业企业“短贷长投”，这不仅降低了企业在研发创新中所受的流动性压力，同时也对企业创新产生促进效应（钟凯等，2016［13］）。

基于上述逻辑，我们认为，在中国金融体系依然由银行主导的大背景下，传统银行信贷模式对于制造业企业具有举足轻重的影响。对于制造业企业来说，短期化的银行信贷难以匹配其生产周期和回款周期，尤其是装备制造业、高技术制造业，他们的研发周期长、资金投入大，更需要中长期信贷资金的支持。提高制造业的中长期信贷供给，一方面能有效解决“短贷长投”问题，降低企业“转贷”、“续贷”等经营成本，减少不必要的成本损耗，从而提升企业的生产积极性和经营效率；另一方面，充足的制造业中长期信贷供给，增强了金融资本间接参与研发创新的稳定性，有利于制造业对未来形成稳定预期，引致他们将更多资源投向研发创新活动，最终提升制造业行业的劳动生产率和经营绩效。因此，本文提出待验证假说：提高中长期信贷比重有助于激励制造业研发创新，而研发创新活动又进一步改善了制造业企业的经营绩效。

3 模型设定与数据来源

为检验信贷期限结构的变化对制造业经营绩效的影响，我们借鉴Barro和Martin（1995）［14］、张杰和居杨雯（2017）［15］等学者的经济增长理论框架，同时充分考虑中国经济的实际情况，引入省级金融体系的信贷期限结构作为解释变量，面板数据模型设定如下：

这里，lnsalesit为被解释变量，也即省份i在年度t的制造业经营绩效，我们以规上工业销售产值（salesit）的对数来衡量。特别地，考虑到通货膨胀的影响，这里用价格指数对名义规上工业销售产值进行了平减。此外，作为可替代的被解释变量，我们还使用了规上工业主营业务收入这一指标进行稳健性检验。

loanit为核心解释变量，也即省份在年度的信贷期限结构，我们以中长期贷款与短期贷款的比值来反映。同时，作为可替代的核心解释变量，我们还使用了各省中长期贷款与就业总量的比值（制造业人均中长期贷款）进行稳健性检验。根据上文的理论假设，核心解释变量（信贷期限结构）应与被解释变量（制造业经营绩效）正相关。

Zit为控制变量，参考现有文献，这里控制了各省的要素禀赋差异、经济开放度（opennessit）以及政府干预度（gov_intervit）等。其中，要素禀赋差异主要表现在资本和劳动力两个层面，对于资本层面的禀赋差异，我们以新增固定资产投资增长率（cap_endow_it）来衡量；对于劳动力力层面的禀赋差异，我们用劳动就业人口增长率（emp_endowit）来进行反映。至于经济开放度和政府干预度，前者等于各省进出口总额占地区生产总值的比重，后者则为政府消费性支出水平，也即政府消费性支出占地区生产总值的比重。此外，我们还控制了地区固定效应和年份固定效应，εit为模型的随机扰动误差。

本文所有数据来源于2005年至2018年的《中国统计年鉴》和《中国金融统计年鉴》，主要变量的描述性统计如表1所示。

表1 主要变量描述性统计

4 实证结果及其分析

4.1 基准回归结果

为检验信贷期限结构对制造业经营绩效的影响，这里以规上工业销售产值作为被解释变量，以信贷期限结构（或人均中长期贷款）为核心解释变量，根据公式（1）并借助OLS估计得到基准回归结果如表2所示。

表2 信贷期限结构对制造业经营绩效的影响（以规上工业销售产值为被解释变量）

上表中，列（1）单纯考察信贷期限结构（loan）对被解释变量的作用，而固定效应项和地区异质性均未控制；列（2）则在（1）的基础上控制了地区固定效应项和年份固定效应项；而列（3）又在列（2）的基础上控制了地区异质性，包括资本要素禀赋、劳动要素禀赋、经济开放度、政府干预度等。结果显示，信贷期限结构与制造业经营绩效显著正相关，中长期信贷比重的提升有助于促进制造业经营绩效的增长。具体而言，信贷期限结构每增加1单位标准差，制造业经营绩效将上升0.17（=0.0774×2.299）个百分点。此外，我们还尝试将列（3）中的核心解释变量——信贷期限结构（loan）替换成了列（4）中的人均中长期贷款（loan_per），结果显示，核心解释变量的系数显著且正负方向与前述一致。

进一步地，我们还考察了被解释变量的稳健性。这里，我们将被解释变量的测算由规上工业销售产值（sales）调整为规上工业主营业务收入（revenue），对表2各列重新回归后结果如表3所示。不难看出，核心解释变量（信贷期限结构及人均中长期贷款）对被解释变量（制造业经营绩效）依然存在显著的正向作用。如此，本文假说得以验证。

表3 信贷期限结构对制造业经营绩效的影响（以规上工业主营业务收入为被解释变量）

4.2 内生性检验结果

尽管上文已就信贷期限结构与制造业经营绩效的关系进行了验证，但实证过程是否受内生性问题的影响，到目前为止我们仍不得而知。一方面，我们虽然选用了多个指标来反映地区差异，不过变量遗漏在所难免，这可能导致内生性；另一方面，中国各省信贷期限结构与产业发展、经济增长之间的联系密不可分，如果两两之间存在双向因果，那么内生性问题也就不容忽视了。

考虑到，基准回归中所使用的OLS方法不能很好地处理内生性问题，于是我们采用Arellano和Bond（1991）［16］提出的广义矩估计（GMM）予以解决，估计结果如表4所示。这里需要说明的是：列（1）和（2）的被解释变量均由规上工业销售产值测算，而在列（3）和（4）中，我们将其替换为规上工业主营业务收入；同时，我们把列（1）和（3）的核心解释变量设定为信贷期限结构（loan），而在列（2）和（4）中，核心解释变量则调整为人均中长期贷款（loan_per）。

由表4不难看出，中长期信贷确实显著改善了制造业的经营绩效，上文结论再次得到证实。特别地，从GMM的估计效果来看，实证方程的随机扰动项一阶序列相关、二阶序列不相关，且Hansen检验不能拒绝工具变量有效的原假设，这意味着当前模型设定合理，OLS基准回归结果的有效性得以保证。

表4 内生性检验结果

4.3 不同要素密集度的回归结果

上文已证实了信贷期限结构与制造业经营绩效间的影响关系，然而该影响在不同的要素密集度下是否存在差异？为进一步分析这个问题，我们将制造业按要素密集度划分为劳动密集型制造业、资本密集型制造业和技术密集型制造业，并就三类行业逐一检验信贷期限结构对经营绩效的作用，结果如表5所示。

表5 不同要素密集度的回归结果

从不同要素密集度的回归结果不难看出：对劳动密集型和资本密集型制造业而言，信贷期限结构的影响系数分别为0.12和0.14，为正且分别在10%和5%的水平下显著；但是，对技术密集型制造业而言，信贷期限结构的影响系数为0.06，为正但不显著。可见，由于要素密集度的差异，信贷期限结构对经营绩效的影响也有所不同。具体来说，在劳动密集型和资本密集型制造业中，提高中长期信贷的比重有助于改善这些行业的经营绩效；但是，对技术密集型制造业，中长期信贷的增加却难以使该行业获得更好的经营绩效。这意味着，中长期信贷在支持技术密集型制造业（先进制造业）的发展上效果不佳，存在梗阻。

4.4 结果分析

中长期信贷比重的提升对技术密集型制造业（先进制造业）经营绩效的影响不佳，我们认为主要有以下几方面的原因：

第一，商业银行的内部机制不适应先进制造业的融资特点。一方面，商业银行的风险偏好与先进制造业所面临的不确定性存在冲突。通常，商业银行青睐于对“规模大、风险低”的企业进行融资，然而先进制造业的研发创新却存在很大的不确定性，同时其投资收益的实现也需要耗费较长时间，所以商业银行对先进制造业的融资意愿不强。另一方面，信息不对称导致银行授信审批趋于谨慎。应当承认，先进制造业具有较强的专业属性，进入门槛高；而且，先进制造业发展迅速，其业态和模式常换常新，趋势不好把握。反观现阶段的商业银行，其对先进制造业的经营业态、商业模式、发展趋势等大都缺乏清晰认识，风险把控能力较弱，因此在中长期信贷审批方面，商业银行存有“惜贷”情绪，不仅收缩权限，且过度强化不良追责，这也对先进制造业造成了不利影响。①例如国内某股份制银行，其对先进制造业的短期贷款以及3年以内的中长期流动资金贷款，金额在4000万元（含）以内的由二级分行审批；而项目贷款、技改贷款、超过3年的中长期流动资金贷款以及金额超过4000万元的贷款，均需上报至一级分行甚至总行审批。此外，商业银行全面落实“尽职免责”的难度较大。诚然，商业银行对先进制造业企业的授信设立了相对较高的不良容忍度，而且就先进制造业企业而言他们也曾提出过要落实“尽职免责”；但在具体的实施过程中，信贷员究竟是“尽职”还是“失职”却很难界定。特别地，就科技金融业务本身来说，目前也缺乏统一的可操作标准。正因为此，信贷员在对先进制造业授信审批时仍保持较为审慎的态度。

第二，传统金融服务模式无法有效满足先进制造业企业的融资需求。传统金融服务模式重资产、重抵押、重财务报表，但是以高新技术为特征的先进制造业企业往往“资产轻、抵押少”，在这些企业中，专利及其它知识产权等“软资产”的占比较大，而土地、房产及其它固定资产等“硬资产”的占比相对较少，所以在传统金融服务模式下，这些企业的融资需求很难得到有效满足。同时，由于我国知识产权市场在价值评估、交易转让、质押登记等方面尚有诸多不完善之处，专利等知识产权押品的价值存在较大的不确定性，而且围绕知识产权所产生的抵押贷款其流动性也令人堪忧。一旦企业违约，金融机构在处置完押品后仍可能遭受损失，即使将贷款证券化也不易对接到理想的承接方，所以其开展知识产权融资业务的意愿不足。

第三，科技金融创新的风险与收益不平衡。近年来，商业银行积极探索投贷联动业务，多举措进行“选择权贷款”、“银投联贷”等模式的创新，尝试在风险可控的条件下分享先进制造业企业在高速成长期的部分股权增值。但是，受制于《商业银行法》中关于金融机构投资企业股权的相关条款，银行为初创型先进制造业企业提供高风险信贷时，其凭借股权在未来所产生的或有收益有限，无疑，这会挫伤银行对先进制造业信贷支持的积极性。

第四，地方政府的支持体系不健全。首先，风险分担体系不够健全。目前，全国大部分省份已初步建立起涵盖风险补偿、贷款贴息、信保基金等较为完善的科技金融财政支持体系，但普遍存在一些问题：财政资金投入力度不足、支持覆盖面较窄、考核问责过于严苛、审批流程繁琐等，这严重影响了财政资金支持先进制造业的杠杆效率。其次，面向先进制造业企业的信用体系建设较为薄弱。先进制造业企业（尤其是初创的先进制造业企业），其科技属性的相关信息认证不透明、跟新不及时、共享不全面，这给金融机构有效甄别客户带来困难。再次，地方政府投资引导基金的支持力度不够且存在非市场化运作问题，部分项目的返投比例过高，挤占了市场化创投机构的份额。

5 可行路径探索：研发创新在提升技术密集型制造业经营绩效中的作用

考虑到信贷期限结构对技术密集型制造业经营绩效的影响效果不佳，传导存在梗阻，我们将企业的研发创新活动作为中介变量纳入回归方程，分析信贷期限结构、研发创新与经营绩效三者间的关系，检验“中长期信贷是否能通过研发创新提升技术密集型制造业的经营绩效”，为金融支持制造业的高质量发展探索出可行路径。如图1所示。

图1 信贷期限结构、研发创新与技术密集型制造业经营绩效

5.1 模型设定

国际经验表明，无论是传统制造业的转型升级，还是先进制造业的高质量发展，其核心都在于是否拥有足够的资金运用于研发创新，而这又依赖于金融体系能否高效运转，为制造业提供源源不断的资金支持。制造业企业的研发创新是个动态过程，内嵌于企业技术研究、产品开发、中期测试、规模量产、改进更新、成熟发展等价值链的各个环节，而在不同的阶段，企业可能存在差异化的资金需求。根据Hansen和Birkinshaw（2007）［17］的创新价值链理论，我们将制造业企业的研发创新过程划分为知识创造、技术吸收和成果转化三阶段，深入分析不同阶段下信贷期限结构对制造业经营绩效的影响，计量模型设定如下：

这里与上文一致，salesit、loanit仍旧分别表示制造业经营绩效和信贷期限结构。innovationit为创新阶段指标，用于区分制造业企业研发创新的三个阶段：1）对于知识创造阶段（也即研发投入阶段），我们以人均规上工业企业内部研发支出为代理变量（rd）；2）对于技术吸收阶段（也即技术专利产出阶段），我们以人均规上工业企业专利申请数量为代理变量（pt）；3）对于成果转化阶段（也即新产品投产销售阶段），我们以人均规上工业企业新产品数量为代理变量（np）。所有新增数据均来自于《中国科技统计年鉴》。此外，本文还根据要素密集度进一步细分了制造业的行业亚型，以考察不同要素密集度下（劳动密集、资本密集和技术密集）信贷期限结构对制造业企业经营绩效的异质化作用。

5.2 回归结果及其分析

分创新阶段、分要素密集度的回归结果如表6所示。其中，列（1）为全样本回归结果，结果显示：在信贷期限结构与创新阶段指标的交叉项中，技术吸收阶段的回归系数（0.02）不显著，但知识创造和成果转化阶段的回归系数为正（0.04和0.05），且分别在10%和5%的水平下显著。在列（2）、（3）和（4）中，我们按要素密集度将全样本进一步划分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型行业，结果表明：在劳动密集型和资本密集型行业，知识创造和技术吸收阶段的回归系数均不显著，也即中长期信贷的支持效果不佳；但是在成果转化阶段，交叉项的回归系数显著为正，这意味着中长期信贷在此阶段充分发挥了作用。这里需要特别注意的是，在技术密集型行业，交叉项的回归系数在知识创造（0.11）、技术吸收（0.10）和成果转化（0.15）三个阶段均显著为正。

表6 分创新阶段、分要素密集度的回归结果① 这里分别以全样本、劳动密集型、资本密集型和技术密集型行业的经营绩效为被解释变量，并以知识创造、技术吸收、成果转化与信贷期限结构的交互项为解释变量，进行了12次回归分析。所有方程均采用面板数据模型，同时还控制了前文所涉及的控制变量、地区固定效应和时间固定效应。限于篇幅，这里仅展示了交叉项的回归系数，其它结果有兴趣的读者可向作者索取。

根据上述回归结果，我们得出如下结论：第一，从全样本回归结果来看，提高中长期信贷比重能够促进制造业企业开展研发创新活动，而研发创新又进一步推动了制造业企业经营绩效的增长，不过这一推动作用仅表现在知识创造和成果转化阶段，对于技术吸收阶段并不显著。第二，区分行业的要素密集度后我们发现，中长期信贷供给对技术密集型制造业（先进制造业）而言更为重要，具体来说，中长期信贷的正向激励贯穿了先进制造业创新价值链的整个生命周期（知识创造、技术吸收、成果转化），而研发创新水平的提高又为先进制造业经营绩效的改善创造了积极条件。

6 研究结论与政策建议

本文利用2005年-2018年中国省级面板数据，实证检验了银行信贷期限结构对制造业经营绩效的影响。研究发现：从总体上看，加大中长期信贷比重有助于提升制造业的经营绩效，但对不同要素密集度的制造业行业，上述影响则呈现出差异化，具体而言：该影响仅存在于劳动密集型和资本密集型制造业，而对技术密集型制造业并不显著。随后，通过可行路径探索我们发现，研发创新在银行信贷期限结构与制造业经营绩效的关系中扮演着中介角色，提高中长期信贷的占比能促进技术密集型制造业（先进制造业）开展研发创新活动，从而对其经营绩效的改善产生积极影响。

本文研究结论对我国制造业实现高质量发展具有重要的理论和现实意义。大幅增加制造业中长期信贷的投入，尤其是对其研发创新领域的中长期资金投入，有助于我国制造业核心竞争力的提升及经营绩效的改善。事实上，在金融体系不断完善和健全的过程中，科技领域中长期信贷的持续增加与制造业创新驱动发展的内在需求是一致的。一方面，政府应持续深化科技金融服务保障，强化财政政策与金融政策协同，推动完善风险分担机制，建立健全科技企业信用体系建设，引导金融机构持续加大对制造业（尤其是先进制造业）的中长期信贷支持。另一方面，金融机构也应进一步完善科技信贷服务机制，提升科技专营机构的服务水平，创新项目贷款、技改贷款等中长期信贷产品和服务，全面落实科技信贷尽职免责制度，这样才有利于银行体系提高对制造业中长期信贷投放的积极性，同时银行也能大幅改善中长期信贷资金的使用效率。