债务期限结构与企业技术创新能力的关系研究——基于正式制度环境视角

赵秀芳 徐 超 胡素华 黄 阳

(绍兴文理学院 经济与管理学院，浙江 绍兴312000)

一、引言

自20世纪90年代以来，中国经济积极转型，出台一系列的政策法规，相关的正式制度环境*正式制度环境是指一些成文的规定，如法律、规定等，其与非正式制度环境(如政治关系、文化环境等)共同构成了外部制度环境，是影响社会经济的重要因素。得以不断改善。然而，融资与技术创新依然是现阶段困扰中国企业持续发展的核心问题。我国政府做出了不少努力试图帮助企业走出研发投入少和融资难的困境，而其影响机理及成效，有待我们通过研究来予以解释及验证。早期国内外主要基于企业内在特征因素(包括公司规模、公司质量、所得税、资产期限等)研究了债务期限结构与技术创新的关系[1][2][3][9](Jensen&Mecking，1976；Stohs&Mauer，1996；Sarkar，1999；Goswami，2010；肖作平，2005；杨兴权，2009)，认为各特征因素对两者关系存在影响，但结论并不一致。

随着研究的深入，除了公司内在特征因素外，债务期限结构和技术创新能力还受制度环境的影响。Rajan(1992)、Shuenn—Ren Chenga和Cheng Yi Shui(2006)、Twit(2010)、Silvia 和Magri(2007)、苏坤和李鹏(2012)研究了不同国家的企业所处的法律环境、税收制度以及金融环境对债务期限结构的影响[4]；Heitor&Murillo(2007)、Branstetter(2006)、Bloom(2012)、Desiderio et.al(2014)等研究了市场化程度、知识产权保护、金融发展、政府干预等制度环境对技术创新的影响[5]。上述研究主要集中在制度环境对债务期限结构和技术创新各自的影响方面，而少有研究关注制度环境对两者关系的影响。因此，我们将正式制度环境引入企业债务期限结构与企业技术创新能力关系的研究中，关注正式制度环境变迁对两者关系的影响。本文试图从新的视角解释企业技术创新能力的债务融资约束及其结构安排问题，也为政府和监管者提升企业技术创新能力、完善债务融资制度提供政策建议。

二、理论分析与研究假设

(一)债务期限结构与企业技术创新能力的关系

国内外学者主要基于代理成本理论及期限匹配理论，对债务期限结构与企业技术创新进行相关实证研究，但研究结论存在显著差异。一方面，基于代理理论，由于信息不对称，债权人为保护自身利益会通过短期债务的方式来减少资产替代、投资不足等问题(Myers，1977；Jensen，1986；Brandon Julio，Woojin Kim，and Michael Weisbach，2007；钟田丽、马娜和胡彦斌，2014；等)[6][7]。LLSV(1997)认为，在制度环境不完善的情况下，债务违约的风险很大，债权人倾向于提供短期债务资金，通过要求企业在到期时重签债务契约，以及时了解企业经营状况，减少信息不对称，充分发挥短期债务的治理效应。Stulze(2000)也指出，短期债务由于期限较短，期间发生的不确定性较小，债权人的监督跨越期间短，因而能够降低总的监督成本。而长期债务资金由于被企业长期占用，债权人难以对资金的使用进行有效监督和控制，导致资产替代的可能性进一步加大，债权人风险进一步增加。从企业投资角度看，由于创新投资项目具有高风险性和高信息不对称性的特征( Brown，2009)，使得债权人对其技术创新项目的投资行为更加难以评估与控制。而短期债权人可利用债务期限到期重签债务契约的契机，要求债务人公司提供技术创新项目的评估信息等相关资料，从而有利于降低债权人对技术创新项目的信息不对称性(张娜，2016)。此外，背负短期债务的企业由于受制于短期偿债压力，更偏向于追求短期利益，对企业快速提高投资效率和财务回报的诉求更加迫切，对管理者会进行更为有效的激励和监管，从而刺激企业管理者的创新决策，约束其滥用债务资金，提高创新效率和创新能力(Wang，T Y ,Thornhill,2010)。因此，源自外部短期债权人及时而有效的监督以及企业对内部管理者投资效率的刺激会改善企业对技术创新项目选择的有效性，从而提高企业技术创新的能力。

另一方面，基于期限匹配理论，由于研发投入周期长等特点，企业会选择长期债务支持技术创新，避免企业短期债务压力(Morries，1976；Antoniou、Gnney和Paudyal，2002；袁卫秋，2005；肖作平，2005；等)[8][9]带来的财务困境风险,有效缓解民营企业创新中资金短缺问题。杨风(2016)进一步解释，如果企业选择短期债务作为技术创新投入的主要资金来源，频繁的借贷往来即增加企业营运成本，也易导致其因避免经常性的偿本付息而造成财务困境风险，而忽视更具战略意义的研发投资项目。因此，长期债务与技术创新项目相匹配，有效避免债务的期限贴水，使因偿本付息而造成现金流不足的财务困境风险最小化(Emery，2001)，可有效缓解技术创新资金紧缺压力，有利于其技术创新项目的实施。

针对上述理论分析，基于代理成本理论和期限匹配理论，本文提出如下竞争性假设。

假设1a：基于代理成本理论，债务期限结构与企业技术创新能力显著负相关，即债务期限越短越有利于企业技术创新能力的提升。

假设1b：基于期限匹配理论，债务期限结构与企业技术创新能力显著正相关，即债务期限越长越有利于企业技术创新能力的提升。

(二)正式制度环境、债务期限结构与企业技术创新能力的关系

随着研究的深入，学者们发现除了公司内在特征因素外，企业的技术创新能力还受着外部制度环境的影响。国内外学者们的研究大致可归类为按照正式制度因素(市场化程度、金融发展水平、法律保护水平尤其是知识产权的保护等)和非正式制度因素(政治关系、文化等)两大类。关于市场化程度对技术创新的影响，国内外学者的研究结论基本一致，即市场化进程有利于加大企业研发投入[2][7][9](Heitor&Murillo，2007；Peng&Denis，2008；郝颖、刘星，2010；等)。然而，在知识产权保护、金融发展、政府干预等正式制度方面的研究结论并不一致。Branstetter(2006)选择发展中国家的企业为研究样本，发现发展中国家的知识产权保护与企业的创新能力并没有显著的相关性。然而，吴超鹏(2009)、王华(2011)认为不论发达国家还是发展中国家，二者之间存在显著的正相关关系，同时也指出对于发达国家的知识产权保护制度并不适用于发展中国家[8]。国外学者还从政府干预的视角对企业研发投入进行相关实证研究，一方面，有研究认为政府干预能够有效地促进企业技术创新(Desiderio et.al，2014)；另一方面，部分国内外学者也通过实证研究表明，政府干预与企业创新能力呈现负相关或非线性关系(Bloom，2012；Bettira&Becker，2014)。国内学者对于非正式制度的研究十分有限。

同时，随着债务期限结构理论的发展，Rajan(1992)基于产权经济学的视角研究了债务期限结构的影响因素，发现债务期限结构的选择受着企业内部特征要素和外部制度因素双重制约。将制度环境纳入债务期限结构理论研究的框架中，为债务期限结构理论研究开创了新视角。首先，国内外学者从国别层面展开了相关研究。Fan和Timan(2003)、Shuenn—Ren Chenga和Cheng Yi Shui(2006)、Twit(2010)研究不同国家的企业各自所处的法律环境、税收制度对债务期限结构的影响，认为完善的法律制度以及税收制度使得债权人的利益能够得到充分保障，从而有利于企业长期债务的获取。然而，国别差异无法排除非正式制度因素的干扰。因此，国内外学者将视野限定于一国范围之内。La Rocca(2006)、Silvia 和Magri(2007)选取意大利的企业为样本，按照行政区域的划分进行实证研究，通过对比不同地区金融系统的发展程度，发现金融系统的发展水平越高，长期债务占债务融资的比率越高，二者呈现正相关关系。然而，Ravel Korner(2007)以捷克的上市公司为研究对象，研究认为金融体系与债务并无显著的相关关系，而是由公司的内部特征因素所支配。

综上，本文主要选取与企业债务期限结构及技术创新能力密切相关的正式制度环境，从法律和金融环境两个方面展开研究。从法律环境视角来看，一方面，法律体系的不断完善及司法执法效率的不断提升为企业债务融资提供了“无形担保”，有效约束了债务人的机会主义行为(周孝坤，2006)。因而，公司不需通过短期债务降低代理成本，可以发行并获取更多的长期债务。代理成本理论认为短期债务的偿债压力有利于充分发挥外部债权人监督作用，对企业创新项目的选择及研发效率产生积极影响。然而，不断完善的法律制度，加强了对债权人的保护的同时，也弱化了外部债权人对于企业创新项目选择及研发效率的有效监督作用。因此，良好的法律环境，不利于短期债务在企业技术创新过程中外部监督的有效发挥。

另一方面，随着法律制度的完善及司法独立性的增强，政治关系等非正式制度因素发挥的作用受到极大制约，不利于企业长期债务的获取[6](苏坤、李鹏，2012)。期限匹配理论认为长期性债务资金来源避免了短期偿债压力，为企业技术创新提供充足的资金保障，有利于提升企业技术创新能力。然而，随着法律环境的不断改善，非制度因素的“替代作用”逐步降低，短期债务成为企业债务融资的主要来源。因此，法律环境的不断改善，不利于长期债务合理发挥其对于企业技术创新能力提升的资金长期性优势。因此，本文提出如下假设。

假设2a：基于代理成本理论，法律环境负向调节债务期限结构与企业技术创新能力间的负相关关系。

假设2b：基于期限匹配理论，法律环境负向调节债务期限结构与企业技术创新能力间的正相关关系。

在关于金融环境对于债务期限结构与企业技术创新能力的关系研究中，一方面，部分学者认为较高的金融发展水平能够为企业提供更多的长期债务(La Rocca，2006)，促使资本流向更有价值的创新项目(孙婷、温军，2012)，有利于增强企业技术创新能力。然而，代理成本理论认为，短期债务的债务治理效应对企业技术创新产生积极影响，而随着金融发展水平的不断提高，企业易于获取更多的长期债务，并不利于有效发挥债务对提升企业技术创新能力的治理效应。

另一方面，也有学者认为随着金融发展水平的不断提高，融资方式的多样化，企业可通过权益性融资等方式替代长期债务，且随着银行等金融改革的完善，长期借款的条件更为苛刻，一定程度上制约了企业长期债务的获取(曾琰，2013)。期限匹配理论则认为，长期债务能够有效缓解企业短期偿债压力，与企业技术创新活动相匹配，一定程度缓解创新资金短缺的问题，有利于企业技术创新能力的提升。因此，金融环境的逐步改善，融资方式的多样化及银行等金融机构对于长期贷款的放贷条件更为严苛，不利于发挥长期债务对于企业技术创新能力的提升的资金优势。因此，本文提出如下假设。

假设3a：基于代理成本理论，金融环境负向调节债务期限结构与企业技术创新能力间的负相关关系。

假设3b：基于期限匹配理论，金融环境负向调节债务期限结构与企业技术创新能力间的正相关关系。

三、实证研究

(一)样本选择及来源

在参考大量现有文献的基础上，本文选择以浙江省2003-2014年间沪深两市A股上市公司的面板数据为研究样本。同时考虑数据完整性对已有的样本进行了以下的筛选：剔除了金融类的上市公司；剔除了ST及信息披露不全的上市公司。最终，符合本文研究要求的上市公司共计34家，累计观测值为408个。在数据来源上，有关技术创新能力衡量指标中的研发投入、技术人员人数主要从由巨潮资讯网提供的上市公司年报中手工取得，对于申请专利数、发明专利数主要从国家知识产权局网站获取。相关制度环境的数据主要从《浙江省统计年鉴》取得，其余数据均来自CSMAR、WIND数据库。本文主要数据处理软件为STATA12.0。

(二)变量选取

1.被解释变量。本文的被解释变量为企业技术创新能力。企业技术创新能力作为一个涉及创新投入、创新实施和创新产出的系统性过程，本文选择了胡彦斌、钟田丽(2013)衡量企业技术创新能力的一整套完整指标体系来对创新能力进行衡量，基于数据易得性等原因，对部分指标进行了调整。本文构建了包括3个一级指标、8个二级指标、11个三级指标的指标衡量体系对企业技术创新能力进行衡量，主要衡量指标如表1所示。

表1 企业技术创新能力指标体系

一级指标二级指标三级指标计算方法创新投入创新经费投入R&D经费投入强度R&D投资额/销售收入创新设备投入研发用设备投入强度固定资产净值/总资产创新员工投入R&D研发人员投入强度研发人员数量/总员工数创新知识投入高学历人员的比例大专及以上人数/总员工数创新实施项目研发能力创新生产能力项目研发能力申请专利数申请发明专利比重发明专利申请数/申请专利数劳动生产率增长率(本期人均营业收入-上期人均营业外收入)/上期人均营业收入创新产出专利产出能力新产品产出能力专利数与R&D投资比专利申请数/R&D投资额专利数与R&D人员比专利申请数/R&D人员数新产品销售比重本期销售收入增长额/本期销售收入产品利润增长本年利润增加额/上年度利润总额

首先，本文通过对企业技术创新能力衡量的11个变量进行相关性分析，只有以上11个变量间存在较强的相关性，才能采用因子分析法进行综合评价。对于其相关性的检验最常用的方法是进行巴特利特球度检验(Bartlett Test of Sphericity)和KMO检验。KMO值为0.533，大于0.5，因此可以采用因子分析法。

其次，提取因子。如表2、表3所示，采用主成分分析法提取因子，选择特征值大于1的特征根，总计提取7个主因子，累积提取总方差84.593%，大于80%，效果良好。

最后，以提取主因子的方差为权重，计算了企业技术创新能力的得分，以此作为衡量企业技术创新能力的替代指标。

表2 解释的总方差

成 分初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%合计方差的%累积%12.0518.6718.672.0518.6718.671.7916.3016.3021.7816.2034.871.7816.2034.871.6314.8031.1031.4513.1948.071.4513.1948.071.4212.8743.9741.1810.6958.751.1810.9058.751.3412.1656.1351.009.0867.841.009.0867.841.1210.1566.2860.958.6176.450.958.6176.451.019.1875.4670.908.1584.590.908.1584.591.009.1384.5980.585.2689.8590.504.5294.37100.403.6498.01110.221.99100.00

提取方法：主成分分析。

表3 旋转成分矩阵a

成 分1234567R&D经费投入强度0.630.370.060.28-0.250.190.33创新设备投入能力-0.40-0.380.050.58-0.280.180.30创新员工投入能力0.710.40-0.030.05-0.110.190.22创新知识投入能力0.680.22-0.090.090.20-0.18-0.41专利申请数-0.490.770.010.130.04-0.170.11劳动生产率增长0.04-0.030.810.02-0.13-0.14-0.22申请发明专利比重0.02-0.04-0.220.820.07-0.06-0.43专利数与R&D投资比-0.210.200.21-0.050.260.85-0.27专利数与研发人员投资比-0.480.800.060.070.03-0.13-0.00新产品销售比重0.11-0.030.820.12-0.04-0.100.01产品利润增长率0.10-0.150.170.210.84-0.090.40

提取方法:主成分。a.已提取了7个成分。

2.解释变量。本文的解释变量为债务期限结构。现有研究中关于债务期限结构的衡量主要采用两种方法，即资产负债表法和增量法，二者各有千秋。由于中国上市公司信息披露中并未涉及详细的债务期限信息，很难获取具体的数据。因此，本文在考虑研究数据的可获取性的基础上，选择以长期债务占总债务的比重来衡量债务期限结构。

3.调节变量。本文的调节变量为正式制度环境，在总结现有国内学者研究的基础上，结合研究的主题及国内现状，本文主要研究正式制度环境中的法律环境和金融环境。(1)法律环境。关于法律环境的衡量，国内学者存在较为显著的差异，如市场化指数中的“市场中介组织的发育和法律制度环境”和“律师人数占地方人数的比重”(李维安，徐业坤，2012；等)、各省的经济案件的结案率[10](余明桂，潘红波，2008；等)、政府公检法司支出占政府财政支出的比重(金祥荣，茹玉骢，吴宏，2008；等)、每万人律师事务所和每万人的律师数(皮天雷，2010；等)。本文选择以每万人律师事务所数来衡量浙江省的法律环境，其主要考虑一个地区律师事务所数历年数据的变动可以反映该地区法律环境，尤其是为企业维护自身权益提供了便利。(2)金融环境。关于金融环境的衡量，国内学者也众说纷纭，如金融业的市场化指数(代光伦，邓建平，曾勇，2012；等)、金融机构存贷款总额占GDP的比重(金祥荣，茹玉骢，吴宏，2008；等)、股票市场的总市值占GDP的比重(郑志刚，邓贺斐，2010；等)。由于本文主要研究企业债务期限结构与银行等金融机构的存贷款金额密切相关，所以选择金融机构存贷款总额占GDP的比重来衡量金融环境。

4.控制变量。本文在充分参考和借鉴现有相关研究的基础上，选择了企业规模、净资产收益率、流动比率、相对现金流量、董事会持股比例、董事会规模、监事会规模、产权性质、行业为控制变量。由于企业技术创新能力周期较长，为更加科学反映债务期限结构与企业技术创新能力间的关系，本文对所有的解释变量和调节变量均采用滞后一期的数据带入回归模型中。

表4 变量定义

变量类型变量名称变量代码变量的取值方法被解释变量创新能力INN采用因子分析法对创新能力的评价值解释变量债务期限结构DMDM=长期债务/总债务(上一期)调节变量法律环境LawLaw=地区律师事务所数/地区人口(万人)(上一期)金融环境FinFin=金融机构存贷款总额/GDP(上一期)控制变量企业规模Size企业资产总额取自然对数净资产收益率ROE净利润/净资产流动比率CR流动资产/流动负债相对现金流量Cash期初经营活动现金流量净额/期初总资产董事会持股比例Sharehold董事会持股数/总股本董事会规模Boardsize董事会人数取自然对数监事会规模BOV监事会人数取自然对数产权性质CQXZ虚拟变量,如果公司为非国有企业,则为1,否则为0行业Ind虚拟变量,如果是高新技术企业,则取1,否则取0年份Year虚拟变量,如果为某一会计年度则取1,否则取0

(三)实证模型构建

总结国内外学者现有研究企业技术创新能力影响因素的模型(José Miguel Benavente, Alessandro Maffioli2,2007;冉光和等，2013；等)，针对上述假设，我们设计如下实证模型。

首先，为检验假设1，本文构建债务期限结构与企业技术创新能力的实证模型。

(1)INNi,t=β0+β1DMi,t-1+β2Sizei,t+

β3ROEi,t+β4CRi,t+β5Cashi,t

+β6Shareholdi,t+β7Boardsizei,t+β8BOVi,t+

β9CQXZ+β10Ind+β11Year+εi,t

其次，为检验不同时期正式制度环境变迁下债务期限结构与企业技术创新能力的关系，本文基于正式制度视角，利用平衡面板数据对正式制度环境变迁下的债务期限结构与企业技术创新能力的关系展开实证研究。平衡面板数据同时包含了34家A股上市公司在2003-2014年间共12年的二维数据，根据不同企业及时序的假定，可以很好地说明随着制度环境的变迁，不同企业债务期限结构对企业技术创新能力的影响。同时，为了说明不同正式制度环境对债务期限结构与企业技术创新能力关系的调节作用，本文通过构造法律环境、金融环境和债务期限结构的交互项带入实证模型中。因此，为检验假设2、假设3，本文分别构造了模型(2)和(3)。

(2)INNi,t=β0+β1DMi,t-1+β2Lawi,t-1+

β3Lawi,t-1×DMi,t-1+β4Sizei,t+

β5ROEi,t+β6CRi,t+β7Cashi,t+

β8Shareholdi,t+β9Boardsizei,t+β10BOVi,t

+β11CQXZ+β12Ind+β13Year+εi,t

(3)INNi,t=β0+β1DMi,t-1+β2Fini,t-1+

β3Fini,t-1×DMi,t-1+β4Sizei,t+

β5ROEi,t+β6CRi,t+β7Cashi,t+

β8Shareholdi,t+β9Boardsizei,t+

β10Bovi,t+βCQXZ+β12Ind+β13Year+εi,t

其中，i=1…N,为截面个体的下标；t=1…T，为时间的下标；β0～β13为样本回归系数；ε为随机误差项。

四、实证结果分析

(一)描述性统计与Pearson相关性分析

如表5所示，浙江省上市公司的技术创新能力评价值的均值为0，最大值为2.39，最小值为-2.01。这说明浙江省企业的整体创新能力水平不高，而且企业间的差距较为明显。同时，可以看出上市公司债务融资中长期债务仅占比9%，且最小值为0，最大值为53%，说明上市公司债务融资中长期债务利用程度较低，且企业间存在极大的差异性。如图1所示，浙江省正式制度环境要素中的法律环境、金融环境从2003至2014年发生了较为显著的变化，尤其在2009年前后变化较为显著，总体呈现不断完善的趋势。同时，这一结论与樊纲、严成樑、沈超(2014)，欧湛颖(2014)等学者的研究相一致，进一步验证了本文数据的可靠性。

表5 相关变量描述性统计

变量样本数平均值标准差最小值最大值INN4080.000.39-2.012.39DM4080.090.120.000.53Law4082.320.651.493.45Fin4083.100.372.713.58Size40821.690.9119.4724.63ROE4080.080.13-1.100.69CR4081.580.890.467.75Cash4080.050.08-0.400.42Sharehold4080.030.070.000.45Boardsize4082.270.171.612.77BOV4081.30.290.692.19CQXZ4080.620.4901Ind4080.210.4101Year4080.080.2801

图1 浙江省金融环境、法律环境变迁

各个变量间的相关系数如表6所示。企业技术创新能力与债务期限结构在1%水平下呈现正相关。这也验证了期限匹配理论，即企业可以通过增加长期借款用于研发投入，有利于增强企业的技术创新能力。同时，从正式制度环境要素中的法律环境、金融环境均与企业技术创新能力、债务期限结构在不同的水平上显著负相关，且相关系数均小于0.2，这些变量间的相关性也与本文的研究假设基本一致，初步验证了本文的研究假设。

从正式制度环境要素中的法律环境、金融环境相互间的相关性来看，两个变量间存在显著的正相关性，且相关系数高达91%，存在较为严重共线性问题。因此，为避免变量间严重共线性问题，本文通过对两个调节变量分别构建实证模型，进行实证检验。

(二)正式制度环境、债务期限结构与企业技术创新能力的实证结果分析

如表7所示，本文分别采用混合效应模型、固定效应模型和随机效应模型对模型(1)(2)(3)进行了面板数据的实证检验，也将对应的F检验、LM检验和Hausman检验的情况进行了列示。模型(1)(2)(3)的F检验和LM检验在1%的水平上是显著，因此进入了Hausman检验。由Hausman检验结果可知，模型(1)(2)(3)均在1%水平下不显著，由此，可以判断模型(1)(2)(3)均适用于随机效应模型。

表6 变量Pearson相关系数矩阵

INNDMLawFinSizeROECRCashShareholdBoardsizeBOVCQXZIndYearINN1DM0.28∗∗∗1Law-0.14∗∗∗0.031Fin-0.09∗∗∗0.070.91∗∗∗1Size-0.050.18∗∗∗0.38∗∗∗0.35∗∗∗1ROE0.24∗∗∗0.04-0.010.020.19∗∗∗1CR-0.03-0.050.13∗∗0.14∗∗∗-0.13∗∗∗0.12∗∗1Cash0.28∗∗∗0.12∗∗-0.06-0.08∗0.08∗0.46∗∗∗0.10∗1Sharehold0.11∗∗0.010.010.01-0.040.060.20∗∗∗0.011Boardsize-0.030.01-0.22∗∗∗-0.21∗∗∗-0.02-0.01-0.070.06-0.09∗1BOV0.040.07-0.1∗-0.08∗0.060.13∗∗∗-0.16∗∗∗0.08-0.16∗∗∗0.071CQXZ0.24∗∗∗-0.02000.000.24∗∗∗0.12∗∗0.14∗∗∗0.28∗∗∗-0.21∗∗∗0.14∗∗∗1Ind-0.01-0.17∗∗∗00-0.01-0.15∗∗∗0.10∗∗-0.22∗∗∗-0.18∗∗∗0.05-0.21∗∗∗-0.051Year0.12∗∗∗0.00-0.38∗∗∗-0.30∗∗∗-0.21∗∗∗-0.020.11∗∗-0.040.070.12∗∗0.050.000.001

注：*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01。

1.债务期限结构与企业技术创新能力的实证结果分析。从模型(1)的实证结果可知，在不考虑外部制度环境的因素的影响下，企业的债务期限结构与其技术创新能力在10%的水平下显著正相关，这一结论验证了本文假设1b。究其原因，主要由于研发创新存在长期性的特点，企业通过选择长期债务与其相匹配，有利于缓解企业短期偿债压力，增强企业的自主创新能力，这也进一步验证了期限匹配理论在我国的适用性。

2.法律环境、债务期限结构与企业技术创新能力的实证结果分析。从模型(2)的实证结果可知，企业债务期限结构与法律环境的交互项与企业技术创新能力在1%的水平上显著负相关。该实证结果说明随着法律环境增强，债务期限结构对企业技术创新能力的正向关系逐步减弱，这也验证了本文的假设2b。究其原因，主要由于法律保护的不断完善，对债权人的保护不断增强，企业和银行也更趋向于按照规则办事。而现阶段，在关键性资源(如资金)为政府所主导的背景下，随着法律制度的完善及司法独立性的增强，政治关系等非正式制度因素在获取银行长期性贷款中发挥的作用受到极大制约，从而不利于企业技术创新能力的提升。

3.金融环境、债务期限结构与企业技术创新能力的实证结果分析。从模型(3)的实证结果可知，企业债务期限结构与金融环境的交互项与企业技术创新能力在5%水平下显著负相关，说明随着金融环境的不断改善，企业债务期限结构对企业技术创新能力正向作用逐步减弱，即金融环境对债务期限结构与企业技术创新能力间的正向关系起着负向调节作用。这也验证了假设3b。究其原因，主要由于随着金融环境的不断改善，银行贷款条件也越发严格。为防范自身坏账风险，银行等金融机构更倾向于发放短期贷款[6](苏坤、李鹏，2012)。由于企业得不到创新发展所需的长期资金，其技术创新能力也因此弱化。

表7 面板数据模型回归结果(制度环境、债务期限结构与企业技术创新能力)

模型(1)模型(2)模型(3)POLSFEREPOLSFEREPOLSFEREINNINNINNINNINNINNINNINNINNDM0.24∗0.150.24∗1.63∗∗∗1.5∗∗∗1.63∗∗∗3.16∗∗∗2.94∗∗∗3.16∗∗∗(1.78)(1.1)(1.78)(3.74)(3.44)(3.74)(3.16)(2.96)(3.16)Size-0.01-0.01-0.010.000.000.00-0.00-0.00-0.00(-0.31)(-0.32)(-0.31)(0.04)(0.04)(0.04)(-0.01)(-0.03)(-0.01)ROE0.31∗∗0.30∗∗0.31∗∗0.30∗∗0.29∗∗0.30∗∗0.3∗∗0.29∗∗0.3∗∗(2.56)(2.50)(2.56)(2.55)(2.48)(2.55)(2.49)(2.42)(2.49)CR-0.03∗-0.03∗-0.03∗-0.03∗-0.04∗-0.03∗-0.03∗-0.03∗-0.03∗(-1.78)(-1.79)(-1.78)(-1.90)(-1.9)(-1.90)(-1.82)(-1.83)(-1.82)Cash0.38∗0.270.38∗0.38∗0.280.38∗0.39∗0.290.39∗(1.82)(1.29)(1.82)(1.83)(1.32)(1.83)(1.89)(1.37)(1.89)Sharehold0.160.20.160.030.060.030.080.120.08(0.49)(0.54)(0.49)(0.09)(0.16)(0.09)(0.24)(0.32)(0.24)Boardsize0.050.070.050.030.050.030.040.060.04(0.54)(0.73)(0.54)(0.3)(0.52)(0.3)(0.38)(0.59)(0.38)BOV0.04∗0.06∗∗0.04∗0.030.06∗∗0.030.030.06∗∗0.03(1.74)(2.47)(1.74)(1.58)(2.26)(1.58)(1.64)(2.33)(1.64)Law-0.79∗∗-0.11∗∗∗-0.79∗∗(-2.32)(-2.69)(-2.32)Law∗DM-0.57∗∗∗-0.55∗∗∗-0.57∗∗∗(-3.36)(-3.26)(-3.36)Fin-2.96∗∗0.00-2.96∗∗(2.36)(0.00)(2.36)Fin∗DM-0.91∗∗∗-0.87∗∗∗-0.91∗∗∗(-2.95)(-2.83)(-2.95)_cons-0.110.02-0.112.48∗-0.092.48∗10.3∗∗-0.2110.3∗∗(-0.14)(0.02)(-0.14)(1.81)(-0.11)(1.81)(2.29)(-0.24)(2.29)CQXZ-0.15∗0.00-0.15∗-0.15∗0.00-0.15∗-0.15∗0.00-0.15∗(-1.83)(0.00)(-1.83)(1.84)(0.00)(1.84)(-1.81)(0.00)(-1.81)Ind-0.21∗0.00-0.21∗-0.22∗0.00-0.22∗-0.22∗0.00-0.22∗(-1.82)(0.00)(-1.82)(-1.93)(0.00)(-1.93)(-1.92)(0.00)(-1.92)YearYesYesYesYesYesYesYesYesYesR_sq0.180.180.180.200.210.200.20.200.2F检测值11.5∗∗∗11.82∗∗∗11.69∗∗∗Hausman检验p值0.050.140.10N408408408408408408408408408

注：tstatistics in parentheses，*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01。

五、结论与政策性建议

结合相关理论，本文采用了面板数据的随机效应模型实证检验了正式制度环境(法律环境、金融环境)、债务期限结构与企业技术创新能力的关系。其研究结论如下：(1)债务期限结构与企业技术创新能力呈现显著的正相关关系。由于技术创新具有长期性等特点，企业为缓解偿债压力，更倾向于选择提高长期债务比率，这一结论也验证了期限匹配理论在中国的适用性。(2)法律环境对债务期限结构与企业技术创新能力间的正向关系起着负向的调节作用。随着法律制度的完善及司法独立性的增强，银行与企业更多地按照规则办事，导致政治关系等非正式制度因素在获取银行长期性贷款中发挥的作用受到极大制约，不利于企业长期债务的获取，在一定程度上阻碍了企业技术创新能力的提升。(3)金融环境对债务期限结构与企业技术创新能力间的正向关系发挥着负向调节作用。金融机构是一国经济合理运行的助推器，在社会经济发展中发挥着至关重要的作用。金融机构的贷款已经成为企业外部融资的重要渠道，良好的金融环境为企业，尤其是中小企业融资提供了便利。然而，随着金融环境的不断改善，银行贷款条件也越发严格。为防范自身坏账风险，银行等金融机构更倾向于发放短期贷款[6](苏坤、李鹏，2012)，从而在一定程度上制约了企业技术创新能力的提升。

根据上述结论，本文认为，首先，继续着力改善金融环境，拓宽企业融资渠道，尤其是长期性债务融资。从我国企业债务融资结构的现状可知，长期债务占总债务的比率仅为9%，严重制约了企业创新的长期性投入，不利于企业技术创新能力的提升。其次，完善法律制度，充分保障债权人权益，降低债权人坏账风险。由于法律制度不断健全，企业凭借政治关系等方式获取长期借款受限，应该进一步完善法律制度，保障债权人权益，降低银行坏账风险，从而进一步放宽银行对于企业长期债务的审批条件。

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