债务融资与制造业企业研发投入——基于银行借贷与商业信用比较的视角

娄岩峰，田也壮

（哈尔滨工业大学 经济与管理学院，哈尔滨150001）

引 言

经济增长最持久的源泉在于知识生产和人力资本积累，通过研发创新实现技术进步是一个国家经济发展的核心推动力。当前中国经济增长动力不足，增长模式面临由要素驱动向创新驱动的转变，创新正日益成为推动中国经济持续发展的核心力量。创新作为一个过程区分为前端（即投入端）和后端（即产出端），投入端是产出端的物质基础。从国别层面比较，①数据来源：http：／／www．wipo．int／edocs／pubdocs／en／wipo_pub_gii_2018-chapter14．pdf．创新投入强度越大的国家（如美国、日本、德国等）往往是创新产出水平越高的国家，提升创新投入规模推动经济创新发展已成为实践领域的共识。近年来，中国研发投入强度（R＆D投入经费支出占当年GDP的比重）持续攀升，从2000年的0．90%已上升至2018年2．19%，超越欧盟15国的平均水平。②数据来源：https：／／data．worldbank．org．cn／但与经济体量相比，中国的研发投入规模仍存在明显不足。世界知识产权组织2019年发布的报告显示，中国的创新指数目前仅在全球排名14位，其中薄弱之处就在于研发投入规模不足。

事实上，企业研发投入对于全面提升国家层面的创新投入至关重要。中国政府于2013年颁布了《关于强化企业技术创新主体地位全面提升企业创新能力的意见》，将提升企业的技术创新能力作为实施创新驱动发展战略以及建设创新型国家的核心目标。学界研究企业研发投入的影响机制，主要诉诸两个研究方向：其一，理解研发投入决策的“压力机制”，如市场竞争［1］［2］和出口［3］［4］；其二，理解研发投入决策的“动力机制”，如政府补贴［5］［6］，如企业现金流、内源融资、营运资本等［7］［8］。当然，也不乏讨论“压力机制”和“动力机制”交互作用的研究［9］。本文的研究沿袭第二支文献的脉络，拓展至金融环境理解制造业企业研发投入的“动力机制”。剔除利润计提和政府补贴支持外，企业研发投入的资金支持主要来自于金融市场且大致分为两类，即股权融资和债务融资［10］。但是，中国情境下股票市场提供的股权融资机会对于大多数企业而言是遥不可及的，从覆盖面的角度看债权融资与企业研发创新的关系更具研究价值。

中国的银行业竞争结构的变革大大提升了银行借贷资金的配置效率［11］，进而作用于企业的研发投入［12］。究其本质，企业的研发投入依赖于外部获得的资金支持。但是既有文献对银行借贷融资影响企业研发投入方向的结论并不一致［13］-［15］。除了样本差异造成的干扰外，银行借贷特征可能是产生研究结论分歧的重要因素：银行借款一方面能够缓解企业研发的资金压力（称为“融资效应”，正向），另一方面偿债压力又制约着企业研发投入（称为“债务效应”，反向）。以银行借贷规模切入，考虑银行借贷对企业研发投入“正、反”两种效应在规模上的边界条件，能够调和既有实证研究的矛盾。从“融资效应”和“债务效应”理解债务融资对企业研发投入影响，可以自然地迁移到分析商业信用对研发投入的影响上。商业信用作为典型的非正式金融元素，有效地补充了正式金融的不足［16］［17］，作用于企业的研发投入决策亦是如此［18］。债务融资与股权融资一样，能够带来资金支持，即“融资效应”；但有着显著的不同，债务融资具有到期偿债的刚性压力，即“债务效应”。这会制约债务融资对企业研发投入作用的发挥，也是理解债务融资与企业研发投入关系的关键。

本文以此为切入点，选取银行借贷和商业信用两种最具代表性的债务融资方式为研究对象，在理论层面分析二者的“融资效应”和“债务效应”差异，推演出二者作用于企业研发投入存在不同的边界条件，并基于中国工业企业数据（2003—2013）进行实证检验。本文研究可以提供两个认知贡献：其一，验证“融资效应—债务效应”分析框架，对于理解债务融资与企业研发投入关系的适用性；其二，给出银行借贷、商业信用两种债务融资方式作用于企业研发投入的边界条件差异。尤其后者，有助于在促进企业创新的视角下进一步深化中国债务融资体系的改革。

一、机制分析与研究假说

制造业企业创新具备较高的不确定性（包括过程、结果和研发人员等不确定性），依赖于高额且持续的资金投入。内源融资和股权融资难以在资金规模或者企业覆盖面上对制造业的研发投入产生较大的影响，债务融资是中国情境下企业研发投入融资最重要的来源，尤其是关系型债务融资（指银行借贷、商业信用），企业债券融资作用甚微［19］［20］。现实情境下，银行借贷和商业信用是企业债务融资的两种主要方式：根据制造业企业样本数据，银行借贷的平均覆盖率为13．6%，商业信用的覆盖率为80．2%，商业信用的覆盖面更广；对于同时获得银行借贷和商业信用的企业样本，银行借贷在债务融资中的占比为61．749%，银行借贷的资金规模更大。

但是，两种方式的债务融资对企业研发投入的影响可能不同，取决于二者的生成机制差异。从融资的角度看，项目导向的银行借贷规模较大、还款周期长，利于缓解企业研发资金压力；商业信用是生产运营的“副产品”，在融资规模较小时难以作用于企业研发决策。显然，债务融资作用于企业研发投入的“融资效应”方向为正，但是强度上银行借贷和商业信用之间存在差异。规模达到一定程度的商业信用会沉淀出资金，腾出资金用于企业研发投入，即商业信用的“融资效应”随融资规模上升而显现；受制于项目化运行规则，银行借贷的“融资效应”不存在类似的变异。

从偿债的角度看，银行借贷的债务压力表现为“到期还本付息”；商业信用是由在供应链中的议价能力决定，“付息”压力小，甚至只“还本”。到期偿债的刚性压力，会抑制债务融资对企业研发投入作用的发挥，称之为“债务效应”，方向为负。银行借贷是到期一次性“还本付息”，且利息规模随债务规模上升，预期债务规模越大银行借贷的“债务效应”越强。但是，商业信用融资伴生于生产运营过程，且不是到期一次性偿还。据此，商业信用不存在“债务效应”随融资规模的变异。

将上述机制分析整理成表1（见下页），可以给出理论预判：第一，银行借贷、商业信用对企业研发投入影响，均存在“融资效应”（正向）和“债务效应”（负向）两种作用方向；第二，银行借贷的“融资效应”一直存在且较强，但是商业信用的“融资效应”随着融资规模上升才会显现或者变强；第三，银行借贷的“债务效应”随着融资规模上升会从弱转强，但是商业信用的“债务效应”不会随融资规模产生突然的或者巨大的变异。根据上述分析框架，推演出3个待检验的假说：

表1 机制分析的定性表述

假说1：银行借贷具备规模和专用性的优势，相较于商业信用，其作用于企业研发投入的“融资效应”更强，因而银行借贷更能促进企业研发投入。

假说2：随着银行借贷的资金规模上升，累积的偿债资金压力迅速上升，其作用于企业研发投入的“债务效应”逐步抵消“融资效应”，引起银行借贷对企业研发投入的作用呈现边际递减。

假说3：商业信用作为生产运营的“副产品”，其资金规模上升不会引致偿债压力的飙升，但是沉淀的资金规模较大时，其作用于企业研发投入的“融资效应”凸显，因此超过一定资金规模的商业信用才能够促进企业研发投入。

假说1-3是“融资效应—债务效应”分析框架具体应用的体现，提供了比较银行借贷、商业信用作用于企业研发投入决策差异的理论基础，同时给出了可供实证检验的命题。

二、研究设计

（一）计量模型设定与识别

本文设计计量方程（1）检验假说1。有两个维度来认识企业研发投入决策，是否做研发投入（广延边际）和做多少投入（集约边际）。区域或行业层面的研发投入规模同时取决于企业研发的广延边际和集约边际。故区分广延边际和集约边际刻画企业研发投入特征。

其中，下标i、j、k和t分别表示企业、行业、省份和年份；R＆D表示企业研发决策，根据数据库中企业的研发投入信息，构造有无研发投入的“0-1型”哑变量（RD）和研发投入除以产值的研发强度变量（RDI）；Bank表示企业获得的银行借款，用长期借款除以销售额度量；Credit表示企业获得的商业信用，以“应付账款”除以销售额度量；Controls表示一系列控制变量（详见变量描述）。假说1成立的判定标准是系数α1显著地大于0且系数α2比系数α1小。

构造计量方程（2）检验假说2和假说3，下标含义和Controls与方程（1）完全一致。引入银行借款和商业信用的平方项，检验两种类型债务融资对企业研发投入的非线性影响：

如果假说2和假说3成立，将捕捉到系数α1显著大于0、系数α2显著小于0，还将捕捉到系数β1显著小于0、系数β2显著大于0。同样地，本文区分了研发投入广延边际和集约边际对假说2和假说3进行检验。

（二）数据来源与处理

本文使用的《中国工业企业数据库（2000—2013）》是研究中国工业生产最具代表性的微观数据库［21］。该数据库由国家统计局维护，包含的工业企业样本丰富，其中近九成为制造业企业。样本中只有2005—2007年和2010—2012年报告了研发数据，故实证分析中剔除其余年份样本。数据预处理包括：第一，只保留制造业企业样本；第二，剔除主要变量缺失的企业样本，如工业总产值、工业增加值、雇佣人数、应付工资、补贴收入、应付账款、长期借款、出口交货值、销售收入；第三，西藏的企业样本极少，剔除。

参考Cai和Liu（2009）［22］作进一步清洗：（1）每一年企业代码存在且唯一，否则删除；（2）企业成立年份必须小于等于报告年，创立月必须介于1和12之间，否则删除；（3）非国企的年销售收入不得低于500万元（2005—2007、2010年样本）或2000万元（2011年样本），否则删除；（4）雇佣人数不得低于8人，否则删除；（5）总资产不得小于流动资产和固定资产，否则删除；（6）长期借款年末余额不得为负，否则删除；（7）应付账款年末余额不得为负，否则删除。最终的有效观测值为773202个。

（三）变量定义与估算

被解释变量：研发投入广延边际（RD）是利用企业报告的研发数据进行界定的0-1变量，研发投入大于0则RD取1，否则取0；研发决策集约边际（RDI）是利用研发投入数据经过固定资产投资价值指数调整后，（加1）取自然对数值进行测度。关键解释变量：以长期借款除以当年的销售额作为银行借款（Bank）的度量、以应付账款除以当年的销售额作为商业信用（Credit）的度量，并进行上下5%的缩尾处理降低异常值的干扰。

控制变量：企业的技术水平（Tech），以工业品出厂价格指数平减后的工业增加值除以雇佣人数，取自然对数，度量技术水平；企业规模（Size），以雇佣人数取自然对数度量；政府补贴（Sub），根据补贴收入信息界定0-1变量，有补贴取值为1，否则取0；出口特征（EX），根据企业的出口交货值信息界定0-1型出口特征变量，有出口交货值为正，EX取1，否则EX取0；企业年龄（Age），以观测年份减去企业的创建年份作为度量；行业竞争（HHI），分年度以4分位行业中销售额分布的赫芬达尔指数作为度量；产权特征（NZ），根据企业注册类型编码识别产权特征，区分为内资和外资两类，构造0-1变量，外资取0，非外资取1。除了上述控制变量，还存有其他不可观测因素影响实证分析结论，如行业差异、省际或国家层面的经济冲击、宏观经济形势等，根据2分位行业、所属省份和年份信息等，构造一组哑变量进行控制。主要变量描述性统计见表2。

表2 主要变量的界定与描述性统计

三、实证分析

（一）基准回归分析：假说1

针对方程（1）的回归结果整理成表3（见下页），可以发现：（1）银行借款对企业研发广延边际有显著的正向影响，Bank系数0．028且0．1%水平显著；（2）商业信用对企业研发广延边际有显著的负向影响，Credit系数-0．104且0．1%水平显著；（3）银行借款对企业研发集约边际有显著正向作用，Bank系数0．238，显著大于0；（4）商业信用对企业研发集约边际的影响依然为负值，Credit系数-0．954，显著小于0。据此，研发投入二元边际下均验证了假说1成立。即，相较于商业信用，银行借贷对企业研发投入有促进作用。

表3 债务融资对研发投入二元边际的影响：债务融资类型

此外，控制变量的回归结果如下：（1）技术水平（Tech）越高，企业研发投入的可能性和规模都更大；（2）规模（Size）对企业研发投入有显著的正向作用；（3）政府补贴（Sub）能促进企业研发投入；（4）出口经验（EX）会刺激企业增加研发投入；（5）企业年龄（Age）对研发投入有正向影响，但程度有限；（6）行业竞争（HHI）系数显著大于0，说明竞争不利于企业研发投入；（6）内资产权特征（NZ）系数显著小于0，内资企业研发动力不足。

（二）基准回归分析：假说2和假说3

方程（2）引入Bank和Credit平方项，回归结果整理成表4（见下页）。第1列回归结果中Bank系数显著大于0，Bank2的系数不显著。即，随着银行借款规模上升，其对企业研发倾向影响稳健地为正，没有出现边际递减。第1列中Credit系数为-0．215，变量Credit2的系数为0．196，均非常显著，即企业研发倾向与商业信用呈“U形”关系。第2列回归结果，Bank系数显著大于0，Bank2系数显著小于0，即银行借贷对企业研发投入规模影响边际递减。但是，Credit系数显著小于0，Credit2的系数显著大于0，即商业信用对企业研发投入影响呈“U”形关系。据此，判定假说2和假说3基本成立。

表4 债务融资对研发决策二元边际影响：债务融资规模

（三）稳健性检验与拓展分析

上述计量方程设定中，可能存在内生性问题：第一，可能存在反向因果；第二，存在不可观测的混杂因素的干扰。考虑将方程（1）和方程（2）的债务融资变量调整为滞后1期，削弱反向因果；考虑引入企业研发决策的滞后1期，控制混杂因素干扰。相应的回归结果如表5所示：（1）银行借贷对研发投入倾向和规模的影响依然为正，且显著；（2）商业信用对研发投入的负向影响仍然成立，但影响程度和显著性均下降；（2）研发投入规模与银行借贷的“倒U形”关系，与商业信用的“U形”关系，仍然稳健成立。研发滞后1期对当期研发决策解释力很强，佐证了研发活动的惯性特征。

表5 削弱内生性的回归结果

进一步利用数据库中的行业、区域和产权信息，区分不同的子样本检验结论的稳健性和异质性（限于篇幅从略）：（1）东部和中部省份的企业样本能够佐证研究结论，西部样本不成立；（2）研究结论在国企、民企和外企三类子样本中均稳健成立；（3）劳动密集和资本密集行业适用本文研究结论，技术密集行业不完全适用。

四、结论与政策启示

在国家创新发展和金融深化改革的双重背景下，理解间接融资体系对创新的影响颇具研究意义。本文提炼“融资效应—债务效应”框架作为分析债务融资对制造业企业研发投入影响的理论基础，基于中国工业企业数据库（2000—2013）实证比较银行借贷和商业信用影响企业研发投入的异质性：一是银行借贷能促进企业研发投入倾向和规模，但是存在着规模边界，超越临界值后转向“抑制”作用；二是商业信用抑制企业研发投入，也存在着规模边界，超越临界值后转向“促进”作用。更为具体的实证结论总结为表6。这些结论验证了“融资效应—债务效应”分析框架对理解债务融资与企业创新关系的适用性，同时定量地给出了银行借贷和商业信用影响企业研发决策的差异。

表6 实证分析主要结论

研究结论提供的政策启示如下：一是制造业企业的创新发展，离不开债务融资体系的支持；二是只有适度规模的银行借款能够有效地转化为企业研发投入，需谨防以创新发展为名的过度债务融资；三是供应链上的商业信用融资对于企业研发投入的作用可能有限；四是少数“能大规模占据上下游资金”的企业才能从商业信用中汲取研发投入资金；五是商业信用引致的债务压力是企业研发投入的阻力，立足于行业制定相应制度规范企业“三角债”，会有助于提升行业的研发投入水平。