融资约束、研发投入与企业高质量发展

孙立雪

（中南财经政法大学 经济学院，湖北 武汉 430073）

一、引言

2020年，中共中央政治局会议提出要坚持稳中求进的工作总基调，立足新发展阶段，坚持新发展理念，构建新发展格局，以推动高质量发展为主题。如何继续稳定发挥企业在高质量发展中的引擎作用变得备受瞩目。当前，研发作为企业提高创新产出的有效保障，被定义为高投入、高风险、高失败率的经济活动［1］得到了很多关注。但据《2019年全国科技经费投入统计公报》显示，我国2.23%的研发经费投入强度与发达国家3%—4%的研发经费投入强度相比仍然有较大的提升空间。

2021年北京证券交易所的设立充分彰显了党中央国务院对提升企业直接融资比重的迫切期望，也释放出了资本市场深化改革的积极信号。目前，我国企业普遍面临的融资约束在很大程度上限制了其发挥引擎作用，影响其可持续发展。因此，把融资约束与研发投入结合起来考察它们对企业高质量发展的影响对企业在发展过程中实现价值最大化具有重要的理论和现实意义。

本文可能的创新之处为：第一，在研究视角上，以融资约束通过研发投入抑制企业高质量发展为切入点，丰富了企业高质量发展的相关研究，一定程度上弥补了现有文献较少将二者结合进行研究的不足。第二，本文运用门槛回归模型研究了融资约束与研发投入对企业高质量发展的影响，有助于促进企业进一步探索融资约束与研发投入的友好临界点，为企业解决融资难与创新慢等问题提供思路。第三，考虑到我国金融机构对不同类型企业的信贷政策存在偏好，本文将所有样本企业按照所在地区、所处行业以及公司性质进行划分，分类探讨融资约束、研发投入与企业高质量发展间的关系，使得研究结论更加全面与细致。

二、文献综述

与本文相关的文献可以归为两类：一是融资约束对研发投入的影响研究；二是融资约束和研发投入分别对企业高质量发展的影响研究。具体梳理如下：

关于融资约束对研发投入的影响研究，有学者认为企业创新投资的不足已成为制约中国企业自主创新能力提高的瓶颈，企业创新活动正面临融资约束［2］。一方面，融资约束所带来的紧缩现金流会制约企业研发。刘波等（2017）发现，正向和负向现金流冲击对研发策略分别存在着相互对立的“资助效应”与“预防效应”，当企业遭遇负向资金流冲击时，融资约束会促使企业通过减少研发投入以应对财务困境并控制破产风险。［3］胡亚茹等（2018）通过分析我国上市公司面板数据发现，融资约束越强，研发投入的顺周期性越强。［4］另一方面，融资约束伴随的银行偏好与投资者信心不足等外部因素会抑制企业研发。张璇等（2017）研究发现，与具有银行授信的企业相比，没有银行授信的企业会降低研发投入的可能性。［5］企业研发具有风险大、周期长、成本不可逆及回报度不确定等多重特征，这些特征使得企业研发投入会受到更多的外部融资约束。任曙明和吕镯（2014）认为当遭受融资约束时，装备制造企业很难通过研发活动来提高生产率，这与研发活动较高的外部融资成本与调整成本有关。［6］但是，也有学者指出虽然融资约束会抑制企业研发投入强度，但高融资约束的企业研发效率明显高于低融资约束的企业。［7］这可能是因为面临更高经营风险的企业会通过调整企业的债务比重来改变企业的融资结构，进而激发企业研发活力以提高研发投资效率。［8］

由有关融资约束与研发投入如何影响企业发展的研究可知：其一，融资约束会对企业持续平稳发展产生负向效应进而抑制企业高质量发展，主要表现在企业的成长性［9］、投资效率［10］、技术效率［11］与创新行为［12］等方面。其二，研发投入通过培育企业核心竞争力对外产生了一定的威慑效应［13］，进而会影响企业高质量发展。曹泽和李东（2010）运用面板数据模型分析发现，不同类型的研发投入均对全要素生产率的增长起正向促进作用，但研发活动的溢出效果有所不同。［14］也有学者借助CES生产函数得出研发投入虽然增加了我国技术知识存量，但并没有转化为全要素生产率的提高［15］，进而认为研发投入阻碍了全要素生产率提升。［16］

上述文献表明，融资约束和研发投入对企业高质量发展均存在显著影响。但是，当前研究仍存在一些不足之处：一是研究维度不够多。现有研究文献主要聚焦研发投入和融资约束单方面对企业高质量发展的影响，很少有文献同时结合这两个要素系统考察其相互作用。二是研究跨度不够大。因为金融机构对不同类型企业信贷政策不同，因此需要更多的细化研究。基于此，本文从融资约束与研发投入间的关系出发，分析在经济转轨背景下企业应如何改进以实现高质量发展。

三、研究假设

本文将结合研发投入分析融资约束对企业高质量发展的作用机制。具体分析如下：

第一，融资约束直接抑制企业高质量发展，主要表现为以下几个方面：首先，限制企业投资决策。融资约束增加了企业陷入流动性困境的可能性，当企业面临融资约束且金融投资比重过重时，其配置的资产结构会愈加复杂且期限相对固化，从而影响其短期变现能力。短期变现能力的降低会影响企业资金的流动性，而受资金限制的企业很可能会放弃部分活动资金需求量大的投资项目，从而限制了企业的投资决策行为，阻碍企业进步。其次，削弱企业发展能力。融资约束会诱导企业高管增加金融项目投资，企业也会相应地越来越依赖金融渠道获利，只重视眼前利益从而忽视企业长期发展规划。这将不断挤占企业发展资源，恶化发展环境，削弱发展能力。再次，增加企业经营风险。宏观经济波动对企业金融化行为有着重要影响，经济环境的不确定性会引起地区内融资环境改变与金融市场风险加剧［17］，使得金融项目的获利能力不稳定。因此，一旦金融项目投资失败，便会引发接连的经营风险，甚至威胁企业的持续经营。最后，降低企业绩效。外源融资困难、内源资金短缺的企业会面临企业业绩下降和客户流失的风险。这主要是因为在资金受限的状况下，企业经营者无法自由选择利于企业发展和增加企业价值的最优投资组合，致使企业投资效率低下，对企业绩效产生负向影响。此外，企业杠杆率的结构性失衡是财政风险金融化的微观表现。［18］由于企业金融化具有缓解企业融资约束的功能［19］，部分企业出于稳定业绩和维系供需关系的考虑容易做出被动金融化的选择［20］，从而形成恶性循环。总之，融资约束引发的企业资本套利行为会使得更多的企业不愿意花费精力去投资实业，这将直接阻碍企业高质量发展。

第二，融资约束会间接影响企业高质量发展。首先，融资约束的“挤出效应”可能会改变企业发展模式与商业运作手段，进而不利于企业实现高质量发展。在市场套利动机的驱使下，有些企业管理层会改变金融投资在经营决策中的优先顺序，将管理的重心从传统的生产经营领域转向金融投资领域，失去对开发市场、提高产品质量、加强技术研发、完善经营管理制度等经营活动的积极性。［21］其次，融资约束使得企业研发资金不足从而容易错失研发良机，影响企业创新水平。信息不对称直接影响企业接受外部融资的多少，创新成果所需的保密性又使得企业内外部掌握信息差异较大，外部投资者往往需要更高的融资溢价以弥补信息不对称所带来的投资风险，使得研发投入的资金受限。另外，高融资约束会迫使企业放弃循序渐进的研发模式，选择风险低、投入少、周期短的创新项目，使得产业价值链逐渐“低端化”，大幅降低企业的研发投入产出率［22］，从而削弱研发创新的平均倾向，抑制研发创新。最后，融资约束具有异质性，会加大企业间的发展差距，不利于企业共同发展。一方面，融资约束产生的规模效应会通过影响企业研发进而加大企业发展的两极化趋势，从而影响企业高质量发展。研究发现，企业研发投入强度与企业规模相关［13］，较大的企业规模可以为企业研发提供充足的营运资金保障，从而增加研发投入。随着公司规模的缩小，外部约束变得更加具有约束力［23］，中小企业的研发投入会受到更多限制，这将不利于企业均衡发展。另一方面，地方政府通过直接或间接影响当地金融机构和企业部门的资源配置，改变企业的外部融资环境，造成了国有企业和民营企业在融资能力上的差异［19］，从而影响企业高质量发展。

基于以上分析，本文提出以下假设：

假设1：融资约束会直接抑制企业高质量发展。

假设2：融资约束通过影响研发投入间接抑制企业高质量发展。

四、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文的研究样本为2008—2019年中国沪深A股上市公司。在此基础上，按照以下标准对样本进行了筛选：（1）剔除ST、PT类公司，此类公司财务状况异常；（2）剔除样本期间研究数据不完整的上市公司。最后得到11 245个公司年度数据。数据主要来源于CSMAR数据库与企业内部报表。

（二）构建模型与定义变量

为了测算融资约束的负向效应、研发投入的正向效应及二者的净效应，本文构建如下模型：

模型（1）中，各变量的下标i和t分别表示企业和年份。被解释变量为企业高质量发展变量，采用全要素生产率进行衡量［24］。在解释变量方面，选用SAit指数代表融资约束，SA指数的绝对值越大，说明企业受到的融资约束程度越严重［25］。RDit是企业研发投入变量，参考刘培森和温涛［26］的研究，本文对样本数据进行了取自然对数的处理，消除了量纲和数量级的影响。RDit×SAit是融资约束与研发投入的交叉项，是本文研究的核心。Xi,t是控制变量集，μi与δi分别表示个体固定效应与时间固定效应，ε为随机扰动项。

二是要适应企业改革的新形势。作为国有企业的一员就要把握改革大局，自觉服从服务改革大局，共同把全面深化改革做好。

为了更加准确地研究融资约束、研发投入对企业高质量发展的影响，本文选取了上市年限、净利润、客户集中度、供应商集中度、供应链集中度、金融机构背景人数、综合杠杆、流动资产与收入比、存货与收入比和应收账款与收入比等作为控制变量。具体定义如表1所示。

表1 主要变量定义

五、实证结果分析

（一）描述性统计分析

由表2可知，以不同方法测度的企业全要素生产率结果并不相同，以OLS方法测度的企业全要素生产率的平均值较高，标准差较大，而以OP方法测度的企业全要素生产率的平均值较低，标准差较小。因此，参考李静等［28］的研究，本文主回归采取以OP方法测度的企业全要素生产率为被解释变量，在后续的稳健性检验中使用以LP、OLS方法测度的企业全要素生产率进行验证。其他各个变量与前人研究较为一致且具有良好的代表性，不再赘述。

表2 描述性统计

（二）回归结果分析

本文根据F检验和Hausman检验的结果，选择固定效应模型进行回归分析，回归结果如表3所示。第（1）列包含融资约束和研发投入对企业高质量发展的影响；第（2）列在第一列的基础上增加融资约束与研发投入的交叉项；第（3）列则在第（2）列的基础上加入所有控制变量。

表3 基于OP方法测量的企业全要素生产率

第（1）列结果显示，融资约束的估计系数为负且显著，说明融资约束会抑制企业高质量发展，假设1得到验证；研发投入的估计系数为正且显著，说明研发投入可以促进企业高质量发展，与已有研究相吻合。第（2）列结果显示，加入交叉项后，融资约束的系数减小，研发投入的系数增大，这表明其会相互影响，表现为系数绝对值的增大。第（3）列结果显示，加入描述企业特征的控制变量后，融资约束与交叉项的回归系数显著为负，而研发投入的系数减小且由显著转为不显著。由此，这表明融资约束会通过抑制研发投入影响企业高质量发展，假设2得到验证。

（三）稳健性检验

本文利用以LP和OLS方法测度的企业全要素生产率来替换主回归中以OP方法测度的企业全要素生产率以验证结果的稳健性。结果如表4第（1）列和第（2）列所示，在加入相同控制变量后融资约束和研发投入的交叉项对企业高质量发展仍具有消极影响，与上文回归结果一致，对模型的稳健性进行了验证。

（四）内生性检验

为了消除变量内生性，本文采用GMM方法进行动态面板分析。结果如表4第（3）列所示，AR（2）和Sargan检验的p值都大于0.1，表明模型的残差项不存在二阶自相关，选择的工具变量是有效的。另外，通过检验发现，融资约束与研发投入交互项的估计系数在GMM模型回归结果中显著为负，且通过显著性水平检验，说明在影响企业高质量发展上，融资约束和研发投入存在显著的相互影响关系，且主要表现为负向影响，与本文的假设一致。

表4 稳健性检验和动态面板分析

六、异质性分析

（一）行业异质性

位于不同行业的企业对研发与融资的需求是不同的，因此受到的影响也可能存在差异。具体原因如下：第一，资本密集型企业多分布在基础工业和重加工业。发展该类企业需要较多资本投入，在其生产过程中劳动、知识的有机构成水平较低，资本的有机构成水平较高，产品物化劳动所占比重较大，因此其对研发投入的要求小于资本现金流。第二，劳动密集型企业是指生产主要依靠大量的劳动力，对技术和设备的依赖程度相对较低的企业，因此对研发创新与资本投入的需求较小。第三，技术密集型企业是指在生产过程中，对技术和智力要素的需求远远超过其他生产要素的企业，因此对研发创新的需求最大。第四，资源密集型企业是指主要使用土地等自然资源进行生产的企业，对资源的需求量大于研发与资本。

本文根据各生产要素在总要素中的占比，对样本企业划分后进行实证分析。从表5第（1）至（4）列可以看出，融资约束通过抑制研发投入会对资源密集型企业与技术密集型企业的高质量发展产生消极影响，对劳动密集型企业的高质量发展产生积极影响。可能原因如下：第一，资源密集型企业进行资源开发时需要大量固定资本投入且对开发技术要求高，因此创新活动的高风险性和外部融资的不确定性会对其产生显著影响。第二，需要大量研发投入的技术密集型企业对资金流的敏感度较高，因此融资约束的抑制作用会阻碍其核心发展，进而影响其高质量发展。第三，劳动密集型企业人员流动大，资金流动快，因而其受融资约束影响较小，并且一定程度的融资约束能够促进其在生产过程中做出最优选择，从而促进企业高质量发展。

（二）地区异质性分析

当前，中国的创新与资本发展分布不均匀，企业高质量发展空间大致由东至西依次减少。不同地区的社会经济条件、发展程度等均存在显著差异，从而使得企业实现高质量发展的途径有着很大区别，因此，需要分样本验证融资约束与研发投入对企业高质量发展的影响。

本文将样本企业按公司注册位置分为东部、中部和西部三个样本组进行回归，由表5第（5）至（7）列可以看出，融资约束抑制研发投入进而抑制企业高质量发展的消极影响主要作用于中西部地区企业，对东部地区企业影响较小。可能原因如下：一方面，中西部地区企业大多处于成长期，企业研发投入存在较大缺口，研发基础不够牢固，受现金流影响较大。另一方面，东部地区本身的经济资源分布和资源配置结构比较合理，交通比较发达便利，投资机会多，融资渠道丰富，因而其受融资约束的影响相对而言较小。

（三）公司性质异质性分析

根据样本企业的产权属性，本文将其划分为国有企业与民营企业。由于不同性质的企业资本结构与来源有着很大的区别，不同资方对企业的风险构成、杠杆选择有着各自的偏好，这将进一步影响企业研发创新策略的选择，对企业实现高质量发展有着较大影响。

由表5第（8）至（9）列可知，融资约束对国有企业的抑制作用大于民营企业；融资约束抑制研发投入进而抑制企业高质量发展的消极作用对国有企业的影响大于民营企业。可能原因是民营企业大多规模较小，企业承受变动的能力较弱，反应较为缓慢，但由于规模不大，使得其受到的冲击有限。而国有企业面临融资约束情况下，研发投入发挥作用较慢，影响资本的流动性，不利于企业高质量发展。

表5 地区异质性、企业性质异质性和生命周期异质性

七、门槛效应分析

为了确定融资约束与研发投入对企业高质量发展的影响是否存在结构突变，采用门槛回归模型进行研究。具体步骤如下：首先，通过Bootstrap（自抽举法）对门槛的存在性进行检验并确定门槛的个数。其次，判断门槛模型。最后，检验门槛的估计值是否和真实值相等。

本文设置抽样次数为300次，门槛效果自抽样检验如表6、图1所示。由表6、图1可知，单一门槛与双重门槛效果均显著，而三重门槛效果不显著。因此，本文将采用双门槛模型进行分析。表6报告了双重门槛值和置信区间的估计结果，双重门槛估计值分别为 -2.864和-2.387。两个门槛估计值对应的置信区间为［0.132，0.214］和［0.043，0.149］，并通过了门槛估计值显著性水平检验。双重门槛将研发投入的门槛效应分为三个阶段，当融资约束较强时（SA≤-2.879），研发投入显著为正，说明其促进了企业高质量发展；在融资约束处于中等阶段（-2.879-2.387），研发投入对企业高质量发展的促进作用最大。上述结果说明，在不同程度融资约束的影响下，研发投入对企业高质量发展会产生不同程度的促进作用，有明显的分段迹象，当融资约束大于-2.387时，研发投入的激励效果最佳。主要原因可能是，一方面，当企业的现金流较少时，企业的财力无法支撑企业更好地创新发展，融资约束会抑制企业发展，研发投入有平滑融资约束消极作用的效果。另一方面，当企业的现金流扩大时，企业发展良好，研发投资前景较好，此时经过曝光的研发投入带有认证效果以及信号传递的作用，会引导社会资本流入企业，从而使研发投入的效果最佳，与前文假设一致，再一次验证了模型的稳健性。

图1 门槛个数检测结果

表6 门槛效应实证结果

八、结论与启示

在现有关于融资约束与企业高质量发展研究的基础上，引入研发投入，使用2008—2019年中国沪深A股上市公司数据，运用固定效应模型和门槛回归模型探讨了企业高质量发展的微观机制。研究发现，融资约束会抑制企业高质量发展，主要表现为直接的消极作用与通过抑制研发投入产生间接的消极作用。异质性研究发现，融资约束影响研发投入进而抑制企业高质量发展的消极作用主要影响中西部地区企业、资源密集型企业、技术密集型企业和国有企业，对东部地区企业和民营企业影响相对较小。进一步研究发现，在不同程度融资约束的消极影响下，研发投入对企业高质量发展的积极影响具有明显的分段迹象，当融资约束大于-2.387时，研发投入的激励效果最佳。

随着新三板改革大幕的开启与北京证券交易所的成立，企业将迎来新的机遇，如何有效利用金融资本、解决融资约束、促进创新研发、实现高质量发展成为当前企业焦点。基于此，本文提供以下发展思路：第一，政府应提高市场监管能力，对融资难、投资能力差的企业采取重点监管、个别分析的策略，大力度拓宽企业信贷获取渠道。通过加强对资本市场投融资行为的监测与分析，进而保证企业融资通道的畅通和市场平稳健康的运行，避免企业陷入流动性宽松的误区。第二，政府积极引导，优化金融资源在部门间的配置，鼓励企业发展实体经济，降低企业创新风险与压力。一方面，针对金融化程度较高、金融资产投资占优、金融投资选择确实能够为实体经济带来积极效应的企业，可建立双向学习机制，促进其与外部企业进行交流，带动地区内其他企业有效金融化、稳定金融化，提高金融化效率。另一方面，针对“被动金融化”且金融化程度较高的企业，可以通过鼓励与引导，加强控制企业金融化风险。第三，重点扶持中西部地区企业、资源密集型企业和技术密集型企业，积极破解融资约束对研发投入的抑制作用，形成要素协调发展机制，进而实现高质量发展。总之，在新时代背景下，创新与资本的结合需要加强适配能力，企业在面临内外部融资约束时应找到着力点与切入点，提高企业对资本限制的适应性和灵活性，提高创新效率，从而促进企业进步。