银行贷款对企业创新的激励效应

崔静静 张晓娜

摘   要：由于信息不对称等原因，银行贷款和企业创新之间的关系存在争议。本文将创新过程分解为技术研发和技术成果转化两个阶段，使用中关村科技企业数据，通过PSM-FE方法研究发现：银行贷款一方面通过缓解融资约束，实现了对技术研发的支持作用，促进了专利授权量的增加;另一方面，商业银行更多地发挥了金融中介职能，通过为企业技术成果转化提供资金支持促进了新产品的销售。进一步的分析表明：在成立年限长、规模大、政策支持力度强、市场范围大的企业中，银行贷款对企业创新的影响效应更大。异质性分析发现：银行贷款对成果转化的促进作用更多表现在高技术行业中。研究结论为通过信贷支持企业创新，并进一步促进经济的高质量发展提供了理论依据和经验。

关  键  词：银行贷款;企业创新;激励效应;技术研发;技术成果转化

中图分类号：F832.4      文献标识码：A       文章编号：2096-2517（2022）02-0033-15

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2022.02.004

一、引言与文献综述

熊彼特认为，现代化工业体系是通过创新得以建立和发展的，信贷在促进技术创新和经济发展中具有不可忽视的作用[1]。对于企业来说，创新活动所需的高科技设备以及雇佣高技能工人需要大量的初始资本注入，因此，企业需要大量资金支持研发活动。中国企业家调查系统发布的《2021·中国企业家成长与发展专题调查报告》（下文简称《报告》）显示，66.6%的企业家认为“技术变化是影响企业发展的重要因素”， 赞同企业创新活动是提高企业经济效益，增强企业竞争力的主要路径。然而该《报告》也显示外部融资成本和融资约束过高成为阻碍企业创新和发展的主要困难和压力（46.6%），主要表现在人工成本过高（62.1%）和资金紧张（35.8%）等方面[2]。Hall（2002）认为创新活动产出的高不确定性导致创新过程蕴含信息不对称，由此带来严重的外部融资约束，因此主张通过内部资金支持企业创新活动[3]。内部融资主要包括利润留存、内部现金流，但对于大多数中小型创新企业来说，研发活动的高风险性、长期的商业化过程导致企业无法及时完成内部资金积累，因此需要依靠所有者出资以及外部融资。Ayyagari等（2011）主张利用包括国内外银行贷款在内的外部融资进行创新[4]。但Brown等（2012）认为以银行贷款为代表的债务融资在对涉及保密性技术创新项目的融资上存在严重的信息不对称，且债务融资还本付息的压力会造成对企业现金流的约束，因此认为风险投资以及资本市场所带来的股权融资是支持企业创新的重要途径[5]。虽然我国A股市场已经发展了30多年，但仍然是以银行为主导的金融体系，根据人民银行发布的《2021年社会融资规模存量统计数据报告》，银行贷款解决了我国61%的社会融资需求，而企业债券、政府债券和股权融资仅分别为9.5%、16.9%和3%。 同时，由于科创板的推出时间不长，国内资本市场在支持以创新为主要特征的新经济企业上存在明显不足[6]。因此，对于新兴市场国家以及银行主导型金融體系的国家而言，银行贷款仍然是创新企业融资的重要渠道和创新活动的重要资金来源[7]，尤其是对于初创型创新企业而言更是如此[8]。本文通过探讨银行贷款对企业创新的影响效应和机制，分析如何通过银行贷款激励企业开展研发创新进而实现技术能力的提升和获取创新经济效益，以此促进企业提高竞争力、促进经济增长和高质量发展。

长期以来，学术界针对银行贷款对企业创新的影响研究并未形成一致性结论。 一些研究认为， 银行贷款激励了企业创新。David等（2008）使用日本的数据研究发现外部负债融资促进了企业研发投入[9]。Aghion等（2012）使用法国公司层面的数据研究，发现信贷约束导致企业研发投资下降[10]。？魣lvarez等（2015） 对智利的研究发现受信贷约束的企业创新的可能性较小，并且，需要无形资产更多的产品创新更容易受到信贷约束的影响[11]。Mnnasoo等（2020）发现在信贷约束下，中东欧国家企业进行研发的可能性下降了32%[12]。国内研究中，马光荣等（2014）认为银行授信通过缓解创新型企业的现金流约束，增加企业研发投入[13]。张璇等（2017）认为银行贷款以抵押贷款和中长期贷款为主，与科技型企业研发投资的长期性相匹配，可以实现对技术研发所需持续稳定资金的补给[14]。温军等（2011）则发现银行贷款作为一种关系型债务，银行可以通过贷款监督等机制设计降低信息不对称，提高研发投入效率[15]。袁礼等（2019）研究发现银行信贷能够有效促进企业技术创新[16]。

另一些研究则发现银行贷款对企业创新有抑制效应。鞠晓生（2013）认为我国商业银行更偏重于对国有企业研发活动的支持[17]，张杰等（2012）发现对于大量缺乏资金开展研发活动的非国有中小型企业来说，银行贷款抑制了企业R&D投入[18]。肖海莲等（2014）发现银行贷款对于R&D投资中的探索式创新投资（R）以及常规创新投资（D）都存在负向影响[19]。林志帆等（2015）认为由于银行贷款与企业创新之间存在风险-收益错配，在研发失败时，银行贷款面临无法回收本息的风险， 而在研发成功时，也无法获得超额收益，导致银行不愿意为创新项目或者创新型企业提供融资支持[20]。徐飞（2019）进一步研究发现银行贷款会出于风险规避等原因诱使借款人从事低风险、低创新性的活动，从而降低企业研发倾向[21]。

本文认为，之所以存在不同的观点，主要原因在于使用的样本不同， 且缺乏对创新过程的分析。现有研究几乎集中探讨银行贷款与技术研发的关系，而对于技术成果的经济开发考虑不足。不同阶段的创新活动风险特征不同，技术研发活动的风险较大，技术成果的经济开发风险较小。而后者在微观数据中的信息明显不足，导致现有研究使用技术研发取代创新。与技术研发相比，中国大多数企业集中于具有明显商业化前景的新技术、新产品的开发上[22]，从数据上看，根据《高技术产业统计年鉴》， 大中型高技术产业企业新产品开发经费也高于研发经费。基于上述分析，本文使用倾向得分匹配方法对样本数据进行处理，以应对可观测变量造成的内生性问题， 同时使用中介效应模型， 分析银行贷款对企业创新的影响机制。 可能的创新有：（1）将企业创新过程分为技术研发阶段和技术成果转化阶段，分别分析银行贷款对企业技术研发和技术成果转化的不同影响效应和机制。Bircan等（2020）使用俄罗斯银行支持企业技术应用的实践，说明银行贷款并没有激励研发活动，而是帮助企业采用新技术和新流程，获得贷款的企业要么直接寻求技术供应商，要么直接外购专有技术[23]。李后建等（2015） 利用2012年世界银行的中国企业调查数据， 发现银行信贷对以新产品为代表的创新产出具有显著的正向效应，但是，作者并未对银行贷款影响新产品的机制进行分析[24]。本文将在以上研究的基础上，将银行贷款对企业技术研发的影响分析扩展到对创新过程后端的技术转化和新产品开发上。（2）使用可以代表科技型企业的中关村自主创新示范区微观企业数据。中关村科技企业与上市公司和规模以上工业企业这种具有一定规模效应和一定创新能力的企业不同，大多为中小型未上市企业，可以与已有研究形成互补。

二、理论假设

根据融资优序理论，当企业内部资金难以满足创新活动所需资金时，企业会优先选择债权融资补充资金。但是创新活动的高风险性，研发活动多为无形资产等使商业银行面临严重的信息不对称。为降低信贷风险，银行在贷款之前会考虑企业的担保品以及企业偿还本金和利息的能力，并根据贷款流程进行贷前调查、贷中管理和贷后监督，使银行能够以更低的成本识别那些更有能力引导创新的企业，可以缓解创新项目由于信息不對称导致的逆向选择和道德风险问题[25]。同时，银行业的竞争和市场开放通过改善金融机构信贷配给，提高了商业银行的风险承受意愿，推动信贷资金流入科技企业[26]。由于银行贷款具有金额大，贷款期限灵活，成本低以及持续稳定等特点，并且一般不需要企业披露研发细节，有利于保护企业的商业机密，因此，银行贷款有助于企业迅速进行资本积累， 以促进创新活动的开展。借鉴Roper等（2008）创新价值链的思想，将创新过程划分为技术研发和成果转化两个阶段[27]。技术研发阶段是以R&D投入为基础的研发创新， 通过投入研究资金、研发人员等进行新知识、新技术的研究开发。在整个资金配置的过程中居于前端，不确定因素多，风险大。成果转化阶段是将技术成果应用于生产可供市场销售的新产品（新服务等），以实现技术研发成果的商品化和产业化，最终获得经济收益。由于技术已经成型，成果转化阶段的风险相对较低。

（一）银行贷款对技术研发的影响

在信贷关系中， 商业银行具有较强的谈判能力，以及在贷前信息搜集、审核、识别方面的比较优势和严格的贷后管理。 如贷前针对企业的盈利能力、专业技术能力、产品的市场竞争力以及企业信用等信息进行审查，然后通过签订贷款合同保护自身利益，在企业取得借款后，银行对贷款资金的使用采取有效的约束和监督措施，以此降低信贷风险。因此，银行贷款可以为企业技术开发设计、试验、测试等极大的资金需求提供支持和保障。王玉泽等（2019）、吴尧等（2020）均发现银行贷款对研发投入和专利等创新产出的显著影响[28-29]。

一般来说，在技术研发阶段，企业需要捕捉、筛选可行的创新意识和想法，通过规划、设计、立项、培育和孵化，开发出较为成熟的实验室产品，再经过后续的“小试”和“中试”，对产品进行小规模的实验和测试，对产品的可生产性、工艺、工序、生产环境及可靠性进行初步验证。银行贷款通过降低融资成本，监督管理创新项目降低信息不对称，有效配置信贷资源，提高资金配置效率，缓解融资约束，进而推动企业将资金从普通生产性投资配置到研发项目投资中去。降低科技企业在资金周转方面的后顾之忧，激励科技企业购置先进设备，配备实验人员，完善硬件环境。通过技术研发获得专利、专有技术等技术成果，进一步通过技术市场进行专利转让或者授权、许可从而实现创新收益。或者缓解因为研发而挤占的正常运营支出，企业可以使用信贷资金采购新设备或者新技术， 或者引进技术人员，以改进现有的技术和生产工艺条件，进而通过生产技术水平的提升，实现新技术的突破，提升创新能力。

本文所选择的样本特征显示，技术研发表现为短期特征， 同时银行贷款也以短期或中期贷款为主，银行贷款周期恰好匹配技术研发周期，由此，本文提出假设：

H1：银行贷款通过缓解企业融资约束，促进了技术研发。

（二）银行贷款对技术成果转化的影响

创新活动的最终目的是将技术成果转化为新的最终产品。因此，在通过技术研发获取技术成果之后，仍然需要大量的资源投入以进行技术成果的转化。这个技术成果可能是企业自身开发的，也有可能是企业通过技术改造或者引进、消化吸收活动获取的，目的是进行新产品开发和推广。一旦拥有了可以进行产业化转化的技术成果，就意味着企业即将创造市场价值，Francis等（2012）发现以专利为代表的创新产出可以降低信息不对称程度，进而降低企业债务融资成本[30]。近年来我国以知识产权质押贷款为代表的科技信贷的推广，使得拥有高质量技术成果的企业风险特征更低， 更容易获得贷款。科技企业获得信贷支持后，可以进入到成果转化中去，企业利用信贷资金购买制造设备、专有技术以及聘用技术和销售人员进行新技术或者新产品应用开发。通过将信贷资金持续用于补给技术开发，满足企业在实验室阶段进行产品规划、开发、试验、优化、流程精简，以及成果转化阶段进行试产、应用、推广和增量生产过程中的资金需求，降低了该阶段的不确定性，进而对技术成果的产生和新产品试产试销起到促进作用，推动了企业创新活动的顺利进行。

因此，银行贷款可以不对技术研发进行融资支持，而是在技术研发完成以后在现有技术成果的基础上对企业进行融资支持，可以表现为商业银行利用知识产权质押等科技信贷产品支持企业创新活动[31]。 也可以是利用银行贷款补充互补性资产，实现技术成果的应用和推广，实现新产品的增量生产和商业化。通过银行贷款，一方面助力企业将引进或者改造的技术发展成熟，通过批量试产，对生产的工艺流程、管理模式等做进一步的完善，优化企业生产和技术条件，降低新产品开发风险。另一方面，企业可以较小的自有资金“撬动”较大的资产和现金流，减少企业试产、应用、推广等过程中资金链断裂的风险，扩大创新产品得以存活和保留的概率，帮助企业更好地开发、生产、销售新产品。直接在现有技术成果的基础上进行的应用转化可以有效降低新产品开发和推广风险，为企业带来稳定经济收益的周期更短，因此，相较于银行贷款对技术研发阶段支持的不确定性，银行贷款更倾向于支持企业的技术成果转化。由此提出假设：

H2：银行贷款促进了企业成果转化。

三、实证研究设计

（一）模型构建

为了检验银行贷款对企业创新产出的影响，构建如下基础回归模型：

In putit=α0+α1 Ln loansit+αjControls+αt，j+εi，t （1）

Outit=β0+β1 Ln loansit+βjControls+βt，j+εi，t  （2）

其中In putit=为创新投入。Outit=为创新产出。Ln loansit表示企业i在t年的银行贷款，Controls代表一系列企业层面和市场环境层面可能会对企业创新产生影响的控制变量。αt，j表示年份×行业固定效应，εi，t为随机误差项。

为了验证银行贷款对创新产出的影响机制，构建如下机制分析模型：

Outit=γ0+γ1 Ln loansit+γ2 In putit+γjControls+γt，j+εi，t（3）

中介效应模型的检验思路如下：首先根据模型（1）与模型（2），检验银行贷款对创新投入和创新产出的影响，具体关注模型中α1与β1的系数。然后检验银行贷款和创新投入同时对创新产出的影响，具体关注模型（3）中γ1和γ2的系数。若上述实证检验中β1，α1，γ1和γ2的系数皆显著，且为正，则证明创新投入在银行贷款对企业创新产出的影响中存在部分正向中介效应，若β1，γ1和γ2显著，且为正，而α1不显著，则证明创新投入在银行贷款对企业创新产出的影响中存在全部正向中介效应。

（二）变量定义

1.创新指标

使用创新投入产出指标衡量企业创新，不同阶段技术创新所需要的要素投入结构存在明显差异，创新产出的测度指标也会有明显区别。使用企业内部研发投入经费作为技术研发阶段的创新投入。使用扣除企业内部研发经费的企业内部用于创新活动经费作为成果转化阶段的创新投入。技术研发阶段的产出采用专利授权量表示。由于专利从申请到公开最长需要18个月， 因此对专利授权数取对数处理后再进行滞后二阶处理。体现新产品市场接受能力的新产品销售收入额是成果转化阶段的产出指标。

2.银行贷款

分别以企业获得的银行贷款数额加1取自然对数，以及企业是否获得银行贷款的虚拟变量作为度量指标。

3.控制变量

一般而言，成立年限较长的企业，相较于初创企业拥有更为完善的财务制度和管理能力，以及一定规模的固定资产和无形资产，信息不对称程度相对较低。 企业规模对企业创新也具有明显影响，大型企业拥有较高的资本规模及较大的市场份额，容易通过一定的规模效应，对企业创新产生正向刺激作用。另外，参考Ullah（2019）使用资产负债率和净资产收益率、减税额、出口额和行业赫芬达尔指数分别衡量企业偿债能力、盈利能力、政策支持力度、市场范围和市场结构[32]。其中，政策支持不但可以直接充盈企业现金流，增加企业可用于创新活动的内部资金，还会通过信号引导作用提升企业在市场的信息可信度，降低企业融资门槛。企业市场范围的扩大，则会拓宽企业的渠道网络，提升营业利润，增强企业市场竞争力和创新能力。而行业赫芬达尔指数越高，该地区同行业的企业集中度越高，竞争关系越弱。另外，选取股权融资虚拟变量，企业当年获得股权融资取1，否则为0。具体变量定义如表1所示。

（三）数据来源和处理

本文使用数据来自于北京市统计局对2006—2015年中关村科技企业的调查数据。 作为国家第一个高新技术产业园区和建设全国科创中心的重要载体，中关村不但聚集了大量的高端创新要素和支持科技创新的金融资源，且肩负着引导金融资源向科技领域配置、促进科技与金融结合发展，进而引领全国走创新发展道路的重任。多年来，中关村不断完善科技企业债务融资市场，为科技型企业债务融资开辟了市场，建立了为科技企业服务的科技金融事业部、特色支行等机构，增强了对科技企业的服务功能，为符合条件的企业提供银行信贷创新产品业务（信用贷款、知识产权质押贷款、股权质押贷款及贸易融资等类型的信贷融资）。进一步，中关村不但是多种银行贷款政策的试点地区，且配有极为全面的银行网点分布网络，并设置有较多专为科技企业提供融资服务的科技金融专营组织机构，为企业提供了极为便利的债务融资环境。中关村管委会还为符合银行信贷创新融资支持条件的中小微企业按照一定比例给予贷款贴息。并且，中关村科技企业同时涵盖上市和非上市公司，样本范围的广阔性也使该数据具备更高的代表性。在进行实证研究之前，首先对样本数据进行第一次处理：删除样本中总资产小于零、总资产小于总负债、总资产小于无形资产、资产负债率小于零、总负债小于零和员工总人数等于零的样本，另外，为了减少回归结果偏差， 本文同样将金融行业数据进行删除，并对所有连续性变量进行上下1%的截尾处理，初步获得样本数据117 755个。

其次，相较于其他外部融资机构，银行可以借助信息生产和识别方面的优势，有目的地选择具有一定抵押资产作为担保或者具有较强盈利能力和创新能力的企业提供资金融通，这就容易导致回归结果因具有一定的选择性而产生偏差。因此，使用PSM（倾向得分匹配法）作为二次筛选数据的方法，将特征相近的处理组和控制组样本数据进行匹配，确保筛选出的配对企业数据除了在是否获得银行贷款这一点存在不同之外，其他的控制变量如企业性质、决策及市场环境等方面都尽量接近，一定程度上避免模型设定错误或遗漏可测变量而导致的内生性问题。倾向得分匹配的主要思想为构造与处理组除是否获得银行贷款外其余特征均尽可能相近的对照组，其两者之差即为处理效应。即：

方式， 可以在满足其他特征尽可能相似的条件下，通过观察处理组和对照组企业在创新水平上表现的差異，获得银行贷款对企业创新活动影响的净效应。本文的研究对象为非平衡面板数据，所以在研究中首先要考虑时间效应，在匹配后使用双向固定效应，即PSM-FE方法。

本文分别按照企业是否获得银行贷款进行分组，将获得银行贷款的企业归入处理组，未获得银行贷款的企业归入控制组，使用所有控制变量作为匹配变量计算两组的倾向得分， 并分别将创新投入、创新产出作为结果变量，进行最近邻无放回1：1匹配， 分别得到样本数据28 570、22 050、29 068个。图1显示的是样本数据匹配前后的核密度图①，可以发现， 在使用PSM方法对数据进行二次处理后，处理组和控制组的拟合效果明显得到优化。

（四）描述性统计

表2显示的是进行倾向得分匹配后的主要变量的基本统计特征。通过对相应变量的虚拟变量的描述统计发现，匹配前的样本中，70%的企业有创新投入， 其中42%的企业有研发经费投入，51%的企业有成果转化经费投入。而匹配后的樣本结果显示，有研发经费投入和有成果转化经费的企业占样本比例有微弱下降，分别为40%和69%，但与匹配前的比例基本持平，说明了匹配结果的适当性。银行贷款虚拟变量显示匹配前有15%的观测值有银行贷款，匹配后50%的观测值获得了银行贷款。同时，方差膨胀因子检验显示各变量之间的VIF值均小于4，排除了多重共线性可能对回归结果产生的干扰。

表3显示，所选择的29 068个样本观测值中，5309个企业有研发投入数据，5651个企业有贷款数据，7920个企业有成果转化经费数据。其中，52.6%的企业仅有一年研发投入，43.6%的企业获得一年期贷款，45.6%的企业仅有一年成果转化信息。而有连续三年及以上研发活动的企业占比不足30%， 且约45%的企业获得1～5年的中期贷款。由此可见，企业的创新活动并未表现出长期持续性的特征，而银行贷款的支持也以三年以内的短期及中期贷款为主。由此说明银行贷款恰好可以支持企业短期创新活动，表现为对技术研发和成果转化两个方面的影响效应。

四、实证结果分析

（一）银行贷款影响企业创新的基准回归分析

表4分别为以创新投入和创新产出作为被解释变量的回归结果。四组回归结果中银行贷款的系数皆在1%的水平上显著为正， 表明银行贷款作为企业外部融资最主要的来源，可以通过缓解企业面临的融资约束，促进企业创新投入，提升技术成果产出和商业化转化，假设1得证。从影响系数上看，银行贷款对技术成果应用经费和新产品销售收入的影响效果更大，从而说明银行贷款确实更倾向于支持技术成果转化。

控制变量中，随着企业成立年限的增加，企业研发流程和管理制度逐步实现规范和优化，创新能力得到积累，创新水平得到提升。大规模企业容易形成一定的规模经济为企业带来重要的竞争优势，推动企业创新。政策支持显著改善了企业的融资环境，缓解了企业的融资约束，对企业创新投入和创新产出均产生较为显著的激励作用。市场范围的扩大，提升了企业市场影响力和客户信任度，推动了企业创新发展，以上变量与前文预期均相符。相反，市场结构的系数显著为负，表明市场竞争程度越大，越有利于企业创新。

为了进一步验证银行贷款对企业创新发展不同阶段的促进效果是否受到其他因素的干扰和影响，首先，选取企业出口虚拟变量、税收减免虚拟变量以及股权融资虚拟变量与银行贷款变量的交互项分别引入主回归模型，考察市场环境、政策与股权资金支持是否会对银行贷款与企业创新的关系产生影响。

表5的回归结果显示，银行贷款与市场环境的交乘项均在1%的水平上显著为正， 且银行贷款与政策支持、银行贷款与股权融资指标的交互项同样显著为正，表明银行贷款对企业创新不同阶段的促进作用随着企业扩大海外市场、获得政府扶持以及股权融资程度增加而增大。从系数上看，有出口的企业，交乘项对企业创新的影响系数分别为0.1042、 0.0395、0.0321、0.1529，表明在其他条件均不发生改变的情况下，贷款额每增加10%，企业研发经费、成果转化经费、新产品销售收入平均增加1%、0.39%和1.5%，企业专利授权量平均增加0.3%。企业出口对技术研发的激励效果更大，说明企业可以通过出口学习获得先进的研发理念和技术知识，了解新产品与服务的市场需求， 推动其自主研发。同时，有减税、股权融资的企业，银行贷款的增加也会显著影响企业创新。获得减税以及获得股权融资的企业对技术研发的激励效果更大。说明获得的政策支持越多， 从股权融资渠道越能获得资金支持，融资约束越小，企业越愿意将从银行借来的资金投入到研发活动中。原因可能在于获得政策支持和股权融资的企业代表其投资的创新项目更优质，从银行获得稳定性资金的可能性更大，与李汇东等（2013）发现政策支持对债权融资与公司创新投资之间的关系存在显著的正向调节作用的结论一致[33]。而股权融资由于独特的制度设计和风险承受能力，可以弥补债务融资手续繁杂、对抵押物和信用要求较高的不足， 从而提高企业研发创新的积极性和参与度。在对创新产出的影响系数上，则都表现为银行贷款对新产品销售收入的影响更大。从而也说明银行贷款偏重于风险程度更小、不确定性更低的技术成果转化阶段的支持。

（二）银行贷款影响企业创新的机制分析

前文的实证结果显示，银行贷款对企业创新活动具有显著的促进作用，对于企业来说，若想通过创新提升自身的核心竞争力，就需要借助银行贷款提供持续稳定的现金流，源源不断地对创新投入进行补给，满足技术研发阶段和技术成果转化阶段的资金需求。为了考察创新投入在银行贷款对创新产出的影响中是否发挥了一定的渠道效应，根据计量模型，分别就研发经费和成果转化经费的中介效果进行实证检验，回归结果见表6。

表6的实证结果显示，两组回归分别就研发经费对专利申请量以及成果转化经费对新产品销售收入可能存在的中介效应进行了分析。其中研发经费对专利申请量的中介效应回归中，α1系数为0.0350，β1的系数为0.0110，γ1的系数为0.0093，γ2的系数为0.0482。成果转化经费对新产品销售收入的中介效应回归中，α1系数为0.0428，β1的系数为0.0847、γ1的系数为0.0772，γ2的系数为0.2219。两组回归中α1，β1，γ1和γ2系数皆显著为正，且第（3）（6）列中银行贷款变量的系数均小于第（1）（4）列中银行贷款变量的系数，验证了创新投入在银行贷款对企业创新产出的影响中存在部分正向中介效应，即银行贷款通过促进研发经费投入，有效激励了技术成果产出， 并通过为技术成果应用提供资金支持，促进了新产品销售收入的增加。并且，银行贷款对技术成果转化的影响效应更大，从而也说明商业银行确实存在对技术研发的低激励以及对技术成果转化的高激励。

（三）稳健性检验

1.基础回归的稳健性检验

使用PSM-FE方法对样本进行二次筛选以及双向固定效应检验后，已经对数据可能存在的内生性问题进行了控制。但仍可能存在如下现象：银行贷款促进了企业的创新，但创新性越强的企业，越可能成为银行放贷的优选对象，即企业的创新能力吸引银行选择其进行贷款投放的反向因果现象。本文使用如下方法解决该类样本选择问题。

（1）将解释变量和控制变量滞后一期

参考张传财等（2017），对所有解释变量和控制变量进行滞后一期处理，被解释变量不变[34]。表7显示， 在解决了互为因果的内生性问题的条件下，相较于主回归，银行贷款一阶滞后项对技术研发阶段研发经费的促进作用有所增加（由0.0296增加到0.0322），对成果转化经费的促进作用相对降低（由0.0407增加到0.0879），对成果转化阶段专利授权量的促进作用有所增加（由0.0110增加到0.0879），对新产品销售收入的影响变化不大（由0.0847增加到0.0879）。但总的来说，可以证明主回归结果的稳健性。

（2）Heckman两步法

本文所选择的样本数据中，由于企业是否进行研发活动是企业的自我选择，并不能收集所有进行研发投资活动公司的研发数据以及并不是所有的上市企业都愿意披露公司专利申请和研发情况，因此导致被解释变量企业创新存在样本选择偏误。借鉴余琰等（2016）、蔡竞等（2016），使用Heckman两步法解决被解释变量的样本选择问题[35-36]。模型如下：

Pr obit（Innovationit）=？姿+？姿1Controls+？琢tj+？着it （6）

Innovationit=？兹+？兹1lbloansit+LAMBDAit+？兹jControls+

？琢tj+？着it （7）

模型（6）是用来估算企业是否披露研发信息的二值选择模型，Innovationit表示公司i在t年是否披露研发信息的虚拟变量，公司披露则为1，否则为0。Controls仍表示上文提到的所有控制变量。αt，j分别表示年份、行业固定效应。模型（7）则表示控制了被解释变量样本选择后的估计模型，LAMBDA为经过模型（6）估计的样本公司的逆米尔斯比率。

表8为利用Heckman两步法解决了被解释变量自我选择问题的回归结果，逆米尔斯比率系数显示在1%的显著性水平上拒绝不存在被解释变量选择偏误的假设，即原模型确实存在选择偏误。四个模型中银行贷款对企业创新各阶段影响的系数分别为0.0064、0.0095、0.0105、0.0068，系数相较于主回归均降低，但所有系数均为正，且显著性不变，表明该方法较好地解决了样本选择问题，在排除了被解释变量的选择偏误后，回归结果仍保持稳健。

2.中介效应的稳健性检验

为了验证创新投入在银行贷款对企业创新产出的影响效应和机制是否具有稳健性， 结合模型（1），构建调节效应模型如下：

Outit=θ0+θ1bank_dumit+θ2Inputit+θ3bank_dumit

×Inputit+θjControls+θt，j+εi，t （8）

表9结果显示，银行贷款虚拟变量与创新投入变量交互项的系数为0.0834，与成果转化经费变量交互项的系数为0.2845，且均在1%的水平上显著为正，说明有银行贷款的企业，创新投入越多，对创新产出的激励效果就越大。另外调节效应的系数均小于直接效应，说明银行贷款对创新产出的促进作用有一部分被创新投入所分担，这说明银行贷款确实通过对创新投入的持续补给进而促进了企业创新产出，进一步证实创新投入在银行贷款对研发阶段的技术成果和成果转化阶段的创新收益的促进影响中发挥了一定的渠道效应。

（四）异质性分析

为进一步分析银行贷款对企业创新的影响，单独分析银行贷款对制造业企业两阶段创新过程的影响。根据国家统计局对高技术行业（制造业）的分类①，将制造业企业分为高技术行业企业与低技术行业企业。实证结果显示，银行贷款难以激励高技术产业的研发投入，但却显著促进了高技术产业的成果转化。我国一直存在技术转化难题，原因既有技术成果市场转化价值不足的问题，也有融资约束等原因導致商业化所需的互补性资产不足等问题。银行贷款不仅可以为高技术产业企业成功转化提供资金支持，而且其严格的贷前审查也可以识别高质量的技术成果。而对于低技术产业，银行贷款不仅促进了企业研发投入，对成果转化的影响也显著为正。原因可能在于高技术产业的研发活动不确定性更高，企业更倾向于使用内部资金、政府支持以及股权融资途径缓解研发活动的融资约束。

五、结论与建议

企业创新是一个长期过程， 包括技术研发、产品试制以及市场化推广等内容，有的需要在早期技术研发阶段投入更多资金，以支持自主研发或委托研发;有的则在技术成果转化阶段需要更多资金支持，以备在现有技术水平下迅速实现商业化价值转化。在技术研发阶段，银行贷款通过支持原料设备的采购和流动资金周转，可以充盈科技企业的自由现金流，缓解企业融资约束。持续稳定的资金支持还可以用于研发设备的更新改造、制造工艺的改进以及高新技术产品的产业化， 实现对技术研发、新产品开发及商业化所需的资金补给。

本文使用2006—2015年中关村科技企业数据， 通过PSM-FE方法， 深入考察了银行贷款对企业创新的影响效应和作用机制。结果表明银行贷款作为我国金融体系下企业外部融资的主要路径，通过缓解融资压力、推动企业创新投入进而影响创新产出。具体而言：（1）银行贷款显著促进了企业技术研发和技术成果转化，实现了对企业创新活动全阶段的有效激励。（2） 银行贷款通过增加创新投入进而促进了企业技术研发和技术成果转化。并且对于不确定性更低的技术成果转化阶段的激励效果更大。（3） 银行贷款对企业创新的激励效果在企业扩大海外市场、政府扶持以及获得股权融资支持力度更大的企业中表现得更明显。（4）异质性分析显示，相对于银行贷款对低技术行业研发投入和成果转化两阶段的显著性促进作用，银行贷款仅对高技术行业成果转化阶段具有较好的激励作用，这亦与本文提出的银行贷款更能促进企业创新成果转化的假设相符。

本文的研究为通过银行贷款促进企业尤其是实体企业及制造业等创新型企业创新进而推动我国经济高质量发展提供如下启示：

1.银行贷款是我国重要的融资渠道，支持了国家创新驱动发展战略，且完善了信贷资金对企业创新活动的支持。应在确保银行获得合理资本补充的条件下，通过利率、存款准备金率等综合手段降低信贷成本，改善贷款技术和产品服务，增强商业银行对创新项目的信贷投放力度。 由上文分析可知，银行贷款对企业技术研发和成果转化具有极为显著的激励作用，中介效应也表明，增加研发投入是缓解我国技术转化难题的有利方法。然而，商业银行作为盈利性的金融机构，无法忽略创新活动具有较高风险以及创新型企业缺乏抵押资产和财务系统不够完善的弊端，难以为企业提供大额充足的信贷资源。因此需要政府继续通过利率、存款准备金率等手段进行引导， 确保银行可以获得合理的资本补充，促使银行敢于向创新型企业放贷，缓解企业的创新压力， 增加企业研发投入进而促进企业成果转化，共同促进实体企业及制造业企业等创新型企业的高质量发展。

2. 通过政策辅助引导， 优化商业银行投放结构，并利用金融科技等工具，改善政府部门的信息整合和处理能力，促使商业银行对实体企业以及制造业企业等提供贷款倾向性支持。创新技术的保密性导致部分企业无法进行详细的财务信息以及资产信息披露，商业银行即使进行一定的贷前审查、贷中管理和贷后监督，仍无法避免该类企业相比于其他国有或大型企业拥有较高的信息不对称和逆向选择风险，导致商业银行对该类企业“惜贷”的现象产生。政府可以在政策辅助的条件下，调整银行放贷结构，使信贷更多地流向实体企业、制造业企业等，并运用如云计算、区块链、大数据等金融科技工具，将实体企业、制造业企业难以量化衡量的“软”信息转化为可以进行定量比较的“硬”信息，帮助银行精准识别该类企业创新项目的信贷需求，降低信息不对称，更加精准地对创新型企业进行贷款支持。

3.根据行业异质性，制定科学合理的政策，發挥政府和银行的协调配合能力，为创新型企业和国家高质量发展提供良好助力。尤其是对于高技术行业来说，较高的创新能力、资金需求和较低的固定资产、信息披露相匹配，不可避免地面临着极高的融资约束。信贷资源的缺乏导致许多高技术行业在技术研发投入阶段增加了研发投入却无法在成果转化阶段实现成果产品化和商业化而获取收益。银行贷款作为盘活企业资金链的“血液”，充足的信贷资源是高技术企业敢于、 乐于进行创新活动的动力，是提高企业持续创新能力，进而提高高技术行业以及国家经济发展可持续性的重要基础。

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