邵 敏

（南開大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，天津300071）

一、問題的提出

研發(fā)活動創(chuàng)造和積累知識，促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新和工藝創(chuàng)新，而一國研發(fā)的根本動力應(yīng)來自企業(yè)。雖然近年來我國企業(yè)自主創(chuàng)新的主體地位得到加強，但總體來看我國企業(yè)的研發(fā)投入力度還非常不足。根據(jù)《中國科技統(tǒng)計年鑒》的相關(guān)統(tǒng)計，我國工業(yè)企業(yè)研發(fā)經(jīng)費支出占主營業(yè)務(wù)收入的比重一直低于1%，至2009年也僅達(dá)到0.69%。而國際經(jīng)驗顯示，研發(fā)費用占銷售收入5%以上，企業(yè)才有競爭力，占2%僅夠維持。我國企業(yè)研發(fā)投入不足的另一表現(xiàn)在于，我國從事研發(fā)活動的企業(yè)數(shù)占全部企業(yè)數(shù)的比重低于10%，至2009年也僅達(dá)到8.47%。

那么，哪些因素導(dǎo)致了我國企業(yè)的研發(fā)投入不足？《中國企業(yè)家隊伍成長與發(fā)展調(diào)查綜合報告》顯示，59.4%的企業(yè)經(jīng)營者認(rèn)為妨礙企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的首要因素是缺乏創(chuàng)新人才（人力資本），其次是創(chuàng)新資金引進(jìn)渠道（即外部融資）不暢。大量理論文獻(xiàn)和經(jīng)驗研究都驗證了人力資本在技術(shù)創(chuàng)新或研發(fā)投入中的關(guān)鍵性作用。例如，以 Lucas（1988）、Romer（1989）、Mankiw 等（1992）、Howitt和Aghion（1998）等為代表的內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為，人力資本積累導(dǎo)致了更多的研發(fā)投入和創(chuàng)新。在實證研究方面，Dakhli和Clercq（2004）運用59個國家的跨國數(shù)據(jù)、Winters（2011）運用美國相關(guān)數(shù)據(jù)都得到，人力資本積累顯著促進(jìn)了研發(fā)創(chuàng)新。而鮮有文獻(xiàn)考察外部融資對企業(yè)研發(fā)投入的影響。

外部融資如何影響企業(yè)的研發(fā)投入？Greenwald等（1984）及Myers和Majluf（1984）最早把信息不對稱引入資本市場的研究中，指出由于信息不對稱，導(dǎo)致了交易成本、信息成本，提高了企業(yè)的外部融資成本，企業(yè)無法得到最優(yōu)的資金支持，而只能高度依賴內(nèi)部融資?；诖?，在企業(yè)自有資金積累不足的情況下，研發(fā)也會受到企業(yè)外部融資的制約。對于研發(fā)投入尤其如此，研發(fā)投入取得成果需時較長且具有較大的不確定性，若無較為充裕的資金支持，企業(yè)一般不輕易進(jìn)行研發(fā)。

綜上分析，本文將運用世界銀行《中國投資環(huán)境調(diào)查》數(shù)據(jù)，采用Heckman選擇模型實證分析外部融資對企業(yè)研發(fā)力度和是否進(jìn)行研發(fā)的影響。由于國家對證券市場的干預(yù)，僅少數(shù)企業(yè)能夠在國內(nèi)上市，本文主要關(guān)注信貸融資的影響。此外，基于人力資本是阻礙我國企業(yè)研發(fā)的首要因素這一基本事實，本文同時關(guān)注人力資本的作用。

二、Heckman選擇模型

由世界銀行《中國投資環(huán)境調(diào)查》（2005）中的抽樣企業(yè)數(shù)據(jù)可知，2004年我國約43.03%的企業(yè)不從事研發(fā)活動。由此可知，并非所有的企業(yè)都從事研發(fā)活動，因而若運用OLS方法對企業(yè)研發(fā)投入力度方程進(jìn)行估計，則會產(chǎn)生樣本選擇性偏誤。因此，本文采用Heckman選擇模型處理這種樣本選擇性偏誤。該模型的估計過程包括兩步：第一步，利用probit模型估計企業(yè)進(jìn)行研發(fā)的概率，由此得到逆米爾斯比率的估計值（具體定義見下文）；第二步，將逆米爾斯比率估計值加入企業(yè)研發(fā)投入力度決定方程中，作為控制變量之一。根據(jù)Heckman（1979），本文將待估計的兩個方程設(shè)定如下：

其中，rdsharei≥0為企業(yè)i的研發(fā)投入力度，度量指標(biāo)為研發(fā)投入與產(chǎn)品銷售收入的比重。rddumi＝｛0，1｝為二元虛擬變量，其中當(dāng)企業(yè)i的研發(fā)投入為正值時取1，為零值時則取0。式（1）為企業(yè)研發(fā)投入力度決定方程，式（2）為企業(yè)是否進(jìn)行研發(fā)決定方程。兩個方程的隨機(jī)擾動項εi和vi服從方差為ρσε的聯(lián)合正態(tài)分布。由于在估計中殘差項vi不可識別，因此其方差被假定為1。兩個方程的隨機(jī)擾動項εi和vi，的相關(guān)系數(shù)為ρ。當(dāng)ρ≠0時，式（1）與式（2）是相關(guān)的，忽略其中任何一個方程的估計均會使另一個方程的估計系數(shù)有偏，從而必須同時估計這兩個方程。

根據(jù)Schmidheiny（2007），本文采用Heckman極大似然法進(jìn)行估計。第一步，運用極大似然法估計方程（2），這是一個標(biāo)準(zhǔn)的probit模型，P（rddumi＝1）＝Φ（a·+vi），其中 Φ（·）為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)。利用該方程的估計結(jié)果計算出逆米爾斯比率，即＝?（zia）／Φ（zia）（inverse Mills ratio）。第二步，將作為控制變量加入式（1），即rdshar＝b·+bI·+εi，也即E（rdshar｜rddumi＝1）＝b·+bI·。

因此，本文最后的估計方程為式（1）和式（3）。除變量rddumit-1外，式（3）中所包括的變量與式（1）完全相同。這樣設(shè)置的目的有兩個：其一，便于下文實證分析；其二，式（3）中變量的變更雖然會通過影響企業(yè)研發(fā)概率的預(yù)測值而影響式（1）的估計結(jié)果，但如果模型是穩(wěn)健的，式（3）中變量的選取不會顯著影響其概率預(yù)測值。下文將對此進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。

三、變量選取與統(tǒng)計描述

（一）變量選取

本文所使用的企業(yè)層面數(shù)據(jù)來源于世界銀行的《中國投資環(huán)境調(diào)查》（2005）。在向量xi中，根據(jù)本文的研究目的，我們主要考察企業(yè)信貸融資狀態(tài)變量f，同時將影響企業(yè)研發(fā)投入力度的因素作為控制變量加入向量xi中?！吨袊顿Y環(huán)境調(diào)查》中對企業(yè)的信貸融資狀態(tài)進(jìn)行了調(diào)查，本文首先采用“企業(yè)是否從銀行或其他金融機(jī)構(gòu)獲得貸款”這一指標(biāo)刻畫企業(yè)的信貸融資狀態(tài)，構(gòu)建一個二元虛擬變量f＝｛0，1｝，其中取1表示企業(yè)沒能從銀行或其他金融機(jī)構(gòu)獲得貸款。我們還采用其他融資狀態(tài)變量檢驗本文估計結(jié)果的穩(wěn)健性。

第一組控制變量，即與企業(yè)人力資本相關(guān)的影響因素。根據(jù)《中國企業(yè)家隊伍成長與發(fā)展調(diào)查綜合報告》，59.4%的企業(yè)經(jīng)營者認(rèn)為妨礙企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的首要因素是缺乏創(chuàng)新人才。由于缺乏企業(yè)研發(fā)人員的相關(guān)統(tǒng)計，所以本文采用其他一些指標(biāo)從不同方面進(jìn)行刻畫，并將其區(qū)分為普通員工的人力資本水平和總經(jīng)理的人力資本水平兩大類。（1）企業(yè)員工平均工資水平變量x1。度量指標(biāo)為企業(yè)就業(yè)人員平均月收入（包括固定工資、獎金收入等）的對數(shù)值（滯后一期值）。①（2）企業(yè)就業(yè)人員教育水平變量x2。度量指標(biāo)為企業(yè)大學(xué)及以上學(xué)歷就業(yè)人員所占比重（滯后一期值）。（3）企業(yè)就業(yè)人員的技能變量x3。度量指標(biāo)為企業(yè)經(jīng)常使用電腦的就業(yè)人員所占比重。（4）企業(yè)員工培訓(xùn)變量x4＝｛0，1｝，取1表示過去兩年中企業(yè)為員工培訓(xùn)過。（5）企業(yè)總經(jīng)理學(xué)歷變量x5＝｛0，1｝，取1表示企業(yè)總經(jīng)理為大學(xué)以下學(xué)歷。（6）變量x6＝｛0，1｝，取1表示員工收入與企業(yè)業(yè)績掛鉤。（7）變量x7＝｛0，1｝，取1表示總經(jīng)理收入與企業(yè)業(yè)績掛鉤。除變量x5外，其變量的估計系數(shù)都預(yù)期為正。x5和x7為與總經(jīng)理人力資本水平相關(guān)的變量，其他均為與普通員工人力資本水平相關(guān)的變量。

第二組控制變量，即與企業(yè)再投資相關(guān)的其他兩類資金來源變量。企業(yè)再投資的資金來源主要包括外部融資、前期利潤和政府補貼。（1）企業(yè)利潤率變量x8，度量指標(biāo)為企業(yè)主營業(yè)務(wù)利潤與主營業(yè)務(wù)收入的比重（滯后一期值，2003年）。企業(yè)利潤是企業(yè)再投資的重要資金來源，因而該變量的估計系數(shù)符號預(yù)期為正。由于本文所采用的數(shù)據(jù)集沒有統(tǒng)計企業(yè)所獲得的政府補貼收入，因此我們采用其他兩個替代指標(biāo)進(jìn)行近似度量。（2）變量x9＝｛0，1｝，取1表示企業(yè)的總經(jīng)理為政府任命。（3）企業(yè)所有制變量x10＝｛0，1｝，取1表示國有企業(yè)。大量經(jīng)驗研究都表明企業(yè)的政治關(guān)系是影響企業(yè)補貼收入的重要因素，從而這兩個變量可以近似控制企業(yè)的政治關(guān)系所引致的政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入的影響。

第三組控制變量，即企業(yè)其他基本特征變量。（1）企業(yè)規(guī)模變量x11，度量指標(biāo)為企業(yè)就業(yè)人員數(shù)的對數(shù)值（滯后一期值，2003年）。規(guī)模經(jīng)濟(jì)有利于企業(yè)進(jìn)行研發(fā)，從而該變量的估計系數(shù)符號預(yù)期為正。（2）企業(yè)經(jīng)營時間長短變量x12，度量指標(biāo)為企業(yè)成立年份的對數(shù)值。（3）企業(yè)是否有出口許可變量x13＝｛0，1｝，取1表示企業(yè)擁有出口許可。

第四組控制變量，即企業(yè)所在行業(yè)虛擬變量和城市虛擬變量。《中國投資環(huán)境調(diào)查》中所調(diào)查的中國企業(yè)分布于30個制造業(yè)行業(yè)，由此產(chǎn)生了29個行業(yè)虛擬變量，其中以紡織業(yè)為基準(zhǔn)?！吨袊顿Y環(huán)境調(diào)查》中所調(diào)查的中國企業(yè)分布于120個大中城市，由此產(chǎn)生了119個城市虛擬變量，其中以北京市為基準(zhǔn)。行業(yè)虛擬變量主要控制行業(yè)競爭等行業(yè)因素的影響，城市虛擬變量主要控制地方知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)等城市因素的影響。

（二）統(tǒng)計描述

本文所使用的企業(yè)數(shù)據(jù)來源于世界銀行的《中國投資環(huán)境調(diào)查》（2005）。因此，本文模型中被解釋變量即企業(yè)研發(fā)投入力度及企業(yè)是否進(jìn)行研發(fā)的數(shù)據(jù)年份為2004年，部分控制變量的數(shù)據(jù)年份為2003年。該調(diào)查包括分布于120個大中城市及30個制造業(yè)中的12400家企業(yè)，其中獲得貸款的企業(yè)有7435家，約占59.97%。在未獲得貸款的樣本企業(yè)中，約56.6%的企業(yè)沒有進(jìn)行研發(fā)活動，從事研發(fā)活動企業(yè)的平均研發(fā)投入力度約為2.05%；在獲得貸款的樣本企業(yè)中，僅約33.99%的企業(yè)沒有進(jìn)行研發(fā)活動，從事研發(fā)活動企業(yè)的平均研發(fā)投入力度約為1.86%?？梢?，企業(yè)是否進(jìn)行研發(fā)存在一定的自選擇性，并且這種自選擇性可能會與企業(yè)是否獲得貸款存在一定的關(guān)聯(lián)；但一旦企業(yè)選擇從事研發(fā)活動，企業(yè)研發(fā)投入力度與企業(yè)是否獲得貸款的相關(guān)性較小。

我國金融部門的“恐私”心理相當(dāng)普遍。同時與其他經(jīng)濟(jì)形式的企業(yè)相比，民營企業(yè)具有抵御風(fēng)險能力差、金融機(jī)構(gòu)信息搜集困難、貸款抵押和擔(dān)保較難實現(xiàn)等融資特點，這些也不利于民營企業(yè)的貸款融資。世行數(shù)據(jù)也表明，約42.33%的民營企業(yè)未獲得銀行貸款，這些企業(yè)中約64.03%的企業(yè)沒有進(jìn)行研發(fā)活動，從事研發(fā)活動的企業(yè)平均研發(fā)投入力度約為1.65%。由此可知，民營企業(yè)不能獲得貸款的概率高于其他企業(yè)，并且未獲得貸款的民營企業(yè)不進(jìn)行研發(fā)活動的概率也高于其他企業(yè)。即使其進(jìn)行研發(fā)活動，研發(fā)力度也低于其他企業(yè)。

四、實證分析結(jié)果

（一）估計結(jié)果及分析

本文采用Heckman極大似然法對式（1）和式（3）進(jìn)行估計，主要估計結(jié)果見表1。表1第（1）列僅加入了第一、第三和第四組控制變量，第（2）列僅加入了第二、第三和第四組控制變量，第（3）列則為完整估計模型。

表1 主要估計結(jié)果

由表1中LR檢驗相伴概率值（見表中最后一行）可知，各估計模型在10%或5%的顯著性水平上拒絕“式（1）和式（3）相互獨立”的原假設(shè)，從而式（1）和式（3）是相關(guān)的，須同時估計。從加減第一組與第二組控制變量過程中發(fā)現(xiàn)，式（1）和式（3）中企業(yè)信貸融資狀態(tài)變量f的估計系數(shù)大小及顯著性無明顯變化，故第一組控制變量和第二組控制變量與關(guān)鍵解釋變量f之間的共線性較小。下文以完整估計模型即第（3）列估計結(jié)果為基準(zhǔn)進(jìn)行實證分析。

首先看信貸融資狀態(tài)對企業(yè)研發(fā)投入的影響。式（1）中變量f的估計系數(shù)未能通過顯著性檢驗，而式（3）中變量f的估計系數(shù)在1%的顯著性水平上顯著為負(fù)。這說明，我國制造業(yè)企業(yè)的信貸融資狀態(tài)會顯著影響企業(yè)是否進(jìn)行研發(fā)的決定，表現(xiàn)為企業(yè)未獲得貸款會顯著降低企業(yè)研發(fā)概率；但一旦企業(yè)決定進(jìn)行研發(fā)，企業(yè)研發(fā)投入力度則不受信貸融資狀態(tài)的影響。這與上文統(tǒng)計描述得出的簡單結(jié)論較為一致?？紤]到企業(yè)信貸融資狀態(tài)度量方法對估計結(jié)果的影響，我們構(gòu)建另外兩個的度量指標(biāo)：f1＝｛0，1｝，取1表示“企業(yè)不享有貸款或配額優(yōu)惠”（約71.69%的企業(yè)）；f2＝｛0，1｝，取1表示“企業(yè)不能夠采取賒賬的方式購買原材料”（約71.85%的企業(yè)）。滿足條件“f＝f1＝f2＝1”的企業(yè)有3784家，占滿足“f＝1”（4963家）的76.24%。將變量f1和f2分別替換f重新進(jìn)行估計，主要估計結(jié)果見表2。式（3）中變量f1和f2的估計系數(shù)仍顯著為負(fù)。此外，由于“式（3）中變量的變更會通過影響企業(yè)研發(fā)概率的預(yù)測值而影響式（1）的估計結(jié)果”，因此本文將第一組控制變量從式（3）中剔除，然后運用Heckman二步法重新進(jìn)行估計，估計結(jié)果仍見表2。在這種情形下兩個式中變量f的估計結(jié)果仍無明顯差異。

表2 穩(wěn)健性分析

再看控制變量的估計結(jié)果。為了節(jié)約篇幅，本文未列出各控制變量的估計結(jié)果，以下僅做簡單分析。式（1）和式（3）中，第一組控制變量的估計系數(shù)基本都通過了顯著性檢驗，并且符號都與預(yù)期一致。這說明企業(yè)的人力資本（包括普通員工和總經(jīng)理）既會顯著影響企業(yè)進(jìn)行研發(fā)的概率，也會顯著影響企業(yè)的研發(fā)投入力度，這與Lucas（1988）等文獻(xiàn)的結(jié)論較為一致。式（1）中，第二組控制變量的估計系數(shù)也基本都通過了顯著性檢驗，并且符號與預(yù)期基本一致；但式（3）中這些變量的估計系數(shù)均未能通過顯著性檢驗。這說明我國制造業(yè)企業(yè)在決定是否進(jìn)行研發(fā)時更多地考慮自身外部融資，而非內(nèi)部資金；但一旦企業(yè)選擇進(jìn)行研發(fā)，企業(yè)研發(fā)投入力度將不受信貸融資的影響，而顯著受其他兩類企業(yè)再投資資金來源的影響，包括前期利潤和企業(yè)中的政治關(guān)系所可能帶來的額外收入（如補貼收入）。

那么，哪些未獲得貸款的企業(yè)會突破信貸融資的制約而選擇進(jìn)行研發(fā)活動？為了回答該問題，本文從樣本企業(yè)中挑出兩類企業(yè)。第一類為“未獲得貸款且未進(jìn)行研發(fā)”的企業(yè)，第二類為“未獲得貸款但進(jìn)行研發(fā)”的企業(yè)。這兩類企業(yè)在系數(shù)通過顯著性檢驗的各控制變量上的均值見表3。可知，兩者的顯著差異在于，第二類企業(yè)的人力資本水平高于第一類企業(yè)。由此可知，人力資本水平較高的未獲得貸款的企業(yè)更傾向于突破信貸融資的制約而進(jìn)行研發(fā)活動，而人力資本水平較低的未獲得貸款的企業(yè)則更易于受到信貸融資的制約而降低研發(fā)傾向。結(jié)合上文的統(tǒng)計描述，“未獲得貸款”的民營企業(yè)不進(jìn)行研發(fā)活動的概率高于其他企業(yè)。因此，本文推測民營企業(yè)的人力資本水平要低于其他企業(yè)。為此，本文將樣本企業(yè)按所有制劃分的各人力資本水平均值列于表3。

表3 各類企業(yè)在各控制變量上的均值

由表3可知，我國人力資本水平最低的為民營企業(yè)，尤其表現(xiàn)為民營企業(yè)大學(xué)及以上學(xué)歷就業(yè)人員比重、經(jīng)常使用電腦人員比重、培訓(xùn)員工、總經(jīng)理學(xué)歷等方面均弱于其他企業(yè)，與推測一致。民營企業(yè)員工人力資本水平較低的主要原因在于員工的高流失率使民營企業(yè)缺乏培育人才的動力，擔(dān)心投入的人力和物力沒有回報。民營企業(yè)總經(jīng)理學(xué)歷較低的主要原因在于我國民營企業(yè)家大多是過去體制外的邊緣人士、農(nóng)民、個體戶、打工者和國營企業(yè)下海者等。本文數(shù)據(jù)顯示，我國制造業(yè)民營企業(yè)總經(jīng)理學(xué)歷為碩士及以上水平的所占比重僅約為34.63%，部分民營企業(yè)的總經(jīng)理僅具有高中或初中學(xué)歷。相比而言，國有企業(yè)總經(jīng)理學(xué)歷為碩士及以上水平的所占比重高達(dá)71.57%。由此可知，當(dāng)民營企業(yè)未獲得貸款時，由于（總經(jīng)理）人力資本水平較低，它較難突破信貸融資的制約，從而會顯著降低研發(fā)傾向，甚至不進(jìn)行研發(fā)。

（二）穩(wěn)健性分析

企業(yè)能否獲得貸款可能具有自選擇性。信貸融資狀態(tài)之所以對企業(yè)是否研發(fā)具有顯著負(fù)向影響主要是因為大部分未獲得貸款的企業(yè)都是人力資本水平較低的企業(yè)，即企業(yè)能否獲得貸款存在基于“人力資本水平”的自選擇效應(yīng)。顯然，若企業(yè)是否獲得貸款本身與企業(yè)人力資本水平具有較強的相關(guān)性，這種強相關(guān)性會導(dǎo)致表1中估計結(jié)果有偏或使企業(yè)信貸融資狀態(tài)變量f“偽相關(guān)”。為了鑒別信貸融資狀態(tài)變量與度量企業(yè)人力資本水平的各控制變量間的相關(guān)性對估計結(jié)果可能產(chǎn)生的影響，本文比較了控制和不控制企業(yè)人力資本因素兩種情形下變量f的估計結(jié)果（見表1的第（2）列和第（3）列估計結(jié)果），發(fā)現(xiàn)在對企業(yè)人力資本因素進(jìn)行控制后，雖然變量f估計系數(shù)的大小在絕對值上略微下降，但基本結(jié)論并未改變。因此，企業(yè)信貸融資狀態(tài)對其研發(fā)概率的顯著負(fù)向影響并非因為企業(yè)能否獲得貸款存在基于“人力資本水平”的自選擇效應(yīng)。

五、人力資本作用的進(jìn)一步探討

由上文可知，人力資本水平較高的未獲得貸款的企業(yè)更傾向于突破信貸融資的制約而進(jìn)行研發(fā)活動。造成這一結(jié)果的原因包括：其一，在影響企業(yè)是否進(jìn)行研發(fā)的所有因素中，人力資本因素占主導(dǎo)。這種可能性的含義為：盡管式（3）中變量f在統(tǒng)計意義上顯著，但其實際作用較小，甚至可以忽略不計，從而企業(yè)研發(fā)概率主要由企業(yè)人力資本水平?jīng)Q定。其二，人力資本的提高有利于緩解信貸融資狀態(tài)對企業(yè)研發(fā)決策的負(fù)向作用。這種可能性的含義為：人力資本較高的企業(yè)，其研發(fā)活動受信貸融資狀態(tài)的影響本身就較小。

首先對第一種可能性進(jìn)行驗證。以“對員工進(jìn)行培訓(xùn)、總經(jīng)理為大學(xué)及以上學(xué)歷以及員工和總經(jīng)理收入都直接與企業(yè)績效掛鉤”作為人力資本水平較高企業(yè)的代表，則本文樣本中有4248家企業(yè)為人力資本水平較高的企業(yè)。這些企業(yè)中未獲得貸款的研發(fā)比重約為60.49%，而獲得貸款的研發(fā)比重約為77.66%。由此可知，雖然人力資本水平較高的企業(yè)研發(fā)概率高于其他企業(yè)，但其中未獲得貸款的企業(yè)研發(fā)概率顯著低于獲得貸款的企業(yè)。這說明人力資本并不是主導(dǎo)企業(yè)研發(fā)概率的因素，信貸融資狀態(tài)對企業(yè)研發(fā)概率的實際作用并不可忽略，從而可以排除第一種可能性。

再對第二種可能原因進(jìn)行驗證。換言之，信貸融資狀態(tài)對企業(yè)研發(fā)概率的影響大小是否與企業(yè)本身的人力資本水平（或者說企業(yè)本身的研發(fā)動機(jī)）相關(guān)？為此，本文選取幾個關(guān)鍵性人力資本度量指標(biāo)（主要為表1中估計系數(shù)通過顯著性檢驗者）分別與變量f相乘，形成了4個交互項，分別為coact1＝x2×f、coact2＝x5×f、coact3＝x6×f和coact4＝x7×f，將這4個交互項分別加入式（1）和式（3）中，然后運用Heckman選擇模型進(jìn)行估計，主要估計結(jié)果見表4。在兩個公式中，這4個交互項的估計系數(shù)反映了不同人力資本水平企業(yè)的信貸融資狀態(tài)對企業(yè)研發(fā)投入決策影響的差異性。

表4 主要估計結(jié)果（人力資本的作用）

由表4可知，企業(yè)信貸融資狀態(tài)對企業(yè)研發(fā)投入力度的影響并不顯著，這與表1結(jié)論是一致的。在兩個估計方程中加入上述4個交互項后，信貸融資狀態(tài)變量f的估計系數(shù)都顯著為負(fù)，僅交互項coact4的估計系數(shù)通過了顯著性檢驗且為正。這意味著企業(yè)大學(xué)及以上學(xué)歷就業(yè)人員比重的提高、總經(jīng)理學(xué)歷的提高以及員工收入與企業(yè)績效掛鉤的實行等提高企業(yè)人力資本水平的措施都無法減小信貸融資狀態(tài)對企業(yè)是否進(jìn)行研發(fā)的負(fù)向影響。交互項coact4的估計系數(shù)顯著為正，說明實行總經(jīng)理的收入直接與企業(yè)績效掛鉤，將有利于緩解信貸融資狀態(tài)對企業(yè)研發(fā)決策的負(fù)向影響，但無法完全消除（-0.248+0.091＝-0.157）。這主要是因為企業(yè)是否進(jìn)行研發(fā)的決策主要由企業(yè)高層做出，因而若總經(jīng)理的收入直接與企業(yè)績效掛鉤，為了提高企業(yè)績效，即使企業(yè)未能獲得貸款，企業(yè)總經(jīng)理也有可能做出進(jìn)行研發(fā)的決策。盡管如此，企業(yè)研發(fā)概率仍顯著受信貸融資狀態(tài)的負(fù)向影響。

由于企業(yè)是否進(jìn)行研發(fā)的決策主要由企業(yè)高層做出，因此與變量x7類似，總經(jīng)理的高學(xué)歷應(yīng)該也能夠緩解信貸融資狀態(tài)對企業(yè)研發(fā)概率的負(fù)向影響，但表4結(jié)果并未表明這一點。基于此，本文將度量企業(yè)總經(jīng)理學(xué)歷的二元虛擬變量x5替換為x5，1、x5，2＝｛0，1｝兩個二元虛擬變量，取1分別表示總經(jīng)理學(xué)歷為博士研究生學(xué)歷和碩士研究生及以上學(xué)歷。將這兩個變量分別與變量f相乘，將相乘后形成的兩個新交互項分別加入式（1）和式（3）中，然后運用Heckman選擇模型進(jìn)行估計。估計結(jié)果表明，僅交互項x5，1×f的估計系數(shù)通過了顯著性檢驗且為正。這說明總經(jīng)理為博士研究生學(xué)歷的企業(yè)的研發(fā)動機(jī)較強，從而有利于緩解信貸融資狀態(tài)對企業(yè)是否進(jìn)行研發(fā)的負(fù)向影響，但仍無法完全消除（-0.211+0.136＝-0.075）。本文樣本企業(yè)中，總經(jīng)理具有博士研究生學(xué)歷的有2016家，其中約74%進(jìn)行了研發(fā)，而民營企業(yè)總經(jīng)理具有博士研究生學(xué)歷的所占比重是所有企業(yè)中最低。

綜上所述，企業(yè)自身的人力資本有利于提高企業(yè)的研發(fā)動機(jī)、緩解信貸融資狀態(tài)對企業(yè)研發(fā)概率的負(fù)向影響，但這種緩解作用僅存在于“總經(jīng)理的學(xué)歷提高至博士研究生”及“總經(jīng)理的收入直接與企業(yè)績效掛鉤”這兩方面。這主要是因為企業(yè)是否進(jìn)行研發(fā)的決策主要由企業(yè)高層做出，從而“具有博士研究生學(xué)歷”及“收入直接與企業(yè)業(yè)績掛鉤”的總經(jīng)理研發(fā)動機(jī)較強，因而在進(jìn)行是否研發(fā)的決策時受外部融資的制約相對較?。ǖ诙N可能性得到驗證）。盡管如此，這兩方面因素仍無法完全消除“未能獲得貸款”對企業(yè)研發(fā)概率的負(fù)向影響。

六、主要結(jié)論和政策含義

文章研究結(jié)論表明，我國制造業(yè)企業(yè)“未獲得貸款”會顯著降低企業(yè)研發(fā)概率，但一旦企業(yè)決定進(jìn)行研發(fā)，企業(yè)研發(fā)投入力度則不受信貸融資狀態(tài)的影響。進(jìn)一步研究表明，企業(yè)自身的人力資本有利于提高企業(yè)的研發(fā)動機(jī)、緩解信貸融資狀態(tài)對企業(yè)研發(fā)概率的負(fù)向影響，但這種緩解作用僅存在于“總經(jīng)理的學(xué)歷提高至博士研究生”及“總經(jīng)理的收入直接與企業(yè)績效掛鉤”這兩方面。盡管如此，這兩方面因素仍無法完全消除“未獲得貸款”對企業(yè)研發(fā)概率的負(fù)向影響。這說明若單純依靠人力資本積累而不給予企業(yè)外部融資便利，仍難以有效提高我國制造業(yè)企業(yè)的研發(fā)傾向。

上述研究結(jié)論也在一定程度上解釋了為什么民營企業(yè)未獲得貸款時更傾向于不進(jìn)行研發(fā)活動，可能原因在于民營企業(yè)受信貸融資制約的同時，其（尤其是總經(jīng)理）人力資本水平也較低，從而導(dǎo)致研發(fā)創(chuàng)新活動本該最活躍的民營企業(yè)的研發(fā)傾向卻較低。改革開放以來，民營經(jīng)濟(jì)在我國得到了迅速發(fā)展，但對民營企業(yè)的金融服務(wù)嚴(yán)重滯后，民營企業(yè)得到的金融資產(chǎn)份額較小，融資難成為相當(dāng)數(shù)量民營企業(yè)失敗的原因之一。而在總經(jīng)理人力資本水平方面，我國民營企業(yè)家大多是過去體制外的邊緣人士、農(nóng)民、個體戶、打工者和國營企業(yè)下海者等。因此，除了一些集團(tuán)化發(fā)展和從事高科技行業(yè)的企業(yè)家素質(zhì)較高之外，大部分民營企業(yè)的管理人才學(xué)歷偏低。上述情況在溫州的民營企業(yè)中表現(xiàn)得最為明顯。

因此，銀行應(yīng)進(jìn)一步明晰對民營企業(yè)的融資支持，政府也應(yīng)鼓勵服務(wù)于民營企業(yè)的中小金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展，構(gòu)建較為完善的民營企業(yè)金融服務(wù)體系。更為重要的是，由于投資項目審批制度改革尚未到位，加上銀行擔(dān)心長期貸款帶來的風(fēng)險，幾乎沒有一家銀行向個體私營企業(yè)真正開放基建和技改貸款科目，而現(xiàn)有融資渠道又無法滿足個體私營企業(yè)進(jìn)行技術(shù)改造、開發(fā)高科技項目的資金需求。因此，可以在加快建設(shè)社會信用體系的基礎(chǔ)上，加強對民營企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動的貸款支持。同時，民營企業(yè)家也應(yīng)注意提高自身素質(zhì)，增強研發(fā)意識。

注釋：

①一些經(jīng)驗文獻(xiàn)采用企業(yè)平均工資水平來度量企業(yè)勞動力的技能水平，如Bernard和Jensen（1995）等。

[1]Bernard A B，Jensen J B.Exporters，jobs，and wages in U.S.manufacturing：1976-1987[J].Brooking Papers on Economic Activity，Microeconomics，1995：67-119.

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