包澤胤 曠彩芬

(紹興文理學(xué)院 商學(xué)院，浙江 紹興 312000)

0 引言

創(chuàng)新不僅涉及企業(yè)成長優(yōu)勢的形成，也是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長的重要源泉( Porter，1992) 。長期以來，我國金融結(jié)構(gòu)以銀行為主，金融市場力量弱小。張一林、龔強(qiáng)等(2016)研究認(rèn)為依靠當(dāng)前我國銀行主導(dǎo)的金融結(jié)構(gòu)，技術(shù)創(chuàng)新較難得到有效的金融支持。黨的十九大報告強(qiáng)調(diào)要堅定實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略。2016年2月中國人民銀行等八部委印發(fā)了《金融支持工業(yè)穩(wěn)增長調(diào)結(jié)構(gòu)增效益的若干意見》。金融支持政策要求引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)緊密結(jié)合工業(yè)創(chuàng)新，提高企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展能力。那么這一政策引導(dǎo)究竟效果如何？金融支持是否發(fā)揮了提高企業(yè)創(chuàng)新效率，提高金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的水平的社會效應(yīng)，能否在國家驅(qū)動創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略中發(fā)揮作用？這一問題在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下顯得尤為重要，尤其是在目前疫情危害下的經(jīng)濟(jì)形勢。這也正是本文研究的目的。

金融支持可以分為金融中介支持與金融市場支持。前人研究已證實(shí)金融支持對企業(yè)創(chuàng)新活動會產(chǎn)生影響，然而，金融支持與企業(yè)創(chuàng)新活動的研究結(jié)論卻并不一致，主要分為三種觀點(diǎn)：第一種觀點(diǎn)認(rèn)為金融市場支持能夠提高企業(yè)創(chuàng)新(Wies 和Moorman,2015)。第二種則認(rèn)為金融中介支持會阻礙企業(yè)創(chuàng)新的提高(Wang and Xia，2014)。第三種觀點(diǎn)則致力于驗證金融中介支持與企業(yè)創(chuàng)新的非線性關(guān)系(潘敏、袁歌騁，2019)。已有研究表明：以金融市場為主的金融體系國家和以銀行中介為主的金融體系國家對企業(yè)創(chuàng)新的支持的作用并不一致；同時，已有研究存在一定的內(nèi)生性問題，且存在金融機(jī)構(gòu)有意支持企業(yè)創(chuàng)新的自選擇問題，可能導(dǎo)致研究結(jié)果不一致。

因此本文借助中國2016年金融支持政策這一外生變量，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法測算企業(yè)創(chuàng)新效率，為了有效克服內(nèi)生性問題，本文運(yùn)用“雙重差分模型”(DID)檢驗金融支持進(jìn)入對被投企業(yè)創(chuàng)新效率的影響，并在穩(wěn)健性檢驗部分進(jìn)一步運(yùn)用“傾向得分匹配方法”，將有獲得金融支持的企業(yè)與沒有獲得金融支持的企業(yè)配對后進(jìn)行檢驗金融支持對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。

1 引文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

金融支持可以分為金融中介支持與金融市場支持。而金融中介支持可以分為銀行信貸支持與風(fēng)險投資支持。企業(yè)創(chuàng)新項目資金重要來源之一就是銀行貸款。成熟的銀行系統(tǒng)具有高效的信息揭示機(jī)制，能夠有效緩解信息不對成而誘發(fā)的道德風(fēng)險與逆向選擇問題，降低企業(yè)外部融資成本，緩解企業(yè)融資約束，推動創(chuàng)新項目的順利開展(Laeven 和Valencia ,2012)。但是這些研究主要是針對發(fā)達(dá)市場展開的，是否同樣適用于我國資本市場還需要進(jìn)一步研究。我國作為發(fā)展中國家，金融系統(tǒng)比國外發(fā)達(dá)國家落后，銀行占據(jù)了很大一部分金融資源。銀行占主體的金融體系會降低外部資金向創(chuàng)新企業(yè)的流動頻率( Beck 和Levine，2002)。銀行無法分享企業(yè)創(chuàng)新成功的高收益，卻負(fù)擔(dān)企業(yè)創(chuàng)新失敗的風(fēng)險。風(fēng)險與收益不對等會降低銀行支持企業(yè)創(chuàng)新的積極性(徐飛，2019)。創(chuàng)新項目的信息不對稱性與收益不確定性可能會使銀行減少對企業(yè)的資金支持，從而加劇企業(yè)融資約束，阻礙企業(yè)創(chuàng)新，降低企業(yè)創(chuàng)新效率。基于上述銀行信貸支持與企業(yè)創(chuàng)新效率的分析，因此提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：銀行信貸支持會抑制企業(yè)創(chuàng)新效率的提高。

銀行信貸往往不能滿足企業(yè)創(chuàng)新融資的需求，在創(chuàng)業(yè)型企業(yè)中其他金融中介(風(fēng)險投資和天使投資)發(fā)揮了更大作用(Chemmanur和Fulghieri，2014)。風(fēng)險投資具有豐富的風(fēng)險投資經(jīng)驗，能為有創(chuàng)新能力的企業(yè)提供資源支持，并在一定意義上成為投資雙方之間的信息中介，有利于降低信息不對稱性、規(guī)避道德風(fēng)險和逆向選擇，對企業(yè)創(chuàng)新具有促進(jìn)作用(Rosenbusch 、Brinckmann 、Muller ,2013)。風(fēng)險投資的支持方式并非一次性提供所有資金，而是采取在每特定階段分別投資的方式。企業(yè)要想獲得風(fēng)險投資持續(xù)的資金支持，必須提高自身的研發(fā)能力與經(jīng)營能力，以達(dá)到其每一階段的要求。這無形中提高了企業(yè)創(chuàng)新能力。另外，風(fēng)險投資無形中提高了企業(yè)外在聲譽(yù)，也為企業(yè)提供后續(xù)的融資安排，大大提高企業(yè)的資金融通能力(莊新霞、歐忠輝,2017)，一定程度降低企業(yè)創(chuàng)新成本，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新意愿，提高企業(yè)創(chuàng)新效率。由此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2 :風(fēng)險投資支持對企業(yè)創(chuàng)新效率具有正向促進(jìn)作用。

金融市場支持可以分為股票市場支持與債券市場支持。股票市場能為企業(yè)提供新的融資渠道和社會資源，滿足企業(yè)研發(fā)投入的資金需求，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入。一方面股票市場具有優(yōu)良的風(fēng)險再配置功能，引導(dǎo)投資者將資產(chǎn)配置到高風(fēng)險高收益的項目，為創(chuàng)新性項目提供融資支持 ( Levine，2005)；另一方面股權(quán)融資存在風(fēng)險和收益共享機(jī)制，沒有固定利息負(fù)擔(dān)和到期日，不會增加公司陷入財務(wù)危機(jī)的概率( Brown et al．，2009)，這有利于激勵和監(jiān)督公司內(nèi)部管理者選擇有利于公司長期發(fā)展的創(chuàng)新項目，實(shí)現(xiàn)公司創(chuàng)新效率的提升。其次股票市場具有價格反饋機(jī)制，同時能夠?qū)Y產(chǎn)提供及時合理的定價，有利于企業(yè)提高資源配置效率。創(chuàng)新性項目前景相關(guān)的信息很稀少或很難處理，很難對創(chuàng)新性項目進(jìn)行有效評估。而股票市場能夠給創(chuàng)新型行業(yè)里的明星公司以較高的價格，使投資者能夠從股價中提取相關(guān)信息( Grossman，1976) ，降低了創(chuàng)新企業(yè)與投資者間的信息不對稱，促使資本流向創(chuàng)新效率較高的創(chuàng)新企業(yè)，有利于提高企業(yè)提升企業(yè)創(chuàng)新效率的主動性。由此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：股票市場支持對提升企業(yè)創(chuàng)新效率具有顯著促進(jìn)作用。

債務(wù)異質(zhì)性理論認(rèn)為，產(chǎn)品市場競爭程度的提升使得創(chuàng)新成為驅(qū)動企業(yè)持續(xù)成長的關(guān)鍵，創(chuàng)新活動也在經(jīng)理人行為決策集合中從可選項演進(jìn)為必選項，因此債權(quán)人能夠包容企業(yè)創(chuàng)新活動(王旭,2015)。債券融資償債期限較長，能夠較好滿足企業(yè)對持續(xù)創(chuàng)新投入的條件(Herrera 和Minetti,2007)，其次債權(quán)人對企業(yè)運(yùn)營實(shí)踐過程中存在較少干預(yù)，為企業(yè)創(chuàng)新投入的靈活性提供良好前提。同時債券融資能為經(jīng)理人帶來更高的決策自由度(Kim和Lee；2016；王偉楠、王旭、褚旭2018)，進(jìn)而通過提升創(chuàng)新自由度的方式，激發(fā)其從事創(chuàng)新活動并注重提高創(chuàng)新效率的主動性。基于上述債券融資與企業(yè)創(chuàng)新效率的分析，因此提出如下假說：

假設(shè)4：債券市場支持對提升企業(yè)創(chuàng)新效率具有抑制作用。

2 研究設(shè)計

2.1 模型設(shè)定

本文將金融支持政策看作是一次準(zhǔn)自然實(shí)驗，利用雙重差分的方法評估金融支持政策對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。本文將2016年以后獲得外部金融支持的企業(yè)定義為實(shí)驗組，沒有獲得外部金融支持的企業(yè)定義為控制組。本文使用雙重差分法(Difference-in-differences,DID)評估金融支持政策對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。根據(jù)DID模型設(shè)立的基本步驟，構(gòu)建兩個虛擬變量：①實(shí)驗組和控制組虛擬變量。實(shí)驗組為獲得外部金融支持的企業(yè)，定義為1；控制組為沒有獲得外部金融支持的企業(yè)，定義為0；②政策時間虛擬變量。2016年及之后定義為1，之前定義為0。

但是，不同企業(yè)發(fā)展具有較大的異質(zhì)性，不同的企業(yè)之間很難滿足時間效應(yīng)一致的條件。因此運(yùn)用DID方法前需要使實(shí)驗組和控制組企業(yè)在各方面特征上盡可能地相似。針對這一問題，本文利用從Heckman(1976)、Rosenbaum and Rubin(1983)發(fā)展而來的傾向得分匹配法(PSM)來消除樣本選擇偏差。PSM能夠解決樣本選擇偏差問題，但不能避免因變量遺漏而產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，而DID能通過雙重差分很好地解決內(nèi)生性問題并得出政策處理效應(yīng)，但不能很好地解決樣本偏差問題?；诖耍疚淖罱K采取PSM-DID相結(jié)合的方法( 石大千、丁海等，2018)從而更準(zhǔn)確評估金融支持政策對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。

根據(jù)上述分析，本文基于DID方法的回歸模型設(shè)定如下：

Innovj，t= β0+ β1FS+β3Time+β4dFS*dTime+βjControls+εjt+Ujt

(1)

進(jìn)一步地，本文基于PSM-DID方法進(jìn)行穩(wěn)健估計，具體步驟為：①利用PSM找到與實(shí)驗組特征最接近的控制組；②利用匹配后的實(shí)驗組和控制組進(jìn)行DID 回歸。具體模型如下：

Innovj，tPSM= β0+ β1FS+β3Time+β4dBank*dTime+βjControls+εjt+Ujt

(2)

其中，Innovj，t表示企業(yè)創(chuàng)新效率，Controls為相應(yīng)的控制變量，包括高管持股、機(jī)構(gòu)持股、決策權(quán)配置、金融發(fā)展、現(xiàn)金流量、企業(yè)規(guī)模、政府補(bǔ)助、企業(yè)年齡、資產(chǎn)負(fù)債率、銷售增長率、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。

2.2 數(shù)據(jù)說明

本文被解釋變量為企業(yè)創(chuàng)新效率(Innov)。本文參考方福前、肖仁橋等學(xué)者的方法采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA) ，用創(chuàng)新投入金額、研發(fā)人員數(shù)量占比以及固定資產(chǎn)投入表示創(chuàng)新投入，用專利申請數(shù)量、發(fā)明申請數(shù)量來表示創(chuàng)新產(chǎn)出，用BBC投入導(dǎo)向模型對創(chuàng)新效率進(jìn)行測算，估計出技術(shù)效率來度量創(chuàng)新效率。

解釋變量為金融支持。本文從金融結(jié)構(gòu)視角分析，在借鑒戈德史密斯的金融結(jié)構(gòu)理論的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步細(xì)分，將金融支持則分為銀行信貸、風(fēng)險投資、股票市場、債券市場四種途徑。銀行信貸借鑒鞠曉生(2013)選取現(xiàn)金流量表中“取得借款收到的現(xiàn)金”額作為度量指標(biāo)；風(fēng)險投資則借鑒林木西、張紫薇(2019)選取創(chuàng)業(yè)板上市公司前10大股東中風(fēng)險投資持股比例并乘企業(yè)當(dāng)年股東權(quán)益的總數(shù)來衡量；股票市場借鑒鞠曉生(2013)選取現(xiàn)金流量表中的“吸收權(quán)益性投資收到的現(xiàn)金”額作為衡量指標(biāo)。債券市場則選取現(xiàn)金流量表中的“發(fā)行債券收到的現(xiàn)金”額作為衡量指標(biāo)。最后通過企業(yè)年末總資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

控制變量則參考翟淑萍、鞠曉生、柳劍平等的研究采取高管持股(MO)機(jī)構(gòu)持股(IS)、決策權(quán)配置(DPA)、金融發(fā)展(FD)、現(xiàn)金流量(CF)、企業(yè)規(guī)模(Size)、政府補(bǔ)貼(GS)、稅收返還(Rtax)、企業(yè)上市年齡(Age)、銷售增長率(Sales)、產(chǎn)業(yè)性質(zhì)(En)作為控制變量。

創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)多為高新技術(shù)企業(yè)，創(chuàng)新活動頻繁，但大多處于成長期，普遍面臨創(chuàng)新融資約束問題，獲得外部金融支持需求強(qiáng)烈。因此本文以2014—2017年在創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)為初始研究樣本，選取收到外部金融支持的企業(yè)為處理組，其余為對照組。為了避免異常值的影響，對主要變量的樣本數(shù)值進(jìn)行了1%下分位和99%上分位的winsorize截尾處理。本研究所使用的統(tǒng)計以及數(shù)據(jù)處理軟件為Stata12.0。

最終得到了包括715家企業(yè)的 2 195個公司年度觀測值研究樣本。全樣本下，其中按是否獲得風(fēng)險投資支持分類，實(shí)驗組包含1 087個觀測值，控制組包含1108個觀測值；按是否獲得股權(quán)市場支持，實(shí)驗組包含1 507個觀測值，控制組包含688個觀測值。

其中經(jīng)過傾向得分匹配之后，按是否獲得風(fēng)險投資支持分類，得到1 677個觀測值，實(shí)驗組包含1 040個觀測值，控制組包含637個觀測值。按是否獲得股票市場支持分類，得到1 720個觀測值，實(shí)驗組包含1 233個觀測值，控制組包含487個觀測值。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計結(jié)果表明在全樣本下，企業(yè)創(chuàng)新效率均值為0.328，標(biāo)準(zhǔn)差為0.244；控制組均值為0.337，標(biāo)準(zhǔn)差為0.251；實(shí)驗組均值為0.32，標(biāo)準(zhǔn)差為0.235。說明單個樣本之間企業(yè)創(chuàng)新效率差異較大，但組與組之間相差較小。其他等控制變量也存在差異較大的情況。

3.2 回歸分析

3.2.1 金融支持政策對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響

第(1)～(4)列將金融支持政策分為銀行信貸、風(fēng)險投資、股票市場、債券市場四種途徑進(jìn)行回歸分析。第(1)列回歸結(jié)果表明did系數(shù)為0.00520，與企業(yè)創(chuàng)新效率并不顯著，說明銀行信貸支持并沒有如預(yù)期那樣抑制企業(yè)創(chuàng)新效率的提高，因此，假設(shè)1并沒有得到驗證。從第(2)列可以看出風(fēng)險投資支持與企業(yè)創(chuàng)新效率did回歸系數(shù)為0.0628，且在1%的水平下顯著正相關(guān)，說明在政策實(shí)施后，風(fēng)險投資支持能夠顯著提升企業(yè)創(chuàng)新效率。因此，假設(shè)2得到了驗證。從第(3)列可以看出股票市場支持與企業(yè)創(chuàng)新效率did回歸系數(shù)為0.142，且在5%的水平下顯著正相關(guān)，說明在政策實(shí)施后，其中股票市場支持對提高企業(yè)創(chuàng)新效率有顯著作用，假設(shè)3得到驗證。從第(4)列可以看出債券市場支持與企業(yè)創(chuàng)新效率did回歸系數(shù)為0.0236，并不顯著，說明債券市場支持并沒有如預(yù)期那樣積極推動提高企業(yè)創(chuàng)新效率因此，假設(shè)4并沒有得到驗證。

表1 金融支持政策與企業(yè)創(chuàng)新效率

3.2.2 基于PSM-DID 方法的檢驗

表 2 PSM-DID 方法適用性檢驗(共同支撐假設(shè))

為降低雙重差分法估計偏差，本文進(jìn)一步利用PSM-DID方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。運(yùn)用PSM—DID方法時，通過是否接受了金融支持的虛擬變量對控制變量進(jìn)行Logit回歸，得到傾向得分。在進(jìn)行PSM—DID 估計前，還需進(jìn)行模型有效性檢驗。首先檢驗共同支撐假設(shè)，即匹配后各變量的實(shí)驗組與控制組是否變得平衡，也就是說實(shí)驗組與控制組協(xié)變量的均值在匹配后是否具有顯著差異。如果不存在顯著差異，則支持使用PSM-DID 方法。從回歸結(jié)果看金融支持政策中對企業(yè)創(chuàng)新效率有顯著影響的是風(fēng)險投資和股票市場，因此著重這兩方面分析。檢驗結(jié)果表明，各協(xié)變量匹配前后均不存在顯著差異，而結(jié)果變量即企業(yè)創(chuàng)新效率存在十分顯著的差異，從而證明本文使用PSM-DID方法是合理的。

在具體估計中，本文使用核匹配法進(jìn)行估計，以檢驗金融支持政策提升企業(yè)創(chuàng)新效率的作用是否穩(wěn)健。在估計之前還需要檢驗實(shí)驗組和控制組的匹配效果，通過畫傾向得分值密度函數(shù)圖，在匹配后，實(shí)驗組和控制組傾向得分值的概率密度已經(jīng)比較接近，說明本文的匹配效果較好。因此，在共同支撐假設(shè)基礎(chǔ)上進(jìn)一步證明了方法的可行性與合理性。

表3結(jié)果表明，在利用PSM-DID方法之后，金融支持政策依然提升了企業(yè)創(chuàng)新效率，風(fēng)險投資支持提升了1.4%的企業(yè)創(chuàng)新效率；股票市場支持提升了2.2%的企業(yè)創(chuàng)新效率。PSM-DID估計結(jié)果與前文雙重差分結(jié)果并無顯著差異，從而進(jìn)一步支撐了本文實(shí)證結(jié)論，金融支持政策能夠提升企業(yè)創(chuàng)新效率，特別是風(fēng)險投資支持與股票市場支持。

表3 金融支持政策與企業(yè)創(chuàng)新效率：PSM-DID穩(wěn)健性檢驗

4 結(jié)論與啟示

本文基于2014-2017年創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)共2195個面板數(shù)據(jù)，利用雙重差分模型和PSM-DID方法實(shí)證檢驗金融支持政策對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。本文結(jié)論表明風(fēng)險投資支持、股票市場支持能夠顯著提升企業(yè)創(chuàng)新效率，銀行信貸支持與債券市場支持對提升企業(yè)創(chuàng)新效率則沒有顯著促進(jìn)作用。本文研究結(jié)論具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。為國家進(jìn)一步發(fā)展金融支持政策提供了理論依據(jù)，同時為提高企業(yè)創(chuàng)新效率，促進(jìn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展，使金融體系更好地服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供經(jīng)驗證據(jù)。

本文有效的金融支持體系能夠有效緩解企業(yè)外部融資約束，提高企業(yè)創(chuàng)新效率，實(shí)現(xiàn)企業(yè)價值增值。民營企業(yè)的金融支持體系有待于進(jìn)一步完善，降低中小高新技術(shù)企業(yè)信貸門檻，完善風(fēng)險投資、企業(yè)擔(dān)保以及承擔(dān)責(zé)任機(jī)制，在保障金融機(jī)構(gòu)資金安全的同時以宏觀調(diào)控的形式，實(shí)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)與中小企業(yè)良性互助。