秦天如 梁琳 袁艷紅(副教授/博士)
(1 太原理工大學(xué)現(xiàn)代科技學(xué)院 山西太原 030024 2 新疆大學(xué)商學(xué)院 新疆烏魯木齊 830091 3 太原理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 山西太原 030024)
當(dāng)今世界正經(jīng)歷百年未有之大變局,科技創(chuàng)新成為提升國家核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要變量。企業(yè)是國家科技創(chuàng)新的主力軍,提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力是提高全社會(huì)生產(chǎn)效率和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑。近年來,我國實(shí)體企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)面臨著融資約束,企業(yè)普遍存在創(chuàng)新意愿不強(qiáng)、創(chuàng)新資金短缺、創(chuàng)新績效不佳的問題。產(chǎn)融結(jié)合是產(chǎn)業(yè)與金融資本深度融合的一種組織形式,是企業(yè)外部融資的一種重要手段?!坝僧a(chǎn)到融”的產(chǎn)融結(jié)合使產(chǎn)業(yè)資本選擇性地滲入金融機(jī)構(gòu),形成服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的金融核心,成為了解決企業(yè)融資難和融資貴問題的重要途徑。我國經(jīng)濟(jì)正處在轉(zhuǎn)型發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期,非完全市場(chǎng)化的金融資本價(jià)格形成機(jī)制為金融行業(yè)帶來了較高的資金回報(bào)率,由于資本的逐利性,一些非金融企業(yè)將大量資本投入金融領(lǐng)域,以獲取更多的短期收益,而過度的金融投資會(huì)擠占企業(yè)的研發(fā)資金,影響企業(yè)的創(chuàng)新績效和可持續(xù)發(fā)展。抑制實(shí)體企業(yè)金融化,防止實(shí)體經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”,促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展,是我國經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。因此,對(duì)產(chǎn)融結(jié)合與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的影響機(jī)制進(jìn)行深入研究,對(duì)提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力和完善金融供給側(cè)改革具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
國內(nèi)外學(xué)者從不同角度對(duì)產(chǎn)融結(jié)合的經(jīng)濟(jì)效果進(jìn)行了研究。學(xué)者普遍認(rèn)為,產(chǎn)融結(jié)合具有信息獲取效應(yīng)、資本供給效應(yīng)和經(jīng)營協(xié)同效應(yīng),是企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的首選之項(xiàng)[1-3]。也有學(xué)者對(duì)產(chǎn)融結(jié)合與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系進(jìn)行了探索,但尚未達(dá)成一致結(jié)論。有學(xué)者認(rèn)為,企業(yè)實(shí)施產(chǎn)融結(jié)合模式后,金融機(jī)構(gòu)為了獲得更多收益,會(huì)推動(dòng)企業(yè)增加研發(fā)資金,進(jìn)而增強(qiáng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力,保證企業(yè)可持續(xù)發(fā)展,即產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有“促進(jìn)效應(yīng)”[4-5]。也有學(xué)者認(rèn)為,實(shí)業(yè)資金投入金融資產(chǎn),將降低創(chuàng)新投入的力度,損害企業(yè)長期的研發(fā)能力,對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生“抑制效應(yīng)”[6]?,F(xiàn)有研究主要關(guān)注產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響作用,對(duì)其影響機(jī)制的研究還不多。鑒于此,本文選取2007—2020年我國滬深A(yù) 股非金融上市公司的面板數(shù)據(jù)來甄別產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響機(jī)制,并對(duì)二者關(guān)系是否具有異質(zhì)性進(jìn)行了研究,揭示了產(chǎn)融結(jié)合影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的傳導(dǎo)機(jī)制,同時(shí)進(jìn)一步加深了對(duì)其影響機(jī)理的理解。最后提出了相應(yīng)的政策建議。
本文的研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在:(1)現(xiàn)有的以專利數(shù)量衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的研究多采用OLS 回歸模型進(jìn)行研究,但專利數(shù)量作為典型的計(jì)數(shù)數(shù)據(jù),存在非負(fù)、離散和零值現(xiàn)象,采用傳統(tǒng)OLS 回歸可能導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)偏誤,而計(jì)數(shù)模型則能解決這一問題。本文構(gòu)建計(jì)數(shù)模型,選擇標(biāo)準(zhǔn)負(fù)二項(xiàng)回歸對(duì)產(chǎn)融結(jié)合與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系進(jìn)行研究,清晰地呈現(xiàn)出產(chǎn)融結(jié)合企業(yè)與未實(shí)施產(chǎn)融結(jié)合企業(yè)的差距,對(duì)現(xiàn)有研究成果形成了有益補(bǔ)充。(2)現(xiàn)有研究主要關(guān)注產(chǎn)融結(jié)合的創(chuàng)新效應(yīng),對(duì)產(chǎn)融結(jié)合如何影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的傳導(dǎo)機(jī)制方面的研究相對(duì)較少。本文揭示了產(chǎn)融結(jié)合影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)理,豐富了產(chǎn)融結(jié)合經(jīng)濟(jì)效果的研究范疇。
產(chǎn)融結(jié)合是實(shí)體企業(yè)與金融業(yè)在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過程中通過互相參股、持股、控股和人事參與等方式實(shí)現(xiàn)的融合。產(chǎn)融結(jié)合能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)體企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)在資金、資本、人事方面的互補(bǔ),并在一定程度上影響企業(yè)的創(chuàng)新行為。眾所周知,企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)具有長期性、累積性和收益不確定性,投資者無法獨(dú)占新技術(shù)產(chǎn)生的收益,而創(chuàng)新活力的累積性要求大量資金的持續(xù)性投入。在現(xiàn)實(shí)中,由于商業(yè)銀行往往追求投資的安全性和短期效益,對(duì)投資周期長而收益不確定性高的創(chuàng)新活動(dòng)的投資會(huì)非常謹(jǐn)慎,所以企業(yè)從銀行融資有很大難度。而產(chǎn)融結(jié)合能夠?qū)⑼獠抠Y本市場(chǎng)轉(zhuǎn)化為內(nèi)部資本市場(chǎng),降低交易過程的信息不對(duì)稱及交易費(fèi)用,緩解企業(yè)外部融資難和融資貴的難題,增強(qiáng)企業(yè)的融資能力和盈利能力,進(jìn)而對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生“促進(jìn)效應(yīng)”[4]。但產(chǎn)融結(jié)合是企業(yè)資本金融化的一種形式,過度的金融投資可能會(huì)擠占企業(yè)用于技術(shù)創(chuàng)新的資源,使得企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)弱化,創(chuàng)新投入不足,創(chuàng)新績效下降[7]。同時(shí),產(chǎn)融結(jié)合后企業(yè)的負(fù)債水平和銀行借款都會(huì)增加,企業(yè)償債壓力增大,會(huì)進(jìn)一步提升企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)[8],導(dǎo)致企業(yè)無暇顧及有利于其長期發(fā)展的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng),從而降低企業(yè)的創(chuàng)新績效?;谝陨戏治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè):
H1a:產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有“促進(jìn)效應(yīng)”。
H1b:產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有“抑制效應(yīng)”。
本文以2007—2020 年我國A 股上市公司為研究對(duì)象。在篩選樣本時(shí),剔除以下樣本:金融行業(yè)企業(yè)、ST 和PT企業(yè)、凈資產(chǎn)為負(fù)和數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)。創(chuàng)新方面的指標(biāo)與相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫,產(chǎn)融結(jié)合數(shù)據(jù)來自WIND 數(shù)據(jù)庫。為了消除極端值的影響,針對(duì)連續(xù)變量的1%和99%進(jìn)行了縮尾處理。運(yùn)用STATA 15.0 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,經(jīng)過處理,共得到21 696 個(gè)樣本觀測(cè)值。
本文的被解釋變量為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效(TINV),借鑒已有文獻(xiàn),采用上市公司發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)來度量。本文的解釋變量為產(chǎn)融結(jié)合(INDUFIN),借鑒已有文獻(xiàn)[5],定義為非金融企業(yè)參股非上市金融機(jī)構(gòu),若企業(yè)參股取值為1,否則為0??紤]到企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合與發(fā)明專利申請(qǐng)之間具有一定的時(shí)滯性,所以選擇提前一期的發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)作為被解釋變量。借鑒已有研究成果[7],本文選取了一些反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和治理狀況的變量作為控制變量,包括企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流量、企業(yè)年齡、資本密集度、股權(quán)集中度和獨(dú)立董事占比,同時(shí)控制了行業(yè)和年度固定效應(yīng)。各主要變量的定義見表1。
由于本文的被解釋變量為取非負(fù)整數(shù)值的離散數(shù)據(jù),所以采用計(jì)數(shù)模型進(jìn)行研究。構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型(1)如下:
其中,TINV 為被解釋變量,代表企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效;INDUFIN 為解釋變量,代表產(chǎn)融結(jié)合;CONTROLS 代表所有控制變量;ε 代表隨機(jī)誤差項(xiàng)。
下頁表2 為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。企業(yè)發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)的均值為25.92,中位數(shù)為7,中位數(shù)遠(yuǎn)小于均值,表明我國非金融類上市公司至少有50%以上的發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)居于平均水平之下,說明大部分企業(yè)的創(chuàng)新績效較差;發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)的最小值為0,最大值為465,說明存在嚴(yán)重的兩極分化現(xiàn)象;標(biāo)準(zhǔn)差為63.36,說明企業(yè)之間的研發(fā)創(chuàng)新水平存在顯著差異。產(chǎn)融結(jié)合的均值為4.2%,說明考察期間平均只有4.2%的企業(yè)參股了非上市金融機(jī)構(gòu),參股比例較低,說明產(chǎn)融結(jié)合的規(guī)模還比較小。各控制變量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果和現(xiàn)有研究基本相符,不再贅述。
表2 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果
下頁表2 結(jié)果顯示,發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)的均值與標(biāo)準(zhǔn)差相差較大,說明可能存在“過度分散”現(xiàn)象,可以采用計(jì)數(shù)模型中的負(fù)二項(xiàng)回歸模型進(jìn)行研究。采用該模型對(duì)基準(zhǔn)回歸模型(1)進(jìn)行估計(jì),模型整體檢驗(yàn)顯著(p=0.0000),alpha的95%置信區(qū)間為[1.3226,1.3853],在1%的顯著性水平上拒絕“alpha=0”的原假設(shè),說明數(shù)據(jù)的確存在“過度分散”現(xiàn)象。采用Vuong 統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn),估計(jì)結(jié)果為-3.19,遠(yuǎn)小于-1.96,排除了零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸模型。根據(jù)計(jì)數(shù)模型的篩選規(guī)則可知,應(yīng)選擇計(jì)數(shù)模型中的標(biāo)準(zhǔn)負(fù)二項(xiàng)回歸模型進(jìn)行研究。
表3 為產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的估計(jì)結(jié)果。其中,列(1)為不控制行業(yè)和年度固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果,列(2)為同時(shí)加入控制變量及行業(yè)和年度虛擬變量的估計(jì)結(jié)果。由于負(fù)二項(xiàng)回歸模型的解釋能力主要依靠Log Pseudolikelihood 值來體現(xiàn),值越大,說明模型的解釋力越強(qiáng),從Log Pseudolikelihood 值可知,加入控制變量且控制了行業(yè)和年度虛擬變量后的估計(jì)結(jié)果的解釋能力更強(qiáng),所以下文均采用加入控制變量并控制行業(yè)和年度固定效應(yīng)后的模型進(jìn)行分析。從列(2)可以看出,產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有顯著負(fù)向影響。為了更清楚地闡釋產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)意義,列(3)和列(4)分別列示出基準(zhǔn)回歸模型的“發(fā)生率比”與“邊際效應(yīng)”的估計(jì)結(jié)果。其中,列(3)為產(chǎn)融結(jié)合與未實(shí)施產(chǎn)融結(jié)合的企業(yè)發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)的“發(fā)生率比”的估計(jì)結(jié)果,產(chǎn)融結(jié)合的估計(jì)系數(shù)為0.8089,說明在控制其他變量不變的條件下,產(chǎn)融結(jié)合企業(yè)的年平均發(fā)明專利數(shù)是未實(shí)施產(chǎn)融結(jié)合企業(yè)的80.89%,即產(chǎn)融結(jié)合企業(yè)比未實(shí)施產(chǎn)融結(jié)合企業(yè)的年平均發(fā)明專利數(shù)少19.11%。列(4)為邊際效應(yīng)估計(jì)結(jié)果,產(chǎn)融結(jié)合的估計(jì)系數(shù)為-5.9687,說明在控制其他變量不變的情況下,產(chǎn)融結(jié)合企業(yè)的年平均發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)比未實(shí)施產(chǎn)融結(jié)合的企業(yè)少5.9687 個(gè)。以上分析說明產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有抑制作用。假設(shè)H1b 得到證實(shí)。
表3 產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響效應(yīng)估計(jì)結(jié)果
控制變量方面,在控制行業(yè)和年度固定效應(yīng)的前提下,企業(yè)規(guī)模和經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流量與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效間顯著正相關(guān);資本密集度和企業(yè)年齡與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效顯著負(fù)相關(guān);獨(dú)立董事占比對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有正向影響,但不顯著;資產(chǎn)負(fù)債率和股權(quán)集中度對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有負(fù)向影響,但不顯著。
為了保證研究結(jié)論的可靠性,本文對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行了一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)。包括替換變量、排除金融危機(jī)影響、變換模型和內(nèi)生性檢驗(yàn),結(jié)果見下頁表4。
表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果
1.替換變量??紤]衡量偏誤與遺漏變量問題,本文選用企業(yè)專利申請(qǐng)總數(shù)代替原被解釋變量發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù),采用模型(1)進(jìn)行估計(jì),結(jié)果見列(1),可以看出與前文基本一致,證實(shí)了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。
2.排除金融危機(jī)影響。由于2008 年的金融危機(jī)對(duì)我國企業(yè)的投資與技術(shù)創(chuàng)新造成了一定影響,所以本文剔除了金融危機(jī)發(fā)生前后的數(shù)據(jù),選擇樣本子區(qū)間2010—2020 年的面板數(shù)據(jù),采用模型(1)進(jìn)行估計(jì),結(jié)果見列(2),與前文基本一致,證實(shí)了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。
3.變換模型。本文還運(yùn)用傳統(tǒng)的OLS 模型進(jìn)行了檢驗(yàn),借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)的普遍做法,被解釋變量采用企業(yè)發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)加1 取自然對(duì)數(shù)來衡量,并將其提前一期,采用模型(1)進(jìn)行估計(jì),結(jié)果見列(3),與前文基本一致,證實(shí)了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。
4.內(nèi)生性檢驗(yàn)。由于產(chǎn)融結(jié)合可能存在選擇性偏誤的內(nèi)生性問題。為了解決上述問題,本文采用傾向得分匹配法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先,使用企業(yè)成長性、資本密集度、經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流量、獨(dú)立董事占比作為匹配變量來計(jì)算傾向得分值。然后,為參與產(chǎn)融結(jié)合的企業(yè)匹配一個(gè)得分最相近、且沒有進(jìn)行產(chǎn)融結(jié)合的企業(yè)。最后,利用匹配后的樣本,采用模型(1)進(jìn)行估計(jì),結(jié)果見列(4),與基準(zhǔn)回歸基本相符,證實(shí)了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。
前文的分析已證明,產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有負(fù)向影響,那么產(chǎn)融結(jié)合為何會(huì)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效產(chǎn)生抑制作用?其影響機(jī)制是怎樣的?本文借鑒溫忠麟等[9]提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)法,構(gòu)建如下模型進(jìn)行研究:
其中,M 為中介變量,表示企業(yè)研發(fā)資金投入,分別用企業(yè)研發(fā)資金投入的對(duì)數(shù)(LNRDK)和企業(yè)研發(fā)資金投入占營業(yè)收入的比重(RDKR)來衡量。模型(2)為解釋變量產(chǎn)融結(jié)合對(duì)中介變量的影響效應(yīng)回歸模型,由于企業(yè)研發(fā)資金投入數(shù)據(jù)不是離散數(shù)據(jù),所以模型(2)采用普通OLS模型進(jìn)行估計(jì)。模型(3)為同時(shí)加入解釋變量產(chǎn)融結(jié)合及中介變量研發(fā)資金投入后形成的中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)P汀?/p>
根據(jù)熊彼特的創(chuàng)新理論,研發(fā)資金投入是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的重要影響因素之一,加大研發(fā)資金投入能顯著促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效。但產(chǎn)融結(jié)合是企業(yè)資產(chǎn)向金融化發(fā)展的體現(xiàn)形式,在企業(yè)有限的資源約束下,金融投資和實(shí)體投資之間存在一定的此消彼長的關(guān)系,企業(yè)參股金融機(jī)構(gòu)的投資可能會(huì)擠出用于技術(shù)創(chuàng)新投入的資金,進(jìn)而降低企業(yè)的創(chuàng)新績效。因此,本文預(yù)期產(chǎn)融結(jié)合可能通過擠占企業(yè)研發(fā)資金進(jìn)而對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效產(chǎn)生抑制作用。
表5 中的第(1)—(2)列為以企業(yè)研發(fā)資金投入的對(duì)數(shù)為中介變量的估計(jì)結(jié)果。第(1)列為模型(2)的估計(jì)結(jié)果,可以看出,產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)研發(fā)資金投入影響效應(yīng)的回歸系數(shù)a1顯著為負(fù);第(2)列為模型(3)的估計(jì)結(jié)果,可以看出,企業(yè)研發(fā)資金投入對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的回歸系數(shù)b2顯著為正,產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的回歸系數(shù)b1顯著為負(fù),a1和b2的積a1b2的符號(hào)與b1的符號(hào)一致,說明企業(yè)研發(fā)資金投入在產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的關(guān)系中發(fā)揮了部分“中介效應(yīng)”。第(3)—(4)列為以企業(yè)研發(fā)資金投入占營業(yè)收入的比重為中介變量的估計(jì)結(jié)果,從這一結(jié)果同樣可以看出,企業(yè)研發(fā)資金投入在產(chǎn)融結(jié)合與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的關(guān)系中發(fā)揮了部分“中介效應(yīng)”。從以上分析可以看出,產(chǎn)融結(jié)合通過擠占企業(yè)研發(fā)資金進(jìn)而對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效產(chǎn)生抑制作用,與前文的預(yù)期一致。
表5 中介效應(yīng)估計(jì)結(jié)果
從前文的分析可知,產(chǎn)融結(jié)合通過擠占企業(yè)研發(fā)資金從而對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效產(chǎn)生了抑制效應(yīng)。那么,在不同類型的企業(yè)中是否存在異質(zhì)性?為此,本文引入代表企業(yè)成長性(GROW)、技術(shù)能力(TECH)和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)的調(diào)節(jié)變量,對(duì)產(chǎn)融結(jié)合影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的異質(zhì)性進(jìn)行分析。企業(yè)成長性采用營業(yè)總收入增長率來衡量。關(guān)于企業(yè)技術(shù)能力的定義,借鑒已有文獻(xiàn)[10],將制造業(yè)中的通用設(shè)備、交通運(yùn)輸設(shè)備、通信設(shè)備、電氣機(jī)械及器材、專用設(shè)備、儀器儀表、文化辦公用機(jī)械和計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備企業(yè)定義為高技術(shù)企業(yè),其他定義為非高技術(shù)企業(yè)。當(dāng)企業(yè)為高技術(shù)企業(yè)時(shí)取值為1,否則為0。關(guān)于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的定義,當(dāng)企業(yè)為國有產(chǎn)權(quán)時(shí)取值為1,否則為0。
1.企業(yè)成長性的異質(zhì)性。企業(yè)成長性對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有一定影響。不同成長性企業(yè)的財(cái)務(wù)績效和經(jīng)營策略具有一定差異,其創(chuàng)新意愿和創(chuàng)新能力也存在一定差異。與高成長性企業(yè)相比,低成長性企業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造能力較弱,技術(shù)創(chuàng)新的意愿更高,但其面臨的融資約束較大。實(shí)施產(chǎn)融結(jié)合后,低成長性企業(yè)更有動(dòng)力將從金融機(jī)構(gòu)融得的資金投入到技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)中,以提升企業(yè)創(chuàng)新能力,進(jìn)而改善企業(yè)經(jīng)營績效。而高成長性的企業(yè),其投資擴(kuò)張的動(dòng)機(jī)和空間較大,伴隨其高價(jià)值創(chuàng)造能力帶來的充裕資金,更易受套利動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)將產(chǎn)業(yè)資本轉(zhuǎn)移到金融市場(chǎng),從而擠出企業(yè)用于研發(fā)投入的資金,進(jìn)而對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效產(chǎn)生抑制作用。因此,本文預(yù)期,在高成長性企業(yè)中,產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的負(fù)向影響更顯著。
表6 列(1)報(bào)告了企業(yè)成長性的異質(zhì)性估計(jì)結(jié)果。企業(yè)成長性和產(chǎn)融結(jié)合的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù),說明企業(yè)成長性對(duì)產(chǎn)融結(jié)合與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用。即在高成長性企業(yè)中,產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的負(fù)向影響更顯著,與前文的預(yù)期一致。
表6 異質(zhì)性估計(jì)結(jié)果
2.技術(shù)能力的異質(zhì)性。技術(shù)能力對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有一定影響。不同技術(shù)能力的企業(yè)在資金、技術(shù)及創(chuàng)新動(dòng)力等方面有著顯著差異,其產(chǎn)融結(jié)合后的投資策略和創(chuàng)新行為也存在一定差異。與非高技術(shù)企業(yè)相比,高技術(shù)企業(yè)擁有技術(shù)和人才優(yōu)勢(shì),創(chuàng)新能力較強(qiáng),但其面臨的融資約束較大。技術(shù)創(chuàng)新是高技術(shù)企業(yè)存在的基礎(chǔ),也是其發(fā)展的動(dòng)力,要想在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)一席之地,必須努力提高其技術(shù)創(chuàng)新能力,所以其創(chuàng)新意愿比較強(qiáng)烈。產(chǎn)融結(jié)合后,高技術(shù)企業(yè)更有動(dòng)力將融資得到的資金用于研發(fā)投入。因此本文預(yù)期,在高技術(shù)企業(yè)中,產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的抑制作用會(huì)減弱。
表6 列(2)為技術(shù)能力的異質(zhì)性估計(jì)結(jié)果。技術(shù)能力和產(chǎn)融結(jié)合的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正,說明企業(yè)技術(shù)能力對(duì)產(chǎn)融結(jié)合與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用。即在高技術(shù)企業(yè)中,產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的抑制作用減弱,與前文的預(yù)期一致。
3.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有一定影響。由于不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)在資源稟賦、融資能力和制度支持等方面存在較大差異,其產(chǎn)融結(jié)合的創(chuàng)新效應(yīng)也不同。與國有企業(yè)相比,非國有企業(yè)的融資渠道較為單一,其面臨的融資約束更大,產(chǎn)融結(jié)合后,由于資本的逐利性,其套利動(dòng)機(jī)更強(qiáng)烈。而國有企業(yè)擁有更多的融資渠道,更易獲得政府資助,其融資約束相對(duì)較小。且國有企業(yè)經(jīng)理層的薪酬和晉升是由政治水平、社會(huì)貢獻(xiàn)和經(jīng)營業(yè)績等因素決定的,創(chuàng)新績效也是對(duì)經(jīng)理層考核的重要指標(biāo),所以國有企業(yè)對(duì)研發(fā)創(chuàng)新的積極性可能更高。因此,本文預(yù)期,在國有企業(yè)中,產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的抑制作用減弱。
上頁表6 列(3)為產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性估計(jì)結(jié)果。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和產(chǎn)融結(jié)合的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正,說明產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)產(chǎn)融結(jié)合與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用。即在國有企業(yè)中,產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的抑制作用減弱,與前文的預(yù)期一致。
前文驗(yàn)證了產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響機(jī)制。那么,不同程度的產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響作用如何?為此,本文將產(chǎn)融結(jié)合變量進(jìn)一步細(xì)分為產(chǎn)融結(jié)合的廣度(BANKNUM)、深度(SHARE)和持續(xù)時(shí)間(TIME)來進(jìn)行研究。選擇企業(yè)每年參股非上市金融機(jī)構(gòu)的數(shù)量、最大參股比例以及持續(xù)時(shí)間來衡量產(chǎn)融結(jié)合的廣度、深度和持續(xù)性,并加入其平方項(xiàng)來進(jìn)一步考察它們之間是否存在非線性關(guān)系。
上頁表7 列示了不同程度的產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的估計(jì)結(jié)果。產(chǎn)融結(jié)合廣度、深度及持續(xù)性的估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù),其平方項(xiàng)系數(shù)均顯著為正,說明產(chǎn)融結(jié)合的廣度、深度及持續(xù)性均對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有先抑制后促進(jìn)的非線性影響。隨著產(chǎn)融結(jié)合廣度和深度的提高及持續(xù)時(shí)間的增加,產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的作用會(huì)出現(xiàn)一個(gè)拐點(diǎn)。可能的原因是當(dāng)產(chǎn)融結(jié)合程度較低時(shí),由于從外部融資的成本較高,融資得到的資金無法滿足企業(yè)研發(fā)投入的需求,導(dǎo)致企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新不斷弱化。隨著時(shí)間的推移,當(dāng)產(chǎn)融結(jié)合達(dá)到一定積累時(shí),企業(yè)對(duì)金融機(jī)構(gòu)的決策參與權(quán)增大,融資能力增強(qiáng),融資壓力降低,企業(yè)會(huì)增加更多資金進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng),從而提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效。
表7 不同程度的產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng)估計(jì)結(jié)果
本文選取2007—2020 年我國A 股非金融類上市公司的面板數(shù)據(jù),對(duì)產(chǎn)融結(jié)合影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的機(jī)制進(jìn)行了研究。結(jié)果表明:產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效具有抑制效應(yīng);產(chǎn)融結(jié)合通過擠占企業(yè)研發(fā)資金進(jìn)而對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效產(chǎn)生抑制作用;產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的影響具有明顯的異質(zhì)性,在高成長性、非高技術(shù)企業(yè)和非國有企業(yè)中,產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的負(fù)向影響更顯著。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),產(chǎn)融結(jié)合的廣度、深度與持續(xù)時(shí)間與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效之間具有先“抑制”后“促進(jìn)”的非線性關(guān)系。
本文的研究結(jié)論對(duì)深入理解產(chǎn)融結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響機(jī)理提供了微觀經(jīng)驗(yàn)證據(jù),具有重要的政策啟示意義:(1)在進(jìn)行產(chǎn)融結(jié)合時(shí),企業(yè)應(yīng)事先做好周密的戰(zhàn)略規(guī)劃,對(duì)是否進(jìn)行產(chǎn)融結(jié)合、產(chǎn)融結(jié)合的數(shù)量、持股比例等事項(xiàng)做好規(guī)劃和測(cè)算,把握好產(chǎn)融結(jié)合的進(jìn)程,最大化產(chǎn)融結(jié)合的創(chuàng)新效應(yīng);樹立長期投資理念,避免一味追求短期利益的套利行為,結(jié)合自身特點(diǎn)、經(jīng)營狀況及研發(fā)能力,合理配置金融資產(chǎn),實(shí)現(xiàn)企業(yè)長期健康穩(wěn)定發(fā)展。(2)政府部門應(yīng)進(jìn)一步完善對(duì)產(chǎn)融結(jié)合的頂層設(shè)計(jì),制定有效的產(chǎn)融結(jié)合戰(zhàn)略規(guī)劃,促進(jìn)實(shí)體企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)深度融合;完善財(cái)政補(bǔ)貼政策,加大對(duì)企業(yè)研發(fā)投資的扶持力度,幫助企業(yè)解決制約創(chuàng)新發(fā)展的資金瓶頸問題;完善稅收優(yōu)惠政策,鼓勵(lì)實(shí)體企業(yè)加大研發(fā)投入,提高研發(fā)創(chuàng)新績效。(3)引導(dǎo)金融資本更好地服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,鼓勵(lì)金融市場(chǎng)資金流向企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新部門;建立專業(yè)的產(chǎn)融結(jié)合服務(wù)型機(jī)構(gòu),幫助企業(yè)解決由于金融經(jīng)驗(yàn)不足從而產(chǎn)生的產(chǎn)融結(jié)合困難,最大化產(chǎn)融結(jié)合的協(xié)同效應(yīng)。(4)加大對(duì)產(chǎn)融結(jié)合的監(jiān)管力度,對(duì)產(chǎn)融結(jié)合過程進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管控,抑制企業(yè)投機(jī)性金融投資活動(dòng),降低企業(yè)金融投資風(fēng)險(xiǎn),防止實(shí)體經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”,引導(dǎo)產(chǎn)融結(jié)合健康穩(wěn)定發(fā)展。