外部融資約束與企業(yè)創(chuàng)新投入
——基于政府補(bǔ)助和金融科技視角

陳亞如

(安徽大學(xué) 商學(xué)院，安徽 合肥 230601)

1 引言

資金是企業(yè)得以可持續(xù)生產(chǎn)經(jīng)營的關(guān)鍵。隨著社會的發(fā)展和人們生活水平的提升，企業(yè)必須緊跟時代潮流，不斷進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新，才能在眾多競爭者中脫穎而出。很顯然企業(yè)內(nèi)部資金除了保證日常的生產(chǎn)經(jīng)營需求外，很難負(fù)擔(dān)起企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新長期穩(wěn)定的資金投入。企業(yè)進(jìn)行外部融資可以使其以較低的成本獲得所需資金。但是對于非國有企業(yè)或者中小企業(yè)而言，由于金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)之間信息不對稱問題的存在，導(dǎo)致這類企業(yè)較難獲得外部融資。融資困難和資金缺乏是影響企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動的重要因素。為緩解企業(yè)在研發(fā)過程中所面臨的資金壓力，政府部門通過為企業(yè)提供專項(xiàng)補(bǔ)助、特殊補(bǔ)貼等一系列補(bǔ)助政策，來緩解融資約束對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的限制。隨著大數(shù)據(jù)、云計算等科技逐漸向金融賦能，金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)之間的信息不對稱壁壘慢慢減弱，企業(yè)融資難度大幅降低。本文從政府補(bǔ)助和金融科技視角，分析2015-2020年中國A股上市公司數(shù)據(jù)，探究外部融資約束與企業(yè)創(chuàng)新投入之間的關(guān)系。

2 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

2.1 企業(yè)創(chuàng)新

創(chuàng)新是企業(yè)在競爭中獲得優(yōu)勢的重要利器，也是促使企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的必要因素。目前大部分文獻(xiàn)采用企業(yè)創(chuàng)新的測度方法主要分為投入和產(chǎn)出兩個角度。投入角度主要通過企業(yè)研發(fā)投入與當(dāng)期營業(yè)收入的比值[1]、企業(yè)研發(fā)投入與總資產(chǎn)的比值[2]來測度；產(chǎn)出方面主要是從期末專利申請量[3]、授權(quán)[4]等角度來測度。本文通過研究研發(fā)投入與營業(yè)收入的比值來測度企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新。

2.2 企業(yè)外部融資約束

企業(yè)的財務(wù)費(fèi)用是指為企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營籌集資金所產(chǎn)生的費(fèi)用，主要包括利息支出、外匯的匯兌損失以及相關(guān)的金融手續(xù)費(fèi)等。企業(yè)的財務(wù)費(fèi)用金額越大，表明企業(yè)融資所需的成本越高；財務(wù)費(fèi)用占負(fù)債合計的比例越大，表明企業(yè)所面臨的外部融資約束越高。由于金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)之間存在信息不對稱的問題，使得企業(yè)外部融資成本增加[5]，企業(yè)融資成本增高或者融資失敗很大程度上限制了企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃及投資行為。當(dāng)企業(yè)存在較大的融資約束時，企業(yè)創(chuàng)新資金投入主要依靠內(nèi)部現(xiàn)金流[6]，加之企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)活動又具有周期長、資金投入大等特點(diǎn)，容易對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營帶來風(fēng)險，影響企業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展。基于此提出假設(shè)1。

假設(shè)1：外部融資約束對企業(yè)創(chuàng)新投入有抑制作用。

2.3 政府補(bǔ)助

政府補(bǔ)助可以使企業(yè)獲得更多的營運(yùn)資金，有效改善企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)資金不足的現(xiàn)狀[7]。當(dāng)企業(yè)獲得政府補(bǔ)助時，可以向金融機(jī)構(gòu)或者外界投資者傳遞一個利好信號，表明企業(yè)具有較好的發(fā)展?jié)摿靶袠I(yè)前景，既可以解決企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新過程中資金不足的問題，又可以降低企業(yè)外部融資的難度[8-9]。基于此提出假設(shè)2。

假設(shè)2：政府補(bǔ)助能夠有效緩解外部融資約束對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入的抑制作用。

2.4 金融科技

目前對金融科技的測度方法主要分為兩種，一種是李春濤[10]等采用以網(wǎng)絡(luò)爬蟲的方式從搜索引擎上獲取衡量金融科技的指標(biāo)數(shù)據(jù)，為避免網(wǎng)絡(luò)爬蟲測度金融科技的誤差，文章借助郭峰等[11]采用2011-2020數(shù)字金融普惠指數(shù)第三期來測度金融科技。隨著科技的迅速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等新興科技逐漸向金融行業(yè)滲透，促使傳統(tǒng)金融服務(wù)模式轉(zhuǎn)型升級。借助大數(shù)據(jù)分析客戶的消費(fèi)偏好及行為數(shù)據(jù)可以為客戶提供更加精準(zhǔn)的服務(wù)及產(chǎn)品，通過分析企業(yè)公布的財務(wù)狀況及客戶消費(fèi)數(shù)據(jù)有助于掌握企業(yè)上下游產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)，使金融機(jī)構(gòu)可以更好地分析企業(yè)的內(nèi)外部經(jīng)營環(huán)境，合理預(yù)測企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險，降低金融機(jī)構(gòu)和客戶之間因信息不對稱所造成的投資風(fēng)險，使企業(yè)的信用及經(jīng)營狀況更加透明化?？傻盅嘿Y產(chǎn)較少的非國有企業(yè)在向金融中介進(jìn)行融資的過程中可能會受到很大的限制，金融科技利用大數(shù)據(jù)和云計算可以較為精準(zhǔn)地分析企業(yè)的信用狀況及財務(wù)狀況，有效解決企業(yè)的融資難題，從而促進(jìn)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入[12]?；诖颂岢黾僭O(shè)3。

假設(shè)3：金融科技能夠有效緩解外部融資約束對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入的抑制作用。

國有企業(yè)本身具有良好的信用基礎(chǔ)，依靠其國有背景可以獲得銀行優(yōu)惠政策及財政支持，企業(yè)外部融資約束較低。非國有企業(yè)的信用狀況難以衡量，因此，非國有企業(yè)在外部融資時難度較高。政府補(bǔ)貼可以較為直接地改善企業(yè)資金狀況，金融科技可以較為精準(zhǔn)評估企業(yè)的信貸狀況，降低非國有企業(yè)融資難度?；诖颂岢黾僭O(shè)4。

假設(shè)4：政府補(bǔ)助及金融科技對非國有企業(yè)外部融資約束的緩解作用較為顯著。

3 數(shù)據(jù)分析與實(shí)證模型

3.1 樣本數(shù)據(jù)說明

為了驗(yàn)證所提出的假設(shè)，研究中所采用的數(shù)據(jù)為：(1)外部融資約束的測度標(biāo)準(zhǔn)是借助顧乃華[13]、余明桂[14]采用企業(yè)的財務(wù)費(fèi)用與負(fù)債合計之比。(2)金融科技測度指標(biāo)參考北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組2021年4月17日發(fā)布的2011-2020數(shù)字普惠金融第三期數(shù)據(jù)。(3)2015-2020年中國A股上市公司有關(guān)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新、政府補(bǔ)助以及其他相關(guān)變量的數(shù)據(jù)均選自國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)，同時剔除以下公司數(shù)據(jù)：①金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)類的公司；②ST及*ST類的公司；③上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)有缺失及不足5年的；此外，為使實(shí)證結(jié)果不受極端值的影響，對主要樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行1%以下和99%以上的縮尾(Winsorize)處理，最終得到2 471個國有企業(yè)的樣本量，6 741個非國有企業(yè)樣本量，共9 212個樣本量。

3.2 變量定義與模型設(shè)計

3.2.1 變量定義

變量定義具體如表1所示。

表1 所需變量及變量定義

3.2.2 模型設(shè)計

為驗(yàn)證假設(shè)1中外部融資約束是否抑制企業(yè)創(chuàng)新投入，構(gòu)建模型(1)：

RD=α0+α1FE+α2Size+α3Age+α4ROA+α5Holder+α6Lev+α7CQ+ε

(1)

為驗(yàn)證假設(shè)2中政府補(bǔ)助能否緩解外部融資約束進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入，構(gòu)建模型(2)：

RD=β0+β1FE*SUB+β2Size+β3Age+β4ROA+β5Holder+β6Lev+β7CQ+θ

(2)

為驗(yàn)證假設(shè)3中金融科技能否緩解外部融資約束進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入，構(gòu)建模型(3)：

RD=γ0+γ1FE*Fintech+γ2Size+γ3Age+γ4ROA+γ5Holder+γ6Lev+γ7CQ+?

(3)

模型(1)(2)(3)中出現(xiàn)的α0、β0、γ0分別為回歸過程中出現(xiàn)的常數(shù)項(xiàng)；α1為回歸過程中解釋變量系數(shù)；β1、γ1為外部融資約束分別與政府補(bǔ)助及金融科技交互項(xiàng)的系數(shù)；α2-7、β2-7、γ2-7為控制變量系數(shù)；ε、θ、?為回歸過程中可能出現(xiàn)的誤差。

4 檢驗(yàn)結(jié)果與分析

4.1 描述性統(tǒng)計

表2是對9 212個全樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析，表3是對2 471個國有和6 741個非國有企業(yè)樣本數(shù)據(jù)的描述性分析。表2中企業(yè)的創(chuàng)新投入的區(qū)間波動范圍在0和20.340之間，每個企業(yè)對創(chuàng)新研發(fā)投入的差別較大，由于每個行業(yè)性質(zhì)不同，所以對創(chuàng)新的需求也不盡相同。外部融資約束FE的最小值為-0.127，最大值為0.065，出現(xiàn)負(fù)值的原因可能是企業(yè)的資金相對充裕，企業(yè)銀行存款總額多于企業(yè)的負(fù)債融資金額，進(jìn)而造成企業(yè)的利息收入比企業(yè)的財務(wù)利息支出多，使得企業(yè)的財務(wù)費(fèi)用為負(fù)。也有可能是由于外幣匯率的波動，使得企業(yè)的匯兌收益大于利息支出，企業(yè)財務(wù)費(fèi)用出現(xiàn)負(fù)值。從表3中可以看出國有企業(yè)的外部融資約束的最大值為0.054，標(biāo)準(zhǔn)差為0.022。非國有企業(yè)的外部融資約束的最大值為0.068，標(biāo)準(zhǔn)差為0.031，對比發(fā)現(xiàn)非國有企業(yè)的外部融資約束大于國有企業(yè)。

表2 全樣本變量描述性統(tǒng)計

表3 國有企業(yè)和非國有企業(yè)變量描述性分析

4.2 回歸分析

表4是對所得到的所有企業(yè)樣本進(jìn)行回歸分析的結(jié)果。第1列是外部融資約束與企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的回歸結(jié)果。表中外部融資約束與企業(yè)研發(fā)投入在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)。當(dāng)企業(yè)自身的財務(wù)狀況不能完全滿足企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營或者戰(zhàn)略發(fā)展的需求時，通過融資可以使企業(yè)以較低的成本獲得所需資金，因此企業(yè)都會選擇一定程度上的融資來滿足企業(yè)自身生產(chǎn)、經(jīng)營及戰(zhàn)略發(fā)展需要。但當(dāng)企業(yè)憑借自身?xiàng)l件難以成功獲得融資時，企業(yè)的內(nèi)部資金優(yōu)先滿足企業(yè)的日常運(yùn)轉(zhuǎn)，企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新活動暫時被擱置，驗(yàn)證了假設(shè)1。表中第2列是外部融資約束和政府補(bǔ)助的交互項(xiàng)與企業(yè)研發(fā)投入的回歸結(jié)果，交互項(xiàng)系數(shù)與企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入顯著為負(fù)，表明外部融資約束對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入的抑制作用仍然存在，但政府補(bǔ)助既為企業(yè)注入創(chuàng)新研發(fā)資金，也向金融機(jī)構(gòu)證明企業(yè)具有良好的發(fā)展?jié)摿Γm然不能從根本上解決企業(yè)的外部融資約束，但有效降低了企業(yè)獲得外部融資的難度，驗(yàn)證了假設(shè)2。

表4 全樣本的回歸分析

表中第3列是企業(yè)外部融資約束和金融科技的交互項(xiàng)與企業(yè)研發(fā)投入的回歸結(jié)果。從第3列來看，外部融資約束與金融科技交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為-3.199，且在1%的水平上顯著為負(fù)，與第1列的-5.217相比，說明金融科技能夠顯著改善企業(yè)外部融資約束狀況，有效促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入的增加，假設(shè)3得到驗(yàn)證。

表5對兩種樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析。從表5中兩個交互項(xiàng)與企業(yè)研發(fā)投入的交互項(xiàng)來看，外部融資約束的抑制作用得到緩解，促使企業(yè)創(chuàng)新投入增加，假設(shè)4得到驗(yàn)證。

表5 國有企業(yè)樣本數(shù)據(jù)和非國有樣本數(shù)據(jù)回歸分析

4.3 共線性分析

為保證回歸結(jié)果不受變量的多重共線性的影響，本文對結(jié)果做vif檢驗(yàn)，vif值越大則表明變量間多重共線性越強(qiáng)。表6中各變量的vif均值為1.34，故回歸模型的結(jié)果是可靠的，變量間多重共線性較弱，回歸結(jié)果具有較強(qiáng)的說服力。

表6 變量共線性分析

5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

前文探究企業(yè)外部融資約束與政府補(bǔ)助及企業(yè)研發(fā)投入之間的關(guān)系，穩(wěn)健性檢驗(yàn)借用Hadlock C J[15]、王金[16]SA指數(shù)代替分析外部融資約束，從企業(yè)整體面臨的融資約束情況進(jìn)行分析。SA指數(shù)公式為-0.737*size+0.043*size2-0.04*age,其中size是取企業(yè)總資產(chǎn)除以1 000 000后的對數(shù)，總資產(chǎn)的單位為元，age為企業(yè)上市的年限。由于SA值為負(fù)值，故在進(jìn)行分析的時候?qū)A值取絕對值處理。從表7中的結(jié)果可以看出，企業(yè)的融資約束對企業(yè)研發(fā)投入顯著負(fù)相關(guān)，與前文假設(shè)1的研究結(jié)果一致。第2列是外部融資約束和政府補(bǔ)助的交互項(xiàng)與企業(yè)研發(fā)投入的回歸分析，交互項(xiàng)的系數(shù)為0.170。第3列是融資約束和金融科技的交互項(xiàng)與企業(yè)研發(fā)投入的回歸分析，交互項(xiàng)的系數(shù)為0.085。第2列、第3列的回歸結(jié)果都在1%的水平上顯著為正。回歸結(jié)果表明，政府補(bǔ)助、金融科技均能有效緩解外部融資約束對企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果沒有發(fā)生較大變化，研究結(jié)論得到證實(shí)。

6 結(jié)論與啟示

6.1 結(jié)論

本文以2015-2020年中國A股上市公司數(shù)據(jù)為研究對象，從金融科技和政府補(bǔ)助視角探討外部融資約束與企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入之間的關(guān)系，得出以下結(jié)論：第一，外部融資約束對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入具有顯著的抑制作用。當(dāng)企業(yè)面臨較強(qiáng)的外部融資約束時，企業(yè)用于支持研發(fā)創(chuàng)新的資金過度依賴企業(yè)內(nèi)部資金，加之企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入較大，企業(yè)管理者可能不得不選擇放棄一些發(fā)展前景較好的研發(fā)創(chuàng)新項(xiàng)目。第二，政府補(bǔ)助、金融科技均有效緩解融資約束對企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用。政府補(bǔ)助較為直接地增加企業(yè)的營運(yùn)資金，企業(yè)在獲得政府補(bǔ)助時，也在向外界釋放企業(yè)具有良好發(fā)展?jié)摿颓熬暗睦眯盘?，為企業(yè)在向金融機(jī)構(gòu)或者投資者融資時帶來便利。金融科技可以通過分析客戶的消費(fèi)習(xí)慣、行為數(shù)據(jù)及企業(yè)上下游的生產(chǎn)經(jīng)營狀況，較為精準(zhǔn)地評估企業(yè)的信用狀況和財務(wù)狀況，使得金融機(jī)構(gòu)和客戶之間的信息更加透明化，降低企業(yè)融資難度。第三，政府補(bǔ)助和金融科技對緩解非國有企業(yè)外部融資約束作用更為顯著。國有企業(yè)具有良好的信譽(yù)基礎(chǔ)，可以較為容易地獲得信貸優(yōu)惠和政策資助，所面臨的外部融資約束較小。

6.2 啟示

第一，政府補(bǔ)助可以直接改善企業(yè)面臨的融資約束問題，但從一個企業(yè)長期的生產(chǎn)發(fā)展來看，政府補(bǔ)助只能緩解企業(yè)短期的融資約束問題。金融科技的發(fā)展可以有效降低企業(yè)融資門檻，緩解企業(yè)外部融資約束。因此，應(yīng)該鼓勵金融科技企業(yè)發(fā)展，大力支持金融科技企業(yè)的科技創(chuàng)新，注重金融科技類人才的培養(yǎng)。

第二，政府補(bǔ)助能夠直接地提高企業(yè)的現(xiàn)金流量，增加企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)投入。但每個行業(yè)或者公司所處的環(huán)境不同，政府部門在給予企業(yè)補(bǔ)助時應(yīng)充分分析企業(yè)的特點(diǎn)及財務(wù)狀況，避免大型企業(yè)或者國有企業(yè)所獲得政府補(bǔ)助過多，導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量下降。對于中小型企業(yè)或者非國有企業(yè)來說，政府部門可以利用金融科技評估更具有潛力的企業(yè)，精準(zhǔn)補(bǔ)助，從而增加企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的積極性。