良好的信用傾向能促進涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)投入嗎？

龍子午 羅喧喧 萬萌菲 高燕

【摘 要】 良好的信用傾向是債務契約得以有效展開的基石，是企業(yè)融資活動的重要潤滑劑。已有研究表明，良好的信用是企業(yè)技術創(chuàng)新的助推器。基于涉農(nóng)企業(yè)信用偏低、融資困難、研發(fā)不足的背景，以我國2014—2016年涉農(nóng)上市公司為樣本，考察信用傾向與涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)投入的關系。研究發(fā)現(xiàn)：（1）信用傾向正向影響涉農(nóng)企業(yè)的研發(fā)投入;（2）信用傾向負向影響涉農(nóng)企業(yè)融資約束;（3）融資約束在涉農(nóng)企業(yè)信用傾向與研發(fā)投入的關系中起中介傳導作用。建議明確政策性金融與商業(yè)性金融配給資源的界限，創(chuàng)新涉農(nóng)企業(yè)還款績效制度，健全多層次金融體系，構建涉農(nóng)企業(yè)還款信息數(shù)據(jù)庫，以提升涉農(nóng)企業(yè)的信用傾向，優(yōu)化涉農(nóng)企業(yè)良好的信用傾向表現(xiàn)對研發(fā)投入作用的傳輸途徑。

【關鍵詞】 信用傾向; 研發(fā)投入; 融資約束; 涉農(nóng)企業(yè)

【中圖分類號】 F270? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2020）03-0027-07

一、引言

十九大報告首次將鄉(xiāng)村振興上升為國家戰(zhàn)略，不但突顯鄉(xiāng)村在國家現(xiàn)代化建設進程中的非凡意義，而且表明鄉(xiāng)村發(fā)展成為國家現(xiàn)代化建設布局的關鍵步驟。為推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的落地，需要強調(diào)農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先建設，助力農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化步伐。涉農(nóng)企業(yè)作為“三農(nóng)”發(fā)展的重要推手，發(fā)展的腳步從未停止。然而，涉農(nóng)企業(yè)信用傾向偏低，融資活動較為困難，發(fā)展質(zhì)量堪憂，尤其是核心競爭力缺乏，研發(fā)投入不足，創(chuàng)新驅動作用顯弱[ 1 ]。一方面，涉農(nóng)企業(yè)受農(nóng)業(yè)弱質(zhì)性影響其運營過程中風險較高，收益不穩(wěn)定，加之抵押品缺乏及信息不對稱問題突出，使其獲取正規(guī)金融渠道信貸供給較為困難，對民間借貸等非正規(guī)金融渠道有所依賴[ 2 ]，而非正規(guī)金融渠道又利息偏高，涉農(nóng)企業(yè)信用缺失的可能性較大。另一方面，“支農(nóng)”目標導向的政策性金融等非市場化的舉措層層滲透到涉農(nóng)企業(yè)融資過程中，增強了涉農(nóng)企業(yè)對“監(jiān)管干預、政府兜底”的預期判斷，進而擴大了自身債務規(guī)模，信用缺失的情形屢見不鮮。誠然，涉農(nóng)企業(yè)重視提升信用傾向的價值，不僅有利于涉農(nóng)企業(yè)融資環(huán)境的優(yōu)化，促進其發(fā)展質(zhì)量的提升，而且有利于推進涉農(nóng)金融體制改革，優(yōu)化金融助力“三農(nóng)”的效益。

信用傾向這一概念最早由趙馳等[ 3 ]提出，即企業(yè)在具備還款能力的前提下履行債務契約的還款意愿?，F(xiàn)有研究不乏證實信用傾向的作用，如趙馳等[ 3 ]提出良好的信用傾向助力中小企業(yè)的融資活動，而融資便捷程度是影響企業(yè)研發(fā)投入決策和強度的核心因素。那么，涉農(nóng)企業(yè)良好的信用傾向能促進其更多從事研發(fā)活動嗎？信用傾向為什么會對研發(fā)投入產(chǎn)生影響，其內(nèi)在作用機理是什么？融資約束是否在兩者間起中介作用？本文以研發(fā)投入為視角，基于涉農(nóng)企業(yè)信用低、融資難、研發(fā)少的背景，選取融資約束為中介變量，以我國2014—2016年涉農(nóng)上市公司為樣本，就信用傾向影響研發(fā)投入的內(nèi)在機制問題進行研究，不但明確了良好的信用傾向對涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)投入的推進效用，還揭示了融資約束在其中的中介效應。此外，本文豐富了涉農(nóng)企業(yè)對信用傾向的經(jīng)濟后果認識，以期促使企業(yè)保持良好的信用傾向，為自身的研發(fā)活動保駕護航，達到“創(chuàng)新推動”的良性循環(huán)和涉農(nóng)企業(yè)的價值增值。

二、理論分析與研究假設

（一）涉農(nóng)企業(yè)信用傾向對研發(fā)投入的影響

信用傾向是企業(yè)誠信程度的表現(xiàn)，也是塑造企業(yè)內(nèi)部誠信文化的良好契機。按照制度理論，制度文化會影響企業(yè)的日常經(jīng)營行為。良好的信用傾向，意味著堅定的還款意愿，對涉農(nóng)企業(yè)內(nèi)部來說，有益于在涉農(nóng)企業(yè)中培養(yǎng)“內(nèi)誠于心”的企業(yè)文化，營造內(nèi)部的團結協(xié)作氛圍，提高企業(yè)內(nèi)部活動的績效[ 4 ]，包括研發(fā)投資活動;對企業(yè)外部來說，堅定的還款意愿最終會外化為切實的還款履約行為，成為公司價值的一種傳遞途徑，有可能吸引和維持更多的投資者及債權人，增強彼此的合作意愿和認同感[ 5 ]，為涉農(nóng)企業(yè)的融資活動創(chuàng)造有利的局面，進而贏得充沛的外部資金，為其研發(fā)活動增添嶄新的活力。反過來說，涉農(nóng)企業(yè)的研發(fā)活動意味著高風險高收益并存，企業(yè)的股東對此類凈現(xiàn)值為正的項目自然具有投資偏好[ 6 ]。而研發(fā)活動對于債權人而言，前期投入成本高，短期內(nèi)研發(fā)產(chǎn)出并不顯著，不滿足債權人趨利性的原則[ 7 ]。這兩者間的利益沖突增加了涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)投入資金缺乏、研發(fā)項目擱置的風險。涉農(nóng)企業(yè)倘若擁有良好的信用傾向，債權人出于對企業(yè)做出的貸款承諾及預期兌現(xiàn)的斟酌，減少信貸配給而抑制企業(yè)融資研發(fā)活動的概率會有所降低?；诖?，本文提出假設1。

假設1：良好的信用傾向可以促進涉農(nóng)企業(yè)的研發(fā)投入。

（二）涉農(nóng)企業(yè)信用傾向對融資約束的影響效應

企業(yè)的融資渠道有內(nèi)部融資與外部融資兩種，依據(jù)融資順序理論，企業(yè)會依次選擇內(nèi)部融資、債券融資、股權融資[ 8 ]。而諸如企業(yè)自有利潤積累及企業(yè)股東資本增加等方式的內(nèi)部融資，盡管其資金成本低，但與涉農(nóng)企業(yè)前期研發(fā)活動所需的大量資金投入相比，可能仍捉襟見肘[ 9 ]。此外，涉農(nóng)企業(yè)有限的自有資金也需維持和發(fā)展日常的生產(chǎn)經(jīng)營活動，最終投入到研發(fā)活動的資金相對有限[ 10 ]。這些都迫使涉農(nóng)企業(yè)亟待從外部獲得融資，以滿足研發(fā)的需求。但不得不提的是，涉農(nóng)企業(yè)的業(yè)績不穩(wěn)定，盈利水平不高，債權人難以預測涉農(nóng)企業(yè)的還款能力和意愿，增加了兩者間的不信任[ 11 ]。如此一來，涉農(nóng)企業(yè)難以取得外源融資，或爭取外源融資的條件較為苛刻，形成融資約束。信用傾向作為企業(yè)誠信的標尺，在債務契約中發(fā)揮著舉足輕重的作用，直接影響著債權人信貸配給與否的抉擇以及債務契約中貸款期限、利率、抵押條件等條款[ 12 ]。事實上，涉農(nóng)企業(yè)的高信貸風險，不符合債權人的“經(jīng)濟性”經(jīng)營原則，影響其貸款的可得性。此外，良好的信用傾向在一定程度上也反映涉農(nóng)企業(yè)的核心競爭力，能夠促進債權人進行高效率的貸前盡職調(diào)查，預測涉農(nóng)企業(yè)的還款能力，獲得債權人更多信貸資金的支持[ 1 ]。基于此，本文提出假設2。

假設2：良好的信用傾向可以緩解涉農(nóng)企業(yè)的融資窘境。

（三）融資約束在涉農(nóng)企業(yè)信用傾向與研發(fā)投入關系中的中介效應

涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)項目是一個長期的過程，產(chǎn)生的收益不確定且滯后性明顯，貸款周期也較長，使金融機構潛在的利益受損風險偏高，對其信貸配給的意愿偏低[ 13 ]。同時，涉農(nóng)企業(yè)缺乏具備優(yōu)質(zhì)抵押價值資產(chǎn)的問題凸顯，不符合債權人放貸穩(wěn)健性的利益訴求，尤其是涉農(nóng)企業(yè)的土地承包權、林權、宅基地權等抵押品是否有效難以確定[ 14 ]。此外，涉農(nóng)企業(yè)為形成發(fā)明專利等無形資產(chǎn)，保護企業(yè)核心技術不被竊取，往往以謹慎的態(tài)度對外披露自身的研發(fā)行為[ 15 ]，使債權人所能獲取的信息有限，信息不對稱的問題加劇，外源融資窘境更加突出。毋庸置疑，在內(nèi)源融資較為有限的情況下，涉農(nóng)企業(yè)遭遇的融資窘境會抑制其研發(fā)活動的資金投入，不利于涉農(nóng)企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新。然而，涉農(nóng)企業(yè)可以通過自主提高信用傾向，在行動上表現(xiàn)出良好的還款意愿，反映出企業(yè)的核心競爭力，幫助債權人實施高效的貸前盡職調(diào)查，合理考量企業(yè)的貸款承諾與兌現(xiàn)預期以及最終落實到能否如期收回本金與利息的情況。這意味著企業(yè)擁有良好的信用傾向能從本質(zhì)上增加企業(yè)與債務人達成債務契約關系的可能性，取得債務人信貸配給上的支持[ 16 ]，化解面臨的融資約束瓶頸，從而保證企業(yè)研發(fā)所需資金的充沛性，促進企業(yè)研發(fā)活動的順利開展。換言之，融資約束是企業(yè)信用傾向正向作用于研發(fā)投入的傳導路徑?；诖?，本文提出假設3。

假設3：融資約束在涉農(nóng)企業(yè)信用傾向與研發(fā)投入的關系中起中介傳導作用。

三、研究設計

（一）樣本選取和數(shù)據(jù)來源

本文基于我國涉農(nóng)企業(yè)信用低、融資難、研發(fā)少的背景，探究涉農(nóng)企業(yè)持有的良好信用傾向對其研發(fā)投入的影響，以2014—2016年我國涉農(nóng)上市公司作為初始樣本，界定上市公司是否為涉農(nóng)上市公司關鍵根據(jù)其對外披露的財務報告中是否含有“生物資產(chǎn)”[ 17 ]。同時作以下篩選：（1）刪除相關財務數(shù)據(jù)缺失的樣本;（2）剔除當年冠以ST、*ST的公司;（3）剔除未披露研發(fā)數(shù)據(jù)的企業(yè)。繼而選取的樣本有145家涉農(nóng)上市公司，得到435個有效觀測值。文中數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)分析采用Stata14.0。

（二）變量定義

1.研發(fā)投入

關于被解釋變量研發(fā)投入的度量，本文參考高燕等[ 18 ]對企業(yè)研發(fā)投入的度量方式，選擇研發(fā)支出占營業(yè)收入比例。

2.信用傾向

對于企業(yè)信用傾向的衡量，借鑒趙馳等[ 3 ]的方法，以還款意愿為企業(yè)擁有的信用傾向的代理變量?？紤]到數(shù)據(jù)來源的易得性及還款是籌資活動中的組成要素，以籌資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額替代償還債務而付出的現(xiàn)金流量。其計算方法如模型（1）：

還款意愿=■籌資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額/■負債總額? （1）

其中，t0表示分析當年，tn表示前n年，文中樣本時間為2014—2016年，即n=3，故此變量涉及的樣本時間跨度為2010年至2016年。還款意愿比值越大，表示企業(yè)的信用傾向越高，違約的概率越小，債權人到期順利收回本息的可能性越高。該指標整體表征了企業(yè)的還款意愿，能全面地刻畫企業(yè)的信用境況。

3.融資約束

對于融資約束指標，本文參照張悅玫等[ 6 ]提出的方法，以企業(yè)規(guī)模（Size）為涉農(nóng)企業(yè)的分組變量，且從小到大依次排序。以排在前33%的涉農(nóng)企業(yè)為低融資約束組（FC=0），以排在后33%的涉農(nóng)企業(yè)為高融資約束組（FC=1）。采用資產(chǎn)負債率（Lev）、股利支付率（Div）、市值賬面比（MB）、凈營運資本與總資產(chǎn)的比值（NWC/TA）、息稅前利潤與總資產(chǎn)的比值（EBIT/TA）這五個變量，以二元離散變量為因變量FC=01，構建Logistic回歸模型（2），且該融資約束指數(shù)（ZFC）越高，體現(xiàn)企業(yè)遭遇的融資窘境越突出。

ZFCi，t=In[■]=？茁0+？茁1Levi，t+？茁2Divi，t+？茁3MBi，t+

？茁4（NWC/TA）i，t+？茁5（EBIT/TA）i，t? ? （2）

4.控制變量

借鑒盧馨等[ 7 ]的方法，本文控制了總資產(chǎn)收益率（Roa）、經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額與總資產(chǎn)的比值（Cashflow）、第一大股東持股比例（Shr1）、上市年齡（Age）、托賓Q值（Tobins'Q）這些可能對企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生影響的變量。變量定義及度量方法如表1。

（三）模型構建

依據(jù)溫忠麟等[ 19 ]提出的中介作用驗證方法，本文建立檢驗模型如圖1。

RDi，t=？琢0 + ？琢1r_willⅠi，t + ？琢2Roai，t + ？琢3Shr1i，t + ？琢4Agei，t +

？琢5Cashflowi，t+？琢6Tobins'Qi，t+？著i，t? （3）

ZFCi，t=？茁0 + ？茁1r_willⅠi，t + ？茁2Roai，t + ？茁3Shr1i，t + ？茁4Agei，t +

？茁5Cashflowi，t+？茁6Tobins'Qi，t+？著i，t （4）

RDi，t=？酌0 + ？酌1r_willⅠi，t + ？酌2ZFCi，t + ？酌3Roai，t + ？酌4Shr1i，t+

？酌5Agei，t+？酌6Cashflowi，t+？酌7Tobins'Qi，t+？著i，t （5）

模型（3）中r_willⅠ的系數(shù)？琢1主要體現(xiàn)企業(yè)信用傾向對研發(fā)投入的總效應，模型（5）中r_willⅠ的系數(shù)？酌1體現(xiàn)企業(yè)信用傾向對研發(fā)投入的直接效應，而模型（4）中r_willⅠ的系數(shù)？茁1和模型（5）中ZFC的系數(shù)？酌2體現(xiàn)融資約束的中介效應。

根據(jù)溫忠麟等[ 19 ]提出的中介效應判定法則，分兩步檢驗。第一步，檢驗總效應。如果系數(shù)？琢1顯著，那么進行第二步檢驗，否則，結束中介效應檢驗。第二步，檢驗中介效應。如果系數(shù)？茁1、？酌1、？酌2皆顯著，那么表明融資約束起部分中介作用;如果系數(shù)？茁1與？酌2顯著，而系數(shù)？酌1不顯著，那么表示融資約束起完全中介效應;如果系數(shù)？茁1、？酌2中有一個不顯著，那么借助Sobel檢驗進一步判別融資約束是否起中介作用。

四、實證結果與分析

（一）描述性統(tǒng)計

由表2主要變量的描述性統(tǒng)計結果可知，涉農(nóng)上市公司研發(fā)投入（RD）的平均值是2.2133，表明整體科技研發(fā)水平較低，大多在及格線以下;最大值為35.68，最小值為0，標準差2.8897，各涉農(nóng)企業(yè)間研發(fā)投入水平有一定的相異性。信用傾向（r_willⅠ）的最大值為1.5343，最小值為-3.3467，標準差為0.3552，表明各涉農(nóng)企業(yè)間信用差異相對較小，一些企業(yè)的信用傾向較低;其均值為0.0582，高于中間水平0.0075，超過一半的涉農(nóng)企業(yè)信用傾向水平低于市場的平均信用狀況，表明涉農(nóng)公司的整體信用傾向程度較低。融資約束（ZFC）均值為0.5125，中位數(shù)為0.5513，一半以上的涉農(nóng)企業(yè)面臨的融資約束狀況超過了市場的平均狀況，說明涉農(nóng)樣本公司面臨較為普遍的融資約束;其最小值為-0.8114，最大值為1.35，表明企業(yè)間的融資約束境況有各自的特征。

（二）相關性分析

表3列示了Pearson相關性分析結果。研發(fā)投入（RD）與信用傾向（r_willⅠ）、融資約束（ZFC）、第一大股東持股比例（Shr1）、上市年齡（Age）在1%的水平通過了顯著性檢驗;研發(fā)投入（RD）與經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額/總資產(chǎn)（Cashflow）、托賓Q值（Tobins'Q）在5%的水平通過了顯著性檢驗。其中信用傾向（r_willⅠ）與研發(fā)投入（RD）的相關系數(shù)為0.2834，表明信用傾向水平越高，涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)投入越多;融資約束（ZFC）與信用傾向（r_willⅠ）的相關系數(shù)為-0.0909，表明涉農(nóng)企業(yè)擁有良好的信用傾向可以緩解融資約束的問題。而融資約束（ZFC）與研發(fā)投入（RD）的相關系數(shù)為-0.2897，意味著所受的融資約束水平越低，則涉農(nóng)企業(yè)的研發(fā)投入就越多。這些初步說明融資約束在信用傾向與涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)投入的關系中具有傳導效應。接下來進一步佐證。各變量間的相關系數(shù)均較小，說明此回歸模型不存在嚴重的多重共線性問題。

（三）回歸分析

1.信用傾向對涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)投入的總效應

表4針對模型（3）的回歸分析體現(xiàn)涉農(nóng)企業(yè)信用傾向對研發(fā)投入的總效應。可以看到，信用傾向（r-willⅠ）與研發(fā)投入（RD）在1%水平顯著正相關，其系數(shù)？琢1為4.5531，這表明涉農(nóng)企業(yè)信用傾向水平越高，則其研發(fā)投入越多，即信用傾向對涉農(nóng)企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新有正向的推動效用，假設1得到驗證。同時，在控制變量上，較高的總資產(chǎn)收益率（Roa）表明較大規(guī)模的涉農(nóng)企業(yè)相對于較小規(guī)模的涉農(nóng)企業(yè)而言，通過涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)投入發(fā)展其優(yōu)勢競爭力的動力下降，研發(fā)投入有所降低。較高的第一大股東持股比例（Shr1）體現(xiàn)了企業(yè)股權較為集中，會加重股東與經(jīng)理人或大股東與小股東之間存在的代理問題，減少涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)投入行為的意愿。較高的經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額與總資產(chǎn)的比值（Cashflow）會增加企業(yè)的現(xiàn)金流，為涉農(nóng)企業(yè)的研發(fā)投入提供較為充足的資金。較高的托賓Q值（Tobins'Q）體現(xiàn)了企業(yè)的成長性勢頭良好，會推動涉農(nóng)企業(yè)的科技研發(fā)活動。

2.融資約束在信用傾向與涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)投入關系中的中介效應

表4針對模型（4）、（5）的回歸分析體現(xiàn)融資約束的中介效應。其中，由模型（4）可知，企業(yè)信用傾向（r_willⅠ）的系數(shù)？茁1在1%的水平顯著為負，其系數(shù)為-0.2278，表明涉農(nóng)企業(yè)通過提高信用傾向，能夠贏得債權人的借款支持，相對緩解遭遇的融資窘境，假設2得以證明。由模型（5）可知，融資約束（ZFC）的系數(shù)？酌2在1%的水平顯著為負，其系數(shù)為-2.3928，這表明融資困擾較少的涉農(nóng)企業(yè)，其研發(fā)活動的資金壓力較小，研發(fā)投入水平較高;同時，加入融資約束（ZFC）這一中介變量后，信用傾向（r_willⅠ）的系數(shù)？酌1依然在1%的水平顯著為正，其系數(shù)為4.008，說明涉農(nóng)企業(yè)良好的信用傾向正向影響研發(fā)投入水平的直接效應還是比較顯著。對照前述中介效應的判別法則，因模型（4）中系數(shù)？茁1及模型（5）中系數(shù)？酌1和？酌2均在1%的水平顯著，驗證融資約束在信用傾向與研發(fā)投入關系中發(fā)揮著部分中介效應，假設3得到佐證，即涉農(nóng)企業(yè)能夠通過提升信用傾向來緩解遭遇的融資窘境，進而推進企業(yè)的研發(fā)投入。

（四）穩(wěn)健性分析

為降低變量度量方法對研究結論的影響，本文更換信用傾向和融資約束的度量方法進行穩(wěn)健性檢驗。首先，參照Hadlock與Pierce[ 20 ]的研究，采用SA指數(shù)表征企業(yè)融資窘境。其公式為SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.040×Age，Size與Age分別為企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)與上市時間，SA值越大意味著遭遇的融資窘境越突出。其次，借鑒趙馳等[ 3 ]的做法，以流動負債替換負債總額計算還款意愿來度量企業(yè)的信用傾向水平。模型（3）、（4）、（5）的回歸檢驗結果如表5所示。模型（3）中總效應系數(shù)？琢1在1%的水平顯著為正，其系數(shù)為3.6496，表明較好的信用傾向可促進涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新;模型（4）中信用傾向（r_willⅡ）對融資約束（SA）的系數(shù)？茁1在1%的水平顯著為負，其系數(shù)為-0.5050，表明較好的信用傾向可緩解融資約束程度;模型（5）中信用傾向（r_willⅡ）系數(shù)？酌1依然顯著，而融資約束（SA）的系數(shù)？酌2不顯著，說明涉農(nóng)企業(yè)信用傾向促進研發(fā)投入的直接效應比較顯著，但不能直接確定融資約束（SA）在這兩者間的中介效應。因此，需借助Sobel檢驗，如果系數(shù)？茁1與？酌2之間的乘積具有顯著性，表明融資約束（SA）起中介作用。經(jīng)Sobel檢驗，得到的Z值為-3.122，p值為0.0018，拒絕原假設，即中介效應系數(shù)？茁1和？酌2的乘積具有顯著性，說明融資約束在信用傾向與涉農(nóng)企業(yè)的研發(fā)投入關系中起部分中介作用。

五、研究結論及政策建議

（一）研究結論

本文以2014—2016年我國涉農(nóng)上市公司為樣本，借助融資約束這個中介變量，探究了企業(yè)信用傾向促進研發(fā)投入的內(nèi)在機制。研究發(fā)現(xiàn)：（1）涉農(nóng)公司的整體信用傾向水平偏低，貸款按期歸還的意愿顯弱，不良貸款率高;（2）信用傾向較高的涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)投入水平較高，涉農(nóng)企業(yè)提升信用傾向可以有效促進研發(fā)投入;（3）良好的信用傾向可以緩解面臨的融資約束問題，從而為涉農(nóng)企業(yè)獲取外源融資創(chuàng)造有利的融資環(huán)境，促進涉農(nóng)企業(yè)的研發(fā)活動，融資約束在信用傾向與研發(fā)投入關系中起重要的中介傳導效應。

本文的發(fā)現(xiàn)不僅表明涉農(nóng)企業(yè)持有的信用傾向偏低，獲取債務融資的難度較大，而且明晰了良好的信用傾向對涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)投入的積極作用，借助中介模型考察了良好的信用傾向促進研發(fā)投入的內(nèi)在機理，對涉農(nóng)企業(yè)化解信用偏低、融資困難、研發(fā)不足的境況有一定程度的實踐指導和參考價值。顯然，涉農(nóng)企業(yè)對其信用傾向有控制權，在面臨研發(fā)投資項目的抉擇時，應重視信用傾向的價值，自主提升信用傾向，降低融資約束的抑制效應，確保研發(fā)投資所需資金的充沛性。

（二）政策建議

鑒于涉農(nóng)企業(yè)信用低、融資難、研發(fā)少的現(xiàn)實背景及良好的信用傾向對涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)投入的促進效應，建立健全涉農(nóng)企業(yè)信用體系與還款監(jiān)督制度，優(yōu)化涉農(nóng)企業(yè)良好的信用傾向表現(xiàn)對其經(jīng)濟后果的作用傳輸途徑，指引金融機構的信貸資源優(yōu)先配置給持有良好信用傾向的涉農(nóng)企業(yè)就顯得尤其重要。具體而言，本文提出如下政策建議：

第一，明確政府和市場配給涉農(nóng)企業(yè)信貸資源的界限，明晰政策性金融與商業(yè)性金融的作用范疇，發(fā)揮兩者對推動涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)的互動互補作用力。近年來，針對涉農(nóng)企業(yè)的融資窘境，一些促進涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)的政策相繼推出，諸如提高不良涉農(nóng)貸款率的容忍度、限制利率上浮比例、稅收優(yōu)惠、利息補貼等盡管擴寬了涉農(nóng)企業(yè)的融資渠道，但對涉農(nóng)企業(yè)培育良好的信用傾向造成了不利后果。因此，政策性金融的作用應發(fā)揮到實處，如具備公益性、前瞻性及基礎性的研發(fā)項目，而對于適宜以市場規(guī)則運行的研發(fā)項目，應不遺余力地發(fā)揮市場的作用。

第二，創(chuàng)新涉農(nóng)金融服務制度，開拓涉農(nóng)企業(yè)還款績效制度，優(yōu)化涉農(nóng)金融服務的差異化監(jiān)管手段。可借鑒現(xiàn)金折扣實施原理，在一定還款天數(shù)內(nèi)設置相異的激勵和懲戒的梯度，促進涉農(nóng)企業(yè)提前或按期還款，提高其還款的積極性。同時，對長期未還的款項進行分類監(jiān)管，不定期訪問催還，加收合理的滯納金，健全不良貸款涉農(nóng)企業(yè)的責任認定和核銷及信息披露制度。

第三，健全契合涉農(nóng)企業(yè)融資需求的多層級金融格局。目前涉農(nóng)企業(yè)的信貸資金配給與研發(fā)所需資金間存有約束性與廣泛性、滯后性與前沿性的矛盾，致使涉農(nóng)企業(yè)通過正規(guī)金融渠道研發(fā)融資受限，轉而爭取一些民間借款。民間借貸利息偏高，違約監(jiān)督成本較低，無疑會加重涉農(nóng)企業(yè)的債務融資成本，降低到期還款的意愿。因此，金融機構要擴寬不同額度的信用貸款覆蓋面，滿足不同層次的融資需求，對放貸條件并不占優(yōu)勢的涉農(nóng)企業(yè)可酌情提供小額信貸資金。

第四，構建涉農(nóng)企業(yè)信用體系，完善涉農(nóng)企業(yè)還款信息數(shù)據(jù)庫，不斷整合更新來自各渠道的相關信用數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)分析涉農(nóng)企業(yè)的還款能力與還款意愿，精確到每一家涉農(nóng)企業(yè)，增強信息的透明度和可追溯性，科學預測其未來還款行為，以規(guī)范和約束涉農(nóng)企業(yè)的借貸行為。同時考慮涉農(nóng)企業(yè)所處生命周期因素，探索出適宜的信貸資源配給模式。比如針對處在成長期的涉農(nóng)企業(yè)，以基金與貸款相結合的方式，發(fā)揮政府與市場對涉農(nóng)企業(yè)研發(fā)項目資金投入的合力?！?/p>

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