基于傾向得分匹配方法的銀行授信對企業R&D投資的影響研究

ZhengJinYan

(福州大學經濟與管理學院 福建 福州 350108)

一、引言

創新是經濟發展的內在基礎，企業作為國家創新的主體，代表企業創新戰略的R&D(Research and Developmen，研究開發)投資不僅影響到企業的長期競爭力，也是國家創新動力引擎的基礎。合理的R&D融資安排不僅企業的研發創新的必要前提，也是企業能持續創新戰略的經濟保障。金融系統，通過解決R&D投資需求可得性問題，支持企業創新，促進經濟增長。在我國銀行主導的金融體系中，如何實現金融行業發展對企業R&D投資的支持，成為近年來研究的重點之一。

然而，目前部分學者卻從銀行信貸的角度得出不同的結論。研究結果顯示，銀行在貸款前會偏好相對行業水平更低研發創新投入的企業，在貸款后抑制企業持續高頻率創新，加劇低創新困境(徐飛，2019[3])。通過貸后的管理機制，銀行貸款在一定程度上限制企業進行高風險的投資活動(童盼和陸正飛，2005[4])，如本文中研究的R&D投資。銀行信貸由于需要按期定額的還本付息，獲得了高額信貸的企業管理者，受到銀行信貸支付剛性的影響，會減少貸后的創新投入(肖海蓮等，2014[5])。相較于銀行部門，股票市場更能促進企業專利創新，在含金量高的發明專利領域，這種效果更為突出(鐘騰和汪昌云，2017[6])。

近年來，銀行授信與企業R&D投資之間的關系的研究，為銀行的創新消極效應提出了有力回應。銀行授信作為銀行信用貸款的一種方式，是銀行給予企業貸款的最高限額。與抵押貸款相比，銀行授信通常不需要抵押資產，企業可以根據自身經營狀況在授信額度范圍內自主調節貸款，企業獲得銀行授信后，其研發概率提高5.6個百分點，研發強度提高0.24個百分點(馬光榮，2014[7])。

值得注意的是，企業獲得并利用銀行授信與否，同企業是否進行R&D投資類似，會受到企業的經營戰略和財務狀況等影響。現有研究表明，公司規模越大，流動性越好的企業越容易獲得銀行授信；公司的治理特征也對企業能否獲得銀行授信產生一定影響(林炳華，2015[8])。

因此，在銀行授信存在“自選擇性”的基礎上，作為銀行為企業提供的流動性工具，銀行授信能否與企業的研發創新相匹配?本文認為，銀行授信與企業的R&D投資之間存在動態內生關系，即創新研發投資多的企業會更加積極地積極地利用銀行授信這一融資渠道，進而造成了相關研究的有偏估計。為探究銀行授信這一融資模式對制造業企業R&D投資的影響，本文選取中國制造業A股上市公司為實證研究樣本，探討銀行授信對于制造企業R&D投資的影響，豐富融資理論。同時，為企業獲得銀行授信之后的行為特征研究提供證據。

二、理論分析與文獻回顧

(一)銀行授信于企業R&D投資的匹配性

銀行授信對企業R&D投資的匹配性，是指在企業的財務特征和治理環境一定的情況下，銀行授信自身的特征可以與企業進行研發創新投資的融資特性相匹配，進而促進企業進行R&D投資。與傳統銀行信貸有所不同，銀行授信允許企業在規定的額度之內，根據自身經營狀況自主調節貸款，在授信額度內循環借貸，從流動性、融資成本等方面區別于傳統銀行信貸。

銀行授信從穩定的資金來源角度，在促進企業R&D投資方面，異質性優勢特征是明顯的。Martin和Santomero(1997[2])就指出銀行授信可以作為便捷靈活的資金來源。從其自身特征上看，銀行綜合授信的額度一般較大，并且在授信期內可以循環使用，因此企業可以根據研究開發階段的不同，安排用信數額，匹配研發支出需求。企業的研究開發活動，支出具有高度不確定性，企業難以事先對其有精確的估計，如果使用傳統的借貸方式，可能會造成資金的閑置，產生較大的機會成本。而銀行綜合授信額度可以在保證資金來源的條件下，既減少信貸資金的持有成本，又能縮短企業申請貸款和獲得研發資金的真空期，在不影響日常經營的情況下，迅速為研發活動安排資金。

本工程實施完成后，在取水樞紐加設了防護圍欄等水源地保護措施，同時在蓄水池前加設了自來水凈化設施，完全滿足了五寨縣城居民高品質生活用水的要求。目前已安全運行兩年多，累計為五寨縣城居民生產生活供水達到190萬m3左右。有效緩解了五寨縣城居民生產生活緊缺的狀況，使供水結構趨于合理，五寨縣城區地下水快速下降的局面得到改觀，產生巨大的社會經濟和生態效益。

其次，銀行授信作為企業R&D投資的一項資金來源，成本較低。Banerjee和Duflo(2010[1])指出中國目前的金融發展水平相對滯后，企業進行研發投資時，面臨外部融資困難的問題。由于銀行授信事先規定了資金的價格和規模，對企業來說，獲得銀行授信有助于降低其融資成本(劉婷和郭麗虹，2015[9])。對于授信額度中未利用到的部分，只需支付少量的費用。另外，公司獲取授信額度而支付的利息可以從企業所得稅的應納稅所得額中扣除，從財務管理角度仍然可以起到“稅盾”的作用。從企業管理角度上看，銀行在維持流動性方面，與現金相比緩解了因持有大額現金產生的代理問題，降低了管理成本。

(二)銀行授信的企業R&D投資激勵作用

銀行授信的R&D投資效應體現在授信伴生的后續監督作用。正因為綜合授信具有額度高、抵押少等特點，銀行為了降低綜合授信的風險，會對于企業授信期間的企業經營狀況和用信情況會保持密切關注。黃志雄(2017[10])從企業披露的信息透明度角度研究了銀行授信的監督作用，發現企業授信成功后，分析師盈余的預測誤差相比未獲得授信的企業，平均降低11.9%，同時提高了深交所信息透明度評級。處于銀企關系中由綜合授信產生的長期合作關系，銀行將作出更利于企業長期發展的監督治理方向，進而通過提升企業R&D投資自由度等方式促進企業進行創新研發，以促進企業長期競爭力的提升。

另外，銀行授信還從資信認定的溢出角度，為企業投資者提供企業研發創新的信息，使得企業可以拓寬R&D融資渠道。綜合授信的決定是由利益相關方，即債權人銀行經過對獲信企業各項綜合指標的評估基礎上做出的。正如信息不對稱理論指出的，銀行基于規模效應能獲得其他投資者者的獲得的企業內部信息，綜合授信的獲得是授信方對企業的的資信認定，為市場參與者提供了“搭便車”的機會，降低了信息不對稱程度。出于對銀行資信認定的認可，投資者可能更愿意向企業提供較低成本的資金，從而降低企業R&D融資約束。

三、研究原理及設計

(一)研究原理

理論層面上，銀行授信對企業R&D投資的促進作用有其合理之處，但作為一種被廣泛采用的融資方式，銀行授信的獲得受到企業的公司規模，財務狀況和治理結構的影響。在探討融資方式對企業研發創新的影響時，大多文獻采用的OLS或者動態面板。但是銀行授信的獲得與企業R&D投資強度之間，可能存在有內在的相關性：一方面，銀行授信融資能促進企業在R&D方面的投資；另一方面，R&D投資較多的企業也會傾向于從銀行方面尋求授信的融資支持。R&D投資強度更大，計劃更明確的企業，為了滿足研發資金需求，降低研發成本，可能會更多地需求銀行融資方面的支持，即銀行授信與企業R&D投資之間的“自選擇性”，是本文研究的重點。因此，本文運用傾向得分匹配(Propensity Score Matching，PSM)方法，改善研究中可能存在的樣本選擇與識別問題，繼而對銀行授信的創新效應進行估計。

該方法的應用需要滿足兩個前提：首先，數據產結合生具有一致性，即需要在同一時期產生。在本文的研究中，無論是授信企業或者非授信企業，都在同一時間報具有同樣指標的報表，二者之間具有可比性。其二，實驗組和控制組的數據需要達到一定的比例，2015-2018年授信企業和非授信企業數目比重基本不超過在1：2，因此本文的PSM將處理組與控制組匹配比例設定為1：1，以達到較好的效果。

(二)研究設計

第一步，傾向得分匹配。為了研究銀行授信對企業R&D投資的影響，本文將樣本企業分為兩組：授信組，即在當年獲得了銀行授信的企業；控制組：即沒有獲得銀行授信的企業。傾向匹配(PSM)的原理是將多維信息X濃縮為一個維度，即Ps值，其實質是一個條件概率，表示為式(1)；再根據各個樣本Ps值為其匹配對照組。匹配后的實驗組和對照組之間在樣本特征X上沒有顯著差異，區別就在于是否在當年獲得了銀行授信。

Ps(X)=Pr[Credit=1|X]=E[Credit|X]

(1)

在式(1)中，若公司在當年獲得了銀行授信額度則Credit=1，否Ccredit=0。根據傾向匹配原理，如果要發現公司獲得銀行授信后的“凈后果”，樣本特征X應是能夠影響銀行授信的變量。借鑒林炳華(2015)等對企業獲得銀行授信的影響因素的研究，在公司的財務特征方面，選擇公司規模(Size)、資產負債率(Lev)、自由現金流(CF)、盈利性(roe)；治理特征方面，選擇產權性質(state)、股權集中度(HHI5)、公司的成長性(Grow)等公司特征變變量，在控制年度虛擬變量的條件下，濃縮成Ps值(傾向得分)，即企業獲得銀行授信的條件概率。本文對于Ps值的估計基于Logit概率模型，將樣本特征對處理變量(獲得銀行授信)進行Logit回歸，計算出樣本企業當年的獲得銀行授信的條件概率，Logit模型設置如(2)所示。在(2)式中，i表示樣本個體，t為觀測時間，實驗處理變量為企業獲得銀行授信啞變量(Credit):若公司當年獲得銀行授信并公告定義為1，否則為0；其他變量說明見表1。

crediti,t=α+β1CFi.t+β2roei,t+β3Levi,t+β4Sizei,t+β5FCi,t+

β6HHI5i,t+β7Statei,t+β8Growi,t+β9Turni,t+ζ

(2)

計算出各個企業當年的Ps值后，運用最鄰近匹配法(Nearest Neighbor Matching)進行1∶1匹配，即為授信企業尋找在當年Ps值最為接近的一個非授信企業作為樣本對照組。匹配完成后，對于第i家授信公司，通過計算其相對于匹配企業的“參與者平均處理效應”(average treatment effect on the treated，ATT)來研究銀行授信對企業R&D投資的影響，本文的“平均處理效應”是指由于企業獲得了銀行授信，造成的授信組與控制組在企業研發強度上的差異，用公式表示如(3)式，其中RD0it和RD1it表示公司在獲得銀行授信(Credit=1)和未獲授信(Credit=0)兩種情形下，公司的R&D投入強度。

ATT=E(RD1it-RD0it|credit=1)=E(RD1it|credit=1)-E(RD0it|credit=1)

=E(RD1it|credit=1)-E(RD0it|credit=0)

(3)

四、實證分析結果

(一)變量選取與定義

本文選取我國滬深兩市2015-2018年A股上市的制造業公司公司作為樣本來源，并對初始樣本作以下篩選:①剔除了ST和*ST公司樣本；②剔除關鍵數據不完整的公司樣本。

本文所使用的公司財務數據來源于國泰安數據庫(CSMAR)數據庫，本文的授信數據來源于銳思(RESSET)數據庫的借貸明細子數據庫，按照數據庫的公告數據進行人工整理，得到樣本期內獲得銀行授信的樣本。研發投入數據來源于國泰安數據庫中的公司研發與創新子數據庫。

本文的被解釋變量是研發強度，借鑒鄭毅(2018[11])、趙敏(2017[12])和盧馨(2013[13])等的研究方法，采用當年的研發投入/當年的營業收入來度量。因為企業的總資產是多年經營的成果，因此該度量方法相較于以研發投入支出占期初總資產，更能體現企業當年的研發支出戰略及強度。

(二)描述性統計與匹配分析

表1 變量定義及說明

表2 變量分組統計結果

注：*、**、***分別代表在0.01、0.5、0.1水平下顯著

表2報告了授信組與非授信組在現金流量，財務杠桿，股利支付水平和治理特征上有較大差異，并至少在5%的水平上顯著，這與前文的分析一致，即銀行授信具有“自選擇”性，獲得授信的企業與非授信企業相比，具有相對更高的財務杠桿，更加分散的股權結構；另一方面，授信企業受到的融資約束較高，因而較少分配現金股利，這為這些企業申請銀行授信提供了動機。如果直接使用這些變量進行差分，研究銀行授信對企業R&D投資的影響，可能會受到樣本選擇問題的影響。

表3 協變量PSM匹配效果檢驗

圖1協變量標準化偏差變動情況

圖2 傾向得分共同取值范圍

正因為如此，進行傾向匹配以減少樣本選擇誤差，對減少授信的“自選擇”效應，觀測銀行授信對企業R&D投資的“凈后果”。表3報告了對授信企業與非授信企業進行傾向匹配的結果，各協變量對在授信組與非授信組之間未體現出顯著差，實施傾向匹配之后，變量的標準化偏差均低于10%的水平；另外，雙側T檢驗的P值顯示，無法拒絕授信組與非授信組不存在系統性偏差的原假設，數據滿足平衡性(data balancing)要求。圖1報告了協變量標準化偏差的變動情況，通過PSM得到的配對樣本有效地消除了控制變量可能存在的系統性差異。圖2給出授信組與非授信組的共同取值范圍，表明兩組企業獲得授信的條件概率同時存在于各個可能的取值范圍中，觀測值滿足重疊假定(overlap assumption)，兩組數據存在重疊，具有可比性。從結果上看，在各協變量進行匹配之后，銀行授信對企業的R&D投資強度的處理效應(ATT)為0.612，T檢驗值為2.12，在5%的顯著性水平下顯著。通過對企業數據進行PSM分析，實證發現，與沒有獲得銀行授信的企業相比，企業獲得銀行授信后R&D投資的強度更高。

五、結論與啟示

本文以制造業上市企業為研究樣本，結合傾向匹配的研究思想，實證檢驗了銀行授信對企業R&D投資的影響。在本土創新融資條件下，銀行授信不僅是企業保持流動性的有效工具，也具有一定的創新激勵治理作用，能從長期角度促進企業的良性發展。

據此本文提出以下政策啟示：(1)企業管理者需要重視銀行授信的治理作用，有效利用授信的靈活性，重視銀行授信的R&D投資激勵機制，避免將銀行授信僅作為企業的流動性工具。(2)銀行授信的創新激勵作用受到政策因素的影響較大，有關監管方可以設置相關規定，引導企業將授信額度用于促進企業長遠發展的R&D投資。在加強監督的前提下，提高企業授信額度使用的合理性，引導企業的進行創新研發活動，發揮銀行授信的監督治理功能。