外部融資對企業(yè)研發(fā)投入的影響實(shí)證研究
——基于動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的系統(tǒng)GMM分析

王曉燕，王梓萌

(天津科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，天津 300222)

自十八大以來，科技創(chuàng)新擺在了國家發(fā)展全局的核心位置。李克強(qiáng)總理在政府工作報(bào)告中提到，我國深入實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，創(chuàng)新能力和效率進(jìn)一步提升。技術(shù)合同成交額增長30%以上。科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率提高到58.5%，科技事業(yè)在建設(shè)創(chuàng)新型國家征程上發(fā)揮了重要作用，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供了強(qiáng)力支撐。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局公布的《2017年全國科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，2017年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)投入總額達(dá)到12 013億元，與2013年相比增長了44.41%，企業(yè)對創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)愈加重視。在影響企業(yè)研發(fā)投入的眾多因素中，政府的補(bǔ)貼資助發(fā)揮了重要作用，同時(shí)股權(quán)融資背景下的資本市場和債權(quán)融資背景下的銀行等金融機(jī)構(gòu)也為企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)提供了外部融資的平臺(tái)，如果忽略了通過貨幣市場和資本市場的發(fā)展解決企業(yè)研發(fā)投入的資金支持問題，會(huì)導(dǎo)致政府對企業(yè)創(chuàng)新的補(bǔ)助和支持政策發(fā)揮不了應(yīng)有的作用。在我國自身經(jīng)濟(jì)增長放緩，企業(yè)融資難、融資成本高的大背景下，面對新的經(jīng)濟(jì)下行壓力，從經(jīng)驗(yàn)層面上研究如何有效促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入是一個(gè)有重要價(jià)值的主題。外部融資對企業(yè)研發(fā)投入的影響是本文關(guān)注的焦點(diǎn)。立足于中國國情和經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)時(shí)期，股權(quán)市場或者債權(quán)市場能否激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新？政府這只“無形的手”對股權(quán)融資、債權(quán)融資與研發(fā)活動(dòng)之間的關(guān)系發(fā)揮著怎樣的作用？本文利用2013—2017年高新技術(shù)行業(yè)上市公司樣本通過實(shí)證分析對以上問題進(jìn)行深入探究，并在此基礎(chǔ)上，為國家鼓勵(lì)創(chuàng)新政策的制定提供一些建議。

本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：(1)補(bǔ)充發(fā)展了研究領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)，中國GDP增速從2012年起開始回落，告別了過去30多年平均10%左右的高速增長，本文的時(shí)間跨度為2013—2017年，聚焦于經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)時(shí)期，有助于更好地理解不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)期外部融資來源與企業(yè)研發(fā)投入的關(guān)系，對處理好政府與市場在研發(fā)活動(dòng)中的作用提供了決策依據(jù)。(2)已有文獻(xiàn)所使用的估計(jì)方法較為簡單，本文使用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(系統(tǒng)GMM)，能更好地控制內(nèi)生性對模型回歸造成的影響，提高了估計(jì)的效度和信度。

1 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

1.1 股權(quán)融資與研發(fā)投入

根據(jù)已有研究，企業(yè)的外部融資來源主要指銀行等金融機(jī)構(gòu)獲取的貸款和從資本市場獲取的資金，政府的補(bǔ)助是一種特殊的外部融資渠道。在股權(quán)融資方面，股票市場是企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新融資的選擇之一。在發(fā)達(dá)的金融市場上，充足的資本流動(dòng)、完善的治理制度能降低企業(yè)的融資約束。股票市場的發(fā)展能增加企業(yè)獲得股權(quán)融資的便捷性，為企業(yè)的研發(fā)輸送資本[1]。股權(quán)投資者們往往青睞成長性高、創(chuàng)新活動(dòng)力度大的企業(yè)，他們愿意投入資本承擔(dān)高風(fēng)險(xiǎn)以享受未來創(chuàng)新成功帶來的巨大紅利。而我國資本市場是一個(gè)新興加轉(zhuǎn)軌的市場，總量小、發(fā)展不夠成熟，短期投機(jī)行為和“羊群效應(yīng)”顯著，缺少創(chuàng)新資本形成能力，資金快進(jìn)快出使得大量資金無法轉(zhuǎn)化為長期資本，大量創(chuàng)新型企業(yè)無法獲得足夠的權(quán)益型資本。而且資本市場上投資者結(jié)構(gòu)不合理，散戶投資者多、機(jī)構(gòu)投資者少，導(dǎo)致投資者對風(fēng)險(xiǎn)的承受能力較低，從“資本市場”的視角研究其對企業(yè)研發(fā)投入的影響可能得到的結(jié)論會(huì)有不同。企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的特殊性使得企業(yè)信息披露意愿降低，造成了投資者信息不足，無法辨別創(chuàng)新項(xiàng)目優(yōu)劣性，在這種信息不對稱的情況下很容易產(chǎn)生檸檬市場效應(yīng)[2]。這無形中也是對企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的“扼殺”，也造成了股權(quán)融資增加后企業(yè)不愿再增加創(chuàng)新投入。此外委托代理理論認(rèn)為經(jīng)理比股東更厭惡風(fēng)險(xiǎn)，而企業(yè)研發(fā)本身就是一項(xiàng)高風(fēng)險(xiǎn)的活動(dòng)，上市公司經(jīng)營權(quán)與所有權(quán)分離的現(xiàn)象較為普遍，為了追求短期績效經(jīng)理很可能會(huì)減少R&D投資。王娟等[3]研究發(fā)現(xiàn)，上市公司的股權(quán)融資對其研發(fā)投入有抑制作用，尤其是對于上市時(shí)間較短的企業(yè)。由于我國資本市場的特點(diǎn)以及信息不對稱、委托代理等問題的存在，導(dǎo)致企業(yè)難以從資本市場獲得創(chuàng)新融資。因此本文提出如下假設(shè)。

H1：股權(quán)融資對企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)存在抑制效應(yīng)。

1.2 債權(quán)融資與研發(fā)投入

債權(quán)融資方面，我國債權(quán)市場相對發(fā)達(dá)，銀行業(yè)占據(jù)金融業(yè)的主導(dǎo)位置，這也是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段和金融發(fā)展規(guī)律的現(xiàn)實(shí)選擇。Po-Hsuan Hsu等[4]運(yùn)用跨國數(shù)據(jù)對比研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)市場、資本市場非常發(fā)達(dá)的國家，對于創(chuàng)新有一個(gè)正面的作用，而債權(quán)市場比較發(fā)達(dá)的國家對于創(chuàng)新的作用是負(fù)向的。企業(yè)在創(chuàng)新融資方面很容易遇到銀行等金融機(jī)構(gòu)的冷遇。孫早等[5]研究發(fā)現(xiàn)，債權(quán)融資對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)的自主創(chuàng)新具有抑制作用。究其可能的原因，一是銀行等金融機(jī)構(gòu)為了保證資金的安全性常要求企業(yè)有固定資產(chǎn)作抵押[6]，但多數(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目很難形成實(shí)物資產(chǎn)、不確定性風(fēng)險(xiǎn)高。而且對于債權(quán)人來說，回報(bào)是封頂?shù)模麄兏P(guān)注短期可能發(fā)生的損失，而多數(shù)研發(fā)項(xiàng)目難以確保創(chuàng)造即期、穩(wěn)定的現(xiàn)金流。在高科技企業(yè)融資中，由于逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題的存在，高科技企業(yè)更容易用高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目替代低風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目[7]，使銀行“不敢貸”“不愿貸”。二是對于企業(yè)而言，定期還本付息加劇了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，研發(fā)活動(dòng)擴(kuò)大了經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致偏好債權(quán)融資的企業(yè)的投資策略偏向保守。Morck等[8]的研究結(jié)論認(rèn)為，信貸市場更傾向于保守投資，并且鼓勵(lì)企業(yè)停止正在進(jìn)行的創(chuàng)新項(xiàng)目，這阻礙了公司投資于創(chuàng)新活動(dòng)。因此，債權(quán)融資較多的企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入的動(dòng)機(jī)較弱。本文提出如下假設(shè)：

H2：債權(quán)融資對企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)存在抑制效應(yīng)。

1.3 政府補(bǔ)助的調(diào)節(jié)作用

政府補(bǔ)助是企業(yè)創(chuàng)新資金的重要來源，在解決企業(yè)研發(fā)資金約束困境[9]，加大企業(yè)研發(fā)投入力度方面發(fā)揮了積極作用。岳怡廷等[10]、李匯東等[11]研究發(fā)現(xiàn)，相較于股權(quán)融資與債權(quán)融資，政府補(bǔ)助對中國上市公司研發(fā)活動(dòng)的促進(jìn)作用最為顯著。由于創(chuàng)新的正外部性特征、中國知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度和執(zhí)行機(jī)制不夠完善等原因，會(huì)使得市場的資源配置和調(diào)節(jié)作用出現(xiàn)失靈，此時(shí)政府的補(bǔ)助和各項(xiàng)優(yōu)惠政策起到了效果。許多研究都發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)助對外部融資與研發(fā)投入之間的關(guān)系存在顯著的調(diào)節(jié)作用，但這種作用是正是負(fù)尚有爭議。Hud M等[12]研究，發(fā)現(xiàn)研發(fā)補(bǔ)貼對德國中小企業(yè)的研發(fā)投資行為產(chǎn)生了總體積極影響，但在經(jīng)濟(jì)危機(jī)時(shí)期，由于補(bǔ)貼接受者不愿意采取創(chuàng)新投資行為而產(chǎn)生臨時(shí)擠出效應(yīng)。傅利平[13]研究發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)助在創(chuàng)新過程中對外部投資者起到了明顯的信號傳遞效應(yīng)。該信號有助于債務(wù)融資和風(fēng)險(xiǎn)投資的增加，緩解了融資約束。企業(yè)獲得政府補(bǔ)助的信號能夠作為一種信息披露，減輕企業(yè)與外部投資者之間的信息不對稱性，解決企業(yè)遇到的創(chuàng)新融資難題。對于私人投資者來說，企業(yè)得到政府資助意味著政府對企業(yè)創(chuàng)新的肯定[14]，給了投資者企業(yè)成長性高的信號，使投資者樂于投入資本。Meuleman M等人[15]的研究結(jié)果表明對于中小企業(yè)而言，獲得研發(fā)補(bǔ)貼是一個(gè)積極信號，能幫助企業(yè)更好地獲得長期債務(wù)。在我國銀行業(yè)受政府管控嚴(yán)格，政府補(bǔ)助的增加意味著政府對企業(yè)的認(rèn)同，這樣的企業(yè)與政府的關(guān)系更好，更容易獲得貸款[16]，從而方便企業(yè)將債權(quán)融得的資金更多地投入研發(fā)中去。因此本文提出如下假設(shè)：

H3：政府補(bǔ)助會(huì)對企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)存在刺激效應(yīng)，政府補(bǔ)助的增加通過刺激股權(quán)融資和債券融資促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2012—2017年的12個(gè)技術(shù)密集、研發(fā)披露較為規(guī)范的高新技術(shù)行業(yè)(包括儀器儀表制造業(yè)；軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)；化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)；醫(yī)藥制造業(yè)；專用設(shè)備制造業(yè)；互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)；電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)；電氣機(jī)械及器材制造業(yè)；石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)；計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)；通用設(shè)備制造業(yè)；鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè))的上市公司作為初始樣本，并依據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)對樣本進(jìn)行篩選：(1)剔除ST、* ST 的上市公司；(2)剔除連續(xù)3年及以上未披露研發(fā)投入數(shù)據(jù)的公司；(3)剔除關(guān)鍵變量數(shù)據(jù)缺失的公司。通過以上3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，本文最后得到1 014家企業(yè)的4 611個(gè)樣本觀測值。由于本文核心解釋變量采取了滯后一期的處理，所以實(shí)際回歸年度區(qū)間為2013—2017年。為減輕異常值的影響，本文對回歸分析中的連續(xù)變量在1%的水平上做了縮尾(winsorize)處理。樣本數(shù)據(jù)來自于國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫和Wind數(shù)據(jù)庫，部分缺失數(shù)據(jù)手工查閱年報(bào)獲得。

2.2 變量選擇與模型設(shè)計(jì)

為了檢驗(yàn)上文研究假設(shè) ,本文在歐拉方程模型的基礎(chǔ)上，借鑒Brown，F(xiàn)azzari和Peterson的模型，考慮股權(quán)融資、債權(quán)融資、政府補(bǔ)助對企業(yè)創(chuàng)新投入的影響，構(gòu)建了模型(1)。投資行為本質(zhì)上是一個(gè)動(dòng)態(tài)的調(diào)整過程。因此模型中還包含了研發(fā)投入的滯后項(xiàng)及其平方項(xiàng)。構(gòu)建模型(2)和模型(3)考察政府補(bǔ)助對股權(quán)融資、債權(quán)融資與企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)關(guān)系的調(diào)節(jié)作用影響。

表1變量含義及計(jì)算方法

變量名稱變量含義計(jì)算方法Rdr研發(fā)強(qiáng)度研發(fā)投入/期初總資產(chǎn)Equi股權(quán)融資(股本差額 + 資本公積差額)/期初總資產(chǎn)Debt債權(quán)融資本期取得借款收到的現(xiàn)金/期初總資產(chǎn)Sub政府補(bǔ)助本期營業(yè)外收入下政府補(bǔ)助項(xiàng)目金額數(shù)/期初總資產(chǎn)Cf現(xiàn)金流比率經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額/期初總資產(chǎn)Size企業(yè)規(guī)模本期資產(chǎn)總額的對數(shù)Growth銷售收入增長率(本期營業(yè)收入-上期營業(yè)收入) /上期營業(yè)收入Date上市年限本期年份-企業(yè)上市年份Manager管理層持股比例管理層持股數(shù)量/總股數(shù)Saler銷售收入本期營業(yè)收入/資產(chǎn)總額ROA總資產(chǎn)凈利率本期凈利潤/總資產(chǎn)Year年度虛擬變量共5個(gè)年度

國內(nèi)外現(xiàn)有文獻(xiàn)對研發(fā)投入主要采用取對數(shù)、除以總資產(chǎn)或主營業(yè)務(wù)收入的方式進(jìn)行度量。由于營業(yè)收入各年之間波動(dòng)較大，本文借鑒Brown，F(xiàn)azzari和Peterson的處理方式，將研發(fā)投入除以期初總資產(chǎn)進(jìn)行去規(guī)模化處理。

模型主要關(guān)注如下核心解釋變量：

債權(quán)融資采用現(xiàn)金流量表中的“取得借款收到的現(xiàn)金”進(jìn)行度量，該項(xiàng)主要反映企業(yè)從銀行或其他正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲取的貸款。股權(quán)融資采用當(dāng)期與上一期的股本和資本公積差額之和來衡量。政府補(bǔ)助變量，本文采用營業(yè)外收入下披露的政府補(bǔ)助項(xiàng)目金額進(jìn)行度量。需要注意的是，財(cái)政部于2017年5月修訂印發(fā)了《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則第16號——政府補(bǔ)助》，營業(yè)外收入下政府補(bǔ)助項(xiàng)目的含義發(fā)生了變化。為了保證數(shù)據(jù)的前后一致性，本文將營業(yè)外收入下政府補(bǔ)助科目與其他收益科目金額相加作為2017年政府補(bǔ)助金額。并對核心解釋變量均除以期初總資產(chǎn)來消除公司規(guī)模差異。

此外，參考已有文獻(xiàn)，本文將現(xiàn)金流比率、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成長性、上市年限、總資產(chǎn)凈利率、企業(yè)銷售收入和管理層持股比例加入到模型中以控制這些因素對企業(yè)研發(fā)投入活動(dòng)產(chǎn)生的重要影響。

由于政府補(bǔ)貼與研發(fā)投入間的相互作用，本文借鑒鄧建平等[17]的處理方法，使用企業(yè)注冊地作為Sub的額外工具變量，如果注冊地位于省會(huì)或經(jīng)濟(jì)特區(qū)，則工具變量Prv取1，否則取0，進(jìn)一步控制政府補(bǔ)助變量的內(nèi)生性問題。企業(yè)注冊地如果位于地理位置優(yōu)越，財(cái)政資源相比較而言更豐富的省會(huì)或經(jīng)濟(jì)特區(qū)，企業(yè)更容易享受到政府補(bǔ)貼資助，二者滿足工具變量相關(guān)性的要求，而企業(yè)注冊地和企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度沒有直接聯(lián)系。

2.3 估計(jì)方法

本文的數(shù)據(jù)具有短面板(大N小T)的特點(diǎn)，而且解釋變量中包含了被解釋變量的滯后值和內(nèi)生變量，內(nèi)生性問題不可避免，因此本文運(yùn)用stata14.0軟件采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)法對模型進(jìn)行估計(jì)。它能夠修正未觀察到的個(gè)體異質(zhì)性、測量誤差、遺漏變量偏差和潛在內(nèi)生性問題，與混合OLS和固定效應(yīng)方法相比效果更好。與差分GMM相比，系統(tǒng)GMM可以減少不精確性，提高估計(jì)的效率。

3 實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示，高新技術(shù)企業(yè)R&D研發(fā)投入強(qiáng)度平均為3%，而美國高新技術(shù)企業(yè)的研發(fā)與總資產(chǎn)比重已達(dá)到 17%[7]。我國企業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)度還有待提高。從企業(yè)的融資狀況來看，債務(wù)融資占總資產(chǎn)的比重最高，其次是股權(quán)融資，均值為7.9%。這與我國金融體系的結(jié)構(gòu)一致，銀行業(yè)占據(jù)金融業(yè)的主導(dǎo)位置，資本市場在規(guī)模和資源配置上都沒有超越銀行[18]。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 相關(guān)性分析

表3 相關(guān)性分析結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。

3.3 回歸結(jié)果分析

本文采用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)(Dynamic Panel Data)對模型進(jìn)行系統(tǒng)GMM估計(jì)，并使用了穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，該穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤允許擾動(dòng)項(xiàng)存在異方差。本文在檢驗(yàn)過程中采用 Abond 自相關(guān)檢驗(yàn)判斷是否存在模型設(shè)定偏差以及Hansen 工具變量過度識(shí)別檢驗(yàn)，以辨別得到的實(shí)證結(jié)果是否合理。系統(tǒng)GMM成立的前提是擾動(dòng)項(xiàng)不存在自相關(guān)，只要擾動(dòng)項(xiàng)的差分不存在二階或更高階的自相關(guān)，就可以通過Abond檢驗(yàn)。工具變量最小滯后期的選取依據(jù)了Roodman[19]所給出的傳統(tǒng)法則，為了避免出現(xiàn)弱工具變量問題(滯后期越多則相關(guān)性越弱)，需要限制工具變量的最大滯后階數(shù)，這樣才能夠獲得可靠的Hansen檢驗(yàn)。滯后因變量的工具變量滯后區(qū)間是二到三期，我們將滯后一期的融資變量設(shè)定為前定變量、滯后二到三期作為工具變量，政府補(bǔ)助選擇滯后三到四期作為工具變量減輕內(nèi)生性的影響。

根據(jù)上述估計(jì)方法得到的估計(jì)結(jié)果如表4所示。擾動(dòng)項(xiàng)的差分存在一階自相關(guān)，而Abond二階自相關(guān)檢驗(yàn)的P值均大于0.1，無法拒絕原假設(shè)“不存在二階自相關(guān)”，可以判斷模型的設(shè)定是有效的。Hansen過度識(shí)別檢驗(yàn)對應(yīng)的P值為0.389，無法拒絕工具變量的有效性。通過以上假設(shè)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，模型的設(shè)定和工具變量的選擇不存在問題。表4列(1)回歸結(jié)果顯示，股權(quán)融資和債權(quán)融資與研發(fā)投入強(qiáng)度的負(fù)相關(guān)關(guān)系非常顯著，外部融資的增加并沒有帶來研發(fā)投入的增長，驗(yàn)證了前文提出的假設(shè)1和假設(shè)2。而政府補(bǔ)助與研發(fā)投入強(qiáng)度在1%的水平上顯著正相關(guān)，政府對企業(yè)的補(bǔ)助每增加1%，企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度就增加0.38%。高新技術(shù)企業(yè)的研發(fā)投入非常依賴于政府的資金支持。同時(shí)回歸結(jié)果顯示，企業(yè)當(dāng)期的銷售收入及成長性與研發(fā)投入的系數(shù)都在1%的水平上顯著為正。這也符合收入與投資之間的加速原理。高成長性的企業(yè)更愿意投入到技術(shù)創(chuàng)新中去。企業(yè)規(guī)模也與研發(fā)活動(dòng)在5%的顯著性水平上正向相關(guān)。

表4 回歸分析結(jié)果

注：1)*、**、***分別表示在10%、5%、1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著；2)小括號內(nèi)的數(shù)值為t統(tǒng)計(jì)量。

3.4 進(jìn)一步分析與檢驗(yàn)

本文進(jìn)一步研究政府補(bǔ)助對債權(quán)融資、股權(quán)融資與企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)關(guān)系的調(diào)節(jié)作用影響。對模型(2)和模型(3)進(jìn)行估計(jì)得到表4列(2)、列(3)的回歸結(jié)果。股權(quán)融資、債權(quán)融資與研發(fā)投入的關(guān)系再次得到了驗(yàn)證。為了讓加入交互項(xiàng)回歸后的主要項(xiàng)的系數(shù)有意義，本文對交互項(xiàng)進(jìn)行了中心化處理。根據(jù)回歸結(jié)果可以看出股權(quán)融資、債權(quán)融資與政府補(bǔ)助交互項(xiàng)的系數(shù)均為負(fù)，Debt×Sub的系數(shù)在5%的水平上顯著。隨著政府補(bǔ)助的增加，債權(quán)融資對企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的負(fù)向作用在減弱，這實(shí)際反映了政府補(bǔ)助對債權(quán)融資與研發(fā)投入強(qiáng)度二者之間關(guān)系的刺激效應(yīng)。部分驗(yàn)證了前文提出的假設(shè)3。

3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

第一，本文對核心解釋變量進(jìn)行替換，將股權(quán)融資定義為現(xiàn)金流量表中吸收權(quán)益性投資收到的現(xiàn)金與期初總資產(chǎn)的比值，債權(quán)融資定義為企業(yè)長期借款、短期借款之和與期初總資產(chǎn)的比值，并對模型進(jìn)行了重新回歸。第二，為保證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性并控制內(nèi)生性問題，采用差分GMM和兩階段最小二乘法對模型進(jìn)行了重新估計(jì)。以上方法得到的回歸結(jié)果核心解釋變量系數(shù)的方向和顯著性沒有出現(xiàn)大的變化，說明本文的估計(jì)結(jié)果是較為穩(wěn)健的。

4 結(jié)論與啟示

本文通過對2013—2017年我國高新技術(shù)行業(yè)上市公司進(jìn)行實(shí)證研究，得出以下結(jié)論：我國高新技術(shù)企業(yè)傾向于使用政府補(bǔ)助進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新；進(jìn)一步探討外部融資對企業(yè)創(chuàng)新的影響，由于我國是銀行主導(dǎo)型金融體系，資本市場不夠成熟規(guī)范，股權(quán)融資與債權(quán)融資沒有對研發(fā)投入起到促進(jìn)作用；政府補(bǔ)助在債權(quán)融資與研發(fā)投入的關(guān)系中起到了刺激作用。

由以上結(jié)論可知，政府的補(bǔ)貼確實(shí)是促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的有效手段之一，但同時(shí)企業(yè)創(chuàng)新融資的外部渠道受限也是企業(yè)創(chuàng)新不足的重要原因。本文對政府制定企業(yè)創(chuàng)新鼓勵(lì)政策有一定啟示：(1)在政府補(bǔ)助的運(yùn)用上，應(yīng)當(dāng)考慮投放方式和投放過程中的監(jiān)管，對補(bǔ)貼使用效率做好考核，發(fā)揮政府補(bǔ)助資本引導(dǎo)的作用，避免企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)過度地依賴政府補(bǔ)助，使企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)資金走向多樣化。真正形成市場在資源配置中起決定作用、市場和政府合理分工、推動(dòng)創(chuàng)新發(fā)展的新模式。(2)把發(fā)展直接融資放在重要位置，大力發(fā)展資本市場，特別是權(quán)益性資金融資機(jī)制，通過資本市場改革和制度完善，例如健全發(fā)行機(jī)制和退市制度，確確實(shí)實(shí)為實(shí)體經(jīng)濟(jì)服務(wù)來激勵(lì)創(chuàng)新。

本文的不足之處在于，只采用了上市公司的數(shù)據(jù)作為樣本，非上市企業(yè)的外部融資特別是股權(quán)融資可能和上市企業(yè)有很大區(qū)別，另外企業(yè)異質(zhì)性也是要考慮的因素，不同所有權(quán)性質(zhì)、不同規(guī)模的企業(yè)外部融資與政府支持對創(chuàng)新的影響都可能存在差異，有待后續(xù)深入研究。