去杠桿背景下企業融資結構對創新效率的影響研究
——來自滬深A股上市公司的經驗證據

王曉燕，張 冊

（天津科技大學 經濟與管理學院，天津300222）

一、引言

創新不僅是企業發展進步的動力源泉，也是推動我國提高優勢國際競爭地位的關鍵。而企業要想持續穩定地進行創新活動，必須依靠充足資金做保障，因此企業的融資行為對其發展來說至關重要。企業融資的主要方式包括內源性融資和外部融資，外部融資主要包含股權融資和債務融資，不同的融資方式對企業創新活動產生的影響也不同。目前大多數企業仍以銀行貸款等債務融資方式作為融資的主要來源，這種融資方式雖然能使企業在短期內獲得大量資金，但由于借款利息偏高，會造成企業負債加劇、杠桿率水平上升，使企業面臨較大財務風險，甚至陷入破產危機，嚴重阻礙企業的創新發展。近年來，隨著供給側結構性改革的不斷深化，國家一直在大力支持和引導非金融企業去杠桿，鼓勵企業在融資方式上向“債轉股”模式轉變。在此背景下，明確企業融資結構對創新效率產生的具體影響能進一步促進企業創新產出，提高企業自主創新能力，同時也能為企業繼續深入貫徹落實國家的去杠桿政策提供可靠的理論依據支撐，有利于國家構建和完善合理的融資政策體系，加快推動我國經濟轉型升級，帶動我國整體經濟實力提升。

本文的主要研究貢獻在于以下幾點。（1）現有文獻大多研究的是企業融資結構對企業經營績效產生的影響，并把財務績效作為衡量經營績效的指標，以企業創新能力作為研究切入點的文獻較少，因而本文在一定程度上補充和完善了有關企業融資結構的相關文獻。（2）大多數文獻都把創新投入或創新產出作為衡量企業創新能力的指標，從創新效率角度進行測度的十分罕見。本文以創新效率這個相對性指標作為衡量企業創新能力的指標，改變了以往用創新投入或創新產出等絕對性指標衡量創新能力的單一衡量方法，使研究更加科學合理。（3）在研究企業融資結構與創新能力關系的文獻中，大部分都選擇性地以某種類型企業如高新技術企業或民營企業作為樣本進行實證檢驗，所得結論不具有普適性和一般推廣性。本文則選取所有上市公司作為研究對象，運用實證方法檢驗了不同融資結構對企業創新效率的作用效果，提高了研究結論的可信度和適用性，為國家繼續深入推行去杠桿政策提供了有效的證據支撐，有利于企業進一步優化融資結構，提高自主創新能力。

二、文獻綜述與研究假設

（一）融資結構與企業創新能力

企業創新能力在帶動企業自身發展的同時，還能提升國家整體的經濟發展水平。但創新能力是一個較為抽象的概念，屬于定性指標，無法直接觀測得到，因而必須將其轉化為合理可測的定量指標。在現有關于企業創新能力的文獻中，大多學者都以企業創新投入或創新產出等指標作為企業創新能力的測度指標，選取企業研發投入總額或企業專利數量來衡量企業創新能力，但這些指標均為絕對性指標，其只能衡量企業創新能力的某個方面，代表性有限。尤其對于新型發明專利活動，它們的研發周期一般較長，需要企業在前期投入大量人力和物力資本，并且研發風險較大，機會成本較高，而其他企業雖然在研發投入總額上遠低于這類企業，但很可能在相同的時間內進行了更多的創新研發活動，取得了更豐碩的創新成果，因此并不能以企業創新投入或產出高低來代表企業的創新能力。

基于此，本文選取了創新效率作為衡量企業創新能力的指標。企業創新效率是指企業在一定時間內的創新產出與創新投入之比，其屬于一個相對性指標。它將企業的創新投入與產出活動同時納入創新能力的衡量標準，并考慮了企業進行創新活動的機會成本，以企業創新的速度“快慢”而不是金額或數量“多少”來衡量其創新能力，使研究更加科學合理。在研究企業創新績效的文獻中，劉洪偉和馮淳（2015）[1]把企業專利申請數量作為企業創新績效的測度指標，李政和楊思瑩（2016）[2]以企業創新活動的投入與產出之比來定義創新效率。黃繼忠和黎明（2017）[3]以研發費用投入和技術人力投入作為創新投入指標，以企業擁有的專利數量和創新成果的產值作為創新產出指標，運用DEA 方法測算了企業的創新效率。姚立杰等（2018）[4]則用企業本年專利授權數量與本年專利申請數量的比值作為企業創新效率的測量指標。徐明霞（2018）把企業創新效率定義為企業單位研發投入的專利產出，并考慮了長期研發資本。樂菲菲和張金濤（2019）[5]以企業當年申請專利數量與營業收入的比值來測度企業創新效率。

十九大以來，我國積極推行去杠桿政策，鼓勵企業優化融資結構。融資結構是指企業獲得各項生產經營資金的來源、組合及其相互關系，其在很大程度上影響著企業的融資決策（胡宗義和馮婷，2018）[6]。企業融資結構會受到內部因素和外部因素影響，其中外部因素主要包括社會資本、制度政策、宏觀環境和國際環境，內部因素主要包括企業規模、盈利能力、償債能力、企業資金需求情況、融資成本和融資風險。Myers 和Majluf（1984）[7]提出了優序融資理論，認為企業會按照內源性融資、債務融資、股權融資的順序進行融資。企業融資順序的選擇和信息不對稱程度與股東對增發新股的態度有關（Halov 等，2004）[8]，融資結構會影響企業的融資成本（何國華、劉林濤和常鑫鑫，2011）[9]，進而從經營績效、股票價值等方面影響企業發展（趙紅梅和韓於憬，2013）[10]。企業的創新活動會受到融資結構的影響（于曉紅等，2012）[11]，企業采取不同融資方式會對企業的負債水平產生不同影響，進而影響其創新投入（Jordon，1998）[12]。企業的融資結構決定了其對創新要素的投入是否合理，關系到企業的創新產出成果（鐘田麗等，2014）[13]，進而影響企業的創新水平（潘海英和胡慶芳，2019）[14]。因而有必要分別分析不同融資方式對企業創新效率的影響，為企業根據研究結論及時調整融資結構、提高創新績效提供參考。

（二）內源性融資對企業創新效率的影響

內源性融資主要指企業依靠自有資本如留存收益等進行融資，其資金來源于企業自身，沒有籌資費用，企業可隨時使用。根據優序融資的相關理論，內源融資比其他融資方式更具優勢，因而企業在進行創新融資時通常會優先考慮內源性融資（Brown 等，2009）[15]。內部資金是企業進行創新活動的主要融資方式，企業可以利用內部資金持續地進行創新活動（鞠曉生，2013）[16]。內源性融資對企業創新投入具有顯著正向促進作用（張麗，2019）[17]。Brown 等（2009）[15]認為內部融資無須抵押資產，能有效避免道德風險和逆向選擇等問題，一定程度上提高了企業的創新積極性。企業利用利潤積累和留存收益等內源性融資能正向促進企業的創新投資活動，因而很多經營較為穩定、盈利能力較強的企業往往會選擇內源性融資方式（李匯東、唐躍軍和左晶晶，2013）[18]。企業進行項目研發尤其是發明專利等研發周期較長的創新活動時，其研發風險往往較大，理性的外部投資者為盡量避免投資損失，會在企業進行資金籌集時以較高的風險溢價作為條件，要求企業支付高昂的融資費用，增加了企業的融資成本，再加上創新活動往往被視為企業的商業機密，外部融資會增加其專利泄露風險，給企業帶來損失，內源性融資方式則能將這種風險損失降到最低，使企業能沒有后顧之憂地進行創新活動，有利于提高企業的創新效率。

基于以上理論，本文提出假設1：內源性融資能正向促進企業的創新效率。

（三）債務融資對企業創新效率的影響

從我國企業目前的融資現狀來看，債務融資在企業融資結構中占比偏大，過度的負債和高額的利息費用在很大程度上抑制了企業的創新投資活動，嚴重制約了其創新活動發展（O’Brien，2003；黃少安和張崗，2001）[19-20]，企業的創新能力與其債務占比間存在負相關關系（彭景頌和黃志康，2015；孫早等，2016）[21-22]，過高的資產負債率不利于企業進行研發投入活動（林鐘高等，2011；劉穎，2018）[23-24]。債務融資使債權人承擔了企業創新失敗的風險，但卻并不能讓他們享受企業創新成功的成果與回報，這將極大抑制理性投資者對企業進行高風險創新投資的積極性，減少企業的創新投入來源（Stiglitz，1985）[25]。債務融資方式可能使債權人獲取到企業的創新活動信息，他們可能會把這些信息泄露給其他競爭企業以獲取利益回報，增加企業尤其是高新技術企業的經營風險，不利于其創新活動的順利進行（Ragan，1992）[26]。對于剛成立的小規模企業來說，企業應更多依靠股票融資方式獲取資金，進行創新研發投入活動（Czarnitzki and Hottenrott，2011）[27]。銀行貸款等債務融資方式雖然能夠幫助投資者獲得足夠創新投資的資金，但銀行等金融機構會向融資企業收取高額的利率作為風險控制保障，使企業利息支出項目劇增，企業利潤減少，企業開展長期創新項目的積極性下降，創新產出成果減少（Holmstorom and Tirole，1998）[28]。對于以風險較高的創新活動為主的企業來說，企業更應該選擇非債務融資方式以降低融資風險（李沖等，2016）[29]。債務融資方式會使企業面臨較大的還債壓力，一定程度上限制了外部投資者對企業投資的欲望，相當于減少了企業的融資渠道和創新活動的資金來源，企業創新動力不足，創新積極性下降，創新效率也會隨之降低。

由此，本文提出假設2：債務融資會負向影響企業的創新效率。

（四）股權融資對企業創新效率的影響

股權融資是指企業以發行股票等方式籌集資金，這種融資手段能顯著促進企業的創新產出。而且相比于債務融資方式來說，其對企業創新產出的正向作用效果更大（胡彥斌和鐘田麗，2013）[30]。股權融資無須償還股本，只需在年末根據企業盈利進行分紅，一定程度上保證了企業創新投資的連續性（李匯東等，2013）[18]。股權投資者會更為關注企業成長性，有利于激勵企業提升創新績效（王衛星等，2017）[31]。股權融資有利于分散企業股權，形成股權制衡，從而正向促進企業的創新研發活動（任海云，2010）[32]。企業可利用股權融資引入外部股東，避免股權過度集中，使企業的治理結構得以改善，企業創新活力增強（陸正飛等，2006）[33]，因而我國企業應更多地通過股權融資獲取資金，帶動企業產業結構轉型升級（徐雙燕，2018）[34]。創新型企業為減少還債壓力，會更傾向于選擇股權融資方式（孔寧寧、張新民和唐杰，2010）[35]。股權融資不會增加企業的利息支出，企業能以較低的融資成本獲取充足資金，企業經營風險較低，有利于吸引外部投資，使企業擁有更多的資本進行創新投入，提高企業創新積極性，帶動創新績效提升。

因此，本文提出假設3：股權融資能正向促進企業的創新效率。

三、樣本與研究設計

（一）樣本選取與數據來源

本文以我國2008—2017 年的滬深A 股上市公司的相關數據作為研究對象，并對收集到的數據按如下方法進行篩選以確保數據的有效性，避免異常值對研究結果產生干擾：（1）剔除ST、ST*類上市公司樣本；（2）剔除金融類和保險類上市公司樣本；（3）剔除財務數據缺失或不完整的上市公司樣本；（4）為消除極端值的影響，本文對涉及的所有連續變量都進行1%的縮尾調整處理，最終得到有效樣本9396個。本文用到的所有數據均來自CSMAR 和Wind 數據庫。

（二）變量定義

1．被解釋變量

企業創新效率（IE）。企業創新活動往往周期較長，企業本年的研發投入可能并不會在本年形成創新產出成果，尤其對于一些實用新型發明，它們可能需要經過較長時間的研發才能最終轉化為可申請的專利。另外，各企業的盈利能力存在差別，單純以企業研發投入總額衡量創新效率是不夠科學的，因而本文選取企業本年的研發費用與本年銷售收入的比值作為衡量企業創新效率的指標。綜上，本文共選取企業本年專利申請數量與企業本年及上年研發費用總和的比值(IE1)、企業本年研發費用與本年銷售收入的比值(IE2) 這兩個指標來衡量企業的創新效率?？紤]到企業專利申請數量與研發費用的比值一般較小，不利于對結果進行分析，本文對IE1 進行擴大107倍處理。

2．解釋變量

解釋變量為企業的融資結構，本文分別以內源性融資（Interior）、債務融資（Debt）和股權融資（Equity）作為具體的解釋變量，并參照王衛星等（2017）的做法，以企業留存收益（包括盈余公積和未分配利潤）與累計折舊之和總資產的比值來衡量內源性融資，以企業的資產負債率（負債與資產的比值）來衡量債務融資，以股本與資本公積之和與總資產的比值來衡量股權融資。指標數值均以本年比去年的增加額來計量，如果增加額為負值，則計為0。

3．控制變量

表1 變量名稱及定義

企業創新活動是一個長期復雜的過程，創新效率會受到很多因素的影響，本文選取其中影響較大的幾個因子作為控制變量，主要包括企業規模（Size）、企業成立年限(Lnage)、大股東持股比例（Topshare）、企業盈利（Profit）、政府補助（Government）、董事會規模（Bosize）、托賓Q 值(TQ)，并引入行業（Industry）、年份（Year）這兩個虛擬變量來控制不同行業性質和不同年度的宏觀經濟環境對企業創新效率的影響，具體變量定義如表1。

（三）模型構建

創新產出存在一定滯后性，即創新投入可能并不會在當期形成產出成果。因此，為減少變量內生性的影響，本文對涉及的所有變量均進行了滯后一期處理，并對文中的所有回歸t值運用聚類方法進行了行業和年度調整。為檢驗假設1、假設2 和假設3的正確性，本文分別構建了關于內源性融資、債務融資融資和股權融資的多元回歸模型（分別見模型1、2 和3）并將三種不同的融資方式同時納入同一模型（模型4）進行研究分析。

模型1：

四、實證結果及分析

（一）描述性統計分析

本文以Stata15.1 軟件作為研究工具，首先對全樣本包含的所有變量進行描述性統計分析，所得結果如表2所示。

表2 全樣本描述性統計

可以看出，我國上市企業IE1和IE2的均值分別為6.163935 和0.0658332，說明目前我國企業整體創新效率偏低，高新技術類企業占比仍然較少，創新能力有待加強。IE1 和IE2 的最小值幾乎接近于0，與最大值相差懸殊，說明我國企業的創新能力存在明顯差異，部分企業創新意識嚴重缺乏，創新活動基本停滯。內源性融資的均值為0.1769698，最大值為0.25615，最小值僅為0.0000704，相差極大，反映出企業自身內部資金積累存在較大差異。這主要與企業規模及盈利能力不同有關，規模較大、盈利能力較強的企業自身實力較強，內源性融資占比較大，而小規模企業則主要依賴于外部融資。債務融資和股權融資的均值分別0.4194969 和0.1222227，債務融資的均值明顯高于股權融資，反映出我國企業目前仍以債務融資作為籌集資金的主要方式，股權融資在企業融資結構中占比較小，國家應進一步發展股權融資。企業債務融資的均值已降到50%以下，說明我國的去杠桿政策取得了顯著成效，但最大值卻高達0.8634，企業資金來源基本全部為負債融資，說明仍有部分企業去杠桿未到位，一定程度上阻礙了我國整體的結構性去杠桿進程。政府補助的均值僅為0.0147187，最大值也才達到0.4273895，說明現階段我國政府對企業融資的支持力度和補助金額有待提高，政府應進一步加大對企業融資的財政補助。而其他控制變量如企業盈利能力、成立年限、董事會規模、大股東持股等的極差均較大，反映出我國企業的自身特征和治理水平存在顯著差異。

（二）相關性分析

為對企業融資結構與創新效率的關聯程度有一個初步了解，本文對涉及的主要變量進行了相關性分析，得到表3 的相關系數矩陣?？梢钥闯觯琁E1 和IE2 均與內源性融資和股權融資成正相關關系且通過了5%的顯著性水平檢驗，說明企業內源性融資和股權融資能正向促進企業的創新效率，這一結果初步驗證了H1 和H3 假設。IE1 和IE2 分別與債務融資成負相關關系并且也通過了5%的顯著性水平檢驗，說明企業債務融資對企業的創新效率有顯著抑制作用，這一結果初步驗證了H2 假設。表3 還反映出企業創新效率與本文所建立的模型中選取的所有控制變量都有顯著相關性，說明本文所選取的所有控制變量以及建立的回歸模型是科學合理的。

表3 相關系數矩陣

（三）回歸結果分析

分別以IE1 和IE2 作為被解釋變量對全樣本進行多元回歸分析，所得結果如表4和表5所示?？梢钥闯?，模型1 中IE1 和IE2 的內源性融資回歸系數分別為0.0891 和0.07662，二者均顯著大于零，說明內源性融資對企業創新效率具有明顯的正向促進作用，內源性融資每增加一個單位，IE1 和IE2 分別會增加0.0891和0.07662單位，即企業融資結構中的內源性融資占比越大，企業的創新效率越高，由此假設1 得證，因此企業應不斷增加自身留存資金積累，通過合理控制和管理內部資金正向促進企業創新效率。模型2 中IE1 和IE2 的債務融資的回歸系數均顯著為負，說明債務融資會對企業的創新效率產生負向影響，負債融資每增加一個單位，IE1 和IE2 分別會降低0.0955和0.05501個單位，說明隨著企業融資結構中債務融資占比上升，企業的創新效率反而會受到抑制，由此假設2 得證。這是因為當企業采用負債融資時，一方面企業的凈利潤會隨企業利息支出增加而減少，企業的創新投入資金總額減少。另一方面過多的債務會增加企業的還本付息壓力，企業的創新積極性受到抑制，創新動力不足，企業對創新項目的研發速度下降，創新效率隨之降低。模型3 中股權融資的回歸系數顯著為正，說明股權融資對企業創新效率具有明顯的正向促進作用，股權融資每增加一個單位，IE1 和IE2 分別會增加0.116和0.024864 單位，由此假設3 得證。這是因為隨著企業股權融資占比提高，企業可支配自由現金流量增多，企業能有足夠資金進行創新研發活動。另外，由于股權融資無須償還股本，企業沒有還債壓力，創新積極性和創新活力相對較高，會正向促進創新效率提高。模型4 將三種融資方式納入同一模型進行分析，發現IE1和IE2的內源性融資和股權融資的回歸系數均顯著為正，債務融資的回歸系數均顯著為負，這與前三個分模型的檢驗結果是一致的，且模型4 中IE1 和IE2 內源性融資的回歸系數均相對較小。這主要是由于現階段我國企業自有資金留存十分有限，企業僅依靠內部積累資金并不能為其持續穩定的創新活動提供充足資金保障，主要借助外源性融資方式，造成內源性融資對企業創新效率的影響程度較弱。同時IE1 和IE2 的債務融資回歸系數均為

最大，股權融資的回歸系數均為最小，說明企業債務融資對企業創新效率的影響程度最大，而股權融資對其影響較小。這主要是因為我國尚未建立完善的資本市場，股票市場活躍程度較低，股權融資尚未形成規模，企業目前仍主要借助銀行借款等債務融資方式籌集資金，以股權融資作為主要融資方式的企業較少。因此，我國應加快推動多層次資本市場形成，完善股票市場發展，積極鼓勵企業進行股權融資。同時各企業應繼續積極響應國家的去杠桿政策，大力推行“債轉股”融資模式，增加股權融資占比以正向促進企業創新效率提升，進而提高我國整體的自主創新能力。

表4 模型主檢驗回歸結果（IE1）

表5 模型主檢驗回歸結果（IE2）

（四）穩健性檢驗

1．多重共線性檢驗

表6 VIF檢驗結果

為確保本文所建立的模型具有良好的穩定性，本文首先對所選變量間是否存在多重共線性進行檢驗，檢驗方法為方差膨脹因子法(VIF)，檢驗結果如表6 所示。根據統計學相關知識，VIF 值小于10 即可認為模型不存在明顯的多重共線性問題?？梢钥吹?，各變量的VIF值均小于10，并且模型整體的平均VIF 值僅為2.52，遠遠小于10，說明本文所選變量之間并不存在嚴重的多重共線性問題，建立的模型是較為穩定的。

2．異方差檢驗

驗證多元回歸模型穩定的另一個重要前提是證明模型不存在異方差，即模型中的隨機誤差項具有相同方差。本文用懷特檢驗法對模型進行異方差檢驗，結果如表7 所示?？梢钥吹?，該模型不存在異方差的概率幾乎接近于1，遠遠大于0.05，說明在5%的顯著性水平下，本文所建立的模型并不存在異方差，模型較為穩定。

表7 懷特檢驗結果

以上檢驗說明本文所建立的多元回歸模型并不存在明顯的內生性問題，模型穩健性良好，根據此模型得到的相關結論是可靠的。

表8 模型主檢驗回歸結果（IE3）

（五）進一步檢驗

為進一步驗證回歸結果的可靠性，本文采取變量替代的方法對回歸模型進行穩健性檢驗。對于創新效率的測度，除本文已經選取的兩個指標外，還可用企業本年研發費用支出與年末總資產的比重（IE3）作為衡量指標，因此本文以IE3 替代IE1 和IE2，對全樣本重新進行回歸檢驗，得到表8 的結果?？梢钥闯?，更換企業創新效率的衡量指標后，企業融資結構對IE3 產生的影響仍然顯著，且三種融資方式對IE3 的具體影響效果與對IE1 和IE2 的影響效果是一致的，由此證明本文前面所提的三個假設是正確的。

此外，本文還分別采用了以下方法對該模型進行穩定性檢驗：

（1）考慮到企業部分創新活動周期較長，本文對涉及的解釋變量和控制變量進行滯后兩期處理；

（2）考慮到企業債務融資主要以長期性債務融資為主，用企業年末長期借款及應付債券之和與總資產的比值代替資產負債率作為衡量債務融資的指標重新進行回歸；

（3）考慮到企業銷售能力也會對企業創新效率產生一定影響，在控制變量中加入企業本年主營業務收入增長率對模型重新進行回歸；

（4）將控制變量中的企業前十大股東持股比例替換為企業前五大股東持股比例對模型重新進行回歸；

（5）采用固定效應和隨機效應模型對回歸模型進行檢驗。

以上方法的檢驗結果均與前述一致，說明本文所建立的模型是較為合理的且具有良好的穩定性，也進一步證明了本文提出的三個假設是正確的。

五、結論與建議

企業的創新能力關系到其能否在激烈的市場競爭中占據優勢地位，是企業發展進步的關鍵。創新效率是衡量企業創新能力的有效指標，企業要想持續穩定地發展下去，必須不斷提高創新效率。優化企業融資結構是提高企業創新效率的重要方法之一，企業必須合理調整融資結構，減少債務融資占比，同時增加內源性融資和股權融資占比，以正向促進企業持續穩定地進行創新活動，提升企業的自主創新能力。本文以2008—2017 年我國滬深A 股上市公司為樣本，研究了去杠桿背景下企業融資結構對創新效率產生的影響。實證結果表明，融資結構會對企業創新效率產生顯著性影響，其中，內源性融資和股權融資會正向促進企業的創新效率，債務融資則會對企業創新效率產生負向影響。

基于以上研究結論，本文提出如下建議。

（1）企業要繼續深入落實國家的去杠桿政策，合理調整融資方式，通過積極發展民間融資、信用融資和租賃融資等擴展融資渠道，優化融資結構，分散融資風險，并通過Reits、ABS 等方式盤活資產，減少融資時對銀行等金融機構的依賴，避免因債務融資過多導致過度負債，降低企業創新效率。另外，企業應不斷增強自身盈利能力，提高內部管理水平，一方面增加留存收益等內源性融資來源，另一方面為企業吸引外來投資，助力企業的創新發展。

（2）政府應進一步加大對企業的資金支持力度，制定合理完善的企業創新資金補助方案，同時在政策制定上給予企業更多優惠。比如進一步降低高新技術企業的所得稅率，以減少企業的稅收重擔；給予創新性企業財政補貼；等等。通過以上措施，使企業能擁有充足資金用于創新活動。

（3）國家要加快金融體制改革進程，推進IPO 注冊制落實并設立新興產業上市板塊，建立并完善以股權融資為主的資本市場，同時發展和健全股票市場，提高股票市場活躍度，降低上市企業門檻，積極引導企業發展股權融資，向“債轉股”融資模式轉變，并開拓以互聯網為依托的新興融資渠道如股權眾籌、P2P 等，實現多元化融資方式并存共進，推動多層次資本市場體系形成，為企業持續有效地進行創新活動提供良好的融資環境，解決其融資渠道單一問題，帶動其創新效率提升。