產融結合、融資約束與企業創新
——基于制造業上市公司持股金融機構的經驗證據

武雪婷，魏 遙，朱 龍，孟新悅

（阜陽師范大學，安徽 阜陽 236037）

0 引言

改革開放以來，中國制造業在更加開放的市場化的環境中快速發展，產業競爭力迅速提升。《中國制造2025》指出，智能制造和“互聯網+”是中國制造業的轉型方向［1］。可見，制造業轉型升級的首要任務就是提高創新能力，打造新的核心競爭力［2］。企業創新活動需要長期注入大量資金，因此一個穩定的融資渠道對創新活動尤為重要。融資約束是我國制造業企業進行創新活動亟待解決的難題。

產融結合是指產業資本和金融資本之間股權和管理等相互滲透、相互融合形成的紐帶［3］。據統計，2010年參股金融機構的上市公司有801家，其中制造業333家，占比41.57%；2019年，參股金融機構的上市公司已有3628家，其中制造業1753家，占比48.32%。產融結合在我國制造業中初具規模，已成為制造業高質量發展以及轉型升級的重要途徑。本文力圖厘清產融結合、融資約束和企業創新三者間的關系，進一步考察產融結合能否緩解制造業企業融資約束問題從而促進企業創新。

1 文獻綜述

1.1 產融結合與企業創新

企業創新活動需要長期注入大量資金，通過參股金融資本，企業可以分享金融業的高額利潤，保證研發投入的連續性需求［4］。Tadesse（2002）研究發現，實體企業通過參與金融資本，可從穩定的融資渠道源源不斷地籌集資金，這些資金足以支撐企業的研發創新活動，說明實體企業金融化有利于企業創新［5］。Arizala（2012）基于內生增長理論，跨國別跨行業研究全要素生產率的增長，發現金融發展程度的提高有利于制造業企業創新能力的提升，這驗證了Tadesse 的研究結論［6］。盡管國外不少學者得出實體企業金融化有利于提升企業創新能力，Orhangazi（2008）研究發現，參股金融資本存在“脫實向虛”的風險，當企業習慣于分享金融業的高額利潤，出于利潤最大化考慮，會不自覺地將原本的實體產業發展重心移向虛擬的經濟部門，這不僅削弱了制造業企業創新活動的基礎，造成產業空心化，更誘發了金融風險沖擊實體經濟［7］。

國內部分學者與Orhangazi 見解相同，謝家智（2014）指出制造業企業金融投資傾向逐漸增加，主營業務日益萎縮，企業過度金融化無疑降低了企業的創新能力和創新意愿［8］。實體企業參股金融業實質上是一種市場套利行為，短期內會增加企業的經營業績，但從長期來看，參股金融資本所獲得的“紅利”實際上抑制了企業創新，不利于企業的穩定發展［9］。部分學者從融資約束角度出發，與其觀點相左。王超恩、張瑞君、謝露（2016）基于融資約束理論框架，研究發現制造業持股非上市金融機構能有效緩解融資約束，促進企業創新，這種效果在金融欠發達的地區更為顯著［10］。銀企關聯可能會降低信息租金，為企業創新提供融資渠道，促進企業進行研發投入。張思菊（2018）以制造業為樣本探討了產融結合、融資約束和企業創新投入三者間的關系，研究發現，產融結合可以促進企業創新投入，并抑制了融資約束和創新投入間的相關性，佐證了王超恩的觀點［11］。

1.2 融資約束與企業創新

企業創新從產品概念轉化為最終產品并實現商業價值需要經歷較長的孕育期，加之創新的高風險、高信息不對稱以及輕資產等特征，導致企業較難通過外部市場為其融資［12］。企業研發創新過程中存在高額的融資成本和調整成本，融資約束問題成為制約企業提升創新能力的一大障礙［13］。在高科技部門和小型企業中，融資約束對企業創新活動的 阻 礙 作 用 更 為 顯 著［14］。Hyytinen 和Toivanen（2004）通過研究發現，資本市場的缺陷阻礙了企業創新和效益增長，而公共政策可以補充和完善資本市場，政府的資助對于依賴外部融資的企業非常有效［15］。Aghion 等（2012）指出當企業在進行創新活動時，其因為籌措資金造成的融資約束問題對企業的創新支出具有顯著的抑制作用，也就是說，在其他條件不變的前提下企業的籌措資金困難程度越大，其創新活動投入越少［16］。

國內企業的創新活動受制于自有資金總量，大多都面臨融資約束困境［17］。創新過程蘊含的信息不對稱和委托代理問題誘發了潛在的道德風險，使得企業外部融資困難，企業研發創新行為受到制約。丁一兵等（2014）指出融資約束阻礙了企業技術創新和產業升級，誘使企業墜入“中等收入陷阱”［18］。當企業面臨激烈的產品市場競爭時，融資約束對企業研發的抑制更為明顯。寬松的融資環境能夠降低企業獲取研發資金的難度，提高企業的研發實力。陳華、宋慧（2015）指出，金融抑制和融資約束是我國企業創新研發面臨的主要難題，通過互聯網金融這一新型金融業態，能夠有效提升資金配置和研發創新效率［19］。制定完善的負債融資計劃一定程度上可以緩解企業的資金壓力，減少代理成本，為企業創新活動注入新的資源［20］。

2 理論分析與研究假設

企業的創新活動需要大量的資金投入，因其投資高風險及產出的不確定難以獲得外部融資，而其自有資金又難以支撐長期研發過程，因此企業迫切需要通過各種渠道與外界金融機構構建長期穩定的聯系，以減少外部環境對企業創新活動的沖擊［21］。產業資本與金融資本在資源上存在互補性，企業通過持股金融機構，跨空間整合經濟資源，構建內部資本市場，可以有效配置資源，促進資源流動，形成競爭優勢［22］。首先，企業與金融機構建立股權聯系后便于金融機構充分獲取企業的創新項目信息，降低信息不對稱有助于從金融機構獲取數量更多、成本更低的信貸資金，緩解企業的外部融資壓力，進而為企業的創新活動提供一個相對穩定的外部資金支持環境［23］。其次，企業打破產業邊界涉足金融業是多元化經營的表現，可以有效地融合金融業的資金鏈，提高企業的多元化水平和經營收入，增強企業穩定性，為企業創新活動提供條件。基于以上分析本文提出假設1：產融結合與企業創新正相關。

企業創新活動的高投入、高風險以及產出的不確定性使其比日常經營活動更容易陷入融資困境［24］。第一，企業研發過程中的“知識”具有非排他性，企業會盡可能少披露甚至隱匿項目信息，這也使得外部投資者難以獲取到所需信息，無法評估項目優劣，如此高風險的投資對應的卻是不確定的產出結果，更加重了企業的融資約束程度；第二，創新過程中產品的研發到商業化是一個長期的過程，在此期間，研發產生的“知識”附著在研發人員身上，一旦研發人員離職，將給企業帶來不可估摸的損失。創新活動中的投入多用于支付研發人員的工資，而研發產出作為一種無形資產難以度量，這使得監管研發人員的成本較高，無法衡量研發人員的努力程度［25］；第三，創新活動的投入是一個長期過程而其產出又具有不確定性，當企業的資金鏈斷裂時，企業會降低研發投入使得研發中斷，將有限的資金轉入生產營銷、人力資本等日常開支上，以穩定企業的發展。基于以上分析提出本文假設2：融資約束與企業創新負相關。

熊彼特的創新經濟學指出，在市場環境中企業創新活動受制于融資約束。即便企業擁有成長發展契機，受限于外部高額融資成本，也會錯失轉型升級機會［25］。第一，參股金融機構不僅可以降低與金融機構之間的信息不對稱問題，當持股到達一定比例時，甚至可以影響金融機構的決策，一定程度上減少了信貸歧視；第二，產業資本持股金融資本在獲取資源的同時也引入了金融專業知識，可以提高制造業企業對創新項目定位的精準性，降低過度投資的風險［26］；第三，產融結合后，制造業企業可以分享金融資本的超額利潤，平滑管理層任期的業績，增加管理層創新研發意愿。同時，創新項目的研發過程也受金融機構監督，一定程度上減少了管理層以研發為名侵蝕資源的可能性。基于以上分析提出本文假設3：產融結合可以緩解融資約束對企業創新的抑制作用。

3 研究設計

3.1 樣本數據

本文使用2010-2019年滬深A股制造業上市公司數據為初始樣本，并按照以下的原則進行篩選：（1）剔除ST、*ST 公司；（2）剔除研究期間上市的公司；（3）手動查找公司年報補全數據后，刪除仍存在缺失值的公司；（4）剔除相關數據異常的公司；（5）為了防止極端值對結果的影響，對連續變量進行縮尾處理。本文采用Excel 和Stata15.0 處理數據，共獲得3320個有效樣本，其中財務數據和產融結合數據分別來源于國泰安數據庫和Wind 數據庫，年報數據來源于巨潮網。

3.2 變量說明

①被解釋變量。已有文獻一般從創新投入和創新產出兩方面來度量企業創新，創新投入角度包括研發支出和研發人員數量，創新產出角度包括專利授予數、專利申請數、無形資產增量、凈利潤和銷售收入。為了保證研究結論的可靠性，參考萬佳（2020）的研究成果，本文從創新投入和創新產出兩方面來測度企業創新。在回歸分析部分，用企業研發投入與當年營業收入的比值來衡量企業創新，記作Inno；穩健性分析部分，用無形資產增量與期末總資產的比值進一步測算，記作Inno2。

②解釋變量。產融結合包括“由產到融”和“由融及產”兩種形式，前者指工商企業持股金融業，后者指金融業持股工商企業，由于國內對“由融及產”管理嚴格，因此產融結合多指“由產到融”。考慮到樣本公司可能持股多家非上市金融機構，且持股比例不相同，參考萬良勇（2015）的研究成果，在回歸分析部分，用虛擬變量（Fin）度量持股非上市金融機構，若企業當年持股非上市金融機構取值1，否則取值0；穩健分析部分，用持股非上市金融機構數量（Num）替代持股非上市金融機構的虛擬變量。

③調節變量。融資約束難以在數據中直觀觀測，當前學者多采用單變量或多變量財務數據構建融資約束指數，本文借鑒Kaplan and Zingales（1997），用經營性凈現金流、企業財務杠桿、股利股息、現金持有和托賓Q值五個指標構建融資約束指數，該數值越大表示企業面臨的融資約束程度越強。由于KZ指數具有一定的內生性，因此在穩健性分析部分，本文選取外生性較強的SA指數來度量融資約束程度，其由Hadlock 和Pierce（2010）提出，公式為SA=-0.737*Size+0.043*Size2-0.04*Age。

④控制變量。參考以往的研究成果，本文選取企業規模（Size）、股權集中度（Herf）、產權性質（Soe）、資產負債率（Roa）、托賓Q值（Q）和企業年齡（Age）為控制變量，并設置了年度和行業兩個虛擬變量，具體信息見表1。

表1 變量定義

3.3 模型設計

為了檢驗假設1 的正確性，本文構建了以企業創新為被解釋變量、產融結合為解釋變量的模型（1）：

以企業創新為被解釋變量，融資約束為解釋變量，構建檢驗假設2的模型（2）：

以企業創新為被解釋變量，產融結合為解釋變量，融資約束為調節變量，構建檢驗假設3 的模型（3）：

4 實證分析

4.1 構建融資約束指數

借鑒Kaplan and Zingales（1997）的做法，本文以篩選過后的中國制造業上市公司為樣本構建融資約束指數，具體步驟如下：（1）收集全樣本的經營性凈現金流/期初總資產、企業財務杠桿（LEVi,t）、股利股息、現金持有和托賓Q 值（Qi,t）數據。（2）對樣本數據進行winsor（1%～99%）處理，減少極端值影響。（3）若小于其中位數，KZ1取值為1，反之為0；若LEVi,t大于其中位數，KZ2取值為1，反之為0；若小于其中位數，KZ3取值為1，反之為0；若小于其中位數，KZ4取值為1，反之為0；若Qi,t大于其中位數，KZ5取值為1，反之為0。（4）令KZ=KZ1+KZ2+KZ3+KZ4+KZ5，計算KZ 指數。（5）將KZ 作為因變量，采用有序邏輯回歸（Ordered logistic regression）分 別 對和Qi,t進行回歸，得出回歸系數。（6）運用上述回歸系數可計算每一家公司的融資約束指數，KZ 指數越大，說明企業受融資約束的制約越強，具體結果見表2。

4.2 描述性統計

由表3 統計結果可得，企業創新Inno 的最大值為0.189，即企業當年R&D 經費占營業收入的18.9%，最小值為0，說明企業之間的創新水平存在較大差異。產融結合Fin 均值為0.394，說明當前我國制造業產融結合水平不高。融資約束KZ指數最大值為6.565，最小值為-15.97，說明不同企業面臨的融資約束問題相差較大，且均值為1.854，說明我國制造業大多存在不同程度的融資約束問題。

表2 制造業上市公司融資約束指數模型的回歸結果

表3 各變量的描述性統計

4.3 相關性分析

如表4所示，產融結合Fin與企業創新Inno的相關系數為0.164，且在1%的水平上顯著，說明產融結合與企業創新呈正相關關系，初步驗證了假設1。融資約束KZ 指數與企業創新Inno 的相關系數為-0.087，且在1%的水平上顯著，說明融資約束與產融結合負相關，初步驗證了假設2。產融結合與融資約束的交乘項Fin*KZ與企業創新Inno顯著負相關，無法初步檢驗假設3，后需更嚴格的分析。多個控制變量與被解釋變量企業創新（Inno）之間存在顯著的相關關系，說明本文選取的控制變量是有意義的。各變量之間的Person 系數較低，基本排除了多重共線性的可能。

4.4 回歸分析

4.4.1 產融結合與企業創新的回歸分析

表5 第（1）列為產融結合與企業創新的回歸分析結果，產融結合（Fin）與企業創新（Inno）的系數為0.0310，在1%的水平上顯著為正，這意味著產融結合對企業創新存在顯著促進作用，且隨著企業參股非上市金融機構的比例增加，產融結合對企業創新的促進作用會顯著增強，假設1 得到驗證。企業規模（Size）、產權性質（Soe）、資產收益率（Roa）、托賓Q值（Q）和企業年齡（Age）分別在5%、1%、1%、1%和1%的水平上與企業創新（Inno）顯著正相關。股權集中度（Herf）在5%的水平上與企業創新（Inno）顯著負相關。

表4 主變量的相關性分析

4.4.2 融資約束與企業創新的回歸分析

表5 第（2）列為融資約束與企業創新的回歸分析結果，融資約束（KZ）與企業創新（Inno）的系數為-0.0476，且在1%的水平上顯著，說明融資約束與企業創新存在顯著的負相關關系，融資約束程度越高，企業創新水平越低，假設2得到驗證。企業規模（Size）、產權性質（Soe）、資產收益率（Roa）、托賓Q值（Q）和企業年齡（Age）分別在10%、1%、1%、1%和1%的水平上和企業創新（Inno）顯著正相關。股權集中度（Herf）在1%的水平上與企業創新（Inno）顯著負相關。

表5 產融結合、融資約束與企業創新的回歸分析

4.4.3 產融結合、融資約束與企業創新的回歸分析

表5 第（3）列結果表明，產融結合（Fin）與企業創新（Inno）在5%的水平上顯著正相關，融資約束（KZ）與企業創新（Inno）在10%的水平上顯著負相關，然而二者交乘項Fin*KZ的系數為-0.0289，且并不顯著，產融結合無法緩解融資約束對企業創新的抑制作用，假設3沒有得到驗證，可能的原因在于目前我國大多企業持股非上市金融機構比例小于5%，產融結合程度普遍不深，產業資本未與金融資本進行實質性互動。企業規模（Size）、產權性質（Soe）、資產收益率（Roa）、托賓Q值（Q）和企業年齡（Age）分別在10%、1%、1%、1%和1%的水平上和企業創新（Inno）顯著正相關。股權集中度（Herf）在1%的水平上與企業創新（Inno）顯著負相關。

4.5 穩健性分析

（1）關于企業創新的度量。前文從創新投入角度用R&D 經費與企業當年營業收入的比值衡量企業創新，創新產品投入到產出到商業化是一個漫長的過程，出于穩健性考慮，創新產出角度用企業期末無形資產增量與期末總資產的比值（Inno2）重新度量企業創新。（2）關于產融結合的度量。參考葛寶山（2019）以企業持有非上市金融機構的數量（Num）代替企業當年是否持有非上市金融機構的虛擬變量。（3）關于融資約束的度量。由于KZ指數具有內生性，因此選用只包含企業規模（Size）和企業年齡（Age）兩個變量的外生性較強的SA 指數替代KZ指數。分別將這些變量代入前文三個模型，回歸結果如表6 所示，產融結合（Num）與企業創新（Inno2）在1%的水平上顯著正相關，融資約束（SA）與企業創新（Inno2）在1%的水平上顯著負相關，二者交乘項回歸系數仍為負數，與前文回歸分析結果一致，證實本文結論具有穩健性。

5 結論與啟示

本文以2010-2019 年滬深A 股制造業為樣本，實證分析產融結合、融資約束和企業創新之間的關系，主要得出以下結論。（1）企業產融結合程度越深，創新水平越高，二者之間存在正相關關系。產融結合能夠有效緩解銀企之間的信息不對稱問題，通過持股金融機構，能促進企業內部資源合理配置，為創新活動提供條件。（2）企業融資約束程度越高，創新水平越低，二者之間存在負相關關系。當企業內部資金鏈斷裂陷入融資困境時，為了維持日常經營，必定先斷開創新研發投入資金。（3）目前的產融結合模式難以緩解融資約束對創新活動的抑制作用，融資困境依舊是制約企業創新的主要問題。

表6 穩健性檢驗（替換核心變量）

本文的政策啟示主要體現在以下三個方面。第一，產融結合有利于緩解企業和金融機構間的信息不對稱問題，有效融合金融機構的資金鏈，促使企業多元化經營，提升企業創新能力，但已有的產融結合模式并不足以緩解融資約束對企業創新活動的抑制作用。因此，國家應出臺相關政策鼓勵產業資本與金融資本的有效互動。第二，企業頻頻陷入融資約束困境，不得已中斷創新項目以保全日常經營活動穩步進行。因此，一方面政府應降低創新項目貸款門檻，低息甚至免息支持企業創新，降低企業融資成本，拓寬企業融資渠道；另一方面，增強對企業創新項目的扶持力度十分必要，政府可建立創新項目扶持平臺，在此平臺上實現資源共享，吸引高校和研究機構共同參與，為企業高新技術研發提供政府擔保。第三，針對當前較為混亂的產融結合現狀，監管部門應創新金融監管機制，出臺對應政策。只有加強監管，防范產融結合重大風險，才能為企業創新發展營造一個良好的外部環境。