異質債務、金融配給與研發投入

莊芹芹 司登奎

摘要：面對新時代創新引領高質量發展的要求，本文立足中國金融體系的發展現實，從債務融資與研發投入關系出發，探討金融供給側結構性改革的方向。利用滬深A股上市公司面板數據，基于異質債務與金融配給視角，通過回歸分析與動態效應估計，識別企業創新的債務融資約束。研究發現：債務融資難以支持企業研發投入，信息不對稱是重要制約因素?；诋愘|債務視角，債務融資渠道不暢來源于銀行貸款與債券融資阻礙，導致企業更多轉向非正式商業信用?；诮鹑谂浣o機制，動態檢驗所有制歧視與技術風險規避兩種假說，發現信貸融資的技術風險規避傾向更為明顯，并在細分行業得到驗證。新時代推進金融供給側結構性改革，要拓寬企業債務融資渠道，側重改善技術風險規避型金融錯配，讓金融活水真正流向創新領域。

關鍵詞：債務融資;異質債務;金融配給;研發投入;技術風險規避;所有制歧視;企業創新

文獻標識碼：A 文章編號：1002-2848-2021（01）-0091-14

中國經濟正處于由高速增長向高質量發展轉變的重要階段，金融發展的基本矛盾也由經濟增長需求與有限資本存量之間的矛盾，轉變為金融有效供給不足的結構性失衡。高質量發展在供給側的動力機制是創新引領，因此金融供給側結構性改革的重點在于服務實體經濟創新發展。金融發展對經濟增長與創新的作用已被廣泛證實，金融體系要與產業結構、實體經濟動態匹配，才能更好發揮資源配置、風險管理等功能，促進技術進步與經濟轉型。研發投入融資是金融發揮作用的重要渠道，研發活動是知識積累與技術進步的源泉，但普遍面臨嚴重融資約束。高質量發展轉型中，清晰刻畫研發投人的融資困境，準確識別創新融資的制約渠道，是找準金融供給側結構性改革方向的必然選擇。

雖然提升股權融資比重、發展多層次資本市場是中國金融體系改革的長期方向，但現階段面對高質量發展的金融需求矛盾，從債務融資渠道著手增加融資有效供給，整體效果將更為明顯。理論上，近年來研究發現股票市場的短期壓力會導致管理者“近視”，Stein發現股票流動性會增加敵對收購進而阻礙長期創新項目投資，企業全要素生產率在首次公開募股（Initial Public Offering，IPO）之后反而下降。因此，學者開始重新審視債務融資被低估的積極作用，發現銀行業競爭能提高企業融資可得性，增加創新概率、提升創新能力。針對債務融資缺乏抵押品問題，Mann研究發現美國上市公司專利有16%被用作貸款抵押品，有效提升了債務融資可得性。實踐中，債務融資仍是大多數企業的主要資金來源，我國金融體系仍以銀行貸款、企業債券等債務融資為主導。中國人民銀行發布的《2018年社會融資規模存量統計數據報告》顯示，2018年社會融資規模存量200.75萬億元，其中人民幣貸款余額134.69萬億元，占比67.1%;企業債券余額20.13萬億元，占比10%;非金融企業境內股票余額7.01萬億元，僅占比3.5%。因此，聚焦債務融資在理論與實踐層面均有重要意義。

不同于已有研究，本文將重點從來源渠道與金融配給角度分析研發投入債務融資約束所在。一方面，放松債務同質性假設，債務融資包括銀行貸款、債券與商業信用等。這三類債務契約特征差異較大，債務異質性假說更具有實踐意義。近年來，制造業上市公司債務融資規模均快速增長，尤其是銀企關系增強、債券市場壯大以及商業信用擴張，是否緩解了研發投入的融資約束值得探討。另一方面，現有研究大多關注所有制歧視、規模歧視等金融配給，基于創新風險規避的分析相對較少。實踐中金融政策也更側重小微民營企業的融資難問題，比如2019年政府工作報告指出“要疏通貨幣政策傳導渠道，有效緩解實體經濟特別是民營和小微企業融資難融資貴問題”。面對新時代創新引領高質量發展的新要求，金融發展矛盾突出表現在創新資本的結構性短缺，基于創新風險規避的金融配給更值得關注?；诖?，本文從異質債務與金融配給角度，重新審視了債務融資對企業創新的作用。本文將重點關注以下問題：企業債務融資能否支持研發投入？哪種債務融資方式更能夠支持企業創新？在配給機制上，究竟是所有制歧視還是創新風險厭惡導致金融資源配給失靈？在此基礎上，本文還探究了金融配給的潛在機制與動態影響，力爭尋找研發投人債務融資約束成因，改善金融配給，拓寬融資渠道，優化流動性投放結構，提高創新資金配置效率。本文邊際貢獻體現在：一是立足于債務異質性實際，實證分析債務融資對研發投人的影響;二是從動態視角分析債務融資配給;三是面向高質量發展的新要求，明確流動性結構錯配所在，提出金融供給側結構性改革的合理方向。

本文其他部分安排如下：第一部分在梳理文獻的基礎上進行理論分析，第二部分為數據、變量與實證策略，第三部分為實證結果及其解釋，第四部分探討兩種可能的資金錯配假說，第五部分為結論與政策建議。

一、文獻述評與理論分析

（一）文獻述評

國內外學者就債務融資對研發投入的影響進行了廣泛研究，對債務融資的創新效應持不同觀點，不同金融結構國家實證結果截然相反。反對者認為，高負債會使企業面臨較大盈利壓力，為了獲得較高當期收益，經營者會規避風險較高的研發投人項目。Opler等認為債權融資還本付息的財務壓力與研發持續資金投人存在沖突。Aivazian等實證發現債務融資比例與研發（Research and Development，R&D）強度負相關，會降低企業創新水平。Brown等發現股權融資是R&D有效資金來源，美國20世紀90年代R&D爆發增長即來源于股權融資規模擴張。之后金融發展與創新相關研究進一步證實該結論，發現信貸市場發展對創新有消極影響，高風險、創新性長期項目在股票市場發達國家更活躍口引。支持者則認為，在金融體系由銀行主導的國家，企業與銀行建立長期關系將為研發活動提供較充足的外部融資。日本金融體系為典型的銀行主導，Hoshi等發現與大銀行有良好關系的企業，信息不對稱問題較少，能獲得銀行融資支持，與銀行關系較弱的企業融資壓力較大，表現出更高現金流敏感性。之后學者對比銀行主導型與市場主導型金融體系國家，細化創新類型得到了相似結論?；趯嵶C結果分歧，學者開始將債務融資特征由同質拓展到異質。David等借鑒金融中介理論，從異質債務角度研究發現雖然交易型債務與R&D投資負相關，但由于貸款機構與企業間建立了長期合作關系，關系型債務與R&D投資正相關。Czarnitzki等認為債權人能對管理者產生制約，降低代理成本，對企業專利有顯著促進作用。

在我國特定的經濟金融制度背景下，企業面臨獨具特色的外部融資環境。企業融資渠道呈現多樣化特征，根據時限、成本、收益和風險等異質性，可歸納為內源融資、外源股權融資和外源債務融資三大類。進一步根據契約主體、條件以及履約機制差異，債務異質性假說更符合我國金融體系實際。該假說拓展了西方資本結構理論，將經營性負債納人分析。金融性負債債權人是銀行等金融機構以及達到法定要求的合格投資者，經營性負債債權人則是來自商品市場供應鏈中的商業合作伙伴。傳統財務理論將債務融資視為同質性是以西方高度信用社會為背景，我國社會信用制度仍需健全，非正式金融市場發達，債務異質性假說更符合我國金融體系實際。近年來，國內學者基于本土金融制度探討了債務融資創新效應。金融體系不完備、資本市場制度設計不合理，導致企業融資渠道不通暢，創新型企業面臨嚴重融資約束。文芳認為債務融資難以成為研發資金來源，商業信用對高風險R&D投資支持作用更弱，民營企業債務融資約束強。溫軍等基于異質債務角度研究發現銀行貸款作為關系型債務能顯著促進研發投入，企業規模對兩者關系具有調節作用。類似地，賈俊生等研究發現信貸市場可得性能顯著促進創新。張杰等則發現民營企業R&D投入主要依靠現金流、注冊資本與商業信用，銀行貸款作用并不顯著。

綜上，已有研究從不同角度探討了金融發展、債務融資與企業創新的關系，但仍存在進一步突破空間。研究問題上，國外研究多探討美國等成熟資本市場的創新融資問題，國內研究側重比較各類外部融資渠道的創新效應，單獨聚焦債務融資的研究相對缺乏。當前債務融資仍是企業主要融資來源，探索債務融資創新效應更具現實意義。研究視角上，現有理論和實踐對金融配給的討論多集中在中小企業或民營企業，對技術風險規避的研究相對較少，且多為單一維度靜態分析，多維度動態效應評估欠缺。研究結論上，已有研究對債務融資創新效應尚存在較大分歧，受本土金融體系特征、銀企關系強弱與金融市場發展水平等因素影響，尚未形成一致結論。因此，本文聚焦債務融資對研發投人的影響，基于債務融資異質性與金融配給視角，通過回歸分析與動態效應估計，精準識別企業債務融資約束所在，以改善創新資本錯配。

（二）理論分析

企業研發活動存在高資產專用性、高不確定性與低收益獨占性等交易風險，需要強治理機制予以保護。債務同質性假說認為債務融資難以為研發投資提供有效治理，這是由于研發投資形成的無形資產專用性高、依附于特定企業，難以成為良好抵押品。債務契約的定期償付剛性難以應對突發流動性問題，會導致企業削減研發、打破知識積累和吸收連續性。研發投資不確定性高、評估難度大、信息不對稱會帶來事前逆向選擇與事后道德風險，降低債權人支持研發投資的意愿。此外，研發投資外溢特征明顯、收益獨占性低，專利作為融資保證易造成技術信息曝光、被競爭對手模仿，導致創新成果無法獨占。信息不對稱是在以上交易風險特征中，制約債務融資發揮治理效應的重要因素。信息不對稱程度越高，研發不確定性等交易風險越嚴重，債務融資越難以發揮創新效應。相反地，較為充分的信息披露能緩解創新項目不確定性，減輕機會主義行為，使得真正有價值的創新項目獲得債權人青睞。因此，本文提出以下研究假設：

假設1：債務融資難以支持研發投入，信息不對稱是重要原因。

放松債務同質性假設，債務融資具有異質性特征，包括銀行貸款、債券與商業信用等類型。貸款融資包括長期借款與短期借款。短期借款為公司借人的尚未歸還的1年期以下（含1年）借款。長期借款為公司向銀行或其他金融機構借人的期限在1年期以上（不含1年）的各項借款。債券融資即應付債券，是為籌集（長期）資金而發行債券的本金和利息。商業信用包括應付票據、應付賬款與預收款項。根據契約特征與治理機制差異，債務融資可劃分為關系型債務與交易型債務。關系型債權人與企業間有緊密業務聯系，能搜集詳細附加信息，準確評估投資項目，監測企業經營行為和實際財務狀況，在更長時間范圍和多種業務中分攤成本。Gorton等指出關系型債務具有可展期期限，必要時能重新談判或放寬貸款條件，主動干預公司運營比如清算某項目以重新確定戰略投資方向，幫助企業應對財務危機，整體上表現為科層治理。相比之下，交易型債務具有一般債務特征，依賴剛性合同條款、破產威脅的高強度激勵以及客觀數據，有固定時間期限與相對簡單的業績考核標準，缺乏多重業務聯系，對應市場治理機制。

實踐來看，債務異質性假說更符合我國國情。如圖1所示，2007—2018年我國制造業上市公司債務融資規模均快速增長，其中商業信用（credit）規模最大、貸款融資（loan）次之、債券融資（bond）規模最小。以2018年為例，上市公司平均貸款融資、商業信用與債券融資規模分別為39.2億元、49.9億元和17.2億元。第一，銀行貸款是我國企業的主要融資渠道，表現為一種弱關系型貸款。貸款合約是銀企間的私人交易，數額通常較大，而且還涉及支票清算、現金管理等服務。近年來銀企關系不斷強化，銀行作為主要債權人處于“準股東”地位，能夠在企業財務困境時達成延期、展期支付等協議，發揮積極創新治理效應。但同時，貸款人對企業績效評價標準復雜，會考慮多種潛在回報，且信貸資金流動性低、缺乏充分競爭的市場價格，難以反映創新項目真實價值。銀企間的“多重互動關系”與“弱監督”特征，與一般關系型融資有所不同，被認為是一種弱關系型貸款。第二，債券融資是典型的交易型債務，以特定面額在資本市場上公開交易，流動性強、交易廣泛，帶有簡單業績標準和固定存續期限。債券持有人較為分散，缺乏監督管理者動力，企業與債券持有者間基本不可達成延期支付協議。我國債券市場規模逐年擴大?！豆緜l行試點辦法》于2007年公布，公司債券發行正式啟動;2015年《公司債券發行與交易管理辦法》開始實施，債券發行方式與主體日益豐富，發行審核流程逐漸簡化，拓寬了債券融資渠道。第三，商業信用作為一種企業銷售慣例，是由延時付款等賣方資金占用形成的自然負債，從融資角度是賣方為買方提供的貸款，廣泛存在于我國上市公司。商業信用雙方是密切合作的商業伙伴，有著共同的商業利益，能夠克服信息不對稱，風險相對較低，被認為是一種關系型債務融資。在新興市場信貸融資不足情形下，商業信用成為一種替代銀行信貸的非正規金融活動。實證發現，在貨幣政策緊縮期，商業信用能夠改善企業投資不足，是正規金融體系的有益補充。正規金融機構完成了信貸資源初次分配，商業信用能將企業所獲信貸資金轉移，發揮二次分配作用。

理論和實踐分析表明，債務契約本質上是異質的，對研發投入中的資產專用性、不確定性、收益獨占性等交易風險能提供不同治理機制（見表1）。關系型債務融資能降低資產專用性帶來的高調整成本，緩解企業流動性問題，對創新風險容忍度高，能保持研發投入連續性。多元業務往來能有效緩解信息不對稱，減少不確定性帶來的交易風險。比如商業信用買賣雙方有緊密業務聯系，債權人能夠充分獲取企業經營業績、投資績效等多方面信息，在不可預見的突發事件中，能夠及時干預或者引導，緩解逆向選擇和道德風險。此外，關系型債務中借貸雙方私人交易能保護研發專用信息不被泄露，為獨占投資收益提供更強保障。相反地，以債券融資為代表的交易型債務融資契約剛性強，在企業面臨融資困境時，會強制其進人破產流程，破壞研發投入持續性。債券持有人較為分散、信息收集難度大，加劇了信息不對稱。此外，債券在公開資本市場交易，需要詳細地披露信息以保護投資者利益和資產安全，會產生較高的信息泄露風險。銀行貸款則被認為是“弱關系型”債務，其創新效應取決于銀企關系強弱。銀企關系較好條件下，銀行貸款的關系型融資屬性明顯，能夠發揮積極的創新治理作用。當銀企關系不強時，貸款強制還本付息的財務剛性、信貸配給等特征，可能難以有效支持研發投入。

綜上，商業信用作為典型的關系型融資，其治理機制能有效控制交易風險，對研發投人有積極作用。債券融資作為典型的交易型融資，難以有效治理研發風險。銀行貸款的作用取決于以上兩種契約特征的綜合，要根據具體情況推斷。因此，本文提出以下研究假設：

假設2：具有交易型特征的債券融資會抑制研發投人，具有關系型特征的商業信用能支持研發投人。

金融配給是債務融資約束成因的重要解釋。所有制歧視與規模歧視問題被廣泛研究，學者普遍認為國有大規模企業在債務融資中具有優勢，民營小規模企業則難以獲得與創新能力匹配的融資支持。面對新時代創新引領高質量發展的新要求，金融發展的結構性矛盾突出表現在創新支持不足。雖然當前資金面整體寬裕，但更多流向基建、房地產以及產能過剩行業等領域，資本密集項目擠占了技術密集項目融資，缺乏能有效承擔風險的創新資本。高技術企業作為創新發展的主力軍，其融資問題相對于民營小微企業更值得關注。高技術企業一般存續期相對較短，盈利尚未完全穩定，以專利等無形資產為主，經營風險較高、抵押不足，融資可得性較低。企業控股股東往往也是發起人，出于技術隱蔽性或戰略發展考慮，對外部人員參與董事會存在疑慮，傾向于集中管理權，加重了信息不對稱問題，導致研發投人難以獲得足額債務融資支持。隨著技術密集程度與技術復雜性的提高，創新投人強度增大、周期拉長，不確定性與信息不對稱問題加劇，債務融資難以有效適應創新風險。因此，本文提出以下假設：

假設3：相對于所有制歧視，銀行信貸的技術風險規避更顯著，尤其在技術密集度高、復雜性強的領域更明顯。

二、研究設計

（一）樣本說明

本文實證研究采用中國2007—2018年A股制造業企業數據。由于新會計準則從2007年開始采用，對上市公司研發投人數據的披露做出了全新規定，之后研發的信息披露才開始增多，因此將其作為研究起點。經篩選剔除，最終獲得1626家制造業企業的非平衡面板數據。篩選過程包括剔除金融行業、ST和*ST樣本、H股與B股樣本、異常值和缺失值，并對主要連續變量進行上下1%水平的縮尾處理以消除離群值。

（二）變量定義與估計方法

企業研發投人是本文的被解釋變量。研發投入決定著創新活動的后續產出，是企業重要的戰略投資，也是與融資活動最直接相關的變量。本文主要考察研發投入強度，借鑒現有研究做法，采用研發投入總規模占當期總資產比重刻畫。企業債務融資為本文的核心解釋變量，用債務融資規模表示。根據具體問題，同質債務指不同類型債務融資加總，包括長期借款、短期借款等銀行貸款，應付賬款、應付票據及預收款項等商業信用，以及債券融資等?；诋愘|性債務視角，銀行貸款用長期借款和短期借款之和表示，商業信用為應付賬款、應付票據及預收款項之和，債券融資用應付債券測度。由于資產負債表中的負債明細科目為存量變量，因此用期末與期初的變動額度作為當年融資規模測度。所有變量均除以當期總資產進行標準化，以控制企業規模影響。

信息不對稱可用信息披露程度刻畫。分析師作為股票市場的重要參與主體，能通過實地調研深人企業內部、全方位收集研發項目信息，緩解信息不對稱、減輕交易風險，進而有效促進研發投入。因此，本文采用企業被分析師或研報關注代表信息披露程度。企業被分析師關注程度越高，信息披露相對越充分，信息不對稱問題越小。在指標選取上，被分析師關注程度用1年內有多少個分析師（團隊）對該公司進行過跟蹤表示。對應地，信息披露程度則為被分析師關注程度加1的自然對數。在穩健性檢驗中采用被研報關注程度，即在1年內有多少份研報對該公司進行過跟蹤分析。

其中，被解釋變量y為企業研發投人強度。核心解釋變量為債務融資（debt），根據具體問題用對應債務融資變量表示。下標i為企業，t為時間。%為行業固定效應，控制不隨時間變化可能影響研發投人的行業特征。λt代表時間固定效應，用以控制隨年份變化宏觀經濟層面可能影響創新的因素，ε為誤差項。系數β1表示債務融資對研發投人的影響，是本文研究重點。Z為一組影響研發投入的控制變量。參考已有文獻，本文控制了一系列可能影響創新的企業和行業特征變量，包括企業規模（總資產）、盈利能力（凈資產收益率）、資產有形性（固定資產凈額除以總資產）、資本支出率（資本支出除以總資產）、杠桿率、上市時間、市凈率、雇員平均資本、競爭程度以及機構持股等。變量描述性統計結果見表2。

三、實證結果與分析

（一）基準回歸分析

基于兩種債務融資假說，分析企業債務融資對研發投入影響，基準回歸結果見表3。根據同質債務假說，企業債務融資對研發投入強度有顯著抑制作用。回歸結果顯示，債務融資系數均顯著為負，當期債務融資系數為-0.007，并在1%水平上顯著。為控制內生性問題，采用滯后1期債務融資變量，回歸系數為一0.009，仍在1%水平上顯著為負。回歸分析同時控制了年份與行業固定效應，并聚類到行業。這表明企業債務融資規模越大，研發投入強度越低，說明債務融資契約特征難以適應企業研發要求，部分證明了假設1。

考慮債務異質性假說，異質債務融資對研發投人作用差異較大。回歸結果顯示，銀行貸款對企業研發投入有顯著抑制作用，債券融資也表現出創新抑制效應，商業信用則表現為顯著促進作用。以滯后1期為例，控制年份與行業固定效應并聚類到行業層面，銀行貸款系數為-0.012，而債券融資為-0.005，說明銀行貸款與債券融資均難以促進研發投入，表現為抑制作用，體現了這兩類債務融資具有交易型契約特征。相反地，商業信用對研發投人具有促進作用。無論是否控制年份與行業固定效應，以及聚類到行業層面，商業信用系數均顯著為正（約為0.02），說明商業信用具有關系型債務契約特征，能有效支持企業研發投人活動。

綜上，整體上債務融資對研發投人具有抑制效應，主要是由于債券市場與銀行貸款的交易型債務契約特征，與研發活動的風險治理要求難以相容。相反地，非正式商業信用基于良好的買賣雙方關系，具有較強關系型債務特征，能夠促進企業研發投人，證明了假設2。

進一步，分析債務融資對研發投人結構影響。研發投入有資本化與費用化兩種處理方式，能夠反映企業研發投入結構。研發活動顧名思義包括研究與開發兩個階段，具體需經過調研、論證、立項、前期研究、小試、中試、試產等若干階段，其中以小試完成并經評審通過作為研究與開發階段的劃分依據。具體衡量兩類研發時，根據2006年新修訂的《企業會計準則第6號一無形資產》，研究階段支出計人當期損益，記人管理費用科目;開發階段支出在滿足特定條件時，可以予以資本化，確認為無形資產，列人開發支出項目。因此，費用化研發投人可代表研究階段支出，通常是較為激進的探索式創新。資本化研發支出來源于開發階段，可認為是對現有設計的改進式創新。

回歸結果見表4，債務融資對費用化研發投入（exp）與資本化研發投人（inu）作用相反。對于費用化的研發投人，銀行貸款具有顯著抑制作用，而商業信用具有顯著促進作用，債券融資的作用并不顯著。綜合來看，債務融資對費用化研發投入表現為顯著的異質作用，與上述基準回歸結果保持一致。相反地，對于資本化研發投人，整體上債務融資作用并不顯著，但是分類型看來，商業信用表現為抑制作用。綜上，企業獲得的銀行信貸支持，難以用于費用化的研發投入，這種探索式的研發活動主要依賴非正式商業信用展開，表明研發投入面臨著結構性的債務融資約束。

（二）制約因素分析

根據上文分析，信息不對稱是抑制債務融資發揮創新效應的重要因素。為了驗證該因素作用，引人債務融資與信息披露變量的交互項（debt×info）。交互項系數反映了不同信息披露（信息不對稱）條件下債務融資對研發投人的作用，回歸結果見表5。

回歸結果表明，充分的信息披露能夠強化債務融資對研發投入強度的促進作用。不同于單獨債務融資變量系數顯著為負，信息披露變量（分析師關注度）與債務融資變量的交互項系數為0.007，并在1%水平上顯著。這說明隨著分析師關注度的提高，信息披露更加充分，債權人與企業之間的信息不對稱程度減弱，道德風險與逆向選擇問題有所緩解，因此債務融資對研發投人的作用由抑制變為促進，研發投入面臨的融資約束減輕。由此推斷，信息不對稱是阻礙債務融資發揮創新效應的重要因素，假設1成立。

進一步結合債務異質性特征分析發現，隨著信息披露程度的提高，信息不對稱問題有所減輕，銀行貸款、商業信用兩類債務融資對研發投人強度均表現為促進作用。銀行貸款、商業信用與信息披露變量的交互項系數分別為0.006和0.011，且分別在5%和1%水平上顯著。債券融資與信息披露程度交互項系數為0.012，但并不顯著，表明信息披露程度提升對于債券融資的創新效應并無顯著影響，信息不對稱問題并非制約因素。更進一步采用滯后1期的變量回歸分析，結果仍保持穩健，不再贅述。由此推斷，當前信息不對稱主要制約了企業銀行貸款的可得性。通過培育更多的市場化中介機構、壯大分析師主體，能夠有效改善信息披露質量，促進銀行貸款發揮創新效應。同時，制約債券市場創新效應的深層次原因，并非信息不對稱問題，可能來源于債券市場的其他制度性約束。

（三）穩健性與內生性討論

本文采用兩種方式進行穩健性檢驗。

一是替換估計模型。借鑒Brown等基于歐拉方程的投資模型，在融資方程中加人債務融資變量，回歸模型設定如下：

其中，被解釋變量rd為企業研發投入強度。該估計方法基于現金流量表，內源融資（inf）指內部現金流，是企業以自身盈利為資金來源獲得的內部資金，用未扣除非經常損益與折舊的收人減去現金股利的值表示。股權融資（stk）用“吸收權益性投資收到的現金”表示，債務融資（debt）用“發行債券收到的現金”加上“取得借款收到的現金”表示。銷售收人（sale）為營業總收入，用來控制企業規模影響。下標i為企業，t為時間，ui為個體固定效應，λt為時間固定效應，ε為誤差項。由于式（2）設定為動態面板模型，因此采用系統GMM方法估計，在一定程度上也有利于消除內生性問題。

二是替換核心變量與回歸方法。在上述估計基礎上，將被解釋變量替換為研發投入占總營業收入比重，引人異質債務融資變量，采用現金流量法測度。銀行貸款（loan）用“取得借款收到的現金”表示，債券融資（bond）用“發行債券收到的現金”表示。由于商業信用（credit）是基于企業與供應商之間長期貿易關系所形成的，以存貨或固定資產作為融資替代，并沒有對應現金流指標作為替代變量。因此，本文采用商業信用會計年度變化流量進行穩健性檢驗。綜合混合OLS和固定效應估計的回歸結果，穩健性檢驗結果見表6。

經檢驗發現，債務融資對于企業研發投人強度仍表現為抑制作用。無論是采用系統GMM估計還是混合OLS估計，回歸結果均顯著。與基準回歸結果類似，基于異質債務視角，銀行貸款（loan）對研發投人強度仍表現為顯著的抑制作用。商業信用則對研發投人強度具有顯著促進作用，并在1%水平上顯著為正。由此，實證結果均穩健，在此不再贅述。

GMM估計能夠從方法上消除一定的內生性問題，但是仍要從理論上排除內生性問題。即可能是企業研發投入決策決定了債務融資水平，而并非債務融資影響了研發投入。對此，債務融資變量均采用滯后1期，能夠一定程度上消除內生性。進一步，本文認為如果企業研發投入巨大，一般傾向于通過多種渠道籌集更多資金，此時研發投入與債務融資應呈現出顯著的正向關系。但實證結果表明，債務融資與研發投入之間為顯著負向關系。這在一定程度上說明，并非研發投人決定了債務融資水平，相反，當企業更多依賴債務融資，在進行研發投人等戰略投資時，由于技術創新類項目風險普遍較高，會受到債務契約剛性約束，難以有效用于研發投人。

四、進一步研究：金融配給機制分析

為進一步驗證債務融資約束，本文分別從所有制歧視與技術風險規避視角探討債務融資的配給機制。

（一）金融配給機制檢驗

1.所有制歧視假說

已有研究發現信貸配置存在所有制歧視，由于政治關聯、預算軟約束等因素，國有企業在銀行貸款等融資活動中具有優勢，而民營企業在融資可得性、融資成本等方面均處于劣勢。為驗證所有制歧視假說，將樣本按照所有制性質分類進行回歸，結果見表7。

回歸結果表明，無論是國有企業還是民營企業，債務融資對研發投人均有抑制作用，且均在1%水平上顯著。進一步，基于異質債務視角發現，民營企業面臨的債務融資約束，主要來源于銀行貸款的抑制作用，民營企業銀行貸款系數為-0.016且在1%水平上顯著為負。因此民營企業紛紛轉向商業信用，其系數為O.023且在1%水平上顯著為正。相對而言，國有企業銀行信貸并未表現出顯著抑制作用，商業信用作用也相對較弱。

以上分析表明，民營企業研發投入的融資約束更為嚴重，受銀行貸款渠道不通暢、債券市場不發達等因素影響，民營企業轉向非正式商業信用。正式金融可得性低制約了民營企業創新投人資金來源，基于所有制歧視的金融配給普遍存在于民營企業。這也與已有研究結論相符，是當前貨幣政策與流動性定向投放側重民營企業的重要原因。

2.技術風險規避假說

按照所屬行業的技術風險差異，企業可分為高技術與非高技術企業。高技術企業研發投人強度大、技術復雜性高、創新周期長，整體面臨更高風險。通過對比《上市公司行業分類指引（2012年修訂）》與《高技術產業（制造業）分類（2013）》，將樣本企業分為高技術與非高技術兩種類型。

表7回歸結果表明，債務融資對高技術與非高技術企業研發投人均有顯著抑制作用。基于異質債務視角，按高技術與非高技術企業分樣本回歸。實證發現，高技術企業面臨的債務融資約束來源于銀行信貸和債券融資的抑制作用，商業信用對高技術企業研發投入則有積極作用。銀行貸款、債券融資系數分別為一0.014和-0.016，且在1%水平上顯著為正;商業信用系數為0.02，在5%水平上顯著。相比之下，非高技術企業中銀行貸款與債券融資作用并不顯著，表明其面臨的融資約束不強。根據回歸結果可以推斷，債務融資存在明顯技術風險規避，即相對非高技術企業，高技術企業面臨的債務融資約束更嚴重。典型的債務融資比如銀行貸款與債券融資難以有效發揮創新效應，導致高技術企業紛紛轉向商業信用作為替代性融資。潛在原因是高技術企業缺乏抵押品、穩定經營業績，導致銀行貸款、債券融資等交易型債務難以發揮作用。

綜上，債務融資的創新效應存在所有制歧視與技術風險規避兩種配給?；趥鶆债愘|性特征，銀行貸款與債券融資難以支持研發投人的結論，在民營企業和高技術企業中尤其顯著，導致這兩類企業過分依賴非正式商業信用。民營企業與高技術企業本是創新相對活躍的主體，卻面臨嚴重債務融資約束，可以推斷創新資本的所有制歧視與技術風險錯配，加劇了研發投人的融資約束，造成了創新領域流動性短缺，這是當前有效創新投人不足的重要原因。

（二）動態效應檢驗

隨著銀行商業化改革不斷推進，銀行自主性增強，政府干預持續減弱，資金配置朝著市場化方向不斷發展。尤其近年來金融改革著力疏通貨幣政策傳導機制，引導流動性投放到民營小微企業，可能會對所有制歧視有所緩解。與此同時，為應對金融危機不良沖擊，大量流動性投放至產能過剩行業領域，擠占了創新領域的資金投放。伴隨新時代經濟轉向高質量發展，高技術企業擴張加快、資金需求增加，可能面臨更嚴重的融資約束。

為考察創新資金配給的動態變化，準確識別現階段融資問題的焦點，分析究竟是所有制歧視還是技術風險規避，導致了企業獲得感不強、資金壓力大，本文借鑒Moser等的做法，聚焦于銀行信貸，將基本計量模型拓展為動態效應估計，計量模型如下：

其中，at表示t年國有與民營企業銀行信貸的創新效應差異，βt表示￡年高技術與非高技術企業銀行信貸的創新效應差異。比如，當t為2010年時，系數代表2010年銀行貸款的創新效應在高技術與非高技術企業間差異是否顯著。如果系數顯著不為0并為負值，表示銀行貸款對研發投入的抑制作用在高技術企業中更為顯著?；谒兄坪图夹g風險差異，2008—2018年動態效應的回歸結果系數如圖2所示。

其一，就所有制歧視而言，動態效應檢驗表明2008—2018年銀行信貸對研發投入的抑制作用，在國有與非國有企業中并無顯著差異，這說明現階段信貸融資所有制歧視在系列政策推動下已有所改善，國有與民營企業銀行信貸的創新效應并無顯著差異。其二，基于技術風險差異，高技術與非高技術企業銀行信貸的創新效應差異顯著。銀行貸款對高技術企業研發投入的抑制作用，相對非高技術企業更強，并在2011年達到峰值。2012年后技術風險規避逐年緩慢改善，但仍然顯著。因此，可以推斷創新資本錯配主要表現為大量銀行信貸流向了傳統制造業企業，高技術企業面臨流動性短缺、融資約束問題嚴重。這對理解當前企業創新積極性不高，“不敢創新、不愿創新、不能創新”成因提供了有價值參考，也驗證了假設3。這說明相對于以往研究普遍關注的所有制歧視問題，現階段銀行信貸的技術風險規避傾向更顯著。得益于近年來我國金融市場化改革持續推進，所有制歧視已經得到了一定程度緩解，但是技術風險規避傾向并未得到有效扭轉，隨著創新在經濟高質量發展中作用不斷凸顯，高技術企業面臨的創新資金不足問題加劇。因此，要深化金融供給側結構性改革，大力緩解創新資金的結構性短缺，推動高技術企業成為創新發展的主力軍。

為進一步驗證該推斷，下文進行行業細分研究。如果技術風險規避假說成立，企業所在行業技術風險不確定性越強，研發投人越難獲得有效銀行信貸支持，即銀行信貸對研發投人的抑制作用越強。因此，根據《上市公司行業分類指引（2012年修訂）》，對制造業行業各個大類細分研究，回歸結果見表8。結果顯示，對于大部分行業，銀行信貸融資系數顯著為負，說明債務融資對研發投入的抑制作用具有普遍性。特別是在醫藥制造業、電氣機械和器材制造業、計算機通信和其他電子設備制造業等高技術高風險行業，債務融資系數在1%水平上顯著為負，表明債務融資對研發投入有強烈抑制作用。相反地，在一些傳統行業比如紡織業、造紙和紙制品業、儀器儀表制造業等，創新成果產業化容易、創新周期較短，對應技術風險并不高，企業面臨債務融資約束并不嚴重。因此，根據技術風險規避假說，醫藥制造業、航天航空設備制造等行業，研發投人強度高、創新周期長、技術復雜度高，技術創新風險相對更高，企業面臨融資約束更為嚴重，這進一步驗證了高技術領域面臨創新資金的結構性短缺，說明技術風險規避在金融配給機制中占主導。

五、研究結論與啟示

“科技創新始于技術，成于資本”是近幾十年來全球科技創新的突出特征。普遍研究認為股權融資具有良好的信息甄別與風險分散優勢，能夠較好支持企業創新。但越來越多研究發現公開市場壓力會造成管理者短視等問題，并不利于創新投人。當前我國實體經濟發展面臨金融資源錯配，資金無法真正流向創新領域。面對創新引領高質量發展的要求，短期內較為可行的選擇是從債務融資著手改善流動性傳導機制，這更符合現階段我國金融體系實際。因此，本文基于債務融資異質性特征與金融配給視角，重新審視了債務融資對企業研發投人的作用。研究發現，整體上債務融資難以有效支持企業研發投入，信息不對稱是創新效應的重要制約因素。在此基礎上，基于債務契約異質性，重新審視了債務融資作用，認為關系型債務是較為理想的研發資金，通過與企業更廣泛業務聯系、更強信息收集監督能力、較低公開信息披露要求，能夠降低研發調整成本、控制交易不確定性、保護收益獨占性。實證分析表明，債務融資渠道不通暢主要受銀行貸款與債券融資制約，商業信用具有關系型債務特征，能顯著促進研發投入。進一步分析發現，相對于所有制歧視為主的金融配給機制，債務融資的技術風險規避傾向更為明顯，該效應在技術密集度高、創新周期長的細分行業更為明顯。

本文研究表明，為進一步疏通流動性傳導機制，讓金融資源流向最有前景的創新領域，金融政策要從拓寬融資渠道與緩解金融配給兩方面發力。一方面，要多渠道拓寬企業債務融資渠道。推動金融供給側結構性改革，優化企業債務融資結構，改善銀行業組織結構，有序破除銀行業壟斷，繼續大力發展債券市場、破除市場分割，改變企業過度依賴非正式商業信用。另一方面，金融政策應更側重打破資金的技術風險規避。引導金融機構創新信貸方式，開發知識產權質押、創新債券等新型債務融資工具，提高債務融資可得性。靈活運用多種貨幣政策工具，強化對高技術領域定向釋放流動性，讓金融活水真正流向技術密集度高、研發周期長的創新領域。