融資約束對中小企業研發影響研究

周力

【摘 要】 運用隨機效應面板與合并截面模型對比分析，研究結果表明：通過加價測量，R&D投入比資金投入更具有決策力;對于內部約束來說，兩種投資的約束水平和企業規模之間存在單調關系。首先，和資金投入相比，研發投資內部資金的可用性更具有決定性，增加內部資金的可獲得性對R&D投入比資本投資產生更大的影響。其次，小企業的R&D投入所受到的融資約束比大公司更多，因此減小公司規模比外部約束更具有約束力，對于大企業的融資約束沒有發現這樣的單調變化關系。通過劃分企業生命周期的研究表明，較成熟公司的融資約束較低。因此，融資約束對小企業或更年輕的公司更具約束力。

【關鍵詞】 融資約束; 隨機效應面板; 研發投入

【中圖分類號】 F234.3;F832.5? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2022）03-0030-05

一、引言

中小企業在我國經濟發展中起到非常重要的作用，但其融資難、融資成本過高等問題成為我國緩解經濟下行壓力、進行產業和結構調整的主要阻礙。實際上，我國政府對企業融資問題關注已久，例如2014年國務院頒布實施了《關于實施多種舉措解決企業融資成本過高問題的意見》。后來政府成立了專門機構，采用多級監察、審計及評估等方式，提出了貨幣制度、企業管理、政策鼓勵、改善經濟環境等多種舉措，盡可能促使金融機構減少對中小企業融資的各種限制，解決其融資過程中的各種難題。我國中小企業融資過程中成本過高的原因可以分為兩點：貨幣政策緊縮與融資中介成本過高，以及風險溢價高。所以，僅依靠政府和中央銀行調整貨幣政策并不能解決我國企業融資過程中面臨的各種問題[ 1 ]。融資成本高的問題還可以分宏觀與微觀兩個層次來解讀：從宏觀角度而言，主要包括金融機構的貨幣供給總量和速度降低、資產負債狀況變化，需要融資企業完善投資和克服收益潛力不足、負債融資等;微觀層面存在的問題主要包括期限不合理及債貸股關系含糊不清等[ 2-3 ]。

可以看出，外部融資的困難已經成為影響中小企業發展的重要因素。企業的創新活動離不開資金支持，R&D投入的項目需要大量資金。研發所需特定投資的明顯特點是融資價格高：一方面，低抵押品價值;另一方面，構建一個新的研發項目會涉及巨大的沉沒成本，研發支出的整體水平較高。企業研發人員通常是高技能工人，培訓他們是非常昂貴的，會導致一段時間內研發支出低波動[ 4-5 ]。此外投資者和管理者之間的信息不對稱還會產生不確定性從而影響資金籌措，最終可能阻礙R&D投入。這種限制并不是所有企業都一樣，其程度可能大大依賴于公司特征。

本文采用的信用評級指數能更直接地反映企業的融資機會[ 6 ]。和純現金流的方法相比，標準化的信用評級納入有關公司可以獲得更多的信息，投資評級指數的敏感性應該是融資約束一個更可靠的指標。此外，以前的研究集中于研發績效，從而在觀察期間內忽視了很多份額較小的企業不開展研發活動可能是因為缺乏財政資源[ 7 ]。Bloch認為金融約束可能更多體現在設立研發機構，而不是決定每年已有的研究項目的支出水平。因此，本文的研究明確考慮了非研發執行企業及其決定投資研發的內生性。

本文解釋了內部投資資源的積極靈敏度，并將其作為融資約束的指標，將公司信用等級指數變化導致的投資難易程度作為信用市場融資約束的指標。本文的模型還能分辨出企業規模和企業成立年限對投資產生的影響。研究結果顯示，R&D投入和資本投資的區別是內外部融資約束的重要性不同。首先，內部資金的可用性比研發投資更具有決定性;其次，小企業R&D投入遭受的外部融資約束比大公司更多。

二、文獻回顧和理論分析

（一）文獻回顧

企業投資研發項目的資金可能來源于內部，也可能來源于外部或者二者兼有，不像資本投資。然而，R&D投入所獲得的外部融資可能會更嚴格，在資本市場的外部融資約束力度會加重，一方面是由于投資的價值正在創造，另一方面是由于資產的無形性。信息不對稱也會影響R&D投入的融資條件。Mahmood和Mitchell認為債權人如銀行更喜歡物質型或重新部署資產的安全性貸款，因為這些在進行清算的時候可以（至少部分可以）防止項目失敗或公司破產。然而大多數的研發投資被放棄導致無法重新部署。

實證研究并不總是能夠提供明確的結果。Brown等找到美國和德國公司研發活動與現金流之間的正相關關系。Khanna和Yafeh的研究表明任何類型投資的現金流在美國似乎比在法國更加重要。Wooldridge研究發現英國公司的現金流決定企業是否應該做研發，但是實證較少，這可能表明研發投入是公司的一種自我選擇而未受到限制，卻沒有在德國找到這樣的關系。這些方面可能會影響公司獲取融資機會的積極性，年輕的企業可能受到更多的融資約束，因為他們不能使用同期盈利積累為研發項目提供資金，而較早的公司可能不會面臨這種限制。Czarnitzki和Kraft認為較成熟的企業可以通過銀行使用關系型貸款，以減少信息不對稱問題，使其與銀行之間通過接觸建立關系而受益，新成立的公司可能沒有內置這種關系。Chung和Wright認為銀行融資可能會受到限制，因為年輕企業的研發項目有較高的違約風險。總之，現有文獻表明R&D投入可能會受到較大的融資約束。這可能特別適用于小型或者年輕的企業，因為他們面臨的融資成本要大于大型或較成熟的公司。

（二）理論分析

本文借鑒以往研究，采用信用評級指數反映企業的融資機會，這應該有助于克服專家指標方法的不準確。Myers和Majluf認為，現金流敏感性并不是財政所限制的高現金流的敏感性，企業研發投資的適當措施不能作為高現金流對一個公司研發投入敏感的解釋，因為這些企業比那些對現金不那么敏感的企業所受到的經濟約束更小。Hall和Lerner指出Whited論證的局限性，但現金流方法的有效性仍然極具爭議性，他們所使用的信用評級指標優勢在于標準化測量了信貸改革，德國最大的信用評級機構提供了一個標準化的措施。因此，信用評級指數是很實際的評分，潛在的貸款人可以用它來評估公司信譽。除了等級分數，本文得到來自企業的價格成本費用利潤率。當涉及研發資金時，本文感興趣的是如何分析資本投資和研發投入的財政約束。此外，本文的目標是通過使用比較有代表性的公司樣本，以避免對大企業的偏見。本文的模型允許投資因差異區分異質性企業的規模和生命周期。

很大一部分小公司（平均140名員工，四分之一公司的員工在44名以下）可能無法每年進行研發。考慮到截面模型通過估計回歸結果（托賓）和偏態分布，本文在研發投資模型中采用對數ln（1+R&D）作為因變量。本文同時探討了資本投資和研發投資約束模式之間的差異，資本投資的分布也存在扭曲偏差，故使用對數，即ln（1+INV）。

要找出模型中R&D投入和資金投入的融資約束，最重要的右邊變量是資金可獲得性的指標對資金的供應。本文通過信用評級指標來衡量外部資本的約束程度，直接通過信用（RATING）等級觀察融資約束水平，這是一個連續測量，信用等級從1到6，其中最佳等級是3。

本文增建變量，允許模型對不同規模企業的評價指數具有異構作用，為此，運用四個虛擬變量進行互動評級（0=不屬于這個規模，1=屬于這個規模），每個企業歸因于四類中的一個類。假設四種規模的公司各占總樣本的25%，從而產生了四個交互項：

本文不僅探討不同規模企業之間的差異，而且分析不同生命周期企業之間的差異，所以建立不同生命周期企業之間的互動評級：

Hall和Lerner認為，可根據融資約束對樣本企業進行分組，然后比較各組所具有的合理敏感性。當某種程度的投資約束敏感程度單調增加時，在模型中添加這四個交互項，通過四個交互項來測試是否真的找到這樣一個單調的關系。

三、實證研究及結果分析

本文估計兩種不同的計量模型。第一，按照一個合并截面模型的方法。第二，采用隨機效應估計面板數據。要估計的投資模型可以寫成：

其中，Iit是因變量（I分別表示為INV和R&D的自然對數），xit表示集合回歸量，？茁表示待估參數，ci表示未觀察到的特定公司的影響，？滋it是誤差項。本文對這個模型的兩個版本進行估計。首先假設ci=0，因此這個模型可以估計為一個簡單的合并截面模型。本文調整集群公司的標準差來解釋面板數據，允許誤差項和公司的觀察結果相關。面板模型的優點在于沒有必要保持嚴格的外生性假設。然而？滋it必須獨立于xit，這樣二者之間的關系才是不確定的。因此，該模式允許在t期的研發反饋對今后一個時期的回歸量有影響。基本模型如下：

估計基準模型后，允許評級的影響因企業的規模而異。本文估計評級變量的四個獨立斜率系數，構建基礎為每個企業的規模。通過企業規模方面的互動評級，繼續評估年齡的相互作用[ 8-9 ]。本文將探析是否可以找到評估企業規模或年齡之間的單調關系，從而驗證融資約束對小企業或更年輕的公司更具約束力。

本文選取2009—2020年之間在創業板上市的中小企業作為研究樣本，剔除了財務數據異常變動和信息不完整的公司數據，最終得到335家企業的2 446個樣本。無論基準模型的結果還是擴展模型的結果都包括表1中介紹的按照企業規模進行分類評級的結果。R&D投入、資金投入，規模及其平方項都是高度顯著的。兩個系數是正的，所估計的系數呈現出U型曲線，但是這里的數據僅覆蓋了U型曲線的右分支。因此，投資水平隨著企業規模的增加單調增加。有趣的是，R&D投入的這種效果相當高。這個結論說明如果某個中小企業可以通過關聯公司或其母公司獲得額外的R&D資本投入，這種R&D投入會是重要的研發資金來源，因為中小企業通常會受自身內部資源和信貸市場準入機制的限制。AGE也對R&D投入有顯著而積極的影響，但這不包括資本投資。需要注意的是，本文還嘗試適用非線性年齡的影響，但在企業規模的影響下，這些沒有被證明顯著。兩種類型（PCM和RATING）的融資可行性措施都是高度正顯著，這自然說明更高價格的成本費用利潤率和更好的支持評級都由于公司的投資。然而，結果也表明研發和資金投入之間的差異。PCM系數反映了R&D投入遠高于資本投資的情況下內部融資的重要性。因此，和一般投資相比，外部資金可用性指標的影響比R&D投入的影響要小。

投資傾向I*i回歸量的邊際效應描述系數估計為：

四、穩健性分析

為了進行研究結果的穩健性檢驗，本文提供兩種不同的檢查。首先，本文將已經在整個樣本期間至少有兩個階段的創新作為公司研究的子樣本，這些子樣本具有相同的規模，可以用來測試資本投資和R&D投入模式之間的差異是否由于這一事實，即本文的樣本中存在一些從未進行任何創新活動的公司。

其次，本文測試的是創新投資的定義發生變化后結果的敏感程度會發生怎樣的變化。R&D是成功將新工藝和新產品推向市場的重要組成部分，一旦開始更廣泛的創新活動，結果是否還仍然成立？

穩健性結果如表2所示。此處需要注意的是，本文的樣本比研發回歸的樣本略小，從而導致總支出創新中出現了一些缺失值。所以，本文重新進行了該樣本資本投資的回歸，這樣才能有準確的比較。

雖然基本結果發現與研發和評級的邊際影響類似，但是研發和評級的邊際影響會隨著規模的變化而有所變化。本文還找到一些單調關系，但外部約束的大小和估計資本投資十分接近。

本文在之前的模型中對企業的生命周期進行了控制，為了驗證企業生命周期和規模對企業獲得外部資金是否會產生相媲美的影響，增加了生命周期的相互作用，而不是與規模相互作用。研究發現，年齡對信貸的可獲得性產生的似乎是不太明確的效果。本文并沒有發現研發投入和資本投資二者之間存在單調關系。因此，本文認為，獲得外部資金涉及的是規模參數，特別是諸如抵押追加貸款，而不是生命周期參數，例如缺少跟蹤歷史或與銀行和供應商之間的借貸關系。

五、結論與建議

從本文建立的經驗模型可以得出以下主要結論：相對于融資約束與內部和外部資源的重要性，R&D投入和資金投入是不同的。首先，和資金投入相比，研發投資內部資金的可用性更具有決定性。研究表明增加內部資金的可獲得性對R&D投入比資本投資產生更大的影響，這可以通過增加這些公司的價格成本利潤來衡量。其次，小企業的R&D投入所受到的融資約束比大公司更多。也就是說，小企業所獲取的外部資金的研發投入會隨著條件的改善而增加，大企業的研發投資對此不敏感，資金緊張對規模較小的公司來說更有約束力。此外，本文還發現，融資約束水平與企業規模單調遞減。因此，企業越大，越多的R&D投入項目將會得到執行，較大的公司可能會因為他們的整體資產價值可以為外部融資提供足夠的抵押支持。從年齡的差異看，本文沒有發現融資約束與年齡之間的單調關系。最后，若干額外的測試結果是穩健的。所有的結果都支持合并截面模型回歸和面板數據回歸，允許控制了投資級別的企業所特有的不可觀測的效果，并且總的創新支出（而不是純研發支出）的穩健性檢驗也顯示出類似的結果。

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