銀行貸款對企業創新的激勵效應

崔靜靜 張曉娜

摘? ?要：由于信息不對稱等原因，銀行貸款和企業創新之間的關系存在爭議。本文將創新過程分解為技術研發和技術成果轉化兩個階段，使用中關村科技企業數據，通過PSM-FE方法研究發現：銀行貸款一方面通過緩解融資約束，實現了對技術研發的支持作用，促進了專利授權量的增加;另一方面，商業銀行更多地發揮了金融中介職能，通過為企業技術成果轉化提供資金支持促進了新產品的銷售。進一步的分析表明：在成立年限長、規模大、政策支持力度強、市場范圍大的企業中，銀行貸款對企業創新的影響效應更大。異質性分析發現：銀行貸款對成果轉化的促進作用更多表現在高技術行業中。研究結論為通過信貸支持企業創新，并進一步促進經濟的高質量發展提供了理論依據和經驗。

關? 鍵? 詞：銀行貸款;企業創新;激勵效應;技術研發;技術成果轉化

中圖分類號：F832.4? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ?文章編號：2096-2517（2022）02-0033-15

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2022.02.004

一、引言與文獻綜述

熊彼特認為，現代化工業體系是通過創新得以建立和發展的，信貸在促進技術創新和經濟發展中具有不可忽視的作用[1]。對于企業來說，創新活動所需的高科技設備以及雇傭高技能工人需要大量的初始資本注入，因此，企業需要大量資金支持研發活動。中國企業家調查系統發布的《2021·中國企業家成長與發展專題調查報告》（下文簡稱《報告》）顯示，66.6%的企業家認為“技術變化是影響企業發展的重要因素”， 贊同企業創新活動是提高企業經濟效益，增強企業競爭力的主要路徑。然而該《報告》也顯示外部融資成本和融資約束過高成為阻礙企業創新和發展的主要困難和壓力（46.6%），主要表現在人工成本過高（62.1%）和資金緊張（35.8%）等方面[2]。Hall（2002）認為創新活動產出的高不確定性導致創新過程蘊含信息不對稱，由此帶來嚴重的外部融資約束，因此主張通過內部資金支持企業創新活動[3]。內部融資主要包括利潤留存、內部現金流，但對于大多數中小型創新企業來說，研發活動的高風險性、長期的商業化過程導致企業無法及時完成內部資金積累，因此需要依靠所有者出資以及外部融資。Ayyagari等（2011）主張利用包括國內外銀行貸款在內的外部融資進行創新[4]。但Brown等（2012）認為以銀行貸款為代表的債務融資在對涉及保密性技術創新項目的融資上存在嚴重的信息不對稱，且債務融資還本付息的壓力會造成對企業現金流的約束，因此認為風險投資以及資本市場所帶來的股權融資是支持企業創新的重要途徑[5]。雖然我國A股市場已經發展了30多年，但仍然是以銀行為主導的金融體系，根據人民銀行發布的《2021年社會融資規模存量統計數據報告》，銀行貸款解決了我國61%的社會融資需求，而企業債券、政府債券和股權融資僅分別為9.5%、16.9%和3%。 同時，由于科創板的推出時間不長，國內資本市場在支持以創新為主要特征的新經濟企業上存在明顯不足[6]。因此，對于新興市場國家以及銀行主導型金融體系的國家而言，銀行貸款仍然是創新企業融資的重要渠道和創新活動的重要資金來源[7]，尤其是對于初創型創新企業而言更是如此[8]。本文通過探討銀行貸款對企業創新的影響效應和機制，分析如何通過銀行貸款激勵企業開展研發創新進而實現技術能力的提升和獲取創新經濟效益，以此促進企業提高競爭力、促進經濟增長和高質量發展。

長期以來，學術界針對銀行貸款對企業創新的影響研究并未形成一致性結論。 一些研究認為， 銀行貸款激勵了企業創新。David等（2008）使用日本的數據研究發現外部負債融資促進了企業研發投入[9]。Aghion等（2012）使用法國公司層面的數據研究，發現信貸約束導致企業研發投資下降[10]。？魣lvarez等（2015） 對智利的研究發現受信貸約束的企業創新的可能性較小，并且，需要無形資產更多的產品創新更容易受到信貸約束的影響[11]。Mnnasoo等（2020）發現在信貸約束下，中東歐國家企業進行研發的可能性下降了32%[12]。國內研究中，馬光榮等（2014）認為銀行授信通過緩解創新型企業的現金流約束，增加企業研發投入[13]。張璇等（2017）認為銀行貸款以抵押貸款和中長期貸款為主，與科技型企業研發投資的長期性相匹配，可以實現對技術研發所需持續穩定資金的補給[14]。溫軍等（2011）則發現銀行貸款作為一種關系型債務，銀行可以通過貸款監督等機制設計降低信息不對稱，提高研發投入效率[15]。袁禮等（2019）研究發現銀行信貸能夠有效促進企業技術創新[16]。

另一些研究則發現銀行貸款對企業創新有抑制效應。鞠曉生（2013）認為我國商業銀行更偏重于對國有企業研發活動的支持[17]，張杰等（2012）發現對于大量缺乏資金開展研發活動的非國有中小型企業來說，銀行貸款抑制了企業R&D投入[18]。肖海蓮等（2014）發現銀行貸款對于R&D投資中的探索式創新投資（R）以及常規創新投資（D）都存在負向影響[19]。林志帆等（2015）認為由于銀行貸款與企業創新之間存在風險-收益錯配，在研發失敗時，銀行貸款面臨無法回收本息的風險， 而在研發成功時，也無法獲得超額收益，導致銀行不愿意為創新項目或者創新型企業提供融資支持[20]。徐飛（2019）進一步研究發現銀行貸款會出于風險規避等原因誘使借款人從事低風險、低創新性的活動，從而降低企業研發傾向[21]。

本文認為，之所以存在不同的觀點，主要原因在于使用的樣本不同， 且缺乏對創新過程的分析?，F有研究幾乎集中探討銀行貸款與技術研發的關系，而對于技術成果的經濟開發考慮不足。不同階段的創新活動風險特征不同，技術研發活動的風險較大，技術成果的經濟開發風險較小。而后者在微觀數據中的信息明顯不足，導致現有研究使用技術研發取代創新。與技術研發相比，中國大多數企業集中于具有明顯商業化前景的新技術、新產品的開發上[22]，從數據上看，根據《高技術產業統計年鑒》， 大中型高技術產業企業新產品開發經費也高于研發經費?；谏鲜龇治?，本文使用傾向得分匹配方法對樣本數據進行處理，以應對可觀測變量造成的內生性問題， 同時使用中介效應模型， 分析銀行貸款對企業創新的影響機制。 可能的創新有：（1）將企業創新過程分為技術研發階段和技術成果轉化階段，分別分析銀行貸款對企業技術研發和技術成果轉化的不同影響效應和機制。Bircan等（2020）使用俄羅斯銀行支持企業技術應用的實踐，說明銀行貸款并沒有激勵研發活動，而是幫助企業采用新技術和新流程，獲得貸款的企業要么直接尋求技術供應商，要么直接外購專有技術[23]。李后建等（2015） 利用2012年世界銀行的中國企業調查數據， 發現銀行信貸對以新產品為代表的創新產出具有顯著的正向效應，但是，作者并未對銀行貸款影響新產品的機制進行分析[24]。本文將在以上研究的基礎上，將銀行貸款對企業技術研發的影響分析擴展到對創新過程后端的技術轉化和新產品開發上。（2）使用可以代表科技型企業的中關村自主創新示范區微觀企業數據。中關村科技企業與上市公司和規模以上工業企業這種具有一定規模效應和一定創新能力的企業不同，大多為中小型未上市企業，可以與已有研究形成互補。

二、理論假設

根據融資優序理論，當企業內部資金難以滿足創新活動所需資金時，企業會優先選擇債權融資補充資金。但是創新活動的高風險性，研發活動多為無形資產等使商業銀行面臨嚴重的信息不對稱。為降低信貸風險，銀行在貸款之前會考慮企業的擔保品以及企業償還本金和利息的能力，并根據貸款流程進行貸前調查、貸中管理和貸后監督，使銀行能夠以更低的成本識別那些更有能力引導創新的企業，可以緩解創新項目由于信息不對稱導致的逆向選擇和道德風險問題[25]。同時，銀行業的競爭和市場開放通過改善金融機構信貸配給，提高了商業銀行的風險承受意愿，推動信貸資金流入科技企業[26]。由于銀行貸款具有金額大，貸款期限靈活，成本低以及持續穩定等特點，并且一般不需要企業披露研發細節，有利于保護企業的商業機密，因此，銀行貸款有助于企業迅速進行資本積累， 以促進創新活動的開展。借鑒Roper等（2008）創新價值鏈的思想，將創新過程劃分為技術研發和成果轉化兩個階段[27]。技術研發階段是以R&D投入為基礎的研發創新， 通過投入研究資金、研發人員等進行新知識、新技術的研究開發。在整個資金配置的過程中居于前端，不確定因素多，風險大。成果轉化階段是將技術成果應用于生產可供市場銷售的新產品（新服務等），以實現技術研發成果的商品化和產業化，最終獲得經濟收益。由于技術已經成型，成果轉化階段的風險相對較低。

（一）銀行貸款對技術研發的影響

在信貸關系中， 商業銀行具有較強的談判能力，以及在貸前信息搜集、審核、識別方面的比較優勢和嚴格的貸后管理。 如貸前針對企業的盈利能力、專業技術能力、產品的市場競爭力以及企業信用等信息進行審查，然后通過簽訂貸款合同保護自身利益，在企業取得借款后，銀行對貸款資金的使用采取有效的約束和監督措施，以此降低信貸風險。因此，銀行貸款可以為企業技術開發設計、試驗、測試等極大的資金需求提供支持和保障。王玉澤等（2019）、吳堯等（2020）均發現銀行貸款對研發投入和專利等創新產出的顯著影響[28-29]。

一般來說，在技術研發階段，企業需要捕捉、篩選可行的創新意識和想法，通過規劃、設計、立項、培育和孵化，開發出較為成熟的實驗室產品，再經過后續的“小試”和“中試”，對產品進行小規模的實驗和測試，對產品的可生產性、工藝、工序、生產環境及可靠性進行初步驗證。銀行貸款通過降低融資成本，監督管理創新項目降低信息不對稱，有效配置信貸資源，提高資金配置效率，緩解融資約束，進而推動企業將資金從普通生產性投資配置到研發項目投資中去。降低科技企業在資金周轉方面的后顧之憂，激勵科技企業購置先進設備，配備實驗人員，完善硬件環境。通過技術研發獲得專利、專有技術等技術成果，進一步通過技術市場進行專利轉讓或者授權、許可從而實現創新收益?；蛘呔徑庖驗檠邪l而擠占的正常運營支出，企業可以使用信貸資金采購新設備或者新技術， 或者引進技術人員，以改進現有的技術和生產工藝條件，進而通過生產技術水平的提升，實現新技術的突破，提升創新能力。

本文所選擇的樣本特征顯示，技術研發表現為短期特征， 同時銀行貸款也以短期或中期貸款為主，銀行貸款周期恰好匹配技術研發周期，由此，本文提出假設：

H1：銀行貸款通過緩解企業融資約束，促進了技術研發。

（二）銀行貸款對技術成果轉化的影響

創新活動的最終目的是將技術成果轉化為新的最終產品。因此，在通過技術研發獲取技術成果之后，仍然需要大量的資源投入以進行技術成果的轉化。這個技術成果可能是企業自身開發的，也有可能是企業通過技術改造或者引進、消化吸收活動獲取的，目的是進行新產品開發和推廣。一旦擁有了可以進行產業化轉化的技術成果，就意味著企業即將創造市場價值，Francis等（2012）發現以專利為代表的創新產出可以降低信息不對稱程度，進而降低企業債務融資成本[30]。近年來我國以知識產權質押貸款為代表的科技信貸的推廣，使得擁有高質量技術成果的企業風險特征更低， 更容易獲得貸款?？萍计髽I獲得信貸支持后，可以進入到成果轉化中去，企業利用信貸資金購買制造設備、專有技術以及聘用技術和銷售人員進行新技術或者新產品應用開發。通過將信貸資金持續用于補給技術開發，滿足企業在實驗室階段進行產品規劃、開發、試驗、優化、流程精簡，以及成果轉化階段進行試產、應用、推廣和增量生產過程中的資金需求，降低了該階段的不確定性，進而對技術成果的產生和新產品試產試銷起到促進作用，推動了企業創新活動的順利進行。

因此，銀行貸款可以不對技術研發進行融資支持，而是在技術研發完成以后在現有技術成果的基礎上對企業進行融資支持，可以表現為商業銀行利用知識產權質押等科技信貸產品支持企業創新活動[31]。 也可以是利用銀行貸款補充互補性資產，實現技術成果的應用和推廣，實現新產品的增量生產和商業化。通過銀行貸款，一方面助力企業將引進或者改造的技術發展成熟，通過批量試產，對生產的工藝流程、管理模式等做進一步的完善，優化企業生產和技術條件，降低新產品開發風險。另一方面，企業可以較小的自有資金“撬動”較大的資產和現金流，減少企業試產、應用、推廣等過程中資金鏈斷裂的風險，擴大創新產品得以存活和保留的概率，幫助企業更好地開發、生產、銷售新產品。直接在現有技術成果的基礎上進行的應用轉化可以有效降低新產品開發和推廣風險，為企業帶來穩定經濟收益的周期更短，因此，相較于銀行貸款對技術研發階段支持的不確定性，銀行貸款更傾向于支持企業的技術成果轉化。由此提出假設：

H2：銀行貸款促進了企業成果轉化。

三、實證研究設計

（一）模型構建

為了檢驗銀行貸款對企業創新產出的影響，構建如下基礎回歸模型：

In putit=α0+α1 Ln loansit+αjControls+αt，j+εi，t （1）

Outit=β0+β1 Ln loansit+βjControls+βt，j+εi，t? （2）

其中In putit=為創新投入。Outit=為創新產出。Ln loansit表示企業i在t年的銀行貸款，Controls代表一系列企業層面和市場環境層面可能會對企業創新產生影響的控制變量。αt，j表示年份×行業固定效應，εi，t為隨機誤差項。

為了驗證銀行貸款對創新產出的影響機制，構建如下機制分析模型：

Outit=γ0+γ1 Ln loansit+γ2 In putit+γjControls+γt，j+εi，t（3）

中介效應模型的檢驗思路如下：首先根據模型（1）與模型（2），檢驗銀行貸款對創新投入和創新產出的影響，具體關注模型中α1與β1的系數。然后檢驗銀行貸款和創新投入同時對創新產出的影響，具體關注模型（3）中γ1和γ2的系數。若上述實證檢驗中β1，α1，γ1和γ2的系數皆顯著，且為正，則證明創新投入在銀行貸款對企業創新產出的影響中存在部分正向中介效應，若β1，γ1和γ2顯著，且為正，而α1不顯著，則證明創新投入在銀行貸款對企業創新產出的影響中存在全部正向中介效應。

（二）變量定義

1.創新指標

使用創新投入產出指標衡量企業創新，不同階段技術創新所需要的要素投入結構存在明顯差異，創新產出的測度指標也會有明顯區別。使用企業內部研發投入經費作為技術研發階段的創新投入。使用扣除企業內部研發經費的企業內部用于創新活動經費作為成果轉化階段的創新投入。技術研發階段的產出采用專利授權量表示。由于專利從申請到公開最長需要18個月， 因此對專利授權數取對數處理后再進行滯后二階處理。體現新產品市場接受能力的新產品銷售收入額是成果轉化階段的產出指標。

2.銀行貸款

分別以企業獲得的銀行貸款數額加1取自然對數，以及企業是否獲得銀行貸款的虛擬變量作為度量指標。

3.控制變量

一般而言，成立年限較長的企業，相較于初創企業擁有更為完善的財務制度和管理能力，以及一定規模的固定資產和無形資產，信息不對稱程度相對較低。 企業規模對企業創新也具有明顯影響，大型企業擁有較高的資本規模及較大的市場份額，容易通過一定的規模效應，對企業創新產生正向刺激作用。另外，參考Ullah（2019）使用資產負債率和凈資產收益率、減稅額、出口額和行業赫芬達爾指數分別衡量企業償債能力、盈利能力、政策支持力度、市場范圍和市場結構[32]。其中，政策支持不但可以直接充盈企業現金流，增加企業可用于創新活動的內部資金，還會通過信號引導作用提升企業在市場的信息可信度，降低企業融資門檻。企業市場范圍的擴大，則會拓寬企業的渠道網絡，提升營業利潤，增強企業市場競爭力和創新能力。而行業赫芬達爾指數越高，該地區同行業的企業集中度越高，競爭關系越弱。另外，選取股權融資虛擬變量，企業當年獲得股權融資取1，否則為0。具體變量定義如表1所示。

（三）數據來源和處理

本文使用數據來自于北京市統計局對2006—2015年中關村科技企業的調查數據。 作為國家第一個高新技術產業園區和建設全國科創中心的重要載體，中關村不但聚集了大量的高端創新要素和支持科技創新的金融資源，且肩負著引導金融資源向科技領域配置、促進科技與金融結合發展，進而引領全國走創新發展道路的重任。多年來，中關村不斷完善科技企業債務融資市場，為科技型企業債務融資開辟了市場，建立了為科技企業服務的科技金融事業部、特色支行等機構，增強了對科技企業的服務功能，為符合條件的企業提供銀行信貸創新產品業務（信用貸款、知識產權質押貸款、股權質押貸款及貿易融資等類型的信貸融資）。進一步，中關村不但是多種銀行貸款政策的試點地區，且配有極為全面的銀行網點分布網絡，并設置有較多專為科技企業提供融資服務的科技金融專營組織機構，為企業提供了極為便利的債務融資環境。中關村管委會還為符合銀行信貸創新融資支持條件的中小微企業按照一定比例給予貸款貼息。并且，中關村科技企業同時涵蓋上市和非上市公司，樣本范圍的廣闊性也使該數據具備更高的代表性。在進行實證研究之前，首先對樣本數據進行第一次處理：刪除樣本中總資產小于零、總資產小于總負債、總資產小于無形資產、資產負債率小于零、總負債小于零和員工總人數等于零的樣本，另外，為了減少回歸結果偏差， 本文同樣將金融行業數據進行刪除，并對所有連續性變量進行上下1%的截尾處理，初步獲得樣本數據117 755個。

其次，相較于其他外部融資機構，銀行可以借助信息生產和識別方面的優勢，有目的地選擇具有一定抵押資產作為擔?；蛘呔哂休^強盈利能力和創新能力的企業提供資金融通，這就容易導致回歸結果因具有一定的選擇性而產生偏差。因此，使用PSM（傾向得分匹配法）作為二次篩選數據的方法，將特征相近的處理組和控制組樣本數據進行匹配，確保篩選出的配對企業數據除了在是否獲得銀行貸款這一點存在不同之外，其他的控制變量如企業性質、決策及市場環境等方面都盡量接近，一定程度上避免模型設定錯誤或遺漏可測變量而導致的內生性問題。傾向得分匹配的主要思想為構造與處理組除是否獲得銀行貸款外其余特征均盡可能相近的對照組，其兩者之差即為處理效應。即：

方式， 可以在滿足其他特征盡可能相似的條件下，通過觀察處理組和對照組企業在創新水平上表現的差異，獲得銀行貸款對企業創新活動影響的凈效應。本文的研究對象為非平衡面板數據，所以在研究中首先要考慮時間效應，在匹配后使用雙向固定效應，即PSM-FE方法。

本文分別按照企業是否獲得銀行貸款進行分組，將獲得銀行貸款的企業歸入處理組，未獲得銀行貸款的企業歸入控制組，使用所有控制變量作為匹配變量計算兩組的傾向得分， 并分別將創新投入、創新產出作為結果變量，進行最近鄰無放回1：1匹配， 分別得到樣本數據28 570、22 050、29 068個。圖1顯示的是樣本數據匹配前后的核密度圖①，可以發現， 在使用PSM方法對數據進行二次處理后，處理組和控制組的擬合效果明顯得到優化。

（四）描述性統計

表2顯示的是進行傾向得分匹配后的主要變量的基本統計特征。通過對相應變量的虛擬變量的描述統計發現，匹配前的樣本中，70%的企業有創新投入， 其中42%的企業有研發經費投入，51%的企業有成果轉化經費投入。而匹配后的樣本結果顯示，有研發經費投入和有成果轉化經費的企業占樣本比例有微弱下降，分別為40%和69%，但與匹配前的比例基本持平，說明了匹配結果的適當性。銀行貸款虛擬變量顯示匹配前有15%的觀測值有銀行貸款，匹配后50%的觀測值獲得了銀行貸款。同時，方差膨脹因子檢驗顯示各變量之間的VIF值均小于4，排除了多重共線性可能對回歸結果產生的干擾。

表3顯示，所選擇的29 068個樣本觀測值中，5309個企業有研發投入數據，5651個企業有貸款數據，7920個企業有成果轉化經費數據。其中，52.6%的企業僅有一年研發投入，43.6%的企業獲得一年期貸款，45.6%的企業僅有一年成果轉化信息。而有連續三年及以上研發活動的企業占比不足30%， 且約45%的企業獲得1～5年的中期貸款。由此可見，企業的創新活動并未表現出長期持續性的特征，而銀行貸款的支持也以三年以內的短期及中期貸款為主。由此說明銀行貸款恰好可以支持企業短期創新活動，表現為對技術研發和成果轉化兩個方面的影響效應。

四、實證結果分析

（一）銀行貸款影響企業創新的基準回歸分析

表4分別為以創新投入和創新產出作為被解釋變量的回歸結果。四組回歸結果中銀行貸款的系數皆在1%的水平上顯著為正， 表明銀行貸款作為企業外部融資最主要的來源，可以通過緩解企業面臨的融資約束，促進企業創新投入，提升技術成果產出和商業化轉化，假設1得證。從影響系數上看，銀行貸款對技術成果應用經費和新產品銷售收入的影響效果更大，從而說明銀行貸款確實更傾向于支持技術成果轉化。

控制變量中，隨著企業成立年限的增加，企業研發流程和管理制度逐步實現規范和優化，創新能力得到積累，創新水平得到提升。大規模企業容易形成一定的規模經濟為企業帶來重要的競爭優勢，推動企業創新。政策支持顯著改善了企業的融資環境，緩解了企業的融資約束，對企業創新投入和創新產出均產生較為顯著的激勵作用。市場范圍的擴大，提升了企業市場影響力和客戶信任度，推動了企業創新發展，以上變量與前文預期均相符。相反，市場結構的系數顯著為負，表明市場競爭程度越大，越有利于企業創新。

為了進一步驗證銀行貸款對企業創新發展不同階段的促進效果是否受到其他因素的干擾和影響，首先，選取企業出口虛擬變量、稅收減免虛擬變量以及股權融資虛擬變量與銀行貸款變量的交互項分別引入主回歸模型，考察市場環境、政策與股權資金支持是否會對銀行貸款與企業創新的關系產生影響。

表5的回歸結果顯示，銀行貸款與市場環境的交乘項均在1%的水平上顯著為正， 且銀行貸款與政策支持、銀行貸款與股權融資指標的交互項同樣顯著為正，表明銀行貸款對企業創新不同階段的促進作用隨著企業擴大海外市場、獲得政府扶持以及股權融資程度增加而增大。從系數上看，有出口的企業，交乘項對企業創新的影響系數分別為0.1042、 0.0395、0.0321、0.1529，表明在其他條件均不發生改變的情況下，貸款額每增加10%，企業研發經費、成果轉化經費、新產品銷售收入平均增加1%、0.39%和1.5%，企業專利授權量平均增加0.3%。企業出口對技術研發的激勵效果更大，說明企業可以通過出口學習獲得先進的研發理念和技術知識，了解新產品與服務的市場需求， 推動其自主研發。同時，有減稅、股權融資的企業，銀行貸款的增加也會顯著影響企業創新。獲得減稅以及獲得股權融資的企業對技術研發的激勵效果更大。說明獲得的政策支持越多， 從股權融資渠道越能獲得資金支持，融資約束越小，企業越愿意將從銀行借來的資金投入到研發活動中。原因可能在于獲得政策支持和股權融資的企業代表其投資的創新項目更優質，從銀行獲得穩定性資金的可能性更大，與李匯東等（2013）發現政策支持對債權融資與公司創新投資之間的關系存在顯著的正向調節作用的結論一致[33]。而股權融資由于獨特的制度設計和風險承受能力，可以彌補債務融資手續繁雜、對抵押物和信用要求較高的不足， 從而提高企業研發創新的積極性和參與度。在對創新產出的影響系數上，則都表現為銀行貸款對新產品銷售收入的影響更大。從而也說明銀行貸款偏重于風險程度更小、不確定性更低的技術成果轉化階段的支持。

（二）銀行貸款影響企業創新的機制分析

前文的實證結果顯示，銀行貸款對企業創新活動具有顯著的促進作用，對于企業來說，若想通過創新提升自身的核心競爭力，就需要借助銀行貸款提供持續穩定的現金流，源源不斷地對創新投入進行補給，滿足技術研發階段和技術成果轉化階段的資金需求。為了考察創新投入在銀行貸款對創新產出的影響中是否發揮了一定的渠道效應，根據計量模型，分別就研發經費和成果轉化經費的中介效果進行實證檢驗，回歸結果見表6。

表6的實證結果顯示，兩組回歸分別就研發經費對專利申請量以及成果轉化經費對新產品銷售收入可能存在的中介效應進行了分析。其中研發經費對專利申請量的中介效應回歸中，α1系數為0.0350，β1的系數為0.0110，γ1的系數為0.0093，γ2的系數為0.0482。成果轉化經費對新產品銷售收入的中介效應回歸中，α1系數為0.0428，β1的系數為0.0847、γ1的系數為0.0772，γ2的系數為0.2219。兩組回歸中α1，β1，γ1和γ2系數皆顯著為正，且第（3）（6）列中銀行貸款變量的系數均小于第（1）（4）列中銀行貸款變量的系數，驗證了創新投入在銀行貸款對企業創新產出的影響中存在部分正向中介效應，即銀行貸款通過促進研發經費投入，有效激勵了技術成果產出， 并通過為技術成果應用提供資金支持，促進了新產品銷售收入的增加。并且，銀行貸款對技術成果轉化的影響效應更大，從而也說明商業銀行確實存在對技術研發的低激勵以及對技術成果轉化的高激勵。

（三）穩健性檢驗

1.基礎回歸的穩健性檢驗

使用PSM-FE方法對樣本進行二次篩選以及雙向固定效應檢驗后，已經對數據可能存在的內生性問題進行了控制。但仍可能存在如下現象：銀行貸款促進了企業的創新，但創新性越強的企業，越可能成為銀行放貸的優選對象，即企業的創新能力吸引銀行選擇其進行貸款投放的反向因果現象。本文使用如下方法解決該類樣本選擇問題。

（1）將解釋變量和控制變量滯后一期

參考張傳財等（2017），對所有解釋變量和控制變量進行滯后一期處理，被解釋變量不變[34]。表7顯示， 在解決了互為因果的內生性問題的條件下，相較于主回歸，銀行貸款一階滯后項對技術研發階段研發經費的促進作用有所增加（由0.0296增加到0.0322），對成果轉化經費的促進作用相對降低（由0.0407增加到0.0879），對成果轉化階段專利授權量的促進作用有所增加（由0.0110增加到0.0879），對新產品銷售收入的影響變化不大（由0.0847增加到0.0879）。但總的來說，可以證明主回歸結果的穩健性。

（2）Heckman兩步法

本文所選擇的樣本數據中，由于企業是否進行研發活動是企業的自我選擇，并不能收集所有進行研發投資活動公司的研發數據以及并不是所有的上市企業都愿意披露公司專利申請和研發情況，因此導致被解釋變量企業創新存在樣本選擇偏誤。借鑒余琰等（2016）、蔡競等（2016），使用Heckman兩步法解決被解釋變量的樣本選擇問題[35-36]。模型如下：

Pr obit（Innovationit）=？姿+？姿1Controls+？琢tj+？著it （6）

Innovationit=？茲+？茲1lbloansit+LAMBDAit+？茲jControls+

？琢tj+？著it （7）

模型（6）是用來估算企業是否披露研發信息的二值選擇模型，Innovationit表示公司i在t年是否披露研發信息的虛擬變量，公司披露則為1，否則為0。Controls仍表示上文提到的所有控制變量。αt，j分別表示年份、行業固定效應。模型（7）則表示控制了被解釋變量樣本選擇后的估計模型，LAMBDA為經過模型（6）估計的樣本公司的逆米爾斯比率。

表8為利用Heckman兩步法解決了被解釋變量自我選擇問題的回歸結果，逆米爾斯比率系數顯示在1%的顯著性水平上拒絕不存在被解釋變量選擇偏誤的假設，即原模型確實存在選擇偏誤。四個模型中銀行貸款對企業創新各階段影響的系數分別為0.0064、0.0095、0.0105、0.0068，系數相較于主回歸均降低，但所有系數均為正，且顯著性不變，表明該方法較好地解決了樣本選擇問題，在排除了被解釋變量的選擇偏誤后，回歸結果仍保持穩健。

2.中介效應的穩健性檢驗

為了驗證創新投入在銀行貸款對企業創新產出的影響效應和機制是否具有穩健性， 結合模型（1），構建調節效應模型如下：

Outit=θ0+θ1bank_dumit+θ2Inputit+θ3bank_dumit

×Inputit+θjControls+θt，j+εi，t （8）

表9結果顯示，銀行貸款虛擬變量與創新投入變量交互項的系數為0.0834，與成果轉化經費變量交互項的系數為0.2845，且均在1%的水平上顯著為正，說明有銀行貸款的企業，創新投入越多，對創新產出的激勵效果就越大。另外調節效應的系數均小于直接效應，說明銀行貸款對創新產出的促進作用有一部分被創新投入所分擔，這說明銀行貸款確實通過對創新投入的持續補給進而促進了企業創新產出，進一步證實創新投入在銀行貸款對研發階段的技術成果和成果轉化階段的創新收益的促進影響中發揮了一定的渠道效應。

（四）異質性分析

為進一步分析銀行貸款對企業創新的影響，單獨分析銀行貸款對制造業企業兩階段創新過程的影響。根據國家統計局對高技術行業（制造業）的分類①，將制造業企業分為高技術行業企業與低技術行業企業。實證結果顯示，銀行貸款難以激勵高技術產業的研發投入，但卻顯著促進了高技術產業的成果轉化。我國一直存在技術轉化難題，原因既有技術成果市場轉化價值不足的問題，也有融資約束等原因導致商業化所需的互補性資產不足等問題。銀行貸款不僅可以為高技術產業企業成功轉化提供資金支持，而且其嚴格的貸前審查也可以識別高質量的技術成果。而對于低技術產業，銀行貸款不僅促進了企業研發投入，對成果轉化的影響也顯著為正。原因可能在于高技術產業的研發活動不確定性更高，企業更傾向于使用內部資金、政府支持以及股權融資途徑緩解研發活動的融資約束。

五、結論與建議

企業創新是一個長期過程， 包括技術研發、產品試制以及市場化推廣等內容，有的需要在早期技術研發階段投入更多資金，以支持自主研發或委托研發;有的則在技術成果轉化階段需要更多資金支持，以備在現有技術水平下迅速實現商業化價值轉化。在技術研發階段，銀行貸款通過支持原料設備的采購和流動資金周轉，可以充盈科技企業的自由現金流，緩解企業融資約束。持續穩定的資金支持還可以用于研發設備的更新改造、制造工藝的改進以及高新技術產品的產業化， 實現對技術研發、新產品開發及商業化所需的資金補給。

本文使用2006—2015年中關村科技企業數據， 通過PSM-FE方法， 深入考察了銀行貸款對企業創新的影響效應和作用機制。結果表明銀行貸款作為我國金融體系下企業外部融資的主要路徑，通過緩解融資壓力、推動企業創新投入進而影響創新產出。具體而言：（1）銀行貸款顯著促進了企業技術研發和技術成果轉化，實現了對企業創新活動全階段的有效激勵。（2） 銀行貸款通過增加創新投入進而促進了企業技術研發和技術成果轉化。并且對于不確定性更低的技術成果轉化階段的激勵效果更大。（3） 銀行貸款對企業創新的激勵效果在企業擴大海外市場、政府扶持以及獲得股權融資支持力度更大的企業中表現得更明顯。（4）異質性分析顯示，相對于銀行貸款對低技術行業研發投入和成果轉化兩階段的顯著性促進作用，銀行貸款僅對高技術行業成果轉化階段具有較好的激勵作用，這亦與本文提出的銀行貸款更能促進企業創新成果轉化的假設相符。

本文的研究為通過銀行貸款促進企業尤其是實體企業及制造業等創新型企業創新進而推動我國經濟高質量發展提供如下啟示：

1.銀行貸款是我國重要的融資渠道，支持了國家創新驅動發展戰略，且完善了信貸資金對企業創新活動的支持。應在確保銀行獲得合理資本補充的條件下，通過利率、存款準備金率等綜合手段降低信貸成本，改善貸款技術和產品服務，增強商業銀行對創新項目的信貸投放力度。 由上文分析可知，銀行貸款對企業技術研發和成果轉化具有極為顯著的激勵作用，中介效應也表明，增加研發投入是緩解我國技術轉化難題的有利方法。然而，商業銀行作為盈利性的金融機構，無法忽略創新活動具有較高風險以及創新型企業缺乏抵押資產和財務系統不夠完善的弊端，難以為企業提供大額充足的信貸資源。因此需要政府繼續通過利率、存款準備金率等手段進行引導， 確保銀行可以獲得合理的資本補充，促使銀行敢于向創新型企業放貸，緩解企業的創新壓力， 增加企業研發投入進而促進企業成果轉化，共同促進實體企業及制造業企業等創新型企業的高質量發展。

2. 通過政策輔助引導， 優化商業銀行投放結構，并利用金融科技等工具，改善政府部門的信息整合和處理能力，促使商業銀行對實體企業以及制造業企業等提供貸款傾向性支持。創新技術的保密性導致部分企業無法進行詳細的財務信息以及資產信息披露，商業銀行即使進行一定的貸前審查、貸中管理和貸后監督，仍無法避免該類企業相比于其他國有或大型企業擁有較高的信息不對稱和逆向選擇風險，導致商業銀行對該類企業“惜貸”的現象產生。政府可以在政策輔助的條件下，調整銀行放貸結構，使信貸更多地流向實體企業、制造業企業等，并運用如云計算、區塊鏈、大數據等金融科技工具，將實體企業、制造業企業難以量化衡量的“軟”信息轉化為可以進行定量比較的“硬”信息，幫助銀行精準識別該類企業創新項目的信貸需求，降低信息不對稱，更加精準地對創新型企業進行貸款支持。

3.根據行業異質性，制定科學合理的政策，發揮政府和銀行的協調配合能力，為創新型企業和國家高質量發展提供良好助力。尤其是對于高技術行業來說，較高的創新能力、資金需求和較低的固定資產、信息披露相匹配，不可避免地面臨著極高的融資約束。信貸資源的缺乏導致許多高技術行業在技術研發投入階段增加了研發投入卻無法在成果轉化階段實現成果產品化和商業化而獲取收益。銀行貸款作為盤活企業資金鏈的“血液”，充足的信貸資源是高技術企業敢于、 樂于進行創新活動的動力，是提高企業持續創新能力，進而提高高技術行業以及國家經濟發展可持續性的重要基礎。

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