技術創新、融資約束與企業全要素生產率

王 丁

(內蒙古財經大學 工商管理學院，內蒙古 呼和浩特 010070)

一、引言

知識經濟時代，創新驅動發展比以往任何一個歷史時期都顯得重要和緊迫。創新驅動是世界大勢所趨，是引領發展的第一動力，技術創新作為影響全要素生產率的重要途徑，能夠加速產業結構轉型并促進經濟高質量發展。企業研發和創新活動能優化企業資源配置，提高企業生產率，有助于企業開拓發展前景和增強競爭力[1,2]。在此背景下，發展技術創新對企業競爭力的影響越來越大。技術創新作為一種投資活動并不依賴于財政支持。保證技術創新所需的財政資源是實施技術創新的基本條件之一。

全要素生產率反映了資本、勞動力等因素的有效性。是衡量經濟長期活力的重要指標。經濟發展與提高生產力密不可分。在傳統經濟發展速度下降、粗放增長模式難以為繼的情況下，迫切需要提高企業全方位生產率，促進經濟高質量的發展。開拓中國發展新空間，實現經濟保持中高速增長和產業向中高端水平提升的“雙重目標”。在很大程度上依賴于企業能否獲得充足的外部股權融資和債務融資[3,4]。

金融約束是影響企業創新活動的重要因素。創新投資不同于物質投資，這使得它們更容易受到資金限制。由于其投資規模大、不確定性高和投資回收期長，往往難以從企業本身獲得穩定和充足的內部資金。而在外部融資方面，由于企業不愿向金融機構提供其創新項目的準確信息，使項目質量難以保證，創新投資不能以有形資產為抵押，造成了信息不對稱和逆向選擇的結果，導致信貸配給或融資成本的提高。特別是對于發展中國家而言，由于金融市場不完善導致對創新投資的約束更加顯著[5-7]。因此，本文從技術創新的角度探討了金融約束對上市企業全要素生產率的影響。

二、文獻綜述

(一)技術創新與企業全要素生產率

基于新增長理論可知，企業在技術上取得的進步是提高企業生產、運營效率的根本要素，同時也是自身經濟增長的內生驅動力。理論上，技術創新對企業全要素生產率發揮正向促進作用[8,9]，但是現實中由于技術創新存在成本高、時間長及轉化難度大等阻礙，技術創新對企業的全要素生產率的影響在不同的時間內存在差異[10]。也就是說，技術創新不一定有利于企業發展。

不論是宏觀視角還是微觀視角，現有文獻關于技術創新和全要素生產率研究結論均存在爭議?；诤暧^視角，唐未兵等對28個省區的動態面板數據進行GMM估計發現，由于技術創新產生的機會成本、部分關鍵核心技術的依賴以及研發的逆向溢出等問題的存在，使得對技術的吸收和轉化能力受限，從而對經濟增長產生抑制作用[11]。此外，蔡紹洪和俞立平采用產業層面的面板數據進行技術創新對企業效益的門檻效應檢驗并指出，創新的質量對企業效益的貢獻并不大[12]?；谖⒂^視角，陳赤平和孔莉霞、劉凱月等研究指出，技術創新對企業全要素生產率具有顯著的促進作用[8,9]。然而，陳麗姍和傅元?；跈C會成本和市場競爭視角指出，技術創新的機會成本會降低企業經濟增加值，同時考慮到市場競爭使得絕大多數技術跟隨企業產生高昂的沉沒成本[13]。因此，技術創新可能不利于企業全要素生產率提高的觀點在學術界也普遍存在[13,14]。

(二)融資約束與企業全要素生產率

現有對于融資約束和企業全要素生產率的研究，結論大多都是融資約束抑制了企業全要素生產率的提高。鄭潔等以2006—2019年上市公司為研究樣本，探討了人力資本、融資約束和全要素生產率的關系并指出，融資約束對全要素生產率具有非常顯著的負向作用，并且這種負向作用存在地區的異質性[15]。此外，張羽瑤和張冬年從資本配置效率和生產經營效率的視角指出融資約束對企業全要素生產率的抑制作用[16]。然而，倘若從技術創新視角出發，融資約束能夠降低企業創新風險，迫使企業謹慎選擇技術創新方案，這不僅降低企業技術創新的機會成本，同時還提高企業資源配置效率，促使企業將資源集中投入到關鍵核心技術領域，提高創新的質量和效果，這或許會對企業全要素生產率起到一定促進作用。李思飛和靳來群的研究結論也發現融資約束在企業流動性較好的條件下對企業全要素生產率的提升具有促進作用，尤其是在民營企業中更為明顯[17]。綜上所述，多數學者基于傳統經典增長理論探討了融資約束與全要素生產率的差異，但是卻忽略了與其他經濟增長要素之間的聯系與異質性差異。

(三)技術創新與融資約束

在高質量發展階段，技術創新已經成為企業發展的根本驅動力。很多學者開始基于動態視角來研究技術創新和融資約束的相互作用機制。現有對技術創新和融資約束關系的研究結論呈現出明顯的兩面性，即促進和抑制。由于技術創新需要大量的技術、人才，使得企業在技術創新過程中對資金的需求越來越大。李文靜和朱喜安通過研究資金需求量相對更大的戰略性新興產業的企業發現，融資約束嚴重阻礙了企業技術創新能力的提高[18]。同時，嚴若森和姜蕭以民營上市公司為研究對象證實了融資約束對技術創新的阻礙作用[19]。然而，還有學者認為，企業面臨嚴重的融資約束會促使企業提高資金利用率和資源配置效率，因而更加謹慎地選擇技術創新路徑，以降低企業技術創新風險[13,20]。

由于資本市場制度的不健全和市場環境的不完美，企業面臨融資約束的主要原因就是信息不對稱。基于信號傳遞理論，企業增加研發強度和技術創新成果可以向媒體、股東及潛在投資者傳遞企業經營良好的信號，為企業吸引資源和價值投資者，可以有效地緩解企業融資約束，解決資金難題[21]。

與微觀模型相比，PVAR模型作為應用最廣泛的宏觀維度模型之一，其優點在于將模型系統中的每個變量視為內生變量，并考慮變量之間的雙向動態影響。本文為研究技術創新、融資約束和企業全要素生產率之間的動態互動效應，特建立PVAR模型即：融資約束—技術創新—全要素生產率，PVAR的經濟學意義是：金融約束影響技術創新，從而影響全要素生產率，而全要素生產率僅反作用于金融約束和技術創新。

三、模型建構與數據說明

(一)模型構建

評價PVAR模型的關鍵是建立合理的識別極限。使用最常用的喬爾斯分解模型(Cholesky Decomposition)來識別PVAR模型。PVAR模型可以寫成以下形式：

Yit=Φ0+Φ(L)Yit-1+αi+εit

(1)

其中，式(1)中Yit表示的是模型所有內生變量構成的向量，Φ0代表的是常量向量，Φ(L)是滯后算子向量，αi是個體固定效應，εit是誤差項，i 是橫截個體數( i = 1，2，…，N) ，t 表示觀測時期( t = 1，2，…，T) 。使用固定效應或OLS對用上述PVAR模型得到的分數進行回歸有偏差。雖然假設偏差問題會隨t的增大而得到解決，但考慮到本文樣本周期短，存在的偏差問題可能較為嚴重。針對PVAR模型可能引起的截面異質性，本文采用Love & Ilcchino提出的Helmert方法消除了模型的個體效應和周期效應，同時對模型參數進行了有效的估計，從而更好地控制個體效應和解決問題，與內生變量相關[22]，使用廣義矩估計法(GMM)。

(二)數據說明

1.變量設計

(1)技術創新。學術界主要基于投入和產出視角對企業技術創新進行測度?；趧撔峦度氲囊暯牵瑢W者大多使用研發投入衡量企業創新能力來構建實證模型[23-26]；基于創新產出的視角，現有文獻較多使用企業當年的專利申請數量、專利授權數量進行研究[21,27,28]。本文考慮到研發投入更多側重于企業在創新領域的注意力或者研發強度，已授權的專利才能直接體現企業創新的成果?；诖?，本研究選取全部滬深A股上市公司當年被授權的專利數量來衡量技術創新。

(2)融資約束?，F有文獻對于融資約束的測度方式主要有SA指數法、KZ指數法、WW指數法等。事實上，這些測度指數均基于多項公司指標，相對于股利支付率、資產負債率等單項絕對性的指標更能系統地反映企業面臨的融資約束。本研究借鑒鞠曉生等[29]的做法，通過企業的年齡和規模構建融資約束SA指數，公式如下。為證明本研究得出結論的穩健性，本文使用KZ指數對模型進行穩健性檢驗。

SA指數=-0.737×Size +0.043×Size2-0.040×Age

(2)

(3)企業全要素生產率。目前階段，學術界對于微觀層面全要素生產率的測度方式趨向復雜化和多元化。魯曉東和連玉君通過對1999-2007年中國工業企業全要素生產率的研究提出，測度企業全要素生產率的方式主要有最小二乘法、固定效應法、LP法和OP法[30]。其中，OP法和LP法又被劃分為半參數法。本文借鑒賈麗桓和肖翔[31]的做法，選擇LP法對主檢驗中的企業全要素生產率進行測度，選擇OP法進行穩健性檢驗。

2.樣本選取

本文選擇2013—2019年全部滬深A股上市公司作為研究樣本，并進行以下處理：(1)剔除金融行業的企業；(2)剔除連續兩年以上(含兩年)虧損的企業；(3)剔除中間退市的企業；(4)剔除數據嚴重缺失的企業。經過整理，本研究最終選擇2172家企業作為本文研究對象并得到平衡面板數據。本研究的數據來源于CSMAR數據庫和RESSET數據庫，部分缺失數據通過新浪財經網、巨潮資訊網手動填補。

3.描述性統計

表 1 為模型變量數據的描述性統計。由表 1 可知，融資約束平均值為 1.334 ，最小值為 0.375 ，最大值達到了 1.656。全要素生產率平均值為1.906，最小值和最大值之間存在顯著差異。企業技術創新活動平均值為0.045，最低值為0.62，表明企業技術創新活動波動較大。

表1 變量數據描述性統計

四、實證檢驗

(一)單位根檢驗

表2 面板數據ADF檢驗結果

對模型進行單位根檢驗，以避免回歸分析中出現“偽回歸”問題。本文采用比較常用的ADF-Fisher Chi-Square統計指標確定方法來確定變量是否存在單位根，如表2所示。驗證結果表明，融資約束、技術創新和全要素生產率均在1%的水平模型顯著，拒絕模型原假設，說明全部變量數據都是原始平穩的，因此可以建立PVAR模型。

(二)PVAR模型估計

1.滯后階數判斷

表3 滯后階數

為了確定PVAR模型的參數，必須選擇最佳滯后期數。本文根據Andrews[32]等人提出的一致矩模型的選擇準則，提出了這種模型選擇標準的方法(Consistent Moment and Model Selection Criteria，CMMSC)選擇最佳延遲數。在CMMSC框架下的AIC、BIC 和 HQIC準則中，均傾向于較低的結果。根據表 3 的結果，PVAR滯后一期的 BIC、HQIC 數值最小，PVAR滯后兩期的AIC 數值最小。因此綜合衡量確定基準PVAR模型的最優滯后期數為一期。

2.格蘭杰因果檢驗

表4 格蘭杰因果檢驗

格蘭杰因果關系檢驗可以用來確定變量的滯后項是否對其他變量有顯著影響，從而指出變量在時間上的因果關系。格蘭杰因果關系準則可以幫助判斷 PVAR 模型中內生變量之間的關系。根據表4上述結果表明，PVAR模型的三個內生變量之間存在統計學上有意義的因果關系，三個內生變量相互作用。格蘭杰因果分析結果證實了使用PVAR模型描述經濟系統的合理性。

3.GMM估計

表5 面板VAR估計結果

在面板單位根檢驗中，變量一階差分均平穩，然后對面板中的VAR水平進行估計，通過GMM得到有效的系數估計。PVAR估計結果見表 5?？梢缘玫饺缦陆Y論：融資約束滯后一期時對企業技術創新與全要素生產率有顯著的正向影響?？傮w來看，融資約束在短期內既可以推動企業技術創新又可以促進全要素生產率發展; 企業技術創新在滯后一期時對全要素生產率發展有負向影響，但是并不顯著。結果表明，企業技術創新的提高對于促進全要素生產率的發展影響不大。

4.脈沖響應

圖1 脈沖響應圖

本文通過脈沖響應函數對PVAR模型進行估計，可以得到各變量間的沖擊和影響。進一步分析得到技術創新、融資約束和企業全要素生產率間的動態交互機制?？紤]到脈沖響應函數的標準差，本文通過蒙特卡洛方法模擬產生置信區間。脈沖響應的結果如圖1所示，可以得到如下結論：

(1)融資約束在短期內對技術創新有促進作用。

(2)技術創新短期內自身擾動較大。

(3)全要素生產率對于融資約束在短期內有明顯積極作用，且在長期仍保持正向推進作用。

(4)全要素生產率對于技術創新在短期內具有負向影響，產生一定程度的抑制作用。

5.方差分解

表6 方差分解表

通過表6方差分解的結果我們可以發現，融資約束可以推動企業技術創新，同時融資約束對于全要素生產率也有比較重要的貢獻，但是企業技術創新升級對于全要素生產率發展的推動作用不是很大，還有待進一步的完善和提高。

五、穩健性檢驗

本文主要通過替換變量法對模型和結論進行穩健性檢驗，操作如下：用OP法測度企業全要素生產率替代前文LP法來衡量企業全要素生產率，進行模型的穩健性檢驗；用KZ指數代替前文的SA指數測度企業融資約束。本文對KZ指數進行對數處理，以減小異方差帶來的影響，總體而言，結果與上述一致。

六、結論與啟示

(一)結論

實證表明：第一，金融約束與企業技術創新密切相關，放松企業融資約束可以增加企業的研發投入，增強企業的研發創新能力。第二，由于技術創新與全要素生產率密切相關，提高企業的技術能力可以促進全要素生產率的提高，同時對經濟高質量發展具有積極意義。第三，企業技術創新與全要素生產率關系十分密切，企業技術創新能力的提升可以促進全要素生產率的提高，同時對經濟高質量發展具有積極意義。第四，融資約束不僅可以推動企業技術創新，同時對于全要素生產率也有較為重要的貢獻，但是企業技術創新升級對于全要素生產率發展的推動作用不是很大，還有待進一步的完善和提高。這可能是由于技術創新對企業發展質量的影響存在不確定性。鑒于當前的發展現狀，在經濟高質量發展的背景下，尋找一條新的發展道路對企業經濟發展具有重要意義。

(二)啟示

首先，在企業資金約束較為嚴重的情況下，由于資金短缺，企業對待技術創新應該更加謹慎。為了降低創新風險，企業應通過提高創新資金的使用效率，提高企業創新的回報率，促進短期發展質量的提高，提高創新質量，或利用企業內部資金進行創新活動，以減少技術創新的信息傳播，來保護自身知識產權，提高自身核心競爭力；或在短期內選擇更有效的創新項目，有助于提高短期發展的質量。同時，構建技術創新型企業生態系統，完善技術研發體系。其次，企業作為技術創新的組成部分，對促進經濟高質量發展具有不可替代的作用。企業要積極發展新產品的研發和技術創新，積極開發科技潛力，實行科技創新，尊重知識產權；集中能源資源，積極突破關鍵科技創新，增強企業核心競爭力。改善企業生存發展空間，增強企業創造附加值能力，帶動企業高質量發展。只有這樣，技術創新才能繼續帶動產業發展，完善技術研發體系。企業在創新過程中亦應互相配合，使各企業集團共同進取，在企業之間建立創新網絡，從而更有效地控制創新資源的流動，完善創新資源管理，提高創新手段使用效率，縮短研發周期，加快研究成果商品化。再次，建立管控機制。一般投入大、周期長的大型創新項目和投入小、周期短的小規模創新項目，其創新利潤相對滯后；如果企業的創新活動不成功，或者市場不接受企業創新產出，企業就難以提高發展質量。因此，要加強財務管控，建立風險防范機制，定期進行風險評估和預測，避免企業做出錯誤判斷，在原有產業結構的基礎上延長生產鏈，重點是技術創新、新產品開發，逐步完善企業的產業結構，使其不斷優化升級，增加對核心業務的支持，同時提高企業生產率，從而刺激各方面的生產率增長。遵循自然規律，尋求綠色可持續發展道路，企業在發展中應注意使用新能源和清潔能源，并充分利用企業的獨特優勢，如風能、太陽能等清潔能源。只有保護環境，尋求綠色發展道路，企業才能在發展中具有綠色競爭優勢，從而提高經濟發展質量，在社會經濟高質量發展的基礎上實現企業發展方式的轉變。最后，上市公司應提高社會責任意識。履行社會責任是企業競爭優勢的“翅膀”。短期內雖然會抑制公司的成本，但長遠來說會提高公司的核心競爭力和公司的聲譽。上市公司應將社會責任納入其內部管理和發展戰略。