政府政策、融資約束與專利質押貸款

吳煒鈺　嚴鴻雁

摘要：文章研究了我國政府政策在融資約束的調節作用下對上市公司是否取得專利質押貸款的影響。選取我國2019年取得專利質押貸款和未取得貸款分別296家上市公司的各項數據指標，運用回歸分析法檢驗政府政策、融資約束對專利質押貸款關系的影響。研究結果顯示，政府政策與企業是否取得專利質押貸款之間存在顯著正向促進作用；融資約束在政府政策與企業是否取得專利質押貸款關系中具有顯著調節效應，并且存在顯著限制作用；進一步分析企業性質后發現，融資約束在非國有企業中限制作用更加明顯，在國有企業中限制作用并不顯著，這樣有利于政府出臺更加具有針對性政策來緩解科技創新型小微企業所面臨的融資問題。

關鍵詞：政府政策；融資約束；專利質押

小微企業多處于創新創業成長階段，其發展規模一般較小，又由于主客觀因素的存在，導致其長期面臨融資難問題。但正是這些小微企業給中國市場經濟帶來了活力，促進了國家經濟建設，其中科技創新型企業起到了重要促進作用，科技創新型企業通常擁有較多知識產權，但同時也需要大量資金進行技術研發持續創新。國家與當地政府也出臺各種政策扶持小微企業發展，其中扶持的重點對象有科技創新型企業，鼓勵這類企業利用知識產權進行質押從而取得足夠資金來維持其進行技術研發。為何在政府出臺相關政策之后，創新科技型小微企業還是存在融資難融資貴問題？由于資本信貸市場中存在信息不對稱和委托代理風險，即融資約束的存在會在一定程度上影響專利質押貸款。企業能否取得專利質押貸款會受到多種因素影響，但較少有文獻從融資約束作為調節變量來分析政府扶持政策效力影響企業利用專利質押是否能貸到款。因此本文分析政府扶持政策效力在融資約束的調節作用下對企業專利質押貸款是否能貸到款項的影響。

一、文獻綜述

本文主要研究專利質押貸款，站在企業的視角來分析企業財務及非財務狀況與專利質押關系，財務狀況通過各項財務指標，如凈資產收益率，流動比率，注冊資本等；非財務狀況有企業戰略、企業性質、是否高新技術企業等，即通過分析這些指標與專利質押貸款之間是否存在一定關系。沈慧君、黃燦、毛昊（2020）認為在企業戰略視角下，專利價值和專利質押并非簡單線性關系，專利價值是影響技術交易和專利質押的關鍵因素。專利價值大小與企業是否取得專利質押貸款之間存在何種關系。宏觀政策對企業和金融機構分別會產生不同影響，一邊會鼓勵企業利用專利進行貸款，降低貸款要求，另一邊鼓勵金融機構放貸，簡化貸款流程和程序，同時給予部分風險貼水。不同的級別的政府政策會有不同的效力，級別越高的政府政策產生的影響會更大，對專利質押產生的影響也越大，不同種類的政策也會有不同的效力，越完善的政策也會對專利質押產生積極促進的影響。楊揚、陳敬良（2014）認為相對于政府的補貼機制，風險補償機制更有效，更能促進高新技術企業知識產權質押融資的實現。宋光輝、田立民（2016）認為構建科學合理的風險控制與處理機制，促進知識產權質押融資可持續發展，完善科技型中小型企業貸款風險補償專項資金，加大財政扶持力度。向軍、方厚政（2017）研究表明激勵政策對專利質押融資模式具有顯著促進作用，在專利質押融資發展前期，政府激勵政策仍然起主導作用。

本文的主要邊際貢獻在于：一是進一步豐富現有關于專利質押貸款的實證研究；二是基于政府政策的宏觀視角下來研究銀行在同意專利質押貸款時會考慮的主要影響因素；三是分析在政府政策的宏觀環境推動下，將融資約束作為調節變量，研究這些因素是如何影響專利質押貸款，從而有助于政府出臺更加有效的政策，銀行做出更加正確的風險判斷，企業提升自身價值，進而優化科技創新型企業融資。

二、理論分析與研究假設

由于科技創新型企業需要大量資金以維持其技術研發，科技研發需要長期不斷投入資金，有著較大風險，因此企業長期面臨融資難，融資貴問題。企業較難獲得銀行等金融機構的貸款是因為缺乏必要的固定資產和穩定的現金流做擔保。而專利權質押可為解決這一問題提供新方法。方厚政（2014）認為政府在企業專利質押發展中扮演市場秩序和規則的“制定者”角色，供求信息的“收集者”和“傳遞者”的角色，整合多方資源的“協調者”角色，企業專利質押貸款貼息的“激勵者”角色。李嘉（2012）認為在專利質押發展初期，信用體系尚未完全建立，政府介入在此階段很有必要。宋河發（2018）認為為促進專利質押貸款的發展，應優化政府損失補貼對象和方式和建立優良貸款的政府獎勵制度。基于此，本文提出假設1。

假設1：政府政策與企業專利質押是否貸到款有顯著正相關關系。

融資約束最早由fazzaria等人提出，主要原因是信息不對稱和資本市場不完備。邱麗娟（2020）認為由于資本市場的不完善，企業難以及時從資本市場獲取資金，融資約束程度越強的企業更容易陷入財務困境，在市場競爭中更容易遭受挫敗。已有研究表明，企業規模越大，其融資能力越強，面臨的融資約束越小。政府政策會在一定程度上影響銀行是否決定放貸，但同時融資約束也是一個關鍵因素來影響銀行做出相關決策。基于此，本文提出假設2。

假設2：在融資約束調節的作用下，政府政策與企業專利質押是否貸到款為顯著負相關關系。

三、研究設計

（一）樣本選取和數據來源

本文研究樣本是以在2019年取得專利質押貸款的296家上市公司和296家沒取得專利質押貸款的上市公司。分別為觀察組和對照組。為提高研究樣本的準確性，對樣本數據進行以下處理：一是對樣本數據進行99%和1%的分位數縮尾處理，以避免極端值對研究的影響；二是剔除ST和ST*公司；三是剔除研究期內各個變量數據大量缺失且難以獲取的樣本企業。經過上述操作，總共搜集到534個觀察值。數據主要來源于WIND數據庫、CSMAR數據庫、天眼查、北大法寶和國家知識產權局官網和政府官網相關文件。數據分析采用STATA14.0。

（二）變量設計

本文以企業是否取得專利質押貸款為被解釋變量，并設為虛擬變量，即“1”是取得專利質押貸款，“0”則是沒有取得專利質押貸款。觀察組所選取的上市公司均為在2019年取得專利質押貸款的公司，對照組所選取的均是沒有取得專利質押貸款的上市公司。

如今國家越來越重視科技創新型企業，國家政府和當地政府紛紛出臺各種政策來鼓勵小微企業貸款融資，但目前我國在專利質押方面的法律法規還不夠完善，小微企業們總是被某些因素所限制和約束，從而導致融資失敗。因此本文以政府政策為解釋變量，探究在融資約束的調節作用下政府政策是否會對企業取得專利質押貸款產生影響。政府政策具體量化指標采用彭紀生（2008）和梅菁（2018）賦值法，將政策總效力細分為政策力度、政策措施和政策目標三個分效力來進行綜合打分。因此用2018年前所有政策數量來確定總效力及各分效力的值。

本文用公司規模來衡量融資約束，因為小規模公司比大規模公司更容易受到融資約束，且科技創新型企業大部分都是小規模企業。為保證實證結果的準確性和穩健性，本文引入以下控制變量：流動比率、凈資產收益率、注冊資本取自然對數、專利數量。考慮到政策效力具有滯后性，并且政策與政策之間有著相互促進的作用，所以本文政策文件是用2018年以前的全部相關文件，即考慮政策的累積效應。上市公司相關財務數據是用2019年財報上數據。上市公司專利數量是用累積到2019年的全部并且是授權的專利數量。

為檢驗政府政策與企業專利質押貸款之間的關系，建立OLS回歸模型一，即驗證本文假設1。

Loani=α0+β1Total_effi+β2control+εi（1）

其中，α0為模型截距，βi為回歸系數，代表隨機誤差，i表示年份，下同。

融資約束作為調節變量，用公司規模，即總資產的自然對數為具體量化指標，引入融資約束與政府政策的交乘項。將政府政策，融資約束，控制變量和企業是否取得專利質押貸款進行OLS線性回歸建立模型二，即驗證本文假設2。

Loani=α0+β1Total_effi+β2Total_effi*sizei+β3control+εi （2）

四、實證結果與分析

（一）描述性統計

對各變量進行描述性統計，政府政策扶持總效力平均值為542.88，但標準差為203.2，說明各地區政策扶持水平相差較大，某些省份政策扶持力度較低。經營性現金流量凈額標準差較大，說明各企業之間經驗水平和能力相差較大。流動比率平均值為2.31，標準差為1.7，凈資產收益率的平均值在7.68%，但標準差較大，最小值為－89.79%，總資產凈利率在5.51%，表明各企業經驗狀況相差較大，實力相差懸殊。

對各變量進行多重共線性檢驗，凈資產收益率與之間的相關性有點偏高，但VIF還是小于5說明還是在正常水平內，其他變量之間都不存在共線性。

（二）多元回歸分析

根據模型1把控制變量分為兩組，分別進行回歸分析。其中一組有凈資產收益率，另一組有總資產凈利率，其他變量都相同，細分為模型1.1和模型1.2。總樣本中，不管控制變量中存在凈資產收益率還是總資產凈利率，政府政策與企業是否取得貸款在1%水平上顯著性正相關，表明政府政策扶持總效力越大，則企業更容易取得貸款，假設1得到驗證。

將經營性現金流量凈額與政策扶持總效力進行相乘形成交乘項，作為調節變量分別與兩組不同控制變量進行回歸分析。在融資約束條件下，政府政策扶持總效力與企業是否取得專利質押貸款在1%水平上顯著負相關，說明融資約束越強，則企業獲得專利質押貸款的可能性就越小，假設2得到驗證。同樣不管控制變量中存在凈資產收益率還是總資產凈利率，兩者都與企業是否取得貸款在1%水平上顯著負相關。

（三）進一步分析

除了在總樣本情況下分析政府政策，融資約束和專利質押貸款之間的關系，還可以進一步探究，對總樣本進行分組探究。按企業性質，即是否國有企業和是否高新技術企業對總樣本分組進行回歸分析，檢驗在不同企業性質，不同企業種類中，政府政策是否會對企業專利質押貸款產生影響。把企業分為國有企業和非國有企業分別進行回歸，在非國有企業當中，政府政策對影響企業是否取得專利質押貸款在1%水平上顯著正相關，但控制變量中的專利數量對企業是否取得專利質押貸款的影響并不顯著，說明在非國有企業中，在融資約束的調節作用下，政府政策對企業是否能獲得貸款有顯著影響，政策扶持總效力越大，非國有企業越有可能獲得專利質押貸款，但非國有企業所擁有的專利數量并不會影響銀行作出是否同意放貸。在國有企業當中，政府政策與其他控制變量與企業是否會取得專利質押貸款并無顯著線性關系，而專利數量與企業獲取專利質押貸款卻在5%水平上顯著正相關。

在高新技術企業和非高新技術企業中，政府政策與企業取得專利質押貸款都在1%水平上顯著正相關，在高新企業當中，專利數量與企業取得專利質押貸款之間影響不顯著，在非高新技術企業當中，流動比率與企業取得專利質押貸款之間影響不顯著。

五、研究結論與建議

（一）研究結論

本文以信息不對稱和資本市場不完善等相關理論作為理論支撐，利用在2019年以專利進行質押取得貸款的296家上市公司和296家沒有取得貸款的上市公司為樣本，構建回歸模型，就政府政策和融資約束對我國科技創新型小微企業能否取得專利質押貸款進行研究。具體研究結論如下：政府政策對企業是否取得專利質押貸款會產生顯著正向促進作用；融資約束對企業能否取得專利質押貸款具有限制作用，融資約束作用越大，企業取得專利質押的可能性越小；政府政策和融資約束對非國有企業是否取得專利質押貸款的影響更顯著，對國有企業影響并不顯著，原因可能是國有企業相對于非國有企業更容易取得貸款，并不需要大量專利數量進行質押從而取得貸款；融資貸款企業是否為高新技術企業并不是銀行主要考量指標。

（二）對策建議

從宏觀層面看，政府出臺相關扶持政策表明政府對專利質押貸款的態度是積極的，給予了科技創新型小微企業存活下去的希望，鼓勵企業積極利用專利進行質押從而取得足夠資金以維持其科技創新。本文是以政府政策扶持總效力作為解釋變量進行研究，總效力具體由政策力度、政策措施和政策目標三個分效力所綜合評分算出，后期會繼續研究三個分效力分別與企業是否取得專利質押貸款之間的關系，確定出影響效果最顯著的效力以便更有力地推動科技創新型企業進行專利質押。

不同性質企業在專利質押貸款方面所面臨的問題不同，按企業性質可劃分為國有企業、民營企業和外資企業等，具體研究不同性質的企業在專利質押貸款方面所遇到的問題，從而可建議出臺相關政策來扶持解決這些難題。針對不同問題可出臺不同政策來解決，從實質上幫助科技創新型企業解決融資難問題。

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＊本文系教育部人文社會科學研究規劃青年基金項目（項目編號：19YJCZH211）成果之一；本文系北京聯合大學科研項目“科技金融促進技術創新與知識產權轉化的機制和效應研究”（項目編號：JS10202004）成果之一。

（作者單位：北京聯合大學管理學院。嚴鴻雁為通信作者）