商業信用、融資約束與企業創新
——基于產能過剩治理政策框架下的實證研究

■袁 玲，王 濤，溫湖煒

本文利用2010～2017年我國A股制造業上市企業數據，基于固定效應及泊松模型在產能過剩治理的政策框架下考察了商業信用對企業創新的影響。結果發現，產能過剩行業的商業信用顯著地促進了企業創新，這一效應是通過緩解融資約束而實現。產生這一現象背后的動因是在產能過剩治理的政策框架下，產能過剩行業的企業受限于銀行信貸與其他融資的可得性，轉而尋求商業信用作為替代性融資方案。基于企業創新質量的縱深檢驗發現，商業信用主要促進產能過剩企業的實用型和外觀專利型創新，處于產能過剩行業的企業亟需通過策略性創新獲得規制政策支持和消除信貸市場歧視。本文驗證了商業信用的替代性融資假說，也為我國推動產能過剩行業轉型升級、創新發展及其效果評價提供政策借鑒。

一、引言

商業信用作為一種重要的融資方式，為各國企業廣泛使用，對企業的持續發展發揮著重要作用。然而，由于商業信用是供應鏈中供應商提供給客戶且允許客戶延期付款的一種賒購行為，其可得性受到諸多因素的影響，因此，有關商業信用影響企業創新的研究也存有爭議。一種觀點認為，在發達的市場環境中，商業信用融資交易成本高昂，且期限短，很難為企業的創新提供持續的現金流支持，因而對企業創新的影響很弱甚至會抑制企業創新（Czarnitzki&Hottenrott，2011）。另一種觀點則認為，在金融市場欠發達的市場環境中，商業信用是一種替代性融資，在持續循環使用中，可視為企業的永久性流動資產，成為企業研發投入的重要來源促進企業創新（張杰等，2012）。已有關于商業信用對于企業創新的研究依然存有爭議，商業信用能否能成為企業創新的替代性融資來源？一般情況下，商業信用主要服務于企業的產品銷售，企業創新活動不一定會依賴這一融資渠道。但是，產能過剩治理政策的外生沖擊導致企業融資不暢，使得商業信用極有可能成為企業創新活動的替代性融資方案。這也為本文探究商業信用與企業創新的關系提供了很好的制度背景。

創新是一項投資大、耗時長的項目，需要企業大量的資金投入（Hottenrott&Peters，2012），產能過剩行業的企業創新更是如此。但是，隨著國務院一系列去產能政策實施，我國對于產能過剩行業銀行信貸的管控不斷加強，處于產能過剩行業的企業在信貸市場受到了歧視，尤其是在我國經濟進入“新常態”，增長速度放緩與經濟風險增劇背景下產能過剩企業的融資難度更為突出。各大銀行在銀監會的監管要求下，對產能過剩行業和非產能過剩行業之間實施差別化的信貸政策。可見，產能過剩行業在國家去產能政策實施的過程中面臨著更強的融資約束和轉型壓力。一方面，產能過剩企業面臨被市場淘汰抑或被兼并重組的壓力，亟需通過創新活動尋求轉型發展。另一方面，產能過剩企業面臨著信貸市場和其他融資市場的歧視，企業轉型發展的需求面臨著強烈的融資約束（孫焱林和溫湖煒，2017）。因此，產能過剩行業的企業不得不尋求其他替代性融資方式來滿足企業創新活動的資金需求，實現轉型發展。

本文基于我國去產能政策的制度框架，探討商業信用對產能過剩行業的企業創新產生何種影響，以及其影響企業創新的作用渠道及背后的動因。本文的貢獻如下：（1）從我國產能過剩治理的政策框架出發，驗證了商業信用作為企業創新活動的替代性融資假說。在完美的資本市場上，企業創新活動并不依賴商業信用，但是去產能政策約束下，各大商業銀行紛紛限制對產能過剩行業的信貸，商業信用為企業轉型發展發揮了重要的融資支撐作用；（2）從產能過剩企業轉型發展出發，探討商業信用緩解產能過剩行業融資約束的積極作用及其為企業開展創新活動做出的貢獻，為化解產能過剩行業轉型發展的融資約束提供政策依據。

二、研究假設

創新具有高風險、高投資、高不確定性，是企業獲取競爭優勢的重要來源，為滿足創新需求，大量長期的資金投入必不可少（Hottenrott&Peters，2012）。相較于外部融資，企業內部融資方式應是首選，它能夠克服創新過程中的信息不對稱問題，且融資成本低，風險小。但是大部分企業僅僅靠企業自身內部融資很難滿足企業的創新投資需求。故，外部融資便成為彌補企業創新融資缺口的重要抉擇（張杰等，2012）。然而，在我國當前產能過剩治理政策框架下，產能過剩行業的企業很難獲得銀行信貸的支持，依賴銀行信貸支持創新變得愈加困難。因此，企業不得不尋求其他的融資渠道。我國債券融資欠發達，很難成為企業的主要融資渠道。顯然，商業信用融資便成為產能過剩行業的一種替代性融資方式（Ge&Qiu，2007）。替代性融資理論認為，當企業很難或無法從銀行獲得信貸融資時，可以利用商業信用彌補企業的融資不足問題（陸正飛和楊德明，2011）。但是，從理論上來說，產能過剩行業經營業績一般較差，那么產能過剩企業能夠獲得商業信用融資嗎？本文認為，產能過剩企業可以獲得商業信用至少體現在以下幾個方面：（1）從持續經營的視角來看，商業信用來源于企業的日常經營活動，只要企業能正常生產經營，商業信用就會存在；（2）我國產能過剩行業如鋼鐵、水泥、紡織等大多為傳統行業，成立時間早，規模大，具有較高的市場地位。根據市場競爭假說（Fisman&Raturi，2004），當其面臨融資受限時，可以憑借較高的市場地位和聲譽保證向供應商獲取更大的商業信用來替代銀行借款（劉歡等，2015）。而對于商業信用供給方，向市場地位高的企業提供商業信用既能為產品質量提供保證也能向市場傳遞公司經營狀況良好信息（Long et al.，1993）；（3）產能過剩企業處于供應商、客戶供應鏈之間，他們可以通過合作的方式獲得資源互補（Pathak et al.，2014）。根據供應商合作理論，當供應鏈企業融資受限時，供應鏈其他企業可能會提供商業信用以幫助企業走出困境（Banerjeeet al.，2004）。此外，處于供應鏈上游的供應商由于與企業具有長期貿易關系，對于企業創新和未來前景具有更多的信息優勢以及對企業經營有一定控制能力，這進一步激勵供應商提供商業信用，使得商業信用成為產能過剩行業的企業創新融資的重要來源，進而促進企業創新。

已有研究表明，企業研發的投入會顯著地提高產能利用率（溫湖煒，2017）。因此，商業信用促進企業創新的另一重要原因還在于，雖然商業信用是供應商提供給企業的一種短期負債，但是隨著企業生產持續經營，部分持久存在的商業信用可被視為一種長期經營性負債，一種流動性資產，可替代長期負債，平滑企業研發現金流，支持企業的創新投資。例如：企業資產負債表中始終存在的部分應付賬款、預收賬款等經營性負債，伴隨著業務金融化的發展，已經被企業作為長期資金使用，成為長期性投資的一項重要資金來源（李心合等，2014），進而促進企業的創新。基于以上分析，本文提出假設H1。

H1：在產能過剩治理政策框架下，商業信用能夠顯著地促進企業創新。

在不完美的資本市場中，公司的投資行為必然受到融資約束的限制。創新作為一種特殊的投資行為，更是需要大量資金支持。而對于產能過剩行業的企業而言，由于政府去產能政策的實施，銀行信貸融資受限，使得本就可能存在融資約束的企業融資缺口更大。韓劍和嚴兵（2013）也指出，在銀行信貸為主的金融體系下，企業的研發面臨著較大的資金瓶頸。在這種情況下，企業創新投資面臨的融資約束將是產能過剩行業的企業走出困境的制約因素，而企業對于商業信用的使用，可以有效緩解企業融資約束。首先，產能過剩行業的企業商業信用可以作為一種替代性融資渠道，弱化對于銀行信貸的依賴，緩解企業融資約束（石曉軍和張順明，2010）。其次，商業信用具有融資成本低和高便利性，相較于銀行信貸，無需經過繁瑣的審核程序和嚴格的篩選，這種低成本、高便利性能夠更加便捷的為企業創新提供資金支持。此外，在產能治理框架下，產能過剩行業的企業使用商業信用緩解企業創新融資，促進企業創新也是對于外部環境的一種策略應對。基于以上分析，本文提出研究假設H2。

H2：在產能過剩管制的行業，商業信用通過緩解融資約束促進企業創新。

三、研究設計

（一）樣本的選取與數據來源

本文以2010～2017年我國A股制造業上市公司為研究對象，并對樣本進行如下處理：（1）刪除資不抵債的公司年度樣本；（2）刪除ST公司年度樣本；（3）刪除金融類公司年度樣本；（4）刪除主要變量缺失的樣本。為了避免異常值對實證結果的干擾，本文對所有連續變量在1%水平上縮尾處理，最終得到了10229個公司年度觀測值。本文的研發投入和專利申請數據來自CSMAR數據庫和Wind數據庫，并根據佰騰網專利數據對專利申請數據的缺失值進行相應補充。其他財務數據來自CSMAR數據庫。

（二）變量的選取與模型設定

為了檢驗商業信用對產能過剩行業的企業創新的影響，本文借鑒潘越等（2015）、黎文靖和鄭曼妮（2016）等的研究，構建計量模型如下：

其中，被解釋變量Rd從兩個方面衡量，一是創新投入，以研發投入（Innoinvest）作為代理變量；二是研發產出，以專利申請量（Patentapp）為代理變量，申請專利有發明專利、實用新型和外觀設計三種類型，并參考已有研究對研發產出加1取對數并做滯后一期處理。

解釋變量為商業信用TC1和產能過剩的虛擬變量EI，TC1借鑒陸正飛和楊德明（2011）采用應付賬款、應付票據和預收賬款之和占總資產比重表示。EI代表產能過剩行業，借鑒董敏杰等（2015）、周超和蘇冬蔚（2019）等研究，依據《上市公司行業分類指引（2012年修訂）》將制造業中的紡織業（C17）、造紙和紙制品業（C22）、化學纖維制造業（C28）、非金屬礦物制品業（C30）、黑色金屬冶煉和壓延加工業（C31）、有色金屬冶煉和壓延加工業（C32）六大行業定義為產能過剩行業，若企業屬于上述行業之一，則EI取值為1，否則為0。

本文的控制變量借鑒了He&Tian（2013）、王玉澤等（2019）等研究，控制了杠桿率（Lev）、企業規模（Size）、資產收益率（Roa）、公司成長性（Growth）、公司年齡（Age）、現金資產比率（Cash）、銀行貸款（Loan）、固定資產規模（Ppe）、薪酬激勵（Ensalary）、政府補助（Govon）、企業性質（Soe）、股權集中度（Share1）、高管持股數（Exe）以及年度和公司虛擬變量。變量的具體定義見表1。

表1 變量定義表

（三）變量的描述性統計

表2是主要變量的描述性統計。由表2可知，樣本中研發費用Innoinvest的平均值為17.615，最小值為0，最大值為23.285，標準差為1.56，說明企業間的研發支出差異較為明顯。專利申請自然對數的平均值為1.934，標準差為1.856，說明不同的企業專利申請差異非常大。商業信用（TC1）的平均值為0.156，大于銀行貸款（Loan）的平均值0.134，說明商業信用被企業廣泛使用，是一種重要的融資渠道，這為本文擬研究的問題提供了驗證的可能。產能過剩行業的均值為0.14，說明樣本中有約14%的企業為產能過剩行業。

表2 描述性統計

四、實證結果分析

（一）商業信用對產能過剩行業企業創新基本回歸分析

表3是商業信用對產能過剩行業企業創新的回歸結果。被解釋變量是公司創新投入（Innoinvest）采用的是面板固定效應模型。表3的第（1）列顯示的是沒有加入控制變量的回歸結果，商業信用與產能過剩行業交互項的回歸系數為0.1849，t值為4.25，在1%水平上顯著。加入控制變量后（第（2）列），TC1_EI的系數為0.1253，t值為2.93，在1%水平下顯著為正，表明在產能過剩行業中上市公司商業信用的使用顯著促進了企業的創新投入。第（3）和（4）列被解釋變量為滯后一期的創新產出（fpatentapp）。由于企業專利申請數據符合泊松分布的特點，因此采用泊松回歸并控制行業和年份固定效應。為了剔除極端值的影響，借鑒李姝等（2018）的研究對專利申請進行雙向1%的截尾處理。回歸結果顯示，無論是否引入控制變量，商業信用和產能過剩的交叉項系數至少在10%水平上顯著為正，說明產能過剩行業企業商業信用的使用顯著增加了下一期的創新產出，從而驗證了本文的研究假說H1。上顯著，括號中為雙側檢驗的t值。下同。

表3 商業信用影響產能過剩行業的企業創新基本回歸

（二）產能過剩行業商業信用影響企業創新的路徑回歸分析

前文所述，產能過剩行業企業商業信用的使用發揮了替代性融資作用，緩解了企業融資約束，因而促進了企業的研發創新。為檢驗商業信用是否緩解產能過剩行業的融資約束促進企業創新，本文參考Hadlock&Pierce（2010）計算融資約束絕對值SA指數，SA指數越大表示公司融資約束程度越高，并按照融資約束中位數將樣本分為高融資約束組和低融資約束組。如果商業信用對產能過剩行業的企業創新發揮了緩解融資約束的功能，那么商業信用與產能過剩的交互項將在高融資約束組更加顯著。表4為區分融資約束程度的分組回歸結果。從中可以看出，當被解釋變量為創新投入時，在高融資約束組，商業信用與產能過剩交互項的系數在1%水平上顯著為正，在低融資約束組并未通過顯著性檢驗；當被解釋變量為創新產出時，交互項TC1_EI的系數仍在高融資約束組顯著為正，低融資約束組不顯著。上述結果表明產能過剩行業上市公司對于商業信用的使用確實是通過緩解融資約束，促進企業創新，驗證了本文的研究假設H2。

表4 商業信用影響產能過剩行業的企業創新機制檢驗

續表4

五、穩健性檢驗

為了解決可能的內生性，驗證結果的穩健性，參考已有文獻，本文從以下兩個方面進行穩健性檢驗。

（一）更換衡量指標和估計方法

對于被解釋變量企業創新的衡量，已有研究也使用研發費用占營業收入的比重衡量，本文借鑒郭玥（2018）等的做法，將被解釋變量替換為研發費用與營業收入占比（Invoreven）重新回歸，結果如表5第（1）列所示，商業信用與產能過剩的交互項系數在1%水平下顯著為正，表明商業信用的使用促進了產能過剩行業上市公司的研發支出，與前文結論保持一致。此外，為了緩解企業創新樣本中大量觀測值為零對本文結果造成的偏誤，參考李姝等（2018）采用零膨脹因子的泊松模型重新回歸，回歸結果如表5第（4）列所示，商業信用與產能過剩的交互項依然顯著為正，進一步驗證了本文的研究結論。

對于解釋變量中產能過剩的衡量，參考修宗峰和黃健柏（2013）的研究，本文重新定義產能過剩的虛擬變量overcap，若樣本中公司行業屬于造紙制品、石化煉焦、化學原料、化學纖維、非金屬礦物制品、黑色金屬、有色金屬七大行業時，則overcap取值為1，否則為0。重新對模型進行回歸，結果如表5第（2）、（3）和（5）列所示。無論被解釋變量是Invoreven、Innoinvest還是fpatentapp，商業信用與產能過剩的交互項系數均顯著為正，說明商業信用促進了產能過剩企業研發支出和創新產出，與前文基本結論一致。

表5 商業信用影響產能過剩行業企業創新穩健性檢驗

（二）傾向得分匹配

為了保證本文的核心結論穩健，更好的衡量產能過剩行業商業信用對于企業創新影響的因果關系，本文采用傾向得分匹配法緩解可能存在的內生性問題。根據上市公司是否屬于產能過剩行業將樣本分為實驗組（產能過剩組）和對照組（非產能過剩組），采用一對一最鄰近無放回的匹配方式對實驗組和對照組估計得到的傾向得分進行匹配，配對變量與原模型一致。匹配后的樣本包含1139組（2278個）公司年度樣本。利用配對后的樣本對產能過剩行業商業信用與企業創新的關系進行多元回歸檢驗，回歸結果顯示①限于篇幅，留存備索。，商業信用與產能過剩交互項系數和顯著性水平都沒有發生根本性的改變，與主回歸結果一致。即緩解了可能的內生性問題后，產能過剩行業商業信用的使用仍然顯著促進了企業創新。

六、產能過剩行業公司使用商業信用背后的動因及經濟后果

（一）產能過剩行業的企業使用商業信用背后的動因

前文指出，相對于非產能過剩行業，產能過剩行業受銀行信貸收縮而加大企業創新融資缺口。那么，產能過剩行業是否因銀行信貸的不可得性而使用商業信用？為明晰產能過剩行業的企業使用商業信用背后的動因，本文根據銀行信貸的可得性（短期貸款與長期貸款之和占企業總資產的比值）的平均值將樣本分為銀行貸款可得性高（G_bank）和銀行貸款可得性低（L_bank）兩組，分組回歸如表7第（1）至（4）列所示。無論被解釋變量為企業創新投入（Innoinvest）還是創新產出（fpatentapp），商業信用與產能過剩交互項的系數在銀行貸款可獲得性低的樣本中均顯著為正，而在銀行貸款可得性高的樣本中并未通過顯著性水平檢驗。上述結果說明產能過剩行業受制于國家去產能政策要求而導致了銀行信貸資源受限，轉而尋求商業信用融資，驗證了產能過剩行業使用商業信用促進企業創新背后的動因。

（二）產能過剩行業使用商業信用促進企業創新的經濟后果

前文分析了產能過剩企業使用商業信用促進了企業的創新，但是創新產出的質量如何？更側重于實質性創新還是策略性創新？為檢驗產能過剩行業商業信用促進企業創新的經濟后果，本間借鑒Tan et al.（2014）、黎文靖和鄭曼妮（2016）等研究，將企業申請的發明專利定義為企業實質性創新（fpatent1），實用新型和外觀專利型創新定義為企業策略性創新（fpatent2），然后分別對fpatent1和fpatent2進行泊松回歸，回歸結果如表6第（5）（6）列所示。當被解釋變量為實質性創新時，商業信用與產能過剩交互項系數并不顯著，當被解釋變量為策略性創新時，商業信用與產能過剩交互項系數在5%的水平下顯著為正，說明產能過剩企業對于商業信用的使用更多的促進了企業的策略性創新，而非實質性創新，可能的原因是產能過剩行業迫于政府去產能壓力而選擇的一種時間短見效快的策略性創新行為。

表6 產能過剩行業利用商業信用促進企業創新的動因、經濟后果分析

七、結論和政策建議

創新是產能過剩行業企業轉型升級的重要戰略方法，也是政府治理產能過剩的重要手段。在當前產能治理框架下，產能過剩行業信貸受阻，商業信用能否成為產能過剩行業企業創新的替代性融資從而促進企業創新，是產能過剩行業企業能否實現轉型升級的重要因素。為此，本文利用2010～2017年我國A股制造業上市公司的樣本數據，實證檢驗了產能過剩治理政策框架下，商業信用對于產能過剩行業企業創新的影響。結果發現，相較于非產能過剩企業，產能過剩企業在產能治理政策下更難獲得信貸支持。但是該企業可以利用商業信用替代性融資方式緩解企業創新融資缺口，強化研發投入、增加創新行為。進一步分析發現，在產能過剩治理政策壓力下，為快速降低過剩產能，獲得規制政策支持和弱化信貸歧視，產能過剩企業更加趨向于外觀專利型和實用新型的創新而非發明專利型創新。

基于以上結論，本文提出如下政策建議：第一，商業信用顯著促進了產能過剩企業的創新行為，但是主要表現為策略性創新而非實質性創新，對企業過剩產能治理的長期貢獻有限。因此，對于產能過剩企業而言，在實施創新轉型時，應該積極引導商業信用促進企業高質量的實質性創新行為，發揮產能過剩治理的長效機制；第二，創新需要長時間持續的資金支持，對于銀行金融機構而言，應該根據產能過剩企業創新的不同維度在價值判斷標準上進行細化，對于技術含量低的外觀型和實用新型的創新應加以合理引導和支持，提高質量。對于技術含量高的發明專利型的創新應大力給予信貸支持，助推企業實質性創新轉型；第三，產能過剩治理政策框架下，企業在面臨創新融資約束時，商業信用發揮了重要支撐作用。因此，對于政府部門來說，一方面應加快建立和完善企業信用評價體系和社會融資體系，使商業信用在企業創新轉型中得以更有效應用。另一方面，進一步發揮市場優化資源配置功能，避免政府過度干預，弱化產能過剩企業融資約束，從而激發企業創新的內在動力，加快企業轉型升級。