社會信任、商業信用融資與企業創新

李雙建 李俊青 張 云

一、引 言

創新是破解資源短缺、環境惡化、人力資本不足和產業結構失衡等經濟發展中諸多問題的有效工具，更是驅動一國經濟增長、提升國際競爭力的重要戰略支撐。然而，作為創新活動的主體，中國企業創新動力尚且不足，創新水平有待提高。例如，2014 年全國企業調查數據顯示，2013—2014 年間64.6 萬家規模(限額)以上企業中有41.3%的企業開展創新活動，明顯低于歐盟27 國2008—2010 年52.9%的平均水平，并且創新投入強度以及創新產出效果等方面也相對落后。2017 年世界知識產權組織發布的《2017 全球創新指數報告(GII)》顯示，在全球127 個國家和地區中，中國創新指數排名僅位列第22 位。毋庸置疑，提升企業創新動力已迫在眉睫。一方面，當前中國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，推動經濟高質量發展的關鍵在于發揮企業創新主體作用，提升企業創新動力，進而筑牢經濟高質量發展根基。另一方面，在“大眾創業、萬眾創新”背景下，企業創新在經濟高質量發展中的引擎作用更加突顯，只有進一步提升企業創新動力，才能為深化供給側結構性改革、實施創新驅動發展戰略提供更加有力的動能，實現建設創新型國家的戰略目標。

識別制約企業創新的相關因素及其影響機制是提升企業創新動力的首要前提，并已成為國內外學者關注的核心問題。一部分學者從企業內部尋找影響企業創新的因素。如股權結構方面，Aghion 等(2013)研究發現機構投資者持股比例越大，企業創新能力越強；李文貴和余明桂(2015)分析了民營企業的股權結構對企業創新的影響，發現個人持股比例和法人持股比例相對較高的民營企業更具創新性，而外資持股比例和集體持股比例對民營企業創新并無顯著影響。公司治理方面，Lerner 和Wulf(2007)研究發現對研發部門經理的長期激勵越大，企業創新產出就越多；何玉潤等(2015)發現對高管的薪酬和股權激勵越高，對企業創新的促進作用就越強。此外，周黎安和羅凱(2005)認為，相較于小規模企業，大規模企業對創新失敗的容忍度更高，企業規模對創新有顯著的促進作用；Fang 等(2014)的研究發現公司股票流動性越高，越不利于其創新能力的提升；楊鳴京等(2019)探討了控股股東股權質押與企業創新之間的關系，發現控股股東股權質押會顯著抑制企業創新。

另一部分學者認為企業創新動力不足的關鍵在于缺乏外部環境激勵。如政府補貼方面，李匯東等(2013)以及馮海波和劉勝(2017)研究發現政府補貼能夠顯著促進企業創新投入，提升企業創新動力。融資約束方面，Brown 和Petersen(2011)以及周開國等(2017)認為研發創新需要大量穩定的資金支撐，企業面臨的融資約束問題是其進行創新活動的“攔路虎”。產業政策方面，黎文靖和鄭曼妮(2016)分析了產業政策對企業創新行為的影響及其內部機理，發現受產業政策激勵的公司，其專利申請數量會顯著增加，但只是非發明專利顯著增加，發明專利并無顯著變化；馮飛鵬(2018)的研究表明產業政策能夠借助于政策引導和財政手段刺激受產業政策支持的企業，使其專利產出增加。另外，Anokhin 和Schulze(2009)以及王健忠和高明華(2017)的研究發現，腐敗不利于企業創新，無論從企業創新數量還是質量上，腐敗是企業創新最大的障礙，而反腐敗能夠顯著促進企業創新。

盡管許多學者從不同角度分析了影響企業創新的相關因素，并得出比較豐富的成果，但是作為創新活動的重要外部環境支撐，制度因素在企業創新中所扮演的角色更值得深入研究，不容忽視。制度作為經濟社會特有的博弈規則，直接決定了企業創新成果的獨占機制(Pisano 和Teece，2007)，能夠顯著影響企業創新決策。然而，目前大量關于制度對企業創新的影響的研究主要關注正式制度層面(史宇鵬和顧全林，2013；Rasiah，2017)，忽略了傳統文化、風俗習慣以及社會信任等非正式制度對企業創新可能產生的影響。對于中國這樣一個具有“新興加轉型”特征的國家，非正式制度在資源配置、保證契約執行以及促進經濟增長方面起著舉足輕重的作用(Allen 等，2005)。因此，探究非正式制度對企業創新的影響，更能有助于揭示中國特殊制度背景下制度因素影響企業創新的微觀作用機理，具有重要理論研究價值；同時也能為相關部門思考如何改善企業創新環境、提升企業創新動力和建設創新型社會提供理論借鑒，極具政策實踐意義。

在眾多非正式制度中，作為市場經濟最重要的道德基礎，社會信任被認為是除物質資本和人力資本之外決定一國或地區經濟發展和社會進步最主要的社會資本(張維迎和柯榮住，2002；劉鳳委等，2009)，大多數經驗研究都將社會信任作為非正式制度的主要代理指標(Guiso 等，2004)。值得一提的是，中國是研究社會信任對企業創新影響的一個理想范本，一方面中國地域遼闊，不同地區間宗教、方言和社會文化等因素發展極不平衡，致使各地區間社會信任水平存在巨大差異。張維迎和柯榮住(2002)對各地區社會信任狀況進行調查發現，社會信任最高的地區22.7%的被調查者認為該地區值得信任，而社會信任最低的地區僅有0.1%的被調查者認為該地區值得信任。另一方面，中國是一個典型受儒家思想影響的“關系型”社會，“信”是“五常”中儒家倡導的處世原則，是“關系型”社會正常運行的基石。“民無信而不立”在經濟活動中已經展示了較強的生命力(陳頤，2017)，傳統儒家文化塑造下的社會信任對經濟活動的影響依然突顯，企業創新正是在普遍的社會信任基礎之上進行的。如圖1 所示，社會信任水平越高的地區，企業發明專利申請數量就越多。

圖1 社會信任與發明專利申請數量

鑒于此，本文從社會信任這一非正式制度視角，在一般均衡模型分析框架下，理論上探究了社會信任對企業創新的作用機理。緊接著，采用網絡爬蟲數據采集技術手工收集上市公司及其子公司發明專利申請數量并以此作為企業創新水平的代理指標，以2008—2018 年中國滬深A 股上市公司為研究樣本，實證檢驗了社會信任對企業創新的影響。相較于已有文獻，本文的邊際貢獻主要體現在以下三個方面：第一，研究視角方面。已有學者開始關注知識產權保護等正式制度對企業創新的影響(史宇鵬和顧全林，2013)，卻忽略了非正式制度在企業創新中的重要作用。本文基于社會信任這一非正式制度視角，從理論和實證兩個方面分析了社會信任對企業創新的影響，有助于深化理解非正式制度影響企業創新的作用機制，進一步豐富和拓展了制度因素影響企業創新研究領域的相關文獻。第二，研究內容方面。雖然國外一些學者已經注意到社會信任對企業創新的影響(Akcomak 和Weel，2009；Crescenzi 等，2013)，但社會信任是通過何種渠道影響企業創新仍然是一個“黑箱”問題。本文采用中介效應檢驗方法，將社會信任對企業創新的影響研究拓展到社會信任→商業信用融資→企業創新，從而拓展了社會信任對企業創新影響的研究邊界，彌補了已有研究的不足。另外，在樣本數據選擇方面，大多數文獻基于國別數據，難以避免國別差異帶來的內生性問題，本文采用單一國家數據探究社會信任對企業創新的影響，可以有效規避此類內生性問題，使得研究結論更加可信。第三，政策啟示方面。本文的研究發現社會信任水平的提高能顯著激勵企業創新，從而為相關部門考慮如何提升企業創新動力提供了新的思路。

二、理論模型

借鑒Chou(2006)和張梁梁等(2017)的建模思路，本文構建了一個含有最終產品部門、中間產品部門、研發部門、政府部門和家庭部門五類經濟主體構成的經濟系統。不考慮人口增長，經濟中存在著同質家庭，將其單位化為1。每個家庭均可提供一個單位勞動力，并在最終產品部門和研發部門之間分配。

（一）最終產品部門

（二）中間產品部門

中間產品部門是由一系列具有壟斷勢力的廠商組成的壟斷競爭市場。另外，每個中間產品的生產是相互獨立的，并依據其獨特的產品設計、較高的產品質量獲取壟斷利潤。假定每生產一單位中間產品的成本為1，中間產品部門廠商通過選擇生產中間產品數量最大化自身利潤：

（三）研發部門

研發部門主要目標是提高中間產品質量，參考Akcomak 和Weel(2009)的思路，假定中間產品的質量取決于當前中間產品質量和用于提高中間產品質量的勞動投入，設定中間產品質量的運動方程如下：

其中，η 為研發部門的產出效率參數；1itL? 為家庭用于提高中間產品質量的勞動投入，中間產品質量隨著勞動投入的增加而增加。

（四）政府部門

考慮到我國正處于經濟體制轉型時期，政府的角色需要重新定位。一方面，某些正式制度約束機制的缺失為政府官員干預企業經營活動提供了土壤和空間，如通過收取賄賂等行為擠占企業利潤以滿足自身支出(付朝干和李增福，2018)。另一方面，作為轉型經濟制度不完善的重要特征之一，來自非正規部門的灰色競爭、剽竊、抄襲以及銷售模仿品等機會主義行為會對企業利潤積累造成顯著負面影響，存在“擠出效應”；而出于就業壓力或者其他動機，政府可能會忽視對非正規部門的管制(張峰等，2016)。因此，本文假定政府部門通過擠占中間產品部門企業利潤以滿足自己的支出，并且政府支出是非生產性的，并不會給家庭帶來任何效用，設定政府支出函數為：

其中，τ 表示政府擠占企業利潤行為參數，值越大表示政府擠占企業利潤的可能性就越大。參考Acemoglu 等(2007)和蔣冠宏等(2013)的做法，將政府擠占企業利潤行為定義為社會信任的函數，即τ =τ (T rust )，并且τ ∈[ M ,1)，0＜ M ＜1；此外，τ '(? ) ＜0表示社會信任水平越高，政府擠占企業利潤的可能性就越小①Acemoglu 等(2007)和蔣冠宏等(2013)的研究將經濟主體的行為設定為外生變量的函數，進而分析外生變量的變化對經濟主體行為的影響，具體到本文就是分析社會信任對政府行為的影響。。首先，作為一種重要的行為規范，社會信任的缺失是導致官員行為失范的主要原因。在高度信任的地區，社會信任的“聲譽機制”可以有效規范政府官員行為，縮減官員腐敗空間(Peng 和Zhou，2005)，從而遏制官員擠占企業利潤動機；在低度社會信任地區更容易滋生腐敗，會對企業利潤造成更大的不確定性(Rotondi 和Stanca，2015)。其次，社會信任是社會治理中不可或缺的道德基礎和價值體系，社會信任水平越高意味著民眾在微觀層面對政府政策的配合度就越高，從而提高了政府治理的效果和質量(Holmberg 等，2009)，能夠顯著減少政府的施政支出，進而降低政府擠占企業利潤的可能性。最后，社會信任作為一種重要的外在保護機制，意味著企業在面臨利益損害時，預期會得到政府的有效保護(Bj?rnskov，2010)。社會信任的存在迫使政府提高監管效率，增強對企業的責任度而不是謀求私利，使得任何損害企業利益的機會主義行為都能得到有效懲戒。

（五）家庭部門

假定經濟中存在無期限的居民組成連續代表性家庭，中間產品部門和研發部門的收入所得歸家庭所有。家庭效用來源于兩個方面：一個是消費，另一個是家庭生產中間產品質量水平高于社會平均水平所帶來的聲譽。家庭最優化問題是在滿足一定預算約束條件下，實現其效用最大化。家庭效用函數可表示如下：

其中，itλ 和itμ 為拉格朗日乘子；式(12)和式(13)分別表示消費的決策方程和歐拉方程；式(14)表示家庭將勞動分配給最終產品和研發部門的行為方程；式(15)表示中間產品質量的歐拉方程。

（六）競爭性均衡求解

在均衡狀態下，各生產部門實現利潤最大化，家庭部門實現效用最大化，產品市場和要素市場出清，有：

因而，最終產品的生產函數可表示如下：

家庭消費的決策方程為：

家庭將勞動分配給最終產品和研發部門的行為方程為：

中間產品質量的運動方程為：

中間產品質量的歐拉方程為：

由式(4)、式(20)～式(24)聯立可以求得投入到研發部門的勞動與最終產品部門的勞動比值如下：

由式(26)，可以得到以下命題：

上述命題的經濟含義比較直觀：企業從事創新活動的關鍵動機在于從創新中獲得更多的經濟租金，如果“事后”的創新收益得不到有效保障，顯然企業在“事前”進行創新的動機將不復存在。由于存在政府擠占企業利潤行為，使得企業創新收益沒有得到有效保障，即企業創新不能帶來更多利潤，進而降低企業創新意愿。作為一種非正式制度安排，社會信任的存在能夠有效遏制政府擠占企業利潤的機會主義行為，進而提高企業創新收益預期，激勵企業創新。

三、研究設計

（一）樣本選取和數據來源

考慮到2007 年開始實施的《企業會計準則》的影響，為增強企業財務會計信息可比性，本文選取2008—2018 年滬深A 股上市公司作為研究樣本。根據以下標準對樣本進行處理：(1)剔除銀行類、保險類和證券類等金融行業上市公司；(2)剔除出現ST、PT或退市的上市公司；(3)本文研究需要用到企業上一年的財務數據，因而剔除當年上市公司的觀察值；(4)剔除財務數據嚴重缺失的上市公司；(5)剔除最終控制人缺失及不詳的公司；(6)剔除發生行業變更、行業缺失及不詳的上市公司。最終樣本包含2758 家上市公司共19835 個年度觀察值。

由于納入上市公司合并報表的子公司等關聯公司可能作為獨立的個體去進行創新活動，因而僅僅統計上市公司本身的創新數據顯然是不完備的。為了更好地反映上市公司的創新水平，本文首先統計整理上市公司的企業樹①本文這里的企業樹包括上市母公司及其子公司等關聯公司。，然后通過網絡爬蟲數據采集技術，從佰騰網收集企業樹中所有企業的發明專利申請數據，通過手工整理獲得所有上市公司以及子公司等關聯公司的發明專利申請數據。此外，上市公司財務數據主要來源于國泰安數據庫(CSMAR)和萬德資訊(WIND)數據庫，地區層面的數據來源于地區歷年《統計年鑒》。為了消除異常值對實證分析的影響，本文在1%和99%水平對企業層面連續變量進行縮尾(Winsorize)處理，下文中結果報告均是基于處理后的數據。

（二）計量模型設置

為了檢驗社會信任對企業創新的影響，本文構建如下計量模型：

其中，i、j 和t 分別表示企業、地區和年份；lnPatent 表示企業創新；Trust 表示企業所在地區的社會信任水平；Control 表示控制變量，包括企業層面的控制變量和地區層面的控制變量；對控制變量做滯后一期處理，以減少內生性問題對實證結果的影響。另外，模型中還加入行業虛擬變量( Ind )、年份虛擬變量(Year )和地區虛擬變量(Diqu)用以控制行業、年份和地區中不隨時間變化因素的影響。為了避免截面數據帶來的聚類問題，下文中所有變量估計系數的標準誤都經過公司層面的聚類調整(Cluster調整)。若社會信任Trust 的估計系數顯著為正，則說明社會信任能促進企業創新。

（三）變量選取與定義

1. 企業創新。參考黎文靖和鄭曼妮(2016)以及楊鳴京等(2019)的做法，本文以企業發明專利申請數衡量企業創新產出。究其原因有：其一，企業專利申請量比專利授予量更能反映企業的真實創新行為；其二，相較于外觀設計專利和實用性專利，發明專利創新程度更高，最能反映企業創新質量。考慮到企業發明專利申請數量呈現右偏態分布，參考現有研究的做法，本文采用其值加1 之后取自然對數表示。

2. 社會信任。社會信任是本文最為重要的解釋變量①根據各省、直轄市、自治區的社會信任加權指數與上市公司所在地將數據進行匹配。，數據來源于2000 年“中國企業家調查系統(CESS)”對全國各地區社會信任環境的問卷調查數據，該調查是針對社會信任問題做的專項調查，能夠很好地測度各地區社會信任水平(張維迎和柯榮住，2002)。該調查向15000 多家企業發出問卷，回收有效問卷5000 多份，調查對象大多數是企業領導人。有關社會信任問題的設定為“根據您的經驗，您認為哪五個地區的企業比較守信用(按順序排列)？”，具體計算時將排序轉換為得分，排序第一到第五相應的得分為5 到1，之后根據回答者占總數中的比例計算該地區加權社會信任指數。各地區社會信任加權指數越大，表示信任水平越高，地區信任狀況越好。

各地區社會信任加權指數是一種普遍意義上的社會信任，該指標已被現有文獻廣泛采用(張維迎和柯榮住，2002；劉鳳委等，2009；劉寶華等，2016；李俊青等，2017)。需要說明的是，對于社會信任這一非正式制度而言，現有文獻已經證實其變遷過程十分緩慢，能在較長時間內保持相對穩定(張維迎和柯榮住，2002；Guiso 等，2004)。因此，在實證分析中往往采用社會信任截面數據替代面板數據進行相關研究，并且這種方法已被現有研究廣為接受(劉寶華等，2016；李俊青等，2017)。

3. 控制變量。參考黎文靖和鄭曼妮(2016)以及楊鳴京等(2019)的研究，本文選取的控制變量包括企業層面的特征變量和地區層面的特征變量。其中，企業層面的特征變量包括：企業年齡(Age)，用企業成立年份的自然對數表示；企業規模(Asset)，用企業年末總資產的自然對數表示；資產負債率(Lever)，用企業年末總負債與總資產的比值表示；資產收益率(ROA)，用企業凈利潤與總資產的比值表示；企業經營現金流(Cash)，用企業經營活動產生的現金流量凈額與總資產的比值表示；研發支出(RD)，用企業研發支出與營業收入的比值表示；股權集中度(Equity)，用企業第一大股東持股比例表示；董事會規模(Board)，用董事會理事成員的人數表示；董事長和總經理是否兩職合一(Duality)，1 表示董事長和總經理由一人兼任，0 表示董事與總經理完全分離。地區層面的特征變量包括：地區 GDP 的增長率(Growth )；地區人力資本(Human)，用各地區人均受教育年限表示；地區知識產權保護(IPP)，采用王小魯等(2018)編寫的分省市場化指數中分項指標“中介組織的發育和法律制度環境”表示①王小魯等(2018)編寫的分省市場化指數中分項指標“中介組織的發育和法律制度環境”數據直到2016 年，對于缺少數據的年份，用距離該年份最近的、有數據的年份數據代替。。表1 報告了各個變量的描述性統計結果。

表1 變量的描述性統計

四、經驗結果及分析

（一）基準估計結果

在進行實證分析前，首先對變量進行方差膨脹因子檢驗(Variance Inflation Factor，VIF)，發現各變量的方差膨脹因子都小于3(均值為1.59)，表明變量間不存在嚴重的多重共線性問題。其次在計量模型(27)的估計方法選擇上，由于社會信任指標不隨時間變化，無法采用固定效應模型，并且似然比檢驗結果顯示混合OLS 估計優于隨機效應模型，故在后文分析中采用混合OLS 估計模型。

表2 列示了社會信任對企業創新影響的基準估計結果，第(1)列、第(3)列和第(5)列為未加入行業效應、年份效應以及地區效應的估計結果，數據顯示，在依次加入公司層面控制變量和地區層面控制變量后，社會信任的估計系數在1%水平上顯著，說明社會信任能顯著提高企業發明專利申請數量，促進企業創新，這一結論與前文理論分析相吻合，意味著本文命題成立。表2 中第(2)列、第(4)列和第(6)列為加入行業效應、年份效應以及地區效應以控制不可觀測因素在行業、時間和地區因素上對企業創新影響的估計結果，以進一步檢驗結論的穩健性。結果顯示，社會信任的估計系數依然顯著為正，意味著社會信任水平的提高能顯著促進企業創新。

表2 基準估計結果

（二）穩健性分析

1. Tobit 模型估計結果。本文中企業發明專利申請數量不可能為負，是以0 為下限的“歸并數據”(Censored Data)，滿足刪失數據的結構形式，這使得傳統的均值效應估計模型可能存在偏差。為此，借鑒Cassiman 和Veugelers(2006)、周開國等(2017)以及陳紅等(2018)的做法，采用Tobit 方法對計量模型進行估計，以期得到更為穩健的參數估計結果。表3 報告了Tobit 模型的估計結果，數據顯示，在分別控制行業效應、年份效應和地區效應以及依次加入公司層面控制變量和地區層面控制變量后，社會信任的估計系數依然為正，且在1%的水平上顯著，這意味著社會信任的提高能夠顯著促進企業創新，與基準估計結果一致。

表3 Tobit模型估計結果

2. 替代變量檢驗。為了進一步確保基準估計結果的穩健性，首先，借鑒Acharya 和Xu(2017)與馮飛鵬(2018)的研究，選取每單位R&D 支出獲得的專利申請總數的對數(lnTotal)作為企業創新的替代變量；其次，參考劉鳳委等(2009)和李俊青等(2017)的研究，采用2000 年“中國企業家調查系統(CESS)”對全國各地區信任環境調查數據中的第一信任指數(First)作為社會信任的替代變量。表4 報告了替代變量估計結果，第(1)列到第(3)列為替換企業創新變量的估計結果，第(4)列到第(6)列為替換社會信任變量的估計結果。可以看出，社會信任和第一信任指數的估計系數均顯著為正，意味著社會信任水平的提高能顯著促進企業創新，表明以上變量替換性檢驗并沒有改變本文的基本結論。

表4 替代變量檢驗

3. 內生性問題。當然，探究社會信任與企業創新之間的因果關系，可能會受到內生性問題的影響，使得估計結果是有偏的和非一致的。為了解決社會信任的內生性對估計結果造成的偏誤，本文借助工具變量并采用兩階段最小二乘估計方法(2SLS)對基準估計結果進行穩健性檢驗。

在工具變量的選取方面：首先，借鑒Nunn 和Wantchekon(2011)的研究，選取各地區到最近海岸線的距離(Sea)作為社會信任的第一個工具變量，數據來源于國家基礎地理信息中心。地區到海岸線的距離越近，其社會文化包容性越強，社會信任水平就越高(Nunn 和Wantchekon，2011)。地區到海岸線的最近距離是由地理因素決定的，反映的是地理因素對企業創新的影響，滿足工具變量的外生性條件。其次，為了最大限度地克服內生性影響，進一步參考李俊青等(2017)的研究，選取各地區人均獻血率(Blood)作為社會信任的第二個工具變量。各地區人均獻血率用地區獻血人次與常住人口之比表示①由于數據的限制，本文只收集到2011 年各地區人均獻血率的數據。，數據來源于中國輸血協會。無償獻血本身就是社會成員相互信任的產物(顏克高和井榮娟，2016)，Guiso 等(2004)研究發現地區人均獻血次數越多，社會信任水平就越高。此外，無償獻血行為既沒有經濟收益，也不存在法律強制，是否獻血是個體完全自覺自愿的行為(Guiso 等，2016)，其很難對企業創新產生影響，滿足工具變量外生性條件。

表5 報告了工具變量兩階段最小二乘估計結果。其中，第(1)列、第(3)列和第(5)列為第一階段估計結果，第(2)列、第(4)列和第(6)列為第二階段估計結果。在第一階段估計結果中，地區到最近海岸線的距離和人均獻血率的估計系數都顯著為正，這表明距離海岸線越近、人均獻血率越高的地區，社會信任水平越高。在工具變量選取的有效性方面，Kleibergen-Paap rk LM 統計量的原假設是工具變量識別不足，檢驗結果的P 值均為0，在1%的顯著性水平上拒絕原假設，說明工具變量不存在識別不足的問題；Kleibergen-Paap rk Wald F 統計量均大于Stock-Yogo 檢驗在10%水平上的臨界值19.93，從而拒絕工具變量是弱識別的原假設，說明工具變量是合理的；Anderson-Rubin Wald 統計量的結果在5%的顯著性水平上均拒絕了內生變量系數之和為0 的原假設，說明了工具變量有較強的解釋力；Hansen J 統計量的P 值均高于0.1，表明不能拒絕工具變量是外生的原假設，保證了所選取工具變量的外生性。此外，參考Berkowitz 等(2012)的研究，進一步對工具變量做了排除限制性檢驗，Anderson-Rubin 檢驗FAR(P)統計量的P 值均大于0.1，意味著不能拒絕工具變量滿足排除限制條件的原假設，說明工具變量只通過影響社會信任這一內生解釋變量來影響企業創新。以上檢驗結果顯示，本文選擇的工具變量是合適的。

表5 工具變量兩階段最小二乘估計結果

在第二階段估計結果中，在采用工具變量控制社會信任的內生性后，社會信任的估計系數均為正，且在1%水平上顯著，進一步表明社會信任能夠顯著促進企業創新，意味著本文的結論是穩健的。

（三）異質性分析

1. 不同企業規模的分樣本①本文依據企業規模將總樣本分為大規模企業和小規模企業，若企業規模高于樣本均值則定義為大規模企業，若企業規模低于樣本均值則定義為小規模企業。分析。表6 中第(1)列和第(2)列報告了社會信任對不同規模企業創新的影響，可以看出，社會信任在小規模企業一組中的估計系數顯著為正，而在大規模企業一組中的估計系數并不顯著，這一結果表明社會信任能顯著促進小規模企業創新，但對大規模企業創新并無顯著的影響。究其原因可能在于：其一，從融資約束角度來看，與大規模企業相比，小規模企業可抵押擔保資產相對較少，違約風險相對較高，難以獲取銀行貸款和商業信用支持，更容易面臨創新資金短缺的障礙。社會信任能夠降低融資者與借款者之間的信息不對稱，改善資金配置效率，從而為小規模企業創造更多的資金來源，緩解資金不足的困境。其二，從創新投資意愿來看，與小規模企業相比，大規模企業往往擁有雄厚的資金、大量的研發人才和技術設備等，憑借這些優勢，其對新產品和新技術的價格控制能力較強，獲取創新壟斷利潤的機會更大，進而能顯著提高其創新投資意愿，更容易獲得有關投資者的信任，從而會弱化社會信任對其創新的促進作用。

2. 不同所有制類型企業的分樣本分析。表6 中第(3)列和第(4)列報告了社會信任對不同所有制類型企業創新的影響，數據顯示，對于民營企業社會信任的估計系數顯著為正，而對于國有企業社會信任的估計系數并不顯著，意味著社會信任能夠顯著促進民營企業創新，對國有企業創新并無顯著影響。對這種差異可能的解釋有：一是與民營企業相比，國有企業與政府之間存在天然的聯系，其創新成果往往會得到政府的有效保護，進一步強化了企業創新產出的競爭性和排他性，降低創新成果被復制或竊取的風險(張峰等，2016)。民營企業創新成果可能還需要非正式制度來維護，使得社會信任對民營企業創新的影響更加突顯。二是與民營企業不同，國有企業的戰略地位決定了其在政策性資源獲取、資金配置等方面更容易得到政府的支持，優先獲取企業創新活動的各種資源，從而有更多的外部融資渠道。另外，國有企業往往受到較強的社會監督和媒體關注，并且相關主管部門對國有企業建立和健全管理制度也有強制性的要求，使其正式制度環境優于民營企業，導致社會信任等非正式制度對其創新活動的影響較弱。

3. 不同科技水平企業的分樣本②本文通過將國家統計局《高科技產業統計分類目錄的通知》中認定的高科技產業與2012 年國家統計局的行業分類標準(GB/T4754)相比對，把核燃料加工業、信息化學品制造業、醫藥制造業、航空航天器制造業、電子通信設備制造業、電子計算機及辦公設備制造業、醫療設備及儀器儀表制造業以及公共軟件服務業劃分為高科技行業。若企業屬于高科技行業則定義為高科技企業，反之為非高科技企業。分析。表6 中第(5)列和第(6)列報告了社會信任對不同科技水平企業創新的影響，數據顯示，社會信任在非高科技企業一組中的估計系數顯著為正，在高科技企業一組中的估計系數并不顯著，這一結果說明社會信任顯著促進了非高科技企業的創新，對高科技企業并無顯著影響。可能的原因是高科技企業面臨的競爭壓力顯著高于非高科技企業，為確保市場優勢地位，高科技企業更熱衷于開展創新活動。另外，高科技企業一旦被賦予“高科技”“創新企業”的標簽，便更容易獲取政府創新資金補貼和政策支持，從而增強外界投資者的信心，使得社會信任對其創新活動的影響更不敏感。

表6 異質性分析：分樣本估計結果

五、影響渠道分析

通過理論模型和實證分析，我們證實了社會信任能夠顯著促進企業創新。事實上，企業從事創新是一個系統性工程，包括“事前”決策、“事中”實施和“事后”獲取創新收益三個方面。前文只是探究了社會信任對企業創新“事前”和“事后”行為的影響，即社會信任能夠有效遏制政府擠占企業利潤的機會主義行為，確保可以獲取更多的“事后”創新租金，進而提高企業“事前”創新意愿。那么，社會信任如何影響企業創新“事中”行為，即企業創新過程中社會信任通過何種途徑影響企業創新，這是本部分探究的核心問題。

實踐中，企業創新不同于一般性生產活動，具有高風險、高投入、見效周期長以及預期收益高等特點，致使企業在從事創新活動過程中更容易面臨資金短缺的難題，而獲取充足的資金緩解融資約束問題是企業從事創新活動的關鍵。從企業融資渠道來看，由于創新活動所需資金量大，企業內部資金遠遠不能滿足企業創新的資金需求(Brown和Petersen，2011)，加之內部融資成本較高且極易受到外部沖擊，因此外部融資成為企業創新資金的主要來源。事實上，商業信用作為發展中國家企業外部融資的主要來源已經得到眾多研究的證實，被普遍認為是能夠“替代”銀行貸款的有效融資方式(Uesugi 和Yamashiro，2008)，能夠有效緩解企業融資約束，進而提高企業創新產出。此外，商業信用融資作為一種非正式融資方式，反映了借貸者對融資者的社會信任水平(Wu 等，2014)，社會信任水平越高，企業更容易獲取商業信用融資(劉鳳委等，2009)。 可見，社會信任對企業創新影響的總效應部分可能是通過影響商業信用融資這一渠道發揮作用的①限于篇幅，本文沒有匯報單變量檢驗結果以及社會信任與商業信用融資、商業信任融資與企業創新之間的散點圖，備索。。根據中介效應模型相關概念(Baron 和Kenny，1986；溫忠麟等，2004)，商業信用融資在社會信任與企業創新之間可能起到中介效應的作用。

基于此，本文采用中介效應檢驗方法進行驗證，通過構建如下遞歸模型來檢驗社會信任是否通過商業信用融資影響企業創新。

其中，中介變量為商業信用融資(Credit )，采用企業應付賬款與總資產的比值表示，比值越大意味著企業商業信用融資水平越高。中介效應是由商業信用融資引起，并對企業創新產生影響，在引入商業信用融資變量后，社會信任對企業創新的影響會發生顯著變化。其具體檢驗步驟如下：第一步，對模型(28)進行估計，若社會信任的估計系數1θ 顯著為正，意味著社會信任能促進企業創新，然后進行下一步檢驗；若社會信任的估計系數1θ 不顯著則停止檢驗，說明不存在中介效應。第二步，對模型(29)和模型(30)進行估計，若系數1? 和2δ 都顯著，并且1δ 的估計系數也顯著，說明存在部分中介效應；若系數1? 和2δ 都顯著，但1δ 的估計系數不顯著，說明存在完全中介效應。1θ 表示社會信任對企業創新的總效應，δ1表示間接效應，中介效應大小由 ?1×δ2來衡量，中介效應與總效應的比值來衡量中介效應的相對大小。

表7 報告了社會信任對企業創新影響渠道的檢驗結果。數據顯示，第(1)列中社會信任的估計系數為0.0022，且在1%的水平上顯著，意味著社會信任對企業創新的總效應顯著；第(2)列中社會信任的估計系數顯著為正，說明社會信任能顯著提高商業信用融資水平；第(3)列中社會信任和商業融資的估計系數都顯著為正，并且社會信任的估計系數由不加入中介變量商業信用融資的0.0022 下降到0.0020，這說明社會信任對企業創新影響的過程中，商業信用融資起到了部分中介效應的作用。為確保中介效應檢驗結論的可靠性，進一步進行了Sobel 檢驗①Sobel 檢驗的臨界值表可以從http：//www.public.asu.edu/～davidpm/ripl/methods.htm 獲取。。檢驗結果顯示，Sobel 檢驗的Z 統計量為5.52，大于5%顯著性水平上的臨界值0.97，說明商業信用融資的中介效應是顯著的。

進一步，從商業信用融資的中介效應數值大小來看，其值為0.0002，該中介效應在總效應中所占比值大小為9.165%，這一結果意味著商業信用融資在社會信任與企業創新之間存在顯著的中介效應，社會信任對企業創新施加作用的過程中存在社會信任→商業信用融資→企業創新的傳導渠道。

表7 社會信任對企業創新影響渠道檢驗結果

六、結論與啟示

作為創新的主體，企業創新不僅是自身健康發展、提高競爭優勢的重要來源，也是提升國家創新能力、支撐經濟高質量持續發展的動力源泉。本文基于社會信任這一非正式制度視角，在理論方面，通過將社會信任引入一個包含最終產品部門、中間產品部門、研發部門、政府部門和家庭部門五類經濟主體的一般均衡分析框架下，研究了社會信任對企業創新影響的微觀作用機理。緊接著，在實證方面，通過網絡爬蟲數據采集技術手工收集企業發明專利申請數量并以此作為企業創新的代理指標，以2008—2018 年滬深A 股上市公司為研究樣本，實證檢驗社會信任對企業創新的影響。研究發現：(1)社會信任能顯著提高企業發明專利申請數量，促進企業創新，且該結論得到各種穩健性檢驗結果的支持。(2)通過細分樣本分析發現，社會信任對企業創新的影響表現出較強的異質性：在小規模企業、民營企業以及非高科技企業中社會信任能顯著促進企業創新；而對大規模企業、國有企業以及高科技企業的創新行為并無顯著影響。(3)基于中介效應檢驗方法探究了社會信任對企業創新的影響渠道，發現商業信用融資在社會信任與企業創新之間存在顯著的中介效應，社會信任可以通過作用商業信用融資對企業創新施加影響，存在社會信任→商業信用融資→企業創新的傳導渠道。

本文研究結論可能有以下政策啟示：首先，應強化社會信任機制建設，增強社會中經濟主體的信任關系，努力為企業創新提供良好的社會信任環境支撐，進而發揮社會信任在企業創新中的積極作用。一方面，相關部門應加強誠信教育與道德建設，建立適合中國國情的社會信任懲罰機制，努力營造企業創新信任制度環境；如通過構建“一處失信，處處受限”的懲罰機制，以預防失信行為發生，從而為企業創新提供優良的“信任土壤”。另一方面，政府機構應切實加強自身建設，樹立高效廉潔自律的公眾形象，通過完善自身管理機制和市場監督機制等措施來提升公信力，增強企業創新的未來預期和偏好。其次，考慮到社會信任對不同類型企業創新影響的差異性，相關部門要因“企”制宜，精準提高公眾對小規模企業、民營企業以及非高科技企業的社會信任水平，充分發揮社會信任對企業創新促進作用的最大功效。最后，為促進企業創新，相關部門應努力提高企業商業信用融資能力，緩解企業融資約束問題，進而確保社會信任對企業創新影響渠道暢通。此外，相關部門應通過完善金融服務體系，提高金融服務實體經濟的質效，從根本上為創新企業融資“解渴”，緩解融資約束對企業創新的抑制作用。