政治關聯對制造業企業創新的影響
——基于債務融資的中介作用

閆珉銘，黃羿頡，廖 昕

（上海理工大學管理學院，上海 200093）

一、引言

近年來，政治關聯對企業的影響成為國內外的研究熱點，政府依靠企業實現財政目標，而企業創新則依賴政府提供的關鍵信息和資源。政治關聯一方面能提供更多的稅收優惠、融資便利、產權保護等對企業有促進作用，另一方面會通過“尋租”行為扭曲要素配置產生抑制作用。本文分別從創新投入和創新產出兩個角度，以2014—2017 年中國A 股上市制造業企業為樣本，研究了債務融資在政治關聯與企業創新關系中的中介作用。

二、文獻綜述與研究假設

（一）文獻綜述

企業政治關聯是企業與政府部門或擁有政治權力的個人之間形成的非正式、特殊的政企關系，表現為企業高層管理人員及大股東擁有在政府部門任職的經歷。陳剛和王榮耀（2019）[1]認為應充分提高金融資源的配置效率，促進制造業的轉型、創新升級，整合優化等。這意味著制造業企業是否有政治關聯，是否有更強的融資能力都會影響其創新活動。

從政治關聯與企業創新二者間的關系看，已有研究結果主要集中于積極效應和消極效應兩方面。“積極效應”方面，學者們認為政治關聯能夠促進企業創新，政治關聯與企業創新績效之間存在正相關關系[2-5]。Boubakri 等（2012）[3]認為對于民營企業，有政治關聯者會更積極地投資創新，薛躍和陳巧（2014）[2]認為政治關聯能夠幫助制造業企業獲得更多的資源。在“消極效應”方面，學者們認為政治關聯對企業創新會產生負面影響[6-9]，張平等（2014）[6]、朱磊等（2016）[9]針對創業板上市公司發現具有政治關聯的企業創新動力不足，增加研發人員投入能有效緩解政治關聯對企業創新績效的負面作用；袁建國等（2015）[8]認為緊密的政企關系，使企業創新活動受到阻礙。

在研究政治關聯和企業創新關系的基礎上，學者們還研究了政治關聯對企業創新的影響路徑。謝言等（2010）[5]認為政治關聯能夠促進知識創造，進而提升企業的自主創新能力；羅明新（2016）[10]發現債務融資強化了政治關聯對企業創新投入的負面作用。劉雅琦等（2016）[11]認為創新基金的中介作用表現在政府官員的政治關聯會促進企業增加創新投入。張平等（2014）[6]考慮高管的個人特征，發現高管團隊的平均年齡、任期、受教育水平有不同調節作用。對于中小高新技術企業，傅樵和冉瑩（2018）[12]、王珍義等（2011）[13]都實證得到了政治關聯對企業創新具有正向作用，融資能力起到部分中介作用。

綜上，在現有研究政治關聯對企業創新影響路徑的文獻中，大多研究對象為創業板或中小高新技術企業，關注制造業企業的政治關聯和企業創新的影響機理文獻較少，而制造業在世界科技強國背景下具有更強的創新需求，因此，本文研究制造業企業的政治關聯對其創新活動的影響。由創業板或中小高新技術企業的相關研究可知，債務融資在其中扮演了重要的角色，所以本文將從債務融資的角度探究制造業企業的政治關聯對其創新的影響機制。

（二）研究假設

1.高管政治關聯與創新績效。關于政治關聯對企業創新的影響，現有文獻主要持兩種觀點。其一認為政治關聯對企業創新具有正向影響。政治關聯是其眾多外部社會關系中不可忽視的一種。而研發的高風險特征會導致不穩定的企業創新產出，因此部分企業會建立與政府的聯系，以期獲得更多有利于創新的資源，如融資便利、稅收優惠和產權保護等。另一種觀點認為政治關聯會抑制企業創新，即高管政治關聯具有“詛咒效應”。政治關聯會使企業面臨“政治包袱”，為了維持良好的政商關系，擁有政治關聯的企業需要承擔更多的企業社會責任。

盡管政治關聯對企業創新的影響有正、負兩方面，但是對于制造業企業而言，本文認為政治關聯對其創新的負面影響更大。首先，由于制造業所處的市場環境較為穩定，面臨諸多技術壁壘，加之技術創新活動的長期性及內生風險性，短期內難以為企業帶來明顯收益（李后建和張劍，2015）[14]。所以相比于高新技術產業，制造業企業的創新意愿較低。具有政治關聯的制造業企業，會因為地方政府提供的貿易保護而進一步降低創新意愿。其次，制造業企業的固定資產比例和貸款比例較大，這使得具有政治關聯的制造業企業會將更多的資源投入“尋租”，從而導致其創新投入不足，創新效率降低。

綜上所述，本文提出研究假設H1：

H1：政治關聯會抑制制造業企業的創新投入和產出。

2.債務融資與創新績效。銀行等金融機構作為債務融資的主要貸款人，能夠利用龐大的社會信息網絡甄別選擇創新項目進行支持，同時協助企業建立創新激勵與監督機制，能夠有效的幫助企業控制和降低創新風險（王珍義等，2011）[13]。陳良華等（2019）[15]通過對滬深A 股科技企業實證發現銀行債務融資能夠提高企業的創新投資效率。相比于股權融資，債務融資需要企業固定付息，使企業現金流受到抑制，這在一定程度上會提高企業高管的債務資金配置效率；此外債務融資無需定期披露企業信息，企業的商業機密得到保護，有利于保護自身研發優勢。由于我國制造業企業債務融資的來源主要是銀行，基于以上分析，本文認為，銀行能夠充分發揮其信息優勢，幫助獲得債務融資的制造業企業增加創新投入，提高創新產出。

H2：制造業企業債務融資對制造業企業的創新投入和創新產出具有正向影響。

3.債務融資的中介作用。我國的宏觀調控政策是由政府主導銀行業的改革，銀行會為獲得政府支持的企業提供更多的貸款。余明桂和潘紅波（2008）[16]分析我國上市民營企業發現，有政治關聯的企業能獲得更多的銀行貸款和更長的貸款期限。類似地，具有政治關聯的制造業企業也可以通過政治關聯獲得良好的聲譽和較高的信用擔保，進而降低獲得銀行貸款及商業信用的難度。即：政治關聯能夠提高制造業企業的債務融資能力。

制造業企業在獲得債務融資后，將在銀行的監督和激勵下開展創新活動，提高創新效率。本文認為具有政治關聯的制造業企業，可通過政府與銀行等金融機構建立良好關系，提高債權融資意愿和能力，較為便利地獲取債務融資，銀行機構可利用自身的信息優勢選擇創新項目給予金融支持。即政治關聯是制造業企業債務融資獲取的前因變量，并可能經債務融資影響企業創新。據此，本文提出研究假設H3、H4：

H3：政治關聯與制造業企業債務融資能力顯著正相關；

H4：債務融資在政治關聯與制造業企業研發之間起到中介作用。

三、研究設計

（一）研究模型

本研究采用多層次回歸方法，分別以企業研發支出（R&D_C）和專利數（R&D_N）作為因變量，對企業債務融資的中介作用和調節作用逐一進行檢驗。首先，按照中介效應檢驗步驟，檢驗債務融資規模在企業高管政治關聯得分與企業創新績效之間的中介作用。回歸模型分別為模型（1）～模型（3）。

（二）樣本選擇與數據來源

選取2014—2017 年中國A 股上市的制造業企業為研究對象，考慮到樣本數據的有效性，對原始數據按照下述順序依次進行處理：（1）剔除ST 和*ST 公司；（2）剔除數據不全的企業樣本點；（3）對連續變量在1%和99%上進行Winsorize 截尾處理，以剔除異常值對后續分析的影響。

經上述篩選，共得到了142 個企業四年的數據樣本，采用的專利數和政治關聯數據均來自國泰安數據庫CSMAR，財務數據均來自WIND 數據庫。研究采用Stata15 統計軟件進行實證分析。

（三）變量選取

1.被解釋變量。由于企業創新是一個不斷進步、動態發展、由量到質的過程，所以本文從企業的創新投入和創新產出兩個角度來刻畫企業創新。以資產負債表中的研發支出總額占營業收入的比例表示研發投入強度，用專利申請數加1 的自然對數作為創新產出的度量指標。通過對二者分別建立回歸模型研究制造業企業高管政治關聯及債務融資規模對企業創新的影響。

2.解釋變量。政治關聯即“Political Connection”，大多學者認為政治關聯是正式制度不健全的經濟體中企業為了獲得生存資本而建立的一種政治資本，在某種程度上充當了資源配置的角色。

關于政治關聯的度量，大多研究采用虛擬變量來度量企業高管的政治關聯，還有根據企業董事會成員或高管在或曾在政府部門任職的最高行政級別賦值，體現政治關聯程度的強弱（梁萊歆和馮延超，2010）[17]。本文主要考察的是企業高管團隊的政治關聯，根據CSMAR 數據庫中企業高管的政治背景—任職機構層級數據，令中央=4 分、省級=3 分、市級=2 分、縣區級=1 分、其他=0 分，并將企業高管的政治層級得分加總，得到每個企業的政治關聯得分，以體現政治關聯程度的強弱。

3.中介變量。由于創新前期需要企業巨大的資金投入，而債務融資可給予企業長期、穩定且金額較大的現金流，因此企業的債務融資能力在一定程度上影響著企業的研發創新能力。本文參考了于波和趙佳璐（2019）[18]中對債務融資的計算方法來衡量銀行借款與應付債券變化，計算方法如表1 所示。

表1 變量定義及其計算方法

4.控制變量。根據以往文獻的經驗，本文考慮的控制變量定義與計算方法如表1 所示。

四、實證結果與分析

（一）描述性統計

主要變量的描述性統計分析如表2 所示。在總樣本中，企業研發支出的均值為0.033，標準差為0.021，且企業專利數的均值為5.136，標準差為1.334，說明我國制造業企業的創新投入與產出均存在較大的差異；政治關聯背景得分的均值為0.715，標準差為1.424，說明我國制造企業高管的政治關聯背景有較大差異；中介變量制造業企業債務融資均值為0.008，標準差為0.065，且債務融資規模的最大值和最小值分別為-0.210 和0.216，說明制造業企業的債務融資能力存在較大差異。

表2 描述性統計

（二）相關性分析

為了揭示變量間的相關關系，本文進一步對主要變量進行Pearson 相關分析。主要變量之間的Pearson 相關系數均較低（絕大部分低于0.3），初步說明主要變量間不存在嚴重的多重共線性問題。觀察各主要變量的兩兩相關關系，首先，企業研發投入與專利數、企業債務融資與研發投入、企業債務融資規模與高管政治關聯間均顯著正相關，企業研發支出和專利數均與高管政治關聯顯著負相關。驗證了假設H1、H2 和H3。此外，本文進一步進行了VIF 共線性檢驗，主要變量的方差膨脹因子VIF 絕大部分小于2，主要變量的方差膨脹因子接近于1，1/VIF 在0.9 左右，說明變量間不存在明顯共線性。

表3 主要變量Pearson 相關分析

（三）回歸結果分析

本文首先檢驗制造業企業債務融資規模在高管政治關聯影響創新投入過程中的中介作用。模型（1）～ 模型（3）用于檢驗企業債務融資規模的中介作用。

表4 高管政治關聯對企業研發支出和債務融資能力的回歸結果

進一步的，探究制造業企業債務融資規模在高管政治關聯影響企業專利數過程中的中介作用，回歸結果如表5 所示，限于篇幅，表5 只列出本文所研究的主要變量。首先，模型（4）表明，制造業高管政治關聯與專利數顯著負相關（1=-0.0887，p<0.01），說明高管的政治關聯會抑制企業的創新產出，因此，假設H1 得到進一步的驗證。其次，模型（5）在模型（4）的基礎上加入了企業債務融資規模，結果顯示，制造業企業債務融資規模與專利數之間存在正向關系（1=0.948），但不顯著，說明制造業企業債務融資規模在高管政治關聯和專利數之間不存在顯著的中介作用，假設H4 不成立。

考慮到制造業企業債務融資規模在高管政治關聯影響企業專利數的過程中可能存在調節作用。本文在模型（5）的基礎上，對所有連續變量進行標準化處理，并以債務融資規模作為調節變量得到模型（6）。模型（6）第三行的回歸結果表明，制造業債務融資規模和高管政治關聯的交互項顯著為正（1=1.073，p<0.1），說明了制造業債務融資規模對創新產出有顯著的正向調節作用。與創新投入類似，雖然政治關聯給予了制造業企業融資便利，能夠幫助企業增加創新投入，提高創新產出，但同時制造業企業也需要承擔更多的社會責任，“擠出”創新投入，最終導致制造業企業的專利數下降。

表5 高管政治關聯對企業專利數和債務融資能力的回歸結果

（四）穩健性檢驗

為了保證以上回歸結果的準確性及可靠性，本文將主要變量的衡量指標進行替換，參考買生和張紋瑞（2019）[19]選取高管政治關聯的代理變量為：

政府補貼+（短期借款+期末非流動負債+長期借款）/期末總資產

依據前述步驟對各個模型重新進行了回歸分析，回歸結果與本文前述結果一致，所有假設都得到了支持，限于篇幅，在此未報告這一結果。這表明本文的結論具有一定的穩健性。

五、結論與建議

本文研究發現：政治關聯不利于制造業企業創新，制造業企業可能出于維持政治關聯的需要而放棄企業價值最大化的目標，使企業創新投入不足進而導致創新產出下降。債務融資能夠緩解政治關聯對制造業企業創新的負面影響，其在政治關聯與制造業企業創新投入關系中起部分中介作用，而在政治關聯與制造業企業創新產出關系中起正向的調節作用。

本研究順應制造業轉型升級的戰略背景，豐富了企業創新途徑的理論研究。研究結論表明，首先，政府應出臺針對性的政策激發制造業企業的創新動力，并提高與制造業企業相關政策實施的透明度和公平性，降低政府官員的“尋租”空間。其次，企業應該控制政治關聯成本，充分利用政治關聯的優勢為企業創新提供助力，提高企業的長期競爭力。最后，由于債務融資能夠緩解政治關聯對制造業企業創新的負面作用，所以應發展多層次資本市場，提高市場機制對金融資源的配置效率，增加制造業企業的融資渠道，降低其對政治關聯的依賴，并進一步加強法律和市場的規范性，為制造業企業創新提供完善的金融市場環境。