融資約束影響企業創新的門檻效應
——基于營商環境異質性的視角

賀勝兵，黃 帥，周華蓉

(1.湖南科技大學 商學院，湖南 湘潭 411201；2.湖南省戰略性新興產業研究基地，湖南 湘潭 411201)

一、引言

創新是經濟增長最持久的源泉和關鍵引擎。持續穩定的資金投入是企業推進技術研發的必要前提，但是僅靠內部資金往往無法完全支撐研發需求，需要借助金融市場開展外部融資[1]。近年來，隨著國內外經濟環境持續深刻調整，中國企業面臨的不確定性因素增多，企業創新活動面臨較為嚴重的融資約束?！爸袊髽I家調查系統”2017年發布的《中國企業經營者問卷跟蹤調查報告》顯示，大批企業認為融資難、融資貴等融資約束問題是阻礙其自身發展的主要因素。融資約束導致企業研發投入強度低迷和創新活動不穩定，已成為制約中國企業創新的主要瓶頸之一。

融資約束與營商環境密切相關。由于中介組織體系、法律環境和知識產權保護等存在差異,不同營商環境下企業融資約束水平存在差異性[2]。良好的營商環境可以通過減少信息不對稱和增加融資渠道來促進企業技術創新，優化營商環境能夠弱化關系型融資對企業技術創新的擠出效應[3]。惡劣的營商環境則成為流程繁瑣、官員腐敗和企業尋租等不良現象的“溫床”，這些活動會扭曲金融機構的資源配置，增加信貸成本，影響企業的融資活動進而制約企業的研發投入。

企業創新也離不開優良的營商環境。研究表明，良好的營商環境有利于強化知識產權保護，增加企業的創新動機，提高企業研發投入強度[4]，有利于消除尋租等扭曲行為，降低制度性成本，提高企業創新產出和改善企業經營績效[5-6]。世界銀行發布的《2020年營商環境報告》表明，近年來中國的總體營商環境有了很大的改善，排名大幅上升至全球第31位，但仍有較大的提升空間。習近平總書記在2018年首屆進口博覽會開幕式上提出“營造世界一流營商環境”，李克強總理也在全國深化“放管服”改革會議上強調“營商環境就是生產力”，國家發改委隨后頒布了《優化營商環境條例》，優化營商環境已經成為中國重要的國家發展戰略。

中國作為一個幅員遼闊、區域發展很不平衡的大國，各地區的營商環境存在很大的差異，中西部及東北的營商環境與東部發達地區有較大差距①，近年來硬環境差距逐步縮小，軟環境差距擴大②，這種差異性不僅會對企業融資，也會對企業創新及其作用機制產生深刻的影響。現有文獻著重分析了融資約束或企業尋租對企業創新的影響，徐浩和張美莎(2019)[3]、張璇等(2017)[7]的極少數文獻將融資約束、營商環境與企業創新納入同一個分析框架進行研究，遺憾的是還缺少對營商環境異質性及其影響的深入分析。在現有文獻的基礎上，本文利用世界銀行2012年企業營商環境調查數據進行實證分析，主要邊際貢獻在于：實證分析不同規模、地區和行業條件下的融資約束對企業創新差異性影響，并從市場環境、行政效率和政府關系三個維度刻畫營商環境，發現不同營商環境下融資約束對企業創新的影響具有顯著的門檻效應。

二、理論分析與研究假設

(一)融資約束與企業創新

金融是現代經濟的血脈，如果企業的現金流不穩定或內部資金不足以支撐研發活動，外部融資就不可避免。研究顯示，我國銀行業的市場化改革和金融市場的完善可以極大地提高上市公司的R&D投入[8]，當企業能夠獲得信用貸款時，其研發概率提高了8.6%，研發投資密度提高了0.24%，金融機構的信貸批準是企業能否持續創新的重要外部動力[9]。

然而，研發活動的自身特點導致企業通常面臨嚴重的融資約束。一是研發產出具有不確定性。研發活動的環節多、周期長、失敗概率大，且具有外部性。隨著國內外的行業競爭日趨激烈，產品和技術更迭加快，企業能否研發成功并產業化具有高風險性，這導致投資回報具有高度的不確定性。二是研發活動存在信息不對稱。企業技術研發是一個多主體參與、經歷多個階段、涉及多個目標的復雜系統，研發組織的層級模式使研發活動難以避免委托代理問題。企業研發活動涉及商業機密，導致企業不愿向資金出借方披露過多具體研發信息。在信貸市場充斥著大量不對稱信息的情況下，銀行等金融機構難以辨別企業真實經營水平和研發投資價值，容易產生“檸檬市場”，從而出現道德風險和逆向選擇問題。三是研發活動難以獲得抵押擔保貸款。企業研發投入超過一半是支付研發人員的工資[10]，研發團隊高昂的薪資水平要求企業具有良好的融資條件以支撐企業的研發活動，但是企業創新成果一般是專利和技術等無形資產，難以像廠房、機器設備等固定資產一樣作為抵押獲得信貸。

如果企業面臨的融資約束程度增強，企業外部融資成本變得愈加高昂[11]，投資支出現金流受到影響，進而會降低企業研發投入資金，研發人員薪資和材料、設備無法得到保障，創新活動亦無法持續穩定開展。基于以上分析，提出假設1：

H1:融資約束會抑制企業的研發投資。

(二)不同規模、地區和行業條件下企業融資約束的異質性

與大型企業相比，中小企業一般具有資產規模小、信息不透明、缺乏抵押品以及抗風險能力差等弊端。近年來，全球市場環境變化多端、波動劇烈，一部分企業經營困難，資金鏈斷裂和債務違約風險增大。為了規避風險和減少損失，銀行等金融機構一般會設置信貸上限，當市場資金需求大于額度上限時，就會出現信貸配給現象。正常情況下，市場主體都是風險厭惡者，金融機構更傾向于給固定資產更多、信用良好和經營穩健的企業提供信貸供給，導致外部信貸供給存在對中小企業的信貸歧視現象，中小企業面臨的融資難、融資貴問題更加嚴峻。

中國區域經濟發展存在巨大差距，已有研究發現我國企業的創新能力明顯存在著地區異質特征[12]，不同地區的對外開放程度、產權保護力度和市場化程度差異影響企業的研發活動，進而影響企業創新效率[13]。其中，東部地區瀕臨沿海，開放程度高，信息優勢明顯，設備技術水平先進，產權保護意識更強，企業創新動機強烈?！吨袊y計年鑒》數據顯示，2018年東部地區規模以上工業企業R&D經費占營業收入的比例為1.41%，中部和西部地區的這一比例分別為1.07%、0.82%，東部地區明顯高于中西部地區，研發投入在企業內部資本結構中占據更大比例，中西部地區企業將更多資金投入日常經營發展及風險小、回收快的項目。央行統計數據顯示，2019年中國大陸各地區社會融資規模增量為2347.15億元，東部地區的廣東、江蘇、浙江、北京、山東五省市之和為1039.17億元，所占比重達到44.27%③。金融機構的信貸支持可能對東部地區企業的創新活動更加敏感，這也進一步加劇了包括金融要素在內的經濟資源區域分布的不平衡。

不同行業企業的公司架構、經營模式和管理方式存在差異，企業創新類型與其發展戰略具有一致性，并因企業所在行業不同而有所差異[14]。在企業創新產出中，財政優惠等政策對不同行業企業的激勵作用存在很大差異[15]。與制造業相比，服務業通常屬于輕資產行業，固定資產規模和經營現金流小、人力成本高昂，企業內部很難持續集聚大量資金滿足投入需求巨大的研發活動。在面臨外部信貸緊張時，服務業企業創新活動通常受影響更大。基于以上分析，提出假設2：

H2：融資約束對不同類型企業創新的影響具有異質性，且對小規模企業、東部地區和服務行業的企業創新活動抑制更加明顯。

(三)不同營商環境下的融資約束與企業創新

營商環境是企業生存和發展的土壤，好的營商環境能夠降低企業營運成本、吸引優質資源集聚和激發企業創新活力。相反，如果誠信缺失、監管缺位、市場失范，惡劣的營商環境會扼殺創新活力、消磨創新動機，這些行為會扭曲金融市場的資源配置功能，進而影響企業的信貸供給、研發投入和創新產出。首先，營商環境缺失伴隨的政府、銀行和司法等機構貪污腐敗問題會誘發企業的尋租行為，提升交易成本。在金融市場,金融機構的腐敗集中體現為利用資金配置權進行的尋租活動。尋租行為會提高融資成本、減少企業的借貸數額，提升企業運營成本,減少企業的創新利潤，擠出和替代企業的創新資金[16]。其次，行政效率低下等不良經營環境會大大增加企業審批時間和制度性融資成本，嚴重束縛企業活力，延長創新成果上市周期，反過來又會影響企業的信貸獲取和研發投入。再者，非正規或未注冊的企業發生逃稅、侵犯知識產權和走私等非法行為的概率更大，這些非法經濟活動會對正規企業形成不平等成本優勢，擠占市場份額，侵蝕正規企業的利潤，影響其發展前景。長此以往，金融機構就會降低正規企業的信用水平和信貸抵押標準，使得正規企業面臨更嚴重的融資約束，進而抑制其創新活動?；谝陨戏治觯岢黾僭O3：

H3：如果營商環境太差，尋租活動、制度性成本等因素導致企業融資成本增加并擠壓研發投入，此時信貸支持不能促進企業的創新產出；而當營商環境優化時，信貸支持能夠促進企業的創新活動，融資約束則會抑制企業的創新活動。

三、研究設計

(一)數據來源

本文選取了2012年世界銀行針對中國企業營商環境的“China Enterprise Survey”問卷調查的微觀數據。該樣本收集了中國25個大中城市的2700家私營企業和148家國有企業的基本信息、營商環境、政府關系和財務信息等方面的數據。城市層面的控制變量數據則來源于《中國城市統計年鑒》，采用企業所在的城市名稱對兩個數據集進行匹配。在剔除掉部分關鍵指標缺失的企業后，最終得到2654家企業的截面數據。

(二)變量定義

(1) 被解釋變量

企業創新數據來源于調查問卷中“創新與科技”單元，分別用“企業是否推出新產品或新服務”(new_s)和“企業新產品或新服務產值的對數”(lnnew_p)來定義企業的創新。若企業推出了新產品或新服務，new_s賦值為1，否則賦值為0。

(2)解釋變量

借鑒張璇等(2017)[7]的處理方法，采用銀行授信來表征融資約束情況，數據來源于調查問卷中“金融”單元，以企業當前在金融機構是否有信貸或貸款來衡量。若有信貸，則表示該企業沒有受到融資約束，Financial_C賦值為0，否則賦值為1。此外，借鑒Fisman 和 Svensson(2005)[17]的做法，使用企業融資約束的平均水平(AverFinancial_C)作為融資約束的工具變量進行穩健性檢驗，該值取同一城市同一行業所有企業融資約束的平均值。

(3)控制變量

選取描述企業特征和所在城市特征的兩類控制變量。企業控制變量數據來源于世界銀行調查問卷，包括：①lnsale是企業總銷售額的對數，用于衡量企業規模。②lnemp是企業員工數的對數。③lnage是企業存續年限的對數。④lnexp是企業最高管理者工作年限的對數，代表企業管理者經驗。⑤independent，企業是否為集團企業子公司，若是，則賦值為0，否則賦值為1，表示企業采取集團化經營模式。⑥state_own，企業是否為國有企業，若是，則賦值為1，否則賦值為0，表示企業所有權性質。城市層面的控制變量來源于《2013年中國城市統計年鑒》，包括：①demog是企業所在城市市區人口占全市人口比例，用于刻畫企業所在城市的人口聚集程度和輻射能力。②sec_pro是企業所在城市的第二產業占比。③thi_pro是企業所在城市的第三產業占比。④lnuniv是企業所在城市的高校數量的對數，表示企業所在城市的教育發展水平。

(4)門檻變量

采用門檻回歸模型分析不同營商環境下融資約束對企業創新的影響。在世界銀行的調查問卷中，企業對15個營商環境指標的主觀評分從優到劣依次分為0、1、2、3、4五檔，分別用“毫無阻礙”“微小阻礙”“中等阻礙”“較大阻礙”“嚴重阻礙”表示，考察了各個指標對企業運行的阻礙程度。本文分別用5減去原始賦值表示其得分。因此，分值越高，代表營商環境越好?？紤]到樣本中這15個主觀評分指標可能存在較高的相關性，直接納入模型中引起多重共線性問題，我們用SPSS主成分分析法將這15個子指標合成整體營商環境合成指標(BE)。同時，為了深入考察不同類型營商環境下融資約束對企業創新的影響，將這15個指標劃分為三個維度，構建了市場環境(BE_market)、行政效率(BE_service)和政府關系(BE_government)三個綜合指標，指標構成情況如表1所示。

表1 營商環境合成指標及其構成

表2展示了變量定義和統計描述?？梢钥闯?，new_s均值為0.460，表示樣本企業中有創新活動的比例為46.0%。Financial_C的均值是0.696，表示樣本企業中面臨融資約束的比例為69.6%。

表2 變量定義及描述性統計

四、融資約束對企業創新的回歸分析

由于樣本中存在大量沒有創新活動的企業 (1433家) ，有新產品或新服務的只有少部分 (1221家) ，如果將新產品或新服務產值為零的企業排除在樣本之外，容易導致選擇性偏差。根據數據特征及模型的適用范疇，本文選擇二值模型建立如下方程：

Logit(new_si)=φ[α0+α1Financial_Ci+Xi+εi]

(1)

Logit(lnnew_pi)=φ[β0+β1Financial_Ci+Yi+μi]

(2)

因變量new_si和lnnew_pi分別表示企業i是否有創新活動和創新活動產值的對數，自變量Financial_Ci表示企業i面臨的融資約束。Xi和Yi分別表示兩個模型中的控制變量，εi和μi表示干擾項。

(一)全樣本基準回歸結果

表3展示了融資約束對企業創新影響的回歸分析結果。作為對照，同時列出了OLS和Logit模型的估計結果。從表3來看，融資約束Financial_C的系數顯著為負，表明企業受到的融資約束會阻礙其進行創新活動，該回歸結果支持了假說H1。同時，隨著控制變量的加入，各模型參數估計值的顯著性及方向基本一致，表現出較好的穩健性。

控制變量方面，銷售額、管理者經驗、城市規模、產業結構和高校數量對企業創新都具有正向影響，表明所在城市第二和第三產業比重高、高校數量多的企業及銷售額高、管理者經驗豐富的企業更有可能開展創新活動。企業集團化經營和企業所有權性質變量的系數顯著為負，表明非集團企業和國有企業的創新活躍度相對較低。與集團企業相比，非集團企業通常規模相對較小，在資金、信息及技術等方面處于劣勢，要在生產經營的同時開展研發活動更為困難[18]。國有企業由于體制機制僵化、委托代理問題等，創新活力相對較弱；民營企業的產權明晰、機制靈活，企業家市場競爭意識更強，更具靈活性、效率更高，創新活力更加旺盛。

表3 基本回歸結果

表4報告了概率比和平均邊際效應的計算結果。在給定其他變量的情況下，面臨融資約束的企業推動創新和增加創新產值的概率比分別約是未受約束企業的0.60倍和0.58倍，即受到融資約束抑制企業進行創新和減少企業創新產值的概率約為40%。平均邊際效應的結果表明，融資約束每增加1個單位，企業進行創新的概率下降0.11，企業創新產值平均下降12.42%。

表4 Logit概率比和平均邊際效應

(二)分組回歸結果

世界銀行的調查問卷中，采用分層抽樣的方法將企業按照員工數量分為大型、中型和小型三類，這些企業包含了食品、煙草、石油、礦物、機械設備、電子等20個制造行業，以及零售、批發、IT、食宿在內的7個服務行業，分別來自北京、上海、深圳、杭州、武漢等25個主要城市。為了進一步探討融資約束對不同類型企業創新活動的異質性影響，接下來分別從不同規模、地區和行業三個視角分別進行實證分析，回歸結果較好地支持了假設H2。

(1) 融資約束對不同規模企業創新活動的影響

資本市場上，不同規模企業的資金成本和違約風險存在差異，金融機構和企業間的信息不對稱進一步加劇了信貸供給偏向性問題。樣本數據中，小型企業(擁有1～19位員工)500家，其中受到融資約束的有479家，融資約束率高達87.09 %；中型企業(擁有20～99位員工)947家，有679家企業面臨融資約束問題，融資約束率為71.70 %；剩下1155家大型企業(擁有100位員工及以上)有融資約束的企業占比59.57 %，初步驗證了中國面臨的企業越小融資越難的現實困境。現階段我國的要素稟賦結構決定了最優產業結構中的企業類型是中小型企業，最優金融結構應同時兼顧中小企業融資需求以實現最優金融資源配置[19]。

從表5的結果看，企業規模越大，融資約束的系數絕對值越小，表明融資約束對企業創新的制約程度隨著企業規模的增大而減小。中小型企業通常面臨“所有制歧視”和“規模歧視”，外部融資不易，加上處于企業發展階段，經營現金流和資產規模都相對較小，需要將大部分資金投入到企業經營發展中。因此，當中小企業外部融資受阻時，資金短缺對創新活動的抑制效應更加突出。

控制變量方面，不同規模下各變量對企業創新的影響具有明顯的差異性。其中，大型企業管理者的豐富經驗將能促使企業進行研發，中型企業的銷售額和所在城市產業結構對創新活動影響并不明顯，生存年限更久的中型企業更大概率進行創新活動，集團化經營和管理者經驗則對小型企業創新的影響不顯著。

表5 不同規模企業創新的Logit回歸結果

(2)融資約束對不同地區企業創新活動的影響

改革開放以來，中國經濟持續快速增長，不同地區由于區位條件差異以及政策傾斜等原因，導致城市間對外開放水平、知識產權保護力度和市場化發展程度存在差異。其中，地區開放程度通過競爭效應和內外協同效應影響企業研發；保護知識產權就是保護創新，確保創新者能夠收回創新成本并獲得高額回報，從而激勵更多要素資源向創新企業集聚；提高市場化程度意味著減少政府干預、優化創新要素配置和提高科技成果轉化效率。世界銀行問卷調查選取的25個城市中，20個是東部城市，其余5個是中西部城市。因此，將中、西部城市的樣本企業合并為一組，接下來檢驗東部地區和中西部地區企業融資約束對企業創新的異質性影響。

從表6可以看出，東部地區企業的融資約束系數顯著為負，中西部地區企業的融資約束系數不顯著。造成這種差異的可能原因在于，不同區域的創新條件存在差別，導致東部地區和中西部地區企業創新活動對融資約束的敏感程度不同。東部城市的市場化程度和開放程度較高，地理區位和率先開放的優勢讓當地企業能夠更加便捷地學習外國先進技術和經驗，創新門檻更低，創新要素更多，創新動機更強，企業對市場信號的反饋更加敏銳；相比之下，中西部地區在營商環境、外商投資、要素集聚等方面存在不足，企業開展技術創新的活力低于東部企業。

控制變量中，東部地區企業的創新活動對企業是否集團化經營的敏感度更高，中西部企業的銷售額、管理者經驗以及所在城市的產業結構、市場規模對創新活動的影響更為顯著。

表6 不同地區企業創新的Logit回歸結果

(3)融資約束對不同行業企業創新活動的影響

服務業在全球經濟中的地位越來越重要，從最初居于從屬地位發展到與制造業并駕齊驅，進而GDP占比超過制造業。中國的服務業與制造業日益融合發展，服務業創新也受到社會的高度關注。黨的十九大報告提出了加快發展現代服務業，放寬服務業準入限制，擴大服務業對外開放等新要求，將進一步釋放改革紅利，激發創新活力，有力促進服務業的快速發展。如表7所示，服務業的融資約束系數的絕對值明顯高于制造業，表明融資約束對服務業企業創新活動的抑制程度更大。究其原因，不同行業的企業結構和經營模式存在很大差異，創新研發要素、重點和形式也存在區別，其研發投入給企業帶來的創新產出和績效提升幅度也會不同。制造業屬于產品導向型，通常是重資產經營模式，資金投入量和流動性大；服務業屬于活動導向型，資本相對較小且分散，很難長期集聚大量資金。當面臨融資約束時，服務業企業內部資金往往難以支撐持續周期長且耗費龐大的研發投入。

表7 不同行業企業創新的Logit回歸結果

控制變量方面，回歸系數的符號方向與表3中基準回歸模型基本一致。制造業的所有權性質和所在城市的第三產業占比對創新的影響不顯著。服務業企業的銷售額、集團化經營和企業所在城市規模對創新的影響不具有顯著性。

五、不同營商環境下融資約束對企業創新的影響

(一)模型設定

接下來將營商環境因素納入融資約束對企業創新活動的影響中,由于融資約束對企業創新的影響可能是非線性的，這里采用Hansen(1999)門檻回歸模型，將營商環境作為門檻變量進行門檻回歸。其中，擁有兩個門檻值的雙門檻回歸模型可以表述如下：

lnnew_pi=α1Financial_Ci·Ι(BE_Overalli≤β1)+α2Financial_Ci·I(β1β2)+Ki+ζi

(3)

lnnew_pi=γ1Financial_Ci·Ι(BE_marketi≤τ1)+γ2Financial_Ci·I(τ1τ2)+Mi+δi

(4)

lnnew_pi=λ1Financial_Ci·Ι(BE_servicei≤ρ1)+λ2Financial_Ci·I(ρ1ρ2)+Pi+ηi

(5)

lnnew_pi=Γ1Financial_Ci·Ι(BE_governmenti≤σ1)+Γ2Financial_Ci·Ι(σ1σ2)+Ti+θi

(6)

本文將營商環境指標細分為市場環境、行政效率和政府關系三個維度，式(3)、式(4)、式(5)和式(6)分別是以整體營商環境、市場環境、行政效率和政府關系作為門檻變量的回歸模型。β1和β2，τ1和τ2，ρ1和ρ2，σ1和σ2分別是四種模型下的門檻值，Ki、Mi、Pi和Τi是控制變量，ζi、δi、ηi和θi是干擾項。Ι(·)為示性函數，如果括號中的式子成立，則I取1，反之，I取0。

(二)門檻回歸結果

整體的營商環境指標與三個維度的營商環境細分指標的單門檻值和雙門檻值都在1%的顯著性上通過了檢驗。營商環境的雙門檻值分別為-1.102和0.783，市場環境的雙門檻值分別為0.907和0.999，行政效率的雙門檻值分別為-1.438和0.373，政府關系的雙門檻值分別為-1.456和0.313。據此可以將營商環境分為三個門檻區間：營商環境較差、營商環境中等和營商環境優良。表8展示了門檻回歸結果。

從表8可以看出，當整體的營商環境較差時(β<-1.102)，融資約束的系數變為正數，即當營商環境較差的情況下，面臨融資約束的企業反而能夠正面促進企業創新。通過觀察樣本數據發現，在2654家企業中，β低于-1.102的企業有403家，占比15.18 %。這些企業在與政府和金融機構人員打交道時送禮的比率高于其他企業，加上行政部門辦公效率低下，導致企業的時間成本和資金成本高昂。一種極端情況是，營商環境極差時，企業需要申請貸款通常是由于成本過高、應收賬款增加等導致資金不足，獲得信貸后會將大部分資金投入生存和發展的剛性需求中，尋租、制度性成本等額外成本進一步擠壓研發活動的資金投入比例。當獲得貸款企業的送禮金額加上額外成本之和大于貸得資金減去剛性需求資金投入之差，即企業雖獲得信貸但研發投入反而變少時，企業獲得貸款并不能促進創新活動，相反會出現融資約束促進企業創新的扭曲現象。表明當營商環境較差時，營商環境會扭曲金融市場的資源配置功能，此時企業不融資或少融資，主要依靠內部資金可能更加有利于提高創新效率；當營商環境處于中等水平(-1.102<β<0.783)時，融資約束系數顯著為負，且隨著營商環境優化，抑制強度變大；而當營商環境較好(β>0.783)時，融資約束對企業創新的抑制效應更為明顯。

市場環境方面，在各種市場環境下，融資約束的系數都顯著為負，這與表3中Logit和OLS模型的結果基本一致，表明面臨融資約束的企業開展技術創新活動的難度更大，在不同營商環境水平下皆是如此。隨著營商環境的優化，融資約束系數的絕對值逐漸增大，說明營商環境優良的地區，融資約束對企業創新的抑制作用更為明顯，換言之，在營商環境較好的情況下，金融支持促進企業創新的力度更大。企業經營的市場環境得到改善，人力和資金成本隨之降低，惡意競爭得以約束，破產和倒閉的風險減小，獲得信貸的企業可以將更多的貸得資金投入研發活動中，從而受到融資約束和未受融資約束的企業創新產出差異更為明顯。當市場環境繼續變好時(τ>0.999)，融資約束系數的絕對值相對縮減。此時，經濟整體上行，市場景氣趨升，企業運營良好，內部資金充裕，外部融資約束對企業創新活動的制約強度稍微減弱。

行政效率和政府關系方面，當行政效率低下和政府腐敗程度較高時，融資約束系數為正，與整體營商環境回歸模型(3)的結果基本一致。顯然，如果裙帶關系盛行、政商合謀嚴重，企業競爭性尋租等不良現象也隨之大量滋生，將導致融資成本高昂，創新動機低迷，金融支持反而可能會遏制企業創新；當行政效率和政府廉潔程度較高時，融資約束系數顯著為負且絕對值呈遞增之勢，說明良好的營商環境能夠有力提升金融支持對企業創新的促進作用。

從以上分析可以看出，假設H3得到了驗證?？刂谱兞糠矫妫心Ｐ偷目刂谱兞糠较蚝惋@著性都與表3中的OLS和Logit模型基本一致，表現出較好的穩健性。

表8 門檻回歸結果

六、 穩健性檢驗

(一) 融資約束的替代測量

為了避免融資約束變量定義可能引起的估計偏差，下面對融資約束變量使用其他替代變量進一步驗證估計結果的穩健性。利用世界銀行調查問卷“金融”單元中“在過去一年是否申請過貸款”這一單元數據，在申請過貸款的企業中，若貸款獲得銀行批準，則表明企業資金需求得到滿足，認為其沒有受到融資約束，賦值為0；相反，若貸款未獲得銀行批準，則賦值為1。在沒有申請過貸款的企業中，我們將沒有申請貸款的原因分為兩類，一類是企業資金充足不需要申請貸款，這類企業沒有面臨融資約束，賦值為0；另一類是由于其他原因未申請貸款，此類企業受到融資約束，賦值為1。指標定義為if_apply_loan，構建如下：

申請過貸款

未申請過貸款

將此定義方法得到的指標作為融資約束的替代變量代入模型，結果如表9所示。融資約束系數的方向和顯著性均未發生變化，面臨融資約束的企業創新活動明顯受到抑制，這進一步驗證了前述分析結果的可靠性。由于篇幅原因，沒有報告控制變量的回歸結果。

表9 穩健性檢驗結果

(二)內生性檢驗

由于企業融資約束和企業創新之間可能存在反向因果關系進而產生內生性問題，使得回歸結果有偏誤。已有研究證明，城市的整體行業特征幾乎不會受到個體企業活動的影響[17]。因此，選取同一城市同一行業的融資約束平均水平AverFinancial_C作為企業融資約束的工具變量。表10的結果顯示，Wald卡方統計量對應的P值接近于0，拒絕“H0:ρ=0”的外生性原假設，在1%的水平上可以認為融資約束是內生解釋變量。

表10 工具變量回歸結果

續表

第一階段利用OLS建立城市及行業平均融資約束水平(工具變量)對企業融資約束(內生變量)的回歸，并得到企業融資約束的擬合值；第二階段用擬合值代替原有的企業融資約束對企業創新進行第二次回歸。第一階段AverFinancial_C系數分別為0.9403和0.9406，且P值都幾乎為0，說明兩者之間有著顯著的正相關性，城市及行業平均融資約束水平對個體企業融資約束有較好的解釋力；第一階段的F值大于10，可以拒絕弱工具變量的假設。第二階段回歸中，擬合融資約束的系數顯著為負，表明融資約束抑制了企業的創新活動，與上文的結論基本一致，表現出較好的穩健性。由于篇幅原因，沒有報告控制變量的回歸結果。

七、結論與啟示

當前，隨著國際局勢的深刻變化，中國產業發展的外部經濟環境趨于惡化。如何有效激發企業創新活力，進而推動產業轉型升級和經濟高質量發展，顯得尤為迫切。金融支持是企業創新的重要外部條件，營商環境構成支撐產業發展的重要軟實力，持續優化營商環境對破解融資約束、加快企業創新具有重要的影響。

本文利用2012年世界銀行對中國企業調查的微觀數據，分析了融資約束對企業創新活動的影響，研究了融資約束對企業創新影響的規模、地區和行業異質特征，分別采用整體的營商環境指標及市場環境、行政效率和政府關系三個細分指標，考察了在不同營商環境下融資約束對企業創新的影響。實證研究發現：首先，受到融資約束的企業創新活動明顯受到阻礙，且對小規模、東部地區和服務業的企業阻礙程度更深。其次，不同營商環境下融資約束對企業創新的影響具有顯著的門檻效應。在整體營商環境及行政效率、政府關系方面，信貸支持增加會抑制企業創新，主要原因在于獲得信貸企業的尋租活動、交易成本等因素導致融資成本過高，創新意愿和研發支出受到抑制，進而使得企業的創新產出下降；在營商環境中等或優良的情況下，金融支持顯著促進了企業創新，這一效應隨營商環境優化而增強。在市場環境方面，無論環境優劣，融資約束都顯著抑制企業創新。最后，分別以“企業在過去一年是否申請過貸款”和“同一地區同一行業的融資約束平均水平”作為企業融資約束的替代變量和工具變量進行檢驗，結果表明實證分析具有較好的穩健性。

進一步，基于上述研究結論，提出改善營商環境、緩解融資約束、增進企業研發投入和創新產出的建議：

(1)完善多層次企業融資渠道，提高金融市場效率。經過多年的發展，我國金融市場體系不斷完善、金融市場要素更加完備、金融機構類型更加多元化，但仍然存在市場準入條件苛刻、金融企業效率較低、信貸資源錯配以及地方政府操控等現象，抑制了金融市場對產業轉型升級的支撐作用。應加大金融市場基礎設施建設力度，建立更加完善的現代金融體制，發展民營銀行、普惠金融及多業態中小微金融組織，開辟多層次的資本市場融資渠道，拓展多層次、多元化、互補性的融資渠道，不斷提升金融市場支持企業創新的水平和效率。

(2)制定分類調控政策，打造良好的金融生態環境。一方面，針對我國當前不同規模、不同行業和不同地區企業，融資約束對其創新活動的影響存在異質性的情況，應制定差異化、精準化的金融政策，如增加對高新技術瞪羚企業、雛鷹企業的低成本授信額度，加大對高層次人才創業企業金融支持，深化“銀稅互動”，消解民營企業、中小企業融資中的信息匱乏頑疾，切實解決這些企業的融資難、融資貴問題。另一方面，切實加強金融生態環境建設，進一步完善社會信用體系建設，加強中小企業信用體系建設，推進和完善企業信用評級和紅黑名單制度，提高企業誠信守法經營意識。

(3)持續深化“放管服”改革，切實降低企業創新成本。為此，需進一步簡化工商許可、精簡審批流程、提高服務效率，推廣“互聯網+政務服務”，積極搭建政銀企合作平臺，建立全國統一、多級互聯的數據共享交換平臺體系，創建安全、穩健、高效、透明的投融資環境，進一步降低包括金融信貸成本在內的創新成本。與此同時，營造良好的金融法治環境，強化金融執法，鏟除尋租、腐敗滋生的土壤，嚴格防范和打擊企業與銀行員工和政府官員之間利益輸送、錢權交易等行為，減少違法違規行為對實體經濟和金融市場發展帶來的不利影響。

注釋：

① 財政部：各地改善營商環境進展不同 有效試點措施將全國推廣.中國網財經.2019年04月09日.http:// finance.china.com.cn/news/20190409/4947259.shtml.

② 2018年中國各省份營商環境大盤點：硬環境差距縮小，軟環境差距擴大.新浪網2018年12月24日http://news.sina.com.cn/o/2018-12-24/doc-ihmutuee2234214.shtml.

③ 央行發布2019年地區社會融資規模增量統計表.新浪財經.2020年03月02日.http://finance.sina.com.cn/ money/bank/bank_hydt/2020-03-02/doc-iimxxstf5792309.shtml.