擔保網絡對企業創新的影響研究

李思呈

（華中農業大學經濟管理學院，武漢 430070）

引 言

創新作為國家經濟高質量發展的 “支點”，是推動國民經濟社會發展的重要力量。激勵企業創新需要有較高失敗容忍度的資本［1，2］。而銀行信貸作為中國企業外部融資的主要渠道，卻由于其天然的風險厭惡特點，使得創新企業面臨著不同程度的信貸約束，給企業創新活動帶來了較大阻礙［3］。在以銀行信貸為主導的金融環境下，為緩解融資困境，中國企業尋求了各種類型信貸獲取方式，如企業與銀行之間的關系型融資、企業與企業之間的關聯擔保融資、知識產權互助擔保融資等。現有研究圍繞不同信貸獲取方式對企業創新活動的影響開展了大量研究，如王滿四和王旭東 （2020）［4］發現關系型信貸能通過資金效應、兜底效應和配套效應促進企業創新。翟士運和古樸（2020）［5］指出關聯擔保加重了企業風險和大股東掏空，進而抑制企業創新。馬毅等 （2016）［6］認為知識產權互助擔保具有獨特的社會網絡信用，長期、穩定的合作預期等特征，有利于降低融資成本，提高融資效率，是解決高新中小企業融資難題的重要方式。在一定數量企業通過關聯擔保、知識產權互助擔保等擔保貸款方式獲得銀行信貸后，擔保網絡這一種特殊金融現象應運而生。而企業通過各種擔保融資形式加入擔保網絡后，企業創新活動會產生何種變化，理論界卻并未給予回答。隨著信貸市場的不斷發展，我國擔保網絡規模逐漸擴大，擔保金額不斷增加。按照3家及以上企業的擔保鏈構成擔保網絡的原則［7］，通過整理CSMAR數據庫上市公司擔保數據可以發現，2020年加入擔保網絡的上市公司已超過2500家，接近A股上市公司的2/3。擔保網絡規模的擴張帶來的經濟后果已成為不容忽視的現實問題。

事實上，擔保網絡對企業發展兼具正面和負面影響。從正面影響來看，擔保網絡通過幫助企業獲取企業間關系的社會資本租借效應緩解了企業的融資約束［8］，幫助企業獲得更多的信貸資源。同時，加入擔保網絡顯著降低了企業間信息不對稱，一定程度上降低了逆向選擇和道德風險［9，10］。除此之外，擔保網絡為企業契約的履行提供了一種額外的、更加有效的監督機制，擔保方具有的這種信息和監督優勢可有效降低融資中的整體交易成本［11］。從負面影響來看，風險傳染是擔保網絡內企業面臨的核心問題之一。違約風險會通過資產負債表渠道、信息渠道、投資渠道等形式沿著資金擔保鏈進行傳染［12］，網絡內企業面臨較高的風險水平［13］。擔保網絡也帶來了代理問題。曹廷求和劉海明 （2016）［14］認為，擔保網絡加劇了企業過度投資行為和控股股東的機會主義行為，進而導致企業信用評級降低、再融資能力下降，最終將導致企業績效降低［10］。此外，擔保網絡內的成員企業出于自身利益考慮會對其他成員實施嚴格的監督，從而約束被擔保企業行為，使其為避免違約而采取更為謹慎的管理決策。如馬毅等（2016）［6］認為，在知識產權互助擔保融資中，“監督效應”衍生出的聲譽機制使違約企業受到其他成員的質疑、懲罰，這使得企業網絡關系穩定遭受沖擊，再融資能力下降，融資約束加劇。基于上述分析，企業加入擔保網絡能夠為企業創新提供一定的資金供給，而且擔保網絡具有天然的債務風險轉移和分攤的特點，能夠為企業創新失敗“兜底”，有條件成為企業創新的 “護身符”。但是，處于擔保網絡中的企業也面臨較多限制，如面臨更多主體的監督，也承擔著違約傳染的潛在風險［13］，進而使得擔保網絡可能成為企業創新的“緊箍咒”。由此可見，擔保網絡如何影響企業創新，是一個亟待探討的實證問題。

基于此，本文以2008～2020年A股上市公司為樣本，考察擔保網絡對企業創新的影響。本文的貢獻主要體現在3個方面：（1）現有文獻較多關注企業間互助擔保、企業與銀行的關系型融資等信貸獲取方式對企業創新的影響，而擔保網絡作為各類擔保融資方式進一步發展演化所形成的一種特殊金融現象，其對企業創新產生何種影響并未受到應有的關注。本文通過比較分析企業加入擔保網絡前后創新投入與產出的變化，揭示了擔保網絡對創新活動的影響，拓展并深化了有關信貸獲取方式對企業創新影響的文獻；（2）已有研究發現擔保網絡雖然能夠增加信貸可得性、降低信息不對稱以及降低交易成本，但是也會使得企業面臨大股東利益侵占、更大可能的違約風險傳染和更多的監督約束，因此擔保網絡對企業創新活動的影響尚存在一定爭議。本文基于復雜網絡理論，從入度、出度的角度揭示了擔保網絡影響企業創新的具體作用路徑；（3）已有研究集中于從企業個體角度探討擔保融資對創新的影響，而忽略了網絡結構特征的影響。本文選擇平均最短路徑長度、節點數等網絡拓撲結構指標，從網絡結構的層面進一步檢驗了擔保網絡對企業創新影響的異質性特征，并基于研究結果為促進擔保網絡內企業的創新活動提出相應對策建議。

1 理論分析與研究假設

企業創新活動需要大量且持續穩定的資金投入。企業加入擔保網絡可以顯著降低企業的融資成本，緩解企業融資約束［12，15］，同時具有風險 “兜底”作用。這為企業加大創新投入創造了必要條件。然而，擔保網絡提供的融資便利卻不必然促進企業創新。基于Manso（2011）［1］的研究，擔保網絡更有可能抑制企業的創新動力。而擔保網絡有向性這一特征又勢必將導致網絡內擔保企業與被擔保企業受到不同的抑制機制：擔保企業將承受被擔保企業風險傳染的影響，而被擔保企業也將承受來自擔保企業的監督約束。因此，本文從擔保網絡的 “風險效應”與 “監督效應”解釋其對創新的抑制效應。

從 “風險效應”來看，由于網絡中違約風險、連帶風險、代理風險、訴訟風險等風險因子的存在，以及網絡內風險傳染效應和風險集聚效應［10，13，16，17］，網絡內擔保企業面臨著違約風險傳染的威脅。企業對外提供擔保越多，受到這種影響越大。由于創新活動對管理層具有較強的外部性，研發成功的利益在很大程度上被股東索取，而研發失敗的風險基本由管理層承擔［18］，管理層的聲譽和職業生涯都將遭受重大打擊［19］。在這種“聲譽風險”作用下以及外部高風險環境下，擔保企業管理層短視行為加劇，對創新風險的容忍度降低，進而可能導致企業研發投入減少。

從 “監督效應”來看，擔保網絡為企業契約的履行提供的監督機制，會使被擔保企業的創新行為更加保守。網絡內擔保企業在擔保責任下會對被擔保企業的資金使用情況進行監督［14］。外部監督的存在使得被擔保企業的行為將受到更多的契約約束，而創新活動也會由于其高風險性更不被擔保企業所容忍。同時，這種監督機制下，被擔保企業的違約行為將被放大。如果信用評級降低，會給其聲譽帶來負面影響，導致其在擔保網絡中所依托的 “關系網絡”的穩定性下降，造成被擔保企業的再融資困境。馬毅等 （2016）［6］發現，在知識產權互助擔保融資中，監督效應衍生出的聲譽機制使違約企業受到其他成員的質疑、懲罰，這使得企業網絡關系穩定遭受沖擊，再融資能力下降，融資約束加劇。如果為企業提供擔保的擔保方越多，其受到的 “監督效應”將越大。強有力的外部監督下，被擔保企業的創新意愿降低，可能更傾向于縮減高風險的創新活動投入。綜上所述，雖然擔保網絡能夠帶來信貸資源，但是擔保網絡的“監督效應”、“風險效應”卻會抑制被擔保、擔保企業對創新的投入。基于此，提出如下假設：

H1：其他條件不變，與未加入擔保網絡的企業相比，加入擔保網絡的企業創新投入更低。

對于企業而言，企業進行創新活動需要持續的資金支持，研發投入是企業進行創新活動的重要基礎。企業加入擔保網絡將導致創新投入縮減，而短暫的資金中斷對企業技術水平提升產生鎖定效應［20］，同時企業創新活動具有較高的調節成本［21］，短暫的投資中斷可能導致創新失敗或技術落后，同時創新投入的減少也可能導致高新人才的流失［22］，使得企業創新產出減少。綜上所述，提出如下假設：

H2：其他條件不變，與未加入擔保網絡的企業相比，加入擔保網絡的企業創新產出更低。

2 研究設計

2.1 數據來源與模型設定

本文選取2008～2020年全部A股上市公司的24991個研發投入面板數據，以及2008～2017年全部A股上市公司的10053個專利申請面板數據，其中剔除ST公司、?ST公司、金融行業公司。相關數據全部來源于CSMAR數據庫。擔保網絡相關數據通過手工整理和Gephi軟件測算得到。本文對所有連續型變量進行了1%和99%的 Win?sorize縮尾處理。

為研究擔保網絡與企業創新的關系，構建模型 （1）：

在式 （1）所示模型中，下標i代表企業，t代表年度，Innovation為企業創新，用創新投入（RD）和創新產出（Patent）來衡量，Net為擔保網絡變量。在回歸時，采用穩健型標準誤方法，控制異方差影響。

2.2 變量選取

2.2.1 因變量：企業創新（Innovation）

借鑒郭玥 （2018）［23］學者的研究，以創新投入（RD）衡量企業創新水平，創新投入（RD）選用上市公司研發投入金額占營業收入比重表示。借鑒鐘騰和汪昌云 （2017）［24］的研究，采用ln（專利申請數總和+1）來衡量創新產出（Patent）。同時，考慮到企業創新產出可能存在滯后性，將創新產出滯后1 年（Patentt+1）、 滯后2 年（Patentt+2）進行回歸。

2.2.2 自變量：擔保網絡變量（Net）

借鑒劉海明和曹廷求 （2016）［7］的研究，將3家及以上企業的擔保關系視為擔保網絡，得到年度上市公司擔保網絡數據，構造虛擬變量企業當年是否加入了擔保網絡。若企業當年加入了擔保網絡，則Net＝1，否則Net＝0。

2.2.3 控制變量（Controls）

借鑒陳克兢等 （2020）［25］學者的研究，選取企業規模（Size）、 償債能力（Lev）、 成長性（Growth）、自由現金流（FCF）、盈利能力（ROA）、董事會規模（Dsize）、 獨立董事占比（Dir）、 兩職合一（Par）、股權集中度（Top1）、財政補貼（Amount）作為控制變量。表1為主要變量的定義和計算方法。

表1 主要變量定義

3 實證分析

3.1 描述性統計

表2為描述性統計結果。創新投入的平均值為4.4%，說明樣本企業平均每年將營業收入的4.4%用于研發創新活動，最小值為0，最大值25.4%，標準差為0.044，說明我國A股上市公司之間創新投入差異大，這與莊新霞等 （2017）［26］的統計結果相一致。樣本企業中，專利申請數標準差較大，說明A股上市公司之間的創新產出差異也較大。

表2 描述性統計

3.2 實證檢驗與結果分析

表3報告了擔保網絡與企業創新投入、創新產出的回歸結果。其中，列 （1）為對企業創新投入的回歸結果，列 （2）、（3）分別為創新產出滯后1期、2期下的回歸結果。列 （1）～（3）中Net系數都在1%的水平上顯著為負，說明與沒有加入擔保網絡的企業相比，擔保網絡內的企業研發投入占營業收入水平下降約0.5%，此結果支持了假設H1。與沒有加入擔保網絡的企業相比，網絡內企業的創新產出也將下降，證明了假設H2。結果表明，企業加入擔保網絡后，確實縮減了創新投入，并致使創新產出下降，擔保網絡對企業創新主要產生抑制作用。

表3 擔保網絡與企業創新回歸結果

續 表

3.3 穩健性檢驗

3.3.1 替代變量

借鑒竇超等 （2020）［27］學者的研究，本文采用第t+1期研發投入/企業營業收入（RDt+1）來衡量企業創新。借鑒Gao等 （2020）［28］學者的研究，采用每1000名員工的專利申請數（Patentperson）作為創新產出的替代指標，同樣對其分別滯后1期、2期進行回歸。由表4列 （1）～（3）可以發現，主要解釋變量仍在1%的水平下顯著，與前文結論相一致。

表4 穩健性檢驗：替代變量和更改樣本企業

3.3.2 更改樣本企業

為進一步證明結果穩健性，只保留創新研發規模較大的制造業企業進行回歸，回歸結果如表4列 （4）～（6）所示，回歸結果與前文并無實質性差別。

3.3.3 Heckman兩階段回歸

雖然基本回歸結果顯示企業加入擔保網絡抑制了創新活動，但是這可能存在由于自選擇而導致的內生性問題。劉海明等 （2016）［13］學者認為質量更差的公司加入擔保網絡的可能性更大，績效更好的公司更不愿意加入擔保網絡，而質量更差的公司創新更少，因此創新較少的公司可能更容易通過加入擔保網絡來獲取銀行信貸，這種內生性問題會導致估計結果有偏且不可信。本部分借鑒郭玥 （2018）［23］學者的做法，以公司是否加入擔保網絡（Net）作為因變量，利用Heckman兩階段回歸進行實證分析。擔保網絡是企業之間相互合作的關系型融資產物，典型的擔保網絡有上海擔保圈、福建擔保圈、河北擔保圈等［14］，呈現出明顯的區域聚集特征。可以預期，企業所處地區的擔保網絡數量越多，這些企業之間越有可能通過相互擔保的方式而加入擔保網絡。那么相對于總部所在地擔保網絡數量較少的上市公司，總部所在地擔保網絡數量較多的上市公司加入擔保網絡的概率更大，也即總部所在地擔保網絡數量與上市公司加入擔保網絡之間有一定程度的相關性。并且公司所在地擔保網絡數量與企業創新不存在直接關聯，具有外生性。

因此，選取公司所處省（區、市）擔保網絡數量（Numbernet）作為工具變量代入第一階段回歸中。具體模型如下：

式 （2）為第一階段選擇方程，Controls為本文的控制變量，通過第一階段估計企業是否加入擔保網絡的Inverse Mill's Ratio，第二階段將該指標代入式 （3）中進行回歸。表5列 （1）為對創新投入的Heckman第一階段回歸結果，工具變量的系數顯著為正，列 （2）～（4）為對創新投入、創新產出滯后1期、2期下的Heckman第二階段的回歸結果。列 （2）～（4）即第二階段回歸結果顯示，核心解釋變量Net的回歸結果與前文基本一致，擔保網絡與企業創新投入、產出在1%水平上顯著負相關，結論仍然支持本文假設。

表5 穩健性檢驗：Heckman兩階段回歸

3.3.4 傾向得分匹配分析

為保證核心結論的準確性和可靠性，更好地揭示擔保網絡與企業創新的因果關系，本文還采用PSM方法，試圖解決企業是否加入擔保網絡可能存在的 “自選擇偏倚”。本文以控制變量中資產負債率（Lev）、自由現金流（FCF）、董事會規模（Dsize）、 獨董比例（Dir）、 盈利能力（ROA）、 兩職合一（Par），以及金融市場化水平（Finan）為協變量，進行Logit回歸，得到樣本中每家企業加入擔保網絡的傾向得分。對樣本總體采用核匹配方法，對加入和未加入擔保網絡企業估計得到的傾向得分進行匹配，用匹配得到的未加入擔保網絡的企業的創新投入、產出表現近似代替已加入擔保網絡企業如果未加入擔保網絡時其可能的創新表現，從而得到擔保網絡對企業創新能力的平均影響（ATT）。

表6為樣本的平均處理效應（ATT），發現匹配后核心解釋變量Net仍在1%水平下顯著為負，即擔保網絡顯著降低了企業的研發投入與創新產出，再次證明了本文的結論有較強的穩健性。

表6 穩健性檢驗：PSM分析

4 影響機制與異質性檢驗

4.1 擔保網絡對企業創新的影響機制

基于理論分析，擔保網絡對企業創新影響的可能路徑主要分為 “監督效應”與 “風險效應”。網絡內企業被擔保越多，所受到的 “監督效應”越大。企業對外擔保越多，所受到的 “風險效應”越大。本文基于復雜網絡理論，引入 “出度”與“入度”指標，深入研究擔保網絡對企業創新影響的具體路徑。根據復雜網絡理論，擔保網絡的節點度是指和該節點相關聯的邊的條數，即與該公司具有擔保關系的企業的個數。出度表示從該節點出發的邊的條數，即該企業的被擔保企業個數，入度表示進入該節點的邊的條數，即該企業的擔保企業個數。選擇Outdegree表示擔保網絡企業的出度，Indegree表示擔保網絡內企業的入度，替換模型 （1）中的Net變量，回歸結果如表7所示。

表7 擔保網絡與企業創新：影響機制檢驗

表7列 （1）～（3） 中網絡內企業的出度（Out?degree）均在1%水平上顯著為負，而企業的入度（Indegree）在統計學意義上不具有顯著性。結果表明，在擔保網絡中，“風險效應”對企業創新影響占據主導地位，而擔保網絡的 “監督效應”對企業創新并無顯著影響。企業對外擔保越多，在擔保網絡 “風險效應”的作用下，企業將更傾向于規避高風險的創新活動，尤其當出度越大時，擔保企業創新投入越少，最終將導致創新產出下降。

4.2 擔保網絡拓撲結構的影響

已有研究證實，網絡的傳播演化等動力學行為與網絡自身結構和復雜程度有關［29］。作為復雜網絡的一種現實表現，擔保網絡的風險傳染速度、廣度也同樣受網絡拓撲結構的影響。如果擔保網絡通過 “風險效應”顯著抑制企業創新，那么這一抑制作用可能隨企業所加入擔保網絡的結構復雜性不同而產生差異。基于此，本文從擔保網絡拓撲結構考察這一問題。基于復雜網絡理論，平均最短路徑長度指網絡中任意節點間連結的最小邊數的平均值，它可以有效衡量網絡大小、網絡的聚集程度以及節點間的緊密程度［30］；網絡節點數指網絡內所有節點個數，可以很好的衡量網絡規模。對于擔保網絡而言，平均最短路徑長度越短，風險在擔保網絡中傳播的速度越快；網絡節點數越多，風險在擔保網絡中的傳染范圍越大。因此這兩個網絡結構特征均能影響 “風險效應”。因此用平均最短路徑長度+1的自然對數（ASPL）和網絡節點數+1的自然對數（Netdegree）作為網絡拓撲結構代理變量，研究企業所加入擔保網絡的特征不同，其創新活動的抑制效應是否存在差異。保留每年加入擔保網絡的企業樣本，將兩個變量帶入模型 （1）中進行檢驗。結果如表8所示。

表8 擔保網絡與企業創新：網絡拓撲結構的影響

表8列 （1）、 （3）、 （5） 中核心解釋變量AS?PL的系數分別在1%和5%的水平上顯著為正，表明擔保網絡平均最短路徑長度越短，網絡中企業的創新投入越低，創新產出也越少。這主要是因為，與加入平均最短路徑長度較長的擔保網絡相比，加入平均最短路徑長度較短的擔保網絡后，由于面臨更快的風險傳染速度，企業創新面臨的“風險效應” 更大。列 （2）、 （4）、 （6） 的核心解釋變量Netdegree的系數均在1%的水平上顯著為負，表明擔保網絡的節點數越多，網絡中企業的創新投入越低，創新產出也越少。這主要是因為，與加入規模較小的擔保網絡相比，加入節點數越多、規模越大的擔保網絡后，由于面臨更大的風險傳染廣度，企業創新面臨的 “風險效應”更大。進一步證實了擔保網絡對企業創新的影響機理。

5 結論與啟示

本文以2008～2020年A股上市公司為樣本，探討了擔保網絡對企業創新的影響。實證結果表明：（1）企業加入擔保網絡后創新投入減少、創新產出降低；（2）擔保網絡影響企業創新的具體路徑是 “風險效應”，企業的出度越大遭受被擔保企業風險傳染的可能性越大，創新活動容忍度下降，從而使其研發投入減少、創新產出下降；（3）擔保網絡對企業創新的影響隨著擔保網絡風險傳染的速度和廣度變化而變化，當所加入擔保網絡的平均最短路徑長度越短，風險傳染速度越快，或者所加入擔保網絡的節點數越多，風險傳染廣度越大，都將更大程度的抑制企業的創新活動。

研究結果具有如下政策啟示：（1）企業保持創新活力離不開合理完善的金融服務模式，政府部門應通過政策鼓勵和多方引導強化金融市場對企業創新的支持，根據企業生產特點創新抵押質押融資模式，為當前抵押物不足、規模不大的中小企業和科技創新企業提供更多融資模式選擇，以避免其被迫選擇信用擔保獲取信貸；（2）關注不同資金供給方式對企業帶來的潛在影響。對于企業而言，在對外擔保時，應對被擔保企業的信用等級、償債能力等進行總體評估，同時也要對企業自身的發展情況、戰略需求進行考量，避免盲目擔保、超出自身實力的擔保行為；被擔保企業在尋求擔保時，也要考慮到企業實際資金需求，避免過度被擔保、過多銀行信貸借款造成的企業負債水平上升引發的財務風險問題，進而影響企業創新動力； （3）應控制擔保網絡規模和結構，重點關注具有小世界網絡特征的擔保網絡，這類網絡往往平均最短路徑長度較短、擔保網絡節點數較多，風險傳染的速度較快、廣度較大，對企業創新的影響較大，因此可以選擇擔保網絡中關鍵節點 “解圈斷鏈”，逐步縮小擔保網絡規模，同時做好風險監測，以保證企業穩定發展和區域金融安全。