不同類型金融資源錯配對企業創新投入的影響

盧佳瑄 萬壽義

摘?要：在金融服務實體經濟的供給側結構性改革背景下，以2011—2020年制造業上市公司面板數據為樣本，基于微觀企業視角實證分析不同類型金融資源錯配對企業創新投入的影響。研究發現，總體而言，金融資源錯配對企業創新投入具有抑制作用，這種抑制作用主要是由供給不足型錯配造成的。不同類型的金融資源錯配程度對企業創新投入的影響機制有所差異：融資約束和尋租活動在供給不足型錯配對創新投入的影響中表現為中介效應；而融資約束與金融資產投資在供給過度型錯配對創新投入的影響中表現為遮掩效應。供給不足型錯配對不同類型專利所反映的創新投入質量具有顯著的抑制作用；供給過度型錯配對發明專利和實用新型專利均無顯著抑制作用，但對外觀設計專利反而具有促進作用。供給不足型錯配程度越高，越有利于創新投入對未來業績的提升作用；而供給過度型錯配程度越高，越發降低了未來業績對創新投入的敏感性。

關鍵詞：金融資源錯配；供給不足型錯配；供給過度型錯配；創新投入

中圖分類號：F2751；F832??文獻標識碼：A??文章編號：1001-148X（2024）01-0049-12

收稿日期：2023-04-19

作者簡介：盧佳瑄（1981—），女，天津人，講師，博士，研究方向：成本管理、創新管理；萬壽義（1955—），男，遼寧大連人，教授，博士生導師，研究方向：成本與財務會計。

基金項目：云南省哲學社會科學規劃課題“云南省屬國有企業法人治理結構優化研究”，項目編號：QN202121。

一、引?言

金融作為一種特殊的稀缺資源，其配置效率影響著金融功能的正常發揮，同時會對整個社會其他經濟資源配置產生間接影響。企業創新需要金融資源的支持和催化，金融市場通過識別培育創新企業、分攤減少創新風險、優化創新資源配置發揮著重要功能。以銀行業為主導的金融體系下，銀行信貸是企業主要的外部金融資源。當前，中國經濟正處于從要素驅動轉為創新驅動的重要階段，制造業也隨之進入以技術創新引領企業轉型升級的關鍵時期。技術創新能力提升和成果轉化需要良性的制度體系支撐，功能完善的金融系統通過項目篩選、資源配置、風險管理等手段識別技術創新優異的企業并提供金融服務，進一步推動創新。然而，長期以來，中國制造企業技術效率并不令人滿意，尤以全要素生產率為代表的制造企業技術能力未取得明顯提升。其中，企業技術創新必需的金融資源發生錯配已成為中國要素市場的典型特征，低效的信貸資源配置是導致制造業企業偏離最優技術選擇的重要原因。改革開放以來，中國產品市場的發育已經趨于成熟［1］，但要素市場的市場化程度明顯滯后于產品市場，關鍵生產要素的配置與定價決策往往與市場供需脫鉤。其中資本要素市場，除了受金融摩擦等市場因素制約以外，還存在一些經濟轉型過程中固有的制度缺陷，使得金融資源在企業之間未能按照資本邊際產出相等的原則進行配置，由此產生金融資源錯配［2-4］?；谥袊F實，不同企業面臨著不同類型的金融資源錯配狀況［5］。盡管以商業銀行為主的金融機構供給總量龐大，但某些實體經濟領域的有效供給依然不夠均衡：更多的金融資源流向供應鏈中具有絕對話語權的大規模企業或具有政府信用背書的企業及項目，而不具備顯著優勢的企業尤其是民營企業、中小企業融資難融資貴的問題依然突出［6］。一邊是供給過度，由于企業杠桿率升高，財務風險逐漸積聚，使得過度供給逐漸轉化為無效供給的概率增加；另一邊是供給不足，由于銀行對抵質押物要求過高、折扣率過低，將許多具有資金需求的企業拒之門外。

現有文獻對金融資源錯配與創新的關系相關研究主要存在以下特點：第一，關于金融資源錯配對創新影響的研究較多，但區分不同錯配類型的微觀研究很少。關于資源錯配的早期研究更多基于國家、地區、行業層面考察其經濟后果，因此中宏觀研究偏多，考察不同類型的金融資源錯配對微觀企業創新的研究較為少見。由于不同研究采用的樣本與數據不同，彼此之間缺乏可比性，不利于理解不同類型的金融資源錯配對企業創新影響的差異。第二，關注金融資源錯配與企業創新關系的影響機制與傳導路徑的微觀研究較少，且結論未達成一致。如理論框架差異較大，往往僅針對其中的某一個機制進行驗證，對同一機制的傳導過程莫衷一是，如融資約束在金融資源錯配影響創新的過程中究竟發揮著中介效應還是調節效應？［7-8］尋租行為在金融資源錯配影響創新的過程中究竟扮演著中介變量還是前置變量的角色？政治關聯可否視作為金融資源錯配影響創新的機制之一？［9］而且更為突出的是現有文獻很少基于偏離方向的不同，將金融資源錯配類型進行區分，討論不同錯配類型下錯配程度對企業創新的影響過程，結論大都認為影響機制和結果相同，或未將某一種錯配類型納入考察范疇，這將使其對影響機制的探究存在缺失，不利于有針對性區別性地尋找解決方案。

本文基于微觀企業視角分析并揭示不同類型金融資源錯配對企業創新投入影響。與現有研究相比本文的貢獻體現在：第一，本文基于中國現實情境下所存在的供給不足和供給過度兩種金融資源錯配，從微觀企業視角入手，構建了不同類型金融資源錯配對企業創新投入影響機制分析的理論框架。研究發現供給不足型錯配主要通過加劇融資約束效應和尋租擠占效應進而抑制企業創新投入，而供給過度型錯配通過緩解融資約束效應促進創新投入的同時還會通過加劇投資替代效應抑制創新投入，不同錯配類型對創新投入的影響機制存在差異。第二，本文側重于分析和比較不同錯配類型對企業創新投入數量、質量以及經濟后果影響的差異，拓展了金融資源錯配影響創新鏈條的研究，為企業創新影響因素的研究補充了新的經驗證據。研究結論為理解金融資源錯配作用于企業創新行為的機制提供全面的經驗證據，也為研究不同企業金融資源錯配的矯正機制提供了可供參考的政策啟示。

二、理論分析與研究假設

從金融資源供給不足和供給過度兩種錯配類型的不同視角，分別剖析錯配程度對企業創新投入的影響，理論框架如圖1所示。

圖1?不同類型金融資源錯配對創新投入的影響

（一）融資約束效應

隨著企業創新投資規模的增加，技術創新活動對外部融資渠道的依賴程度也相應增加，外源融資逐漸成為企業技術創新活動的重要資金來源。根據MM理論，當企業處于一個完全競爭的信貸市場中，企業的融資決策與投資決策并不存在關聯度，故而企業選擇外部債務融資抑或內部收益融資是無差別的。而如果企業處于不完全競爭的信貸市場中，市場機制欠佳，尤其是在直接融資市場不發達的情況下，銀行授信成為企業獲得穩定、持續資金的重要渠道，此時信貸配置將對企業投資行為產生顯著影響。

在資本要素有限且稀缺的條件下，金融資源配置低效會降低不具備信貸優勢的微觀企業的資本可得性，增加獲取難度和使用成本。存在金融資源供給不足型錯配的企業，銀行實際合同利率參照基準利率向上浮動，其債務融資成本高于市場利率均值，信貸資源對企業的支持力度有限，將通過加劇融資約束抑制企業創新。政府對金融資源配置的過度干預弱化了市場的擇優配置機制，存在金融資源供給不足型錯配的企業，因所有制和規模等原因面臨的種種信貸歧視，使其被迫依賴于民間金融和“金融漏損效應”［10］，它們獲取的體制外資金成本遠遠高于銀行貸款利率水平。債務融資作為中國企業研發投資的重要資金來源，其成本高低會影響企業創新資金投入的規模和持續性，債務融資尤其是帶息債務利率越低越好，以免企業因無力償還債務而面臨財務困境。如果融資成本偏高，企業所面臨的融資約束加劇，創新成本和創新風險的積聚，將顯著削弱企業的創新意愿和動力，創新乏力下創新投資和持續性勢必會受到抑制，于是大量企業被凍結在勞動密集型工藝的低端環節，并因此進一步壓制了企業的創新需求。即使企業主觀上具有自主創新的動力，但無奈受資本要素價格的限制，一方面缺少足夠的信貸資金支持，被迫更多地依賴內源融資；另一方面，難以從市場中獲得創新投資的補償和收益，從而限制了供給不足型錯配企業創新投入。

金融資源供給過度型錯配企業，往往具有所有制或規模優勢，這些企業可以相對容易地獲得外部信貸資源的支持，享受著低于市場利率均值的貸款利率。信貸資金的使用成本相比股權融資成本更加低廉，企業容易獲得相對穩定和持續的外部信貸資金的支持，可以有效緩解企業所面臨的融資約束，由此帶來的直觀影響即企業可支配的自由現金流增多，企業通過對資金的合理配置，可以產生更多盈余，這將支持擁有創新意愿的企業積極參與創新，為研發過程中的各種支出耗費提供保障。此時銀行作為債權人如果可以對貸款企業進行有效的監督，還可以對企業提高創新投資效率起到積極作用。對于自身的經營目標清晰，自主創新意愿強烈的企業，更廉價的信貸資源，極有可能通過有效緩解外部融資約束從而對技術創新投入產生激勵，資金使用成本較低的企業會更愿意進一步擴大創新投入規模。

（二）尋租擠占效應

“一元金融體制”下，資本要素的定價權和配置權由政府主導，政府受到財政壓力和GDP競爭的影響會對金融供給進行干預。例如，地方政府官員并不承擔在任期間的負債償還，因此在任官員對資本價格不以為意，而更專注于借助金融創新釋放更大規模的資金以支持任期內的高增長。再如，因目前流轉稅仍是中國最主要的稅收來源，其征稅環節為生產環節，為了增加地方財稅，提振地方經濟，地方政府會設法尋找融資渠道招募企業來投資建設，這些為沒有天然優勢的企業改善融資境遇提供了尋租機會［11］。除此，政府還控制著其他政治經濟資源，例如稅收優惠［12］、政府補貼［13］、訂單資源［14］等，使得越是流動性資金緊張，不確定性因素更多的企業其尋租動機越為強烈［15-16］。

金融資源供給不足型錯配企業，正因為在所有制或規模上不一定具備天然的優勢，相比供給過度型錯配企業，這些企業對能夠享受更多的信貸支持、更低的信貸利率以及利用各種替代性渠道尋求超額收益具有更加強烈的需求，從而誘發金融資源供給不足型企業選擇參與更多的尋租活動，其尋租行為必然會增加企業的運營成本和交易成本。對供給不足型錯配企業而言，本來資金就緊張，尋租費用支出勢必對創新投入造成擠占，使自主創新面臨更高成本。

金融資源供給過度型錯配企業，雖然也具有尋租動機，但是與供給不足的企業相比，無需花費過多人力、物力、財力卻更容易成為各種傾斜性政策和特殊待遇的受益人。這些企業憑借天然的所有制或規模優勢便可以獲得相對豐富的信貸資源，發生錯配后，企業對尋租手段的依賴程度更低［15］。例如，有研究表明非國有企業更傾向于通過政治尋租為自身發展爭取更多的政策扶持，而國有企業的尋租目的則更多表現為滿足政府官員和企業高管的政治訴求，而非獲取經濟利益［17］。

可見，金融資源錯配作為既成事實，主要會導致供給不足型錯配企業通過尋租活動的擠占效應對創新投入形成抑制，而對供給過度型錯配企業尋租擠占效應的影響有限。

（三）投資替代效應

合理有序的資本化進程對于擴張經濟規模、促進金融深化具有一定作用，一定程度上可以為創新投資分散風險，但同時也為資本擺脫實體經濟部門利潤率的約束追逐更高利潤開辟了運作空間［18］。尤其對與世界技術前沿仍有一定距離的新興轉軌經濟體而言，很大程度上會助推經濟活動重心的轉移，對實體經濟部門產業資本的擠出效應［19］，削弱技術創新的基礎，而全要素生產率的提高恰恰依賴實體經濟部門對技術創新的支持。技術創新是一個需要資金大量投入且回報具有不確定性的持續過程，相比其他資產投資門檻和風險更高，而且創新成果具有很強的溢出效應，市場化后容易被模仿，創新收益將受到影響。

金融資源供給過度型錯配企業，在生產能力快速擴張的情況下，很可能會因有效需求不足而導致產能過剩，此時資本的邊際收益率下降，企業受逐利動機的驅使，更愿意將資本抽離轉而投入到獲利方式更容易的金融資產投資。當企業管理者進行創新決策時，將面臨在金融資產投資和技術創新投資之間的抉擇。創新投資，不符合資本化支出的部分，將直接計入當期損益，成為沉沒成本；符合資本化條件的支出會形成無形資產，而無形資產的價值往往波動較大，在確認與計量上具有很強的不確定性，此外，無形資產往往需要依附于物質實體才能創造實現自身收益，而這種收益依然具有很強的不確定性。資本更加廉價會使企業在技術創新面前更青睞眼前利益，選擇更有利可圖、獲利更容易、周期更短的投資對象，尤其當資產價格上漲，管理者將更傾向于投資短期增值能力更強的實物資產和金融資產以獲得相對可觀的租金收入，同時放大了企業杠桿，使投資性資產進一步膨脹，當企業在一定時期內只能自由支配有限的資金時，這勢必會弱化實體制造業企業創新投資的意愿和能力，產生投資替代效應［20］，從而阻礙技術創新的步伐。金融資源供給過度型錯配越嚴重，其享受的廉價資本很可能越多，企業會考慮密集使用大量廉價資本，通過各種手段貼現未來現金流，以資本要素低成本優勢彌補技術創新不足。即使有創新意愿，也更傾向于選擇物化的技術進步形態，以技術引進替代自主創新，進一步抑制了技術創新的內生動力，致使創新惰性滋生。

金融資源供給不足型錯配企業，由于外部融資渠道受阻，企業會將有限的資金優先投入到關系自身發展命脈的經營領域。此外，根據MM理論，由于企業資金使用成本偏高，意味著供給不足型錯配企業作為投資者所要求的風險報酬率將更高，企業的資金成本會影響投資決策［21］。成功的金融資產投資雖然能夠帶來可觀的經濟回報，但也不一定保證穩賺不賠。雖然供給不足型錯配企業對高回報投資收益有著更強烈的渴求，但高回報也往往意味著高風險，考慮到本金的安全，企業在金融資產投資方面則會顯得更加謹慎。

可見，供給過度型錯配企業會通過投資替代效應對創新投入形成抑制，而對供給不足型錯配企業投資替代效應的影響有限。

綜上所述，當企業面臨供給不足型錯配時，將通過融資約束效應和尋租擠占效應抑制企業創新投入；而供給過度型錯配對企業創新投入的影響過程中同時存在緩解融資約束效應和加劇投資替代效應兩種反向作用關系，供給過度型錯配對企業創新的作用方向取決于兩種反向作用力之間的博弈。由此，提出以下假設：

H1：供給不足型錯配程度越高對企業創新投入的抑制作用越強。

H2a：供給過度型錯配程度越高對企業創新投入的促進作用越強。

H2b：供給過度型錯配程度越高對企業創新投入的抑制作用越強。

三、研究設計

（一）變量度量與定義

被解釋變量：創新投入（Rd）。創新投入的多寡反映了企業的創新意愿與能力。本文選擇研發支出占總資產的比重反映創新投入的數量［18］。為了保證回歸結果的穩健，本文同時采用研發支出占營業收入比重、研發支出總額的自然對數作為穩健性檢驗部分企業創新投入的替代變量。

解釋變量：金融資源錯配（Fm）。金融資源錯配是金融要素資源未能按照效率原則得到配置的表現，可看作為金融資源價格對“有效配置”下金融資源價格的偏離。對金融資源錯配的常見測度方法有如下考慮的生產函數法可以計算出企業層面的錯配程度，但由于需要工業增加值等指標，對上市公司的測度的難度較大，而且這種測度方法難以對兩種方向相反的扭曲類型進行有效識別。隨機前沿法可以有效刻畫生產可能性邊際，但計算過程復雜。以基于標桿法的相對價格指數法對原有僅以市場發育程度作為測度標準的方法進行了改進，更能夠反映出各地區間金融發展的差異，但這種方法對地區市場化指數的依賴程度較高。也有部分研究采用國有商業銀行的信貸情況作為測度金融資源錯配的依據，但這種方法無法識別出企業層面的錯配程度。近年來，采用超額銀行借款度量微觀企業的金融資源錯配程度正在成為一種選擇［5，22］，這種方法將企業自身的稟賦因素考慮其中，可以相對準確地反映金融資源錯配狀況，但回歸過程較為復雜，容易受到計算誤差的干擾。目前以上市公司為研究對象的微觀研究，主要仍基于邵挺（2010）［23］的方法對金融資源錯配進行測度。根據新古典經濟學的一般均衡理論，在“帕累托最優”的均衡條件下，不同企業部門的資本邊際報酬率不應存在差異，金融資源的配置效率越高，各企業部門的資本邊際報酬率與行業內資本邊際報酬率的數學期望越為接近。本文使用企業的債務資金成本對所在行業平均成本偏離百分比的絕對值來衡量金融資源錯配的程度，取值越大，說明金融資源供給過度型錯配或供給不足型錯配的程度越高。其中債務資金成本用企業利息支出除以扣除應付款項后的負債總額來表示，所在行業平均成本用當年行業內發生的利息總支出除以扣除應付款項后的負債總規模來表示。本文還以債務資金使用成本與所在行業平均資金使用成本的差值反映金融資源錯配類型，若該差值大于0，說明該企業債務資金的使用成本高于均衡狀態下的利率水平，則認為該企業存在供給不足型錯配；反之，則存在供給過度型錯配。

控制變量。根據微觀企業創新研究，本文選取了以下控制變量：企業規模（Size，期末資產總額取自然對數）、年齡（Age，經營年份取自然對數）、資產負債率（Lev，期末負債總額除以總資產）、盈利能力（Roa，資產報酬率）、自由現金流量（Cf，當年經營活動的現金流量凈額除以總資產）、銷售費用率（Market，銷售費用除以營業總收入）、技術人員比重（Tecstaff，技術人員占員工總數比重）。

（二）模型設定

為了考察金融資源錯配對制造業企業創新投資的影響，遵照相關文獻的經驗，本文構建如下模型。

Rdi，t=α0+α1Fmi，t+α2∑Ctrlsi，t+ηYear+λIndustry+εi，t（1）

模型（1）考察金融資源錯配對企業創新投入的影響，用于檢驗假設H1和假設H2。其中，Rdi，t表示當期技術創新投入，Fmi，t表示當期金融資源錯配程度，Ctrlsi，t表示前文提到的控制變量；同時，還控制了年度效應和行業效應，來反映經濟周期、行業環境對回歸結果的影響。

（三）樣本選擇與數據來源

自2010年中國GDP規模躍升為全球第二，中國經濟呈現出明顯不同于前30年的特征：經濟增速持續下滑，逐步進入新常態發展，經濟增長動力由要素驅動向創新驅動轉變。為了反映自這一變化以來制造業的發展特征，本文選擇2011—2020年中國制造業A股上市公司為研究樣本。公司專利數據來源于國泰安CSMAR數據庫，其余數據來源于WIND金融數據庫。為降低極端值的不良影響，本文除對金融資源錯配變量進行1%右側單邊縮尾處理以外其他連續變量均進行了雙邊縮尾處理。剔除ST類公司和主要變量缺失的樣本后，共涵蓋19106個樣本觀測值。

根據表1中基準回歸模型中全樣本主要變量的描述性統計結果可以看出，制造業企業創新投入的最小值為0，最大值為0131，說明樣本企業創新投入程度差異較大，具有良好的研究條件。金融資源錯配最大值為34843，最小值為0，可見樣本企業金融資源錯配情況存在一定差異。金融資源錯配的中位數為0508、均值為0631，說明金融資源錯配在樣本企業中普遍存在。

表2顯示，存在供給不足型錯配的企業數量明顯多于供給過度型錯配的企業數量。供給不足型錯配組中企業創新投入的均值和中位數均顯著低于供給過度型錯配組。供給不足型錯配組金融資源錯配的均值和中位數均顯著高于供給過度型錯配組取值，說明供給不足型錯配組比供給過度型錯配組的錯配程度更加嚴重。

四、實證結果分析

（一）基準回歸

表3反映了金融資源錯配與創新投入的回歸結果。列（1）顯示全樣本下金融資源錯配（Fm）對制造業企業創新投入（Rd）在1%水平下具有顯著的抑制作用。列（2）顯示，當企業發生金融資源供給不足型錯配時，金融資源錯配（Fm）對企業創新投入（Rd）抑制作用在1%水平下顯著，說明企業面臨供給不足型錯配時錯配程度越高，企業創新投入程度越低，假設H1得到了驗證。列（3）顯示，當企業發生金融資源供給過度型錯配時，錯配程度對企業創新投入無顯著影響。說明供給過度型錯配在影響創新投入的過程中很可能同時存在影響方向不同的作用機制?？梢?，金融資源錯配對創新投入的負面效應主要表現為供給不足型錯配的抑制作用，降低融資成本并非必然抑制創新，關鍵是同時建立創新的激勵機制。

（二）影響機制檢驗

前文研究表明，當企業面臨金融資源供給不足型錯配時錯配程度越高對企業創新投入的抑制作用越強，而對于供給過度型錯配企業而言，錯配程度對企業創新投入無顯著影響，以上結果說明不同類型的金融資源錯配對創新投入的影響過程可能存在差異。因此，有必要基于不同錯配類型，深入剖析金融資源錯配對企業創新投入的影響機制。

1.檢驗模型。為了檢驗金融資源錯配會通過融資約束效應、尋租擠占效應和投資替代效應進而影響企業創新投入，本文參考中介效應的檢驗程序，除模型（1）以外，再構建以下面板固定效應模型，逐步檢驗回歸系數的顯著性。

MVi，t=β0+β1Fmi，t+β2∑Ctrlsi，t+ηYeari，t+λIndustryi，t+εi，t（2）

Rdi，t=γ0+γ1Fmi，t+γ2MVi，t+γ3∑Ctrlsi，t+ηYeari，t+λIndustryi，t+εi，t?（3）

模型（2），用于檢驗金融資源供給不足型錯配或供給過度型錯配分別對中介變量（MV）的影響，模型（3）用于檢驗中介變量（MV）對企業創新投入的間接效應。模型中的控制變量與模型（1）相同，同時控制了年度效應和行業效應。中介變量分別由融資約束、尋租活動和金融資產投資表示，具體度量方式如下。

融資約束（WW）：使用WW指數，用以衡量制造業企業融資約束程度。該指標越大，融資約束程度越高。

尋租活動（Rent）：使用管理費用中與尋租活動高度相關的腐敗支出作為尋租活動的代理變量，并參考黃玖立和李坤望（2013）［14］、陳駿和徐捍軍（2019）［24］的做法，下載制造業上市公司管理費用明細科目下的金額，將凡是明細科目中出現“辦公費、差旅費、業務招待費、交通費、車費、董事會費、會議費和出國培訓費”等關鍵詞的條目進行篩選，按照公司對應年度進行加總，得到尋租支出，之后計算出對數化的人均尋租支出，該指標越大，尋租程度越高。

金融資產投資（Fi）：投資替代效應主要表現為企業更傾向于投資短期增值能力更強的資產，由于金融資產投資符合這一典型特征，因此將其作為中介變量反映投資替代效應。參考彭俞超和黃志剛（2018）［25］對金融資產投資程度的度量方法，將資產負債表中的交易性金融資產、買入返售金融資產、可供出售金融資產、持有至到期投資、發放貸款及墊款、金融衍生品、長期股權投資和投資性房地產等科目當期金額加總，以當期資產總額進行標準化，最終將這一比值度量企業金融資產投資程度，該指標越大說明企業金融資產投資的比重越大。

2.供給不足型錯配對創新投入的影響機制。根據前文理論分析，本文認為供給不足型錯配將通過加劇融資約束效應和尋租擠占效應進而抑制了企業創新投入。為了保證每種效應檢驗時的樣本量相同，每一種效應均對模型（1）、模型（2）和模型（3）的回歸結果進行了列示。此外，雖然理論分析部分認為，供給不足型錯配并未通過加劇投資替代效應抑制創新投入，但為了與供給過度型錯配的影響機制進行對比，本文也在表5中最后3列對回歸結果進行了呈現。

表4列（1）—（3）反映了以融資約束（WW）為中介變量的回歸結果。列（1）顯示，供給不足型錯配對企業創新投入的總效應為-00016，且在1%水平下顯著為負。列（2）顯示，供給不足型錯配企業其錯配程度（Fm）對融資約束（WW）的影響系數在1%水平下顯著為正，說明供給不足型錯配會加劇企業所面臨的融資約束。列（3）顯示，融資約束（WW）對創新投入（Rd）的影響系數在1%水平下顯著為負，說明融資約束程度越高對企業創新投入的抑制作用越強。同時Sobel檢驗發現，融資約束的間接效應約為-00004，且在1%水平下顯著?？梢?，供給不足型錯配會通過加劇企業的融資約束進而對企業創新投入產生抑制作用。

表4列（4）顯示，供給不足型錯配對企業創新投入的總效應在1%水平下顯著為負。列（5）顯示，供給不足型錯配（Fm）對尋租活動（Rent）的影響系數在1%水平下顯著為正，說明供給不足型錯配程度越高越會增加企業在尋租活動方面的開支。第6列顯示，尋租活動（Rent）對企業創新（Rd）的影響系數在1%水平下顯著為負，說明尋租程度越高，對企業創新投入的抑制作用越強。同時Sobel檢驗發現，尋租活動的間接效應約為-00002，且在5%水平下顯著?？梢?，供給不足型錯配會通過增加企業的尋租費用進而對企業創新投入產生擠占效應。

表4列（7）顯示，供給不足型錯配對企業創新投入的總效應在1%水平下顯著為負。但列（8）顯示，供給不足型錯配（Fm）對金融資產投資（Fi）的影響系數不顯著，說明當企業發生供給不足型錯配時，并不會增加企業的金融資產投資，二者之間無顯著影響關系。列（9）顯示，金融資產投資（Fi）但對企業創新投入（Rd）的影響系數在1%水平下顯著為負，說明雖然金融資產投資程度越高對企業創新投入的替代效應越強，供給不足型錯配依然無法通過加劇投資替代效應來抑制創新投入。同時Sobel檢驗發現，金融資產投資的間接效應不顯著，可見供給不足型錯配不會通過投資替代影響企業創新投入。

3供給過度型錯配對企業創新投入的影響機制。根據前文理論分析，本文認為供給過度型錯配將同時通過緩解融資約束效應和加劇投資替代效應進而對企業創新投入產生影響，供給過度型錯配對創新投入的影響方向取決于兩種反向作用力的博弈。為了保證每種效應檢驗時的樣本量相同，每一種效應均對模型（1）、模型（2）和模型（3）的回歸結果進行了列示。此外，為了與供給不足型錯配的影響機制進行對比，本文依然在表5列（7）—（9）對尋租擠占效應的回歸結果進行了呈現。

表5列（1）—（3）反映了以融資約束（WW）為中介變量的回歸結果。列（1）顯示，供給過度型錯配對企業創新投入的總效應不顯著，這未必說明供給過度型錯配對創新投入不會產生任何影響，而很有可能由于模型中直接效應與間接效應符號相反，或存在兩條影響機制，這兩條機制的間接效應符號相反，故而導致模型（1）中的總效應不顯著。列（2）顯示，供給過度型錯配（Fm）對融資約束（WW）的影響系數在5%水平下顯著為負，說明供給不足型錯配程度越高企業所面臨的融資約束越能得到緩解。列（3）顯示，金融資源錯配（Fm）對創新投入的直接效應在5%水平下顯著為負，融資約束（WW）對創新投入（Rd）的影響系數在1%水平下顯著為負，說明融資約束程度越高對企業創新投入的抑制作用越強。結合模型（2）即列（2）的回歸結果可知融資約束的間接效應顯著為正，此時直接效應與間接效應符號恰好相反，且作用力相當，因而導致列（1）金融資源錯配對企業創新投入的總效應不顯著。采用Sobel檢驗發現，融資約束的間接效應為00002，且在5%水平下顯著?？梢?，供給過度型錯配會通過緩解企業面臨的融資約束進而對企業創新投入產生促進作用。由于檢驗過程中，直接效應與間接效應符號恰好相反，融資約束的緩解在供給過度型錯配對企業創新投入的影響機制中表現為遮掩效應。

表5列（4）顯示，供給過度型錯配對企業創新投入的總效應依然不顯著。列（5）顯示，供給過度型錯配（Fm）對金融資產投資（Fi）的影響系數在1%水平下顯著為正，說明當企業發生供給過度型錯配時，錯配程度越高越會增加企業對金融資產的配置。列（6）顯示，金融資源錯配（Fm）對創新投入的直接效應在10%水平下顯著為正，金融資產投資（Fi）對企業創新投入（Rd）的影響系數在1%水平下顯著為負，說明金融資產投資越多，對企業創新投入的替代效應越強。結合模型（2）即列（5）的回歸結果可知金融資產投資的間接效應顯著為負，此時直接效應與間接效應符號恰好相反，因而導致列（4）金融資源錯配對企業創新投入的總效應并不顯著。采用Sobel檢驗發現，金融資產投資的間接效應為-00002，且在5%水平下顯著?？梢?，供給過度型錯配會通過加劇投資替代效應進而對企業創新投入產生抑制，且金融資產投資加劇在供給過度型錯配影響企業創新投入的機制中也表現為遮掩效應。

表5列（7）顯示，供給過度型錯配對企業創新的總效應不顯著。列（8）顯示，供給過度型錯配（Fm）對尋租活動（Rent）的影響系數也不顯著，說明存在供給過度型錯配的企業，如具備天然政治優勢的國有企業，無須為了維持目前的信貸優惠而進行過度的尋租活動［13］。即使列（9）顯示，尋租活動（Rent）對企業創新投入（Rd）在1%水平下具有抑制作用，依然無法得到供給過度型錯配可以通過加劇尋租擠占效應進而抑制創新投入的結論。同時Sobel檢驗發現，尋租活動的間接效應不顯著，可見尋租擠占效應并不是供給過度型錯配影響企業創新投入的機制。

綜上所述，金融資源供給不足型錯配與供給過度型錯配對企業創新投入的影響機制存在差異：供給不足型錯配主要通過加劇融資約束效應和尋租替代效應，進而對企業創新投入產生抑制作用的，融資約束和尋租活動在供給不足型錯配對企業創新投入的影響中表現為中介效應；而供給過度型錯配主要通過緩解融資約束效應進而促進了創新投入，同時通過加劇投資替代效應抑制了創新投入。由于二者的作用力相反，相互抵消后在一定程度上造成總效應被遮掩，融資約束和金融資產投資在供給過度型錯配對企業創新投入的影響中表現為遮掩效應?；诮鹑谫Y源錯配的不同類型，剖析并驗證錯配對企業創新投入影響機制的差異，進一步明確了融資約束效應、尋租擠占效應和投資替代效應的作用對象。

五、穩健性檢驗

第一，替換解釋變量。為區分不同錯配類型，本文選取超額銀行貸款視角下的不同方法重新計算金融資源錯配程度。首先參考白俊等（2022）［22］使用的回歸分析法計算企業當年實際銀行借款與目標銀行借款偏離百分比的絕對值，若實際銀行借款小于目標銀行借款，則表示存在供給不足型錯配；反之，則表示供給過度型錯配。將偏離百分比的絕對值（Fm1）替代模型（1）的解釋變量重新進行回歸。此外，本文還參考了王竹泉（2022）［5］使用殘差法構建金融資源錯配類型和錯配程度的度量方式，將殘差取絕對值（Fm2）作為金融資源錯配的替代變量，若殘差小于0，表示存在供給不足型錯配；反之，若殘差大于0，則表示存在供給過度型錯配，將殘差絕對值重新放入模型（1）進行回歸。

第二，替換被解釋變量。本文分別使用研發支出與營業收入的比值（Rdr）和研發支出加1的自然對數（Lnrd）對基準模型中的被解釋變量企業創新投入進行替換后重新回歸。

第三，改變估計模型?？疾旖鹑谫Y源錯配對企業創新投入的影響時，由于企業研發支出呈現左側斷尾分布，因此本文采用Tobit模型重新進行檢驗。

第四，改變估計樣本。本文主要考察的是銀行信貸為主的債務融資方式，隨著中國要素市場化改革進程的加速，發行債券已成為部分企業的債務融資方式之一，為排除債券融資對基準回歸結果可能造成的影響，參考鐘凱等（2017）［26］的做法，剔除“應付債券”余額大于0的樣本，僅對未發行企業債券的樣本進行重新檢驗。此外，剔除研發支出為0的企業樣本重新檢驗。

第五，傾向得分匹配。由于技術創新能力更強的企業可能更不容易出現金融資源嚴重錯配的情況，因此為了避免所存在的選擇性偏誤，緩解金融資源錯配高低不同的企業在觀測值數量和特征方面的差異對回歸結果造成的干擾，本文采用傾向得分匹配方法，以中位數為界將金融資源錯配程度較高企業作為控制組匹配錯配程度較低的企業樣本，匹配后所有控制變量間的標準偏差都大幅降低，所有控制變量均不存在顯著差異，匹配效果優異。

第六，工具變量法。本文選擇金融資源錯配與按行業和省份計算的金融資源錯配均值差額的三次方作為工具變量［27］。此外，為了進一步強化結論的穩健性，本文還借鑒段軍山和莊旭東（2021）［28］以宏觀貨幣政策M2的增長率作為工具變量，使用面板工具變量法進行回歸。

此外，本文還采用Bootstrap抽樣法對金融資源錯配對企業創新投入的影響機制進行穩健性檢驗，抽樣次數為1000次，檢驗結果與前文結果無實質性差異。

六、拓展性分析

創新投入是企業創新鏈條的起點，明確了不同類型金融資源錯配對企業創新投入數量的影響，本文試圖觀測不同類型金融資源錯配對創新鏈條的后續影響是否與對創新投入數量的影響一致。

（一）金融資源錯配對創新投入質量的影響

目前，中國企業可申請的專利有發明專利、實用新型專利和外觀設計專利。不同專利類型承載了創新過程復雜程度以及創新成果價值的差異。發明專利往往使原有的產品、工藝或服務性能主要指標發生躍遷，或本身就創造出一種新的產品，它在開拓新市場，激發潛在應用方面更具優勢，從而引發市場競爭態勢的變化，乃至產業變革。而實用新型專利和外觀設計專利，通常是充分發揮已有技術的潛能對現有技術進行連續地、漸進地改進，這種改進對現有產品的改變相對較小。參照不同專利類型在研發投入、周期以及難度等方面特征，不難發現從發明專利到實用新型專利再到外觀設計專利，其創新復雜程度和激進程度呈現出依次遞減的特征。發明專利，具備更高程度的新穎性、創造性和實用性，反映了企業通過技術進步來獲得商業競爭優勢的強烈渴求，屬于高質量的實質性創新；而實用新型專利和外觀設計專利對創新的顯著性和商業價值要求更低，更多表現為一種追求速度和數量的策略性創新選擇。中國“十二五”規劃綱要中明確提出每萬人口發明專利的擁有量，這是中國首次將專利指標作為五年規劃目標，說明專利數量尤其是發明專利的數量體現了自主創新能力和高質量創新績效。對發明專利狀況的關注有助于引導企業收縮一味在形式上追求數量與速度的策略性創新行為，而將更多財力物力積極投放于更能夠推動技術進步和產業轉型升級的實質性創新上。

為了全面考察金融資源錯配對不同專利類型所代表的創新投入質量的影響，本文參考孔東民等（2017）［29］的研究，分別以三種不同質量專利的申請數量加1取對數來度量企業創新質量。其中，Iapply、Uapply和Dapply分別表示發明專利申請數、實用新型專利申請數和外觀設計專利申請數。

表6顯示，整體而言金融資源錯配對任意一種創新產出均具有顯著的抑制作用，然而，這種抑制作用的大小會隨創新質量的高低依次遞減，金融資源錯配（Fm）對創新質量最高、激進程度最強的發明專利（Iapply）的抑制作用最大，對實用新型專利（Uapply）的抑制作用居中，而對含金量最低的外觀設計專利（Dapply）的抑制作用最小。金融資源錯配對不同類型創新產出的抑制作用主要體現在供給不足型錯配企業中，而在供給過度型錯配企業中，錯配程度（Fm）對發明專利（Iapply）和實用新型專利（Uapply）均無顯著作用，但隨著創新質量和激進程度的下降，錯配程度（Fm）對外觀在設計專利（Dapply）具有一定促進作用。在經濟發展過程中，政府出于某種意圖，會通過干預信貸資源分配的方式扶持特定企業。這些企業一旦獲得更多廉價的信貸資金，可以使企業面臨的融資約束得到一定程度緩解，企業相對擁有更多資金投放于創新項目中，從而提升創新質量。然而，越是享受到更多信貸優惠政策的企業，為了迎合政府的監管和官員的政治需求，越有可能考慮通過一定程度的創新行為響應政府提質增效的經濟目標，這種創新行為很可能是一種策略性的創新選擇。由于以發明專利為代表的實質性創新對資金和人力等創新投入的要求更高，企業在短期內難以取得成果，而非發明專利從投入產出的角度來看，短期內更具操作性和可行性，策略性創新往往是急于創新的企業快速實現創新成果轉化的更佳選擇。于是，企業通過增加技術含量低、申請周期短的專利申請與授權數，來粉飾創新成果，以展示企業為創新所作出的努力和政府的政績［30］，顯然比真正追求實質性的技術創新和產業升級更符合成本收益原則。

（二）金融資源錯配影響創新投入的經濟后果

企業是將創新成果轉化為社會財富的最終實現者，然而，企業在技術創新的過程中，從創新投入到產生高質量創新成果，再到通過商業化將其轉化為現實生產力的過程不是一蹴即至的，這個過程可能艱辛而漫長。由于未來風險與收益的不確定性，創新之初大量的資金投入很可能會對創新主體的短期盈利水平造成負面壓力。但從長期來看，高質量創新成果將有助于企業形成核心競爭優勢，提升未來的經營業績。然而企業從資金投入到申請到高質量的發明專利，只是完成了研究開發歷程的一部分。專利成果轉化一直以來是中國制造業企業的痛點，現階段中國專利成果申請量和授權量快速增長，但是成果轉化率卻不盡如人意，大量的專利成果并未實現其應有的價值，從而造成浪費。因此，只有創新投入之后，形成創新成果并成功實現商業化，才會為企業乃至整個社會創造經濟效益。2008年，國務院印發的《國家知識產權戰略綱要》明確提出“到2020年將中國建設成為知識產權創造、運用、保護和管理水平較高的國家”。本文的實證研究樣本期與這一戰略實施期基本吻合，通過分析創新投入與企業未來業績的敏感性以及金融資源錯配在這一關系中的作用，為認識與評估知識產權戰略的實施成效提供了一個視角。

本文構建面板固定效應模型（4），其中α3度量了金融資源錯配與創新投入交乘項（Fm×Rd）對下一期總資產凈利率（Roa）的影響。同時考慮到不同行業、不同年份企業創新投入對未來業績的影響差異，模型還控制了年度效應和行業效應，其余控制變量與基準回歸模型相同。

Roai，t+1=α0+α1Fmi，t+α2Rdit+α3Fmit×Rdit+α4∑Ctrlsi，t+Yeari，t+Industryi，t+εi，t（4）

表7列（1）為全樣本的回歸結果?；貧w結果顯示，總體而言，金融資源錯配（Fm）對企業未來盈利能力（Roa）在1%水平下具有顯著的抑制作用，而創新投入（Rd）的增加可以在1%水平下改善企業未來的業績（Roa），金融資源錯配與創新投入的交乘項（Fm×Rd）系數不顯著。按錯配類型分組后，錯配程度越高對供給不足型錯配企業未來業績的抑制作用越強，而對供給過度型企業未來業績的促進作用越強，說明企業信貸資金的可獲得性越強和融資成本越低越有利于企業未來業績增長。兩組中創新投入（Rd）均對企業未來業績（Roa）具有顯著促進作用，但觀測金融資源錯配與創新投入的交乘項（Fm×Rd）對未來業績的影響卻南轅北轍：金融資源錯配與創新投入的交乘項（Fm×Rd）系數在供給不足型錯配組中在5%水平下顯著為正，但在供給過度型錯配組中顯著為負。說明在供給不足型錯配企業中，創新投入每增加一個單位對未來業績的促進作用更強，創新投入與未來業績的變動曲線更加陡峭；而在供給過度型錯配企業中，創新投入每增加一個單位對未來業績的促進作用更弱，創新投入與未來業績的變動曲線更加平緩?？梢?，當企業在面臨金融資源供給不足時，往往更注重投資效率，將有限的資金用在“刀刃”上，融資約束增強了企業投資選擇的價值，因此在投入同樣多創新資金的情況下轉化為企業未來業績的能力更強；而當企業面臨金融資源供給過度時，更容易造成企業的無效率投資，反而降低了企業未來業績提升對創新投入的敏感性，因此供給過度型錯配在后續創新成果在商業化階段產生效益的負面影響不容忽視。

七、結論與政策建議

本文以資源配置效率理論為基礎，將金融資源錯配分為供給不足和供給過度兩種類型，基于2011—2020年制造業上市公司面板數據實證研究了不同類型金融資源錯配對企業創新投入的影響，并對創新鏈條的后續影響進行了拓展性分析。研究結論如下：（1）金融資源錯配對制造業企業創新投入的抑制作用主要由供給不足型錯配造成，供給不足型錯配通過加劇融資約束和尋租擠占的中介效應進而抑制了企業創新投入；而供給過度型錯配因融資約束和投資替代的遮掩效應抵消了對企業創新投入的影響。（2）供給不足型錯配對各類專利具有顯著抑制作用；而供給過度型錯配不但不會抑制發明專利和實用新型專利增長，反而對外觀設計專利具有促進作用。（3）供給不足型錯配程度越高，越利于創新投入對未來業績的提升；而供給過度型錯配程度越高，則越發降低未來業績對創新投入的敏感性。

根據研究結論，本文提出以下政策建議。第一，矯正金融資源錯配。政府應進一步完善貸款市場報價利率的形成機制，疏通貨幣政策傳導機制，遵循市場化經營規則，依據風險確定溢價，通過金融激勵約束機制倒逼企業提升經營管理水平和盈利能力。還應盡可能以更廣范圍和更高效率提供融資服務，提升商業銀行信貸評估能力，幫助中小制造業企業解決發展權問題。第二，謹慎使用政策干預。政府應注意金融政策與財政政策、稅收政策之間的相互配合，設計增強創新動力和提升創新能力的雙重激勵機制。本著不可不干預也不可過度干預的原則，謹慎使用行政手段對信貸利率進行干預，適當通過財政補貼、稅收減免、政府擔保的方式支持制造業企業技術創新。對不同類型的企業選擇差異化的補貼方式，減少政府失靈的可能性。尤其新冠肺炎疫情以來應格外警惕地方政府直接干預銀行機構貸款利率。第三，提升企業自身經營能力。企業作為技術創新的主體，面臨金融資源錯配時應當轉變對傳統經濟增長方式和原有發展模式的依賴，而非將希望更多寄托于外部環境和政策。一方面，政府聚焦政策、整合資源；另一方面，企業更應專注于自身制度的完善，為滋養創新培育肥沃的土壤。

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The?Impact?of?Different?Financial?Resource?Misallocation?on?Innovation

Input??of?Companies

LU?Jiaxuan1，?2，WANG?Shouyi2

（1.School?of?Business?and?Tourism?Management?of?Yunnan?University，?Kunming?650500，?China;

2.School?of?Accounting?Dongbei?University?of?Finance?and?Economics，?Dalian?116025，?China）

Abstract：?Under?the?background?of?the?side?structural?reform?to?enhance?the?financial?service?entity?economy，?the?paper?takes?the?panel?data?of?listed?manufacturing?companies?from?2011?to?2020?as?the?sample.?The?empirical?study?finds?that，?in?general，?the?financial?resource?misallocation?has?an?inhibitory?effect?on?the?innovation?input?of?enterprises，?and?this?inhibitory?effect?is?mainly?caused?by?the?under?supply?misallocation.?The?influence?mechanism?of?different?types?of?financial?resource?misallocation?on?innovation?input?is?different.?Financing?constraint?and?rent-seeking?activity?have?mediating?effect?on?the?influence?of?under?supply?misallocation?on?innovation?input.?However，?the?influence?of?financing?constraint?and?financial?asset?investment?have?cover?effect?on?the?influence?of?over?supply?misallocation?on?innovation?input.?Under?supply?misallocation?has?a?significant?inhibitory?effect?on?the?quality?of?innovation?input?reflected?by?different?types?of?patents.?The?over?supply?misallocation?has?no?significant?inhibiting?effect?on?invention?patents?and?utility?model?patents，?but?it?has?a?promoting?effect?on?design?patents.?The?higher?the?degree?of?under?supply?misallocation，?the?more?conducive?to?the?improvement?of?innovation?input?on?future?performance;?The?higher?the?degree?of?over?supply?misallocation，?the?lower?the?sensitivity?of?future?performance?to?innovation?input.

Key?words：financial?resource?misallocation;under?supply?misallocation;over?supply?misallocation;innovation?input

（責任編輯：李江）