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1、融资约束、融资渠道与企业R&D投入2013-03-21内容提要：本文利用大样本微观企业数据，考察了转型背景下融资约束对中国企业R&D投入的影响，识别了企业R&D投入的融资渠道及存在的问题。研究发现，融资约束对民营企业R&D投入造成了显著抑制效应；企业R&D投入的融资渠道主要来源于自身现金流、注册资本增加及商业信用，而银行贷款对企业R&D投入有负面影响。不同融资约束、规模、年龄以及是否出口对企业R&D投入的融资渠道影响存在显著差异。国有企业R&D投入依靠现金流、注册资本以及银行贷款，而民营企业则依赖现金流、注册资本和商业信用。对于那些获得政府补贴的私人所有性质民营企业来说，与政府建立联系可以帮助
2、企业获得银行贷款并将之作为R&D投入来源。这些结果说明，中国现阶段金融市场化改革并没能够有效缓解金融体制对民营企业发展的抑制效应。关键词：企业R&D投入，融资约束，融资渠道，中国转型背景本文为中国人民大学科学研究基金&中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“有限赶超与我国对外贸易发展方式转变研究：基于全球贸易规模和利益不平衡成因及转化的新理论”的阶段性成果。作者感谢匿名审稿人对本文的评审意见以及对本文提高和完善所给予的帮助，当然，文责自负。一 引言大量研究成果表明金融发展和企业创新都是影响一国经济可持续发展的核心因素。最近，创新理论的研究视角开始转向关注金融因素与企业研发(R&D)投入之间的内
3、在联系与作用机制。Brown等(2011)、Hall和Lerner(2010)、Brown和Petersen(2010)以及Kim和Weisbach(2008)等都研究了融资因素和企业R&D投入的内在联系机制，为金融发展对企业R&D投入的促进作用，提供了有力的证据支持。实质上，这个转向既有利于加深我们对经济增长微观机制的认识，也有利于为发展中国家的政策制定者制定综合性经济增长政策提供更为全面的理论支持。对于许多发展中国家而言，金融发展的滞后或金融压抑体制的形成是经济发展过程中经常发生的现象(King和Levine，1993；Levine，2002)。在这种情形下，发展中国家的决策者如果仅仅通过
4、强调采取类如知识产权保护，或者实施税收优惠与政府补贴等政策措施来激励企业R&D投入，而忽略通过进一步的金融发展与深化改革来解决企业R&D投入中融资渠道的障碍问题，可能会导致对企业创新研发的支持政策无效。当前，中国正处于构建创新型国家的战略发展阶段。依靠对企业R&D投入的有效激励来促进企业自主创新能力和竞争优势的全面提升，已成为各级政府的共识和政策的关注重心。然而，企业R&D投入需要有效的融资体系支持(熊彼特，1942，中译本)，否则，企业自主创新能力的提升根本就无从谈起。从这层意义来看，针对转轨阶段中，中国企业的R&D投入是否受到融资约束的抑制以及如何识别中国企业R&D投入的融资渠道与来源的经
5、验研究，既具有重要的理论价值，也是有效政策设计的实践基础所在。本文基于20012007年全部国有及规模以上工业企业的微观数据，一方面，利用估算的企业融资约束指数，考察了融资约束对企业R&D投入的作用效应；另一方面，基于Brown等(2009)以及Brown等(2011)的研究所构造的“欧拉方程”模型框架，从经验角度来识别现阶段中国企业R&D投入的融资渠道与来源。本文的主要发现及可能的贡献概括如下：首先，本文认为融资约束对企业R&D投入有负面作用，并且在集体和私人所有性质的民营企业中，融资约束对企业R&D投入呈现出显著的抑制效应。其次，总体上看，现阶段中国企业R&D投入主要来源于自身现金流、注册
6、资本增加以及商业信用。银行贷款并没有成为非国有企业R&D投入的主要融资渠道，多数情形下银行贷款对非国有企业R&D投入具有负面效应。具体来看，在融资约束程度低、规模较大、成熟(企业年龄大于均值)以及有出口的企业中，企业R&D投入主要表现为内源和外源融资以及正规和非正规金融融资的结合。然而，在那些融资约束程度高、规模较小、不成熟以及无出口的企业中，其R&D投入就表现为对内源融资渠道的单一依赖。本文有一个重要发现：非正规金融形式的商业信用已成为中国企业R&D投入的重要融资来源。这个结果为理解类似中国这样的转型经济体中金融体系和企业创新之间的关系，增添了重要的经验证据。再次，在不同所有制类型的企业中，
7、国有企业R&D投入的融资渠道表现为现金流、银行贷款和注册资本，集体企业R&D投入中不存在确定的融资渠道，独立法人性质的民营企业R&D投入的融资渠道表现为现金流和注册资本增加，私人所有性质的民营企业R&D投入的融资渠道表现为现金流、注册资本增加及商业信用。由此可见，现阶段政府对金融资源的控制，一方面使国有企业R&D投入的融资渠道更为多样化，另一方面却导致民营企业R&D投入的融资渠道局限于内源融资渠道甚至商业信用这样的非正规金融。最后，专门针对私人所有性质民营企业的检验结果显示，当前中国金融体系的市场化改革，使企业R&D投入更加倾向于依赖自身现金流、注册资本增加以及商业信用。但那些获得政府补贴的私
8、人所有性质的民营企业通过与政府建立联系可以帮助其获得银行贷款，并将之作为R&D投入的融资渠道。文章后续内容安排如下：第二部分对相关文献进行了回顾和总结；第三部分是研究设计，介绍了计量方程的设定、变量的定义以及数据；第四部分为经验研究及稳健性检验；最后，总结全文。二 融资约束、融资渠道与企业R&D投入：基于文献视角讨论创新对经济增长的核心推动作用已得到广泛的认可，然而，对于作为创新活动的主要构成部分企业R&D投入而言，由于其内在的高风险所造成的收益不确定性以及逆向选择和道德风险问题，使得企业R&D投入难以从外部融资渠道获得有效的资金支持，并带来企业R&D投入不足和“融资缺口”(funding g
9、ap)问题(Nelson，1959；Arrow，1962；Aghion和Howitt，1997；Hall，2002)，由此企业不得不考虑融资次序问题(Kamien和Schwartz，1978；Spence，1979)。借鉴Myers(1984)的融资次序理论，Himmelberg和Petersen(1994)指出，企业R&D投入的融资渠道中存在由内源融资向外源融资方式依次排列的次序，企业R&D投入主要依赖企业自有利润积累以及企业所有者的资本增加方式来进行融资。然而，由于企业研发活动具有巨额前期投入和沉淀成本的特征，一方面，对于企业特别是那些技术密集型的新兴产业部门的企业来说，仅仅依靠自身的内源
10、融资渠道很难承担研发活动所需的巨额前期投入，导致企业的R&D投入不足，最终对一国的经济增长产生抑制效应。因此，即便企业研发活动存在收益不确定性以及逆向选择和道德风险问题，外源融资渠道反而越来越成为企业R&D投入不可或缺的重要来源(Hall，2002)。另一方面，随着现代信息技术在金融体系的广泛运用以及金融工具的快速创新，金融机构对企业研发活动中的风险甄别、监督和控制手段得到极大提升，这在一定程度上缓解了企业研发活动和外部金融部门的信息不对称问题，使得金融机构外部融资逐步成为企业R&D投入的主要来源(Czarnitzki和Binz，2008)。针对企业R&D投入和融资之间的关系，既有研究在以下几
11、个方面都已取得了丰富的成果：首先，融资约束和企业R&D投入。信息不对称与企业R&D投入方向主要集中于人力资本和无形资产方面而导致融资担保物的缺乏，是造成企业R&D投入对外部融资环境更为敏感的重要因素(Hall等，2009)，针对融资约束是否是抑制企业R&D投入的跨国经验研究，并未达成一致结果。Hall(1992)、Himmelberg和Petersen(1994)及Brown等(2009)研究发现融资约束和企业R&D投入之间存在正向关系，但是，Haroff(1997)、Mulkay等(2001)以及Bond等(2003)的研究并不支持二者之间的这种联系。其次，企业R&D投入和内源融资。自熊比特
12、(1942)对创新理论的开创性研究以来，内源融资是企业R&D投入的主要来源就得到研究者们的一致认可。Hao和Jaffe(1993)、Harhoff(1997)、Himmelberg和Petersen(1994)、Czarnitzki和Binz(2008)及Brown等(2011)的研究发现：在成立时间短、高科技、小规模的企业中，诸如企业利润和实收资本增加等类型的内源融资是企业R&D投入主要来源，但针对成熟、大规模企业的经验研究却没有得到一致的结论。最后，企业R&D投入和外源融资。Stiglitz和Weiss(1981)与Hall(2002)指出，正是由于信息不对称、道德风险和逆向选择问题导致外
13、源负债融资很难成为企业R&D投入的融资来源。但是，Chiao(2002)与David等(2008)的经验研究却发现外部负债融资和企业R&D投入之间的正向关系。Huynh和Rotondi(2007)与BenfrateHo等(2008)经验研究发现银行体系的竞争可以促进企业R&D投入。此外，政府财政补贴、税收优惠和风险资本(VC)也是支持企业R&D投入的外部融资渠道(Hall和Lerner，2010)。对于那些处于转型时期的发展中国家，融资约束、融资渠道与企业R&D投入之间的关系，由于受到各种非市场化因素以及政府干预活动的干扰，表现得更为复杂。首先，多数发展中国家产品市场和信用市场不发达，欠缺支持
14、市场发展的相应制度，政府常常对经济资源的配置实施很强的控制(McMillan，1997)。现阶段，中国金融体系主要表现为：四大国有银行为主的大银行体系占据主导地位，企业债券、股票、风险基金等金融市场发展严重滞后。虽然随着银行业的不断改革，国有银行开始应用经济原则进行信贷决策，但政府作为国有银行的最终所有者，仍然在一定程度上主导着银行信贷资源的配置。这导致银行信贷资源更多地配置给国有企业，民营企业难以得到银行信贷的支持(Allen等，2005)。大量文献表明，中国的银行对民营企业贷款存在明显的“所有制歧视”(Brandt和Li，2003；Gordon和Li，2003；Boyreau-Debray
15、和Wei，2005)以及“规模歧视”(李扬，2002)。在这种以大银行为主的垄断金融体系格局下，国有和民营企业R&D投入所面临的融资约束以及对内源和外源融资渠道的依赖，必然会存在显著差异。其次，一国金融发展和深化的过程，既表现为改变直接融资和间接融资的不合理结构，加快发展中小银行体系和企业债券市场，构建适度竞争的多层次金融市场体系，也表现为正规金融对非正规金融体系的功能替代(夏斌，2011)。然而，商业信用作为发展中国家企业融资特别是短期融资的来源已经得到众多研究的确认(Meltzer，1960；Schwartz，1974；Petersen和Rajan，1995)。Danielson和Scot
16、t(2004)以及Uesugi和Yamashiro(2008)等的经验研究支持了商业信用和银行贷款之间存在一种“替代”关系。目前，中国企业之间的商业信用已经演变为一种买方垄断势力的强制要求(金碚，2006)和大企业对小企业强制性的长期拖欠(张杰和冯俊新，2011)。在这种情形下，具有某些特定优势的企业可能将商业信用这种非正规金融形式，用来作为企业R&D投入的融资渠道。三 研究设计(一)模型设定与变量定义为尽可能合理且稳健地检验中国背景下融资约束、不同融资渠道和企业R&D投入之间的作用关系，本文采用以下两个步骤来构建研究企业R&D投入影响因素的计量模型。第一步是检验融资约束是否影响企业R&D投入
17、，计量模型的基本形式为：rdijkt=0+1rdijkt-1+2cfsijkt+Z+j+k+t+ijkt (1)其中，控制变量Z的集合可设定为：(1)式中，rdijkt表示企业的R&D投入，使用文献中常用的企业研发支出/企业销售额的企业研发投入密集度指标来表示。考虑到企业R&D投入所具有的连续性，在(1)式中加入了企业R&D投入的滞后1期变量rdijkt-1。关键的解释变量是反映企业融资约束程度的指数变量cfs。在计量方程(1)中，i、j、k、t分别指示企业、行业(3分位)、省份与年份。方程中的j、k、t分别表示与行业、省份、年份相关的未观察因素，ijkt表示随机扰动项。依据既有的企业创新理论
18、文献，集合Z中的控制变量可归纳为3大类：1.企业自身特征变量，其中包括企业规模(size)、企业年龄(age)、企业资本密集度(capital)、人均工资(salary)、人力资本(train)、企业广告投入强度(adver)、企业市场集中度(herfin)、产业市场势力(marketp)、外包因素(outsour)、多部门因素(multi)和所有制类型因素(ownership)。我们对变量的定义如下：企业规模(log(企业固定资产净值)：企业规模和企业R&D之间的关系得到了国内外学者的持久关注，但研究并未得到一致结论(Cohen和Klepper，1996)；企业年龄：新企业还是老企业更倾向于
19、企业R&D投入，一直是企业创新理论关注的重点领域之一(Yasuda，2005)；资本密集度(固定资产净额/企业员工数)：相对于劳动密集型企业，资本密集型企业可能更加注重于企业的R&D投入；人均工资(企业年工资总支出/企业员工数)：人均工资越高的企业可能越倾向于采用高技能或知识密集型的生产方式，从而越倾向于R&D投入；人力资本：越是拥有较多人力资本的企业越是倾向进行R&D活动。借鉴Ballot等(2001)的做法，我们使用企业人均教育培训费用作为测量企业人力资本的代理指标；企业广告投入强度(企业广告支出/销售额)：加入这个变量的理由在于，企业R&D投入的很大方面是着眼于较大程度地改进产品或研发新
20、产品，而企业改进产品或研发新产品能否获得消费者的认可和得到市场回报，很大程度上依赖广告投入来传递产品信息。企业市场集中度：本文采用通常的Herfindahl-Hirschman指数来测度市场集中度。在计算该指数过程中，我们采用两种方法来计算各4分位的行业总销售额：一是采用既有规模以上企业的各4分位的行业总销售额；二是采用递推方法估算。中国在2004年进行了第一次全国经济普查，于是可以获得2004年4分位的行业总销售额。我们假定每年进入样本范围(规模以上)企业的全部销售额与全行业实际销售额的比值不变，通过复制2004年样本销售额和全行业销售额比值的方式推算出其他年份的全行业销售额。在此基础上再计
21、算herfin；产业市场势力：本文采用不同省份地区各年的4分位码行业(可在一定程度上消除行业间由于技术等因素差异带来的影响)计算企业相对于全行业企业销售量的比重作为企业市场势力的测度指标；外包因素(企业中间投入/销售额)：企业越是依赖购买外部零配件来进行生产，意味着企业越有可能是采用标准化或者技术含量较低的模块化生产方式，企业的创新研发能力就越弱；多部门因素：企业越是采用多元化战略或者分公司战略，表明企业实力越强，企业进行R&D的实力和动力可能也越强；企业所有制类型：我们按照企业注册投资资本所占比重(50%)来区分国有(state)、集体(collective)、独立法人(legal-pers
22、on)、私有(private)、港澳台(hmt)和外商投资(foreign)6种类型，正如Guariglia等(2011)所指出的，这种按照企业实收资本比重划分所有制类型的方法，比单纯根据企业登记注册类型划分所有制更可靠准确。2.外部环境变量，其中包括出口(ex)，外部需求环境因素(sale_incre)与政府联系因素(govern)。出口：我们设置了企业出口密集度指标变量，具体构造方法为企业出口交货值/企业销售额；外部需求环境：计算方法是企业所处4分位行业的加权平均行业销售收入增加率；政府联系：我们利用企业是否能够获得政府财政补贴的虚拟变量来反映企业与政府的特殊联系，有则为1，否则为0。3.
23、控制变量，其中包括行业因素和省份地区因素。行业因素(3分位)：不同行业技术特征和发展空间不同，这会给不同行业间的企业R&D活动造成差异；省份地区因素：中国不同省份地区由于地理区位、自然资源禀赋、经济发展水平、知识产权保护以及金融体系发展不同，这些差别会导致不同省份地区的企业R&D活动存在差异。第二步是检验融资渠道是如何影响企业R&D投入融资约束的计量方程。从研究文献来看，Bond和Meghir(1994)、Bond等(2003)从理论模型入手推导出的“欧拉方程”方法是这一领域的奠基工作，最近的拓展来源于Brown等(2009)与Brown等(2011)，他们将“欧拉方程”方法运用于研究融资渠道
24、、融资约束和企业R&D投入之间的关系。基于他们的研究思路和方法，本文构建了如下计量模型：(2)(2)式中，因变量rd表示企业研发投入/企业总资产。需要说明的是，这里及以下解释变量中的企业总资产均指样本观察期内企业最初的总资产。鉴于我们重点关注的是反映各种融资渠道的代理变量的系数和显著性，因此本文的关键就在于对不同融资渠道变量的界定和测度。鉴于已有的企业R&D投入融资次序理论以及数据的可获得性，本文设计了4种企业融资渠道变量：企业现金流(cashflow，(企业净利润+本年折旧费)/企业总资产)；企业实收资本的变化率(innerfin，企业实收资本的变化额/企业总资产，其中，企业实收资本的变化额
25、=本年企业实收资本-上年企业实收资本；企业获得银行贷款(外部金融机构)的指标变量(bank，企业利息净支出/企业总资产)；企业应付账款(商业信用)净额变量：(trade，(企业年均应付账款-企业年均应收账款)/企业总资产)。显然，前两种为内源融资渠道，后两种为外源融资渠道。我们之所以将企业应付账款(商业信用)净额变量trade也作为企业的融资渠道之一，是考虑在中国的特殊转型背景下，商业信用(trade credit)已经对企业发展产生了重要影响(张杰和冯俊新，2011)。此外，j、k、t分别表示与行业(3分位)、省份地区、年份相关的未观察因素，借之来控制企业的行业特征差异以及地区的政策环境和制
26、度差异等因素。同时，还控制了年份固定效应，借之来控制技术变化和外部需求环境变化的影响效应。ijkt表示随机扰动项。(二)企业融资约束指数cfs的测算关于企业融资约束指标测算方法，国内外均有详尽的研究成果。借鉴Guariglia等(2011)和Hovakimian(2009)的思路和做法，基于异质性企业假设，本文以资产增长率相对于现金流的敏感性为基础，定义了企业融资约束指标cfs。参照Hovakimian(2009)两阶段方法，考虑到现金流不是企业资产增长率的唯一决定因素，本文的企业资产增长模型设计如下：assetsgrowthit=0assetsgrowthit-1+1leverageit+2
27、collateralit+3laborprodit+4sizeit+5exportit+province+industry+year+eit (3)(3)式中，assetgrowth表示企业总资产的增长率，计算方法为：(本年企业总资产-上年企业总资产)/上年企业总资产；leverage表示企业总负债和总资产的比率；collateral表示有形资产和总资产的比率；export表示出口额与总销售额的比率；laborprod表示企业劳动生产率。(3)式中还控制了行业固定效应(3分位行业)、省份地区固定效应以及年份固定效应。eit为残差项。第一阶段资产模型估计得到的残差项将被用于第二阶段企业资产增长率
28、对现金流敏感性指标的计算。通常情况下，如果企业资产增长率不受企业现金流影响，则高现金流企业的残差eit的均值就不应当与低现金流企业的残差均值有较大差异。如果企业资产增长率与企业现金流正相关(或负相关)，那么以企业现金流为权重计算得到的eit均值就会高于(或低于)简单算术平均方式得到的eit均值。遵循以上思路，考虑到中国不同所有制类型的企业在获得政策优惠条件、金融资源以及面临的市场进入壁垒等方面的显著差异，我们区分6种不同所有制类型的企业的子样本组分别进行回归，从而得到了企业资产增速对现金流的敏感性指标cfs，即企业融资约束指数。其中，N和t分别表示企业i的观测数量和时间(期数)。依据以上思路，
29、我们就可以计算出企业i在时期t的融资约束指数值cfsit：(三)样本数据本文所使用的微观企业数据来自20012007年国家统计局全部国有及规模以上工业企业数据库。相比其他使用上市企业数据来研究本文主题的文献，本文样本涵括了所有工业产业的非上市企业和中小企业，更适合于本文的研究。除了行业调整之外，我们对原始数据做了以下剔除处理工作：(1)仅保留营业状态的制造业企业；(2)剔除与本文研究相关的变量中赋值明显不合理或为负值的样本观测值；(3)剔除各个变量首尾各1%的样本观测值；(4)保留具有连续3年以上观测值的企业数据。估计方程中使用的企业销售额、净现金流、总资产和固定资产金额，均以各行业的工业品出
30、厂价格指数以及固定资产投资价格指数调整为实际值。四 经验结果与分析(一)融资约束与企业R&D投入关系的检验结果我们首先运用前文所构造的企业融资约束指数cfs来检验融资约束与企业R&D投入的关系。表1模型17分别报告了对全样本以及按所有制类型分组的样本回归结果，从中可以看出，只是在私人所有性质以及集体企业中，融资约束才对企业R&D投入造成了显著的抑制效应。对之的解释是，对于国有企业而言，由于政府和国有企业所有者之间的各种利益关联，出于父爱主义(Kornai等，2003)或者是政治庇护的动机(Shleifer和Vishny，1994)，地方政府会利用其所控制的金融体系(主要为银行体系)来偏向性地支
31、持国有企业。当然，这种出于地方政府的自身政策性负担或政治晋升目标，对国有企业所赋予的金融优惠支持，导致国有企业的R&D投入可能并不会面临严重的融资约束问题，而外资企业能够从国外的母公司获得融资，可能并不需要依赖中国国内的金融体系。此外，地方政府之间为了争取FDI而赋予外资企业的贷款优惠条件，可能也使外资企业的R&D投入不会面临严重的融资约束问题。对于独立法人性质的民营企业而言，从银行角度来看，在那些产权相对明晰、企业治理机制相对完善的民营企业中，信贷活动中的信息不对称问题会相对弱化(Bhide，1993；Allen和Gale，2000)。在这种情形下，对于那些产权相对较为明晰且企业治理机制相对
32、完善的独立法人性质的民营企业，其既能够以较低成本获得银行贷款，又能够通过外部股权融资渠道获得融资。因此，其R&D投入可能并不会面临严重的融资约束问题。相反，只有集体企业和私人所有性质的民营企业由于自身既不能提供较好的贷款信息也无法获得政府的各种政策支持，它们的R&D投入才会面临严重的融资约束问题。计量模型中各控制变量的检验结果与既有文献的结论基本一致，考虑到本文主要关注于融资约束与企业R&D投入之间的内在关系，且受篇幅限制，这里不再对各控制变量回归结果的含义一一做出解释。表1 融资约束对企业R&D投入作用效应的检验结果模型1全样本模型2国有模型3集体模型4独立法人模型5私人所有模型6港澳台模型
33、7外商投资rd-1cfssizetfpgovernageexadver0.000(1.24)-0.000(-1.10)-0.001*(-3.03)-0.002*(-2.72)0.017*(2.36)0.000(1.29)0.331*(6.45)0.349*(4.07)-0.000(-0.44)-0.000(-1.13)-0.002(-1.02)-0.003(-0.63)0.008(1.49)0.000(0.60)0.343*(7.74)0.208*(2.70)0.226*(1.82)-0.000*(-2.77)0.000*(4.36)0.000*(2.04)0.007(1.52)-0.000(
34、-0.19)0.000(1.05)0.023(1.38)0.428*(3.96)0.000(0.87)0.001*(1.96)-0.001(-1.31)-0.004(-0.82)0.000(0.17)-0.002(-0.82)0.193*(1.75)0.535*(11.36)-0.000*(-2.17)0.000*(6.91)0.000(1.56)0.021*(3.45)0.000(1.36)0.001*(1.74)0.035(1.51)0.779*(6.16)-0.000(-1.05)0.000(1.64)-0.000(-0.74)0.015*(2.37)0.000(0.05)0.000(0
35、.73)0.009*(1.67)0.519*(3.76)-0.000(-1.53)0.000(0.82)0.000(0.95)0.009(1.32)0.000(0.65)-0.000*(-1.98)-0.004(-1.48)outsoursalarytrainsaleincreherfinmulticollectivelegalpersonprivatehmtforeign常数项province industry year Hansen检验AR(1)P值AR(2)P值样本数-0.004(-0.85)0.001*(7.66)0.004*(4.86)-0.000*(-1.68)0.057*(5.4
36、6)0.001*(4.58)0.000(0.02)-0.009*(-2.30)-0.005(-1.54)-0.092*(-5.87)-0.101*(-6.01)0.027*(3.20)是是是0.3780.0050.368314 309-0.005(-0.83)0.001(1.29)0.003(1.59)0.000*(2.36)0.082*(2.32)0.000(1.19)0.034(1.46)是是是0.5670.0110.56224 987-0.000(-0.74)0.000*(4.02)0.000*(3.42)-0.000(-0.02)0.002(1.40)0.000(0.65)-0.001
37、(-0.85)是是是0.2080.0020.20835 5790.034(1.02)0.000*(2.87)0.000(1.60)0.000(0.11)0.000(0.08)0.000(1.44)-0.026(-1.16)是是是0.7610.0020.44270 244-0.000(-0.07)0.000*(8.82)0.001*(4.60)-0.000(-0.10)0.004*(2.33)0.000(0.40)-0.002(-1.12)是是是0.4590.0030.362120 653-0.000(-0.99)0.000*(2.95)0.000(1.18)-0.000(-0.78)0.005
38、(1.43)-0.000(-1.25)-0.001(-1.15)是是是0.3110.0080.27933 144-0.000(-1.08)0.000*(3.23)0.001*(4.07)0.000(1.42)0.007*(1.92)-0.000*(-2.03)-0.003*(-2.36)是是是0.5260.0040.31129 702说明：小括号内的数值为变量估计系数的t或z统计值；*、*和*分别为1%、5%和10%的显著性水平。在GMM方法中，水平方程和差分方程的工具变量滞后期分别采用的是滞后3期状态。下表同。(二)企业R&D投入融资渠道来源的检验结果表2报告了模型(2)的估计结果。可以看出
39、，滞后1期的企业研发投入变量rdt-1的回归系数显著为正且接近于1，这与“欧拉方程”的理论预期完全一致，说明中国制造业企业的R&D活动具有显著的连续性。滞后1期的企业研发投入平方项变量rdt-12的回归系数显著为负，这也与“欧拉方程”的理论预期完全一致，表明中国制造业企业之间处于一种不完全竞争状态。表2模型1列示的是对全样本的回归结果，可看出，企业现金流cashflow的当期变量和滞后1期变量的回归系数分别显著为负和为正，二者的总和值为0.0003(使用2统计值检验发现其与0存在显著差异，p值为0.157)，表明企业自身的现金流是企业R&D投入的融资来源。企业银行贷款bank的当期变量和滞后1
40、期变量的回归系数分别显著为负和为正，二者的总和值为-0.0175，表明企业所获得的银行贷款并不是企业R&D投入的融资来源。企业注册资本innerfin当期变量和滞后1期变量的回归系数均显著为正，二者的总和值为0.0056，表明注册资本的增加是企业R&D投入的融资来源。企业应付账款净额trade的当期变量和滞后1期变量的回归系数分别显著为正和为负，二者的总和值为0.0004，表明商业信用是企业R&D投入的融资来源。以上检验结果说明，中国企业R&D投入的融资渠道主要来源于企业自身注册资本的增加、商业信用以及企业自身的现金流，银行贷款不仅没有成为企业R&D投入的融资渠道，反而抑制了企业R&D投入。表
41、2中模型2和3分别列示了按照企业融资约束程度高低划分(cfs等于均值及以上为高，小于均值为低)的子样本组的回归结果，对比可以看出：在融资约束程度高的企业样本组中，企业现金流的当期变量和滞后1期变量回归系数的总和值显著为-0.0012，企业银行贷款的总和值为0.001(2统计值为0.002，表明与0无差异)，企业注册资本的总和值显著为0.0013，企业应付账款净额的总和值显著为-0.0008；在融资约束程度低的企业样本组中，企业现金流的当期变量和滞后1期变量的回归系数的总和值显著为0.0031，企业银行贷款的总和值为-0.0291，企业注册资本innerfin的总和值显著为0.0061，企业应付
42、账款净额的总和值显著为0.0007(2统计值为0.243，表明与0有显著差异)。以上结果说明，融资约束程度不同的企业R&D投入的融资渠道存在差异。对于那些融资约束程度高的企业，只有注册资本增加是企业R&D投入的融资来源渠道。而对于那些融资约束程度低的企业，企业现金流、注册资本增加和商业信用均是企业R&D投入的融资来源渠道。表2 企业R&D投入融资渠道来源的检验结果模型1全样本模型2融资约束程度高(大于均值)模型3融资约束程度低(小于均值)模型4成熟模型5年轻模型6大规模模型7小规模rdt-1rdt-12saletsalet-1cashflowtcashflowt-1banktbankt-1in
43、nerfintinnerfint-1tradettradet-1常数项ownership province industry year1.242*(292.05)-0.063*(-31.11)0.001*(11.79)-0.001*(-8.29)-0.001*(-2.90)0.001*(3.53)0.033*(11.56)-0.050*(-13.30)0.000*(3.10)0.005*(16.48)0.002*(6.55)-0.002*(-4.42)-0.000(-0.00)是是是是1.276*(204.89)-0.080*(-25.47)0.001*(8.41)-0.000*(-5.51)
44、0.001*(4.69)-0.002*(-7.64)0.027*(9.24)-0.026*(-7.05)-0.001*(-3.54)0.002*(4.13)0.003*(6.65)-0.004*(-7.39)0.000(0.04)是是是是1.230*(229.46)-0.058*(-23.46)0.001*(9.95)-0.001*(-7.89)-0.003*(-6.19)0.006*(10.04)0.035*(7.92)-0.064*(-10.51)0.001*(3.65)0.006*(14.58)0.001*(3.70)-0.001(-1.47)0.001(0.12)是是是是1.386*(
45、122.76)-0.096*(-20.86)0.001*(6.57)-0.001*(-4.99)-0.001(-1.17)-0.001(-1.36)0.040*(4.94)-0.018*(-1.80)-0.003*(-3.06)0.002*(2.40)0.006*(6.94)-0.004*(-5.31)0.003(0.37)是是是是1.212*(259.23)-0.058*(-25.58)0.001*(9.21)-0.001*(-7.40)-0.001*(-3.17)0.003*(7.62)0.027*(8.79)-0.042*(-9.70)0.001*(3.63)0.006*(15.64)0.002*(5.55)-0.002*(-4