侯麟科 孫錦萍 李亞飛

(1.山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)研究院 山東濟(jì)南 250100)

(2.北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 北京 100871)

一、引 言

高質(zhì)量發(fā)展必須依賴科技創(chuàng)新，關(guān)鍵是要解決“卡脖子” 技術(shù)問題?！吨泄仓醒腙P(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》 指出要“強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新主體地位，促進(jìn)各類創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚”。企業(yè)創(chuàng)新是推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。然而，由于創(chuàng)新具有高投入特征，企業(yè)內(nèi)源融資并不足以支持創(chuàng)新，因此企業(yè)創(chuàng)新對(duì)外源融資具有較高的依賴度。近期，不少文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)政府融資通過降低企業(yè)信貸可得性對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)生了擠出效應(yīng)。然而，對(duì)企業(yè)來說，債權(quán)融資并非企業(yè)創(chuàng)新的最佳資金來源，甚至在有些情況下債權(quán)融資并不能對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。鑒于此，本文認(rèn)為有必要從企業(yè)融資結(jié)構(gòu)的視角對(duì)這一問題進(jìn)行深入研究。

分稅制改革以來，舉債融資成為政府融資的重要方式。因?yàn)榕e債融資在所有政府融資方式中規(guī)模最大，所以本文將政府舉債融資作為政府融資的研究對(duì)象。從既有研究來看，政府融資可以通過增加財(cái)政科技支出、改善基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，也可以通過減少財(cái)政支出(張路等，2021)、過度投資基礎(chǔ)設(shè)施(熊虎和沈坤榮，2019) 和降低企業(yè)信貸可得性等抑制企業(yè)創(chuàng)新。然而這些研究多聚焦于宏觀機(jī)制分析，對(duì)于微觀機(jī)制的分析多關(guān)注企業(yè)信貸融資，忽視了其他與創(chuàng)新密切相關(guān)的融資渠道。因此，本文基于企業(yè)融資結(jié)構(gòu)的視角探究政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的融資機(jī)制。

本文以2003—2017 年我國(guó)A 股上市企業(yè)為樣本，以地方政府通過融資平臺(tái)發(fā)行的城投債為政府融資的代理變量，試圖從理論和實(shí)證兩個(gè)層面揭示政府融資與企業(yè)創(chuàng)新的邏輯關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn): 政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了顯著的抑制作用，且這一結(jié)論在采用工具變量法緩解內(nèi)生性問題后依然成立。安慰劑檢驗(yàn)表明，創(chuàng)新抑制效應(yīng)是由政府融資而非其他與城市相關(guān)的隨機(jī)因素造成的。機(jī)制分析表明，政府融資通過降低補(bǔ)貼和減少企業(yè)債券發(fā)行規(guī)模對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了明顯的抑制作用，但并未通過降低股權(quán)融資等方式抑制創(chuàng)新。考慮到國(guó)有企業(yè)存在預(yù)算軟約束問題，本文還區(qū)分企業(yè)所有制考察了政府融資創(chuàng)新抑制效應(yīng)的差異性，發(fā)現(xiàn)政府融資的創(chuàng)新抑制效應(yīng)只在國(guó)有企業(yè)中顯著?；趧?chuàng)新投入和質(zhì)量的進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，政府融資降低了企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，但并未對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)生影響。

與已有研究成果相比，本文的邊際貢獻(xiàn)可能表現(xiàn)在如下三個(gè)方面: 第一，從企業(yè)融資結(jié)構(gòu)的視角探究了政府融資的創(chuàng)新抑制效應(yīng)。資金是影響企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素，從融資結(jié)構(gòu)視角的分析不僅有助于厘清政府融資抑制企業(yè)創(chuàng)新的作用機(jī)理，也為梳理融資結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新的關(guān)系提供了新的證據(jù)。第二，在實(shí)證方面，引入Bartik 工具變量緩解了潛在的內(nèi)生性，為相關(guān)研究解決內(nèi)生性問題提供了新思路。本文參考Bartik 工具變量的構(gòu)造思路，搜集地方政府土地出讓收入數(shù)據(jù)，構(gòu)建工具變量進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，緩解了潛在的內(nèi)生性問題、減少了估計(jì)偏誤。第三，本文豐富了政府融資與企業(yè)融資相關(guān)的研究，拓展了評(píng)估政府融資經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的視角。近年來，地方政府融資規(guī)模激增，在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的同時(shí)也使得地方政府債臺(tái)高筑、財(cái)政約束狀況惡化。在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和規(guī)避金融風(fēng)險(xiǎn)的雙重壓力下，如何安全利用融資工具、規(guī)范政府融資是擺在學(xué)者和政策制定者面前的關(guān)鍵問題。本文的研究不僅可以在理論上為政府干預(yù)創(chuàng)新提供經(jīng)驗(yàn)支持，同時(shí)對(duì)于匡正政府融資與優(yōu)化企業(yè)融資具有現(xiàn)實(shí)意義。

二、制度背景與理論分析

(一) 制度背景

1994 年，分稅制改革把稅基厚、稅源廣、易征收的稅種劃歸中央政府，財(cái)權(quán)上移而事權(quán)下移，導(dǎo)致地方政府陷入缺少建設(shè)資金的困境。地方政府亟須融資緩解財(cái)政壓力，但1995 年出臺(tái)的《中華人民共和國(guó)預(yù)算法》 規(guī)定地方政府不得作為發(fā)債主體。為解決這一矛盾，各級(jí)地方政府紛紛進(jìn)行土地融資，通過土地出讓和抵押貸款兩種渠道進(jìn)行融資(鄭思齊等，2014)，以緩解財(cái)政約束。

2008 年，為應(yīng)對(duì)金融危機(jī)，中央政府出臺(tái)了“四萬億” 經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃，進(jìn)一步將政府融資推向了高潮(趙扶揚(yáng)等，2021)。據(jù)發(fā)改委統(tǒng)計(jì)，4 萬億元的投資當(dāng)中，有大約29.5%是來自中央政府的投資，剩余70.5%由地方政府自行籌措。各級(jí)政府又在投資目標(biāo)上層層加碼，然而如此大規(guī)模投資依靠地方政府財(cái)政并不現(xiàn)實(shí)，舉債成為地方政府籌措資金的重要方式。中國(guó)人民銀行和原銀監(jiān)會(huì)于2009 年發(fā)布《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)信貸結(jié)構(gòu)調(diào)整促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)較快發(fā)展的指導(dǎo)意見》 (銀發(fā)〔2009〕 92 號(hào))，提出“支持有條件的地方政府組建投融資平臺(tái)，拓寬中央政府投資項(xiàng)目的配套資金融資渠道”，認(rèn)可了地方政府通過融資平臺(tái)進(jìn)行的舉債行為。此后，地方政府債務(wù)融資急劇攀升，截至2010 年底，審計(jì)署發(fā)布的《全國(guó)地方政府性債務(wù)審計(jì)結(jié)果》 (以下簡(jiǎn)稱《審計(jì)結(jié)果》) (審計(jì)署2011 年第35 號(hào)公告) 顯示，全國(guó)地方政府性債務(wù)余額為107 174.91 億元。

隨著政府融資規(guī)模的膨脹，地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也開始暴露?！秾徲?jì)結(jié)果》 顯示，截至2010 年底，有78 個(gè)市級(jí)和99 個(gè)縣級(jí)政府負(fù)有償還責(zé)任債務(wù)的債務(wù)率高于100%，分別占兩級(jí)政府總數(shù)的19.9%和3.56%；而由于償債能力不足，有22 個(gè)市級(jí)政府和20 個(gè)縣級(jí)政府只能通過舉借新債償還舊債，借新還舊率超過20%；甚至有4 個(gè)市級(jí)政府和23個(gè)縣級(jí)政府出現(xiàn)了逾期債務(wù)，逾期債務(wù)率超過了10%。一旦處理不當(dāng)，極易產(chǎn)生金融風(fēng)險(xiǎn)。在此情況下，中央政府要求各級(jí)地方政府開始規(guī)范和清理融資平臺(tái)債務(wù)。2010 年，《國(guó)務(wù)院關(guān)于加強(qiáng)地方政府融資平臺(tái)公司管理有關(guān)問題的通知》 (國(guó)發(fā)〔2010〕 19 號(hào))中要求“地方各級(jí)政府要對(duì)融資平臺(tái)公司債務(wù)進(jìn)行一次全面清理，并按照分類管理、區(qū)別對(duì)待的原則，妥善處理債務(wù)償還和在建項(xiàng)目后續(xù)融資問題”。2014 年，《中華人民共和國(guó)預(yù)算法(2014 年修正) 》 規(guī)定地方政府可以通過地方政府債券舉借的方式籌措，除此之外，地方政府及其所屬部門不得以任何方式舉借債務(wù)。自此，地方政府通過融資平臺(tái)舉債的可能被終止。但2015—2017 年融資平臺(tái)公司抓住機(jī)會(huì)利用相關(guān)過渡政策進(jìn)行大量違法舉債，也使得融資平臺(tái)債務(wù)大規(guī)模增加(毛捷和徐軍偉，2019)。

(二) 理論分析與研究假設(shè)

政府融資的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)。綜合來看，政府融資的影響有弊亦有益，在益處方面，經(jīng)濟(jì)學(xué)家發(fā)現(xiàn)地方政府融資促進(jìn)了城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(鄭思齊等，2014)；在弊處方面，隨著政府融資規(guī)模的擴(kuò)大，地方政府債臺(tái)高筑，一旦處理不當(dāng)，極易引發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)(Reinhart 和Rogoff，2011)，并對(duì)企業(yè)投融資行為產(chǎn)生擠出效應(yīng)(Huang 等，2020)。創(chuàng)新是學(xué)者們探討政府融資經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的關(guān)鍵視角，同時(shí)政府融資也對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了較大影響。一方面，政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在積極影響。政府融資可能通過改善城市基礎(chǔ)設(shè)施和交通設(shè)施建設(shè)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。政府融資完善了城市基礎(chǔ)設(shè)施和交通設(shè)施建設(shè)(鄭思齊等，2014)，而二者對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在促進(jìn)作用。具體地，城市和交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠通過如下三種方式促進(jìn)創(chuàng)新: 第一，交通設(shè)施能夠通過拓展企業(yè)經(jīng)營(yíng)邊界，加劇企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)，使得創(chuàng)新成為企業(yè)保持市場(chǎng)勢(shì)力的最后選擇。第二，交通設(shè)施完善能夠降低企業(yè)物流成本，提高企業(yè)創(chuàng)新回報(bào)率并促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新(Faber，2014)。第三，完善的城市基礎(chǔ)設(shè)施能夠吸引更多企業(yè)到轄區(qū)內(nèi)投資、提升產(chǎn)業(yè)集聚程度并促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

另一方面，政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在消極影響。政府融資會(huì)通過增加經(jīng)濟(jì)不確定性、降低企業(yè)信貸可得性、減少科技支出等對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生抑制作用。第一，政府融資會(huì)增加經(jīng)濟(jì)不確定因素，進(jìn)而降低企業(yè)創(chuàng)新的積極性(Croce 等，2019)。原因在于，過高的政府債務(wù)會(huì)增加企業(yè)關(guān)于政府增稅的擔(dān)憂。在此情形下，企業(yè)投資有形資產(chǎn)的收益高于創(chuàng)新，企業(yè)創(chuàng)新積極性降低。第二，政府融資導(dǎo)致企業(yè)信貸可得性降低，創(chuàng)新資金失去保障。政府舉債融資與企業(yè)融資均主要來自以銀行為代表的金融體系，政府融資的增加會(huì)降低企業(yè)信貸的可得性(劉暢等，2020；熊琛和金昊，2021)，并對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響(張路等，2021)。融資平臺(tái)有政府的隱形擔(dān)保，負(fù)責(zé)人也多來自政府機(jī)構(gòu)。且為使融資平臺(tái)達(dá)到發(fā)債門檻，地方政府會(huì)為其注入大量財(cái)政資金和土地等，致使其擁有大量的抵押品。這就導(dǎo)致金融市場(chǎng)更青睞政府融資而非企業(yè)融資。在資源有限的情況下，企業(yè)信貸被擠出。外源融資減少，創(chuàng)新投資難以維系。第三，融資會(huì)增加政府償債壓力，政府會(huì)增加基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等經(jīng)濟(jì)性投資而減少科技等非經(jīng)濟(jì)投資。舉債融資的后果是政府不僅需要承擔(dān)原有的財(cái)政壓力，還需要按時(shí)付息，一旦信貸到期，地方政府財(cái)政壓力會(huì)激增。為了緩解壓力，政府會(huì)將更多的資金投入基建等經(jīng)濟(jì)性公共支出上，以謀求短期經(jīng)濟(jì)發(fā)展和資金回籠。而關(guān)乎長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)發(fā)展的教育、科技等非經(jīng)濟(jì)公共投入會(huì)被盡量壓縮(熊虎和沈坤榮，2019)。綜合上述研究，本文做出如下對(duì)立假設(shè)。

假設(shè)1A: 政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在積極影響。

假設(shè)1B: 政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在消極影響。

本文還試圖考察政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的具體作用機(jī)制。既有文獻(xiàn)多從基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)不確定性、政府科技支出等宏觀視角考察政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制。雖有學(xué)者從企業(yè)債權(quán)融資這一微觀視角進(jìn)行了研究，但忽視了債權(quán)融資并非企業(yè)創(chuàng)新唯一的也并非企業(yè)最偏好的資金來源這一現(xiàn)實(shí)。資金是影響企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素。從資金來源看，企業(yè)創(chuàng)新資金來源包括內(nèi)源融資、政府補(bǔ)貼、債權(quán)融資和股權(quán)融資。其中，內(nèi)源融資具有無須抵押、成本低和風(fēng)險(xiǎn)低的優(yōu)勢(shì)(Brown 等，2012)，是企業(yè)創(chuàng)新投入的最佳資金來源。政府補(bǔ)貼是政府提供的無償資助，也是企業(yè)創(chuàng)新資金的重要組成部分，但有一定的獲取門檻。股權(quán)融資雖然需要承擔(dān)一定的成本，但優(yōu)點(diǎn)在于無須定期還本付息，也不會(huì)影響企業(yè)創(chuàng)新資金的持續(xù)投入。相比之下，債權(quán)融資不僅獲取成本高，而且需要定期還本付息，容易影響企業(yè)持續(xù)的創(chuàng)新資金投入。

首先，債權(quán)融資是企業(yè)創(chuàng)新的重要資金來源之一，但并非最佳資金來源。在某些情況下，債權(quán)融資不僅不能促進(jìn)創(chuàng)新，甚至?xí)种破髽I(yè)創(chuàng)新。對(duì)企業(yè)來說，與其他融資來源相比，債權(quán)融資是成本更高、條件更嚴(yán)苛的融資渠道。一方面，債權(quán)融資具有更高的成本。若債權(quán)人將資金貸給企業(yè)用以創(chuàng)新，則意味著債權(quán)人承擔(dān)了企業(yè)創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)，但并不能分享創(chuàng)新成功的收益。債權(quán)人會(huì)期望獲得與創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)相匹配的高利息收入，因此企業(yè)債權(quán)融資成本較高。另一方面，債權(quán)融資具有更高的門檻(Stiglitz，1985)。以銀行為代表的債權(quán)人是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型的，更期待獲得穩(wěn)定的投資回報(bào)。企業(yè)通過債權(quán)方式獲取融資往往需要企業(yè)以廠房、機(jī)器等實(shí)物資本抵押。

政府融資增加會(huì)惡化企業(yè)債權(quán)融資。學(xué)者們從兩個(gè)方面分析了這一現(xiàn)象，一方面，在總資源有限的情況下，政府融資會(huì)導(dǎo)致企業(yè)信貸資源減少、融資約束增加、貸款成本上升。熊琛和金昊(2021) 通過構(gòu)建新凱恩斯動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型量化了這一過程，發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)胤秸刨J融資增加時(shí)，政府債券價(jià)格下跌而債券溢價(jià)上升，從而金融部門金融約束乘子上升，企業(yè)信貸溢價(jià)也隨之上升。另一方面，相比企業(yè)融資，政府融資擁有天然的優(yōu)勢(shì)。地方政府為支持融資平臺(tái)成功發(fā)債，會(huì)將大量的土地、補(bǔ)貼等注入融資平臺(tái)。如此，融資平臺(tái)不僅有政府的隱形擔(dān)保，還有豐富的抵押品。因此，政府通過融資平臺(tái)的融資會(huì)比企業(yè)融資更受資本市場(chǎng)青睞。綜合以上分析，本文做出如下對(duì)立假設(shè)。

假設(shè)2A: 政府融資會(huì)通過降低企業(yè)債權(quán)融資抑制企業(yè)創(chuàng)新。

假設(shè)2B: 政府融資不會(huì)通過降低企業(yè)債權(quán)融資抑制企業(yè)創(chuàng)新。

其次，股權(quán)融資是比債權(quán)融資更重要的融資渠道(李匯東等，2013)。一方面，對(duì)資金提供者而言，股權(quán)投資者更關(guān)注企業(yè)未來的成長(zhǎng)性，更愿意為企業(yè)創(chuàng)新提供資金(Bottazzi 等，2001)；而債權(quán)人因?yàn)椴荒芊窒韯?chuàng)新成功的收益但承擔(dān)著創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)，所以并不愿意為企業(yè)創(chuàng)新提供資金。另一方面，對(duì)資金的使用者來說，股權(quán)融資不需要定期還本付息，能夠持續(xù)為企業(yè)創(chuàng)新提供資金；而債權(quán)融資不僅需要大量的抵押物，還需要定期還本付息，企業(yè)需要承擔(dān)較大的財(cái)務(wù)壓力。某些情況下，定期還本付息還可能與后期創(chuàng)新資金投入產(chǎn)生沖突。大量的實(shí)證研究證實(shí)了股權(quán)融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的重要性，如Brown 等(2009) 發(fā)現(xiàn)美國(guó)中小企業(yè)創(chuàng)新主要是通過股權(quán)融資實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的，李匯東等(2013) 發(fā)現(xiàn)股權(quán)融資對(duì)中國(guó)上市企業(yè)創(chuàng)新的重要作用。相反，也有文獻(xiàn)認(rèn)為股權(quán)融資對(duì)企業(yè)的資本使用效率、企業(yè)成長(zhǎng)都有不利影響(黃少安和張崗，2001)。原因在于，過多的股權(quán)融資會(huì)改變企業(yè)的股權(quán)結(jié)構(gòu)，可能帶來治理問題，從而降低企業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率和創(chuàng)新能力。

現(xiàn)實(shí)中，很難將政府融資與企業(yè)股權(quán)融資聯(lián)系到一起，因此也鮮少有文獻(xiàn)探討二者的關(guān)系。但從企業(yè)的融資結(jié)構(gòu)相關(guān)理論來看，債權(quán)融資成本越高，企業(yè)就會(huì)越偏向股權(quán)融資(Gatchev 等，2009)。因此，政府融資還可能通過降低企業(yè)信貸可得性、增加企業(yè)債權(quán)融資成本等影響其股權(quán)融資，并進(jìn)一步對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響?；谏鲜龇治?，本文做出如下對(duì)立假設(shè)。

假設(shè)3A: 政府融資會(huì)通過增加企業(yè)股權(quán)融資促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

假設(shè)3B: 政府融資不會(huì)通過增加企業(yè)股權(quán)融資促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

最后，研發(fā)補(bǔ)貼也是企業(yè)創(chuàng)新的重要資金來源，是政府緩解創(chuàng)新市場(chǎng)失靈、促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵措施之一。既有研究認(rèn)為創(chuàng)新市場(chǎng)失靈的根源是信息不對(duì)稱和知識(shí)的非排他性。前者的存在使得資本市場(chǎng)傾向于低估企業(yè)的創(chuàng)新項(xiàng)目，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)獲取外源融資的成本偏高、創(chuàng)新收益偏低。后者的存在則導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新收益小于社會(huì)收益，存在外部經(jīng)濟(jì)，導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)水平不能達(dá)到最優(yōu)水平。研發(fā)補(bǔ)貼是改善上述情況的重要手段，一方面，研發(fā)補(bǔ)貼具有信號(hào)效應(yīng)，能夠降低信息不對(duì)稱，幫助企業(yè)獲取更多創(chuàng)新資源，降低企業(yè)外源融資成本，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。另一方面，研發(fā)補(bǔ)貼通過直接補(bǔ)貼的方式可以降低企業(yè)創(chuàng)新成本(Wang 等，2020)，增加創(chuàng)新收益，提高企業(yè)創(chuàng)新積極性。

政府融資會(huì)改變研發(fā)補(bǔ)貼的力度。補(bǔ)貼的多少取決于地方政府的財(cái)政預(yù)算約束情況，當(dāng)財(cái)政預(yù)算約束趨緊時(shí)，政府會(huì)減少補(bǔ)貼；相反，政府會(huì)增加補(bǔ)貼。因此，政府旨在緩解預(yù)算約束的融資行為會(huì)影響補(bǔ)貼力度。但經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)其影響方向尚有爭(zhēng)論。支持政府融資對(duì)補(bǔ)貼存在正向影響的學(xué)者認(rèn)為: 融資能夠緩解政府財(cái)政約束狀況，進(jìn)而地方政府科技支出增加，企業(yè)補(bǔ)貼亦會(huì)受到正向影響。支持存在負(fù)向影響的學(xué)者則認(rèn)為: 政府融資不僅不能緩解，反而會(huì)加劇其財(cái)政預(yù)算約束狀況。政府在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的巨大壓力下，會(huì)改變資金的用途，出現(xiàn)“短視” 行為(王賢彬等，2021)。一般說來，當(dāng)政府財(cái)政預(yù)算約束趨緊時(shí)，政府會(huì)進(jìn)行融資，以期待緩解預(yù)算約束。但這種方式對(duì)于絕大部分城市往往只能在短期內(nèi)降低其預(yù)算約束狀況，因?yàn)殚L(zhǎng)期來看，政府的投資并不一定能夠獲利。相反，當(dāng)債務(wù)到期后，政府不僅要還本還需要付息，這會(huì)導(dǎo)致政府財(cái)政預(yù)算進(jìn)一步惡化。對(duì)這類城市來說，通過舉債融資緩解預(yù)算約束無異于“飲鴆止渴”。最終，政府會(huì)更多地將資金投入短期內(nèi)有收益的經(jīng)濟(jì)性公共物品，而非教育、科技這類對(duì)創(chuàng)新和未來經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有益的非經(jīng)濟(jì)公共物品。因此，政府融資對(duì)研發(fā)補(bǔ)貼力度的影響存在不確定性。綜合上述原因，本文做出如下對(duì)立假設(shè)。

假設(shè)4A: 政府融資會(huì)通過促進(jìn)研發(fā)補(bǔ)貼促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

假設(shè)4B: 政府融資不會(huì)通過促進(jìn)研發(fā)補(bǔ)貼促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

所有制是學(xué)者分析政府融資微觀效應(yīng)的關(guān)鍵視角，也是影響企業(yè)創(chuàng)新的重要因素。因此，還應(yīng)特別關(guān)注政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的所有制異質(zhì)性。理論上，政府融資可能對(duì)國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)產(chǎn)生異質(zhì)性影響。從企業(yè)創(chuàng)新決策來看，政府融資對(duì)國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新影響較小。與非國(guó)有企業(yè)以盈利為創(chuàng)新目標(biāo)不同，國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新并不完全以盈利為目標(biāo)，一些在短期內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)盈利的技術(shù)突破，往往需要國(guó)有企業(yè)承擔(dān)。因而，國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新決策并不完全取決于盈利與否。當(dāng)政府融資增加、經(jīng)濟(jì)不確定性增強(qiáng)時(shí)，國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新也不會(huì)受到較大影響。相反，非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新更看重盈利，因而會(huì)受到政府融資較大影響。從企業(yè)債權(quán)融資和股權(quán)融資來看，政府融資對(duì)非國(guó)有企業(yè)融資影響更大。與非國(guó)有企業(yè)相比，國(guó)有企業(yè)存在預(yù)算軟約束，能夠獲得更多融資(趙扶揚(yáng)等，2021)。政府能夠?yàn)閲?guó)有企業(yè)融資提供隱性擔(dān)保。國(guó)有企業(yè)一旦出現(xiàn)虧損，政府常常會(huì)追加投資、增加貸款、減少稅收并提供財(cái)政補(bǔ)貼。此外，國(guó)有企業(yè)與政府天然的政治聯(lián)系也是國(guó)企存在軟約束的關(guān)鍵因素。因而，當(dāng)政府融資增加時(shí)，非國(guó)有企業(yè)受到的影響更大。從企業(yè)獲取的研發(fā)補(bǔ)貼來看，政府融資對(duì)國(guó)有企業(yè)補(bǔ)貼的影響更大。國(guó)有企業(yè)往往因?yàn)榇嬖谡侮P(guān)聯(lián)等因素，更易獲取補(bǔ)貼。就本文的樣本來看，非國(guó)有企業(yè)與國(guó)有企業(yè)獲取的補(bǔ)貼總額的比值為0.05—0.85，國(guó)有企業(yè)獲取的補(bǔ)貼始終多于非國(guó)有企業(yè)。若政府融資使得政府降低科技投入，減少企業(yè)獲得的研發(fā)補(bǔ)貼，則國(guó)有企業(yè)受到的負(fù)向影響更大。相反，若政府融資使得政府提高科技投入，增加企業(yè)獲得的研發(fā)補(bǔ)貼，國(guó)有企業(yè)受到的正向影響更大。因而，國(guó)有企業(yè)受政府融資影響更大。

綜合上述分析可以發(fā)現(xiàn)，很難從理論上直接判定政府融資對(duì)國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生怎樣的影響。政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響既取決于政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的方向，也取決于政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的作用機(jī)制?；谏鲜龇治觯疚淖龀鋈缦录僭O(shè)。

假設(shè)5A: 與非國(guó)有企業(yè)相比，政府融資對(duì)國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新的影響更大。

假設(shè)5B: 與國(guó)有企業(yè)相比，政府融資對(duì)非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新的影響更大。

三、研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)說明

(一) 研究設(shè)計(jì)

為檢驗(yàn)地方政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，本文設(shè)定如下計(jì)量模型:

其中，c代表地級(jí)市，i代表企業(yè)，t代表年份。被解釋變量lnpatent為企業(yè)創(chuàng)新，解釋變量lnloan為政府融資的代理變量。controlc，t為城市層面的控制變量，controlc，i，t為企業(yè)層面控制變量。參考既有研究本文控制以下變量: 城市地區(qū)生產(chǎn)總值(lngdp)、城市人口規(guī)模(lnpop)、城市教育水平(edu)、企業(yè)規(guī)模(size)、企業(yè)年齡(age)、股權(quán)集中度(cent)、第一大股東占比(top1)、現(xiàn)金流(cash) 和托賓Q 值(tq)。除此之外，本文還控制了不隨時(shí)間變化的企業(yè)個(gè)體固定效應(yīng)(δi) 和代表宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況且對(duì)各個(gè)企業(yè)影響均相同的年份固定效應(yīng)(μt)?？紤]到政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的時(shí)滯問題，被解釋變量采用t+1 年的數(shù)據(jù)?？紤]到誤差項(xiàng)在城市內(nèi)部可能存在序列相關(guān)，將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類在城市層面。

對(duì)于創(chuàng)新代理變量的選取，目前的研究多采用專利數(shù)量(包括申請(qǐng)量和授權(quán)量)、專利引用次數(shù)和研發(fā)投入等幾個(gè)指標(biāo)，每一種指標(biāo)都有其優(yōu)缺點(diǎn)。專利申請(qǐng)數(shù)量因其全面反映了企業(yè)當(dāng)前的創(chuàng)新能力，在文獻(xiàn)中被廣泛運(yùn)用(Hall 等，2005)，因此本文將其作為企業(yè)創(chuàng)新的主要代理變量。同時(shí)，考慮到研究問題的深入，本文還以企業(yè)研發(fā)投入和專利引用數(shù)量作為企業(yè)創(chuàng)新的代理變量進(jìn)行進(jìn)一步分析。

(二) 數(shù)據(jù)說明

本文實(shí)證研究需要的數(shù)據(jù)包括企業(yè)數(shù)據(jù)和城市數(shù)據(jù)。其中，企業(yè)創(chuàng)新和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來源于國(guó)泰安(CSMAR) 數(shù)據(jù)庫。城市數(shù)據(jù)分別來源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》 和Wind數(shù)據(jù)庫，參照羅黨論和佘國(guó)滿(2015)、張莉等(2018) 的研究，本文剔除了跨市場(chǎng)交易造成的重復(fù)數(shù)據(jù)，并剔除了省級(jí)融資平臺(tái)數(shù)據(jù)?？紤]到主要被解釋變量和控制變量的數(shù)據(jù)可得性，本文將樣本區(qū)間定為2003—2017 年。此外，本文剔除了新疆維吾爾自治區(qū)和西藏自治區(qū)樣本，剔除了主要變量缺失的樣本，并對(duì)所有的連續(xù)變量采取1%水平上的Winsorize 處理，最終共得到215 個(gè)地級(jí)市的3 067 家企業(yè)的25 757 個(gè)觀測(cè)值。表1 匯報(bào)了本文主要變量的含義與描述性統(tǒng)計(jì)。

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一) 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

首先，本文考察了地方政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，表2 匯報(bào)了回歸結(jié)果。其中第(1) 列僅控制了企業(yè)和年份固定效應(yīng)，第(2) 列和第(3) 列在此基礎(chǔ)上分別加入了城市和企業(yè)控制變量，第(4) 列則同時(shí)加入城市和企業(yè)控制變量。通過逐步加入控制變量，可以刻畫各類企業(yè)和城市特征對(duì)創(chuàng)新的影響，并一定程度上減少遺漏變量所造成的估計(jì)偏誤。從實(shí)證結(jié)果看，地方政府融資(lnloan) 的系數(shù)均顯著為負(fù)，且加入控制變量后系數(shù)大小和顯著性變化不大。從第(4) 列的結(jié)果來看，lnloan系數(shù)為-0.0187，且在10%水平上顯著，表明地方政府融資確實(shí)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了抑制效應(yīng)，企業(yè)所在地級(jí)市政府融資規(guī)模越大，企業(yè)創(chuàng)新水平越低，驗(yàn)證了本文的假設(shè)1B。在控制變量中，企業(yè)規(guī)模和企業(yè)年齡對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響為正，說明創(chuàng)新與企業(yè)融資約束狀況密切相關(guān)，而規(guī)模越大、年齡越大的企業(yè)資金越多，這一定程度上減少了融資約束對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，提高了企業(yè)創(chuàng)新水平。股權(quán)集中度越高，企業(yè)創(chuàng)新水平越低，說明股權(quán)越是集中的企業(yè)創(chuàng)新就越不積極。創(chuàng)新本身就具有高風(fēng)險(xiǎn)性，股權(quán)集中降低了企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，因此股權(quán)集中度越高，企業(yè)創(chuàng)新越不積極。

表2 政府融資與企業(yè)創(chuàng)新

(二) 內(nèi)生性問題

1.工具變量法

為盡可能減弱內(nèi)生性問題帶來的估計(jì)偏誤，本文采用工具變量法進(jìn)行估計(jì)。參考Bartik (2006) 等的研究，工具變量的具體構(gòu)建方法是: 第一，搜集城市層面每年住宅用地、其他用地、商業(yè)/辦公用地和工業(yè)用地等四類土地出讓收入金額(rev) 數(shù)據(jù)；第二，計(jì)算樣本基期(即2003 年) 地級(jí)市c類型s土地出讓收入占當(dāng)年全國(guó)該類土地出讓收入的比例(ratec，s，2003)；第三，將ratec，s，2003分別與樣本每一年全國(guó)該類型土地出讓總金額(revs，t) 相乘，得到ratec，s，2003×revs，t；第四，將ratec，s，2003×revs，t按照土地出讓類型 (s) 加總到城市層面，得到Σsratec，s，2003×revs，t，并對(duì)其取自然對(duì)數(shù)得到工具變量(rev_ivc，t)。由于ratec，s，2003反映了樣本基期各類土地出讓金在空間上的變化，revs，t反映了全國(guó)各類土地出讓金在時(shí)間上的宏觀變化，因此工具變量(rev_ivc，t) 能夠同時(shí)反映土地出讓金在時(shí)間和空間上的變化。因?yàn)橥恋爻鲎屖杖胪钦盅嘿J款和還款的資金來源(張莉等，2018)，所以土地出讓金與解釋變量(城投債) 具有正相關(guān)關(guān)系，工具變量(rev_ivc，t)滿足相關(guān)性的要求。另外，由于地方政府出讓土地主要考慮城市規(guī)劃、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展等宏觀因素而非轄區(qū)內(nèi)某個(gè)或某些企業(yè)的創(chuàng)新行為，即便存在區(qū)域創(chuàng)新集聚影響政府土地出讓的現(xiàn)象，我們參考Bartik (2006) 通過以基期占比與當(dāng)期加總數(shù)據(jù)的乘積構(gòu)造工具變量的方法能夠極大地緩解這類內(nèi)生性問題。因此，工具變量(rev_ivc，t)能夠較好地滿足外生性的要求。

表3 匯報(bào)了工具變量回歸的結(jié)果。①因篇幅所限，本文省略了采用系統(tǒng)GMM 的估計(jì)結(jié)果，感興趣的讀者可在《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》 官網(wǎng)論文頁面“附錄與擴(kuò)展” 欄目下載。第(1) 列匯報(bào)的第一階段回歸結(jié)果顯示，工具變量(rev_iv) 對(duì)政府融資有顯著正向影響。第(2) 列匯報(bào)的第二階段回歸結(jié)果顯示，政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新存在顯著負(fù)向影響。為確定工具變量的有效性，本文對(duì)第一階段回歸進(jìn)行了工具變量弱識(shí)別檢驗(yàn)(Weak identification test)，Kleibergen-Paap Wald rk 檢驗(yàn)的F值為7.390，接近經(jīng)驗(yàn)值10，但并不大于10，因而還應(yīng)進(jìn)行穩(wěn)健弱識(shí)別推斷(Weakinstrument-robust inference)，Anderson-Rubin Wald 檢驗(yàn)p值為0.0008，能夠在1%水平上拒絕原假設(shè)，表明工具變量與解釋變量相關(guān)性成立，工具變量并非弱工具變量。從工具變量回歸結(jié)果來看，緩解潛在內(nèi)生性問題后，lnloan的系數(shù)變?yōu)?0.7063，且在5%水平上顯著，表明加入工具變量后lnloan系數(shù)的符號(hào)不變，顯著性和大小均有所增加，這可能是因?yàn)楸疚幕鶞?zhǔn)回歸模型中遺漏了某些與地方政府融資正相關(guān)而又會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新的變量或者某些與政府融資負(fù)相關(guān)又能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的變量。

表3 政府融資與企業(yè)創(chuàng)新——工具變量回歸

2.安慰劑檢驗(yàn)

本文的回歸結(jié)果還可能僅是隨機(jī)因素驅(qū)動(dòng)的，而非政府融資的影響。為排除隨機(jī)因素的影響，本文參考La Ferrara 等(2012) 的研究進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。具體做法是: 將政府融資額隨機(jī)匹配到該地級(jí)市以外的其他城市，考察隨機(jī)匹配后的政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。若隨機(jī)處理后的地方政府融資與企業(yè)創(chuàng)新仍存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，則表明企業(yè)創(chuàng)新的這種負(fù)向作用是由其他與地級(jí)市相關(guān)的隨機(jī)因素帶來的，而非政府土地融資的結(jié)果。反之，則能排除其他隨機(jī)因素的影響。為排除巧合，本文將這個(gè)過程重復(fù)1 000 次，所估計(jì)系數(shù)的分布情況如圖1 所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，隨機(jī)處理后系數(shù)的分布接近正態(tài)分布，均值近似為0，與前文估計(jì)的系數(shù)-0.0187 存在顯著差異，排除了隨機(jī)因素的影響。

圖1 隨機(jī)處理后政府融資的系數(shù)分布情況

(三) 機(jī)制檢驗(yàn)

本文采用如下模型檢驗(yàn)政府融資抑制企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)在機(jī)制。模型構(gòu)建如下:

具體地，我們采用模型(2) 和模型(3) 檢驗(yàn)政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制，采用模型(2) 檢驗(yàn)政府融資對(duì)機(jī)制變量的影響，觀察系數(shù)α1的符號(hào)和顯著性；采用模型(3) 考察機(jī)制變量對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，觀察系數(shù)φ1的顯著性。如果α1和φ1均顯著，則機(jī)制存在。反之，則機(jī)制不存在。其中，Mc，i，t為機(jī)制變量，其他變量與模型(1) 含義一致。

(1) 債權(quán)融資機(jī)制。債權(quán)融資是指企業(yè)從銀行或其他渠道以貸款方式獲得資金，本文分別選取企業(yè)獲得的銀行貸款額的自然對(duì)數(shù)(lnbankloan) 和應(yīng)付債券額的自然對(duì)數(shù)(lndebt) 作為企業(yè)債權(quán)融資的代理變量，檢驗(yàn)政府融資抑制企業(yè)創(chuàng)新的債權(quán)融資機(jī)制。表4 第(1) 列和第(2) 列匯報(bào)了相關(guān)實(shí)證結(jié)果，其中第(1) 列匯報(bào)了當(dāng)機(jī)制變量為lnbankloan時(shí)的結(jié)果，采用模型(2) 將lnbankloan對(duì)lnloan進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn)，lnloan的系數(shù)雖為負(fù)，但并不顯著；采用模型(3) 將企業(yè)創(chuàng)新對(duì)銀行貸款(lnbankloan) 進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn)，lnbankloan(M) 的系數(shù)也不顯著。從結(jié)果來看，銀行貸款并不能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，這可能與債權(quán)融資本身需要大量抵押品，企業(yè)并不偏愛以債權(quán)融資獲取的資金進(jìn)行創(chuàng)新有關(guān)；政府融資也未對(duì)上市企業(yè)銀行貸款規(guī)模產(chǎn)生影響，這可能是因?yàn)樯鲜衅髽I(yè)都規(guī)模較大、擁有較多抵押品，并未受到政府融資的影響。這些結(jié)果均表明銀行貸款并非政府融資擠出上市企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制。第(2) 列匯報(bào)了當(dāng)機(jī)制變量為lndebt時(shí)的實(shí)證結(jié)果，采用模型(2) 將lndebt對(duì)lnloan進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn)，lnloan的系數(shù)為-0.1336，且在5%水平上顯著，表明政府融資降低了企業(yè)應(yīng)付債券的規(guī)模；采用模型(3) 將企業(yè)創(chuàng)新對(duì)應(yīng)付債券規(guī)模(lndebt) 進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn)，lndebt(M) 的系數(shù)為0.0053，且在1%水平上顯著，表明應(yīng)付債券規(guī)模顯著促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新。上述結(jié)果意味著債券融資是政府融資抑制企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制，驗(yàn)證了本文的假設(shè)2A。

(2) 股權(quán)融資機(jī)制。借鑒既有研究以企業(yè)股本和資本公積之和與總資產(chǎn)的比值(stockright) 作為企業(yè)股權(quán)融資的代理變量，檢驗(yàn)政府融資影響企業(yè)創(chuàng)新的股權(quán)融資機(jī)制。表4 第(3) 列匯報(bào)了相關(guān)實(shí)證結(jié)果，采用模型(2) 將stockright對(duì)lnloan進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn)，lnloan的系數(shù)并不顯著。采用模型(3) 將企業(yè)創(chuàng)新對(duì)股權(quán)融資(stockright) 進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn)，stockright(M) 的系數(shù)顯著為正，表明雖然股權(quán)融資能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，但政府融資并未改變企業(yè)股權(quán)融資，因此股權(quán)融資機(jī)制并不存在，驗(yàn)證了本文的假設(shè)3B。綜合表4 第(2) 列和第(3) 列的結(jié)果來看，政府融資雖然降低了企業(yè)信貸可得性，但并未影響企業(yè)股權(quán)融資。這一實(shí)證結(jié)果表明企業(yè)債權(quán)融資成本增加并不會(huì)導(dǎo)致股權(quán)融資增多，這可能是因?yàn)槲覈?guó)資本市場(chǎng)發(fā)展還不完善，目前的金融體系仍然以銀行為主體，股權(quán)融資在企業(yè)融資中的比例還較低。

(3) 補(bǔ)貼機(jī)制。本文用企業(yè)獲得的研發(fā)補(bǔ)貼額的自然對(duì)數(shù)(lnsumsub) 作為政府補(bǔ)貼的代理變量，考察地方政府融資創(chuàng)新抑制效應(yīng)的補(bǔ)貼機(jī)制。國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫公布了企業(yè)獲取的各類政府補(bǔ)貼，本文參考Wang 等(2020)，將其中與研發(fā)相關(guān)的數(shù)據(jù)篩選出來，并將該數(shù)據(jù)按照企業(yè)代碼、年份進(jìn)行加總，得到企業(yè)—年度獲得的研發(fā)補(bǔ)貼總額。表4 中第(4) 列匯報(bào)了相關(guān)結(jié)果，采用模型(2) 將lnsumsub對(duì)lnloan進(jìn)行回歸發(fā)現(xiàn)，lnloan的系數(shù)為-0.0887，且在10%水平上顯著，表明政府融資減少了企業(yè)獲得的研發(fā)補(bǔ)貼。進(jìn)一步地，本文采用模型(3) 考察機(jī)制變量對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)lnsumsub(M) 的系數(shù)為0.0032，且在5%水平上顯著，表明補(bǔ)貼機(jī)制存在，驗(yàn)證了本文的假設(shè)4A。這可能是因?yàn)榈胤秸谫Y后面臨較大的還款壓力，更傾向于經(jīng)濟(jì)性公共品投資，而非投資教育和科技這類非經(jīng)濟(jì)性公共物品。政府用于緩解創(chuàng)新市場(chǎng)失靈的政策實(shí)施力度降低，企業(yè)創(chuàng)新減少。

表4 機(jī)制分析

(四) 異質(zhì)性分析

接下來，本文從所有制的角度探討政府融資創(chuàng)新抑制效應(yīng)在不同企業(yè)間的異質(zhì)性影響。我們將總樣本劃分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)兩個(gè)子樣本，分別檢驗(yàn)政府融資對(duì)國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新抑制效應(yīng)。表5 匯報(bào)了相關(guān)實(shí)證結(jié)果，其中第(1) 列為非國(guó)有企業(yè)子樣本的回歸結(jié)果，第(5) 列為國(guó)有企業(yè)子樣本的回歸結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，第(1)列中l(wèi)nloan系數(shù)并不顯著；第(5) 列中l(wèi)nloan的系數(shù)為-0.0444，且在1%水平上顯著，這表明國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新受到政府融資的負(fù)向影響，但非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新并未受到政府融資的影響，驗(yàn)證了本文的假設(shè)5A。為進(jìn)一步檢驗(yàn)前文的理論分析，本文還分別從企業(yè)補(bǔ)貼(lnsumsub)、債券融資(lndebt) 和股權(quán)融資(stockright) 的維度進(jìn)行了分樣本檢驗(yàn)。其中，第(2) 列和第(6) 列分別匯報(bào)了研發(fā)補(bǔ)貼的實(shí)證結(jié)果，從研發(fā)補(bǔ)貼相關(guān)實(shí)證來看，對(duì)于非國(guó)有企業(yè)子樣本，lnloan的系數(shù)雖為負(fù)，但并不顯著；而國(guó)有企業(yè)子樣本中，lnloan的系數(shù)為-0.1971，且在1%水平上顯著，表明政府融資減少了國(guó)有企業(yè)獲取的研發(fā)補(bǔ)貼，但并未改變非國(guó)有企業(yè)獲取的研發(fā)補(bǔ)貼。相比非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)能夠獲得更多的研發(fā)補(bǔ)貼，因而當(dāng)政府融資增加、補(bǔ)貼力度降低時(shí)，國(guó)有企業(yè)受到影響更大，驗(yàn)證了前文的理論分析。第(3) 列和第(7) 列分別匯報(bào)了債券融資的實(shí)證結(jié)果，從債券融資實(shí)證結(jié)果來看，非國(guó)有企業(yè)債券融資受到政府融資的顯著負(fù)向影響，lnloan系數(shù)為-0.1766，且在5%水平上顯著；而國(guó)有企業(yè)中，lnloan并不顯著，表明政府融資顯著降低了非國(guó)有企業(yè)的債券融資，而無證據(jù)表明其對(duì)國(guó)有企業(yè)的債券融資存在影響，不僅進(jìn)一步印證了政府融資對(duì)企業(yè)信貸可得性的負(fù)向影響，也印證了國(guó)有企業(yè)軟預(yù)算約束的存在，同樣印證了前文的理論分析。第(4) 列和第(8) 列分別匯報(bào)了股權(quán)融資的實(shí)證結(jié)果，從股權(quán)融資相關(guān)實(shí)證結(jié)果來看，與全樣本回歸結(jié)果一致，政府融資對(duì)企業(yè)股權(quán)融資影響并不顯著。

表5 所有制異質(zhì)性

綜合來看，政府融資對(duì)國(guó)有企業(yè)存在顯著的創(chuàng)新抑制效應(yīng)可能是因?yàn)閲?guó)有企業(yè)承擔(dān)了更多盈利少、周期長(zhǎng)、政府重點(diǎn)支持的創(chuàng)新項(xiàng)目，本身對(duì)補(bǔ)貼的依賴程度更高。當(dāng)政府融資增加、企業(yè)獲取的補(bǔ)貼減少時(shí)，其獲取的補(bǔ)貼金額受到的負(fù)向影響更大，因而表現(xiàn)出顯著的負(fù)向影響。相反，政府融資對(duì)非國(guó)有企業(yè)并不存在顯著影響可能是因?yàn)檎谫Y雖然對(duì)非國(guó)有企業(yè)債券融資的擠出作用更大，但其創(chuàng)新對(duì)債權(quán)融資的依賴程度相對(duì)較低，因而受政府融資影響較小。

(五) 基于創(chuàng)新投入和質(zhì)量的拓展性分析

研發(fā)投入是企業(yè)創(chuàng)新的開端，其數(shù)額大小反映了企業(yè)創(chuàng)新的積極性，也是政府融資增加后最先受到影響的環(huán)節(jié)。因此，有必要替換創(chuàng)新的代理變量從研發(fā)投入的視角進(jìn)一步探討政府融資的創(chuàng)新抑制效應(yīng)。借鑒既有研究，本文采用企業(yè)研發(fā)投入金額的自然對(duì)數(shù)(lnrdinput) 作為創(chuàng)新投入的代理變量。表6 第(1) 列匯報(bào)了相關(guān)實(shí)證結(jié)果，lnloan的系數(shù)并不顯著。為與既有研究保持一致，本文還嘗試以企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度(研發(fā)投入金額與資產(chǎn)的比值，rdasset) 作為被解釋變量進(jìn)行檢驗(yàn)，表6 第(2) 列匯報(bào)了相關(guān)實(shí)證結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，lnloan的系數(shù)依舊不顯著，但本文的基準(zhǔn)結(jié)果表明政府融資對(duì)企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響。這表明，政府融資可能降低了企業(yè)的創(chuàng)新效率。

從創(chuàng)新質(zhì)量的視角探討政府融資的創(chuàng)新抑制效應(yīng)也是必要的。一項(xiàng)專利如果質(zhì)量很差，即便獲得授權(quán)也不會(huì)對(duì)企業(yè)盈利產(chǎn)生正向影響。甚至企業(yè)為申請(qǐng)專利花費(fèi)的人力、物力成本也不能收回。專利被引數(shù)量的多少反映了企業(yè)創(chuàng)新的質(zhì)量。借鑒Chemmanur 和Tian (2018) 等，我們選取專利被引用數(shù)量的自然對(duì)數(shù)(lncitenum) 作為創(chuàng)新質(zhì)量的代理變量，考察政府融資與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系。表6 第(3) 列匯報(bào)了實(shí)證結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，政府融資的系數(shù)為-0.0196，且在10%水平上顯著，表明政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量同樣產(chǎn)生了負(fù)向影響。Hall 等(2005) 指出采用專利獲得授權(quán)后3—10 年內(nèi)被引用數(shù)量是更好的做法，因此，本文還以專利授權(quán)后3 年(lnscite3) 和5 年(lnscite5) 內(nèi)被引用次數(shù)的自然對(duì)數(shù)作為專利質(zhì)量的代理變量進(jìn)行了檢驗(yàn)。表6 第(4) 列和第(5) 列分別匯報(bào)了相關(guān)實(shí)證結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，lnloan的系數(shù)始終顯著為負(fù)，表明政府融資降低了企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。這可能是因?yàn)?，企業(yè)在融資約束趨緊的情況下，會(huì)在更大程度上降低實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新。

表6 基于創(chuàng)新投入和質(zhì)量的檢驗(yàn)

五、結(jié)論與政策建議

面對(duì)美國(guó)的科技封鎖，“卡脖子” 技術(shù)的出現(xiàn)暴露了中國(guó)創(chuàng)新的弱點(diǎn)。企業(yè)作為創(chuàng)新主體之一，其創(chuàng)新能力是解決“卡脖子” 技術(shù)的關(guān)鍵?！吨泄仓醒腙P(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》 指出要“強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新主體地位”、“加大研發(fā)投入，健全政府投入為主、社會(huì)多渠道投入機(jī)制，加大對(duì)基礎(chǔ)前沿研究支持”、“完善金融支持創(chuàng)新體系”，為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的推進(jìn)指明了方向。然而，由于創(chuàng)新存在高投入特征，企業(yè)創(chuàng)新往往需要外源融資。因此，解決融資問題是促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵。大量文獻(xiàn)研究指出政府融資擠出了企業(yè)信貸，進(jìn)一步抑制企業(yè)創(chuàng)新。但從融資結(jié)構(gòu)來看，企業(yè)更偏愛以內(nèi)源融資、股權(quán)融資等投資創(chuàng)新而非債權(quán)融資?；诖?，本文從企業(yè)融資結(jié)構(gòu)的視角對(duì)政府融資的創(chuàng)新抑制效應(yīng)進(jìn)行了研究。

研究結(jié)果顯示: 第一，地方政府融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了抑制作用；第二，政府融資是通過減少補(bǔ)貼和企業(yè)債券發(fā)行規(guī)模抑制企業(yè)創(chuàng)新的，但并未通過改變股權(quán)融資的方式抑制創(chuàng)新；第三，區(qū)分企業(yè)所有制后發(fā)現(xiàn)，政府融資的創(chuàng)新抑制作用對(duì)國(guó)有企業(yè)顯著，而對(duì)非國(guó)有企業(yè)不顯著。本文的研究結(jié)論具有重要的政策啟示: 第一，各級(jí)地方政府應(yīng)采取措施實(shí)現(xiàn)短期與長(zhǎng)期利益的平衡。短期內(nèi)，地方政府融資的確能夠緩解政府預(yù)算約束狀況并促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但從長(zhǎng)期來看，政府融資反而加重了政府的財(cái)政壓力。政府為保持經(jīng)濟(jì)高增長(zhǎng)會(huì)盡量降低教育、科技等財(cái)政支出，而增加基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等經(jīng)濟(jì)型公共物品的提供，這反而對(duì)區(qū)域創(chuàng)新和長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不利。各級(jí)地方政府既要關(guān)注政府融資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推動(dòng)作用，也應(yīng)關(guān)注其對(duì)創(chuàng)新的抑制作用。第二，各級(jí)地方政府應(yīng)為創(chuàng)新融資開辟綠色通道。從分樣本的結(jié)果來看，地方政府融資抑制了國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新，但并未對(duì)非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。這并不能說明政府融資對(duì)國(guó)有企業(yè)融資的擠出效應(yīng)大于對(duì)非國(guó)有企業(yè)，反而說明非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新的資金來源主要為政府補(bǔ)貼之外的其他融資渠道，這大大降低了非國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新的規(guī)模。因此，各級(jí)地方政府可以適當(dāng)積極拓寬非國(guó)有企業(yè)的融資渠道。第三，地方政府融資應(yīng)秉持適度原則，堅(jiān)持“風(fēng)險(xiǎn)防范” 與“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)” 兩手都要抓。過去20 年，地方政府融資推動(dòng)了地方基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，卻也引發(fā)了大規(guī)模的地方政府債務(wù)。各級(jí)地方政府應(yīng)當(dāng)正確評(píng)估自身發(fā)展前景，在注重防范風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，適度融資促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。