楊 勵，陳 彪

一、問題的提出

在中國近年來企業(yè)創(chuàng)新的快速增長中，有兩個特征化事實值得注意。空間上，與中國經(jīng)濟發(fā)展總體格局類似，中國企業(yè)創(chuàng)新也呈現(xiàn)明顯的地區(qū)差異化態(tài)勢。大致說來，沿海及長江流域企業(yè)創(chuàng)新強度更高，而西部地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新強度偏低。時間上，中國企業(yè)對創(chuàng)新活動的投入在一定程度上獨立于金融波動，即使是2008 年的亞洲金融危機也未能抑制中國企業(yè)加快創(chuàng)新投入的步伐?？紤]到中國金融體系尚不完善，金融市場上的信貸配給與信貸歧視現(xiàn)象大量存在，企業(yè)創(chuàng)新投入如此穩(wěn)健的增長更令人驚訝。那么，中國企業(yè)創(chuàng)新的地區(qū)非均衡性何以形成？中國企業(yè)又是如何在金融部門支持相對匱乏的背景下實現(xiàn)創(chuàng)新增長的呢？本文試圖從集群商業(yè)信用的角度予以解釋。

企業(yè)創(chuàng)新的區(qū)域差異背后有許多原因。一方面，企業(yè)創(chuàng)新需要大量“默示知識”（tacit knowledge），它們很難通過直接交流和接觸之外的途徑進行傳播，而產(chǎn)業(yè)集聚可以克服空間障礙以促進這些知識的傳播。換言之，產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域差異是企業(yè)創(chuàng)新活動的一個內(nèi)生結(jié)果。另一方面，與其他經(jīng)濟決策一樣，企業(yè)的創(chuàng)新決策也是其在外部環(huán)境約束下逐利的產(chǎn)物，迥然有異的市場競爭程度、政策支持力度、FDI水平、要素市場狀況以及異質(zhì)性環(huán)境政策等外部條件共同造就了不同區(qū)域內(nèi)企業(yè)的創(chuàng)新能力。①曹偉、馮穎姣、余晨陽等：《人民幣匯率變動、企業(yè)創(chuàng)新與制造業(yè)全要素生產(chǎn)率》，《經(jīng)濟研究》2022年第3期，第65—82 頁；何玉潤、林慧婷、王茂林：《產(chǎn)品市場競爭、高管激勵與企業(yè)創(chuàng)新——基于中國上市公司的經(jīng)驗證據(jù)》，《財貿(mào)經(jīng)濟》2015 年第2 期，第125—135 頁；賴烽輝、李善民、王大中：《企業(yè)融資約束下的政府研發(fā)補貼機制設(shè)計》，《經(jīng)濟研究》2021年第11期，第48—66頁；張東敏、楊佳、劉座銘：《異質(zhì)性環(huán)境政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力影響實證分析——基于雙向固定效應(yīng)模型》，《商業(yè)研究》2021年第4期，第68—74頁。而鑒于創(chuàng)新活動的特殊性，金融約束的影響更是得到了持久和廣泛的討論。

高調(diào)整成本的存在使企業(yè)傾向于依靠內(nèi)源融資進行創(chuàng)新。以此為線索，學(xué)界討論了企業(yè)利用內(nèi)源融資進行創(chuàng)新所面臨的各種困境及應(yīng)對。②張小成、朱東炬、劉明顯、王武林：《資本市場開放下企業(yè)創(chuàng)新策略選擇》，《經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理》2022 年第10 期，第85—98頁。然而，受商業(yè)周期影響的企業(yè)很難單純依靠內(nèi)源融資保證創(chuàng)新投資所需要的穩(wěn)定性，并且也并不是所有企業(yè)都有足夠?qū)嵙χ蝿?chuàng)新投資和承擔(dān)創(chuàng)新風(fēng)險。因此，隨著大量關(guān)于外部融資促進企業(yè)發(fā)展機制文獻的涌現(xiàn)，新的研究將視野擴展到企業(yè)之外，議題主要包括股權(quán)融資、銀行信貸以及私募等對企業(yè)創(chuàng)新的影響。③Amore M D,Schneider C,?aldokas A,“Credit Supply and Corporate Innovation”,in Journal of Financial Economics,2013,Vol.109,No.3,pp.835-855；唐清泉、巫岑：《銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與企業(yè)創(chuàng)新活動的融資約束》，《金融研究》2015年第1期，第116—134頁；馬光榮、劉明、楊恩艷：《銀行授信、信貸緊縮與企業(yè)研發(fā)》，《金融研究》2014年第7期，第76—93頁。但遺憾的是，學(xué)界并未能給出關(guān)于金融部門發(fā)展是否促進企業(yè)創(chuàng)新的確切答案。除此之外，以往文獻的另一個局限是其目光皆聚焦于金融部門本身，而對另一重要的外部融資來源，即來自其他企業(yè)的商業(yè)信用的影響卻鮮有涉及。

商業(yè)信用是指企業(yè)在交易中通過延期付款等方式占用其他企業(yè)資金的行為。④章君瑤、強皓凡、俞舒涵等：《中國企業(yè)社會責(zé)任約束商業(yè)信用之謎》，《會計研究》，2022年第6期，第106—119頁；Amiti M,Weinstein D E,“Exports and Financial Shocks”,in The Quarterly Journal of Economics,2011,Vol.126,No.4,pp.1841-1877.關(guān)于商業(yè)信用的融資作用，學(xué)界目前存在兩種解釋：其一，商業(yè)信用是銀行貸款的替代，在企業(yè)面對信貸配給時才會轉(zhuǎn)而尋求商業(yè)信用的支持；⑤潘越、謝玉湘、寧博等：《數(shù)智賦能、法治化營商環(huán)境建設(shè)與商業(yè)信用融資——來自“智慧法院”視角的經(jīng)驗證據(jù)》，《管理世界》2022年第9期，第194—208頁；陸正飛、楊德明：《商業(yè)信用：替代性融資,還是買方市場?》，《管理世界》2011年第4期，第6—14+45頁。其二，商業(yè)信用與銀行貸款之間是互補關(guān)系，企業(yè)可以由商業(yè)信用來向銀行傳遞企業(yè)質(zhì)量尚佳的信號，從而提高獲得銀行貸款的概率。⑥江偉、曾業(yè)勤：《金融發(fā)展、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與商業(yè)信用的信號傳遞作用》，《金融研究》2013年第6期，第89—103頁。無論哪種解釋成立，商業(yè)信用可以緩解融資約束這一命題已得到了充分驗證。近年來，中國工業(yè)化水平持續(xù)提高，大批產(chǎn)業(yè)集群隨之產(chǎn)生，集群內(nèi)的企業(yè)互相提供信貸從而形成了集群商業(yè)信用。⑦毛其淋、鐘一鳴：《集群商業(yè)信用是否影響了中國制造業(yè)企業(yè)進口——理解中國進口擴張的新視角》，《國際商務(wù)（對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)學(xué)報）》2022年第2期，第1—15頁。以往研究主要聚焦于考察集群商業(yè)信用與企業(yè)進出口之間的關(guān)系，⑧蘭健、張洪勝：《集群商業(yè)信用與出口產(chǎn)品質(zhì)量——來自中國企業(yè)層面的證據(jù)》，《國際貿(mào)易問題》2019年第9期，第12—25 頁；馬述忠、張洪勝：《集群商業(yè)信用與企業(yè)出口——對中國出口擴張奇跡的一種解釋》，《經(jīng)濟研究》2017 年第1期，第13—27頁。本文則重點關(guān)注其對企業(yè)創(chuàng)新的影響。

本文利用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫1999—2013 年的數(shù)據(jù)，研究集群商業(yè)信用對企業(yè)創(chuàng)新的影響，檢驗前者是否通過緩解融資約束的機制促進企業(yè)創(chuàng)新。本文之所以考察集群商業(yè)信用的作用是出于以下三點考慮：第一，中國經(jīng)濟增長中所呈現(xiàn)的“集群式工業(yè)化”特征，彰顯了集聚力量對中國企業(yè)發(fā)展的巨大影響。第二，企業(yè)層面的商業(yè)信用水平（一般以應(yīng)付賬款與總資產(chǎn)的比值或類似財務(wù)指標(biāo)計算）是企業(yè)在融資約束下的內(nèi)生選擇結(jié)果，以此為據(jù)考察商業(yè)信用對融資約束的影響在邏輯上會面臨嚴(yán)重的雙向因果問題，而在一定程度上外生于任何單一企業(yè)的集群商業(yè)信用更便于相關(guān)作用機制的識別。第三，已有研究表明，企業(yè)之間的交流和合作可以有效地促進創(chuàng)新，①黃勃、李海彤、江萍等：《戰(zhàn)略聯(lián)盟、要素流動與企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升》，《管理世界》2022 年第10 期，第195—212 頁。集群商業(yè)信用作為集群內(nèi)部企業(yè)之間相互支持的信用形式，也應(yīng)能夠?qū)ζ髽I(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。

本文可能的貢獻在于：理論層面上，以往文獻充分討論了從內(nèi)部治理機制到外部制度環(huán)境對企業(yè)創(chuàng)新的影響，②Baranchuk N,Kieschnick R,Moussawi R,“Motivating Innovation in Newly Public Firms”,in Journal of Financial Economics,2014,Vol.111,No.3,pp.578-588；Tian X,Wang T Y,“Tolerance for Failure and Corporate Innovation”,in The Review of Financial Studies,2014,Vol.27,No.1,pp.211-255.但尚未有研究討論過商業(yè)信用與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系，本文對關(guān)于創(chuàng)新驅(qū)動因素的研究進行了補充。現(xiàn)實層面上，在尚不完善的金融和法律體系下，面對普遍存在的融資約束，中國企業(yè)更加依賴于關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、聲譽機制和商業(yè)信用等非正式金融渠道，③高明、胡聰慧：《正規(guī)金融與非正規(guī)金融：機制、效率與實證挑戰(zhàn)》，《金融研究》，2022 年第5 期，第189—206 頁；陳耿、劉星、辛清泉：《信貸歧視、金融發(fā)展與民營企業(yè)銀行借款期限結(jié)構(gòu)》，《會計研究》，2015年第4期，第40—46+95頁。那么，在中國情境下探究集群商業(yè)信用對企業(yè)創(chuàng)新的影響極具現(xiàn)實意義。

本文剩余部分安排如下：第二部分是數(shù)據(jù)處理和變量說明，第三部分為基本實證結(jié)果分析和機制分析，第四部分進行穩(wěn)健性分析，第五部分總結(jié)全文。

二、數(shù)據(jù)與變量

（一）數(shù)據(jù)來源

本文研究所用的企業(yè)數(shù)據(jù)來自1999—2013 年中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計對象包括全部國有企業(yè)和規(guī)模以上（產(chǎn)品銷售收入500萬元以上）的非國有企業(yè)，較好地代表了全國工業(yè)企業(yè)的總體水平。本文對數(shù)據(jù)進行了以下處理：第一，由于2004 年缺乏研發(fā)等重要信息，將相關(guān)數(shù)據(jù)予以剔除；第二，剔除只有一年有效數(shù)據(jù)的企業(yè)；第三，以1999 年為基期，剔除價格變動對所有數(shù)據(jù)的影響。相應(yīng)的價格指數(shù)取自國家統(tǒng)計局；第四，參照國家統(tǒng)計局歷年“最新縣及縣級以上行政區(qū)劃代碼”和2002 年《國家經(jīng)濟行業(yè)分類》國家標(biāo)準(zhǔn)（GB/T 4754-2002），對數(shù)據(jù)庫中的行政區(qū)代碼和行業(yè)代碼進行了統(tǒng)一；第五，參考以往文獻剔除異常值，包括：（1）缺乏企業(yè)總資產(chǎn)、工業(yè)總產(chǎn)值、雇傭勞動力、固定資產(chǎn)凈值等重要財務(wù)指標(biāo)的樣本；（2）工業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)、全部職工數(shù)、新產(chǎn)品產(chǎn)值、中間投入等指標(biāo)為負(fù)的樣本；（3）與一般公認(rèn)會計準(zhǔn)則（GAAP）不一致，如總資產(chǎn)小于流動資產(chǎn)、利潤率大于1的樣本；（4）就業(yè)人數(shù)少于10人的樣本。

（二）變量說明

1.因變量

參考王文春和昭容等文獻，④王文春、榮昭：《房價上漲對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的抑制影響研究》，《經(jīng)濟學(xué)（季刊）》2014年第1期，第465—490頁。本文采用“新產(chǎn)品虛擬變量”和“新產(chǎn)品產(chǎn)值比重”兩個指標(biāo)作為衡量企業(yè)創(chuàng)新水平的變量?！靶庐a(chǎn)品虛擬變量”反映企業(yè)當(dāng)年是否有創(chuàng)新活動，若企業(yè)當(dāng)年新產(chǎn)品產(chǎn)值大于零，則該變量取1，否則取0；“新產(chǎn)品產(chǎn)值比重”反映企業(yè)當(dāng)年的創(chuàng)新強度，計算方法為新產(chǎn)品產(chǎn)值比企業(yè)總產(chǎn)值。

2.主要解釋變量

集群商業(yè)信用為主要解釋變量。已有測算集群商業(yè)信用的指標(biāo)可大致歸為三類：（1）對集群內(nèi)單個企業(yè)的商業(yè)信用進行簡單加總，如集群內(nèi)企業(yè)的應(yīng)收賬款總額，應(yīng)付賬款總額和應(yīng)收應(yīng)付賬款總額；（2）集群內(nèi)應(yīng)付應(yīng)收賬款總額的差值；（3）集群內(nèi)總應(yīng)收賬款比重。①馬述忠、張洪勝：《集群商業(yè)信用與企業(yè)出口——對中國出口擴張奇跡的一種解釋》，《經(jīng)濟研究》2017年第1期，第13—27頁。但這些指標(biāo)均有缺陷：第（1）類指標(biāo)的確可以大體代表集群作為整體的商業(yè)信用水平，但本質(zhì)而言，該類指標(biāo)測度的是企業(yè)在現(xiàn)實運營中實際獲得（或提供）的信用，而非企業(yè)從集群內(nèi)部獲得信用的能力。第（2）類指標(biāo)雖然可以反映企業(yè)從集群外部獲得商業(yè)信用的能力，但無法代表集群自身的商業(yè)信用水平。邏輯上兩者并不等同。第（3）類指標(biāo)雖然可以反映企業(yè)從集群內(nèi)部獲得商業(yè)信用的能力，但由于忽略了規(guī)模特征，無法代表集群整體的商業(yè)信用水平。鑒于此，本文通過將上述三種關(guān)于集群商業(yè)信用指標(biāo)的構(gòu)建思路進行融合，具體地，首先利用“部分調(diào)整模型”（partial-adjustment model）估算出企業(yè)的最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)及其所需要的商業(yè)信用，然后利用實際獲得的商業(yè)信用減去后者得到每個企業(yè)的超額商業(yè)信用，最后在集群內(nèi)部進行加總獲得集群商業(yè)信用。

3.其他控制變量

企業(yè)層面，參考以往文獻，本文控制了企業(yè)規(guī)模、杠桿水平、投資水平、發(fā)展能力、流動性水平、年齡、盈利能力、固定資產(chǎn)比重、出口比重等變量。集群層面，考慮到地區(qū)的商業(yè)信用往往與經(jīng)濟發(fā)展水平有關(guān)，本文控制了縣級層面的總產(chǎn)值；考慮到創(chuàng)新很可能與當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)競爭程度有關(guān)，本文參考以往文獻，構(gòu)造了代表競爭程度的指數(shù)并在方程中進行控制。具體計算方式為compi,j,t=(nind,j,t/yind,j,t)/(nind,t/yind,t)，nind,j,t表示t年j縣ind行業(yè)的企業(yè)數(shù)目，nind,t表示t年ind行業(yè)的企業(yè)數(shù)，y為產(chǎn)出值。該指數(shù)越大，則企業(yè)面對的產(chǎn)業(yè)競爭程度就越高。考慮到可能的內(nèi)生性問題，所有控制變量都進行了滯后一期的處理。本文主要變量的定義如表1所示。

表1 主要變量定義

表2 列出了主要變量的基本統(tǒng)計信息。創(chuàng)新活動的均值為78.7%，反映了中國工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的普遍性。全樣本中，新產(chǎn)品產(chǎn)值比重占到總產(chǎn)值的2.2%，說明中國企業(yè)的創(chuàng)新強度與發(fā)達國家相比還有較大提升空間。解釋變量中，集群商業(yè)信用均值為-130.976，表明集群內(nèi)企業(yè)對商業(yè)信用的需求普遍大于供給，這佐證了中國企業(yè)普遍面臨融資約束的相關(guān)研究。①張小成、朱東炬、劉明顯、王武林：《資本市場開放下企業(yè)創(chuàng)新策略選擇》，《經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理》，2022年第10期，第85—98頁。其他控制變量均值與中位數(shù)大體相當(dāng)，表明其正態(tài)分布性。

表2 描述性統(tǒng)計

三、基準(zhǔn)結(jié)果與機制分析

（一）基準(zhǔn)回歸

本文研究的關(guān)鍵點是集群商業(yè)信用對企業(yè)創(chuàng)新的影響，為排除其他地區(qū)因素的作用，本文控制了地區(qū)虛擬變量。同時，考慮到企業(yè)創(chuàng)新存在不隨時間變化的個體差異和時間差異，本文以雙向固定效應(yīng)模型進行估計。估計模型如下：

其中i表示企業(yè)，j表示企業(yè)所在縣，t表示時間。Innovationi,j,t為創(chuàng)新活動，代表集群j中的企業(yè)i在第t年是否有新產(chǎn)品的虛擬變量。Clucredit為主要解釋變量，代表集群j在第t年的集群商業(yè)信用水平。Xi,j,t為控制變量。

由于關(guān)于企業(yè)的啞變量過多，基于二值估計的雙向固定效應(yīng)模型回歸過程難以收斂，因此本文采用線性模型進行替代。②王文春、榮昭：《房價上漲對工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的抑制影響研究》，《經(jīng)濟學(xué)（季刊）》2014年第1期，第465—490頁。同時，由于處于同一集群的企業(yè)在當(dāng)年擁有的集群商業(yè)信用相同，使得相同“集群-年份”下的企業(yè)觀測值之間并不具備獨立性?？紤]到這一點，本文將獨立性假設(shè)放松至集群層面，并據(jù)此對殘差的協(xié)方差矩陣進行調(diào)整，以得到更穩(wěn)健的估計標(biāo)準(zhǔn)誤。另外，在大部分估計中，本文對全樣本和創(chuàng)新企業(yè)樣本分別進行了回歸，以便比較和進一步保證結(jié)論的穩(wěn)健性。此處的創(chuàng)新企業(yè)是指至少一期存在創(chuàng)新行為（新產(chǎn)品產(chǎn)值大于零）的企業(yè)。

表3的列（1）和列（2）報告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果。列（1）結(jié)果顯示，集群商業(yè)信用的系數(shù)顯著為正，意味著集群商業(yè)信用顯著地促進了企業(yè)創(chuàng)新活動。列（2）是創(chuàng)新企業(yè)樣本的回歸結(jié)果，集群商業(yè)信用的影響依然顯著為正?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)果表明，集群商業(yè)信用增加了企業(yè)進行新產(chǎn)品開發(fā)的可能性，且該影響在創(chuàng)新企業(yè)中更加顯著。

（二）Tobit回歸和Heckman兩步法回歸

本文以新產(chǎn)品產(chǎn)值比重（Ratio）代表企業(yè)創(chuàng)新強度進一步回歸。估計模型如下：

考慮到樣本中有大量觀測值為0 的情況，屬于設(shè)限數(shù)據(jù)類型，本文采用下限設(shè)為零的Tobit 模型分別對全樣本和創(chuàng)新企業(yè)樣本進行估計。表3的列（3）給出了Tobit回歸的估計結(jié)果與異方差穩(wěn)健的t值，結(jié)果顯示，集群商業(yè)信用對企業(yè)創(chuàng)新強度的影響系數(shù)依然顯著為正。

表3 集群商業(yè)信用與企業(yè)創(chuàng)新

Tobit模型雖然可以有效處理設(shè)限數(shù)據(jù)類型，但對本文的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)而言依然有所不足：首先，企業(yè)是否進行創(chuàng)新既不是隨機的也不是必然的，而是企業(yè)理性選擇的結(jié)果，忽略這一點的Tobit模型的估計結(jié)果存在樣本選擇偏誤；第二，Tobit模型無法控制企業(yè)固定效應(yīng)，這會進一步放大估計誤差。為解決上述問題，本文采用Heckman 兩階段模型對全樣本進行再次估計。具體來說，第一階段，本文采用Probit 模型對企業(yè)是否有新產(chǎn)品進行估計，并由此計算出逆米爾斯指數(shù)。由于上一期企業(yè)的創(chuàng)新決策會影響當(dāng)期創(chuàng)新決策，但不太會影響到當(dāng)期的創(chuàng)新強度，因此我們將提前一期的創(chuàng)新決策納入到第一階段的模型中。估計模型為：

第二階段，將逆米爾斯指數(shù)引入方程，以新產(chǎn)品產(chǎn)值比重作為因變量進行估計。為穩(wěn)健起見，第二階段的回歸依然沿用雙向固定效應(yīng)模型，且按照Heckman 兩階段模型的一般要求，在樣本中刪除新產(chǎn)品產(chǎn)值比重等于零的樣本?；貧w方程為：

其中Milli,j,t代表第一階段估計得到逆米爾斯指數(shù)。在第一階段的Probit回歸中，集群商業(yè)信用的回歸系數(shù)顯著為正。表3 的列（4）報告了第二階段回歸結(jié)果，集群商業(yè)信用的系數(shù)依然為正，且在1%的水平上顯著。逆米爾斯指數(shù)的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，說明樣本選擇偏誤確實存在。

綜上，使用不同估計方法的回歸結(jié)果一致表明集群信用水平促進了企業(yè)創(chuàng)新。但是這種影響的作用機制是什么？還需要進一步的考察。

（三）機制分析

為識別集群商業(yè)信用影響企業(yè)創(chuàng)新的機制，本文在原回歸方程中引入集群商業(yè)信用與融資約束的交互項。對融資約束的測度學(xué)術(shù)界尚有爭論，本文以Hadlock 和Pierce 構(gòu)建的SA 指數(shù)作為衡量融資約束的指標(biāo)。①Hadlock C J,Pierce J R,“New Evidence on Measuring Financial Constraints:Moving Beyond the KZ Index”,in The Review of Financial Studies,2010,Vol.23,No.5,pp.1909-1940.SA 指數(shù)的優(yōu)點在于它主要依靠企業(yè)規(guī)模和企業(yè)年齡這兩個隨時間變化不大且具有很強外生性的指標(biāo)進行構(gòu)造，從而有效避免了其他形式參數(shù)估計時普遍存在的內(nèi)生性問題。SA 指數(shù)的計算公式為：

其中，Size為企業(yè)規(guī)模，Age為企業(yè)年齡。在引入交互項后本文依然采用Tobit模型對全樣本進行估計，估計模型為：

表4 報告了回歸結(jié)果。從結(jié)果來看，SA 顯著為負(fù)，說明企業(yè)融資約束的確會抑制企業(yè)的創(chuàng)新行為和創(chuàng)新強度，這與Hall 和Lerner、馬光榮等的結(jié)論相契合。①馬光榮、劉明、楊恩艷：《銀行授信、信貸緊縮與企業(yè)研發(fā)》，《金融研究》2014年第7期，第76—93頁。集群商業(yè)信用與融資約束交互項的系數(shù)顯著為正，意味著集群商業(yè)信用可以降低融資約束對企業(yè)創(chuàng)新的抑制。

表4 機制檢驗

四、穩(wěn)健性分析

集群商業(yè)信用作為集群層面的變量，以其為自變量進行的估計內(nèi)生性問題本來就不會十分嚴(yán)重，但為了更充分地保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文通過構(gòu)造一個擬自然實驗，利用雙重差分法（DID）和傾向得分匹配后的雙重差分法（PSM-DID）再次對結(jié)果進行檢驗。

借鑒王永進和盛丹②王永進、盛丹：《地理集聚會促進企業(yè)間商業(yè)信用嗎?》，《管理世界》2013年第1期，第101—114+188頁。的方法，本文依據(jù)企業(yè)在觀察期內(nèi)是否改變經(jīng)營地的信息構(gòu)建處理組，并與控制組一起進行DID 估計?；舅悸窞椋寒?dāng)企業(yè)從一個集群轉(zhuǎn)移到另一個集群，可視為該企業(yè)擁有的集群商業(yè)信用發(fā)生外生變化，將這些企業(yè)視為處理組，與未發(fā)生經(jīng)營地變更的企業(yè)（控制組）一起就可識別出集群商業(yè)信用對企業(yè)創(chuàng)新的影響。③馬述忠、張洪勝：《集群商業(yè)信用與企業(yè)出口——對中國出口擴張奇跡的一種解釋》，《經(jīng)濟研究》2017年第1期，第13—27頁。

經(jīng)典DID 估計方法的步驟為：1.區(qū)分處理組（Treat）和對照組（Control）；2.以事件沖擊為節(jié)點，將時間軸劃分為“事前”（Before）和“事后”（Post）；3.在DID 方程中估計交互項Treat* Post 的系數(shù)。但是該方法并不適用于本文研究。若將變更經(jīng)營地點的企業(yè)虛擬變量（Treat）取值1，控制組取值為0；同時，將變更經(jīng)營地后的虛擬變量（Post）取值為1，變更之前取值為0，那么由此構(gòu)成的變量Post 必然和交互項Treat* Post 構(gòu)成完全的共線性：當(dāng)Post 取1 時Treat 必然為1，進而Treat* Post 也為1；當(dāng)Post取0 時，無論Treat 取1 或0，Treat*Post 皆等于0。鑒于此，本文參考Beck 等，④Beck T,Levine R,Levkov A,“Big Bad Banks?The Winners and Losers from Bank Deregulation in the United States”,in The Journal of Finance,2010,Vol.65,No.5,pp.1637-1667.以變更經(jīng)營地時間為節(jié)點，構(gòu)造新變量Post（變更經(jīng)營地后的年份取值為1，變更經(jīng)營地前的年份取值為0），并設(shè)置DID 方程如下：

Posti,c,t的系數(shù)τ是我們關(guān)注的重點，它代表集群商業(yè)信用對創(chuàng)新的影響。如果集群商業(yè)信用對創(chuàng)新的影響為正，那么我們預(yù)期得到一個負(fù)的τ，其原因在于：改變經(jīng)營地意味著企業(yè)會在短期內(nèi)不僅無法獲得來自新集群的商業(yè)信用，而且會損失原有的集群商業(yè)信用，導(dǎo)致其難以利用商業(yè)信用以支持創(chuàng)新。

DID 方法的一個關(guān)鍵假定是處理組和控制組具有平行趨勢。為更好地滿足該假定，本文參考以傾向得分匹配法（PSM）重新構(gòu)造樣本。具體而言，本文以“是否改變經(jīng)營地”作為因變量，以企業(yè)規(guī)模、年齡和所有權(quán)結(jié)構(gòu)等為解釋變量，并控制行業(yè)和年份固定效應(yīng)進行估計并評分，以重新構(gòu)造控制組。估計方法為相對靈活的logit模型，采用的匹配方法為該匹配。

表5 報告了DID 回歸結(jié)果。其中前兩列是沒有經(jīng)過PSM 篩選的樣本回歸結(jié)果，后兩列是經(jīng)過PSM篩選的樣本回歸結(jié)果。回歸結(jié)果顯示，無論是否經(jīng)過匹配過程，Post系數(shù)都顯著為負(fù)，這符合我們的預(yù)期，意味著集群商業(yè)信用確實可以促進企業(yè)創(chuàng)新，從而再次印證了本文論點。

表5 DID和PSM-DID回歸結(jié)果

五、結(jié)論及建議

本文利用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫1999—2013 年的數(shù)據(jù)，嘗試從集群商業(yè)信用的角度解釋中國企業(yè)創(chuàng)新的持續(xù)增長與地區(qū)差異。研究發(fā)現(xiàn)，集群商業(yè)信用顯著地促進了企業(yè)創(chuàng)新，該結(jié)果十分穩(wěn)健，并不會隨著估計模型的不同而變化。集群商業(yè)信用主要通過緩解融資約束的機制促進企業(yè)創(chuàng)新。通過企業(yè)是否變更經(jīng)營地點構(gòu)造擬自然實驗，利用DID 和PSM-DID 方法處理內(nèi)生性后，估計結(jié)果依然一致。

本文研究意味著在尚不完善的金融和法律制度下，集群商業(yè)信用為企業(yè)提供了有效的融資渠道，從而有助于它們進行創(chuàng)新活動。因此，要促進企業(yè)進行創(chuàng)新，不僅需要推進如銀行等金融部門的改革，以為企業(yè)創(chuàng)新提供更多支持，而且應(yīng)著力于打造良好的集群商業(yè)環(huán)境。相關(guān)政策建議有如下幾點：

第一，要構(gòu)建良好的法治環(huán)境。集群商業(yè)信用本質(zhì)上是企業(yè)互相之間的信貸關(guān)系。企業(yè)之所以會尋求集群商業(yè)信用的支持，是因為相對于正規(guī)金融部門，從其他企業(yè)獲得融資的成本相對更低。然而，這種非正規(guī)的信貸存在高于正規(guī)部門的風(fēng)險，依賴于企業(yè)之間的互相信任。顯然，若沒有良好的司法和執(zhí)法環(huán)境作為背景，企業(yè)之間的信任關(guān)系是非常脆弱的，這時集群商業(yè)信用就很難發(fā)揮作用。因此須構(gòu)建良好的法治環(huán)境，這又包括針對集群商業(yè)信用的特征進行相關(guān)立法和優(yōu)化司法程序。良好法治環(huán)境的建立，將進一步減小企業(yè)利用集群商業(yè)信用進行融資的成本和相關(guān)交易成本，由此推動集群商業(yè)信用的擴大，并最終為企業(yè)的創(chuàng)新活動提供更多的支持。

第二，要發(fā)揮集群優(yōu)勢。集群商業(yè)信用不同于一般商業(yè)信用的根本特征在于前者具有集群性質(zhì)，而后者是單一的和零散的。企業(yè)集群是指大量相互聯(lián)系的企業(yè)及其支持機構(gòu)在該區(qū)域空間內(nèi)的集合，集群中的企業(yè)因為有互相之間的支持，彼此在發(fā)展過程中具有正向外部性。特別是對本文所關(guān)注的企業(yè)創(chuàng)新活動來說，由于需要大量難以通過媒介傳輸?shù)摹澳局R”，企業(yè)集群的作用更是顯著。而在商業(yè)信用方面，由于其非正規(guī)金融的特征，所以特別需要企業(yè)相互之間的了解，在此基礎(chǔ)上，集群商業(yè)信用才能形成和發(fā)展。因此須充分重視集群的優(yōu)勢，通過制度創(chuàng)新和提供良好公共基礎(chǔ)設(shè)施等路徑推動企業(yè)在空間上的合理集聚，最終推動集群商業(yè)信用的形成并為企業(yè)創(chuàng)新活動的融資提供空間。

第三，要重視集群商業(yè)信用與正規(guī)金融部門之間的互補性。關(guān)于非正規(guī)金融與正規(guī)金融之間究竟是互補還是替代關(guān)系，學(xué)界一直就有爭論。就集群商業(yè)信用的性質(zhì)而言，它是企業(yè)在從如銀行等正規(guī)金融部門無法獲得足量貸款或融資成本太高時的一個替代性選擇。然而，集群商業(yè)信用與正規(guī)金融之間并非簡單的競爭關(guān)系。一個地區(qū)集群商業(yè)信用水平越高，企業(yè)發(fā)展越好，就會推動正規(guī)金融部門更好地發(fā)揮作用；反過來，若正規(guī)金融部門效率更高，企業(yè)更好的財務(wù)狀況就構(gòu)成了更高水平集群商業(yè)信用的基礎(chǔ)。在實踐中，也可以考慮通過一定的組織和制度創(chuàng)新促進兩者之間的有機互動，形成正規(guī)與非正規(guī)金融部門的合力，最終放松企業(yè)進行創(chuàng)新活動時面對的融資約束。