摘 要：專利質(zhì)押政策是緩解我國企業(yè)融資困境的一項成功實踐，但同時也帶來了企業(yè)金融錯配問題。利用2004年至2020年A股上市公司面板數(shù)據(jù)，采用多期DID方法評估專利質(zhì)押政策對企業(yè)金融配置的政策效應并探討了其發(fā)生機制與不同樣本中的異質(zhì)性表現(xiàn)。研究發(fā)現(xiàn)，專利質(zhì)押政策的實施加深了企業(yè)間金融錯配程度，主要表現(xiàn)為資本價格劣勢企業(yè)融資成本的進一步上升，結(jié)論在一系列穩(wěn)健性檢驗下依然成立。機制檢驗發(fā)現(xiàn)，專利質(zhì)押的金融錯配效應主要是通過誘導企業(yè)策略性創(chuàng)新與加劇企業(yè)金融化實現(xiàn)的，參與專利質(zhì)押政策的企業(yè)更有可能增加研發(fā)操縱和尋補貼行為及降低創(chuàng)新質(zhì)量，研發(fā)強度沒有明顯變化但企業(yè)金融化程度有所提高。進一步分析發(fā)現(xiàn)，專利質(zhì)押政策的金融錯配效應在非國有企業(yè)、規(guī)模較小企業(yè)、弱融資約束企業(yè)以及高技術(shù)企業(yè)中更加突出。研究證明了專利質(zhì)押政策目標與政策結(jié)果存在偏離，政策實施過程中，企業(yè)實際資本價格的差距相對拉大，從金融資源合理配置視角為知識產(chǎn)權(quán)融資政策的效率提升與效果優(yōu)化提供了理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：專利質(zhì)押" 金融錯配" 策略性創(chuàng)新" 企業(yè)金融化

DOI：10.19592/j.cnki.scje.420009

JEL分類號：G32， O32， O34" "中圖分類號：F832.4， F275.1， F273.1

文獻標識碼：A" "文章編號：1000 - 6249（2024）12 - 022 - 22

一、引 言

企業(yè)融資難、融資貴問題一直以來受到黨中央與國務(wù)院的高度重視。近年來，我國知識產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資已成為惠企利民、緩解科技型中小企業(yè)融資難問題的成功實踐1，專利質(zhì)押以對質(zhì)押物的包容性與出質(zhì)方的普惠性成為知識產(chǎn)權(quán)融資的重要主體。根據(jù)國家知識產(chǎn)權(quán)局披露，2022年全國專利商標質(zhì)押融資額達4868.8億元，同比增長57.1%，并連續(xù)三年保持40%以上增幅，其中，1000萬元以下的專利質(zhì)押普惠貸款登記項目達2萬筆，占專利質(zhì)押項目總數(shù)的71.1%，惠及中小企業(yè)1.8萬家?？梢姡瑢＠|(zhì)押作為紓解企業(yè)融資約束的新途徑為解決企業(yè)融資困境提供了新方案（張超和唐杰，2022）。從項目數(shù)量上看，普惠式專利質(zhì)押已經(jīng)占據(jù)主要地位，但從信貸配給結(jié)構(gòu)上看，這一地位是否依舊存在？從部分省份公布的數(shù)據(jù)來看，這個問題值得商榷。官方數(shù)據(jù)顯示1，雖然專利質(zhì)押普惠項目數(shù)量占專利質(zhì)押融資項目總數(shù)的絕對比重，但專利質(zhì)押普惠項目融資額占專利質(zhì)押融資總額的比重卻僅有二分之一左右，而中小企業(yè)是普惠項目的主要對象和受益者。因此，專利質(zhì)押本是緩解科技型中小企業(yè)融資困境的制度創(chuàng)新，但質(zhì)押貸款的配給結(jié)構(gòu)卻沒有明顯使中小企業(yè)受益。究其緣由，從配合政策的角度出發(fā)，以銀行為主的金融部門往往將較多的金融資源以較低的價格分配給國有企業(yè)（冉茂盛和同小歌，2020），將專利質(zhì)押貸款分配給大企業(yè)或者國有企業(yè)亦有助于降低無形資產(chǎn)壞賬產(chǎn)生的道德風險和作為貸款人的監(jiān)督成本，這就導致本身融資約束不高的企業(yè)更容易拿到專利質(zhì)押貸款，而面臨較高融資需求、高成長性的中小企業(yè)難以拿到貸款（Dai et al.，2024）。這不得不讓人思考，專利質(zhì)押政策在擴充企業(yè)融資渠道的同時是否在一定程度上造成了企業(yè)的金融錯配？

由于尋租與信息不對稱等種種原因，資本在企業(yè)間的配置并不是帕累托最優(yōu)的，進而導致企業(yè)實際的資本使用價格出現(xiàn)差異。部分企業(yè)因資本使用價格過高而導致金融資源配置不足的同時，也有相當部分的企業(yè)以更加低廉的資本使用價格獲得了過度配置的金融資源，這就為從資本使用價格角度研究金融配置問題提供了窗口。

基于此，本文使用2004—2020年A股上市公司數(shù)據(jù)，利用2008年起逐步推行的專利質(zhì)押政策這一準自然實驗，運用多期差分（Staggered DID）模型研究專利質(zhì)押對企業(yè)金融錯配的影響。囿于數(shù)據(jù)限制和現(xiàn)實考量，本文沒有選擇中小企業(yè)樣本，原因有二，一方面現(xiàn)有關(guān)于中小企業(yè)研究的數(shù)據(jù)來源時間比較滯后，中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫目前僅更新至2015年，未能完整覆蓋專利質(zhì)押政策的試點期；另一方面，在實踐中，中小企業(yè)依靠無形資產(chǎn)抵押貸款存在一定阻礙，這種阻礙主要來源于無形資產(chǎn)的風險性和較弱的償債能力。某種程度上說，專利質(zhì)押政策更有利于擁有較多無形資產(chǎn)和較高償債能力的企業(yè)獲取貸款，而上市公司能夠較好地符合這兩個條件，上市公司整體上經(jīng)營質(zhì)量較高、融資能力較強，一定程度能修正因企業(yè)自身因素造成的金融錯配偏差。進一步地，如果專利質(zhì)押政策加深了上市公司間的金融錯配程度，可想而知，在中小企業(yè)樣本中專利質(zhì)押的金融錯配效應只會更加突出，因此可以將上市公司樣本的結(jié)果作為政策評估的最低邊界（余明桂等，2022）。本文研究結(jié)果表明，專利質(zhì)押試點政策加劇了企業(yè)間金融錯配程度，使本就面臨較高資本使用價格的企業(yè)更加偏離行業(yè)的平均水平，這一效應是通過誘導“研發(fā)操縱—低質(zhì)創(chuàng)新—尋求補貼”的策略性創(chuàng)新以及加深企業(yè)金融化兩條路徑實現(xiàn)的。異質(zhì)性分析結(jié)果顯示，對于非國有企業(yè)、規(guī)模較小企業(yè)、融資約束較弱的企業(yè)以及高技術(shù)企業(yè)，尤其是其中處于資本價格劣勢的企業(yè)，專利質(zhì)押政策更有可能加深其金融錯配程度。

本文的邊際貢獻有以下三個方面。第一，豐富了現(xiàn)有關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)融資政策效應評估的相關(guān)研究。我國專利質(zhì)押政策起步較晚，因而相關(guān)研究也比較少見。專利質(zhì)押最早是在法學領(lǐng)域被當作一項產(chǎn)權(quán)制度進行研究（蔣遜明，2007），之后逐漸進入管理學的研究視野，學者們從金融機構(gòu)的角度對專利質(zhì)押的價值決定（薛明皋和劉璘琳，2013）、融資風險（張魁偉和許可，2014）及出質(zhì)企業(yè)的評價體系（張紅芳，2017）做了分析；隨著因果識別方法的推廣，專利質(zhì)押作為一項融資政策開始進入經(jīng)濟學的研究領(lǐng)域，研究視角也由出資方轉(zhuǎn)向了融資方。現(xiàn)有關(guān)專利質(zhì)押政策效應的文獻關(guān)注其對企業(yè)創(chuàng)新（劉沖等，2019；孟祥旭，2022）、融資約束（張超和唐杰，2022）、勞動雇傭（余明桂等，2022）等方面的影響，側(cè)重探討專利質(zhì)押對企業(yè)績效的政策效應（張超和張曉琴，2020），但專利質(zhì)押首先是一項金融工具，因此從優(yōu)化金融資源配置角度出發(fā)研究專利質(zhì)押的政策效應是極有必要的。本文將利用專利質(zhì)押政策這一準自然實驗，通過因果分析框架識別專利質(zhì)押對企業(yè)金融錯配的影響，進一步拓展專利質(zhì)押政策的金融資源配置效應的有關(guān)文獻。

二是將研究視角聚焦企業(yè)金融錯配，為緩解企業(yè)融資困境提供新的政策優(yōu)化思路。金融錯配相比融資規(guī)?？s減與融資渠道堵塞更加隱蔽，是融資困境更深層次的表現(xiàn)。金融錯配反映的是金融資源的分配結(jié)構(gòu)失衡，如果金融資源的分配結(jié)構(gòu)始終有利于本就占據(jù)融資優(yōu)勢的大企業(yè)，即便出臺再多的融資利好政策也無法真正解決中小企業(yè)的融資困境。大量文獻在融資困境語境下討論中小企業(yè)融資難融資貴問題時往往不探討金融資源的分配結(jié)構(gòu)（陳道富，2015；田國強和趙旭霞，2019），而簡單歸納為融資約束的總量問題（黃銳等，2020；申廣軍等，2020），這一定程度上會使得相關(guān)政策效應評估出現(xiàn)偏差。另外，研究金融資源分配結(jié)構(gòu)離不開對融資成本的討論，相關(guān)文獻多從銀行利率出發(fā)討論企業(yè)名義融資成本的絕對高低（肖爭艷和陳惟，2017），少有關(guān)注企業(yè)間實際融資成本的相對差距，而這恰恰是導致金融資源分配結(jié)構(gòu)失衡的關(guān)鍵?，F(xiàn)實融資政策往往更加關(guān)注企業(yè)融資環(huán)境的改良和融資渠道的擴充，而缺少對優(yōu)化金融資源配置結(jié)構(gòu)的考慮。與現(xiàn)有文獻有別，本文更加關(guān)注專利質(zhì)押政策對企業(yè)融資成本相對優(yōu)勢的影響，并從提升金融資源配置效率角度對企業(yè)融資政策提供優(yōu)化路徑。

三是深入挖掘?qū)＠|(zhì)押加劇企業(yè)金融錯配的機制路徑，為優(yōu)化我國知識產(chǎn)權(quán)融資政策體系提供理論支持。盡管融資貴問題尚未得到充分討論，但其背后的金融錯配問題卻成為了學界研究的熱點（韓珣和李建軍，2020；邵挺，2010；周煜皓和張盛勇，2014），然而由于金融錯配的形成機制錯綜復雜，現(xiàn)有文獻大多將其看作一種既成的經(jīng)濟背景而不是一種經(jīng)濟后果（李蘇蘇等，2023），更多從區(qū)域或企業(yè)層面研究金融錯配對技術(shù)創(chuàng)新（趙曉鴿等，2021）、對外投資（冀相豹和王大莉，2017）、勞動就業(yè)（徐章星等，2020）、綠色發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級（王書華等，2022）等經(jīng)濟變量的影響，鮮有文獻探討金融錯配的成因，只有少數(shù)學者從股權(quán)所有制（靳來群，2015）和杠桿水平（寧薛平和張慶君，2020）等企業(yè)特征或人口結(jié)構(gòu)（陳熠輝等，2023）等宏觀變量方面進行了研究，而從外部政策視角研究金融錯配的形成機制的文獻基本處于空白。本文在已有文獻的基礎(chǔ)上，總結(jié)了專利質(zhì)押加劇企業(yè)金融錯配的策略性創(chuàng)新機制與企業(yè)金融化機制，進一步豐富了金融錯配的成因分析，同時為知識產(chǎn)權(quán)融資政策的效率提升與效果優(yōu)化提供了理論依據(jù)。

本文剩余部分安排如下：第二部分為政策背景與研究假說，第三部分為研究設(shè)計，介紹研究模型的設(shè)定、變量選取與相關(guān)數(shù)據(jù)特征，第四部分為實證結(jié)果分析，包括基準回歸與一系列穩(wěn)健性檢驗，第五部分用以檢驗專利質(zhì)押影響企業(yè)金融錯配的作用機制，第六部分進行異質(zhì)性分析，第七部分是結(jié)論與啟示。

二、政策背景與研究假說

（一）政策背景

黨的二十大報告明確強調(diào)，“科技是第一生產(chǎn)力”“創(chuàng)新是第一動力”，科技進步離不開創(chuàng)新，但創(chuàng)新活動的高風險與高投入讓企業(yè)這一重要創(chuàng)新主體背負較大沉沒成本。在此情境下，科技型企業(yè)尤其是科技型中小企業(yè)更難獲得外部融資，也有可能面臨更高的資本價格。為了緩解科技型企業(yè)融資困境，支持科技型企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新，專利質(zhì)押作為一種知識產(chǎn)權(quán)融資政策應運而生，逐漸成為盤活企業(yè)無形資產(chǎn)、破解中小微企業(yè)融資難的重要舉措。專利質(zhì)押改變了過去使用不動產(chǎn)作為抵押物的傳統(tǒng)融資方式，科技型企業(yè)能夠以其自有專利權(quán)等知識產(chǎn)權(quán)作為質(zhì)押物尋求融資貸款。這種融資方式更加適合“高無形資產(chǎn)，低有形資產(chǎn)”的科技型企業(yè)，同時也為創(chuàng)新能力較強的其他企業(yè)開放了新的融資渠道。我國從1995年開始探索專利質(zhì)押融資政策，當年《中華人民共和國擔保法》首次認可了專利作為質(zhì)押客體的合法地位1。1996年出臺的《專利權(quán)質(zhì)押合同登記管理暫行辦法》對專利質(zhì)押合同的登記、條目與審查作了進一步規(guī)范2。在前期緊密準備的基礎(chǔ)上，2008年國家知識產(chǎn)權(quán)局正式開啟知識產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資試點工作，由此專利質(zhì)押正式進入我國金融實踐。自2008年起至2016年，國家知識產(chǎn)權(quán)局分別批示了多次政策試點地區(qū)3。2019年國家知識產(chǎn)權(quán)局下發(fā)《關(guān)于做好專利質(zhì)押融資及專利保險試點示范工作總結(jié)的通知》，梳理了專利質(zhì)押政策實踐的經(jīng)驗與不足，進一步擴大試點示范工作成效。2021年11月國家知識產(chǎn)權(quán)局對《專利權(quán)質(zhì)押登記辦法》進行修訂，充分放寬質(zhì)押登記的辦理條件，加強事中事后監(jiān)管措施，為質(zhì)押人提供更多的便利服務(wù)4。隨著專利政策試點的不斷推廣，專利質(zhì)押融資總額從2010年的66億元增長到2023年的8540億元，擴大了近130倍?？梢?，專利質(zhì)押政策對優(yōu)化融資環(huán)境、拓展融資渠道和提升融資規(guī)模方面發(fā)揮了重要作用，這也為我們進一步研究專利質(zhì)押對企業(yè)金融資源配置的影響提供了良好的政策情境。

（二）研究假說

在發(fā)放專利質(zhì)押貸款時，銀行傾向于選擇資產(chǎn)充足的企業(yè)，而非那些創(chuàng)新能力強但資產(chǎn)相對較少的企業(yè)（Dai et al.，2024）。首先，由于無形資產(chǎn)的定價與壞賬處理比較復雜，銀行在發(fā)放專利質(zhì)押貸款時，更傾向于選擇那些資產(chǎn)充足的企業(yè)作為借款人，這些資產(chǎn)豐富的企業(yè)具備更強的還款能力，降低專利等無形資產(chǎn)的潛在道德風險，并減少貸款發(fā)放后的監(jiān)督成本。這種偏好導致資金更多地流向了資產(chǎn)豐富的企業(yè)，而非那些急需資金支持以推動創(chuàng)新的中小企業(yè)。其次，相比于傳統(tǒng)的有形資產(chǎn)質(zhì)押貸款，專利質(zhì)押貸款往往規(guī)模較小。因此，銀行為了提高貸款發(fā)放的效率，更傾向于接受曾經(jīng)用于質(zhì)押的專利作為抵押物并向已有的成熟企業(yè)而不是初創(chuàng)企業(yè)發(fā)放此類貸款（Mann，2018），這種選擇使得大型企業(yè)更容易獲得專利質(zhì)押貸款，而小型創(chuàng)新企業(yè)則面臨更大的融資難題。

綜上，專利質(zhì)押可能引發(fā)企業(yè)金融錯配的問題，大型企業(yè)因其充足資產(chǎn)和與銀行已有的合作關(guān)系，更容易獲得專利質(zhì)押貸款，而這些企業(yè)在獲得貸款后可能更傾向于將資金用于金融資產(chǎn)投資而非創(chuàng)新投入，這可能導致金融資源未能有效配置到最需要支持的創(chuàng)新型中小企業(yè)。

由此，提出假設(shè)H1：專利質(zhì)押政策試點對企業(yè)金融錯配程度有顯著的正向影響。

專利質(zhì)押是一項以專利權(quán)為質(zhì)押物的融資方式，同時也是一種金融政策工具，在直接影響企業(yè)創(chuàng)新行為的同時，也與企業(yè)金融投資行為息息相關(guān)，因此本文分別從策略性創(chuàng)新和企業(yè)金融化兩個角度，分析專利質(zhì)押融資政策試點對企業(yè)金融錯配的影響。

1.策略性創(chuàng)新機制

現(xiàn)有文獻基本肯定了專利質(zhì)押政策對企業(yè)創(chuàng)新的正向作用（劉沖等，2019），然而多數(shù)研究側(cè)重于創(chuàng)新數(shù)量的分析，對創(chuàng)新質(zhì)量的探討相對不足。有研究表明，產(chǎn)業(yè)政策激發(fā)的企業(yè)創(chuàng)新很大程度上是一種策略性創(chuàng)新而非實質(zhì)性創(chuàng)新，其中專利申請的增長主要歸因于非發(fā)明專利的增多（黎文靖和鄭曼妮，2016）。而專利質(zhì)押政策的包容性較強，對實用新型、外觀設(shè)計專利質(zhì)押持鼓勵態(tài)度，這有可能誘發(fā)企業(yè)的策略性創(chuàng)新，追求“數(shù)量”與“速度”，通過申請實用新型、外觀設(shè)計專利傳遞虛假創(chuàng)新信號。因此，策略性創(chuàng)新具有明顯的低創(chuàng)新質(zhì)量特征。此外，策略性創(chuàng)新往往還體現(xiàn)為企業(yè)研發(fā)操縱和騙補行為。原因在于，企業(yè)通常會為了尋求政府扶持虛報自己的研發(fā)活動，將研發(fā)支出比例策略性地保持在“政策達標線”附近，以獲得更多的補貼或達到稅收減免的標準（張瀚禹和吳振磊，2022），而融資約束一定程度上會增強企業(yè)進行研發(fā)操縱的動機（程玲等，2019）。實行策略性創(chuàng)新的企業(yè)一方面能夠依靠研發(fā)操縱維持賬面的研發(fā)投入與穩(wěn)定的創(chuàng)新效益（宋巖和劉悅婷，2022），另一方面能夠獲取財政補貼等支持政策并顯示出政府對企業(yè)研發(fā)能力的肯定（雷根強和郭玥，2018），通過信號傳遞效應為企業(yè)爭取到更多外部投資（楊洋等，2015），增強企業(yè)融資優(yōu)勢。因此，資本使用價格較低企業(yè)的研發(fā)成本壓力較小，更容易受到策略性動機的驅(qū)使，從而縮短創(chuàng)新周期，產(chǎn)出更多低質(zhì)量創(chuàng)新成果，并將其用于甚至專門用于知識產(chǎn)權(quán)的融資質(zhì)押。而資本使用價格較高的企業(yè)，例如科技型企業(yè)，本身研發(fā)成本壓力較大，創(chuàng)新能力又直接決定企業(yè)的核心競爭優(yōu)勢（喬翠霞和宋玉潔，2023），選擇策略性創(chuàng)新實際上是“賠了夫人又折兵”，因此只能致力于周期較長、投入較高的高質(zhì)量創(chuàng)新成果。但金融機構(gòu)的專利融資額度有限，創(chuàng)新質(zhì)量較差的企業(yè)憑借數(shù)量優(yōu)勢強行擠占了貸款配額，一些原本創(chuàng)新能力更強的企業(yè)反而無法獲得貸款（胡成和朱雪忠，2021），進一步加劇企業(yè)間金融錯配程度。

由此，本文提出如下假設(shè)：

H2：專利質(zhì)押政策通過助長策略性創(chuàng)新行為提高企業(yè)金融錯配程度。

2.企業(yè)金融化機制

從“儲水池”效應角度出發(fā)，企業(yè)為了能在經(jīng)營活動面臨資金短缺時迅速獲得一定流動性，會適當儲備一部分可隨時變現(xiàn)的金融資產(chǎn)（胡奕明等，2017），而對以創(chuàng)新為主業(yè)的企業(yè)來說，這種動機更加強烈，因為研發(fā)活動所需投入資金巨大，當其自有盈余資金難以支撐且外部融資來源受限時，甚至會暫時放緩研發(fā)活動，被迫將盈余資金投資于金融資產(chǎn)以保有一定的收益（何運信和陳飛，2022）。同時，出于對信貸債券的安全性考慮，銀行貸后相機治理機制會限制企業(yè)將貸款用于創(chuàng)新活動（徐飛，2019），管理者為了防止短期利益損失、提升企業(yè)績效和保持經(jīng)營穩(wěn)定（王彩萍等，2024），也會減少企業(yè)創(chuàng)新投入而更偏好流動性較強、回報率較高的金融資產(chǎn)（盧峰和姚洋，2004）。專利質(zhì)押政策更青睞融資約束較弱、資產(chǎn)更豐富的成熟企業(yè)，因此其更容易拿到質(zhì)押貸款，但若獲取質(zhì)押貸款后并不用于增加研發(fā)投入，而是選擇進行金融投資（Dai et al.，2024），這無疑與專利質(zhì)押的政策目標背道而馳。

由于影子銀行的存在，企業(yè)金融化行為進一步加劇了金融錯配程度。首先，由于金融漏損效應的存在，易于融資的企業(yè)會將獲得的廉價資金二次配置給融資稀缺的企業(yè)（白俊等，2022），融資稀缺的企業(yè)也愿意付出較高成本從資金優(yōu)待方那里獲取生產(chǎn)經(jīng)營所急需的資金（段軍山和莊旭東，2021）。由此產(chǎn)生的影子銀行能夠使融資優(yōu)勢企業(yè)形成隱蔽的金融資產(chǎn)并獲得套利（李建軍和韓珣，2019），這就導致處于融資劣勢企業(yè)的用資成本被擁有融資優(yōu)勢的企業(yè)以某種利差鎖定，其被迫提高資本使用價格，從而進一步分化企業(yè)的融資地位差距，加劇金融錯配程度。其次，影子銀行在某種程度上分散了企業(yè)的金融風險，同時金融資產(chǎn)的保值增值又能夠改善其資產(chǎn)負債表，有利于企業(yè)再融資與再投資（張成思和張步曇，2016），在“資產(chǎn)”與“資本”概念混淆的傳統(tǒng)信貸指標體系下，企業(yè)真實的資產(chǎn)收益率及其對金融負債的償債能力被高估，造成“杠桿系列錯估”，從而加劇信貸資源錯配（王竹泉等，2022）。資本使用成本較高的企業(yè)往往資本邊際生產(chǎn)率更高（邢天才和龐士高，2015），但企業(yè)金融化的加深推動了社會整體杠桿率水平不斷提高，使已經(jīng)擁有融資優(yōu)勢的低效率企業(yè)對高效率企業(yè)產(chǎn)生“擠出效應”，導致金融資源配置進一步失衡，從而加深企業(yè)間的金融錯配程度（陳熠輝等，2023）。

基于上述分析，本文提出如下假設(shè)：

H3：專利質(zhì)押政策通過加劇企業(yè)金融化趨勢提高企業(yè)金融錯配程度。

三、模型設(shè)定、變量選取與數(shù)據(jù)說明

（一）模型設(shè)定

本文使用2004—2020年A股上市公司數(shù)據(jù)，利用2008年以來我國分批推廣的專利質(zhì)押政策這一準自然實驗，采用多時點DID（Staggered DID）方法，實證檢驗專利質(zhì)押對企業(yè)金融錯配的影響。其中，使用的基準計量回歸方程設(shè)定如下：

[Yit=β0+β1DIDit+δXi（j）t+μi+λt+εit] （1）

其中，Yit表示企業(yè)i第t年的金融錯配程度；DIDit是專利質(zhì)押試點虛擬變量，如果上市公司注冊地所在城市（區(qū)）j為專利質(zhì)押政策試點地區(qū)，且時間為試點生效當年或之后的年份，那么賦值為1，否則為0；Xi（j）t為可能影響企業(yè)金融錯配程度的相關(guān)企業(yè)或城市層面控制變量，用以緩解因遺漏變量偏誤問題；μi為企業(yè)層面的固定效應，λt為時間固定效應。由于專利質(zhì)押政策是一項城市試點政策，為控制城市內(nèi)部樣本的擾動項帶來的偏誤，回歸時在城市層面對標準誤進行聚類，εit即為相應穩(wěn)健誤差項。

系數(shù)β1的符號和大小衡量了專利質(zhì)押試點對企業(yè)金融錯配程度的影響。如果β1顯著大于0，那么參與專利質(zhì)押政策會加深企業(yè)的金融錯配程度；如果β1顯著小于0，那么參與專利質(zhì)押政策會減弱企業(yè)的金融錯配程度；如果β1不顯著，那么參與專利質(zhì)押政策對企業(yè)的金融錯配程度沒有明顯影響。

（二）變量定義

1.被解釋變量

企業(yè)金融錯配（Misk），本文參考邵挺（2010）、周煜皓等（2014）、韓珣和李建軍（2020）的相關(guān)做法，用企業(yè)的資金使用成本與企業(yè)所在行業(yè)平均資金使用成本的偏離程度來衡量金融錯配程度，企業(yè)資金使用成本根據(jù)財務(wù)費用中的利息支出與負債總額扣除應付賬款的占比來計算?？紤]到金融錯配程度是企業(yè)資金使用成本和所在行業(yè)平均資金使用成本的差值，結(jié)合劉亭立等（2020）對金融錯配左偏與右偏的相關(guān)論述，本文將金融錯配變量為負值的企業(yè)（即金融錯配左偏）視為具有資本價格優(yōu)勢的企業(yè)，而將金融錯配變量為正值的企業(yè)（即金融錯配右偏）視為處于資本價格劣勢的企業(yè)。同時為了衡量金融錯配的絕對程度，本文對金融錯配取絕對值替換因變量放入穩(wěn)健性檢驗。

2.專利質(zhì)押政策試點變量

當企業(yè)i注冊地所在市（區(qū)）屬于專利質(zhì)押試點城市（區(qū)），且時間在政策試點啟動當年或之后年份，則賦值為1，否則為0。

3.控制變量

本文參考靳來群（2015）、寧薛平和張慶君（2020）及陳熠輝等（2023）的相關(guān)研究，選取資產(chǎn)負債率、企業(yè)規(guī)模、凈資產(chǎn)收益率、流動比率、托賓Q、獨立董事占比、員工人數(shù)、資本密集度、兩職合一、前十大股東股權(quán)占比、企業(yè)投資規(guī)模、城市金融水平等變量作為控制變量，具體計算方式見表1及表2。

（三）數(shù)據(jù)說明

本文選取2004—2020年Ａ股上市公司作為初始樣本，按照慣常做法，剔除金融類、ST類以及變量缺失嚴重的企業(yè)樣本，并對連續(xù)型變量進行雙邊1%水平的縮尾處理，最后得到28692個企業(yè)—年度觀測值，企業(yè)層面變量主要來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，地市層面變量來自EPS數(shù)據(jù)庫和《中國城市統(tǒng)計年鑒》，主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果與計算方式見表1及表2。結(jié)果顯示，大部分變量的標準差較小，均值與中位數(shù)比較接近，數(shù)據(jù)分布比較均勻且集中。金融錯配程度均值與中位數(shù)位于0值偏左，說明樣本內(nèi)占據(jù)資本價格優(yōu)勢與劣勢的企業(yè)數(shù)量基本持平，這也提高了本文進行對照研究的可行性。表3是按是否參與政策進行分組的組間均值差異檢驗結(jié)果，總體上看，控制組與處理組的相關(guān)變量存在明顯差異，處理組的金融錯配程度看似要低于對照組，但進一步區(qū)分資本價格優(yōu)勢與資本價格劣勢后發(fā)現(xiàn)，在具有資本價格劣勢的樣本中，處理組的金融錯配程度明顯要高于對照組，在具有資本價格優(yōu)勢的樣本中則恰恰相反，這意味著，金融錯配程度不是減輕了而是進一步加重了，并且金融錯配的左偏要大于金融錯配的右偏。本就面臨較高資本價格的企業(yè)，在接受政策之后融資成本反而增加，而享有較低資本價格的企業(yè)在接受政策后反而融資成本進一步降低，這初步證明了本文理論假設(shè)的可能性。

四、實證結(jié)果分析

（一）平行趨勢檢驗

多期DID框架有效識別因果關(guān)系的前提是對照組與處理組的因變量要滿足平行趨勢假定，即對照組與處理組在專利質(zhì)押政策試點前后的金融錯配程度應具有一致的變化趨勢。盡管無法觀測到事后處理組的反事實結(jié)果，但可以通過對事前兩組發(fā)展趨勢的檢驗來加強平行趨勢的信心。因此，本文根據(jù)Clarke and Tapia-Schythe（2021）關(guān)于事件研究法（Event Study）應用于多期DID平行趨勢檢驗的研究思路，通過各時間項系數(shù)及置信區(qū)間展示滯后項和前置項在不同時間中的變化趨勢。由于本文政策時間跨度較長，因此匯報了政策接受前12年到后12年的動態(tài)效應，以政策實行前一年作為基期，對比隨后的每一年企業(yè)金融錯配程度是否存在顯著差異。檢驗模型設(shè)定如下：

[yit=α+j=2Jβj（Lagj）it+k=1Kγk（Leadk）it+μi+λt+Xi（j）t+εit] （2）

其中，yit是個體i在第t期的因變量，j-1個滯后項和k個前置項是相對于事件發(fā)生時間，μi與λt分別是企業(yè)固定效應與時間固定效應。如果在政策實施之前的時間項系數(shù)顯著，則表明在政策實施前，兩組企業(yè)的金融錯配程度就存在顯著差異，平行趨勢假定不滿足。

圖1繪制了95%置信水平下的專利質(zhì)押融資政策試點的平行趨勢圖，可以看到，在專利質(zhì)押政策實施前，對照組與處理組的金融錯配程度并不存在顯著差異，而當政策試點啟動當年及之后，兩組之間的企業(yè)金融錯配程度開始顯示出一定差異并出現(xiàn)了持續(xù)性提升，這表明對照組與處理組之間的平行趨勢假設(shè)比較穩(wěn)健，且隨著時間推移政策的處理效應逐漸增強，使用多期DID分析框架是可行的。

（二）基準回歸

表4呈現(xiàn)了專利質(zhì)押試點對企業(yè)金融錯配的具體影響。第（1）列與第（2）列展示了未加控制變量以及添加之后的回歸結(jié)果，解釋變量DID的系數(shù)為0.0593以及0.0742，分別在10%和5%的水平上顯著為正，證明專利質(zhì)押顯著促進了企業(yè)間的金融錯配。第（3）與第（4）列則針對面臨不同資本價格的企業(yè)樣本進行回歸，發(fā)現(xiàn)專利質(zhì)押主要加劇了資本價格偏高企業(yè)的金融錯配，而對資本價格偏低企業(yè)影響不大。第（5）列是剔除濰坊、蚌埠兩個城市樣本后的回歸結(jié)果，與第（2）列結(jié)果并無顯著差異。

考慮到本文結(jié)論對中小企業(yè)群體的適用性，參考趙振洋等（2023）的相關(guān)研究設(shè)計，我們將屬于創(chuàng)業(yè)板和科創(chuàng)板的企業(yè)賦值為1，不屬于則為0，以此設(shè)置虛擬變量，并將虛擬變量與DID交乘，觀察其系數(shù)，結(jié)果如（6）列所示，其回歸系數(shù)為0.1269，在5%的水平上正向顯著，數(shù)值相對于0.0742也有較大幅度的提升，說明在創(chuàng)業(yè)板和科創(chuàng)板上市的中小企業(yè)相比于其他上市公司而言在參與專利質(zhì)押政策時面臨的金融錯配程度更高，也可以進一步推斷專利質(zhì)押政策在中小企業(yè)群體中也會產(chǎn)生類似的金融錯配效應。同時，為了檢驗專利質(zhì)押政策是否對科技型中小企業(yè)存在金融錯配效應，參考陳金勇等（2024）的相關(guān)做法，將屬于科創(chuàng)板和創(chuàng)業(yè)板上市并取得“專精特新”認定的企業(yè)定義為科技型中小企業(yè)，賦值為1，否則為0，將此變量與DID交乘，重新回歸，發(fā)現(xiàn)系數(shù)為-0.0374且在統(tǒng)計上不顯著，說明專利質(zhì)押政策并沒有明顯緩解科技型中小企業(yè)金融錯配問題。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.安慰劑檢驗

為了進一步減少企業(yè)－年度層面不可觀測因素對文章結(jié)論穩(wěn)健性的干擾，借鑒Cai et al.（2016）的做法，隨機抽取1712個企業(yè)作為實驗組，同時隨機設(shè)定事件年，以生成虛擬的政策試點的虛擬變量，并將上述抽樣重復1000次，并進行雙向固定效應回歸。隨機抽樣使得我們構(gòu)建的虛擬變量與企業(yè)金融錯配沒有直接關(guān)系，因此抽樣獲得的回歸系數(shù)應基本不顯著異于0，反之則可能表明文章的結(jié)論存在其他因素的干擾。圖2繪制了1000次重復隨機抽樣獲得的回歸系數(shù)的分布圖以及相應p值分布。其中曲線代表回歸系數(shù)的概率分布，黑點為p值的分布狀況，右側(cè)的垂直實線為實際估計的回歸系數(shù)0.0742。水平虛線代表p值為0.1的分界線。結(jié)果顯示，絕大多數(shù)回歸系數(shù)分布于0值附近，且p值基本都大于0.1，同時隨機抽樣的系數(shù)與本文的真實估計值距離較遠，說明本文結(jié)果受到隨機因素干擾的影響較小。

2.異質(zhì)性處理效應下交疊DID穩(wěn)健估計量

由于處理時長與處理時點存在差異，在交疊DID中樣本會存在不同程度的組別或時間維度的異質(zhì)性處理效應（Heterogeneous Treatment Effects），在這種情況下繼續(xù)使用雙向固定效應（Two-way Fixed Effect，TWFE）模型估計量會給政策效應估計帶來一定偏差。

因此，本文參考Gardner（2022）提出的兩階段DID估計量，這一估計量被廣泛應用于交疊DID的誤差修正，其原理源于兩階段最小二乘法：第一階段先識別組別效應與時間效應，第二階段將這些效應剔除后，再對處理效應進行估計。結(jié)果如表5所示，可以看到使用穩(wěn)健估計量后DID的回歸系數(shù)稍有下降，但仍舊正向顯著，說明在考慮異質(zhì)性處理效應的情況下，專利質(zhì)押對企業(yè)金融錯配仍舊表現(xiàn)了加劇作用。

3.PSM-DID

盡管政策試點覆蓋了不同省份、不同經(jīng)濟發(fā)展水平與擁有不同完善程度金融體系的城市樣本，同時企業(yè)的來源也呈現(xiàn)多元化趨勢，但由于專利質(zhì)押政策仍不是一項完全隨機的實驗，因此還是存在樣本自選擇問題的可能。為了盡可能使對照組和處理組樣本在各方面具備相似特征，本文根據(jù)逐年匹配的思路，通過1：2最近鄰匹配為所有處理組企業(yè)匹配對照組企業(yè)，并用PSM之后的企業(yè)面板數(shù)據(jù)重新回歸。從圖3的全樣本匹配前后的核概率密度圖來看，匹配后實驗組與對照組的兩條曲線重合度更高，滿足了共同支撐假設(shè)，PSM匹配效果較好。表6為1：2最近鄰匹配之后的PSM-DID回歸結(jié)果，第（2）到（4）列分別是使用權(quán)重不為空的樣本、滿足共同支撐假設(shè)的樣本以及使用頻數(shù)加權(quán)回歸得到的估計結(jié)果，DID的系數(shù)大小、方向與顯著性與基準回歸一致。

4.分位數(shù)回歸

為了探究在不同金融錯配程度下專利質(zhì)押對企業(yè)金融錯配的異質(zhì)性效應，本文選取5個典型的分位數(shù)進行分位數(shù)回歸，結(jié)果如表7所示?？梢钥吹?，當金融錯配程度達到50%分位之后，專利質(zhì)押對企業(yè)金融錯配開始呈現(xiàn)顯著正向影響，并隨著金融錯配程度的上升，這一效應不斷加強，這也進一步印證了專利質(zhì)押加劇企業(yè)金融錯配更多地源于面臨更高資本價格企業(yè)融資成本的增加。

5.預期效應與置換政策時點

使用倍差法（DID）估計政策效應暗含著政策外生的假定，這就要求政策實施時處理組和對照組不能對政策形成有效預期，否則政策實施效果的評估就可能有一定誤差。本文借鑒陸菁等（2021）與余明桂等（2022）的做法，用政策前一年的時間虛擬變量與城市試點虛擬變量重新構(gòu)建交互項專利質(zhì)押政策時間前置變量，與DID共同納入模型進行回歸，如果該變量的回歸系數(shù)不顯著異于0，且DID系數(shù)仍舊顯著，則意味著處理組與對照組企業(yè)對專利質(zhì)押政策沒有明確預期，不太可能產(chǎn)生提前布局、利用政策占據(jù)資本價格優(yōu)勢的動機。同時，本文還通過置換政策時點為2005、2006、2007以及2013年，觀察專利質(zhì)押政策時點置換變量系數(shù)是否仍舊顯著，以佐證基準回歸估計結(jié)果的穩(wěn)健性。上述實證結(jié)果如表8（1）、（2）列所示，可以看到，試點時間前置變量的系數(shù)與時點置換變量的系數(shù)并不顯著，且DID系數(shù)與基準回歸幾乎一致，說明不存在明顯的預期效應，基準回歸結(jié)果比較穩(wěn)健。

6.因變量取絕對值

為了識別專利質(zhì)押對企業(yè)金融錯配絕對量的影響，本文對因變量取絕對值后重新回歸，結(jié)果如表8（3）列所示。DID系數(shù)略有下降但仍舊顯著為正，說明從絕對程度上看，專利質(zhì)押對企業(yè)金融錯配仍存在加劇效應。

7.篩選專利數(shù)量不為零的樣本

專利質(zhì)押政策需要以專利等知識產(chǎn)權(quán)作為抵押物，企業(yè)要想?yún)⑴c專利質(zhì)押政策，首先必須保證其有可質(zhì)押的專利，因此本文篩選出了當年專利申請量大于0以及專利授權(quán)量大于0的企業(yè)樣本進行回歸，保證企業(yè)具備一定的質(zhì)押能力。如表8第（4）（5）列所示，DID回歸系數(shù)與基準回歸保持一致。

8.排除專利保險政策影響

在專利質(zhì)押政策推進的中后段過程中，專利保險政策也開始進行試點。專利保險制度實際上是一項知識產(chǎn)權(quán)保障制度，一定程度上保障了企業(yè)研發(fā)專利的收益權(quán)，在企業(yè)面臨專利侵權(quán)時即可賠付，降低其維權(quán)成本。而專利保險試點城市與專利質(zhì)押試點城市存在部分重合1，因此可能會對專利質(zhì)押對金融錯配的政策效應估計產(chǎn)生影響。

本文將專利保險政策變量納入回歸模型，考察DID的系數(shù)變化，結(jié)果如表8（6）列所示。可以看出，在考慮專利保險政策效應的情況下，專利質(zhì)押仍表現(xiàn)出對企業(yè)金融錯配的正向影響，甚至顯著性水平進一步提高，說明基準回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

五、機制檢驗

基準回歸與穩(wěn)健性檢驗部分初步驗證了在專利質(zhì)押政策實施之后，企業(yè)間金融錯配程度進一步加劇，進一步擴大處于資本價格優(yōu)勢與劣勢企業(yè)的融資地位差距。關(guān)于專利質(zhì)押對企業(yè)金融錯配的影響機制，本文在研究假說中做了理論分析，接下來將通過計量回歸對相應理論機制進行實證檢驗。創(chuàng)新質(zhì)量的變化是識別策略性創(chuàng)新的關(guān)鍵因素，因此為了確保處理組與控制組的創(chuàng)新質(zhì)量在未接受處理的情況下不存在顯著差異，本文亦做了機制變量的相應均值差異檢驗，結(jié)果如表9所示。

表9結(jié)果顯示，在接受處理之前，處理組的研發(fā)操縱行為要強于控制組，盡管這也是策略性創(chuàng)新的一項表征，但其主要影響是使財務(wù)報表存在虛假成分，并不必然導致企業(yè)低質(zhì)量創(chuàng)新行為。因此可以看到，處理組的創(chuàng)新質(zhì)量、補貼強度與控制組相比均無明顯差異，甚至研發(fā)強度顯著高于控制組而企業(yè)金融化程度顯著低于控制組，一定程度上說明針對機制變量的回歸結(jié)果總體上是可信的。

（一）策略性創(chuàng)新機制

為檢驗專利質(zhì)押是否會通過誘導企業(yè)策略性創(chuàng)新行為進而加劇企業(yè)金融錯配，本文首先參考苑澤明等（2020）與李四海等（2016）的相關(guān)做法，將實際研發(fā)支出與正常研發(fā)支出的差值作為異常研發(fā)支出，再對其取絕對值以衡量研發(fā)操縱程度1，最終將絕對值乘以100得到研發(fā)操縱變量。其次，從實質(zhì)性創(chuàng)新與低質(zhì)量創(chuàng)新的比例角度考察創(chuàng)新質(zhì)量變量的衡量，用發(fā)明專利授權(quán)數(shù)與實用新型專利與外觀設(shè)計專利授權(quán)數(shù)之和的比值作為創(chuàng)新質(zhì)量變量。再次，使用研發(fā)補貼占企業(yè)研發(fā)投入的比例作為補貼強度變量，關(guān)于研發(fā)補貼的識別參考何晴等（2022）的做法，通過文本檢索篩選研發(fā)補貼，具體而言，將明細中含有“技術(shù)”“科技”“創(chuàng)新”“研發(fā)”“研究”“專利”“火炬”“高新”“高精尖”等字樣的補貼項目統(tǒng)計為研發(fā)補貼。最后，檢驗專利質(zhì)押與企業(yè)研發(fā)操縱行為、企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量與企業(yè)補貼強度的影響?；貧w結(jié)果如表10（1）至（4）列所示，可以推斷，受到專利質(zhì)押政策影響的企業(yè)策略性創(chuàng)新行為會更強，具體表現(xiàn)為異常研發(fā)支出的增加、創(chuàng)新質(zhì)量下降以及補貼強度的提升，這說明參與專利質(zhì)押政策后，部分企業(yè)會出現(xiàn)策略性創(chuàng)新行為，將會再度分化企業(yè)在融資市場中的地位，造成“強者恒強，弱者恒弱”，從而使企業(yè)金融錯配程度進一步加深。

（二）企業(yè)金融化機制

根據(jù)前文分析，企業(yè)參與專利質(zhì)押后可能不會將貸款繼續(xù)投入創(chuàng)新而是通過企業(yè)金融化行為擴大企業(yè)的融資成本差距并且鎖定利差，擠出資本價格劣勢企業(yè)的融資空間，進而加劇企業(yè)金融錯配程度。在此，本文以研發(fā)投入占營業(yè)收入比重測度企業(yè)研發(fā)強度，觀察參與專利質(zhì)押政策是否對企業(yè)研發(fā)投入有提升作用，以及，參考顧雷雷等（2020）與桂燕等（2023）關(guān)于企業(yè)金融化程度的衡量方式，將的交易性金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、買入返售金融資產(chǎn)、其他應收款、一年內(nèi)到期的非流動資產(chǎn)、其他流動資產(chǎn)、發(fā)放貸款及墊款、可供出售金融資產(chǎn)、持有至到期的投資、長期股權(quán)投資、投資性房地產(chǎn)和其他非流動資產(chǎn)等12項科目劃分為金融資產(chǎn)，將其與總資產(chǎn)的比值作為企業(yè)金融化變量。表10第（5）列展示了專利質(zhì)押對企業(yè)金融化程度的影響效應，發(fā)現(xiàn)受到專利質(zhì)押政策影響的企業(yè)，研發(fā)強度沒有明顯提升，而其金融化程度提高，盡管回歸系數(shù)較小，但仍舊證明企業(yè)金融化是企業(yè)利用專利質(zhì)押政策實現(xiàn)融資地位提升、擴大融資成本差距的重要渠道。

六、異質(zhì)性分析

上文探討了專利質(zhì)押對企業(yè)金融錯配的加劇作用及其實現(xiàn)機制，然而專利質(zhì)押對企業(yè)金融錯配的影響效應在不同特征的企業(yè)樣本中是否一致呢？由于專利質(zhì)押政策效果與企業(yè)的融資需求以及企業(yè)自身的專利價值有關(guān)（Dai et al.，2024），而這又反映為企業(yè)的融資難度與創(chuàng)新能力。因此，在不同程度融資難度和不同創(chuàng)新能力的企業(yè)樣本中，專利質(zhì)押政策對企業(yè)金融錯配的影響效果可能并不一致。具體而言，從所有制與經(jīng)營規(guī)模差異出發(fā)，國企往往比非國企擁有更好的融資環(huán)境與融資優(yōu)勢，資產(chǎn)規(guī)模越大的企業(yè)也越容易占據(jù)資本市場優(yōu)勢地位，相應面臨更弱的融資約束，而面臨更弱融資約束的企業(yè)有更多資源和策略性動機鞏固自身的融資價格優(yōu)勢；從技術(shù)水平差異出發(fā)，高技術(shù)企業(yè)相對非高技術(shù)企業(yè)而言創(chuàng)新能力更強，更加重視專利質(zhì)押政策這一融資渠道?；诖?，針對專利質(zhì)押對企業(yè)金融錯配的異質(zhì)性影響，本文按照企業(yè)所有制差異、企業(yè)規(guī)模大小、融資約束強弱、技術(shù)水平高低展開分樣本研究，并且為了識別異質(zhì)性影響的主要來源，本文還對樣本按照資本價格優(yōu)勢與劣勢做了進一步劃分。

（一）企業(yè)所有制異質(zhì)性

我國特殊的經(jīng)濟發(fā)展歷程決定了在市場機制有待完善的情況下，國有企業(yè)在資源配置中具備先天優(yōu)勢，而這種特殊的“所有制歧視”在一定程度上會對企業(yè)金融錯配造成影響（張慶君等，2016），結(jié)合回歸分組的樣本數(shù)量來看，高融資成本的非國有企業(yè)比例更大，它們在金融錯配深化的過程中受到的影響也更多。通過對表11結(jié)果分析，我們發(fā)現(xiàn)，相比于國有企業(yè)，專利質(zhì)押政策實施更容易加深非國有企業(yè)的金融錯配程度，而這主要是因為處于資本價格劣勢的非國有企業(yè)融資成本的進一步提高。對處于資本價格優(yōu)勢的國企與非國企樣本，DID系數(shù)均不顯著，這說明專利質(zhì)押政策對企業(yè)金融錯配的加劇不僅沒有產(chǎn)生帕累托改進，甚至惡化了原有的資本市場結(jié)構(gòu)。

相對而言，國有企業(yè)在融資方面擁有更大話語權(quán)，并且因為政治關(guān)聯(lián)的存在其制度性交易成本較低，也能更敏銳地覺察政策信息，因此企業(yè)間因?qū)＠|(zhì)押而導致的資本不公平競爭對國有企業(yè)來說影響并不大，但使非國有企業(yè)，尤其是處于資本價格劣勢的非國有企業(yè)，承擔了主要代價。

（二）企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性

正如引言中介紹的那樣，大企業(yè)相比于中小企業(yè)在資本市場上有更強的議價能力，同時其創(chuàng)新產(chǎn)出更加穩(wěn)定（劉沖等，2019），在參與專利質(zhì)押融資時大企業(yè)能夠?qū)で蟾嗾呖臻g，這就有可能使得規(guī)模較小企業(yè)的融資空間被壓縮，進而導致融資成本上漲。本文按照當年企業(yè)規(guī)模的中位數(shù)進行分組，將企業(yè)規(guī)模大于等于中位數(shù)的企業(yè)劃分為規(guī)模較大企業(yè)，而將企業(yè)規(guī)模小于中位數(shù)的企業(yè)劃分為規(guī)模較小企業(yè)。表12展示了相應回歸結(jié)果，可以看到，專利質(zhì)押政策實施后，規(guī)模較小企業(yè)的金融錯配程度明顯加深，進一步地，加劇效應主要來源于處于資本價格劣勢企業(yè)的融資成本增加，而規(guī)模較大企業(yè)沒有受到政策的明顯影響，甚至其中具備資本價格優(yōu)勢的企業(yè)還有進一步降低融資成本的趨勢。這也從側(cè)面說明，大企業(yè)與小企業(yè)在資本競爭的過程中并不是以強扶弱的合作共贏，而更像是一種“零和博弈”，并且往往是處于弱勢地位的小企業(yè)承擔博弈失敗的成本。

（三）融資約束異質(zhì)性

由于弱融資約束的企業(yè)專利更容易被接受為質(zhì)押物，因此專利質(zhì)押的金融錯配效應可能首先表現(xiàn)在弱融資約束企業(yè)樣本中。根據(jù)Hadlock and Pierce（2010）的相關(guān)研究，本文使用SA指數(shù)表示企業(yè)面臨的融資約束，其測算方式為SA=-0.737*Size+0.043*Size2-0.04×Age，其中，Size為總資產(chǎn)的對數(shù)值，Age為企業(yè)年齡。本文以當年所有企業(yè)SA指數(shù)均值作為劃分標準，由于SA指數(shù)均為負值，SA指數(shù)越小表示其融資約束越大，因此將SA指數(shù)大于等于均值的企業(yè)劃分為弱融資約束企業(yè)，小于均值的則認為是強融資約束企業(yè)?；貧w結(jié)果如表13所示，可以看到，專利質(zhì)押對弱融資約束企業(yè)的金融錯配程度影響更明顯，尤其是同時處于資本價格劣勢的企業(yè)樣本，其融資成本被顯著提升。而強融資約束的企業(yè)并沒表現(xiàn)出明顯的金融錯配加劇效應，這進一步說明，融資難問題實際上是融資貴問題的表象，當企業(yè)本身的融資環(huán)境較差時，資本市場的不公平競爭更多會以融資約束的強化為表征，而無法真實反映融資價格的不公平地位，當融資約束有所緩解之后，企業(yè)間融資地位的差異才會逐漸凸顯。中小企業(yè)融資難融資貴問題實際上是“因難而貴，因貴而更難”的惡性循環(huán)，只解決其中的哪一個環(huán)節(jié)都不能真正使中小企業(yè)脫離融資困境，而終止這一循環(huán)的關(guān)鍵在于使所有企業(yè)能夠以“公允”的價格獲得有效融資（韓鳳芹和趙偉，2020）。

（四）技術(shù)水平異質(zhì)性

參與專利質(zhì)押要求企業(yè)具備一定的創(chuàng)新能力，因此高技術(shù)水平的企業(yè)受到政策影響的可能性更大。本文通過對上市公司的資質(zhì)認定進行篩選，將當年資質(zhì)認定信息為“高新技術(shù)企業(yè)”的劃分為高技術(shù)水平組，相反為非高技術(shù)水平組。分組回歸結(jié)果如表14所示，可以看到，高技術(shù)水平的企業(yè)金融錯配程度受到專利質(zhì)押政策的影響更大，進一步分組發(fā)現(xiàn)，金融錯配程度的加深主要體現(xiàn)為處于資本價格劣勢的企業(yè)融資成本的增加，其中非高技術(shù)水平企業(yè)金融錯配程度增加得相對較少。原因在于，高技術(shù)水平企業(yè)的研發(fā)風險較高，其融資難度相應更大，所以針對金融資源的競爭主要是與其他

高技術(shù)水平企業(yè)的競爭，而向非高技術(shù)水平企業(yè)的擴散效應有限，因此專利質(zhì)押導致的高技術(shù)水平企業(yè)金融錯配體現(xiàn)出的主要是高技術(shù)水平企業(yè)間的融資優(yōu)勢地位差異，盡管非高技術(shù)水平企業(yè)也會借助專利質(zhì)押展開融資競爭，但資本價格優(yōu)勢與劣勢企業(yè)的融資成本變化趨勢相反，所以非高技術(shù)水平企業(yè)整體上金融錯配程度加劇不明顯。

七、結(jié)論與啟示

從提高資金分配使用效率角度研究專利質(zhì)押政策效應對優(yōu)化我國知識產(chǎn)權(quán)融資政策體系有著重要意義。本文使用2004到2020年A股上市公司數(shù)據(jù)，基于我國2008年到2016年逐步推進的專利質(zhì)押試點政策這一準自然實驗，通過多期DID模型實證檢驗了專利質(zhì)押政策對企業(yè)金融資源配置的影響。研究結(jié)果顯示，專利質(zhì)押政策顯著提高了企業(yè)金融錯配水平，這一基本結(jié)論得到了眾多穩(wěn)健性檢驗的支持。機制檢驗發(fā)現(xiàn)，專利質(zhì)押政策對企業(yè)金融錯配的強化作用主要是通過助長企業(yè)策略性創(chuàng)新行為和提高企業(yè)金融化程度實現(xiàn)的。異質(zhì)性分析表明，專利質(zhì)押政策對企業(yè)金融錯配的影響對非國有企業(yè)、規(guī)模較小企業(yè)、弱融資約束企業(yè)以及高技術(shù)水平企業(yè)更加突出，且這一效應主要表現(xiàn)為處于資本價格劣勢企業(yè)的融資成本的進一步上升。本文研究結(jié)論表明，專利質(zhì)押融資試點的政策目標與政策結(jié)果存在一定偏差，政策實施過程中，企業(yè)實際資本價格的差距相對拉大，本文試圖從提高資金配置效率角度為完善優(yōu)化專利質(zhì)押政策提供經(jīng)驗證據(jù)。

結(jié)合本文結(jié)論，提出如下政策啟示：第一，注重專利質(zhì)押政策的成本效應，打造公平的企業(yè)融資環(huán)境。本文研究表明，處于融資弱勢的企業(yè)在參與專利質(zhì)押后非但沒有降低融資成本，反而進一步加重了融資負擔，因此，政府與金融機構(gòu)應當無差別地宣傳專利質(zhì)押政策，加強對專利質(zhì)押企業(yè)的全階段跟蹤調(diào)研反饋，聯(lián)合科技部門與金融監(jiān)管部門對專利質(zhì)押融資信息進行匯總分析并及時公開、接受社會監(jiān)督。第二，高效嚴格評估出質(zhì)企業(yè)的專利質(zhì)量，減少企業(yè)策略性創(chuàng)新行為。由政府牽頭，銀行作為評估主體，以最近實施的《專利評估指引》國家標準和豐富的知識產(chǎn)權(quán)大數(shù)據(jù)為底層支撐，結(jié)合自身在金融服務(wù)科技型企業(yè)發(fā)展方面的長期探索及業(yè)內(nèi)已有經(jīng)驗，不斷完善評估科技型企業(yè)創(chuàng)新能力的方法和模式；對企業(yè)出質(zhì)專利價值進行高效評估，并按價值高低順序分配貸款額度，同時在合理范圍內(nèi)按照專利質(zhì)量逆序設(shè)置貸款利率，減少專利質(zhì)押“劣幣驅(qū)逐良幣”現(xiàn)象的出現(xiàn)。第三，加強對出質(zhì)企業(yè)金融指標的科學評價，限制乃至切斷其影子銀行化的發(fā)展趨勢。金融機構(gòu)對出質(zhì)企業(yè)經(jīng)營風險以及資本邊際收益的評估直接影響資本配置效率，因此亟需構(gòu)建科學合理的信貸評價指標體系，同時要加強對企業(yè)再貸款交易的監(jiān)控，通過調(diào)整其貸款利率與還貸周期削減其影子銀行收益，將資金分配給真正需要的企業(yè)。第四，在保證專利質(zhì)押政策普惠性的同時，適度增加針對融資弱勢企業(yè)的專門優(yōu)惠，對非國有、規(guī)模偏小以及高技術(shù)企業(yè)等處于資本價格弱勢的企業(yè)提供單列信貸計劃、進行貸款貼息或?qū)嵭刑厥鈱徟省?/p>

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Will We Gain Herring in Exchange for what We Lose in Hake？

A Study on the Financial Allocation Effect of Patent Pledge Policy

Yang Chenxi" Qiao Cuixia

Abstract： Patent pledge policy is a successful practice to alleviate China's enterprise financing difficulties， but it also brings about the problem of enterprise financial mismatch. Utilizing the panel data of A-share listed companies from 2004 to 2020， the Staggered DID method is used to assess the policy effect of the patent pledge policy on the financial allocation of enterprises and to explore the occurrence mechanism and the heterogeneity of its performance in different samples. It is found that the implementation of the patent pledge policy deepens the degree of financial mismatch among firms， which is mainly manifested in the further increase of the financing cost of firms with inferior capital prices. The mechanism test finds that the financial mismatch effect of patent pledging is mainly realized by inducing strategic innovation and intensifying financialization of enterprises， and enterprises participating in the patent pledging policy are more likely to increase Ramp;D manipulation and subsidy-seeking behaviors as well as reduce the quality of innovations， and the intensity of Ramp;D does not change significantly， but the degree of financialization of enterprises has increased. Further analysis reveals that the financial mismatch effect of the patent pledge policy is more prominent in non-state-owned enterprises， smaller enterprises， enterprises with weak financing constraints， and high-tech enterprises. The study proves that there is a deviation between the objectives of the patent pledge policy and the results of the policy， and that the gap between the actual capital prices of enterprises is relatively widened during the implementation of the policy， which provides a theoretical basis for the efficiency enhancement and effect optimization of the intellectual property financing policy from the perspective of rational allocation of financial resources. Based on the above conclusions， this paper provides the following suggestions： First， focus on the cost effect of the patent pledge policy to create a fair enterprise financing environment. The government and financial institutions should publicize the patent pledge policy without discrimination， strengthen the full-stage tracking research and feedback on patent pledge enterprises， and jointly analyze the information on patent pledge financing from science and technology departments and financial supervisory departments and make it public in a timely manner and accept social supervision. Secondly， the quality of patents of pledged enterprises should be assessed efficiently and strictly， so as to reduce the strategic innovation behavior of enterprises. Continuously improve the methods and models for assessing the innovation ability of science and technology-based enterprises; efficiently assess the value of patents pledged by enterprises， and allocate loan amounts in the order of high and low value. Third， strengthen the scientific evaluation of the financial indicators of the pledging enterprises， and limit or even cut off the development trend of shadow banking. A scientific and reasonable credit evaluation index system should be constructed， and the monitoring of enterprise refinancing transactions should be strengthened. Fourthly， while ensuring the universality of the patent pledge policy， it is appropriate to increase the special preferences for enterprises with financing disadvantages， and to provide a separate credit plan， loan subsidies or special approval rates for enterprises in capital price disadvantage.

Keywords： Patent Pledge; Financial Mismatch; Strategic Innovation; Corporate Financialization

（責任編輯：黃嘉）