杨怀东+尹珍+王志平

内容提要：研发利益主体在进行R&D投资时不可避免地会产生一定程度的技术溢出效应。本文以Almeida模型为基础，利用中国制造业上市公司2010-2015年的面板数据，从经济外部性的角度分析产业间技术溢出对研发企业融资约束的影响。实证结果显示，随着产业间技术溢出程度的增加，企业利用内部现金流积累现金的倾向增强，表现为现金-现金流敏感性增加，融资约束加剧；资产规模越小，产业间技术溢出对其融资约束正向影响越显著。上述结论为国家对产生外部性的企业给予适当补偿提供了政策依据。

关键词：融资约束；现金-现金流敏感性；产业间技术溢出；经济外部性

中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1001-148X（2017）12-0168-07

经济增长与技术创新密切相关，提升技术创新的重要途径之一是增加R&D投入，企业进行R&D投资不可避免会产生一定程度的技术溢出效应。本文选取中国制造业15个子产业为研究样本，从经济外部性的视角定量分析产业间技术溢出对企业现金-现金流敏感性产生的影响，试图揭示产业间技术溢出对公司现金流决策的作用机制，旨在为国家针对不同溢出程度的企业制定奖励政策，缓解企业因创新活动带来的融资约束提供新思路。

一、研究假设与设计的提出

经济外部性又称为“外部效应”、“外在性”或“溢出效应”、“外部影响”等，指的是经济主体在进行某种经济活动时自主或不自主地没有享受全部收益或没有承担全部成本，并对其他经济主体福利产生影响的现象。产业间技术溢出是指通过不同产业间信息技术的扩散，而对其他产业生产力水平及技术的提高起到促进作用，产业间技术溢出作用机制的发挥与产业间关联强度、产业R&D投入量以及要素流动的广度密切相关。企业通过R&D投入进行创新活动的目的是为了增强本企业的竞争力、提高成长性，但是不管什么形式的R&D投入都会存在一定程度上的外溢效应，并且不同产业的产业间技术溢出程度不同，这种“搭便车”现象的存在减少了企业R&D投入的收益，降低了企业进行研发投入的动力。

本文借鉴Hyytinen（2005）模型来分析收益外部化对企业融资约束的影响（如图1所示），图1纵轴表示投资的边际成本MCC和边际收益MRR，横轴表示R&D投资数量。在完美的资本市场，投资的边际成本是不变的（如图1MC所示），此时MRR与MC的交点D表示无融资约束时的投资均衡点。当存在融资约束时，投资的边际成本会随着投资额的增加而递增（如图1MCC所示），此时MRR与MCC的交点为D*。当存在收益外部化的经济外部性时，此时企业的边际收益MRR会下降（如图1MRR（1）所示），交MCC于点D**。所以，无融资约束时的投资额D大于存在融资约束的最优投资D*，大于存在融资约束且存在收益外部化时的最优投资额D**。如果企业存在收益外部化却没有得到适当的补偿时，外部融资约束加剧，企业利用内部现金流来积累现金的倾向会增加。因此，提出以下假设：

假设1：产业间R&D溢出会增加溢出企业利用内部现金流积累现金的倾向，加剧企业融资约束。

当产业间R&D溢出程度越高时，溢出企业的收益外部化现象越明显，如图1边际收益MRR（II）的斜率将变小。当边际成本MCC保持不变时，MCC与MRR（II）交于点D***。此时最优投资额减少，融资约束会更加严峻。相对于传统产业，高新技术产业往往需要大量的R&D投入（Henderson，1998），而技术溢出的净流出不利于提高自主创新能力，得出产业间技术溢出对行业全要素生产率存在显著的正面效应，但是对其行业自身的R&D投资却有一定程度上的抑制作用。当R&D溢出效应较小时，其对溢出企业的研发投入抑制作用不明显，当R&D溢出效应达到一定程度之后会对溢出企业的研发投入产生显著的抑制作用。因此，提出以下假设：

假设2：产业间技术溢出程度越高，其对溢出企业融资约束的影响越显著。

（一）研究样本和数据来源

本文选用2010-2015年中国制造业15个子产业沪深A股上市公司作为研究样本并做了如下剔除：第一，剔除了在财务数据上存在缺失的样本；第二，剔除了连续两年出现ST的上市公司；第三，剔除了在2010年及2010年以后上市的公司样本数据。最后得到研究样本公司数目为1278家，共计7668个公司-年度观测值。上市公司数据主要来自wind数据库，产业数据来自国家统计局发布的《中国投入产出表》《中国科技统计年鉴》及《中国统计年鉴》。

（二）产业间技术溢出效应测算

产业间技术溢出的测算方法主要有投入产出法、技术距离法和矩阵法，本文采用投入产出法，通过投入产出系数和R&D费用支出的数据来测算产业间技术溢出。借鉴During（2000）处理方法，本文从贡献者的角度利用向前流量系数矩阵D导出总贡献者效应和产业间溢出效应。产业间技术溢出的总贡献者效应是指某产业在自身的技术研发过程中对其他产业部门产生的溢出，可以用R&D流量系数矩阵计算出的前向乘数表示，具体可表示为：

本文选用技术研发投入量大、产业关联度高，对经济发展有较强带动作用的制造业作为研究对象，测算过程中需要各产业R&D研发费用数据及投入产出系数分别来自国家统计局发布的2010-2015年《中国科技统计年鉴》及2002年（42部门）、2005年（42部门）、2007年（42部门）、2010年（65部门）、2012年（42部门）的《中国投入产出表》。由于投入产出表并非是逐年连续公布的，需要对2011年、2013年、2014年、2015年的数据进行估计。本文采用样条函数插值方法，样条函数具有逐段多项式化的特点以及光滑稳定灵活的优势，用它来估计一个实际经济问题时会更加便利、灵活和准确。依据《中国投入产出表》中的制造业子产业，本文将R&D研发费用数据进行合并处理，最后得到相应15个制造业子产业的数据，并将各产业研发费用与贡獻者投入产出系数的积比上各产业总资产规模，计算得到代表产业间技术溢出程度的产业间技术溢出率，结果如表1所示。endprint

从表1可以发现大部分行业2010-2015年的产业间R&D溢出率都相对稳定，标准差均较小，但是石油加工、炼焦及核燃料加工业（6）、交通运输设备制造业（12）以及通信设备、计算机及其他电子设备制造业（14）的标准差较大。尤其是2014年和2015年，由于这三个产业的R&D研发投入大幅度增加，导致产业间技术溢出率明显增大。石油加工、炼焦及核燃料加工业（6）、交通运输设备制造业（12）在2010-2013年R&D溢出率都处于一个较低水平，而在2014年和2015年处于较高水平，考虑到数据的平稳性而将这两个产业剔除。虽然通信设备、计算机及其他电子设备制造业（14）标准差也较大，但是从整个制造业来看，该产业的R&D溢出率在2010-2015年期间一直处于一个较高的水平，可以纳入高溢出率产业之中。电气机械及器材制造业（13）数据存在缺失，故剔除该产业。最后将得到的制造业12个产业样本按照产业间R&D溢出率均值的大小分为高溢出率、中溢出率和低溢出率三类，每类均包含四个产业。具体分类，高溢出率产业包括通信设备、计算机及其他电子设备制造业（14）、化学工业（7）仪器仪表及文化办公用机械制造业（15）、通用、专用设备制造业（11），中溢出率产业包括木材加工及家具制造业（4）、食品制造及烟草加工业（1）、非金属矿物制品业（8）、金属制品业（10），低溢出率产业包括造纸印刷及文教体育用品制造业（5）、纺织业（2）、金属冶炼及压延加工业（9）、纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业（3）。

二、实证结果分析

（一）描述性统计

首先，对全样本主要变量进行描述性统计分析（如表3所示）。从整体来看，各变量都比较平稳，标准差均较小，最大标准差也仅达到0.496，样本数据整体分布比较均匀。

按照产业间溢出率的不同，将全样本依照前文的分组，对高溢出、中溢出、低溢出三个样本组分别进行描述性统计（如表4所示）。从数据统计结果可以看到高溢出样本的现金持有变化量（ΔCash）均值為0.026，远大于低溢出样本的现金持有变化量（ΔCash）均值0.009，可能是由于高溢出产业大部分为高新技术产业，其研发投入相对于低溢出产业要大很多而导致其现金需求较大。此外，主营业务收入增长率随着溢出程度的下降而变小，高溢出样本主营业务增长率（Grow）最高，低溢出样本主营业务增长率（Grow）最低，这刚好验证了本文所提出的高新技术产业相对于传统产业具有更好地成长性。非流动负债比率随着技术溢出程度的降低而增加，从一定程度上反映了随着产业溢出程度的增加，公司的长期举债能力越来越弱，这可能与高溢出产业面临较为严峻的融资约束有关。总的来说，相对于低溢出产业，高溢出产业具有高成长性，高现金持有变化量，低长期举债能力，低资产规模的特点。

（二）相关性Person检验

如表5所示，从主要变量之间的相关系数可以到主要变量之间的Pearson相关系数整体较小，除去交叉项Cf×Of外，主要变量相关系数均介于-0.482至0.350之间。在1%水平上，ΔCash与Capex、Δlev、Debt、Grow、Overflow、SIZE显著相关，但与Cf×Of的相关性不显著。由于交叉项Cf×Of可能增加变量之间的多重共线性，本文做了主要变量的VIF值检验，各变量的方差膨胀因子都较低，其中VIF值最大的变量为Overflow达到2.183，但远小于10， 交叉项Cf×Of项的VIF值为2.12，整体上主要变量之间相关程度比较低，不存在严重的多重共线性。

三、回归检验与稳健性检验

（一）回归检验

相对于截面数据和时间序列数据，本文采用面板数据模型，并综合时间和截面两个维度的信息，能够控制个体的异质性，提供更多的自由度、信息和效率，减少变量之间的共线性。为了避免伪回归，需要对面板数据进行单位根检验。本文采用LLC及ADF方法对主要解释变量及因变量进行检验，原序列在5%的显著性水平下均通过单位根检验。在模型选择上，本文利用Hausman Test（Hausman，1978）来判定是选择随机效应还是固定效应。Hausman Test检验结果在5%的显著性水平下拒绝了原假设，且固定效应模型相较于随机效应模型，更适合用于估计较短的面板模型。因此，本文选用固定效应模型进行回归估计，回归结果如表6所示。

从全样本的回归结果可以看到R2为0.405，且其F值伴随P值为0.000，通过1%水平的显著性检验，样本整体的显著程度及拟合度均较好。其现金流量（Cashflow）的回归系数为0.23，t值为9.80，现金流持有变化量（ΔCash）与现金流量（Cashflow）在1%水平上显著正相关，说明全样本存在一定程度上的融资约束。交叉项Cf×Of的回归系数为0.096，t值为2.11，在5%的置信度水平上显著正相关，说明产业间技术溢出会增加企业利用内部现金流积累现金的倾向，加剧融资约束，证实了本文的第一个假设。

为了验证假设2的结论，本文分别对高溢出样本、中溢出样本、低溢出样本进行对比回归分析，结果如表6所示。三个样本的R2分别为0.438、0.410、0.262，并且都通过了F检验，样本整体拟合度均较好。高溢出样本的现金流量（Cashflow）系数最大为0.25，t值为7.93，在1%水平上显著正相关，存在较为严峻的融资约束。中溢出样本的现金流量（Cashflow）系数为0.16，在10%水平上显著正相关。低溢出样本的现金流量（Cashflow）未通过显著性检验，现金流量（Cashflow）系数及t值均随着溢出程度的增大而增加。交叉项Cf×Of在高溢出样本中1%水平上呈现出显著的正相关性，而在中溢出样本和低溢出样本中对现金流持有变化量的影响均不显著，这说明相对于产业间技术溢出低的企业，产业间技术溢出对于增加高溢出企业现金-现金流敏感性的效应更加明显，更易增加高溢出企业从内部现金流积累现金的倾向，加剧其融资约束，证实了本文的第二个假设。endprint

众多研究表明资产规模是影响融资约束的重要因素，资产规模越小，融资约束越高。为了分析产业间技术溢出对溢出程度高、但是资产规模不同的企业融资约束产生的影响，本文将高溢出样本按照年末总资产的对数（size）平均值大于9.352的样本划分为大资产样本，小于9.148的样本划分为小资产样本，剔除处以9.148-9.352之间的数以保证资产规模变化的明显性，回归结果如表7所示。

从回归结果可以看出两个样本均通过F检验，并且拟合的也较好。大资产样本及小资产样本的现金流量（Cashflow）系数分别为0.18、0.29，均通过1%水平下的显著性检验，这说明产业间技术溢出程度高的企业，资产越小越倾向于利用内部现金流来积累现金。交叉项Cf×f下在小资产样本中回归系数为0.15，并且在10%的水平上显著正相关，但是在大资产样本中明显不显著，这说明对于溢出程度高的企业，资产规模越小的企业产业间技术溢出对其影响越显著，利用内部现金积累现金的倾向会增加，加剧融资约束。

（二）稳健性检验

本文采用扩大样本的方法来验证实证结果是否具有稳健性，并将石油加工、炼焦及核燃料加工业、交通运输设备制造业的上市公司也纳入样本中，样本总量增加至7668个，再将样本依据资产规模对数平均值的大小排序，剔除中间1663个样本，排序在前3000的样本组成大资产样本，在后3000的样本组成小资产样本，分别进行回归检验，结果如表8所示。检验结果基本与前文一致。在全样本中，Cashflow显著为正，且交叉项Cf×Of也显著为正。在分组测试中，小资产样本与大资产样本的Cashflow均显著为正，并且前者大于后者。叉项Cf×f Of在小资产样本中回归系数为0.13，并且在10%的水平上显著正相关，但是在大资产样本中明显不显著。稳健性结果表明产业间技术溢出会加剧企业现金-现金流敏感性，资产规模越小的企业产业间技术溢出对其影响越显著。扩充后的样本实证检验结果与前文一致，说明本文的结论具有普遍性。

四、研究结论

技术创新在知识经济时代对经济发展的影响日益重大，企业在进行R&D投资时不可避免会产生一定程度的技术溢出效应。本文采用我国制造业A股上市公司2010-2015年数据为样本，从经济外部性的视角分析产业间技术溢出对企业融资约束的影响。研究结果表明：（1）产业间技术溢出会增加企业利用内部现金流积累现金的倾向，加剧融资约束。（2）产业间技术溢出对溢出程度不同的企业影响不同。相对于溢出程度低的企业，产业间技术溢出对于增加高溢出企业现金-现金流敏感性的效应更加明显。（3）对于溢出程度高的企业，资产规模越小，产业间技术溢出对其现金-现金流敏感性影响越显著。

持续的经济發展是由不断的技术创新和要素禀赋的变化推动的，要想拥有不断的技术创新就必须在R&D方面持续进行投资，先行企业在进行R&D投资时不可避免会产生溢出。作为一种会给整个社会经济的发展带来正效益的外部经济，产业间技术溢出有利于经济的可持续发展。对于企业本身而言，当这种溢出效应在没有得到适当补偿的时候会一定程度上制约其自身的成长，进而影响其创新意愿。因此，本文提出以下三点政策建议：第一，深化市场经济体制改革，不断完善市场的职能，减少融资摩擦。第二，加强法规建设，提升产权保护水平，改善企业金融生态环境。第三，建立技术溢出补偿机制，对为促进产业升级与可持续发展做出贡献的先行者产生的外部性给予适当补偿，尤其是产业间技术溢出程度高、资产规模小的企业。通过对技术溢出进行合理补贴，减少经济外部性给先行贡献企业带来的不利影响，提高其进行创新活动的积极性。

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Abstract：R&D investment operated by research and development stakeholders will inevitably result in a certain degree of technical spillover effect. In terms of economic externality and based on Almeida Model， the paper analyzes the inter-industry technology spillover′s influence on financial constraint from the perspective of economic externality， which is based on panel data of China′s manufacturing listed companies from 2010 to 2015. The empirical results show that the higher degree of R&D spillover， the higher trend that enterprises accumulate cash with internal cash flow， with the performance of cash - cash flow sensitivity enhancement and financial constraint aggravation； the less assets， the stronger positive impact that R&D spillover would have on financial constraint. The above conclusions provide the policy basis for the government to give appropriate compensation to the enterprises that produce externalities.

Key words：financial constraint； the cash-cash flow sensitivity； inter-industry technology spillover； economic externality

（责任编辑：关立新）endprint