黄千员 申汝敏 宋远方

【摘要】利用我国创业板上市公司2012 ～ 2018年的面板数据， 基于固定效应模型， 探讨商业信用对高新技术企业研发投入的影响， 以及金融发展对二者关系的调节作用。 研究发现： 商业信用对高新技术企业的研发投入产生了积极的促进作用， 即商业信用是高新技术企业维持高强度研发投入的重要资金来源; 随着地区金融发展程度的提高， 商业信用对高新技术企业研发投入的促进作用被削弱， 这也说明， 商业信用对研发投入的促进作用， 是在金融发展程度较低的情况下， 替代外部正规金融渠道发挥相应的融资功能。

【关键词】金融发展;商业信用;研发投入;高新技术企业

【中图分类号】F830      【文獻标识码】A      【文章编号】1004-0994（2021）16-0056-6

一、引言

企业研发创新活动具有风险大、失败率高、不可预测、耗时长等特点， 需要大量的资金来维持相应的投入， 更易面临融资约束 。 高新技术企业成长和发展的过程更依赖于研发创新活动， 也面临着更严重的信贷配给[1] 。 因此， 对于对研发创新活动具有较高需求的高新技术企业来讲， 如何获得资金以保证研发活动的持续性投入成为亟待探讨的问题。 非正规性融资被认为是银行信贷等正规性融资的补充， 甚至替代其发挥着重要作用， 能够缓解企业的融资约束[2] 。

作为一种短期性融资来源， 商业信用往往被用于缓解企业运营活动中的融资约束， 作为短期性经营活动的资金来源， 如用于采购原材料、周转库存等。 而随着研发创新成为企业获得竞争优势和实现成长的重要途径， 短期性的商业信用是否被用于长期性的企业研发资金投入， 以缓解研发创新中的资金约束成为一个重要话题[3] 。 因此， 作为非正规融资方式的商业信用是否有利于企业的研发投入活动， 目前已有研究针对这一问题进行了积极探索。

综合商业信用与企业研发投入关系的相关研究， 发现还存在以下不足之处：

第一， 已有研究对商业信用与研发投入的关系并没有得出一致性的结论。 姚星等[4] 认为商业信用具有收入效应， 能促进企业研发投入。 而吴祖光和安佩[5] 则发现， 商业信用会加大企业的偿债压力从而抑制企业的研发支出。

第二， 已有研究虽然关注了商业信用作为非正规金融， 成为企业研发创新的资金来源 ， 但是在商业信用 “何时影响”的相关探讨中对金融发展环境的关注较为欠缺。 商业信用作为非正规金融， 企业提供以及使用商业信用与外部金融发展环境息息相关[6] 。 因此， 商业信用被用于企业研发创新活动的效用是否会受到外部金融发展环境的影响， 这是需要进一步探讨的。

第三， 已有研究对高新技术企业是否将商业信用作为研发投入资金来源的关注不足。 高新技术企业一般对研发创新具有较强的依赖性， 且其研发活动面临着更严重的信贷配给， 研发活动受到融资约束的严重限制。 总体来看， 商业信用是否作为我国高新技术企业研发投入的资金来源， 相关研究较为有限。

针对已有研究的不足之处， 本文拟利用2012 ～ 2018年我国创业板上市公司的经验数据， 对商业信用与高新技术企业研发投入之间的关系进行实证检验， 并进一步考察企业所在地区金融发展程度对二者关系的影响。 本研究可能的贡献在于： ①实证检验了商业信用对高新技术企业研发投入的影响， 为商业信用作为短期性的资金来源用于企业长期性经营活动提供了经验证据， 丰富了相关研究; ②对商业信用发挥融资功能会受到金融发展环境影响的理论假说进行了实证检验。 对这一问题的探讨， 一方面有利于回答受到融资约束的高新技术企业如何保证持续性的研发投入， 另一方面有利于进一步厘清商业信用影响企业研发创新投入的边界条件。 从实践启示来看， 对于研发活动受到严重信贷配给和融资约束的高新技术企业来讲， 可将短期性的营运资金用于长期性投入， 以提高创新能力。

二、理论基础与研究假设

（一）理论基础

从理论上来看， 商业信用对企业研发投入的作用主要表现为商业信用的融资替代功能：

一方面， 商业信用能够缓解企业研发投入过程中的信贷约束， 作为研发投入的资金来源。 在现有的银行信贷风险控制框架下， 创新产出及其知识产权质押融资风险难以评估， 银行难以通过知识产权质押为企业创新提供信贷支持， 在我国以银行为主导的金融结构下， 技术创新难以得到有效的金融支持[7] 。 企业通过延期支付获得商业信用时， 在支付期限内获得流动性资金， 成为企业研发投入的资金来源， 因此， 当企业具有较高的研发创新需求时， 商业信用将会被配置到企业的研发项目中。 鞠晓生等[8] 利用非上市工业企业1998 ～ 2008年的数据研究发现， 企业营运资本管理对我国企业创新投资支出起到了平滑作用。

另一方面， 商业信用具有融资信息优势特征。 商业信用产生于交易过程中， 相对于银行等外部机构， 供应商能够掌握更多的信息， 更易于监督合同执行， 从而为其客户提供商业信用支持[9] 。 由于创新活动具有的高度不确定性和更严重的信息不对称性特征使得其更容易受到融资约束， 从而制约着企业的创新投资活动。 供应商基于交易活动提供的信用支持， 更易获得客户的创新能力和创新水平信息， 而且这种创新具有较强的溢出效应， 从而惠及提供商业信用的上游供应商， 因此， 商业信用可被企业用于创新活动。 方红星和楚有为[10] 研究发现， 实施创新战略的企业， 通常能够获得的银行信贷较少， 而商业信用的替代性功能更强。

（二）商业信用与高新技术企业研发投入

商业信用是指在商品交易中由于延期付款或预收货款所形成的企业间的借贷关系， 具体形式包括应付账款、应付票据、预收账款等。 在我国金融体系转型的过程中， 商业信用作为非正规金融弥补了正规金融的效率损失， 促进了经济发展。 商业信用作为企业重要的外部负债来源， 被企业用于短期经营活动， 作为重要的融资来源。 高新技术企业以研发创新活动起家， 其成长和发展过程高度依赖于创新投入， 在受到研发活动融资约束时， 可积极发挥商业信用的融资替代功能。

高新技术企业可以将商业信用作为研发投入来源， 从而缓解创新过程中的融资约束。

第一， 基于上下游交易伙伴提供的商业信用， 主要依赖于在交易过程中形成的交易关系， 以及交易活动中对交易信息的把控， 能够降低商业信用提供中的交易成本[9] 。 供应商与高新技术企业之间的交易活动有利于降低高新技术企业研发创新与融资之间的信息不对称性， 商业信用相关的合同监督和执行的交易成本较低， 从而有利于为其研发投入提供商业信用融资。

第二， 商业信用往往被上游企业作为增强市场竞争能力的工具， 以此锁定客户。 高新技术企业获得相应的认证本身传递了一种具有发展潜力的信号， 能够获得上游企业的信任并被作为重要的客户进行管理， 因此更易获得对供应商的延迟支付而取得商业信用融资。 已有研究发现， 当企业获得更多商业信用时， 将加大投资力度[11] 。

第三， 现在企业的成功更多地依赖于企业之间的合作， 高新技术企业加大研发投入不仅会使其供应商获得创新溢出的利好， 而且会加大对合作供应商的关系性投入， 因此， 当高新技术企业面临研发资金约束时， 供应商通过商业信用提供支持的意愿更强。 对高新技术企业来讲， 商业信用融资具有便利性及较低的调整成本， 企业可将在商业信用支付期限内获得的免息融资， 作为研发投入的资金来源。 基于以上分析， 提出如下假设：

H1： 高新技术企业获得商业信用对其研发投入具有正向促进作用。

（三）金融发展对商业信用与高新技术企业研发投入关系的调节作用

商业信用作为非正规金融的重要形式， 能够弥补正规金融的缺位和效率损失， 已有研究认为这一过程将受到金融发展的影响[6] 。 特别是在我国金融体系转型过程中， 商业信用被作为受到信贷歧视企业的融资来源在一定程度上是金融发展程度较低的表现。 我国各地区市场化发展进程有所差异， 地区间金融发展水平参差不齐。 因此， 高新技术企业利用商业信用进行研发投入， 会受到企业所在地金融发展程度的影响。

在金融发展程度较高的地区， 企业拥有更多的融资渠道来筹集研发创新所需要的资金， 因此， 对商业信用等非正规金融的依赖程度较低。 例如， 美国较为完善的金融体系能够对企业创新和不同阶段的成长过程发挥支持作用。 美国的各类基金及风险资本对于企业创新创业发挥了极其重要的促进作用， 获得风险资本支持的企业， 研发创新产出的专利数量更多、专利质量更高。 王彦超[12] 认为， 在我国独特的金融制度环境中， 商业信用具有二次配置金融资源的功能， 即容易获得银行信贷资源的企业通过商业信用渠道将金融资源再次提供给受到信贷配给的企业， 且在金融发展水平较低的地区， 商业信用的二次配置功能表现得更强。 因此， 在金融发展程度较低的地区， 企业更有可能将通过商业信用获得的资金用于研发投入， 而在金融发展程度较高的地区， 商业信用对高新技术企业研发投入的正向促进作用会减弱。 基于以上分析， 提出如下假设：

H2： 地区金融发展程度对商业信用与高新技术企业研发投入的关系产生负向调节作用。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

高新技术企业是指在《国家重点支持的高新技术领域》内， 持续进行研究开发与技术成果转化的企业， 是典型的知识密集型和技术密集型企业。 相比主板市场， 创业板上市公司大多从事高科技业务， 往往成立时间较短、规模较小， 业绩也不突出， 但有较大的成长空间。 《人民日报》报道显示， 创业板中高新技术企业占比达91%。 因此， 基于数据可得性， 本文主要选择创业板企业为样本。 北京师范大学劳动力市场中心组织撰写的《2015中国劳动力市场报告》指出， 2012年我国开启第四次创业的浪潮， 企业掀起新一波技术创新热潮， 据此本文将样本年度设定为2012 ～ 2018年。 在样本收集过程中， 剔除被ST的企业， 最后获得710个样本， 共计3526个样本—年度观测值。 数据主要来源于国泰安（CSMAR）上市公司数据库以及中国研究数据服务平台（CNRDS）。

（二）变量定义

1. 因变量。 本文的因变量为企业研发投入（RDI）， 研发投入的绝对数并不能反映企业研发投入的强度， 大多数研究用研究与开发投入与营业收入的比值来衡量企业研发投入强度， 反映企业将营业收入中多少比例的资金用于研发创新活动， 这样做考虑了企业的经营状况， 较为合理。 该比值成为较普遍使用的企业研发投入衡量指标。 借鉴黄千员和宋远方[13] 的研究， 本文采用研究與开发投入与营业收入的比值作为研发投入的代理变量， 该指标数值越大， 说明企业研发投入强度越大。

2. 自变量。 本文的自变量为商业信用（TC1和TC2）。 商业信用是上下游企业之间在交易过程中由于延期支付或者预收形成的企业间的借贷关系。 本文主要用供应商应付账款来衡量企业获得的商业信用。 在具体指标的测算上， 采用两个指标作为代理变量： 一是应付账款/营业收入， 二是应付账款周转周期取自然对数。 应付账款从期限上来看， 本身是一种短期性的融资， 应付账款周转周期越长， 说明企业获得供应商提供的商业信用越多。

3. 调节变量。 本研究的调节变量为金融发展程度（FDD）。 一般来讲， 地区金融发展水平衡量了地区资本配置效率， 以及借贷和融资限制的程度， 代表了地区资本可得性的程度 。 因此， 大多数研究用金融资产占国民生产总值（GDP）的比率度量金融发展水平。 本研究采用企业所在省份年度金融机构贷款余额/省份GDP作为金融发展程度的代理变量， 该指标数值越大， 说明地区金融发展水平和发展程度越高， 资本可得性越高。

4. 控制变量。 本研究的控制变量有企业规模（SIZE）、资产负债率（DEBTR）、资产收益率（ROA）、信贷能力（BANK）、政府补助（PUBS）， 并对年份进行控制。 各变量的定义及计算方式见表1。

（三）模型设定

为验证H1， 构建面板数据计量模型进行实证分析， 具体如下：

RDIi，t=β0+β1TCi，t+β2SIZEi，t+β3DEBTRi，t+

β4ROAi，t+β5BANKi，t+β6PUBSi，t+Year+μi+

εi，t    （1）

其中： TC为商业信用， 分别将TC1和TC2代入模型; β0为常数项; β1 ～ β6为回归系数; μi为个体效应; εi，t为回归残差。 如果β1显著为正， 则H1得到支持， 即高新技术企业获得的商业信用对于研发投入具有显著的促进作用。

为了检验金融发展程度的调节效应， 即验证H2， 构建以下计量模型：

RDIi，t=α0+α1TCi，t+α2FDDi，t+α3TCi，t×

FDDi，t+α4SIZEi，t+α5DEBTRi，t+α6ROAi，t+

α7BANKi，t+α8PUBSi，t+Year+νi+ηi，t     （2）

其中： TC为商业信用， 分别将TC1和TC2代入模型; α0为常数项; α1 ～ α8为回归系数; νi为个体效应; ηi，t为回归残差。 如果α1显著为正， α3显著为负， 则H2得到支持， 即金融发展程度对商业信用与高新技术企业研发投入之间的正向关系产生了负向调节作用。

四、实证分析

（一）描述性统计

各变量的描述性统计如表2所示。 样本企业中， 研发投入（RDI）的均值为7.139%， 最小值为0.42%， 最大值为33.91%， 这也说明创业板企业主要为高新技术企业， 研发投入强度较大， 符合高新技术企业技术密集型的显著特征， 标准差为5.792， 说明各企业之间的研发投入变异程度较大。 金融发展程度（FDD）均值为1.528， 说明各省份金融机构贷款余额是国民生产总值的1.528倍， 最小值为0.737， 最大值为2.544， 说明不同地区之间金融发展程度差异较大。

（二）相关性分析

对于变量间的相关系数，本研究主要采用Pearson相关系数检验， 各变量间相关系数如表3所示。 由表3可知， 商业信用（TC1）与研发投入（RDI）之间的相关系数为0.045， 在0.01的水平上显著，初步说明二者之间具有正相关关系。 除DEBTR与BANK外， 其他变量间的系数均小于0.5， 说明变量间的多重共线性较小。

（三）实证分析

本文的实证分析利用Stata 14进行。 在对模型进行验证之前， 为了提高估计的稳健性和一致性， 对数据进行了预处理。 为了消除极端值对回归结果的影响， 对所有的连续变量在1%和99%分位数上进行Winsorize处理。 针对非观测效应是否与特定误差无关， 避免统计推断中由于非观测效应对商业信用和研发投入同时产生影响而导致的内生性问题， 本文对经验模型进行Hausman检验， 以确定是采用固定效应回归还是随机效应回归。 各模型均通过了Hausman检验， 即采用固定效应模型进行回归检验。 为了避免异方差对估计结果的影响， 采用稳健标准误对各模型进行估计。 另外， 本文采用的是面板数据， 能够在一定程度上避免内生性问题， 估计结果具有稳健性。 本文的实证分析结果如表4所示。

表4中， 第（1）列为所有控制变量对研发投入（RDI）进行回归。 第（2）列中， TC1对RDI的回归系数为1.014， 在0.01的水平上显著; 第（3）列中， TC2对研发投入RDI的回归系数为0.925， 且在0.01的水平上显著。 这说明高新技术企业获得上游供应商提供的商业信用对研发投入产生了正向的促进作用， H1得到验证。 对于我国高新技术企业来讲， 为了提高研发创新的能力、提高研发投入， 商业信用提供了较好的融资支持。

表4第（4）、（5）列为加入商业信用与金融发展程度的交互项对研发投入进行回归， 第（4）列中， TC1对RDI的回归系数为10.258， 在0.01的水平上显著， TC1与金融发展程度（FDD）交互项的回归系数为-4.016， 在0.01的水平上显著， 说明金融发展程度对TC1与RDI之间的关系产生了负向的调节作用。 在第（5）列中， TC2对RDI的回归系数为1.488， 在0.01的水平上顯著， TC2与FDD的交互项对研发投入的回归系数为-0.375， 在0.05的水平上显著。 回归结果表明， 随着金融发展程度的提高， 商业信用对研发投入的正向促进作用被削弱， 即金融发展程度对商业信用和研发投入之间的关系产生了负向的调节作用， H2得到验证。 在金融发展程度较高省份的高新技术企业， 通过商业信用获得研发投入资金的行为会被削弱。 该结论也再次说明， 在我国金融改革转型的过程中， 当正规金融渠道难以满足企业经营活动时， 作为非正规金融的商业信用弥补了正规金融的效率损失， 充当企业研发投入的融资来源。

（四）稳健性检验

本研究通过对所有解释变量滞后一期进行稳健性检验， 检验结果如表5所示， L_TC2为商业信用（TC2）的滞后一期， 其他变量类同。 由表5第（2）列可知， 商业信用滞后一期对研发投入的回归系数为0.481， 在0.01的水平上显著， 即商业信用对研发投入产生了正向的促进作用。 由表5第（4）列可知， 金融发展程度与商业信用滞后一期交互项对研发投入的回归系数为-0.132， 在0.01的水平上显著， 即金融发展程度对商业信用与研发投入二者的关系产生了负向调节作用。 稳健性检验结果表明， 虽然解释变量滞后一期的解释效应有所下降， 但各模型依然成立， 说明研究模型是稳健的。

五、结论与启示

本文利用我国创业板上市公司2012 ～ 2018年的经验数据， 对商业信用、金融发展与高新技术企业研发投入之间的关系进行了验证， 得到以下主要研究结论： 对于高新技术企业， 商业信用对其研发投入产生了显著的促进作用， 即商业信用成为高新技术企业研发投入资金的重要来源; 商业信用对研发投入的正向促进作用在金融发展程度较低的地区更加显著， 换言之， 随着金融发展程度的提高， 商业信用对研发投入的促进作用被削弱， 说明将商业信用作为企业研发投入的资金来源， 是在正规金融难以满足研发投入时的融资行为。

本研究的启示在于： 第一， 随着市场竞争逐渐进入以供应链和生态链为竞争单元的时代， 技术创新成为提高核心竞争能力的关键。 一方面， 作为高新技术企业， 在正规融资渠道难以获得满足研发投入需要的资金时， 应该积极利用上游交易伙伴提供的商业信用加大研发投入， 保证研发投入的持续性; 另一方面， 作为同一竞争单元中的企业， 供应商可对高新技术企业客户采用更激进的商业信用政策， 支持其创新， 从而提高供应链或生态链整体的创新能力。 第二， 商业信用对企业研发投入促进作用的发挥更多是在金融发展程度较低， 企业又亟须进行研发创新、加大研发投入的情况下。 从宏观政策层面来讲， 应该继续深化金融体系的市场化改革， 优化金融业内部结构， 为企业提供更加便捷的融资渠道， 提高其研发投入过程中的资金可得性。

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