吳煒鈺　嚴(yán)鴻雁

摘要：文章研究了我國(guó)政府政策在融資約束的調(diào)節(jié)作用下對(duì)上市公司是否取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款的影響。選取我國(guó)2019年取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款和未取得貸款分別296家上市公司的各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)，運(yùn)用回歸分析法檢驗(yàn)政府政策、融資約束對(duì)專(zhuān)利質(zhì)押貸款關(guān)系的影響。研究結(jié)果顯示，政府政策與企業(yè)是否取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款之間存在顯著正向促進(jìn)作用；融資約束在政府政策與企業(yè)是否取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款關(guān)系中具有顯著調(diào)節(jié)效應(yīng)，并且存在顯著限制作用；進(jìn)一步分析企業(yè)性質(zhì)后發(fā)現(xiàn)，融資約束在非國(guó)有企業(yè)中限制作用更加明顯，在國(guó)有企業(yè)中限制作用并不顯著，這樣有利于政府出臺(tái)更加具有針對(duì)性政策來(lái)緩解科技創(chuàng)新型小微企業(yè)所面臨的融資問(wèn)題。

關(guān)鍵詞：政府政策；融資約束；專(zhuān)利質(zhì)押

小微企業(yè)多處于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)成長(zhǎng)階段，其發(fā)展規(guī)模一般較小，又由于主客觀因素的存在，導(dǎo)致其長(zhǎng)期面臨融資難問(wèn)題。但正是這些小微企業(yè)給中國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了活力，促進(jìn)了國(guó)家經(jīng)濟(jì)建設(shè)，其中科技創(chuàng)新型企業(yè)起到了重要促進(jìn)作用，科技創(chuàng)新型企業(yè)通常擁有較多知識(shí)產(chǎn)權(quán)，但同時(shí)也需要大量資金進(jìn)行技術(shù)研發(fā)持續(xù)創(chuàng)新。國(guó)家與當(dāng)?shù)卣渤雠_(tái)各種政策扶持小微企業(yè)發(fā)展，其中扶持的重點(diǎn)對(duì)象有科技創(chuàng)新型企業(yè)，鼓勵(lì)這類(lèi)企業(yè)利用知識(shí)產(chǎn)權(quán)進(jìn)行質(zhì)押從而取得足夠資金來(lái)維持其進(jìn)行技術(shù)研發(fā)。為何在政府出臺(tái)相關(guān)政策之后，創(chuàng)新科技型小微企業(yè)還是存在融資難融資貴問(wèn)題？由于資本信貸市場(chǎng)中存在信息不對(duì)稱和委托代理風(fēng)險(xiǎn)，即融資約束的存在會(huì)在一定程度上影響專(zhuān)利質(zhì)押貸款。企業(yè)能否取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款會(huì)受到多種因素影響，但較少有文獻(xiàn)從融資約束作為調(diào)節(jié)變量來(lái)分析政府扶持政策效力影響企業(yè)利用專(zhuān)利質(zhì)押是否能貸到款。因此本文分析政府扶持政策效力在融資約束的調(diào)節(jié)作用下對(duì)企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)押貸款是否能貸到款項(xiàng)的影響。

一、文獻(xiàn)綜述

本文主要研究專(zhuān)利質(zhì)押貸款，站在企業(yè)的視角來(lái)分析企業(yè)財(cái)務(wù)及非財(cái)務(wù)狀況與專(zhuān)利質(zhì)押關(guān)系，財(cái)務(wù)狀況通過(guò)各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)，如凈資產(chǎn)收益率，流動(dòng)比率，注冊(cè)資本等；非財(cái)務(wù)狀況有企業(yè)戰(zhàn)略、企業(yè)性質(zhì)、是否高新技術(shù)企業(yè)等，即通過(guò)分析這些指標(biāo)與專(zhuān)利質(zhì)押貸款之間是否存在一定關(guān)系。沈慧君、黃燦、毛昊（2020）認(rèn)為在企業(yè)戰(zhàn)略視角下，專(zhuān)利價(jià)值和專(zhuān)利質(zhì)押并非簡(jiǎn)單線性關(guān)系，專(zhuān)利價(jià)值是影響技術(shù)交易和專(zhuān)利質(zhì)押的關(guān)鍵因素。專(zhuān)利價(jià)值大小與企業(yè)是否取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款之間存在何種關(guān)系。宏觀政策對(duì)企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)分別會(huì)產(chǎn)生不同影響，一邊會(huì)鼓勵(lì)企業(yè)利用專(zhuān)利進(jìn)行貸款，降低貸款要求，另一邊鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)放貸，簡(jiǎn)化貸款流程和程序，同時(shí)給予部分風(fēng)險(xiǎn)貼水。不同的級(jí)別的政府政策會(huì)有不同的效力，級(jí)別越高的政府政策產(chǎn)生的影響會(huì)更大，對(duì)專(zhuān)利質(zhì)押產(chǎn)生的影響也越大，不同種類(lèi)的政策也會(huì)有不同的效力，越完善的政策也會(huì)對(duì)專(zhuān)利質(zhì)押產(chǎn)生積極促進(jìn)的影響。楊揚(yáng)、陳敬良（2014）認(rèn)為相對(duì)于政府的補(bǔ)貼機(jī)制，風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償機(jī)制更有效，更能促進(jìn)高新技術(shù)企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資的實(shí)現(xiàn)。宋光輝、田立民（2016）認(rèn)為構(gòu)建科學(xué)合理的風(fēng)險(xiǎn)控制與處理機(jī)制，促進(jìn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資可持續(xù)發(fā)展，完善科技型中小型企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償專(zhuān)項(xiàng)資金，加大財(cái)政扶持力度。向軍、方厚政（2017）研究表明激勵(lì)政策對(duì)專(zhuān)利質(zhì)押融資模式具有顯著促進(jìn)作用，在專(zhuān)利質(zhì)押融資發(fā)展前期，政府激勵(lì)政策仍然起主導(dǎo)作用。

本文的主要邊際貢獻(xiàn)在于：一是進(jìn)一步豐富現(xiàn)有關(guān)于專(zhuān)利質(zhì)押貸款的實(shí)證研究；二是基于政府政策的宏觀視角下來(lái)研究銀行在同意專(zhuān)利質(zhì)押貸款時(shí)會(huì)考慮的主要影響因素；三是分析在政府政策的宏觀環(huán)境推動(dòng)下，將融資約束作為調(diào)節(jié)變量，研究這些因素是如何影響專(zhuān)利質(zhì)押貸款，從而有助于政府出臺(tái)更加有效的政策，銀行做出更加正確的風(fēng)險(xiǎn)判斷，企業(yè)提升自身價(jià)值，進(jìn)而優(yōu)化科技創(chuàng)新型企業(yè)融資。

二、理論分析與研究假設(shè)

由于科技創(chuàng)新型企業(yè)需要大量資金以維持其技術(shù)研發(fā)，科技研發(fā)需要長(zhǎng)期不斷投入資金，有著較大風(fēng)險(xiǎn)，因此企業(yè)長(zhǎng)期面臨融資難，融資貴問(wèn)題。企業(yè)較難獲得銀行等金融機(jī)構(gòu)的貸款是因?yàn)槿狈Ρ匾墓潭ㄙY產(chǎn)和穩(wěn)定的現(xiàn)金流做擔(dān)保。而專(zhuān)利權(quán)質(zhì)押可為解決這一問(wèn)題提供新方法。方厚政（2014）認(rèn)為政府在企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)押發(fā)展中扮演市場(chǎng)秩序和規(guī)則的“制定者”角色，供求信息的“收集者”和“傳遞者”的角色，整合多方資源的“協(xié)調(diào)者”角色，企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)押貸款貼息的“激勵(lì)者”角色。李嘉（2012）認(rèn)為在專(zhuān)利質(zhì)押發(fā)展初期，信用體系尚未完全建立，政府介入在此階段很有必要。宋河發(fā)（2018）認(rèn)為為促進(jìn)專(zhuān)利質(zhì)押貸款的發(fā)展，應(yīng)優(yōu)化政府損失補(bǔ)貼對(duì)象和方式和建立優(yōu)良貸款的政府獎(jiǎng)勵(lì)制度?；诖?，本文提出假設(shè)1。

假設(shè)1：政府政策與企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)押是否貸到款有顯著正相關(guān)關(guān)系。

融資約束最早由fazzaria等人提出，主要原因是信息不對(duì)稱和資本市場(chǎng)不完備。邱麗娟（2020）認(rèn)為由于資本市場(chǎng)的不完善，企業(yè)難以及時(shí)從資本市場(chǎng)獲取資金，融資約束程度越強(qiáng)的企業(yè)更容易陷入財(cái)務(wù)困境，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中更容易遭受挫敗。已有研究表明，企業(yè)規(guī)模越大，其融資能力越強(qiáng)，面臨的融資約束越小。政府政策會(huì)在一定程度上影響銀行是否決定放貸，但同時(shí)融資約束也是一個(gè)關(guān)鍵因素來(lái)影響銀行做出相關(guān)決策?；诖耍疚奶岢黾僭O(shè)2。

假設(shè)2：在融資約束調(diào)節(jié)的作用下，政府政策與企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)押是否貸到款為顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究樣本是以在2019年取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款的296家上市公司和296家沒(méi)取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款的上市公司。分別為觀察組和對(duì)照組。為提高研究樣本的準(zhǔn)確性，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理：一是對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行99%和1%的分位數(shù)縮尾處理，以避免極端值對(duì)研究的影響；二是剔除ST和ST*公司；三是剔除研究期內(nèi)各個(gè)變量數(shù)據(jù)大量缺失且難以獲取的樣本企業(yè)。經(jīng)過(guò)上述操作，總共搜集到534個(gè)觀察值。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于WIND數(shù)據(jù)庫(kù)、CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)、天眼查、北大法寶和國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)和政府官網(wǎng)相關(guān)文件。數(shù)據(jù)分析采用STATA14.0。

（二）變量設(shè)計(jì)

本文以企業(yè)是否取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款為被解釋變量，并設(shè)為虛擬變量，即“1”是取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款，“0”則是沒(méi)有取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款。觀察組所選取的上市公司均為在2019年取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款的公司，對(duì)照組所選取的均是沒(méi)有取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款的上市公司。

如今國(guó)家越來(lái)越重視科技創(chuàng)新型企業(yè)，國(guó)家政府和當(dāng)?shù)卣娂姵雠_(tái)各種政策來(lái)鼓勵(lì)小微企業(yè)貸款融資，但目前我國(guó)在專(zhuān)利質(zhì)押方面的法律法規(guī)還不夠完善，小微企業(yè)們總是被某些因素所限制和約束，從而導(dǎo)致融資失敗。因此本文以政府政策為解釋變量，探究在融資約束的調(diào)節(jié)作用下政府政策是否會(huì)對(duì)企業(yè)取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款產(chǎn)生影響。政府政策具體量化指標(biāo)采用彭紀(jì)生（2008）和梅菁（2018）賦值法，將政策總效力細(xì)分為政策力度、政策措施和政策目標(biāo)三個(gè)分效力來(lái)進(jìn)行綜合打分。因此用2018年前所有政策數(shù)量來(lái)確定總效力及各分效力的值。

本文用公司規(guī)模來(lái)衡量融資約束，因?yàn)樾∫?guī)模公司比大規(guī)模公司更容易受到融資約束，且科技創(chuàng)新型企業(yè)大部分都是小規(guī)模企業(yè)。為保證實(shí)證結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性，本文引入以下控制變量：流動(dòng)比率、凈資產(chǎn)收益率、注冊(cè)資本取自然對(duì)數(shù)、專(zhuān)利數(shù)量?？紤]到政策效力具有滯后性，并且政策與政策之間有著相互促進(jìn)的作用，所以本文政策文件是用2018年以前的全部相關(guān)文件，即考慮政策的累積效應(yīng)。上市公司相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是用2019年財(cái)報(bào)上數(shù)據(jù)。上市公司專(zhuān)利數(shù)量是用累積到2019年的全部并且是授權(quán)的專(zhuān)利數(shù)量。

為檢驗(yàn)政府政策與企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)押貸款之間的關(guān)系，建立OLS回歸模型一，即驗(yàn)證本文假設(shè)1。

Loani=α0+β1Total_effi+β2control+εi（1）

其中，α0為模型截距，βi為回歸系數(shù)，代表隨機(jī)誤差，i表示年份，下同。

融資約束作為調(diào)節(jié)變量，用公司規(guī)模，即總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)為具體量化指標(biāo)，引入融資約束與政府政策的交乘項(xiàng)。將政府政策，融資約束，控制變量和企業(yè)是否取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款進(jìn)行OLS線性回歸建立模型二，即驗(yàn)證本文假設(shè)2。

Loani=α0+β1Total_effi+β2Total_effi*sizei+β3control+εi （2）

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

對(duì)各變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，政府政策扶持總效力平均值為542.88，但標(biāo)準(zhǔn)差為203.2，說(shuō)明各地區(qū)政策扶持水平相差較大，某些省份政策扶持力度較低。經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量?jī)纛~標(biāo)準(zhǔn)差較大，說(shuō)明各企業(yè)之間經(jīng)驗(yàn)水平和能力相差較大。流動(dòng)比率平均值為2.31，標(biāo)準(zhǔn)差為1.7，凈資產(chǎn)收益率的平均值在7.68%，但標(biāo)準(zhǔn)差較大，最小值為－89.79%，總資產(chǎn)凈利率在5.51%，表明各企業(yè)經(jīng)驗(yàn)狀況相差較大，實(shí)力相差懸殊。

對(duì)各變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，凈資產(chǎn)收益率與之間的相關(guān)性有點(diǎn)偏高，但VIF還是小于5說(shuō)明還是在正常水平內(nèi)，其他變量之間都不存在共線性。

（二）多元回歸分析

根據(jù)模型1把控制變量分為兩組，分別進(jìn)行回歸分析。其中一組有凈資產(chǎn)收益率，另一組有總資產(chǎn)凈利率，其他變量都相同，細(xì)分為模型1.1和模型1.2。總樣本中，不管控制變量中存在凈資產(chǎn)收益率還是總資產(chǎn)凈利率，政府政策與企業(yè)是否取得貸款在1%水平上顯著性正相關(guān)，表明政府政策扶持總效力越大，則企業(yè)更容易取得貸款，假設(shè)1得到驗(yàn)證。

將經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量?jī)纛~與政策扶持總效力進(jìn)行相乘形成交乘項(xiàng)，作為調(diào)節(jié)變量分別與兩組不同控制變量進(jìn)行回歸分析。在融資約束條件下，政府政策扶持總效力與企業(yè)是否取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明融資約束越強(qiáng)，則企業(yè)獲得專(zhuān)利質(zhì)押貸款的可能性就越小，假設(shè)2得到驗(yàn)證。同樣不管控制變量中存在凈資產(chǎn)收益率還是總資產(chǎn)凈利率，兩者都與企業(yè)是否取得貸款在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)。

（三）進(jìn)一步分析

除了在總樣本情況下分析政府政策，融資約束和專(zhuān)利質(zhì)押貸款之間的關(guān)系，還可以進(jìn)一步探究，對(duì)總樣本進(jìn)行分組探究。按企業(yè)性質(zhì)，即是否國(guó)有企業(yè)和是否高新技術(shù)企業(yè)對(duì)總樣本分組進(jìn)行回歸分析，檢驗(yàn)在不同企業(yè)性質(zhì)，不同企業(yè)種類(lèi)中，政府政策是否會(huì)對(duì)企業(yè)專(zhuān)利質(zhì)押貸款產(chǎn)生影響。把企業(yè)分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)分別進(jìn)行回歸，在非國(guó)有企業(yè)當(dāng)中，政府政策對(duì)影響企業(yè)是否取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款在1%水平上顯著正相關(guān)，但控制變量中的專(zhuān)利數(shù)量對(duì)企業(yè)是否取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款的影響并不顯著，說(shuō)明在非國(guó)有企業(yè)中，在融資約束的調(diào)節(jié)作用下，政府政策對(duì)企業(yè)是否能獲得貸款有顯著影響，政策扶持總效力越大，非國(guó)有企業(yè)越有可能獲得專(zhuān)利質(zhì)押貸款，但非國(guó)有企業(yè)所擁有的專(zhuān)利數(shù)量并不會(huì)影響銀行作出是否同意放貸。在國(guó)有企業(yè)當(dāng)中，政府政策與其他控制變量與企業(yè)是否會(huì)取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款并無(wú)顯著線性關(guān)系，而專(zhuān)利數(shù)量與企業(yè)獲取專(zhuān)利質(zhì)押貸款卻在5%水平上顯著正相關(guān)。

在高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)中，政府政策與企業(yè)取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款都在1%水平上顯著正相關(guān)，在高新企業(yè)當(dāng)中，專(zhuān)利數(shù)量與企業(yè)取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款之間影響不顯著，在非高新技術(shù)企業(yè)當(dāng)中，流動(dòng)比率與企業(yè)取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款之間影響不顯著。

五、研究結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

本文以信息不對(duì)稱和資本市場(chǎng)不完善等相關(guān)理論作為理論支撐，利用在2019年以專(zhuān)利進(jìn)行質(zhì)押取得貸款的296家上市公司和296家沒(méi)有取得貸款的上市公司為樣本，構(gòu)建回歸模型，就政府政策和融資約束對(duì)我國(guó)科技創(chuàng)新型小微企業(yè)能否取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款進(jìn)行研究。具體研究結(jié)論如下：政府政策對(duì)企業(yè)是否取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款會(huì)產(chǎn)生顯著正向促進(jìn)作用；融資約束對(duì)企業(yè)能否取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款具有限制作用，融資約束作用越大，企業(yè)取得專(zhuān)利質(zhì)押的可能性越??；政府政策和融資約束對(duì)非國(guó)有企業(yè)是否取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款的影響更顯著，對(duì)國(guó)有企業(yè)影響并不顯著，原因可能是國(guó)有企業(yè)相對(duì)于非國(guó)有企業(yè)更容易取得貸款，并不需要大量專(zhuān)利數(shù)量進(jìn)行質(zhì)押從而取得貸款；融資貸款企業(yè)是否為高新技術(shù)企業(yè)并不是銀行主要考量指標(biāo)。

（二）對(duì)策建議

從宏觀層面看，政府出臺(tái)相關(guān)扶持政策表明政府對(duì)專(zhuān)利質(zhì)押貸款的態(tài)度是積極的，給予了科技創(chuàng)新型小微企業(yè)存活下去的希望，鼓勵(lì)企業(yè)積極利用專(zhuān)利進(jìn)行質(zhì)押從而取得足夠資金以維持其科技創(chuàng)新。本文是以政府政策扶持總效力作為解釋變量進(jìn)行研究，總效力具體由政策力度、政策措施和政策目標(biāo)三個(gè)分效力所綜合評(píng)分算出，后期會(huì)繼續(xù)研究三個(gè)分效力分別與企業(yè)是否取得專(zhuān)利質(zhì)押貸款之間的關(guān)系，確定出影響效果最顯著的效力以便更有力地推動(dòng)科技創(chuàng)新型企業(yè)進(jìn)行專(zhuān)利質(zhì)押。

不同性質(zhì)企業(yè)在專(zhuān)利質(zhì)押貸款方面所面臨的問(wèn)題不同，按企業(yè)性質(zhì)可劃分為國(guó)有企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)和外資企業(yè)等，具體研究不同性質(zhì)的企業(yè)在專(zhuān)利質(zhì)押貸款方面所遇到的問(wèn)題，從而可建議出臺(tái)相關(guān)政策來(lái)扶持解決這些難題。針對(duì)不同問(wèn)題可出臺(tái)不同政策來(lái)解決，從實(shí)質(zhì)上幫助科技創(chuàng)新型企業(yè)解決融資難問(wèn)題。

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＊本文系教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃青年基金項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：19YJCZH211）成果之一；本文系北京聯(lián)合大學(xué)科研項(xiàng)目“科技金融促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新與知識(shí)產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)化的機(jī)制和效應(yīng)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：JS10202004）成果之一。

（作者單位：北京聯(lián)合大學(xué)管理學(xué)院。嚴(yán)鴻雁為通信作者）