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      銀行資產(chǎn)證券化、金融地理結(jié)構(gòu)與企業(yè)創(chuàng)新

      2023-08-17 03:49:53廖甍
      關(guān)鍵詞:企業(yè)創(chuàng)新資產(chǎn)證券化金融創(chuàng)新

      廖甍

      關(guān)鍵詞:金融創(chuàng)新;企業(yè)創(chuàng)新;資產(chǎn)證券化;金融地理結(jié)構(gòu);信貸資源可得性

      一、引言

      隨著勞動(dòng)力和資源環(huán)境低成本優(yōu)勢(shì)的逐漸消失,以及全球保護(hù)主義和單邊主義抬頭,過去依賴引進(jìn)和模仿等方式實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步,由此推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的模式不可持續(xù),我國迫切需要從過去依賴低成本優(yōu)勢(shì)和技術(shù)進(jìn)口的模式全面轉(zhuǎn)向自主創(chuàng)新。然而,創(chuàng)新活動(dòng)周期長、風(fēng)險(xiǎn)大、資金需求大,企業(yè)研發(fā)往往依賴于外部融資。中國目前以銀行主導(dǎo)的金融體系其服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力仍存在不足,“所有制歧視”和“規(guī)模歧視”的現(xiàn)象仍然存在,民營經(jīng)濟(jì)和中小企業(yè)“融資難、融資貴”的問題并未從根本上解決。加之創(chuàng)新活動(dòng)固有的信息不對(duì)稱引致的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)加劇了外部融資摩擦,嚴(yán)重束縛了企業(yè)創(chuàng)新能力的提高。如何構(gòu)建一個(gè)健全、有效的融資體系以支持企業(yè)創(chuàng)新,成為了一個(gè)亟待解決的現(xiàn)實(shí)難題。為此,中共中央和國務(wù)院在《關(guān)于深化體制機(jī)制改革加快實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的若干意見》中強(qiáng)調(diào),“要發(fā)揮金融創(chuàng)新對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的助推作用,形成各類金融工具協(xié)同支持創(chuàng)新發(fā)展的良好局面”。

      事實(shí)上,就金融創(chuàng)新而言,世界金融領(lǐng)域內(nèi)最為重要和成功的創(chuàng)新便是資產(chǎn)證券化(Allen andSantomero,1997),其不僅是發(fā)揮金融體系動(dòng)員儲(chǔ)蓄、發(fā)現(xiàn)價(jià)格和控制風(fēng)險(xiǎn)等功能的重要工具,更是現(xiàn)代金融體系高度發(fā)達(dá)的一種存在形式。盡管金融危機(jī)的爆發(fā)引發(fā)了人們對(duì)資產(chǎn)證券化與金融穩(wěn)定關(guān)系的反思,但隨著中國金融深化和體制改革創(chuàng)新的需要,在國務(wù)院“控制總量、盤活存量”的金融調(diào)控基調(diào)下,監(jiān)管部門相繼出臺(tái)了一系列有力政策,中國資產(chǎn)證券化進(jìn)程得以于2012 年重啟。此外,中國金融發(fā)展的一個(gè)基本特征是不均衡,由銀行分支機(jī)構(gòu)空間分布所形成的獨(dú)特金融地理結(jié)構(gòu),在很大程度上決定了配置到各個(gè)企業(yè)的信貸資源數(shù)量(蔡慶豐等,2020)。如果一個(gè)企業(yè)本身就沒有機(jī)會(huì)接觸信貸資源,銀行資產(chǎn)證券化自然也就不會(huì)對(duì)其產(chǎn)生任何影響。如此一來,分支機(jī)構(gòu)的空間分布實(shí)際上成為了銀行資產(chǎn)證券化影響企業(yè)活動(dòng)的重要渠道。在上述背景下,將銀行資產(chǎn)證券化和銀行分支機(jī)構(gòu)空間分布納入一個(gè)統(tǒng)一的分析框架,探討二者對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響及其作用機(jī)制,無疑有助于引導(dǎo)金融體系更有效地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì),形成各類金融工具協(xié)同支持創(chuàng)新發(fā)展的良好局面。

      現(xiàn)有研究中,與本文密切相關(guān)的一支文獻(xiàn)主要關(guān)注了資產(chǎn)證券化的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。陳凌白(2014)分析了我國上市銀行實(shí)施信貸資產(chǎn)證券化的效果,發(fā)現(xiàn)銀行開展資產(chǎn)證券化通過提升資本充足率,降低了自身的風(fēng)險(xiǎn)水平,有利于績效提升。高蓓等(2016)、王軍生和鄒東哲(2016)以及郭甦和梁斯(2017)的研究同樣支持了上述結(jié)論。李志輝等(2016)的研究則表明,資產(chǎn)證券擴(kuò)大了銀行的融資來源,有利于通過削弱貸款供給對(duì)外部融資成本的敏感性,增強(qiáng)其信貸投放能力。李佳等(2019)進(jìn)一步研究得出銀行流動(dòng)性、資本充足率、盈利水平的提高以及風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)占比的降低是資產(chǎn)證券化降低銀行風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)制。高磊等(2019)的研究則發(fā)現(xiàn),資產(chǎn)證券化提高了銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)貸款的水平。而胡海峰等(2017)則是為數(shù)不多的討論了資產(chǎn)證券化給實(shí)體經(jīng)濟(jì)帶來的影響的學(xué)者,他們基于CC-LM 模型,發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)證券化能促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的增加。

      與本文主題密切相關(guān)的另一支文獻(xiàn)則是關(guān)于金融發(fā)展與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的關(guān)系。在理論研究方面,黎歡和龔六堂(2014)在Howitt and Agihon(1998)的內(nèi)生增長模型中引入了金融變量,基于企業(yè)R&D決策的視角,研究了金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。賈俊生等(2017)在內(nèi)生增長模型的框架下,引入專利部門和金融部門,以研究金融發(fā)展、創(chuàng)新產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)聯(lián)。劉培森(2018)在Romer(1990)模型的基礎(chǔ)上引入金融發(fā)展,基于金融為企業(yè)研發(fā)融資、研發(fā)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的邏輯,檢驗(yàn)了金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響。莊毓敏等(2020)同樣在Howitt and Agihon(1998)的基礎(chǔ)上引入銀行部門,考察了金融發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長的影響。在實(shí)證研究方面,近年來的一些文獻(xiàn)將研究視角逐步拓展到了數(shù)字金融、金融科技和金融創(chuàng)新的主題上,例如數(shù)字金融發(fā)展促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新(唐松等,2020);數(shù)字金融促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化(莊旭東和王仁曾,2021);金融科技促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的提高(李春濤等,2020;葉莉和王榮,2021);金融中介研發(fā)支出和信用違約互換也均有利于促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新(Chan et al., 2019; 潘敏和袁歌騁,2019)。此外,中國金融發(fā)展的一個(gè)基本事實(shí)是不均衡,這體現(xiàn)在各個(gè)地區(qū)、各個(gè)企業(yè)在信貸資源可得性上存在較大的差異?,F(xiàn)有研究通常從金融分支機(jī)構(gòu)的空間分布所形成的金融地理結(jié)構(gòu)來考察。例如,李志生等(2020)的研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)周邊銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量的增加通過提高企業(yè)負(fù)債水平有利于企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量和分支機(jī)構(gòu)的擴(kuò)張還能夠通過激發(fā)銀行競爭,有助于提高企業(yè)創(chuàng)新水平和企業(yè)出口國內(nèi)附加值(張偉俊等,2021;盛斌和王浩,2022)。也有文獻(xiàn)指出,銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量的提高反而抑制了國有大型企業(yè)的研發(fā)投入(蔡慶豐等,2020)。

      在上述文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,本文對(duì)現(xiàn)有研究做出了如下的邊際貢獻(xiàn)。第一,拓展了金融發(fā)展影響企業(yè)創(chuàng)新的文獻(xiàn)。現(xiàn)有關(guān)于金融發(fā)展影響企業(yè)創(chuàng)新的研究,大多圍繞金融中介、股票市場(chǎng)展開,而本文則基于金融地理結(jié)構(gòu)的視角,將研究范圍進(jìn)一步拓展到資產(chǎn)證券化上。中國金融供給地理結(jié)構(gòu)造成了個(gè)體企業(yè)信貸資源可得性的差異,進(jìn)而導(dǎo)致了個(gè)體企業(yè)對(duì)銀行資產(chǎn)證券化沖擊作出反應(yīng)的敏感程度具有異質(zhì)性?;谏鲜鎏攸c(diǎn),本文利用2012-2020 年中國A 股非金融類上市企業(yè)的面板數(shù)據(jù),首次檢驗(yàn)了銀行資產(chǎn)證券化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。第二,拓展了資產(chǎn)證券化經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的文獻(xiàn)。現(xiàn)有關(guān)于資產(chǎn)證券化的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的研究,主要圍繞銀行開展資產(chǎn)證券化給自身的經(jīng)營績效和風(fēng)險(xiǎn)管理帶來的影響,而本文則將研究視角進(jìn)一步拓展到企業(yè)創(chuàng)新上,首次驗(yàn)證了銀行開展資產(chǎn)證券化通過提高其風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)容忍程度,擴(kuò)大了信貸投放力度,降低了企業(yè)融資成本、緩解了企業(yè)融資約束,促進(jìn)了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。此外,本文還發(fā)現(xiàn)在分支機(jī)構(gòu)空間擴(kuò)張引發(fā)的銀行競爭帶來的效率識(shí)別功能的作用下,銀行資產(chǎn)證券化促進(jìn)的是那些最具有創(chuàng)造力和生產(chǎn)效率的企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)更高的突破式技術(shù)創(chuàng)新。本研究旨在為深化金融改革、發(fā)揮金融系統(tǒng)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的助推作用提供更多詳實(shí)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

      二、理論分析與研究假設(shè)

      目前,中國的金融體系以銀行為主導(dǎo),加之資本市場(chǎng)發(fā)育不完善,家庭投資和企業(yè)融資渠道有限,家庭儲(chǔ)蓄主要通過銀行等金融中介才能投給企業(yè),銀行是我國金融資源配置的核心。一方面,銀行以存款利率從家庭手中獲得資金,在將其轉(zhuǎn)化為企業(yè)貸款時(shí)本身面臨著調(diào)整成本。而巴塞爾協(xié)定又要求銀行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)不得高于自身凈資產(chǎn)的一個(gè)比例,因此銀行還受到資本充足率的監(jiān)管要求。由此形成了存在于家庭和銀行之間的“存貸溢價(jià)”。另一方面,由于銀企之間的信息不對(duì)稱性,銀行出于對(duì)企業(yè)違約的擔(dān)心,要求企業(yè)在申請(qǐng)貸款的時(shí)候需要以自身資產(chǎn)作為抵押,而銀行則需要支付額外的成本以審計(jì)企業(yè)抵押資產(chǎn)的真實(shí)價(jià)值。由此形成了存在于銀行和企業(yè)之間的“外部融資溢價(jià)”。在上述兩種摩擦的作用下,企業(yè)的實(shí)際融資成本是在基準(zhǔn)存款利率的基礎(chǔ)上分別疊加了“存貸溢價(jià)”和“外部融資溢價(jià)”(梅冬州等,2021)。

      在上述金融格局下,以銀行分支機(jī)構(gòu)空間分布形成的金融地理結(jié)構(gòu)成為了影響企業(yè)信貸資源可得性的重要因素。從理論上講,地理距離對(duì)金融交易的影響主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面,一是地理距離抬高了交易成本,二是信息不對(duì)稱阻礙了風(fēng)險(xiǎn)控制。銀企之間地理距離的縮短有助于企業(yè)信貸資源可得性的提高,主要體現(xiàn)在如下兩點(diǎn):第一,銀企間地理鄰近可以增加雙方之間的溝通互動(dòng)和信息交流,有助于銀行獲取與企業(yè)相關(guān)的“軟信息”,緩解銀企之間的信息不對(duì)稱;第二,地理距離的臨近還能夠降低銀企之間的成本,如交通成本、時(shí)間成本、監(jiān)督成本等市場(chǎng)成本?,F(xiàn)有研究指出,較遠(yuǎn)的銀企距離將產(chǎn)生更高的各類成本,因此借款人通常是在最近的銀行分支機(jī)構(gòu)進(jìn)行借款,這造成企業(yè)所能夠獲取的信貸資源在地理空間上存在一個(gè)半徑范圍(Amore et al.,2013; Berger et al.,2017;李志生等,2020;張偉俊等,2021)。而在該半徑范圍內(nèi),銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量越多,企業(yè)獲取的信貸資源就越豐富(蔡慶豐等,2020),能夠接觸的信貸渠道面就越廣。而銀行資產(chǎn)證券化又是通過信貸渠道對(duì)企業(yè)產(chǎn)生影響,對(duì)于信貸渠道越廣、信貸資源可得性越高的企業(yè),其受到銀行資產(chǎn)證券化影響的程度也就越高。一個(gè)本身就沒有機(jī)會(huì)獲得銀行信貸融資的企業(yè),其自然也就不會(huì)受到銀行資產(chǎn)證券化的影響。因此,分支機(jī)構(gòu)的空間分布實(shí)際上成為了銀行資產(chǎn)證券化影響企業(yè)活動(dòng)的重要渠道。據(jù)此,本文提出:

      假設(shè)1:周邊一定半徑范圍內(nèi)銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量越多的企業(yè),其受到銀行資產(chǎn)證券化影響的程度越高。

      另一方面,隨著資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù)的開展,銀行能夠?qū)⒘鲃?dòng)性較差的資產(chǎn),通過特殊目的載體(SPV)進(jìn)行結(jié)構(gòu)性重組并進(jìn)行信用增級(jí),以未來可測(cè)的穩(wěn)定現(xiàn)金流為支撐,將其轉(zhuǎn)化為可在金融市場(chǎng)出售的有價(jià)證券。這使得銀行能夠在不增加其負(fù)債的情況下,以盤活沉淀資產(chǎn)的方式獲得更多融資,提高了資本充足率,從而有助于降低“存貸溢價(jià)”。此外,資產(chǎn)證券化還將銀行傳統(tǒng)的“發(fā)起-持有”經(jīng)營模式轉(zhuǎn)換為“發(fā)起-分銷”的模式,改變了銀行過去單純依靠存貸利差的經(jīng)營路徑,拓寬了銀行通過中間業(yè)務(wù)盈利的渠道,提高了銀行的盈利能力和績效水平。而資產(chǎn)證券化過程所蘊(yùn)含的“真實(shí)出售”環(huán)節(jié)則通過對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行剝離、轉(zhuǎn)移和分散,降低了銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平(郭甦和梁斯,2017;李佳,2019),進(jìn)而提高了銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制能力(Allen and Santomero, 1997)。由于存在資產(chǎn)證券化的兜底,這更可能在一定程度上改變銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好,提升銀行對(duì)企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的容忍程度。因此,這將有助于降低“外部融資溢價(jià)”?!按尜J溢價(jià)”和“外部融資溢價(jià)”的降低直接導(dǎo)致了企業(yè)融資成本的降低,進(jìn)而緩解了企業(yè)的融資約束。據(jù)此,本文提出:

      假設(shè)2:銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的提高有助于降低企業(yè)融資成本,緩解企業(yè)融資約束。

      假設(shè)3:銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的提高有助于提高銀行風(fēng)險(xiǎn)控制能力和銀行風(fēng)險(xiǎn)偏好。

      不同于一般生產(chǎn)性投資,研發(fā)投資周期長、風(fēng)險(xiǎn)高、不確定性也更大。創(chuàng)新企業(yè)還出于商業(yè)機(jī)密的考慮不愿向銀行準(zhǔn)確透露研發(fā)項(xiàng)目的具體細(xì)節(jié),加之研發(fā)創(chuàng)新難以通過有形資產(chǎn)的形式提供抵押品,進(jìn)而產(chǎn)生信息不對(duì)稱和逆向選擇的問題,導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)投資更容易受到融資約束的制約。由于資產(chǎn)證券化的開展能夠降低企業(yè)因“存貸溢價(jià)摩擦”和“外部融資溢價(jià)摩擦”所產(chǎn)生的融資成本,而融資約束的緩解則能夠極大促進(jìn)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的投資積極性。此外,資產(chǎn)證券化作為風(fēng)險(xiǎn)管理工具的功能還通過轉(zhuǎn)移銀行面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn),提高了銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好,有助于增強(qiáng)銀行直接將信貸投放于“高風(fēng)險(xiǎn)-高收益”的研發(fā)創(chuàng)新項(xiàng)目的意愿。據(jù)此,本文提出:

      假設(shè)4:銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的提高有助于促進(jìn)企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度的提升。

      本文將圍繞上述理論分析和研究假設(shè)展開驗(yàn)證。余下的內(nèi)容安排如下:第三部分為實(shí)證研究設(shè)計(jì);第四部分為實(shí)證研究結(jié)果及討論;第五部分為進(jìn)一步研究,其中包括了對(duì)影響機(jī)制和異質(zhì)性的討論;第六部分為結(jié)論和政策啟示。

      三、研究設(shè)計(jì)

      (二)變量與數(shù)據(jù)

      1. 被解釋變量

      本文的被解釋變量為企業(yè)創(chuàng)新,基準(zhǔn)模型中本文采用企業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)度(RDit)作為其代理變量,以企業(yè)研發(fā)投入與營業(yè)收入之比(%)表示,研發(fā)投入強(qiáng)度越高說明企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)越活躍。后續(xù)研究中,本文還使用了企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量、專利引用次數(shù)等相關(guān)指標(biāo)來構(gòu)建企業(yè)創(chuàng)新的代理變量,以體現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新的質(zhì)量和突破式創(chuàng)新水平。

      2. 核心解釋變量

      本文的核心解釋變量之一為銀行企業(yè)貸款證券化活躍程度(Securitizationt)。本文采用各年全國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的企業(yè)貸款支持證券發(fā)行規(guī)模與全國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)貸款余額之比來表示。核心解釋變量之二為信貸資源可得性指標(biāo)(FinAccess),我們希望通過信貸資源可得性在個(gè)體截面上存在異質(zhì)性來幫助識(shí)別銀行資產(chǎn)證券化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的因果效應(yīng)。具體而言,本文在城市層面為每一家上市公司匹配位于同一城市的所有銀行分支機(jī)構(gòu),利用上市公司總部辦公地址和銀行分支機(jī)構(gòu)的經(jīng)緯度數(shù)據(jù),計(jì)算上市公司與該城市所有銀行分支機(jī)構(gòu)的地理距離,以企業(yè)半徑20km 范圍內(nèi)的銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量的對(duì)數(shù)來衡量信貸可得性??紤]到銀行基層網(wǎng)點(diǎn)幾乎都沒有放貸權(quán)限,僅僅是吸儲(chǔ),為此我們從銀監(jiān)會(huì)公布的全國20 多萬家各類商業(yè)銀行分支機(jī)構(gòu)的金融許可證信息中提取了銀行分支機(jī)構(gòu)中的一級(jí)分行、二級(jí)分行和支行,進(jìn)而構(gòu)造了上市公司周邊一定半徑范圍內(nèi)銀行分支機(jī)構(gòu)的信貸資源可得性指標(biāo)。之所以選擇20km 作為閾值半徑,是因?yàn)楝F(xiàn)有研究證實(shí)這是銀行和企業(yè)之間產(chǎn)生最大關(guān)聯(lián)效應(yīng)的距離①,例如:Amore et al.(2013)利用美國數(shù)據(jù)計(jì)算的11 英里(即17km);張偉俊等(2021)利用中國數(shù)據(jù)計(jì)算的20km。

      3. 控制變量

      公司層面的控制變量包括:企業(yè)規(guī)模(Size),以企業(yè)資產(chǎn)總額的自然對(duì)數(shù)表示;盈利能力(Roa),以企業(yè)資產(chǎn)收益率表示;政府補(bǔ)貼(Subsidy),以企業(yè)該年獲得的財(cái)政補(bǔ)助與企業(yè)資產(chǎn)總額之比表示;企業(yè)杠桿(Lever),以企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率表示;現(xiàn)金流比例(Cash),以企業(yè)貨幣資金及交易性金融資產(chǎn)與資產(chǎn)總額之比表示。另外還有企業(yè)年齡(Age)、企業(yè)總資產(chǎn)增長率(Targ)、企業(yè)資產(chǎn)流動(dòng)性(Liqui)、董事會(huì)規(guī)模(Bdsize)、總經(jīng)理和董事長是否二職合一(Chair)、第一大股東持股比例(First)。宏觀層面的控制變量包括:貨幣政策(MP),以銀行間7 天同業(yè)拆借率表示。還有經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)、廣義貨幣供給增長率(M2)、GDP 增長率(GDP)、企業(yè)景氣指數(shù)(FIRMPI)、宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)先行指標(biāo)(MACROPI)。②

      4. 數(shù)據(jù)說明

      本文以2012 年中國資產(chǎn)證券化試點(diǎn)重啟的時(shí)間節(jié)點(diǎn)作為起始年份,選擇2012-2020 年A 股非金融上市公司為研究樣本。全國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)企業(yè)貸款支持證券發(fā)行規(guī)模數(shù)據(jù)來自“中國資產(chǎn)證券化分析網(wǎng)”,銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)貸款數(shù)據(jù)來自Choice 數(shù)據(jù)庫;銀行分支機(jī)構(gòu)及其地理信息的數(shù)據(jù)來自中國銀保監(jiān)會(huì)“許可證信息查詢平臺(tái)”,經(jīng)緯度信息通過百度地圖API 獲??;公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及辦公地址信息均來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫;公司專利相關(guān)數(shù)據(jù)來自CNRDS 數(shù)據(jù)庫;宏觀層面的數(shù)據(jù)來自Choice 數(shù)據(jù)庫。本文對(duì)公司層面的連續(xù)變量在2.5%分位數(shù)上進(jìn)行了雙側(cè)縮尾處理,以緩解離群值的干擾。最終樣本包括22 233 個(gè)公司-年度樣本觀測(cè)值。企業(yè)層面的主要變量描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

      四、研究結(jié)果及討論

      (一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

      基準(zhǔn)模型的回歸結(jié)果報(bào)告于表2,其中列(1)報(bào)告的為企業(yè)創(chuàng)新(RD)對(duì)銀行企業(yè)貸款證券化活躍程度(Securitization)的回歸結(jié)果,即對(duì)式(1)的回歸結(jié)果;列(2)報(bào)告的為企業(yè)創(chuàng)新(RD)對(duì)企業(yè)信貸資源可得性(FinAccess)的回歸結(jié)果;列(3)為在列(1)的基礎(chǔ)上加入了企業(yè)信貸資源可得性的回歸結(jié)果;列(4)為對(duì)式(2)的回歸結(jié)果。

      列(1)的結(jié)果顯示,銀行企業(yè)貸款證券化活躍程度(Securitization)的回歸系數(shù)顯著為正,說明全國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的企業(yè)貸款證券化活躍程度的上升,促進(jìn)了企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度的提高;列(2)的結(jié)果顯示,企業(yè)信貸資源可得性(FinAccess)的回歸系數(shù)同樣顯著為正,說明企業(yè)周邊20km 范圍內(nèi)銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量的增加同樣有助于促進(jìn)企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的開展。在列(3)中,本文同時(shí)加入了銀行企業(yè)貸款證券化和企業(yè)信貸資源可得性,結(jié)果顯示:企業(yè)信貸可得性(FinAccess)的回歸系數(shù)與列(2)完全一致,而Securitization 的回歸系數(shù)與列(1)相比,其數(shù)值大小有所下降,但仍然在1%的水平上具有統(tǒng)計(jì)顯著性,意味著企業(yè)信貸可得性對(duì)于企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度的變化具有解釋能力。這說明銀行企業(yè)貸款證券化的確是通過信貸渠道對(duì)企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生影響的。因此,本文在列(3)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入了銀行企業(yè)貸款證券化活躍程度(Securitization)和企業(yè)信貸可得性(FinAccess)的交互項(xiàng)(Securitization×FinAccess),回歸結(jié)果報(bào)告于列(4)。列(4)中,本文主要關(guān)注交互項(xiàng)Securitization×FinAccess的估計(jì)系數(shù)。結(jié)果顯示,Securitization×FinAccess在5%的水平上顯著為正,意味著相比于信貸資源可得性較低的企業(yè),全國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的企業(yè)貸款證券化活躍程度的上升,會(huì)使得周邊20km 范圍內(nèi)銀行分支機(jī)構(gòu)更多的企業(yè)其研發(fā)強(qiáng)度提高的幅度更大,至此,假設(shè)1 和假設(shè)4 得以驗(yàn)證。對(duì)于這一結(jié)果,本文同樣可以將其解釋為:隨著企業(yè)信貸可得性的增加,銀行企業(yè)貸款證券化活躍程度的上升會(huì)促進(jìn)企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度的提高。

      (二)穩(wěn)健性檢驗(yàn):更換參數(shù)估計(jì)方法與替換核心解釋變量

      考慮到本文被解釋變量企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度為非負(fù)數(shù)據(jù),且存在較多觀測(cè)值為0。實(shí)際上,在本文22 233 筆觀測(cè)值中,有5 965 筆觀測(cè)值的研發(fā)投入強(qiáng)度為0,占比近1/4。一般來說,對(duì)于計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)而言,泊松偽最大似然估計(jì)(PPML)是一個(gè)合適的選擇,而Gourieroux et al.(1984)通過放松對(duì)被解釋變量分布的假設(shè),使PPML 不再局限于計(jì)數(shù)數(shù)據(jù),而是可以應(yīng)用于任何非負(fù)的被解釋變量,尤其是當(dāng)非負(fù)數(shù)據(jù)中存在較多觀測(cè)值為0 的時(shí)候。并且,表1 對(duì)變量RD 的描述性統(tǒng)計(jì)顯示,其期望為3.405,方差為3.788,二者較為接近,較為符合泊松回歸對(duì)被解釋變量的分布要求。對(duì)此,本文重新采用PPML 方法對(duì)式(1)和式(2)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),結(jié)果報(bào)告于表3 列(1)-(2)。此外,本文還利用全國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的企業(yè)貸款支持證券發(fā)行規(guī)模與銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)總額之比來作為銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的代理變量,以重新對(duì)式(1)、(2)進(jìn)行估計(jì),結(jié)果報(bào)告于表3 列(3)、(4)。

      由表3 列(1)-(2)的結(jié)果可知,Securitization與Securitization×FinAccess對(duì)RD 均有顯著為正的影響,這與基準(zhǔn)回歸一致。但是,本文需要特別留意PPML 方法所估計(jì)參數(shù)的含義,其表示當(dāng)解釋變量發(fā)生微小增量時(shí),被解釋變量的提高平均將增加多少百分點(diǎn)。此外,列(3)-(4)的估計(jì)結(jié)果也與基準(zhǔn)模型一致,說明本文結(jié)論較為穩(wěn)健。

      (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn):對(duì)內(nèi)生性問題的討論

      1. 遺漏變量和反向因果問題

      考慮到上市公司所在地的城市規(guī)?;蛘甙l(fā)達(dá)程度或者城市行政等級(jí)與公司的信貸獲取能力相關(guān),因此我們可能遺漏了城市層面那些能夠?qū)ζ髽I(yè)信貸獲取能力產(chǎn)生影響的因素。針對(duì)基準(zhǔn)回歸模型依舊存在遺漏變量問題的擔(dān)憂,本文在式(2)的基礎(chǔ)上加入了城市固定效應(yīng),以控制不同城市的特征對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的影響,回歸結(jié)果報(bào)告于表4 列(1)。此外,本文還在基準(zhǔn)模型式(2)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入了城市-年份固定效應(yīng)以控制城市層面逐年變化的不可觀測(cè)的因素對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的影響,比如城市層面逐年變化的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)企業(yè)研發(fā)產(chǎn)生的影響。同時(shí)本文還加入了行業(yè)-年份固定效應(yīng),以控制行業(yè)層面逐年變化的不可觀測(cè)因素對(duì)企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的影響,比如行業(yè)層面逐年變化的需求沖擊。上述結(jié)果報(bào)告于表4 列(2)。

      為盡可能將內(nèi)生性問題帶來的影響降到最低,保險(xiǎn)起見,本文還對(duì)資產(chǎn)證券化活躍程度(Securitization)滯后一階處理,構(gòu)造滯后一期的資產(chǎn)證券化活躍程度(L.Securitization)與企業(yè)信貸可得性的交互項(xiàng)L.Securitization×FinAccess,回歸結(jié)果報(bào)告于表4 列(3)。此外,真正值得本文注意的是企業(yè)信貸可得性,其是基準(zhǔn)模型式(2)中潛在內(nèi)生性的重要來源??赡艿脑蛟谟冢邪l(fā)創(chuàng)新越活躍的企業(yè)其融資需求越大,銀行出于拓展業(yè)務(wù)的考慮可能傾向于在企業(yè)融資需求更高的地區(qū)設(shè)立分支機(jī)構(gòu)。為此,本文借鑒李志生等(2020)的做法,以當(dāng)年銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量對(duì)上一年度企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度進(jìn)行回歸,提取回歸殘差并記為r.FinAccess,回歸殘差r.FinAccess可以被解釋為當(dāng)年銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量中不受上一年度企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新行為影響的部分。因此,可以用殘差r.FinAccess來替代信貸可得性r.FinAccess作為解釋變量,并構(gòu)造其與企業(yè)貸款證券化活躍程度的交互項(xiàng)Securitization×r.FinAccess,回歸結(jié)果報(bào)告于表4 列(4)。另外,本文還同時(shí)將Securitization和FinAccess作為潛在內(nèi)生性來源,以構(gòu)造交互項(xiàng)L.Securitization×r.FinAccess,回歸結(jié)果報(bào)告于表4 列(5)。

      由表4 列(1)-(2)可知,無論控制何種固定效應(yīng),銀行資產(chǎn)證券化活躍程度與信貸可得性的交互項(xiàng)(Securitization×r.FinAccess)的估計(jì)系數(shù)依然在5%的水平上顯著為正,系數(shù)估計(jì)值大小與表2 列(4)中基準(zhǔn)模型的估計(jì)結(jié)果相比變化不大。上述結(jié)果與基準(zhǔn)模型的結(jié)論一致,說明遺漏變量問題對(duì)本文估計(jì)結(jié)果影響不大。此外,列(3)-(5)中L.Securitization×FinAccess、Securitization×r.FinAccess以及L.Securitization×r.FinAccess的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為正,且其系數(shù)估計(jì)值大小也與表2 列(4)中基準(zhǔn)模型所對(duì)應(yīng)的估計(jì)值在同一數(shù)量級(jí),說明在考慮了反向因果關(guān)系后,本文的結(jié)論依然穩(wěn)健。

      2. 基于工具變量方法的檢驗(yàn)

      為了進(jìn)一步獲得穩(wěn)健的估計(jì)結(jié)果,本文尋找歷史工具變量,以進(jìn)行兩階段最小二乘估計(jì)。我們從銀監(jiān)會(huì)公布的自1949 年以來全國20 多萬家各類商業(yè)銀行分支機(jī)構(gòu)的金融許可證信息中提取了1984 年的銀行分支機(jī)構(gòu)地址,并獲取了其地理經(jīng)緯度坐標(biāo)。在此基礎(chǔ)上,計(jì)算1984 年的銀行分支機(jī)構(gòu)與樣本期間(2012-2020)上市公司總部辦公地址間的距離,得到上市公司周邊20km 半徑范圍內(nèi)在1984 年存在的銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量,并將其與時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)(Trend)相乘進(jìn)而構(gòu)造具有時(shí)變特征的工具變量。對(duì)于該工具變量的選擇,理由如下:

      中國人民銀行的商業(yè)性業(yè)務(wù)于1984 年被正式剝離,形成了工、農(nóng)、中、建四大國有專業(yè)銀行體系。1984 年的國有專業(yè)銀行體系為現(xiàn)代中國的商業(yè)銀行分支機(jī)構(gòu)的分布奠定了基礎(chǔ),因此,1984年的銀行分支機(jī)構(gòu)的空間分布滿足工具變量相關(guān)性假設(shè)條件。其次,在1984 年,處于計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制時(shí)期的國有專業(yè)銀行的主要功能是承擔(dān)政策性任務(wù),其主要依靠貸款指令性計(jì)劃分配經(jīng)濟(jì)建設(shè)所需資金,無法滿足企業(yè)尤其是民營企業(yè)的資金需求。在當(dāng)時(shí)的環(huán)境下,銀行是否在某一地理位置設(shè)立分支機(jī)構(gòu)的決定與某一家企業(yè)幾乎沒有關(guān)系,因此有理由相信歷史年份的銀行分支機(jī)構(gòu)地理空間分布與當(dāng)代上市公司的特征不相關(guān),工具變量滿足外生性假設(shè)條件。我們重新利用兩階段最小二乘法進(jìn)行了工具變量估計(jì),估計(jì)結(jié)果見表5。

      表5 列(1)-(2)所報(bào)告的兩階段最小二乘的第一階段回歸顯示,本文選取的工具變量(Branch1984)對(duì)企業(yè)信貸可得性(FinAccess)具有顯著為正的邊際影響。上述結(jié)果說明,本文構(gòu)造的工具變量與內(nèi)生變量呈顯著的正相關(guān)關(guān)系,符合本文的理論預(yù)期。此外,第一階段回歸的F 統(tǒng)計(jì)量的值(57.86與40.44)也均超過10,說明不存在弱工具變量現(xiàn)象。列(3)第二階段回歸中,不可識(shí)別檢驗(yàn)(Underidentification test)的Kleibergen-Paap rk LM 統(tǒng)計(jì)量為37.309,在1%的水平上顯著拒絕“工具變量識(shí)別不足”的原假設(shè);弱工具變量檢驗(yàn)(Weak identification test)的Cragg-Donald Wald F 統(tǒng)計(jì)量大于Stock-Yogo weak ID 檢驗(yàn)在10%水平上的臨界值,檢驗(yàn)結(jié)果說明不存在弱工具變量問題。上述檢驗(yàn)結(jié)果表明本文選擇的工具變量是有效的。

      兩階段最小二乘的估計(jì)結(jié)果顯示,交互項(xiàng)(Securitization×FinAccess)的系數(shù)為3.894 2,且在1%的水平上具有統(tǒng)計(jì)顯著性?;貧w結(jié)果說明:資產(chǎn)證券化活躍程度的上升,對(duì)那些周邊20km半徑范圍內(nèi)有更多銀行分支機(jī)構(gòu)的企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新促進(jìn)作用要更強(qiáng)。綜上,工具變量回歸的結(jié)果與基準(zhǔn)模型是一致的,本文的主要結(jié)論是穩(wěn)健的。

      五、進(jìn)一步研究

      (一)影響機(jī)制

      本文在理論分析中闡述了銀行的資產(chǎn)證券化通過降低企業(yè)融資成本、緩解企業(yè)融資約束進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度提高的影響機(jī)制。此外,本文還推測(cè)資產(chǎn)證券化對(duì)企業(yè)融資成本的降低作用是因其提高了銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好,進(jìn)而降低信貸溢價(jià)。在此部分,本文將分別從企業(yè)融資約束、企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量以及銀行風(fēng)險(xiǎn)偏好等三個(gè)方面來對(duì)假設(shè)1 和假設(shè)2 進(jìn)行驗(yàn)證。

      其中,Cost 表示企業(yè)融資成本,參考李雪松等(2017)的做法,本文采用企業(yè)利息支出與營業(yè)收入之比表示,將其記為Cost1;同時(shí)也參考張偉華等(2018)的做法,采用企業(yè)利息支出、手續(xù)費(fèi)支出及其他財(cái)務(wù)費(fèi)用之和占期末總負(fù)債的比重表示,并記為Cost2。FC 表示企業(yè)融資約束,參考鞠曉生等(2013)的做法,本文利用SA 指數(shù)來表示,將其記為FC1,其為負(fù)且絕對(duì)值越大表示企業(yè)受到的融資約束程度越嚴(yán)重;同時(shí)也采用WW 指數(shù)作為融資約束的代理變量,并記為FC2①。對(duì)式(3)和(4)的估計(jì)結(jié)果見表6。

      表6 列(1)-(2)的結(jié)果顯示,交互項(xiàng)Securitization×FinAccess無論是對(duì)以Cost1 還是Cost2 表示的融資成本都具有顯著為負(fù)的影響;列(3)-(4)的結(jié)果顯示,Securitization×FinAccess對(duì)分別以FC1 和FC2 表示的融資約束也都具有顯著為負(fù)的影響。上述結(jié)果表明,銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的提高有助于那些周邊20km 半徑范圍內(nèi)銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量更多的企業(yè)降低融資成本、緩解融資約束。需要指出的是,企業(yè)周邊銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量較多并不意味著該企業(yè)能夠獲得真正有效的信貸供給,其更多體現(xiàn)的是企業(yè)獲取信貸資源的一種可能性,而銀行對(duì)企業(yè)最終發(fā)放貸款與否是在綜合考慮了企業(yè)財(cái)務(wù)特征、盈利能力、經(jīng)營狀況、項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)及其市場(chǎng)前景等因素之后的結(jié)果。本文的結(jié)果表明,在銀行資產(chǎn)證券化的作用下,企業(yè)獲取信貸資源的這種可能性被真正轉(zhuǎn)化為了有效的信貸供給,這可能是銀行進(jìn)行企業(yè)貸款證券化影響了其風(fēng)險(xiǎn)偏好,改變了銀行放貸行為,增加了銀行信貸投放意愿的結(jié)果。

      2. 企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量

      根據(jù)本文在理論分析中的推斷,如果銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的提高能夠促使銀行風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)控制能力的提高,那么這將極大緩解銀行低風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)營模式和企業(yè)高風(fēng)險(xiǎn)的創(chuàng)新行為之間不匹配問題。如此一來,銀行進(jìn)行企業(yè)貸款證券化活躍程度的提高將激勵(lì)其增加對(duì)“高風(fēng)險(xiǎn)-高收益”的研發(fā)創(chuàng)新項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)容忍程度和信貸投放意愿。相反,對(duì)于創(chuàng)新質(zhì)量較低、創(chuàng)新難度較小的低風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目而言,銀行利用現(xiàn)有的金融產(chǎn)品和服務(wù)就能滿足業(yè)務(wù)的需求和風(fēng)險(xiǎn)控制的需要,因此,資產(chǎn)證券化對(duì)低質(zhì)量、低風(fēng)險(xiǎn)的創(chuàng)新行為的影響是相對(duì)有限的。從這一邏輯出發(fā),本文推測(cè)銀行的資產(chǎn)證券化活躍程度的提高對(duì)那些更有技術(shù)含量、研發(fā)難度更大、創(chuàng)新結(jié)果不確定性更高的突破性技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用更大。為此,本文建立了如下固定效應(yīng)模型:

      式(5)中,Patent 表示企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量的自然對(duì)數(shù)。借鑒黎文靖和鄭曼妮(2016)的做法,根據(jù)發(fā)明專利、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利這三類專利的技術(shù)含量和質(zhì)量,本文將企業(yè)申請(qǐng)的專利劃分為創(chuàng)新質(zhì)量較高的發(fā)明專利(InnoPatent)和創(chuàng)新質(zhì)量較低的非發(fā)明專利(non_InnoPatent)。對(duì)于發(fā)明專利而言,其對(duì)應(yīng)了研發(fā)難度更大、風(fēng)險(xiǎn)和不確定性更高的研發(fā)項(xiàng)目;非發(fā)明專利包括了實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利,其對(duì)應(yīng)的研發(fā)創(chuàng)新項(xiàng)目難度更小、風(fēng)險(xiǎn)更低。式(6)中,Radical 表示的是突破式創(chuàng)新,與之相對(duì)的是增量式創(chuàng)新(Incremental)。參考Luong et al.(2017)的做法,本文首先在“專利-年度”層面將被引次數(shù)位于該專利技術(shù)類別被引次數(shù)75%分位數(shù)水平之上的專利標(biāo)記為突破式創(chuàng)新,引用次數(shù)在其所在技術(shù)類別被引次數(shù)25%分位數(shù)水平之下的專利標(biāo)記為增量式創(chuàng)新。隨后,在“企業(yè)-年度”層面對(duì)突破式創(chuàng)新的專利數(shù)量和增量式創(chuàng)新的專利數(shù)量進(jìn)行加總,并取其自然對(duì)數(shù)來表示企業(yè)突破式創(chuàng)新水平和增量式創(chuàng)新水平。專利被引次數(shù)反映了創(chuàng)新的技術(shù)重要程度,被引次數(shù)越多的專利代表了在關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)行了路徑突破,甚至是技術(shù)范式的顛覆,對(duì)技術(shù)前沿的變革產(chǎn)生了廣泛而深遠(yuǎn)的影響。因?yàn)槠溆绊懥烁鱾€(gè)領(lǐng)域的后續(xù)創(chuàng)新,與之匹配的研發(fā)項(xiàng)目難度更大、風(fēng)險(xiǎn)和不確定性也更高。相反,增量式創(chuàng)新只是在延續(xù)現(xiàn)有技術(shù)路徑之上的平穩(wěn)改進(jìn),與突破式技術(shù)創(chuàng)新相比,質(zhì)量、難度、風(fēng)險(xiǎn)和不確定性也將更小。對(duì)式(5)和(6)的回歸結(jié)果報(bào)告于表7,其中列(1)-(3)的被解釋變量分別為企業(yè)專利申請(qǐng)總量(Patent)、發(fā)明專利申請(qǐng)量(InnoPatent)和非發(fā)明專利申請(qǐng)量(non_InnoPatent);列(4)和列(5)的被解釋變量分別為突破式創(chuàng)新(Radical)和增量式創(chuàng)新(Incremental)。

      對(duì)于表7 的估計(jì)結(jié)果,本文主要關(guān)注交互項(xiàng)Securitization×FinAccess的系數(shù)。列(1)顯示,Securitization×FinAccess對(duì)企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量具有顯著為正的影響,說明相比于周邊20km 半徑范圍內(nèi)銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量較低的企業(yè),銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的提高,會(huì)使周邊20km 半徑范圍內(nèi)銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量更多的企業(yè)其專利申請(qǐng)數(shù)量增加的幅度更大?;鶞?zhǔn)模型中的研發(fā)強(qiáng)度是一個(gè)投入指標(biāo),而專利申請(qǐng)數(shù)量則是一個(gè)產(chǎn)出指標(biāo),這意味著企業(yè)貸款證券化不僅能夠提高創(chuàng)新投入,還提高了創(chuàng)新產(chǎn)出,這進(jìn)一步驗(yàn)證了本文在基準(zhǔn)模型中獲得的結(jié)論。列(2)-(3)的結(jié)果顯示,資產(chǎn)證券化活躍程度的提高對(duì)技術(shù)質(zhì)量更高的發(fā)明專利申請(qǐng)量的促進(jìn)作用更加突出,而對(duì)技術(shù)質(zhì)量較低的非發(fā)明專利的促進(jìn)作用則不明顯,說明資產(chǎn)證券化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)作用主要體現(xiàn)在對(duì)研發(fā)難度更大,質(zhì)量、風(fēng)險(xiǎn)和不確定性更高的發(fā)明專利上。列(4)-(5)的結(jié)果顯示,資產(chǎn)證券化活躍程度的提高顯著促進(jìn)了企業(yè)進(jìn)行突破式創(chuàng)新,而對(duì)增量式創(chuàng)新則產(chǎn)生了抑制作用,說明資產(chǎn)證券化的創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)是真正激勵(lì)了企業(yè)從事更高風(fēng)險(xiǎn)、更有價(jià)值的實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新。列(2)-(5)的結(jié)果意味著,資產(chǎn)證券化更能夠促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行難度更大、風(fēng)險(xiǎn)和不確定性更高的突破式創(chuàng)新,而對(duì)低風(fēng)險(xiǎn)、低難度的增量式創(chuàng)新影響不顯著,甚至產(chǎn)生了抑制作用,從側(cè)面驗(yàn)證了資產(chǎn)證券化活躍程度的提高,通過增強(qiáng)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好,激勵(lì)了銀行增加對(duì)“高風(fēng)險(xiǎn)-高收益”的研發(fā)創(chuàng)新項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)容忍程度和信貸投放意愿,最終推動(dòng)了企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)更高的突破式創(chuàng)新活動(dòng)并提高了創(chuàng)新產(chǎn)出水平。

      3. 銀行風(fēng)險(xiǎn)偏好

      前面,本文從企業(yè)的角度出發(fā),論證了資產(chǎn)證券化活躍程度的提高促進(jìn)了研發(fā)難度更大、研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)和不確定性更高的突破式創(chuàng)新活動(dòng)。在本部分,本文將從銀行的角度,進(jìn)一步驗(yàn)證企業(yè)貸款證券化活躍程度的提高對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)控制能力的影響。為此,本文建立如下一系列固定效應(yīng)模型:

      至此,本文分別從三個(gè)角度揭示了銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的提高對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新促進(jìn)作用的影響機(jī)制。本文的分析表明,銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的上升通過提高銀行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和控制能力,降低了銀行風(fēng)險(xiǎn)水平,增強(qiáng)了銀行風(fēng)險(xiǎn)偏好,這有助于降低銀行對(duì)企業(yè)貸款施加的信貸溢價(jià),從而降低企業(yè)融資成本、緩解企業(yè)融資約束,最終促進(jìn)了企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度的提高和創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量的提升。

      (二)異質(zhì)性檢驗(yàn)

      基準(zhǔn)模型的結(jié)果顯示了銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的提高對(duì)企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度的提高具有促進(jìn)作用,同時(shí),本文還從企業(yè)融資約束、企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量以及銀行風(fēng)險(xiǎn)偏好三個(gè)角度對(duì)影響機(jī)制進(jìn)行了揭示。本部分本文將從地區(qū)、行業(yè)和企業(yè)層面的異質(zhì)性出發(fā),進(jìn)一步加深對(duì)本文主要結(jié)論的理解。

      1. 地區(qū)異質(zhì)性

      表9 列(1)-(2)是將樣本企業(yè)按照所處省份的市場(chǎng)化水平進(jìn)行分組,列(1)報(bào)告的是高市場(chǎng)化水平組,列(2)是低市場(chǎng)化水平組。對(duì)于各省份市場(chǎng)化水平,本文根據(jù)《中國分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告(2021)》①測(cè)度的2008-2019年各省份市場(chǎng)化指數(shù),按照各省份平均增長率外推至2020 年,并按全國市場(chǎng)化水平的均值,將各企業(yè)按照其所在地劃分為高市場(chǎng)化水平組和低市場(chǎng)化水平組。本文發(fā)現(xiàn),在市場(chǎng)化水平高的地區(qū),Securitization×FinAccess對(duì)RD具有顯著為正的影響,而在低市場(chǎng)化水平的地區(qū)則不顯著。這可能是因?yàn)椋呤袌?chǎng)化水平本身就蘊(yùn)含了完善的市場(chǎng)中介組織和健全的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度,這對(duì)創(chuàng)新項(xiàng)目投資者的權(quán)益和企業(yè)創(chuàng)新行為的收益都提供了制度保障,更有助于激勵(lì)企業(yè)從事研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)。

      表9 列(3)-(4)是將樣本企業(yè)按照所在省份僵尸企業(yè)數(shù)量占比進(jìn)行分組,列(3)報(bào)告的是高僵尸企業(yè)占比組,列(4)報(bào)告的是低僵尸企業(yè)占比組。對(duì)于僵尸企業(yè)的識(shí)別方法,本文參考了蔡宏波等(2020)的做法。本文首先在“企業(yè)-年度”層面將企業(yè)利潤總額減去政府補(bǔ)貼得到實(shí)際利潤,將連續(xù)2 年實(shí)際利潤為負(fù)的企業(yè)識(shí)別為僵尸企業(yè),并將僵尸企業(yè)數(shù)量匯總至“省份-年度”層面獲得各省僵尸企業(yè)占比,最后按照全國均值將各省份劃分為高僵尸企業(yè)占比組和低僵尸企業(yè)占比組。

      本文從回歸結(jié)果中發(fā)現(xiàn),在僵尸企業(yè)數(shù)量占比較低的省份,Securitization×FinAccess對(duì)RD具有顯著為正的影響,而在僵尸企業(yè)數(shù)量占比較高的地區(qū)則不顯著。一種可能的解釋是,地方政府對(duì)銀行信貸投放的過度干預(yù)扭曲了信貸資源的配置,導(dǎo)致低效益、低生產(chǎn)率以及落后產(chǎn)能的企業(yè)得以繼續(xù)生存,由此催生的大量僵尸企業(yè),擠占了正常企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的信貸資源,造成在僵尸企業(yè)數(shù)量占比較高的地區(qū),銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的提高對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的積極作用被稀釋。而低僵尸企業(yè)數(shù)量占比地區(qū)的經(jīng)濟(jì)更加活躍,資源配置效率更高,企業(yè)創(chuàng)新積極性更高,因此,銀行通過貸款證券化釋放的流動(dòng)性對(duì)那些位于更具活力和效率市場(chǎng)中的企業(yè)的創(chuàng)新促進(jìn)作用更強(qiáng)。

      2. 行業(yè)異質(zhì)性

      表10 列(1)-(2)是將樣本企業(yè)按照所處行業(yè)進(jìn)行分類,列(1)是高技術(shù)行業(yè)組,列(2)是非高技術(shù)行業(yè)組。本文根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(制造業(yè))分類(2017)》和《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(服務(wù)業(yè))分類(2018)》①的指導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn),將樣本企業(yè)劃分為高技術(shù)行業(yè)和非高技術(shù)行業(yè),并進(jìn)行分樣本回歸。

      由列(1)-(2)的結(jié)果可以看出,交互項(xiàng)Securitization×FinAccess在高技術(shù)行業(yè)組中顯著為正,而在非高技術(shù)行業(yè)組中雖然為正,但不顯著。相比于非高技術(shù)行業(yè),高技術(shù)行業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新的難度和不確定性更大、風(fēng)險(xiǎn)水平更高、信息不對(duì)稱更強(qiáng),本文的結(jié)果顯示,相比于周邊20km 半徑范圍內(nèi)銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量較少的企業(yè),銀行企業(yè)貸款證券化活躍程度的提高對(duì)那些周邊20km 半徑范圍內(nèi)銀行分支機(jī)構(gòu)更多且同時(shí)又從事高技術(shù)行業(yè)的企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新促進(jìn)作用更為突出。這進(jìn)一步從側(cè)面說明了銀行資產(chǎn)證券化確實(shí)提高了銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好,增強(qiáng)了銀行對(duì)企業(yè)從事高技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)容忍程度。

      表10 列(3)-(4)是將樣本企業(yè)按照所處行業(yè)對(duì)外融資依賴度進(jìn)行的劃分,列(3)是高外部融資依賴度行業(yè)組,列(4)是低外部融資依賴度行業(yè)組。參考Rajan and Zingales(1998)的做法,本文利用企業(yè)資本支出和營運(yùn)現(xiàn)金之差與資本支出之比來衡量單個(gè)企業(yè)的外部融資依賴度,隨后用行業(yè)內(nèi)企業(yè)的外部融資依賴度的均值衡量行業(yè)的外部融資依賴度,再按行業(yè)均值劃分為高外部融資依賴度行業(yè)和低外部融資依賴度行業(yè)。

      列(3)-(4)的結(jié)果顯示,Securitization×FinAccess對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的促進(jìn)作用僅在高外部融資依賴度行業(yè)中顯著,而在低外部融資依賴度行業(yè)中不顯著,說明相比于周邊銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量較少的企業(yè),銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的提高對(duì)那些周邊有較多銀行分支機(jī)構(gòu)且對(duì)外融資依賴度更高行業(yè)的企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新促進(jìn)作用更為顯著??赡艿脑蛟谟?,由于低外部融資依賴度行業(yè)的企業(yè)在進(jìn)行研發(fā)投資時(shí)面臨的融資困境較小,銀行通過證券化釋放的流動(dòng)性對(duì)該行業(yè)的企業(yè)產(chǎn)生的邊際影響較低。這也進(jìn)一步支持了本文在理論分析中闡明的機(jī)制,即企業(yè)貸款證券化通過降低企業(yè)融資成本、緩解企業(yè)融資約束進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新。

      3. 企業(yè)異質(zhì)性

      表11 對(duì)企業(yè)異質(zhì)性進(jìn)行了探討。根據(jù)上市公司的所有制屬性,本文將樣本企業(yè)劃分為國有企業(yè)和民營企業(yè);根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局《統(tǒng)計(jì)上大中小微型企業(yè)劃分辦法(2017)》①,本文將樣本企業(yè)劃分為大型企業(yè)和中小企業(yè)。列(1)-(4)的結(jié)果顯示,交互項(xiàng)Securitization×FinAccess對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新(RD)的促進(jìn)作用在民營企業(yè)和中小企業(yè)中具有統(tǒng)計(jì)顯著性,而對(duì)國有企業(yè)和大型企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新的影響則不明顯。中國的信貸市場(chǎng)歷來存在“所有制歧視”和“規(guī)模歧視”,國有企業(yè)和大型企業(yè)能夠更容易地從銀行獲得貸款,而民營企業(yè)和中小企業(yè)即使其周邊有更多的銀行分支機(jī)構(gòu)或是具有信貸獲取的便利性,但由于受到自身規(guī)模和所有制的束縛,在信貸市場(chǎng)上仍可能面臨更多的摩擦,真正可得的信貸資源也較少。本文的證據(jù)表明,銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的上升對(duì)那些周邊20km 半徑范圍內(nèi)銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量較多但面臨更多借貸摩擦和財(cái)務(wù)困境的民營企業(yè)和中小企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)更為突出,這再次證明了銀行企業(yè)貸款證券化通過緩解企業(yè)融資約束、降低企業(yè)融資成本進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的機(jī)制路徑。

      本文還進(jìn)一步針對(duì)僵尸企業(yè)和非僵尸企業(yè)進(jìn)行了異質(zhì)性分析②,結(jié)果報(bào)告于表12。其中,列(1)-(2)是針對(duì)僵尸企業(yè)的分組回歸結(jié)果,列(3)-(4)是針對(duì)非僵尸企業(yè)的分組回歸結(jié)果。列(1)-(2)的結(jié)果顯示,交互項(xiàng)Securitization×FinAccess對(duì)僵尸企業(yè)的RD 和FC 的影響都不具有統(tǒng)計(jì)顯著性;而列(3)-(4)的結(jié)果顯示,交互項(xiàng)Securitization×FinAccess對(duì)非僵尸企業(yè)的RD 的影響顯著為正,同時(shí)對(duì)FC 則具有顯著為負(fù)的影響。上述結(jié)果表明,隨著企業(yè)周邊20km 半徑范圍內(nèi)銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量的增加,銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的提高有助于緩解非僵尸企業(yè)的融資約束,顯著促進(jìn)非僵尸企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新。由于可以通過資產(chǎn)證券化轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn),這導(dǎo)致銀行更容易放松對(duì)信貸質(zhì)量的監(jiān)管而降低放貸標(biāo)準(zhǔn)(Stein, 2010),造成信貸資源流向低效率的僵尸企業(yè)。而僵尸企業(yè)由于產(chǎn)能落后、生產(chǎn)效率低下,導(dǎo)致盈利能力不足和績效不佳,因此其正常歸還銀行借款的能力較低,這反過來又增加了銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)敞口(陳瑞華等,2020)。但是企業(yè)周邊銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量的增加卻強(qiáng)化了銀行競爭,這增強(qiáng)了銀行識(shí)別低效率的僵尸企業(yè)的能力(王海等,2021),提高了信貸資源的配置效率。因此,在信貸可得性的效率識(shí)別功能和貸款證券化的風(fēng)險(xiǎn)控制功能的共同作用下,銀行增加的是對(duì)那些最具有創(chuàng)造力和生產(chǎn)效率的企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)更高的突破式技術(shù)創(chuàng)新的支持。

      六、結(jié)論與啟示

      本研究的主要結(jié)論如下:①全國銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的提高,會(huì)使得周邊一定半徑范圍內(nèi)銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量更多的企業(yè)其研發(fā)強(qiáng)度提高的幅度更大。②上述現(xiàn)象背后的作用機(jī)制在于,周邊一定半徑范圍內(nèi)銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量的增加拓展了企業(yè)的信貸渠道接觸面,而銀行資產(chǎn)證券化活躍程度的上升則提高了銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)容忍程度,在上述兩方面的作用下,有助于降低企業(yè)融資成本、緩解企業(yè)融資約束,最終促進(jìn)了企業(yè)進(jìn)行更高風(fēng)險(xiǎn)的突破式技術(shù)創(chuàng)新。③地區(qū)異質(zhì)性方面,銀行資產(chǎn)證券化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)在高市場(chǎng)化水平省份和低僵尸企業(yè)占比省份更加顯著。④行業(yè)異質(zhì)性方面,銀行資產(chǎn)證券化對(duì)高技術(shù)行業(yè)和高外部融資依賴度行業(yè)企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新促進(jìn)作用更強(qiáng)。⑤企業(yè)異質(zhì)性方面,銀行資產(chǎn)證券化對(duì)非國有企業(yè)和中小企業(yè)的創(chuàng)新促進(jìn)作用更為突出。⑥此外,在分支機(jī)構(gòu)空間擴(kuò)張帶來的效率識(shí)別功能的作用下,銀行資產(chǎn)證券化促進(jìn)的是那些最具有創(chuàng)造力和生產(chǎn)效率的企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)更高的突破式技術(shù)創(chuàng)新。

      根據(jù)上述結(jié)論,本文認(rèn)為深化金融體制改革,推動(dòng)資產(chǎn)證券化等金融創(chuàng)新的發(fā)展,形成多層次的資本市場(chǎng),有助于提高金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力;有助于改善企業(yè)尤其是民營企業(yè)和中小企業(yè)面臨的融資約束;有助于緩解銀行穩(wěn)健經(jīng)營和企業(yè)創(chuàng)新之間的矛盾。為此,首先要進(jìn)一步加強(qiáng)金融基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),優(yōu)化各類銀行分支機(jī)構(gòu)的布局,擴(kuò)大金融服務(wù)的覆蓋面和普惠性,防止其扎推集中到某個(gè)特定企業(yè)周邊。第二,需要繼續(xù)推動(dòng)各地區(qū)市場(chǎng)化水平的提高,培育壯大市場(chǎng)中介組織,健全完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)體系,要重視制度因素在激勵(lì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新過程中的積極作用。第三,要特別重視并確保市場(chǎng)在資源配置中的主導(dǎo)地位,減少因政府過度干預(yù)所導(dǎo)致的資源配置扭曲,積極引導(dǎo)要素流入效率更高的企業(yè)。第四,在發(fā)揮資產(chǎn)證券化促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的積極作用的同時(shí),還要注意到風(fēng)險(xiǎn)的防控和金融創(chuàng)新可能引發(fā)負(fù)面影響。為此,需要健全宏觀審慎的監(jiān)管體系,強(qiáng)化證券市場(chǎng)的監(jiān)管意識(shí),并警惕證券化的快速擴(kuò)張可能引發(fā)的其與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的背離,深刻把握資產(chǎn)證券化等金融創(chuàng)新工具其服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)。

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