区域创新政策对企业债务融资能力的影响
摘 要：构建创新型国家与创新型社会是我国新时期经济发展的重要课题。以2007-2018年间中国A股上市公司为样本，以我国设立“创新示范区”作为准自然实验背景，采用多时点双重差分模型，研究设立“创新示范区”对示范区内企业债务融资能力的影响。结果发现，设立“创新示范区”后，示范区内企业的债务融资规模和债务融资期限显著提升，该结论经过一系列稳健性检验后依然成立。进一步分析发现，“创新示范区”对示范区内企业债务融资的政策效应主要体现在融资约束较高以及信息披露环境较好的公司。文章探讨了设立“创新示范区”对企业的外部溢出效应，结论对于引导企业积极响应国家创新政策、促进企业创新发展具有现实意义。
关键词：区域创新政策；政策效应；国家自主创新示范区；债务融资能力
作者：杨蓉 朱杰，中南民族大学
一、问题的提出
创新是生产效率提升和经济增长的源泉。近年来，随着我国经济由高速增长向高质量发展的结构转型，创新在经济增长中的作用显得更加重要。党的十七大报告指出，我国应提高自主创新能力，建设创新型国家。党的十九大报告更是指出，创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。由此可见，现阶段创新已经成为国家发展战略的核心内容，也是提高综合国力的不可或缺要素。为探索创新体制机制并推动区域创新发展，国家自2009年起，在若干区域陆续开展设立“国家自主创新示范区”（以下简称“创新示范区”）试点工作，旨在通过一系列创新园区和示范区的建设，着力实施创新引领战略，实现区域性技术创新领先、产业领先、经济和社会发展领先、体制机制创新领先的建设目标，以对其他区域提供可借鉴的方案。截止2019年底，全国共批准设立21个国家自主创新示范区，分布于北京、武汉、上海、深圳、成都、西安、江苏、浙江、湖南等地共计57个城市。创新示范区的设立，对于引导产学研融合、发挥区域知识溢出效应、深化科技金融改革创新试点、推动示范区内企业技术创新、管理创新、制度创新以及促进区域产业升级具有重要意义[1]。
设立“创新示范区”的政策意义已被熟知，对于高端人才吸引、产业链升级与完善、宏观经济和区域经济发展的促进作用也已被广泛提及，但这一区域性创新政策如何影响微观企业经营管理活动，少有文献通过实证分析方法给出明确解答；但经济领域的国家政策离不开微观企业的配合与实施，只有广泛吸纳微观企业积极参与国家自主创新示范区建设、吸引微观企业参与区域创新活动，“创新示范区”的政策红利才能得以实现。然而，创新是一项周期性长、风险性高的探索性活动，会给企业带来较大不确定性，资金缺乏、融资约束则是困扰大量企业创新意愿的关键因素[2]，因此，企业融资能力不足是制约“创新示范区”政策落地和实施效果的不可忽视问题。如果设立“创新示范区”能够有效激发企业的技术创新能力，那么，示范区内企业外部融资能力的提升，则是设立“创新示范区”的外部溢出效应。
为验证上述推断，且考虑到债务融资是我国企业获取外部资金的最主要方式[3]，就需要探讨我国设立“创新示范区”这一区域性创新政策对企业债务融资能力的影响。国务院自2009年起，分批设立“创新示范区”，为实证研究提供了准自然实验场景，有助于比较示范区内企业与示范区外企业债务融资能力的差异，进而为评价短期内设立“创新示范区”的政策效应提供微观的经验证据。
相比既有文献，本文的贡献在于：第一，既有文献指出设立“创新示范区”对于提升示范区内企业的技术创新能力具有积极促进作用（王立勇等，2019），但少有文献对其中的影响机理作深入探讨，本文从提升企业债务融资能力的视角提供了可能的解释；第二，本文将我国设立“创新示范区”这一区域性经济试点政策作为一项准自然实验，从外生的视角探讨区域创新集群发展对微观企业经营活动的积极影响，结论对于引导企业积极响应国家创新政策、促进企业创新发展具有现实意义。
二、理论分析与研究假设
创新是一项复杂的系统工程，尤其是科技创新，离不开政府的政策支持。学界普遍认为，产业政策[4-7]、税收政策、政府补助、信贷支持均在企业创新实践中具有不可替代的激励作用。与单纯的政策支持不同，设立“创新示范区”能够为企业开展创新实践提供综合性的政策支持，使得区域内形成良好的创新环境、创新氛围以及创新集群效应，促使区域内的企业、科研院所以及产业园区形成完善的创新产学研体系。在政策指引下，“创新示范区”的企业有机会参与面向国家重大战略和世界前沿的科学研究与技术应用，在区域内形成科学技术、工业设备设施共享与集群的生态系统，形成以技术创新促进企业成长的新型内涵式、高端化发展道路。不可否认，尽管构建适宜企业创新发展的环境与政策体系虽然是设立“创新示范区”的根本目标，但企业之间的密切合作、功能互补还有可能在微观层面激发其他外部效应，促使区域内企业协同发展以及投融资能力的增长[8]。
在创新实践中，融资问题是影响企业创新意愿并制约企业创新活动可持续性的关键因素。尤其是外源融资的难易度，将会对企业技术创新能力产生显著影响[9]。王立勇等指出，设立“创新示范区”对于引导企业技术创新具有较强政策促进效应[10]。可见，设立“创新示范区”对于增强区域内企业的融资能力同样具有积极外部影响。考虑到资本市场对企业股权融资的限制和管制较多，企业通过股权融资方式获得资金难度较大，Meyers的融资优序理论认为，债务融资是企业最先考虑的外部融资来源，是企业获取外部融资的最主要方式。因此，本文探讨设立“创新示范区”对于示范区内企业的债务融资能力，是否同样会产生积极影响。
有关融资的文献认为，信息披露质量和代理问题是影响债权人与债务人之间债务契约关系的重要因素[11-12]。对于信息披露质量较高且企业内部代理冲突较小的企业，债权人能够更加合理评估债务人的信用风险，进而有效防范债务违约风险。由于“创新示范区”具有较强的示范效应、信号效应以及资源虹吸效应，笔者认为，设立“创新示范区”能够通过以下三方面提高示范区内企业债务融资能力。第一，设立“创新示范区”能够促使示范区内企业提高会计稳健性水平，降低管理层的业绩操纵动机。示范区内与引导企业技术创新相适宜的各项优惠政策以及政策红利会减少企业通过操纵研发支出进而避税的套利动机，而业绩操纵动机和行为的减少，会提高会计信息的稳健性水平。稳健性是企业会计信息质量的重要属性，是公司对待风险的态度在会计确认和计量中的体现。会计稳健性要求公司在确认收益时，采取比确认损失更为严格的标准，因此，稳健性较高的会计信息是缓解债权人和债务人之间信息不对称以及代理成本的重要途径，会计稳健性水平的提升有助于增加企业获得外部债务融资的机会，并扩大外部融资规模。第二，设立“创新示范区”能够有助于企业获得更多政府财政专项补助，形成潜在的政治资源关联与政府隐性担保。在受到政策支持的同时，“创新示范区”内的企业有更多获取国家科技专项资金以及研发财政补助的机会，而政府补助具有较强的信号效应，相当于地方政府在一定程度上为示范区内企业提供了隐性担保，能够增强债权人对公司未来良好发展前景的预期，降低债权人的债务风险感知水平，进而提升示范区内企业获得外部债务融资的能力。第三，设立“创新示范区”能够促使外部分析师增强对示范区内企业的乐观预期。作为拥有专业知识以及信息获取渠道的职业群体，分析师在降低公司外部利益相关者与公司内部人之间的信息不对称、改善公司治理环境方面发挥了重要作用。设立“创新示范区”为企业创造了新的发展机遇和产业升级机会，增强了分析师对示范区内企业未来发展前景的信心。而分析师的乐观预期也会在一定程度上影响债权人对示范区内企业的风险评估水平，进而影响示范区内企业的外部融资规模和期限。鉴于此，提出假设：设立“创新示范区”能够显著提高示范区内企业的债务融资能力。
三、研究设计
（一）样本选择与数据来源
由于我国自2009年起设立“创新示范区”，考虑到上市公司自2007年实施新的企业会计准则，因此，样本区间设定为2007-2018年，共包含29993个观测值。剔除了以下四类样本：一是金融保险类公司样本；二是ST、*ST公司样本；三是关键变量数据缺失的样本；四是2018年及以后成立的“创新示范区”内的上市公司样本，最终得到26178个公司-年度观测值。数据均来源于国泰安CSMAR数据库、锐思RESSET数据库，对连续变量在1%和99%分位上进行缩尾处理，以避免极端值的可能影响。
（二）变量定义
1.被解释变量：债务融资能力。由于长期债务融资的债务违约风险较高，债权人出于安全性考虑，更愿意向债务人发放短期借款而非长期借款，并对长期借款设置更多限制性条款。而且，创新研发活动通常具有周期长、不确定性高以及资金耗费量大等特点，创新型企业对长期债务融资的需求更加迫切，因此，企业对长期债务的举债能力更能反映企业的债务融资能力。考虑到既有文献通常使用债务融资规模和债务融资期限衡量企业债务融资能力[13-14]，因此，使用长期债务融资规模（Debt）和长期债务融资期限（Maturity）作为代理变量，衡量企业债务融资数量以及债务期限结构，具体的，令长期债务融资规模（Debt）为企业年末长期借款与总资产之比，长期债务融资期限（Maturity）为企业年末长期借款与总负债之比。
2.解释变量：衡量上市公司经营地是否属于“创新示范区”的哑变量。参照Klasa等的做法[15]，设置哑变量Innovation。若某公司的经营地在样本期内第t年纳入“创新示范区”，那么该公司第t年及以后年度样本Innovation均取1，第t年以前样本均取0；若某公司的经营地在整个样本期内均未纳入“创新示范区”，那么该公司所有年度样本Innovation均取0。哑变量Innovation能够有效衡量设立“创新示范区”对示范区内企业债务融资能力的净影响。
3.控制变量。包括资产规模Size，公司年末总资产（取自然对数）；资产负债率Leverage，公司年末总负债与总资产的比值；资产收益率Roa，公司年末净利润与总资产的比值；利润下滑哑变量Loss，公司当年净利润低于上年时取1，否则取0；营业收入增长率Growth，公司当年营业收入相比上年的增长率；总资产周转率Turnover，公司当年营业收入与平均总资产的比值；现金持有量Cash，公司年末现金及现金等价物余额与总资产的比值；固定资产密集度PPE，公司当年固定资产净额与总资产的比值；无形资产密集度Intangible，公司当年无形资产净额与总资产的比值；上市年限Age，公司上市年限(取自然对数)；企业破产风险Z_Score，参照Altman的做法计算；审计师类型Big4，公司当年被国际四大会计师事务所审计取1，否则取；股权集中度Shold，公司第一大股东持股比例与第二至第十大股东持股比例的比值；两职兼任哑变量Dual，当董事长和总经理由同一人兼任时取1，否则取0。
（三）模型设定
将我国设立“创新示范区”这一区域性创新政策作为一项准自然实验，使用双重差分模型实证检验我国设立“创新示范区”对于企业债务融资能力的影响。需注意的是，不同城市设立“创新示范区”年份不同，形成了一个错层的准自然实验，因此，参照Bertrand和Mullainathan等的做法[16]，构建多时点双重差分模型（DID）估计设立“创新示范区”对示范区内上市公司债务融资能力（DebtFin）的影响，模型具体如下（1）。
DebtFini,t=β0+β1Innovationi,t+β2Controlsi,t+∑Firmi,t+∑Yeari,t+εi,t（1）
在设计准自然实验时，以“创新示范区”所在地的企业作为实验组，以未纳入“创新示范区”的企业作为对照组，分别计算实验组和对照组样本公司债务融资能力在政策实施前后的变化情况，并计算上述变化量的差值，以反映我国设立“创新示范区”对上市公司债务融资能力的净影响。根据前文分析，预测Innovation的回归系数β1应当显著为正。为排除潜在影响，模型（1）中还控制了公司个体固定效应与年度固定效应。
四、实证结果
（一）描述性统计
表1列示了主要变量的描述性统计结果。可以看出，债务融资规模（Debt）均值为0.048，显示样本公司长期借款占总资产的比例为4.8%；债务融资期限（Maturity）均值为0.087，表明企业的债务结构中，长期借款仅不足9%。Innovation均值为0.384，即38%的样本属于“创新示范区”内的公司在设立“创新示范区”当年及以后年度。控制变量均值与中位数较接近，表明样本整体分布均匀。
（二）多时点双重差分模型回归
表2列示了设立“创新示范区”对示范区内企业债务融资能力的影响，其中列（1）和列（2）为模型（1）中未添加控制变量的多时点DID回归结果。可以看出，无论是否添加控制变量，Innovation与Debt、Maturity均在1%水平上显著正相关，表明设立“创新示范区”能够显著提升示范区内企业的债务融资规模和债务融资期限。控制变量中，Size、Leverage、Growth、PPE、Intangible、Z_score的回归系数显著为正，表明资产规模越大、营业收入增长比例越高、可抵押资产数量越多、以及破产风险越低，企业债务融资能力越强；Roa、Turnover、Cash、Big4、Dual的回归系数显著为负，表明业绩良好、资产周转率高、现金持有量高的企业会减少债务融资需求，而公司治理较差的企业会减少债务融资工具使用，以规避债权人与公司经营活动的潜在治理和约束，这与Jensen and Meckling的结论一致[12]。总体而言，以上结果均与预期相符。
（三）稳健性检验
为提高主回归结果的可靠性，实施了如下稳健性检验。
第一，考虑到“创新示范区”试点区域可能具有某些特征，而这些特征刚好也会影响区域内企业债务融资能力，从而导致主回归结果可能存在因样本自选择所导致的选择性偏误。为排除干扰，使用倾向得分匹配法（PSM）对实验组和对照组样本公司进行重新筛选。PSM匹配时，选择模型（1）中的全部控制变量作为协变量，按照1：1近邻匹配的原则，为每个实验组样本配对一个倾向得分最近的对照组样本，最终得到9967对实验组和对照组样本。表3列（1）和列（2）报告了经PSM匹配后的多时点DID回归结果。可以看出，经过倾向得分匹配以后，Innovation仍然与Debt和Maturity分别在5%和1%水平上显著正相关，进一步证明了主回归结果的可靠性。
第二，考虑到“创新示范区”集中于2014-2016年间设立，为更加有效观察短窗口下设立“创新示范区”对企业的外部溢出效应，将实验组样本缩小至2014-2016年间设立的“创新示范区”内上市公司，整体剔除了2009年、2011年以及2017-2018年间设立的“创新示范区”内的上市公司样本，控制组样本仍与主回归保持一致（表3列（3）和列（4））。可以看出，Innovation与Debt和Maturity仍在1%水平上显著正相关，进一步证明了主回归结果的可靠性。
第三，考虑到地区宏观经济环境同样可能对企业债务融资能力产生潜在影响，在模型（1）中控制了上市公司所在地的国内生产总值（GDP），结果如表3列（5）和列（6）。控制了地区宏观经济因素后，Innovation与Debt和Maturity的正相关关系并未发生显著改变。
（四）横截面回归分析
1.基于融资约束的横截面分析。模型（1）的回归结果可能受到企业自身融资能力的影响，鉴此，按照企业融资约束大小对模型（1）进行横截面分组回归。使用Kaplan and Zingales构建的KZ指数，衡量公司融资约束程度[17]，并按照同一行业、同一年度内样本公司KZ指数的中位数对模型（1）进行分组回归，结果如表4。Innovation与Debt和Maturity的显著正相关关系仅出现在高融资约束组，一方面，表明企业自身的融资能力并不会对主回归结果产生干扰，另一方面，表明设立“创新示范区”对示范区内融资约束较高的企业，更能产生显著的提升债务融资能力的作用。
2.基于信息披露环境的横截面分析。考虑到模型（1）的回归结果可能同样受到企业信息披露环境的影响，故使用修正的琼斯模型，计算公司操纵性应计盈余管理强度（DA），衡量信息披露环境，并按照同一行业、同一年度内样本公司DA的中位数，对模型（1）进行分组回归，结果如表5。可以看出，Innovation与Debt和Maturity的显著正相关关系仅出现在信息披露高质量组，一方面，表明高质量的信息披露环境是企业获得外部债务融资的必要条件，另一方面，表明信息披露环境的改善，可能也是设立“创新示范区”后，企业债务融资规模与债务融资期限提升的重要约束条件。
五、结论与启示
设立“创新示范区”是创建创新型国家和创新型社会的重大战略部署，企业作为市场中最重要的微观主体，是国家各项经济政策落地实施的最终践行者，从微观层面探讨国家宏观经济政策的溢出效应，有利于政策制定者更加科学评估政策的有效性。本文以企业债务融资能力这一影响企业创新实践的关键因素作为切入点，使用准自然实验方法实证检验设立“创新示范区”对示范区内企业债务融资的溢出效应。结果发现，设立“创新示范区”后，示范区内企业的债务融资规模和债务融资期限得到了显著提升，该结论在经过一系列稳健性检验后依然成立。进一步分析发现，“创新示范区”对企业债务融资的政策效应主要集中在融资约束较高以及信息披露环境较好的公司。企业会计稳健性水平提升、获得的政府补助增加以及外部分析师乐观预期程度的提高，是设立“创新示范区”后，示范区内企业债务融资能力提升的中介路径，发挥了部分中介效应。
为此提出三点政策建议：第一，在创建创新型国家和创新型社会的背景下，创新的价值不仅仅体现在企业技术能力的提升，它更能产生积极的信号效应和外部溢出效应，为企业外部融资提供便利条件。第二，监管部门应当加大对“创新示范区”内企业的信贷支持力度，将融资能力尤其是债务融资能力的提升，作为示范区内鼓励企业技术创新的配套政策，减少企业创新实践中的融资阻力；第三，鉴于创新已经日渐成为企业提升自身价值、创造超额收益的源泉，证券监管部门应要求上市公司在财务报告中增加企业参与创新实践的相关信息披露，这有助于资本市场参与者更加合理评估公司资源配置情况、潜在风险、市场价值以及未来前景。
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(责任编辑 田孟清)