張莎莎

（中國人民銀行欽州市中心支行，廣西 欽州 535099）

一、引言

制造業(yè)是實體經(jīng)濟的主體，是國家立足之本、興盛之器、富強之基。在國家政策的大力扶持引導下，我國制造業(yè)逐步發(fā)展壯大，在全球產(chǎn)業(yè)鏈、價值鏈中位勢明顯提升，2010—2020 年，我國制造業(yè)增加值連續(xù)11年位居世界第一，制造業(yè)大國、世界工廠地位日漸穩(wěn)固。與此同時，我國研發(fā)投產(chǎn)的三峽垂直升船機、“藍鯨一號”、百萬千瓦級水輪發(fā)電機組等世界級創(chuàng)新成果豐碩，“中國制造”的成就日益獲得世界關注。但是，整體而言，我國制造業(yè)基礎仍然大而不強，存在核心關鍵技術受制于人、產(chǎn)業(yè)技術基礎支撐實力薄弱、重大原創(chuàng)性成果匱乏、部分行業(yè)產(chǎn)能過剩等“卡脖子”問題和短板。

制造業(yè)面臨的問題必須依靠技術進步和創(chuàng)新來化解，但是新技術的研發(fā)試驗、更新迭代及產(chǎn)業(yè)化規(guī)?；瘧?，往往需要耗費巨額資金，僅依靠企業(yè)（尤其是整體資金實力較弱的民營企業(yè)）自有資金難以覆蓋研發(fā)支出。根據(jù)國家“十四五”規(guī)劃中“完善金融支持創(chuàng)新體系，促進新技術產(chǎn)業(yè)化規(guī)?；瘧谩?，可知金融支持是創(chuàng)新研發(fā)的重要一環(huán)，但從實際情況看仍存在改進、提升空間。我國金融體系支持制造業(yè)企業(yè)尤其是民營制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的力度不足，表現(xiàn)之一是直接融資規(guī)模小、鏈條短。目前，資本市場為企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)提供的融資主要是早期的天使投資、風險投資及少許股票、債券，總體融資規(guī)模較??；區(qū)域性股權交易市場整合程度低，缺乏完整的“天使投資—創(chuàng)業(yè)投資—私募股權投資”等投資鏈條，資金鏈與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈未能深度融合。表現(xiàn)之二是間接融資渠道存在“金融排斥”現(xiàn)象。傳統(tǒng)的正規(guī)金融機構（如銀行和保險等）大部分屬于風險厭惡型，而科技創(chuàng)新的特征卻具有研發(fā)期限長、未知因素多、成功率低等高風險性質，與傳統(tǒng)金融機構以風控為前提的理念存在一定矛盾。同時，民營科創(chuàng)企業(yè)與國有企業(yè)存在金融資源不平等。相關數(shù)據(jù)顯示，民營制造業(yè)企業(yè)與國有制造業(yè)企業(yè)擁有的生產(chǎn)性、技術型發(fā)明專利為2：1，產(chǎn)品推陳出新率為4：1，我國民營企業(yè)在技術創(chuàng)新上一直領先于國有企業(yè)，但是支持企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的金融資源優(yōu)先傾斜于國有企業(yè)。

總體而言，金融要素在支持實體企業(yè)尤其是民營制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)從而實現(xiàn)高質量發(fā)展方面仍存在較大改進空間。因此，如何充分發(fā)揮金融資源的引領、輻射和帶動作用，推動制造業(yè)加大創(chuàng)新研發(fā)力度，進行質量、效率、動力轉型升級，增強制造業(yè)風險抵御能力、產(chǎn)業(yè)競爭力，從而實現(xiàn)制造業(yè)在“雙循環(huán)”背景下的高質量發(fā)展、加快建設制造強國，成為時下重要且亟待解決的議題。

二、文獻綜述

（一）金融與企業(yè)發(fā)展

Sdidel &Ehrlic（2011）認為隨著金融資源集聚度的提升，銀企之間的信息不對稱、逆向選擇問題等將得到緩解，從而實現(xiàn)資金配置效率提升、企業(yè)融資成本降低。劉剛等（2018）選取粵港澳大灣區(qū)11個城市2006—2016 年的數(shù)據(jù)，采用空間面板杜賓模型進行實證分析，認為理論上伴隨著城市的金融發(fā)展，當?shù)丶夹g型產(chǎn)業(yè)將得到極大促進，但在樣本期間金融發(fā)展對企業(yè)成長的促進作用不顯著，且城市之間存在強烈的負向溢出效應，體現(xiàn)出粵港澳城市群的有效合作有待進一步增強。李敏（2020）利用中介效應模型發(fā)現(xiàn)，城市金融水平的提升能有效緩解企業(yè)融資約束，進而顯著促進企業(yè)成長，且具有兩大表現(xiàn)特征：一是相比于國有企業(yè)和大企業(yè)，金融資源促進企業(yè)發(fā)展的效用在非國有企業(yè)、中小企業(yè)層面更為顯著；二是發(fā)展水平、市場化程度高的地區(qū)的金融資源對當?shù)仄髽I(yè)成長性的促進作用大于發(fā)展水平、市場化程度低的地區(qū)。蔡志穎（2020）選取2007—2017 年A 股面板數(shù)據(jù)，實證發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與上市制造業(yè)企業(yè)的經(jīng)營績效之間存在較為顯著的正向關系，表現(xiàn)為金融發(fā)展提升1 個單位，制造業(yè)企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績將提升0.06 個單位，且這一變動比率在東部發(fā)達地區(qū)的數(shù)值更高。

（二）金融與企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)

Pandit et al.（2001）基于英國的金融及產(chǎn)業(yè)集群數(shù)據(jù)，實證發(fā)現(xiàn)金融集聚效應對企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)具有顯著影響。Atanassov（2013）通過分析美國上市公司數(shù)據(jù)，認為成熟的金融體系提供了諸如降低融資成本和評估風險、激勵管理等外部環(huán)境和保障，極大提升企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)效率。金友森等（2020）基于我國2001—2009 年銀行和企業(yè)數(shù)據(jù)，研究認為金融集聚通過縮短銀企距離、促進同業(yè)競爭和強化關系融資等方式，對企業(yè)技術創(chuàng)新具有明顯穩(wěn)定的促進效用。魏學輝等（2020）選取我國30 個省份2006—2017 年的數(shù)據(jù)，構建空間杜賓面板模型，實證得出我國金融資源集聚與企業(yè)層面的技術創(chuàng)新之間存在顯著的空間依賴性，且主要表現(xiàn)為隨著金融資源集聚，相鄰區(qū)域的企業(yè)技術創(chuàng)新將呈現(xiàn)一定程度的回落效應。徐欣和董洪超（2021）認為，金融集聚對科技創(chuàng)新存在非線性的倒“U”型影響，金融集聚的極化效應對科技創(chuàng)新的作用更加積極；在空間溢出效應層面，京津冀地區(qū)的金融集聚對科技創(chuàng)新的溢出效應不顯著，長三角地區(qū)呈現(xiàn)顯著的促進效應，粵港澳大灣區(qū)則是顯著的抑制效應。

（三）技術創(chuàng)新與企業(yè)發(fā)展

Ciftci &Cready（2011）研究發(fā)現(xiàn)，隨著企業(yè)加大研發(fā)投入和專利產(chǎn)出力度，企業(yè)未來的經(jīng)營業(yè)績將大幅提升。Lin et al.（2006）認為技術創(chuàng)新與企業(yè)績效之間無線性關系，原因在于創(chuàng)新投資帶來效益的不確定性，不同程度的創(chuàng)新投資可能會產(chǎn)生不同的影響。田雪姣等（2020）運用動態(tài)面板系統(tǒng)GMM 估計法，對2010—2018 年70 家創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)數(shù)據(jù)進行研究，結果顯示：創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)持有的專利授權數(shù)量對企業(yè)成長具有顯著的正向作用，而企業(yè)的科研人力資源和專項研發(fā)經(jīng)費的投入在短期內對企業(yè)成長沒有明顯的促進作用。黃姝妍等（2021）選取2007—2016年38 家A 股上市非ST 新能源企業(yè)為研究對象，利用二步系統(tǒng)GMM 進行估計分析，實證發(fā)現(xiàn)加強對技術創(chuàng)新的支持，一定程度上有利于促進企業(yè)財務穩(wěn)健發(fā)展。羅斌元和楊倩（2021）選取2016—2019年我國創(chuàng)業(yè)板上市公司財務數(shù)據(jù)作為研究樣本，認為創(chuàng)新投資可以有效促進企業(yè)高質量發(fā)展，產(chǎn)權或地區(qū)差異的調節(jié)作用會使促進程度產(chǎn)生差異，民營企業(yè)或者位于我國東部地區(qū)的企業(yè)創(chuàng)新投資效果更好。

綜上所述，現(xiàn)有文獻主要集中于研究金融資源、創(chuàng)新研發(fā)和企業(yè)發(fā)展三個因素中其中兩項的相互影響，未將三個因素作為一個有機整體進行統(tǒng)籌考量。此外，目前的研究主要從宏觀層面著手，利用GDP 或產(chǎn)業(yè)增加值等宏觀數(shù)據(jù)進行分析論證，不能從微觀層面反映出實體企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)、獲取金融資源差異產(chǎn)生的影響。因此，本文將運用企業(yè)層級的數(shù)據(jù)，對企業(yè)運用金融資源進行創(chuàng)新研發(fā)從而推動發(fā)展的情況展開分析。

三、模型設計及實證分析

（一）指標選取

1.企業(yè)發(fā)展水平（g）。借鑒呂承超和張學民（2015）用500強民企營業(yè)收入來替代民營經(jīng)濟發(fā)展的設定，本文選取企業(yè)營業(yè)收入來衡量企業(yè)發(fā)展水平。

2.創(chuàng)新研發(fā)力度（lnrd）。徐忠偉（2005）認為不同階段的企業(yè)發(fā)展均受到不同內在因素的影響，而R&D 投入的影響貫穿于企業(yè)創(chuàng)業(yè)期、成長期、成熟期。薛芳（2020）用企業(yè)研發(fā)支出計算企業(yè)研發(fā)強度?；谝延醒芯?，本文選取企業(yè)研發(fā)投入表示企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)力度。

3.地區(qū)金融資源狀況（lnfgdp）。金融業(yè)增加值是衡量地區(qū)金融發(fā)展的一個重要指標（中國人民銀行?？谥行闹姓n題組，2008；胡少廷，2017）。根據(jù)《國民經(jīng)濟行業(yè)分類與代碼》相關解釋，金融業(yè)增加值涵蓋貨幣金融服務、資本市場服務、保險業(yè)以及其他金融機構等行業(yè)在一定時期內提供的融資服務和中間服務所創(chuàng)造的價值總量。

4.企業(yè)負債杠桿（debt）。根據(jù)數(shù)據(jù)可得性，借鑒馬俊和李季剛（2021）的指標設置，本文將企業(yè)負債杠桿作為控制變量，同時具體衡量指標選取企業(yè)資產(chǎn)負債率。

以上各變量基本定義如表1所示。

（二）數(shù)據(jù)來源

本文選取2014—2020 年我國31 個省份（港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)缺失）經(jīng)濟金融和上市民營制造業(yè)企業(yè)的面板數(shù)據(jù)進行研究分析。其中，上市民營制造業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)篩選標準：我國A 股上市的民營制造業(yè)企業(yè)；企業(yè)經(jīng)營狀態(tài)正常，剔除出現(xiàn)過“特別處理”的ST企業(yè)；持續(xù)進行創(chuàng)新研發(fā)，剔除研發(fā)投入信息披露不足5年的企業(yè)；企業(yè)注冊地明確，剔除未能明確歸屬于31個省份的企業(yè)；最終得到2224 家上市民營制造業(yè)企業(yè)的面板數(shù)據(jù)。31個省份的經(jīng)濟金融數(shù)據(jù)以行政區(qū)域為劃分標準，用于明確區(qū)分地區(qū)金融資源狀況。以上所有數(shù)據(jù)均來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

（三）模型設定

基于以上指標及對應的面板數(shù)據(jù)，本文構建如下三個模型分析地區(qū)金融資源、企業(yè)創(chuàng)新對民營企業(yè)發(fā)展的影響。其中，公式（1）為只包含企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)力度對企業(yè)發(fā)展的動態(tài)模型回歸結果，公式（2）為只包含地區(qū)金融資源狀況對企業(yè)發(fā)展的動態(tài)模型回歸結果，公式（3）是同時包含企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)力度和地區(qū)金融資源狀況的動態(tài)模型回歸結果。

其中，git為第i個民營制造業(yè)企業(yè)t期發(fā)展情況，i=1，2，…，N，t=1，2，…，T（i、t定義下同），利用當年企業(yè)營業(yè)總收入對數(shù)表示。lnrdit為企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)力度，利用企業(yè)研發(fā)投入對數(shù)表示。一般而言，新技術的投入會促進企業(yè)生產(chǎn)效率提升、產(chǎn)品具有比較優(yōu)勢等，從而推動企業(yè)快速發(fā)展。lnfgdpit為地區(qū)金融資源狀況，利用地區(qū)金融業(yè)增加值對數(shù)表示，該數(shù)值越大，表明金融專業(yè)化水平、開放程度、綜合服務效能越強。debtit為控制變量，選取指標為企業(yè)負債杠桿，用資產(chǎn)負債率表示，反映企業(yè)舉債經(jīng)營、財務風險的程度，一定程度上影響金融資源對企業(yè)的支持力度。

（四）實證分析

1.描述性統(tǒng)計。各變量的描述性統(tǒng)計結果如表2所示，企業(yè)發(fā)展數(shù)值區(qū)間為［18.484，25.075］，均值為21.178，標準差為1.360，表明上市民營制造業(yè)企業(yè)發(fā)展狀況之間存在較大差異，部分企業(yè)發(fā)展勢頭迅猛，部分企業(yè)經(jīng)營較為慘淡。地區(qū)金融資源狀況、企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)力度標準差分別為0.712和1.327，表明上市民營制造業(yè)企業(yè)所屬地區(qū)的金融生態(tài)和企業(yè)自身的創(chuàng)新研發(fā)投入均存在顯著差異。企業(yè)負債杠桿標準差0.182，表明企業(yè)負債杠桿存在一定差異。

表2 各變量的描述性統(tǒng)計

2.相關性分析。相關性分析結果如表3所示，解釋變量企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)力度、地區(qū)金融資源狀況與企業(yè)發(fā)展水平的相關系數(shù)分別為0.769 和-0.037，且均在1%的顯著性水平下顯著，因此可以初步判斷企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)力度與企業(yè)發(fā)展水平正相關，而地區(qū)金融資源狀況與企業(yè)發(fā)展水平負相關，這同前文假設有所區(qū)別，但由于相關關系并不代表因果關系，因此還有待后文回歸分析來進一步驗證。此外，解釋變量企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)力度、地區(qū)金融資源狀況和控制變量企業(yè)負債杠桿之間的相關系數(shù)的絕對值均在0.5 以下，因此不存在多重共線性問題。

表3 相關性分析

3.平穩(wěn)性檢驗。由于本文的數(shù)據(jù)是面板數(shù)據(jù)，包含截面和時間兩個維度，如果各變量是非平穩(wěn)序列而直接回歸可能會導致“偽回歸”的產(chǎn)生，因此回歸前需要檢驗各變量的平穩(wěn)性。為了單位根檢驗結果的穩(wěn)健，本文采用LLC、PP-Fisher、Fisher-ADF三種面板單位根檢驗的方法進行檢驗。檢驗結果如表4所示，可以發(fā)現(xiàn)，三種檢驗的結果基本保持一致，g、lnrd、lnfgdp、debt的原始序列的檢驗統(tǒng)計量的p 值均小于5%，因此均拒絕“存在單位根”的原假設。

表4 單位根檢驗結果

（五）實證結果

1.靜態(tài)回歸。在對模型進行回歸前，需要先判斷本文所要研究的模型是變截距模型還是混合回歸模型，其中變截距模型又分為固定效應變截距模型和隨機效應變截距模型，因此需要先進行檢驗。檢驗結果如表5所示，三個方程回歸結果的固定效應冗余Wald檢驗F 值均在1%的顯著性水平下顯著，說明均拒絕“使用混合回歸模型”的原假設，在此基礎上，Hausman 檢驗的chi2 值也均在1%的顯著性水平下顯著，說明均拒絕“使用隨機效應回歸模型”的原假設。因此，最終三個方程的回歸均選擇使用固定效應模型，回歸結果表明企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)力度、地區(qū)金融資源狀況、企業(yè)負債杠桿對企業(yè)發(fā)展具有顯著的正向作用。

表5 靜態(tài)模型回歸結果

2.動態(tài)分析。考慮到企業(yè)發(fā)展（營業(yè)收入）存在一定慣性或當期數(shù)據(jù)受歷史指標影響，本文為增強實證結果的穩(wěn)健性，在靜態(tài)面板模型基礎上引入被解釋變量的滯后項以反映被解釋變量自身存在的動態(tài)演進效應。相關動態(tài)模型的回歸結果如表6 所示：第一，企業(yè)發(fā)展的滯后一期變量（l.g）和滯后二期變量（l2.g）的系數(shù)均在1%的顯著性水平下顯著，這說明企業(yè)發(fā)展存在慣性作用；第二，三個動態(tài)GMM的回歸結果中AR（1）的p值均顯著、AR（2）的p值均不顯著，說明模型不存在自相關問題；第三，三個Sargan 值的p值均大于5%，說明無法拒絕“所有工具變量均有效”的原假設，工具變量選取合適；第四，企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)力度、地區(qū)金融資源狀況、企業(yè)負債杠桿的系數(shù)仍舊顯著為正，同前文回歸結論保持一致。

以表6第三列結果為例來看，企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)力度的系數(shù)為0.263，且在1%的顯著性水平下顯著，這說明在保持其他變量不變的情況下，研發(fā)投入對企業(yè)發(fā)展具有顯著的促進作用，研發(fā)投入平均每增加1%，企業(yè)發(fā)展提升0.263%。地區(qū)金融資源狀況的系數(shù)為0.084，且在10%的顯著性水平下顯著，這說明在保持其他變量不變的情況下，金融資源對企業(yè)發(fā)展具有較為顯著的促進作用，金融資源平均每增加1%，企業(yè)發(fā)展提升0.084%；企業(yè)負債杠桿的系數(shù)為0.283，且在1%的顯著性水平下顯著，這說明在保持其他變量不變的情況下，企業(yè)負債杠桿對企業(yè)發(fā)展具有顯著的促進作用，平均來看，企業(yè)負債杠桿每增加1%，企業(yè)發(fā)展提升0.283%。

表6 動態(tài)模型回歸結果

四、結論與政策建議

（一）結論

1.創(chuàng)新研發(fā)對企業(yè)發(fā)展具有顯著正向影響。加大創(chuàng)新研發(fā)力度，對民營制造業(yè)企業(yè)轉型升級、實現(xiàn)彎道超車具有重要助益。

2.地區(qū)金融資源對民營制造業(yè)企業(yè)發(fā)展具有較為顯著的正向影響。金融資源的介入能有效緩解企業(yè)資金壓力。

3.適度的負債杠桿對企業(yè)發(fā)展具有顯著正向影響。民營制造業(yè)企業(yè)通過適當舉債，可有效提升企業(yè)發(fā)展速度。

（二）政策建議

1.推動制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)。一是提升單一企業(yè)的創(chuàng)新能力。實施國家高新技術企業(yè)和科技型中小企業(yè)“雙倍增”計劃，引導推動民營中小微制造業(yè)企業(yè)提升自主創(chuàng)新能力，不斷突破關鍵核心技術，加速、擴大“瞪羚”“獨角獸”“單項冠軍”等企業(yè)的培育孵化。二是鼓勵行業(yè)集群創(chuàng)新。推動制造業(yè)企業(yè)組建創(chuàng)新聯(lián)合體，打造區(qū)域共性技術創(chuàng)新服務平臺，集聚各類創(chuàng)新資源，促進各類主體協(xié)同發(fā)力，結合區(qū)域優(yōu)勢打造特色化制造業(yè)集群，延伸、強化制造業(yè)供應鏈和循環(huán)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)鏈。三是推動產(chǎn)學研用深度融合。加強制造業(yè)創(chuàng)新中心建設，全方位構筑以企業(yè)為中心、產(chǎn)學研深度融合的協(xié)同創(chuàng)新體系，打造政產(chǎn)學研金服用創(chuàng)新共同體，深化科創(chuàng)研究“經(jīng)費包干”“專家組閣”“項目揭榜”等制度建設，同時利用個性定制、柔性生產(chǎn)、云制造等智能化和綠色型生產(chǎn)模式，提升科研成果轉化效率。

2.完善金融支持創(chuàng)新體系。一是強化資本市場的支持作用。進一步發(fā)揮科創(chuàng)板、創(chuàng)業(yè)板的引領帶動作用，創(chuàng)設貼合科創(chuàng)型中小制造業(yè)企業(yè)融資需求的審核、掛牌、交易等制度，充分運用小微企業(yè)增信集合債、中小企業(yè)私募債、可交換債等債務融資工具，精準解決企業(yè)融資困境。二是提升銀行保險服務效能。銀行機構針對科創(chuàng)型制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營及融資特點，探索推進投貸聯(lián)動、可變利率定價、專利許可受益權等融資服務模式；保險公司擴大保險保障范圍，為科創(chuàng)型制造業(yè)企業(yè)的關鍵研發(fā)裝備、專利產(chǎn)品質量、核心技術責任等提供保障服務。三是構建全覆蓋的金融體系。探索設立服務于科創(chuàng)型制造業(yè)企業(yè)的金融專營機構，綜合運用“科創(chuàng)貸款”“金融顧問”“夾層融資”“產(chǎn)業(yè)基金”“租賃+保理”等多元化金融產(chǎn)品和服務，全方位、多層級滿足科創(chuàng)型制造業(yè)企業(yè)在資金結算、債券發(fā)行乃至套期保值的金融需求。

3.營造良好的外部生態(tài)環(huán)境。一是健全激勵創(chuàng)新的政策環(huán)境。依據(jù)不同產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征、技術差異、實際及預期貢獻等情況，實施差異化創(chuàng)新優(yōu)惠政策，減輕企業(yè)技改創(chuàng)研的稅費負擔，支持企業(yè)加快轉型升級步伐。二是建立包容審慎的市場監(jiān)管體系。在持續(xù)深化“放管服”改革的基礎上，進一步完善標準、檢驗檢測和認證體系，加強知識產(chǎn)權保護，建立公平競爭的市場秩序，保證民營企業(yè)在審批、要素取得等方面享有公平競爭的權利，不斷激發(fā)市場主體活力。三是拓展消費新空間。針對不同區(qū)域的資源稟賦，充分運用云技術、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興科技，努力實現(xiàn)新型消費擴容提質，構建消費升級、有效投資、創(chuàng)新驅動、產(chǎn)業(yè)轉型有機結合的發(fā)展路徑，推動制造業(yè)高質量發(fā)展。