公司创新链与资金链的耦合协调度及其驱动因子探究

梁树广 臧文嘉 冯倩倩

DOI：10．19641/j．cnki．42-1290/f．2023．23．016

【摘要】创新链与资金链的耦合协调本质是两个系统相互协同和有机结合以实现创新链引领作用和资金链支持作用的系统性过程。本文运用耦合协调度模型、 核密度估计和地理探测器， 测度“两链”耦合协调度的整体特征、 行业动态演进特征及耦合协调的内部影响因子。研究表明： 制造业上市公司“两链”耦合协调水平总体呈上升趋势， 但整体水平不高， 处于勉强协调发展阶段； 制造业各行业“两链”耦合协调的动态演进差异较大， 资本密集型制造业内部各细分行业极化较为明显； “两链”耦合协调度的主导影响因子每年变化较大， 研发人员数量是影响“两链”耦合协调度的潜力因子， 各因子交互作用对“两链”耦合协调度的影响高于单因子。基于此， 从三个方面提出推动制造业上市公司创新链与资金链深度耦合的路径。

【关键词】制造业；资金链；创新链；耦合协调度

【中图分类号】 F062.9     【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2023）23-0111-9

一、 引言

我国经济已经迈入创新转型的关键时期， 迫切需要提高创新能力和完善金融支持创新体系。2021年， 国务院公布的《中国企业家成长与发展专题调查报告》中显示， 近50%的企业注重创新， 并努力利用突破式创新模式实现企业产品与服务的创新。但是仍然存在着核心技术受制于人、 共性技术供给缺位以及产业基础能力不强等问题， 说明企业作为创新主体的地位还不够突出。习近平总书记强调， 创新是一个系统工程， 创新链、 产业链、 资金链、 政策链相互交织、 相互支撑， 改革只在一个环节或几个环节进行是不够的， 必须全面部署， 并坚定不移地推进。然而， 由于研发创新活动具有信息不对称、 高度不确定性的特征， 投资主体在创新投入方面会出现逆向选择和道德风险问题， 因此， 创新链与资金链耦合会存在资源错配以及融资约束等问题， 影响着企业的创新效率。围绕创新链完善资金链， 加速资金链支撑创新链动能释放， 有利于激发企业创新活力， 发挥企业创新主体的作用， 加速科技成果向现实生产力转化， 有利于增强创新链效能和资金链韧性， 实现两链协同升级、 互促共进和良性循环， 有利于制造业实现从“跟踪并行”到“并行领跑”的转变。基于此， 本文拟从制造业上市公司创新链与资金链耦合角度展开研究， 测度“两链”耦合协调度及其驱动因子， 提出政策建议， 以期提高制造业企业“两链”耦合协调水平， 为持续助力制造业高质量发展提供一定的参考。

二、 文献综述

有关创新链与资金链耦合的研究主要围绕内涵、 作用关系、 耦合路径和测度方法展开。一是从内涵来看， 创新链是以需求拉动力为主、 以科技知识自身推动力为辅的链节模式（蔡翔，2002）， Timmers（1999）则指出， 基础研究、 技术研发、 商品化和产业化四个阶段共同组成创新链。随着研究的进一步细化， 将创新链解构为政治网络、 技术网络和商业网络， 并在此基础上分析了对创新绩效的影响程度， 并将政府主管部门、 高校、 研究机构、 金融机构纳入进来， 更加全面地反映了科研成果从无到有随之商业化的过程（康健和胡祖先，2017）。资金链是指政府、 投资部门等为帮助创新项目实现产业化提供资金供给的链状功能组织（杨明和林正静，2021；袁继新等，2016）。从企业的角度来看， 资金链是企业的生命线， 是一种“融资—资金投入使用—偿还债务—回馈投资”的循環过程（许立新和史雪明，2013）。二是从作用关系来看， “两链”耦合是知识资本、 风险资本、 人力资本贯穿科技创新的全过程（洪银兴，2017）。创新链与资金链相互作用， 创新链是核心， 持续有效的资金供给是创新取得成果的保障， 创新链可以激发资金链（王玉冬等，2020）。从具体的R&D投入经费来源看， 政府补贴能够发挥资源属性和信号属性的作用来促进企业的创新产出（伍健等，2018）， 民间融资对研发和商业化创新的需求具有驱动力（Selvarajah和Sheena，2017）。内源融资、 股权融资与债权融资对上市公司自主创新能力的影响能力不同（孙早和肖利平，2016；周开国等，2017）。三是从耦合路径来看， 创新要素的集聚程度是影响“两链”耦合的重要因素之一（吴卫红等，2020）。依托高新区这一创新载体， 推进创新平台建设（刘家树等，2022）， 有效推进创新链与资金链的融合。随着创新资金来源方式的增多， 应当将创新链各阶段特征与各种融资方式有效结合， 提高创新效率和投资收益（王玉冬等，2020）。将产业链、 创新链、 资金链连接起来， 可以有效解决融资问题和科技成果的转化（Zhuo，2020）。四是从测度方法来看， 在耦合协调度的测算上， 以往研究较多使用耦合协调度模型（陈平和韩永辉，2021）、 熵权法（梁文良和黄瑞玲，2022）、 模糊集定性分析方法（刘家树等，2022）、 复合系统协调度模型（王玉冬等，2019）、 结构方程模型（梁树广等，2023）等。

综上所述， 现有文献为本研究提供了理论基础与逻辑起点， 但是对于创新链和资金链耦合协调的研究大多属于定性研究和省域层面耦合协调度测度研究， 鲜有微观视角的定量研究。本文的边际贡献主要体现在： 一是在研究内容上， 尝试使用制造业上市公司数据测算创新链与资金链耦合协调度和影响“两链”耦合协调度的因子， 在微观层面拓展了关于“两链”耦合研究， 为耦合协调度的提升提供了客观依据。二是在指标选取上， 基于王玉冬等（2019）对创新链和资金链指标体系的处理思路， 依据创新链与资金链的基本内涵， 补充了创新链产业化阶段的管理效率、 营销效率和资金链的融资环境指标。

三、 创新链与资金链耦合协调的理论分析

（一）创新链与资金链耦合的内涵

创新链是以知识创新为源头， 以产业创新发展或市场化为导向， 通过创新主体相互协同开展创新活动， 经过研发阶段、 科技成果转化阶段， 最后进入产业化阶段的链条。技术创新离不开知识创新， 同时技术创新依赖于产业市场规模， 要实现创新驱动发展战略， 创新链条上的主体（高等院校、 研究机构、 各类研发平台、 企业等）需要内外部相互协作， 将知识创新、 技术创新和市场化创新各个环节有机衔接起来。资金链是以满足投资需求， 获得最大收益为目标， 通过供给或者筹集资金， 经过运营主体配置， 最后得到收益并将其分配的循环增值链条。其中， 资金由自有资金、 政府资金、 金融机构资金、 风险投资资金和资本市场资金组成， 其主体包括政府、 企业、 金融机构和投资机构等。

耦合是指在系统发挥自身功能的同时， 通过系统之间的相互作用、 协作和渗透， 彼此影响以致联合起来的现象。创新链与资金链耦合是指依托供需连接， 在创新链的各个环节， 资金链通过其功能配置相应的资金， 为创新活动提供源源不断的支持， 通过针对性反馈调节， 使创新成果的红利回馈助推资金链的有效运行， 最终实现创新绩效和资金增值的动态一体化。

（二）创新链与资金链耦合协调的机理分析

创新链与资金链耦合协调是指两个系统之间彼此相互影响的协调发展关系。具体来看， 资金链主体对创新链上各个环节的投资， 不同于一般的投资活动， 具有投入产出周期长， 投资风险大， 前期投入不可逆的特点， 需要在融资规模、 期限结构及风险要求方面与创新投资主体进行匹配。一是在创新研发阶段， 这个阶段的技术成果无法准确获知， 资金需求量大， 投资回报少， 且具有正外部性的特征， 社会资本对于创新研发投入动力不足， 因此在这一阶段， 企业的自有资金和政府补助起到主要作用， 当然不排除少量的风险投资者。二是在成果转化阶段， 研发的新技术有明确的收益人， 且可抵押的资产增加， 技术创新风险降低， 可以通过金融机构来满足资金需求， 同时， 为有技术而缺乏资金的项目提供风险投资和自有资金也是成功的关键。三是在产业化阶段， 产品在市场上占有一定的份额， 风险继续减小， 通过商业模式以及营销模式的创新等途径扩大市场， 在这一阶段， 企业自有资金、 债权融资以及股权融资成为主要支撑。创新链的不断发展促使资金链的需求空间不断扩大， 同时， 如果创新链的发展得不到资金链的支持， 则不能将科技转化为现实生产力。创新链子系统发展的好坏决定了资金链的投资效率， 创新链子系统与资金链子系统的耦合通过资金配置联系在一起， 创新链中创新成果的产业化， 不仅增加了投资主体的利益， 还吸引其他投资主体的加入， 增加资金回流， 反过来又为创新链子系统提供了资金支持。可见， 创新链子系统与资金链子系统之间交织互嵌， 呈现出复杂的非线性螺旋式上升状态。

四、 研究设计

以制造业上市公司创新链与资金链耦合协调度为研究对象， 依据创新链和资金链的内涵， 分别构建“两链”指标体系， 利用耦合协调度模型、 核密度估计方法分析“两链”耦合协调度的时序演进特征。进一步， 运用地理探测器， 探究影响“两链”耦合协调的内部因子。

（一）变量的选择与指标体系的构建

依据创新链与资金链的定义， 将资金链划分为资金筹集、 资金运营和资金收益三个阶段。其中， 资金筹集包括内源融资和外源融资。借鉴孙早和肖利平（2016）对债权融资、 股权融资的测度方法， 分别用“（短期借款+长期借款+应付债券）/年初总资产”和“（股本+资本公积）/年初总资产”表示外源融资。借鉴岳怡廷和张西征（2017）对内源融资的测度方法， 用“本期现金及现金等價物余额/本期资产总额”表示。资金运营包括总资产周转率、 资产负债率和速动比率， 其中资产负债率和速动比率是适度指标。资金收益包括总资产报酬率、 净资产收益率和成本费用利润率。

将创新链分为研发、 成果转化和产业化三个阶段。其中， 研发阶段包括研发人员数量和研发投入占比。成果转化阶段用无形资产占比以及发明专利申请数量来表示， 无形资产包含了专利权和非专利权等无形化资产且能为企业带来经济利益的指标， 更广泛地体现了企业创新投资成果。虽然删除了企业中发明专利以及研发人员数量为0的企业， 但是发明专利数量和研发人员数量存在严重的厚尾现象， 因此借鉴李春涛等（2020）的处理方式， 对这两个指标进行加1取对数处理。在产业化阶段， 由于上市公司的新产品销售收入未披露， 因此用销售净利率来衡量。市场规模的扩大离不开管理创新能力， 借鉴冯南平等（2021）的方法， 用“主营业务收入/销售费用”和“管理费用/营业收入”来衡量营销效率和管理效率， 使用熵值法进行综合测算。最终获得各项指标在各个系统中的重要程度， 具体如表1所示。

（二）研究方法

1. 耦合协调度模型。引入耦合协调度模型测算“两链”之间的耦合度协调度， 其中， 创新链与资金链耦合是指创新链与资金链两系统相互作用、 相互制约、 相互影响的程度， 耦合协调度是指两系统相互作用中良性耦合程度的大小， 具体公式如下：

其中： C表示“两链”耦合度， 取值范围为［0，1］， f（x）是指资金链的综合评价指数， g（y）是指创新链的综合评价指数， T是指资金链、 创新链的耦合协调指数， D是指两系统的耦合协调度。假设创新链与资金链同等重要， 因此取α=0.5， β=0.5。借鉴唐晓华等（2018）对耦合协调度的归类划分， 将其划分为可接受区间（0.6＜D≤1.0）、 过渡区间（0.4＜D≤0.6）和不可接受区间（0＜D≤0.4）3个层次。

2. 核密度估计。核密度估计属于非参数估计法， 通过探究研究对象分布曲线的位置、 形状、 分布延展性， 直观解释其动态演变及行业差异。通过不同时期制造业行业创新链与资金链耦合协调发展水平Kernel密度函数图， 可视化地展示了其动态演进过程和绝对差异， 具体公式参考冯宗宪和段丁允（2022）的研究。

3. 地理探测器。地理探测器是一种基于空间方差分析的空间分析方法（王劲峰和徐成东，2017）， 借助地理探测器中的因子探测和交互探测， 识别制造业上公司创新链与资金链耦合协调发展水平的影响因子及因子的交互作用， 计算公式参考杨智晨等（2023）的研究。

（三）数据来源与处理

本文所使用的制造业上市公司A股数据来自国泰安（CSMAR）数据库和WIND数据库。为了使样本数据更具有代表性， 本文对样本数据进行以下处理： 一是剔除主要变量存在数据缺失的样本； 二是对连续变量进行双侧1%的缩尾处理（Winsor）， 以便消除离群值对结果的干扰； 三是对部分缺失值使用插值法进行填充； 四是剔除ST和?ST企业； 五是由于2015年前研发人员数量存在大量缺失值， 因此将周期选定为2015 ～ 2021年。最终得到样本涉及1036个制造业上市公司7个年度、 共计7252个观测值。

五、 创新链与资金链耦合协调度时序格局演变

（一）制造业上市公司创新链与资金链耦合协调度的特性事实

根据耦合协调度测算模型， 使用Stata软件对2015 ～ 2021年制造业上市公司的创新链与资金链进行耦合测算， 进而加总得出制造业细分行业的整体值。在加总过程中， 考虑到每个上市公司规模之间的差异性， 如果使用算术平均会遗漏上市公司规模这一重要要素的影响， 因此以上市公司总资产作为权重， 采用加权平均的方法对两链的耦合协调水平进行加总测算。

1. 整体特征。表2展示的是制造业上市公司创新链与资金链耦合协调度的时间特征， 其中相对发展度是指创新链与资金链发展水平的比值， 当该值小于、 等于、 大于1时， 分别表示创新链水平落后、 同步、 领先于资金链水平。总体来看， 样本期间制造业上市公司创新链与资金链耦合协调度表现出先下降再上升、 再下降再上升的类“W”型， 但是增长缓慢， 由2015年的0.5436上升到 2021年的0.5688， 仅增长了4.64%。耦合发展类型一直处于勉强协调发展， 总体处于耦合协调分类中的过渡区间。另外， 制造业上市公司的创新链水平一直落后于资金链水平。

2. 行业特征。借鉴武宵旭等（2021）对中国制造业的分类方法， 本文将29个细分行业分为劳动密集型、 资本密集型及技术密集型。其中， 劳动密集型制造业包括农副食品加工业（c13）， 食品制造业（c14），  酒、 饮料和精制茶制造业（c15）， 纺织业（c17）， 纺织服装、 服饰业（c18）， 皮革、 毛皮、 羽毛及其制品和制鞋（c19）， 木材加工和木、 竹、 藤、 棕、 草制品业（c20）， 家具制造业（c21）， 造纸和纸制品业（c22）， 印刷和记录媒介复制业（c23）， 文教、 工美、 体育和娱乐用品制造业（c24）， 橡胶和塑料制品业（c29）， 废弃资源综合利用业（c42）13个细分行业。资本密集型制造业包括石油加工、 炼焦和核燃料加工业（c25）， 非金属矿物制品业（c30）， 黑色金属冶炼和压延加工业（c31）， 有色金属冶炼和压延加工（c32）， 金属制品业（c33）， 通用设备制造业（c34）， 专用设备制造业（c35）， 仪器仪表制造业（c40）8个细分行业。技术密集型制造业包括化学原料和化学制品制造业（c26）， 医药制造业（c27）， 化学纤维制造业（c28）， 汽车制造业（c36）， 铁路、 船舶、 航空航天和其他运输设备制造业（c37）， 电气机械和器材制造业（c38）， 计算机、 通信和其他电子设备制造业（c39）， 其他制造业（c41） 8个细分行业。

表3展示了制造业29个细分行业创新链与资金链的耦合协调度平均发展水平， 仅有汽车制造业（c36），  计算机、 通信和其他电子设备制造业（c39）和铁路、 船舶、 航空航天和其他运输设备制造业（c37）属于可接受区间的初级协调发展型， 且都属于技术密集型制造业。另有5个属于濒临失调衰退型且大多属于劳动密集型制造业， 具体包括纺织服装、 服饰业（c18）， 皮革、 毛皮、 羽毛及其制品和制鞋业（c19）， 木材加工和木、 竹、 藤、 棕、 草制品业（c20）， 印刷和记录媒介复制业（c23）， 石油加工、 炼焦和核燃料加工业（c25）。剩余21个制造业细分行业属于过渡区间的勉强协调发展。

总体来看， 制造业“两链”耦合协调度从高到低依次为技术密集型制造业， 资本密集型制造业和劳动密集型制造业， 耦合协调度分别为0.5772、 0.5228和0.5072。可能的原因在于劳动密集型制造业的经营模式是以生产和代加工中低端产品为主， 该模式很难吸引到科研人才， 且很多企業培养的核心人才还会因为职业晋升、 企业综合待遇等问题在后期离职， 同时， 企业家对科研创新、 管理创新重视程度不够， 科研投入较少。然而， 技术密集型和资本密集型制造业有较高的人力资本水平和一定的技术创新能力， 其产品技术复杂度高， 产品更新迭代快， 产品价值高， 更容易吸引资金流入从而获得更多收益。

对制造业细分行业创新链与资金链耦合协调度的原始数据进行统计，  观察其时间演变特征。总体来看， 细分行业之间有较为明显的分化特征。劳动密集型制造业（c15、c17、c21、c22、 c24、c29）， 资本密集型制造业（c40、c30）、 技术密集型制造业（c26、c27、c28、c41）12个细分行业， 耦合类型从濒临失调衰退型进入勉强协调发展型。铁路、 船舶、 航天航空和其他运输设备制造业（c37）呈波动下降趋势， 但总体仍属于可接受区间的初级协调发展型。其他细分行业耦合协调度更多呈现稳定走势。

（二） 制造业上市公司创新链与资金链耦合协调度的动态演进

本文使用采用核密度估计方法从分布位置、 分布延展性以及极化现象三方面对总体以及劳动密集型、 资本密集型以及技术密集型制造业2015 ～ 2021年的演化趋势进行描述， 结果如图1所示。

图1（a1）展示了制造业细分行业创新链与资金链耦合协调度的分布动态特征。从分布位置来看， 制造业各细分行业主峰的中心位置先左移后右移， 整体右移， 说明制造业创新链与资金链耦合程度增强。主峰高度经历了上升—下降—上升的波动趋势， 整体表现为上升， 宽度没有发生明显变化， 说明各行业之间的绝对差异情况得到改善； 从极化现象来看， 制造业细分行业的分布曲线经历了双峰到单峰的演变过程， 各存在两极分化的现象， 直到2020年后侧峰消失， 说明越来越多的行业重视资金链和创新链的耦合协调发展程度， 使得制造业整体协调发展的不平衡性得到改善； 从分布延展性来看， 制造业细分行业对应的核密度曲线分布呈现右拖尾现象， 随着时间的推移， 其右拖尾明显缩短， 趋于收敛， 意味着在初期存在部分细分行业耦合度显著高于其他行业， 到末期制造业细分行业间耦合程度的绝对差异逐渐缩小。

图1（a2）展示了劳动密集型制造业创新链与资金链耦合协调度的分布动态特征。从分布位置来看， 主峰的中心位置先左移后右移， 整体表现出小幅右移的趋势， 说明2015 ～ 2021年劳动密集型制造业耦合程度整体上有了一定的提升。主峰高度先下降后上升， 整体表现为上升， 且波峰宽度变小， 说明劳动密集型制造业内， 各个行业的绝对差异正在逐渐缩小； 从极化现象来看， 2015年， 劳动密集型制造业出现过双峰趋势， 后续发展中被抹平， 后6个时段呈单峰状， 说明在早期虽然存在“两极分化”现象， 但是极化相对不严重， 随着时间的推移， 各个行业的差异化程度降低； 从分布延展性来看， 劳动密集型制造业对应的核密度曲线分布不存在细长拖尾现象， 且其延展性呈收敛态势， 意味着耦合程度高的行业与平均水平差距有所缩小。

图1（a3）展示了资本密集型制造业创新链与资金链耦合协调度的分布动态特征。从分布位置来看， 主峰中心位置先左移后右移， 整体呈现小幅右移， 说明资本密集型制造业整体耦合度提升。主峰高度先上升后下降， 整体表现为上升， 且波峰宽度变窄， 说明资本密集型制造业内， 各个行业的绝对差异正在逐渐缩小， 并且资本密集型波峰高度相较于劳动密集型以及技术密集型这两者更高， 表明耦合程度相近的行业数量相对庞大； 从极化现象来看， 资本密集型制造业在从期初对称分布的单峰形态到双峰形态， 到2018年变为多峰形态随后转为双峰形态， 观察期内呈现“收敛无分化”向“两极分化”向“多极分化”最后再向“两极分化”的演变态势， 耦合程度低的行业数量在低值集聚的情况得到微弱改善， 同时耦合程度提高的行业数量逐渐增多， 说明资本密集型制造业内细分行业之间耦合程度的差距在增加并出现两极分化现象； 从分布延展性来看， 资本密集型制造业对应的核密度曲线分布存在左拖尾现象， 逐渐向平均水平收敛， 说明制造业内部低于耦合均值的行业较多， 同时， 随着时间的推移， 尤其是耦合程度很低的行业数量有所减少。石油加工、 炼胶和核燃料加工业以及仪器仪表制造业这两个行业的资金链、 创新链耦合程度始终处于低值且上升速度不如其他行業， 成为左拖尾一直保持的重要原因。

图1（a4）展示了技术密集型制造业创新链与资金链耦合协调度的分布动态特征， 从分布位置来看， 主峰中心位置呈现出“左移—右移—左移—右移”的特征， 整体呈现小幅右移， 说明技术密集型制造业整体耦合度提升。主峰高度先上升后下降， 整体上升， 说明技术密集型创新链与资金链耦合程度的绝对差异在减小。波峰形态由扁平逐渐变窄， 说明期初行业间耦合差异严重， 后期耦合程度较低的行业有了较快的增长， 减小了差异程度； 从极化现象来看， 技术密集型制造业呈现“单峰—双峰—单峰”的变化过程， 2019年出现明显极化特征。化学原料和化学制品制造业、 医药制造业以及化学纤维制造业三个行业的两链耦合程度相较于汽车制造业、 计算机、 通信和其他电子设备制造业以及铁路、 船舶、 航空航天和其他运输设备制造业三个行业的耦合程度低， 导致出现极化特征； 从分布延展性来看， 技术密集型制造业没有出现明显右拖尾， 说明没有明显高于其他行业耦合程度的“离群”行业出现。各行业发展平稳， 耦合程度没有进一步拉大。

（三）制造业上市公司创新链与资金链耦合协调度分异的驱动因子探测

1. 因子探测。已有研究表明对于指标选取的研究， 整体耦合协调关系很大程度上受到内部因子的驱动（杨智晨等，2023）。本文首先分别对2015、 2017、 2019和2021年影响“两链”耦合协调的17个具体内部驱动因子（x1-x10、 y1-y7）进行探测， 其次分析不同主导因子对“两链”耦合协调度的影响作用。结果如表4所示， 所有指标均通过了1%的显著性检验， 说明对“两链”耦合协调发展水平具有不同的影响程度。

总体来看， 各年的主导影响因子变化较大， 2015年排名前5的主导影响因子依次为专利申请数量、 研发人员数量、 股权融资、 成本费用利润率以及政府补助。2017年为专利申请数量、 研发人员数量、 成本费用利润率、 新产品销售收入以及速动比率。2019年为研发人员数量、 专利申请数量、 研发投入占比、 营销效率以及总资产周转率。2021年为政府补助、 研发投入占比、 研发人员数量、 内源融资以及速动比率。从主导因子的q值演化来看， 研发人员数量q值从2015年的0.6791下降到2021年的0.4767， 但始终排在前三， 表明研发人员数量影响未来“两链”耦合协调水平的潜力较大。研发人员其自身承载着丰富的创新知识， 在一定程度上能够反映公司的技术研究能力和科研开发能力（金颖，2011）。研发投入占比从2015年的0.2262上升到2021年的0.5107， 对“两链”耦合协调的影响程度显著增加， 研发投入作为企业创新的支撑点， 有利于企业不断开发新技术、 新产品， 增强核心竞争力。专利申请数量从2015年的0.7460持续下降到2021年的0.1899， 对“两链”耦合协调发展水平的影响程度下降。股权融资和成本费用利润率出现不同程度的下降， 表明这些因子的作用下降。政府补助q值从2015年的0.4044下降为2017年的0.1795， 而后上升为2021年的0.6099， 呈“U”型趋势， 影响程度显著增强。一方面， 企业申请政府补助时， 会经过专家评估的严格筛选， 降低市场投资者的评估成本， 基于政府信用的认可， 市场投资者会给予企业更多的信用融资， 具有信号传递的作用。另一方面， 获得融资的企业， 会接受政府部门的监管压力， 降低道德风险， 从而高质量完成科技成果开发项目， 缓解了企业的融资约束， 有利于企业技术创新活动的开展（王刚刚等，2017）。速动比率从2015年的0.3491下降到2019年的0.1318， 而后上升到2021年的0.2653， 总体呈下降趋势。内源融资的q值波动上升， 从2015年的0.2131上升到2021年的0.3249， 对“两链”耦合水平的影响程度上升。企业运用内源融资渠道开展科技创新活动时， 一方面， 为了在市场中获得更高的收益， 研发投入的针对性会更强， 促进了企业的创新生产； 另一方面， 自有资金投入的程度能够在一定程度上反映企业的创新能力， 更能够增加与外部资金投入主体的合作， 进而提高创新效率。

2. 交互探测。由于制造业上市公司创新链与资金链耦合协调的复杂性和系统性， 其空间分异也受到多因子的相互作用， 因此在单因子探测的基础上， 分别对2015、 2017、 2019和2021年“两链”耦合协调度任意两个因子之间进行交互探测， 如表5所示， 任意两个因子之间的交互作用均呈现双因子增强或者非线性增强， 即双因子交互作用的影响力度均大于单因子， 表明制造业上市公司创新链与资金链耦合协调度发展水平是多个因子共同作用的结果。具体来看， 对应不同年份， 交互作用对“两链”耦合协调发展水平影响最强的两个因子分别为： 内源融资∩研发人员数量（2015年，q=0.9653）、 专利申请数量∩营销效率（2017年，q=0.9384）、 政府补助∩内源融资（2019年，q=0.9121）、 速动比率∩研发人员数量（2021年，q=0.9419）。其中， 研发人员数量（y1）在这4年中出现2次， 分别为内源融资∩研发人员数量和速动比率∩研发人员数量， 并且在这4年中q值均大于0.7， 说明这两个组合的“双重”发展有助于提升两链耦合协调发展水平， 因此， 制造业上市公司应当打好研发人员数量的“组合拳”。同时， 从2015 ～ 2020年排名前10的交互因子的结果可知， 当年专利申请数量（y4）、 内源融资（x1）、 研发人员数量（y1）、 研发投入占比（y2）以及股权融资（x4）的交互因子出现频次较多， 是两链耦合协调的重要影响因子。与单因子结果对比， 内源融资和股权融资单因子作用的q值较小， 与其他因子交互后， 对“两链”耦合协调度的影响作用才凸显出来， 即内源融资和股权融资在其中起到“催化剂”的成分。这可能是因为企业内源融资的主要来源是企业盈余， 并且中国制造业整体处于转型阶段，  经营效益欠佳， 利润率偏低， 使得中国制造企业内源融资积累受到较大限制， 除此以外， 企业内部的日常运营会占用一部分内源融资， 导致内源融资的数量不足以维持企业创新。企业通过股权融资往往更容易获得资金： 一方面， 股权融资的长期性可以满足企业从事周期长、 风险大的技术开发活动， 即便是拥有足够资产抵押获得银行贷款的企业， 也会对股权融资产生更强的偏好（张一林等，2016）； 另一方面， 对于已经公开上市的企业， 风险投资机构能够帮助被投资公司更为理性地进行投资， 完善企业治理结构， 积极参与企业的实际经营， 降低风险不对称程度， 从而提高外部融资能力。2021年， 速动比率（x10）的交互作用逐渐凸显， 其单因子作用的q值为0.2653， 除了与研发人员数量（y1）产生非线性增强的作用， 与净资产收益率（x8）的交互解释力度为0.8533， 说明近年来速动比率成为影响“两链”耦合协调度差异的重要维度。速动比率用来预测短期内取得现金偿还短期债务的能力， 在一定范围内， 速动比率较高的企业拥有更高的信誉度， 在融资方面具有更高的优势， 以保持运营资本稳定水平， 有利于持续性的创新研发。

六、 结论与建议

（一）结论

本文对资金链和创新链进行了界定， 分析了创新链与资金链耦合协调机理， 基于此， 分别构建了制造业上市公司创新链与资金链两个系统的指标體系， 利用熵值法和耦合协调度模型测算了2015 ～ 2021年制造业上市公司“两链”的发展水平和耦合协调度水平， 利用核密度估计方法刻画了制造业上市公司不同要素密集型行业“两链”耦合协调发展的动态分布特征。进一步地， 利用地理探测器模型探究“两链”耦合协调度驱动因子异质性演变。研究结论如下：

第一， 从特征事实来看， 样本期间， 制造业上市公司创新链与资金链耦合协调度呈上升状态， 但是增长缓慢， 且一直属于勉强协调发展型。不同行业的耦合协调发展水平存在差异， 仅有10%的行业属于可接受区间的初级协调发展型， 17%的行业属于濒临失调衰退型， 剩余73%的行业属于勉强协调发展型。从变动趋势来看， 有41%的制造业细分行业从濒临失调衰退型进入到勉强协调发展型， 剩余行业变动趋势较为稳定。总体来看， 技术密集型制造业耦合协调度>资本密集型制造业耦合协调度>劳动密集型制造业耦合协调度。第二， 从分布动态来看， 总体上， 制造业各细分行业耦合协调度增强， 由期初双峰演变到后期侧峰消失， 说明越来越多的行业重视创新链和资金链的耦合协调度， 使得制造业整体协调发展的不平衡性得到改善。从不同要素密集型行业来看， 劳动密集型制造业、 资本密集型制造业以及技术密集型制造业“两链”耦合协调度均存在不同程度的增强， 资本密集型制造业内细分行业之间“两链”耦合协调度的差距呈现递增趋势并出现两极分化现象， 其余两种类型的行业极化现象随着时间的推移均消失。第三， 从地理探测探测结果来看， 所有指标均通过了显著性检验， 说明对“两链”耦合协调发展水平具有不同的影响程度。总体上每年的主导影响因子变化较大， 潜力因子为研发人员数量。2021年， 政府补助、 研发投入占比、 研发人员数量、 内源融资以及速动比率为影响“两链”耦合协调发展水平的主导影响因子。从交互探测看， 任意两个因子之间的交互作用均呈现双因子增强或者非线性增强， 表明制造业上市公司创新链与资金链耦合协调发展水平是多个因子共同作用的结果。其中， 专利申请数量、 内源融资、 研发人员数量、 研发投入占比以及股权融资的交互因子出现频次较多， 是“两链”耦合协调度的重要影响因子， 且内源融资和股权融资单因子驱动作用不明显， 但是与其他因子交互作用显著增强。

（二）建议

综合上述结论， 本文提出以下优化建议：

第一， 推动制造业上市公司创新链与资金链深度耦合。一方面， 对于劳动密集型制造业中的低耦合协调度企业， 应当适当注重提高劳动者的工资水平， 或者将其转移到拥有廉价资源或者较低生产成本的国家， 增加企业利润， 从而用于研发和创新。对于资本密集型和技术密集型制造业， 可以在发达国家设立高技术企业和研发机构， 共同研发， 把握世界技术前沿， 将科技成果、 技术和信息反馈给企业， 积极嵌入发达国家的创新体系， 推动企业形成核心竞争力。另一方面完善多层次资本市场， 以政府补助为引导、 社会投入为主体， 股权融资与债权融资相结合， 满足企业不同阶段创新对资金的需求。第二， 研发人员数量作为影响“两链”耦合协调的潜力因子， 说明企业创新效率的提升依赖于研发人员的知识技能积累， 应当重视研发人员的引进和培养。要注重研发物质资本和研发人力资本之间的联动， 不仅要对科研项目加大资本投资， 也要多途径对科研人员采取激励方式。鼓励研发人员参与公司治理， 降低可能由于管理层短视而不利于企业创新的问题。第三， 内源融资和股权融资与其他因子对“两链”耦合协调发展水平的交互解释力度显著增强， 因此要打好内源融资和股权融资的“组合拳”。研发资金的供给既依赖于内源融资， 又离不开外源融资， 内源融资依赖于企业的留存收益， 与企业的经营状况相关。而资本市场信息不对称等问题会提高企业外源融资的成本， 研发支出资本化向外界传达企业未来价值增值的信号， 有助于提高对企业经营能力与研发能力的信心， 从而更加吸引外部投资。因此， 一方面， 企业适当扩大规模， 结合市场环境实现盈利水平的持续增长。政府应当完善研发费用加计扣除政策， 更好地发挥税收优惠作用， 缓解企业的财务紧张。当企业内源融资不足时， 也可以借助于研发支出资本化降低外源融资的成本。另一方面， 股权融资更加能容忍风险性， 可以优化债务结构， 在增加股权融资的同时， 将企业的资产负债率控制在合理的范围内， 同步提高产业化阶段的营销效率， 推动“两链”耦合协调发展水平。

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（责任编辑·校对： 刘钰莹  罗萍）

【基金项目】国家社会科学基金项目“新发展格局下制造业创新链产业链资金链耦合的机制与路径研究”（项目编号：21BJY065）

【作者单位】聊城大学商学院， 山东聊城 252000