研發(fā)補(bǔ)貼與融資約束：信號(hào)效應(yīng)的檢驗(yàn)

李 駿 ， 萬(wàn)君寶

（上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 商學(xué)院，上海 200433）

一、引 言

在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中，“不創(chuàng)新就等于死亡”（Freeman，1982）。然而，創(chuàng)新的期望產(chǎn)出與沉沒(méi)成本之間的信息不對(duì)稱造成的融資約束常會(huì)導(dǎo)致私人部門創(chuàng)新投資的不足（Hyytinen和Toivanen，2005；Czarnitzki，2006）。企業(yè)家比外部投資者掌握著更多的關(guān)于創(chuàng)新項(xiàng)目的信息，為避免投資的潛在損失，投資者在面對(duì)企業(yè)的融資需求時(shí)可能會(huì)提高資金回報(bào)率，即“檸檬費(fèi)用”（Lemon’s Premium）（Akerlof，1978）。因此，當(dāng)面對(duì)創(chuàng)新項(xiàng)目的資金約束時(shí)，企業(yè)一般會(huì)壓縮甚至停止創(chuàng)新項(xiàng)目（Feldman和Kelley，2006），從而妨礙了就業(yè)、銷售額、出口和經(jīng)濟(jì)福利的增長(zhǎng)。

為解決這一問(wèn)題，中國(guó)政府積極制定并實(shí)施了一系列補(bǔ)貼政策，如“國(guó)家火炬計(jì)劃”“小巨人計(jì)劃”“科技型中小企業(yè)創(chuàng)新基金”等，并根據(jù)高科技企業(yè)的技術(shù)能力和未來(lái)潛力擇優(yōu)篩選進(jìn)行研發(fā)資助。目前研發(fā)補(bǔ)貼的政策設(shè)計(jì)主要基于資源效應(yīng)，即研發(fā)補(bǔ)貼作為直接的資金，注入組織的“資源池”，以緩解企業(yè)研發(fā)投資的財(cái)務(wù)約束（Binz和Czarnitzki，2008；毛其淋和許家云，2015）。但研發(fā)活動(dòng)的初期投資成本高昂，政府補(bǔ)貼無(wú)法單獨(dú)抵消企業(yè)所需的研發(fā)投資金額，從而外源融資（包括債務(wù)融資與股權(quán)融資）成為填補(bǔ)企業(yè)研發(fā)投資的資金缺口的重要途徑。政府研發(fā)補(bǔ)貼除了直接的無(wú)償資助帶來(lái)的資金資源，是否會(huì)產(chǎn)生對(duì)企業(yè)融資的其他影響呢？本文認(rèn)為，研發(fā)補(bǔ)貼還被視為企業(yè)向外部資本市場(chǎng)釋放關(guān)于其技術(shù)能力的有效信號(hào)，從而積極影響外部投資者的投資決策（Feldman和 Kelley，2006；Lerner，1999；Meuleman和De Maeseneire，2012）。研發(fā)補(bǔ)貼是政府機(jī)構(gòu)以經(jīng)濟(jì)潛力和社會(huì)發(fā)展為目標(biāo)，并基于技術(shù)能力進(jìn)行嚴(yán)格篩選評(píng)判確定最佳補(bǔ)貼對(duì)象的過(guò)程。在申請(qǐng)研發(fā)補(bǔ)貼的過(guò)程中，高質(zhì)量的企業(yè)相比于低質(zhì)量的企業(yè)所需付出的成本更低，從而在高質(zhì)量與低質(zhì)量的企業(yè)之間實(shí)現(xiàn)分離均衡。另外，由于擔(dān)心外部投資者泄露研發(fā)信息，企業(yè)更愿意向政府機(jī)構(gòu)披露其研發(fā)信息，政府機(jī)構(gòu)在評(píng)判企業(yè)質(zhì)量方面因而更具信息優(yōu)勢(shì)（Lerner，1999）。因此，研發(fā)補(bǔ)貼相當(dāng)于政府為企業(yè)的質(zhì)量與潛力做出“背書”，向市場(chǎng)中的信息劣勢(shì)方傳遞出關(guān)于企業(yè)高質(zhì)量的信號(hào)，緩解了企業(yè)與外部投資者之間的信息不對(duì)稱和研發(fā)融資約束問(wèn)題。

為驗(yàn)證研發(fā)補(bǔ)貼通過(guò)“信號(hào)效應(yīng)”影響企業(yè)融資約束這一微觀機(jī)制，本文借鑒于蔚等（2012）的研究思路，首先，我們利用證券市場(chǎng)中知情者與非知情者之間日頻股票交易數(shù)據(jù)構(gòu)造反映資金供求雙方在資本市場(chǎng)中信息不對(duì)稱程度的指標(biāo)，驗(yàn)證研發(fā)補(bǔ)貼是否會(huì)降低企業(yè)的信息不對(duì)稱程度；其次，借鑒 Almeida等 (2004)開(kāi)發(fā)的現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感模型，我們進(jìn)一步驗(yàn)證了信號(hào)效應(yīng)是研發(fā)補(bǔ)貼影響企業(yè)融資約束的重要傳導(dǎo)機(jī)制；最后，我們分析了研發(fā)補(bǔ)貼的“信號(hào)效應(yīng)”在不同的企業(yè)特質(zhì)與外部環(huán)境中的異質(zhì)性影響。相對(duì)于已有文獻(xiàn)，本文的理論貢獻(xiàn)在于：第一，研發(fā)補(bǔ)貼作為政府扮演“扶持之手”最直接、最重要的工具之一，受到理論界與政策界的普遍關(guān)注。已有文獻(xiàn)主要討論研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)的資源影響，但關(guān)于研發(fā)補(bǔ)貼的信號(hào)效應(yīng)的文獻(xiàn)則相對(duì)稀缺。因此，本文突破政府與企業(yè)二者博弈的局限性，綜合考慮了第三方融資機(jī)構(gòu)在企業(yè)獲得研發(fā)補(bǔ)貼后的行為反應(yīng)，考察研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)外部融資的影響，拓寬了補(bǔ)貼政策的研究邊界。第二，目前尚無(wú)文獻(xiàn)通過(guò)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)研發(fā)補(bǔ)貼與融資約束之間的影響機(jī)制進(jìn)行驗(yàn)證，而本文嘗試借鑒金融學(xué)領(lǐng)域的策略，使用知情交易者與非知情交易者在證券市場(chǎng)中關(guān)于個(gè)股的交易數(shù)據(jù)來(lái)度量企業(yè)在資本市場(chǎng)中的信息不對(duì)稱程度，探討研發(fā)補(bǔ)貼影響目標(biāo)企業(yè)獲取外部融資資源的“信號(hào)效應(yīng)”。第三，目前對(duì)于研發(fā)補(bǔ)貼影響企業(yè)外部融資的信號(hào)效應(yīng)的研究主要分布在金融制度完善的國(guó)家，如美國(guó)（Feldman和Kelley，2006）、比利時(shí)（Meuleman和De Maeseneire，2012）等，而中國(guó)作為最大的發(fā)展中國(guó)家，正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌的過(guò)程中，其市場(chǎng)機(jī)制和金融制度發(fā)展尚待進(jìn)一步完善，融資約束問(wèn)題尤為突出，因此，本文在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上以中國(guó)A股企業(yè)為樣本研究了補(bǔ)貼的信號(hào)效應(yīng)在中國(guó)情境下的適用性。

二、文獻(xiàn)回顧

基于Akerlof 的“檸檬市場(chǎng)”問(wèn)題（Akerlof，1978），已有大量文獻(xiàn)表明融資約束的主要來(lái)源在于信息不對(duì)稱，其中最重要的一個(gè)解決途徑是信號(hào)傳遞。信號(hào)傳遞理論最早見(jiàn)于1974年斯彭斯（A. Michael Spence）的論著《市場(chǎng)信號(hào)：雇傭過(guò)程中的信號(hào)傳遞》（Spence，1974），該論著研究了教育水平在勞動(dòng)力市場(chǎng)中作為“信號(hào)傳遞”的一種工具，分析了市場(chǎng)中的信息優(yōu)勢(shì)方如何通過(guò)“信號(hào)”向劣勢(shì)方傳遞信息，實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)的有效均衡。信號(hào)傳遞理論被廣泛應(yīng)用于公司金融的不同領(lǐng)域中，如信用等級(jí)（Boot等，2006；Sufi，2009）、關(guān)聯(lián)銀行（Bharath等，2007）以及投資者中領(lǐng)頭者的比例（Dahiya等，2003；Dennis和Mullineaux，2000；Gatti等，2008）。

然而，基于信號(hào)理論研究研發(fā)補(bǔ)貼與融資約束的文獻(xiàn)相對(duì)稀缺。Lerner（1999）的論文是研究研發(fā)補(bǔ)貼的信號(hào)效應(yīng)的首篇文獻(xiàn)（Lerner，1999），該研究對(duì)入選SBIR（small business innovation research）項(xiàng)目（始于1982年）的SMEs（small and medium enterprises）的績(jī)效進(jìn)行了分析，結(jié)果表明，接受了SBIR項(xiàng)目資助的企業(yè)比同期同類型的企業(yè)在規(guī)模與雇傭方面有顯著的增加，該論文認(rèn)為資本市場(chǎng)的不完美，尤其是信息的不對(duì)稱造成對(duì)不確定性研發(fā)項(xiàng)目的融資困難，導(dǎo)致了這樣的差異。Lerner（1999）認(rèn)為，對(duì)于缺乏信息的第三方，選擇性補(bǔ)貼為申請(qǐng)者傳遞了質(zhì)量保證。這個(gè)“信號(hào)”緩解了信息隱藏的問(wèn)題，使創(chuàng)新企業(yè)更容易獲取其他資源，因此，被選中的企業(yè)從而獲得比直接補(bǔ)貼更多的間接資源。Feldman和Kelley（2006）、Meuleman和De Maeseneire（2012）分別以美國(guó)和比利時(shí)的樣本證實(shí)了Lerner的這一結(jié)論，他們發(fā)現(xiàn)了政府補(bǔ)助具備了積極的“信號(hào)效應(yīng)”。Takalo和Tanayama（2010）采用了Holmstrom和Tirole（1997）的金融中介模型，在這個(gè)模型中，市場(chǎng)中的企業(yè)存在資本約束，需要研發(fā)資助促成信號(hào)效應(yīng)。在一個(gè)存在“好”企業(yè)家和“壞”企業(yè)家的模型中，補(bǔ)貼降低了創(chuàng)新項(xiàng)目的資本成本，并且向投資者傳遞了信號(hào)。然而，Cumming等人認(rèn)為“信號(hào)效應(yīng)”無(wú)法解釋研發(fā)補(bǔ)貼會(huì)緩解企業(yè)的融資約束（Cumming，2007；Howell，2017）。

國(guó)內(nèi)學(xué)者則通過(guò)建立中國(guó)情境下的不完全信息動(dòng)態(tài)博弈模型，驗(yàn)證了政府支持行為的“信號(hào)效應(yīng)”有助于緩解企業(yè)融資約束（李莉，2014）。王剛剛等（2017）從理論層面闡述政府R＆amp;D補(bǔ)貼能夠釋放企業(yè)技術(shù)信息的認(rèn)證信號(hào)，而市場(chǎng)投資者基于這一信號(hào)將給予企業(yè)更高的信用與信心，從而使得企業(yè)吸引更多的外部融資以緩解融資約束。不過(guò)遺憾的是，前述研究都是通過(guò)理論與模型來(lái)論證研發(fā)補(bǔ)貼的“信號(hào)效應(yīng)”與融資約束之間的關(guān)系，而沒(méi)有提供直接的證據(jù)來(lái)驗(yàn)證研發(fā)補(bǔ)貼緩解融資約束在于其“信號(hào)效應(yīng)”。因此，有必要厘清研發(fā)補(bǔ)貼是否存在所謂“信號(hào)效應(yīng)”機(jī)制，以更好地理解與界定政府在解決企業(yè)融資約束時(shí)所承擔(dān)的角色與權(quán)責(zé)，這就是本研究的核心所在。

依循已有文獻(xiàn)的邏輯，本文認(rèn)為研發(fā)補(bǔ)貼不僅對(duì)緩解企業(yè)的創(chuàng)新融資約束具有直接的資源效應(yīng)，而且通過(guò)向外部市場(chǎng)傳遞了一個(gè)企業(yè)技術(shù)能力的信號(hào)，產(chǎn)生對(duì)潛在投資者的間接影響。第一，正如Connelly等（2011）所指出的，信號(hào)的有效性取決于兩個(gè)特征，即可觀察性和成本。首先，眾所周知，外部投資者可以通過(guò)公開(kāi)的財(cái)務(wù)報(bào)表來(lái)觀察公司是否獲得政府的研發(fā)補(bǔ)貼。其次，信號(hào)發(fā)送者產(chǎn)生成本，其他客體不產(chǎn)生成本，而更重要的是，質(zhì)量差的客體其信號(hào)傳遞的成本要高于質(zhì)量好的客體。因?yàn)檠邪l(fā)補(bǔ)貼是一個(gè)事前仔細(xì)篩選的過(guò)程，政府會(huì)組織來(lái)自學(xué)術(shù)領(lǐng)域的專家對(duì)補(bǔ)貼申請(qǐng)者進(jìn)行評(píng)估，并基于全行業(yè)甚至跨行業(yè)的數(shù)據(jù)對(duì)補(bǔ)貼申請(qǐng)者進(jìn)行分析與比較，而不是隨機(jī)選擇過(guò)程。第二，出于理性考慮，企業(yè)通常會(huì)盡可能多地向政府提交相關(guān)信息，以獲得政府背書（Chen等，2018）、取得政治合法性（Peng等，2004）和優(yōu)惠待遇（Sheng等，2011），這意味著相比市場(chǎng)上基于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的其他投資者，政府擁有更大的信息優(yōu)勢(shì)（Colombo等，2011）。作為獨(dú)立的非營(yíng)利性第三方，政府的直接目標(biāo)是加快技術(shù)創(chuàng)新和促進(jìn)社會(huì)福利，這確保了篩選過(guò)程和評(píng)價(jià)結(jié)果具有高度的獨(dú)立性、公信力和認(rèn)可度。第三，通過(guò)補(bǔ)貼，促進(jìn)樣板企業(yè)率先發(fā)展，以帶動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。在中國(guó)的大一統(tǒng)、高度集權(quán)的傳統(tǒng)文化和長(zhǎng)期的計(jì)劃經(jīng)濟(jì)中，政府在整個(gè)社會(huì)活動(dòng)中的核心地位一直無(wú)可撼動(dòng)，對(duì)政府的信賴，構(gòu)成了中國(guó)社會(huì)長(zhǎng)期運(yùn)行的制度基礎(chǔ)與文化基礎(chǔ)。

由此可知，政府補(bǔ)貼不僅承擔(dān)著為企業(yè)補(bǔ)充所缺乏的資金資源的角色，補(bǔ)貼還對(duì)受補(bǔ)貼企業(yè)產(chǎn)生了信號(hào)效應(yīng)：由于“選擇性補(bǔ)貼”所具有的篩選機(jī)制，使得受補(bǔ)貼企業(yè)除了獲得政府的直接補(bǔ)貼外，還產(chǎn)生了政府對(duì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)技術(shù)能力（如生產(chǎn)或商業(yè)化尖端技術(shù)的能力）的認(rèn)證和背書，從而向市場(chǎng)中的投資者釋放一種“高質(zhì)量”的信號(hào)，緩解了企業(yè)與潛在投資者之間的信息不對(duì)稱問(wèn)題，抵消了企業(yè)面臨的研發(fā)投資的財(cái)務(wù)約束。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本說(shuō)明

本文將研究設(shè)定在中國(guó)的背景下，主要有以下考量：目前基于信號(hào)理論，研究R＆amp;D補(bǔ)貼增強(qiáng)企業(yè)融資能力的研究樣本主要分布在金融制度完善的國(guó)家，如美國(guó)（Feldman和Kelley，2006）、澳大利亞（Cumming，2007）、比利時(shí)（Meuleman和De Maeseneire，2012）等。而中國(guó)作為最大的發(fā)展中國(guó)家，其制度建構(gòu)與市場(chǎng)機(jī)制均與歐美發(fā)達(dá)國(guó)家有明顯的區(qū)別。目前，中國(guó)處于雙軌制經(jīng)濟(jì)的發(fā)展過(guò)程中，企業(yè)更傾向于選擇信息隱藏，從而產(chǎn)生比發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體更嚴(yán)重的融資約束問(wèn)題。據(jù)國(guó)家發(fā)改委的數(shù)據(jù)，我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資成本比美國(guó)、歐洲等國(guó)家高出50%以上①央廣網(wǎng)：融資成本高出歐美50% 六大舉措發(fā)力降低企業(yè)融資成本，http://www.sohu.com/a/112360971_119556。。另外，中國(guó)目前研發(fā)支出占全球研發(fā)支出的20%，預(yù)計(jì)將在2020年之前超越美國(guó)成為全球研發(fā)支出的最大貢獻(xiàn)者(Boeing，2016)。因此，中國(guó)情境下研究的空缺以及研發(fā)補(bǔ)貼與融資市場(chǎng)情況的特殊性導(dǎo)致了研發(fā)補(bǔ)貼的信號(hào)效應(yīng)的再檢驗(yàn)的必要性和充分性。

本文選取 A 股上市公司作為研究樣本，構(gòu)建了一個(gè)涵蓋公司財(cái)務(wù)、金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)等企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)庫(kù)。其中，金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)為日頻數(shù)據(jù)，源自彭博終端數(shù)據(jù)庫(kù)，其他財(cái)務(wù)變量均源自國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。為保證數(shù)據(jù)的有效性以增強(qiáng)研究結(jié)論的說(shuō)服力，本文在整理數(shù)據(jù)時(shí)作如下處理：剔除金融類企業(yè)，剔除2008–2015年處于*ST、ST或者PT狀態(tài)的企業(yè)，以及沒(méi)有披露關(guān)鍵變量信息或者數(shù)據(jù)異常的企業(yè)，最終得到2707家企業(yè)。

（二）變量設(shè)定

1. 信息不對(duì)稱。對(duì)于信息不對(duì)稱程度（Asy）的度量，本文參考了金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的相關(guān)文獻(xiàn)，運(yùn)用個(gè)股日頻交易數(shù)據(jù)來(lái)捕捉知情交易者和非知情交易者之間關(guān)于公司價(jià)值的信息差異。知情交易者更了解公司的經(jīng)營(yíng)狀況和商業(yè)潛力，非知情交易者為避免由于逆向選擇問(wèn)題造成的潛在損失，通常要求一個(gè)“檸檬溢價(jià)”進(jìn)行補(bǔ)償。而檸檬溢價(jià)越高，股票的流動(dòng)性也就越差。因此，基于股票的收益率與成交額等指標(biāo)，Amihud（2002）開(kāi)發(fā)出非流動(dòng)性比率ILL，反映市場(chǎng)價(jià)格對(duì)訂單流的影響。具體而言，高的非流動(dòng)性比率表明，由于公司面臨的流動(dòng)性更少，信息不對(duì)稱程度也更高。其公式為：

其中，rit(k)表示i企業(yè)t年度第k個(gè)交易日的股票收益率，Vit（k）表示日成交量，Dit表示當(dāng)年交易天數(shù)。

2. 研發(fā)補(bǔ)貼（RDsub）。參照現(xiàn)有文獻(xiàn)（王剛剛等，2017；郭玥，2018；Chen等，2018），運(yùn)用“關(guān)鍵詞檢索”的方法搜索政府補(bǔ)助明細(xì)中的具體項(xiàng)目名稱，從而確定屬于創(chuàng)新補(bǔ)助范疇的項(xiàng)目，通過(guò)加總得到每家上市公司每一年度的創(chuàng)新補(bǔ)助總額。創(chuàng)新補(bǔ)助項(xiàng)目關(guān)鍵詞確定標(biāo)準(zhǔn)如下：（1）有關(guān)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵詞，如“研究”“開(kāi)發(fā)”“技術(shù)”“創(chuàng)新”“專利”“知識(shí)產(chǎn)權(quán)”“技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)”“技術(shù)改造”“新產(chǎn)品”“產(chǎn)業(yè)升級(jí)”等；（2）有關(guān)高新技術(shù)或戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的專有名詞，如與生物新醫(yī)藥技術(shù)研發(fā)有關(guān)的“癌”“孢”“酶”“肽”“蛋白”“霉素”“新藥”“抗生素”等，與電子信息技術(shù)研發(fā)有關(guān)的“集成系統(tǒng)”“機(jī)器人”“傳感”“云計(jì)算”“云雷達(dá)”“云平臺(tái)”等；（3）政府科技支持創(chuàng)新政策，如“863”“973”“火炬計(jì)劃”“星火計(jì)劃”等政府科技項(xiàng)目和地方科技支持項(xiàng)目。

3. 其他控制變量如非研發(fā)補(bǔ)貼、研發(fā)強(qiáng)度、固定資產(chǎn)比率、財(cái)務(wù)杠桿等（于蔚等，2012；郭玥，2018），相關(guān)變量的度量指標(biāo)如表1所示。

表1 變量的選取與定義

四、實(shí)證結(jié)果與分析

本節(jié)首先檢驗(yàn)政府研發(fā)補(bǔ)貼有否降低企業(yè)與投資者之間的信息不對(duì)稱，然后識(shí)別政府研發(fā)補(bǔ)貼緩解融資約束的作用機(jī)制。

（一）描述性統(tǒng)計(jì)與Pearson相關(guān)性分析

表2 為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析結(jié)果。企業(yè)與投資者之間的信息不對(duì)稱的均值為0.0572，而且研發(fā)補(bǔ)貼負(fù)向影響企業(yè)的信息不對(duì)稱程度（β= ?0.0541），說(shuō)明研發(fā)補(bǔ)貼能降低企業(yè)面臨的信息不對(duì)稱問(wèn)題。對(duì)于補(bǔ)貼變量，研發(fā)補(bǔ)貼與非研發(fā)補(bǔ)貼分別占到總資產(chǎn)的2.60‰和3.30‰，說(shuō)明企業(yè)獲得的政府補(bǔ)助中，有超過(guò)一半并不是反映企業(yè)的技術(shù)能力，所以在研究研發(fā)補(bǔ)貼的影響時(shí)，應(yīng)剔除非研發(fā)補(bǔ)貼的影響。另外，在其他控制變量中，非研發(fā)補(bǔ)貼、固定資產(chǎn)、企業(yè)年齡、財(cái)務(wù)杠杠、股權(quán)集中度、風(fēng)險(xiǎn)投資和分析師關(guān)注度等均負(fù)向影響企業(yè)的信息不對(duì)稱程度，而研發(fā)強(qiáng)度和Tobin Q則正向影響企業(yè)的信息不對(duì)稱程度，這是因?yàn)槠髽I(yè)的研發(fā)強(qiáng)度和Tobin Q越大，企業(yè)面臨的不確定性也越大，從而信息不對(duì)稱的問(wèn)題越嚴(yán)重。最后，各變量之間的相關(guān)性均小于0.4，因此，變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。

（二）研發(fā)補(bǔ)貼與信息不對(duì)稱

基于上述理論分析，為了研究研發(fā)補(bǔ)貼是否降低了企業(yè)與潛在投資者之間的信息不對(duì)稱的程度，本文設(shè)定基準(zhǔn)模型如下：

其中，Asy表示融資雙方的信息不對(duì)稱，RDsub表示政府研發(fā)補(bǔ)貼變量，而Z則代表一組控制變量，βK為第k項(xiàng)要素對(duì)政策效果的影響系數(shù)，δ為年份虛擬變量，用以控制年份固定效應(yīng)，ε為隨機(jī)干擾項(xiàng)。各類下標(biāo)如i、t分別代表企業(yè)和年份。

本文采用層次回歸的雙向固定效應(yīng)模型，回歸結(jié)果如表3所示。Model1為控制變量對(duì)于信息不對(duì)稱的回歸結(jié)果，Model 2在Model 1的基礎(chǔ)上增加變量研發(fā)補(bǔ)貼，結(jié)果顯示，研發(fā)補(bǔ)貼的系數(shù)顯著為負(fù)（β=?0.001 07，p＆lt;0.05），即在控制非研發(fā)補(bǔ)貼的影響及其他條件不變的情況下，研發(fā)補(bǔ)貼能夠緩解企業(yè)在資本市場(chǎng)中面臨的信息不對(duì)稱的問(wèn)題。Model 3在Model 2的基礎(chǔ)上增加了年份虛擬變量，結(jié)果顯示，研發(fā)補(bǔ)貼顯著負(fù)向影響企業(yè)在資本市場(chǎng)中面臨的信息不對(duì)稱程度（β=?0.000 896，p＆lt;0.01）。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)與Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)

雖然本文盡可能多地控制了影響企業(yè)融資的各種因素和不隨時(shí)間變化的個(gè)體效應(yīng)，但仍然可能存在部分不可觀察的因素出現(xiàn)在誤差項(xiàng)中，從而導(dǎo)致變量遺漏的內(nèi)生性問(wèn)題。為解決這一問(wèn)題，本文擬采用多重工具變量的方法加以解決：其一，本文借鑒Fisman和Svensson（2007）以本文樣本企業(yè)固定資產(chǎn)凈額為權(quán)重對(duì)企業(yè)層面的研發(fā)補(bǔ)貼加總，得到三位碼行業(yè)（3-digit industry）層面的研發(fā)補(bǔ)貼變量。從中國(guó)政府出臺(tái)實(shí)施研發(fā)補(bǔ)貼政策的目的來(lái)看，是為了應(yīng)對(duì)來(lái)自國(guó)外企業(yè)的巨大競(jìng)爭(zhēng)壓力，以緩解國(guó)外技術(shù)封鎖對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)關(guān)鍵行業(yè)發(fā)展的約束以及實(shí)施國(guó)家創(chuàng)新戰(zhàn)略，政府希望實(shí)施針對(duì)特定戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)的補(bǔ)貼政策，以促進(jìn)這些行業(yè)自主創(chuàng)新能力的提升。而這些研發(fā)補(bǔ)貼政策中的激勵(lì)動(dòng)機(jī)強(qiáng)弱或扶持力度的變化，必然通過(guò)對(duì)特定類型行業(yè)施加的補(bǔ)貼總額的變化以及變化幅度的信息來(lái)體現(xiàn)。因此，行業(yè)層面的研發(fā)補(bǔ)貼額的增長(zhǎng)率直接反映了政策層面的信息，但是在這種情況下，行業(yè)層面的研發(fā)補(bǔ)貼的增長(zhǎng)率與企業(yè)個(gè)體層面的信息不對(duì)稱沒(méi)有直接的聯(lián)系，符合工具變量的要求。其二，借鑒于Wallsten（2000）的做法，采用中國(guó)各省份的財(cái)政收入增長(zhǎng)率作為企業(yè)獲得研發(fā)補(bǔ)貼變量的工具變量，因?yàn)榈貐^(qū)內(nèi)企業(yè)受到的研發(fā)補(bǔ)貼規(guī)模與本地區(qū)的財(cái)政收入能力之間必然有著密切的聯(lián)系，本地區(qū)的財(cái)政收入能力一定程度上決定了區(qū)域內(nèi)各級(jí)政府對(duì)微觀企業(yè)實(shí)施的補(bǔ)貼規(guī)模。但同時(shí)本地區(qū)的財(cái)政收入能力與地區(qū)內(nèi)微觀企業(yè)的信息隱藏并無(wú)直接的聯(lián)系，因此，采用中國(guó)各省份財(cái)政收入增長(zhǎng)率作為相應(yīng)的工具變量具有一定的合理性。

表3 研發(fā)補(bǔ)貼與信息不對(duì)稱的回歸結(jié)果

回歸結(jié)果如model 4所示，研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)信息不對(duì)稱問(wèn)題有顯著負(fù)向影響（β=?0.000 217，p＆lt;0.1）。該回歸結(jié)果意味著，即使控制了潛在的內(nèi)生性問(wèn)題后，研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)于信息的影響仍然穩(wěn)健，即研發(fā)補(bǔ)貼可以視為企業(yè)技術(shù)能力的一個(gè)高質(zhì)量信號(hào)，傳遞到外部融資市場(chǎng)中，緩解了企業(yè)與投資者之間的信息不對(duì)稱問(wèn)題。為了驗(yàn)證工具變量的有效性，本文分別采用Cragg-Donald Wald F 統(tǒng)計(jì)量和Hansen-J檢驗(yàn)進(jìn)行評(píng)估，其中Wald F檢驗(yàn)的原假設(shè)是“工具變量為弱工具變量”，Hansen-J檢驗(yàn)的原假設(shè)是“所有工具變量均為外生”。結(jié)果顯示，一方面，Wald F統(tǒng)計(jì)量顯示，低于名義顯著性水平為5%的檢驗(yàn)，其真實(shí)顯著性水平不會(huì)超過(guò)18.35%，說(shuō)明工具變量與內(nèi)生變量相關(guān)；另一方面，Hansen-J 統(tǒng)計(jì)量的p值為不能在1%的顯著性水平上拒絕工具變量外生性的原假設(shè)，說(shuō)明工具變量與擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)關(guān)。而且，對(duì)于工具變量的冗余檢驗(yàn)的結(jié)果變量，強(qiáng)烈拒絕“當(dāng)?shù)刎?cái)政收入為冗余工具變量”的原假設(shè)。因此，本文認(rèn)為工具變量的選取有效。

（三）研發(fā)補(bǔ)貼緩解融資約束的機(jī)制

1. 融資約束的識(shí)別策略

對(duì)于如何準(zhǔn)確地識(shí)別企業(yè)面臨的融資約束程度，公司金融等領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)已經(jīng)建立了相對(duì)成熟的基礎(chǔ)。Myers和Majluf（1984）認(rèn)為，當(dāng)外部融資成本高昂時(shí)，公司可能會(huì)遭受投資不足的困擾。在這種情況下，投資支出將取決于內(nèi)部資源的可用性，從而產(chǎn)生積極的投資—現(xiàn)金流敏感性。Fazzari等（1988）率先提出投資—現(xiàn)金流敏感度（investment-cash flow sensitivity）融資約束識(shí)別策略。他們認(rèn)為公司投資活動(dòng)對(duì)于內(nèi)部現(xiàn)金流量變化的反應(yīng)可能是評(píng)估公司面臨的融資程度的良好指標(biāo)，其原因在于，如果融資約束的企業(yè)發(fā)現(xiàn)獲得外部融資是不可能或過(guò)于昂貴的時(shí)候，會(huì)傾向于依靠其內(nèi)部資金來(lái)支持投資活動(dòng)。因此，對(duì)于更有可能面臨融資約束的公司，我們預(yù)計(jì)會(huì)產(chǎn)生積極的投資—現(xiàn)金流敏感性。

然而，關(guān)于投資—現(xiàn)金流敏感性（ICFS）是否可被視為融資約束的有效代理，一直存有爭(zhēng)議。其一，企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)生投資—現(xiàn)金流敏感性仍可能存在其他原因（Vogt，1994），例如高管追求企業(yè)的短期績(jī)效，實(shí)施積極的外向型并購(gòu)擴(kuò)張戰(zhàn)略（Jensen，1986；Stulz，1990），這也會(huì)產(chǎn)生投資—現(xiàn)金流敏感性。其二，投資機(jī)會(huì)偏差。在縮減形式的Tobin Q投資（通常由公司的市場(chǎng)對(duì)賬面價(jià)值代表）模型中，顯著的現(xiàn)金流量系數(shù)可能只是簡(jiǎn)單地反映市場(chǎng)對(duì)賬面價(jià)值未能捕獲的增加的投資機(jī)會(huì)，而不是發(fā)出金融摩擦的信號(hào)（Gilchrist和Himmelberg，1995；Erickson 和Whited，2000；Cummin等，2006）。其三，忽視外部融資的可能性（Kaplan和Zingales，1997）。Moyen（2004）表明，當(dāng)企業(yè)可以用債務(wù)代替內(nèi)部融資時(shí)，即使沒(méi)有金融摩擦，也可以產(chǎn)生投資—現(xiàn)金流敏感性。

為解決以上問(wèn)題，Almeida等(2004)基于融資約束與流動(dòng)性需求模型，提出了一種基于現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感度（cash-cash flow sensitivity）的融資約束識(shí)別策略。Quader和Abdullah(2016)使用1981年至2010年間7個(gè)歐洲國(guó)家5086家公司的非平衡數(shù)據(jù)，在控制公司規(guī)模、投資機(jī)會(huì)和替代資源以及資金的競(jìng)爭(zhēng)性使用后，發(fā)現(xiàn)公司改變現(xiàn)金持有量的決定與內(nèi)部現(xiàn)金流量正相關(guān)且顯著相關(guān)。該論文進(jìn)而使用融資約束的多重判別指數(shù)將整體樣本分成融資約束和無(wú)約束兩個(gè)樣本時(shí)，研究發(fā)現(xiàn)融資約束的公司傾向于從現(xiàn)金流中囤積相對(duì)更多的現(xiàn)金，無(wú)約束公司沒(méi)有發(fā)現(xiàn)任何的現(xiàn)金囤積行為。而且在每個(gè)國(guó)家的樣本內(nèi)都出現(xiàn)了這樣的結(jié)果，并且在不同的估算程序和替代財(cái)務(wù)約束標(biāo)準(zhǔn)中保持一致。

2. 研發(fā)補(bǔ)貼緩解融資約束的機(jī)制檢驗(yàn)

本文借鑒Almeida等 (2004) 和于蔚等（2012）等文獻(xiàn)中融資約束的識(shí)別策略，來(lái)檢驗(yàn)研發(fā)補(bǔ)貼是否能夠產(chǎn)生緩解企業(yè)融資約束的作用，并識(shí)別研發(fā)補(bǔ)貼緩解融資約束的影響機(jī)制。模型設(shè)定如下：

其中，ΔCash 表示企業(yè)現(xiàn)金持有量的變動(dòng)，CF表示企業(yè)的營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流，RDsub表示企業(yè)收到的政府研發(fā)補(bǔ)貼，Asy表示信息不對(duì)稱指標(biāo)，Q表示投資機(jī)會(huì)，Size 表示企業(yè)規(guī)模。

表4第1列顯示，企業(yè)的現(xiàn)金流對(duì)企業(yè)的現(xiàn)金持有量產(chǎn)生積極顯著的影響(β=0.311，p＆lt;0.01)，即企業(yè)的現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感度顯著為正，意味著企業(yè)面臨著融資約束的問(wèn)題。RDsub×CF的估計(jì)系數(shù)κ0顯著為負(fù)（β=?0.125，p＆lt;0.01），說(shuō)明研發(fā)補(bǔ)貼降低了現(xiàn)金流對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有量的積極影響，而無(wú)研發(fā)補(bǔ)貼的企業(yè)需要從營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流中囤積更多的資金以作企業(yè)的預(yù)防性儲(chǔ)蓄。這個(gè)結(jié)論與Lerner（1999）和Chen 等（2018）的研究保持一致。另外，表4第2列的研究結(jié)果顯示了研發(fā)補(bǔ)貼緩解融資約束的影響機(jī)制。Asy×CF對(duì)現(xiàn)金持有量的影響系數(shù)至少在1% 水平上正向顯著(β=3.002，p＆lt;0.01)，說(shuō)明創(chuàng)業(yè)者與投資者之間的信息不對(duì)稱越嚴(yán)重，企業(yè)將產(chǎn)生越高的現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感度，以及更受限制的融資約束。同時(shí)，表3的研究結(jié)果已證明研發(fā)補(bǔ)貼在緩解投融資之間的信息不對(duì)稱問(wèn)題中的作用，從而驗(yàn)證了信號(hào)效應(yīng)在研發(fā)補(bǔ)貼緩解融資約束中的機(jī)制。

表4 研發(fā)補(bǔ)貼緩解融資約束的機(jī)制檢驗(yàn)

參考于蔚等（2012）的做法，我們從數(shù)量上考察研發(fā)補(bǔ)貼的資源效應(yīng)和信號(hào)效應(yīng)的相對(duì)重要性。首先，分別考察研發(fā)補(bǔ)貼通過(guò)資源效應(yīng)和信號(hào)效應(yīng)引起的企業(yè)現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感度變動(dòng)；其次，對(duì)兩者加以比較，看哪一種效應(yīng)占主導(dǎo)。研發(fā)補(bǔ)貼通過(guò)資源效應(yīng)引起的現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感度變動(dòng)為式（3）RDsub×CF的估計(jì)系數(shù)κ，通過(guò)信號(hào)效應(yīng)引起的敏感度變動(dòng)為式（3）Asy×CF的估計(jì)系數(shù)λ與式（1）RDsub的估計(jì)系數(shù)β1之乘積。表4的結(jié)果顯示，研發(fā)補(bǔ)貼通過(guò)直接效應(yīng)引起的企業(yè)現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感度變動(dòng)κ約為0.115；而通過(guò)間接效應(yīng)引起的敏感度變動(dòng)λ×β1約為0.0051。差異性檢驗(yàn)H0：κ－λβ1=0顯示，兩者間的差異在10%水平上顯著，表明研發(fā)補(bǔ)貼的直接效應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)信號(hào)效應(yīng)。前者約占研發(fā)補(bǔ)貼總效應(yīng)的 95.7%[=0.115/（0.115+0.0051）]，后者約占4.3%。

另外，針對(duì)潛在內(nèi)生性問(wèn)題，本文嘗試應(yīng)用由Arellano和Bond（1991）等人開(kāi)發(fā)的廣義的矩估計(jì)（GMM）來(lái)實(shí)現(xiàn)，如果原始誤差項(xiàng)遵循白噪音過(guò)程，則回歸變量的值滯后兩期或多期將是可接受的工具變量。工具變量的有效性通常使用經(jīng)典的Sargan檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證過(guò)度識(shí)別限制。結(jié)果如模型8所示，現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感性顯著為正（β=0.236，p＆lt;0.05），說(shuō)明企業(yè)普遍存在融資約束的問(wèn)題，而且，信息不對(duì)稱與現(xiàn)金流之間的交互項(xiàng)顯著為正（β=2.734，p＆lt;0.01），而表2的回歸結(jié)果已經(jīng)驗(yàn)證了研發(fā)補(bǔ)貼可以減輕企業(yè)與外部投資者之間的信息不對(duì)稱問(wèn)題，因此，研發(fā)補(bǔ)貼可以被視為一個(gè)企業(yè)質(zhì)量的信號(hào)，傳遞到外部融資市場(chǎng)中，從而降低投融資雙方的信息問(wèn)題。

（四）異質(zhì)性分析

1. 基于企業(yè)規(guī)模的子樣本分析。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)中小企業(yè)貢獻(xiàn)了50%以上的稅收，60%以上的GDP，70%以上的技術(shù)創(chuàng)新，80%以上的城鎮(zhèn)就業(yè)崗位，是推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的中堅(jiān)力量。①數(shù)據(jù)源自網(wǎng)易財(cái)經(jīng)，https://www.sohu.com/a/342258142_120044875。然而在金融市場(chǎng)中，中小企業(yè)SMEs由于缺乏可供抵押的資產(chǎn)與可供查詢的信用記錄，存在更嚴(yán)重的信息不對(duì)稱問(wèn)題（Ennew和Binks，1995；Berger和Udell，1998）。為了研究研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)于緩解企業(yè)信息不對(duì)稱問(wèn)題在企業(yè)規(guī)模方面的異質(zhì)性影響，本文根據(jù)企業(yè)資產(chǎn)的均值劃分大型企業(yè)和中小企業(yè)兩個(gè)子樣本。根據(jù)分樣本的估計(jì)結(jié)果（見(jiàn)表5），我們發(fā)現(xiàn) RDsub×CF 的估計(jì)系數(shù)κ顯著為負(fù)(β=?0.119，p＆lt;0.01)，而且越是在信息不對(duì)稱的情況下，企業(yè)的現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感度越高（β=3.739，p＆lt;0.01），這與直覺(jué)相符，民營(yíng)企業(yè)存在著更嚴(yán)重的融資約束問(wèn)題，研發(fā)補(bǔ)貼的“信號(hào)效應(yīng)”對(duì)于緩解民營(yíng)企業(yè)在資本市場(chǎng)中面臨的信息不對(duì)稱問(wèn)題更為突出。

表5 政府研發(fā)補(bǔ)貼與信息不對(duì)稱的異質(zhì)性分析

2. 基于企業(yè)生命周期的子樣本分析。Kaplan和Stromberg（2001）研究認(rèn)為，企業(yè)面臨的信息透明度的變化推動(dòng)了其融資增長(zhǎng)周期。從成立到成熟，公司的財(cái)務(wù)需求根據(jù)其產(chǎn)生現(xiàn)金的能力、增長(zhǎng)機(jī)會(huì)以及實(shí)現(xiàn)它們的風(fēng)險(xiǎn)而變化，并通過(guò)不斷變化的融資偏好和公司在其生命周期中所做出的具體財(cái)務(wù)選擇來(lái)體現(xiàn)。處于新創(chuàng)階段的企業(yè)，往往面對(duì)更多增長(zhǎng)機(jī)會(huì)、更小的規(guī)模和更高水平的不對(duì)稱信息。而隨著企業(yè)向成熟和衰退階段發(fā)展，企業(yè)的管理，制造和營(yíng)銷技術(shù)都達(dá)到了相對(duì)先進(jìn)的程度。市場(chǎng)可能會(huì)繼續(xù)增長(zhǎng)，但會(huì)以更加規(guī)律和可預(yù)測(cè)的速度增長(zhǎng)，企業(yè)面對(duì)的信息不對(duì)稱問(wèn)題相對(duì)較低（Williamson，1975；Berger和Udell，1998）。本文參考Dickinson（2011）基于組合現(xiàn)金流的劃分方法，根據(jù)經(jīng)營(yíng)、投資、籌資現(xiàn)金的凈流量組合把企業(yè)劃分為成長(zhǎng)期、成熟期和衰退期三個(gè)階段分樣本分析。研發(fā)補(bǔ)貼與現(xiàn)金流的交互項(xiàng)R＆amp;Dsub×CF的結(jié)果表明（見(jiàn)表5），在企業(yè)生命周期的三個(gè)階段，研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)于企業(yè)的融資約束均存在顯著的緩解作用（β1=?0.394，p＆lt;0.01；β2=?0.139，p＆lt;0.01；β3=?0.0779，p＆lt;0.01），而且研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)于緩解成長(zhǎng)期企業(yè)的融資約束的影響最大，對(duì)于處在衰退期企業(yè)的融資約束的影響最小。同時(shí)，信息不對(duì)稱與現(xiàn)金流的交互項(xiàng)Asy×CF的結(jié)果顯示，研發(fā)補(bǔ)貼的“信號(hào)效應(yīng)”只存在于成長(zhǎng)期的企業(yè)中（β=4.350，p＆lt;0.01），而對(duì)于成熟期和衰退期的企業(yè)而言，研發(fā)補(bǔ)貼通過(guò)研發(fā)補(bǔ)貼的無(wú)償資助直接影響了企業(yè)的研發(fā)融資約束，而沒(méi)有體現(xiàn)出研發(fā)補(bǔ)貼的“信號(hào)效應(yīng)”。

3. 基于地區(qū)環(huán)境的子樣本分析。隨著中國(guó)的市場(chǎng)化改革的推進(jìn)，國(guó)內(nèi)的區(qū)域差距、投資環(huán)境等方面存在著不可忽視的差異(Fan等，2007)。在市場(chǎng)化程度較低的地區(qū)，一方面，由于產(chǎn)權(quán)制度的缺位（莊子銀，2009；郭春野和莊子銀，2012）和對(duì)研發(fā)信息的泄露，高科技企業(yè)拒絕分享相關(guān)信息，造成了企業(yè)信息的不透明。另一方面，資本市場(chǎng)發(fā)展的不完善，造成金融機(jī)構(gòu)與信息中介機(jī)構(gòu)，如審計(jì)機(jī)構(gòu)和評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)等對(duì)私人企業(yè)信息生產(chǎn)的市場(chǎng)供給不足。從而，相對(duì)于市場(chǎng)化水平高的地區(qū)，市場(chǎng)化水平低的地區(qū)的企業(yè)面臨更嚴(yán)重的信息不對(duì)稱問(wèn)題，企業(yè)的融資需求也更為迫切。本文借鑒前人文獻(xiàn)，使用市場(chǎng)化指數(shù)作為地區(qū)制度環(huán)境的代理變量（Firth等，2009），并按照均值劃分為高與低兩個(gè)樣本進(jìn)行計(jì)量，結(jié)果顯示（如表5），在市場(chǎng)化程度低的地區(qū)，研發(fā)補(bǔ)貼與現(xiàn)金流的交互項(xiàng)R＆amp;Dsub×CF呈顯著負(fù)相關(guān)（β=?0.128，p＆lt;0.01），而信息不對(duì)稱與現(xiàn)金流的交互項(xiàng)Asy×CF呈顯著正向影響（β=5.009，p＆lt;0.01）。這意味著對(duì)于市場(chǎng)化程度低的地區(qū)的企業(yè)而言，研發(fā)補(bǔ)貼的信號(hào)效應(yīng)更為顯著。

4. 基于行業(yè)環(huán)境的子樣本分析。由于企業(yè)研發(fā)投資的專用性特征明顯，具有高度的投資不可逆性（溫軍等，2011），而行業(yè)環(huán)境的動(dòng)蕩會(huì)增加行業(yè)中所在企業(yè)的發(fā)展前景的模糊性，從而迫使外部投資者暫緩?fù)顿Y活動(dòng)，等待更多市場(chǎng)前景的信息，以避免投資收益的損失，致使外部金融市場(chǎng)的資金供給整體下降（Bernanke，1983）。本文借鑒Finkelstein 和 Boyd（1998）以及 Sun和 Govind（2017）的方法，以目標(biāo)企業(yè)所在行業(yè)的5年期間的行業(yè)銷售額的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行衡量?；貧w結(jié)果顯示（見(jiàn)表5）：研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)處于動(dòng)蕩的行業(yè)環(huán)境中企業(yè)的融資約束問(wèn)題顯示出顯著的緩解作用（β=?0.143，p＆lt;0.01），而且，信息不對(duì)稱與現(xiàn)金流的交互項(xiàng)Asy×CF呈顯著正向影響（β=2.783，p＆lt;0.01），說(shuō)明處于動(dòng)蕩的行業(yè)環(huán)境中的企業(yè)收到研發(fā)補(bǔ)貼的“信號(hào)效應(yīng)”對(duì)于外部投資者而言更為敏感。處在動(dòng)蕩的行業(yè)環(huán)境中，信息的傳遞與擴(kuò)散，受到更多外部“噪音”的干擾，從而加重了市場(chǎng)上的信息不對(duì)稱問(wèn)題。政府的研發(fā)補(bǔ)貼在這時(shí)的角色更像“黑暗中的燈塔”，對(duì)于外部投資者而言，有助于甄別動(dòng)蕩市場(chǎng)中的企業(yè)質(zhì)量的高與低，緩解高質(zhì)量企業(yè)的融資約束。

五、結(jié) 論

技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最持久的源泉，也是提升經(jīng)濟(jì)實(shí)力和培育競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要引擎，然而，創(chuàng)新項(xiàng)目的高風(fēng)險(xiǎn)、信息不對(duì)稱和投資周期長(zhǎng)等特點(diǎn)，導(dǎo)致企業(yè)在創(chuàng)新活動(dòng)上容易遭受外源融資短缺的難題（Hall和Lerner，2010）。因此，本文以2008–2015年中國(guó)A股企業(yè)為研究對(duì)象，探討研發(fā)補(bǔ)貼、信息不對(duì)稱與融資約束之間的關(guān)系。結(jié)果表明政府的研發(fā)補(bǔ)貼顯著緩解了企業(yè)面臨的信息不對(duì)稱問(wèn)題，而且信號(hào)效應(yīng)是研發(fā)補(bǔ)貼影響企業(yè)融資約束的重要傳導(dǎo)機(jī)制：企業(yè)通過(guò)研發(fā)補(bǔ)貼向外界傳遞其技術(shù)能力的信號(hào)，降低與外部投資者之間的信息不對(duì)稱程度，從而緩解企業(yè)融資約束。進(jìn)一步的研發(fā)補(bǔ)貼信號(hào)效應(yīng)的異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，中小規(guī)模和處于成長(zhǎng)期的企業(yè)，在低市場(chǎng)化程度地區(qū)和動(dòng)蕩的行業(yè)環(huán)境中的企業(yè)，研發(fā)補(bǔ)貼的信號(hào)效應(yīng)對(duì)于緩解企業(yè)的融資約束的影響更大。

由此可見(jiàn)，政府對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的補(bǔ)貼是必要的，但補(bǔ)貼方法和效率有待改善：首先，確定政府的服務(wù)型職能定位。在金融市場(chǎng)存在信息不對(duì)稱的背景下，政府 R＆amp;D 補(bǔ)貼主要體現(xiàn)為政府的“質(zhì)量認(rèn)證”，以及其對(duì)市場(chǎng)資金的信號(hào)引導(dǎo)作用。由于政府組織篩選并分配研發(fā)補(bǔ)貼，市場(chǎng)投資者不必承擔(dān)R＆amp;D 項(xiàng)目的評(píng)估成本，卻可以共享關(guān)于企業(yè) R＆amp;D 項(xiàng)目的技術(shù)信息，從而刺激市場(chǎng)中的潛在投資者更多的投資。在這樣隱性的技術(shù)能力的認(rèn)證過(guò)程中，政府實(shí)際上充當(dāng)了一個(gè)技術(shù)評(píng)估服務(wù)的角色，不但聯(lián)結(jié)起了企業(yè)與投資者之間的橋梁，而且避免了各個(gè)投資者對(duì)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)能力評(píng)估的重復(fù)投資。其次，改變政府補(bǔ)貼的評(píng)價(jià)制度。企業(yè)的“騙補(bǔ)”行為屢禁不止的主要原因在于，傳統(tǒng)補(bǔ)貼制度基本只注重創(chuàng)新投入方面的評(píng)價(jià)，缺乏創(chuàng)新產(chǎn)出的考核和重復(fù)博弈機(jī)制。因此，政府應(yīng)當(dāng)基于對(duì)企業(yè)所處的行業(yè)、發(fā)展能力、核心競(jìng)爭(zhēng)力、研發(fā)創(chuàng)新能力及企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)狀況等指標(biāo)全面完善《企業(yè)差異化處置甄別綜合評(píng)價(jià)體系》，而且在補(bǔ)貼使用的過(guò)程中，政府部門應(yīng)對(duì)獲得補(bǔ)貼企業(yè)的資金使用情況進(jìn)行跟蹤、監(jiān)督，對(duì)于“騙補(bǔ)”企業(yè)應(yīng)及時(shí)退出補(bǔ)貼，避免“承諾升級(jí)”問(wèn)題。最后，確定市場(chǎng)配置資源的主導(dǎo)地位。政府可以在產(chǎn)業(yè)多樣化和產(chǎn)業(yè)升級(jí)中發(fā)揮積極的協(xié)調(diào)和引導(dǎo)作用，但是這種作用必須建立在尊重市場(chǎng)機(jī)制對(duì)資源配置的基礎(chǔ)性作用之上。企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新需要持續(xù)并且巨額的前期資本沉淀，這對(duì)于技術(shù)密集型企業(yè)而言，單獨(dú)依靠其內(nèi)在的融資渠道難以覆蓋前期所需的資金缺口，從而外源融資成為企業(yè) R＆amp;D 投入不可或缺的重要來(lái)源（Hall，2005）。因此，政府應(yīng)圍繞信號(hào)機(jī)制增加R＆amp;D補(bǔ)貼的評(píng)估和甄選過(guò)程的透明與公正，向市場(chǎng)提供更多的信息，通過(guò) R＆amp;D 補(bǔ)貼資金的杠杠“撬動(dòng)”更多的面向創(chuàng)新企業(yè)的諸如天使投資、風(fēng)險(xiǎn)投資（VC）、股權(quán)投資（PE）等社會(huì)資金，實(shí)現(xiàn)將有限的政府資金發(fā)揮出“四兩撥千斤”的效用。