科技金融政策是否提升了企業(yè)競爭力？
——來自高新技術(shù)上市公司的證據(jù)

程 翔 張 瑞 張 峰

內(nèi)容提要：在創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略背景下研究區(qū)域科技金融政策對微觀企業(yè)競爭力的影響具有重要意義。宏觀層面以2007—2017年全國31個省份頒布的科技金融政策作為研究對象，設(shè)計政策量化手冊對科技金融政策進(jìn)行文本量化；微觀層面構(gòu)建企業(yè)競爭力評價指標(biāo)體系，選取A股558家高科技產(chǎn)業(yè)上市公司，通過實證模型研究區(qū)域科技金融政策對企業(yè)競爭力的影響。結(jié)果表明：科技金融政策與企業(yè)競爭力呈顯著的正相關(guān)關(guān)系且具有一定滯后性；不同政策類型、不同市場類型、不同企業(yè)性質(zhì)使得科技金融政策的實施效果不盡相同。

一、問題提出

中國已步入經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展階段，科技創(chuàng)新將成為經(jīng)濟持續(xù)增長的新引擎和新動能。面對世界百年未有之大變局，綜合國力的競爭從微觀層面來看也將是個體企業(yè)的競爭，科技創(chuàng)新不僅來自企業(yè)提升其自身競爭力的內(nèi)部沖動，也來自外部尤其是政府層面的政策推動。高科技產(chǎn)業(yè)上市公司作為創(chuàng)新活動的重要主體，其競爭力不僅反映著中國的科技發(fā)展水平，也反映著科技創(chuàng)新政策制定和實施的效果。在資本的視域下審視經(jīng)濟尤其是實體經(jīng)濟與科技創(chuàng)新的關(guān)系，建立金融市場聯(lián)結(jié)科技創(chuàng)新的通道，需要更多科技金融政策的頒布和落實。國家宏觀層面的科技金融政策如何影響微觀主體的競爭能力，一直以來是政府和學(xué)界格外關(guān)注和聚焦的問題。

在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，科技金融政策作為一種客觀性、系統(tǒng)性的政策文本，政策數(shù)量繁多、內(nèi)容復(fù)雜，不易于直接對其文本內(nèi)容進(jìn)行分析，學(xué)者們通過對科技金融政策文獻(xiàn)的梳理對科技金融政策進(jìn)行分析。苑澤明等(2018)對中國科技金融政策評價及其經(jīng)濟效果評價的文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，并借鑒公共政策理論構(gòu)建了科技金融政策的執(zhí)行分析框架[1]；饒彩霞等(2013)對中國的科技金融政策進(jìn)行了匯總梳理[2]；唐五湘等(2013)對2001—2012年的北京市科技金融政策文本描述統(tǒng)計從政策的總體發(fā)展、主體、主題以及作用面等方面進(jìn)行分析[3]；曲昭等(2015)基于文獻(xiàn)計量方法，對科技金融政策研究文獻(xiàn)的年度數(shù)量、文獻(xiàn)類型及來源分布等方面進(jìn)行了統(tǒng)計分析，并通過主題演化和關(guān)鍵詞共現(xiàn)，對科技金融政策內(nèi)容進(jìn)行了深入挖掘[4]。相比于對政策文獻(xiàn)描述性統(tǒng)計分析，科技金融政策的文本量化分析更適于實證研究與效率測算。利貝卡(Libecap，1978)以美國西部礦產(chǎn)權(quán)為例，最先對政策進(jìn)行量化研究[5]；彭紀(jì)生等(2008)以技術(shù)創(chuàng)新政策為例,在政策量化方面又進(jìn)一步做了探索性研究[6]。科技金融政策作為一種宏觀層面的經(jīng)濟調(diào)控手段，要通過一定的傳導(dǎo)機制才能影響到經(jīng)濟實體，進(jìn)而達(dá)到提升國家科技發(fā)展水平的目的。韓鳳芹和羅珵(2018)綜合新時期科技金融發(fā)展實踐中的新特點，提出中國科技金融目前出現(xiàn)了服務(wù)對象更精準(zhǔn)、投貸聯(lián)動初見成效、準(zhǔn)公共服務(wù)屬性增強等新進(jìn)展[7]；邱雨辰(2017)基于雙重差分法，發(fā)現(xiàn)中國科技金融政策對科技創(chuàng)新的影響從整體上看并不明顯，并且其政策投入對不同區(qū)域的科技創(chuàng)新效果也不一致[8]。目前對企業(yè)競爭力的衡量方法眾說紛紜。諾斯和斯莫爾伯恩(North & Smallbace，1996)認(rèn)為應(yīng)從管理、財務(wù)與人口等方面評價企業(yè)競爭力，并從企業(yè)內(nèi)部和外部兩個角度分別考慮[9]；紐伯特(Newbert，2008)認(rèn)為企業(yè)競爭力與企業(yè)財務(wù)績效高度相關(guān)[10]；莫特艾娃(Mottaeva，2017)通過構(gòu)建企業(yè)競爭力指數(shù)來衡量企業(yè)競爭力，并用其評價了汽車運輸企業(yè)的競爭力狀況[11]；趙冬梅和周榮征(2007)認(rèn)為建立企業(yè)競爭力指標(biāo)體系應(yīng)該按照目的性、全面性、可行性、通用性和發(fā)展性相結(jié)合的原則[12]；張進(jìn)財和左小德(2013)從企業(yè)內(nèi)部與外部發(fā)展的關(guān)聯(lián)性出發(fā)，從系統(tǒng)工程的角度構(gòu)建企業(yè)競爭力指標(biāo)體系[13]。競爭力是企業(yè)各方面能力的綜合體現(xiàn)，有些學(xué)者通過企業(yè)其他方面能力來整體衡量企業(yè)競爭力。王芳(2015)以河南省58家上市公司為研究對象，從盈利能力、經(jīng)營能力、財務(wù)結(jié)構(gòu)、規(guī)模實力及增長潛力五個方面，選取了19個主要測量指標(biāo)建立評價指標(biāo)體系[14]；杜瑞等(2016)認(rèn)為用盈利性指標(biāo)來測算企業(yè)競爭力并不準(zhǔn)確，企業(yè)競爭優(yōu)勢實際上反映了其在行業(yè)內(nèi)的定價能力，因此選取了勒納指數(shù)來衡量高科技企業(yè)的競爭力[15]。在研究科技金融政策對企業(yè)競爭力的影響方面，直接研究科技金融政策對企業(yè)競爭力影響的文獻(xiàn)較少。漢姆伯格(Hamberg，1966)以美國國防部資助的企業(yè)作為樣本，發(fā)現(xiàn)科技金融政策能促進(jìn)企業(yè)增加自主創(chuàng)新投資的力度[16]；萊文和賴斯(Levin & Reiss，1984)研究了國家層面政策性金融水平與企業(yè)層面自主創(chuàng)新投入之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)二者具有顯著的關(guān)聯(lián)性[17]；阿爾馬斯和查爾尼茨基(Almus & Czarnitzki,2003)從國家層面研究發(fā)現(xiàn)政策性金融對企業(yè)自主創(chuàng)新具有促進(jìn)作用[18]；查爾茨基和胡辛格(Czarnitzki & Hussinger,2004)以專利產(chǎn)出衡量企業(yè)的科技水平，研究發(fā)現(xiàn)受到政府在金融方面政策資助的企業(yè)具有明顯競爭優(yōu)勢[19]；卡朱羅瓦和林納特(Kajurová & Linnertová，2018)以捷克企業(yè)為樣本，研究了宏觀層面的寬松貨幣政策對微觀層面企業(yè)競爭力的影響[20]；藺鵬等(2018)基于2013—2016年河北省實施的 112 項科技金融政策的量化分析，利用灰色關(guān)聯(lián)度耦合計量模型對科技金融政策與科技型中小企業(yè)創(chuàng)新績效的耦合協(xié)調(diào)程度進(jìn)行實證檢驗[21]；李瑞晶等(2017)以2005—2015年中小板、創(chuàng)業(yè)板127家上市公司及其所處省市的科技金融投入均衡面板數(shù)據(jù)為例，建立動態(tài)面板系統(tǒng) GMM 模型，實證檢驗不同渠道的區(qū)域科技金融投入對中小企業(yè)創(chuàng)新能力提升的影響[22]。

通過文獻(xiàn)的梳理，可以發(fā)現(xiàn)以往對科技金融政策的研究往往只局限于宏觀層面的研究，缺乏對企業(yè)微觀主體尤其是企業(yè)競爭力影響層面的研究，這為本文提供了新的研究空間。本文將在宏觀層面對科技金融政策進(jìn)行文本量化，在微觀層面構(gòu)建企業(yè)競爭力評價指標(biāo)體系，通過實證模型研究科技金融政策與企業(yè)競爭力之間的關(guān)系，進(jìn)而判斷宏觀科技金融政策對微觀企業(yè)競爭力的影響。

二、區(qū)域科技金融政策的文本量化分析

(一)政策文本數(shù)據(jù)來源

根據(jù)科技金融政策中涉及的“金融”來源的不同，可以將科技金融政策分為五個類型，具體為：財政科技投入政策、科技信貸與擔(dān)保政策、科技資本市場政策、科技保險政策與綜合類科技金融政策。

本文運用 《中國法律檢索系統(tǒng)》(北大法寶)對科技金融政策進(jìn)行收集，參考唐五湘等(2013)[3]的做法，通過設(shè)定“科技金融”“科技保險”等關(guān)鍵詞對政策文本進(jìn)行搜索，進(jìn)而篩選出各省份的科技金融政策。本文收集了2007—2017年全國31個省份(不含港澳臺地區(qū))的科技金融政策。

(二)科技金融政策的文本量化

1.量化指標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)

本文參考紀(jì)陳飛和吳群(2015)[23]的做法，在政策力度、政策目標(biāo)以及政策措施三個維度分別對科技金融政策文本進(jìn)行打分?？萍冀鹑谡吡炕瘶?biāo)準(zhǔn)手冊如表1所示。

表1 科技金融政策量化標(biāo)準(zhǔn)手冊

2.量化方法

按照上述標(biāo)準(zhǔn)，本文對每一項科技金融政策分別在政策力度、政策目標(biāo)以及政策措施三個維度進(jìn)行打分，分值均為1～5分。根據(jù)打分標(biāo)準(zhǔn)得到的三個分?jǐn)?shù)，通過進(jìn)一步計算得出每一項科技金融政策的量化值，具體計算方法如式1所示。

(1)

式中i為科技金融政策的頒布省份；t為科技金融政策的頒布時間；j為第i個省份、第t年頒布的第j項政策；n為第i個省份、第t年頒布的政策的項數(shù)；Gj表示第j項政策的政策目標(biāo)(goal)得分；Mj表示第j項政策的政策措施(measure)得分；Pj表示第j項政策的政策力度(power)得分；STFPit為第i個省份、第t年的科技金融政策的最終量化值，反映了具體省份在具體年份科技金融政策的整體狀況。

三、高科技產(chǎn)業(yè)上市公司競爭力評價

高科技產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品與服務(wù)具有較高的科技含量與知識含量，本文參照國家統(tǒng)計局頒布的《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類目錄》與《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(服務(wù)業(yè))分類(2018)》兩份文件和證監(jiān)會最新修訂的《上市公司行業(yè)分類指引》，再借鑒李文茜和劉益(2017)[24]對高科技企業(yè)的界定方法來確定研究對象。根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)，利用國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫對A股高科技上市公司行業(yè)的分布情況進(jìn)行了統(tǒng)計。A股高科技產(chǎn)業(yè)上市公司的行業(yè)分布如表2所示，其中，計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)在高科技產(chǎn)業(yè)中占比最多，其后依次是信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，電氣機械及器材制造業(yè)，醫(yī)藥制造業(yè)。

表2 A股高科技產(chǎn)業(yè)上市公司行業(yè)分布

(一)企業(yè)競爭力指標(biāo)體系的建立

在企業(yè)競爭力的評價中，選取單個指標(biāo)作為企業(yè)競爭力的代理指標(biāo)是一種常見的做法[15，24-25]，此法雖操作簡單、數(shù)據(jù)易獲取，但難以全面、系統(tǒng)地描繪出企業(yè)的競爭力畫像。與之比較，構(gòu)建綜合指數(shù)可以更好地實現(xiàn)不同企業(yè)之間的比較，進(jìn)而得到更加科學(xué)、準(zhǔn)確、全面的企業(yè)競爭力評價體系。

1.企業(yè)競爭力指標(biāo)體系

關(guān)于企業(yè)競爭力的評價，金培(2003)力是一個認(rèn)為競爭內(nèi)涵和外延都難以精確界定的概念，對競爭力的評價應(yīng)當(dāng)從其外在表現(xiàn)與內(nèi)部原因兩方面展開[26]。在此基礎(chǔ)上，本文根據(jù)已提出的指標(biāo)體系構(gòu)建原則將企業(yè)競爭力劃分為顯性競爭力與潛在競爭力。

借鑒以往學(xué)者[12，14，27-30]的做法，本文對企業(yè)競爭力做進(jìn)一步衡量。對顯性競爭力的評估主要在兩個子因素方面進(jìn)行，分別是規(guī)模子因素、效益子因素；對潛在競爭力的評估同樣在兩個子因素方面進(jìn)行，分別是營運子因素、經(jīng)營安全子因素。具體結(jié)果如表3所示。

表3 企業(yè)競爭力指標(biāo)體系

2.指標(biāo)權(quán)重的確定

(1)樣本數(shù)據(jù)。一些A股高科技上市公司存在財務(wù)數(shù)據(jù)缺失的現(xiàn)象，為使后續(xù)研究更加準(zhǔn)確，本文對所得到的高科技上市公司進(jìn)行再次篩選，剔除2011—2017年在A股上市的樣本企業(yè)，確保企業(yè)在2011—2017年每年數(shù)據(jù)都可獲得；剔除2011—2017年在A股退市的樣本企業(yè)，理由同上；剔除ST公司的樣本；剔除財務(wù)數(shù)據(jù)缺失的樣本企業(yè)，最終獲得了2011—2017年在A股上市的558家高科技上市公司，并對數(shù)據(jù)中的極端異常值進(jìn)行平均值修正處理，構(gòu)成了一份共計3 906個觀測值的平衡面板數(shù)據(jù)，本文將利用這些數(shù)據(jù)對高科技上市公司的企業(yè)競爭力進(jìn)行測算。

(2)指標(biāo)權(quán)重確定方法。本文采用主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法相結(jié)合的組合賦權(quán)法來確定各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。具體而言，對于二級指標(biāo)采用主觀賦權(quán)的方法，對于三級指標(biāo)采用客觀賦權(quán)的方法。主觀賦權(quán)法主要采用專家會議法；客觀賦權(quán)法主要采用熵權(quán)法。熵值法確定指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的具體步驟如下:

第一步：將各指標(biāo)進(jìn)行非負(fù)化處理，鑒于指標(biāo)體系中都為正向指標(biāo)，按照如下公式進(jìn)行操作：

(2)

其中，Xab為非負(fù)化處理后指標(biāo)值；xab為各項指標(biāo)的原始值；xmin和xmax分別為各指標(biāo)中的最小值和最大值，非負(fù)化處理同時也使得各指標(biāo)實現(xiàn)無量綱化；

第二步：計算第j個指標(biāo)下第i個方案的貢獻(xiàn)度Pij：

(3)

其中，xij代表第j個指標(biāo)下第i個方案的觀測數(shù)值，m為待評方案總數(shù)。

第三步：計算第j項指標(biāo)的熵值Ej：

(4)

第四步：計算第j項指標(biāo)的權(quán)重Wj：

dj=1-Ej

(5)

(6)

其中，dj為第j項指標(biāo)的差異性系數(shù)，n為所有參與熵權(quán)計算的指標(biāo)數(shù)目。

根據(jù)以上步驟，分別確定顯性競爭力與潛在競爭力中各項指標(biāo)的權(quán)重。具體如表4所示。

表4 企業(yè)競爭力指標(biāo)體系指標(biāo)權(quán)重

(二)高科技產(chǎn)業(yè)上市公司競爭力測算

本文利用計算出的各項指標(biāo)權(quán)重，并根據(jù)構(gòu)建的企業(yè)競爭力指標(biāo)體系對558家高科技產(chǎn)業(yè)上市公司在2011—2017年的企業(yè)競爭力進(jìn)行了測算。表5展示了2011—2017年企業(yè)競爭力排名前十的高科技產(chǎn)業(yè)上市公司企業(yè)競爭力的相對狀況。

表5 2011—2017年排名前十的高科技上市公司企業(yè)競爭力

四、實證設(shè)計與結(jié)果分析

(一)研究假設(shè)

圖1 科技金融政策對企業(yè)競爭力的影響

科技金融是第一生產(chǎn)力與第一推動力的結(jié)合，其目標(biāo)是實現(xiàn)第一競爭力[31]?？萍冀鹑谠谕苿涌萍及l(fā)展方面大有可為?？萍冀鹑诘哪繕?biāo)為科技，但其本質(zhì)仍然為金融，金融資本的支持是科技水平提升以及科技型企業(yè)增長的重要引擎[32]，關(guān)于金融對科技的推動作用，亞歷山德拉和斯通曼(Alessandra & Stoneman,2008)利用英國的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新之間具有正相關(guān)關(guān)系[33]，本弗拉泰洛等(Benfra tello et al.，2008)利用意大利的企業(yè)數(shù)據(jù)再次驗證了金融投入與科技動力之間的正相關(guān)關(guān)系[34]?？萍冀鹑谧鳛橐环N主體高度明確的專項金融，與普通的金融資本支持相比，可以在更大程度上促進(jìn)科技水平的發(fā)展。科技金融可以發(fā)揮財政、信貸、保險、資本市場等多方面的金融力量支持各種形式的科技創(chuàng)新發(fā)展?？萍冀鹑诳梢詷O大促進(jìn)科技發(fā)展，而政策是科技金融的靈魂，并且高科技上市公司的企業(yè)競爭力又是科技水平的重要表現(xiàn)者，故科技金融政策與企業(yè)競爭力之間便可能具有一定相關(guān)性。在另一層面，科技金融政策本身會對企業(yè)產(chǎn)生直接的影響，提升高科技企業(yè)對于創(chuàng)新活動的心理預(yù)期與信心水平，為企業(yè)營造一個更好的創(chuàng)新環(huán)境與社會氛圍。同時，科技金融政策能夠降低企業(yè)的科技創(chuàng)新風(fēng)險和成本，可以對企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生積極影響[35]。并且科技金融政策能夠提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平，而企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)競爭優(yōu)勢又至關(guān)重要[15]。因此，科技金融政策可以對企業(yè)層面的競爭力產(chǎn)生巨大的推動作用，二者具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，具體如圖1所示。 科技金融政策作為政府層面頒布的政策，其在出臺之后都需要沿著政策路徑傳導(dǎo)一段時間，才會深入影響到微觀主體與宏觀經(jīng)濟，由此產(chǎn)生了政策的外部時滯。由于科技金融政策通過引導(dǎo)各類資源投入企業(yè)技術(shù)開發(fā)創(chuàng)新活動[30]，所以其傳導(dǎo)路徑也將會復(fù)雜多樣?？萍冀鹑谡呤紫葧嵘萍冀鹑诘牧Χ龋浯螘鰪娊鹑谑侄螌萍及l(fā)展的支持力度，進(jìn)而影響到企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新與競爭力，因而具有較長的外部時滯。另外，科技金融政策的頒布改善了科技金融整體環(huán)境與微觀企業(yè)的心理預(yù)期，但環(huán)境與心理預(yù)期對于企業(yè)的改變是潛移默化的，企業(yè)需要一定時間去調(diào)整與適應(yīng)新的政策環(huán)境，最終表現(xiàn)在企業(yè)競爭力上也會具有一定的時間滯后。綜合以上分析，本文提出如下兩個假設(shè)：

假設(shè)H1：科技金融政策可以顯著提升企業(yè)競爭力。

假設(shè)H2：科技金融政策具有滯后性。

(二)研究設(shè)計

1.樣本數(shù)據(jù)

本文將以第三部分提到的2011—2017年在A股上市的558家高科技上市公司作為初始樣本，共計3 906個觀測值，科技金融政策數(shù)據(jù)來源于第二部分提到的2010—2017年全國31個省份的科技金融政策量化值，上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。

2.變量選擇

由于本文研究區(qū)域科技金融政策對企業(yè)競爭力的影響，因此被解釋變量為企業(yè)競爭力，解釋變量為科技金融政策，并參考以往學(xué)者[15，36-37]的做法，選取公司規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)以及企業(yè)自由現(xiàn)金流作為模型的控制變量，具體情況如表6所示。

表6 變量說明

3.模型構(gòu)建

根據(jù)選擇的變量以及樣本數(shù)據(jù)的特征，本文將采用靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行回歸研究。

yit=αm+xitβ+μit,i=1,2,…，N,t=1,2,…,T

(7)

本文利用軟件Stata15.1按照上述的變量設(shè)定進(jìn)行了F檢驗、LR檢驗與Hausman 檢驗，具體結(jié)果如表7所示。

由表7可知，F(xiàn)檢驗與LR檢驗均在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，表明不應(yīng)該選擇混合面板數(shù)據(jù)模型，應(yīng)通過Hausman 檢驗對模型進(jìn)一步確定。Hausman檢驗結(jié)果顯示仍拒絕原假設(shè)，表示應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行實證研究，具體模型如式(8)所示。

Firm_comptit=β0+β1STFPit+β2Sizeit+β3Cap_strit+β4Cashit+ε

(8)

表7 面板數(shù)據(jù)模型選擇檢驗

(三)實證結(jié)果分析

1.變量描述性統(tǒng)計與共線性診斷

根據(jù)變量的描述性統(tǒng)計，企業(yè)競爭力(Firm_compt)的均值為180.905，表明2011—2017年所有高科技上市公司的平均企業(yè)競爭力為180.905?？萍冀鹑谡?STFP)的均值為122.044，表明2011—2017年所有高科技上市公司對應(yīng)的平均科技金融政策量化值為122.044?？刂谱兞糠矫?，2011—2017年所有高科技上市公司的平均資產(chǎn)規(guī)模為79.3億元。2011—2017年所有高科技上市公司平均現(xiàn)金凈流出0.683億元。2011—2017年所有高科技上市公司中，所有者權(quán)益平均為負(fù)債的3.214倍。在對科技金融政策和企業(yè)競爭力的關(guān)系檢驗之前，利用方差膨脹因子對共線性問題進(jìn)行識別，檢驗結(jié)果如表8所示。結(jié)果顯示，在各類科技金融政策的回歸中方差膨脹因子(VIF)最高值為 1.05，最小為 1.01，均遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于10，因此，可以排除線性回歸模型存在多重共線性的可能。

表8 多重共線性檢驗

2.科技金融政策與企業(yè)競爭力的實證分析

表9反映了科技金融政策對企業(yè)競爭力影響的實證結(jié)果，具體模型如式(8)所示。根據(jù)列(1)可知，科技金融政策對企業(yè)競爭力有顯著的影響，其系數(shù)通過了1%的顯著性檢驗，且估計系數(shù)為正，表明科技金融政策可以顯著地提升企業(yè)的競爭力，從而驗證了假設(shè)H1。列(2)—列(6)是具體類型的科技金融政策與企業(yè)競爭力的實證結(jié)果，由結(jié)果可知，財政類、信貸類與資本市場類的科技金融政策對企業(yè)競爭力有顯著的影響，其中，科技資本市場政策的影響最為顯著，通過了1%的顯著性檢驗。保險類與綜合類科技金融政策未表現(xiàn)出對企業(yè)競爭力有顯著影響，考慮可能是由于政策時滯，政策效果還未發(fā)揮。列(7)同時考慮了各類科技金融政策的影響，此時只有科技資本市場政策對企業(yè)競爭力具有顯著正向影響，綜合類政策具有負(fù)向影響，考慮可能是由于綜合類政策沒有與其他類型政策進(jìn)行有效協(xié)調(diào)。最后，對于其余類型科技金融政策的結(jié)果暫時不理想，可能是由于不同類型政策之間具有一定相關(guān)性所導(dǎo)致。在控制變量方面，回歸結(jié)果顯示企業(yè)規(guī)模對企業(yè)競爭力有著顯著的影響，表明企業(yè)規(guī)模可以顯著地提升企業(yè)競爭力，此結(jié)果與李文茜和劉益(2017)[24]的研究一致；企業(yè)的自由現(xiàn)金流同樣也與企業(yè)競爭力具有顯著正相關(guān)性；資本結(jié)構(gòu)的系數(shù)在上述模型中均通過了1%的顯著性檢驗，表明財務(wù)杠桿的運用可以提升企業(yè)競爭力，此結(jié)果與畢茜等(2018)[27]的研究一致。

表9 科技金融政策與企業(yè)競爭力的檢驗結(jié)果

表9(續(xù))

3.政策滯后性檢驗

考慮到科技金融政策沿著政策傳導(dǎo)路徑傳遞到企業(yè)并產(chǎn)生政策效力需要一定的時間，因此本文進(jìn)行了政策滯后性檢驗，具體模型如式(9)所示，檢驗結(jié)果如表10所示。根據(jù)列(1)與列(2)可知，時間上滯后一期，科技金融政策對企業(yè)競爭力仍然有顯著的正向影響。并且，在未控制時間固定效應(yīng)的模型中，科技金融政策系數(shù)通過了1%顯著性檢驗，且估計系數(shù)明顯提升，表明其可以更好地解釋企業(yè)競爭力。對于滯后一期的各類型科技金融政策，具體如列(3)—列(7)，可知除信貸類科技金融政策外，其余類型的科技金融政策均對企業(yè)競爭力有顯著的正向影響，并且均通過了1%的顯著性檢驗，表明各類科技金融政策在頒布一年后均發(fā)揮了較好的效果，并且體現(xiàn)在了高科技企業(yè)的競爭力上。其中，保險類與綜合類科技金融政策滯后一期后顯著性具有很大提升，表明這兩類政策受政策時滯影響較大一些。科技信貸與擔(dān)保政策的顯著性有所下降，表明該類政策可能長期效果就不理想?？傮w來看，滯后的科技金融政策對企業(yè)競爭力有著更好的解釋力，由此可知，科技金融政策具有滯后性，從而驗證了假設(shè)H2。

Firm_comptit=β0+β1STFPi,t-1+β2Sizeit+β3Cap_strit+β4Cashit+ε

(9)

表10 政策滯后性檢驗結(jié)果

表10(續(xù))

4.穩(wěn)健性檢驗

參考甄珍等(2013)[25]對企業(yè)競爭優(yōu)勢的測度方法，本文直接以營業(yè)收入的自然對數(shù)作為企業(yè)競爭力的代理變量，分別對當(dāng)期科技金融政策與滯后一期科技金融政策進(jìn)行回歸。根據(jù)回歸結(jié)果，當(dāng)期與滯后一期的科技金融政策仍對企業(yè)競爭力有顯著的正向作用，并且滯后一期的估計系數(shù)要大于當(dāng)期的估計系數(shù)，滯后一期的調(diào)整后的R2略微提升，仍表明科技金融政策具有滯后性。由此可知，科技金融政策與企業(yè)競爭力的回歸結(jié)果穩(wěn)健。

5.擴展性檢驗與分析

表11顯示了按照上市板塊的不同進(jìn)行分類回歸的主要變量檢驗結(jié)果。由表11可知，在不同板塊下，科技金融政策均對企業(yè)競爭力有顯著的影響，均通過了1%的顯著性檢驗。對不同板塊下的估計系數(shù)進(jìn)行比較：深市主板>中小板>滬市主板>創(chuàng)業(yè)板，表明科技金融政策對深市主板的企業(yè)競爭力有著更強的解釋力。對不同板塊下調(diào)整后的R2進(jìn)行比較:中小板>創(chuàng)業(yè)板>深市主板>滬市主板，并且調(diào)整后的R2在中小板與創(chuàng)業(yè)板的模型中有著明顯的提高，表明本文構(gòu)建的模型能更好地解釋中小板與創(chuàng)業(yè)板的企業(yè)競爭力。

表11 科技金融政策與企業(yè)競爭力——不同上市板塊的檢驗結(jié)果

表12顯示了按照企業(yè)性質(zhì)的不同進(jìn)行分類回歸的主要變量檢驗結(jié)果。由表12可知，科技金融政策對不同性質(zhì)企業(yè)的競爭力均有顯著的影響，均通過了1%的顯著性檢驗。國有企業(yè)的估計系數(shù)大于非國有企業(yè)的估計系數(shù)，表明科技金融政策對國有企業(yè)競爭力有更強的解釋力。

表12 科技金融政策與企業(yè)競爭力——不同企業(yè)性質(zhì)的檢驗結(jié)果

五、研究結(jié)論與建議

(一)研究結(jié)論

本文在宏觀層面以2007—2017年全國31個省份頒布的科技金融政策作為研究對象，設(shè)計政策量化手冊對科技金融政策進(jìn)行文本量化；在微觀層面構(gòu)建企業(yè)競爭力評價指標(biāo)體系，選取A股558家高科技產(chǎn)業(yè)上市公司，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，進(jìn)行多種回歸分析與檢驗，來探究科技金融政策與企業(yè)競爭力之間的關(guān)系。研究結(jié)果顯示：(1)區(qū)域科技金融政策與企業(yè)競爭力呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，表明政府在宏觀層面頒布的科技金融政策對微觀企業(yè)起到了顯著的支持作用，有較好的政策效果，能夠提升企業(yè)的競爭力。(2)滯后一期的科技金融政策與企業(yè)競爭力也呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，且估計系數(shù)顯著提升。這表明科技金融政策具有滯后性，從政策制定出臺到具體部門落實、再到市場確認(rèn)、政策效果顯現(xiàn)，傳導(dǎo)過程具有時滯性。(3)財政科技投入政策與科技資本市場政策在提升高科技企業(yè)競爭力方面效果更為顯著，科技保險政策與綜合類科技金融政策有著相對較長的政策時滯，而科技信貸與擔(dān)保政策在長期的效果并不理想。(4)在不同板塊下，科技金融政策均對企業(yè)競爭力有顯著的影響，其中對深圳主板市場上市企業(yè)競爭力有著更強的解釋力。(5)科技金融政策對不同性質(zhì)的企業(yè)競爭力均有正向影響，但是對國有企業(yè)競爭力的提升較之民營企業(yè)更為顯著。

(二)建議

科技金融政策是釋放創(chuàng)新潛能、提升企業(yè)競爭力的重要助推器，為更好地發(fā)揮其效果，本文提出以下建議：(1)科技金融政策的頒布要注意政策內(nèi)容的連貫性和前瞻性。區(qū)域科技金融政策的效果由宏觀層面?zhèn)鬟_(dá)到微觀企業(yè)層面需要一定的時間，因此頒布的政策在內(nèi)容上需要前后連貫，當(dāng)期頒布的科技金融政策需要考慮前期政策效果的釋放，要長遠(yuǎn)、系統(tǒng)地考慮科技金融政策的頒布，以發(fā)展和前瞻的眼光制定和頒布科技金融政策。(2)協(xié)調(diào)不同類型的科技金融政策，政策的頒布要綜合考慮不同類型科技金融政策的特點。五類科技金融政策的側(cè)重點也不同，其發(fā)揮作用的階段也不同，政策的頒布要充分統(tǒng)籌和調(diào)動財政、信貸、保險與資本市場等各方力量，形成科技金融政策的合力；在政策實施過程中政府要充分發(fā)揮引導(dǎo)作用，靈活發(fā)揮各類科技金融政策的優(yōu)勢，使之相輔相成、優(yōu)勢互補。(3)提升科技金融政策的知曉率。由于科技金融政策的制定涉及多個部門，要強化各部門的協(xié)調(diào)，并編制和發(fā)放科技金融政策知曉手冊，利用經(jīng)信委等平臺、政府各部門APP、企業(yè)微信群等多渠道加大對企業(yè)尤其是民營企業(yè)的科技金融政策宣傳力度，以更好地助力科技金融政策的落地。(4)建立科技金融政策的企業(yè)反饋機制，微觀企業(yè)是宏觀政策效果的最終體現(xiàn)者，應(yīng)當(dāng)根據(jù)企業(yè)在科技創(chuàng)新方面的表現(xiàn)對科技金融政策的效果做出評估，加強政府與企業(yè)間的良性互動，激發(fā)企業(yè)參與活力，結(jié)合企業(yè)需求強化科技金融政策引導(dǎo)以提高政策效率。