顏建軍 馮君怡
摘 要:基于2015-2018年816家A股上市公司的數(shù)據(jù),通過Logit模型和中介效應(yīng)模型研究政府事前創(chuàng)新補(bǔ)貼和事后創(chuàng)新補(bǔ)貼對企業(yè)技術(shù)跨越的影響。結(jié)果表明:政府事前補(bǔ)貼和事后補(bǔ)貼對企業(yè)技術(shù)跨越有顯著的促進(jìn)效應(yīng),且存在企業(yè)性質(zhì)和地區(qū)的異質(zhì)性。政府事前補(bǔ)貼的企業(yè)技術(shù)跨越效應(yīng)不存在信號傳遞機(jī)制路徑和企業(yè)“尋租”路徑,政府事后補(bǔ)貼可通過企業(yè)研發(fā)支出的增加,促進(jìn)企業(yè)技術(shù)跨越。
關(guān)鍵詞: 政府創(chuàng)新補(bǔ)貼時(shí)點(diǎn);企業(yè)技術(shù)跨越;工具變量;傾向得分匹配;中介效應(yīng)
一、引 言
創(chuàng)新是一個(gè)國家經(jīng)濟(jì)增長的不竭動(dòng)力,“十四五”規(guī)劃中更是提出應(yīng)樹立以高質(zhì)量發(fā)展為主題的新發(fā)展理念,構(gòu)建“國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)”的發(fā)展格局,因此,實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵核心技術(shù)的重大突破,成為創(chuàng)新型國家已迫在眉睫。為此,我國針對企業(yè)創(chuàng)新行為出臺了一系列的財(cái)政補(bǔ)貼政策,對企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新補(bǔ)貼,并不斷提高政府創(chuàng)新補(bǔ)貼的力度。
早在20世紀(jì)就有學(xué)者關(guān)注到了企業(yè)創(chuàng)新,認(rèn)為企業(yè)創(chuàng)新包括了過程創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新[1];在創(chuàng)新激勵(lì)方面,認(rèn)為在市場資源配置的過程中常常會(huì)出現(xiàn)失靈,面對市場無法提供充足創(chuàng)新動(dòng)力的情況,政府應(yīng)當(dāng)予以干預(yù)[2]。因此,眾多學(xué)者就政府補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系進(jìn)行了研究,大致可分為三類:一是政府補(bǔ)貼促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新。政府補(bǔ)貼可解決企業(yè)資金困難的問題[3],降低企業(yè)的創(chuàng)新成本,并獲得一定的溢出效應(yīng),比如尋獲新資源、建立科學(xué)團(tuán)隊(duì)等,提高創(chuàng)新活動(dòng)的預(yù)期收益[4,5]。二是政府補(bǔ)貼不利于企業(yè)創(chuàng)新。有研究認(rèn)為,政府補(bǔ)貼沒有增強(qiáng)企業(yè)競爭力[6];因?yàn)榇蟛糠制髽I(yè)在沒有政府補(bǔ)貼的情況下仍然可以進(jìn)行創(chuàng)新[7],政府的補(bǔ)貼只會(huì)降低企業(yè)的“融資成本”,并不會(huì)顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新,甚至有可能縮減企業(yè)創(chuàng)新支出;此外,政府補(bǔ)貼的效果可能會(huì)引起企業(yè)的主動(dòng)“尋租”,甚至因?yàn)閷ぷ獬杀具^高,對技術(shù)創(chuàng)新造成擠出效應(yīng)[8,9]。三是政府補(bǔ)貼的企業(yè)創(chuàng)新效應(yīng)會(huì)因政府補(bǔ)貼強(qiáng)度的不同而存在差異。政府補(bǔ)貼在合適的區(qū)間內(nèi)可促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新,在區(qū)間外則不利于企業(yè)創(chuàng)新,且適度區(qū)間會(huì)逐漸變化[8,10-12];政府補(bǔ)貼可以通過增加企業(yè)研發(fā)資金支出、實(shí)現(xiàn)信號傳遞進(jìn)一步影響企業(yè)創(chuàng)新,但上述影響機(jī)制可能會(huì)受到企業(yè)性質(zhì)、地區(qū)制度等的影響[13]。
基于政府補(bǔ)貼和企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新的時(shí)間,政府補(bǔ)貼可被分為事前補(bǔ)貼和事后補(bǔ)貼兩大類。政府在廠商開展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)前給予補(bǔ)貼為事前補(bǔ)貼,主要目的多為資金支持;政府在廠商進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)后給予補(bǔ)貼則為事后補(bǔ)貼,以補(bǔ)償形式居多,如稅收返還、稅收減免等[14]。有研究認(rèn)為較之事后補(bǔ)貼,事前補(bǔ)貼可降低企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),提高企業(yè)的聲譽(yù),從而對企業(yè)創(chuàng)新有更大的促進(jìn)作用[15];但也有研究認(rèn)為事前補(bǔ)貼往往會(huì)使得企業(yè)出現(xiàn)“尋租”“騙補(bǔ)”等行為,不能對企業(yè)創(chuàng)新起到激勵(lì)作用,事后補(bǔ)貼對企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用應(yīng)優(yōu)于事前補(bǔ)貼[16]。企業(yè)是否進(jìn)行尋租活動(dòng)很大程度取決于一個(gè)地區(qū)或國家的腐敗程度、司法公正程度、企業(yè)管理層腐敗等[17];政府補(bǔ)貼的信號傳遞作用對不同性質(zhì)的企業(yè)也會(huì)存在一定的差異,且受要素市場的影響[18],如國有企業(yè)的作用是積極響應(yīng)國家政策,從而對傳遞政府補(bǔ)貼信號并不積極,因此,政府補(bǔ)貼對民營企業(yè)創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用更大。但在金融發(fā)展滯后的情況下,政府補(bǔ)貼對私人企業(yè)研發(fā)投入具有顯著的擠出效應(yīng)[19]。此外,管理層持股比例的增加會(huì)在一定程度上促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新[20]。
綜上所述,已有研究存在不足:一是對企業(yè)技術(shù)跨越的研究較少,并且衡量企業(yè)技術(shù)跨越的指標(biāo)往往選取專利申請數(shù),但由于專利申請的門檻并不高,企業(yè)所申請的專利只有少部分為發(fā)明專利,且企業(yè)專利保護(hù)意識薄弱[18],因此,用專利申請數(shù)來衡量企業(yè)技術(shù)跨越并不準(zhǔn)確;二是大部分學(xué)者并未基于補(bǔ)貼的時(shí)點(diǎn)對政府補(bǔ)貼進(jìn)行分類并研究其技術(shù)跨越效應(yīng);三是并未對機(jī)制進(jìn)行詳細(xì)的探討,忽略了事前補(bǔ)貼和事后補(bǔ)貼的機(jī)制路徑的不同;四是穩(wěn)健性檢驗(yàn)不夠完善,無法規(guī)避內(nèi)生性帶來的影響。因此,本文基于2015-2018年部分上市A股公司的微觀數(shù)據(jù),探討政府創(chuàng)新補(bǔ)貼時(shí)點(diǎn)與企業(yè)技術(shù)跨越的關(guān)系,進(jìn)一步進(jìn)行分樣本回歸和穩(wěn)健性檢驗(yàn),并著重考慮是否存在政府事前補(bǔ)貼的信號傳遞作用、企業(yè)“尋租”作用和政府事后補(bǔ)貼的激勵(lì)創(chuàng)新作用,希望能更好地利用政府創(chuàng)新補(bǔ)貼政策實(shí)現(xiàn)企業(yè)技術(shù)跨越,從而提高我國企業(yè)技術(shù)實(shí)力,增強(qiáng)我國企業(yè)的國際競爭力。
二、理論分析與研究假設(shè)
事前補(bǔ)貼是在企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)之前,政府給予一定的補(bǔ)貼[21]。事前補(bǔ)貼主要通過以下幾個(gè)方面作用于企業(yè)技術(shù)跨越:一是減緩企業(yè)的資金壓力,保證企業(yè)持續(xù)、穩(wěn)定的創(chuàng)新支出。事前補(bǔ)貼不受企業(yè)科技創(chuàng)新結(jié)果的影響,當(dāng)企業(yè)面臨周期較長的創(chuàng)新活動(dòng)時(shí),企業(yè)資金鏈斷裂的可能性較大,此時(shí)政府給予的事前補(bǔ)貼可重新連接斷裂的資金鏈,減緩企業(yè)資金不足的壓力,保證企業(yè)科技創(chuàng)新的順利進(jìn)行;對資金較充足的企業(yè)來說,政府的事前補(bǔ)貼是錦上添花,保證了充足的資金供給,是企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)跨越的基礎(chǔ)。二是釋放了可靠的市場信號,有助于企業(yè)進(jìn)行融資,獲得更優(yōu)質(zhì)的資源以實(shí)現(xiàn)技術(shù)跨越。政府補(bǔ)貼的作用之一就是向市場釋放信號,間接地完善市場信息不對稱[12],有效引導(dǎo)市場資金的正確流向。市場主體由于所獲得信息的數(shù)量、質(zhì)量的差異,存在信息不對稱等問題,投資者們對企業(yè)的資質(zhì)了解不全面,并且科技創(chuàng)新企業(yè)所需資金巨大,研發(fā)的過程中也存在極大的風(fēng)險(xiǎn)。因此,投資者們手握資金卻猶豫躊躇。此時(shí),政府事前補(bǔ)貼釋放的信號很好地解決了信息不對稱,企業(yè)獲得政府的事前補(bǔ)貼代表了政府對該企業(yè)的認(rèn)可,一方面,為投資者們指明了投資的方向,引導(dǎo)資本正確流向,提高資本的有效利用率;另一方面,也豐富了企業(yè)的創(chuàng)新資金,幫助企業(yè)集聚社會(huì)的優(yōu)質(zhì)資源,包括創(chuàng)新人才、先進(jìn)的管理理念與方法等,最大化保證科技創(chuàng)新的進(jìn)行。但事前補(bǔ)貼也存在著一定的缺陷,最大的問題在于企業(yè)為了獲得政府的事前補(bǔ)貼,極有可能進(jìn)行“尋租”活動(dòng),甚至存在“騙補(bǔ)”等行為[12]。此外,事前補(bǔ)貼也可能對企業(yè)研發(fā)支出造成一定的擠出效應(yīng),造成企業(yè)減少本應(yīng)支出的創(chuàng)新資金,從而無法實(shí)現(xiàn)企業(yè)技術(shù)跨越。為此,提出如下研究假設(shè):
H1 政府事前補(bǔ)貼可促進(jìn)企業(yè)當(dāng)期的技術(shù)跨越。
H2 政府事前補(bǔ)貼會(huì)通過信號傳遞機(jī)制促進(jìn)企業(yè)技術(shù)跨越。
H3 政府事前補(bǔ)貼可能會(huì)引起企業(yè)“尋租”,不利于企業(yè)技術(shù)跨越。
事后補(bǔ)貼是在企業(yè)完成科技創(chuàng)新后,政府以稅收返還、稅收優(yōu)惠等方式進(jìn)行補(bǔ)貼,以激勵(lì)企業(yè)的創(chuàng)新動(dòng)力。對企業(yè)當(dāng)期的創(chuàng)新活動(dòng)來說,事后補(bǔ)貼對企業(yè)創(chuàng)新有較大的激勵(lì)作用,激勵(lì)企業(yè)提高研發(fā)效率和研發(fā)質(zhì)量,保質(zhì)保量完成創(chuàng)新任務(wù),以獲得事后補(bǔ)貼來填補(bǔ)資金漏洞??梢?,事后補(bǔ)貼會(huì)激勵(lì)企業(yè)在當(dāng)期加大創(chuàng)新研發(fā)投入以實(shí)現(xiàn)其技術(shù)跨越,從而獲得政府補(bǔ)貼。事后補(bǔ)貼以企業(yè)創(chuàng)新成果為前提,具有一定的靈活性,在合理評估的情況下,極大地減少了企業(yè)“尋租”“騙補(bǔ)”等活動(dòng),有利于保持企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的獨(dú)立性。為此,提出如下研究假設(shè):
H4 政府事后補(bǔ)貼可促進(jìn)企業(yè)當(dāng)期的技術(shù)跨越。
H5 政府事后補(bǔ)貼會(huì)通過刺激企業(yè)加大創(chuàng)新研發(fā)支出以實(shí)現(xiàn)技術(shù)跨越。
三、研究設(shè)計(jì)
(一)變量的選取和來源
1.核心變量。被解釋變量為企業(yè)技術(shù)跨越(tech),該變量為0~1虛擬變量,根據(jù)上市企業(yè)2015-2018年在證券交易所公布的年報(bào),若企業(yè)在報(bào)告期內(nèi)有新產(chǎn)品推出,則techit=1;若無新產(chǎn)品推出,則techit=0。核心解釋變量為事前補(bǔ)貼(GSB)和事后補(bǔ)貼(GSA),用公司獲得當(dāng)期的政府補(bǔ)貼與當(dāng)期總資產(chǎn)的百分比來表示政府事前補(bǔ)貼,用公司獲得當(dāng)期的稅費(fèi)返還與當(dāng)期總資產(chǎn)的百分比表示政府事后補(bǔ)貼[22]。
2.控制變量。借鑒已有研究[23,24],設(shè)定如下控制變量:(1)企業(yè)規(guī)模(scale):企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù);(2)獨(dú)立董事人數(shù)(chairman):企業(yè)獨(dú)立董事人數(shù)的自然對數(shù);(3)企業(yè)營業(yè)收入(income):企業(yè)營業(yè)收入的自然對數(shù);(4)企業(yè)研發(fā)人員比重(faculty):企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量與員工總數(shù)的百分比;(5)資產(chǎn)負(fù)債率(capital):企業(yè)公開財(cái)務(wù)報(bào)表中得到上市企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債比例。
3.工具變量。選用企業(yè)所屬行業(yè)獲得政府事前補(bǔ)貼的均值與當(dāng)期總資產(chǎn)的百分比作為政府事前補(bǔ)貼的工具變量(IVB),選用政府事后補(bǔ)貼的均值與當(dāng)期總資產(chǎn)的百分比作為政府事后補(bǔ)貼的工具變量(IVA)[25]。
4.數(shù)據(jù)的來源與描述性統(tǒng)計(jì)??紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性和準(zhǔn)確性,選用2015-2018年A股上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù),剔除已經(jīng)退市(ST)和轉(zhuǎn)讓(PT)的企業(yè)以及主要數(shù)據(jù)缺失的樣本,篩選出816家企業(yè),共獲得3264份樣本。其中,上市企業(yè)獲得財(cái)政創(chuàng)新補(bǔ)貼的數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫的公司研究系列,企業(yè)技術(shù)跨越的數(shù)據(jù)來自各上市企業(yè)在證券交易所公布的年報(bào),其他變量涉及的數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫。表1為變量的描述性統(tǒng)計(jì)①。
(二)模型設(shè)定
1.基本模型的設(shè)定??紤]到選取的數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù),且被解釋變量企業(yè)技術(shù)跨越(tech)為0~1虛擬變量,故應(yīng)選用離散Logit面板數(shù)據(jù)模型。由于政府事前補(bǔ)貼(GSB)將對企業(yè)當(dāng)期的技術(shù)跨越(tech)產(chǎn)生影響,而政府事后補(bǔ)貼(GSA)更多的是對企業(yè)技術(shù)跨越的激勵(lì)作用,也即后期的政府事后補(bǔ)貼會(huì)對企業(yè)當(dāng)期的技術(shù)跨越產(chǎn)生影響。故構(gòu)建模型如下:
式(1)和式(2)為Logit模型,techit為二元虛擬變量,GSAit+2為t+2期的政府事后補(bǔ)貼。Controlit為控制變量,包括企業(yè)規(guī)模(scale)、獨(dú)立董事人數(shù)(chairman)、企業(yè)營業(yè)收入(income)、企業(yè)研發(fā)人員比重(faculty)、資產(chǎn)負(fù)債率(capital)。下標(biāo)i表示企業(yè),t表示年份。ηi表示個(gè)體固定效應(yīng),控制了影響企業(yè)技術(shù)跨越和創(chuàng)新支出但不會(huì)隨著時(shí)間變動(dòng)的個(gè)體效應(yīng);γt表示時(shí)間固定效應(yīng),控制了隨時(shí)間變化影響企業(yè)技術(shù)跨越和創(chuàng)新支出的時(shí)間因素;εit為誤差項(xiàng),服從Logit分布。
2.內(nèi)生性問題。式(1)和式(2)中可能存在遺漏影響企業(yè)技術(shù)跨越的重要變量,從而造成模型設(shè)定偏誤。從政府補(bǔ)貼時(shí)點(diǎn)與企業(yè)技術(shù)跨越的相互邏輯看,政府補(bǔ)貼時(shí)點(diǎn)并不是完全外生的政策,政府補(bǔ)貼時(shí)點(diǎn)和企業(yè)技術(shù)跨越之間可能存在雙向因果關(guān)系,實(shí)現(xiàn)技術(shù)跨越的企業(yè)更傾向于主動(dòng)申請政府創(chuàng)新補(bǔ)助,而自身創(chuàng)新能力強(qiáng)的企業(yè)也更容易獲得政府的補(bǔ)助[25]。因此造成內(nèi)生性影響,估計(jì)的結(jié)果可能會(huì)存在偏差。故考慮采用工具變量法來解決內(nèi)生性問題,模型如下:
式(3)為一階段方程式,式(4)為二階段方程式。其中,GSit為政府創(chuàng)新補(bǔ)貼,包括政府事前補(bǔ)貼GSBit和政府事后補(bǔ)貼GSAit;IVit為工具變量,包括政府事前補(bǔ)貼的工具變量(IVB)和政府事后補(bǔ)貼的工具變量(IVA);其他變量均不變。
四、模型與實(shí)證結(jié)果
(一)基準(zhǔn)回歸
對式(1)和式(2)進(jìn)行Hausman檢驗(yàn);選擇固定效應(yīng)面板Logit模型作為回歸模型,并同時(shí)控制個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng),估計(jì)結(jié)果見表2。
表2中,政府事前創(chuàng)新補(bǔ)貼(GSB)的回歸樣本被剔除至621,是因?yàn)楸惶蕹龢颖镜囊蜃兞縯ech不隨時(shí)間變化,在觀測期內(nèi)始終為同一值,故被剔除。政府事后創(chuàng)新補(bǔ)貼(GSA)的回歸樣本僅為150,一是因?yàn)闃颖局姓潞笱a(bǔ)貼的0值較多,二是因?yàn)檎潞笱a(bǔ)貼選用的是t+2期的變量。LR統(tǒng)計(jì)量分別為301.92和77.17,且在1%的水平下顯著,也即整個(gè)方程的聯(lián)合顯著性很高。
表2中,模型(1)和模型(3)為Logit回歸結(jié)果,模型(2)和模型(4)為模型回歸中各變量的OR(Odds Ratio)值,也即優(yōu)勢比。事前補(bǔ)貼(GSB)對企業(yè)技術(shù)跨越(tech)的估計(jì)系數(shù)為正,且在5%的水平上顯著,其OR值大于1,再次驗(yàn)證了事前補(bǔ)貼可顯著提高企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)跨越的概率;t+2期的政府事后補(bǔ)貼(GSA)對企業(yè)技術(shù)跨越(tech)的估計(jì)系數(shù)顯著為正,且在10%的水平上顯著,也即在其他條件不變的情況下,后期的事后補(bǔ)貼對當(dāng)期企業(yè)技術(shù)跨越具有促進(jìn)作用。論證了假設(shè)1和假設(shè)4。
控制變量中企業(yè)營業(yè)收入和企業(yè)研發(fā)人員比重的估計(jì)系數(shù)顯著為正,且OR值均大于1,在其他條件不變的情況下,企業(yè)營業(yè)收入提高和企業(yè)研發(fā)人員比重增加對企業(yè)技術(shù)跨越發(fā)生的概率具有正向作用,也即企業(yè)營業(yè)收入的提高可充裕創(chuàng)新資金,增加研發(fā)人員占總員工的比重以提高員工的整體素質(zhì),保證創(chuàng)新的質(zhì)量以實(shí)現(xiàn)技術(shù)跨越。其他控制變量企業(yè)規(guī)模、獨(dú)立董事人數(shù)、資本負(fù)債率的估計(jì)系數(shù)均為負(fù)但不顯著,也即這些變量對企業(yè)技術(shù)跨越?jīng)]有顯著的影響。
(二)分樣本進(jìn)一步研究
1.由于企業(yè)獲得的政府補(bǔ)貼類型不同,存在部分企業(yè)僅獲得一種類型的政府補(bǔ)貼,或者同時(shí)獲得了兩種政府補(bǔ)貼的情況,因此,將樣本分為僅得到政府事前創(chuàng)新補(bǔ)貼、僅得到政府事后創(chuàng)新補(bǔ)貼、同時(shí)獲得了政府事前補(bǔ)貼和事后補(bǔ)貼三類。對三類樣本再次進(jìn)行回歸,結(jié)果見表3。經(jīng)過梳理,僅存在兩類分樣本,一是企業(yè)僅獲得了政府事前創(chuàng)新補(bǔ)貼,回歸結(jié)果見表3的模型(5),可見,僅獲得政府事前補(bǔ)貼的企業(yè)的技術(shù)跨越并不會(huì)受政府事前補(bǔ)貼的影響。二是企業(yè)同時(shí)獲得了政府事前創(chuàng)新補(bǔ)貼和政府事后創(chuàng)新補(bǔ)貼,回歸結(jié)果如模型(6)~(8)。其中,模型(6)中政府事前創(chuàng)新補(bǔ)貼(GSB)和政府事后創(chuàng)新補(bǔ)貼(GSA)的回歸系數(shù)均不顯著;模型(7)中政府事前補(bǔ)貼(GSB)顯著促進(jìn)企業(yè)技術(shù)跨越;模型(8)中政府事后創(chuàng)新補(bǔ)貼(GSA)對企業(yè)技術(shù)跨越?jīng)]有顯著影響。
2.基于企業(yè)所有制、所處區(qū)域、所屬行業(yè)不同進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)?;貧w結(jié)果見表4。
(1)基于企業(yè)所有制不同的子樣本回歸。由表4的模型(9)和模型(10)可見,政府事后創(chuàng)新補(bǔ)貼對國有企業(yè)的技術(shù)跨越在10%的水平上顯著為正,也即政府補(bǔ)貼對國有企業(yè)的技術(shù)跨越效應(yīng)主要體現(xiàn)在事后補(bǔ)貼的激勵(lì)作用上。模型(11)和模型(12)中,政府事前創(chuàng)新補(bǔ)貼對非國有企業(yè)技術(shù)跨越有顯著的促進(jìn)作用,非國有企業(yè)面臨資源約束、資金約束,政府事前創(chuàng)新補(bǔ)貼可較好地緩解此類約束。
(2)基于企業(yè)所處區(qū)域不同的子樣本回歸②。表4中由模型(13)和模型(14)可見,政府事前創(chuàng)新補(bǔ)貼可顯著促進(jìn)東部地區(qū)企業(yè)的技術(shù)跨越,事后創(chuàng)新補(bǔ)貼對其沒有顯著效應(yīng)。由模型(15)和模型(16)可見,政府創(chuàng)新補(bǔ)貼對中西部地區(qū)的技術(shù)跨越?jīng)]有顯著影響。東部地區(qū)由于其沿海位置,較早實(shí)現(xiàn)了對外開放,較早引進(jìn)了先進(jìn)的技術(shù)、管理經(jīng)驗(yàn)等,對政府創(chuàng)新補(bǔ)貼的利用效率比中西部地區(qū)更高。
(3)根據(jù)企業(yè)所屬行業(yè)不同的子樣本回歸。表4中由模型(17)~(20)可見,政府創(chuàng)新補(bǔ)貼對高新行業(yè)和非高新行業(yè)均沒有顯著影響。高新技術(shù)行業(yè)為保持其市場地位和行業(yè)地位,創(chuàng)新動(dòng)力和積極性均高于非高新行業(yè),且由于其獲得的風(fēng)投資本充足而不存在資金短缺問題,故政府創(chuàng)新補(bǔ)貼對其沒有顯著作用。而非高新行業(yè)對新技術(shù)依賴性不強(qiáng),對科技創(chuàng)新的積極性也不高,政府創(chuàng)新補(bǔ)貼更有可能被挪作他用,故政府創(chuàng)新補(bǔ)貼對其沒有顯著作用。
(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)
基于上文的分析,式(1)和式(2)可能存在內(nèi)生性問題,故采用工具變量法,工具變量分別為企業(yè)所屬行業(yè)獲得政府事前補(bǔ)貼的平均值與企業(yè)當(dāng)期資產(chǎn)的百分比(IVB)、企業(yè)所屬行業(yè)獲得政府事后補(bǔ)貼的平均值與企業(yè)當(dāng)期資產(chǎn)的百分比(IVA)[25]。這兩個(gè)變量與政府創(chuàng)新補(bǔ)貼密切相關(guān),在控制了個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)后,該工具變量又不會(huì)與擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān),故滿足工具變量的選取要求。進(jìn)一步采用二階段最小二乘法對式(3)和式(4)進(jìn)行回歸。Wald內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果表明模型存在內(nèi)生性,在1%的水平上認(rèn)為GSB和GSA為內(nèi)生變量。一階段回歸的F值均大于10,也即工具變量不是弱工具變量。回歸結(jié)果顯示政府事前補(bǔ)貼(GSB)和政府事后補(bǔ)貼(GSA)的回歸系數(shù)符號和顯著性均與前文基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致,論證了前文結(jié)果的穩(wěn)?、?。
此外,政府的創(chuàng)新補(bǔ)貼在企業(yè)間并非是隨機(jī)的,是存在一定的自選擇性的,并且對于本期未公布政府創(chuàng)新補(bǔ)貼的企業(yè),將其賦值為0,忽略了那些未獲得政府補(bǔ)貼創(chuàng)新的企業(yè),這種非隨機(jī)的選擇造成了樣本選擇偏誤。因此,采用傾向得分匹配法(PSM)對政府創(chuàng)新補(bǔ)貼時(shí)點(diǎn)的企業(yè)技術(shù)跨越效應(yīng)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。分別采用近鄰匹配、半徑匹配和核匹配,匹配后各變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差都在5%附近,也即獲得政府補(bǔ)貼的企業(yè)與沒有獲得政府補(bǔ)貼的企業(yè)不存在顯著性差異,滿足了平衡性假設(shè),論證了傾向得分匹配估計(jì)結(jié)果的可靠。政府事前補(bǔ)貼和事后補(bǔ)貼的平均處理效應(yīng)結(jié)果顯示,其回歸系數(shù)符號和顯著性與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致,驗(yàn)證了前文結(jié)果的穩(wěn)健性④。
五、政府創(chuàng)新補(bǔ)貼時(shí)點(diǎn)對企業(yè)技術(shù)跨越的中介效應(yīng)檢驗(yàn)
(一)中介變量與中介效應(yīng)模型
在中介變量的選取上,根據(jù)相關(guān)研究[25-28]對政府創(chuàng)新補(bǔ)助信號傳遞渠道的檢驗(yàn),引入新的0~1虛擬變量信號渠道(signal)來表示政府事前補(bǔ)貼的信號渠道,若存在信號渠道,則signal=1;若不存在信號渠道,則signal=0。如果創(chuàng)新補(bǔ)助的信號傳遞機(jī)制存在,那么,風(fēng)險(xiǎn)投資作為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新爭取外部投資的主要來源,會(huì)因?yàn)槭盏狡髽I(yè)獲得創(chuàng)新補(bǔ)助所傳遞出的技術(shù)優(yōu)勢積極信號而增加對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的支持[25]。故判斷政府事前補(bǔ)貼是否存在因信號傳遞而獲得創(chuàng)新補(bǔ)助就在于企業(yè)前十大股東中是否存在風(fēng)險(xiǎn)投資企業(yè)或風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)[28]⑤。
其中,seekingit為管理費(fèi)用,也即企業(yè)當(dāng)前管理費(fèi)用與當(dāng)期營業(yè)收入的比值;incomeit為企業(yè)營業(yè)收入的自然對數(shù);capitalit為企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率;growthit為企業(yè)營業(yè)收入的增長率,通過(企業(yè)當(dāng)期營業(yè)收入-企業(yè)上期營業(yè)收入)/企業(yè)上期營業(yè)收入計(jì)算;numberit為企業(yè)董事會(huì)成員人數(shù);staffit為企業(yè)員工數(shù)量;accountit為0~1虛擬變量,如果企業(yè)審計(jì)師來自四大會(huì)計(jì)事務(wù)所,則accountit=1,否則accountit=0;ageit為企業(yè)上市年限;saleit為企業(yè)銷售毛利潤率;HHIit為赫芬達(dá)爾指數(shù)衡量股權(quán)集中度,具體由企業(yè)持股數(shù)量排名前五的股東計(jì)算得出;Industry為行業(yè)虛擬變量,Year為年份虛擬變量。
首先,對式(5)進(jìn)行回歸,得出相應(yīng)的系數(shù);然后,將估計(jì)所得系數(shù)代回式(5),得到預(yù)期的管理費(fèi)用seekingit;最后,將實(shí)際管理費(fèi)用與預(yù)期管理費(fèi)用相減得企業(yè)尋租費(fèi)用rentit:rentit=seekingit-seekingit。引入創(chuàng)新投入(inno)來表示企業(yè)研發(fā)支出,選用企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中研發(fā)支出費(fèi)用來表示企業(yè)的創(chuàng)新投入。
為驗(yàn)證信號渠道(signal)、創(chuàng)新投入(inno)和企業(yè)“尋租”(rent)的中介作用,通過構(gòu)建中介效應(yīng)模型來論證該假設(shè),參照Baron和Kenny[30]的方法,對式(1)和式(2)進(jìn)一步擴(kuò)展,具體如下:
(二)政府創(chuàng)新補(bǔ)貼時(shí)點(diǎn)對企業(yè)技術(shù)跨越的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果
根據(jù)表5的回歸結(jié)果,當(dāng)中介變量為信號渠道(signal)時(shí),模型(21)和模型(22)表明政府事前補(bǔ)貼(GSB)對信號渠道傳遞沒有顯著的影響,信號渠道對企業(yè)技術(shù)跨越(tech)也沒有顯著的影響;且Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果表明,中介效應(yīng)不顯著,也即政府事前補(bǔ)貼不存在以信號傳遞為中介變量的中介效應(yīng),推翻了假設(shè)2。類似地,以企業(yè)尋租(rent)為中介變量時(shí),政府事前補(bǔ)貼(GSB)對企業(yè)尋租(rent)沒有顯著的影響,企業(yè)尋租(rent)對企業(yè)技術(shù)跨越(tech)也沒有顯著的影響;且Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果表明,中介效應(yīng)不顯著,也即政府創(chuàng)新事前補(bǔ)貼不存在以企業(yè)尋租為中介變量的中介效應(yīng),推翻了假設(shè)3。同理,再對事后政府補(bǔ)貼(GSA)對企業(yè)技術(shù)跨越的效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn),由模型(25)和模型(26)可見,政府事后補(bǔ)貼(GSA)可顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)支出(inno),企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)支出可顯著促進(jìn)企業(yè)技術(shù)跨越(tech);且由Bootstrap檢驗(yàn)得,中介效應(yīng)為正且在1%的水平上顯著,也即政府事后補(bǔ)貼可通過促進(jìn)企業(yè)加大研發(fā)支出,實(shí)現(xiàn)企業(yè)技術(shù)跨越,論證了假設(shè)5。
六、結(jié)論與政策建議
以上研究顯示,政府補(bǔ)貼中的事前補(bǔ)貼和事后補(bǔ)貼均可顯著提高企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)跨越的概率。提高企業(yè)營業(yè)收入、增加研發(fā)人員占總員工的比重均可提高企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)跨越的概率。政府事前創(chuàng)新補(bǔ)貼對非國有企業(yè)技術(shù)跨越、東部地區(qū)企業(yè)的技術(shù)跨越均有顯著的促進(jìn)作用,政府事后補(bǔ)貼對國有企業(yè)的技術(shù)跨越有顯著促進(jìn)作用。政府事前補(bǔ)貼不存在信號傳遞和企業(yè)“尋租”的中介路徑,政府事后補(bǔ)貼可通過增加企業(yè)研發(fā)支出來促進(jìn)企業(yè)技術(shù)跨越。
以上研究為優(yōu)化政府創(chuàng)新補(bǔ)貼的政策,助推企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)跨越提供了有益啟示:(1)事前補(bǔ)貼和事后補(bǔ)貼對企業(yè)技術(shù)跨越均存在顯著的促進(jìn)作用,且政府事前補(bǔ)貼不存在以企業(yè)“尋租”為中介變量的路徑,不會(huì)對企業(yè)技術(shù)跨越產(chǎn)生負(fù)面影響。因此,應(yīng)當(dāng)結(jié)合企業(yè)的實(shí)際情況,結(jié)合使用政府事前補(bǔ)貼和政府事后補(bǔ)貼,最大化地促進(jìn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)跨越。(2)企業(yè)有必要設(shè)立監(jiān)督機(jī)制,對企業(yè)創(chuàng)新支出資金的到位、創(chuàng)新規(guī)劃、創(chuàng)新人才培養(yǎng)引進(jìn)進(jìn)行監(jiān)督,確保事前補(bǔ)貼對企業(yè)創(chuàng)新支出的促進(jìn)作用,并進(jìn)一步促進(jìn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)跨越。(3)應(yīng)根據(jù)企業(yè)間存在的差異,有針對性地制定政府創(chuàng)新補(bǔ)貼政策。比如對非國有企業(yè)和東部地區(qū)的企業(yè),應(yīng)適當(dāng)加大事前補(bǔ)貼的力度;對國有企業(yè)加大事后補(bǔ)貼的力度。對待其他企業(yè)也應(yīng)進(jìn)行積極探索,找到有助于不同企業(yè)實(shí)現(xiàn)企業(yè)技術(shù)跨越的政策工具。并且將不同的政策工具組合起來,確保補(bǔ)貼手段的多元化,分散政策工具帶來的風(fēng)險(xiǎn),最大化政策工具對企業(yè)創(chuàng)新的激勵(lì)作用,以激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新,最終實(shí)現(xiàn)技術(shù)跨越。
注釋:
① 企業(yè)規(guī)模、獨(dú)立董事人數(shù)和企業(yè)營業(yè)收入進(jìn)行了對數(shù)處理,以減少異方差。
②東部地區(qū)的省份包括河北省、北京市、天津市、山東省、江蘇省、上海市、浙江省、福建省、廣東省、海南省。其余省份被納為中西部地區(qū)。
③采用工具變量法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果因篇幅的有限未在文中給出,如有需要可聯(lián)系作者。
④傾向得分匹配的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果因篇幅的有限未在文中給出,如有需要可聯(lián)系作者。
⑤如果公司前十大股東名稱中含有“風(fēng)險(xiǎn)投資”“創(chuàng)業(yè)投資”等名稱,那么視為企業(yè)獲得了風(fēng)險(xiǎn)投資;若公司前十大股東中有被收錄進(jìn)《中國創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展報(bào)告(2015)》中的中國創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)名錄,則視為企業(yè)獲得了風(fēng)險(xiǎn)投資;對于仍然無法判斷是否獲得風(fēng)險(xiǎn)投資支持的公司,若前十大股東名稱中包含“高新技術(shù)投資”“科技投資”等關(guān)鍵詞,則進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搜索來判斷該機(jī)構(gòu)和企業(yè)的主營業(yè)務(wù)是否為“風(fēng)險(xiǎn)投資”和“創(chuàng)業(yè)投資”,若是,則視為企業(yè)獲得了風(fēng)險(xiǎn)投資。
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