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    政策解讀能力如何促進民營 企業(yè)創(chuàng)新投資

    2021-04-14 08:43:34于文超
    南開經(jīng)濟研究 2021年1期
    關(guān)鍵詞:民營企業(yè)變量系數(shù)

    于文超

    一、引 言

    近年來,中國GDP 增長速度逐步趨緩,2012—2016 年間中國GDP 平均增長率為7.32%,明顯低于“十一五”期間(2006—2010 年)年均11.32%的增長率?,F(xiàn)階段,中國經(jīng)濟增長面臨諸多挑戰(zhàn),隨著產(chǎn)能過剩問題凸顯、人口紅利逐步消失、國際貿(mào)易摩擦頻現(xiàn),勞動和資本對GDP 增長的推動作用日益受到制約。在這一背景下,通過創(chuàng)新來提高全要素生產(chǎn)率(TFP)勢在必行。作為創(chuàng)新活動的主體,中國企業(yè)創(chuàng)新的表現(xiàn)受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注。盡管從橫向比較看,中國企業(yè)創(chuàng)新能力與發(fā)達國家仍存在較大差 距①全球知名信息服務(wù)提供商科睿唯安(Clarivate Analytics)發(fā)布的“2016 年全球百強創(chuàng)新機構(gòu)”顯示,美國和日本分別有39 家和34 家企業(yè)上榜,而中國大陸地區(qū)僅有華為1 家企業(yè)上榜(資料來源:搜狐財經(jīng),http://business.sohu.com/20170111/n478380739.shtml)。,但從縱向上比較,1995—2014 年,中國的專利數(shù)量呈現(xiàn)爆炸性增長,專利質(zhì)量也呈實質(zhì)性上升趨勢。同時,企業(yè)創(chuàng)新活動還體現(xiàn)出明顯的產(chǎn)權(quán)差異。民營企業(yè)的創(chuàng)新效率明顯優(yōu)于國有企業(yè)的創(chuàng)新效率,每千萬研發(fā)資金投入為民營企業(yè)帶來6.5 個專利,但僅為國有企業(yè)帶來2.2 個專利(Wei 等,2017)?!吨袊髽I(yè)創(chuàng)新動向指數(shù)2017 年報告》顯示,2016 年非國有企業(yè)創(chuàng)新動向指數(shù)增速明顯,得分比2015 年增加2.83,明顯高于國有企業(yè)的增加值(1.22)。2018 年11 月召開的民營企業(yè)座談會上,習(xí)近平總書記將民營經(jīng)濟對經(jīng)濟社會發(fā)展的貢獻概括為“五六七八九”特征,強調(diào)民營經(jīng)濟“貢獻了70%以上的技術(shù)創(chuàng)新成果”“成為創(chuàng)業(yè)就業(yè)的主要領(lǐng)域、技術(shù)創(chuàng)新的重要主體、國家稅收的重要來源”,明確提出“讓民營經(jīng)濟創(chuàng)新源泉充分涌流,讓民營經(jīng)濟創(chuàng)造活力充分迸發(fā)”①資料來源:《習(xí)近平在民營企業(yè)座談會上的講話》,新華網(wǎng),http://www.xinhuanet.com/politics/2018-11/01/c_ 1123649488.htm。。

    在社會主義市場經(jīng)濟逐步完善的進程中,中國民營企業(yè)的發(fā)展環(huán)境仍不盡如人意,融資難、融資貴、稅費負(fù)擔(dān)較重等問題依然困擾民營企業(yè)健康發(fā)展②資料來源:搜狐財經(jīng),《民銀智庫研究》第57 期,“中國民營企業(yè)發(fā)展研究報告”。http://www.sohu.com/ a/136566101_618573。。正因為如此,黨中央和國務(wù)院高度重視優(yōu)化民營經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境,出臺并實施了一系列有針對性的政策舉措。自2018 年民營企業(yè)座談會召開以來,《中共中央、國務(wù)院關(guān)于營造更好發(fā)展環(huán)境支持民營企業(yè)改革發(fā)展的意見》、《國家稅務(wù)總局關(guān)于實施進一步支持和服務(wù)民營經(jīng)濟發(fā)展若干措施的通知》(稅總發(fā)〔2018〕174 號)、國家發(fā)展改革委等六部委《關(guān)于支持民營企業(yè)加快改革發(fā)展與轉(zhuǎn)型升級的實施意見》(發(fā)改體改〔2020〕1566號)等政策文件陸續(xù)出臺并實施。這其中,鼓勵和引導(dǎo)民營企業(yè)加強創(chuàng)新成為政府支持民營企業(yè)發(fā)展的政策著力點之一。政府通過推動研發(fā)費用稅收減免、增加普惠型科技創(chuàng)新投入、強化知識產(chǎn)權(quán)保護等政策措施,顯著改善了民營企業(yè)的創(chuàng)新環(huán)境。但在現(xiàn)實經(jīng)濟活動中,不少企業(yè)的政策解讀能力與政策敏感性仍有待提升,民營企業(yè)的宏觀政策解讀能力便成為決定其創(chuàng)新決策的關(guān)鍵因素之一?!吨袊髽I(yè)創(chuàng)新動向指數(shù)2017年報告》顯示:在1960 家受訪企業(yè)中,有超過60%的企業(yè)認(rèn)為“政策變化大難把握”對企業(yè)創(chuàng)新的抑制效應(yīng)“較強”或“很強”;同時,有超過40%的企業(yè)認(rèn)為“政策變化難以把握”給企業(yè)創(chuàng)新帶來“較高”或“很高”風(fēng)險(中國企業(yè)家調(diào)查系統(tǒng),2017)。在此,一個值得探究的問題在于,政策解讀能力在民營企業(yè)創(chuàng)新活動中具體扮演了何種角色?理論上,良好的政策解讀能力不僅幫助民營企業(yè)獲得更多創(chuàng)新資源,而且能增進民營企業(yè)的主觀創(chuàng)新意愿,這是否有助于推動企業(yè)創(chuàng)新投資呢?更進一步地,若以上推論成立,另一個亟待理清的問題在于,政策解讀能力促進企業(yè)創(chuàng)新投資的具體機制是什么?系統(tǒng)回答上述問題,有助于深入理解良好的政策解讀能力對民營企業(yè)創(chuàng)新的促進效應(yīng),進而為優(yōu)化民營企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境提供政策借鑒。

    鑒于此,本文利用2012 年中國民營企業(yè)抽樣調(diào)查數(shù)據(jù),考察了政策解讀能力對民營企業(yè)創(chuàng)新投資的影響及其機制。研究發(fā)現(xiàn):良好的政策解讀能力會顯著促進民營企業(yè)創(chuàng)新投資,在采用處理效應(yīng)模型和IV Tobit 模型克服內(nèi)生性偏誤后,這一結(jié)論依然成立;這其中的影響機制在于,政策解讀能力有助于企業(yè)獲得更多的銀行貸款等政策性資源以及提高企業(yè)的政策熟悉度。相比于已有文獻,本文最主要的貢獻在于以下兩方面。

    第一,拓展了企業(yè)創(chuàng)新領(lǐng)域的實證文獻。現(xiàn)有文獻較多關(guān)注宏觀制度因素或政策環(huán)境對企業(yè)創(chuàng)新的影響(王文春和榮昭,2014;江軒宇,2016;顧夏銘等,2018;Wang 等,2018),相比之下,本文立足異質(zhì)性企業(yè)政策解讀能力的差異,著重從契約實施環(huán)境、政策熟悉度等角度探討政策解讀能力對民營企業(yè)創(chuàng)新意愿的影響。本文利用代表性的民營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù),基于中介效應(yīng)檢驗?zāi)P停貜膭?chuàng)新意愿和創(chuàng)新資源兩個維度探究民營企業(yè)的政策解讀能力對其創(chuàng)新投資的影響及機制。本研究的開展有助于豐富企業(yè)創(chuàng)新文獻的研究視角,為我們深入理解微觀市場主體政策解讀能力的經(jīng)濟效應(yīng),提供來自轉(zhuǎn)型經(jīng)濟體的新證據(jù)。

    第二,提供了激發(fā)民營企業(yè)創(chuàng)新活力的政策借鑒。創(chuàng)新活動對于民營企業(yè)內(nèi)涵式發(fā)展和宏觀經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級有重要意義,但現(xiàn)階段,融資困難和政企溝通不暢等問題困擾著民營企業(yè)創(chuàng)新。本文證實了政策解讀能力可以通過增加銀行貸款和政策性資源(財政補貼)以及提升企業(yè)的政策熟悉度等機制促進企業(yè)創(chuàng)新投資。這意味著,除了繼續(xù)改善民營企業(yè)融資環(huán)境和完善財政補貼機制之外,政府部門需要通過持續(xù)優(yōu)化營商環(huán)境來增強民營企業(yè)創(chuàng)新意愿。政府部門要及時回應(yīng)民營企業(yè)訴求,積極作為,靠前服務(wù),構(gòu)建常態(tài)化的政企溝通機制,加強對創(chuàng)新政策的解讀力度,提升民營企業(yè)對創(chuàng)新政策的熟悉度及其穩(wěn)定性的預(yù)期值。

    文章后續(xù)結(jié)構(gòu)如下:第二部分為文獻綜述;第三部分為理論分析;第四部分是研究設(shè)計,包括樣本來源、方程設(shè)定與描述性統(tǒng)計;第五部分為主要實證結(jié)果;第六部分為影響機制檢驗;第七部分為結(jié)論。

    二、文獻綜述

    國外文獻對企業(yè)創(chuàng)新影響因素的關(guān)注由來已久。早期文獻重點分析了企業(yè)規(guī)模、市場力量在企業(yè)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出中的決定作用(Hamberg,1964);后續(xù)文獻注意到技術(shù)差異性反映了行業(yè)的不同特征,嘗試將技術(shù)差異性和市場集中度結(jié)合展開研究,探討企業(yè)規(guī)模、市場力量與創(chuàng)新之間的非線性關(guān)系(Angelmar,1985)。同時,由于創(chuàng)新活動的高風(fēng)險和不確定性,融資約束往往成為企業(yè)開展創(chuàng)新活動的阻礙因素,而增加融資可得性對推動企業(yè)創(chuàng)新有積極意義(Hsu 等,2014;Cornaggia 等,2015;Giebel 和Kraft,2020)。

    源于創(chuàng)新在推動經(jīng)濟長期增長中的關(guān)鍵作用,學(xué)者們不斷拓展企業(yè)創(chuàng)新決定因素的研究視角,這一領(lǐng)域的文獻主要從內(nèi)部特征、外部經(jīng)營環(huán)境兩個方面展開分析。一方面,在關(guān)注內(nèi)部特征影響企業(yè)創(chuàng)新的文獻中,高管考核機制和個體特征、股權(quán)結(jié)構(gòu)、內(nèi)部薪酬差異、員工持股計劃等內(nèi)部治理機制的關(guān)鍵性作用得到普遍證實(Aghion 等,2013;袁建國等,2015;江軒宇,2016;Jia 等,2019;Xu 等,2017;何瑛等,2019;孟慶斌等,2019)。另一方面,關(guān)注外部經(jīng)營環(huán)境的文獻強調(diào)銀行競爭度提升、政策不確定性增強、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、群團改革、稅收激勵等因素對企業(yè)創(chuàng)新有顯著促進作用(Wang等,2018;蔡競和董艷,2016;顧夏銘等,2018;趙晶等,2019;劉詩源等,2020);相比之下,房價上漲、來自非正規(guī)部門的灰色競爭、行業(yè)內(nèi)部較高的僵尸企業(yè)占比則會在不同程度上抑制企業(yè)創(chuàng)新活動(王文春和榮昭,2014;張峰等,2016;王永欽等,2018)。

    值得注意的是,一些文獻考察了宏觀政策環(huán)境對企業(yè)創(chuàng)新的影響。已有研究證實,政府實施產(chǎn)業(yè)政策也會激勵企業(yè)創(chuàng)新,但這種效應(yīng)可能僅體現(xiàn)為非發(fā)明專利的顯著增加(黎文靖和鄭曼妮,2016),政府出臺的中長期科技發(fā)展規(guī)劃顯著提升了國有企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的數(shù)量和質(zhì)量(Jia 等,2019)。一些文獻還比較了不同創(chuàng)新激勵政策的異質(zhì)性效應(yīng)(陳強遠等,2020)。但令人遺憾的是,已有文獻尚未從創(chuàng)新資源和創(chuàng)新意愿視角,探討企業(yè)的政策解讀能力對創(chuàng)新活動的影響及其機制。彌補上述缺憾將是本文主要研究目標(biāo)。

    三、理論分析

    總體而言,民營企業(yè)的政策解讀能力將通過創(chuàng)新資源和創(chuàng)新意愿兩方面影響企業(yè)創(chuàng)新投資。

    (一)創(chuàng)新資源

    第一,增加銀行貸款。在銀行主導(dǎo)金融體系的背景下,來自商業(yè)銀行的貸款是企業(yè)發(fā)展壯大所倚重的重要融資渠道;然而,在金融抑制背景下,商業(yè)銀行放貸具有明顯的風(fēng)險規(guī)避特征,更愿意將貸款發(fā)放給有政府信用隱性擔(dān)保的國有企業(yè),導(dǎo)致民營企業(yè)面臨融資困境(紀(jì)洋等,2018)。加之創(chuàng)新活動本身具有的風(fēng)險性和不確定性,民營企業(yè)創(chuàng)新活動勢必面臨較強的融資約束(Hall,2002)。良好的政策解讀能力有助于民營企業(yè)準(zhǔn)確掌握信貸優(yōu)惠政策,及時調(diào)整企業(yè)創(chuàng)新規(guī)劃和策略,有效利用信貸優(yōu)惠政策獲得外部融資;同時,良好的政策解讀能力能夠向銀行傳遞自身經(jīng)營實力和發(fā)展?jié)摿Φ摹靶盘枴保档豌y企間的“信息不對稱”,增加銀行放貸意愿,提升民營企業(yè)的信貸獲取能力(于蔚等,2012),促使企業(yè)加大創(chuàng)新投資。

    第二,減輕納稅負(fù)擔(dān)。若外部融資無法支持創(chuàng)新活動,內(nèi)源融資便是企業(yè)創(chuàng)新投資的重要資金來源。由于稅收意味著企業(yè)留存利潤向政府的強制性轉(zhuǎn)移,較高的稅負(fù)會擠占企業(yè)留存利潤,導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)源融資困難,因此,稅收規(guī)避被視為企業(yè)緩解融資約束的有效途徑之一(劉行和葉康濤,2014)。同時,稅務(wù)部門為優(yōu)化民營企業(yè)納稅環(huán)境,可能出臺一系列稅收優(yōu)惠政策,持續(xù)推動稅收征管改革,但不少民營企業(yè)理解、把握稅收優(yōu)惠政策卻存在較大難度。經(jīng)濟日報社中國經(jīng)濟趨勢研究院等機構(gòu)2019 年發(fā)布的《創(chuàng)業(yè)企業(yè)調(diào)查報告》顯示:盡管有接近80%的受訪企業(yè)認(rèn)為稅收優(yōu)惠政策的支持力度“很好”或“較好”,但有45.65%的企業(yè)覺得獲得稅收優(yōu)惠政策“較為困難”①資料來源:經(jīng)濟日報中國創(chuàng)業(yè)企業(yè)調(diào)查課題組,“切實落實稅收優(yōu)惠 助力創(chuàng)業(yè)企業(yè)成長”,《經(jīng)濟日報》2019 年5 月20 日第11 版。。由此可知,那些政策解讀能力更強的民營企業(yè)能夠更好地理解把握稅收優(yōu)惠政策,更容易享受到稅收優(yōu)惠,這對于增加民營企業(yè)留存利潤,緩解其在創(chuàng)新投資中面臨的融資約束具有積極意義。

    第三,增加政策性資源。良好的政策解讀能力還有助于民營企業(yè)獲得更多政策性資源,例如財政補貼、土地優(yōu)惠以及創(chuàng)新基金等②理論上,銀行貸款與稅收優(yōu)惠也是政策性資源的一部分,但本文單獨討論了銀行貸款、納稅負(fù)擔(dān)兩種影響機制,在不引起歧義的情況下,本文關(guān)注的政策性資源不包括銀行貸款和稅收優(yōu)惠。,這些資源將促進企業(yè)創(chuàng)新投資(江雅雯等,2011)。即便創(chuàng)新活動失敗帶來資金流斷裂甚至破產(chǎn)風(fēng)險,擁有良好政策解讀能力的民營企業(yè)也會得到政策性資源的“有力支持”,這反過來增加民營企業(yè)對創(chuàng)新風(fēng)險的容忍度,促進企業(yè)創(chuàng)新投資。

    (二)創(chuàng)新意愿

    第一,改善契約實施環(huán)境。良好的政策解讀能力使得民營企業(yè)及時獲知有關(guān)知識產(chǎn)權(quán)保護的政策動向,有助于企業(yè)充分利用行政和司法手段保護專利成果不被其他企業(yè)模仿或竊取,使得企業(yè)有較強預(yù)期獲得專利帶來的壟斷利潤,進而激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新意愿。同時,創(chuàng)新活動的順利開展離不開持續(xù)性的資金、人員投入(鞠曉東等,2013)。良好的政策解讀能力將減少企業(yè)在契約執(zhí)行過程中面臨的政策不確定性“沖擊”,使得各類商業(yè)合同得以有效執(zhí)行,保證企業(yè)創(chuàng)新活動中各類資源投入的持續(xù)性,強化企業(yè)創(chuàng)新動機。

    第二,提高政策熟悉度。當(dāng)前經(jīng)濟發(fā)展階段,政府為鼓勵新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展、推動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、克服外部市場沖擊會出臺一系列新的經(jīng)濟政策,進而給企業(yè)發(fā)展帶來政策不確定性。由于創(chuàng)新投資具有較強的不可逆性,在政策走勢不甚明朗的情況下,企業(yè)創(chuàng)新決策會更加謹(jǐn)慎。那些政策解讀能力較強的民營企業(yè)能準(zhǔn)確預(yù)期政策走向,利用成熟的政企溝通機制反饋自身政策訴求,減少民營企業(yè)的政策不確定性預(yù)期,提升民營企業(yè)創(chuàng)新投資意愿。另外,地方政府為激勵引導(dǎo)創(chuàng)新活動,會出臺土地、信貸、稅收等優(yōu)惠政策,政策解讀能力較強的企業(yè)更熟悉政府創(chuàng)新激勵政策,更愿意“響應(yīng)”政府實施的一系列創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略。

    綜合上述分析,良好的政策解讀能力將通過豐富創(chuàng)新資源和增進創(chuàng)新意愿兩個維度促進民營企業(yè)創(chuàng)新投資。本文據(jù)此提出如下待檢驗研究假說:

    假說1:控制其他因素不變,良好的政策解讀能力會顯著促進民營企業(yè)創(chuàng)新投資。

    四、研究設(shè)計

    (一)樣本來源

    本文使用的數(shù)據(jù)來源于中央統(tǒng)戰(zhàn)部、全國工商業(yè)聯(lián)合會、國家工商行政管理總局和中國民(私)營經(jīng)濟研究會四家機構(gòu)成立的私營企業(yè)研究課題組展開的2012 年私營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)。該項調(diào)查自1993 年開始,每兩年實施一次,2012 年是該項目第十次調(diào)查。該系列調(diào)查數(shù)據(jù)是研究中國民營企業(yè)問題的代表性微觀調(diào)查數(shù)據(jù),在相關(guān)實證研究中得到廣泛認(rèn)可和使用(陳光金等,2018)。2012 年的私營企業(yè)調(diào)查計劃調(diào)查4800家,實際調(diào)查5073 家,樣本回收率為92.20%,涵蓋全國31 個省(直轄市、自治區(qū))和國家統(tǒng)計局定義的19 個行業(yè)大類。值得注意的是,2012 年的問卷調(diào)查了民營企業(yè)對國務(wù)院支持民營經(jīng)濟政策的了解情況和受訪企業(yè)對市場信用環(huán)境的滿意度等內(nèi)容,這為從經(jīng)驗上刻畫民營企業(yè)的政策熟悉度與契約實施環(huán)境,提供了獨特的數(shù)據(jù)支撐;同時,2012 年的私營企業(yè)調(diào)查還詳細(xì)詢問了企業(yè)主參政議政情況、新增投資去向、融資結(jié)構(gòu)、納稅負(fù)擔(dān)等信息,這為實現(xiàn)本文研究目標(biāo)奠定了基礎(chǔ)。在實際使用過程中,文章剔除了關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失的樣本,并對連續(xù)變量進行了前后1%水平縮尾(Winsorize)處理,以克服極端值對估計結(jié)果的干擾。同時,考慮到金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)受到更多政府管制和宏觀調(diào)控影響,我們將這兩個行業(yè)的樣本剔除。本文在基準(zhǔn)回歸(表3 第(1)列)中用到的有效樣本為2468 家。

    (二)方程設(shè)定

    本文著眼于考察政策解讀能力對民營企業(yè)創(chuàng)新投資的影響及其機制,故設(shè)定如下實證方程:

    其中,被解釋變量Inno 用來衡量民營企業(yè)創(chuàng)新投資,選取企業(yè)用于新產(chǎn)品研發(fā)、技術(shù)創(chuàng)新、工藝改造的新增投資之和來衡量,本文將該指標(biāo)除以營業(yè)收入進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。PIA 代表我們關(guān)注的關(guān)鍵解釋變量政策解讀能力,本文從兩個方面進行刻畫:(1)使用0~1 虛擬變量PIA_dum 衡量政策解讀能力,當(dāng)企業(yè)主擔(dān)任人大代表或政協(xié)委員時,PIA_dum 賦值為1;否則,PIA_dum 賦值為0。(2)使用離散整數(shù)變量PIA_index衡量政策解讀能力,當(dāng)企業(yè)主擔(dān)任全國、省級、地級市、縣(市)級、鄉(xiāng)鎮(zhèn)人大代表或政協(xié)委員時,PIA_index 依次賦值為5、4、3、2、1;若企業(yè)主不擔(dān)任人大代表或政協(xié)委員,PIA_index 賦值為0。這一指標(biāo)設(shè)定意味著層級越高的人大代表或政協(xié)委員身份帶來的政策解讀能力越強。

    控制變量X 代表一系列影響創(chuàng)新投資的企業(yè)主層面和企業(yè)層面變量。其中,企業(yè)主層面變量包括:受教育水平Educ、黨派身份Party、政府任職經(jīng)歷Govjob。受教育水平越高、擁有黨派身份的企業(yè)主擁有更廣泛的社會網(wǎng)絡(luò),而企業(yè)主的社會網(wǎng)絡(luò)能通過風(fēng)險分擔(dān)、資源獲取等途徑促進民營企業(yè)創(chuàng)新。企業(yè)主政府任職經(jīng)歷可能通過“烙印效應(yīng)”促使民營企業(yè)將更多資源和精力配置到“賺快錢”活動(如投資房地產(chǎn))而忽視創(chuàng)新活動(戴維奇等,2016);同時,企業(yè)主的政府任職經(jīng)歷可能有助于企業(yè)獲得外部資金(如銀行貸款、財政補貼等),進而推動民營企業(yè)創(chuàng)新投資。

    企業(yè)層面變量包括:(1)規(guī)模(lnEmplo)。那些規(guī)模較大的民營企業(yè)往往能調(diào)動更多資源擴大原產(chǎn)品生產(chǎn)規(guī)模,并促進新產(chǎn)品研發(fā)和技術(shù)升級。(2)成立年限(lnFirmage)。企業(yè)成立年限決定著企業(yè)所處發(fā)展階段,會顯著影響其經(jīng)營策略和投資方向。(3)盈利能力(Profit)。較高的盈利水平意味著企業(yè)進行創(chuàng)新投資能獲得持續(xù)有力的資金支持。(4)出口比重(Export)。出口比重更高的企業(yè)擁有更廣闊的產(chǎn)品銷售市場,也面臨著較強的產(chǎn)品競爭壓力和國外消費者對較高產(chǎn)品品質(zhì)的訴求,有較強動機開展產(chǎn)品創(chuàng)新。(5)治理結(jié)構(gòu)(Govern)和家族持股比例(Share)。這兩個因素在很大程度上決定著民營企業(yè)的經(jīng)營理念和投資策略,進而影響其新增創(chuàng)新投資。此外,由于行業(yè)差異決定了技術(shù)水平和資源稟賦的差異,制造業(yè)、科研技術(shù)業(yè)的創(chuàng)新投資平均強度往往要大于其他行業(yè)的創(chuàng)新投資平均強度,其發(fā)展路徑有自身特殊性?;貧w方程據(jù)此加入兩個行業(yè)虛擬變量Indus_man、Indus_tec,以分別表示受訪企業(yè)是否屬于制造業(yè)、科研技術(shù)業(yè)。

    另外,地區(qū)經(jīng)濟社會特征Z 也會影響民營企業(yè)創(chuàng)新投資,本文控制城市金融發(fā)展(Cityfin)、城市經(jīng)濟增長(Citygro)、地區(qū)法制環(huán)境(Prolaw)等因素對企業(yè)創(chuàng)新的影響。ε 代表方程誤差項。前述變量的具體定義見表1。

    表1 變量定義

    續(xù)表1

    (三)描述性統(tǒng)計

    方程主要變量的描述性統(tǒng)計值詳見表2。除此之外,本文還計算了主要變量的皮爾森(Pearson)相關(guān)系數(shù)。其結(jié)果表明,變量PIA_dum、PIA_index 與變量Inno 相關(guān)性系數(shù)為正且在1%水平上顯著,表明政策解讀能力與企業(yè)創(chuàng)新投資顯著正相關(guān),與前文的假說預(yù)期相符。同時,絕大多數(shù)變量相關(guān)性系數(shù)小于0.3,說明方程估計中的多重共線性問題并不嚴(yán)重。

    表2 變量描述性統(tǒng)計

    五、主要實證結(jié)果

    (一)基準(zhǔn)回歸

    本文首先考察政策解讀能力對民營企業(yè)創(chuàng)新投資的影響,對應(yīng)Tobit 模型估計系數(shù)報告于表3。

    為了經(jīng)濟解釋方便,我們主要關(guān)注表3 第(3)列和第(4)列報告的邊際效應(yīng)系數(shù)??梢钥闯?,無論是變量PIA_dum 還是變量PIA_index 都在1%水平上顯著,說明良好的政策解讀能力會促進民營企業(yè)創(chuàng)新投資,這與本文假說的預(yù)期相一致。同時,控制變量中,變量lnEmplo、Profit 系數(shù)在1%水平上顯著為正,意味著規(guī)模越大、盈利能力越強的企業(yè)創(chuàng)新投資越多,這比較符合我們的直覺,因為這類企業(yè)有更多資源和更強的風(fēng)

    險承擔(dān)能力來保證創(chuàng)新活動順利開展。變量Govern 系數(shù)為正且在5%水平上顯著,表明治理結(jié)構(gòu)越完善的民營企業(yè)會新增更多創(chuàng)新投資,這可能與此類民營企業(yè)更注重未來可持續(xù)發(fā)展密切相關(guān)。行業(yè)虛擬變量Indus_tec、Indus_man 系數(shù)在1%水平上顯著為正,說明科研技術(shù)類企業(yè)、制造業(yè)企業(yè)比其他類型企業(yè)更注重創(chuàng)新投資。

    表3 政策解讀能力與民營企業(yè)創(chuàng)新投資:基準(zhǔn)回歸

    (二)控制內(nèi)生性偏誤

    前文所得政策解讀能力的系數(shù)可能是有偏且非一致的?;貧w方程可能遺漏同時影響企業(yè)創(chuàng)新和政策解讀能力的關(guān)鍵變量,進而帶來內(nèi)生性問題;同時,民營企業(yè)實際發(fā)展路徑也可能影響其政策解讀能力,那些致力于創(chuàng)新發(fā)展的民營企業(yè)可能有更強動機獲取和解讀政策信息,由此產(chǎn)生的“自選擇”效應(yīng)會導(dǎo)致系數(shù)估計偏誤。為解決潛在的內(nèi)生性問題,當(dāng)使用二元虛擬變量(PIA_dum)衡量政策解讀能力時,我們采用處理效應(yīng)模型展開估計;當(dāng)使用離散變量(PIA_index)衡量政策解讀能力時,我們選擇IV Tobit 模型估計方程。這兩種情形都需要尋找工具變量,本文具體選擇受訪企業(yè)是否與慈善機構(gòu)合作(Coopcha)、企業(yè)主自評政治地位①受訪企業(yè)主被問及“同周圍其他社會成員相比,您認(rèn)為自己的政治地位處在什么位置?”,對應(yīng)選項為1 到10 之間的離散整數(shù),1 表示最高,10 表示最低,因而變量Polipos 是標(biāo)識企業(yè)主自評政治地位的逆向指標(biāo)。(Polipos)作為政策解讀能力的工具變量。這是因為,身處轉(zhuǎn)型背景下的中國企業(yè)往往借助慈善捐贈贏得地方政府的信任和好感,構(gòu)建良好的政企關(guān)系(戴亦一等,2014);企業(yè)主擔(dān)任人大代表或政協(xié)委員并非單純追求獲得資源和收益,也可能通過參政議政獲得他人對于自身政治地位的認(rèn)同,因而民營企業(yè)主的自評政治地位往往與自身參政議政情況密切相關(guān)??傮w而言,民營企業(yè)是否與慈善機構(gòu)合作、企業(yè)主自評政治地位可能通過政策解讀能力間接影響企業(yè)創(chuàng)新投資,而目前尚無證據(jù)表明這兩個因素會直接作用于企業(yè)創(chuàng)新投資。

    處理效應(yīng)模型分為兩步法(Two-step)和極大似然估計法(MLE),這兩種方法都依賴于方程(2a)和(2b)。其中,方程(2a)為企業(yè)創(chuàng)新投資決定方程,設(shè)定與方程(1)一致,而政策解讀能力決定方程(2b)為Probit 模型,以0~1 虛擬變量PIA_dum 作為被解釋變量,解釋變量包括工具變量Coopcha、Polipos 以及方程(1)中控制變量X 和Z。處理效應(yīng)模型具體包含兩個步驟:首先,估計Probit 模型即方程(2b),以生成危險率(Hazard Rate);然后,將危險率加入到方程(2a)來估計政策解讀能力對企業(yè)創(chuàng)新投資的實際影響。

    表4 第(1)列和第(2)列給出了處理效應(yīng)模型兩步法估計結(jié)果,第(3)列和第(4)列報告了處理效應(yīng)模型極大似然估計結(jié)果。兩種方法的第一階段估計中,工具變量Coopcha 系數(shù)都在1%水平上顯著為正,而Polipos 系數(shù)都在1%水平上顯著為負(fù),表明那些與慈善機構(gòu)開展合作、企業(yè)主自評政治地位較高的受訪企業(yè)擁有更強的政策解讀能力;在第二階段估計中,變量PIA_dum 系數(shù)為正且在5%水平上顯著為正,這說明政策解讀能力依然有助于民營企業(yè)新增更多創(chuàng)新投資,這一結(jié)論與前文假說預(yù)期相一致。本文還進一步利用IV Tobit 模型展開實證估計,以檢驗處理效應(yīng)模型的穩(wěn)健性。IV Tobit 模型的第一階段、第二階段結(jié)果報告在表4 第(5)列和第(6)列。其結(jié)果顯示,政策解讀能力(PIA_dum)對企業(yè)創(chuàng)新投資有顯著正向影響。另外,表4 第(7)列和第(8)列的IV Tobit 模型結(jié)果顯示,當(dāng)使用政策解讀能力指數(shù)PIA_index 展開分析時,政策解讀能力依然對民營企業(yè)創(chuàng)新投資有顯著正向影響,前文假說成立。

    表4 政策解讀能力與民營企業(yè)創(chuàng)新投資:控制內(nèi)生性偏誤

    (三)穩(wěn)健性檢驗

    本文按照如下思路展開穩(wěn)健性檢驗。第一,使用二元虛擬變量測度企業(yè)創(chuàng)新投資。這里繼續(xù)使用二元虛擬變量Innodum 測度企業(yè)是否有新增創(chuàng)新投資①當(dāng)民營企業(yè)有新增創(chuàng)新投資時,變量Innodum 賦值為1;當(dāng)民營企業(yè)無新增創(chuàng)新投資時,Innodum 賦值為0。,并基于Probit概率選擇模型考察民營企業(yè)創(chuàng)新投資的決定因素。第二,比較兩類不同參政議政形式的影響。人大代表和政協(xié)委員盡管都是民營企業(yè)主參政議政的重要形式,但這兩類政治身份的具體職責(zé)存在差異。對此,本文進一步比較“人大代表”身份帶來的政策解讀能力和“政協(xié)委員”身份帶來的政策解讀能力對民營企業(yè)創(chuàng)新投資的影響是否存在差異。第三,變換政策解讀能力測量方法。工商聯(lián)是黨和政府聯(lián)系非公有制企業(yè)的橋梁和紐帶,是民營企業(yè)參政議政、反映利益訴求的重要途徑,發(fā)揮著獲取資源、共享信息、分擔(dān)風(fēng)險等積極作用(陳爽英等,2010);而工會兼具維權(quán)、維穩(wěn)以及幫助企業(yè)生產(chǎn)等作用,有助于企業(yè)獲得更多“黨政關(guān)注”,與政府部門產(chǎn)生更多“交集”和關(guān)聯(lián)(魏下海等,2015)。因此,本文使用企業(yè)主是否為工商聯(lián)會員FIC、受訪企業(yè)是否成立工會LU 衡量政策解讀能力,展開實證分析。第四,剔除改制而來的企業(yè)。部分民營企業(yè)注冊時的資金來源于國有、集體企業(yè)改制資產(chǎn),這部分改制而來的民營企業(yè)往往與當(dāng)?shù)卣嬖谇Ыz萬縷的聯(lián)系。因此,我們通過剔除那些由改制而來的民營企業(yè)來重新估計政策解讀能力對企業(yè)創(chuàng)新投資的影響。上述穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果表明,政策解讀能力有助于促進民營企業(yè)創(chuàng)新投資這一基本結(jié)論依然成立。

    (四)企業(yè)招待費和地區(qū)市場化水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)

    首先,檢驗企業(yè)招待費的調(diào)節(jié)效應(yīng)。理論上,開展招待活動有助于企業(yè)獲得更多政策性資源和政府訂單、更少的實際稅負(fù)和政府管制(Cai 等,2011;黃玖立和李坤望,2013);同時,在企業(yè)經(jīng)濟資源有限的情況下,過多的招待費會擠占民營企業(yè)投入到生產(chǎn)性領(lǐng)域的資源,弱化民營企業(yè)通過創(chuàng)新贏得競爭優(yōu)勢的動機(楊其靜,2011)。本文在方程(1)中添加政策解讀能力與企業(yè)招待費的交叉項PIA_dum×Rent、PIA_index×Rent,并觀察交叉項的系數(shù)。其中,變量Rent 以受訪企業(yè)公關(guān)招待支出除以營業(yè)收入衡量。同時,本文還以企業(yè)人均公關(guān)招待支出衡量招待費,并定義新變量Rent1。方程加入交叉項之后的實證估計表明,企業(yè)招待費并未對政策解讀能力與企業(yè)創(chuàng)新投資之間的關(guān)系形成顯著影響。

    其次,檢驗地區(qū)市場化水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)。在那些市場化水平較高的地區(qū),政府在資源配置中發(fā)揮的作用越弱,產(chǎn)權(quán)保護體系和契約實施環(huán)境越有效,政策解讀能力豐富創(chuàng)新資源、增進創(chuàng)新意愿的效應(yīng)會弱化。同時,當(dāng)?shù)貐^(qū)市場化進程較緩慢時,政府資源配置作用較強,產(chǎn)權(quán)保護體系運行不暢,民營企業(yè)進行研發(fā)投資的動機較弱(張杰等,2011),可能把更多資源配置到擴張經(jīng)營規(guī)模、兼并收購、“賺快錢”(投資房地產(chǎn)、股市)等活動中。本文將政策解讀能力與地區(qū)市場化水平的交叉項PIA_dum×Market、PIA_index×Market 加入方程(1),其中的變量Market 使用王小魯?shù)?2017)提供的分省份市場化指數(shù)衡量。同時,本文使用公共財政支出與城市GDP 之比來衡量城市市場化水平①由于本文使用橫截面數(shù)據(jù),如果僅關(guān)注省級層面的市場化水平,可能無法系統(tǒng)刻畫受訪企業(yè)面臨的市場化水平“變化”,因而我們需要測度城市層面的市場化水平??紤]到中國經(jīng)濟市場化改革的重要內(nèi)容是由政府配置經(jīng)濟資源轉(zhuǎn)向市場配置經(jīng)濟資源,借鑒已有文獻研究思路(Wang 和Qian,2011;于文超等,2015),本文使用公共財政支出與GDP 之比作為衡量各城市市場化水平的逆向指標(biāo),即財政支出規(guī)模越大,說明政府對資源配置的干預(yù)程度和介入程度越高,市場化機制在資源配置中發(fā)揮的作用越弱。,并定義新變量Market1。在加入交叉項的基礎(chǔ)上重新估計方程,結(jié)果表明地區(qū)市場化水平并未顯著影響政策解讀能力與企業(yè)創(chuàng)新投資之間的關(guān)系。

    六、影響機制檢驗

    該部分將檢驗政策解讀能力推動企業(yè)創(chuàng)新投資的具體機制。參照溫忠麟等(2004)的研究,本文構(gòu)建如下中介效應(yīng)檢驗?zāi)P停旱谝?,估計方?3a)①實際上,方程(3a)設(shè)定與方程(1)相一致,為了表述方便,我們將該方程與方程(3b)、(3c)結(jié)合在一起構(gòu)成中介效應(yīng)檢驗?zāi)P?。,以變量PIA 系數(shù)顯著為前提,繼續(xù)考察中介效應(yīng)是否存在;第二,估計方程(3b)、方程(3c),其中Medvar 是我們關(guān)注的中介變量,若方程(3b)中系數(shù) γ1和方程(3c)中系數(shù)φ2都顯著且符號方向符合理論預(yù)期,則說明政策解讀能力的確通過中介變量Medvar 作用于企業(yè)創(chuàng)新。在此基礎(chǔ)上,若方程(3c)中系數(shù)φ1依然顯著,則說明變量Medvar 發(fā)揮了部分中介效應(yīng);若方程(3c)中系數(shù) φ1不顯著,則說明變量Medvar 發(fā)揮了完全中介效應(yīng)。如果方程(3b)中系數(shù) γ1和方程(3c)中系數(shù) φ2至少有一個不顯著,則需要針對系數(shù)乘積項γ1×φ2進行Sobel 檢驗。若顯著,則表明中介效應(yīng)成立。

    (一)銀行貸款

    從流量角度而言,本文使用樣本企業(yè)流動資金、擴大再生產(chǎn)資金中貸款所占比重平均值Loanflow 來衡量銀行貸款;從存量角度而言,我們利用股份商業(yè)銀行和小型金融機構(gòu)②問卷中調(diào)查的小型金融機構(gòu)主要包括村鎮(zhèn)銀行、農(nóng)村信用社、小額貸款公司等。貸款余額之和除以營業(yè)收入Loanstoc③總體而言,國有商業(yè)銀行在金融市場中占據(jù)主導(dǎo)地位,關(guān)于銀行貸款更為準(zhǔn)確的測度方法是,將國有商業(yè)銀行納入統(tǒng)計范圍,但調(diào)查問卷并未涉及國有商業(yè)銀行貸款信息。值得注意的是,相比于國有商業(yè)銀行,股份制商業(yè)銀行在信貸配給中享有更高自主權(quán),經(jīng)營策略更加靈活高效,信息獲取成本較低(蔡競和董艷,2016),在缺少政府信用隱性擔(dān)保的背景下,民營企業(yè)可能更容易獲得來自股份制商業(yè)銀行的貸款?;谏鲜隼碛?,忽略國有商業(yè)銀行貸款額不會給本文的實證結(jié)論造成實質(zhì)干擾。來衡量銀行貸款。為了方便比較分析,我們將基準(zhǔn)回歸表3 第(3)列結(jié)果添加到表5 第(1)列。表5 第(2)列、第(4)列結(jié)果表明,政策解讀能力可以幫助民營企業(yè)獲得更多銀行貸款,這與前文理論預(yù)期一致。在加入銀行貸款(Loanflow、Loanstoc)的基礎(chǔ)上,我們估計方程(3c),結(jié)果列示在表5 第(3)列、第(5)列。可以看出,銀行貸款對創(chuàng)新投資有顯著正向影響,而政策解讀能力PIA_dum 系數(shù)依然顯著為正,這些結(jié)果表明增加銀行貸款是政策解讀能力促進民營企業(yè)創(chuàng)新投資的部分中介因子。另外,本文還使用變量(PIA_index)展開實證分析,得到類似結(jié)論。

    (二)納稅負(fù)擔(dān)

    我們使用企業(yè)納稅額與營業(yè)收入之比來衡量納稅負(fù)擔(dān)Taxbur,針對中介效應(yīng)檢驗?zāi)P驼归_回歸估計。為方便比較,本文將表3 第(3)列和第(4)列結(jié)果分別添加到表6第(1)列和第(4)列。其結(jié)果表明,表6 第(2)列中變量PIA_dum、第(3)列中變量Taxbur 的系數(shù)都不顯著。根據(jù)前述檢驗思路,我們針對這兩個變量估計系數(shù)交叉項進行Sobel 檢驗,得到Z 統(tǒng)計量為-1.009,對應(yīng)p 值為0.313,并不顯著。表6 第(5)列中變量PIA_index 和第(6)列中變量Taxbur 的系數(shù)都不顯著。本文進一步對這兩個變量估計系數(shù)的交叉項進行Sobel 檢驗,得到Z 統(tǒng)計量為-0.937,對應(yīng)p 值為0.349,也不顯著。這意味著,降低納稅負(fù)擔(dān)并不是政策解讀能力促進民營企業(yè)創(chuàng)新投資的中介機制。

    表5 政策解讀能力與企業(yè)銀行貸款:影響機制檢驗(Tobit邊際)

    表6 政策解讀能力與企業(yè)納稅負(fù)擔(dān):影響機制檢驗(Tobit邊際)

    (三)政策性資源

    結(jié)合數(shù)據(jù)可得性,本文嘗試通過0~1 虛擬變量Polresour 來刻畫企業(yè)享受各種補貼、稅收減免等優(yōu)惠政策的情況,實證測度企業(yè)所獲得的政策性資源。具體而言,當(dāng)受訪企業(yè)因“享受各種補貼、稅收減免等優(yōu)惠政策”導(dǎo)致凈利潤比上一年有所增加時,變量Polresour 賦值為1,否則,變量Polresour 賦值為0。我們以變量Polresour 為中介變量,針對中介效應(yīng)檢驗?zāi)P驼归_回歸估計。為方便比較,本文將表3 第(3)列和第(4)列結(jié)果分別添加到表7 第(1)列和第(4)列。表7 第(2)列、第(5)列結(jié)果表明,政策解讀能力將增加民營企業(yè)獲得政策性資源的概率;同時,表7 第(3)列、第(6)列中,政策解讀能力對企業(yè)創(chuàng)新投資有顯著正向影響,且獲得政策性資源也對企業(yè)創(chuàng)新投資有顯著正向影響。這些結(jié)果說明,增加政策性資源是政策解讀能力促進民營企業(yè)創(chuàng)新投資的部分中介因子。

    表7 政策解讀能力與企業(yè)政策性資源:影響機制檢驗

    (四)契約實施環(huán)境

    表8 政策解讀能力與企業(yè)契約實施環(huán)境:影響機制檢驗

    本文使用受訪企業(yè)對市場信用環(huán)境的滿意度衡量契約實施環(huán)境Credit①問卷調(diào)查了民營企業(yè)對市場信用環(huán)境的滿意度,對應(yīng)選項“很不滿意”“不滿意”“不好說”“基本滿意”“非常滿意”,變量Credit 依次取值1 至5 之間的離散整數(shù),取值越大,說明企業(yè)對市場信用環(huán)境越滿意。,市場信用環(huán)境越好的地區(qū),民營企業(yè)簽訂的各項契約能得到有效實施,所面臨的契約履行環(huán)境的不確定性越低。本文以變量Credit 為中介變量,對中介效應(yīng)檢驗?zāi)P驼归_回歸估計。為比較方便,表8 第(1)列和第(4)列報告了表3 第(3)列和第(4)列的回歸結(jié)果。不難發(fā)現(xiàn),表8 第(2)列中變量PIA_dum 的系數(shù)顯著為正,而第(3)列中變量Credit 的 系數(shù)不顯著。根據(jù)前述檢驗思路,本文對這兩個變量估計系數(shù)的交叉項進行Sobel 檢驗,得到Z 統(tǒng)計量為0.591,對應(yīng)p 值為0.555,并不顯著。表8 第(5)列中變量PIA_index 的系數(shù)顯著為正,而第(6)列中變量Credit 的系數(shù)不顯著,本文進一步對這兩個變量估計系數(shù)的交叉項進行Sobel 檢驗,得到Z 統(tǒng)計量為0.523,對應(yīng)p 值為0.601,也不顯著。由此可見,改善契約實施環(huán)境同樣不是政策解讀能力促進民營企業(yè)創(chuàng)新投資的中介機制。

    (五)政策熟悉度

    前文提到的2012 年的調(diào)查問卷詢問了受訪企業(yè)對五個政策文件的了解程度,我們根據(jù)選項“比較了解”“聽說過”“不知道”依次賦值得分1、2、3,計算企業(yè)對五個政策文件了解程度的得分平均值,然后取負(fù)數(shù),得到衡量政策熟悉度Policy 的正向指標(biāo)。為便于比較分析,我們將基準(zhǔn)回歸表3 第(3)列和第(4)列結(jié)果分別添加到表9 第(1)列和第(4)列。表9 第(2)列中變量PIA_dum 的系數(shù)在1%水平上顯著,第(3)列中變量Policy 的系數(shù)在5%水平上顯著為正,且變量PIA_dum 的系數(shù)依然顯著為正。同時,表9 第(5)列中變量PIA_index 的系數(shù)顯著為正,第(6)列中變量Policy 的系數(shù)顯著為正,且變量PIA_index 的系數(shù)依然顯著為正①為避免變量內(nèi)生性問題導(dǎo)致的回歸偏誤,本文還分別使用處理效應(yīng)模型、IV Tobit 模型、IV Probit 模型、2SLS 估計等重復(fù)表5~表9 的實證過程,主要實證結(jié)論依然成立。。上述結(jié)果意味著,提升政策熟悉度是政策解讀能力促進民營企業(yè)創(chuàng)新投資的部分中介因子。

    表9 政策解讀能力與企業(yè)政策熟悉度:影響機制檢驗

    七、結(jié) 論

    企業(yè)創(chuàng)新的決定因素向來是學(xué)者們關(guān)心的熱點話題,本文豐富了這一領(lǐng)域的實證文獻,為理解我國民營企業(yè)創(chuàng)新的驅(qū)動因素增添了新證據(jù)。本文基于2012 年全國私營企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù),考察了政策解讀能力對企業(yè)創(chuàng)新投資的影響及其機制,發(fā)現(xiàn)政策解讀能力對民營企業(yè)創(chuàng)新投資有顯著正向影響以及這一基本結(jié)論具有較強穩(wěn)健性。本文還考察了政策解讀能力推動民營企業(yè)創(chuàng)新投資的機制,結(jié)果表明政策解讀能力會通過增加銀行貸款等政策性資源以及提高企業(yè)政策熟悉程度來促進創(chuàng)新投資。

    本文證實民營企業(yè)政策解讀能力在其創(chuàng)新活動中扮演著重要角色,得出如下政策啟示:第一,改善外部融資環(huán)境是政策解讀能力促進民營企業(yè)創(chuàng)新投資的重要機制。由于創(chuàng)新活動的高融資成本以及民營企業(yè)在信貸融資中面臨著“歧視”,民營企業(yè)創(chuàng)新活動更容易受到“融資約束”困擾。因此,切實解決民營企業(yè)“融資難、融資貴”問題是推動民營企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,而拓寬民營企業(yè)融資渠道,優(yōu)化民營企業(yè)多元化融資體系,通過改革內(nèi)部激勵機制解決商業(yè)銀行“不敢貸、不愿貸”問題,無疑是當(dāng)前階段緩解民營企業(yè)融資困境、助推民營企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的有效舉措。第二,除了豐富的創(chuàng)新資源,較強的創(chuàng)新意愿也是民營企業(yè)開展創(chuàng)新投資的基本前提。提高政策熟悉度有助于民營企業(yè)準(zhǔn)確預(yù)期(創(chuàng)新)政策“走向”,減少不確定性預(yù)期,積極響應(yīng)政府出臺的創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略,從而增強民營企業(yè)創(chuàng)新意愿。由此可見,營造透明、可預(yù)期的營商環(huán)境,加強政策公開和解讀,構(gòu)建成熟順暢的政企溝通機制,及時“回應(yīng)”民營企業(yè)對政策的關(guān)切,對激發(fā)民營企業(yè)創(chuàng)新活力有重要意義。

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