政府補(bǔ)助強(qiáng)度、企業(yè)盈利能力和成長能力之間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)效應(yīng)研究*——基于綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)的實(shí)證證據(jù)

郄海拓 姚雨非 郭 婧 王宛秋

(1.中國科學(xué)技術(shù)信息研究所 北京 100038；2.北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)管學(xué)院 北京 100124)

0 引 言

2020年9月，我國宣布二氧化碳排放力爭于2030年前達(dá)到峰值，努力爭取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和[1]。這意味著我國將更加堅(jiān)定地貫徹綠色、低碳、循環(huán)的發(fā)展路徑，謀求高質(zhì)量發(fā)展。碳達(dá)峰和碳中和目標(biāo)下經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源利用和清潔能源發(fā)展是“十四五”時(shí)期的重點(diǎn)任務(wù)。建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)體系，促進(jìn)綠色低碳成為經(jīng)濟(jì)增長新動(dòng)能，是生態(tài)文明建設(shè)的重要任務(wù)[2]。“十三五”期間，以能源新技術(shù)、節(jié)能環(huán)保、新能源汽車為代表的綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展[3]，“十四五”又提出聚焦新能源、新能源汽車、綠色環(huán)保等產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加快關(guān)鍵核心技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用[4]，對于碳中和目標(biāo)下經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和環(huán)境友好型社會(huì)建設(shè)都產(chǎn)生很強(qiáng)的推動(dòng)作用。

綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)為我國實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)提供了關(guān)鍵的產(chǎn)業(yè)支持，也為我國持續(xù)增長的能源總需求與國家倡導(dǎo)節(jié)能降碳所形成的矛盾提供了重要的解決方案。綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)的自身特征，不僅為身處資源轉(zhuǎn)型關(guān)鍵時(shí)期的中國提供了發(fā)展路徑，也為產(chǎn)業(yè)自身發(fā)展帶來了更廣闊的空間，但目前我國綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)仍處于成長階段，亟需政策的引導(dǎo)和支持。政府補(bǔ)助就是產(chǎn)業(yè)政策中常用的政策工具。因而，透視綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)中的政府補(bǔ)助強(qiáng)度、企業(yè)盈利能力與成長能力之間的關(guān)系，有助于挖掘政策支持與企業(yè)發(fā)展之間的作用機(jī)理，為政策決策提供借鑒，有利于產(chǎn)業(yè)健康快速發(fā)展，助力碳達(dá)峰和碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)多聚焦于政府補(bǔ)助對企業(yè)績效的作用。但受方法限制，這些研究普遍受到兩個(gè)假設(shè)的束縛。一是因果假設(shè)，即政府補(bǔ)助是因，企業(yè)績效變化是果。而實(shí)際上，政府補(bǔ)助強(qiáng)度的決策與企業(yè)本身和政策目標(biāo)有很大關(guān)聯(lián)，政策與企業(yè)之間存在的是復(fù)雜的因果關(guān)系系統(tǒng)，而非簡單的一因一果、一果多因等簡單關(guān)系。二是靜態(tài)時(shí)間假設(shè)，即假定政府補(bǔ)助與企業(yè)績效之間的關(guān)系只在單一時(shí)點(diǎn)或某一特定期數(shù)起作用，而未考慮到變量之間持續(xù)若干期的動(dòng)態(tài)、互動(dòng)、持續(xù)的作用。

為了解決上述假設(shè)的限制，同時(shí)為了避免宏觀產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)隱匿企業(yè)的異質(zhì)性特征，本研究以綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)為切入點(diǎn)，采用PVAR模型探究該產(chǎn)業(yè)中企業(yè)政府研發(fā)補(bǔ)助強(qiáng)度、企業(yè)盈利能力和成長能力之間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系。研究選取132家綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)上市公司2012-2019年的面板數(shù)據(jù)建立PVAR模型，不預(yù)先假定因果，基于模型估計(jì)結(jié)果、脈沖響應(yīng)圖和方差分解來挖掘全部樣本、不同規(guī)模的企業(yè)、不同成長性的企業(yè)上述三個(gè)要素之間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系，結(jié)果更具客觀性。同時(shí)，研究將時(shí)間維度從單一的分散時(shí)點(diǎn)擴(kuò)展為持續(xù)的時(shí)間范圍，研究要素之間持續(xù)的、包含若干滯后期的綜合作用體系，保證模型更貼近現(xiàn)實(shí)情況，并且以脈沖響應(yīng)圖將真實(shí)的沖擊響應(yīng)逐期刻畫出來，使以往難以測算的復(fù)雜關(guān)系得以清晰透視。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1政府補(bǔ)助與企業(yè)盈利能力政府補(bǔ)助是企業(yè)的外部資源，與企業(yè)內(nèi)部資源存在互補(bǔ)效應(yīng)[5]，企業(yè)盈利能力往往通過企業(yè)績效、業(yè)績、財(cái)務(wù)業(yè)績等方式衡量。有研究表明，政府補(bǔ)助帶來的現(xiàn)金流能夠降低企業(yè)的信貸融資成本[6]，降低研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)[7-8]，激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新積極性[9]和績效[10-11]，為企業(yè)發(fā)展提供更多機(jī)會(huì)。與此同時(shí)，創(chuàng)新能力也會(huì)影響政府補(bǔ)助數(shù)額[12]。另外，我國政府補(bǔ)助對上市公司的盈利能力具有“補(bǔ)弱”效應(yīng)，即政府補(bǔ)助強(qiáng)度與企業(yè)盈利能力負(fù)相關(guān)[13-14]。研究普遍認(rèn)為政府補(bǔ)助有助于提升公司的績效[15]，如改善企業(yè)償債能力[16]，降低整體稅負(fù)[17]與邊際成本[18]，提升創(chuàng)新回報(bào)率[19]和創(chuàng)新績效[20]。另有學(xué)者進(jìn)一步提出政府補(bǔ)助有助于促進(jìn)成長期企業(yè)的開發(fā)性創(chuàng)新活動(dòng)，而處于成熟期的制造業(yè)探索式創(chuàng)新活動(dòng)則更易受到政府補(bǔ)助的影響[21]。持相反觀點(diǎn)的學(xué)者認(rèn)為，不科學(xué)的政府補(bǔ)助可能會(huì)抑制業(yè)績提升，政府補(bǔ)助可能被用于發(fā)放高管薪酬[22]、也可能擠出自有研發(fā)或?qū)е逻^度依賴政府資源[23]，最終降低產(chǎn)出效率和獲利能力[24]。

現(xiàn)有研究普遍認(rèn)為政府補(bǔ)助對發(fā)展?fàn)顟B(tài)不占優(yōu)勢的企業(yè)有所傾斜，但政府補(bǔ)助對企業(yè)盈利能力的影響未得到統(tǒng)一結(jié)論，而且對于處在不同生命周期的企業(yè)，政府補(bǔ)助的效果也可能存在明顯差異。

1.2政府補(bǔ)助與企業(yè)成長能力在大多數(shù)情況下，政府補(bǔ)助作為企業(yè)成長的重要外部資源[25]，也擔(dān)負(fù)著信息傳遞作用[26]，能夠?qū)ζ渌獠抠Y源起到引導(dǎo)作用，進(jìn)而為被補(bǔ)助企業(yè)帶來更多資源[27]，有助于企業(yè)成長，如激勵(lì)企業(yè)發(fā)展、緩解融資壓力[28]。針對科技型中小企業(yè)的研究表明，政府補(bǔ)助有助于提升企業(yè)當(dāng)期成長水平，而滯后期政府補(bǔ)助則正向作用于對研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入與技術(shù)人員，這兩者又正向影響企業(yè)成長水平[29]，政府補(bǔ)助對企業(yè)成長存在正向作用得到了許多學(xué)者的認(rèn)同[30-31]。另有觀點(diǎn)認(rèn)為政府對企業(yè)的補(bǔ)助不能作用于企業(yè)成長[32]，或者在不同成長性水平的企業(yè)中政府補(bǔ)助作用可能存在差異，低成長性企業(yè)自身的盈利能力弱，政府補(bǔ)助難以起到實(shí)質(zhì)作用，效果不佳。而高成長性企業(yè)政府補(bǔ)助效果更好[33]。在作用路徑上，政府補(bǔ)助往往通過科技投入對企業(yè)成長能力起到正向作用，且存在地區(qū)差異[34]。

概而論之，大量研究認(rèn)為政府補(bǔ)助有助于企業(yè)成長，相異觀點(diǎn)也同時(shí)存在。現(xiàn)有研究已開始基于生命周期及其他特性進(jìn)行兩者關(guān)系的異質(zhì)性研究，研究深度在不斷深化。

1.3企業(yè)盈利能力與企業(yè)成長能力上市公司的核心能力影響其自身盈利性和成長性[35]?，F(xiàn)有觀點(diǎn)認(rèn)為企業(yè)成長能力越強(qiáng)則企業(yè)未來盈利能力越強(qiáng)[33,36]，也有觀點(diǎn)認(rèn)為兩者之間既有可能正相關(guān)亦有可能負(fù)相關(guān)[37]。正相關(guān)關(guān)系可能存在于高成長帶來的高利潤，以及因此給員工帶來的激勵(lì)和收益預(yù)期，進(jìn)而擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模的情況中；負(fù)相關(guān)關(guān)系則可能來源于成長引發(fā)的故有關(guān)系打破和新關(guān)系的建立，導(dǎo)致短期盈利能力的降低，進(jìn)而呈現(xiàn)企業(yè)盈利能力與成長能力負(fù)相關(guān)關(guān)系，但該負(fù)相關(guān)關(guān)系隨時(shí)間逐漸降低，因而本研究認(rèn)為應(yīng)以動(dòng)態(tài)視角來研究兩者關(guān)系[38]。而Paul[39]與Roper[40]的研究均未發(fā)現(xiàn)企業(yè)盈利能力與成長能力之間的顯著關(guān)系。

盈利能力和成長能力均為評(píng)價(jià)企業(yè)的重要維度，從不同維度展示企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，雖然兩者關(guān)系尚無定論，但可以確定的是，應(yīng)基于動(dòng)態(tài)視角去深入探究兩者關(guān)系。

因此本研究采用的PVAR模型不僅是基于動(dòng)態(tài)視角對政府補(bǔ)助強(qiáng)度、企業(yè)盈利能力和成長能力進(jìn)行動(dòng)態(tài)研究，而且還探究了三個(gè)要素間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)效應(yīng)，較現(xiàn)有研究存在一定優(yōu)勢，能夠?yàn)檎邲Q策提供更為客觀的參考。

2 研究方法和模型

2.1研究方法為客觀地刻畫政策與企業(yè)之間動(dòng)態(tài)、持續(xù)的互動(dòng)關(guān)系，本研究采用面板向量自回歸模型(Panel Vector Autoregressive Model，PVAR)作為主要研究方法。PVAR是多元系統(tǒng)方程，把變量作為內(nèi)生系統(tǒng)，并將所有變量的滯后項(xiàng)考慮在內(nèi)，以真實(shí)情況反映變量間的互動(dòng)關(guān)系。在模型設(shè)定過程中不人為預(yù)設(shè)因果關(guān)系，不設(shè)定解釋變量與被解釋變量，而是以客觀結(jié)果來判定因果關(guān)系和動(dòng)態(tài)互動(dòng)的具體情況?；趶V義矩估計(jì)GMM構(gòu)建模型并測算結(jié)果，除了解決變量內(nèi)生性問題，還能呈現(xiàn)具體變量間的沖擊反應(yīng)(脈沖響應(yīng))情況、方差分解情況并進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)。PVAR模型的一般形式如式(1)和(2)所示。

(1)

(2)

公式(2)中，yit為第i家上市公司在第t年由內(nèi)生變量組成的向量，如式(2)所示依次包括企業(yè)成長能力growit，盈利能力nsaleit和政府補(bǔ)助強(qiáng)度subit，i表示樣本上市公司，取值范圍1～132；t表示樣本選取區(qū)間，取值范圍為2012-2019年；j為滯后階數(shù)，yit-j為所有內(nèi)生變量，α0，βj，fi，dt和uit依次為截距、回歸系數(shù)矩陣、固定效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

為了解決PVAR模型要求的每個(gè)截面模型形式相同的假定(在現(xiàn)實(shí)中很難實(shí)現(xiàn))，Love[41]提出允許個(gè)體效應(yīng)存在并通過引入固定效應(yīng)異質(zhì)性fi實(shí)現(xiàn)，通過“前向均值差分”消除個(gè)體效益以避免平均值差分帶來的偏誤，同時(shí)引入時(shí)間效應(yīng)dt反映變量時(shí)間效應(yīng)。隨后以變量滯后期作為工具變量，以廣義矩估計(jì)GMM估測變量短期內(nèi)的相互影響關(guān)系系數(shù)。還可以用脈沖響應(yīng)函數(shù)(Impulse Response Function,IRF)分析觀察期間內(nèi)所有內(nèi)生變量的沖擊對自身及其他變量未來若干期的影響，以及以預(yù)測誤差的方差分解測算引起特定變量變動(dòng)的誤差變異數(shù)中每一變量正交單位沖擊的貢獻(xiàn)程度[42]。

2.2變量與數(shù)據(jù)選擇

2.2.1 數(shù)據(jù)來源與處理 本研究選取新能源、環(huán)保概念、新能源汽車三個(gè)行業(yè)作為綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)的主要來源，在剔除ST、*ST、數(shù)據(jù)缺失的樣本后，共獲得132家企業(yè)。選取2011-2019年度數(shù)據(jù)，其中2011年數(shù)據(jù)僅用于測算2012年企業(yè)成長能力的數(shù)值，因而最終保留2012-2019核心變量的數(shù)據(jù)，共計(jì)1 056條觀測值。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于wind數(shù)據(jù)庫和CSMAR國泰安數(shù)據(jù)庫，并對變量在1%和99%上做縮尾處理。對核心變量進(jìn)行簡要界定，政府補(bǔ)助強(qiáng)度測算的是相對于具體企業(yè)而言政府給予企業(yè)無償資產(chǎn)的力度，企業(yè)盈利能力衡量的是其獲取利潤的能力，而企業(yè)成長能力和企業(yè)未來發(fā)展趨勢與發(fā)展速度，描述的是企業(yè)的擴(kuò)展經(jīng)營能力。核心變量與分組變量的測算方式見表1所示。

表1 變量匯總表

2.2.2 描述性統(tǒng)計(jì) 變量描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示，為了更加客觀地展示原始數(shù)據(jù)特征，表中展示未經(jīng)縮尾處理的結(jié)果。

從表2中可以看出，從規(guī)模異質(zhì)性分組的情況來看，參照各變量均值，Lows組的政府補(bǔ)助強(qiáng)度sub顯著高于Highs，顯示了政策對于Lows組在補(bǔ)助方面有所傾斜，與以往研究結(jié)論相符[13-14]。全樣本成長能力grow為0.398，說明綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)中企業(yè)成長能力較為穩(wěn)健。從最大值與最小值的比較來看，企業(yè)成長能力差異較大，說明綠色低碳新興企業(yè)的成長能力具有一定的不平衡性，存在成長能力極強(qiáng)的企業(yè)。從盈利能力nsale來看，Lows組的盈利能力高于Highs組，這說明在綠色低碳新興行業(yè)中，Lows組盈利能力更強(qiáng)，這可能是由于規(guī)模相對較小的企業(yè)更為靈活，能夠更加快速地對市場變化做出反應(yīng)。從Lows組與Highs組成長能力均值來看存在較大差異，且Highs組成長能力顯著強(qiáng)于Lows組。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

接下來分析成長異質(zhì)性分組的情況，從均值來看High組政府補(bǔ)助強(qiáng)度sub明顯弱于Low組，說明Low企業(yè)更易獲得研發(fā)補(bǔ)助。從盈利能力nsale來看，Low組盈利能力更強(qiáng)。最后，從企業(yè)成長能力均值來看，High組成長能力grow遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于Low組。

2.3模型簡化模型選定后進(jìn)行滯后階數(shù)的確定，選擇全樣本、異質(zhì)性樣本分別對三個(gè)核心變量的互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行研究，對不同樣本下的模型測算AIC、BIC和HQIC的得分選取最優(yōu)滯后階數(shù)，結(jié)果顯示一階滯后的估計(jì)效果均最優(yōu)，因而選擇滯后一階的PVAR模型進(jìn)行模型簡化，公式(1)和(2)簡化為(3)和(4)。

yit=α0+β1yit-1+fi+dt+uit

(3)

(4)

依據(jù)公式(3)和(4)對模型全樣本、規(guī)模相對較小、規(guī)模相對較大以及低成長、高成長組進(jìn)行分別測算，得到模型測算結(jié)果。

3 實(shí)證結(jié)果

政府補(bǔ)助對不同規(guī)模和成長性的企業(yè)可能存在不同的效用，本研究在對全樣本進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對不同規(guī)模和成長性的企業(yè)進(jìn)行了分組檢驗(yàn)。平均企業(yè)規(guī)模(規(guī)模異質(zhì)性分組變量)一方面衡量的是企業(yè)過去的發(fā)展水平，另一方面也是處于不同生命周期的企業(yè)最易識(shí)別的特征；而營業(yè)收入增長率(成長異質(zhì)性分組變量)則更多地體現(xiàn)了企業(yè)未來發(fā)展的能力。簡言之，兩分組變量分別從過去和未來的發(fā)展情景對樣本進(jìn)行分組，探討三個(gè)核心變量之間的關(guān)系，此外，還能夠?qū)Σ煌悇e企業(yè)的目標(biāo)設(shè)定、目標(biāo)實(shí)現(xiàn)路徑、資源內(nèi)化渠道和資源布局視角等維度進(jìn)行探索性研究。

3.1全樣本和基于企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性的實(shí)證結(jié)果

3.1.1 PVAR模型估計(jì)結(jié)果 全樣本Alls和基于企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性的Lows組和Highs組的GMM估計(jì)結(jié)果如表3所示。

表3 全樣本和基于企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性的PVAR模型的GMM估計(jì)結(jié)果匯總表

對比三個(gè)模型的GMM估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

第一，以當(dāng)期sub作為因變量，在全樣本和Lows組中，只有前一期sub與自身值有顯著正向影響，且Lows組的正向影響高于全樣本的測算結(jié)果。這說明，相對于規(guī)模較大的企業(yè)而言，規(guī)模相對較小企業(yè)的政府補(bǔ)助強(qiáng)度的相續(xù)性更強(qiáng)，即前一期獲得過政府補(bǔ)助強(qiáng)度越高，當(dāng)期則更易獲得高強(qiáng)度研發(fā)補(bǔ)助。而且，無論規(guī)模大小，前一期的盈利能力和成長能力均不是企業(yè)當(dāng)期獲得政府補(bǔ)助的關(guān)鍵因素。

第二，以當(dāng)期nsale為因變量時(shí)，全樣本下，前一期的變量均對當(dāng)期nsale有顯著的正向影響，Highs組中，前一期sub的正向影響不顯著，但grow和nsale均對當(dāng)期nsale存在顯著正向影響，且nsale對自身的正向影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于全樣本平均水平；而Lows組中，前一期nsale與sub均對當(dāng)期結(jié)果無顯著影響，而grow則對nsale具有顯著高于全樣本和Highs組的正向影響。以上結(jié)果說明，規(guī)模較大的企業(yè)，盈利能力具有較強(qiáng)的相續(xù)性，前一期成長能力也有助于提升盈利能力；而規(guī)模相對較小的企業(yè)中，前一期成長能力對盈利能力的正向影響較強(qiáng)；兩組中政府補(bǔ)助均不是提升盈利能力的關(guān)鍵要素。

第三，以當(dāng)期grow作為因變量，全樣本前一期的三個(gè)變量都對企業(yè)成長能力有顯著的正向影響，在Highs組中企業(yè)前一期grow對當(dāng)期自身的正向影響不顯著。前一期的nsale和sub對當(dāng)期grow的正向作用均顯著高于全樣本和Lows組。在Lows組中，前一期的sub對grow的正向作用不顯著，而前一期的grow和nsale都對當(dāng)期grow有顯著的正向影響，且前者的正向影響高于全樣本的平均水平。以上結(jié)果說明，全樣本來看，企業(yè)前一期取得政府補(bǔ)助強(qiáng)度越高，企業(yè)當(dāng)期盈利能力和成長能力越強(qiáng)，且對成長能力的提升作用更顯著，即政府補(bǔ)助有助于提升企業(yè)盈利能力和成長能力，且對后者的作用更明顯；規(guī)模較大的企業(yè)擅于高效利用并合理配置外部資源(政府補(bǔ)助)和內(nèi)部資源(盈利能力)，使其促成企業(yè)的成長，可能的原因是規(guī)模相對較大的企業(yè)處于行業(yè)優(yōu)勢地位，具備更優(yōu)的系統(tǒng)觀和全局觀、更強(qiáng)的信息獲取能力以及更精準(zhǔn)客觀的判斷力，使其能更加經(jīng)濟(jì)高效地將內(nèi)外部資源轉(zhuǎn)化為企業(yè)成長能力；而規(guī)模相對較小的企業(yè)在成長能力方面具有更強(qiáng)相續(xù)性，且更關(guān)注利用企業(yè)內(nèi)部資源(盈利能力)來提升企業(yè)成長能力。

結(jié)果顯示，整體來看，前一期sub對當(dāng)期nsale和grow均存在正向影響，且對后者系數(shù)達(dá)到了0.239，遠(yuǎn)高于前者，說明前一期sub對當(dāng)期grow的作用更強(qiáng)。此外，Highs中，前一期grow和nsale對當(dāng)期nsale均有顯著正向影響，且nsale對自身作用系數(shù)為0.378遠(yuǎn)高于全樣本所代表的平均水平0.170，且顯著性程度也更高，而且Highs組前一期sub對當(dāng)期grow存在顯著正向影響，系數(shù)達(dá)到了0.607；Lows組前一期grow和nsale對當(dāng)期grow有顯著正向影響，且grow對自身作用的系數(shù)為0.161，高于平均水平的0.127。

3.1.2 脈沖響應(yīng)結(jié)果 由于PVAR模型的回歸系數(shù)極為復(fù)雜，且已選定最優(yōu)滯后階數(shù)，因而難以刻畫未來若干期變量間持續(xù)的動(dòng)態(tài)交互關(guān)系，故本文采取動(dòng)態(tài)的脈沖響應(yīng)圖直觀地展現(xiàn)各變量間未來6期的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系。圖1為規(guī)模相對較小企業(yè)的脈沖響應(yīng)圖，圖2為規(guī)模相對較大的企業(yè)的脈沖響應(yīng)圖，而圖3為全樣本脈沖響應(yīng)圖情況，接下來進(jìn)行具體分析說明。

圖1 規(guī)模相對較小企業(yè)的脈沖響應(yīng)圖

圖2 規(guī)模相對較大的企業(yè)的脈沖響應(yīng)圖

a.規(guī)模相對較小企業(yè)的脈沖響應(yīng)圖。

設(shè)定滯后1期研究未來6期企業(yè)成長能力、盈利能力和政府補(bǔ)助強(qiáng)度之間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系。為保證結(jié)果的穩(wěn)定可信，選定500次蒙泰卡洛模擬。脈沖響應(yīng)圖能夠直觀地刻畫各變量在未來若干期內(nèi)的響應(yīng)關(guān)系，衡量的是某一變量受到一單位標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后對另一變量在6期內(nèi)單方面的影響。圖中IRF of sub to sub 表示企業(yè)政府補(bǔ)助強(qiáng)度對自身的作用，而IRF of sub to nsale表示企業(yè)盈利能力對政府補(bǔ)助強(qiáng)度的作用，其他類似故不贅述。

首先觀察對角線的三張圖，分別是企業(yè)政府補(bǔ)助強(qiáng)度、盈利能力和成長能力對自身的影響，從圖形的情況可以看出，三變量對自身未來均有正向影響，第1期正向影響均較為明顯，企業(yè)成長能力的影響程度高于政府補(bǔ)助強(qiáng)度，政府補(bǔ)助強(qiáng)度的影響程度高于企業(yè)盈利能力，三者對自身的正向影響均隨著時(shí)間的推移逐漸降低，并均在大約4～5期后消失。然后分析政府補(bǔ)助強(qiáng)度對企業(yè)盈利能力和企業(yè)盈利能力對政府補(bǔ)助強(qiáng)度的影響結(jié)果。根據(jù)圖形形態(tài)可以判斷出兩者均無顯著影響。接下來是政府補(bǔ)助強(qiáng)度對企業(yè)成長能力和企業(yè)成長能力對政府補(bǔ)助強(qiáng)度的影響結(jié)果，圖形顯示無顯著影響。最后觀察企業(yè)盈利能力對成長能力和企業(yè)成長能力對盈利能力影響的結(jié)果。前者的正向影響不存在滯后期，并且該影響在第1期持續(xù)維持較高水平，在第1期末至第2期間迅速降低，在約第5期后完全消失。而后者的正向影響在第1期內(nèi)迅速提升隨后迅速下降至第2期，之后緩慢下降到約第5期消失。

b.規(guī)模相對較大企業(yè)的脈沖響應(yīng)圖。

在規(guī)模相對較大的企業(yè)中，對角線的三張圖形態(tài)與規(guī)模相對較小企業(yè)情形類似，只是政府補(bǔ)助強(qiáng)度和企業(yè)成長能力相應(yīng)的消失時(shí)間都在約第1期末完成了，響應(yīng)完成時(shí)間較短。政府補(bǔ)助強(qiáng)度對企業(yè)盈利能力和企業(yè)盈利能力對政府補(bǔ)助強(qiáng)度均無顯著影響。政府補(bǔ)助強(qiáng)度對企業(yè)成長能力的正向影響滯后了一個(gè)時(shí)點(diǎn)，在約第1期才顯現(xiàn)，短暫上升后迅速下降，比全樣本的影響消失速度更快，持續(xù)時(shí)間更短。而成長能力對政府補(bǔ)助強(qiáng)度的影響不顯著。企業(yè)盈利能力對成長能力的影響不存在滯后且在第1期內(nèi)保持在較高水平，并持續(xù)下降，到第6期末逐漸消失。而成長能力對盈利能力的影響存在滯后期并不斷提升，然后該影響在第一期達(dá)到最高水平，隨后至第2期都快速下降，然后緩慢消失，約第4期完全消失。

c.全樣本脈沖響應(yīng)圖。

圖3 全樣本脈沖響應(yīng)圖

在全樣本中，三變量對自身未來均有正向影響，且形態(tài)與上述兩組較為相似，故不予贅述。政府補(bǔ)助強(qiáng)度對企業(yè)盈利能力的影響只在約第1期將結(jié)束至第5期之間存在顯著正向影響，并逐漸消失。而企業(yè)盈利能力對政府補(bǔ)助強(qiáng)度同樣無顯著影響。政府補(bǔ)助強(qiáng)度對企業(yè)成長能力的正向影響滯后了約一期，在接近第1期末至第5期出現(xiàn)顯著正向影響，先上升后顯著下降，隨后逐漸消失。而企業(yè)成長能力對政府補(bǔ)助強(qiáng)度無顯著影響。企業(yè)盈利能力對成長能力的正向影響從第0期開始，未出現(xiàn)滯后效應(yīng)，前2期保持較高水平，第1期末至第2期初出現(xiàn)明顯降低，直至在約第5期后消失。而企業(yè)成長能力對企業(yè)盈利能力存在顯著的滯后期，響應(yīng)先升后降，并在第1期達(dá)到最高水平，在第1期至第2期間迅速降低，隨后緩慢下降，最后在約第5期后完全消失?？梢娒}沖響應(yīng)結(jié)果從更長的時(shí)間范圍印證了PVAR模型估計(jì)的結(jié)果。

3.1.3 方差分解 方差分解能夠進(jìn)一步衡量企業(yè)成長能力、盈利能力與政府補(bǔ)助強(qiáng)度之間的長期互動(dòng)關(guān)系，量化各變量方差貢獻(xiàn)程度，因而本研究進(jìn)行方差分解并將結(jié)果匯總見表4。

表4 基于企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性的方差分解情況匯總表

方差分解用于度量企業(yè)的政府補(bǔ)助強(qiáng)度sub、企業(yè)盈利能力nsale和成長能力grow之間長期的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系。是表4左側(cè)的變量預(yù)測的方差中，有多少來自于列sub、nsale和grow的貢獻(xiàn)。直接反應(yīng)的是處于每一個(gè)列的變量在最左側(cè)的變量中相對重要程度或者說貢獻(xiàn)程度，從結(jié)果看6期后基本穩(wěn)定，所以僅列示到第6期。

結(jié)果顯示，Highs組盈利能力對自身的貢獻(xiàn)為94.0%，高于Lows組的92.9%，解釋了規(guī)模相對較大的企業(yè)盈利能力有更強(qiáng)相續(xù)性的原因。同理，Lows組成長能力對自身貢獻(xiàn)為91.4%，遠(yuǎn)大于Highs組的74.0%，解釋了其成長能力相續(xù)性更強(qiáng)的原因，此外Highs組成長能力來自盈利能力的貢獻(xiàn)為13.7%，來自外部政府補(bǔ)助強(qiáng)度的貢獻(xiàn)為12.3%，且政府補(bǔ)助強(qiáng)度對企業(yè)盈利能力的貢獻(xiàn)也較高，說明其更擅于整合內(nèi)外部資源來提升自身成長能力和盈利能力，方差分解的結(jié)果進(jìn)一步印證了PVAR模型估計(jì)結(jié)果得出的結(jié)論。

3.1.4 穩(wěn)定性檢驗(yàn)-特征根檢驗(yàn) 為確保結(jié)果穩(wěn)定可信，對研究模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)。以特征根(Eigenvalue)檢驗(yàn)結(jié)果來測算模型的穩(wěn)定性，當(dāng)所有特征根的模(Modulus)均小于1時(shí)，即所有特征根均在伴隨矩陣圓內(nèi)部時(shí)，則模型是穩(wěn)定的，反之則不穩(wěn)定，表5為穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果。

表5 基于企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性的特征根匯總表

3.2基于企業(yè)成長異質(zhì)性的實(shí)證結(jié)果

3.2.1 PVAR模型估計(jì)結(jié)果 基于企業(yè)成長異質(zhì)性的Low組和High組的GMM估計(jì)結(jié)果如表6所示。

表6 基于企業(yè)成長性異質(zhì)性的PVAR模型的GMM估計(jì)結(jié)果匯總表

由于上個(gè)分組中已有詳細(xì)分析，因而在成長組中只作關(guān)鍵結(jié)論分析?？梢妰山M中，前一期grow均有助于提升當(dāng)期nsale，Low組的效果優(yōu)于High組。且Low組grow的相續(xù)性從系數(shù)與顯著性程度上均較High更優(yōu)，sub對于grow的正向作用在Low組中的效果也更優(yōu)。而在sub方面，雖然sub對Low組存在傾斜，但High組更易獲得連續(xù)的研發(fā)補(bǔ)助。High組前一期nsale對當(dāng)期sub存在顯著正向影響而Low組則不顯著，在High組前一期sub對當(dāng)期nsale具有顯著正向影響，且前一期nsale能夠正向影響當(dāng)期grow，程度也高于平均水平，而這一影響在Low組中不存在。

即結(jié)果顯示，High組企業(yè)前一期sub對當(dāng)期sub、nsale和grow均存在顯著正向影響，而在Low組中，前一期sub僅對當(dāng)期grow有顯著正向影響。另外，結(jié)果顯示，僅從通過顯著性檢驗(yàn)的關(guān)系數(shù)量來看，高成長組中三個(gè)核心變量間的互動(dòng)關(guān)系明顯強(qiáng)于低成長組，在Low中，通過檢驗(yàn)的關(guān)系僅有前一期grow對nsale和前一期sub和grow對當(dāng)期grow。

3.2.2 脈沖響應(yīng)結(jié)果 接下來對脈沖響應(yīng)圖進(jìn)行檢驗(yàn)說明，圖4為低成長組脈沖響應(yīng)圖，圖5為高成長能力組的脈沖響應(yīng)圖。

a.低成長組脈沖響應(yīng)圖。

圖4 低成長組脈沖響應(yīng)圖

選擇關(guān)鍵結(jié)果說明，可見企業(yè)成長能力對企業(yè)盈利能力的影響存在一定滯后，在第1期達(dá)到?jīng)_擊反應(yīng)的最高水平然后迅速下降到第2期，然后緩慢消失大約在第4期完全消失。而企業(yè)盈利能力對企業(yè)成長能力的正向影響則不存在滯后期，沖擊反應(yīng)在最初就處于較高水平隨后持續(xù)下降，約第2期前就不再存在顯著的正向影響。

b.高成長組脈沖響應(yīng)圖。

圖5 高成長能力組的脈沖響應(yīng)圖

在高成長組中，企業(yè)盈利能力對企業(yè)政府補(bǔ)助強(qiáng)度有顯著正向影響并存在一定滯后，大約在第1期達(dá)到最高隨后迅速下降，在第6期完全消失。而企業(yè)政府補(bǔ)助強(qiáng)度對企業(yè)盈利能力正向的影響在約一期的時(shí)間內(nèi)不顯著，大約在第1期開始顯著，呈現(xiàn)先升后降的主要態(tài)勢，約第5期消失。而政府補(bǔ)助強(qiáng)度對企業(yè)成長能力的正向影響比上述反應(yīng)更晚一些顯著，同樣呈現(xiàn)先升后降態(tài)勢最后約第3期又轉(zhuǎn)而不顯著并逐漸消失。企業(yè)成長能力對盈利能力的影響存在一定滯后，隨后快速提升到約第1期達(dá)到最高并快速下降約第2期該影響轉(zhuǎn)為不顯著并逐漸消失。企業(yè)盈利能力對企業(yè)成長能力的正向作用不存在滯后，在第1期保持較高水平然后快速下降至第2期滯后緩慢下降，約第5期完全消失。脈沖響應(yīng)結(jié)果同樣從更長的時(shí)間范圍印證了PVAR模型估計(jì)的結(jié)果。

3.2.3 方差分解 方差分解結(jié)果見表7，全樣本已在之前的分組中有所說明，此處不再重復(fù)。

表7 基于企業(yè)成長性異質(zhì)性的方差分解情況匯總表

續(xù)表7 基于企業(yè)成長性異質(zhì)性的方差分解情況匯總表

相對于上個(gè)分組的方差分解情況，High組和Low組方差分解間的差異明顯較小。方差分解結(jié)果在第5期就已經(jīng)基本穩(wěn)定，可以明顯看出sub對grow和nsale的貢獻(xiàn)在High組中相近，分別為0.024和0.016，而在Low組中相差較大，分別為0.088和0.010；另外除變量對自身的貢獻(xiàn)外，可以看出High組的數(shù)值普遍比Low組分布差異更小。結(jié)果說明高成長組更能夠多渠道地將外部資源轉(zhuǎn)化為內(nèi)部資源，而低成長組獲得的外部資源則更多地貢獻(xiàn)給了企業(yè)成長能力；而且高成長組在資源的布局和使用上更傾向于全局和系統(tǒng)，資源布局更為全面，方差分解的結(jié)果進(jìn)一步印證了PVAR模型估計(jì)結(jié)果得出的結(jié)論。

3.2.4 穩(wěn)定性檢驗(yàn)-特征根檢驗(yàn) 同樣進(jìn)行特征根檢驗(yàn)，表8為穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果，結(jié)果顯示低成長和高成長組模型均具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。

表8 基于企業(yè)成長性異質(zhì)性的穩(wěn)定性檢驗(yàn)表

4 研究結(jié)論與政策建議

本研究運(yùn)用PVAR模型，基于綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)的132家上市公司2012-2019年度數(shù)據(jù)分析了政府補(bǔ)助強(qiáng)度、企業(yè)盈利能力與成長能力之間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：a.整體上看，企業(yè)前一期政府補(bǔ)助強(qiáng)度對企業(yè)當(dāng)期盈利能力和成長能力均有提升作用，且對成長能力的提升作用更顯著。這表明，綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)政策對該產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)健康發(fā)展是有效的，特別是能夠促進(jìn)企業(yè)快速成長，應(yīng)堅(jiān)定不移的實(shí)施產(chǎn)業(yè)政策。b.規(guī)模較大的企業(yè)中，前一期成長能力和盈利能力對當(dāng)期盈利能力均有顯著正向影響且盈利能力對自身作用遠(yuǎn)高于全樣本所代表的平均水平，規(guī)模較小的企業(yè)中前一期成長能力和盈利能力對當(dāng)期成長能力有顯著正向影響，且成長能力對自身的作用高于平均水平。這表明，從企業(yè)生命周期角度看，規(guī)模相對較大的企業(yè)更具成熟期企業(yè)特征，更注重穩(wěn)定盈利，產(chǎn)業(yè)政策應(yīng)從幫助其穩(wěn)定盈利入手，而規(guī)模較小的企業(yè)則更具成長期企業(yè)特征，注重快速成長，產(chǎn)業(yè)政策應(yīng)以幫助其快速成長為目標(biāo)。c.高成長組企業(yè)前一期政府補(bǔ)助強(qiáng)度對當(dāng)期政府補(bǔ)助強(qiáng)度、企業(yè)成長能力和盈利能力均存在顯著正向影響而低成長組中，前一期政府補(bǔ)助強(qiáng)度僅對當(dāng)期成長能力有顯著正向影響。另外，高成長組中三個(gè)核心變量間的互動(dòng)關(guān)系也明顯強(qiáng)于低成長組。這表明，高成長組擅于多渠道轉(zhuǎn)化外部資源(政府補(bǔ)助)而低成長組則擅于通過單一渠道實(shí)現(xiàn)外部資源內(nèi)化，且前者傾向于從系統(tǒng)和全局視角布局和利用資源而后者傾向于從流程視角布局和利用資源。低成長組利用外部資源的意識(shí)和能力較弱，可以通過產(chǎn)業(yè)政策予以引導(dǎo)。

本研究的理論貢獻(xiàn)在于，將PVAR方法引入綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)中，研究政府補(bǔ)助強(qiáng)度、企業(yè)盈利能力和成長能力之間的關(guān)系，以及這種互動(dòng)關(guān)系在不同規(guī)模和成長異質(zhì)性中的表現(xiàn)。充分考慮了多期滯后項(xiàng)對整個(gè)內(nèi)生變量組成的系統(tǒng)中各變量的動(dòng)態(tài)交互作用，通過脈沖響應(yīng)圖刻畫持續(xù)時(shí)期內(nèi)變量間的、包含對自身的持續(xù)互動(dòng)關(guān)系，拓展了以往研究的觀測時(shí)域，使要素之間動(dòng)態(tài)、互動(dòng)、持續(xù)的作用得以量化。研究不人為假定因果關(guān)系，以最終模型測算結(jié)果來判斷變量之間的復(fù)雜因果關(guān)系，將以往難以展示的深層動(dòng)態(tài)關(guān)系直觀透視出來，深度挖掘了要素之間的作用機(jī)理，為產(chǎn)業(yè)政策研究提供了新方法和新視角。本研究的現(xiàn)實(shí)貢獻(xiàn)在于，以動(dòng)態(tài)交互視角展示了政策與企業(yè)的互動(dòng)關(guān)系，并進(jìn)行了企業(yè)規(guī)模和成長的異質(zhì)性分析，為綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)中企業(yè)的政府補(bǔ)助強(qiáng)度、企業(yè)盈利能力和成長能力之間的關(guān)系研究提供了更為客觀的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。另外，基于上市公司層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究打破了宏觀數(shù)據(jù)掩蓋的企業(yè)異質(zhì)性特征，使結(jié)果更客觀，據(jù)此提出的政策建議也更具參考價(jià)值。

研究結(jié)論為政策建議提供了依據(jù)，在碳達(dá)峰和碳中和的大目標(biāo)下，政策制定者應(yīng)首先完善綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)政策的頂層設(shè)計(jì)，并輔以配套措施來保證政策精準(zhǔn)落地，逐步實(shí)現(xiàn)政策精準(zhǔn)化，促進(jìn)綠色低碳新興產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展，全面助力碳達(dá)峰和碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

其次，根據(jù)產(chǎn)業(yè)中企業(yè)的具體異質(zhì)性特征進(jìn)行精準(zhǔn)施策，以保證企業(yè)健康發(fā)展和產(chǎn)業(yè)保持持續(xù)成長活力。如對成熟期特征明顯的規(guī)模相對較大的企業(yè)，以環(huán)境型政策和供給型政策為主。如通過稅收優(yōu)惠、金融支持、人才激勵(lì)、信息服務(wù)等來幫助其穩(wěn)定持續(xù)盈利。對成長期特征明顯的規(guī)模相對較小的企業(yè)，應(yīng)以引導(dǎo)、支持政策為主，可優(yōu)先選擇需求型政策和環(huán)境型政策予以支持。如稅收優(yōu)惠、目標(biāo)規(guī)劃、政府采購、示范工程、技術(shù)認(rèn)定等，幫助其達(dá)到快速成長的目的。對高成長組企業(yè)可以予以全方位的政策支持，綜合利用供給型、需求型和環(huán)境型政策以實(shí)現(xiàn)其快速成長，如政府研發(fā)補(bǔ)貼、信息服務(wù)、人才激勵(lì)、政府采購、技術(shù)認(rèn)定、示范工程、稅收優(yōu)惠、服務(wù)支持等，發(fā)揮其擅用內(nèi)外部資源優(yōu)勢，使企業(yè)快速發(fā)展成長。對低成長組企業(yè)應(yīng)以引導(dǎo)為主，支持并舉的方式選擇需求型和環(huán)境型對低成長企業(yè)予以支持，如政府采購、示范工程、技術(shù)認(rèn)定、目標(biāo)規(guī)劃、稅收優(yōu)惠和服務(wù)支持等。

最后，應(yīng)科學(xué)合理地識(shí)別被補(bǔ)貼企業(yè)的異質(zhì)性特征，并據(jù)此設(shè)定客觀理性的補(bǔ)貼目標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)補(bǔ)貼。不同異質(zhì)性特征的企業(yè)所需支持不同，因而產(chǎn)業(yè)政策應(yīng)該能夠在設(shè)立之初就設(shè)定理性和多元的補(bǔ)貼目標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)補(bǔ)貼。如允許低成長組企業(yè)在一段時(shí)期內(nèi)基于流程視角集中力量轉(zhuǎn)化和利用內(nèi)部資源，同時(shí)通過逐步的引導(dǎo)和支持，使其合理利用外部資源并轉(zhuǎn)化發(fā)展視角，而不是以簡單的盈利能力提升與否判定政府補(bǔ)助的有效性。