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    創(chuàng)新扶持政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響研究

    2022-10-13 02:36:20周利星
    北方經(jīng)貿(mào) 2022年9期
    關(guān)鍵詞:影響企業(yè)

    林 娟,周利星,王 圓

    (廣東行政職業(yè)學(xué)院a.電子信息學(xué)院;b.財(cái)經(jīng)商貿(mào)學(xué)院,廣州 510800)

    一、引言

    技術(shù)創(chuàng)新作為企業(yè)發(fā)展的核心競爭力和推動(dòng)力,一直是理論和實(shí)務(wù)界共同關(guān)注的焦點(diǎn)問題。從熊彼特到羅默、盧卡斯,許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家都對(duì)技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行了界定和分析。熊彼特認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新是“創(chuàng)造性破壞”的過程(Schumpeter,1934),Romer(1986)以及Lucas(1988)將資本積累納入到分析框架中,Zeng(1997)強(qiáng)調(diào)了知識(shí)積累是技術(shù)創(chuàng)新的重要因素。

    由于技術(shù)創(chuàng)新具有長期性、外溢性以及較大的不確定性等特點(diǎn),各國大多對(duì)創(chuàng)新采取扶持政策,如直接補(bǔ)貼、稅收減免、金融支持等(Bérubéand Mohnen,2009;González and Pazó,2008)。然而,創(chuàng)新扶持對(duì)企業(yè)創(chuàng)新激勵(lì)的影響效果究竟是互補(bǔ)效應(yīng)還是替代效應(yīng)并未得到一致結(jié)論,也有學(xué)者認(rèn)為二者的關(guān)系存在不確定性(Wu,2005)。在我國轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)背景下,學(xué)者們將創(chuàng)新扶持效果的差異更多地歸因?yàn)槠髽I(yè)所有權(quán)性質(zhì)的差異。如邵敏和包群(2011)發(fā)現(xiàn)地方政府補(bǔ)貼更多地向國有企業(yè)傾斜,民營企業(yè)所獲的補(bǔ)貼概率和額度較小??讝|民等(2013)基于政府扶持的盈余管理動(dòng)機(jī),也發(fā)現(xiàn)相比于規(guī)模較小的民營企業(yè),規(guī)模較大的國有企業(yè)獲得了更高的政府補(bǔ)貼。

    如何更好地發(fā)揮創(chuàng)新扶持政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的激勵(lì)作用成為焦點(diǎn)問題。一方面是知識(shí)產(chǎn)權(quán)政策的立法和執(zhí)行的激勵(lì)作用,如郭春野和莊子銀(2012)從知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的嚴(yán)格程度分析了國家層面的創(chuàng)新激勵(lì)問題,發(fā)現(xiàn)激勵(lì)效應(yīng)依賴于市場結(jié)構(gòu),也有學(xué)者從知識(shí)產(chǎn)權(quán)執(zhí)法層面對(duì)企業(yè)創(chuàng)新激勵(lì)的效果進(jìn)行了檢驗(yàn)。另一方面是創(chuàng)新扶植政策的激勵(lì)效果檢驗(yàn),如Wallsten(2000)分析了政府的產(chǎn)業(yè)扶植政策對(duì)企業(yè)研發(fā)的促進(jìn)作用。同時(shí),由于創(chuàng)新活動(dòng)的長期性和不確定性,政策扶持的另一作用則在于可以緩解企業(yè)的融資約束(Fazzari et al.,1988;Carpenter et al.,1998;Benito and Hernando,2007;仁曙明、呂鐲,2014)。我國企業(yè)眾多,但創(chuàng)新扶持政策的作用效果和作用機(jī)制還不太清晰。因此,本文的研究有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

    二、實(shí)證分析

    (一)數(shù)據(jù)與變量構(gòu)建

    本文以2007-2019年A股上市公司為研究樣本,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理:剔除金融類上市公司;剔除ST以及期間退市的樣本;剔除主要變量有較多缺失的樣本。為減少極端值的影響,本文對(duì)所有連續(xù)型變量進(jìn)行1%和99%的縮尾處理。原始數(shù)據(jù)來自萬得(Wind)及國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫,最終得到20537個(gè)觀測(cè)值。由于數(shù)據(jù)通過hausman檢驗(yàn),p值為0.00,故不能使用Tobit模型。且因變量的方差均大于均值,alpha顯著(p<0.05),證明數(shù)據(jù)過度分散,故為負(fù)二項(xiàng)分布。因此本研究采用負(fù)二項(xiàng)回歸模型。

    另外,為探討政府補(bǔ)貼及獎(jiǎng)勵(lì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響是否在不同的行業(yè)存在異質(zhì)性,本文按照行業(yè)將企業(yè)分為兩組:高科技行業(yè)及傳統(tǒng)行業(yè)。高科技行業(yè)包括電子、計(jì)算機(jī)、醫(yī)藥生物、通信,其他均為傳統(tǒng)行業(yè)。

    本文使用的主要因變量是企業(yè)申請(qǐng)的專利數(shù)量。專利包括三種類型:發(fā)明、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)(本文使用的主要變量如表1所示)。

    表1 主要變量說明

    本文的控制變量如下:企業(yè)規(guī)模方面的控制變量,包括總資產(chǎn)和員工總?cè)藬?shù);融資約束方面的控制變量,包括杠桿率、Z-score和現(xiàn)金流量比率;盈利能力方面的控制變量,包括ROA、營業(yè)收入和營業(yè)收入增長率;有關(guān)股權(quán)分散程度的控制變量,本文使用前十大股東持股比例;其他對(duì)創(chuàng)新有影響的變量包括企業(yè)年齡、技術(shù)人員比例、受高等教育員工比例(本科以上)、固定資產(chǎn)比例、是否為戰(zhàn)略高科技行業(yè)、企業(yè)性質(zhì)(國有及非國有)??刂谱兞康拇a和度量單位如表2所示。

    表2 控制變量說明

    (二)基準(zhǔn)回歸

    為了減少誤差,本文對(duì)數(shù)值較大的變量如RD、subsidy、reward、asset、employees、operincome取對(duì)數(shù)。對(duì)補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)取滯后一期,并使用二次方模型。具體回歸模型如下:

    本文關(guān)心的系數(shù)主要是β、β、β和β,這四個(gè)系數(shù)分別度量了政府補(bǔ)貼平方、政府補(bǔ)貼一次項(xiàng)、政府獎(jiǎng)勵(lì)平方和政府獎(jiǎng)勵(lì)一次項(xiàng)對(duì)企業(yè)專利數(shù)量的影響。

    本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表3所示。其中第一列僅僅是對(duì)所有控制變量進(jìn)行回歸,第二列的回歸中加入了補(bǔ)貼和補(bǔ)貼的平方項(xiàng),第三列的回歸加入了獎(jiǎng)勵(lì)和獎(jiǎng)勵(lì)的平方項(xiàng),第四列的回歸同時(shí)加入了補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)的一次項(xiàng)和平方項(xiàng)。從表3可以看出,補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)的平方項(xiàng)與一次項(xiàng)都在統(tǒng)計(jì)上顯著,這表明政府補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)對(duì)企業(yè)專利數(shù)量有顯著影響,并且這一影響為非線性的。具體來說,當(dāng)政府補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)數(shù)額非常小時(shí),其對(duì)企業(yè)的專利數(shù)量的影響為負(fù);而只有當(dāng)政府補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)超過一定金額時(shí),補(bǔ)貼與獎(jiǎng)勵(lì)才能對(duì)企業(yè)創(chuàng)新起到正向的激勵(lì)作用。

    表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

    (三)異質(zhì)性分析

    本文按照行業(yè)分為兩組,第一組為高科技行業(yè),第二組為傳統(tǒng)行業(yè)?;貧w結(jié)果如表4所示,高科技行業(yè)的回歸結(jié)果展示于第一列,傳統(tǒng)行業(yè)的回歸結(jié)果展示于第二列。本文發(fā)現(xiàn)對(duì)高科技行業(yè),只有政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)專利數(shù)量有顯著影響,政府獎(jiǎng)勵(lì)對(duì)企業(yè)專利的影響不顯著。而對(duì)傳統(tǒng)行業(yè),政府補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)對(duì)企業(yè)專利數(shù)量都有顯著影響。這表明政府扶持政策的效果確實(shí)存在行業(yè)異質(zhì)性。

    表4 分行業(yè)回歸結(jié)果

    (四)機(jī)制分析

    本文探討創(chuàng)新支持政策是否通過增加企業(yè)的研發(fā)投入來增加企業(yè)的創(chuàng)新成果。此處使用的回歸方程與方程(1)類似,只是把因變量換成了企業(yè)研發(fā)投入?;貧w結(jié)果如表5所示。本文將企業(yè)分為高科技行業(yè)及傳統(tǒng)行業(yè)(第一列為高科技行業(yè),第二列為傳統(tǒng)行業(yè))。研究發(fā)現(xiàn)對(duì)高科技行業(yè),政府補(bǔ)貼與獎(jiǎng)勵(lì)的平方項(xiàng)和一次項(xiàng)均對(duì)企業(yè)的研發(fā)投入有顯著影響;而對(duì)傳統(tǒng)行業(yè),只有政府補(bǔ)貼的平方項(xiàng)對(duì)企業(yè)的研發(fā)投入有顯著影響。此處的結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)行業(yè),高科技行業(yè)中政府的補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響更大。并且,通過增加企業(yè)的研發(fā)投入來增加企業(yè)的創(chuàng)新成果是創(chuàng)新支持政策發(fā)揮作用的機(jī)制。

    表5 機(jī)制分析

    三、結(jié)論

    本文使用我國上市公司數(shù)據(jù)研究政府創(chuàng)新支持政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)對(duì)企業(yè)專利數(shù)量有顯著影響,并且這一影響為非線性的。具體來說,當(dāng)政府補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)數(shù)額非常小時(shí),其對(duì)企業(yè)的專利數(shù)量的影響為負(fù);而只有當(dāng)政府補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)超過一定金額時(shí),補(bǔ)貼與獎(jiǎng)勵(lì)才能對(duì)企業(yè)創(chuàng)新起到正向的激勵(lì)作用。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn),對(duì)高科技行業(yè),只有政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)專利數(shù)量有顯著影響,政府獎(jiǎng)勵(lì)對(duì)企業(yè)專利的影響不顯著;而對(duì)傳統(tǒng)行業(yè),政府補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)對(duì)企業(yè)專利數(shù)量都有顯著影響。機(jī)制分析表明,創(chuàng)新支持政策通過增加企業(yè)的研發(fā)投入來增加企業(yè)的創(chuàng)新成果。并且,相比傳統(tǒng)行業(yè),高科技行業(yè)中政府的補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響更大。

    高科技企業(yè)是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和創(chuàng)新的重要?jiǎng)恿?。本文的研究結(jié)論表明,政府應(yīng)該加大對(duì)高科技企業(yè)的補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì),以增加這些企業(yè)的研發(fā)投入,激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新活力,提升企業(yè)的創(chuàng)新成果,從而為我國經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

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