高鐵開通影響非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的創(chuàng)新水平嗎？

摘要：非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的發(fā)展受到諸多局限，企業(yè)依托內(nèi)部行為自謀出路的同時也要重視外部環(huán)境發(fā)揮的重要作用。以高鐵開通引起的外部環(huán)境變化的角度切入，文章以2009—2022年滬深A股非產(chǎn)業(yè)扶持政策行業(yè)的上市公司為樣本，采用雙重差分模型實證考察高鐵開通與非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)創(chuàng)新水平的關系。研究結果發(fā)現(xiàn)：高鐵開通提升了非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的創(chuàng)新水平。進一步探究其作用機理發(fā)現(xiàn)：高鐵開通通過資源效應緩解融資約束及通過治理效應降低代理成本兩條路徑促進了非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的創(chuàng)新水平。此外，在非國有企業(yè)和低環(huán)境不確定性條件下，高鐵開通的影響發(fā)揮了更為顯著的作用。研究為新經(jīng)濟地理學和資本市場會計與財務領域的交叉研究補充了有益的探究。

關鍵詞：高鐵開通；非產(chǎn)業(yè)政策扶持；技術創(chuàng)新

一、引言

產(chǎn)業(yè)政策在引導國家產(chǎn)業(yè)發(fā)展、推動產(chǎn)業(yè)結構升級、協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)資源配置發(fā)展方面發(fā)揮著舉足輕重的作用，自“七五規(guī)劃”首次提出到“十四五規(guī)劃”的頒布，產(chǎn)業(yè)政策一直深受各界關注。我國執(zhí)行的產(chǎn)業(yè)政策以“選擇性產(chǎn)業(yè)政策”為主[1]，政府在制定扶持政策時會側(cè)重于鼓勵發(fā)展的產(chǎn)業(yè)，這會導致產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)和非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)間資源稟賦和經(jīng)營風險存在明顯差異。一方面，由于不受產(chǎn)業(yè)政策扶持，非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)不僅難以獲取各類政府資源要素，而且政府對非扶持行業(yè)的投資限制、淘汰等直接干預進一步強化了非扶持行業(yè)的融資約束[2]；另一方面，基于信號傳遞視角，非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)由于發(fā)展受限，傳遞負面信號提高了企業(yè)的信貸門檻，帶來了更大的轉(zhuǎn)型壓力與嚴重的生存危機；高強度的環(huán)境不確定性會帶來管理者短視行為，使企業(yè)喪失創(chuàng)新意愿[3]。創(chuàng)新是提高企業(yè)技術水平和生產(chǎn)效率的第一驅(qū)動力，相較于產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)，非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)如何緩解融資約束問題和管理者短視行為，開展有價值的創(chuàng)新行為更加具有重要意義。

現(xiàn)有研究表明，企業(yè)可以通過建立銀企關系[4]和實施多元化經(jīng)營[5]等應對策略來緩解非產(chǎn)業(yè)扶持政策帶來的不利影響。然而，企業(yè)依靠自身的策略行為來降低政府非產(chǎn)業(yè)扶持政策帶來的不利影響，不僅面臨長期的關系維持成本且對企業(yè)經(jīng)營管理提出較高要求，不能有效保障企業(yè)創(chuàng)新活動的長期持續(xù)開展。那么，外部環(huán)境的改善能否對非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的技術創(chuàng)新水平產(chǎn)生有利影響呢？已有文獻表明，經(jīng)濟主體之間時空距離的縮短能夠降低信息不對稱和監(jiān)管成本，進而對包括創(chuàng)新行為在內(nèi)的企業(yè)投資行為產(chǎn)生影響[6]。高鐵通車后，時空距離的壓縮能夠加快生產(chǎn)要素的自由流通、提升資源的配置效率[7]，幫助企業(yè)發(fā)掘以及把握更多投資機會；不僅如此，高鐵開通后能夠通過提高分析師盈余預測的準確度等方式緩解投資者與企業(yè)間的信息不對稱，在金融市場具有一定的信息傳導效應[8]，而且高鐵通車后投資者對企業(yè)的監(jiān)管更為便利，對管理者的代理行為起到一定的監(jiān)督作用[9]?；诖?，本文圍繞高鐵開通帶來的資源效應和治理效應，探究高鐵開通是否對非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的技術創(chuàng)新產(chǎn)生影響？如果有影響，其傳導路徑是什么？影響作用又與何種因素有關？對上述問題的回答有助于厘清高鐵開通這類硬件環(huán)境的改善如何幫助非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)提升技術創(chuàng)新水平。

本文的邊際貢獻有以下幾點：第一，“十四五”規(guī)劃中明確提出要繼續(xù)堅持創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，在此背景下本文以非產(chǎn)業(yè)政策扶持行業(yè)為研究樣本，探究非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)技術創(chuàng)新活動的發(fā)展現(xiàn)狀，以期對非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)提供未來發(fā)展建議。第二，非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)亟需突破發(fā)展局限，已有研究主要著眼于該類企業(yè)的自身策略行為，分別從實施多元化經(jīng)營、聘請銀行關聯(lián)董事等方面進行分析，本文從外部交通環(huán)境改善的視角出發(fā)，拓寬了關于非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)相關研究的研究思路。第三，探究高鐵開通前后外部環(huán)境的變化對非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的沖擊，豐富了高鐵開通與微觀企業(yè)行為的現(xiàn)有研究。

二、理論分析與研究假設

（一）高鐵開通與非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)技術創(chuàng)新水平：資源效應

企業(yè)技術創(chuàng)新活動具有回收周期長、風險高、投入產(chǎn)出的不確定性大等特征，資金鏈一旦斷裂會給企業(yè)帶來巨大損失，如果內(nèi)部資金不足再加之外部融資約束，企業(yè)很可能會縮減創(chuàng)新規(guī)模或放棄創(chuàng)新項目。已有研究表明產(chǎn)業(yè)政策支持能夠?qū)ζ髽I(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生激勵效應，因為產(chǎn)業(yè)政策的頒布給扶持企業(yè)帶來了研發(fā)資助和稅收優(yōu)惠，一定程度能夠緩解企業(yè)創(chuàng)新項目的融資約束問題[10]。對于產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)而言，同時能夠向投資者傳遞企業(yè)發(fā)展良好、獲得政府扶持的信號，從而獲得更多融資機會。相對于產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)，非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的創(chuàng)新項目更可能面臨融資約束問題。首先，根據(jù)優(yōu)序融資理論，非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流波動較大導致內(nèi)源融資不穩(wěn)定，在這種情況下，企業(yè)會依賴外部融資渠道籌措資金。當企業(yè)進行外部債務融資時，由于銀行對非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)設置了較高的準入門檻、更多的投資審核以及嚴格的授信審批程序[4]，非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)很難獲得信用擔保從而從銀行獲得債務融資困難重重。其次，從股權融資角度考慮，已有研究表明非產(chǎn)業(yè)政策支持企業(yè)更難獲得IPO、SEO機會[11]，并且非產(chǎn)業(yè)政策扶持的“信號效應”會對投資者情緒產(chǎn)生負面影響，進而可能造成投資者對股價的嚴重低估，企業(yè)會面臨股權融資成本過高或根本籌集不到股權資本的困境[12]。綜上，非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)在正規(guī)渠道融資受到的諸多限制，加劇了企業(yè)創(chuàng)新活動的融資約束。根據(jù)替代性融資理論，當非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)在正規(guī)金融渠道受到約束時，可能轉(zhuǎn)而訴諸非正規(guī)金融渠道融資。商業(yè)信用融資作為一種替代性融資方式受到大多數(shù)企業(yè)的青睞，然而由于非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)無法獲得政府的隱性擔保以及不利于企業(yè)發(fā)展的信號傳遞[13]，這類企業(yè)在獲得非正規(guī)融資方面也存在困難。

高鐵開通等硬基礎設施的完善有利于化解非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)開展技術創(chuàng)新活動面臨的困局，從高鐵開通引致的資源效應角度剖析，其發(fā)揮的作用主要表現(xiàn)在以下三方面：第一，高鐵開通促進了資本要素流動，幫助非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)獲得更多的風險資本投資[7]，風險資本不僅能夠加強對被投資企業(yè)的監(jiān)督，而且能夠激勵高管進行創(chuàng)新[14]；第二，高鐵開通優(yōu)化了當?shù)仄髽I(yè)所處的信息環(huán)境，不僅使得銀行對于企業(yè)的評價更為準確，降低了銀行的信息風險，幫助企業(yè)獲得更為寬松的信貸條件，而且企業(yè)信息披露質(zhì)量的提高能夠幫助企業(yè)以更低的風險補償獲得股權融資[15]；非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)所在地整體信息環(huán)境的改善也能幫助此類企業(yè)獲得更多負債融資和股權融資的機會；第三，在相對距離不變的條件下，高鐵開通壓縮了經(jīng)濟主體間的時空距離，不僅能夠降低企業(yè)的運輸成本，而且使得企業(yè)與客戶間的來往更為密切[16]，提升了非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)獲得商業(yè)信用融資的可能，商業(yè)信用融資的獲得緩解了企業(yè)融資約束進而提升了企業(yè)的創(chuàng)新水平[17]。

（二）高鐵開通與非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)技術創(chuàng)新水平：治理效應

技術創(chuàng)新活動較強的專業(yè)性增加了投資者與企業(yè)的信息不對稱程度，增加了外部利益相關者識別企業(yè)創(chuàng)新信息的難度，也為管理者自利行為提供了空間。企業(yè)與外部利益相關者之間的信息不對稱及代理問題是造成管理層創(chuàng)新決策失誤，導致企業(yè)偏離最優(yōu)創(chuàng)新水平的直接原因。因此，如何有效地將企業(yè)技術創(chuàng)新活動的相關信息傳遞給投資者，降低投資者與企業(yè)之間的信息不對稱并對管理者的行為進行約束值得關注。

產(chǎn)業(yè)政策實施向市場釋放的信號一定程度能夠緩解信息不對稱。具體表現(xiàn)在：政府對發(fā)展前景較好、經(jīng)濟價值較高的企業(yè)給予補貼、稅收優(yōu)惠等傳遞了不同行業(yè)資源傾向性差異配置的信號，能夠降低投資者的信息搜集成本、減少市場信息的不對稱性。曲彤和卜偉[18]研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)政策通過選擇性扶持若干重點產(chǎn)業(yè)，向市場傳遞產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略信息，降低了信息不對稱，進而致使產(chǎn)業(yè)政策扶持行業(yè)和非扶持行業(yè)的企業(yè)受投資者關注程度的差異。當企業(yè)受到投資者關注，尤其是“創(chuàng)新關注”時，投資者會主動對企業(yè)進行調(diào)研，一方面能夠幫助投資者獲取企業(yè)創(chuàng)新層面的相關信息，降低投資者與企業(yè)之間的信息不對稱程度；另一方面投資者在對企業(yè)進行深入了解后，對企業(yè)創(chuàng)新失敗的容忍度更高[19]。與之相反，非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)受到投資者關注程度較低，較少受投資者監(jiān)督，給了管理者進行自利行為的空間，并且由于受投資者關注較少，企業(yè)可能為了規(guī)避創(chuàng)新項目帶來的風險出現(xiàn)策略性創(chuàng)新行為[20]。

現(xiàn)有研究表明，公司地理位置對信息不對稱和代理問題產(chǎn)生重要影響，經(jīng)濟主體之間時空距離的縮短能夠降低信息不對稱和監(jiān)管成本，高鐵開通能夠發(fā)揮一定的監(jiān)督和治理效應。首先，高鐵開通縮短了異地間的空間距離和地理距離，降低了出行成本，使得機構投資者、分析師和媒體等外部利益相關者對上市公司的實地調(diào)研更為便利[21]，分析師等外部利益相關者進行實地調(diào)研后，向資本市場釋放較為豐富的創(chuàng)新活動信息，從而能夠緩解信息不對稱。其次，空間距離縮短能夠增強審計師的監(jiān)督能力，通過與企業(yè)員工、高管以及競爭對手等利益相關者進行非正式交談，有效評估企業(yè)管理者及其自利行為[22]，能夠?qū)芾碚咂鸬揭欢ǖ募s束作用。總之，高鐵開通降低了信息獲取成本，通過緩解信息不對稱增強外部利益相關者對管理者的有效評價和監(jiān)督，從而有助于緩解企業(yè)的代理問題。

由此可見，非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)受投資者關注較少，因此該類企業(yè)在進行創(chuàng)新活動時，信息不對稱和代理問題更為嚴重，而高鐵開通能夠加強該類企業(yè)與外部利益相關者的聯(lián)系，緩解創(chuàng)新過程存在的信息不對稱，對管理者的代理問題發(fā)揮監(jiān)督作用，對企業(yè)創(chuàng)新活動有正向影響作用。

綜上分析，本文提出研究假設H1：高鐵開通有助于提升沿線非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的創(chuàng)新水平。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

我國高鐵主要建設時間是在2008年之后，故本文以2009—2022年作為樣本研究期間。研究期間A股上市公司中非產(chǎn)業(yè)政策扶持樣本觀測值

6 690個，占比49.86%①。非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)創(chuàng)新水平的均值（0.885）、中位數(shù)（1.792）、最大值（6.488）均低于產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)，即非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)創(chuàng)新水平與產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)有較大差異，這為本文提供了很好的研究契機。

高鐵開通數(shù)據(jù)于國家鐵路局網(wǎng)站進行手工整理獲得；產(chǎn)業(yè)政策數(shù)據(jù)來源于國家五年規(guī)劃文件，通過逐條解讀國家發(fā)展和改革委員會官網(wǎng)公布的五年規(guī)劃進行識別，按照上市公司2001行業(yè)分類指引三級代碼，國家明確鼓勵和重點支持的行業(yè)為產(chǎn)業(yè)政策扶持行業(yè)，其余行業(yè)則為非產(chǎn)業(yè)政策扶持行業(yè)；其余數(shù)據(jù)全部從CSMAR數(shù)據(jù)庫獲取。另外，剔除缺失值、ST和*ST樣本、金融行業(yè)以及資不抵債的樣本；為排除極端值的影響對全部數(shù)據(jù)進行了雙側(cè)1%縮尾處理。

（二）模型設定與變量定義

由于不同城市高鐵開通的時間并不相同，本文使用雙重差分法（DID）研究高鐵開通對非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)創(chuàng)新水平的影響效果。構建如下模型：

[Innoit=β0+β1HSRit×Afterit+Controls]

[+Year+Industry+εit]" " " " " " " "（1）

模型中，被解釋變量為企業(yè)創(chuàng)新水平（Inno），鑒于專利申請和授權之間存在時滯，本文借鑒袁歌騁等[22]的做法，使用最終專利授權數(shù)量衡量企業(yè)技術創(chuàng)新水平，為了克服可能的非正態(tài)分布問題對其進行取對數(shù)處理，數(shù)值越大表明企業(yè)的技術創(chuàng)新水平越高。

解釋變量HSR為虛擬變量，如果上市公司辦公所在地開通了高鐵則為1（處理組），否則為0（對照組）；高鐵開通年度（After）同為虛擬變量，如果樣本期間在高鐵開通之后為1，否則為0。本文重點關注系數(shù)[β1]，其衡量的是相比于對照組上市公司的創(chuàng)新水平變化，處理組上市公司在高鐵通車前后創(chuàng)新水平變化的差異。[β1]為正，意味著高鐵開通提高了非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的創(chuàng)新水平。

根據(jù)以往文獻，本文控制了可能影響企業(yè)技術創(chuàng)新水平的其他因素及年度固定效應和行業(yè)固定效應。變量定義如表1所示。

四、實證結果分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2是本文的描述性統(tǒng)計結果，其中被解釋變量技術創(chuàng)新水平（Inno）的均值為1.994，中位數(shù)為0.829，最小值為0，最大值為8.504，說明非產(chǎn)業(yè)扶持政策企業(yè)間的技術創(chuàng)新水平有一定差異。高鐵開通（HSR）的均值為0.774，說明截止至2022年底，77.4%的樣本公司所在地開通了高鐵。高鐵開通年度（After）的均值為0.491，說明有49.1%樣本公司為高鐵開通后的區(qū)間。另外，政府補貼（Subsidy）的均值為16.22萬，即樣本期間非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)所獲年度政府補貼為16.22萬；資產(chǎn)負債率（Lev）的均值為46.1%，一定程度表明樣本企業(yè)因處于非產(chǎn)業(yè)政策扶持行業(yè)所受到的信貸資金融資約束問題較嚴重。

（二）回歸結果與分析

表3列示了高鐵開通對非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)技術創(chuàng)新水平的回歸結果，結果表明：加入控制變量但不控制年度和行業(yè)變量時，高鐵開通*高鐵開通年度（HSR*After）的回歸系數(shù)為0.120，在1%的水平上顯著；進一步控制了年度和行業(yè)固定效應后，高鐵開通*高鐵開通年度（HSR*After）的回歸系數(shù)為0.106，在1%的水平上顯著正相關。由此，無論加入年度和行業(yè)控制變量與否，高鐵開通*高鐵開通年度（HSR*After）均顯著為正，說明高鐵開通提升了非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的技術創(chuàng)新水平，假設H1的理論預期得到了驗證。

（三）機制檢驗

1.融資約束渠道

上文的理論分析表明高鐵開通能夠帶動所在城市的居民就業(yè)、提升該地的工資水平，促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，因此向外界傳遞出區(qū)域經(jīng)濟未來發(fā)展良好的信號，處于高鐵開通區(qū)域的企業(yè)一定程度上向外界傳遞未來發(fā)展良好的有利信號，幫助非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)吸引更多投資者的關注，從而吸引更多的外部資金注入，即通過緩解融資約束進而促進非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)技術創(chuàng)新水平。

2.代理成本渠道

如前所述，高鐵開通能夠通過壓縮空間距離顯著影響信息傳遞效率，高鐵開通后風險投資者以及分析師進行實地調(diào)研更為便利且更易掌握企業(yè)的“軟信息”，通過緩解信息不對稱增強外部利益相關者對管理者的有效評價和監(jiān)督，從而有助于緩解企業(yè)的代理問題，進而提升非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的創(chuàng)新水平。

為檢驗上述兩種作用渠道，本文借鑒溫忠麟和葉寶娟[23]的中介效應模型構建回歸模型，對模型（2）和模型（3）進行回歸：

[Innoit=β0+β1HSRit×Afterit+β2Medit]

[+Controls+Year+Industry+εit]（2）

[Medi，t=α0+α1HSRi，t×Afteri，t+Controls]

[" " " " " " "+Year+Industry+εit]（3）

其中，Med代表中介變量，分別是：（1）融資約束。借鑒已有研究[24-25]的做法，用債務融資成本率（Cost）和融資約束指數(shù)（SA）衡量企業(yè)所面臨的融資約束程度，Cost值和SA指數(shù)越高說明企業(yè)受到的融資約束程度越高。（2）代理成本。采用兩類代理成本作為代理變量，借鑒羅進輝[26]和陳克兢[27]的做法，分別以管理費用除以營業(yè)收入（Agency_cost1）來衡量第一類代理成本，以其他應收款除以總資產(chǎn)（Agency_cost2）來衡量第二類代理成本。

表4是對融資約束作用渠道的檢驗結果。表4中列（1）和列（2）是融資約束代理變量債務融資成本率 （Cost）的中介效應檢驗結果，列（3）和列（4）是融資約束代理變量融資約束指數(shù)（SA）的中介效應檢驗結果。從表4中可以看到，列（1）、列（3）中高鐵開通*高鐵開通年度（HSR*After）回歸系數(shù)顯著為負，說明高鐵開通能夠緩解融資約束；列（2）、列（4）在加入中介變量后，高鐵開通系數(shù)仍顯著為正，融資約束（Cost/SA）回歸系數(shù)為-0.489（-0.131），在 1%水平上顯著，說明高鐵開通能緩解融資約束水平，進而促進非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)技術創(chuàng)新水平的提升。

表5是對代理成本作用渠道的檢驗結果。從表5中列（1）和列（3）可以看出，對于第一類代理成本和第二類代理成本而言，高鐵開通（HSR*After）的回歸系數(shù)均顯著為負，表明高鐵開通能夠改善代理成本問題；列（2）和列（4）在加入中介變量后，高鐵開通的回歸系數(shù)仍顯著為正，且代理成本（Agency_cost1/Agency_cost2）回歸系數(shù)在1%的顯著水平上顯著為負，說明高鐵開通能緩解代理成本問題，進而促進非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)技術創(chuàng)新水平的提升。

（四）異質(zhì)性檢驗

對于國有企業(yè)和非國有企業(yè)而言，在高鐵開通后哪類企業(yè)的技術創(chuàng)新水平提升更為顯著呢？高鐵開通作為一項外生事件，不僅能夠為當?shù)仄髽I(yè)帶來資源支持，也能夠使投資者對企業(yè)未來發(fā)展前景發(fā)生改觀，對于非產(chǎn)業(yè)政策扶持行業(yè)，如面臨的環(huán)境不確定性程度不同時，其技術創(chuàng)新水平又有何異同呢？基于此，本文借鑒莊子銀等[28]的研究，對國有企業(yè)和非國有企業(yè)進行劃分。對于環(huán)境不確定性，參照 GHOSH和OLSEN[29]、劉振杰等[30]的研究，用公司過去5年經(jīng)行業(yè)調(diào)整的非正常銷售收入標準差來衡量。表6是針對是否不同產(chǎn)權性質(zhì)以及不同程度外部環(huán)境不確定性的異質(zhì)性檢驗回歸結果。

表6列（1）和列（2）是對國有企業(yè)和非國有企業(yè)的分組回歸結果，列（1）的回歸結果不顯著，列（2）中高鐵開通*高鐵開通年度（HSR*After）變量的回歸系數(shù)為0.120，在5%的水平上顯著。回歸結果顯示，高鐵開通后，非產(chǎn)業(yè)政策扶持行業(yè)中的國有企業(yè)技術創(chuàng)新水平提升顯著弱于非國有企業(yè)。分析認為，國有企業(yè)在要素獲取方面較非國有企業(yè)具備相對的天然優(yōu)勢，擁有相對較多的政府資源支持，對高鐵開通所產(chǎn)生的要素流動等積極影響敏感度不高。但是相比之下非產(chǎn)業(yè)政策扶持的非國有企業(yè)不存在上述優(yōu)勢，其融資成本相對更高，對外部沖擊更加敏感。在面臨高鐵開通時，其利用外部環(huán)境優(yōu)勢的動機更強。

表6中列（3）和列（4）是對環(huán)境不確定性的異質(zhì)性檢驗，結果表明：在環(huán)境不確定性較低的情況下，高鐵開通對非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)技術創(chuàng)新水平的提升更為顯著，表現(xiàn)為列（3）中高鐵開通*高鐵開通年度（HSR*After）變量的回歸系數(shù)為0.134且在1%的水平顯著。分析認為，當企業(yè)面臨較高的環(huán)境不確定性時，不僅企業(yè)與利益相關者間的信息不對稱程度加深，還會導致投資者發(fā)掘企業(yè)經(jīng)營信息成本的提升、企業(yè)獲得外部融資的難度加大，而內(nèi)部資金規(guī)模難以支持企業(yè)進行持續(xù)的技術創(chuàng)新投入，企業(yè)放棄創(chuàng)新活動投資的概率將會提升。反之，當外部環(huán)境不確定性較低時，環(huán)境因素小幅度波動可以為企業(yè)帶來危機意識，促使企業(yè)開展能為企業(yè)帶來長期價值的創(chuàng)新活動，當企業(yè)融資約束嚴重，其主動利用外部環(huán)境優(yōu)勢緩解融資約束的動機可能增強。

五、穩(wěn)健性檢驗

（一）安慰劑檢驗

非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)技術創(chuàng)新水平的變化可能受高鐵開通的影響，但同時也可能受其他政策因素的影響，為了排除這種由于其他政策沖擊以及隨機因素帶來的影響，本文借鑒蔣冠宏[31]將高鐵開通年份提前1～2年。如果此時高鐵開通*高鐵開通年度（HSR*After）變量仍顯著，則說明非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)技術創(chuàng)新水平的提升很可能是由于其他政策性變化或隨機因素所致，而并非高鐵開通所帶來的效果；如果此時高鐵開通*高鐵開通年度（HSR*After）變量不顯著，則說明非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)創(chuàng)新水平的提升確實是由高鐵開通所導致的。表7的安慰劑檢驗回歸結果顯示，無論是將高鐵開通提前一年還是兩年，交乘項高鐵開通*高鐵開通年度（HSR*After）不顯著，說明非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的創(chuàng)新水平提升確實是由高鐵開通所致。

（二）系統(tǒng)性差異檢驗

采用雙重差分法的一個重要前提是處理組和對照組之間的發(fā)展趨勢是一致的，然而高鐵開通可能受城市所處地理位置與經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，省會城市集行政中心、經(jīng)濟中心于一體，而其他城市不僅各類資源設施配套落后于省會城市，其經(jīng)濟發(fā)展速度還普遍低于省會城市。因此，在國家高新區(qū)設立的城市和未設立的城市之間，本身的發(fā)展趨勢就是不一致的，即可能不滿足雙重差分法要求的“平行趨勢”假設。為了消除上述疑慮，借鑒劉瑞明和趙仁杰[32]的做法，對“省會城市（Capital）”“副省級城市（Fushengji）”和“較大的市（Bigger）”進行系統(tǒng)性差異檢驗。如表8回歸結果所示，三類城市的回歸結果并不顯著且數(shù)值估計結果并無太大差異，說明這些城市本身并不會顯著影響被解釋變量，處理組和對照組間經(jīng)濟發(fā)展的變動趨勢并無系統(tǒng)性差異，表明表4的雙重差分方法結果是可信的。

（三）變量替換檢驗

改變被解釋變量的衡量方式。本文采用專利申請數(shù)量（lnapply）加1取對數(shù)、發(fā)明專利授權數(shù)量（lnfmzl_grant）加1取對數(shù)對被解釋變量進行變量替換，回歸結果如表8所示，高鐵開通*高鐵開通年度（HSR*After）的回歸系數(shù)分別為0.180和0.077，且均在1%的水平顯著，所得結果與前文一致，表明本文的研究結論較為穩(wěn)健。

六、結論與啟示

（一）主要結論

本文利用2009—2022年非產(chǎn)業(yè)扶持政策行業(yè)A股上市公司的數(shù)據(jù)并通過雙重差分模型驗證了高鐵開通對其技術創(chuàng)新水平的影響。實證結果表明，高鐵開通提升了非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的技術創(chuàng)新水平。對其作用機理進行探究發(fā)現(xiàn)，高鐵開通通過資源效應緩解融資約束及通過治理效應降低代理成本兩條路徑促進了非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的創(chuàng)新水平。進一步研究結果表明，在非國有企業(yè)和環(huán)境不確定性較低的情況下，高鐵開通對非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)技術創(chuàng)新水平的提升作用更為顯著。本文的研究證實了高鐵開通對非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的積極影響，拓展了高鐵經(jīng)濟學的研究框架，豐富了非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的相關研究。

（二）研究啟示

1.對于非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)來說，由于不受產(chǎn)業(yè)政策支持，資源受限及經(jīng)營環(huán)境不確定性下的高管短視行為會影響到其進行技術創(chuàng)新的能力和意愿，而高鐵開通所帶來的資源效應和治理效應可以顯著提升其技術創(chuàng)新水平。因此，非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)要把握良好機遇，發(fā)掘有利的融資渠道，緩解企業(yè)融資約束現(xiàn)狀；同時加強管理者監(jiān)督，避免其在技術創(chuàng)新方面的短視行為。尤其是其中的非國有企業(yè)，由于不能獲得更多政府資源支持，外部有利的交通環(huán)境變化所帶來的資源吸引效應以及良好的發(fā)展信號對其來說意義更加重大；另外，當外部環(huán)境不確定性較小時，非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)更應該積極利用外部交通環(huán)境改善所帶來的有利影響。

2.從政府層面來看，國家產(chǎn)業(yè)政策頒布能夠發(fā)揮引導微觀企業(yè)優(yōu)化資源配置的作用，然而產(chǎn)業(yè)政策的實施也導致了扶持企業(yè)和非扶持企業(yè)在資源獲取方面的較大差異，使得非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)面臨更嚴重的生存危機。因此，政府在執(zhí)行產(chǎn)業(yè)政策時不僅應關注產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的發(fā)展，對非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的發(fā)展進行正確引導也尤為關鍵。

參考文獻：

[1]江飛濤，李曉萍.直接干預市場與限制競爭：中國產(chǎn)業(yè)政策的取向與根本缺陷[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2010（09）：26-36．

[2]楊興全，尹興強，孟慶璽.誰更趨多元化經(jīng)營產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)抑或非扶持企業(yè)？[J].經(jīng)濟研究，2018（09）：133-150．

[3]王桂軍．“抑制型”產(chǎn)業(yè)政策促進企業(yè)創(chuàng)新了嗎？——基于中國去產(chǎn)能視角的經(jīng)驗研究[J].南方經(jīng)濟，2019（11）：1-15．

[4]祝繼高，陸峣，岳衡.銀行關聯(lián)董事能有效發(fā)揮監(jiān)督職能嗎？——基于產(chǎn)業(yè)政策的分析視角[J].管理世界，2015（07）：143-157，188.

[5]楊興全，任小毅.多元化經(jīng)營緩解了非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)融資約束嗎[J].財貿(mào)研究，2019（03）：99-110．

[6]諸竹君，黃先海，王煌.交通基礎設施改善促進了企業(yè)創(chuàng)新嗎？——基于高鐵開通的準自然實驗[J].金融研究，2019（11）：153-169．

[7]龍玉，趙海龍，張新德，等.時空壓縮下的風險投資——高鐵通車與風險投資區(qū)域變化[J].經(jīng)濟研究，2017（04）：195-208．

[8]楊青，吉赟，王亞男．高鐵能提升分析師盈余預測的準確度嗎？——來自上市公司的證據(jù)[J].金融研究，2019（03）：168-188．

[9]趙靜，黃敬昌，劉峰.高鐵開通與股價崩盤風險[J].管理世界，2018（01）：157-168，192．

[10]余明桂，范蕊，鐘慧潔.中國產(chǎn)業(yè)政策與企業(yè)技術創(chuàng)新[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2016（12）：5-22．

[11]陳冬華，李真，新夫.產(chǎn)業(yè)政策與公司融資——來自中國的經(jīng)驗證據(jù)[C]//上海財經(jīng)大學會計與財務研究院，上海財經(jīng)大學會計學院，香港理工大學會計及金融學院．2010中國會計與財務研究國際研討會論文集，2010：231-310．

[12]花貴如，周樹理，劉志遠，等.產(chǎn)業(yè)政策、投資者情緒與企業(yè)資源配置效率[J].財經(jīng)研究，2021（01）：77-93．

[13]王飛黨.市場競爭、產(chǎn)業(yè)政策與商業(yè)信用[J].財務與金融，2018（04）：74-80．

[14]黃福廣，王建業(yè).風險資本、高管激勵與企業(yè)創(chuàng)新[J].系統(tǒng)管理學報，2019（04）：601-614．

[15]褚劍，方軍雄.交通基礎設施改善與銀行信貸決策——基于高鐵通車準自然實驗的檢驗[J].會計與經(jīng)濟研究，2019（05）：38-60．

[16]陳勝藍，劉曉玲.中國城際高鐵與商業(yè)信用供給——基于準自然實驗的研究[J].金融研究，2019（10）：117-134．

[17]袁玲，王濤，溫湖煒.商業(yè)信用、融資約束與企業(yè)創(chuàng)新——基于產(chǎn)能過剩治理政策框架下的實證研究[J]．金融與經(jīng)濟，2020（02）：37-44．

[18]曲彤，卜偉.產(chǎn)業(yè)政策與企業(yè)創(chuàng)新策略選擇研究[J].科學學研究，2019（08）：1405-1414．

[19]潘紅波，楊海霞.融資約束與企業(yè)創(chuàng)新：文獻綜述[J].財會月刊，2021（01）：30-36．

[20]BAKER M，WURGLER J.Investor sentiment and the cross-section of stock returns[J].The Journal of Finance，2006，61（04）：1645-1680．

[21]徐欣，唐清泉.財務分析師跟蹤與企業(yè)Ramp;D活動——來自中國證券市場的研究[J].金融研究，2010（12）：173-189．

[22]袁歌騁，潘敏，覃鳳琴.數(shù)字產(chǎn)業(yè)集聚與制造業(yè)企業(yè)技術創(chuàng)新[J].中南財經(jīng)政法大學學報，2023（01）：146-160．

[23]溫忠麟，葉寶娟.中介效應分析：方法和模型發(fā)展[J].心理科學進展，2014，22（05）：731-745．

[24]陳澤藝，李常青，李宇坤.對外擔保與企業(yè)創(chuàng)新投入[J].金融研究，2022（04）：133-150．

[25]盧盛峰，陳思霞．政府偏袒緩解了企業(yè)融資約束嗎？——來自中國的準自然實驗[J].管理世界，2017（05）：51-65，187-188．

[26]羅進輝.媒體報道的公司治理作用——雙重代理成本視角[J].金融研究，2012（10）：153-166．

[27]陳克兢．非控股大股東退出威脅能降低企業(yè)代理成本嗎[J].南開管理評論，2019（04）：161-175.

[28]莊子銀，賈紅靜，李汛．知識產(chǎn)權保護對企業(yè)創(chuàng)新的影響研究——基于企業(yè)異質(zhì)性視角[J].南開管理評論，2021（09）：1-22．

[29]GHOSH D，OLSEN L.Environmental uncertainty and managers’ use of discretionary accruals[J].Accounting，Organizations and Society，2009，34（02）：188-205．

[30]劉振杰，顧亮，李維安.董事會非正式層級與公司違規(guī)[J].財貿(mào)研究，2019（08）：76-87．

[31]蔣冠宏.企業(yè)并購如何影響績效：基于中國工業(yè)企業(yè)并購視角[J].管理世界，2022（07）：196-212．

[32]劉瑞明，趙仁杰.國家高新區(qū)推動了地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展嗎？——基于雙重差分方法的驗證[J].管理世界，2015（08）：30-38．

責任編輯：李亞利

Does Opening of High-speed Railway Affect Innovation Level

of Non-industrial Policy Support Companies？

Zong Zi ming" Liang Yishi" Yuan Ling

（School of Economics and Management，Shihezi University，Shihezi 832003，China）

Abstract： The development of enterprises supported by non-industrial policies is limited by many factors. While relying on internal behavior to seek their own way out， enterprises should also pay attention to the important role played by the external environment. From the perspective of external environmental changes caused by the opening of high-speed rail， this article takes listed companies in non-industry support policy industries on the Shanghai and Shenzhen A-shares from 2009 to 2022 as samples， and uses a double difference model to empirically examine the relationship between high-speed rail opening and the innovation level of non-industry policy supported enterprises. The research found that the opening of high-speed rail has improved the innovation level of non-industrial policy supported enterprises. Further exploration of its mechanism reveals that the opening of high-speed rail promotes the innovation level of non-industrial policy supported enterprises through two paths of alleviating financing constraints through resource effects and reducing agency costs through governance effects. In addition， under non-state-owned enterprises and low environmental uncertainty conditions， the impact of high-speed rail opening has played a more significant role. This study provides valuable insights into the intersection of new economic geography， capital market accounting， and finance.

Key words： high-speed rail opening; non-industrial policy support; technological innovation

引用格式：

宗子明，梁意實，袁玲.高鐵開通影響非產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的創(chuàng)新水平嗎？[J].新疆農(nóng)墾經(jīng)濟，2025（01）：83-92.

[基金項目]石河子大學高層次科研啟動項目（項目編號：RWSK202305）；石河子大學自主資助項目（項目編號：ZZZC2022047）。

[作者簡介]宗子明（1999-），男，北京人，碩士研究生，研究方向：公司財務與公司治理；梁意實（1998-），男，河南信陽人，碩士研究生，研究方向：公司財務與公司治理；通訊作者：袁玲（1972-），女，湖北武漢人，博士，教授，碩士生導師，研究方向：公司財務與公司治理。

①研究期間A股上市公司中產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)樣本數(shù)6 727個，技術創(chuàng)新水平均值為2.402，中位數(shù)為2.303，最大值為9.029。