陳 晨，張廣勝

(1.中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所，北京 100732；2.遼寧大學商學院，遼寧 沈陽 110036)

一、引 言

我國經濟由高速增長轉向高質量發(fā)展，處于轉變發(fā)展方式、優(yōu)化經濟結構、轉換增長動力的攻關期。創(chuàng)新是經濟增長的源泉，企業(yè)為主體與核心。但創(chuàng)新的正外部性和高風險性導致依靠市場力量的供給不足，需要政府的引導和扶持。東亞新興市場國家的經驗表明，“優(yōu)勢企業(yè)的扶持政策”激勵企業(yè)開展創(chuàng)新，促進經濟增長[1]。2006年國家提出建設“創(chuàng)新型國家”目標，隨后科技部聯合國資委和全國總工會發(fā)布《關于確定一批企業(yè)開展創(chuàng)新型企業(yè)試點的通知》，確立了我國首批103家國家創(chuàng)新型企業(yè)，后在2008～2012年又確立573家。接近《國家中長期科學和技術發(fā)展規(guī)劃綱要(2006—2020年)》實施的尾聲，國家創(chuàng)新型企業(yè)建設是否促進企業(yè)創(chuàng)新，為創(chuàng)新型國家建設獻力，值得評估驗證。

以往研究表明，政府引導支持對企業(yè)創(chuàng)新具有兩面性。(1)正面效應：政府的參與認可降低創(chuàng)新風險，彌補正外部性缺失，刺激企業(yè)優(yōu)化研發(fā)投入[2]；補貼和優(yōu)惠形成研發(fā)的資源效應[3]；資源調配改善要素扭曲，提升資源配置效率[4]；制度完善改善創(chuàng)新環(huán)境，提升創(chuàng)新積極性[5][6]；方向指引鼓勵企業(yè)走自主創(chuàng)新之路，提升創(chuàng)新競爭力[7]。(2)負面效應：政府的直接資源支持形成企業(yè)自有研發(fā)的擠出效應或資源依賴效應[8]；過度干預造成創(chuàng)新自主性下降，抑制創(chuàng)新產出[9]。政府創(chuàng)新專有知識和創(chuàng)新質量研判標準的缺乏易造成企業(yè)創(chuàng)新的“敷衍”性行為[10]，不利于創(chuàng)新質量的提升。但政府參與企業(yè)創(chuàng)新還受到政策方式、主體差異、時間及作用階段等多重因素影響，地區(qū)政府同質化競爭研究發(fā)現結構性趨同使政策喪失比較優(yōu)勢，導致創(chuàng)新激勵從優(yōu)勢扶持—規(guī)模經濟—資本累積—創(chuàng)新增長的路徑被斬斷，最終政策效果偏離初衷[11]。鑒于政策對企業(yè)創(chuàng)新影響的不確定性，國家創(chuàng)新型政策對企業(yè)創(chuàng)新是否實現了政策目的，值得深入探索。

現有對國家創(chuàng)新型企業(yè)的研究基于兩方面：其一，國家創(chuàng)新型企業(yè)的創(chuàng)新能力評估研究。學者們采用因子分析法、BP神經網絡分析法和FANP方法等，從企業(yè)內涵特征、政府干預方式及創(chuàng)新維度等角度構建指標體系，評估國家創(chuàng)新型企業(yè)的創(chuàng)新能力[12][13][14]。其二，國家創(chuàng)新型企業(yè)創(chuàng)新的影響因素分析。內部企業(yè)家精神、創(chuàng)新戰(zhàn)略定位、創(chuàng)新團隊協(xié)作、創(chuàng)新人才激勵和創(chuàng)新文化建設是企業(yè)創(chuàng)新能力提升的不竭動力[15][16]；外部機遇的識別能力是企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新的保障；內外部產學研合作[17]和制度協(xié)調[18]是企業(yè)創(chuàng)新效率的關鍵。鮮少有國家創(chuàng)新型企業(yè)政策實施對企業(yè)創(chuàng)新的影響研究，僅有以兩批次國家創(chuàng)新型企業(yè)及江蘇省創(chuàng)新型企業(yè)為樣本的國家創(chuàng)新型企業(yè)政策效果評估研究[19][20]。但我國國家創(chuàng)新型企業(yè)分五批次確立了676個企業(yè)，僅以部分企業(yè)為樣本的效果評估有失偏頗。結合政府參與企業(yè)創(chuàng)新的不確定性，國家創(chuàng)新型企業(yè)政策是否促進企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新產出，是促進實質創(chuàng)新還是策略創(chuàng)新，作用路徑為何？鮮少有學者探討。

為此，本研究通過手工搜集國家創(chuàng)新型企業(yè)名單，選取2003～2017年我國A股上市公司樣本，驗證評估國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對企業(yè)創(chuàng)新的政策效應。本文實證貢獻：在研究方法上，考慮到國家創(chuàng)新型企業(yè)分批依次設立和非隨機選擇的特征，為防止樣本的選擇偏誤和內生性問題，采用了傾向匹配得分方法和干預效應漸進雙重差分模型；在樣本選擇上，手工搜集所有國家創(chuàng)新型企業(yè)名單，以全樣本評估國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對企業(yè)創(chuàng)新的政策效應。本文理論貢獻：在研究視角上，從創(chuàng)新階段和創(chuàng)新策略選擇角度分析宏觀國家創(chuàng)新政策對微觀企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)、產出及策略選擇的作用效果；在機理分析上，從科技金融支持角度研究政府補貼的資源補給效應與行為外溢效應及政策認證效應與橋梁效應，為政府參與創(chuàng)新方式選擇提供新思路。

二、理論分析與研究假設

(一)政策效應

政策支持是企業(yè)創(chuàng)新的重要助推力，尤其在以政府調控主導的市場型國家[21]。創(chuàng)新從階段上分為研發(fā)投入和創(chuàng)新產出，從策略選擇角度分為實質創(chuàng)新和策略創(chuàng)新。國家創(chuàng)新型企業(yè)政策為企業(yè)創(chuàng)新提供方向指引、資源供給、聲譽效應和制度保障，助推創(chuàng)新增長。首先，享受政策企業(yè)發(fā)展方向與國家長期科技發(fā)展綱要需求吻合，保證創(chuàng)新方向正確，降低創(chuàng)新風險，強化創(chuàng)新正外部性[22]。其次，系列政策優(yōu)惠措施及補貼形成研發(fā)投入的直接資源供給，減免措施為創(chuàng)新提供間接資源補給。政策聲譽效應下，為維持良好形象，企業(yè)主動開展創(chuàng)新，強化投資者信心，表現為企業(yè)創(chuàng)新的虹吸效應。最后，政策通過合作平臺建設及知識產權制度完善等，創(chuàng)造良好的創(chuàng)新文化氛圍，利于企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)。綜上，提出如下假設：

H1：國家創(chuàng)新型企業(yè)政策促進企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入和創(chuàng)新產出增長。

國家創(chuàng)新型政策的資源支持和評估機制導致企業(yè)選擇不同的創(chuàng)新策略：其一，政策的資源調配改善要素配置扭曲現象，促進實質創(chuàng)新增長[6]；政策的認證效應強化企業(yè)借技術進步以獲取核心競爭優(yōu)勢，刺激企業(yè)開展“高質量”創(chuàng)新行為。其二，為滿足政策評估“條件”，企業(yè)按照政府計劃開展創(chuàng)新，導致自主創(chuàng)新精神受損；結合創(chuàng)新知識獨有性，政府缺乏創(chuàng)新質量的研判標準，致使企業(yè)更注重策略創(chuàng)新[26]。此外，為獲取政策資源支持，企業(yè)出現逆向選擇和道德風險行為，僅表現為策略創(chuàng)新。為獲取政策“利益”，企業(yè)采取“尋租”策略，產生自有創(chuàng)新資源的擠出效應和創(chuàng)新精神的侵蝕效應，僅提升策略創(chuàng)新[10]。綜上，提出如下假設：

H2a：國家創(chuàng)新型企業(yè)政策促進企業(yè)實質創(chuàng)新；

H2b：國家創(chuàng)新型企業(yè)政策表現為企業(yè)策略創(chuàng)新。

(二)作用機理

2006年發(fā)布的《創(chuàng)新型企業(yè)試點工作實施方案》提出，科技金融是國家創(chuàng)新型企業(yè)的重點措施之一。其對科技創(chuàng)新表現為政府補貼的直接效應和融資結構改善的間接效應。政府補助對企業(yè)創(chuàng)新表現為研發(fā)額外性和行為額外性[27]。研發(fā)額外性：政府補助形成研發(fā)投入的直接補給，幫助企業(yè)擺脫自有資金不足困境，增強創(chuàng)新能動性，增加創(chuàng)新先動優(yōu)勢，促進創(chuàng)新產出，同時也有效緩解了市場失靈下的資源配置扭曲，優(yōu)化創(chuàng)新結構，提升創(chuàng)新質量。行為額外性：政府補助的認定與支持確保企業(yè)創(chuàng)新的方向性、風險的共擔性[2]，形成信號效應，向利益相關者傳遞利好信息，吸引外部資源注入，利于實質創(chuàng)新產出增長。但企業(yè)為尋求政府補助，產生“迎合性”或“敷衍性”創(chuàng)新，基礎創(chuàng)新不夯實，僅表現為策略創(chuàng)新[28]。綜上，提出如下假設：

H3a：國家創(chuàng)新型企業(yè)政策通過政府補助加大企業(yè)研發(fā)投入，促進創(chuàng)新產出；

H3b：國家創(chuàng)新型企業(yè)政策通過政府補助促進企業(yè)實質創(chuàng)新；

H3c：國家創(chuàng)新型企業(yè)政策通過政府補助促進企業(yè)策略創(chuàng)新。

國家創(chuàng)新型企業(yè)政策改善融資結構促進企業(yè)創(chuàng)新：其一，政策對認定企業(yè)的金融支持使其享受信貸優(yōu)惠，緩解內部融資不足壓力，為企業(yè)創(chuàng)新提供充裕的資金保障。其二，政策認定強化政企聯結，架起溝通橋梁，利于企業(yè)獲取債務融資支持，促進企業(yè)創(chuàng)新[7]。其三，政策資質認證降低與投資者間的信息不對稱與金融摩擦，強化利益相關者對企業(yè)的認可，改善融資環(huán)境，促進企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入和產出[29]。但因創(chuàng)新知識的專業(yè)性，外部利益相關者對創(chuàng)新成果的認知不足，導致企業(yè)僅通過策略創(chuàng)新方式“愚弄”公眾。此外，外部投資人對投入資金的監(jiān)管性較差，用途、方式成為“黑箱”，易造成資金的浪費或舞弊，降低創(chuàng)新效率[27]。綜上，提出如下假設：

H4a：國家創(chuàng)新型企業(yè)政策通過改善融資結構，增加企業(yè)研發(fā)投入，促進創(chuàng)新產出；

H4b：國家創(chuàng)新型企業(yè)政策通過改善融資結構促進企業(yè)實質創(chuàng)新；

H4c：國家創(chuàng)新型企業(yè)政策通過改善融資結構促進企業(yè)策略創(chuàng)新。

三、研究設計

(一)模型設定

鑒于國家創(chuàng)新型企業(yè)政策逐步落實特性，為消除內生性，首先進行傾向匹配得分處理，再采用干預效應漸進雙重差分模型展開回歸分析。借鑒王智波(2018)[30]政策評估的做法，構建如下模型：

漸進雙重差分主回歸模型：

rd/lnpa/lnipa/lnfpait=β0+β1treatedit+β2trendit+β3Controlit+εit

(1)

政策主體選擇模型：

Treatedi*=ωHit+μit

(2)

其中，模型(1)中rd/lnpa/lnipa/lnfpait為企業(yè)的研發(fā)投入、創(chuàng)新產出、實質創(chuàng)新及策略創(chuàng)新；treatedit為政策變量，若i企業(yè)在t年被確立為國家創(chuàng)新型企業(yè)，確立當年和此后各年treatedit=1，否則treatedit=0，t為數據報告年份，構造單一政策變量treatedit，更簡潔地體現政策逐步實施的過程；trendit為政策實施期限，若t>si，則trendit=t-si，否則trendit=0，si為企業(yè)i被確立為國家創(chuàng)新型企業(yè)的年份；Controlit為控制變量。模型(2)中Treatedi*為影響treatedit的潛在變量，若Treatedi*>0，則treatedit=1，否則treatedit=0。Hit是一組可能影響企業(yè)享受國家創(chuàng)新型企業(yè)政策的變量。

(二)變量選取

1.被解釋變量：研發(fā)投入(rd)借鑒吳凡等(2019)[31]的做法，采用研發(fā)支出總額對數量化(1)國泰安和萬得數據庫中有專項企業(yè)研發(fā)投入數據信息，但因其初始統(tǒng)計年份為2007年，而本文政策的初始年份為2006，采用上述數據將導致樣本的完整性受損，因此采用吳凡等的做法。；創(chuàng)新產出(lnpa)采用企業(yè)專利申請量對數量化；借鑒雷根強和郭玥(2018)[27]的做法，實質創(chuàng)新(lnipa)采用發(fā)明專利申請量對數量化；策略創(chuàng)新(lnfpa)采用非發(fā)明專利申請量對數量化。

2.解釋變量：國家創(chuàng)新型企業(yè)政策變量(treatedit)和成立期限變量(trendit)。

3.處理效應變量：通過搜集政策確立的優(yōu)選條件，從盈利能力、創(chuàng)新文化氛圍和財務制度的規(guī)范性三方面選取變量。企業(yè)盈利能力(roe)，采用企業(yè)凈資產收益率量化；高管文化程度(edu)，采用企業(yè)高管中本科以上學歷人數量化；制度規(guī)范性(bind)，選用企業(yè)獨立董事比率量化。

4.企業(yè)類型異質性變量：政企關聯(tac)，當企業(yè)實際控制人現任或曾任人大代表、政協(xié)委員或工商聯委員等時，tac=1，否則tac=0；股權性質(soe)，當企業(yè)股權性質為國有企業(yè)時，soe=1，否則soe=0；集團企業(yè)(group)，當企業(yè)隸屬于企業(yè)集團時，group=1，否則group=0。

5.中介效應變量：政府補助(psub)，采用企業(yè)享受政府專利補助金額量化；融資結構(odr)，采用企業(yè)經營負債比率量化。

6.控制變量：選用兩職合一(adj)、董事會規(guī)模(nd)、管理層持股比例(hold)、高管薪酬(paye)、股權集中度(ec)、公司規(guī)模(lnta)、市場競爭程度(mbpr)和企業(yè)經營風險(fl)等變量。

(三)樣本選取與數據來源

由科技部和各企業(yè)官網手工搜集整理5批次676家企業(yè)名單，得到A股上市公司352家，樣本企業(yè)數大于300家，超過總數的50%，對總體有較好的說明性。為分析政策實施前后企業(yè)創(chuàng)新變化，選取2003～2017年滬深A股上市公司樣本數據，具體數據來自CSMAR數據庫。

四、實證結果分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

主要變量描述性統(tǒng)計結果表明，企業(yè)研發(fā)投入均值為0.13億元，中位數為0，最大值4.79億元；創(chuàng)新產出均值為72.4件，中位數為17件，最大值為20107件，說明企業(yè)間創(chuàng)新差距較大，整體處于較低水平。實質創(chuàng)新均值為33.56件，最大值為9029件；策略創(chuàng)新均值為38.85件，最大值為11196件，實質創(chuàng)新大于策略創(chuàng)新。總體而言，融資結構指標相對均衡，政府補助影響差異較大。

(二)傾向匹配得分

運用傾向匹配得分方法進行分析，首先，選擇影響政策的合適協(xié)變量；其次，采用Logit回歸計算傾向得分；之后，選擇合理方法進行傾向得分匹配；最后，計算匹配后樣本的平均處理效應(ATT)。

1.數據的平衡性檢驗。為保證PSM結果可靠，進行協(xié)變量匹配前后的數據平衡性檢驗，借鑒康志勇(2018)[6]的準則，匹配后樣本的標準化偏差絕對值小于5%，則結果良好，大于20%，則存在問題。結果顯示，樣本協(xié)變量匹配后的標準偏差絕對值均小于5%，且T檢驗結果均不拒絕原假設，滿足PSM的獨立性假設，結果可靠。限于篇幅，結果省略，作者備索。創(chuàng)新產出、實質創(chuàng)新與策略創(chuàng)新結果類似，不再贅述。

2.處理效應(ATT)結果。借鑒富鈺媛(2019)[32]的方式，采用一比一近鄰匹配(2)一比一近鄰匹配主要是為處理組尋找到傾向匹配得分值最近的一個對照組個體。。匹配后研發(fā)投入、創(chuàng)新產出、實質創(chuàng)新和策略創(chuàng)新的平均處理效應為0.63、0.75、0.79和0.62，均在1%水平下顯著，說明匹配結果良好。

(三)政策效應分析

1.企業(yè)創(chuàng)新投入產出的政策效應。國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對企業(yè)創(chuàng)新投入產出的政策效應結果見表1。(1)～(6)列treated和trend系數在1%顯著性水平下均為正，說明政策長短期對企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新產生均具有促進作用，假設H1得以驗證。表中Wald和χ2統(tǒng)計量均顯著為正，說明treated和trend與時變誤差相關，干預效應模型有效糾正了樣本選擇偏差。rd和lnpa系數大小比較發(fā)現，政策對企業(yè)研發(fā)投入的作用大于創(chuàng)新產出，可能由于政策對研發(fā)投入的補貼效應更為直接，或因創(chuàng)新的風險性，導致政策創(chuàng)新產出效應的損耗。

表1 國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對企業(yè)創(chuàng)新投入產出的政策效應

2.企業(yè)創(chuàng)新策略選擇的政策效應。國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對企業(yè)創(chuàng)新策略選擇的評估結果見表2。treated與lnipa和lnfpa的系數均在5%顯著性水平上為正，表明國家創(chuàng)新型企業(yè)政策不僅促進企業(yè)策略創(chuàng)新，也促進實質創(chuàng)新增長，且政策對實質創(chuàng)新的作用大于策略創(chuàng)新。trend與lnipa和lnfpa的系數均在1%顯著性水平上為正，但lnipa系數大于lnfpa，說明長期政策下企業(yè)選擇開展實質創(chuàng)新。綜上，國家創(chuàng)新型企業(yè)政策長短期對企業(yè)實質和策略創(chuàng)新均具有增長效應，驗證了假設H2a和H2b，但企業(yè)出于長遠發(fā)展考慮，更傾向于開展實質創(chuàng)新。

表2 國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對創(chuàng)新質量的政策效應

3.企業(yè)類型異質性下創(chuàng)新的政策效應。其一，短期非政企關聯企業(yè)研發(fā)投入的政策效應大于關聯企業(yè)，但長期政企關聯企業(yè)的政策效果更強。對于政企關聯企業(yè)，政策長短期對企業(yè)創(chuàng)新產出、實質創(chuàng)新和策略創(chuàng)新作用效果均強于非關聯企業(yè)，且對實質創(chuàng)新的作用強于策略創(chuàng)新。非政企關聯企業(yè)享受政策優(yōu)惠，短期加大研發(fā)投入，但長期良好的政企關系能夠強化政策偏向性，使得政策對政企關聯創(chuàng)新的長期效應更強。政企關聯企業(yè)享受更多的政治“關懷”，政企間的摩擦成本降低，可投入創(chuàng)新中的資源更多，利于實質創(chuàng)新增長。

其二，相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)無論長短期在研發(fā)投入、創(chuàng)新產出、實質創(chuàng)新抑及策略創(chuàng)新的政策效應均更強。說明國有企業(yè)因更大規(guī)模、制度規(guī)范壓力及資源稟賦條件等，相較于非國有企業(yè)在創(chuàng)新上具有更好的表現，且國有企業(yè)為發(fā)揮帶頭作用，更傾向采取實質創(chuàng)新策略，使得政策的實質創(chuàng)新效應更強。

其三，相較于集團企業(yè)，非集團企業(yè)短期研發(fā)投入的政策效應更大，但長期政策效應更小。集團企業(yè)在創(chuàng)新產出、實質創(chuàng)新和策略創(chuàng)新上，無論長短期政策效應均強于非集團企業(yè)。可能因為非集團企業(yè)相較于集團企業(yè)缺乏長遠的目標規(guī)劃和資源調配能力，在政策享受初期有更高的研發(fā)投入，而集團企業(yè)借助良好戰(zhàn)略規(guī)劃、企業(yè)間資源互通和公司治理能力觸發(fā)政策的長期效應。此外，集團企業(yè)由于擁有更豐富的專有創(chuàng)新知識和聲譽形象，實質創(chuàng)新政策效應強于策略創(chuàng)新。限于篇幅，結果省略，作者備索。

(四)穩(wěn)健性檢驗

1.基本模型。借鑒富鈺媛等(2019)[32]的做法，采用未PSM的全樣本重新回歸。結果表明，政策下企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新產出無論長短期均呈現增長效應，實質創(chuàng)新和策略創(chuàng)新也均呈現增長效應，且實質創(chuàng)新效應大于策略創(chuàng)新，同主回歸一致。

2.安慰劑檢驗。為排除虛假回歸風險，借鑒王智波和韓希(2018)[31]的方式，采用安慰劑檢驗中的虛假因變量回歸驗證。選取與政策無關的企業(yè)管理費用率重新回歸，結果均不顯著。

3.替換因變量。為避免政策回歸結果的偶然性，將企業(yè)研發(fā)投入、創(chuàng)新產出、實質創(chuàng)新、策略創(chuàng)新分別替換為研發(fā)支出與總資產比值、專利授權量、發(fā)明專利授權量、非發(fā)明專利授權量。采用PSM后回歸，結果一致。限于篇幅，結果省略，作者備索。

五、作用機制檢驗

(一)政府補貼機制檢驗

1.政策對企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新產出的影響機制檢驗。表3列示了政府補助在政策與企業(yè)研發(fā)投入間的中介效應結果，treated、trend與lnpsub系數在1%顯著性水平上為正，說明政策落實，補助增加，研發(fā)投入增長，驗證了假設H3a。根據Sobel檢驗結果，政府補助在研發(fā)投入政策效應和政策趨勢效應中的中介效應分別為10.51%和6.65%，說明政府補助無論長短期均刺激研發(fā)投入增加，相較于短期，長期出現“懈怠”或“尋租”行為，中介效應有所減弱。

表4列示政府補助在政策與企業(yè)創(chuàng)新產出間的中介效應結果，treated、trend與lnpsub系數均為正，說明政策下政府補助的創(chuàng)新溢出效應大于治理者的“尋租”效應，創(chuàng)新產出增加，驗證了假設H3a。Sobel檢驗結果顯示，政府補助在創(chuàng)新產出政策效應和政策趨勢效應中的中介效應分別為23.187%和22.657%，說明政策作用下長短期政府補助均促進創(chuàng)新產出。與研發(fā)投入結果對比，產出作用效果大于研發(fā)投入，可能因研發(fā)損失風險更大，為“尋租”提供了便利條件，導致效果損失，抑或創(chuàng)新產出更易量化，補助監(jiān)督機制更強，規(guī)避了“尋租”風險，最終創(chuàng)新產出增加。

表4 國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對企業(yè)創(chuàng)新產出的影響：政府補助中介效應

2.政策對企業(yè)創(chuàng)新策略的影響機制檢驗。表5和表6列示了政府補助在政策與企業(yè)創(chuàng)新策略間的中介效應結果，treated、trend與lnpsub系數均在1%顯著性水平下為正，說明政策通過政府補助對實質創(chuàng)新或策略創(chuàng)新均有促進作用，驗證了假設H3b和H3c。政府補助在政策與實質創(chuàng)新間的中介效應為10.94%和8.22%，在政策與策略創(chuàng)新間的中介效應為9.61%和7.83%，表明在政府補助的監(jiān)督和激勵作用下，企業(yè)更傾向實質創(chuàng)新。

表5 國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對企業(yè)實質創(chuàng)新的影響：政府補助中介效應

表6 國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對企業(yè)策略創(chuàng)新的影響：政府補助中介效應

(二)融資結構機制檢驗

1.政策對企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新產出的影響機制檢驗。表7報告了融資結構在政策與研發(fā)投入間的中介效應結果，treated、trend和odr系數均為正，表明政策改善融資結構，在長短期對企業(yè)研發(fā)投入均有促進作用，驗證了假設H4a。企業(yè)享受政策，向利益相關者傳遞利好信號，增強投資者信心，有更充裕的資金投入創(chuàng)新中，增強政策的促進效應。Sobel檢驗結果顯示，融資結構在treated和trend中的中介效應分別為2.69%和2.37%，融資結構緩慢釋放政策對創(chuàng)新投入的提升作用。

表7 國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對企業(yè)研發(fā)投入的影響：融資約束中介效應

表8報告融資結構在政策與企業(yè)創(chuàng)新產出間的中介效應結果，treated、trend與odr的系數均為正，表明政策借信號傳遞作用，強化投資者的認可，保證創(chuàng)新資金供給，長短期均促進企業(yè)創(chuàng)新產出，驗證假設H4a。根據Sobel檢驗結果，odr在treated和trend中的中介效應分別為7.02%和7.32%，說明融資結構在長期發(fā)揮持續(xù)作用。與政府補助的中介效應結果對比，融資結構僅產生間接作用；與研發(fā)投入的中介效應結果對比，產出效用更強，可能由于創(chuàng)新產出風險更小，且其標準更易量化，更易獲投資者信賴，致使融資結構中介效應更強。

表8 國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對企業(yè)創(chuàng)新產出的影響：融資約束中介效應

2.政策對企業(yè)創(chuàng)新策略的影響機制檢驗。表9和表10報告了融資結構對企業(yè)創(chuàng)新策略的影響結果，其treated、trend與odr的系數均為正，表明政策通過改善融資結構，長短期均促進實質創(chuàng)新和策略創(chuàng)新。Sobel檢驗結果顯示，odr在lnipa與treated和trend中的中介效應分別為4.27%和4.22%；odr在lnfpa與treated和trend中的中介效應分別為7.61%和7.92%，說明融資結構長短期對策略創(chuàng)新影響的中介效應強于實質創(chuàng)新，改善融資結構，緩解要素扭曲，促進實質或策略創(chuàng)新。抑或由于創(chuàng)新知識的專有性，實質或策略創(chuàng)新難以有效甄別，企業(yè)傾向提升易于觀測的策略創(chuàng)新。

表9 國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對企業(yè)實質創(chuàng)新的影響：融資約束中介效應

表10 國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對企業(yè)策略創(chuàng)新的影響：融資約束中介效應

六、結論與啟示

基于2003～2017年數據，手工整理獲得國家創(chuàng)新型上市公司樣本，采用PSM方法匹配對照組企業(yè)，運用干預效應漸進雙重差分模型，研究國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對企業(yè)創(chuàng)新的作用及傳導機制。結果表明：享受國家創(chuàng)新型企業(yè)政策的企業(yè)，長短期研發(fā)投入和創(chuàng)新產出均增加。在創(chuàng)新策略方面，長短期實質創(chuàng)新和策略創(chuàng)新均呈增長趨勢，但實質創(chuàng)新效果更強。政企關聯、國有股權及集團企業(yè)的政策創(chuàng)新效應強于非政企關聯、非國有股權和非集團企業(yè)。作用機制檢驗中，政策借政府補助促進企業(yè)創(chuàng)新，對創(chuàng)新產出的作用強于研發(fā)投入，且政府補助對實質創(chuàng)新影響的中介效應大于策略創(chuàng)新。此外，政策改善企業(yè)融資結構，正向促進企業(yè)創(chuàng)新，且對創(chuàng)新產出的作用大于研發(fā)投入，但更多地表現為策略創(chuàng)新。

本文管理啟示：(1)長短期國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對企業(yè)創(chuàng)新均具有促進作用，未來應擴大政策范圍，加大政策扶持力度，為我國創(chuàng)新型國家的建設貢獻力量。(2)在創(chuàng)新階段性上，政策對創(chuàng)新產出的作用強于研發(fā)投入，未來應改進政策方式，從源頭做起，保證創(chuàng)新螺旋式增長；在創(chuàng)新策略選擇上，對實質創(chuàng)新的作用大于策略創(chuàng)新，后期強化政策的監(jiān)督機制、減少政企間信息不對稱，促進實質創(chuàng)新增長。此外，政策對政企關聯、國有和集團企業(yè)影響的創(chuàng)新效應更強，未來應向此類企業(yè)傾斜。(3)政府補助對企業(yè)創(chuàng)新的作用強于融資結構，且政府補助更有利于實質創(chuàng)新的增長，而融資結構的策略創(chuàng)新增長效應更強，未來應持續(xù)加強政府補貼，將融資結構改善作為輔助手段，加強資金用途監(jiān)管。

政府對國家創(chuàng)新型企業(yè)的政策性支持手段眾多，本文僅從科技金融支持角度探討了國家創(chuàng)新型企業(yè)政策對企業(yè)創(chuàng)新的作用機制，并驗證了企業(yè)類型異質性條件下政策落實的差異性結果，但政策中創(chuàng)新制度、創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新平臺建設等手段的作用機制有待檢驗及完善，以此形成對國家創(chuàng)新型企業(yè)政策的系統(tǒng)性研究。