曾繁華，肖蘇陽，劉燦輝

(1.中南財經政法大學 經濟學院，湖北 武漢 430070；2.武漢城市學院 經濟與管理學部， 湖北 武漢430075；3.湖南財政經濟學院 會計學院，湖南 長沙 410205)

0 引言

近年來，以創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略為指導的政策要求傳統(tǒng)產業(yè)政策實現(xiàn)轉型升級，由選擇型產業(yè)政策向競爭型和普適型政策過渡。在新型產業(yè)政策指導下，打造一批具有增長潛能和競爭優(yōu)勢的優(yōu)質示范企業(yè)成為培育中國經濟新動力和新增長點的關鍵。“十四五”規(guī)劃和2035遠景目標綱要明確指出，要強調企業(yè)在創(chuàng)新中的主體地位，培育中小企業(yè)專業(yè)化優(yōu)勢對提升產業(yè)鏈供應鏈現(xiàn)代化水平、優(yōu)化產業(yè)布局的重要意義。中小企業(yè)在技術領域積累知識優(yōu)勢，具有多元化行為策略和靈活應變能力，善于在稀缺性條件下激發(fā)創(chuàng)造力，尋求新的創(chuàng)新發(fā)展路徑。但地位不對等、信息不對稱等因素導致其與外界合作博弈關系不穩(wěn)定，行業(yè)話語權較小、核心競爭力不足，難以維系創(chuàng)新可持續(xù)性[1-2]。構建獨具特色中國創(chuàng)新戰(zhàn)略模式，通過整合和優(yōu)化創(chuàng)新資源配置，充分發(fā)揮“有為政府與有效市場”對企業(yè)創(chuàng)新的積極激勵與調節(jié)作用，是加快突破關鍵核心技術短板及培育經濟可持續(xù)發(fā)展動力的重要法寶[3]。

作為后發(fā)國家，中國對外技術依存度較高，長期受制于國外專利壁壘。為了提升科技創(chuàng)新競爭力，加快實現(xiàn)技術趕超，政府制定多項以促進自主創(chuàng)新為目標的產業(yè)政策，包括產業(yè)結構政策、組織政策和布局政策。已有文獻圍繞中央和地方政策對中小企業(yè)創(chuàng)新影響展開廣泛討論，但大多停留在研發(fā)補貼、稅收優(yōu)惠、融資擔保等具體政策工具評估階段[4-6]。上述分散研究視角難以全面地反映政策支持對企業(yè)創(chuàng)新激勵和外部環(huán)境的影響，并且可能因為忽視內生性問題而導致政策估計偏誤。此外，現(xiàn)有文獻對于政府專項培育計劃下科技型中小企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、治理模式及創(chuàng)新困境進行探討[7]，鮮有對培育類產業(yè)政策實施效果進行評估，更鮮見對其內在影響機制進行系統(tǒng)剖析與實證檢驗。本文邊際貢獻在于：第一，從創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略與地方產業(yè)政策工具視角，梳理培育類產業(yè)政策發(fā)展特征與趨勢，豐富產業(yè)政策與中小企業(yè)創(chuàng)新相關研究。第二，基于多期DID模型，系統(tǒng)評估培育類產業(yè)政策實施效果，并從數量和質量兩個層面解讀政策過于集中時是否會帶來創(chuàng)新資源配置扭曲問題。第三，基于培育類產業(yè)政策評估有效性，從增加研發(fā)投資、人才聚集創(chuàng)新、提升市場關注度以及緩解中小企業(yè)融資約束4條路徑檢驗其內在作用機制，并探討不同產權性質、行業(yè)集中度及產權保護強度下培育類政策執(zhí)行效果。本研究對于優(yōu)化政府創(chuàng)新培育類政策制度，精準助力中小企業(yè)創(chuàng)新能力提升具有重要意義。

1 制度背景與文獻綜述

1.1 制度背景

本文旨在研究政府針對中小企業(yè)創(chuàng)新制定的一系列培育類產業(yè)政策。為提升企業(yè)自主創(chuàng)新能力，培育一批成長好、增速快的中小企業(yè)，2003年北京中關村率先發(fā)布了“瞪羚企業(yè)”重點培育計劃，按照企業(yè)規(guī)模和收入增速劃分層級，設立動態(tài)化門檻，對符合要求的中小企業(yè)給予創(chuàng)業(yè)補貼、稅收優(yōu)惠、信貸融資等政策支持，以提升企業(yè)經濟效益。隨著中國經濟結構性問題凸顯，粗放型發(fā)展模式難以為繼，產品附加值不高、質量不優(yōu)、缺乏市場競爭力等問題成為中小企業(yè)發(fā)展的掣肘。2006年，上海面向全市注冊科技型中小企業(yè)出臺《科技小巨人工程實施辦法》，著眼于企業(yè)成長動力變革，突出中小企業(yè)創(chuàng)新型特征與示范性作用。在前期實踐經驗的基礎上，培育創(chuàng)新型中小企業(yè)逐步由地方策略上升至國家戰(zhàn)略。國家重點布局中小企業(yè)轉型升級之路，顛覆以提升產業(yè)集中度、擴大企業(yè)生產規(guī)模為主的傳統(tǒng)政策邏輯，轉而對創(chuàng)新能力和整體素質提出更高要求[8]。一是重點引導中小企業(yè)專注細分市場，走產品高端化、精細化專精特新之路，改變傳統(tǒng)生產方式，探索新技術、新工藝，強調企業(yè)創(chuàng)新與地方產業(yè)技藝特色相融合，突出企業(yè)品牌優(yōu)勢，揚一地之所長；二是提升科技型中小企業(yè)獎補力度，提高研發(fā)經費加計扣除比例，延長虧損結轉年限，加強對具有重大應用價值和產業(yè)鏈關鍵環(huán)節(jié)項目的配套支持，促進研發(fā)投入跨越式增長；三是推進技術研發(fā)中心、服務機構平臺、園區(qū)加速器等創(chuàng)新載體建設，鼓勵學科交叉與企業(yè)跨界合作，組建跨區(qū)域、跨行業(yè)、跨規(guī)模新型產業(yè)技術創(chuàng)新聯(lián)盟，充分發(fā)揮政府創(chuàng)新服務職能，強化制度設計對外部環(huán)境的協(xié)調作用，以“組合拳”方式疊加政策紅利。2017年，《中華人民共和國中小企業(yè)促進法》的修訂標志著產業(yè)政策正式迎來以“促大扶小”為中心的重大轉變[9]，在梯度式培育創(chuàng)新主體群落，進而形成創(chuàng)新生態(tài)合力方面邁出關鍵一步。從政策制定方案看，培育類政策輻射范圍較廣、門檻較低，經營狀況與信用良好，具有創(chuàng)新能力和獨立產權的中小企業(yè)均能自主申報，成為政府專項計劃的重點培育對象。該類政策不以具體產業(yè)為主導，唯以企業(yè)創(chuàng)新能力和發(fā)展績效“論英雄”，促使中小企業(yè)戰(zhàn)略重心轉移，深耕產業(yè)細分領域，進行技術專攻和市場開拓，在產業(yè)鏈上下游環(huán)節(jié)與龍頭企業(yè)形成優(yōu)勢互補，發(fā)揮分工協(xié)作倍增效應。在先試先行專項培育類政策下，涌現(xiàn)出大批創(chuàng)新生力軍，在淘汰落后產能、塑造地區(qū)品牌、搶占國際市場、突破核心技術等方面發(fā)揮示范作用。

1.2 文獻綜述

1.2.1 中小企業(yè)創(chuàng)新困境分析

受資源要素、組織結構、戰(zhàn)略管理及外部環(huán)境等因素影響，中小企業(yè)創(chuàng)新激勵不足?，F(xiàn)有中小企業(yè)創(chuàng)新障礙主要表現(xiàn)在：①技術創(chuàng)新存在周期長、風險大、外部性強等特性，中小企業(yè)經營規(guī)模小，缺乏土地、廠房和設備等生產要素，創(chuàng)新主觀能動性被束縛；現(xiàn)金流不足、勞動力平均素質不高使得企業(yè)偏向于技術引進等防御型、保守型策略，在行業(yè)競爭中錯失先發(fā)優(yōu)勢；②與大型企業(yè)相比，中小企業(yè)外部信息收集和產業(yè)形勢甄別能力較弱，在技術獲取、組織管理和經驗積累過程中處于天然劣勢地位，信息封閉導致企業(yè)管理運營機制僵化，專利預警機制不完善，致使中小企業(yè)陷入產權糾紛，風險抵御能力較弱[10]。此外，科技服務機構分布散亂、實力不強，整體發(fā)展相對滯后，難以滿足中小企業(yè)在技術搜尋、品牌推廣、法務咨詢等方面的創(chuàng)新需求，科技成果轉化效率不高影響企業(yè)經濟效益，導致創(chuàng)新后繼乏力；③不同規(guī)模銀行融資特性與對象存在系統(tǒng)性差異，抵押清算制度下大型銀行看重企業(yè)硬信息(抵押資產等)，而中小銀行更在意軟信息(企業(yè)家經營能力等)，資金缺口大、硬信息不足與較高的軟信息識別監(jiān)督成本加深中小企業(yè)融資壁壘，使其難以獲得高效金融支持[11]。

1.2.2 產業(yè)政策與中小企業(yè)創(chuàng)新

政府為激勵中小企業(yè)創(chuàng)新出臺了若干配套政策，分為研發(fā)補助、信貸貼息等直接性政策，以及稅收優(yōu)惠、政府采購、創(chuàng)新服務、示范推廣等間接性政策[12]，但學界對產業(yè)政策實施效果爭論不休。多數研究認為，如五年規(guī)劃變更、特定行業(yè)補貼、高技術企業(yè)認定等產業(yè)政策對企業(yè)創(chuàng)新要素聚集、研發(fā)增長、創(chuàng)新產出和效率提升起重要促進作用[13-16]。但也有學者對產業(yè)政策效果持懷疑態(tài)度，主要觀點集中于以下兩個層面：從政府視角看，政策實施對象選擇存在贏家效應，為提升地區(qū)經濟績效，政府偏好周期短、產值多、回報高的產業(yè)，造成本地市場壟斷和產業(yè)結構失調[17]?！白ゴ蠓判　闭咛卣鲗е庐a業(yè)政策與競爭政策長期失衡，顯性規(guī)?；瘜蚝碗[形所有制歧視促使大量資本流入大型國有企業(yè)，阻礙私人投資進入潛在高效率非國有企業(yè)，銀行信貸配給與中小企業(yè)需求矛盾升級，擴大“麥克米倫缺口”，加劇市場壁壘和資源錯配問題，進一步擠壓中小企業(yè)生存空間[18-20]。從企業(yè)視角看，產業(yè)政策不完全契約本質導致企業(yè)出現(xiàn)更多機會主義行為，為享受更多補貼優(yōu)惠進行政策迎合和研發(fā)操縱，通過偽裝創(chuàng)新達到政策法規(guī)門檻，偏離原有政策目標，降低真實創(chuàng)新績效[21-22]。此外，盲目追逐政策熱點導致企業(yè)決策趨同、行業(yè)內部信息與技術知識同質化，帶來過度投資、產能過剩、無序競爭和產品低質等問題。

區(qū)別于傳統(tǒng)產業(yè)政策，培育類政策大多與企業(yè)創(chuàng)新過程直接掛鉤，其政策優(yōu)勢主要體現(xiàn)于以下3個層面：一是基于技術創(chuàng)新階段化特征，圍繞創(chuàng)新鏈前中后端基礎研究、成果中試及市場化應用等環(huán)節(jié)精準施策，減少對市場的直接干預，有助于緩解政策歧視與資源配置扭曲等問題，強化市場作用；二是創(chuàng)新要素資源向中小企業(yè)聚集，市場主體呈爆發(fā)式增長，技術積累和生產規(guī)模加速擴張，中小企業(yè)實現(xiàn)由初創(chuàng)期向成長期、成熟期的全生命周期動態(tài)化躍遷；三是現(xiàn)代產業(yè)體系下，產業(yè)需求導向更為明確，創(chuàng)新基礎設施更加完善。政府不斷引導龍頭企業(yè)與中小企業(yè)聯(lián)合創(chuàng)新、協(xié)同轉型，擴大開放與競爭合作，鼓勵中小企業(yè)拓展自身業(yè)務領域，走出“技術孤島”，暢通技術循環(huán)，縮小與前沿企業(yè)技術差距，推動產業(yè)鏈向上下游不斷延伸，實現(xiàn)創(chuàng)新生態(tài)化發(fā)展，具體作用機制如下：

(1)政府事前激勵能夠為中小企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)造先決條件[23]。受培育企業(yè)可獲得投資基金、經費補貼、政府優(yōu)先采購資格和認定獎勵等政策支持，同時享受項目申報審批綠色通道，縮短行政審批周期，提升項目落地效率。作為重點支持對象，孵化器和加速器可以為被培育企業(yè)提供戰(zhàn)略指導和市場分析，助力企業(yè)開展前瞻性研究，提升管理者專業(yè)化素養(yǎng)，以及市場環(huán)境感知與應對能力，增強企業(yè)組織管理柔性；支持性資源網絡與平臺能夠為企業(yè)提供運營和推廣服務，促進技術成果高質量轉移轉化[24]。

(2)彌補市場失靈。創(chuàng)新項目設立的初衷在于最大化知識溢出產生的社會效益，同時對創(chuàng)新部門進行激勵與補償。當交易成本較高、信息較為模糊時，分散項目篩選機制能夠有效降低政府與企業(yè)間信息不對稱，提升組織決策者對項目質量管理的把控度。分權機制下，地方政府不再僅僅是中央管理部門和地方企業(yè)的橋梁，而是作為直接代理人，擁有部分項目決策權與監(jiān)督權，能夠依靠信息優(yōu)勢對有限的創(chuàng)新資源進行系統(tǒng)整合，提升選拔流程和運作機制透明度，對無法完成項目及時止損，減少決策失誤[25]，提升政策執(zhí)行效率。

(3)推動合作創(chuàng)新戰(zhàn)略與人才聚集。公共政策能夠減少中小企業(yè)與研發(fā)伙伴間的合作障礙，尤其是與私營部門間戰(zhàn)略協(xié)作[26]。官方認定對企業(yè)是一種認同激勵，能夠幫助企業(yè)從技術供應商中獲取更多信任，降低溝通和信息甄別成本。同時，政府致力于構建開放型創(chuàng)新體系，搭建地方企業(yè)與國內外知名企業(yè)交流合作平臺，促進企業(yè)與國際項目對接，組成新型創(chuàng)新聯(lián)盟，建立可持續(xù)合作關系，促進信息交互和知識轉移，形成資源共享、協(xié)同共榮產業(yè)創(chuàng)新生態(tài)。此外，人才政策可與培育類政策實現(xiàn)資源嫁接，技術研發(fā)團隊及復合型管理人才更愿意就職于政策保障性企業(yè)，差別化智力基礎和組織管理能力成為企業(yè)核心競爭力(劉春林、田玲，2021)。

(4)緩解企業(yè)融資約束。為縮減成本并降低技術泄露風險，企業(yè)會減少自身信息披露，導致投資項目不確定性和潛在風險提升。政府在發(fā)放企業(yè)創(chuàng)新補助前會對企業(yè)經營績效、創(chuàng)新能力與發(fā)展前景進行系統(tǒng)評估，并對政府補貼使用情況進行嚴格監(jiān)管和事后追蹤。根據信號傳遞理論，被資助企業(yè)會向資本市場傳遞可信任信號，向銀行信貸機構展示出更強的盈利能力，實現(xiàn)信用增級，以獲得全方位貸款融資服務和風險補償[27-29]。這種隱形擔保意味著政府對中小企業(yè)技術和管理質量的雙重認可，能夠增加投資者預期，提升企業(yè)市場關注度，撬動社會投資，增加企業(yè)自籌經費來源，形成多元化創(chuàng)新投入支持鏈，增強企業(yè)技術研發(fā)投資信心，從而促進企業(yè)創(chuàng)新(郭玥，2018)。

2 實證研究

2.1 模型設定

基于上述分析，本文對培育類產業(yè)政策與中小企業(yè)創(chuàng)新間關系進行實證檢驗。本文主要從創(chuàng)新產出視角，構建多期雙重差分模型(多期DID)評估政府培育類政策對中小企業(yè)創(chuàng)新的影響。參照相關文獻設計[30]，本文基準回歸計量模型設定如下：

Innovationit=a+β1Supp*post+β2Zit+year+pro+industry+εit

(1)

式中，i、t分別表示企業(yè)個體和年份，被解釋變量Innovationit表示創(chuàng)新產出，本文以企業(yè)當年專利申請數量加1取自然對數(lnpat)加以衡量。專利從提交申請到授權一般需要較長時間，相對于專利授權數量，專利申請數量可以更加及時、準確地反映企業(yè)創(chuàng)新產出水平。同時，考慮到企業(yè)從被政府認定為重點培育類企業(yè)到該企業(yè)創(chuàng)新投入轉化為創(chuàng)新產出周期較長，而培育類政策有效扶持期限最多為3年，因而本文將創(chuàng)新產出數據滯后1～3期進行回歸，以此探究此類產業(yè)政策是否具有滯后效應。核心解釋變量Supp*post表示政策效應，其系數是本文關注重點，用以描述政府培育類產業(yè)政策對中小企業(yè)創(chuàng)新產出的實際影響。Supp定義為樣本期內受政府培育類產業(yè)政策支持時，賦值為1，否則為0，即本文將培育類中小企業(yè)設為處理組，其余中小企業(yè)作為對照組。post為受政策支持后年度虛擬變量，獲得支持企業(yè)賦值為1，否則為0。Zit代表控制變量，參照相關研究設計[31-32]，控制變量選取具體包括：①企業(yè)規(guī)模(scale)，等于企業(yè)總資產的自然對數值；②企業(yè)上市年限(age)，等于企業(yè)上市時間距離樣本期年限的自然對數值，不足一年則按一年計算；③前十大股東持股比例(holders)，等于前十大股東持股份數除以總股份數；④股權性質(equ)，企業(yè)為國企時賦值為1，其它情況則為0；⑤高管持股比例(execu)，等于企業(yè)首席執(zhí)行官、總經理以及財務總監(jiān)等高層管理人員持股份數除以總股份數；⑥審計師性質(aud)，當審計師來自國內四大會計師事務所或境外會計事務所時賦值為1，否則為0；⑦現(xiàn)金比率(cash)，等于現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物之和除以流動負債，資產負債率(As_lia)等于總負債除以總資產；⑧有形資產比率(tang)，等于固定資產及存貨之和除以總資產；⑨總資產凈利潤率(Roa_a)，等于凈利潤除以總資產；⑩營業(yè)收入增長率(opera)，等于當年營業(yè)收入與上年營業(yè)收入之差除以上年營業(yè)收入；托賓Q值(Tobin_Q)，等于市值除以總資產。另外，由于各地方創(chuàng)新基礎不同，政府在設立研發(fā)投入、創(chuàng)新產出、經營績效等政策門檻和補貼金額時存在差異。同時，為了控制因政策實施時間和行業(yè)不同造成的誤差，本文加入year、pro、industry分別代表時間、省份地區(qū)以及行業(yè)虛擬變量，以此控制因時間變化、企業(yè)所在省份地區(qū)與行業(yè)差異對模型的影響。εit代表隨機擾動項，a表示常數項。

2.2 變量說明與數據來源

2.2.1 變量說明

本文關注核心解釋變量Supp*post系數大小及方向，以此分析培育類產業(yè)政策對中小企業(yè)創(chuàng)新產出的影響。因此，培育類產業(yè)政策界定與量化直接關系到進一步實證結果。本文利用各省政府部門工作網站收集整理各地區(qū)中小企業(yè)培育類政策發(fā)布情況，考慮到新政策實施時間較短及地域實施范圍較小，故本文政策研究范圍主要集中于樣本考察期間內已實施3年以上(2017年以前已經廣泛實施)政策類型，主要包括“瞪羚企業(yè)”“專精特新企業(yè)”“科技小巨人”“科技型中小企業(yè)”4類認定培育類政策。為了統(tǒng)一口徑，本文樣本范圍僅包含國家及省級政府單位認定為培育對象的中小企業(yè)。通常情況下，地方政府對企業(yè)認定存在兩種形式，即直接被認定為“瞪羚企業(yè)”“專精特新企業(yè)”“科技小巨人”“科技型中小企業(yè)”，或者被列為該政策下重點培育企業(yè)，本文將上述企業(yè)均納入研究范圍。由于認定類政策大多在當年4～7月完成項目申報評定，故本文將企業(yè)被認定當年視作政策發(fā)揮效應的第一年。此外，本文在數據整理過程中發(fā)現(xiàn)，不少企業(yè)存在享受多種培育政策優(yōu)惠及被多次認定的情況，因而以其首次受中小企業(yè)政策扶持的時間開始計算。

2.2.2 數據來源

受培育類產業(yè)政策扶持中小企業(yè)名單及政策文件主要通過中國瞪羚數據庫和各省政府部門工作網站收集整理獲得，上市企業(yè)財務數據、專利數據均來源于CSMAR數據庫、CNRDS數據庫。考慮到培育類產業(yè)政策所覆蓋企業(yè)大多為中小企業(yè)，且中小企業(yè)財務與創(chuàng)新數據較難獲得，故本文研究對象為2007-2019年中小板與創(chuàng)業(yè)板上市公司。本文對研究樣本進行篩選剔除，具體包括：①金融行業(yè)企業(yè)(銀行業(yè)、證券、保險和其它金融機構)；②ST、*ST和PT企業(yè)；③樣本期間內發(fā)生重大資產重組與合并企業(yè)。經上述處理之后，得到11 208個樣本，此時各變量描述性統(tǒng)計結果如表1所示。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計結果Tab.1 Descriptive statistical results of major variables

2.3 實證分析

2.3.1 基準回歸結果

培育類政策支持對中小企業(yè)專利申請數量的影響如表2所示。表2列(1)-(3)為產業(yè)政策效應分別對滯后1～3期專利申請數量影響的回歸結果，可以看出，中小企業(yè)被認定為重點扶持企業(yè)后，其創(chuàng)新產出顯著增加，且政策具有長期效應。當中小企業(yè)被認定為重點培育對象后，在土地、資金和人力等要素投入方面能夠得到更多支持。具有較低申請門檻與較強創(chuàng)新激勵的產業(yè)政策能夠改善當地市場競爭、制度環(huán)境和創(chuàng)新氛圍，從而促進中小企業(yè)創(chuàng)新產出。培育類政策對滯后兩期創(chuàng)新產出的影響系數最大，此時政策紅利得到充分釋放，對于企業(yè)專利產出的促進效應達到最大，隨后逐漸減弱。鑒于此，本文以滯后兩期創(chuàng)新產出為主要研究對象展開討論。

2.3.2 穩(wěn)健性檢驗

在基準回歸基礎上，對上述實證結果進行一系列穩(wěn)健性檢驗。

(1)工具變量法。在被列入政府培育名單之前，具有資格參與申報中小企業(yè)創(chuàng)新更為活躍，因而政策實施與企業(yè)創(chuàng)新產出間可能存在內生性問題。地方政府年度工作報告內容能夠反映地方政府未來政策方向，但對企業(yè)創(chuàng)新產出不具有直接影響。因此，本文以各企業(yè)所在城市地方政府所公布上一年工作報告中創(chuàng)新和中小企業(yè)相關頻詞出現(xiàn)次數加1后取自然對數作為工具變量，工具變量兩階段回歸法(2SLS-IV)穩(wěn)健性檢驗回歸結果如表3列(1)所示。K-P rk LM檢驗p值至少在1%水平上拒絕工具變量選擇識別不足問題，K-P Wald F檢驗值遠大于Stock-Yogo所設定10%偏誤下的臨界值16.38，即工具變量選擇不存在弱識別問題；Hansen J 檢驗P值大于10%，因而工具變量選擇是合理的。

(2)替換模型。不可觀測樣本內個體差異可能會造成估計偏差，因而本文將模型替換為雙向固定效應(FE)模型，同時控制個體固定效應和時間效應，檢驗結果如表3列(2)所示。表3列(2)結果顯示，政府培育類政策實施對中小企業(yè)的影響系數依然顯著為正。

(3)PSM傾向匹配法。為了緩解樣本選擇偏差內生性問題，本文通過傾向得分匹配法(PSM)對基準回歸結果作進一步穩(wěn)健性檢驗。依據1∶1近鄰匹配原則將受培育類產業(yè)政策支持企業(yè)與未受政策扶持企業(yè)進行匹配，樣本間差異如圖1所示。結果顯示，匹配之后，處理組與對照組的概率密度分布函數(核密度曲線)極為相似，說明PSM能夠有效緩解樣本選擇偏差內生性問題。表3第(3)列為PSM匹配后回歸結果，結果顯示，培育類政策對中小企業(yè)專利申請數量的影響在1%水平上具有正向效應，且表現(xiàn)出明顯滯后性，與前文基準回歸結果高度一致，說明本研究結論可靠。

表2 培育類政策對中小企業(yè)創(chuàng)新產出影響的基準回歸分析結果Tab.2 Results of benchmark regression analysis on the impact of cultivation policies on the innovation output of SMEs

(4)安慰劑檢驗。為了驗證本文回歸結果是否因偶然因素所致，對基準回歸結果進行安慰劑檢驗。首先，重復多次隨機設定培育類產業(yè)政策培育時間，隨后對每次設定政策效應變量Supp*post系數進行估計。圖2為重復500次和1 000次隨機模擬得到的核心解釋變量系數分布情況，可以發(fā)現(xiàn)，模擬所得系數均值均小于基準回歸所得估計系數(β1=0.268 1)，且以0為中心呈正態(tài)分布。隨著模擬次數增加，估計系數均值更接近0，隨機模擬系數t統(tǒng)計量分別為0.289 8和0.259 4，均遠小于真實數據回歸中的估計系數t值(t=6.082 3)?？梢?，基準回歸結果并非偶然因素所致，即地方政府培育類產業(yè)政策是促進中小企業(yè)創(chuàng)新的重要因素。

表3 穩(wěn)健性檢驗結果Tab.3 Results of robustness tests

3 進一步討論研究

3.1 基于創(chuàng)新質量的拓展分析

本文基于專利IPC分類號，采用知識寬度對企業(yè)創(chuàng)新質量(pat_q)進行測度。IPC分類號包含專利在技術領域劃分等級，企業(yè)專利成果涉及的技術領域越廣，知識寬度越大，相應技術含量越高。參考相關研究[33]，本文以企業(yè)專利中涉及的國際技術不同大類數量衡量專利知識寬度。為了更好地體現(xiàn)創(chuàng)新質量，在知識寬度計算中，本文僅選擇發(fā)明專利和實用新型專利IPC。如表4列(1)回歸結果所示，培育類政策對中小企業(yè)創(chuàng)新質量同樣起顯著提升作用。

在數據整理過程中發(fā)現(xiàn)，部分中小企業(yè)經營績效較好、創(chuàng)新能力較強，能夠滿足地方各類培育政策認定條件。因此，在樣本期間，上述企業(yè)會多次乃至同時獲得多項政策支持。為了進一步分析政策集中度對于中小企業(yè)創(chuàng)新產出的影響，本文將企業(yè)受認定次數設為自變量進行回歸分析，結果如表4列(2)所示。中小企業(yè)被政府認定為重點培育企業(yè)名目及次數越多，其享受政策福利越多，就越有動力開展創(chuàng)新活動，即政策激勵對創(chuàng)新成果產出數量的促進作用顯著。對于中小企業(yè)而言，政策支持有助于其開展創(chuàng)新活動，政府資助次數越多，越能幫助中小企業(yè)建立合作關系。但從表4列(3)企業(yè)受認定次數與創(chuàng)新質量關系回歸結果看，企業(yè)被認定次數增加對創(chuàng)新質量影響并不顯著。許多符合條件的企業(yè)在同年或鄰近年份反復申報不同類型培育項目，雖然能夠促進企業(yè)創(chuàng)新“量”的提升，但并不能幫助企業(yè)創(chuàng)新產生“質”的飛躍。一方面，可能因政府資源過度集中和資源錯配問題，許多初創(chuàng)企業(yè)無法享受政策紅利；另一方面，隨著政府對中小企業(yè)創(chuàng)新支持力度的提升，中小企業(yè)會表現(xiàn)出政策依賴性，往往為了獲得更多R&D補貼、專利資助或者繼續(xù)成為政策優(yōu)待對象而產生創(chuàng)新投機行為，產生“專利泡沫”。上述低質量創(chuàng)新產出既無法被市場所接納，也難以真正為中小企業(yè)帶來收益。因此。企業(yè)若想提升自身核心競爭力和創(chuàng)新質量，不能僅僅依賴地方政府政策，關鍵在于提升產品競爭力和附加值，真正實現(xiàn)提質增效。

圖1 PSM方法匹配前后變量密度函數Fig.1 Kernel density function of the dependent variables before and after matching with PSM

圖2 安慰劑檢驗Fig. 2 Placebo test

表4 培育類政策及被認定次數對中小企業(yè)創(chuàng)新質量的影響Tab.4 Regression analysis of cultivation policies and accreditation times on innovation quality of SMEs

3.2 影響機制檢驗

長期以來，自主創(chuàng)新意愿低、研發(fā)技術型人才缺乏、融資難、融資貴等問題制約中小企業(yè)創(chuàng)新實力提升。政府培育類產業(yè)政策制定的目的在于：一方面，利用直接政策工具緩解企業(yè)資金壓力；另一方面，向市場傳遞信號，將有限的社會資源優(yōu)先分配給優(yōu)質中小企業(yè)，緩解分配失衡和社會資源錯配問題。本文利用中介效應模型，從中小企業(yè)創(chuàng)新意愿、人才聚集效應、融資約束及市場關注4個視角，檢驗培育類政策實施對創(chuàng)新的作用機制。

(1)創(chuàng)新意愿(Rd_ratio)。本文以企業(yè)研發(fā)投入占主營業(yè)務收入比值衡量培育類政策對企業(yè)創(chuàng)新的激勵作用。

(2)人才效應(Rd_person)。本文以企業(yè)研發(fā)人員加1取對數作為中小企業(yè)人才引進機制檢驗變量。

(3)融資約束(SA)。本文參照相關研究方法[34]，基于企業(yè)規(guī)模和企業(yè)年齡構造SA指數，以此衡量企業(yè)所受融資約束，SA指數絕對值越大，表明企業(yè)所受融資約束越大，并在實證分析中作對數化處理。

(4)市場關注(ATT)。本文采用分析師關注度衡量中小企業(yè)受市場關注程度，并對分析師關注度加1進行對數化處理，以此分析受政府培育類政策支持的企業(yè)是否更易獲得資本市場青睞。延續(xù)前文方法，本文以滯后兩期專利申請數量(加1取對數)作為被解釋變量，以此檢驗政府培育類政策對中小企業(yè)創(chuàng)新產出的影響效應。

表5列(1)、列(2)回歸結果顯示，培育類產業(yè)政策能夠顯著激發(fā)中小企業(yè)創(chuàng)新意愿，進而促進企業(yè)創(chuàng)新產出。Sobel檢驗下P值為0，即中介效應通過1%顯著性檢驗。通常情況下，受政府培育類政策支持的企業(yè)會獲得更多研發(fā)補貼、專利補助和稅收優(yōu)惠，企業(yè)研發(fā)投入越多，創(chuàng)新意愿越強。表5列(3)、列(4)結果顯示，培育類產業(yè)政策能夠促進高層次研發(fā)型人才流入中小企業(yè)，進而促進企業(yè)專利產出增加，其中介效應通過1%顯著性檢驗。與大型企業(yè)相比，中小企業(yè)人才斷層嚴重，行業(yè)內口碑與商業(yè)信譽難以衡量，風險高、待遇低、發(fā)展前景不明等原因限制了中小企業(yè)人才聚集和創(chuàng)新發(fā)展。地方政府通過設立大型招聘會、加強網絡宣傳等方式為企業(yè)造勢，幫助人才市場與中小企業(yè)進行對接，拿到 “金字招牌”的中小企業(yè)更易成為人才就業(yè)的首選。此外，政府人才引進政策及配套服務日益完善，能夠為高層次創(chuàng)新人才提供服務保障，在一定程度上促進人才向本地中小企業(yè)流動。表5列(5)-(6)結果表明，政府重點培育專項計劃下，企業(yè)外源融資約束問題得到緩解，但其中介效應未通過顯著性檢驗。原因可能在于，伴隨勞動力、原材料等生產要素價格上漲，企業(yè)財務狀況、生產經營與技術創(chuàng)新面臨更多不確定性，故融資約束緩解并未對企業(yè)創(chuàng)新產生有效激勵。要從本質上解決中小企業(yè)貸款融資、股權融資與融資租賃問題，只有拓寬中小企業(yè)融資渠道，建立良好“銀企”關系，構建長效融資機制，才能有效提升企業(yè)內源創(chuàng)新能力。表5列(7)-(8)結果表明，政府培育類政策通過向市場傳遞有利信號促進企業(yè)創(chuàng)新，其中介效應通過5%顯著性檢驗。這表明在政府培育機制下，中小企業(yè)能夠獲取更多投資機構關注，政府支持能夠通過信號傳遞機制減少企業(yè)和市場間信息不對稱，充分發(fā)揮創(chuàng)新服務職能。

表5 培育類產業(yè)政策對中小企業(yè)創(chuàng)新影響機制檢驗結果Tab.5 Test results of the mechanism of cultivation policy's impact on SMEs' innovation

3.3 異質性分析

(1)產權異質。產權性質不同時，產業(yè)政策對企業(yè)創(chuàng)新的影響可能存在差異。已有文獻表明，政府通常在資助對象選拔過程中給予國有企業(yè)更多照顧[35]，這種政治偏向選擇能否導致政策激勵異質性值得深入研究?；诖?，本文將企業(yè)樣本分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)進行回歸檢驗。

(2)行業(yè)競爭。市場勢力是中小企業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新的重要影響因素。不同行業(yè)進入壁壘和競爭強度不同，政府支持對企業(yè)創(chuàng)新影響效應也有所差異。中小型科技企業(yè)大多處于初創(chuàng)期或成長階段，在市場上和行業(yè)競爭中處于劣勢。因此，根據行業(yè)競爭度判斷政府扶持對中小企業(yè)創(chuàng)新產出的差異化影響具有重要意義。參考前人研究方法[36]，本文以企業(yè)主營業(yè)務收入占行業(yè)總主營業(yè)務收入比值計算分行業(yè)赫芬達爾指數(HHI)，并采用中位數取值法對樣本進行分組回歸。

(3)產權保護。參照相關文獻度量方法[37]，以省級專利侵權糾紛立案數與該地區(qū)專利授權數的比值衡量該地區(qū)知識產權保護程度，并按照中位數取值法將企業(yè)所在地區(qū)劃分為高知識產權保護地區(qū)和低產權保護地區(qū)。為縮小政策實施與外部環(huán)境變化時間差異，以滯后一期專利數量作為被解釋變量進行回歸，少數缺失信息樣本予以剔除。

表6列(1)-(2)分樣本檢驗回歸結果表明，相比非國有企業(yè)，培育類政策對國有中小企業(yè)創(chuàng)新產出的激勵作用更顯著。通常情況下，擁有政治背景的國有企業(yè)容易從銀行獲得貸款[38]，在行政審批等環(huán)節(jié)也具有更多優(yōu)勢。民營中小企業(yè)管理決策機制不完善，結構不健全，因而面臨更多不確定性和風險，導致政策效率大打折扣。表6列(3)-(4)結果顯示，行業(yè)集中度較高時，培育類政策對中小企業(yè)創(chuàng)新產出無顯著影響，表明在高集中度行業(yè)，政府扶持未能有效消除競爭障礙。高集中度行業(yè)內，往往存在較高的技術壁壘，少數企業(yè)通過市場勢力壟斷創(chuàng)新資源，甚至形成專利叢林，阻礙企業(yè)突破性創(chuàng)新。低集中度行業(yè)內，市場競爭較為激烈，相較于其它企業(yè)，得到政府認定的中小企業(yè)更易在市場中占有一席之位，釋放正向信號，獲取信任及合作機會，促使創(chuàng)新要素向自身聚集。在政府資助下，企業(yè)能夠享受一站式平臺資源，縮短創(chuàng)新周期，有助于提升自身創(chuàng)新績效。表6列(5)-(6)結果表明，在制度不完善地區(qū)，政府培育類政策對中小企業(yè)的促進作用更為顯著。當知識產權保護水平較低時，技術成果更易被復制模仿，此時政策支持能夠更好地發(fā)揮對企業(yè)的激勵和補償效應。產權保護水平較高地區(qū)，科技成果產權歸屬更為明晰，企業(yè)專利保護意識和原始創(chuàng)新意識較強，創(chuàng)新基礎較好，因而對政策的依賴程度要低于產權保護水平較低地區(qū)。

表6 培育類產業(yè)政策對中小企業(yè)創(chuàng)新影響的異質性分析結果Tab.6 Heterogeneity analysis of the impact of cultivation policies on SMEs' innovation

4 結語

4.1 結論

本文以2007-2019年中國中小板、創(chuàng)業(yè)板中小企業(yè)為樣本，探究培育類政策對中小企業(yè)技術創(chuàng)新的影響。研究表明，培育類政策對中小企業(yè)創(chuàng)新產出和創(chuàng)新質量影響的凈效應均顯著為正，并且存在兩年政策最優(yōu)扶持效應。機制分析表明，該類政策主要通過引導中小企業(yè)增加研發(fā)投入、吸引人才聚集等渠道促進企業(yè)創(chuàng)新。盡管政策可以緩解企業(yè)融資約束，但對創(chuàng)新產出的傳導機制并未通過顯著性檢驗。此外，異質性檢驗結果顯示，相較于非國有企業(yè)，培育類政策對國有中小企業(yè)創(chuàng)新的促進作用更加顯著。高集中度行業(yè)內，培育類政策對中小企業(yè)創(chuàng)新的影響并不顯著。知識產權保護水平越低，越需要政府政策支持，發(fā)揮創(chuàng)新激勵和補償效應，為企業(yè)保駕護航。

4.2 啟示

綜上所述，本文得出以下政策啟示：

(1)培育類政策對中小企業(yè)創(chuàng)新產出起正向促進作用，目前少數欠發(fā)達地區(qū)尚未啟動創(chuàng)新型中小企業(yè)專項培育工作，應鼓勵該類政策在全國范圍大力推廣。同時，僅依靠政府扶持并不能從根本上改變中小企業(yè)產品技術含量低的問題，地方政府應對標國際市場加快制定行業(yè)技術標準，加大高質量創(chuàng)新成果獎勵力度，推動企業(yè)產品品質創(chuàng)新，防止出現(xiàn)技術成果堆砌而質量不高、無法轉化的情況。

(2)解決融資約束問題對推動中小企業(yè)創(chuàng)新投入自發(fā)式增長具有重要意義。政府應加快轉變傳統(tǒng)融資支持方式，完善科技型中小企業(yè)知識產權質押融資機制，推廣“政銀擔”等三方合作模式，搭建信息平臺，加快企業(yè)與融資機構需求對接，改善中小企業(yè)創(chuàng)新動力不足問題。

(3)產權保護水平較低地區(qū)應對中小企業(yè)實行差異化扶持政策，可適當考慮將要素資源向培育類產業(yè)政策傾斜，合理搭配政策組合，圍繞地方特色“鍛長板、補短板”，突出產業(yè)優(yōu)勢，推進新型基礎設施建設及大數據平臺資源共享，開展關鍵共性技術研究，加快提升地方科技供給與轉移能力。

(4)加快壟斷行業(yè)改革，破除地方保護等不合理的產業(yè)準入障礙，為中小企業(yè)發(fā)展營造公平的準入環(huán)境。同時，加快構建企業(yè)創(chuàng)新交流平臺，拓展企業(yè)間知識合作廣度，通過知識信息共享提升中小企業(yè)技術優(yōu)勢。此外，注重行業(yè)內部合作和產業(yè)鏈上下游協(xié)作對大中小企業(yè)合作項目優(yōu)先給予支持，重點突破行業(yè)領域中“卡脖子”問題，切實提升政府產業(yè)政策實施效率和產業(yè)鏈整體創(chuàng)新水平。

4.3 不足與展望

本文可為政府培育類政策制定與優(yōu)化提供決策參考，然而尚存在以下不足之處：第一，披露財務、創(chuàng)新指標等信息的中小企業(yè)較少，研究數據選擇范圍具有一定局限性；第二，為保證地區(qū)可類比性，主要選取全國范圍內已實施的中小企業(yè)培育類政策進行研究，可能存在政策遺漏情況；第三，政府對中小企業(yè)創(chuàng)新活動的扶持力度需要適度，否則會適得其反，破壞公平的市場競爭環(huán)境。因此，構建全方位、多樣化、梯度式合理培育機制，遵循產業(yè)科技革命發(fā)展規(guī)律，制定契合中國現(xiàn)狀的產業(yè)政策，以創(chuàng)新驅動營造產業(yè)生態(tài)化競爭體系，是未來政策研究的重要方向。