高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響
——基于雙重差分方法的分析

熊 波，杜佳琪

(武漢大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北 武漢 430072)

0 引言

全要素生產(chǎn)率是要素投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的效率，也是衡量企業(yè)綜合經(jīng)營成果的重要指標(biāo)，反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和可持續(xù)性。改革開放以來，盡管我國全要素生產(chǎn)率水平得到了一定提升，但對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)不大且增速緩慢，落后于主要發(fā)達(dá)國家。近年來，隨著市場改革不斷深化，企業(yè)面臨要素成本上升、流動(dòng)資金短缺、創(chuàng)新能力不足等突出問題，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式已難以為繼。中共十九大報(bào)告指出，我國經(jīng)濟(jì)增長已邁向高質(zhì)量發(fā)展階段，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長的關(guān)鍵是推動(dòng)科技進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率提升。相較于普通產(chǎn)業(yè)，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，在我國產(chǎn)業(yè)布局中具有重要戰(zhàn)略地位，其不僅可以通過科技創(chuàng)新優(yōu)勢引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，本身也對(duì)提升發(fā)展質(zhì)量有著內(nèi)在訴求。因此，新常態(tài)時(shí)代背景下，研究探索高新技術(shù)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升途徑，具有重要現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

為減輕高新技術(shù)企業(yè)負(fù)擔(dān)并為其研發(fā)創(chuàng)新提供助力，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，國家財(cái)政部、科技部與稅務(wù)總局于2008年和2016年聯(lián)合頒布和修訂了《高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理辦法》(下文簡稱《管理辦法》)，明確了高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定條件和程序，為獲得認(rèn)定的企業(yè)提供一系列稅收減免、財(cái)政補(bǔ)助等優(yōu)惠政策。然而，隨著高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策進(jìn)一步實(shí)施，其政策效果備受爭議。一方面，高企認(rèn)定為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新和持續(xù)發(fā)展提供了強(qiáng)大的財(cái)政支持；另一方面，企業(yè)逆向選擇可能導(dǎo)致高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定質(zhì)量和效果大打折扣。作為我國支持高科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要舉措，高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策對(duì)企業(yè)持續(xù)發(fā)展究竟有何效果是本文關(guān)注的重點(diǎn)。本文試圖研究高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策對(duì)微觀企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響及相關(guān)機(jī)制，為判斷高企認(rèn)定政策的有效性提供依據(jù)，為完善產(chǎn)業(yè)政策提供參考。

本文實(shí)證結(jié)果表明，高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策顯著促進(jìn)了受認(rèn)定企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高，這種促進(jìn)作用是通過研發(fā)創(chuàng)新和資本配置效率渠道實(shí)現(xiàn)的，并且這種效應(yīng)在高融資約束企業(yè)、處于成長成熟期企業(yè)以及未進(jìn)行研發(fā)操縱企業(yè)中更顯著。整體而言，高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策對(duì)企業(yè)發(fā)展起到了積極作用。本文可能在以下方面作出貢獻(xiàn)：首先，本文利用高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定這一外生沖擊，明確考察選擇性產(chǎn)業(yè)政策和企業(yè)生產(chǎn)率之間的關(guān)系，豐富了已有產(chǎn)業(yè)政策后果研究；其次，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要聚焦于高企認(rèn)定政策對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新等某一具體行為的影響，鮮有研究其對(duì)企業(yè)經(jīng)營綜合結(jié)果影響的文獻(xiàn)。本文使用全要素生產(chǎn)率度量企業(yè)經(jīng)營綜合成果，分析高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策對(duì)上市公司全要素生產(chǎn)率的影響和作用機(jī)制，加深對(duì)該政策實(shí)施效果的理解，為政策完善提供實(shí)證依據(jù)；最后，本文研究結(jié)論具有現(xiàn)實(shí)啟示意義，當(dāng)前高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策整體上有利于企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，未來應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步擴(kuò)大重點(diǎn)領(lǐng)域高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定范圍，完善認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)并監(jiān)管研發(fā)操縱行為，進(jìn)一步優(yōu)化政策實(shí)施效果，為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供保障。

1 文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

1.1 文獻(xiàn)綜述

根據(jù)研究重點(diǎn)，本文主要梳理以下3方面的文獻(xiàn)：一是全要素生產(chǎn)率測算方法。相較于宏觀估計(jì)方法，微觀企業(yè)全要素生產(chǎn)率研究更多地立足于企業(yè)本身生產(chǎn)決策，需要解決投入要素內(nèi)生性和樣本選擇偏差問題[1]。Olley & Pakes[2]與Levinsohn&Petrin[3]提出的測算方法(簡稱OP、LP方法)可以很好地降低投入要素內(nèi)生性和樣本選擇性的影響。LP方法在OP方法的基礎(chǔ)上以中間品投入作為代理變量，能夠降低OP方法投資數(shù)值可能為負(fù)或缺失的影響。此外，還有學(xué)者提出ACF測算方法，該方法可以解決OP、LP方法在第一步估計(jì)時(shí)可能產(chǎn)生的多重共線性問題，但無法解決企業(yè)退出導(dǎo)致的樣本選擇偏差[4]。考慮到不同測算方法的優(yōu)缺點(diǎn)，本文采用以LP方法測算的企業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，進(jìn)一步使用OP、ACF方法測算生產(chǎn)率并進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。二是選擇性產(chǎn)業(yè)政策的生產(chǎn)率激勵(lì)效應(yīng)。現(xiàn)有研究表明，企業(yè)全要素生產(chǎn)率受技術(shù)創(chuàng)新能力和資本配置效率等因素影響。已有學(xué)者從上述方面出發(fā)對(duì)產(chǎn)業(yè)政策的生產(chǎn)率效應(yīng)進(jìn)行探討。劉守俊和蔡敏[5]研究發(fā)現(xiàn)，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)政策能夠有效促進(jìn)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新，進(jìn)而提高受支持企業(yè)的全要素生產(chǎn)率；鐘廷勇等[6]采用雙重差分法發(fā)現(xiàn)，“十一五”規(guī)劃產(chǎn)業(yè)政策通過緩解企業(yè)融資約束對(duì)其生產(chǎn)率產(chǎn)生積極影響；錢雪松等[7]通過研究產(chǎn)業(yè)振興規(guī)劃的政策效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)政策通過資本配置效率渠道降低企業(yè)生產(chǎn)率。總的來說，現(xiàn)有研究結(jié)論存在較大差異。三是高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策與企業(yè)發(fā)展的關(guān)系。已有文獻(xiàn)研究了高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力、財(cái)務(wù)績效的影響。不少學(xué)者認(rèn)為，高企認(rèn)定政策通過稅收優(yōu)惠、財(cái)政補(bǔ)助等措施能夠顯著促進(jìn)試點(diǎn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出增長[8-12]和企業(yè)財(cái)務(wù)表現(xiàn)改善[13-15]。與此同時(shí)，也有部分研究認(rèn)為高企認(rèn)定政策效果不顯著。如楊國超等[16]研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)研發(fā)收入之比的分布在高企認(rèn)定門檻附近不連續(xù)，高企認(rèn)定政策會(huì)激勵(lì)部分企業(yè)通過操縱研發(fā)投入比重以達(dá)到認(rèn)定門檻，進(jìn)而獲得更多政府補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠，這種操縱行為最終會(huì)導(dǎo)致公司研發(fā)績效下降；曾婧婧等[17]基于2007、2010及2011年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，利用DID模型研究發(fā)現(xiàn)，高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策有助于企業(yè)市場占有量提高，但對(duì)企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度的引導(dǎo)作用較差。

總體來看，現(xiàn)有文獻(xiàn)從不同角度進(jìn)行了理論和實(shí)證研究，為了解高企認(rèn)定政策實(shí)施效果提供了借鑒，但仍存以下不足：第一，大多數(shù)文獻(xiàn)只關(guān)注高企認(rèn)定對(duì)研發(fā)創(chuàng)新、財(cái)務(wù)績效的影響，鮮有文獻(xiàn)系統(tǒng)考察高企認(rèn)定對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響及作用機(jī)制。全要素生產(chǎn)率是衡量企業(yè)綜合經(jīng)營效果的重要指標(biāo)，選擇性產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響關(guān)系到我國新常態(tài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和結(jié)構(gòu)調(diào)整；第二，多數(shù)研究分離考察高企認(rèn)定對(duì)企業(yè)研發(fā)活動(dòng)和績效的影響，鮮有學(xué)者以研發(fā)創(chuàng)新為機(jī)制探討三者間關(guān)系。因此，本文檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新在高企認(rèn)定對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響過程中的中介作用；第三，多數(shù)學(xué)者采用單一財(cái)務(wù)指標(biāo)衡量企業(yè)績效，可能會(huì)影響結(jié)論的科學(xué)性。因此，本文運(yùn)用多種方法測算企業(yè)全要素生產(chǎn)率以確保結(jié)論的準(zhǔn)確性；第四，高企認(rèn)定研究中缺少對(duì)政策執(zhí)行監(jiān)管力度的關(guān)注，監(jiān)管力度增強(qiáng)可能會(huì)約束企業(yè)研發(fā)操縱行為，進(jìn)而影響企業(yè)資本配置決策和業(yè)績表現(xiàn)。因此，本文進(jìn)一步考察高企認(rèn)定政策監(jiān)管力度差異帶來的異質(zhì)性影響。為明晰高企認(rèn)定與企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的關(guān)系，本文采用多種樣本范圍進(jìn)行實(shí)證回歸，并基于研發(fā)投入、規(guī)模經(jīng)濟(jì)和資本配置效率視角進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)，以期得出更穩(wěn)健的結(jié)論，從而為中國更好地利用產(chǎn)業(yè)政策，助推經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展提供借鑒。

1.2 政策背景與研究假設(shè)

相較于普通產(chǎn)業(yè)，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)密集特征和研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)使企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營與信貸可獲得性具有更多的不確定性。為了減輕企業(yè)負(fù)擔(dān)和助推產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策應(yīng)運(yùn)而生。對(duì)于高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定門檻，2008年國家出臺(tái)的《管理辦法》針對(duì)研發(fā)費(fèi)用比例、科研人員比例、高新技術(shù)產(chǎn)品(服務(wù))收入比例3類指標(biāo)制定了量化標(biāo)準(zhǔn)，為滿足條件并獲得認(rèn)定的企業(yè)減按15%的優(yōu)惠稅率征收企業(yè)所得稅。同時(shí)，為其提供研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除、固定資產(chǎn)加速折舊、政府補(bǔ)助等一系列優(yōu)惠待遇。不難看出，高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定旨在利用稅收優(yōu)惠和補(bǔ)助措施緩解企業(yè)融資約束，為高新技術(shù)企業(yè)自主創(chuàng)新和高質(zhì)量發(fā)展注入活力。考慮到高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策的相關(guān)舉措和實(shí)施情況，高企認(rèn)定從多渠道對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。

首先，高企認(rèn)定會(huì)激勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入力度、提升技術(shù)創(chuàng)新水平，從而影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率。一方面，作為一種產(chǎn)業(yè)扶持政策，高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定能夠使企業(yè)內(nèi)、外源融資約束得到緩解，為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新提供資金保障。企業(yè)獲得認(rèn)定后，可以享有低稅率、資產(chǎn)加速折舊、財(cái)政補(bǔ)貼等優(yōu)惠待遇，直接降低其邊際研發(fā)投入成本。同時(shí)，高企認(rèn)定向市場釋放了積極信號(hào)，有利于吸引外部投資者的關(guān)注和資本投入[8]，使企業(yè)外源性資金約束得到緩解。因此，企業(yè)在獲得認(rèn)定后能夠得到充裕的資金支持，為研發(fā)創(chuàng)新創(chuàng)造良好條件。另一方面，《管理辦法》明確規(guī)定了高企認(rèn)定所要求的研發(fā)人員數(shù)量、研發(fā)投入比重等指標(biāo)門檻，會(huì)激勵(lì)企業(yè)為達(dá)到認(rèn)定要求而加大研發(fā)投入力度，從而促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出增加。企業(yè)獲得的高企資質(zhì)證書具有3年有效期，有效期滿后企業(yè)可以再次獲得申請(qǐng)認(rèn)定，這一有效期設(shè)置可以激勵(lì)企業(yè)為享受政策優(yōu)惠而維持研發(fā)強(qiáng)度，有利于提升其技術(shù)創(chuàng)新能力，從而對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升產(chǎn)生積極影響。

其次，規(guī)模經(jīng)濟(jì)也是潛在渠道。規(guī)模經(jīng)濟(jì)是指隨著企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大，企業(yè)生產(chǎn)單位產(chǎn)品的平均成本會(huì)呈現(xiàn)下降趨勢，意味著給定投入能夠帶來更多產(chǎn)出，從而直接影響企業(yè)效率。高企認(rèn)定帶來的政策優(yōu)惠在降低企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)也降低了企業(yè)整體投資成本，有利于企業(yè)生產(chǎn)投資規(guī)模擴(kuò)大。理論上，企業(yè)規(guī)模與生產(chǎn)率之間是正相關(guān)關(guān)系，一方面企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大往往意味著盈利能力增強(qiáng)和市場地位提升，從而有利于企業(yè)匯聚更充足的要素資源進(jìn)行員工培訓(xùn)并保障技術(shù)研發(fā)活動(dòng)順利推進(jìn)，提升企業(yè)效率；另一方面，企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大也伴隨著專業(yè)化人員、設(shè)備增加，有利于實(shí)現(xiàn)更科學(xué)細(xì)致的分工和產(chǎn)出能力提升(孫曉華、王昀，2014)，進(jìn)而降低企業(yè)生產(chǎn)成本、提升全要素生產(chǎn)率。因此，高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定可能通過規(guī)模經(jīng)濟(jì)渠道促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平提高。

此外，高企認(rèn)定還會(huì)影響企業(yè)資本配置效率。一方面，高企認(rèn)定政策優(yōu)惠能夠?yàn)槠髽I(yè)項(xiàng)目投資決策提供有力的支持。若預(yù)算約束放寬，企業(yè)進(jìn)行項(xiàng)目投資選擇的余地就會(huì)增加，有利于企業(yè)選擇凈現(xiàn)值更大的項(xiàng)目，從而帶來更多收益。從這個(gè)角度看，高企認(rèn)定所帶來的資金支持可以使得企業(yè)不會(huì)由于囊中羞澀而丟失投資機(jī)會(huì)，有利于企業(yè)優(yōu)化投資決策和提升資本配置效率，進(jìn)而提升全要素生產(chǎn)率；另一方面，高企認(rèn)定政策的資質(zhì)條件設(shè)置和后續(xù)監(jiān)管評(píng)估措施能夠引導(dǎo)企業(yè)將資金投向生產(chǎn)研發(fā)領(lǐng)域，避免企業(yè)資金過度投資于金融領(lǐng)域所造成的“脫實(shí)向虛”偏向，從而提升企業(yè)效率。因此，高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策沖擊可能通過提升資本配置效率促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。

基于上述分析，本文提出以下研究假設(shè)：

H1：高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策實(shí)施了提升受認(rèn)定企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

H2：高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策通過提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力促進(jìn)受認(rèn)定企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。

H3：高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策通過規(guī)模經(jīng)濟(jì)渠道促進(jìn)受認(rèn)定企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。

H4：高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策通過資本配置效率渠道促進(jìn)受認(rèn)定企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。

2 實(shí)證設(shè)計(jì)與變量選取

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2002—2018年全國上市公司面板數(shù)據(jù)作為樣本，數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫和高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理工作網(wǎng)。本文對(duì)樣本進(jìn)行如下處理：①剔除金融業(yè)公司，金融行業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則與其它行業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則差異較大，相關(guān)指標(biāo)不具有可比性，故予以剔除；②剔除其它財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的公司；③對(duì)連續(xù)變量在1%和99%分位進(jìn)行縮尾處理。

2.2 實(shí)證設(shè)計(jì)與變量選取

2.2.1 企業(yè)全要素生產(chǎn)率測算

本文首先利用Levinsohn&Petrin[3]提出的半?yún)?shù)估計(jì)法，對(duì)2002—2018年中國上市公司的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行估計(jì)，生產(chǎn)函數(shù)如式(1)所示。

lnYit=α0+α1lnKit+α2lnLit+α3lnMit+εit

(1)

其中，Yit為企業(yè)i在t時(shí)期的營業(yè)收入；Kit、Lit為資本、勞動(dòng)力投入變量，分別以固定資產(chǎn)凈值、支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金衡量；Mit為中間投入變量，以營業(yè)成本+期間費(fèi)用-折舊攤銷-員工薪酬測度。本文將樣本按照行業(yè)和年份進(jìn)行分組回歸，并計(jì)算出殘差對(duì)數(shù)值度量企業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)。此外，本文分別利用OP、ACF方法測算全要素生產(chǎn)率，用于穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.2.2 基本回歸模型

為控制內(nèi)生性問題，本文將是否獲得高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定作為一種處理效應(yīng)，運(yùn)用多時(shí)點(diǎn)雙重差分傾向得分匹配(PSM-DID)方法進(jìn)行估計(jì)。

參考Chen等[18]和李春濤等[19]的方法，本文進(jìn)行如下步驟：

第一步，構(gòu)造匹配樣本池。對(duì)樣本進(jìn)行分組，第一組是在研究期間獲得高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定的企業(yè)，第二組是從未獲得過高企認(rèn)定的企業(yè)。然后，保留第一組企業(yè)獲得認(rèn)定前一年的觀測值和第二組企業(yè)在2007年后的所有觀測值。

第二步，使用Logit模型計(jì)算企業(yè)獲得高企認(rèn)定概率。模型中，被解釋變量為是否即將獲得高企認(rèn)定的虛擬變量(Treat)，如果樣本在下一年獲得高企認(rèn)定，取值為“1”，否則取值為“0”。解釋變量參考《高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理辦法》中的認(rèn)定條件選取，具體為研發(fā)強(qiáng)度(Rdratio)、現(xiàn)金流(Cash)、凈資產(chǎn)收益率(Roa)、企業(yè)年齡(Age)、收入增長率(Growth)、企業(yè)規(guī)模(Size)以及個(gè)體和時(shí)間的虛擬變量。

第三步，利用1∶1近鄰法匹配樣本。匹配得到652組(1 304)個(gè)企業(yè)年度數(shù)據(jù)。表1為匹配后的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果，表明匹配后實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組企業(yè)的主要特征均無顯著差異。圖1報(bào)告了樣本傾向得分值概率密度分布，顯示匹配后，實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的得分分布偏差大幅降低，滿足雙重差分估計(jì)的平衡性前提。

表1 匹配平衡性檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)匹配結(jié)果，利用前文估計(jì)的TFP作為被解釋變量，對(duì)高新企業(yè)認(rèn)定變量以及其它控制變量進(jìn)行回歸，得到本文基本回歸模型。

Tfp_lpit=β0+β1Treatit+β2Policyit+β3Didit+β4Controlit+Firmit+Yearit+?it

(2)

Policyit為時(shí)期虛擬變量，當(dāng)實(shí)驗(yàn)組首次被認(rèn)定為高新技術(shù)企業(yè)后，Policyit取值為“1”，之前為“0”。Treatit是處理組虛擬變量，若企業(yè)在研究期間獲得高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定，取值為“1”，否則為“0”；Didit為Policyit和Treatit的交互項(xiàng)，其系數(shù)反映了高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。控制變量Controlit包括勞動(dòng)力質(zhì)量(Wage)、成長能力(growth)、公司年齡(Age)、年度平均員工數(shù)(Scale)、股權(quán)集中度(Holderr)、企業(yè)實(shí)際稅率(Taxrate)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、現(xiàn)金持有量(Cash)、托賓Q值(Tq)等。此外，上述模型還控制了年度、個(gè)體固定效應(yīng)。

詳細(xì)變量設(shè)置見表2。匹配后的變量描述性統(tǒng)計(jì)如表3所示。

圖1 傾向得分值概率密度分布

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

3.1.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表4為基準(zhǔn)回歸結(jié)果，可以看出，在加入控制變量之前，高企認(rèn)定虛擬變量(Did)系數(shù)在1%的水平上顯著為正；引入控制變量后，高企認(rèn)定虛擬變量(Did)的系數(shù)依然顯著為正，但數(shù)值有所下降。整體而言，與控制組相比，高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定的沖擊使得處理組企業(yè)全要素生產(chǎn)率顯著提高，政策效應(yīng)約為0.09，這一效應(yīng)在1%的水平下顯著。

3.1.2 機(jī)制分析

上述研究表明，高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策的沖擊可促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。那么，高企認(rèn)定政策通過何種渠道對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率施加影響？考慮到企業(yè)全要素生產(chǎn)率受企業(yè)規(guī)模、技術(shù)創(chuàng)新能力、資本配置效率等因素影響，本文分別從企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新、規(guī)模經(jīng)濟(jì)和資本配置效率視角切入，考察高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策對(duì)企業(yè)研發(fā)和投資行為的影響，以厘清高企認(rèn)定政策對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制。

表2 主要變量及計(jì)算方式

表3 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

直觀上說，高企認(rèn)定政策能夠通過以下3種渠道對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響：①高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策的出臺(tái)為獲得認(rèn)定的企業(yè)提供稅收優(yōu)惠和補(bǔ)助，有利于減輕企業(yè)負(fù)擔(dān)和激勵(lì)企業(yè)增加研發(fā)投入，從而通過研發(fā)創(chuàng)新渠道提升生產(chǎn)率；②高企認(rèn)定帶來的稅收優(yōu)惠和政府補(bǔ)貼能降低企業(yè)整體投資成本，有利于企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)投資規(guī)模，通過規(guī)模經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)率提高，本文稱之為規(guī)模經(jīng)濟(jì)渠道；③企業(yè)在政策刺激下的投資行為是否高效直接關(guān)系到企業(yè)生產(chǎn)率。因此，本文將進(jìn)一步驗(yàn)證高企認(rèn)定政策通過資本配置效率渠道對(duì)TFP的影響。除上述3種渠道外，本文將高企認(rèn)定對(duì)企業(yè)TFP的剩余影響作為高企認(rèn)定影響企業(yè)TFP的直接渠道。

本文利用Bootstrap 程序和多重中介模型對(duì)高企認(rèn)定影響企業(yè)TFP的不同渠道加以驗(yàn)證。在該模型中，自變量不僅可能直接作用于因變量，還可能通過多個(gè)中介變量對(duì)因變量產(chǎn)生間接影響。同時(shí)，這一模型可以對(duì)個(gè)別和總體中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。具體地，本文對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)隨機(jī)抽樣，得到5 000個(gè)Bootstrap樣本，然后生成中介效應(yīng)的5 000個(gè)估計(jì)值，并將上述估計(jì)值排序生成95%的置信區(qū)間，如果置信區(qū)間不包括0則意味著中介效應(yīng)存在且顯著。本文將研發(fā)投入、企業(yè)規(guī)模和資本配置效率作為3個(gè)中介變量加以分析，其中資本配置效率指標(biāo)由非效率投資水平(Absinv)衡量，該指標(biāo)值越大表明企業(yè)資本配置效率越低，具體指標(biāo)計(jì)算方法見Richardson[20]的研究成果。擬合結(jié)果見表5，中介效應(yīng)顯著性的Bootstrap 檢驗(yàn)結(jié)果見表6。結(jié)合表5和表6，本文分別對(duì)個(gè)別、總體中介效應(yīng)進(jìn)行分析，并對(duì)個(gè)別中介效應(yīng)進(jìn)行比較。

表4 高企認(rèn)定對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響：雙重差分檢驗(yàn)結(jié)果

從總體中介效應(yīng)看，經(jīng)由個(gè)別中介效應(yīng)值加總得到的總體間接效應(yīng)值為0.095 1，在5%的水平上顯著，說明高企認(rèn)定通過前述中介渠道對(duì)企業(yè)TFP產(chǎn)生了提升效果。進(jìn)一步計(jì)算可得高企認(rèn)定影響企業(yè)TFP的直接效應(yīng)為0.026 5，在統(tǒng)計(jì)上不顯著。說明本文所述的中介渠道是高企認(rèn)定提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要機(jī)制，剔除3種中介效應(yīng)之后，高企認(rèn)定提升企業(yè)TFP的直接效應(yīng)不再顯著。

基于前文結(jié)果發(fā)現(xiàn)，研發(fā)創(chuàng)新渠道、規(guī)模經(jīng)濟(jì)渠道和資本配置效率渠道的間接效應(yīng)值為0.078 4、0.012 9、0.003 8，分別在總體間接效應(yīng)中占比82.44%、13.56%、4%，研發(fā)創(chuàng)新渠道的效應(yīng)值與后二者的差異分別為0.065 4和0.074 6。由此可見，經(jīng)由研發(fā)創(chuàng)新渠道產(chǎn)生的效應(yīng)值和效應(yīng)比重大幅高于其它中介效應(yīng)，且計(jì)算可得這種差異在5%的水平上顯著，說明與規(guī)模經(jīng)濟(jì)渠道和資本配置效率渠道相比，高企認(rèn)定經(jīng)由研發(fā)創(chuàng)新渠道產(chǎn)生的間接效應(yīng)更強(qiáng)。

表5 高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定與企業(yè)TFP：機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

表6 多重中介效應(yīng)的Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果

3.2 高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定對(duì)企業(yè)TFP的影響：穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.2.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性

為了保證基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文從模型識(shí)別假設(shè)條件、測量誤差和非觀測因素影響3個(gè)方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

(1)模型識(shí)別假設(shè)條件。平行趨勢檢驗(yàn)，雙重差分估計(jì)量的一致性需要平行趨勢假設(shè)成立。為此，本文構(gòu)建模型(3)以考察高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。

Tfp_lpit=ρ0+ωtTechit+ρ1End_it+ρ2Controlit+Firmit+Yearit+μit

(3)

在模型(3)中，ωt是本文重點(diǎn)關(guān)注的系數(shù)，分別表示企業(yè)獲得高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定之前、獲得認(rèn)定當(dāng)年以及之后的全要素生產(chǎn)率情況。為了考察高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定有效期滿對(duì)TFP的影響，本文在模型中加入有效期滿虛擬變量(End_it)，如果當(dāng)年為企業(yè)資質(zhì)期滿失效年份或失效之后年份，則取值為“1”，否則取值為“0”。圖2為系數(shù)ωt及其95%的置信區(qū)間圖。可以看出，獲得認(rèn)定前系數(shù)不顯著異于0，即實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組之間的變化趨勢無顯著差異，說明本文DID方法滿足平行趨勢條件。從獲得認(rèn)定后的第二年起，高企認(rèn)定系數(shù)顯著為正，而資質(zhì)期滿失效后系數(shù)不再顯著，意味著高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響具有一定的滯后性，且政策對(duì)TFP的提升效應(yīng)主要在高企資質(zhì)有效期內(nèi)發(fā)揮。

圖2 動(dòng)態(tài)趨勢

(2)測量誤差。①回歸樣本調(diào)整。表7的列(1)為使用未匹配全樣本進(jìn)行基準(zhǔn)回歸的結(jié)果，可以看出，在全樣本回歸中，高企認(rèn)定的TFP提升效應(yīng)依然顯著。考慮到不同年份政策實(shí)施可能存在差異，本文僅將2008年首次獲得認(rèn)定的企業(yè)樣本作為實(shí)驗(yàn)組，并剔除2008年以后獲得高企認(rèn)定的樣本，回歸結(jié)果列示在表7的列(2)中，可以看出，高企認(rèn)定系數(shù)依然顯著為正。為進(jìn)一步降低樣本選擇性偏誤的影響，本文將研究范圍縮小至獲得過高新技術(shù)認(rèn)定的企業(yè)，基于同一個(gè)體的不同時(shí)間狀態(tài)構(gòu)造對(duì)照組，即某企業(yè)在高新技術(shù)企業(yè)證書有效期內(nèi)為實(shí)驗(yàn)組，在獲得認(rèn)定前和證書過期后為對(duì)照組。表7的列(3)為該回歸結(jié)果，顯示高企認(rèn)定系數(shù)顯著為正。考慮到高新技術(shù)企業(yè)證書具有3年有效期，期滿可以再次申請(qǐng)資質(zhì)認(rèn)定，本文進(jìn)一步測度多次認(rèn)定的沖擊。具體地，本文以僅獲得過一次高企認(rèn)定的企業(yè)為對(duì)照組，以獲得多次認(rèn)定的企業(yè)為實(shí)驗(yàn)組，重新進(jìn)行回歸。從列(4)結(jié)果可以看出，多次認(rèn)定對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有提升效果。由此可見，調(diào)整回歸樣本后，本文結(jié)論依然穩(wěn)健；②替換全要素生產(chǎn)率測算方法。為了避免不同的TFP測算方式對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響，本文分別采用OP、ACF方法重新測算企業(yè)全要素生產(chǎn)率，并運(yùn)行上文相關(guān)模型。列(6)、列(7)為相應(yīng)回歸結(jié)果，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論采用何種測算方法，Did的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。由此可見，回歸結(jié)果與前文保持一致，表明本研究結(jié)論不會(huì)受到全要素生產(chǎn)率估計(jì)方法選擇的影響。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(3)非觀測因素影響。①剔除其它政策的干擾。考慮到2009年“十大產(chǎn)業(yè)振興規(guī)劃“政策出臺(tái)，本文進(jìn)一步在基準(zhǔn)模型中加入十大產(chǎn)業(yè)振興政策實(shí)施時(shí)間與企業(yè)是否屬于產(chǎn)業(yè)政策規(guī)定行業(yè)的虛擬變量交互項(xiàng)(Ind)，以控制產(chǎn)業(yè)振興政策的干擾。結(jié)果見表7的列(5)，顯示did系數(shù)依然顯著為正，說明企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升確實(shí)來源于高企認(rèn)定，而不是來源于其它政策的擾動(dòng)；②安慰劑檢驗(yàn)。在該檢驗(yàn)中，本文使高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定對(duì)特定企業(yè)的沖擊變得隨機(jī)，即任意抽取樣本作為處理組，如果得到與之前相同的結(jié)果，則說明高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的影響可能是由未觀察變量引起的。重復(fù)該隨機(jī)過程500次，并展示所估計(jì)出的Did系數(shù)分布情況，如圖3所示。圖3顯示，500次隨機(jī)過程中Did的系數(shù)估計(jì)值都集中分布在零的附近，證明未觀測特征幾乎不會(huì)影響估計(jì)結(jié)果，之前的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

圖3 隨機(jī)處理后的Did系數(shù)估計(jì)值分布(安慰劑檢驗(yàn))

3.2.2 中介效應(yīng)的穩(wěn)健性

前文研究表明，高企認(rèn)定通過研發(fā)創(chuàng)新渠道和資本配置效率渠道對(duì)企業(yè)TFP產(chǎn)生了改善效果，其中研發(fā)創(chuàng)新渠道的中介效應(yīng)最強(qiáng)。為進(jìn)一步驗(yàn)證這一結(jié)論的穩(wěn)健性，本文在表8中分別匯報(bào)了調(diào)整樣本、替換TFP測算方法和排除其它政策干擾后的中介效應(yīng)Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果，結(jié)果顯示，總間接效應(yīng)的置信區(qū)間均不包括0，表明3個(gè)渠道加總的中介效應(yīng)存在且顯著。研發(fā)創(chuàng)新渠道的中介效應(yīng)顯著為正且效應(yīng)值遠(yuǎn)大于規(guī)模效應(yīng)和資本配置效率渠道的效應(yīng)值，說明高企認(rèn)定更多地通過刺激企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新提升全要素生產(chǎn)率，與前文結(jié)論基本一致。

3.3 高企認(rèn)定對(duì)企業(yè)TFP的影響：異質(zhì)性檢驗(yàn)

對(duì)于所有企業(yè)而言，高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策可促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。但是由于初始稟賦和地區(qū)發(fā)展等方面差異較大，企業(yè)間呈現(xiàn)不平衡發(fā)展特點(diǎn)。在此背景下，高企認(rèn)定政策作為一項(xiàng)選擇性產(chǎn)業(yè)政策，其作用效果在不同類型企業(yè)間是否具有差異？對(duì)于上述問題的探討有利于進(jìn)一步理解高企認(rèn)定影響TFP的發(fā)生機(jī)制。鑒于此，本文從多個(gè)維度對(duì)樣本進(jìn)行分組，考察高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策的異質(zhì)性影響。

3.3.1 基于企業(yè)自身特征的異質(zhì)性檢驗(yàn)

(1)按企業(yè)融資約束分組。借鑒Kaplan & Zinggales[21]的指數(shù)構(gòu)建方法，本文測算KZ指數(shù)以衡量企業(yè)融資約束，并根據(jù)融資約束高低進(jìn)行分組回歸。表9的Panel A為回歸結(jié)果，列(1)為高融資約束上市公司樣本回歸結(jié)果，列(2)為低融資約束上市公司樣本回歸結(jié)果。可以看出，無論融資約束高低，高企認(rèn)定系數(shù)均顯著為正，說明該政策對(duì)不同融資約束企業(yè)全要素生產(chǎn)率均具有提升效應(yīng)。與此同時(shí)，高約束回歸結(jié)果中的Did系數(shù)絕對(duì)值大于低約束樣本，意味著高企認(rèn)定優(yōu)惠政策效應(yīng)與企業(yè)自身融資約束程度緊密相關(guān)，相較于低約束企業(yè)，面臨較高融資約束的企業(yè)可能從高企認(rèn)定政策中獲益更多，其全要素生產(chǎn)率增幅更大。這可能是由于面臨高融資約束的企業(yè)更加注重成本控制和研發(fā)投資效率，因而其研發(fā)創(chuàng)新成果可以轉(zhuǎn)化為更多產(chǎn)出，從而提升其全要素生產(chǎn)率。

(2)按企業(yè)生命周期分組。企業(yè)所處生命周期會(huì)影響其經(jīng)營綜合能力[8]，可能導(dǎo)致高企認(rèn)定政策對(duì)處于不同生命周期的企業(yè)產(chǎn)生異質(zhì)性影響。基于此，本文采用 Dickinson[22]提出的基于現(xiàn)金流分類方法，將企業(yè)分為成長期、成熟期以及衰退期企業(yè)并進(jìn)行分樣本回歸，結(jié)果見表9的Panel B。可以看出，高企認(rèn)定會(huì)激勵(lì)成長期和成熟期企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，而對(duì)處于衰退期企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響不顯著。

(3)按企業(yè)是否進(jìn)行研發(fā)操縱行為分組。值得關(guān)注的是，企業(yè)在業(yè)務(wù)盈余管理時(shí)可能會(huì)操縱研發(fā)費(fèi)用[23]，在優(yōu)惠政策的誘惑下，部分企業(yè)可能為滿足認(rèn)定條件而投機(jī)，將其研發(fā)強(qiáng)度保持在認(rèn)定條件的臨界點(diǎn)，缺乏持續(xù)研發(fā)創(chuàng)新動(dòng)力[16]，從而導(dǎo)致政策對(duì)此類型企業(yè)全要素生產(chǎn)率的實(shí)際作用效果與政策設(shè)計(jì)初衷相背離。鑒于此，本文基于研發(fā)操縱視角對(duì)高企認(rèn)定政策效應(yīng)進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。借鑒楊國超等[16]的處理方法，本文以企業(yè)研發(fā)投入比重是否在認(rèn)定條件臨界點(diǎn)及之上0.5%的范圍內(nèi)為劃分依據(jù)，將企業(yè)樣本劃分為研發(fā)操縱組和非研發(fā)操縱組，并進(jìn)行分組回歸。回歸結(jié)果列示于表9的Panel C，列(5)顯示，在研發(fā)操縱組回歸結(jié)果中，Did的系數(shù)不顯著，說明存在投機(jī)性研發(fā)行為的企業(yè)在獲得認(rèn)定后，其全要素生產(chǎn)率無顯著改善。與之不同，列(6)顯示，非研發(fā)操縱組回歸結(jié)果中，高企認(rèn)定虛擬變量(Did)的系數(shù)顯著為正，表明相較于實(shí)施研發(fā)操縱行為的企業(yè)，高企認(rèn)定顯著提升了非操縱企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

3.3.2 異質(zhì)性檢驗(yàn)：區(qū)分外部環(huán)境特征

(1)按市場化程度分組。政府產(chǎn)業(yè)政策推動(dòng)企業(yè)經(jīng)營效率改善的合理性在于市場機(jī)制不完善，市場機(jī)制越缺失，政府政策對(duì)效率損失的彌補(bǔ)作用就越顯著[24]。基于此，本文進(jìn)一步依據(jù)市場化程度對(duì)高新技術(shù)企業(yè)政策效應(yīng)進(jìn)行分組檢驗(yàn)。本文根據(jù)樊綱等[25]編制的要素市場發(fā)育程度指數(shù)，將樣本劃分為高、低市場化程度兩個(gè)子樣本并分別進(jìn)行回歸，結(jié)果如表10的Panel A所示。高企認(rèn)定沖擊導(dǎo)致企業(yè)全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)顯著上升，而且當(dāng)企業(yè)所在地區(qū)市場運(yùn)行效率較低時(shí)，政策效果更顯著。

(2)按東中西地區(qū)分組。高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定對(duì)不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)企業(yè)TFP的邊際效應(yīng)可能存在差異。對(duì)此，本文根據(jù)地理區(qū)位對(duì)樣本進(jìn)行分組回歸，表10的Panel B結(jié)果表明，高企認(rèn)定對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的提升效應(yīng)在中西部地區(qū)更顯著。可能的解釋是相對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)和技術(shù)水平較高的東部地區(qū)，高企認(rèn)定作為一種扶持政策對(duì)落后地區(qū)起到了“雪中送炭”的作用，因而中西部地區(qū)企業(yè)TFP的改善效果更顯著。

(3)按政策執(zhí)行監(jiān)管力度分組。相較于2008年版的《管理辦法》，科技部、財(cái)政部、稅務(wù)總局于2016年修訂的《管理辦法》強(qiáng)調(diào)建立隨機(jī)抽查和重點(diǎn)監(jiān)督檢查機(jī)制，這意味著新政策下政府對(duì)“偽高新”的監(jiān)管力度更強(qiáng)。前文檢驗(yàn)結(jié)果表明，企業(yè)研發(fā)操縱行為會(huì)對(duì)高企認(rèn)定政策效果產(chǎn)生不利影響，那么更強(qiáng)的監(jiān)管力度應(yīng)能帶來更好的政策實(shí)施效果。因此，本文按照企業(yè)獲取認(rèn)定時(shí)所適用的《管理辦法》版本差異，將樣本劃分為強(qiáng)監(jiān)管力度組和弱監(jiān)管力度組。其中，強(qiáng)、弱監(jiān)管組分別適用2016年版、2008年版高企認(rèn)定政策。分樣本回歸結(jié)果見表10的Panel C，由此可見，高企認(rèn)定政策在不同監(jiān)管力度下均能促進(jìn)企業(yè)全要素提升，相較于弱監(jiān)管組，強(qiáng)監(jiān)管力度下高企認(rèn)定政策對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升效應(yīng)更顯著。

表8 中介效應(yīng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

表9 高企認(rèn)定影響TFP的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果：區(qū)分企業(yè)自身特征

表10 高企認(rèn)定影響TFP的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果：區(qū)分外部環(huán)境特征

4 結(jié)論與政策建議

4.1 結(jié)論

產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)發(fā)展的影響是經(jīng)濟(jì)管理學(xué)科關(guān)注的基本問題。本文利用2002—2018年中國A股上市公司樣本，采用多時(shí)點(diǎn)PSM-DID方法考察高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。結(jié)果表明，第一，高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策實(shí)施可顯著促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。第二，這種促進(jìn)效應(yīng)來源于企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新和資本配置效率改善。第三，高企認(rèn)定的政策效應(yīng)存在異質(zhì)性，當(dāng)區(qū)分企業(yè)自身特征時(shí)，政策對(duì)高融資約束企業(yè)、處于成長期和成熟期企業(yè)以及未進(jìn)行研發(fā)操縱企業(yè)的全要素生產(chǎn)率提升效應(yīng)更顯著。當(dāng)區(qū)分企業(yè)外部環(huán)境特征時(shí)，相較于市場化程度較高的地區(qū)，市場化運(yùn)行效率較低地區(qū)的企業(yè)全要素生產(chǎn)率增幅更大；相較于東部地區(qū)，中西部地區(qū)企業(yè)全要素生產(chǎn)率增幅更大；相較于弱監(jiān)管政策環(huán)境，強(qiáng)監(jiān)管環(huán)境下高企認(rèn)定政策實(shí)施效果更顯著。

4.2 建議

本文既拓展了已有產(chǎn)業(yè)政策與企業(yè)研發(fā)投資行為之間的關(guān)系研究，也豐富了高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策經(jīng)濟(jì)后果研究。本文統(tǒng)計(jì)結(jié)果意味著，高新技術(shù)認(rèn)定政策作為一項(xiàng)選擇性產(chǎn)業(yè)政策，在促進(jìn)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新和生產(chǎn)擴(kuò)大的同時(shí)，對(duì)企業(yè)資本配置效率、全要素生產(chǎn)率同樣具有顯著提升作用。雖然在政策實(shí)施過程中少數(shù)企業(yè)存在研發(fā)操縱現(xiàn)象，但整體而言，高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定政策對(duì)企業(yè)發(fā)展起到了積極作用。因此，本文提出以下政策建議：

(1)未來應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步擴(kuò)大重點(diǎn)領(lǐng)域高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定覆蓋范圍，釋放企業(yè)創(chuàng)新活力，助推產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

(2)實(shí)施差異化高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理政策，避免在推行產(chǎn)業(yè)政策和扶持企業(yè)發(fā)展時(shí)一刀切。本研究表明，與低融資約束企業(yè)、衰退期企業(yè)相比，高融資約束企業(yè)、成長成熟期企業(yè)在獲得認(rèn)定后，其全要生產(chǎn)率得到了更大改善。因此，政府在推行高企管理政策時(shí)應(yīng)當(dāng)對(duì)企業(yè)經(jīng)營情況和生命周期予以關(guān)注，切實(shí)為高融資約束的受認(rèn)定企業(yè)和處于成長成熟期企業(yè)提供資金支持；對(duì)于低融資約束企業(yè)和衰退期企業(yè)，應(yīng)當(dāng)考慮實(shí)施除資金扶持外的其它配套激勵(lì)政策，以便更好地發(fā)揮高企認(rèn)定政策效用。

(3)對(duì)于“偽高新”、“研發(fā)操縱”亂象，應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步優(yōu)化高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)并完善審核、監(jiān)管和處罰機(jī)制。本研究揭示了高企認(rèn)定影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的具體機(jī)制，其關(guān)鍵環(huán)節(jié)是加大企業(yè)研發(fā)投入力度，而企業(yè)研發(fā)操縱會(huì)使得高企認(rèn)定政策效果大打折扣。因此，應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持執(zhí)行調(diào)查監(jiān)管、處罰措施，嚴(yán)防研發(fā)操縱行為，為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供保障。