國家創新型企業政策是否促進了企業創新？

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展，處于轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期。創新是經濟增長的源泉，企業為主體與核心。但創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，“優勢企業的扶持政策”激勵企業開展創新，促進經濟增長[1]。2006年國家提出建設“創新型國家”目標，隨后科技部聯合國資委和全國總工會發布《關于確定一批企業開展創新型企業試點的通知》，確立了我國首批103家國家創新型企業，后在2008～2012年又確立573家。接近《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006—2020年)》實施的尾聲，國家創新型企業建設是否促進企業創新，為創新型國家建設獻力，值得評估驗證。

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

現有對國家創新型企業的研究基于兩方面：其一，國家創新型企業的創新能力評估研究。學者們采用因子分析法、BP神經網絡分析法和FANP方法等，從企業內涵特征、政府干預方式及創新維度等角度構建指標體系，評估國家創新型企業的創新能力[12][13][14]。其二，國家創新型企業創新的影響因素分析。內部企業家精神、創新戰略定位、創新團隊協作、創新人才激勵和創新文化建設是企業創新能力提升的不竭動力[15][16]；外部機遇的識別能力是企業持續創新的保障；內外部產學研合作[17]和制度協調[18]是企業創新效率的關鍵。鮮少有國家創新型企業政策實施對企業創新的影響研究，僅有以兩批次國家創新型企業及江蘇省創新型企業為樣本的國家創新型企業政策效果評估研究[19][20]。但我國國家創新型企業分五批次確立了676個企業，僅以部分企業為樣本的效果評估有失偏頗。結合政府參與企業創新的不確定性，國家創新型企業政策是否促進企業研發投入和創新產出，是促進實質創新還是策略創新，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新型企業名單，選取2003～2017年我國A股上市公司樣本，驗證評估國家創新型企業政策對企業創新的政策效應。本文實證貢獻：在研究方法上，考慮到國家創新型企業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新型企業名單，以全樣本評估國家創新型企業政策對企業創新的政策效應。本文理論貢獻：在研究視角上，從創新階段和創新策略選擇角度分析宏觀國家創新政策對微觀企業的創新研發、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

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

H1：國家創新型企業政策促進企業創新研發投入和創新產出增長。

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

H2a：國家創新型企業政策促進企業實質創新；

H2b：國家創新型企業政策表現為企業策略創新。

(二)作用機理

2006年發布的《創新型企業試點工作實施方案》提出，科技金融是國家創新型企業的重點措施之一。其對科技創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。政府補助對企業創新表現為研發額外性和行為額外性[27]。研發額外性：政府補助形成研發投入的直接補給，幫助企業擺脫自有資金不足困境，增強創新能動性，增加創新先動優勢，促進創新產出，同時也有效緩解了市場失靈下的資源配置扭曲，優化創新結構，提升創新質量。行為額外性：政府補助的認定與支持確保企業創新的方向性、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，利于實質創新產出增長。但企業為尋求政府補助，產生“迎合性”或“敷衍性”創新，基礎創新不夯實，僅表現為策略創新[28]。綜上，提出如下假設：

H3a：國家創新型企業政策通過政府補助加大企業研發投入，促進創新產出；

H3b：國家創新型企業政策通過政府補助促進企業實質創新；

H3c：國家創新型企業政策通過政府補助促進企業策略創新。

國家創新型企業政策改善融資結構促進企業創新：其一，政策對認定企業的金融支持使其享受信貸優惠，緩解內部融資不足壓力，為企業創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，利于企業獲取債務融資支持，促進企業創新[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的認可，改善融資環境，促進企業創新研發投入和產出[29]。但因創新知識的專業性，外部利益相關者對創新成果的認知不足，導致企業僅通過策略創新方式“愚弄”公眾。此外，外部投資人對投入資金的監管性較差，用途、方式成為“黑箱”，易造成資金的浪費或舞弊，降低創新效率[27]。綜上，提出如下假設：

H4a：國家創新型企業政策通過改善融資結構，增加企業研發投入，促進創新產出；

H4b：國家創新型企業政策通過改善融資結構促進企業實質創新；

H4c：國家創新型企業政策通過改善融資結構促進企業策略創新。

三、研究設計

(一)模型設定

鑒于國家創新型企業政策逐步落實特性，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為企業的研發投入、創新產出、實質創新及策略創新；treatedit為政策變量，若i企業在t年被確立為國家創新型企業，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i被確立為國家創新型企業的年份；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享受國家創新型企業政策的變量。

(二)變量選取

1.被解釋變量：研發投入(rd)借鑒吳凡等(2019)[31]的做法，采用研發支出總額對數量化(1)國泰安和萬得數據庫中有專項企業研發投入數據信息，但因其初始統計年份為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。；創新產出(lnpa)采用企業專利申請量對數量化；借鑒雷根強和郭玥(2018)[27]的做法，實質創新(lnipa)采用發明專利申請量對數量化；策略創新(lnfpa)采用非發明專利申請量對數量化。

2.解釋變量：國家創新型企業政策變量(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選條件，從盈利能力、創新文化氛圍和財務制度的規范性三方面選取變量。企業盈利能力(roe)，采用企業凈資產收益率量化；高管文化程度(edu)，采用企業高管中本科以上學歷人數量化；制度規范性(bind)，選用企業獨立董事比率量化。

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

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

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

(三)樣本選取與數據來源

由科技部和各企業官網手工搜集整理5批次676家企業名單，得到A股上市公司352家，樣本企業數大于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創新變化，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)描述性統計分析

主要變量描述性統計結果表明，企業研發投入均值為0.13億元，中位數為0，最大值4.79億元；創新產出均值為72.4件，中位數為17件，最大值為20107件，說明企業間創新差距較大，整體處于較低水平。實質創新均值為33.56件，最大值為9029件；策略創新均值為38.85件，最大值為11196件，實質創新大于策略創新。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。創新產出、實質創新與策略創新結果類似，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。。匹配后研發投入、創新產出、實質創新和策略創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.企業創新投入產出的政策效應。國家創新型企業政策對企業創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研發投入和創新產生均具有促進作用，假設H1得以驗證。表中Wald和χ2統計量均顯著為正，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系數大小比較發現，政策對企業研發投入的作用大于創新產出，可能由于政策對研發投入的補貼效應更為直接，或因創新的風險性，導致政策創新產出效應的損耗。

表1 國家創新型企業政策對企業創新投入產出的政策效應

2.企業創新策略選擇的政策效應。國家創新型企業政策對企業創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，表明國家創新型企業政策不僅促進企業策略創新，也促進實質創新增長，且政策對實質創新的作用大于策略創新。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選擇開展實質創新。綜上，國家創新型企業政策長短期對企業實質和策略創新均具有增長效應，驗證了假設H2a和H2b，但企業出于長遠發展考慮，更傾向于開展實質創新。

表2 國家創新型企業政策對創新質量的政策效應

3.企業類型異質性下創新的政策效應。其一，短期非政企關聯企業研發投入的政策效應大于關聯企業，但長期政企關聯企業的政策效果更強。對于政企關聯企業，政策長短期對企業創新產出、實質創新和策略創新作用效果均強于非關聯企業，且對實質創新的作用強于策略創新。非政企關聯企業享受政策優惠，短期加大研發投入，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新的長期效應更強。政企關聯企業享受更多的政治“關懷”，政企間的摩擦成本降低，可投入創新中的資源更多，利于實質創新增長。

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

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

(四)穩健性檢驗

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，政策下企業研發投入和創新產出無論長短期均呈現增長效應，實質創新和策略創新也均呈現增長效應，且實質創新效應大于策略創新，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，將企業研發投入、創新產出、實質創新、策略創新分別替換為研發支出與總資產比值、專利授權量、發明專利授權量、非發明專利授權量。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.政策對企業研發投入和創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研發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，研發投入增長，驗證了假設H3a。根據Sobel檢驗結果，政府補助在研發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創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新溢出效應大于治理者的“尋租”效應，創新產出增加，驗證了假設H3a。Sobel檢驗結果顯示，政府補助在創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新產出。與研發投入結果對比，產出作用效果大于研發投入，可能因研發損失風險更大，為“尋租”提供了便利條件，導致效果損失，抑或創新產出更易量化，補助監督機制更強，規避了“尋租”風險，最終創新產出增加。

表4 國家創新型企業政策對企業創新產出的影響：政府補助中介效應

2.政策對企業創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創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新或策略創新均有促進作用，驗證了假設H3b和H3c。政府補助在政策與實質創新間的中介效應為10.94%和8.22%，在政策與策略創新間的中介效應為9.61%和7.83%，表明在政府補助的監督和激勵作用下，企業更傾向實質創新。

表5 國家創新型企業政策對企業實質創新的影響：政府補助中介效應

表6 國家創新型企業政策對企業策略創新的影響：政府補助中介效應

(二)融資結構機制檢驗

1.政策對企業研發投入和創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，在長短期對企業研發投入均有促進作用，驗證了假設H4a。企業享受政策，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新投入的提升作用。

表7 國家創新型企業政策對企業研發投入的影響：融資約束中介效應

表8報告融資結構在政策與企業創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，保證創新資金供給，長短期均促進企業創新產出，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揮持續作用。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；與研發投入的中介效應結果對比，產出效用更強，可能由于創新產出風險更小，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 國家創新型企業政策對企業創新產出的影響：融資約束中介效應

2.政策對企業創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創新策略的影響結果，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新和策略創新。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新影響的中介效應強于實質創新，改善融資結構，緩解要素扭曲，促進實質或策略創新。抑或由于創新知識的專有性，實質或策略創新難以有效甄別，企業傾向提升易于觀測的策略創新。

表9 國家創新型企業政策對企業實質創新的影響：融資約束中介效應

表10 國家創新型企業政策對企業策略創新的影響：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新型上市公司樣本，采用PSM方法匹配對照組企業，運用干預效應漸進雙重差分模型，研究國家創新型企業政策對企業創新的作用及傳導機制。結果表明：享受國家創新型企業政策的企業，長短期研發投入和創新產出均增加。在創新策略方面，長短期實質創新和策略創新均呈增長趨勢，但實質創新效果更強。政企關聯、國有股權及集團企業的政策創新效應強于非政企關聯、非國有股權和非集團企業。作用機制檢驗中，政策借政府補助促進企業創新，對創新產出的作用強于研發投入，且政府補助對實質創新影響的中介效應大于策略創新。此外，政策改善企業融資結構，正向促進企業創新，且對創新產出的作用大于研發投入，但更多地表現為策略創新。

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

政府對國家創新型企業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新型企業政策對企業創新的作用機制，并驗證了企業類型異質性條件下政策落實的差異性結果，但政策中創新制度、創新環境、創新平臺建設等手段的作用機制有待檢驗及完善，以此形成對國家創新型企業政策的系統性研究。