政府補貼促進還是抑制企業創新持續性
——基于異質性創新動機視角

余 芬，樊 霞，張巧玲

(華南理工大學工商管理學院，廣東 廣州 510641)

0 引言

創新持續性對于構建企業動態競爭優勢、提升區域創新能力具有重要價值[1-2]。區別于持續性創新或漸進性創新，創新持續性是指企業在技術等方面具有反饋、積累及鎖定效應，具有使后續技術創新活動長期保持下去的性質和趨勢[3-7]。自Geroski等[8]明確提出創新持續性問題后，學者基于各國CIS創新調查和專利數據，對企業創新持續性的內涵、動力機制、經濟后果及其影響因素開展了大量富有啟發意義的前期探索。現有研究從不同角度理解創新持續性，但較為一致地指出其本質為當前創新正向促進后續創新[4]。創新投入的 “沉沒成本”、知識資源方面的 “動態收益遞增”以及商業收益方面的 “成功孕育成功”導致創新行為具有很強的路徑依賴性[9-10]。同時，部分研究探討創新持續性的經濟后果，發現創新持續性對企業績效的促進效果存在拐點[11]，企業工藝創新持續性而非產品創新持續性顯著促進就業[12]。關于創新持續性的影響因素，國內外學者分別從企業內部因素與外部因素等不同角度開展了大量研究。其中，內部因素的探討主要集中于企業規模、技術多元化、出口等[10,12-13]，外部因素則主要考慮市場競爭強度、外部資源、當地知識庫質量等[14]。這些研究證實了技術多元化有利于企業創新持續性，或剖析了區域特征的作用，發現知識溢出水平更高的區域中企業創新持續性更強,但尚存不足的是當前研究對政府補貼這一政策性因素的影響效應仍缺乏深入的探討。

企業創新活動的外部性和高風險性會引發市場供給不足，可能導致企業創新難以持續進行。為解決 “市場失靈”問題和鼓勵企業創新，政府不斷加大對企業的補貼力度。以中國上市公司為例，近10年補貼金額的年均增長率為21.64%，2016年獲得政府補貼的上市公司比例高達94.2%。與此同時，我國企業技術創新能力得到整體提升，專利數量持續上升，發明專利年均增速達20.76%。然而，在高速增長的政府補貼和創新成果背后，不乏存在企業為獲取政府補貼做出一系列策略性的應對，如新能源汽車從 “騙補”升級為 “騙資質” “偽高企”等手段層出不窮，這些企業一旦獲得補貼，將資金用于與產品創新無關的其他項目。一些學者指出中國的創新激勵政策 “事與愿違”，導致企業的創新行為出現扭曲[15-16]，企業通過追求創新數量俘獲政府[17]，存在 “尋補貼”行為或者尋求非生產性資源[18]。申請政府補貼的企業面臨著開展策略性創新和實質性創新兩種選擇，出于策略性創新動機的企業可能不是真正基于內部驅動力進行資源投入，因此并不意味著創新持續性，而補貼企業只有開展實質性的創新活動才能使政府政策的設計初衷在企業實踐層面得以實現。因此，不同獲取動機下政府補貼將導致不同的經濟后果，以往研究不區分企業創新動機的評估，無疑會模糊政府補貼的作用。另一方面，從產生初衷看，政府補貼等創新政策的目的并非僅僅提升企業某一時刻的創新 “數量”和 “速度”，而是期望企業真正形成自身的創新能力和持續優勢。但現有研究大致沿著擠入效應—擠出效應這一范式展開，側重于政府補貼對企業當期創新行為和績效的影響方面仍未得出一致的結論，同時缺乏從長期視角進行考察，忽略了創新的持續性問題。對企業而言，當期創新產出數量的增加不一定意味著長期發展能力，創新持續性的增強才是制造業企業轉型升級的必經之路。持續優勢的形成來源于持續的創新，通過分析企業創新活動的持續性，比較補貼企業與非補貼企業在能力積累上的差異，才能考察政府補貼能否促進企業創新的長期影響力。

綜上，政府補貼在提升企業創新持續性方面真的能 “如其所愿”嗎？相比非補貼企業，政府補貼企業是否更具創新持續性？這是本文試圖回答的第一個問題。為此，探討政府補貼對企業創新的影響需要從已有研究關注的當期效應推進深入到其持續過程，以厘清政府補貼是否能真正激發企業的內部創新驅動力。此外，在政府補貼與企業創新的研究中，往往暗含著企業所進行的創新活動帶來技術進步和產品升級，表現為實質性創新，忽視了中國情境下企業 “策略性創新”動機的存在，即創新激勵政策可能扭曲企業的創新行為[19]，產品升級和工藝改進并不是企業進行創新投入的唯一目的。由此引發的第二個問題是，政府補貼對企業創新持續性的影響是否因企業創新動機而存在差異？尤其是在企業存在策略性創新行為的情況下，政府補貼是否仍能發揮其應有的作用？這是目前亟需深入解決的問題，對這些問題的回答，將有助于評估中國政府補貼的長期效應以及企業創新現狀，對于創新政策的制定提供一定的學術意見。

1 研究假設

1.1 政府補貼對企業創新持續性的影響

Hall[20]指出創新活動融資成本高，這是由于企業創新活動風險較高、周期長，使得企業外部融資成本高，轉而主要依靠企業內源融資。創新活動調整成本高是企業創新活動的另一重要特征，因此企業有很強的動機平滑創新波動，進而避免損失。Brown等[21]最早證明了創新的平滑機制，企業通過現金持有量緩解外部融資約束，從而保證企業研發資金的穩定性，以保持創新活動持續進行。后續研究較多沿著這一思路，從創新平滑視角考察政府補貼對企業創新持續性的影響[22-23]。還有研究從不同視角證明政府補貼正向促進企業創新持續性，如國外學者Arqué-Castells[24]較早考察了政府補貼對企業持續創新的影響，發現補貼可以鼓勵非研發企業開始進行研發，即使在取消補貼之后仍持續進行研發；Huergo等[25]證實企業研發活動存在路徑依賴，即當期研發投入受前一期研發投入影響，而政府及時資助有助于企業研發活動持續進行。尚洪濤等[26]運用脈沖響應函數等分析方法，揭示了政府補貼、研發投入及產出三者之間的持續相互作用，發現政府補貼與創新投入在1～3年內相互促進，而政府補貼實施1年后對創新績效的積極影響最為顯著。

政府補貼作為政府干預企業經營活動的重要手段，可促進企業創新持續性。根據產業組織理論，企業創新活動具有正外部性，創新成果很容易被競爭對手模仿，率先創新的企業其收益達不到期望水平。尤其是在知識產權保護政策不完善的情況下，企業創新預期收益會進一步減少，因此難以保證企業具有持續創新的動力。政府補貼通過直接資金支持彌補企業因創新外部性帶來的收益損失，提高企業持續創新的積極性。從信號傳遞理論出發，企業受到政府補貼被認為是得到了政府的認可，向外部投資者釋放出利好投資的信號，有利于拓寬外源融資渠道，緩解企業財務緊張。同時，政府補貼企業可以看作是企業受到政策支持，進而幫助企業獲得外部技術合作和其他創新資源，從而增強企業的創新能力。此外，政府補貼調整成本低，管理者可靈活調動以平滑創新投資波動，推動創新持續性。企業持續的研發投入有利于增加企業創新產出的持續性。綜合以上分析，提出研究假設1：政府補貼能夠降低企業持續創新的風險率，進而促進企業創新持續性。

1.2 企業不同創新動機下政府補貼對企業創新持續性的影響

Pere[24]提出由于企業與政府補貼政策制定者之間存在信息不對稱，導致在實際實施過程中很可能導致道德風險問題，如企業在某個時期開展創新活動，可能僅僅是為了獲取補貼，一旦得到政府補貼，便停止創新活動。同樣，企業可能過度投資創新活動，以獲取更多的政策資助。安同良等[27]指出企業發送虛假創新信號尋求資助的行為是一種策略性行為，與真實創新類型相對。隨后，鮑宗客[15]、黎文靖等[17]開始從動機視角分析企業創新行為，認為企業以實現技術進步和提高競爭力為目的的創新活動是實質性創新；以獲取其他利益為目的的創新行為是一種策略性創新，并證明策略性創新提高了企業生存的危險率 (Hazard Rate)。從現有為數不多的相關文獻看，研究結果都較為一致地支持政府補貼對企業創新持續性的促進作用，但沒有區分企業創新動機的評估，無疑會模糊政府補貼的作用。

面對大量政府補貼，企業以策略性創新擠出或替代本應進行的實質性創新，實際上是企業在自身能力與資源基礎上的一種 “理性選擇”。一方面，當企業通過尋租活動獲得的超額利潤大于通過擴大生產的方式獲得時，企業傾向于 “尋補貼”，而尋租成本占用了企業的生產性資源，從而抑制企業的創新行為；另一方面，由于企業持續創新源于知識的長期積累，若企業僅以一時的創新 “數量”滿足獲得政府補貼的 “硬性”指標，產品創新等實質性創新不再是企業開展創新活動的 “抱負”，企業后續創新活動將很難持續進行。根據 “成功孕育成功”理論，創新成功產生的利潤能夠增強企業的內部融資能力，為企業提供再次創新的資金，且在超額利潤的驅使下，企業更有動力持續創新。尤其對于制造業企業而言，不斷進行新產品創新是降低市場風險、取得經濟效益的關鍵路徑，而策略性創新企業獲取政府補貼后，并未將資金真正用于新產品創新和產品升級，難以為企業帶來后續技術開發的經濟利益，從而降低后期創新成功的概率?；趧討B收益遞增理論，技術累積是持續創新的基礎，企業在 “學中學” “干中學”中豐富知識儲備和提高未來創新的概率，受短期經濟利益驅使和政策驅動所引致的專利申請及創新行為，實質上并不會帶來企業在技術方面的長期知識積累與進步，最終導致企業自身的技術創新與生產經營缺乏持續性。相比策略性創新企業，實質性創新企業將政府補貼資金用于產品改良和新產品創新，其結果帶來的經濟收益轉化為企業創新的再投資，創新中積累的經驗和知識也為未來創新打下了基礎，從收益層面和技術層面都增加了企業未來成功創新的概率。綜上所述，提出研究假設2：政府補貼能夠降低實質性創新企業持續創新的風險率，進而促進企業創新持續性。假設3：政府補貼提高了策略性創新企業持續創新的風險率，進而抑制企業創新持續性。

2 研究設計

2.1 研究方法

(1)生存分析法與創新持續性測度。根據Geroski[8]、Triguero[12]等的研究，本文將創新持續性定義為創新流 (Innovation Spell)，即某一企業開始引入創新到創新活動未中斷所經歷的時間 (時間以年衡量)。國外研究所采用的創新調查數據 (CIS，Community Innovation Surveys)內容豐富，學者從創新投入 (研發投入)和產出 (專利、重大創新)角度或者以不同創新類型 (產品創新、工藝創新等)全面衡量創新。本文關注政府補貼對創新產出的影響差異，將專利作為創新的代理變量。由于本文考察時間為2001—2007年，對于2008年之后企業是否仍有專利的狀態無法觀測，其存在刪失數據 (Censoring)，而且企業創新是一個動態變化過程，傳統統計方法無法處理，因而采用生存分析 (Survival Analysis)進行研究。生存分析是對事件停止和出現這一結果所經歷的時間進行分析的統計方法，本文所要研究的事件為企業創新持續性，起始事件為企業在某年擁有專利，終點事件為企業在某年及之后兩年都未有專利，生存時間即為企業從擁有專利到某年及之后連續3年內都未有專利所經歷的時間。

生存分析中最常用的方法有Kaplan-Meier乘積限法、Cox模型分析法等。運用Kaplan-Meier法可以對企業創新持續性的時間給出直觀的生存函數曲線，估計出生存時間的分布特點和生存率。令T表示企業的創新持續性。生存函數表示企業創新持續時間超過t年的概率，表示為：

(1)

采用Kaplan-Meier乘積限估計式進行生存函數的非參數。其中，ni是指在i期可能停止創新的持續時間段的個數，di表示同期觀察到的停止創新的持續時間段的個數，表示為：

(2)

接下來用Cox比例風險模型估計各因素對企業持續創新的影響，其模型的基本形式可表示為：

h(t,X)=h0(t)(β′X)=h0(X)exp(β1X1+β2X2+…+βmXm)

(3)

式中，h(t,X)表示X在t時間的危險率 (即停止創新的概率)；X’=(X1,X1,…,Xm)是指與生存時間有關的協變量；β’=(β1,β2,…,βm)為Cox模型的偏回歸系數。當β>0時，表明該系數為危險系數，即對企業創新持續性產生抑制作用；當β<0時，表明該因素為保護因素，即有利于提升企業創新持續性；當β=0時，表明該因素為無關因素，即對創新持續性無影響。

(2)傾向得分匹配 (PSM)。本文使用生存分析法評估政府補貼對企業創新持續性的影響效應。事實上，政府選擇補貼對象并非是隨機的，一方面存在特定的原則或偏好，另一方面可能還受企業自身因素影響 (如企業規模等)。若采用OLS方法進行研究將會產生選擇性偏差和內生性問題。為使估計結果更可靠，在進行生存分析前，本文首先采用傾向得分匹配 (PSM)方法進行樣本篩選。

與許佳云等[28]、Loecker[29]、邵敏等[30]設置政策處理變量的做法類似，本文的處理組為首次受到政府補貼的企業，對照組為從未受到政府補貼的企業，最大限度地減少面板數據模型中的錯配問題。首先，構建一個虛擬變量Subit={0，1}，設定為1表示i企業在t時期為補貼企業，反之為非補貼企業。接下來，選取可能影響企業獲得政府補貼的因素。參照鮑宗客[15]、毛其淋[18]等研究，選取本文的匹配變量，見表1。其中，參考蔣靈多等[31]、聶輝華等[32]識別不同所有制企業的方法，構建國有企業虛擬變量 (State)、外資企業虛擬變量 (Foreign)反映企業所有制類型。運用Probit模型對企業受到政府補貼的概率進行估計，從而得到各自的傾向分值 (Pscore)。最后通過最近鄰匹配方法，對補貼企業與非補貼企業進行重新配對，尋找與補貼企業得分最為接近的非補貼企業進行最近匹配，以保證處理組與對照組之間唯一的差別只剩下是否有政府補貼。

表1 匹配變量含義及測度方法

2.2 數據選取與處理

目前，中國近90%的上市公司受到政府補貼，采用上市公司數據無法實現處理組和控制組之間的匹配，難以有效區分出政府補貼的異質性影響效應，因此本文使用的數據來自《中國工業企業數據庫》。該數據庫目前已經更新到2013年，但由于2007年后數據存在諸多問題，現有文獻仍主要使用2007年之前的數據進行研究[33]，因此本文選取的樣本區間是2001—2007年。按照Brandt等[34]的步驟對2001—2007年的企業進行匹配，最終形成面板數據集。與已有文獻一致，本文選取制造業進行研究。為減小數據誤差，對樣本數據進行以下處理：①剔除1949年之前及2000年之后成立的企業樣本；②刪除研究開發費在2005—2007年3年均為0的企業樣本；③剔除從業人員數小于10人的企業；④對2001年企業的行業代碼根據新的分類標準重新調整；⑤剔除重要財務指標存在缺失或為負值的企業樣本。此外，因需從較長期限內考察企業創新情況，故選取研究期內一直存活的企業以減少干擾。中國工業企業數據庫不包含企業專利指標，因此根據企業名稱與國家知識產權局的專利數據進行匹配。

3 實證結果及分析

3.1 傾向得分匹配結果

首先對企業受到政府補貼的概率進行估計 (為節省篇幅，沒有報告)。結果顯示，企業規模越大、出口強度越高、銷售利潤率越高、資本密集度越高，企業獲得政府補貼的概率越大。而企業負債率越高，獲得政府補貼的可能性越小。外資企業獲得政府補貼的概率較小，這與以往研究發現的外商持股對獲得政府補貼不占優勢的結論一致，這在一定程度上說明政府補貼更傾向于支持內資企業，鼓勵其提高自主創新能力，但國有企業虛擬變量加入模型后，發現該變量并不顯著。企業成熟度 (Age)顯著地影響獲得補貼的概率，且成立時間越長，企業獲得政府補貼的可能性越小，這與王剛剛等[35]的發現一致。

接下來，采用最近鄰匹配法分年度依次進行匹配。為了更精確地測度實驗組和對照組的配對情況，還進行了匹配平衡性檢驗，即對匹配前后，處理組和對照組影響獲得政府補貼概率的變量進行t檢驗。以2001年的平衡性檢驗結果為例，匹配完成后各協變量的標準偏差絕對值均在10%以內，見表2，符合Oakes和Kaufman的要求，且t檢驗的相伴概率均大于10%，故可認為本文中的匹配變量和方法是合適的。

匹配前后的傾向得分核密度如圖1所示。結果顯示匹配后處理組和控制組的傾向得分擬合優度明顯提高，已經不存在明顯差異。表2和圖1顯然都滿足匹配的判斷標準，表明使用最近鄰匹配方法具有充分的合理性。匹配完成后，得到補貼企業1925個，非補貼企業1414個。下面基于匹配樣本進行生存分析，評估政府補貼對企業創新持續性的影響效應。

3.2 基于PSM樣本的生存分析基本估計結果

首先基于Kaplan-Meier生存函數初步考察政府補貼與企業創新持續性的關系。補貼企業 (即Subsidy=1)與非補貼企業 (即Subsidy=0)創新持續性的Kaplan-Meier生存曲線如圖2所示。由圖2可見，生存曲線呈下降趨勢，在企業創新第一年生存率迅速下降，之后隨時間緩慢降低，這說明企業在創新初期失敗的風險最高。處理組的Kaplan-Meier 生存曲線位于較高位置，這表明與對照組相比，補貼企業停止創新的可能性更低，即補貼企業更具有創新持續性。圖2只是較為初步地描述政府補貼與企業創新持續性之間的可能關系，除了政府補貼外，還有其他因素也會影響企業創新持續性，因此進一步采用Cox比例風險模型進行更為嚴謹的估計，見表3。

圖1 傾向得分匹配前后核密度分布

本文主要考慮以下協變量：①企業成熟度 (Age)。研究表明年輕企業更有創新動力[21]。②企業規模 (Size)。一般認為企業規模對創新持續性具有重要積極影響[12]，因為規模較大的企業通常擁有較強的市場力量，并伴隨著更強的創新能力。③企業負債率 (Debt)。企業創新投入主要依靠企業內部資金，企業資金充足才能保證創新活動的持續進行[36]。而企業負債率較高時，企業難以將資金用于創新等中長期投資。④出口強度 (Export)。根據動態收益遞增理論，企業可以通過出口獲得更廣泛的學習機會，獲得知識積累和經驗，因此提高了未來創新的可能性[37]。從技術需求角度看，海外市場需求增長有助于緩解企業流動性約束以及提高預期收益，從而鼓勵企業持續創新[38]。⑤資本密集度 (Capital)。資本密集度能很好地刻畫企業技術狀態及其產業特點，是企業持續性創新的關鍵因素[39]。Antonelli等[9]揭示了固定資本投資水平的重要性以及資金密集度較高的企業有更多機會持續創新；⑥市場化水平 (Region)。區域環境對于企業創新持續性至關重要[14]，這是因為區域具有不同程度的 “緩慢變化因素”，這些因素加強了企業在創新持續中的路徑依賴。在市場化水平較高的地區，企業越有動力持續創新。本文使用的市場化指數來自樊綱，以2001年市場化指數對應于企業所在地區的市場化程度。若大于或等于市場化指數平均值則界定為高市場化地區，取值為1，否則界定為低市場化地區，取值為0。⑦高技術行業 (High-tech)。相對于低技術行業企業，高技術行業企業產生大量且無法收回的沉沒成本，其研發成果具有高度專有性，創新活動一旦開始，意味著中止的可能性較低，因而保持創新的概率更大[40]。根據2002年公布的高技術產業統計分類標準，企業屬于高技術行業取值為1，反之為0。⑧國有企業 (State)。相對于民營企業，國有企業享有更多的政策扶持，進行創新的資金較為豐足。但國有企業存在所有制安排的天生動力缺陷，使得其創新動力相對不足[41]。國有企業是否更具創新持續性，尚無確定的結論。⑨外資企業 (Foreign)。部分學者認為外國投資者參與對企業創新持續性產生積極影響[42]，而Rogers[43]等研究發現外國所有權并不會提高創新持續性，卻會給企業創新帶來威脅。

表3 (1)列呈現了基于匹配樣本的Cox比例風險模型估計結果?？梢园l現，政府補貼 (Subsidy)的系數顯著為負，相對于非補貼企業，政府補貼企業可以降低16.8%的持續創新風險，這表明政府補貼企業具有創新持續性溢價，政府補貼在總體上降低了企業停止創新的風險率，促進了企業創新持續性，假設1得證?？赡茉蚴?，政府補貼作為企業的冗余資源，調整成本低，可以緩解企業融資約束狀況和通過靈活調動以平滑創新波動，進而在總體上增加了企業未來創新的概率。從控制變量的估計結果可以看到:企業規模 (Size)、市場化水平 (Region)、高技術行業 (High-tech)均對企業創新持續性具有正向影響，有助于降低企業停止創新的風險。企業負債率變量 (Debt)的系數顯著為正，是企業創新持續性的危險因素，加大了企業停止創新的概率，這也從側面印證了政府補貼通過緩解企業融資約束等促進企業創新持續性這一結論。相對于非國企而言，國有企業 (State)停止創新的風險更大，這與企業創新動力有關。外資企業 (Foreign)的系數顯著為負，這表明外資企業比內資企業具有更強的創新持續性，這一結論符合安同良等[41]對江蘇省制造業的調查結果，即外資企業比內資企業具有更活躍的研發行為，且往往內設獨立研發中心開展持續性創新活動，因此創新產出更具長期性和穩定性。與以往研究結論不太一致的是，本文發現企業出口強度 (Export)的風險比率顯著為正，表明企業出口強度越大，反而加大了企業停止創新的風險，其中原因有待另文探討。

在不同的制度安排下，國企憑借其重要戰略地位更易受到政府 “隱性擔?！迸c信貸配置傾斜，而非國企不僅受到 “金融歧視”，同時面臨激烈的市場競爭，政府補貼對不同產權性質企業的創新引導作用可能存在差異，因此進一步考慮產權異質性以分析政府補貼的作用機制。表3 (2)列顯示了產權性質調節效應的Cox比例風險模型估計結果，其中，政府補貼對創新持續性有顯著促進效果，而產權性質 (State)、政府補貼與產權性質的交互項系數 (Subsidy×State)均顯著為正，表明相比于非國企，國企利用政府補貼提升創新持續性的作用更弱。這也意味著政府補貼能緩解融資約束，非國企會將寶貴的扶持資金用于提高創新能力，力求在市場上獲得競爭力，因此政府補貼對非國企的持續創新激勵效應更強。

圖2 企業創新的Kaplan-Meier生存曲線

表3 Cox模型估計結果

3.3 基于創新動機異質性的分組檢驗

前文分析考察了政府補貼對企業創新持續性的平均影響，但如前所述，政府補貼對企業創新的影響效應還可能因為企業獲取補貼的動機不同而存在差異。現有文獻基于不同方法來檢驗企業創新行為是屬于實質性創新還是策略性創新。楊國超等[16]根據高企研發投入在法規門檻附近分布不連續特征識別出企業策略性創新行為。黎文靖等[17]考察產業政策對上市公司創新行為的引導效果發現，政策激勵作用下企業創新 “數量”增加而創新 “質量”并未同步提升，表明這種創新行為僅僅是一種策略性創新。鮑宗客[15]以工業企業數據庫中的研發企業為研究對象，將實質性創新企業限定為觀察期間至少生產過一次新產品的研發企業，而如果研發企業獲得政府補貼卻沒有進行新產品的生產則被認定為策略性創新企業，其中以補貼費用指標識別策略性創新企業是為了避免創新失敗的特例，即以產品創新為目的進行創新但沒有成功獲得新產品。本文使用中國工業企業數據庫，該數據庫包含 “新產品產值”這一指標，因此采用鮑宗客的做法能較好地區分出實質性創新企業與策略性創新企業。通過Cox模型檢驗政府補貼對創新持續性的影響效應是否因異質性創新動機而存在差異的步驟為：①將補貼企業分為實質性創新企業和策略性創新企業兩組樣本，作為處理組，仍然將非補貼企業作為控制組。設置兩個虛擬變量即 (Substansive)和 (Strategic)，如果樣本中的創新企業屬于策略性創新企業，則 (Strategic)取值為1，否則為0。構建實質性創新企業虛擬變量的方法與之類似。②按照前文的最近鄰匹配方法依次匹配出與實質性創新企業和策略性創新企業兩類處理組最接近的非補貼企業。③對匹配完全的兩組創新持續性數據用Kaplan-Meier生存函數與Cox比例風險模型重新進行估計。匹配之后，得到實質性創新企業1362個，策略性創新企業584個。

實質性創新企業、策略性創新企業、與非補貼企業的創新持續性的Kaplan-Meier曲線如圖3所示。由圖3可見，實質性創新企業的Kaplan-Meier曲線明顯高于非補貼企業，而策略性創新企業的Kaplan-Meier曲線低于非補貼企業。該結果表明，當補貼企業存在策略性創新行為時，其創新持續性不如非補貼企業，停止創新的可能性更大。表3 (3) (4)列報告了實質性創新企業和策略性創新企業的估計結果。對于實質性創新企業，政府補貼系數為-0.193，并且通過了顯著性檢驗，表明政府補貼可以使企業停止創新的危險率降低19.3%，其風險比率低于總體政府補貼企業。這一結論說明，實質性創新擁有較大的創新持續性溢價，假設2得證。對于策略性創新企業，其政府補貼的風險比率為0.114，而且在統計上沒有通過顯著性檢驗，也就是說，策略性創新企業停止創新的風險反而要比非補貼企業停止創新的風險要高，假設3得證。這一結果表明，策略性創新行為扭曲吞噬了政府補貼企業的創新持續性溢價。原因可能有：一方面，這些受短期經濟利益驅使和政策驅動所引致的專利申請及創新行為，并沒有通過產品的更新改良來提升產品的市場競爭力，其結果，導致企業自身的技術創新與生產經營缺乏持續性；另一方面，實質性創新企業充分利用政府補貼，不斷地通過產品創新來提高留在市場中的最低生產率標準，而策略性創新企業與其差距逐漸拉大。

圖3 企業創新的Kaplan-Meier生存曲線

3.4 穩健性檢驗

(1)考慮政府補貼的動態變化問題。由于在中國工業企業數據庫中，企業受政策性補貼的過程不只是一次性的，即在樣本期限內，有些企業多次獲得補貼。因此，為了得到穩健性的結論，對包含間斷補貼企業和連續補貼企業的樣本按照前文方法和步驟進行分年度匹配，篩選補貼企業與相近的非補貼企業、實質性創新企業與相匹配的非補貼企業、策略性創新企業與相匹配的非補貼企業，得到1927個補貼企業、1558個實質性創新企業及策略性創新企業770個，分別進行生存分析，Cox分析結果見表4，本文核心結論依然成立。

表4 Cox模型估計結果

(2)變換模型。本文采用生存分析法從創新產出角度考察企業創新持續性，此外，部分學者采用無形資產增量反映創新的持續程度?？紤]到度量創新持續性指標的多樣性，借鑒鞠曉生[36]等研究的做法，以無形資產增量 (Innoi,t)作為企業創新持續性的代理變量，控制前一期創新投資對當期創新投資的持續影響 (Innoi,t-1)，使用歐拉方程動態投資模型刻畫持續創新投資行為，回歸結果見表5 (為節省篇幅，僅列示關鍵變量的估計值)。在不區分創新動機時，政府補貼的估計系數為0.0292，表明政府補貼對企業創新持續性具有顯著的提升作用。在進行分組檢驗后發現，這一促進效應在實質性創新企業組大于總體效應 (β=0.0371)，扶持資金有助于真正激發實質性創新企業的創新動力，而政府補貼對策略性創新企業的正向促進效應不再顯著，反而損害了創新投入持續性 (β=-0.0467)，最終拉低了政府補貼的總體促進效應,說明本文的結論不變。

表5 基于歐拉方程模型的穩健性檢驗結果

4 研究結論與啟示

本文基于傾向得分匹配的生存分析方法分析了政府補貼與企業創新持續性之間的關系。研究發現：總體上，政府補貼促進了企業創新持續性。補貼企業要比非補貼企業多降低16.8%的持續創新風險率，政府補貼企業更具有創新持續性，且這一效應在不同產權性質企業中存在顯著差別，非國企利用政府補貼提升創新持續性的效果更為顯著。同時，本文從動機視角分類為實質性創新企業和策略性創新企業并進行分組檢驗，進一步分析發現，政府補貼對企業創新持續性的影響因企業獲取政府補貼的不同動機而存在差異。政府補貼對實質性創新企業具有更強的額外激勵效應，實質性創新企業能夠顯著降低持續創新的風險率，因此更具有創新持續性。而策略性創新企業的創新持續性反而要低于非補貼企業，此時政府補貼對企業創新持續性的促進作用不再顯著，補貼企業面臨的風險更高。研究結果有助于政府和企業加深對創新行為的認識與后果。本文的理論貢獻在于：①將政府補貼對企業創新的影響從已有研究的當期效應推進深入到其持續過程，考察政府補貼是否能真正激發企業的內部創新驅動力，豐富了政府激勵政策的經濟后果研究，說明政府補貼總體上能夠長期影響技術創新。②區分不同創新動機下政府補貼的影響效應，為政府補貼實施效果的研究提供了新的證據。長期來看，政府補貼對企業創新產生的影響并非簡單意義上的擠入或擠出效應，而是因企業獲取補貼的動機而異。③從政策視角而非企業特征或外部環境等因素探討企業創新行為，在一定程度上拓展了創新持續性理論的相關研究和應用，同時有助于理解中國產業政策影響較強的背景下企業創新持續性問題。

根據研究結果，得出以下政策啟示：首先，有必要繼續加大政府補貼力度，完善對企業創新活動的穩定投入機制，尤其是其非國企的補貼力度與補貼持續度，激發企業的內部創新驅動力，實現對企業創新的持續推動作用。盡管如此，政府也應謹慎實施補貼政策，建立相應機制扭轉企業策略性創新行為。近年來，中國企業策略性創新行為呈愈演愈烈之勢，而這一行為的發生與創新驅動政策存在一定的聯系，本文的研究表明策略性創新會增大企業停止創新的概率。企業 “尋補貼”等策略性創新行為的存在，擠占了政府資源，導致那些真正進行創新活動的企業無法獲得政府的資助，降低了政府資源配置的效率與政策作用效果。從長遠看，這種行為也導致企業自身的技術創新無法持續穩定進行，有損于企業創新能力的提升。因此，建議政府補貼政策在支持企業進行實質性創新的同時，在政策制定過程中應確保指標標準設定的合理性，盡量設立多元化、多維度的指標審查機制。為避免政府補貼過程中企業策略性創新行為發生，同時加強對企業創新活動監督的長期性與動態性。一方面，政府可制定長期補貼計劃，促使企業權衡長期創新發展與短期利益的利弊得失；另一方面，建立隨機抽查和重點檢查機制，補貼實施后定期對企業利用補貼的成果進行評價和審核，若發現其表現與事前釋放出的信號不一致，則中止對該企業的補貼以及實行其他處罰，增加企業策略性創新行為的違規成本。

本研究的不足之處在于僅分析了政府補貼這一直接資助政策對企業創新持續性的影響效應，事實上，還存在研發稅收減免、高企認定、綠色補貼等不同類型的資助方式。全面考慮多種資助方式對企業創新的長短期效應或互動作用以及異質性情境下政策效應差異，或許是未來探索的方向之一。此外，囿于數據可得性限制，研究樣本取自于2007年以前的中國工業企業數據庫，今后的研究中可進一步利用最新數據或一手數據檢驗以提高本文結論的普適性。