政府補貼、融資結構與企業創新投入研究
——來自中國戰略性新興產業的經驗證據

王千紅 胡錦鋒

（東華大學 旭日工商管理學院，上海 200051）

一、問題提出及文獻述評

2020年10月，黨的十九屆五中全會明確了科技創新對我國經濟高質量發展的重要性，要大力發展戰略性新興產業。馬艷華（2014）指出戰略性新興產業的首要目標是實現重大技術突破。而技術的創新需要耗費大量資金，在企業自有資金有限的情況下，不得不通過外部融資來滿足資金需求。針對于此，國內外學者就外部融資是否真正對企業創新產生直接作用展開研究。大多數學者認為股權融資會對企業創新產生積極影響。Hsu（2014）通過對不同國家的數據研究發現股權融資會促進企業創新。盧馨等（2013）還發現該產業中企業規模越大，股權融資對企業創新的正向促進效應越明顯。也有研究認為股權融資對企業創新活動具有消極影響。Chaojun Yang（2018）研究發現當企業越傾向于外部融資時，股權融資越不利于企業創新投入。郭慧婷（2018）研究發現A股信息技術產業的企業股權融資會明顯抑制企業創新。而對于債權融資，多數研究認為會抑制企業創新。孫早（2016）研究發現我國戰略性新興產業企業債權融資對創新投入具有負向影響。王曉燕、張冊（2020）研究發現我國A股上市企業債權融資對創新效率具有負向影響效應。而鞠曉生（2013）研究發現企業獲得銀行信貸會對其創新具有正向作用。

除了通過市場化融資途徑獲得資金之外，政府對企業的財政補貼也是企業創新資金的重要來源。Arrow（1962）和Hall（2000）等認為企業創新具有外溢性，創新成果推向市場會被其他企業低成本的模仿，導致私人收益小于社會收益，甚至在極端情況下企業的收益并未能彌補企業的創新投入，導致企業的研發投入力度小于社會平均期望值。因此，Tassey（2004）認為企業創新存在明顯的市場失靈。這就是為什么在探討企業創新機能時一定需要政府的引導作用?，F有研究認為，政府補貼作為調節市場失靈的手段，主要從資源供給和信號傳遞兩方面影響企業創新。Yu F（2016）和Carboni（2011）認為政府補貼是政府無償對企業的資金補助，企業將這筆資金用于創新投入，從而緩解創新的資金約束問題，提高創新意愿，因此具備了資源供給屬性。伍健等（2018）研究發現政府補貼能夠促進我國戰略性新型產業A股上市企業創新投入和產出。童錦治（2018）從生命周期異質性角度分析發現政府補貼只對成熟期企業創新投入具有正向促進作用。李香菊等（2019）從產業異質性角度研究發現政府補貼對信息技術產業具有積極影響，而對新能源產業具有消極影響。也有觀點認為政府補助并不有利于企業創新投入。安同良等（2009）認為企業在申請政府補貼時存在虛假宣傳，獲得資金后并沒有用于創新活動。李政（2019）和劉云芬等（2015）發現政府補貼資金缺乏監管，導致企業滋生尋租行為，降低了企業的積極性。Aldieri L(2017)和Guan J C(2017)研究發現政府補貼具有擠出效應，會降低企業創新投入。肖興志（2014）發現政府對我國戰略性新興產業的補貼效率低下，反而抑制了創新投入。Kim S K(2011)和Zheng（2014）認為政府對企業的資金補貼意味著政策的導向性，可以為企業創新帶來額外的資源，例如銀行信貸政策和投資者信心，因此具有了信號傳遞屬性。在企業獲得銀行信貸的同時，由權衡理論可知企業財務風險也在升高，毛佳欣等（2018）認為企業為保證經營穩定，會減少在高風險創新上的投入。熊和平等（2016）認為企業會將政府補貼資金以及部分債權融資用于低風險項目。羅鄂湘等（2021）從生命周期角度研究發現，處于成長期的創新型企業融資約束更大，因此政府補貼發揮信號傳遞作用所帶來的股權債權融資并不會有效運用于結果不確定的創新活動中，導致政府補貼的信號傳遞作用并未通過提高融資規模而提高創新投入，反而抑制創新投入。

通過梳理文獻，發現不同的外部融資方式以及政府補貼對企業創新的影響結論尚不統一，主要原因是研究樣本的差異性，不同產業在不同時期經濟表現形式的差異，造成研究結論的不一致。除此之外，現有文獻在研究政府補貼與企業創新時，多數分析了政府補貼對創新產出的影響，而忽略了政府補貼對企業研發投入的杠桿作用，而企業加大創新投入將擴大企業創新的基礎，提高企業創新產出的可能性。因此，究竟是政府補貼作用于企業創新投入引致創新產出，還是政府補貼會直接影響企業創新產出，并未作具體的理論分析。企業從創新投入到創新產出的過程，是由企業內部創新機制所決定，受創新資金、研發人員、技術能力、原材料供應等多種因素的影響，并且每個企業都有各自的特性，僅僅依靠公開數據難以對企業創新產出作出全面的分析。相反，企業創新投入是企業一項重要的策略性行為，通過加強創新投入來提高創新產出的可能性，因此本文從可觀測的角度去研究企業創新投入，具有實踐和理論上的可行性和合理性。其次，現有文獻大多分析了政府補貼發揮資源供給屬性對企業創新投入的直接影響，而忽略了政府補貼發揮信號傳遞屬性給企業帶來的其他資源，這些資源會改變企業原有的融資結構，進而影響企業的創新投入決策。基于以上分析，本文以我國戰略性新興產業為研究對象，首先分別探討股權融資和債權融資對企業創新投入的直接作用，其次研究政府補貼在發揮“資源供給”屬性時會如何直接影響企業創新投入，最后探討政府補貼在發揮“信號傳遞”屬性時會如何改變不同融資方式與企業創新投入之間的關系。

二、現實分析

本文以國家統計局頒布的《戰略性新興產業分類（2018）》和中國證監會頒布的《上市公司行業分類指引（2012年修訂）》為依據，確定了我國戰略性新興產業九大領域共40個細分產業2832家上市企業，從微觀層面來分析企業創新投入、融資結構與政府補貼的現實狀況。

（一）企業創新投入分析

通過統計各個企業財務報告中“研發支出”項目，來分析戰略性新興產業2015—2019年的創新投入狀況。2016年《管理科學技術》中首次提到“研發強度”概念，用某地區或組織研發投入總量除以生產總值或營業收入來表征單一組織或地區的研發投入程度。本文基于此概念，引入創新投入強度（創新投入強度=企業創新投入總量/企業營業收入）概念來表示戰略性新興產業上市企業創新投入程度，如圖1所示：

圖1 戰略性新興產業上市企業創新投入強度

整體來看，戰略性新興產業上市企業創新投入強度呈現上升趨勢，從2015年的2.70%上升到2019年的3.23%，增加了超過0.5個百分點。據OECD公布的數據顯示，2019年以色列和韓國的研發投入分別達到了4.9%和4.6%，而德國、美國和日本等發達國家企業研發強度也都在3.1%以上。對比之下，我國戰略性新興產業創新投入強度提高速度緩慢，與部分發達國家仍有差距。橫向比較，同一時期民企的創新投入強度普遍高出國企0.2個百分點以上，說明我國戰略性新興產業民營企業的創新投入程度普遍高于國企，展現出了高于國企的創新意愿。

在創新投入強度都保持增長的情況下，圖2列出了創新投入總量增長速度的變化情況：

圖2 戰略性新興產業上市企業創新投入增長率

可以看出，戰略性新興產業整體的創新投入增長率自2018年開始減慢，2018年和2019年分別同比下降1.69個百分點和12.2個百分點。而我國GDP增長率自2017年達到6.95%之后，在2018-2019年分別回落0.20和0.80個百分點，說明宏觀經濟增長的下行壓力給戰略性新興產業創新投入帶來了一定的影響，尤其民企創新投入宏觀經濟影響更大，說明民企創新投入對宏觀環境的影響更敏感，在經濟增長面臨下行壓力的情況下，市場融資環境以及政策導向顯得尤為重要。

（二）融資結構分析

本文在企業融資總量分析的基礎上，分別從股權融資和債權融資兩個角度進行了結構性分析，以企業股本加資本公積的總和代表股權融資，以銀行借款與應付債券之和作為債權融資，具體如圖3所示：

圖3 戰略性新興產業上市企業融資增長率

2015—2019年，戰略性新興產業融資總額、股權融資和債權融資均保持逐年增長，但債權融資的增長速度高于股權融資，說明市場投資主體對戰略性新興產業的股權投資缺乏長效投資機制，導致股權融資增長的速度拉低了整個融資規模的增長速度。從融資增長率趨勢來看，融資總額、股權融資和債權融資均呈現下降趨勢。對比之下，2015-2019年戰略性新興產業融資規模的增長速度無法匹配創新投入的增長速度，從而限制了企業對創新的進一步投入。

由表1可知，民企的融資總額遠大于國企，且二者之間的差距呈現逐步擴大的趨勢。通過比較融資平均額（企業融資平均額=企業融資總額/企業數量），發現國企的融資平均額遠大于民企，并且融資增長率高于民企，說明戰略性新興產業國企的融資能力的確在民企之上，特別是在宏觀經濟增長下行的環境下，二者之間的差異程度更凸顯，創新程度更高的民企反而受限于融資，而創新程度相對較低的國企反而融資規模更大。另外，國企的融資結構中債權融資占比穩定在60%左右，說明國企憑借政府的公信力以及隱性擔保能夠獲得大量的債權融資。而民企這一比例雖低于國企，但保持逐步增長，一方面說明銀行等金融機構也在逐步調整信貸策略，摒棄“產權歧視”；另一方面說明政府為創新型民企的背書增強了企業信譽，提高了債權融資水平。

表1 戰略性新興產業上市國企和民企融資情況

（三）政府補貼分析

本文通過企業利潤表中“政府補助”項來統計分析戰略性新興產業所獲得的政府補貼，如表2所示：

表2 戰略性新興產業上市企業政府補貼狀況

2015—2019年，戰略性產業所獲得政府補貼年均增長率為11%，而同期創新投入年均增長率為21%，政府補貼增長速度未能匹配創新投入的高增長，會造成創新動力不足、意愿下降等現象。繼續擴大對戰略性新興產業的財政扶持也勢在必行。而國企和民企在政府補貼上也表現出差異性：由于國企和民企數量上的差異，70%的政府補貼資金流向民營企業，并且民企獲得政府補貼的增長速度遠超國企，這得益于政府對民企發展的重視和支持。但由于國企與民企數量上的差異，使其在均額上呈現以下特點。通過比較國企和民企政府補貼均額（政府補貼均額=政府補貼總額/企業數量）發現：第一，國企獲得政府補貼均額至少是民企的2.5倍以上，說明民企在申請政府補貼時依舊處于劣勢地位；第二，國企獲得政府補貼均額并未顯著增加，而民企獲得政府補貼均額保持一定的增長，逐步減小與國企之間的差距。說明政府對民營企業的政府補貼力度逐步增強，以此希望能夠帶動企業創新投入。

三、理論分析與研究假設

（一）融資結構與企業創新投入的關系

基于我國戰略性新興產業融資總額中股權融資所占的比例逐漸降低，說明市場投資主體對戰略性新興產業的股權投資缺乏長效投資機制。喻青松、舒建玲等（2016）研究表明由于過高的創新風險和創新投入的經濟效益時滯性，而投資者又追求短期收益，導致這部分企業很少能夠通過股權融資來獲得創新資金，表現為股權融資對企業創新投入具有負向作用 。此外，由于存在委托代理關系，管理層比股東更厭惡風險，管理層為追求短期業績，注重當前穩定盈利的部門，會減少企業創新投入。而在宏觀經濟增長下行壓力下，債權融資對創新型企業的評估價值以及資金支持驟降。由于創新投入的高風險性，債權人承擔企業創新風險的同時，不能獲得超額收益，風險和收益不對等的情形導致了債權投資者在對創新企業提供資金時，在契約中會增加苛刻的條件，增加了企業的融資成本。再者，債權投資追求穩定回報，要求定期還本付息，而戰略性新興產業的創新具有高度不穩定性，無法形成穩定收益，因此債權融資定期還本付息的硬性約束并不會促進企業創新投入。相比于股權融資，債權融資讓企業時刻面臨的財務壓力導致企業不會將大量資金投向創新活動，因此提出以下假設：

H1a：戰略性新興產業內，股權融資、債權融資對企業創新投入都具有抑制作用，并且債權融資的抑制程度更高。

Zheng W等（2014）研究表明，國企比民企更具有“政治”優勢，導致國企依靠非市場化的機制保持著自身的優勢，進而使其逐漸陷入對市場的敏感度低、資產配置效率低、創新能力不足的境地。正因為如此，民企為在競爭激烈的環境中生存，表現出比國企更強烈的創新意愿。但創新投入與經濟效益之間存在著時滯效應，并且民營企業的創新風險更高，因此創新型民營企業難以吸引權益資本。另外，由于創新型民營企業處于成長期，融資約束較大，因此并不會將股權融資運用于創新活動。而相反，國企雖然創新投入不足，但基于其“政治”屬性及處于市場支配地位能夠獲得穩定的收益，會吸引更低成本的股權融資，因此國有企業通過股權融資獲得資金并不會顯著影響其在創新投入方面的決策?；谝陨戏治鎏岢鲆韵录僭O：

H1b：戰略性新興產業內，股權融資對企業創新投入的負向作用只適用于民營企業，不適用于國有企業。

（二）政府補貼對融資結構與企業創新投入的影響

政府補貼是政府基于企業創新活動的外溢性導致的市場失靈問題而給予企業的資金補貼政策，不僅增強了企業創新的積極性，而且還降低了融資限制和創新風險，因此具備了資源供給屬性。除此之外，孫陽陽等（2021）發現政府補貼能夠降低企業創新的外部性風險，會提高企業創新的積極性，促進企業創新投入。由于國企長期以來享受政策偏袒，逐漸陷入低效而且創新意愿不足的局面，而民企依舊保持著對創新的積極性。Wang等（2017）發現政治關聯強的國企更容易獲得政府補貼，而創新能力強的民企在申請政府補貼時處于劣勢地位。在同樣的創新投入水平下，民企普遍的融資需求更大，更需要政府補貼資金，因此將其投入企業創新的比例也會高于國企。因此提出以下假設：

H2a：戰略性新興產業內，政府補貼對企業創新投入具有促進作用，并且對民營企業創新投入的促進作用更強。

政府補貼除了發揮資源供給屬性之外，還發揮信號傳遞屬性。研究發現政府補貼會釋放政策扶持的信號，幫助企業獲得額外的資源，例如銀行信貸政策和投資者信心，提高了企業的融資能力，Kim S K(2011)研究發現獲得政府補貼的企業更容易獲得銀行信貸資金 。而迫于資金成本以及融資約束的壓力，企業將融資所得資金優先應用于成熟盈利業務，而并非將其用于創新。相比于國企，民企本身存在著資源上的劣勢。但是在獲得政府補貼之后，由于政府補貼發揮信號傳遞作用，民企相當于獲得政府的背書從而提高了自身信譽，較之前具有更強的舉債能力和融資能力，而增加的資本則更多用于當前的盈利業務部門，只有很少部分會投入研發創新。因此政府補貼通過信號傳遞作用提高民企融資水平，并沒有進一步促進創新投入的增加，反而抑制了民營企業整體的創新投入水平。相比之下，國企因為本身存在的政治關聯性以及融資過度傾向的問題，并不會因為獲得政府補貼而顯著提高融資能力，整體的創新投入水平也不會發生顯著變化，因此提出以下假設：

H2b：戰略性新興產業內，政府補貼只會增強民營企業股權、債權融資對創新投入的抑制作用，而對國有企業不會產生調節作用。

四、研究設計

（一）變量定義

企業創新投入（RD）：企業創新投入是指企業在研發過程中產生的各種費用支出，一個企業研發費用支出可以反映企業創新投入的程度。因此，本文選擇研發支出反映企業創新投入，即企業研發支出/企業總資產。

股權融資（EQUI）：本文參考孫早（2016）的研究，將企業的股本和資本公積之和作為股權融資規模，為消除規模差異性將上述數值除以企業總資產來代表股權融資。

債權融資（DEBT）：本文選取長期借款、短期借款和應付債券的總和作為債權融資規模，為消除規模差異性將上述數值除以企業總資產來代表債權融資。

政府補貼（GOV）：本文利用上市公司利潤表中“政府補助”來表示政府補貼，為消除規模差異性將上述數值除以企業總資產來衡量政府補貼。

企業規模（SIZE）：企業創新活動需要大量的資金投入，并且創新周期很長，因此小規模企業承受資金壓力的能力較低，朱恒鵬(2006)發現企業規模會顯著影響企業創新投入，因此將企業規模加入模型，用企業總資產的對數值來表示。

償債能力（LEV）：企業償債能力會影響企業創新投入的決策，償債能力較弱的企業難以加大創新投入力度，而償債能力強的企業則會相對在創新研發中投入更多。本文將資產負債率作為衡量企業償債能力的指標。

產品市場競爭力（PROC）：相關研究表明，企業產品市場競爭力與企業創新成反比，產品競爭力越小，越能激發企業的創新意愿，加大創新投入；反之會減少創新投入。一般來說，企業銷售費用越大，說明企業營銷宣傳力度越大，這樣會提高企業產品的競爭力，二者之間呈正相關的關系，因此本文選擇用銷售費用的大小來衡量企業產品在市場的競爭程度。

盈利能力（ROA）:企業的盈利能力越強，資金儲備積累越多，越能夠解決企業創新的資金缺口問題。因此企業的盈利能力直接影響到企業的創新投入決策，本文以總資產凈利率作為衡量企業盈利能力的指標。

經營活動現金流（CF）：當企業具有充裕穩定的現金流時，企業創新的意愿會增強，因此會加大對創新的投入，而對于現金流不穩定的企業來說，隨時面臨的財務危機將阻礙其對創新投入的決策，因此本文將企業經營活動現金凈流量作為控制變量。

企業年齡（AGE）：企業年齡是影響企業創新投入的重要因素，年輕企業和成熟企業在創新意愿方面存在一定的差異。對于戰略性新興產業來說，成立時間短的企業由于剛剛起步，面臨一定的市場壓力，要想有所突破必須注重創新來獲得一定的市場份額。而成立時間長的企業通過多年的發展已經擁有了自身的資源，憑借在行業中的地位能夠持續獲利，對創新投入的意愿并非像初創期企業那樣強烈。因此企業成立時間的長短自然而然對企業創新投入決策具有直接影響。本文用企業成立時間年限作為企業年齡的指標。

股權集中度（OWNER）：企業股權集中度越高，大股東的決策權越大，會進一步影響企業在創新投入方面的決策。本文以上市公司股東中持股份額按從大到小的順序，用前五大股東持股比例之和來表示股權集中度；如果前五大股東持股比率很高，則證明該企業股權相對集中，反之則證明該企業的股權分布相對很分散。

虛擬變量：考慮到不同年份的影響，引入了時間虛擬變量?？紤]到A股各板塊對上市公司的要求不同，引入虛擬變量對上市板塊進行控制。

各變量具體定義如表3所示：

表3 主要變量定義表

（二）模型構建

為研究不同融資方式對企業創新投入的影響，本文設定模型（1），以企業創新投入（RD）為被解釋變量，股權融資（EQUI）和債權融資（DEBT）為解釋變量，同時將控制變量加入模型以增強模型準確性。

其中，下標i表示個體，下標t表示年份。ut表示個體效應；εit表示擾動項。

為研究加入政府補貼后，如何影響融資結構與企業創新投入之間的關系，本文在模型（1）的基礎上加入調節變量政府補貼（GOV）,設定模型（2）和模型（3），分別與股權融資（EQUI）、債權融資（DEBT）形成EQUI*GOV、DEBT*GOV交叉項，其他控制變量保持不變，合并簡寫為controls。

其中，下標i表示個體，下標t表示年份。ui表示個體效應；εit表示擾動項。

（三）樣本選取與數據來源

本文依據《戰略性新興產業分類（2018）》和《上市公司行業分類指引（2012年修訂）》，確定了2015-2019年戰略性新興產業A股上市公司的研究樣本，并對初始樣本進行篩選，剔除了當前ST類企業、數據異常的企業、關鍵數據嚴重缺失的企業，最終確立了1741家企業2015-2019年非平衡面板數據作為研究樣本。樣本企業數據均來源于wind數據庫，并通過企業財務報告手工整理補充形成完整的研究樣本。

（四）描述性統計

由于樣本中的極端值會影響進一步判斷，因此利用 stata中Winsorize語句對樣本進行極端值處理，處理范圍在0-0.01和0.99-1之間，得到各變量的平均值、標準差、最小值和最大值等指標，處理后的結果見表4。

表4 描述性統計

由表4可知，戰略性新興產業企業的創新投入平均值為2.42%，最大值為9.68%，最小值為0.02%，說明戰略性新興產業內的企業創新投入差異較大，存在著不均衡不平衡的現狀。樣本企業的股權融資和債權融資在去除企業規模的影響下存在顯著差異，說明不同企業的市場融資規模、融資能力有巨大差距。政府補貼的均值為0.63%，最大值和最小值分別為0.02%和3.60%，說明政府給予不同企業的創新補貼存在顯著的差異，反映了政府當前補助政策并不均衡。另外，企業規模整體上分布平均，企業間資產負債率、經營活動現金流量凈額以及產品競爭度差距較大。

五、實證分析

本文采用Pearson 相關系數來檢驗變量之間的相關性，發現變量間的相關性可以忽略，基本不存在共線性問題，可以進行回歸分析，通過Hausman檢驗確定采用靜態固定效應面板估計模型。

（一）全樣本檢驗: 政府補貼、融資結構對企業創新投入的整體影響

為研究股權融資和債權融資對企業創新投入的影響，先分別將股權融資（EQUI）項和債權融資(DEBT)項加入模型，單獨驗證其與創新投入之間的關系，以避免二者在同一模型中相互交叉影響。其次將股權融資（EQUI）項和債權融資(DEBT)項作為平行解釋變量加入模型來驗證上述關系。之后，在原有模型中，分別加入政府補貼與股權融資的交叉項（EQUI*GOV）和政府補貼與債權融資的交叉項（DEBT*GOV），以此來研究政府補貼對上述關系的調節作用，回歸結果見表5。

表5 固定效應模型總體樣本回歸結果

根據上述回歸得出以下結論：

列（1）和列（3）中股權融資（EQUI）項系數顯著為負，說明戰略性新興產業股權融資對企業創新投入具有負向作用，股權融資越多的企業反而創新投入越低。也側面說明，當前對于戰略性新興產業的股權投資缺少長效機制，過分注重短期收益，而忽視長遠收益，導致戰略性新興產業的創新投入增長速度受到限制。列（2）和列（3）中債權融資（DEBT）項系數顯著為負，說明戰略性新興產業債權融資對企業創新投入具有抑制作用，企業債權融資規模越大，越不利于企業進一步的創新投入。根據列（3）中解釋變量的回歸系數的大?。‥QUI：-0.0201，DEBT：-0.0410）可知，相比于股權融資，債權融資對企業創新投入的抑制程度更高，驗證了假設H1a。

列（4）和列（5）中政府補貼（GOV）項的系數顯著為正，說明企業獲得政府補貼之后會提高對創新的投入水平。企業獲得的政府補貼每增加1，創新投入就會增加1.26，說明政府補貼不僅為企業提供了資金幫助，而且還對企業的創新意愿具有積極推動作用，體現了戰略性新興產業具有政策引導的特性。列（4）中政府補貼與股權融資的交叉項（EQUI*GOV）系數顯著為負，說明政府補貼在促進企業創新投入的同時，還發揮了調節作用，增強了股權融資對企業創新投入的抑制程度。列（5）中政府補貼與債權融資的交叉項（DEBT*GOV）系數也顯著為負，說明政府補貼也增強了債權融資對企業創新投入的抑制程度。上述回歸結論體現了在戰略性新興產業整體樣本下政府補貼對企業創新投入的正向促進作用以及對融資結構與企業創新投入關系的調節作用。下文通過分樣本進一步檢驗上述結論在國有企業和民營企業之間的差異性影響。

（二）分樣本檢驗: 產權性質對企業創新投入的異質性影響

本節將研究樣本分為國有企業和民營企業進行分組回歸，回歸結果見表6，（1）-（5）列是對國有企業的回歸結果，（6）-（10）是對民營企業的回歸結果。

表6 按產權性質分類的樣本回歸結果

注：***、**和*分別表示 1%、5%和 10%的顯著性水平。

根據上述回歸得出以下結論：

列（1）和列（3）中股權融資（EQUI）項的系數均未通過顯著性檢驗，說明戰略性新興產業國有企業股權融資對創新投入不會產生顯著性影響。相比之下，對于民營企業回歸組，列（6）和列（8）股權融資（EQUI）項的系數均顯著為負，說明民營企業股權融資對創新投入具有抑制作用，這與總體樣本的實證結果一致，驗證了假設H1b。

列（4）和列（5）中政府補貼（GOV）項的回歸系數顯著為正，說明國有企業獲得政府補貼能夠加強對創新的投入，展現了政府補貼對國有企業創新投入的促進作用。列（9）和列（10）中政府補貼（GOV）項的回歸系數也顯著為正，說明政府補貼對民營企業創新投入也具有促進作用。但是考慮到回歸系數大小的不同，國有企業回歸組政府補貼（GOV）項的回歸系數均小于1，而民營企業回歸組政府補貼（GOV）項的回歸系數均大于1，因此有理由相信政府補貼對民營企業創新投入的正向促進作用大于對國有企業創新投入的正向促進作用。為驗證這種差異性，采用連玉君（2017）提出的似無相關模型（SUR）,檢驗組間系數差異。結果如表7所示：

結果顯示政府補貼（GOV）項的Chi2值為6.14，且通過了5%的顯著性檢驗，因此進一步證實了政府補貼對民營企業創新投入的正向促進作用大于國有企業，驗證了假設H2a。說明戰略性新興產業內民營企業的創新意愿更強，也更需要政府補貼的資金引導。政府補貼每增加1，能帶動民營企業增加超過1的創新投入，帶動國有企業增加的創新投入不超過1，說明政府補貼對民營企業創新投入的帶動效應更明顯，民營企業對政府補貼的使用效率更高。

表6中看到，列（2）和列（3）、列（7）和列（8）中債權融資的回歸系數均顯著為負，證明不論是國有企業還是民營企業，債權融資都不利于企業創新投入，并且這種不利程度在二者之間沒有顯著的差異性。表7中還對債權融資（DEBT）項做了檢驗，結果未通過顯著性檢驗，說明債權融資（DEBT）項系數在國有企業組和民營企業組間不存在差異。

列（4）中股權融資與政府補貼交叉項（EQUI*GOV）和列（5）中債權融資與政府補貼交叉項（DEBT*GOV）系數均未通過顯著性檢驗，說明政府補貼不會對國有企業產生調節作用。列（9）中股權融資與政府補貼交叉項（EQUI*GOV）回歸系數顯著為負，說明政府補貼會調節民營企業股權融資與創新投入之間的關系，即：民營企業獲得的政府補貼越多，股權融資對創新投入的抑制程度越高；列（10）中債權融資與政府補貼交叉項（DEBT*GOV）回歸系數顯著為負，說明政府補貼會增強民營企業債權融資對創新投入的抑制作用，政府補貼越高，債權融資對創新投入的抑制程度也就越高。因此政府補貼只對民營企業產生調節作用，而對國有企業不產生調節作用，驗證了假設H2b。

（三）穩健性檢驗

本文采用兩種穩健性檢驗方法：第一，采用孫早（2016）在關于戰略性新興產業的研究中提出的檢驗方法，對債權融資的定義進行了變化，即用長期借款來作為債權融資的代理指標，即：債權融資=長期借款/總資產，在替換變量指標之后對樣本進行回歸分析，回歸結果見表8。第二，研究樣本中新一代信息技術、高端裝備制造和新材料產業占據了總樣本的70%以上，并且這些產業的技術復雜程度高，創新投入資金大，產業關聯性強，因此本文將這三類產業作為研究樣本，做進一步的回歸分析，回歸結果見表9。

表8 變量替代穩健性回歸結果

表9 細分產業穩健性回歸結果

表8和表9只列出了核心解釋變量和調節變量的回歸結果，列（1）和列（2）為對總樣本的檢驗結果，列（3）和列（4）為對國有企業的回歸結果，列（5）和列（6）為對民營企業的回歸結果。總體樣本中，股權融資（EQUI）項與債權融資（DEBT）項系數為負，并且債權融資（DEBT）項的系數顯著大于股權融資（EQUI）項，說明債權融資對企業創新投入的抑制程度高于股權融資，驗證了假設H1a的穩健性。國有企業回歸組中股權融資（EQUI）項的系數均不顯著，而民營企業回歸組中股權融資（EQUI）項的系數均顯著為負，說明了股權融資對企業創新投入的抑制程度僅適用于民營企業，而不適用于國有企業，驗證了假設H1b的穩健性。政府補貼（GOV）項系數為正，并在國有企業回歸組和民營企業回歸組中表現出差異性，驗證了假設H2a的穩健性。此外，股權融資與政府補貼交叉項（EQUI*GOV）和債權融資與政府補貼交叉項（DEBT*GOV）系數在國有企業回歸組中均未通過顯著性檢驗，而在民營企業回歸組中表現出顯著為負的特性，因此證實了研究假設H2b的穩健性。通過上述穩健性檢驗結果，證實了本文研究結論的穩健性。

六、研究結論與政策建議

本文以2015—2019年戰略性新興產業A股上市公司為研究樣本，探討政府補貼、融資結構與企業創新投入之間的關系，主要結論歸納如下：第一，當前中國戰略性新興產業，股權融資和債權融資對企業創新投入都具有抑制作用，并且債權融資的抑制程度強于股權融資。第二，民營企業股權融資對創新投入具有抑制作用，而國有企業股權融資對創新投入并不會產生影響。第三，政府補貼對民營企業創新投入的正向促進作用強于國有企業。第四，政府補貼只會顯著增強民營企業股權融資和債權融資對創新投入的抑制作用，而對國有企業不會產生調節作用。

針對于此，本文給出以下政策建議：

第一，政府應持續加強對戰略性新興產業的補貼力度，同時在補貼企業時要建立客觀高效的補貼對象篩選標準，極力避免篩選過程中的“產權歧視”問題。在篩選補貼對象過程中，應對真正有創新意愿、資金需求大的企業發放補貼資金。

第二，我國應當繼續完善股權融資制度，強調長期價值投資理念，降低對戰略性新興產業企業短期財務指標要求，營造有利于戰略性新興產業企業創新的環境，以增強企業創新意愿。

第三，銀行應提供可靈活調整資金使用期限的信貸產品，并改進抵押貸款模式，降低對戰略性新興產業企業的貸款門檻；除此之外，債券市場應多發行戰略性新興產業企業可轉債，在降低風險的同時能夠調配資金使用期限，給企業更多的自主權，來促進戰略性新興產業企業創新投入。