政府引導基金能促進企業全要素生產率提高嗎？

程于思，張慧雪，黃 波

（1.鄭州大學管理工程學院，河南 鄭州 450001；2.中山大學自貿區綜合研究院，廣東 廣州 510275；3.前海金融控股有限公司，廣東 深圳 518000；4.江西財經大學會計學院，江西 南昌 330013）

一、引言

黨的十九大報告指出，我國經濟已經由高速增長階段進入到高質量發展階段。推動經濟高質量發展需立足實體經濟，政府引導基金是我國政府利用金融工具支持微觀企業全要素生產率（Total Factor Productivity，TFP）提高的重要抓手[1]。截至2021年底，我國政府引導基金累計總數量為1 437 只，總規模為2.47 萬億元[2]。政府引導基金的政策效果是國內外關注焦點，現有研究沒有形成一致結論，存在著兩種截然對立的觀點，即互補觀與替代觀。互補觀認為，政府干預和市場競爭能夠互相促進，市場競爭能夠正向調節政府干預機制的作用[3-5]；替代觀認為，市場競爭會弱化政府干預機制的作用，產生負向調節作用[6-8]。關于企業全要素生產率的提高，現有研究認為，企業全要素生產率提高是從外延式擴張向內涵式增長的轉變[9]。政府促進企業全要素生產率提高的路徑主要有兩條：一是促進企業創新活動。企業創新能力的增強能降低生產成本，進而提高企業價值[10]。二是提高資源配置效率。資源配置優化意味著將有限資源從低效率部門轉移到高效率部門，實現投入要素的結構優化[11]。

現有關于政府引導基金對企業全要素生產率的影響研究主要存在以下三方面不足。一是關于政府引導基金對宏觀經濟的影響尚未有實證研究。由于數據可獲得性原因，以往關于政府引導基金宏觀層面的研究重點關注的是政策引導與運行模式，以文獻綜述和數理模型推導為主，較少開展實證層面的分析[12-13]。二是政府引導基金對企業全要素生產率影響的研究尚屬空白。以往研究重點關注政府引導基金對企業創新的影響，還沒有學者將研究延伸到企業全要素生產率提高這一創新活動的最終目標上，容易忽視政府引導基金促進經濟高質量發展的作用效果[14-15]。三是在分析政府引導基金的作用時較少考慮區域創投環境。創投環境對整個風險資本的運作起著重要的支撐作用，是推動企業全要素生產率提高的生態基礎[16]。忽略創投環境的影響會導致無法全面分析政府引導基金的作用，容易產生“一刀切”的簡單結論。

本文以2009—2019年創業板上市企業數據為樣本，研究政府引導基金對企業全要素生產率的影響和區域創投環境在其中發揮的作用。研究發現，政府引導基金促進了企業全要素生產率的提高；創投環境越發達的地區，政府引導基金對企業全要素生產率的促進作用越強。本文的建議為提高政府引導基金政策效果，引導基金在投資時考慮區域創投環境，實行差異化的投資策略。

本文的研究貢獻主要體現在三點。第一，從微觀視角驗證了政府引導基金對實體經濟增長的作用。政府引導基金是將政府的“有形之手”與市場的“無形之手”相結合，本文的研究結論驗證了政府市場化手段的積極作用，為政府如何有效參與市場提供經驗證據。第二，研究了政府引導基金對企業全要素生產率的影響，拓展了政府引導基金的現有研究框架。本文在現有研究政府引導基金對企業創新影響的基礎上，進一步探索了政府引導基金對企業全要素生產率的作用，為我國經濟高質量轉型提供新的解釋。第三，將創投環境納入研究框架，分析政府引導基金在不同創投環境下的激勵作用，為發揮政府引導基金的政策效果提供建議。

二、理論基礎與假設提出

（一）政府引導基金與企業全要素生產率

政府引導基金對企業全要素生產率的促進作用主要體現在三個方面。第一，政府引導基金能促進企業研發投入，而研發投入的增加通過企業創新促進企業全要素生產率提高[11]。程聰慧和王斯亮[14]基于激勵效應假說的研究發現，獲得政府引導基金支持的創業企業比未獲得支持的創業企業有更多創新產出。鮑曼（Baumann）等[17]研究發現，創新投入的增加會直接推動企業全要素生產率的提高。第二，企業創新活動的正外部性會導致市場資源配置無效，而政府引導基金作為政府資本在一定程度上能夠彌補企業研發活動帶來的消極影響，提高資源配置效率，進而促進企業全要素生產率提高[11]。資源配置效率的提高體現在宏觀和微觀兩方面。宏觀方面表現為資源從低效率部門向高效率部門的轉移，微觀方面表現為不同生產要素在企業不同部門之間的流動，直到要素配置達到最優水平[18]。第三，政府引導基金通過發揮激勵和監督作用提高企業全要素生產率。政府引導基金主要委托外部風險投資機構通過契約進行管理，為了能夠吸引有能力的風險投資機構，政府引導基金在運作時會制定多種激勵政策[19]。研究表明，對獨立風險資本進行虧損補償的激勵效果最好，收益補償和政府固定收益補償具有相同的激勵特征[20]。同時，能力強的風險投資機構也能夠更好地對被投資企業進行監督和治理，為企業提供增值服務，進而提高企業全要素生產率。研究表明，風險投資機構提供的增值服務對創業企業績效有顯著的正向影響，且風險投資機構的行業專長越明顯，越能增強這種影響[21]。

基于上述理論分析，提出以下研究假設：

H1a：政府引導基金對企業全要素生產率有促進作用。

然而政府引導基金在實際運行中存在著“沉睡”等問題，并導致其對創新型企業的發展產生抑制作用。首先，政府引導基金作為一種政府主導型科技金融服務，在缺乏創新友好型融資結構的背景下，難以實現對創新的資金支持與有效激勵，尚不能適應企業全要素生產率提高的需要[22]，對科技創新型企業具有負面影響[23]。余琰等[24]研究表明，國有風險資本在扶持創新上沒有表現出顯著的價值增加作用，整體符合私人利益假說。其次，政府“企業化”引致的投資沖動造成財政和金融資金配置的無效率，無視投入產出的邊際遞減，大量隱性舉債對財政的可持續性帶來嚴峻挑戰[25]。阿莫（Armour）等[26]利用15 個國家的風險投資數據研究發現，國有風險資本行政式的投資可能導致資源配置不當，干擾風險投資市場行為，在市場層面阻礙民營風險資本的發展。卡明（Cumming）等[27]利用加拿大數據研究發現，國有風險投資對更有效率的民營風險資本產生擠出效應，降低了企業能夠獲得的風險投資金額。最后，全要素生產率在空間上存在溢出效應，且由于經濟結構的慣性效應等因素，全要素生產率還存在時間上的滯后效應，導致從數據角度分析會得出政府引導基金抑制企業全要素生產率增長的結論[28]。

基于上述理論分析，提出以下研究假設：

H1b：政府引導基金對企業全要素生產率有抑制作用。

（二）創投環境對政府引導基金與企業全要素生產率關系的影響

現階段我國東西部地區發展不均衡，創投區域化特征明顯。區域創投環境是企業發展重要的外部因素，良好的區域創投環境包括市場環境、金融環境、人力資本水平等，能夠從多維度影響企業全要素生產率[16]。一方面，良好的創投環境更有利于政府引導基金作用的發揮。宮義飛等[1]研究表明，政府引導基金緩解了企業融資約束，這種功能在市場化程度較高的地區作用更顯著，即市場化程度越高，政府引導基金作用發揮得越好。又因為企業全要素生產率的提高是一個系統性工程，因此若想推動企業全要素生產率的提高，必須使企業外部環境整體協調。張沁琳等[10]研究表明，政府大客戶能提高企業全要素生產率，且當其層級或者所在地的政府治理效率高時，它們對企業全要素生產率的積極效應更顯著，即政府治理效率越高，企業全要素生產率也越高。賈麗桓等[29]研究表明，資本市場開放促進了企業全要素生產率的提高，原因是資本市場的開放降低了代理成本，增加了創新投入。

基于上述理論分析，提出以下研究假設。

H2a：區域創投環境越好，政府引導基金對企業全要素生產率的促進作用越大。

但良好的創投環境也可能不利于政府引導基金的作用發揮。首先，根據認證效應假說，政府引導基金在創投環境差的地區認證作用更強，創投環境好的地區可能不需要政府認證作用的發揮[16]。因為創投環境差的地區高質量企業相對較少，企業獲得政府支持向外界傳遞了一種積極的信號，更能吸引其他投資者向企業注資，進而通過促進企業創新來提高企業全要素生產率[19]。其次，根據良性循環假說，政府引導基金對創投落后地區的引導作用更大。楊敏利等[30]研究表明，與創投成熟地區相比，政府引導基金聯合參股創投機構形成的杠桿效應在創投發展落后地區更顯著。張慧雪等[9]研究表明，政府引導基金顯著降低了企業的經營績效，但在創業投資落后地區反而提高企業績效。最后，從風險投資收益角度考慮，創投環境較為發達的區域如北京、上海等地匯集了大量的高新技術企業，其中不乏“專精特新”企業，他們在權衡風險收益后有充足資金選擇自己偏好的項目進行投資[16]。與此相反，獲得政府資金必須接受政府政策的指引，需要將資金投入到基礎科學的研發，該類研發通常失敗率高且風險大。從理性人角度分析，企業通常不偏好此類項目[19]。

基于上述理論分析，提出以下研究假設：

H2b：區域創投環境越差，政府引導基金對企業全要素生產率的促進作用越大。

三、樣本與模型設定

（一）數據來源與變量選取

本文的研究樣本是創業板2009年到2019年之間上市的全部企業，并剔除ST 企業、已退市企業、金融類企業和重要數據缺失企業，共計有820家上市企業，觀測值為5 061個。其中政府引導基金數據來自清科私募通（PEdata），企業的基本信息、財務數據和研發投入數據均來自國泰安（CSMAR）數據庫。由于各企業上市時間不同，每年的財務指標和研發投入數據的完整性各異，部分樣本存在指標數據缺失，而且樣本數據時間跨度十年，很多以貨幣為計量單位的數據需要使用相應的價格指數進行平減。因此，本研究利用中經網統計數據庫的價格指數等對相關數據以2009年為基期進行平減處理。

（二）變量界定

1.被解釋變量

企業全要素生產率（TFP）[31]。控制函數法中，OP、LP、ACF 法均以兩步估計法計算TFP[32]，也可以在廣義矩估計（Generalized Method of Moment ，GMM）框架下使用一步一致法估計TFP[33]。本文計算TFP時，使用了創業板上市公司的以下變量：被解釋變量產出使用營業總收入；勞動變量使用研發人員數和其他員工人數；資本變量使用固定資產凈額。計算TFP前，除勞動變量外，所有變量都以2009年為基期，以相應的價格指數進行消脹處理。

2.解釋變量

政府引導基金（GGF）[14，19]。在政府引導基金相關變量的選取中，從企業獲得政府引導基金次數和金額兩個維度進行測量。次數變量包括是否獲得過政府引導基金投資（gfund）和企業累計獲得政府引導基金投資次數（ggfund）；金額變量使用企業累計獲得政府引導基金的投資金額（ggfamount）。從兩個角度衡量政府引導基金投資，不僅豐富了研究維度，而且能夠從獲得政府引導基金的次數和金額兩個方面充分剖析政府引導基金對企業全要素生產率的直接影響與間接影響。

3.控制變量

參考相關學者的研究[19]，控制變量的選取主要考慮三方面：企業的基礎條件、原始特性和財務狀況。代表企業基礎條件的指標有企業資產規模和勞動力規模。企業資產規模用總資產的自然對數來衡量，勞動力規模用員工總數的自然對數來衡量。代表企業原始特性的指標有經營年限和所有權性質。經營年限用企業自成立至報表數據截止日的差值來衡量。所有權性質用企業國有股股份占比來衡量。代表企業財務狀況的指標有：每股營業利潤、年均資產負債率、資產流動性、財務杠桿、經營杠桿、營運指數和營業利潤率。

具體的變量名稱、變量符號以及計算方法見表1。

表1 變量名稱、變量符號及計算方法

（三）模型設定

為考察政府引導基金與企業全要素生產率之間的關系，本文構建了模型（1）：

其中，TFPit代表企業i在t年度的全要素生產率，α0代表常數項，α1代表政府引導基金對企業全要素生產率的影響，Ggfit代表企業i在t年度獲得的政府引導基金投資，βj是控制變量系數，是企業i在t年度的第j個控制變量，IndustryFE代表行業固定效應，YearFE代表年份固定效應，uit是殘差項。

四、檢驗結果及分析

（一）變量的描述性統計

在實證研究之前對所有連續變量進行縮尾處理，變量描述性統計見表2。從描述性統計結果來看，企業獲得政府引導基金投資比例較低，在獲得政府引導基金的企業中，政府引導基金投資金額變量均值是185.28 萬元，標準差是8.65，說明創業板企業累計獲得政府引導基金金額之間差距較大。使用伍爾德里奇法計算的TFP均值是4.17，最小值是1.05，最大值是6.77。在控制變量中，企業資產規模和勞動力規模數值經對數處理后標準差的值明顯變小；企業經營年限的均值是14.56年，符合創業板企業較為年輕的特點；企業平均的國有股股份占比是14.88%，表明大多數創業板企業股權比例中國有股占比小；每股營業利潤均值是0.28 元，最小值是-3.73，最大值是3.43，營業利潤之間差距較大，表明創業板企業之間盈利能力差異大；年均資產負債率均值為28.21%，符合創業板企業低負債的特征；資產流動性均值是4.10，最小值是0.67，最大值是25.02，最大值和最小值的差異大說明創業板企業流動資產占收入比重差異大；經營杠桿均值是1.30，最小值是1.00，最大值是6.18，兩者之間差異大說明企業間經營風險差距較大；營運指數均值是-0.53，標準差是7.39，表明相比經營杠桿，企業間運營過程中現金管理差異明顯；營業利潤率均值為9.49%，最小值是-2 084.26%，最大值是315.02%，反映出創業板企業存在一定的成長性，但企業間差距較大。

表2 主要變量的描述性統計

（二）相關性分析

本文利用皮爾森（Pearson）檢驗分析了主要變量間的線性相關性，結果見表3。檢驗結果顯示，政府引導基金變量（gfund、ggfund、ggfamount和lnggfa）之間的共線性強，回歸時不能將4個解釋變量同時放入一個模型中，需要分別回歸。控制變量企業資產規模和勞動力規模之間的相關系數是0.631 8，在1%的顯著性水平下大于0.5，共線性很強，回歸時擇一放入回歸方程中。其他變量之間的相關系數值均小于0.5，存在多重共線性的可能性較小。

表3 變量相關性結果

（三）實證結果分析

1.政府引導基金與企業全要素生產率

利用模型（1）估計政府引導基金對企業全要素生產率的影響，經豪斯曼檢驗，樣本適合使用固定效應模型，回歸結果列示在表4 中。表4 的第2列顯示，政府引導基金與企業全要素生產率在5%水平上顯著正相關，二者的回歸系數是0.153 8。第3列數據表明，企業獲得政府引導基金累計投資次數對企業全要素生產率的影響不顯著，二者的回歸系數是0.105 7。第4列數據表明，企業累計獲得政府引導基金投資金額與企業全要素生產率在10%水平上顯著正相關，二者的回歸系數是0.000 3。第5列數據表明，企業累計獲得的政府引導基金投資金額對數值與企業全要素生產率在5%水平上顯著正相關，二者的回歸系數是0.034 5。以上數據整體表明政府引導基金促進了企業全要素生產率的提高，H1a成立。

表4 政府引導基金對企業全要素生產率影響的回歸結果

對于控制變量而言，企業員工人數與全要素生產率在1%水平上顯著負相關，說明企業在以全要素生產率為表征的技術進步方面表現不佳，在人員管理方面尚存在改進空間。企業經營年限與全要素生產率在5%水平上顯著正相關，表明經營存續期越久的企業通常擁有更高的生產率水平。每股營業利潤與企業全要素生產率在1%水平上顯著正相關，表明企業利潤越高，全要素生產率也越高。資產負債率與企業全要素生產率在1%水平上顯著負相關，表明企業的負債越高，全要素生產率越低。財務杠桿與企業全要素生產率在10%水平上顯著負相關，表明財務風險大的企業常常伴隨著生產率的低下。經營杠桿與企業全要素生產率在5%水平上顯著負相關，即企業的經營杠桿越高，全要素生產率越低，表明經營風險大的企業，其技術創新導致了生產率下降。營運指數與全要素生產率在1%水平上顯著正相關，說明企業的營運能力越強，全要素生產率也越高。

2.創投環境對政府引導基金與企業全要素生產率的影響

為了檢驗H2 不同創投環境下政府引導基金對企業全要素生產率的影響，參考前人的做法[9]，本文將創業板企業總部所在省份按照風投市場發達程度分為發達地區和偏遠地區。根據清科集團研究報告，我國廣東、北京、上海、江蘇、浙江、天津、山東屬于創投發達地區，創投機構數量、創投籌資總額和創投投資總額三個方面都領先其他省份，因此當被投資企業處于上述地區時虛擬變量dis取值為1，代表企業所處地區創投環境發達，否則取值為0。表5列示了地區異質性視角下政府引導基金對企業全要素生產率的影響。

由表5的回歸結果可以看出，當上市企業總部所在地處于風投市場發達地區時，政府引導基金對企業全要素生產率的影響均顯著為正，處于偏遠地區時則不顯著，驗證了H2a。原因可能是創投發達地區整體環境好，創新基礎設施完善，勞動者素質較高，在政府引導基金的支持下能夠更好地開展創新活動，進而提高企業全要素生產率[16]。偏遠地區由于配套措施等的不完善導致很難產生產業集群效應，政府引導基金的扶持杯水車薪，未能產生良性循環作用。

表5 地區異質性視角下政府引導基金對企業全要素生產率影響的回歸結果

（四）進一步研究

1.企業性質對政府引導基金與企業全要素生產率關系的影響

企業性質不同可能會對政府引導基金與企業全要素生產率的關系產生影響。對國有企業而言，因為政府引導基金與國有企業背景都是國有大股東，會通過降低代理成本而促進企業全要素生產率。但是政府資金的持續供給也可能使“僵尸企業”維持日常經營活動，降低企業全要素生產率。參考前人的做法[34]，本研究將總樣本劃分為國有企業與民營企業兩組，重新進行實證分析。表6 列示了企業性質對政府引導基金與企業全要素生產率關系的影響結果。

由表6回歸結果可以看出，政府引導基金對民營企業全要素生產率在1%水平上存在顯著正向影響，但對國有企業全要素生產率在1%水平上存在顯著負向影響，說明獲得政府引導基金投資對國有企業而言會導致全要素生產率下降，即政府引導基金并沒有通過降低國有企業的代理成本提高全要素生產率。相反，政府引導基金對民營企業發揮了較好的認證作用，促進企業順應市場需求開展創新活動，進而對企業全要素生產率產生顯著正向影響。

表6 企業性質對政府引導基金與企業全要素生產率關系影響的回歸結果

2.企業所處行業對政府引導基金與企業全要素生產率關系的影響

企業所處行業不同可能會對政府引導基金與企業全要素生產率的關系產生影響。高科技行業通常風險較高，研發失敗率大，因此政府引導基金的投入可能會增加企業失敗容忍度，推動企業通過創新活動提高企業全要素生產率。參考前人的做法[19]，本研究將總樣本劃分為高科技與非高科技企業兩組。當企業所屬行業處于高科技行業時，虛擬變量tech取值為1，否則為0。

表7 列示了行業異質性視角下政府引導基金對企業全要素生產率的影響。由表7 的回歸結果可以看出，對處于高科技行業的企業，無論是獲得過政府引導基金虛擬變量，還是累計獲得政府引導基金次數，抑或是獲得政府引導基金累計金額，其系數均在1%水平上顯著為正，說明政府引導基金對高科技企業全要素生產率有顯著促進作用。非高科技企業組僅獲得政府引導基金累計金額這個變量的系數在10%水平上顯著為正。因此，政府引導基金對企業全要素生產率的影響與所在行業有一定關聯，對高科技企業全要素生產率的正面促進作用更為顯著。

表7 行業異質性視角下政府引導基金對企業全要素生產率影響的回歸結果

（五）穩健性檢驗

1.更換創投環境變量測量

在主回歸中關于創投環境的變量測量使用的是清科數據庫里給出的劃分標準，可能存在一定的人為主觀性。為減少人為色彩，使測量更客觀，此處使用王小魯等[35]開發的市場化指數來度量每個省份的市場化發展水平，以此來代表創投環境（menv）。當前萬得（Wind）數據庫里省級市場化指數跨度年份是1997—2016年。本文使用移動平均法計算市場化進程總得分的年平均增長率，然后推算出2017—2019年各省份市場化進程總得分。參考前人的做法[36]，按照年份排序后依據中位數分別賦值0、1，將總樣本分為創投環境較佳（市場化指數高于中位數）和創投環境較差（市場化指數低于中位數）兩個子樣本。分組回歸結果見表8，由表8的回歸結果可以看出，創投環境較佳的子樣本中政府引導基金的系數在5%水平上均顯著為正，創投環境較差的子樣本中政府引導基金的系數在1%水平上顯著為負。該結果與主回歸結果保持一致，說明替換創投環境變量測量不會影響原結論的穩健性。

表8 替換創投環境變量測量的回歸結果

2.更換變量測量方法

為檢驗回歸結果的穩健性，表9的企業全要素生產率使用的是LP方法進行測算。由該結果可以看出，更換因變量的測量方法后，是否獲得政府引導基金投資、企業累計獲得政府引導基金投資金額與企業全要素生產率的回歸結果均顯著為正，即替換因變量的測量方法不會影響原結論的穩健性。

表9 更換因變量測量方法的回歸結果

3.郝克曼（Heckman）兩階段回歸

在討論政府引導基金對企業全要素生產率的影響時存在較強的內生性問題，即可能不是政府引導基金通過參與投資提高了企業全要素生產率，而是有生產效率較高的企業選擇了政府引導基金。為排除該選擇效應，本文使用郝克曼兩階段模型加以解決。表10 中列（1）顯示了企業全要素生產率指標采用伍爾德里奇（Wooldridge）法計算時郝克曼選擇模型極大似然估計的結果，可以看出郝克曼第二階段回歸結果中ggfamount的回歸系數顯著為正，表明本文關于政府引導基金與企業全要素生產率正相關的主要結果依然穩健。列（2）顯示的是使用LP方法計算企業全要素生產率時郝克曼選擇模型的回歸結果，可以看出累計政府引導基金金額的系數顯著為正，說明政府引導基金投資促進企業全要素生產率提高的結果是穩健的。

表10 Heckman選擇模型的回歸結果

五、結論與討論

政府引導基金作為金融工具支持實體經濟發展的主要抓手，在理論上被認為有助于提高企業創新、促進企業全要素生產率增長，進而推動我國經濟高質量發展。但由于可能存在的政治壓力、人力資源不足等問題會干預市場競爭，因此政府引導基金的政策效果受到質疑。以2009—2019年我國創業板上市企業數據為樣本，研究政府引導基金對企業全要素生產率的影響和區域創投環境在其中發揮的作用，發現政府引導基金投資促進了企業全要素生產率的提高。創投環境越發達的地區，政府引導基金對企業全要素生產率的促進作用越明顯。異質性分析發現，政府引導基金對民營企業全要素生產率的促進作用更強，對企業是否處于高科技行業則無顯著差異性影響。上述結論在更換變量測量、排除逆向因果等檢驗后依然穩健。

本文的研究結論對我國政府如何通過金融手段推動實體經濟高質量發展有重要啟示。首先，由政府引導基金投資能夠提高企業全要素生產率可知，為促進實體經濟的發展，國家應該大力設立政府引導基金。但政府引導基金的資金來源于國家財政，僅靠國家資本提高宏觀經濟增長水平是杯水車薪。因此政府應該通過制定良好的激勵政策吸引社會資本參與投資，提高風險資本投資活力，共同推進我國國有風險資本的混合所有制改革。其次，由政府引導基金在創投發達地區對企業的全要素生產率促進作用更強可知，政府應該更多地將引導基金投資到創投發達地區，采取差異化的投資策略以便提高自身運作效率的同時更好地促進區域經濟高質量發展。此外也應該重視區域創投環境的建設，逐漸減小東西部之間的差距。再次，由政府引導基金對民營企業的全要素生產率促進作用更強可知，政府引導基金應該更多投資民營類企業，以便更好地發揮政府的認證作用，促進企業開展創新活動。最后，本文的研究結論可以為社保基金、銀行理財基金等的后續運作提供借鑒，使其更多地參與到風險資本的投資中，共同促進我國新經濟更有競爭力地發展。

本文對政府引導基金與企業全要素生產率之間的關系做了理論分析與實證檢驗，并從區域創投環境做了進一步分析，得出了較為穩健的結論，但仍存在一定局限性。一方面，本文只研究了政府引導基金對企業全要素生產率的影響，至于其中的作用機制并未進行探索。后續可以使用案例研究法等對相關的體制機制展開研究。另一方面，雖然在控制企業財務特征、公司治理特征等相關特征后，運用更換變量測量、郝克曼兩階段法等計量方法解決了可能存在的內生性問題，但由于缺少外生沖擊事件和合適的工具變量，因此并不能完全排除內生性問題的干擾，后續可以通過尋找合適的工具變量更好地解決內生性問題。