“雙碳”政策下政府補貼對企業創新的影響研究

摘"要：文章采用2012—2021年蘇州市新能源企業的面板數據，構建面板回歸模型，實證考察政府補貼對新能源企業創新的影響；在此基礎上，引入融資約束為調節變量，進一步探究政府補貼對新能源企業創新的調節效應。研究結果顯示：政府補貼對新能源企業創新投入和創新產出均具有顯著的積極效應；融資約束呈現出顯著的正向調節效應，能夠增強政府補貼對新能源企業創新的正面影響。

關鍵詞：政府補貼；新能源企業創新；融資約束；調節效應；蘇州市

中圖分類號：F812."45；F273."1"文獻標識碼：A"文章編號：1005-6432（2025）13-0032-06

DOI：10."13939/j."cnki."zgsc."2025."13."008

1"引言

2020年，習近平總書記作出“碳達峰”"“碳中和”的重大宣示；“十四五”時期，國家能源局發布《關于促進新時代新能源高質量發展的實施方案》，明確提出完善財政政策以支持新能源產業高質量發展，充分發揮其生態環境保護效益。

作為國家鼓勵發展的朝陽產業，新能源產業發展前景十分廣闊。然而，資金不足從根本上限制了新能源企業創新［1］。

因此，政府補貼是糾正市場失靈、激勵新能源企業創新的重要途徑。但由于研究樣本不同以及很少考慮政府補貼對新能源企業創新的非線性作用，兩者的關系存在多種不同的結論。此外，政府補貼的創新驅動效應還會受到融資約束的影響［2-3］。

以蘇州市為例，2022年蘇州市新能源產業實現工業總產值2978."2億元，這與政策支持息息相關，具有較強的參考價值。

基于此，文章選取蘇州市新能源企業為研究樣本，實證考察政府補貼對新能源企業創新投入和創新產出的影響以及在融資約束作用下政府補貼對新能源企業創新的調節效應，從而形成政府補貼有效化、新能源企業創新高質量發展以及“雙碳”政策加速實現。

2"文獻回顧

關于政府補貼與企業創新的關系，現有研究主要存在積極效應、消極效應和非線性效應三種結論。

第一，積極效應。Lin和Luan（2020）以光伏上市公司為研究樣本，發現政府補貼對光伏企業的創新活動有顯著正向影響［4］。Huang等（2019）通過構建一系列博弈模型證明了政府補貼作為一種干預方式在支持綠色創新方面的有效性［5］。

第二，消極效應。Mansfield等（1984）研究發現，政府補貼和企業研發投入的關系存在企業異質性，但平均而言，存在互補性［6］。傅利平和李小靜（2014）認為，當政府補貼超過最優值時，會對戰略性新興企業創新投入和創新產出產生擠出效應［7］。

第三，非線性效應。Yang等（2019）通過構建面板門檻模型，研究發現政府補貼對中國新能源創新存在正向門檻效應，政府補貼是支持中小微新能源企業創新的主要力量［8］。鄒甘娜等（2023）以中國制造業上市公司為研究對象，實證分析得出政府補貼對企業綠色創新的影響呈倒“U”型的影響關系［9］。

綜上所述，學者們圍繞政府補貼和新能源企業創新的關系進行了較為深入的研究，但同時發現研究結論卻不一致，這可能是由于研究樣本不同以及缺乏政府補貼與新能源企業創新的非線性關系的研究。

基于此，文章以2012—2021年蘇州市新能源企業為研究樣本，希望從以下方面進行拓展。一是從創新投入和創新產出角度，實證考察蘇州市政府補貼對新能源企業創新的影響；二是進一步探討融資約束在蘇州市政府補貼對新能源企業創新中的調節效應。

3"研究設計

3."1"變量說明

變量定義及計算公式見表1。

3."1."1"被解釋變量

被解釋變量即新能源企業創新，包含創新投入和創新產出。關于創新投入，文章借鑒鐘珍等（2022）的研究采用研發投入的自然對數表示［10］；關于創新產出，考慮到發明專利更能代表企業的創新能力，文章借鑒劉軍航等（2022）的做法用新能源企業的發明專利獲得數量取自然對數衡量［11］。

3."1."2"解釋變量

解釋變量即為政府補貼。文章借鑒吳敬靜等（2022）的研究采用財務報表附注下的政府補助金額［12］。

3."1."3"調節變量

企業融資約束會直接影響政府補貼對新能源企業創新發展的作用程度。融資約束越大的企業，創新資源需求更高，政府補貼能獲得更好的效果。

關于融資約束的測度，主要有KZ指數、WW指數和SA指數。由于KZ指數和WW指數涉及與融資約束相互影響而導致的內生性問題［13］，故文章選取SA指數測度企業所面臨的融資約束程度。計算方法如式（1）。

SA=0."737×size+0."043×size2－0."04×age（1）

為方便起見，文章采用SA指數絕對值測度企業所面臨的融資約束程度。SA指數絕對值越大，代表融資約束越嚴重。

3."1."4"控制變量

為提高模型準確性，借鑒既有研究［14-15］，文章引入經營能力、流動比率、托賓Q值和企業年齡作為控制變量。

3."2"模型構建

3."2."1"基準回歸模型構建

為研究政府補貼對新能源企業創新的影響，文章構建模型如下。

lninpit=β0+β1lngovit+β2opeit+β3curit+β4toqit+β5lnageit+εit（2）

lnoupit=β0+β1lngovit+β2opeit+β3curit+β4toqit+β5lnageit+εit（3）

在式（2）和式（3）中，i代表企業；t代表年份；inpit和oupit為被解釋變量，表示i企業t年的新能源企業創新投入和創新產出；govit為解釋變量，即i企業t年的政府補貼；opeit、curit、toqit、ageit為控制變量；εit為隨機擾動項。

3."2."2"調節效應模型構建

為更深入地研究政府補貼對新能源企業創新的非線性影響，文章引入融資約束構建政府補貼對新能源企業創新的調節效應模型。同時，文章對融資約束和政府補貼兩個變量做去中心化處理以提高模型輸出系數的直觀性。具體模型構建如下。

lninpit=β0+β1lngovit+β6fsait+β7lngovit×fsait+β2opeit+β3curit+β4toqit+β5lnageit+εit（4）

lnoupit=β0+β1lngovit+β6fsait+β7lngovit×fsait+β2opeit+β3curit+β4toqit+β5lnageit+εit（5）

式（4）和式（5）中，fsait為i企業t年的融資約束。

3."3"數據來源

文章以2012—2021年滬深A股上市企業作為研究樣本，參照了陳良華等（2022）研究對數據做出如下處理［16］。其一，剔除樣本期間ST、*ST企業。其二，選取注冊地址為蘇州市的上市企業。其三，選取我國證監會行業分類下的電器機械及器材制造業、電力及熱力生產供應業、通用設備制造業、專用設備制造業、計算機通信和其他電子設備制造業、燃氣的生產及供應業、水的生產及供應業與汽車制造業的企業，將其主營業務涉及光伏發電或光電產品制造、風力發電或風電產品制造、生物質發電、新能源產品制造以及新能源汽車領域的公司界定為新能源企業。最終得到97家樣本企業，相關數據來源于CSMAR數據庫、CNRDS數據庫以及各企業年報。

4"實證分析

4."1"基準回歸

為保證估計結果的準確性，文章采用逐步回歸法進行分析。表2給出了政府補貼對新能源企業創新投入和創新產出的基準回歸結果。

由表2可知，模型均通過了F檢驗、LM檢驗及Hausman檢驗，說明固定效應是最優選擇。又因為創新投入中方程（5）的模型擬合效果最優，因此文章選擇方程（5）進行后續的分析。類似地，創新產出文章選擇方程（10）進行分析。

從估計結果可以看出，對于創新投入而言，政府補貼對新能源企業的創新投入和創新產出具有顯著的正向效應，回歸系數分別為0."051和0."061，說明政府補貼可以顯著促進新能源企業創新，蘇州市政府補貼對新能源企業創新資源配置效率高、成效顯著，尤其對創新產出作用效果更明顯。這可能由于以下三點原因。

第一，提供資金支持。政府補貼為新能源企業創新活動提供了直接的資金保障，降低了新能源企業創新成本及研發風險，對企業創新產生激勵作用。

第二，產生信號傳遞效應。新能源由于研發周期長，屬于高投資風險產業，因此容易產生信用問題而限制創新活動。獲得政府補貼的新能源企業間接表示政府的肯定，有助于向市場投資者傳遞積極正面的信號，提升投資者對企業的信任程度，改善企業發展的外部環境，吸引更多外界投資支持創新活動。

第三，優化創新環境。政府補貼有利于促進市場發揮作用，從而優化新能源企業的市場競爭環境，最終促進新能源企業的創新行為。

就控制變量而言，有以下四點論述。

第一，經營能力可以顯著促進新能源企業創新產出，但對創新投入作用效果不顯著。產生此結果的原因可能在于，經營能力越強通常反映了企業的資產利用效率較高，這使得企業更容易獲得市場機會并賺取更多利潤，并將競爭優勢轉化為更多的專利產出，從而促進企業的創新能力。但對研發投入的影響因企業狀況和經營策略而異。企業需要根據自身的實際情況進行投資方向和資源配置等方面的決策，以更好地平衡短期收益與長期發展的關系，因此經營能力對創新投入的影響并不顯著。

第二，流動比率顯著抑制蘇州市新能源企業創新投入和創新產出。流動比率代表短期償債能力，短期償債能力越強，說明該企業偏向保守的財務管理，為規避風險而不愿將資金投入創新活動，因此也抑制了創新產出。

第三，托賓Q值顯著促進新能源企業創新投入，但對創新產出作用效果不顯著。高Q值意味著企業的市場價值超過資產價值，企業有更高的增長潛力，因此促進了企業創新投入。但可能由于高預期導致盲目產能擴張和過度投資，因此對創新產出的作用效果不顯著。

第四，企業年齡對新能源企業的創新投入和創新產出均有顯著促進作用。這主要是由于企業年齡越大，累積的人才、設備等創新資源和經驗更加豐富，對新技術的學習能力越強。

4."2"調節效應模型回歸結果與分析

表3分別給出了在融資約束調節作用下政府補貼對新能源企業創新投入和創新產出影響的估計結果。

表3中，方程（15）和方程（20）的顯著性較強且模型擬合效果較好，故文章選擇方程（15）和方程（20）進行分析。其中，政府補貼與新能源企業創新投入和創新產出的交互項系數分別為0."192和0."346，均通過了1%的顯著性檢驗，說明對于融資約束高的新能源企業，政府補貼對促進效應更顯著。究其原因是融資約束高的企業，受資金限制越強，對資金的需求更大，使企業利用政府補貼來支持其創新活動的依賴性更強，從而政府補貼效果越好。

4."3"穩健性檢驗

文章通過更換樣本進行穩健性檢驗。由于國有企業有獨有的特征，與其他新能源企業差異較大，將其剔除，不予考慮。表4中檢驗結果與上述實證結果一致，文章結論具有穩健性。

5"結語與啟示

文章選取2012—2021年97家蘇州市新能源企業的面板數據，實證考察了政府補貼對新能源企業創新的影響，得到以下基本結論。

第一，政府補貼對新能源企業創新產生顯著的積極影響。其一，加大政府補貼力度。政府應在考慮自身條件的情況下，建立長期穩定的補貼體系，激發新能源企業創新活力。其二，建立完善監督體系，管控新能源企業投資方向。政府可以通過加強數字政府建設以減少信息不對稱，運用多維數字技術，將新能源企業創新相關信息與政府聯動，加強政府與新能源企業的對話機制。

第二，融資約束呈現出顯著的正向調節效應，能夠增強政府補貼對新能源企業創新的正面影響。因此，蘇州市政府在確定補貼對象和補貼力度時，可以優先考慮受融資約束大、真正需要資金補貼的新能源企業，合理進行頂層設計，發揮政府補貼和融資約束的協同效果。

第三，對于控制變量，企業年齡對新能源企業的創新投入和創新產出均有顯著促進作用，經營能力顯著促進創新產出，托賓Q值顯著促進創新投入，而流動比率顯著抑制創新投入和創新產出。

因此，蘇州市新能源企業應合理利用政府補貼帶來的資金保障、信號傳遞效應和創新環境，制定合適的財務管理策略，增強創新意識和創新能力，避免盲目的產能擴張和尋租等行為。

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［基金項目］2022年蘇州大學“國家級大學生創新創業訓練計劃項目”（項目編號：202210285011Z）。

［作者簡介］張文倩（2002—），女，江蘇連云港人，本科，研究方向：數字政府與產業創新；劉星雨（2002—），女，江蘇鹽城人，本科，研究方向：數字政府與產業創新；謝柔（2001—），女，重慶人，本科，研究方向：區域創新管理；盧秋竹（2001—），女，江蘇揚州人，本科，研究方向：數字政府與產業創新；俞睿（2002—），女，江蘇鹽城人，本科，研究方向：健康傳播與科學傳播。