李 峰，王亞星

（中國(guó)人民大學(xué)商學(xué)院，北京 100872）

改革開(kāi)放40年以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)活力得以充分釋放、經(jīng)濟(jì)潛力得以充分挖掘，創(chuàng)造了經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的奇跡。但2012年以來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)減速，暴露了我國(guó)當(dāng)下勞動(dòng)力供給不足、人力資本改善增速放慢、投資回報(bào)率下降、資源重新配置空間縮小以至全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)減速等諸多供給側(cè)問(wèn)題［1］。因此，原先依靠要素投入、要素重新配置的簡(jiǎn)單粗放型增長(zhǎng)路徑將不可持續(xù)，政府和企業(yè)必須將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)重點(diǎn)從原先的要素?cái)U(kuò)張轉(zhuǎn)移到全要素生產(chǎn)率提升上來(lái)。事實(shí)上，我國(guó)政府歷來(lái)鼓勵(lì)企業(yè)自主創(chuàng)新，積極為企業(yè)營(yíng)造創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的有利外部環(huán)境，同時(shí)也為企業(yè)提供補(bǔ)貼，引導(dǎo)企業(yè)技術(shù)研發(fā)、發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。根據(jù)中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)，政府對(duì)企業(yè)的補(bǔ)貼總額從1998年的近150億元增至2013年的近1 448億元。那么，政府的大量補(bǔ)貼是否真正實(shí)現(xiàn)了預(yù)期效果，受補(bǔ)貼企業(yè)的生產(chǎn)率是否因此得以提升？這正是本文試圖回答的問(wèn)題。

政府補(bǔ)貼的合理使用以及企業(yè)生產(chǎn)率的提升都與我國(guó)社會(huì)總體福利密切相關(guān)。但是，目前對(duì)于政府補(bǔ)貼與我國(guó)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新、生產(chǎn)率提升的關(guān)系，既有研究莫衷一是，對(duì)機(jī)理的研究尚存在未解決的黑箱［2-3］，政府補(bǔ)貼對(duì)于企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新、生產(chǎn)率提升，無(wú)論是具有促進(jìn)作用［4-5］，還是消極的抑制作用［6-7］，都有相應(yīng)的理論和實(shí)證支撐。政府補(bǔ)貼效果如何，關(guān)鍵在于企業(yè)基于自身利潤(rùn)最大化目標(biāo)如何選擇政府補(bǔ)貼的利用方式，是直接作為收益留存還是投入研發(fā)創(chuàng)新？而在企業(yè)異質(zhì)性背景下，這又取決于企業(yè)既有的異質(zhì)性生產(chǎn)率。缺乏對(duì)這一作用機(jī)制的深入分析，則可能掩蓋了政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的真實(shí)影響，從而導(dǎo)致不穩(wěn)健的研究結(jié)果。因此，政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的作用機(jī)制和差異化影響亟須更為嚴(yán)謹(jǐn)、豐富的理論探討、模型刻畫(huà)以及實(shí)證檢驗(yàn)。本文運(yùn)用并拓展異質(zhì)性企業(yè)理論［8］，彌補(bǔ)了相關(guān)既有研究缺乏系統(tǒng)性的模型分析框架以及忽視企業(yè)既有生產(chǎn)率異質(zhì)性和相應(yīng)自選擇（self-select）的不足，刻畫(huà)了政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的雙刃劍效應(yīng)，并且借助與理論模型高度契合的門(mén)檻回歸方法［9］，力圖實(shí)現(xiàn)理論模型與計(jì)量模型的相互補(bǔ)充、理論推論與實(shí)證結(jié)果的相互印證。

本文借鑒MELITZ［8］的異質(zhì)性企業(yè)模型以及BUSTOS［10］的企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新自選擇模型，著重刻畫(huà)了企業(yè)基于既有的異質(zhì)性生產(chǎn)率，對(duì)政府補(bǔ)貼和研發(fā)創(chuàng)新②既有研究［11-12］發(fā)現(xiàn)，政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的提升通過(guò)促進(jìn)技術(shù)改進(jìn)而非規(guī)模經(jīng)濟(jì)性實(shí)現(xiàn)，這表明企業(yè)自選擇的研究重點(diǎn)應(yīng)當(dāng)落在企業(yè)借由政府補(bǔ)貼實(shí)現(xiàn)的研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)上。做出差異化的自選擇，從而導(dǎo)致政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的雙刃劍效應(yīng)。既有生產(chǎn)率處于研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率（innovation cutoff productivity）以上的企業(yè)因其更高的生產(chǎn)率而具有更大的生產(chǎn)和銷售規(guī)模，自身生產(chǎn)率的邊際提升能夠帶來(lái)更大規(guī)模的成本下降和利潤(rùn)增加，由此，企業(yè)更傾向于將政府的補(bǔ)貼資金投入研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)，以更高的生產(chǎn)率獲取更大的利潤(rùn)；既有生產(chǎn)率處于研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率以下的企業(yè)，囿于自身有限的規(guī)模，生產(chǎn)率的邊際提升帶來(lái)的利潤(rùn)增長(zhǎng)不足以彌補(bǔ)其為提升生產(chǎn)率而投入的研發(fā)創(chuàng)新成本，于是將政府補(bǔ)貼直接作為企業(yè)盈余而不投入研發(fā)創(chuàng)新才是利潤(rùn)最大化的自選擇；而既有生產(chǎn)率處于幸存門(mén)檻生產(chǎn)率（survivalcutoffproductivity）以下的企業(yè)基于自身利潤(rùn)最大化目標(biāo)，非但不會(huì)利用政府補(bǔ)貼進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新，反而將其直接作為收益留存、彌補(bǔ)原先的虧損，使得日常經(jīng)營(yíng)得以維系，這實(shí)際上挽救了原先在正常的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制下本應(yīng)被淘汰的落后企業(yè)，這也是“僵尸企業(yè)”的重要來(lái)源之一。因此，對(duì)于既有生產(chǎn)率處于研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率以上的企業(yè)，政府補(bǔ)貼激發(fā)了企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新并促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)率提升；對(duì)于既有生產(chǎn)率處于幸存門(mén)檻生產(chǎn)率以下的企業(yè)，政府補(bǔ)貼只會(huì)挽救生產(chǎn)率更低的落后企業(yè)，從而使得政府補(bǔ)貼與企業(yè)生產(chǎn)率之間呈現(xiàn)顯著的負(fù)向關(guān)系，在數(shù)據(jù)上表現(xiàn)為政府補(bǔ)貼“阻礙”了企業(yè)生產(chǎn)率的提升；而對(duì)于既有生產(chǎn)率處于兩者之間的企業(yè)，政府補(bǔ)貼并不影響企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新，對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率亦不會(huì)產(chǎn)生顯著影響。最后，本文分別利用LP方法［13］和ACF方法［14］分行業(yè)估算企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，并采用門(mén)檻回歸方法［9］支持了以上理論模型的推論，運(yùn)用TOBIT回歸分樣本單獨(dú)檢驗(yàn)政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新支出的影響。

本文的邊際貢獻(xiàn)在于：①將國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的異質(zhì)性企業(yè)理論［8］以及企業(yè)自選擇問(wèn)題運(yùn)用于政府補(bǔ)貼、企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新和生產(chǎn)率的研究中，深入分析了現(xiàn)實(shí)問(wèn)題；②既有研究對(duì)門(mén)檻回歸方法［9］的具體應(yīng)用中，未充分詮釋門(mén)檻值的理論含義，未充分界定作用方式發(fā)生轉(zhuǎn)變的臨界條件，而本文理論模型推導(dǎo)則為門(mén)檻回歸方法的實(shí)際運(yùn)用提供了扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，詳細(xì)論述了雙門(mén)檻、三區(qū)間差異化影響的形成機(jī)制，為每一個(gè)門(mén)檻值賦予了充分的理論含義，以彌補(bǔ)既有研究應(yīng)用中缺乏清晰理論基礎(chǔ)的不足。

1 文獻(xiàn)述評(píng)

目前，既有研究對(duì)于政府補(bǔ)貼與我國(guó)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新和生產(chǎn)率提升的總體關(guān)系還沒(méi)有明確統(tǒng)一的結(jié)論。任曙明和呂鐲［5］對(duì)我國(guó)裝備制造企業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，政府補(bǔ)貼沖抵了企業(yè)面臨的融資約束，保證了企業(yè)生產(chǎn)率的平穩(wěn)增長(zhǎng)；白俊紅［4］也發(fā)現(xiàn)我國(guó)政府的研發(fā)補(bǔ)貼能夠促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新；而徐保昌和謝建國(guó)［6］、閆志俊和于津平［7］則實(shí)證發(fā)現(xiàn)，政府補(bǔ)貼抑制了企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效和生產(chǎn)率提升。

此外，亦有研究也深入分析了不同情境和條件下政府補(bǔ)貼的差異化影響，試圖以此揭示上述矛盾結(jié)論背后的成因，缺乏對(duì)差異化影響的討論可能導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果的不穩(wěn)健，從而形成相互矛盾的結(jié)論。首先，政府補(bǔ)貼數(shù)額存在適度區(qū)間，過(guò)度高額補(bǔ)貼將抑制企業(yè)生產(chǎn)率的提升［15］。毛其淋和許家云［16］也發(fā)現(xiàn)了類似現(xiàn)象，政府補(bǔ)貼額度過(guò)低則無(wú)法達(dá)到企業(yè)進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新的最低門(mén)檻，從而無(wú)法對(duì)企業(yè)新產(chǎn)品創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的激勵(lì)作用；補(bǔ)貼額度過(guò)高卻因?qū)ぷ獬杀緮D占了研發(fā)創(chuàng)新支出，則顯著抑制了企業(yè)的新產(chǎn)品創(chuàng)新。其次，企業(yè)外部條件對(duì)政府補(bǔ)貼作用的發(fā)揮也具有關(guān)鍵影響。徐保昌和謝建國(guó)［6］研究發(fā)現(xiàn)，相對(duì)更優(yōu)的政府質(zhì)量能夠顯著提升政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用。毛其淋和許家云［16］發(fā)現(xiàn)，地區(qū)層面更好的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度能夠強(qiáng)化政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)新產(chǎn)品創(chuàng)新的推動(dòng)作用，而要素市場(chǎng)的扭曲則抑制了政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的激勵(lì)作用［17］。此外，當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、制度環(huán)境水平和要素稟賦水平也是重要的外部制約因素［18］。最后，企業(yè)內(nèi)部條件的差異也不容忽視。白俊紅［4］的研究表明，企業(yè)自身的知識(shí)存量、企業(yè)規(guī)模及產(chǎn)權(quán)類型均會(huì)對(duì)政府補(bǔ)貼效果產(chǎn)生影響。而楊洋等［17］則認(rèn)為，由于國(guó)有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)在資源稟賦和政府補(bǔ)貼的信號(hào)傳遞方面存在差異，政府補(bǔ)貼對(duì)這兩類企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效具有差異化影響。

已有的一些關(guān)于政府補(bǔ)貼影響企業(yè)生產(chǎn)率提升的作用機(jī)制研究，雖然總結(jié)了在不同的情境和條件下政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新、生產(chǎn)率提升的差異化影響，但是這些分析都忽略了企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)率的差異，而這正是影響企業(yè)利潤(rùn)和相關(guān)自選擇的關(guān)鍵。若是忽視企業(yè)生產(chǎn)率的異質(zhì)性，則難以全面、準(zhǔn)確地描繪企業(yè)差異化的自選擇以及政府補(bǔ)貼的雙刃劍效應(yīng)。廣泛應(yīng)用于國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的異質(zhì)性企業(yè)理論及其豐富成果則為該問(wèn)題的研究帶來(lái)了新視角，可以彌補(bǔ)以上研究不足。

既有研究從理論和實(shí)證層面研究了企業(yè)基于異質(zhì)性生產(chǎn)率在出口行為上的差異化自選擇，生產(chǎn)率更高的企業(yè)具有更大的規(guī)模和利潤(rùn)，能夠克服相較國(guó)內(nèi)市場(chǎng)更高的出口固定成本，因此具有更高的出口傾向［8，19］。BUSTOS［10］、ATKESON和BURSTEIN［20］將MELITZ［8］、MELITZ和OTTAVIANO［21］的基礎(chǔ)模型框架中的企業(yè)外生生產(chǎn)率異質(zhì)性拓展到企業(yè)可以通過(guò)研發(fā)創(chuàng)新投入實(shí)現(xiàn)內(nèi)生生產(chǎn)率提升，這便刻畫(huà)了企業(yè)除出口以外另一個(gè)差異化的自選擇——研發(fā)創(chuàng)新，而這一自選擇也依賴于企業(yè)既有的生產(chǎn)率。AW等［22-23］則從動(dòng)態(tài)模型角度刻畫(huà)了企業(yè)出口和研發(fā)創(chuàng)新的雙重自選擇，企業(yè)出口和研發(fā)創(chuàng)新的自選擇基于既有的生產(chǎn)率，而當(dāng)下出口和研發(fā)創(chuàng)新的自選擇又會(huì)影響企業(yè)未來(lái)的動(dòng)態(tài)生產(chǎn)率，這為研究企業(yè)的自選擇行為提供了更加豐富的視角。

然而，目前并沒(méi)有研究從異質(zhì)性企業(yè)理論視角分析政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的雙刃劍效應(yīng)，忽略了企業(yè)自選擇的巨大作用，使得這一問(wèn)題的研究尚有較大的拓展空間。不同企業(yè)即使接受了相同的政府補(bǔ)貼，也會(huì)根據(jù)自身利潤(rùn)最大化目標(biāo)做出不同的決策，企業(yè)可以將政府補(bǔ)貼投入研發(fā)創(chuàng)新，也可以將之作為收益直接留存。唯有通過(guò)研發(fā)創(chuàng)新提升企業(yè)生產(chǎn)率之后企業(yè)增加的利潤(rùn)能夠大于政府補(bǔ)貼，企業(yè)才會(huì)將其投入研發(fā)創(chuàng)新。企業(yè)接受政府補(bǔ)貼之后，政府補(bǔ)貼便成為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的機(jī)會(huì)成本，生產(chǎn)率提升后利潤(rùn)增加便是潛在收益，機(jī)會(huì)成本和潛在收益之間的權(quán)衡是企業(yè)自選擇的關(guān)鍵，企業(yè)權(quán)衡的基礎(chǔ)是企業(yè)自身的既有生產(chǎn)率。而企業(yè)這一差異化的自選擇直接決定了政府補(bǔ)貼能否發(fā)揮提升企業(yè)生產(chǎn)率的作用，缺少對(duì)這一作用機(jī)制的模型刻畫(huà)，對(duì)于政府補(bǔ)貼和企業(yè)生產(chǎn)率之間的關(guān)系研究是一大缺憾。本文基于異質(zhì)性企業(yè)模型框架分析不同生產(chǎn)率的企業(yè)對(duì)政府補(bǔ)貼的差異化使用，以及由此導(dǎo)致的政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的雙刃劍效應(yīng)，并對(duì)相關(guān)理論模型推論做實(shí)證檢驗(yàn)，力圖彌補(bǔ)相關(guān)研究的空白。

2 理論模型

本文構(gòu)建了同行業(yè)內(nèi)基于產(chǎn)品差異化和CES效用函數(shù)的企業(yè)壟斷競(jìng)爭(zhēng)模型［24］，引入異質(zhì)性企業(yè)的外生生產(chǎn)率差異［8］，拓展企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的自選擇［10］，并考慮勞動(dòng)單要素投入和企業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)性［8，25］。

2.1 消費(fèi)者需求端

2.2 企業(yè)生產(chǎn)端

2.2.1 政府補(bǔ)貼前 政府補(bǔ)貼前企業(yè)異質(zhì)性的生產(chǎn)率為φ，這既是企業(yè)原始的外生生產(chǎn)率，也是企業(yè)經(jīng)過(guò)研發(fā)創(chuàng)新在原始的外生生產(chǎn)率基礎(chǔ)上獲得提升的內(nèi)生生產(chǎn)率。企業(yè)生產(chǎn)率φ直接決定了企業(yè)生產(chǎn)的所有企業(yè)面臨相同的生產(chǎn)固定成本為f，企業(yè)生產(chǎn)的總成本函數(shù)為由企業(yè)利潤(rùn)最大化的邊際成本加成定價(jià)可知，企業(yè)定價(jià)為，企業(yè)最大化收益r和利潤(rùn)π分別為：r=R(Pρφ)σ-1，顯然，企業(yè)生產(chǎn)率越高，生產(chǎn)和銷售規(guī)模以及利潤(rùn)也越大。

壟斷競(jìng)爭(zhēng)假設(shè)企業(yè)自由進(jìn)入和退出，當(dāng)企業(yè)利潤(rùn)π為負(fù)時(shí)，企業(yè)退出市場(chǎng)，由此可得企業(yè)幸存的門(mén)檻生產(chǎn)率φ*為生產(chǎn)率小于φ*的企業(yè)將被市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)淘汰。

2.2.2 政府補(bǔ)貼后 政府補(bǔ)貼只是針對(duì)行業(yè)總體中的少部分企業(yè)，對(duì)行業(yè)的總體變量Q、P和R并不會(huì)產(chǎn)生影響，這與壟斷競(jìng)爭(zhēng)的模型假設(shè)相一致［24］。

BUSTOS［10］用模型刻畫(huà)了企業(yè)基于當(dāng)下異質(zhì)性的生產(chǎn)率做出差異化的技術(shù)選擇：企業(yè)選擇高技術(shù)，生產(chǎn)率從φ提升至γφ（γ＞1），相應(yīng)的生產(chǎn)固定成本從f增加到ηf（η＞1）；而選擇低技術(shù)的企業(yè)生產(chǎn)率和生產(chǎn)固定成本均不變。只有生產(chǎn)率提升帶來(lái)的可變利潤(rùn)增加足以彌補(bǔ)生產(chǎn)固定成本的提高，企業(yè)才會(huì)選擇新技術(shù)。為了與只有部分企業(yè)選擇高技術(shù)的現(xiàn)實(shí)情況相符，BUSTOS模型假定η＞γσ-1，從而保證選擇高技術(shù)的門(mén)檻生產(chǎn)率大于企業(yè)幸存的門(mén)檻生產(chǎn)率。

本文參考BUSTOS［10］對(duì)企業(yè)內(nèi)生的技術(shù)自選擇研究，但是將政府補(bǔ)貼下企業(yè)通過(guò)研發(fā)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)的生產(chǎn)率提升由γ和1之間的離散變化轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)于政府補(bǔ)貼s的研發(fā)創(chuàng)新函數(shù)γ（s）＞1，γ（s）是關(guān)于政府補(bǔ)貼s的增函數(shù)。企業(yè)將政府補(bǔ)貼s用于研發(fā)創(chuàng)新后，生產(chǎn)率從φ提升至γ（s）φ。

企業(yè)將政府補(bǔ)貼s用于研發(fā)創(chuàng)新后的最大化利潤(rùn)表達(dá)式為顯然，企業(yè)在政府補(bǔ)貼之前的既有生產(chǎn)率φ越高，利用政府補(bǔ)貼資金s進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新后生產(chǎn)率提升帶來(lái)的利潤(rùn)增長(zhǎng)也越大。而企業(yè)將政府補(bǔ)貼s直接作為企業(yè)盈余的利潤(rùn)表達(dá)式為企業(yè)在選擇政府補(bǔ)貼資金s的利用方式之前，需要權(quán)衡πRD和πs的大小。通過(guò)πRD（φRD）=πs（φRD），可以確定企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的門(mén)檻生產(chǎn)率當(dāng)企業(yè)既有生產(chǎn)率φ高于研發(fā)創(chuàng)新的門(mén)檻生產(chǎn)率φRD時(shí)，πRD＞πs，企業(yè)將政府補(bǔ)貼資金s投入研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)能夠獲得更大利潤(rùn)。

現(xiàn)實(shí)中并非所有幸存企業(yè)在得到政府補(bǔ)貼后都進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新。根據(jù)中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)，2007年共有40 840家企業(yè)獲得政府補(bǔ)貼，但僅有9 908家企業(yè)的研發(fā)投入大于零，占比為24.26%，所以可以認(rèn)為利用政府補(bǔ)貼從事研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)并非所有幸存企業(yè)的選擇。因此，與BUSTOS［10］模型設(shè)定相似，本文模型必須對(duì)相關(guān)參數(shù)做出限制，以保證研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率φRD大于企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率φ*。結(jié)合上文的界定，可以發(fā)現(xiàn)，φRD＞φ*是否成立嚴(yán)格依賴于研發(fā)創(chuàng)新函數(shù)γ（s）的具體形式，如果少量的研發(fā)創(chuàng)新能夠帶來(lái)生產(chǎn)率的巨大提升，那么幸存企業(yè)必然都會(huì)利用政府補(bǔ)貼資金進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新，此時(shí)φRD＜φ*，這顯然與現(xiàn)實(shí)情況不符，因而可以合理假定研發(fā)創(chuàng)新函數(shù)γ（s）的具體形式能夠保證φRD＞φ*成立。

2.3 政府補(bǔ)貼的雙刃劍效應(yīng)

圖1呈現(xiàn)了異質(zhì)性企業(yè)基于政府補(bǔ)貼前既有異質(zhì)性生產(chǎn)率做出不同的自選擇，以及由此政府補(bǔ)貼對(duì)異質(zhì)性企業(yè)的雙刃劍效應(yīng)。圖1中灰色直線（實(shí)線部分）代表政府補(bǔ)貼前幸存企業(yè)的利潤(rùn)，黑色折線（實(shí)線部分）代表政府補(bǔ)貼后幸存企業(yè)的利潤(rùn)，企業(yè)針對(duì)政府補(bǔ)貼做出何種自選擇，政府補(bǔ)貼都增加了其實(shí)際利潤(rùn)，而生產(chǎn)率大于研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率φRD的企業(yè)利潤(rùn)增加幅度更大，且隨政府補(bǔ)貼前的企業(yè)既有生產(chǎn)率遞增。這源自于企業(yè)差異化的自選擇。

圖1 政府補(bǔ)貼的雙刃劍效應(yīng)分析Fig.1 Double-edged-sword effectsofgovernmentsubsidy

政府補(bǔ)貼前生產(chǎn)率大于φRD的企業(yè)，將政府補(bǔ)貼資金s投入研發(fā)創(chuàng)新的利潤(rùn)πRD大于將s直接作為企業(yè)盈余的利潤(rùn)πs，因此企業(yè)會(huì)選擇研發(fā)創(chuàng)新以獲得更大的利潤(rùn)，而且兩種選擇之間的利潤(rùn)差異隨著企業(yè)生產(chǎn)率的提高而增大，在圖1中體現(xiàn)為第1區(qū)間中直線πRD和直線πs的差異。

政府補(bǔ)貼前生產(chǎn)率小于φRD的企業(yè)，研發(fā)創(chuàng)新的利潤(rùn)πRD小于將s直接作為企業(yè)盈余的利潤(rùn)πs，且兩者之間的利潤(rùn)差異隨著企業(yè)生產(chǎn)率的降低而擴(kuò)大，表明生產(chǎn)率越低的企業(yè)越傾向于將政府補(bǔ)貼直接作為企業(yè)盈余留存，在圖1中體現(xiàn)為第2～4區(qū)間中直線πRD和直線πs的差異。

政府補(bǔ)貼前生產(chǎn)率小于φ*的企業(yè)，即原先應(yīng)當(dāng)被市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)所淘汰的落后企業(yè)，由于政府補(bǔ)貼資金s彌補(bǔ)了虧損，實(shí)際的企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率降低至

生產(chǎn)率小于φ*但大于φs的落后企業(yè)通過(guò)政府補(bǔ)貼得以幸存，在圖1中體現(xiàn)為第3區(qū)間中直線πs和直線π的差異。而生產(chǎn)率處于圖1中第4區(qū)間的企業(yè)（φ＜φs）由于政府補(bǔ)貼無(wú)法彌補(bǔ)原先的虧損，因而依舊被市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)淘汰。

因此，政府補(bǔ)貼針對(duì)不同生產(chǎn)率的企業(yè)形成了雙刃劍效應(yīng)。對(duì)于生產(chǎn)率較高（φ＞φRD）的企業(yè)，政府補(bǔ)貼推動(dòng)了企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新，從而促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)率提升，更高的政府補(bǔ)貼s將帶來(lái)更大幅度的生產(chǎn)率提升；而對(duì)于生產(chǎn)率較低（φ＜φ*）的企業(yè)，政府補(bǔ)貼則擾亂了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)之下正常的淘汰機(jī)制，導(dǎo)致落后企業(yè)“僵而不死”，更多的政府補(bǔ)貼只會(huì)挽救生產(chǎn)率更低的落后企業(yè)，從而在數(shù)據(jù)上表現(xiàn)為政府補(bǔ)貼與企業(yè)生產(chǎn)率之間的負(fù)向關(guān)系，即政府補(bǔ)貼“阻礙”了企業(yè)生產(chǎn)率提升；對(duì)于生產(chǎn)率處于中游（φ*＜φ＜φRD）的企業(yè)，由于自身的生產(chǎn)和銷售規(guī)模有限，通過(guò)研發(fā)創(chuàng)新提升生產(chǎn)率、降低生產(chǎn)的邊際成本并不是企業(yè)的最優(yōu)選擇，因而政府補(bǔ)貼不影響企業(yè)生產(chǎn)率提升。

3 實(shí)證檢驗(yàn)

依據(jù)上文理論模型的推論，將實(shí)證檢驗(yàn)政府補(bǔ)貼究竟促進(jìn)還是阻礙了企業(yè)生產(chǎn)率提升。首先，為了保證估計(jì)結(jié)果的一致性和穩(wěn)健性，分別采用LP方法和ACF方法計(jì)算企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。其次，利用門(mén)檻回歸方法［9］估計(jì)政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率產(chǎn)生差異化影響的生產(chǎn)率門(mén)檻值（企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率φ*和研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率φRD），分析生產(chǎn)率在不同區(qū)間時(shí)政府補(bǔ)貼的雙刃劍效應(yīng)。最后，利用門(mén)檻回歸方法分析政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新支出的差異化影響，并利用TOBIT回歸分樣本單獨(dú)檢驗(yàn)政府補(bǔ)貼的影響，以此繼續(xù)佐證文章的推論。

3.1 數(shù)據(jù)和變量

本文的實(shí)證檢驗(yàn)采用中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)1998—2007年為期10年的數(shù)據(jù)③為了保證估計(jì)的穩(wěn)健性、捕捉現(xiàn)階段的新特征，本文也采用了1998—2013年的數(shù)據(jù)對(duì)部分回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，但估計(jì)結(jié)果并未發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化，限于文章篇幅，故這部分結(jié)果不再呈現(xiàn)。由于2008—2013年部分年份以及部分變量的數(shù)據(jù)缺失，且本文采用的門(mén)檻回歸方法要求使用平衡面板以及我國(guó)企業(yè)劇烈的進(jìn)入退出特征，延長(zhǎng)樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度也將導(dǎo)致可用于計(jì)量分析的企業(yè)數(shù)量急劇減少，為了使得本文的計(jì)量結(jié)果更具代表性及可靠性，本文在文章主體部分采用1998—2007年數(shù)據(jù)。，只選取制造業(yè)企業(yè)作為研究對(duì)象，即兩位數(shù)產(chǎn)業(yè)代碼為13～42的企業(yè)。參照BRANDT等［26］的方法將截面數(shù)據(jù)拼接為面板數(shù)據(jù)。對(duì)于部分年份缺失的工業(yè)增加值，借鑒劉小玄和李雙杰［27］、聶輝華等［28］的方法，根據(jù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則間接計(jì)算得到。此外，根據(jù)BRANDT等［26］和楊汝岱［29］的方法，利用既有的企業(yè)固定資產(chǎn)原值數(shù)據(jù)計(jì)算企業(yè)每年真實(shí)資本存量，并利用產(chǎn)出平減指數(shù)和投入平減指數(shù)計(jì)算真實(shí)工業(yè)增加值和真實(shí)中間品投入量。最后，根據(jù)既有研究的通用標(biāo)準(zhǔn)剔除異常觀測(cè)值。門(mén)檻回歸方法要求平衡面板數(shù)據(jù)，剔除了生產(chǎn)率的極端值及控制變量的缺失值后，最終獲得由17 639家企業(yè)構(gòu)成、為期10年的平衡面板數(shù)據(jù)。

利用索洛余值思想計(jì)算企業(yè)的全要素生產(chǎn)率：yit=β0+βllit+βkkit+φit+ηit。其中，勞動(dòng)力投入lit和資本存量kit對(duì)企業(yè)工業(yè)增加值貢獻(xiàn)的剩余φit就是企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。OLLEY和PAKES［30］利用企業(yè)投資iit=i（φit，kit）近似企業(yè)生產(chǎn)率φit=h（iit，kit），且Φit（iit，kt）=βkkit+h（iit，kit），并采用兩階段估計(jì)解決了企業(yè)生產(chǎn)投入和企業(yè)生產(chǎn)率之間的同步偏誤導(dǎo)致的生產(chǎn)投入要素變量的內(nèi)生性問(wèn)題。LEVINSOHN和PETRIN［13］進(jìn)一步指出，由于數(shù)據(jù)中企業(yè)投資存在大量零值以及企業(yè)投資并不一定對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率變動(dòng)做出充分反饋，采用企業(yè)中間品投入mit=m（φit，kit）近似估算企業(yè)生產(chǎn)率φit=g（mit，kit）更為合適。ACKER-BERG等［14］研究發(fā)現(xiàn)，如果勞動(dòng)力投入lit也為生產(chǎn)率φit和資本存量kit的函數(shù)，那么lit=［g（mit，kit），kit］將與Φit（mit，kit）=βkkit+g（mit，kit）產(chǎn)生完全共線性，導(dǎo)致第一階段估計(jì)中勞動(dòng)力投入lit的系數(shù)不可識(shí)別。ACF方法假定企業(yè)中間品投入mit條件依賴于勞動(dòng)力投入lit，將企業(yè)中間品投入的函數(shù)修改為mit=f（φit，kit，lit），通過(guò)在第二階段估計(jì)所有參數(shù)，解決了第一階段中勞動(dòng)力投入系數(shù)不可識(shí)別的問(wèn)題。

企業(yè)的全要素生產(chǎn)率是本文的核心變量。為了保證實(shí)證結(jié)果的一致性和穩(wěn)健性，本文同時(shí)選用LP方法和基于LP方法進(jìn)行的ACF方法估算企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。考慮不同行業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)存在差異，本文參考BRANDT等［26］和楊汝岱［29］的做法，按兩位數(shù)產(chǎn)業(yè)代碼分行業(yè)估算企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。最后，為了避免生產(chǎn)率的極端值對(duì)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生影響，本文剔除了生產(chǎn)率前后各1%的觀測(cè)值極端值。所有企業(yè)全要素生產(chǎn)率的整體情況如表1所示。

表1 企業(yè)全要素生產(chǎn)率的整體情況Tab.1 Description of firm’s TFP

表2列出了計(jì)量模型中使用的所有變量的定義和基本統(tǒng)計(jì)信息。

表2 變量定義及基本統(tǒng)計(jì)信息Tab.2 Definition and statistic information of the variables

3.2 政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的差異化影響

3.2.1 計(jì)量模型構(gòu)建 既有研究［23，31］表明，企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新投入對(duì)于企業(yè)生產(chǎn)率提升存在明顯的滯后效應(yīng)。因此，企業(yè)將政府補(bǔ)貼投入研發(fā)創(chuàng)新也同樣存在對(duì)生產(chǎn)率提升的滯后效應(yīng)，選擇政府補(bǔ)貼的滯后一期作為核心解釋變量更為合理。此外，企業(yè)生產(chǎn)率的控制變量選取參考相關(guān)研究［15，18］。構(gòu)建的基礎(chǔ)計(jì)量模型如下。

其中：核心解釋變量sit-1為滯后一期的政府補(bǔ)貼；被解釋變量φit為當(dāng)期的企業(yè)生產(chǎn)率；控制變量包括企業(yè)年齡ageit、企業(yè)規(guī)模scaleit、企業(yè)性質(zhì)soeit、企業(yè)盈利能力profitit、滯后一期的企業(yè)生產(chǎn)率φit-1；μi表示不可觀測(cè)且與企業(yè)個(gè)體相關(guān)的非時(shí)變變量；εit為模型殘差。

根據(jù)上文的理論模型，滯后一期的政府補(bǔ)貼sit-1對(duì)當(dāng)期企業(yè)生產(chǎn)率φit存在雙刃劍效應(yīng)。與政府補(bǔ)貼同期的企業(yè)生產(chǎn)率大于研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率（φit-1＞φRD）時(shí)，企業(yè)將政府補(bǔ)貼sit-1用于研發(fā)創(chuàng)新，進(jìn)而提高了企業(yè)生產(chǎn)率φit；小于企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率（φit-1＜φ*）時(shí)，政府補(bǔ)貼sit-1只是挽救了原先應(yīng)當(dāng)被淘汰的低生產(chǎn)率企業(yè)，給予更多的政府補(bǔ)貼只會(huì)挽救生產(chǎn)率更低的企業(yè)；小于研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率且大于企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率（φ*＜φit-1＜φRD）時(shí)，企業(yè)只是將政府補(bǔ)貼作為留存收益，而不會(huì)用于研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)。因此，基礎(chǔ)計(jì)量模型可以進(jìn)一步拓展為分段函數(shù)形式。

根據(jù)滯后一期企業(yè)生產(chǎn)率φit-1的所處區(qū)間，政府補(bǔ)貼sit-1對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率φit的影響系數(shù)β1可以細(xì)分為β11（φit-1＜φ*）、β12（φ*＜φit-1＜φRD）以及β13（φit-1＞φRD），而控制變量的影響系數(shù)不發(fā)生變化。依據(jù)理論模型的推論，系數(shù)β11（φit-1＜φ*）應(yīng)當(dāng)顯著為負(fù)，系數(shù)β12（φ*＜φit-1＜φRD）應(yīng)當(dāng)不顯著，系數(shù)β13（φit-1＞φRD）應(yīng)當(dāng)顯著為正，從而形成雙門(mén)檻、三區(qū)間的差異化影響。后續(xù)實(shí)證檢驗(yàn)需要估計(jì)政府補(bǔ)貼sit-1差異化的影響系數(shù)β11～β13、控制變量的影響系數(shù)β2～β6以及企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率φ*和研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率φRD。

3.2.2 門(mén)檻回歸方法 HANSEN［9］的門(mén)檻回歸方法符合上文計(jì)量模型估計(jì)的需要。分段函數(shù)形式的計(jì)量模型（2）可以簡(jiǎn)化為

3.2.3 門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn) HANSEN［9］利用似然比統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)門(mén)檻效應(yīng)的顯著性。在原假設(shè)“H0：不存在企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率φ*或研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率φRD”下，得到受約束的殘差平方和；在備擇假設(shè)“H1：存在企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率φ*和研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率φRD”下，得到無(wú)約束的殘差平方和。受約束殘差平方和與無(wú)約束殘差平方和之差越大，則似然比統(tǒng)計(jì)量越大，越傾向于拒絕原假設(shè)。在HANSEN［9］和WANG［32］的實(shí)際操作中分別依次檢驗(yàn)單門(mén)檻效應(yīng)、雙門(mén)檻效應(yīng)和三門(mén)檻效應(yīng)的顯著性，即原假設(shè)分別依次為“H0：不存在單門(mén)檻效應(yīng)”“H0：不存在雙門(mén)檻效應(yīng)”以及“H0：不存在三門(mén)檻效應(yīng)”，并根據(jù)門(mén)檻效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果選擇最合適的門(mén)檻數(shù)。針對(duì)本文的研究，需要著重關(guān)注雙門(mén)檻模型（即企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率φ*和研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率φRD）能否得到檢驗(yàn)支撐。此外，由于似然比統(tǒng)計(jì)量的漸進(jìn)分布并非標(biāo)準(zhǔn)的χ2分布，門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)利用自助法（bootstrap）模擬似然比統(tǒng)計(jì)量的漸進(jìn)分布。

本文利用WANG［32］提供的Stata程序進(jìn)行相關(guān)計(jì)算和檢驗(yàn)，分別搜尋300個(gè)樣本點(diǎn)估計(jì)企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率φ*和研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率φRD，并利用自助法（bootstrap）反復(fù)抽樣300次用于檢驗(yàn)門(mén)檻效應(yīng)顯著性的似然比統(tǒng)計(jì)量的漸進(jìn)分布。表3呈現(xiàn)了門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)的結(jié)果。

表3 門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)Tab.3 Threshold effect test

從表3可知，無(wú)論是基于LP方法還是ACF方法測(cè)度的企業(yè)全要素生產(chǎn)率，單門(mén)檻檢驗(yàn)和雙門(mén)檻檢驗(yàn)的p值均為0.000，表明顯著的拒絕原假設(shè)“H0：不存在單門(mén)檻效應(yīng)”和“H0：不存在雙門(mén)檻效應(yīng)”，即至少存在2個(gè)門(mén)檻；而三門(mén)檻檢驗(yàn)的p值分別為0.523和0.840，這表明無(wú)法顯著拒絕原假設(shè)“H0：不存在三門(mén)檻效應(yīng)”，即應(yīng)當(dāng)接受不存在3個(gè)門(mén)檻的原假設(shè)。因此，根據(jù)門(mén)檻效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果，選擇雙門(mén)檻模型最為合理的，這與上文理論模型的推論高度契合，雙門(mén)檻模型既有理論層面的推導(dǎo)，也有實(shí)證層面的支撐。

3.2.4 門(mén)檻值的置信區(qū)間 確定采用雙門(mén)檻模型后，需要進(jìn)一步分析估計(jì)的門(mén)檻值（即企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率φ*和研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率φRD）的精確性和穩(wěn)健性。

依據(jù)HANSEN［9］的方法，在原假設(shè)“H0：選取的門(mén)檻值為真實(shí)門(mén)檻值”下分別構(gòu)建關(guān)于2個(gè)門(mén)檻值的似然比統(tǒng)計(jì)量，似然比統(tǒng)計(jì)量的漸進(jìn)分布雖然是非標(biāo)準(zhǔn)的，但可知其累計(jì)分布函數(shù)為因而，可以直接計(jì)算各個(gè)置信度下的臨界值以及企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率φ*和研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率φRD在各個(gè)置信度下的置信區(qū)間。置信區(qū)間越小，表明在該置信度下對(duì)真實(shí)門(mén)檻值的潛在選擇區(qū)間越小，即表明通過(guò)雙門(mén)檻模型估計(jì)的門(mén)檻值具有越高的精確性和穩(wěn)健性。

圖2分別呈現(xiàn)了基于LP方法和ACF方法測(cè)度生產(chǎn)率的企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率φ*和研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率φRD在95%置信度下的置信區(qū)間，圖中實(shí)線表示在門(mén)檻生產(chǎn)率的各種選擇之下相應(yīng)的似然比統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值，虛線表示95%置信度下似然比統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值，處于虛線以下的實(shí)線部分便是各個(gè)門(mén)檻生產(chǎn)率的置信區(qū)間。從圖2可以看出，各個(gè)門(mén)檻生產(chǎn)率95%的置信區(qū)間都比較狹小，置信區(qū)間以外的似然比統(tǒng)計(jì)量均明顯大于95%置信度的臨界值7.35，這表明估計(jì)的門(mén)檻值具有比較高的精確性和穩(wěn)健性。表4提供了門(mén)檻值及其95%置信度的置信區(qū)間上下界的詳細(xì)信息，基于LP方法測(cè)度生產(chǎn)率的雙門(mén)檻值分別為4.927和7.342，基于ACF方法測(cè)度生產(chǎn)率的雙門(mén)檻值分別為2.914和4.804，且其置信區(qū)間跨度比較小，均維持在0.1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差左右。

圖2 利用LP方法和ACF方法測(cè)度生產(chǎn)率的雙門(mén)檻置信區(qū)間Fig.2 Confidence intervalof threshold TFPmeasured by LPmethod and ACFmethod

表4 門(mén)檻值的置信區(qū)間Tab.4 Confidence intervalsof threshold values

3.2.5 門(mén)檻模型的回歸結(jié)果 本研究關(guān)注的是核心解釋變量滯后一期的政府補(bǔ)貼sit-1對(duì)當(dāng)期企業(yè)生產(chǎn)率φit的影響，結(jié)果見(jiàn)表5。式（1）的基礎(chǔ)回歸模型和式（3）的門(mén)檻回歸模型得出了截然不同的結(jié)果，這是因?yàn)槭剑?）的基礎(chǔ)回歸模型忽略了政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的雙刃劍效應(yīng)。表5中的第2列和第3列呈現(xiàn)了全樣本的sit-1對(duì)φit的影響，sit-1的影響系數(shù)非常小且極不顯著，從總體上看政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率并不產(chǎn)生影響。但在第4列和第5列呈現(xiàn)的門(mén)檻回歸模型的結(jié)果中，卻可以發(fā)現(xiàn)完全不同的現(xiàn)象，滯后一期的政府補(bǔ)貼sit-1對(duì)當(dāng)期企業(yè)生產(chǎn)率φit并非沒(méi)有影響，而是根據(jù)滯后一期的企業(yè)生產(chǎn)率φit-1所處水平的不同形成了差異化的影響：①當(dāng)滯后一期的企業(yè)生產(chǎn)率φit-1小于企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率φ*時(shí)，滯后一期的政府補(bǔ)貼sit-1對(duì)當(dāng)期企業(yè)生產(chǎn)率φit產(chǎn)生了顯著的抑制作用，根據(jù)上文的理論模型推導(dǎo)，這實(shí)際上并不是政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率產(chǎn)生了直接抑制作用，而是政府補(bǔ)貼挽救了原先在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中應(yīng)當(dāng)被淘汰的生產(chǎn)率落后企業(yè)所致，更多的政府補(bǔ)貼只會(huì)挽救生產(chǎn)率更低的企業(yè)，這在數(shù)據(jù)層面表現(xiàn)為政府補(bǔ)貼顯著抑制企業(yè)生產(chǎn)率提升；②當(dāng)滯后一期的企業(yè)生產(chǎn)率φit-1大于企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率φ*且小于研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率φRD時(shí)，政府補(bǔ)貼既不會(huì)影響企業(yè)原先在正常市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制中的優(yōu)勝劣汰，也不會(huì)影響企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新決策，所以在回歸結(jié)果中表現(xiàn)為sit-1對(duì)φit的影響極其微弱且極不顯著；③當(dāng)滯后一期的企業(yè)生產(chǎn)率φit-1大于研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率φRD時(shí)，企業(yè)因較高的既有生產(chǎn)率而具有較高的銷售收入、市場(chǎng)份額和利潤(rùn)，更傾向于將政府補(bǔ)貼用于研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)，從而提高了企業(yè)在下一期的生產(chǎn)率，所以滯后一期的政府補(bǔ)貼sit-1對(duì)當(dāng)期企業(yè)生產(chǎn)率φit的提升產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用。當(dāng)計(jì)量模型的門(mén)檻效應(yīng)被忽略時(shí)，φit-1＜φ*時(shí)政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的負(fù)向影響與φit-1＞φRD時(shí)政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的正向影響同時(shí)存在，這而使得式（1）基礎(chǔ)回歸模型的結(jié)果從整體層面掩蓋了這些差異化的影響，僅表現(xiàn)為政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率沒(méi)有顯著影響，因此，無(wú)論從理論層面出發(fā)還是實(shí)證層面出發(fā)，關(guān)注企業(yè)生產(chǎn)率的門(mén)檻值并據(jù)此進(jìn)行分類討論極為必要。門(mén)檻回歸模型的結(jié)果與上文理論模型的推導(dǎo)完全契合，兩者互為印證。從定量角度看，政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率負(fù)向影響系數(shù)的絕對(duì)值大于正向影響系數(shù)的絕對(duì)值，這表明從社會(huì)整體生產(chǎn)率來(lái)看，政府補(bǔ)貼的負(fù)面影響幅度要大于正面影響，這更提醒政府補(bǔ)貼應(yīng)當(dāng)審慎而為。

表5 政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率影響的回歸結(jié)果Tab.5 Regression resultsof impactsofgovernmentsubsidy on firms’TFP

控制變量方面，衡量企業(yè)性質(zhì)的虛擬變量對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率產(chǎn)生了高度顯著的負(fù)向影響，這表明相較于非國(guó)有企業(yè)而言，國(guó)有企業(yè)的生產(chǎn)率明顯更低，這與BRANDT等［26］和楊汝岱［29］對(duì)我國(guó)企業(yè)生產(chǎn)率的對(duì)比分析得出的結(jié)論相一致。

模型的穩(wěn)健性方面，無(wú)論是基礎(chǔ)模型還是門(mén)檻回歸模型，無(wú)論是基于LP方法測(cè)度的企業(yè)生產(chǎn)率還是基于ACF方法測(cè)度的企業(yè)生產(chǎn)率，模型核心解釋變量和控制變量影響系數(shù)的符號(hào)、數(shù)值以及標(biāo)準(zhǔn)誤均沒(méi)有明顯差異，因此可以認(rèn)為上述計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

3.3 政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的差異化影響

根據(jù)上文的理論模型，政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率形成雙刃劍效應(yīng)的關(guān)鍵在于企業(yè)會(huì)根據(jù)自身既有生產(chǎn)率水平對(duì)政府補(bǔ)貼做出差異化自選擇，即只有處于研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率φRD以上的企業(yè)才會(huì)將政府補(bǔ)貼用于研發(fā)創(chuàng)新。為此，有必要進(jìn)一步檢驗(yàn)企業(yè)針對(duì)政府補(bǔ)貼的差異化自選擇是否成立。中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)2005—2007年的數(shù)據(jù)包含了企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新支出，恰可以利用這個(gè)子樣本實(shí)證檢驗(yàn)政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新支出的差異化影響，從而驗(yàn)證企業(yè)差異化的自選擇行為。依據(jù)上文理論模型的推論，利用門(mén)檻回歸方法，構(gòu)建計(jì)量實(shí)證模型如下。

限于文章篇幅，直接在表6呈現(xiàn)基于ACF方法計(jì)算企業(yè)生產(chǎn)率的計(jì)量模型的回歸結(jié)果，不再給出門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)和門(mén)檻值置信區(qū)間估計(jì)的結(jié)果。利用門(mén)檻回歸方法估計(jì)的研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率φRD為4.893。表6的第2列呈現(xiàn)單門(mén)檻回歸模型的計(jì)量結(jié)果。根據(jù)估計(jì)的研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率將全樣本劃分為2個(gè)子樣本（φit＜φRD和φit＞φRD），在不同企業(yè)生產(chǎn)率水平下估計(jì)政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新支出的影響，并且分別利用OLS回歸和TOBIT回歸對(duì)2個(gè)子樣本分別進(jìn)行單獨(dú)回歸，表6的第3列和第4列呈現(xiàn)了對(duì)子樣本OLS回歸的結(jié)果，第5列和第6列呈現(xiàn)了對(duì)子樣本進(jìn)行TOBIT回歸的結(jié)果。

表6 政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新支出的差異化影響Tab.6 Heterogeneous impactsofgovernmentsubsidy on firms’R&D

理論上，對(duì)于將政府補(bǔ)貼全部用于研發(fā)創(chuàng)新支出的企業(yè)而言，政府補(bǔ)貼前既有的研發(fā)創(chuàng)新支出體現(xiàn)在模型的殘差項(xiàng)和截距項(xiàng)中，理想情況下政府補(bǔ)貼sit對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新支出rdit的影響系數(shù)應(yīng)當(dāng)顯著地接近1。如果企業(yè)不將政府補(bǔ)貼用于研發(fā)創(chuàng)新支出，那么政府補(bǔ)貼對(duì)于企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新支出就沒(méi)有影響，理想情況下在計(jì)量回歸結(jié)果中應(yīng)當(dāng)體現(xiàn)為政府補(bǔ)貼sit的影響系數(shù)接近0。事實(shí)上，計(jì)量實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果與理論預(yù)期基本一致。當(dāng)φit＜φRD時(shí)，政府補(bǔ)貼sit門(mén)檻回歸的估計(jì)系數(shù)為-0.022，子樣本OLS回歸的估計(jì)系數(shù)為-0.012，子樣本TOBIT回歸的估計(jì)系數(shù)為0.010，影響系數(shù)均接近于0；當(dāng)φit＞φRD時(shí)，政府補(bǔ)貼sit門(mén)檻回歸的估計(jì)系數(shù)為1.043，子樣本OLS回歸的估計(jì)系數(shù)為1.195，子樣本TOBIT回歸的估計(jì)系數(shù)為1.296，影響系數(shù)均接近于1且高度顯著。因此，根據(jù)對(duì)政府補(bǔ)貼影響企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新支出的實(shí)證檢驗(yàn)，本文認(rèn)為企業(yè)對(duì)于政府補(bǔ)貼根據(jù)自身既有生產(chǎn)率的不同做出了差異化的自選擇，只有生產(chǎn)率較高的企業(yè)（φit＞φRD）才會(huì)利用政府補(bǔ)貼進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新，而對(duì)于生產(chǎn)率較低的企業(yè)（φit＜φRD），政府補(bǔ)貼對(duì)其研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)并沒(méi)有影響。

4 結(jié)論與政策啟示

MELITZ［8］的異質(zhì)性企業(yè)模型將行業(yè)內(nèi)的人均社會(huì)福利表達(dá)為行業(yè)的總體生產(chǎn)率水平，而行業(yè)的總體生產(chǎn)率水平又取決于優(yōu)勝劣汰的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，唯有激發(fā)市場(chǎng)活力、促進(jìn)企業(yè)優(yōu)勝劣汰，才能提高行業(yè)總體生產(chǎn)率和人均社會(huì)福利水平。政府補(bǔ)貼的宗旨必然是社會(huì)福利的最優(yōu)化，而其對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的影響恰是最合適的分析切入點(diǎn)，“優(yōu)勝”和“劣汰”則是兩個(gè)重要的分析維度，即政府補(bǔ)貼對(duì)原先生產(chǎn)率優(yōu)勢(shì)企業(yè)和劣勢(shì)企業(yè)分別產(chǎn)生了怎樣的影響。

本文基于MELITZ［8］異質(zhì)性企業(yè)模型和BUSTOS［10］的企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新自選擇模型，構(gòu)建了理論模型分析企業(yè)針對(duì)政府補(bǔ)貼的差異化自選擇，并由此分析政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的雙刃劍效應(yīng)。政府補(bǔ)貼效果能否發(fā)揮的關(guān)鍵在于企業(yè)對(duì)政府補(bǔ)貼的利用方式，而這又取決于企業(yè)的收益權(quán)衡，只有既有生產(chǎn)率大于研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率的企業(yè)，才能基于既有更大的銷售收入和市場(chǎng)份額，通過(guò)研發(fā)創(chuàng)新提升生產(chǎn)率來(lái)獲得相較于政府補(bǔ)貼更大的收益，除此以外的企業(yè)，政府補(bǔ)貼對(duì)其研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)和生產(chǎn)率提升不會(huì)產(chǎn)生影響。因此，在“優(yōu)勝”維度，政府補(bǔ)貼發(fā)揮了積極正面的作用，幫助一部分既有生產(chǎn)率較高的企業(yè)提升生產(chǎn)率；但在“劣汰”維度，政府補(bǔ)貼則阻礙了原先的生產(chǎn)率劣勢(shì)企業(yè)被市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)淘汰，挽救了既有生產(chǎn)率小于企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率的落后企業(yè)。

理論模型中，根據(jù)企業(yè)既有生產(chǎn)率水平的分段影響機(jī)制恰好與門(mén)檻回歸方法高度契合。對(duì)理論模型而言，采用門(mén)檻回歸方法是對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)支撐的最優(yōu)方法；對(duì)門(mén)檻回歸方法而言，本文的理論模型推導(dǎo)為其提供了扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，對(duì)門(mén)檻值的產(chǎn)生與含義給予了充分的理論詮釋，豐富了門(mén)檻回歸方法的應(yīng)用。

門(mén)檻回歸方法的計(jì)量結(jié)果支持了理論模型的推論。對(duì)于既有生產(chǎn)率大于研發(fā)創(chuàng)新門(mén)檻生產(chǎn)率的企業(yè)，政府補(bǔ)貼推動(dòng)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)，從而提高了企業(yè)的生產(chǎn)率（促進(jìn)“優(yōu)勝”）；對(duì)于既有生產(chǎn)率小于企業(yè)幸存門(mén)檻生產(chǎn)率的企業(yè)，政府補(bǔ)貼使其得以繼續(xù)生存，更多政府補(bǔ)貼只會(huì)挽救生產(chǎn)率更低的企業(yè)，從而在計(jì)量結(jié)果中表現(xiàn)為政府補(bǔ)貼顯著抑制了企業(yè)生產(chǎn)率提升（阻礙“劣汰”）；對(duì)于既有生產(chǎn)率介于兩者之間的企業(yè)，政府補(bǔ)貼不影響其研發(fā)創(chuàng)新，進(jìn)而不影響其生產(chǎn)率提升。

既然政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的影響是利弊共存，相應(yīng)地，政府提供補(bǔ)貼就必須審慎而為、揚(yáng)長(zhǎng)避短。政府應(yīng)當(dāng)仔細(xì)甄別高生產(chǎn)率企業(yè)，僅為其提供補(bǔ)貼，幫助其在資金實(shí)力有限的情況下開(kāi)展研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)，以更高的生產(chǎn)率獲得更大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的背景下，為了實(shí)現(xiàn)“加強(qiáng)優(yōu)質(zhì)供給，擴(kuò)大有效供給，提高全要素生產(chǎn)率”的改革目標(biāo)，政府補(bǔ)貼應(yīng)當(dāng)有所作為，以受益于研發(fā)創(chuàng)新的正外部性。如若政府對(duì)于補(bǔ)貼對(duì)象篩選不當(dāng)，給予既有生產(chǎn)率較低的企業(yè)以政府補(bǔ)貼，非但無(wú)法實(shí)現(xiàn)以補(bǔ)貼促進(jìn)研發(fā)創(chuàng)新的初衷，還擾亂了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制下企業(yè)間正常的優(yōu)勝劣汰，使得并不具備競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、理應(yīng)被淘汰的劣勢(shì)企業(yè)“僵而不死”，導(dǎo)致困擾已久的“僵尸企業(yè)”問(wèn)題與“去產(chǎn)能，減少無(wú)效供給”的改革目標(biāo)背道而馳。

最后，政府基于高生產(chǎn)率企業(yè)更強(qiáng)的研發(fā)創(chuàng)新意愿進(jìn)行擇優(yōu)補(bǔ)貼、錦上添花的同時(shí)，小微企業(yè)的生存和發(fā)展問(wèn)題也不容忽視，部分處于初創(chuàng)期的小微企業(yè)在短期內(nèi)無(wú)法充分釋放其競(jìng)爭(zhēng)潛力，因而機(jī)械地將全要素生產(chǎn)率作為對(duì)其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的唯一衡量標(biāo)準(zhǔn)并不合適，對(duì)創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的客觀評(píng)估、對(duì)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的理性預(yù)測(cè)、對(duì)目標(biāo)市場(chǎng)的深入研究等都應(yīng)當(dāng)構(gòu)成對(duì)其全面考量的基礎(chǔ)。然而，由于初創(chuàng)期小微企業(yè)的各項(xiàng)信息和發(fā)展前景難以準(zhǔn)確甄別和預(yù)測(cè)以及我國(guó)風(fēng)險(xiǎn)投資行業(yè)正在快速發(fā)展，相較于逐利而為的市場(chǎng)資本以及具有豐富業(yè)界經(jīng)驗(yàn)的職業(yè)投資人，政府并不具有充分的動(dòng)力和能力來(lái)更好地實(shí)現(xiàn)前期信息甄別以及后期控制監(jiān)督，政府補(bǔ)貼反而可能滋生尋租腐敗，浪費(fèi)社會(huì)資源。因此，市場(chǎng)和政府應(yīng)當(dāng)合理分工，發(fā)揮各自所長(zhǎng)，對(duì)于市場(chǎng)資本活躍的產(chǎn)業(yè)應(yīng)交由市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)優(yōu)勝劣汰，而對(duì)于發(fā)展路徑明確但周期長(zhǎng)、投資大且涉及國(guó)計(jì)民生的關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)和企業(yè)，政府可以彌補(bǔ)市場(chǎng)不足，以合理補(bǔ)貼推動(dòng)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展。