劉桔林

[摘?要]借助中國上市企業(yè)2007—2017年數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)財(cái)政科技支出能否降低企業(yè)非效率投資行為。研究發(fā)現(xiàn)，財(cái)政科技支出有效降低了企業(yè)的非效率投資水平，財(cái)政科技支出針對企業(yè)投資不足水平的抑制更為顯著。就企業(yè)屬性結(jié)構(gòu)差異來看，財(cái)政科技支出更能夠降低國有企業(yè)的投資過度行為;對于高科技企業(yè)而言，財(cái)政科技支出則有著全面降低非效率投資水平的效果。從影響機(jī)制來看，財(cái)政科技支出能夠有效帶動(dòng)企業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)度上升，并抑制了企業(yè)脫實(shí)向虛偏向，從而為企業(yè)經(jīng)濟(jì)效率提升提供了強(qiáng)有力的支持。因此，想要有效提升企業(yè)投資效率，必須要重視政府“有形之手”的引導(dǎo)，強(qiáng)化財(cái)政科技支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的激勵(lì)制度，對不同企業(yè)實(shí)行差異化的財(cái)政科技政策供給，并注重疏通財(cái)政科技支出的傳導(dǎo)渠道，以增強(qiáng)財(cái)政科技政策的效力。研究對提高財(cái)政科技支出效果、完善財(cái)政科技支出政策體系具有參考意義。

[關(guān)鍵詞]財(cái)政科技支出;非效率投資;投資過度;投資不足;機(jī)制檢驗(yàn)

[中圖分類號]F275;F832.51;F812.45[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A[文章編號]1673-0461（2020）11-0063-09

一、引?言

投資作為經(jīng)濟(jì)增長中傳統(tǒng)的“三駕馬車”之一，其效率的高低不僅影響著微觀企業(yè)的投融資效率，也會(huì)對中觀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級，乃至宏觀經(jīng)濟(jì)動(dòng)能轉(zhuǎn)換都有著至關(guān)重要的作用，提高投資效率已成為提升中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要舉措之一。據(jù)此，在黨的十九大報(bào)告中，強(qiáng)調(diào)“深化投融資體制改革，發(fā)揮投資對優(yōu)化供給結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵性作用”，可見黨中央國務(wù)院對投資的重視。這之中，企業(yè)作為經(jīng)濟(jì)生活中最重要的微觀經(jīng)濟(jì)行為主體，研究如何校正其非效率投資因此就具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和學(xué)理價(jià)值。

為糾正企業(yè)非效率投資，政府通過金融和財(cái)政等政策[1]，以期提升企業(yè)投資效率。其中，財(cái)政科技支出作為一種重要的調(diào)控手段，其對提升企業(yè)投資效率的作用正逐漸引起學(xué)界的普遍關(guān)注。當(dāng)前學(xué)術(shù)界對此并沒有形成一致性意見，部分學(xué)者認(rèn)為財(cái)政科技支出通過提供有效的資金支持，進(jìn)而有效抑制囿于企業(yè)投資不足所引致的非效率投資行為;當(dāng)然，也有學(xué)者意見相左，認(rèn)為財(cái)政政策制定者不一定能夠掌握行業(yè)的最新發(fā)展趨勢，進(jìn)而可能扭曲企業(yè)正常運(yùn)營和投資路徑，進(jìn)而折損企業(yè)投資效率。

總體而言，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多就宏觀財(cái)政政策之于企業(yè)非效率投資的影響進(jìn)行了一定的探索，然而卻鮮有深入研究財(cái)政政策的重要組成部分——財(cái)政科技支出對企業(yè)投資效率作用的文獻(xiàn)。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，突破傳統(tǒng)的“財(cái)政政策—企業(yè)投資效率”的研究框架，將研究重心轉(zhuǎn)移到財(cái)政政策中較為重視“科技”的政策——財(cái)政科技支出，對企業(yè)非效率投資方面的研究上來。第二，考慮到各種政策對于企業(yè)的影響存在顯著的所有制和行業(yè)差異，本文將企業(yè)界分為國有企業(yè)和高科技企業(yè)兩個(gè)組別進(jìn)行研究，并進(jìn)一步將非效率投資劃分為投資過度和投資不足兩類，精準(zhǔn)甄別財(cái)政科技支出對企業(yè)投資效率的結(jié)構(gòu)性影響。第三，采用溫忠麟等（2004）[2]的中介效應(yīng)模型進(jìn)行深入研究，深入探討財(cái)政科技支出影響企業(yè)投資效率的傳導(dǎo)路徑。

二、文獻(xiàn)綜述

在市場有效的情況下，企業(yè)投資效率的高低，取決于其識別投資機(jī)會(huì)的能力[3]。而根據(jù)Jensen（1986）[4]的經(jīng)典定義，當(dāng)信息不對稱以及存在代理人沖突時(shí)，企業(yè)仍能夠?qū)崿F(xiàn)凈現(xiàn)值為正的項(xiàng)目，說明企業(yè)投資是有效率的。然而在實(shí)踐中，由于受到融資成本[5]、股權(quán)結(jié)構(gòu)[6]、所有制和規(guī)模等特征差異[7]等因素作用，企業(yè)難以準(zhǔn)確預(yù)測項(xiàng)目未來現(xiàn)金流和折現(xiàn)率，并基于利潤最大化原則選擇項(xiàng)目[8]，因此會(huì)折損企業(yè)投資效率。特別在宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性[9-10]較大的情況下，進(jìn)一步加深信息不對稱，進(jìn)而使得企業(yè)投資效率降低。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)非效率投資可以分為投資不足和投資過度兩個(gè)方面：就投資不足而言，囿于信息不對稱，企業(yè)融資受限，此外當(dāng)管理者難以預(yù)估項(xiàng)目未來現(xiàn)金流時(shí)，其會(huì)保留更多的現(xiàn)金減少投資，引致投資不足;就投資過度而言，代理人出于自利動(dòng)機(jī)，可能投資一些凈現(xiàn)值為負(fù)但能從中獲取私利的項(xiàng)目，加之在公司治理不完善的情況下[11]，投資失敗時(shí)管理層更易卸責(zé)，這也會(huì)助長過度投資。

部分學(xué)者指出財(cái)政政策對企業(yè)投資效率具有正面影響。認(rèn)為財(cái)政政策能夠通過財(cái)政補(bǔ)貼、降低稅率等方式，對社會(huì)總供需產(chǎn)生重要的影響，并作用于微觀企業(yè)。特別是擴(kuò)張性財(cái)政政策偏向于投資于大型基礎(chǔ)設(shè)施，顯著拉動(dòng)了原材料、建筑等行業(yè)，因此能夠“擠入”此類企業(yè)整體投資[12]。加之政府能夠通過減稅等手段[13]，降低企業(yè)投資成本，促進(jìn)企業(yè)提升生產(chǎn)和投資效率。然而也有部分學(xué)者持反對意見。黃海杰等（2016）[14]指出寬松的財(cái)政刺激政策雖然極大促進(jìn)企業(yè)投資，但卻由于過度投資衍生產(chǎn)能過剩等問題[15]，顯著降低企業(yè)投資效率。更值得指出的是，那些沒有受到政策重點(diǎn)支持的公司，其投資效率反而比長期受財(cái)政補(bǔ)貼支持的公司的效率更高[16]。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，財(cái)政支持對于不同規(guī)模、屬性[17]企業(yè)的投資效率具有異質(zhì)性影響[18]。

進(jìn)一步，如若將財(cái)政政策中的一個(gè)重要組成部分——財(cái)政科技支出對企業(yè)非效率投資的影響納入研究框架，則發(fā)現(xiàn)期相關(guān)研究較為罕見。綜合而言，財(cái)政科技支出具有精準(zhǔn)支持“科技”導(dǎo)向的特征，其會(huì)優(yōu)先配置投資效率較高的產(chǎn)業(yè)和企業(yè)。其應(yīng)當(dāng)能在一定程度上擠入企業(yè)高科技投資，較好緩解融資約束，企業(yè)并不需要通過加杠桿等金融化的行為進(jìn)行融資[19-20]。這就避免了在資產(chǎn)負(fù)債表惡化的情況下，企業(yè)采取冒進(jìn)的投資策略，從而降低投資效率;也使得企業(yè)不會(huì)囿于囊中羞澀而錯(cuò)失機(jī)遇，避免投資不足，提振企業(yè)投資效率[21]。值得注意的是，財(cái)政科技支持的正面效應(yīng)具有異質(zhì)性影響，因此亟需傾注努力于支出結(jié)構(gòu)優(yōu)化[22]。

然而，也有一些學(xué)者提出了不同的觀點(diǎn)，指出財(cái)政科技支出正面效果具有一定的約束邊界，其對企業(yè)的激勵(lì)效應(yīng)將可能邊際收益遞減。此外，在財(cái)政科技支出強(qiáng)度較大的情況下，如若缺乏長效監(jiān)督和管理機(jī)制，企業(yè)可能會(huì)調(diào)整自身正常的投資軌跡以迎合政府的偏好，資源邊界較為寬松下，這將在一定程度上縱容其過度投資等非效率行為[23]。綜上所述，財(cái)政科技支出對企業(yè)非效率投資的影響錯(cuò)綜復(fù)雜，亟需深入研究，這也是本文研究的意義所在。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

本文使用滬深兩市A股上市公司2007—2017年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。剔除金融類、ST和期間退市和進(jìn)行IPO的樣本。對所有微觀層面的數(shù)據(jù)的連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%的縮尾處理，以減輕離群值的干擾。企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自于Wind數(shù)據(jù)庫。各?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）的財(cái)政科技支出源于各地區(qū)的歷年統(tǒng)計(jì)年鑒。

（二）變量設(shè)定

1.被解釋變量

企業(yè)非效率投資（Absxinvest）。借鑒Richardson（2006）[24]的研究，設(shè)定了如下模型測度企業(yè)的非效率投資水平。

在模型（1）中，Invest為企業(yè)當(dāng)期投資規(guī)模，Size為企業(yè)規(guī)模，Lev為資本結(jié)構(gòu)，Growth為主營業(yè)務(wù)收入增長率，Age為企業(yè)年齡，Ret為股票收益率，CFO為經(jīng)營活動(dòng)凈現(xiàn)金流，并考慮了行業(yè)同時(shí)間的固定效應(yīng)。本項(xiàng)研究采用模型（1）來測算企業(yè)當(dāng)期最佳投資規(guī)模，然后用實(shí)際投資規(guī)模減去最佳投資規(guī)模，殘差部分（絕對值）即表示企業(yè)的非效率投資水平（Absxinvest）。特別的，殘差絕對值表示企業(yè)非效率投資水平，如若殘差大于0則表示投資過度（Overinvest），殘差小于0則表示投資不足（Underinvest）。

2.核心解釋變量

財(cái)政科技支出強(qiáng)度（FEST）。借鑒吳非等（2017）的研究，考慮到絕對量指標(biāo)的局限性，本文采用財(cái)政科技支出的相對指標(biāo)更為可靠。具體來說，本文利用財(cái)政科技投入占GDP的比重來衡量財(cái)政科技支出的強(qiáng)度。

3.控制變量

為提高研究精度，本文加入了一系列控制變量。包括企業(yè)年齡（Age），企業(yè)資本密集度（Capital，總資產(chǎn)與營業(yè)收入之比），企業(yè)總資產(chǎn)（lntotal-asset），企業(yè)總收入（lnincome），凈資產(chǎn)收益率（ROE），每股收益（EPS），兩職合一（Merge，董事長和總經(jīng)理兩職合一為1，否則為0），審計(jì)意見（Audi，會(huì)計(jì)事務(wù)所出具非標(biāo)意見為1，否則為0）。

（三）模型設(shè)定與實(shí)證策略

為研究地方財(cái)政科技支出對企業(yè)非效率投資的影響，本文設(shè)定了模型（2）加以檢驗(yàn)。

其中，回歸中的被解釋變量為企業(yè)非效率投資水平（Absxinvest）;為了更精確研究企業(yè)非效率投資的狀態(tài)，本文進(jìn)一步將整體非效率投資水平分解為投資過度（Overinvest）和投資不足（Underinvest）進(jìn)行回歸檢驗(yàn);核心解釋變量FEST為財(cái)政科技支出強(qiáng)度;Controlvariables為前述控制變量;ω為模型隨機(jī)誤差項(xiàng)?？紤]到財(cái)政科技支出影響企業(yè)效率水平需要一定的時(shí)滯，本文對核心解釋變量進(jìn)行了滯后1期處理。

四、實(shí)證結(jié)果及經(jīng)濟(jì)解釋

（一）基準(zhǔn)回歸：財(cái)政科技支出與企業(yè)非效率投資

在基準(zhǔn)的分析回歸中（見表1），本文采取了遞進(jìn)式的回歸設(shè)定。在模型（1）—（3）中，僅納入了時(shí)間和行業(yè)的虛擬變量用以控制相關(guān)的固定效應(yīng);在模型（4）—（6）中，則納入了控制變量組。在第一組回歸檢驗(yàn)中，財(cái)政科技支出的滯后1期變量（L.FEST）對于企業(yè)的整體非效率投資水平（Absxinvest）有顯著抑制作用，由此可以確證，政府的財(cái)政科技支出有效地降低了企業(yè)的非效率投資。進(jìn)一步地，本文分解了企業(yè)的非效率投資變量，將其降維至投資過度（Overinvest）和投資不足（Underinvest）兩個(gè)層面。研究發(fā)現(xiàn)，L.FEST對企業(yè)的過度投資行為無法通過任何慣常水平下的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn);而L.FEST對企業(yè)的投資不足有著較好的抑制效果。這表明，政府財(cái)政科技支出對企業(yè)非效率投資的抑制，主要是體現(xiàn)在抑制投資不足。在模型（4）—（6）中納入了控制變量后，相關(guān)的實(shí)證回歸結(jié)果并沒有發(fā)生任何變異，由此表明本文的核心結(jié)論應(yīng)當(dāng)是穩(wěn)健的。

本文認(rèn)為其可能的原因在于，第一，政府的財(cái)政科技支出具有一定的科技專項(xiàng)性特征，能對企業(yè)的科學(xué)技術(shù)研發(fā)活動(dòng)起到了一個(gè)“撬動(dòng)”作用，從而提升企業(yè)的生產(chǎn)效率。第二，政府的財(cái)政科技支出多，注重后期經(jīng)濟(jì)績效的考核，由此驅(qū)動(dòng)企業(yè)更好地利用財(cái)政科技資源與自身的生產(chǎn)資源相匹配，從而推動(dòng)生產(chǎn)邊界向外擴(kuò)展。值得說明的是，許多企業(yè)都面臨著較大的融資約束問題[25]，從而導(dǎo)致了自身的投資低于均衡水平。財(cái)政科技支持無異于“雪中送炭”，降低企業(yè)的投資不足程度。

進(jìn)一步地，本文界分財(cái)政科技支出強(qiáng)度較高組與較低組（以中位數(shù)為分界線）兩個(gè)組別（見表2），并重新進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，在財(cái)政科技支出強(qiáng)度較小組別中（模型（4）—（6）），財(cái)政科技支出變量L.FEST對企業(yè)各類別的非效率投資水平都沒有產(chǎn)生顯著的影響。這意味著，只有在財(cái)政科技支出具備了一定強(qiáng)度時(shí)，政府財(cái)政行為才能對企業(yè)產(chǎn)生影響。在模型（1）—（3）中，L.FEST展現(xiàn)出了一定的效果：對于企業(yè)整體的非效率投資變量和投資不足變量的影響都為負(fù)值且均通過顯著性檢驗(yàn)，從而為上述分析提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)的支持。

（二）異質(zhì)性檢驗(yàn)：基于企業(yè)屬性差異的分類檢驗(yàn)

由于不同屬性的企業(yè)在面對相同的財(cái)政科技支出影響時(shí)，可能會(huì)產(chǎn)生具有差異性的反應(yīng)行為。因此，本文甄選了兩類企業(yè)組別（國有企業(yè)（State）和高科技行業(yè)（HT））進(jìn)行研究。選擇這兩類企業(yè)的原因在于，財(cái)政科技支出是一種的政府行為，而國有企業(yè)同政府之間天然存在著聯(lián)結(jié)紐帶;此外，財(cái)政科技支出核心指向在于提升技術(shù)創(chuàng)新水平，而高科技行業(yè)與此密切關(guān)聯(lián)。為了分析上述問題，本文進(jìn)行了表3的實(shí)證檢驗(yàn)。

研究發(fā)現(xiàn)，對于國有企業(yè)而言，財(cái)政科技支出能夠降低非效率投資行為，表明財(cái)政科技支出能幫助國有企業(yè)降低非效率投資水平。但略有差異的是，財(cái)政科技支出變量L.FEST對國有企業(yè)的投資不足行為并沒有產(chǎn)生具有統(tǒng)計(jì)顯著差異的影響，反而是對投資過度起到了抑制作用。確實(shí)，國有企業(yè)能夠在市場中獲取更多的資源，由于資源邊界限制而出現(xiàn)的投資不足可能性相對較低。相比之下，國有企業(yè)由于自身資源相對富足，反而可能存在一定的投資過度傾向。而政府財(cái)政科技支出對企業(yè)的支持，大多都存在一定的后效考核，從而為國有企業(yè)精準(zhǔn)使用資源提供激勵(lì)，抑制過度投資。

對于高科技企業(yè)而言，財(cái)政科技支出全面降低了企業(yè)的非效率投資行為。本文認(rèn)為，高科技企業(yè)本身就存在著較大的資源約束問題，財(cái)政科技的支持，能夠?yàn)檫@類企業(yè)提供足夠強(qiáng)度的資源支持;從另一個(gè)側(cè)面來看，政府（財(cái)政科技）同企業(yè)的相互匹配，帶來了更多的信息擬合，提升企業(yè)的運(yùn)行效率，也降低了其非效率投資行為。由此不難發(fā)現(xiàn)，盡管財(cái)政科技支出對兩類企業(yè)（國有企業(yè)、高科技企業(yè)）均有效果，但對高科技企業(yè)的作用更加突出。

（三）機(jī)制檢驗(yàn)：財(cái)政科技支出降低企業(yè)非效率投資的路徑識別

綜上所述，本文充分就“財(cái)政科技支出—企業(yè)非效率投資”的整體影響及其異質(zhì)性特征進(jìn)行了詳盡地分析和解讀，但對于財(cái)政科技支出如何影響企業(yè)非效率投資行為并沒有清晰的解答。對此，本文借鑒了溫忠麟等（2004）的研究，建構(gòu)了中介效應(yīng)模型加以檢驗(yàn)其中的機(jī)制路徑。

在中介變量（Mediator）的選取上，本文選取了企業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)度（R&D，企業(yè)研發(fā)投入/主營業(yè)務(wù)收入的比值）、企業(yè)金融杠桿（FIN，（非流動(dòng)負(fù)債合計(jì)+短期借款+一年內(nèi)到期的非流動(dòng)負(fù)債+交易性金融負(fù)債+衍生金融負(fù)債）/負(fù)債合計(jì)）。

在表4中，研究發(fā)現(xiàn)，財(cái)政科技支出強(qiáng)度越大，則越能夠提升企業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)度。確實(shí)，財(cái)政科技支出對企業(yè)起到了顯著的補(bǔ)充作用，企業(yè)也提升了研發(fā)投入以配合財(cái)政科技支出的使用。進(jìn)一步地，企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度的增加，能夠有效降低企業(yè)的整體非效率投資水平，對于企業(yè)的投資不足而言也有顯著的抑制效果。本部分的機(jī)制檢驗(yàn)，也為表1基準(zhǔn)回歸中的“財(cái)政科技支出主要降低投資不足”的研究結(jié)論提供了支持。本文認(rèn)為，企業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)度越大，意味企業(yè)面對技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)的技術(shù)窗口時(shí)，能夠加大投入把握時(shí)機(jī)提高自身科技創(chuàng)新能力，由此降低了企業(yè)非效率投資水平。由此，形成了“財(cái)政科技支出→（增加）企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度→（抑制）企業(yè)非效率投資及其投資不足”的傳導(dǎo)路徑。

在表5中，本文以企業(yè)金融杠桿為中介變量進(jìn)行檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的財(cái)政科技支出強(qiáng)度越高，越能夠顯著地降低企業(yè)的金融杠桿水平。財(cái)政科技支出能夠有效為企業(yè)注入資源，在良好的資源預(yù)期下，企業(yè)無需通過加杠桿的方式來獲取資金。毫無疑問，企業(yè)的加杠桿行為會(huì)對企業(yè)正常的經(jīng)營秩序造成的沖擊。如企業(yè)加大了金融杠桿后，經(jīng)營管理層更加關(guān)注短期如何確保企業(yè)財(cái)務(wù)穩(wěn)定不出現(xiàn)危機(jī)，而對提升效率關(guān)注不多。特別的，企業(yè)在加杠桿后，可能存在一定的“過激”投資行為，以求在市場中獲取超額回報(bào)以紓解自身的財(cái)務(wù)困境，帶來了更為明顯的非效率投資行為。由此，形成了財(cái)政科技支出降低金融杠桿，而金融杠桿提升企業(yè)非效率投資水平的負(fù)向傳導(dǎo)路徑。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）增刪重要因素

本項(xiàng)研究的數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2007—2017年，在該時(shí)間區(qū)間中包括了某些影響地方財(cái)政支出的重大影響因素，需要進(jìn)一步加以剔除以盡可能確保研究結(jié)論的穩(wěn)健。為了剔除這類重大因素沖擊，本文將回歸的數(shù)據(jù)時(shí)間限定在2011—2017年，剔除了2008年、2009年和2010年（考慮了“四萬億政策”存在的滯后效應(yīng)），并重新進(jìn)行了回歸檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，財(cái)政科技支出變量L.FEST依舊對企業(yè)的非效率投資起著明顯的抑制作用。在模型（4）—（6）中，則本著相反的路徑，考慮了經(jīng)濟(jì)政策不確定性因素的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，相關(guān)的核心結(jié)論并沒有發(fā)生大的變異，財(cái)政科技支出抑制企業(yè)非效率投資行為依舊穩(wěn)健，見表6。

（二）更替核心變量算法

為了確保本項(xiàng)研究結(jié)論的確當(dāng)性，本文還對核心解釋變量進(jìn)行了重構(gòu)。在表7的穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文則采用了另外兩種計(jì)算方法，一是財(cái)政科技支出與地方GDP總量之比（FEST2）;另一種為財(cái)政科技支出與地方一般預(yù)算支出之比（FEST3）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論核心解釋變量的計(jì)算方法進(jìn)行了何種變換，財(cái)政科技支出降低企業(yè)非效率投資，且能夠降低企業(yè)投資不足的核心結(jié)論依舊沒有發(fā)生任何變化。

（三）采用高階固定效應(yīng)檢驗(yàn)

在表8的實(shí)證檢驗(yàn)中，本文進(jìn)一步采用了更為嚴(yán)格的高階固定效應(yīng)控制模式。在模型（1）—（3）中，本文控制了所有“時(shí)間”和“行業(yè)”虛擬變量的交互項(xiàng);在模型（4）—（6）中，本文則控制了所有“時(shí)間”和“省份”虛擬變量的交互項(xiàng)。研究發(fā)現(xiàn)，在變更了固定效應(yīng)控制模式后，財(cái)政科技支出變量L.FEST依舊對企業(yè)非效率投資和投資不足有著統(tǒng)計(jì)顯著意義的抑制作用。

（四）考慮時(shí)間上的遠(yuǎn)期效應(yīng)

本文在表9中，延長了回歸的預(yù)測窗口期，考慮了財(cái)政科技支出的滯后2、3和4期對企業(yè)非效率投資的影響，以判別“財(cái)政科技支出—企業(yè)非效率投資”在較長時(shí)間軸上的動(dòng)態(tài)軌跡特征。研究發(fā)現(xiàn)，無論財(cái)政科技支出變量滯后期數(shù)如何，都對企業(yè)的非效率投資和投資不足行為展現(xiàn)出了顯著的抑制作用，且這種作用在較長的一個(gè)時(shí)期內(nèi)都是有效的。

六、研究結(jié)論和政策建議

本文利用省級層面的財(cái)政科技支出數(shù)據(jù)同上市微觀企業(yè)進(jìn)行匹配，研究財(cái)政科技支出對企業(yè)非效率投資的影響，并就其中的機(jī)制路徑進(jìn)行了識別檢驗(yàn)，得到核心研究結(jié)論如下。

（一）研究結(jié)論

第一，財(cái)政科技支出能夠有效抑制企業(yè)的非效率投資水平，并且長期展現(xiàn)出了較強(qiáng)的功效。特別的，財(cái)政科技支出對企業(yè)非效率投資的抑制，主要體現(xiàn)在抑制企業(yè)投資不足而非投資過度上。第二，“財(cái)政科技支出—企業(yè)非效率投資”關(guān)系在不同企業(yè)屬性差異下展現(xiàn)出差異化的效果。具體來看，財(cái)政科技支出在一定程度上緩解了國有企業(yè)的投資過度問題;對于高科技企業(yè)而言，財(cái)政科技支出的表現(xiàn)相對優(yōu)異，其全方位地降低了高科技企業(yè)的非效率投資水平（包括投資過度和投資不足）。第三，從財(cái)政科技支出影響企業(yè)非效率投資的具體傳導(dǎo)路徑來看，財(cái)政科技支出充裕了企業(yè)資源，驅(qū)動(dòng)企業(yè)進(jìn)一步強(qiáng)化了研發(fā)投入強(qiáng)度，達(dá)到了提升企業(yè)效率的目的;在企業(yè)資源充裕的情境下，企業(yè)也降低了自身的金融杠桿水平，避免了杠桿擾亂企業(yè)經(jīng)濟(jì)效率的可能。

（二）政策建議

綜合以上結(jié)論，本研究具有如下重要的政策啟示。

（1）構(gòu)建長效的財(cái)政科技支出機(jī)制。亟需改革和優(yōu)化現(xiàn)有的財(cái)政支持體系，堅(jiān)持問題、需求和結(jié)果導(dǎo)向相結(jié)合，持續(xù)加大財(cái)政資源投放力度的同時(shí)，也要提升財(cái)政科技支出績效，從源頭上為企業(yè)投資效率優(yōu)化提供重要支撐。

（2）校正企業(yè)非效率投資在于推動(dòng)整體投資效率提升。對此，一方面需要充分發(fā)揮市場“無形的手”的功能，盡最大可能降低企業(yè)非效率投資;另一方面也要強(qiáng)化市場與政府聯(lián)動(dòng)形成合力，注重發(fā)揮政府這只“有形的手”在驅(qū)動(dòng)企業(yè)提升投資效率上的催化功能，使得財(cái)政科技有效提升企業(yè)投資效率。

（3）實(shí)施差異化的財(cái)政科技支出政策。摒棄“一刀切”的粗放式投放方式，加大財(cái)政科技支出的統(tǒng)籌和聯(lián)動(dòng)力度，對不同屬性的企業(yè)精準(zhǔn)分類施策。提升財(cái)政科技支出績效評價(jià)的科學(xué)性強(qiáng)化對國有企業(yè)和高科技企業(yè)的支持，爭取財(cái)政科技支出效益最大化，更好提振企業(yè)投資效率。

（4）進(jìn)一步疏通財(cái)政科技支出作用于企業(yè)投資效率的機(jī)制路徑，最大限度發(fā)揮財(cái)政科技支出之于企業(yè)投資效率的提升效果。強(qiáng)化財(cái)政科技支出對優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新資源的引導(dǎo)，驅(qū)動(dòng)企業(yè)加大力度創(chuàng)新;優(yōu)化財(cái)政科技經(jīng)費(fèi)管理體系，給予企業(yè)在相關(guān)財(cái)政經(jīng)費(fèi)預(yù)算編制、管理等方面更大的自主權(quán)，提升企業(yè)財(cái)務(wù)穩(wěn)健水平，抑制企業(yè)非效率投資沖動(dòng)。

[參考文獻(xiàn)]

[1]曲振濤，林新文.稅式支出、激勵(lì)路徑與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級[J].產(chǎn)經(jīng)評論，2019，10（4）：95-108.

[2]溫忠麟，張雷，侯杰泰，等.中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序及其應(yīng)用[J].心理學(xué)報(bào)，2004（5）：614-620.

[3]MODIGLIANI F，MILLER MH.The cost of capital，corporation finance and the theory of investment[J].The American economic review，1959，49（4）：655-669.

[4]JENSEN M C.Agency costs of free cash flow，corporate financeand takeovers[J].The American economic review，1986，76（2）：323-329.

[5]STEIN J.Agency，information and corporate investment.handbook of the economics of finance[M].Amsterdam：North-Holland，2003：111 -165.

[6]GOMARIZ M F C，BALLESTA J P S.Financial reporting quality，debt maturity and investment efficiency[J].Journal of banking & finance，2014（40）：494-506.

[7]楊志強(qiáng)，李增泉.混合所有制、環(huán)境不確定性與投資效率——基于產(chǎn)權(quán)專業(yè)化視角[J].上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，20（2）：4-24.

[8]靳慶魯，孔祥，侯青川.貨幣政策、民營企業(yè)投資效率與公司期權(quán)價(jià)值[J].經(jīng)濟(jì)研究，2012（5）：96-106.

[9]申慧慧，于鵬，吳聯(lián)生.國有股權(quán)、環(huán)境不確定性與投資效率[J].經(jīng)濟(jì)研究，2012（7） ：113-126.

[10]王東清，劉靜靜.環(huán)境不確定性、會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與非效率投資——基于民營上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)問題，2018（3）：125-129.

[11]孫光國，孫瑞琦.控股股東委派執(zhí)行董事能否提升公司治理水平[J].南開管理評論，2018，21（1）：88-98，108.

[12]LEWIS V，WINKLER R.Fiscal policy and business formation in open economies[J].Research in economics，2015，69（4）：603-620.

[13]申廣軍，陳斌開，楊汝岱.減稅能否提振中國經(jīng)濟(jì)？——基于中國增值稅改革的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2016（11）：70-82.

[14]黃海杰，呂長江，EDWARD LEE.“四萬億投資”政策對企業(yè)投資效率的影響[J].會(huì)計(jì)研究，2016（2）：51-57.

[15]王文甫，張南，岳超云.我國財(cái)政政策沖擊的識別與效應(yīng)——符號約束方法下的SVAR分析[J].財(cái)經(jīng)研究，2015（6）：70-81.

[16]王克敏，劉靜，李曉溪.產(chǎn)業(yè)政策、政府支持與公司投資效率研究[J].管理世界，2017（3）：113-124.

[17]楊志強(qiáng)，李增泉.混合所有制、環(huán)境不確定性與投資效率——基于產(chǎn)權(quán)專業(yè)化視角[J].上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018（2）：4-24.

[18]師俊國，沈中華，張利平.普惠金融對投資效率的非線性效應(yīng)分析[J].南方經(jīng)濟(jì)，2016（2）：73-86.

[19]ARRIGHI G.The long twentieth century：money，power，and the origins of our times[J].American political science association，1994，89（4）：427-436.

[20]張成思，張步曇.中國實(shí)業(yè)投資率下降之謎： 經(jīng)濟(jì)金融化視角[J].經(jīng)濟(jì)研究，2016（12）：32-46.

[21]張昭，朱峻萱，李安渝.企業(yè)金融化是否降低了投資效率[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2018（1）：104-116.

[22]吳非，杜金岷，李華民.財(cái)政科技投入支出、地方政府行為與區(qū)域創(chuàng)新異質(zhì)性[J].財(cái)政研究，2017（11）：62-76.

[23]劉飛，王開科.我國中小板上市公司是投資不足還是投資過度？[J].經(jīng)濟(jì)評論，2014（4）：122-135，160.

[24]RICHARDSON S.Over-investment of free cash flow[J].Review of accounting studies，2006，11（2-3）： 159-189.

[25]廣金·廣東金融高新區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略研究課題組.新時(shí)代民營企業(yè)融資困境的成因與治理方略：解讀習(xí)近平總書記金融改革思想[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2019（3）：3-12.