高靜，王閃閃，龔燕玲

(西南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，重慶 400715)

一、問(wèn)題提出

創(chuàng)新就是生產(chǎn)力，國(guó)家賴(lài)之以盛，企業(yè)賴(lài)之以強(qiáng)。黨的十八大以來(lái)，習(xí)近平總書(shū)記強(qiáng)調(diào)，“實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，是加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、提高我國(guó)綜合國(guó)力和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的必然要求和戰(zhàn)略舉措”。對(duì)創(chuàng)新主體——企業(yè)而言，提升創(chuàng)新能力是落實(shí)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略的重要舉措。改革開(kāi)放以來(lái)，國(guó)家出臺(tái)諸多財(cái)稅優(yōu)惠政策，旨在提升我國(guó)企業(yè)的自主創(chuàng)新能力，其中財(cái)政補(bǔ)貼與稅收優(yōu)惠最為常用[1-3]。然而，企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)面臨著創(chuàng)新產(chǎn)出外部性和不確定性風(fēng)險(xiǎn)，創(chuàng)新投入也存在“搭便車(chē)”行為，研發(fā)活動(dòng)存在“市場(chǎng)失靈”現(xiàn)象[4]。因此，政府必須運(yùn)用行政手段優(yōu)化市場(chǎng)資源配置、分擔(dān)創(chuàng)新活動(dòng)面臨的風(fēng)險(xiǎn)、增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新動(dòng)力[5]，財(cái)政補(bǔ)貼是政府干預(yù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新“市場(chǎng)失靈”現(xiàn)象最直接的方法[6]。從理論上辨析，創(chuàng)新活動(dòng)的外部經(jīng)濟(jì)性會(huì)導(dǎo)致有效供給不足的市場(chǎng)失靈[7-8]，需要通過(guò)政府干預(yù)糾正市場(chǎng)失靈；對(duì)創(chuàng)新實(shí)踐進(jìn)行觀測(cè)，創(chuàng)新作為一個(gè)“厚積薄發(fā)”的積累過(guò)程[9]，具有動(dòng)態(tài)性、復(fù)雜性、不確定性和高風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)，需要政府支持，以解決融資不足難題[10]，或降低固定成本[11]。然而，財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新可能存在“激勵(lì)效應(yīng)”[12-13]抑或是“擠出效應(yīng)”[14-16]，這一研究尚無(wú)定論。

從國(guó)際對(duì)比看，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織相關(guān)統(tǒng)計(jì)資料顯示，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織國(guó)家政府每年從財(cái)政總支出中抽取8%～10%來(lái)支持企業(yè)基礎(chǔ)研發(fā)；在我國(guó)，財(cái)政部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2005至2018年，我國(guó)政府財(cái)政科技支出從1 334.9億元增加到9 518.2億元，占國(guó)家財(cái)政支出的比例從3.90%增加到4.31%。那么，增加的財(cái)政補(bǔ)貼總是能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新嗎？政府財(cái)政補(bǔ)貼如何對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生影響呢？深入探討兩者之間的內(nèi)在機(jī)理能夠?yàn)橥晟曝?cái)政補(bǔ)貼政策體系提供理論支撐，為企業(yè)開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)提供實(shí)踐依據(jù)。

已有文獻(xiàn)基于不同的理論基礎(chǔ)和研究視角解釋了財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的作用機(jī)制，嘗試澄清兩者關(guān)系間的爭(zhēng)議，但存在幾點(diǎn)不足：一是研究多采用“分散式”的理論基礎(chǔ)和單一的研究視角，缺乏對(duì)相關(guān)理論的綜合對(duì)比；二是已有研究大多聚焦于特定行業(yè)的企業(yè)檢驗(yàn)財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)特定類(lèi)型企業(yè)創(chuàng)新的影響，研究結(jié)論可能有失一般性；三是多數(shù)研究采用傳統(tǒng)工具變量方法控制內(nèi)生性問(wèn)題，未能較好控制估計(jì)偏誤。區(qū)別于現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文立足企業(yè)層面，以2005—2007年中國(guó)工業(yè)企業(yè)為研究大樣本，利用是否獲得政府財(cái)政補(bǔ)貼構(gòu)建準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，采用傾向值得分匹配雙重差分法(PSM-DID)解決內(nèi)生性問(wèn)題，以便獲得更一般性的結(jié)論。

在已有研究基礎(chǔ)上，本文可能的貢獻(xiàn)是：(1)深入考察不同的理論基礎(chǔ)以揭示財(cái)政補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的作用路徑；(2)構(gòu)建準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)解決內(nèi)生性和因果推斷偏差問(wèn)題，有效識(shí)別財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的效應(yīng)；(3)以推出新產(chǎn)品和新服務(wù)來(lái)衡量企業(yè)創(chuàng)新，聚焦于以推出新產(chǎn)品及其產(chǎn)值的企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效，更加強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新的市場(chǎng)價(jià)值。

二、理論分析與研究假設(shè)

熊彼特[17]指出，企業(yè)創(chuàng)新是一項(xiàng)具有高風(fēng)險(xiǎn)、高沉沒(méi)成本、高不穩(wěn)定性的活動(dòng)，這使得多數(shù)企業(yè)由于融資壁壘和自有資金約束而難以維持穩(wěn)定的創(chuàng)新產(chǎn)出。但是，企業(yè)創(chuàng)新作為社會(huì)創(chuàng)新的核心動(dòng)力，也是一項(xiàng)高收益、高回報(bào)的活動(dòng)，能夠帶來(lái)正向的外部溢出效應(yīng)，所以政府往往希望通過(guò)財(cái)政補(bǔ)貼提高企業(yè)創(chuàng)新效率。已有研究并未就財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響結(jié)果形成統(tǒng)一意見(jiàn)，主要存在如下兩種觀點(diǎn)。

(一)促進(jìn)效應(yīng)

財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的促進(jìn)效應(yīng)主要依據(jù)政府干預(yù)理論與預(yù)算軟約束理論的解釋。政府干預(yù)理論認(rèn)為，政府規(guī)劃設(shè)計(jì)了國(guó)家創(chuàng)新制度，政府制定的激勵(lì)政策必然會(huì)對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新行為產(chǎn)生重要影響[18]。由于創(chuàng)新活動(dòng)存在非競(jìng)爭(zhēng)等屬性，創(chuàng)新的私人收益率會(huì)低于社會(huì)收益率[19]，會(huì)產(chǎn)生有效供給不足的市場(chǎng)失靈[20]。財(cái)政補(bǔ)貼作為一種額外收益，能夠部分彌補(bǔ)這一差額[21]，增加創(chuàng)新活動(dòng)的供給，政府的規(guī)劃調(diào)控行為能糾正這一市場(chǎng)失靈。

預(yù)算軟約束理論認(rèn)為，創(chuàng)新活動(dòng)本身具有高研發(fā)投入、高投資成本、高潛在風(fēng)險(xiǎn)的屬性，導(dǎo)致中小企業(yè)無(wú)法克服資金壁壘和規(guī)模限制的約束，進(jìn)而阻礙創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)的開(kāi)展。財(cái)政補(bǔ)貼的資源屬性可以直接補(bǔ)充企業(yè)自身所缺乏的資源，降低企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的固定成本[22]。同時(shí)，財(cái)政補(bǔ)貼具有資本市場(chǎng)上隱形信用保障作用，發(fā)揮了“光環(huán)”效應(yīng)[23]，向社會(huì)資本傳遞了一個(gè)優(yōu)質(zhì)企業(yè)的信號(hào)，激勵(lì)社會(huì)資本跟投企業(yè)，發(fā)揮了財(cái)政補(bǔ)貼的融資杠桿作用[24]，能夠擴(kuò)充創(chuàng)新投入的外部資本與社會(huì)資源[25]，更多地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化對(duì)創(chuàng)新的沖擊，也能夠降低競(jìng)爭(zhēng)者通過(guò)技術(shù)引進(jìn)進(jìn)入市場(chǎng)的概率[10]。綜合來(lái)看，政府的財(cái)政補(bǔ)貼破解了創(chuàng)新活動(dòng)面臨的市場(chǎng)資本投入的軟約束，更好地發(fā)揮了市場(chǎng)與政府在企業(yè)創(chuàng)新方面的協(xié)同作用，尤其是在科技創(chuàng)新的基礎(chǔ)階段，政府與市場(chǎng)存在共生演化的關(guān)系可促進(jìn)企業(yè)代謝增長(zhǎng)[26]。

綜上所述，提出研究假設(shè)H1：財(cái)政補(bǔ)貼能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

(二)抑制效應(yīng)

財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的抑制效應(yīng)主要來(lái)自于尋租理論與信息不對(duì)稱(chēng)理論的解釋。

尋租行為是利益群體為了自身發(fā)展和利益對(duì)政府人員及其制定的政策產(chǎn)生影響的非生產(chǎn)性行為。在“政治集中、經(jīng)濟(jì)分權(quán)”的基本制度下，地方政府掌握著大量公共資源及其分配權(quán)，企業(yè)會(huì)通過(guò)尋租方式與政府建立某種政治關(guān)聯(lián)，在一定程度上可以獲得政府的支持和幫助[27]。具體而言，一是尋租為企業(yè)提供生產(chǎn)許可和業(yè)務(wù)授權(quán)，二是向企業(yè)提供創(chuàng)新資金和政策牽引[28]。如果企業(yè)將補(bǔ)貼列為創(chuàng)收項(xiàng)目進(jìn)行尋租，那么補(bǔ)貼可能會(huì)扭曲創(chuàng)新投入要素的價(jià)格[29]，進(jìn)而阻礙企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出[30]。再者，企業(yè)的發(fā)展應(yīng)該依賴(lài)于自身能力建設(shè)而非政治關(guān)聯(lián)，若政府的自由處置權(quán)得不到有效監(jiān)督，企業(yè)也會(huì)扭曲為政府的附庸。

根據(jù)信息不對(duì)稱(chēng)理論，政府與企業(yè)創(chuàng)新之間存在“盲區(qū)”。一是政府難以甄別有價(jià)值的補(bǔ)貼項(xiàng)目，存在事前的逆向選擇，補(bǔ)貼后由于監(jiān)督不到位也可能存在事后的道德風(fēng)險(xiǎn)[31]。二是企業(yè)將補(bǔ)貼作為穩(wěn)定現(xiàn)金流納入預(yù)算，誘使企業(yè)為獲得補(bǔ)貼而進(jìn)行策略性創(chuàng)新，誘發(fā)企業(yè)按照政府偏好“割裂式”經(jīng)營(yíng)[32]，對(duì)基礎(chǔ)研發(fā)或正常經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生擠出效應(yīng)。長(zhǎng)期獲得補(bǔ)貼的企業(yè)甚至?xí)?duì)政府產(chǎn)生情感性依賴(lài)，滋生騙補(bǔ)的惡劣行為，進(jìn)而降低企業(yè)創(chuàng)新的積極性[33]。

綜合以上分析，尋租行為導(dǎo)致創(chuàng)新投入的低效率配置以及企業(yè)創(chuàng)新的低效或無(wú)效，而信息不對(duì)稱(chēng)會(huì)帶來(lái)企業(yè)投其所好的策略性創(chuàng)新，擠出正常性或重要性創(chuàng)新。因此，提出研究假設(shè)H2：政府的財(cái)政補(bǔ)貼抑制企業(yè)創(chuàng)新。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本與數(shù)據(jù)

本文主要數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)》、全國(guó)地級(jí)市財(cái)政統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》等，鑒于數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，以2005—2007年中國(guó)工業(yè)企業(yè)的微觀數(shù)據(jù)為研究樣本。樣本中部分企業(yè)在不同的時(shí)間段企業(yè)名稱(chēng)不同，依據(jù)Brandt等[34]的研究對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理：若企業(yè)ID相同但企業(yè)名稱(chēng)不同，或者企業(yè)名稱(chēng)相同但企業(yè)ID不同，便依據(jù)企業(yè)所在省、市、地級(jí)區(qū)、郵政編碼、辦公電話、行業(yè)所屬代碼、法人代表、創(chuàng)立時(shí)間等信息識(shí)別是否為同一家企業(yè)。若是同一家企業(yè)，則統(tǒng)一企業(yè)ID和企業(yè)名稱(chēng)。由于存在部分?jǐn)?shù)據(jù)異常的問(wèn)題，本研究選用三年都持續(xù)營(yíng)業(yè)的企業(yè)，并剔除部分年份數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的企業(yè)，最終樣本中包含7 293家企業(yè)，21 879個(gè)觀測(cè)值。

(二)變量定義

1.主要變量

本文的因變量是企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。多數(shù)文獻(xiàn)采用企業(yè)授權(quán)專(zhuān)利數(shù)這一指標(biāo)衡量企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效，但這一變量從專(zhuān)利申請(qǐng)到專(zhuān)利授權(quán)存在時(shí)間上的滯后，未能凸顯企業(yè)創(chuàng)新的市場(chǎng)轉(zhuǎn)化能力，因此，筆者借鑒夏后學(xué)等[35-36]的研究，采用新產(chǎn)品產(chǎn)值這一變量的對(duì)數(shù)衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，該變量能夠更好地解決以往專(zhuān)利“沉睡”帶來(lái)的資源效率損失。借鑒王彥超等[37]的研究，采用政府補(bǔ)助金額的對(duì)數(shù)作為核心解釋變量。一般而言，政府財(cái)政補(bǔ)助數(shù)目要大于政府直接研發(fā)補(bǔ)貼數(shù)目。盡管二者存在數(shù)目上的差異，但差異不會(huì)太大。因此，本文使用“政府補(bǔ)助”一項(xiàng)替代“政府直接研發(fā)補(bǔ)貼”。

2.控制變量

為了規(guī)避企業(yè)自身研發(fā)投入的誤導(dǎo)，在參考已有研究的基礎(chǔ)上，加入研究開(kāi)發(fā)費(fèi)(rd)這一變量。參考已有研究，選擇控制變量時(shí)考慮了企業(yè)屬性和企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效，主要包括：(1)企業(yè)規(guī)模(scale)，采用企業(yè)資產(chǎn)總額的對(duì)數(shù)表示；(2)資產(chǎn)負(fù)債率(tdr)，用負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比值表示；(3)管理費(fèi)用(adm)，用管理費(fèi)與營(yíng)業(yè)收入的比值表示；(4)企業(yè)績(jī)效(roa)，用利潤(rùn)總額與資產(chǎn)總額的比值表示；(5)虧損情況(deficit)，如果企業(yè)虧損取1，其他取0。

表1報(bào)告了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)特征，所選取變量均進(jìn)行1%水平上的縮尾處理。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，innovation均值是7.781，總體上維持一個(gè)較高的創(chuàng)新水平，但最大值為16.081，最小值為0.095，即企業(yè)之間創(chuàng)新產(chǎn)出水平存在較大差異。subsidy的最大值是11.408，最小值是0(即企業(yè)獲得財(cái)政補(bǔ)貼也存在顯著差異)，均值為1.194，初步判斷大多數(shù)企業(yè)獲得的財(cái)政補(bǔ)貼處于一個(gè)較低的水平，間接反映出財(cái)政補(bǔ)貼的惠及程度較低。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)

(三)模型設(shè)定

已有研究實(shí)證得到的財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的效應(yīng)包括樣本自身屬性帶來(lái)的樣本選擇影響，如企業(yè)規(guī)模、所有權(quán)性質(zhì)等。為規(guī)避這一問(wèn)題，準(zhǔn)確識(shí)別出財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的凈效應(yīng)，筆者采用傾向值匹配法(Propensity Score Matching，PSM)，通過(guò)共變量的平衡(近似)匹配出兩組樣本。一組樣本是未獲得補(bǔ)貼的企業(yè)，稱(chēng)之為對(duì)照組；另一組樣本是獲得補(bǔ)貼的企業(yè)，稱(chēng)之為處理組。通過(guò)處理效應(yīng)檢驗(yàn)，證明這一方法可以較好地解決樣本選擇偏差帶來(lái)的內(nèi)生性偏誤[38]，本文采用了較為常用的近鄰匹配法。之后，對(duì)全樣本采用雙重差分法(Differences-in-Differences，DID)來(lái)從時(shí)間維度上分析企業(yè)獲得財(cái)政補(bǔ)貼政策前后的創(chuàng)新績(jī)效差異。這一研究方法組合被稱(chēng)為傾向值得分匹配雙重差分法(PSM-DID)，由于該方法較好地控制了樣本自身及其他影響因素帶來(lái)的選擇偏差，被稱(chēng)為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，得到的計(jì)量實(shí)證結(jié)果更為科學(xué)可靠[39]。

1.面板模型計(jì)量

考慮企業(yè)是否獲得財(cái)政補(bǔ)貼，研究財(cái)政補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的相關(guān)性，建立如下模型：

innovationit=α0+α1subsidyit+α2scaleit+α3tdrit+α4rdit+
α5admit+α6roait+α7defictit+εit

(1)

模型(1)中，i和t分別代表企業(yè)和時(shí)間，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，α為相應(yīng)變量的估計(jì)系數(shù)。

2.微觀計(jì)量回歸

面板回歸只是考察變量的相關(guān)性，并不能很好地處理財(cái)政補(bǔ)貼自身存在的內(nèi)生性問(wèn)題，因此，本研究通過(guò)傾向值得分匹配雙重差分法進(jìn)行回歸分析，根據(jù)是否獲取財(cái)政補(bǔ)貼將研究樣本分為實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組。模型(2)中，s和t是劃分實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的虛擬啞變量，其中s=1代表企業(yè)獲得了財(cái)政補(bǔ)貼，s=0代表企業(yè)未獲得財(cái)政補(bǔ)貼，t代表時(shí)間差異。s×t這一變量，對(duì)于實(shí)驗(yàn)組，獲得財(cái)政補(bǔ)貼為1，未獲得為0；對(duì)于對(duì)照組，都為0。因此，如果財(cái)政補(bǔ)貼促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新，則η(財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的凈影響)顯著為正；反之，則顯著為負(fù)。為了檢驗(yàn)假設(shè)，模型設(shè)定如下：

innovationi=μ+αXi+βs+γt+η(s×t)+εit

(2)

式中，innovationi代表樣本企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，下標(biāo)i表示第i個(gè)企業(yè)樣本，X為控制變量，α,β和γ為相應(yīng)變量的估計(jì)系數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，μ為截距項(xiàng)。

DID模型中參數(shù)的含義如表2所示。由微觀計(jì)量回歸方程可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)于獲得財(cái)政補(bǔ)貼的企業(yè)(s=1)，實(shí)行財(cái)政補(bǔ)貼前后的企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出分別為μ+β和u+β+γ+η，獲得財(cái)政補(bǔ)貼的企業(yè)在實(shí)行財(cái)政補(bǔ)貼政策前后的變化是Δinnovationt=γ+η，其中包括財(cái)政補(bǔ)貼以及其他因素的作用。同樣地，對(duì)于未獲得財(cái)政補(bǔ)貼的企業(yè)(s=0)，實(shí)行財(cái)政補(bǔ)貼前后的企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出分別為μ和μ+γ，未獲得財(cái)政補(bǔ)貼的企業(yè)在實(shí)行財(cái)政補(bǔ)貼政策前后的變化是Δinnovation0=γ，此差異不包括財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。因此，實(shí)驗(yàn)組在獲得財(cái)政補(bǔ)貼前后企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平的差異Δinnovationt=γ+η減去對(duì)照組在獲得財(cái)政補(bǔ)貼前后企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平的差異Δinnovation0=γ，得到財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的凈影響ΔΔinnovation=η。

表2 DID模型中參數(shù)含義

3.情境設(shè)計(jì)

已有研究認(rèn)為，財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵(lì)作用存在滯后性，企業(yè)當(dāng)年獲得的財(cái)政補(bǔ)貼在下一年才能產(chǎn)生效果[40]。因此，筆者選取2005—2007年的中國(guó)工業(yè)企業(yè)作為研究對(duì)象，考慮到研究結(jié)果的穩(wěn)健性及政策的滯后性，在設(shè)置情境與年度的組合時(shí)，分別以2005年和2006年為分類(lèi)年度，構(gòu)建情境一、情境二和情境三。以2005年為分類(lèi)年度，分析樣本企業(yè)在2006年和2007年的創(chuàng)新產(chǎn)出變化情況，以識(shí)別2005年獲得財(cái)政補(bǔ)貼的企業(yè)在之后時(shí)間的創(chuàng)新產(chǎn)出是否發(fā)生變化。同樣地，對(duì)以2006年為分類(lèi)年度的情況做類(lèi)似分析。圖1展示了具體的情境設(shè)計(jì)思路。

圖1 財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的情境設(shè)計(jì)

四、結(jié)果與分析

(一)面板模型基準(zhǔn)回歸

使用中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的企業(yè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行最小二乘法混合回歸以及固定效應(yīng)面板模型回歸，結(jié)果如表3所示。其中模型(1)是沒(méi)有控制各企業(yè)特征的混合最小二乘模型，模型(2)是控制各企業(yè)特征的混合最小二乘模型，模型(3)是沒(méi)有控制各企業(yè)特征的固定效應(yīng)面板模型，模型(4)是控制各企業(yè)特征的固定效應(yīng)面板模型。結(jié)果顯示，無(wú)論采用混合最小二乘法還是固定效應(yīng)模型，財(cái)政補(bǔ)貼都顯著促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。在加入控制變量后，采用最小二乘法回歸后發(fā)現(xiàn)，財(cái)政補(bǔ)貼每增加1%，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出將增加約5.2%；采用固定效應(yīng)模型回歸后發(fā)現(xiàn)，財(cái)政補(bǔ)貼每增加1%，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出將增加約3.1%。這說(shuō)明，財(cái)政補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間具有顯著正相關(guān)關(guān)系。

表3 財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸結(jié)果

(二)傾向得分匹配與雙重差分

1.數(shù)據(jù)匹配平衡性檢驗(yàn)

使用雙重差分得分匹配法的重要前提是實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組匹配之后數(shù)據(jù)的有效性。在進(jìn)行匹配之前，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組中的控制變量可能存在較大差異。如果匹配結(jié)果顯示實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組在控制變量層面的差異明顯減少，甚至無(wú)差異，則傾向得分匹配是有效的。因此，筆者采用核匹配法進(jìn)行傾向得分匹配，為實(shí)驗(yàn)組找到相類(lèi)似的對(duì)照組，使實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組在控制變量層面上無(wú)較大差異，從而進(jìn)行雙重差分分析。圖2所示為2005—2007年分年度的實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的匹配結(jié)果。結(jié)果顯示，匹配后實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組在不同的控制變量層面的差異顯著減少，甚至無(wú)差異。因此，該微觀數(shù)據(jù)的匹配是有效的。

圖2 2005—2007年企業(yè)數(shù)據(jù)匹配有效性檢驗(yàn)

2.財(cái)政補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的因果關(guān)系

在考慮財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響存在滯后效應(yīng)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了三種情境。其中，情境一是以2005年為分類(lèi)年度，2005年為政策前，2006年為政策后；情境二是以2005年為分類(lèi)年度，2005年為政策前，2007年為政策后；情境三是以2006年為分類(lèi)年度，2006年為政策前，2007年為政策后。在三種情境中，又分別做了傳統(tǒng)DID和PSM-DID，結(jié)果如表4所示。

表4 財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響

結(jié)果顯示，企業(yè)獲得的財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著的正向影響。在情境一和情境二中，2005年獲得財(cái)政補(bǔ)貼的企業(yè)，其在2006年和2007年的創(chuàng)新產(chǎn)出相對(duì)于對(duì)照組分別增加5.4%和5.7%。在情境三中，2006年獲得財(cái)政補(bǔ)貼的企業(yè)作為實(shí)驗(yàn)組，未獲得補(bǔ)貼的企業(yè)作為對(duì)照組。采用PSM-DID方法，相對(duì)于對(duì)照組而言，實(shí)驗(yàn)組的企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出在2007年顯著增加5.2%。雙重差分結(jié)果顯示，企業(yè)獲得的財(cái)政補(bǔ)貼能夠顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，不具有抑制效應(yīng)。

五、研究結(jié)論與啟示

根據(jù)政府干預(yù)理論、預(yù)算軟約束理論和尋租理論，選用《中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)》《全國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和全國(guó)地級(jí)市財(cái)政統(tǒng)計(jì)資料，設(shè)計(jì)三種情境，分別采用PSM-DID的微觀計(jì)量方法構(gòu)建準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，考察政府財(cái)政補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新之間的因果關(guān)系。研究結(jié)論是：采用固定效應(yīng)面板模型進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，發(fā)現(xiàn)財(cái)政補(bǔ)貼能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，當(dāng)通過(guò)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)法控制選擇偏差的內(nèi)生性問(wèn)題后，實(shí)證發(fā)現(xiàn)情境一、情境二和情境三中，財(cái)政補(bǔ)貼每增加1%，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出分別增加5.4%，5.7%和5.2%。政府財(cái)政補(bǔ)貼顯著促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新，而非抑制企業(yè)創(chuàng)新，為“財(cái)政補(bǔ)貼政策是否真正有效”提供了證據(jù)，充分證實(shí)了假設(shè)H1成立。

研究結(jié)論對(duì)企業(yè)創(chuàng)新政策制定而言有如下啟示：首先，鑒于研究證明政府財(cái)政補(bǔ)貼能夠顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，政府應(yīng)該提高財(cái)政補(bǔ)貼力度，打破企業(yè)融資壁壘，激發(fā)企業(yè)進(jìn)行應(yīng)用創(chuàng)新。其次，應(yīng)加強(qiáng)政策的針對(duì)性和傾向性。市場(chǎng)需求變化迅速，企業(yè)所處外部環(huán)境的動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜性要求企業(yè)具有應(yīng)對(duì)劇烈外部變化的能力，因此，政府財(cái)政補(bǔ)貼政策要具備識(shí)別性和準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)定向精準(zhǔn)；在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)開(kāi)放的格局下，促進(jìn)企業(yè)開(kāi)展基礎(chǔ)性研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)，增強(qiáng)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。最后，應(yīng)完善財(cái)政補(bǔ)貼發(fā)放的事前、事中和事后每一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的評(píng)審和監(jiān)督機(jī)制，力求實(shí)現(xiàn)財(cái)政補(bǔ)貼普惠效應(yīng)。創(chuàng)新活動(dòng)所具有的公共產(chǎn)品屬性易于誘發(fā)企業(yè)尋租行為，政府部門(mén)應(yīng)該制定公開(kāi)透明的監(jiān)督機(jī)制，減少企業(yè)通過(guò)尋租活動(dòng)產(chǎn)生的策略性創(chuàng)新，促進(jìn)企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新。財(cái)政補(bǔ)貼作為一種事前激勵(lì)，由于信息不對(duì)稱(chēng)，政府部門(mén)要加強(qiáng)事前審查能力和事后監(jiān)管力度，以求促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。