黃文娣，李 遠(yuǎn)

（1.惠州學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院；2.惠州學(xué)院政法學(xué)院，廣東惠州 516007）

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)成長潛力巨大，對產(chǎn)業(yè)升級具有推進(jìn)器作用。2010 年我國提出要把戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)培育成為國民經(jīng)濟(jì)的先導(dǎo)產(chǎn)業(yè)和支柱產(chǎn)業(yè)。此后十多年間，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，技術(shù)創(chuàng)新加快，規(guī)模不斷擴(kuò)大，成為引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的培育和發(fā)展必須以技術(shù)創(chuàng)新為基礎(chǔ)，創(chuàng)新需要大量資金投入，而新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)大多處于發(fā)展初期和成長期，面臨較大的融資約束是企業(yè)普遍而突出的問題。同時，技術(shù)創(chuàng)新具有的外部性、高風(fēng)險性以及不確定性等特征，導(dǎo)致市場競爭機(jī)制下大多數(shù)企業(yè)創(chuàng)新動力不強，總體研發(fā)投入水平低下［1］。針對上述問題，近年來政府已陸續(xù)出臺一系列財政政策予以支持，包括科技補貼和稅收優(yōu)惠等。然而在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增速放緩、財政支出約束增強的背景下，政府政策措施如科技研發(fā)補貼是否有效地促進(jìn)了戰(zhàn)略新興企業(yè)創(chuàng)新呢？政策效果到底受到哪些因素影響？政府該如何更科學(xué)有效地對企業(yè)進(jìn)行激勵？本文試圖從企業(yè)融資約束視角下，通過采樣廣東戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)回答上述問題。

1 文獻(xiàn)回顧

融資約束指由于信息不對稱和代理等問題，使得企業(yè)外部融資成本高于內(nèi)部資本成本而產(chǎn)生的融資限制。Stiglitz 等［2］、Myers 等［3］等建立了不完美市場下的融資優(yōu)序理論，他們認(rèn)為企業(yè)內(nèi)外部融資成本的差異即企業(yè)面臨的融資約束程度,與信息不對稱程度正相關(guān)。在此基礎(chǔ)上，大量學(xué)者對企業(yè)的融資約束與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系進(jìn)行了各種研究，但并沒有得出一致結(jié)論。Hall 等［4］指出嚴(yán)重的信息不對稱問題使得企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新受到融資約束的影響。Brown 等［5］實證研究發(fā)現(xiàn)，對于存在融資約束的企業(yè)，其內(nèi)源融資與股權(quán)融資的可得性與企業(yè)研發(fā)投入存在顯著正向關(guān)系。國內(nèi)學(xué)者鞠曉生等［6］、康志勇［7］研究發(fā)現(xiàn)融資約束對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有顯著的負(fù)向影響。余明桂等［8］認(rèn)為國有企業(yè)民營化后會面臨更大程度的融資約束，從而抑制了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。李沖［9］通過實證研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)融資成本差異過大對企業(yè)創(chuàng)新有明顯抑制作用。

關(guān)于融資約束抑制企業(yè)創(chuàng)新，一些研究認(rèn)為可通過政府手段如財政補貼來矯正市場失靈，緩解企業(yè)融資約束，從而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新活動。如陳希敏、王小騰等［10］、邱風(fēng)等［11］提出政府補貼可以有效緩解創(chuàng)新企業(yè)面臨的融資約束，對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有促進(jìn)作用。同時一些學(xué)者針對行業(yè)和企業(yè)異質(zhì)性等方面作了更深入研究，如章新蓉、劉誼等［12］以高新技術(shù)上市公司為樣本進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)事前和事中的政府補貼會直接促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。戴靜等［13］認(rèn)為債務(wù)期限短期化導(dǎo)致企業(yè)長期投資面臨融資約束,企業(yè)技術(shù)升級動機(jī)下降而套利動機(jī)增強,政府補貼有助于緩解創(chuàng)新融資約束,促進(jìn)企業(yè)技術(shù)升級投資。

2 機(jī)理分析與研究假設(shè)

Hall 等［4］認(rèn)為嚴(yán)重信息不對稱、委托代理等問題使得企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新受到融資約束的影響。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展相比傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)而言，更需要不斷的技術(shù)創(chuàng)新，而創(chuàng)新需要大量的研發(fā)資金來支撐。對新興產(chǎn)業(yè)而言，大部分企業(yè)處于初創(chuàng)或成長期，企業(yè)內(nèi)部的資金積累比較有限，僅依靠內(nèi)部資金無法滿足企業(yè)創(chuàng)新活動需求，因此必須通過外部融渠道來獲得資金。然而企業(yè)研發(fā)投資活動形成的主要是無形資產(chǎn)，缺乏抵押價值，因此較難獲得傳統(tǒng)的銀行貸款；又因信息不對稱導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新的真實性問題，以及專利技術(shù)等無形資產(chǎn)的價值評估困難等問題，外部投資者對企業(yè)研發(fā)階段的投資也會非常謹(jǐn)慎，因此企業(yè)又面臨成本較高的外部融資壓力，從而更加依賴內(nèi)部有限的資金［14］。由于面臨內(nèi)外部資金的約束，企業(yè)必定會減少風(fēng)險較大的研發(fā)創(chuàng)新活動。基于上述分析，提出以下的研究假設(shè)。

假設(shè)1：融資約束抑制企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

在市場機(jī)制下，當(dāng)企業(yè)研發(fā)投入意愿不足，研發(fā)水平低下時，需借助政府力量進(jìn)行干預(yù)，彌補市場失靈［15］。政府可采取財政補貼或稅收優(yōu)惠等措施，緩解企業(yè)的融資約束，促進(jìn)企業(yè)加大技術(shù)創(chuàng)新投入。其作用機(jī)理有兩方面：一是直接效應(yīng)，政府補貼可直接為企業(yè)創(chuàng)新活動奠定基礎(chǔ)，通過直接增加企業(yè)創(chuàng)新投入、降低研發(fā)成本、提高企業(yè)預(yù)期創(chuàng)新效益來提升企業(yè)的研發(fā)動力；二是間接效應(yīng)，政府對企業(yè)的補貼向市場傳遞企業(yè)運營良好的積極信號，通過信號傳遞效應(yīng)，引導(dǎo)更多社會資本以及銀行等金融機(jī)構(gòu)的支持，拓寬企業(yè)的融資渠道，緩解外部融資壓力，促進(jìn)企業(yè)加大研發(fā)創(chuàng)新投入。因此,提出以下的研究假設(shè)。

假設(shè)2：政府補貼既能直接促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，又可通過緩解企業(yè)融資約束間接促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。

此外，政府補貼雖能在一定程度上緩解企業(yè)的融資約束，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，但是具體到不同性質(zhì)、不同條件的行業(yè)或企業(yè)，政策效果并不盡相同。比如國有企業(yè)或成熟期的大企業(yè)，這些企業(yè)往往與政府和金融機(jī)構(gòu)有良好關(guān)系，比較容易得到外部資金，融資約束程度相對較低，他們對政府資金的依賴度一般并不大，從而導(dǎo)致政府補貼對這些企業(yè)的創(chuàng)新促進(jìn)并不顯著［16］。而民營企業(yè)或中小企業(yè)面臨的融資問題會更突出，中小企業(yè)如果將大量資金投入研發(fā)活動，可能在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新成功之前，就因資金鏈斷裂而破產(chǎn)倒閉，因此企業(yè)必定會減少研發(fā)投入。而此時這類企業(yè)若能得到政府資助，這些資助將在企業(yè)的創(chuàng)新要素中占有較大比重，企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的意愿將會極大地增強，補貼的政策效果將會十分顯著。因此,提出以下的研究假設(shè)。

假設(shè)3：不同融資約束程度的企業(yè)，政府補貼對其技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)有顯著差異。

政府補貼為企業(yè)開展創(chuàng)新活動奠定了基礎(chǔ)，起到了引領(lǐng)和促進(jìn)作用，但是政府補貼是否越多越好？許多研究表明補貼政策效果與補貼強度并不是簡單的線性關(guān)系，信息不對稱導(dǎo)致的道德風(fēng)險、監(jiān)管不足、尋租等問題可能會對消部分政策效果［17］。例如當(dāng)政府補貼達(dá)到一定規(guī)模時，企業(yè)可能會降低預(yù)期自身的研發(fā)投入，也可能會把多余的政府補貼用于其他支出。一些學(xué)者的研究也證實了這種現(xiàn)象，如宋鵬［18］發(fā)現(xiàn)政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新存在門檻效應(yīng)，適度的政府補貼有利于促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，但存在閾值限制，當(dāng)政府研發(fā)補貼份額超過閾值時，會降低企業(yè)創(chuàng)新績效。這表明財政補貼對企業(yè)創(chuàng)新有激勵作用，但這種作用可能并不是簡單的線性關(guān)系，而可能呈現(xiàn)非線性或者結(jié)構(gòu)突變等特征。因此，本文基于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)提出以下的研究假設(shè)。

假設(shè)4：政府補貼對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響或存在門檻效應(yīng)。

3 研究設(shè)計

3.1 研究說明與指標(biāo)選取

政府資助有稅收減免、財政撥款、后補助、融資支持等諸多方式?？紤]到數(shù)據(jù)可獲取性，本文研究的政府補貼限定為以財政撥款為主的政府資助。實證過程中采用的政府補貼數(shù)據(jù)，源自上市公司財務(wù)報表附注“損益項目”科目下的“政府補貼合計”，為樣本上市公司每一年度的政府補貼總額?；诳杀刃?，采用政府補貼強度衡量企業(yè)獲得補貼的相對水平，具體計算為當(dāng)年政府補貼與企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的比值。

關(guān)于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，目前還沒有統(tǒng)一的評價方法，大多數(shù)研究主要從兩方面來進(jìn)行分析：一是創(chuàng)新投入，二是創(chuàng)新產(chǎn)出?；谄髽I(yè)微觀研發(fā)創(chuàng)新過程來看，企業(yè)創(chuàng)新投入是企業(yè)進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新首要考慮的問題，也是政府補貼和融資條件對企業(yè)創(chuàng)新影響最直接的表現(xiàn)。因此，本文選取企業(yè)“研發(fā)投入”（資金數(shù)額）來反映企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動。為加強可比性，采用“研發(fā)投入強度”來進(jìn)行實證分析，計算為企業(yè)研發(fā)投入金額與當(dāng)期主營業(yè)務(wù)收入的比值。

關(guān)于企業(yè)融資約束，目前研究中用得較多的代表性指標(biāo)有現(xiàn)金流、貸款、債權(quán)融資、FC 指數(shù)、WW 指數(shù)和SA 指數(shù)等。本文借鑒Hadlock 等［19］設(shè)計的SA 指數(shù)來衡量企業(yè)融資約束強度，計算公式為：

式（1）中:SA 為融資約束指數(shù)；Size 為企業(yè)規(guī)模，取企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)；Age 為企業(yè)成立時間，以公司觀測年度減去注冊年度表示。由于SA 指數(shù)不具有內(nèi)生性，且受時間影響不大，因此可以較為客觀地衡量融資約束程度，其含義為SA 值越大，融資約束越小。

在企業(yè)創(chuàng)新過程中，企業(yè)負(fù)債情況、盈利能力、股權(quán)狀況以及產(chǎn)權(quán)性質(zhì)等因素也會影響企業(yè)的創(chuàng)新效果。企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率越高，企業(yè)研發(fā)投入越謹(jǐn)慎；企業(yè)盈利能力越強，則創(chuàng)新的意愿和能力越強。此外，企業(yè)的股權(quán)結(jié)構(gòu)也會影響企業(yè)研發(fā)投入，如果股權(quán)過于集中，則投資風(fēng)險也會相對集中，大股東為控制風(fēng)險可能會減少研發(fā)投入。企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)也是影響因素之一，相對國有企業(yè)，民營企業(yè)的融資約束程度較高，對政府補貼的依賴度較大，補貼促創(chuàng)新的效應(yīng)可能更顯著。因此，選用以上影響因素作為研究的控制變量。具體變量類型與含義見表1 所示。

表1 本文實證模型中主要變量名稱、符號與含義

3.2 模型建立

（1）建立回歸模型。其一，考察政府補貼通過緩解企業(yè)融資約束、間接促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的效應(yīng)。先考察融資約束對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，建立以研發(fā)投入強度RDI 為因變量、以融資約束強度SA 為自變量，加入股權(quán)集中度、資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率為控制變量的回歸模型2。

式（2）中:RDI 為企業(yè)的研發(fā)投入強度，OC 為股權(quán)集中度，DAR 為資產(chǎn)負(fù)債率，ROE 為凈資產(chǎn)收益率，i為企業(yè)個體；t為時間；α1、α2、α3、α4分別為對應(yīng)變量系數(shù)；μi為不隨時間變化的個體差異；εit為回歸方程的殘差項。

再進(jìn)一步考察政府補貼是否緩解了企業(yè)的融資約束，從而促進(jìn)了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，建立以融資約束強度SA 為因變量，以政府補貼強度GSI 為自變量，加入股權(quán)集中度、資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率為控制變量的回歸模型3。

式（3）中:GSI 為政府補貼強度，β1、β2、β3、β4分別為對應(yīng)變量系數(shù)。

其二，考察政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新的直接促進(jìn)效應(yīng)。建立以研發(fā)投入強度RDI 為因變量，以政府補貼強度GSI 和融資約束強度SA 為自變量，加入股權(quán)集中度、資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率為控制變量的綜合回歸模型4。

式（4）中:λ1、λ2、λ3、λ4、λ5分別為對應(yīng)變量系數(shù)。

（2）建立門檻效應(yīng)模型。門檻效應(yīng)是指假設(shè)其他因素不變，當(dāng)某個因變量達(dá)到特定數(shù)值后，引起自變量發(fā)生結(jié)構(gòu)突變的現(xiàn)象，該因變量的臨界值稱為門檻值。借鑒Hansen［20］門檻回歸基本模型，以企業(yè)研發(fā)投入強度為因變量，以政府補貼強度和融資約束強度為自變量，并分別以政府補貼強度、融資約束強度為門檻觀察變量，構(gòu)建門檻回歸模型5、模型6。

式（5）中:η1、η2……ηn表示以SA 為門檻變量時n個不同水平的門檻值，若括號內(nèi)門檻變量滿足條件，則I為1；若括號內(nèi)門檻變量不滿足條件，則I為0。

式（6）中:θ1、θ2……θn表示以GSI 為門檻變量時為n個不同水平的門檻值，若括號內(nèi)門檻變量滿足條件，則I為1；若括號內(nèi)門檻變量不滿足條件，則I為0。

（3）門檻顯著性檢驗說明。門檻顯著性檢驗是通過檢驗以門檻值劃分的兩組樣本，比較其模型估計參數(shù)是否顯著不同，由此來確定門檻效應(yīng)是否顯著。Hansen［20］提出了通過自舉法（Bootstrap）來獲得漸進(jìn)分布，進(jìn)而得出相應(yīng)概率P值，當(dāng)P小于0.01時，表示在1%的顯著性水平下通過了LM 檢驗，以此類推。分別以融資約束強度、政府補貼強度為門檻觀測變量，考察政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入的影響是否會隨著觀測變量數(shù)值的變化產(chǎn)生結(jié)構(gòu)突變，即是否存在門檻效應(yīng)。選用Hansen［20］門檻回歸方法，假設(shè)存在最優(yōu)區(qū)間，根據(jù)估計得到的門檻值將樣本劃分為一個或多個區(qū)間，并在各區(qū)間內(nèi)分析政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入的影響程度是否相同。

3.3 數(shù)據(jù)來源與處理

中證指數(shù)公司與上海證券交易所于2017 年聯(lián)合發(fā)布了中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)綜合指數(shù)，本文選取該指數(shù)樣本中的廣東上市企業(yè)作為研究樣本，剔除一些變量信息缺失嚴(yán)重的企業(yè)，共得到樣本企業(yè)146 家，樣本期間為2011—2019 年。數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于廣東統(tǒng)計年鑒和上市公司年報，經(jīng)手工整理得到。

4 實證過程

4.1 描述性統(tǒng)計

本文利用Stata16.0 軟件進(jìn)行分析。為了剔除極端值的影響，針對綜合回歸模型4，首先對主要變量數(shù)據(jù)進(jìn)行1%的縮尾處理，然后再進(jìn)行描述統(tǒng)計，包括平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值和最小值，結(jié)果見表2 所示。

表2 模型4 中的主要變量描述統(tǒng)計結(jié)果

從表2 可以看出，廣東戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中上市企業(yè)的研發(fā)投入強度RDI 平均值為6.487%，雖然平均研發(fā)投入水平不低，但不同企業(yè)研發(fā)投入強度差異比較大。融資約束強度SA 平均值為-3.694，說明廣東戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)的融資約束問題普遍存在。政府補貼強度GSI 平均水平為1.362%,說明上市企業(yè)平均得到的政府補貼比較有限，最大與最小補貼強度差距較大，說明不同企業(yè)得到的補貼差別也較大。上市企業(yè)凈資產(chǎn)收益率ROE 均值為6.24%，反映出上市企業(yè)對政府資金的利用若體現(xiàn)在盈利水平上，其效果并不顯著，在樣本期間企業(yè)出現(xiàn)虧損的情況并不少見。

4.2 相關(guān)性檢驗

針對綜合回歸模型4，利用皮爾遜相關(guān)分析法對主要變量之間進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表3 所示，可以看出：研發(fā)投入強度RDI 與政府補貼強度GSI、融資約束強度SA、股權(quán)集中度OC、資產(chǎn)負(fù)債率DAR、凈資產(chǎn)收益率ROE 之間顯著相關(guān)，證實變量選取的衡量標(biāo)準(zhǔn)具有合理性，可以進(jìn)行下一步深入研究。同時也可以看出，SA 與RDI 顯著正相關(guān)，即SA 值越大，企業(yè)融資約束強度越小，研發(fā)投入強度越大。

表3 模型4 主要變量之間皮爾遜相關(guān)系數(shù)分析結(jié)果

4.3 回歸分析

為檢驗個體異質(zhì)性是否表現(xiàn)為個體不同時間趨勢，首先對模型2、3、4 進(jìn)行豪斯曼（Hausman）檢驗，檢驗結(jié)果中P值都為0，強烈拒絕原假設(shè)，采用固定效應(yīng)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表4、5、6 所示。

表4 模型2 固定效應(yīng)回歸結(jié)果

從表4可以看出：SA與RDI相關(guān)系數(shù)α1為2.942，對應(yīng)P值為0.060，說明SA 與RDI 在90%的置信區(qū)間內(nèi)顯著正相關(guān)，也就是說SA 值越大，融資約束強度越小，企業(yè)研發(fā)投入RDI 越多，即企業(yè)融資抑制了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，這與前文假設(shè)1 的結(jié)論相符。從表5 可以看出：GSI 與SA 相關(guān)系數(shù)β1為0.005，對應(yīng)P值為0.05，GSI 與SA 顯著正相關(guān)，說明政府補貼可以在一定程度上緩解企業(yè)的融資約束，不過由于相關(guān)系數(shù)較小，這種緩解作用也相對較弱，這也進(jìn)一步說明僅依靠政府補貼來徹底解決企業(yè)的融資約束問題是不現(xiàn)實的。綜合以上可以得出結(jié)論：政府補貼可以通過緩解企業(yè)融資約束，間接促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，這印證了前文假設(shè)2 的結(jié)論，同時這種間接效應(yīng)系數(shù)為α1×β1=2.942×0.05=0.147。另外，從表6 可以看出：模型3 中系數(shù)λ1為0.47，對應(yīng)P值為0，RDI 與GSI 顯著正相關(guān)，說明政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新有顯著直接促進(jìn)效應(yīng)，這進(jìn)一步印證了前文假設(shè)2的結(jié)論。進(jìn)一步分析，由于直接效應(yīng)系數(shù)是0.470，大于間接效應(yīng)系數(shù)0.147，說明在政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入的直接促進(jìn)效應(yīng)，比通過緩解融資約束來促進(jìn)創(chuàng)新的間接效應(yīng)更顯著。此外，表6 中股權(quán)集中度OC、資產(chǎn)負(fù)債率DAR、凈資產(chǎn)收益率ROE 等變量對應(yīng)P值都小于0.01，說明這些因素對企業(yè)研發(fā)投入都有一定程度的顯著影響。綜上說明：企業(yè)的融資約束抑制了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，而政府補貼能在一定程度上緩解企業(yè)的融資約束，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新；在政府補貼促企業(yè)創(chuàng)新的直接和間接效應(yīng)中，直接作用效應(yīng)更明顯。

表5 模型3 固定效應(yīng)回歸結(jié)果

表6 模型4 固定效應(yīng)回歸結(jié)果

在融資約束下，不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)對政府補貼的反應(yīng)并不相同。按企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)把企業(yè)分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩類，分別研究政府補貼與融資約束對其研發(fā)投入的影響，回歸結(jié)果見表7 所示。

表7 融資約束下企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對政府補貼與研發(fā)投入的影響

從表7 可以看出，政府補貼對國有企業(yè)和非國有企業(yè)的研發(fā)投入都有顯著正向作用，非國有企業(yè)的系數(shù)為0.629，遠(yuǎn)大于國有企業(yè)的系數(shù)0.361，說明政府補貼對非國有企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)效果更顯著。其原因可能有以下兩方面。其一，國有企業(yè)由于有政府隱形背書，更容易獲得政府補貼或銀行貸款，也更受外部投資者的資金青睞，政府補貼對國有企業(yè)而言并不是重要的創(chuàng)新資源，因此補貼多少對其創(chuàng)新意愿或投入影響并不大。此外，國有企業(yè)創(chuàng)新的光環(huán)效應(yīng)可能沒有民營企業(yè)大，導(dǎo)致其進(jìn)行創(chuàng)新的動力也不足。另外，企業(yè)融資約束程度對國有企業(yè)和非國有企業(yè)的研發(fā)投入的影響效果也是不同的。國有企業(yè)的融資約束指數(shù)與企業(yè)研發(fā)投入的系數(shù)為2.295，非國有企業(yè)的系數(shù)為4.247，說明相對于國有企業(yè)而言，非國有企業(yè)即民營企業(yè)的融資約束狀態(tài)對補貼促企業(yè)創(chuàng)新的政策效果有更大的影響，這與前文假設(shè)4 的結(jié)論一致，因此政府應(yīng)通過改善民營企業(yè)融資環(huán)境，降低民營企業(yè)的融資約束，才能更好地發(fā)揮政府補貼的政策效應(yīng)。

4.4 門檻效應(yīng)檢驗

（1）以SA 為門檻觀察變量。對應(yīng)模型5，首先檢驗政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)是否存在以融資約束強度SA 為門檻的突變效應(yīng)，結(jié)果見表8 所示。單門檻對應(yīng)P值為0，雙門檻和三門檻的P值大于0.1，說明僅存在單門檻效應(yīng)，進(jìn)一步確定門檻值為-3.352。然后再利用單門檻模型對模型4 進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表9 所示。

表8 政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入以SA 為變量的門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

表9 政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入以SA 為單門檻變量的回歸結(jié)果

以上說明：以融資約束強度SA 為門檻變量進(jìn)行檢驗時，政府補貼與企業(yè)研發(fā)投入之間存在單門檻效應(yīng)，門檻值為-3.352。當(dāng)SA 小于-3.352 時，政府補貼對研發(fā)投入的邊際效應(yīng)系數(shù)為0.336，當(dāng)SA大于-3.352 時邊際效應(yīng)系數(shù)為1.401，效果明顯更顯著。也就是說，不同融資約束程度的企業(yè)，政府補貼對企業(yè)創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)有較大差異，且存在門檻效應(yīng)，這與前文假設(shè)4 的結(jié)論相一致。

（2）以政府補貼強度GSI 為門檻變量。對應(yīng)模型6，檢驗政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)是否存在以政府補貼強度GSI 為門檻的結(jié)構(gòu)效應(yīng)，用同樣方法進(jìn)行門檻檢驗與回歸分析，結(jié)果見表10 所示，可以看出存在單門檻效應(yīng)，進(jìn)一步確定門檻值為4.417。再利用單門檻模型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表11 所示。

表10 政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入以GSI 為變量進(jìn)行門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

表11 政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入以GSI 為單門檻變量的回歸結(jié)果

綜上，以GSI 為門檻變量時，政府補貼與企業(yè)研發(fā)投入之間存在以GSI為異質(zhì)調(diào)節(jié)的單門檻效應(yīng)，門檻值為4.417%。當(dāng)補貼強度小于4.417%時，補貼對企業(yè)研發(fā)投入的邊際系數(shù)為0.799，而當(dāng)補貼強度大于4.417%時，系數(shù)為0.365，政策效應(yīng)在減弱，說明政府補貼存在門檻效應(yīng)，當(dāng)補貼過多超過門檻值時，企業(yè)可能會降低預(yù)期自身研發(fā)投入，或者將政府補貼用于其他支出，這時補貼的增加對企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)將會大幅降低，這再次印證了前文假設(shè)4 的結(jié)論。

5 研究結(jié)論與建議

5.1 研究結(jié)論

基于廣東省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)樣本數(shù)據(jù)，通過面板回歸與門檻檢驗等計量方法，從融資約束視角分析了政府補貼對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的直接和間接作用效應(yīng)，并分別以融資約束強度和政府補貼強度為變量進(jìn)行了門檻檢驗，得出了門檻值以及政策最優(yōu)區(qū)間。主要結(jié)論如下：

（1）直接作用效應(yīng)：政府補貼與企業(yè)研發(fā)投入顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.470，說明政府補貼可以通過增加研發(fā)資金直接促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

（2）間接作用效應(yīng)：政府補貼通過緩解企業(yè)融資約束來間接促進(jìn)企業(yè)而技術(shù)創(chuàng)新。政府補貼與融資約束顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.05；企業(yè)融資約束強度與研發(fā)投入也顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為2.942，因此，間接效應(yīng)系數(shù)為0.05×2.942=0.147，間接作用效應(yīng)小于直接作用效應(yīng)。說明僅靠改善企業(yè)融資困境，是無法有效促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的，政府直接補貼的作用依然不可取代。

（3）以融資約束強度為門檻觀測變量時，政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入存在單門檻效應(yīng)，對于融資約束SA 指數(shù)大于-3.352 的企業(yè)，補貼對其創(chuàng)新促進(jìn)有更顯著的政策效應(yīng)。以政府補貼強度為門檻觀測變量時，補貼對企業(yè)研發(fā)投入也存在單門檻效應(yīng)，當(dāng)補貼強度小于4.417%時，補貼對企業(yè)研發(fā)投入的邊際系數(shù)為0.799，政策效果比較顯著。也說明如果政府補貼過多，企業(yè)可能會降低預(yù)期自身研發(fā)投入，或者將政府補貼用于其他支出，這時補貼對企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)效應(yīng)會大幅降低。

（4）政府補貼與融資約束的相關(guān)系數(shù)為0.05，說明雖然政府補貼可以在一定程度上緩解企業(yè)的融資約束，但是緩解效應(yīng)并不強，政府補貼并不能從根本上解決企業(yè)融資約束問題。

（5）在不同融資約束條件下，國有企業(yè)和非國有企業(yè)對政府補貼的創(chuàng)新反應(yīng)有不同特征。政府補貼和融資約束對非國有企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新促進(jìn)的影響效應(yīng)更顯著。

5.2 建議

（1）相比國有企業(yè)，非國有企業(yè)即民營企業(yè)的創(chuàng)新動力更強，補貼對民營企業(yè)的創(chuàng)新促進(jìn)更顯著，因此在補貼對象的選擇上，建議更應(yīng)加大對民營企業(yè)的補貼力度。同時政府應(yīng)加強對國有企業(yè)創(chuàng)新補貼的管理，適當(dāng)收緊預(yù)算約束，以激發(fā)其進(jìn)行創(chuàng)新的動力。

（2）融資約束不僅直接影響企業(yè)內(nèi)部的創(chuàng)新投入，還間接影響政府補貼促進(jìn)研發(fā)投入的政策效果，因此建議完善企業(yè)的信息披露機(jī)制，減少企業(yè)因信息不對稱問題帶來的融資約束問題。在大數(shù)據(jù)技術(shù)快速發(fā)展背景下，政府應(yīng)牽頭利用區(qū)塊鏈等技術(shù)組建綜合信息平臺，讓政府、企業(yè)和投資者的信息可以對稱和透明化，外部投資者能夠及時獲取企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展?fàn)顩r與企業(yè)績效等信息，企業(yè)因此可能得到更多的融資機(jī)會，緩解融資約束。

（3）建立針對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)或科技企業(yè)的多層次投融資體系。政府補貼可以緩解企業(yè)融資約束，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，因此政府對企業(yè)持續(xù)的科技創(chuàng)新補貼仍然非常重要。然而前文結(jié)論表明政府緩解企業(yè)融資效應(yīng)有限，不能根本解決企業(yè)的融資約束問題，因此建議政府構(gòu)建以企業(yè)為主體，政府、金融機(jī)構(gòu)、民間資本等共同參與的多層次投融資體系，來滿足戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)的不斷增長的融資需求，改善融資環(huán)境。

（4）進(jìn)一步完善政府補貼資金監(jiān)管。政府在發(fā)放補貼時，整個流程應(yīng)該公開透明，這不僅可以利用信號傳遞理論為企業(yè)融資提供便利，更有利于社會對政府、企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新活動進(jìn)行監(jiān)督，約束各方行為。同時，建議加強對濫用政府補貼行為的懲戒，必要情況下可以采取收回補助、罰款等措施，確保政府補貼真正用于企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)活動，真正發(fā)揮政府補助的激勵作用。