任宇新 張雪琳 吳敬靜 賀正楚

1 引 言

我國經(jīng)濟(jì)已步入高質(zhì)量發(fā)展階段，轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動(dòng)力、提高全要素生產(chǎn)率成為新發(fā)展階段的重點(diǎn)目標(biāo)和主要任務(wù)。在制造業(yè)領(lǐng)域，中國雖然是制造業(yè)大國，但表現(xiàn)出“大而不強(qiáng)”的特點(diǎn)，長期居于全球價(jià)值鏈的中低端，從事低附加值、勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，中國制造業(yè)大國還面臨創(chuàng)新能力要加強(qiáng) 和技術(shù)進(jìn)步要加快的巨大競爭壓力。因此，以創(chuàng)新能力、技術(shù)進(jìn)步為主的發(fā)展模式下，提升制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率應(yīng)成為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的題中之意。根據(jù)馬克思理論，經(jīng)濟(jì)增長方式為內(nèi)涵擴(kuò)大再生產(chǎn)與外延擴(kuò)大再生產(chǎn)。內(nèi)涵擴(kuò)大再生產(chǎn)通過科學(xué)管理與技術(shù)進(jìn)步提高使用效益與生產(chǎn)要素質(zhì)量；外延擴(kuò)大再生產(chǎn)需要投入人力、財(cái)力和物力等生產(chǎn)要素，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長與生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大。依據(jù)新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，外延擴(kuò)大再生產(chǎn)有以下不足：一方面外延擴(kuò)大再生產(chǎn)所需的投入要素在短時(shí)間內(nèi)很難發(fā)生質(zhì)的變化；另一方面依賴要素投入取得的經(jīng)濟(jì)增長會(huì)導(dǎo)致邊際報(bào)酬遞減。運(yùn)用內(nèi)涵擴(kuò)大再生產(chǎn)的技術(shù)創(chuàng)新提高生產(chǎn)率，才能從根本上實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。因此，技術(shù)創(chuàng)新是全要素生產(chǎn)率的本質(zhì)，提高全要素生產(chǎn)率，是創(chuàng)新作為引領(lǐng)發(fā)展第一動(dòng)力的體現(xiàn)（劉志彪，2018［1］；袁曉玲等，2019［2］）。

對企業(yè)而言，發(fā)展源動(dòng)力的關(guān)鍵是技術(shù)創(chuàng)新，研發(fā)投入是技術(shù)創(chuàng)新的主要載體。一般來說，企業(yè)隨著知識的積累和研發(fā)強(qiáng)度的加深，可逐步提升全要素生產(chǎn)率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。從已有研究來看，研發(fā)投入與全要素生產(chǎn)率之間的影響效應(yīng)存在不同結(jié)論，這可能與研究對象、全要素生產(chǎn)率測算方法和實(shí)證方法的不同有關(guān)，所以運(yùn)用制造業(yè)上市公司微觀數(shù)據(jù)研究企業(yè)研發(fā)投入與全要素生產(chǎn)率的作用關(guān)系具有重要意義。近年來，我國企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)中政府所占部分保持增長勢頭，這是由于企業(yè)研發(fā)投入具有外部性，技術(shù)產(chǎn)品容易模仿式創(chuàng)新，研發(fā)全部收益難以被企業(yè)所獨(dú)享，企業(yè)創(chuàng)新積極性易受到挫傷，為矯正企業(yè)研發(fā)的外部性，政府對企業(yè)實(shí)施有效調(diào)節(jié)，通過補(bǔ)貼彌補(bǔ)企業(yè)賬面應(yīng)有的研發(fā)收益，實(shí)現(xiàn)企業(yè)賬面的平整。但也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，政府補(bǔ)貼會(huì)擠出或替代企業(yè)自由研發(fā)投入（張杰等，2015［3］），政府補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)的影響效應(yīng)較小。在政府補(bǔ)貼逐漸增加環(huán)境下，政府補(bǔ)貼發(fā)揮的效應(yīng)如何？政府制度的優(yōu)越性是否有效發(fā)揮？這些問題有待深入研究。為此，本文擬在三個(gè)方面實(shí)現(xiàn)突破之后得到創(chuàng)新點(diǎn)：一是在研究視角方面，探索政府補(bǔ)貼、研發(fā)投入和全要素生產(chǎn)率三者的作用機(jī)制，解釋三者作用關(guān)系，而現(xiàn)有研究只是單純探討政府補(bǔ)貼或研發(fā)投入對全要素生產(chǎn)率的作用方式，并未打破政府補(bǔ)貼、研發(fā)投入和全要素生產(chǎn)率三者的黑箱。二是在定量分析上，國內(nèi)目前大多采用OP法和LP法估計(jì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率，本文采用國際前沿ACF法（任曙明和呂鐲，2014［4］）。ACF法可消除OP法和LP法的內(nèi)生性和不識別性情況，將勞動(dòng)投入引入中間投入函數(shù)，提高結(jié)果準(zhǔn)確性。三是在研究結(jié)論方面，以政府補(bǔ)貼和融資約束為門檻變量，股權(quán)集中度為調(diào)節(jié)變量，實(shí)證分析政府補(bǔ)貼、研發(fā)投入和生產(chǎn)率三者之間的作用機(jī)制，加深對政府補(bǔ)貼效果的認(rèn)識，實(shí)行針對性和差異化的補(bǔ)貼額度，以提升補(bǔ)貼政策的成效。

2 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

2.1 政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入的影響

政府補(bǔ)貼與研發(fā)投入存在雙向關(guān)系。政府通過彌補(bǔ)企業(yè)賬面虧損以增加盈利，同時(shí)彌補(bǔ)由于研發(fā)投入的外部性導(dǎo)致研發(fā)收益不被企業(yè)獨(dú)享而降低的利潤，增加企業(yè)研發(fā)投入的積極性。但當(dāng)政府補(bǔ)貼規(guī)模過大時(shí)，企業(yè)可能產(chǎn)生套取補(bǔ)貼的尋租動(dòng)機(jī)，減少企業(yè)創(chuàng)新性行為，對企業(yè)研發(fā)產(chǎn)生負(fù)向影響。因此，伴隨政府對企業(yè)補(bǔ)貼的加大，政府對企業(yè)研發(fā)并非單純的線性關(guān)系，具有門檻效應(yīng)（朱金生和朱華，2021［5］；李曉鐘和徐怡，2019［6］；張輝等，2016［7］）。制造業(yè)上市企業(yè)研發(fā)項(xiàng)目資金需求較大，相比于其他投資，更易受融資約束的抑制作用（康志勇，2013［8］；王海杰和安康，2021［9］；劉文琦等，2018［10］；張秀峰等，2019［11］），所以考慮在融資約束的背景下，將政府補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入的影響分為三個(gè)階段。第一階段：在政府補(bǔ)貼強(qiáng)度較低情況下，政府補(bǔ)貼均促進(jìn)高、低融資約束企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)，但低融資約束企業(yè)比高融資約束企業(yè)促進(jìn)效果弱。主要體現(xiàn)以下三點(diǎn)：一是政府補(bǔ)貼可以縮短因研發(fā)外部性導(dǎo)致企業(yè)自身收益與社會(huì)收益的差距（吳超鵬和唐菂，2016［12］）；二是高融資約束的企業(yè)可能存在具有廣闊發(fā)展前景的研發(fā)項(xiàng)目，但由于風(fēng)險(xiǎn)性和信息不對稱性使得企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)停滯不前，企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)得不到開展，如果此時(shí)政府增加補(bǔ)貼力度，能有效激發(fā)企業(yè)研發(fā)動(dòng)力，并可繼續(xù)開展受資金約束而停滯的項(xiàng)目，增加高融資約束企業(yè)的研發(fā)投入；三是政府直接補(bǔ)貼企業(yè)會(huì)向市場傳遞信號（Wu，2017［13］），這種信號有利于面臨融資約束的企業(yè)從金融機(jī)構(gòu)獲得更多的融資，促進(jìn)企業(yè)開展創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)。造成這種結(jié)果的原因是：政府對企業(yè)實(shí)施補(bǔ)貼前，會(huì)從技術(shù)前沿性、研發(fā)可行性和可獲得的經(jīng)濟(jì)效益等諸多因素對企業(yè)評估，政府相比金融機(jī)構(gòu)可以掌握更多企業(yè)的研發(fā)部門信息。當(dāng)政府對企業(yè)予以補(bǔ)貼時(shí)，金融機(jī)構(gòu)從政府行為中獲得信息，即該企業(yè)能以較低的創(chuàng)新研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)獲得較高經(jīng)濟(jì)收益（王剛剛等，2017［14］），增加金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)互信度，拓展企業(yè)融資渠道，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)。而低融資約束企業(yè)僅面臨因研發(fā)外部性導(dǎo)致企業(yè)自身收益低于社會(huì)收益的問題，嚴(yán)格的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)可以解決技術(shù)產(chǎn)品的模仿式創(chuàng)新，初步縮短自身收益和社會(huì)收益的差距。因此，政府直接補(bǔ)貼對高融資約束企業(yè)促進(jìn)作用更大，在這一階段，企業(yè)面臨融資約束越高，政府對企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的正向效應(yīng)越大。第二階段：伴隨政府對企業(yè)補(bǔ)貼強(qiáng)度加大，跨越門檻值，隨著政府補(bǔ)貼強(qiáng)度增加，政府補(bǔ)貼對融資約束處于高、低區(qū)間的企業(yè)研發(fā)投入的有利影響會(huì)不斷增強(qiáng)。在此階段，政府補(bǔ)貼未產(chǎn)生擠出效應(yīng)（José ángel Zú?iga‐Vicente，2014［15］），高、低融資約束企業(yè)研發(fā)資金并不充足，政府加大強(qiáng)度補(bǔ)貼，對高、低融資約束企業(yè)研發(fā)投入均產(chǎn)生促進(jìn)效果，因此第二階段高、低融資約束企業(yè)比第一階段高、低融資約束企業(yè)促進(jìn)效果更強(qiáng)。第三階段：伴隨政府補(bǔ)貼強(qiáng)度的繼續(xù)加大，跨越下一門檻值，其對高、低融資約束組的促進(jìn)作用會(huì)減弱。主要體現(xiàn)在以下兩點(diǎn)：一是較高的政府補(bǔ)貼會(huì)使高、低融資約束企業(yè)資金充裕，當(dāng)企業(yè)有充足資金流時(shí)，補(bǔ)貼資金對研發(fā)投入的促進(jìn)作用會(huì)減弱；二是我國市場化改革以穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略、引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)發(fā)展為目標(biāo)，資源配置方面受地方政府主導(dǎo)，致使資源配置的管制和干預(yù)現(xiàn)象頻繁出現(xiàn)。因此，政府加大補(bǔ)貼力度，會(huì)導(dǎo)致不同融資約束區(qū)間的企業(yè)為了獲得充足的資金流，與地方政府構(gòu)成尋租關(guān)系（董小紅等，2022［16］；應(yīng)千偉和何思怡，2022［17］），并進(jìn)一步保持尋租關(guān)系以獲取有利資源，而不是通過自身創(chuàng)新研發(fā)提高企業(yè)競爭力。因此，提出假設(shè)：

H1：以融資約束為門限變量，在不同融資約束強(qiáng)度中，政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入的影響效應(yīng)不同。

H2：當(dāng)政府補(bǔ)貼強(qiáng)度較低時(shí)，政府補(bǔ)貼對高、低融資企業(yè)起到促進(jìn)作用，并且高融資企業(yè)促進(jìn)作用大于低融資企業(yè)。

H3：當(dāng)政府補(bǔ)貼強(qiáng)度較高時(shí)，政府補(bǔ)貼對高、低融資企業(yè)發(fā)揮的正向效應(yīng)減弱，甚至可能沒有影響。

2.2 研發(fā)投入對全要素生產(chǎn)率的影響

國內(nèi)關(guān)于研發(fā)投入強(qiáng)度、研發(fā)補(bǔ)貼、創(chuàng)新要素投入與全要素生產(chǎn)率關(guān)系的研究較多。目前學(xué)術(shù)觀點(diǎn)主要分為如下幾類：一是正向關(guān)系論，認(rèn)為研發(fā)投入對全要素生產(chǎn)率起到正向促進(jìn)作用（王宛秋和邢悅，2017［18］；劉曄和林陳聃，2021［19］；王曉嬈和李紅陽，2017［20］）；二是負(fù)向關(guān)系論，認(rèn)為研發(fā)投入對全要素生產(chǎn)率起到負(fù)向抑制作用（李小平和李小克，2018［21］）。根據(jù)內(nèi)生增長理論，企業(yè)內(nèi)生技術(shù)進(jìn)步的唯一途徑是提升全要素生產(chǎn)率，而制造業(yè)企業(yè)研發(fā)投入比較集中，是技術(shù)創(chuàng)新的主要載體?；诖耍疚恼J(rèn)為制造業(yè)企業(yè)研發(fā)投入能正向提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率：一方面，企業(yè)開展研發(fā)活動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)、積累知識，這些技術(shù)和知識增加企業(yè)新產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)驗(yàn)和產(chǎn)品技術(shù)含量，提高員工創(chuàng)新能力；另一方面，研發(fā)投入的增加可引進(jìn)更多新設(shè)備、新產(chǎn)能和新的生產(chǎn)管理方式，優(yōu)化資源配置效率，先進(jìn)生產(chǎn)要素在不同部門間流動(dòng)，從而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。因此，提出假設(shè)：

H4：研發(fā)投入對企業(yè)全要素生產(chǎn)率起到正向促進(jìn)作用。

2.3 股權(quán)結(jié)構(gòu)對研發(fā)投入和全要素生產(chǎn)率關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從兩職合一（張廣勝和孟茂源，2020［22］）、政治關(guān)聯(lián)（張廣勝和孟茂源，2020［22］）、外商投資（李曉鐘和王倩倩，2014［23］）、出口（譚朵朵和岳倩，2022［24］）等角度對企業(yè)研發(fā)投入和全要素生產(chǎn)率的關(guān)系進(jìn)行研究。企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升離不開公司治理，股權(quán)結(jié)構(gòu)是公司治理的基礎(chǔ)，所以研究股權(quán)結(jié)構(gòu)對研發(fā)投入和全要素生產(chǎn)率二者關(guān)系的影響具有現(xiàn)實(shí)意義，本文采用股權(quán)集中度衡量股權(quán)結(jié)構(gòu)。股權(quán)集中度與研發(fā)投入的關(guān)系，學(xué)術(shù)界有三種觀點(diǎn)：一是正向促進(jìn)作用，認(rèn)為股權(quán)集中有利于研發(fā)投入（任海云，2010［25］）；二是負(fù)向抑制作用，過高股權(quán)集中會(huì)抑制研發(fā)投入轉(zhuǎn)化效率（沈毅和張清正，2020［26］）；三是股權(quán)集中度具有門檻效應(yīng)，只有當(dāng)股權(quán)集中程度超過一定門檻時(shí)，才會(huì)對研發(fā)投入產(chǎn)生抑制或促進(jìn)作用（王春麗和馬路，2017［27］）；四是倒U型關(guān)系或U型關(guān)系，股權(quán)分散致使企業(yè)內(nèi)部管理效率降低，研發(fā)創(chuàng)新進(jìn)程減緩，而股權(quán)過于集中又將導(dǎo)致大股東權(quán)力過大操控企業(yè)行為，因此股權(quán)集中度對研發(fā)投入的影響呈階段性特征（馮根福和溫軍，2008［28］；劉勝強(qiáng)和劉星，2010［29］）。五是其他曲線關(guān)系，比如股權(quán)集中度與研發(fā)投入呈N型曲線關(guān)系（李經(jīng)路，2017［30］）。

我國制造業(yè)發(fā)展規(guī)模較大，但仍存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不平衡、部分領(lǐng)域缺乏核心技術(shù)等問題，加強(qiáng)制造業(yè)企業(yè)研發(fā)能力應(yīng)是發(fā)展重點(diǎn)。若各個(gè)股東持股比例差距較小，企業(yè)股權(quán)分散，股東對企業(yè)管理權(quán)限保持平衡態(tài)勢，會(huì)增大企業(yè)代理成本、增加企業(yè)信息不對稱性，進(jìn)而提高企業(yè)的決策風(fēng)險(xiǎn)，出現(xiàn)“搭便車”行為，不利于公司運(yùn)營發(fā)展。若企業(yè)集中股權(quán)，可抑制“搭便車”行為，提高公司監(jiān)控動(dòng)機(jī)和能力，降低公司代理成本并解決信息不對稱問題，為研發(fā)活動(dòng)提供長久支持，深化企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新行為，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)全要素生產(chǎn)率。因此，提出假設(shè)：

H5：股權(quán)集中度對研發(fā)投入和全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系起到顯著正向調(diào)節(jié)作用。

框架研究模型如圖1所示：

圖1 理論模型與研究假設(shè)

3 數(shù)據(jù)說明與模型構(gòu)建

選取2013-2020年我國A股上市制造業(yè)企業(yè)為研究樣本，數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫、巨潮咨詢網(wǎng)及上市公司年報(bào)。對所選樣本作如下處理：剔除ST和*ST企業(yè)；剔除政府補(bǔ)貼、研發(fā)投入等主要變量的連續(xù)缺失值和異常的企業(yè)；剔除財(cái)務(wù)杠桿大于1的企業(yè)，這些企業(yè)已資不抵債，研究意義較低；為避免極端值影響，對所有指標(biāo)1%縮尾處理。最終獲取3968個(gè)觀測個(gè)體，形成496家上市公司2013-2020年平衡面板數(shù)據(jù)。

3.1 政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入的門檻效應(yīng)

針對個(gè)體效應(yīng)面板模型的研究（Hansen，1999［31］），探究政府補(bǔ)貼與研發(fā)投入的門限效應(yīng)，分別選定政府補(bǔ)貼和融資約束為門限變量，根據(jù)所求門限值對回歸模型進(jìn)行劃分，檢驗(yàn)在不同門限區(qū)間內(nèi)，政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入的影響效應(yīng)，首先考慮單一門限模型情況：

式（1）中，RD表示研發(fā)投入強(qiáng)度，是被解釋變量；SUB表示政府補(bǔ)貼強(qiáng)度，是解釋變量。α0是截距項(xiàng)，α1、α2、β是變量系數(shù)，SUB是門檻變量，γ是待估計(jì)的門限值，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)，I（*）是示性函數(shù)，當(dāng)括號內(nèi)關(guān)系滿足時(shí)，取值1，否則取0。Z為控制變量，用來表示影響研發(fā)和全要素生產(chǎn)率的因素，參考現(xiàn)有文獻(xiàn)，選取如下指標(biāo)（陳玲和楊文輝，2016［32］；王曦和楊博旭，2022［33］）：企業(yè)規(guī)模（SIZE）表示企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和創(chuàng)新動(dòng)力，中、小型企業(yè)為了提升自身競爭力，對研發(fā)和創(chuàng)新有強(qiáng)烈需求，但其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，而大企業(yè)則相反；利潤率（PR）表示企業(yè)產(chǎn)生的利潤越高，用于研發(fā)投入的項(xiàng)目就越多；總資產(chǎn)收益率（ROA）可用來表示企業(yè)績效對企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生的影響；資本密度（CAP）可將企業(yè)歸類為資本要素密集度類型或勞動(dòng)要素密集度類型，不同類型企業(yè)對研發(fā)要求不同；財(cái)務(wù)杠桿（LEV）是反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的重要指標(biāo)，資產(chǎn)負(fù)債率大于1 的企業(yè)已經(jīng)資不抵債，企業(yè)難以有資金進(jìn)行研發(fā)和創(chuàng)新。

在單一門檻的基礎(chǔ)上，以融資約束為門檻變量，政府補(bǔ)貼為核心變量，考慮建立雙重門限值的回歸模型，雙門檻設(shè)定模型如下：

式（2）中，F(xiàn)C表示融資約束，采用“利息支出/固定資產(chǎn)凈額”衡量（孫靈燕和李榮林，2012［34］；李翹楚和成力為，2019［35］），值越小，融資約束程度越大，企業(yè)獲取資金難度越高。反之，值越大，融資約束程度越小。

運(yùn)用模型進(jìn)行雙重驗(yàn)證：一是驗(yàn)證門檻是否存在，二是驗(yàn)證門檻是否真實(shí)。

假設(shè)一：α1≠α2，門檻效應(yīng)存在

假設(shè)二：α1=α2，門檻效應(yīng)不存在

在門檻效應(yīng)存在的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步確定門檻估計(jì)值是否等于其真實(shí)值，其假設(shè)分別為：

表1 變量設(shè)計(jì)

3.2 研發(fā)投入與全要素生產(chǎn)率基準(zhǔn)回歸模型

研發(fā)投入與全要素生產(chǎn)率之間的作用機(jī)制，構(gòu)建模型1：

股權(quán)集中度在研發(fā)投入和全要素生產(chǎn)率之間的調(diào)節(jié)關(guān)系，構(gòu)建模型2和模型3：

TFP表示全要素生產(chǎn)率，是被解釋變量；RD表示研發(fā)投入強(qiáng)度，是解釋變量；CR1表示股權(quán)集中度，是調(diào)節(jié)變量，反映企業(yè)治理結(jié)構(gòu)，用第一大股東持股比例表示，比例越高管理者決策監(jiān)督力度越大；參考現(xiàn)有文獻(xiàn)（岳宇君和張磊雷，2020［36］；王歡芳等，2020［37］），選取如下指標(biāo)為控制變量：企業(yè)年齡（Age）表示企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，年齡越大，經(jīng)驗(yàn)越足；GROWTH是公司經(jīng)營狀況，用營業(yè)收入增長率來表示，反映企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r和成長階段；CASH是資金儲(chǔ)備率，用貨幣資金與總資產(chǎn)的比值來說明，表示企業(yè)實(shí)際可動(dòng)用的資金，反映企業(yè)的投資狀況是過度還是不足；其他控制變量說明見上文。此階段變量設(shè)計(jì)如表2。

表2 變量設(shè)計(jì)

3.3 生產(chǎn)率的測量：ACF法

同時(shí)性偏誤一直是測量全要素生產(chǎn)率的難題。國內(nèi)大多采用OP法、LP法和OLS法來解決這個(gè)難題（魯曉東和連玉君，2012［38］），極少應(yīng)用更準(zhǔn)確的ACF法進(jìn)行測算。OP法（Olley 和Pakes，1996［39］）是基于結(jié)構(gòu)模型的半?yún)?shù)法，它將企業(yè)的投資水平作為全要素生產(chǎn)率的代理變量，從而消除同時(shí)性偏誤，但公司投資與全要素生產(chǎn)率嚴(yán)格單調(diào)遞增是OP法的前提，需保證企業(yè)投資水平不可以為0，而企業(yè)日常投資量常常為0，這就使投資不是完全影響全要素生產(chǎn)率的代理變量。針對這個(gè)問題，Levinsohn等通過提出LP法對OP法進(jìn)行改進(jìn)（Levinsohn和Petrin，2003［40］），將中間品投入指標(biāo)作為代理變量，避免數(shù)據(jù)截?cái)啵琇P法比OP法更精確。

OP和LP法都假設(shè)企業(yè)面對生產(chǎn)率沖擊時(shí)能夠?qū)ν度脒M(jìn)行無成本的即時(shí)調(diào)整。而Ackerberg等（2006）［41］以及Ackerberg等（2007）［42］認(rèn)為企業(yè)中間品投入指標(biāo)受勞動(dòng)、生產(chǎn)率和資本影響，這說明LP法和OP法在估計(jì)全要素生產(chǎn)率上會(huì)出現(xiàn)內(nèi)生性問題。Ackerberg，Caves，F(xiàn)razer通過放寬LP法和OP法的假設(shè)條件，提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，本文應(yīng)用Ackerberg，Caves，F(xiàn)razer的方法（簡稱ACF法）估計(jì)全要素生產(chǎn)率，并使用LP法做穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

假設(shè)企業(yè)i的中間投入指標(biāo)是mit，在時(shí)間t內(nèi)，中間投入受到生產(chǎn)率ωit、資本kit和勞動(dòng)lit的影響，其函數(shù)表達(dá)式為：

運(yùn)用GMM理論求得和，代入公式（10），可求得全要素生產(chǎn)率。用stata17編程實(shí)現(xiàn)上述過程。

4 實(shí)證分析

4.1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

如表3所示，上市公司數(shù)據(jù)中生產(chǎn)率均值是3.815，最大值與最小值之間差值為2.18，標(biāo)準(zhǔn)差是0.253，表明我國制造業(yè)上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率穩(wěn)定性較弱，分化情況嚴(yán)重。

表3 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

樣本企業(yè)研發(fā)金額最大值與最小值金額相差懸殊，將樣本數(shù)據(jù)按行業(yè)分類，發(fā)現(xiàn)高新技術(shù)行業(yè)研發(fā)投入金額遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他行業(yè)。其他行業(yè)出現(xiàn)研發(fā)投入較低的原因有如下三點(diǎn)：一是公司規(guī)模較小，企業(yè)資金不足以提供高額研發(fā)收入；二是行業(yè)自身僅有較低的研發(fā)要求；三是企業(yè)管理層更重視經(jīng)營方面。

樣本企業(yè)整體政府補(bǔ)貼金額最大值為471800萬元，政府對于不具備研發(fā)創(chuàng)新潛力的企業(yè)補(bǔ)貼為0，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)208800000，這表明制造業(yè)企業(yè)得到的政府補(bǔ)貼金額相差懸殊，將數(shù)據(jù)按行業(yè)分類，發(fā)現(xiàn)高新技術(shù)企業(yè)是各地方政府重點(diǎn)扶持的企業(yè)，在申請政府補(bǔ)貼上會(huì)相對容易；由于政府補(bǔ)貼需要根據(jù)企業(yè)實(shí)際情況發(fā)放金額，所以企業(yè)規(guī)模對申請政府補(bǔ)貼這方面也有很大影響。

樣本企業(yè)整體股權(quán)集中度最大值0.755，最小值為0.0838，標(biāo)準(zhǔn)差為0.138，相差懸殊，說明各個(gè)公司的股權(quán)結(jié)構(gòu)不盡相同，均值為0.325，說明樣本企業(yè)之間股權(quán)相對集中。

4.2 相關(guān)性分析

表4 主要變量的相關(guān)性分析

由檢驗(yàn)結(jié)果可知：變量間的相關(guān)系數(shù)都不大，均小于0.3，7個(gè)變量中，企業(yè)規(guī)模（SIZE）與全要素生產(chǎn)率（TFP）相關(guān)系數(shù)最高，為0.288。 研發(fā)投入正向影響全要素生產(chǎn)率，回歸系數(shù)為0.092，在1%水平上顯著，初步驗(yàn)證假設(shè)4。股權(quán)集中度與全要素生產(chǎn)率是正向促進(jìn)關(guān)系，回歸系數(shù)為0.174，在1%水平上顯著，說明企業(yè)股權(quán)越集中生產(chǎn)率越高，初步驗(yàn)證假設(shè)5。各個(gè)變量之間基本上顯著相關(guān)，為實(shí)證分析打好基礎(chǔ)。

4.3 回歸分析

運(yùn)用門檻回歸模型實(shí)證檢驗(yàn)政府補(bǔ)貼、融資約束對研發(fā)投入的影響是否會(huì)發(fā)生突變。

（1）以政府補(bǔ)貼作為門檻變量

當(dāng)研發(fā)投入強(qiáng)度（RD）作為為被解釋變量，對496家上市公司制造業(yè)企業(yè)政府補(bǔ)貼強(qiáng)度 SUB 不存在門檻值、存在一個(gè)門檻值以及存在兩個(gè)門檻值分別進(jìn)行估計(jì)，借鑒Hansen B.E的“自助法（bootstrap）”（Hansen B.E，1999［31］），運(yùn)用State17.0統(tǒng)計(jì)軟件，反復(fù)抽樣300次得出F值和P值，對門檻存在性進(jìn)行檢驗(yàn)，如表5。

表5 檢驗(yàn)結(jié)果

由表5可知，當(dāng)政府補(bǔ)貼為門檻變量，得到以下結(jié)論：F統(tǒng)計(jì)量無論是在單一門限、雙重門限還是三重門限模型中，只有單重門限在5%水平上顯著，即P值小于0.05，因此模型中存在單一門限值，門限值為0.0002。表6為以政府補(bǔ)貼為門檻變量的回歸結(jié)果，不同的政府補(bǔ)貼取值對研發(fā)投入的影響存在較大差異。當(dāng)政府補(bǔ)貼強(qiáng)度較小時(shí)（SUB≤0.0002），對研發(fā)投入的影響系數(shù)高達(dá)45.577；當(dāng)政府補(bǔ)貼強(qiáng)度較大時(shí)（SUB>0.0002），回歸系數(shù)變?yōu)?.022，且以上兩個(gè)系數(shù)均在5%水平上顯著。由此可知：對于我國制造業(yè)上市企業(yè)，政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入的有利影響會(huì)隨著政府補(bǔ)貼強(qiáng)度的加大而減小，雖一直起到促進(jìn)作用，但促進(jìn)作用效果有所減弱。原因在于：第一階段的政府補(bǔ)貼強(qiáng)度剛好可以彌補(bǔ)企業(yè)開展研發(fā)活動(dòng)造成的私人收益與社會(huì)收益的差距，激發(fā)企業(yè)開展研發(fā)項(xiàng)目的積極性，但當(dāng)政府補(bǔ)貼強(qiáng)度較大時(shí)，可能存在對企業(yè)研發(fā)活動(dòng)知識外溢補(bǔ)償過度的現(xiàn)象，致使比政府補(bǔ)貼強(qiáng)度較小時(shí)的促進(jìn)效果差。

表6 門檻模型回歸結(jié)果

（2）以融資約束為門檻變量

上述實(shí)證只能驗(yàn)證政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入的影響，而制造業(yè)上市企業(yè)研發(fā)項(xiàng)目資金需求較大，相比于其他投資，更易受融資約束負(fù)面影響。本文繼續(xù)研究政府補(bǔ)貼和融資約束對研發(fā)投入的影響效果。

當(dāng)研發(fā)投入強(qiáng)度（RD）作為為被解釋變量，政府補(bǔ)貼（SUB）為解釋變量，對496家上市公司制造業(yè)企業(yè)融資約束（FC）不存在門檻值、存在一個(gè)門檻值以及存在兩個(gè)門檻值分別進(jìn)行實(shí)證分析，如表7。

表7 檢驗(yàn)結(jié)果

由上表可知，以融資約束為門檻變量，模型中存在兩個(gè)門檻值，均在5%水平上顯著，假設(shè)1得到驗(yàn)證。門檻值估計(jì)結(jié)果如表8。

表8 門檻值估計(jì)結(jié)果

根據(jù)回歸結(jié)果，得出兩個(gè)門限估計(jì)值在95%置信區(qū)間的似然比估計(jì)圖，如圖2，門限估計(jì)值是似然比統(tǒng)計(jì)量LR趨近于0時(shí)對應(yīng)的γ值，圖2為2個(gè)門檻估計(jì)值0.0675和0.0078在 95%置信區(qū)間下的似然比函數(shù)圖。LR統(tǒng)計(jì)量最低點(diǎn)為真實(shí)門檻值，虛線表示臨界值為7.35，由于臨界值7.35明顯大于2個(gè)門檻值，認(rèn)為上述門檻值真實(shí)有效。

圖2 雙門檻估計(jì)結(jié)果

表9為以融資約束為門檻變量的面板門檻回歸結(jié)果，在不同的融資約束取值下，政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入的影響存在較大差異。當(dāng)融資約束很寬松時(shí)（FC≤0.0078），政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入影響系數(shù)為0.0938；當(dāng)融資約束較寬松（0.00780.0675），政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入影響系數(shù)為0.0583。由此可知：以企業(yè)融資約束強(qiáng)度為視角，政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入的正向促進(jìn)作用隨政府補(bǔ)貼強(qiáng)度的加大而減小，但在中間階段卻未通過顯著性檢驗(yàn)，表明在融資約束背景下，政府補(bǔ)貼效率有很大不同，為探究其未通過顯著性的原因，本文將所有樣本企業(yè)按照融資約束指標(biāo)（利息支出/固定資產(chǎn)凈值）的中位數(shù)分為兩組，值較小一組定義為高融資約束組，值較大一組為低融資約束組，驗(yàn)證政府補(bǔ)貼在不同融資約束類型的企業(yè)中對研發(fā)投入的影響。

表9 門檻模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

（3）驗(yàn)證政府補(bǔ)貼在高、低融資約束企業(yè)中對研發(fā)投入的影響

當(dāng)研發(fā)投入強(qiáng)度（RD）作為被解釋變量，政府補(bǔ)貼（SUB）為解釋變量，將樣本公司以“利息支出/固定資產(chǎn)凈額”的中位數(shù)為臨界值分為兩組：高、低融資約束組。對兩組制造業(yè)企業(yè)融資約束（FC）不存在門檻值、存在一個(gè)門檻值以及存在兩個(gè)門檻值分別進(jìn)行估計(jì)，驗(yàn)證結(jié)果見表10。

表10 面板門檻效應(yīng)驗(yàn)證結(jié)果

由表10可知，高、低融資約束企業(yè)以融資約束為門檻變量，模型中均存在兩個(gè)門檻值，均在10%水平以上顯著，門檻值估計(jì)結(jié)果如表11。

表11 門檻值估計(jì)結(jié)果

根據(jù)門檻回歸結(jié)果，得出高、低融資企業(yè)的2個(gè)門檻估計(jì)值在95%置信區(qū)間下的似然比函數(shù)圖，低融資約束企業(yè)的似然比函數(shù)圖如圖3，高融資約束企業(yè)似然比函數(shù)圖如圖4。由驗(yàn)證結(jié)果知，高、低融資約束企業(yè)的門檻值是真實(shí)有效的。

圖3 低融資約束企業(yè)雙門檻估計(jì)結(jié)果

圖4 高融資約束企業(yè)雙門檻估計(jì)結(jié)果

高、低融資約束企業(yè)面板門檻回歸結(jié)果見表12。

表12 門檻模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

高融資約束企業(yè)回歸結(jié)果。由表12可知，當(dāng)FC≤0.0001，政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入回歸系數(shù)為0.424，在1%水平上顯著；當(dāng)0.00010.0367，政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入影響系數(shù)為0.372，在1%水平上顯著。這表明在高融資約束企業(yè)中，政府補(bǔ)貼強(qiáng)度在前兩階段時(shí)，對研發(fā)投入的有利影響會(huì)隨著政府補(bǔ)貼強(qiáng)度的增大而增大，證明第一、二階段的政府補(bǔ)貼強(qiáng)度剛好可以滿足高融資約束企業(yè)的三個(gè)需求：第一，可以解決公司自身較難獲得融資的情況；第二，可以彌補(bǔ)企業(yè)開展研發(fā)活動(dòng)造成的私人收益與社會(huì)收益的差距；第三，高融資企業(yè)可將剩余的政府補(bǔ)貼金額用于尚未啟動(dòng)或正在啟動(dòng)中的研發(fā)項(xiàng)目。在第三階段政府補(bǔ)貼強(qiáng)度較大時(shí)，可能存在對企業(yè)研發(fā)活動(dòng)知識外溢補(bǔ)償過度的現(xiàn)象，致使比政府補(bǔ)貼強(qiáng)度較小時(shí)的激勵(lì)效果差。原因可能是：一方面，當(dāng)企業(yè)只有少量研發(fā)項(xiàng)目時(shí)，政府補(bǔ)貼強(qiáng)度較大會(huì)替代企業(yè)自有資金的研發(fā)，這將導(dǎo)致政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入的激勵(lì)作用減弱；另一方面，企業(yè)得到來自政府的大規(guī)模外部收益，易激發(fā)企業(yè)尋租動(dòng)機(jī)，減少企業(yè)研發(fā)資金投入，對企業(yè)研發(fā)投入激勵(lì)作用減弱。因此，當(dāng)融資約束強(qiáng)度為［0.0001，0.0367］，邊際效率為0.432，此時(shí)單位政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入激勵(lì)效果最佳。

低融資約束企業(yè)回歸結(jié)果。由表12知，當(dāng)FC≤0.0818，政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入回歸系數(shù)為0.115，在1%水平上顯著；當(dāng)0.08180.0990，政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入回歸系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)。原因在于：第一、二階段政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入的有利影響會(huì)隨著政府補(bǔ)貼強(qiáng)度的增大而增大，可能是政府補(bǔ)貼強(qiáng)度剛好可以彌補(bǔ)低融資約束企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)導(dǎo)致的私人收益和社會(huì)收益之間的差距；第三階段政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入回歸系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)，說明政府補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)活動(dòng)知識外溢補(bǔ)償過度，已經(jīng)對研發(fā)投入不起作用。原因可能是：第一，政府存在對企業(yè)研發(fā)活動(dòng)知識外溢補(bǔ)償過度的現(xiàn)象，致使比政府補(bǔ)貼強(qiáng)度較小時(shí)的激勵(lì)效果差；第二，當(dāng)企業(yè)只有少量研發(fā)項(xiàng)目時(shí)，政府補(bǔ)貼強(qiáng)度較大會(huì)替代企業(yè)自有資金的研發(fā)，這將導(dǎo)致政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入的激勵(lì)作用減弱；第三，企業(yè)得到來自政府的大規(guī)模外部收益，容易激發(fā)企業(yè)尋租動(dòng)機(jī)，減少企業(yè)研發(fā)資金投入，對企業(yè)研發(fā)投入的激勵(lì)作用減弱；第四，由于政府補(bǔ)貼強(qiáng)度加大，企業(yè)資金充足，補(bǔ)貼資金繼續(xù)涌入并不會(huì)對研發(fā)投入起到激勵(lì)作用。因此，當(dāng)融資約束強(qiáng)度為［0.0818，0.0990］，邊際效率為0.320，此時(shí)單位政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入激勵(lì)效果最佳。

將高、低融資約束企業(yè)結(jié)合來看，當(dāng)政府補(bǔ)貼強(qiáng)度處于前兩個(gè)階段時(shí)，政府補(bǔ)貼對高、低融資企業(yè)的研發(fā)投入均起到促進(jìn)作用，但政府補(bǔ)貼對低融資企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)作用小于對高融資企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)作用。這是因?yàn)椋旱谝唬媾R高融資約束的企業(yè)可能存在具有開闊前景的研發(fā)項(xiàng)目，但由于風(fēng)險(xiǎn)性和信息不對稱性使得企業(yè)的融資活動(dòng)受到阻礙，如果政府此時(shí)給予的補(bǔ)貼增多，就可提升高融資約束企業(yè)的研發(fā)投入；第二，政府補(bǔ)貼企業(yè)會(huì)向市場傳遞信息，政府補(bǔ)貼的越多，越能代表企業(yè)有開展研發(fā)項(xiàng)目的潛力，間接向金融機(jī)構(gòu)傳遞該企業(yè)未來可獲得較高經(jīng)濟(jì)收益的信號，解決企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)性和信息不對稱性。因此當(dāng)政府補(bǔ)貼較低時(shí)，企業(yè)面臨融資約束越高，政府對企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的激勵(lì)效果越大，假設(shè)2得到驗(yàn)證。

當(dāng)政府補(bǔ)貼程度高時(shí)，政府補(bǔ)貼對高融資約束企業(yè)的研發(fā)投入起到促進(jìn)作用，但促進(jìn)作用明顯減弱，表明此時(shí)單位政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入激勵(lì)效果不是最佳。而政府補(bǔ)貼對低融資約束企業(yè)的研發(fā)投入回歸系數(shù)未通過顯著性，可能因?yàn)榈腿谫Y約束企業(yè)融資困難較低，政府的直接補(bǔ)貼易使企業(yè)資金充裕，補(bǔ)貼資金繼續(xù)涌入不會(huì)對研發(fā)投入起作用，假設(shè)3得到驗(yàn)證。

綜上所述，政府對企業(yè)采取補(bǔ)貼時(shí)應(yīng)因地制宜。面臨融資約束低的企業(yè)，當(dāng)融資約束處于0.0818和0.0990之間時(shí)，政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入的激勵(lì)效果最佳；面臨高融資約束的企業(yè)，當(dāng)融資約束處于0.0001和0.0367之間時(shí)，政府補(bǔ)貼對研發(fā)投入的激勵(lì)效果最佳。

4.4 股權(quán)結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)效應(yīng)

股權(quán)集中度在全要素生產(chǎn)率和研發(fā)投入之間調(diào)節(jié)效應(yīng)的回歸分析如表13，模型1為研發(fā)投入對企業(yè)全要素生產(chǎn)率（ACF）的回歸結(jié)果，模型2、3用來驗(yàn)證研發(fā)投入與全要素生產(chǎn)率（ACF）的調(diào)節(jié)變量。模型4、5、6，運(yùn)用LP法計(jì)算全要素生產(chǎn)率，是驗(yàn)證股權(quán)集中度調(diào)節(jié)變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

表13 研發(fā)投入、股權(quán)集中度與全要素生產(chǎn)率的實(shí)證分析

研發(fā)投入對企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響回歸分析。從回歸結(jié)果來看，研發(fā)投入（RD）正向促進(jìn)全要素生產(chǎn)率（TFP），系數(shù)為1.327，說明樣本企業(yè)研發(fā)投入每增加1%，全要素生產(chǎn)率增加132.7%，在1%水平上顯著，表明我國制造業(yè)上市公司的研發(fā)投入促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率，驗(yàn)證假設(shè)4。

股權(quán)集中度調(diào)節(jié)效應(yīng)實(shí)證結(jié)果。模型1為研發(fā)投入和全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果；模型2加入股權(quán)集中度變量，系數(shù)為0.179，在1%水平上顯著；模型3加入股權(quán)集中度和研發(fā)投入的交互項(xiàng)CR1*RD，回歸系數(shù)為0.00037，在1%水平上顯著，說明股權(quán)集中度在企業(yè)全要素生產(chǎn)率與研發(fā)投入之間起正向調(diào)節(jié)作用，驗(yàn)證假設(shè)5。

5 結(jié)論與啟示

如何提升全要素生產(chǎn)率，增強(qiáng)我國技術(shù)創(chuàng)新能力，是實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的關(guān)鍵所在。全要素生產(chǎn)率是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和提升技術(shù)進(jìn)步的重要指標(biāo)，全要素生產(chǎn)率的增長主要依靠企業(yè)科技進(jìn)步和生產(chǎn)創(chuàng)新，所以企業(yè)應(yīng)加大研發(fā)投入促進(jìn)其科技進(jìn)步和生產(chǎn)創(chuàng)新。而制造業(yè)企業(yè)資本密集度高，面臨嚴(yán)重融資約束，所以企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的開展不僅需要企業(yè)自有資金還需要政府補(bǔ)貼的有效調(diào)節(jié)。本文與以往研究視角不同，以往研究主要專注政府補(bǔ)貼或研發(fā)投入對全要素生產(chǎn)率的影響，并未打破政府補(bǔ)貼、研發(fā)投入和全要素生產(chǎn)率三者的黑箱。而本文選取2013-2020年制造業(yè)上市公司為樣本，以政府補(bǔ)貼和融資約束為門檻變量，股權(quán)集中度為調(diào)節(jié)變量，充分考慮OP法和LP法的內(nèi)生性和不可識別性，運(yùn)用ACF法準(zhǔn)確測量全要素生產(chǎn)率，揭示政府補(bǔ)貼、研發(fā)投入與全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制，重點(diǎn)分析融資約束的雙重門檻效應(yīng)和股權(quán)集中度的調(diào)節(jié)效應(yīng)。在現(xiàn)有研究以及理論探索的基礎(chǔ)上提出5個(gè)研究假設(shè)，通過門檻回歸和多元線性回歸分析進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，5個(gè)假設(shè)全部接受。重要結(jié)論有五點(diǎn)：第一，政府補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入具有門檻效應(yīng)，政府補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)作用隨政府補(bǔ)貼強(qiáng)度的增大而減小。第二，從融資視角看，當(dāng)政府補(bǔ)貼規(guī)模較小時(shí)，政府補(bǔ)貼對高、低融資企業(yè)均起促進(jìn)作用，但高融資約束企業(yè)促進(jìn)作用大于低融資約束企業(yè)促進(jìn)作用。第三，當(dāng)政府補(bǔ)貼強(qiáng)度較高時(shí)，政府補(bǔ)貼對高融資約束企業(yè)促進(jìn)作用減小，對低融資約束企業(yè)沒有影響。第四，研發(fā)投入正向促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，股權(quán)集中度正向調(diào)節(jié)研發(fā)投入和全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系。本文首次對政府補(bǔ)貼、研發(fā)投入和全要素生產(chǎn)率的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，在一定程度上彌補(bǔ)有關(guān)全要素生產(chǎn)率的實(shí)證研究空白。從融資約束的視角，以制造業(yè)上市公司為樣本研究政府補(bǔ)貼、融資約束和研發(fā)投入的非線性關(guān)系，研究結(jié)果不僅可為政府補(bǔ)貼與研發(fā)投入的后續(xù)深入研究提供方法指導(dǎo)和理論支撐，同時(shí)也對我國制造業(yè)企業(yè)提升全要素生產(chǎn)率的實(shí)踐活動(dòng)具有現(xiàn)實(shí)意義。

綜上所述，我國制造業(yè)企業(yè)的政府補(bǔ)貼和全要素生產(chǎn)率具有以下啟示：在政府層面，政府補(bǔ)貼傾向于制度層面的引導(dǎo)和激勵(lì)，而其內(nèi)涵又涉及到企業(yè)多層面，如企業(yè)面臨的融資約束和知識溢出的外部性，這就需要政府對企業(yè)采取補(bǔ)貼時(shí)應(yīng)因地制宜，對面臨融資約束程度不同的企業(yè)，采取不同的政策，完善補(bǔ)貼分配的評估體系，從而減輕因補(bǔ)貼不當(dāng)造成的不必要損失，比如“搭便車”、機(jī)會(huì)主義行為和逆向選擇等；在企業(yè)層面，不能一味強(qiáng)調(diào)分權(quán)制衡，分權(quán)制衡會(huì)降低決策效率，易喪失良機(jī)，要重視股權(quán)集中度對研發(fā)投入和企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間關(guān)系的促進(jìn)作用，為企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升提供更多條件，形成企業(yè)獨(dú)有市場競爭力。