方麗婷 張冠蘭

(1.福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建福州 350108；2.福州大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，福建福州 350108)

一、引 言

隨著中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展步入新常態(tài)，過去依賴于簡單生產(chǎn)要素的粗放型經(jīng)濟(jì)增長模式已難以為繼，推動(dòng)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展成為新時(shí)代我國經(jīng)濟(jì)優(yōu)先戰(zhàn)略。2018年4月，中興通訊被美國重啟禁購令事件敲響了我國自主研發(fā)的警鐘。自主研發(fā)能力是企業(yè)增強(qiáng)核心競爭力、保持國內(nèi)外市場競爭優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。創(chuàng)新不確定性強(qiáng)、失敗率高、耗費(fèi)周期長，需要大量的資金支持(1)Hottenrott H.and B.Peters,“Innovative Capability and Financing Constraints for Innovation: More Money，More Innovation?”,The Review of Economics and Statistics,vol.94,no.4(2012)，pp.1126-1142.，致使企業(yè)在創(chuàng)新活動(dòng)上容易遭受融資困境。而高質(zhì)量研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)對(duì)時(shí)間、資金、技術(shù)、人員等方面的要求更為苛刻，不確定性因素急劇增加，企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)更艱巨。近年來我國企業(yè)研發(fā)支出雖不斷增加、專利申請(qǐng)數(shù)逐年攀升，但技術(shù)含量最高的發(fā)明專利并不占據(jù)重要位置，而是以實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利為主，出現(xiàn)“重?cái)?shù)量，輕質(zhì)量”的現(xiàn)象，創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量并不高。

我國企業(yè)創(chuàng)新能力與政府頒布實(shí)施的一系列財(cái)政補(bǔ)貼和稅收政策密切相關(guān)，在其中專門投入運(yùn)用于企業(yè)創(chuàng)新的創(chuàng)新類政府補(bǔ)貼的激勵(lì)效果尤其引起了廣泛關(guān)注。關(guān)于政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的激勵(lì)作用，學(xué)術(shù)界存在不同的觀點(diǎn)。一部分學(xué)者強(qiáng)調(diào)激勵(lì)效應(yīng)，即政府補(bǔ)貼能分配足夠資源進(jìn)行企業(yè)研發(fā)，降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，顯著促進(jìn)企業(yè)自主研發(fā)，提升企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新績效。(2)陳玲、楊文輝：《政府研發(fā)補(bǔ)貼會(huì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新嗎——來自中國上市公司的實(shí)證研究》,《科學(xué)學(xué)研究》2016年第3期。(3)楊亭亭、羅連化、許伯桐：《政府補(bǔ)貼的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)：“量變”還是“質(zhì)變”?》,《中國軟科學(xué)》2018年第10期。(4)楊洋、魏江、羅來軍：《誰在利用政府補(bǔ)貼進(jìn)行創(chuàng)新——所有制和要素市場扭曲的聯(lián)合調(diào)節(jié)效應(yīng)》,《管理世界》2015年第1期。另一部分學(xué)者則認(rèn)為企業(yè)為獲得政府扶持，會(huì)迎合補(bǔ)貼政策增加企業(yè)“策略性創(chuàng)新”。創(chuàng)新“數(shù)量”雖得到增加但創(chuàng)新“質(zhì)量”并未提升，實(shí)質(zhì)上抑制了企業(yè)創(chuàng)新行為，存在擠出效應(yīng)。(5)黎文靖、鄭曼妮：《實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新還是策略性創(chuàng)新——宏觀產(chǎn)業(yè)政策對(duì)微觀企業(yè)創(chuàng)新的影響》,《經(jīng)濟(jì)研究》2016年第4期。除此之外，還有學(xué)者指出政府補(bǔ)貼與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新之間存在“適度區(qū)間”，即只有適度的補(bǔ)貼才能發(fā)揮激勵(lì)作用，高額的補(bǔ)貼會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)。(6)毛其淋、許家云：《政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)新產(chǎn)品創(chuàng)新的影響——基于補(bǔ)貼強(qiáng)度“適度區(qū)間”的視角》,《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2015年第6期。以上針對(duì)政府補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的研究之所以未形成統(tǒng)一意見，首先是相關(guān)文獻(xiàn)只關(guān)注政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的總體影響，忽略了可能存在的如企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、行業(yè)技術(shù)特征差異、外部市場環(huán)境等異質(zhì)性研究；再者是政府補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新的作用機(jī)制研究尚未成熟，而兩者并非只存在單一路徑，不同的傳導(dǎo)路徑會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果。

本文選擇風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)作為中介變量主要考慮到創(chuàng)新活動(dòng)的高風(fēng)險(xiǎn)性。高風(fēng)險(xiǎn)制約著企業(yè)創(chuàng)新意愿，而企業(yè)創(chuàng)新意愿的強(qiáng)弱關(guān)系著創(chuàng)新活動(dòng)的開展與否。盡管已有文獻(xiàn)對(duì)于政府補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新的相關(guān)關(guān)系做了大量研究，但較少涉及創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響及具體作用機(jī)制。既然政府補(bǔ)貼旨在激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新，那么創(chuàng)新補(bǔ)貼作為一種稀缺性創(chuàng)新資源，具體實(shí)施效果如何？能否有效促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新？創(chuàng)新補(bǔ)貼是否能通過企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平提高創(chuàng)新質(zhì)量？綜上，本文創(chuàng)新性地從風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)角度出發(fā)，分析創(chuàng)新補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間的關(guān)系并深入探究風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)在其中發(fā)揮的作用，為政府補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新的不確定性關(guān)系提供新的解釋路徑，同時(shí)也為企業(yè)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新補(bǔ)貼高效配置與提高企業(yè)創(chuàng)新績效提供了積極建議。本文的邊際貢獻(xiàn)有：(1)區(qū)分創(chuàng)新補(bǔ)貼和非創(chuàng)新補(bǔ)貼，剔除非創(chuàng)新補(bǔ)貼的影響，使研究更具有針對(duì)性。不同于以往側(cè)重于創(chuàng)新成果數(shù)量的研究，本文深度考察創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響，拓展了創(chuàng)新補(bǔ)貼作用的研究文獻(xiàn)。實(shí)證創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的滯后激勵(lì)作用，為政府引導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行高質(zhì)量創(chuàng)新提供了更多的數(shù)據(jù)支持。(2)構(gòu)建創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的具體作用機(jī)制，從企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平入手，證明風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平在中間發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，這一研究為全方位評(píng)估創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的政策效果提供了參考。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)創(chuàng)新補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量

科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，但現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新的研究主要集中在“量”而非“質(zhì)”上。企業(yè)創(chuàng)新過程可分為創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩部分，創(chuàng)新投入主要指研究開發(fā)費(fèi)用，創(chuàng)新產(chǎn)出主要指企業(yè)開發(fā)新產(chǎn)品的銷售收入和專利數(shù)量，以上指標(biāo)都是注重創(chuàng)新數(shù)量的衡量。由于發(fā)明專利相對(duì)于實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)而言具有更高的技術(shù)含量和創(chuàng)新價(jià)值，少數(shù)研究用發(fā)明專利數(shù)量衡量創(chuàng)新質(zhì)量(7)Tan Yongxian, Tian Xuan, Zhang Xinde, Zhao Hailong, “The real effect of partial privatization on corporate innovation: Evidence from China's split share structure reform”,Journal of Corporate Finance,vol.64(2020),(prepublish).，另有部分文獻(xiàn)根據(jù)專利引用次數(shù)(8)Hsu Po-Hsuan, Tian Xuan, Xu Yan, “Financial development and innovation: Cross-country evidence”, Journal of Financial Economics,vol.112,no.1(2014),pp.116-135.、專利知識(shí)寬度法(9)張杰、鄭文平：《創(chuàng)新追趕戰(zhàn)略抑制了中國專利質(zhì)量么?》，《經(jīng)濟(jì)研究》2018年第5期。(10)李宏、王云廷、吳東松：《專利質(zhì)量對(duì)企業(yè)出口競爭力的影響機(jī)制:基于知識(shí)寬度視角的探究》，《世界經(jīng)濟(jì)研究》2021年第1期。衡量創(chuàng)新質(zhì)量?？傮w而言，目前企業(yè)創(chuàng)新衡量方法注重創(chuàng)新數(shù)量而忽視創(chuàng)新質(zhì)量。而僅從創(chuàng)新數(shù)量視角研究政府補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系存在局限。一方面，專利數(shù)量納入地方政府績效考核中，各級(jí)地方政府出臺(tái)了各種專利資助政策，但中國專利申請(qǐng)量爆發(fā)式增長卻沒有實(shí)質(zhì)性推進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力(11)張杰：《中國專利增長之“謎”——來自地方政府政策激勵(lì)視角的微觀經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)》(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)2019年第1期。，反而催生出“創(chuàng)新假象”和專利“泡沫”。另一方面，政府研發(fā)補(bǔ)貼一般發(fā)生在創(chuàng)新項(xiàng)目開展前期，企業(yè)存在敷衍最終驗(yàn)收工作的行為(12)史潔瓊：《政府研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的效應(yīng)研究——基于中國上市公司的實(shí)證分析》，《企業(yè)經(jīng)濟(jì)》2020年第8期。，創(chuàng)新產(chǎn)出效率低下；并且政府在選擇補(bǔ)貼對(duì)象中也存在固定思維，偏向于創(chuàng)新成果多的企業(yè)，未深入了解創(chuàng)新項(xiàng)目與企業(yè)的匹配度。當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)處于由高速增長向高質(zhì)量發(fā)展模式轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時(shí)期，如何加速高質(zhì)量創(chuàng)新成為重中之重。

由于創(chuàng)新補(bǔ)貼和非創(chuàng)新補(bǔ)貼并沒有明確的區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)有的政府補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系研究中可能混雜了非創(chuàng)新補(bǔ)貼的影響，此類研究無法再準(zhǔn)確體現(xiàn)創(chuàng)新補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量的具體關(guān)系。經(jīng)過梳理發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新補(bǔ)貼與創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)系研究主要集中在政府補(bǔ)貼的激勵(lì)作用上。郭玥發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新補(bǔ)貼能夠激勵(lì)企業(yè)自主研發(fā)并提高實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)出，非創(chuàng)新補(bǔ)貼與創(chuàng)新無明顯相關(guān)性。(13)郭玥：《政府創(chuàng)新補(bǔ)助的信號(hào)傳遞機(jī)制與企業(yè)創(chuàng)新》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2018年第9期。楊曉妹等發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新補(bǔ)貼的激勵(lì)作用存在門檻效應(yīng)，在創(chuàng)新補(bǔ)貼投入過程中，低質(zhì)量創(chuàng)新比高質(zhì)量創(chuàng)新率先得到創(chuàng)新激勵(lì)，且激勵(lì)效應(yīng)顯著高于后者。(14)楊曉妹、劉文龍、王有興：《政府創(chuàng)新補(bǔ)貼與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新——兼論補(bǔ)貼合理區(qū)間》，《財(cái)貿(mào)研究》2021年第10期。根據(jù)資源依賴?yán)碚摲治?，?chuàng)新補(bǔ)貼為研發(fā)投入帶來了現(xiàn)金流，緩解了企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)前中期的資金壓力，降低了企業(yè)對(duì)外部資源的依賴程度，一定程度上改善了融資約束困境。(15)杰弗里·莫佛、杰勒爾德·R.薩蘭基克：《組織的外部控制——對(duì)組織資源依賴的分析》,北京：東方出版社,2006年,第2頁。同時(shí)，政府對(duì)企業(yè)研究開發(fā)能力的認(rèn)定，吸引了更多的投資者支持企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新，增加了外部資金供給。充足的資金源激勵(lì)企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新，推動(dòng)企業(yè)進(jìn)行有效、高質(zhì)量的創(chuàng)新研發(fā)，提升創(chuàng)新質(zhì)量。

基于以上分析，本文提出研究假設(shè)H1：創(chuàng)新補(bǔ)貼會(huì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。

(二)創(chuàng)新補(bǔ)貼、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和創(chuàng)新質(zhì)量

高收益往往伴隨著高風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)只有具備一定的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力才能在市場競爭中占據(jù)一席之地。張嬈等研究表明政府補(bǔ)貼能夠提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。(16)張嬈、路繼業(yè)、姬東驊：《產(chǎn)業(yè)政策能否促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)?》，《會(huì)計(jì)研究》2019年第7期。一方面，企業(yè)若獲得政府創(chuàng)新補(bǔ)貼，表明企業(yè)相關(guān)創(chuàng)新項(xiàng)目通過了政府的技術(shù)審查，獲得政府的肯定和支持。當(dāng)前大多數(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目屬于政府大力扶持發(fā)展范圍，存在巨大的發(fā)展?jié)撃?，成功的幾率很大，某種程度上降低了企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的失敗風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，創(chuàng)新補(bǔ)貼不僅能直接增加企業(yè)的現(xiàn)金持有量，而且能作為一種利好信號(hào)，間接吸引外部投資者注資?，F(xiàn)金流的增加能為管理者在投資決策項(xiàng)目中帶來信心，轉(zhuǎn)變風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力。值得注意的是，孔東民等(17)孔東民、劉莎莎、王亞男：《市場競爭、產(chǎn)權(quán)與政府補(bǔ)貼》，《經(jīng)濟(jì)研究》2013年第2期。、高翔和獨(dú)旭(18)高翔、獨(dú)旭：《政府補(bǔ)貼、政府治理能力與出口企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)》，《財(cái)貿(mào)研究》2017年第12期。與之持相反的意見，認(rèn)為政府補(bǔ)貼過程中會(huì)出現(xiàn)貪污腐敗與尋租行為，導(dǎo)致資源錯(cuò)配和低補(bǔ)貼效率，擠占內(nèi)部創(chuàng)新性資源，最終致使補(bǔ)貼政策失效，降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力。

由于創(chuàng)新資源最終分配決策與管理者息息相關(guān)，因此管理者的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)具有重要影響。根據(jù)相關(guān)研究，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平較高的管理者更可能選擇高風(fēng)險(xiǎn)的創(chuàng)新項(xiàng)目，會(huì)主動(dòng)尋求和抓住機(jī)會(huì)，提高創(chuàng)新績效。(19)張峰、楊建君：《股東積極主義視角下大股東參與行為對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響——風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的中介作用》，《南開管理評(píng)論》2016年第4期。企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高，越會(huì)選擇周期長、風(fēng)險(xiǎn)高、高質(zhì)量這類能帶來巨額利潤的創(chuàng)新項(xiàng)目。在創(chuàng)新研發(fā)過程中，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平高的企業(yè)能承受各種不確定性，致力于突破和創(chuàng)新，提高創(chuàng)新質(zhì)量。(20)劉華、楊漢明：《風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與創(chuàng)新績效——基于股權(quán)激勵(lì)調(diào)節(jié)作用的考察》，《現(xiàn)代財(cái)經(jīng)》(《天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》)2018年第1期。但當(dāng)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平超過一定范圍時(shí)，選擇的項(xiàng)目過于冒險(xiǎn)，失敗的幾率大大增加，將不利于創(chuàng)新。

綜上可知，政府補(bǔ)貼會(huì)影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力；而創(chuàng)新投資項(xiàng)目高風(fēng)險(xiǎn)的特征需要資金不斷輸入，對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力有著極高的要求。嚴(yán)若森等(21)嚴(yán)若森、陳靜、李浩：《基于融資約束與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)中介效應(yīng)的政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的影響研究》，《管理學(xué)報(bào)》2020年第8期。、尚洪濤和房丹(22)尚洪濤、房丹：《政府補(bǔ)貼、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新——以民營科技企業(yè)為例》，《管理學(xué)刊》2021年第6期。研究發(fā)現(xiàn),風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平在政府補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新激勵(lì)中發(fā)揮了中介效應(yīng)。

基于以上分析，本文提出研究假設(shè)H2：企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力在創(chuàng)新補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量之間發(fā)揮了中介效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)模型設(shè)定

本文借鑒溫忠麟等提出的中介效應(yīng)模型(23)溫忠麟、張雷、侯杰泰、劉紅云：《中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序及其應(yīng)用》，《心理學(xué)報(bào)》2004年第5期。，建立以下計(jì)量模型對(duì)研究假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)：

(1)

(2)

(3)

其中，Patent_knowledgei,t表示企業(yè)i在第t年的創(chuàng)新質(zhì)量，Subsidyi,t表示企業(yè)i在第t年的創(chuàng)新補(bǔ)貼，Riski,t用來衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，Controls為本文的一系列控制變量?？紤]到政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)行為影響的滯后性，相關(guān)變量均滯后一期。γt表示年份固定效應(yīng)，δp表示省份固定效應(yīng)，ξf表示行業(yè)固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差擾動(dòng)項(xiàng)。模型(1)、模型(3)中因變量是連續(xù)取值的截?cái)鄶?shù)據(jù)，取值范圍在[0,1),采用Tobit模型進(jìn)行估計(jì)。模型(1)檢驗(yàn)創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的總效應(yīng)，在α1顯著的情況下，再采用模型(2)和模型(3)進(jìn)一步檢驗(yàn)。模型(2)關(guān)注系數(shù)β1的符號(hào)和顯著性，檢驗(yàn)創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響。模型(3)是加入風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平后檢驗(yàn)創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響。此時(shí)若β1和γ2均顯著，說明存在中介效應(yīng)，此時(shí)若γ1顯著，說明風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平發(fā)揮部分中介作用；若γ1不顯著，則說明風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平發(fā)揮完全中介作用。若β1和γ2至少有一個(gè)不顯著，則需要做Sobel檢驗(yàn)。

(二)數(shù)據(jù)來源

本文選取2007—2020年全部A股上市公司為研究樣本，對(duì)原始數(shù)據(jù)按照以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選：(1)剔除ST、PT、金融行業(yè)的上市公司；(2)剔除資產(chǎn)負(fù)債率超出[0,1]、創(chuàng)新補(bǔ)貼小于0的樣本；(3)剔除主要變量缺失的樣本；(4)剔除上市時(shí)間不足3年的上市公司；(5)剔除連續(xù)經(jīng)營周期不足3年的上市公司。最終得到3188家上市公司，共計(jì)27837個(gè)年度非平衡面板觀測(cè)值。企業(yè)專利數(shù)據(jù)來源于CNRDS數(shù)據(jù)庫，宏觀數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局各年度的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，其余數(shù)據(jù)均來源于CSRMAR數(shù)據(jù)庫。為減少異常值對(duì)于實(shí)證結(jié)果的影響，對(duì)連續(xù)型變量進(jìn)行99%分位和1%分位的縮尾處理，另外采用企業(yè)層面的聚類標(biāo)準(zhǔn)誤對(duì)模型回歸估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行修正。

(三)變量選取

1.被解釋變量

創(chuàng)新質(zhì)量(Patent_knowledge)。參考李宏等的衡量方式(24)李宏、王云廷、吳東松：《專利質(zhì)量對(duì)企業(yè)出口競爭力的影響機(jī)制：基于知識(shí)寬度視角的探究》，《世界經(jīng)濟(jì)研究》2021年第1期。，根據(jù)各個(gè)專利主分類號(hào)中所蘊(yùn)含的有效信息，采用知識(shí)寬度法計(jì)算相關(guān)代理指標(biāo)。國際專利分類(IPC)的格式為“部—大類—小類—大組—小組”，以WIPO的綠色專利分類標(biāo)準(zhǔn)中固體燃料中的“C10L5/40”為例，首字母范圍為A—H，代表了8個(gè)大部，第2—3個(gè)數(shù)字表示大類，第4個(gè)字母表示小類，而小類類號(hào)+“1—3位數(shù)字”+“/”+“00”表示大組類號(hào)，該專利的大組類號(hào)為“C10L5/00”。若直接采用企業(yè)專利所包含的主專利號(hào)數(shù)量測(cè)度專利質(zhì)量并不能區(qū)分其內(nèi)部差異，如一家企業(yè)擁有的三個(gè)專利，主分類號(hào)分別為C10L5/40、C10L6/41、C10L7/42，另一家的三項(xiàng)專利的主分類號(hào)則為C10L5/40、C10L5/41、C10L5/41，可以看出第一家企業(yè)的專利涵蓋了三個(gè)不同的大組，專利質(zhì)量明顯要高于第二家。但如果直接計(jì)算專利主分類號(hào)數(shù)量，兩者之間沒有任何區(qū)別，故參考赫芬達(dá)爾指數(shù)(HHI)的計(jì)算思路(25)Rosell Carlos,Agrawal Ajay,“Have university knowledge flows narrowed?”, Research Policy,vol.38,no.1(2008), pp.1-13.，在大組層面上定義企業(yè)專利知識(shí)寬度為：

(4)

其中，Zimt為企業(yè)i截至t年在m大組下專利的累計(jì)數(shù)目，Zit為企業(yè)i截至t年在全部大組下專利申請(qǐng)的累計(jì)數(shù)目。Patent_knowledgeit的值越大，說明企業(yè)專利質(zhì)量越高。值得注意的是，IPC分類只應(yīng)用于發(fā)明專利和實(shí)用新型專利，外觀設(shè)計(jì)專利采用另外的分類體系——洛迦諾分類。相對(duì)于前兩種專利，外觀設(shè)計(jì)專利體現(xiàn)的創(chuàng)新水平較低，不能較好體現(xiàn)創(chuàng)新過程運(yùn)用知識(shí)的復(fù)雜程度，故只采用發(fā)明專利和實(shí)用新型專利計(jì)算企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。

2.解釋變量

創(chuàng)新補(bǔ)貼(Subsidy)。用創(chuàng)新補(bǔ)貼占營業(yè)收入的比重衡量企業(yè)所受補(bǔ)貼程度，非創(chuàng)新補(bǔ)貼由政府補(bǔ)貼總額減去創(chuàng)新補(bǔ)貼計(jì)算得到。政府創(chuàng)新補(bǔ)貼是在CSRMAR數(shù)據(jù)庫的“政府補(bǔ)助”明細(xì)科目中篩選關(guān)鍵詞，逐一甄別進(jìn)行加總得出的。借鑒郭玥(26)郭玥：《政府創(chuàng)新補(bǔ)助的信號(hào)傳遞機(jī)制與企業(yè)創(chuàng)新》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2018年第9期。、儲(chǔ)德銀和劉文龍(27)儲(chǔ)德銀、劉文龍：《政府創(chuàng)新補(bǔ)貼、企業(yè)文化與創(chuàng)新績效》，《經(jīng)濟(jì)管理》2021年第2期。的研究成果，創(chuàng)新補(bǔ)貼的關(guān)鍵詞如下：第一，關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新，如在明細(xì)項(xiàng)目說明中出現(xiàn)的“創(chuàng)新”“科技”“技術(shù)”“開發(fā)”“研究”“研發(fā)”“技改”“改造”“科學(xué)技術(shù)”等；第二，關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新結(jié)果，具體包括“發(fā)明專利”“知識(shí)產(chǎn)權(quán)”“專利申請(qǐng)資助”“專利獎(jiǎng)勵(lì)”等；第三，關(guān)于創(chuàng)新人才及創(chuàng)新合作項(xiàng)目，如“英才”“儲(chǔ)才”“專家”“產(chǎn)學(xué)研”等；第四，關(guān)于國家政策，如“863”“火炬”“瞪羚”“星火”“海鷗”等；第五，關(guān)于生物醫(yī)藥技術(shù)研制，如“疫苗”“抗體”“菌”“霉素”等；第六，關(guān)于智能電子技術(shù)研發(fā)，如“智慧”“智能”“納米”等；第七，其他創(chuàng)新類補(bǔ)貼。

3.中介變量

風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)(Risk)。參考John等(28)Kose John,Lubomir Litov,Bernard Yeung,“Corporate Governance and Risk-Taking”,The Journal of Finance,vol.63,no.4(2008),pp.1679-1728.、毛其淋和許家云(29)毛其淋、許家云：《政府補(bǔ)貼、異質(zhì)性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)》2016年第4期。的研究，用盈利的波動(dòng)性來反映企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，具體來看，用經(jīng)行業(yè)與年度調(diào)整后資產(chǎn)收益率(息稅前利潤與期末總資產(chǎn)的比值)的三年滾動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差表示企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，具體如模型(5)所示。

(5)

4.控制變量

本文選取以下變量作為控制變量。企業(yè)年齡(Age)：樣本觀測(cè)時(shí)間減去企業(yè)成立時(shí)間后加1取自然對(duì)數(shù)；企業(yè)規(guī)模(Size)：企業(yè)年末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)；成長機(jī)會(huì)(Tq)：托賓q值，企業(yè)市值與賬面價(jià)值的比值；盈利能力(Roa)：企業(yè)凈利潤與總資產(chǎn)平均余額比值；固定資產(chǎn)比率(Tang)：企業(yè)年末固定資產(chǎn)總額除以期末總資產(chǎn)；股權(quán)集中度(Top1)：企業(yè)第一大股東持股比例；行業(yè)競爭度(HHI)：行業(yè)內(nèi)的赫芬達(dá)爾指數(shù)，利用單個(gè)公司營業(yè)收入計(jì)算其所占行業(yè)市場份額；所在地經(jīng)濟(jì)水平(GDP_ave)：用企業(yè)所在地的人均GDP的自然對(duì)數(shù)表示。此外，在回歸中設(shè)置了年份、行業(yè)和地區(qū)的虛擬變量，以控制不隨年度、行業(yè)和地區(qū)變化的其他因素。

(四)變量描述性統(tǒng)計(jì)及分析

表1報(bào)告了主要變量的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果，從中可以看出上市企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量總體平均水平較高，但波動(dòng)較大，仍有上升空間，且確實(shí)存在專利質(zhì)量良莠不齊的現(xiàn)象。發(fā)明專利整體上而言比實(shí)用新型專利質(zhì)量略高且波動(dòng)偏小。創(chuàng)新性補(bǔ)貼呈現(xiàn)出右偏分布，近半數(shù)企業(yè)未獲得創(chuàng)新性補(bǔ)貼。企業(yè)總資產(chǎn)收益率平均為4.6%，企業(yè)固定資產(chǎn)比率平均為22.3%，第一股東持股比例平均約為36%。樣本企業(yè)的企業(yè)年齡、成長機(jī)會(huì)、股權(quán)集中度等都存在較大的差異，可能影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)行為。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

按照企業(yè)是否獲得創(chuàng)新補(bǔ)助進(jìn)行分組，對(duì)變量進(jìn)行差異性檢驗(yàn)，具體檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示?？梢钥闯觯瑑山M大多數(shù)變量的均值差異和中位數(shù)差異檢驗(yàn)在1%的水平上顯著。通過對(duì)比兩組創(chuàng)新質(zhì)量的均值和中位數(shù)可知，獲得創(chuàng)新補(bǔ)貼企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)出質(zhì)量顯著高于未獲得創(chuàng)新補(bǔ)貼的企業(yè)。對(duì)比兩組樣本的控制變量，發(fā)現(xiàn)獲得創(chuàng)新補(bǔ)貼的企業(yè)偏于成長型，但企業(yè)的盈利能力和成長機(jī)會(huì)相對(duì)偏高，股權(quán)集中度和行業(yè)競爭度偏低。絕大部分控制變量的差異性檢驗(yàn)顯著，側(cè)面反映出本文控制變量的選取是合理的。

表2 變量均值檢驗(yàn)和中位數(shù)檢驗(yàn)

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響機(jī)制分析

表3的(1)—(3)中的被解釋變量創(chuàng)新質(zhì)量分別運(yùn)用了不同度量方法進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新補(bǔ)貼的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，表明創(chuàng)新補(bǔ)貼不僅能激勵(lì)發(fā)明專利質(zhì)量的提升，也能帶動(dòng)實(shí)用新型專利質(zhì)量的提高，促使企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的有效提升。這是因?yàn)閯?chuàng)新補(bǔ)貼為企業(yè)增加現(xiàn)金持有量和流動(dòng)性，一定程度上降低了項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)，緩解了企業(yè)高額的外部融資成本，進(jìn)而正向影響了企業(yè)創(chuàng)新行為，研究假設(shè)H1得到驗(yàn)證。至于控制變量，可知企業(yè)規(guī)模、盈利能力與創(chuàng)新質(zhì)量正相關(guān)。說明規(guī)模越大的企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的意愿越強(qiáng)，高盈利的企業(yè)資金來源充足，能夠?yàn)閯?chuàng)新項(xiàng)目帶來穩(wěn)定的資金，因此能夠促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。股權(quán)過度集中容易引發(fā)控股股東與中小股東之間的沖突，行業(yè)集中度越高越會(huì)限制企業(yè)的投資機(jī)會(huì)，一定程度上不利于企業(yè)創(chuàng)新。

表3 創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響機(jī)制分析

表3的(3)—(5)則是中介效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果，創(chuàng)新補(bǔ)貼、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的回歸系數(shù)均顯著，且在加入風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的回歸后，創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的邊際效應(yīng)降低。這說明創(chuàng)新補(bǔ)貼不僅能直接正向影響創(chuàng)新質(zhì)量，還能通過降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力提升創(chuàng)新質(zhì)量，存在部分中介效應(yīng)。具體而言，創(chuàng)新補(bǔ)貼通過降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)這一路徑對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的間接影響為(4)中創(chuàng)新補(bǔ)貼的系數(shù)和(5)中風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)系數(shù)的乘積0.1103。此外，Sobel檢驗(yàn)在1%的水平上顯著，再度證實(shí)了風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的中介效應(yīng)存在。綜上，當(dāng)企業(yè)獲得更多的創(chuàng)新補(bǔ)貼時(shí)，不僅能夠解決企業(yè)由于創(chuàng)新投資帶來的經(jīng)營困境，而且擁有更多的盈余投入創(chuàng)新。穩(wěn)定的資金來源和外部輿論壓力促使企業(yè)致力于高質(zhì)量的創(chuàng)新，故創(chuàng)新補(bǔ)貼能夠提升創(chuàng)新質(zhì)量，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平在兩者關(guān)系中發(fā)揮了中介作用，研究假設(shè)H2得到驗(yàn)證。

(二)內(nèi)生性問題

前文證實(shí)了創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的促進(jìn)作用以及風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力在其中發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，但是這種研究難免存在內(nèi)生性問題。首先，創(chuàng)新受到多方面因素影響。盡管本文控制了公司財(cái)務(wù)管理以及外部環(huán)境變量，但依然可能存在遺漏關(guān)鍵變量所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，還存在不可觀測(cè)因素影響企業(yè)創(chuàng)新行為，這些均會(huì)使估計(jì)結(jié)果有偏差。其次，本文在處理創(chuàng)新質(zhì)量時(shí)將缺失值或未報(bào)告的專利申請(qǐng)數(shù)記為零，存在樣本選擇偏差。最后，雖然本文認(rèn)為創(chuàng)新補(bǔ)貼能激勵(lì)企業(yè)高質(zhì)量的創(chuàng)新產(chǎn)出，但企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新可能會(huì)吸引更多的創(chuàng)新補(bǔ)貼資金集聚，導(dǎo)致反向因果關(guān)系。鑒于此，本文采用以下方法緩解內(nèi)生性問題。

1.傾向得分匹配估計(jì)

根據(jù)企業(yè)是否獲得創(chuàng)新補(bǔ)貼將其分為控制組和實(shí)驗(yàn)組，本文采用傾向得分匹配方法(PSM)估計(jì)創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的“處理效應(yīng)”。(30)邱嘉平：《因果推斷實(shí)用計(jì)量方法》,上海：上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2020年，第141-174頁。樣本的平衡性檢驗(yàn)和共同支撐假定檢驗(yàn)結(jié)果表明，匹配后的協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均小于10%，絕大多數(shù)T檢驗(yàn)結(jié)果均不拒絕實(shí)驗(yàn)組和控制組無系統(tǒng)性差異的原假設(shè)，而兩組絕大多數(shù)樣本也在共同取值范圍內(nèi)。觀察匹配前后的兩組傾向得分值核密度圖，可看出匹配后核密度線更為接近，說明匹配效果較好。(31)限于篇幅，本文PSM的平衡性檢驗(yàn)、共同支撐假定檢驗(yàn)以及匹配前后的核密度圖未展示。備索。

表4是一對(duì)一匹配、k近鄰匹配、半徑匹配、核匹配、局部線性回歸匹配和樣條匹配方法后的估計(jì)結(jié)果，其中平均處理效應(yīng)(ATT)表示獲得創(chuàng)新補(bǔ)貼企業(yè)的匹配結(jié)果。可以看出，ATT估計(jì)系數(shù)符號(hào)和顯著性水平?jīng)]有發(fā)生根本性變化，各個(gè)匹配方法的ATT均在1%水平上顯著為正，與前文回歸結(jié)果一致，驗(yàn)證了本文結(jié)論的可靠性。此外，將處于共同取值范圍內(nèi)和匹配權(quán)重不為空的樣本帶入中介效應(yīng)模型中，進(jìn)一步與基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行比較以檢驗(yàn)其穩(wěn)健性。(32)限于篇幅，一對(duì)一匹配、半徑匹配、核匹配、局部線性回歸匹配和樣條匹配的回歸結(jié)果未展示。備索。表5是樣本k近鄰匹配后的回歸結(jié)果。在共同取值范圍內(nèi)的相關(guān)估計(jì)系數(shù)符號(hào)和顯著性水平與前文無明顯差異，均在5%的水平上顯著。Sobel值為2.9530，在1%的水平上顯著，說明風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平在創(chuàng)新補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間起了部分中介效應(yīng)。權(quán)重不為空的樣本中的回歸結(jié)果與前文相差不大，進(jìn)一步證實(shí)結(jié)論的穩(wěn)健。

表4 創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的平均處理效應(yīng)：PSM

表5 k近鄰匹配回歸結(jié)果

2.工具變量法

本文采用同年度同行業(yè)的其他企業(yè)創(chuàng)新補(bǔ)貼與營業(yè)收入的比值滯后一期的均值作為工具變量進(jìn)行兩階段回歸，具體回歸結(jié)果如表6所示。行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)的創(chuàng)新補(bǔ)貼額會(huì)影響政府對(duì)企業(yè)的補(bǔ)貼額度，但不會(huì)直接影響到企業(yè)自身的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力和創(chuàng)新質(zhì)量，滿足工具變量條件。在(1)和(3)的弱工具變量檢驗(yàn)中，p值均小于0.01，均拒絕原假設(shè)。在(2)的Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計(jì)量明顯大于Stock-Yogo弱工具變量檢驗(yàn)15%的臨界值8.96，顯著拒絕存在弱工具變量的假設(shè)，說明模型不存在弱工具變量問題，表明本文選取的工具變量是合適的。使用工具變量之后，創(chuàng)新補(bǔ)貼、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的回歸系數(shù)通過5%的顯著性檢驗(yàn)，相關(guān)系數(shù)符號(hào)依然不變，說明使用工具變量解決內(nèi)生性問題后，本文的研究結(jié)論依然不變。

表6 工具變量法回歸結(jié)果

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步考察結(jié)論的可靠性，本文還進(jìn)行了以下一系列的穩(wěn)健性檢驗(yàn)：(1)為避免不同度量方法產(chǎn)生的誤差對(duì)結(jié)果造成影響，基于自變量、因變量和中介變量不同度量方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。利用創(chuàng)新補(bǔ)貼與總資產(chǎn)的比重作為創(chuàng)新補(bǔ)貼的代理指標(biāo)，同時(shí)以創(chuàng)新補(bǔ)貼的絕對(duì)規(guī)模，即創(chuàng)新補(bǔ)貼的自然對(duì)數(shù)作為自變量的另一個(gè)代理指標(biāo)。替換變量后結(jié)果與預(yù)期假設(shè)仍一致。對(duì)于創(chuàng)新質(zhì)量，從兩個(gè)新的視角進(jìn)行刻畫：第一，專利類型的視角。參考黎文靖和鄭曼妮(33)黎文靖、鄭曼妮：《實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新還是策略性創(chuàng)新——宏觀產(chǎn)業(yè)政策對(duì)微觀企業(yè)創(chuàng)新的影響》，《經(jīng)濟(jì)研究》2016年第4期。、Tan等(34)Tan Yongxian, Tian Xuan, Zhang Xinde, Zhao Hailong, “The real effect of partial privatization on corporate innovation: Evidence from China's split share structure reform”,Journal of Corporate Finance, vol.64(2020),(prepublish).的研究，將實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新定義為發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)占總專利申請(qǐng)數(shù)的比重。第二，專利分類號(hào)視角。參考張杰和鄭文平的研究方法(35)張杰、鄭文平：《創(chuàng)新追趕戰(zhàn)略抑制了中國專利質(zhì)量么?》，《經(jīng)濟(jì)研究》2018年第5期。，首先基于模型(4)計(jì)算得到個(gè)體專利質(zhì)量，再根據(jù)“個(gè)體—企業(yè)”維度，將專利申請(qǐng)層面的知識(shí)信息根據(jù)均值的方法加總至企業(yè)層面。替換變量后的實(shí)證研究表明結(jié)果依然穩(wěn)健。至于風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，參考李文貴和余明桂的研究(36)李文貴、余明桂：《所有權(quán)性質(zhì)、市場化進(jìn)程與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)》，《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2012年第12期。采用營業(yè)收入比率(營業(yè)收入與期末總資產(chǎn)的比值)的波動(dòng)性衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力。同模型(5)的處理方式類似，計(jì)算出新的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)指標(biāo)，經(jīng)實(shí)證分析表明本文核心結(jié)論仍不變。(2)改變計(jì)量模型。企業(yè)專利數(shù)量只能取非負(fù)數(shù)，故所求的專利質(zhì)量均為非負(fù)數(shù)。將原本的OLS回歸和Tobit回歸改為Poisson回歸，結(jié)果顯示各自變量的估計(jì)系數(shù)均在5%水平上顯著，說明上述結(jié)論穩(wěn)健。(3)更換樣本范圍。只保留上交所A股的上市企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。此外，為排除較高的地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)本文結(jié)論的影響，剔除位于北上廣的企業(yè)樣本進(jìn)行分析，實(shí)證結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果無實(shí)質(zhì)性差異，進(jìn)一步證明了結(jié)論的穩(wěn)健性。(37)限于篇幅，本文的穩(wěn)健性具體結(jié)果均列于附錄中。備索。

五、結(jié)語

本文基于風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)這一中介視角，以2007—2020年全部A股上市公司為研究樣本，探討政府創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)我國企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的影響。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：(1)創(chuàng)新補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，即創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新存在滯后激勵(lì)效應(yīng)。(2)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)在創(chuàng)新補(bǔ)貼與創(chuàng)新質(zhì)量之間起到了部分中介效應(yīng)作用，即創(chuàng)新補(bǔ)貼能通過風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)這一機(jī)制影響企業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量?；谝陨涎芯拷Y(jié)論，本文提出以下幾條建議：(1)政府應(yīng)充分發(fā)揮創(chuàng)新補(bǔ)貼的政策優(yōu)勢(shì)。創(chuàng)新補(bǔ)貼不但能給企業(yè)帶來直觀的現(xiàn)金流，而且它釋放的利好信息能夠吸引外部投資者注資?；诖?，政府可引導(dǎo)支持有限的社會(huì)資源向企業(yè)創(chuàng)新投資項(xiàng)目傾斜，利用市場競爭，促使產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)。同時(shí)，還可發(fā)揮政府的資源整合優(yōu)勢(shì)，聯(lián)合專業(yè)資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)，篩選真正有創(chuàng)新能力且與創(chuàng)新補(bǔ)貼項(xiàng)目匹配的企業(yè)，為社會(huì)投資者選擇投資項(xiàng)目提供官方參考。(2)政府需建立完善的創(chuàng)新補(bǔ)貼監(jiān)管機(jī)制。我國政府補(bǔ)貼種類繁多，只有當(dāng)創(chuàng)新政策和創(chuàng)新資源真正應(yīng)用到企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目內(nèi)部資源配置中，才能有效保證企業(yè)的高質(zhì)量創(chuàng)新產(chǎn)出。但企業(yè)實(shí)際分配補(bǔ)貼資金可能會(huì)將其用于非創(chuàng)新項(xiàng)目中，致使后期創(chuàng)新項(xiàng)目資金不足。因此，政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)創(chuàng)新補(bǔ)貼項(xiàng)目的管控，明確每筆補(bǔ)貼資金去向，規(guī)避創(chuàng)新補(bǔ)貼帶來的尋租成本、逆向選擇和資源錯(cuò)配問題。(3)企業(yè)需建立有效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。針對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的高風(fēng)險(xiǎn)問題，企業(yè)應(yīng)及時(shí)評(píng)估自身的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，避免管理層過度自信，增加創(chuàng)新投資失敗幾率，優(yōu)化企業(yè)治理機(jī)制。