風(fēng)電產(chǎn)業(yè)研發(fā)資助政策的傳導(dǎo)效果實(shí)證研究

高 偉，吳昌松，喬光輝，王曉珍

(1.中國礦業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，江蘇 徐州 221116；2.南京航空與航天大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇 南京 211106)

一、問題提出

實(shí)現(xiàn)主體能源更替和能源開發(fā)利用方式根本性變革，是第四次產(chǎn)業(yè)革命主要內(nèi)容之一，美國、歐盟、日本、印度以及海灣國家，都希望通過制定可再生能源產(chǎn)業(yè)促進(jìn)政策以期占領(lǐng)產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略制高點(diǎn)。1980s歐美可再生能源政策方向定位在研發(fā)激勵(lì)，1990s轉(zhuǎn)為需求側(cè)刺激(demand-side incentives)[1]，政策多涉及改善基礎(chǔ)設(shè)施、減免稅、補(bǔ)貼、上網(wǎng)電價(jià)等方面[2-5]。我國自20世紀(jì)70年代開始嘗試風(fēng)電機(jī)組的開發(fā)，從1996年開始，啟動(dòng)了“乘風(fēng)工程”、“雙加工程”、“國債風(fēng)電項(xiàng)目”、科技支撐計(jì)劃等一系列支持項(xiàng)目，發(fā)布幾百條政策，涉及財(cái)稅、金融、技術(shù)開發(fā)和并網(wǎng)等風(fēng)電產(chǎn)業(yè)等環(huán)節(jié)，2015國家還專門設(shè)立400億元新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)投資引導(dǎo)基金，寄希望通過加大研發(fā)資助力度來鼓勵(lì)風(fēng)電企業(yè)自主創(chuàng)新[6]。證據(jù)表明，相關(guān)支持政策促進(jìn)了風(fēng)電產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)能力快速提升，但是關(guān)鍵零部件依賴進(jìn)口、產(chǎn)業(yè)整體技術(shù)水平不高局面沒有得到根本改變[7-8]，雖然研發(fā)資助政策促進(jìn)企業(yè)重視技術(shù)創(chuàng)新，卻沒能實(shí)現(xiàn)國家層面技術(shù)追趕效應(yīng)[9]，政策效果發(fā)生了偏移而導(dǎo)致激勵(lì)效果不足。

關(guān)于研發(fā)資助政策效果發(fā)生偏移的原因，以往研究涉及到政策的目標(biāo)、定位、作用點(diǎn)以及政策的擠出效應(yīng)等方面。有研究指出，我國產(chǎn)業(yè)政策目標(biāo)多在于現(xiàn)期利潤和資產(chǎn)保值增值而非技術(shù)創(chuàng)新，政府部門追求的是利益最大化[10-11]。一些部門將政策支持簡單理解為財(cái)政補(bǔ)貼和無償資助，使得一些企業(yè)不當(dāng)獲取了大量財(cái)政資助[12]。政策作用點(diǎn)轉(zhuǎn)型滯后，未能從科技刺激轉(zhuǎn)向知識產(chǎn)權(quán)維護(hù)政策[13]。研究也發(fā)現(xiàn)，政府研發(fā)資助與企業(yè)研發(fā)投入之間存在倒U形關(guān)系[14-16]，頻繁接受研發(fā)資助企業(yè)更有可能產(chǎn)生擠出效應(yīng)[17-18]，弱化自主創(chuàng)新能力提升[19]。以往研究指出了研發(fā)資助政策工具類型、產(chǎn)生效應(yīng)偏移的現(xiàn)象，找出了影響政策作用效果的因素，這些研究為揭示因素之間關(guān)系，揭示企業(yè)內(nèi)部不同層級主體在創(chuàng)新過程中的動(dòng)機(jī)差異[20]，打下了堅(jiān)實(shí)的理論和實(shí)踐基礎(chǔ)。

最新研究認(rèn)識到，研發(fā)資助政策需要傳導(dǎo)到企業(yè)內(nèi)部層級中的創(chuàng)新相關(guān)主體才能發(fā)揮作用，因此，研究可再生能源產(chǎn)業(yè)政策作用效果，不但要關(guān)注政策工具的選擇和制定，也要關(guān)注政策工具對于創(chuàng)新主體行為的影響[21]。比如，以專利產(chǎn)出作為衡量企業(yè)創(chuàng)新績效時(shí)，由于企業(yè)存在“說一套做一套”(decouple)現(xiàn)象，一些專利或許只是為了迎合政府監(jiān)管而非實(shí)質(zhì)技術(shù)創(chuàng)新[22-25]。同時(shí)，曾經(jīng)獲得資助的企業(yè)，在未來更容易獲得資助，可能會(huì)造成研發(fā)資助的路徑依賴，而非持續(xù)性技術(shù)創(chuàng)新[26]。最近，多層觀點(diǎn)理論(Multi-level Perspective)開始被用來分析政策對可再生能源促進(jìn)作用的復(fù)雜性[26-27]，Albers(2013)等人分析了聯(lián)盟過程中企業(yè)內(nèi)部各層級主體間關(guān)系[28]，這為分析政策在企業(yè)內(nèi)部傳導(dǎo)過程提供了切入點(diǎn)和分析基礎(chǔ)。

總體來看，現(xiàn)有研究認(rèn)識到研發(fā)資助政策存在定位偏差和擠出效應(yīng)等問題，需要深入到企業(yè)內(nèi)部分析各層級主體行為差異。本文在繼承規(guī)制理論分析基礎(chǔ)上，將企業(yè)視作政策直接作用主體，研發(fā)團(tuán)隊(duì)視作政策間接作用主體，企業(yè)將政策傳遞到研發(fā)團(tuán)隊(duì)，研發(fā)團(tuán)隊(duì)直接產(chǎn)生創(chuàng)新績效。本文研究的問題：政策如何影響企業(yè)研發(fā)決策，如何從企業(yè)層面?zhèn)鲗?dǎo)到研發(fā)團(tuán)隊(duì)層面,從而對研發(fā)績效產(chǎn)生影響。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)：(1)理論方面，深化了研發(fā)資助政策實(shí)施效果研究。本文深入到企業(yè)內(nèi)部層級，納入研發(fā)團(tuán)隊(duì)主體，分析“政-企-研”三主體系統(tǒng)，把三主體相互關(guān)系作為解釋政策效用突破口，深入討論政策傳導(dǎo)過程中信號扭曲現(xiàn)象，為制定研發(fā)資助政策提供理論支持。(2)方法方面，針對傳統(tǒng)模型難以解決研發(fā)團(tuán)隊(duì)決策內(nèi)生性問題，本文構(gòu)建內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型，測量政策支持對研發(fā)團(tuán)隊(duì)不同決策狀態(tài)下創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。(3)實(shí)踐方面，本文提出政策作用點(diǎn)選擇是影響政策效用的關(guān)鍵因素，決定政策效果主要因素是政策作用點(diǎn)而非研發(fā)資助投入量。

本文的安排如下：第二部分梳理了1999-2016我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的相關(guān)政策，描述風(fēng)電產(chǎn)業(yè)政策從企業(yè)層面?zhèn)鲗?dǎo)到研發(fā)團(tuán)隊(duì)層面過程，提出研發(fā)資助政策傳導(dǎo)效果的三個(gè)假設(shè)；第三部分是研究方法的選擇、數(shù)據(jù)來源與變量說明；第四部分分別對三個(gè)假設(shè)進(jìn)行了驗(yàn)證；第五部分是結(jié)論。

二、我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)政策和研究假設(shè)

(一)我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策

我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)已經(jīng)形成包括葉片、發(fā)電機(jī)、塔筒、輪轂、變槳偏航系統(tǒng)和齒輪箱等環(huán)節(jié)的完整產(chǎn)業(yè)鏈生產(chǎn)體系。其中，塔筒、葉片、發(fā)電機(jī)、輪轂產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程較快，國產(chǎn)化率較高，技術(shù)含量較低的葉片、塔筒出現(xiàn)了較為嚴(yán)重產(chǎn)能過剩狀況。作為風(fēng)機(jī)的核心部件，齒輪箱和控制系統(tǒng)具有較高的技術(shù)壁壘，國內(nèi)廠商與國外先進(jìn)水平有較大差距。齒輪箱核心技術(shù)主要依靠技術(shù)引進(jìn)以及與國外企業(yè)技術(shù)合作，而控制系統(tǒng)是國內(nèi)零部件制造最薄弱的環(huán)節(jié)，嚴(yán)重依賴進(jìn)口。就目前來看，現(xiàn)實(shí)中政策傳導(dǎo)到企業(yè)層面后大多轉(zhuǎn)變了對于產(chǎn)業(yè)規(guī)模的刺激因素，企業(yè)偏向于投資周期較短、技術(shù)含量較低產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)，這與政策初衷不相符。

隨著《可再生能源法》的頒布，整體裝機(jī)容量快速擴(kuò)張，風(fēng)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量也逐漸成為政府關(guān)注的焦點(diǎn)。截至2017年2月，我國涉及風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的相關(guān)政策數(shù)量如圖1所示。

我國政府從上世紀(jì)末開始對風(fēng)電產(chǎn)業(yè)進(jìn)行政策支持，1994年國家電力工業(yè)部下發(fā)《風(fēng)力發(fā)電場并網(wǎng)運(yùn)行管理規(guī)定(試行)》，1999年國家經(jīng)貿(mào)委發(fā)布《關(guān)于進(jìn)一步促進(jìn)風(fēng)力發(fā)電發(fā)展的若干意見》。在隨后幾個(gè)五年規(guī)劃期中，國家逐漸提高對可再生能源財(cái)政資金投入和稅收優(yōu)惠的支持力度。在2006年，國家提高了關(guān)于支持風(fēng)電等可再生能源的財(cái)政補(bǔ)貼與稅收優(yōu)惠政策。2010年，國家開始關(guān)注海上風(fēng)電的開發(fā)，鼓勵(lì)企業(yè)開展海上風(fēng)電項(xiàng)目和研發(fā)。2012年之后，政策關(guān)注點(diǎn)開始轉(zhuǎn)向風(fēng)電的并網(wǎng)和消納工作，積極促進(jìn)風(fēng)電儲(chǔ)能及運(yùn)輸技術(shù)的研發(fā)。2013年以來，國家更關(guān)注風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展和產(chǎn)業(yè)的國際競爭力的培養(yǎng)。在這一過程中，國家還通過科技攻關(guān)計(jì)劃、863計(jì)劃、973計(jì)劃和產(chǎn)業(yè)化計(jì)劃，共安排10多億元的資金，支持風(fēng)電等清潔能源領(lǐng)域先進(jìn)技術(shù)的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化。我國政府發(fā)布風(fēng)電相關(guān)政策及法規(guī)如表1所示。

(二)研究假設(shè)

政策在企業(yè)層面?zhèn)鲗?dǎo)過程可以概括為兩個(gè)階段：一是從政府到企業(yè)，政策以文件或指令形態(tài)向企業(yè)層面流動(dòng)，影響企業(yè)決策；二是從企業(yè)到科研團(tuán)隊(duì)，政策信號被企業(yè)處理后傳達(dá)給科研團(tuán)隊(duì)。如圖2所示。

我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展依賴政策糾正市場和系統(tǒng)失靈[30]，目前產(chǎn)業(yè)支持政策多是改善基礎(chǔ)設(shè)施、減免稅、補(bǔ)貼、上網(wǎng)電價(jià)[31]、國際化[32]等方面，這些政策強(qiáng)烈作用于市場需求擴(kuò)展[33]，中短期可以有效地將可再生能源技術(shù)推向市場，但是引起了對技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)效應(yīng)的普遍質(zhì)疑[34-35]。盡管證據(jù)表明，需求側(cè)政策促進(jìn)了企業(yè)關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新的程度[36]，但主要還是造成風(fēng)電產(chǎn)業(yè)過度投資[37]。我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)政策著力點(diǎn)單一，前期重?cái)?shù)量輕質(zhì)量，缺乏頂層設(shè)計(jì)[38]。

因此，有假設(shè)一：風(fēng)電產(chǎn)業(yè)研發(fā)資助政策促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴(kuò)張，對于創(chuàng)新投入激勵(lì)效果較弱。

表1 我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策法規(guī)

資料來源：北大法寶數(shù)據(jù)庫及相關(guān)文獻(xiàn)整理獲得http://www.pkulaw.cn/

圖2 政策傳導(dǎo)的過程

企業(yè)-科研團(tuán)隊(duì)傳導(dǎo)階段，研發(fā)資助信號從政府傳遞到企業(yè)。企業(yè)與科研團(tuán)隊(duì)可以看作是委托代理關(guān)系，企業(yè)根據(jù)科研團(tuán)隊(duì)提供的科研成果對其支付相應(yīng)報(bào)酬。由于信息不對稱的存在，企業(yè)無法確切了解研發(fā)團(tuán)隊(duì)投入情況，因此難以控制研發(fā)產(chǎn)出。政策的作用過程實(shí)質(zhì)上是一個(gè)傳導(dǎo)過程，政策信號在企業(yè)層面發(fā)生轉(zhuǎn)變，即政策量的信號轉(zhuǎn)變成對于企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出預(yù)期的調(diào)節(jié)因素，目的是解決復(fù)雜創(chuàng)新系統(tǒng)失靈問題[39-40]，但是，這一政策信號無法直接作用于研發(fā)團(tuán)隊(duì)。丹麥風(fēng)電實(shí)踐表明，產(chǎn)業(yè)促進(jìn)政策可以提高企業(yè)在民間融資的杠桿率[41]，促進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)的充分運(yùn)用，但是對于企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新激勵(lì)的效果不明顯[42-43]。

因此，有假設(shè)二：研發(fā)資助政策促進(jìn)企業(yè)提高創(chuàng)新投入，但無法顯著影響研發(fā)團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新投入努力程度。

最近關(guān)于創(chuàng)新的研究傾向于從打開企業(yè)內(nèi)部黑匣子角度分析企業(yè)研發(fā)的過程，強(qiáng)調(diào)解析企業(yè)內(nèi)部的層級、組織結(jié)構(gòu)和信息流動(dòng)過程，研發(fā)過程中企業(yè)內(nèi)部層級合作的關(guān)系。以往研究表明，直接決定研發(fā)績效的不是企業(yè)高層管理層級，而是研發(fā)團(tuán)隊(duì)[44]。因此，評價(jià)研發(fā)資助政策效果的優(yōu)劣，取決于政策是否可以從企業(yè)層面?zhèn)鲗?dǎo)到研發(fā)團(tuán)隊(duì)層面，只有通過研發(fā)團(tuán)隊(duì)的有效激勵(lì)才能實(shí)現(xiàn)研發(fā)資助政策作用的有效發(fā)揮。

因此，有假設(shè)三：研發(fā)資助政策的作用，依賴于有效研發(fā)團(tuán)隊(duì)激勵(lì)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)研究方法的選擇

為驗(yàn)證假設(shè)一，本文需要對風(fēng)電產(chǎn)業(yè)規(guī)模以及創(chuàng)新投入進(jìn)行測算。產(chǎn)業(yè)規(guī)模衡量指標(biāo)相對較多，難點(diǎn)在于多因變量的量化處理相對困難。產(chǎn)業(yè)規(guī)模衡量指標(biāo)存在較大的線性相關(guān)，為了保留更多具有變異程度較大指標(biāo)信息，本文采用熵權(quán)法對指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)。相對于主成分分析，熵權(quán)法利用信息熵的概念，確定各指標(biāo)權(quán)重的大小。某個(gè)指標(biāo)的熵值越小，表明該指標(biāo)變異程度大，權(quán)重應(yīng)該大；某個(gè)指標(biāo)的熵值越大，表明該指標(biāo)變異程度小，權(quán)重就小，這種賦權(quán)方式為確定指標(biāo)的權(quán)重提供了一個(gè)客觀、公正的方法，該方法更加滿足本文的研究需要。

此外，應(yīng)注意到，創(chuàng)新投入難以直接收集獲得以季度為時(shí)間跨度的數(shù)據(jù)，同時(shí)在新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則中研發(fā)支出資本化的條件比較嚴(yán)格。新準(zhǔn)則規(guī)定，企業(yè)內(nèi)部研究開發(fā)項(xiàng)目開發(fā)階段的支出，同時(shí)滿足完成該無形資產(chǎn)以使其能夠使用或出售在技術(shù)上具有可行性；具有完成該無形資產(chǎn)并使用或出售的意圖；無形資產(chǎn)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)利益的方式以證明其有用性等五個(gè)條件的，才能予以資本化。

因此為保證數(shù)據(jù)季度連續(xù)性，本文對現(xiàn)金流量表中“購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金”科目進(jìn)行會(huì)計(jì)處理，作為衡量產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入的樣本數(shù)據(jù)?？尚行栽谟谠摽颇糠从称髽I(yè)購買、建造固定資產(chǎn)，取得無形資產(chǎn)和其它長期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金，不包括為購建固定資產(chǎn)而發(fā)生的借款利息資本化的部分，以及融資租入固定資產(chǎn)支付的租賃費(fèi)。借款利息和融資租入固定資產(chǎn)支付的租賃費(fèi)，在籌資活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量中單獨(dú)反映。公司以分期付款方式購建的固定資產(chǎn)，其首次付款支付的現(xiàn)金作為投資活動(dòng)的現(xiàn)金流出，以后各期支付的現(xiàn)金作為籌資活動(dòng)的現(xiàn)金流出。相比僅僅采用資本化的數(shù)據(jù)如“開發(fā)支出”、“研發(fā)費(fèi)用”等數(shù)據(jù)可能會(huì)低估企業(yè)為創(chuàng)新活動(dòng)所進(jìn)行的投入，采用該數(shù)據(jù)可以更好地衡量企業(yè)在當(dāng)期所投入的資金總量，同時(shí)由于創(chuàng)新投入具有長期性，該科目可以反映企業(yè)在長期投資方面的偏好，與企業(yè)的創(chuàng)新投入偏好有相通之處。但該科目多加入了企業(yè)在固定資產(chǎn)方面的支出，因此本文根據(jù)該科目的核算規(guī)則通過對該科目進(jìn)行會(huì)計(jì)處理獲得，不能忽略的是該種核算方式若作為企業(yè)創(chuàng)新投入的決策變量可能會(huì)高估企業(yè)的創(chuàng)新投入，同時(shí)不能充分考慮企業(yè)現(xiàn)金規(guī)模等因素對其現(xiàn)金支出的制約。結(jié)合該數(shù)據(jù)較好地反映了企業(yè)的長期投入偏好，符合創(chuàng)新投入的經(jīng)濟(jì)特性，因此本文通過結(jié)合企業(yè)的貨幣資金構(gòu)建狀態(tài)空間模型對企業(yè)的創(chuàng)新投入決策進(jìn)行測算，剝離出企業(yè)的邊際創(chuàng)新投入來解決上述問題。

由理論分析可知，由于政策對研發(fā)團(tuán)隊(duì)作用無法直接觀測，因此直接進(jìn)行傳統(tǒng)線性回歸可能會(huì)產(chǎn)生虛假回歸，本文采用多個(gè)不同的計(jì)量模型對相關(guān)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。具體而言，假設(shè)二的前半部份，為區(qū)分高、低投入，本文設(shè)定平均數(shù)原則，高于序列平均數(shù)則確定為高投入，低于該分位點(diǎn)的為低投入，在此基礎(chǔ)上本文構(gòu)建二元選擇模型對相關(guān)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。

對于假設(shè)二后半部與假設(shè)三，由于傳統(tǒng)模型在估計(jì)時(shí)可能存在虛假回歸，主要計(jì)量原因在于變量存在內(nèi)生性，研發(fā)團(tuán)隊(duì)的決策不能作為外生變量存在，不可觀測因素同時(shí)影響著研發(fā)團(tuán)隊(duì)決策與創(chuàng)新產(chǎn)出。因此本文通過構(gòu)建內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型對相關(guān)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證，優(yōu)點(diǎn)在于其充分考慮了研發(fā)團(tuán)隊(duì)決策對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，它借助兩種研發(fā)團(tuán)隊(duì)的決策狀態(tài)定義的轉(zhuǎn)換方程對高投入與低投入決策狀態(tài)下的樣本進(jìn)行刻畫，以校正選擇偏差，得到一致性的估計(jì)，還可以估計(jì)出政策支持對不同決策狀態(tài)下的創(chuàng)新產(chǎn)出的異質(zhì)性影響。

(二)數(shù)據(jù)來源與變量說明

我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑以及完整性很難滿足本文實(shí)證研究的需要，因此本文選取我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)上市公司(風(fēng)能板塊企業(yè))數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行篩選整理作為樣本進(jìn)行實(shí)證研究。將研究時(shí)間跨度定為2007年第一季度～2016年第三季度，原因在于2006年2月財(cái)政部在北京舉行會(huì)計(jì)審計(jì)準(zhǔn)則體系發(fā)布會(huì)，39項(xiàng)企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則正式公布，上市公司在2007年開始執(zhí)行新的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則。由于本文對上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行較多會(huì)計(jì)處理，選取該時(shí)間段保證了數(shù)據(jù)核算的一致性。

本文數(shù)據(jù)主要來源于CCER經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫，此外專利數(shù)據(jù)來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局及SooPAT專利數(shù)據(jù)庫逐家查找所得。由于本文命題一和命題二前半部使用的數(shù)據(jù)為多家風(fēng)電相關(guān)上市公司數(shù)據(jù)加總的形成的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，即形成了衡量風(fēng)電產(chǎn)業(yè)狀態(tài)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。在此期間，本文剔除樣本期間內(nèi)ST、*ST(Special Treatment)企業(yè)樣本數(shù)據(jù)。在使用時(shí)間序列時(shí)，數(shù)據(jù)選擇的部分樣本企業(yè)在樣本期間內(nèi)企業(yè)名稱(簡稱及全稱)發(fā)生較大改變，在此列示最后一期(2016年第三季度)也是全部樣本企業(yè)名單(簡稱)，見表2。

本文所用變量如表3所示。

1.產(chǎn)業(yè)規(guī)模

本文選取流動(dòng)資產(chǎn)、固定資產(chǎn)以及所有者權(quán)益作為產(chǎn)業(yè)規(guī)模衡量指標(biāo)，原因在于資產(chǎn)科目反映了企業(yè)可支配物資，企業(yè)規(guī)模擴(kuò)張通常表現(xiàn)在固定資產(chǎn)增加，流動(dòng)資產(chǎn)可從更靈活角度來刻畫企業(yè)運(yùn)用資產(chǎn)的狀況，各種形態(tài)資金與生產(chǎn)流通緊密相結(jié)合，使規(guī)模衡量更加全面。作為資產(chǎn)狀況的補(bǔ)充，所有者權(quán)益可以刻畫企業(yè)資產(chǎn)扣除負(fù)債后由所有者享有剩余權(quán)益，可以反映投資者為獲取收益所必需承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，對于該數(shù)據(jù)選取可以更好衡量投資者進(jìn)入該行業(yè)情況。

如前文所述，本文通過熵權(quán)法計(jì)算綜合得分最后獲得代表產(chǎn)業(yè)規(guī)模的樣本數(shù)據(jù)。

表2 樣本企業(yè)名稱

圖3 我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)鏈主要企業(yè)分布圖

2.政策支持

本文選擇研發(fā)資助作為衡量指標(biāo)，原因在于該數(shù)據(jù)完整性最好，具有很好的可量化性，此外，相對于其他政策支持，企業(yè)更希望得到國家的資金支持，研究資助是企業(yè)對政策刺激最為敏感的因素?？紤]到數(shù)據(jù)可獲得性并結(jié)合理論分析，本文用企業(yè)現(xiàn)金流量表中的研發(fā)資助刻畫政策對企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的支持。

3.研發(fā)投入與貨幣資金

本文對“購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金”科目進(jìn)行會(huì)計(jì)處理，計(jì)算公式如下：

Φt,i=φt,i-(ΔΛt,i+ΔΘt,i)

(1)

表3 模型變量及符號設(shè)計(jì)

其中，Φt表示i企業(yè)在第t期處理后的創(chuàng)新投入的數(shù)據(jù)，φt表示i企業(yè)在第t期的“購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金”，ΔΛt,i=λt,i-λt-1,i，λt,i表示i企業(yè)在第t期的“工程物資”，ΔΛt,i表示i企業(yè)在第t期“工程物資”的增量，ΔΘt,i=θt,i-θt,i，θt,i表示i企業(yè)在第t期的“在建工程”，ΔΘt,i表示i企業(yè)在第t期“在建工程”的增量，由于此類指出資本化較為容易，因此可以通過資產(chǎn)負(fù)債表中的科目進(jìn)行測算并從科目“購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金”中剝離掉該類支出。為充分考慮資金約束對企業(yè)創(chuàng)新投入的制約，本文選擇結(jié)合貨幣資金數(shù)據(jù)對企業(yè)創(chuàng)新投入傾向進(jìn)行測算。

4.單位專利帶來的凈利潤

凈利潤可以反映專利在申請后可以帶來的收益，匹配了理論分析中對研發(fā)團(tuán)隊(duì)績效考核的要求。本文采用平均值原則對該數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲得研發(fā)團(tuán)隊(duì)決策變量。

5.其他控制變量

參考已有文獻(xiàn)，本文選擇銷售費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用、權(quán)益性投資所支付的現(xiàn)金、經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流出作為控制變量，分別反映企業(yè)在經(jīng)營過程中不同方面的貨幣支出，而這些支出都會(huì)對創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生影響。

四、實(shí)證分析

(一)假設(shè)一的驗(yàn)證

1. 產(chǎn)業(yè)規(guī)模指標(biāo)計(jì)算

如前文所述，為驗(yàn)證假設(shè)一本文采用熵權(quán)法對具有較高相關(guān)性的產(chǎn)業(yè)規(guī)模衡量指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)并測算綜合得分，首先本文進(jìn)行Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)分析關(guān)鍵變量間的相關(guān)性，測量結(jié)果如表4所示：

表4 Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

**表示在0.01水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)；*表示在0.05水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。

如表4所示，流動(dòng)資產(chǎn)、固定資產(chǎn)、所有者權(quán)益三者的Pearson相關(guān)性系數(shù)均大于0.9，這表明這三個(gè)指標(biāo)具有較高的相關(guān)性，驗(yàn)證了全文分析。此外還可以看出研發(fā)資助與以上三者Pearson相關(guān)性系數(shù)要大于研發(fā)投入與三者的Pearson相關(guān)性系數(shù)，這也從側(cè)面反映了研發(fā)資助與之相關(guān)性更強(qiáng)。為了獲得表示產(chǎn)業(yè)規(guī)模的綜合得分，本文運(yùn)用熵權(quán)法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理計(jì)算得到變量Cap用以衡量產(chǎn)業(yè)規(guī)模，計(jì)算結(jié)果如圖4所示。

圖4 衡量產(chǎn)業(yè)規(guī)模的綜合得分

2. 研發(fā)資助對產(chǎn)業(yè)規(guī)模的作用

如前文所述，本文運(yùn)用熵權(quán)法構(gòu)建綜合指數(shù)，使變量受到了一定的限制，因此本文對變量Sub進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化并構(gòu)建截?cái)嗷貧w模型對相關(guān)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，考慮下面的潛在因變量回歸模型：

Cap=C+β1Sub+ε

(2)

式中，Cap只在0<βSub+ui<1時(shí)才能取得樣本觀測值，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。本文采用極大似然估計(jì)對模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，此時(shí)極大似然估計(jì)的密度為條件密度，根據(jù)誤差項(xiàng)分布的不同，模型可被分為三類，為保證結(jié)論穩(wěn)健性，本文在三種不同分布設(shè)定下依次進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表5所示：

表5 誤差項(xiàng)不同分布設(shè)定下的估計(jì)結(jié)果

**表示在0.01水平上顯著相關(guān)；*表示在0.05水平上顯著相關(guān)。

3. 狀態(tài)空間模型構(gòu)建與創(chuàng)新投入偏好測算

狀態(tài)空間模型被用來估計(jì)不可觀測的時(shí)間變量，利用狀態(tài)空間模型表示動(dòng)態(tài)系統(tǒng)主要有兩大優(yōu)點(diǎn)，第一，狀態(tài)空間模型將不可觀測的變量(狀態(tài)變量)并入可觀測模型并與其一起得到估計(jì)結(jié)果；第二，狀態(tài)空間模型利用強(qiáng)有力的迭代算法——卡爾曼濾波進(jìn)行估計(jì)繼而獲取更加穩(wěn)健的估計(jì)結(jié)果。為了得到不可觀測的變量MRDI(創(chuàng)新投入偏好)，本文構(gòu)建狀態(tài)空間模型：

測量方程：

RDIt=-84.9829+MRDIt*Cash

(3)

狀態(tài)方程：

MRDIt=0.3592-0.0743MRDIt-1

(4)

得到時(shí)間序列MRDIt，最終狀態(tài)變量估計(jì)結(jié)果如表6所示：

表6 最終狀態(tài)變量估計(jì)結(jié)果

4.研發(fā)資助對創(chuàng)新投入的作用

與前文所述相似，由于本文估計(jì)創(chuàng)新投入偏好均為受限因變量，因此本文對變量Sub進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化并構(gòu)建截?cái)嗷貧w模型對相關(guān)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，考慮下面潛在因變量回歸模型：

MRDI=C+β2Sub+ε

(5)

式中，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。本文采用極大似然估計(jì)對模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，根據(jù)誤差項(xiàng)分布不同，模型可被分為三類，為保證結(jié)論穩(wěn)健性，本文在三種不同分布設(shè)定下依次進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表7所示：

表7 誤差項(xiàng)不同分布設(shè)定下的估計(jì)結(jié)果

**表示在0.01水平上顯著相關(guān)；*表示在0.05水平上顯著相關(guān)。

5.假設(shè)驗(yàn)證與說明

根據(jù)估計(jì)參數(shù)，結(jié)果顯示0<β2<β1，這說明，在不考慮其他條件的情況下，研發(fā)資助越多，產(chǎn)業(yè)規(guī)模與企業(yè)創(chuàng)新的邊際投入均會(huì)增加，但比較兩個(gè)估計(jì)參數(shù)大小可知，研發(fā)資助對產(chǎn)業(yè)規(guī)模的正向影響要大于對創(chuàng)新投入影響，假設(shè)一得證。

(二)假設(shè)二前半部的驗(yàn)證

如前文所述，本文構(gòu)建如下二元選擇模型：

MRDID=C+β3Sub+ε

(6)

式中，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。由于殘差分布函數(shù)的類型決定了二元選擇模型的類型，根據(jù)分布函數(shù)的不同，本文分別構(gòu)建Probit、Logit、Extreme模型，回歸結(jié)果如表8所示。

如表7所示，二元選擇模型的估計(jì)系數(shù)均為正，這表明研發(fā)資助越多，企業(yè)采取較高投入的概率越大，假設(shè)二前半部得證。

表8 不同殘差分布函數(shù)設(shè)定下的估計(jì)結(jié)果

**表示在0.01水平上顯著相關(guān)；*表示在0.05水平上顯著相關(guān)。

(三)假設(shè)二后半部與假設(shè)三的驗(yàn)證

如前文所述，由于傳統(tǒng)估計(jì)方法較難克服變量內(nèi)生性問題，因此本文構(gòu)建內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型對相關(guān)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證，基本模型如下:

Pat=βiXi+α·RPD+ε

(7)

其中，Xi中包含銷售費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用等經(jīng)過平均數(shù)原則處理的虛擬變量；研發(fā)團(tuán)隊(duì)決策變量RPD同樣為經(jīng)過平均數(shù)原則處理的虛擬變量，RPD=1表示研發(fā)團(tuán)隊(duì)積極工作，RPD=0表示研發(fā)團(tuán)隊(duì)消極工作；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

需要注意的是，模型中的RPD不能被視為外生變量，研發(fā)團(tuán)隊(duì)工作態(tài)度決策是基于自身偏好以及企業(yè)激勵(lì)的自選擇，不可觀測因素也影響著研發(fā)團(tuán)隊(duì)工作態(tài)度的決策與創(chuàng)新產(chǎn)出，可以考慮為研發(fā)團(tuán)隊(duì)工作態(tài)度決策變量建模如下：

RPD*=γiZi+ui

(8)

其中，RPD*表示潛在的研發(fā)團(tuán)隊(duì)工作態(tài)度決策凈收益，研發(fā)團(tuán)隊(duì)根據(jù)自身偏好進(jìn)行工作態(tài)度決策。如果研發(fā)團(tuán)隊(duì)選擇積極工作則RPD=1，否則RPD=0，Z表示可觀測到向量，除了企業(yè)研發(fā)投入外，還包含管理費(fèi)用，以控制不同企業(yè)在監(jiān)督過程中所花費(fèi)的投入。

每個(gè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)i基于不同工作態(tài)度決策，具有不同創(chuàng)新投入，不同選擇下研發(fā)團(tuán)隊(duì)行為表現(xiàn)的機(jī)制可能是不同的。對于總樣本而言，兩種工作態(tài)度決策下潛在創(chuàng)新產(chǎn)出結(jié)果(Pat1i，Pat0i)可以表示為：

Pat1i=β1X1i+ε1i，ifRPDi=1

(9)

Pat0i=β0X0i+ε0i，ifRPDi=0

(10)

E(ε1i|RPDi=1)=E(ε1i|γiZi+ui>0)=

(11)

E(ε0i|RPDi=0)=E(ε0i|γiZi+ui<0)=

(12)

Pat1i=β1X1i+σ1uλ1i+w1i，對于RPDi=1的樣本

(13)

Pat0i=β0X0i+σ0uλ0i+w0i，對于RPDi=0的樣本

(14)

基于上述方法，本文估計(jì)結(jié)果如表9所示。

表9 內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型估計(jì)結(jié)果

**表示在0.01水平上顯著相關(guān)；*表示在0.05水平上顯著相關(guān)。

如表9所示，研發(fā)資助對研發(fā)團(tuán)隊(duì)影響的參數(shù)估計(jì)不顯著，表明研發(fā)資助并不顯著影響研發(fā)團(tuán)隊(duì)決策，假設(shè)二后半部得證；此外，當(dāng)研發(fā)團(tuán)隊(duì)決策為積極努力時(shí)，研發(fā)資助變?yōu)檎蝻@著影響創(chuàng)新產(chǎn)出，與之相反，研發(fā)團(tuán)隊(duì)采取消極策略時(shí)，研發(fā)資助并不顯著影響創(chuàng)新產(chǎn)出，表明研發(fā)資助依托于研發(fā)團(tuán)隊(duì)決策發(fā)揮作用，假設(shè)三得證。

五、結(jié)論

以往研究一再表明，政府研發(fā)資助不一定會(huì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率，比如R Bronzini, P Piselli (2016)認(rèn)為研發(fā)資助提高了小企業(yè)專利申請的概率，但是對于大型和中型企業(yè)的作用不明顯[45]，歐洲援助波蘭基礎(chǔ)設(shè)施和人力資本提升資金在促進(jìn)創(chuàng)新方面是無效率的，甚至還起到阻礙作用[46]。在這些研究基礎(chǔ)之上，本文進(jìn)一步從研發(fā)資助政策的傳導(dǎo)過程視角研究了產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因。本文實(shí)證研究表明：研發(fā)資助越多，產(chǎn)業(yè)規(guī)模與企業(yè)創(chuàng)新的投入均會(huì)增加，但研發(fā)資助對產(chǎn)業(yè)規(guī)模的正向影響要大于對創(chuàng)新投入的影響；研發(fā)資助越多，企業(yè)采取較高投入的概率越大，但是創(chuàng)新效率不一定越高，原因在于研發(fā)資助并不顯著影響研發(fā)團(tuán)隊(duì)決策；當(dāng)研發(fā)團(tuán)隊(duì)決策為積極努力時(shí)，研發(fā)資助變?yōu)檎蝻@著影響創(chuàng)新產(chǎn)出，與之相反，研發(fā)團(tuán)隊(duì)采取消極策略時(shí)，研發(fā)資助并不顯著影響創(chuàng)新產(chǎn)出，表明研發(fā)資助依托于研發(fā)團(tuán)隊(duì)決策發(fā)揮作用。

本文以風(fēng)電產(chǎn)業(yè)為例，通過搜集風(fēng)電產(chǎn)業(yè)主要企業(yè)數(shù)據(jù)，解釋了研發(fā)資助政策對于企業(yè)的作用，更為重要的是深入到“企業(yè)-研發(fā)團(tuán)隊(duì)”微觀層面，分析了研發(fā)資助企業(yè)層面?zhèn)鲗?dǎo)，揭示了研發(fā)資助政策對于企業(yè)和研發(fā)團(tuán)隊(duì)作用的不同。本文的實(shí)踐價(jià)值在于指出了研發(fā)資助政策傳遞到企業(yè)層面后會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)化，政策作用的發(fā)揮依賴對研發(fā)團(tuán)隊(duì)的有效激勵(lì)，該命題表達(dá)了重要的邏輯線索，即需要將科研人員作為研發(fā)資助政策目標(biāo)激勵(lì)對象，需要據(jù)此制定研發(fā)資助政策的直接作用靶點(diǎn)。

[1]Hoppmann J. The role of deployment policies in fostering innovation for clean energy technologies: insights from the solar photovoltaic industry[J]. Business & Society, 2015, 54(4): 540-558.

[2]Mondal M A H, Hawila D, Kennedy S, et al. The GCC countries RE-readiness: Strengths and gaps for development of renewable energy technologies[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016, 54: 1114-1128.

[3]戴亦欣,胡賽全.開放式創(chuàng)新對創(chuàng)新政策的影響——基于創(chuàng)新范式的視角[J].科學(xué)學(xué)研究,2014,32(11):1723-1731.

[4]Bean P, Blazquez J, Nezamuddin N. Assessing the cost of renewable energy policy options-A Spanish wind case study[J]. Renewable Energy, 2017, 103: 180-186.

[5]Atalay Y, Kalfagianni A, Pattberg P. Renewable energy support mechanisms in the Gulf Cooperation Council states: Analyzing the feasibility of feed-in tariffs and auction mechanisms[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017, 72: 723-733.

[6]Gippner O, Torney D. Shifting policy priorities in EU-China energy relations: Implications for Chinese energy investments in Europe[J]. Energy Policy, 2017, 101: 649-658.

[7]Curran L, Lv P, Spigarelli F. Chinese investment in the EU renewable energy sector: Motives, synergies and policy implications[J]. Energy Policy, 2017, 101: 670-682.

[8] Zhang S, He Y. Analysis on the development and policy of solar PV power in China[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2013, 21: 393-401.

[9]Qiu Y, Ortolano L, Wang Y D. Factors influencing the technology upgrading and catch-up of Chinese wind turbine manufacturers: Technology acquisition mechanisms and government policies[J]. Energy Policy, 2013, 55: 305-316.

[10]梁 正.從科技政策到科技與創(chuàng)新政策——?jiǎng)?chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略下的政策范式轉(zhuǎn)型與思考[J]. 科學(xué)學(xué)研究, 2017(2):170-176.

[11]Qiu Y, Ortolano L, Wang Y D. Factors influencing the technology upgrading and catch-up of Chinese wind turbine manufacturers: Technology acquisition mechanisms and government policies[J]. Energy policy, 2013, 55: 305-316.

[12]孫玉濤,劉鳳朝.中國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新主體地位確立——情境、內(nèi)涵和政策[J].科學(xué)學(xué)研究,2016(11):1716-1724.

[13]余明桂,范 蕊,鐘慧潔.中國產(chǎn)業(yè)政策與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2016(12):5-22.

[14]Guellec D, Van Pottelsberghe De La Potterie B. The impact of public R&D expenditure on business R&D[J]. Economics of innovation and new technology, 2003, 12(3): 225-243.

[15]Pingfang Z H U, Weimin X U, Lundin N. The impact of government’s fundings and tax incentives on industrial R&D investments—Empirical evidences from industrial sectors in Shanghai[J]. China Economic Review, 2006, 17(1): 51-69.

[16]G?rg H, Strobl E. The effect of R&D subsidies on private R&D[J]. Economica, 2007, 74(294): 215-234.

[17]Wallsten S J. The effects of government-industry R&D programs on private R&D: the case of the Small Business Innovation Research program[J]. The RAND Journal of Economics, 2000: 82-100.

[18]L??f H, Hesmati A. The impact of public funding on private R&D investment. New Evidence from a Firm Level Innovation Study (Additionality or Crowding Out? On the effectiveness of R&D subsidies)[Z]. 2004.

[19]張 杰,陳志遠(yuǎn),楊連星等.中國創(chuàng)新補(bǔ)貼政策的績效評估:理論與證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)研究,2015,(10):4-17.

[20]王曉珍,彭志剛,高偉等.我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)政策演進(jìn)與效果評價(jià)[J].科學(xué)學(xué)研究,2016,(12):1817-1829.

[21]Cheng Q, Yi H. Complementarity and substitutability: A review of state level renewable energy policy instrument interactions[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017, 67: 683-691.

[22]Wagner S, Wakeman S. What do patent-based measures tell us about product commercialization? Evidence from the pharmaceutical industry[J]. Research Policy, 2016, 45(5): 1091-1102.

[23]Yan H, et al. A critical review of factors affecting the wind power generation industry in China[J].Renew Sustain Energy Rev, 2013, 19: 499-508.

[24]Li C B, et al. Comprehensive assessment of flexibility of the wind power industry chain[J].Renew Energy, 2015, 74: 18-26.

[25]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)政策對微觀企業(yè)創(chuàng)新的影響[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2016，(4)：60-73.

[27]Yuan J, et al. Managing electric power system transition in China[J].Renew Sustain Energy Rev, 2012, 16: 5660-5677.

[28]Walrave B, Talmar M, Podoynitsyna K S, et al. A multi-level perspective on innovation ecosystems for path-breaking innovation[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2017.

[29]Albers S. Cooperation and competition dynamics of business networks: A strategic management perspective[R]. Working Paper, Department of Business Policy and Logistics, University of Cologne, 2013.

[30]Dillig M, Jung M, Karl J. The impact of renewables on electricity prices in Germany—An estimation based on historic spot prices in the years 2011-2013[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016, 57: 7-15.

[31]Zhao X, Li S, Zhang S, et al. The effectiveness of China’s wind power policy: An empirical analysis[J]. Energy Policy, 2016, 95: 269-279.

[32]Zhang S, Wang W, Wang L, et al. Review of China’s wind power firms internationalization: Status quo, determinants, prospects and policy implications[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2015, 43: 1333-1342.

[33]Wu Z, Sun H, Du Y. A large amount of idle capacity under rapid expansion: Policy analysis on the dilemma of wind power utilization in China[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2014, 32: 271-277.

[34] Hua Y, Oliphant M, Hu E J. Development of renewable energy in Australia and China: A comparison of policies and status[J]. Renewable Energy, 2016, 85: 1044-1051.

[35]高 瑜.“十三五”風(fēng)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新思維、新戰(zhàn)略與新突破[J].宏觀經(jīng)濟(jì)管理,2016,(12):46-50.

[36]Ru P, Zhi Q, Zhang F, et al. Behind the development of technology: The transition of innovation modes in China’s wind turbine manufacturing industry[J]. Energy Policy, 2012, 43: 58-69.

[37]Liu X. The value of holding scarce wind resource—A cause of overinvestment in wind power capacity in China[J]. Energy Policy, 2013, 63: 97-100.

[38]王璽,李桂君.政策創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展——關(guān)于中國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)稅收政策研究[J].中國軟科學(xué),2014,(12):170-178.

[39]Frenken K. A complexity-theoretic perspective on innovation policy[J]. Complexity, Governance & Networks, 2017 (1): 35-47.

[40]Jenson I, Leith P, Doyle R, et al. Innovation system problems: Causal configurations of innovation failure[J]. Journal of Business Research, 2016, 69(11): 5408-5412.

[41]Botta E. The role of industrial policies in the development of a competitive wind energy industry: The danish and chinesesectoral innovation systems[J]. Politicaeconomica, 2016, 32(2): 211-252.

[42]Ruester S, Schwenen S, Finger M, et al. A post-2020 EU energy technology policy: Revisiting the strategic energy technology plan[J]. Energy Policy, 2014, 66: 209-217

[43]Freitas I M B, Dantas E, Iizuka M. The Kyoto mechanisms and the diffusion of renewable energy technologies in the BRICS[J]. Energy Policy, 2012, 42: 118-128.

[44]Albers S, Wohlgezogen F, Zajac E J. Strategic alliance structures: An organization design perspective[J]. Journal of Management, 2016, 42(3): 582-614.

[45]Bronzini R, Piselli P. The impact of R&D subsidies on firm innovation[J]. Research Policy, 2016, 45(2): 442-457.

[46]Szczygielski K, Grabowski W, Pamukcu M T, et al. Does government support for private innovation matter? Firm-level evidence from two catching-up countries[J]. Research Policy, 2017, 46(1): 219-237.