產(chǎn)業(yè)政策如何促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率提升
——對(duì)“五年規(guī)劃”實(shí)施效果的一項(xiàng)評(píng)價(jià)

一 引言及研究回顧

20世紀(jì)70年代以來(lái)，產(chǎn)業(yè)政策在中國(guó)長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著非常重要的角色，是中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)奇跡的推動(dòng)力之一。那么，在創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步成為引領(lǐng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展第一動(dòng)力的背景下，中國(guó)產(chǎn)業(yè)政策的成效如何？宏觀的產(chǎn)業(yè)政策是否能影響微觀企業(yè)的創(chuàng)新能力從而促進(jìn)企業(yè)持續(xù)的發(fā)展？產(chǎn)業(yè)政策的角色是否需要轉(zhuǎn)換？這是學(xué)術(shù)界、政府和業(yè)界都非常關(guān)注的問(wèn)題。

已有研究表明，產(chǎn)業(yè)政策可以影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的投入及產(chǎn)出。黎文靖和鄭曼妮(2016)[1]發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)政策能顯著增加中國(guó)公司申請(qǐng)專利的數(shù)目，尤其是非發(fā)明專利申請(qǐng)的數(shù)目。余明桂等(2016)[2]的實(shí)證研究結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)政策促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新，其主要以專利申請(qǐng)數(shù)和研發(fā)費(fèi)用作為技術(shù)創(chuàng)新的衡量標(biāo)準(zhǔn)。但是由于科技創(chuàng)新資源有限，在研發(fā)強(qiáng)度加大、創(chuàng)新資源總量投入不斷增加的同時(shí)，更要注重效率問(wèn)題，“好鋼要用在刀刃上”，這樣才能真正實(shí)現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新能力和競(jìng)爭(zhēng)力的提升。

本文引用Gao和Chou(2015)[3]的方法，以調(diào)整的專利授權(quán)數(shù)與研發(fā)投入之比計(jì)算企業(yè)的創(chuàng)新效率來(lái)衡量企業(yè)的創(chuàng)新能力，根據(jù)中國(guó)專利的分類，本文創(chuàng)新性的引入發(fā)明效率(IE_I)和非發(fā)明效率(IE_NI)兩個(gè)創(chuàng)新效率的分指標(biāo)，以更為深入地研究產(chǎn)業(yè)政策對(duì)創(chuàng)新效率的影響。本文研究發(fā)現(xiàn)：首先，企業(yè)受到產(chǎn)業(yè)政策支持并不會(huì)提升其創(chuàng)新效率，反而會(huì)降低其創(chuàng)新效率；其次，國(guó)有企業(yè)存在資源詛咒效應(yīng)，受到產(chǎn)業(yè)政策支持的國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新效率下降更多；第三，企業(yè)有動(dòng)機(jī)迎合產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施非相關(guān)業(yè)務(wù)多元化戰(zhàn)略，這種尋租行為導(dǎo)致企業(yè)的創(chuàng)新效率下降更多；第四，產(chǎn)業(yè)政策的政府補(bǔ)貼效應(yīng)為負(fù)，受到產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)其政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新效率為負(fù)向影響?？紤]了產(chǎn)業(yè)政策和創(chuàng)新效率的內(nèi)生性之后，本文的結(jié)論沒(méi)有發(fā)生變化。

相對(duì)于當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究，本文的研究貢獻(xiàn)主要是：第一，對(duì)產(chǎn)業(yè)政策成效現(xiàn)有研究的一個(gè)補(bǔ)充。本文立足于創(chuàng)新效率視角，研究我國(guó)產(chǎn)業(yè)政策在微觀層面對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。已有文獻(xiàn)對(duì)產(chǎn)業(yè)政策經(jīng)濟(jì)后果的研究主要集中在產(chǎn)業(yè)政策影響資源配置、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、工業(yè)生產(chǎn)率(Okimoto，1990[4]；Eaton和Grossman，1986[5]；Chang et al.，1998[6]；Etzkowitz和Leydesdorff，2000[7]；Rodrik，2004[8])等宏觀產(chǎn)業(yè)層面，雖然也有微觀層面的研究分析了產(chǎn)業(yè)政策對(duì)公司投融資決策和創(chuàng)新活動(dòng)的影響(黎文靖和鄭曼妮，2016[1]；余明桂等, 2016[2])，但是大部分只關(guān)注了企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的投入端或者產(chǎn)出端，而忽視了企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的效率問(wèn)題。

第二，從產(chǎn)業(yè)政策的宏觀視角探討國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)于微觀企業(yè)行為的影響，細(xì)分產(chǎn)業(yè)政策影響企業(yè)創(chuàng)新效率的相關(guān)路徑，進(jìn)一步豐富了“宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀企業(yè)行為”的理論分析框架(姜國(guó)華和饒品貴，2011)[9]。區(qū)別于以往研究，本文關(guān)注企業(yè)針對(duì)宏觀產(chǎn)業(yè)政策做出的策略性行為會(huì)最終降低產(chǎn)業(yè)政策的效果，本文的研究結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施過(guò)程中存在尋租問(wèn)題，導(dǎo)致受產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)創(chuàng)新效率反而較低，為產(chǎn)業(yè)政策的激勵(lì)扭曲效應(yīng)提供了微觀證據(jù)。

第三，對(duì)企業(yè)多元化戰(zhàn)略選擇的補(bǔ)充研究。已有研究主要集中在企業(yè)多元化戰(zhàn)略對(duì)研發(fā)費(fèi)用或者專利水平的影響(Garcia-Vega, 2006[10]; Klinger和Lederman, 2006[11]; Chen和Chang, 2012[12])，也有部分學(xué)者關(guān)注多元化戰(zhàn)略對(duì)創(chuàng)新效率的影響，Gao和Chou(2015)[3]的研究表明跨國(guó)多元化企業(yè)的創(chuàng)新效率要低于本國(guó)企業(yè)。本文的研究證明了產(chǎn)業(yè)政策是企業(yè)實(shí)施非相關(guān)多元化戰(zhàn)略的影響因素之一，而受產(chǎn)業(yè)支持的非相關(guān)多元化戰(zhàn)略企業(yè)是創(chuàng)新效率最低的企業(yè)。

第四，本文的研究是對(duì)政府補(bǔ)貼效應(yīng)的補(bǔ)充研究。前人對(duì)政府補(bǔ)貼效應(yīng)的研究主要集中在政府補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新投入的關(guān)系(Rodrik, 2004[8]; Hewitt-Dundas和Roper, 2010[13])，本文以政府補(bǔ)貼為中介變量的研究表明，政府補(bǔ)貼會(huì)削弱產(chǎn)業(yè)政策的有效性。

本文余下部分安排為：第二部分為產(chǎn)業(yè)政策的制度背景和理論分析假設(shè)；第三部分為主要變量及其描述性統(tǒng)計(jì)規(guī)律；第四部分為本文的實(shí)證結(jié)果及分析；第五部分探討產(chǎn)業(yè)政策對(duì)創(chuàng)新效率的影響路徑；最后是本文的結(jié)論。

二 制度背景與理論分析

(一)制度背景

改革開(kāi)放以來(lái)，基于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及趕超型發(fā)展的考慮，產(chǎn)業(yè)政策一直占據(jù)著中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策體系的中心地位?！爱a(chǎn)業(yè)政策”一詞最早出現(xiàn)在1986年“七五計(jì)劃”中，但實(shí)際上有著明確產(chǎn)業(yè)指向的政策早在20世紀(jì)70年代末即開(kāi)始推行。當(dāng)前，我國(guó)己經(jīng)形成了多層次，統(tǒng)一而多樣的產(chǎn)業(yè)政策體系，總體來(lái)看，我國(guó)的產(chǎn)業(yè)政策體系可以分為“金字塔”式的三層：最頂層是以“五年規(guī)劃”和《產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指導(dǎo)目錄》為代表的國(guó)家層面的綱領(lǐng)性計(jì)劃或政策；中間層是各部門頒布的具體行業(yè)發(fā)展或限制政策；第三層則是各地區(qū)頒布的區(qū)域產(chǎn)業(yè)政策文件。下面兩層政策的設(shè)計(jì)是以頂層為綱領(lǐng)，是對(duì)頂層目標(biāo)的落實(shí)和補(bǔ)充。

作為產(chǎn)業(yè)政策體系的頂層設(shè)計(jì)，“五年規(guī)劃”會(huì)對(duì)各產(chǎn)業(yè)的發(fā)展制訂較為明確的指導(dǎo)方針，有著重要的指導(dǎo)意義。20世紀(jì)70年代末期的產(chǎn)業(yè)政策重點(diǎn)發(fā)展燃料、動(dòng)力、原材料工業(yè)和交通運(yùn)輸以解決輕重工業(yè)比例嚴(yán)重失衡，基礎(chǔ)行業(yè)發(fā)展落后的國(guó)情；而“九五”計(jì)劃和“十五”計(jì)劃的重點(diǎn)則在引導(dǎo)資源向機(jī)械電子、汽車、化工和建筑四個(gè)支柱行業(yè)傾斜；“十二五”之后產(chǎn)業(yè)政策不再支持資源粗放型產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)而更傾向于扶持新能源產(chǎn)業(yè)以獲得可持續(xù)發(fā)展。2016年發(fā)布的“十三五”規(guī)劃則更多地著墨于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。由此可見(jiàn)，在中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同時(shí)期產(chǎn)業(yè)政策的傾斜方向是隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)而調(diào)整的。當(dāng)前，增強(qiáng)自主創(chuàng)新能力、建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家是國(guó)家發(fā)展核心戰(zhàn)略，要走上創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、內(nèi)生增長(zhǎng)的發(fā)展軌道，真正成為創(chuàng)新型國(guó)家，必須提高國(guó)家的自主創(chuàng)新能力。在此情形下，政策制定者需考慮產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響及其機(jī)理。

(二)理論分析與研究假設(shè)

就本質(zhì)來(lái)講，產(chǎn)業(yè)政策是政府采取措施干預(yù)資源在產(chǎn)業(yè)中的分配。無(wú)論在理論上還是實(shí)踐上，關(guān)于產(chǎn)業(yè)政策的爭(zhēng)論一直存在。關(guān)于產(chǎn)業(yè)政策有效性的問(wèn)題，學(xué)術(shù)界對(duì)此存在兩種相對(duì)的態(tài)度，國(guó)內(nèi)外學(xué)者的結(jié)論也不一致。產(chǎn)業(yè)政策的支持者以外部性和協(xié)調(diào)失靈等作為產(chǎn)業(yè)政策有效性的理論基礎(chǔ)，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)政策能夠糾正市場(chǎng)失靈從而實(shí)現(xiàn)資源的有效配置、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。產(chǎn)業(yè)政策的反對(duì)者則認(rèn)為產(chǎn)業(yè)政策會(huì)導(dǎo)致資源配置低效率、有限信息和有限理性的制約，腐敗和尋租問(wèn)題的存在會(huì)使得產(chǎn)業(yè)政策走向失敗。本文探討產(chǎn)業(yè)政策究竟是提高還是阻礙創(chuàng)新效率的問(wèn)題，以上述兩種理論觀點(diǎn)為基礎(chǔ)，提出兩個(gè)競(jìng)爭(zhēng)性假設(shè)：產(chǎn)業(yè)政策能提高受扶持企業(yè)的創(chuàng)新效率和產(chǎn)業(yè)政策會(huì)阻礙受扶持企業(yè)的創(chuàng)新效率。

Romer(1999)[14]提出的內(nèi)生增長(zhǎng)理論認(rèn)為，由于技術(shù)研發(fā)有知識(shí)溢出效應(yīng)，研發(fā)的個(gè)人收益會(huì)小于社會(huì)收益，當(dāng)收益無(wú)法彌補(bǔ)個(gè)人研發(fā)成本時(shí)，私人企業(yè)便會(huì)減少投資，從而會(huì)造成技術(shù)創(chuàng)新的市場(chǎng)失靈。喬治·泰奇(2002)[15]指出由于創(chuàng)新基礎(chǔ)研究的投入成本高、風(fēng)險(xiǎn)大、收益卻無(wú)法完全內(nèi)部化以及技術(shù)生命周期的存在，企業(yè)投入的資源不能完全滿足創(chuàng)新需要，也會(huì)造成市場(chǎng)失靈。當(dāng)市場(chǎng)失靈時(shí)，政府采取一些政策措施，可以幫助克服市場(chǎng)失靈，增強(qiáng)企業(yè)自主創(chuàng)新的積極性。首先，政府部門通過(guò)財(cái)政補(bǔ)貼、信貸扶持等產(chǎn)業(yè)政策手段承擔(dān)起技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用等過(guò)程中的部分市場(chǎng)不確定性風(fēng)險(xiǎn)，引導(dǎo)各方力量集中開(kāi)展新技術(shù)研發(fā)，發(fā)揮技術(shù)研發(fā)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和集聚效應(yīng)。其次，因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)政策的制定集合了行業(yè)專家等的智慧，代表著國(guó)家未來(lái)的重點(diǎn)發(fā)展方向，因此有利于彌補(bǔ)市場(chǎng)外部性、信息不完全和信息不對(duì)稱，引導(dǎo)社會(huì)資金流向產(chǎn)業(yè)政策支持的領(lǐng)域，提高資源配置的有效性，從而提高企業(yè)的創(chuàng)新效率。

綜上，提出本文的研究假說(shuō)1：產(chǎn)業(yè)政策能提高受扶持企業(yè)的創(chuàng)新效率。

產(chǎn)業(yè)政策制定的初衷是為了彌補(bǔ)“市場(chǎng)失靈”，但在實(shí)施的過(guò)程中，產(chǎn)業(yè)政策有可能會(huì)干擾市場(chǎng)機(jī)制發(fā)揮作用，因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)政策在促進(jìn)一部分產(chǎn)業(yè)較快發(fā)展的同時(shí)，很有可能使得企業(yè)產(chǎn)生對(duì)于政策帶來(lái)的稅收優(yōu)惠，政府補(bǔ)貼以及外部資金流入等資源的依賴性，從而形成“資源詛咒效應(yīng)”——企業(yè)缺乏改進(jìn)、提高效率的動(dòng)力，資源沒(méi)有得到最有效的使用。并且產(chǎn)業(yè)政策有可能誘發(fā)企業(yè)的不正當(dāng)行為。首先，政府對(duì)于某些行業(yè)的支持政策，會(huì)使得進(jìn)入這些行業(yè)的企業(yè)數(shù)目多于市場(chǎng)機(jī)制引導(dǎo)下的企業(yè)數(shù)目，可見(jiàn)，有些企業(yè)是為了進(jìn)入而進(jìn)入，這就會(huì)產(chǎn)生一些無(wú)效的研發(fā)投入。其次，為了獲取稅收優(yōu)惠和政府補(bǔ)貼，企業(yè)管理層有可能進(jìn)行研發(fā)操縱(楊國(guó)超等，2017)[16]，研發(fā)操縱行為會(huì)引起研發(fā)費(fèi)用的虛增，為創(chuàng)新而創(chuàng)新，無(wú)法提高企業(yè)的創(chuàng)新水平，阻礙企業(yè)的創(chuàng)新效率。

綜上，提出本文的研究假說(shuō)2：產(chǎn)業(yè)政策會(huì)阻礙受扶持企業(yè)的創(chuàng)新效率。

三 主要變量及其描述性統(tǒng)計(jì)分析

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源和樣本篩選

本研究所用的數(shù)據(jù)集主要由三個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源整合而成。其一是國(guó)泰安發(fā)布的中國(guó)上市公司專利研究數(shù)據(jù)庫(kù)，其包含了1988年以來(lái)上海證券交易所和深圳證券交易所所有上市公司的專利信息，包括發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利的申請(qǐng)數(shù)和授權(quán)數(shù)，還包含了2007年以來(lái)所有上市公司的無(wú)形資產(chǎn)和研發(fā)費(fèi)用。其二是Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，從中獲取了2006年以后所有A股上市公司的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。其三，產(chǎn)業(yè)政策的數(shù)據(jù)通過(guò)閱讀“十一五”規(guī)劃和“十二五”規(guī)劃的文本內(nèi)容手工匹配得到。對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行整合后，按照以下步驟進(jìn)一步合并樣本：(1)剔除金融和保險(xiǎn)類上市公司；(2)剔除ST和PT公司；(3)剔除財(cái)務(wù)信息有缺失的樣本；(4)刪除只在一個(gè)五年計(jì)劃期間的樣本。最終本文得到2008-2015年1740家公司的7319個(gè)公司年度數(shù)據(jù)，表1列出了樣本公司的行業(yè)分布情況。總體來(lái)看，在全樣本期間內(nèi)，樣本數(shù)目最多的行業(yè)是制造業(yè)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，這與中國(guó)證券市場(chǎng)上所有上市公司行業(yè)分布特征一致。為了刪除極端值的影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。本文的實(shí)證分析均采用STATA13軟件完成。

表1 樣本公司的行業(yè)分布

(二)主要變量

1.創(chuàng)新效率變量(IE)

區(qū)別于以往以研發(fā)投入或者專利申請(qǐng)數(shù)為創(chuàng)新能力衡量指標(biāo)的研究，本文選用創(chuàng)新效率來(lái)度量企業(yè)的創(chuàng)新能力，本文所述創(chuàng)新效率是指企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的效率。創(chuàng)新效率的計(jì)算方法主要有兩種：一是計(jì)算投入產(chǎn)出比，適用于單投入和單產(chǎn)出過(guò)程；二是利用生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，這種計(jì)算方法通常用于計(jì)算行業(yè)或者國(guó)家的創(chuàng)新效率。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，生產(chǎn)函數(shù)的計(jì)算有難度且不確定，再加上投入和產(chǎn)出多要素的數(shù)據(jù)較難獲得，因此本文選用投入產(chǎn)出法來(lái)計(jì)算創(chuàng)新效率。

參照Gao和Chou(2015)[3]的做法，本文以專利授權(quán)數(shù)來(lái)衡量創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)出，以企業(yè)的R&D費(fèi)用來(lái)衡量創(chuàng)新活動(dòng)的投入，將企業(yè)創(chuàng)新效率(IE)定義為企業(yè)平均每百萬(wàn)元研發(fā)投入能帶來(lái)的專利數(shù)量的增長(zhǎng)。因?yàn)閷＠跈?quán)數(shù)可能存在截尾誤差*因?yàn)閷＠暾?qǐng)和專利授權(quán)之間可能會(huì)存在時(shí)間差距，這就使得樣本期最后一年專利授權(quán)數(shù)量的分布有偏。，而且專利授權(quán)數(shù)據(jù)可能會(huì)存在行業(yè)之間的偏誤，因此，本文參考Hall et al.(2001)[17]的研究，用企業(yè)專利授權(quán)數(shù)除以同行業(yè)平均專利授權(quán)數(shù)代替專利數(shù)。

此外，已有研究表明由于資本投入、可獲得性以及專利產(chǎn)出的效果不同，可以將發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利分為發(fā)明專利和非發(fā)明專利(含實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利)。考慮到這種影響，本文新設(shè)了創(chuàng)新效率的兩個(gè)分變量，分別是發(fā)明效率(IE_I)和非發(fā)明效率(IE_NI)。其中，發(fā)明效率以發(fā)明專利數(shù)與研發(fā)投入之比來(lái)衡量，非發(fā)明效率以實(shí)用新型專利數(shù)與外觀設(shè)計(jì)專利數(shù)之和與研發(fā)投入之比來(lái)衡量。

2.產(chǎn)業(yè)政策變量(IP)

已有研究中，對(duì)于產(chǎn)業(yè)政策的定量分析主要有三種方法：(1)基于五年規(guī)劃的文本，設(shè)置虛擬變量衡量產(chǎn)業(yè)政策(陳冬華等，2010[18]；陸正飛和韓非池，2013[19]；黎文靖和鄭曼妮，2016[1])；(2)用稅收優(yōu)惠、政府補(bǔ)貼、研發(fā)補(bǔ)貼作為產(chǎn)業(yè)政策的度量指標(biāo)(Aghion et al.，2015)[20]；(3)以法規(guī)規(guī)章數(shù)量來(lái)度量產(chǎn)業(yè)政策(韓永輝等，2017)[21]。本文認(rèn)為，“五年規(guī)劃”處于產(chǎn)業(yè)政策體系的核心指導(dǎo)地位，其能體現(xiàn)國(guó)家產(chǎn)業(yè)發(fā)展的遠(yuǎn)景目標(biāo)及方向，而第二種方法只關(guān)注產(chǎn)業(yè)政策的財(cái)政支持因素，第三種方法不適用于對(duì)企業(yè)的研究，因此本文采取第一種衡量方法度量產(chǎn)業(yè)政策，研究具有普遍性的產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的影響。

圖1 2006-2015年受產(chǎn)業(yè)政策支持的行業(yè)一覽

通過(guò)對(duì)《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十一個(gè)五年規(guī)劃綱要》和《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十二個(gè)五年規(guī)劃綱要》的文本分析，本文梳理出了“十一五”期間和“十二五”期間國(guó)家支持發(fā)展的行業(yè)，從圖1中可以看到“十一五”期間和“十二五”期間一直受支持的行業(yè)有16個(gè)，“十一五”支持而“十二五”不支持的行業(yè)有11個(gè)，“十一五”不支持而“十二五”支持的行業(yè)有6個(gè)。同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)2006-2015年這十年間我國(guó)支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展的路線，“十一五”期間仍然以較為傳統(tǒng)的行業(yè)支持為主，“十二五”期間則更為關(guān)注新能源行業(yè)。然后將上市公司按照其所屬行業(yè)分為產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)和其他企業(yè)。如果上市公司所屬行業(yè)為產(chǎn)業(yè)政策支持發(fā)展的行業(yè)，則IP取值為1；反之，IP取值為0。

3.控制變量

已有研究表明，國(guó)有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)的創(chuàng)新效率存在較大差異，因此本文將企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)納入計(jì)量模型作為控制變量。除此之外，本文控制了對(duì)公司研發(fā)活動(dòng)影響較大的自由現(xiàn)金流、固定資產(chǎn)比例、流動(dòng)比率、息稅前利潤(rùn)等指標(biāo)，同時(shí)還控制了公司規(guī)模、年齡、資產(chǎn)負(fù)債率等一般變量。本文所有變量及其定義見(jiàn)表2。

表2 變量定義

(三) 描述性統(tǒng)計(jì)

表3為本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。樣本的平均創(chuàng)新效率為0.035，最小值為0，最大值為12.630，這說(shuō)明樣本企業(yè)每百萬(wàn)元研發(fā)投入平均能獲得專利0.035個(gè)*IE=(專利獲得數(shù)/行業(yè)平均)/研發(fā)投入，所以創(chuàng)新效率這里已經(jīng)調(diào)整了行業(yè)差異。，有至少3/4的樣本企業(yè)每百萬(wàn)元研發(fā)投入獲得的專利數(shù)目低于平均數(shù)，這說(shuō)明樣本企業(yè)的創(chuàng)新能力差異很大，且大部分企業(yè)的創(chuàng)新效率呈現(xiàn)較低水平。發(fā)明效率和非發(fā)明效率的平均值分別為0.028和0.037，由此可見(jiàn)非發(fā)明效率要普遍高于發(fā)明效率，但是發(fā)明效率的極差要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于非發(fā)明效率，這說(shuō)明發(fā)明效率的企業(yè)差異性更大。變量IP的均值為0.425，說(shuō)明受產(chǎn)業(yè)政策支持的樣本數(shù)占比為42.5%，由此也說(shuō)明產(chǎn)業(yè)政策覆蓋的企業(yè)范圍較廣，具有普遍指導(dǎo)意義。

表3 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

(續(xù)上表)

表4為單變量分析，按照是否受產(chǎn)業(yè)政策支持將樣本分為兩組，比較其在創(chuàng)新效率、發(fā)明效率以及非發(fā)明效率上的差異。表4中，不受產(chǎn)業(yè)政策支持企業(yè)的平均創(chuàng)新效率為0.042，而受產(chǎn)業(yè)政策支持企業(yè)的平均創(chuàng)新效率為0.025，且兩者的均值差異在1%的水平上顯著。具體到兩個(gè)分效率指標(biāo)，不受產(chǎn)業(yè)政策支持企業(yè)的平均發(fā)明效率均值為0.035，在5%的顯著性水平下高于受產(chǎn)業(yè)政策支持企業(yè)(0.019)，同樣地，不受產(chǎn)業(yè)政策支持企業(yè)的平均非發(fā)明效率要顯著高于受產(chǎn)業(yè)政策支持企業(yè)。單變量分析的結(jié)果表明，不受產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)擁有更高的創(chuàng)新效率。

表4 單變量分析

進(jìn)一步區(qū)分所有權(quán)性質(zhì)的單變量分析結(jié)果見(jiàn)表5，將樣本按照所有權(quán)性質(zhì)分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)，比較不同所有權(quán)性質(zhì)企業(yè)的創(chuàng)新效率及分效率的差異。無(wú)論是國(guó)有企業(yè)還是非國(guó)有企業(yè)，不受產(chǎn)業(yè)政策支持企業(yè)的平均創(chuàng)新效率均要高于受到產(chǎn)業(yè)政策支持企業(yè)，分別高約0.026和0.011。但是在分效率上，國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)有不同的表現(xiàn)。受到產(chǎn)業(yè)政策支持的國(guó)有企業(yè)會(huì)降低其發(fā)明效率，但是其非發(fā)明效率不受產(chǎn)業(yè)政策的影響。而不受產(chǎn)業(yè)政策支持的非國(guó)有企業(yè)其非發(fā)明效率會(huì)降低，但是發(fā)明效率不受影響。表5的結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)政策的效果與企業(yè)的所有權(quán)性質(zhì)密切相關(guān)。

表5 區(qū)分所有權(quán)性質(zhì)的單變量分析

四 實(shí)證結(jié)果及分析

(一)產(chǎn)業(yè)政策對(duì)創(chuàng)新效率的影響

本文的首要目的是評(píng)估產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響，即揭示產(chǎn)業(yè)政策是否顯著影響了企業(yè)的創(chuàng)新效率。表6為產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的回歸結(jié)果。從回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)政策(IP)對(duì)IE、IE_I、IE_NI的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)。列(1)的結(jié)果表明，受到產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)平均每百萬(wàn)研發(fā)投入所能獲得的專利要比不受產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)少1.7%。列(2)的結(jié)果表明，受到產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)平均每百萬(wàn)研發(fā)投入所能獲得的專利要比不受產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)少1.6%。列(3)的結(jié)果表明，受到產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)平均每百萬(wàn)研發(fā)投入所能獲得的專利要比不受產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)少1.4%?？梢?jiàn)，產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率有負(fù)向影響，既會(huì)降低企業(yè)的發(fā)明效率，也會(huì)降低企業(yè)的非發(fā)明效率。已有研究表明，產(chǎn)業(yè)政策能顯著提高公司的研發(fā)投入和專利產(chǎn)出(黎文靖和鄭曼妮，2016)[1]，這說(shuō)明，中國(guó)上市公司存在迎合產(chǎn)業(yè)政策的動(dòng)機(jī)，研發(fā)投入的增加速度超過(guò)了專利產(chǎn)出的增加速度。表6的回歸結(jié)果支持了本文的研究假說(shuō)2，即產(chǎn)業(yè)政策會(huì)損害受支持企業(yè)的創(chuàng)新效率。

表6 產(chǎn)業(yè)政策與創(chuàng)新效率

(續(xù)上表)

注: 括號(hào)內(nèi)為t值，標(biāo)準(zhǔn)誤經(jīng)過(guò)了公司的cluster調(diào)整； ***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著。

(二) 所有權(quán)異質(zhì)性分析

所有權(quán)性質(zhì)是企業(yè)創(chuàng)新效率最顯著的影響因素之一。與非國(guó)有企業(yè)相比，國(guó)有企業(yè)在行業(yè)準(zhǔn)入和退出、歷史負(fù)擔(dān)以及投融資方面都享有優(yōu)越的待遇(劉小玄，2000)[22]，為了在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲得生存和發(fā)展，非國(guó)有企業(yè)會(huì)更加注意提高企業(yè)的效率，這使得非國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新效率極有可能會(huì)高于國(guó)有企業(yè)(Jefferson et al.，2000)[23]。相對(duì)非國(guó)有制企業(yè)，推行“趕超”戰(zhàn)略的產(chǎn)業(yè)政策會(huì)給國(guó)有企業(yè)帶來(lái)政策性負(fù)擔(dān)(林毅夫等，1998)[24]，使國(guó)有企業(yè)面臨預(yù)算軟約束，從而產(chǎn)業(yè)政策的負(fù)效應(yīng)越明顯。在這里進(jìn)一步討論產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響在不同所有制企業(yè)中的異質(zhì)性，對(duì)國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)分別作回歸。

與上述理論分析一致，產(chǎn)業(yè)政策的效果在國(guó)有和非國(guó)有企業(yè)中存在明顯的差異。表7列(1)和列(2)的因變量為創(chuàng)新效率，兩列中，產(chǎn)業(yè)政策IP的系數(shù)均顯著為負(fù)，國(guó)有企業(yè)中產(chǎn)業(yè)政策的系數(shù)為-0.034，顯著大于非國(guó)有企業(yè)中產(chǎn)業(yè)政策的系數(shù)-0.010，可見(jiàn)，產(chǎn)業(yè)政策的負(fù)向影響在國(guó)有企業(yè)中更為明顯，這說(shuō)明，國(guó)有企業(yè)由于其先天的行業(yè)準(zhǔn)入和退出、投融資以及與政府關(guān)系等方面的優(yōu)勢(shì)，更容易獲得資金，因而也有更多的資金投入研發(fā)過(guò)程，但是國(guó)有企業(yè)同時(shí)又存在機(jī)構(gòu)冗余、研發(fā)動(dòng)力不足等問(wèn)題，從而導(dǎo)致創(chuàng)新效率顯著低于非國(guó)有企業(yè)，而產(chǎn)業(yè)政策的支持加大了研發(fā)過(guò)程投入和產(chǎn)出的差距。

表7列(3)和列(4)的因變量為發(fā)明效率。當(dāng)區(qū)分國(guó)有和非國(guó)有企業(yè)之后，產(chǎn)業(yè)政策的系數(shù)雖然仍然為負(fù)，但是不再顯著，即使國(guó)有企業(yè)中產(chǎn)業(yè)政策的系數(shù)大于非國(guó)有企業(yè)中產(chǎn)業(yè)政策的系數(shù)，本文還是認(rèn)為產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)發(fā)明效率的影響與企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)沒(méi)有顯著關(guān)系。表7列(5)和列(6)的因變量為非發(fā)明效率，非國(guó)有企業(yè)中產(chǎn)業(yè)政策的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)政策會(huì)降低非國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新效率，但是國(guó)有企業(yè)中產(chǎn)業(yè)政策的系數(shù)不顯著。表7的結(jié)果說(shuō)明，產(chǎn)業(yè)政策對(duì)創(chuàng)新效率的負(fù)向作用受到企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)的影響，相對(duì)于非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)的每百萬(wàn)元研發(fā)投入獲得的專利增加速度更慢。

表7 國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)中產(chǎn)業(yè)政策與創(chuàng)新效率

注: 括號(hào)內(nèi)為t值，標(biāo)準(zhǔn)誤經(jīng)過(guò)了公司的cluster調(diào)整； ***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

上述結(jié)果可能受到“自選擇偏誤”的影響，“自選擇偏誤”問(wèn)題是指產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響可能存在內(nèi)生性，產(chǎn)業(yè)政策選擇支持的行業(yè)可能沒(méi)有產(chǎn)業(yè)政策支持，這些行業(yè)的創(chuàng)新效率也會(huì)發(fā)生變化。為了解決這一內(nèi)生性問(wèn)題，本文采用以下兩種方法對(duì)政策變量的內(nèi)生性問(wèn)題進(jìn)行檢驗(yàn)：(1)采用產(chǎn)業(yè)政策的滯后項(xiàng)作為解釋變量進(jìn)行回歸；(2)以產(chǎn)業(yè)政策的滯后項(xiàng)作為控制變量進(jìn)行回歸。檢驗(yàn)結(jié)果均與上文的結(jié)果一致。

此外，本文還對(duì)產(chǎn)業(yè)政策變量做了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，采用Aghion et al.(2015)[20]的產(chǎn)業(yè)政策度量方法，對(duì)產(chǎn)業(yè)政策對(duì)創(chuàng)新效率的影響進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果也顯示產(chǎn)業(yè)政策對(duì)創(chuàng)新效率的影響為負(fù)值，而且產(chǎn)業(yè)政策的效果存在所有權(quán)異質(zhì)性。

五 進(jìn)一步的討論

上文實(shí)證結(jié)果證明了產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響為負(fù)，說(shuō)明在市場(chǎng)中，產(chǎn)業(yè)政策對(duì)創(chuàng)新的激勵(lì)作用被企業(yè)的尋租行為抵消，下面進(jìn)一步探討受到產(chǎn)業(yè)政策支持企業(yè)的業(yè)務(wù)拓展、獲得政府補(bǔ)貼兩種尋租行為對(duì)創(chuàng)新效率的影響。

(一)業(yè)務(wù)拓展

從中國(guó)的社會(huì)現(xiàn)實(shí)來(lái)看，產(chǎn)業(yè)政策具有較強(qiáng)的資源配置效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)政策的出臺(tái)會(huì)使得政府資源和社會(huì)資源涌入支持行業(yè)，這就使得受產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)更容易獲得外部融資，能有效緩解其融資約束。因此企業(yè)很有可能為了緩解融資約束，獲得政策支持而拓展自身的業(yè)務(wù)進(jìn)入產(chǎn)業(yè)政策支持的行業(yè)，也就是說(shuō)，產(chǎn)業(yè)政策有可能誘導(dǎo)企業(yè)的業(yè)務(wù)多元化行為。對(duì)于企業(yè)這種為了尋求政策支持和外部資金流入而進(jìn)行的業(yè)務(wù)多元化行為，即有目的地進(jìn)入產(chǎn)業(yè)政策支持領(lǐng)域，而不是基于公司發(fā)展的需求，會(huì)降低企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行自主創(chuàng)新活動(dòng)的意愿，從而降低企業(yè)的創(chuàng)新效率。

為了檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的負(fù)向作用是否部分歸因于業(yè)務(wù)拓展這一尋租行為，本文以公司多元化戰(zhàn)略來(lái)表征企業(yè)的業(yè)務(wù)拓展類型，使用Wrigley(1970)[25]提出的多元化測(cè)度方法將企業(yè)的多元化類型分為單一業(yè)務(wù)型、主導(dǎo)業(yè)務(wù)型、相關(guān)業(yè)務(wù)型和非相關(guān)業(yè)務(wù)型四種。這一多元化測(cè)度方法與企業(yè)的業(yè)務(wù)息息相關(guān)，因此，可以用來(lái)衡量企業(yè)的業(yè)務(wù)拓展行為。表8是基于多元化類型分類的企業(yè)創(chuàng)新效率受產(chǎn)業(yè)政策影響的結(jié)果。

表8 產(chǎn)業(yè)政策對(duì)按照多元化戰(zhàn)略分組的企業(yè)創(chuàng)新效率的影響

(續(xù)上表)

注: 括號(hào)內(nèi)為t值，標(biāo)準(zhǔn)誤經(jīng)過(guò)了公司的cluster調(diào)整； ***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著。解釋變量包含了常數(shù)項(xiàng)、控制變量(與表5和表6相同)、時(shí)間和行業(yè)虛擬變量，下同。

表8顯示，不同多元化類型企業(yè)的創(chuàng)新效率受到產(chǎn)業(yè)政策的影響存在差異性。表中Panel A報(bào)告的是產(chǎn)業(yè)政策對(duì)創(chuàng)新效率的影響，相關(guān)業(yè)務(wù)型企業(yè)與非相關(guān)業(yè)務(wù)型企業(yè)產(chǎn)業(yè)政策的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明相關(guān)業(yè)務(wù)型或者非相關(guān)業(yè)務(wù)型企業(yè)受到產(chǎn)業(yè)政策支持時(shí)，其每百萬(wàn)元研發(fā)投入產(chǎn)生的專利數(shù)量要低于不受產(chǎn)業(yè)支持的企業(yè)?？梢?jiàn)，受到產(chǎn)業(yè)政策支持的相關(guān)業(yè)務(wù)型企業(yè)和非相關(guān)業(yè)務(wù)型企業(yè)的研發(fā)投入并沒(méi)有換來(lái)公司研發(fā)產(chǎn)出的相應(yīng)提升。此外，在單一業(yè)務(wù)型企業(yè)和主導(dǎo)業(yè)務(wù)型企業(yè)中，產(chǎn)業(yè)政策的回歸系數(shù)并不顯著，可見(jiàn)產(chǎn)業(yè)政策的支持不會(huì)阻礙單一業(yè)務(wù)型企業(yè)和主導(dǎo)業(yè)務(wù)型企業(yè)的創(chuàng)新效率。

表8 Panel B報(bào)告的是產(chǎn)業(yè)政策對(duì)發(fā)明效率的影響，產(chǎn)業(yè)政策的系數(shù)只在非相關(guān)業(yè)務(wù)型企業(yè)中顯著為負(fù)，這說(shuō)明受產(chǎn)業(yè)政策支持的非相關(guān)業(yè)務(wù)型企業(yè)發(fā)明效率要低于不受產(chǎn)業(yè)政策支持的非相關(guān)業(yè)務(wù)型企業(yè)，即同樣的研發(fā)支出，受到產(chǎn)業(yè)政策支持的非相關(guān)業(yè)務(wù)型企業(yè)取得的發(fā)明專利數(shù)量要低于不受產(chǎn)業(yè)政策支持的非相關(guān)業(yè)務(wù)型企業(yè)。表8 Panel C報(bào)告的是產(chǎn)業(yè)政策對(duì)非發(fā)明效率的影響，同樣地，Panel C的結(jié)果表明相關(guān)業(yè)務(wù)型或者非相關(guān)業(yè)務(wù)型企業(yè)受到產(chǎn)業(yè)政策支持時(shí)，其每百萬(wàn)元研發(fā)投入產(chǎn)生的非發(fā)明專利數(shù)量要低于不受產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)，而產(chǎn)業(yè)政策的支持不會(huì)阻礙單一業(yè)務(wù)型企業(yè)和主導(dǎo)業(yè)務(wù)型企業(yè)的非發(fā)明效率。

產(chǎn)業(yè)政策對(duì)創(chuàng)新效率的影響因?yàn)槠髽I(yè)的多元化戰(zhàn)略而存在差異，為了檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)政策對(duì)創(chuàng)新效率的負(fù)向作用是否部分歸因于業(yè)務(wù)拓展這一尋租行為，還需要回答一個(gè)很重要的問(wèn)題，即產(chǎn)業(yè)政策是否是企業(yè)進(jìn)行業(yè)務(wù)多元化的誘因？如果企業(yè)受產(chǎn)業(yè)政策的影響而進(jìn)行業(yè)務(wù)多元化，那么可以認(rèn)為產(chǎn)業(yè)政策對(duì)創(chuàng)新效率的負(fù)向作用部分歸因于業(yè)務(wù)拓展這一尋租行為。因此，本文運(yùn)用Logit模型來(lái)檢驗(yàn)企業(yè)多元化戰(zhàn)略與產(chǎn)業(yè)政策之間的聯(lián)系，估計(jì)模型設(shè)為式(1)：

logit(Divi, t)=α+βIPi, t+γControli, t+εi, t

(1)

表9報(bào)告了Logit模型的回歸結(jié)果。表9的第一行系數(shù)表明受產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)更有可能實(shí)施非相關(guān)業(yè)務(wù)型多元化戰(zhàn)略，而不愿意實(shí)施主導(dǎo)業(yè)務(wù)型戰(zhàn)略。具體來(lái)看，表9列(1)和列(3)中產(chǎn)業(yè)政策的系數(shù)并不顯著，可見(jiàn)產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)的單一業(yè)務(wù)型以及相關(guān)業(yè)務(wù)型決策并不產(chǎn)生影響。表9列(2)中產(chǎn)業(yè)政策的系數(shù)為-1.135，在1%的水平上顯著，說(shuō)明受產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)其實(shí)施主導(dǎo)業(yè)務(wù)型戰(zhàn)略的可能性要低于不受產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)。表9列(4)中產(chǎn)業(yè)政策的系數(shù)為1.093，且在1%的水平上顯著，這說(shuō)明受到產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)更有可能采取非相關(guān)業(yè)務(wù)型戰(zhàn)略。表9的結(jié)果說(shuō)明產(chǎn)業(yè)政策是企業(yè)進(jìn)行業(yè)務(wù)多元化的誘因，結(jié)合表8的結(jié)論，本部分證實(shí)了產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的負(fù)向作用部分歸因于業(yè)務(wù)拓展這一尋租行為。

表9 產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)多元化戰(zhàn)略決策的影響

注: 括號(hào)內(nèi)為t值，標(biāo)準(zhǔn)誤經(jīng)過(guò)了公司的cluster調(diào)整； ***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著。

(二)政府補(bǔ)貼

Hewitt-Dundas和Roper(2010)[13]研究發(fā)現(xiàn)政府支持能提高企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出比例，還能提高新產(chǎn)品的附加值。政府補(bǔ)貼是鼓勵(lì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要方式。在中國(guó)，企業(yè)可以通過(guò)獲得政府補(bǔ)貼向外部投資者傳遞信號(hào)，表明公司有相當(dāng)?shù)恼钨Y源，這一信號(hào)能吸引外部投資者的資金投入(宋凌云和王賢彬, 2013)[26]；此外，企業(yè)還可以通過(guò)獲得政府補(bǔ)貼向外界傳遞企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的積極信息，緩解信息不對(duì)稱程度(Czarnitzki和Hussinger, 2004)[27]。已有關(guān)于政府補(bǔ)貼的研究基本得出共識(shí)，政府補(bǔ)貼有助于降低企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的成本及風(fēng)險(xiǎn)和企業(yè)進(jìn)行技術(shù)投資的風(fēng)險(xiǎn)，傳遞積極信號(hào)，從而推動(dòng)企業(yè)的創(chuàng)新投入(Kleer, 2010[28]; Lee, 2011[29]; Meuleman和Maeseneire,2012[30])。很多學(xué)者證實(shí)了R&D投入和專利水平的顯著正向關(guān)系(Hausman et al., 1984[31]; Pakers, 1985[32]; Koller, 1995[33])。

政府補(bǔ)貼會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生推動(dòng)作用的前提是政府愿意并且能夠準(zhǔn)確地確定行業(yè)的發(fā)展前景和技術(shù)演進(jìn)路徑，然后根據(jù)行業(yè)的需要合理分配資源。從產(chǎn)業(yè)政策的制定過(guò)程來(lái)看，一般由政府部門組織專業(yè)人士通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、國(guó)家發(fā)展等方面的分析制定出未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)重點(diǎn)發(fā)展的行業(yè)，因此，基本滿足政府補(bǔ)貼發(fā)揮作用的第一個(gè)前提條件，即政府愿意并且能夠準(zhǔn)確地確定行業(yè)的發(fā)展前景和技術(shù)演進(jìn)路徑。但是目前政府和企業(yè)之間存在嚴(yán)重的信息不對(duì)稱，政府沒(méi)有辦法充分了解企業(yè)的技術(shù)信息(Powell, 2005)[34]，而受產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)更容易獲得政府補(bǔ)貼，這就有可能導(dǎo)致企業(yè)的尋租活動(dòng)，企業(yè)有動(dòng)機(jī)進(jìn)入受產(chǎn)業(yè)政策支持的領(lǐng)域，向政府發(fā)出虛假信號(hào)以獲得政府補(bǔ)貼，從而導(dǎo)致資源錯(cuò)配，此時(shí)政府補(bǔ)貼發(fā)揮作用的第二個(gè)前提條件難以得到滿足，因此有可能阻礙創(chuàng)新。

因此本部分試圖探究政府補(bǔ)貼對(duì)產(chǎn)業(yè)政策有效性的影響。選用的模型如式(2)所示：

IEi, t=α+β1IPi, t+β2Gsubi, t*IPi, t+β3Gsubi, t+γControli, t+εi, t

(2)

表10報(bào)告了相關(guān)回歸結(jié)果，重點(diǎn)關(guān)注政府補(bǔ)貼(Gsub)和產(chǎn)業(yè)政策(IP)交乘項(xiàng)系數(shù)的符號(hào)及顯著性，交乘項(xiàng)的系數(shù)表明政府補(bǔ)貼對(duì)產(chǎn)業(yè)政策和創(chuàng)新效率之間的關(guān)系有負(fù)向影響。表中列(1)-列(3)為以IP為解釋變量，分別以IE、IE_I、IE_NI為被解釋變量的回歸結(jié)果，后兩者的交乘項(xiàng)系數(shù)為-0.00439和-0.0159，分別在5%和10%的水平上顯著，說(shuō)明政府補(bǔ)貼可能引起企業(yè)的尋租行為，企業(yè)有向政府傳遞虛假信號(hào)以獲取政府補(bǔ)貼的動(dòng)機(jī)，這會(huì)使得公司的創(chuàng)新效率下降。

表10 政府補(bǔ)貼對(duì)產(chǎn)業(yè)政策有效性的中介作用

注: 括號(hào)內(nèi)為t值，標(biāo)準(zhǔn)誤經(jīng)過(guò)了公司的cluster調(diào)整； ***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著。

六 結(jié)論及啟示

本文利用中國(guó)2008-2015年間披露研發(fā)投入的上市公司的專利數(shù)據(jù)及經(jīng)營(yíng)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，考察宏觀產(chǎn)業(yè)政策對(duì)微觀企業(yè)創(chuàng)新效率的影響及其可能的傳導(dǎo)機(jī)制。研究結(jié)果表明：(1)受產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)創(chuàng)新效率更低，即產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率存在負(fù)向影響；(2)相對(duì)非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)中產(chǎn)業(yè)政策對(duì)創(chuàng)新效率的負(fù)向影響更明顯；(3)企業(yè)會(huì)迎合產(chǎn)業(yè)政策做業(yè)務(wù)的調(diào)整，而這種業(yè)務(wù)的調(diào)整會(huì)阻礙企業(yè)的創(chuàng)新效率；(4)受產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)有向政府傳遞虛假信號(hào)以獲取政府補(bǔ)貼的尋租動(dòng)機(jī)，會(huì)阻礙企業(yè)的創(chuàng)新效率。

已有理論認(rèn)為恰當(dāng)?shù)漠a(chǎn)業(yè)政策能提高產(chǎn)業(yè)層面的創(chuàng)新效率(Peters et al.，2012[35]；宋凌云和王賢斌，2013[26])，有利于促進(jìn)競(jìng)爭(zhēng)的產(chǎn)業(yè)政策，可以促進(jìn)生產(chǎn)率和生產(chǎn)率的增長(zhǎng)(Aghion et al.，2015)[20]。公司層面，已有實(shí)證研究證明了產(chǎn)業(yè)政策能顯著提高被鼓勵(lì)產(chǎn)業(yè)中企業(yè)發(fā)明專利數(shù)量和研發(fā)投入(余明桂等，2016)[2]，本文的研究結(jié)論反而表明產(chǎn)業(yè)政策降低了企業(yè)的創(chuàng)新效率，這不是對(duì)產(chǎn)業(yè)政策作用效果的否定，而是從創(chuàng)新效率角度對(duì)產(chǎn)業(yè)政策研究的補(bǔ)充。

研究結(jié)論為如何進(jìn)一步提高產(chǎn)業(yè)政策對(duì)創(chuàng)新的推動(dòng)作用提供了思路：在產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施過(guò)程中應(yīng)該盡量避免產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的負(fù)向影響，真正提升企業(yè)的創(chuàng)新能力。據(jù)此，本文提出如下政策建議：首先，產(chǎn)業(yè)政策在實(shí)施過(guò)程中可以向民營(yíng)企業(yè)適度傾斜，并且加強(qiáng)對(duì)國(guó)有企業(yè)的監(jiān)督，以降低國(guó)有企業(yè)的非效率；其次，產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施應(yīng)該配套相應(yīng)的甄別制度，強(qiáng)化對(duì)受扶持企業(yè)認(rèn)定資質(zhì)的審查，重點(diǎn)審查企業(yè)是否有真正進(jìn)入政策支持行業(yè)的動(dòng)機(jī)和基礎(chǔ)、是否存在“騙補(bǔ)”行為，以及是否存在虛增研發(fā)投入等現(xiàn)象，從而降低企業(yè)尋租的機(jī)會(huì)。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 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[J]. 經(jīng)濟(jì)研究, 2016, (4): 60-73.

[2] 余明桂, 范蕊, 鐘慧潔. 中國(guó)產(chǎn)業(yè)政策與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[J]. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì), 2016, (12): 5-22.

[3] Gao, W., Chou, J.. Innovation Efficiency, Global Diversification, and Firm Value[J].JournalofCorporateFinance, 2015, 30(C): 278-298.

[4] Okimoto, D. I..BetweenMITIandtheMarket:JapaneseIndustrialPolicyforHighTechnology[M]. Palo Alto: Stanford University Press, 1989.

[5] Eaton, J., Grossman, G. M.. Optimal Trade and Industrial Policy Under Oligopoly[J].QuarterlyJournalofEconomics, 1986, 101(2): 383-406.

[6] Chang, H. J., Park, H. J., Yoo, C. G.. Interpreting the Korean Crisis: Financial Liberalization, Industrial Policy and Corporate Governance[J].CambridgeJournalofEconomics, 2001, 22(6): 735-746.

[7] Etzkowitz, H., Leydesdorff, L.. The Dynamics of Innovation: from National Systems and “Mode 2” to a Triple Helix of University-industry-government Relations[J].ResearchPolicy, 2000, 29(2): 109-123.

[8] Rodrik, D.. Industrial Policy for the Twenty-first Century[C]. Cepr Discussion Papers, 2004: 1-15.

[9] 姜國(guó)華, 饒品貴. 宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀企業(yè)行為——拓展會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)研究新領(lǐng)域[J]. 會(huì)計(jì)研究, 2011, 281(3): 9-18, 94.

[10] Garcia-Vega, M.. Does Technological Diversification Promote Innovation?: An Empirical Analysis for European Firms[J].ResearchPolicy, 2006, 35(2): 230-246.

[11] Klinger, B., Lederman, D.. Diversification, Innovation, and Imitation Inside the Global Technological Frontier[J].PolicyResearchWorkingPaper, 2006, 36(31): 1-24.

[12] Chen, Y. S., Chang, K. C.. Using the Entropy-based Patent Measure to Explore the Influences of Related and Unrelated Technological Diversification upon Technological Competences and Firm Performance[J].Scientometrics, 2012, 90(3): 825-841.

[13] Hewitt-dundas, N., Roper, S.. Output Additionality of Public Support for Innovation: Evidence for Irish Manufacturing Plants[J].EuropeanPlanningStudies, 2010, 18(1): 107-122.

[14] Romer, P. M.. Endogenous Technological Change[J].NBERWorkingPapers, 1990, 98(98): 71-102.

[15] 喬治·泰奇. 研究與開(kāi)發(fā)政策的經(jīng)濟(jì)學(xué)[M]. 蘇竣, 柏杰譯. 北京: 清華大學(xué)出版社, 2002.

[16] 楊國(guó)超, 劉靜, 廉鵬等. 減稅激勵(lì)、 研發(fā)操縱與研發(fā)績(jī)效[J]. 經(jīng)濟(jì)研究, 2017, (8): 110-124.

[17] Hall, B. H., Jaffe, A. B., Trajtenberg, M.. Market Value and Patent Citations: A First Look[J].SocialScienceElectronicPublishing, 2000, 36(1): 16-38.

[18] 陳冬華, 李真, 新夫. 產(chǎn)業(yè)政策與公司融資——來(lái)自中國(guó)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[C]. 中國(guó)會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)研究國(guó)際研討會(huì)論文集, 2010: 1-80.

[19] 陸正飛, 韓非池. 宏觀經(jīng)濟(jì)政策如何影響公司現(xiàn)金持有的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)?——基于產(chǎn)品市場(chǎng)和資本市場(chǎng)兩重角度的研究[J]. 管理世界, 2013, (6): 43-60.

[20] Aghion, P., Dewatripont, M., Du, L., et al.. Industrial Policy and Competition[J].AmericanEconomicJournal:Macroeconomics, 2015, 7(4): 1-32.

[21] 韓永輝, 黃亮雄, 王賢彬. 產(chǎn)業(yè)政策推動(dòng)地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)了嗎?——基于發(fā)展型地方政府的理論解釋與實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 經(jīng)濟(jì)研究, 2017, (8): 33-48.

[22] 劉小玄. 中國(guó)工業(yè)企業(yè)的所有制結(jié)構(gòu)對(duì)效率差異的影響——1995年全國(guó)工業(yè)企業(yè)普查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 經(jīng)濟(jì)研究, 2000, (2): 17-25, 78-79.

[23] Jefferson, G. H., Rawski, T. G., Li, W., et al.. Ownership, Productivity Change, and Financial Performance in Chinese Industry[J].JournalofComparativeEconomics, 2000, 28(4): 786-813.

[24] 林毅夫, 蔡昉, 李周. 中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時(shí)期的地區(qū)差距分析[J]. 經(jīng)濟(jì)研究, 1998, (6): 3-10.

[25] Wrigley. Divisional Autonomy and Diversification[D]. Boston: Harvard Business School, 1970.

[26] 宋凌云, 王賢彬. 重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)政策、資源重置與產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率[J]. 管理世界, 2013, (12): 63-77.

[27] Czarnitzki, D., Hussinger, K.. The Link Between R&D Subsidies, R&D Spending and Technological Performance[R]. Zew Discussion Papers NO.04-56, 2004, https://EconPapers.repec.org/RePEc:zbw:zewdip:2194.

[28] Kleer, R.. Government R&D Subsidies as a Signal for Private Investors[J].ResearchPolicy, 2010, 39(10): 1361-1374.

[29] Lee, C. Y.. The Differential Effects of Public R&D Support on Firm R&D: Theory and Evidence from Multi-country Data [J].Technovation, 2011, 31(5-6): 256-269.

[30] Meuleman, M., Maeseneire, W. D.. Do R&D Subsidies Affect SMEs’ Access to External Financing?[J].ResearchPolicy, 2012, 41(3): 580-591.

[31] Hausman, J. A., Hall, B. H., Griliches, Z.. Econometric Models for Count Data with an Application to the Patents-R&D Relationship[J].Econometrica, 1984, 52(4): 909-938.

[32] Pakes, A.. On Patents, R&D, and the Stock Market Rate of Return[J].JournalofPoliticalEconomy, 1985, 93(2): 390-409.

[33] Koeller, C. K.. Innovation, Market Structure and Firm Size: A Simultaneous Equations Model[J].Managerial&DecisionEconomics, 1995, 16 (3): 259-269.

[34] Powell, B.. State Development Planning: Did It Create an East Asian Miracle?[J].ReviewofAustrianEconomics, 2005, 18(3-4): 305-323.

[35] Peters, M., Schneider, M., Griesshaber, T., et al.. The Impact of Technology-push and Demand-pull Policies on Technical Change-Does the Locus of Policies Matter?[J].ResearchPolicy, 2012, 41(8): 1296-1308.