政府補貼能否降低企業(yè)生存風(fēng)險？
——基于微觀數(shù)據(jù)的考察

張 慧 彭璧玉 楊永聰

一 引 言

持續(xù)的市場經(jīng)營狀態(tài)是企業(yè)發(fā)展與獲利的基礎(chǔ)，因而商業(yè)經(jīng)營者在企業(yè)做大做強的同時也應(yīng)關(guān)注企業(yè)長久生存問題。從全球范圍來看，中國微觀企業(yè)主體投資經(jīng)營活動較為活躍，成為推動中國經(jīng)濟(jì)乃至世界經(jīng)濟(jì)的重要力量，然而中國企業(yè)在高進(jìn)入、高成長的同時，也普遍存在著平均生存年限較短的現(xiàn)象。國家工商總局2013年發(fā)布的全國內(nèi)資企業(yè)生存數(shù)據(jù)顯示，統(tǒng)計觀測的1322.54萬家中國內(nèi)資企業(yè)中，有49.4%的企業(yè)生存年限低于5年，且設(shè)立后的3年-7年是企業(yè)退出市場的高發(fā)期，這和日本企業(yè)、歐美企業(yè)30年-40年的平均生存年限差距較大。與此同時，企業(yè)是國家繁榮經(jīng)濟(jì)、推動創(chuàng)新和增加就業(yè)的重要市場主體，企業(yè)生存也是各級政府部門關(guān)注的焦點話題。為了降低企業(yè)生存風(fēng)險、維持企業(yè)持續(xù)市場運營，國家及地方相關(guān)政府部門會陸續(xù)出臺一系列幫助企業(yè)生存和發(fā)展的積極政策，政府補貼便是其中較為常用的政策手段。2013年同花順數(shù)據(jù)中心公布了一組中國上市公司補貼數(shù)據(jù)，統(tǒng)計觀測的1572家上市公司中，有70%的公司曾經(jīng)獲得過政府部門的補貼資助，部分公司的補貼收入甚至占據(jù)了經(jīng)營業(yè)績的較大比例。由此，可以產(chǎn)生如下核心問題，政府部門將更多補貼機(jī)會和強度分配給了哪些企業(yè)？政府補貼是否能夠顯著降低企業(yè)生存風(fēng)險？政府補貼微觀經(jīng)濟(jì)效果是否存在補貼強度“適度區(qū)間”？政府補貼微觀作用效果是否在異質(zhì)性企業(yè)間存在差異？

相應(yīng)地，政府補貼與企業(yè)經(jīng)濟(jì)績效的關(guān)系也成為了國內(nèi)外學(xué)者廣泛探討的話題，多數(shù)研究集中于企業(yè)短期經(jīng)營績效和行為決策的評估視角，如政府補貼與企業(yè)生產(chǎn)率(Cin et al., 2017[1]; 余壯雄等, 2019[2])、企業(yè)創(chuàng)新(Guo et al., 2016[3]; 蘇屹和林雨儂, 2021[4])、企業(yè)出口(Tong et al., 2019[5];岳文, 2020[6])、企業(yè)投資的關(guān)系(Zhang et al., 2019[7]; 盧現(xiàn)祥和尹玉婷, 2018[8])。企業(yè)生存反映了微觀經(jīng)濟(jì)主體從進(jìn)入市場至退出市場的動態(tài)演化過程，是市場動態(tài)性的重要表現(xiàn)，也是測量企業(yè)長期經(jīng)濟(jì)績效的一個核心指標(biāo)(Geroski, 1995)[9]。近年來，一些學(xué)者開始從企業(yè)生存視角評估政府補貼的長期作用效果，部分研究認(rèn)為政府補貼有助于降低企業(yè)生存風(fēng)險，指出政府補貼具有資源屬性和信號屬性，不僅可以通過向企業(yè)補充豐富的生存資源，降低企業(yè)面對外部不確定性環(huán)境的生存風(fēng)險，而且可以通過向企業(yè)內(nèi)外部利益相關(guān)者傳遞積極的信號，增加其對企業(yè)持續(xù)開展經(jīng)營的信心(Zhang和Xu, 2019[10]; 歐定余和魏聰, 2016[11])。其他研究則認(rèn)為政府補貼反而增加了企業(yè)生存風(fēng)險，指出政府補貼發(fā)放過程中存在著分配信息的不透明性和監(jiān)管機(jī)制的缺失性，補貼資源配置扭曲現(xiàn)象時有發(fā)生，企業(yè)的非生產(chǎn)性尋租行為也隨之增加，這顯然不利于企業(yè)在市場中長久生存(Howell et al., 2018[12]; 毛其淋和許家云, 2015[13])?？傮w來看，現(xiàn)有關(guān)于政府補貼與企業(yè)生存風(fēng)險的研究仍處于探索階段，研究結(jié)論有較大的不一致性，亟須非線性關(guān)系和異質(zhì)性情景的深度考察。

綜合上述現(xiàn)實背景及研究進(jìn)展，本文以1998-2011年中國新成立的微觀企業(yè)為研究對象，基于傾向得分匹配和生存分析方法，實證檢驗政府部門對企業(yè)主體的補貼分配傾向、政府補貼與企業(yè)生存風(fēng)險的關(guān)系及異質(zhì)性表現(xiàn)，著重回答開篇提出的核心研究問題。本文研究發(fā)現(xiàn)：政府補貼分配過程中存在著明顯的傾向性，創(chuàng)新企業(yè)、國有企業(yè)和出口企業(yè)是政府部門的重點補貼對象；政府補貼可以顯著降低企業(yè)生存風(fēng)險，但只有在補貼強度的“適度區(qū)間”內(nèi)才能更好地發(fā)揮積極作用效果；異質(zhì)性企業(yè)情境下政府補貼對企業(yè)生存風(fēng)險的影響有所不同，政府補貼顯著促進(jìn)了國有企業(yè)生存，但對高創(chuàng)新企業(yè)和高出口企業(yè)生存的促進(jìn)作用不佳?？傮w來看，本文主要在以下三個方面作出了貢獻(xiàn)：(1)以企業(yè)長期生存為研究視角，同時遵循“補貼分配傾向—補貼經(jīng)濟(jì)效果—異質(zhì)企業(yè)差異”層層遞進(jìn)、環(huán)環(huán)相扣的研究脈絡(luò)展開，拓展出新的研究視角和框架。(2)不僅探究了政府補貼行為對企業(yè)生存風(fēng)險的影響效應(yīng)，而且測度了降低企業(yè)生存風(fēng)險的補貼強度“適度區(qū)間”、評估了不同企業(yè)情境下政府補貼對企業(yè)生存風(fēng)險的影響差異，為現(xiàn)有研究增加了新的內(nèi)容和情境。(3)實證檢驗中選擇傾向得分匹配方法解決選擇性偏差及變量內(nèi)生性問題，采用Cox比例風(fēng)險模型解決生存數(shù)據(jù)的刪失問題，為現(xiàn)有研究提供了新的方法和方案。

二 理論基礎(chǔ)與研究假說

(一)政府補貼行為與企業(yè)生存風(fēng)險

關(guān)于企業(yè)生存的研究普遍有一個潛在的假定，認(rèn)為企業(yè)退出是競爭市場“優(yōu)勝汰劣”的結(jié)果，而很少受到政府干預(yù)行為的影響(Geroski, 1995)[9]。然而現(xiàn)實中，無論是在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體還是在發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體，政府干預(yù)都是國家宏觀調(diào)控市場的重要手段，部分國家(尤其是轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)體國家)往往借助各種經(jīng)濟(jì)政策方式對企業(yè)的市場進(jìn)入和退出行為進(jìn)行干預(yù)(潘紅波等, 2008)[14]。特別地，政府這只“看得見的手”往往通過補貼政策配合市場機(jī)制來調(diào)節(jié)微觀企業(yè)運營，政府補貼逐漸成為各個國家深化政府與市場關(guān)系的主要著力點。顯而易見，政府補貼的發(fā)放不僅為企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營直接注入了發(fā)展資源，而且可以通過積極“信號傳遞”效應(yīng)間接地為企業(yè)匯聚資金、人才、技術(shù)等資源，是促進(jìn)企業(yè)長久生存與發(fā)展的關(guān)鍵維度(傅利平和李小靜, 2014)[15]。具體來看，政府補貼行為降低企業(yè)生存風(fēng)險效應(yīng)的機(jī)理體現(xiàn)在：一是政府補貼具有資源屬性，是企業(yè)發(fā)展的稀缺外部資源供給，不僅降低了企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營成本及風(fēng)險，而且可以緩解企業(yè)融資約束問題，為企業(yè)開展提升生產(chǎn)力、競爭力及生存力的投資經(jīng)營活動提供資金支持(Amezcua et al., 2013[16]; 歐定余和魏聰, 2016[11])；二是創(chuàng)新活動是降低企業(yè)生存風(fēng)險的重要路徑，而創(chuàng)新過程中存在著知識溢出的外部性問題，加之創(chuàng)新投資周期長、風(fēng)險高，導(dǎo)致企業(yè)普遍缺乏創(chuàng)新投資的積極性。然而，政府補貼作為一種外部性激勵，可以有效解決市場機(jī)制在創(chuàng)新活動中的失靈問題，促進(jìn)企業(yè)增加研發(fā)投入和創(chuàng)新產(chǎn)出，推動企業(yè)乃至區(qū)域創(chuàng)新投資活動達(dá)到最優(yōu)規(guī)模(Kim, 2018[17]; 曹獻(xiàn)飛, 2014[18])；三是政府補貼向市場傳遞了企業(yè)經(jīng)營質(zhì)量佳、投資潛力大的信號，為外部投資者、銀行部門、消費者、高素質(zhì)人才等利益相關(guān)者提供了積極信息，不僅緩解了企業(yè)與外部的信息不對稱性問題，而且為企業(yè)吸引和匯集資金、人才及科技資源提供了強力支撐。同時，政府補貼也向企業(yè)內(nèi)部決策者傳遞了企業(yè)擁有良好發(fā)展前景的信號，企業(yè)家持續(xù)經(jīng)營的信心和安全感由此增強(Wu, 2017[19]; Li et al., 2020[20])。基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H1：政府補貼顯著降低了企業(yè)生存風(fēng)險。

(二)政府補貼強度與企業(yè)生存風(fēng)險

在中國當(dāng)前經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型背景下，地方政府在選擇補貼對象及制定補貼強度等方面具有較大的支配權(quán)，補貼發(fā)放過程中尚缺乏嚴(yán)格的篩選體制及監(jiān)督制度，導(dǎo)致低強度補貼降低企業(yè)生存風(fēng)險的作用十分有限，高強度補貼又容易滋生大量資源錯配及尋租腐敗問題。具體來看，當(dāng)補貼額度較低時，政府補貼經(jīng)濟(jì)作用效果存在門檻效應(yīng)，難以發(fā)揮降低企業(yè)生存風(fēng)險的積極效果，原因體現(xiàn)在：一是政府補貼通常表現(xiàn)出“保護(hù)弱者”的特征，為了獲得這一稀缺補貼機(jī)會，眾多經(jīng)營不善的企業(yè)往往借助負(fù)向盈余操縱手段“騙補貼”，即使低強度補貼資金注入企業(yè)，也僅僅是粉飾了企業(yè)業(yè)績，并不能真正幫助企業(yè)擺脫生存困境(邵敏和包群, 2011)[21]；二是低強度補貼項目一般缺乏嚴(yán)格、標(biāo)準(zhǔn)的事后監(jiān)督機(jī)制，企業(yè)更傾向于將補貼資源作為現(xiàn)有投資資源的替代，并不會額外增加投資資源開展有助于降低企業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險、實現(xiàn)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的生產(chǎn)經(jīng)營活動(Koski和Pajarinen, 2015[22]; Mulligan et al., 2019[23])；三是政府補貼強度較低時，補貼收入容易對企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生擠出效應(yīng)，未能增加企業(yè)提升自身競爭優(yōu)勢的創(chuàng)新投資，政府補貼對企業(yè)生存的促進(jìn)作用受到了限制(Marino et al., 2016[24]; Szücs, 2020[25])。與此同時，當(dāng)補貼強度過高時，政府補貼經(jīng)濟(jì)作用效果存在“飽和效應(yīng)”，無法繼續(xù)維持降低企業(yè)生存風(fēng)險的效力，這一結(jié)果可能源于：一是高強度政府補貼下，企業(yè)間爭奪補貼資源的競爭更加激烈，由逆向選擇和道德風(fēng)險產(chǎn)生的資源錯配問題凸顯。同時，政府部門對大額補貼的分配往往存在著“挑選成功者”的特征，而真正有需求、符合標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)反而得不到政府資助，這顯然違背了政府補貼促進(jìn)企業(yè)生存的初衷(Antonelli和Crespi, 2013[26]; Fiorentin et al., 2019[27])；二是政府補貼強度較高時，企業(yè)進(jìn)行“尋補貼”投資的動機(jī)較強，而高額的尋租成本對企業(yè)生產(chǎn)性投資產(chǎn)生了擠出效應(yīng)，高額的尋租回報又使企業(yè)繼續(xù)展開新一輪的“尋補貼”投資，這樣的惡性循環(huán)將最終使企業(yè)走向衰敗(Mao和Xu, 2018[28]；毛其淋和許家云, 2015[13])；三是企業(yè)獲得高強度補貼時，容易患上“補貼依賴癥”，補貼政策刺激企業(yè)開展短視的產(chǎn)能擴(kuò)張或價格競爭，如果政府暫?；蛘呷∠垦a貼，企業(yè)往往會因為失去競爭優(yōu)勢而陷入生存困境(Du和Mickiewicz, 2016[29]; Marimuthu, 2020[30])?；谝陨戏治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

H2：政府補貼強度對企業(yè)生存風(fēng)險產(chǎn)生了非線性的“S型”影響。

(三)企業(yè)異質(zhì)性的調(diào)節(jié)效應(yīng)

資源基礎(chǔ)理論強調(diào)異質(zhì)性企業(yè)擁有的資源各不相同，這種異質(zhì)性不僅直接決定了企業(yè)競爭優(yōu)勢的差異，而且使企業(yè)利用外部資源的能力出現(xiàn)不同，因此政府補貼對微觀企業(yè)的作用效果在異質(zhì)性企業(yè)間存在著不同(Barney, 1991)[31]。一般地，企業(yè)利用外部資源的能力越強，越可能將政府補貼資源與企業(yè)內(nèi)部資源有效整合，加強更能提升企業(yè)生產(chǎn)率、創(chuàng)新水平、長久生存能力的經(jīng)營活動，充分發(fā)揮政府補貼降低企業(yè)生存風(fēng)險的積極效應(yīng)。反之，資源利用能力差的企業(yè)，更可能將政府補貼資源當(dāng)作企業(yè)現(xiàn)有資源的替代，容易出現(xiàn)補貼資源濫用或者補貼績效低下的問題，從而造成補貼資源的浪費(趙玉林和谷軍健, 2018)[32]。在中國情景下，政府補貼對象的選擇偏好是多元的，技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)、國有企業(yè)和出口企業(yè)均是政府部門的重點補貼對象，因此本文以上述三類企業(yè)為研究切入點，考察政府補貼對異質(zhì)性企業(yè)生存風(fēng)險的影響差異。從政府補貼對創(chuàng)新企業(yè)生存的影響效應(yīng)來看，創(chuàng)新企業(yè)通常擁有高端設(shè)備、高額資金、高科技人才等研發(fā)基礎(chǔ)，從而在獲得政府補貼時更有動機(jī)和能力開展創(chuàng)新投資。同時，企業(yè)創(chuàng)新是一個持續(xù)的過程，持續(xù)開展創(chuàng)新投資的企業(yè)更可能獲得高的創(chuàng)新績效，由此政府補貼發(fā)放給創(chuàng)新企業(yè)，尤其是高創(chuàng)新企業(yè)可以獲得更好的作用效果(Smith et al., 2018[33]; 鮑宗客, 2016[34])；從政府補貼對國有企業(yè)的影響效應(yīng)來看，政府部門對國有企業(yè)的補貼行為更多地呈現(xiàn)出“救窮特征”，而對非國有企業(yè)的補貼行為更多地呈現(xiàn)出“救急特征”，即政府部門為了維持國有企業(yè)生存，會持續(xù)補貼虧損嚴(yán)重的國有企業(yè)，同時為了支持非國有企業(yè)發(fā)展，會對具有發(fā)展?jié)摿η姨潛p較輕的非國有企業(yè)提供補貼。因而，相對非國有企業(yè)，政府補貼資源更多地降低了國有企業(yè)生存風(fēng)險(Zhang和Xu, 2019[10]; 王紅建等, 2015[35])。從政府補貼對出口企業(yè)的影響效應(yīng)來看，出口企業(yè)面臨著更加激烈的國際市場競爭，加之存在的“生產(chǎn)率悖論”問題，現(xiàn)實中，中國出口企業(yè)呈現(xiàn)高進(jìn)入、高退出的現(xiàn)象。同時，出口企業(yè)在國際市場的生存力更多地依賴于市場競爭，政府補貼等政策干預(yù)手段通常并不能有效幫助企業(yè)抵抗國際經(jīng)營風(fēng)險，因此政府補貼對出口企業(yè)生存風(fēng)險的影響相對較弱(Tong et al., 2019)[5]。基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H3：異質(zhì)性企業(yè)情境下，政府補貼對企業(yè)生存風(fēng)險的影響存在顯著差異。

三 研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)來源與樣本介紹

本文數(shù)據(jù)主要收集于1998-2011年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，其包括了豐富的微觀企業(yè)統(tǒng)計指標(biāo)，例如企業(yè)名稱、補貼收入、設(shè)立時間、企業(yè)狀態(tài)(營業(yè)、注銷)、企業(yè)類型等。為了確保研究數(shù)據(jù)的可靠性，按照以下原則對樣本進(jìn)行篩選：(1)為了克服生存分析中普遍存在的左刪失問題，即部分企業(yè)在觀察期開始(1998年)之前已經(jīng)開展市場經(jīng)營，但因為數(shù)據(jù)庫中并未包括1998年之前年份的企業(yè)數(shù)據(jù)，這部分企業(yè)在1998年前是否持續(xù)經(jīng)營的信息無法確認(rèn)，由此本文剔除了1998年之前創(chuàng)立的企業(yè)樣本；(2)為了避免異常值對研究結(jié)果的干擾，本文剔除了企業(yè)固定資產(chǎn)平均凈值≤0的樣本、資產(chǎn)總計≤0的樣本、員工數(shù)<8人的樣本、負(fù)債總計<0的樣本，并將固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值、流動資產(chǎn)與固定資產(chǎn)的比值、總增加值與銷售額的比值等限定在0至1的范圍內(nèi)；(3)為了消除極端值對回歸結(jié)果的干擾，對研究中的連續(xù)變量在1% 和99%分位數(shù)上進(jìn)行了縮尾處理(Winsorization)。

本文采用KM生存分析法對不同分組樣本企業(yè)在生命周期各個階段的生存狀況進(jìn)行描述分析。依據(jù)是否接受政府補貼將總樣本劃分為補貼組和非補貼組，其中補貼企業(yè)22847家，占總樣本的10.5%。圖1的KM分析結(jié)果顯示：在生命周期的各個階段，補貼企業(yè)的生存概率均顯著高于非補貼企業(yè)，這表明政府補貼行為有助于提升企業(yè)生存概率。依據(jù)補貼強度(政府補貼收入/企業(yè)銷售收入)高低將總樣本劃分為三種類型：低補貼強度組(0≤補貼強度<0.3)、中等補貼強度組(0.3≤補貼強度<0.7)、高補貼強度組(0.7≤補貼強度<1)，其中低補貼強度組企業(yè)207157家、中等補貼強度組企業(yè)3412家、高補貼強度組企業(yè)8004家，分別占總樣本的94.8%、1.6%、3.6%。圖2的KM分析結(jié)果顯示：在生命周期的各個階段，中等補貼強度企業(yè)的生存概率均高于低補貼強度企業(yè)和高補貼強度企業(yè)，這說明政府補貼促進(jìn)企業(yè)生存的杠桿作用存在“適度區(qū)間”，過低和過高的補貼強度均難以發(fā)揮積極作用。

圖1 補貼、非補貼企業(yè)的KM生存分析

圖2 不同補貼強度企業(yè)的KM生存分析

(二)變量測度

本文將被解釋變量企業(yè)生存風(fēng)險定義為企業(yè)在生命周期T時點生存狀態(tài)由生存轉(zhuǎn)變?yōu)橥顺龅母怕?，由生存分析模型估計得到。其中，企業(yè)在市場的生存時間T是指企業(yè)從開展市場經(jīng)營至退出市場經(jīng)營所覆蓋的時間，采用“企業(yè)撤銷時間或者觀察期結(jié)束時間-企業(yè)設(shè)立時間+1”測度，而企業(yè)生存狀態(tài)包括生存和退出兩種，利用企業(yè)退出狀態(tài)賦值為1、企業(yè)生存狀態(tài)賦值為0的虛擬變量進(jìn)行測度。本文的核心解釋變量包括政府補貼行為和政府補貼強度兩個變量，其中政府補貼行為定義為虛擬變量，若企業(yè)接受政府補貼則賦值為1，反之則賦值為0；政府補貼強度定義為連續(xù)型變量，采用政府補貼收入占企業(yè)銷售收入的比例來測度。本文的調(diào)節(jié)變量包括企業(yè)創(chuàng)新、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)及企業(yè)出口強度三個變量，變量測度中：企業(yè)創(chuàng)新表示為Ln(企業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值+1)；企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)表示為一個國有企業(yè)為1而非國有企業(yè)為0的虛擬變量；企業(yè)出口強度表示為企業(yè)出口交貨值/企業(yè)銷售收入。此外，本文對可能影響企業(yè)生存風(fēng)險的變量進(jìn)行了控制，其中企業(yè)規(guī)模表示為Ln(企業(yè)銷售收入)；外資企業(yè)表示為外資企業(yè)為1而內(nèi)資企業(yè)為0的虛擬變量；經(jīng)營范圍表示為多元化企業(yè)為1而專業(yè)型企業(yè)為0的虛擬變量；融資約束表示為企業(yè)利息支出占企業(yè)固定資產(chǎn)凈值年平均余額的比例；勞動生產(chǎn)率表示為企業(yè)工業(yè)增加值占企業(yè)從業(yè)人員數(shù)的比例；人力資本投入表示為企業(yè)員工教育費用占企業(yè)從業(yè)人員數(shù)的比例；資產(chǎn)收益率表示為企業(yè)凈利潤占企業(yè)總資產(chǎn)平均余額的比例；廣告投入表示為Ln(企業(yè)廣告費用)。上述研究變量的類別、名稱、符號及測度如表1所示。

表1 變量定義與測度

(續(xù)上表)

(三)模型設(shè)定

P=Pr{Subsidy=1}=φ{(diào)X}

(1)

在傾向得分匹配的基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建了Cox比例風(fēng)險模型估計政府補貼行為與企業(yè)生存風(fēng)險的關(guān)系及異質(zhì)性表現(xiàn)。Cox比例風(fēng)險模型是事件史分析中較常用的非參數(shù)模型，該模型以生存風(fēng)險率為被解釋變量，可以同時估計出諸多風(fēng)險因素對生存風(fēng)險的影響效應(yīng)。值得注意的是，部分企業(yè)在觀察期結(jié)束(2011年)并未出現(xiàn)退出事件，那么研究中便無法確定上述企業(yè)的持續(xù)生存時間，這便是生存分析中較為常見的右刪失問題。然而，Cox比例風(fēng)險模型可以通過設(shè)定風(fēng)險函數(shù)估計研究樣本的生存風(fēng)險分布，得到樣本企業(yè)在生命周期各個時間點發(fā)生退出事件的概率，有效糾正生存分析中的右刪失問題。式(2)為Cox比例風(fēng)險模型的具體形式，其中h(t,x)代表生存風(fēng)險函數(shù)，表示企業(yè)持續(xù)市場經(jīng)營中在生存時間t受風(fēng)險因素x影響的生存風(fēng)險率，h0(t)則代表基準(zhǔn)風(fēng)險函數(shù)，研究中并不需要對其具體分布作出假定，具有相對高的靈活性。解釋變量x涵蓋了影響企業(yè)生存風(fēng)險的因素集合，包括政府補貼行為、企業(yè)創(chuàng)新、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)出口強度、企業(yè)規(guī)模、外資企業(yè)、經(jīng)營范圍、融資約束、勞動生產(chǎn)率、人力資本投入、資產(chǎn)收益率、廣告投入。

lnh(t,x)=lnh0(t)+β1Subsidy+β2Innovation+β3State+β4Export+β5Size+β6Foreign+

β7Scope+β8Finance+β9Productivity+β10Human+β11ROA+β12Advertisement

(2)

(3)

四 實證結(jié)果與分析

(一)傾向得分匹配的結(jié)果

本文基于傾向得分匹配方法開展全樣本數(shù)據(jù)的篩選。首先，利用Logistic模型回歸匹配變量與政府補貼行為的關(guān)系，其中模型中被解釋變量是政府補貼行為，解釋變量為企業(yè)創(chuàng)新等11個匹配變量，通過上述回歸可以預(yù)測出全部企業(yè)的PS值；其次，采用最近鄰匹配方法精確配對處理組企業(yè)和對照組企業(yè)，即找到與處理組企業(yè)PS值最為接近的對照組企業(yè)，匹配中卡尺設(shè)定為PS值標(biāo)準(zhǔn)差的1/4(0.25σp)，匹配比例設(shè)定為1:3；最后，經(jīng)過縝密的篩選，匯總匹配成功的55311家企業(yè)，包括補貼企業(yè)22279家、非補貼企業(yè)33032家。表2列出了Logistic模型的回歸結(jié)果，Pseudo-R2和AUC兩個指標(biāo)的結(jié)果顯示模型回歸結(jié)果總體較好，每個匹配變量的回歸結(jié)果也均在1%水平上通過了顯著性檢驗。從單個匹配變量的回歸結(jié)果來看，本文較為關(guān)注的研究變量企業(yè)創(chuàng)新、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)及企業(yè)出口強度的系數(shù)符號為正且通過顯著性檢驗，即高創(chuàng)新企業(yè)、國有企業(yè)(相對非國有企業(yè))、高出口強度企業(yè)獲得政府補貼的可能性更高，也一定程度上說明了創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)主體、國有經(jīng)濟(jì)主體和出口經(jīng)濟(jì)主體均是國家重點補貼的對象；從其他變量的回歸結(jié)果中可以看出，政府部門給予大規(guī)模企業(yè)、外資企業(yè)(相對內(nèi)資企業(yè))、多元化企業(yè)(相對專業(yè)型企業(yè))、高融資約束企業(yè)、低勞動生產(chǎn)率企業(yè)、高人力資本投入企業(yè)、低資產(chǎn)收益率企業(yè)和高廣告投入企業(yè)更多的補貼機(jī)會。

表2 匹配變量的Logistic模型回歸

(續(xù)上表)

進(jìn)一步地，本文利用核密度分布檢驗匹配有效的共同支撐性假設(shè)，采用組間標(biāo)準(zhǔn)偏差檢驗匹配有效的平衡性假設(shè)，從而確保匹配結(jié)果的精確性。圖3為補貼組與非補貼組在匹配之前的PS值核密度分布，可以看出兩個樣本組的核密度分布存在明顯差異。圖4為補貼組和非補貼組在匹配之后的PS值核密度分布，不難看出兩個樣本組的PS值分布逐漸趨向一致，全樣本數(shù)據(jù)的選擇性偏移問題得到顯著修正，匹配有效的共同支撐性假設(shè)得到了驗證。同時，表3呈現(xiàn)了匹配變量在匹配前后的組間標(biāo)準(zhǔn)偏差，觀察匹配前后匹配變量在兩個樣本組的均值，可以看出所有變量經(jīng)匹配后的組間差異不再明顯，如企業(yè)出口強度變量匹配前處理組和對照組的均值分別為0.3752和0.2269，匹配后這兩個數(shù)值達(dá)到0.3752和0.3777。此外，組間標(biāo)準(zhǔn)偏差的絕對值越小，說明匹配效果越好，一般這一數(shù)值在20%之下時便可認(rèn)為匹配效果較好。本文所有匹配變量組間標(biāo)準(zhǔn)偏差的絕對值均低于4%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于20%的基本標(biāo)準(zhǔn)要求，說明匹配變量的設(shè)定合理，匹配有效的平衡性假設(shè)得到證實?？傮w而言，本文的樣本數(shù)據(jù)匹配結(jié)果較為理想，傾向得分匹配方法成功克服了全樣本數(shù)據(jù)的選擇性偏移問題和研究變量之間的內(nèi)生性問題，為下一步的生存分析提供了較為有效的數(shù)據(jù)。

圖3 匹配前補貼組與非補貼組的核密度分布

圖4 匹配后補貼組與非補貼組的核密度分布

表3 匹配變量的平衡性檢驗

(二)政府補貼行為對企業(yè)生存風(fēng)險影響的結(jié)果

本文基于PSM方法篩選出的55311個企業(yè)樣本，利用Cox比例風(fēng)險模型檢驗政府補貼行為對企業(yè)生存風(fēng)險的影響效應(yīng)。Cox比例風(fēng)險模型使用前需要先檢驗研究變量是否符合比例風(fēng)險(PH)假設(shè)，即解釋變量的風(fēng)險函數(shù)并不隨著生存時間的變化而變化。將政府補貼行為等解釋變量的舍恩菲爾德殘差對企業(yè)生存時間回歸后，發(fā)現(xiàn)每個研究變量的估計系數(shù)均接近于0，從殘差擬合圖中也可以觀察到各個研究變量的擬合曲線分布呈現(xiàn)出平行于生存時間軸的趨勢，這一結(jié)果表明研究變量符合PH假定(1)限于篇幅，此處未列出PH假設(shè)檢驗擬合圖，如有需要可向作者索取。。PH假設(shè)檢驗之后，本文利用Cox比例風(fēng)險模型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表4列(1)和列(2)。同時，本文進(jìn)一步采用生存分析的加速失效時間模型(AFT)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，從而確保研究結(jié)果的一致性和準(zhǔn)確性，表4列(3)和列(4)分別報告了AFT模型中擬合程度最好的兩個參數(shù)模型(廣義伽馬模型和對數(shù)邏輯斯蒂模型)的回歸結(jié)果。具體來看，列(1)為基準(zhǔn)檢驗，模型中并未加入其它控制變量，政府補貼行為變量的系數(shù)顯著為負(fù)，這表明接受政府補貼的企業(yè)擁有低于非補貼企業(yè)22.1%水平的生存風(fēng)險。列(2)在列(1)基礎(chǔ)上加入了所有控制變量，政府補貼行為變量的系數(shù)方向和顯著性水平均未發(fā)生實質(zhì)性變化，政府給予企業(yè)補貼的行為可以降低8.8%水平的企業(yè)生存風(fēng)險。綜合以上研究結(jié)果，不難發(fā)現(xiàn)政府補貼行為總體降低了企業(yè)8.8%-22.1%水平的生存風(fēng)險，有效發(fā)揮了促進(jìn)企業(yè)長期生存的積極效果，H1獲得驗證。列(2)中其他控制變量的回歸結(jié)果也均通過了1%水平的顯著性檢驗，創(chuàng)新強度越高的企業(yè)、國有企業(yè)(相對非國有企業(yè))、出口強度越低的企業(yè)、規(guī)模越小的企業(yè)、外資企業(yè)(相對內(nèi)資企業(yè))、專業(yè)型企業(yè)(相對多元化企業(yè))、融資約束越高的企業(yè)、勞動生產(chǎn)率越高的企業(yè)、人力資本投入越高的企業(yè)、資產(chǎn)收益率越高的企業(yè)和廣告投入越高的企業(yè)擁有更低的生存風(fēng)險。此外，穩(wěn)健性檢驗中，列(3)廣義伽馬模型的回歸結(jié)果和列(4)對數(shù)邏輯斯蒂模型的回歸結(jié)果，均與Cox比例風(fēng)險模型回歸的主要結(jié)果保持一致，因而本文的實證回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。

表4 Cox比例風(fēng)險模型回歸及穩(wěn)健性檢驗

(三)企業(yè)異質(zhì)性調(diào)節(jié)效應(yīng)的結(jié)果

為了考察異質(zhì)性企業(yè)情境下政府補貼行為對企業(yè)生存風(fēng)險的影響差異，本文進(jìn)一步在Cox比例風(fēng)險模型中加入政府補貼行為與企業(yè)創(chuàng)新、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)出口強度三個異質(zhì)性因素的交互項，具體回歸結(jié)果如表5所示。其中，列(1)為企業(yè)創(chuàng)新調(diào)節(jié)效應(yīng)的回歸，可以看出政府補貼行為和企業(yè)創(chuàng)新兩個變量的回歸系數(shù)均在1% 水平上顯著為負(fù)，本文更感興趣的交互項系數(shù)為負(fù)但不顯著，這意味著政府補貼促進(jìn)創(chuàng)新企業(yè)生存的效應(yīng)并不明顯。針對這一結(jié)果可能的解釋是：企業(yè)創(chuàng)新項目一般周期長、風(fēng)險大且產(chǎn)出不確定性高，多數(shù)企業(yè)為了規(guī)避創(chuàng)新投資風(fēng)險，可能僅僅是將補貼收入作為企業(yè)自身創(chuàng)新投入的替代，并不會額外增加創(chuàng)新資源投入。同時，由于補貼項目缺乏全項目周期的系統(tǒng)追蹤和監(jiān)督，政府部門通常不會跟蹤調(diào)查企業(yè)對補貼資源的利用情況，企業(yè)創(chuàng)新投資不足、創(chuàng)新產(chǎn)出不理想、創(chuàng)新收益低下的情況時有發(fā)生，結(jié)果導(dǎo)致政府補貼的積極效應(yīng)不明顯。列(2)為企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)調(diào)節(jié)效應(yīng)的回歸，可以看出政府補貼行為和企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)兩個變量的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)，本文更為關(guān)注的交互項系數(shù)為負(fù)且在1% 水平上顯著，這表明相對非國有企業(yè)，政府補貼更多地發(fā)揮了維持國有企業(yè)生存的效力。上述結(jié)果較為貼近中國政府補貼分配的現(xiàn)實情境，政府部門對國有企業(yè)的扶持主要出于“救窮”動機(jī)，更傾向于補貼虧損較嚴(yán)重的國有企業(yè)，通過發(fā)放高額的補貼資金幫助企業(yè)走出生存困境。然而，對非國有企業(yè)的扶持主要出于“救急”動機(jī)，更傾向于補貼績效較突出的非國有企業(yè)，但當(dāng)非國有企業(yè)陷入生存困境時，政府則較少干預(yù)。列(3)為企業(yè)出口強度調(diào)節(jié)效應(yīng)的回歸，可以看出政府補貼行為變量的回歸系數(shù)顯著為負(fù)、企業(yè)出口強度變量的回歸系數(shù)顯著為正，本文重點探討的交互項系數(shù)為正且在1% 水平上顯著，這說明相對低出口強度企業(yè)，政府補貼對高出口強度企業(yè)的促進(jìn)作用較弱。這一結(jié)果可能源于高出口強度企業(yè)在全球市場的影響力一般較高，其競爭力和生存力的增加更多地取決于企業(yè)創(chuàng)新水平和生產(chǎn)效率的提升，接受高額政府補貼反而容易使高出口強度企業(yè)遭受國際反補貼調(diào)查和訴訟，由此政府補貼對高出口強度企業(yè)生存概率的提升效果十分有限，甚至?xí)m得其反。由上可知，政府補貼對企業(yè)生存風(fēng)險的影響在異質(zhì)性企業(yè)間存在顯著差異，H3得到驗證。

表5 企業(yè)異質(zhì)性調(diào)節(jié)效應(yīng)的Cox比例風(fēng)險模型估計

五 進(jìn)一步分析：政府補貼強度與企業(yè)生存風(fēng)險

(一)政府補貼強度對企業(yè)生存風(fēng)險影響的結(jié)果

本文進(jìn)一步采用廣義傾向得分匹配方法(GPS)考察不同補貼強度區(qū)間下政府補貼的微觀作用效果。GPS方法的回歸總共分為三步，表6為GPS模型第一步和第二步的回歸，其中第一步主要估計匹配變量與連續(xù)型處理變量政府補貼強度的關(guān)系，同時計算出樣本企業(yè)的廣義傾向得分值S。第一步的回歸結(jié)果中，本文特別關(guān)注的企業(yè)創(chuàng)新、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和企業(yè)出口強度三個變量的回歸系數(shù)均通過1%水平的顯著性檢驗，觀察上述研究變量回歸系數(shù)的符號可以看出,政府部門給予了高創(chuàng)新企業(yè)、國有企業(yè)(相對非國有企業(yè))及低出口強度企業(yè)更高的補貼額度。其他匹配變量也均通過了顯著性檢驗，不難發(fā)現(xiàn)政府部門對小規(guī)模企業(yè)、內(nèi)資企業(yè)(相對外資企業(yè))、多元化企業(yè)(相對專業(yè)型企業(yè))、低融資約束企業(yè)、高勞動生產(chǎn)率企業(yè)、高人力資本投入企業(yè)、高資產(chǎn)收益率企業(yè)及高廣告投入企業(yè)的補貼強度更高。第二步運用Logistic模型進(jìn)行回歸分析，其中被解釋變量為企業(yè)生存狀態(tài)，核心解釋變量為政府補貼強度、政府補貼強度的二次方、政府補貼強度的三次方，同時模型中還加入了廣義傾向得分S及其平方項和三次方項、廣義傾向得分與政府補貼強度交互項作為控制變量。第二步的回歸結(jié)果顯示，模型中除S3變量在10%的水平通過顯著性檢驗外，其他所有解釋變量均通過1%水平的顯著性檢驗，這說明模型中研究變量的選取是合理的。從核心解釋變量政府補貼強度及其平方項和三次方項的回歸系數(shù)來看，不同強度的政府補貼對企業(yè)生存風(fēng)險產(chǎn)生了異質(zhì)性影響，政府補貼的積極效應(yīng)存在一個“門檻區(qū)間”，低強度的政府補貼降低企業(yè)生存風(fēng)險的效應(yīng)不明顯，同時還存在一個“適度區(qū)間”，只有適度補貼強度才可以有效降低企業(yè)生存風(fēng)險，此外還存在一個“飽和區(qū)間”，過高強度的政府補貼促進(jìn)企業(yè)長期生存的效應(yīng)也不明顯。

表6 GPS模型第一步和第二步的估計

表7 第三步估計：不同政府補貼強度與企業(yè)生存風(fēng)險的因果效應(yīng)

圖5 政府補貼強度與企業(yè)生存風(fēng)險的劑量反應(yīng)函數(shù)

基于第二步的回歸結(jié)果，第三步主要估算細(xì)分補貼子區(qū)間下，政府補貼強度對企業(yè)生存風(fēng)險的平均處理效應(yīng)，其中補貼子區(qū)間的細(xì)分主要按照1%的分位，在取值范圍內(nèi)分割了22個子區(qū)間。表7匯報了政府補貼強度在1%-22%子區(qū)間下的平均處理效應(yīng)，并通過自舉100次的方法計算出標(biāo)準(zhǔn)誤。從細(xì)分子區(qū)間的回歸結(jié)果來看，當(dāng)政府補貼強度在7%之下時，隨著政府補貼強度的增加，企業(yè)生存風(fēng)險逐漸增加，這意味著7%之下的政府補貼強度并未充分發(fā)揮促進(jìn)企業(yè)生存的積極效應(yīng)，即存在7%水平的補貼強度“門檻區(qū)間”；當(dāng)政府補貼強度在[7%， 15%]取值區(qū)間時，隨著政府補貼強度的增加，企業(yè)生存風(fēng)險逐漸降低，這說明[7%， 15%]區(qū)間的政府補貼強度可以顯著降低企業(yè)生存風(fēng)險，即存在[7%， 15%]水平的補貼強度“適度區(qū)間”；當(dāng)政府補貼強度大于15%時，隨著政府補貼強度的增加，企業(yè)生存風(fēng)險又開始逐漸增加，且這一增長速度越來越快，說明高于15%的政府補貼強度也并未顯現(xiàn)出削弱企業(yè)生存風(fēng)險的作用，即存在15%水平的補貼強度“飽和區(qū)間”。將子區(qū)間處理效應(yīng)的各個節(jié)點連接起來，便可以得到政府補貼強度與企業(yè)生存風(fēng)險關(guān)系的劑量反應(yīng)函數(shù)圖，從圖5可以明顯看出，政府補貼強度對企業(yè)生存風(fēng)險產(chǎn)生了非線性的“S型”影響。綜合以上回歸結(jié)果，H2得到了驗證。

(二)子樣本回歸結(jié)果

本部分主要通過子樣本分析挖掘政府補貼強度經(jīng)濟(jì)作用效果在不同企業(yè)樣本間的差異性表現(xiàn)。從政府補貼強度的分配傾向來看，相對非創(chuàng)新企業(yè)、非國有企業(yè)和出口企業(yè)，政府部門給予了創(chuàng)新企業(yè)、國有企業(yè)和非出口企業(yè)更高的補貼強度，那么有必要進(jìn)一步明確高強度的補貼資源是否有效降低了上述重點補貼企業(yè)的生存風(fēng)險。為進(jìn)一步驗證H3，本文將利用廣義傾向得分匹配方法測度和比較創(chuàng)新企業(yè)與非創(chuàng)新企業(yè)、國有企業(yè)與非國有企業(yè)、出口企業(yè)與非出口企業(yè)在每個補貼強度區(qū)間的經(jīng)濟(jì)作用效果。

1.創(chuàng)新企業(yè)與非創(chuàng)新企業(yè)子樣本的實證結(jié)果。利用廣義傾向得分匹配方法估計創(chuàng)新企業(yè)(新產(chǎn)品產(chǎn)值非0)和非創(chuàng)新企業(yè)(新產(chǎn)品產(chǎn)值為0)的補貼劑量反應(yīng)函數(shù)，圖6呈現(xiàn)了兩類企業(yè)的估計結(jié)果。創(chuàng)新企業(yè)的補貼劑量反應(yīng)函數(shù)顯示，政府補貼強度對創(chuàng)新企業(yè)生存風(fēng)險產(chǎn)生了“倒U型”的非線性影響，有效的政府補貼強度區(qū)域為[7%， ∞]，無效的政府補貼強度區(qū)域為[0， 7%]，即創(chuàng)新企業(yè)存在7%水平的補貼“門檻區(qū)間”，只有高額度補貼資源才能促進(jìn)創(chuàng)新企業(yè)生存概率的提升；非創(chuàng)新企業(yè)的補貼劑量反應(yīng)函數(shù)顯示，政府補貼強度對非創(chuàng)新企業(yè)生存風(fēng)險產(chǎn)生了“S型”的非線性影響，有效的政府補貼強度區(qū)域為[7%， 14%]，無效的政府補貼強度區(qū)域為[0， 7%]和[14%， ∞]，即非創(chuàng)新企業(yè)存在[7%， 14%]的補貼“適度區(qū)間”，只有適度的補貼額度才能有效促進(jìn)非創(chuàng)新企業(yè)生存?？傮w而言，政府補貼強度的作用效果在創(chuàng)新企業(yè)和非創(chuàng)新企業(yè)間存在顯著差異，要給予創(chuàng)新企業(yè)高額度的補貼，同時避免對非創(chuàng)新企業(yè)過度補貼的問題。

2. 國有企業(yè)與非國有企業(yè)子樣本的實證結(jié)果。采用廣義傾向得分匹配方法估計國有企業(yè)與非國有企業(yè)(按照所有權(quán)性質(zhì)劃分)的補貼劑量反應(yīng)函數(shù)，圖7呈現(xiàn)了兩類企業(yè)的估計結(jié)果。國有企業(yè)的補貼劑量反應(yīng)函數(shù)顯示，政府補貼強度對國有企業(yè)生存風(fēng)險產(chǎn)生了“倒U型”的非線性影響，有效的政府補貼強度區(qū)域為[16%， ∞]，無效的政府補貼強度區(qū)域為[0， 16%]，即國有企業(yè)存在16%水平的補貼“門檻區(qū)間”，只有高額的政府補貼資源才能維持國有企業(yè)存活于市場中；非國有企業(yè)的補貼劑量反應(yīng)函數(shù)顯示，政府補貼強度對非國有企業(yè)生存風(fēng)險產(chǎn)生了“S型”的非線性影響，有效的政府補貼強度區(qū)域為[6%， 15%]，無效的政府補貼強度區(qū)域為[0， 6%]和[15%， ∞]，即非國有企業(yè)存在[6%， 15%]的補貼“適度區(qū)間”，只有適度補貼才能降低非國有企業(yè)生存風(fēng)險。由此可見，政府補貼強度的作用效果在國有企業(yè)和非國有企業(yè)間存在明顯差異，政府部門促進(jìn)非國有企業(yè)生存消耗的補貼資源遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于國有企業(yè)。

圖6 政府補貼強度的劑量反應(yīng)函數(shù)：創(chuàng)新與非創(chuàng)新企業(yè)

圖7 政府補貼強度的劑量反應(yīng)函數(shù)：國有與非國有企業(yè)

3.出口企業(yè)與非出口企業(yè)子樣本的實證結(jié)果。運用廣義傾向得分匹配方法估計出口企業(yè)(出口交貨值非0)與非出口企業(yè)(出口交貨值為0)的補貼劑量反應(yīng)函數(shù)，圖8呈現(xiàn)了兩類企業(yè)的估計結(jié)果。出口企業(yè)的補貼劑量反應(yīng)函數(shù)顯示，政府補貼強度對出口企業(yè)生存風(fēng)險產(chǎn)生了“M型”的非線性影響，有效的政府補貼強度區(qū)域為[2%， 6%]和[16%， ∞]，無效的政府補貼強度區(qū)域為[0， 2%]和[6%， 16%]，即總體來看，出口企業(yè)存在[2%， 6%]的補貼“適度區(qū)間”，需要說明的是[16%， ∞]也是促進(jìn)企業(yè)生存的補貼區(qū)間，這可能源于部分出口企業(yè)屬于高創(chuàng)新和高國際化企業(yè)，只有高額度的補貼資源才能對其發(fā)揮積極的作用效果；非出口企業(yè)的補貼劑量反應(yīng)函數(shù)顯示，政府補貼強度對非出口企業(yè)生存風(fēng)險產(chǎn)生了“倒U型”的非線性影響，有效的政府補貼強度區(qū)域為[8%， ∞]，無效的政府補貼強度區(qū)域為[0， 8%]，即非出口企業(yè)存在8%水平的補貼“門檻區(qū)間”，只有高強度補貼才能降低非出口企業(yè)生存風(fēng)險。綜合來看，政府補貼強度對出口企業(yè)和非出口企業(yè)的作用效果顯著不同，非出口企業(yè)對政府補貼的依賴性更大。

圖8 政府補貼強度的劑量反應(yīng)函數(shù)：出口與非出口企業(yè)

六 結(jié)論與啟示

政府補貼微觀作用效果的考察對于中國政府有效利用公共資源引導(dǎo)企業(yè)持續(xù)經(jīng)營、加快企業(yè)快速成長至關(guān)重要。本文基于中國微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，采用傾向得分匹配和事件史分析方法，在解決樣本選擇性偏差和變量內(nèi)生性問題的基礎(chǔ)上，實證檢驗了政府補貼對企業(yè)生存風(fēng)險的影響效應(yīng)及異質(zhì)性表現(xiàn)。通過經(jīng)驗研究，得到以下幾點發(fā)現(xiàn)：(1)中國政府分配補貼資源過程中存在著明顯的傾向性，高創(chuàng)新企業(yè)和國有企業(yè)不僅擁有更多補貼機(jī)會而且獲得了更高補貼額度，同時高出口企業(yè)擁有更多補貼機(jī)會而低出口企業(yè)獲得了更高補貼額度。(2)政府補貼總體上降低了中國企業(yè)生存風(fēng)險，但不同強度的政府補貼卻有著明顯不同的作用效果，只有在適度補貼強度范圍內(nèi)才能有效發(fā)揮政府補貼對企業(yè)生存的積極效應(yīng)。(3)政府補貼對企業(yè)生存風(fēng)險的經(jīng)濟(jì)作用效果在不同企業(yè)間存在異質(zhì)性表現(xiàn)。政府補貼行為降低高創(chuàng)新企業(yè)和高出口企業(yè)生存風(fēng)險的效應(yīng)不明顯，但可以顯著降低國有企業(yè)的生存風(fēng)險。同時，只有在高額度的補貼范圍內(nèi)才能發(fā)揮政府補貼對創(chuàng)新企業(yè)、國有企業(yè)和非出口企業(yè)生存風(fēng)險的削弱作用，而對非創(chuàng)新企業(yè)、非國有企業(yè)及出口企業(yè)的補貼強度則需要維持在“適度區(qū)間”內(nèi)。

本文從企業(yè)生存的視角評估了政府補貼的微觀經(jīng)濟(jì)績效，為政府部門客觀篩選政府補貼分配對象、合理設(shè)定政府補貼強度區(qū)間和優(yōu)化設(shè)計補貼績效評估體系提供了重要政策啟示。(1)客觀篩選政府補貼分配對象。為了優(yōu)化配置補貼資源，政府部門應(yīng)在綜合考慮企業(yè)盈利情況、補貼項目實施能力、實際發(fā)展需求等基礎(chǔ)上建立一套科學(xué)的補貼篩選標(biāo)準(zhǔn)，從而避免出現(xiàn)低效率企業(yè)和僵尸企業(yè)長期依靠政府輸血維持生存，而高效率、高成長企業(yè)又面臨著高進(jìn)入壁壘的資源配置扭曲現(xiàn)象。同時，政府部門應(yīng)通過政務(wù)服務(wù)平臺公開、透明地發(fā)布補貼信息，讓更多有需求、符合補貼標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)及時了解補貼獲取流程，確定補貼企業(yè)名單后也要公開披露補貼企業(yè)資格審查信息，從而降低企業(yè)通過尋租行為、粉飾績效行為獲得補貼資格的可能性。(2)合理設(shè)定政府補貼強度區(qū)間。政府部門應(yīng)根據(jù)補貼企業(yè)資源基礎(chǔ)、補貼項目預(yù)算信息等制定出初步的企業(yè)補貼強度區(qū)間，并通過追蹤調(diào)查企業(yè)對補貼資金的使用情況和經(jīng)濟(jì)績效，動態(tài)地增加或減少補貼強度。同時，政府部門應(yīng)通過設(shè)立專項補貼資金或特定行業(yè)補貼資金的方式區(qū)分不同類型企業(yè)的補貼強度，如創(chuàng)新項目和創(chuàng)新行業(yè)引領(lǐng)并帶動著技術(shù)進(jìn)步，但創(chuàng)新投資的金額巨大、產(chǎn)出周期較長、外部性極高，因此政府部門對創(chuàng)新企業(yè)的補貼應(yīng)制定在較高的強度區(qū)間上。(3)優(yōu)化設(shè)計補貼績效評估體系。政府部門應(yīng)設(shè)計集事前、事中及事后于一體的動態(tài)補貼績效追蹤體系，包括補貼前期科學(xué)制定補貼標(biāo)準(zhǔn)，補貼中期定期評估和審查補貼資源利用情況，補貼后期根據(jù)補貼績效確定是否繼續(xù)補貼、是否調(diào)整補貼強度等。特別是，在創(chuàng)新企業(yè)、國有企業(yè)及出口企業(yè)補貼體系設(shè)計中，應(yīng)重點矯正創(chuàng)新企業(yè)補貼激勵不足、國有企業(yè)持續(xù)吸血、出口企業(yè)補貼效果不佳等問題，更好地引導(dǎo)補貼資源向高效率和高成長企業(yè)轉(zhuǎn)移。