政府補貼、篩選結(jié)構(gòu)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量
——基于科技型中小企業(yè)創(chuàng)新基金的實證研究

張昕悅，王錚

（東南大學，南京 211189）

1 引言

我國科技型中小企業(yè)已成為我國高科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的生力軍和驅(qū)動經(jīng)濟增長的主力軍，增強其研發(fā)能力可以提升我國整體科技水平，轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)濟增長引擎（王小魯?shù)龋?009）。中小企業(yè)外因國際國內(nèi)市場逐步分割（卿陶、黃先海，2021），內(nèi)因體量小、研發(fā)資金保障不足、研發(fā)產(chǎn)品核心競爭力不強等現(xiàn)實問題受到內(nèi)外夾擊。釋放中小企業(yè)創(chuàng)新潛力是政府資助的目標（Li 等，2018），為融資約束的中小企業(yè)“雪中送炭”，為發(fā)展勢頭好的企業(yè)“錦上添花”是現(xiàn)階段政府決策的出發(fā)點。

本文以政府補貼、篩選結(jié)構(gòu)與企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量為題，旨在評估科技型中小企業(yè)創(chuàng)新基金（以下簡稱“創(chuàng)新基金”）設(shè)立政策的實施效果。本文貢獻如下：第一，第一次系統(tǒng)地在微觀層面檢驗了1999-2014年創(chuàng)新基金從啟用到結(jié)束對企業(yè)創(chuàng)新的影響，完整、全面分析該政策的效果，將企業(yè)專利細致劃分種類，具體研究該政策對企業(yè)專利數(shù)量和質(zhì)量的提升作用，研究發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新基金對含金量最高的發(fā)明專利提升效果最明顯。第二，以往文獻關(guān)于政府對科技型企業(yè)資助研究集中在企業(yè)創(chuàng)新績效上，忽視政府從篩查到最終確定立項名單的組織結(jié)構(gòu)變動。本文以2005年篩選機制變化作為自然試驗，檢驗政府組織決策中對受資助企業(yè)的篩選從集權(quán)到分權(quán)的轉(zhuǎn)化，以企業(yè)創(chuàng)新績效變化間接考察政府組織結(jié)構(gòu)變動前后的決策效率。

2 研究設(shè)計

2.1 研究假設(shè)

第一，獲得創(chuàng)新基金資助的企業(yè)比未獲得資助企業(yè)獲得更多的專利總數(shù)、發(fā)明專利。

第二，存在創(chuàng)新基金的激勵作用，2005年分權(quán)的組織結(jié)構(gòu)決策下確定的資助企業(yè)專利數(shù)多于2005年前集權(quán)結(jié)構(gòu)。

2.2 計量模型設(shè)定與變量定義

研究創(chuàng)新基金對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，本文將企業(yè)獲得創(chuàng)新基金作為自然實驗，使用雙重差分模型進行因果識別，具體模型如下：

式中，i 代表企業(yè)；t 代表年份；被解釋變量Yit是衡量企業(yè)創(chuàng)新水平的指標變量，代表企業(yè)i 在第t年的創(chuàng)新績效，在本文中，使用加1 再取對數(shù)后的企業(yè)專利數(shù)量（LnPatentit）衡量；為進一步評估專利的數(shù)量和質(zhì)量，將企業(yè)專利細分為設(shè)計型專利（LnPatent1it）、發(fā)明型專利（LnPatent2it）和實用型專利（LnPatent3it）。發(fā)明性專利更能體現(xiàn)專利質(zhì)量（寇宗來、劉學悅，2020），只有發(fā)明專利申請數(shù)量的增加才能提高企業(yè)的市場價值。

核心解釋變量即創(chuàng)新基金資助的虛擬變量，如果代表企業(yè)i 在時間t 收到過了創(chuàng)新基金資助，則為1，否則為0。controls 代表一系列企業(yè)層面控制變量，包括企業(yè)年齡（firm_ageit）用當年與企業(yè)創(chuàng)立年份的差值來表示，企業(yè)年齡的平方（firm_age2it），企業(yè)規(guī)模（LnSizeit）用企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)表示，企業(yè)資產(chǎn)收益率（ROAit）用利潤與總資產(chǎn)的比值來衡量以及企業(yè)負債率（LnDebtit）用總負債與總資產(chǎn)比值的對數(shù)值表示。γi是企業(yè)固定效應，用于控制企業(yè)層面不可觀測的因素；δt用于控制時間固定效應，εit為隨機擾動項。

3 實證研究

3.1 創(chuàng)新基金對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響

通常而言，創(chuàng)新潛力越高的企業(yè)越容易獲得創(chuàng)新基金的資助，因此直接進行回歸會導致結(jié)果中存在選擇性偏差，因此本文先通過傾向評分匹配（PSM）的方法篩選出相對可比的樣本后再進行回歸分析，用傾向得分來評估企業(yè)獲得創(chuàng)新基金的可能性，削弱選擇性偏差的影響。先使用Logit 模型估計了傾向評分，以企業(yè)總資產(chǎn)、固定資產(chǎn)、債務總額、營業(yè)利潤以及企業(yè)所在行業(yè)為依據(jù)建立了非資助的控制組企業(yè)，在估計出傾向評分后，使用了1∶1 的不重復近鄰匹配，并設(shè)置最大距離為0.05。匹配保證兩組樣本在創(chuàng)新基金介入前的創(chuàng)新水平程度接近，提升企業(yè)受資助前后創(chuàng)新水平變化準確度。

圖1為匹配前后的傾向評分分布圖，圖a 為匹配前的分布，圖b 為匹配后分布。在匹配前，控制組與處理組的傾向評分分布不一致，但存在共同支撐區(qū)域，匹配后的控制組與處理組的傾向評分分布基本一致。匹配前控制組與處理組在變量上存在顯著差別，在匹配后，這些差異基本消除，說明匹配后獲得了可比的企業(yè)樣本。

圖1 傾向評分分布圖

3.2 篩選機制對創(chuàng)新基金的影響

為檢驗2005年組織結(jié)果篩選機制的變化對創(chuàng)新基金效果的影響，我們回歸比較了2005年前后創(chuàng)新基金對企業(yè)績效影響的變化，回歸公式如下：

其中，用lnno_2005Befit和lnno_2005Aftit分別代表在2005年前收到創(chuàng)新基金和2005年后收到創(chuàng)新基金，如果企業(yè)i獲得創(chuàng)新基金的時間在2005年之前，則lnno_2005Befit為1，否則為0；企業(yè)i 第一次獲得基金的時間在2005年之后，則lnno_2005Aftit為1，否則為0；式（2）中其他變量與式（1）一致。在該回歸中，本文刪除了在2005年前后都獲得過創(chuàng)業(yè)基金的企業(yè)樣本。

式（1）和式（2）的主回歸結(jié)果如表1所示：創(chuàng)新基金顯著提升了企業(yè)的創(chuàng)新績效，企業(yè)獲得創(chuàng)新基金后，專利總產(chǎn)出顯著提高了9.53%；但創(chuàng)新基金對不同類型的專利產(chǎn)出影響不一致，從第（2）列可以看出，獲得創(chuàng)新基金對企業(yè)的外觀專利產(chǎn)出沒有顯著影響；但從第（3）列、第（4）列可以看出，創(chuàng)新基金對發(fā)明型和實用型專利產(chǎn)出有顯著正向影響，分別使其提高了5.73%和5.43%，在專利類型中，發(fā)明專利提升最高且符合政府資助預期，因發(fā)明專利技術(shù)含量高、創(chuàng)新價值大、保護期長，更具有意義。

表1 篩選機制變化前后創(chuàng)新基金的影響

2005年前由中央政府審核創(chuàng)新基金的立項名單，自2005年組織篩選機制先由省級政府初步審核企業(yè)名單，公示一周后提交名單給中央政府。本節(jié)研究組織機構(gòu)決策權(quán)的變動是否使創(chuàng)新基金對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響發(fā)生了變化：在2005年前，獲得創(chuàng)新基金可使企業(yè)專利產(chǎn)出提高9.83%，對企業(yè)實用型專利產(chǎn)出的影響最大；在2005年后，總產(chǎn)出正向影響系數(shù)提高到10.56%，對企業(yè)發(fā)明型專利產(chǎn)出影響顯著且系數(shù)約是2005年前集權(quán)結(jié)構(gòu)的兩倍。相比于中央政府，地方政府可通過分配土地資源、企業(yè)稅收優(yōu)惠等多種措施跟進企業(yè)發(fā)展，與當?shù)仄髽I(yè)建立更為緊密的聯(lián)系，所以分權(quán)決策對企業(yè)創(chuàng)新的數(shù)量（專利總數(shù)）和創(chuàng)新的質(zhì)量（發(fā)明專利）更顯著。

4 結(jié)論與建議

本文研究了政府創(chuàng)新補貼、篩選結(jié)構(gòu)變化與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的作用機理，以中小企業(yè)科創(chuàng)基金1999-2014年立項名單為研究對象，使用傾向得分匹配方法找到與受資助企業(yè)相近的企業(yè)，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新基金對企業(yè)各類型專利均有提升。因政府篩選組織結(jié)構(gòu)2005年后由中央決策轉(zhuǎn)向地方初步篩選、中央確定名單，將篩選機制變化加入模型中進一步分析政府決策對企業(yè)創(chuàng)新效果的作用。實證結(jié)果表明，因地方政府可以減少信息不對稱問題，給予企業(yè)更有針對性的資助（Czarnitzki、Fier，2002），所以在分權(quán)結(jié)構(gòu)下，企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量（專利總數(shù)）和創(chuàng)新質(zhì)量（發(fā)明專利數(shù)）提升效果大大高于集權(quán)結(jié)構(gòu)。

創(chuàng)新基金作為我國政府面向中小型高科技企業(yè)的最大創(chuàng)新資助計劃，根據(jù)實證結(jié)果，具有參考研究意義。本文提出以下建議：

①后疫情時代下中小企業(yè)恢復元氣，科技型中小企業(yè)作為創(chuàng)新主力軍，因資金短缺、專利保護不完善等問題，亟需政府資助。政府提供資金支持對企業(yè)創(chuàng)新有較好的提升作用（Hottenrott、Lopes-Bento，2014）。

②政府的組織結(jié)構(gòu)由集權(quán)到分權(quán)的變化，不僅提升決策效率，分權(quán)更有利于考量企業(yè)創(chuàng)新潛力，節(jié)約政府決策成本，而且分權(quán)決策更有利于形成動態(tài)良性競爭，各省營造鼓勵企業(yè)創(chuàng)新的氛圍，地方間良性競爭，關(guān)注企業(yè)創(chuàng)新潛力。

③因地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展不平衡，企業(yè)創(chuàng)新動力不足可能受制于當?shù)亟?jīng)濟落后，尤其是我國西部地區(qū)，地區(qū)間經(jīng)濟分層、人才不平衡，中央政府作為最終決策者，鼓勵各級政府加大創(chuàng)新資助的同時，也可加大對貧困地區(qū)的專項創(chuàng)新資金資助。