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政府补贴对专精特新中小企业创新能力的影响--来自长三角地区的证据.pdf

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资源描述

1、2024 年 3 月第 22 卷第 2 期总 86 期北京联合大学学报(人文社会科学版)Journal of Beijing Union University(Humanities and Social Sciences Edition)Mar.2024Vol.22 No.2 Sum No.86收稿日期2023-09-27基金项目国家社会科学基金项目“增强民营经济韧性的精准金融支持机理与路径研究”(项目编号:19BJL059)。作者简介杨宜(1966),女,辽宁建平人,对外经济贸易大学博士生导师,北京财贸职业学院党委副书记、校长、教授;刘祖娴(1999),女,河南郑州人,对外经济贸易大学国际经

2、济贸易学院博士研究生;通讯作者:赵睿(1976)女,河北深泽人,北京联合大学商务学院教授、科技金融研究所所长。政府补贴对专精特新中小企业创新能力的影响 来自长三角地区的证据杨宜1、2刘祖娴2赵睿3(1.北京财贸职业学院,北京101101;2.对外经济贸易大学国际经济贸易学院,北京100029;3.北京联合大学商务学院,北京100025)摘要 专精特新中小企业是我国创新创造的主力军,现有研究证明补贴是政府扶持科技创新的有效手段。长三角地区是中国中小企业集聚地,也是创新能力最强的区域之一,且区域内产业发展具有差异化特点,因此本文选取 20162020 年浙江、上海、江苏、安徽四省市 109 家 A

3、 股上市的专精特新中小企业作为研究对象,采用固定效应模型和泊松模型分析政府补贴对专精特新中小企业创新能力的作用和区域异质性。结果表明:总体上政府补贴对企业的创新能力提升有正向影响,政府补贴通过缓解融资约束、促进企业创新合作机制激励专精特新企业创新,但具体效果因产权性质、行业性质和知识产权保护程度不同而存在区域差异性和滞后性。本文建议通过针对各区域位于重点产业链的专精特新企业进行精准补贴,将发明专利数、专利引用数等创新质量指标纳入补贴绩效考核指标体系,重点资助非国有企业与高科技行业的专精特新企业,尤其注重补贴可持续创新的成长型中小企业,强化知识产权保护,保证补贴的连续性,以提升政府补贴对创新的引

4、导作用。关键词政府补贴;专精特新中小企业;创新能力;技术改进中图分类号F832;F224文献标志码A文章编号 1672-4917(2024)02-0034-14一、引言党的二十大报告明确提出“强化企业科技创新主体地位,发挥科技型骨干企业引领支撑作用,营造有利于科技型中小微企业成长的良好环境,推动创新链、产业链、资金链、人才链深度融合”。专精特新中小企业具有“专业化、精细化、特色化、新颖化”的特征,是中小企业的领头军,是创新发展的重点培育方向。2011 年,工信部首次提出专精特新中小企业培育目标,2013 年,工信部发布了“专精特新”中小企业发展的总体思路、重点任务及推进措施。“十三五”时期,各

5、地的培育行动进入“高峰期”,培育行动在全国开展。2021 年,北交所开板也为专精特新中小企业的发展提供新的机遇,2022 年,工信部颁布优质中小企业梯度培育管理暂行办法,对培育管理提出了系统性要求,提出优质中小企业的三个梯度,其中专精特新中小企业是第二梯度。经过十余年的培育与发展,截至 2023 年,我国已有 9.8 万余家企业获得专精特新中小企业称号,有力支撑了我国的科技进步与产业升级改造。但在发展过程中仍存在问题:一是专精特新企业支持政策未形成完整的体系,已颁布政策落实不充分,政策的力度、精度有待提升;二是专精特新企业普遍存在融资约束,创新发展过程中存在较大资金压力;三是各地的创新驱动新引

6、擎培育方面支持力度不强,影响了企业创新的积极性。创新是经济增长的关键动力1,专精特新企业的创新具有重大的潜力,是我国重点支持的关键领域。现有关于专精特新企业创新能力的研究主要聚焦于影响因素分析,认为企业在创新过程中所需要的信息第 22 卷第 2 期杨宜等:政府补贴对专精特新中小企业创新能力的影响35 利益主要来自其社会资源,此类社会资源包括政府人脉、政策支持2-3;政府财政科技投入和创业风险投资是影响企业创新的主要融资渠道4;政府政策法规通过直接和间接的方式深刻影响着企业的创新能力5;中小企业转型时期的体制、政策、资源禀赋和融资约束促使企业在创新投入上占绝对优势6。现有研究多采用定性研究的方法

7、,主要以江苏省、北京市等省市为样本,针对单一地区研究提出推动专精特新中小企业高质量发展的各项对策研究7,提出“专精特新”是小微企业转型发展的可行路径8等观点。现有文献在研究政府补贴的效率时多以中小企业为研究对象,对政府补贴与企业创新能力的关系进行考察9,也有研究拓展到处于不同生命周期的企业创新、研发补贴与非研发补贴的影响研究10等。政府层面推动企业创新的影响研究主要包含政府政策实施对企业技术效率提高、创新激励的机制研究11-13与政府补贴通过缓解融资约束、提高风险承担能力等对企业创新效果提升的路径探索14-16。综上,现有研究的局限性包括:一是研究对象少有涉及长三角地区的专精特新中小企业,且较

8、少涉及政府补贴对专精特新中小企业创新能力的影响;二是对长三角内部专精特新企业发展差异关注不足。长三角地区实体经济发达,专精特新中小企业认定程序较为成熟,区域内上市的专精特新中小企业数量较多。同时由于区域内省份间经济发展水平、工业发展水平存在差距、专精特新中小企业存在数量差异,对于创新的保护程度也各不相同,值得进一步深入研究。本文研究的边际贡献包括:一是研究对象的选择具有代表性。A 股市场上市公司分布存在明显的区域不均衡,因此本文聚焦于长三角地区,基于浙江省、上海市、江苏省、安徽省四个省市共 109 家在 A 股上市的专精特新中小企业,研究结果更具参考价值。二是研究过程将创新产出分为创新数量、创

9、新质量,注重考量补贴对创新质量的影响。进一步分别从产权性质、行业差异及各区域知识产权保护的视角再次进行分组回归,并根据四省市的产业结构及专精特新企业的发展特点对实证结果进行了经济学解释。三是结合政府补贴的信号效应理论和专精特新企业特点进行机制分析。指出专精特新企业的规模仍是中小企业,从政府补贴的认可积极信号和风险消极信号引致的融资约束缓解与合作创新加强两个方面解释政府补贴对专精特新企业创新的激励机制。二、理论分析与研究假设(一)政府补贴与创新投入“专精特新企业”是中小企业的杰出代表和科技创新的生力军,但仍存在科技型企业普遍存在的经营不确定性和风险性较高的特征。科技创新融资具有较高的信息不对称性

10、,导致科技创新难度更大17。而专精特新企业作为我国科技发展和经济转型升级的关键力量,更需要通过自主研发和加快引进等方式提升技术创新能力。政府补贴对企业创新行为起到了积极的作用,一方面,若企业创新活动生产的新产品通过人员流动、信息的传播等途径被非技术创新企业复制,则创新企业无法获得预期的利润,从而丧失了创新的动力。政府补贴能够缓解创新结果被模仿所造成的损失,支持企业的创新行为。另一方面,政府补贴在为企业提供一定的研发资金的基础上,也会给企业带来税收优惠,能够减少企业税费的支出,激励专精特新企业扩大研发活动的投入规模,激发专精特新企业创新活动的积极性18。而且政府补贴会通过增加研发资金来促进企业开

11、展项目研发、增加研发投入19。基于以上研究,提出假设 H1:H1:政府补贴会促进专精特新中小企业的研发投入。(二)政府补贴与创新数量、创新质量政府补贴可以提升企业创新产出的数量、质量以及发明专利申请数量,企业的创新产出包括实用新型专利、外观设计以及发明专利。政府补贴对创新绩效具有正向的激励作用,这种激励作用在民营企业创新产出中的效果更为明显20。政府补贴具有较强的信号效应,通过向外界释放积极的信号,一方面,政府向专精特新企业提供补贴向外界传递了认可程度高的积极信号 21。政府补贴作为一种投资利好信息侧面证明了专精特新企业具有良好的创新基础和发展潜力22,有利于帮助专精特新企业获取更多跨企业合作

12、机会与外部资金。另一方面,获得政府补贴也向外界传递了企业风险较低的信号,有助于缓解因创新风险高可能导致的融资约束问题23,能够帮助外部资金为专精特新企业提供资本,通过技术引进与设备更新等方式,从而充分利用内外部资源优势24,获取外部资源提升内部技术水平25,进一步优化企业的创新质量。政府补贴会促进企业发明专利的产出26,但也不能忽视不科学的补贴制度也会造成企业在研发中存36 北京联合大学学报(人文社会科学版)2024 年 3 月在重数量、轻质量的问题。且这种影响对中小企业而言更为明显27。一方面,要素市场扭曲程度的存在会影响政府补贴对企业创新绩效的促进作用,如政府补贴的科学程度、寻租行为和挤出

13、效应等均可能对区域的要素市场扭曲程度造成影响28,从而影响专精特新企业的创新效果29;另一方面,政府补贴对企业创新有收入效应,也有替代效应30。政府补贴的替代效应指的是市场不完善或政府管制等原因,造成要素的市场价格偏离其机会成本,进而导致生产要素在国民经济体系中的非最优配置现象。基于以上研究,提出假设 H2:H2a:政府补贴能够增加企业发明专利的数量和质量。H2b:政府补贴能够减少企业发明专利的数量和质量。(三)政府补贴的区域异质性政府补贴行为不仅在行业内具有显著的溢出效应,对区域内行业间的技术升级也具有重要意义,行业内和行业间的技术溢出效应在市场化程度更高的地区更强31。政府补贴行为会导致某

14、一区域的创新能力产生相应的增长或减弱。政府补贴促使企业增加研发投入,促进地区的创新产出,而且区域的对外开放程度越高,对区域创新产出的影响效果越大32。区域政策的差异性会影响人才质量等要素,从而导致各企业创新能力的差异,对于新兴经济体的影响更是如此33。同时,由于企业所处行业不同或创新环境如知识产权保护、专利侵权执法的差异,也会对企业创新造成影响34。因此基于以上研究,提出假设 H3:H3:政府补贴对专精特新中小企业创新的影响具有区域异质性。三、研究设计(一)数据来源与样本选择由于长三角地区专精特新企业中非上市企业的相关信息获取难度较大,因此本文参照由 20192021年工信部公示的三批“专精特

15、新企业”名单筛选出位于长三角地区在 A 股上市的专精特新企业,剔除信息不全或数据缺失后得到 109 家专精特新企业样本数据。工信部于 2016 年正式发布促进中小企业发展规划(20162020 年),提出培育一大批主营业务突出、竞争力强的“专精特新”企业,因此本文选取的时间区间为 20162020 年。政府补贴、研发投入数据均来自国泰安数据库,部分来源于公司披露的年度报告及招股说明书,企业发明专利数来源于中国研究数据服务平台(CNRDS)。本文对样本数据进行如下处理:为了保证数据的可用性与准确性,排除了部分财务数据不全以及无法准确获得专利信息、政府补贴数据的企业,筛选后用于研究的样本为 109

16、 家 A 股上市企业。同时为避免极端值对实证结果的影响,本文对所有连续变量进行缩尾处理。(二)指标设计与实证模型1.被解释变量根据国家科技部颁发的企业创新能力评价指标体系,考虑各指标数据的可获得性,本文从创新投入与创新产出两方面来衡量企业的创新能力,其中创新产出又分为创新质量与创新数量。研发投入是指企业在研究开发产品、技术等过程中所产生的成本,包括人员、设备等方面的资金投入。本文选取财务报表中的研发投入作为被解释变量。由于企业规模、创新能力的不同,企业在研发方面的投入也不一样,本文参考郭研、张皓辰(2020)的做法对研发投入金额进行标准化处理35。创新数量一般使用专利数、新产品销售额以及研发密

17、度三种指标进行衡量。在实证研究中,最常使用的指标是专利数量。因为发明专利具有审查严格、保护时间长、技术价值高的特点,衡量企业的创新产出时更具有效性。同时,为避免各企业的研发投入在数量级上的差异,将企业创新产出 inv 定义为 Ln(Quantity)=Ln(1+专利申请数)。创新质量,借鉴张杰等(2018)做法,使用专利的引用量作为衡量专精特新企业创新质量的指标,以充分反映专精特新企业创新专利被引用的宽度36,构建专精特新企业专利引用的赫芬达尔指数:Quality=1-2,其中 表示专利引用中各大组分类的比重,Quality 的具体数值介于 0 到 1 之间,具体而言,专精特新企业的专利引用赫

18、芬达尔指数的数值越大,则专精特新企业的专利被更多引用,其创新质量也越好。2.解释变量政府补贴是指某一成员方政府或公共机构向某些企业提供的财政捐助以及对价格或收入的支持,其第 22 卷第 2 期杨宜等:政府补贴对专精特新中小企业创新能力的影响37 主要形式包括财政拨款等。政府补贴为手工整理的企业财务报表中“政府补助”数据,对于没有公开政府补贴详细数额的企业,本文根据计入其他收益、营业外收入、递延收益三部分的政府补贴计算得出政府补贴数据进行补充。由于不同企业的政府补贴在数量级上存在较大差异,本文对政府补贴数据进行标准化处理37。3.控制变量本文综合考虑企业自身因素对创新能力的影响,选取了 6 个指

19、标作为控制变量:企业规模:不同规模的企业对研发活动的态度与研发投入金额有着很大的差别,大企业可以承受研发活动失败带来的资金亏损,而小企业的承受能力较弱,因此,本文认为企业规模会影响研发投入金额。企业年龄:企业年龄越久,企业的组织结构与经营活动越成熟,企业对组织结构中研发部门的重视程度会影响企业的研发活动。同时,企业在技术方面的学习受到企业经营经验的影响,成立时间长的组织拥有更为丰富的技术学习经验。因此,选取企业年龄作为控制变量。企业成长性:企业的成长性会通过管理层对未来经营状况的预期来影响企业的研发活动。成长性强的公司,未来的发展势头越好,对研发活动的重视程度越高。企业财务状况:是指公司在资本

20、层面上的运营结果,采用企业的资产负债率来表示,能够衡量企业财务状况的稳定程度、偿债和获利的能力。公司的偿债能力愈强,则公司越有可能将资本投入研发活动中。因此,本文将企业的财务状况纳入控制变量中进行分析。公司治理结构:选用二职合一指标,董事长与总经理二职合一时取值为 1,否则为 0。产权性质:使用专精特新企业是否属于国有企业进行衡量,国有企业为 1,非国有企业为 0。4.实证模型为了更好探讨政府补贴对专精特新企业的影响,结合研究假设的不同、模型适用情况的差异,创新能力分别由研发投入和研发产出两个因素衡量。对于研发投入,为有效控制不随时间、个体变化且不可观测影响的冲击,本文借鉴郭玥(2018)的做

21、法,使用固定效应模型进行研究。对于研发产出,实证研究中使用专利数量作为指标。但由于专利数量指标为计数数据,其离散属性具有一定的特殊性,需要针对计数方法特点另外采用适用于专利数量的泊松模型38,因此,本文参考吕越(2023)的做法使用泊松模型进行研究39。基于上述原因,本文将使用两种模型进行实证研究,对模型 1 采用固定效应模型,对模型 2 采取泊松回归,本文构建以研发投入、发明专利总数作为被解释变量,政府补贴作为解释变量的计量模型 1、模型 2如下:模型 1:政府补贴对企业研发投入影响的固定效应模型Rdit=0+1Subsidyit+jControlit+year+area+it(1)模型 2

22、:政府补贴对企业创新数量影响的泊松回归模型Quantityit=0+1Subsidyit+jControlit+year+area+it(2)模型 3:政府补贴对企业创新质量影响的固定效应模型Qualityit=0+1Subsidyit+jControlit+year+area+it(3)其中,模型 1 的被解释变量为 Rdit,代表企业的研发投入;模型 2 的被解释变量为 Quantityit,代表企业的发明专利数量。下标 i 代表各研究样本企业,下标 t 代表各年份,Controlit表示所有的控制变量,表示个体固定效应,year 表示年份固定效应,area 表示省份固定效应,it为残差值

23、。(三)描述性统计表 2 展示了主要变量的描述性统计结果。其中,政府补贴的最大值为 38 159.84 万元,最小值为 23.9万元,均值为 2 080.23 万元,表明样本企业获得政府补贴金额存在着较大的差异;企业研发投入的最大值为 60 698.30 万元,最小值为 178.95 万元,均值为 4 200.69 万元,表明样本企业对研发活动重视程度不同。四、回归结果(一)基准回归本文首先使用模型 1 分析政府补贴对专精特新企业创新投入的影响,表 3 列示了基于模型 1 的政府补38 北京联合大学学报(人文社会科学版)2024 年 3 月表 1变量定义表类别变量名说明被解释变量研发投入Rd研

24、发支出/总资产研发产出创新数量QuantityLn(Quantity)=Ln(1+专利申请数)创新质量Quality专利引用数,Quality=1-2解释变量Subsidy政府补贴控制变量Size企业规模,公司年末总资产的自然对数Age企业年龄,公司上市年限的自然对数Growth企业成长性,销售收入增长率Leverage企业财务状况,总负债/总资产Soe产权性质,国有企业为 1,否则为 0Duality二职合一,二职合一时取值为 1,否则为 0表 2样本数据的描述性统计VariableNMeanS.D.MinMaxSubsidy5453329.722080.2323.938 159.84Rd5

25、454550.304200.69178.9560 698.30Quantity5450.150.2300.75Quality54537.4530.410283Size5451.4921.5218.2925.73Age5455.66314.77632Growth5450.581.060.1111.96Leverage54517.42%31.67%4.27%80.74%Soe5450.040.1901Duality5450.550.5001表 3政府补贴与专精特新企业创新产出的关系(1)(2)RdRdSubsidy0.097 0.064(0.031)(0.026)Size0.349 (0.104)

26、Age-0.069(0.065)Growth-0.003(0.084)Leverage0.399(0.252)Soe0.000(.)Duality0.000(.)常数项15.660 9.827 (0.507)(2.397)N545545时间固定效应控制控制个体固定效应控制控制地区固定效应控制控制注:括号内数值为标准差,、表示 1%、5%、10%的显著水平,下同。第 22 卷第 2 期杨宜等:政府补贴对专精特新中小企业创新能力的影响39 贴与专精特新企业创新投入的回归结果。其中,表 3 第(1)列报告了未加入控制变量的结果,第(2)列加入了控制变量。回归结果表示,模型 1 的政府补贴对专精特新企

27、业研发投入的影响系数均在 1%的水平上显著为正。表明政府补贴对研发投入的影响是正向的,政府补贴在一定程度上促进了专精特新企业的研发投入水平提升,可以支持假设 H1,即政府补贴激励了专精特新企业的研发投入增加。表 4 第(1)列和第(2)列展示了基于模型 2 的政府补贴与专精特新企业创新数量的回归结果。政府补贴对创新数量的影响系数在 1%的水平上显著为正,表明政府补贴对创新产出提升具有激励效应,因此验证了假设 H2 中政府补贴能够增加企业发明专利的数量。表 4 第(3)列和第(4)列列示了基于模型 3 的政府补贴与专精特新企业创新质量的回归结果,政府补贴对专精特新企业创新质量的回归系数虽然为正,

28、但是并不显著。考虑到专精特新企业专利研发需要较长的周期,政府补贴对创新质量的提升作用可能存在一定的滞后影响,本文对政府补贴进行滞后一期处理并重新进行验证,系数虽然有所提升但仍不显著,说明政府补贴对专精特新企业创新质量的提升并不存在明显的效果。表 4政府补贴与专精特新企业创新数量、创新质量的关系(1)(2)(3)(4)(5)QuantityQualityQuantityQualityQualitySubsidy0.116 0.0090.101 0.008(0.021)(0.009)(0.026)(0.009)Subsidyt-10.010(0.009)Size0.0330.0100.014(0.

29、033)(0.019)(0.025)Age0.011-0.006-0.015(0.005)(0.010)(0.014)Growth-0.0180.001-0.015(0.076)(0.014)(0.018)Leverage0.0540.0470.026(0.155)(0.098)(0.135)Soe0.1300.0000.000(0.132)(.)(.)Duality0.165 0.0000.000(0.052)(.)(.)常数项-0.793 0.009-1.501 -0.116-0.052(0.344)(0.143)(0.566)(0.381)(0.579)N545545545545436时

30、间固定效应控制控制控制控制控制个体固定效应控制控制控制控制控制地区固定效应控制控制控制控制控制(二)区域异质性分析首先,本文基于模型 1 分析政府补贴对专精特新企业创新投入的区域异质性,结果如表 5 所示。回归结果显示,浙江、江苏、上海和安徽的政府补贴回归系数均为正,但政府补贴对专精特新企业研发投入的提升效果在不同区域存在差异。相对而言,安徽的政府补贴对专精特新企业研发投入的提升效果最强,江苏与浙江的政府补贴对专精特新企业研发投入的提升效果次之,而上海的政府补贴对专精特新企业的研发投入提升效果并不显著。政府补贴对安徽省与上海市的专精特新企业的激励效果具有明显差别,可能是由于两区域的产业结构与发

31、展阶段、企业规模与类型不同造成的:一方面,上海已拥有较成熟的经济体系,处于更成熟的经济发展阶段,其产业结构更倾向于向服务业和先进制造业调整。而安徽处于较早的发展阶段,更倾向于新兴产业、技术密集型产业的发展,因此,安徽的政府补贴更可能激励创新型企业。另一方面,企业规模和水平差异也可能解释了政府补贴对专精特新企业研发投入的提升效果不同。上海市大型企业密集,企业获取资金来源能力较强;安徽省在近 5 年着力完善新能源车、芯片产业链,扶持了大量发展40 北京联合大学学报(人文社会科学版)2024 年 3 月起步晚、规模尚小的专精特新企业,中小型企业更依赖政府补贴来支持其研发活动,因此,政府补贴对安徽专精

32、特新企业的研发投入提升效果更为显著。表 5政府补贴对专精特新企业创新投入的地区分样本回归结果(1)(2)(3)(4)上海安徽江苏浙江Subsidy0.0890.254 0.127 0.169(0.140)(0.009)(0.000)(0.011)控制变量控制控制控制控制N12565250105R-squared0.6610.5150.5760.428时间固定效应控制控制控制控制个体固定效应控制控制控制控制地区固定效应控制控制控制控制其次,本文基于模型 2 分析政府补贴对专精特新企业创新数量的区域异质性,结果如表 6 所示。回归结果显示,浙江、江苏、上海和安徽的政府补贴回归系数均为正,江苏、安徽

33、、上海在 1%的显著性水平上显著,而浙江的回归分析中显著性水平不明显,这表明政府补贴对专精特新企业创新数量的影响效果也具有差异。其中,安徽的政府补贴对专精特新企业的创新数量的提升效果最好,上海、江苏对专精特新企业的政府补贴也有一定的效果,而浙江省的政府补贴对专精特新企业研发产出的提升没有明显效果。政府补贴对企业创新数量的作用效果具有差异,可能的原因是:相对而言,安徽省的政府补贴利用效果处于边际收益递增阶段,而对于专精特新企业自主创新投入已处于较高水平的浙江省,政府补贴对专精特新企业创新能力的拉升作用并不十分明显。表 6政府补贴对专精特新企业创新数量的地区分样本回归结果(1)(2)(3)(4)上

34、海安徽江苏浙江Subsidy0.259 0.344 0.200 0.130(0.004)(0.000)(0.000)(0.227)控制变量控制控制控制控制N12565250105R-squared0.6230.5810.4480.325时间固定效应控制控制控制控制个体固定效应控制控制控制控制地区固定效应控制控制控制控制最后,本文基于模型 3 分析政府补贴对专精特新企业创新质量的区域异质性,结果如表 7 所示。回归结果显示,仅有安徽的政府补贴对专精特新企业创新质量的回归系数显著为正,而其他区域的政府补贴对所在区域的专精特新企业创新质量没有产生显著影响。安徽的政府补贴对专精特新企业创新质量有显著的

35、激励效果,原因在于安徽省不断提供专精特新企业相关的税收减免或优惠,鼓励其增加研发投入和创新活动,包括所得税减免、研发费用税前扣除等。安徽省还设立专门的科技创新基金,用于支持专精特新企业的研发项目,提供资金支持,缓解了专精特新企业的融资约束问题,提高了专精特新企业的风险承担能力,进而有助于提高专精特新企业创新质量。基于上述三个分地区的政府补贴对创新投入、创新产出数量及质量回归分析的结果,可以解释假设H3,即政府补贴对专精特新中小企业创新的影响具有区域异质性。(三)稳健性检验通过上文研究,本文基本得出政府补贴对专精特新企业的创新投入与创新数量有激励效果的研究结论,为保证该实证结果的可靠性,本文进行

36、了包含替换主要变量、内生性检验、更换研究样本的一系列稳健性检验。第 22 卷第 2 期杨宜等:政府补贴对专精特新中小企业创新能力的影响41 表 7政府补贴对专精特新企业创新质量的地区分样本回归结果(1)(2)(3)(4)上海安徽江苏浙江Subsidy-0.0250.088-0.020-0.005(0.223)(0.016)(0.227)(0.783)控制变量控制控制控制控制N12565250105R-squared0.1520.3290.2630.261时间固定效应控制控制控制控制个体固定效应控制控制控制控制地区固定效应控制控制控制控制1.改变研发投入的度量已有研究对研发投入的度量存在差异,在

37、本文回归分析中选取的研发投入指标若不能准确衡量企业创新能力的增长,则会影响政府补贴对专精特新企业研发投入激励效果的可信度。对此,本文参照王一卉(2013)的做法40,将解释变量中的研发投入改为研发投入占营业收入比重,重新进行回归分析,得到的结果如表 8 所示。回归结果表明,政府补贴对创新投入的系数在 1%上显著为正,替换变量后的本文结论没有发生本质性变化。表 8政府补贴与企业创新能力的回归分析变量RdSubsidy1.511 3 (0.000)控制变量控制时间固定效应控制时间固定效应控制时间固定效应控制N545R-squared0.184 52.改变样本区间本文基准回归的区间选择为 20162

38、020 年,同期重大事件可能也会对本文结论的稳健性产生影响。考虑到 2020 年初疫情对企业创新活动带来的潜在影响,因此,本文还通过对 2020 年的样本剔除进行稳健性检验。表 9 结果表明,本文核心解释变量政府补贴对创新投入、创新数量的系数仍然显著为正,政府补贴对专精特新企业创新投入与创新数量的激励效应依旧存在,支持了文章结论的稳健性。3.内生性问题为了解决模型的内生性问题,即当期政府补贴不一定会对当期企业创新产生影响,因此,本文采取滞后一期的政府补贴数据代替当期政府补贴数据,使用 GMM 估计方法对创新投入、创新数量再次进行分析,上述回归结果说明政府补贴对企业创新能力具有滞后作用。滞后一期

39、的政府补贴对研发投入、研发产出具有显著作用。本文还采取工具变量法进行检验,参考杨洋41等做法,通过总体趋势替换个体差异,使用政府补贴主题相关文献常用的一种工具变量,即根据细分行业分类的政府补贴均值。由于细分行业分类的政府补贴均值与自变量专精特新企业的政府补贴具有高度相关性,而与企业的研发数量不存在关联,故满足对工具变量外生性的要求。此外该工具变量通过了弱工具变量、过度识别、不可识别检验,表明能够较好地处理研究的内生性问题42。表 10 的第(3)(4)列报告了本文使用工具变量的结果,本文的核心变量系数及显著性与前述保持一致,进一步支持了本文的结论,即政府对专精特新企业的补贴促进了专精特新企业创

40、新数量的增加。五、进一步分析基础回归结果显示,政府补贴对专精特新企业的创新投入与创新数量有正向影响,但政府补贴对专42 北京联合大学学报(人文社会科学版)2024 年 3 月表 9政府补贴与企业创新能力的回归分析(1)(2)RdQuantitySubsidy0.190 0.105 (0.034)(0.019)Size0.431 0.038(0.063)(0.030)Age-0.017 0.010 (0.007)(0.004)Growth0.048-0.045(0.115)(0.059)Leverage0.0140.050(0.241)(0.131)Soe-0.0090.150(0.213)(0

41、.085)Duality0.0690.180 (0.095)(0.055)常数项5.323 -1.645 (1.277)(0.569)N436436时间固定效应控制控制个体固定效应控制控制地区固定效应控制控制表 10政府补贴对滞后一期企业创新投入数量的 GMM 估计、工具变量法(1)(2)(3)(4)RdQuantityFirst stageSecond stageSubsidy0.337 0.478 0.387 (0.041 3)(0.061 2)(4.821)Size0.328 -0.047 60.473 0.019(0.050 6)(0.0617)(9.624)(0.297)Age-0.

42、015 5 0.031 4 0.0050.032 (0.0045 6)(0.006 38)(0.730)(4.835)Growth0.028 6-0.023 9-0.050-0.102(0.094 3)(0.114)(-0.379)(-0.871)Leverage0.385 0.311-0.549 0.506(0.161)(0.220)(-2.283)(2.317)Soe-0.1810.2150.528 0.460(0.115)(0.116)(2.491)(2.441)Duality0.069 40.506 -0.258 0.548 (0.056 0)(0.079 5)(-3.318)(7.6

43、37)Subsidy-industry0.847 (11.017)常数项4.996 -4.595 -6.785 -4.449 (0.865)(0.997)(-4.781)(-4.703)N545545545545R-squared0.4330.2260.4770.326精特新企业创新的具体效应在其他分析视角可能不同。为此,本文将分别从产权性质、行业差异及各区域知识产权保护的视角再次进行分组回归,考察不同产权、行业及知识产权保护环境下的政府补贴对专精特新企业创新的作用,并从政府补贴对专精特新企业融资约束的缓解作用、创新合作的激励作用两方面验证政府补贴对专精特新企业创新的影响机制。第 22 卷第

44、2 期杨宜等:政府补贴对专精特新中小企业创新能力的影响43 (一)产权性质与行业性质角度本文参考黎文靖等(2016)43的做法,进一步分析政府补贴对专精特新企业创新的作用机制,分别按照企业的产权性质和是否属于高科技行业对专精特新企业进行分组,重新进行回归,结果如表 11 所示。首先,将样本分为国有企业和非国有企业两部分,回归结果如表 11 Panel A 所示。政府补贴对非国有企业性质的专精特新企业创新投入和创新数量的系数均在 1%的水平上显著为正,这说明政府补贴对非国有专精特新企业的创新投入和创新数量均有显著的正向影响,但激励效果在非国有产权的专精特新企业中更加明显。其次,本文按照专精特新企

45、业的行业分类对高科技行业和非高科技行业进行分组,重新进行回归,结果如表 11 Panel B 所示。政府补贴对高科技行业的专精特新企业创新投入和创新数量的系数均在 1%水平上显著为正,这说明政府补贴对非国有专精特新企业的创新投入和创新数量均有显著的正向影响。政府补贴对专精特新企业创新投入和创新数量的激励效果在高科技行业企业中更加突出,在非国有产权的企业中更加显著。这可能是因为相对于国有企业,非国有与高科技行业中的专精特新企业在生存环境方面,面临更激烈的市场竞争环境;在市场竞争压力方面,非国有专精特新企业资源获取和市场地位不如国有专精特新企业。且由于创新激励具有边际递减特征,国有企业的创新原本就

46、处于良好的保护环境中,因而创新的积极性较低,所以在政府对专精特新企业的补贴下,非国有与高科技行业中的专精特新企业更有动力提高创新投入与数量。表 11政府补贴与不同产权与行业的专精特新企业创新投入与数量Panel A:政府补贴与企业创新按是否国企分组分析(1)(2)(3)(4)非国企国企非国企国企VARIABLERdRdQuantityQuantitySubsidy0.172 -0.2850.276 0.144(0.000)(0.108)(0.000)(0.132)控制变量控制控制控制控制N5252052520R-squared0.5580.9670.3350.983时间固定效应控制控制控制控制

47、个体固定效应控制控制控制控制地区固定效应控制控制控制控制Panel B:政府补贴与企业创新按是否处于高科技行业分组分析(1)(2)(3)(4)非高科技高科技非高科技高科技VARIABLERdRdQuantityQuantitySubsidy0.0820.181 0.264 0.290 (0.374)(0.000)(0.038)(0.000)控制变量控制控制控制控制N6548065480R-squared0.4240.5900.3730.348时间固定效应控制控制控制控制个体固定效应控制控制控制控制地区固定效应控制控制控制控制(二)知识产权保护角度本文进一步从知识产权保护角度分析政府补贴对专精特

48、新企业创新投入与创新数量的激励效应在不同知识产权保护环境下的差异,本文将样本划分为知识产权保护较高和较低的地区44,回归结果如表 12所示。结果显示,政府补贴对专精特新企业知识产权保护程度高和知识产权保护程度低的两类地区的创新投入与数量提升均有促进效果,但对于知识产权保护力度较高地区的专精特新企业创新投入与数量激励作用更强。一地区的知识产权保护环境越好,政府补贴对专精特新企业的创新激励作用更明显,凸显了44 北京联合大学学报(人文社会科学版)2024 年 3 月知识产权保护环境的重要性。具体而言,在知识产权保护较弱的地区,专精特新企业的创新更易被抄袭,削弱了政府补贴的激励效用;而在知识保护程度

49、更高的地区,知识产权保护打击了创新抄袭,提高了创新的边际利润,从而促进了专精特新企业创新。表 12政府补贴与不同知识产权保护力度的专精特新企业创新投入与数量(1)(2)(1)(2)保护低保护高保护低保护高VARIABLERdRdQuantityQuantitySubsidy0.0640.200 0.189 0.315 (0.258)(0.000)(0.022)(0.000)控制变量控制控制控制控制N105440105440R-squared0.5850.5850.3610.359时间固定效应控制控制控制控制个体固定效应控制控制控制控制地区固定效应控制控制控制控制(三)机制检验本文已经得出政府补

50、贴对专精特新企业的创新数量有激励效果,根据政府补贴的信号效应,政府向专精特新企业提供补贴向外界传递了“认可积极信号”与“风险消极信号”,一方面可以缓解创新风险高导致的融资约束问题,另一方面也有利于帮助专精特新企业获取更多跨企业合作机会,促进企业创新。基于此,本文分别从政府补贴对专精特新企业融资约束的缓解作用、政府补贴对专精特新企业创新合作的激励作用两个角度验证政府补贴对专精特新企业创新的影响机制。首先,本文对政府补贴缓解专精特新企业融资约束的机制进行验证,如表 13 第(1)列所示。借鉴使用衡量企业融资约束问题的常用代理变量商业信用指标(Credit)进行考察45-47,核心变量政府补贴的系数

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