蔣長流,韋 輝

(安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，合肥 230601)

引 言

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)引領(lǐng)科技創(chuàng)新的發(fā)展方向，發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級的關(guān)鍵。自2010年國務(wù)院公布《關(guān)于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》以來，國家出臺了一系列促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的政策，也包括一系列產(chǎn)業(yè)補(bǔ)貼政策。政府補(bǔ)貼不僅是財(cái)政政策的重要工具，同時也是中國產(chǎn)業(yè)政策的重要手段。改革開放以來中國經(jīng)濟(jì)的高速增長受益于國家出臺的各項(xiàng)產(chǎn)業(yè)政策[1]，但是我們不能單純看政府的行為，政府補(bǔ)貼政策的效果也取決于企業(yè)主體的配合以及政策環(huán)境等其他因素。

政府補(bǔ)貼本質(zhì)上是政府為履行經(jīng)濟(jì)職能而對經(jīng)濟(jì)進(jìn)行的干預(yù)。當(dāng)經(jīng)濟(jì)下行時，政府傾向于增加補(bǔ)貼，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展；當(dāng)經(jīng)濟(jì)上行時，政府傾向于減少政府補(bǔ)貼，以避免經(jīng)濟(jì)過熱。近年來，伴隨著全球經(jīng)濟(jì)的低迷以及中美貿(mào)易爭端，中國經(jīng)濟(jì)盡管保持較高增速，但是縱向?qū)Ρ?，?jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的不確定因素也在逐漸增多。在這種情況下，增加政府補(bǔ)貼以保持經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)是有必要的。同時，由于知識、專利等具有公共產(chǎn)品的性質(zhì)，政府補(bǔ)貼能夠解決因?yàn)橥獠啃詫?dǎo)致的市場失靈問題[2]。作為政府補(bǔ)貼的重要組成部分，國家財(cái)政R&D補(bǔ)貼也在不斷增加。根據(jù)《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒2018》，從2001年中國加入世貿(mào)組織以來至2017年，國家財(cái)政R&D 補(bǔ)貼由703.3億元增加到8 383.6億元，平均每年增加451.78億元，當(dāng)然這僅僅是科技方面的補(bǔ)貼。事實(shí)上，中國的補(bǔ)貼種類豐富，從中央到地方都存在不同層級的補(bǔ)貼，幾乎囊括了企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的全過程。本文對研究樣本的政府補(bǔ)助名目進(jìn)行了粗略梳理，如表1所示。

毫無疑問，作為引領(lǐng)未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是政府補(bǔ)貼的重點(diǎn)。政府大量的財(cái)政資金投入到企業(yè)中，效果到底如何？對于政府補(bǔ)貼效果的研究很多，大致分為兩類：一類研究認(rèn)為，政府補(bǔ)助有助于提升企業(yè)創(chuàng)新績效。如梅冰菁、羅劍朝(2020)[3]指出財(cái)政補(bǔ)貼可以顯著提高企業(yè)創(chuàng)新績效，并對非國有企業(yè)存在更高的激勵效應(yīng)；何勇、王秀(2020)[4]采用多元回歸分析方法對創(chuàng)業(yè)板上市公司進(jìn)行研究，結(jié)果表明政府補(bǔ)貼對企業(yè)創(chuàng)新“數(shù)量”和“質(zhì)量”均有顯著的促進(jìn)作用；顧楊(2019)[5]以上市高新技術(shù)企業(yè)為樣本，指出政府補(bǔ)貼對高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)具有促進(jìn)作用。另一類研究指出，政府補(bǔ)貼對企業(yè)創(chuàng)新績效無效果或者負(fù)向激勵。如邵敏、包群(2012)[6]指出，過多的補(bǔ)貼會顯著抑制企業(yè)生產(chǎn)率水平的提高；張翅(2020)[7]以農(nóng)業(yè)類上市公司為研究對象，發(fā)現(xiàn)事前補(bǔ)貼對企業(yè)未來創(chuàng)新投入具有擠出效應(yīng)，事后補(bǔ)貼也不能顯著提高企業(yè)未來創(chuàng)新投入；范子英、王倩(2019)[8]針對“既有研究多數(shù)認(rèn)為政府補(bǔ)貼效率低下”的現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)“虛增”的財(cái)政補(bǔ)貼同時導(dǎo)致規(guī)模擴(kuò)大和效率低下。

表1 上市公司政府補(bǔ)助分類

一、理論分析與研究假設(shè)

政府補(bǔ)貼作為政府產(chǎn)業(yè)政策工具之一，對企業(yè)發(fā)展和國民經(jīng)濟(jì)增長具有重要作用。作為政府對企業(yè)的“援助之手”，政府補(bǔ)貼運(yùn)行效果關(guān)乎政府調(diào)控經(jīng)濟(jì)的成效[9]。在實(shí)際的執(zhí)行中政府補(bǔ)貼對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用往往受多種因素的制約。首先，政府補(bǔ)貼效果受限于補(bǔ)貼的限度。只有適度的補(bǔ)貼才能夠顯著激勵企業(yè)新產(chǎn)品創(chuàng)新，而高額度補(bǔ)貼卻抑制了企業(yè)新產(chǎn)品創(chuàng)新[10]。也就是說，政府補(bǔ)貼并不是越多越好，財(cái)政補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入呈現(xiàn)復(fù)雜的非線性關(guān)系，補(bǔ)貼強(qiáng)度超過一定區(qū)間，對企業(yè)研發(fā)投入擠出效應(yīng)明顯[11]。其次，政府補(bǔ)貼效果受限于企業(yè)行為。政府補(bǔ)貼作為一種無償?shù)恼畬ζ髽I(yè)的資金轉(zhuǎn)移，對企業(yè)來說獲得政府補(bǔ)貼不僅是資金上的得利，而且還有諸多無形的收益，如政府補(bǔ)貼能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來“高光效應(yīng)”和“光環(huán)效應(yīng)”[12]。基于這種明顯的好處，企業(yè)可能會為獲得補(bǔ)貼而進(jìn)行尋租活動，從而抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。俞金紅、于明超(2019)[13]對中國A股上市的新能源概念類上市公司進(jìn)行研究后認(rèn)為，政府財(cái)政補(bǔ)貼并沒有促進(jìn)新能源企業(yè)績效的提高，不僅如此，政府補(bǔ)貼吸引了企業(yè)進(jìn)行尋租行為、耗費(fèi)尋租成本，并帶來進(jìn)一步的扭曲。在缺乏有效監(jiān)管的情況下，企業(yè)可能會將補(bǔ)貼資金投入非研發(fā)用途，存在事后的道德風(fēng)險(xiǎn)[14]。此外，政府補(bǔ)貼效果也受限于市場環(huán)境。實(shí)體企業(yè)資金逐利、要素市場扭曲引發(fā)的資源配置效率損失導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率下降[15]。任曙明(2014)[16]認(rèn)為，金融市場普遍存在的信息不對稱和代理問題，由此產(chǎn)生的融資約束會抑制企業(yè)的研發(fā)活動，進(jìn)而降低生產(chǎn)率水平?；谝陨戏治鎏岢鲆韵录僭O(shè)：

假設(shè)1：政府補(bǔ)貼會抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升

假設(shè)2：政府補(bǔ)貼會擠出研發(fā)投入，從而抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升

所有權(quán)性質(zhì)是影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的一個不可忽視的重要因素。相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)具有先天優(yōu)勢，這種優(yōu)勢主要體現(xiàn)在融資約束、政企關(guān)系、原材料壟斷等方面，這些優(yōu)勢顯然有助于促進(jìn)國有企業(yè)加大創(chuàng)新力度，從而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。民營企業(yè)由于產(chǎn)權(quán)背景的天然劣勢，要素市場扭曲帶來的尋租活動使得政府補(bǔ)貼扮演的降低企業(yè)和投資人之間信息不對稱的作用失效，削弱了民營企業(yè)的創(chuàng)新力度[12]。何光輝和楊咸月(2012)[17]研究了融資約束對不同所有制企業(yè)生產(chǎn)率的影響，結(jié)果表明只有民企存在融資約束且顯著抑制其生產(chǎn)率增長。基于以上分析提出以下假設(shè)：

假設(shè)3：政府補(bǔ)貼對國有企業(yè)全要素生產(chǎn)率的抑制作用低于非國有企業(yè)

企業(yè)規(guī)模作為企業(yè)的基本組織特征，在某種程度上反映了企業(yè)的資源稟賦。熊彼特的 “創(chuàng)新假說”[18]提出，大企業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新的主要來源，足夠大的企業(yè)規(guī)模所具有的資源稟賦是企業(yè)創(chuàng)新活動的基本保障條件。孫曉華、王昀(2014年)[19]指出，盡管企業(yè)規(guī)模與生產(chǎn)率之間呈現(xiàn)倒“U型”關(guān)系，但就絕大多數(shù)企業(yè)而言，擴(kuò)大規(guī)模有利于生產(chǎn)效率的提升[19]。企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大，有利于形成豐富的互補(bǔ)性創(chuàng)新資源，健全企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)[20]?，F(xiàn)有研究指出，政府創(chuàng)新補(bǔ)貼形成了對中小企業(yè)私人研發(fā)的替代，使得企業(yè)的研發(fā)活動變成了對政府創(chuàng)新補(bǔ)貼的依賴[21]?；谝陨戏治鎏岢鲆韵录僭O(shè)：

假設(shè)4：政府補(bǔ)貼對大型企業(yè)全要素生產(chǎn)率的抑制作用弱于中小型企業(yè)

股權(quán)質(zhì)押是一種融資行為，也是中國資本市場的一種普遍現(xiàn)象。在本文樣本中，2014—2018年間65.37%的上市公司控股股東進(jìn)行過股權(quán)質(zhì)押，股權(quán)質(zhì)押率平均值為27.27%。2018年由于股市的不景氣，中國資本市場甚至出現(xiàn)了股權(quán)質(zhì)押危機(jī)。股權(quán)質(zhì)押雖然是股東個人行為，普通股東股權(quán)質(zhì)押或許影響較小，但是控股股東股權(quán)質(zhì)押可能會惡化企業(yè)經(jīng)營。股權(quán)質(zhì)押加劇了所有權(quán)和控制權(quán)分離所引發(fā)的道德風(fēng)險(xiǎn)問題，助長了股東的短視心理，可能抑制企業(yè)創(chuàng)新[22]。已有研究指出，控股股東股權(quán)質(zhì)押不僅加劇了企業(yè)過度投資，也惡化了企業(yè)投資不足[23]?；谝陨戏治鎏岢鲆韵录僭O(shè)：

假設(shè)5：控股股東股權(quán)質(zhì)押行為會加劇政府補(bǔ)貼對全要素生產(chǎn)率的抑制作用

二、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以滬深A(yù)股隸屬于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的上市公司為樣本展開實(shí)證研究。鑒于目前并沒有形成統(tǒng)一的對于上市公司的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，本文依照國家統(tǒng)計(jì)局《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類》(2018)，并參照中國證監(jiān)會《2019年4季度上市公司行業(yè)分類結(jié)果》，再結(jié)合上市公司主營業(yè)務(wù)和主要產(chǎn)品，建立了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)A股上市公司數(shù)據(jù)庫。本文研究的時間跨度為2014—2018年，同時剔除以下公司：(1)近一年剛上市的公司；(2)研發(fā)投入等核心變量缺失的公司；(3)ST類公司。經(jīng)過上述數(shù)據(jù)篩選后，最終本文選取641家上市公司作為研究對象，共計(jì)2 627個觀測值。其中，高端裝備制造行業(yè)96家、節(jié)能環(huán)保行業(yè)69家、生物行業(yè)135家、新材料行業(yè)94家、新能源行業(yè)42家、新能源汽車行業(yè)43家、新一代信息技術(shù)行業(yè)162家。研究數(shù)據(jù)來源于CSMAR國泰安數(shù)據(jù)庫和上市公司年報(bào)。為減少異常值對結(jié)果的影響，我們對主要連續(xù)型變量分別在1%和99%分位進(jìn)行了縮尾處理。

(二)變量界定

1.被解釋變量

本文選擇全要素生產(chǎn)率作為被解釋變量，測度全要素生產(chǎn)率的方法較多，主要有參數(shù)法、非參數(shù)法和半?yún)?shù)法。參考魯曉東、連玉君[24]和程晨[25]估算全要素生產(chǎn)率的方法，我們采用C-D生產(chǎn)函數(shù)來進(jìn)行測算：

InYit=β0+β1InKit+β2InLit+εit

其中，Y為產(chǎn)出，用上市公司營業(yè)收入測度；K為資本投入，用上市公司固定資產(chǎn)凈額測度；L為員工數(shù)量，i為上市公司，t代表年份。參考范劍勇的做法[26]，本文對所涉及的投入產(chǎn)出變量進(jìn)行了時間維度的價(jià)格平減，分別使用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)、工業(yè)生產(chǎn)者購進(jìn)價(jià)格指數(shù)、工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)對資本投入、中間投入、產(chǎn)出進(jìn)行價(jià)格平減，以消除價(jià)格因素對數(shù)據(jù)帶來的偏差。然后對上述模型進(jìn)行OLS回歸，所得殘差即為全要素生產(chǎn)率(tfp_ols)。為克服傳統(tǒng)測量方法存在的偏差，本文同時采用OP法和LP測算全要素生產(chǎn)率，分別記為tfp_op和tfp_lp。

2.解釋變量

政府補(bǔ)貼采用上市公司年報(bào)中計(jì)入營業(yè)外收入和其他收益的政府補(bǔ)助表示。為消除不同企業(yè)規(guī)模的影響，參考魏志華等人做法[27]，利用政府補(bǔ)助與營業(yè)收入的比值來具體測度政府補(bǔ)貼。為了后文穩(wěn)健性檢驗(yàn)，參考唐清泉等人做法[28]，使用政府補(bǔ)助與主營業(yè)務(wù)收入之比表示政府補(bǔ)貼。

3.控制變量

參考現(xiàn)有研究，為了使模型更加準(zhǔn)確，考慮到公司規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、股權(quán)集中度、資產(chǎn)收益率、成長性、管理效率等因素可能對政府補(bǔ)貼、研發(fā)投入和全要素生產(chǎn)率的影響，故本文將上述因素列為控制因素。變量說明見表2。

表2 變量定義

(三)模型設(shè)計(jì)

模型(1)旨在探討政府補(bǔ)貼對全要素生產(chǎn)率的影響。同時，為了深入揭示政府補(bǔ)貼對全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制，本文引入企業(yè)研發(fā)投入，構(gòu)建了模型(2)和(3)，利用中介效應(yīng)模型探討政府補(bǔ)貼、研發(fā)投入與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系。

tfpit=α0+α1subit+βcontrolit+Σyear+Σindustry+εit

(1)

rdit=α0+α1subit+βcontrolit+Σyear+Σindustry+εit

(2)

tfpit=α0+α1subit+α2rdit+βcontrolit+Σyear+Σindustry+εit

(3)

三、實(shí)證結(jié)果與檢驗(yàn)

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表3列示了主要研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，樣本公司的全要素生產(chǎn)率衡量指標(biāo)tfp_lp均值為15.98715、tfp_op的均值為13.0926、tfp_ols的均值漸進(jìn)為0，與程晨[29]、段梅[30]、盛明泉[31]計(jì)算的全要素生產(chǎn)率基本一致。政府補(bǔ)貼變量sub的最大值為0.8451，最小值僅為0.00000143，表明不同企業(yè)獲得的政府補(bǔ)貼差異較大。其余變量如表3所示。

表3 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

(二)實(shí)證結(jié)果與分析

表4報(bào)告了以模型(1)為實(shí)證研究模型、政府補(bǔ)貼與全要素生產(chǎn)率之間的回歸結(jié)果。出于穩(wěn)健性考慮以及減少行業(yè)內(nèi)共同遺漏變量因素帶來的內(nèi)生性問題，我們使用三種不同的全要素生產(chǎn)率指標(biāo)作為因變量同時進(jìn)行OLS和固定效應(yīng)回歸。

表4中第(1)、(2)列展示的是以O(shè)LS法求得的全要素生產(chǎn)率為因變量，分別采用OLS回歸和面板固定效應(yīng)回歸的結(jié)果，sub的系數(shù)均為負(fù)值且在1%置信水平上顯著，表明政府補(bǔ)貼不利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司全要素生產(chǎn)率的提升。同時，第(3)-(6)列的回歸結(jié)果也顯示，無論采用哪種全要素生產(chǎn)率代理指標(biāo)，核心解釋變量sub的系數(shù)均在1%置信水平上顯著為負(fù)值，因此回歸結(jié)果支持了假設(shè)1。

表4 政府補(bǔ)貼與全要素生產(chǎn)率

在控制變量中，企業(yè)規(guī)模(size)至少在5%的置信水平下顯著促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，與已有研究一致[32]，表明對于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)來說，企業(yè)規(guī)模越大越有助于企業(yè)更好的發(fā)展。資產(chǎn)負(fù)債率(lev)、企業(yè)成長性(growth)、企業(yè)現(xiàn)金流(cash)這三個指標(biāo)顯著為正值，表明資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)成長性與企業(yè)現(xiàn)金流越高，企業(yè)全要素生產(chǎn)率越高。資產(chǎn)收益率(roa)在1%置信水平下顯著為正值，表明企業(yè)盈利性越好，越有助于提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。企業(yè)年齡(age)和股權(quán)集中度(holder)并不是很顯著。

(三)機(jī)制分析：基于研發(fā)投入的中介效應(yīng)

由前文知道，政府補(bǔ)貼在1%的置信水平下顯著地降低企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，這存在什么作用機(jī)制呢？借鑒溫忠麟等人[33]的中介效應(yīng)原理，基于模型(1)、(2)、(3)我們引入研發(fā)投入這一變量探討其中的作用機(jī)制。同時為保證準(zhǔn)確性，參考Iacobucci Dawn的做法[34]構(gòu)建Zmediation統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)中介效應(yīng)是否顯著。

由表4回歸結(jié)果可知，政府補(bǔ)貼顯著降低企業(yè)全要素生產(chǎn)率，這一結(jié)果滿足中介效應(yīng)的前提條件。表5中第(1)列以研發(fā)投入為被解釋變量，政府補(bǔ)貼的估計(jì)系數(shù)在1%的置信水平下顯著為負(fù)，表明政府補(bǔ)貼并不能促進(jìn)企業(yè)增加研發(fā)投入；第(2)、(3)、(4)列采用了不同的全要素生產(chǎn)率指標(biāo)，可以發(fā)現(xiàn)，政府補(bǔ)貼的估計(jì)系數(shù)都在1%的置信水平下顯著為負(fù)，即政府補(bǔ)貼對企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著的制約作用。根據(jù)中介效應(yīng)原理，我們認(rèn)為研發(fā)投入具有中介效應(yīng)且為部分中介，也就是說，政府補(bǔ)貼通過擠出企業(yè)研發(fā)投入而降低了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，假設(shè)2得到驗(yàn)證。同時，在5%顯著性水平下，第(2)、(3)、(4)列的Zmediation統(tǒng)計(jì)量均明顯大于1.96，表明中介效應(yīng)是顯著的。

表5 政府補(bǔ)貼與全要素生產(chǎn)率：基于研發(fā)投入的中介效應(yīng)

(四)異質(zhì)性檢驗(yàn)

1.產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性檢驗(yàn)

由前文分析可知，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)也是影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要因素。因此，按照企業(yè)實(shí)際控制人所有權(quán)性質(zhì)，將企業(yè)分為國有企業(yè)組和非國有企業(yè)組。表6中第(1)、(2)、(3)列為國有企業(yè)組的回歸結(jié)果，第(4)、(5)、(6)列為非國有企業(yè)組的回歸結(jié)果?？梢钥闯觯瑹o論是國有企業(yè)組還是非國有企業(yè)組，政府補(bǔ)貼對企業(yè)全要素生產(chǎn)率都呈顯著的抑制作用。通過對比發(fā)現(xiàn)，非國有企業(yè)組的政府補(bǔ)貼系數(shù)絕對值明顯大于國有企業(yè)組，且非國有企業(yè)組的顯著性更強(qiáng)，表明政府補(bǔ)貼對不同所有制企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響存在顯著差異，在非國有企業(yè)中政府補(bǔ)貼對全要素生產(chǎn)率的抑制作用更加顯著，因此假設(shè)3得到驗(yàn)證。

表6 產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性回歸結(jié)果

2.規(guī)模異質(zhì)性檢驗(yàn)

不同規(guī)模的企業(yè)在獲取政府補(bǔ)貼、管理效率、資金實(shí)力等方面存在顯著差異，由前文分析可知，有必要基于企業(yè)規(guī)模進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局《統(tǒng)計(jì)上大中小微型企業(yè)劃分辦法(2017)》將樣本分為大型企業(yè)和中小型企業(yè)兩組。表7中第(1)、(2)、(3)列為大型企業(yè)組的回歸結(jié)果，第(4)、(5)、(6)列為中小型企業(yè)組?？梢钥闯觯瑹o論是大型企業(yè)組還是中小型企業(yè)組，政府補(bǔ)貼都在1%的顯著性水平下抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，而且政府補(bǔ)貼的三個系數(shù)都非常接近。通過對比發(fā)現(xiàn)，中小型企業(yè)組的政府補(bǔ)貼系數(shù)絕對值大于大型企業(yè)組，表明政府補(bǔ)貼對不同規(guī)模企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的影響存在顯著差異，在中小型企業(yè)組中政府補(bǔ)貼對全要素生產(chǎn)率的抑制作用更明顯，這一結(jié)論支持了假設(shè)4。

表7 規(guī)模異質(zhì)性回歸結(jié)果

3.股權(quán)質(zhì)押異質(zhì)性檢驗(yàn)

控股股東股權(quán)質(zhì)押行為表面上是融資行為，實(shí)際上關(guān)系到企業(yè)經(jīng)營管理的穩(wěn)定。依據(jù)企業(yè)控股股東是否進(jìn)行過股權(quán)質(zhì)押，將樣本分為股權(quán)質(zhì)押組與非股權(quán)質(zhì)押組。表8中第(1)、(2)、(3)列為股權(quán)質(zhì)押組，第(4)、(5)、(6)列為非股權(quán)質(zhì)押組?？梢钥闯?，無論是股權(quán)質(zhì)押組還是非股權(quán)質(zhì)押組，政府補(bǔ)貼都顯著抑制了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，而且政府補(bǔ)貼的系數(shù)都非常接近。通過對比發(fā)現(xiàn)，股權(quán)質(zhì)押組中政府補(bǔ)貼的系數(shù)絕對值明顯大于非股權(quán)質(zhì)押組，表明股權(quán)質(zhì)押行為會加劇政府補(bǔ)貼對全要素生產(chǎn)率的抑制作用，這一結(jié)論支持了假設(shè)5。

表8 股權(quán)質(zhì)押異質(zhì)性檢驗(yàn)

(五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替代被解釋變量

本文使用了三種全要素生產(chǎn)率代理指標(biāo)，并且同時采用OLS回歸和固定效應(yīng)回歸，結(jié)果顯示，解釋變量政府補(bǔ)貼的系數(shù)符號和顯著性均未發(fā)生改變，而且系數(shù)大小也比較接近，表明結(jié)果是穩(wěn)健的。

2.替代解釋變量

改變政府補(bǔ)貼的衡量方法，采用政府補(bǔ)助與主營業(yè)務(wù)收入之比來衡量，回歸結(jié)果如表9第(1)、(2)、(3)列所示。可以看出，對于三種全要素生產(chǎn)率被解釋變量，政府補(bǔ)貼系數(shù)的符號和顯著性均未發(fā)生改變。

3.內(nèi)生性問題

已有研究表明，政府補(bǔ)貼與企業(yè)全要素生產(chǎn)率可能存在雙向因果關(guān)系，也就是說，政府補(bǔ)貼會影響全要素生產(chǎn)率，但有時政府進(jìn)行補(bǔ)貼發(fā)放時也會參考企業(yè)的創(chuàng)新表現(xiàn)?；诖耍瑓⒖紝O曉華的做法[35]，我們采用政府補(bǔ)貼的滯后一期作為工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘法回歸，回歸結(jié)果見表9第(4)、(5)、(6)列。從中可以看出，使用三種全要素生產(chǎn)率指標(biāo)，政府補(bǔ)貼的系數(shù)仍然在1%置信水平下顯著為負(fù)值，表明政府補(bǔ)貼抑制了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。通過進(jìn)行不可識別檢驗(yàn)和弱工具變量檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)Kleibergen-Paaprk LM 統(tǒng)計(jì)量顯著拒絕了不可識別的原假設(shè)，并且Cragg-Donald Wald F檢驗(yàn)在10%的置信水平下認(rèn)為不存在弱工具變量問題，因此本文的工具變量選擇是合理的。

表9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)和內(nèi)生性處理

四、結(jié)論與啟示

基于2014—2018年中國滬深A(yù)股戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)回歸和中介效應(yīng)模型，深入探討了政府補(bǔ)貼與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的因果關(guān)系及作用機(jī)制，有助于更加深刻地理解補(bǔ)貼政策對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的作用。實(shí)證結(jié)果表明：第一，政府補(bǔ)貼顯著抑制了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，且這種結(jié)果具有穩(wěn)健性。第二，政府補(bǔ)貼的抑制作用在中小型企業(yè)、非國有企業(yè)中更加明顯。第三，從作用機(jī)制上看，政府補(bǔ)貼的抑制作用是通過擠出企業(yè)研發(fā)投入從而抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。基于研究結(jié)果，我們認(rèn)為政府指定補(bǔ)貼政策時應(yīng)考慮以下幾方面：(1)政府補(bǔ)貼應(yīng)著力調(diào)動企業(yè)的積極性和主動性，充分發(fā)揮企業(yè)的主體作用，引導(dǎo)企業(yè)向政策預(yù)期方向前行；(2)政府補(bǔ)貼不是越多越好，過度補(bǔ)貼只會抑制企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入的積極性；(3)政府應(yīng)謹(jǐn)慎實(shí)施補(bǔ)貼政策，適時逐步減少補(bǔ)貼直至停止補(bǔ)貼，讓企業(yè)在市場競爭中成長可能更有利于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。