張嘉望，李博陽，雷宏振

(1.陜西師范大學 國際商學院，陜西 西安 710119；2.長安大學 經濟與管理學院，陜西 西安 710064)

一、引言

隨著我國經濟由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段，習總書記在黨的十九大報告中著重強調我國經濟發(fā)展模式要從“要素驅動”向“創(chuàng)新驅動”轉變，通過創(chuàng)新驅動引領中國經濟高質量發(fā)展。企業(yè)是科技創(chuàng)新的主體，近年來創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略持續(xù)推進，國家層面出臺一系列政策措施均強調了政府介入在提升企業(yè)創(chuàng)新能力中扮演的關鍵作用。而在學術界，政府研發(fā)支持作為重要的政策工具，其在企業(yè)創(chuàng)新活動中究竟發(fā)揮“餡餅”效應還是“陷阱”效應一直是學者們爭論的焦點話題。

持有“政府支持有效”論的研究主要依據凱恩斯經濟學理論，認為政府解決了企業(yè)創(chuàng)新成果的外部性及其導致的研發(fā)創(chuàng)新惰性問題，進而提升私人企業(yè)的研發(fā)投資動力，最終激勵企業(yè)提升創(chuàng)新水平。但是近年來，隨著知識產權保護法律法規(guī)的相繼出臺，企業(yè)研發(fā)中的“搭便車”行為得到了極大的抑制，“搭便車”行為法律可控，企業(yè)創(chuàng)新動力不足在很大程度上得到了緩解。因此從傳統(tǒng)的內部動力激勵機制解釋政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新的激勵效應可能不再符合當前企業(yè)的經營現(xiàn)狀。

事實上，“融資難”和“融資貴”才是現(xiàn)階段中國企業(yè)從事創(chuàng)新活動的攔路虎。相比較其他投資項目，創(chuàng)新投資漫長且不能間斷，整個過程伴隨較高的信息不對稱程度和投資風險，故而，企業(yè)創(chuàng)新活動遭受嚴重的融資約束。此外，融資結構性矛盾使得當前中國經濟的“脫實向虛”傾向愈演愈烈，企業(yè)的技術創(chuàng)新活動正逐漸讓位于受“逐利”動機驅使的金融資產配置行為?？梢姡谫Y約束問題已成為阻礙企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的主要瓶頸，在此背景下，如果企業(yè)創(chuàng)新需要的資金不夠，即便政府研發(fā)支持能夠緩解研發(fā)創(chuàng)新過程中的“搭便車”行為，激勵企業(yè)提升創(chuàng)新動力，但企業(yè)加大創(chuàng)新投資的資金又從哪來？因此，從融資激勵視角系統(tǒng)考察政府研發(fā)支持影響企業(yè)創(chuàng)新的作用效果，重新審視政府研發(fā)支持的激勵機制，具有非常重要的理論意義和政策啟示意義。

現(xiàn)有文獻針對如何緩釋企業(yè)創(chuàng)新過程中的融資約束問題展開了大量研究。按照融資激勵來源的不同可將這類研究分為兩類：一類研究主要基于信號傳遞理論探究如何緩解企業(yè)與外部投資者之間的信息不對稱，從而激勵企業(yè)創(chuàng)新的外源融資。已有文獻發(fā)現(xiàn)，企業(yè)能夠通過信號傳遞效應向相關利益者展示自身的真實質量和創(chuàng)新能力，比如企業(yè)的股利分配政策、違約信息等，這些因素傳遞出的信號能夠在一定程度上幫助投資者了解企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新項目的實時進展，顯著緩解企業(yè)與投資者間的信息不對稱，進而有益于企業(yè)獲得融資支持。另一類研究則認為外部融資不足會促使企業(yè)創(chuàng)新活動更多地依賴企業(yè)內部融資渠道?；诖?，眾多研究考察了現(xiàn)金持有、營運資本管理以及金融資產持有份額等金融資產配置因素在維持企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性中的平滑作用。

上述研究均聚焦于企業(yè)層面影響融資行為的某個特定因素，然而面對外部投資者對企業(yè)創(chuàng)新能力和合法性認知障礙這一難題，企業(yè)用于開展創(chuàng)新投資的內部資源是十分匱乏的，現(xiàn)有研究很少系統(tǒng)考察哪些外部因素能夠通過激勵企業(yè)內外部融資來提升企業(yè)創(chuàng)新水平。此外，以上相關研究對企業(yè)創(chuàng)新的度量標準不一：基于信號傳遞理論的企業(yè)創(chuàng)新研究通常將焦點放在對企業(yè)創(chuàng)新質量的作用效果，而內部平滑機制下的研究則更多考慮企業(yè)內部資產配置對企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性的影響。

故而，本文首先重新界定企業(yè)創(chuàng)新的內涵，以企業(yè)創(chuàng)新能力作為融資激勵視角下企業(yè)創(chuàng)新的度量標準，之后考察企業(yè)獲得的外部政府研發(fā)支持如何通過融資激勵效應影響企業(yè)創(chuàng)新能力。之所以從政府研發(fā)支持切入有以下幾點考慮：其一，內源融資激勵方面，現(xiàn)階段實體資金不斷流入虛擬經濟已是不爭事實，中國經濟不斷的“脫實向虛”趨勢儼然成為當前最為突出的結構性矛盾之一。在當前實體投資“冷”與金融投資“熱”的強烈對比下，學者們對金融資產配置的“預防性儲蓄”動機提出廣泛質疑。而政府研發(fā)支持具有隱性監(jiān)管認證效應，這可能會弱化企業(yè)“脫實向虛”傾向，促使企業(yè)以“創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略”代替“短視化投資戰(zhàn)略”，為企業(yè)爭取更多的內部資金用于企業(yè)創(chuàng)新。其二，外源融資激勵方面，信號理論和組織合法性理論指出，當企業(yè)的真實創(chuàng)新能力獲得具有公信力和高聲譽的第三方機構認證時，外部投資者基于對第三方中立機構評估水平的信任從而提升對企業(yè)的認知和認可，進而緩釋投資者對企業(yè)合法性認知的擔憂，最終激勵企業(yè)創(chuàng)新的外源融資。而對于中國這樣的新興經濟體，能夠提供公正權威認證的第三方機構并不多見，比較而言，政府部門更加適合充當這一關鍵角色。

鑒于此，本文利用2010—2019年中國上市公司數(shù)據，在實體部門“脫實向虛”加速形成階段考察政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新能力的激勵效應和背后的融資激勵機制。本文的可能邊際貢獻有：①從非正規(guī)金融視域分析企業(yè)創(chuàng)新融資問題，豐富了新興經濟體創(chuàng)新激勵研究的內涵。ALLEN等(2005)認為，不同于主流的“金融-經濟增長”發(fā)展模式，中國的經濟發(fā)展主要依賴于非正規(guī)金融的發(fā)展。而從2008年金融危機之后中國金融市場的發(fā)展狀況來看，中國企業(yè)從事創(chuàng)新活動的融資渠道仍顯單一，已有諸多文獻證實近年來中國企業(yè)并未依賴銀行信貸和資本市場進行創(chuàng)新融資。與上述研究邏輯起點一致，本文探究在中國企業(yè)普遍遭受融資難問題時，政府研發(fā)支持這一非正規(guī)金融手段對企業(yè)創(chuàng)新能力的重要作用。②本文挖掘并驗證了政府研發(fā)支持影響企業(yè)創(chuàng)新能力的內外部融資激勵機制，在企業(yè)“脫實向虛”背景下，從融資來源方面對政府研發(fā)支持與企業(yè)創(chuàng)新能力間的關系進行了深層次的研究。從內源融資激勵來看，政府的隱性監(jiān)管認證弱化了金融資產配置對企業(yè)創(chuàng)新能力的“擠出”效應，促使企業(yè)放棄“短視化投資戰(zhàn)略”，為企業(yè)爭取更多的內部資金用于提升創(chuàng)新能力；從外源融資激勵來看，政府的技術評估釋放了隱性的技術認證信號，使得外部投資者基于對政府認證的信任而加大投資力度，拓寬了企業(yè)創(chuàng)新的外部融資來源。

二、文獻回顧與理論假設提出

(一)文獻回顧

1.企業(yè)創(chuàng)新活動中政府支持的作用

政府支持對企業(yè)創(chuàng)新的作用效果評估一直都是學術界和決策層關注的熱點話題，已有研究聚焦于政府支持影響企業(yè)創(chuàng)新的研究得出的結論分歧較大。持“政府支持有效”論的學者認為政府介入能彌補企業(yè)創(chuàng)新的市場失靈問題，激勵企業(yè)提升研發(fā)投資動力，促使企業(yè)開展創(chuàng)新活動。持“政府支持無效”論的學者則認為政府補貼、信貸扶持等政策工具擠占了企業(yè)創(chuàng)新資源，“擠出”了企業(yè)創(chuàng)新。另有部分學者指出政府支持與企業(yè)創(chuàng)新之間并不是簡單的線性關系。

影響機制方面，早期的文獻中，國內外學者們主要關注政府支持是否解決企業(yè)創(chuàng)新活動中的市場失靈問題，側重于從內部激勵機制解釋政府支持與企業(yè)創(chuàng)新的關系。新古典經濟學派的代表人物ROMER(1986)認為技術創(chuàng)新的非競爭性及部分公有屬性導致“搭便車”等市場失靈問題，這成為政府科技投入和創(chuàng)新政策運用的理論依據。而奧地利經濟學派則認為外部性內生于市場過程，可以通過一定的制度供給實現(xiàn)外部效應內部化。近年來，企業(yè)創(chuàng)新活動愈發(fā)受到融資約束問題的掣肘，部分學者轉而考察政府支持與企業(yè)創(chuàng)新融資的關系。信號傳遞理論的代表人物LERNER(2002)指出，政府介入具有信號傳遞效應，能夠緩解外部投資者和企業(yè)間的信息不對稱，從而促進企業(yè)創(chuàng)新融資水平。郭玥(2018)構建的政府創(chuàng)新補助信號傳遞機制理論模型表明，政府創(chuàng)新補助通過信號傳遞機制對企業(yè)研發(fā)融資產生撬動效應。吳偉偉和張?zhí)煲?2021)基于信號傳遞理論的實證分析指出，研發(fā)補貼對新創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)新產出具有倒U型影響。

2.“脫實向虛”背景下企業(yè)金融資產配置與企業(yè)創(chuàng)新的關系研究

現(xiàn)階段我國經濟發(fā)展面臨結構優(yōu)化、增速換擋的壓力，在實體投資利潤空間日益趨窄態(tài)勢下，金融業(yè)卻出現(xiàn)逆勢上揚的景象。由此越來越多的非金融企業(yè)開始大量配置金融資產，企業(yè)金融化趨勢愈演愈烈。在此背景下，研究者逐步開始討論金融資產配置對企業(yè)創(chuàng)新的影響。大多數(shù)研究認為，從資源侵占層面來看，企業(yè)將大量空閑資源配置于金融及類金融業(yè)，這使得企業(yè)缺乏足夠資金進行設備更新維護和新產品的研發(fā)支出，即企業(yè)持有金融資產“擠出”了企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新。段軍山和莊旭東(2021)明確指出，在中國情境下，非金融企業(yè)通過金融投資來平滑創(chuàng)新風險的解釋力較小。亦有學者提出截然相反的見解，BONFIGLIOLI(2008)認為企業(yè)進行金融資產配置增加了自身留存收益，極大緩解了企業(yè)融資約束問題，從而促進企業(yè)研發(fā)投資。楊松令等(2019)指出企業(yè)配置短期金融資產增加了自身流動性，且相對較高的金融投資回報保證了資本保值和增值，有益于緩釋未來企業(yè)內部財務波動對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的干擾。

目前來看，金融資產配置與企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的關系討論還在持續(xù)深化，學術界尚未形成一致觀點。但從企業(yè)投資數(shù)據來看，中國企業(yè)金融投資與實體投資基本呈現(xiàn)負相關關系，這從側面說明“脫實向虛”背景下金融資產配置可能主要受“短期逐利”動機驅使，對企業(yè)創(chuàng)新具有擠出效應。

(二)理論假設

1.企業(yè)創(chuàng)新能力的測度

現(xiàn)有文獻對企業(yè)創(chuàng)新能力還未形成統(tǒng)一明確的界定概念，但基本達成的共識是，企業(yè)創(chuàng)新能力是指企業(yè)為了充分掌握先進技術，對現(xiàn)有技術吸收、改進以及創(chuàng)新所必須具備的知識和能力。廣義層面看，GUAN和MA(2003)認為企業(yè)創(chuàng)新能力貫穿企業(yè)產品開發(fā)的全部流程，譬如研發(fā)、制造甚至包括營銷和企業(yè)資源配置，但不足之處在于，這類研究的部分指標難以測度，不具有借鑒意義。狹義層面看，一些文獻將創(chuàng)新能力等同于創(chuàng)新績效，使用專利申請數(shù)抑或企業(yè)新產品產值作為測度指標，但創(chuàng)新績效僅能反映企業(yè)部分創(chuàng)新能力。另有部分文獻通過構建創(chuàng)新能力指標體系來綜合評價企業(yè)創(chuàng)新能力，但這類研究的共有缺陷是細分指標的賦權受主觀影響較大，測度結果未必精準有效。本文受施建軍和栗曉云(2021)啟發(fā)，從創(chuàng)新可持續(xù)性和創(chuàng)新質量兩個維度衡量企業(yè)創(chuàng)新能力，這兩個維度的指標基本囊括了內外部融資激勵視角下評估企業(yè)創(chuàng)新的核心要素。

2.政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新能力的融資激勵機制分析

從資源獲取角度，政府的研發(fā)支持政策直接填補了企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新項目的資金缺口，如政府的財政補貼、稅收優(yōu)惠政策、信貸扶持計劃等，都從事前或事后為企業(yè)的研發(fā)項目提供了融資支持，促使企業(yè)持續(xù)開展創(chuàng)新活動。雖然大規(guī)模的研發(fā)補貼可能對企業(yè)乃至區(qū)域的創(chuàng)新效率產生消極影響，但企業(yè)創(chuàng)新投資面臨較高風險以及信息不對稱問題，與其他一般性投資相比，企業(yè)創(chuàng)新投資更難獲得外源融資。在自身資源不足的境況下，企業(yè)迫切需要通過政府資源和隱性影響力支持其持續(xù)開展創(chuàng)新活動。因此，對于實施“創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略”的企業(yè)，尤其是規(guī)模較小的新創(chuàng)企業(yè)，政府研發(fā)支持的負面效應是不明顯的，通過信號傳遞改變外部投資者對企業(yè)創(chuàng)新合法性認知的負面評價是一條可行的激勵路徑。

依據信息理論，獲得政府研發(fā)支持的企業(yè)向外傳遞的積極信號對提升企業(yè)創(chuàng)新能力具有顯著影響。本文認為企業(yè)獲得政府研發(fā)支持向外部投資者傳遞出兩種信號：一是審查認證信號。在實體部門金融化態(tài)勢形成階段，政府研發(fā)支持的審查機制抑制了企業(yè)“短期逐利”動機，促使企業(yè)放棄通過配置金融資產獲得短期財富增長，為企業(yè)創(chuàng)新爭取更多內部資金。二是技術認證信號。政府通過頗具權威的技術評估，釋放了企業(yè)優(yōu)質技術實力的信號，從而為企業(yè)創(chuàng)新活動爭取更多外部資金支持。通過上述內外部融資激勵機制，政府研發(fā)支持提升了企業(yè)創(chuàng)新能力。具體作用機制如下：

首先，從當前企業(yè)的投資現(xiàn)狀來看，企業(yè)投資“金融化”傾向十分嚴重。資金避開實體部門，來回換手于金融市場內部，金融部門對實體投資的配置服務功能正不斷受到侵蝕。已有研究指出，企業(yè)在“短期獲利”動機的驅使下進行金融資產配置，擠出了企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動。而對于外部投資者來說，企業(yè)在獲得研發(fā)項目資金后是積極地開展創(chuàng)新項目，還是進行短視的金融資產配置，投資者無法獲悉，企業(yè)可能存在隱藏行為的道德風險問題。而政府研發(fā)支持伴隨的是政府的動態(tài)監(jiān)管，妄圖以短期化目標發(fā)展的企業(yè)要順利通過政府檢查需要付出巨大的額外成本。一旦政府發(fā)現(xiàn)企業(yè)的投資“金融化”意圖將對其采取懲罰措施，這將大大弱化研發(fā)企業(yè)的“短期逐利”動機，敦促企業(yè)以“創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略”代替“短視化投資戰(zhàn)略”，將有限資源用于自身的研發(fā)創(chuàng)新活動，從內部給予企業(yè)足夠的融資支持，激勵企業(yè)提升創(chuàng)新能力。另外，從企業(yè)風險角度來看，當前外部宏觀經濟波動劇烈，政策頻繁調整，使得企業(yè)股價異常波動明顯，企業(yè)正在經歷十分復雜的經營環(huán)境，其外部經營風險不斷增加。在外部風險凸顯的關鍵期，企業(yè)為避免內外部風險疊加，傾向于調整投資策略降低企業(yè)內部風險，目的是對沖不斷增加的外部風險。因此，企業(yè)很可能出于“風險防御”動機增持金融資產，縮減創(chuàng)新投資。而政府研發(fā)支持降低了外部經濟政策的不確定性，及時緩解了企業(yè)外部風險程度，進而弱化了企業(yè)增持金融資產防范經營風險的動機，使得企業(yè)將更多的內部資金用于創(chuàng)新投資，最終促使企業(yè)提高創(chuàng)新能力。

其次，當前企業(yè)研發(fā)信息披露制度還不甚完善，而創(chuàng)新企業(yè)基于自身核心機密的保護立場往往很少將關鍵的研發(fā)信息公告于眾。研發(fā)信息在市場上公開披露不足，使得外部投資者對正在進行的研發(fā)項目望而卻步，而政府的介入很好地解決了這一問題。政府在遇到此類問題時會組織專家對企業(yè)的研發(fā)項目進行評估審查，以幫助政府甄別出優(yōu)秀的研發(fā)項目。因此，政府對特定企業(yè)給予研發(fā)補貼，對重點培育的高技術行業(yè)給予信貸扶持、稅收優(yōu)惠等一系列政府扶持政策都相當于對目標企業(yè)進行了經由專家把關的嚴格技術篩查。盡管企業(yè)的研發(fā)信息在公開市場披露不足，但其獲得的政府支持為外部投資者傳遞了政府技術認證信號，蘊含的意思是該企業(yè)的研發(fā)項目是政府背書的優(yōu)秀項目，值得大力投資。在這一過程中，“搭便車”者轉變?yōu)橥獠客顿Y者，他們不必負擔組織專家評估研發(fā)項目的成本，但可以共享企業(yè)研發(fā)項目的關鍵技術信息，政府充當了隱性技術評估的角色。因此，外部投資者基于對政府技術認證的信任加大了對對象企業(yè)的投資額度，政府支持發(fā)揮了“杠桿效應”，從外源融資緩解了企業(yè)的融資約束問題，最終使企業(yè)創(chuàng)新能力獲得提升。

綜上所述，政府創(chuàng)新政策的設計初衷是為了解決企業(yè)的投資動力不足問題，因此相關的政策有效性研究也都遵循這一邏輯去驗證政府研發(fā)支持是否有效，很少有學者從融資激勵視角出發(fā)，系統(tǒng)考察政府研發(fā)支持影響企業(yè)創(chuàng)新能力的內外部融資激勵機制，而這一激勵作用恰恰能解決現(xiàn)階段企業(yè)創(chuàng)新能力低下的燃眉之急。眾所周知，當前企業(yè)從事創(chuàng)新活動主要面臨的不是動力不足問題，而是“融資難”問題。尤其是大部分的民營企業(yè)和小微企業(yè)普遍遭受融資困境，一方面融資不足使得政府介入對創(chuàng)新企業(yè)的內部動力激勵效應蕩然無存；另一方面，融資結構性矛盾造成企業(yè)投資金融化，企業(yè)被迫形成短期經營目標，進一步壓縮企業(yè)創(chuàng)新能力的提升空間。而政府研發(fā)支持的隱性監(jiān)管認證弱化了企業(yè)“脫實向虛”的傾向，隱性技術認證為外部投資者打了強心劑，一內一外的雙重保險釋放了積極的信號，為企業(yè)創(chuàng)新儲備了內部資金，同時拓展了企業(yè)外源融資渠道，這些融資激勵效應解決了企業(yè)的融資不足問題，釋放了企業(yè)內部動力激勵效應的固有活力，最終激勵企業(yè)提升創(chuàng)新能力。據此，提出假設：

H1：政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新能力具有融資激勵效應，融資約束程度越深的企業(yè)，政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新能力的提升效應越明顯。

H2：從內部融資激勵機制看，政府研發(fā)支持釋放了隱性審查認證信號，弱化了金融資產配置對企業(yè)創(chuàng)新能力的抑制作用；從外部融資激勵機制看，政府研發(fā)支持釋放了隱性技術認證信號，有助于企業(yè)獲得外源融資，從而提升企業(yè)創(chuàng)新能力。

三、研究設計

(一)數(shù)據來源

就中國而言，金融部門的大幅擴張始于2008年爆發(fā)的金融危機，而頻繁的影子銀行活動則發(fā)端于2010年開始的信貸緊縮時期。據此，將“脫實向虛”背景下的企業(yè)創(chuàng)新能力問題的研究時期起點定在2010年，同時考慮到研究數(shù)據的連續(xù)性，最終選擇以2010—2019年A股上市公司為初始樣本，并在實證分析前按照以下標準對初始樣本篩選：①對所有連續(xù)變量進行1%的Winsorize處理；②剔除了公司財務變量等相關數(shù)據缺失的樣本；③保留具有連續(xù)3年以上觀測值的企業(yè)數(shù)據；④剔除金融保險類以及處于異常狀態(tài)(ST、ST、暫停上市、退市)的樣本；⑤對存在兼并、收購、重組的公司進行處理。

為保證關鍵數(shù)據的可靠性，上市公司創(chuàng)新能力相關數(shù)據主要選取自國泰安數(shù)據庫并通過對比Wind數(shù)據庫進行查漏補缺，關鍵信息不一致時查詢上市公司年報核實。上市公司研發(fā)支持數(shù)據主要依據文本分析法對上市公司年報財務報表附注“營業(yè)外收入”科目下的“政府補助明細”進行關鍵詞篩選。其余上市公司相關財務數(shù)據均來自國泰安金融經濟研究數(shù)據庫。

(二)變量定義

1.被解釋變量：企業(yè)創(chuàng)新能力

本文從創(chuàng)新可持續(xù)性和創(chuàng)新質量兩個維度測量企業(yè)創(chuàng)新能力。創(chuàng)新可持續(xù)性方面，借鑒鞠曉生等(2013)、施建軍和栗曉云(2021)的做法，使用經過總資產平減的無形資產凈額增量進行度量。無形資產涵蓋了直接研發(fā)投資，而且包括對新技術引進、吸收的成果，故而其增量可客觀反映企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性。企業(yè)創(chuàng)新質量方面，采用主流的做法，使用期末發(fā)明專利申請數(shù)進行度量。

2.解釋變量：政府研發(fā)支持

已有文獻通常采用政府補貼或研發(fā)補貼來衡量政府研發(fā)支持。而事實上，政府對企業(yè)研發(fā)項目的補貼范圍很廣，較為常見的做法中采用企業(yè)資產負債表中的補貼收入作為政府研發(fā)支持的代理指標并不可信，這些項目中既包括了可能的研發(fā)支持項目，也混雜有稅收返還、就業(yè)安置獎勵款項等其他非創(chuàng)新類項目補貼。本文利用文本分析法手工搜集和關鍵詞篩選對政府研發(fā)補貼進一步識別，強調政府擇優(yōu)選擇有較強研發(fā)創(chuàng)新能力的企業(yè)進行研發(fā)項目支持。具體選擇標準如下：各級政府和相關部委均有不同類別的研發(fā)支持計劃用于支持企業(yè)創(chuàng)新。首先，包括了科技部資助的政策引導類專項科技計劃如星火計劃、火炬計劃、國家重點新產品計劃、國家軟科學計劃等，設備更新類項目如小微企業(yè)培育、技術裝備及管理智能化提升等，以及重點資助的國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)、國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)，還有其他專項計劃如科技型中小企業(yè)技術創(chuàng)新基金、國家重大科學儀器設備開發(fā)專項等資助項目。其次，還包括地方性的科技支持計劃，如地方科技計劃、地方人才資助款、地方性知識產權專項資金劃撥款，地方知識產權局資助的專利補助，企業(yè)博后工作站相關補貼等。

3.調節(jié)變量

一是企業(yè)融資約束()。為緩解內生性問題，依照HADLOCK和PIERCE(2010)的做法，使用具有強烈外生性特征的企業(yè)規(guī)模()和企業(yè)年齡()構造SA指數(shù)衡量企業(yè)融資約束。在實際處理中，參考主流做法，用SA指數(shù)絕對值的對數(shù)值作為企業(yè)融資約束的代理指標。越大，企業(yè)遭受的融資約束越嚴重。二是企業(yè)外源融資()。用信貸融資與股權融資之和表示。借鑒COSCI等(2016)的做法，信貸融資使用企業(yè)銀行借款占企業(yè)總資產比重衡量企業(yè)信貸融資水平。為控制信貸融資水平的地區(qū)差異，本文以企業(yè)所屬地區(qū)平均借款占資產比例作為基準比值，以企業(yè)銀行借款占總資產比重與基準比值間的差額作為企業(yè)信貸融資水平的最終代理指標。股權融資使用企業(yè)吸收權益性投資額與總資產的比值表示。三是金融資產配置()。采用張成思和張步曇(2016)的做法，金融資產配置包括貨幣資金、持有至到期投資、交易性金融資產、投資性房地產、可供出售的金融資產、長期股權投資以及應收股利和應收利息，并使用總資產平減。

4.控制變量

選取企業(yè)杠桿()、企業(yè)規(guī)模()、企業(yè)年齡()、企業(yè)銷售增長率()、股權集中度()、市場勢力()作為控制變量。變量定義參見表1。

表1 變量名稱與定義

(三)模型設定

1.基準估計：政府研發(fā)支持影響企業(yè)創(chuàng)新能力的融資激勵效應

為檢驗假設H1，本文首先建立計量模型(1)考察政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性的影響：

S+1=+++×+∑+++

(1)

式(1)中，被解釋變量代表企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性，代表企業(yè)，表示年份，代表政府研發(fā)支持，代表企業(yè)融資約束，×是融資約束與政府研發(fā)支持的交互項。為了控制可能存在的內生性問題和研發(fā)投資的滯后性，對因變量取下一年的數(shù)據。包含了所有的控制變量，并控制了(年份)、(行業(yè))等因素的影響。

接下來，考察政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新質量的影響時，被解釋變量使用企業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)量作為代理指標，這一指標具有離散非負特征，因此選取負二項回歸處理“過度分散”問題。參考羅勇根等(2019)的做法，對條件期望兩邊同時取自然對數(shù)，進而得到負二項回歸模型：

ln[(+1|,)]=+

++×+∑+++

(2)

2.機制檢驗：政府研發(fā)支持影響企業(yè)創(chuàng)新能力的融資激勵機制

本文綜合借鑒ALMEIDA等(2004)、鐘凱等(2017)利用企業(yè)內外部資金替代性分析融資約束的思路，識別政府研發(fā)支持緩釋企業(yè)融資約束，進而提升企業(yè)創(chuàng)新能力的內外部融資激勵機制。

首先，構建模型(3)～(4)識別政府研發(fā)支持的內源融資激勵機制：

+1ln[(+1|,)]=

+++∑+++

(3)

(4)

式(3)～(4)中，代表企業(yè)金融資產配置，表示企業(yè)經營現(xiàn)金流。

其次，建立模型(5)～(6)識別政府研發(fā)支持的外源融資激勵機制：

+1ln[(+1|,)]=

+++∑+++

(5)

(6)

式(5)～(6)中，代表企業(yè)外源融資。

(四)描述性統(tǒng)計

樣本的描述性統(tǒng)計結果見表2，可以看出，創(chuàng)新質量的均值和標準差相差較大，表明2010—2019年間中國非金融上市公司的創(chuàng)新質量水平差距懸殊。政府研發(fā)支持強度的均值大于中位數(shù)，整體呈現(xiàn)右偏形態(tài)。另外，本文按照SA指數(shù)的分位數(shù)，將樣本企業(yè)的融資約束程度劃分為四個等級，統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)在研究樣本期間融資約束程度發(fā)生等級變動的企業(yè)占比為5.52%，說明短期內企業(yè)融資約束狀況基本穩(wěn)定，這符合經濟現(xiàn)實特征，意味著SA指數(shù)摻雜的無關噪音較少，指標具有可用性。

表2 描述性統(tǒng)計分析

四、經驗結果與分析

(一)基準回歸分析

對基準模型(1)～(2)進行估計，結果見表3。第(1)～(2)列匯報了模型(1)的估計結果，第(1)列的結果顯示在控制了其他因素后，政府研發(fā)支持的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明政府研發(fā)支持有助于維持企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性，與李健等(2016)的研究一致，證實了政府研發(fā)支持在維持企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性中的平滑作用。第(2)列引入調節(jié)變量融資約束以及融資約束與政府研發(fā)支持的交互項×，不難看出，重點關注的交互項×的系數(shù)顯著為正，這表明企業(yè)融資約束程度越高，政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性的促進作用越明顯。進一步，以企業(yè)創(chuàng)新質量為被解釋變量的負二項回歸結果匯報在表3第(3)～(4)列，第(3)列在控制了其他因素后僅引入核心變量政府研發(fā)支持，結果顯示政府研發(fā)支持的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，即政府研發(fā)支持同樣對企業(yè)創(chuàng)新質量具有正向促進作用。第(4)列在第(3)列基礎上引入調節(jié)變量融資約束、融資約束與政府研發(fā)支持的交互項×，很顯然，交互項×的系數(shù)顯著為正，意味著對于融資約束程度更高的企業(yè)，政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新質量的作用效果更加明顯。綜合表3的結果可知，旨在激勵企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動的政府研發(fā)支持行為的確增強了企業(yè)實施“長期創(chuàng)新戰(zhàn)略”的意愿和動力，提高了企業(yè)創(chuàng)新能力。企業(yè)通過技術進步路徑提升自身產品的市場競爭力過程中，創(chuàng)新可持續(xù)性穩(wěn)步提升，且這不是為獲取政府補貼而實施的策略性創(chuàng)新行為，而是以技術含量較高的發(fā)明專利數(shù)不斷增加的高質量創(chuàng)新行為。此外，融資約束在政府研發(fā)支持和企業(yè)創(chuàng)新能力的關系中起到強化調節(jié)作用，這初步證實了政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新的融資激勵效應，假設H1得以驗證。

本文的基準結果肯定了“政府支持有效”論。表3中其他控制變量的估計結果顯示，企業(yè)規(guī)模的系數(shù)都在1%的水平上顯著為正，表明大企業(yè)的創(chuàng)新能力更強，這也支持了熊彼特的市場壟斷假說以及創(chuàng)新活動需要企業(yè)具備一定規(guī)模的觀點。從理論上講，企業(yè)年齡對創(chuàng)新的影響是不確定的，一方面，成立越久的企業(yè)通常已經發(fā)展出被市場認可的成熟工藝，因此無法激勵企業(yè)去繼續(xù)從事創(chuàng)新活動；另一方面，創(chuàng)辦年限越長的企業(yè)更容易積累深厚的知識儲備，反而更有可能去主動開發(fā)新的工藝。根據表3中的結果，企業(yè)年齡與企業(yè)創(chuàng)新能力負相關，表明創(chuàng)辦越久的企業(yè)，越保守和故步自封，缺乏動力去創(chuàng)新。

表3 基準估計

本文通過分組估計進一步對假設H1進行探討，深入考察政府研發(fā)支持與企業(yè)創(chuàng)新能力的關系及融資約束在其中所起的作用。按照企業(yè)產權所有制屬性將企業(yè)分為民營企業(yè)和國有企業(yè)，表4匯報了分樣本研究的回歸結果。從第(1)～(2)列結果可以看出，政府研發(fā)支持的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。上述結果與基準結果相同，無論民營企業(yè)還是國有企業(yè)，政府研發(fā)支持對企業(yè)維持創(chuàng)新可持續(xù)性均具有明顯的正向作用。重點關注的交互項×的系數(shù)在民營企業(yè)組顯著為正，但在國有企業(yè)組這一系數(shù)并不顯著。這說明，相較而言，政府研發(fā)支持對民營企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性的融資激勵效應更加明顯。以企業(yè)創(chuàng)新質量為被解釋變量的分組估計結果展示在表4第(3)～(4)列，不難看出，我們關心的交互項×系數(shù)在民營企業(yè)組和國有企業(yè)組均顯著為正，但國有企業(yè)組×的系數(shù)絕對值相對較小，表明政府研發(fā)支持對民營企業(yè)創(chuàng)新質量的融資激勵效應較強，對國有企業(yè)創(chuàng)新質量的融資激勵效應相對較弱。綜合表4的匯報結果，發(fā)現(xiàn)不管是國有企業(yè)還是民營企業(yè)，政府研發(fā)支持均對企業(yè)創(chuàng)新能力起到了明顯的促進作用，這符合經濟學直覺：無論企業(yè)的產權屬性如何，政府研發(fā)支持均可通過降低企業(yè)研發(fā)成本、分散企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新風險來激勵企業(yè)從事研發(fā)創(chuàng)新活動，提升企業(yè)創(chuàng)新能力。但從交互項系數(shù)來看，對于民營企業(yè)組，政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新能力的融資激勵效應更加明顯，而國有企業(yè)組的這一融資激勵效應相對較弱。這一結論與CULL等(2015)、郭玥(2018)的研究結論一致，也符合本文預期：國有企業(yè)具有天然的所有制優(yōu)勢，在政府的資源配置中處于優(yōu)先地位，與國有企業(yè)相比，民營企業(yè)遭受的融資約束程度更高，對研發(fā)資金的需求更為迫切，故而政府研發(fā)支持程度的增加可明顯緩解民營企業(yè)的“融資難”問題，激勵其通過融資激勵效應提升自身的創(chuàng)新能力。

表4 分組估計檢驗

(二)政府研發(fā)支持的融資激勵機制檢驗

表5考察政府研發(fā)支持影響企業(yè)創(chuàng)新能力的融資激勵機制，檢驗假設H2。第(1)～(3)列匯報了模型(3)～(4)的估計結果，驗證政府研發(fā)支持的內源融資激勵機制。第(1)列和第(2)列分別檢驗金融資產配置對企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性和企業(yè)創(chuàng)新質量的影響。這兩列的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負，表明金融資產配置對企業(yè)創(chuàng)新能力具有負面影響，這與王紅建等(2017)、亞琨等(2018)的研究一致，也符合本文預期。另外，兩列中政府研發(fā)支持的系數(shù)都顯著為正，與基準估計結果相同。第(3)列企業(yè)現(xiàn)金流的系數(shù)顯著為正，即企業(yè)金融資產配置-現(xiàn)金流敏感性顯著為正，表明樣本時期企業(yè)將經營利潤大量用于配置金融資產，企業(yè)金融化趨勢明顯。重點關注的交互項×系數(shù)為-0.088，且在1%的水平上顯著，說明政府研發(fā)支持弱化了金融資產-現(xiàn)金流敏感性，在現(xiàn)金流與企業(yè)金融資產的關系中起弱化調節(jié)作用。綜合第(1)～(3)列估計結果可看出，政府研發(fā)支持抑制了企業(yè)“脫實向虛”傾向，激勵企業(yè)保留更多內部資金用于提升企業(yè)創(chuàng)新能力，即驗證了H2前半部分假設：政府研發(fā)支持釋放隱性政府審查認證信號，敦促企業(yè)放棄“短期逐利戰(zhàn)略”，減少配置金融資產對創(chuàng)新資源的擠占，通過內源融資激勵機制提升企業(yè)創(chuàng)新能力。

表5后三列匯報了模型(5)～(6)的結果，用于檢驗政府研發(fā)支持的外源融資激勵機制。第(4)～(5)列分別考察外源融資對企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性和企業(yè)創(chuàng)新質量的影響，不難看出，這兩列核心變量外源融資的系數(shù)均顯著為正，這與本文預期一致，外源融資對企業(yè)創(chuàng)新能力具有促進作用。進一步，第(6)列以為被解釋變量，可以看出，核心變量現(xiàn)金流的系數(shù)并不顯著，即外源融資與企業(yè)現(xiàn)金流的替代關系并不明顯，可以推測，樣本企業(yè)普遍面臨比較嚴重的融資約束問題。重點關注的交互項×的系數(shù)為-0.434，且在1%的水平上顯著。這表明政府研發(fā)支持強化了外源融資與企業(yè)內部現(xiàn)金流的替代關系，緩和了企業(yè)融資約束。這一結論符合本文預期，綜合表5后三列的結果可知，政府研發(fā)支持通過外源融資激勵機制影響企業(yè)創(chuàng)新能力，即驗證了H2后半部分假設：獲得政府研發(fā)支持的企業(yè)傳遞給外部投資者隱性技術認證信號，從而激勵外源融資，最終提升了企業(yè)創(chuàng)新能力。

表5 政府研發(fā)支持的融資激勵機制檢驗

(三)穩(wěn)健性檢驗

1.倍差法估計

現(xiàn)實中，企業(yè)能否獲得政府研發(fā)支持可能是非隨機的。為了克服傳統(tǒng)OLS估計可能產生的樣本選擇性偏誤和混合偏差問題，本文分別使用PSM+DID以及多期DID估計進行穩(wěn)健性檢驗。

首先，在PSM+DID估計中，處理組定義為獲得政府研發(fā)支持的企業(yè)，對照組為從未獲得政府研發(fā)支持的企業(yè)。為了方便表述，設定二元虛擬變量_={0,1}，當企業(yè)為獲得政府研發(fā)支持的企業(yè)時，_定義為1，否則為0。除此之外，本文還設定時間虛擬變量={0,1}，=0和=1分別表示企業(yè)獲得政府研發(fā)支持的前、后時期。之后，選擇最近鄰匹配對處理組配對相近的對照組，篩選出的匹配協(xié)變量包括：企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、杠桿水平、盈利能力、國有企業(yè)虛擬變量以及行業(yè)虛擬變量?？紤]到Logit模型更好的協(xié)變量平衡性，本文采用Logit模型估計企業(yè)獲得政府研發(fā)支持的概率方程：

=Pr{_=1}={-1}

(7)

經過匹配后，與處理組相配對的對照組企業(yè)的創(chuàng)新能力變化量可當做獲得政府研發(fā)支持企業(yè)如果沒有獲得政府研發(fā)支持狀態(tài)的較好替代。根據DID的思想：政府研發(fā)支持的作用效果等于獲得政府研發(fā)支持的企業(yè)在政府支持前后創(chuàng)新能力變化減去根據對照組計算的時間趨勢，最終構建模型如下：

=+_×

+∑+

(8)

其次，對于不同企業(yè)，政府研發(fā)支持的開始時間并不一致，故而在穩(wěn)健性檢驗中繼續(xù)使用多期DID模型進行估計，構建如下多期DID模型：

=++∑

+

(9)

式(9)中，為企業(yè)在年度是否獲得政府研發(fā)支持虛擬變量，不同企業(yè)獲得政府研發(fā)支持的時間點并不相同，故而不同企業(yè)在不同年度的也不同。

表6第(1)～(4)列匯報了聯(lián)合使用PSM和DID估計的結果，后兩列匯報多期DID估計結果。第(1)～(2)列以企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性為被解釋變量，從第(1)列的DID估計結果可以看出，交互項_×的系數(shù)顯著為正，說明政府研發(fā)支持顯著促進企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性，這與基準估計結果完全一致。為了驗證政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性是否具有融資激勵效應，在第(1)列的基準DID模型中引入新的交互項_××_構成三重差分模型，_是根據構建的企業(yè)融資約束虛擬變量，結果匯報于表6第(2)列?？梢钥闯觯p重差分項_×的系數(shù)仍顯著為正，而重點關注的三重差分項_××_的系數(shù)同樣顯著為正，表明政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性的促進作用在融資約束程度較嚴重的企業(yè)表現(xiàn)得更為明顯。進一步，表6第(3)～(4)列是以企業(yè)創(chuàng)新質量為被解釋變量的DID估計結果，不難看出，重點關注的_×以及_××_的系數(shù)均與前兩列一致。綜合表6第(1)～(4)列的結果可以繼續(xù)確認政府研發(fā)支持通過融資激勵效應促進了企業(yè)創(chuàng)新能力，這與基準估計相同，證實了基準估計的穩(wěn)健性。

表6 倍差法估計結果

表6第(5)～(6)列匯報了多期DID的估計結果，可以看出，處理效應變量以及與_的交互項×_的系數(shù)均與預期一致，同樣證實了政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新能力的融資激勵效應，由此繼續(xù)加強了本文基準結論的可靠性。

2.替換性檢驗

政府研發(fā)支持不同于一般性的財政補貼，陳冬華和姚振曄(2018)指出政府將現(xiàn)階段需要重點扶持的產業(yè)列入《產業(yè)結構調整指導目錄》，采取研發(fā)資助等方式大力支持目標企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。據此，本文以產業(yè)政策虛擬變量作為政府研發(fā)支持的替換性變量進行穩(wěn)健性檢驗。參考陳冬華和姚振曄(2018)的處理，依據樣本上市公司當年所在行業(yè)是否處于國家“十二五”規(guī)劃和“十三五”規(guī)劃的重點扶持范圍，設定產業(yè)政策虛擬變量。倘若企業(yè)所在行業(yè)-年度處于國家五年規(guī)劃重點培育發(fā)展，則設定為1，否則置為0。替換性檢驗的估計結果匯報于表7第(1)～(4)列?？梢钥闯觯瑹o論是從企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性還是企業(yè)創(chuàng)新質量緯度衡量企業(yè)創(chuàng)新能力，產業(yè)政策虛擬變量的系數(shù)均顯著為正，同樣地，第(2)列和第(4)列重點關注的融資約束與產業(yè)政策虛擬變量交互項×的系數(shù)均顯著為正。因此，替換性檢驗結果與基準估計結果完全一致，進一步驗證了本文結論的可靠性。

3.安慰劑檢驗

盡管本文基準估計發(fā)現(xiàn)政府研發(fā)支持通過融資激勵效應影響企業(yè)創(chuàng)新能力，并對樣本選擇性偏差和混合偏誤問題可能造成的估計偏誤進行了控制。但在理論上，本文基準估計結果可能受研究設計中未察覺的因素干擾，導致了核心變量與被解釋變量間的相關關系。為了保證基準結論的穩(wěn)健性，本文使用安慰劑檢驗的辦法對上述可能性進行排除。借鑒郭玥(2018)的研究，倘若本文核心結論不受政策層面的一些共同趨勢因素等影響，則可以預見，一般性的財政補貼對企業(yè)創(chuàng)新能力并不具備融資激勵效應。據此，在基準估計模型中新引入一般性財政補貼以及和融資約束變量的交互項×，估計結果匯報于表7第(5)～(6)列。不難看出，第(5)～(6)兩列中政府研發(fā)支持與融資約束變量交互項×的系數(shù)仍顯著為正，作為對比，兩列中×的系數(shù)均不顯著，這意味著安慰劑效應并不存在，再次驗證了本文核心結論的穩(wěn)健性。

表7 替換性檢驗以及安慰劑檢驗

五、擴展性討論：政府研發(fā)支持的信號傳遞機制檢驗

為了深入探究政府研發(fā)支持影響企業(yè)創(chuàng)新能力的融資激勵效應是否經由信號傳遞機制產生作用，借鑒于蔚等(2012)的思路，引入信息不對稱這一新的變量，通過檢驗政府研發(fā)支持是否緩和了企業(yè)與潛在利益相關者的信息不對稱程度來分析信號傳遞機制。根據葉康濤和劉行(2014)的做法，采用分析師對企業(yè)價值的預測精準度衡量企業(yè)信息不對稱程度，公式如下：

(10)

其中，、分別代表企業(yè)和年份，代表分析師，是年份分析股票的分析師數(shù)量。表示每股收益，表示分析師預測的每股收益值。

檢驗信號傳遞機制的邏輯是：首先是檢驗政府研發(fā)支持與一般性財政補貼的非對稱效應。倘若獲得政府研發(fā)支持能使企業(yè)獲得政府的客觀公正評價，通過信號傳遞通道緩釋企業(yè)與潛在投資者的信息不對稱程度，則可以大膽反推，獲得一般性財政補貼無法獲得政府對企業(yè)創(chuàng)新水平的隱性認證，因而一般性財政補貼無法緩和企業(yè)信息不對稱程度。其次是構建政府研發(fā)支持的信號傳遞與融資激勵的聯(lián)動性中介檢驗模型來考察信號傳遞機制。借鑒權小峰等(2020)的做法，沿襲“政府研發(fā)支持→信息不對稱→融資約束→企業(yè)創(chuàng)新能力”的路徑構建聯(lián)動中介檢驗模型驗證信號傳遞機制。

表8匯報了政府研發(fā)支持信號傳遞機制的檢驗結果。第(1)～(2)列以信息不對稱為被解釋變量，展示了政府研發(fā)支持與一般性財政補貼的非對稱效應檢驗結果?？梢钥闯觯?1)列核心變量的系數(shù)顯著為負，表明政府研發(fā)支持顯著緩和企業(yè)信息不對稱程度。而作為對比，第(2)列的估計系數(shù)并不顯著，說明一般性財政補貼對企業(yè)信息不對稱未見明顯作用效果。政府研發(fā)支持與一般性財政補貼對企業(yè)信息不對稱的這一非對稱效應符合預期，初步驗證了政府研發(fā)支持的信號傳遞機制。表8第(3)～(5)列進一步檢驗信號傳遞與融資激勵在影響企業(yè)創(chuàng)新能力中的聯(lián)動效應。第(3)列核心變量企業(yè)信息不對稱的系數(shù)顯著為正，即企業(yè)信息不對稱程度越低，企業(yè)遭受的融資約束越不明顯。隨后，表8后兩列分別以企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性和企業(yè)創(chuàng)新質量為被解釋變量，且解釋變量同時引入政府研發(fā)支持、信息不對稱和融資約束，不難看出，兩列中顯著為正，和顯著為負，這均與預期一致，說明在政府研發(fā)支持與企業(yè)創(chuàng)新能力的關系中，信息傳遞弱化了企業(yè)融資約束，且信息傳遞和融資激勵效應具有聯(lián)動性，據此可驗證政府研發(fā)支持信息傳遞機制的存在性。

表8 信號傳遞機制檢驗

六、研究結論與政策建議

本文在經濟“脫實向虛”背景下探討了政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新能力的融資激勵效應，提出了基于政府研發(fā)支持雙重認證信號的內外部融資激勵機制和核心理論假設，并利用2010—2019年的中國上市公司數(shù)據實證分析了政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新能力的作用效果和激勵機制。研究發(fā)現(xiàn)，政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新能力具有顯著的激勵效應。融資約束程度越深的企業(yè)，政府研發(fā)支持對企業(yè)創(chuàng)新能力的激勵效應越明顯。機制分析發(fā)現(xiàn)，內源融資激勵方面，政府研發(fā)支持弱化了企業(yè)金融資產配置-現(xiàn)金流敏感性，抑制了企業(yè)配置金融資產對創(chuàng)新資源的擠占效應，進而通過內源融資激勵機制提升企業(yè)創(chuàng)新能力。外源融資激勵方面，政府研發(fā)支持強化了企業(yè)現(xiàn)金流與外源融資的替代關系，進而通過外源融資激勵機制提升企業(yè)創(chuàng)新能力。至此，證實了本文提出的核心假設：政府研發(fā)支持釋放了審查認證和技術認證的雙重認證信號，前者抑制了企業(yè)配置金融資產的短期逐利動機，為企業(yè)實施“創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略”留存內部資金，后者撬動外部資金提升企業(yè)創(chuàng)新能力。此外，本文經過PSM+DID估計、多期DID估計以及安慰劑檢驗等一系列的穩(wěn)健性檢驗后，核心結論依然成立。

本文的結論表明在經濟“脫實向虛”現(xiàn)實背景下，企業(yè)創(chuàng)新活動中政府研發(fā)支持的主要作用體現(xiàn)在其釋放的雙重認證信號對內部資產配置行為的“引導效應”以及對市場閑散資金的“杠桿效應”。而長久以來，“政府支持有效”論主要圍繞克服企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動的惰性問題做研究，內部創(chuàng)新動力越強，企業(yè)創(chuàng)新投入越多，忽略了政府研發(fā)支持在企業(yè)內外部融資渠道拓展中的融資激勵機制。因此，對于政府研發(fā)創(chuàng)新政策的設計，應將更多的關注放在如何發(fā)揮政府研發(fā)支持的“杠桿”效應和“引導”效應?；诖耍疚奶岢鲆韵聦Σ呓ㄗh：首先，政府研發(fā)支持的相關創(chuàng)新政策的制定要以市場機制為基準，以市場融資為主，重點發(fā)揮政府在引導外部閑散資金優(yōu)化配置中的重要作用，聚集社會優(yōu)質資源以形成誘發(fā)效應，推動企業(yè)轉型升級。政府要積極引導資本市場支持企業(yè)技術創(chuàng)新，更大程度拓寬企業(yè)研發(fā)融資渠道，同時要發(fā)揮政府的優(yōu)質資源整合優(yōu)勢，完善技術篩查制度，建立相關產業(yè)的評估平臺，以客觀、獨立的評估機制給予外部投資者信心，甄選出優(yōu)質的研發(fā)項目。其次，加強政府監(jiān)管，關注企業(yè)金融資產配置動機。本文的結論表明企業(yè)金融資產配置顯著抑制了企業(yè)創(chuàng)新能力的提升。為引導企業(yè)資金回流到實體經濟，如何平衡金融資產價格至關重要。政府可以采用稅收優(yōu)惠、貸款扶持等政策，并加大對實體企業(yè)投資“金融化”的監(jiān)管，從內源融資上，為企業(yè)研發(fā)儲備足夠的內部資金，進而激勵企業(yè)增加創(chuàng)新投資，維持創(chuàng)新可持續(xù)性。最后，發(fā)揮政府政策的靈活性，消化掉一批企業(yè)，發(fā)展一批企業(yè)，促進創(chuàng)新性企業(yè)發(fā)展。政府在設計統(tǒng)一的經濟政策時，應適當發(fā)揮具體產業(yè)政策的靈活性，譬如加強對新創(chuàng)企業(yè)的政策引導，促使死而不僵的衰退期企業(yè)盡快轉型，保持穩(wěn)健的經濟政策維持成熟期企業(yè)的競爭優(yōu)勢。

① 2017年發(fā)布的《中國企業(yè)經營者問卷跟蹤調查報告》顯示，31.7%的企業(yè)家認為資金緊張是企業(yè)經營發(fā)展面臨的最主要問題。

② 現(xiàn)金持有是短期金融資產的主要標的，另外，無論金融資產配置是否發(fā)揮“蓄水池”作用，現(xiàn)金流與金融資產配置的緊密程度都能反映企業(yè)將大量經營收入投入金融市場這一企業(yè)金融化趨勢。

③ 平行趨勢檢驗是進行DID估計的前提，本文參考了既有文獻的做法檢驗平行性假設。首先，設立虛擬變量(-1)、()和(>)。當處理組企業(yè)下一年度獲得政府研發(fā)支持時，(-1)值取1，否則為0。()的定義是處理組當年獲得政府研發(fā)支持時，該值取1，否則為0。當處理組獲得政府研發(fā)支持一年以上之后，(>)置為1，否則為0?？梢灶A計，如果平行趨勢假設滿足，則(-1)理應在統(tǒng)計上不顯著。檢驗結果顯示，企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性方程和企業(yè)創(chuàng)新質量方程中，虛擬變量(-1)系數(shù)均不顯著，作為對比，()和(>)的系數(shù)均顯著為正。篇幅所限，具體的檢驗結果未報告，詳見https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx? dbcode=CAPJ&dbname=CAPJLAST&filename=DJGL2022 0613000&uniplatform=NZKPT&v=8UP2WtuVbeD-nsFQHizVBXzvP_ O_ HrIA1cLX5TkgifnKv21xLJD7n5nmGEMtX6Ys中的附表1。

④ 模型(8)和(9)均使用面板OLS進行估計，因此企業(yè)創(chuàng)新質量使用ln(企業(yè)發(fā)明專利申請數(shù)量+1)度量。

⑤ 在完成匹配后，需要對所有協(xié)變量進行平衡性檢驗來保證匹配結果的準確性。平衡性檢驗結果顯示，經過匹配后所有變量檢驗的值基本大于10%，表明協(xié)變量在控制組與處理組之間沒有顯著差異，所有協(xié)變量在兩組之間是平衡的。為了進一步直觀分析協(xié)變量匹配前后的平衡性檢驗效果，繪制了控制組和處理組在匹配前、匹配后的核密度分布圖，可以發(fā)現(xiàn)，匹配前控制組與處理組的核密度函數(shù)差異很大，而經過匹配之后，兩組的核密度函數(shù)分布比較相似，證明匹配結果較好。篇幅所限，平衡性檢驗和匹配前后的核密度分布圖未披露，詳見https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx? dbcode=CAP J&dbna-me=CAPJLAST&filename=DJGL20220613000&uniplatform=NZKP T&v=8UP2WtuVbeD-nsFQHizVBXzvP_ O_ HrIA1cLX5Tkgifn Kv21xLJD7n5nmGEMtX6Ys中的附表2和附圖1。

⑥ 遵從文獻中常見處理辦法，以中位數(shù)為劃分依據界定融資約束虛擬變量_。