程于思，張慧雪，黃 波

（1.鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院，河南 鄭州 450001；2.中山大學(xué)自貿(mào)區(qū)綜合研究院，廣東 廣州 510275；3.前海金融控股有限公司，廣東 深圳 518000；4.江西財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，江西 南昌 330013）

一、引言

黨的十九大報(bào)告指出，我國經(jīng)濟(jì)已經(jīng)由高速增長階段進(jìn)入到高質(zhì)量發(fā)展階段。推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展需立足實(shí)體經(jīng)濟(jì)，政府引導(dǎo)基金是我國政府利用金融工具支持微觀企業(yè)全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）提高的重要抓手[1]。截至2021年底，我國政府引導(dǎo)基金累計(jì)總數(shù)量為1 437 只，總規(guī)模為2.47 萬億元[2]。政府引導(dǎo)基金的政策效果是國內(nèi)外關(guān)注焦點(diǎn)，現(xiàn)有研究沒有形成一致結(jié)論，存在著兩種截然對立的觀點(diǎn)，即互補(bǔ)觀與替代觀?；パa(bǔ)觀認(rèn)為，政府干預(yù)和市場競爭能夠互相促進(jìn)，市場競爭能夠正向調(diào)節(jié)政府干預(yù)機(jī)制的作用[3-5]；替代觀認(rèn)為，市場競爭會(huì)弱化政府干預(yù)機(jī)制的作用，產(chǎn)生負(fù)向調(diào)節(jié)作用[6-8]。關(guān)于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，現(xiàn)有研究認(rèn)為，企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高是從外延式擴(kuò)張向內(nèi)涵式增長的轉(zhuǎn)變[9]。政府促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高的路徑主要有兩條：一是促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)。企業(yè)創(chuàng)新能力的增強(qiáng)能降低生產(chǎn)成本，進(jìn)而提高企業(yè)價(jià)值[10]。二是提高資源配置效率。資源配置優(yōu)化意味著將有限資源從低效率部門轉(zhuǎn)移到高效率部門，實(shí)現(xiàn)投入要素的結(jié)構(gòu)優(yōu)化[11]。

現(xiàn)有關(guān)于政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響研究主要存在以下三方面不足。一是關(guān)于政府引導(dǎo)基金對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響尚未有實(shí)證研究。由于數(shù)據(jù)可獲得性原因，以往關(guān)于政府引導(dǎo)基金宏觀層面的研究重點(diǎn)關(guān)注的是政策引導(dǎo)與運(yùn)行模式，以文獻(xiàn)綜述和數(shù)理模型推導(dǎo)為主，較少開展實(shí)證層面的分析[12-13]。二是政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的研究尚屬空白。以往研究重點(diǎn)關(guān)注政府引導(dǎo)基金對企業(yè)創(chuàng)新的影響，還沒有學(xué)者將研究延伸到企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高這一創(chuàng)新活動(dòng)的最終目標(biāo)上，容易忽視政府引導(dǎo)基金促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用效果[14-15]。三是在分析政府引導(dǎo)基金的作用時(shí)較少考慮區(qū)域創(chuàng)投環(huán)境。創(chuàng)投環(huán)境對整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)資本的運(yùn)作起著重要的支撐作用，是推動(dòng)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高的生態(tài)基礎(chǔ)[16]。忽略創(chuàng)投環(huán)境的影響會(huì)導(dǎo)致無法全面分析政府引導(dǎo)基金的作用，容易產(chǎn)生“一刀切”的簡單結(jié)論。

本文以2009—2019年創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本，研究政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響和區(qū)域創(chuàng)投環(huán)境在其中發(fā)揮的作用。研究發(fā)現(xiàn)，政府引導(dǎo)基金促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高；創(chuàng)投環(huán)境越發(fā)達(dá)的地區(qū)，政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用越強(qiáng)。本文的建議為提高政府引導(dǎo)基金政策效果，引導(dǎo)基金在投資時(shí)考慮區(qū)域創(chuàng)投環(huán)境，實(shí)行差異化的投資策略。

本文的研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在三點(diǎn)。第一，從微觀視角驗(yàn)證了政府引導(dǎo)基金對實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長的作用。政府引導(dǎo)基金是將政府的“有形之手”與市場的“無形之手”相結(jié)合，本文的研究結(jié)論驗(yàn)證了政府市場化手段的積極作用，為政府如何有效參與市場提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。第二，研究了政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，拓展了政府引導(dǎo)基金的現(xiàn)有研究框架。本文在現(xiàn)有研究政府引導(dǎo)基金對企業(yè)創(chuàng)新影響的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探索了政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用，為我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型提供新的解釋。第三，將創(chuàng)投環(huán)境納入研究框架，分析政府引導(dǎo)基金在不同創(chuàng)投環(huán)境下的激勵(lì)作用，為發(fā)揮政府引導(dǎo)基金的政策效果提供建議。

二、理論基礎(chǔ)與假設(shè)提出

（一）政府引導(dǎo)基金與企業(yè)全要素生產(chǎn)率

政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用主要體現(xiàn)在三個(gè)方面。第一，政府引導(dǎo)基金能促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入，而研發(fā)投入的增加通過企業(yè)創(chuàng)新促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高[11]。程聰慧和王斯亮[14]基于激勵(lì)效應(yīng)假說的研究發(fā)現(xiàn)，獲得政府引導(dǎo)基金支持的創(chuàng)業(yè)企業(yè)比未獲得支持的創(chuàng)業(yè)企業(yè)有更多創(chuàng)新產(chǎn)出。鮑曼（Baumann）等[17]研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新投入的增加會(huì)直接推動(dòng)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。第二，企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的正外部性會(huì)導(dǎo)致市場資源配置無效，而政府引導(dǎo)基金作為政府資本在一定程度上能夠彌補(bǔ)企業(yè)研發(fā)活動(dòng)帶來的消極影響，提高資源配置效率，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高[11]。資源配置效率的提高體現(xiàn)在宏觀和微觀兩方面。宏觀方面表現(xiàn)為資源從低效率部門向高效率部門的轉(zhuǎn)移，微觀方面表現(xiàn)為不同生產(chǎn)要素在企業(yè)不同部門之間的流動(dòng)，直到要素配置達(dá)到最優(yōu)水平[18]。第三，政府引導(dǎo)基金通過發(fā)揮激勵(lì)和監(jiān)督作用提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。政府引導(dǎo)基金主要委托外部風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)通過契約進(jìn)行管理，為了能夠吸引有能力的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)，政府引導(dǎo)基金在運(yùn)作時(shí)會(huì)制定多種激勵(lì)政策[19]。研究表明，對獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)資本進(jìn)行虧損補(bǔ)償?shù)募?lì)效果最好，收益補(bǔ)償和政府固定收益補(bǔ)償具有相同的激勵(lì)特征[20]。同時(shí)，能力強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)也能夠更好地對被投資企業(yè)進(jìn)行監(jiān)督和治理，為企業(yè)提供增值服務(wù)，進(jìn)而提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。研究表明，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)提供的增值服務(wù)對創(chuàng)業(yè)企業(yè)績效有顯著的正向影響，且風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)的行業(yè)專長越明顯，越能增強(qiáng)這種影響[21]。

基于上述理論分析，提出以下研究假設(shè)：

H1a：政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率有促進(jìn)作用。

然而政府引導(dǎo)基金在實(shí)際運(yùn)行中存在著“沉睡”等問題，并導(dǎo)致其對創(chuàng)新型企業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生抑制作用。首先，政府引導(dǎo)基金作為一種政府主導(dǎo)型科技金融服務(wù)，在缺乏創(chuàng)新友好型融資結(jié)構(gòu)的背景下，難以實(shí)現(xiàn)對創(chuàng)新的資金支持與有效激勵(lì)，尚不能適應(yīng)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高的需要[22]，對科技創(chuàng)新型企業(yè)具有負(fù)面影響[23]。余琰等[24]研究表明，國有風(fēng)險(xiǎn)資本在扶持創(chuàng)新上沒有表現(xiàn)出顯著的價(jià)值增加作用，整體符合私人利益假說。其次，政府“企業(yè)化”引致的投資沖動(dòng)造成財(cái)政和金融資金配置的無效率，無視投入產(chǎn)出的邊際遞減，大量隱性舉債對財(cái)政的可持續(xù)性帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)[25]。阿莫（Armour）等[26]利用15 個(gè)國家的風(fēng)險(xiǎn)投資數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，國有風(fēng)險(xiǎn)資本行政式的投資可能導(dǎo)致資源配置不當(dāng)，干擾風(fēng)險(xiǎn)投資市場行為，在市場層面阻礙民營風(fēng)險(xiǎn)資本的發(fā)展。卡明（Cumming）等[27]利用加拿大數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，國有風(fēng)險(xiǎn)投資對更有效率的民營風(fēng)險(xiǎn)資本產(chǎn)生擠出效應(yīng)，降低了企業(yè)能夠獲得的風(fēng)險(xiǎn)投資金額。最后，全要素生產(chǎn)率在空間上存在溢出效應(yīng)，且由于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的慣性效應(yīng)等因素，全要素生產(chǎn)率還存在時(shí)間上的滯后效應(yīng)，導(dǎo)致從數(shù)據(jù)角度分析會(huì)得出政府引導(dǎo)基金抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的結(jié)論[28]。

基于上述理論分析，提出以下研究假設(shè)：

H1b：政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率有抑制作用。

（二）創(chuàng)投環(huán)境對政府引導(dǎo)基金與企業(yè)全要素生產(chǎn)率關(guān)系的影響

現(xiàn)階段我國東西部地區(qū)發(fā)展不均衡，創(chuàng)投區(qū)域化特征明顯。區(qū)域創(chuàng)投環(huán)境是企業(yè)發(fā)展重要的外部因素，良好的區(qū)域創(chuàng)投環(huán)境包括市場環(huán)境、金融環(huán)境、人力資本水平等，能夠從多維度影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率[16]。一方面，良好的創(chuàng)投環(huán)境更有利于政府引導(dǎo)基金作用的發(fā)揮。宮義飛等[1]研究表明，政府引導(dǎo)基金緩解了企業(yè)融資約束，這種功能在市場化程度較高的地區(qū)作用更顯著，即市場化程度越高，政府引導(dǎo)基金作用發(fā)揮得越好。又因?yàn)槠髽I(yè)全要素生產(chǎn)率的提高是一個(gè)系統(tǒng)性工程，因此若想推動(dòng)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，必須使企業(yè)外部環(huán)境整體協(xié)調(diào)。張沁琳等[10]研究表明，政府大客戶能提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率，且當(dāng)其層級或者所在地的政府治理效率高時(shí)，它們對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的積極效應(yīng)更顯著，即政府治理效率越高，企業(yè)全要素生產(chǎn)率也越高。賈麗桓等[29]研究表明，資本市場開放促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，原因是資本市場的開放降低了代理成本，增加了創(chuàng)新投入。

基于上述理論分析，提出以下研究假設(shè)。

H2a：區(qū)域創(chuàng)投環(huán)境越好，政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用越大。

但良好的創(chuàng)投環(huán)境也可能不利于政府引導(dǎo)基金的作用發(fā)揮。首先，根據(jù)認(rèn)證效應(yīng)假說，政府引導(dǎo)基金在創(chuàng)投環(huán)境差的地區(qū)認(rèn)證作用更強(qiáng)，創(chuàng)投環(huán)境好的地區(qū)可能不需要政府認(rèn)證作用的發(fā)揮[16]。因?yàn)閯?chuàng)投環(huán)境差的地區(qū)高質(zhì)量企業(yè)相對較少，企業(yè)獲得政府支持向外界傳遞了一種積極的信號，更能吸引其他投資者向企業(yè)注資，進(jìn)而通過促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新來提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率[19]。其次，根據(jù)良性循環(huán)假說，政府引導(dǎo)基金對創(chuàng)投落后地區(qū)的引導(dǎo)作用更大。楊敏利等[30]研究表明，與創(chuàng)投成熟地區(qū)相比，政府引導(dǎo)基金聯(lián)合參股創(chuàng)投機(jī)構(gòu)形成的杠桿效應(yīng)在創(chuàng)投發(fā)展落后地區(qū)更顯著。張慧雪等[9]研究表明，政府引導(dǎo)基金顯著降低了企業(yè)的經(jīng)營績效，但在創(chuàng)業(yè)投資落后地區(qū)反而提高企業(yè)績效。最后，從風(fēng)險(xiǎn)投資收益角度考慮，創(chuàng)投環(huán)境較為發(fā)達(dá)的區(qū)域如北京、上海等地匯集了大量的高新技術(shù)企業(yè)，其中不乏“專精特新”企業(yè)，他們在權(quán)衡風(fēng)險(xiǎn)收益后有充足資金選擇自己偏好的項(xiàng)目進(jìn)行投資[16]。與此相反，獲得政府資金必須接受政府政策的指引，需要將資金投入到基礎(chǔ)科學(xué)的研發(fā)，該類研發(fā)通常失敗率高且風(fēng)險(xiǎn)大。從理性人角度分析，企業(yè)通常不偏好此類項(xiàng)目[19]。

基于上述理論分析，提出以下研究假設(shè)：

H2b：區(qū)域創(chuàng)投環(huán)境越差，政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用越大。

三、樣本與模型設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)來源與變量選取

本文的研究樣本是創(chuàng)業(yè)板2009年到2019年之間上市的全部企業(yè)，并剔除ST 企業(yè)、已退市企業(yè)、金融類企業(yè)和重要數(shù)據(jù)缺失企業(yè)，共計(jì)有820家上市企業(yè)，觀測值為5 061個(gè)。其中政府引導(dǎo)基金數(shù)據(jù)來自清科私募通（PEdata），企業(yè)的基本信息、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和研發(fā)投入數(shù)據(jù)均來自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。由于各企業(yè)上市時(shí)間不同，每年的財(cái)務(wù)指標(biāo)和研發(fā)投入數(shù)據(jù)的完整性各異，部分樣本存在指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失，而且樣本數(shù)據(jù)時(shí)間跨度十年，很多以貨幣為計(jì)量單位的數(shù)據(jù)需要使用相應(yīng)的價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。因此，本研究利用中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫的價(jià)格指數(shù)等對相關(guān)數(shù)據(jù)以2009年為基期進(jìn)行平減處理。

（二）變量界定

1.被解釋變量

企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）[31]?？刂坪瘮?shù)法中，OP、LP、ACF 法均以兩步估計(jì)法計(jì)算TFP[32]，也可以在廣義矩估計(jì)（Generalized Method of Moment ，GMM）框架下使用一步一致法估計(jì)TFP[33]。本文計(jì)算TFP時(shí)，使用了創(chuàng)業(yè)板上市公司的以下變量：被解釋變量產(chǎn)出使用營業(yè)總收入；勞動(dòng)變量使用研發(fā)人員數(shù)和其他員工人數(shù)；資本變量使用固定資產(chǎn)凈額。計(jì)算TFP前，除勞動(dòng)變量外，所有變量都以2009年為基期，以相應(yīng)的價(jià)格指數(shù)進(jìn)行消脹處理。

2.解釋變量

政府引導(dǎo)基金（GGF）[14，19]。在政府引導(dǎo)基金相關(guān)變量的選取中，從企業(yè)獲得政府引導(dǎo)基金次數(shù)和金額兩個(gè)維度進(jìn)行測量。次數(shù)變量包括是否獲得過政府引導(dǎo)基金投資（gfund）和企業(yè)累計(jì)獲得政府引導(dǎo)基金投資次數(shù)（ggfund）；金額變量使用企業(yè)累計(jì)獲得政府引導(dǎo)基金的投資金額（ggfamount）。從兩個(gè)角度衡量政府引導(dǎo)基金投資，不僅豐富了研究維度，而且能夠從獲得政府引導(dǎo)基金的次數(shù)和金額兩個(gè)方面充分剖析政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的直接影響與間接影響。

3.控制變量

參考相關(guān)學(xué)者的研究[19]，控制變量的選取主要考慮三方面：企業(yè)的基礎(chǔ)條件、原始特性和財(cái)務(wù)狀況。代表企業(yè)基礎(chǔ)條件的指標(biāo)有企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模和勞動(dòng)力規(guī)模。企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模用總資產(chǎn)的自然對數(shù)來衡量，勞動(dòng)力規(guī)模用員工總數(shù)的自然對數(shù)來衡量。代表企業(yè)原始特性的指標(biāo)有經(jīng)營年限和所有權(quán)性質(zhì)。經(jīng)營年限用企業(yè)自成立至報(bào)表數(shù)據(jù)截止日的差值來衡量。所有權(quán)性質(zhì)用企業(yè)國有股股份占比來衡量。代表企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的指標(biāo)有：每股營業(yè)利潤、年均資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)流動(dòng)性、財(cái)務(wù)杠桿、經(jīng)營杠桿、營運(yùn)指數(shù)和營業(yè)利潤率。

具體的變量名稱、變量符號以及計(jì)算方法見表1。

表1 變量名稱、變量符號及計(jì)算方法

（三）模型設(shè)定

為考察政府引導(dǎo)基金與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，本文構(gòu)建了模型（1）：

其中，TFPit代表企業(yè)i在t年度的全要素生產(chǎn)率，α0代表常數(shù)項(xiàng)，α1代表政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，Ggfit代表企業(yè)i在t年度獲得的政府引導(dǎo)基金投資，βj是控制變量系數(shù)，是企業(yè)i在t年度的第j個(gè)控制變量，IndustryFE代表行業(yè)固定效應(yīng)，YearFE代表年份固定效應(yīng)，uit是殘差項(xiàng)。

四、檢驗(yàn)結(jié)果及分析

（一）變量的描述性統(tǒng)計(jì)

在實(shí)證研究之前對所有連續(xù)變量進(jìn)行縮尾處理，變量描述性統(tǒng)計(jì)見表2。從描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，企業(yè)獲得政府引導(dǎo)基金投資比例較低，在獲得政府引導(dǎo)基金的企業(yè)中，政府引導(dǎo)基金投資金額變量均值是185.28 萬元，標(biāo)準(zhǔn)差是8.65，說明創(chuàng)業(yè)板企業(yè)累計(jì)獲得政府引導(dǎo)基金金額之間差距較大。使用伍爾德里奇法計(jì)算的TFP均值是4.17，最小值是1.05，最大值是6.77。在控制變量中，企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模和勞動(dòng)力規(guī)模數(shù)值經(jīng)對數(shù)處理后標(biāo)準(zhǔn)差的值明顯變??；企業(yè)經(jīng)營年限的均值是14.56年，符合創(chuàng)業(yè)板企業(yè)較為年輕的特點(diǎn)；企業(yè)平均的國有股股份占比是14.88%，表明大多數(shù)創(chuàng)業(yè)板企業(yè)股權(quán)比例中國有股占比?。幻抗蔂I業(yè)利潤均值是0.28 元，最小值是-3.73，最大值是3.43，營業(yè)利潤之間差距較大，表明創(chuàng)業(yè)板企業(yè)之間盈利能力差異大；年均資產(chǎn)負(fù)債率均值為28.21%，符合創(chuàng)業(yè)板企業(yè)低負(fù)債的特征；資產(chǎn)流動(dòng)性均值是4.10，最小值是0.67，最大值是25.02，最大值和最小值的差異大說明創(chuàng)業(yè)板企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)占收入比重差異大；經(jīng)營杠桿均值是1.30，最小值是1.00，最大值是6.18，兩者之間差異大說明企業(yè)間經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)差距較大；營運(yùn)指數(shù)均值是-0.53，標(biāo)準(zhǔn)差是7.39，表明相比經(jīng)營杠桿，企業(yè)間運(yùn)營過程中現(xiàn)金管理差異明顯；營業(yè)利潤率均值為9.49%，最小值是-2 084.26%，最大值是315.02%，反映出創(chuàng)業(yè)板企業(yè)存在一定的成長性，但企業(yè)間差距較大。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（二）相關(guān)性分析

本文利用皮爾森（Pearson）檢驗(yàn)分析了主要變量間的線性相關(guān)性，結(jié)果見表3。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，政府引導(dǎo)基金變量（gfund、ggfund、ggfamount和lnggfa）之間的共線性強(qiáng)，回歸時(shí)不能將4個(gè)解釋變量同時(shí)放入一個(gè)模型中，需要分別回歸?？刂谱兞科髽I(yè)資產(chǎn)規(guī)模和勞動(dòng)力規(guī)模之間的相關(guān)系數(shù)是0.631 8，在1%的顯著性水平下大于0.5，共線性很強(qiáng)，回歸時(shí)擇一放入回歸方程中。其他變量之間的相關(guān)系數(shù)值均小于0.5，存在多重共線性的可能性較小。

表3 變量相關(guān)性結(jié)果

（三）實(shí)證結(jié)果分析

1.政府引導(dǎo)基金與企業(yè)全要素生產(chǎn)率

利用模型（1）估計(jì)政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，經(jīng)豪斯曼檢驗(yàn)，樣本適合使用固定效應(yīng)模型，回歸結(jié)果列示在表4 中。表4 的第2列顯示，政府引導(dǎo)基金與企業(yè)全要素生產(chǎn)率在5%水平上顯著正相關(guān)，二者的回歸系數(shù)是0.153 8。第3列數(shù)據(jù)表明，企業(yè)獲得政府引導(dǎo)基金累計(jì)投資次數(shù)對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響不顯著，二者的回歸系數(shù)是0.105 7。第4列數(shù)據(jù)表明，企業(yè)累計(jì)獲得政府引導(dǎo)基金投資金額與企業(yè)全要素生產(chǎn)率在10%水平上顯著正相關(guān)，二者的回歸系數(shù)是0.000 3。第5列數(shù)據(jù)表明，企業(yè)累計(jì)獲得的政府引導(dǎo)基金投資金額對數(shù)值與企業(yè)全要素生產(chǎn)率在5%水平上顯著正相關(guān)，二者的回歸系數(shù)是0.034 5。以上數(shù)據(jù)整體表明政府引導(dǎo)基金促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，H1a成立。

表4 政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的回歸結(jié)果

對于控制變量而言，企業(yè)員工人數(shù)與全要素生產(chǎn)率在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，說明企業(yè)在以全要素生產(chǎn)率為表征的技術(shù)進(jìn)步方面表現(xiàn)不佳，在人員管理方面尚存在改進(jìn)空間。企業(yè)經(jīng)營年限與全要素生產(chǎn)率在5%水平上顯著正相關(guān)，表明經(jīng)營存續(xù)期越久的企業(yè)通常擁有更高的生產(chǎn)率水平。每股營業(yè)利潤與企業(yè)全要素生產(chǎn)率在1%水平上顯著正相關(guān)，表明企業(yè)利潤越高，全要素生產(chǎn)率也越高。資產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)全要素生產(chǎn)率在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，表明企業(yè)的負(fù)債越高，全要素生產(chǎn)率越低。財(cái)務(wù)杠桿與企業(yè)全要素生產(chǎn)率在10%水平上顯著負(fù)相關(guān)，表明財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)大的企業(yè)常常伴隨著生產(chǎn)率的低下。經(jīng)營杠桿與企業(yè)全要素生產(chǎn)率在5%水平上顯著負(fù)相關(guān)，即企業(yè)的經(jīng)營杠桿越高，全要素生產(chǎn)率越低，表明經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)大的企業(yè)，其技術(shù)創(chuàng)新導(dǎo)致了生產(chǎn)率下降。營運(yùn)指數(shù)與全要素生產(chǎn)率在1%水平上顯著正相關(guān)，說明企業(yè)的營運(yùn)能力越強(qiáng)，全要素生產(chǎn)率也越高。

2.創(chuàng)投環(huán)境對政府引導(dǎo)基金與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

為了檢驗(yàn)H2 不同創(chuàng)投環(huán)境下政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，參考前人的做法[9]，本文將創(chuàng)業(yè)板企業(yè)總部所在省份按照風(fēng)投市場發(fā)達(dá)程度分為發(fā)達(dá)地區(qū)和偏遠(yuǎn)地區(qū)。根據(jù)清科集團(tuán)研究報(bào)告，我國廣東、北京、上海、江蘇、浙江、天津、山東屬于創(chuàng)投發(fā)達(dá)地區(qū)，創(chuàng)投機(jī)構(gòu)數(shù)量、創(chuàng)投籌資總額和創(chuàng)投投資總額三個(gè)方面都領(lǐng)先其他省份，因此當(dāng)被投資企業(yè)處于上述地區(qū)時(shí)虛擬變量dis取值為1，代表企業(yè)所處地區(qū)創(chuàng)投環(huán)境發(fā)達(dá)，否則取值為0。表5列示了地區(qū)異質(zhì)性視角下政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

由表5的回歸結(jié)果可以看出，當(dāng)上市企業(yè)總部所在地處于風(fēng)投市場發(fā)達(dá)地區(qū)時(shí)，政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響均顯著為正，處于偏遠(yuǎn)地區(qū)時(shí)則不顯著，驗(yàn)證了H2a。原因可能是創(chuàng)投發(fā)達(dá)地區(qū)整體環(huán)境好，創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施完善，勞動(dòng)者素質(zhì)較高，在政府引導(dǎo)基金的支持下能夠更好地開展創(chuàng)新活動(dòng)，進(jìn)而提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率[16]。偏遠(yuǎn)地區(qū)由于配套措施等的不完善導(dǎo)致很難產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)，政府引導(dǎo)基金的扶持杯水車薪，未能產(chǎn)生良性循環(huán)作用。

表5 地區(qū)異質(zhì)性視角下政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的回歸結(jié)果

（四）進(jìn)一步研究

1.企業(yè)性質(zhì)對政府引導(dǎo)基金與企業(yè)全要素生產(chǎn)率關(guān)系的影響

企業(yè)性質(zhì)不同可能會(huì)對政府引導(dǎo)基金與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系產(chǎn)生影響。對國有企業(yè)而言，因?yàn)檎龑?dǎo)基金與國有企業(yè)背景都是國有大股東，會(huì)通過降低代理成本而促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率。但是政府資金的持續(xù)供給也可能使“僵尸企業(yè)”維持日常經(jīng)營活動(dòng)，降低企業(yè)全要素生產(chǎn)率。參考前人的做法[34]，本研究將總樣本劃分為國有企業(yè)與民營企業(yè)兩組，重新進(jìn)行實(shí)證分析。表6 列示了企業(yè)性質(zhì)對政府引導(dǎo)基金與企業(yè)全要素生產(chǎn)率關(guān)系的影響結(jié)果。

由表6回歸結(jié)果可以看出，政府引導(dǎo)基金對民營企業(yè)全要素生產(chǎn)率在1%水平上存在顯著正向影響，但對國有企業(yè)全要素生產(chǎn)率在1%水平上存在顯著負(fù)向影響，說明獲得政府引導(dǎo)基金投資對國有企業(yè)而言會(huì)導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率下降，即政府引導(dǎo)基金并沒有通過降低國有企業(yè)的代理成本提高全要素生產(chǎn)率。相反，政府引導(dǎo)基金對民營企業(yè)發(fā)揮了較好的認(rèn)證作用，促進(jìn)企業(yè)順應(yīng)市場需求開展創(chuàng)新活動(dòng)，進(jìn)而對企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著正向影響。

表6 企業(yè)性質(zhì)對政府引導(dǎo)基金與企業(yè)全要素生產(chǎn)率關(guān)系影響的回歸結(jié)果

2.企業(yè)所處行業(yè)對政府引導(dǎo)基金與企業(yè)全要素生產(chǎn)率關(guān)系的影響

企業(yè)所處行業(yè)不同可能會(huì)對政府引導(dǎo)基金與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系產(chǎn)生影響。高科技行業(yè)通常風(fēng)險(xiǎn)較高，研發(fā)失敗率大，因此政府引導(dǎo)基金的投入可能會(huì)增加企業(yè)失敗容忍度，推動(dòng)企業(yè)通過創(chuàng)新活動(dòng)提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。參考前人的做法[19]，本研究將總樣本劃分為高科技與非高科技企業(yè)兩組。當(dāng)企業(yè)所屬行業(yè)處于高科技行業(yè)時(shí)，虛擬變量tech取值為1，否則為0。

表7 列示了行業(yè)異質(zhì)性視角下政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。由表7 的回歸結(jié)果可以看出，對處于高科技行業(yè)的企業(yè)，無論是獲得過政府引導(dǎo)基金虛擬變量，還是累計(jì)獲得政府引導(dǎo)基金次數(shù)，抑或是獲得政府引導(dǎo)基金累計(jì)金額，其系數(shù)均在1%水平上顯著為正，說明政府引導(dǎo)基金對高科技企業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著促進(jìn)作用。非高科技企業(yè)組僅獲得政府引導(dǎo)基金累計(jì)金額這個(gè)變量的系數(shù)在10%水平上顯著為正。因此，政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響與所在行業(yè)有一定關(guān)聯(lián)，對高科技企業(yè)全要素生產(chǎn)率的正面促進(jìn)作用更為顯著。

表7 行業(yè)異質(zhì)性視角下政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的回歸結(jié)果

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.更換創(chuàng)投環(huán)境變量測量

在主回歸中關(guān)于創(chuàng)投環(huán)境的變量測量使用的是清科數(shù)據(jù)庫里給出的劃分標(biāo)準(zhǔn)，可能存在一定的人為主觀性。為減少人為色彩，使測量更客觀，此處使用王小魯?shù)萚35]開發(fā)的市場化指數(shù)來度量每個(gè)省份的市場化發(fā)展水平，以此來代表創(chuàng)投環(huán)境（menv）。當(dāng)前萬得（Wind）數(shù)據(jù)庫里省級市場化指數(shù)跨度年份是1997—2016年。本文使用移動(dòng)平均法計(jì)算市場化進(jìn)程總得分的年平均增長率，然后推算出2017—2019年各省份市場化進(jìn)程總得分。參考前人的做法[36]，按照年份排序后依據(jù)中位數(shù)分別賦值0、1，將總樣本分為創(chuàng)投環(huán)境較佳（市場化指數(shù)高于中位數(shù)）和創(chuàng)投環(huán)境較差（市場化指數(shù)低于中位數(shù)）兩個(gè)子樣本。分組回歸結(jié)果見表8，由表8的回歸結(jié)果可以看出，創(chuàng)投環(huán)境較佳的子樣本中政府引導(dǎo)基金的系數(shù)在5%水平上均顯著為正，創(chuàng)投環(huán)境較差的子樣本中政府引導(dǎo)基金的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)。該結(jié)果與主回歸結(jié)果保持一致，說明替換創(chuàng)投環(huán)境變量測量不會(huì)影響原結(jié)論的穩(wěn)健性。

表8 替換創(chuàng)投環(huán)境變量測量的回歸結(jié)果

2.更換變量測量方法

為檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，表9的企業(yè)全要素生產(chǎn)率使用的是LP方法進(jìn)行測算。由該結(jié)果可以看出，更換因變量的測量方法后，是否獲得政府引導(dǎo)基金投資、企業(yè)累計(jì)獲得政府引導(dǎo)基金投資金額與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果均顯著為正，即替換因變量的測量方法不會(huì)影響原結(jié)論的穩(wěn)健性。

表9 更換因變量測量方法的回歸結(jié)果

3.郝克曼（Heckman）兩階段回歸

在討論政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響時(shí)存在較強(qiáng)的內(nèi)生性問題，即可能不是政府引導(dǎo)基金通過參與投資提高了企業(yè)全要素生產(chǎn)率，而是有生產(chǎn)效率較高的企業(yè)選擇了政府引導(dǎo)基金。為排除該選擇效應(yīng)，本文使用郝克曼兩階段模型加以解決。表10 中列（1）顯示了企業(yè)全要素生產(chǎn)率指標(biāo)采用伍爾德里奇（Wooldridge）法計(jì)算時(shí)郝克曼選擇模型極大似然估計(jì)的結(jié)果，可以看出郝克曼第二階段回歸結(jié)果中g(shù)gfamount的回歸系數(shù)顯著為正，表明本文關(guān)于政府引導(dǎo)基金與企業(yè)全要素生產(chǎn)率正相關(guān)的主要結(jié)果依然穩(wěn)健。列（2）顯示的是使用LP方法計(jì)算企業(yè)全要素生產(chǎn)率時(shí)郝克曼選擇模型的回歸結(jié)果，可以看出累計(jì)政府引導(dǎo)基金金額的系數(shù)顯著為正，說明政府引導(dǎo)基金投資促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高的結(jié)果是穩(wěn)健的。

表10 Heckman選擇模型的回歸結(jié)果

五、結(jié)論與討論

政府引導(dǎo)基金作為金融工具支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要抓手，在理論上被認(rèn)為有助于提高企業(yè)創(chuàng)新、促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長，進(jìn)而推動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。但由于可能存在的政治壓力、人力資源不足等問題會(huì)干預(yù)市場競爭，因此政府引導(dǎo)基金的政策效果受到質(zhì)疑。以2009—2019年我國創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本，研究政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響和區(qū)域創(chuàng)投環(huán)境在其中發(fā)揮的作用，發(fā)現(xiàn)政府引導(dǎo)基金投資促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。創(chuàng)投環(huán)境越發(fā)達(dá)的地區(qū)，政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用越明顯。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，政府引導(dǎo)基金對民營企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用更強(qiáng)，對企業(yè)是否處于高科技行業(yè)則無顯著差異性影響。上述結(jié)論在更換變量測量、排除逆向因果等檢驗(yàn)后依然穩(wěn)健。

本文的研究結(jié)論對我國政府如何通過金融手段推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有重要啟示。首先，由政府引導(dǎo)基金投資能夠提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率可知，為促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，國家應(yīng)該大力設(shè)立政府引導(dǎo)基金。但政府引導(dǎo)基金的資金來源于國家財(cái)政，僅靠國家資本提高宏觀經(jīng)濟(jì)增長水平是杯水車薪。因此政府應(yīng)該通過制定良好的激勵(lì)政策吸引社會(huì)資本參與投資，提高風(fēng)險(xiǎn)資本投資活力，共同推進(jìn)我國國有風(fēng)險(xiǎn)資本的混合所有制改革。其次，由政府引導(dǎo)基金在創(chuàng)投發(fā)達(dá)地區(qū)對企業(yè)的全要素生產(chǎn)率促進(jìn)作用更強(qiáng)可知，政府應(yīng)該更多地將引導(dǎo)基金投資到創(chuàng)投發(fā)達(dá)地區(qū)，采取差異化的投資策略以便提高自身運(yùn)作效率的同時(shí)更好地促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。此外也應(yīng)該重視區(qū)域創(chuàng)投環(huán)境的建設(shè)，逐漸減小東西部之間的差距。再次，由政府引導(dǎo)基金對民營企業(yè)的全要素生產(chǎn)率促進(jìn)作用更強(qiáng)可知，政府引導(dǎo)基金應(yīng)該更多投資民營類企業(yè)，以便更好地發(fā)揮政府的認(rèn)證作用，促進(jìn)企業(yè)開展創(chuàng)新活動(dòng)。最后，本文的研究結(jié)論可以為社?；稹y行理財(cái)基金等的后續(xù)運(yùn)作提供借鑒，使其更多地參與到風(fēng)險(xiǎn)資本的投資中，共同促進(jìn)我國新經(jīng)濟(jì)更有競爭力地發(fā)展。

本文對政府引導(dǎo)基金與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系做了理論分析與實(shí)證檢驗(yàn)，并從區(qū)域創(chuàng)投環(huán)境做了進(jìn)一步分析，得出了較為穩(wěn)健的結(jié)論，但仍存在一定局限性。一方面，本文只研究了政府引導(dǎo)基金對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，至于其中的作用機(jī)制并未進(jìn)行探索。后續(xù)可以使用案例研究法等對相關(guān)的體制機(jī)制展開研究。另一方面，雖然在控制企業(yè)財(cái)務(wù)特征、公司治理特征等相關(guān)特征后，運(yùn)用更換變量測量、郝克曼兩階段法等計(jì)量方法解決了可能存在的內(nèi)生性問題，但由于缺少外生沖擊事件和合適的工具變量，因此并不能完全排除內(nèi)生性問題的干擾，后續(xù)可以通過尋找合適的工具變量更好地解決內(nèi)生性問題。