馬宗國(guó),王 旭

(山東師范大學(xué) 商學(xué)院,山東 濟(jì)南250014)

黨的二十大報(bào)告明確提出,要堅(jiān)定不移地實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略,開(kāi)辟新領(lǐng)域新賽道,不斷塑造發(fā)展新動(dòng)能新優(yōu)勢(shì),將高質(zhì)量發(fā)展作為全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家的首要任務(wù)。這就要求加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式,以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)代替要素驅(qū)動(dòng),持續(xù)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革,提高全要素生產(chǎn)率(total factor productivity,TFP)已成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的應(yīng)有之義。這也為國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)(以下簡(jiǎn)稱“國(guó)家自創(chuàng)區(qū)”)的高質(zhì)量發(fā)展指明了方向。國(guó)家自創(chuàng)區(qū)是中國(guó)改革創(chuàng)新的試驗(yàn)田,肩負(fù)貫徹落實(shí)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略、引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重任。(1)馬宗國(guó)、趙倩倩、蔣依曉:《國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)綠色高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)》,《中國(guó)人口·資源與環(huán)境》2022年第2期。自2009年國(guó)務(wù)院在國(guó)家高新區(qū)的基礎(chǔ)上批復(fù)成立第一批國(guó)家自創(chuàng)區(qū)以來(lái),截至2022年9月,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)數(shù)量已經(jīng)增長(zhǎng)至23家,涉及60個(gè)城市。據(jù)科技部火炬中心披露的2021年有關(guān)數(shù)據(jù),23個(gè)國(guó)家自創(chuàng)區(qū)擁有全國(guó)1/3的高新技術(shù)企業(yè),集聚了近兩萬(wàn)家各類創(chuàng)新載體,共實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入38.5萬(wàn)億人民幣,已成為我國(guó)推動(dòng)科技創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要載體。

企業(yè)TFP的提升被認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵標(biāo)志,(2)Chang-Tai Hsieh,Peter J. Klenow, “Misallocation and Manufacturing TFP in China and India”,The Quarterly Journal of Economics,vol.124,no.4(2009),pp.1403-1448.同時(shí)也是國(guó)家自創(chuàng)區(qū)建設(shè)的重要使命和核心內(nèi)容。作為高新區(qū)的升級(jí)版,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)促進(jìn)企業(yè)TFP提升的作用機(jī)制可分為技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和資源配置效應(yīng)。一方面,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)通過(guò)構(gòu)建引領(lǐng)性創(chuàng)新制度,培育開(kāi)放性創(chuàng)新環(huán)境,提供示范性創(chuàng)新補(bǔ)貼,不僅在一定程度上緩解了區(qū)域內(nèi)企業(yè)的融資約束,還吸引了大量的高科技人才的集聚,進(jìn)一步激勵(lì)企業(yè)提升技術(shù)創(chuàng)新能力的積極性。另一方面,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策所引發(fā)的要素集聚、規(guī)模經(jīng)濟(jì)與區(qū)域溢出等,有效降低了企業(yè)搜集信息的交易成本,減弱了信息不對(duì)稱和機(jī)會(huì)主義行為,增加了區(qū)域企業(yè)投資機(jī)會(huì),從而利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)資源的有效配置,提升其全要素生產(chǎn)率。除此之外,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)對(duì)企業(yè)的政策扶持也可能會(huì)抑制企業(yè)TFP提高。具體來(lái)說(shuō)主要體現(xiàn)在以下兩點(diǎn):其一,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)實(shí)施的創(chuàng)新激勵(lì)政策可能會(huì)對(duì)企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”,無(wú)法有效促進(jìn)甚至阻礙企業(yè)創(chuàng)新能力提高,(3)應(yīng)千偉、何思怡:《政府研發(fā)補(bǔ)貼下的企業(yè)創(chuàng)新策略:“濫竽充數(shù)”還是“精益求精”?》,《南開(kāi)管理評(píng)論》2022年第2期。從而不利于TFP進(jìn)步;其二,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)實(shí)施的針對(duì)性補(bǔ)貼產(chǎn)業(yè)政策短期內(nèi)可能會(huì)直接提高企業(yè)利潤(rùn),激發(fā)企業(yè)的發(fā)展熱情,但長(zhǎng)期來(lái)看容易使企業(yè)產(chǎn)生以謀求政府補(bǔ)貼為目的的“尋租行為”,導(dǎo)致發(fā)展惰性,從而降低企業(yè)資源配置效率,無(wú)法提高企業(yè)TFP。

國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策已實(shí)施了十多年,那么其建設(shè)效果如何?是否有效促進(jìn)了企業(yè)TFP,發(fā)揮了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展先行區(qū)的作用?如果對(duì)企業(yè)TFP有影響,那么其作用機(jī)制是什么?目前還缺乏這方面的深入系統(tǒng)探討。鑒于此,本文將國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策視為“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”,運(yùn)用漸進(jìn)雙重差分法,實(shí)證探析國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)TFP的影響及影響機(jī)制,為國(guó)家自創(chuàng)區(qū)的進(jìn)一步建設(shè)提供一些理論依據(jù)和參考價(jià)值。

本文邊際貢獻(xiàn)有如下三點(diǎn):(1)從研究角度來(lái)說(shuō),與以往相關(guān)研究多集中于城市、高新區(qū)等宏觀層面不同,本文利用2006—2021年滬深A(yù)股4404家企業(yè)的微觀數(shù)據(jù),研究國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)TFP的影響,拓展了國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策評(píng)估的研究?jī)?nèi)容,同時(shí)有助于發(fā)現(xiàn)基于宏觀數(shù)據(jù)檢驗(yàn)所不能得到的結(jié)論。(2)從研究?jī)?nèi)容來(lái)說(shuō),本文探明了國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策影響企業(yè)TFP的機(jī)制并且兼顧了異質(zhì)性探討。首先,文章分別從理論和實(shí)證兩個(gè)方面分析了國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新能力和資源配置效率影響企業(yè)TFP的傳導(dǎo)路徑。其次,又基于區(qū)位、所有制、規(guī)模、成長(zhǎng)階段、初始生產(chǎn)率五方面考察了試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)TFP的差異性影響。(3)從研究方法來(lái)說(shuō),本文將國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策視作準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),構(gòu)建漸進(jìn)雙重差分模型得到初步研究結(jié)果后,又通過(guò)三重差分模型、PSM-DID模型、安慰劑檢驗(yàn)、替換核心變量測(cè)度等方法從模型適用角度、內(nèi)生性角度和數(shù)據(jù)角度進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn),使研究結(jié)果更具可靠性。

一、研究文獻(xiàn)回顧

國(guó)家自創(chuàng)區(qū)本質(zhì)是一類區(qū)域?qū)蛐彤a(chǎn)業(yè)政策,國(guó)外與之對(duì)應(yīng)的是科技園區(qū)(science and technology park),這類政策對(duì)企業(yè)、區(qū)域發(fā)展均有復(fù)雜的影響,對(duì)其實(shí)施效果的評(píng)估向來(lái)是學(xué)者們研究的熱點(diǎn)。國(guó)外對(duì)科技園區(qū)政策評(píng)估的研究主要從宏觀和微觀兩個(gè)層面展開(kāi)。宏觀層面上,Torres等研究發(fā)現(xiàn)西班牙科技園區(qū)的設(shè)立顯著促進(jìn)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和就業(yè)水平,使試點(diǎn)城市GDP平均增長(zhǎng)了0.054%,就業(yè)水平增加了0.37%。(4)Jose Torres-Pruonosa, Josep Maria Raya, Roberto Dopeso-Fernández, “The Economic and Social Value of Science and Technology Parks—The Case of Tecnocampus”,Frontiers in Psychology,vol.11,2020.Minguillo等發(fā)現(xiàn)英國(guó)科技園區(qū)實(shí)施的產(chǎn)業(yè)激勵(lì)政策有效吸引了高新技術(shù)企業(yè)集聚,增強(qiáng)了區(qū)域技術(shù)轉(zhuǎn)換能力。(5)Minguillo David, Tijssen Robert, Thelwall, Mike, “Do Science Parks Promote Research and Technology?—A Scientometric Analysis of the UK”,Scientometrics,vol.102,no.1(2015),pp.701-725.除此之外,也有學(xué)者考察了科技園區(qū)對(duì)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、出口水平以及生產(chǎn)效率的影響。微觀層面上,相關(guān)研究多集中于考察科技園區(qū)設(shè)立對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響,但研究的結(jié)論卻不一致。例如,Díez-Vial和Fernández-Olmos基于西班牙11 201家企業(yè)微觀數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),位于科技園區(qū)的企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效遠(yuǎn)高于其他企業(yè),他們將其歸因于科技園區(qū)能夠加速知識(shí)溢出、促進(jìn)企業(yè)和科研院所開(kāi)展合作,從而提高了企業(yè)的創(chuàng)新能力。(6)Isabel Díez-Vial,Marta Fernández-Olmos, “Knowledge Spillovers in Science and Technology Parks: How can Firms Benefit most?”,The Journal of Technology Transfer,vol.40,no.1(2015),pp.70-84.Colombo和Delmastro在對(duì)意大利科技園區(qū)進(jìn)行研究后提出了相反的結(jié)論,其認(rèn)為整體而言科技園區(qū)內(nèi)外企業(yè)在創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩方面均無(wú)明顯差異。(7)Massmio G. Colombo, M. Delmastro, “How Effective are Technology Incubators?—Evidence From Italy”,Research Policy,vol.31,no.7(2002),pp.1103-1122.

目前,針對(duì)國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策評(píng)估的研究主要集中于三個(gè)方面。一是國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響評(píng)估。Aisaiti等使用2006—2018年中國(guó)283個(gè)城市的面板數(shù)據(jù),基于宏觀角度,評(píng)估了國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)城市創(chuàng)新能力的影響,發(fā)現(xiàn)該政策能夠通過(guò)加速知識(shí)共享促進(jìn)城市創(chuàng)新能力,且東部發(fā)達(dá)地區(qū)受益更多。(8)Gulizhaer Aisaiti,Jiaping Xie,Tingting Zhang,“National Innovation Demonstration Zone Policy and City Innovation Capability—A Quasi-natural Experimental Analysis”,Industrial Management &Data Systems,vol.122,no.5(2022),pp.1246-1267.二是國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)評(píng)估。例如,張永安和關(guān)永娟基于1999—2019年北京16個(gè)市轄區(qū)數(shù)據(jù),運(yùn)用斷點(diǎn)回歸法評(píng)估了國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的影響,研究發(fā)現(xiàn),該政策顯著促進(jìn)了北京地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),技術(shù)創(chuàng)新是重要的作用渠道。(9)張永安、關(guān)永娟:《國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)政策對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的影響研究》,《軟科學(xué)》2021年第1期。周陽(yáng)敏和王前前則研究發(fā)現(xiàn),國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策總體上對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有正向作用,但效果具有異質(zhì)性。(10)周陽(yáng)敏、王前前:《國(guó)家自創(chuàng)區(qū)政策效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化與高級(jí)化實(shí)證研究》,《中國(guó)科技論壇》2020年第12期。三是國(guó)家自創(chuàng)區(qū)政策的環(huán)境效應(yīng)評(píng)估。Liu等基于中國(guó)城市層面數(shù)據(jù),探究了國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)城市霧霾治理的影響,研究發(fā)現(xiàn)該政策通過(guò)引發(fā)高科技產(chǎn)業(yè)集聚促進(jìn)了城市霧霾治理效果,且具有空間溢出效應(yīng)。(11)Fengshuo Liu, Youqing Fan, Siying Yang, “Environmental Benefits of Innovation Policy: China’s National Independent Innovation Demonstration Zone Policy and Haze Control”,Journal of Environmental Management, 2022.Fang等基于2003—2017年中國(guó)281個(gè)城市的數(shù)據(jù),運(yùn)用雙重差分法,評(píng)估了國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)碳排放的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)該政策的實(shí)施使城市碳排放平均減少了4.8%。(12)Lan Fang, Heyan Tang, Muge Mou, “Innovation-driven Development and Urban Carbon Emission Reduction: A Quasi-natural Experiment in China”,Environmental Science and Pollution Research,2022.

通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理可以發(fā)現(xiàn),國(guó)外針對(duì)科技園區(qū)的研究主要從宏觀和微觀兩個(gè)層面展開(kāi),宏觀層面主要考察了科技園區(qū)設(shè)立對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)水平等方面的影響,微觀層面主要考察了對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響。在有關(guān)國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策評(píng)估的文獻(xiàn)中,學(xué)者們較多從技術(shù)創(chuàng)新、地區(qū)發(fā)展、環(huán)境效應(yīng)方面開(kāi)展研究。綜合來(lái)看,基于企業(yè)TFP角度,對(duì)國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策作用效果進(jìn)行評(píng)價(jià)的研究尚不多見(jiàn)。因此,探析國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)TFP的作用及其機(jī)制,對(duì)國(guó)家自創(chuàng)區(qū)高質(zhì)量發(fā)展有重要現(xiàn)實(shí)意義和參考價(jià)值。

二、理論機(jī)制分析

(一)政策背景

作為我國(guó)改革創(chuàng)新的試驗(yàn)田,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)在創(chuàng)新體制機(jī)制、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、增強(qiáng)科技競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力等方面取得了顯著成效。在加快構(gòu)建新發(fā)展格局的時(shí)代背景下,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)正邁向以高水平科技自立自強(qiáng)引領(lǐng)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵階段。自2009年國(guó)務(wù)院批復(fù)同意中關(guān)村科技園區(qū)建設(shè)全國(guó)第一個(gè)國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)以來(lái),2022年時(shí)我國(guó)國(guó)家自創(chuàng)區(qū)數(shù)量已達(dá)23個(gè),存在以高新區(qū)為單位、以城市為單位、以城市群為單位三種類型的布局模式,涉及全國(guó)60個(gè)城市,覆蓋66家國(guó)家高新區(qū)。在探索新型經(jīng)濟(jì)制度、完善技術(shù)創(chuàng)新體制機(jī)制、深化科技金融改革、激發(fā)人才創(chuàng)新創(chuàng)造活力等方面,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)陸續(xù)推出了一攬子先行先試政策,成為貫徹新發(fā)展理念、構(gòu)建新發(fā)展格局的重要力量。

(二)理論分析

企業(yè)TFP包含技術(shù)進(jìn)步、管理技能及創(chuàng)新制度等非生產(chǎn)要素對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響,是推動(dòng)國(guó)家自創(chuàng)區(qū)面向經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段的根本動(dòng)力。(13)張占斌、畢照卿:《經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展》,《經(jīng)濟(jì)研究》2022年第4期。國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策通過(guò)創(chuàng)新制度引領(lǐng)、創(chuàng)新環(huán)境培育、創(chuàng)新活動(dòng)資助等方式均能對(duì)企業(yè)TFP產(chǎn)生影響。首先,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策注重開(kāi)展體制機(jī)制和政策創(chuàng)新,通過(guò)制度創(chuàng)新進(jìn)一步建立健全覆蓋企業(yè)初創(chuàng)、成長(zhǎng)、發(fā)展等不同階段的創(chuàng)新政策支撐體系,營(yíng)造公平公正的市場(chǎng)交易環(huán)境。在良好市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的環(huán)境下,企業(yè)獲取有效的市場(chǎng)信號(hào),減少市場(chǎng)信息不對(duì)稱引發(fā)的種種問(wèn)題,進(jìn)而有助于企業(yè)交易成本的降低,促進(jìn)其TFP的提升。(14)馬宗國(guó)、王旭:《政府創(chuàng)新補(bǔ)貼能促進(jìn)國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)嗎——技術(shù)創(chuàng)新強(qiáng)度的中介效應(yīng)》,《科技進(jìn)步與對(duì)策》2023年第14期。其次,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的實(shí)施為企業(yè)營(yíng)造更加開(kāi)放化、便利化的創(chuàng)新環(huán)境,通過(guò)共建企業(yè)聯(lián)合創(chuàng)新中心,打造高水平集聚區(qū)和創(chuàng)新平臺(tái),激發(fā)企業(yè)研發(fā)投入水平、創(chuàng)新生產(chǎn)活力,減弱企業(yè)尋租行為的負(fù)面影響,由此發(fā)揮對(duì)企業(yè)TFP的促進(jìn)作用。最后,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)提供的資金扶持、稅收優(yōu)惠、產(chǎn)權(quán)保護(hù)等試點(diǎn)政策,吸引人才、資本、技術(shù)等創(chuàng)新要素集聚,搭建企業(yè)與科研院所、高校等創(chuàng)新主體的戰(zhàn)略合作關(guān)系,深入落實(shí)企業(yè)投入基礎(chǔ)研究稅收優(yōu)惠、科研儀器設(shè)備加速折舊等普惠性試點(diǎn)政策,依靠項(xiàng)目財(cái)政獎(jiǎng)補(bǔ)、項(xiàng)目扶持等方式,利于促進(jìn)企業(yè)TFP。(15)胡春陽(yáng)、張進(jìn)銘、余泳澤:《財(cái)政補(bǔ)貼能否對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率形成溢出效應(yīng)?》,《經(jīng)濟(jì)評(píng)論》2023年第1期。依據(jù)以上分析,本文提出以下假設(shè):

假設(shè)H1:國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策有利于促進(jìn)企業(yè)TFP提高。

企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力包括技術(shù)擴(kuò)散、技術(shù)模仿和自主創(chuàng)新,是一個(gè)時(shí)間跨度大、投入產(chǎn)出不確定性高、過(guò)程復(fù)雜的外部性活動(dòng)。(16)Xiongfeng Pan, Malin Song, Jing Zhang, Guangyou Zhou, “Innovation Network, Technological Learning and Innovation Performance of High-tech Cluster Enterprise”,Journal of Knowledge Management,vol.23,no.9(2019),pp.1729-1746.企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新不可避免地面臨不確定性、信息不對(duì)稱性等問(wèn)題,易導(dǎo)致市場(chǎng)資源配置能力的失靈。國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策通過(guò)對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新投入與產(chǎn)出等行為給予稅收優(yōu)惠或資金補(bǔ)貼,為企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)和專利保護(hù)提供服務(wù),在緩解市場(chǎng)失靈過(guò)程中提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力是促進(jìn)企業(yè)TFP的必然要求。(17)李禮連、程名望、張利國(guó):《中國(guó)工會(huì)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制:理論與實(shí)證》,《經(jīng)濟(jì)評(píng)論》2023年第1期。一方面,企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升推動(dòng)生產(chǎn)工具、生產(chǎn)工藝和生產(chǎn)流程的革新,促使企業(yè)降低生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量,并依靠豐厚的利潤(rùn)進(jìn)一步擴(kuò)大企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模,提高企業(yè)的TFP。另一方面,企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供的新產(chǎn)品或新服務(wù),在進(jìn)入其他產(chǎn)品生產(chǎn)服務(wù)的過(guò)程中充當(dāng)中間環(huán)節(jié)或重要組成部分,帶動(dòng)TFP的提升。國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的實(shí)施,推動(dòng)了區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新能力提升、生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大,使企業(yè)成長(zhǎng)的重要生命階段獲得TFP的提升,技術(shù)創(chuàng)新在這里的促進(jìn)作用功不可沒(méi)。此外,通過(guò)向區(qū)域內(nèi)企業(yè)提供直接的資金補(bǔ)貼或間接的稅收優(yōu)惠,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策有助于降低企業(yè)從事創(chuàng)新活動(dòng)的融資難度,進(jìn)而增強(qiáng)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。依據(jù)以上分析,現(xiàn)提出以下假設(shè):

假設(shè)H2:國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策有助于企業(yè)通過(guò)提升技術(shù)創(chuàng)新能力促進(jìn)TFP。

假設(shè)H3:國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策能夠有效緩解企業(yè)融資約束,進(jìn)而有利于企業(yè)提升技術(shù)創(chuàng)新能力。

從資源配置視角來(lái)看,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策通過(guò)引導(dǎo)區(qū)域資源的流動(dòng)與配置,從而提升企業(yè)的TFP。企業(yè)的生產(chǎn)、研發(fā)過(guò)程均需要資源的支持,但鑒于資源的有限性,企業(yè)實(shí)現(xiàn)資源的有效配置與充分利用非常重要。(18)羅宏、梁情文:《資本市場(chǎng)交易制度完善有助于提升企業(yè)生產(chǎn)效率嗎?——基于融資融券的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)》,《南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究》2022年第8期。由于現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)存在扭曲問(wèn)題,生產(chǎn)要素的流動(dòng)并非總是流向具有較高生產(chǎn)率的企業(yè),有時(shí)會(huì)流向具有較低生產(chǎn)率的企業(yè),導(dǎo)致了區(qū)域資源的錯(cuò)配。而國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策通過(guò)引導(dǎo)資源由低效率項(xiàng)目向高效率項(xiàng)目的流動(dòng),在一定程度上降低了資源錯(cuò)配,提高企業(yè)的資源配置效率。同時(shí),國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的實(shí)施有效降低了企業(yè)搜尋信息的不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)、獲取資源的難度與往來(lái)交易的成本,增強(qiáng)區(qū)域企業(yè)之間信息的交流、資源的利用,營(yíng)造了良好的投資環(huán)境與投資機(jī)會(huì)。(19)王旭、馬宗國(guó):《國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平測(cè)度及其影響因素研究》,《科技管理研究》2022年第13期。鑒于此,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策為企業(yè)投資機(jī)會(huì)的增加搭建緊密合作的關(guān)系網(wǎng)絡(luò),提高其資源獲取的速度與質(zhì)量,有效改善資源配置效率,促進(jìn)企業(yè)TFP的提升。此外,企業(yè)長(zhǎng)期管理水平的提升和生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)的積累,在其互動(dòng)合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中形成了內(nèi)在的信任與聲譽(yù),拓寬了企業(yè)的投資渠道,進(jìn)一步提高了企業(yè)的資源利用效率。國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)提供的資金、稅收等方面的優(yōu)惠政策有利于企業(yè)內(nèi)部組織建構(gòu)與管理體系的完善,實(shí)現(xiàn)資源配置的優(yōu)化,發(fā)揮了對(duì)企業(yè)TFP的促進(jìn)作用。依據(jù)以上分析,本文提出以下假設(shè):

假設(shè)H4:國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策有利于促使企業(yè)通過(guò)優(yōu)化資源配置效率提高TFP。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)模型構(gòu)建

基于前文的理論分析,為探究國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)TFP的影響,本文構(gòu)建了漸進(jìn)雙重差分模型,將傳統(tǒng)雙重差分模型評(píng)估單一時(shí)點(diǎn)政策效果的有效性推廣到多期,進(jìn)而識(shí)別試點(diǎn)政策沖擊對(duì)企業(yè)TFP的凈影響,其模型設(shè)定如下:

TFPit=α0+α1treatedit×postit+?controlsit+μi+vt+εit

(1)

式(1)中,下標(biāo)i企業(yè),t代表時(shí)間;TFP表示企業(yè)全要素生產(chǎn)率;treated為企業(yè)分組虛擬變量,若一家企業(yè)位于國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)區(qū)域內(nèi),則賦予1(實(shí)驗(yàn)組),否則賦予0(控制組);post為國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的時(shí)間虛擬變量,政策啟動(dòng)前賦予0,政策啟動(dòng)后賦予1;交互項(xiàng)(treated×post)反映國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的政策效應(yīng);controls為本文使用的控制變量;α0為常數(shù)項(xiàng),α1為雙重差分估計(jì)量,衡量了國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)TFP的作用效果,φ為相應(yīng)控制變量的系數(shù);μ代表個(gè)體固定效應(yīng);v代表時(shí)間固定效應(yīng),ε代表擾動(dòng)項(xiàng)。

(二)變量定義

1.被解釋變量:企業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)。目前,測(cè)量企業(yè)TFP的方法較為豐富,主要有最小二乘法、半?yún)?shù)法和廣義矩估計(jì)法。最小二乘法在計(jì)算企業(yè)TFP時(shí)容易忽略內(nèi)生性問(wèn)題,造成測(cè)算結(jié)果較為粗糙。Olley和Pakes提出的半?yún)?shù)法(OP法)被學(xué)者們廣泛應(yīng)用,但OP法要求企業(yè)真實(shí)投資必須大于0,這一限制會(huì)導(dǎo)致在估計(jì)的過(guò)程中丟失大量樣本。(20)G. Steven Olley, Ariel Pakes, “The Dynamics of Productivity in the Telecommunications Equipment Industry”,Econometrica,vol.64,no.6(1996),pp.1263-1297.基于此,Levinsohn和Pertin在OP法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),解決了該問(wèn)題,(21)James Levinsohn, Amil Petrin, “Estimating Production Functions Using Inputs to Control Unobservables”,Review of Economic Studies,vol.70,no.1(2003),pp.317-342.本文選擇LP法測(cè)度企業(yè)TFP。除此之外,Blundell和Bond提出了GMM法,通過(guò)加入工具變量解決了企業(yè)TFP計(jì)算過(guò)程中的內(nèi)生性問(wèn)題,受到學(xué)者們廣泛認(rèn)同。(22)Richard Blundell,Stephen Bond, “Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models”,Journal of Econometrics,vol.87,no.1(1998),pp. 115-143.本文使用GMM法做穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.解釋變量:國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策虛擬變量(treated×post)。treated為實(shí)驗(yàn)組和控制組的虛擬變量,post為政策實(shí)施時(shí)間前后的虛擬變量,通過(guò)構(gòu)建交互項(xiàng),度量試點(diǎn)和非試點(diǎn)企業(yè)TFP在政策前后的差異。若試點(diǎn)企業(yè)在政策實(shí)施時(shí)點(diǎn)后,則其交互項(xiàng)取值為1,否則為0;非試點(diǎn)企業(yè)在政策實(shí)施時(shí)點(diǎn)前后,交互項(xiàng)均為0。

3.中介變量:企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平(inn),使用企業(yè)專利申請(qǐng)量加1的自然對(duì)數(shù)進(jìn)行表征;企業(yè)融資約束程度,使用SA指數(shù)進(jìn)行衡量;企業(yè)資源配置效率,使用企業(yè)資本配置效率進(jìn)行刻畫(huà)。

4.控制變量。借鑒相關(guān)研究基礎(chǔ)上,(23)郭金花、郭檬楠、郭淑芬、張樞盛:《中國(guó)創(chuàng)新政策試點(diǎn)能有效驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新嗎?——基于國(guó)家自主創(chuàng)新示范區(qū)建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》,《產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究》2021年第2期。本文選擇企業(yè)年齡(age)、企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率(lev)、托賓q值(tub)、銷售收入增長(zhǎng)率(sal)、市賬比(szb)、現(xiàn)金股利支付率(xgz)、流動(dòng)比率(cur)、速動(dòng)比率(sdb)、現(xiàn)金比率(csr)、營(yíng)運(yùn)資金與借款比(ymr)、息稅折舊攤銷前利潤(rùn)負(fù)債合計(jì)(ebt)、固定資產(chǎn)規(guī)模(fas)、固定資產(chǎn)與收入比(ftr)、資本密集度(des)和營(yíng)運(yùn)指數(shù)(ope)共15個(gè)變量作為研究的控制變量,其中企業(yè)年齡(age)=ln(當(dāng)年年份-企業(yè)開(kāi)業(yè)年份+1)。

(三)數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)

本文選取2006—2021年為研究區(qū)間,選擇中國(guó)滬深A(yù)股上市企業(yè)為研究樣本,評(píng)估了2009—2020年批復(fù)成立的21家國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的影響。計(jì)算企業(yè)TFP的數(shù)據(jù)、相關(guān)控制變量的數(shù)據(jù),衡量企業(yè)創(chuàng)新能力、融資約束強(qiáng)度和資源配置水平的相關(guān)數(shù)據(jù),均來(lái)自于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)。借鑒以往研究,本文對(duì)金融類企業(yè)樣本、面臨退市風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)樣本(ST和*ST企業(yè))、數(shù)據(jù)缺失量較大的企業(yè)進(jìn)行剔除,對(duì)個(gè)別樣本部分缺失數(shù)據(jù)使用插值法補(bǔ)齊,共得到4404家上市企業(yè)數(shù)據(jù),37 829個(gè)有效觀測(cè)量。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)TFP的回歸結(jié)果見(jiàn)表2。第(1)列報(bào)告了在控制時(shí)間、地區(qū)固定效應(yīng)后國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)TFP的影響,政策虛擬變量(treated×post)的回歸系數(shù)為0.0988(在1%水平上顯著),說(shuō)明國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策顯著提高了企業(yè)的TFP。在第(1)列的基礎(chǔ)上加入控制變量,回歸結(jié)果如第(2)列所示,交互項(xiàng)的系數(shù)為0.0406(在1%水平上顯著)。此外,考慮到企業(yè)個(gè)體層面不隨時(shí)間變化的特征可能影響全要素生產(chǎn)率,第(3)列和第(4)列同時(shí)控制了時(shí)間、個(gè)體固定效應(yīng),回歸系數(shù)分別為0.0537(在5%水平上顯著)和0.0379(在5%水平上顯著),表示國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)TFP有積極作用,該結(jié)論與第(1)列和第(2)列所得結(jié)果基本一致,初步證明本文實(shí)證結(jié)果具有穩(wěn)健性,假設(shè)H1得證。

表2 國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)TFP的影響

基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策顯著促進(jìn)了企業(yè)TFP的提高。一方面,從理論上來(lái)說(shuō),國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策有助于試點(diǎn)區(qū)域內(nèi)優(yōu)質(zhì)企業(yè)、科技人才、資本等要素聚集,加快知識(shí)溢出與共享,提高企業(yè)TFP,促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。另一方面,從政策啟示來(lái)說(shuō),作為中國(guó)推進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展模式的重要舉措,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)設(shè)立以來(lái)充分發(fā)揮了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的引領(lǐng)和示范作用。在關(guān)鍵核心技術(shù)創(chuàng)新突破日益緊迫的背景下,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策為中國(guó)政府完善科技創(chuàng)新體制、加快戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了重要方向。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

處理組與控制組的目標(biāo)變量在政策發(fā)生前只能滿足平行趨勢(shì)假設(shè),漸進(jìn)雙重差分模型才能夠精準(zhǔn)衡量政策的凈效應(yīng)。由此,本文參考Jacobson等提出的事件研究法,進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn),(24)Louis S. Jacobson, Robert J. LaLonde, Daniel G. Sullivan, “Earning Losses of Displaced Workers”,American Economic Review, vol.83,no.4(1993),pp.685-709.模型設(shè)定為:

+εit

(2)

式(2)中,Dit代表國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策實(shí)施時(shí)間的一組虛擬變量,若企業(yè)i所在區(qū)域在t年成為國(guó)家自創(chuàng)區(qū)政策試點(diǎn),則取值為1,反之為0。其余變量符號(hào)含義同式(1)。系數(shù)δt是本文關(guān)注的重點(diǎn)。若δt不顯著,則表示在國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策實(shí)施第t年,試點(diǎn)企業(yè)和非試點(diǎn)企業(yè)的TFP無(wú)顯著差異。反之,則說(shuō)明試點(diǎn)企業(yè)和非試點(diǎn)企業(yè)的TFP差異顯著。

設(shè)樣本數(shù)據(jù)中各年份為y,ki為企業(yè)i所在區(qū)域成為國(guó)家自創(chuàng)區(qū)政策試點(diǎn)的年份,t=y-ki。考慮到當(dāng)t<-5和t>6時(shí)的數(shù)據(jù)較少,本文將這兩個(gè)時(shí)間區(qū)間的數(shù)據(jù)分別匯總到t=-5期間和t=6期。因此,本文選擇國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策實(shí)施前的第5期為基期,同時(shí)考慮到共線性問(wèn)題,借鑒相關(guān)研究后在回歸估計(jì)中將其剔除。圖1展示了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)的結(jié)果,圖中圓點(diǎn)表示估計(jì)系數(shù)δt,短豎線代表95%的置信區(qū)間。由圖可知,政策實(shí)施前各期的估計(jì)系數(shù)δt均在95%的置信區(qū)間內(nèi)包含0,說(shuō)明在政策實(shí)施前國(guó)家自創(chuàng)區(qū)政策試點(diǎn)企業(yè)和非試點(diǎn)企業(yè)的TFP無(wú)顯著差異,研究樣本通過(guò)了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。

2.安慰劑檢驗(yàn)

為避免試點(diǎn)企業(yè)和非試點(diǎn)企業(yè)的TFP差異是由同時(shí)期內(nèi)其他政策或隨機(jī)因素引起的。參考相關(guān)研究,本文分別將國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的實(shí)施時(shí)間提前2年、3年和4年,構(gòu)建虛假政策效應(yīng)的交互項(xiàng)(treated×post-false)進(jìn)行時(shí)間安慰劑檢驗(yàn),并根據(jù)式(1)進(jìn)行回歸。結(jié)果見(jiàn)表3的第(1)(2)(3)列,虛假交互項(xiàng)的回歸系數(shù)分別為0.0355、0.0444和0.0411,且均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。因此,上述結(jié)果驗(yàn)證了實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組企業(yè)TFP變化的差異性是由國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策導(dǎo)致的,本文研究結(jié)論不變。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3.PSM-DID檢驗(yàn)

傾向得分匹配—雙重差分法(PSM-DID)可以有效解決樣本選擇偏差和反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題,估計(jì)得到的政策效應(yīng)更加干凈。因此,本文選擇PSM-DID的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。具體來(lái)看,選擇企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率、固定資產(chǎn)規(guī)模、資本密集度、流動(dòng)比率和托賓Q值為協(xié)變量,采用Logit回歸模型得到傾向值得分,分別對(duì)實(shí)驗(yàn)組樣本和控制組樣本進(jìn)行回歸1∶1鄰近匹配,利用雙重差分模型對(duì)配對(duì)后的實(shí)驗(yàn)組樣本進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果見(jiàn)表3第(4)列,代表政策虛擬變量(treated×post)的回歸系數(shù)為0.0313,且通過(guò)在10%水平下的顯著性檢驗(yàn),再次驗(yàn)證國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策顯著促進(jìn)了企業(yè)TFP的提升。本文研究結(jié)論不變。

4. 更換核心變量的測(cè)算方法

使用GMM法對(duì)企業(yè)TFP進(jìn)行重新測(cè)算,使用式(1)進(jìn)行回歸分析。結(jié)果見(jiàn)表3第(5)列,更換被解釋變量的測(cè)算方法后,政策虛擬變量(treated×post)的回歸系數(shù)為0.0410,通過(guò)10%水平的顯著性檢驗(yàn),該結(jié)論與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致。

五、影響機(jī)制檢驗(yàn)與異質(zhì)性分析

(一)影響機(jī)制檢驗(yàn)

根據(jù)前文理論分析可得,作為一個(gè)索洛余值,企業(yè)TFP可以分解為技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和資源配置效應(yīng)。因此,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策可能會(huì)通過(guò)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力提高和資源配置效率優(yōu)化兩種途徑促進(jìn)企業(yè)TFP。

1.基于技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng)

為驗(yàn)證企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新這一作用機(jī)制的存在,本文使用企業(yè)專利申請(qǐng)量衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平(inn),并將企業(yè)專利申請(qǐng)量加1后取自然對(duì)數(shù),構(gòu)建漸進(jìn)雙重差分模型,對(duì)政策虛擬變量進(jìn)行回歸,表4第(1)列和第(2)列展示了相應(yīng)的結(jié)果。第(1)列為未加入控制變量的回歸結(jié)果,政策虛擬變量(treated×post)的回歸系數(shù)為1.4527,通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn);第(2)列為考慮控制變量后的回歸結(jié)果,政策虛擬變量(treated×post)的回歸系數(shù)為1.2808,且通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果表明,無(wú)論是否控制其他影響因素,試點(diǎn)政策均能夠顯著促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。試點(diǎn)政策通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新影響企業(yè)TFP的傳導(dǎo)路徑得到有效驗(yàn)證,假設(shè)H2得證。

表4 國(guó)家自創(chuàng)區(qū)通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)企業(yè)TFP的影響

加快提升企業(yè)自主創(chuàng)新能力,解決中國(guó)關(guān)鍵核心技術(shù)創(chuàng)新突破困境,是中國(guó)政府設(shè)計(jì)國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的重要目的。從理論上來(lái)說(shuō),國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的實(shí)施能夠通過(guò)創(chuàng)新補(bǔ)貼等方式緩解企業(yè)資金約束,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。為探究國(guó)家自創(chuàng)區(qū)政策是否有效緩解了企業(yè)融資約束,本文設(shè)定多期三重差分模型如下:

innit=β0+β1treatedit×postit+β2treatedit×postit×SAit+β3SAit+?controlsit+μi+vt+εit

(3)

式(3)中,SA表示企業(yè)融資約束水平,使用SA指數(shù)法進(jìn)行衡量,SA越大,則代表企業(yè)融資約束越大。(25)Charles J. Hadlock, Joshua R. Pierce, “New Evidence on Measuring Financial Constraints: Moving Beyond the KZ Index”,Review of Financial Studies,vol.23,no.5(2010),pp.1909-1940.其余變量含義同式(1)。本文關(guān)心的是交叉項(xiàng)(treated×post×SA)的系數(shù)β2。表4第(3)列和第(4)列報(bào)告了估計(jì)結(jié)果。第(3)列為未考慮其他影響因素的結(jié)果,交叉項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為-2.8054,通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn);第(4)列為考慮其他影響因素的結(jié)果,交叉項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為-3.4399,通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果證明,無(wú)論加入控制變量與否,交叉項(xiàng)(treated×post×SA)的系數(shù)均顯著為負(fù),表明試點(diǎn)政策能夠有效緩解企業(yè)融資約束,從而提升了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平,假設(shè)H3得證。

2.基于資源配置效率的影響效應(yīng)

正如前文的理論分析,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)政策還能通過(guò)改變企業(yè)資源配置效率影響企業(yè)TFP,本文采用兩種方法驗(yàn)證該傳導(dǎo)機(jī)制成立。第一種是剔除企業(yè)TFP中的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)。(26)徐升艷、陳杰、趙剛:《土地出讓市場(chǎng)化如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)》,《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2018年第3期。具體來(lái)說(shuō),就是在式(1)中加入技術(shù)創(chuàng)新水平(inn)做控制變量。結(jié)果見(jiàn)表5第(1)列和第(2)列,在考慮和不考慮其他影響因素的情況下,政策虛擬變量(treated×post)的回歸系數(shù)分別為0.0824和0.0664,均通過(guò)1%水平下的顯著性檢驗(yàn),證明國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策有效提高了企業(yè)TFP。第二種是使用“投資—投資機(jī)會(huì)”敏感性模型。本文參考方軍雄等學(xué)者的做法,(27)方軍雄:《所有制、市場(chǎng)化進(jìn)程與資本配置效率》,《管理世界》2007年第11期。使用企業(yè)資本配置效率作為資源配置效率的代理變量,建立“投資—投資機(jī)會(huì)”敏感性模型,驗(yàn)證國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策是否通過(guò)資源配置效率途徑來(lái)影響企業(yè)TFP,模型設(shè)定為:

表5 國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策通過(guò)資源配置效率對(duì)企業(yè)TFP的影響

investit=?0+?1treatedit×postit+?2treatedit×postit×roait+?3roait+?controlsit+μi+vt+εit

(4)

式(4)中,invest代表企業(yè)投資水平,計(jì)算方法為投資支付的現(xiàn)金與企業(yè)總資產(chǎn)的比值。roa代表資產(chǎn)收益率,為企業(yè)投資機(jī)會(huì)的代理變量,其他變量定義同式(1)。本文關(guān)心的是三次項(xiàng)(treated×post×roa)的估計(jì)系數(shù)?2,其測(cè)度了國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)投資效率的影響,結(jié)果見(jiàn)表5第(3)列和第(4)列。前者為未控制其他影響因素的回歸結(jié)果,三次項(xiàng)(treated×post×roa)的估計(jì)系數(shù)2為0.0667,且通過(guò)5%水平的顯著性檢驗(yàn)。后者控制了其他影響因素,三次項(xiàng)(treated×post×roa)的回歸系數(shù)為0.1174,能夠通過(guò)5%水平的顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果表明,無(wú)論是否考慮控制變量,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策均能夠通過(guò)提高企業(yè)資源配置效率促進(jìn)企業(yè)TFP。假設(shè)H4得證。

(二)異質(zhì)性分析

國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策實(shí)施效果也與企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境密不可分。因此,本文基于企業(yè)區(qū)位、所有制、規(guī)模、成長(zhǎng)階段、初始生產(chǎn)效率五個(gè)層面,考察不同內(nèi)外部環(huán)境條件下國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策效應(yīng)的異質(zhì)性。

1.企業(yè)區(qū)位異質(zhì)性

根據(jù)樣本企業(yè)所處的地理位置,可劃分為東部沿海、中部和西部三組,并基于式(1)對(duì)各個(gè)組別進(jìn)行回歸分析。表6第(1)(2)(3)列報(bào)告了國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)不同區(qū)位企業(yè)TFP的影響。在東部沿海企業(yè)組中,政策虛擬變量(treated×post)的回歸系數(shù)為0.0333,且在10%的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果表明,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策顯著促進(jìn)了東部沿海企業(yè)的TFP。在中部和西部企業(yè)組中,政策虛擬變量(treated×post)的系數(shù)分別為0.0424和0.0682,均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),表明國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)中西部企業(yè)TFP的促進(jìn)作用不明顯。

表6 企業(yè)區(qū)位、所有制異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

2.企業(yè)所有制異質(zhì)性

正如前文理論分析所述,不同所有制企業(yè),在資源稟賦、管理制度及創(chuàng)新意愿等方面均有顯著差異。因此,在面臨政策沖擊時(shí),不同所有制企業(yè)的行為可能不同。為探究國(guó)家試點(diǎn)政策對(duì)不同所有制企業(yè)影響的差異性,可以參考江艇的有關(guān)研究,(28)江艇:《因果推斷經(jīng)驗(yàn)研究中的中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)》,《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2022年第5期。本文設(shè)定模型如下:

TFPit=σ0+σ1treatedit×postit×syzit+ ?controlsit+μi+vt+εit

(5)

式(5)中,syz代表企業(yè)所有制類型的虛擬變量,非國(guó)有企業(yè)賦值1,國(guó)有企業(yè)賦值0,其他變量含義同式(1)。本文關(guān)心的是交互項(xiàng)(treated×post×syz)的系數(shù)2。表6第(4)列展示了回歸結(jié)果,交互項(xiàng)(treated×post×syz)的系數(shù)為0.0683,且在5%水平上顯著,這表明相較于國(guó)有制企業(yè),國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)非國(guó)有企業(yè)TFP的促進(jìn)作用更大。

3.企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性

為了考察國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)不同規(guī)模企業(yè)TFP的影響差異,根據(jù)樣本企業(yè)總資產(chǎn)對(duì)數(shù)的均值,可劃分為大規(guī)模企業(yè)與小規(guī)模企業(yè)兩組?；貧w結(jié)果見(jiàn)表7,第(1)列展示了國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)大規(guī)模企業(yè)TFP的影響,政策虛擬變量(treated×post)的回歸系數(shù)為0.0400,且通過(guò)5%水平的顯著性檢驗(yàn)。第(2)列展示了國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)小規(guī)模企業(yè)TFP的影響,政策虛擬變量(treated×post)的回歸系數(shù)不顯著。結(jié)果表明,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策提高了大規(guī)模企業(yè)的TFP,而對(duì)小規(guī)模企業(yè)的TFP促進(jìn)作用不明顯。這是因?yàn)榕c大規(guī)模企業(yè)相比,小規(guī)模企業(yè)不具備資金、技術(shù)、人才等方面的創(chuàng)新基礎(chǔ),其內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)的完整性也較為欠缺,并且無(wú)法實(shí)現(xiàn)大規(guī)模批量訂購(gòu),專業(yè)化分工的不合理易導(dǎo)致資質(zhì)資源配置效率的低下,生產(chǎn)成本與銷售成本的控制欠佳,使得國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策實(shí)施對(duì)其TFP的影響不明顯。

表7 企業(yè)規(guī)模、成長(zhǎng)階段異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

4.企業(yè)成長(zhǎng)階段異質(zhì)性

為探究國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)新舊企業(yè)的TFP的影響,依據(jù)企業(yè)年齡,將成立時(shí)間小于6年的企業(yè)定義為成長(zhǎng)期企業(yè),成立時(shí)間大于6年的企業(yè)定義為成熟企業(yè),據(jù)式(1)回歸。成長(zhǎng)期企業(yè)和成熟企業(yè)的樣本回歸結(jié)果如表7第(3)列和第(4)列所示。成長(zhǎng)期企業(yè)樣本的政策虛擬變量不顯著為負(fù),表明國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)成長(zhǎng)期企業(yè)TFP的促進(jìn)效果不明顯。成熟企業(yè)樣本的政策虛擬變量估計(jì)系數(shù)為0.0399,且通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn),表明國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策顯著促進(jìn)了成熟企業(yè)的TFP。出現(xiàn)這一結(jié)果的原因在于,成立初期的新企業(yè)注重內(nèi)部資源的有效整合,但往往受到人才、資金、技術(shù)等創(chuàng)新資源的約束,創(chuàng)新意識(shí)較低、信息掌握不充足,使得初創(chuàng)期新企業(yè)易受市場(chǎng)交易信息不對(duì)稱的影響,不利于企業(yè)TFP的提升。相比較而言,成熟期企業(yè)經(jīng)過(guò)初期的市場(chǎng)摸索、技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)的累積,破解了資金約束、資源限制,將其更多的精力投身于創(chuàng)新活動(dòng),提升了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力與資源配置效率,從而有助于提高企業(yè)TFP。

5.企業(yè)初始生產(chǎn)效率異質(zhì)性

國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的實(shí)施可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)TFP之間的差距進(jìn)一步變化。為考察國(guó)家自創(chuàng)區(qū)政策是否能降低這種差距,本文分別以2006年、2007年和2008年樣本企業(yè)TFP的均值為準(zhǔn)線,將樣本企業(yè)劃分為初始生產(chǎn)效率高的企業(yè)(High_est)和初始生產(chǎn)效率低的企業(yè)(Lower_est),進(jìn)行分組回歸。結(jié)果如表8所示,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策均顯著促進(jìn)了兩種企業(yè)的全要素生產(chǎn)率,但對(duì)初始生產(chǎn)效率較低的企業(yè)的效果更大,表明國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策有效縮小了企業(yè)TFP之間的差距,有助于初始生產(chǎn)率落后的企業(yè)追趕領(lǐng)先企業(yè),總體實(shí)現(xiàn)均衡發(fā)展。

表8 企業(yè)初始全要素生產(chǎn)率異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

六、研究結(jié)論與政策啟示

(一)研究結(jié)論

我們致力于將國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策視作一項(xiàng)“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”。本文首先從理論上分析了該政策對(duì)企業(yè)TFP的影響和作用機(jī)制,然后基于2006—2021年中國(guó)滬深兩市A股上市企業(yè)的數(shù)據(jù)構(gòu)建漸進(jìn)雙重差分模型,實(shí)證考察了國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的作用效果,探析了該政策的作用路徑,同時(shí)開(kāi)展一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn),驗(yàn)證了結(jié)論的可靠性,最后又基于不同方面進(jìn)行了異質(zhì)性檢驗(yàn)。通過(guò)上述系統(tǒng)研究,本文得到如下結(jié)論:

第一,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策顯著促進(jìn)了企業(yè)的TFP。相較于非政策試點(diǎn)區(qū)域的企業(yè),國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的實(shí)施使政策試點(diǎn)區(qū)域的企業(yè)全要素生產(chǎn)率平均多增加約3.79%。此結(jié)論在經(jīng)過(guò)平行趨勢(shì)檢驗(yàn)、安慰劑檢驗(yàn)、傾向得分匹配檢驗(yàn)、替換模型核心變量等穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依舊成立。

第二,技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和資源配置效率是國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策促進(jìn)企業(yè)TFP的重要作用渠道。進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn),國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的實(shí)施顯著降低了企業(yè)的融資約束問(wèn)題,企業(yè)融資約束的降低是企業(yè)技術(shù)進(jìn)步和TFP提升的重要原因之一。

第三,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策對(duì)企業(yè)TFP的影響存在顯著差異性。從企業(yè)區(qū)位來(lái)看,試點(diǎn)政策對(duì)中部和西部企業(yè)TFP的提升作用不明顯,但顯著促進(jìn)了東部企業(yè)的TFP;對(duì)不同規(guī)模的企業(yè)而言,試點(diǎn)政策并未對(duì)小規(guī)模企業(yè)的TFP產(chǎn)生沖擊,而促進(jìn)了大規(guī)模企業(yè)的TFP,使得此類企業(yè)TFP平均多增加4%;對(duì)不同成長(zhǎng)階段的企業(yè)而言,試點(diǎn)政策沒(méi)有對(duì)成長(zhǎng)期企業(yè)的TFP產(chǎn)生沖擊,而顯著促進(jìn)了成熟企業(yè)的TFP,對(duì)該類企業(yè)的TFP平均提升3.99%;從企業(yè)所有制來(lái)看,試點(diǎn)政策對(duì)非國(guó)有企業(yè)TFP的促進(jìn)作用強(qiáng)于國(guó)有企業(yè);從初始生產(chǎn)效率異質(zhì)性來(lái)看,試點(diǎn)政策縮小了企業(yè)之間TFP的差距,使得落后企業(yè)出現(xiàn)追趕效應(yīng),總體上實(shí)現(xiàn)了均衡發(fā)展。

(二)政策啟示

第一,我們應(yīng)加強(qiáng)國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的頂層設(shè)計(jì),圍繞自創(chuàng)區(qū)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升進(jìn)行“因企制宜”的分類指導(dǎo)。本文的研究發(fā)現(xiàn),國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策總體上顯著促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高,但對(duì)不同內(nèi)外部環(huán)境企業(yè)的作用效果具有顯著差異。因此,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)一方面要加強(qiáng)普惠性程度高的政策設(shè)計(jì),打造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的宏觀政策體系;另一方面也要結(jié)合具體企業(yè)類型,實(shí)施針對(duì)性幫扶,助力不同所有制、不同規(guī)模、不同成長(zhǎng)階段的企業(yè)做大做強(qiáng)。

第二,應(yīng)加強(qiáng)落實(shí)國(guó)家自創(chuàng)區(qū)創(chuàng)新補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠等產(chǎn)業(yè)政策,積極打造適宜資本、人才等要素聚集的自創(chuàng)區(qū)環(huán)境。本文研究發(fā)現(xiàn),國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和資源配置效率兩種作用渠道促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。因此,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)一方面需要進(jìn)一步落實(shí)創(chuàng)新補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠等產(chǎn)業(yè)政策,以降低企業(yè)的融資約束,激發(fā)企業(yè)研發(fā)熱情和創(chuàng)新能力,另一方面,也要持續(xù)吸引人才、資本等要素集聚,為企業(yè)打造政策寬松、發(fā)展適宜的自創(chuàng)區(qū)環(huán)境,引導(dǎo)區(qū)域資源的流動(dòng)與配置,助力企業(yè)提高資源配置效率。

第三,應(yīng)推進(jìn)國(guó)家自創(chuàng)區(qū)的東西合作和南北互動(dòng),打造國(guó)家自創(chuàng)區(qū)高質(zhì)量合作平臺(tái),促進(jìn)自創(chuàng)區(qū)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。各國(guó)家自創(chuàng)區(qū)之間的發(fā)展現(xiàn)狀上差異較大,本文研究發(fā)現(xiàn),東部國(guó)家自創(chuàng)區(qū)建設(shè)提升了企業(yè)全要素生產(chǎn)率,而中西部國(guó)家自創(chuàng)區(qū)的作用并不明顯。因此,需要積極推進(jìn)國(guó)家自創(chuàng)區(qū)的東西合作和南北互動(dòng),通過(guò)共建科技攻關(guān)平臺(tái)、共同組織科研項(xiàng)目、加強(qiáng)人才互派和實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)互促等方式,持續(xù)推動(dòng)深圳與烏昌石、上海張江與蘭白、哈大齊與蘇南等開(kāi)展結(jié)對(duì)形式的合作互助,圍繞提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率打造高質(zhì)量的合作平臺(tái),帶動(dòng)中西部地區(qū)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)的創(chuàng)新能力,促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

(三)不足與展望

首先需要說(shuō)明的是,為保證政策實(shí)施后至少已存在兩年的研究數(shù)據(jù),本文僅評(píng)估了21家國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的實(shí)施效果,未將新成立的長(zhǎng)春、哈大齊國(guó)家自創(chuàng)區(qū)納入研究范圍。未來(lái)的研究可在本文的基礎(chǔ)上拓寬研究年限,對(duì)23家國(guó)家自創(chuàng)區(qū)建設(shè)效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。其次,國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)是一個(gè)區(qū)域?qū)蛐彤a(chǎn)業(yè)政策,對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響比較復(fù)雜,本文僅發(fā)現(xiàn)了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力和資源配置效率兩種機(jī)制,后續(xù)研究可探索更多的作用渠道,從而更加全面地認(rèn)識(shí)國(guó)家自創(chuàng)區(qū)試點(diǎn)政策的作用效果。