战略性新兴产业政策促进企业实质性创新了吗？——基于“寻租”调节效应的视角

一 引 言

要素驱动、投资规模驱动向创新驱动的转变,是我国经济增长动力适应“新常态”重要表现,也是党的十九大报告强调的重点,更是今后我国经济发展的重要方向。战略性新兴产业是实现创新转变的关键(伍健等,2018)[1],从2010年《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》的颁发,到2016年《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》的再强调,中央到地方相继出台一系列文件,综合运用财税扶持、金融支持和知识产权保护等政策，重点培育和扶持战略性新兴产业发展。据统计，2017年战略性新兴产业上市公司实现净利润3946.20亿元,同比增长21.80%,延续快速增长态势[注]中国工程院发布的《2017中国战略性新兴产业发展报告》。。

战略性新兴产业政策在我国实现创新转变中起重要作用,但在此过程中也存在着一些问题(舒锐,2013)[2],导致战略性新兴产业政策对企业创新的推动作用受到质疑。如在面对政府产业政策、回应政府自主创新信号时,一些企业为了享受政策优惠而追求创新“数量”,忽略创新“质量”(黎文靖和郑曼妮,2016)[3]；一些企业存在“寻扶持”行为进而影响创新效果(鲍宗客和朱魏巍,2017)[4]。企业这种求“快”不求“好”,求“量”而不求“质”的创新,属于迎合政府政策进而获取政府支持的表现,是一种迎合性创新,而非实质性创新,已经严重影响到产业政策有效性,质疑的声音不断涌现(晏艳阳和王娟,2018[5]；武咸云等,2016[6])。那么以“增强自主创新能力”为核心的战略性新兴产业政策情况如何？该问题值得进一步深入探究。

作为新兴经济体代表的中国,正处在社会和经济等多重转轨并行时期,产业政策执行过程中,企业与政府之间存在着比较严重的寻租行为(张璇等,2017[7]；Rosa,2015[8]),如增加腐败支出以获得政府部门的订单、公共项目承包权(黄玖立和李坤望,2013)[9]、财政补贴和信贷支持(张璇等,2017)[7]等。因政策支持而滋生的寻租行为,在一定程度上影响了企业的创新效果：一方面,寻租所引起的挤出效应和替代效应(Murphy et al.,1990)[10]抑制了企业的创新投入；另一方面,寻租所引起的刺激效应却促进了企业创新(肖兴志等,2014)[11]。但是,相较于促进作用,寻租所导致的抑制作用对企业创新的影响更大(张璇等,2017)[7]。因此引入寻租作为调节因素,以进一步厘清战略性新兴产业政策对于企业创新效果的理论边界。

基于以上分析,本文拟从以下三个角度探究战略性新兴产业政策对企业创新的影响：战略性新兴产业政策总体上能否促进企业创新？创新究竟体现为实质性创新还是迎合性创新？寻租情景下该种影响有何变化？本文以2007-2016年A股上市公司为研究对象,利用双重差分模型(DID)实证检验战略性新兴产业政策对于企业创新的影响,并从动机出发将企业创新分为实质性创新和迎合性创新；接着考察了企业寻租行为对战略性新兴产业政策与企业创新二者关系的调节作用。具体来说，本文可能从以下几个方面深化已有研究：(1)从微观企业创新动力上考察宏观产业政策实施效果,拓展了产业政策与企业行为的研究边界。(2)从创新动机切入,分析企业的创新行为是为高质量的实质性创新,还是为获得政府产业政策支持的迎合性创新,更能体现出创新的效果,丰富了创新内涵研究。(3)以寻租作为调节因素引入“产业政策-企业创新”研究框架,有助于深入探究两者间的作用机理,为现有产业政策争议提供一种合理化的解释。

二 理论基础与研究假设

(一)战略性新兴产业政策与企业创新

学术界对产业政策和企业创新关系所持观点不一。一些学者认为政府补助直接促进了企业创新(Mukherjee et al.,2017[12]；Kang和Park,2012[13]；杨洋等,2015[14])；另有学者认为政府补助替代或挤出了企业原有计划的创新投入,进而抑制了企业创新(Boeing,2016)[2]；还有学者认为政府补助对于企业创新的影响不确定(Slavtchev和Wiederhold,2011)[3]。

战略性新兴产业政策作为推动企业创新的重要措施,整体上起促进作用(伍健等,2018)[1],其理论基础如下：一是克服“市场失灵”,缓解创新带来的投资不足。由于创新所具备的高投入和高风险性,使得大部分企业由于自身的资金约束和融资压力(Peters et al.,2012)[17],从而难以实现创新。同时,企业创新投资的长期性也需要企业依靠自身来创造利润,保证资金的持续性(Hall和Lerner,2010)[18],这进一步增加了企业创新的难度。二是有助于发挥“政策干预优势”,企业创新能够带来正的外部溢出效应,使得政府会出台一系列政策激励企业进行创新。获得政府支持不仅能够直接获取资源(杨洋等，2015)[14],降低企业创新投入的风险和成本,而且会作为一种利好消息传递给投资者,进而使企业获取所需创新资金(Kleer,2010)[19]。

基于国务院颁发的《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》,战略性新兴产业政策主要通过“供给面-环境面-需求面”(王海和许冠南,2017)[20]来影响企业创新，供给推动政策具体包括：通过科技投入、人才投入和信息服务等为企业创新提供技术支持,从而可以提高企业创新能力；环境支撑政策具体包括：通过政府补贴、税收优惠、金融支持和知识产权保护等措施,为企业创新提供良好的制度环境,从而提升企业创新水平(Mukherjee et al.,2017[12]；Kang和Park,2012[13])；需求拉动政策具体包括：通过政府采购、用户补贴、价格指导和应用示范等政策措施,从需求侧刺激企业进行创新(晏艳阳和王娟,2018)[5]。诸多研究表明,战略性新兴产业政策在促进企业创新方面发挥着重要作用(伍健等,2018)[1]。

但是按创新类型进一步划分时,不同层面产业政策的实施效果是实现实质性创新还是迎合性创新观点不一。所谓实质性创新指注重创新质量,旨在推动技术进步和保持竞争优势,而迎合性创新更在意创新“数量”(黎文靖和郑曼妮,2016)[3]。已有研究表明,当政府实施环境支撑政策,部分企业将不会选择将资源投向提高企业创新质量的方向上,而是按照产业政策的要求,通过追求创新“数量”和“速度”来释放创新信号,以迎合政府的监管和创新战略,体现为迎合性创新行为。当政府实施供给推动政策,为企业提供资源,以解决企业在创新时面临资源不足等问题,有利于消除“搭便车”(杨洋等,2015)[14]的现象,长期促进企业创新良性循环,进而促进企业实质性创新。当政府实施需求拉动政策,满足消费者对创新产品的需求,大力推广创新产品,在短期内还能有效带动供给端的发展,故需求拉动政策更有助于企业创新。

基于上述分析,提出如下假设。

H1：战略性新兴产业政策总体而言能够促进企业的创新。

H1a：战略性新兴产业政策中“供给面”和“需求面”的措施能够促进企业实质性创新。

H1b：战略性新兴产业政策中“环境面”的措施会诱发企业进行迎合性创新。

(二)寻租行为的调节作用

如前所述,战略性新兴产业政策中供给面和需求面措施会促进企业实质性创新,而环境面措施会诱发企业进行迎合性创新,即为了迎合政策的规定,企业更容易出现寻租的逆向选择行为(李雪灵等,2012)[21]。所谓寻租是指企业为了获得利益而对政府官员开展游说的非生产性活动,往往会影响创新投入,进而影响创新效果。究其原因,其一,政府以经济绩效为重要政绩考核指标的“晋升锦标赛”选拔制度为企业进行寻租行为提供了制度基础(姚洋和张牧扬，2013)[22]。其二,寻租容易导致资源错配,将稀缺性资源投于非生产性领域,产生挤出效应和替代效应(Brou和Ruta,2013)[23],具体体现在：

一方面,寻租关系的建立对企业创新投入存在着挤出效应,挤出本来应该进行的流程创新和产品创新。因为企业为建立这种寻租关系产生一些不必要的非生产性成本,如：为与政府官员拉近关系以获得额外照顾,企业家会花费大量的时间、耗费大量的资金以参加各种政治活动,这样会间接减少企业原本计划用于研发创新的资源。研究表明,在产业政策支持力度越大的情况下,企业进行“寻补贴”投资或者寻租活动的动机就越强。而这些寻租成本主要源于非生产性支出,花费高成本获得高补贴,但是这部分补贴并没有真正投入到企业创新中,从而对企业创新产生了挤出效应(杨以文等,2018)[24]。进一步来看,若寻租行为普遍时,会严重影响企业创新环境,间接导致企业减少研发投入,形成恶性循环。

另一方面,寻租对于企业创新也存在着替代效应,其实质为企业以“寻租战略”替代“创新战略”。事实上,大多数企业的寻租活动都是成功的,成功的寻租活动能为其带来某种资源或竞争优势,如大额的政府补助、优惠的税收和补贴等(黄玖立和李坤望,2013)[9],使其不进行大规模的研发创新也能获得可观的利润,如此下去,企业会想着去迎合政府政策进行寻租,而不是进行创新。其次,寻租对企业创新的影响与企业家精神有关,从行为学的角度而言,如果企业家发现相比于企业创新为自身带来的利润,进行寻租行为能够得到更多的资源与利益,那么此时企业家会将自己更多的资源配置到寻租当中,替代了创新投入,降低企业创新效果。

基于此分析,提出如下假设。

H2：战略性新兴产业政策对企业创新的促进作用,受到寻租行为的影响,寻租行为越频繁,则战略性新兴产业政策诱发企业进行迎合性创新的效果越强。

三 实证研究

(一)样本选择与数据来源

本文以2007-2016年中国A股上市公司为实证样本。选择这一时间段是因为：(1)2007年之后我国实施的新准则规定对企业符合条件的研发费用进行资本化处理,不再是全部费用化,这一规定有利于提升企业的创新意愿。为了消除新准则对企业创新的差异性影响,起始时间定为2007年。(2)为推动企业创新,2010年10月政府发布《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》,确定了七大新兴产业,对于实现要素驱动转向创新驱动具有重大意义。(3)2015年发布的《中国制造 2025》又进行了一定程度的调整,为了消除其对于战略性新兴产业政策的影响,同时考虑到政策的滞后性以及内生性问题,将战略性新兴产业政策的起始时间定为2011年,结束时间定为2016年。

在实际研究中,删除了ST类企业、专利申请数和授权数小于1以及股东权益小于0的企业,得到19488个观测值。研究数据主要来源于两个方面：(1)企业的基本特征数据和专利数据来源于Wind 数据库和国泰安经济金融研究数据库(CSMAR)；(2)对战略性新兴产业政策支持的企业是通过对国家发布的《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》的解读以及在股票市场的对比以确定受支持的企业。

(二)变量定义

战略性新兴产业政策。借鉴王海和许冠南(2017)[20]的做法,从各战略新兴产业技术协会网站、Wind数据库和国泰安经济金融研究数据库(CSMAR)等来源中,采用网络数据采集和全文关键字检索等方法,按照企业在2011年得到战略性新兴产业政策扶持时的公告进行划分：(1)若公告中出现科技投入、人才投入、信息服务和技术支持相关措施时则定义为供给面政策(SuIP)；(2)若公告中出现政府补贴、税收优惠、金融支持和知识产权保护相关措施则定义为环境面政策(EnIP)；(3)若公告中出现获得政府采购、用户补贴、价格指导和应用示范相关措施则定义为需求面政策(NeIP)。

对是否属于战略性新兴产业政策支持通过以下步骤实现：第一,参照《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》,确定政策支持的七大行业；第二,将七大行业中的细化行业与Wind数据库中股票市场的概念板块对比,选出重合企业，同时通过搜索企业的公告信息,将企业公示的接受到政府支持的具体项目与战略性新兴产业政策支持的具体措施进行比对,当一致时认定企业属于战略性新兴产业政策支持。

企业创新(Innovation)。本文参考Tan et al.(2014)[25]的做法,以专利有效授予数量(patent)来衡量,因为专利的有效授予数量比专利的申请量更能真实反映创新水平。至于实质性创新和迎合性创新,本文参考黎文靖和郑曼妮(2016)[3]的做法,企业申请发明专利(Ipatent)的行为认定为实质性创新,企业申请非发明专利(NIpatent)(包括实用新型专利和外观设计专利)的行为认定为迎合性创新。因为企业申请的发明专利越多,体现其关键技术成果越多,创新能力越强。与发明专利相比,企业增加另两类专利申请的数量,体现的是企业创新的“量变”,更多的是为了得到政府扶持而对政策和监管的迎合,是一种迎合性创新。本文在实际研究中对选取的三类专利数的1%和99%百分位进行 Winsorize处理,之后再加1取自然对数。

寻租成本(Recost)。本文参考万华林和陈信元(2010)[26]的做法,利用管理费用与总产出之比来衡量寻租成本。在会计处理上,寻租成本往往计入业务宣传费、招待费、娱乐差旅费等非生产性支出项目,利用管理费用核算。需要说明的是,管理费用包含内容较多,寻租成本只是其中一部分,但是无论是企业还是政府都不会单独统计这一数据,所以基于数据可获得性的限制,目前只能采用管理费用来近似反映寻租成本的大小。

控制变量。参考黎文靖和郑曼妮(2016)[3]等学者的做法,控制了政府补助(Subsidy)、企业年龄(Age)、企业净利润(Profit)、资产负债率(ROA)、科研人力资本(HC)、资产收益率(ROE)和企业性质(EP)等因素的影响,实际操作时,为了减少内生性的影响,所有控制变量都滞后一期。变量的具体定义参见表1。

表1 要变量定义

(三)描述性统计

结合表2对一些主要变量进行描述性统计。企业创新(Innovation)的衡量指标专利有效授权数(Patent)的均值为12.023,但是标准差为55.555,而且最大值与最小值差距很大,这表明创新水平参差不齐。申请发明专利(IPatent)的均值为2.055,远远落后于申请非发明专利(NIPatent)的7.728,可见企业专利申请更多倾向于微小的、低技术水平的创新成果,缺乏高质量的发明性创新,总体创新能力不高,质量较差。公司的科研人力资本(HC)的均值为2.632,表明中国上市公司的总体科研能力不足且差异较大。战略性新兴产业政策激励(IP)为0.227,表明在上市公司中大约有1/4的公司受到了战略性新兴产业政策的影响,符合现实情况,增加了数据的可信度。进一步将战略性新兴产业政策划分为“供给面-环境面-需求面”之后,发现受环境面政策(EnIP)支持的企业数量最多,占比最大,可见政府对于企业的政策支持主要体现在直接性的财税支持。政府补贴与公司净收入的比值(Subsidy)为34.1%,可见部分企业的收入当中,政府补助占了较大的比重,这样不利于企业提高创新水平,更不符合政府制定政策的初衷；标准差较大(4.283),说明政府对各公司的补助差异较大。

表2 描述性统计

(四)方法选择

为消除非政策因素对企业创新的影响,本文采用了广泛应用于政策效果评价的双重差分模型。具体方法,就是构造受战略性新兴产业政策支持的企业组(处理组)和没有划分到战略性新兴产业当中的企业组(对照组),通过控制其他影响因素,比较认定政策实施前后两组企业创新水平之间的变化差异,来检验战略性新兴产业的政策效果。

实际上,通过以上变量的设置,可将实验样本划分为四组：战略性新兴产业政策实施之前的企业(IP=1,time=0),战略性新兴产业政策实施之后的企业(IP=1,time=1)；战略性新兴产业政策实施之前对照组企业(IP=0,time=0), 政策实施之后对照组企业(IP=0,time=1)。根据以上变量设置,构建以下双重差分(DID)模型：

Innovationit=β0+β1IPit+β2timeit+β3IPit×timeit+α1otherit+εit

(1)

根据式(1)可知,对于处理组(IPit=1)和对照组(IPit=0),在政府实施战略性新兴产业政策之前(timeit=0)和之后(timeit=1)对于企业创新的影响效果如表3。

表3 双重差分理论表

注：本表由作者计算与整理。

可以发现,战略性新兴产业政策实施前后对于处理组的企业创新影响效果为β2+β3,对于对照组的影响效果为β2,因此,战略性新兴产业政策β2+β3-β2=β3,即式(1)中交叉项的系数。

(五)模型构建

1.战略性新兴产业政策效果评价

根据定义的主要变量,将上文构建的模型(1)具体展开如下：

LnPatentit(LnIPatentit, LnNIPatentit)=β0+β1IPit+β2timeit+β3IPit×timeit+α1EPi, t-1+

α2Profiti, t-1+α3ROAi, t-1+α4HCi, t-1+α5ROEi, t-1+

α6EPi, t-1+α7Subsidyi, t-1+∑Year+∑Industry+εit

(2)

表4根据双重差分模型,展示了战略性新兴产业政策对企业创新影响的回归结果。列1的回归结果显示,交乘项IP_time的回归系数显著为正(p<0.01),表明战略性新兴产业总体而言能够促进企业创新。这一实证结论支持了本文的假设H1。另外,列2的回归结果显示,交乘项IP_time的回归系数并不显著；而列3的回归结果显示,交乘项IP_time的回归系数显著为正(p<0.01),表明虽然在战略性新兴产业政策的支持下,企业增加了创新成果,但仅是一种追求“数量”的迎合性创新行为,而不是追求“高质量”的实质性创新行为,并没有真正达到政府产业政策支持的预期效果,也没有真正提高创新能力。可见,政府在制定战略性新兴产业政策引导企业创新时,不同措施起到的效果存在差异。

表4 战略性新兴产业政策对企业创新的影响

(续上表)

变量1LnPatent2LnIPatent3LnNIPatentN194881948819488Adj.R20.2440.1120.244

注: (1)表格内上方数字为估计系数,下方数字表示对应的标准误；(2) ***、**、 *分别代表在1%、5%和10%的水平上显著。

为了更加详细分析不同层面产业政策对创新的影响,在模型(2)的基础上,将产业政策划分为供给面政策(SuIP)、环境面政策(EnIP)和需求面政策(NeIP),将SuIP_time、EnIP_time和NeIP_time作为三类政策措施激励手段的指标,分别重复模型(2)的回归,以检测不同产业政策对于企业创新效果的影响,结果如表5所示。

表5 三种战略性新兴产业政策对企业创新的影响

注: (1)表格内上方数字为估计系数,下方数字表示对应的标准误；(2) ***、**、 *分别代表在1%、5%和10%的水平上显著。

根据表5列1和列3的回归结果,供给面政策(SuIP_time)和需求面政策(NeIP_time)可以促进企业创新,而且这种创新体现为实质性创新显著增加,不会引发迎合性创新,这也验证了本文的假设H1a；根据列2的回归结果,对于环境面政策(EnIP_time)而言,虽然促进了企业创新,但是创新效果体现为迎合性创新效果显著,而对于实质性创新效果并不显著,这也验证了本文的假设H1b。可见,供给面和需求面政策措施所起到的直接推动作用对于企业实质性创新更有效；而环境面措施所起到的间接作用对于企业创新的效果容易被扭曲,进而诱发迎合性创新。

2.寻租的调节作用

为进一步检验假设H2,本文在式(2)的基础上构建式(3)进行分析,参考万华林和陈信元(2010)[26]、任曙明和张静(2013)[27]等学者的做法,采用管理费用与企业总资产的比值来衡量寻租成本(Recost),并引入调节变量的交乘项IP_time_Recost以检验寻租的调节效应。其他变量指标具体定义如表1。

LnPatentit(LnIPatentit, LnNIPatentit)=β0+β1IPit+β2timeit+β3IPit×timeit+β4IPit_timeit_Recostit+

α1EPi, t-1+α2Profiti, t-1+α3ROAi, t-1+α4HCi, t-1+

α5ROEi, t-1+α6EPi, t-1+α7Subsidyi, t-1+∑Year+

∑Industry+εit

(3)

表6 寻租行为作用下战略性新兴产业政策对企业创新的影响

注: (1)表格内上方数字为估计系数,下方数字表示对应的标准误;(2) ***、**、 *分别代表在1%、5%和10%的水平上显著。

表6根据模型(3)报告了寻租行为调节下战略性新兴产业政策对企业创新影响的回归结果。列4显示,IP_time在5%的水平下显著为正,而IP_time_Recost在5%的水平下显著为负,表明战略性新兴产业政策促进企业创新,但是寻租阻碍了企业创新,对创新效果产生了挤出效应。列5显示,对于高质量的发明专利影响仍不显著,没有起到促进实质性创新的作用；列6显示IP_time_Recost在10%的水平下显著为正,表明在寻租行为的影响下,企业会进一步增加非发明专利的数量,实际上体现了寻租行为越频繁,战略性新兴产业政策诱发企业进行迎合性创新的效果越强。这一实证结论验证了本文的假设H2。

以上结论表明,为了获得政府战略性新兴产业的支持,企业有动力通过投入人力、物力及财力等方式向政府进行寻租,而这些寻租费用主要源于非生产性支出,花费高成本获得高扶持,可见这部分费用对于企业创新是没有实质性作用的,反而降低了企业的创新效果。另外,企业在获得政策扶持之后,为了完成任务会增加迎合性创新,减少实质性创新。

(六)稳健性检验

1.平行趋势与异质性检验

采用DID对政策进行估计时,对照组和处理组在政策实施之前的年份要满足平行趋势的假设。本文参考Li和Zhang(2011)[28]的做法,对全体样本做了回归进行平行趋势检验，结果见表7列(7)。而且有学者研究表明,产业政策对于国有企业和非国有企业的实施效果是有差异的(伍健等,2018[1]；黎文靖和郑曼妮,2016[3])，所以本文又将企业划分为国有企业和非国有企业进行进一步的平行趋势和异质性检验，结果见表7中的列(8)和列(9)。模型中的因变量为企业创新(LnPatent),关注的自变量为2007-2016年(除去2011年)每一年处理组和对照组与该年是否受战略性新兴产业政策支持的交乘项(IP_time_i),其中IP_time_1代表2007年的状况,后面依次类推,其中缺少2011的情况即IP_time_5,因为战略性新兴产业政策对于企业创新最开始的影响为2011年,将2011年的情况作为基准进行前后对比分析。

根据表7列(7)全样本的回归结果,可以看出与2011年相比2007-2010年IP_time_i的系数都不显著,说明在战略性新兴产业政策实施之前各年份之间没有什么差异；而从战略性新兴产业政策实施之后(2011年之后)IP_time_i的系数变得非常显著,划分为国有企业和非国有企业之后得出的结论也一致,这说明战略性新兴产业政策实施之前和2011年的情况相比是没有显著差异的,即满足双重差分的平行趋势假设。

有关异质性的说明。根据表7列(7)全样本的回归结果,在2011年之后IP_time_i的系数显著为正,且数值逐渐变大,说明战略性新兴产业政策实施之后对于企业创新的影响,在不同年份是不一样的。将全体样本划分为国有企业和非国有企业之后,得出相同的结论,只是在同一年份战略性新兴产业政策对于非国有企业创新的影响更大。这两方面验证了战略性新兴产业政策实施之后在不同年份对于不同企业满足异质性检验。

表7 平行趋势与异质性检验

(续上表)

因变量:y=LnPatent变量(7)全样本(8)国有企业(9)非国有企业IP_time_70.717∗∗∗0.575∗∗∗0.769∗∗∗(0.013)(0.010)(0.018)IP_time_81.046∗∗∗0.857∗∗∗1.121∗∗∗( 0.017)( 0.011)(0.014)IP_time_91.444∗∗∗1.087∗∗∗1.592∗∗∗(0.016)(0.015)(0.011)IP_time_101.748∗∗∗1.282∗∗∗1.941∗∗∗(0.013)(0.013)(0.012)Control VariablesYesYesYesYear&Industry控制控制控制Adj.R20.1970.1160.219

注: (1)表格内上方数字为估计系数,下方数字表示对应的标准误；(2) ***、**、 *分别代表在 1%、5%和10%的水平上显著。

2.安慰剂检验

利用双重差分模型估计政策的作用需做安慰剂检验。在实际研究中,仅仅猜测从战略性新兴产业政策实施那一年(2011年)开始即对企业创新效果有影响,也可能由于市场情况的预期或者其他因素的变化,导致企业在运行发展中自愿增加创新产出,即企业创新与政策的实施没有关系。为排除随机效果的影响,本文借鉴卢盛峰和陈思霞(2017)[29]的做法,采用安慰剂检验。将2011年视为政策开始发挥影响的年份,根据表7列(7)的结果,在2011年战略性新兴产业实施之前每一年IP_time的系数不显著,在2011年之后显著为正,表明前文的分析结果不是由于常规性的随机因素导致的,而是与战略性新兴产业政策实施有因果关系。

3.反事实检验

为了进一步检验企业创新与战略性新兴产业政策的因果关系,本文又进一步进行了反事实检验。采用双重差分估计战略性兴新兴产业政策对于企业实质性创新影响的一个前提条件：处理组和对照组具有可比性,即倘若没有战略性新兴产业政策这一事件的发生,处理组和对照组间的企业创新效果不应伴随时间推移而变化。对前文的估计结果进行验证：将2007-2011年作为反事实检验的考察期,将2008年作为假想的战略性新兴产业政策实施时间点,并对2009-2011年产业政策对企业创新效果的影响进行估计,结果如表8所示。

由表8得出,此时IP_time的所有系数都不显著,可见,选择2008年作为假想的战略性新兴产业政策实施时间点,处理组和对照组中的产业政策对于企业创新效果的影响差异均未发生显著变化,这进一步说明本文结论并不是随时间变动而导致的安慰剂效应的效果,而是二者之间存在着必然的因果关系,证实了实证结果的可靠性与稳健性。

表8 反事实检验结果

注: (1)表格内上方数字为估计系数,下方数字表示对应的标准误;(2) ***、**、 *分别代表在 1%、5%和10%的水平上显著。

四 研究结论与政策建议

(一)研究结论

本文以寻租作为调节因素引入“产业政策-企业创新”研究框架，探究战略性新兴产业政策对企业创新的影响及其作用机理。首先基于供给面-需求面-环境面对战略性新兴产业政策进行细化与分类,一定程度上解决了产业政策过于宏观、难以深入分析的困难。然后按动机将不同层面产业政策所带来的创新进一步细化为实质性创新和迎合性创新。最后运用双重差分模型对战略性新兴产业政策是否促进了企业的实质性创新,以及导致企业迎合性创新之寻租的调节效应进行了实证检验。

研究结果表明：战略性新兴产业政策总体上促进了企业创新；“供给面”和“需求面”的措施能够促进企业实质性创新,而“环境面”的措施却会诱发企业进行迎合性创新；战略性新兴产业政策对企业创新的促进作用,受到寻租行为的影响,寻租行为越频繁,对于企业实质性创新的促进作用越弱,而诱发企业进行迎合性创新的效果越强。

(二)政策建议

第一,战略性新兴产业政策整体上促进了企业创新,但不同层面产业政策促进创新效果不同。有效性表明产业政策的存在价值。在今后的战略性新兴产业政策制定中,应紧密围绕“创新”本源,科学把握产业政策制定中“类别划分”和“因势利导”的作用,不断完善和优化产业政策体系以促进企业实质性创新,最终实现经济转轨和长期的经济增长。

第二,战略性新兴产业政策对企业创新的促进作用,受到寻租行为的影响。这就要求在决定是否给予企业产业政策支持时,建立公开、透明的审查机制,同时加大对寻租行为的监管力度,通过合理的法律手段来切实降低不符合产业政策支持的企业寻租行为发生,以提高产业政策对于企业创新的实质性影响。

第三,对于已经受到战略性新兴产业政策支持的企业,政府应当对其创新效果进行定期的评估,及时审计、跟踪支持资金的使用情况,并根据审核结果决定企业是否继续受到支持,对企业实行轮换原则,优胜劣汰,符合条件的继续支持,不符合则要取消支持,以形成良性竞争。