杨若鑫,李纪珍,2,高旭东,2,3
(1.清华大学 经济管理学院,北京 100084;2.教育部人文社会科学重点研究基地 清华大学技术创新研究中心,北京 100084;3.清华大学 苏世民书院,北京 100084)
当前世界各国针对科技型中小企业融资难的问题,纷纷出台了一系列措施以缓解和纠正科技型中小企业面临的融资市场失灵问题[1-2]。但尽管各个国家和地区政府研发资助项目的种类繁多、投入庞大,引入目标基本一致,但各个国家和地区政府研发资助的政策效果却相差很大—— 很多使用某个国家或某个地区样本数据进行的研究证实了政府研发资助的正向效果,但同样有不少基于另外的国家或地区样本的研究结论却显示政府研发资助对企业没有明显作用,甚至可能会对企业创新能力的提升和后续外部融资的获得产生负向影响。
学术界已对造成政府研发资助政策在实践上和理论研究方面结果不一致的原因有过一些讨论。其中,尽管有学者已经注意到现有研究所关注的地理范围可能会影响此项政策的作用效果,但现有研究基本都基于某一国家、省份或地区数据进行。事实上,已有研究特定地理范围的制度背景之间异质性较大,而制度发展存在规模经济价值,是产业升级的基础条件,与生产力发展存在很大的适应性关联[3]。完善的制度环境可以大幅降低经济主体的交易成本和交易风险[4-6],并使得产权和收益得到较好的保护[7-8],有利于政府资助发挥更大限度的作用。故制度环境的发展可能会影响政府研发资助政策效果的发挥。
从研究论文数量的角度来看,绝大多数已有研究都是基于发达国家政府研发资助政策的样本,以发展中国家和新兴经济体国家为研究背景的文章数量相对较少[9-12],且这些以发展中国家和新兴工业化国家为背景的研究结论差异也非常大。
综上所述,目前绝大多数已有的政府研发资助话题的研究,都暗含了各国家或地区之间的制度环境差异不大的假设。然而这样的假设对小国或区域间发展较平衡的发达国家而言或许合适,但不适用于中国这样地域辽阔、区域发展极不平衡的新兴经济体国家[13]。而已有以发展中国家和新兴经济体国家为背景的研究仍然较少,有必要对此进行补充。本文从这两个研究空缺入手,解决如下研究问题:第一,以我国为代表的发展中国家,科技型中小企业的政府研发资助政策是否有正向效果;第二,各地区的制度环境发展是否影响政府研发资助政策绩效。后文中我国的政府研发资助政策特指科技型中小企业技术创新基金项目(以下简称创新基金)。
本文以我国不同地区的创新基金申请企业为样本,一方面进一步补充了对新兴经济体国家政府研发资助政策的研究;另一方面,我国广泛的区域制度发展不平衡问题的存在,产生了天然而又相对完备的“制度序列”,结合对数据结构和质量要求较高但可以真实反映变量间因果关系的间断点回归设计(regression discontinuity design,RDD)方法,大大提升了本文实证研究结论的外部效度,使得本文可以有效解释已有研究的结论差异。
后文安排如下:第二节为理论模型和研究假设;第三节为文章实证研究的模型选取和样本选择;第四节为研究假设的全样本数据实证检验;第五节为假设检验的间断点回归设计;第六节为文章结论及未来展望。
作为典型的发展中国家和新兴经济体国家,与发达国家相比,中国整体上仍然存在着比较广泛的制度结构不稳定[14]以及制度环境波动较大[15]的问题。具体到与科技型中小企业密切相关的制度环境,对于以中国为代表的新兴经济体国家而言,同样也包括印度、巴西、俄罗斯等,科技型中小企业面临的融资问题尤为严重[16]。这些国家针对初创企业的资本市场发育还很不完善,缺乏比较成熟的天使投资和风险投资企业,金融体系发展与欧美等发达经济体之间存在着很大差距[17-18],因此这些国家的科技型中小企业也面临着更为严峻的融资约束困境。
除上述脆弱的融资市场外,目前我国整体上存在的诸如政府和法律制度建设不完善[19-20]和较弱的知识产权保护力[21]等制度空缺(institutional voids),会对科技型中小企业外部融资的获取和创新绩效的提升产生直接影响。Wang 等[12]认为,由于技术创新需要长期投资,而这些投资的预期收益对于资质较浅的融资专业人员而言很难评估,同时融资约束又显著提升了企业技术创新相关活动(如产品生产、新机器购买等)的门槛,故金融机构发展不发达环境下的企业从事创新活动的意愿低下。而对于科技型中小企业的技术研发活动而言,较弱的知识产权保护力度使得它们面临更为严重的知识溢出效应[22],从而降低了它们投入研发的积极性,限制了其对高风险创造性项目投入的动力和能力[23]。
在这样的背景下,发展中国家和新兴经济体国家的融资市场对有价值的高风险投资往往更难实现最优选择,此时来自较为权威且中立的第三方机构的信号就非常有价值[24-25]。一方面,政府审查可以大幅降低潜在的风投评估的高固定成本,使得投资机构得以更有效地分配资源[26];另一方面,政府资助可以在一定程度上弥补科技型中小企业知识产权保护力度较弱造成的溢出效应的损失,分散企业面临的创新风险,进而提升其从事研发活动的信心[22-23]。
综上,本文认为,在我国制度环境整体发展较弱的情况下,创新基金对面临制度空缺问题的科技型中小企业发展更能起到“雪中送炭”的作用。本文提出假设如下:
整体而言,我国的政府研发资助可以促进受助企业创新绩效的增长(H1a);
整体而言,我国的政府研发资助有助于受助企业获得其他形式的外部融资(H1b)。
我国40年的改革开放使得各地区的市场化进程产生了巨大差异,但在此过程中许多国家性政策的操作流程和实施标准却没有区分地区差异,科技型中小企业创新基金项目就是其中之一。制度环境主要通过减少普遍存在的不确定性来构筑经济主体互动的稳定方式[27],故制度环境发展水平直接影响经济主体之间的互动效率和成本,因此有必要将制度差异带来的约束纳入政府研发资助政策绩效的讨论范畴。
考虑到学术界对制度环境维度定义广泛、分类方式众多,本文对政府研发资助政策绩效研究领域研究涉及的制度环境进行了归纳总结,并充分结合了技术创新、创新绩效与创业企业话题下有关制度环境的研究,同时兼顾我国制度环境的发展特点以及市场失灵理论的两个方面,从政府对市场干预程度[28-29]、金融环境发展[22,29-30]和知识产权保护力度[22,31]三个角度,对制度环境如何影响政府研发资助政策绩效进行解释。
已有研究认为市场化程度高的地区往往制度环境更好[32]。依据在学术界已被大量引用和认可的《中国分省份市场化指数报告》(以下简称市场化指数报告)[13,28],制度环境发展较为健全、完备的地区,往往具有政府对市场干预程度较低、知识产权保护力度较大、金融环境发展较好的特点。相应地,制度环境发展较为落后的地区政府对市场干预程度往往比较大,知识产权保护力度偏弱,金融环境发展也相对滞后。
从政府对市场干预的角度而言,发展中国家和新兴经济体国家政府往往掌控着市场调控政策,并对关键的稀缺资源分配也有着绝对的控制力[31,33]。已有研究表明,政府干预与政治关联存在“天然的联系”[34],政府干预程度越高的地区,企业越倾向于付出资源和精力与政府建立联系以攫取政策资源和利益[35],政府也越有激励通过政治联系向企业寻租[36]。
这首先会影响科技型中小企业的融资绩效。大量研究已经证实政治关联有助于企业获得银行贷款、风险投资、国有资本投资等各类形式的外部融资,从而帮助缓解企业的融资约束[35,37-39]。但也正是因为政治关联有上述价值,政府和企业才均有动机和激励建立政治联系[34-35]。故制度环境发展欠发达地区,其政府对市场干预程度较高,企业更倾向于与政府建立政治关联[38,40]以克服制度空缺带来的包括外部融资在内的困难。但相较于大企业而言,科技型中小企业在与当地政府建立政治联系方面合法性低、资金流量少,难以负担建立和维系政治联系所需的高成本,从而无法在建立和维持政治联系方面与大企业群体抗衡。故社会资本更容易被“有形之手”配置而造成次优分配,不利于科技型中小企业的外部融资。此外,地方政府较高的干预程度可以使得存在于投资人与科技型中小企业之间的信息不对称问题更加严重,私人投资部门更难有效识别有投资潜力的企业,进而缩紧对科技型中小企业的风险投资。
另外,对于科技型中小企业而言,它们本身就面临着较大的融资约束问题,高政治干预程度会诱使科技型中小企业为获得企业生存的资源和合法性,而更多地投入政治联系的建立和维系当中,从而对其政治租金产生耗损[41],挤出其研发投入,进而对其创新绩效产生不利影响,削弱创新基金的正向作用效果。
从知识产权保护角度而言,市场失灵理论指出,科技型中小企业从事研发活动的意愿和强度不仅受融资资源可得性的影响[42],还受知识溢出效应大小的影响[43]。较弱的知识产权保护力度,将恶化对科技型中小企业来说本就影响较大的知识溢出效应[44],削弱其研发活动投入意愿,并对科技型中小企业的自有研发投入产生一定的挤出效应。
因此在制度环境发展较为完善的地区,其知识产权保护力度较大,科技型中小企业研发活动的知识溢出效应得到抑制,政府研发资助作为对知识溢出效应的“补偿作用”减弱,企业的研发投入有更大可能转化为知识产权并帮助企业确立竞争优势[45],政府研发资助对企业自有研发投入的杠杆作用得到了强化[46]。此外,知识产权保护力度的强弱也会影响跨国公司先进技术向目标地区子公司的转移,以及掌握先进隐性知识的技术和管理员工向目标地区的派遣[47]。
从金融环境发展的角度而言,地区金融环境的发展将直接影响科技型中小企业的融资绩效,进而影响其创新绩效。通常来说,科技型中小企业融资的主要方式是以银行为主的间接融资以及以资本市场为主的直接融资[48]。而对于我国这样的发展中国家而言,当前以国有大银行为主的金融体系以及金融市场发展的滞后,导致了科技型中小企业普遍面临典型的融资难困局,使得内部融资和银行贷款成为科技型中小企业创新研发的主要融资渠道[22];但整体上以国有银行为主的融资体系对私营企业又存在比较严重的信贷偏见[49]。在这样的背景下,创新基金的效果在很大程度上受到企业所在区域金融环境发展程度的影响:首先,在外部融资的获取方面,制度环境发展较为完备的地区,其金融环境发展相对较好,金融机构和金融中介机构之间竞争激烈,专业化程度高[50],信贷等融资资源按照市场规则和逻辑流动[29],企业能接触到的融资渠道也较多,金融机构更愿意为企业提供融资支持[51],有助于科技型中小企业获得外部融资。其次,在创新绩效方面,科技型中小企业研发活动的参与意愿和程度对其外部融资的可获得性非常敏感,尤其是对于发展中国家和新兴经济体国家来说更是如此[42]。制度环境发展较完备的地区,其金融环境发展相对较好,较发达的金融中介机构可以通过帮助科技型中小企业分散风险、对其研发活动预期收益进行估值等方式[52]帮助科技型中小企业对所获得的包括创新基金资助在内的资金进行合理配置,以达到更有效的利用。
综合以上论述,提出假设如下:
制度环境异质性可以调节各地区创新基金的创新绩效;具体而言,创新基金更能帮助制度环境较发达地区的科技型中小企业提升创新绩效(创新基金对制度环境较落后地区科技型中小企业创新绩效的正向效果减弱甚至丧失)(H2a)。
制度环境异质性可以调节各地区创新基金的融资绩效;具体而言,创新基金更能帮助制度环境较发达地区的科技型中小企业获得外部融资(创新基金对制度环境较落后地区科技型中小企业融资绩效的正向效果减弱甚至丧失)(H2b)。
本文以 2005~2010年我国北京、江苏和江西三个地区创新基金申请企业为研究样本。数据来源如下:企业的基本信息来源于三个地区科技型中小企业的创新基金申请材料;企业申请创新基金的评分数据主要来自于科技部火炬中心创新基金内部网站的企业评审得分情况和最后资助情况;企业的专利申请数据则是通过国家知识产权局网站进行检索;企业的后续融资数据来源于国家市场监督管理总局下的国家企业信用信息公示系统。
通过对上述四种渠道的数据进行录入、整理和清理,共获得来自北京市科学技术委员会、江苏省科学技术厅、江西省科学技术厅和江苏省12 个地级市共计4 661 家科技型中小企业的样本(以下简称样本企业)。样本企业分别来自电子信息业、光机电一体化业、生物医药业、资源与环境业、新材料业、新能源与高效节能业以及高技术服务业等7 个不同行业。
1.自变量
获得创新基金支持:该变量是0-1 变量,企业获得创新基金资助时为1,反之为0。
2.因变量
专利是对于技术能力最为广泛接受且较为客观的衡量标准,本文借鉴Wang 等[12]的处理方法,统计企业技术创新的长期绩效(专利申请和授权的增长数量,即用截至2015年的专利申请和授权数量分别减去申请创新基金资助之前的专利申请和授权数量)作为衡量其创新绩效的主要指标。
此外,作为政策信号效应的主要检测指标,是否获得外部融资也是本文要重点考察的创新基金政策绩效,该变量为0-1 变量,企业后续获得外部融资为“1”,反之为“0”。
3.调节变量
本文在检验创新基金整体的创新绩效和融资绩效后,将会讨论不同地区制度环境的调节作用。根据王小鲁等[53]的《中国分省份市场化指数报告(2016)》汇总的2008~2014年我国各省、直辖市的市场化指数,本文中的北京、江苏和江西地区制度环境的总评价和各项子指标的差异均比较明显,故后续将以这三个地区作为其整体制度环境的替代变量完成分组回归模型的实证检验。
4.控制变量
本文采用了企业申请创新基金前专利申请数量和专利授权数量、企业年龄、员工人数、上年研发费用、上年利润、企业所处行业和企业创新基金的申请年份作为控制变量。整体样本的描述性统计结果如表1所示。
表1 整体样本的描述性统计结果
本文对创新基金政策绩效的检验主要采用的是对数据质量要求较高的RDD 方法。在本文之前,已经有若干文章使用该方法检验政府研发资助与企业研发相关活动和绩效之间的因果关系,如Howell[54]、de Blasio 等[55]、Bronzini 和Piselli[56]以及Wang 等[12]。RDD 方法在应用时要先确定一个变量的临界值,该变量大于此临界值时,个体接受处理,小于此临界值时则不接受处理,这个临界值称为间断点,而这个变量的选择也相对简单,如学生的考试成绩、申请资助的项目得分等。直观上讲,RDD 方法就是要对比该变量些许超过临界值的个体与些许低于此临界值的个体之间的表现差异。在这种情况下,学者通常假设落在间断点附近的企业之间的相似性较大[57]。
要满足这一假设通常需要符合三个前提条件[12,57-58]:第一,在获得资助的概率与企业得分之间必须存在断点;第二,间断点邻域内的企业的特征(如员工数量、专利数量和利润等)必须相似;第三,研究样本中,政府研发资助的获得与否不可受企业支配。与倾向度得分匹配法和双重差分模型不同,RDD 的三个前提条件都是可以检验的,因而可以更有效地估计政府研发资助与企业创新绩效之间的因果关系。这三条前提假设将在第五节间断点样本的实证检验中进行验证。
按照Wang 等[12]的步骤,本文对创新基金整体绩效的探索将分为两节完成。本节首先使用全样本数据对创新基金整体的政策效果和制度环境异质性的调节作用进行实证检验。第五节再利用间断点回归设计方法对本节全样本数据检验的结论进行验证。
对创新基金整体绩效的全样本数据检验结果如表2所示。模型2-1~模型2-3 检验的是创新基金的获得与企业申请基金后专利申请数量的增加之间的关系,按顺序依次加入了对企业特质和申请年份以及所在行业的控制。从中可以看出无论是否加入控制变量,企业获得创新基金支持与其后续专利申请情况的改善均呈现显著而正向的关系,且在控制申请年份和行业之后其正向关系在0.01 的显著性水平下显著(p<0.01)。
模型2-4~模型2-6 检验的是创新基金的获得与企业申请基金后专利授权数量增加之间的关系,同样按顺序依次加入了对企业特征变量以及申请年份和行业的控制。相似地,无论是否加入控制变量,企业获得创新基金资助与其后续增加的专利授权数量的回归系数均为正向,且加入所有控制变量后在0.01 的显著性水平下显著(p<0.01)。
模型2-7~模型2-9 检验的是获得创新基金与企业申请基金后得到其他外部融资之间的关系。同样加入所有控制变量后,企业获得创新基金支持与其后续外部融资之间的关系均显著为正,且在0.01 的显著性水平下显著(p<0.01)。
H1a和H1b均得到了全样本模型的初步验证,最终结论将在第五节使用断点样本去除内生性之后给出。
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各地区制度环境异质性对创新基金政策绩效影响的全样本数据分组回归检验结果如表3所示。其中,模型3-1~模型3-3 检验的是北京地区企业获得创新基金与其后续创新绩效和融资绩效增长之间的关系,模型3-4~模型3-6 检验的是江苏地区的创新基金政策绩效,模型3-7 和模型3-8 检验的是江西地区的政策绩效。由于江西地区获得外部融资的企业数量很少,故未分析其融资绩效。
首先看获得创新基金与北京、江苏和江西地区企业后续创新绩效增长之间的关系。模型3-1、模型3-4 和模型3-7 分别检验了获得创新基金与三个地区企业后续专利申请增长数量之间的关系。检验结果表明,获得创新基金与北京和江西地区企业后续专利申请数量的增长之间无明显关系,但与江苏地区企业后续专利申请数量增长之间的回归系数为正,且在0.01的显著性水平下显著。模型3-2、模型3-5 和模型3-8 对企业后续专利授权的回归结果显示,获得创新基金支持与北京和江苏地区企业后续专利授权数量的回归系数均显著为正,但江苏地区的回归系数在0.01 的显著性水平下显著,北京地区此项回归系数则在0.01 的显著性水平下显著。江苏地区的企业获得创新基金与后续专利授权数量增长之间正向回归系数的显著性明显好于北京地区。
本文的研究对象是2005~2010年北京、江苏和江西地区创新基金的申请企业。按照樊纲市场化指数[55],2005~2010年三个地区整体制度环境(市场化指数)排序为:江苏好于北京,北京好于江西①这里提到的制度环境排序见附表A 对三个地区市场化指数的摘录。。故本小节的实证检验结果与2.2 小节的论述是一致的,即在市场化发展比较完善的地区,创新基金提供的资助可以对企业后续的研发活动产生较大限度的激励效果。市场化的制度环境发展欠发达的地区,创新基金的租金耗散效应较大,政府的研发资助更大程度上体现为对制度空缺的弥补,从而无法对企业的创新绩效产生促进作用。H2a的论述得到了部分支持,当然其中的因果关系还需第五节断点样本模型的继续探讨。
模型3-3 和模型3-6 检验的是北京和江苏地区企业获得创新基金与其后续外部融资之间的关系。结果显示,北京和江苏地区企业获得创新基金与其获得外部融资之间的回归系数均显著为正,但北京地区此项系数在0.01 的显著性水平下显著,而江苏地区则是在0.1 的显著性水平下显著,北京地区的企业获得创新基金与后续获取外部融资之间正向回归系数的显著性要好于江苏地区。考虑到样本企业中江西地区几乎没有企业获得外部融资,同时金融支持方面的2005~2010年北京地区的制度环境整体上好于江苏②市场化指数“要素市场发育程度”子指标可衡量金融环境发展程度,三个地区此项指标得分见附表B。,故这也在一定程度上符合H3b的描述,同样其因果关系仍需断点样本数据进行验证。
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本节将使用间断点回归设计方法,对第四节运用全样本数据所做的实证检验结果进行进一步验证和探讨。如3.2 小节所述,按照RDD 方法的一般步骤,先对运用RDD 方法的三个前提条件进行验证;检验完毕后,再按照合适的规则选择断点样本,再使用合适的计量经济学模型进行检验。
首先,需要确认创新基金评审得分与获得创新基金资助的间断点确实存在,即它们的关系并非连续线性的关系。创新基金评审得分与企业获得创新基金资助的关系(全样本数据)如图1所示。
图1 创新基金评审得分与企业获得创新基金资助的关系(全样本数据)
从图1可以看到,中心标准化的创新基金评审得分与企业获得创新基金资助之间在“0”附近有一个明显的跃升,这表明基金评分与获得资助之间存在间断点。RDD 方法的假设一得到满足。
其次,有效的断点研究设计要求企业特征在分数标准线附近无显著差异。表4展示的是在不同带宽宽度标准下,处于不同创新基金评分分数段的企业可观测特征的双边T检验结果。左栏标准分数线±0.84 分的带宽为Imbens 和Kalyanaraman[59]提出的IK 带宽,右栏标准分数线±0.41 分的带宽为Calonico 等[60]提出的CCT 带宽。可以看到无论选择哪一个带宽标准,其间断点附近的企业包括上年资产、上年研发费、上年利润、企业年龄、员工人数、地理区位甚至基金申请年份等特征变量差距都不大。
表4 标准分数线附近企业特征均值比较
值得注意的是,我们在研究中同样检验了技术评分(非最终得分,最终得分由技术评分和财务评分加权得到)在标准分数线上下区间的差异,发现在两种带宽下,分数线以上的企业的技术评分均显著高于分数线下的企业,而上面提到的其他特征无显著差异。因此,“间断点附近企业无显著差异”的假设也得到了验证。
最后,要进行有效的断点设计以保证因果推论的严谨性,还需检验以下假定:企业是否获得创新基金的资助独立于样本中企业自身的操控,即非操控条件(non-manipulation condition)。为验证此假定,本文将使用McCrary[61]提出的McCrary 断点密度检验法。该检验认为,断点附近的样本密度差异意味着潜在的操纵。绘制McCrary 密度检验图(图2),其横坐标即企业获得的总分数距离分数标准的距离,纵坐标即代表密度。从图2中可以发现,断点(c=0)附近的样本密度并没有统计上的显著差异,故可以认为创新基金的授予在评审过程中并没有显著的企业操控的存在,假设得到验证。
图2 创新基金分数线附近密度不连续性McCrary 检验
验证完RDD 方法使用的三个前提假设后,根据先前计算得到的IK 带宽和CCT 带宽分数(分别为0.84 分和0.41 分),综合考虑得到的断点窗口样本数量,本小节使用标准分±0.6分作为带宽来选择断点样本企业为分析对象。同时由于研究中有个别获得资助的企业评审得分低于分数线,以及同样存在一些评分高于分数线但是未获得资助的情况,所以该种情况下的研究不适用于清晰间断点回归设计(sharp RDD),而应按照已有研究采用模糊间断点回归设计方法[12,62]。
对创新基金的整体绩效以及区域制度环境对其可能产生的调节作用进行检验,结果如表5所示。全区域的断点样本模型的回归结果显示,获得创新基金支持与企业专利申请增长之间存在显著的因果关系(断点样本剔除了变量间的内生性因素,可以认为变量之间有因果关系),相关系数为0.35,且在0.05 的显著性水平下显著;与企业后续专利授权数量的增长以及获得外部融资的回归系数也同样正向显著(回归系数分别为 0.36 和0.59,分别在0.01 和0.1 的显著性水平下显著)。这表明以创新基金为代表的政府研发资助政策,整体而言对受助企业后续创新绩效和融资绩效的增长有显著的促进作用,H1a、H1b得到验证。
表5 创新基金整体绩效的区域效应模糊断点分析:两阶段模型
进一步讨论区域制度环境的调节作用。表5的模型检验结果显示,江苏地区企业获得创新基金支持与其后续专利申请和授权增长数以及获得外部融资之间的回归系数均显著为正,分别为0.28、0.35 和1.35,且均在0.01 的显著性水平下显著。但北京地区和江西地区企业获得基金支持与其后续创新绩效和融资绩效之间并无显著的相关关系。这表明在2005~2010年制度环境发展最完善的江苏地区,获得创新基金支持对企业创新绩效的提升和后续外部融资的获得有明显的促进作用;但在制度环境次发达和欠发达的北京和江西地区,创新基金对企业创新绩效的提升和外部融资的获取没有明显效果。因此,H2a、H2b得到验证。
本文基于以往研究讨论政府研发资助政策绩效时,制度环境因素在其中发挥的作用没有得到充分的识别和论述,以及已有研究中新兴经济体国家背景的相对缺乏这两个研究空缺,对2005~2010年我国北京、江苏和江西地区的创新基金项目的政策效果以及区域因素对其产生的影响进行了深入研究。结论如下。
首先,创新基金对受助企业创新绩效的增长具有显著的促进作用,并且对企业获取后续的外部融资也有正向的激励效果。本文认为在我国依然整体偏弱的制度环境下,创新基金可以从信号效应和风险补偿方面对我国科技型中小企业的融资绩效和创新绩效起到促进作用。不同于绝大部分已有研究,本文采用的是对数据质量要求较高的间断点回归设计方法,利用科技型中小企业技术创新基金的内部管理数据(包括申请材料和内部评审网站相关信息)对该问题进行深入讨论。RDD 实证检验结论证实了创新基金对受助企业创新绩效和融资绩效两方面的积极效果。
其次,我国各地区制度环境异质性对创新基金的整体绩效存在显著的调节作用。制度环境发展较为健全、完备的地区,往往具有政府对市场干预程度较低、知识产权保护力度较大、金融环境发展较好的特点;制度环境发展较为落后的地区情况相反。故在制度环境较为落后的地区,创新基金容易产生“租金耗散”,在制度环境较为发达的地区,创新基金更能发挥其政策设计的作用。
最后,本文的研究结论对后续我国出台政府研发资助政策具有较强的借鉴意义。一方面,鉴于研究中所体现的创新基金的正向激励作用,我国政府应继续大力推行政府研发资助政策;另一方面,后续国家级政府研发资助政策的出台应努力探寻“精准扶贫”道路,为不同区域、省份和地区的企业打造适合当地文化、基建、资源和市场的资助策略。此外,在因地制宜制定政府研发资助政策的同时,还应继续加强制度环境欠发达地区的经济、基建、市场和文化等要素的制度建设。
本文也存在一些不足和值得进一步探索的问题,具体如下。
第一,由于数据所限,本文研究使用了三个省、直辖市的数据进行制度环境调节作用的检验,分组回归模型得出的实证结论可能规律性不是很强,后续可以加入更多省份的数据对本文的假设和结论进行进一步验证。
第二,我国区域发展的不平衡不止体现在各省、自治区、直辖市以及同省(区、市)内各市级地区之间,同地区不同子区域之间的制度环境发展同样不平衡。例如,同省(区、市)、同地级市的情况下,企业是否位于高新区内同样面临着差异较大的制度环境。后续研究可以在此基础上进一步讨论特定地区子区域制度环境的调节作用。
附表A 北京、江苏和江西市场化总指数评分(2008~2014年)
附表B 北京、江苏和江西要素市场发育程度评分(2008~2014年)