政策不确定性与地方政府研发补贴

寇恩惠 戴 敏

一、引言

2017年，我国研发经费投入总量同比增长12.3%，其中财政科学技术支出占当年国家财政支出的比重为4.13%。我国研发投入的走高，得益于政府的政策引导与创新型国家建设的推进。企业是我国社会创新活动的主体，如何有效激励企业研发投入已成为地方政府发挥创新外溢性、促进地区经济增长必须考虑的问题。我国地方政府大量使用财政政策激励企业研发创新，其中研发补贴扮演了重要角色，但长期以来，政府的研发补贴政策以支持额度为激励标准，以激励企业研发投资动力为核心目标，补贴的效果一直受到学术界和业界质疑(王刚刚等，2017[1])。此外，转型期的中国，地方官员成为影响地方政策环境和经济增长的重要因素，官员任期变动会造成一定的政策不确定性，进而影响宏观经济和微观企业行为(徐业坤等，2013[2])。在面临政策不确定性时，地方政府对企业的研发补贴支持力度如何呢？在创新驱动战略的政策背景下，重新考察地方政府研发补贴的行为激励，打开政策行为背后抽象的“黑匣子”(张豪等，2017[3])，具有非常重要的理论意义和实践价值。本文借鉴曹春方(2013)[4]的框架，认为官员更替带来的政策不确定性主要从以下两方面影响地方政府研发补贴。一方面，政策不确定性表现为法定政治权利移转，法定政治权利移转意味着地区性政策规章制定执行发生变化，政策不连续性增加，研发补贴审批风险相应加大，况且不同的官员偏好也会有不同的政策偏好(曹春方，2013[4])。因而，法定政治权利移转减少了地方政府研发补贴。另一方面，政策不确定性也意味着事实权利移转，事实权利移转削弱了地方政府的资源配置能力，而地方政府手握一地大小事权可能被当地企业或精英“捕获”(郭峰等，2017[5])，事实权利移转则破解了这层“关系网”。因而，事实政治权利移转也减少了地方政府研发补贴水平。基于以上机制分析，我们实证检验了政策不确定性与地方政府研发补贴的负相关关系，并充分考虑了微观数据的异质性。进一步地，我们探讨了通过改善制度环境来缓解政策不确定性不利影响的可行性，并给出我们的政策建议。

与以往文献相比，本文在研究对象和研究方法上均有所创新。在研究对象上，我们使用手动筛选的地方政府研发补贴数据作为地方政府支持企业创新的代理变量，这改进了不少文献口径粗、不精细的问题。在研究方法上，鉴于由补助到研发投入时间间隔长，存在较多路径可能影响结果的稳健性，我们从地方政府研发补贴发放过程评估补贴政策的效果，并沿用政策不确定性指标作为主要解释变量，而政策不确定性对地方政府财政补贴影响的研究尚且不多，本文的研究丰富了政策不确定性相关文献，有助于我们理解政策不确定性下地方政府的行为激励，对探索完善地方政府研发激励政策、更加全面地评价研发补贴政策具有一定的借鉴意义。

本文余下部分安排如下：第二部分是制度背景与文献回顾；第三部分是数据说明与模型设定；第四部分是实证结果分析；第五部分是进一步研究；第六部分是稳健性检验；最后一部分是结论与政策建议。

二、制度背景与文献回顾

(一)关于地方政府研发补贴

通过对地方相关规章文件进行分析，我们发现地方研发补贴主要由市县主管部门经手，申报、审批、发放、事后监督虽流经多部门，减少了权力寻租，但仍可能受官员施政方式、甚至个人特质影响。[注]2012年广东省财政厅原厅长危金峰滥用财政补助审批权受贿案就是典型案例。危金峰历任广东省财政厅企业处处长、工贸发展处处长、省财政厅副厅长等职，负有管理和监督省财政扶持企业资金、企业亏损补贴、税收返还、环境保护(治理)资金等专项资金的职责。2003—2011年，陈卫奎先后9次向广东省财政厅申请各类专项资金补助，每次他都会打电话请危金峰“关照、协调”。在危金峰亲自签批或协调下，三家企业获得财政专项资金补助890万元。获得的专项资金主要用于相关公司的技术改造及购置生产设备。此外，补贴可能也会影响到官员绩效考核，以郑州市相关的研发补贴文件为例(见表1)，指出要将研发补贴作为地方官员评优评先的重要依据，因此补贴的流向更是受到官员自身的影响。

已有研究表明，财政补贴受政府及财政部门主导程度更高，可控性和时效性都较强(柳光强，2016[6])。此外，政府和企业间的信息不对称容易产生道德风险、逆向选择和激励错位等现象(柳光强，2016[6])，这些都可能弱化财政补助发放的科学性与合理性。余明桂等(2010)[7]使用民营企业数据实证发现有政治联系的民营企业能获取更多的财政补贴，并实证了寻租活动影响政府补贴决策并扭曲了社会资源配置。赵璨等(2015)[8]使用2008—2013年上市公司数据，发现盈利状况差的企业倾向于使用负向盈余管理取得财政补助，而盈利状况好的企业往往采用寻租手段取得财政补助，地方政府的晋升激励以及寻租动机最终导致了财政补贴的浪费与错配。作为财政补贴的一部分，我们推测地方政府研发补贴发放也存在不合规问题。

表1 河南省(郑州市)企业研发财政补助方案要点(郑政办[2017]132号)

(二)政策不确定性与研发补贴

本文中所指政策不确定性主要来源于地方政府官员变更，而国外对此研究比较早，早在20世纪40年代，Kalecki(1943)[9]就提出政府为了赢得选票，会在充分就业与衰退间选择，著名的政治经济周期理论(political business cycle，PBC)由此诞生。当时这一理论并未被重视，直到Nordhaus(1975)[10]提出政府在选举周期中会施行不同的经济政策来影响选民决策，政治经济周期理论才再次复兴。基于我国国情，国外政治经济周期理论并不能直接适用于我国(文雁兵，2014[11])。国内评价政策不确定性的相关文献按照曹春方(2013)[4]的论述大致可以分为两个层面：一是官员变更带来的法定政治权利转移效果评估，二是官员变更带来的事实政治权利移转效果评估。

法定的权利转移具体表现为官员变更带来的政策不连续性，新旧政策的过渡导致一定时期内政策的不稳定，这直接影响了政府和市场的行为。譬如，杨海生等(2015)[12]发现地级市官员变动造成的政策不连续显著降低了地方财政效率，且每位市长更替将降低0.15%的省财政效率，随着换届的结束，财政效率会逐步回升。罗党论等(2015)[13]发现官员更替的不确定性显著降低了城市的发债概率并减少了发债的规模，而这种不确定性也增加了城投债的发债风险，提高了发债成本。徐业坤等(2013)[2]使用民营上市公司数据，实证分析了官员变更带来的政策不确定性显著降低了民营上市公司的投资支出，并且这种影响不会滞后或提前。陈德球等(2016)[14]发现地级市市委书记变更带来的政策不确定性会增加企业外部融资成本从而增加企业税收规避行为。

与法定政治权利转移不同，事实政治权利转移主要指政策不确定性下地方政府的资源配置能力有所改变(曹春方，2013[4])。此外，新任官员到任，旧有的政企联系断裂，这也将深刻影响政府和市场主体的行为。学者们已有诸多研究，潘越等(2015)[15]研究了政企关系的重建，他们发现地方官员变更与个别行业国有企业高管变更存在联动性，而本地官员的上任更加容易带来企业高管的变更。戴亦一等(2014)[16]使用2006—2011年上市公司数据，发现市委书记变更时，民营企业寻租动机的慈善捐助的规模和倾向均显著提升，而这种“政治献金”也给企业带来融资便利、政府补助以及投资机会。刘海洋等(2017)[17]从官员变更改变地方政府贪污行为以及合谋关系角度切入，详尽探讨了官员变更与企业兴衰的关系，他们发现官员变更显著增加了企业倒闭风险，并且在籍贯地任职、高学历官员对企业倒闭风险的影响存在异质性。郭峰和石庆玲(2017)[5]使用地级市官员变更数据研究了大气污染背后的政治经济周期，他们认为市委书记更替会对合谋产生震慑作用，因而显著减少了排污企业排放二氧化硫等空气污染物。正如An等(2016)[18]指出的，核心政府官员变更后，之前已经形成的较为稳定的“政商生态”遭到破坏，核心的政商纽带断裂，新任官员更多的是带来新的“游戏规则”。

因此，一方面，政策不确定性体现为法定政治权利移转，这影响了地方政策实施的连续性进而加大了地方政府研发补贴的审核风险；另一方面，政策不确定性体现为地方政府事实政治权利移转，进而削弱了地方政府资源支配能力，从事实层面破坏了原有的政企联系，这也导致研发补贴水平相应下降(图1)。

基于以上分析，我们提出假设1。

H1：面临政策不确定性时，地方政府研发补贴水平将有所减低。

(三)关于制度环境的调节作用

借鉴已有研究，我们进一步引入制度环境指标作为调节变量。研发补贴发放涉及政府和企业双方，从政府立场，地区制度环境的改善有利于克服政策不确定性的负面影响(刘胜等，2016[19])。梁平汉和高楠(2014)[20]也发现法制环境制约了政企合谋的建立，而差的法制环境削弱了官员变更对环境污染的治理效果。申宇等(2015)[21]也发现低市场化水平地区的企业寻租费用要远远高于市场化水平高的地区。从企业立场，研发补贴直接构成企业利润来源，甚至能帮助企业转亏为盈，企业有动机争取更多的补贴。建立政治联系就是途径之一，陈运森等(2018)[22]发现税改前享有地方政府政治联系公司的隐形税收偏低，不利于市场公平竞争。余明桂等(2010)[7]则发现民营企业通过建立政治联系俘获地方官员，从而能获取更多财政补贴。因此，我们提出假设2。

H2：营造良好的制度环境有利于缓解政策不确定性带来的研发补贴下降。

三、样本说明与模型设定

(一)数据说明

1.研发补贴数据。

本文的核心被解释变量研发补贴数据来自国泰安(CSMAR)数据库，由于我国政府补助项目会计准则在2007年后正式实施，我们选取2007—2016年A股沪深上市公司政府补助数据并对其进行了手工筛选。2007—2016年我国A股上市公司共披露政府补助项目339 846条，为了准确识别出地方政府的研发补贴，参照王刚刚等(2017)[1]的做法，我们进行了下述四步筛选：第一步，剔除缺失值、合计值以及母公司会计报表披露值，我们得到224 141项政府补助数据。第二步，使用诸如“财政部”“国家发改委”“科技部”“工信部”“国家知识产权局”“国家税务总局”等关键字识别出国家层面的补助并将其全部剔除，剩余220 209项粗口径地方补助。第三步，使用诸如“研究”“研发”“开发”“研制”“创新”“专利”“技术”等关键字初步筛选出我们关注的地方政府研发补贴项目，共计筛出79 101项宽口径地方研发补贴项目。第四步，对宽口径数据再次筛选，使用诸如“小巨人”“星火计划”“科技援疆”“973”“863”等关键词对宽口径数据进一步筛选，剔除9 802项非地方政府研发补贴。最后，我们对所有剔除数据再次核对，确保没有大量遗漏我们关注的研发补贴数据，最终得到2007—2016年地方政府研发补贴条目数为69 299条。样本筛选过程如表2所示。

表2 样本筛选过程

注：笔者使用stata14软件统计。下同。

2.政策不确定性数据。

我们使用复旦大学陈硕(2016)[23]教授团队维护的中国地市级官员数据库中提取的官员变更数据测度政策不确定性。最新数据库中市长数据为2000—2012年完整数据，市委书记数据为2000—2010年数据，我们手动搜集整理了地级市市委书记2011—2012年的数据，数据来源是择城网、人民网、新华网以及百度搜索，为了确保更替信息的准确性，我们还利用谷歌历史新闻查询官员的更替信息以进一步确认。我们设定市委书记(市长)变动为虚拟变量change(change1)，官员本年发生变动则为1，否则为0。2007—2012年共涉及302个地级市1 673条数据。

3.其他数据。

本文使用的地级市数据来自中经网数据库、国家统计局以及《中国城市统计年鉴》，A股上市公司基本信息数据来自中经网数据库、国家统计局以及万德(Wind)数据库。具体使用指标如表3所示。

表3 变量指标选取与度量方法

(二)模型设定

1.研发补贴模型。

subperi，t=α0+α1changei，t+∑controls+γi

+δt+θt+εi，t

(1)

subperi，t=α0+α1changei，t+α2cor

+α3changei，t×cor+∑controls

+γi+δt+θt+εi，t

(2)

subperi，t=α0+α1changei，t+α2pc

+α3changei，t×pc+∑controls

+γi+δt+θt+εi，t

(3)

下标i和t分别代表城市和时间。模型(1)被解释变量subperi，t为公司平均研发补贴数额(使用公司当年总研发补贴额除以当年研发补贴次数计算)，对模型(1)我们采用固定效应面板模型回归。changei，t是反映政策不确定性的虚拟变量，∑control为其他控制变量，γi表示城市固定效应，δt表示年份趋势效应，θt表示行业固定效应，εi，t表示随机误差项。模型(2)是加入地区法制化水平的交互项回归，模型(3)是加入企业政治联系的交互项回归，均采用面板固定效应模型进行估计。

参考已有研究(陈冬华等，2003[24]；余明桂等，2010[7]；邵敏和包群，2011[25]；赵璨等，2015[8])，我们选取企业上一年度净资产收益率(roe)、所得税税率水平(hightax)以及资产负债率(logcapdebt)作为影响企业研发补贴水平的公司层面因素。邵敏和包群(2011)[25]发现地方政府倾向于补贴国有内资企业和亏损企业，并且这种倾向存在地域以及行业的异质性，因此本文进一步对产权性质(ownership)、行业(industry)以及地区(district)进行了控制。我们还控制了企业上市时间，考虑到上市时间(yearlist)越长，企业政治、经济资源积累越多，对政府的补贴行为也会产生一定影响，本文还控制了企业总资产(capital)。

Wren和Waterson(1991)[26]、Harris(1991)[27]发现政府对创造大量就业的项目给予较多的扶持。基于此，本文还控制了地区失业率(joblossrate)。唐清泉和罗党论(2007)[28]认为政府补贴的发放存在成本约束。政府选择把预算收入拨付给补助支出，相应就需要约束其他财政支出项目，因此地方政府的财政收入(govreven)以及财政盈余度(govrevrate)情况与研发补贴的发放息息相关，同时考虑到地区经济发展水平，本文也对地区人均GDP水平(pergdp)以及GDP增速(gdprate)进行了控制。本文对非比值型连续变量均进行了对数化处理，对部分变量在上下1%水平截尾处理以去除异常值，对所有控制变量取滞后一期进入方程，以减少变量的内生性问题对估计结果带来的影响。

2.政策不确定性与研发补贴简图(图2)。

图2 政策不确定性与地方政府研发补贴简图

四、实证结果分析

(一)描述性统计

经过截尾处理的数据描述统计详见表4。样本中A股上市公司每年平均收到地方政府补助次数约为3.8次，最多为19次[注]样本中显示为2007年浙江医药(600216.SH)、2010年健康元(600380.SH)、2011年丽珠集团(000513.SZ)、2012年中国宝安(000009.SZ)等。；地方政府每年平均给样本公司458.04万元[注]样本公司平均总营业收入为34.7亿元，均次补助=0.132/100×347 000=458.04万元。研发补贴，单次研发补贴额平均占到公司本年营业总收入的0.13%。样本中，市委书记(市长)变更频率为25.9%(28%)；市委书记(市长)任期平均为2.82(2.97)年；书记(市长)在籍贯省份任职的概率为53%(63%)；书记(市长)的平均年龄为53(51.2)岁。样本公司平均上市年份为8年。表5是单变量分析的结果，我们发现相比于没有发生官员变更组的企业，官员发生变更地企业在95%的置信水平上少获得了19.3%[注]0.027/0.140×100=19.3(%)。的地方政府研发补贴，这为我们进一步研究提供了佐证。

表4 主要变量描述性统计

续前表

表5 单变量分析①

① 本文主要使用Subper2作为研发补贴的代理变量，以下所指研发补贴即Subper均指代Super2。

(二)回归分析

1.研发补贴与政策不确定性。

表6中我们汇报了研发补贴与政策不确定性的关系。列(1)、列(2)汇报了只加入核心解释变量的回归结果,列(3)只加入控制变量，列(4)、列(5)汇报了全样本回归的结果。加入控制变量后，拟合优度有了较大提升，方程整体显著，我们关心的政策不确定性变量也在 5%水平上显著，模型整体拟合效果较为理想。我们发现，政策不确定性显著降低了地方政府对企业的研发补贴额度，具体来说，市长变更平均给每家企业减少了100万元*使用样本平均营业收入34.7亿元与官员变更回归系数相乘所得，回归系数近似取0.03。研发补贴，初步证明了假设2。

表6 研发补贴与政策不确定性的基准回归

注： *、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著，括号内为稳健标准误,下同。由于官方命令xtreg只提供双向固定效应估计，此处使用stata命令reghdfe同时控制行业、地区和年份固定效应。

控制变量方面，我们发现公司上市年度与地方政府研发补贴呈显著的正向关系，上市年份是衡量公司综合实力的重要指标，上市时间长的公司有更充足的资源与能力，在争取地方政府研发补贴方面更有优势。资产负债率与研发补贴呈显著的负相关关系，这与已有研究结果略有不同(余明桂等，2010[7]；赵璨等，2015[8])，可能的原因是研发补贴的补贴对象不同于一般的财政补助，地方政府通过研发补贴补贴企业研发活动，而研发活动多的企业往往是重资产，其资产负债率本身就比较低，体现在我们的回归结果中，资产负债率低的企业能获得更多的研发补贴。企业总资产与研发补贴呈显著的负相关关系，这可能是由于政府在获补贴企业中更加倾向于给市场竞争力较弱的企业补助(邵敏和包群，2011[25])。上年度财政收入水平的回归系数虽然不显著，但呈正相关关系。公司上年度资产收益率系数为负但不显著，这与余明桂等(2010)[7]的结果相同。

(三)异质性分析

1.产权性质异质性分析。

我们进一步按照企业产权性质分类回归，回归结果见表7，列(1)、列(3)汇报了国有企业，列(2)、列(4)汇报了民营企业的回归结果。相对于民营企业，我们发现国有企业在面对政策不确定性时的研发补贴水平有更大程度的下滑，而民营企业的研发补贴额变化甚至不显著。由于国有企业的实际控制人是各级政府，国有企业与地方政府有着天然的联系，与民营企业同等条件下，地方政府倾向于多补助国有企业。我们的结论与唐清泉和罗党论(2007)[28]的结论一致，企业产权性质的异质性可能是地方官员对补助对象有一定的偏好。

表7 产权性质异质性

注：由于篇幅有限，其他控制变量不予汇报，如有需要可以向作者索取。下同。

2.地区异质性分析。

我们将企业所在地区分为东部与非东部地区，并对其进行异质性检验，回归结果见表8，列(1)、列(3)是东部地区回归结果，列(2)、列(4)是中西部地区回归结果。我们发现，对于东部地区而言，不论是市委书记抑或是市长变更，政府研发补贴都显著被“挤出”。而政策不确定性对中西部地区研发补贴的“挤出作用”却不显著，这和刘海洋等(2017)[17]的研究结论一致。一方面，东部地区资源禀赋和企业生存环境相对较好，企业能获得更多的研发补贴相对额度，因此政策不确定性的影响更大，具体表现为回归系数更大。此外，东部地区商事活动密集、市场竞争激烈，东部地区官员可能与地方企业建立更为广泛的政企关系，因此政策不确定性对东部地区影响更加显著，而中西部地区相对较差的营商环境使得有更多其他影响回归结果显著性的外部因素。因此，政策不确定性对于政府研发补贴的挤出作用在东部地区更为明显。

表8 地区异质性

3.籍贯地任职异质性分析。

由于官员对籍贯地有感情，出于情感需要可能更加照顾家乡企业(范子英和田彬彬，2014[29]；刘海洋等，2017[17])，因此相比于异地调任官员，籍贯地任职官员变更后，当地企业的研发补贴水平下降更为明显。此外，在企业层面，籍贯地任职官员更加“亲切”，借由“老乡亲”“校友情”等诸多先天优势，寻租企业更容易突破籍贯地任职官员反腐防线，形成政企联系，进而获得更多地方政府研发补贴。我们设定籍贯地任职的虚拟变量same，若前任官员籍贯地省份与任职地省份一致则将same设为1，否则设为0。并分别对市长、市委书记变更做了分组回归，回归结果见表9，列(1)、列(3)为非籍贯地任职，列(2)、列(4)为籍贯地任职。我们发现籍贯地任职官员变更确实显著减少了研发补贴发放，而异地任职的官员变动后对政府研发补贴水平影响不大，且不显著。官员籍贯地异质性在某些层面上直接反映了地方政府行为取向，也影响了地方政府对当地企业的研发支持力度。

表9 籍贯地任职异质性

4.任期异质性分析。

中共中央2006年《党政领导干部职务任期暂行规定》要求县级以上地方党委、政府领导成员在同一职位上任职满10年的必须交流，此外对于从事审计、项目审批和资金管理工作的领导干部也规定了10年的强制任职交流期。同时颁布的《党政领导干部职务任期暂行规定》则进一步规定了党政领导职务每个任期为5年，同一层次职务的任期不能超过15年。上述规定意味着官员被调转任职满5年还不升迁就必须调离领导岗位(陈刚和李树，2012[30])，中央对官员任期的规定虽然抑制了官员长期驻扎某地而产生政企合谋的发生，但同时也扭曲了官员激励，5年的任期给了部分官员更多的寻租激励。譬如，晋升无望的官员是否更有可能伸出“掠夺之手”？根据样本中前任官员任期的均值，我们设置了任期的虚拟变量renqi，若前任官员任期大于2年则为长任期，否则为短任期，我们按照官员变更时前任官员任期长短进行了分组回归，回归结果见表10，列(1)、列(3)是前任官员任期较长调离的回归结果，列(2)、列(4)是前任官员任期短的回归结果。我们发现长任期官员调离后地方政府研发补贴水平有显著的下降，而短任期官员调离后研发补贴水平下降不显著。虽然系数均为负值，但长任期官员调离的“挤出效应”远远大于短任期官员。我们认为任期长短的异质性很好地刻画了地方官员的行为激励，任期长的官员更有可能与当地企业形成错综复杂的“关系链”，新任官员一上任，前任官员苦心经营的政企关系被破坏，企业依靠政企合谋攫取的超额研发补贴大幅显著下降。而上任伊始官员寻租动机不强，其变更后对于当地政企关系影响并不显著。

表10 任期异质性

五、进一步研究

(一)地区法制化水平与地方政府研发补贴

遵循陈刚和李树(2012)[30]做法，我们引入地区腐败程度作为法制化水平的代理变量，我们用上一年度人民检察院侦查的贪腐、渎职立案数占当年当地公职人员数的比例衡量腐败程度。我们依然分市委书记和市长变更两组分别加入腐败程度作为交互项[注]交互项均进行了中心化处理。，回归结果见表11，我们发现交互项系数显著为正值，市委书记变更的腐败交互项在1%水平上显著为正。腐败交互项为正，说明地区腐败程度能抑制政治不确定性对研发补贴的冲击。换句话说，腐败保证了企业不会因为政策不确定性而大幅减少所获得的研发补贴，腐败充当了企业的“保护伞”，假设2得到初步验证。我们还使用王小鲁(2016)[31]所构造的市场中介组织的发育和法律制度环境评分指数以增加结论的稳健性，回归结果如表11所示，列(3)和列(5)为市场化法制环境评分低组的回归结果，列(2)和列(4)为评分高组的回归结果。根据腐败交互的结论，法制化水平低的地区官员变动的影响应该至少不如法制化水平高的组别显著。回归结果确实显示：法制化水平高的地区政策不确定性对企业研发补贴影响更大且显著，良好的法制化环境有利于研发补贴的规范化。

表11 地区法制化水平交互回归

续前表

(二)公司政治联系与地方政府研发补贴

研发补贴是授益行为与受益企业密不可分。参照徐业坤等(2013)[2]的做法，我们使用上市公司政治联系作为公司层面合谋的代理变量，政治联系数据来自国泰安数据库董监高个人特征数据。虚拟变量pc代表政治联系，若上市公司当年总经理或董事长在中央直属机构、国务院机构、地方各级人民政府、地方机构任职则设为1，否则设为0。将政治联系作为交互项带入模型，回归结果见表12，列(1)、列(2)是加入普通政治联系交互项的结果，我们发现书记变更与企业高管政治联系交互项(change_pc)系数在5%水平上显著为正，这可以解释为企业通过与地方政府建立政治联系来规避官员变更等不确定性可能带来的潜在影响，市长回归的结果虽然不显著，但是回归系数亦为正。我们进一步参照吴文峰等(2009)[32]的做法细分企业高管是否有中央政治背景，结果见表12的列(3)和列(4)，我们发现中央政治背景回归系数均不显著，并且书记和市长回归系数的符号方向也不一致，这可能是因为中央任职背景高管对地方影响相对有限。通过以上交互回归，我们发现企业的政治联系抵御了政策不确定性引致的补贴减少，因而规范政治联系有助于公平竞争和营造良好的制度环境。

表12 企业政治联系交互回归

续前表

六、稳健性检验

除了上文的检验，本文还做了以下稳健性检验：(1)重新定义主要解释变量，若当年市委书记和市长任一变更则定义政策不确定性(change2)为1，否则为0。若当年市委书记和市长同时发生变更，则政策不确定性(change3)为1，否则为0。回归结果显示，官员任一变更的回归系数保持在1%水平上显著，两者同时变更的回归结果不显著，后者可能是数据量所致。(2)使用企业总资产以及企业注册资本重新计算被解释变量。(3)剔除官员调入地属于西部地区的样本重新回归。(4)控制官员年龄和教育程度。(5)控制基建投资(官员调入省份当年的交通运输、仓储及邮电通信业固定资产投资额、投资额增长率)。(6)剔除直辖市以及省会城市数据。(7)剔除非制造业数据。以上稳健性检验结果由于篇幅有限未予汇报。[注]具体回归结果可向作者发邮件索取。经过以上检验，回归结果均未发生实质性变化，表明本文研究结果是稳健的。

七、结论与启示

在创新驱动发展战略的指引下，我国地方政府出台了大量激励企业创新的财政政策，研发补贴扮演了重要角色，研发补贴的政策效果如何？使用中国2007—2012年地级市官员数据与微观企业研发补贴匹配数据，我们细致探讨了政策不确定性下地方政府研发补贴的发放行为。我们发现面对政策不确定性时，地方政府研发补贴水平明显下降。对官员、企业和地区特征进行分组后，我们发现满足官员籍贯地任职、长期任职、国有企业和东部地区这些条件时，政策不确定性对研发补贴发放水平的冲击更大。进一步地，我们发现规范政商关系、提高地区法制化水平能有效改善地方政府研发补贴的发放。

本文研究结果的启示是：(1)政策不确定性对地方政府行为有重要的影响，在评估地方政府政策效果时需要全面考量政策不确定性的影响，国内已有文献大多忽略了这一点，而忽略重要影响因素可能造成对关注指标的估计是有偏的。(2)以结果为导向评估补贴政策还不够全面，已有大量文献评估补贴对企业创新的影响，本文主要关注研发补贴资金发放环节的效果评估，弥补了已有文献的缺失。(3)破解政策不确定性下地方政府研发补贴行为，需要考虑到地方官员行为的激励，如果通过官员调动、异地任职等手段能有效规范地方政府行为，就要坚持不懈推动，譬如探索建立官员任职年限“软约束”机制，对于有能力、有精力的大龄官员给予肯定和同等晋升机会。同时，衡量地区发展不能以GDP至上，鼓励综合考虑诸如“绿色GDP”、就业、民生等各方面指标。(4)规范地方政府研发补贴发放机制，完善政府研发激励机制。具体而言，第一，要加强政府财政补贴资金的合规管理，完善研发补贴资金事前审批、事后审计全流程管理，打击补贴资金发放中潜在的不合规现象，加大惩处力度，还可以考虑将企业不诚信行为纳入社会征信系统。第二，研发补贴往往单笔数额较大、补贴范围众多，相关文件难以穷尽细枝末节，文件有未尽事宜就容易造成寻租缺口，建议探索建立诸如企业研发活动税收加计扣除等其他替代性激励政策。(5)构建新型政商关系，营造良好制度环境。不管是国有企业还是民营企业，不管有没有政治联系，对待企业一视同仁。营造良好的“亲清”政商关系有利于优化我国营商环境，在这样的环境中，企业研发活动外溢性才能充分体现，进而带动地区、行业的发展，而合理到位的研发补贴也将有力地推进我国创新型国家建设。