杨雨清, 陶 锋
既往研究发现,在“中国式分权”行政管理体制下,地方主政官员的自利性投资偏好能够借助公共政策特别是选择性产业政策,作用于各类市场主体的投资行为,进而推动社会投资呈现“重生产,轻创新”的偏向。(1)吴延兵:《中国式分权下的偏向性投资》,《经济研究》2017年第6期由于地方政府及其主政官员掌控着可观的经济资源,因此,在公共政策制定和执行程序不尽严格的背景下,地方主政官员频繁变更势必引致政策不确定性和不连续性。与既往文献重点关注公共政策的“选择性”特征不同,本文关注公共政策的不确定性及其影响。那么,地方主政官员变更引致的政策不确定性如何影响企业进行创新决策的权衡取舍呢?或者更具体而言,政策不确定性会抑制企业的创新性活动吗?与此相反,政策连续性会促进企业的创新性活动吗?
政策不确定性与企业创新的关系日益成为理论界关注的重点,但既往文献的研究结论存在较大争议。一类文献认为政策不确定性促进企业创新。例如佟家栋、李胜旗研究发现,入世后贸易政策不确定性的降低有利于中国出口企业创新。(2)佟家栋、李胜旗:《贸易政策不确定性对出口企业产品创新的影响研究》,《国际贸易问题》2015年第6期。郝威亚等基于实物期权理论,利用1998—2009年中国工业企业数据和经济政策不确定性指数(EPU),研究发现随着经济政策不确定性上升,企业会延缓研发投资决策,进而抑制企业创新。进一步研究表明,经济政策不确定性对融资约束小的企业以及国有企业创新的抑制效应更强。(3)郝威亚、魏玮、温军:《经济政策不确定性如何影响企业创新?——实物期权理论作用机制的视角》,《经济管理》2016年第10期。孟庆斌、师倩利用Baker et al.构建的中国经济政策不确定性指数(EPU)和中国上市公司2008—2015年的相关数据,研究发现经济政策不确定性上升促使企业通过增加研发投入来谋求发展。(4)孟庆斌、师倩:《宏观经济政策不确定性对企业研发的影响:理论与经验研究》,《世界经济》2017年第9期。
可见,既往针对中国情境的经验研究大多利用EPU指数来衡量经济政策不确定性,但与发达的市场经济体不同,中国正处于体制转轨的阶段,政府深刻介入到创新活动的激励过程,市场机制对创新资源的配置尚不能发挥决定性作用。那么,利用地方主政官员变更来衡量政策不确定性更符合中国公共政策制定与执行的实际情形,并更有利于解释发展型政府背景下政策不确定性影响企业创新投资的内在机制。鉴于此,本文着眼于发展型政府背景下企业创新活动的激励过程,从地方官员更替与任期视角构建政策不确定性模型和政策连续性模型,利用2001—2010年中国沪深A股上市公司和地级以上城市市委书记和市长更替及任期的合并数据,实证检验政策不确定性、连续性对企业创新的影响。
与既往文献相比,本文力图在以下方面有所贡献:
其一,基于地方主政官员变更的新视角,讨论政策不确定性对企业创新的影响,进而为中国整个社会偏向“重生产,轻创新”问题提供新的理论解释。既往文献大多从“中国式分权”体制及选择性产业政策(5)吴延兵:《中国式分权下的偏向性投资》,《经济研究》2017年第6期。(6)黎文靖、郑曼妮:《实质性创新还是策略性创新?——宏观产业政策对微观企业创新的影响》,《经济研究》2016年第4期。等视角对这种倾向进行解释,本文则认为政策不确定性也会带来重要的影响。并且,与既往文献集中于利用中国EPU指数刻画政策不确定性不同,(7)顾夏铭、陈勇民、潘士远:《经济政策不确定性与创新——基于我国上市公司的实证分析》,《经济研究》2018年第2期。本文利用地方官员变更来衡量政策不确定性,能够更好地反映中国政策波动的实际情形,有利于为政策不确定性与企业创新的关系提供来自中国的独特经验证据。
其二,基于地方主政官员任期的新视角,考察政策连续性对企业创新的影响,进而能够为政策不确定性的相关研究提供一个可供对立比较的经验证据。既往文献重点考察了政策不确定性对企业微观行为的影响,但鲜有文献分析政策连续性是否会带来相反的结论。本文同时考察了政策不确定性和政策连续性对企业创新的影响,发现政策不确定性不利于企业创新,而政策连续性有利于企业创新,进而为保持政策连续性和减少政策不确定性提供了有力的经验证据。
与一般的生产性活动不同,企业创新性活动具有不确定性、风险性、异质性、长期性和信息不对称性。(8)Holmström, Bengt, “Agency Costs and Innovation”,Working Paper Series, Vol.12,No.3,1989, pp.305-327.(9)吴延兵:《国有企业双重效率损失研究》,《经济研究》2012年第3期。(10)Hsu, P. H., X. Tian, Y. Xu, “Financial Development and Innovation:Cross-Country Evidence”,Journal of Financial Economics, Vol.112,No.1,2014,pp.116-135.创新性项目的不确定性意味着创新契约的不完全性要高于生产契约,进而使得创新项目的投融资契约执行难度更高。创新性项目的风险性意味着创新项目的风险要明显高于生产性项目,为风险融资需要付出比生产性项目更高的融资成本,并需满足比生产性项目更高的投资收益率。创新项目的异质性意味着创新项目契约执行的监督成本明显高于生产性项目。创新项目的长期性意味着通常需要较长时间才能获得收益,这进一步增加了创新项目的投融资契约的执行难度。与生产性项目相比,创新项目执行过程中的信息不对称程度更加严重,信息成本的抬升意味着投融资成本的上升。因此,创新性项目的这些特殊属性意味着与生产性项目相比,针对创新性项目的投融资过程需要更加稳定的政策环境,而政策不确定性会加大市场风险,进而使得创新项目的执行过程和投融资过程更为困难。
政策不确定性对企业内部现金流和外部融资约束两方面造成影响,进而抑制了企业的研发投入。一方面,政策不确定性上升使得企业正常经营收入和支出的不确定性增加,进而使得未来现金流难以预测。当内源性资金受限时,企业的投资决策变得更加谨慎。由于内部融资成本小于外部融资成本,因此,相对于高风险的创新活动,企业倾向于将有限的内部资金优先用于风险较小的生产活动。另一方面,政策不确定性会加大企业的外部融资约束。外部融资渠道主要有股权融资和债权融资两种方式。就股权融资而言,政策不确定性使得企业所面临的金融市场资源配置效率降低,投资者会为承担这种政治不确定性要求更高的额外补偿。债权融资最主要的方式是银行贷款,在银行系统独立性低的国家,政府官员易于通过行政手段干预银行贷款。(11)Julio B., Yook Y., “Political Uncertainty and Corporate Investment Cycles”, The Journal of Finance, Vol.67,No.1,2012, pp.45-84.相比于股权外部融资,政策不确定性显著降低企业的债权融资。(12)才国伟、吴华强、徐信忠:《政策不确定性对公司投融资行为的影响研究》,《金融研究》2018年第3期。因此,政策不确定性增加信息成本和强化融资约束,使得企业进行创新活动所需要的未来资金流缺乏保障,进而减弱企业创新投入动力。(13)陈德球、金雅玲、董志勇:《政策不确定性、政治关联与企业创新效率》,《南开管理评论》2016年第4期。因此,当政策不确定性上升时,企业会延缓研发投入;反之,稳定的政策环境有利于企业形成稳定的现金流预期,并减少外部融资过程的波动性,进而有利于企业维持和扩大研发投入水平。
值得注意的是,在发展型政府的背景下,中国地方主政官员变更会引致政策不确定性上升。政治晋升和财税激励使得地方主政官员形成“重生产,轻创新”的投资偏好,并借助公共政策的“有形之手”推动社会投资也呈现“重生产,轻创新”的趋势。(14)吴延兵:《中国式分权下的偏向性投资》,《经济研究》2017年第6期。由于市场机制对创新资源的配置尚不能发挥决定性作用,而政府却深刻介入创新活动的激励过程中,因此,地方主政官员变更会引致政策不确定性势必对企业创新项目的投资决策和执行过程造成负面影响。一方面,官员更替的过程因官员个人偏好、能力及过往经历不同,往往在其执政期间实施的战略规划也有所不同;另一方面,官员变更后,相对于前任的经济绩效影响其政治晋升机会,新上任官员需要新措施才能超越前任表现。因此,新上任官员通常倾向于实施差异化政策。由于地方政府及其主政官员掌控着可观的经济资源,并对公共政策如产业政策导向具有决定性作用,(15)周黎安:《中国地方官员的晋升锦标赛模式研究》,《经济研究》2007年第7期。因此,地方主政官员变更引致的政策不确定性足以对企业创新投资决策产生实质性影响。政策的调整使得当地重点扶持的产业范围和企业范围发生变化,进而政府补贴、税收优惠、金融支持等政策工具覆盖的范围和金额也会不同。企业创新过程需要大量而持续的资金投入,(16)Chemmanur, T. J., E. Loutskina, X. Tian, “Corporate Venture Capital, Value Creation, and Innovation”,Review of Financial Studies, Vol.27,No.8,2014, pp.2434-2473.当地方主政官员变更时,政策不确定性的预期使得企业倾向于减少研发投入,延缓研发时机。
基于此,本文提出如下假说:
H1:在其他条件不变的情况下,政策不确定性会抑制当地企业的创新活动。
H2:在其他条件不变的情况下,政策连续性会促进当地企业的创新活动。
1.政策不确定性模型
参考陈德球等(17)陈德球、金雅玲、董志勇:《政策不确定性、政治关联与企业创新效率》,《南开管理评论》2016年第4期。、陈德球和陈运森(18)陈德球、陈运森:《政策不确定性与上市公司盈余管理》,《经济研究》2018年第6期。等文献的做法,本文构建如下政策不确定性模型,旨在检验地方主政官员更替引致的政策不确定性如何影响企业创新行为。
Patenti,t=β0+β1PUj,t-3+∑Controlsi,t+γyear+γcity+γind+εi,t
(1)
其中,i表示企业;j表示地级市;t表示年份;Patent表示创新,用专利申请量来衡量;PU表示基于市委书记更替引致的政策不确定性。地方主政官员更替发生后,政策不确定性上升使得企业调整研发投入决策需要一定的调整时间;而研发投入到新知识产生也需要较长的周期;另外新知识产生后,企业决定以专利形式保护新知识并递交专利申请,直至申请被公示均存在一定的时滞。因此,参考陈德球等的做法,本文对政策不确定性(PU)进行了前移三期的处理,以期更准确捕捉官员变更引致的政策变动对企业专利申请的影响。∑Controls是一系列控制变量的集合;γyear表示年份效应;γcity表示地区城市效应;γind表示行业效应。
2.政策连续性模型
延续上文建模思路,本文构建如下政策连续性模型,旨在检验基于地方主政官员任期的政策连续性如何影响企业创新行为。
Patenti,t=β0+β1PCj,t-1+∑Controlsi,t+γyear+γcity+γind+εi,t
(2)
其中,PC表示政策连续性,以官员任期长短衡量。
本文使用中国沪深A股上市公司和地级以上城市市委书记更替的数据。本文以2001—2010年沪深两市所有A股上市公司为原始样本。剔除了所有金融类公司、ST类公司,对连续变量在1%和99%百分位的水平上进行Winsorize处理。最终,本文得到12 934个公司年样本观测值,涉及1 928个上市公司和224个地级以上城市,期间共发生506次书记变更。本文所涉及的上市公司财务数据均来自于CSMAR和WIND数据库,公司产权性质数据来源于色诺芬数据库,公司专利数据来自中国上市公司专利数据库项目(He et al., 2018);地级以上城市的主政官员更替数据由手动整理所得,数据指标主要包括市委书记上任时间、任期长短等。
表1 变量定义
1.被解释变量
本文的被解释变量为创新(Patent)。在既往文献中,上市公司的专利申请量通常来源于对国家专利局的专利申请文件进行数据挖掘整理而得。由于不同文献的数据搜集和整理过程存在一定的差异,因此,专利申请量数据的现有来源的可靠性不得而知。He et al.的研究团队对中国上市公司专利申请量的数据挖掘与整理进行较早探索和系统性开发,并得到相关经验文献的验证,例如黎文靖和郑曼妮(19)黎文靖、郑曼妮:《实质性创新还是策略性创新?——宏观产业政策对微观企业创新的影响》,《经济研究》2016年第4期。。鉴于此,本文利用专利申请量作为企业创新的衡量指标。
2.解释变量
本文的解释变量为政策不确定性(PU)和政策连续性(PC)。既往文献认为,创新活动集聚和知识溢出效应存在较明显的地理距离限制。在中国,省份的地理范围太大,而地级以上城市的地理范围相对更小,因此,地级以上城市更适合作为研究知识溢出和创新集聚的地理范畴。鉴于以上原因,本文使用市委书记变更来刻画政策不确定性;使用市委书记任期来刻画政策连续性。
表2 描述性统计
表3 基准回归
3.描述性统计
表2是主要变量的描述性统计结果。其中,总专利数量(Patent)最大值为278,最小值为0,均值为10.900,标准差为36.127,大于发明专利和非发明专利的标准差,说明不同的企业的专利产出存在较大差距。市委书记变更(PU)的均值为0.241,标准差为0.428,平均每年约有24.1%的市委书记发生变更。市委书记任期(PC)最大值为12,最小值为1,均值为3.211,标准差为2.076,均小于我国当前5年为一届的地方官员任期制度,说明在任期未满时发生官员更替的情况普遍存在。
基准回归结果报告见表3。其中,模型(1)报告了政策不确定性影响企业创新的回归结果,旨在检验本文假说H1;模型(2)报告了政策连续性影响企业创新的回归结果,旨在检验本文假说H2。模型(1)中,政策不确定性(PU)的系数估计值为-0.051 5,且该估计值在5%的显著水平下显著,支持了假说H1,即市委书记更替引致的政策不确定性降低了当地企业的创新水平。模型(2)中,政策连续性(PC)的系数估计值为0.023 5,且该估计值在1%的显著水平下显著,支持了假说H2,即市委书记任期长所产生的政策连续性提高了当地企业的创新水平。
本文尝试调整解释变量的期数,以检验基准结果的稳健性。考虑到不同类型专利对于环境的敏感性不同,参考陈德球等(20)陈德球、金雅玲、董志勇:《政策不确定性、政治关联与企业创新效率》,《南开管理评论》2016年第4期。的做法,本文调整了政策不确定性(PU)的滞后期数进行稳健性检验,结果如表4所示。其中,模型(1)报告了企业创新与滞后两期的官员更替的回归结果;模型(2)报告了企业创新与官员任期的回归结果。模型(1)中,政策不确定性(PU)的系数估计值为-0.046 8,且该估计值在5%的显著水平下显著,和基准回归结果一致。模型(2)中,政策连续性(PC)的系数估计值为0.009 2,但该估计值未呈现出显著性。
本文尝试更换被解释变量创新的衡量方法,即专利申请量不取对数,以检验基准结果的稳健性。回归结果如表4所示。模型(3)中,政策不确定性(PU)的系数估计值为-0.889 7,且该估计值在10%的显著水平下显著。模型(4)中,政策连续性(PC)的系数估计值为0.557 4,且该估计值在1%的显著水平下显著。以上结论和基准回归结果一致。
本文尝试更换回归模型检验基准结果的稳健性。考虑到影响政策不确定性的其他未知因素也可能影响到企业创新活动,遗漏变量将造成内生性问题。本文利用固定效应模型来进行稳健性检验,结果如表4所示。模型(5)中,政策不确定性(PU)的系数估计值为-0.048 2,且该估计值在5%的显著水平下显著。模型(6)中,政策连续性(PC)的系数估计值为0.019 8,且该估计值在1%的显著水平下显著。以上结论和基准回归结果一致。
表4 市委书记变更对企业创新的影响
地方官员对于不同所有制企业所能施加的影响存在差异,国有企业的行为可能会受到政府利益和意志的影响,(21)罗知、徐现祥:《投资政策不确定性下的企业投资行为:所有制偏向和机制识别》,《经济科学》2017年第3期。特别是地方国有企业,最终控制人是各级政府机构,政府官员能够对其施加更多的影响。(22)陈艳艳、罗党论:《地方官员更替与企业投资》,《经济研究》2012年第S2期。本文基于色诺芬数据库中上市公司实际控制人数据将样本分为国有企业和非国有企业组。分组回归结果如表5所示。其中,模型(1)和模型(2)为国有企业组的回归结果;模型(3)和模型(4)为非国有企业组的回归结果。
表5 基于企业产权性质的异质性检验
模型(1)中,政策不确定性(PU)的系数估计值为-0.058 7,且该估计值在10%的显著水平下显著,说明市委书记更替引致的政策不确定性对国有企业创新有抑制作用;模型(2)中,政策连续性(PC)的系数估计值为0.030 0,且该估计值在1%的显著水平下显著,说明市委书记任期带来的政策连续性对国有企业创新有促进作用。模型(3)中,政策不确定性(PU)的系数估计值为-0.062 7,但未呈现出显著性;模型(4)中,政策连续性(PC)的系数估计值为0.003 6,但未呈现出显著性,说明市委书记更替与任期带来的政策连续性对非国有企业创新无显著影响。在中国的情境下,相对于私营企业,国企是国民经济发展的中坚力量,与政府之间的联系较为紧密,承担较多的政策性负担,因此,地方官员的变动带来的政策波动会影响国有企业的创新行为。
考虑到不同专利受政策的影响程度不同,一些可能会受到某些政策的影响产生更多数量的专利,但是质量都不高,(23)陈德球、金雅玲、董志勇:《政策不确定性、政治关联与企业创新效率》,《南开管理评论》2016年第4期。企业存在策略性创新的行为。基于此,参考黎文靖和郑曼妮的做法,(24)黎文靖、郑曼妮:《实质性创新还是策略性创新?——宏观产业政策对微观企业创新的影响》,《经济研究》2016年第4期。本文从企业创新的动机及创新成果的质量出发,将实用新型和外观设计专利加总后定义为策略性创新;将发明专利定义为实质性创新。分组回归结果如表6所示。其中,模型(1)和模型(2)为企业实质性创新与政策不确定性及政策连续性的回归结果;模型(3)和模型(4)为企业策略性创新与政策不确定性及政策连续性的回归结果。
表6 基于创新类型的异质性检验
模型(1)中,政策不确定性(PU)的系数估计值为-0.025 6,但该估计值未呈现出显著性,说明市委书记更替引致的政策不确定性对企业实质性创新无显著影响;模型(2)中,政策连续性(PC)的系数估计值为0.010 1,且该估计值在10%的显著水平下显著,说明市委书记任期带来的政策连续性对实质性创新有促进作用。模型(3)中,政策不确定性(PU)的系数估计值为-0.050 8,且该估计值在5%的显著水平下显著,说明市委书记更替引致的政策不确定性抑制了企业策略性创新;模型(4)中,政策连续性(PC)的系数估计值为0.021 9,且该估计值在1%的显著水平下显著,说明市委书记任期带来的政策连续性促进了企业策略性创新。相较于发明专利,非发明专利所需时长、人力物力等成本都较低,更易被政策引导;此外,为了获得政府补贴、税收优惠等政策利益,企业在新政策出台时更偏向于进行“策略性创新”,从而,企业的策略性创新行为更容易受到政策不确定性的影响。
中国各地区市场化进程存在较大差距,(25)罗党论、廖俊平、王钰:《地方官员变更与企业风险:基于中国上市公司的经验证据》,《经济研究》2016年第5期。市场化程度的不同将影响企业的创新。张杰等发现市场化程度越高,中国研发创新活动越强。(26)张杰、陈志远、杨连星、新夫:《中国创新补贴政策的绩效评估:理论与证据》,《经济研究》2015年第10期。基于此,本文使用了樊纲编制的省份层面市场化指数来衡量当地的市场化水平,根据省份对其十年地区市场化水平取平均值,将排名前列的沪、浙、粤、苏等省份作为市场化水平较高的一组,余下则为低市场化水平对照组。分组回归结果如表7所示。其中,模型(1)和模型(2)为低市场化水平组,模型(3)和模型(4)为高市场化水平组。
模型(1)中,政策不确定性(PU)的系数估计值为-0.058 2,且该估计值在5%的显著水平下显著,说明市委书记更替引致的政策不确定性对低市场化地区的企业创新有抑制作用。模型(2)中,政策连续性(PC)的系数估计值为0.018 4,且该估计值在5%的显著水平下显著,说明市委书记任期带来的政策连续性对低市场化地区的企业创新有促进作用。模型(3)中,政策不确定性(PU)的系数估计值为-0.049 0,但该估计值未呈现出显著性,说明市委书记更替引致的政策不确定性对高市场化地区的企业创新无显著影响;模型(4)中,政策连续性(PC)的系数估计值为0.032 7,且该估计值在1%的显著水平下显著,说明市委书记任期带来的政策连续性对高市场化地区的企业创新有促进作用。政府和市场作为两种基本的资源配置方式,对经济增长和社会进步,以及微观企业的行为都有着重大影响。无论是市场化水平高还是低的地区,政策连续性都显著促进了经济增长,而市场化水平比较高的地区,官员不确定性对企业创新影响较小,说明了促进市场竞争有助于减少政策不确定性对企业创新的影响。
表7 基于地区市场化水平的异质性检验
由于不同行业在资金结构、竞争程度以及对政策的依赖性等方面不同,经济政策不确定性影响企业投资行为的作用机制可能在行业层面上表现出显著性差异。(27)陈国进、王少谦:《经济政策不确定性如何影响企业投资行为》,《财贸经济》2016年第5期。基于此,本文参考了彭红星等(28)彭红星、毛新述:《政府创新补贴、公司高管背景与研发投入——来自我国高科技行业的经验证据》,《财贸经济》2017年第3期。的方法,参照行业三级分类代码,将制造业(C),信息传输、软件和信息技术服务业(I),科学研究和技术服务业(M)中包括C25、C26、C27、C28、C29、C31、C32、C34、C35、C36、C37、C38、C39、C40、C41、I63、I64、I65和M73这19个大类划分为高新技术行业,余下行业则划分为非高新技术行业。分组回归结果如表8所示。其中,模型(1)和模型(2)为高技术行业组,模型(3)和模型(4)为中低技术行业组。
表8 基于行业技术水平的异质性检验
模型(1)中,政策不确定性(PU)的系数估计值为-0.074 1,且该估计值在5%的显著水平下显著,说明市委书记更替引致的政策不确定性对高新技术行业中的企业创新有抑制作用;模型(2)中,政策连续性(PC)的系数估计值为0.024 4,且该估计值在5%的显著水平下显著,说明市委书记任期长带来的政策连续性对高新技术行业中的企业创新有促进作用。模型(3)中,政策不确定性(PU)的系数估计值为-0.024 9,且该估计值未呈现出显著性,说明市委书记更替引致的政策不确定性对非高新技术行业中的企业创新无显著影响;模型(4)中,政策连续性(PC)的系数估计值为0.019 0,且该估计值在5%的显著水平下显著,说明市委书记任期长带来的政策连续性对非高新技术行业中的企业创新有促进作用。高新技术行业的企业孵化周期长、面临的风险大、新产品成功上市需要经历的流程多,投入的经费收回也面临不确定的情况。其对政策的依赖性大于非高新技术行业,更容易受到政策不确定性的影响;无论是否处于高新技术行业,政策的连续性都会对企业创新有促进作用。
企业规模的大小影响着企业对风险的承受能力。我们按照同行业、同年度公司规模大小分别取平均值,将处于总体均值水平以上的企业定义为大型企业,余下的定义为小型企业。分组回归结果如表9所示。其中,模型(1)和模型(2)为小规模企业组,模型(3)和模型(4)为大规模企业组。
模型(1)中,政策不确定性(PU)的系数估计值为-0.040 9,且该估计值在10%的显著水平下显著,说明市委书记更替引致的政策不确定性对小规模企业的创新行为有抑制作用;模型(2)中,政策连续性(PC)的系数估计值为0.022 5,且该估计值在1%的显著水平下显著,说明市委书记任期带来的政策连续性对小规模企业的创新行为有促进作用。模型(3)中,政策不确定性(PU)的系数估计值为-0.073 2,且该估计值未呈现出显著性,说明市委书记更替引致的政策不确定性对大规模企业的创新行为无显著影响;模型(4)中,政策连续性(PC)的系数估计值为0.014 3,且该估计值未呈现出显著性,说明市委书记任期带来的政策连续性对大规模企业的创新行为无显著影响。大规模企业的资产多,抗风险能力强,当面临政策不确定性时,有足够的能力调整自身资源配置,以抵御风险,所以其创新行为更不容易受到政策变化的影响。
表9 基于企业规模的异质性检验
本文从地方官员更替与任期视角构建政策不确定性模型和政策连续性模型,利用2001—2010年中国沪深A股上市公司和地级以上城市市委书记更替及任期的合并数据,实证检验政策不确定性、连续性对企业创新的影响。相关结果概括如下:
第一,地方主政官员更替引致的政策不确定性对企业创新具有显著且稳健的抑制效应。进一步地,市委书记变更引致的政策不确定性对国有企业创新具有明显的抑制效应,而对民营企业的影响不显著。对小规模企业,该抑制作用明显;对大规模企业,影响不显著。政策不确定性对策略性创新具有抑制作用,而对实质性创新没有显著影响。在市场化程度低的地区,该抑制作用明显;而市场化程度高的地区,影响不显著。在高新技术行业,该抑制作用明显;在中低技术行业,影响不显著。
第二,地方主政官员任期引致的政策连续性对企业创新具有显著且稳健的促进作用。异质性检验的结果表明,无论是低市场化程度地区还是高市场化程度地区,无论是高新技术行业还是中低技术行业,无论是实质性创新还是策略性创新,市委书记任期带来的政策连续性对企业创新均具有促进作用。政策连续性对国有企业创新具有明显的促进效应,而对民营企业的影响不显著。对小规模企业,该促进作用显著;对大规模企业,影响不显著。
本文结论表明,建设创新型国家需要形成稳定的政策环境,进而减少政策波动对企业创新过程的负面影响。基于上文结论,本文提出如下政策建议:
第一,强化市场在资源配置中的决定性作用,降低政策波动对企业创新性投资决策的影响。进一步推进市场化改革,发挥市场对创新资源配置的决定性作用,减少政府对经济活动的直接干预,才能降低政策因素对企业创新过程的影响。第二,完善公共政策的制定和执行程序,减少政策不确定性,加强政策连续性。一方面要贯彻落实地方官员“任期制”,另一方面更要依法加强地方政策的制定和执行程序,减少地方主政官员更替对政策制定和执行过程的影响,这样才能形成稳定的政策环境,进而促进企业创新。第三,积极推进金融供给侧结构性改革,增加和完善企业创新投入的金融供给。与生产性投资不同,企业创新性投资具有不确定性、风险性、异质性、长期性和信息不对称性。这些特殊性使得针对创新性项目的投融资过程需要更加稳定的政策环境,进而保证企业获得稳定而持续的研发资金投入。