产业政策、政治关联与创新效率

[桂林旅游学院 桂林 541006]

引言

自从2008年金融危机以来，世界经济发展态势困难重重。受此影响，中国经济也随之进入了经济结构和经济增长方式的深度调整中。“万众创新”业已成为中国政府高层应对当下及未来经济困局的共识。由于市场失灵在广大发展中国家极为常见，政府介入资源配置领域，协调解决公私部门生产领域的问题，显得尤为必要。财务资源在创新活动中至关重要，分为创新分配资源的动机和获得融资的渠道，对创新决策具有潜在影响。由于市场配置的固有缺陷，可能引致研发投资不足，从而导致：一是新知识的难以垄断性，新知识一旦外溢，收益无法完全获取，打击投资者的投资意愿，由此，收益的非独享性引致投资者研发投资意愿的下降；二是资本市场的不完善所造成的对创新活动的不利影响，降低了企业创新投资的融资渠道。

公共政策部门释放的公开政策信息等，让企业充分了解政策走向和产业发展趋势，协调公私关系。产业政策有助于减少创新成本，例如给予财政补贴，优惠贷款等，以强化政策信号的可靠性。此外，由于创新风险极高，企业受政策支持时，如果项目不成功，能得到政府扶持并可以持续，如果项目达到预期，投资能获得回报。由此，政府支持在降低企业创新风险，增加市场投资信心上扮演了重要作用。

由于国家的宏观调控对经济运行的影响很大[1]，尤其是在转轨期的中国，更为典型。产业政策体现着国家意志和力量，引导着社会资源的分配。有关产业政策、政治关联与创新效率的文献中，现有研究的主题主要体现在下列三个方面：一是对产业政策不利影响的考查。其中，黎文靖、郑曼妮[2]探讨了企业在创新活动中，有迎合政策需要的现象，存在套补行为。二是探讨政策变动、政治关联对创新行为的影响。例如，陈德球等[3]对政策变化、政治关联与企业创新效率做了考查，由市委书记变更引发的政策不确定性会降低企业的创新效率，企业的专利数量会降低，这种影响对有政治关联企业的作用更强，在来自外地的新任市委书记和非正常变更的市委书记的样本中更强。以上研究基本上都是政策措施（环境）对企业创新产生不利影响。三是着眼于政治关联的消极影响的文献。例如，袁建国等认为，政治关联强化了企业粗放式扩张和投资滥用，妨碍了企业自主创新，对经济高质增长有害。基于文献基础，本研究的创新点有以下几个方面：首先，我们将产业政策、政治关联共同纳入到对企业创新效率的影响之中，以揭示政府政策、非市场因素对企业创新活动的差异性影响；第二，统计数据表明，产业政策激励有益于专利产出增加；但是，政治关联因素的介入有减弱上述效果的态势；再次，我们的研究发现，政治关联通过降低创新投入端从而对创新产出产生负面影响，更为清晰地揭示了创新效率下降的渠道：企业受到财政利益刺激增加研发投资，但是，政治关联却抑制了上述效果，同时削弱了研发投资的专利产出弹性。这些与前述文献的研究是不同的。

一、文献概述与假设提出

产业政策，是国家战略借以实现的重要工具之一，常常通过诸如补贴、信贷、价格等多种措施，以引导产业发展并构成中国政府“追赶型”战略的重要部分。而在研发创新领域，不仅需要资金的支持而且需要给予适当的利益补偿和激励[4～6]，产业政策在创新领域发挥着独特的作用。

首先，产业政策承担着创新补偿效应。例如，提供低息贷款、研发补贴等，有助于弥补创新激励的不足问题，促进企业为创新投资。其次，产业政策是一种稳定的经济信号，有益于提升投资者信心和安全感。例如产业补贴与税收优惠，传递了产业资源差异配置的信号，有助于降低市场主体对政策不稳定的顾虑[7～9]。再次，产业政策会使受政策支持企业获益，有助于降低企业经营成本[10～12]。例如，产业政策支持在提供融资上的便利，提升银企信任与合作水平，提升企业未来发展的持续性中发挥重要作用。政府往往通过选择若干重点产业作为关键扶持的对象，并引导资金向特定产业流动，为促进企业创新由个体行为向群体行为转变发挥积极作用[13～14]，有利于缓解投资者对政策不确定性的担忧[15]，促进企业增加创新投入和带来更多的创新产出。

因此，假设H1：产业政策激励，会使受产业政策支持企业的专利增加。

良好的政治关联，会给企业带来诸如更易通过证监会对IPO审核[16]，便利企业融资[17～18]；在发生财务危机时，更易得到政府救助[19～20]，并有利于降低行业进入壁垒[21]，减轻企业纳税负担[22～23]。由于研发创新需要资金的支持以及各种有形无形的社会资本的推动。AI Khwaja[24]的研究表明，如果公司的董事参与选举，将公司视为“政治关联”，并考查政治性租金提供的程度，性质和经济成本。他们发现政治关联公司的借款额提高了45%，同时违约率也提高了50%。因此，政治关联有利于企业获得外部资金支持，对缓解创新投资不足有重要意义。但是，信贷资金充裕常常引发投资低效，伤害企业的发展前景（如研发项目）[25～27]。此外，融资的增加，边际效率会逐渐降低。而政治关联使企业在融资上更为便利，对专业化管理和生产、新技术投资上更为漠视，降低为创新投资的动力，往往也造成公司战略目标的模糊，有害于企业长远竞争力，抑制研发支出的提高，不利于创新产出[28]。

因此，假设H2：政治关联抑制了产业政策对专利产出增加的积极效应。

众所周知，公司重要的特征信息对贷款人和投资者资金流向决策，扮演着重要的角色。这些特征可能与企业财产和创新项目密切相关。而投资者难以掌控创新活动的复杂性和高风险性，同时，创新型企业往往有形资产抵押不足，使得那些外部投资者的投资愿意不高。此外，创新知识的市场失灵主要表现：一是专利文件的公布，会为竞争对手所掌握；二是专利产品的商业化受商业环境和市场主体的协作程度的制约。这些导致创新风险性较大，创新成功的概率不以人的意志所能控制。于是，政府在私人创新中的角色必不可少。例如，政府的财政扶持等在缓解创新资金短缺和利益激励不足上，具有正面效应。但是，政治关联，会削弱以上的积极作用。政治关联作为一种非市场要素，会扭曲市场竞争效率。例如，政治关联企业在面临经济困境时，会得到更多的财政援助机会，更有可能被政府救助和纾困，破产风险也较小[29]。因此政治关联的存在，会削弱企业研发创新的内在动力，从而不利于研发创新产出的提高。

因此，假设H3：财政利益拉升了企业研发投资，然而，政治关联抑制了上述效应，并对研发投资的专利产出弹性产生负面影响。见图1所示。

二、样本选择与变量设置

（一）样本选择和数据处理

为了考查产业政策激励、政治关联对专利产出的影响，我们遵照中国证监会的行业划分标准，运用CSMAR和Wind数据库中“十二五”时期（2011～2015年）在沪深证交的所有A股上市公司的统计数据进行研究。同时，我们对其中的连续性数据，在1%和99%分位数上进行了缩尾处理。此外，我们删除了金融属性公司，和ST、PT企业和股权为0或小于0的公司，去掉了IPO当年公司样本，去掉了统计资料不全或缺失的公司。总计获得4361个公司年度观察值。

（二）变量设定

我们的主要目的是揭示产业政策激励对专利产出的作用。我们参照相关成果[30～32]，设置以下变量，见表1所示。

（三）初步统计

表2给出了变量的基本统计指标。

在指标invent上，其均值、极差分别为10，3 559，这显示出较大的个体差异。另外，全样本的ip均值为0.643，表明有64.3%的样本为产业政策所支持，这说明了产业政策是一项重要的经济政策工具。

表 1 变量设定

表 2 描述性统计

在指标subss、taxpres上，他们的均值、中位数分别为1.4，0.97；0.7，0.68。数据表明补贴程度更大。对于政治关联（pc），均值为0.222。这表明，样本企业有22.2%的董事会成员有政府任职背景。

三、统计检验

（一）模型设定

我们考虑的产业政策与企业创新的指标，有两个：一是产业政策的方向与态度。产业政策支持与不支持（ip=1或0），故我们设置个体固定效应回归方程（其中我们将年份、行业变量均作为控制变量写在CV里面，以下同）为：

本文中的下标i，j，t表示第t年度第i行业中的第j家企业的观测值标识，uj，ei,j,t分别表示个体效应和随机扰动项（以下同），这里的核心因变量是lninventi,j,t，核心自变量是ipi,j,t。

二是由于产业补贴（subss_1）、所得税优惠（taxpres_1）是产业政策实施的重要手段，我们加入交互项（ipi,j,t×subssi,j,t_1，ipi,j,t×taxpresi,j,t_1）旨在进一步检验产业政策的利益（subss_1，taxpres_1）刺激下这种受产业政策支持与否（ip=1或ip=0）的企业的创新效率，是否依然存在差异。我们设置了模型（2）和（3）：

式中，考虑到财政措施实施效果的滞后性，我们对自变量取其滞后一期的数值（subss_1，taxpres_1，以下同），并预期a1＞0，b3＞0，c3＞0即产业政策支持企业有更高的专利产出。

若模型（1）、（2）、（3）中ipi,j,t、ipi,j,t×subssi,j,t_1，ipi,j,t×taxpresi,j,t_1的系数均显著为正得到回答后（即ip=1的样本企业创新效率更高），我们接下来在受产业政策支持的企业（产业政策变量（ip）取值为1）样本中，做进一步的检验，即在加入政治关联（pc_1）因素后，政治关联是否存在削弱产业政策促进专利产出增加的消极影响？故我们设置了模型（4）和（5）：

我们预期上述交互项的系数（subi,j,t_1×pci,j,t_1，taxpresi,j,t_1×pci,j,t_1）显著为负，即a3＜0。

为进一步展现上述关系的作用渠道，在后续的机制检验中列示。

（二）统计结果

对上述模型（1）～（5）的结果，我们分别列示于表3～表4中。同时，为简洁起见，在以下的统计表中，只呈现了核心变量，其他作为控制变量未予以列出，并省略变量的下标。

在表3中第（1）列，自变量（ip）的回归系数显著为正（0.163），证实了假设H1，产业政策对创新产出具有正向激励作用。在表3第（2）列和第（3）列，ip×subss_1，ip×taxpres_1的系数前者显著为正，后者为负（但不显著），并且在表3第（4）列，前者系数依然显著为正，而后者依然为负（不显著）。这表明，产业补贴比税收优惠的作用更强。

表 3 产业政策对专利产出的作用

表 4 产业政策与专利产出的关系（交互项检验）

表4的第（1）列和第（2）列，subss_1×pc_1的系数显著为负（-0.217），这表明当加入政治关联时，产业补贴对专利产出增加的促进作用在削弱。这种相似情形同样发生在taxpres_1×pc_1的系数上。并且当我们将交互项（subss_1×pc_1，taxpres_1×pc_1）同时放入专利产出方程之中时，上述结果依然没有实质性变化（见表4第（3）列）。因此，表4的统计结果支持前文假设H2。

以下是有关影响机制的检验，呈现于表5中。在表5中第（1）、（2）列显示的是财政刺激提升了研发投资水平。其中，subss_1与taxpres_1的系数均显著为正（0.893，0.444），即每增加1%的产业补贴和税收优惠，研发投资率分别会上升0.893、0.444个百分点。在表5中第（3）、（4）列显示的是政治关联在产业政策对研发投资的刺激作用中的消极影响。这一结论从表5第（3）、（4）列中，subss_1*pc_1，taxpres_1*pc_1的系数显著为负（-0.926，-0.724）可以看出。即政治关联每上升1%，会造成企业所获产业补贴、所得税优惠对专利申请数量的作用效率下降0.926，0.724个百分点，从而导致政治关联的介入，产生了负面效应。这一结论从表5第（5）列中，lnRD_1*pc_1的系数与lnRD_1的系数（0.440）相比变小且不再显著可以看出。此外，为了得到更为详细的统计证据，我们采用以中位数为界，指标大于中位数为高值组，反之，为低值组。将样本按政治关联大小，分为高值组（H-pc）和低值组（L-pc）进行分样本检验，得到类似的结论，即当政治关联（pc）由小变大时，subss_1* lnRD_1的系数由大（0.0625）变小（0.0179），由显著变为不显著，说明政治关联抑制了产业政策引导研发投资产出效率的倾向（如表5第（6）、（7）列所示）。而在表5第（8）、（9）列中，taxpres_1*lnRD_1的系数为正，但不显著。因此，我们综合以上表5第（1）～（9）列的统计结果，把结论概括为：财政利益刺激了企业增加研发投资，但是，政治关联抑制了上述效应，并降低研发投资的专利产出弹性。即前文的假设H3。

表 5 政治关联在产业政策与专利产出关系中的调节效应

（三）稳健性测试

行业技术水平特征会对创新产出有较大影响，因此，我们删去了高新技术企业样本后再次进行了创新产出检验。并参考既有成果的方法[34]，删除高新技术企业样本后，分别对资产收益率（ROA）和信贷融资（loan）的第一个十分位、五分位、四分位数区间样本对创新模型再次测试。并选择每单位R&D支出获得的申请专利数的对数（ln（invent/R&D）），对因变量进行替代性检验，结果如表6、表7所示。

表 6 产业政策对企业创新的作用（非高新技术行业样本）

表 7 产业政策对企业创新的作用（非高新技术行业样本）

从表6、表7中可以看出，除表7 Panel B的第（3）列taxpres_1的系数为正，不显著外，在非高新技术行业全样本和按资产收益率（ROA）和信贷融资（loan）的第一个十分位、五分位、四分位数区间样本中，subss_1、taxpres_1的系数，均显著为正。

为了检验政治关联的消极作用，在受产业政策支持（ip=1）的企业中，区分政治关联高低（Hpc，L-pc）不同就政治关联对资源分配的干扰效应做一统计分析。

从表8中可以看出，在政治关联高值组（H-pc）所获得的补贴（subss）和税收优惠（taxpres）均比政治关联低值组要多（1.65＞1.61；0.1＞0.03），然而相应的研发投资（RD）却降低了（2.42＜3.00）。这说明政治关联高时，获得财政利益的好处更多，但研发投入却下降了，存在着“寻政策扶持”的更强倾向。

表 8 政治关联对资源分配的干扰效应

此外，在受产业政策支持的企业中剔除国有企业和高新技术企业样本后，对实证模型（4）和（5）作子样本的稳健性检验，以揭示企业政治资源的诅咒效应，统计结果如表9所示。

表 9 产业政策与专利产出的关系（交互项检验）

在表9中交互项（subss_1×pc_1，taxpres_1×pc_1）系数除在第（2）列为正不显著外，在其他各列均显著为负，这说明了企业政治关联抑制了产业政策支持企业创新的效力。因此，以上稳健性检验表明，我们通过分组和回归分析获得的结论是稳健的。

四、实证结果总结

自2008年世界金融危机后，创新成为助力经济发展最为重要的动力和关键因素。早在20世纪初，经济学家熊彼得（Schumpeter）就建立了创新发展理论，在其成名的经典著作《经济发展理论》一书中首次将创新视为现代经济增长的核心。他解释道，竞争的核心要素和产业演化背后的驱动力是创新。创新不仅创造厂商的竞争优势，更能够带动整体的经济成长，创新的重要性可见一斑。技术创新不是一个孤立的事件，而是在国家创新体系的网络中各利害相关者交互作用的过程。在此网络中，企业是技术创新的主体。经济体制的差异实质上是企业体制和与企业有利害相关者所形成制度的差异，会导致企业创新的效果不一。一是企业作为创新网络中相互作用的主体，其企业技术创新活动嵌在一定的制度环境之中，具有明显的国家、地域特点；二是企业作为利益攸关方是集中配置资源的场所，资源配置的方式依存并取决于企业所处的制度环境以及网络或系统。企业技术创新系统，是国家技术创新体系的微观基础，是技术产业化应用的主要承担者。不同的国家由于社会制度、文化背景、经济体制的不同对企业创新所采取的措施会有一定差异。中国对企业创新的激励政策在计划经济时代发展缓慢，技术创新投资主要依靠政府的财政拨款，创新能力和动力不足。改革开放以后，随着中国经济与世界经济逐步接轨，政府、企业和社会各界都开始注重技术创新，国家技术创新体系发展迅速。尤其是在美国次贷危机以来，世界经济结构的深度转型以及近年中美愈演愈烈的贸易战的持续发酵，科技创新和提倡具有自主知识产权的原始研发已经成为支撑我国未来持续发展的重要基石。

本研究运用“十二五”期间（2011～2015年）沪深A股上市公司统计数据，探讨了产业政策、政治关联对企业创新产出效率的作用。统计显示：（1）产业政策提升了受产业政策支持企业的专利产出；（2）政治关联削弱了上述效应；（3）进一步发现，财政利益刺激了企业增加研发投资，但是政治关联抑制了前述效应，并降低了研发投资的专利产出弹性。

由上述结论，我们可以看出，产业政策可以刺激企业创新质量的提高；同时，诸如政治关联这种非市场因素，又对上述作用产生消极影响。其可能作用渠道是产业政策促进了研发投资，但是政治关联却在其中起到了消极影响，并降低了研发投资的专利产出弹性。因此，本文的研究的一点重要启迪是：产业政策通过推动企业实质性创新，对企业未来发展有益，但像政治关联这种非市场因素，在其中起到了不利影响。所以政策执行时，要发挥产业政策的积极作用，规避诸如政治关联等非市场因素的不利的作用，这对提升产业政策效力至关重要。

鉴于产业政策不仅在当今的后进国家，而且也在当今的发达国家经常被使用，因此，本文认为，产业政策的争论已经不是要不要产业政策的问题了，而是应如何用好产业政策以及如何将产业政策的效率在不同地区、不同产业（行业）、不同企业中发挥出尽可能大的作用。此外，政府主导下的产业政策，客观上会涉及到社会资源在产业内与产业间配置，政府如何处理好政商关系，防止官商勾结、政策寻租及腐败，并着力推动那些具有创新性高的产业（行业）获得较高的商业利润，体现创新者劳动的价值同时给予鼓励，这才是产业政策在影响政府决策行为促进微观企业发展和推动整体宏观经济增长中所重点考虑的问题。同时，由于市场参与主体利益有别，政府在执行产业政策时，有必要注意一些关键点：一是将私人部门的主动性，加入到公共政策制定中，发挥政府政策的战略引导和协调作用；二是政府在施策时，应把注意力集中到如何使政策过程变得更为合理，并在解决生产领域的问题中，加强私人部门与政府部门的合作；三是政府部门与私人部门必须保持适当距离，力求使腐败和寻租最小化；四是对于企业的市场开拓项目，最优的政策是对新的、非传统产业的投资进行补贴，并将事前补贴与事后监督相结合；五是获得补贴的项目，必须明显具有提供外溢和示范效应的潜力。