创新政策对新能源企业技术创新的影响——基于中国新能源企业的实证分析

陈 艳，许 伟，周园媛

（1.中国地质大学（武汉）经济管理学院；2.中国地质大学（武汉）中国矿产资源战略与政策研究中心，湖北武汉 430074）

1 研究背景

随着我国经济进入高质量发展阶段，创新型经济和绿色经济成为主题。党的十九届五中全会明确提出加快发展新能源产业，促进新能源技术创新，推动新能源产品的推广和应用。双循环、碳达峰和碳中和的提出，进一步推动了我国新能源企业海外市场的发展，在政策支持和市场拓宽的双重加持下，我国新能源企业正处于一个前所未有的机遇期。

创新政策是政府为了促进技术创新而颁布实施的一系列总的政策。Saggi［1］认为能够改善技术创新水平和外部创新环境的政策就是创新政策。随着研究的深入，国内学者扩宽了创新政策的内涵，认为其不仅包括政府制定的经济、科技、社会政策等［2］，还包括隐性的创新文化和道德规范［3］。关于创新政策的研究方法可分为4类：（1）选用具体的政策指标来衡量创新政策。政策指标法一般将创新政策具化到某一种或某几种政策指标，但选取研发补助、税收优惠、信贷优惠等指标衡量创新政策不够全面。（2）政策文本量化法。通过搜集创新政策的颁布数量，并按照颁布时间和颁布效力等维度分别对其进行赋值，最后得出创新政策效度，这需要专家评分与文本挖掘等计量方法相结合，然而专家评分存在主观性，且准确高效的政策文本搜集是一个难题。（3）分析某一项创新政策实施前后的不同影响，主要利用DID、断点回归及其衍生模型进行分析，探讨某一项创新政策颁布前后所产生的不同效应，然而企业创新实际上受到多种政策的影响，且不能连续性地反映创新政策的影响。（4）利用生产函数和全要素生产率之间的关系求解出一个综合的创新政策，这更适合研究一个国家或地区的创新政策。

技术创新兼顾技术概念与经济学概念［4］，是利用新思路、新技术、新方法研究开发出新能源新产品［5］，并进行市场化商业化的整个过程［6］。对新能源企业技术创新影响因素的研究可以分为微观层面和宏观层面：微观层面是从新能源企业本身探讨对技术创新的影响，主要涉及到新能源企业的年龄、规模、盈利情况、偿债能力、企业性质、员工激励和高管激励情况等影响因素；宏观层面主要是探讨区域创新能力、经济发展水平、知识产权保护水平等因素对新能源企业技术创新的影响，如Wang等［7］基于产业政策视角研究发现产业政策有利于提高企业技术创新激励效果。

创新政策与新能源企业技术创新之间的关系尚未达成一致。Lin等［8］和Costantini等［9］认为创新政策激励了新能源企业技术创新，能够为企业提供资本、人力等创新资源，促进技术创新；Wang等［10］认为创新政策能降低新能源企业技术创新的单位成本，增加新企业对技术创新的预期获利能力，最终促进技术创新。另一部分学者则认为创新政策对新能源企业技术创新无效甚至抑制了创新，如Francesco等［11］和Lam等［12］认为创新政策的实施可能导致企业过度依赖政府提供的各种资源支持，而不愿通过提高自身的技术创新的方式来增加企业利润，进而抑制了新能源企业技术创新。此外，还有部分学者从区位和企业性质角度研究创新政策对企业创新的影响，如高伟等［13］的研究。

综上，本研究在对相关文献进行分析总结后，以66家新能源企业为研究对象，采用全局主成分和固定效应模型探讨创新政策对我国新能源企业技术创新的作用路径和影响效应，分析创新政策对新能源企业存在的产权异质性效应和地区异质性效应。

2 研究假设

2.1 创新政策与新能源企业技术创新

由于创新活动存在较强的正外部性，使得新能源企业的技术创新受到研发投入不足的制约，而创新政策可以为新能源企业分担创新风险，降低研发投资的边际成本，从而激励新能源企业开展持续性创新活动［14］。同时，获得政府支持的新能源企业给外部市场传递了一个积极的信号，更易吸引其他社会资本投资和达成外部技术合作，进而提高新能源企业技术创新水平［15］。

然而，Wang等［16］和黎文靖等［17］发现由于政府和企业之间存在信息不对称，会导致出现激励扭曲效应，产生“寻补贴”投资、过度投资、策略性创新和研发操纵等问题，产生资源错配问题，且会对其他新能源企业起到负向引导，严重削弱了技术创新的激励作用。政府部门更愿意追求现期利润和资产的保值增值而导致我国创新政策产生挤出效应［18］。Guan等［19］研究发现直接资助政策未能强化企业创新的经济绩效，抑制了市场机制发挥资源配置作用。因此，提出假设：

假设1a：创新政策有利于新能源企业技术创新；

假设1b：创新政策抑制了新能源企业技术创新。

2.2 直接支持政策与新能源企业技术创新

本研究中的直接支持政策主要包括财政支持政策和税收优惠政策。直接支持政策能够为新能源企业技术创新提供资金支持和人才支持，降低新能源企业的研发风险和研发成本，吸引市场投资者对新能源企业技术创新活动进行投资，增加了新能源企业进行技术创新的信心和积极性。当实施政府补贴和税收优惠政策时，新能源企业很有可能会因生存压力的减小而及时调整经营策略，表现出创新惰性，由于政府无法及时获取市场信息，导致其不能根据新能源企业经营策略的变化及时调整政策实施方式。邵敏等［20］研究发现政府对企业的扶持力度越大，企业的寻租动机会越强，直接支持政策有可能会强化企业的“逆向选择”和寻租行为，挤出技术创新投入。因此，提出假设：

假设2a：直接支持政策有利于新能源企业技术创新；

假设2b：直接支持政策不利于新能源企业技术创新。

2.3 间接支持政策与新能源企业技术创新

间接支持政策主要是利用金融支持政策和科技服务政策为新能源企业技术创新营造一个良好的创新环境，一方面通过金融支持政策拓宽融资渠道，引导投资者积极参与新能源企业技术创新，打造良好的新能源技术创新的投融资环境；另一方面通过科技服务政策建立科技服务中介机构为新能源企业技术创新提供信息支持，包括建立健全知识产权保护等，减少“搭便车”，提高创新积极性。然而间接支持政策在实际中并不一定能促进企业技术创新。黄萃等［21］研究发现我国风能政策缺少足够的科技信息支持和信息基础设施建设，且没有完善的知识产权保护制度，导致其未能促进我国风能相关科研机构和生产制造企业的技术创新。李鹏利等［22］基于政策工具视角研究发现在产权制度和商业保密制度等法规管制方面仍然存在漏洞，导致部分技术创新成果难以产业化。因此，提出假设：

假设3a：间接支持政策有利于新能源企业技术创新；

假设3b：间接支持政策不利于新能源企业技术创新。

2.4 创新政策对新能源企业技术创新的异质性效应

有些学者从企业性质角度来分析创新政策对企业技术创新的异质性效应，如余明桂等［23］认为国有企业更有利于技术创新，因为国企具有天然的政治优势和资源优势；于连超等［24］则认为民营企业更具有活力，内部组织更加灵活，且大多数民营企业家更具有创新精神，愿意投入大量资金进行技术创新。因此，提出假设：

假设4a：创新政策对新能源企业技术创新的影响存在产权异质性效应。

杨浩昌等［25］从企业区位差异的角度来分析我国创新政策对企业技术创新的异质性效应，相较于东部地区产业政策的实施，中西部地区的创新政策更显著地促进了高技术产业研发效率的提升。所以，提出假设：

假设4b：创新政策对新能源企业技术创新的影响存在区位异质性效应。

3 研究设计

3.1 研究方法

3.1.1 全局主成分分析法

全局主成分和主成分的基本原理相似，都是通过构造多个原变量的一系列线性组合，对变量进行投影来实现数据的降维，将多个相关变量转化为几个具有代表性的不相关的主成分变量。全局主成分分析法的优势在于引入了时间变量，将时间序列与经典主成分分析进行结合，将各个年份的时序性立体数据通过全局主成分变换到统一的全局主超平面上，使得各年份的主成分具有相同的构成，再将主超平面上的数据进行变换、组合。时序立体数据表一般用K表示：

式（1）中：K为一组按时间t排放的平面数据表序列，所有的数据表有完全同名的样本点和完全同名的同方向规格化变量指标Xt：X1，X2，....，Xp，对整张时序立体数据表K执行主成分分析并实现对样本群点={，i=1，2，...，n；t=1，...，T}的创新政策的量化。

经典主成分分析法只能分析静态创新政策，但每年的创新政策都是不同的，如果用主成分分析分别对每一年的截面数据进行创新政策综合得分的求解，每一年提取的主成分和对应的贡献率不同，得出的数据会存在误差，所以选用全局主成分分析法。

3.1.2 面板回归模型

在模型的选取上，为了更好地分析创新政策对新能源企业技术创新的影响，借鉴黎文靖等［17］的研究方法建立模型1、模型2分别如式（2）（3）所示：

模型1、模型2分别用来检验创新政策、直接支持政策和间接支持政策与新能源企业技术创新之间的关系。其中：LnPatent1代表新能源企业技术创新；POL代表创新政策，POL1代表直接支持政策，POL2代表间接支持政策；控制变量详见表1。

表1 模型的变量定义与说明

3.2 变量选择与数据来源

3.2.1 变量选择

参考王晓珍等［26］的方法，选取专利申请量表示新能源企业技术创新水平作为被解释变量有3个优点：一是新能源企业通过申请专利能在产权纠纷中保护自己的研发成果，另外能够避免技术创新成果被别家企业捷足先登；二是将技术创新成果申请为专利以后，新能源企业就获得了这项专利的垄断权，更易获利；三是国家知识产权局和国泰安数据库等对专利申请量有一个比较全面的统计，获取的专利数据相对真实，所以专利申请量相对比较好地反映了技术创新［24］。参考黎文靖等［17］的研究，将专利申请量的1%和99%百分位进行Winsor2 缩尾处理之后，再加1取自然对数。

选取创新政策作为解释变量。将现有创新政策按照作用路径分为财政补贴、税收优惠等直接支持政策与金融支持、提供科技服务等间接支持政策，利用全局主成分分析法分别测算创新政策的综合得分（POL）、直接支持政策的综合得分（POL1）和间接支持政策的综合得分（POL2）。相关指标变量的定义和计算方法详见表2。

表2 创新政策相关变量含义和指标选取

结合现有研究，参考Zhou等［27］、池仁勇等［27］的方法，选取企业规模、企业性质、企业区位、企业存续时间、固定资产水平、股权集中度、资产负债率等作为控制变量。详见表1。

3.2.2 研究样本与数据的选取

本研究考察的时间区间为2010—2017年。之所以选取2010年为研究起点，是因为自我国在2009年哥本哈根会议中保证“2020年中国非化石能源消费比重提高到15%”后，为了快速实现这个目标，新能源补贴政策出现了较大调整，光伏发电、风电平价上网相继实现，2010新能源企业开始进入大规模发展阶段。

以在我国A股上市的新能源企业为研究样本，利用锐思数据库中的概念分类，选取经营风电、太阳能、清洁能源等共81家新能源企业，剔除ST企业、2010年之后上市的企业以及数据严重缺失的企业之后，共有66家。

研发补贴数据来源于国泰安数据库中的上市企业研发创新名目下的政府补助，然后剔除与研发创新补助无关的数据，如党费补助、稳岗补贴、税费返还和贴息等。各省份市场化综合指数选自樊纲发布的各省份市场化指数研究报告。专利申请量的数据来源于国泰安数据库下的上市公司专利数据库、中国知网专利数据库和国家专利局官网。其他数据均来源于国泰安数据库和锐思数据库。

4 实证分析

4.1 描述性统计

利用Stata12E对变量进行描述性统计分析，从表3可见：（1）我国新能源企业整体技术创新能力不是很高，66家新能源企业平均每年专利申请量仅为49.42件；专利申请量标准差为94.46，最值之间相差787件，表明我国新能源企业之间的技术创新能力存在较大差距。（2）创新政策综合得分和直接支持政策综合得分均值为正，说明创新政策和直接支持政策有利于新能源企业技术创新；间接支持政策综合得分均值为负，再结合其最值来看，间接支持政策在促进部分新能源企业技术创新的同时抑制了部分新能源企业技术创新，这可能与我国现实的创新区域环境差异有关，样本中新能源企业主要分布在江、浙、粤等东部经济发达地区和新疆等自然资源丰富的西部地区，江、浙等东部地区的市场发展程度、专利保护、信息服务、技术等方面明显优于西部地区，新能源企业能享受到更优越的隐性科技服务政策，所以存在间接支持政策对东部地区新能源企业的技术创新效应要显著优于中西部地区。（3）新能源企业中民营企业的数量相对更多，且多数分布在东部地区。本研究对企业性质为国有的赋值1，非国有赋值0，而平均值为0.34，66家新能源企业中国企大约为非国企的2/1；同理企业区位均值0.61说明样本新能源企业主要分布在江浙、上海、广东等发达地区。

表3 样本主要变量描述性统计结果

4.2 整体回归结果

（1）主要变量的面板单位根检验。为了避免伪回归，利用面板Levin-Lin-Chu检验对专利申请量、创新政策组合、直接支持政策和间接支持政策进行平稳性检验，结果如表4所示，4个关键变量的P值均为0＜0.01，拒绝了原假设，所以Lnpatent1、POL、POL1、POL2都是平稳的，可进行下一步的回归分析。

表4 样本主要变量的单位根检验结果

（2）回归结果分析。分别进行Hausman检验，验证其均为面板固定效应模型，结果如表5所示。创新政策和直接支持政策的系数分别为0.10、0.11，且分别在5%和10%的水平上显著，说明创新政策和直接支持政策能够促进新能源企业技术创新，验证了本研究的假设1a和假设2a。以研发补贴、税收优惠和教育支出为主的直接支持政策的实施激励了新能源企业的技术创新，这与我国新能源企业发展的现实基本吻合，且得出的结论与张志元等［29］学者的研究结果一致。间接支持政策的系数在10%水平上为负，说明以财政贴息、科技服务为主的创新政策未能促进新能源企业技术创新，验证了本研究的假设3b。可能是由于间接支持政策见效慢，2010—2017年地方政府更偏好实施研发补贴等直接促进所在辖区新能源企业技术创新产出的政策；加上技术的外部性和“搭便车”现象难以消除，导致我国间接支持政策力度不够，未能营造良好的创新环境，未能促进新能源企业技术创新。这与黄萃等［21］和李鹏利等［22］的研究结论一致。此外，企业存续时间的系数均在1%的水平上显著为正，说明企业存续时间对新能源企业技术创新存在显著的正向效应，存续时间长的企业拥有资金、技术、人才等方面的资源积累，存在市场先行优势，更有利于技术创新。企业规模系数在5%水平上显著为正，说明相较于小企业，大型的新能源企业更有利于技术创新，因为大企业具有资源优势，有完善的基础设施和先进的研发技术，而且更易获取政府补贴，并得到市场投资者的认可，从而能更加快速地将技术创新成果产业化。

表5 创新政策对样本新能源企业技术创新的影响

表5 （续）

4.3 分地区回归结果

考虑到我国东部地区和中西部1）的经济发展水平和市场环境等各方面相差较大，创新政策对新能源企业技术创新的影响可能存在区位异质性效应，为了进一步验证这个假设，对样本按照东部地区和中西部地区进行回归，详细结果如表6所示。相对于中西部地区，创新政策对东部地区新能源企业技术创新的激励作用更显著，可能是因为东部地区创新政策的实施和执行效果以及创新环境比中西部地区更加优越；而间接支持政策对中西部地区新能源企业存在显著的负向效应，可能是因为中西部地区的知识产权保护力度、政府与市场之间的关系、新能源技术共享平台等创新环境要劣于东部地区，所以导致出现该结果，验证了本研究的假设4b。

表6 创新政策对样本新能源企业技术创新的分地区回归结果

4.4 分企业性质不同的回归结果

黎文靖等［17］研究发现企业的性质是导致企业创新异质性的重要原因。由于不同企业性质的新能源企业对创新政策的敏感性存在差异，因此其技术创新活动也存在差异，为了验证这个猜想，对样本按照国有企业和非国有企业分别进行回归，详细结果如表7所示。国有企业由于与政府之间有天然的政治联系，能够获取更多的创新政策消息，享受更多的创新资源，因此相对于非国有新能源企业，创新政策对国有新能源企业的技术创新影响效应更加显著，这与表7中的回归结果一致。直接支持政策POL1对国有新能源企业技术创新有着显著的正向影响效应，是因为国有企业更容易获得政府的财政支持和税收优惠政策，验证了假设4a。而间接支持政策POL2对非国有新能源企业存在显著的负向影响效应，可能是银行等金融机构更偏向于向国有企业提供信贷支持，非国有企业面临更加恶劣的创新环境。

表7 创新政策对样本新能源企业技术创新分企业性质回归结果

4.5 稳健性检验

为了检验面板固定效应回归结果的可靠性，选用新能源企业的研发投入替换原模型中的企业专利申请量，对研发投入取对数后分别代入式（2）（3）。根据表8中的稳健性检验结果，关键变量创新政策、直接支持政策和间接支持政策的显著性及其对新能源企业技术创新的影响效应与上述回归结果一致，可得出本研究的模型是比较稳健的，所以回归结果是比较可靠的。

表8 更换变量后模型稳健性检验结果

5 结论与建议

本研究选取2010—2017年A股上市的66家新能源企业作为研究对象，探究创新政策对新能源企业技术创新的有效性，运用Stata12E软件对样本数据进行回归分析，得出以下结论：在2010—2017年，创新政策对新能源企业技术创新具有显著正向影响，创新政策显著促进了新能源企业技术创新；不同类型的创新政策对新能源企业技术创新的影响效应存在差异，直接支持政策有利于新能源企业技术创新，而间接支持政策则不利于新能源企业技术创新；创新政策对新能源企业技术创新影响存在区位异质性效应和产权异质性效应，直接支持政策对位于东部地区的国有新能源企业的技术创新有更加显著的促进效应，间接支持政策对位于中西部地区的非国有新能源企业的技术创新有更显著的抑制效应；企业存续时间和企业规模对新能源企业技术创新有显著正向影响。

因此，提出相应的政策建议：（1）继续推进完善促进企业创新的直接支持政策。根据不同新能源企业的发展情况和技术创新水平进行精准化实施支持，给予技术创新产出较低的企业更多的财政支持，避免出现故意骗补现象，鼓励企业在获得财政支持后合理分配资源，有计划地将其投入到技术创新活动中去；完善税收优惠政策，将税收优惠向研究开发、技术转化等环节倾斜，有针对性地上调新能源企业职工教育培训费的所得税扣除比例上限、增加研发人员个人所得税的优惠强度，以减轻新能源企业的研发经费负担。（2）建立多方位支持新能源企业技术创新的金融体系。通过金融产品创新、健全新能源企业信贷业务的风险补偿和风险分散机制、鼓励天使投资和私募股权基金介入等方式拓宽新能源企业的外部融资渠道。（3）加强科技信息支持基础设施建设，健全知识产权保护体系。加快健全新能源企业技术创新成果的维权机制，加大对恶意窃取技术创新成果行为的惩罚力度；引导建立新能源企业高新产业园；鼓励高校、科研院所和新能源企业之间建立技术信息共享平台。（4）因地制宜制定政策。中央在制定创新政策时加大对中西部地区的扶持力度，注重向中西部地区输送创新人才、建立技术研发基础设施和技术共享平台等；地方政府在制定和执行创新政策时，立足区位优势和资源禀赋优势。（5）加大对非国有新能源企业技术创新的政策支持力度。

注释：

1）依照全国人大六届四次会议通过的“七五”计划中的区域划分方法。