产业政策对新一代信息技术企业创新的影响研究

桑 霖 张建成

（内蒙古农业大学经济管理学院，内蒙古 呼和浩特 010018）

一、引言

我国学界关于产业政策的研究有很多种，每一种都从不同的角度来看待它。一部分学者认为产业政策阻碍了企业对环境威胁的识别，并导致对新环境的适应速度低，从而不利于企业创新。因此，产业政策在企业发展中的影响应该最小化，要把产业政策限制在管理货币供应和公共支出以平滑经济周期中。另一部分学者则认为产业政策是一种供给政策，尽管它不同于“供给侧”政策把重点放在减税等措施上。在产业政策中，市场决定行业的发展，而政府的角色是促进市场的运作，因此，产业政策可以通过政府拨款、补贴或延迟不可避免的结构性变化从而在社会上缓解这种变化来加强本国企业的创新和发展[1]。那么，在新一代信息技术企业开展企业创新过程中，产业政策究竟会带来哪些影响？本文力图做尝试性的探究。

二、研究假设

产业政策被公认为最具争议的政策领域之一。其范围、工具和理由因国家而异，随时间而变化，导致其意图和结果往往不同。大多数论文都明确指出，无论是欧盟的新“矩阵”方法，还是日本、美国和法国的其他战略，或者我国旨在促进经济增长，补充全球化的政策战略，都暗示着更加系统化的产业政策[2]。事实上，几乎所有的政府都有某种形式的产业政策，这些措施可以针对个别企业的结构，不论其行业分类，或特定行业的结构调整。换句话说，产业政策建立在这样一个命题上，即不受限制的市场力量不一定能获得最佳社会结果，或者至少不能像其他情况那样迅速或充分地实现这些结果。因此，本文提出第一个假设：

H1：带有选择性色彩的产业政策在一定程度上降低了新一代信息技术企业的资本配置效率，从而不利于技术创新效率的提升。

作为鼓励信息技术企业创新的工具的一部分，产业政策通过财政手段促进产业政策的实施，这些一揽子措施包括培训、技术转让和相关的业务发展服务，以及政府在企业形成过程中对信息技术企业的政策扶持。这些政府提供的服务被用作政策行动主义的代表[3]。获得此类服务和设施的信息技术企业在开展技术创新活动中更容易解决融资难题，有利于其提高技术创新经费的投入。由此，本文提出第二个假设：

H2：产业政策有利于提升企业的研发资金投入量，对企业技术创新行为起到积极的鼓励作用，这一影响作用是通过缓解企业的融资约束而实现的。

三、研究设计

（一）样本选择

本文使用的样本数据是2020/21财年收集的179家信息技术企业数据集的一部分，作为评估我国新一代信息技术企业状况的大型研究项目的一部分。具体分作两个阶段。

在第一阶段，为减轻极端值对实证结果的影响，本文剔除样本区间内ST和ST*企业，再根据政策内容做了进一步精进，最终选择中国部委及以上级别部门发布的163条信息技术产业扶持政策作为文章研究目标。

在第二阶段，通过对163家信息技术企业的相关人员（包括所有者和管理者）进行结构化问卷调查，收集了可用信息。最终有155家企业填写并返回了分发的问卷，回复率约为95.09%。其中，可用信息是通过采用多阶段分层简单随机抽样技术从目标公司的所有者或管理者那里收集的，以确保每个子企业在总样本中得到公平的代表性。

（二）变量测量

这项研究结合了许多来自现有文献的自变量。为了捕捉产业政策的潜在影响，该研究包括多个代理变量，即获得政府提供的培训、技术转让和相关的商业发展服务（BDS），以及当地政府是否主动组织求职者组成团体[4]。另外，研究还包括其他影响信息技术企业当前负债程度的标准控制变量（变量定义和测量见表1）。

表1 模型变量的定义、来源和预期符号

（三）模型设计

如上文所示，设y是一个有序响应变量，取值为0，1，2，…，J。对于某些已知整数J，y的相关有序概率模型（以解释变量x为条件）可以从潜变量模型中推导出来。用y表示这个潜在变量，相关关系可以通过以下方式确定：

式（1）中，b是要估计的k×1参数向量，x是可能影响因变量的k个预测变量的向量，e是模型残差项，J=0，1，2分别代表本分析中的信息技术企业收益率、科技信贷水平和产业政策力度。

依据上述模型，在隐含假设下研究信息技术企业的创新质量。这种隐含的假设为检验区域创新环境对产业政策力度与企业创新质量关系的调节作用，在基准模型中引入经中心化处理的产业政策力度与区域创新环境的交互项ρ，预期交互项ρ的符号显著为负，并得到以下模型：

式（2）中，y2代表信息技术企业科技创新变化（具有三个级别的分类变量——减少、不变或增加）。变量z反映了信息技术企业对科技创新成本重要性的看法。该变量用作排除工具预计与创业融资组合和盈利水平有很强的相关性。

四、研究结果

（一）描述性结果

本研究使用软件包SmartPLS3.0对模型进行内部一致性可靠性测试，用于模型的描述性分析。研究根据因子载荷来解决指标的可靠性，应用了0.7的阈值。如果测量相同结构的其他项目具有更高的可靠性得分，则接受至少0.5的载荷。通过使用复合可靠性（CR）提取的平均方差检查收敛效度，将初始阈值设置为0.5，所有结构均已实现。关于判别效度，应用了异质性-单性状（HTMT）标准，因为它在基于方差中提供了比标准更好的可靠性，在所有情况下都得到满足。具体的统计结果如表2所示。

如表2所示，产业政策力度均值是7.273，标准差为0.506，说明产业政策作用于不同企业的差异较大。与此同时，企业创新质量均值是0.276，标准差为0.249，说明平均而言，企业创新水平并不均衡。此外，在企业地点变量中，均值是0.255，标准差为0.935，说明各地区创新环境存在较大差异。

表2 主要变量描述性统计结果

（二）经济学结果

应用PLS-SEM检验产业政策力度对企业创新质量的综合影响。呈现的边际效应表明，政策变量在90%的置信水平下具有统计显著性。具体而言，在信息技术企业成立过程中，产业政策在创新环境较好的地区对企业创新质量的激励效应为14.7%，在创新环境较差的地区则为37%。换句话说，产业政策在创新环境较好的地区对企业创新质量的激励效应会被削弱，在创新环境较差的地区则会增强。由此初步支持H1。此外，在企业技术创新期间获得政府支持以及获得培训和相关业务发展服务的机会在业务绩效方面更成功，这反过来又降低了负债或保持较高负债水平的可能性。这些结果初步支持H2。

五、结语

综上所述，产业政策既有积极的一面，也有消极的一面。积极的一面在于，产业政策集中于鼓励新产业或新产品及其流程；消极的一面在于，产业政策将资源从特定的活动中转移出去，例如，那些被认为已经过时的产业。为此，在新一代信息技术企业创新中，一方面，应加强现有的产业政策干预，以降低信息技术企业因技术创新而陷入不稳定债务水平的可能性；另一方面，要因地制宜，结合地区实际情况，引导政府资源向创新环境较差的地区倾斜，以缓解市场失灵的问题，缩短与其他发达地区的差距水平。