李 彰，蘇 竣

(清華大學(xué) 公共管理學(xué)院，北京 100084)

政府研發(fā)資助信號功能的實證研究：基于863計劃的分析

李 彰，蘇 竣

(清華大學(xué) 公共管理學(xué)院，北京 100084)

信號功能理論強調(diào)，研發(fā)資助能夠向市場投資人傳遞企業(yè)的積極信號，從而幫助緩解融資約束。然而截至目前，實證研究的結(jié)論尚不一致，部分學(xué)者認(rèn)為，政府與市場投資邏輯的天然差異使得資助信號難以引起投資人的重視。本文以863計劃為例，基于我國現(xiàn)實情境實證考察了政府研發(fā)資助對企業(yè)外部融資的影響。在運用雙重差分傾向得分匹配控制內(nèi)生性后，研究發(fā)現(xiàn)：1.政府的研發(fā)資助能夠顯著促進(jìn)企業(yè)的外部融資；2.越是受融資約束影響的企業(yè)，研發(fā)資助的效果就越顯著。

研發(fā)資助；信號功能；雙重差分匹配；融資約束

一、引言

企業(yè)家與外部投資人之間的信息不對稱會削弱企業(yè)為研發(fā)活動籌集外部資金的能力，造成融資約束(financial constraint)，即便是風(fēng)險資本這類專業(yè)化的金融中介機構(gòu)也難以完全解決這一難題[1]。隨著信號效應(yīng)(signal effect)相關(guān)理論的提出，學(xué)界開始關(guān)注政府研發(fā)資助的一項重要功能，即通過向市場投資人釋放有關(guān)資助企業(yè)質(zhì)量的積極信號，幫助企業(yè)吸引外部資金、緩解融資約束。

在公司金融研究領(lǐng)域，企業(yè)通過中介機構(gòu)提供的認(rèn)證服務(wù)來緩解市場的信息不對稱已被證明是一種行之有效的策略。然而，政府提供的研發(fā)資助能否達(dá)到這一效果，現(xiàn)階段還存有爭議。一方面，目前實證研究的結(jié)論尚不一致，部分學(xué)者就指出，政府的研發(fā)資助對投資人而言只是一種“噪音”，并不能真正影響其投資決策。而囿于研究方法與數(shù)據(jù)的限制，已有的實證研究結(jié)論往往存在一定的選擇性偏誤，并不具備較強的說服力。

另一方面，相對于發(fā)達(dá)國家，發(fā)展中國家的研發(fā)活動面臨著完全迥異的市場環(huán)境與政府角色，進(jìn)一步加劇了問題的復(fù)雜性。以我國為例，現(xiàn)仍處于從計劃經(jīng)濟向市場經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的過渡期，支撐科技創(chuàng)新的資本市場發(fā)展滯后，缺乏具有高公信力的第三方認(rèn)證服務(wù)機構(gòu)，資金供求雙方存在著嚴(yán)重的信息不對稱，與此同時，政府與國有企業(yè)在經(jīng)濟社會的發(fā)展中則扮演了主導(dǎo)角色。在我國的現(xiàn)實情境下，政府研發(fā)資助釋放的信號是否有效？企業(yè)自身的特征與發(fā)展階段又如何影響這一關(guān)系？

針對上述問題，本文以國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)為例，運用雙重差分傾向得分匹配法，實證考察了政府研發(fā)資助對企業(yè)外部融資的影響，并就信號功能在不同類型企業(yè)間的異質(zhì)性展開分析。基于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的分析結(jié)果支持了本文的研究假設(shè)。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

理想狀態(tài)下，不同類型的新項目都可以憑借其自身特質(zhì)在資本市場以一定的成本尋求融資。然而，企業(yè)家與外部投資人間的信息不對稱(information asymmetry)卻會帶來額外成本，造成融資約束。對企業(yè)的創(chuàng)新活動而言，更易受融資約束的影響。首先，投資人更難判斷高技術(shù)、高風(fēng)險項目本身的優(yōu)劣[2]；而出于對模仿者的防范，企業(yè)家也不愿過多地向投資人透露新產(chǎn)品的技術(shù)特性，從而加劇了“逆向選擇”，推高了企業(yè)融資的風(fēng)險溢價。其次，研發(fā)活動的直接產(chǎn)出主要依附于研發(fā)人員的人力資本，大都是難以測量的無形資產(chǎn)；作為一種高風(fēng)險活動，創(chuàng)新產(chǎn)出的不確定性又大大增加了外部投資人對企業(yè)家進(jìn)行監(jiān)管的難度，從而加劇了“道德風(fēng)險”問題[3]。此外，知識資產(chǎn)的專用性也使得企業(yè)的直接研發(fā)成果難以被用作銀行的借貸抵押[4]。

一般認(rèn)為，面向高技術(shù)企業(yè)的金融中介，如風(fēng)險資本等能通過專業(yè)化的技術(shù)評估、有效的內(nèi)部監(jiān)督等方式降低投資企業(yè)時面臨的信息不對稱[5]，緩解融資約束。但事實上，這類機構(gòu)的作用也是有限的。以風(fēng)險資本為例，一方面，獲得風(fēng)險投資的高技術(shù)企業(yè)只占很小比重，2000年以來美國每年新成立的近100萬家初創(chuàng)公司中平均只有2200家獲得風(fēng)險投資；另一方面，風(fēng)險資本往往集中在少數(shù)行業(yè)，美國92%的風(fēng)險資金都集中在信息技術(shù)與醫(yī)療健康行業(yè)[5]。更重要的是，建立一個完善的風(fēng)險資本市場的前提，是擁有一個運轉(zhuǎn)良好的股票市場以支持風(fēng)險資本的退出，而這在世界上絕大多數(shù)國家還遠(yuǎn)未能實現(xiàn)[1, 2]。因而，資本市場失靈就構(gòu)成了知識市場的失靈外，政府介入企業(yè)創(chuàng)新的又一項重要理由。

盡管在公司金融研究領(lǐng)域，企業(yè)通過有公信力的中介機構(gòu)提供的認(rèn)證服務(wù)(certification)來緩解市場的信息不對稱，已被證明是一種行之有效的策略，但政府提供的研發(fā)資助是否能達(dá)到類似的效果，目前仍處于討論的早期階段[1]。Lerner基于對美國小企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)計劃(SBIR)的研究，首先針對上述問題，提出政府的研發(fā)資助可能存在“信號功能”。他認(rèn)為，對企業(yè)創(chuàng)新起關(guān)鍵作用的并不是資金本身，而是政府提供的資助向外部投資人傳遞的企業(yè)質(zhì)量“信號”[6]。他在研究中發(fā)現(xiàn)，對傳統(tǒng)財務(wù)機構(gòu)難以準(zhǔn)確判斷的技術(shù)密集型(technology-intensive)企業(yè)，SBIR的資助效果尤為顯著；此外，在獲得資助后，企業(yè)后續(xù)得到風(fēng)險投資的概率也會顯著提升。上述發(fā)現(xiàn)都驗證了他的判斷。

在Lerner的開創(chuàng)性工作之后，F(xiàn)eldman也撰文將這一現(xiàn)象總結(jié)為政府研發(fā)資助的“光環(huán)效應(yīng)”(halo effect)，即資助企業(yè)的技術(shù)實力與盈利能力更容易得到投資人的認(rèn)可，從而大幅降低了外部融資的難度[7]。S?derblom則稱之為“認(rèn)證效應(yīng)”(certification effect)。他指出，政府的認(rèn)證能夠為企業(yè)的發(fā)展?jié)摿ψ觥氨硶?，相?dāng)于是對企業(yè)的“合法性認(rèn)證”(certification of legitimacy)。通過對瑞典早期階段資助計劃的研究，他發(fā)現(xiàn)政府的研發(fā)資助能有效促進(jìn)企業(yè)在資本市場的股權(quán)融資[8]。Meuleman基于比利時政府科技計劃的研究也發(fā)現(xiàn)，資助企業(yè)獲得銀行長期貸款的概率有了顯著提升[9]。

然而，部分實證研究的結(jié)論卻對信號功能的存在提出了質(zhì)疑。如同樣是針對美國小企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)計劃(SBIR)的研究，Howell在區(qū)分了SBIR的兩個不同資助階段，并基于項目評審分利用斷點回歸方法解決內(nèi)生性問題后，卻發(fā)現(xiàn)第二階段的SBIR資助并不能幫助企業(yè)提升獲得風(fēng)險投資的概率，這與“信號功能”假說下應(yīng)觀測到的現(xiàn)象不符。同時，Howell的訪談記錄也顯示，美國的投資者在進(jìn)行決策時并不在意企業(yè)是否獲得過SBIR的資助。由此她指出，SBIR的資助所釋放的信號其實只是一種“噪音”(noise)，并不能帶來明顯差異[10]。

針對我國的部分研究中也直接或間接提到了政府研發(fā)資助可能具備信號功能。如楊洋等基于信號功能的作用邏輯，演繹并證實了企業(yè)所有制對政府補貼有效性的調(diào)節(jié)作用[11]；陳聰?shù)然诳萍夹椭行∑髽I(yè)創(chuàng)新基金的研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)獲得研發(fā)資助的時間越長，資助的效果就越顯著[12]。但在上述研究中，有關(guān)信號功能存在的推斷均是間接得出的，尚有待實證研究能為其提供直接的經(jīng)驗證據(jù)。

爭論信號功能存在與否的關(guān)鍵在于，政府與市場的投資邏輯存在天然差異：政府的研發(fā)資助更傾向支持基礎(chǔ)研究、共性技術(shù)等知識溢出強、私人回報低的項目；相比之下，市場投資人則對臨近商業(yè)化、高風(fēng)險回報的項目更為青睞。這一差異導(dǎo)致政府的資助信號很可能難以引起市場投資人的足夠重視[13]。為回應(yīng)質(zhì)疑，Kleer構(gòu)建了信號功能的形式模型加以分析，發(fā)現(xiàn)即便存在上述差異，只要研發(fā)資助本身包含了對企業(yè)質(zhì)量與能力的認(rèn)定，就能夠?qū)κ袌鐾顿Y人起到有效的信號作用，幫助企業(yè)吸引外部資金[14]。

研發(fā)資助有可能傳遞出可靠的質(zhì)量信號嗎？學(xué)者指出，這一假定成立的關(guān)鍵前提在于，主管的政府機構(gòu)不僅要具備相當(dāng)?shù)目茖W(xué)聲望與信譽[7]，同時，相比私人投資者而言，還擁有更充分的信息優(yōu)勢；此外，政府部門通常會邀請各行業(yè)的權(quán)威專家作為項目的技術(shù)評審，相比銀行、會計事務(wù)所等金融機構(gòu)的財務(wù)分析師，前者對當(dāng)前技術(shù)和市場的發(fā)展態(tài)勢往往更具洞察力，尤其是在高技術(shù)領(lǐng)域[9]。

本文的研究對象是受國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(“863計劃”)資助的企業(yè)。863計劃是我國為推動高技術(shù)研發(fā)所設(shè)立的最為核心的科技計劃，其目標(biāo)在于解決事關(guān)國家長遠(yuǎn)發(fā)展的戰(zhàn)略性高技術(shù)研發(fā)，培育新興產(chǎn)業(yè)增長點。自二十一世紀(jì)以來，隨著政策理念的調(diào)整，企業(yè)逐漸成長為承擔(dān)863計劃的一支重要力量。相比于SBIR計劃與科技型中小企業(yè)創(chuàng)新基金，863計劃主要支持的是產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)的研發(fā)，與產(chǎn)品最終的商業(yè)化之間還存在一定距離。

但我們基于上述討論分析認(rèn)為，863計劃提供的企業(yè)質(zhì)量信號是可信的：從資助的實際效果來看，作為我國高技術(shù)發(fā)展的一面旗幟，863計劃自設(shè)立以來已成功支持了超高性能計算機、載人航天等關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)和華為、浪潮等創(chuàng)新型企業(yè)的發(fā)展，享有崇高的社會聲譽。此外，在科技部的主導(dǎo)下，863計劃從申請指南到項目評審都集中了我國在相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的頂尖專家，不僅有高校、科研院所的學(xué)者，還包括行業(yè)主導(dǎo)企業(yè)的核心技術(shù)人員，對技術(shù)研發(fā)的態(tài)勢與潛力有著深刻的洞察。因而我們認(rèn)為，能夠從中觀測到信號功能的存在?；诖?，本研究提出假設(shè)：

H1：863計劃的資助能顯著促進(jìn)企業(yè)的外部融資

如果上述邏輯成立，即863計劃的資助通過向外部投資人釋放企業(yè)的質(zhì)量信號，有效緩解了市場的信息不對稱，從而幫助企業(yè)吸引外部融資。那么研究還應(yīng)該能夠觀測到，融資約束的嚴(yán)重程度與這一效果間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系：越是受融資約束影響的企業(yè)，863計劃的資助效果就應(yīng)該越顯著。在本研究中，主要關(guān)注企業(yè)的所有制、規(guī)模與行業(yè)技術(shù)特征的差異所帶來的影響。

對國有企業(yè)而言，由于市場的信息不對稱，需要通過政府的研發(fā)資助向市場投資人傳遞企業(yè)的質(zhì)量信號這一作用邏輯相對而言并不特別關(guān)鍵?，F(xiàn)階段在我國，企業(yè)債券、風(fēng)險基金等融資手段發(fā)展相對滯后[15]，以銀行借貸為代表的債權(quán)融資構(gòu)成企業(yè)研發(fā)投入的主要外部資金來源[16, 17]*來自央行、發(fā)改委、證監(jiān)會等機構(gòu)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，我國人民幣貸款占全社會融資規(guī)模的比重長期維持在70%以上，占絕對主導(dǎo)地位。，而這一融資渠道又主要服務(wù)于大型國有企業(yè)。因此相較而言，國有企業(yè)面臨的融資約束問題程度更輕。

在遭受投資損失時，國有企業(yè)往往能輕易獲得政府的額外援助、稅收減免等政策性支持，造成“預(yù)算軟約束”等問題[20]，降低了銀行投資失敗的風(fēng)險，因而更容易獲得銀行信貸資金的青睞。此外，盡管國有銀行在股份制改革以來開始逐漸應(yīng)用市場經(jīng)濟準(zhǔn)則進(jìn)行信貸決策，但事實上作為國有銀行最終所有者的各級政府仍能在很大程度上直接或間接主導(dǎo)信貸資源的分配[21]。在這一環(huán)境下，與政府保有天然聯(lián)系的國有企業(yè)自然能更輕易地以低于市場水平的利率價格獲取銀行借貸及其他財務(wù)資源。

相比之下，非國有企業(yè)，尤其是民營企業(yè)面臨著較大的資源、資金等方面的約束，在借貸時容易遭銀行等金融機構(gòu)的“所有制歧視”[23, 24]。非國有企業(yè)在我國當(dāng)前的金融體系下受融資約束的負(fù)面影響更嚴(yán)重，也更依賴于通過獲得政府資助，向外部投資人傳遞企業(yè)的質(zhì)量信號，從而吸引外部資金以投入研發(fā)[11]。張杰等在對我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)分析后發(fā)現(xiàn)，獲得政府補貼的民營企業(yè)更容易在后續(xù)獲得銀行貸款，而這一效應(yīng)對于國有企業(yè)則并不顯著[18]?？抵居碌鹊难芯恳舶l(fā)現(xiàn)，政府的研發(fā)資助能有效緩解融資約束對企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用，且該作用對非國有企業(yè)要更為顯著[22]。基于此，本研究提出假設(shè)：

H2a：研發(fā)資助的效果對非國有企業(yè)更顯著

企業(yè)規(guī)模與創(chuàng)新之間的關(guān)系是創(chuàng)新經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的經(jīng)典問題。相較而言，政府研發(fā)資助釋放的質(zhì)量信號對融資約束影響更嚴(yán)重的(中)小企業(yè)而言尤為關(guān)鍵。由于缺乏知識產(chǎn)權(quán)保護、獲取創(chuàng)新收益的能力，(中)小企業(yè)往往更不愿向投資人透露研發(fā)項目的核心內(nèi)容，導(dǎo)致其與外部投資人間的信息不對稱較大企業(yè)而言更為嚴(yán)重，在獲取外部融資時需支付高昂的“檸檬溢價”。更重要的是，在我國，作為企業(yè)外部融資主要來源的銀行尤其看重穩(wěn)定的現(xiàn)金流和充足的抵押物，以及企業(yè)過往的信用記錄，而上述條件都是(中)小企業(yè)所缺乏的[25]。此外，在進(jìn)行信貸決策時，銀行針對不同規(guī)模企業(yè)開展財務(wù)與風(fēng)險評估的成本并不存在顯著差異，自然就會形成銀行借貸的“規(guī)模歧視”現(xiàn)象[26]。

需要說明的是，863計劃并非僅支持大型企業(yè)，有相當(dāng)數(shù)量的小企業(yè)或初創(chuàng)企業(yè)申請并最終獲得了863計劃的資助。根據(jù)工信部等制定的我國中小企業(yè)的劃型標(biāo)準(zhǔn)，在工業(yè)領(lǐng)域，年營業(yè)收入40000萬元以下的為中小微型企業(yè)*工業(yè)和信息化部、國家統(tǒng)計局、國家發(fā)展和改革委員會、財政部,關(guān)于印發(fā)中小企業(yè)劃型標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的通知, 2011.。而在本文的樣本企業(yè)中，有1/4的企業(yè)在申請資助時的年營業(yè)收入小于40000萬元，屬于這一范疇。其中，位于安徽的科大訊飛就是這類企業(yè)的典型代表?？拼笥嶏w成立于1999年，早期的核心技術(shù)與初創(chuàng)人員主要來自中科大的“人機語音通信實驗室”。其于2001年就參與到863計劃重大項目“面向網(wǎng)絡(luò)環(huán)境及內(nèi)容的語音信息處理應(yīng)用平臺”的研發(fā)工作中，并在后續(xù)進(jìn)一步承擔(dān)了重要角色。

基于此，本研究提出假設(shè)：

H2b：研發(fā)資助的效果對較小規(guī)模企業(yè)更顯著

研發(fā)資助的效果在不同行業(yè)間的差異，對于政府財政資源分配、研發(fā)資金方向設(shè)置等有著直接的指導(dǎo)價值，長期受政策實踐者的高度關(guān)注。對于高技術(shù)行業(yè)，市場中的傳統(tǒng)金融機構(gòu)，尤其是以銀行、會計公司等為代表的財務(wù)分析報告難以判斷企業(yè)核心技術(shù)的發(fā)展前景與市場價值，導(dǎo)致這類公司在對外融資時面臨著較高程度的信息不對稱[6]。此外，技術(shù)密集型企業(yè)的研發(fā)投入大都轉(zhuǎn)化為人力資本或?qū)＠葻o形資產(chǎn)，較難作為抵押，因而不受銀行借貸的青睞?；诖?，本研究提出假設(shè)：

H2c：研發(fā)資助的效果對高技術(shù)企業(yè)更顯著

三、研究設(shè)計

(一)研究方法

評價政府研發(fā)資助的效果，屬于典型的干預(yù)效應(yīng)(treatment effect)研究，主要困難在于克服數(shù)據(jù)的選擇性偏誤，解釋因果關(guān)系而非相關(guān)關(guān)系。概括而言，由于研發(fā)資助的遴選過程需要考慮企業(yè)的規(guī)模、年齡、能力等系列因素，研究者難以根據(jù)可觀測的結(jié)果判斷出究竟是資助本身在起作用，還是遴選過程在起作用，因而無法對政府研發(fā)資助的實際效果做出因果推斷。

考慮到社會科學(xué)研究的固有局限，難以通過隨機實驗控制內(nèi)生性。目前，學(xué)者主要沿用兩種路徑對此展開研究，一是基于問卷調(diào)查的分析，即請資助企業(yè)將現(xiàn)實情況與倘未獲得資助的假想情況進(jìn)行比較，對研發(fā)資助的效果做出主觀評價。這類調(diào)查結(jié)論往往存在系統(tǒng)性偏誤，尤其是當(dāng)受調(diào)查人群是政府研發(fā)資助的利益相關(guān)方時，很可能在回答中刻意高估了研發(fā)資助的實際效果。

另一種較為普遍的研究路徑是基于匹配(matching)的分析，其基本思想是人為構(gòu)造出與干預(yù)組樣本特征近似的控制組，最常見的是傾向得分匹配法(propensity score matching)?；谄ヅ涞姆治鲈谝欢ǔ潭壬蠝p少了選擇性偏誤，得到了廣泛運用。但近年來，這一方法也同樣遭到了質(zhì)疑，其主要批評在于，匹配只考慮了可觀測特征的差異，卻無法控制因不可觀測特征引起的偏誤，如企業(yè)的創(chuàng)新性等，從而帶來隱性偏差。

本研究主要通過以下辦法克服上述問題：一是控制樣本來源。分析的所有樣本企業(yè)均為申請863計劃的企業(yè)，其中申請成功的作為干預(yù)組，申請失敗的則作為控制組。由于企業(yè)申請863計劃需滿足一定的門檻要求，且均經(jīng)過地方政府或相關(guān)行業(yè)協(xié)會的組織推薦和資質(zhì)審查，相較一般企業(yè)具備更強的創(chuàng)新意愿與技術(shù)實力。在控制該項條件后，本研究的外部干預(yù)(treatment)，即企業(yè)是否得到863計劃的資助，已經(jīng)在相當(dāng)程度上接近于隨機實驗，在很大程度上減少了研究的選擇性偏誤[8]。

二是采用雙重差分傾向得分匹配(PSM-DID, Difference-in-Difference PSM estimator)估計研發(fā)資助的平均干預(yù)效應(yīng)(ATT, Average Treatment Effect on the Treated)。PSM-DID由Heckman首先提出并運用于勞動經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的研究，其主要優(yōu)勢在于，除控制樣本的可觀測特征外，還能夠控制雖不可觀測、但不隨時間變化(time invariant)的樣本差異[27]。PSM-DID同樣需要滿足進(jìn)行傾向得分匹配(PSM)的有條件獨立假定與共同取值假定[28]。與傾向得分匹配不同的是，在運用PSM-DID估計平均干預(yù)效應(yīng)時，還需獲取干預(yù)后期的樣本信息。

設(shè)干預(yù)前為t′時期，干預(yù)后為t時期，基于已有假定可一致地對平均干預(yù)效應(yīng)進(jìn)行估計：

∑j：j∈I0∩Spω(i,j),(y0tj-y0t′j)

其中，Sp為滿足共同取值(common support)假定的數(shù)據(jù)集，I1與I0分別為干預(yù)組與控制組，Nt為集合I1∩Sp中包含的個體數(shù)，ω(i,j)為對應(yīng)于配對(i,j)的權(quán)重，可通過核匹配等不同匹配方法確定。上式中(y1ti-y0t′i)與(y0tj-y0t′j)分別代表干預(yù)組和控制組個體在實驗前后的變化。

(二)數(shù)據(jù)來源

分析數(shù)據(jù)主要包含863計劃的資助數(shù)據(jù)與企業(yè)的基本信息與財務(wù)數(shù)據(jù)。首先，基于863計劃的申請數(shù)據(jù)與立項數(shù)據(jù)(2001—2006)，篩選出申請成功的干預(yù)組企業(yè)與申請失敗的控制組企業(yè)，并對同一家企業(yè)在不同年份的申請信息進(jìn)行合并。盡管樣本中的部分企業(yè)在上述期間曾多次甚至連續(xù)多次申請863計劃，但考慮到本研究主要關(guān)注研發(fā)資助的信號功能，關(guān)鍵的是企業(yè)首次承擔(dān)863計劃、從“無”到“有”的過程，因而本文分析中僅考慮了企業(yè)第一次成功申請863計劃的情況，將其作為外部干預(yù)(treatment)的作用時間。

然后根據(jù)名稱、所在省份、法人代表等企業(yè)關(guān)鍵信息，將按照上述辦法處理得到的863計劃資助數(shù)據(jù)與國家統(tǒng)計局收集的中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(China Industrial Enterprise Database)進(jìn)行匹配。工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫覆蓋我國全部的國有工業(yè)企業(yè)以及規(guī)模以上的非國有工業(yè)企業(yè)*“工業(yè)”統(tǒng)計口徑包括“國民經(jīng)濟行業(yè)分類”中的“挖掘業(yè)”、“制造業(yè)”以及“電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)”三個門類，其中“制造業(yè)”占90%以上。，內(nèi)含企業(yè)的基本統(tǒng)計信息與各項財務(wù)指標(biāo)，是當(dāng)前國內(nèi)外學(xué)者研究中國企業(yè)行為和績效的主要數(shù)據(jù)庫之一[29]?？紤]到研發(fā)資助的效果存在一定的滯后性[30-31]，還需要根據(jù)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的企業(yè)代碼進(jìn)一步匹配申請當(dāng)年到申請后連續(xù)三年的企業(yè)數(shù)據(jù)，以增強結(jié)論的穩(wěn)健性。

最后，對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查與刪誤。下述情況被作為問題數(shù)據(jù)予以刪除，包括：(1)企業(yè)的各項投入為負(fù)，包括總產(chǎn)值、職工人數(shù)、中間投入、固定資產(chǎn)原值和固定資產(chǎn)凈值；(2)企業(yè)的固定資產(chǎn)原值小于固定資產(chǎn)凈值；(3)企業(yè)的工業(yè)增加值或中間投入大于總產(chǎn)出；(4)企業(yè)的新產(chǎn)品產(chǎn)值為負(fù)。此后，將總資產(chǎn)位于1%～99%區(qū)間以外的樣本企業(yè)視作離群值刪除。最終的研究樣本共有2821個觀測值，包含2001—2006年間申請863計劃的630家企業(yè)(非平衡面板)，涵蓋28個行業(yè)，位于30個省、直轄市和自治區(qū)(不含西藏自治區(qū)與臺灣省)。

(三)變量測度

研究的因變量是企業(yè)外部融資(intr)。借鑒已有研究的做法，本文選取企業(yè)利息支出的對數(shù)值作為企業(yè)外部融資的代理變量[16,32- 33]。我國以銀行為主導(dǎo)的金融體系決定了企業(yè)外部融資的主要來源是銀行信貸?？紤]到我國的信貸利率長期處于政府管控狀態(tài)，只允許微小的浮動，因而企業(yè)的利息支出能近似反映企業(yè)當(dāng)年的借貸存量，進(jìn)而作為企業(yè)外部融資的代理變量。研究的干預(yù)變量是863計劃的資助(granted)，屬于二元虛擬變量，申請成功時為1，否則為0。

在進(jìn)行傾向得分匹配時，需要對影響企業(yè)入選863計劃的協(xié)變量加以控制?？紤]到863計劃主要考察企業(yè)的研發(fā)能力與后續(xù)的示范推廣及產(chǎn)業(yè)化潛力，研究控制了以下變量：

1.企業(yè)所有制(sosce)。Holz等詳細(xì)論述了國有(state ownership)企業(yè)與國有控股(state control)企業(yè)的異同[34]，并指出工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的“控股情況”項更適合作為所有制的測度，且能與統(tǒng)計局的幾項重要統(tǒng)計數(shù)據(jù)相匹配?；诖?，本研究采用“控股情況”作為企業(yè)所有制(是否國有企業(yè))的測度。

2.企業(yè)規(guī)模(size)。這里借鑒已有研究的做法，取企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)作為企業(yè)規(guī)模的測度[35]。

3.企業(yè)年齡(age)。一方面，組織的競爭力可能隨年齡增長[36]；另一方面，由于組織惰性的存在，企業(yè)年齡也可能構(gòu)成阻礙創(chuàng)新的重要因素[37]。本研究采用企業(yè)申請863計劃年份與企業(yè)開業(yè)年份間的差值作為企業(yè)年齡的測度。

4.資本密集度(cpi)。相較于勞動密集型企業(yè)，資本密集型企業(yè)可能更注重研發(fā)和創(chuàng)新[38]。本研究采用固定資產(chǎn)/職工人數(shù)作為資本密集度的測度。

5.營業(yè)利潤率(profit)，即企業(yè)的主營業(yè)務(wù)利潤與主營業(yè)務(wù)收入之比。該指標(biāo)常被用于衡量企業(yè)自身的盈利能力，因而與企業(yè)對研發(fā)活動的投入密切相關(guān)。

6.企業(yè)出口(export)。出口與創(chuàng)新的關(guān)系近年來得到了學(xué)者的廣泛關(guān)注。大部分研究都認(rèn)為出口行為能提升企業(yè)的創(chuàng)新能力，改善企業(yè)的創(chuàng)新績效[39]。設(shè)置企業(yè)出口的虛擬變量，有出口的設(shè)為1，否則為0。

7.資產(chǎn)負(fù)債率(lever)，也稱企業(yè)財務(wù)杠桿，用于衡量企業(yè)的負(fù)債情況，反映企業(yè)經(jīng)營的風(fēng)險程度。絕大部分學(xué)者均認(rèn)同其對企業(yè)的創(chuàng)新績效具有顯著影響。指標(biāo)測算方式為企業(yè)債務(wù)總額/企業(yè)資產(chǎn)總額[35]。

8.冗余資源(sr)。冗余資源可能會影響企業(yè)的探索性行為[40]。參照以往研究，本文采用企業(yè)的凈利潤/主營業(yè)務(wù)收入作為冗余資源的測度[41]。

9.行業(yè)技術(shù)水平(inno)。由于2003年我國政府頒布了新《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》(GB/T4754-2002)，導(dǎo)致企業(yè)登記的行業(yè)代碼在該年前后存在系統(tǒng)差異。本研究在Loren Brandt[42]編制的制造業(yè)行業(yè)編碼轉(zhuǎn)換表的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步添加了采礦業(yè)與電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的行業(yè)編碼轉(zhuǎn)換關(guān)系，進(jìn)而統(tǒng)一了樣本企業(yè)的行業(yè)編碼方式。測算方式為：基于標(biāo)準(zhǔn)化后的二分位行業(yè)編碼，計算行業(yè)內(nèi)樣本企業(yè)的研發(fā)投入之和與主營業(yè)務(wù)收入之和，取兩者的比值作為測度[6]。

四、結(jié)果分析

表1、表2展示了樣本企業(yè)的地域分布與行業(yè)分布基本情況。表3、表4分別匯報了主要變量的描述性統(tǒng)計與相關(guān)分析結(jié)果。在樣本企業(yè)中，有39.8%的企業(yè)獲得了863計劃的資助，39.8%的企業(yè)是國有企業(yè)，企業(yè)的平均年齡為17.8年，54.9%的企業(yè)有出口行為，資產(chǎn)負(fù)債率的均值是0.537。

表1 樣本企業(yè)的地域分布(前十位)

表2 樣本企業(yè)的行業(yè)分布(前十位)

表3 主要變量的描述性統(tǒng)計

① 少量企業(yè)的利息支出為0,理論上取對數(shù)后為負(fù)無窮,此處近似賦值為0。由于其他企業(yè)的利息支出遠(yuǎn)大于1(取對數(shù)為0),因此不改變原有的大小關(guān)系,不會影響計量結(jié)果。

表4 主要變量的相關(guān)分析

為了直觀展示干預(yù)(研發(fā)資助)的作用效果，圖1繪制了申請資助前后共五年間，干預(yù)組與控制組企業(yè)的外部融資均值?？梢钥吹?，干預(yù)組企業(yè)的平均外部融資在各年間均高于控制組企業(yè)；且在申請資助后，這一差距相比申請資助當(dāng)年又有明顯增長。但我們?nèi)匀粺o法排除一種可能：這是由于篩選出的資助企業(yè)的發(fā)展前景與融資能力本就更佳。表5的t檢驗也支持了這一懷疑，除資本密集度、營業(yè)利潤率、冗余資源以及行業(yè)技術(shù)水平4項外，其余主要變量均存在顯著的組間差異，因而無法排除“選擇性偏誤”的存在，需要先進(jìn)行傾向得分匹配。

圖1 申請資助前后干預(yù)組與控制組企業(yè)的平均利息支出

變量干預(yù)組(N=248)控制組(N=382)T值P值外部融資intr6.9316.3002.1830.029所有制sosce0.4840.3353.7710.000年齡age18.06915.2721.8350.067規(guī)模size13.10012.2475.6680.000資本密集度cpi0.0200.0180.2640.337營業(yè)利潤率profit0.0030.044-1.4130.158出口export0.6020.4633.4250.001資產(chǎn)負(fù)債率lever0.5680.5281.6710.095冗余資源sr0.0560.067-0.3520.773行業(yè)技術(shù)水平inno0.0060.0060.9540.340

在考慮內(nèi)生性后，采用二次核匹配，通過logit回歸估計企業(yè)獲得863計劃資助的傾向得分(propensity score)，并將傾向得分相同或相近的企業(yè)進(jìn)行匹配以控制企業(yè)資質(zhì)，匹配范圍限于滿足共同取值(common support)假定的樣本企業(yè)。表6展示了匹配前后，干預(yù)組與控制組在各協(xié)變量上的組間差異?？梢园l(fā)現(xiàn)，在進(jìn)行匹配后，所有協(xié)變量的組間差異均已不再顯著。

表6 傾向得分匹配前后協(xié)變量的組間差異

考慮到研發(fā)資助的效果可能存在滯后性，本研究在匹配后進(jìn)行雙重差分時，分別將目標(biāo)年份設(shè)定為申請資助后的第1/2/3年進(jìn)行運算，以加強研究結(jié)論的穩(wěn)健性，結(jié)果如表7所示?？梢钥吹?，在通過PSM-DID控制內(nèi)生性后，863計劃的資助能夠顯著提升企業(yè)的外部融資，且這一效果在企業(yè)獲得資助后的連續(xù)三年均顯著，假設(shè)H1得證。

采用分組回歸的辦法對假設(shè)H2a-H2c進(jìn)行驗證。表8～表10分別為根據(jù)企業(yè)的所有制、規(guī)模與行業(yè)技術(shù)水平進(jìn)行分組后的估計結(jié)果。其中，企業(yè)所有制是二元虛擬變量，可以直接進(jìn)行分組；企業(yè)規(guī)模與行業(yè)技術(shù)水平是連續(xù)變量，需對所有樣本企業(yè)根據(jù)關(guān)鍵變量進(jìn)行排序，均等分為三組后分別展開分析。

表8顯示，國有企業(yè)在獲得863計劃的資助后，外部融資規(guī)模相比未獲資助的控制組企業(yè)并未得到顯著提升，而與此相反的是，非國有企業(yè)在獲得863計劃的資助后，外部融資規(guī)模相比未獲資助的控制組企業(yè)有顯著提升，且這一結(jié)果在企業(yè)申請資助后的連續(xù)三年均在1%的置信水平下顯著，H2a得證；表9顯示，863計劃的資助對較大規(guī)模企業(yè)的外部融資并沒有顯著影響，而僅對中等規(guī)模和較小規(guī)模企業(yè)的外部融資有作用，其中，較小規(guī)模企業(yè)的外部融資增長最為顯著，H2b得證；表10顯示，863計劃的資助對處于低技術(shù)行業(yè)的企業(yè)的外部融資并沒有顯著影響，而對處于高技術(shù)和中技術(shù)行業(yè)的企業(yè)有顯著作用，其中高技術(shù)企業(yè)的外部融資增長最為顯著，H2c得證。

表7 研發(fā)資助的PSM-DID估計

表8 分組回歸(企業(yè)所有制)的PSM-DID估計

表9 分組回歸(企業(yè)規(guī)模)的PSM-DID估計

表10 分組回歸(行業(yè)技術(shù)水平)的PSM-DID估計

本研究還通過以下方式加強結(jié)論的穩(wěn)健性。首先，調(diào)整匹配的方法，除研究中運用的二次核匹配外，還通過局部線性回歸匹配進(jìn)行計算；其次，調(diào)整關(guān)鍵變量的測算辦法，包括：1)對所有制的測度依據(jù)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中企業(yè)的注冊類型或?qū)嵤召Y本，前者反映企業(yè)在工商局登記注冊的類型，后者則反映企業(yè)當(dāng)年的真實控股情況[29]；2)對企業(yè)規(guī)模的測算依據(jù)企業(yè)的員工數(shù)或企業(yè)固定資產(chǎn)[33]；3)對行業(yè)技術(shù)水平的測算，對行業(yè)的分類從基于二分位的行業(yè)代碼調(diào)整為基于四分位的行業(yè)代碼，重新計算行業(yè)內(nèi)樣本企業(yè)的研發(fā)投入之和與主營業(yè)務(wù)收入之和的比值。上述幾種方式得到的估計結(jié)果與本文的研究結(jié)論均沒有顯著差異，可見研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

五、結(jié)論與討論

除“知識市場失靈”外，創(chuàng)新還面臨“資本市場失靈”：企業(yè)家與投資人之間的信息不對稱會削弱企業(yè)籌集外部資金的能力，形成融資約束。而政府提供的研發(fā)資助不僅能夠分擔(dān)企業(yè)創(chuàng)新的風(fēng)險與成本，還具備“信號功能”，即資助等同于對企業(yè)的質(zhì)量“認(rèn)證”，從而有效緩解市場的信息不對稱，幫助企業(yè)克服融資約束、吸引外部資金。

本文以國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)為例，實證考察了政府研發(fā)資助的“信號功能”。在通過雙重差分傾向得分匹配法控制結(jié)論的內(nèi)生性后，研究發(fā)現(xiàn)：1.政府的研發(fā)資助能夠有效幫助企業(yè)吸引外部融資；2.融資約束的嚴(yán)重程度與研發(fā)資助的效果正相關(guān)，即越是受融資約束影響的企業(yè)，研發(fā)資助的效果就越顯著。具體表現(xiàn)為：研發(fā)資助的效果對非國有企業(yè)、較小規(guī)模企業(yè)以及高技術(shù)企業(yè)更顯著。

本文的研究結(jié)論為政府研發(fā)資助信號功能的討論提供了新的經(jīng)驗證據(jù)。研究采用的雙重差分傾向得分匹配法，不僅能控制可觀測因素引起的選擇性偏誤，還能夠控制那些雖不可觀測、但不隨時間變化的樣本差異，從而做出可靠的因果推斷。同時，基于863計劃的研究表明，以產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)為主要資助對象的研發(fā)計劃同樣能獲得市場投資人的青睞，信號功能存在的關(guān)鍵前提在于，政府要有能力篩選出高水平的研發(fā)項目，從而向市場釋放出可靠的質(zhì)量信號。

對研發(fā)資助的信號功能及其作用邏輯展開深入研究，有助于在討論企業(yè)創(chuàng)新時避免單一的政府主導(dǎo)論或市場主導(dǎo)論，理解政府“有形之手”與市場“無形之手”的協(xié)同作用。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的分組研究有助于識別研發(fā)資助對不同類型企業(yè)作用效果的異質(zhì)性，從而指導(dǎo)政府更有針對性地分配財政科技資源，具有較強的現(xiàn)實價值。

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(本文責(zé)編：王延芳)

An Empirical Study on the Signal Effect of R&D Subsidy: Evidence from 863 Program

LI Zhang, SU Jun

(SchoolofPublicPolicyandManagement,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)

Supporters of signal effect stress that R&D subsidy could send a positive signal to potential investors in the market about the firm’s quality, helping ease financial constraints and raise funds.However up to now, the empirical results on this are still mixed. Researchers argue that the difference between government and private sectors will make this signal useless on attracting investors. I investigate the effect of R&D subsidy on firms’ outside financing with the case of National High-Tech R&D Program in China. After controlling for the endogeneity with Propensity Score Matching Difference-in-Difference estimator, I find that: 1.R&D subsidy can improve firms’ outside financing significantly; 2.the more seriously firms are affected by the financial constraints, the more benefits firms can get from the receipt of R&D subsidy.

R&D subsidy; signal effect; PSM-DID; financial constraint

2016-11-10

2017-01-21

國家自然科學(xué)基金重點項目“基于若干領(lǐng)域政策實踐的中國公共決策模式及其現(xiàn)代化路徑研究”(71233005)；國家自然科學(xué)基金國際(地區(qū))合作與交流項目“決策模式差異化情景下的中美低碳創(chuàng)新政策工具比較研究”(71520107005)。

李彰(1989-)，男，浙江紹興人，清華大學(xué)公共管理學(xué)院博士研究生，研究方向：創(chuàng)新政策、科研管理、科技金融。

F204

A

1002-9753(2017)02-0054-12