羅君麗，鮑夢(mèng)曉

(鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河南 鄭州 450046)

1 引 言

市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)下，企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)面臨著較高的風(fēng)險(xiǎn)和較強(qiáng)的溢出效應(yīng)(Tassey G.，2004)[1]，往往會(huì)造成企業(yè)“搭便車”等現(xiàn)象，削弱企業(yè)自主創(chuàng)新的動(dòng)力。因此，政府部門通過(guò)實(shí)施補(bǔ)貼等多項(xiàng)政策，激勵(lì)企業(yè)開展創(chuàng)新活動(dòng)，進(jìn)而解決市場(chǎng)失靈問題。然而，由于政府難以獲取企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的全部信息，可能造成政策工具的介入與干預(yù)，存在一定程度上的扭曲。余明桂、回雅甫和潘紅波(2010)[2]指出，在政府補(bǔ)貼的政策下，企業(yè)可能通過(guò)“尋租”等方式，造成補(bǔ)貼低效，產(chǎn)生資源錯(cuò)配。因此，公共政策和企業(yè)創(chuàng)新研究領(lǐng)域一直不乏促進(jìn)論和抑制論之爭(zhēng)(康志勇，2018)[3]。政府補(bǔ)貼能否有效發(fā)揮創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)，仍需實(shí)踐證據(jù)的檢驗(yàn)。

現(xiàn)有文獻(xiàn)顯示，目前就政府補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的研究非常稀少(張翅，2020)[4]，有待豐富和深化。李曉陽(yáng)、龍貝和李曉雪等(2021)[5]指出，政府補(bǔ)貼政策的實(shí)施在農(nóng)業(yè)企業(yè)中存在補(bǔ)貼資金使用不規(guī)范、補(bǔ)貼效果不理想等問題，而農(nóng)業(yè)企業(yè)開展的尋租、騙補(bǔ)等迎合行為是導(dǎo)致政府補(bǔ)貼產(chǎn)生政策扭曲的直接原因。李億峰、鄭雅靜和鄭傳芳(2021)[6]研究同樣發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新補(bǔ)貼下的農(nóng)產(chǎn)品加工上市企業(yè)，的確存在著某種程度上的策略性創(chuàng)新傾向。 張翅(2020)[4]在研究中指出，政府補(bǔ)貼無(wú)法提高農(nóng)業(yè)類上市企業(yè)未來(lái)的創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效率。

上述學(xué)者的研究表明，政府補(bǔ)貼在一定程度上的確誘導(dǎo)了農(nóng)業(yè)企業(yè)的尋租、騙補(bǔ)等迎合行為。然而，目前學(xué)者大多通過(guò)理論分析來(lái)解釋政府補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)類上市企業(yè)的激勵(lì)扭曲效應(yīng)，鮮有研究通過(guò)實(shí)證分析進(jìn)行論證。鑒于此，本文基于投入、產(chǎn)出視角，選取滬深A(yù)股2012-2020年農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)為研究樣本，分析政府補(bǔ)貼投入對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的政策效應(yīng)，以期為優(yōu)化政府補(bǔ)貼資金的使用效率、解決農(nóng)業(yè)企業(yè)補(bǔ)貼效果低效或無(wú)效等問題提供政策建議。

2 理論分析與研究假說(shuō)

2.1 政府補(bǔ)貼的創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)

目前就政府補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新影響的研究證據(jù)較為匱乏。張翅(2020)[4]以2007-2016年農(nóng)業(yè)類上市企業(yè)為樣本，研究發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼容易誘導(dǎo)逆向選擇、道德風(fēng)險(xiǎn)等問題，導(dǎo)致政府“被俘虜”，因此擠出企業(yè)下一輪的研發(fā)投入，也無(wú)法提高企業(yè)未來(lái)的創(chuàng)新產(chǎn)出。蔣樟生(2021)[7]基于2009-2019年農(nóng)業(yè)類上市企業(yè)數(shù)據(jù)，指出政府補(bǔ)貼會(huì)擠出企業(yè)研發(fā)投入，產(chǎn)生替代效應(yīng)。李億峰、鄭雅靜和鄭傳芳(2021)[6]則研究了研發(fā)類補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，實(shí)證顯示，創(chuàng)新補(bǔ)貼下的企業(yè)在某種程度上的確存在策略性創(chuàng)新傾向。

結(jié)合上述研究?jī)?nèi)容，本文認(rèn)為政府補(bǔ)貼在農(nóng)業(yè)企業(yè)中可能的確存在著逆向選擇、道德風(fēng)險(xiǎn)等問題。以往學(xué)者普遍使用理論解釋補(bǔ)貼的激勵(lì)扭曲效應(yīng)，鮮有學(xué)者通過(guò)實(shí)踐數(shù)據(jù)驗(yàn)證逆向選擇、道德風(fēng)險(xiǎn)等現(xiàn)象的存在。因此，本文參考程虹和鐘光耀(2018)[8]的研究，通過(guò)構(gòu)建“迎合”變量，描述企業(yè)開展尋租等迎合行為，分析政府補(bǔ)貼產(chǎn)生激勵(lì)扭曲效應(yīng)的內(nèi)在作用機(jī)制。

有關(guān)企業(yè)“迎合”行為的研究中，趙璨、王竹泉和楊德明等(2015)[9]將企業(yè)通過(guò)尋租、騙補(bǔ)等方式獲得政策支持的行為界定為企業(yè)對(duì)政府政策的迎合。黎文靖和鄭曼妮(2016)[10]指出，選擇性的產(chǎn)業(yè)政策只能激勵(lì)企業(yè)開展策略性創(chuàng)新行為迎合政府政策，并無(wú)產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新，造成企業(yè)在創(chuàng)新資源、發(fā)展精力上的浪費(fèi)，從而不利于企業(yè)開展創(chuàng)新活動(dòng)。因此，本文認(rèn)為，當(dāng)企業(yè)的非實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)出占比較高時(shí)，即實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利之和在專利總量中的比例較多時(shí)，更容易誘導(dǎo)其開展尋租等迎合活動(dòng)。即本文將樣本中非發(fā)明專利申請(qǐng)量占比高于樣本中位數(shù)的企業(yè)定義為可能產(chǎn)生迎合活動(dòng)的企業(yè)，其“迎合”變量定義為1，反之則為0。

綜上所述，本文認(rèn)為農(nóng)業(yè)企業(yè)開展尋租等迎合行為是政府補(bǔ)貼發(fā)生激勵(lì)扭曲效應(yīng)的潛在原因。因此本文做出如下假設(shè)：

H1：政府補(bǔ)貼可能誘導(dǎo)農(nóng)業(yè)企業(yè)的尋租等迎合行為，進(jìn)而產(chǎn)生激勵(lì)扭曲效應(yīng)。

2.2 補(bǔ)貼分類差異下的創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)

農(nóng)業(yè)企業(yè)所獲得的政府補(bǔ)貼明細(xì)中，一部分為研發(fā)補(bǔ)貼，與企業(yè)研發(fā)活動(dòng)直接相關(guān)，用于開展科研項(xiàng)目；另一部分為非研發(fā)補(bǔ)貼，與企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)直接相關(guān)，用于扶持企業(yè)發(fā)展。在假設(shè)1下，本文認(rèn)為，相比較于研發(fā)類補(bǔ)貼，農(nóng)業(yè)企業(yè)更可能通過(guò)尋租等迎合行為獲得非研發(fā)類補(bǔ)貼。上述現(xiàn)象的產(chǎn)生，一方面是因?yàn)榕c研發(fā)類補(bǔ)貼相比，非研發(fā)類補(bǔ)貼的申請(qǐng)條件較為寬松；另一方面可能是目前政府對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)非研發(fā)類補(bǔ)貼的份額較為豐厚，進(jìn)而誘導(dǎo)了尋租等迎合活動(dòng)的開展。由于企業(yè)尋租等活動(dòng)的存在，研發(fā)補(bǔ)貼的正向激勵(lì)效應(yīng)可能發(fā)生遮掩效應(yīng)，進(jìn)而造成研發(fā)補(bǔ)貼并未發(fā)生顯著的正向影響。因此，本文做出如下假設(shè)：

H2-1：農(nóng)業(yè)企業(yè)通過(guò)尋租等迎合活動(dòng)獲取非研發(fā)類補(bǔ)貼，進(jìn)而可能造成企業(yè)研發(fā)資源、發(fā)展精力的浪費(fèi)，最終阻礙企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)。

H2-2：在上述假設(shè)基礎(chǔ)上，本文認(rèn)為研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在遮掩效應(yīng)，即研發(fā)類補(bǔ)貼并未顯著激勵(lì)農(nóng)業(yè)企業(yè)增加創(chuàng)新產(chǎn)出。

2.3 補(bǔ)貼強(qiáng)度差異下的創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)

在假設(shè)1的基礎(chǔ)上，本文就不同政府補(bǔ)貼強(qiáng)度對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響展開分析。本文認(rèn)為，當(dāng)政府補(bǔ)貼強(qiáng)度較低時(shí)，企業(yè)的尋租活動(dòng)不足以產(chǎn)生顯著的激勵(lì)扭曲現(xiàn)象，而當(dāng)政府補(bǔ)貼強(qiáng)度過(guò)高時(shí)，容易造成企業(yè)產(chǎn)生較強(qiáng)的依賴性，誘導(dǎo)企業(yè)開展尋租活動(dòng)，獲取補(bǔ)貼份額，進(jìn)而產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響。白旭云、王硯羽和蘇欣(2019)[11]的研究指出，政府補(bǔ)貼作為一種事前激勵(lì)，會(huì)誘導(dǎo)企業(yè)開展尋租活動(dòng)，形成資金依賴，最終對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率、創(chuàng)新質(zhì)量產(chǎn)生消極作用。而在補(bǔ)貼發(fā)放之后，由于信息不對(duì)稱等因素，企業(yè)可能并未將其用于開展實(shí)質(zhì)性的創(chuàng)新活動(dòng)，而是將補(bǔ)貼挪作他用，彌補(bǔ)以往經(jīng)營(yíng)虧損或是進(jìn)行策略性創(chuàng)新活動(dòng)迎合新一輪的補(bǔ)貼利潤(rùn)等。因此，只有當(dāng)政府補(bǔ)貼強(qiáng)度處在一定的適度區(qū)間時(shí)，政府補(bǔ)貼才能夠發(fā)揮出正向的引導(dǎo)作用，激勵(lì)企業(yè)通過(guò)開展創(chuàng)新活動(dòng)申請(qǐng)補(bǔ)貼份額。

因此，本文做出如下假設(shè)：

H3-1：過(guò)高的補(bǔ)貼強(qiáng)度會(huì)誘導(dǎo)農(nóng)業(yè)企業(yè)開展尋租等活動(dòng)，扭曲政府補(bǔ)貼的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)。

H3-2：適度的補(bǔ)貼強(qiáng)度能夠引導(dǎo)農(nóng)業(yè)企業(yè)積極開展創(chuàng)新活動(dòng)。

2.4 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異下的創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)

我國(guó)企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同導(dǎo)致國(guó)有企業(yè)、非國(guó)有企業(yè)在資源稟賦上存在差異(胡亞茹，陳丹丹，劉震，2018)[12]。國(guó)有企業(yè)與政府部門之間存在天然的政治紐帶，因此管理者可能憑借與政府部門的良好關(guān)系，尋得更多份額的補(bǔ)貼資源。就非國(guó)有企業(yè)而言，其創(chuàng)新資源稟賦、經(jīng)營(yíng)狀況較為一般，在假設(shè)1下，更為可能通過(guò)其他的方式騙取補(bǔ)貼份額，從而產(chǎn)生激勵(lì)扭曲效應(yīng)。

本文認(rèn)為，在假設(shè)1下，雖然不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)可能采取不同的方式尋得政府補(bǔ)貼份額，然而其對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響可能存在差異。對(duì)于國(guó)有企業(yè)而言，其自身的創(chuàng)新資源優(yōu)勢(shì)可能會(huì)遮掩補(bǔ)貼帶來(lái)的激勵(lì)扭曲效應(yīng)，而非國(guó)有企業(yè)的激勵(lì)扭曲效應(yīng)可能會(huì)顯著存在。因此，本文做出如下假設(shè)：

H4-1：國(guó)有企業(yè)可能憑借與政府部門的良好關(guān)系獲得政府補(bǔ)貼份額，然而這一活動(dòng)對(duì)自身創(chuàng)新產(chǎn)出的負(fù)面影響可能會(huì)被遮掩。

H4-2：對(duì)于非國(guó)有企業(yè)、經(jīng)營(yíng)狀況較好的企業(yè)可能通過(guò)尋租等迎合活動(dòng)獲取政府補(bǔ)貼份額，而經(jīng)營(yíng)狀況較差的可能采取其他行為騙取政府補(bǔ)貼份額，最終扭曲政府補(bǔ)貼的激勵(lì)作用。

2.5 治理環(huán)境差異下的創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)

童馨樂、楊璨和WangJinmin(2022)[13]學(xué)者的研究表明，外部治理環(huán)境是影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的重要因素。本文認(rèn)為，農(nóng)業(yè)企業(yè)開展的尋租等迎合活動(dòng)，是政府補(bǔ)貼產(chǎn)生創(chuàng)新激勵(lì)扭曲效應(yīng)的潛在因素。因此，當(dāng)政府部門干預(yù)市場(chǎng)程度較大時(shí)，更容易誘導(dǎo)企業(yè)產(chǎn)生尋租等行為，而當(dāng)政府部門干預(yù)市場(chǎng)的程度較小，即企業(yè)所處的外部治理環(huán)境良好時(shí)，企業(yè)不便于開展尋租。因此，本文做出如下假設(shè)：

H5-1：當(dāng)農(nóng)業(yè)企業(yè)所處的外部治理環(huán)境較好時(shí)，企業(yè)不便于開展尋租活動(dòng)，因此補(bǔ)貼的激勵(lì)扭曲效應(yīng)不會(huì)顯著存在。

H5-2：當(dāng)農(nóng)業(yè)企業(yè)所處的外部治理環(huán)境較差時(shí)，容易誘導(dǎo)企業(yè)開展尋租活動(dòng)，進(jìn)而造成政府補(bǔ)貼存在顯著的激勵(lì)扭曲效應(yīng)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

按照中國(guó)證監(jiān)會(huì)公布的“2021年第三季度上市公司行業(yè)分類”結(jié)果，初步選取發(fā)行在滬深A(yù)股的農(nóng)業(yè)類上市企業(yè)，并做如下處理：剔除ST、ST*企業(yè)；剔除主要變量缺失的樣本；剔除僅存在一年觀測(cè)值企業(yè)。最終，本文得到111家農(nóng)業(yè)類上市企業(yè)的非平衡面板數(shù)據(jù)，共計(jì)720個(gè)觀測(cè)值，研究期限為2012-2020年。

為減輕異常極端值影響，對(duì)主要連續(xù)性變量在1%和99%水平上進(jìn)行Winsorize處理。政府補(bǔ)貼、研發(fā)投入和企業(yè)特征信息來(lái)源于國(guó)泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫(kù)。專利數(shù)據(jù)通過(guò)查詢國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)統(tǒng)計(jì)局手工整理。數(shù)據(jù)處理軟件為Stata16.0及Excel。下文所有回歸的分析，均對(duì)公司代碼進(jìn)行了聚類分析(Cluster)，并采用Robust調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)誤差。

3.2 變量定義

3.2.1 企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出

多數(shù)學(xué)者采用專利申請(qǐng)量(鄒洋，葉金珍，李博文，2019)[14]或授權(quán)量(郭玥，2018)[15]衡量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。由于專利審批周期較長(zhǎng)，選用授權(quán)量會(huì)存在較為嚴(yán)重的滯后性，如發(fā)明專利從申請(qǐng)到授權(quán)一般需要兩年的時(shí)長(zhǎng)。相比而言，專利申請(qǐng)量的數(shù)據(jù)便更為穩(wěn)定、可靠和及時(shí)(齊紹洲，林屾，崔靜波，2018)[16]。考慮到實(shí)用新型類和外觀設(shè)計(jì)類專利的創(chuàng)新性較低，為更好體現(xiàn)企業(yè)在科技創(chuàng)新產(chǎn)出上的成果，本文選取“發(fā)明專利申請(qǐng)量”衡量企業(yè)當(dāng)年的創(chuàng)新產(chǎn)出水平。

為了準(zhǔn)確全面地對(duì)滑坡位移特征進(jìn)行研究，本次選取滑坡監(jiān)測(cè)初始的約2.5個(gè)水文年作為代表性時(shí)間段(見圖3)。分析該滑坡位移與庫(kù)水及降雨間的相關(guān)性發(fā)現(xiàn)，該滑坡的位移明顯增加現(xiàn)象并非發(fā)生在強(qiáng)降雨時(shí)期，而是庫(kù)水位強(qiáng)烈波動(dòng)時(shí)期。由此可知，該滑坡的主控外因是庫(kù)水位波動(dòng)，即在后續(xù)數(shù)值模擬研究中，忽略降雨對(duì)滑坡變形的影響是合理的。

3.2.2 政府補(bǔ)貼強(qiáng)度

參考孔東民、劉莎莎和王亞男(2013)[17]，用企業(yè)年度報(bào)告中政府補(bǔ)助占營(yíng)業(yè)收入的比例衡量政府補(bǔ)貼強(qiáng)度。為進(jìn)一步剔除非研發(fā)類補(bǔ)貼噪音對(duì)補(bǔ)貼創(chuàng)新政策效應(yīng)的影響，參考夏清華和何丹(2020)[18]、郭玥(2018)[15]，使用關(guān)鍵詞篩選，定義研發(fā)補(bǔ)貼。本文研發(fā)類補(bǔ)貼涉及企業(yè)科技立項(xiàng)、新產(chǎn)品、技術(shù)改造和知識(shí)產(chǎn)權(quán)獎(jiǎng)勵(lì)等與研發(fā)活動(dòng)相關(guān)，非研發(fā)類補(bǔ)貼涉及財(cái)政獎(jiǎng)勵(lì)、水電補(bǔ)貼、社會(huì)保險(xiǎn)、失業(yè)、污染治理、拆遷補(bǔ)償以及疫情專項(xiàng)等與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)相關(guān)。

3.2.3 企業(yè)迎合行為

政府補(bǔ)貼政策的實(shí)施可能會(huì)誘導(dǎo)逆向選擇、道德風(fēng)險(xiǎn)等問題，本文參考程虹和鐘光耀(2018)[8]，設(shè)定“迎合”虛擬變量，代表企業(yè)是否產(chǎn)生尋租等迎合活動(dòng)。其中，本文以企業(yè)專利數(shù)中非發(fā)明專利占比代表其迎合程度，比值在中位數(shù)以上界定為迎合，賦值為1，反之則為0。

3.2.4 其他變量

與政府補(bǔ)貼強(qiáng)度相對(duì)應(yīng)，企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度為研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比例。參考夏清華和何丹(2020)[18]，選取企業(yè)規(guī)模(Size)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(State)、股權(quán)集中度(Share)、企業(yè)成立年限(Age)以及年度(Year)、個(gè)體(Code)虛擬變量為控制變量，如表1所示。

3.3 模型構(gòu)建

考慮到時(shí)間變化、外部宏觀環(huán)境的沖擊對(duì)研究的影響，本文采用雙向固定效應(yīng)檢驗(yàn)方法，研究政府補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新政策效應(yīng)。驗(yàn)證模型如下：第一個(gè)模型用于在其他條件不變下，直接就政府補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響進(jìn)行回歸。第二個(gè)模型則用于研究政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)迎合行為的影響。第三個(gè)模型則在第一個(gè)模型的基礎(chǔ)上，加入企業(yè)迎合行為變量，進(jìn)一步研究政府補(bǔ)貼的創(chuàng)新政策效應(yīng)。其中，CONVAR是由控制變量組成的向量。αi為個(gè)體固定效應(yīng)，λt為時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)，i為農(nóng)業(yè)企業(yè)，t為觀察年。

4 實(shí)證分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

在720個(gè)觀測(cè)值中，揭露企業(yè)補(bǔ)貼明細(xì)的為546個(gè)，各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的樣本均值為2.134，中位數(shù)為2.079，標(biāo)準(zhǔn)差為1.005，說(shuō)明農(nóng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出分布基本對(duì)稱，但創(chuàng)新產(chǎn)出水平存在較大差異。政府補(bǔ)貼強(qiáng)度的均值為1.041，中位數(shù)為0.620，說(shuō)明農(nóng)業(yè)企業(yè)獲得的政府補(bǔ)貼存在偏右分布的現(xiàn)象，一部分企業(yè)獲得的補(bǔ)貼強(qiáng)度較小，而有一部分企業(yè)獲得的補(bǔ)貼強(qiáng)度較大；標(biāo)準(zhǔn)差為1.221，表明不同企業(yè)之間獲得的政府補(bǔ)貼存在明顯差異。企業(yè)迎合行為的樣本均值為0.453，說(shuō)明樣本中有45.3%的企業(yè)存在迎合政府補(bǔ)貼的行為。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的樣本均值為0.397，說(shuō)明樣本中有39.7%的農(nóng)業(yè)企業(yè)為國(guó)有企業(yè)。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

4.2 相關(guān)性分析

表3為主要變量間的Pearson相關(guān)系數(shù)。政府補(bǔ)貼與農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，初步表明，政府補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出可能存在一定程度的激勵(lì)扭曲。企業(yè)迎合行為與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出為負(fù)相關(guān)，但統(tǒng)計(jì)意義上并不顯著，說(shuō)明單從兩個(gè)變量的關(guān)系，無(wú)法識(shí)別出企業(yè)迎合行為對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出在1%的水平上高度正相關(guān)，這與直覺相符，即研發(fā)投入的增加能夠激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平的提高。各變量之間普遍存在顯著的相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)均小于0.5，說(shuō)明各變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

表3 主要變量間Pearson相關(guān)系數(shù)

4.3 政府補(bǔ)貼的創(chuàng)新政策效應(yīng)

首先，就政府補(bǔ)貼強(qiáng)度對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響進(jìn)行回歸分析，如表4所示。

表 4 政府補(bǔ)貼、迎合行為與農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出

模型(1)初步表明，政府補(bǔ)貼強(qiáng)度對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的增加存在“擠出”效應(yīng)。為進(jìn)一步分析其內(nèi)在作用機(jī)制，找尋政府補(bǔ)貼發(fā)生創(chuàng)新激勵(lì)扭曲效應(yīng)的潛在原因，本文將構(gòu)建的“迎合”虛擬變量放入回歸方程。模型(2)顯示，政府補(bǔ)貼能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)企業(yè)的迎合行為，且在5%的水平上顯著。將“迎合”變量加入模型(1)得出模型(3)，實(shí)證顯示，企業(yè)迎合行為對(duì)其創(chuàng)新產(chǎn)出活動(dòng)存在抑制作用，且在5%的水平上顯著。上述三個(gè)回歸模型驗(yàn)證了H1，揭露了農(nóng)業(yè)企業(yè)可能存在的尋租等活動(dòng)迎合補(bǔ)貼政策。綜上所述，政府補(bǔ)貼誘導(dǎo)了農(nóng)業(yè)企業(yè)的迎合行為，進(jìn)而對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)生了顯著的激勵(lì)扭曲效應(yīng)。

4.4 補(bǔ)貼分類差異下的創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)

本文按照補(bǔ)貼是否直接用于創(chuàng)新活動(dòng)，將其分為研發(fā)補(bǔ)貼、非研發(fā)補(bǔ)貼進(jìn)行回歸分析，如表5所示。模型(1a)顯示，兩類補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的系數(shù)均為負(fù)，但僅非研發(fā)補(bǔ)貼的統(tǒng)計(jì)水平顯著。這可能表明，農(nóng)業(yè)企業(yè)主要通過(guò)尋租等迎合活動(dòng)獲取非研發(fā)類補(bǔ)貼。模型(2a)顯示，兩類補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)迎合行為的系數(shù)均為正，同樣僅有非研發(fā)補(bǔ)貼在統(tǒng)計(jì)水平顯著，與模型(1a)保持一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了農(nóng)業(yè)企業(yè)主要通過(guò)尋租等迎合活動(dòng)獲取非研發(fā)類補(bǔ)貼。模型(3a)表明，企業(yè)迎合行為與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，非研發(fā)補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出在10%的水平是顯著負(fù)相關(guān)，驗(yàn)證了企業(yè)迎合行為是補(bǔ)貼產(chǎn)生激勵(lì)扭曲效應(yīng)的潛在因素。

表5 研發(fā)補(bǔ)貼、非研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出

4.5 補(bǔ)貼強(qiáng)度差異下的創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)

按照政府補(bǔ)貼強(qiáng)度將樣本分為低、較低、較高和高四等分組，就不同強(qiáng)度的政府補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)系進(jìn)行回歸分析，如表6所示。模型(1c)、模型(2c)顯示，當(dāng)政府補(bǔ)貼強(qiáng)度較小時(shí)，政府補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響系數(shù)為負(fù)，但并不顯著，這與企業(yè)可能開展的尋租等行動(dòng)相關(guān)。模型(3c)回歸結(jié)果表明，當(dāng)政府補(bǔ)貼較高時(shí)，即存在一個(gè)適度區(qū)間，有利于補(bǔ)貼正向引導(dǎo)企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)。模型(4c)回歸結(jié)果顯示，當(dāng)政府補(bǔ)貼強(qiáng)度為高時(shí)，其對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生了顯著的激勵(lì)扭曲效應(yīng)。這表明過(guò)度的補(bǔ)貼易使得農(nóng)業(yè)企業(yè)對(duì)政府扶持政策產(chǎn)生依賴，誘導(dǎo)尋租等迎合活動(dòng)，進(jìn)而造成補(bǔ)貼產(chǎn)生激勵(lì)扭曲效應(yīng)。

表6 基于政府補(bǔ)貼強(qiáng)度的異質(zhì)性分析

4.6 產(chǎn)權(quán)異質(zhì)差異下的創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)

基于分樣本估計(jì)結(jié)果，模型(1b)、模型(2b)顯示，國(guó)有企業(yè)獲取的政府補(bǔ)貼對(duì)其創(chuàng)新產(chǎn)出的影響系數(shù)為正但不顯著，而非國(guó)有企業(yè)的影響系數(shù)為負(fù)，且在1%的水平上顯著，這初步表明，非國(guó)有企業(yè)可能存在尋租等迎合行為。模型(3b)、模型(4b)顯示，國(guó)有企業(yè)獲取的政府補(bǔ)貼與其迎合行為在5%的水平上顯著正相關(guān)，而非國(guó)有企業(yè)的影響系數(shù)為正但不顯著。模型(5b)、模型(6b)表明，不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)的政府補(bǔ)貼均對(duì)其創(chuàng)新產(chǎn)出的影響在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，如表7所示。

表7 產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性檢驗(yàn)

通過(guò)對(duì)比模型(1b)～模型(6b)可知，國(guó)有企業(yè)能夠憑借其與政府部門的良好關(guān)系尋得補(bǔ)貼份額，但這一過(guò)程所產(chǎn)生的激勵(lì)扭曲效應(yīng)被遮掩，這可能與企業(yè)自身的創(chuàng)新資源稟賦有關(guān)。而對(duì)于非國(guó)有企業(yè)，有尋租能力的企業(yè)能夠通過(guò)迎合活動(dòng)獲取補(bǔ)貼，如模型(7b)所示，這部分企業(yè)所獲得的補(bǔ)貼發(fā)生了激勵(lì)扭曲效應(yīng)，而其他非國(guó)有企業(yè)更有可能在獲取補(bǔ)貼后將其挪作他用，進(jìn)而產(chǎn)生顯著的激勵(lì)扭曲效應(yīng)。

4.7 治理環(huán)境差異下的創(chuàng)新產(chǎn)出效應(yīng)

本文根據(jù)《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告(2019)》，設(shè)置政府干預(yù)程度變量，將樣本高于變量中位數(shù)的一組定義為干預(yù)程度較高組，而將樣本低于中位數(shù)的一組定義為干預(yù)程度較低組，如表8所示。對(duì)比模型(1c)、模型(2c)可知，“迎合”變量在政府干預(yù)程度較高組中的負(fù)向影響更為顯著，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平，這一分析結(jié)果與直覺相符，即在政府干預(yù)程度較高的環(huán)境，更容易誘導(dǎo)農(nóng)業(yè)企業(yè)向政府部門開展單向或雙向?qū)ぷ饣顒?dòng)，從而抑制了企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)。

表8 基于外部治理環(huán)境的影響機(jī)制檢驗(yàn)

4.8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文從不同的政府補(bǔ)貼分類、政府補(bǔ)貼強(qiáng)度、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)以及企業(yè)外部治理環(huán)境研究了政府補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，研究結(jié)果均表明，政府補(bǔ)貼誘導(dǎo)了農(nóng)業(yè)企業(yè)的迎合行為，進(jìn)而對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)產(chǎn)生了顯著的創(chuàng)新激勵(lì)扭曲效應(yīng)。為進(jìn)一步檢驗(yàn)上述研究結(jié)論，本文通過(guò)更換被解釋變量、縮小研究樣本，展開穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

4.8.1 用企業(yè)創(chuàng)新效率替代企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出

本文參考林玲、周永和余娟娟(2022)[19]的研究，引入農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出與研發(fā)投入自然對(duì)數(shù)的比值衡量農(nóng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新效率，進(jìn)一步說(shuō)明政府補(bǔ)貼的發(fā)放在農(nóng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)中存在創(chuàng)新效率損失。研究結(jié)果顯示，政府補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新效率產(chǎn)生了負(fù)面影響，存在創(chuàng)新效率上的損失，且在10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，且農(nóng)業(yè)企業(yè)開展尋租、騙補(bǔ)等迎合行為是政府補(bǔ)貼產(chǎn)生創(chuàng)新效率損失的潛在因素。上述分析結(jié)果與前文保持一致，表明本文的研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

4.8.2 使用揭露企業(yè)補(bǔ)貼明細(xì)的樣本進(jìn)行回歸

通過(guò)縮小研究樣本，利用720個(gè)總樣本中揭露政府補(bǔ)貼明細(xì)的546個(gè)研究樣本再次進(jìn)行回歸分析。研究結(jié)果顯示，政府補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生了激勵(lì)扭曲效應(yīng)，且在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著；政府補(bǔ)貼能夠誘導(dǎo)農(nóng)業(yè)企業(yè)的迎合行為，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著；將迎合行為加入政府補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸方程中，結(jié)果顯示，政府補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著的負(fù)向影響，且在10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，農(nóng)業(yè)企業(yè)的迎合行為對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著的負(fù)向影響，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。上述分析結(jié)果與前文保持一致，表明本文的研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

5 研究結(jié)論與政策啟示

本文基于滬深A(yù)股農(nóng)業(yè)類上市企業(yè)2012-2020年數(shù)據(jù)，構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型，研究政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的政策效應(yīng)。實(shí)證顯示，政府補(bǔ)貼存在顯著激勵(lì)扭曲效應(yīng)。其中，企業(yè)開展尋租等迎合行為是政府補(bǔ)貼產(chǎn)生負(fù)面影響的潛在因素。具體而言：第一，企業(yè)主要通過(guò)尋租等方式獲取非研發(fā)補(bǔ)貼；第二，適度的補(bǔ)貼能夠正向引導(dǎo)企業(yè)創(chuàng)新；第三，國(guó)有企業(yè)能夠憑借與政府部門的天然紐帶尋得補(bǔ)貼份額；第四，外部治理環(huán)境較好時(shí)，尋租等現(xiàn)象會(huì)減少。

本文認(rèn)為，糾正政府補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵(lì)扭曲效應(yīng)，關(guān)鍵在于治理企業(yè)的尋租等迎合活動(dòng)。首先，建議政府成立專門的補(bǔ)貼管理部門，就補(bǔ)貼的申請(qǐng)、立項(xiàng)、使用及評(píng)價(jià)進(jìn)行系統(tǒng)性管理，推行公示制度，接受社會(huì)媒體的監(jiān)督。

其次，適當(dāng)調(diào)整補(bǔ)貼方式，采用“事后”的獎(jiǎng)勵(lì)形式激勵(lì)企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)。

最后，政府部門應(yīng)將更多的工作精力投入揣摩企業(yè)申請(qǐng)補(bǔ)貼的真實(shí)意圖、提高自身對(duì)企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目的技術(shù)審查能力，真正將政府補(bǔ)貼資源落實(shí)到有創(chuàng)新發(fā)展需求的企業(yè)，有效發(fā)揮出政府補(bǔ)貼在企業(yè)科技創(chuàng)新配置上的引導(dǎo)作用。