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      宏觀經(jīng)濟(jì)感知與企業(yè)創(chuàng)新
      ——政府補(bǔ)助是“雪中送炭”還是“畫(huà)蛇添足”?

      2022-09-11 02:53:46■/
      財(cái)會(huì)研究 2022年9期
      關(guān)鍵詞:雪中送炭宏觀經(jīng)濟(jì)變量

      ■/ 朱 康

      一、引言

      當(dāng)今科技發(fā)展的速度越來(lái)越快,持續(xù)不斷的創(chuàng)新成為了企業(yè)立足科技之林的基石。黨的十八大明確提出創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略,提倡國(guó)家要著力增強(qiáng)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展新動(dòng)力,加快形成經(jīng)濟(jì)發(fā)展新方式。微觀企業(yè)作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中科技創(chuàng)新的主體,其創(chuàng)新水平的提升對(duì)建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家具有重要的意義。十九大報(bào)告指出要進(jìn)一步深化市場(chǎng)的決定性作用,政府需要積極作為,強(qiáng)調(diào)了政府在加快企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中所起到的重要引導(dǎo)作用。為此,政府必須做好財(cái)政資金的引導(dǎo)工作,合理發(fā)揮其干預(yù)作用,幫助企業(yè)靈活應(yīng)對(duì)融資風(fēng)險(xiǎn),切實(shí)增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新能力。

      就其本質(zhì)而言,政府發(fā)放的財(cái)政補(bǔ)助在很大程度上推動(dòng)了企業(yè)整體創(chuàng)新發(fā)展。因?yàn)檎a(bǔ)助能夠向外部投資者傳遞積極信號(hào),一定程度上避免了企業(yè)與外部投資者之間的信息不對(duì)稱現(xiàn)象,緩解了融資約束。黃文娣和李遠(yuǎn)(2020)研究發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)投入有正向激勵(lì)效應(yīng),且當(dāng)補(bǔ)貼強(qiáng)度大于4.30%時(shí)效果更顯著;陳利等(2022)利用信息制造業(yè)上市公司樣本進(jìn)行研究也得出了同樣的結(jié)論。

      但也有部分學(xué)者根據(jù)信息不對(duì)稱、尋租以及委托代理等理論指出政府補(bǔ)助并不一定能夠帶動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新。如童錦治等(2018)研究發(fā)現(xiàn)財(cái)政補(bǔ)貼并不能顯著促進(jìn)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新;毛其淋和許家云(2015)的實(shí)證結(jié)果甚至發(fā)現(xiàn)高額補(bǔ)貼反而抑制了企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。原因在于獲得較多政府補(bǔ)助的企業(yè)并不能獲得長(zhǎng)期的創(chuàng)新動(dòng)力,因此,其創(chuàng)新績(jī)效的增幅并不明顯,政府補(bǔ)助還會(huì)反過(guò)來(lái)阻礙企業(yè)的創(chuàng)新,削弱企業(yè)的自主創(chuàng)新能力。

      已有文獻(xiàn)較為豐富地探討了政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響作用,但結(jié)論未能統(tǒng)一。而且研究大多是從政府視角探索財(cái)政干預(yù)行為在企業(yè)運(yùn)行中的作用,因而,學(xué)者普遍認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)的變化對(duì)于企業(yè)的影響是同質(zhì)的,鮮有學(xué)者考慮到微觀企業(yè)的異質(zhì)性預(yù)期,忽視了企業(yè)自身在宏觀經(jīng)濟(jì)感知方面的差異性。但是張成思等(2021)通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行趨勢(shì)的判斷存在較大差異,也就是說(shuō)宏觀經(jīng)濟(jì)變化雖然對(duì)微觀企業(yè)的客觀影響是外生,但企業(yè)本身對(duì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化的感知情緒并不相同。這種假設(shè)與現(xiàn)實(shí)的不同促使我們考慮企業(yè)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)感知的差異是否會(huì)導(dǎo)致企業(yè)在應(yīng)對(duì)政府政策時(shí)會(huì)做出不同的行為,尤其是企業(yè)的創(chuàng)新行為。因此本文著手構(gòu)建宏觀經(jīng)濟(jì)感知指標(biāo),分析企業(yè)宏觀經(jīng)濟(jì)感知如何影響政府補(bǔ)助發(fā)揮財(cái)政政策效果,換言之,本文探究在企業(yè)的宏觀經(jīng)濟(jì)感知存在差異的背景下,政府補(bǔ)助如何施行才能更好地促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新?

      為此,本文選取2014-2020年我國(guó)A 股非金融類(lèi)上市公司為樣本,利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)提取年報(bào)“管理層討論與分析”(MD&A)中包含宏觀經(jīng)濟(jì)詞匯的描述,構(gòu)建企業(yè)宏觀經(jīng)濟(jì)感知指標(biāo),全面分析企業(yè)宏觀經(jīng)濟(jì)感知、政府補(bǔ)助與企業(yè)創(chuàng)新三者的關(guān)系。本文希望得出的結(jié)論能為后續(xù)研究高管宏觀認(rèn)知能力的異質(zhì)性提供理論支持,同時(shí)為政府完善補(bǔ)助政策提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

      二、理論分析與研究假設(shè)

      企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)是將大量資金投資于無(wú)形資產(chǎn)的過(guò)程,本身受到企業(yè)所屬的外部環(huán)境和自身特征等多方面的影響,具有較強(qiáng)的不確定性。既有文獻(xiàn)側(cè)重研究宏觀環(huán)境變化對(duì)企業(yè)融資成本(姚震等,2021)、經(jīng)營(yíng)策略(Espenlaub et al,2016)等的客觀影響,但忽視了企業(yè)自身對(duì)宏觀環(huán)境感知這種主觀情緒的作用。宏觀經(jīng)濟(jì)感知情緒反映了企業(yè)對(duì)未來(lái)宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的預(yù)期,這種預(yù)期的變化會(huì)影響其投融資決策。在企業(yè)預(yù)期外部宏觀環(huán)境可能下挫走低的情況下,企業(yè)為了穩(wěn)定生產(chǎn)經(jīng)營(yíng),會(huì)減少非生存必要的投資活動(dòng),而創(chuàng)新活動(dòng)首當(dāng)其沖會(huì)及時(shí)縮減。反之,如若企業(yè)預(yù)期未來(lái)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)一片向好、面臨的資源和發(fā)展機(jī)會(huì)較多,其擴(kuò)大投資規(guī)模的積極性較強(qiáng)。企業(yè)為了謀求發(fā)展、獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),更傾向于加大創(chuàng)新投入、增強(qiáng)自身創(chuàng)新能力。因此本文做出如下假設(shè):

      假設(shè)1:宏觀經(jīng)濟(jì)感知影響了企業(yè)創(chuàng)新,即樂(lè)觀經(jīng)濟(jì)感知促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新,而悲觀經(jīng)濟(jì)感知抑制了企業(yè)創(chuàng)新。

      企業(yè)創(chuàng)新是一項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)高、正外部性的投資活動(dòng),技術(shù)創(chuàng)新需要耗費(fèi)大量資金,在企業(yè)自有資金有限的情況下,不得不通過(guò)外部融資來(lái)滿足資金需求。除了通過(guò)市場(chǎng)化融資途徑獲得資金之外,政府對(duì)企業(yè)的財(cái)政補(bǔ)貼也是企業(yè)創(chuàng)新資金的重要來(lái)源。在經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí)期,地方政府慣用政府補(bǔ)助手段緩解企業(yè)因經(jīng)濟(jì)發(fā)展疲軟所產(chǎn)生的經(jīng)營(yíng)困難等問(wèn)題,激勵(lì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新。政府制定研發(fā)補(bǔ)助政策的初衷是刺激企業(yè)創(chuàng)新,但目前政府在施行財(cái)政補(bǔ)助政策時(shí),多采用“一刀切”手段,并未深入了解宏觀環(huán)境對(duì)微觀企業(yè)的預(yù)期影響。不同的企業(yè)在面對(duì)當(dāng)前宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)期發(fā)展也必然不同。當(dāng)企業(yè)預(yù)感未來(lái)經(jīng)濟(jì)較為悲觀時(shí),會(huì)減少創(chuàng)新投入,此時(shí)的政府補(bǔ)助起到一種“雪中送炭”的作用。其一方面可以直接降低企業(yè)的研發(fā)成本,彌補(bǔ)企業(yè)的創(chuàng)新投入可能造成的損失,通過(guò)為企業(yè)分擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)免除企業(yè)的后顧之憂;另一方面政府補(bǔ)助也緩解了企業(yè)的融資約束,減少企業(yè)的外源性融資,進(jìn)一步引導(dǎo)和激勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入。但當(dāng)企業(yè)預(yù)感到未來(lái)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)一片大好時(shí),其本身會(huì)加大研發(fā)投入,此時(shí)的政府補(bǔ)助會(huì)降低企業(yè)自身的研發(fā)投入預(yù)期,無(wú)意間“促使”企業(yè)將溢出的政府補(bǔ)貼資金用于其他的非研發(fā)性支出,這種情況下政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)作用將會(huì)大幅減弱,甚至起到相反作用。因此本文做出如下假設(shè):

      假設(shè)2:政府補(bǔ)助抑制了樂(lè)觀經(jīng)濟(jì)感知與企業(yè)創(chuàng)新間的正相關(guān)性,緩解了悲觀經(jīng)濟(jì)感知與企業(yè)創(chuàng)新間的負(fù)相關(guān)性。

      近年來(lái),國(guó)家大力推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的做大做強(qiáng)做優(yōu),地方財(cái)政也積極響應(yīng)國(guó)家號(hào)召,將數(shù)字經(jīng)濟(jì)引入到地方財(cái)政,推進(jìn)財(cái)政數(shù)字信息化建設(shè)。地方政府充分利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的信息技術(shù)便利,優(yōu)化數(shù)字財(cái)政建設(shè)結(jié)構(gòu),合理配置資源,推動(dòng)財(cái)政政策實(shí)施的適宜性和精準(zhǔn)性。換言之,當(dāng)企業(yè)預(yù)計(jì)未來(lái)發(fā)展形勢(shì)不佳而減少企業(yè)創(chuàng)新投入時(shí),政府補(bǔ)助可以起到“雪中送炭”的作用,而在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高的地方,地方政府可以廣泛利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展便利更為精確地實(shí)施財(cái)政補(bǔ)助政策,此時(shí)財(cái)政補(bǔ)助效果更為顯著。反之,當(dāng)企業(yè)預(yù)計(jì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)向好而擴(kuò)大創(chuàng)新投入時(shí),此時(shí)的政府補(bǔ)助卻起到了“畫(huà)蛇添足”的作用,抑制了企業(yè)的創(chuàng)新投入;但數(shù)字財(cái)政在數(shù)字化發(fā)展水平較高背景下會(huì)變得更加安全、高效,可以為企業(yè)發(fā)展發(fā)揮非常大的推動(dòng)作用,在信息比較充分的情況下,通過(guò)將數(shù)據(jù)、算法模型、應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行融合,就能得到比較適合的策略,做出精準(zhǔn)的科學(xué)決策,避免情形的惡化。綜上所述,本文做出如下假設(shè):

      假設(shè)3:當(dāng)?shù)貐^(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高時(shí),政府補(bǔ)助抑制樂(lè)觀經(jīng)濟(jì)感知與企業(yè)創(chuàng)新間正向關(guān)系的作用不顯著,而緩解悲觀經(jīng)濟(jì)感知與企業(yè)創(chuàng)新間的負(fù)相關(guān)性的作用較為顯著。

      三、研究設(shè)計(jì)

      (一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

      本文以2014-2020 年我國(guó)A 股上市公司為初始樣本,并剔除金融類(lèi)以及相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的公司,最終得到11151 個(gè)年度觀測(cè)值。為減少極端值的影響,本文對(duì)所有變量中的連續(xù)變量進(jìn)行前后1%縮尾處理。文中宏觀經(jīng)濟(jì)感知數(shù)據(jù)通過(guò)分析上市公司年度報(bào)告的“管理層討論與分析(MD&A)”中反映宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)文本的樂(lè)觀以及悲觀詞匯量計(jì)算得到,財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)整理得到。

      (二)變量定義

      1.被解釋變量:企業(yè)創(chuàng)新。借鑒車(chē)德欣等(2022)的研究,選取企業(yè)本年度的研發(fā)投入取對(duì)數(shù)來(lái)度量企業(yè)創(chuàng)新,該值越大說(shuō)明企業(yè)創(chuàng)新越強(qiáng)。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中則選擇企業(yè)的研發(fā)投入增長(zhǎng)率來(lái)度量企業(yè)的創(chuàng)新水平。

      2.解釋變量:樂(lè)觀經(jīng)濟(jì)感知、悲觀經(jīng)濟(jì)感知。本文提取上市公司年度報(bào)告中MD&A 部分中論述宏觀經(jīng)濟(jì)的文本,并采用人工智能算法對(duì)文本內(nèi)容涉及的正面、負(fù)面詞匯進(jìn)行判斷識(shí)別。其中,正面詞匯(如:積極、進(jìn)步、高效)和負(fù)面詞匯(如:暗淡、低迷、不利)的判斷基礎(chǔ)主要是根據(jù)Loughran and Mcdonald(2011)的英文正負(fù)面詞典翻譯為中文詞典,同時(shí)結(jié)合中文語(yǔ)境識(shí)別該句中企業(yè)對(duì)宏觀形勢(shì)的判斷趨于樂(lè)觀或悲觀,最后統(tǒng)計(jì)每個(gè)句子中含有樂(lè)觀詞和悲觀詞的數(shù)量。本文將樂(lè)觀詞匯量及悲觀詞匯量均取對(duì)數(shù)來(lái)定義企業(yè)樂(lè)觀經(jīng)濟(jì)感知程度和悲觀經(jīng)濟(jì)感知程度,該值越大說(shuō)明感知程度越深。

      3.調(diào)節(jié)變量:政府補(bǔ)助。本文采用政府補(bǔ)助金額占企業(yè)年末總資產(chǎn)的比值來(lái)度量政府補(bǔ)助程度,考慮到該比值較小,本文先將總資產(chǎn)以百萬(wàn)計(jì)進(jìn)而求比值得到政府補(bǔ)助。

      4.控制變量。參考朱康和唐勇(2022)以及巫景飛等(2022)的研究,文本選取了財(cái)務(wù)杠桿、上市年齡、凈資產(chǎn)收益率、董事會(huì)規(guī)模、持股比例、獨(dú)董比例、股權(quán)制衡等控制變量。

      變量具體定義見(jiàn)表1。

      表1 變量定義表

      (三)回歸模型

      為檢驗(yàn)企業(yè)宏觀經(jīng)濟(jì)感知對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響作用以及政府補(bǔ)助的調(diào)節(jié)效應(yīng),本文構(gòu)建以下模型進(jìn)行實(shí)證分析。

      其中,Control 為控制變量。ε 為隨機(jī)干擾項(xiàng)。∑Year 和∑ID 表示控制年份及行業(yè)效應(yīng)。在回歸中將宏觀經(jīng)濟(jì)感知程度滯后一期,以反映信息時(shí)滯效果。

      四、實(shí)證分析

      (一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

      表2是變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,由表2可知,上市公司研發(fā)創(chuàng)新投入(R&D)的均值為17.88,標(biāo)準(zhǔn)差為1.483,說(shuō)明樣本各公司之間的研發(fā)投入存在差異。另外企業(yè)的樂(lè)觀經(jīng)濟(jì)感知(Pos)均值要大于悲觀經(jīng)濟(jì)感知(Neg)的均值,說(shuō)明樣本年份內(nèi)大多企業(yè)認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)趨于向好,當(dāng)然亦有部分公司認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)并不樂(lè)觀。政府補(bǔ)助(Sup)的中位數(shù)為0.387,最大值為2.814,說(shuō)明樣本企業(yè)獲得政府補(bǔ)助金額存在較大差異。其他變量亦表明樣本公司之間存在差異,說(shuō)明變量選取較為合理。

      表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)表

      (二)回歸分析

      表3報(bào)告了模型的回歸結(jié)果。模型(1)結(jié)果顯示樂(lè)觀經(jīng)濟(jì)感知(Pos)系數(shù)在1%的水平上顯著為正,模型(3)結(jié)果顯示悲觀經(jīng)濟(jì)感知(Neg)系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù),說(shuō)明在其他條件相同的情況下,對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境持悲觀情緒的企業(yè)將傾向于減少創(chuàng)新活動(dòng),而宏觀經(jīng)濟(jì)感知向好的企業(yè)則會(huì)加大創(chuàng)新,假設(shè)1 得到了驗(yàn)證。模型(2)的估計(jì)結(jié)果顯示樂(lè)觀經(jīng)濟(jì)感知的系數(shù)為0.515,而交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù),這表明政府補(bǔ)助抑制了樂(lè)觀經(jīng)濟(jì)感知對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的正向作用。模型(4)的估計(jì)結(jié)果顯示悲觀經(jīng)濟(jì)感知會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新,而政府補(bǔ)助可以緩解這種負(fù)向作用,起到“雪中送炭”的效果,綜上假設(shè)2得到驗(yàn)證。

      表3 回歸分析結(jié)果

      五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      (一)內(nèi)生性問(wèn)題

      在上文中對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行了初步分析的基礎(chǔ)上,我們進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。考慮到影響企業(yè)發(fā)布MD&A信息存在選擇性偏差,本文采用傾向得分匹配法(PSM)分別對(duì)樂(lè)觀感知和悲觀感知進(jìn)行匹配。具體地,選取公司規(guī)模、Roe、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、上市年齡、董事會(huì)規(guī)模、投資支出等協(xié)變量分別為每一個(gè)樂(lè)觀感知實(shí)驗(yàn)樣本和悲觀感知樣本尋找到一個(gè)配對(duì)樣本進(jìn)行1:1最鄰近匹配。圖1報(bào)告了針對(duì)樂(lè)觀經(jīng)濟(jì)感知匹配前后的核密度曲線,圖2報(bào)告了針對(duì)悲觀經(jīng)濟(jì)感知匹配前后的核密度曲線,可以看出相較匹配前,匹配后處理組與控制組變量間的偏差顯著縮小,表明匹配效果較為合理。

      圖1 匹配前后核密度曲線:樂(lè)觀經(jīng)濟(jì)感知

      圖2 匹配前后核密度曲線:悲觀經(jīng)濟(jì)感知

      匹配成功后,分別剔除未匹配的樣本重新進(jìn)行模型檢驗(yàn)?;谄ヅ浜髽颖緮?shù)據(jù)的回歸結(jié)果如表4所示,可以看出主要關(guān)鍵變量的正負(fù)及顯著性與前文基礎(chǔ)回歸的結(jié)果高度一致,說(shuō)明假設(shè)1和假設(shè)2得到驗(yàn)證。

      表4 匹配后樣本回歸結(jié)果

      (二)替換解釋變量

      本文采用樂(lè)觀及悲觀詞匯量占句子總詞匯量的比例來(lái)度量企業(yè)樂(lè)觀經(jīng)濟(jì)感知程度(Pos2)和悲觀經(jīng)濟(jì)感知程度(Neg2),重新回歸后的結(jié)果見(jiàn)表5。可以看出核心解釋變量以及交乘項(xiàng)的系數(shù)正負(fù)顯著性并沒(méi)有出現(xiàn)實(shí)質(zhì)性的差異,假設(shè)1和假設(shè)2得到驗(yàn)證。

      表5 替換解釋變量回歸結(jié)果

      (三)替換被解釋變量

      本文采用企業(yè)研發(fā)投入的增長(zhǎng)率來(lái)定義企業(yè)創(chuàng)新(R&D2),替換被解釋變量后的回歸結(jié)果見(jiàn)下表6,可以看出關(guān)鍵變量的系數(shù)及顯著性沒(méi)有發(fā)生較大的差異,假設(shè)1和假設(shè)2進(jìn)一步得到了驗(yàn)證。

      表6 替換被解釋變量回歸結(jié)果

      (四)替換調(diào)節(jié)變量

      本文借鑒施建軍和栗曉云(2021)的研究,采用企業(yè)當(dāng)年收到的政府補(bǔ)助取對(duì)數(shù)來(lái)度量政府補(bǔ)助(Sup2),替換調(diào)節(jié)變量后的回歸結(jié)果見(jiàn)下表7,可以看出主要關(guān)鍵變量的系數(shù)及顯著性也沒(méi)有實(shí)質(zhì)性改變,說(shuō)明假設(shè)1和假設(shè)2進(jìn)一步得到了驗(yàn)證。

      表7 替換調(diào)節(jié)變量回歸結(jié)果

      六、異質(zhì)性分析

      本文進(jìn)一步選用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的地方數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)進(jìn)行分組,研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度差異如何影響地方政府運(yùn)用數(shù)字經(jīng)濟(jì)配置資源的效率。表8 為異質(zhì)性分析結(jié)果?;貧w結(jié)果表明,在微觀企業(yè)經(jīng)濟(jì)感知向好時(shí),政府補(bǔ)助抑制企業(yè)創(chuàng)新的效果在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高時(shí)不明顯,而在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較低時(shí)非常明顯;反之,而在微觀企業(yè)經(jīng)濟(jì)感知較差時(shí),政府補(bǔ)助促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的效果在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高時(shí)明顯,而在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較低時(shí)不明顯。綜上說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高地區(qū),財(cái)政補(bǔ)助的“畫(huà)蛇添足”作用不顯著,而“雪中送炭”的效果更為顯著,因此假設(shè)3得到了驗(yàn)證。

      表8 異質(zhì)性回歸結(jié)果

      七、結(jié)論和建議

      本文基于上市公司年報(bào)中MD&A文本信息,構(gòu)建企業(yè)宏觀經(jīng)濟(jì)感知數(shù)據(jù),并采用2014—2020 年我國(guó)滬深A(yù)股非金融類(lèi)上市公司作為研究樣本,構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證研究企業(yè)宏觀經(jīng)濟(jì)感知、政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。實(shí)證結(jié)果表明:1.企業(yè)宏觀經(jīng)濟(jì)感知對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的影響作用。當(dāng)企業(yè)感知到宏觀經(jīng)濟(jì)較差時(shí),會(huì)傾向于縮減創(chuàng)新活動(dòng),而當(dāng)企業(yè)感知到宏觀經(jīng)濟(jì)向好時(shí),會(huì)提高創(chuàng)新投資活動(dòng)。2.地方政府的財(cái)政補(bǔ)貼有效性與企業(yè)的宏觀經(jīng)濟(jì)感知情緒有極強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。處于悲觀經(jīng)濟(jì)感知境況時(shí)的政府補(bǔ)助可以起到“雪中送炭”的效果,能夠很好地激勵(lì)企業(yè)進(jìn)行研發(fā)活動(dòng)。而企業(yè)處于樂(lè)觀經(jīng)濟(jì)感知時(shí)的政府補(bǔ)助不但不能達(dá)到“錦上添花”的效果,反之?dāng)D占了企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng),起到“畫(huà)蛇添足”的作用。3.數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能財(cái)政補(bǔ)助有助于地方財(cái)政的精準(zhǔn)實(shí)施。當(dāng)企業(yè)宏觀經(jīng)濟(jì)感知樂(lè)觀時(shí),財(cái)政補(bǔ)助抑制企業(yè)創(chuàng)新的作用在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高時(shí)不顯著;當(dāng)企業(yè)宏觀經(jīng)濟(jì)感知悲觀時(shí),財(cái)政補(bǔ)助促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的作用在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高時(shí)非常顯著。

      本文的研究結(jié)果具有針對(duì)性的政策意義:政府補(bǔ)助作為一種常見(jiàn)的地方財(cái)政政策,其有效性與企業(yè)宏觀經(jīng)濟(jì)認(rèn)知情緒存在著密切聯(lián)系。在我國(guó)目前的地方財(cái)政干預(yù)市場(chǎng)失靈工作中,地方政府還是承擔(dān)單方面的“給予”角色,而未曾考慮企業(yè)對(duì)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)的預(yù)期以及由此帶來(lái)的投資行為差異。為此,本文做出以下兩點(diǎn)建議:

      1.相機(jī)抉擇的地方財(cái)政補(bǔ)貼政策。本文認(rèn)為政府補(bǔ)貼的效應(yīng)存在企業(yè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境感知的差異,在企業(yè)感知較為悲觀的時(shí)期,可以通過(guò)政府補(bǔ)貼的方式支持企業(yè)發(fā)展,而且效果是顯著的,但是在企業(yè)宏觀經(jīng)濟(jì)感知向好時(shí)期,政府補(bǔ)助未必可以“錦上添花”,反而是“畫(huà)蛇添足”。這表明政府在實(shí)施資金補(bǔ)貼政策前并非僅需考慮宏觀大環(huán)境的優(yōu)劣,而更應(yīng)該深刻了解企業(yè)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)未來(lái)狀況的真實(shí)感知,及時(shí)發(fā)現(xiàn)政府激勵(lì)目標(biāo)與企業(yè)實(shí)際感知的偏差,并且將補(bǔ)助金額向悲觀感知企業(yè)傾斜,才能推進(jìn)有效的財(cái)政補(bǔ)貼政策,促進(jìn)企業(yè)良性發(fā)展。同時(shí)地方政府要全面擁抱數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展理念,乘信息技術(shù)變革之便、順數(shù)字化轉(zhuǎn)型之勢(shì),有效發(fā)揮地方政府對(duì)微觀企業(yè)的干預(yù)作用。

      2.政府還需要優(yōu)化財(cái)政激勵(lì)措施。目前地方政府鼓勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新的干預(yù)措施大多都是通過(guò)財(cái)政貼息的方式,這雖然可以給處于悲觀感知下的企業(yè)打一劑“強(qiáng)心針”。但是對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)感知向好的企業(yè)而言,政府補(bǔ)助起到了反作用。因此,政府應(yīng)改變傳統(tǒng)的對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的“一刀切”的補(bǔ)貼方式,采取除資金補(bǔ)助之外的其他方式來(lái)增強(qiáng)企業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)的未來(lái)的預(yù)期,從企業(yè)內(nèi)部增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新意愿。

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