Previous studies have explained the impact of government industrial funds based on the financing gap mechanism and the certification mechanism. They argue that government industrial funds should invest in early-stage and high-risk firms to make up for the lack of private venture capital investment, and release a positive signal of business prospects to the capital market to attract more investments. However, in a developing country like China, private venture capital is still in its initial stage, and the market order, the protection system of property rights and financing environment need to be improved. Firms can greatly alleviate these problems by obtaining government investment and then establishing a political relationship. Innovation activities require sustained and stable R&D investment. Compared with the early-stage and one-time investment of government industrial funds, political connection can provide continuous help for firm production and operation, and it is also critical to firm innovation. Therefore, it can provide new theoretical support for the positive impact of China's government industrial funds by exploring the impact of government industrial funds on firm innovation from the perspective of political connection.
Using the complete list of government industrial funds published by the National Development and Reform Commission in September 2017 and the WIND global enterprise database, this paper has built a new database that includes the master and sub government industrial funds, firms that have received investment from government industrial funds and firms that may be invested by venture capital in the same period but have not received any venture capital investment actually. The database is believed to be the most complete and accurate government industrial fund database with 7 000 government industry funds, including 1 046 master funds and 5 954 sub (grandchild) funds. It also contains 11 992 firms invested by government industry funds and 48 423 matching firms. This paper uses the difference-in-difference model to study the mechanism of government industrial funds to promote firm innovation from the perspective of political connection. It is found that the government industrial funds, through the natural political relationship formed between government and firms, have significantly alleviated the risk of firm litigation and formed an alternative protection mechanism for firm property rights. At the same time, the government industrial funds have also brought a variety of business resources to firms and formed an alternative mechanism for firm financing constraints. The government industrial funds have significantly promoted firm innovation through the above two mechanisms. The study uses the PSM method to further control the influence of sample selection bias, measures political correlation indicators with substitute variables, and re-divides stricter samples according to the proportion of contributions of the master funds. After a series of robustness tests, the conclusions are robust and reliable.
There are two main contributions in this study. First of all, it explains the impact mechanism of government industrial funds on firms' innovation activities from the perspective of political connection. The mechanism better reveals the obstacles faced by innovative firms in the development process, and explains the role of government industrial funds in China. Secondly, by employing rarely-used information including litigation cases, bidding information and other business information of unlisted firms, this study helps to explore the mechanism of the impact of government industrial funds on firm innovation from a new perspective.
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政府产业基金是世界各国政府为推动创新型中小企业发展,促进企业创新而采用的产业政策工具。21世纪初,我国政府开始探索政府产业基金,经历了由政府主导模式向政府引导、社会资本广泛参与模式转变的过程。政府产业基金通过引入市场化管理机构,极大地提高了管理和运行效率。相对于以往科技补贴方式,政府产业基金能够更好地提高政府资金使用效率,因而受到中央及地方政府重视。随着政府产业基金规模扩张,2020年财政部发文要求重视政府产业基金资金使用效率。企业创新是政府产业基金投资效率的体现,揭示政府产业基金对中小企业创新的影响机制,对于提高政府产业基金投资效率,进而更好地服务于创新型中小企业具有重要意义。
以往研究基于美国、英国、加拿大、意大利、澳大利亚等国家数据分析政府产业基金对创新型中小企业的影响,然而结论不一[1-6]。部分学者认为,政府产业基金通过缓解创新型中小企业融资压力支持其发展;也有学者认为,相较于私人风险资本,政府产业基金效率较低,未能有效推动中小企业发展。国外研究普遍认为,政府产业基金应投资早期、高风险行业企业以弥补私人风险资本投资的不足,同时向资本市场释放企业经营前景光明的积极信号以吸引资本投资[3,5,7-8]。这是基于英美等国家私人风险资本市场较为发达,能够为企业创新活动提供后续支持现状得出的结论。我国私人风险资本市场处于初期阶段,市场秩序、产权保护制度以及融资环境有待完善[9-10],企业通过获得政府投资与政府建立的政治关联能够极大地缓解上述问题[11]。企业创新活动需要持续、稳定的研发投入,相较于政府产业基金早期一次性投入,政治关联能够为企业生产经营带来持续帮助,因而对企业创新的影响更为关键。因此,本文基于政治关联视角,探究我国政府产业基金对企业创新的影响,以期为进一步探讨我国政府产业基金的积极影响提供理论支撑。
本文的创新点在于:首先,区别于以往基于融资缺口视角的研究,本文从政治关联视角阐释政府产业基金对企业创新活动的影响机制,更好地揭示创新型中小企业在发展过程中面临的诸多问题。政府产业基金通过投资与企业形成的政治关联可为企业研发提供实质性帮助,有助于更好地理解政府产业基金在我国发挥的作用。其次,在数据方面,通过政府公开信息采集到非上市中小企业诉讼案件、招投标信息等经营信息,而上述信息由于获取难度较大而鲜少被研究者使用。因此,本文探讨政府产业基金对企业创新的影响机制,可为未来相关研究提供新的视角。
在政府产业基金对中小企业的影响机制研究中,Lerner[7]认为,私人风险资本较少投资研发周期较长、不确定性风险较大的创新型企业,而政府产业基金能够帮助创新型企业解决融资市场失灵问题;Lerner[8]还提出,政府产业基金能够发挥认证效应并补偿研发外部性效应;Cumming[5]实证分析发现,政府产业基金能够帮助初创期企业与高科技企业融资,并发挥监督作用;Munari&Toschi[3]进一步研究发现,英国政府产业基金倾向于投资初创期企业和高科技企业,而且这一现象在技术落后地区尤为普遍;Howell[12]认为,政府产业基金在企业创立早期能够帮助其完成创新概念产品雏形,由此企业获得私人风险资本的可能性提升;Buzzacchi等[13]、Guerini&Quas[4]分析发现,政府产业基金能够发挥认证作用,进而显著提高被投资企业未来获得私人风险资本的概率。与上述文献不同,Cumming & MacIntosh[2]、Cumming & Johan[14]、Munari & Toschi[3]以及Alperovych等[15]发现,在企业中,政府产业基金投资会挤出私人风险资本投资。
在政府产业基金对企业创新影响的研究中,Audretsch等[16]认为,美国政府SBIR计划能够有效解决融资缺口问题,激励中小企业技术研发,并促进研发创新成果商业化;Alperovych[15]发现,政府产业基金投资有助于企业后续获得更多私人风险资本,从而促进企业创新。与之相反,Bertoni & Tykvova[17]发现,私人风险资本只有与私人风险资本共同投资才能促进企业创新;Pierrakis & Saridakis[1]发现,获得英国政府产业基金投资的中小企业,其创新活动明显减少。目前,国内相关研究主要关注政府产业基金对企业创新的影响,如程聪慧和王斯亮(2018)、邓晓兰和孙长鹏[18]、陈旭东等[19]以及李宇辰等[20]认为,我国政府产业基金对企业创新具有积极影响;Tao &Li[21]认为,政府产业基金对企业创新的促进作用不显著。
综上,国外相关研究主要关注融资缺口机制与认证效应机制两个方面,发现政府产业基金的主要作用是缓解私人风险资本投资缺位问题,并通过发挥认证作用吸引更多私人风险资本投向创新型企业。然而,实证检验显示,政府产业基金也可能挤出私人风险投资。国内相关研究普遍从融资缺口视角出发,发现创新活动的外部性与高度不确定性风险导致创新型中小企业普遍存在融资缺口,而政府产业基金能够弥补这一融资缺口,从而促进企业创新。但上述研究未结合我国与西方国家的制度差异分析政府产业基金对企业创新的影响机制,因而无法更好地理解我国政府产业基金的作用。
基于融资缺口机制与认证效应机制,探究政府产业基金对企业创新影响的前提是存在发达的私人风险资本市场,由此企业能够获得私人风险资本支持。然而,我国风险投资发展历史短暂,缺乏高声誉的风险投资者,因而企业难以获得有效支持。企业研发活动是一个漫长的过程,需要可持续研发投入,政府产业基金的一次性投资既不能完全解决企业后续资金缺口问题,也无法帮助企业制定长期有序的科研规划。因此,仅依靠西方发达国家已有经验并不能很好地揭示我国政府产业基金对企业创新的影响。
为了追求社会福利最大化目标,各国政府运用行政手段对中小企业融资市场失灵问题进行矫正,即“扶持之手”。与政府建立的政治关联成为企业重要资源,其在企业经营过程中的作用日益凸显[22]。无论是发展中国家还是发达国家,企业与政府之间普遍存在政治关联[23],而这种政治关联对企业经营具有积极影响[24-27]。目前,我国市场经济体系尚未完善,获得政府认可有助于企业获得更多政治资源[28]与政策支持[29],这对企业生存至关重要。
(1)缺乏产权保护是阻碍中小企业发展的重要因素[30]。中小企业通常是现有商业模式或技术的挑战者,可能会威胁行业现有企业生存,因而面临诉讼。因缺乏相关投入,中小企业无法妥善应对经营管理中的法律风险,如买卖合同中销售货款无法追回等。诉讼带来的财务成本、人力成本以及形象损失是中小企业难以承受的[31]。除律师费、诉讼费外,企业可能面临败诉赔偿,进而导致企业陷入财务困境,扭曲财务资源配置[32-33]。诉讼是对企业人力成本的巨大消耗,如情感负担和精力消耗等[34]。一旦败诉,将严重损害企业形象,进而影响企业后续外部融资[30]。综上,中小企业难以依赖现有法律体系保护自身合法权益。
中小企业往往因缺乏必要的产权保护手段而容易遭受产权侵害,对新兴市场国家的研究发现,政治关联可以作为产权保护替代机制,弥补正式法律对企业产权保护的不足[23,35-36]。就我国情况看,各地司法会不同程度地受地方政府的干预和影响[37]。政治关联有助于企业在诉讼过程中得到政府支持,进一步鼓励企业利用法律手段保护自身权益,进而推动企业创新[38]。由此,本文提出如下假设:
H1:政府产业基金通过政治关联降低企业诉讼风险,从而促进企业创新。
(2)在经济活动中,政府掌握着大量重要资源,包括政府采购与高新技术企业认证等。政府采购是各国政府促进科创型中小企业发展的重要政策工具。例如,美国中小企业创新计划、英国小企业研究促进计划均要求通过政府采购方式促进本国中小企业发展,其效果体现在拉动中小企业创新产品市场需求、缓解中小企业融资压力以及分担中小企业创新风险等方面。借鉴西方发达国家成功经验,我国要求各级政府加大政府采购力度。此外,通过高新技术企业认证的企业,企业所得税税率将由原先的25%降低至15%,并享受科创政策优惠、科研经费和财政拨款支持[39]。借助政治关联,企业能够获得其它竞争企业不具备的巨大优势。大量研究表明,政治关联作为正式制度的替代机制,可为企业获取外部稀缺资源提供重要途径,从而促进企业创新[40-42]。由此,本文提出如下假设:
H2:政府产业基金借助政治关联为企业提供经营资源,从而促进企业创新。
为了对上述研究假设进行验证,借鉴Chemmanur等[43]、郝项超等[44]的研究成果,本文构建如下扩展双重差分模型:
PATit=a0+a1GOVit×AFTERit+a2GOVit×AFTERit×POLit+a3POLit+a4CVit+μi+νt+εit
(1)
其中,PAT是企业当年申请并获得授权的专利数量。POL为企业诉讼案件数量或经营资源,具体包括企业当年法律诉讼数量(LAW)、当年获得政府招标项目数量(BID)以及当年是否通过政府高新技术企业认证(CER)。CV为影响企业创新的控制变量,包括企业特征变量与金融发展变量,变量定义见表1。模型中,a1度量政府产业基金投资对企业创新的影响,a2度量政府产业基金能否通过政治关联影响企业创新。
表1 变量名称与定义
Table 1 Variables and their definitions
变量定义Panel A:被解释变量PAT企业当年发明、实用新型与外观专利申请且被授权数量合计Panel B:解释变量GOV虚拟变量,获得政府产业基金投资的企业为1,否则为0AFTER虚拟变量,当财务年度大于等于企业获得政府产业基金投资年度时为1,否则为0LAW企业当年的法律诉讼数量BID企业当年获得政府招标项目的数量CER企业当年获得政府各类资质认证的数量INS企业所在地市金融机构网点数量AGE企业年龄CAP企业当年注册资本WRI企业当年获得授权的作品著作权数量SOF企业当年获得授权的软件著作权数量
目前,国内外研究均采用专利授权数量作为企业创新的衡量指标,本文使用的专利数据来自国家知识产权局专利检索及分析系统,其它数据(LAW、BID、CER、WRI和SOF使用的数据)根据WIND全球企业数据库中政府公开信息整理获得。需要特别说明的是,企业当年法律诉讼数量(LAW)相关数据来源于国家裁判文书网(该网站依据《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》于2014年1月1日起公开发生法律效力的判决书、裁定书、决定书),故本文保留2014年之后的企业相关数据。此外,本文在控制变量中加入企业所在城市金融机构数量(INS),以控制当地金融发展水平的影响,相关数据根据中国银保监会官方网站公布的金融企业许可证信息整理获得。μ、ν分别表示企业个体与时间固定效应。
目前,在国内提供政府产业基金数据的商业数据库中,政府产业基金投资项目数量较少,因而限制了相关研究深度。参考李宇辰(2021)的研究成果,本文依照国家发改委于2017年9月公布的政府产业基金完整名单,基于WIND全球企业数据库,构建包括政府产业基金母子基金、政府产业基金投资企业以及同期可能被风险资本投资但未获风险资本投资企业在内的数据库,该数据库构建策略如下:
(1)获取国家发改委于2017年9月公布的政府产业基金母基金完整名单,克服商业数据库仅能提供少量政府产业基金母基金信息的弊端。商业数据库基于网络检索全国各省市政府产业基金成立母基金的新闻,以获取母基金名称,但也有部分母基金成立并未公开。国家发改委于2017年建立了全国政府出资产业投资基金信用信息登记系统,要求地方政府上报辖内所有政府产业基金情况。截至2017年9月,1 078家政府产业基金母基金进行了登记。本文依据该名单,基于股权投资关系检索政府产业基金子基金及孙基金的完整名单。
(2)将政府产业基金母基金名单中的企业完整名称录入WIND全球企业数据库,以查询其对外投资子基金名称。WIND全球企业数据库能够提供企业对外投资信息,本文根据对外投资企业经营业务范围判定其是否为子基金。由于部分母基金未进行工商登记,最终本文检索到与其工商登记名称一致的母基金共计1 046家。对于检索到的母基金对外投资企业,如果其行业为金融业且企业名称包含投资、基金、资产管理、资产经营等特定关键词,则认为被投资企业为子基金。对于所有检索到的子基金,本文采用相同策略,以判定其是否存在孙基金。以此类推,直至对外投资企业中无子基金。最终,本文获得包含1 046家母基金、5 954家子(孙)基金在内的7 000家政府产业基金。
(3)本文将检索到的7 000家政府产业基金录入WIND全球企业数据库,查询其对外投资的实体企业情况。考虑到2008年《关于创业投资引导基金规范设立与运作指导意见》颁布后,我国政府产业基金才得以规范运作和发展,本文将样本时间跨度设定为2009—2018年。采用与第二步类似的查询方法,本文得到除子(孙)基金外的12 719家实体企业。为便于行文,本文将该类企业简称为GVC企业。对于所有GVC企业,在WIND全球企业数据库中,本文逐一查询工商注册信息、司法信息、知识产权、经营状况等信息,上述数据来源于全国信用信息公示系统、中国裁判文书网、国家知识产权局、中国执行信息公开网等政府信息平台。在剔除部分经营状态已不为存续或在业以及注册资本信息缺失的企业后,最终获得12 312家被投资的实体企业。
(4)参考Guerini & Quas[4]的研究成果,考虑到数据可得性,本文遵循“同年度、同城市、同行业以及注册资本最为接近”的原则,为每家GVC企业匹配投资同期未获得任何风险资本投资的企业作为配对企业。参考Vanacker等[45]的研究成果,由于我国中小企业获得股权融资的难度较大,政府产业基金投资的企业在我国工商登记的4 000万企业中的占比较小,故本文未采用1∶1的比例配对,而是采用1∶5的比例进行匹配。由于要求同年度、同城市和同行业,并剔除存续状态不为存续或在业以及注册资本信息缺失企业,故少数GVC企业配对数量少于5。在剔除未能匹配至少一家配对企业的GVC企业后,为11 992家GVC企业匹配到48 423家配对企业。对于所有匹配企业,本文按照相同的方法从WIND全球企业数据库中检索其工商注册、司法信息、知识产权、经营状况等信息。
表2报告了11 992家GVC企业与48 423家配对企业行业分布情况。由表2可知,政府产业基金主要投资于高新技术行业企业,其中,科学研究和技术服务业实体企业占比为36.30%,信息传输、软件和信息技术服务业实体企业占比为18.30%。查询企业经营范围可以发现,政府产业基金投资的其它行业企业经营范围大多涉及高新技术研发。
表2 GVC企业与配对企业行业分布
Table 2 Industry distribution of GVC firms and matching firms
注:金融业涉及的企业主要是互联网金融企业,不是银行、保险、证券公司等传统金融机构
行业GVC企业配对企业合计占比(%)交通运输、仓储和邮政业944375310.81住宿和餐饮业291101390.21信息传输、软件和信息技术服务业2 3618 74911 11016.95农、林、牧、渔业1506738231.26制造业1 0854 6895 7748.81卫生和社会工作2538441 0971.67居民服务、修理和其它服务业873894760.73建筑业844325160.79房地产业1175546711.02批发和零售业1 1345 7296 86310.47教育221101320.20文化、体育和娱乐业520197524953.81水利、环境和公共设施管理业692753440.52电力、热力、燃气及水的生产和供应业743274010.61科学研究和技术服务业4 53917 33121 87033.36租赁和商务服务业1 19751316 3289.65采矿业1033430.07金融业1676358021.22合计11 99248 42360 41592.16
表3报告了相关变量统计结果。由表3可知,样本企业平均每年申请且获授权的专利数量为0.404件,其中,GVC企业均值为1.120件,高于匹配企业均值0.228件。在控制变量中,企业所在地市金融机构网点数量均值为2 498.865,其中GVC企业均值略高于配对企业。企业年龄均值为4.084,其中配对企业均值略高于GVC企业。企业注册资本(取自然对数)均值为6.418,其中GVC企业均值略高于配对企业。企业当年获得授权的软件著作权数量均值为0.612,其中,GVC企业均值为1.780,配对企业均值为0.325。企业当年获得授权的作品著作权数量均值为1.539,其中,GVC企业均值为3.878,配对企业均值为0.963。
表3 相关变量描述性统计结果
Table 3 Descriptive statistics of related variables
变量全样本观测值极小值中位数均值极大值标准差分样本GVC企业配对企业PAT31 8980 0.0000.0000.404678.0003.6261.1200.228AGE31 8980 0.0003.0004.08434.0004.3134.0744.086Ln(CAP)31 8980 2.3036.5226.41810.5261.8036.6556.360INS31 8922 0.0002 019.0002 498.8655 706.0001 555.4382 570.8622 481.148SOF31 8980 0.0000.0000.6125 000.00039.5991.7800.325WRI31 8980 0.0000.0001.539905.0008.3453.8780.963
本文首先借助双重差分模型检验政府产业基金能否通过政治关联促进企业创新,再进行稳健性检验。相较于国外政府风险投资,政府产业基金在我国使用范围较广,为呈现政府产业基金投资效果,本文基于政府产业基金投资全部样本,结合国内外差异进行分析。在估计模型时为消除异方差的影响,本文将PAT、LAW、BID、CER、INS、WRI、SOR 分别加1后取自然对数,将AGE与CAP直接取自然对数。本文采用混合最小二乘法对扩展双重差分模型系数进行估计,并根据企业水平聚类标准差判断系数显著性水平。
表4为扩展双重差分模型估计结果。由结果可知,GOV与AFTER的交互项系数为正,且在1%水平上显著,相较于未获得政府产业基金投资的企业,获得政府产业基金投资的企业专利数量多17.2%～22.3%,由此说明府产业基金对投资企业的创新活动具有显著促进作用。诉讼风险(LAW)的系数为-0.042,且在1%水平上显著,说明诉讼风险会抑制企业创新。GOV、AFTER与POL的交互项系数为0.134,且在1%水平上显著,说明在获得政府产业基金投资后,企业能够通过政治关联有效缓解诉讼风险对创新活动的不利影响,由此验证本文假设H1。政府招标(BID)的系数为0.025,且在1%水平上显著,高企认证(CER)的系数为0.107,且在1%水平上显著,说明企业获得政府招标项目与通过高新技术企业认证均能显著促进企业创新。本文最关注GOV、AFTER与POL的交互项,可以看到,其交互项系数分别为0.171、0.362,且均在1%水平上显著,说明在获得政府产业基金投资后,政治关联可以帮助企业获得更多政府招标项目或通过高新技术企业认证,从而促进企业创新,由此验证本文假设H2。
表4 扩展双重差分模型估计结果
Table 4 Estimation results of extended difference-in-difference model
注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平显著,下同
变量假设H1法律诉讼Ln(1+PAT)假设H2政府招标高企认证Ln(1+PAT)Ln(1+PAT)GOV×AFTER0.173∗∗∗0.223∗∗∗0.172∗∗∗(18.269)(24.030)(19.179)GOV×AFTER×POL0.134∗∗∗0.171∗∗∗0.362∗∗∗(11.646)(10.138)(15.499)POL-0.042∗∗∗0.025∗∗∗0.107∗∗∗(-8.094)(3.905)(7.896)Ln(AGE)0.057∗∗∗0.048∗∗∗0.049∗∗∗(13.587)(14.573)(15.121)Ln(CAP)0.014∗∗∗0.015∗∗∗0.016∗∗∗(9.297)(11.467)(12.534)Ln(1+INS)0.145∗∗∗0.051∗∗∗0.034∗(3.022)(2.656)(1.846)Ln(1+SOF)0.043∗∗∗0.048∗∗∗0.044∗∗∗(11.097)(13.936)(12.624)Ln(1+WRI)0.083∗∗∗0.098∗∗∗0.093∗∗∗(6.452)(7.218)(6.749)Constant-1.167∗∗∗-0.495∗∗∗-0.371∗∗∗(-3.233)(-3.520)(-2.765)年度/个体效应控制控制控制观测值238 256318 922318 922调整R20.5760.4820.490
本文从7个方面进行稳健性检验。
(1)本文在数据构建时对企业进行了粗略配对,但GVC企业与配对企业在特征指标上仍存在显著差异,政府产业基金对企业创新的促进作用可能来源于政府产业基金选择了创新能力较强的企业,由此对实验结果造成干扰。因此,本文采用倾向得分匹配法(PSM),通过对GVC企业进行配对解决双重差分模型的内生性问题。借鉴郝项超等[44]的研究成果,本文构建如下倾向分数模型:
GOVi=b0+b1AGEi+b2CAPi+b3CERi+b4PATACi+b5WRIACi+b6SOFACi+εi
(2)
其中,GOV是虚拟变量,定义同上。控制变量包括AGE、CAP、CER、PATAC、WRIAC、SOFAC。其中,AGE、CER、CAP的定义同上,PATAC、WRIAC、SOFAC分别为企业自成立起申请且获得授权的所有专利、作品著作权、软件著作权数量的累计值。本文基于GVC企业与配对企业在政府产业基金投资当年的相关数据计算每家企业倾向分数,并在前文粗略匹配的5个配对企业中为GVC企业匹配一个分值最接近的企业。本文采用Logit方法估计其系数,并保留得分偏差在20%内的企业。最终,本文为7 538个GVC企业匹配到了配对企业。
本文采用倾向分数模型诊断、平衡检验以及平行趋势检验3种方法检验配对的有效性,结果备索。检验结果表明,匹配后的样本满足双重差分模型对样本随机和平行趋势假设。本文基于配对后的样本对模型进行估计。表5结果表明,GOV、AFTER与POL的交互项系数均显著为正。因此,进一步采用倾向得分匹配方法控制模型内生性问题,研究结论未发生变化。
表5 基于倾向得分匹配方法的扩展双重差分模型估计结果
Table 5 Estimation results of the expanded difference-in-difference model after propensity score matching
变量H1法律诉讼Ln(1+PAT)H2政府招标高企认证Ln(1+PAT)Ln(1+PAT)GOV×AFTER0.022∗∗0.036∗∗∗0.029∗∗∗(2.043)(3.210)(2.700)GOV×AFTER×POL0.142∗∗∗0.192∗∗∗0.478∗∗∗(8.507)(6.924)(11.426)POL-0.070∗∗∗0.0100.065∗∗(-5.743)(0.566)(2.103)控制变量控制控制控制Constant-1.865∗∗-0.597-0.335(-2.187)(-1.536)(-0.953)年度/个体效应控制控制控制观测值56 30072 71972 719调整R20.5770.4670.484
(2)在实际运行中,政府产业基金常常采用母基金参股子基金的形式撬动社会资金杠杆,部分子基金会向下参股更多孙基金。在上述过程中,母基金出资比例不断降低,对子基金的控制力逐渐减弱,因而这些基金投资并不能完全反映政府产业基金的政策意图。为了排除子(孙)基金的干扰,本文仅保留母基金出资比例在20%以上的子(孙)基金,并基于上述基金投资企业及其配对企业对模型进行估计,结果如表6所示。由表6可知,在采用更严格的样本重新估计后,政府产业基金通过政治关联关系影响企业创新的机制依旧成立。
表6 基于严格样本的扩展双重差分模型估计结果
Table 6 Estimation results of extended difference-in-difference model with strict samples
变量H1法律诉讼Ln(1+PAT)H2政府招标高企认证Ln(1+PAT)Ln(1+PAT)GOV×AFTER0.234∗∗∗0.261∗∗∗0.221∗∗∗(6.628)(8.191)(6.984)GOV×AFTER×POL0.156∗∗∗0.174∗∗∗0.350∗∗∗(3.935)(3.406)(4.892)POL-0.043∗∗∗0.0230.105∗∗∗(-2.662)(1.198)(2.742)控制变量控制控制控制Constant-0.489-1.244∗-0.967(-0.348)(-1.674)(-1.302)年度/个体效应控制控制控制观测值24 54633 48333 483调整R20.5860.4900.496
(3)构建企业讼案件数量或经营资源(POL)的替代变量。首先,本文将企业法律诉讼(LAW)划分为企业作为原告方的诉讼(LAW_1)与企业作为被告方的诉讼(LAW_2),分别考察企业作为原告或被告时,政府产业基金在法律诉讼对企业创新负向影响过程中的作用差异。其次,本文采用企业从政府机构获得的其它各类认证(CER_OTHER)替换高新技术企业认证(CER),这些认证包括经营许可、质量管理体系认证、环境管理体系认证等。最后,本文考察政府产业基金协助企业通过股权质押获取融资对创新的影响。股权质押是我国上市企业获得外源融资的重要方式,本文样本企业中除少量新三板上市企业外均为非上市企业,由于缺乏流动性,匹配企业的股权难以进行质押,而GVC企业中存在大量将股权质押给当地国有企业的案例,这也是政府产业基金政治关联影响的体现。本文构建企业当年股权质押数量指标(EQU)并重新估计模型,结果如表7所示。
表7 POL替代变量扩展双重差分模型估计结果
Table 7 Estimation results of extended difference-in-difference model with POL substitution variable
变量H1LAW_1LAW_2H2CER_QTHEREQUGOV×AFTER0.201∗∗∗0.207∗∗∗0.242∗∗∗0.260∗∗∗(21.866)(22.458)(27.332)(28.096)GOV×AFTER×POL0.152∗∗∗0.107∗∗∗0.123∗∗∗0.044∗∗(8.463)(6.205)(5.228)(2.087)POL-0.028∗∗∗-0.051∗∗∗0.162∗∗∗0.030∗∗∗(-4.098)(-7.070)(14.734)(3.038)控制变量控制控制控制控制Constant-1.191∗∗∗-1.161∗∗∗-0.479∗∗∗-0.487∗∗∗(-3.293)(-3.200)(-3.470)(-3.430)年度/个体效应控制控制控制控制观测值238 256238 256318 922318 922调整R20.5750.5740.4850.479
由表7可以看出,无论企业作为原告还是被告,政府产业基金通过政治关联降低诉讼风险,进而促进企业创新的效果均未发生改变;获得政府产业基金投资的企业更容易获取各类政府资质认证,并通过股权质押获取融资。由此可见,政府产业基金投资的政治关联能够促进企业创新活动,与本文主要结论一致。
(4)政府产业基金包括创业投资型产业基金、产业投资型产业基金以及基础设施建设类产业基金,前两者主要致力于推动我国中小企业创新。本文根据发改委提供的政府产业基金名单对所有产业基金进行分类,并对创业投资型产业基金、产业投资型产业基金投资的企业样本进行验证,结果如表8所示。由表8可以看出,采用创业投资型、产业投资投资型产业基金样本进行估计后,结果显示,政府产业基金通过政治关联关系影响企业创新的机制依旧成立。
表8 创业投资型、产业投资型产业基金样本估计结果
Table 8 Estimation results with the samples of venture capital and industrial investment fund
变量H1法律诉讼Ln(1+PAT)H2政府招标高企认证Ln(1+PAT)Ln(1+PAT)GOV×AFTER0.146∗∗∗0.194∗∗∗0.148∗∗∗(14.648)(19.518)(15.363)GOV×AFTER×POL0.103∗∗∗0.153∗∗∗0.264∗∗∗(8.267)(8.041)(10.291)POL-0.014∗∗0.043∗∗∗0.199∗∗∗(-2.408)(4.656)(12.565)控制变量控制控制控制Constant-1.610∗∗∗-0.632∗∗∗-0.474∗∗∗(-3.392)(-3.884)(-3.071)年度/个体效应控制控制控制观测值210 540280 651280 651调整R20.6020.5010.509
(5)本文采用专利数量作为企业创新的主要被解释变量,而专利分为发明专利、实用新型专利和外观设计专利,其中发明专利能够更好地衡量企业创新水平。
因此,本文采用发明专利(INPAT)替代PAT,以此对主要模型进行估计,结果如表9所示。表9显示,采用发明专利数量作为被解释变量进行估计后,结果显示,政府产业基金通过政治关联关系影响企业创新的机制依旧成立。
表9 采用创新替代变量后的扩展双重差分模型估计结果
Table 9 Estimation results of extended difference-in-difference model with innovation substitution variables
变量H1法律诉讼Ln(1+INPAT)H2政府招标高企认证Ln(1+INPAT)Ln(1+INPAT)GOV×AFTER0.057∗∗∗0.089∗∗∗0.054∗∗∗(12.064)(18.547)(11.996)GOV×AFTER×POL0.064∗∗∗0.109∗∗∗0.285∗∗∗(10.043)(9.806)(19.697)POL-0.021∗∗∗-0.005-0.022∗∗∗(-7.276)(-0.870)(-2.633)控制变量控制控制控制Constant-0.339∗-0.174∗∗-0.122∗(-1.791)(-2.495)(-1.810)年度/个体效应控制控制控制观测值238 256318 922318 922调整R20.5290.4230.433
(6)国外研究理论认为,政府产业基金的主要作用在于弥补初创期企业融资缺口。在实际运行中,为了确保自身利益,政府产业基金往往会选择投资成熟的创业企业,以期获得丰厚的利润回报。对于成熟期创业企业,无论是融资缺口机制,还是本文基于政治关联视角提出的产权保护替代机制和融资约束替代机制,都不会发挥显著作用。因此,本文仅保留初创期创业企业样本,以此对主要结果进行估计。目前,学术界对初创期创业企业未给出明确的定义,参考科技部以及上海市相关文件对于初创期创业企业的描述,本文将成立年限在5年内且注册资本不高于2 000万元的企业定义为初创期创业企业。由表10可知,本文提出的两种作用机制成立。
表10 初创期创业企业样本扩展双重差分模型估计结果
Table 10 Estimation results of extended difference-in-difference model after using the sample of start-up firms
变量H1法律诉讼Ln(1+PAT)H2政府招标高企认证Ln(1+PAT)Ln(1+PAT)GOV×AFTER0.136∗∗∗0.138∗∗∗0.104∗∗∗(13.132)(13.768)(10.439)GOV×AFTER×POL0.090∗∗∗0.221∗∗∗0.248∗∗∗(5.045)(6.015)(7.263)POL-0.0120.033∗∗∗0.131∗∗∗(-1.562)(2.660)(5.794)控制变量控制控制控制Constant-1.226∗∗-0.353-0.138(-2.472)(-1.380)(-0.557)年度/个体效应控制控制控制观测值153 241179 878179 878调整R20.5570.4810.487
(7)企业创新活动从立项、研发到产出需要时间,当期投资对企业创新的影响不会在当期显现,因而本文采用滞后一年专利数量作为当前企业创新水平的衡量指标,以此估计模型。由表11可知,本文主要结论依旧稳健。
表11 控制创新时滞性影响的扩展双重差分模型估计结果
Table 11 Estimation results of extended difference-in-difference model after time delay of control innovation
变量H1法律诉讼Ln(1+PAT)H2政府招标高企认证Ln(1+PAT)Ln(1+PAT)GOV×AFTER0.142∗∗∗0.192∗∗∗0.179∗∗∗(11.862)(15.686)(14.491)GOV×AFTER×POL0.089∗∗∗0.163∗∗∗0.227∗∗∗(4.956)(7.196)(8.221)POL-0.026∗∗∗0.041∗∗∗0.047∗∗∗(-3.461)(4.307)(2.853)控制变量控制控制控制Constant-1.058∗∗-0.567∗∗∗-0.504∗∗∗(-2.243)(-3.297)(-2.956)年度/个体效应控制控制控制观测值177 257257 817257 817调整R20.6710.5520.552
本文基于政府产业基金数据库,从政治关联视角研究政府产业基金对企业创新的作用机制,结果发现,政府产业基金通过投资与企业形成的天然政治关联能够降低诉讼风险,同时为企业带来经营资源,形成企业产权保护替代机制与企业融资约束替代机制。由此,政府产业基金通过上述两种机制显著促进企业创新。本文采用PSM方法进一步控制样本选择偏差的影响,经过一系列稳健性检验后,研究结论稳健可靠。
相较于国外政府产业基金的影响机制研究,本文基于政治关联视角探讨政府产业基金对企业创新的影响更契合我国国情。相较于西方发达国家,我国尚未形成完善的风险资本市场,在债务融资方面,普惠金融对中小企业的支持力度有限,创新型中小企业难以在市场中获得有效外源融资。同时,我国产权保护制度尚未完善,恶意侵害产权案例屡见不鲜。
(1)我国是发展中国家,创新型中小企业发展所需政策制度与市场环境有待改善。相较于西方发达国家,我国政府产业基金带来的产权保护与多样化经营资源能够显著促进企业创新。虽然部分研究表明,政治关联对市场秩序具有一定的负面影响,但在我国,政府引导社会资本参与模式是处理政府与市场关系的有效手段,政府干预有助于中小企业生存环境改善。现阶段,应继续发挥政府产业基金对企业创新的促进作用,将其作为推动国内产业转型升级、建设创新型国家的重要政策工具。
(2)目前,我国创新型中小企业发展面临严峻的外部环境,大量中小企业因资金周转困难而破产。因此,政府应重视对创新型中小企业的培育,制定与政府产业基金相配套的政策措施,从而更好地推动产业转型升级。特别是占据我国金融业主体地位的银行业应与政府产业基金构建有效的投贷联动模式,为政府产业基金培育的优秀企业提供后续支持。同时,应加快产权保护立法工作,营造良好的营商环境,为企业发展提供广阔的空间。
限于数据可得性,本文无法获取中小企业信贷与财务方面数据,因而无法验证政治关联机制能否为企业带来更多信贷资源,进而为企业研发活动提供支持。现阶段,对政府产业基金的研究往往因评价标准不同而产生争议,各级政府产业基金在实际运作中缺乏有效监管。因此,制定政府产业基金运行效果评价标准是政府需要关注的重点,也是未来研究方向。
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