Selection Mechanism of Government Subsidy Targets and Corporate Innovation under the Constraint of Information Cost

Song Xinbei1, Lu Dong2

(1.School of Accounting, Chongqing Technology and Business University, Chongqing 400067, China;2.School of Accounting, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu 611130, China)

Abstract：In the context of China's relatively weak scientific and technological innovation capabilities and the "bottleneck" of key technologies in many industries, stimulating individual innovation vitality is crucial for high-quality development, national security, and competitiveness . Given the positive externalities and high risks inherent in innovation, government policies, including subsidies, are vital to foster corporate innovation. However, the performance of government subsidy has not been determined yet. The most influential factor to the government subsidy performance is the information cost caused by the information asymmetry between the government and firm. Therefore, how the government establishes a precise subsidy mechanism under the constraint of information cost undoubtedly has great theoretical and practical significance.

Following the theory of information asymmetry, the study focuses on the information costs faced by the government, and employs a sample of A-share listed firms from 2007 to 2022 and multiple regression models to empirically examine the moderating role of government information costs on the link between government subsidies and corporate innovation. While from the two paths of material capital input and human capital input, it analyzes how the subsidy targets selection mechanism under the constraint of information cost improves corporate innovation, and conducts the heterogeneity analysis from two aspects: the difficulty of information identification faced by the government and the degree of demand for resources by firm, and explore whether the subsidy mechanism can help improve the quality of corporate innovation.

It is found that the subsidy mechanism with information cost as the rule of targets selection is more accurate, that is, when the information cost faced by the government is low, the government subsidy will be more conducive to corporate innovation. The lower information cost promotes the performance of government subsidy by improving the positive effect of government subsidy, that is, helping firms increase R&D investment and bring in talents. When it is difficult for the government to identify the information or the firm has a high demand for resources, the subsidy mechanism with information cost as the rule of targets selection performs better. The lower information cost also promotes the transformation of government subsidy into high-quality innovation achievements, that is, the number of invention patents and other patents applied by firms has increased.

The results of this paper indicate that, on the one hand, the existence of government subsidy is reasonable. For enterprises, the direct resource effect brought by government subsidy can help them solve the resource dilemma in the process of high-quality development. On the other hand, the implementation of government subsidy is not universal. In contrast, in industries with lower information costs faced by the government, subsidies can be more accurately allocated to enterprises in need, thereby substantially exert the resource effect of government subsidy. the government must establish a targeted and precise subsidy mechanism to ensure that aid reaches enterprises that truly need it. This can be achieved by categorizing subsidy applications based on the information identification cost and then employing additional methods to gather detailed and accurate information about different types of enterprises. This approach can enhance the efficiency of financial capital allocation and generate greater social benefits.For example, the government can classify subsidy applications based on the cost of identifying information, and then adopt other methods to further gather information and accurate profiles for different types of enterprises, so as to effectively improve the efficiency of financial capital and create more social benefits.

At the theoretical level, this paper integrates information cost and government subsidy into the framework of influencing factors of corporate innovation, which provides a theoretical basis for the empirical research on information cost and the optimization of government subsidy policy. At the practical level, the subsidy mechanism that uses information cost as a criterion for target selection has proven effective, offering valuable insights and operational strategies for the government to accurately identify subsidy recipients and enhance the effectiveness of subsidies.

Key Words：Information Cost; Government Subsidy; Selection of Subsidy Targets; Corporate Innovation

收稿日期：2024-04-17

修回日期：2024-08-08

基金项目：国家自然科学基金面上项目(71972157);教育部人文社会科学研究项目(24XJC630009)

作者简介：宋昕倍(1994—),女,四川达州人,博士,重庆工商大学会计学院讲师,研究方向为公司治理与公司金融;逯东(1981—),男,四川达州人,博士,西南财经大学会计学院教授、博士生导师,研究方向为公司治理与公司金融。

DOI：10.6049/kjjbydc.2024040657

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F270

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2025)19-0142-11

0 引言

创新是提升企业竞争优势的重要方式、实现产业升级的根本路径、推动经济持续增长的动力源泉。如何有效激发微观个体的创新活力关乎高质量发展任务的推进,也是学术界和实务界一直关注的重点、热点话题。创新活动具有典型的正外部性和高风险等特征[1],企业无法独占创新收益且创新融资面临较高外部约束,因此,企业实际创新投入一般低于最优水平[2]。此时,需要政府制定相关政策促进企业创新,尤其是新兴产业或高新技术行业更需要政府激励和引导[3]。政府补贴是各国政府最常采用的手段之一(OECD,2018),但政府补贴的实际施行效果如何,学术界一直存在争论。主要观点有政府补贴对企业创新存在“挤入效应”(Czarnitzki等,2006;李汇东等,2013)、挤出效应(Boeing,2016;李万福等,2017)及非线性影响(武咸云等,2016;刘兰剑等,2021)。

有学者指出政府补贴可能扭曲资源效应,政府与企业间信息不对称是导致政府补贴绩效较低的主要原因[4]。一方面,政府无法全面了解企业经营情况[5];另一方面,政府缺乏有效甄别机制,无法识别企业披露的信息是否真实,可能被虚假信号欺骗而作出错误决定(余明桂等,2010)。例如,2016年9月财政部通报,5家客车企业通过虚构材料和业务等方式骗取新能源汽车补贴高达10亿元。有研究指出,政府对新能源行业的补贴效果与政策初衷背离[6]。近几年,中国新能源汽车产业发展十分迅猛,根据中国汽车工业协会发布的数据,仅2022年前三季度,新能源汽车产销分别完成471.7万辆和456.7万辆,出口38.9万辆,同比增长皆超过1倍。这些数据似乎又说明,新能源汽车产业实际发展情况达到政策预期效果。那么,政府补贴对新能源汽车产业或其它产业发展究竟有何影响?是否存在某些产业适合政府通过补贴方式促进发展?Liu(2019)研究指出,政府无法弥补所有的不完善,但能选择性地干预和补贴某些行业来提高政策有效性,此时,政府面临的首要问题是应该选择哪些行业。同时,政府财政压力增大,挑选出正确的补贴对象也是提高资源利用效率的关键。因此,如何建立补贴对象精准筛选机制兼具理论和实践的重要意义。

尽管政府处于信息劣势地位,也无法拥有各行各业涉及的所有专业知识,但这并不意味着,面对所有补贴申报对象时,政府对其的辨别难度都是一样的。换言之,企业属性的多样性虽然导致政府难以了解其全部真实情况[5],但也让政府面对不同类型企业时存在信息成本高低差异。这种差异正好有助于构建补贴对象精准筛选机制,为改善政府补贴绩效提供了突破口。基于此,本文认为,当政府面临的信息成本较低时,更有可能筛选出需要帮助的企业。为验证这一思路,本文首先从相对客观、外生的角度构建政府面临的信息成本衡量方法,然后实证检验信息成本对政府补贴与企业创新间关系的调节作用,探究信息成本能否作为政府筛选补贴对象的标准。

1 文献综述与研究假设

1.1 文献综述

创新活动具有典型的正外部性和高风险等特征。一方面,由于知识或技术成果属于公共品,其非竞争性和不完全排他性的特点使得企业创新存在溢出效应(Arrow,1962)。例如,企业耗费大量资源开发出的创新产品一经推出,其它企业就可以较低成本进行模仿,而研发人员离职跳槽也会让创新知识向外传播。在此情形下,企业无法独自享有创新成果产生的全部经济收益,就会抑制企业创新意愿和动力,导致企业实际研发投入低于最优水平(Griliches,1992)。尤其是知识产权保护力度较弱时,这种市场失灵问题更为严峻(吴超鹏等,2016)。另一方面,由于创新是一项资源消耗较多、投资周期较长、不确定性较高的活动[1],较高的投资风险不仅削弱企业创新积极性,也放大信息不对称问题,让企业面临更严重的外部融资约束,进一步加剧创新投入不足(鞠晓生等,2013)。针对创新的正外部性和高风险特征导致的市场失灵,相关学者认为政府需制定相应公共政策以发挥“有形之手”的作用促进企业创新。

政府补贴是否真的促进企业创新?对此,学术界一直存在较大分歧,主要有三大观点:一是政府补贴的直接资源支持会降低企业创新成本[7],同时向市场传递出“认证”信号,缓解企业融资约束[8],因此政府补贴对企业创新存在“挤入效应”;二是政府通过自由裁量权选择补贴对象,会扭曲要素价格,引发寻租等非生产性活动[4],或者让被补贴企业产生依赖心理,降低创新驱动成长动力(张杰等,2015),因此政府补贴对企业创新存在“挤出效应”;三是政府补贴对企业创新的影响是非线性的,即存在最优补贴区间。

从已有研究成果来看,无论是采用现金资助、租购房补贴、贷款贴息还是税收优惠等形式,政府补贴对企业而言都具有一定的资源效应,这一点已成共识。但由于政府与企业之间存在信息不对称[4],补贴中可能出现发放对象“错补”“漏补”以及发放金额“过补”“少补”等问题。找准补贴对象是实现补贴政策初衷的关键。有研究指出(赖烽辉等,2021),发放补贴时,政府应遵循“优胜劣汰”“雪中送炭”的基本原则,“优胜劣汰”指政府需要根据企业创新效率分配要素资源,能者多得,劣者少得或不得;“雪中送炭”指政府需要根据企业对创新资源的需求高低分配补贴,即在企业异质性的基础上按需分配。实现这两点基本原则的关键是政府更多地掌握企业相关信息,降低信息不对称对资源配置效率和社会效益造成的扭曲。已有研究从创新类型[4]、融资约束、内部控制质量(陈红等,2018)等方面探讨了信息不对称对政府补贴配置的影响,但均从作为补贴接受者的企业角度衡量信息不对称,尚未从补贴发放者政府的视角考察其面临的信息不对称问题。基于此,本文聚焦政府面临的信息成本高低,通过实证检验分析信息成本对政府补贴绩效的影响,并为政策制定及实施提供参考。

1.2 研究假设

政府补贴作为政府无偿向企业提供的转移支付,为企业经营发展提供额外资源。但政府与企业之间存在信息不对称,同时,在补贴使用上缺乏有效监管和惩罚机制,使得企业获得补贴后是否使用、如何使用补贴具有很大操纵空间,许多不需要补贴的企业也会发起补贴申请。政府选择补贴对象时,无法获取有关申请对象技术、产品、市场等全部信息,并且缺乏有效的甄别机制,致使企业产生寻租动机,可能通过故意释放虚假信号骗取政府补贴。因此,在信息不对称情境下,真假难辨的申报材料让政府难以甄别真正需要补贴的企业,进而降低政府补贴绩效(杨国超等,2020)。

由于企业多样性,政府与不同企业之间的信息不对称程度也存在差异。面对不同的补贴申请对象,政府为识别企业真实情况而需付出的信息成本是不同的。当信息成本较高时,政府辨别申报对象的难度上升,企业更易通过寻租骗取补贴,此时政府补贴错配的可能性增大,更可能对企业创新产生“挤出效应”。当信息成本较低时,一方面,政府对申请对象可能更为了解;另一方面,政府获取额外信息辅助判断的成本较低,更容易甄别信号真假、识别企业对资源的需求度,从而精准发挥补贴的“雪中送炭”作用,对企业创新产生“挤入效应”,进而促进企业创新产出。基于此,本文提出如下假设:

H1:当政府面临的信息成本较低时,政府补贴更有助于企业创新。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

本文选择2007—2022年中国沪深两市A股上市公司为研究对象,并剔除金融行业及数据不齐全的观测值,最终得到22 345个样本观测值。企业专利数据来自CNRDS数据库,政府补贴和企业财务等数据均来自CSMAR数据库。

2.2 主要变量定义

2.2.1 信息成本(Direct)

如何衡量政府筛选补贴对象时面临的信息成本,是本文开展实证研究需解决的首要问题。信息成本的高低可转换为政府掌握的初始信息含量,当政府拥有的初始信息量较多时,其面临的信息成本较低,当政府拥有的初始信息量较少时,政府就需要付出更多代价获取企业相关信息,信息成本就更高。

人们通常对经常接触到的事物更加熟悉和了解[9]。本文认为,在识别企业真实情况时,如果该企业产品直接与消费者接触,则政府更熟悉这类产品也更了解企业,掌握的信息就更多。基于此,本文参考已有研究,将属于下列行业代码的企业划分为产品直接接触消费者类别:C13、C14、C15、C18、C21、C24、C26、C29、C36、C38、C39、F52、G56、G60、I63、K、L、M73、M74、N78、O81、Q、R。企业产品直接接触消费者,则Direct取1,表明政府筛选补贴对象时面临的信息成本较低,否则取0,表明政府筛选补贴对象时面临的信息成本较高。

2.2.2 政府补贴(Subsidy)

本文采用企业所获政府补贴金额与营业总收入比值衡量政府补贴水平[10]。

2.2.3 企业创新(LnPatent)

准确衡量企业创新水平是检验政府补贴对企业创新影响效应的关键,也是评估政府补贴施行效果的重要内容。已有研究认为,创新产出中的专利申请数量更能体现企业真实创新能力和水平(黎文靖等,2016)。基于此,本文采用企业年度专利申请数量衡量企业创新。

2.3 实证模型

为检验假设H1,本文参考已有研究(吴伟伟等,2021),构建模型如下:

LnPatenti,t+1=α0+β1Directi,t+β2Subsidyti,t+β3Directi,t×Subsidyti,t+β4Controlsi,t+ΣYear+ΣIndustry+εi,t

(1)

其中,LnPatent表示企业创新,采用企业年度专利申请数量加1并取自然对数测度;Direct表示信息成本,采用企业产品是否直接接触消费者的虚拟变量衡量;Subsidy表示政府补贴,采用企业所获政府补贴金额与营业总收入比值衡量;Controls表示一系列控制变量,参考已有研究选取(张杰等,2018)。本文还在模型(1)中加入年度(Year)和行业(Industry)的虚拟变量,控制可能的宏观因素影响。为减缓可能存在的内生性问题,本文将被解释变量取t+1期值。变量定义如表1所示。

3 实证结果与分析

3.1 描述性统计

为克服极端值影响,本文对所有连续变量前后各进行1%缩尾处理。主要变量描述性统计结果如表2所示,LnPatent的均值为2.586,表明样本企业平均每年专利申请数量约为13个;Direct均值为0.452,表明样本中约45.2%的企业属于产品直接接触消费者类别;Subsidy均值为0.010,表明企业所获政府补贴金额占营业总收入比重平均约为1%。

3.2 主回归分析

模型(1)回归结果如表3所示,列(1)数据显示,信息成本与政府补贴的交乘项系数显著为正,表明当企业属于产品直接接触消费者类别时,政府补贴提高企业未来创新产出的促进作用增强,即较低的信息成本提高政府补贴绩效。对交乘项进行边际效应分析,结果如表4所示,当政府面临的信息成本较高时,政府补贴每增加1个单位,企业创新就下降0.277个单位,但这一下降幅度并不具有统计上的显著性。相比之下,当政府面临的信息成本较低时,政府补贴每增加1个单位,企业创新就增加5.297个单位。为提高结论稳健性,本文分别采用未来两期和未来三期企业创新产出作为被解释变量,Direct×Subsidy的系数依旧显著为正。表3和表4结果表明,筛选补贴对象时,政府面临的信息成本越低,政府补贴越有助于推动企业创新,因此假设H1得到验证。

3.3 稳健性测试

3.3.1 更换变量衡量方式与变更回归方法

(1)更换变量衡量方式。针对政府补贴,本文采用企业所获政府补贴金额与资产总额的比值(Subsidy2)衡量(孔东民等,2013),以消除企业规模的影响;采用企业独立申请的专利数量加1取自然对数(LnPatent2)及企业当年是否申请专利的虚拟变量(Patentdum)衡量企业创新,并采用Logit方法对模型(1)进行回归;采用企业年度申请专利个数(Patent)作为被解释变量,由于被解释变量是离散型非负数且方差远大于均值,本文选择负二项回归方法(吴剑峰等,2014)。

(2)变更回归方法。考虑到企业创新(LnPatent)数据的左截尾分布特点,即大量样本观测值的年度申请专利数量为0,采用Tobit回归方法进行检验。为进一步减缓异方差和自相关等问题[11],在公司层面和时间层面进行双维度残差聚类调整。表5、表6结果显示,本文结论依旧不变。

3.3.2 PSM分析

针对回归结果可能存在样本选择性偏差的问题,本文采用PSM配对方法进行分析。首先,根据企业所获政府补贴水平高低进行分组赋值,如果企业获得的政府补贴高于同年度同行业该变量中位数则取值为1,否则取值为0。其次,选取企业规模、企业年龄、现金流水平、偿债能力、盈利能力、股权集中度、独董比例、行业集中度、研发投入、上期政府补贴金额等企业特征,以及年度和行业变量,运用Probit模型估计企业获得较高水平政府补贴的概率。其中,研发投入采用企业年度研发投入金额取自然对数衡量,上期政府补贴金额采用企业上一期所获政府补贴金额取自然对数衡量。最后,根据计算所得倾向得分进行卡尺内一对一近邻匹配,并基于匹配后的样本对假设H1进行检验。表7列(1)结果显示,本文结论不变。

3.3.3 工具变量回归

为了缓解政府补贴与企业创新之间可能存在的反向因果关系或遗漏变量等内生性问题,本文借鉴已有研究[12],使用两个工具变量进行回归:一是同年度同行业政府补贴均值;二是企业办公地址所在省份财政预算中科学技术支出占预算总支出的比值。选择这两个工具变量的原因在于:一方面,补贴政策通常面向特定行业,即行业层面补贴水平直接体现政策信息(孔东民等,2013),因此企业所获政府补贴水平可能存在行业关联性;另一方面,政府补贴是财政支出重要组成部分,其可分配额度受限于政府财政预算,地方政府财政预算资金中科学技术发展投入占比越高,当地企业就越可能获得较高政府补贴[13]。而行业层面政府补贴水平、地方政府财政预算支出情况与企业个体层面创新产出通常没有直接联系。多重工具变量回归结果如表7列(2)所示,本文结论依旧稳健。

4 进一步分析

4.1 机制检验

政府筛选补贴对象时面临的信息成本越低,就越可能筛选出那些真正需要资源帮助的企业,进而有效发挥政府补贴对企业创新的资源“挤入效应”。获得政府补贴的企业能进一步加大创新资源投入,即借助政府补贴对资源的补充促进创新产出增加。按照这一思路,本文从创新资源投入视角检验较低信息成本促进政府补贴绩效的作用路径。

根据内生增长理论,企业创新是关于研发资金和研发人员投入的函数,即企业创新与研发的物质资本投入和人力资本投入有关[7],两者的增加能够显著促进创新成果产出[14]。如果较低的信息成本有助于政府筛选出真正需要资源帮助的企业,那么,在以信息成本作为对象筛选标准的机制下,政府补贴在精准分配后更能帮助企业加大研发投入和引进研发人才,从而通过增加创新资源投入推动创新成果产出。基于此,本文采用企业研发投入(R&D)和研发人员数量(Researcher)作为被解释变量[15],并沿用模型(1)进行回归。其中,研发投入(R&D)采用企业年度研发投入金额的自然对数衡量,研发人员数量(Researcher)采用企业年度研发人员数量的自然对数衡量。机制检验结果如表8所示,信息成本降低可以放大政府补贴对企业创新资源投入的促进作用,具体表现为企业物质研发投入和研发人员数量都有所增加。

4.2 异质性分析

信息成本降低有助于政府筛选出真正需要资源帮助的企业,从而有效发挥政府补贴的资源“挤入效应”,提高企业创新产出。那么,信息成本的降低对政府补贴绩效的促进作用可能在政府面临信息识别难度较大或企业对资源需求度较高时更加有效。基于此,本文进一步分样本进行考察。

4.2.1 政府面临的信息识别难度

信息成本降低可以帮助政府挑选出真正需要资源帮助的企业,从而发挥政府补贴的“雪中送炭”作用,推动企业创新。那么,当政府面临的信息识别难度较大时,以信息成本作为对象筛选标准的补贴机制效果可能更好,此时信息成本降低更能帮助政府准确筛选补贴对象,进而提高补贴对企业创新的促进作用。按照这一思路,本文从地区市场化程度和企业信息披露质量两个方面进行分析与验证。

已有研究发现,在市场化程度较低的地方,金融体系落后,信息获取渠道较少,市场透明度较低(刘春林等,2021),此时政府与企业之间的信息不对称程度加重。在制度不健全的环境中,企业寻租动机更强(张菀洺等,2022),导致该地区政府可能面临更多虚假信息。这意味着,市场化程度较低地区的政府在筛选补贴对象时面临更高的信息识别难度,即更难辨认出真正需要资源帮助的企业。“熟悉”带来的信息成本降低可以缓解这些地区政府与企业之间的信息不对称,帮助政府更加有效识别企业特征,提高找准补贴对象的概率。此时,资源更可能分配到需要帮助的企业,政府补贴对企业创新产出的促进作用就会更为显著。

政府筛选补贴对象时会收集和参考其它信息,在资本市场中,企业对外披露信息是缓解其与投资者之间信息不对称的重要方式,但信息披露质量会影响缓解效果[16]。当企业披露信息质量较高时,政府能基于企业披露的详实信息有效识别其对资源的需求度,进而提高政府配置资源有效性。如果企业披露的信息质量较低,则对政府正确识别的帮助较小,而且会对政府筛选决策产生误导,政府筛选补贴对象将面临更高的信息识别难度。

基于上述分析,首先,本文将样本分为市场化程度较低组和市场化程度较高组,再分别采用模型(1)进行回归。若企业办公地址所属省份市场化程度高于同年度同行业中位数则为市场化程度较高组,否则为市场化程度较低组。市场化指数数据来自王小鲁等(2019)编写的《中国分省份市场化指数报告(2018)》。表9列(1)(2)结果显示,只有在市场化程度较低组中,Direct×Subsidy的系数显著为正,且通过组间系数差异检验。其次,本文将样本分为信息披露质量较低组和信息披露质量较高组,分别采用模型(1)进行回归。对于信息披露质量,采用企业盈余管理程度进行衡量。当企业盈余管理程度较高时,较低的会计信息质量让政府更难了解企业真实情况[17],管理层可能为了获得政府补贴进行信息操纵。因此,企业盈余管理程度越高,企业披露信息质量可能越低,此时,政府面临的信息不对称问题越严重。基于此,本文将盈余管理程度高于同年度同行业中位数的企业划分为信息披露质量较低组,否则为信息披露质量较高组。参考Dechow等(1995)的修正Jones模型,计算企业盈余管理程度,并对计算结果取绝对值。表9列(3)(4)结果显示,Direct×Subsidy的系数在信息披露质量较低组中更为显著,且通过组间系数差异检验。

表9结果与本文预期一致,当地区市场化程度较低、企业信息披露质量较低时,信息成本降低更能有效提高政府补贴绩效。这意味着,当政府面临的信息识别难度较大时,以信息成本作为对象筛选标准的补贴机制效果更好。

4.2.2 企业对资源的需求度

提高政府补贴绩效的关键在于政府资源得到精准分配,促使真正需要帮助的企业获得资源支持后加强创新活动。那么,当信息成本降低,政府补贴分配更精准时,政府补贴的资源支持更能缓解对资源需求度较高企业的发展困境,有效推动企业创新产出。按照这一思路,本文从产业政策支持情况和风投股东持股情况两个方面进行分析与验证。

不同的产业政策支持情况会带来企业获取资源的差异。我国主要推行的是选择性产业政策,即为了以创新推动经济转型发展,选择部分特定行业进行扶持,社会资源分配由此存在倾斜。受产业政策支持的企业不仅会获得政府支持(王克敏等,2017),还可以得到社会资本青睐(逯东等,2022),外部融资难度下降且可融资金额上升。相比之下,没有得到产业政策支持的企业较少获得政府资源,而且面临的外部融资约束可能加剧[18],更容易陷入资源困境,在开展创新活动时更需要资源帮助。信息成本降低提高政府筛选补贴对象的精准度,将补贴资源分配到更需要帮助的企业,政府补贴的“雪中送炭”更能解决非产业政策支持企业资源不足的问题,进而促进企业创新。

已有研究发现,风投股东对企业创新活动资源获取存在重要影响。从资源视角看,风投股东通过投资环节的直接资金投入以及后续对被投企业的管理优化、资源交互、知识传送等方式,帮助被投企业弥补创新资源缺口[19]。从信号视角看,风投的投资入股会传递出利好信号,缓解市场信息不对称,有助于企业在开展创新活动时更易获取外部资源[20]。陈思等(2017)研究发现,风投股东的加入可以为被投企业提供行业资源与经验,同时帮助其引入更多研发人才,从而促进企业创新。这意味着,相比有风投股东的企业而言,没有风投股东的企业拥有或可获取的创新资源较少,更需要资源帮助开展创新活动。因此,信息成本降低提高政府补贴资源精准支持,更有助于没有风投股东的企业破除资源困境,从而促进企业创新。

基于上述分析,首先,本文将样本分为产业政策支持组和非产业政策支持组,再分别采用模型(1)进行回归。借鉴杨兴全等(2018)的做法,根据样本期间内中央制定的五年规划中有关产业发展的文字阐述,若企业所属行业受到产业政策支持则划分为产业政策支持组,否则为非产业政策支持组。表10列(1)(2)结果显示,只有在非产业政策支持组中Direct×Subsidy的系数显著为正,且通过组间系数差异检验。其次,本文将样本分为有风投股东组和无风投股东组,再分别采用模型(1)进行回归。本文根据企业前十大股东列表进行判断,如果有风险投资机构,则划分为有风投股东组,否则为无风投股东组。表10列(3)(4)结果显示,未通过组间差异检验,但只有在无风投股东组中Direct×Subsidy的系数显著为正且系数更大。

表10结果与本文预期一致,当企业未受到产业政策支持、没有风投股东持股时,信息成本的降低更能促进政府补贴发挥资源支持作用,提高企业创新产出。这意味着,当企业对资源的需求度较高时,以信息成本作为对象筛选标准的补贴机制效果更好。

4.3 扩展分析

政府面临的信息成本越低,政府补贴对企业创新的促进作用越强,那么,政府补贴资源支持下的创新成果质量如何?信息成本降低是否推动政府补贴资源转化为高质量创新成果?在企业创新产出中,相比实用新型专利和外观设计专利,发明专利属于更高质量的实质性创新成果。本文将企业当年申请的专利区分为发明专利和其它专利(包含实用新型专利和外观设计专利),并构建发明专利申请数量(LnPatent_Inv)和其它专利申请数量(LnPatent_Other)两个指标,采用企业年度发明专利/其它专利申请数量加1取自然对数衡量,并分别将其作为被解释变量,使用模型(1)进行回归。表11结果显示,信息成本的降低提高政府补贴对企业发明专利产出以及其它专利产出的促进作用。这意味着,当筛选补贴对象面临的信息成本较低时,政府不仅可以有效发挥“支持之手”的作用推动企业创新,而且产出的创新成果包含更多高质量创新。该结论进一步佐证了以信息成本作为对象筛选标准的补贴机制有效性。

5 结论与启示

有效提高政府补贴绩效,激发微观企业创新活力是加快实施创新驱动发展战略的关键。本文以2007-2022年A股上市公司为研究样本,构建信息成本变量衡量方法,实证检验信息成本对政府补贴与企业创新间关系的调节作用。研究发现:以信息成本作为对象筛选标准的补贴机制精准度更高,当政府面临的信息成本较低时,政府补贴更有助于企业创新;较低的信息成本促进政府补贴绩效提升的作用路径是提高政府补贴“挤入效应”,当政府面临的信息成本较低时,政府补贴促进企业加大研发投入和引进研发人才;当政府面临的信息识别难度较大或企业对资源的需求度较高时,以信息成本作为对象筛选标准的补贴机制效果更好;较低的信息成本推动政府补贴资源转化为高质量创新成果,即当政府面临的信息成本较低时,政府补贴促进企业高质量发明专利和其它专利数量增加。本研究可能的贡献如下:第一,在研究视角上,基于政府在筛选补贴对象时面临的信息成本差异,检验政府补贴与企业创新间关系,拓展了政府补贴绩效相关研究。已有研究主要在政府补贴场景下探讨企业行为决策对补贴绩效的影响,忽略了政府作为补贴发放者同样具有主动权,其面临的约束条件也会深刻影响补贴实施效果。第二,在理论构建上,本文将信息成本和政府补贴纳入企业创新影响因素框架,构建信息成本衡量方法,分析政府面临的信息成本高低对政府补贴与企业创新间关系的调节作用,并剖析具体作用路径和截面差异,为信息成本实证研究以及政府补贴政策优化提供了理论依据。第三,在实践应用上,本文研究发现以信息成本作为对象筛选标准的补贴机制具有较好实施效果,为精准筛选补贴对象并改善政府补贴绩效提供了参考。

本文研究结论具有以下启示:政府补贴的存在具有合理性,政府补贴带来的资源效应能够帮助企业解决发展中的资源困境;政府补贴的实施不具有普适性,相比之下,在政府面临的信息成本较低的行业中,补贴更能精准地分配给需要帮助的企业,发挥政府补贴的资源效应。因此,政府施行补贴政策时,应建立精准的补贴对象筛选机制,可根据识别信息成本高低划分补贴申请对象,针对不同类型企业采取多种方式全面掌握信息并形成精准画像,从而有效提高财政资金使用效率,创造更多社会效益。

本研究不足与展望:第一,随着企业不断发展,产品和业务范围越来越广,本文度量信息成本时主要参考企业所属行业类别,基于信息成本的筛选标准可能更适用于补贴对象初步筛选。而针对特定对象筛选,如关键产品或技术、涉及一系列整合的组合产品或技术等,在政策执行过程中还需结合其它标准提高补贴效果。未来研究可以进一步考虑不同政策目的、企业具体产品类别、特殊行业需求等设计补贴对象筛选标准。第二,政府补贴方式有多种,如研发前补贴和研发后成本分担、研发补贴和非研发补贴、中央政府补贴和地方政府补贴等,未来研究可以基于信息成本探究如何选择补贴方式。

参考文献：

[1] HOLMSTROM B. Agency costs and innovation[J]. Journal of Economic Behavior and Organization, 1989, 12(3): 305-327.

[2] HALL B H, LERNER J. The financing of R&D and innovation[M]// HALL B H, N ROSENBERG. Handbook of the economics of innovation. Amsterdam:North-Holland, 2010.

[3] 毕晓方,翟淑萍,姜宝强. 政府补贴、财务冗余对高新技术企业双元创新的影响[J]. 会计研究,2017,38(1):46-52.

[4] 安同良,周绍东,皮建才. R&D补贴对中国企业自主创新的激励效应[J]. 经济研究,2009,44(10):87-98.

[5] 赵璨,王竹泉,杨德明,等. 企业迎合行为与政府补贴绩效研究——基于企业不同盈利状况的分析[J]. 中国工业经济,2015,32(7):130-145.

[6] 周燕,潘遥. 财政补贴与税收减免——交易费用视角下的新能源汽车产业政策分析[J]. 管理世界,2019,35(10):133-149.

[7] 杨芷晴,张帆,张友斗. 竞争性领域政府补助如何影响企业创新[J]. 财贸经济,2019,40(9):132-145.

[8] CHEN J, HENG C S, TAN B C Y, et al. The distinct signaling effects of R&D subsidy and non-R&D subsidy on IPO performance of IT entrepreneurial firms in China[J]. Research Policy, 2018, 47(1): 108-120.

[9] 费孝通. 乡土中国[M]. 北京:生活·读书·新知三联书店, 1985.

[10] 刘斌斌,左勇华. 金融错配影响技术创新的政府补贴效应分析——基于企业控股权性质差异视角[J]. 科研管理,2022,43(1):61-69.

[11] PETERSEN M A. Estimating standard errors in finance panel data sets: comparing approaches[J]. Review of Financial Studies, 2009, 22(1): 435-480.

[12] CLAUSEN T H. Do subsidies have positive impacts on R&D and innovation activities at the firm level[J]. Structural Change and Economic Dynamics, 2009, 20(4): 239-253.

[13] 应千伟,何思怡. 政府研发补贴下的企业创新策略:“滥竽充数”还是“精益求精”[J]. 南开管理评论,2022,25(2):57-69.

[14] ACEMOGLU D. Introduction to modern economic growth[M]. Princeton:Princeton University Press, 2009.

[15] 余典范,王佳希. 政府补贴对不同生命周期企业创新的影响研究[J]. 财经研究,2022,48(1):19-33.

[16] HEALY P M,PALEPU K G. The effect of firms′ financial disclosure strategies on stock prices[J]. Accounting Horizons, 1993, 7(1):1-11.

[17] FRANCIS J, LAFOND R, OLSSON P, et al. The market pricing of accruals quality[J]. Journal of Accounting and Economics, 2005, 39(2): 295-327.

[18] 李广子,刘力. 产业政策与信贷资金配置效率[J]. 金融研究,2020,63(5):114-131.

[19] CELIKYURT U, SEVILIR M, SHIVDASANI A. Venture capitalists in mature public firms[J]. Review of Financial Studies,2014,27(1): 56-101.

[20] HSU D H. Venture capitalists and cooperative start-up commercialization strategy[J]. Management Science, 2006, 52(2): 204-219.

(责任编辑：万贤贤)