开放合作研究团队第43期Seminar学习讨论会
2022年11月1日19:00—20:30，中山大学区域开放与合作研究院学习讨论会以线上的方式成功举行。本次学习讨论会由罗开希硕士生分享文献《中国产业政策与企业技术创新》。参加学习讨论会人员包括毛艳华教授、荣建欣副研究员、博士后、博士生和硕士生等，另有澳门科技大学、澳门城市大学博士生通过线上形式参与了本次学习讨论会。
中国产业政策与企业技术创新
余明桂 范蕊钟 慧洁
一、摘要
本文利用中央“五年规划”对一般鼓励和重点鼓励产业规划的信息，采用2001—2011 年上市公司及其子公司的专利数据，检验了中国产业政策对企业技术创新的影响。
研究发现：
（1）产业政策可以促进企业创新，尤其是民营企业的技术创新。另外，与一般鼓励相比，产业政策对重点鼓励行业中企业技术创新的影响更大。
（2）产业政策能够通过信贷、税收、政府补贴和市场竞争机制促进重点鼓励行业中企业的技术创新，尤其是民营企业的技术创新。同时，产业政策能够通过市场竞争机制促进一般鼓励行业中企业的技术创新，但是政府补贴、信贷和税收机制的作用不显著。
本文丰富和拓展了产业政策有效性和企业创新的相关研究。同时，本文研究表明，政府应该逐步消除民营企业面临的各种政策歧视，采取合理的产业政策手段来推动产业结构优化升级和促进经济增长方式转变。
二、问题的提出
理论上，产业政策对企业技术创新可能存在促进和抑制两种截然相反的效应。本文对此进行了理论分析，但难以衡量产业政策。本文解读国家颁布的五年计划纲要，定义产业政策激励虚拟变量来综合考察产业政策的影响
由于实证分析中可能存在的时序性和遗漏变量等问题，仅利用产业政策激励虚拟变量很难很好地建立产业政策与企业技术创新之间的直接联系。本文用混合回归和双重差分估计检验产业政策对企业技术创新的直接影响。
三、理论框架与研究假设
产业政策措施分为直接干预、间接引导两类。
产业政策的创新促进效应包括：金融政策降低融资约束、税收优惠降低创新边际成本、政府补贴缓解资源约束、增强市场竞争度。
产业政策的创新抑制效应包括：寻租活动降低企业创新激励、产能过剩引起外部环境恶化、政策实惠可能降低创新热情。
四、数据与方法
（1）数据来源：国泰安数据库、Wind 和同花顺数据库、政府文件、作者收集
（2）模型：
3）被解释变量：
lnPatent：上市公司及其子公司发明专利申请数量加 1 的自然对数
RD：企业研发投入与企业总资产的比率
（4）解释变量：
E_ind1：如果“十五”计划和“十一五”规划中提到鼓励、支持、重点发展或大力发展时，则认为是一般鼓励行业，赋值为 1，其他为 0。
E_ind2：如果“十五”计划和“十一五”规划中明确提到重点发展或大力发展，则认为是重点鼓励行业，赋值为 1，其他为 0。
（5）控制变量：
企业规模（Size），资产负债率（Lev），资产收益率 （Roa），企业资本性支出（Capital），企业固定资产规模（PPE），企业年龄（Age），企业现金量（Cash），所在地区 GDP 增长率 （Gdpr）、 行业哑变量 （Ind） 和年度哑变量（Yeard）。
为了解决产业政策和企业创新之间的内生性问题，本文利用“十一五”规划对制造业中鼓励行业的调整，选取实验组和控制组，构建了如下的 DID 估计模型：
其中：
Ingroup 等于 1 为实验组，代表“十五”计划和“十一五”规划中都被产业政策鼓励的行业；
Ingroup 等于 0 为控制组，代表“十五”计划中被产业政策鼓励，但是“十一五”规划中不被产业政策鼓励的行业。
Inyear设定为事件冲击的时间为“十一五”规划实施的年度即 2006 年，其中 Inyear 等于 1 为 2006 年之后，等于 0 为 2006 年之前。
五、结果与分析
全样本：无论是在哪一种时期，受到产业政策支持的企业，其发明专利自然对数都显著大于不受政策支持的企业。可以初步假定鼓励性产业政策对企业创新有正向影响。
区分产权性质：本文发现民营企业样本中鼓励行业和非鼓励行业发明专利数量的差异相对要大于国有企业样本中的差异。这在一定程度上说明，产业政策对民营企业创新水平的影响可能要大于对国有企业创新水平的影响。
六、产业政策对国有企业和民营企业创新影响机制检验
1.结果：（1）以发明专利来衡量企业创新水平，E_ind1 和 E_ind2 的系数在国有企业和民营企业样本中都显著为正，且在民营企业的系数要大于国有企业的系数；（2）以研发投入来衡量企业创新水平，E_ind1 和 E_ind2 系数在民营企业样本不显著， 在国有企业样本显著为正。
2.原因分析：（1）民营企业在融资方面通常面临严重的“金融歧视”，而产业政策可以缓解企业创新面临的资源约束。（2）国有企业经营目标的扭曲导致其创新活动对产业政策激励不敏感。（3）相对于民营企业，国有企业管理层激励约束机制的缺失也可能削弱产业政策激励对其技术创新的影响。
不管是全样本、国有企业样本还是民营企业样本，Ingroup 和 Inyear 交互项系数都显著为正；民营企业样本中的系数和显著性水平要高于国有企业。此外，本文进一步使用倾向匹配得分法对实验组和控制组进行匹配。首先本文以Size、 Lev、Roa、Capital、PPE作为企业特征变量对实验组和控制组进行 Probit 回归， 以预测值作为得分。 然后采用最近领匹配的方法进行一对一匹配。最后进行回归，结果均保持不变。
3.内生性问题：DID 模型缓解了仅利用E_ind1 和 E_ind2 无法解决的内生性问题。但是，如果政策变化虚拟变量为内生的，Ingroup 与影响企业技术创新的遗漏变量相关，DID 模型可能得不到一致估计。例如：现实中，政府可能会基于行业之前支持力度、发展现状以及未来发展预期等方面的因素做出产业规划调整，这可能使得产业政策规划调整与企业技术创新之间可能存在双向因果关系。
4.如何克服：本文在模型（1）中分别引入样本期初专利总量（TPatent）和样本未来两期专利总量（FPatent）作为额外的控制变量，控制样本期初的创新水平和未来的创新水平。如果政府有意识地选择过去创新水平高的行业， 或者选择预期未来创新水平高的行业继续作为鼓励行业，则控制了样本期初和未来的创新水平后，可能无法观察到产业政策显著提高被鼓励行业中企业的创新水平。
5.检验结果：结果发现，产业政策仍然能够提高被鼓励行业中企业的技术创新水平。这表明这种反向因果关系可能不太严重，不影响本文结论的可靠性。
6.作者进行的一系列机制检验说明：重点鼓励产业政策通过降低企业实际税率，能够促进企业技术创新，尤其是民营企业的技术创新。对于非重点鼓励行业中的企业，重点鼓励行业中企业的创新对政府补贴更加敏感。这说明相对于一般鼓励的行业，重点鼓励的行业处于培育发展阶段，技术和需求市场都还不成熟，亟需政府扶持和引导。无论是一般鼓励行业还是重点鼓励行业中，市场竞争程度的提高能够促进企业创新，尤其是民营企业的技术创新。
七、结论与启示
混合回归和双重差分估计的结果都表明产业政策能显著提高被鼓励产业中企业发明专利数量和研发投入，这说明（1）产业政策能促进企业的创新。（2）此外，本文研究发现产业政策对企业创新的促进效应在民营企业和重点鼓励行业中更为显著。（3）进一步机制检验结果发现，产业政策能够通过信贷、税收、政府补贴和市场竞争四种机制促进重点鼓励行业中企业的技术创新，尤其是民营企业的技术创新。同时，产业政策能够通过市场竞争机制促进一般鼓励行业中企业的技术创新，但是信贷、税收和政府补贴机制的作用不显著。政府要继续加大金融、财政税收等各方面改革，逐步消除民营企业在信贷、财税、市场进入政策等方面的歧视，激发民营企业创新活力，提高产业政策的有效性。针对不同类型产业和微观主体，政府要注意采用不同的手段来促进其技术创新活动。
八、讨论
毛艳华教授认为这篇文章虽然发表时间早，但是研究思路清晰、整体质量高，从数据到机制方法都有创新之处。强调同学们要注重基本的文献梳理，如文章的机制检验，模型的设计等都很重要。荣健欣副研究员建议做文献分享要有所侧重点，比如相关研究的最新进展、方法的亮点、相关方法最新改进等，要更加地深入细化，提高对自己的要求。卓乘风博士后认为这篇经典文献的研究方法在当时十分具有前瞻性，数据用了DID，对不同期间做了差分，研究时可以参考其分时间段来做差分的做法。
九、研究进展
文献分享结束后，毛教授就各项目的进展及后续计划同大家进行沟通，解答同学们的相关问题，鼓励同学们要积极和老师交流，建议大家的研究要跟进国家相关战略的进展，后续讨论确定具体的形式。至此，本次组会圆满结束。
拟稿：孟子胜
编辑：陈多多
审核发布：毛艳华