政府引导基金能引导企业科技创新吗
来源:用户上传
作者:
摘要：本文基于政府干预创新活动影响效应提出激励作用假设，将2012-2014年科技型中小企业建立面板模型，运用PSM-DID从微观层面研究创业投资引导基金对企业创新产出的激励作用。研究结果发现，创业投资引导政策能有效激励创业企业投入倾向，提升创业企业创新成果产出能力。在培育新动能驱动经济发展的背景下，研究引导基金对创新领域的引导效应，对于促进财政资金使用效率、提高企业科技成果产出以及完善公共政策提供参考价值。
关键词：创业投资引导基金;创新产出;倾向评分匹配法;双重差分
中图分类号：F830 文献标识码：A
文章编号：1005-913X（2020）01-0040-03
一、引言及文献综述
科技创新是现代社会经济发展的不竭动力，其健康发展离不开政府长期稳定的资金投入与政策引导。而财政投入的客观性与有限性使政府不得不斟酌技术创新投入产出效率。为了寻求科学引导企业技术领域的突破路径，我国设立政府引导基金，其中创业投资引导基金是政府引导基金在支持企业创新创业领域的重要表现形式。根据清科研究中心统计数据，截至2018年底，国内共成立1 636支政府引导基金，总目标规模99 369.87亿元，2015-2016年设立数量高速增长分别为374支、511支，占总量54.09%。因而，考虑创业投资引导基金是否发挥对企业技术创新产出效果，无疑是对促进财政资金使用效率、提高企业科技成果产出以及创新驱动经济发展具有重要的现实意义。
政府引导基金从国外引入相对较晚，国内学者对其研究主要集中在定性研究，多采取自上而下的研究方式对政府引导基金的运作模式及管理（张军，2013）、风险控制补偿机制（熊维勤，2013）、绩效评价（李洪江，2010）以及模式实践（樊轶侠和孙家希，2016）作出有益探究。而在近些年国内学者采用定量研究分析政府引导基金的宏观效应，方法主要包括联立方程模型（杨敏利等，2015），PSM-DID 模型（杨敏利等，2015），面板数据模型（房燕和鲍新中，2016）。而只有部分学者从企业科技创新层面探究政府引导基金的微观效应，研究方法包括固定效应模型（程聪慧和王斯亮，2018）与负二项分布模型（董建卫等，2018）。国内对政府引导基金的研究，更多侧重于从宏观层面出发，数据来源多选取省际或城市间。而少部分学者从微观角度研究创业投资引导基金政策效果。因此，本文根据2012-2018年企业微观数据，利用PSM-DID模型检验创新基金在企业技术创新领域发挥的引导效应。
二、研究设计
（一）研究假设
基于委托代理与市场失灵理论，创投市场中多重委托代理关系产生信息不对称现象，将引发严重的逆向选择与道德风险。因而，政府主要利用政策和工具组合干预创新活动。信号传递假说与激励假说是政府干预创新活动主要效应影响。基于信号传递假说，政府引导基金的设立将向私人资本释放积极信号，削弱创业投资过程中信息不对称产生的负面影响。基于激励假说，政府引导基金投资于具有良好发展前景及创新能力的中小企业，改善创业资本分配不合理的状态。基于引导基金的政策效果，引导基金的扶持能对企业技术创新提供充足资金保障且产生促进作用。故提出如下假设：
H1：引导基金的投入能提升創业企业创新成果产出能力。
（二）模型设定
双重差分倾向评分匹配法（PSM-DID）将倾向评分匹配与双重差分模型两者结合优势互补，利用倾向评分匹配满足双重差分法的共同趋势假设前提，分析外生变量产生净效应，有利于降低被解释变量变动趋势系统性差异，有助于提高双重差分法分析结果稳健性。因此，本文将2014年之前（含）是否接受创业投资引导基金的科技型中小企业作为“准自然实验”，对实验组和对照组样本采用倾向评分匹配，进而在此基础上建立双重差分模型评估政策效应。本文构建双重差分回归模型如下：
Patentit=α0+α1treat+α2time+α3treat*time+α4∑Xit+
μit+εit （1）
其中，Patentit表示第i个企业第t年创新产出水平，treat表示政策组别的虚拟变量，time表示政策时间的虚拟变量，treat*time表示是反映政策净效应的交乘变量，Xit表示企业层面控制变量。α1表示对照组和实验组的目标变量选取时间区间变化情况，α2表示对照组和实验组不随时间变化的差异，α3表示创业投资引导基金对科技型中小企业创新产出效果的影响，μit表示固定效应，εit表示随机干扰项。
（三）变量说明
对于被解释变量的选取，本文以专利申请数量（patent）作为新技术成果产出指标衡量企业创新水平。
对于解释变量的选取，本文以交乘变量（treat*
time）作为测度指标观察2014-2018年在接受创业投资引导基金的情况下创新产出的影响。因此，令变量treat为是否接受该基金引导投入的企业，接受投入为treat=1作为实验组，反之treat=0视为对照组;令变量time为2014年前后时间段，在2014年之前取值为0，在2014-2018年取值为1。
对于控制变量的选取，本文以企业层面相关指标为控制变量，具体为：第一，企业规模（size）即企业年末总资产规模的自然对数。第二，成立年限（age）即企业存续时间。第三，偿债能力（solve）即资产负债率。第四，盈利能力（prof）即净资产收益率。 综合考虑本文研究数据的可获得性以及实际需要，本文首先将从科技型中小企业技术创新基金网站获取2008-2014年立项引导保障类企业基本情况。然后，利用私募通与Wind数据库筛选有创新基金投入的企业50家与没有创新基金投入的企业265家。最后，搜集样本企业2012-2018年的相关微观数据。
三、实证检验
（一）倾向评分匹配处理
本文使用Logit模型评估出样本企业接受创业投资引导基金保障的条件概率，通过最近邻匹配从对照组进行一对一匹配样本。对于匹配结果，需要满足平衡性假说（匹配精度）和共同支撑域假说（匹配广度）。由表3.1可得，样本匹配后对照组和实验组标准化偏差的绝对值都小于10%，且匹配后未出现显著性差异，变量在两组别分布更为平稳，表明具有较好的匹配精度。判断共同支撑域假说成立条件是对照组和实验组有足够大的共同取值范围。本文剔除194个不在共同支撑域中的企业年样本，其中对照组151个，实验组42个，最终得到匹配后样本数据对照组和实验组分别1742，269个，表明具有可靠的匹配廣度。
（二）平均处理效应检验
基于PSM构建成匹配样本，得到平均处理效应结果表3.2。模型1，3和模型2，4分别表示不加控制变量和加控制变量的模型。无论是否加入控制变量，treat*time对科技型中小企业创新产出表现出显著性正向影响。在经过PSM匹配样本后，显著性水平得到提高且回归系数为2.6736，这表明创业投资引导基金投入科技型中小企业可以有效推动技术创新产出成果增加，因此满足预期假设判断即创业投资引导政策能提升创业企业创新成果产出能力。
四、研究结论与建议
本文以2012-2018年为观测期，筛选出符合条件的新三板挂牌上市的科技型中小企业，从微观视角切入研究创业投资引导基金对科技型创业创新活动的引导效应，研究发现，引导基金的投入能提升创业企业创新成果产出能力，说明创业投资引导基金具有相应的微观效果。为使政府引导基金更好支持企业创新领域，本文提出以下参考建议。首先，适当扩大引导基金的规模，拓宽引导基金的资金来源渠道，积极吸引优质的创业基金。其次，政府应明确政府与市场关系，简政放权推动职能向创新服务转变，在风险投资过程中发挥过渡作用。最后，政府应完善相关配套服务，通过知识产权保护、投融资担保、税收优惠等政策为企业创新创建良好的财政环境。
参考文献：
[1] 程聪慧，王斯亮.创业投资政府引导基金能引导创业企业创新吗？[J].科学学研究，2018（7）：1467-1472.
[2] 董建卫，王 晗，郭立宏.政府引导基金本地投资对企业创新的影响[J].科技进步与对策，2018，35（3）：116-122.
[责任编辑：方 晓]
转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-15130122.htm
