参与PPP项目对上市公司创新的影响——基于PSM-DID方法的实证分析

张曾莲，原亚男

（1.北京科技大学 东凌经济管理学院，北京 100083；2.北京物资学院 商学院，北京 101149）

一、引 言

基础设施是经济社会发展的重要推动力量，地方政府在基础设施建设中承担着投融资的主体责任。长期以来，地方政府主要通过土地财政和投融资平台等渠道获得基础设施的投融资资金，以弥补体制内资金不足的问题。但是随着我国经济进入新常态运行阶段，投融资体制也发生了重大的变化。新《预算法》的修订让地方政府发债成为现实，PPP模式（Private-Public-Partnership）也在我国大规模推广，使得基础设施投融资方式发生了显著的变化，并逐渐走向了规范化。随着我国城市的快速发展，新型PPP模式被大力推广。PPP项目是政府与社会资本的一次联姻。通过政府与民间资本合作的方式，吸引民间资本参与地方基础设施建设，既能缓解政府修建基础设施资金不足的压力，又能为企业开发新项目，提高企业市场地位，实现双赢。2017年11月，财政部办公厅为深入贯彻落实全国金融工作会议精神，防止PPP异化为新的融资平台，坚决遏制隐性债务风险增量，规范全国PPP综合信息平台项目库管理，发布了《关于规范政府和社会资本合作（PPP）综合信息平台项目库管理的通知》（财会金〔2017〕92号），进一步规范了政府和社会资本合作模式，加强了PPP项目的规范化管理。

随着PPP项目的全面部署，政府发布了规范PPP模式的指引性文件，引来投资PPP项目新一轮热潮。然而，PPP模式由于增加了政府方面的限制，对政策的依赖性更大，技术创新的动机更小，这势必对企业创新行为产生影响。与民营企业相比，更依托于宏观环境和政府政策的国有企业在创新驱动力上面临更多的约束。随着国际市场竞争愈演愈烈，企业的技术创新投入不足、技术创新激励机制欠缺或者是技术创新决策出现偏差，都可能造成企业在国际市场中处于不利地位。

本文以2013-2018年深沪两市上市公司数据为研究样本，采用PSM倾向匹配为实验组和对照组，通过DID实证检验参与PPP项目对上市公司创新是否有负向挤出效应；进一步比较国有企业和民营企业，对不同股权性质公司的创新水平进行研究；比较不同创新水平下，参与PPP项目带来的效果。在此基础上，引入了参与程度变量，用参与PPP项目个数衡量，通过交乘项进一步进行实证研究。研究发现，尽管是否参与PPP项目只是影响创新水平的众多因素之一，但两者仍呈现显著负相关关系，且国有企业相对于民营企业的挤出效应明显，说明应该更加重视参与PPP项目对上市公司创新水平的影响。本文可能的贡献在于：①目前关于参与PPP项目与创新之间关系的研究较少，大多数对创新的研究，是从内部因素和外部因素进行分析。因此，本文将为研究参与PPP项目与创新的关系提供增量证据，丰富相关研究成果，为后续PPP政策的出台提供实证依据。②进一步检验不同股权性质的企业参与PPP项目与创新作用机制的差异性，为完善国有企业深化改革提供更切实的理论依据。

二、文献综述与研究假设

（一）文献综述

通过研读现有的文献，发现关于公司创新的研究主要从内部因素和外部因素这两个方面展开。内部因素主要是指公司治理结构，如股权结构、资本存量、董事会治理结构、高管压力、风险文化、人员素质等方面。唐清泉等（2011）的研究结果表明公司的资产负债率与其技术创新投入之间呈现显著负向相关关系，尤其是公司的短期负债率对技术创新的约束作用更加明显［1］。翟胜宝、陈紫薇（2016）的研究认为股权激励促进了企业创新能力的提高，并且高管持股比例越大，高管则更倾向于进行企业创新，且在进一步的研究中，发现同“福利型”股权激励相比，严格的“激励型”股权激励对公司创新的作用更加显著［2］。陈庆江、李起航（2017）假设研发资本存量是影响我国制造业企业技术创新效率的重要因素，并基于我国制造业上市公司的相关数据利用DEA-Tobit两阶段模型验证了这一假设［3］。Ramus（2018）调查了行政领导、董事会成员和外部利益攸关方对公司创新战略的影响。结论表明，董事会成员和外部利益相关者的压力对公司创新战略产生了重大影响；在动荡的情况下，当社会职业的董事会成员比例高于商业职业的董事会成员比例时，公司将采取创新战略；当外部利益相关者的压力大于商业利益相关者的压力时，企业将采取一种对社会责任的影响大于对企业绩效影响的创新战略［4］。Tian and Wang（2014）使用美国企业数据，发现在由风险基金经理主导的IPO企业中，风险投资更能促进公司创新［5］。孙悦（2019）通过多源问卷调查、Bootstrapping和平衡效应计算等方法对400余家企业的多源问卷调研后发现，研发型企业战略人力资源管理包含严格甄选、职业发展、注重绩效评估、有效报偿、内部晋升和合理授权六方面的举措维度，且六个维度均对企业产品创新产生正向影响［6］。王尉东（2017）从产业知识基础的角度研究并购创新绩效，通过构建完整指标体系来度量产业的知识创新水平，发现科研人员（科学家、工程师等）是推动技术创新的主要因素，同时产业知识基础对绩效的影响会因为行业不同而产生较大差异［7］。

外部因素则主要包括外部环境、外部市场两方面。Ramella（2017）认为，创新并非无所不在，它往往聚集在某些资源丰富的地方，严格与社会体制环境（大学、研究中心、高级服务等）联系在一起，空间维度对于创新是非常重要的［8］。李丹等（2019）采用问卷调查的方法，选择上海、浙江、江苏三个省市的时尚创意产业园区的企业作为研究总体，发现区域环境对时尚创意产业集群创新绩效具有显著正向影响［9］。鲍新中等（2014）研究各个方面资源整合的协同效应对创新绩效的作用，结果表明文化、信息、技术、战略的整合都对创新绩效有正向影响，而财务整合却无显著影响。由此文章提出企业除了财务的整合，还应将多注重文化、信息、技术等方面的整合［10］。Cao X，et al（2019）研究了政府政策对企业技术创新的影响，提出了环境规制的强度与企业技术创新之间的“U”型关系。政府财政支持对技术创新的直接影响并不重要，但环境规则将促进技术创新。环境调节强度和政府财政支持对公司技术创新的影响是异质的，不同区域对公司的影响程度不同［11］。毕学成等（2019）基于2000-2015年的省域面板数据，研究了服务业过度发展对工业企业创新的影响。结果表明，服务业过度发展显著抑制了工业企业创新；从企业规模与产权异质性角度来看，服务业过度发展对大中小型和民营工业企业创新均存在抑制作用，但对国有工业企业创新的抑制效应并不显著；市场化程度降低了服务业过度发展对工业企业创新的抑制强度［12］。

不难看出，对企业创新方面的研究集中在内部治理、外部分析这两大视角，采用的关于创新的衡量标准也不尽相同。内部治理视角中的各因素也即影响企业经营绩效的因素。随着政府开始大力推广PPP模式，对PPP项目的研究也在深入。王娟（2018）以2013-2016年41家环保企业的数据为样本，采用数据包络法（DEA）分析之后得出，以2014年为界（2014年PPP在环保产业得以全面推广），经营绩效先降低后升高，此后一直平稳发展［13］。苏萌等（2018）以A股PPP板块上市公司为研究对象，发现PPP政策的颁布和实施对PPP板块上市公司的股价有正向影响，刺激了股价和公司价值上涨［14］。不可否认的是，参与PPP项目与经营绩效存在关联，而经营绩效可以看作是影响创新水平的内部因素。

因此，本文可以推论，参与PPP项目与创新之间存在着不可分割的关系。将两者结合，从参与PPP项目角度对上市公司创新的关系进行研究，对提高企业创新能力相关研究将有一定参考价值。

（二）研究假设

对于创新活动成因的研究，主要有以下两种观点：供给推动（Rosenberg，1974）与需求拉动（Griliches，1957）［15-16］，其分别指的是创新能力与创新动力。因此，本文尝试从这两个方面对参与PPP项目与创新水平的中间路径提出假设。

（1）创新能力。PPP项目，是民间资本参与地方基础设施建设，其中政府起主导作用，企业的话语权减少。对于PPP项目来说，更多依赖宏观条件与政府政策。由于增加了政府参与，企业的创新水平也受到了更多方面的影响。翟瑞瑞等人利用2008-2011年中国创新型（高科技）企业数据，深入研究政府参与对企业创新的作用机制。研究结果表明，政府参与对企业创新发展影响不一致，既有正向影响，又有负向影响［17］。在负向影响下的企业，自然降低了企业的创新能力。

（2）创新动力。参与PPP项目，削弱了技术创新的动机。企业为了获取更多效益，在市场上竞争中获胜，需要提高产品质量，增加产量，抑或是降低成本，以获得更多利润空间。因此，企业有强烈的技术创新驱动力，不断进行技术创新，提高产品质量，降低产品成本是企业获利的重要途径。杜伟（2005）的研究表明，企业利益是企业创新动机的根源，企业创新动机是企业创新行为的内在动力［18］。PPP项目，有了政府作为后盾，利益得到了保证，技术创新的动机相对来说变小，自然抑制了创新动力的提升，降低了创新投入，创新力度削弱。

基于上述分析可以看出，参与PPP项目对于上市公司来说，是削弱了创新的投资与经营行为，因此，本文提出假设1。

H1：参与PPP项目对上市公司创新有显著的负相关影响。

按照实际控制人股权性质，本文将参与PPP的企业分为国有、民营及外资三类，并着重研究国有企业及民营企业。张雨婷（2019）以2014-2016年A股制造业上市公司为样本，研究实体企业金融化程度与研发创新的关系，进一步从企业产权异质性角度研究金融化程度对研发投资调节效应的大小，发现国有企业金融化对研发投入强度的挤出效应更为明显［19］。同理，本文推测，国有企业参与PPP项目对创新投入的挤出效应更明显。国有企业的优势是资源丰富，执行力强。但矛盾的是，国有企业在决策权方面受到来自政府的强烈影响，在创新活动方面的投入一直受到来自政策、宏观市场等方面的限制。非国有企业在创新活动方面的投入能够比国有企业拥有更多的优势。相比之下，国有企业创新投入是一项长期活动，具有很多不确定性和风险因素，是需要高额投入的一项活动。国有企业的管理者们，大部分都是由政府委派，偏向于保守、稳健，更不愿意进行冒险、创新。因此，非国有企业在创新活动方面具备国有企业所没有的优势。

基于上述分析，本文提出假设2。

H2：与民营企业相比，参与PPP项目对国有企业创新投入的挤出效应更显著。

三、数据来源与研究设计

（一）数据来源

2013年至今，PPP模式得到推广，进入稳步发展阶段，参与PPP项目的公司逐年上涨，样本数据量得到保证。因此，本文选取的样本时间范围从2013年开始。从万德数据库（Wind）的上市企业公告文件中获取“PPP项目中标情况的公告”，将此时间范围内参与PPP项目企业作为研究样本。从中标公告中获得PPP项目名称、中标年份、项目规模、项目数量及项目投资额等信息。在筛选样本时，本研究按以下标准进行：①剔除资料不可获得、财务数据不全的公司；②剔除既发行A股又发行B股或H股的公司，因为其价值和经营收益可能受到两个市场的影响；③剔除金融性公司，因为其财务结构的特殊性；④剔除*ST和ST公司，因为其对公开披露的财务数据有操纵的可能性。上市公司的财务数据主要来源于国泰安CSMAR数据库，巨潮资讯网、东方财富网、深圳证券交易所网站、上海证券交易所网站等资料作为补充。

倾向值得分匹配法（PSM）能够较好地处理样本个体间差异对研究结果的影响，而双重差分模型（DID）能够较好地缓解内生性问题对研究结果的影响。因此，本文采用两者相结合的研究方法对样本数据进行分析。将参与PPP企业（实验组）匹配未参与PPP企业作为对照组，使得当创新水平完全取决于可观测的控制变量时，实验组公司样本和与其匹配的对照组公司样本其他变量相近，能够较客观地比较参与PPP项目与否对创新水平的影响。通过倾向性匹配（PSM）共获得参与PPP企业（实验组）共302个观测值以及“对照组”企业共238个观测值，合计540个公司年度观测值，采用面板数据回归分析。从表1 Panel A的参与PPP企业的行业分布情况可知，制造业样本数最多，为60个，占总样本量约32.79%；其次为建筑业，53个样本，约占总样本的28.96%。两者各占样本总数的约1/3。Panel B为参与PPP股权性质比较，民营企业占69.10%，国有企业占比为29.74%，可见参与PPP项目的民营企业比国有企业多很多，PPP模式推广调动了上市民营企业投资公共基础设施建设的热情。从Panel C中可知，PPP项目总数自2014年起逐年递增，其中2017年、2018年增加的项目数最多，分别达到了638个、488个，说明企业越来越积极投身参与PPP项目，PPP模式发展迅速，势头良好。

表1 样本分布

（二）变量定义

为了解决样本自选择问题，采用倾向性匹配（PSM）按企业规模（Size）、资产负债情况（Lev）、成长机会（Growth）、经营现金流（Cfo）、总资产周转率（Turn）及所属行业，将参与PPP企业（实验组）匹配未参与PPP企业作为对照组。定义“PPP”，如果上市公司2014年之后（含2014年）参与PPP项目，则取1；未参与PPP企业取0。定义“Post”，对于实验组，参与PPP项目之前为0，参与PPP项目之后为1。对照组的Post取值与对应的实验组的Post取值，应该一致。特别地，本文定义了“Treated”变量，在样本区间中，如果曾参与过PPP项目，则赋值为1，为实验组；否则为0，即对照组。另有自变量Numit为参与PPP程度，用企业i第t年承揽PPP项目数衡量。考虑参与PPP项目对创新的影响，并非当期，而是有滞后性，因此将变量Post滞后一期。

对于创新水平的衡量，综合以往文献来看，主要有以下几种：①创新投入（Zahra，2000；Balkin，et al，2000；Miller，et al，2002；Chang，2004；Lamia Chourou，2008；侯晓红、周浩，2014；李小青等，2015）［20-26］；②创新产出（Lerner、Wulf，2007；Chang，et al，2015；王建华、李伟平等，2015；谭洪涛、袁晓星，2016）［27-30］；③专利授权数（牛彦秀、马婧婷，2016）［31］；④创新绩效（黄奇，2015；邓立志，2015；李阳，2015）［32-34］。可以看出，使用创新投入作为衡量创新水平的指标被广为应用。因此，本文认为创新水平应该以创新投入来体现，即研发投入占营业收入比例，用变量R&D表示。

本文涉及的主要变量及解释说明见表2所列。

表2 主要变量及说明

（三）模型构建

由于每年都有公司参与PPP项目，可以把上市公司参与PPP项目视为一种政策变动，即“准自然实验”。那么作为实验组和对照组的两组样本，可能在参与PPP项目之前就存在事前差异，仅通过单一的横向是否参与PPP项目或纵向参与PPP项目前后的对比，则会忽略事前差异，继而导致有偏估计。DID模型通过两次差分建模来控制实验组和对照组的事前差异，将参与PPP项目的真正结果分离出来。

同时需要注意的是，上市公司开始参与PPP项目的年份不是固定时间，因此需要采取多期双重差分模型。通过构建式（1）的模型，来检验参与PPP项目对上市公司创新水平的影响。

同时，为了比较不同程度参与PPP项目对上市公司创新的影响，本文在基准模型的基础上进一步考察参与PPP项目程度的异质性。具体的，以Numitt为参与PPP程度，用企业i第t年承揽PPP项目数衡量。

其中，RDi,t表示企业创新投入；i表示企业；t表示时间；β0表示截距；βi表示模型回归系数；eit为随机变量，代表影响公司绩效的其他变量。为表述清晰，下文用Adid表示PPP×Post，用Adidall表示PPP×Post×Num。

（四）描述性统计

表3为未进行倾向性匹配前所有变量的描述性统计。

表3 变量的描述性统计

从表3可以看出，R&D的均值为4.405，中位数为3.350，两者相差不大，说明上市公司的研发投入差异不大。PPP均值仅0.031，说明在选取的年度区间中，参与PPP项目的上市公司数量并不多。Post的均值为0.016，即随着时间的推移，参与PPP项目的企业有所增加。Num的均值为0.114，与中位数的差较PPP、Post都大，说明参与PPP项目的企业，其参与程度较分散，部分企业参与的PPP项目很多，最大值达到一年有63个项目。选取的5个控制变量中，公司规模（Size）、资产负债率（Lev）、成长机会（Growth）、经营现金流（Cfo）、总资产周转率（Turn）均值与中位数差距不大，呈正态分布状态。变量的取值均在正常范围内，可以忽略异常值对结果的影响。

进一步地，以R&D均值为界限分组，表4报告了自变量的描述性统计和单变量检验结果。可以看出，以R&D均值为界限分组，组间不存在显著差异。所以可以不进行此类分析。

表4 创新水平高低的分组统计和单变量分析

四、实证结果

（一）相关性分析

为了检验各变量之间的关系，首先对其进行相关性分析，得到Pearson相关系数，检验结果见表5所列。可见参与PPP（PPP）与企业创新投入（R&D）为显著负相关关系，Pearson系数为-0.028，说明参与PPP会降低企业创新投入。参与PPP项目个数（Num）与企业创新投入（R&D）也为显著负相关关系，说明参与程度越大，项目数越大，越能降低企业创新投入，也初步验证了假设1。第二列可见公司规模（Size）、资产负债率（Lev）与企业是否参与PPP呈显著正相关关系，Pearson系数分别为0.098、0.101。成长机会（Growth）、经营现金流（Cfo）、总资产周转率（Turn）与企业是否参与PPP呈显著负相关关系，Pearson系数分别为-0.072、-0.078、-0.051。说明公司规模大、偿债能力好、成熟稳定、现金流低、资产周转慢的企业更愿意参与承揽PPP。三个自变量参与PPP（PPP）、参与前后（Post）、参与PPP项目数（Num）与控制变量之间的相关系数均低于0.1；控制变量之间的相关系数则部分高于0.3，全部低于0.6。为说明本文选取的控制变量是否合理，接下来进行Collin检验。

表5 主要变量相关系数矩阵

表6报告了自变量和控制变量的多重共线性检验结果。

表6 多重共线性检验

由表6可见，方差膨胀因子中最大值为2.060，远远小于10；整体方差膨胀因子均值为1.530，小于2，说明本文选取的控制变量是可以接受的，可以忽略多重共线性的可能。

（二）倾向得分匹配

运用PSM方法对实验组样本选择匹配的对照组，为检验匹配是否有效、协变量在处理组与控制组之间是否平衡，对logit模型中的协变量进行了平衡检验，结果见表7所列。匹配后（Matched）变量的标准化偏差均小于10%，并且控制变量t检验的结果不显著，即基本不拒绝实验组与对照组可观察到的公司特征上无系统差异的原假设。而与匹配前（UnMatched）对比，公司特征变量的标准化偏差值均大幅度缩小。PSM后最终得到处理组为302条观测，对照组为238条观测，共540条数据。在为对照组的Post变量赋值后，使用匹配后的样本进行双重差分检验。

表7 协变量的平衡检验

（三）多元回归分析

1.参与PPP对上市公司创新投入的影响

表8的回归结果表明，总体样本双重差分估计下，PPP项的系数显著，其系数为负，PPP×Post的交互项为负，且显著，说明通过双重差分剔除实验组和对照组的事前差异后，参与PPP项目会降低上市公司创新投入，系数为-0.322，即在政府与企业合作的模式下会使创新投入下降约32.2%，符号与预期一致。而在加入参与程度变量，即参与PPP项目的数量之后，回归结果系数仍为负数，并且结果显著，其系数为-0.021，即能降低2.1%的创新投入，验证了假设1。PPP项的系数为负，且显著，可以知道，只要企业参与过PPP项目则一定会对创新投入有负向影响。Post项的系数为负，且显著，可以知道，企业从参与PPP项目第二年开始，就会对企业的创新投入产生负向影响。Num项的系数为-0.031，结果显著，说明参与程度越大，则对创新投入会越少。从国有企业样本来看，回归结果显著，PPP×Post项的系数为-0.746，较全样本数据来说，系数的绝对值增大了，说明此挤出效应对国有企业的作用更明显。从民营企业样本来看，民营企业PPP×Post项的系数为-0.178，而在加入Num之后，PPP×Post×Num项的系数则变为-0.061，其绝对值大于国有企业PPP×Post×Num项的系数，并且Num项的系数为-0.079，绝对值大于国有企业中的-0.002。说明对于PPP项目的参与程度来说，民营企业的挤出效应会大于国有企业。全样本企业控制变量中，公司规模（Size）、经营现金流（Cfo）、总资产周转率（Turn）对公司创新水平为显著负相关，回归系数分别为-0.529、-1.295、-2.811，资产负债率（Lev）、成长机会（Growth）与创新水平为显著正相关关系，回归系数分别为1.974、0.273。回归结果表明，公司规模小、现金流低、偿债能力好、成熟稳定的企业，创新投入会更低。

综上，本文的检验结果发现，参与PPP项目会降低上市公司创新投入，且影响显著；同时，参与PPP项目的数量越多，越能强化对创新投入的挤出效应。国有企业与民营企业相比，这种降低创新投入的效果更强。分析造成这些结果的原因可能是，企业创新投入会占用企业资本，政府与社会资本合作的一个重要目的就是为了鼓励民间资本参与基础设施建设，缓解资金不足的压力，因而在PPP模式下的企业，必然要考虑资金投入因素。另一方面，企业也没有动力增加创新投入，根据委托代理理论，代理人关注自身利益最大化，企业创新投入对于PPP项目来说，并不会使企业获得利益。国有企业相对于民营企业来说，稳定性及抗风险能力更强，因而无论从动机还是从必要性来说，国有企业更不需要创新投入。

2.稳健性检验

为了确保回归结果的稳健性，本文变换上市公司创新的衡量方法。变换上市公司创新为专利数量，专利可以有效反映企业将创新成果转化为产品的情况，通常高技术产业的企业会通过申请专利来保护自己的知识产权。专利数量因其独创性、独占性和排他性的特质，成为广泛且重要的指标选项。实证研究发现，得到的结果与上述结果基本一致，因此本文的研究是有意义的。表9中，Adid系数为-0.437，PPP与Post项的系数分别为-0.481和-0.953，表明参与PPP项目能降低上市公司创新投入。国有企业Adid系数为-0.589，民营企业Adid系数为-0.238，国有企业Adid系数绝对值大于民营企业。

五、研究结论与启示

本文以沪深两市参与PPP项目企业为研究样本，从“是否参与PPP”“参与PPP前后”以及“承揽PPP项目数”三个方面对上市公司创新投入的影响进行了实证分析。研究发现，参与PPP项目会降低上市公司创新投入，同时，参与PPP项目的数量越多，越能强化对创新投入的挤出效应。而国有企业与民营企业相比，创新投入的下降幅度更大。

目前来看，PPP项目有2/3集中在制造业与建筑业，这与很多PPP项目是进行公共设施建设有关。民营上市公司参与PPP项目占到了总量的2/3，说明优质的PPP项目，以其抗经济周期性及稳定的收益吸引了民营上市公司参与。从实证结果来看，国有企业参与PPP对其创新的挤出效应较民营企业大。对于国有企业来说，国有产权属于政府，通过垄断及寻租，获得利润非常容易。而民营企业要想获得更多利润，只能通过创新，击败市场上的其他竞争对手，增加市场份额。此外，国有企业的企业家大多是政府委托，缺乏竞争意识和风险意识，更多的是风险规避型企业家。

因此，未来应该解放资本的创新投入，增大参与PPP项目国有企业的创新投入是PPP项目高质量发展的关键。首先，需要对国有企业进行改革，在面临压力的情况下，为了在竞争中存活下来，国有企业才会积极进行创新投入，激发自身的创新动力。其次，政府应该重视企业家的创新精神，在委托国有企业的管理人员时，应该更加重视风险意识和创新意识，同时也要为企业家的创新过程提供良好的环境和启动条件。而对于民营企业，则更多的是要鼓励民间资本进入基础设施建设，鼓励民营企业更多参与PPP项目，不应忽视民营企业在整个市场机制中的作用，发挥政府和民间资本的互利共赢作用，创造自由开放、公平竞争的市场格局。