补贴孵化器还是补贴在孵企业？——政府补贴对科技企业孵化器绩效影响的实证研究

梁伟良，吴贝柠，陈修德，2，杨诗炜，2

（1.广东工业大学管理学院；2.广东工业大学创新理论与创新管理研究中心，广东广州 510520）

科技型中小企业是从事高新技术产品研发、生产和服务的中小企业群体，其在提升科技创新能力、支撑经济可持续发展、扩大社会就业等方面发挥着重要作用。孵化器作为科技型中小企业的“摇篮”，能够为企业提供创业场地、共享设施、技术服务、咨询服务、投资融资、创业辅导、资源对接等服务，降低企业的创业成本，提高其存活率，为企业成长保驾护航，推动科技型中小企业创新创业。孵化器作为落实创新创业战略中重要的一环，国家和地区政府推出了多项扶持政策支持孵化器及其在孵企业的发展，其中政府补贴是最重要的扶持政策之一。目前的研究主要集中在财税政策对企业创新的影响方面［1-3］，但是鲜有文献研究财税政策对孵化器绩效的影响，这显然不利于政府和社会公众评估孵化器扶持政策的实际效果，也有碍孵化器扶持政策的调整与完善。有鉴于此，本文基于2017 年广东省781 家孵化器的横截面数据，采用Logit 模型预测孵化器或在孵企业获得政府补贴的倾向得分，进而通过倾向得分匹配法（propensity score matching，PSM）估计得到处理组的平均处理效应（ATT），以此比较补贴不同主体对孵化器综合绩效的真实影响。本文在理论上有助于拓展和丰富孵化器领域政府补贴政策效应的相关研究，在实践上可以为政府完善孵化器资助等相关政策提供理论依据和决策参考。

1 文献回顾与研究假设

1.1 仅补贴孵化器对孵化器绩效的影响

孵化器虽然具有一般企业的结构，但其本质是公益性组织，为科技型中小企业服务，促进科技成果转化［4］。政府向孵化器提供现金补贴，可以发挥两个方面的作用。首先政府补贴可以发挥信号效应［5-6］，政府向孵化器提供补贴可以向机构投资者传递出积极的信号，有助于孵化器获得更多投资。由于信息不对称，外部投资者无法准确判断和甄选出优质的孵化机构。若孵化机构得到政府扶持，相当于得到了政府“担保”，这种政府背书可以使得孵化器获得更多外部投资，从而促进孵化器绩效提升。其次，政府补贴可以发挥资源效应。政府补贴可以直接缓解孵化器内部的现金流压力，使得孵化器有更多的资金促进孵化器绩效。目前对于孵化器的研究主要分为两种类型。在理论研究方面，李伟杰等［7］认为地方政府应该从完善政策扶持体系、优化孵化器发展生态环境等路径推动孵化器发展；卢钢等［8］认为要推进科技企业孵化器发展新模式，有必要加大政府的政策扶持力度。在实证研究方面，一些学者从政府扶持角度切入，发现政府通过财税政策或投资等方式对孵化器进行扶持可以促进孵化器绩效提升［9-12］。基于上述分析，提出如下假设：

H1：仅补贴孵化器对孵化器综合绩效有显著促进作用。

1.2 仅补贴在孵企业对孵化器绩效的影响

孵化器作为专门为科技型中小企业设置的服务平台，其绩效在很大程度上取决于在孵企业的绩效。目前，关于政府补贴对企业绩效的影响仍然没有一致的结论，部分学者认为政府补贴对企业绩效产生消极的影响。Kim［13］利用了中国制造业公司的面板数据进行研究，发现获得补贴的企业比没有获得补贴的企业表现更差。岳文等［14］在探讨不同类型政府补贴的效用时，发现行业补贴和出口补贴对企业技术升级具有负面影响。张翅［15］针对农业企业的研究发现，事前补贴对企业未来创新投入具有抑制作用。还有一些学者提出过高的政府补贴会对企业经营绩效或者创新投入产生负面影响［16-18］。然而更多的研究发现政府补贴能够促进企业绩效提升。例如Gretz 等［19］证实政府补贴与更高的盈余与质量改善有关；Xu 等［20］考察了中国医药公司并通过实证研究发现政府R&D 补贴对企业研发投入具有显著的促进作用。基于上述分析，提出如下假设：

H2：补贴在孵企业对孵化器绩效有显著促进作用。

1.3 同时补贴孵化器和在孵企业对孵化器绩效的影响

Guerzoni 等［21］对政府补贴、税收优惠、政府采购三种政策及其组合的作用进行了探讨，发现政府补贴的效用并不显著，但税收优惠、政府采购以及三种政策之间任何一种组合方式均对企业绩效具有显著促进作用。豆士婷等［1］发现除了政府采购对企业创新投入的影响不显著以外，政府补贴、税收优惠以及三种政策间任何一种组合均对企业创新投入及其绩效具有显著的促进作用。从以上分析可以看出，即使某一政策在单独执行时效果不理想，但与其他政策组合后仍然能够起到显著的促进作用。基于此，本文认为补贴主体的组合同样能够对孵化器绩效起到促进效应。从协同效应角度出发，本文认为同时补贴孵化器和在孵企业对孵化器绩效起到促进作用，甚至比单独补贴某一主体的作用更强。其理由可以归纳为两个方面：第一，同时补贴孵化器和在孵企业具有联动效应。政府补贴以直接发放现金的形式进行，在孵企业既可以利用这笔现金缓解自身的经营压力，也能将其投入到科技研发当中，提高科技成果质量。而孵化器获得补贴后可以建设更多公共服务设施，引进先进的技术，提高自身的服务水平，加快科技成果的转化，从而能够用更短时间生产出更好的科技产品。第二，相较单独补贴某一主体，补贴主体组合更能发挥强有力的引导作用。当孵化器和孵化企业均得到政府补贴的情况下，整个孵化器系统更容易受到外界投资者的信任，从而吸引更多的社会资金，有助于推动孵化器服务创新和服务质量提升，继而实现绩效提升和可持续发展。基于上述分析，提出如下假设：

H3：同时补贴孵化器和在孵企业对孵化器绩效具有显著的促进作用。

H4：相较于补贴单一主体，同时补贴孵化器和在孵企业对孵化器绩效的促进作用更强。

2 研究设计与样本选择

2.1 样本选择与数据来源

本文以2017 年广东省各地级市的孵化器作为研究样本，具体涵盖了广州、深圳、佛山等21 个地级市的781 家孵化器。本文的研究数据通过自主调研获取，并与被调研孵化器签订了保密协议，数据具有真实性和代表性。

2.2 变量定义

（1）孵化器绩效。本文借鉴科技部火炬中心2019 年印发的《科技企业孵化器评价指标体系》（以下简称“指标体系”），设置服务能力、孵化绩效、可持续发展三个一级指标，综合绩效由以上三个一级指标综合得到。服务能力由孵化器孵化基金总额和孵化器签约中介机构数量两个二级指标组成，孵化绩效由当年获得投融资的企业数量、在孵企业研究与试验发展（R&D）经费支出和当年毕业企业三个二级指标组成。可持续发展通过孵化器综合服务收入和投资收入占孵化器总收入的比例进行测度。使用0-1 标准化标准分方法来统计服务能力、孵化绩效和可持续发展下的各个二级指标得分，加总平均各个二级指标的标准分得到对应的一级指标得分，根据指标体系的权重计算得出孵化器综合绩效得分。

（2）单一主体政府补贴及其组合。参考Marco Guerzoni 等［21］的做法，本文设置三组处理组和控制组：第一组的处理变量为仅补贴孵化器(T1)，第二组的处理变量为仅补贴在孵企业（T2），第三组的处理变量为同时补贴孵化器和在孵企业（T3）。为方便对补贴不同主体的效用进行比较，三组控制变量均设置为未补贴孵化器和在孵企业，即T1=0 且T2=0。

（3）控制变量。本文参考关成华等［11］研究，将企业经营水平、人才储备、平台规模和创业资源等四个维度的因素设置为控制变量。

本文主要变量的定义见表1。

表1 变量的定义

表1 （续）

2.3 模型设定

本文构建模型（1）利用控制变量进行Logit 多元回归，估计仅补贴孵化器（T1）、仅补贴在孵企业（T2）和同时补贴孵化器及其在孵企业（T3）的倾向得分。模型（1）中的i代表第i个孵化器；m代表政府补贴的类型，取值为1-3，分别代表仅补贴孵化器、仅补贴在孵企业、同时补贴孵化器及其在孵企业；PSm(Xi)代表补贴不同主体的倾向得分值；Tmi是处理变量，T1=1 代表仅补贴孵化器，T2=1 代表仅补贴在孵企业，T3=1 代表同时补贴孵化器及其在孵企业，未获得政府补贴则为0；exp(βXi)/(1+exp(βXi))为累积分布函数，Xi为控制变量，β为对应的系数向量。

在计算得到倾向得分后，根据该得分进行样本匹配，并依据式（2）计算平均处理效应（ATT）。ATT 为政府补贴政策对孵化绩效的净影响。GE 为结果变量，GEm1i和GEm0i分别表示孵化器或在孵企业获得补贴情况下以及未获得补贴情况下的结果变量。E代表期望运算，测度的是处理组样本在孵化器或在孵企业获得补贴前后孵化器绩效变化的期望值。其他变量及其意义与模型（1）相同。由于匹配后的处理组和控制组样本实现了对协变量的控制，由此可以观察处理组和控制组结果变量的差异确定仅补贴孵化器、仅补贴在孵企业、同时补贴孵化器及其在孵企业是否会对孵化器绩效产生实质性的政策作用。

3 实证研究

3.1 描述性统计

本文主要研究变量的描述性统计结果如表2 所示。从表2 可以看出，孵化器综合绩效的最大值为0.558，最小值为0，中位数为0.067，标准差为0.073，说明大多数孵化器的综合绩效低于平均水平，且各孵化器之间的综合绩效差异较大。从政府补贴变量来看，仅补贴孵化器（T1）、仅补贴在孵企业（T2）、同时补贴孵化器和在孵企业（T3）的均值分别为0.323、0.180 和0.370，说明仅补贴孵化器的研究样本占总样本的32.3%；仅补贴在孵企业的研究样本占总样本的18%；同时补贴孵化器及其在孵企业的研究样本占总样本的37%。

表2 变量的描述性统计

3.2 基本回归结果分析

3.2.1 倾向得分匹配平衡性检验

倾向得分匹配方法的基本思路是假设个体i属于处理组，找到属于控制组的某个体j，使得个体i与个体j的可测变量尽可能相似，即xi≈xj。如果处理组个体i进入控制组，则其结果变量为y0i。基于可忽略性假设，个体i与个体j进入处理组的概率相近，具有可比性，故可将控制组个体j的结果变量yj作为处理组个体i的y0i的估计量，即

本文以在孵企业收入对数值、创业导师、在孵企业数、在孵企业从业人员作为控制变量，利用Logit 模型估计倾向得分，选择K 近邻匹配（3 个近邻）方法进行匹配，然后对匹配效果进行平衡性检验，具体结果见表3 至表5。由平衡性检验结果可见，匹配前后处理组与控制组控制变量的组间差异显著减少，且所有变量匹配后的结果均不拒绝处理组与控制组无显著差异的原假设，通过了平衡性检验。

表3 仅补贴孵化器平衡性检验结果（综合绩效）

表4 仅补贴在孵企业平衡性检验结果（综合绩效）

表4 （续）

表5 均补贴孵化器和在孵企业平衡性检验结果（综合绩效）

3.2.2 补贴不同主体对孵化器绩效的影响分析

表6 报告的仅补贴孵化器的政策效应估计结果显示：在453 个观测值中，控制组有2 个不在共同取值范围内，处理组均在共同取值范围内，其余451个观测值均在共同取值范围内，在倾向得分匹配时仅损失少量样本。对匹配后样本的综合绩效水平进行双样本T 检验，结果显示处理组的平均处理效应（ATT1）为0.021，且在5%的显著性水平下显著。由此可见，在基本特征和发展水平相似的情况下，获得补贴的孵化器比没有获得补贴的孵化器在综合绩效标准得分方面平均高0.021。这一结果证明，仅补贴孵化器对孵化器综合绩效有显著的促进作用，假设H1得到了经验证据的支持。

表6 报告的仅补贴在孵企业的政策效应估计结果显示：在377 个观测值中，控制组有18 个不在共同取值范围内，处理组有1 个不在共同取值范围内，其余358 个观测值均在共同取值范围内，样本的损失量也相对较小。同时处理组的平均处理效应（ATT2）为0.003，t值为0.29，结果不显著，这表明在消除了协变量组间差异的情况下，仅补贴在孵企业对孵化器综合绩效的影响不显著。因此，本文的假设H2没有得到支持。

表6 报告的同时补贴孵化器和在孵企业的结果显示：在497 个观测值中，控制组有7 个不在共同取值范围内，处理组有7 个不在共同取值范围内，其余483 个观测值均在共同取值范围内，样本的损失量同样较小。与此同时，处理组的平均处理效应（ATT3）为0.026，且在5%显著性水平下高度显著，这说明孵化器和在孵企业均获得补贴的孵化器比没有获得任何补贴的孵化器在综合绩效标准分方面平均高0.026，这一数值比单独补贴任一主体的作用效果更强。因此，本文的假设H3和H4得到了经验证据的支持。

表6 补贴不同主体的结果分析（综合绩效）

3.2.3 稳健性检验

为检验倾向得分匹配结果的稳健性，本文还使用卡尺内1 ∶3 匹配、核匹配和卡尺内匹配等方式进行稳健性检验。根据表7 的稳健性检验结果可见，上述三种匹配方式的估计结果与实证模型的基础检验结果基本一致，由此说明前文检验结果具有良好的稳健性。

表7 稳健性检验

4 进一步分析

为了分析政府补贴对孵化器不同维度绩效的影响，本文进一步检验了政府补贴对孵化器服务能力、孵化绩效和可持续发展能力的影响效应，具体结果如表8 所示。根据表8 报告的估计结果可见：（1）仅补贴孵化器、仅补贴在孵企业以及同时补贴孵化器和在孵企业三类政府支持均对孵化器的服务能力起到显著的促进作用；（2）同时补贴孵化器和在孵企业对孵化器的孵化绩效具有显著的促进作用，然而仅补贴孵化器或者仅补贴在孵企业均无法达到相应效果；（3）仅补贴孵化器有助于提高孵化器的可持续发展绩效，而其他两类补贴政策对孵化器可持续发展绩效的影响不显著。由此可见，政府不同补贴政策对孵化器综合绩效的影响具有明显的异质性特征，通过政策组合的方式可能更能综合提升孵化器绩效。

表8 一级指标分析结果

5 结论和建议

5.1 研究结论

本文基于2017 年广东省781 家科技企业孵化器的微观研究样本，运用倾向得分匹配方法实证检验了不同类型政府补贴及其组合对孵化器综合绩效的影响。本文的研究发现：首先，仅补贴在孵企业对孵化器综合绩效的影响不显著；其次，仅补贴孵化器和同时补贴孵化器及其在孵企业对孵化器综合绩效均有显著促进作用；再次，同时补贴孵化器及其在孵企业对孵化器综合绩效的促进作用更强；最后，针对不同主体的政府补贴政策影响孵化器综合绩效的具体维度具有异质性，具体表现为仅补贴孵化器有助于提高孵化器的可持续发展绩效，同时补贴孵化器和在孵企业对孵化器的孵化绩效具有显著的促进作用，仅补贴孵化器、仅补贴在孵企业以及同时补贴孵化器和在孵企业三类补贴政策均对服务能力起到显著的促进作用。

5.2 理论意义

本文的理论意义在于：一方面，本文从补贴不同主体的角度探讨政府补贴对孵化器绩效的影响，以往研究大多聚焦于政策工具（补贴、政府采购、税收优惠等）的有效性评价，较少从不同主体的角度探讨政府补贴对孵化器绩效的影响，本文为研究政府政策工具组合对孵化器绩效的影响提供了一个新的角度。其次，本文不仅对孵化器综合绩效进行探讨，还对服务能力、孵化绩效和可持续发展三个细分绩效进行了分析，整个绩效体系更具结构性，研究结果兼顾点与面，研究结论更为细致。

5.3 政策启示

基于以上研究结果，给出三点政策启示：

第一，使用补贴政策组合，提高政府补贴的效果。综合绩效是一个孵化器系统整体水平的体现，政府在选择补贴主体时应尽可能地使政府补贴效用最大化。单独补贴孵化器对孵化器综合绩效具有显著的促进作用，而同时补贴孵化器和在孵企业能够使得补贴效用更佳，因此，在政府考虑补贴主体时，最佳的做法是使用补贴政策组合，以提高补贴效果。

第二，在资源有限的情况下，优先对孵化器进行补贴。特别是在孵化器聚集地区，地方政府在资源分配上往往会因为资源有限而无法同时顾及孵化器和在孵企业，在这种情况下，政府应该优先对孵化器进行补贴。

第三，确定补贴目标，实现精准补贴。政府应该根据孵化器群体的发展战略确定优先提高何种维度的绩效，进而针对不同主体实施。提高服务能力的最佳措施是仅补贴在孵企业，提高孵化绩效的最佳措施是同时补贴孵化器和在孵企业，提高可持续发展水平的最佳措施是仅补贴孵化器。