政府创新资助对战略性新兴企业技术创新投入的中介效应

高粼彤 田启波 孟霏

内容提要：本文选取2009-2019年中国战略性新兴产业上市企业数据，引入中介变量融资约束，检验政府创新资助对企业技术创新投入的中介渠道，并考察产品市场竞争和产权性质对融资约束中介渠道的调节效应。研究结果显示：融资约束在政府创新资助与企业技术创新投入关系中发挥局部中介效应，即政府创新资助可通过纾解融资约束促进企业增加技术创新投入;产品市场竞争正向调节融资约束的中介效应，即产品市场竞争越激烈，融资约束的中介效应越强;产权性质负向调节融资约束的中介效应，即企业属国企时，融资约束的中介效应越弱;产品市场竞争程度平缓时两者关系呈倒U型;企业属非国企时两者关系呈倒U型。

关键词：政府创新资助;融资约束;中介效应;技术创新投入

中图分类号：F812  文献标识码：A  文章编号：1001-148X（2022）04-0085-12

收稿日期：2021-10-28

作者简介：高粼彤（1994-），女，黑龙江鸡西人，深圳大学中国经济特区研究中心博士研究生，研究方向：技术创新;田启波（1965-），男，湖南常德人，深圳大学中国经济特区研究中心教授，博士生导师，法学博士，研究方向：生态文明与可持续发展;孟霏（1991-），本文通讯作者，男，河南新乡人，深圳大学中国经济特区研究中心博士研究生，研究方向：企业创新。

基金项目：国家社会科学基金后期资助项目，项目编号：18FJL012;深圳大学研究生创新发展基金项目，项目编号：PIDFP-RW2019008。

一、引言与文献综述

中国经济正处于新旧动能转换的攻关期，经典“劳动力+资源”双驱动粗放型增长模式亟待转变，创新驱动成为经济增长的新引擎。创新活动具有无法预知性、正外部性等特殊属性，政府创新资助作为世界各国政府打破创新活动桎梏的常态化政策之一，是纠正市场失灵、缓解企业研发资金不足的重要手段。因此，如何利用政府创新资助引导企业焕发创新活力，是“新常态”下亟待探讨的重要问题。

有关政府创新资助对企业技术创新投入的效应，学界尚存分歧，主要包括三类观点：一是促进效应。政府创新资助能够以资金供给方式弥合研发成本，分摊研发风险，增强企业创新信心[1-2];创新资助的信号引领作用能够降低社会投资者因信息不对称引致的项目研判偏离程度，更多社会资本跟进，有助于企业拓宽外部筹资渠道，从而激发企业增加创新投入[3-4]。二是抑制效应。政府创新资助作为低成本优势资源，可能诱使企业养成寻租获利惯性，而高昂的寻租费用会挤占企业生产性研发投资资源[5];政府在遴选資助对象时易出现选择性偏误，即受资助企业本身具备扎实的研发根柢，无须再投较多资金亦可达成预期成效，更愿意将多余资金投向其他活动，如抵消税费支出[6];企业“策略性”迎合行为会挤出实质性创新投入，导致创新资源误置[7]。三是促进与抑制效应同存。政府创新资助存在一个阈值，低于阈值促进效应大于抑制效应，但逾越阈值后则呈反作用，即两者呈倒U型关系[8-9]。此外，当处于内外部不同情境下，受政府创新资助后企业技术创新投入呈异质性。情境条件包含企业规模[10]、生命周期[11]、产权性质[12]和所属地区[13]等。

已有文献丰富了相关理论和研究基础，但仍有拓展空间。本文选取2009-2019年中国战略性新兴产业上市公司作为研究对象，考察政府创新资助对战略性新兴企业技术创新投入的中介效应。边际贡献如下：一是增补微观层面数据支撑的实证结论。结合中国国情研究符合当今时代背景，可为战略性新兴企业领域研究增添新的经验证据。二是拓宽政府创新资助与企业技术创新投入传导机制研究。引入融资约束中介变量，构建“政府创新资助—融资约束—企业技术创新投入”渠道具有一定学理价值。分析在产品市场竞争和产权性质调节下融资约束的中介效应，能进一步检验不同产品市场竞争和产权性质情境下政府创新资助对企业技术创新投入的倒U型关系，拓展了研究深度。

二、理论分析与研究假设

本文理论分析框架如图1所示。

（一）融资约束的中介效应

政府创新资助可通过“成本补偿”“风险分摊”“弥补正外部”“认证”等效应，促进战略性新兴企业技术创新投入。其效应主要表现在：

第一，成本补偿效应。根据资源补偿理论，创新项目在首倡及延续过程中需投入大量资金和人才等创新资源。尤其对研发能力较差的企业而言，往往较难克服项目初期资金短缺等问题，且创新活动收益期较长，企业难以短期内凭借产品市场化达成资金回笼。政府扶持资金作为直接性经济补偿，可用于购买研发设备、引进科研人才，意味着企业以较低成本获得更多研发资金，从而夯实企业创新活动的财力根柢。

图1 理论分析框架

第二，风险分摊效应。技术创新具有高度不确定性，加之市场发展空间不可预知，企业创新决策须事先评估成本与收益，风险规避型企业往往不愿选择激进冒险的创新策略，进而与发展良机失之交臂。政府创新资助能够为企业研发活动担负一定风险，从而有效降低企业创新的“试错成本”。

第三，弥补正外部效应。根据市场失灵理论，创新产生知识具有技术外溢效应，加之受知识产权法律保护不力等因素影响，企业研发成果易遭竞争对手低成本“掠夺”，导致外部企业“搭便车”，使创新者无法独享创新收益，降低企业内在研发动力。政府创新资助可弥补企业因技术外溢造成的利润损失，弥合研发私人收益与社会最优水平间的差额，有效纠正了市场失灵所导致的创新扭曲现象。

第四，认证效应。根据信号传递理论，企业与社会投资者间信息非对称性被认为是阻滞企业吸引外部投资的关键因素。企业研发涉及许多技术细节，基于防范模仿者，企业会严格控制信息外泄，社会投资者对研发项目信息知之甚少，难以对高技术、高风险研发项目本身的优劣与预期收益做出科学决策，社会投资者对企业研发项目往往更为审慎。此时，需要政府扮演中介角色，发挥官方“认证效应”，间接减少社会投资者的调研成本，降低社会投资者因信息不对称引致的项目研判偏离程度，拓宽企业外部筹资渠道。

此外，政府创新资助可通过“增加内源融资”和“纾解外源融资约束”冲抵企业融资约束。一方面，根据资本结构理论，企业创新融资渠道主要包含内源（将自身蓄积转为投资）和外源（将募集资金转为自身投资）资金融资两种方式。根据“啄食”次序理论，信息不对称和高融资成本约束了企业外源筹资行为，而内源融资无须与投资者签订契约，成本相对低廉，自主性较强，备受企业决策者青睐。政府创新资助作为直接扶植性经济补偿，可通过“成本补偿”“风险分摊”和“弥补正外部”等效应提升企业内源融资能力。另一方面，融资约束核心在于社会投资者因信息不对称无法科学研判企业价值。企业研发需投入大量创新资源，且收益期较长，一旦涉及资金庞大的项目，企业单凭内部融资难以满足创新高额的资金需求，导致资源配置扭曲，甚至被迫放弃良好的投资契机，此时企业亟须通过外部市场寻求融资以纾解资金压力。政府创新资助能够向外界释放“认证”信号来纾解企业外部融资约束，带动更多社会资本跟进。

有研究表明，融资约束能够抑制企业技术创新投入[14]。主要原因如下：一是信息不对称。企业研发涉及许多技术细节机密，“复制行为”弱化了企业研发信息披露动机，社会投资者对研发项目信息知之甚少，自然对企业研发项目秉持谨慎态度。二是研发成果难以用于抵押贷款。企业研发成果多以“缄默知识”形式蕴藏在人力资本中或以专利形式表露而无法全部显化和商业化，银行等债权人更愿将有形资产作为贷款担保，企业难以将此类无形资产进行抵押贷款，加之研发收益具有高度不确定性，增加了外源融资难度。三是无法保障债权人权益。债务偿还需平稳的现金流，企业研发面临技术藩篱、人才流失等風险，难以短期内凭借产品市场化达成资金回笼，意味着短期内无法保障债权人权益，导致企业更难获取外源资金支持。

据此，本文提出假设H1：政府创新资助通过纾解融资约束，进而促进战略性新兴企业技术创新投入，即融资约束在政府创新资助与战略性新兴企业技术创新投入间发挥中介效应。

（二）产品市场竞争的调节效应

根据产业组织理论，产品市场竞争作为一种有效的外部治理机制，会对企业利益相关者行为发挥关键作用。因此，不同竞争态势下融资约束的中介渠道可能呈迥异效应。本文预期产品市场竞争与融资约束的交乘项，会对战略性新兴企业技术创新投入具有重要影响。理论分析如下：

第一，产品市场竞争通过压力机制起调节效应。股东与管理层龃龉是企业投资决策考量的主要因素之一。根据破产清算威胁假说，高竞争环境企业迫于破产清算压力，会竭尽所能提高信息披露质量，加之企业间产品同质性较高，在成本、利润水平等业绩指标方面趋于一致，股东可多维度对比披露信息，在谋求企业长久发展的压力下，其拥有强烈的动机监督高管对受托责任的践诺。出于维系自身声誉考量，高管将降低攫取私益动机，从而加倍努力改善经营效率，将更多的资源倾斜至创新活动，避免因管理不善而受到诸如薪酬损失或免职等惩罚。因此，产品市场竞争能够优化企业内部治理环境，减少管理者渔利舞弊行为。

第二，产品市场竞争通过资源机制起调节效应。根据竞争优势理论，高竞争环境行业进入壁垒较低，企业面临潜在进入者或固有竞争对手的“捕食”威胁更大，压缩了企业盈利空间。在市场竞争“适者生存”法则冲击下，为避免丧失原有市场份额，企业迫切需要通过技术创新来化被动防守为主动竞争，形成新型竞争优势。面对较高的融资约束，企业对外部筹资的需求更加急迫，会有更大动力寻求各种可行方式来应对产品市场竞争引致的经营风险。根据风险策略假说，当企业面临的风险较大时，为规避风险，其通过向外界传递良好市场信誉和品牌形象的信号，有助于打破企业与社会投资者间的信息壁垒，从而赢得社会投资者信任感。可见，产品市场竞争不仅能够优化企业内部治理环境，减少管理者渔利舞弊行为，更有助于打破企业与社会投资者间的信息壁垒，带动更多社会资本跟进。

据此，本文提出假设H2：产品市场竞争对融资约束在政府创新资助与战略性新兴企业技术创新投入间具有中介调节的正向效应，即产品市场竞争越激烈融资约束中介效应越强。

（三）产权性质的调节效应

在中国特色的制度背景下，产权性质决定了企业自身资源禀赋、委托代理模式等，会影响企业创新决策[15]。因此，不同产权性质下融资约束的中介渠道可能呈迥异的作用机理。本文预期产权性质与融资约束的交乘项对战略性新兴企业技术创新投入具有重要影响。理论分析如下：

第一，产权性质通过压力机制起调节效应。国有企业相比非国企在资源筹措方面更具优势，国企可利用政府“隐性庇护”减少融资成本。当国企陷入资金窘境时，政府、银行等会给予一定信贷和资金倾斜，保障其投资、经营等活动，即便社会总体经济形势不景气时，国企往往也能保证经营活动的顺利进行，松弛的生存压力致使国企缺乏足够热情开展创新活动。对非国企来说，往往面临“产权性质歧视”，不具备国企在资源配置格局中的“先天产权优势”，较难取得政府扶持与信贷资源，常受融资约束烦扰而需自担经营风险。面对“白热化”的市场竞争，非国企管理层更具危机意识，即便融资约束程度有所增加，非国企高管仍会挖空心思寻求解决途径促进企业发展，因而非国企研发创新动力更强。

第二，产权性质通过晋升机制起调节效应。一般来说，国企在一定程度上肩负着“降低失业率”“稳定社会”等宏观政治性职能，其高管大多为行政任命制，职位升迁要考察企业经济、政治和社会等目标，使其无法专注提高企业经济绩效。创新项目需投入大量资金、人才等创新资源，且结果无法预知，国企高管只好追求任内经营业绩稳定，对长期利润的追求动机较弱，自然不会对收益期较长的创新活动给予高度关注，其创新投资决策更偏风险规避型。加之国企第一大股东为“政府”，行政化色彩浓重，存在着“缺位”现象。根据理性经济人假设，政府官员对高管行为的监管效果有限，可能致使高管攫取企业利益换取私人收益，舍弃投资高风险的创新项目。对非国企来说，其资本大多为私人所有，首要目标是追求利润最大化，高管选聘往往以市场化为导向，其危机意识更强。

据此，本文提出假设H3：产权性质对融资约束在政府创新资助与战略性新兴企业技术创新投入间具有中介调节的负向效应，即当企业为国企时融资约束中介效应越弱。

三、实证分析

（一）样本选取及数据来源

2007年新会计准则推行后，政府资助和企业研发数据统计口径产生变动，恰逢2008年爆发全球金融危机。为规避上述特殊事件，本文以2009-2019年中国沪深A股战略性新兴产业上市公司数据作为研究样本。因战略性新兴产业多为跨行业公司集合，现行缺乏较为权威的政策文件对所属子行业进行微观层面细化，故本文参照刘亭立等（2020）[16]的研究，匹配《“十二五”战略性新兴产业发展规划（2012）》等分类政策文件，根据主营业务收入占比20%以上产品所属行业识别聚类样本企业所属子行业（节能环保、新一代信息技术、生物、高端装备制造、新能源、新材料和新能源汽车）。为提升样本可测精度，本文对原始数据做如下处理：剔除样本期内被ST、*ST、PT处理的财务状况异常企业;剔除未披露研发资金投入、政府资助或两者发生额为零，以及相关财务数据严重缺漏的企业;为减轻偶然因素（离群值）扰动，对所有连续变量按照1%水平进行两端截尾处理。最终，遴选出1047家样本企业共含11517个观察值，数据主要源于Csmar数据库，部分缺失数据辅以上市企业年报人工核验填补。

（二）变量测量与说明

1被解释变量：企业技术创新投入（rd_f）。研发活动需投入大量资金，企业只有在获取收入的基础上才愿意开展创新，借鉴蒋樟生等（2021）[17]的研究，本文选取研发投入金额與营业收入比值作为技术创新投入强度的代理变量。

2解释变量：政府创新资助（sub_inn）。政府资助数据源自企业年报（财务报表附注数据）。现有文献多采用政府资助金额、与营业收入比值、与总资产比值描绘政府创新资助强度，但其指标中政府资助名目繁杂，包括产品技术升级等创新类资助项目，以及纳税大户奖励、岗位补助和社保补助等非创新类资助项目。相比创新类资助目的明确（如企业创新的现金奖励），非创新类资助的主要作用之一是帮助企业渡过经营困境或满足监管部门所规定的硬性标准，且资助金额较大，将其纳入可能致使研究结论偏误。因此，本文剥离非创新资助对研究结论的干扰。具体筛选步骤借鉴郭玥（2018）[18]的做法，采用“文本分析法”手工查询属于创新范畴项目，并统计汇总得出每家企业创新资助总额。遴选准则：①战略性新兴产业特有名词，如“电子芯片”“霉素”等;②创新成果，如“专利”“版权”等;③技术创新，如“创新”“研发”等;④人才及技术合作，如 “巨人计划”“产学研”等;⑤政府支持政策，如“火炬计划”“小巨人”等。借鉴李园园等（2019）[19]的研究，本文采用总资产标准化后的创新资助表征创新资助强度。

3中介变量：融资约束（fc）。鉴于SA指数计算过程不含财务杠杆率等内生性财务类变量，可一定程度规避内生性融资变量扰动。卢太平等（2014）[20]的研究表明，采用相对外生企业规模与年龄变量构造的SA指数度量中国上市公司融资约束程度较为客观。

SA=-0737×size+0043×size2-0040×age

式中，size为企业规模（单位：百万元）自然对数，age为企业年龄。SA指数为负值，绝对值越大代表融资约束程度越高。

4调节变量：产品市场竞争（hhi）和产权性质（soe）。借鉴胡令等（2020）[21]做法，本文采用赫芬达尔指数作为产品市场竞争的替代变量，公式为：HHI=∑[DD（]n[]i=1[DD）]（Xi/X）2，式中，Xi为企业i营业收入，X为行业整体营业收入，n为行业企业数量。HHI指数越趋近零，意味着产业内同等规模企业越多，每个企业占有的市场份额较少，竞争程度越激烈。同时，按照企业实际控股股东类型，本文设置哑变量产权性质（soe），将国企赋值为1，否则为0。

5控制变量：为规避相关因素缺失致使估计结果偏误，参照同类研究成果[11，22]，本文还纳入一些可能影响企业技术创新投入的因素作为控制变量。

（1）盈利能力（roa）。采用净利润与平均资产总额比值表征。企业研发活动风险客观存在，外部筹资较为不易，主要依靠自有资金支撑，能否盈利体现企业抵御风险能力，对企业续存并进行研发创新具有重大影响。理论上来说，企业盈利能力越强，研发投入所受的财务约束越少，会有更充盈的资金用于研发，从而形成互动发展的良性循环。

（2）财务杠杆（lev）。采用总负债与总资产比值表征。创新作为高风险活动，需要松弛的财务环境作其后盾才能付诸实施。一般而言，过高的财务杠杆会增大企业营运风险，加剧企业资金约束，致使企业研发投入更为谨慎。

（3）成长能力（tobinq）。采用托宾Q比率表征。一般来说，成长能力较强的企业未来获得现金的持续能力越强，更有动力进行研发创新，抢占市场份额。

（4）两职合一（dual）。采用董事长与CEO是否兼任的哑变量表征，是赋值为1，否赋值为0。根据管家理论，两职合一可使企业最高决策权集于一人之手，减弱了CEO和董事长间的信息沟通成本，避免两者角色矛盾而引发内耗，保证最高决策者充分掌控企业内部的资源配置和收益，促使研发项目得以快速实施，对研发投入具有促进作用。

（5）独立董事占比（indep）。采用独立董事人数与董事会总人数比值表征。一般来说，独立董事既可有效缓解企业创新过程中的不确定性，又能为企业提供专业性经验，带动内部董事学习更多知识技能，为企业创新决策提出更富价值的参考。

（6）经营现金流（cash）。采用经营现金流量净额与营业收入比值表征。内部现金流往往是企业研发投入决策的首要考量因素。

（7）股权集中度（cr）。采用前十大股东持股比例之和表征。根据委托代理理论，相较小股东对待创新倾向“搭便车”的态度，大股东的利益与企业利益更趋于一致，有动机督促经营者关注企业长期发展，有利于企业开展创新活动。

此外，为控制年份和行业效应对研究结论的潜在影响，本文分别引入年度（year）和行业（ind）哑变量至回归模型中。变量具体定义见表1。

（三）模型设计

为检验假设H1，即融资约束是否在政府创新资助与战略性新兴企业技术创新投入之间发挥中介效应，参考温忠麟等（2014）[23]的中介作用检验程序（图2），设计模型如下：

rd_fit=α0+α1sub_innit+γcontrolsit+∑year+∑ind+εit（1）

fcit=β0+β1sub_innit+γcontrolsit+∑year+∑ind+εit（2）

rd_fit=φ0+φ1sub_innit+φ2fcit+γcontrolsit+∑year+∑ind+εit（3）

式中，i代表企业;t代表年份;rd_f为企业技术创新投入;sub_inn为政府创新资助;fc为融资约束;controls为控制变量;ε为随机扰动项;下同。

为检验假设H2-H4，即产品市场竞争和产权性质对融资约束在政府创新资助与战略性新兴企业技术创新投入关系间的中介作用是否发挥调节作用（调节后半路径），参考温忠麟等（2012）[24]的有调节的中介作用检验流程，设计模型如下：

rd_fit=a0+a1sub_innit+a2Mit+γcontrolsit+∑year+∑ind+εit（4）

fcit=b0+b1sub_innit+b2Mit+γcontrolsit+∑year+∑ind+εit（5）

rd_fit=c0+c1sub_innit+c2Mit+c3fcit+γcontrolsit+∑year+∑ind+εit （6）

rd_fit=d0+d1sub_innit+d2Mit+d3fcit+d4fcit×Mit+γcontrolsit+∑year+∑ind+εit（7）

式中，M表示调节变量，包含产品市场竞争（hhi）和产权性质（soe）。有调节的中介效应检验流程（调节后半路径）：依次检验模型（4）系数a1、模型（5）系数b1、模型（6）系数c3和模型（7）系数d4，若系数a1、b1、c3和d4均显著，则证明融资约束在政府创新资助与战略性新兴企业技术创新投入关系间的中介作用受调节。若依次检验未能通过，考虑采用Bootstrap法进行区间检验。

（四）描述性统计

样本描述性统计，见表2。可以看出：rd_f均值为00488，即企业研发投入占营业收入均值为488%，这一数字略高于潘海英等（2019）[25]的统计结果（425%），与卢馨等（2018）[26]的统计结果相一致（488%）。根据欧盟统计标准，研发投入强度高于5%、低于2%分别代表创新水平较高（拥竞争优势）与较低（维系生存）。

实证结果表明：中国战略性新兴企业研发投入强度居中上水平，与发达国家仍然存在一定差距;rd_f中位数（00373）小于均值（00488），表明样本中存在创新能力出色的企业;rd_f极差（02756）反映企业间研发投入强度差异较大;sub_inn均值为02599，即政府创新资助占企业总资产的均值为026%，该数字略高于王维等（2017）[27]的统计结果（025%）;sub_inn中位数（01182）小于均值（02599），表明样本中有受政府创新资助力度较大的企业;sub_inn极差为22213，表明企业间政府创新资助强度差距较大。

（五）相关性检验

相关系数矩阵，见表3。可以看出：在相关系数矩阵主要研究变量中，sub_inn与rd_f呈显著正相关关系（Coef=02078，P<001）;sub_inn與fc呈显著负相关关系（Coef=01540，P<001），因SA指数为负值，绝对值愈大融资约束程度愈高;fc与rd_f呈显著负相关关系（Coef=00986，P<001）。因此，初步验证假设H1。大多变量间存在显著相关关系且相关程度较低，说明共线性可能性较弱;方差膨胀因子（VIF）检验显示，VIF值最大为129，均值为114，再次印证模型不受多重共线性所干扰。

（六）回归结果分析

1融资约束的中介效应。假设H1中介效应的检验结果，见表4。可以看出：列（1）为控制变量对被解释变量rd_f的回归结果。列（2）在列（1）的基础上纳入解释变量sub_inn后，R2由02052升至02345，模型拟合优度提升，sub_inn系数00221，在1%水平上显著，表明政府创新资助显著促进战略性新兴企业技术创新投入。在控制变量上，tobinq（Coef=00071，P<001）、dual（Coef=00085，P<001）、indep（Coef=00279，P<001）、cash（Coef=00177，P<001）、cr（Coef=00072，P<001）均显著促进战略性新兴企业技术创新投入，lev（Coef=-00060，P<001）显著抑制战略性新兴企业技术创新投入，与本文预期一致。roa系数为-00327，在1%水平上显著，表明盈利能力显著抑制战略性新兴企业技术创新投入。其原因是企业盈利水平越高、生存压力越小，管理层创新惰性增强，投资决策相对保守，对研发投入需求随之降低。列（3）中sub_inn系数00192，在1%水平上显著，鉴于SA指数为负值，绝对值越大，融资约束程度越高，表明政府创新资助显著抑制融资约束。列（4）中fc系数为00298，在1%水平上显著，表明融资约束对战略性新兴企业技术创新投入具有显著抑制作用，加之sub_inn系数为00215，在1%水平上显著。按照图2中介作用检验程序，意味着融资约束是政府创新资助与战略性新兴企业技术创新投入间的中介变量，在两者关系中发挥局部中介效应，即政府创新资助可通过纾解融资约束促进战略性新兴企业技术创新投入，假设H1得以验证。

2产品市场竞争的调节效应。产品市场竞争的调节效应，见表5。可以看出：列（1）中sub_inn系数为00218，在1%水平上显著，表明政府创新资助显著促进战略性新兴企业技术创新投入;列（2）中sub_inn系数00184，在1%水平上显著，表明政府创新资助显著抑制融资约束;列（3）中fc系数00291，在1%水平上显著，加之sub_inn系数为00213，在1%水平上显著，进一步印证融资约束在政府创新资助与战略性新兴企业技术创新投入间发挥局部中介效应;列（4）中交乘项fc×hhi系数01219，在1%水平上显著，表明融资约束对战略性新兴企业技术创新投入的抑制效应随hhi值增大而增大，即当产品市场竞争程度越激烈时越能削弱融资约束企业技术创新投入的抑制效应。因此，以融资约束作为中介变量时，产品市场竞争对融资约束在政府创新资助与战略性新兴企业技术创新投入间具有中介调节正向效应，即产品市场竞争越激烈融资约束中介效应越强，假设H2得以验证。

3产权性质的调节效应。产权性质的调节效应见表6，采用Bootstrap法进行区间检验见表7。

根据前文调节的中介效应检验流程，列（1）中sub_inn系数为00221，在1%水平上显著，表明政府创新资助显著促进战略性新兴企业技术创新投入。列（2）中sub_inn系为00197，在1%水平上显著，表明政府创新资助显著抑制融资约束。列（3）中fc系数00255，在1%水平上显著，加之sub_inn系数00216，在1%水平上显著，进一步印证融资约束在政府创新资助与战略性新兴企业技术创新投入间发挥中介调节效应。列（4）中交乘项fc×soe系数-00032，并未通过10%显著性水平检验，意味着无法确定产权性质对融资约束在政府创新资助与战略性新兴企业技术创新投入关系间是否发挥中介调节效应。在非国企中政府创新资助通过融资约束对战略性新兴企业技术创新投入影响显著（Coef=00007，P<001，95%置信区间为[00003，00012]，不含0），而在国企中政府创新资助通过融资约束对战略性新兴企业技术创新投入影响不显著（Coef=00004，95%置信区间为[-00001，00008]，含0），两者间接效应差异显著。因此，以融资约束作为中介变量时，产权性质对融资约束在政府创新资助与战略性新兴企业技术创新投入间具有中介调节负向效应，即当企业为国企时融资约束中介效应越弱，假设H3得以验证。

（七）稳健性检验

为增加本文结论可信度，进行如下稳健性检验，相关结果见表8和表9。

1替换企业技术创新投入变量。考虑到营业收入易受管理层操纵，本文采用研发资金投入与总资产比值（rd_a）作为被解释变量的替换变量对原有模型重新检验，结果见表8中列（1）至列（3），各变量系数符号和显著性与前文估计结果基本吻合。

2替换政府创新资助变量。本文采用政府创新资助金额与营业收入比值（sub_inc）作为解释变量的替换变量重新检验，结果见表8中列（4）至列（6），各变量系数符号和显著性与前文估计结果基本吻合。

3自变量滞后。考虑到核心变量间影响的时滞效应，即当年企业所获政府创新资助可于下年度发挥效果，本文以当年企业技术创新投入强度为被解释变量，以上年政府创新资助强度（Lsub_ inn）为解释变量对原有模型重新检验，结果见表8中列（7）至列（9），除列（8）Lsub_inn系数的显著性水平由1%变为10%外，其余变量系数符号和显著性与前文回归结果基本吻合。

4改变样本区间。考虑到外部经济环境波动（金融危机后政府刺激举措）对企业创新决策造成影响，本文剥离2009-2010年数据对原有模型重新检验，结果见表8中列（10）至列（12），除列（11）sub_inn系數的显著性水平由1%变为5%外，各变量系数符号与显著性与前文回归结果基本吻合。

5改变检验方法。本文采用较为严格的Bootstrap区间检验法对“政府创新资助—融资约束—企业技术创新投入”中介效应渠道再次检验（见表9）。其融资约束间接效应的95%置信区间为[00013，00020]，表明融资约束局部中介效应存在，确保实证结果稳健可信。

（八）内生性讨论

因可能遗漏影响企业技术创新投入的因素，如政治关联，以及政府创新资助与企业技术创新投入可能存在因果倒置关系，即政府创新资金倾向于投放至研发能力强的企业。为缓解原有模型中潜在的“内生性”问题，参照任鸽等（2019）[28]的研究，本文选取滞后一期政府创新资助（Lsub_inn）作为工具变量进行两阶段最小二乘估计（2SLS），结果见表10。

其中，工具变量选取原因：滞后一期政府创新资助与当期政府创新资助相关，符合相关性要求;滞后一期政府创新资助为历史数据，不受企业技术创新投入影响，符合外生性要求。列（1）、列（3）和列（5）分别为2SLS第一阶段估计结果，所有第一阶段估计Lsub_inn系数均为正值（04977、04938、04936），在1%水平上显著，工具变量合乎相关性，F统计量远大于经验值10，在1%水平上显著，表明不存在弱工具变量问题。列（2）、列（4）和列（6）为2SLS第二阶段估计结果，除列（4）sub_inn系数的显著性水平由1%变为10%外，各变量系数符号与显著性与前文回归结果基本吻合。因此，前文实证结果较为稳健。

（九）拓展分析：倒U型关系检验

既有研究认为，政府创新资助对企业技术创新投入不单只有促进或是抑制效应，还可能存在着倒U型关系[29]。为验证这一推论并考察在不同产品市场竞争、产权性质情境下倒U型关系是否成立，本文在模型（1）的基础上引入政府创新资助平方项（sub_inn2）进行检验，构建模型为：

rd_fit=α0+α1sub_innit+α2sub_inn2it+γcontrolsit+∑year+∑ind+εit （8）

式中，各变量描述同模型（1）。检验结果见表11。其中，第（1）列为全样本政府创新资助与战略性新兴企业技术创新投入倒U型关系检验结果，sub_inn系数为00309，sub_inn2系数为-00053，分别在1%、5%水平上显著，易得rd_f为sub_inn的二次函数，且开口向下呈“倒U型”，创新资助强度最优值为292。其原因在于：政府创新资助作为无须付出成本而获得的营业外收入，在资助强度持续升高时企业具有更强的动机进行寻租活动，这类“寻补贴”等非实质性创新支出可能挤出研发投入，同时较高的资助会降低企业改善运营和研发创新的动力，使企业患上“资助依赖症”。列（2）中sub_inn系数为00232，在1%水平上显著，sub_inn2系数为00010，未通过10%显著性水平检验，说明产品市场竞争程度高时创新资助的影响效应不呈倒U型。列（3）中sub_inn系数为00390，在1%水平上显著且sub_inn2系数为-00106，在5%水平上显著说明产品市场竞争程度低时创新资助的影响效应呈倒U型，资助强度最优值为184。其原因为：当产品市场竞争不激烈时，企业面临的生存压力较小，适度的创新资助有助于企业达到创新“门槛”，纾解企业研发资源不足窘境，增强了企业创新信心，但在资助强度持续升高时，过高的资助强度易使企业患上“资助依赖症”，降低研发动力，同时也易使企业染上寻租获利的惯性，这类“寻补贴”等非实质性创新支出挤出了研发投入。列（4）sub_inn系数为00204，在1%水平上显著，sub_inn2系数为00011，未通过10%显著性水平检验，说明国企创新资助的影响效应不呈倒U型。列（5）sub_inn系数为00345，在1%水平上显著，且sub_inn2系数为-00078，在1%水平上显著，表明非国企创新资助的影响效应呈倒U型，资助强度最优值为221。其原因是非国企管理层相比国企更具危机意识，高管选聘更为关注其经营管理能力，适度的创新资助可缓解非国企融资约束，促进企业技术创新投入，过高的资助强度同样会增加非国企“寻补贴”概率，也易使企业患上“资助依赖症”，削弱研发动力。

四、结论与启示

本文以2009-2019年中国战略性新兴产业上市企业数据为样本，引入中介变量融资约束，检验政府创新资助对战略性新兴企业技术创新投入的中介渠道，并考察产品市场竞争和产权性质对融资约束中介渠道的调节效应，得出以下结论：一是融资约束在政府创新资助与企业技术创新投入关系中具有局部中介效应，即政府创新资助通过纾解融资约束促进企业技术创新投入。二是产品市场竞争正向调节融资约束的中介效应，即产品市场竞争程度越激烈融资约束的中介效应越强。三是产权性质负向调节融资约束的中介效应，即当企业为国企时融资约束的中介效应越弱。四是从总体上看，政府创新资助与企业技术创新投入存在倒U型关系，其资助强度最优值为292;从产品市场竞争上看，竞争程度低时创新资助效应呈倒U型，其资助强度最优值为184，产品市场竞争程度高时创新资助效应不呈倒U型;从产权性质上看，非国企中创新资助效应呈倒U型，其资助强度最优值为221，国企中创新资助效应不呈倒U型。

根据研究结论，其启示主要包括以下四个方面：

第一，加大政府创新资助力度，激发企业创新活力。政府创新资助本质是提升企业自主创新能力，故而政府可继续加大对战略性新兴企业的资助力度，合理利用“资源补偿”提升企业内源融资能力，更要充分发挥“信号传递”的“灯塔”效应，引导社会资本投入企业创新活动，实现与市场资源联动，纾解企业外源融资约束，激发企业自主创新活力。

第二，提高信息披露质量，弱化相关信息不对称性。本文研究结果表明，企业与社会投资者间、股东与管理层间的信息不对称性会加剧战略性新兴企业融资约束。因此，战略性新兴企业可结合自身实际做出最优信息披露决策，通过增加企业与社会投资者间的信息透明度，提升股东与管理层互信程度，进而促进企业技术创新投入。

第三，制定匹配创新资助策略，提升资源配置效率。政府可采取适度的激励策略，即当产品市场竞争程度较高时适当增加创新资助额度，从而激发企业创新活力。同时，还应加快推动国企改革和非国企创新资助力度，强化政府创新资助的促进效应。

第四，健全审核评估机制，“动态”调整资助额度。当产品市场竞争程度低、战略性新兴企业为非国企时，政府创新资助与企业技术创新投入为倒U型关系。因此，政府既要健全创新资助的“事前”资格审查机制而加大监管力度，避免放大过度资助对企业创新抑制效应，又要“事后”定期审核企业研发绩效，适时抓住创新资助拐点“动态”调整资助额度。

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The Intermediary Effect of Government Innovation Subsidy on Technological

Innovation Investment of Strategic Emerging Enterprises

GAO Lin-tong，TIAN Qi-bo，MENG Fei

（China Special Economic Zone Research Center， Shenzhen University， Shenzhen 518000，China）

Abstract：Select the data of listed enterprises in China′s strategic emerging industries from 2009 to 2019， introduce intermediary variable financing constraints， test the intermediary channels of government innovation funding for enterprise technological innovation investment， and investigate the regulatory effects of product market competition and property rights on the intermediary channels of financing constraints.The results show that financing constraints play a partial intermediary effect in the relationship between government innovation funding and enterprise technological innovation investment， government innovation funding can promote enterprises to increase technological innovation investment by relieving financing constraints; Product market competition positively regulates the intermediary effect of financing constraints， the more intense the product market competition， the stronger the intermediary effect of financing constraints; The nature of property rights negatively regulates the intermediary effect of financing constraints，  when the enterprise is a state-owned enterprise， the weaker the intermediary effect of financing constraints; When the product market competition is gentle， the relationship between the two is inverted U-shaped; When the enterprise is a non-state-owned enterprise， the relationship between the two is inverted U-shaped.

Key words：government funding for innovation; financing constraints; intermediary effect; investment in technological innovation

（責任编辑：李江）