政府补助对新能源汽车产业创新结构的影响

摘要 创新结构失衡是现今制约新能源汽车产业高质量发展的主要瓶颈。政府补助是政府部门推动新能源汽车产业快速发展的重要政策工具，但是对新能源汽车产业内部创新结构影响的研究还十分匮乏。该研究在对政府补助影响新能源汽车产业创新结构进行理论分析的基础上，借助2010—2020年新能源汽车产业285家沪深A股上市企业数据，实证检验了政府补助对新能源汽车产业创新质量结构与创新行业结构的影响。研究发现：①政府补助显著增加了新能源汽车产业的创新产出，且对新能源汽车产业创新结构存在质量和行业的双重影响。创新质量结构影响呈现U型“分层”效应，创新行业结构影响存在产业链差异化效应。政府补助对创新产出的正向促进作用呈现出产业链下游整车企业>上游原材料企业>中游零部件企业的效果；政府补助对创新质量结构的U型“分层”效应仅体现在产业链上游与下游企业，且下游企业的拐点值显著高于上游企业，政府补助对中游企业的创新质量结构优化呈线性促进作用。②机制分析发现，产业链下游企业政府补助的资源补偿效应与信号传递效应显著优于中游与上游企业。③拓展分析发现，产业链上、下游企业的政府补助对中游企业创新产出存在负向溢出效应，下游企业政府补助对中游企业创新产出的负向溢出效应显著高于上游企业。该研究为实现新能源汽车产业创新能力的可持续提升提供了政策启示：一方面，政府部门应继续对新能源汽车产业整体加大补助力度；另一方面，政府部门应更多地将补助配置给上游的原材料企业与中游的零部件企业，同时逐步降低对下游整车企业的补助力度。

关键词 新能源汽车产业；政府补助；创新质量结构；创新行业结构；产业链

中图分类号 F426 文献标志码 A 文章编号 1002-2104（2024）07-0035-12 DOI：10. 12062/cpre. 20240309

涵盖数字化、绿色化与智能化的新能源汽车产业，不仅是中国汽车工业实现“弯道超车”的关键抓手，也是经济绿色低碳转型的重要引擎。得益于国家的前瞻性战略布局，中国新能源汽车产业迅速崛起。据汽车工业协会发布的数据，2015—2023 年，新能源汽车销售量由33. 1万辆急剧增长至949. 5万辆，市场渗透率由1. 3%快速增长至31. 6%。然而，一个不可忽视的现象是，新能源汽车产业虽然出现了爆发式增长，但是在内部创新结构上出现了较为严重的分化。从创新质量结构看，新能源汽车产业整体创新质量较为低下。2020年，新能源汽车产业发明专利申请量占专利申请总量的比例仅为29. 2%，企业更倾向从事低质量的实用新型与外观设计类的专利研发。从创新行业结构看，新能源汽车产业链不同环节企业创新能力存在较大差距。2020年，新能源汽车产业链上游原材料企业（69家）、中游零部件企业（190家）与下游整车企业（26家）专利申请数量分别占专利申请总量的14. 8%、46. 0%和39. 2%（根据Wind数据库整理而得），上游与中游企业的创新能力与下游企业差距较大。政府补助是近年来中国推动新能源汽车产业发展的最重要产业政策，这就需要反思两个问题：政府补助是否存在创新结构驱动的差异化效应？新能源汽车产业的政府补助是否需要在产业链不同环节实现精准配置？这一因果的有效推断对于推动新能源汽车产业高质量发展，具有十分重要的意义。

1 政策背景、理论分析与研究假设

1. 1 政策背景

1. 1. 1 新能源汽车产业政府补助阶段划分及各阶段补助特点

自2009年国务院首次提出新能源汽车产业发展战略以来，政府出台了一系列产业政策，以应对产业发展初期研发成本高、市场需求不足的挑战。其中，政府补助在提升新能源汽车创新水平、促进新能源汽车市场扩张方面发挥了重要作用。根据国家政策走向，中国新能源汽车产业的政府补助政策可分成4个阶段，具体见表1。

在国家政策的有力支持下，新能源汽车产业实现了爆发式增长，平稳度过了产业成长期。自2023年1月1日起，新能源汽车产业正式迈进“后补贴”时代。然而，“后补贴”时代并不意味着新能源汽车产业完全脱离了政府的扶持。一方面，现阶段符合产品技术要求的新能源汽车依旧享受车辆购置（以下简称车购）税免征政策，车购税免征政策将延续至2025年12月31日。另一方面，随着国家层面购车补贴的全面取消，地方政府接连出台政策，通过发放消费券、设立产业基金等方式助推本地新能源汽车产业发展壮大。如：无锡于2023年1月发放1 200万元新能源汽车消费券，以稳定新能源汽车消费市场；广州于2023年2月提出设立300亿的发展基金推动新能源汽车产业发展，支持领域涉及整车制造、汽车芯片以及动力电池研发等；西安于2023年3月发布《西安市支持新能源汽车扩大生产促进消费若干措施》，提出通过给予车企财政奖励支持企业扩大生产。因此，即便是在“后补贴”时代，政府补助依旧是推动新能源汽车产业发展的重要产业政策工具。

1. 1. 2 产业链上、中、下游企业的补助情况

新能源汽车产业是一个庞大、复杂的生态系统，产业链配套企业众多。根据产品分布特点，新能源汽车产业链可分为上、中、下游3个环节，如图1所示。

为直观地比较新能源汽车产业链不同环节企业获取政府补助的情况，绘制了2010—2020年新能源汽车产业链上、中、下游获取政府补助金额趋势图，如图2所示。从产业链不同环节的补贴规模看，下游整车企业的补助金额远高于中、上游企业，说明新能源汽车产业政府补助存在分配倾向性，印证了中国以扩大新能源汽车销量为首要目标的政策重点。从补助金额变动的时间趋势看，上、中、下游企业的补助金额总体呈增长态势，但下游企业的补助规模在2016—2017年出现大幅度下降，这与2016年首次施行的补贴退坡有关。此后，国家补助虽不断退坡，但地方补贴的接力使得整车企业的补助金额于2018—2019年出现上涨态势。由于国家补助退坡力度持续加大，2020年整车企业的补助金额再次出现下降现象。上游与中游企业的补助金额在2016年后呈快速增长态势，中游企业的政府补助增幅更为明显。

1. 2 理论分析

企业创新活动的强外溢性、高风险性和创新过程的不可分割性导致了市场失灵问题，诸如新能源汽车等战略性新兴产业的市场失灵现象尤为突出［1］。市场失灵导致私人创新投入难以达到社会最优水平，需要政府“看得见的手”平衡市场“无形之手”在配置创新资源过程中产生的偏差，这也成为国家制定并实施产业政策的理论依据［2-3］。同时，中国作为转轨阶段的新兴市场经济体，知识产权保护法律体系不完善、金融市场发展滞后等问题导致企业融资约束趋紧，进一步抑制了企业创新动力。政府补助作为对缺失制度的弥补，可以在一定程度上对上述问题形成对冲［4］，有助于改善市场对企业创新的供应。

政府补助的资源补偿效应与信号传递效应是其激励企业创新的两大作用路径。从资源补偿的视角看，政府补助可以直接改善新能源汽车企业的财务状况，缓解企业创新资源匮乏问题［5］。具体而言，政府补助可以为企业研发创新提供直接、可控的资金来源，进而打破创新融资桎梏。同时，政府补助作为企业稳定的利润来源，可以有效补偿研发风险［6］，增加企业对创新试错成本的容忍度，从而增强经理人从事创新活动的主观能动性。在政府补助的激励下，企业能够主动跟进并探索技术发展趋势，增加资金、人才等创新资源的投入规模［7］，加速创新流程优化与创新成果转化。从信号传递的视角看，政府补助可以有效缓解资本市场的信息不对称，纾解因逆向选择和道德风险导致的企业创新融资难、融资贵困境。政府通过财政手段介入新能源汽车企业和外部投资者之间的往来互动，向银行、风险投资机构等外部投资者传递出受扶持企业具有资源获取与值得信任优势等积极信号［8-10］，促使企业获取更充裕、多元的资金支持，更充分地缓解企业的流动性约束，进一步提升企业的创新积极性和创新成功概率［11］。

政府在激励企业创新的过程中也会发生政府失灵现象，产生寻租效应与逆向选择效应，不利于企业创新水平提升。根据委托代理理论，政府与企业因在社会上扮演的角色不同，两者之间往往存在潜在的利益冲突，这种利益冲突会对企业创新产生负面影响［12］。政府从战略角度和产业发展的长远角度出发，更偏好一些具有颠覆性与前瞻性、能够提升产业发展质量的创新项目。而企业管理者首要考虑的则是权力威望、晋升机会等私人利益因素，具有短视心理，为实现自身利益最大化，往往与政府初衷背道而驰。在政府与企业管理者目标不一致的情境下，政府补助会产生阻碍企业创新的寻租效应与逆向选择效应。从寻租效应看，企业为获取更多的政府资源，可能会通过一些不正当途径增加与政府官员的政治联系，产生寻租行为。寻租行为不仅会产生高昂的寻租成本，引发财政资金配置与企业生产经营的双重效率损失；其为企业带来的资源与竞争优势还助长了企业的短视心理，增加了企业将补助用于寻租活动而非创新活动的动机，进而产生政府补助的创新挤出效应［13］。从逆向选择效应看，基于政府补助的公有产权性质和政企之间的信息不对称，政府难以实时监督补助流向，也缺乏甄别企业创新质量和项目前景的手段，由此滋生研发操纵、策略性创新等投机动机。比如，企业可以通过追求创新的速度和数量营造良好的“创新形象”，以期套取源源不断的政府补助［14］，使得真正从事高质量创新活动的企业因逆向选择而无法获取补助。无论是寻租效应还是逆向选择效应，均不利于企业创新质量提升。

综上，政府补助主要通过资源补偿效应和信号传递效应提升企业创新水平，但也可能会产生寻租效应和逆向选择效应，引致创新资源配置扭曲，对企业创新产生消极影响，这在一定程度上导致学者们在探究政府补助与企业创新之间关系时得出了不同的结论。因此，为了解释现有文献存在的矛盾，有必要将政府补助的创新激励效应与创新抑制效应进行整合，以便更为全面地揭示政府补助对企业创新产生的真正影响。

1. 3 研究假设

1. 3. 1 政府补助与创新质量结构

基于企业开展创新的偏好，企业创新产出可划分为实质性创新和策略性创新。实质性创新以推动企业关键技术变革和获取长期竞争优势为目的，是一种高质量创新行为；策略性创新则以谋求短期经济绩效或“寻补贴”为目的，通过对现有产品或技术简单改进迎合相关政策，创新质量较低［15-16］。与策略性创新相比，实质性创新具有基础性、前瞻性与颠覆性，研发周期和项目沉淀期更长、不确定性更大、产出难度更高。因此，开展实质性创新的企业需进行大量研发资源投入并承担创新过程中的高失败风险。只有不断提升企业的实质性创新意愿，方可优化创新质量结构，进而实现自主创新能力的持续提升。考虑到资源丰裕度是企业进行创新决策的重要因素，补助规模的高低往往会影响企业的创新偏好，最终影响创新质量结构。

当政府补助规模较低时，新能源车企更倾向采取“重数量轻质量”的创新策略，此时政府补助会抑制创新质量结构优化。首先，较低规模的政府补助发挥的资源补偿与信号传递效应较小，不能为企业实质性创新活动提供充足的资金保障，也难以有效补偿创新过程中的技术风险与市场风险［17］。在企业财力与风险承担能力有限的情况下，政府补助对实质性创新的激励效应相对较弱，企业从事实质性创新的积极性不足，创新成功的概率也较低。其次，政府的补助分配存在隐蔽信息问题。在金额较小的政府补助难以满足企业创新需求的情境下，管理者存在强烈的“寻补贴”动机，补助易诱发寻租效应和逆向选择效应［18］。此时，管理者不仅会将创新资源配置到迎合政府官员的寻租活动中，同时也更倾向将补助“挪移”到风险较低的策略性创新中，通过追求创新的数量和速度向政府释放自身积极开展创新的信号［16］，以期获取政府源源不断的资源支持。因此，在政府补助规模较低时，逆向选择效应与寻租效应占据主导地位，进而产生政府补助对创新质量结构的挤出作用。

随着政府补助力度的提升，新能源车企更倾向选择“重质量轻数量”的创新策略，促使创新质量结构不断优化。一方面，足够规模的政府补助可以有效发挥资源补偿与信号传递效应，进而充分缓解企业从事实质性创新的资金匮乏问题，并有效补偿创新过程中的失败风险，企业的实质性创新意愿进而大幅增强［17］。另一方面，规模较高的政府补助能够降低寻租效应与逆向选择效应，减弱企业策略性动机。随着政府补助规模的扩大，谋取补贴资金所产生的超额收益对企业的吸引力不断下降［13］。企业认为通过寻租、研发操纵等投机行为获取短期经济利益，不及通过从事高质量的实质性创新活动扩大竞争优势以获取长期经济效益［19］。此时，政府补助可以有效转化为企业的实质性创新投入，由此产生对创新质量结构的挤入效应。图3为政府补助与创新质量结构逻辑框架图。

据此，提出假设H1：政府补助在激励企业创新产出增加的同时，对新能源汽车企业创新质量结构存在U 型“分层”效应，只有政府补助规模超过一定阈值才能优化创新质量结构。

1. 3. 2 政府补助与创新行业结构

根据创新生态系统理论，在新能源汽车产业创新生态系统中存在着不同生态位的技术创新种群［20］。其中，产业链下游的整车企业处于顶级生态位；产业链中游的动力电池、驱动电机、电控系统以及传统零部件制造企业处于次级生态位；产业链上游的正负极材料、隔膜、电解液等电池原料以及传统原材料生产企业处于三级生态位［21］。不同生态位的企业获取外部资源能力、经营压力以及市场竞争程度均存在差异性，因此政府补助的创新驱动作用可能存在产业链差异化效应，进而对创新行业结构产生影响。

根据种群关系理论，处于高生态位的企业内部资源更丰裕，同时具有获取外部资源的先天优势，这一特征在新能源汽车产业创新生态系统表现得尤为明显［22］。相比位居劣势生态位的零部件企业与原材料企业，整车企业处于创新生态系统的优势生态位，融资约束程度较低，经营稳定性较好。同时，在新能源汽车的市场占有率难以与传统能源车媲美的现实因素下，为了加快新能源汽车推广应用，政府向整车企业发放补助的种类以及规模远远优于中、上游企业，比如国家与地方政府的各项新能源汽车购置补贴均流向整车企业。从财务角度分析，其更有动力将获取的补助投入研发创新活动。而对于资金压力较大的中、上游企业而言，企业所获得的外部资金难以兼顾日常生产运营和创新研发活动。为缓解经营压力，企业更易将政府补助用于日常运营而非研发创新［23］。李磊［24］的研究也进一步证实，政府对新能源汽车产业链不同环节的选择性补助产生了创新激励的结构性偏差。

由此，提出假设H2a：相较新能源汽车产业链中游与上游企业，政府补助对下游企业创新产出的促进作用更强劲。

市场竞争水平是影响企业创新偏好的重要因素，政府补助对创新质量结构的优化作用在高市场竞争企业中表现得更为突出［25-26］。对于新能源汽车产业而言，中游零部件企业的竞争程度比上游和下游企业更激烈。一方面，随着国内新能源汽车市场销量不断扩大以及全球化采购迅速增长，汽车零部件厂商数量增幅不断加快（以本研究样本为例，中游企业占总样本比例为61. 4%），市场规模的持续扩大引致市场竞争程度不断增加。另一方面，相较上游与下游企业，零部件尤其是“三电”核心零部件技术密集程度更高，技术更新迭代速度持续加快，产品周期不断缩短，由此引致企业市场竞争更为激烈。保持技术领先优势是企业增强市场竞争力的重要方式，激烈市场竞争催生的“逃离竞争效应”引致零部件企业更倾向通过高质量的技术竞争而非数量竞争摆脱竞争对手的威胁［27］。企业需不断推出高技术含量的差异化产品，才可获得超额市场回报和竞争优势。因此，中游企业从事实质性创新的主观能动性更强，政府补助更能起到优化创新质量结构的作用。

由此，提出假设H2b：相较新能源汽车产业链上游与下游企业，政府补助对中游企业创新质量结构的优化作用最强。

2 研究设计

2. 1 数据来源与样本选择

当前，学术界尚未给出新能源汽车产业的明晰分类，学者们在界定新能源汽车产业的企业样本时方法不一。本研究参考池仁勇等［23］的研究，以“新能源汽车”作为关键词在同花顺问财网搜索样本，截至2023年6月1日检索到605家沪深A股新能源汽车概念上市公司。为保证样本的科学性与可靠性，进行了以下处理：①剔除与新能源汽车产业链关联不大的企业；②剔除上市时间不满3年的企业；③剔除主营业务不归属新能源汽车产业链的企业；④剔除专利申请数据和政府补助数据缺失的企业。最终得到285 家新能源汽车上市企业，共计2271个样本值。

新能源汽车产业于2010年被国务院正式确定为战略性新兴产业，同年6月，国家启动了私人购买新能源汽车补贴试点工作。因此，2010年是新能源汽车产业受到政府干预性发展的“元年”。此外，《中华人民共和国专利法》于2008年进行了修订，将专利的授权标准从“国内未被使用且无文献记载”的“相对新颖性”提高到“世界范围未被使用且无文献记载”的“绝对新颖性”。自2009年10月1日起，修订后的《中华人民共和国专利法》正式施行。综合考虑新能源汽车产业的发轫时间，并排除专利授权标准的提高对企业创新造成的干扰，本研究以2010年为样本起点，选取2010—2020年285家新能源汽车产业上市企业的相关数据作为研究样本。所有原始数据均来自上市公司年报、Wind数据库与国泰安数据库。

2. 2 变量选取

2. 2. 1 被解释变量

创新产出（Pat）。专利申请量与授权量是现有研究中衡量企业创新产出的常见指标。专利授权审核周期较长，且授权过程中存在诸多不确定性。相较而言，专利申请数量则更能反映企业的创新意愿与创新实力［16］。因此，本研究以专利申请数量衡量企业的创新产出能力。鉴于一些企业的专利申请数量为0，以专利申请数量加1后的对数值表征创新产出。

创新质量结构（Str）。企业的专利申请类型包括发明专利、实用新型专利与外观设计专利。相较实用新型专利和外观设计专利，发明专利具有投入资源多和研发风险高的特点，技术含量也更高。因此，借鉴众多学者的做法，把发明专利定义为实质性创新，把实用新型专利和外观设计专利定义为策略性创新，以发明专利申请量与专利申请总量的比值表征创新质量结构，并作对数处理。

2. 2. 2 解释变量

政府补助（Sub）。依照中国会计准则对政府补助的界定，本研究认为政府补助是新能源汽车企业从政府无偿取得的货币性资产或非货币性资产，来自上市公司财务报表中的政府补助科目，包括财政拨款、财政贴息、税收返还、无偿划拨非货币性资产等形式。本研究在原始数据基础上对政府补助进行了对数处理。

2. 2. 3 控制变量

考虑到企业规模、企业年龄等也是影响企业创新的潜在因素，借鉴相关研究，将企业年龄（EA）、企业规模（ES）、产权性质（PRN）、人力资本（HC）、资产负债率（ALR）、股份治理结构（SGC）、固定资产比率（FAR）作为控制变量引入模型。

各变量定义详见表2。

2. 3 模型设定

为检验政府补助对新能源汽车企业创新产出与创新质量结构的影响，建立模型如下：

Innovationit （Patit，Strit ） = α0 + α1Subit +Σj = 2nαjControlsit + λi + τt + εit（1）

Innovationit （Patit，Strit ） = α0 + α1Subit + α2Sub2it +Σj = 3nαjControlsit + λi + τt + εit（2）

其中：Innovationit 代表企业创新能力，Patit 代表创新产出，Strit 代表创新质量结构，Subit 和Sub2it 为政府补助一次项与二次项，Controlsit 为控制变量，α0、α1、α2、αj 为待估参数，λi 和τt 为个体固定效应和年份固定效应，εit 为随机扰动项。

3 实证分析

3. 1 基准回归结果

3. 1. 1 全样本估计

表3为全样本下政府补助与新能源汽车企业创新产出和创新质量结构的回归结果。列（1）、列（3）为未加入政府补助二次项的结果，可以看出，政府补助与创新产出的回归系数为0. 140，且在1%水平上显著，而对创新质量结构的回归系数不显著。列（2）、列（4）为加入政府补助二次项的回归结果。列（2）结果显示，政府补助的一次项和二次项对创新产出回归系数均不显著，说明政府补助与新能源汽车企业创新产出仅存在线性关系。列（4）结果显示，政府补助的一次项对创新质量结构的回归系数为-0. 514，二次项系数为0. 016，且均通过了1%的显著性检验，说明政府补助对新能源汽车企业创新质量结构存在显著U型“分层”效应。回归结果验证了H1。

3. 1. 2 产业链不同环节估计

为探究政府补助的创新激励效果在产业链不同环节企业的差异性，根据企业的核心业务收入来源将样本划分为产业链上游、中游与下游3个环节，并进行分组回归，结果见表4。

表4列（1）—列（3）结果表明，政府补助对创新产出的促进作用呈现下游最强、上游次之、中游最弱。下游企业获取政府补助这一外部资源的能力更强，且自身经营压力较小，因此更易将补助用于研发活动。而资金压力较大的中、上游企业更可能将政府补助用于企业日常生产而非研发创新。表4列（4）—列（7）结果显示，政府补助对创新质量结构的U型“分层”效应仅体现在上游与下游企业，与中游企业的创新质量结构之间存在正向促进作用。产业链中游的零部件企业竞争强度更大，为保持竞争优势以在激烈的市场竞争中存活，企业需通过持续的技术革新提升产品质量与性能［28］，其从事实质性创新的迫切性和驱动力更为强烈。进一步地，通过测算上游与下游的U型拐点，发现上游拐点值（15. 827）低于下游拐点值（18. 000），资金压力较小、补助规模较高的整车企业反而更易从事低质量创新。这是因为，大多数新能源汽车制造商都是从传统汽车制造企业转型而来，汽车集成技术基础较为扎实，传统机械部分的技术也相对成熟，对高质量创新的需求较低。加之外观是影响消费者购买新能源汽车的重要因素，基于保护汽车外观、获取消费者认可并扩大市场销量等现实需求，整车企业更易将政府补助用于外观设计专利这类低端创新的研发［29］，且充裕的现金流易使企业产生“安于现状”的创新惰性。因此，政府补助对下游企业的创新质量结构改善作用最弱。回归结果验证了H2a与H2b。

3. 2 稳健性检验

3. 2. 1 更换创新衡量指标

鉴于企业的专利申请数量存在厚尾现象，参考Liu等［30］的做法，采用ln ［y + （ 1 +y2 ）］0. 5衡量创新产出，其中y为专利申请量。同时，以ln［ 发明专利申请量（/ 实用新型专利申请量+外观设计专利申请量）］重新表征创新质量结构，结果见表5。结果表明，在全样本回归和产业链的分组回归中，关键变量系数的正负性与显著性并未发生较大改变，表明结论是稳健的。

3. 2. 2 加入遗漏变量

企业的经济绩效是影响创新的重要因素。因此，在分析新能源汽车企业的创新行为时不能忽视企业的经济绩效。为避免遗漏的经济变量影响实证结果，在控制变量中加入了企业托宾Q 值和净资产收益率重新进行回归。从表6可以看出，结果未出现明显偏差，再次证明了基准回归结果的稳健性。

3. 2. 3 考虑内生性问题

企业创新水平具有重要的信号功能，是政府甄别和筛选资助对象的参考标准，创新资金投入和专利产出越多的企业更易得到政府的“青睐”。因此，政府补助与企业创新产出和创新质量结构之间可能存在互为因果引致的内生性问题，进而导致结果的有偏与不可信。为了尽可能缓解内生性问题，采用滞后解释变量法进行处理。此外，考虑到以专利申请数量衡量企业创新，而从创新资源投入到创新成果产出往往存在时滞。因此，本研究参考黄健柏等［31］、谢理等［32］的研究，将滞后1期的企业研发资金投入强度加入模型，进行回归分析，实证结果见表7。从表7可以看出，在考虑可能存在的内生性问题后，研究结论依旧稳健。

3. 3 作用机制检验

政府补助的资源补偿效应与信号传递效应是其激励企业创新的重要作用机制，两大机制效应的发挥很大程度上决定了政府补助的作用效果。上述回归结果发现，政府补助对新能源汽车产业链下游企业的创新产出激励作用最强，这种现象是否与资源补偿机制与信号传递机制的发挥强弱有关呢？接下来，进行政府补助的资源补偿机制和信号传递机制在产业链不同环节的实证估计。借鉴吴绪成等［33］的研究，选取企业研发资金投入规模（RD_1）和研发人员投入规模（RD_2）作为资源补偿效应的表征变量。借鉴池仁勇等［23］、陈璐等［11］的研究，选取企业股权融资规模（Fin_1）与债权融资规模（Fin_2）作为信号传递效应的表征变量。回归结果见表8和表9。

表8与表9的回归结果表明，政府补助的资源补偿效应与信号传递效应在新能源汽车产业链上、中、下游存在显著异质性。从资源补偿效应看，政府补助能够促进企业扩大研发规模，但无论是对研发资金的促进作用还是研发人员的促进作用，均呈现下游企业最强、中游企业次之、上游企业最弱。从信号传递效应看，政府补助可助推企业扩大股权融资与债权融资规模，并呈现下游企业最强、上游企业次之、中游企业最弱。该结论进一步佐证了上述的假说，即：整车企业作为新能源汽车产业链中的高生态位企业，获取政府补助这一外部资源的规模远远高于中、上游企业，补助的资源补偿效应和信号传递效应也更为强劲。

此外，还需注意的是，表8结果显示，政府补助对中游企业的资源补偿效应高于上游企业，而据表4回归结果，政府补助对中游企业的创新产出促进效应却弱于上游。原因在于，新能源汽车产业链中游企业技术密集程度最高、技术创新难度较大。尤其是作为新能源汽车核心零部件的“三电”系统，专利产出对创新要素投入、创新风险担负以及创新持续性的要求较高，导致中游企业的创新产出能力与创新投入水平出现一定程度的不匹配现象。

4 拓展分析：产业链内政府补助的配置优化

4. 1 政府补助的溢出效应分析

从新能源汽车产业链上、中、下游企业的技术密集程度看，中游环节的技术密集程度最高，新能源汽车产业的大量核心技术均集中在中游的电机、电池和电控等核心零部件领域，其创新水平的提升对夯实新能源汽车产业基础和抢占汽车技术革新战略制高点至为关键。然而，上述研究发现，尽管政府补助能够显著优化中游企业的创新质量结构，但对创新产出的激励效果却明显弱于上游与下游企业。基于新能源汽车产业发展的现实需要，有必要进一步深入剖析政府补助对中游企业的创新激励效应。

相关研究中，王宏伟等［34］探讨了政府补助在光伏产业链中的溢出作用，发现中、下游企业的政府补助对上游企业的研发投入和创新产出具有正向溢出效应。那么就新能源汽车产业而言，政府补助在产业链内是否同样具有溢出效应呢？这种溢出效应是正向还是负向呢？为此，将新能源汽车产业链上游与下游企业获取的政府补助作为新的控制变量加入模型中，进行中游企业政府补助与创新产出的回归估计，回归模型中只对个体效应进行固定［34］。回归结果见表10。

表10列（2）为控制产业链上、下游企业总政府补助的回归结果。可以看出，加入OSub 后，产业链中游企业政府补助对创新产出的系数由0. 098 增至0. 164，说明产业链上、下游企业的政府补助对中游企业创新产出具有负向溢出效应。为检验这种负向溢出效应来自上游还是下游企业，进一步将上游企业所获补助（USub）与下游企业所获补助（DSub）分别作为控制变量加入模型。表10列（3）为控制上游企业政府补助的回归结果，可以看出，加入USub 后，Sub 的系数仅上升了0. 023。表10列（4）为控制下游企业政府补助的回归结果，可以观察到，加入DSub 后，Sub 的系数上升了0. 075，说明下游企业的政府补助对中游企业创新产出的负向溢出效应更强。回归结果说明，对下游整车企业补助规模过高会诱发产业链内创新资源配置扭曲，导致最需要政府支持的中游企业资金被占用，进而降低政府补助的利用效率。长此以往，政府补助的不当配置将加剧新能源汽车产业的创新结构失衡。

4. 2 政府补助的优化方案

4. 2. 1 逐步降低对下游整车企业的补助力度

就整车企业而言，补助驱动下的外观设计创新偏好更加强烈，不利于核心创新质量提升。现阶段，地方政府对整车企业补贴宜适时退坡，在保障新能源汽车产业链供应链稳定的前提下，逐步降低对整车企业的财政扶持力度。同时，在补助发放后，政府相关部门应严格监管并审计企业在获取补贴后的资金流向，利用网络监管平台对新能源汽车生产、销售、上牌、运行、补贴申报等多个环节进行监督，不定时抽查企业申报数据的真实性与规范性，保证政府补助落地见效（图4）。

4. 2. 2 着重提升对中游零部件企业的补助力度

就中游零部件企业而言，创新质量与新能源汽车的核心性能密切相关，由于其技术密集程度最高，对研发资金需求体量也较为庞大。随着政府补助在整车企业逐渐退坡，补助亟须向创新需求最迫切的零部件企业大幅度倾斜。尤其是零部件中的电池、电机与电控制造企业，技术水平直接决定了新能源汽车的性能，政府部门更应着重加强补助尤其是与研发相关的补助力度，激励企业提升基础研究、应用研究以及关键核心技术突破等方面的创新能力。具体到补助配置方案，政府部门应以企业产品的指标评估情况，由高到低分梯度制定补贴额度，以具备较强的可实施性。对于动力电池企业，应根据电池续航里程、充电速度以及维修成本等性能设定综合评估指标；对于驱动电机企业，应以产品质量体积、调速范围以及过载承受能力等设定综合评估指标；对于电控系统企业，应以产品的能量密度、控制精度、动态响应速率等设定综合评估指标。通过制定富有针对性和可操作性的补助方案，切实提升政府补助的利用效率（图4）。

4. 2. 3 适度提升对上游原材料企业的补助力度

就上游原材料企业而言，创新重点在于优化原材料提取工艺，其创新质量直接关系到新能源汽车的整车生产成本。由于当前政府补助还未跨越优化创新质量结构的拐点值，政府部门应继续加大对新能源汽车产业链上游企业的资金支持，并构建分析与评价模型确定各企业的最优补助水平，以便补贴数额能跨越创新质量结构的抑制区间。同时，政府部门应加强补助发放过程中的事前评估与事后评价，提升政府补助的配置效率。就事前评估而言，政府应对企业进行评审筛选，优先将补助发放给创新潜力大、创新动力足、创新质量优的企业，减少补助的企业数量，增加单个企业补贴额度，促使企业补助额度跨越拐点。就事后评价而言，划分企业创新的分阶段评估任务和目标，根据评价结果动态调整政府补助的实施方案（图4）。

5 结论与政策建议

本研究根据2010—2020年新能源汽车产业上市公司数据，考察了政府补助对新能源汽车产业创新结构的影响。结果表明，政府补助显著增加了新能源车企的创新产出，且对创新质量结构和创新行业结构存在双重影响。具体而言，政府补助对创新质量结构存在U型“分层”效应，对创新行业结构存在产业链差异化效应。其中，政府补助对创新产出的影响呈现下游整车企业>上游原材料企业>中游零部件企业的效果；政府补助对创新质量结构的U型“分层”效应表现在上游与下游，下游的拐点值更高，中游企业的政府补助与创新质量结构呈正向线性关系。机制分析表明，政府补助的资源补偿效应与信号传递效应在下游企业表现最优。拓展分析发现，上、下游企业的政府补助对中游企业创新产出具有负向溢出效应，且下游政府补助对中游创新产出的负向溢出效应比上游更为强烈。为更好发挥政府补助对新能源汽车产业的创新激励效应，提出政策建议如下。

第一，以优化创新质量结构为核心目的，加大对新能源汽车产业整体的政策支持与制度保障力度。一方面，政府应继续加大对新能源汽车产业的扶持力度，尤其要大力增加与企业研发活动直接相关的补助规模。除了向企业进行直接资源注入外，还应注重政府补助的信号传递效应，通过向外部投资者公布受补助企业名单、为企业和外部投资者搭建创新项目沟通和孵化平台等方式，“撬动”更大规模的外部融资，切实发挥政府补助的杠杆作用。另一方面，有效激活市场在企业自主创新动力和活力方面的核心作用，完善知识产权保护制度并强化执法力度，建设产学研紧密协作的协同创新机制，从而消除制约企业创新的外部制度藩篱，助力实现创新质量结构的长效优化。

第二，优化政府补助在新能源汽车产业链间的结构配置，施行针对性的补助方案。进入“后补贴”时代，政府在降低对新能源整车企业扶持力度的同时，应着力加大对位处劣势生态位的中、上游企业的补助规模，缓解企业融资约束，增强企业创新积极性和研发成功率。尤其是中游的电池、电机、电控制造企业，掌握着新能源汽车的关键技术，但当前在电池模块化、续航里程等核心性能方面存在技术瓶颈，亟须核心技术攻坚突破。因此，政府补助需向创新需求最迫切的关键零部件企业大幅度倾斜。同时，鉴于上游企业的政府补助与创新质量结构的U型“分层”作用还未达至拐点，政府也应适当提升对上游原材料企业的补助力度，助推政府补助尽快跨越拐点。

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（责任编辑：李 琪）

基金项目：国家社会科学基金项目“数字经济与全球价值链安全问题研究”（批准号：22VRC107）；国家社会科学基金重大招标项目“我国制造业低碳化发展的理论体系、政策框架与实践路径研究”（批准号：22&ZD102）；山东省自然科学基金青年项目“高铁网络‘ 流空间’效应下人口分布结构演化机理及优化对策研究”（批准号：ZR2022QG005）；山东省高等学校青年创新团队项目“山东省数字黄河产业链体系建设研究”（批准号：2022RW045）；山东省社会科学规划重点项目“‘两业’融合驱动黄河流域经济绿色低碳转型的机制与对策研究”（批准号：23BJJJ05）；山东省人文社会科学规划研究一般项目“高质量发展背景下山东省就业公共服务体系优化研究”（批准号：2023-ESDZ-061）。