政府多工具组合优惠对企业创新行为的影响研究

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2022.2728

Abstract

Abstract:

To further improve the coordination of government innovation policy operation and the efficiency of implementation， and dig out the optimal innovation “combination boxing” strategy that can effectively stimulate enterprise innovation behavior， it is urgent to deeply explore and evaluate the actual effects of different innovation policy tools and their combinations. When evaluating the effectiveness of innovation policies， especially the multi-tool combination， both self-selection of enterprises for policies and government agencies’ picking-the-winner strategies often lead to endogenous issues. The multi-level treatment effect model is used which can effectively identify the multi-tool combination， and the actual effect of different innovation policy tools and their policy-mix on the innovation behavior of enterprises in China is evaluated， under the premise of effectively solving the endogenous and selection bias issues. To satisfy the random distribution conditions of causal inference， the multi-level treatment effect model should meet the Conditional Independence Assumption （CIA） and the Overlap Assumption （OA）， and the functional expression of conditional expectation value of enterprise innovation can be written as $Ε y j | x = Ε y i | T i = j, x = β 0 j + x β 1 j$ . Thereby， the Average Treatment Effect （ATE） when the treatment level changes from $T i$ to $k ∈ {0,1, …, J}$ can be estimated. Based on the data of listed enterprises in China from 2009 to 2019， it is found that the multi-tool combination consisting of direct subsidy， tax incentive and government procurement tools may become the government’s optimal implementation strategy of innovation policy， both in stimulating the R&D input and the innovation quality of enterprises. From the perspective of stimulating substantive innovation， government multi-tool combination is more suitable for state-owned enterprises. From the perspective of stimulating strategic innovation， the optimal strategy does not exist. It not only helps to evaluate the effect of innovation policy combination scientifically and reasonably， but also provides empirical basis and practical guidance for improving the design of innovation policy system in this study.

Key words: multi-tool combination, multi-level treatment effect model, government procurement, tax incentive, substantive innovation

CLC Number:

F202

Kai Zhao,Lei Li. Study on the Influence of Government Multi-tool Combination on Enterprise Innovation Behavior[J]. Chinese Journal of Management Science, 2024, 32(2): 221-230.

Figures/Tables 6

类型	变量名称	符号	定义
被解释变量	创新投入	$R D i n p u t$	企业研发支出与总资产的比值
	创新产出	$I n n o v a t i o n$	专利申请数加1后取自然对数
	实质性创新	$I n n$	发明专利申请数加1后取自然对数
	策略性创新	$S i n n$	实用新型专利与外观设计专利数量之和加1后取自然对数
解释变量
	直接补贴	$s u b$	直接补贴虚拟变量，企业获得直接补贴取值为1，否则为0。企业享受到的直接补贴内容主要依据“政府补助”科目，包括直接补助、专项资金、人才资助款、奖项奖励经费及补偿收入等
	税收优惠	$t a x$	税收优惠虚拟变量，企业获得税收优惠取值为1，否则为0。企业享受到的税收优惠内容主要依据“税收返还”科目，涉及增值税、营业税、所得税、消费税、关税及教育税附加返还款等
	政府采购	$p r o$	政府采购虚拟变量，企业获得政府采购取值为1，否则为0。企业享受到的政府采购内容涉及政府购买企业的产品及服务等。政府采购总额根据购买企业产品、服务成交金额及企业中标政府项目金额之和计算而得
	创新支持策略	$w$	由上述三种创新支持工具整理而得。 $w = 0$ 为未享受到任何政策工具支持； $w = 1$ 为仅享受到直接补贴工具支持； $w = 2$ 为仅享受到税收优惠工具支持； $w = 3$ 为仅享受到政府采购工具支持； $w = 4$ 为同时享受到直接补贴与税收优惠两种政策工具支持； $w = 5$ 为同时享受到直接补贴与政府采购两种政策工具支持； $w = 6$ 为同时享受到税收优惠与政府采购两种政策工具支持； $w = 7$ 为同时享受到直接补贴、税收优惠与政府采购三种政策工具支持
控制变量	高管政治关联	$P o l$	虚拟变量。企业董事长或总经理中任意一人现任或曾任政府部门科级干部、处级干部、厅级干部或部级干部取值为1，否则为0
	国有企业	$S o e$	虚拟变量。企业是否属于国有企业，国有企业取值为1，非国有企业取值为0
	企业绩效	$R o a$	企业总资产收益率，计算方式为（利润总额+利息支出)/平均资产总额
	企业规模	$S i z e$	企业总资产的自然对数
	企业资产负债率	$L e v e r$	年末负债与年末总资产的比值
	企业资金流动比率	$L i q u i d i t y$	流动资产/流动负债
	企业财务状况	$F i n a n$	计算方式为(净利润+所得税费用+财务费用)/(净利润+所得税费用)
	企业董事会规模	$B o a r d$	企业董事会人数
	企业股权集中度	$F i r s t$	企业第一大股东持股比例
	企业高管金融背景	$F i n b g$	企业具有金融机构背景的高管人数
	企业年龄	$A g e$	观测年份-企业成立年份+1

变量	均值	标准差	最小值	最大值	样本量
$R D i n p u t$	0.0234	0.0262	0	1.2005	20123
$I n n o v a t i o n$	3.6888	2.1645	0	11.2118	12859
$I n n$	2.3906	1.7637	0	10.3738	12859
$S i n n$	2.0137	2.0635	0	9.8882	12859
$w$	3.0423	1.9904	0	7	29161
$P o l$	0.3409	0.4740	0	1	27570
$S o e$	0.3646	0.4813	0	1	29161
$R o a$	0.0425	0.7518	-51.9468	108.3657	27742
$S i z e$	22.0645	1.3758	11.3483	28.6365	28613
$L e v e r$	18.0475	29.3893	0	984.1100	19675
$L i q u i d i t y$	2.7435	4.4455	-5.1316	204.7421	27743
$F i n a n$	1.6760	20.6881	-81.3442	2402.7740	25517
$B o a r d$	8.6430	1.7365	0	20	27701
$F i r s t$	35.4241	15.2927	0.2900	100	27741
$F i n b g$	2.2355	1.5506	1	20	16813
$A g e$	17.5276	5.8758	1	62	29161

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Study on the Influence of Government Multi-tool Combination on Enterprise Innovation Behavior

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