创新券能否提高中小微企业的全要素生产率.pdf
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1、Sweeping over the Management管理纵横|MODERN BUSINESS现代商业169创新券能否提高中小微企业的全要素生产率贺文清周霞北方工业大学经济管理学院北京100144基金项目:本文属于教育部人文社科创新券提升中小微企业创新能力的协同机制及优化路径研究项目(19YJA630127)阶段性成果。摘要:本文以 20122021 年科技型中小微上市公司为样本,使用 OP 法测算了全要素生产率并通过 PSM-DID方法研究了创新券是否对中小微企业 TFP 具有提升效果。研究结果表明,创新券对中小微企业的 TFP 有显著提升作用,对民营企业的提升作用更强,同时检验了创新投入
2、的中介效应。关键词:创新券;全要素生产率;R&D中图分类号:F276.3文献识别码:A文章编号:1673-5889(2023)21-0169-04一、引言作为最大的发展中国家,中国在过去 40 多年里取得了辉煌的成就。中国经济的发展是靠什么拉动的这个问题被无数的学者研究过。有学者认为是靠投入的高增长拉动,包括资本投入以及劳动增加,有学者认为是靠政策改进所导致的效率提高带动,还有学者认为是靠技术进步拉动的经济高速增长。Solow(1956)1提出全要素生产率(Total factor productivity,简称为 TFP)的概念,指“生产活动在一定时间内的效率”。TFP 被用于衡量单位投入所
3、带来的总产量,增长率高则说明科技水平产生了较大幅度的提升。创新券作为一种政策补助方式,可以为中小微企业带来成本的降低,通过技术进步或效率改善来增加“余值”产出,进而导致 TFP 的提升。近些年对于创新券的发放是否带来了企业生产率的提高这一问题亟需得到验证,但是各学者对两者关系鲜有研究。本文通过研究创新券与中小微企业 TFP 之间关系,为后续相关研究提供参考。二、文献综述(一)全要素生产率的概念及相关研究经济的增长影响因素很多,有学者认为经济增长由高资本及劳动投入拉动2-3,也有学者认为经济的增长靠技术进步拉动,此类讨论一直没有停止。因此有学者逐渐开始了对全要素生产率的研究,试图寻找经济增长是由
4、于提升了企业的生产率的“证据”。生产实践中,全要素生产率被用于衡量单位投入所带来总产量,TFP 增长率被视为技术进步指标。1956 年 Solow 提出全要素生产率的概念,此后对 TFP 的研究从宏观层面展开,并随着宏观数据的完善,逐渐出现了微观研究。宏观方面的研究方法侧重于研究国家、地区的生产率的计量,早期的对于全要素生产率的测量均是从国家或地区的宏观层面的总体生产体量入手研究的,因为其目的在于研究国家或地区之间的总体差异。宏观研究方法起源于 Solow 的经济增长理论,鲁晓东等4认为,对于中国来说,中国的经济增长主要集中于工业增长,他将以往的研究进行了总结,并将研究方法分为三个视角:第一类
5、宏观研究方法是从经济增长视角展开的5,研究内容为中国全要素生产率的总体特征表现及历史沿革;第二类宏观经济研究方法是从国内特定区域的角度,研究中国经济增长的地区性差异;第三类宏观经济的研究方法主要从产业层面探究,通过中国的产业数据测算中国各产业的全要素生产率状况。虽然有的研究方法既可以用来研究宏观也可以用于微观生产率的研究,但是两者背后的经济理念是截然不同的,如宏观研究方法中前沿分析中的随机前沿分析就既可适用于宏观也可适用于微观,但由于微观层面的研究主要是从企业本身的生产决策入手,解决的是生产要素问题而非为了解释总体差异。因此区分清楚宏观微观研究方法的适用范围及优缺点就显得尤为重要。微观层面针对
6、企业全要素生产率的研究文献相对较少,原因是早期企业层面的公布的数据相对较少。近些年随着企业公布信息量日渐增多,使得微观层面全要素生产率的研究成为可Sweeping over the Management|管理纵横MODERN BUSINESS现代商业170能。微观层面的研究方法起源于最初的柯布-道格拉斯生产函数发展而来的最小二乘法,但是采用最小二乘法(OLS)对 TFP进行估计将会不可避免地遇上两项计量问题,一是同时性偏差,二是样本选择偏差。对于同时性问题的改进方法包括利用固定效应模型进行估计和利用 Olley-Pakes 法、Levinso-Petrin 法进行估计,FE 模型解决了同时性偏
7、差,却无法完美解决样本选择问题。LP 方法既解决了同时性问题也不会带来样本缺失问题,但样本选择偏差问题却没有得到解决。OP 法则同时解决了样本选择偏差以及同时性偏差问题,从而受到较多学者青睐。(二)创新券与全要素生产率我国经济转向高质量发展,而不断变化的市场对中小企业的生存和发展提出新的挑战。创新能力则是中小企业长期生存和发展的持续动力来源,企业的创新产出甚至直接影响企业的长期发展状况。为此我国也相当重视企业创新能力,党的二十大报告就多次提及创新,二十大报告指出,“创新是第一动力”、要深入实施“创新驱动发展战略”。因此如何提升中小企业创新能力便成为了当下经济研究的重点。创新券在 2004 年最
8、早由荷兰政府发放,经过数年发展,在 2012 年引入我国并迅速发展,学术界也对创新券展开了一系列的研究,但相关研究主要集中于创新券与企业绩效之间的关系层面,目前对创新券的相关研究结论主要分为三类:创新券对企业绩效的促进作用6、抑制作用7、以及阶段性作用8。学术界对于创新券以及全要素生产率的研究似乎是不相干的两个研究方向,但是全要素生产率与创新券之间存在着千丝万缕的联系,创新券可以引导企业进行创新投入,从而影响企业的技术创新以及生产效率的提升。然而对于创新券与全要素生产率的关系层面,学术界还没有开展有意义的研究。由于创新券会引导企业增加创新投入从而带来技术升级,因而我们认为创新券的使用可能会带来
9、企业生产率的提升,为此我们提出假设 H1:创新券能够显著中小微企业全要素生产率。创新券的使用引导了中小微企业与相关科研机构的合作关系建立,因而有利于中小微企业进行持续稳定的科研投入。基于此,本文提出假设 H2:创新券能够提升企业创新投入进而提升全要素生产率。三、研究设计(一)样本与数据本文选取 20122021 年创业板、科创板以及中小板的上市公司作为研究样本,手工整理出了北京、上海、广东省、江苏省四个省份与直辖市的创新券领取企业名单,将领取创新券的上市公司作为处理组,采用 PSM 中的最近邻匹配方法进行 1 2无放回倾向性得分匹配,将匹配结果作为对照组。本文上市公司数据全部来源于 wind
10、金融数据库,创新券领取企业名单来自于各地区政府网站。为确保研究结果的可靠性,本文剔除了 ST企业以及财务指标缺失较为严重的企业,为研究创新券对中小微企业的影响,本文剔除了 wind 数据库中的大型企业,同时采用 Stata16.0 软件进行分析。(二)模型及变量DID 模型能较好的规避内生性问题带来的对数据结果的干扰,从而更好的评估创新券政策是否能促进企业全要素生产率的提升,但是难以满足实验组和对照组之间的平行趋势检验,本文参考经庭如9的做法,选择双重差分倾向得分匹配方法进行研究。模型构建如下:TFPit=0+1timei+2treatt+3DIDit+4Controlsit+5本文的被解释变
11、量为全要素生产率,对 TFP 的测算方法有很多,微观层面研究方法主要包括四种:OLS 法、FE 法、OP 法、LP 法。本文采用 OP 法下所测算出的 TFP 作为被解释变量进行回归分析,同时采用 OLS 法下所测算的 TFP 作为被解释变量进行稳健性检验。本文的解释变量为 DID,DIDit=treati*timet。其中 treati为创新券政策对象,当企业为创新券领取企业时treati=1,否则为 0;timet为时间效应,各地区开始发放创新券之后的年份定义为=1,否则为 0。为了研究创新券对企业TFP 的影响,本文选取企业年龄 age、资产回报率 ROA、企业所有权性质 pro 以及资
12、产负债率 Lev 作为控制变量进行研究,同时在计算 TFP 的过程中控制个体效应 code,以及时间效应year。注:0为模型的常数项,Controlsit为模型的各个控制变量,具体变量如表 1,5为模型残差项。表1变量与定义变量类型变量代码变量名称变量说明被解释变量TFP全要素生产率根据企业的劳动L、资本K、中间投入M以及产出Y计算得出解释变量time发放时间创新券发放时间,根据各地区创新券发放时间决定treat创新券领取企业 企业领取创新券定义为1,否则为0DID双重差分变量time与treat交乘项控制变量age企业年龄企业成立时长(年)ROA资产回报率ROA=100*(税后净利润/总资
13、产)pro所有权性质国有企业定义为1,否则为0Lev资产负债率Lev=100*(总负债/总资产)Sweeping over the Management管理纵横|MODERN BUSINESS现代商业171四、实证结果分析(一)描述性统计表2描述性统计VARIABLESNmeansdminmaxcode28,2831,9051,10114,128year28,2832,0162.862,0122,021time28,2830.3750.48401treat28,2830.01670.12801age28,28316.885.581342pro28,2830.09710.29601ROA23,0
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