实质性创新还是策略性创新?，本文主要内容关键词为：策略性论文,实质性论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言 20世纪80年代末，中国开始实施产业政策；进入21世纪，中国产业政策对微观经济活动的干预明显加强。改革开放以来中国经济的高速增长受益于国家出台的各项产业政策(韩乾和洪永淼，2014)。2009年初，中国颁布的十大重点产业调整与振兴规划及其实施细则，以调整产业结构和抑制产能过剩为重要目标，使中国在全球经济危机的恶劣环境中仍维持9.2％的高速增长。但该项产业政策存在较严重的弊端：政府主导或推动的兼并重组不能促进钢铁、汽车等重要行业转型升级，提高生产效率(江飞涛和李晓萍，2010)。产业政策调配资源，引导企业投资重组等举措，是促进行业产出，加快产业结构调整的催化剂。然而，进入经济新常态，我国不可能追求更高的速度，而要把更多的精力放到提效增质上来，全面深化改革、推进结构性调整。“十二五”规划强调当前阶段政府工作的重点是“转变经济发展方式，促进产业转型升级”。产业政策能否促进国民经济产出质量和效益的提高，推动产业转型升级并取得经济效果，关乎一国经济的持续健康发展。 面对增速减缓的经济新常态，李克强总理倡导“万众创新”。创新推动产业和技术升级(林毅夫，2002)，新兴产业发展，产业链上各个环节不断完善，对关联产业产生不同效应(张同斌和高铁梅，2012)，从而为打造中国经济的升级版提供源源不断的动力。微观主体创新效率高、成本低，是整个国家的创新主体。①因此，从企业创新的微观角度考察产业政策的实施效果，对发挥产业政策引导企业创新，推动产业优化升级，利用创新驱动因素拉动经济持续健康发展，有着重要的实践意义和政策意义。 目前研究中国产业政策的文献，主要有两个角度，一是分析产业政策的选择性、干预性和管制性等特征，为产业政策的取向出谋划策(赵坚，2008；江飞涛和李晓萍，2010)。另一个角度是集中考察产业政策的资源配置效率和促进产业结构调整的效果，为产业政策与融资渠道、生产效率和投资效率等的关系提供经验证据(Aghion et al.，2012；陈冬华等，2010；黎文靖和李耀淘，2014)。产业政策通过鼓励、限制或淘汰的方式配置资源，引导企业生产、投资、重组等举措，能在短时间内加快产业结构调整。而激发创新则是实现突破与发展的过程，虽然不会立竿见影，但可以改变企业生产方式，推动产业优化升级。因此，如果从企业创新角度，研究产业政策的实施效果，可以考察产业政策能否促进产业优化升级的长期影响力。这可为完善产业政策，提升其长期效力，影响经济持久发展提供理论支持和学术意见。 现有文献更多是从创新内容和创新强度对企业创新行为进行分类，极少文献从动机视角来分析创新行为。而事实上，除了以推动技术进步和保持竞争优势为目的的创新行为外，还存在以获取其他利益为目的的创新活动，是一种策略行为(strategic behavior)(Tong et al.，2014)。研究不同创新活动的动机，对理解中国宏观产业政策实施过程中政府与企业的互动，评价政策实施效果，梳理作用机制有着重要学术价值和政策意义。 鉴于此，本文试图区分不同动机的创新行为，考察中国宏观产业政策对微观企业创新的影响及其内部机理。研究发现，受中国产业政策激励的企业，当年的专利申请显著增加，但只是非发明专利显著增加，追求“数量”而忽略“质量”；当公司预期将获得更多的政府补贴和税收优惠时，其专利申请、特别是非发明专利申请显著增加，选择性产业政策的财税扶持手段使企业为了“寻扶持”而创新。进一步分析发现，相对于非国企(高新技术行业中的企业)，国企(非高新技术行业的企业)受产业政策激励时，专利申请显著增加，而且，当预期将获得更多的政府补贴和税收优惠时，其专利申请显著增加，尤其表现在非发明专利中。这说明选择性产业政策并不能激发企业进行推动技术进步和获取竞争优势的实质性创新，企业为了“寻扶持”而增加创新“数量”的行为只是一种策略性创新。发明专利申请的增加才能提高企业的市场价值，实质性创新才能促进企业发展。 本文可能在以下几个方面有所贡献：第一，研究产业政策引导企业创新的效果，不仅丰富了有关产业政策实施效果的文献(Lee，1996；Aghion et al.，2012)，而且基于企业创新的角度，可以考察产业政策的长期影响力，加深我们对产业政策引领企业转型升级的理解；第二，从微观企业创新的角度考察宏观产业政策的实施效果，拓展了宏观经济政策与微观企业行为的研究(黎文靖和李耀淘，2014；韩乾和洪永淼，2014)，不仅提供了新的经验证据，而且进一步考察其影响机理，有助于我们理解宏观经济政策到微观企业行为之间的传导机制；第三，从宏观经济政策的视角分析公司专利申请的创新行为，丰富了有关公司专利申请的文献(Tan et al.，2014；Tong et al.，2014)，基于中国经济的基本特征事实——政府管制和强干预的存在(陈冬华等，2010)的分析，可以加深我们对企业创新行为的理解。 二、文献回顾 (一)文献回顾 目前的文献并没有明确划分产业政策的类型，根据产业政策的工具和措施，国内外一般把产业政策划分为功能性产业政策(functional industrial policy)和选择性产业政策(selective industrial policy)(Lall，2001)。其中，选择性产业政策实施效果的研究，并未形成一致的结论。宏观层面的分析认为产业政策的直接干预、限制竞争和选择性扶持降低了相关产业的生产效率(Lee，1996；Powell，2005)。与之相反的观点则认为在经济发展初期，产业政策弥补市场不足，提高产业间的资源重置效率(宋凌云和王贤彬，2013)。基于微观层面的分析，产业政策能够增进企业间竞争，进而促进企业增长(Aghion et al.，2012)，并且在公司融资行为中起主导作用(陈冬华等，2010)。与之相反的观点则认为产业政策只能给投资者带来短期的较高超额收益(韩乾和洪永淼，2014)，企业投资的增加并不能提高投资效率(黎文靖和李耀淘，2014)。基于微观角度分析的文献，侧重于考察产业政策调配资源，引导企业投融资的效果，这些举措影响的是企业的短期结构调整，体现产业政策加快经济赶超的特征。 与本文研究主题相关的另一组文献是宏观环境对创新的影响，主要集中在法律制度环境(Dosi et al.，2006；Tan et al.，2014；Tong et al.，2014)、财税政策(安同良等，2009；张同斌和高铁梅，2012)对国际创新、产业创新和企业创新的影响。少量关于产业政策影响创新的文献则从政府选择的角度进行分析。赵坚(2008)认为政府替代市场竞争选择胜利者并加以扶持是危险的，应充分利用我国自主研发的比较优势来增强企业的国际竞争力。江飞涛和李晓萍(2010)认为中国的产业政策试图通过严格限制进入和提高集中度来促进创新，会使得被扶持的大企业因缺乏竞争压力而丧失创新的动力，又抑制了其他企业的创新活动。上述产业政策对创新激励效果的分析缺乏微观企业的经验证据。 回顾上述两组文献，我们发现可能存在以下缺陷：第一，目前关于产业政策对微观企业行为影响的研究，侧重考察的是产业结构的调整，缺乏从产业升级的角度考察产业政策的长期效力；第二，从宏观环境与微观企业创新的相关性来看，目前宏观环境角度更多地集中于法律保护、制度改革、财税政策等方面，缺乏产业政策与企业创新之间关系的研究；第三，关于产业政策和创新的相关性更多的是基于宏观层面的理论分析，微观层面的经验证据稍欠缺，无法清晰地了解宏观产业政策如何具体影响微观企业的创新行为。鉴于目前文献的缺陷，本文试图考察产业政策对企业创新的影响及其作用机理，以更好地理解产业政策的长期效力。 (二)研究问题 以往与创新相关的文献较少从动机角度讨论企业创新行为的类型，一般默认企业投入资源进行研发活动，进而带来技术进步和竞争优势，表现为高质量的创新行为。但部分基于专利视角研究文献发现，以专利申请衡量的企业创新行为有时表现为一种策略性行为(Dosi et al.，2006；Hall & Harhoff，2012；Tong et al.，2014)。这意味着，企业的“创新”仅仅是管理层的一种策略，其目的并非为了实质性地提高企业的技术竞争力，而是为了获取某种利益，很多时候表现为对政府政策和监管的迎合。②例如，Tong et al.(2014)研究发现中国第二次修订后的专利法鼓励国企申请专利，国企的实用新型和外观设计专利显著增加，发明专利没有显著增加。国企的创新策略(innovation strategy)显示，政府需要国企达到一定的专利产出量，而忽略实际专利产出的质量。基于上述讨论，结合本文的研究目的，本文从动机角度将企业创新行为划分为两种：一是以推动企业技术进步和获取竞争优势为目的的“高质量”的创新行为，称之为实质性创新(substantial innovation)；二是以谋求其他利益为目的，通过追求创新“数量”和“速度”来迎合监管与政府的创新策略，称之为策略性创新(strategic innovation)。 技术创新具有外部性，存在一定程度的溢出效应；知识和技术的外溢，存在被模仿而企业利益受损的风险。各国因科研活动的外部性对其实施各项支持政策(Dosi et al.，2006)，产业政策是非常重要的支持政策之一。研究文献将产业政策分为功能性产业政策和选择性产业政策，考虑到两者在运作机理、政策渠道、实施手段等方面的不同，对企业创新行为的影响也不尽一致，导致不同的创新动机。 发达国家采用功能性产业政策激发科技研发(江飞涛和李晓萍，2010)。这种“市场友好的”产业政策给产业的发展创造大环境，更多的企业被准许进入市场。在激烈的市场竞争中，企业为了赢得市场份额，走在市场前沿，会产生创新意愿和动力，谋求技术进步和产品升级(Zucker & Darby，2007)，增强创新能力，提高创新质量，实现质的飞跃，获得竞争优势。功能性产业政策还具有非贸易扭曲的特征，以“前期支持”(主要指科技投入、基础设施建设、人才培育等)(黄先海和陈勇，2003)激发企业创新。创新活动风险性高，在实现技术进步、新老技术交替的过程中，企业要承受失败的打击和“守旧派”的阻力，创新成功的难度非常大。企业会因研发前景和结果的不确定性及技术外溢，缺乏科研动力。功能性产业政策通过加强基础设施建设、支持研发投入和人才培养，为企业的技术创新提供有利的物质、资源、知识、技术和智力等条件，营造良好的保护环境，帮助企业克服各种不确定性的影响，使企业有足够的信心、动力和条件进行“高质量”的实质性创新。 选择性产业政策是指日韩式的产业政策。在经济发展的某些阶段，政府为了实现利用创新驱动因素推动经济提质增效转型的既定目标，会扶持和管制特定产业(如高新技术产业)及其企业，推动企业创新并迅速形成研发成果(江飞涛和李晓萍，2010)。不同于运用“前期支持”的功能性产业政策，选择性产业政策以“后期补助”(主要指价格和经营亏损等补贴、税收优惠等)为主(黄先海和陈勇，2003)，推动企业创新赶超的步伐。然而，政府提供事后的支持来补贴或保护特定的企业时，市场的作用会受到抑制，经济中充满寻租活动(Dosi et al.，2006；林毅夫，2002)。企业通过简单的创新(安同良等，2009)或片面追求创新数量(Hall & Harhoff，2012)的方式以获取更多的政府补助。企业这种创新行为求“快”不求“好”，求“量”不求“质”，体现的是一种策略性创新。 基于以上分析，本文归纳了两种产业政策与企业创新行为的关系及作用机制，见图1。图1中，功能性产业政策通过市场竞争和前期支持这两个机制激发企业实质性创新。选择性产业政策通过政府选择鼓励企业进行创新，企业为了得到政府的后期补助，片面追求创新“数量”以迎合政府政策，是一种策略性创新。
图1 产业政策与企业创新传导机制框架 国内学者基于中国原有的计划经济历史，认为政府存在直接干预经济的惯性，推行的是政府主导的“选择性产业政策”，具有以政府选择替代市场机制的干预性和限制竞争的管制性特征(江飞涛和李晓萍，2010)。选择性产业政策鼓励特定的行业、产品和技术的发展。③也即是说，政府认为企业的创新活动有助于实现国家战略目标或提高全社会福祉时，才会大力引导支持。从结果导向和带动效应的角度看，只有当政府认为企业从事的是有积极成效的创新活动时，才会伸出“扶持之手”，给予企业补贴或者税收优惠。④但是政策制定者和企业之间存在信息不对称，政府不可能拥有关于企业技术演进和发展的完全信息，而专业性知识和实践的局限也使政府难于正确地预见技术前景，⑤出于对财政资金负责的考虑，政府的补贴和间接的税收优惠是有条件的(余明桂等，2010)，即基于事前接收企业释放的创新信号来选择扶持对象。为了迎合政策的规定，中国企业更容易出现“寻补贴”的逆向选择行为。其目的不是为了谋求技术进步和产品升级，企业按照产业政策的要求，通过追求创新“数量”和“速度”来释放创新信号，以迎合政府的监管和创新战略，体现为策略性创新行为。 此外，中国的产业政策时效性短，具有经济赶超和直接干预的特点，地方政府执行产业政策的目标在于短期出成效(江飞涛和李晓萍，2010)。考虑到创新风险较高，能够带来技术进步、产品升级的重大、实质性创新通常都需要很长时间，例如一种新药的研发往往需要十几年时间。这说明中国产业政策的短期目标导向与实质性创新所需要的长期持续投入之间存在着很大的分歧，追求短期效果的中国产业政策很难激励企业实质性创新行为。 现行中国以经济绩效为重要政绩考核指标的官员选拔制度也为企业进行策略性创新提供了制度基础。在这样的政治制度下，同级官员为晋升更高一级职位而相互竞争，影响官员晋升的因素包括政绩与关系(姚洋和张牧扬，2013)。考虑到目前中国地市官员的平均任期为3-4年，地方官员如果想在晋升竞争中占据优势，那么必须在一个较短的时期内做出较大的政绩。当中央把创新提升为国家战略，实施产业政策对企业创新进行扶持时，促进地区企业创新能力和水平将成为考核地方官员的重要政绩标准。基于Shleifer & Vishny(1994)对于官员与企业家之间的双向贿赂与寻租活动的分析，可以做出以下推断：为了提升政绩，官员有动力要求辖区内企业在短期内提升创新水平，官员通过向企业提供财政补贴与税收优惠作为回报。官员为了短时间出成绩，会选择出科技成果又多又快的企业进行大力扶持。同样的，官员的短期政治需求与实质性创新的长期性也存在矛盾。因此，为了迎合官员的政治需求，获得更多的财税补助，企业会进行短时期能出成果的创新，⑥而不是进行难度大周期长风险高的“高质量”创新，以体现企业的创新能力和政府的政绩工程。综上所述，选择性产业政策的补助手段引发企业为了获得更多的补助，进行简单的创新，只追求创新“速度”和“数量”来粉饰表面的创新能力，帮助政府达到引导扶持企业创新的目标以提升政绩。 基于上述分析，本文试图以微观企业创新为切入点，根据中国产业政策的选择性特征，考察产业政策的实施效果及其作用机制。本文将进行以下研究工作：第一，考察中国产业政策对企业创新的影响，受产业政策激励的企业，创新产出是否增加?创新产出的质量如何?第二，分析产业政策的财税扶持手段对企业创新的影响。受产业政策激励的企业，当其获得的财税扶持增加时，创新产出是否增加?创新产出的质量又如何?第三，进一步考察上述问题在不同产权性质和不同竞争性企业的分组中，答案是否有所差异。第四，分析企业的创新活动与其自身发展的关系，什么样的创新才能增加企业的市场价值? 三、研究样本与数据 (一)样本选择 本文选择2001-2010年⑦深沪A股上市公司作为研究样本，删除金融类、ST类企业，删除专利申请总数小于1的公司，⑧删除股东权益小于零的公司，最终样本有4936个观测值。产业政策数据源于中国发展和改革委员会公开的政策法规，专利数据来自Tong et al.(2014)所建立的中国A股上市公司专利数据库，⑨企业财务数据和政府补贴数据来源于国泰安数据库，企业产权性质数据来自色诺芬数据库。为消除极端值的影响，对连续变量的1％和99％百分位进行Winsorize处理，以下数据报告均基于处理后的数据结果。 (二)变量定义 (1)产业政策激励。与现有研究宏观产业政策对微观企业行为影响的实证文献(陈冬华等，2010；宋凌云和王贤彬，2013；黎文靖和李耀淘，2014；韩乾和洪永淼，2014)相同，我们基于对国家发布的产业政策文件的解读，对产业政策激励进行定义： ①本文将中国发展改革委员会网上发布的产业政策中出现“发展”、“鼓励”、“调整”⑩等字眼的行业列为受激励行业。以文件中所列的日期或颁布日期为准，政策中没有说明实施期间的，统一为时长5年。由于产业政策细分行业，故本文行业均采用三位代码。②设定产业政策虚拟变量IP，当公司所处的行业年度在产业政策激励范围，则IP赋值为1，否则为0。
(2)企业创新能力。参考Dosi et al.(2006)、Hall & Harhoff(2012)、Tan et al.(2014)、Tong et al.(2014)和周煊等(2012)，本文以专利申请数量衡量企业的创新能力。因为：①技术创新是资源投入和使用效率的最终体现。因此，代表创新产出的专利申请数量能更好地体现企业的创新能力(周煊等，2012)。②中国推行的是选择性产业政策，对企业创新的经济扶持是后向型的，企业的创新产出与财税扶持的相关度更高。③专利申请量比授予量更能真实反映创新水平。专利授予需要检测和缴纳年费，存在更多的不确定性和不稳定性(周煊等，2012)，也易受官僚因素的影响(Tan et al.，2014)，而专利技术很可能在申请过程中就对企业绩效产生影响，因此专利申请数据会比授予量更稳定、可靠和及时。 本文通过创新动机的不同来划分实质性创新和策略性创新，但很难找到直接衡量创新动机的恰当指标，因此本文从创新效果来刻画两类创新行为。实质性创新推动技术进步，属于高技术水平的创新；而策略性创新只是为了迎合政府政策，一般都只需要微小的、低技术水平的创新即可。鉴于此，基于我国专利法的定义以及已有研究文献的讨论(Tan et al.，2014；Tong et al.，2014)，我们把企业申请“高质量”发明专利的行为认定为实质性创新，把企业申请实用新型专利和外观设计专利的行为认定为策略性创新。(11)用专利申请年度作为公司的创新产出年度。(12)由于专利数据呈右偏态分布，参考Tan et al.(2014)等研究，我们分别对Patent、Patenti和Patentud的1％和99％百分位进行Winsorize处理后，再加1取自然对数。 (3)财税扶持手段。政府补贴(Subsidies)和税收优惠(Etr)。参考余明桂等(2010)，以公司所获补贴收入与总资产比值来定义政府补贴。用产业政策与政府补贴的交乘项IPS衡量产业政策手段。以所得税费用减去递延所得税费用后与息税前利润的比值来定义税收优惠。用产业政策与税收优惠的交乘项IPE衡量产业政策手段。 (4)控制变量。参考Tong et al.(2014)、周煊等(2012)，本文在考察产业政策、政府补贴、税收优惠对公司专利申请的影响时，控制了公司规模(Size)、公司年龄(Age)和其他财务指标：现金流量(CF)、负债比率(Lev)、流动比率(Liquidity)、留存收益(RE)、资产结构(Tangibility)和资产收益率(Roa)。变量定义参见表1。 (三)描述性统计 表2是对表1主要变量的描述性统计。产业政策激励(IP)为0.8110，表明在样本期间，所有参与专利申请的公司中，有81.10％受到产业政策激励，可见自中国专利法第二次修改后十年间，产业政策对我国专利申请的调控范围很大。专利申请数量(Patent)的年度均值为30.8809，标准差为79.1779，公司间专利申请差异很大，创新能力参差不齐。发明专利(Patenti)均值为8.7304，不及非发明专利(Patentud)的1/2(20.4050)，可见我国企业的创新更多地集中在小发明小创造上，缺乏大量的技术性创新，总体创新能力不高，后劲不足。补贴与总资产的比值(Subsidies)为0.38％，标准差为0.0056；税收优惠(Etr)的均值为0.2271，标准差为0.3453；政府给予不同企业的补贴和税收优惠差异不大。
四、实证分析结果 为探讨我国产业政策对企业创新行为(专利申请)的影响，本文参考Tan et al.(2014)、Tong etal.(2014)、黎文靖和李耀淘(2014)的方法构造以下模型(13)：
其中，IP为产业政策激励的虚拟变量；LnPatent(LnPatenti，LnPatentud)为公司的专利(发明专利、非发明专利)申请数加1取自然对数；其他变量定义参见表1。模型(1)的回归结果参见表3第(1)、(1a)和(1b)列。以下所有回归分析，都对公司代码进行聚类分析(Cluster)，并采用Robust调整标准误差。 表3第(1)列中，IP的系数估计值为0.4037，且在1％的水平上显著，表明受到产业政策的激励，公司专利申请数量增加。然而，第(1a)列IP的系数估计值为0.0393，并不显著，第(1b)列，IP的系数估计值为0.4498，且在1％的水平上显著，表明产业政策激励的结果是企业的非发明专利申请显著增加，企业发明专利的申请并没有受到显著影响。选择性产业政策激励的只是非发明专利而不是“高质量”的发明专利，企业的创新只是一种追求“数量”的策略性行为，没有提高真正的创新能力，实现技术飞跃。
上述分析表明受选择性产业政策激励的企业，其创新产出增加只是一种策略性行为，为进一步探讨产业政策影响企业策略性创新的作用机制，本文在模型(1)的基础上加入政府补贴(Subsidies)、税收优惠(Etr)变量及其分别与产业政策激励IP的交乘项IPS，IPE作为考察产业政策激励手段的指标。各指标定义参见表1。
政府补贴(Subsidies)、税收优惠(Etr)是后推一期(14)，模型(2)的结果列于表3第(2)、(2a)和(2b)列。 从表3第(2)列中可以看出，交乘项IPS的系数估计值为20.2188，且在5％的水平下显著，交乘项IPE的系数估计值为0.0037，且在1％的水平下显著，表明受产业政策激励的企业，预期政府补贴和税收优惠将增加时，其专利申请数量增加，选择性产业政策通过财税扶持手段引导企业创新，但这种补助是后向型的，政府基于企业的创新成果进行经济扶持，企业为了得到更多的补助，表现出更多的专利申请，以彰显其创新能力。进一步地表3第(2a)、(2b)列中，IPS的系数估计值分别为15.1792和15.2892，后者在10％的水平下显著；IPE的系数估计值分别为0.0029和0.0032，且都在1％的水平下显著，表明受产业政策激励的企业，预期政府补贴和税收优惠增加时，其非发明专利申请数量显著增加。这说明选择性产业政策通过财税扶持手段引导企业创新，但获利更多的是增加非发明专利申请的企业。可见，产业政策在选择扶持对象时，存在偏差，政府没有筛选出更具创新能力的企业，反而对从事低层次创新但创新数量多的企业给予更多补助。这也间接表明存在政府因政绩考核的压力而选择扶持表面上创新成果丰富的企业。从企业的角度看，也证明了企业存在迎合政策“寻扶持”的策略性创新行为，即通过增加非发明专利的申请，追求专利申请的“数量”，以传递更多的“创新”信号，谋求更多的政策扶助。 五、分组分析 国有企业是国民经济的支柱，遍布我国各大重要战略性行业和垄断行业，重要的战略地位和与政府间的联系使国企容易获得政策倾斜和财政扶持(Tong et al.，2014；黎文靖和李耀淘，2014)。科技行业是知识与技术密集型行业，技术发展日新月异，企业要有高质量的前沿创造才能在市场竞争中获胜(Zucker & Darby，2007)。相比于国企(非高科技行业中的企业)，非国企(高科技行业中的企业)面临激烈的市场竞争，企业为了在市场中胜出，会将宝贵的时间和金钱用于实质性研发，注重提高创新“质量”，不会为了迎合政策和获得更多扶持而盲目创新，产生只追求创新“数量”的策略性行为。 为了分析产业政策的作用机制，本文将样本按照企业产权性质和是否处于高科技行业分成两组，(15)重复模型(1)，模型(2)的分析，结果见表4的PANEL A、B、C和D。 表4 PANEL A和B的结果表明，产业政策激励IP的系数仅在SOE和NHigh-tech组才显著为正，而在NSOE和High-tech组，其系数不显著；特别地，在因变量为企业非发明专利申请的回归中，也是这种现象。这意味着，相对于非国企和高科技行业中的企业，国企和非高科技行业中的企业凭借技术含量高的发明创造以求在市场上生存的创新意愿较小，选择性产业政策引导的是企业的创新“数量”增加而非“质量”提高。在关于产业政策的扶持对企业专利申请的影响的回归中(表4 PANEL C和D)，交乘项IPS、IPE的系数都显著为正的仅在SOE和NHigh-tech组才出现；特别地，在因变量企业非发明专利申请的回归中，也是这种现象。这意味着，国企和非高科技行业中的企业，受到产业政策的激励，专利申请增加，更可能是出于迎合政策，俘获政府，“寻扶持”的动机，这只是一种创新策略，而非真正地提高创新“质量”。可见产业政策激励的选择偏差在市场竞争程度低时更严重。中国产业政策的实施应重视市场竞争环境，不能以政府的干预代替市场的选择。
参考Tong et al.(2014)的分类，将电力、邮电通信、铁路运输、航空运输、石油、天然气等对外企和民企设置进入壁垒的行业划分为垄断行业，其余归为竞争行业，按照这个设定对企业进行分组，重复模型(1)、(2)的回归，结果支持表4的结论：垄断行业中的企业，更容易发生片面追求创新“数量”，迎合政策规定以“寻扶持”的策略性行为。该结果对于本文的理论及上述分组检验结果是一个很好的支持。 六、进一步分析 本文基于企业创新的动机来划分实质性创新与策略性创新，在实证分析中从创新效果角度选用了发明专利与非发明专利来衡量上述两类创新行为。为了衡量指标的可靠性，本文分析不同类型的创新与企业价值之间的关系，从创新效果角度提供经验证据。现有文献指出拥有高质量专利技术的企业绩效更高(周煊等，2012)，关键专利的批准对股票市价有正的影响(Austin，1993)。那么，发明专利作为“高质量”的创新成果应当给企业带来长期利益，而非发明专利原本目的是为了获得其他利益，创新本身并不增加企业价值。为此，参考周煊等(2012)等研究，本文构建如下模型(3a)、(3b)进行考察：
模型中的因变量TQ是企业下一期的托宾Q。LnPatent(LnPatenti，LnPatentud)为公司的专利(发明专利、非发明专利)申请数加1取自然对数。SLnPatent(SLnPatenti，SLnPatentud)为公司当年与前四年的专利(发明专利、非发明专利)申请数汇总再加1取自然对数。其他变量定义参见表1。表5是模型(3a)、(3b)的回归结果。 表5中LnPatent、LnPatenti、SLnPatent、SLnPatenti的系数都显著为正，LnPatentudhe、SLnPatentud的系数不显著，表明企业专利申请，特别是发明专利申请的增加提高了企业的市场价值，而非发明专利申请与企业价值无显著关系。该结果很好地支持了本文选用指标的合理性，以技术进步为导向的实质性创新才是企业价值的源泉，而片面追求专利数量(非发明专利申请)增加的策略性行为，可以获得其他利益，但无法增加企业长期价值。结合产业政策影响进行分析，产业政策诱发企业以迎合政策为目的的策略性创新，耗费了财税资源，但无法带来企业价值提高，因此导致社会资源配置效率的降低。
七、结论与政策建议 本文基于中国A股上市公司2001-2010年的专利申请数据和财务数据，利用财税扶持这一宏观调控手段考察中国产业政策对企业创新行为的引导效果。尝试从微观企业角度去检验选择性产业政策的实施效果，特别是其推动产业升级，促进经济发展的长久效力，为评价中国的产业政策提供经验证据。相关结果概括如下：第一，中国产业政策激发企业创新更多的是一种创新策略而非实质性创新：受产业政策激励的企业，当年的专利申请显著增加，但只是非发明专利显著增加，追求创新“数量”而忽略创新“质量”。第二，从选择性产业政策的引导手段——财税扶持的角度分析选择性产业政策的后期补助效果，发现受产业政策激励的公司，预期将获得更多的政府补贴和税收优惠时，其专利申请，特别是非发明专利申请显著增加。产业政策所实施的财税扶持手段存在选择性扶持，一些企业因此利用创新策略“寻扶持”而非进行真正的实质性创新。第三，进一步对企业分组分析发现，相对于非国企(高新技术行业中的企业)，国企(非高新技术行业的企业)受产业政策激励时，专利申请显著增加，而且，预期将获得更多的政府补贴和税收优惠时，其专利申请也显著增加，尤其表现在非发明专利中；说明选择性产业政策虽然引导企业创新，但企业为了“寻扶持”而增加创新“数量”的行为只是一种策略性创新而非实质性创新。发明专利申请的增加才能提高企业的市场价值，“高质量”的实质性创新才是企业价值的源泉。 本文的分析结果可能有以下的政策含义和微观建议：第一，政府在制定产业政策激发企业创新时，应根据创新行为的难度、深度和潜在价值进行细化，对技术含量高的研发项目，加大前期支持力度，推动企业实质性创新。第二，对从事技术含量较低的创新的企业，进行合理的引导和适当的扶持，在后期补助时对企业创新成果加以甄别，调高获选标准，提高整体创新质量。第三，产业政策实施时，不能单凭政府的判断和选择代替市场的选择，而应该维护市场机制，利用市场竞争的“优胜劣汰”筛选出有能力的企业给予创新补助，对处于劣势的企业，激发其创新潜能，提高其创新能力，引导其在市场竞争压力中通过创新实现技术进步，改进生产方式，实现产业转型升级。第四，转变产业政策的激励手段，消除行业进入壁垒，利用市场化激发国企的创新动力，提高企业的国际竞争能力；营造良好的市场环境，减少对民企的限制，保护其创新活动，为其研发投入提供便利条件；引导处于非高科技行业中的企业科学创新，提高创新质量，推动技术进步，实现产业转型升级。 JEL Classification:D21,H25,L52,O31 注释： ①新闻来源：http：//news.sina.com.cn/c/2014-09-14/184130851674.shlml ②研究企业社会责任的文献发现，策略观(strategic view)是解释企业慈善捐赠的重要原因(S
nchez & Carol，2000；Zhang et al.，2010)，企业之所以做慈善，其动力并非只是为了做好事，而是为了获得某些利益来提升公司业绩(Do Dood in order to DoWell)，例如全球化扩张、广告效应、声誉增加等。本文引入策略性行为来区分企业不同类型的创新行为。 ③《当前国家重点鼓励发展的产业、产品和技术目录(2000年修订)》详细列出526种鼓励发展的产品、技术及部分项目。 ④政府补贴和税收优惠是扶持企业创新的最重要的两种手段(Lee，1995；Aghion et al.，2012)。 ⑤Powell(2005)、赵坚(2008)、江飞涛和李晓萍(2010)认为政府不可能具备关于科技创新的完全知识，无法利用这些知识进行有意义的统计并据此进行正确的经济计算和预测，因而不能代替市场进行选择。 ⑥科研项目申报存在腐败和寻租行为，存在二次创新企业迎合政府的“公关活动”(安同良等，2009)。 ⑦中国专利法第二次修改是2000年，为了尽量消除专利法修改前后对企业专利申请的影响，减少样本数据的噪音，本文选择研究年份为2001年起的10年期间。 ⑧参考Tong et al.(2014)的样本数据选择方法。 ⑨该数据库从Wind数据库、CSMAR数据库、IPO招股书、年报和上市公司网页等多种渠道获取中国A股上市公司及其分支机构的信息，再根据其主干名称，在计算机程序中与中国国家知识产权局(SIPO)专利数据库的数据进行匹配；匹配时将最佳相似度阈值控制为0.85，再手工检查，以消除漏报和误报。本文采用其中2001-2010年问的数据，样本包含996家公司的4936个观测值。该数据库包含母公司现有名称所持的专利，还考虑企业的更名历史，并将子公司、联营企业、合营企业等分支机构所持有的专利纳入母公司。采用这个数据，其收集的严谨性可以提高本文研究结论的可信度。 ⑩本文把“调整”作为行业被激励的原因是“调整”政策预示着落后产能要被抑制，先进产能要被鼓励，相对于单纯鼓励发展而言，既与“创新”密切相关，又是一个多维政策措施，所以把调整政策纳入到激励政策中考虑。 (11)因为企业申请的发明专利越多，体现其关键技术成果越多，创新能力越强。与发明专利相比，企业增加另两类专利申请的数量，体现的是企业创新的“量变”，更多的是为了得到政府扶持而对政策和监管的迎合，是一种策略创新。 (12)专利申请日期比授予日期更体现企业的实际创新能力(Zucker & Darby，2007)，而且较少受到检测过程不确定性的影响(Tong et al.，2014)和腐败因素的污染(Tan et al.，2014)。 (13)自变量产业政策IP取当期数。因为，第一，因变量用的是专利申请而不是专利授予数据，对应的年份是专利申请年份而非授予年份，所以无需将IP滞后一期；第二，我国的产业政策基于国家5年规划制定，因此当期IP与滞后一期的IP差异不大，本文中，这两者的相关系数高达0.9708，并在1％水平下显著；第三，选择当期IP，可以检验我们的研究问题：专利申请增加有可能只是公司改变了创新策略行为(Dosi et al.，2006；Hall & Harhoff，2012)，以迎合政策规定；第四，微观企业行为对宏观经济的影响有时滞性，一般不会影响当期的宏观政策的制定，不存在内生性问题。控制变量都滞后一期，以减少内生性的影响。 (14)这里后推一期，是因为企业科技开发贷款、政府对企业科技拨款资助等要比企业自筹的R&D支出更慢，与专利产出之间大约有1年的时滞(朱平芳和徐伟民，2003)；另外，基于信息不对称理论、信号传递理论和不完全信息动态博弈而提出的研究问题：只有当企业释放出创新信号后，政府才会给予相应的补贴(余明桂等，2010)。因此讨论预期而非当前的财税支持，更具真实性和逻辑性。我们尝试过用当期或滞后一期的变量进行回归分析，结果不显著，这也从另一个角度支持我们的理论：选择性产业政策通过财税手段扶持创新时，企业存在“寻扶持”的逆向选择。因篇幅原因，这部分结果及文中所有回归的控制变量都不做报告，有兴趣的读者可向作者索取。 (15)(1)根据企业最终控制人性质确定其产权性质。最终控制人是国有单位的为国企，否则为非国企。(2)根据国家统计局的行业分类标准(GB/T4754)，本文将制造业中的通用设备、专用设备、交通运输设备、电气机械及器材、计算机及其它电子设备，通信设备、仪器仪表及文化、办公用机械划为高科技行业。
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