地方性創新資助與中小企業創新績效
——基于上海浦東新區“科技小巨人”項目的經驗分析

郭洪宇，黃少卿

(上海交通大學安泰經濟與管理學院，上海 200030)

0 引言

為了避免私人部門的創新活動因收益外溢[1]或信息不對稱[2]而偏離社會最優研發水平，政府需要對私人創新活動進行干預以彌補市場失靈，這一觀念已經深入人心。Freeman認為，為了在增強國家創新水平、提高企業創新能力中發揮重要作用，政府需要采取一系列措施建立國家創新體系，包括知識產權保護制度、對基礎科學研究的投入制度等[3]。除了制度方面的努力外，Romer認為政府還應當通過補貼等方式，加強對企業研發支出的支持力度，以糾正企業技術創新行為上存在的市場失靈[4]。然而，政府對私人部門提供創新補貼的效果究竟如何？已有的經驗研究結果并不一致，尚難以給出最終定論。Hamberg將405家企業分到不同產業，討論政府補貼對企業R&D員工人數的影響，發現在8個產業中有6個產業都存在正向影響[5]。Higgins等發現政府資助存在擠出效應，政府創新資金使得企業原有的研究類活動減少[6]。但是，研究類活動只是企業研發的一部分，Link將研發范圍擴大后發現，政府創新資助實際上會提高企業整體的研發強度，而政府創新資助的類型同樣會對企業研發投資決策產生影響[7]。Guellec等對17個OECD成員國1981—1996年政府資助對企業研發效率影響的研究發現，該影響是積極的[8]。Lach[9]、Branstette等[10]分別以以色列、日本的企業為樣本，發現政府研發補貼能夠顯著促進企業研發支出，但是促進效果因企業規模大小及行業不同而存在差異。陳玲等以深圳證券交易所上市的1256家公司為研究對象，證實政府研發補貼同樣顯著刺激了企業的自有研發支出，且政府研發補貼主要流向經營自主權大、上市年限短的研發型企業[11]。也有文獻認為，由于存在信息不對稱，政府補貼企業的研發活動不能保證是最有效率的[12]，或者政府補貼并不對企業表現產生影響[13]，甚至政府補貼擠出了企業自有研發支出，導致企業總體研發支出水平并未得到提高[14]。這些結果說明，政府的補貼行為可能沒有很好地彌補市場失靈，反而扭曲了市場激勵機制、降低了市場效率。Lichtenberg將政府采購作為獨立變量引入回歸過程后，發現政策影響變得非常不顯著[15]。Wallsten發現政府資助非但不會增加企業的員工數量，而且會一比一地擠出企業自有研發費用，并且政府資助不會使企業將取得的資助投向有利于社會而無益于企業的項目[14]。David等匯總了20世紀60年代以來的相關研究成果后認為，政府資金補助更為普遍的是起到了補充性作用，而擠出效應或者替代效應則只占少數，且主要存在于企業和企業內部業務層面的研究中[16]。

經驗結果不一致的原因是多方面的：第一，試圖彌補市場失靈的政府行為也可能失靈。政府失靈既可能是由于國家制度層面的不完善，也可能是資助項目自身的治理機制的缺陷，從而出現了企業的尋租現象，或者作為代理人的政府官員在資助對象的選擇上存在不恰當的激勵[17]。第二，數據和方法論上的問題，如由于計量模型的選取不當導致結果存在內生性[18]，郭迪等總結發現，有關中國的10篇經驗研究中有7篇沒有解決好內生性問題[17]。第三，政府補貼對企業研發和效益的影響通常存在滯后性，因為在得到資助后，企業的研發組合的調整需要時間，而且獲得補貼影響的是未來項目的固定成本，因此贏利在后期才能得到反映[19]。

現有研究中,一個重要的議題是政府資助對中小型高技術企業研發活動的影響。由于小企業的信息不對稱問題更嚴重，更有可能面臨各種市場失靈，例如更不容易獲得外部融資，從而導致自有研發投入的不足，尤其是沒有母公司的獨立中小企業，并最終導致這些企業的成長更可能受阻[20-22]。對于中小企業而言，在更強的融資約束下，它們將資源從現有產品的生產重新配置到新技術開發，將面臨很高的機會成本，甚至是死亡的危險。因此，如果它們能夠得到政府的資助，緩解其融資約束和降低其內部資源的重新配置成本，那么，它們在研發投入上應該會有更好的表現，并且將得到更快成長[23]。

本文試圖對上海浦東新區“科技小巨人”研發資助項目的效果進行經驗評估,利用該項目得到的創新補貼資金劃撥及受資助企業相關數據，聚焦于考察地方性補貼資助政策在推動高技術中小企業創新活動方面能否發揮積極作用。根據以上文獻綜述，本文檢驗以下假說：首先，政府對受到融資約束的中小企業提供補貼資助將有利于促進其研發活動；其次，這種補貼發揮作用的機制是促使中小企業內部資源向研發活動重新配置；最后，政府補貼對中小企業研發活動的促進效應將存在時間上的滯后。為了確保研究成果的可靠性，本文采用傾向匹配得分法(Propensity Score Matching，PSM)，從中國工業企業數據庫中找出一組企業形成對照組，并將其與受資助企業合并形成進行計量分析的全部樣本企業，以此控制可能存在的內生性問題。

1 上海浦東新區科技小巨人項目

為了貫徹落實國家對于培育和支持高新技術中小企業發展的精神，推動地區創新企業起步和發展，打造具有行業競爭力的科技小巨人企業，上海市科學技術委員會聯合市經濟和信息化委員會，依據《科學技術部、財政部關于科技型中小企業技術創新基金的暫行規定》《上海市科技型中小企業技術創新資金管理辦法》《上海中長期科學和技術發展規劃綱要(2006—2020)若干配套政策》等文件，于2007年出臺《上海市科技小巨人工程實施辦法》，對入選“科技小巨人”企業提供最多150萬元補貼。而后，浦東新區根據《上海市科技小巨人工程實施辦法》的精神，發布《關于發布浦東新區科技小巨人工程實施細則的通知》，設立“科技小巨人”專項配套資金，對本區入選上海市“科技小巨人”工程的企業基本按1:1的原則給予配套補助。這樣一來，根據浦東新區實施辦法的說明，浦東新區入選“科技小巨人”工程的企業總共可獲得最多300萬元的創新資金補助。

科技小巨人創新補助的發放采取事前立項、事后補助的方式，申請企業根據當年申報通知要求提出申請，取得立項資格，在取得成果并通過驗收評估后獲得相應補助。但是，并不是所有立項企業最終都能獲得補助，成果驗收不合格的企業將無法獲得補助。

根據《上海市科技小巨人工程實施辦法》第二條，入選科技小巨人企業首先要滿足高新技術領域且具有成長性的要求，這滿足對科技小巨人的定義和理解。同時，根據該辦法第五條，鑒于企業的發展階段和規模存在較大差異，支持對象被細分為兩類：科技小巨人培育企業和科技小巨人企業。申請科技小巨人企業應在研發人員人數、研究開發費用總額、上年度主營業務收入、研發機構建設等方面滿足具體要求，相比之下，申請科技小巨人培育企業的要求則明顯更低。

一般情況下，企業只能入選科技小巨人工程且資金補貼一次，但《上海市科技小巨人工程實施辦法》第二十條強調有一例外，即對于成果驗收結果為“優秀”的科技小巨人培育企業，若能夠達到申報科技小巨人企業主要條件規定，則可優先獲得下年度科技小巨人企業立項支持。2013年，浦東新區科委發布了一份對在2007—2012年獲得過科技小巨人資助的企業的數據統計，統計顯示，2007—2012年共資助了146家企業、市級財政實際撥款14768萬元、區級配套13381.23萬元。各年撥款情況見表1。

表1 2007—2012年浦東新區科技小巨人創新資金資助情況

資料來源：浦東新區科委。

2 經驗分析策略：模型與變量

本文希望以企業創新活動中的R&D研發支出為政府創新補貼的投入績效評價指標、以企業利潤總額為產出績效評價指標，在對企業的其他可觀測影響因素加以控制后，對政府創新補貼的投入績效和產出績效進行評估。政策評估目前比較流行的模型包括工具變量法、斷點回歸法、雙重差分法和傾向得分匹配法。在進行模型設定之前，以下三個方面不可忽視：①由于選擇和被選擇效應，企業獲得補貼存在非隨機性。由于市場的不完善，市場的信息傳導機制仍存在著不順暢之處，加之倘若政府宣傳力度不夠，存在企業不了解政府補貼政策情形；或有些企業即使知悉補貼政策，但不樂于與政府部門打交道而放棄申請；即使企業提出了申請，政府在選擇資助哪些企業時也會有所偏重，如耿強和胡睿昕的研究發現，企業獲得補貼的概率和程度不僅受到自身稟賦和性質的影響，面臨虧損的企業和受融資約束程度較低的企業更有可能獲得政府補貼[24]。②科技小巨人補貼對企業研發支出和利潤產出的影響，可能是由企業其他自身特征產生的，忽視這些影響特征可能會導致回歸結果存在異質性偏差。③受資助企業與未受資助企業樣本量失衡嚴重，可能會造成選擇性偏差。

考慮到以上三點可能對結果造成的影響，本文首先進行傾向得分匹配，得到與受資助企業在自身特征盡可能類似的未受資助企業樣本，繼而再進行最小二乘法(Ordinary Least Squares，OLS)回歸分析，用以比較獲得補助的企業與未獲得補助的企業在研發支出和利潤產出方面的表現差異。

2.1 模型設定

(1)對所選樣本進行PSM。PSM的基本原理是，在對照組中尋找與實驗組特征盡可能相似的企業，控制其他變量對結果變量的影響，確保對照組與實驗組在結果變量上的差異僅是由我們要研究的實驗變量影響導致。本文中PSM實證要求為：選取是否從事制造業、是否是國有企業、是否有外商資本投入、企業年齡、企業規模、年份、行政區劃等作為匹配變量，運用logit模型為每條樣本估計得到一個傾向得分(Propensity Score，PS)，獲得過科技小巨人補貼的企業記為實驗組(T)，未獲得過科技小巨人補貼的企業記為對照組(C)，通過從對照組中得到與實驗組企業傾向得分近似的樣本，得到1:1樣本量對照組與實驗組數據。通過觀測“實驗組平均實驗效應”(Average Treatment Effect on the Treated，ATT)，可以得到補貼的投入績效、產出績效差異，其原理如下：

其中，ps(X)表示以X為匹配變量的匹配傾向得分，outcome表示結果變量。本文具體觀測討論的結果變量是補貼的投入績效變量和產出績效變量。

(2)對匹配樣本進行OLS分析。在驗證政府補貼的投入績效和產出績效時，分別將投入績效和產出績效作為結果變量，在回歸過程中加入虛擬變量(treat)作為對政府補貼的討論，將回歸過程分為三部分：①分析政府補貼的投入績效，即把樣本企業的投入績效當作回歸函數因變量，在控制了企業其他特征、年份和地區特征后，企業獲得政府補貼這一行為是否會造成企業在創新活動中的投入要素顯著有別于未獲得政府補貼的企業；②分析政府補貼的產出績效，即把樣本企業的產出績效當作回歸函數因變量，與第一部分處理過程類似，在控制了同樣的變量后，企業獲得政府補貼這一行為是否會使得企業的創新活動產出成果顯著有別于未獲得政府補貼的企業；③分析政府補貼的使用效率，考慮到增加資金的投入一般情況下都能帶來產出的正向增加，但新增投入資金的邊際產出效率如何？政府投入的創新補貼資金是以更高效率提高了企業的產出，還是粗放式的缺乏效率的投入？為此，我們需要對投入績效加以控制，再來看政府補貼的產出績效，此時的產出績效因為剔除了創新資金投入數量對產出的絕對影響，可以體現政府補貼的使用效率：

Yi=α0+α1treati+α2treati×pyeari+Xβ+YEARγ+εi

其中，以treat=1代表實驗組，pyear表示樣本是該企業在“科技小巨人”立項后第幾年，pyear∈[0,5]，pyear=0表示政府公布“科技小巨人”補貼受資助企業名單當年。X為匹配變量的向量，即控制變量組成的向量。

在分析獲得政府補貼的企業利潤總額為何低于未獲得政府補貼的企業，以及企業得到政策補貼這一行為是否具有信號機制時，同樣使用上式基本模型，分別將新產品產值、出口產值、庫存、負債總額、流動負債總額和資產負債率等作為因變量進行研究。

2.2 變量含義

(1)績效評估變量：研發支出對數和利潤總額對數。國內外創新績效評估領域相關研究中對評估指標的選擇主要分為結果類和強調過程的結果類兩類指標，大多數研究參考第一類指標[25]。本文分別選取這兩類指標，并用以分別對應體現政府創新資助的投入績效和產出績效。具體來講，政府創新資助的投入績效指的是能夠體現政府資金的投入對企業進行創新活動過程中的行為或決策構成影響的指標，如文獻中選擇的企業研發支出[8,26]、勞動生產率[27]、研發費用占銷售額比率及研發人員與生產部門交流頻率[28]等；而政府創新資助的產出績效是體現政府補貼對企業創新產出結果構成影響的指標，如文獻中選擇的新產品產值、資產收益率、股權收益率、利潤、收入、專利申請數[29-33]等。一般而言，新產品銷量好會直接帶動企業當期利潤上升，鑒于企業新產品產值同時也會體現在企業當期利潤中，同時工業企業數據庫中對企業利潤總額的統計相比新產品產值會更為準確，因此在參考了其他文章的一般處理方式后，本文以企業利潤總額替代新產品產值來進行對產出績效的分析、以企業研發支出來進行對投入績效的分析，在之后的進一步討論中則會再來討論新產品產值以驗證結論穩健性。因此，在回歸過程中對以上兩變量作對數處理后，分別以企業自有研發支出的對數和企業利潤總額的對數作為企業投入績效和產出績效的代理變量。

(2)treat：科技小巨人政府補貼。實驗組是獲得過科技小巨人補貼的企業，而對照組是未獲得過科技小巨人補貼的位于上海市浦東新區的中小企業，因此在PSM對其他變量加以控制后，實驗組與對照組企業之間的主要不同之處就在于是否拿到過該補貼，虛擬變量treat=1表示拿到過該補貼，treat=0表示未拿到過該補貼。由于企業在拿到補貼后，投入績效和產出績效可能隨年份存在變化趨勢，交叉項能體現出拿到該補貼后幾年的政策效果。

(3)PSM匹配變量。PSM篩選對照組時需要對企業可視變量進行匹配，根據R2最大化原則，本文選用的匹配變量X如下：①制造業，虛擬變量，根據工業企業數據庫的定義，制造業是十分廣泛的范疇，對應工業企業數據庫兩位代碼13至43，電力、燃氣及水的生產和供應業以及其他行業則被視為非制造業；②國有企業，虛擬變量，對應于非國有企業；③外資投入，表示有港澳臺資本或外國資本投資的企業，對應于無外資投入企業；④企業年齡，為企業成立年份到樣本當年的長度；⑤中小企業，虛擬變量，按照國家財政部對中小企業劃分標準規定依據企業資產規模和員工數量范圍劃分為中小企業和非中小企業兩類。另外，為了消除時間效應，本文還匹配了年份。

3 樣本構建

3.1 樣本描述與數據來源

(1)實驗組。實驗組企業為2007—2012年浦東新區受科技小巨人補貼資助企業，該名單來自上海浦東新區科委。通過將受補貼企業全稱以及關鍵詞在工業企業數據庫中多重匹配，得到原始樣本數據。由于工業企業數據庫并沒有收錄完全所有企業的信息，以及146家受資助企業并不全是從2007年起就都有數據，因此最終共獲得166條實驗組樣本數據。

(2)對照組。在工業企業數據庫中選出行政區域為上海市浦東新區的全部企業，去掉實驗組樣本數據后，根據年份、企業年齡、行業等匹配變量，運用PSM方法從中篩選出與實驗組匹配得分最相近的對照組企業，按照1:1的原則，最終得到166條對照組樣本數據。

受限于樣本容量，以及匹配變量大多為虛擬變量，t檢驗并不是體現PSM匹配效果的好方法。相比之下，核密度檢驗(Kernel Density Estimate)能夠更加直觀地反映實驗組、對照組的變量的分布情況，根據變量密度分布在匹配后相比匹配前是否趨同來體現PSM匹配效果。如圖1所示，PSM匹配前實驗組與對照組樣本變量分布較分散，PSM匹配后實驗組與對照組樣本分布趨同，說明PSM的匹配過程十分有效，PSM篩選后使實驗組與對照組樣本更加平穩，大大提高了實驗組與對照組之間的可比性和后續OLS回歸結果的有效性。

圖1 對照組、實驗組樣本核密度檢驗

3.2 描述性統計

在進行OLS回歸檢驗與分析過程中，考慮到經濟含義、后續原因分析中數據可得性、前后分析的統一性和有效性，最終保留其中135條樣本，描述性統計如表2所示。樣本企業幾乎均為中小型企業，70%左右的企業樣本受到過政府資助，立項年份最小為立項當年、最大為立項第3年，30%左右的企業樣本為國有企業，20%左右的企業樣本有外資介入，企業樣本的年齡差異較大，平均年齡為15歲左右。

表2 樣本描述性統計

4 結果與分析

4.1 PSM結果

根據表3中ATT值顯示，相比未得到該補貼資助的企業，那些得到科技小巨人補貼資助的企業的利潤總額低1616.3萬元，且在至少1%水平下顯著，而研發支出高424.9萬元，且在至少5%水平下顯著。這說明，獲得補貼顯著增加了企業的研發支出，但未能在當期有效轉化為企業利潤。在我們的觀察窗口中，科技小巨人補貼政策的投入績效迅速體現，獲得該資金的企業立即投入更多的資金到研發創新過程中，但以利潤總額為指代變量的產出績效表現更差，增加的研發支出并未立即轉化為獲得補貼當年的企業利潤，一個可能的原因是，這些企業的研發活動取得成果并商業化需要更長的時間，我們設置的觀察窗口限制了產出績效的體現；并且，當期研發支出的增加也可能減少對既有盈利產品的生產投入(不僅僅是資金投入，還有人員投入以及難以觀測的管理者才能投入等)，從而導致利潤下降。

表3 投入績效、產出績效的PSM結果

注：括號中為t統計值；***、**表示至少在1%、5%水平下顯著。

4.2 投入績效和產出績效的結果

表4中第(1)、(2)、(3)列為利潤總額對數、研發支出對數和控制了企業研發支出后的利潤總額對數對政策虛擬變量的回歸結果，分別對應投入績效結果、產出績效結果和產出效率結果；(4)、(5)、(6)列增加了立項年份的影響；(7)、(8)、(9)列在上述回歸基礎上對企業其他自身特征變量加以控制，這里我們使用了在上文PSM過程中采用的所有匹配變量。

在控制了企業自身特征變量后，回歸模型得到明顯改善?；貧w結果表明，獲得科技小巨人補貼的企業的利潤總額低于未獲得企業約63.5%，該結果在5%水平下是顯著的，這與ATT值表現出的利潤總額差異比較一致，說明政府補貼的產出績效顯著為負。在以企業自有研發支出衡量政策投入績效的回歸中，獲得科技小巨人補貼的企業的自有研發支出減少約26.1%，但結果不具有顯著性，且與ATT值表現出的研發支出績效存在明顯差異，說明并沒有顯著證據可以證明政府補貼產生了擠出效應。

在影響企業利潤總額和研發支出的其他變量中，可以看到，國有企業相比非國有企業、有外資背景企業相比純本土企業、大型企業相比中小企業的利潤水平顯著更高，純本土企業的研發支出顯著高于外資介入企業，而企業年齡對企業利潤和研發支出影響較小且不顯著。

補貼的投入績效會傳導至產出績效，企業研發支出會影響到企業利潤，因此為了體現補貼對企業利潤的凈影響，亦即在剔除了研發支出對企業利潤的影響以后，補貼的系數便能體現出補貼的效率。如表4第(9)列所示，在控制了企業的研發支出之后，獲得科技小巨人補貼對受支持企業利潤的影響系數變為-0.585，相比于第(7)列的負面影響縮小了，這說明在控制住研發支出水平后，相比于沒有得到補貼的企業，獲得補貼能夠提高單位研發活動對利潤的貢獻率，盡管短期內這一貢獻尚沒有讓受資助企業總體上盈利。分析補貼的長期效果還需考慮政策資助的持續性效應，以及它是否引起了內部生產資源向創新活動的配置。

4.3 進一步的討論

(1)政府補貼對產出績效改善的持續性效應。以利潤總額為衡量標準的政府補貼的產出績效為負，但是這種負的產出績效可能只是短期的表現，隨著年份的推移，政府補貼可能會顯現出不同效果。因此，表4第(7)、(8)、(9)列回歸結果中資金虛擬變量與立項年份的交叉項系數便能體現出政府補貼的持續性效應。

結果顯示，產出績效回歸的交叉項系數顯著為正，說明隨著年份的推延，企業利潤有逐漸改善的趨勢。我們發現，在其他條件不發生明顯改變的情況下，補貼受資助企業的利潤總額將在獲得補貼的第三年開始超過未獲得補貼的同等企業，且受資助企業將在之后一段時間內保持利潤的持續增長，補貼的產出績效將逐漸顯現出正效應并拉大受資助企業與未受資助企業間的差距，這種趨勢體現出了政府補貼的持續性效應。同時也發現，政府補貼對投入績效的持續性效應不明顯。

表4 OLS回歸結果

注：括號中為標準誤；***、**、*表示至少在1%、5%、10%水平下顯著，下同。

(2)企業內部資源的重新配置使得受資助企業的利潤更低。在這一部分回歸中，我們將利潤表現拆分為新產品產值、出口產值、庫存，并分別對上述變量進行回歸，回歸結果見表5第(1)、(2)、(3)列。在這部分回歸中，由于我們發現大部分企業沒有發生新產品生產或者出口業務，因此此處采用變量總產值進行回歸分析。

回歸結果顯示，科技小巨人政府補貼受資助企業的新產品產值高于未受資助企業，但庫存和出口產值低于未受資助企業，雖然結果不顯著。一種合理的推理應該為，受資助企業同時發生了去庫存與增加新產品產值現象。庫存值在一定程度上是對老產品的體現，換言之，受資助企業可能存在一種現象，即將企業內部資源從老產品的生產轉移到對新產品的生產，并產生高于未受資助企業的新產品產值。這種內部資源的重新配置是企業對得到政府補貼的影為反應，一定程度上證明科技小巨人項目能夠促進受資助企業的新產品創新。由于受資助企業是將企業既有資源進行了轉移而非增加資源凈投入，而將老產品的生產資源轉移到不確定性較高的新產品生產這一過程，會在初期產生巨大機會成本，這正是為什么一開始受資助企業在利潤上表現出相比于未受資助企業更差績效的原因。顯然，受資助企業在政府補貼彌補了部分機會成本后，變得更愿意從事創新活動。本文發現，受資助企業的這種利潤劣勢并不會持續存在，而會隨著政府補貼持續發揮效應而得到緩解并轉為優勢。

(3)科技小巨人政府補貼政策的信號機制。企業獲得政府補貼這一信息可能對企業其他行為產生影響，比如貸款銀行提高受資助企業償債能力評價、機構投資者引入風險資金及私募股權投資等。高艷慧的研究發現，政府研發補貼具有信號作用，且這種作用僅在非國有企業及市場化程度較弱地區顯著[34]。我們通過對企業負債能力以及三大業務活動資金流動狀況分別進行回歸，以檢驗政府補貼的信號機制。

表5 進一步討論的回歸結果

假設企業獲得科技小巨人補貼對企業負債具有正向信號機制，那么企業獲得過科技小巨人補貼則會被視作政府對企業信用和能力的肯定，有利于企業從外部獲得融資，如銀行貸款、商業信用等。因此，本文采用企業負債總額的對數、流動負債總額的對數、資產負債率作為對企業負債水平的替代變量，得到表5第(4)、(5)、(6)列回歸結果。結果顯示，政府補貼提高企業負債能力的信號機制不明顯，企業曾獲得過政府補貼這項歷史信息并沒有顯著增加受資助企業的負債能力，受資助企業的資產負債率可能僅提高7%左右水平。相較而言，影響企業負債能力更顯著的因素是國有企業性質、外資介入背景、企業年齡、企業規模等企業特征因素，國有企業、有外資背景、成立年份長久、規模較大的這部分企業的負債能力更強，這一結果與當前市場上中小企業、初創企業融資難的現狀相吻合，說明目前促進中小企業增加研發支出的“科技小巨人”項目還無法形成有效的信號機制，不能為受資助企業增加負債能力進行“背書”。在短期內難以改善外部融資條件的背景下，受資助企業不得不主要依靠內部資源的再配置來提高研發活動的強度。

5 結論與政策含義

本文研究發現，獲得政府創新補貼后，受資助企業的行為與未受資助企業的行為存在顯著偏離。在獲得補貼當年，科技小巨人項目受資助企業的利潤總額低于未受資助企業，以利潤度量的政府補貼的產出績效顯著為負，但政府補貼對企業自有研發支出不存在顯著性擠出效應。然而，從長期來看，政府補貼具有持續性效應，即在隨后年份受資助企業利潤有逐漸改善的趨勢，在其他條件不變的情況下，受資助企業的利潤總額將在獲得補貼后第三年開始超過未受資助的對照組企業；且受資助企業將在之后一段時間內保持利潤的持續性增長，補貼的產出績效將逐漸顯現出正效應并拉大與對照組企業的差距。進一步的分析認為，受資助企業之所以短期利潤總額低于未受資助企業，可能的原因是，受資助企業受制于融資約束，不得不將一部分生產要素從老產品轉向對新技術的研發上，從而承受了短期的機會成本。另外，本文發現，科技小巨人項目未能給受資助企業增加銀行貸款進行背書，即該項政府補貼并未產生改善科技創新性中小企業借債能力的信號機制。

本文的分析發現：短期來看，盡管以利潤度量的政府創新補貼的產出績效顯著為負，但是并不存在政府補貼對企業自有研發支出的顯著“擠出效應”；長期來看，政府補貼具有持續性效應，補貼的產出績效將逐漸顯現出正效應，并拉大受資助企業與對照組企業間的差距。進一步分析發現，導致上述結果的機制在于受資助企業內部存在資源轉配到研發活動的現象。與既有文獻相比，本文主要有以下貢獻：研究對象為上海浦東新區的高技術中小企業，并且利用了政府資助項目形成的獨特的準自然實驗數據庫；對資助效果的評估分為投入績效和產出績效兩個方面來展開，并且考察了政府創新補貼的短期和長期效應及其機制，以及是否存在融資信號機制；在計量方法上利用傾向匹配得分法來控制潛在的內生性問題，并且控制了企業性質、外資投入和企業年齡對企業創新績效的影響，從而使得結果更加準確可靠。

本文的政策含義在于，企業的研發活動需要跨期才能實現收益，新產品研發存在短期的巨大機會成本，而政府補貼可以緩解該成本，從而提高企業從事研發支出的耐心。政府補貼能夠誘導企業、特別是面臨較強外部融資約束的高科技中小企業，將一部分內部資源從老產品生產轉向進行新產品開發，從而提高了受資助企業的長期競爭力和盈利能力。顯然，對于需要實現產品結構調整和技術升級的地區而言，地方政府的創新資助項目對中小企業創新績效可以帶來實質性促進作用。當然，本文的研究結果并不能直接用于指導其他地區的實踐，考慮到上海浦東新區的制度環境要好于中國大部分其他地區，而且，科技小巨人項目本身也有嚴格的篩選和基于后評估才能最終獲得資助等良好的治理機制，這無疑是該項目能夠取得成效的重要前提條件。