補貼孵化器還是補貼在孵企業？
——政府補貼對科技企業孵化器績效影響的實證研究

梁偉良，吳貝檸，陳修德，2，楊詩煒，2

（1.廣東工業大學管理學院；2.廣東工業大學創新理論與創新管理研究中心，廣東廣州 510520）

科技型中小企業是從事高新技術產品研發、生產和服務的中小企業群體，其在提升科技創新能力、支撐經濟可持續發展、擴大社會就業等方面發揮著重要作用。孵化器作為科技型中小企業的“搖籃”，能夠為企業提供創業場地、共享設施、技術服務、咨詢服務、投資融資、創業輔導、資源對接等服務，降低企業的創業成本，提高其存活率，為企業成長保駕護航，推動科技型中小企業創新創業。孵化器作為落實創新創業戰略中重要的一環，國家和地區政府推出了多項扶持政策支持孵化器及其在孵企業的發展，其中政府補貼是最重要的扶持政策之一。目前的研究主要集中在財稅政策對企業創新的影響方面［1-3］，但是鮮有文獻研究財稅政策對孵化器績效的影響，這顯然不利于政府和社會公眾評估孵化器扶持政策的實際效果，也有礙孵化器扶持政策的調整與完善。有鑒于此，本文基于2017 年廣東省781 家孵化器的橫截面數據，采用Logit 模型預測孵化器或在孵企業獲得政府補貼的傾向得分，進而通過傾向得分匹配法（propensity score matching，PSM）估計得到處理組的平均處理效應（ATT），以此比較補貼不同主體對孵化器綜合績效的真實影響。本文在理論上有助于拓展和豐富孵化器領域政府補貼政策效應的相關研究，在實踐上可以為政府完善孵化器資助等相關政策提供理論依據和決策參考。

1 文獻回顧與研究假設

1.1 僅補貼孵化器對孵化器績效的影響

孵化器雖然具有一般企業的結構，但其本質是公益性組織，為科技型中小企業服務，促進科技成果轉化［4］。政府向孵化器提供現金補貼，可以發揮兩個方面的作用。首先政府補貼可以發揮信號效應［5-6］，政府向孵化器提供補貼可以向機構投資者傳遞出積極的信號，有助于孵化器獲得更多投資。由于信息不對稱，外部投資者無法準確判斷和甄選出優質的孵化機構。若孵化機構得到政府扶持，相當于得到了政府“擔保”，這種政府背書可以使得孵化器獲得更多外部投資，從而促進孵化器績效提升。其次，政府補貼可以發揮資源效應。政府補貼可以直接緩解孵化器內部的現金流壓力，使得孵化器有更多的資金促進孵化器績效。目前對于孵化器的研究主要分為兩種類型。在理論研究方面，李偉杰等［7］認為地方政府應該從完善政策扶持體系、優化孵化器發展生態環境等路徑推動孵化器發展；盧鋼等［8］認為要推進科技企業孵化器發展新模式，有必要加大政府的政策扶持力度。在實證研究方面，一些學者從政府扶持角度切入，發現政府通過財稅政策或投資等方式對孵化器進行扶持可以促進孵化器績效提升［9-12］。基于上述分析，提出如下假設：

H1：僅補貼孵化器對孵化器綜合績效有顯著促進作用。

1.2 僅補貼在孵企業對孵化器績效的影響

孵化器作為專門為科技型中小企業設置的服務平臺，其績效在很大程度上取決于在孵企業的績效。目前，關于政府補貼對企業績效的影響仍然沒有一致的結論，部分學者認為政府補貼對企業績效產生消極的影響。Kim［13］利用了中國制造業公司的面板數據進行研究，發現獲得補貼的企業比沒有獲得補貼的企業表現更差。岳文等［14］在探討不同類型政府補貼的效用時，發現行業補貼和出口補貼對企業技術升級具有負面影響。張翅［15］針對農業企業的研究發現，事前補貼對企業未來創新投入具有抑制作用。還有一些學者提出過高的政府補貼會對企業經營績效或者創新投入產生負面影響［16-18］。然而更多的研究發現政府補貼能夠促進企業績效提升。例如Gretz 等［19］證實政府補貼與更高的盈余與質量改善有關；Xu 等［20］考察了中國醫藥公司并通過實證研究發現政府R&D 補貼對企業研發投入具有顯著的促進作用。基于上述分析，提出如下假設：

H2：補貼在孵企業對孵化器績效有顯著促進作用。

1.3 同時補貼孵化器和在孵企業對孵化器績效的影響

Guerzoni 等［21］對政府補貼、稅收優惠、政府采購三種政策及其組合的作用進行了探討，發現政府補貼的效用并不顯著，但稅收優惠、政府采購以及三種政策之間任何一種組合方式均對企業績效具有顯著促進作用。豆士婷等［1］發現除了政府采購對企業創新投入的影響不顯著以外，政府補貼、稅收優惠以及三種政策間任何一種組合均對企業創新投入及其績效具有顯著的促進作用。從以上分析可以看出，即使某一政策在單獨執行時效果不理想，但與其他政策組合后仍然能夠起到顯著的促進作用。基于此，本文認為補貼主體的組合同樣能夠對孵化器績效起到促進效應。從協同效應角度出發，本文認為同時補貼孵化器和在孵企業對孵化器績效起到促進作用，甚至比單獨補貼某一主體的作用更強。其理由可以歸納為兩個方面：第一，同時補貼孵化器和在孵企業具有聯動效應。政府補貼以直接發放現金的形式進行，在孵企業既可以利用這筆現金緩解自身的經營壓力，也能將其投入到科技研發當中，提高科技成果質量。而孵化器獲得補貼后可以建設更多公共服務設施，引進先進的技術，提高自身的服務水平，加快科技成果的轉化，從而能夠用更短時間生產出更好的科技產品。第二，相較單獨補貼某一主體，補貼主體組合更能發揮強有力的引導作用。當孵化器和孵化企業均得到政府補貼的情況下，整個孵化器系統更容易受到外界投資者的信任，從而吸引更多的社會資金，有助于推動孵化器服務創新和服務質量提升，繼而實現績效提升和可持續發展。基于上述分析，提出如下假設：

H3：同時補貼孵化器和在孵企業對孵化器績效具有顯著的促進作用。

H4：相較于補貼單一主體，同時補貼孵化器和在孵企業對孵化器績效的促進作用更強。

2 研究設計與樣本選擇

2.1 樣本選擇與數據來源

本文以2017 年廣東省各地級市的孵化器作為研究樣本，具體涵蓋了廣州、深圳、佛山等21 個地級市的781 家孵化器。本文的研究數據通過自主調研獲取，并與被調研孵化器簽訂了保密協議，數據具有真實性和代表性。

2.2 變量定義

（1）孵化器績效。本文借鑒科技部火炬中心2019 年印發的《科技企業孵化器評價指標體系》（以下簡稱“指標體系”），設置服務能力、孵化績效、可持續發展三個一級指標，綜合績效由以上三個一級指標綜合得到。服務能力由孵化器孵化基金總額和孵化器簽約中介機構數量兩個二級指標組成，孵化績效由當年獲得投融資的企業數量、在孵企業研究與試驗發展（R&D）經費支出和當年畢業企業三個二級指標組成。可持續發展通過孵化器綜合服務收入和投資收入占孵化器總收入的比例進行測度。使用0-1 標準化標準分方法來統計服務能力、孵化績效和可持續發展下的各個二級指標得分，加總平均各個二級指標的標準分得到對應的一級指標得分，根據指標體系的權重計算得出孵化器綜合績效得分。

（2）單一主體政府補貼及其組合。參考Marco Guerzoni 等［21］的做法，本文設置三組處理組和控制組：第一組的處理變量為僅補貼孵化器(T1)，第二組的處理變量為僅補貼在孵企業（T2），第三組的處理變量為同時補貼孵化器和在孵企業（T3）。為方便對補貼不同主體的效用進行比較，三組控制變量均設置為未補貼孵化器和在孵企業，即T1=0 且T2=0。

（3）控制變量。本文參考關成華等［11］研究，將企業經營水平、人才儲備、平臺規模和創業資源等四個維度的因素設置為控制變量。

本文主要變量的定義見表1。

表1 變量的定義

表1 （續）

2.3 模型設定

本文構建模型（1）利用控制變量進行Logit 多元回歸，估計僅補貼孵化器（T1）、僅補貼在孵企業（T2）和同時補貼孵化器及其在孵企業（T3）的傾向得分。模型（1）中的i代表第i個孵化器；m代表政府補貼的類型，取值為1-3，分別代表僅補貼孵化器、僅補貼在孵企業、同時補貼孵化器及其在孵企業；PSm(Xi)代表補貼不同主體的傾向得分值；Tmi是處理變量，T1=1 代表僅補貼孵化器，T2=1 代表僅補貼在孵企業，T3=1 代表同時補貼孵化器及其在孵企業，未獲得政府補貼則為0；exp(βXi)/(1+exp(βXi))為累積分布函數，Xi為控制變量，β為對應的系數向量。

在計算得到傾向得分后，根據該得分進行樣本匹配，并依據式（2）計算平均處理效應（ATT）。ATT 為政府補貼政策對孵化績效的凈影響。GE 為結果變量，GEm1i和GEm0i分別表示孵化器或在孵企業獲得補貼情況下以及未獲得補貼情況下的結果變量。E代表期望運算，測度的是處理組樣本在孵化器或在孵企業獲得補貼前后孵化器績效變化的期望值。其他變量及其意義與模型（1）相同。由于匹配后的處理組和控制組樣本實現了對協變量的控制，由此可以觀察處理組和控制組結果變量的差異確定僅補貼孵化器、僅補貼在孵企業、同時補貼孵化器及其在孵企業是否會對孵化器績效產生實質性的政策作用。

3 實證研究

3.1 描述性統計

本文主要研究變量的描述性統計結果如表2 所示。從表2 可以看出，孵化器綜合績效的最大值為0.558，最小值為0，中位數為0.067，標準差為0.073，說明大多數孵化器的綜合績效低于平均水平，且各孵化器之間的綜合績效差異較大。從政府補貼變量來看，僅補貼孵化器（T1）、僅補貼在孵企業（T2）、同時補貼孵化器和在孵企業（T3）的均值分別為0.323、0.180 和0.370，說明僅補貼孵化器的研究樣本占總樣本的32.3%；僅補貼在孵企業的研究樣本占總樣本的18%；同時補貼孵化器及其在孵企業的研究樣本占總樣本的37%。

表2 變量的描述性統計

3.2 基本回歸結果分析

3.2.1 傾向得分匹配平衡性檢驗

傾向得分匹配方法的基本思路是假設個體i屬于處理組，找到屬于控制組的某個體j，使得個體i與個體j的可測變量盡可能相似，即xi≈xj。如果處理組個體i進入控制組，則其結果變量為y0i。基于可忽略性假設，個體i與個體j進入處理組的概率相近，具有可比性，故可將控制組個體j的結果變量yj作為處理組個體i的y0i的估計量，即

本文以在孵企業收入對數值、創業導師、在孵企業數、在孵企業從業人員作為控制變量，利用Logit 模型估計傾向得分，選擇K 近鄰匹配（3 個近鄰）方法進行匹配，然后對匹配效果進行平衡性檢驗，具體結果見表3 至表5。由平衡性檢驗結果可見，匹配前后處理組與控制組控制變量的組間差異顯著減少，且所有變量匹配后的結果均不拒絕處理組與控制組無顯著差異的原假設，通過了平衡性檢驗。

表3 僅補貼孵化器平衡性檢驗結果（綜合績效）

表4 僅補貼在孵企業平衡性檢驗結果（綜合績效）

表4 （續）

表5 均補貼孵化器和在孵企業平衡性檢驗結果（綜合績效）

3.2.2 補貼不同主體對孵化器績效的影響分析

表6 報告的僅補貼孵化器的政策效應估計結果顯示：在453 個觀測值中，控制組有2 個不在共同取值范圍內，處理組均在共同取值范圍內，其余451個觀測值均在共同取值范圍內，在傾向得分匹配時僅損失少量樣本。對匹配后樣本的綜合績效水平進行雙樣本T 檢驗，結果顯示處理組的平均處理效應（ATT1）為0.021，且在5%的顯著性水平下顯著。由此可見，在基本特征和發展水平相似的情況下，獲得補貼的孵化器比沒有獲得補貼的孵化器在綜合績效標準得分方面平均高0.021。這一結果證明，僅補貼孵化器對孵化器綜合績效有顯著的促進作用，假設H1得到了經驗證據的支持。

表6 報告的僅補貼在孵企業的政策效應估計結果顯示：在377 個觀測值中，控制組有18 個不在共同取值范圍內，處理組有1 個不在共同取值范圍內，其余358 個觀測值均在共同取值范圍內，樣本的損失量也相對較小。同時處理組的平均處理效應（ATT2）為0.003，t值為0.29，結果不顯著，這表明在消除了協變量組間差異的情況下，僅補貼在孵企業對孵化器綜合績效的影響不顯著。因此，本文的假設H2沒有得到支持。

表6 報告的同時補貼孵化器和在孵企業的結果顯示：在497 個觀測值中，控制組有7 個不在共同取值范圍內，處理組有7 個不在共同取值范圍內，其余483 個觀測值均在共同取值范圍內，樣本的損失量同樣較小。與此同時，處理組的平均處理效應（ATT3）為0.026，且在5%顯著性水平下高度顯著，這說明孵化器和在孵企業均獲得補貼的孵化器比沒有獲得任何補貼的孵化器在綜合績效標準分方面平均高0.026，這一數值比單獨補貼任一主體的作用效果更強。因此，本文的假設H3和H4得到了經驗證據的支持。

表6 補貼不同主體的結果分析（綜合績效）

3.2.3 穩健性檢驗

為檢驗傾向得分匹配結果的穩健性，本文還使用卡尺內1 ∶3 匹配、核匹配和卡尺內匹配等方式進行穩健性檢驗。根據表7 的穩健性檢驗結果可見，上述三種匹配方式的估計結果與實證模型的基礎檢驗結果基本一致，由此說明前文檢驗結果具有良好的穩健性。

表7 穩健性檢驗

4 進一步分析

為了分析政府補貼對孵化器不同維度績效的影響，本文進一步檢驗了政府補貼對孵化器服務能力、孵化績效和可持續發展能力的影響效應，具體結果如表8 所示。根據表8 報告的估計結果可見：（1）僅補貼孵化器、僅補貼在孵企業以及同時補貼孵化器和在孵企業三類政府支持均對孵化器的服務能力起到顯著的促進作用；（2）同時補貼孵化器和在孵企業對孵化器的孵化績效具有顯著的促進作用，然而僅補貼孵化器或者僅補貼在孵企業均無法達到相應效果；（3）僅補貼孵化器有助于提高孵化器的可持續發展績效，而其他兩類補貼政策對孵化器可持續發展績效的影響不顯著。由此可見，政府不同補貼政策對孵化器綜合績效的影響具有明顯的異質性特征，通過政策組合的方式可能更能綜合提升孵化器績效。

表8 一級指標分析結果

5 結論和建議

5.1 研究結論

本文基于2017 年廣東省781 家科技企業孵化器的微觀研究樣本，運用傾向得分匹配方法實證檢驗了不同類型政府補貼及其組合對孵化器綜合績效的影響。本文的研究發現：首先，僅補貼在孵企業對孵化器綜合績效的影響不顯著；其次，僅補貼孵化器和同時補貼孵化器及其在孵企業對孵化器綜合績效均有顯著促進作用；再次，同時補貼孵化器及其在孵企業對孵化器綜合績效的促進作用更強；最后，針對不同主體的政府補貼政策影響孵化器綜合績效的具體維度具有異質性，具體表現為僅補貼孵化器有助于提高孵化器的可持續發展績效，同時補貼孵化器和在孵企業對孵化器的孵化績效具有顯著的促進作用，僅補貼孵化器、僅補貼在孵企業以及同時補貼孵化器和在孵企業三類補貼政策均對服務能力起到顯著的促進作用。

5.2 理論意義

本文的理論意義在于：一方面，本文從補貼不同主體的角度探討政府補貼對孵化器績效的影響，以往研究大多聚焦于政策工具（補貼、政府采購、稅收優惠等）的有效性評價，較少從不同主體的角度探討政府補貼對孵化器績效的影響，本文為研究政府政策工具組合對孵化器績效的影響提供了一個新的角度。其次，本文不僅對孵化器綜合績效進行探討，還對服務能力、孵化績效和可持續發展三個細分績效進行了分析，整個績效體系更具結構性，研究結果兼顧點與面，研究結論更為細致。

5.3 政策啟示

基于以上研究結果，給出三點政策啟示：

第一，使用補貼政策組合，提高政府補貼的效果。綜合績效是一個孵化器系統整體水平的體現，政府在選擇補貼主體時應盡可能地使政府補貼效用最大化。單獨補貼孵化器對孵化器綜合績效具有顯著的促進作用，而同時補貼孵化器和在孵企業能夠使得補貼效用更佳，因此，在政府考慮補貼主體時，最佳的做法是使用補貼政策組合，以提高補貼效果。

第二，在資源有限的情況下，優先對孵化器進行補貼。特別是在孵化器聚集地區，地方政府在資源分配上往往會因為資源有限而無法同時顧及孵化器和在孵企業，在這種情況下，政府應該優先對孵化器進行補貼。

第三，確定補貼目標，實現精準補貼。政府應該根據孵化器群體的發展戰略確定優先提高何種維度的績效，進而針對不同主體實施。提高服務能力的最佳措施是僅補貼在孵企業，提高孵化績效的最佳措施是同時補貼孵化器和在孵企業，提高可持續發展水平的最佳措施是僅補貼孵化器。