產業政策對新一代信息技術企業創新的影響研究

桑 霖 張建成

（內蒙古農業大學經濟管理學院，內蒙古 呼和浩特 010018）

一、引言

我國學界關于產業政策的研究有很多種，每一種都從不同的角度來看待它。一部分學者認為產業政策阻礙了企業對環境威脅的識別，并導致對新環境的適應速度低，從而不利于企業創新。因此，產業政策在企業發展中的影響應該最小化，要把產業政策限制在管理貨幣供應和公共支出以平滑經濟周期中。另一部分學者則認為產業政策是一種供給政策，盡管它不同于“供給側”政策把重點放在減稅等措施上。在產業政策中，市場決定行業的發展，而政府的角色是促進市場的運作，因此，產業政策可以通過政府撥款、補貼或延遲不可避免的結構性變化從而在社會上緩解這種變化來加強本國企業的創新和發展[1]。那么，在新一代信息技術企業開展企業創新過程中，產業政策究竟會帶來哪些影響？本文力圖做嘗試性的探究。

二、研究假設

產業政策被公認為最具爭議的政策領域之一。其范圍、工具和理由因國家而異，隨時間而變化，導致其意圖和結果往往不同。大多數論文都明確指出，無論是歐盟的新“矩陣”方法，還是日本、美國和法國的其他戰略，或者我國旨在促進經濟增長，補充全球化的政策戰略，都暗示著更加系統化的產業政策[2]。事實上，幾乎所有的政府都有某種形式的產業政策，這些措施可以針對個別企業的結構，不論其行業分類，或特定行業的結構調整。換句話說，產業政策建立在這樣一個命題上，即不受限制的市場力量不一定能獲得最佳社會結果，或者至少不能像其他情況那樣迅速或充分地實現這些結果。因此，本文提出第一個假設：

H1：帶有選擇性色彩的產業政策在一定程度上降低了新一代信息技術企業的資本配置效率，從而不利于技術創新效率的提升。

作為鼓勵信息技術企業創新的工具的一部分，產業政策通過財政手段促進產業政策的實施，這些一攬子措施包括培訓、技術轉讓和相關的業務發展服務，以及政府在企業形成過程中對信息技術企業的政策扶持。這些政府提供的服務被用作政策行動主義的代表[3]。獲得此類服務和設施的信息技術企業在開展技術創新活動中更容易解決融資難題，有利于其提高技術創新經費的投入。由此，本文提出第二個假設：

H2：產業政策有利于提升企業的研發資金投入量，對企業技術創新行為起到積極的鼓勵作用，這一影響作用是通過緩解企業的融資約束而實現的。

三、研究設計

（一）樣本選擇

本文使用的樣本數據是2020/21財年收集的179家信息技術企業數據集的一部分，作為評估我國新一代信息技術企業狀況的大型研究項目的一部分。具體分作兩個階段。

在第一階段，為減輕極端值對實證結果的影響，本文剔除樣本區間內ST和ST*企業，再根據政策內容做了進一步精進，最終選擇中國部委及以上級別部門發布的163條信息技術產業扶持政策作為文章研究目標。

在第二階段，通過對163家信息技術企業的相關人員（包括所有者和管理者）進行結構化問卷調查，收集了可用信息。最終有155家企業填寫并返回了分發的問卷，回復率約為95.09%。其中，可用信息是通過采用多階段分層簡單隨機抽樣技術從目標公司的所有者或管理者那里收集的，以確保每個子企業在總樣本中得到公平的代表性。

（二）變量測量

這項研究結合了許多來自現有文獻的自變量。為了捕捉產業政策的潛在影響，該研究包括多個代理變量，即獲得政府提供的培訓、技術轉讓和相關的商業發展服務（BDS），以及當地政府是否主動組織求職者組成團體[4]。另外，研究還包括其他影響信息技術企業當前負債程度的標準控制變量（變量定義和測量見表1）。

表1 模型變量的定義、來源和預期符號

（三）模型設計

如上文所示，設y是一個有序響應變量，取值為0，1，2，…，J。對于某些已知整數J，y的相關有序概率模型（以解釋變量x為條件）可以從潛變量模型中推導出來。用y表示這個潛在變量，相關關系可以通過以下方式確定：

式（1）中，b是要估計的k×1參數向量，x是可能影響因變量的k個預測變量的向量，e是模型殘差項，J=0，1，2分別代表本分析中的信息技術企業收益率、科技信貸水平和產業政策力度。

依據上述模型，在隱含假設下研究信息技術企業的創新質量。這種隱含的假設為檢驗區域創新環境對產業政策力度與企業創新質量關系的調節作用，在基準模型中引入經中心化處理的產業政策力度與區域創新環境的交互項ρ，預期交互項ρ的符號顯著為負，并得到以下模型：

式（2）中，y2代表信息技術企業科技創新變化（具有三個級別的分類變量——減少、不變或增加）。變量z反映了信息技術企業對科技創新成本重要性的看法。該變量用作排除工具預計與創業融資組合和盈利水平有很強的相關性。

四、研究結果

（一）描述性結果

本研究使用軟件包SmartPLS3.0對模型進行內部一致性可靠性測試，用于模型的描述性分析。研究根據因子載荷來解決指標的可靠性，應用了0.7的閾值。如果測量相同結構的其他項目具有更高的可靠性得分，則接受至少0.5的載荷。通過使用復合可靠性（CR）提取的平均方差檢查收斂效度，將初始閾值設置為0.5，所有結構均已實現。關于判別效度，應用了異質性-單性狀（HTMT）標準，因為它在基于方差中提供了比標準更好的可靠性，在所有情況下都得到滿足。具體的統計結果如表2所示。

如表2所示，產業政策力度均值是7.273，標準差為0.506，說明產業政策作用于不同企業的差異較大。與此同時，企業創新質量均值是0.276，標準差為0.249，說明平均而言，企業創新水平并不均衡。此外，在企業地點變量中，均值是0.255，標準差為0.935，說明各地區創新環境存在較大差異。

表2 主要變量描述性統計結果

（二）經濟學結果

應用PLS-SEM檢驗產業政策力度對企業創新質量的綜合影響。呈現的邊際效應表明，政策變量在90%的置信水平下具有統計顯著性。具體而言，在信息技術企業成立過程中，產業政策在創新環境較好的地區對企業創新質量的激勵效應為14.7%，在創新環境較差的地區則為37%。換句話說，產業政策在創新環境較好的地區對企業創新質量的激勵效應會被削弱，在創新環境較差的地區則會增強。由此初步支持H1。此外，在企業技術創新期間獲得政府支持以及獲得培訓和相關業務發展服務的機會在業務績效方面更成功，這反過來又降低了負債或保持較高負債水平的可能性。這些結果初步支持H2。

五、結語

綜上所述，產業政策既有積極的一面，也有消極的一面。積極的一面在于，產業政策集中于鼓勵新產業或新產品及其流程；消極的一面在于，產業政策將資源從特定的活動中轉移出去，例如，那些被認為已經過時的產業。為此，在新一代信息技術企業創新中，一方面，應加強現有的產業政策干預，以降低信息技術企業因技術創新而陷入不穩定債務水平的可能性；另一方面，要因地制宜，結合地區實際情況，引導政府資源向創新環境較差的地區傾斜，以緩解市場失靈的問題，縮短與其他發達地區的差距水平。