政府創新目標激勵企業創新了嗎？

關鍵詞：政府規劃；創新目標；風險投資；專利發明

DOI：10.19313/j.cnki.cn10-1223/f.20241018.005

一、引言

2023年9月，習近平總書記在黑龍江考察時提出，要“整合科技創新資源引領發展戰略性新興產業和未來產業，加快形成新質生產力”。理解中國科技創新發展過程，探索促進科技創新的體制性驅動機制，是以科技創新引領現代化產業體系建設、催生新產業新動能、發展新質生產力的題中之義。從“十五”規劃開始，地方政府陸續提出了以全社會研究與開發經費占國內生產總值的比例為衡量方法的創新目標。作為中國創新激勵體制下不可忽視的一個政策規劃，創新目標在過去的創新發展中發揮怎樣的作用，在未來的科技創新之路中又能扮演什么角色，成為中國創新驅動戰略研究的重要理論命題。

近年來，企業作為中國創新主體的地位逐漸凸顯。根據2024年國家知識產權局的報告，在中國有效發明專利中，企業所占比重超過七成，數量超過300 萬件。企業是科技創新和產業創新的重要力量，也是專利產出和轉化的重要主體。因此，研究地方政府創新目標對企業創新的影響不僅有助于分析中國創新發展背后的體制因素，也有助于深入理解中國創新驅動戰略的調整、轉型與升級，促進科技創新引領現代化產業體系建設。

近二十年來，中國的科技創新產出實現了迅猛增長。縱向角度看，如圖1 所示，專利申請總量從2000年的170682件，增長到2020年的5194154件，年均增長率達18.62%。過去二十年，中國發明、實用新型以及外觀設計三類專利的年平均增長率分別為18.32%、20.62%、14.64%，三類專利都以較大的增長率上漲。放眼國際，如圖2所示，2006年中國的專利申請總量僅占世界專利申請總量的8.73%。2012年，中國成為專利申請量第一大國，到2020年，中國專利申請量已經占據了世界專利總量的43.93%①。中國的專利躍升發生在知識產權保護法律制度尚未完善的背景下（Zhao，2006），這種現象被一些學者稱為“中國專利增長之謎”。已有研究圍繞經濟因素、政策激勵因素和制度環境因素對其進行了有價值的理論解釋。Hu 和Jefferson（2009）認為研發投入強度的提高以及FDI 的進入都是中國專利增長的重要驅動因素。張杰（2019）發現政府專利資助、補貼和獎勵政策對微觀企業專利增長具有顯著促進作用。梁正等（2016）發現中國專利法的出臺改善了中國企業創新的制度法律因素，促進了企業的專利申請。上述學者研究了創新政策和經濟因素對中國專利增長的影響，但較少學者關注到政府長期規劃對中國專利增長的重要作用。因此，在上述因素的驅動作用之外，中國專利增長的深層次制度因素值得進一步挖掘。

現有研究政府政策與企業創新之間關系的文獻包括兩支。一支研究具體的創新激勵政策對企業創新的促進作用，學者普遍認為政府補貼、稅收優惠和專利激勵政策對企業創新具有顯著的促進作用。毛其淋和許家云（2015）評估了政府補貼對企業創新的促進作用。劉詩源等（2020）發現政府稅收激勵顯著提高了企業研發投入和創新水平。Dang和Motohashi（2015）發現，中國各級政府的專利申請費優惠政策對專利申請量以及專利授權量都有顯著的促進作用。另一支是探討產業政策與企業創新之間關系的文獻，目前學者認為產業政策有效地提高了企業的創新投入和創新產出。孟慶璽等（2016）發現產業政策能夠增加被扶持企業的創新投入，且上述作用主要是通過政府補貼、稅收優惠等“資源效應”而非通過降低企業市場勢力、行業集中程度等“競爭效應”實現的。余明桂等（2016）發現產業政策能夠促進被鼓勵企業的技術創新，產業政策通過信貸、稅收、政府補貼和市場競爭機制實現上述作用。綜上所述，大多數文獻認為政府創新激勵政策和產業支持政策均對企業創新具有促進作用，具體的實現渠道既包括政策給予的“資源效應”，也來源于市場集中度等“競爭效應”。已有相關文獻考察了創新目標對中國省區創新活動的影響，但并未具體討論其中的邏輯，也并未考察其所具有的微觀經濟主體效應。本文從地方政府五年規劃設定創新目標這一角度切入，研究地方政府創新目標激勵轄區企業創新及其作用機理，為深入理解政府創新目標對中國企業創新發展的作用提供經驗證據，也為充分發揮創新目標對科技創新的促進作用提供理論支撐。

本文的實證部分構建了一個樣本期為2004-2019年的地方政府創新目標與A股上市公司專利的匹配數據，將各地級市在五年規劃文件中設定研發投入強度目標作為準自然實驗，利用多期雙重差分模型，研究了地方政府創新目標對轄區上市企業創新發展的促進作用。研究表明，在地方政府設定創新目標之后，該地區企業的專利申請總量以及發明專利申請數量有了顯著的提高，但是外觀設計與實用新型專利申請數量沒有顯著變化。預期效應、安慰劑檢驗、更換因變量、刪去可能對結果造成偏誤的樣本、考慮同期創新激勵政策等一系列檢驗支持了該發現的穩健性。機制檢驗表明，創新目標提高了企業獲得的財政補貼，并增加了企業獲得風險投資的概率，在上述機制作用下，地方政府創新目標促進了企業創新。

本文通過異質性檢驗發現創新目標的設定對不同種類的企業具有不同程度的作用。首先，由于大型企業與小型企業的運營實力和融資約束客觀存在差異，創新目標僅對大規模企業的發明專利申請量具有顯著的正向影響。其次，企業政治關聯特征對企業是否顯著受政府創新目標作用也有重要影響。創新目標使不具備政治關聯的企業提高了專利申請量，但并不顯著影響具有政治關聯的企業的專利申請量。再次，創新活動與新技術相關，受過較好教育的企業高管通常具有更強的認知能力來理解和吸納新技術研發和落地，創新目標對創新產出的促進作用在高管具有較好教育背景的企業中效果更強。最后，高新技術企業在行業內部形成創新的規模效應和集聚效應，目標設定對于高新技術企業的創新作用更為突出。本文進一步研究發現，在中國政府的多目標管理模式下，經濟增長目標和創新目標之間存在權衡效應，當面臨較大的經濟增長壓力時，地方政府的政策取向會向“穩經濟增長”傾斜，從而抑制創新目標對企業創新的激勵作用。

在現有研究的基礎上，本文潛在的邊際貢獻如下：第一，本文站在政府規劃的視角，從理論和實證兩個維度研究政府創新目標推動微觀企業實現創新發展過程中的作用機理，更加細致地揭示宏觀層面的目標制定如何滲透至企業。第二，國內相關文獻已關注到政府影響經濟社會發展的行為及其內在動力與機制，但基本上聚焦于“晉升錦標賽”體制下的經濟增長目標管理。本文將政府創新目標規劃與企業的創新行為置于同一理論框架，構建宏觀規劃與微觀主體之間的橋梁，拓展了政府目標管理文獻的理論內涵，并基于中國證據，為發展中經濟體實現經濟增長方式的轉型提供了理論路線指引。第三，根據Tong et al.（2014）的研究，企業的創新行為不限于推動技術進步，還存在獲取其他利益或迎合政策的策略性創新行為。本文區分企業的各類專利申請，研究政府創新目標對企業實質性和策略性創新活動的影響，對評價創新目標政策實施效果、梳理作用機制有著重要的理論價值和政策意義。

二、政策背景和理論分析

（一）政策背景

中央政府在五年規劃中對創新發展與創新目標的表述是一個逐步展開、層層遞進的過程。2001年，中央在“十五”規劃中首次提出了全社會研究與開發經費的數值目標，并提出要增強科技創新能力，加快技術進步。2006年，中央在“十一五”規劃綱要中提出“把增強自主創新能力作為國家戰略”。2011 年，中央在“十二五”規劃中首次提出“創新驅動實施科教興國和人才強國戰略”，并首次加入了每萬人口發明專利擁有量這一指標。2016年，中央在“十三五”規劃中正式宣布實施創新驅動發展戰略，并在預期目標中提高了每萬人口發明專利擁有量目標，以及加入新的目標——科技進步貢獻率。總體而言，五年規劃綱要中關于創新的論述表明，中央對創新發展的重視程度在不斷提高。

根據表1，中央四個五年規劃中與創新相關的內容有以下特點：首先，創新驅動發展戰略的地位不斷提高。“十五”規劃開始，政府開始形成創新驅動高質量發展的共識；“十一五”規劃與“十二五”規劃逐步將創新發展上升為國家戰略；“十三五”規劃正式宣布實施創新驅動發展戰略。其次，創新目標雖然在名稱上經歷了多次變革，但在實際統計方法上并未改變。“十五”規劃綱要首次提出“全社會研究與開發經費占國內生產總值的比例”的指標；“十一五”和“十二五”規劃綱要將其表述為“研究與試驗發展經費支出占國內生產總值比重”；“十三五”規劃中，指標更名為“研究與試驗發展經費投入強度”。據國家統計局《全國科技經費投入統計公報》相關內容判斷，三者實為同一指標，無統計口徑變更，其統計范圍主要包括企業、政府研究機構和高等學校。中央層面的五年規劃證據顯示，創新已逐漸成為中國經濟社會發展的努力方向和突破重點。

“創新發展”在中國轉變經濟發展方式的持久戰中具有統領全局的意義，這就要求對地方政府創新目標設定及其對創新的影響予以充分關注。在中央規劃的引領之下，各級地方政府也相應地提出創新目標，地方五年規劃與中央五年規劃具有較強的一致性。“十一五”時期，地方與中央一致的指標比例達到83.2%，“十二五”達74.9%（呂捷等，2018）。因此，追隨中央和省級政府腳步，自“十五”規劃起，各地級市政府也先后在五年規劃中增設研發投入強度目標。如圖3所示，在“十五”規劃時期，全國有14%的地級市提出創新目標，而這個比例在“十一五”規劃以及“十二五”規劃期間分別提升至45.9%和81.7%。到“十三五”規劃開始時，具有創新目標的地級市比例已經達到約95%。其中，在“十一五”規劃與“十二五”規劃時開始設定創新目標的城市最多，分別為82和92個城市。

如圖4 所示，近二十年，無論提出創新目標的地區還是沒有提出創新目標的地區，其企業的專利總量均有顯著提高，提出創新目標的地區的企業平均專利總量從5左右上升至45以上，而沒有提出創新目標的地區企業平均專利總量從5以下上升至20以上，二者存在明顯差距。專利總量的增長來源于發明和外觀設計、實用新型專利的增長，提出創新目標的地區的企業和沒有提出創新目標的地區的企業的外觀設計和實用新型專利分別從5左右增長到25和20，提出創新目標的地區的企業和沒有提出創新目標的地區的企業的發明專利分別從5以下增長到20和5。對比兩類專利，發明專利的地區差異大于外觀設計和實用新型專利的地區差異。綜上所述，四個五年規劃期內提出創新目標的城市逐步增加，與之相對應的是企業平均專利數量的提高。我們根據特征性事實可以得出初步猜想，即地方政府創新目標的提出會促進企業的創新產出。

地方政府創新目標為全社會研究與開發經費占國內生產總值的比例。與傳統的優惠政策、創新激勵政策不同的地方在于，創新目標既會系統性地影響地方政府的經濟政策取向及力度，也會影響企業對地區創新發展態勢的預期與判斷。地方政府目標既是上級對下級的考核標準，也是下級對上級的政績承諾（王賢彬等，2021）。各地級市政府制定五年規劃后，需逐級上報發改委，并由發改委統一備案以作為后期考核的參照。因此，創新目標設定會對地方官員產生考核壓力約束和政治晉升激勵，促使其更加積極地出臺各種政策，如稅收優惠與補貼、信貸資金優惠、科技項目支持、人才引進、技術市場培育等，并使用一些配套措施來保障政策的落實，以在五年規劃期末達到創新目標的要求。這必然會直接為企業提供更加充足的創新資源支持，為企業創新提供有力的引擎。此外，創新目標設定還起到了在地方政府與微觀市場主體之間搭建橋梁的作用。一方面，創新目標會向資本金融市場等利益相關方傳遞創新利好信號，引導社會資金向企業的創新項目集聚。另一方面，創新目標提升了企業對未來創新支持、創新環境優化和創新制度保障的信心，因此，企業會更加積極主動地增加研發投入、開展創新活動。在此基礎上，接下來本文將通過理論分析，梳理創新目標如何影響企業的創新行為。

（二）文獻梳理和理論分析

目前關于創新驅動因素的研究主要聚焦于企業內部因素和宏觀因素。企業內部因素包括股權結構、治理結構和薪酬契約等（孔東民等，2014）；宏觀因素包括市場環境（姜軍等，2017）和政府行為因素（王賢彬等，2021；張莉等，2017）。少數文獻從政府規劃的角度研究了目標與創新之間的關系。張濤和王廣凱（2017）、吳建南和趙志華（2018）分別以五年規劃中的每萬人口發明專利擁有量和發明專利授權量作為政策沖擊，探討了目標對中國省區創新活動的影響，但并未具體討論其中的邏輯，也并未考察其所具有的微觀經濟主體效應。

現有研究已經關注到政府行為對創新的作用，但沒有對政府與企業創新關系的動力機制進行深入探討。在中國特色“晉升錦標賽”模式下，地方政府具有大量可以影響企業發展的經濟資源和行政資源，因此會通過各種方式來引導企業的創新活動，實現轄區創新發展和政治晉升（周黎安，2007）。

一方面，地方政府若提出創新目標，將會加大對企業的補貼力度。在多元化政府績效考核的背景之下，創新目標體現出中央對地區創新發展的重視程度。在創新目標被納入地方官員考核體系后，地方政府之間形成“為創新而競爭”的新格局。一般來說，地方政府若完成目標，會提升本地政府在上級與同級政府之中的聲譽，并且可以向上級政府釋放能力信號；在晉升錦標賽的模式下，地方政府績效對于官員任免、提拔具有重要作用（周黎安，2007）。從內在約束看，中央政府對地方官員采用的是垂直的治理模式，形成了下級官員對上級政府負責的“向上負責體制”，這一體制需要各級政府在制定目標之后以“硬約束”的方式確保目標達成（余泳澤和潘妍，2019）。因此，能否在規定時限內達到創新目標，一定程度上決定了地方官員是否具有更大的晉升可能性。在地方政府創新目標提出以后，地方政府會采取更加積極的政策推動目標的實現，同時配套各種資源和手段（劉淑琳等，2019；黃亮雄等，2021），來影響企業的創新行為，例如給予企業稅收優惠、補貼等（Aghion 等，2015；唐丹丹和阮偉華，2019），政府補貼同時也是企業創新重要的資金來源（徐維祥等，2018）。政府給予企業的補貼對目標達成具有正向影響，完成目標對地方政府的官員晉升具有積極作用。因此，地方政府有充分的動力加大對企業的補貼力度，促進企業創新。

另一方面，地方政府的創新目標會通過信號傳遞效應使得風險投資（VC）進入意愿提高。風險投資進入企業的目的在于在企業價值提升之后，通過股權轉讓等方式退出，賺取投資收益。地方政府目標對地方企業和機構有著風向標的作用，對地方企業和投資機構具有引導作用（鐘春平和田敏，2015）。在地方政府提出創新目標之后，市場上的風險投資機構得到信號，加大對企業的投資的可能性。首先，企業創新能力是投資者評估投資價值的重要指標，專利數量高的企業在初次IPO時能夠獲得更高的市場估值。其次，企業創新面臨較高的不確定性（溫軍和馮根福，2012），因此創新型企業往往面臨較高的融資成本。在創新目標提出之后，風險投資機構對該地區創新環境、知識產權保護制度的預期將得到提高，投資機構對轄區企業的創新能力以及面臨的風險程度將進行重新評估。因此，地方政府轄區企業對風險投資機構的吸引力得到提高。綜上所述，創新目標的提出吸引了風險投資，降低了企業和投資者的信息不對稱程度，促進了企業創新。

綜上所述，政府制定創新目標影響企業創新決策與行為，包括以下途徑：一是直接影響。政府制定創新目標，將會直接給予企業研發補貼，相當于直接緩解了企業為創新而融資的壓力。二是間接影響。如果某地區提出了創新目標，表明該地區將會對企業創新活動提供一定的政策支持和資源傾斜，并通過知識產權保護制度保障企業的創新成果，這會給外部投資者傳遞一個信號，使得外部投資者與該地區企業的信息不對稱程度降低。該地區的上市公司作為當地龍頭企業，無疑是良好的創新研發投資標的，有效規避了可能面臨的逆向選擇問題。企業創新產出的增加來源于兩個方面，一是直接增加的財政支持，二是經信號傳遞吸引的外部風險投資增加。因此，本文提出以下假說：

H：地方政府的創新目標提高了企業的創新產出。

H：地方政府的創新目標一方面使得地方政府加大對企業的補貼力度，另一方面使得企業獲得風險投資的概率增加，在以上兩個機制的作用下，促進企業創新。

三、基準實證策略與變量數據說明

（一）實證策略本文使用多期雙重差分模型檢驗政府創新目標對企業創新的影響，估計方程如下所示：

其中，yist 為衡量企業創新的因變量，本文主要考慮企業的創新產出指標，采用專利申請總量（加1 取對數處理，下同）度量企業的創新水平。本文還關注在政府創新目標引導下企業不同種類創新的傾向與績效，本文使用發明專利申請量衡量企業的實質性創新水平，用外觀設計專利申請量和實用新型專利申請量的加總衡量企業的策略性創新水平，分別將專利申請總量對數、外觀設計實用新型專利申請量對數和發明專利申請量對數記作ln（TP）（Total Patent）、ln（DP） （Design Patent）、ln（IP） （Invent Patent）。在穩健性檢驗部分，本文亦會給出對專利授權量、專利引用量和研發投入的實證結果。參考Wang and Hagedoorn（2014）的方法，將專利申請量做提前一期處理，原因在于專利的研發和申請需要花費較長的時間。

Treati*Post為核心自變量，當i 市t 年所屬五年期間的地方規劃綱要中設定了研發投入強度目標時取1，否則取0。本文手工整理了中國所有地級市從“十五”規劃開始的創新目標設定數據。β是本文主要關注的系數，反映了地方政府創新目標對企業創新的影響。若β顯著為正，說明創新目標提高了企業的創新產出。X’ 為企業層面的控制變量，本文根據袁建國等（2015）、黎文靖和鄭曼妮（2016）的方法，選取控制變量包括：（1）機構投資者持股比例。（2）董事會持股比例。（3）獨立董事占董事會人數的比重。（4）公司期初總資產調整后的資本性支出，企業當年度購建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金除以期初總資產。第（1）至（4）個變量為影響企業創新決策的管理決策變量。（5）公司規模，以公司總資產的自然對數表示，以避免企業規模效應帶來的估計偏誤。（6）公司現金持有水平，以資產負債表列示的現金持有水平經期初總資產調整。（7）凈資產收益率，以公司當期凈利潤除以期初總資產表示。（8）公司年齡，以觀測年度減去公司成立年份加上1 的自然對數表示。（9）資產負債率，以公司當年度的負債總額除以總資產表示。（10）托賓Q，即所有者權益和負債的市場價值與公司賬面總資產的比值。（11）固定資產比例，以固定資產凈額和總資產的比例衡量。（12）留存收益，取自然對數。（13）流動比率，用流動資產和流動負債的比率表示。第（5）-（13）個變量為影響企業資金周轉能力和風險承受能力的變量，與企業創新能力密切相關。

為進一步排除偏誤，本文在模型中加入年份固定效應γt 和企業固定效應μ，以及行業固定效應和年份固定效應的交互項η 表示兩位數的國民經濟行業分類代碼。由于某些行業創新成本較低，創新目標可能對于不同行業存在選擇效應。本文將標準誤聚類在城市層面，原因是本文使用的是地級市級別的創新目標數據，所以可以認為同一個地級市的上市企業之間的專利申請行為或創新活動具有相關性。最后，本文還做了以下穩健性處理：（1）基準回歸方程可能存在遺漏變量問題，結果由遺漏變量驅動，因此本文加入隨機設定目標的安慰劑檢驗；（2）對于多時點處理效應的估計，可能出現基準回歸結果是早設定與晚設定組之間差異引起的，本文使用Goodman-Bacon 方法進行檢驗；（3）企業可能對創新目標的設定存在一定的預期效應，產生估計偏誤，本文檢驗了是否存在顯著的預期效應；（4）中期調低目標樣本的存在可能會對結果造成干擾，本文刪除了這部分樣本重新檢驗；（5）創新激勵政策如創新型城市政策和專利申請費減免政策也可能對中國專利增長產生影響，本文控制了這些政策的干擾；（6）本文以企業研發投入、專利授權量和專利被引用量作為替換的因變量，增加本文結論的可靠性。由于篇幅原因，本文在正文中保留平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗和Goodman-Bacon 檢驗，其余穩健性檢驗備索。

（二）數據說明與描述性統計

在創新目標設定的具體表述上，各地級市間存在差異。既有“高于、超過、以上、大于”“不低于”“保持”“左右”等數量約束詞方面的差異，也存在“要求”“確保”“力爭、爭取”等程度副詞方面的不同。本文參考相關研究，將出現具體百分比數值的情況統一視為目標設定行為，對“有較大提高”“達到省平均水平”等未出現具體數值的模糊表述予以排除。本文手工收集了除四個直轄市和西藏自治區下轄地級市以外的286個地級市從“十五”到“十三五”的四個五年規劃綱中是否設定研發投入強度目標的信息，并去除了22個中斷設定的城市以及7 個數據嚴重缺失的城市①，最后得到了257個城市2004年至2019 年的創新目標面板數據。規劃綱要源文本來自各省份和地級市人民政府網站、發展與改革委員會網站及地市年鑒。地級市創新目標在時間上的波動為本文使用多期雙重差分模型識別地方政府規劃創新目標設定對企業創新發展的驅動效應提供了可能。此外，本文選擇2004-2019年滬深A股上市公司作為研究樣本，并做以下處理：1. 刪除金融類企業、ST企業；2. 刪除股東權益小于0的公司。上市公司專利數據來自國家知識產權局專利檢索網站，財務數據來自Wind 數據庫和CSMAR 數據庫。最后，將地級市創新目標面板數據與上市公司專利、財務數據按城市進行匹配，得到本文最終的數據集。各變量的描述性統計如表2 所示，表中給出了各變量的樣本觀測值、均值以及標準差。

四、基準實證結果與穩健性檢驗

（一）基準實證結果

本部分展示創新目標設定對企業各類創新產出影響的基準實證結果，如表3 所示。其中第（1）、（3）、（5）列展示了不加入控制變量的結果，第（2）、（4）、（6）列展示了加入控制變量的結果。表3 第（2）列中交互項的估計系數顯著為正，為0.140，表明創新目標設定的確使得企業的專利申請總量相對增加了14%。將因變量替換為外觀和實用新型專利申請量和發明專利申請量，第（3）、（4）列顯示，創新目標對企業策略性創新產出的影響系數分別為0.090、0.092，但不顯著，說明創新目標的設定并未顯著影響企業的非發明專利申請量。而第（5）、（6）列顯示，創新目標對企業發明專利申請量的影響系數均顯著為正，分別為0.161、0.164，表明創新目標使企業發明專利申請量提高了16.4%。本文的基本實證結果表明，創新目標的設定使得企業提高了創新產出，一定程度上驗證了假說1。

基準回歸結果出現的原因可能在于，創新目標是關于研發費用的目標，企業實質性創新與企業實際的研發支出具有密切聯系，因此需要大力促進企業的實質性創新。實質性創新與非實質性創新的區別在于，實質性創新的風險較高，并且需要較高的時間成本、人力成本。制定五年的中長期創新目標之后，政府需要完成包括研發投入強度在內的一系列指標。因此，創新目標的設定能夠促進企業的實質性創新。

（二）穩健性檢驗

1. 平行趨勢檢驗

漸進雙重差分估計模型的一個基本要求是滿足事前相同的趨勢。本文參考Beck et al.（2010）的方法，利用事件研究法對政策的經濟效應在年度之間的動態趨勢進行分解，以檢驗因變量是否滿足事前平行趨勢假設。

其中，y與基準回歸一致，為三類專利申請量；Pre代表處理組i 市在設定創新目標之前的第j年的一組虛擬變量；Post代表處理組i 市在設定創新目標當年（k=0）及設定后的第k年。受圖幅限制，本文參考劉暢等（2020）的方法，將設定前10 年以前各期合并至設定10年前、設定后10年以上各期合并至設定后第10年，以創新目標設定前第一年為基期。此時之前各期系數可用于檢驗處理組和對照組樣本在目標設定之前的趨勢是否平行，而之后各期的系數則可以刻畫政策后各年度的處置效應。式（2）中的其他變量含義與（1）相同。

圖5表明創新目標設定對創新總產出、實質性創新產出和策略性創新產出影響的動態效應存在差異。圖中縱軸為政策的動態經濟效應，橫軸為時間，時間刻度為0時表示開始設定創新目標。通過對圖5的分析可知：首先，三者都能通過平行趨勢檢驗，即在創新目標設定之前，處理組企業和對照組企業的專利申請總量、外觀設計和實用新型專利申請量以及發明專利申請量均不存在顯著的統計差異。其次，創新目標的設定對三者的動態效應不同：隨著時間的推移，設定創新目標對企業的專利總量以及發明專利數量具有較明顯的提升作用，但并未顯著影響外觀設計和實用新型專利數量。

2. 安慰劑檢驗

為檢驗基準回歸結果是否由遺漏變量驅動，本文參考Chetty 等（2009）的方法進行隨機生成創新目標設定事件的安慰劑檢驗。具體做法為：首先，從本文的基準樣本區間即2004-2019年中任意抽取3年記為t、t、t，作為創新目標設定時間，接著在所有257個樣本地級市中任意抽取n個視為在t年份首次設定創新目標；然后從剩下的地級市中任意抽取n個視為在t年份首次設定目標；最后從剩余地級市中任意抽取n個視為在t年份首次設定目標；完成后，構造相應虛擬變量代入基準模型進行估計。隨后重復500次，統計回歸結果的系數，并將回歸系數的虛假估計值分布繪制如圖6 所示：虛線代表基準回歸真實系數的估計值，結果顯示虛假系數估計值符合中值為0的正態分布，真實系數估計值明顯屬于異常值，所以可認為模型設定無嚴重遺漏變量問題。

根據Goodman-Bacon（2021）的觀點，對于多時點政策的估計過程，雙向固定效應估計量（如本文中的β）等于數據中所有可能的兩組差分估計量的加權平均值，可能會出現雙向固定效應模型對異質性處理效應不穩健的問題。地方政府設定創新目標屬于多時點政策，存在多種對照：新設定目標城市（處理組）與從不設定目標城市（對照組）、新設定目標城市（處理組）與還未設定目標城市（對照組）、新設定目標城市（處理組）與已經設定目標城市（對照組）。其中，前兩個對照屬于好的對照，即比較了是否具有創新目標對企業創新的激勵作用，但是第三個不屬于好的對照，因為此效應已經包含了處理效應。若第三類的平均估計量權重很大，就會影響雙向固定效應估計量的結果，造成偏誤。因此，本部分利用Goodman-Bacon分解方法，探索何種效應導致基準回歸部分交互項的系數顯著為正。圖7的結果表明，創新目標對企業創新的正效應主要來自前兩類效應。因此，可以判斷本文的實證部分不存在雙向固定效應模型對異質性處理效應不穩健的問題。

五、機制分析

基于理論部分的分析，地方政府通過增加補貼和吸引風險投資來促進企業創新。此部分對這兩個中間機制進行檢驗。

（一）政府補貼

政府補貼與企業創新之間的關系已經得到了充分的研究（安同良等，2009；張杰等，2015aE03L4sSJFmN1ByM7+zkSXKnBTTxJR9hmqzsjLCdYRo=）。本文使用以下的估計方程（3）進行機制檢驗，其中因變量為政府補貼強度，本文選取企業所獲補貼收入與總資產的比值來定義政府補貼強度。等式右邊加入了與基準回歸模型一致的解釋變量、控制變量和固定效應。主要的解釋變量系數為β，表示創新目標設定是否顯著提高了企業獲得的政府補貼。

根據以上估計模型得到的實證結果如表4 第（1）、（2）列所示。在加入與不加入控制變量的情況下，創新目標使得企業獲得的補貼強度分別提高了15.8%、15.2%。這表明政府補貼是創新目標影響企業創新的一個中間機制，一定程度上驗證了假說2的成立，政府會通過增加補貼來促進企業創新。在垂直管理體制下，各級地方政府在制定目標之后需要以“硬約束”的方式確保目標達成。地方政府在提出創新目標之后，擁有更強的動機給予企業創新支持，提升對企業的補貼力度，企業的資金約束得到一定程度的緩解，因此，創新目標通過提高補貼力度促進了企業創新。這個發現也擴展了已有文獻的結論：在經濟增長目標提高時，地方政府會更加積極地采取措施促進經濟增長。這個結論在創新目標的視角下同樣成立，即在地方政府提出創新目標時，也會積極地采取措施促進地區創新發展。

（二）風險投資

政府在戰略層面對創新的重視會影響資本市場，而創新能力的提高又會使得被投企業有著更高的市場估值，更高的市場估值會給風險投資帶來更大的投資收益，因此設定創新目標城市的企業會吸引更多的風險資本進入。風險資本投資于企業的目的在于在企業價值提升后，通過收購、兼并等股權轉讓方式退出，賺取投資收益。當政府制定創新目標之后，勢必會給予轄區上市企業一定的政策傾斜，以發揮上市企業在該地區眾多創新主體中的帶頭作用。因此，風險資本進入這些企業的可能性大大提高。本文使用Probit 模型進行估計：

其中因變量VC 是一個虛擬變量，表明企業是否獲得風險投資。現有文獻主要通過查找上市公司前十大股東中是否包含風險投資機構來判斷公司在當期是否獲得了風險投資支持（吳超鵬等，2012；付雷鳴等，2012）。本文參考以上文獻判斷上市企業是否得到了VC的支持。主要的解釋變量系數β代表創新目標設定是否顯著提升企業獲得風險投資支持的概率。實證結果如表4第（3）、（4）列所示，在加入與不加入控制變量的情況下，創新目標使企業獲得風險投資的概率分別增加21.3%、22.0%，可以驗證假說2的成立，表明風險投資是創新目標影響企業創新活動的一個中間機制。地方政府創新目標改變了風險投資機構對該地區政策取向的研判，進而改變其對地區創新環境的預期，提升了投資機構投資于轄區企業的概率。因此，創新目標通過風險投資概率的提高促進了企業創新。此發現證實了創新目標具有改變風險機構預期、降低信息不對稱的作用。

六、進一步分析

（一）異質性分析

本文的異質性分析部分從企業規模、企業政治關聯、企業高管教育經歷和企業所屬行業四個方面考察創新目標對不同類型企業的異質性影響。

1. 企業規模

根據熊彼特假說以及周黎安和羅凱（2005）的觀點，企業規模越大或者越是具有壟斷勢力，創新能力也越強。大規模企業在經濟規模、風險分擔和融資渠道等方面具有相對優勢。但從另一方面來說，在一些特定條件下，競爭性行業相對于壟斷性行業能產生更多的創新激勵（Arrow， 1962），所以規模較小企業也可能具備更強的創新能力。因此，考察創新目標對異質性規模企業促進作用的差異顯得非常重要。

本文根據企業總資產對企業規模進行分類，將全部樣本分成大小兩組，分別檢驗創新目標設定對兩組企業的影響效果。其中Size 變量取值為0表示小規模企業，取值為1則表示大規模企業。表5 的回歸結果表明，創新目標對兩個組別企業的專利申請總量都具有顯著的促進作用。平均而言，創新目標使得大規模企業的專利總量提高了14%，使小規模企業專利總量提高了18.6%。二者區別在于，創新目標使大規模企業發明專利申請量提高了19.7%，使小規模企業外觀設計專利申請量提高了17%。即小規模企業的專利數量提升源于外觀設計和實用新型專利數量的提升，而大規模企業的專利數量提升來源于發明專利的提升。專利的研發活動需要較大的資金支持，同時也要求企業具有一定的風險承受能力。給定研發的回報率，大規模企業相對于中小規模企業在融資渠道和風險承擔方面具有優勢。因此，本文的結果與熊彼特假說一致，創新目標對實質性創新的促進作用仍然主要體現在大型企業中，而沒有滲透至小規模企業中。

2. 企業政治關聯

企業政治關聯對投融資決策具有重要影響（于蔚等，2012；袁建國等，2015）。一方面，豐富的政治資源容易使企業通過尋租活動來提升業績，減弱了有政治關聯企業通過創新活動來提升企業業績的激勵（張敏和黃繼承，2009）。另一方面，政治關聯企業有更大可能迎合地方創新目標的需求。良好的政商關系能夠幫助地方官員干預企業投資決策，為推動地方的研發投入服務；有政治關聯的企業為了迎合地方官員促進本地創新的需求，會進行創新投資。因此，政治關聯對于企業創新具有不同方向的影響，創新目標對這兩類企業具體的影響方向需要進一步檢驗。

本文參考Fisman 和Wang（2013）的方法，從公司財務報告的高管信息一欄手工整理了上市公司高管在當年是否在政府部門任職，由此來定義政治關聯變量。本文將全部樣本根據政治關聯變量進行分組，實證結果如表6所示。創新目標使得不具備政治關聯的企業專利申請總量提高了18%，發明專利申請量提高了19.5%，但是對具有政治關聯的企業不存在顯著影響。與基準回歸結果不同的是，創新目標也使得不具備政治關聯的企業的外觀設計和實用新型專利申請量提高了13.5%。因此，創新目標使得不具備政治關聯的企業的三類專利申請量都有顯著提高。由此可以得出，不具備政治關聯的企業具有更大的激勵和動力進行創新，而具備政治關聯的企業創新動力相對較弱。究其原因可能有以下幾點：第一，從投資結構來看，具有政治關聯的企業融資渠道較多，更熱衷于進行多元化擴張，因此擠出了企業的技術創新投入（袁建國等，2015）；第二，政治關聯的存在也影響了企業競爭戰略的選擇，具有關聯的企業能夠優先獲得地方政府的貿易保護，降低企業的創新壓力（陳爽英等，2010）。反之，不具備政治關聯的企業具有較大的創新壓力，他們必須進行主動的技術創新才能維持長期發展，因此，這部分企業在創新目標的激勵之下提升了專利申請量。

3. 企業高管教育經歷

企業高管的教育背景對其創新的意愿和表現具有重要影響。由于研發和創新活動通常與新技術或新產品相關，受過良好教育的高管往往具有更大的認知復雜性來吸收新想法，從而增加了接受創新的程度（Barker和Mueller，2002）。本文收集了Wind 數據庫中所有企業董事長與總經理教育背景數據，將高管的最高學歷作為衡量其教育經歷的指標，記作education，若某公司董事長或總經理的最高學歷為博士學歷或碩士學歷，則education=1，反之為0。

回歸結果如表7所示，創新目標使得企業高管高學歷組別的專利總量與發明專利數量都有了顯著提升，使得專利總量提升了24.5%，發明專利申請量提升了30.1%。在較低學歷組別的企業樣本中，創新目標對專利數量的影響不顯著。在創新目標引領之下，受過較好教育的企業管理層擁有更強的創新意愿。這部分的結論表明，具有更高教育程度的高管具有更大可能吸收新事物，其創新意愿比教育程度較低高管更強。

4. 企業所屬行業

行業屬性對企業決策具有重要作用，企業的創新行為在很大程度上取決于該企業所處的行業與環境。政府創新目標的企業效應異質性除了與企業自身屬性有關外，還受企業所屬行業的影響。因此，本文區分上市企業是否屬于高新技術行業，研究政府創新目標對不同行業屬性企業的異質性影響。本文生成是否高新技術行業的虛擬變量，若屬于該行業則取1，反之則為0。

表8的結果表明，創新目標對高新技術行業中的企業專利具有顯著促進作用，創新目標使得高新技術行業組別的專利申請總量提高了19.3%，且使得發明專利申請量提升25.8%，而對非高新技術行業的影響不顯著。以上現象的原因可能在于，一方面，高新技術行業已經形成創新的規模效應和競爭效應，該行業企業具有更低的創新成本和更大的創新收益。另一方面，高新技術行業企業的科技研發管理水平較高，重視以科技研發來提高企業核心競爭力，企業在市場競爭中具有強大的資質優勢，能夠極大地提升企業品牌形象。因此，這類企業在創新方面具有更大的優勢和更強的動力。

（二）進一步分析：經濟增長目標的影響

地方政府的目標管理體系是多維度的，面對上級政府多重任務的壓力，地方政府會斟酌選擇各類目標的努力程度。經濟增長目標不再是對地方政府考核的唯一指標，但仍是最易測度、最受地方政府重視的社會發展指標之一（王賢彬等，2021）。在多重目標考核的壓力下，當地級市面臨較大的經濟增長壓力時，地方政府是否將犧牲一部分對創新目標的關注度，從而抑制創新目標促進企業創新的效果，是一個值得探討的問題。

參考王賢彬等（2021）的方法，本文以“當年經濟目標增長率與去年實際增長率之差”衡量地級市經濟增長壓力。為探究政府多目標管理的影響效應，本文在基準模型中引入創新目標政策項與經濟增長目標壓力的三重交互項Treat*Post*Press、組別虛擬變量與增長目標壓力的雙重交互項Treat*Post 以及單獨項Press，得到如表9 的結果。表9 中三重交互項的系數均為負，經濟增長壓力每增加1%，就會使得該地區企業的專利總量減少4.1%，外觀設計專利申請量降低2.9%，發明專利申請量降低4.8%，說明經濟增長壓力對創新目標設定對企業創新的促進作用具有負向調節效應。當面臨較大的經濟增長壓力時，地方政府的經濟社會發展政策取向會向“穩增長”傾斜，從而降低對創新目標的重視程度，一定程度上抑制創新目標設定對企業創新的正向促進作用。這部分的結論也驗證了王賢彬等（2021）的研究結論，即地方政府經濟增長目標會在一定范圍之內阻礙地區創新發展。

七、結論性評述

如何提高企業自主研發創新能力，引領現代化產業體系建設，提供經濟增長新動能，發展新質生產力，是中國亟待解決的重大現實問題。本文構建了一個理解政府創新目標作用于微觀企業主體創新的邏輯框架。在創新目標提出之后，政府擁有加大對企業補貼力度的激勵，企業也有更大的概率獲得風險投資，這兩種效應提高了企業的創新產出。本文的實證部分發現創新目標顯著提高了企業的專利申請總量和發明專利申請數量。機制分析進一步驗證了理論部分的假說，即創新目標通過提高企業獲得的財政補貼和風險投資概率影響企業的創新活動。異質性分析表明：創新目標對企業創新的促進作用對大規模企業、非政治關聯企業、高管具有較好教育背景的企業以及高新技術行業企業更加顯著。本文進一步發現，經濟增長目標和創新目標之間存在權衡效應，當面臨較大的經濟增長壓力時，地方政府的經濟社會發展政策取向會向“穩增長”傾斜，抑制創新目標對企業創新的激勵作用。

本文研究表明，各級政府創新目標管理是現有文獻忽略且能夠深刻影響企業創新行為的重要因素。中央高度重視國家創新體系建設，國家“十四五”規劃中指出，要促進各類創新要素向企業集聚，形成以企業為主體、市場為導向、產學研深度融合的技術創新體系。2023年中央經濟工作會議將“以科技創新引領現代化產業體系建設”作為首要任務。根據本文的研究結論，本文提出如下政策建議：第一，創新目標能夠引領微觀企業創新發展，為更好發揮政府目標引導企業創新的作用，需要中央政府和各級地方政府進行系統性的創新目標統籌與規劃，形成全局的、長期的創新發展目標體系。第二，地方政府財政支持和外部金融資本投資是創新目標引領企業創新的重要機制，政府需要做好配套政策設計，做好創新市場環境建設，比如給予小微企業和非高新技術行業更多的資源傾斜，并吸引更多外部資金向各類企業集聚。第三，創新目標及其配套政策的效果往往取決于企業的理性反應，因此政府需要關注企業的理性預期行為，有機結合科學的政策設計和先進的數字化智能化信息技術，更大程度發揮政策的作用，做到政策科學化和精細化。第四，國家“十四五”規劃要求健全社會主義市場經濟條件下新型舉國體制，打好關鍵核心技術攻堅戰。地方政府應該積極構建“穩增長”和“促創新”的政策組合，權衡經濟增長目標和創新目標，讓科技創新賦能經濟增長，實現經濟和創新協同發展。