新能源汽车技术创新激励的政策选择：扶持性抑或门槛性政策？.docx

    新能源汽车技术创新激励的政策选择“扶持性”抑或“门槛性”政策？    熊勇清 王溪Summary 作者将新能源汽车产业政策区分为“扶持性”和“门槛性”两类，以114家新能源汽车上市公司的面板数据为样本，运用双重差分法分析了两类政策对于突破式创新与渐进式创新的激励效果及其差异性研究发现：①“扶持性”政策存在较强的技术创新激励偏向，对渐进式创新的激励更灵敏;“门槛性”政策对于突破式、渐进式创新激励的灵敏性和显著性差异较小且“门槛性”政策激励效果的显著性高于“扶持性”政策②市场势力对“扶持性”政策的激励效果具有较强的调节作用，对于突破式创新激励的显著性和灵敏性均表现为提升性影响，对于渐进式创新激励的显著性表现为提升性影响，但对灵敏性表现为一定的降低性影响市场势力对于“门槛性”政策激励效果的调节作用不明显③政策惠及度对“扶持性”政策的激励效果具有较强的调节作用，对突破式创新激励的显著性和灵敏性均表现为提升性影响，对渐进式创新激励显著性的影响不明显，灵敏性表现为一定的降低性影响政策惠及度对“门槛性”政策激励效果的显著性具有较强的调节作用，对于突破式及渐进式创新激励的显著性均表现为提升性影响，但没有明显影响该政策对两类技术创新激励的灵敏性。

新能源汽车产业政策应注重“扶持性”与“门槛性”政策的互补协同，并进一步强化“门槛性”政策的作用;应重视政策工具与市场力量的共生互补，依据市场势力确定“扶持性”政策的激励对象，对所有的新能源汽车企业进行无差异的“门槛性”政策激励;还应注重提升“扶持性”“门槛性”政策的公平性与均衡性Key “扶持性”政策;“门槛性”政策;技术创新;政策惠及度;市场势力 F204  A 1002-2104（2020）11-0098-11 DOI：10.12.62/cpre.20200636發展新能源汽车产业是加速中国汽车工业转型的重大战略选择，尽管产业政策一直以来饱受争议[1]，但由于新能源汽车产业尚处于“商业化示范阶段”[2]，面临着技术创新周期长、风险大[3]，并存在较强正外部性[4]等诸多现实情况，积极发挥产业政策的促进作用是世界各国发展新能源汽车等新兴产业的普遍选择[5]中国近年来先后推出了一系列新能源汽车产业政策，在新能源汽车市场培育过程中发挥了积极作用，然而对于新能源汽车企业技术创新的促进效果十分有限[6]为进一步提高新能源汽车产业政策在促进技术创新过程中的“精准性”，至少有两个方面的问题有必要给予高度关注：首先，新能源汽车产业政策可分为两类，一类是以激励为手段的“扶持性”政策，主要是通过“财政补贴”“税收优惠”等方式为新能源汽车产业的发展提供资金、市场等方面的支持[7];另一类是以约束为手段的“门槛性”政策，主要是通过“技术标准”“环境标准”等方式为新能源汽车产业的竞争提供规范化的营商环境[6]。

新能源汽车产业政策是提升新能源汽车企业技术创新水平的催化器[5]，由于“扶持性”与“门槛性”政策的作用机理不完全相同，这两类政策对于新能源汽车企业技术创新的激励效果也必然存在差异，为更好地促进企业的技术创新水平，新能源汽车产业政策的实施究竟是以“扶持性”为主，抑或以“门槛性”为主？亟待理论界给出可靠的事实依据其次，新能源汽车产业政策的创新激励效果不仅与政策类型密切相关，同时也与政策实施方式、实施对象（企业）的现有基础密切相关从政策实施方式来看，“政策惠及度”反映了政策激励总额在激励对象间的分布方式，刻画了政策的集中性与公平性[8]在政策扶持总量不变的情况下，政策激励总额分配的集中度对激励效果存在较大影响[9]从政策实施对象来看，“市场势力”反映了企业间的有效竞争，可衡量企业对市场的控制能力[10]市场势力是影响企业技术创新活动的重要因素，其影响了企业的技术创新活动决策并很大程度上决定了技术创新活动质量[11]针对以上问题，本研究以114家新能源汽车上市公司的面板数据为样本，运用双重差分法开展相关分析研究，并从三方面进行探索：其一，以“扶持性”与“门槛性”政策对微观企业的创新激励效果为切入点，以弥补现有研究对“门槛性”政策关注不足的缺憾。

其二，以显著性与灵敏性特征为视角，多角度对比分析两类政策的创新激励效果，以弥补政策激励效果评价单一的缺憾其三，纳入市场势力与政策惠及度概念，从企业内、外部更加全面地刻画“扶持性”与“门槛性”政策的创新激励效果，为提升新能源汽车产业政策创新激励效果的“精准性”提供决策参考1 文献综述与理论分析1.1 文献综述及评价已有文献关于新能源汽车产业政策与技术创新的关系研究，主要集中在两个方面：（1） 新能源汽车产业政策技术创新激励效果的比较分析现有研究多将新能源汽车产业政策划分为“供给侧”“需求侧”[12]或“功能性”“选择性”产业政策[13]，这些类型的政策基本上可以归属为“扶持性”政策理论界针对此类政策存在诸多争议：部分学者认为“扶持性”政策很重要，如Kim等[14]指出“供给侧”政策能降低技术创新成本，提升企业技术创新动力也有部分学者认为“扶持性”政策会阻碍企业提升技术创新水平，如Dosi[15]认为“功能性”政策无法提供利基市场以保护新兴产业在示范推广前期避免和已有技术体系的正面竞争为克服“扶持性”政策实施过程中的缺陷，近年来中国大力推广技术标准、环境规制等“门槛性”政策，但是理论界对该类政策也存在不同观点。

部分学者认为“门槛性”政策有利于提升企业技术创新水平，如白雪洁等[16]指出技术标准的制定可降低企业逆向选择风险进而提升其技术创新水平;Miguel等[17]指出环境规制有效提升了企业的技术创新水平;也有部分学者认为“门槛性”政策会抑制企业的技术创新活动，如江飞涛和李晓萍[18]认为准入门槛将会使大企业因缺乏竞争压力而丧失技术创新动力，抑制其技术创新活动2）新能源汽车产业政策激励效果的影响因素现有研究多从企业异质性和政策工具两方面，分析政策创新激励效果的差异性针对企业异质性，主要从企业产权性质、年龄、财务状况及政商关联等静态角度分析其对政策激励效果的影响如Choi等[19]认为，政策对民营企业的创新激励效果更强;唐荣等[8]指出政策更能激发年轻企业的技术创新动力;Melitz[20]认为政策对财务状况较好的企业具有更强的激励效果;Gordon等[21]指出政商关联能为企业带来便利政策，但关联度过高易造成寻租进而削弱企业的创新动力针对政策工具，现有研究主要从政策手段及政策激励程度分析其对政策激励效果的影响如Guellec等[22]认为“税收优惠”、“低息贷款”政策比“财政補贴”的激励效果更强;余明桂等[23]指出政策对重点鼓励行业中企业的激励效果高于一般鼓励行业中的企业;Irani等[24]认为同样在低政策强度下，供给侧政策的创新激励效果强于需求侧政策。

1.2理论分析与概念模型（1）“扶持性”与“门槛性”政策的功能比较两类政策的作用机理不完全相同：“扶持性”政策以正面激励为主可通过“财政补贴”“税收优惠”等方式快速聚集要素资源，降低技术创新成本[13];同时通过降低成本，该政策可在短期内扩大市场规模，有效培育新能源汽车市场[25]扶持性”政策也存在一些缺憾：“扶持性”政策为企业提供了一定的资源获取优势，但政府与企业间的信息不对称容易诱发企业对该政策形成依赖[26]，导致逆向选择风险，致使部分企业将技术创新资金挪作他用或造成技术创新活动求快不求好、求量不求质[27];同时“扶持性”政策激励的针对性较弱，不仅对研发环节进行激励还对生产环节进行激励，易造成低水平的重复性创新从而导致技术创新的低端锁定[28]门槛性”政策偏重于对企业某些行为的禁止或约束，以实现企业的优胜劣汰、资源的优化再配置[19]不同于“扶持性”政策的专向性，“门槛性”政策对新能源汽车企业提出同等的约束标准，以企业的行为而非身份为依据引导更多具有相关资质的企业进入市场，提升企业间的竞争与技术创新动力[29];同时“门槛性”政策还可通过监管企业的技术创新行为弱化逆向选择风险[30]。

门槛性”政策也存在一定的缺憾：在该政策的实施过程中，政府容易越俎代庖，人为地选出“行业中的赢家”，没有让市场发挥主导作用设定产业的准入门槛[8]2）两类政策作用中的调节性因素市场势力与政策惠及度反映了企业所面对的市场环境与政策环境的变化，动态地影响了政策激励效果，因此有必要针对市场势力与政策惠及度对政策激励效果的调节影响展开研究从“市场势力”方面来看，市场势力是市场竞争在企业层面的集中体现[31]市场势力对技术创新活动具有关键作用：市场势力越强，企业越占据资源与信息优势，能准确地了解行业状况，从而提升创新效率[32];但过高的市场势力也会使企业产生惰性，削弱其技术创新动力[33]因此，依据市场势力确定政策激励对象具有重要影响相关研究表明[28]，政府依据市场势力因势利导地对技术创新先行者的外部性进行补偿才能使潜在的比较优势转为真正的比较优势，提升政策激励效果从“政策惠及度”方面来看，政策惠及度刻画了是以竞争性还是集中性的方式实施政策激励，主要衡量政策激励总额在企业间的分布是否均衡[8]政策惠及度越高，表明激励总额在激励对象间的分布越均衡，而政策惠及度越低，表明分布越集中相关研究表明，若以“差别对待”的方式给予个别企业丰富的政策资源，易导致寻租活动，降低企业的技术创新水平[19];而若以“平均主义”的方式将政策激励总额分布给各企业，则可能产生搭便车现象，造成激励不足[8]。

因两类政策的性质与作用机理不同，故各自所匹配的政策惠及度也可能存在差异，不同的政策惠及度可能导致政策激励效果不同2 研究方法与模型构建2.1 研究方法与样本选择双重差分法（difference-in-difference，DID）是广泛应用于政策效果评价的研究方法[34]本研究应用该方法将样本企业分为受到政策支持的“处理组”（取值为1）及未受到政策支持的“对照组”（取值为0），通过对比政策实施前后两组样本企业的技术创新产出变化差异来验证政策的创新激励效果本研究以2007—2018年间新能源汽车领域的144家上市公司为研究样本，删除ST类企业及专利申请数量小于1的企业，共采集了116个研究样本，剔除数据缺失项后最终形成1 310个样本观测值自2009年新能源汽车产业被确立为战略性新兴产业，各省纷纷出台了一系列“扶持性”与“门槛性”政策，因此，本研究将2009年作为新能源汽车产业政策的实施元年，以2007—2018年为政策的时间窗口（记为tit），对受到政策激励的企业在激励当年及以后取值为1，否则为02.2 模型构建与变量定义2.2.1 模型构建为考察两类政策的激励效果，考虑到政策激励效果有滞后性，将两类政策滞后一期，构建基准计量模型一。

模型一，Yi，t，m为被解释变量，代表样本企业i在第t年m类创新产出的情况（m=1代表发明专利;m=2代表非发明专利，本研究用专利申请数量衡量企业当期的技术创新水平，故无需对其进行滞后一期的处理）;IPα，i为产业政策的实施情况（α=1代表“扶持性”政策，α=2代表“门槛性”政策）;ti，t为政策实施时间;IPα，i×ti，t-1是核心解释变量政策效果交互项（其中系数3为政策对技术创新的激励系数）;Xi，t为控制变量，μi，t为随机误差项考虑到“扶持性”与“门槛性”政策的创新激励效果可能存在相互影响，在模型（1）中加入两类政策交互项，构建模型二：为探求市场势力的调节作用，参照Aghion等[35]学者的做法引入市场势力与政策效果交互项，在模型一的基础上构建模型三：模型三，Competitioni1t为市场势力，IPα，i×ti，t×Competitioni，t为政策效果与市场势力的交互项在模型一的基础上引入政策惠及度（Dis_IPα，i，t），衡量政策激励总额在企业间的分布是。