政府补贴与企业生产率———基于我国工业企业的经验分析邵敏，包群（南开大学经济学院，天津300071）[摘要]研究表明，政府补贴对企业生产率的影响效果可能会与企业获补贴收入多寡密切相关。

基于此，本文采用广义倾向评分匹配方法，刻画了不同补贴收入水平对企业生产率的影响差异。

研究结论表明，当政府对企业的补贴力度小于某一临界值时，政府补贴能够显著地促进企业生产率水平的提高；当政府补贴力度在该临界值水平上逐步提高时，这种促进作用也由显著变为不显著，但其对企业生产率变化的抑制作用也逐渐显现；当政府补贴力度提高至大于另一临界值时，政府补贴显著地抑制了企业生产率水平的提高。

因此，需要警惕高度补贴所带来的企业“寻补贴”行为或事前逆向选择行为。

[关键词]政府补贴；企业生产率；事前逆向选择；寻补贴；广义倾向评分匹配法[中图分类号]F423[文献标识码]A [文章编号]1006-480X （2012）07-0070-13一、问题提出普遍认为，政府给予企业的补贴在促进投资和经济增长、调整产业结构、引导经济走向、维持社会稳定和创造就业机会等方面发挥了重大作用，但国内却鲜有研究对政府补贴的这些效果进行实证检验，尤其是研究政府补贴在企业微观层面所产生的效应的文献更是寥寥无几。

在我们所掌握的国内文献中，仅陈晓和李静（2001）、陈冬华（2003）、唐清泉和罗党论（2007）等文献运用我国上市公司的相关数据实证分析了政府补贴在提升公司业绩中的作用。

基于此，本文拟从企业层面对政府补贴的微观效应进行实证检验。

但与企业经济效益相比，本文更为关注企业生产率这一微观效应。

原因在于，根据内生经济增长理论，技术进步（生产率增长）和创新是经济可持续发展的推动力，而这一动力从根本上又来源于企业行为。

政府补贴对企业生产率的正向作用可能来源于两个方面：①若政府补贴促进了企业R&D 投入的增加，则会提高企业的生产率水平。

这类补贴主要指与科研创新和新产品开发有关的补贴，如专利申请资助经费、新产品补助等。

②政府补贴有利于企业扩大投资规模，从而能够利用规模经济，获得生产率水平的提高。

但根据De Long and Summers （1991）、安同良等（2009）文献的观点，由于某些市场失灵的存在，政府[收稿日期]2012-05-17[基金项目]国家自然科学基金青年项目“国内市场分割、地理集聚与中国出口企业的生产率悖论”（批准号71103100）；教育部人文社会科学青年项目“融资约束、研发投入与技术升级”（批准号12YJC790156）。

[作者简介]邵敏（1983—），女，江西抚州人，南开大学经济学院讲师，经济学博士；包群（1978—），男，湖南怀化人，南开大学经济学院教授，经济学博士。

2012年7月第7期（总292期）July ，2012No．7China Industrial Econom ics【产业经济】补贴的使用也可能对企业生产率产生负面影响，具体表现为：①与经济效率最大化相比，政府官员可能对政治目标最大化更感兴趣。

例如，在我国财政分权体制下，地方官员为了得到政治晋升，更关注当地的GDP总量和就业状况。

为了稳定就业，地方官员可能会给予生产率比较低（或亏损）的企业更高程度的补贴，这类企业生产率的提升空间较为有限。

②补贴也可能导致技术低效率。

当企业获得超额利润时，企业经理将缺乏动力去改善经营和寻求节约成本的方法（Leibenstein，1966）。

因此，补贴收入作为企业利润总额一部分，若使企业避免了倒闭的风险，那么这些获补贴的企业将缺乏改善经营管理和提高生产率的动力。

正如Schmidt（1997）所指出的，在其他条件相同的情况下，面临倒闭风险的企业会有动力付出更多的努力降低成本（提高生产率）以避免倒闭。

③当补贴收入很高时，企业可能更有兴趣进行“寻补贴”投资，而不是将资源用于提高生产率（Gwartney et al.，1998）。

④由于政府与企业间的信息不对称，政府给予企业的补贴不仅面临着事后的道德风险，更为普遍地存在着企业在申请补贴时的事前逆向选择问题。

在政策制定者信号甄别机制缺失或失效的情况下，企业所释放的虚假信号很可能达到欺骗政策制定者的目的，从而严重削弱政府补贴激励效应，尤其是R&D补贴。

（安同良等，2009）。

由此可知，政府补贴对企业生产率的影响是不确定的。

并且企业的“寻补贴”投资行为、事后的道德风险以及事前的逆向选择等问题，都是在补贴收入比较多的情况下更有可能发生，从而政府补贴对企业生产率的不确定性影响可能会与企业获补贴收入多寡密切相关。

因此，本文的核心论点是“补贴对企业生产率的影响不仅取决于企业是否获得补贴，而且依赖于企业接受补贴的多寡”。

更为重要的是，不同程度的补贴力度对企业生产率的影响应该具有差异性，即可以预期同样是接受了补贴，高补贴企业的生产率边际变化本身就应该与低补贴企业存在显著差异。

但遗憾的是，根据我们所了解的文献，政府补贴对企业生产率的这一异质性效应却鲜有文献给予了注意。

换言之，已有研究往往仅分析了政府补贴对生产率的平均影响效应，但没有注意到不同补贴幅度的差异性作用。

例如，Marcus and Howard（2003）以日本和韩国的产业政策为例，认为并没有证据表明有选择性的R&D补贴活动对全国或产业的生产率产生了显著影响。

Robinson and Harris（2004）基于英国企业补贴数据的分析发现补贴对企业生产率的影响是不确定的。

Bernini and Pellegrini（2011）采用配对与倍差法技术考察了意大利南部地区的补贴效果，结果表明，获补贴企业的生产率提高幅度反而相对较小。

因此，针对企业补贴的异质性效应，本文采用中国微观企业数据来鉴别不同补贴力度的差异性影响。

为了更好地反映政府补贴对企业生产率变化的因果影响，与Bernini and Pellegrini（2011）等类似，我们也采用基于匹配方法的倍差法技术来考察补贴企业的相对生产率变化，即补贴企业相对于未获补贴企业的生产率在补贴前后的变化差异。

但是，与这些文献仅估计了企业补贴的平均效应不同的是，为了更为精确地鉴别不同补贴力度下的企业生产率变化，我们引入了广义倾向评分匹配方法（Generalized Propensity Score Matching，GPSM）进行实证分析，以进一步刻画不同补贴收入水平对企业生产率的影响差异。

二、广义倾向评分匹配方法与匹配变量的选取政府补贴对企业生产率的影响效果可能会与企业获补贴收入多寡密切相关，因此本文采用广义倾向评分匹配方法进行实证分析。

倾向评分匹配法中的处理变量为二元虚拟变量，而广义倾向评分匹配法中的处理变量为连续型变量①。

假设连续型处理变量D在区间D軍=[d0，d1]中取值，结果变量为Y。

本文中连续型处理变量D为政府补贴力度变量即补贴收入与产品销售收入的比重，结果变量①广义倾向评分匹配法是倾向评分匹配法的扩展，所以本文在阐述广义倾向评分匹配法的估计思路时，将简述或者忽略一些与倾向评分匹配法相关的说明。

关于倾向评分匹配法的应用参见邵敏和包群（2011）。

Y即为企业生产率变量。

Hirano and Imbens（2004）将Rosenbaum and Rubin（1983）中二元处理变量情况下的条件独立性条件扩展为连续型处理变量情况：Y（d）⊥D|X（对于所有的d∈D軍）（1）其中Y（d）为当处理变量D取值d时的结果值，本文即为当企业获补贴力度为d时所对应的企业生产率水平。

这一条件即意味着当控制了向量X中所包含的因素之后，企业获补贴力度与企业生产率水平是相互独立的，将向量X中所包含的变量称作“匹配变量”，其一般为共同影响企业获补贴力度和企业生产率水平的变量（Abadie，2005）。

令r（d，x）为处理变量的条件概率密度函数：r（d，x）=f D|X（d|x）（2）则广义倾向评分GPS即为S=r（D，X）（Hirano and Imbens，2004），它表示当处理变量D取值d∈D軍时的概率（控制了匹配变量X后）。

结合（1）式所示的条件独立性条件：f D（d|r（d，X），Y（d））=f D（d|r（d，X））（3）该式即意味着当控制了GPS之后，处理变量取值d与其对应的结果变量Y（d）相互独立。

在前述基础上，Hirano and Imbens（2004）提出实现广义倾向评分估计的三步：第一步，控制了向量X中所包含的因素之后，估计出连续型处理变量D的条件分布。

E（D i|X i）=β0+β1X i（4）运用极大似然法进行估计，利用其估计结果可以计算出样本企业的广义倾向评分值S赞i。

第二步，将结果变量Y i表示为连续型处理变量D i和广义倾向评分变量S赞i的函数，并运用OLS 法对其进行估计：E（Y i|D i，S赞i）=α0+α1D i+α2D i2+α3S赞i+α4S赞i2+α5D i S赞i（5）实际估计中，是否加入平方项与交互项，可以视具体估计结果选择，具体见后文分析。

该式的估计只是为了得到估计系数α0、α1、α2、α3、α4、α5，用以进行下一步估计。

第三步，利用上一步的估计结果，估计出下式：E赞[Y（d）]=1NNi=1Σ（α赞0+α赞1d+α赞2d2+α赞3r赞（d，X i）+α赞4r赞（d，X i）2+α赞5dr赞（d，X i））（6）式中N为当处理变量D取值d∈D軍s=[d0s，d1s]奂[d0，d1]时的样本企业数。

将处理变量的取值范围D軍=[d0，d1]划分为s个子区间D軍s（s=1，2，…，s），然后在每个子区间里都估计出政府补贴力度对企业生产率变化的因果效应。

将不同取值范围下的因果效应用线连起来，即可得到在整个D軍=[d0，d1]区间内政府补贴力度对企业生产率的因果效应大小与政府补贴力度之间的函数关系图，也为本文实证分析的重点①。

由上述估计过程可知，运用广义倾向评分匹配法获得补贴力度对企业生产率的因果效应估计时，必须首先满足条件独立性假设，而这一假设成立与否又取决于匹配变量X的选取。

根据Abadie （2005），向量X中所包含的变量应为同时影响企业获补贴力度和企业生产率水平的变量，因此在已有理论与经验文献的基础上，本文将向量X中所包含的变量设置如下：①初始时期的生产率水平变量Y t-1，企业生产率水平的计算方法具体见后文。

②企业规模变量x1，度量指标为企业就业人员数的对数值。

③企业资本密集度变量x2，度量指标为企业人均资本存量（固定资产净值年平均余额）的对数值。

④企业亏损虚拟变量x3={0，1}，当企业销售利润小于零时取值1。

⑤企业存活时间变量x4，度量指标为企业成立年份的对数值。

⑥是否国有企业虚拟变量x5={0，1}，其中取值1表示国有企业。