企业创新，尤其是在先进制造业重点领域的技术创新，是提升企业竞争力乃至国家竞争力的重要方式，属于国家支持的范畴。政策性金融作为落实国家发展的策略的重要工具，支持企业创新是其重要使命。从政策性金融的财政属性来看，作为政策性金融核心组成部分的政策性银行，其经营不以利润最大化为目标，能够为企业创新提供较为充足且利率较低，期限较长的信贷支持，或是提供成本较低的担保，且企业无须就低利率融资对政策性银行进行补偿，从而能够缓解企业创新的融资约束，降低企业的研发成本，提升企业创新的风险承担接受的能力。同时政策性金融的进入能起到引导示范作用，引领商业性金融为企业创新提供进一步的资金支持。对于薄弱环节和重点领域的关键项目，政策性银行能够联合企业同政府机构做沟通，为企业争取补贴等研发支持。

  从政策性金融的金融属性来看，作为专业的金融机构，政策性银行具有信息发掘和信息生产能力，能够对企业研发活动进行相对有效的贷前调查、贷后检查和风险防控，以此来降低信息不对称，促进资源的优化配置。并且通过对资金流向的持续监督，促使企业将获得的资金用于创新投入。因此提出假设一：

  遵从市场规律，按照市场化机制实现政策性目标是新时期政策性金融的运行准则。相对于财政补贴的单向性，约束机制的不足以及较为严重的信息不对称，政策性银行能够从贷前调查，项目评审的过程中与公司进行充分沟通，开展实地调研，聘请相关领域的专家进行论证评估，对企业研发创新活动中的项目情况，资金需求，风险管理等信息加以搜集整理和识别，以此来降低信息不对称，为企业创新提供利率期限合适的资金支持。政策性银行还会与企业签订借款合同，规定资金用途和还款义务，从而对企业行为进行约束，提升公司违约成本。在随后的贷款发放支付和贷后管理等环节，政策性银行能够对企业的资金流向和经营财务情况做检查，从而对企业资金的使用和效果起到监督和约束作用，促使企业将资金及时有效的用在研发创新上，有助于企业提升创新效率和产出，尽可能降低道德风险和逆向选择问题。另外，政策性金融能够凭借其积累的国内外资源，帮企业沟通行业内领先的上下游企业，为其研发创新争取更优质的原材料设备资源，或者协助企业为其研制的新产品寻找合适的买方。总而言之，政策性金融能够凭借其高效的信息揭示和监督约束机制以及资源优势，提升公司的创新效率和创新产出。另外，政策性银行贷款的长期性也能够减少企业的短期行为，为最终形成创新成果提供时间保障。因此提出假设二：

  由于政策性金融与国有产权企业均具有政府背景，其在经营管理，目标考核等方面具有一定的相似性，彼此间信息不对称程度相对于非国有产权企业更低。另外，国有企业拥有人才技术等更多的创新资源，其创新行为，尤其是重点项目更容易得到政府支持，政策性银行对国有企业的创新项目贷款相对更容易获得审批通过，从而对国有企业创新投入的资金支持更加充足。相比于非国有企业，国有企业的运营相对来说更加规范，资金挪用等情况相对较少，政策性银行贷款资金的投入能够较好的转化为企业的创新投入。

  然而，国有企业由于运营效率相比来说较低，其自身存在的委托代理问题，实际控制人任期不确定带来的行为短期化问题，以及考核机制的不完善，导致国有企业的创新行为并非都以提升企业自身核心竞争力为最大的目的，行为较非国有企业较为严重，具体表现为重投入，轻效果轻产出的情况。而且从创新投入到创新产出的跨期性与国企实际控制人任期不确定的矛盾加剧了国有产权企业对创新重投入，轻产出的问题。同时，面对国有企业，政策性银行在贷后检查和创新成果评估方面投入力度可能不及非国有企业，因此提出假设三：

  H3：国有企业产权性质对政策性金融与企业创新投入具有正向影响，对政策性金融与企业创新产出的影响不显著。

  由于上证中国制造2025和中证中国制造2025主题指数所包含的上市公司是《中国制造2025》十大重点领域的骨干企业，代表着我国先进制造业的发展趋势，因此本文选取我国A股2010—2017年上证中国制造2025和中证中国制造2025主题指数的所有上市公司为样本，数据来源于CSMAR数据库，部分缺失数据通过手工进行搜集补充。

  基于原始数据，我们采取如下的解决方法：（1）对于同时包含在上证中国制造2025和中证中国制造2025主题指数中的样本公司做合并，避免重复计算；（2）剔除数据缺失样本；（3）为减少异常值对研究结果的不良影响，本文使用Winsorization方法，对模型中所有连续型变量采用1%和99%百分位缩尾处理。

  1.被解释变量。对公司创新情况的衡量，本文通过企业的创新投入和创新产出来刻画。在创新投入方面，本文借鉴温军等及李春涛和宋敏的做法，采用企业的研发投入密度来表示，具体计算方式为企业的研发支出除以企业当年度的营业收入。在创新产出方面，由于专利是企业研发创新活动最直接的成果，本文借鉴余明桂等，权小锋和尹洪英的做法，采用企业当年已申请的专利数量加1后的对数值来表示。

  2.解释变量。本文设置政策性金融支持的虚拟变量。由于我国政策性金融机构体系主要由政策性银行组成，包括国家开发银行，中国进出口银行和中国农业发展银行，本文以企业当年是否获得政策性银行贷款构造虚拟变量，若企业当年获得政策性银行贷款则设为1，否则取值为0。

  3.控制变量。根据以往关于企业创新方面的文献，本文控制如下变量：企业产权性质SOE，第一大股东持股比例TOP1，企业规模SIZE，现金持有量CASH，固定资产规模PP&E，财务杠杆LEV，成长能力GROWTH，市值账面比MB，市场势力MARKETPOWER，公司资产收益率ROA，现金流水平CFO，固定资产周转率PP&ETURNOVER，政府补助SUBSIDY；另外，加入年度虚拟变量及行业虚拟变量，从而控制年度和行业的固定效应。

  本文借鉴相关文献研究，构建影响企业创新投入和创新产出的的多元线性回归模型。首先，通过模型（1）来检验政策性金融的支持能否有效增加企业的创新投入。

  其中，R&Di,t表示企业i在第t年的研发投入密度，POLICYBANKi,t表示企业i第t年能否获得政策性银行的贷款支持，Control Variablesi,t为控制变量组。

  第二，通过模型（2）来验证政策性金融的支持能否有效增加企业的创新产出。考虑到从政策性金融支持到企业申请专利需要一定的时间，本文借鉴牛泽东和张倩肖，检验政策性金融支持对企业未来一年创新产出的影响。

  第三，在模型（3）和模型（4）中加入政策性金融支持与企业产权性质的交叉项，从而来检验不同的产权性质对于政策性金融支持对企业创新投入和创新产出的影响是不是真的存在显著差异。

  其中，POLICYBANKi,t*SOEi,t为政策性金融支持与企业产权性质的交叉项。

  本篇文章原载于《苏州大学学报（哲学社会科学版）》2019年第4期。此处为文章摘要，如有媒体或其他机构转载，请注明文章出处。返回搜狐，查看更加多

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