程剑飞 （中国社科院大学应用经济学院 北京 102488）

一、引言

绿色创新是一种旨在提高能源效率、实现企业经济与生态环境协调发展的技术发明与创造，其通常被认为是促进低碳经济、实现“双碳”目标的有效方法。在绿色经济新时代，企业可以通过绿色工艺创新降低经济成本和环境外部性，也可以利用绿色产品研发来提高企业财务绩效，获得竞争优势。与传统创新相比，绿色创新具有明显的特点，即正外部性和激励不足：一方面，绿色创新具有更强的技术和知识溢出的正外部性，有利于整体清洁生产技术和生态环境的改善；另一方面，当创新成本高于排放和能耗成本时，企业会更倾向于使用高排放和高能耗的生产方式而放弃绿色创新（Bi 等，2016）［1］。在没有政府支持的情况下，企业自身的创新意愿可能更低，从而导致整体的绿色创新投资无法达到最优水平。当企业承担了绿色创新的成本，但回报却不足以补偿创新成本时，他们的创新动力就会更加不足。与此同时，企业绿色创新可以满足政府对生态经济和谐发展的决策目标，促使政府有强烈的动力将公共资源投入企业绿色创新活动。那么，基于我国的现实情况，政府补贴是否可以补偿企业的创新成本、提升企业的创新意愿，从而提高企业的绿色创新水平呢？如果政府补贴对企业的绿色创新存在影响，那么对于不同类型的企业是否存在差异呢？这些问题成为学界和政府政策制定部门关注的重点。

二、文献回顾与研究假设

（一）文献回顾

1.政府补贴与企业创新。在以往的文献中，学者们对研究政府补贴和传统创新之间的关系给予了很多关注。有学者认为，公共补贴有可能缓解企业的融资需求，降低企业的边际成本和创新门槛，分散研发项目的风险，提高创新活动的收入预期，从而增加研发投入，扩大创新规模（李青原、肖泽华，2020）［2］。有学者对此持相反观点，认为由于政府补贴的分配和监督体系不完善，高额补贴容易引发企业的正向寻租行为，造成高寻租成本，挤占研发投入，降低企业创新投资，并对政府补贴的挤岀效应进行了广泛讨论，认为政府补贴可能导致企业的扩张与自身实力不一致，增加产能过剩的风险。政府补贴可能会损害研发的商业化（Link和Scott，2009）［3］。此外，还有学者发现，制造业的公共补贴和研发投资之间存在倒“U 型”关系（Dai 和Cheng，2015）［4］。在高科技产业中，政府补贴与创新绩效之间没有明显的相关性（Klette 和Moen，2012）［5］。政府补贴促进了高科技企业的自主创新，降低了总的低技术和高技术产业的要素生产率（Howell，2017）［6］。还有学者分析了地区间补贴的激励效果，并进一步提岀政府补贴的激励幅度要适中，这说明政府补贴过高和过低都不利于刺激企业创新。

2.政府补贴与企业绿色创新。目前，对于政府补贴和企业绿色创新之间的关系相关文献的结论并不统一。有学者通过设计博弈论模型发现，政府补贴可以促进清洁生产创新（Wang 等，2017）［7］。政府补贴在驱动绿色创新发展中发挥着重要作用，然而过度依赖外生财税政策的激励而忽视企业内部治理因素容易造成公共资源的浪费与政策失灵（张茹等，2021）［8］。还有学者认为企业可能利用政府补贴，来资助其他与绿色创新没有直接关系的商业活动（Antonelli 和Crespi，2013）［9］。政府补贴可能鼓励企业在非生产性寻租活动中投入更多资源（Tollison，1997）［10］。因此，机会主义行为的风险相当高。此外，政府补贴对绿色创新行为的影响取决于政府补贴的规模（Shao等，2021）［11］。

通过既有文献来看，国内外学者围绕政府补贴与绿色创新，已经有了一些成果，这为本文的研究开展提供了理论支撑。然而，现有研究还存在一定的局限性：一是以往的学者对于政府补贴与企业绿色创新尚未形成一致的结论。主要是因为在实证研究方面学者们所使用的假设不尽相同，选择的样本、指标、模型等也各有特色。二是以往的研究对模型的内生性处理还有待加强。三是以往研究对内部公司治理因素以及异质性影响关注度不够。

（二）研究假设

从理论机制来看，主要有信号理论、标签理论和引导理论。首先，政府补贴可以帮助制造企业克服内部资源有限的约束，解决绿色创新与末端治理之间的选择问题。信号理论认为，政府补贴是政府对项目支持和信任的标志，从而使原本对企业绿色发展有顾虑的银行和企业家愿意为企业贷款或投资。其次，企业与外部投资者存在着信息不对称，导致外部投资者无法对企业有全面的了解。在这种情况下，政府补贴被认为是政府认可的标签，外部投资者愿意相信并节省他们对企业绿色发展的评估成本。因此，政府补贴可以有效缓解制造业企业绿色创新资金不足的问题。最后，为了实现更高的环境效益，政府更倾向于对清洁能源、可持续材料等项目给予补贴，从而引导制造企业选择环保方向进行绿色创新。

基于上述分析，本文从政府支持的视角，试图实证研究政府补贴与企业绿色创新的关系，并提出以下假设。

H1：政府补贴对企业的绿色创新具有促进作用。

H2：政府补贴对企业的绿色创新具有抑制作用。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文的研究样本为我国 A 股上市公司，数据区间为2011—2019 年，用以实证研究政府补贴对企业绿色创新水平的影响。具体数据来源如下：（1）绿色创新专利数据来源于CNRDS 数据库；（2）政府补贴数据为手工筛选整理上市企业年报附注； （3）其余变量的数据来源于中国问题研究（CNRDS）、国泰安（CSMAR）等数据库。在此基础上，本文作了如下处理：（1）剔除样本期内被标记为“ST”“PT”的公司；（2）剔除金融行业的公司；（3）剔除观测值缺失的样本；（4）缩尾处理所有连续变量，进行上下1%的Winsorize，用以控制极端值影响。通过筛选，本文最终得到23 048 个样本。

（二）变量定义

1.被解释变量：绿色创新。在中国问题研究（CNRDS）数据库中，本文筛选整理了上市公司每年申请、授权的绿色专利数。以往的文献表明，绿色专利申请量较为稳定，专利机构、国家政策等外界因素对其影响较小（周煊等，2012）［12］，专利申请往往是技术已成熟并被投入使用，在申请的过程中，就能够对企业创新绩效发生影响（王馨、王营，2021）［13］。因此，本文选取了GINVA：公司当年绿色发明专利。将申请数加1 取自然对数，记为LNGINVA。绿色专利授权是企业最终获得的绿色技术创新成果，以此作为替代因变量，可以对回归结果的可信度进行双重确认。考虑到绿色专利申请完到专利局授予中间有一定的时间差，参考以往的文献，本文还选取了公司当年及未来2 年（3 年内）的绿色发明专利授予数加1 取自然对数，记为LNGINVG。另外，选取公司当年及未来3 年（4 年内）的绿色发明专利授予数加1 取自然对数，记为LNGINVG1。

2.解释变量：政府补贴。为了提升指标的科学性、有效性，本文计算政府补贴占企业总资产的百分比，将其记为 SUB。在稳健性检验中，本文还将政府补贴+1 取对数作为替代变量，标记为LNSUB。

3.控制变量。综合以往的文献，本文还选取了10 个可能影响企业绿色创新的指标作为控制变量，分别为：公司规模（LNMV）、公司资产负债率（LEV）、总资产报酬率（ROA）、公司营业收入增长率（SALEGR）、公司上市年限（AGE）、产权性质（SOE）、董事会规模（BOARD）、董事长与总经理是否两职合一（DUAL）、股权结构（OWN）、两权分离度（SEP）。主要变量定义见表1。

表1 主要变量定义表

（三）基准模型设定

借鉴以往的研究，在政府补贴之外，本文还选取了其他可能影响企业绿色创新的控制变量，同时，还考虑了行业以及年份固定效应。本文主要关注的系数是β1，如果政府补贴对企业绿色创新活动产生了促进作用，那么β1应该显著为正，反之β1显著为负。

四、实证分析

（一）描述性统计

从表2 可以看出,企业绿色创新专利申请（GINVA）的最大值为31.000、最小值为0、均值为1.132、方差为 4.055。而3 年内企业绿色创新授予（GINVG）的最大值为108.000、最小值为0、均值为3.671，方差为13.720。我国上市企业当中没有绿色创新专利的比例超过一半，说明我国上市企业的绿色创新水平整体不高，并且不同企业的绿色创新水平表现出显著的差异。从政府补贴数据来看，政府补贴占总资产的均值为0.427%。从其他变量的描述性统计来看，也与已有研究较为吻合。

表2 描述性统计

（二）基础回归结果

为了深入探究政府补贴对企业绿色创新的作用，本文利用软件Stata，并采用面板OLS 方法进行计量分析。下页表3 第（1）、（2）列的结果显示，政府补贴SUB 的回归系数为0.041、0.059，且均在1%的水平上显著，说明政府补贴对企业的绿色创新申请发挥了促进作用。考虑绿色发明专利的申请到授予有2 年左右的时间间隔，本文参考以往的文献，以企业3 年内和4 年内的绿色专利授权数作为替代变量。在替换被解释变量的情况下，得出的回归结果列（3）—列（6）政府补贴的回归系数仍然在1%的水平上显著为正，这进一步证明了本文的主要研究结论。

表3 政府补贴与企业绿色创新的基准回归结果

从控制变量看，公司规模、总资产报酬率、两权分离度、董事会规模越高，企业的绿色创新力度越强；国有企业比非国有企业绿色创新能力强；而企业年限越长、第一大股东持股比例越高，绿色创新水平越低。上述结论均符合本文的预期。央企、国企的资金较为雄厚，可以为企业的绿色低碳转型提供强大的资源支持。而企业成立的时间与企业绿色创新呈现出负向关系，一个合理的解释是，企业往往在成立之初，进行研发投入和绿色创新，而在之后更加注重于是否环境合规。

（三）稳健性分析

为了进一步测试基础回归结果的稳健性，本文选择了改变被解释变量、IV 工具变量法进行深入研究，检验前文中的回归结果是否会发生相应的变化，进而确认本文研究成果的可靠性。

1.改变解释变量的测度方法。本文借鉴以往的文献，替换核心解释变量，将政府补贴+1 取对数作为指标，记为LNSUB。回归结果如表4 所示，说明研究结论依然非常稳健。可以看出，在替换解释变量后，相对于绿色发明专利申请而言，政府补贴对绿色发明专利授予的促进效果更明显。

表4 绿色创新的替代性指标

2.工具变量法。政府补贴这一政策工具，本意为激励创新，但企业可能会存在迎合政府的行为，所以更应重点考虑是否存在内生性问题。为了解决政府补贴和企业绿色创新可能存在的内生性，本文选取了当年行业-年度内上市公司获取的政府补贴的均值作为工具变量进行两阶段最小二乘（2SLS）回归。如下页表5 第（1）列所示，第一阶段的回归结果中，工具变量的回归系数为0.619，在1%的水平上显著，且回归的F 值十分显著，2SLS 的结果不存在弱工具变量的问题；如回归结果第（2）—（4）列所示，在第二阶段回归中，企业绿色创新仍然与政府补贴存在显著的正向关系，即在考虑了可能的内生性问题以后，本文的结论依然十分稳健。

表5 工具变量2SLS 回归结果

（四）异质性分析

1.不同产权的异质性。由于我国的特殊国情，国有企业和非国有企业的反应可能存在不同。因此，本文检验国有企业和非国有企业在政府补贴政策和绿色技术创新之间的关系是否存在差异。本文将样本分为国企与非国企，分别进行分组回归，用以检验在不同产权性质下政府补贴对企业绿色创新的影响。回归结果如表6 所示，因变量为企业绿色专利申请时，非国有企业和国有企业样本中政府补贴的回归系数分别为0.058、0.047，且均在1%的水平上显著；当因变量为企业绿色专利3 年内授予时，非国有企业和国有企业样本中政府补贴的回归系数分别为0.095、0.059，且均在1%的水平上显著。虽然在国有企业和非国有企业样本中政府补贴系数均显著为正，但是与国有企业相比，政府补贴更能够显著地促进非国有企业的绿色创新。在企业的绿色创新申请和授予上，这种作用的差异性也表现出一致性。

2.公司规模的异质性。本文按照公司规模-年度中位数进行分组，回归结果如下页表7 所示，当因变量为企业绿色专利申请时，规模较小和规模较大样本中政府补贴的回归系数分别为0.048、0.060，均在1%的水平上显著。当因变量为企业绿色专利3 年内授予时，规模较小和规模较大样本中政府补贴的回归系数分别为0.055、0.123，均在1%的水平上显著。公司规模越大，企业的创新越好。一个合理的解释是，大公司本身可能创新能力更好，政府补贴能够与公司自身的规模优势形成更好的互补，从而使得补贴产生更好的财政激励效果。

表7 不同公司规模的异质性分析结果

五、结论与建议

本文以2011—2019 年我国A 股上市公司为样本，深入研究了政府补贴对企业绿色创新的影响，并就企业的异质性情况进行了细致分析。研究结论如下：（1）总体而言，政府补贴与企业的绿色创新呈现出显著的正向关系，也就是说政策支持能够促进企业的绿色创新。（2）异质性分析显示，与国有企业相比，政府补贴更能够显著地促进非国有企业的绿色创新。对于规模大的企业，政府补贴对于绿色技术创新水平的促进效应更为明显。在企业的绿色创新申请和授予上，这种作用的差异性也表现出一致性。

本文重点考虑了政府补贴这一支持政策，虽然更为聚焦，结论也更加可靠，但是限于篇幅未探究政府补贴对企业绿色创新产生影响的具体机制，在未来的研究中值得进一步深入展开。

根据上述研究结论，并结合我国的具体国情，提出以下建议：一是由于政府补贴对企业绿色创新有积极影响，政策制定者应加强对企业绿色创新的补贴支持。二是需要对这些补贴企业进行有效的监督和评估，通过建立基于申请和使用程序的动态监督机制，提高政府补贴在促进环境可持续发展方面的作用。三是政府应采取更加灵活的补贴方式，充分考虑企业的异质性，克服因产权性质、规模等带来的政策差异，避免“一刀切”，系统性提高企业的绿色创新水平。四是企业应不断树立“绿色”理念，践行绿色创新，制定绿色创新战略，在尽可能减少负外部性的同时，提升自身的公司治理能力，实现高质量发展的目标。