加载中...
Industrial Policy and Firms' Technological Breakthroughs: A Micro-behavior Perspective of Firms
产业政策对实现国家技术主权与保障经济安全至关重要。本文基于企业微观行为视角,在分析企业创新“行为约束”的基础上,构建了一个内生化行为偏差的异质性创新模型,揭示阻碍企业技术跃迁的深层微观机制,探究中国产业政策如何助力企业技术突破。研究发现,企业技术突破存在一个由“渐进改良转向突破式创新”和“突破式创新回归保守策略”两个临界点所构成的创新窗口期,而中国产业政策正是通过托底型助推和激励型助推拓展了这一窗口期,从而助力企业进行持续性技术突破探索。以“制造强国战略”为准自然实验的实证研究亦证实了这一机制。本文结论不仅为揭示中国产业政策成功之谜提供了一个企业微观行为分析框架,更为产业政策有效缓解企业行为约束,进而通过“行为助推”系统地引导和释放企业创新潜能提供政策启示。
Abstract
Industrial policy is crucial for achieving national technological sovereignty and safeguarding economic security. Based on a micro-behavior perspective of firms, this paper analyzes firms' innovation "behavioral constraints" and constructs a heterogeneous innovation model with endogenized behavioral biases, revealing the deep micro-mechanisms that hinder firms' technological leaps and exploring how China's industrial policy facilitates firms' technological breakthroughs. The findings show that firms' technological breakthroughs involve an "innovation window" formed by two critical points: the shift from incremental improvement to breakthrough innovation, and the return from breakthrough innovation to a conservative strategy. China's industrial policy expands this innovation window through downside-protection and incentive-based nudges, thereby helping firms sustain exploration of technological breakthroughs. A quasi-natural experiment based on the strategy of boosting China's strength in manufacturing confirms this mechanism. The conclusions not only provide a firm-level behavioral analysis framework for understanding the success of China's industrial policy but also offer policy insights into how industrial policy can effectively alleviate firms' behavioral constraints and systematically guide and unleash firms' innovative potential through behavioral nudging.
制造强国战略显著促进企业技术突破
以2008—2023年A股制造业上市公司为样本,采用强度DID模型估计,核心解释变量(政策契合度×政策时间)系数在控制个体与时间固定效应后为4.411,在1%水平上显著为正,表明制造强国战略显著提升了政策契合度更高企业的技术突破水平。
政策同时激活托底型与激励型助推工具
机制检验表明,政策实施后企业获得的研发过程风险分担(系数3.037)和市场应用风险分担(系数0.767)显著增加,政府采购与示范应用支持(系数3.424)和政策具体性指数(系数13.067)也显著提升,说明政策同时激活了风险托底与收益激励两类助推工具。
政策改变企业风险态度与技术信心
政策显著提升了企业技术搜索距离(系数0.341)和技术信心(系数1.214),表明企业更愿意偏离既有技术轨道进行探索性创新,管理层对技术推进前景的信心也显著增强,说明政策信号已传导至企业决策层面。
政策效应沿行为偏差维度呈现系统异质性
交互项检验显示,政策效应与前期业绩波动(系数4.337)和行业技术不确定性(系数3.476)的交互项显著为正,与行业集中度(系数-3.096)和前期盈利水平(系数-2.945)的交互项显著为负,表明政策更有效地作用于损失敏感性更强、附加收益边际价值更高和技术不确定性更大的企业。
行为助推独立于资源补充渠道发挥作用
双重异质性交叉检验表明,在低融资约束但高行为偏差企业中政策效应依然显著(系数7.030),政策处理与高行为偏差(系数4.707)及高融资约束(系数4.531)的交互项均显著为正,而三重交互项不显著,说明行为助推是一条独立于融资约束缓解的政策传导渠道。
核心解释变量
政策效应(Policy),由企业政策契合度(Similarity,基于BERT模型计算企业年报主营业务描述与制造强国战略十大重点领域政策文本的余弦相似度)与政策时间虚拟变量(Post,2015年及以后为1)的交乘项构成
被解释变量
企业技术突破水平(TFI),基于专利文本技术词汇增长率构建技术前沿得分,经领域—年份去均值处理后以专利他引次数加权聚合至企业—年度层面的技术前沿指数
样本与数据
2008—2023年中国A股制造业上市公司,剔除ST、PT类公司及关键变量缺失样本,连续变量在1%和99%水平缩尾,最终获得21329个企业—年度观测值。专利数据来自国家知识产权局和谷歌专利,财务数据来自国泰安数据库(CSMAR)
识别方法 / 模型设定
以2015年制造强国战略为准自然实验构建强度DID模型;通过事件分析法检验平行趋势假设;采用Bartik工具变量法处理内生性(以2014年企业总资产占行业总资产比重为Share变量,以行业—年度层面国家重大科技专项补助为Shift变量);使用倾向得分匹配法缓解样本选择偏差
内生性及稳健性检验
通过替换被解释变量、替换核心解释变量、剔除特定样本、排除其他混杂影响以及安慰剂检验等方法进行稳健性检验,结果均表明基准估计结果稳健
中国专利文本数据
专利文本可支持的研究问题:中国专利文本数据可为本文《产业政策与企业技术突破——基于企业微观行为视角》的研究提供基础数据支撑,支持围绕A股制造业上市公司展开的实证与空间分析,辅助验证并拓展本文的研究结论,提升研究数据的可复现性与应用价值。
中国各地区政府工作报告文本数据
政府工作报告可支持的研究问题:如何识别并量化各地区产业政策工具(如补贴、税收优惠、目录指导)的强度与指向,进而考察其对企业技术创新突破行为约束的差异化影响;不同层级政府工作报告中产业政策表述的一致性程度,是否调节了政策对企业异质性创新行为的激励效果。
A股上市公司政府补助数据
政府补助可支持的研究问题:能否识别产业政策引致的差异化补助强度,并检验其对企业创新行为约束(如研发投入门槛、风险承担意愿)与核心技术突破(如专利质量、关键领域专利占比)的影响。