政府扶持与新型产业发展——以新能源为例，本文主要内容关键词为：为例论文,产业发展论文,以新论文,能源论文,政府论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
政府产业政策在我国经济发展中发挥着重要的作用，无论在计划经济时期对重工业优先发展的支持，还是在市场经济时期对能源、汽车等支柱产业的重视，扶持政策使很多行业经历了由供给不足到规模化发展的转变，推动了经济的高速增长(林毅夫和刘培林，2001)。然而随着经济的发展，相关的传统产业大部分已处于饱和状态，发展空间受到制约。同时，传统经济快速增长带来的另一个巨大问题是在发展进程中造成了严重的环境污染。粗放型发展方式及其付出的环境代价，引发了学者对经济发展和生态环境相互关系的广泛讨论(陈诗一，2009；王小鲁等，2009)，也使得绿色环保产业的发展迫在眉睫(林伯强等，2010)。新能源作为绿色无污染、可循环使用的新型能源，开始受到关注并逐渐成为我国现代能源体系中的重要部分。①中共十八届三中全会提出，在全面深化改革中要强调市场在资源配置中的决定性作用，意味着市场和政府的作用将重新定位。但不可否认的是，在一些重大战略调整领域，如市场主体尚未发育成熟的新型产业等，政府仍需通过财政补贴、投资规划等手段加以引导，促进产业有序发展。目前我国正处于转型发展的关键时期，经济将从要素驱动、投资驱动转向效率驱动乃至创新驱动，因而如何引领传统产业结构的优化升级和高科技新型产业的迅速发展，就成为政府经济工作的重点。以新能源为代表的战略性新兴产业，目前处于起步阶段，技术和需求市场不够成熟，亟须政府的扶持和引导。从世界主要国家来看，政府都尝试对相关机构和企业进行扶持。例如，德国政府利用征收能源税措施来对新兴产业给予补助，经过十几年努力，风力和光伏发电的装机功率总和就超过了全国的平均用电负荷；美国通过严格的知识产权保护来鼓励新能源产业的发展，到2013年，风电、光电等新能源及页岩气、水电和核电可供应美国18%的一次能源需求，对传统能源石油的依赖已大大降低；日本在推进新能源开发利用中也取得了巨大的成功，特别在引导新能源需求方面具有相当的经验。政府鼓励机关、社会团体带头使用新能源，并建立了由电力公司义务收购家庭、企业等个体产生的可再生能源电力的制度。对新能源汽车，政府不仅提供购车补贴，而且在配套设施上提供了便利，到2013年日本境内已建有4700座大型充电站，方便了新能源汽车的使用。 在我国，政府对新能源产业进行全方位的扶持。在资金方面来看，财政部2013年预拨可再生能源电价附加补助资金就达到148.11亿元，其中包括风电93.14亿元、太阳能发电24.33亿元、生物质发电30.55亿元。在2009—2013年间，仅光伏发电产业的“金太阳示范工程”一个项目，国家财政补贴投资就累计达数百亿元。另外，为了加快可再生能源建筑的应用，中央财政给予每个示范城市的专项补助约5000万—8000万元；在税收方面，我国光伏发电的太阳能电池板、风电所需的发电机组等，均享受到制造和出口的相关优惠。但是，在新能源产业快速发展的同时也存在以下一些问题：(1)国内工业设备主要依赖于以煤炭为主的传统化石能源，鉴于成本考量和意识的缺乏，企业在使用价格更高的新能源产品方面动机不足。(2)消费者对新能源产品的价值、评判标准等缺乏深层次的认识，特别是其性能和价格相对于传统能源产品又存在劣势，由此影响到人们利用新能源的信心和动力，所以需求基础较为薄弱。(3)从表1中所列的扶持政策来看，除了在新能源汽车行业实施需求补贴政策外，其他新能源产品和发电行业的相关政策则集中于生产性补贴，对需求端的扶持不够。(4)新能源国内市场容量小，相关产品以出口为主。另外，国内技术研发尚落后于国际领先水平，取得突破性创新存在一定难度。
一直以来，政府政策是产业研究的重要方向。对于政府补贴等政策的评价，已有文献一般都讨论政府政策对企业产出或者盈利水平以及研发创新的影响。如Martin(2009)、Russo et al.(2011)以及任曙明和张静(2013)等在宏观和农业、装备制造业的中观层面进行了政策效应的研究，得出的结论是政府补贴往往缺乏效率，在诸多情形下并不能带来企业产出和竞争力的提高。也有文献指出补贴多寡会对政策效果产生不一样的影响，适度的政府补贴可能提高企业的生产率(邵敏和包群，2012)。Pack & Saggi(2006)、Clausen(2009)从产业政策对企业研发投入的影响展开分析，提出政策的专用性、激励机制的设计以及后续的监管等都将对实施结果产生作用。由于新型产业发展时间较短，理论界对其政策评价研究相对匮乏，已有的研究主要集中在行业现状的描述分析。从国外为数不多的新能源政策评价研究发现(参见Metcalf，2010；Joskow，2011；Murray et al.，2014)，地方政府政策的稳定性是获得产业投资的重要前提，在此基础上的政策鼓励常能够刺激产业发展(Reiche and Bechberger，2004；Kerr，2006；Fischlein and Smith，2013)。并且，国内的研究缺乏对我国新能源扶持政策的实证评价和理论层面的梳理，本文试图在这个方面作有益尝试。我们可能的创新点在于：(1)将以新能源为例的产业具有的市场不确定性强、研发创新风险高的特征加入理论模型刻画出与传统产业的不同，以此说明产业政策在新能源企业的作用与传统企业的不同。(2)对现有的补贴政策(主要在供给端)作用进行探讨，并提出了可能的改进措施。(3)结合我国新能源上市公司数据，利用政策评价的计量经济学方法，验证我们的理论观点。 本文其余部分安排如下：第二部分着重构建政府综合扶持政策之下新能源企业行为决策的反应模型，从产业特征角度讨论了政府政策对企业研发决策、利润实现的影响机制。第三部分为实证分析，以上市公司数据为样本，检验不同阶段新能源产业相对于传统产业在盈利和研发强度上的差异，以此来说明政府政策对新能源企业的作用。基于理论和实证分析，结论部分评述当前新能源扶持政策的效果，并提出创新驱动下新型产业政策转型的建议。 二、产业扶持下新能源企业的行为反应模型 本文所谓的产业扶持是指目前我国新能源企业可享受包括税收减免、财政补贴、土地优惠等一揽子综合政策，主要扶持政策见表1。在本节中，按照我国新能源企业所处的发展阶段来分析扶持政策下企业的行为选择(主要讨论研发反应、产能变化反应等)，以揭示企业的行为与政府政策的关系。 关于R&D投入的企业行为决策理论，国内外学者的研究(安同良等，2009；Lee，2003)大多基于动态博弈、需求拉动和技术驱动理论等分析框架，然而不同于已有研究，以新能源为代表的新型产业具有区别于传统产业的特征，这对于分析企业行为以及施以针对性的政策而言至关重要。基于引言部分的分析，本文提出以下两条核心假设： 假设1：新能源产业处于起步阶段，需求不确定性大，国内外市场不平衡，以及过度依赖外部需求。 假设2：新能源产业技术相对不成熟，国内产品平均技术水平与国外存在差距，且创新难度大。 我们进一步假定新能源产业内的异质企业(i=1，2，…，
)依照以下基本设定进行行为决策： 假设3：企业分两个阶段完成生产和研发过程，第一阶段同时进行产能的选择、建立和研发决定；第二阶段在产能和研发投入约束下，根据市场需求生产销售、实现收益。 企业为两阶段的生产过程，因此可根据逆向归纳法，先计算第二阶段新能源企业收益：
根据模型设定，企业的行为决策决定于求解两阶段利润的最优化问题，根据一阶条件：
我们所关心的新能源企业为代表的新型产业为政府扶持性产业，由于各级政府对辖区内发展新型产业的冲动，假定产业内企业均能享受表1所列的综合扶持政策。为简化模型，我们将税收减免、直接财政补贴、土地及信贷优惠等一揽子政策，综合量化为政府基于每个企业的既有产能
而定的货币性补助资金
。我们进一步提出如下假设： 假设4：企业对于享受到的政府补助，可能按照以下三种途径进行资金使用：保留资金直接进入企业利润，投入现有产品的产能建设，加大研发创新的投入力度。
企业对于政府补助金的使用，尽管取决于三种预期收益的比较，但如果不考虑行业平均盈利水平的差异，则当政府补助发挥正向作用时，新能源企业在收益水平上至少比享受补助力度较小的传统企业理论上要明显高出
(理性企业最大化利润，选择补助金使用途径时至少需保证收益大于途径1，即稳定收益
)。当然，考虑到现实中对产能和研发要求等，除了选择占优策略外，企业也可能选择混合策略。 通过观察使用政府补助扩大产能收益
和加大研发收益
，实质相当于投入数额为
的资金的边际产能产出和边际研发产出。事实上，这样的选择类似于前文最优R&D投入
和最优产能
的求解过程，新能源企业对政府给予的优惠和补助的行为反应，不仅受到企业自身特征和市场偏好的影响，而且还受到产业本身特质(需求
不确定性大、研发创新落后
且研发成功率π低)的影响。 首先，从补助政策对新能源企业最终盈利的影响来看，积极的作用在于：政府通过划拨优惠土地等物质资源和给予财政拨款、财政贴息、税收返还等货币性资源，提供企业发展初期所需的资金支持，降低投入厂房、设备等的产能成本，使新能源企业对比传统行业中的企业具有更大的盈利优势。从表2对预期收益的分析也不难得知，在市场需求得到保证的前提下，无论选择三种补助金使用途径中的哪一种或是其组合形式，企业都会通过最优化其利润形成决策。除了途径3的研发选择具有不确定性外，途径1和2代表的补助直接纳入利润和扩大现有产能策略，均能给予企业稳定扩大盈利的表现。但也必须承认，当新能源产品需求面临强烈的负面冲击时，政府扶持也可能带来一定的负面效应；从新能源产能决定因素看，不可避免地与国内、国外市场需求预期
紧密联系。政府大力的扶持和补助
会进一步推高企业对市场的乐观预期，对萧条概率p估计不足，可能形成基于盲目需求预期(E(Y)＞Y)而导致的过度产能
。一旦企业基于预期大量生产，同时外部市场需求严重下滑(如世界经济不景气、海外国家为保护本国新能源产业限制进口等原因)，则企业对
会明显高估，势必造成我国企业营业收入及利润的大幅下滑，形成产业层面的危机。此外，地方政府之间的产业补贴竞争，也可能引起短期内企业一哄而上的局面，形成新能源领域的“潮涌现象”(林毅夫等，2010)，致使行业中的企业低估国内企业总数
，而实际市场份额远小于预期值，致使机器设备闲置、产能利用严重不足和行业利润剧烈下滑。 所以，扶持政策的最终效果取决于上述两种效应的相对大小。如果外部市场稳定，正向效应占据主导地位，即新能源产业具备超过传统产业的盈利优势；反之，当需求面临负向冲击时，则新能源产业回报率可能下降。当前集中于供给端的政策对新能源企业盈利的实际作用到底如何，则需要在实证层面进行检验和评价。 其次，从企业对研发的选择来看，在当前国外市场为企业主要依赖对象的情况下，出口占主导的市场结构导致式(7)括号中后半部分
构成了
的主要来源。然而鉴于国内新能源产品现有技术普遍弱于国外
，因此在国外市场中我国产品的优势更可能落在价格而非技术品质上。换言之，对国内企业出口的新能源产品，其市场份额价格弹性
有较大概率大于R&D弹性
，该比值较小会导致企业选择的最优研发投入
的不足，使得企业倾向于注重以成本、价格优势(低劳动成本
和建设大规模产能
降低边际成本)占据低端市场。因而当接受政府补助后，企业会根据投入产能的收益高于研发的判断，选择不增加研发；另一方面，影响收益
的因素中，企业创新成功概率π较小，也会进一步影响到企业的创新动力，这主要受制于国外的技术垄断和我国科研力量的相对薄弱。从我国新能源的发展现状可以清楚看到这一点。例如，我国于2009年才打破国外3兆瓦级风机制造的垄断，而且仅有华锐风电等几家制造商能够提供相应整机设备，而德国同时期已将5兆瓦级风电机安装运用于海上风电场，这说明我国与国际领先水平还存在较大差距。此外，国产零配件中仅风机叶片、风电塔架等能满足市场需求，发电机关键部件中的风机轴承长期依赖进口。除此之外，政府补助的非研发专用性、后续资金使用过程缺乏监管、科技成果保护和奖励机制尚不完善，也会使新能源企业研发成功的预期收益中
存在较大的不确定性。再如，地方政府以一视同仁的廉价土地、税收优惠、项目补贴等形式，对于技术专利、研发创新，缺乏如美国新能源技术风险基金和新能源发展科技专项的支持。补助资金的使用也存在一定的委托代理问题，由于缺乏补助管理体系和相关条例，我国新能源企业的补助使用情况并不透明，金太阳示范工程中部分骗补贴现象的存在，就在一个侧面反映出政府补贴的利用情况并不乐观。对于科研成果的奖励，以上市公司为例，成果转化收益比例以往仅规定不低于20%，对于股权激励等措施也规范不足。而对于我国创新能力的争论来看，有部分学者指出我国企业的专利申请数量虽然近年来上升迅猛，但从质量上看，缺乏专利授权获利和具备重要价值的创新专利，科研能力仍显薄弱。另外，作为国内科研力量的中坚，国内科研院所也存在资源分散、创新资金不足的困境。③以上因素均构成了新能源企业可能研发投入欠缺的原因，但为了实现真正的创新驱动，突破海外技术转让方对先进技术的封锁和所谓“天花板”效应(张米尔和田丹，2008)，企业自主创新能力的培养不容忽视(许庆瑞等，2013)。 综上，扶持政策影响新能源企业对研发的选择，与企业自身、行业平均研发水平以及影响收益
的创新成功率π和制度因素等均密不可分。当前新能源行业缺乏技术竞争力和创新困难的现状，更可能导致企业不使用补助资金投入研发，当然这需要在实证部分作进一步的检验。 三、实证分析 为检验上节的理论结果，我们将采用企业层面的数据，透过新能源产业盈利优势、研发优势具备与否来分析政府扶持政策的效果。本文选择的样本为2001—2013年沪深交易所A股市场的新能源和传统行业上市公司，数据来源于Wind资讯和国泰安CSMAR数据库。选取上市公司作为研究对象主要是因为财务情况、公司信息的公开性，以及数据的准确性和行业代表性。当然，由于上市公司存在多元化经营和与子公司报表合并等情况，因此为了确保新能源企业样本的主营业务中新能源业务占据较大比例，就需要仔细进行样本甄别与筛选。 在界定企业是否为新能源上市公司时，我们通过查阅历年的年报信息，将其中披露的主营业务和主要产品涉及太阳能、风能、生物质能、新能源汽车等领域的上市公司列为新能源企业(处理组)，并核准了每家企业进入新能源行业的年份节点。考虑到新能源发电企业绝大多数属于证监会行业分类下的电力、热力生产和供应业，新能源发电相关产品企业多属于通用设备制造业、专用设备制造业、电气机械和器材制造业以及计算机、通信和其他电子设备制造业等四大类制造业，新能源汽车企业均属于汽车制造业，为了保证两组样本所属行业具有可比性，我们将上述三类行业中未涉及新能源领域的694家企业设为传统企业(参照组)，同时还将处理组样本在进入新能源领域的核准年份之前的数据也归为参照组。根据以上处理组和参照组的划分，我们引入虚拟变量Newenergy(处理组样本取值为1，参照组取值为0)。表3列出了筛选得到的新能源上市公司的数量变化情况。从表3可以看出，新能源上市公司数量在2001年到2005年之间一直缓慢增加，从2006年开始进入快速增长的通道，平均每年增加的新能源企业数量达到10家以上，而近两年来增加速度又开始明显放缓。截止到2013年，沪深A股市场中新能源上市公司数量从2001年的仅仅4家增加至83家。
表4给出了这13年间新能源企业和传统企业的主要财务指标以及企业特征变量的描述性统计。各变量已对1%分位以下和99%分位以上的极端值进行Winsorization方法处理。为使量级基本一致，部分变量做了原始数值乘以100的处理。从表中可以看到，新能源上市公司更可能是规模大、具有政府背景的企业。 (一)政府扶持与新能源产业 首先，我们需检验新能源上市公司享受到的政府扶持力度是否大于传统企业。这里我们以上市公司收到的政府补助和税收返还之和与营业收入的比值，作为可观察的货币性政府补贴指标，图1显示新能源企业与传统企业相比确实享受到更高的政府补贴占比。
图1 新能源企业与传统企业政府补贴占比 注：政府补贴占比(subsidy ratio)=(企业收到的政府补助+税收返还)/企业营业收入。 (二)扶持政策与新能源企业盈利 在理论部分我们已讨论需求市场，尤其是海外市场，对我国新能源企业的重要性。为更清晰地分析不同需求环境下的扶持政策效果，我们将从总体和分阶段进行研究。这里把全样本分为市场环境良好阶段(2001—2007年)和市场环境恶化阶段(2008—2013年)。上述划分的逻辑在于：2008年以前起步阶段的新能源产业与世界经济同处平稳发展的状态中，之后金融危机以及2010年以来各国对本国新能源产业的保护，造成新能源产品出口明显受限，这就形成前后两个新能源国际需求明显不同的阶段。 评判政策效力的主要思路在于，控制行业和企业特征变量等因素之后，来看新能源企业和传统企业之间余下的主要差异——政府扶持力度的不同，在两类企业盈利水平上体现出的差值。简而言之，我们通过估计新能源企业是否存在盈利优势，评判政策在企业层面的作用。 对于变量的选择，参照已有研究(李远鹏，2009；杨典，2013)在分析企业盈利能力时做法。本文从企业规模、资产负债状况、成长能力、政府背景等方面加以控制。因政府补助在传统产业中同样存在，所以我们将其也纳入模型。最后，我们还考虑了时间趋势和行业的固定效应。 我们首先从简单线性模型来讨论，模型设定如下：
(9)式中的因变量为衡量企业盈利能力的资产收益率(ROA)，右边的虚拟变量(dummy variable)Newenergy前的系数符号及数值大小，可以用来识别新能源企业和传统企业的盈利能力的差别，解释变量还包含政府补贴占比(Subsidy)，表示企业规模的资产总额(Size)，反映企业资产负债状况的企业财务杠杆(Lev)，企业成长能力的营业收入增长率(Growth)，企业是否具有政府背景(Gov)，年份虚拟变量(Year)以及行业虚拟变量(Industry)。
可解释为：政府对新能源产业力度更大的扶持政策(包括未量化在数值指标中的土地优惠、政策便利等政策支持)，对其盈利能力的作用效果。④模型估计结果见表6。
根据表6的结果，不难发现：首先，从总体样本来看新能源变量的估计系数显著为正。以ROA作为因变量的估计结果显示，国家和地方政府的特别支持，使新能源企业的总资产报酬率要比传统企业高约1%。其次，新能源企业在产业起步并且需求市场良好的2001—2007年，呈现出相比于传统企业高出3%巨大盈利优势，在产能扩张但遭遇市场萎缩的后一个阶段，这种优势不再明显。这说明，经济的不景气带给新能源产业的冲击更为剧烈，产业扩张后，供给端的继续扶持无法有效解决需求不足的问题，导致产能过剩和利润下滑。将净资产收益率ROE作为被解释变量的回归结果与将ROA作为被解释变量的结果相比估计系数有所增大，不过系数符号及量级均基本一致。另外，政府补贴占比的系数不显著，反映出平均意义下，补助资金和税收优惠对资产回报率的影响并不明显。 然而，简单线性回归模型设定可能并不稳健，接下来用政策评价的处理效应方法来进一步研究。我们通过倾向得分匹配方法(propensity score matching，PSM)来解决这一问题。PSM方法将代表个体特征的多维因素构造成综合倾向得分，寻找相近个体进行匹配，可以克服维数问题(Heckman et al.，1997；Angrist，1998)带来的匹配困难。本文通过新能源上市公司和与之特征相似的传统行业上市公司的匹配，得到新能源这一标签(享受更大的政府扶持力度)对企业获利的影响。首先，我们估计企业可能是新能源企业的概率模型：
这里的控制变量
与模型(9)中的回归变量完全一致。对模型(10)采用Probit模型估计，可得到样本中每个上市公司的倾向得分
，以此为依据我们可以将
数值相近的传统企业的盈利能力(这里以ROA为例)近似代替新能源企业不选择进入新能源领域时的潜在盈利能力
，从而得到进入新能源行业对企业盈利的平均影响：
具体地，本文中我们通过最近邻匹配和核估计匹配两种方法对得分相近的个体进行匹配。最近邻匹配的方法如下：
这里i是指新能源企业(处理组T)，j是指传统企业(参照组C)。(12)式的直观含义就是筛选出倾向得分与i最相近的企业j与之匹配。于是，进入新能源产业的平均盈利回报(average effect of treatment on the treated，ATT)为：
核估计匹配方法使用的是非参数估计的方法，根据倾向得分与
相近程度来决定赋予的权重大小，距离越近的权重越高。本文选取的核函数K(·)为Epanechniko核，窗宽
设为0.06。核估计匹配的方差可由bootstrap计算。具体形式为：
基于(13)和(14)两式，我们可以得到新能源上市公司盈利优势的robust估计见表7。 表中第一列对ROA的回归结果显示，企业发展新能源，从近十三年的平均情况看，几乎和不发展该产业时的总体盈利水平一致。换句话说，新能源企业享受的更优的政府扶持没有带来长期盈利能力的改变。不过在2008年之前，企业因进入新能源行业可多获得ROA指标上数值约4%的大幅提高，形成产业初期的高利润水平；到了2008年之后，则这种正向作用消失殆尽，其主要原因离不开产业扩增、产能膨胀与需求市场突然恶化产生的矛盾。两种匹配方法下的估计结果比较接近，此外对ROE的估计也基本类似。采用PSM方法的估计基本支持了线性回归模型的结果。另外，更稳健的估计下新能源企业的盈利优势显得更弱，只在市场环境良好阶段下显著存在。
图2 新能源企业与传统企业盈利能力(ROA) 上述新能源企业盈利优势的变化，可以进一步地在细分行业中得到印证(见图2)。新能源企业大多在2008年的金融危机影响时点，以及2011年的国际贸易状况恶化的时点，经历了跳水式下跌，先前的盈利优势随之消失。 实证研究的结果表明，尽管有扶持政策支撑，市场状态严重影响新能源企业的盈利能力。需求稳定期政策的正向效果，随着需求滑坡，无法保证产业盈利优势继续显著地存在。这就对政府如何调整传统扶持方式，从而有效地促进新能源的合理发展，提出了挑战。 (三)扶持政策与新能源企业研发 下面我们来看产业扶持政策是否促进新能源上市公司的研发水平。新能源企业作为高科技行业中的重要成员，需要研发投入带来的技术创新支持。如果政府补助有助于新能源企业开展研发活动，实现异质化生产，那对于缓解同质化产品产能过剩问题会有所帮助。然而已有文献指出我国新能源产业技术较为薄弱，尽管享受政府扶持，但整体研发和技术水平仍然较低(中央党校课题组，2011)，我们有必要对我国新能源产业的研发投入规模与传统行业进行横向对比，实证分析新能源企业是否有高于传统企业的研发投入，据此评价扶持政策在引导企业研发上的作用。 与前面实证模型相似，模型设定为：
在回归变量的选择上与现有文献相似(白俊红，2011；黄俊和陈信元，2011)，包括了企业规模、主营业务收入、财务杠杆、企业政府背景、时间和行业虚拟变量，另外还包含是否为出口企业(Export)、研发强度的上一期L.RD及其平方项L.RDsq，这些变量用以刻画出口对研发强度的影响、企业研发的连续性和可能存在的非线性关系。模型中虚拟变量Newenergy的系数
是我们关注的新能源企业相比于参照组(传统企业)研发强度的差别。如果系数显著为正，说明新能源企业享受的扶持政策促进了其研发活动的开展。因为研发数据从2006年才开始统计，样本期有所减少，回归结果见表8。 根据估计结果，我们发现：
的估计值较小并且在统计上不显著，表明新能源企业不存在显著的研发优势，这说明了政府给予的优惠政策未能激励企业加大研发力度。其他变量中，滞后一期研发强度及其平方项的正相关和负相关，说明企业研发活动确实具有惯性，且相邻两期研发强度之间呈现倒“U”型关系，上期高的研发投入会促进本期的研发行为，而随着上一期投入继续增加，反而会遏制本期研发。企业规模的影响不显著异于零，营业收入和财务杠杆对本期研发投入都为负向的影响，但系数很小几乎可以忽略。出口外向型企业的研发投入反而更低，反映了现阶段出口贸易公司的产品创新不足。最后，政府背景变量前系数不显著，说明企业性质对研发影响不大。 表9展示了PSM方法对研发行为的讨论。从结果来看，政府扶持政策的处理效应估计值仍接近于零且不显著，这说明在不同模型的估计中，结论稳定，即新能源企业的研发强度并未因高额补助的存在而有显著的提升。 结合本文理论模型，实证结果说明大部分新能源企业选择保留补助资金或加大现有产能规模的“偷懒”收益大于加大研发的创新收益，结果是享受政府扶持而不增加研发支出成为了占优策略。这可以解释为目前我国新能源技术薄弱，研发成本较高，而预期收益不足，企业在利益权衡中选择了前者，所以当下政府的扶持行为可能对新能源企业研发没有产生明显的作用。 (四)新能源汽车消费补贴政策的评价 尽管本文样本中，并未明显观测到2010年国家开始实施新能源汽车消费补贴后相关企业有盈利水平上的显著提升，但仍可以通过企业其他财务表现上，寻找到需求端扶持政策的作用效果。为进一步考察新能源上市公司在生产销售状况的变化趋势，这里对新能源发电产品企业和新能源汽车生产企业的存货运营效率进行对比。图3描述了两类新能源细分行业与相应传统行业在存货周转率上的差异。不难发现，风电产品制造企业的存货流动性经历了持续下滑的过程，2007年和2010年及相邻年份的骤降更为明显。而在2009年和2011年，光伏产品制造企业在存货变现能力上同样经历了明显的下降。反观新能源汽车行业，在2007年以前由于行业中企业数较少，随着外部企业的不断进入，在市场尚未打开的情况下，存货占用水平不断增加，直到2010年，得益于国家陆续出台的对新能源汽车的推广和补贴政策，企业存货周转率止跌后快速上扬，存货流动速度显著优于传统汽车制造企业。这与政府注重需求端培育，带给了新能源汽车企业积极的影响有关。从中国汽车工业协会发布的全国新能源汽车市场情况来看，我国新能源车的产销量已从2011年的8368辆和8159辆，增长至2014年的7.85万辆和7.48万辆，2014年仅上半年的产销量就超过了2013年全年的水平，这就为继续坚持鼓励民众消费新能源产品的政策描绘出了光明的前景。
图3 新能源产品企业与传统企业存货周转率 注：(a)为新能源发电产品企业与传统制造业的比较；(b)为新能源汽车生产企业与传统汽车制造业的比较；存货周转率(inventory turnover)=销货成本/存货平均余额。 本文通过理论与实证相结合的方法，分析了新能源政策的作用，检验了现有供给端的扶持政策在企业层面的效果。本文理论分析指出，传统政策对新型产业的影响，关键在于能否形成对企业自主创新的激励，以及对企业盈利的最终效果。在发展起步阶段，扶持往往能通过补贴企业产能成本，带来产业高利润的吸引力，进而释放潜在产能。产业扩张后，传统鼓励供给侧、缺乏研发专用性的政策，很难引导需求和技术的同步成长，使得政策退化为刺激同质化产品产能的增加，由此常伴随产能过剩的出现，产业盈利优势可能逐步缩小甚至转为劣势。实证研究结果从新能源企业的盈利能力和研发投入等方面验证了上述理论观点和推论。 基于本文的研究，我们认为政府对新能源等新型产业扶持政策可以有以下两个方面的调整：(1)创新层面：新型产业需要政府通过激励，实现产业原始创新成果驱动的内生增长。具体说来：(i)通过加强专利保护、增加创新奖励等方式提高单位创新成功的收益；(ii)集中国家研发力量，实现先进科技成果对提高产业研发成功率的应用。此外，政府也应在有效甄别企业类型的基础上，通过研发专用性补助以及严格的资金监管制度，将产业技术进步落实到行业中的研发型企业。需要在政策上通过增加激励的方式给予企业参与研发的动机，并完善我国科技补助金监管、成果奖励和保护等体制。(2)需求层面：新型产业也需要政策在需求层面的支持与配合。新型产业普遍的产能过剩现象表明：如果无法实现需求及市场容量的扩增，那么政策的扶持也往往只会带来竞争过度的不利局面。所以，未来政策的努力方向必须落在培育社会需求和鼓励差异化产品生产之上。在新能源产业中，目前国家对新能源汽车的消费补贴，就起到了良好的消化库存和带动需求的作用。政府可借鉴国外的经验，倡导全民参与绿色节能型社会意识和机制的建立，并辅之以提高新能源产品使用的优惠度和便利度。例如，在推行普及新能源汽车时，不仅要发挥需求补贴的作用，还应注重充电桩的配套建设、充电电池的维修和更换政策等。而对于新能源发电行业，在强制执行全额收购制度外，应致力于新能源供电并网体系的完善，以及储能技术的开发。 感谢匿名审稿人的宝贵意见，文责自负。 ①遵照1978年联合国会议最初提出的概念定义和目前的国际惯例，这里所指的新能源，即新可再生能源，是指除常规化石能源、大中型水力发电和核裂变发电之外的，包括太阳能、风能、生物质能、地热能、海洋能等的一次能源以及氢能、燃料电池等的二次能源。 ②详见Lee(2003)，文中根据消费者效用函数的设定，对最优研发投入进行了进一步分解，将市场份额的价格和R&D弹性之比拆分为消费者效用的价格和R&D弹性之比乘以研发投入的技术产出弹性。 ③今年3月发布的《关于深化体制机制改革加快实施创新驱动发展战略的若干意见》对上述方面均提出了相应的改进方案。 ④鉴于享有更大的政府扶持力度并非新能源企业的唯一特征，其他诸如新能源产品、业务特殊性等(加入行业变量也无法完全控制)原因都可能成为估计系数的解释角度，因此实证结论尚不确凿，为保留性结论。感谢匿名审稿人指出这一点。
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