财政补贴、技术创新与企业财...汽车补贴退坡政策的实证分析_赵宇霞.pdf

经济师 2023 年第 05 期摘要：在新能源汽车补贴进入退坡阶段，文章基于新能源汽车补贴退坡政策效果的视角，运用双重差分模型（DID）检验财政补贴退坡政策对汽车企业财务绩效的影响以及研发投入在其中的作用。在此基础上，从新能源汽车补贴政策退出的衔接方案以及调整财税政策作用环节等方面提出了政策建议。关键词：财政补贴研发投入企业财务绩效补贴退坡双重差分模型中图分类号：F230文献标识码：A文章编号：1004-4914（2023）05-042-03随着新能源汽车补贴退坡政策进入收尾阶段，补贴政策即将退出，目前在研究视角方面鲜有研究补贴退坡政策的影响路径机制，特别是将新能源汽车补贴退坡政策融入企业财务绩效和技术创新。本研究试图回答以下问题：在补贴退坡阶段，补贴退坡机制是否会导致新能源汽车生产企业财务绩效的大幅下降？新能源汽车补贴退坡政策对汽车生产企业财务绩效的影响机制路径是什么？新能源汽车补贴退坡政策实施的效应如何？一、理论分析依据庇古税理论，补贴退坡政策的实施无疑将降低新能源汽车生产企业的预期补贴收益。但是新能源汽车补贴政策是在综合考虑了宏观经济形势、新能源汽车行业制造成本、技术进步及规模效应等诸多因素下制定的，既降低了新能源汽车企业对补贴资金的依赖性，又兼顾了新能源汽车行业的稳定、健康发展（韩纪琴和余雨奇，2021）。基于以上分析，提出以下假设：H1：财政补贴退坡政策不会引起新能源汽车企业财务绩效的大幅下降。由于新能源汽车补贴标准随技术进步等因素降低，续航里程、动力电池系统质量能量密度等技术门槛在逐步提高，补贴金额不及以前年度的既得补贴利益。因此，当财政补贴逐步减少时，会降低汽车企业增加研发投入和技术创新的动力。基于以上分析，提出以下假设：H2：财政补贴退坡政策会抑制新能源汽车企业技术创新能力。熊彼特的技术创新理论认为，创新是经济发展的动力，技术创新不仅可以有效提升企业核心竞争力，还可以促进企业获取新的可持续盈利点（刘晓光和邵润欣，2021）。在补贴退坡以及补贴获取技术门槛不断提高的背景下，加强技术创新有助于企业应对新能源汽车产业变革，提高企业在新能源汽车市场的竞争力，获得更大的盈利空间。基于以上分析，本研究提出假设：H3：财政补贴退坡政策推动企业通过加快技术创新来降低对财务绩效产生的负向影响，技术创新在新能源汽车补贴退坡政策与企业财务绩效的关系间起到中介作用。二、研究设计（一）样本选取与数据来源本文依据证监会 2012 版汽车制造业分类，以 20112020 年汽车制造业上市公司为研究对象初步筛选了 169 家公司，剔除特别处理的 ST 股、*ST 股以及 2016年后上市的公司，最终选取了 70 家汽车行业上市公司为样本企业。将样本企业分为获得中央财政新能源汽车推广应用补贴的处理组和未受到中央财政补贴的对照组，其中持续获得中央财政补助的 17家上市公司作为处理组，其余 53 家公司为控制组。（二）模型构建与变量定义为研究新能源汽车补贴退坡政策对企业财务绩效的影响，并进一步验证“补贴退坡政策技术创新企业财务绩效”的路径是否存在，借鉴温忠麟和叶宝娟（2014）提出的中介效应检验流程，结合 Hausman 检验结果，构建如下模型：首先建立模型（1）考察补贴退坡政策对新能源汽车企业财务绩效的直接影响：ROAit=0+1TreatiAftert+Xit+Companyi+Yeart+it（1）其次，以技术创新为被解释变量，建立模型（2）考察补贴退坡政策对新能源汽车企业技术创新的影响：RDit=0+1TreatiAftert+Xit+Companyi+Yeart+it（2）最后，将补贴退坡政策和技术创新同时纳入模型（3），进而检验补贴退坡政策与新能源汽车企业财务绩效之间是否发挥部分中介效应：ROAit=0+1TreatiAftert+2RDit+Xit+Companyi+Yeart+it（3）其中，i和t分别表示企业和年份，TreatAftert为第i个新能源汽车企业是否受到补贴退坡政策的影响的虚拟变量，Xit为系列控制变量，包括资产负债率（LEV）、股权集中度（TOP1）、产权性质（STATE）、成长能力（GROWTH）、公司规模（InSIZE），Companyi为个体固定效应，Yeart为年份固定效应，it为随机扰动项。变量定义见表 1。三、实证结果分析与讨论（一）描述性统计分析样本描述性统计如表 2 所示。统计结果显示，总样本量为650，总资产净利润率均值为 0.0331，标准差为 0.0508，最大值财政补贴、技术创新与企业财务绩效关系的研究基于新能源汽车补贴退坡政策的实证分析赵宇霞刘南经济研究表 1变量及定义变量类型 变量名称 变量符号 变量定义 虚拟变量 处理变量 Treat 处理组为 1,对照组为0 实验期变量 After 2016年及以后为 1,之前为 0 被解释变量 财务绩效 ROA 净利润/资产总额 解释变量 交乘项 Treat After 实验期变量与处理变量的交互项 中介变量 技术创新&RD 研发投入的自然对数 控制变量 资产负债率 LEV 负债总额/资产总额 股权集中度 1TOP 企业第一大股东控股比例 产权性质 STATE 国有企业为 1,否则为0 成长能力 GROWTH 当期营业收入增长率 公司规模 ln SIZE 企业总资产的自然对数 营销努力 MAEKET 销售费用/营业收入 201642经济师 2023 年第 05 期 图 1平行趋势检验 模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)ROA ln RD ROA ROA Treat After-0.018*-0.133*-0.016*(-2.48)(-2.22)(-2.28)lnRD 0.010*0.009*(2.12)(1.86)Constant -0.330*-4.362*-0.286*-0.284*(-2.20)(-3.60)(-1.93)(-1.88)控制变量 是 是 是 是-Rsquared 0.230 0.722 0.228 0.235 个体固定效应 是 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 是 表 4新能源汽车财政补贴、技术创新与企业财务绩效回归结果注：表示 p0.01，表示 p0.05，表示 p0.1和最小值为 0.185 和-0.356，反映了汽车生产企业间财务绩效的明显差异。研发投入均值为 18.94，标准差为 1.576，最大值为 14.04，最小值为 23.49，表明不同汽车企业研发投入的较大差异。各控制变量的分布特征和已有文献相似。（二）平行趋势检验满足平行趋势假设是双重差分法的重要前提，即如果没有新能源汽车补贴退坡政策的实施，控制组和处理组的财务绩效变化率应当是平行的。本文借鉴薛晓珊等（2021）采用事件研究法进行平行趋势检验的思路，构建模型（4）：ROAit=0+1Before3+2Before2+3Before1+4Curent+5After1+6After2+7After3+Companyi+Yeart+it（4）回归结果显示，补贴退坡政策实施前三年的对应系数均未通过显著性检验，这意味着在这一期间，处理组与控制组的财务绩效变动趋势满足平行趋势假设。在补贴退坡政策后第一年（2017 年）和第二年（2018 年）系数显著为负，政策实施后第三年后系数为正，如表 3 所示。此外，交互项系数于补贴退坡政策首次实施前三年在95%的置信区间内均不显著异于 0（图 1），而在补贴退坡政策实施后 2 年系数基本显著（政策实施后第一年即 2017 年时略微不显著，但置信区间基本不包含 0 了），说明该政策的影响具有一定的持续性。因此，结果显示交互项系数在补贴退坡政策首次实施前不显著异于 0，表明补贴退坡政策实施前处理组和控制组没有显著差异，即符合平行趋势假设。（三）基准回归结果新能源汽车补贴退坡政策、技术创新与汽车企业财务绩效的关系如表 4 所示。模型（1）检验了新能源汽车补贴退坡政策对汽车企业财务绩效的影响，结果如表 4 第（1）列，表明政策交互项TreatAfter系数为负，并且在 5%的显著性水平下显著，新能源汽车补贴退坡政策没有导致汽车企业财务绩效的大幅下降，验证了研究假设 1。模型（2）以RD为因变量进行回归，结果如表 4 第（2）列，显示政策交互项TreatAfter系数在 1%的显著性水平下显著为负。新能源汽车补贴退坡政策的实施降低了汽车企业获得的补贴金额，因此，其可能较大程度上抑制了企业技术创新的动力，从而降低了汽车企业研发投入，验证了研究假设 2。第（3）列中回归结果显示，技术创新在 5%的显著性水平下对企业财务绩效显著为正，即企业增加研发投入会有效提高企业财务绩效水平。模型（3）在模型（1）的基础上，将解释变量政策交互项TreatAfter和中介变量技术创新RD同时引入模型，以验证技术创新在新能源汽车补贴退坡政策与企业财务绩效关系间的中介效应。结果如表 4 第（4）列，显示RD的回归系数在 10%的水平下显著为正，表明技术创新会提升企业财务绩效水平。而政策交互项TreatAfter的系数在 5%的显著性水平下显著为负，负向影响略小于模型（1）。根据温忠麟和叶宝娟（2014）提出的中介效应检验流程，验证了RD的中介效应存在并发挥部分中介作用，研究假设 3 成立。综上所述，通过模型（1）发现新能源汽车补贴退坡政策没有导致汽车企业财务绩效的大幅下降；通过模型（2）发现新能源汽车补贴退坡政策降低了汽车企业技术创新水平；通过模型（3）发现技术创新在新能源汽车补贴退坡政策和财务绩效间发挥部分中介效应。（四）进一步分析为进一步研究事件对处置组在政策实施后不同年份的影响，将政策交互项TreatiAftert细化为TreatiAfter2016+TreatiAfter2017+TreatiAfter2018+TreatiAfter2019，其 中After2016、After2017、表 2描述性统计结果变量名称 观测数 样本均值 标准差 最小值 最大值 ROA 650 0.0331 0.0508-0.356 0.185 lnRD 650 18.94 1.576 14.04 23.49 LEV 650 0.485 0.181 0.0631 0.975 1TOP 650 35.38 15.49 5.102 83.41 STATE 650 0.458 0.499 0 1 GROWTH 650 0.131 0.449-0.707 8.476 ln SIZE 650 22.68 1.399 19.87 27.55 MARKET 650 0.0488 0.0268 0.000486 0.285 表 3平行趋势检验回归结果注：表示 p0.01，表示 p0.05，表示 p0.1 ROA?Before 0.012(0.97)?Before -0.001(-0.08)Current -0.015(-1.20)?After -0.023*(-1.86)?After -0.036*(-2.83)?After 0.007(0.52)Constant 0.055*(8.02)个体固定效应 是 时间固定效应 是 经济研究43经济师 2023 年第 05 期（上 接 第41 页）Perceivedusefulnessperceivedeaseofuse,andacceptanceofinformationtechnologyJ.MisQuarterly,1989,13(3):340-391.（作者单位：哈尔滨商业大学黑龙江哈尔滨150028）作者简介：徐辉，博士，哈尔滨商业大学商务学院副教授，研究方向为企业战略、人力资源管理；毛一然，哈尔滨商业大学商务学院硕士研究生，研究方向为市场营销。（责编：贾伟）(1)(2)(3)ROA ln RD ROA?TreatAfter-0.021*-0.017-0.021*(-1.78)(-0.17)(-1.77)?TreatAfter-0.025*-0.190*-0.023*(-2.15)(-1.89)(-2.01)?TreatAfter-0.035*-0.171*-0.034*(-3.00)(-1.71)(-2.87)?TreatAfter-0.013-0.118-0.012(-1.45)(-1.50)(-1.33)Constant -0.338*-5.026*-0.293*(-2.26)(-3.92)(-1.94)lnRD 0.009*(1.81)控制变量 是 是 是 表 5对处置组政策影响的分析注：表示 p0.01，表示 p0.05，表示 p0.1After2018分别是 2016 年、2017 年和 2018 年的虚拟变量，After2019是 2019 年及以后的虚拟变量。表 5 方程（1）反映了新能源补贴退坡政策对企业 ROA 的影响。从虚拟变量看，2016 年、2017 年、2018 年系数分别在10%、5%、1%的显著性水平下显著为负，表明新能源补贴退坡政策显著降低了企 业 的 财 务 绩 效。TreatiAfter2016、TreatiAfter2017、TreatiAfter2018、TreatiAfter2019的 系 数 分 别 为12016=-0.021、22017=-0.025、32018=0.035、42018=-0.013，说明新能源补贴退坡政策对企业的负向影响越来越大，2019 年后有所反弹。表 5 方程（2）反映了新能源补贴退坡政策对企业研发投入的影响。从虚拟变量看，2016 年系数不显著，2017 年、2018年系数均在 10%的显著性水平下显著为负，表明新能源补贴退坡政策显著降低了企业研发投入。TreatiAfter2016、TreatiAfter2017、TreatiAfter2018、TreatiAfter2019的 系 数 分 别 为 12016=-0.017、22017=-0.190、32018=0.171、42018=-0.118，说明新能源补贴退坡政策的影响在 2017 年最大，2018 年的负向影响有所下降。表 5 方程（3）将解释变量政策交互项TreatAfter和中介变量技术创新RD同时引入模型，研发投入在 10%的显著性水平下对企业财务绩效ROA显著为正。从虚拟变量看，2016 年、2017 年、2018 年系数分别在 10%、5%、1%的显著性水平下显著为负，表明新能源补贴退坡政策显著降低了企业的财务绩效。TreatiAfter2016、TreatiAfter2017、TreatiAfter2018、TreatiAfter2019的系数分别为12016=-0.021、22017=-0.023、32018=-0.034、42019=-0.012，说明新能源补贴退坡政策的影响越来越大，在 2018年的影响最大，2019 年后有所反弹。四、研究结论与建议通过对新能源汽车补贴退坡政策、技术创新与企业财务绩效之间的关系进行研究，得到以下主要结论：新能源汽车补贴退坡政策对企业财务绩效和技术创新均产生负向影响，但不会引起企业财务绩效大幅下降；技术创新正向影响企业财务绩效；技术创新在新能源汽车补贴退坡政策与企业财务绩效间发挥部分中介效应。进一步从新能源汽车补贴退坡政策的影响看，对于企业财务绩效的负向影响自 2016 年起逐渐增大，且在 2018 年达到最大；对于企业研发投入的负向影响 2017 年最大；将企业财务绩效和研发投入同时纳入时，对于企业财务绩效的负向影响也自 2016 年起显著增大，且在 2018 年达到最大。基于上述分析，本研究提出如下建议：补贴政策退出后新能源汽车财税支持政策应当平缓适度，避免新能源汽车财政补贴和税收优惠同时退出对新能源汽车市场产生巨大冲击。建议继续延长免征新能源汽车购置税政策，以减缓补贴政策退出对新能源汽车产业产生的较大冲击和对新能源汽车消费市场的消极影响，待双积分政策等市场化机制较成熟时退出。中央和地方财税政策应进一步聚焦新能源汽车关键核心技术和零部件研发环节。面向双碳目标，加强新能源汽车产业链技术创新的政策支持，通过财政补贴、投融资、税收优惠等财税政策手段支持动力电池、驱动电机、电控等新能源汽车关键核心零部件和技术的研发与应用。并且建立健全动力电池梯次利用和回收拆解体系，完善促进电池回收的财税政策激励和惩罚机制，妥善处理废旧退役电池的环境影响。进一步细化研究基于新能源汽车使用环节的碳减排奖励的碳交易机制。针对新能源汽车用户的碳奖励机制作为与碳税、碳抵销、碳交易相配合的新能源汽车碳减排路径，探索基于新能源汽车使用环节的碳减排奖励的数据确权、兑换交易等体制机制、技术架构、标准体系，作为新能源汽车补贴退出后的衔接方案。参考文献：1 韩纪琴,余雨奇.政策补贴、研发投入与创新绩效基于新能源汽车产业视角J.工业技术经济,2021,40(08):40-46.2 李文翔,李晔,董洁霜,李一鸣.引入碳交易机制的新能源汽车发展路径研究J.系统仿真学报,2021,33(06):1451-1465.3 刘晓光,邵润欣.环境保护税、技术创新与企业财务绩效基于双重差分法的研究J.工业技术经济,2021,40(09):24-30.4 温忠麟,叶宝娟.中介效应分析:方法和模型发展J.心理科学进展,2014,22(05):731-745.5 薛晓珊,方虹,杨昭.新能源汽车推广政策对企业技术创新的影响研究基于 PSMDID 方法J.科学学与科学技术管理,2021,42(05):63-84.6 昝欣,欧国立.“补贴退坡”背景下补贴模式异质性与消费者购买行为的博弈研究J.中央财经大学学报,2021(05):94-108.（作者单位：赵宇霞，山西财经大学财政与公共经济学院山西太原030006；刘南，西北大学经济管理学院陕西西安710127）作者简介：赵宇霞，山西财经大学财政与公共经济学院学生，研究方向：政府财政政策与可持续发展；刘南，西北大学经济管理学院经济学硕士研究生在读，研究方向：财政税收与经济社会发展。（责编：贾伟）经济研究44