计算机、通信和其他设备制造产业(以下简称电子信息产业)在我国是一个新兴且发展迅速的产业，近年来，我国电子信息产业在战略新兴产业中的领先和支柱作用日益凸显，从1999-2016年电子信息产业规模以上企业个数从4 289家增加到15 222家，占高技术产业规模以上企业总数的比重达到49.94%；截至2017年8月电子信息产业上市公司326家，占整个高技术产业上市公司总数的37.91%① 国泰数据库。 。电子信息产业的快速发展与各种扶持政策是密不可分的，政府补贴在上市公司的业绩中正在扮演越来越重要的角色。据统计，A股上市公司共计获得政府补贴从2014年1 391.7亿元，增加到2016年的1 655.65亿元，增加了18.97%。在2016年，高技术产业内部研发经费支出为2 915.75亿元，其中政府投入213.05亿元，占比为7.31%；其中电子信息产业内部研发经费支出中的政府投入为91.17亿元，占政府对高技术产业总投入的42.79%② 中国高技术产业统计年鉴(2017)。 。政府的巨额补贴是否对产业发展发挥了作用？如果发挥了作用，影响效应又有多大？现有的文献在企业微观层面对政府补贴的效应的研究较少，且结论也存在一些分歧。本文拟以电子信息产业的上市公司为研究对象，深入研究政府补贴对电子信息产业全要素生产率的效应，以期对我国电子信息产业又快又好发展提供有益的思路。

政府补贴的效应一直是国内外学者研究的热点，一部分学者研究认为，政府补贴对企业的产品竞争力、研发活动存在正效应。例如，Brander J A和Spencer B J[1](1981)认为政府补贴能够使本国产品在国际竞争中取得优势并获取更多利益；Alecke B[2](2012)、Carboni O A[3](2017)、Henningsen M S et al.[4](2014)研究都发现政府补贴越多，则企业的研发积极性越高，研发强度越大，政府补贴对企业研发有一定的促进作用；白俊红、李婧[5](2011)实证发现政府的R&D资助可以弥补企业技术创新资金的不足，增强其抵御市场风险的能力，提高企业参与创新的动力和积极性；吴晓园、丛林等[6](2012)对政府创新补贴、全要素生产率和经济增长之间的关系进行实证，发现政府创新补贴每增加1%会使得全要素生产率提高0.557%，政府的创新补贴有利于促进社会技术水平进步；邵敏、包群[7](2012)研究发现政府补贴对企业生产效率的影响效果与企业获补贴收入多寡密切相关。但也有一部分学者研究认为政府补贴作用不显著，甚至存在负效应。政府补贴有可能挤出企业自身研发投入(Wallsten S J[8]，2000)，引致部分企业利用自身的信息优势进行“寻补贴”行为(孔东明等[9]，2013；余明桂等[10]，2010)，对新兴产业的创新绩效产生显著的负面影响(罗雨泽、罗来军等[11]，2016；李晓钟、吴振雄等[12]，2016；闫志俊、于津平[13]，2017)。

良好的政治品格是党的领导干部正确开展工作的前提条件。由于肩负着伟大责任与使命，无产阶级政党的领导干部应该具备良好的政治品格。针对这个问题，列宁在《给代表大会的信》中对俄共（布）的个别领导干部的品格特征作了点评，指出政治品格方面的不成熟可能对俄共（布）及社会主义事业产生严重的负面影响，并阐明了领导干部具备良好政治品格的重要性。

学者们丰富的研究成果为本文的深入研究奠定了扎实的基础。相对于以往学者们的研究，本文拟在三个方面进行深入探索。一是本文拟采用全要素生产率作为主要被解释变量，可以更加全面地衡量所有生产要素的生产效率；二是基于电子信息产业微观企业的数据较为缺乏，相应的实证研究也较少。本文采集了电子信息产业109家上市公司数据，不仅考虑政府补贴对电子信息产业上市公司当期的影响，而且还考虑政府补贴对该产业滞后期的影响；三是电子信息产业是一个技术创新导向性产业，研发创新和技术效率是影响其发展的关键因素。本文对实证结果成因剖析中，理论分析与实证分析相结合，通过同步实证探究研发投入对研发产出的当期和滞后期影响效应，探讨促进我国电子信息产业发展的政策建议，为我国相关部门决策提供依据。

一、模型选择及政府补贴效应估算

(一)研究对象说明

电子信息产业作为新兴的高科技产业，近年来发展迅速，但微观企业统计数据不全，故利用电子信息产业中的上市公司的数据为研究基础。本文综合了“国泰安数据库”“Wind”等主流数据中心中电子信息产业的数据，并剔除一些ST标志的上市公司，选取已经达到一定“规模以上”(即主营业务收入在2000万元以上)的上市公司，且在2011年到2016年连续经营6年，最终选取“浙江大华”等109家电子信息产业上市公司作为本文的研究样本。

选取的109家上市公司2011-2016年的主营业务主要集中于三块：一是通信设备制造业，包括各种智能自助设备、信息通信技术服务与运营、移动信息产品等，如“长江通信”的主营业务是“信息电子配件及材料和智能交通产品及服务等”；二是电子器件制造，包括各种精密注塑件的加工、液晶显示器等各类电子产品及配件，如“得润电子”主营业务是“电子连接器、电子元器件、精密组件产品等”；三是计算机设备，包括计算机软件的开发、电子产品及通讯产品的设计开发等，如“大华股份”主营业务是“系统集成、电子产品工程的设计等”。

根据对2017届高三8个应届文科班实施了“201010”课堂模式的339人进行问卷调查，调查问卷发放339份，收回339份，回收率100%，全部有效。

 

表1 上市公司政府补贴强度情况(2011-2016)

  

年份201120122013201420152016(0，1%]424135393739(1%，2%]222026282730(2%，3%]13141491311(3%，4%]6689109(4%，10%]152217191716(10%，54%]1169554

(二)全要素生产率的估算

2.1 本工程上人梯共2个，分别位于1#、2#煤仓之间南侧和2#、3#煤仓之间南侧，每相邻两个仓共用1个上人梯。

2.健全和完善公共文化服务体系。2012年3月，启动《广州市公共图书馆条例》的立法工作，2015年5月1日正式实施。2015年12月28日，公布《“图书馆之城”建设规划(2015—2020)》，提出2020年实现每8万人拥有一座图书馆的目标。2016年颁布《广州市加快构建现代公共文化服务体系的实施意见》和《广州市公共体育设施及体育产业功能区布局专项规划》，提出以改革创新为动力，以基层为重点，促进基本公共文化服务的标准化、均等化、数字化、社会化，要求每万人拥有室内公共文化设施面积达1500平方米。

由定理1可知，当给定interval 和τ时，持续增大变换空间并不能一直降低入侵成功概率.因此，在单脆弱性变换情况下，为了获得最佳动态防御效果，同时降低防御成本和部署复杂度，NDD的最优变换空间大小应设置为

LNYi,t=α0+α1*LNLi,t+α2*LNKi,t+α3*LNSi,t+μi,t

(1)

企业为争取政府补贴的寻租行为也不利于政府补贴积极效应的提升。赵璨等[17](2015)基于企业不同盈利状况的分析研究，发现企业为了争取政府补贴会采取迎合行为，而这种行为则不利于政府补贴绩效的提升。若盈利状况较差的企业通过负盈利来获取政府补贴的扶持，则会弱化政府补贴的企业绩效和社会绩效；若盈利较好的企业通过寻租活动来获取更多的补贴，则会弱化企业自身的绩效。毛其淋、许家云[18](2015)基于倍差法与生存分析方法系统地评估政府补贴对企业的创新微观效应，实证结果显示只有适度补贴才会显著激励企业产品创新，过度高额补贴反而会抑制企业新产品的创新力。唐清泉、罗党论[19](2007)实证分析也发现政府补贴没有增强上市公司的经济效益。政府补贴作为企业的营业外收入处理，企业在取得补贴后会有部分资金流向研发部门，如果政府部门监管不严或者相关的使用规则不够明确，企业则会将政府补贴代替原来流向研发部门的经费，这样最终流向研发部门的总经费有可能并没有增加，企业自身原本用于研发资金可能减少，产生了挤出效应。王红建、李青原等[20](2014)以2003-2011年我国沪深两市A股非金融类上市公司为样本，结果显示政府对企业进行补贴时，需考虑其可能存在会计上的盈余操纵风险。因此，企业对政府补贴的寻租行为导致政府补贴的积极效应产生滞后，甚至只产生负面效应。

利用上市公司数据，对方程式(1)利用固定效应模型方法进行逐年回归，结果如表2所示，所得残差即可得到109家上市公司2011年到2016年的全要素生产率(TFP)的估计值。

 

表2 方程式(1)的回归结果

  

变量系数T值α05．574813∗∗∗9．431331α10．235421∗∗∗7．634721α20．163581∗∗∗5．345709α30．403583∗∗∗15．02250R20．912551调整后R20．894641F50．95385DW1．780558

注：*、**、***代表在10%、5%、1%水平上显著。

(三)政府补贴对电子信息产业上市公司全要素生产率的影响效应

影响企业全要素生产率的因素较多，本文主要考虑政府补贴、企业规模和盈利能力。上述的文献回顾表明，政府补贴对全要素生产率有影响，但结论并不一致；企业规模和盈利能力通常与全要素生产率正相关。因此，模型构建如方程式(2)所示。

 

(2)

上式中，ZFBi,t-j表示第i家第t-j年电子信息行业上市公司的政府补贴，用上市公司经审计的年报利润表中“营业外收入”一栏下政府补助项目强度(政府补贴/营业总收入)来估算；EPSi,t表示第i家第t年上市公司的盈利能力，用经审计的年报中每股收益来估算；SCMi,t表示第i家第t年该行业上市公司的规模，用经审计的年报利润表中的总资产并将其取对数来表示；为了检验政府补贴对该行业上市公司生产效率的滞后影响，增加了滞后项，用t-j表示，j为1、2、3；β0、β1、β2、β3为系数，其他字母含义同上。主要变量的描述性统计情况如表3所示。

 

表3 主要变量描述性统计

  

变量有效观测值最小值最大值均值标准差ZFB6540．00040．87380．03830．1423EPS654-5．84462．31700．30790．5192SCM65419．541125．714621．80361．0453

电子信息产业作为一个新兴的高科技产业，企业全要素生产率的提高依赖于技术进步，技术进步较大程度上取决于该企业的研发投入，以及研发效率的高低。影响企业的全要素生产率的因素较多，包括企业资本的投入、员工质量、企业规模等。当企业获得政府补贴时，企业会选择把相当一部分政府补贴投入研发部门，以增强企业的创新能力；另外一部分政府补贴会被用于员工培训、采购专业的新型设备等。无论政府补贴是流向研发部门、还是企业用于人才培训、或设备更新等都会对企业全要素生产率提升产生积极推动作用。而且，一般情况下政府补贴的申请是有条件的，企业为争取政府补贴，会采取一系列的措施迎合政府的政策，例如，引进海外人才、提高企业技术人员的比例、更新设备、扩大企业规模等，而这些措施无疑都有利于促进企业创新能力的提升。杨洋、魏江、罗来军[15](2015)实证也肯定了政府补贴在某种程度上会降低企业直接的研发成本以此来降低企业自身创业的不确定性风险性，从而维持或提升企业创新，并对企业创新绩效产生促进作用。

 

表4 政府补贴对全要素生产率影响的回归结果

  

变量ⅠⅡⅢⅣβ0-5．974369∗∗∗(-8．092682)-4．336170∗∗∗(-5．098011)-2．786492∗∗∗(-2．626615)-4．660460∗∗∗(-3．038237)ZFB0．386636∗∗∗(-2．536496)-0．404471∗∗∗(-3．144086)-0．969258∗∗(-2．527008)-0．044417(-0．104181)ZFB(t-1)-0．392533∗∗∗(-3．127348)0．398966∗∗∗(-2．718575)-0．221890(-0．547205)ZFB(t-2)-0．350834∗∗(-2．528269)-0．144959(-0．909968)ZFB(t-3)0．358739∗∗(2．261559)EPS0．173325∗∗∗(3．818629)0．203394∗∗∗(4．244235)0．178977∗∗∗(3．209881)0．1582262∗(1．638961)SCA0．272327∗∗∗(8．050207)0．198587∗∗∗(5．109662)0．130977∗∗∗(2．713477)0．213840∗∗∗(3．094115)R20．6072110．6577190．6803440．732564调整后的R20．5267690．5689790．5681660．588754F7．5484287．4117846．0648905．0939980DW2．0362362．2993472．3731092．810219

注：*、**、***代表在10%、5%、1%水平上显著，括号内为变量的T值。

由表4可知，政府补贴在当期、滞后一期、滞后两期对电子信息产业上市公司全要素生产率都没有产生促进作用，而是呈抑制效应。在滞后第三期，政府补贴才对上市公司全要素生产率表现出明显的促进效应，如表4中IV栏所示，在IV栏中，政府补贴在当期、滞后一期、滞后二期产生的抑制效应均不显著。

二、政府补贴的积极效应及其滞后效应成因剖析

(一)政府补贴有利于上市公司全要素生产率提升

利用109家上市公司的全要素生产率(TFP)的估计值和上市公司其他经审计过的数据，采用面板固定效应(Hausman检验通过)对方程式(2)进行回归。考虑到政府补贴的当期效应和滞后效应，对方程式(2)进行四次回归，实证结果如表4所示。

一般情况下，政府所设定的申报补贴的条件都是有利于企业提高生产效率的，故在获取政府补贴后一段时间会出现上市公司全要素生产率显著提高。高技术行业的电子信息产业在取得政府补助后，一般都会把政府补贴用于研发，增加企业的研发投入费用，研发的投入对应着研发产出。为了分析研发投入与产出之间的关系，构建方程式(3)。

(二)政府补贴对上市公司全要素生产率提升效应存在滞后性

电子信息产业是一个研发创新驱动型产业，但是研发本身是高投入、高风险和高产出的过程。政府补贴在企业的年报中是在营业外收入项目下显示，可以视为直接作为企业的现金收益，同时政府对某家上市公司进行补贴的行为会向市场传递利好消息。申香华[16](2014)实证发现当政府补贴的力度达到一定程度，可以降低银行风险评估级别，这也说明政府补贴对信贷资源的配置有一定的影响。政府向某家企业或某一类企业进行补助，在一定程度上代表了政府近期内会扶持这类企业，这有利于这些上市公司在股票市场上至少短期内成为社会投资者的关注热点。政府对企业进行补贴的正向信号效应能够提高企业投资、融资的可能性，从而有利于上市公司生产规模的扩大和生产效率的提高。但是，研发产出是否在当年(当期)发生、人才的外引内培、设备的更新等积极效应是否会滞后产生等都存在着一定的不确定性。因此，尽管企业获得政府补贴对企业全要素生产率有积极效应，但是上述的不确定性有可能会导致政府补贴对上市公司全要素生产率显著提高的促进效应要滞后一段时期后才会产生。

上式中，Yi,t表示第i家上市公司第t年的营业收入。Li,t表示第i家上市公司第t年的劳动力投入，劳动力的投入是指劳动要素服务流量，不仅仅是简单的劳动力数量的多少，还应该包括劳动力的质量，电子信息产业作为高新技术行业更注重劳动力的质量。由于劳动力的数量多少和质量高低与公司所支付的工资水平呈正相关，故可用上市公司年报中资产负债表中“应付职工薪酬”来衡量劳动要素的投入量。Ki,t表示第i家上市公司第t年的资本投入，用经审计过的资产负债表中年末固定资产净额来衡量资本要素的投入量。Si,t表示第i家上市公司第t年生产过程中的各种其他要素投入，用经审计过的现金流量表中的“购买产品与劳务的现金流出”项目来衡量。i为1、2、……、109；t为2011、2012、2013、2014、2015、2016；α0代表常数项；α1、α2、α3分别代表L、K、S的产出弹性；μ代表随机扰动项。

(三)政府补贴积极效应的滞后性检验

1.政府补贴当期效应比较

关于全要素生产率(Total factor productivity，TFP)的计算，常见的有OLS、FE、OP、LP、GMM等几种，本文参考杨汝岱[14](2015)的研究成果，考虑了其他要素的投入，对传统的柯布—道格拉斯生产函数改进，再对函数两边取对数，模型如式(1)所示。

考虑到高新技术产业研发的特殊性，对前文所选的109家公司选取了2011年、2013年、2016年三年进行当年的回归分析，结果如表5所示。2011年与2013年间隔一年，政府补助的负效应稍有减少，整体上变化不大，2013年与2016进行对比，中间时间跨度为3年，政府补助的负效应明显减弱，这与本文前面进行滞后处理的结果相符合，也说明了高新技术产业研发的特殊性导致政府补贴不能在短期内提高企业的全要素生产率。

 

表5 当期回归比较分析的结果

  

201120132016β0-9．06859∗∗∗(-8．224993)-5．339299∗∗∗(-4．404562)-6．789497∗∗∗(-8．177695)ZFB-3．843979∗∗∗(-5．101248)-3．466861∗∗∗(-4．372829)-1．691222∗(-1．693486)EPS-0．039546(-0．469281)-0．052430(0．678416)0．059763(0．669662)SCM0．462846∗∗∗(8．162224)0．251441∗∗∗(4．513709)0．318026∗∗∗(8．500530)R20．4836070．3408370．444506调整后的R20．4688530．3220030．428635F32．7778018．0976228．00698DW2．1523641．8316301．989656

注：*、**、***代表在10%、5%、1%水平上显著，括号内为变量的T值。

 

表6 研发投入对研发产出影响的实证分析结果

  

变量ⅠⅡⅢⅣγ0-10．36252∗∗∗(-10．22539)-7．851868∗∗∗(-7．324151)-5．406623∗∗∗(-5．177388)-5．312508∗∗∗(-3．983988)LNYFFY0．202158∗∗∗(4．452768)0．128508∗∗(2．163290)0．030824(0．485403)0．128102∗∗(1．936855)LNYFFY(t-1)0．215291∗∗∗(5．071712)0．184527∗∗∗(3．321108)0．078269(1．218623)LNYFFY(t-2)0．156291∗∗∗(4．210756)0．124441∗∗(2．370958)LNYFFY(t-3)0．134559∗∗∗(3．577514)EPS-0．160841∗∗∗(-2．990371)-0．094569∗(-1．719938)-0．008583(-0．165863)0．083715(1．027798)SCA0．604523∗∗∗(10．47411)0．435199∗∗∗(6．861587)0．316874∗∗∗(5．007314)0．276555∗∗∗(3．584952)R20．9273410．9449770．9639980．977122调整后的R20．9124600．9307120．9513630．964820F62．3196266．2434776．2997079．42600DW0．8202891．0035691．2365571．915810

注：*、**、***代表在10%、5%、1%水平上显著，括号内为变量的T值。

2.研发投入滞后效应实证比较

根据109家上市公司公布的2011-2016年经审计年报分析，各家企业在不同年份所取得的政府补贴优惠政策也不全相同，政府会根据企业的经营状况、生产规模等因素为其提供不同形式的补贴，主要形式为银行贷款的贴息、研发经费补贴、专项补贴和税收优惠等。本文用政府补助占企业当年的营业总收入的比重作为政府补贴强度，则2011-2016年109家补贴强度的差异性较大，如深圳长城开发科技股份有限公司在2012年获取的补贴强度仅为0.036%，而天津环球磁卡股份有限公司在2012年获取的补贴强度高达53.15%；平均每年有65家企业获得的政府补贴强度处于0～2%，占企业总数的59.02%，获得政府补贴强度大于10%的企业平均每年仅占6.11%。企业获得的政府补贴强度超过10%情况主要可分为两种情况：一是企业当年出现破产重组情况，使得企业当年报告期内营业总收入大大低于往年，从而导致政府补贴强度较高，如深圳九有股份有限公司在2012年、2013年两年期间补贴强度都在10%以上，年报显示该公司在2012年完成了破产重组，公司通过技术改造，调整了原有的产品结构，因而报告期公司营业总收入较低，从而导致了政府补贴强度变大；2013年该公司继续进行转型升级，进一步收购和移动通信终端及物联网络终端产业相关的资产，符合当时的政府补贴的相关政策，故获得了较往年更多的补贴。二是企业的主营业务与政府当年重点补助的政策相关，如天津环球磁卡股份有限公司，2012年至2016年的政府补贴强度都在20%以上，其中2012年政府补贴强度高达53.15%，这主要是由于该公司的主营业务是磁条卡、ID卡等数据卡产品业务，恰逢当年政府大力推广使用芯片银行卡、芯片身份证等，并为此采取了一系列推动、支持互联网经济发展的良好政策措施，同时该公司又是中国银联、中央国家机关、金融票据等的定点生产单位，故补贴强度较强。将109家企业的补贴强度分段，分年份来看，具体情况如表1所示。

总体来说，鄂尔多斯市乡村旅游的类型较为丰富，目前已初步形成了以中、低档发展为主的层次结构，基本能够满足游客食住行游购娱等方面的需求。

 

(3)

上式中，LNZLi,t表示第i家第t年电子信息行业上市公司申报成功的专利数，用Wind数据库中各家公司成功申报专利(包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利)的专利编号日期来确认申报的年份再对其取对数；LNYFFYi,t-j表示第i家第t-j年上市公司的研发投入，用Wind数据库中上市公司利润表研发费用再取对数表示；用EPSi,t表示第i家第t年上市公司的盈利能力，用经审计的年报中每股收益来衡量；SCMi,t表示第i家第t年电子信息行业上市公司的规模，用经审计的年报利润表中的总资产并将其取对数来表示；为了检验研发费用对电子信息行业研发产出是否也存在的滞后影响，增加了滞后项，用YFFYt-j表示，j为1、2、3；γ0、γ1、γ2、γ3为系数，其他字母含义同上。

对方程式(3)采用面板固定效应(Hausman检验通过)进行回归，实证结果如表6所示。由表6可知，研发投入对企业的研发产出为正效应，但是对研发投入进行滞后处理后发现，滞后处理后正效应会有所改善。研发投入和企业业绩存在不显著的正相关关系，研发强度对企业业绩的影响存在滞后效应，这与王君彩、王淑芳[21](2008)的实证研究也一致。

三、结论与政策建议

(一)本文选取2011-2016年沪深两市电子信息产业概念板块109家上市公司为研究样本，实证了政府补贴对该产业上市公司全要素生产率的影响效应，研究结论表明政府补贴对电子信息产业的上市公司全要素生产率在当年、滞后一年和滞后两年都未产生积极促进效应，甚至是负效应，但在滞后三年后政府补贴的促进效应显著，且综合效应为正。

(二)政府补贴对上市公司全要素生产率作用效应存在滞后性。究其原因，一方面，政府补贴会引导企业增加创新要素投入，扩大企业规模，从而提升自身的盈利能力；另一方面，电子信息产业与其他高科技产业一样，技术研发存在着高投入、高产出和高风险的特点，因而政府补贴的积极效应在当期还是滞后期产生存在较大的不确定性；而企业为获得政府补贴，本身还可能存在着“寻补贴”的“寻租”行为，这又进一步引致政府补贴积极效应是否产生和何时产生的不确定性。研发投入对企业研发产出影响的实证分析与政府补贴对电子信息产业上市公司全要素生产率的影响效应的实证结论也是一致的。

(三)为使政府补贴对企业全要素生产率提升产生更好地促进作用，政府在政府补贴的方式和监督等方面亟待进一步完善。具体来讲：一是应审慎实施政府补贴政策，构建公开、透明的补贴资格审查机制。被打上ST标志的上市公司存在着一定的退市风险，政府对这类企业实施政府补贴可能会导致低效率，甚至负效率；政府补贴对象选择标准要细化，应降低地方政府在补贴对象上相对过高的自由裁量权，建立问责制，减少企业的寻租行为。二是应进一步完善政府补贴方式，提高政府补贴的使用效率。应寻求市场驱动与政府激励相容的产业扶持思路，重视政府补贴在技术创新中的引导性作用，鼓励企业技术开发、成果转化和市场转化；创新政府补贴方式，放大财政资金的杠杆效应，健全技术创新市场导向机制，完善研发补助、项目配套、贷款贴息等方式，将部分事前补贴改为事后补贴，以有效地降低逆向选择和道德风险。三是健全政府补贴资金全方位的监管机制，加强补贴资金的制度化和规范化管理。应引入第三方审计，加强对企业对政府补贴使用情况全过程的监管、跟踪；引入动态调整机制，可根据技术创新绩效，动态调整补贴额度，促进补贴资源的合理配置；完善补贴监管中的信息披露制度，构建政府补贴的绩效评价机制，减少补贴企业行为短期化的“机会主义倾向”，促使政府补贴在电子信息产业发展中起更大的作用。

其次，要具有良好的粘合性。焊膏粘性不够时，印刷过程中焊膏将不会在模板上滚动；焊膏粘性过大时，焊膏将会挂在模板孔壁上，不能全部漏印到焊板上。

参考文献

[1] Brander J A, Spencer B J. Tariffs and the Extraction of Foreign Monopoly Rents under Potential Entry[J]. Canadian Journal of Economics, 1981(41):371-389.

[2] Alecke B, Mitze T, Reinkowski J, et al. Does Firm Size make a Difference? Analysing the Effectiveness of R&D Subsidies in East Germany[J]. German Economic Review, 2012,13(2):174-195.

[3] Carboni O A. The effect of public support on investment and R&D: An empirical evaluation on European manufacturing firms[J]. Technological Forecasting & Social Change,2017(117):282-295.

[4] Henningsen M S, Hgeland T, Møen J. Estimating the additionality of R&D subsidies using proposal evaluation data to control for research intentions[J]. Journal of Technology Transfer, 2015,40(2):227-251.

[5] 白俊红,李婧.政府R&D资助与企业技术创新——基于效率视角的实证分析[J].金融研究，2011(6)：181-193.

[6] 吴晓园,丛林,钟俊娟.政府创新补贴、TFP与中国经济增长[J].商业研究,2012(8):64-69.

[7] 邵敏,包群.政府补贴与企业生产率——基于我国工业企业的经验分析[J].中国工业经济,2012(7):70-82.

[8] Wallsten S J. The Effects of Government-Industry R&D Programs on Private R&D: The Case of the Small Business Innovation Research Program[J]. Rand Journal of Economics, 2000,31(1):82-100.

[9] 孔东民,刘莎莎,王亚男.市场竞争、产权与政府补贴[J].经济研究，2013(2):55-67.

[10] 余明桂,回雅甫,潘红波.政治联系、寻租与地方政府财政补贴有效性[J].经济研究，2010(3):65-77.

[11] 罗雨泽,罗来军,陈衍泰.高新技术产业TFP由何而定?——基于微观数据的实证分析[J].管理世界，2016(2)：8-18.

[12] 李晓钟,吴振雄,张小蒂.政府补贴对物联网企业生产效率的影响研究——基于沪深两市2010-2013年公司数据的实证检验[J].中国软科学，2016(2):105-113.

[13] 闫志俊,于津平.政府补贴与企业全要素生产率——基于新兴产业和传统制造业的对比分析[J].产业经济研究，2017(1):1-13.

[14] 杨汝岱.中国制造业企业全要素生产率研究[J].经济研究,2015,50(2):61-74.

[15] 杨洋,魏江,罗来军.谁在利用政府补贴进行创新?——所有制和要素市场扭曲的联合调节效应[J].管理世界,2015(1):75-86,98,188.

[16] 申香华.银行风险识别、政府财政补贴与企业债务融资成本——基于沪深两市2007-2012年公司数据的实证检验[J].财贸经济，2014(9)：62-71.

[17] 赵璨,王竹泉,杨德明,等.企业迎合行为与政府补贴绩效研究——基于企业不同盈利状况的分析[J].中国工业经济,2015(7):130-145.

[18] 毛其淋,许家云.政府补贴对企业新产品创新的影响——基于补贴强度“适度区间”的视角[J].中国工业经济,2015(6):94-107.

[19] 唐清泉,罗党论.政府补贴动机及其效果的实证研究——来自中国上市公司的经验证据[J].金融研究，2007(6):149-163.

[20] 王红建,李青原,邢斐.金融危机、政府补贴与盈余操纵——来自中国上市公司的经验证据[J].管理世界,2014(7):157-167.

[21] 王君彩，王淑芳.企业研发投入与业绩的相关性——基于电子信息行业的实证分析[J].中央财经大学学报，2008(12)：57-62.