稳健性检验：不同企业对政策影响的异质性分析

1.平行趋势与异质性检验

采用双重差分模型对政策进行估计时，控制组和处理组在政策实施之前的年份要满足平行趋势的假设。本文参考David等（1994）和Li H.等（2011）的做法，对全体样本做了回归，见表6中的模型（7），进行平行趋势检验。而且有学者研究表明，产业政策对于国企和非国企的实施效果是有差异的（逯东等，2018；杨以文等，2018；黎文靖等，2016；伍健等，2018），所以本文又将企业划分为国企业和非国企进行进一步的平行趋势和异质性检验，见表6中的模型（8）和模型（9）。模型中的因变量为企业创新（LnPatent），关注的自变量为2007—2016年（除去2011年）每一年处理组和控制组与改年是否受战略性新兴产业政策支持的交乘项（IP_time_i），其中IP_time_1代表2007年的状况，后面依次类推，其中缺少2011的情况即IP_time_5，因为战略性新兴产业政策对于企业创新最开始的影响为2011年，将2011年的情况作为基准进行前后对比分析。

根据表6中列（7）全样本的回归结果，可以看出与2011年相比2007—2010年IP_time_i前面的系数都不显著，说明在战略性新兴产业政策实施之前各年份之间没有什么差异；而从战略性新兴产业政策实施之后（2012年之后）IP_time_i前面的系数变得非常显著，划分为国企和非国企之后得出的结论也一致，这说明在战略性新兴产业政策实施之前和2011年的情况相比是没有显著差异的，即满足双重差分的平行趋势假设。

下面进行异质性说明，一方面，根据表6中列（7）全样本的回归结果显示，在2011年之后IP_time_i的系数显著为正，且数值逐渐变大，说明在战略性新兴产业政策实施之后对于企业创新的影响，在不同的年份是不一样的。另一方面，将全体样本划分为国企和非国企之后，得出相同的结论，只是在同一年份战略性新兴产业政策对于非国有企业创新的影响更大。这两方面验证了战略性新兴产业政策实施之后在不同年份对于不同企业满足异质性检验。

2.安慰剂检验

利用双重差分模型估计政策的作用，需要做的另一个检验就是安慰剂检验。在研究中仅仅我们猜测战略性新兴产业的年份是没有实际效果的，在企业的实际发展当中，也可能由于行业前景的变好或者其他因素的变化，导致企业会增加创新产出，那么此时企业创新水平的提升与战略性新兴产业的实施是没有任何关系的。为排除随机效果的影响，本文参考David等（1994）、卢盛峰等（2017）、范子英（2013）等学者的做法，采用安慰剂检验。我们将战略性新兴产业政策实施年份之前的第二年（2011年）视为政策开始发挥影响的年份，回归之后根据表6中列（7）全样本的结果显示，在2011年战略性新兴产业实施之前每一年IP_time的系数不显著，而在2011年之后显著为正，这也表明前文的分析结果不是由于常规性的随机因素导致的，而是和战略性新兴产业有因果关系的。(www.xing528.com)

表6　平行趋势与异质性检验

续表

注：各变量回归结果中的上方数值为估计的系数，下方数值（括号内的）表示对应的t值；***、**、*分别代表在1%、5%和10%的水平上显著。

3.随机性检验

本文研究在实际选取样本时，选取的是A股市场所有的上市公司，删除了其中的ST类企业、专利申请数和授权数小于1以及股东权益小于0的企业，之后又将企业划分成处理组（受战略性新兴产业支持的企业）和控制组（受战略性新兴产业支持的企业），定义战略性新兴产业支持的企业时，参考宋凌云和王贤彬（2013）、黎文靖和郑曼妮（2016）的研究，通过对国家发布的《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》的解读，确定战略性新兴产业政策支持的七大行业；第二，将七大行业中的细化行业与Wind数据库中股票市场的概念板块对比，选出重合的企业，又参考逯东等（2018）的研究，通过查阅企业的年报信息，将披露的主营业务、主要产品与战略性新兴产业政策支持的具体产品和成果进行比对，进一步确定对比结果，当一致时认定企业属于战略性新兴产业政策支持行业。所以从研究对象的角度来看，选择的处理组和控制组的企业具有合理性和随机性。