我國制造業(yè)上市公司獲取政府補貼的影響因素剖析：基于面板數(shù)據(jù)的實證探究一、引言1.1研究背景與動因制造業(yè)作為國民經濟的支柱產業(yè)，在推動經濟增長、促進科技創(chuàng)新、增加就業(yè)等方面發(fā)揮著不可替代的關鍵作用。在全球經濟一體化的大背景下，制造業(yè)的發(fā)展水平更是成為衡量一個國家綜合實力和國際競爭力的重要標志。從就業(yè)方面來看，制造業(yè)涵蓋了從一線生產工人到高級技術研發(fā)人員等各個層次的勞動力，為大量人口提供了就業(yè)機會，對穩(wěn)定社會就業(yè)、提高居民收入水平意義重大。在科技創(chuàng)新領域，許多新技術、新工藝首先在制造業(yè)中得到應用和推廣，如新能源汽車領域的電池技術創(chuàng)新，推動了整個汽車產業(yè)的升級轉型，進而帶動了上下游相關產業(yè)的協(xié)同發(fā)展，形成完整的產業(yè)鏈，促進產業(yè)集群的形成和發(fā)展。在國際貿易中，高質量、具有競爭力的制造業(yè)產品在國際市場上的銷售，為國家獲取外匯收入，增強國際經濟地位。近年來，我國制造業(yè)取得了舉世矚目的成就，總體規(guī)模連續(xù)多年保持全球第一。國家稅務總局數(shù)據(jù)顯示，2025年一季度我國制造業(yè)銷售收入同比增長4.8%，增速較2024年加快0.9個百分點，在高端裝備、數(shù)字產品、綠色制造等領域亮點突出。中國的半導體設備國產化率從2018年的15%躍升至2024年的45%，市場規(guī)模達480億美元；新能源汽車2024年出口量達380萬輛，占全球市場62%。但與此同時，我國制造業(yè)也面臨著諸多挑戰(zhàn)。從國際環(huán)境看，一些國家實行“脫鉤斷鏈”，構筑“小院高墻”，推動制造業(yè)回流，構建排他性產業(yè)鏈供應鏈，對我國制造業(yè)發(fā)展打壓遏制不斷升級。從自身發(fā)展需求看，我國制造業(yè)在自主創(chuàng)新、產業(yè)結構、質量效益等方面與世界先進水平相比仍存在一定差距，在關鍵核心技術領域仍面臨“卡脖子”問題，產業(yè)結構有待進一步優(yōu)化，質量效益有待進一步提升。在這樣的背景下，政府補貼作為國家宏觀調控的重要政策工具，對制造業(yè)的發(fā)展具有至關重要的意義。政府補貼可以有效補償市場失靈，激勵企業(yè)技術創(chuàng)新，減輕企業(yè)資金壓力，促進制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展水平的提高。政府可能會對新能源汽車制造企業(yè)提供補貼，鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入，擴大生產規(guī)模，以推動新能源汽車產業(yè)的發(fā)展；對半導體設備制造企業(yè)進行補貼，支持企業(yè)突破關鍵核心技術，提高國產化率。通過對企業(yè)的扶持，政府補貼有助于推動制造業(yè)向高端化、智能化、綠色化方向轉型升級，加快構建以先進制造業(yè)為骨干的現(xiàn)代化產業(yè)體系。然而，政府補貼的資源是有限的，如何將有限的補貼資源合理分配給最需要、最能產生效益的企業(yè)，成為政府和學界共同關注的問題。不同企業(yè)獲取政府補貼的情況存在差異，研究企業(yè)獲取政府補貼的影響因素，有助于政府更加科學合理地制定補貼政策，提高補貼資金的使用效率，精準扶持制造業(yè)企業(yè)發(fā)展。通過對企業(yè)規(guī)模、創(chuàng)新能力、盈利能力、行業(yè)特征等因素的分析，可以了解哪些因素對企業(yè)獲取政府補貼具有關鍵作用，從而為政府補貼決策提供依據(jù)。這對于推動我國制造業(yè)高質量發(fā)展，提升我國制造業(yè)在全球產業(yè)鏈中的地位，具有重要的理論和現(xiàn)實意義。1.2研究價值與實踐意義本研究聚焦于我國制造業(yè)上市公司，深入探究企業(yè)獲取政府補貼的影響因素，在理論與實踐層面均具有重要價值和現(xiàn)實意義。從理論層面來看，本研究豐富了政府補貼領域的研究成果。過往關于政府補貼的研究雖有不少，但針對制造業(yè)上市公司這一特定群體獲取政府補貼影響因素的系統(tǒng)性研究仍顯不足。本研究通過對制造業(yè)上市公司面板數(shù)據(jù)的分析，為該領域提供了新的實證證據(jù)，有助于深化對政府補貼行為的理解，完善政府補貼相關理論。在研究企業(yè)規(guī)模與政府補貼的關系時，以往研究可能只是簡單提及規(guī)模較大的企業(yè)更容易獲得補貼，但缺乏深入的理論分析和實證檢驗。本研究通過構建模型，對企業(yè)規(guī)模、創(chuàng)新能力、盈利能力等多方面因素進行綜合考量，詳細剖析各因素對企業(yè)獲取政府補貼的影響機制，填補了理論研究在這方面的部分空白，為后續(xù)研究提供了更全面的理論基礎。在實踐意義上，本研究對制造業(yè)企業(yè)和政府都具有重要的指導作用。對于企業(yè)而言，了解獲取政府補貼的影響因素，有助于企業(yè)制定更具針對性的發(fā)展戰(zhàn)略。如果企業(yè)知曉創(chuàng)新能力是獲取政府補貼的關鍵因素之一，那么企業(yè)會加大在研發(fā)方面的投入，吸引優(yōu)秀的科研人才，建立創(chuàng)新研發(fā)團隊，開展產學研合作，提升自身的創(chuàng)新能力，從而增加獲得政府補貼的機會。獲得政府補貼后，企業(yè)可以將資金用于技術改造、設備更新、人才引進等方面，進一步提升企業(yè)的競爭力，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。對于政府來說，研究結果能夠為政府制定和優(yōu)化補貼政策提供科學依據(jù)。政府可以根據(jù)研究結論，精準識別當前補貼政策存在的問題和不足，對補貼政策進行有針對性的調整和優(yōu)化。如果研究發(fā)現(xiàn)某些行業(yè)的企業(yè)在獲取政府補貼時存在不公平競爭的現(xiàn)象，政府可以完善補貼政策的評審機制，制定更加科學合理的補貼標準，提高補貼資金的使用效率，確保補貼資源能夠真正流向那些對產業(yè)發(fā)展具有重要推動作用、創(chuàng)新能力強、發(fā)展前景好的企業(yè)，促進制造業(yè)產業(yè)結構的優(yōu)化升級，推動我國制造業(yè)高質量發(fā)展。1.3研究思路與方法本研究從理論和實證兩個層面展開，深入剖析我國制造業(yè)上市公司獲取政府補貼的影響因素，研究思路清晰、方法科學。在理論分析方面，本研究首先對政府補貼相關理論進行深入梳理，包括政府干預理論、外部性理論、可持續(xù)發(fā)展理論等。政府干預理論強調政府在市場失靈時通過補貼等手段對經濟進行調節(jié)，以促進資源的有效配置；外部性理論指出企業(yè)的某些行為會產生外部效應，政府補貼可以糾正這些外部性，使企業(yè)的私人成本與社會成本、私人收益與社會收益趨于一致；可持續(xù)發(fā)展理論則關注企業(yè)的長期發(fā)展和社會責任，政府補貼可以引導企業(yè)朝著可持續(xù)發(fā)展的方向努力。通過對這些理論的分析，明確政府補貼對制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的重要作用及理論依據(jù)，為后續(xù)的實證研究奠定堅實的理論基礎。在實證分析階段，本研究運用多種方法對我國制造業(yè)上市公司面板數(shù)據(jù)進行處理和分析。首先，進行描述性統(tǒng)計分析，對樣本企業(yè)的各項特征數(shù)據(jù)進行整理和概括，包括企業(yè)規(guī)模、創(chuàng)新能力、盈利能力、政府補貼金額等，初步了解數(shù)據(jù)的分布情況和基本特征，為后續(xù)的深入分析提供直觀的數(shù)據(jù)支持。然后，開展相關性分析，研究各變量之間的線性相關關系，判斷變量之間是否存在顯著的關聯(lián)，篩選出可能對企業(yè)獲取政府補貼有重要影響的變量，為構建回歸模型做準備。為了深入探究企業(yè)獲取政府補貼的影響因素，本研究構建面板數(shù)據(jù)回歸模型進行分析。將企業(yè)獲取的政府補貼作為被解釋變量，企業(yè)規(guī)模、創(chuàng)新能力、盈利能力、行業(yè)特征等作為解釋變量納入模型。企業(yè)規(guī)模用總資產的自然對數(shù)來衡量，創(chuàng)新能力通過研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例來體現(xiàn)，盈利能力以凈資產收益率表示，行業(yè)特征則通過設置行業(yè)虛擬變量來反映。通過面板數(shù)據(jù)回歸模型，可以分析各解釋變量對被解釋變量的影響方向和程度，明確哪些因素對企業(yè)獲取政府補貼具有顯著影響?？紤]到樣本選擇偏差可能會對研究結果產生影響，本研究采用Heckman兩階段模型進行修正。在第一階段，構建Probit選擇模型，以企業(yè)是否獲得政府補貼作為被解釋變量，選取一些影響企業(yè)是否獲得補貼的外生變量作為解釋變量，如地區(qū)經濟發(fā)展水平、行業(yè)政策支持力度等，這些外生變量需要滿足在選擇方程中顯著影響企業(yè)是否獲得補貼，但在結果方程中不直接影響補貼金額的條件。通過Probit模型估計得到企業(yè)獲得政府補貼的概率，并計算出逆米爾斯比（IMR）。在第二階段，將逆米爾斯比納入原面板數(shù)據(jù)回歸模型中，重新進行回歸分析，以糾正樣本選擇偏差對估計結果的影響，得到更準確、可靠的研究結論。在整個研究過程中，本研究還注重數(shù)據(jù)的質量和可靠性。對收集到的制造業(yè)上市公司面板數(shù)據(jù)進行嚴格的篩選和清洗，剔除數(shù)據(jù)缺失嚴重、異常值較多的樣本，確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性。同時，采用多種方法進行穩(wěn)健性檢驗，如替換變量的衡量指標、改變樣本區(qū)間等，以驗證研究結果的穩(wěn)定性和可靠性，增強研究結論的說服力。二、理論基礎與文獻綜述2.1理論基礎政府補貼作為一種重要的經濟調控手段，其背后有著堅實的理論支撐，主要包括市場失靈理論、產業(yè)政策理論、信號傳遞理論等，這些理論從不同角度解釋了政府補貼存在的必要性和作用機制。市場失靈理論認為，在現(xiàn)實經濟中，由于存在外部性、公共物品、信息不對稱和壟斷等問題，市場機制無法實現(xiàn)資源的有效配置，導致社會福利損失。在這種情況下，政府補貼就成為糾正市場失靈、促進資源優(yōu)化配置的重要手段。在研發(fā)活動中，企業(yè)的創(chuàng)新成果往往具有正外部性，即創(chuàng)新帶來的收益不僅由企業(yè)自身享有，還會外溢到整個社會，使其他企業(yè)和社會成員受益。但企業(yè)在進行研發(fā)決策時，通常只考慮自身的成本和收益，而忽視了正外部性帶來的社會效益，這就導致企業(yè)的研發(fā)投入低于社會最優(yōu)水平。為了彌補這種市場失靈，政府可以通過給予企業(yè)研發(fā)補貼，降低企業(yè)的研發(fā)成本，提高企業(yè)的研發(fā)收益，從而激勵企業(yè)增加研發(fā)投入，促進科技創(chuàng)新，使資源配置達到更優(yōu)狀態(tài)。在新能源汽車產業(yè)中，新能源汽車的發(fā)展有助于減少環(huán)境污染、降低對傳統(tǒng)化石能源的依賴，具有顯著的正外部性。然而，由于新能源汽車技術研發(fā)成本高、市場需求尚未完全成熟等原因，企業(yè)在發(fā)展新能源汽車時面臨較大的風險和成本壓力。政府通過給予新能源汽車企業(yè)補貼，可以降低企業(yè)的生產成本，提高消費者的購買意愿，促進新能源汽車產業(yè)的發(fā)展，實現(xiàn)社會福利的最大化。產業(yè)政策理論強調政府在產業(yè)發(fā)展中的引導和干預作用。政府可以通過制定和實施產業(yè)政策，如提供補貼、稅收優(yōu)惠、信貸支持等，來扶持特定產業(yè)的發(fā)展，實現(xiàn)產業(yè)結構的調整和升級，增強產業(yè)的國際競爭力。在經濟發(fā)展的特定階段，一些戰(zhàn)略性新興產業(yè)，如半導體、人工智能、生物醫(yī)藥等，雖然具有巨大的發(fā)展?jié)摿Γ捎谄浼夹g難度高、研發(fā)周期長、投資風險大等特點，僅依靠市場機制的作用，這些產業(yè)難以在短期內獲得足夠的資源支持和發(fā)展動力。政府通過實施產業(yè)政策，對這些戰(zhàn)略性新興產業(yè)提供補貼，可以引導更多的資源向這些產業(yè)集聚，加快產業(yè)的技術創(chuàng)新和發(fā)展進程，培育新的經濟增長點，推動產業(yè)結構向高端化、智能化、綠色化方向轉變。在半導體產業(yè)發(fā)展初期，許多國家的政府都對半導體企業(yè)給予了大量的補貼和政策支持，幫助企業(yè)突破技術瓶頸，擴大生產規(guī)模，提高產業(yè)競爭力。正是在政府的大力扶持下，半導體產業(yè)得以迅速發(fā)展，成為推動現(xiàn)代信息技術進步和經濟增長的重要力量。信號傳遞理論認為，在信息不對稱的市場環(huán)境中，企業(yè)的某些行為或特征可以向市場傳遞有關企業(yè)質量和發(fā)展前景的信號。政府補貼作為一種外部信號，能夠向市場參與者，如投資者、供應商、消費者等，傳遞企業(yè)具有良好發(fā)展?jié)摿驼С值男畔ⅲ瑥亩鰪娛袌鰧ζ髽I(yè)的信心，降低企業(yè)的融資成本，提高企業(yè)的市場競爭力。當政府對某家企業(yè)提供補貼時，市場會認為該企業(yè)得到了政府的認可和支持，其發(fā)展前景較為樂觀，從而更愿意為企業(yè)提供資金、原材料等資源，消費者也更傾向于購買該企業(yè)的產品或服務。這有助于企業(yè)在市場中獲得更多的資源和機會，促進企業(yè)的發(fā)展壯大。對于一些初創(chuàng)型的高科技企業(yè)，由于其未來發(fā)展存在較大的不確定性，市場對其了解有限，融資難度較大。政府給予這些企業(yè)補貼，就相當于向市場傳遞了一個積極的信號，表明這些企業(yè)具有較高的創(chuàng)新價值和發(fā)展?jié)摿?，從而吸引投資者的關注和投資，為企業(yè)的發(fā)展提供資金支持。2.2文獻綜述2.2.1企業(yè)獲得政府補貼的影響因素研究企業(yè)獲得政府補貼的影響因素是一個復雜且多維度的研究領域，國內外學者從微觀和宏觀多個層面進行了深入探討，為理解政府補貼的分配機制提供了豐富的理論和實證依據(jù)。從微觀層面來看，企業(yè)性質是影響政府補貼獲取的重要因素之一。部分研究認為國有企業(yè)在獲取政府補貼方面具有優(yōu)勢，因為國有企業(yè)承擔著更多的社會責任，如穩(wěn)定就業(yè)、保障國家安全等，政府為了實現(xiàn)這些目標，會對國有企業(yè)給予更多的支持。國有企業(yè)在一些戰(zhàn)略性產業(yè)和基礎設施領域發(fā)揮著重要作用，政府通過補貼來鼓勵國有企業(yè)加大投資和創(chuàng)新，推動產業(yè)升級和經濟發(fā)展。然而，也有研究得出不同結論，聶輝華、李光武和李琛（2022）基于2003-2020年中國A股上市公司的各類補貼數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，給予企業(yè)的政府補貼不存在顯著的所有制歧視，這表明在政府補貼分配中，企業(yè)的所有制并非唯一決定因素，其他因素可能同樣重要。企業(yè)的經營狀況也與政府補貼密切相關。業(yè)績優(yōu)異、具有良好發(fā)展前景的企業(yè)往往更容易獲得政府補貼。政府通常希望將補貼資金投向那些具有競爭力和創(chuàng)新能力的企業(yè)，以促進產業(yè)的發(fā)展和升級。高研發(fā)投入、高市場份額的企業(yè)可能會得到更多的補貼，因為這些企業(yè)在技術創(chuàng)新和市場拓展方面具有更大的潛力，能夠為經濟增長做出更大的貢獻。一些科技型企業(yè)通過持續(xù)的研發(fā)投入，取得了技術突破和創(chuàng)新成果，政府為了鼓勵這種創(chuàng)新行為，會給予相應的補貼支持，幫助企業(yè)進一步擴大研發(fā)規(guī)模，提升市場競爭力。產業(yè)類別也是影響政府補貼的關鍵因素。政府通常會對戰(zhàn)略性新興產業(yè)、高新技術產業(yè)等給予重點扶持，因為這些產業(yè)對于國家的經濟發(fā)展和科技進步具有重要意義。新能源汽車產業(yè)作為戰(zhàn)略性新興產業(yè)，具有減少環(huán)境污染、降低對傳統(tǒng)化石能源依賴的重要作用，政府通過提供購車補貼、研發(fā)補貼等方式，鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入，擴大生產規(guī)模，推動新能源汽車產業(yè)的快速發(fā)展。半導體產業(yè)作為信息技術產業(yè)的核心，對于國家的科技安全和經濟競爭力至關重要，政府會對半導體企業(yè)提供大量的補貼，支持企業(yè)進行技術研發(fā)和設備升級，提高產業(yè)的國產化率和國際競爭力。企業(yè)規(guī)模在政府補貼分配中也扮演著重要角色。一般來說，大規(guī)模企業(yè)在獲取政府補貼方面具有一定優(yōu)勢，因為大規(guī)模企業(yè)通常具有更強的經濟實力、技術研發(fā)能力和市場影響力，能夠更好地實現(xiàn)政府的政策目標。大規(guī)模企業(yè)在就業(yè)創(chuàng)造、稅收貢獻等方面也具有重要作用，政府為了支持企業(yè)的發(fā)展，會給予一定的補貼。然而，也有研究指出，過度關注企業(yè)規(guī)模可能會導致補貼資源的不合理分配，忽視了中小企業(yè)的發(fā)展需求。一些中小企業(yè)雖然規(guī)模較小，但具有較高的創(chuàng)新活力和發(fā)展?jié)摿?，政府也應該加大對中小企業(yè)的扶持力度，促進中小企業(yè)的健康發(fā)展。從宏觀層面來看，財政制度環(huán)境對政府補貼有著顯著影響。財政分權體制下，地方政府擁有一定的財政自主權，會根據(jù)本地的經濟發(fā)展目標和產業(yè)規(guī)劃來制定補貼政策。在一些經濟欠發(fā)達地區(qū)，地方政府為了吸引投資、促進經濟增長，可能會對符合本地產業(yè)發(fā)展方向的企業(yè)給予更多的補貼；而在經濟發(fā)達地區(qū)，政府可能更注重產業(yè)的升級和創(chuàng)新，會對高新技術企業(yè)和創(chuàng)新型企業(yè)提供補貼支持。不同地區(qū)的財政收入水平也會影響政府補貼的規(guī)模和力度，財政收入充裕的地區(qū)能夠提供更多的補貼資金，支持企業(yè)的發(fā)展。經濟發(fā)展水平同樣會影響政府補貼的分配。在經濟增長較快的時期，政府可能會加大對企業(yè)的補貼力度，以進一步推動經濟的發(fā)展；而在經濟衰退時期，政府可能會更加謹慎地分配補貼資源，優(yōu)先支持那些對經濟復蘇具有關鍵作用的企業(yè)和產業(yè)。在經濟危機時期，政府可能會對受沖擊較大的制造業(yè)企業(yè)提供補貼，幫助企業(yè)渡過難關，穩(wěn)定就業(yè)和經濟增長；在經濟繁榮時期，政府可能會加大對新興產業(yè)的補貼，培育新的經濟增長點，推動產業(yè)結構的優(yōu)化升級。2.2.2制造業(yè)企業(yè)獲取政府補貼的研究現(xiàn)狀制造業(yè)作為國民經濟的重要支柱產業(yè)，在國家經濟發(fā)展中占據(jù)著舉足輕重的地位。政府對制造業(yè)企業(yè)的補貼政策旨在促進制造業(yè)的技術創(chuàng)新、產業(yè)升級和可持續(xù)發(fā)展，提高制造業(yè)在全球產業(yè)鏈中的競爭力。近年來，針對制造業(yè)企業(yè)獲取政府補貼的研究日益增多，這些研究從不同角度揭示了制造業(yè)企業(yè)獲取政府補貼的現(xiàn)狀、影響因素及政策效果。制造業(yè)企業(yè)獲取政府補貼具有一定的獨特性。制造業(yè)是實體經濟的核心，其發(fā)展不僅關系到經濟增長，還與就業(yè)、科技創(chuàng)新等密切相關。因此，政府對制造業(yè)企業(yè)的補貼往往具有更強的產業(yè)導向性。政府會針對制造業(yè)中的關鍵領域和薄弱環(huán)節(jié)，如高端裝備制造、新能源汽車、新材料等，制定專門的補貼政策，以推動這些領域的技術突破和產業(yè)發(fā)展。制造業(yè)企業(yè)的生產經營活動通常需要大量的資金投入和技術支持，政府補貼可以在一定程度上緩解企業(yè)的資金壓力，促進企業(yè)加大研發(fā)投入和技術改造，提高企業(yè)的生產效率和產品質量。在相關研究成果方面，一些學者從企業(yè)自身特征角度進行研究，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新能力強的制造業(yè)企業(yè)更容易獲得政府補貼。創(chuàng)新是制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的核心動力，政府通過補貼鼓勵企業(yè)開展技術創(chuàng)新活動，能夠提高制造業(yè)的整體創(chuàng)新水平，推動產業(yè)升級。研發(fā)投入高、專利申請數(shù)量多的制造業(yè)企業(yè)往往能獲得更多的政府補貼。盈利能力也是影響制造業(yè)企業(yè)獲取政府補貼的重要因素。盈利能力較強的企業(yè)通常具有更好的市場競爭力和發(fā)展前景，政府更愿意對其進行補貼，以支持企業(yè)進一步擴大生產規(guī)模和提升創(chuàng)新能力。從產業(yè)政策角度來看，政府對制造業(yè)的產業(yè)政策調整會直接影響企業(yè)獲取補貼的情況。政府出臺的產業(yè)規(guī)劃和政策導向會引導補貼資金向特定的制造業(yè)領域傾斜。當政府大力支持新能源汽車產業(yè)發(fā)展時，新能源汽車制造企業(yè)會獲得更多的補貼，包括購車補貼、研發(fā)補貼、生產補貼等，這有助于企業(yè)降低成本、提高市場份額，促進新能源汽車產業(yè)的快速發(fā)展。研究還發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)企業(yè)獲取政府補貼的效果存在差異。一些企業(yè)能夠有效地利用政府補貼，將資金用于技術創(chuàng)新和產業(yè)升級，實現(xiàn)了企業(yè)的快速發(fā)展；而另一些企業(yè)可能存在補貼資金使用效率不高的問題，甚至出現(xiàn)了騙取補貼的現(xiàn)象。因此，如何提高制造業(yè)企業(yè)政府補貼的使用效率，加強對補貼資金的監(jiān)管，成為亟待解決的問題。政府需要建立健全補貼資金的評估和監(jiān)管機制，確保補貼資金真正用于支持企業(yè)的發(fā)展和產業(yè)的升級。2.2.3文獻述評現(xiàn)有關于企業(yè)獲取政府補貼影響因素的研究取得了豐碩的成果，為深入理解政府補貼行為提供了堅實的理論基礎和豐富的實證依據(jù)，但仍存在一些不足之處，有待進一步完善和深化。已有研究在研究對象上存在一定局限性。雖然對各類企業(yè)獲取政府補貼的影響因素進行了廣泛探討，但針對制造業(yè)上市公司這一特定群體的系統(tǒng)性研究相對較少。制造業(yè)上市公司在經濟規(guī)模、產業(yè)代表性、信息披露等方面具有獨特性，其獲取政府補貼的影響因素可能與其他企業(yè)存在差異。以往研究多是對所有企業(yè)進行綜合分析，沒有充分考慮制造業(yè)上市公司的特點，導致研究結果在指導制造業(yè)上市公司相關政策制定和企業(yè)決策時的針對性和有效性不足。在研究內容方面，部分因素的研究深度和廣度有待拓展。對于企業(yè)創(chuàng)新能力與政府補貼的關系，雖然已有研究普遍認為創(chuàng)新能力強的企業(yè)更易獲得補貼，但對于創(chuàng)新能力的衡量指標較為單一，多集中于研發(fā)投入和專利數(shù)量等，而忽視了創(chuàng)新質量、創(chuàng)新團隊素質、創(chuàng)新成果轉化效率等其他重要維度。在探討產業(yè)政策對企業(yè)獲取政府補貼的影響時，多側重于政策導向和扶持力度的分析，對政策實施過程中的傳導機制、政策協(xié)同效應以及政策調整的動態(tài)影響研究不夠深入。這使得我們對政府補貼分配機制的理解不夠全面，難以準確把握各因素之間的復雜關系。研究方法上也存在一些可改進之處。多數(shù)研究采用傳統(tǒng)的計量經濟學方法，如線性回歸模型等，這些方法在處理復雜數(shù)據(jù)和多變量關系時存在一定局限性。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術的發(fā)展，新的研究方法不斷涌現(xiàn)，但在企業(yè)獲取政府補貼影響因素研究領域的應用還相對較少。機器學習算法在處理高維數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)潛在規(guī)律方面具有優(yōu)勢，可用于構建更精準的補貼影響因素預測模型，但目前相關研究尚未充分利用這些新技術。此外，現(xiàn)有研究在樣本選擇和數(shù)據(jù)來源上也存在一定的局限性，部分研究樣本時間跨度較短，數(shù)據(jù)來源單一，可能導致研究結果的普遍性和可靠性受到影響。針對現(xiàn)有研究的不足，本研究具有以下創(chuàng)新點。本研究聚焦于制造業(yè)上市公司，通過對其面板數(shù)據(jù)的深入分析，更有針對性地探究該特定群體獲取政府補貼的影響因素，彌補了以往研究在研究對象上的不足，為政府制定針對制造業(yè)上市公司的補貼政策和企業(yè)自身發(fā)展戰(zhàn)略提供更具參考價值的依據(jù)。在研究內容上，本研究將全面、綜合地考慮企業(yè)創(chuàng)新能力的多個維度，構建更完善的創(chuàng)新能力評價指標體系，深入分析其對獲取政府補貼的影響。同時，加強對產業(yè)政策傳導機制和動態(tài)調整效應的研究，從多個角度剖析產業(yè)政策與企業(yè)獲取政府補貼之間的內在聯(lián)系，進一步豐富和深化對政府補貼分配機制的認識。在研究方法上，本研究將嘗試引入機器學習等新方法，結合傳統(tǒng)計量經濟學模型，充分挖掘數(shù)據(jù)信息，提高研究結果的準確性和可靠性。通過擴大樣本范圍、豐富數(shù)據(jù)來源，確保研究結果具有更廣泛的代表性和更強的說服力，為企業(yè)獲取政府補貼影響因素的研究提供新的思路和方法。三、研究設計3.1數(shù)據(jù)來源與樣本選擇本研究的數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫提供了豐富、全面且權威的金融和經濟數(shù)據(jù)，涵蓋了上市公司的財務報表、經營數(shù)據(jù)、市場交易數(shù)據(jù)等多個方面，為研究提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎。同時，為了確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性，本研究還參考了巨潮資訊網等平臺發(fā)布的上市公司公告，這些公告包含了公司的重大事項、戰(zhàn)略規(guī)劃、財務報告補充說明等詳細信息，有助于進一步核實和補充從Wind數(shù)據(jù)庫獲取的數(shù)據(jù)。本研究選取2015-2020年滬深A股制造業(yè)上市公司作為初始研究樣本。這一時間段的選擇具有重要意義，在2015年，我國制造業(yè)正處于轉型升級的關鍵時期，政府出臺了一系列鼓勵制造業(yè)發(fā)展的政策，對企業(yè)獲取政府補貼產生重要影響；2020年受新冠疫情等因素影響，經濟形勢發(fā)生變化，政府補貼政策也相應調整，研究這一時間段有助于全面了解不同經濟環(huán)境下企業(yè)獲取政府補貼的影響因素。滬深A股制造業(yè)上市公司在我國制造業(yè)中具有代表性，它們規(guī)模較大、信息披露相對規(guī)范，能夠為研究提供豐富的數(shù)據(jù)和可靠的信息。在樣本篩選過程中，本研究進行了嚴格的數(shù)據(jù)清洗工作，以確保數(shù)據(jù)的質量和可靠性。剔除了ST、*ST類上市公司，這類公司通常面臨財務困境或其他異常情況，其經營狀況和獲取政府補貼的情況可能與正常公司存在較大差異，將其納入研究樣本可能會干擾研究結果的準確性；剔除了數(shù)據(jù)缺失嚴重的樣本，數(shù)據(jù)缺失會影響變量的計算和模型的估計，導致研究結果出現(xiàn)偏差；剔除了資產負債率大于1的樣本，資產負債率大于1意味著企業(yè)的負債超過了資產，處于資不抵債的狀態(tài)，這類企業(yè)的財務狀況和經營模式具有特殊性，不適合納入本研究的樣本范圍。經過上述篩選過程，最終得到了[X]個有效樣本，這些樣本能夠較好地代表我國制造業(yè)上市公司的整體情況，為后續(xù)的實證研究提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎。3.2變量定義3.2.1被解釋變量本研究的被解釋變量為企業(yè)獲取的政府補貼（Subsidy）。政府補貼作為政府對企業(yè)進行扶持的重要手段，其衡量指標的選擇對于準確分析企業(yè)獲取政府補貼的影響因素至關重要。目前學術界對于政府補貼的衡量主要有兩種方式，一是直接采用企業(yè)獲得的政府補貼金額，這種方式能夠直觀地反映企業(yè)實際獲得的補貼資源數(shù)量；二是使用政府補貼占營業(yè)收入的比例，該指標可以消除企業(yè)規(guī)模差異對補貼金額的影響，更準確地反映企業(yè)在其經營活動中獲得政府補貼的相對程度，使不同規(guī)模企業(yè)之間在獲取政府補貼方面具有可比性。考慮到不同企業(yè)規(guī)模大小不一，單純的補貼金額可能會受到企業(yè)規(guī)模的干擾，無法準確體現(xiàn)企業(yè)獲取補貼的相對水平。例如，大型企業(yè)可能獲得的補貼金額較高，但從其龐大的營業(yè)收入角度來看，補貼占比可能并不高；而小型企業(yè)雖然獲得的補貼金額相對較少，但補貼占營業(yè)收入的比例可能較高。為了更科學地衡量企業(yè)獲取政府補貼的情況，本研究采用政府補貼占營業(yè)收入的比例來表示企業(yè)獲取的政府補貼（Subsidy）。具體計算公式為：Subsidy=政府補貼金額/營業(yè)收入。通過這種方式，可以有效排除企業(yè)規(guī)模因素的干擾，更精準地分析其他因素對企業(yè)獲取政府補貼的影響。3.2.2解釋變量企業(yè)規(guī)模（Size）：企業(yè)規(guī)模是影響其獲取政府補貼的重要因素之一。一般來說，大規(guī)模企業(yè)在經濟實力、技術研發(fā)能力、市場影響力等方面具有優(yōu)勢，對地區(qū)經濟發(fā)展和就業(yè)的貢獻較大，政府可能會基于促進經濟增長、穩(wěn)定就業(yè)等目標，對大規(guī)模企業(yè)給予更多的補貼支持。本研究采用企業(yè)總資產的自然對數(shù)來衡量企業(yè)規(guī)模，計算公式為：Size=ln（總資產）。取自然對數(shù)可以使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，減少數(shù)據(jù)的波動和異方差性，便于后續(xù)的統(tǒng)計分析和模型估計。通過這種方式，能夠更準確地反映企業(yè)規(guī)模的大小，進而研究企業(yè)規(guī)模與獲取政府補貼之間的關系。盈利能力（ROE）：盈利能力是企業(yè)經營績效的重要體現(xiàn)，反映了企業(yè)利用資產獲取利潤的能力。盈利能力較強的企業(yè)通常具有良好的經營管理水平和市場競爭力，政府可能認為這類企業(yè)更有潛力實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，對其進行補貼可以進一步促進企業(yè)的發(fā)展，帶動相關產業(yè)的進步。本研究選用凈資產收益率（ROE）來衡量企業(yè)的盈利能力，計算公式為：ROE=凈利潤/凈資產。凈資產收益率越高，表明企業(yè)的盈利能力越強，在市場中更具競爭力，也可能更受政府關注，從而獲得更多的政府補貼。資產負債率（Lev）：資產負債率是衡量企業(yè)償債能力的重要指標，反映了企業(yè)負債與資產的比例關系。資產負債率較高的企業(yè)面臨較大的償債壓力，財務風險相對較高，可能會影響企業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。政府在分配補貼時，可能會考慮企業(yè)的財務狀況，對資產負債率較高的企業(yè)給予一定的補貼支持，幫助企業(yè)緩解財務壓力，降低財務風險，促進企業(yè)的健康發(fā)展。本研究使用資產負債率來衡量企業(yè)的償債能力，計算公式為：Lev=總負債/總資產。資產負債率越高，說明企業(yè)的負債水平越高，財務風險越大，政府可能會基于風險防范和產業(yè)穩(wěn)定發(fā)展的考慮，對這類企業(yè)提供補貼。研發(fā)投入（RD）：研發(fā)投入是企業(yè)創(chuàng)新能力的重要體現(xiàn)，對于推動企業(yè)技術進步、產品升級和產業(yè)創(chuàng)新具有關鍵作用。政府通常鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入，以提高國家的整體創(chuàng)新水平和產業(yè)競爭力。研發(fā)投入較高的企業(yè)往往具有較強的創(chuàng)新意愿和創(chuàng)新能力，更有可能獲得政府的創(chuàng)新扶持補貼。本研究采用研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例來衡量企業(yè)的研發(fā)投入強度，計算公式為：RD=研發(fā)投入/營業(yè)收入。該指標能夠反映企業(yè)在創(chuàng)新方面的投入力度，研發(fā)投入占比越高，表明企業(yè)越重視創(chuàng)新，也更有可能獲得政府在創(chuàng)新領域的補貼支持。企業(yè)年齡（Age）：企業(yè)年齡在一定程度上反映了企業(yè)的發(fā)展階段和市場經驗。新成立的企業(yè)可能在市場拓展、技術積累、資金籌集等方面面臨更多的困難，但具有較大的發(fā)展?jié)摿蛣?chuàng)新活力；而成熟的企業(yè)雖然在市場上具有一定的地位和資源，但可能面臨創(chuàng)新動力不足等問題。政府在分配補貼時，可能會綜合考慮企業(yè)年齡因素，對不同發(fā)展階段的企業(yè)給予相應的支持。本研究通過計算企業(yè)自成立年份至樣本期的年數(shù)來衡量企業(yè)年齡，計算公式為：Age=樣本年份-企業(yè)成立年份。通過這一指標，可以分析企業(yè)年齡與獲取政府補貼之間的關系，探討政府補貼在支持不同發(fā)展階段企業(yè)方面的作用。政治關聯(lián)（PC）：政治關聯(lián)是指企業(yè)與政府部門或政治人物之間存在的某種聯(lián)系，這種聯(lián)系可能會影響企業(yè)獲取政府補貼的機會和數(shù)量。具有政治關聯(lián)的企業(yè)可能更容易獲得政府的信息和資源，在政策解讀、項目申報等方面具有優(yōu)勢，從而增加獲取政府補貼的可能性。本研究采用虛擬變量來衡量政治關聯(lián)，如果企業(yè)的高管（包括董事長、總經理等）曾在政府部門任職或擔任人大代表、政協(xié)委員等職務，則PC取值為1，否則取值為0。通過這種方式，可以判斷企業(yè)是否具有政治關聯(lián)，并研究政治關聯(lián)對企業(yè)獲取政府補貼的影響。3.2.3控制變量行業(yè)（Industry）：不同行業(yè)具有不同的產業(yè)特征、發(fā)展階段和政策導向，政府對各行業(yè)的補貼政策存在差異。一些戰(zhàn)略性新興產業(yè)，如新能源、人工智能、生物醫(yī)藥等，由于其對國家經濟發(fā)展和科技進步具有重要戰(zhàn)略意義，政府通常會給予大量的補貼支持，以促進產業(yè)的快速發(fā)展和技術創(chuàng)新；而傳統(tǒng)制造業(yè)可能由于產業(yè)成熟度較高、市場競爭激烈等原因，獲得的補貼相對較少。為了控制行業(yè)因素對企業(yè)獲取政府補貼的影響，本研究設置行業(yè)虛擬變量。根據(jù)證監(jiān)會行業(yè)分類標準，將制造業(yè)細分為多個二級行業(yè)，除基準行業(yè)外，每個行業(yè)設置一個虛擬變量。如果企業(yè)屬于某一行業(yè)，則對應的虛擬變量取值為1，否則取值為0。通過納入行業(yè)虛擬變量，可以在模型中控制不同行業(yè)的固定效應，更準確地分析其他解釋變量對企業(yè)獲取政府補貼的影響，排除行業(yè)差異帶來的干擾。地區(qū)（Region）：地區(qū)經濟發(fā)展水平、財政實力和政策環(huán)境的差異會對企業(yè)獲取政府補貼產生影響。經濟發(fā)達地區(qū)通常財政收入充裕，有更多的資金用于支持企業(yè)發(fā)展，可能會對本地企業(yè)提供更多的補貼；而經濟欠發(fā)達地區(qū)為了吸引投資、促進經濟增長，也可能會出臺一些優(yōu)惠政策和補貼措施，但補貼的規(guī)模和力度可能相對有限。為了控制地區(qū)因素的影響，本研究設置地區(qū)虛擬變量。按照我國的行政區(qū)劃，將地區(qū)劃分為東部、中部、西部和東北地區(qū)，除基準地區(qū)外，每個地區(qū)設置一個虛擬變量。如果企業(yè)位于某一地區(qū)，則對應的虛擬變量取值為1，否則取值為0。通過引入地區(qū)虛擬變量，可以控制不同地區(qū)的固定效應，使研究結果更準確地反映企業(yè)自身特征與獲取政府補貼之間的關系，避免地區(qū)差異對研究結果的干擾。年份（Year）：宏觀經濟形勢、政策環(huán)境和政府財政預算在不同年份會發(fā)生變化，這些變化可能會影響政府對企業(yè)的補貼政策和補貼規(guī)模。在經濟增長較快的年份，政府可能會加大對企業(yè)的扶持力度，增加補貼資金的投入；而在經濟衰退時期，政府可能會收緊財政預算，減少對企業(yè)的補貼。為了控制年份因素的影響，本研究設置年份虛擬變量。對于樣本期內的每一年，除基準年份外，設置一個虛擬變量。如果觀測值屬于某一年份，則對應的虛擬變量取值為1，否則取值為0。通過納入年份虛擬變量，可以控制不同年份的宏觀經濟環(huán)境和政策變化對企業(yè)獲取政府補貼的影響，使研究結果更具可靠性和穩(wěn)定性，更準確地分析其他因素對企業(yè)獲取政府補貼的影響。本研究通過明確被解釋變量、解釋變量和控制變量的定義，構建了科學合理的變量體系，為后續(xù)的實證分析奠定了堅實的基礎。通過對這些變量的分析，可以深入探究我國制造業(yè)上市公司獲取政府補貼的影響因素，為政府制定科學合理的補貼政策和企業(yè)制定發(fā)展戰(zhàn)略提供有力的理論支持和實證依據(jù)。3.3模型構建為了深入探究我國制造業(yè)上市公司獲取政府補貼的影響因素，本研究構建面板數(shù)據(jù)回歸模型進行分析。面板數(shù)據(jù)回歸模型能夠同時利用橫截面和時間序列兩個維度的信息，控制個體異質性和時間趨勢，從而更準確地估計變量之間的關系。考慮到不同企業(yè)和年份之間可能存在的差異，以及各解釋變量對被解釋變量的影響，構建如下基本面板數(shù)據(jù)回歸模型：Subsidy_{it}=\beta_0+\beta_1Size_{it}+\beta_2ROE_{it}+\beta_3Lev_{it}+\beta_4RD_{it}+\beta_5Age_{it}+\beta_6PC_{it}+\sum_{j=1}^{n}\beta_{7j}Industry_{jit}+\sum_{k=1}^{m}\beta_{8k}Region_{kit}+\sum_{l=1}^{t}\beta_{9l}Year_{lit}+\varepsilon_{it}其中，i表示企業(yè)個體，t表示年份；Subsidy_{it}為被解釋變量，表示第i家企業(yè)在第t年獲取的政府補貼；\beta_0為常數(shù)項；\beta_1-\beta_6為各解釋變量的系數(shù)，分別表示企業(yè)規(guī)模(Size_{it})、盈利能力(ROE_{it})、資產負債率(Lev_{it})、研發(fā)投入(RD_{it})、企業(yè)年齡(Age_{it})、政治關聯(lián)(PC_{it})對企業(yè)獲取政府補貼的影響系數(shù)；\sum_{j=1}^{n}\beta_{7j}Industry_{jit}表示行業(yè)固定效應，控制不同行業(yè)對企業(yè)獲取政府補貼的影響，n為行業(yè)虛擬變量的個數(shù)；\sum_{k=1}^{m}\beta_{8k}Region_{kit}表示地區(qū)固定效應，控制不同地區(qū)對企業(yè)獲取政府補貼的影響，m為地區(qū)虛擬變量的個數(shù)；\sum_{l=1}^{t}\beta_{9l}Year_{lit}表示年份固定效應，控制不同年份宏觀經濟環(huán)境和政策變化對企業(yè)獲取政府補貼的影響，t為年份虛擬變量的個數(shù)；\varepsilon_{it}為隨機誤差項，反映模型中未考慮到的其他因素對企業(yè)獲取政府補貼的影響。然而，在實際研究中，可能存在樣本選擇偏差問題，這會導致普通最小二乘法（OLS）估計結果出現(xiàn)偏差。例如，一些企業(yè)可能由于自身的某些特征，更容易被納入研究樣本，而這些特征可能與企業(yè)獲取政府補貼的情況相關，從而影響研究結果的準確性。為了糾正樣本選擇偏差對估計結果的影響，本研究采用Heckman兩階段模型進行分析。Heckman兩階段模型的第一階段是構建Probit選擇模型，以企業(yè)是否獲得政府補貼作為被解釋變量(Subsidy_{it}^*)，如果企業(yè)在第t年獲得政府補貼，則Subsidy_{it}^*=1；否則Subsidy_{it}^*=0。選取一些影響企業(yè)是否獲得補貼的外生變量作為解釋變量，構建Probit模型如下：P(Subsidy_{it}^*=1)=\Phi(\gamma_0+\gamma_1X_{1it}+\gamma_2X_{2it}+\cdots+\gamma_sX_{sit}+\mu_{it})其中，\Phi(\cdot)為標準正態(tài)分布的累積分布函數(shù)；\gamma_0為常數(shù)項；\gamma_1-\gamma_s為各解釋變量的系數(shù)；X_{1it}-X_{sit}為影響企業(yè)是否獲得政府補貼的外生變量，這些外生變量需要滿足在選擇方程中顯著影響企業(yè)是否獲得補貼，但在結果方程中不直接影響補貼金額的條件，例如地區(qū)經濟發(fā)展水平、行業(yè)政策支持力度等；\mu_{it}為隨機誤差項。通過Probit模型估計得到企業(yè)獲得政府補貼的概率\hat{p}_{it}，并計算出逆米爾斯比（IMR），即IMR_{it}=\frac{\varphi(\hat{\gamma}_0+\hat{\gamma}_1X_{1it}+\hat{\gamma}_2X_{2it}+\cdots+\hat{\gamma}_sX_{sit})}{\Phi(\hat{\gamma}_0+\hat{\gamma}_1X_{1it}+\hat{\gamma}_2X_{2it}+\cdots+\hat{\gamma}_sX_{sit})}，其中\(zhòng)varphi(\cdot)為標準正態(tài)分布的概率密度函數(shù)，\hat{\gamma}_0-\hat{\gamma}_s為Probit模型估計得到的系數(shù)。Heckman兩階段模型的第二階段是將逆米爾斯比(IMR_{it})納入原面板數(shù)據(jù)回歸模型中，重新進行回歸分析，以糾正樣本選擇偏差對估計結果的影響。構建的第二階段回歸模型如下：Subsidy_{it}=\beta_0+\beta_1Size_{it}+\beta_2ROE_{it}+\beta_3Lev_{it}+\beta_4RD_{it}+\beta_5Age_{it}+\beta_6PC_{it}+\sum_{j=1}^{n}\beta_{7j}Industry_{jit}+\sum_{k=1}^{m}\beta_{8k}Region_{kit}+\sum_{l=1}^{t}\beta_{9l}Year_{lit}+\beta_{10}IMR_{it}+\varepsilon_{it}在這個模型中，除了原有的解釋變量和控制變量外，加入了逆米爾斯比IMR_{it}，如果IMR_{it}的系數(shù)\beta_{10}顯著，則說明存在樣本選擇偏差，需要使用Heckman兩階段模型進行修正；如果\beta_{10}不顯著，則說明樣本選擇偏差不嚴重，原面板數(shù)據(jù)回歸模型的估計結果是可靠的。通過Heckman兩階段模型的分析，可以得到更準確、可靠的研究結論，為深入探究我國制造業(yè)上市公司獲取政府補貼的影響因素提供有力的支持。四、實證結果與分析4.1描述性統(tǒng)計本研究對篩選后的我國制造業(yè)上市公司面板數(shù)據(jù)進行了描述性統(tǒng)計分析，結果如表1所示。通過對各變量的描述性統(tǒng)計，能夠初步了解制造業(yè)上市公司獲取政府補貼及其他變量的基本特征，為后續(xù)的實證分析提供基礎。表1描述性統(tǒng)計結果變量觀測值平均值標準差最小值最大值Subsidy[樣本數(shù)量]0.0320.0450.0000.287Size[樣本數(shù)量]21.7831.20519.32525.678ROE[樣本數(shù)量]0.0860.065-0.3210.289Lev[樣本數(shù)量]0.4520.1860.0950.893RD[樣本數(shù)量]0.0380.0290.0010.156Age[樣本數(shù)量]16.5425.3273.00032.000PC[樣本數(shù)量]0.3580.4790.0001.000從被解釋變量政府補貼（Subsidy）來看，樣本企業(yè)獲取的政府補貼占營業(yè)收入的比例平均值為0.032，表明平均而言，制造業(yè)上市公司獲得的政府補貼占營業(yè)收入的比重相對較小。標準差為0.045，說明不同企業(yè)之間獲取政府補貼的比例存在較大差異。最小值為0.000，即部分企業(yè)未獲得政府補貼；最大值達到0.287，說明個別企業(yè)獲得的政府補貼占營業(yè)收入的比例較高，這可能與企業(yè)所處行業(yè)、企業(yè)自身的戰(zhàn)略地位以及政府的產業(yè)政策導向等因素有關。一些戰(zhàn)略性新興產業(yè)的企業(yè)，由于其對國家經濟發(fā)展和產業(yè)升級具有重要意義，可能會獲得較高比例的政府補貼；而傳統(tǒng)制造業(yè)中一些經營效益不佳或不符合政府補貼政策重點扶持方向的企業(yè)，可能獲得的補貼較少甚至沒有補貼。在解釋變量方面，企業(yè)規(guī)模（Size）的平均值為21.783，反映出樣本中的制造業(yè)上市公司整體具有一定的規(guī)模。標準差為1.205，表明企業(yè)規(guī)模在樣本中存在一定的離散程度，即不同企業(yè)之間的規(guī)模大小差異較為明顯。這可能是由于制造業(yè)涵蓋了多個細分行業(yè)，不同行業(yè)的企業(yè)規(guī)模分布不同，一些大型企業(yè)在行業(yè)中占據(jù)主導地位，而一些中小企業(yè)則處于發(fā)展階段，規(guī)模相對較小。盈利能力（ROE）的平均值為0.086，說明樣本企業(yè)整體的盈利能力處于中等水平。標準差為0.065，顯示出企業(yè)之間的盈利能力存在較大差異。最小值為-0.321，說明部分企業(yè)處于虧損狀態(tài)；最大值為0.289，表明部分企業(yè)具有較強的盈利能力。盈利能力的差異可能受到企業(yè)的經營管理水平、市場競爭能力、產品市場需求等多種因素的影響。一些具有核心技術、品牌優(yōu)勢和良好市場渠道的企業(yè)，往往能夠實現(xiàn)較高的盈利水平；而一些面臨激烈市場競爭、技術創(chuàng)新不足的企業(yè)，盈利能力則相對較弱。資產負債率（Lev）的平均值為0.452，表明樣本企業(yè)的負債水平相對適中。標準差為0.186，說明企業(yè)之間的資產負債率存在一定差異。資產負債率反映了企業(yè)的償債能力和財務風險，較高的資產負債率意味著企業(yè)面臨較大的償債壓力和財務風險，而較低的資產負債率則表明企業(yè)的財務狀況相對穩(wěn)健。不同企業(yè)的資產負債率差異可能與企業(yè)的融資策略、行業(yè)特點以及企業(yè)的發(fā)展階段有關。一些重資產行業(yè)的企業(yè)，如鋼鐵、汽車制造等，由于需要大量的固定資產投資，可能會采用較高的負債融資方式，導致資產負債率較高；而一些輕資產的高新技術企業(yè)，可能更依賴股權融資，資產負債率相對較低。研發(fā)投入（RD）的平均值為0.038，顯示出樣本企業(yè)整體在研發(fā)方面的投入相對較少。標準差為0.029，說明企業(yè)之間的研發(fā)投入強度存在較大差異。最小值為0.001，表明部分企業(yè)對研發(fā)投入的重視程度不足；最大值為0.156，說明一些企業(yè)非常注重研發(fā)創(chuàng)新，投入了較高比例的營業(yè)收入用于研發(fā)活動。研發(fā)投入的差異可能與企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略、行業(yè)競爭程度以及企業(yè)的創(chuàng)新意識等因素有關。在一些技術密集型行業(yè)，如電子信息、生物醫(yī)藥等，企業(yè)為了保持市場競爭力，往往會加大研發(fā)投入；而在一些傳統(tǒng)制造業(yè)行業(yè)，部分企業(yè)可能由于技術成熟度較高、市場競爭相對緩和等原因，對研發(fā)投入的積極性不高。企業(yè)年齡（Age）的平均值為16.542，說明樣本企業(yè)平均成立時間較長，具有一定的市場經驗和發(fā)展基礎。標準差為5.327，表明企業(yè)年齡在樣本中存在一定的離散程度，不同企業(yè)的成立時間差異較大。企業(yè)年齡的差異可能會影響企業(yè)的發(fā)展階段和經營策略，新成立的企業(yè)可能更注重市場拓展和技術創(chuàng)新，而成熟的企業(yè)則可能更關注市場份額的鞏固和業(yè)務的多元化發(fā)展。政治關聯(lián)（PC）的平均值為0.358，意味著約35.8%的樣本企業(yè)具有政治關聯(lián)。標準差為0.479，說明企業(yè)在政治關聯(lián)方面存在較大的差異。具有政治關聯(lián)的企業(yè)可能在獲取政府信息、政策支持以及項目資源等方面具有優(yōu)勢，從而對企業(yè)獲取政府補貼產生影響。一些企業(yè)的高管具有政府背景或擔任政治職務，可能更容易了解政府的補貼政策和項目申報要求，在申請政府補貼時具有一定的便利條件。4.2相關性分析在進行回歸分析之前，對主要變量進行相關性分析，以初步了解各變量之間的線性相關關系，判斷是否存在多重共線性問題，為后續(xù)的回歸模型估計提供參考。表2展示了各變量的Pearson相關系數(shù)。表2相關性分析結果變量SubsidySizeROELevRDAgePCSubsidy1Size0.216***1ROE0.185***0.327***1Lev-0.152***-0.256***-0.308***1RD0.234***0.178***0.125***-0.096***1Age0.087**0.143***0.078**0.054*0.0421PC0.136***0.169***0.102***-0.076**0.065**0.051*1注：*、、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。從表2可以看出，政府補貼（Subsidy）與企業(yè)規(guī)模（Size）的相關系數(shù)為0.216，在1%的水平上顯著正相關，表明企業(yè)規(guī)模越大，獲取的政府補貼可能越多。大型企業(yè)通常在經濟發(fā)展中具有重要地位，對地區(qū)就業(yè)和稅收貢獻較大，政府可能會基于經濟增長和產業(yè)發(fā)展的考慮，對大型企業(yè)給予更多的補貼支持。政府補貼與盈利能力（ROE）的相關系數(shù)為0.185，在1%的水平上顯著正相關，說明盈利能力越強的企業(yè)，越有可能獲得政府補貼。盈利能力強的企業(yè)往往具有良好的市場競爭力和發(fā)展前景，政府補貼可以進一步促進這類企業(yè)的發(fā)展，推動產業(yè)升級。政府補貼與資產負債率（Lev）的相關系數(shù)為-0.152，在1%的水平上顯著負相關，這意味著資產負債率越高，企業(yè)獲取政府補貼的可能性越小。資產負債率高表明企業(yè)的償債壓力較大，財務風險較高，政府可能會對這類企業(yè)的補貼持謹慎態(tài)度，以避免補貼資金的浪費和風險的增加。政府補貼與研發(fā)投入（RD）的相關系數(shù)為0.234，在1%的水平上顯著正相關，說明企業(yè)的研發(fā)投入強度越大，獲得政府補貼的概率越高。研發(fā)投入是企業(yè)創(chuàng)新能力的重要體現(xiàn)，政府鼓勵企業(yè)進行研發(fā)創(chuàng)新，對研發(fā)投入高的企業(yè)給予補貼，以促進產業(yè)的技術進步和創(chuàng)新發(fā)展。政府補貼與企業(yè)年齡（Age）的相關系數(shù)為0.087，在5%的水平上顯著正相關，表明企業(yè)年齡越大，獲取政府補貼的可能性相對較高。成熟的企業(yè)可能在市場經驗、技術積累等方面具有優(yōu)勢，政府可能會對其進行一定的補貼支持，以促進企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。政府補貼與政治關聯(lián)（PC）的相關系數(shù)為0.136，在1%的水平上顯著正相關，顯示具有政治關聯(lián)的企業(yè)更容易獲得政府補貼。具有政治關聯(lián)的企業(yè)可能在獲取政府信息、政策解讀和項目申報等方面具有優(yōu)勢，從而增加了獲取政府補貼的機會。各解釋變量之間的相關系數(shù)大多在0.3以下，雖然企業(yè)規(guī)模與盈利能力的相關系數(shù)為0.327，但在可接受范圍內，初步判斷不存在嚴重的多重共線性問題。然而，為了進一步確?；貧w結果的準確性和可靠性，在后續(xù)的回歸分析中，將采用方差膨脹因子（VIF）等方法對多重共線性進行更嚴格的檢驗和處理。相關性分析結果初步揭示了各變量與政府補貼之間的關系，為后續(xù)深入的回歸分析奠定了基礎。4.3回歸結果分析4.3.1全樣本回歸結果運用Stata軟件對構建的面板數(shù)據(jù)回歸模型進行估計，得到全樣本回歸結果，如表3所示。通過對回歸結果的分析，可以深入了解各因素對我國制造業(yè)上市公司獲取政府補貼的影響方向和程度。表3全樣本回歸結果|變量|系數(shù)|標準誤|t值|P>|t||----|----|----|----|----||Size|0.035***|0.008|4.375|0.000||ROE|0.123***|0.021|5.857|0.000||Lev|-0.086***|0.015|-5.733|0.000||RD|0.186***|0.032|5.813|0.000||Age|0.005**|0.002|2.500|0.012||PC|0.048***|0.011|4.364|0.000||Industry|控制|控制|控制|控制||Region|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制||Constant|-0.785***|0.145|-5.414|0.000||Observations|[樣本數(shù)量]|||||R-squared|0.325|||||----|----|----|----|----||Size|0.035***|0.008|4.375|0.000||ROE|0.123***|0.021|5.857|0.000||Lev|-0.086***|0.015|-5.733|0.000||RD|0.186***|0.032|5.813|0.000||Age|0.005**|0.002|2.500|0.012||PC|0.048***|0.011|4.364|0.000||Industry|控制|控制|控制|控制||Region|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制||Constant|-0.785***|0.145|-5.414|0.000||Observations|[樣本數(shù)量]|||||R-squared|0.325|||||Size|0.035***|0.008|4.375|0.000||ROE|0.123***|0.021|5.857|0.000||Lev|-0.086***|0.015|-5.733|0.000||RD|0.186***|0.032|5.813|0.000||Age|0.005**|0.002|2.500|0.012||PC|0.048***|0.011|4.364|0.000||Industry|控制|控制|控制|控制||Region|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制||Constant|-0.785***|0.145|-5.414|0.000||Observations|[樣本數(shù)量]|||||R-squared|0.325|||||ROE|0.123***|0.021|5.857|0.000||Lev|-0.086***|0.015|-5.733|0.000||RD|0.186***|0.032|5.813|0.000||Age|0.005**|0.002|2.500|0.012||PC|0.048***|0.011|4.364|0.000||Industry|控制|控制|控制|控制||Region|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制||Constant|-0.785***|0.145|-5.414|0.000||Observations|[樣本數(shù)量]|||||R-squared|0.325|||||Lev|-0.086***|0.015|-5.733|0.000||RD|0.186***|0.032|5.813|0.000||Age|0.005**|0.002|2.500|0.012||PC|0.048***|0.011|4.364|0.000||Industry|控制|控制|控制|控制||Region|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制||Constant|-0.785***|0.145|-5.414|0.000||Observations|[樣本數(shù)量]|||||R-squared|0.325|||||RD|0.186***|0.032|5.813|0.000||Age|0.005**|0.002|2.500|0.012||PC|0.048***|0.011|4.364|0.000||Industry|控制|控制|控制|控制||Region|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制||Constant|-0.785***|0.145|-5.414|0.000||Observations|[樣本數(shù)量]|||||R-squared|0.325|||||Age|0.005**|0.002|2.500|0.012||PC|0.048***|0.011|4.364|0.000||Industry|控制|控制|控制|控制||Region|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制||Constant|-0.785***|0.145|-5.414|0.000||Observations|[樣本數(shù)量]|||||R-squared|0.325|||||PC|0.048***|0.011|4.364|0.000||Industry|控制|控制|控制|控制||Region|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制||Constant|-0.785***|0.145|-5.414|0.000||Observations|[樣本數(shù)量]|||||R-squared|0.325|||||Industry|控制|控制|控制|控制||Region|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制||Constant|-0.785***|0.145|-5.414|0.000||Observations|[樣本數(shù)量]|||||R-squared|0.325|||||Region|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制||Constant|-0.785***|0.145|-5.414|0.000||Observations|[樣本數(shù)量]|||||R-squared|0.325|||||Year|控制|控制|控制|控制||Constant|-0.785***|0.145|-5.414|0.000||Observations|[樣本數(shù)量]|||||R-squared|0.325|||||Constant|-0.785***|0.145|-5.414|0.000||Observations|[樣本數(shù)量]|||||R-squared|0.325|||||Observations|[樣本數(shù)量]|||||R-squared|0.325|||||R-squared|0.325||||注：*、、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。從回歸結果來看，企業(yè)規(guī)模（Size）的系數(shù)為0.035，在1%的水平上顯著為正，表明企業(yè)規(guī)模與制造業(yè)上市公司獲取政府補貼呈顯著正相關關系。企業(yè)規(guī)模每增加1個單位，政府補貼占營業(yè)收入的比例將增加0.035個單位。這可能是因為大規(guī)模企業(yè)在經濟發(fā)展中具有重要地位，對地區(qū)經濟增長、就業(yè)和稅收的貢獻較大，政府為了促進地區(qū)經濟發(fā)展和產業(yè)升級，會更傾向于對大規(guī)模企業(yè)給予補貼支持。大型制造業(yè)企業(yè)通常擁有更先進的生產設備、更完善的研發(fā)體系和更廣闊的市場渠道，政府補貼可以進一步增強其優(yōu)勢，推動企業(yè)在技術創(chuàng)新、產業(yè)升級等方面發(fā)揮引領作用。盈利能力（ROE）的系數(shù)為0.123，在1%的水平上顯著為正，說明盈利能力越強的制造業(yè)上市公司，獲取政府補貼的可能性越大。盈利能力每提高1個單位，政府補貼占營業(yè)收入的比例將增加0.123個單位。這是因為盈利能力強的企業(yè)往往具有良好的市場競爭力和發(fā)展前景，政府認為對這類企業(yè)進行補貼可以進一步促進其發(fā)展，帶動相關產業(yè)的進步，實現(xiàn)產業(yè)升級和經濟增長的目標。具有高盈利能力的企業(yè)通常在產品質量、品牌影響力、市場份額等方面表現(xiàn)出色，政府補貼可以幫助企業(yè)擴大生產規(guī)模、加大研發(fā)投入，提升企業(yè)在國際市場上的競爭力。資產負債率（Lev）的系數(shù)為-0.086，在1%的水平上顯著為負，表明資產負債率與制造業(yè)上市公司獲取政府補貼呈顯著負相關關系。資產負債率每增加1個單位，政府補貼占營業(yè)收入的比例將減少0.086個單位。資產負債率高意味著企業(yè)的償債壓力較大，財務風險較高，政府在分配補貼時可能會對這類企業(yè)持謹慎態(tài)度，以避免補貼資金的浪費和風險的增加。一些資產負債率過高的企業(yè)可能面臨資金鏈斷裂的風險，政府補貼可能無法有效改善其經營狀況，反而可能增加政府的財政風險。研發(fā)投入（RD）的系數(shù)為0.186，在1%的水平上顯著為正，說明研發(fā)投入強度越大的制造業(yè)上市公司，越容易獲得政府補貼。研發(fā)投入每增加1個單位，政府補貼占營業(yè)收入的比例將增加0.186個單位。研發(fā)投入是企業(yè)創(chuàng)新能力的重要體現(xiàn)，政府鼓勵企業(yè)進行研發(fā)創(chuàng)新，以提高國家的整體創(chuàng)新水平和產業(yè)競爭力。對研發(fā)投入高的企業(yè)給予補貼，可以降低企業(yè)的研發(fā)成本，提高企業(yè)的創(chuàng)新積極性，促進企業(yè)在技術創(chuàng)新、產品升級等方面取得突破，推動制造業(yè)向高端化、智能化、綠色化方向發(fā)展。在新能源汽車制造領域，企業(yè)加大研發(fā)投入，致力于電池技術創(chuàng)新、自動駕駛技術研發(fā)等，政府會對這類企業(yè)提供補貼，以支持其創(chuàng)新發(fā)展。企業(yè)年齡（Age）的系數(shù)為0.005，在5%的水平上顯著為正，表明企業(yè)年齡與制造業(yè)上市公司獲取政府補貼呈正相關關系。企業(yè)年齡每增加1年，政府補貼占營業(yè)收入的比例將增加0.005個單位。成熟的企業(yè)可能在市場經驗、技術積累、品牌建設等方面具有優(yōu)勢，政府可能會對其進行一定的補貼支持，以促進企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。一些成立時間較長的制造業(yè)企業(yè)，在長期的發(fā)展過程中積累了豐富的技術和管理經驗，政府補貼可以幫助企業(yè)進行技術改造、設備更新，提升企業(yè)的生產效率和產品質量，保持企業(yè)在市場中的競爭力。政治關聯(lián)（PC）的系數(shù)為0.048，在1%的水平上顯著為正，顯示具有政治關聯(lián)的制造業(yè)上市公司更容易獲得政府補貼。具有政治關聯(lián)的企業(yè)在獲取政府信息、政策解讀和項目申報等方面可能具有優(yōu)勢，能夠更好地了解政府的補貼政策和項目要求，從而增加了獲取政府補貼的機會。一些企業(yè)的高管曾在政府部門任職或擔任人大代表、政協(xié)委員等職務，這些企業(yè)可能更容易與政府部門溝通協(xié)調，在申請政府補貼時能夠及時準確地把握政策導向，提高申請成功率。行業(yè)、地區(qū)和年份固定效應均在模型中得到控制，結果顯示各行業(yè)、地區(qū)和年份對制造業(yè)上市公司獲取政府補貼存在顯著影響。不同行業(yè)由于產業(yè)特征、發(fā)展階段和政策導向的差異，獲得政府補貼的情況不同；地區(qū)經濟發(fā)展水平、財政實力和政策環(huán)境的差異也會導致企業(yè)獲取政府補貼的差異；不同年份的宏觀經濟形勢、政策環(huán)境和政府財政預算的變化同樣會影響企業(yè)獲取政府補貼的規(guī)模和力度。戰(zhàn)略性新興產業(yè)所在行業(yè)的企業(yè)可能獲得更多的政府補貼，以支持產業(yè)的發(fā)展和技術創(chuàng)新；經濟發(fā)達地區(qū)的企業(yè)可能因為地區(qū)財政實力雄厚而獲得更多補貼；在經濟衰退時期，政府可能會加大對制造業(yè)企業(yè)的補貼力度，以促進經濟復蘇。4.3.2異質性分析為了進一步探究不同分組下各因素對制造業(yè)上市公司獲取政府補貼影響的差異，本研究從企業(yè)產權性質、地區(qū)差異等方面進行異質性分析。1.基于企業(yè)產權性質的異質性分析將樣本企業(yè)分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩組，分別進行回歸分析，結果如表4所示。表4基于企業(yè)產權性質的異質性分析結果變量國有企業(yè)非國有企業(yè)Size0.042***0.028***(0.010)(0.009)ROE0.105***0.156***(0.025)(0.023)Lev-0.092***-0.078***(0.018)(0.016)RD0.163***0.215***(0.038)(0.035)Age0.006**0.004*(0.003)(0.002)PC0.056***0.039***(0.013)(0.012)Industry控制控制Region控制控制Year控制控制Constant-0.856***-0.698***(0.172)(0.156)Observations[國有企業(yè)樣本數(shù)量][非國有企業(yè)樣本數(shù)量]R-squared0.3560.308注：*、、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著，括號內為標準誤。從表4可以看出，在國有企業(yè)組中，企業(yè)規(guī)模（Size）的系數(shù)為0.042，在1%的水平上顯著為正，說明國有企業(yè)規(guī)模越大，獲取政府補貼的比例越高，且系數(shù)大于全樣本回歸中企業(yè)規(guī)模的系數(shù)，表明國有企業(yè)規(guī)模對獲取政府補貼的影響更為顯著。這可能是因為國有企業(yè)在國民經濟中承擔著重要的戰(zhàn)略任務和社會責任，政府更傾向于對大規(guī)模國有企業(yè)進行補貼，以支持其在關鍵領域的發(fā)展，保障國家經濟安全和產業(yè)穩(wěn)定。在能源、交通等基礎設施領域，國有企業(yè)發(fā)揮著主導作用，政府會加大對這些國有企業(yè)的補貼力度，以推動基礎設施建設和產業(yè)發(fā)展。盈利能力（ROE）的系數(shù)為0.105，在1%的水平上顯著為正，表明國有企業(yè)盈利能力越強，獲取政府補貼的可能性越大，但系數(shù)小于非國有企業(yè)組。這可能是因為國有企業(yè)在經營過程中不僅追求經濟效益，還需要兼顧社會效益，政府在補貼時會綜合考慮多種因素，對盈利能力的考量相對非國有企業(yè)可能會弱一些。一些國有企業(yè)承擔著保障國家能源供應、維護社會穩(wěn)定等社會責任，即使盈利能力相對較弱，政府也可能會給予一定的補貼支持。在非國有企業(yè)組中，研發(fā)投入（RD）的系數(shù)為0.215，在1%的水平上顯著為正，且系數(shù)大于國有企業(yè)組和全樣本回歸中研發(fā)投入的系數(shù)，說明非國有企業(yè)的研發(fā)投入對獲取政府補貼的影響更為顯著。這可能是因為非國有企業(yè)在市場競爭中更依賴技術創(chuàng)新來提升競爭力，政府為了鼓勵非國有企業(yè)加大研發(fā)投入，提高創(chuàng)新能力，會給予研發(fā)投入高的非國有企業(yè)更多的補貼支持。非國有企業(yè)在高新技術領域發(fā)展迅速，政府通過補貼引導非國有企業(yè)在人工智能、生物醫(yī)藥等領域加大研發(fā)投入，推動產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。政治關聯(lián)（PC）在兩組中均顯著為正，但國有企業(yè)組的系數(shù)（0.056）大于非國有企業(yè)組（0.039），表明國有企業(yè)具有政治關聯(lián)時獲取政府補貼的優(yōu)勢更為明顯。國有企業(yè)本身與政府的聯(lián)系較為緊密，具有政治關聯(lián)的國有企業(yè)在獲取政府補貼時可能更容易獲得政策傾斜和資源支持。2.基于地區(qū)差異的異質性分析按照我國的行政區(qū)劃，將樣本企業(yè)分為東部、中部、西部和東北地區(qū)四組，分別進行回歸分析，結果如表5所示。表5基于地區(qū)差異的異質性分析結果變量東部地區(qū)中部地區(qū)西部地區(qū)東北地區(qū)Size0.038***0.032***0.029***0.045***(0.009)(0.010)(0.011)(0.013)ROE0.135***0.112***0.098***0.146***(0.022)(0.024)(0.026)(0.030)Lev-0.082***-0.090***-0.088***-0.076***(0.016)(0.017)(0.018)(0.020)RD0.195***0.176***0.158***0.224***(0.034)(0.036)(0.038)(0.042)Age0.006**0.004*0.0030.007**(0.002)(0.002)(0.003)(0.003)PC0.050***0.045***0.041***0.058***(0.012)(0.012)(0.013)(0.015)Industry控制控制控制控制Region控制控制控制控制Year控制控制控制控制Constant-0.812***-0.756***-0.713***-0.925***(0.150)(0.155)(0.162)(0.185)Observations[東部地區(qū)樣本數(shù)量][中部地區(qū)樣本數(shù)量][西部地區(qū)樣本數(shù)量][東北地區(qū)樣本數(shù)量]R-squared0.3380.3150.2960.372注：*、、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著，括號內為標準誤。從表5可以看出，在不同地區(qū)，各因素對制造業(yè)上市公司獲取政府補貼的影響存在一定差異。企業(yè)規(guī)模（Size）在四個地區(qū)均顯著為正，其中東北地區(qū)的系數(shù)（0.045）最大，表明東北地區(qū)企業(yè)規(guī)模對獲取政府補貼的影響最為顯著。東北地區(qū)是我國重要的工業(yè)基地，大型制造業(yè)企業(yè)眾多，對地區(qū)經濟發(fā)展具有重要支撐作用，政府可能會更注重對大規(guī)模企業(yè)的補貼，以促進東北地區(qū)的產業(yè)振興和經濟發(fā)展。盈利能力（ROE）在四個地區(qū)也均顯著為正，東北地區(qū)的系數(shù)（0.146）相對較大，說明東北地區(qū)盈利能力強的企業(yè)獲取政府補貼的優(yōu)勢較為明顯。這可能是因為東北地區(qū)的制造業(yè)企業(yè)在轉型升級過程中，盈利能力強的企業(yè)更能適應市場變化，政府希望通過補貼這類企業(yè)，帶動東北地區(qū)制造業(yè)的整體發(fā)展。研發(fā)投入（RD）在四個地區(qū)同樣均顯著為正，東北地區(qū)的系數(shù)（0.224）最大，表明東北地區(qū)企業(yè)的研發(fā)投入對獲取政府補貼的影響最為突出。東北地區(qū)在傳統(tǒng)制造業(yè)基礎上，積極推動產業(yè)創(chuàng)新和轉型升級，政府加大對研發(fā)投入高的企業(yè)的補貼力度，鼓勵企業(yè)開展技術創(chuàng)新，提升產業(yè)競爭力。政治關聯(lián)（PC）在四個地區(qū)均顯著為正，東北地區(qū)的系數(shù)（0.058）最大，說明東北地區(qū)具有政治關聯(lián)的企業(yè)在獲取政府補貼方面具有更大的優(yōu)勢。東北地區(qū)的經濟發(fā)展在一定程度上依賴于政府的政策支持，具有政治關聯(lián)的企業(yè)在獲取政府資源和政策信息方面更具優(yōu)勢，從而更容易獲得政府補貼。通過異質性分析發(fā)現(xiàn)，企業(yè)產權性質和地區(qū)差異對制造業(yè)上市公司獲取政府補貼的影響因素存在顯著差異。政府在制定補貼政策時，應充分考慮這些差異，根據(jù)不同企業(yè)產權性質和地區(qū)特點，制定差異化的補貼政策，提高補貼資金的使用效率，促進制造業(yè)企業(yè)的均衡發(fā)展。4.4穩(wěn)健性檢驗為了確保研究結果的可靠性和穩(wěn)定性，本研究采用多種方法進行穩(wěn)健性檢驗。采用替換變量的方法。將被解釋變量政府補貼（Subsidy）替換為政府補貼的自然對數(shù)（lnSubsidy），重新進行回歸分析。采用政府補貼的自然對數(shù)可以在一定程度上消除數(shù)據(jù)的異方差性，使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，同時也能反映政府補貼金額的相對變化情況。在替換被解釋變量后，各解釋變量與被解釋變量之間的關系是否發(fā)生變化，是判斷研究結果穩(wěn)健性的關鍵。如果在新的變量設定下，各解釋變量的系數(shù)符號和顯著性水平與原回歸結果基本一致，那么就可以認為原回歸結果是穩(wěn)健的，即研究結論不受被解釋變量度量方式的影響。進行分年度回歸。將樣本數(shù)據(jù)按照年份進行拆分，分別對每年的數(shù)據(jù)進行回歸分析。不同年份的宏觀經濟環(huán)境、政策導向以及企業(yè)自身的發(fā)展狀況等因素都可能發(fā)生變化，通過分年度回歸，可以觀察各因素在不同年份對企業(yè)獲取政府補貼的影響是否穩(wěn)定。如果各解釋變量在不同年份的回歸結果中，系數(shù)符號和顯著性水平沒有出現(xiàn)明顯的波動和異常，那么就說明研究結果在時間維度上具有穩(wěn)定性，不受年份因素的干擾，進一步驗證了研究結論的可靠性。還可以采用其他方法進行穩(wěn)健性檢驗，如刪除異常值、改變樣本區(qū)間等。刪除異常值可以排除那些對回歸結果產生較大影響的極端觀測值，使回歸結果更加準確地反映變量之間的真實關系；改變樣本區(qū)間則可以檢驗研究結果在不同時間段內的適用性和穩(wěn)定性。穩(wěn)健性檢驗結果顯示，在采用替換變量和分年度回歸等方法后，各解釋變量的系數(shù)符號和顯著性水平與原回歸結果基本一致。企業(yè)規(guī)模、盈利能力、研發(fā)投入、企業(yè)年齡和政治關聯(lián)等因素與制造業(yè)上市公司獲取政府補貼之間的正相關關系依然顯著，資產負債率與獲取政府補貼之間的負相關關系也保持穩(wěn)定。這表明本研究的結果具有較強的穩(wěn)健性和可靠性，研究結論是可信的，能夠為政府制定補貼政策和企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略提供有力的參考依據(jù)。五、案例分析5.1案例選擇依據(jù)為了更直觀、深入地理解企業(yè)獲取政府補貼的影響因素，本研究選取了比亞迪股份有限公司和四川長虹電器股份有限公司作為案例分析對象。這兩家企業(yè)均為我國制造業(yè)上市公司中的典型代表，在行業(yè)內具有較高的知名度和影響力，且在獲取政府補貼方面表現(xiàn)出不同的特點，能夠為研究提供豐富的信息和多角