从寻租行为到创新驱动：人工智能试点区域对企业研发补贴申请的影响

《Economic Analysis and Policy》：From Rent-Seeking to Innovation: The Impact of AI Pilot Zones on Corporate R&D Subsidy Claims

　　

摘要

本研究探讨了中国国家新一代人工智能创新发展试验区对企业层面研发补贴寻租行为的影响。采用分阶段差分-in-differences（DID）设计，并选取2009至2024年间的中国A股上市公司作为样本，发现该政策显著减少了与研发补贴相关的寻租行为。机制分析确定了政策作用的三个渠道：改善外部融资渠道、增强创新激励以及企业创新战略的调整。动态分析进一步表明，主要作用机制随时间演变，从改善融资条件转变为提高创新意愿，再发展为创新偏好重新调整。基于动机-机会-能力框架的异质性分析显示，该政策对国有企业、审计质量较高的企业以及位于财政压力较低、财政透明度较高的地区的企业的效果更为显著。总体而言，这些发现通过揭示一种基于激励的治理机制，拓展了关于寻租行为的文献研究。

引言

供给侧的研发补贴是政府促进企业技术创新的重要政策工具。2014至2024年间，中国科技财政支出从6454.5亿元人民币增加到12629.2亿元人民币，年均增长率为6.9%¹。创新补贴体系逐渐扩展，涵盖了众多国家级项目和资金计划。然而，补贴规模的扩大并未自动转化为创新质量的提升，研发补贴的有效性仍面临实际挑战（Dimos & Pugh, 2016）。一方面，大量研究表明研发补贴可以刺激企业的创新活动（Coria & Jarait?, 2026）。另一方面，企业的战略合规性、研发操纵行为以及骗取补贴的行为可能将补贴资金从实质性创新活动中转移出去（Boeing, 2016; Chen et al., 2021），从而削弱甚至抵消了研发补贴的初衷。因此，研发补贴的政策效果不仅取决于补贴规模，还取决于企业对政策资源的行为反应。如果企业不能有效将补贴用于实质性研发活动，政策投入可能无法完全转化为预期的创新成果。

企业寻租是研发补贴无效性的重要原因。根据Tullock（1967）和Krueger（1974）的经典寻租理论，当政府研发补贴创造制度性租金且分配过程中存在信息不对称时，企业可能会将资源从生产性投资转向非生产性努力以获取政策利益。在研发补贴背景下，企业可能利用信息优势和政策灵活性策略性地获取补贴，导致资源从实质性研发活动中流失。这种寻租行为会扭曲财政资源的分配，削弱研发补贴的有效性。现有的寻租治理研究主要集中在加强制度约束和外部监督上。中央环境保护检查体系下的强化行政检查和问责机制可以限制地方政府与企业之间的寻租行为（Lin and Xie, 2023）。媒体监督通过传播信息扩大了社会监督的范围，增加了企业不规范行为被曝光的可能性（Snyder & Str?mberg, 2010）。社会信用体系将分散的信用信息整合为集中且可验证的公共记录，提升行为透明度，并通过统一的奖惩机制加强跨区域和跨部门的约束（Liu et al., 2026）。此外，反腐败执法增加了寻租行为和政治关联被发现和惩罚的可能性，从而减少了企业的寻租机会和预期收益（Fan et al., 2007; He et al., 2022）。尽管现有研究主要集中在加强对外部约束上，但对企业内部创新激励对其寻租决策的影响关注较少。

随着数字技术，特别是人工智能（AI），在企业生产和业务运营中的日益深度融合，寻租治理可能需要超越传统的外部监控和约束，更多地关注企业的内部激励机制。作为新一轮技术革命的关键驱动力，AI正在重塑企业的创新行为和资源分配（Ni et al., 2026）。然而，在中国，AI的普及并非完全由市场力量驱动，而是深深嵌入到了国家主导的制度框架中（Liu et al., 2025）。2017年《新一代人工智能发展规划》发布后，科技部于2019年开始设立国家人工智能创新与发展试验区（NAIPZs）。这些试验区为AI的普及提供了制度框架和实践基础，可能产生了超出技术采纳本身的经济和行为效应（Lin & Zhu, 2025）。与传统依赖于外部监控和制度约束的寻租治理方法不同，作为促进AI创新和采纳的重要政策工具，NAIPZ可能通过重塑企业创新环境和内部激励来产生超出技术采纳的效果。现有研究主要考察了AI政策对企业生产和商业活动、创新以及环境绩效的影响（Ni et al., 2026; Kong & Xiong, 2026; Lin & Zhu, 2025; Wei et al., 2025; Wang et al., 2025; Huang et al., 2024），证明了试验区政策在缓解资源错配、改善创新环境及培育支持性创新生态系统方面的积极作用（Du et al., 2026; Kong & Xiong, 2026; Lin & Zhu, 2025）。

然而，一个重要问题尚未得到充分探讨：AI政策所产生的创新激励是否也会影响企业的非生产性行为？特别是当NAIPZ政策改善了企业的创新条件并增强了其创新激励时，企业是否会重新评估实质性创新与战略寻租的相对回报，并据此调整其获取研发补贴的寻租行为？回答这一问题有助于弥合创新政策与寻租治理之间的研究空白，并揭示创新导向政策可能被忽视的治理效应。基于此，我们利用NAIPZ的设立作为一个准自然实验，采用分阶段差分-in-differences（DID）设计来研究AI试点政策是否以及如何影响企业获取研发补贴的寻租行为。

与现有文献相比，本研究有三个主要贡献。首先，它通过探讨政策干预与企业寻租行为之间的关系，扩展了寻租行为的文献研究。研究发现，尽管NAIPZ政策并非直接针对研发补贴寻租，但仍能影响企业获取研发补贴的寻租行为。这表明不同政策可能会产生跨政策的治理效应。其次，它从内部激励的角度丰富了对企业寻租治理的理解。与传统强调加强外部监控和制度约束的做法不同，我们表明政策干预可以通过改善企业创新条件和改变实质性创新与战略寻租的相对回报来减少寻租行为。第三，它拓宽了对AI政策治理效应的视角。通过企业研发补贴寻租行为的视角来考察NAIPZ的实施效果，并进一步识别这些效应的动态传递模式和情境异质性，为AI政策的更广泛治理意义提供了新的实证证据。

本文的其余部分结构如下：第2节进行文献回顾和理论假设的阐述；第3节介绍研究方法；第4节展示主要回归结果、稳健性测试、机制测试和异质性分析；第5节总结全文并提出相关政策建议。

章节摘录

文献综述

企业寻租指企业通过游说、垄断行为和政策操纵等非生产性活动获取超额利润或优先资源分配的行为（Tullock, 1967; Krueger, 1974）。这种行为将资源引导至非生产性领域，加剧资源错配，最终阻碍高质量的经济发展（Murphy et al., 1993; Athanasouli et al., 2015）。现有研究普遍认为，企业

样本选择和数据来源

自2008年起，中国监管机构要求上市公司披露政府补贴的详细信息。因此，本研究选取了2009至2024年间在上海和深圳证券交易所上市的A股公司作为研究样本。公司数据来源于CSMAR数据库，省级和市级专利数据来自CNRDS平台。为确保数据质量，本研究排除了ST板块公司和关键数据缺失的公司

国家人工智能创新发展试验区对企業层面研发补贴寻租行为的影响

表3展示了NAIPZs对企業层面研发补贴寻租行为的基线回归结果。第（1）列仅包含企业和年份的固定效应；第（2）列增加了企业层面的控制变量；第（3）列进一步纳入了地区层面的控制变量。估计系数AIDID为-0.104，表明企業层面的研发补贴寻租行为平均减少了10.4%，从而支持了假设1。从经济角度来看

结论

本研究将NAIPZ政策视为一个准自然实验，并使用2009至2024年间中国上市公司的数据构建了DID模型，以考察NAIPZ政策对企業层面研发补贴寻租行为的影响机制。结果显示，NAIPZ政策显著减少了企業层面的研发补贴寻租行为，且这一发现经过一系列稳健性测试依然成立。机制测试表明，该政策通过三个渠道发挥作用：

CRediT作者贡献声明

薛作淼：撰写-审稿与编辑、监督、方法论、概念化。朱英环：撰写-审稿与编辑、初稿撰写、正式分析、数据整理。

Zuomiao Xie|Yinghuan Zhu

中国民族大学管理学院，中国北京市海淀区中关村南路27号，邮编100081