一、引　言

近年来全球百年变局加速演进，国际安全形势日趋紧张，逆全球化潮流显现，外部环境呈现出前所未有的复杂性和不确定性。同时，国内全面深化改革步入攻坚阶段，经济结构调整与转型的结构性矛盾凸显。面对国内外双重挑战，中国经济仍展现出了强大的韧性。2023年，国内生产总值同比增长5.2%，超过全球约3%的增长预期，在世界主要经济体中位居前列。 ¹同年，国内登记经营主体达1.84亿户，企业活跃度同比提升0.69%，退出企业平均寿命延长0.64年。 ²但正如2024年《政府工作报告》所指出的，“我国经济持续回升向好的基础还不稳固”。企业是宏观经济基本单元，其韧性对整体经济抗风险能力的影响不可忽视。企业韧性不仅关乎企业在危机中的存续、适应与恢复能力，更决定了企业能否在逆境中把握机遇，实现“弯道超车”（单宇等，2021）。因此，如何培育企业韧性以稳定宏观经济大盘成为了各界关注的焦点。

政府引导基金是我国探索“有效市场”与“有为政府”有机结合的创新性政策举措，也是财政资金“基金化”和产业政策“金融化”的新实践（蔡庆丰等，2024）。区别于政府主导型基金，政府引导基金通常由政府与社会资本共同出资设立，并委托市场化管理机构运作，兼具政府与市场的双重属性。基于“政府选赛道、市场选企业”的运作理念，政府引导基金旨在引导社会资本流向经济发展的重点领域与薄弱环节，发挥财政资金杠杆效应，为战略性新兴产业发展注入动力，实现政府与市场的良性互动。已有文献验证了政府引导基金的引导效应（宫义飞等，2021），及其在促进企业创新和推动企业高质量发展等方面的积极作用（蒋亚含等，2023；吴超鹏和严泽浩，2023）。政府引导基金的杠杆效应与引领功能受到了高度重视。2024年6月，国务院办公厅印发的《促进创业投资高质量发展的若干政策措施》指出要“发挥政府出资的创业投资基金作用”。随后，党的二十届三中全会进一步强调了“更好发挥政府投资基金作用，发展耐心资本”的重要性。

我国政府引导基金是耐心资本的天然载体，其发展可追溯至2002年中关村创业投资引导基金的设立。随着新《中华人民共和国预算法》的实施，政府引导基金于2014年前后迎来爆发式增长，新设基金数量与目标规模大幅增加。但快速发展中也暴露出诸多问题，如存在“一哄而上、一哄而散”现象，不仅降低了资金使用效率，还影响了对重点行业或项目的长期支持；又如同一地区存在重复设立、数量过剩的情况， ³导致资金使用分散，难以形成合力。随着现存基金资金闲置、政策目标重复等问题的凸显，以及国家强化政府资金预算约束管理，2017年前后，政府引导基金进入存量管理的“精耕细作”阶段。2025年1月，国务院办公厅印发的《关于促进政府投资基金高质量发展的指导意见》明确了政府投资基金发展的战略目标与管理规范，旨在促进政府投资基金高质量发展。目前，政府引导基金已成为我国股权投资市场的重要出资力量。截至2023年上半年，全国共设立政府引导基金2143只，已认缴规模约6.6万亿元人民币。 ⁴

鉴于政府引导基金庞大的资金规模与财政政策属性，其必然影响被投企业的长远发展。在不确定性加剧的背景下，政府引导基金能否及如何增强企业韧性？哪类基金更能发挥政策效果？哪些企业更能从中受益？不同于传统财政政策工具，政府引导基金能通过股权投资为企业赋能，而非提供一次性财政资助，其与其他政策工具之间是否存在协同效应？本文将对上述问题进行剖析，以期能为企业发展和提升引导基金运行效率、增强政策效能提供参考。

本文将政府引导基金投资事件与上市公司数据进行匹配，系统考察了政府引导基金对企业韧性的影响效应及其作用机制，并基于基金、行业和地区特征分析了政府引导基金投资的异质性政策效果，探讨了政府引导基金与减税、补贴等政策工具的协同效应。相比现有研究，本文可能的边际贡献体现在以下几个方面：第一，从企业应对危机的角度评估了政府引导基金的政策效果。既有研究重点关注政府引导基金对企业创新的影响（徐明，2022；蔡庆丰等，2024）。当前经济环境的复杂多变性以及企业面临的长期压力和不可预测风险不容忽视，基于此，本文评估了政府引导基金在塑造企业韧性方面的重要作用，为探索“有为政府”与“有效市场”结合的政策实践提供了新的经验证据。第二，拓展了企业韧性影响因素的研究范畴。现有文献主要从内部和外部视角分析企业韧性的驱动因素（Williams等，2017；胡海峰等，2020；黄宏斌等，2024），以及从政府采购和补助的角度探讨政府在增强企业稳定性方面的作用（冯挺和祝志勇，2024；潘越等，2024）。本文则聚焦于政府引导基金这一政策工具，从资金保障、监督治理和创新驱动三个方面探讨其对企业韧性的作用机制，为企业韧性影响因素研究提供了新视角，也有助于理解政府在稳定实体经济发展中的重要作用。第三，为强化政府引导基金政策效能提供了参考。评估政府引导基金政策效应的现有文献大多将基金视为同质的，忽略了基金类型差异及基金与其他政策工具的协同效应。本文从行政层级、组织形式、耐心程度、投资经验和投资强度五个方面揭示了引导基金类型异质性对企业韧性的影响，考察了引导基金与研发补贴政策之间的协同作用，为政策制定者提升基金效率提供了靶向指导，也为全面发挥各类政策工具作用以打好政策“组合拳”提供了依据。

二、理论分析与假说提出

（一）文献综述

关于如何增强企业韧性的研究主要围绕内部和外部因素展开。从内部因素看，面对突发冲击，充足的现金流是企业存续与恢复经营的关键保障（朱武祥等，2020）。长期而言，企业需依托创新提升竞争优势，增强适应外部环境变化的能力（黄宏斌等，2024）。研究表明，数字化转型和社会责任履行是增强企业韧性的有效路径（陈俊华等，2023；郝颖等，2024）。企业内部“软实力”也至关重要。有效的治理结构能增强企业的决策力与执行力（Carmeli和Markman，2011），高领导力的管理者能于危机前识别潜在风险，于危机中迅速反应并高效调配资源，从而提升企业风险防控能力，加速危机后的复苏（Williams等，2017）。外部环境方面，社会信任和投资者保护制度能增强企业的抵抗力与恢复力（Levine等，2018；胡海峰等，2020）。例如，政府采购和补助等政府的“有形之手”在不确定性冲击下也具有增强企业韧性的功能（冯挺和祝志勇，2024；潘越等，2024），其主要通过缓解融资约束和稳定未来预期实现。

关于政府引导基金对企业影响的既有研究已较为丰富，但是尚未形成一致的结论。宫义飞等（2021）的研究证实，政府引导基金可以通过引导社会资本参与来进一步缓解企业融资困境。胡凯和刘昕瑞（2022）的研究强调具有管理与资源优势的政府引导基金管理机构能改善企业研发决策和资源配置效率，认为治理机制是引导基金促进企业创新的有效渠道。吴超鹏和严泽浩（2023）的研究聚焦政府引导基金的分红让利和风险补偿机制，认为引导基金对创新失败风险的高容忍度有利于激励企业开展关键核心技术创新。蒋亚含等（2023）和孟祥瑜等（2024）研究发现，政府引导基金能有效提升企业生产率和劳动收入份额。此外，还有研究关注到了政府引导基金的委托代理问题，认为引导基金涉及更复杂的委托代理关系且缺乏良好的激励机制，可能不利于企业创新（徐明，2022）。

纵观现有文献，关于企业韧性影响因素的研究仍显不足，尤其是政府对企业韧性培育影响的讨论还有待深入。现有关于政府引导基金经济效应的研究尚未得出普适性的结论，且鲜有文献在不确定性环境下探讨政府引导基金的微观经济效应。本文将从这方面入手尝试弥补既有研究的不足。同时，本文还将更细致地考虑基金、行业和地区的异质性特征，以减少对政府引导基金成效的理解偏差，提出更具针对性的政策启示。

（二）政府引导基金与企业韧性

在现实经济体系中，培育企业韧性是一个复杂多维的过程。韧性不仅体现在企业面对突发事件时存活、恢复并实现逆势增长的能力，更在于企业能否预见危机并灵活应对，以确保经营持续稳定（Ortiz-de-Mandojana和Bansal，2016）。本文将企业应对冲击的韧性表现分解为三个阶段：冲击吸收、适应调整与重塑发展。企业需要在不同阶段动员不同资源与能力以在危机后实现恢复与发展，而政府引导基金可以从多方面为此提供有力支持。在冲击吸收方面，政府引导基金可以通过股权投资为企业提供长期和稳定的资金支持，为企业应对危机提供资金保障；在适应调整方面，政府引导基金能够加强企业外部监督，从治理优化方面强化企业应对冲击的调整能力；在重塑发展方面，政府引导基金能够驱动企业研发创新，使其在危机后能形成并巩固自身长期竞争优势。

1. 资金保障机制。根据资源依赖理论，资金是企业维系日常运营和推动长期战略发展的核心要素，对于构建抵御外部风险屏障至关重要（朱武祥等，2020）。充足的流动性使企业能从容应对预期现金流出，并在冲击时期避免资金链断裂，甚至捕捉新的市场机遇。然而，信息不对称制约了企业向外界的融资。特别是在冲击期间，冲击引致的信息不对称和群体恐慌情绪会引发资本市场剧烈震荡（Al-Awadhi等，2020），促使银行等金融中介采取不确定性规避行为，推高融资成本，使企业陷入更严峻的生存困境。

政府引导基金能为企业在冲击吸收阶段提供强有力的资金保障。首先，引导基金以长期股权投资形式直接充实企业资本金（宫义飞等，2021），有助于降低企业债务融资需求，减少经济下行期间的财务风险。其次，引导基金能有效提升企业融资能力。一方面，引导基金隐含政府信用担保，能为企业增信；另一方面，作为政策性工具，引导基金投资也暗示了企业的经营方向与政府战略的一致性，能增强资金供给方的信心。此外，引导基金通过风险补偿和分红让利机制，能充分激发社会资本跟投的意愿，增强利益关联方支持企业的动力。

2. 监督治理机制。内部治理是企业防范和抵御外部风险、增强稳定性的基石。高效的治理架构能使企业在面临市场波动、政策调整或技术革新等外部挑战时，快速响应并灵活调整战略方向（Williams等，2017），通过风险管理机制预先识别潜在风险并制定预案，确保长期稳健发展。特别是在不确定性环境下，监督难度增加可能导致管理层强化个人利益追求倾向。而加强内部治理成为防范管理层机会主义行为、增强企业韧性的关键。

政府引导基金能通过监督治理机制在适应调整阶段为企业助力。政府通常不直接介入基金管理和投资决策，而是委托专业管理机构按照风险投资市场规律运作基金，在实现市场化管理的同时履行监督治理职能。从治理能力看，管理机构通常具有行业专长和社会网络优势（齐绍洲等，2017），其提供的风险管理等非资本性增值服务有助于企业完善治理结构，提升风险防控能力。股权投资属性赋予管理机构监督权等股东权利，使其能通过定期审查和派驻董事等方式遏制管理层过度投资等机会主义行为，实现对企业的有效监督。从治理动机看，绩效分成机制使管理机构能分享企业价值增值收益，激励其积极履行监督职责，提升企业治理水平，进而获得更高的投资回报。利益关联使管理机构有动力关注企业长期价值创造，抑制管理层短视主义倾向，促进企业可持续发展。

3. 创新驱动机制。创新驱动机制重点关注企业如何塑造长期市场竞争优势。创新能帮助企业拓展技术边界，以开发新产品、提升产品质量。依据资源基础论，稀缺、不可替代且难以模仿的资源能为企业构筑技术壁垒，确保其在竞争中保持稳定（Barney，1991）。特别是在外部冲击下，高利润的高质量产品能通过适时降价来稳定市场需求，减少经济损失。高创新企业不仅能够摆脱路径依赖的束缚，避免在遭遇外部冲击时因过度依赖特定资源、技术和产品而缺乏灵活性和抵抗力（Martin和Sunley，2015），还能够灵活整合内外部资源，迅速适应不确定性环境（黄宏斌等，2024）。然而，高风险和长周期特性制约了企业研发创新。

作为“耐心资本”的重要载体，政府引导基金凭借对研发失败风险的高容忍度（吴超鹏和严泽浩，2023）形成了创新驱动机制，能为处于重塑发展阶段的企业提供坚实后盾。一方面，引导基金聚焦于项目技术潜力与社会影响力，其容错免责机制既为管理机构敢于“投早、投小、投硬科技”提供了制度保障，也减轻了企业研发失败的压力，增强了企业攻坚实质性创新的信心；另一方面，引导基金对短期回报敏感性较低且设定了相对宽松的绩效考核周期，可促使管理机构突破短期财务回报局限，敢于“投长期”，从而为企业开展长周期研发活动提供时间保障。这种高风险容忍特性有助于改变企业创新模式，即通过降低创新试错成本和提供充足试错空间，激发企业投入各类创新活动的积极性，激励企业从事高风险、原创性技术攻关，最终实现创新产出在数量和质量上的双重跃升。

综上，本文提出如下假说：

假说1：政府引导基金投资能够有效提升企业韧性。

假说2：政府引导基金投资能够通过资金保障、监督治理和创新驱动机制提升企业韧性。

（三）政府引导基金与企业韧性：基金特征的异质性影响

1. 行政层级。根据设立主体的行政层级，政府引导基金可以划分为国家级、省级、地市级和区县级四个级别。行政层级带来了引导基金在权威性和资源禀赋上的差异。高层级基金通常代表更强的政府信用和影响力，政策执行一致性更高，不仅能在一定程度上规避地方保护主义干扰，维持政策导向的纯粹性（胡凯和刘昕瑞，2022），还能凭借制度优势构建更丰富的资源网络，更有效地发挥资金保障机制的作用，进而在增强企业冲击抵御力方面展现出更强的政策效果。相比之下，低层级基金因资源禀赋和政策执行方面的劣势会导致政策效果较弱。

2. 组织形式。政府引导基金主要采用有限合伙制和公司制两种组织形式。组织形式决定了基金运行的激励机制和治理效果。在有限合伙制基金中，作为有限合伙人（LP），政府等投资者出资但不直接参与管理，管理机构作为普通合伙人（GP）负责基金运作，仅少量出资并承担无限责任。这种制度设计有效内部化了两权分离导致的委托代理问题，激发了GP的主观能动性与专业优势，降低了代理成本（杨军等，2009），提高了治理效率。市场化机构的深度参与也能规避政府直接干预带来的资源配置扭曲问题。在公司制基金中，政府通常占主导地位，治理结构刚性、决策流程冗长等因素使基金较难高效运作，并且政府官员因风投经验不足和市场敏感度较低，其往往难以对快速变化的市场做出及时决策，使基金治理效应受限。

3. 耐心程度。理论上，政府引导基金的耐心资本属性源于其公共资本本质与容错免责制度安排。实践中，基金的耐心程度可能受政府经济增长压力的制约。在政绩考核驱动下，为完成既定经济增长目标，政府可能采取短期导向的经济行为（余泳泽等，2019）。短视性思维可能转化为对基金的短期绩效要求，促使政府通过行政手段干预管理机构的投资决策，迫使其压缩投资周期或转向更具即时回报的项目，弱化其耐心资本属性。较低的耐心程度会干扰企业的资金配置方向与长期战略规划，诱导企业追求短期业绩，进而影响基金的长期韧性培育效果。

4. 投资经验。投资经验体现了政府引导基金资源整合与监督治理能力的积累程度。充足的经验有利于风险投资机构积累专业知识、提升治理技能并拓展社会关系网络，有助于稳固企业客户关系、延长生命周期（张广冬和邵艳，2022；范琳琳和周铭山，2023），进而实现稳定发展。对于政府引导基金而言，管理机构投资经验的丰富程度决定了基金能否有效协助企业构建面向不确定性的适应策略并培育其可持续发展能力。

5. 投资强度。投资强度反映了引导基金的资源投入力度与政策信号强度。高强度投资不仅能更有效地缓解企业资金约束，为企业开展实质性创新提供信心与支持，还能促使管理机构加强企业治理投入，通过频繁互动与深入指导提升其资源配置效率与管理水平。同时，高强度投资向市场传递的政策信号更为强烈，能吸引更多社会资本跟投，并为企业开辟更广阔的市场机会，系统性地增强企业风险应对能力。

综上，本文提出假说3：行政层级较高、有限合伙制、耐心程度较高、投资经验丰富和投资强度较高的政府引导基金能发挥更强的企业韧性提升效应。

（四）政府引导基金与企业韧性：行业与地区特征的异质性影响

行业层面：第一，资本密集程度。资本密集型行业因固定资产投入规模更高，生产经营与战略扩张更依赖资本，从而对资金变动和外部融资环境的变化更敏感。政府引导基金通过资金保障机制精准填补了此类企业的资源缺口，进而在培育企业韧性时可能表现出更大的政策效应。第二，高科技行业。创新是高科技行业持续繁荣的内在引擎。为提升核心竞争力并实现长期稳定发展，高科技行业企业通常更注重研发投入和前沿技术积累（蔡庆丰等，2024）。政府引导基金的创新驱动机制更有效地契合了这类企业的长期发展需求，可能由此放大投资效果。第三，行业竞争程度。在高度竞争的市场环境中，企业不仅面临更严峻的市场挑战和不确定性，还易受到资源禀赋条件和商业模式相似的竞争者的威胁。为保持优势，这类企业通常对长期韧性培育更迫切，对外部支持更敏感，由此，引导基金增强企业韧性的影响效应可能得以放大。

地区层面：政府引导基金的政策效能可能受本地风险投资活跃程度的影响，这一影响来源于风险投资活动空间集聚产生的集聚与溢出效应。在集聚效应方面，风险投资活跃地区具有丰富的社会资本储备和成熟的直接融资生态，能引导基金撬动更多社会资本，强化资源保障机制；同时，其还有更多专业性强的投资机构和人才以及完善的配套服务网络，这为管理机构提供增值服务奠定了基础。在溢出效应方面，风险投资集聚会引发金融外部性（Krugman，1991），通过联合投资促进知识溢出，提升行业专业水平，并降低其他融资渠道的成本。

综上，提出假说4：政府引导基金投资在资本密集型行业、高科技行业、竞争激烈行业以及风险投资活跃地区的企业中能发挥更强的企业韧性提升效应。

（五）政府引导基金与企业韧性：政策协同效应分析

根据现有研究（陈晨等，2022；许江波等，2024），政策组合要发挥协同效应需兼顾两个条件：一是目标一致性，即政策工具之间应具有相同的战略方向，以确保政策组合实现资源叠加整合，产生政策合力，避免因目标分歧导致资源耗散；二是功能互补性，即不同政策工具应弥补目标实现过程中的差异化资源缺口，构建良好的“政策生态系统”，以实现协同增效。上述两个条件相辅相成，目标一致性决定资源配置方向，功能互补性影响资源转化效率，二者共同构成政策协同的充要条件。

根据上述讨论，从目标一致性层面来看，引导基金专注支持企业创新，提升其研发和关键核心技术攻关能力；而研发补贴同样具有明确的创新导向，在推动企业增加研发投入方面展现政策靶向性（孙雅慧等，2024）。因此二者在增强企业创新能力这一韧性培育核心环节上目标是契合的，政策叠加能为企业研发提供更充足的资本支持。从功能互补性层面来看，引导基金作为市场导向型政策工具，长期能优化资本结构、强化创新动力并分担创新风险；研发补贴则通过针对性地降低研发成本，在短期内提升研发强度。此外，引导基金还为企业提供非资本性资源支持，管理机构适时的治理介入有助于改善企业治理效率，进而能提升研发补贴资金利用效率（陈红等，2018）。

综上，本文提出假说5：政府引导基金投资能与研发补贴政策协同发挥企业韧性提升效应。

三、研究设计

（一）数据来源与样本选取

本文数据主要来自国泰安数据库（企业基本信息和财务数据等）和清科私募通数据库（政府引导基金和其他风险投资事件数据）。数据处理过程如下：首先，对政府引导基金投资事件进行筛选，剔除被投企业名称、投资时间和基金名称等关键信息缺失的事件，仅保留每家企业的首轮投资事件，以避免多轮次投资对企业的交叉影响。其次，对其他风险投资事件进行类似处理，确定每家企业最早获得风险投资的时间。最后，以2007—2022年中国A股上市公司为初始研究样本，通过企业名称匹配投资事件数据后，进行如下处理：（1）剔除从未获得过风险投资的企业；（2）为避免其他风险投资对企业韧性的影响，剔除最早风投时间早于首轮政府引导基金投资时间的企业；（3）考虑到政府引导基金投资产生影响需要时间，剔除2022年首次获得政府引导基金投资的企业；（4）剔除金融业和房地产企业；（5）剔除ST、^*ST等上市状况异常的企业；（6）删除主要变量缺失的样本；（7）对连续变量进行前后1%水平的缩尾处理。最终本文整理得到了包含2336家企业的20739个企业—年度观测样本，其中，样本期内，有136家企业获得政府引导基金投资（涉及84只政府引导基金），2200家企业获得其他风险投资。

（二）变量的选取与说明

1. 企业韧性（res）。本文立足于长期视角，关注企业在不确定性和动态市场环境中的稳定运营能力。参考陈俊华等（2023）的研究，考虑到股价等市场化指标的实时性能有效反映企业年内遭遇危机或面临经营挑战后的恢复能力，本文使用企业股票月收益率的年内标准差计算股票收益波动率，以衡量企业韧性水平。该指标数值越小，表明企业收益的波动越小、稳定性越强，韧性水平越高。

2. 政府引导基金投资（ggf）。本文构建政府引导基金投资虚拟变量，企业获得政府引导基金投资当年及之后的年份赋值为1，否则为0。对于多次获得政府引导基金投资的企业，以首轮投资时间作为准自然实验的时间点。

3. 控制变量。为控制其他可能影响企业韧性的潜在因素，参考已有研究（黄宏斌等，2024；潘越等，2024），本文选取企业上市年限、企业规模、资产负债率、固定资产比例、营运能力、现金比率、盈利能力、大股东持股比例、管理层持股比例和独立董事占比作为控制变量。 ⁵

（三）实证模型设定

为检验政府引导基金投资对企业韧性的影响，考虑到企业被投资的时间存在差异，以及政府引导基金与其他风险资本在投资偏好上的相似性（徐明，2022）， ⁶本文设定获得政府引导基金投资的企业为实验组，仅获得其他风险投资的企业为对照组，构建多时点双重差分模型如下：

上式中，下标i和t分别表示企业和年份。被解释变量$ {res}_{i,t} $表示企业韧性水平；核心解释变量$ {ggf}_{i,t} $表示政府引导基金投资的虚拟变量；$ {Controls}_{i,t} $为一系列控制变量的集合，$ {\lambda }_{t} $表示年份固定效应，$ {\gamma }_{i} $表示企业固定效应，$ {\varepsilon }_{i,t} $表示随机扰动项。系数$ {\alpha }_{1} $是本文关注的核心系数，反映了政府引导基金投资对被投企业韧性水平的影响效应。

四、实证结果与分析

（一）基准回归分析

表1是基于式（1）的回归结果。其中，列（1）仅加入核心解释变量并控制固定效应，列（2）进一步加入了控制变量。结果显示，双重差分项ggf的系数均显著为负，表明政府引导基金投资能显著降低企业股票收益波动，增强企业韧性。以列（2）为例，ggf的系数值为−0.009，且在5%水平上显著，表明相较于未获得政府引导基金投资的企业，获得政府引导基金投资企业的韧性水平在被投后平均提升了0.009，相当于样本均值的6.667%（0.009/0.135×100），验证了假说1。

（二）平行趋势假设评估

使用双重差分法识别政策效应的前提是满足平行趋势假设，即实验组与对照组的结果变量在政策发生前具有相似的变化趋势。本文采用事件研究法构建了投资前5年至后5年的政策虚拟变量，替代ggf变量后重新进行估计（以投资前1年为基期），以判断两组事前趋势的相似性。图1显示，在政府引导基金投资之前，各期政策虚拟变量的系数均不显著，表明实验组与对照组企业的韧性水平在投资前未展现出显著差异，结果与平行趋势假设一致。

（三）内生性讨论 ⁷

1. 倾向得分匹配—双重差分（PSM-DID）估计。为避免政府引导基金在选择投资对象时可能存在非随机性因素对估计结果产生影响，本文采用PSM-DID方法进行估计。首先，将基准回归模型的控制变量作为协变量，采用卡尺为0.001的1∶3近邻匹配法逐年为实验组匹配对照组样本。基于实验组和对照组样本匹配前后的核密度图及其他平衡性检验结果表明，匹配结果是有效的。其次，本文使用满足共同支撑假设的样本重新进行双重差分估计。结果显示，ggf的系数仍在5%水平上为负，表明经PSM处理后本文的基准结论并未发生实质性改变。

2. Heckman处理效应模型。本文使用Heckman处理效应模型缓解可能面临的内生性问题。首先，使用转移份额法，结合各省历史行业分布结构与全国性行业投资冲击，构造外生省级投资冲击作为排他性约束变量。 ⁸其次，以该变量与基准回归中的控制变量为解释变量，以ggf为被解释变量，基于Probit模型进行第一阶段回归，计算逆米尔斯比率（imr）后将其纳入式（1）进行估计。结果显示，imr的系数显著为正，这表明基准模型确实存在一定程度的自选择偏差问题；ggf的系数仍显著为负，这说明在考虑内生性影响后，政府引导基金投资能增强企业韧性的结论依然成立。

（四）稳健性检验 ⁹

为进一步验证结论的可靠性，本文还进行了一系列稳健性检验，包括安慰剂检验、更换关键变量测度方式、预期效应检验、排除国有资本参股的影响、考虑企业生命周期的影响、调整样本时间窗口、控制影响股价波动的因素、控制高维固定效应以及调整稳健标准误聚类层级。在以上稳健性检验下，本文的核心结论依然成立。

（五）机制检验

1. 资金保障机制。本文先从融资约束（KZ）和现金流（op_cash）的角度进行验证。 ¹⁰若机制成立，那么获得政府引导基金投资的企业应面临更小的融资约束并拥有更充裕的现金流。表2列（1）和列（2）显示，政府引导基金投资能有效缓解企业融资约束并增加经营性现金流，这有利于提升企业的抗风险能力并保障生产经营的平稳运行。

在外部融资方面，本文将从私人风险资本（vc_num）、长期信贷（long_loan）和短期信贷（short_loan）等角度进行验证。 ¹¹表2列（3）的结果表明，政府引导基金投资能显著促进企业获得私人风险投资。可能的解释是：引导基金通过信号效应缓解了私人风险资本与企业间的信息不对称，有效发挥了引导作用。表2列（4）和列（5）显示，政府引导基金投资主要增加了企业的长期信贷。这可能是由于：企业拥有政府信用背书，提振了银行对企业长期偿债能力的信心，进而增强了银行发放长期贷款的意愿；外部融资能力的提升和渠道的多元化能进一步缓解企业的资金约束并降低对单一融资渠道的依赖，增强其抗风险能力。综上，资金保障机制得以验证。

2. 监督治理机制。理论上，政府引导基金的监督治理效果受监督成本与监督能力的制约。若监督治理机制存在，则政府引导基金投资的政策效应应在监督成本较低的样本中更显著，并随着基金监督能力的增强而提升。在监督成本方面，本文使用股权集中度和信息透明度作为代理变量（高昊宇等，2017；陆艺升等，2024）， ¹²根据中位数将样本分组后再回归。表3列（1）至列（4）显示，政府引导基金投资仅在股权集中度较低、信息透明度较高的企业中表现出显著的韧性提升效应，表明较高的监督成本会削弱基金的政策效果，间接证实了监督治理机制的存在性。

在监督能力方面，考虑到基金持股企业的比例直接反映其在企业中的利益占比、控制权和话语权，进而影响其监督治理的动机与能力。本文以政府引导基金是否为企业前十大股东作为监督能力的代理变量。在实证策略上，本文借鉴黄卓等（2024）的做法，依据政府引导基金是否为企业前十大股东将实验组分为两组，再分别与完整对照组（与基准回归里的一致）进行双重差分估计。表3列（5）和列（6）显示，当基金为前十大股东时，其对企业韧性的影响在统计上更显著，表明监督能力可以强化政府引导基金的政策效果，这进一步印证了监督治理机制的存在性。

3. 创新驱动机制。鉴于有效创新产出才能真正提升长期竞争力，本文从产出维度进行验证。根据理论分析，政府引导基金创新驱动机制的作用效果应体现在企业创新产出数量和质量提升两个方面。在创新产出数量方面，本文采用企业当年独立申请专利数加1的对数值（patent）作为代理变量。 ¹³表4列（1）显示，政府引导基金投资后，企业专利申请数在统计上显著增加，表明政府引导基金注资确实有效提高了企业的创新产出规模。

在创新产出质量方面，相较于实用新型和外观设计专利，发明专利具有技术门槛高、研发周期长、申请难度大等特征，能更准确地反映企业开展实质性创新活动的成效。参考吴超鹏和严泽浩（2023）的研究，本文分别使用企业当年独立申请发明专利数加1的对数值（patent_inv）和当年独立申请的发明专利自申请年份起3年内年均被引用次数的对数值（citation_inv）作为创新产出质量的代理变量，前者衡量实质性创新，后者反映创新影响力。表4列（2）和列（3）显示，ggf的系数均显著为正，验证了基金投资对企业创新产出质量具有积极影响的结论。高质量创新形成的技术壁垒能强化企业的市场竞争优势，提高其抵御冲击的能力。上述结果验证了政府引导基金能促进企业创新“量增质升”，这为企业韧性培育提供了支撑。至此，验证了假说2。

五、异质性分析

（一）基于基金特征的异质性探讨

1. 行政层级。为验证不同行政层级政府引导基金的异质性，本文将样本涉及的84只引导基金划分为国家级（21只）、省级（32只）和地市区县级（31只） ¹⁴三类，并据此对实验组进行细分；将接受特定层级基金投资的企业作为实验组，分别与完整对照组合并后进行回归估计。表5列（1）至列（3）显示，国家级和省级基金能显著提升被投企业韧性，而地市区县级基金的影响在统计上不显著，表明行政层级较高的基金具有更明显的政策效果。这可能是因为，低层级基金因资源禀赋限制（如财政实力较弱，投资经验不足 ¹⁵）和政策执行存在偏差而制约了其投资效能的发挥。

2. 组织形式。为检验组织形式对政府引导基金投资效果的影响，本文遵循上文的实证策略，按基金组织形式对实验组进行细分，对照组不变，重新估计的结果见表5列（4）和列（5）。结果显示，相较于公司制，有限合伙制基金投资的政策效应在统计上更显著。这可能是因为：有限合伙制能充分发挥管理机构的人力资本优势，可通过提供高质量增值服务而促进企业韧性提升；公司制则可能因激励不足和专业水平限制而导致其治理效果受限。

3. 耐心程度。为检验不同耐心程度政府引导基金对企业韧性的影响效应，基于“晋升锦标赛”理论，本文用基金所属省政府官员的任期阶段刻画其耐心程度。这一做法的逻辑在于：处于任期后半段的官员面临更大的晋升压力，对地方经济干预动机增强，倾向于采取激进发展策略并追求短期见效的经济成果（周黎安，2007），可能因此影响基金投资决策，降低其耐心程度。本文将各省省长任期按年均分以识别当年为任期早期或晚期（分别代表基金耐心程度较高和较低），据此将实验组细分后进行回归。表6列（1）和列（2）显示，耐心程度较高基金的影响效应更显著，该结果印证了本文的理论预期，也为理解政治激励如何影响政策工具作用效果提供了证据。

4. 投资经验。为验证投资经验对政府引导基金投资效果的影响，本文用基金管理机构每年累计参与的风险投资次数衡量其投资经验， ¹⁶据此将实验组分组后再回归。表6列（3）和列（4）显示，投资经验较丰富的引导基金对企业韧性的提升效应更明显。可能的解释是，过往的投资经验能转化为管理机构的专业能力与社会资本，能有效溢出至被投企业，从而强化其抗风险能力。

5. 投资强度。前文分析均默认所有企业接受了相同强度投资，现实中，每家企业获得的投资额差异较大。为检验投资强度对基金投资效果的影响，本文将经企业总资产标准化后的投资金额定义为投资强度，并以样本中位数为界将实验组划分为高、低投资强度两组，回归结果见表6列（5）和列（6）。ggf的系数仅在投资强度较高组显著，表明较高的投资强度会产生更明显的政策效应。这可能是因为，较高强度投资能为企业提供更充分的资源支持并释放更强烈的市场信号，从而系统性地增强了企业应对外部冲击的恢复潜力和适应能力。至此，验证了假说3。

（二）基于行业特征的异质性分析 ¹⁷

下面，本文检验政府引导基金对企业韧性的影响是否因行业特征而异。在资本密集程度方面，采用固定资产净额与总资产的比值衡量资本密集程度，并在行业—年份维度取均值，将行业年均值大于所有行业年均值中位数的行业定义为资本密集行业，据此将样本分为两组后回归。结果显示，ggf的系数仅在资本密集型行业中显著为负，说明资本密集型行业的韧性更能在引导基金投资中得到增强。在行业类型方面，借鉴黎文靖和郑曼妮（2016）的分类方法，将样本按是否属于高科技行业分为两组后回归。结果显示，ggf的系数仅在高科技行业中显著，表明引导基金投资对企业韧性的积极影响在高科技行业中更为突出。在行业竞争程度方面，采用企业营业收入占行业营业收入的份额计算企业所在行业的赫芬达尔指数（HHI），以衡量行业竞争程度，基于所有行业HHI的年度中位数将样本分高、低竞争两组后回归。结果显示，ggf的系数仅在高竞争行业中显著，表明当行业竞争较激烈时，引导基金投资对企业韧性的提升作用更明显。

（三）基于地区风险投资活跃程度差异的讨论 ¹⁸

为验证政府引导基金对企业韧性的影响是否因地区风险投资活跃程度不同而存在差异，本文采用两种方法衡量地区风险投资活跃度。第一，使用《中国区域创新创业指数》中的城市风险投资指数作为代理变量。第二，鉴于私人风险投资事件数能反映区域风险投资市场的交易活跃度，本文将经GDP标准化处理后的各省年度私人风险投资事件数作为代理变量。根据年度中位数，将样本划分为风险投资活跃和不活跃两组。分组回归结果显示，无论采用哪种度量方法，ggf的系数仅在风险投资活跃地区样本中显著，表明政府引导基金提升企业韧性的效应在一定程度上依赖本地风险投资生态，该结论与理论预期一致。综上，验证了假说4。

六、拓展性分析

2024年《政府工作报告》强调“实施政策要强化协同联动、放大组合效应”。如何优化政策工具组合以最大化财政资源配置效率，已成为政府部门亟待探究的现实问题。本节将检验政府引导基金与研发补贴政策叠加能否产生协同增效作用，并加入整体政府补贴、税收减免和高新技术企业所得税优惠政策进行对比分析，以期为强化政策联动效果提供经验证据。

首先，本文验证单项政策实施对企业韧性的影响。政策工具的具体衡量方式如下：借鉴陈红等（2018）的做法，用营业收入标准化后的研发补贴金额（sub_inv）衡量企业研发补贴获得情况；用营业收入标准化后的政府补贴总金额（sub）衡量企业整体政府补贴获得情况；用行业所有企业实际税率的中位数与企业实际税率之差（tax）衡量企业整体税收减免程度；构建企业当年是否享受高新技术企业所得税优惠变量（tax_inv）， ¹⁹以刻画企业因认证高新技术企业而获得税收优惠的情况。四个政策变量分别对企业韧性回归的结果显示， ²⁰仅研发补贴和整体政府补贴具有显著的韧性提升效应。将包含ggf的所有政策变量纳入同一模型后发现，仅ggf和sub_inv的系数显著，表明考虑多种政策综合影响时，仅引导基金投资和研发补贴能增强企业韧性。

其次，本文检验政策协同效应。表7列（1）显示，ggf与sub_inv的交互项系数显著为负，说明随着研发补贴强度的提升，政府引导基金投资对企业韧性提升的效应增强，即研发补贴能与政府引导基金有效互补，强化了基金的政策效应，验证了假说5。后三列显示，ggf与sub、tax和tax_inv的交互项系数均不显著，表明政府引导基金与整体政府补贴、税收减免和高新技术企业所得税优惠未形成显著的协同效应。本文认为，整体政府补贴和税收优惠可能因缺乏目标一致性而未能与政府引导基金产生协同效应；高新技术企业所得税优惠未能与政府引导基金产生协同效应，可能暗示了功能互补的重要性，即仅有共同的创新目标导向不足以确保政策协同。高新技术企业所得税优惠属于事后性政策，政策形成的资金结余由企业自主支配，缺乏制度性用途监督，难以确保资金精准流向韧性培育的关键领域。相较之下，研发补贴具有更明确的用途约束，与政府引导基金在资源配置导向上更为一致，由此形成了更有效的政策组合，能共同增强企业抗风险能力。

七、结论与启示

政府引导基金是我国探索“有效市场”与“有为政府”有机结合的创新性财政政策工具，能通过股权投资对被投企业的成长与发展产生深远影响。基于2007—2022年我国A股上市公司数据，本文考察了政府引导基金投资与企业韧性的关系。研究发现：第一，政府引导基金投资具有显著的企业韧性提升效应，该影响主要通过资金保障、监督治理和创新驱动机制实现。第二，政府引导基金的韧性提升效应呈现出异质性特征。行政层级较高、有限合伙制、耐心程度较高、投资经验丰富和投资强度较高的引导基金能发挥更强的政策效应。资本密集型行业、高科技行业、竞争激烈行业和风险投资活跃地区的企业更能从投资过程中获益，表现为韧性提升效应更为明显。第三，政府引导基金能与研发补贴政策发挥协同作用，共同提升企业韧性水平。

根据上述结论，本文提出如下政策建议：第一，优化政府引导基金顶层设计，强化“耐心资本”属性。一是完善基金容错免责机制与绩效考核相关细则和操作指南。明确免责原则与边界，提高投资损失容错率。优化基金绩效评价体系，树立长期考核理念，为管理机构“敢于投”提供制度保障。二是适度延长基金存续期限。支持投资高科技项目的现存基金适当延长存续期，使其与新兴产业研发周期相匹配，避免因期限约束而导致短视或强制退出行为，确保已投项目平稳有序运行。第二，提升政府引导基金运作效率，强化基金靶向性支持，实现有限财政资源的更优配置。一是坚持市场化运作原则，充分发挥有限合伙制的治理优势，减少对GP投资决策的干预。二是强化基金管理机构筛选，选择经验丰富的管理机构。三是优化投资对象筛选机制，将资源精准配置于资本密集型、高科技和高竞争行业，并深入评估企业发展需求，给予适当强度的资金支持，实现“精准灌溉”。四是统筹设计政策工具组合，考虑政府引导基金与研发补贴之间的互补优势，针对关键领域企业给予政策组合支持。第三，因地制宜、系统布局政府引导基金。近年我国政府引导基金呈“下沉”发展趋势，许多区县纷纷成立引导基金。然而，研究发现，低行政层级基金作用相对有限，且基金在风险投资不活跃地区政策效果不佳。建议避免忽视本地产业基础和创投生态而盲目照搬发达地区模式，各地应综合考量本地经济发展需求、产业规划和财政能力，构建与区域发展阶段相适应的政府引导基金体系。

1数据来源：http://www.scio.gov.cn/live/2024/33173/fbyd/202401/ t20240118_828999.html。

2数据来源：https://www.samr.gov.cn/zhghs/tjsj/ art/2024/art_deb5712fa36e47acb293123f552e20fc.html。

3资料来源：https://www.gov.cn/zhengce/2016-01/15/content_5033009.htm。

4数据来源：https://www.gov.cn/zhengce/202312/content_6921574.htm。

5限于篇幅，文中未报告控制变量的定义和描述性统计结果，留存备索。

6以投资行业为例，根据《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017），统计政府引导基金和其他风险投资的一级行业分布发现，两类投资的行业分布高度相似，制造业占比最高，其次是信息传输、软件和信息技术服务业。限于篇幅，统计结果留存备索。

7限于篇幅，文中未展示内生性讨论的结果，留存备索。

8构建过程如下：首先，基于上市公司数据，计算各省不同行业的历史分布比例，采用样本前1年（2006年）、前3年（2004—2006年）和前5年（2002—2006年）三种时间窗口确保稳健性。其次，基于政府引导基金投资事件数据，统计样本期内除本省外全国其他省份同行业的政府引导基金投资总金额，以此作为行业投资的宏观冲击。最后，将二者相乘并进行1%水平缩尾和滞后1期处理。该构建方法的优势在于：历史行业结构反映各省对宏观行业投资冲击的差异化暴露程度，且全国同行业其他省份的投资趋势变动与本省投资趋势相关，满足相关性条件；宏观行业投资冲击对单个省份具有外生性，且历史行业分布结构不受当期政策的影响，也不直接作用于企业当期韧性，满足外生性条件。第一阶段估计结果显示，该变量的系数显著为正，验证了变量选择的合理性。

9限于篇幅，文中未报告稳健性检验结果，留存备索。

10本文采用KZ指数（KZ）衡量企业的融资约束程度，选取经营性现金流（亿元）（op_cash）衡量企业日常经营的资金充裕程度。

11关于私人风险资本，本文整理了每家企业当年发生的风险投资事件数（vc_num），以衡量企业吸引私人风险资本跟投的情况；关于银行信贷，本文以长、短期借款与总负债的比值分别表征企业所获得的长期信贷支持（long_loan）和短期信贷支持（short_loan）。

12当企业股权结构高度集中时，大股东倾向于与管理层形成利益同盟，外部投资者为了保障自身利益需投入更多的监督资源（陆艺升等，2024）。同时，企业信息透明度也直接影响着外界获取和处理信息的效率，较低的信息透明度提高了外部投资者的信息收集成本（高昊宇等，2017）。参考以上文献做法，本文用前十大股东持股比例衡量股权集中度，用操控性应计利润的绝对值衡量信息透明度。操控性应计利润使用修正Jones模型计算得到。该值的绝对值越大，表明企业盈余管理空间越大，会计信息质量越低。数据来自国泰安数据库。

13上市公司的专利申请和被引用数据均来自中国研究数据服务平台。

14由于本文研究样本里仅有5只区县级政府引导基金，因此，这里将地市级和区县级政府引导基金合并处理。

15数据显示，地市区县级引导基金委托给经验丰富管理机构管理的比例（45.91%）明显低于国家级（83.99%）和省级引导基金（54.08%）。

16以2000年以来的所有风投事件为基础，首先，按照机构和年份计算得到所有机构每年参与的风投事件数；其次，确定各机构首次和末次参与风投的时间点；最后，计算各机构在此期间内每年累计参与的风投事件数。

17限于篇幅，文中未展示本节回归结果，留存备索。

18限于篇幅，文中未展示本节回归结果，留存备索。

19利用国泰安数据库上市公司资质认定信息，依据高新技术企业的认定时间和优惠期限整理得到。

20限于篇幅，文中未报告单项政策实施对企业韧性影响的回归结果，留存备索。