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| 政府补助对企业创新的影响 |
| 第675期 作者：□文/李 颖 时间：2022/2/16 17:31:57 浏览：264次 |
［提要］ 探究政府补助与企业创新之间的非线性关系，多数研究认为政府补助会促进企业创新，但也有研究发现政府补助对企业创新的影响取决于其数量规模。本文基于A股制造业上市公司财务报告及公司专利的非平衡面板数据，进行固定效应回归并分析检验理论假设。结果表明：政府补助对企业创新存在正向的促进作用，但是该影响与政府补助规模相关，具体表现为政府补助规模与企业创新之间呈正U型关系。
关键词：政府补助；企业创新；非线性关系
基金项目：陕西省软科学项目：“陕西就业创业基地‘孵化器’提升退役军人就业创业能力的策略研究”（项目编号：2020KRM115）；西北政法大学青年创新团队计划资助
中图分类号：F204 文献标识码：A
收录日期：2021年9月27日
引言
创新是引导社会发展的主要动力之一，制造业作为促进整个国民经济高质量发展的主力军，保持创新活力显得尤为重要。然而，从目前现状来看，我国制造业普遍缺乏自主创新意愿，在关键领域的核心技术仍依赖国外。党的十八大明确提出创新驱动发展战略，十九大提出加快建设创新型国家，企业作为我国经济的微观主体，是国家实施创新驱动发展战略的核心和重要支点，全面提升企业创新能力对于创新型国家战略实现具有决定性意义。为此，中央和各级政府都加大了对企业创新的扶持力度，政府补助作为引导企业创新和建设创新型国家的主要财政工具之一，对于企业创新的影响得到了持续研究。
然而，我国政府补助对企业创新起到何种作用呢？政府补助是否会促进或者抑制企业创新，现有文献对此仍未得出一致结论。一方面部分学者认为，政府补助与企业创新之间存在正相关关系，政府补助可以提高企业创新的积极性。更进一步的研究中，Liu等（2016）利用江苏省高新技术制造业企业的横截面数据，基于倾向得分匹配的估计表明，研发补贴对企业研发投资有积极影响；Guo等（2016）研究发现中国中小企业创新基金支持的企业比非创新基金支持的企业产生了显著更高的技术和商业化创新产出；杨洋等（2015）认为相比国有企业，政府补贴对民营企业创新绩效的促进作用更大。另一方面其他学者们也有不同的研究观点。Boeing（2016）认为，研发补贴会挤出商业研发投资，从而降低研发效率，并且政府补助在分配过程中的信息不对称和寻租行为，使其不能提高企业创新。此外，还有学者根据门槛效应，指出政府补助与企业创新投入存在非线性关系。这些不同的研究观点表明，有必要进一步辨析和澄清政府补助对企业创新的影响。
基于这些不同的理论观点，本文拟以2008～2017年我国A股市场中的制造业上市公司为样本，基于创新质量、创新数量及创新投入三个维度进一步探讨政府补助对我国制造业企业创新的影响。本文认为政府补助对企业创新的影响存在非线性关系。期望本文的理论检验，能进一步丰富政府补助与企业创新之间关系的理论研究，为我国政府实施对制造业企业的创新补助政策提供一定程度的借鉴。
一、理论与研究假设
企业创新不仅需要大量资金投入，还具有溢出效应，政府创新补助的本质就在于针对研发成果的公共品特征，直接为创新活动提供资金支持，减轻企业研发成本负担，使企业创新活动变得有利可图。一般认为，政府补助对企业创新的促进作用，在于不但能为企业创新提供直接资金支持，而且能给创新项目投资者传递出积极信号，改善企业融资环境，提升创新项目融资能力，增强了企业应对市场不确定性的能力，从而对创新效率存在显著的正激励效应。
但也有观点认为，政府补助对企业创新投入存在挤出效应和寻租成本，对企业创新在一定程度上存在抑制作用。政府补助对企业自身研发投入存在“挤出效应”，主要表现为短期内政府补助会挤占企业本想投入创新中的资金。同时，企业为获得政府补助这一稀缺资源会进行大量寻租行为，从而将大量创新资源用于“寻租”和“伪研发”，大幅减少政府补助在企业创新中的有效利用。顾元媛和沈坤荣（2012）发现，信息不对称和逆向选择问题的存在，将使企业寻租行为进一步高涨，高寻租成本和低资金利用率等问题的存在，并不会使企业增加创新投入。
最近的一些研究认为，政府补助对企业创新的影响受到政府补助规模的影响，从而呈现出非线性影响关系。一种观点认为政府补助规模与企业创新存在正U型关系。施建军和栗晓云（2021）利用2010～2018年我国A股上市公司数据研究认为，政府补助规模较小时无法为企业创新提供长期且足够的资金保障，寻租成本和挤出效应的存在还会阻碍企业创新，随着补助规模逐渐增加挤出效应进一步加大，对创新的抑制作用进一步加强；但是，当政府补助达到一定规模时，政府补助本身及其在资本市场信号功能发挥对其融资能力的提升，可有效缓解创新融资问题，此时加大创新投入将获得更大回报，而寻租成本可忽略，此时政府补助规模的加大可有效激励企业创新。类似的，伍红和郑家兴（2021）利用 2015～2017 年我国制造业上市企业数据，从政府补助会带来政府对企业创新行政干预的视角研究认为，政府补助力度对企业的创新效率存在门槛效应，企业获得小规模政府补助主要以完成政府指标为主，不但缺乏创新动力，反而政府补助带来的行政干预会抑制了创新；随着政府补贴力度加大到一定程度，政府补助对企业创新环境的优化效应会超过行政干预效应，此时政府补助对企业创新的影响将随着补助力度的加大由抑制转化为促进。
另有观点同样从政府干预的视角认为，政府补助对企业创新存在倒U影响效应。任跃文（2019）研究认为，政府补贴对企业创新效率的影响存在门槛效应，较小规模的政府补贴会有效弥补企业创新资金不足，大幅减少企业创新资源压力，此时政府对企业创新的干预意愿也很低，总体上有利于企业创新效率提升；过多政府补贴则会强化政府对企业创新活动的干预，为企业创新带来更大压力，并导致对企业创新效率的抑制。
基于上述讨论可知，政府补助对企业创新的影响究竟是随补助规模的增加由促进作用转化为抑制作用，还是由抑制作用转变为促进作用并未得到一致结论，因此本文继续对这一命题检验，并提出以下竞争性假设：
H1a：政府补助与企业创新呈先抑制后促进的正U型非线性关系
H1b：政府补助与企业创新呈先促进后抑制的倒U型非线性关系
二、研究设计与假设检验
（一）样本和数据来源。本文从国泰安（CSMAR）上市公司数据库选取2008～2017年期间的A股制造业上市公司为研究样本，通过搜集整理这些公司的财务年报数据和专利数据，来检验本文的研究假设。对初始样本进行筛选：为避免外资环境干扰，剔除同时在A股和B股、或A股和H股交叉上市的公司样本；为避免财务状况异常公司数据的影响，剔除*ST、ST等公司样本；剔除上市未满一年的公司样本以避免新上市公司受市场干扰过多的影响；剔除存在缺失值的公司样本。经过以上筛选，得到2，285家制造业上市公司的共12，208个firm-year观测值的非平衡面板数据。
（二）变量测量及相关性分析。被解释变量：基于以往文献研究，本文主要从企业创新质量、创新数量及创新投入三方面来衡量企业创新效果。（1）创新质量：文献通常采用专利申请数、专利授权数等度量创新绩效，而发明专利才是企业的实质性创新，更能反应企业真实的创新水平，因此本文从CSMAR数据库获取公司当年发明专利申请数，以其发明专利申请数+1的自然对数度量上市公司的创新质量；（2）创新数量：借鉴以往研究，采用专利申请总数衡量企业创新数量，包括公司发明专利、实用新型和外观设计专利的申请数之和，以其专利申请总数+1的自然对数度量上市公司的创新数量；（3）创新投入：采用研发强度即企业研发投入与营业收入比衡量创新投入强度。
解释变量：现有研究对政府补助有多种度量方法，黎文靖和郑曼妮（2016）以公司获得的政府补助金额与总资产的比值来定义财政补助，也有研究以政府补助与企业营业收入的比值度量政府补助。本文参考多数研究，将政府补助金额对数化处理以此度量政府补助。
控制变量：政府补助与创新领域文献指出，杠杆率、企业年龄、股权集中度及资产收益水平等变量均会影响创新，因此将以上变量作为控制变量纳入研究。在具体度量中参考以往文献，以样本企业资产负债率即期末负债总额与资产总额之比度量杠杆率；以样本企业上市年份至观察期时间差的自然对数度量企业年龄；采用样本企业观察期第一大股东持股比例来度量股权集中度；以样本观察期末净资产收益率即企业税后利润与净资产的比值度量资产收益水平。
相关性分析：表1列示了度量企业创新的三个变量与其相应变量间的相关系数，可以看出所有变量间相关系数绝对值都小于0.5，且其VIF值均小于10，即不存在严重的多重共线性。（表1）
（三）回归分析与假设检验。本文以Stata15进行假设检验分析，首先对连续变量进行了1%和99%分位的缩尾处理。通过Hausman检验确定本文各计量模型是采用固定效应模型还是随机效应模型，检验结果显示拒绝个体随机效应模型的原假设（P<0.001），应当采用固定效应模型进行假设检验。
表2为基本假设检验模型的回归结果。政府补助与企业创新的线性回归结果如模型1、模型3、模型5所示，由回归结果可知，政府补助对企业创新质量、创新数量及创新投入均有显著正向促进作用；模型2、4、6为加入了平方项的回归结果，政府补助的二次项（Subsidy2）对三个因变量的回归系数在1%的统计水平上显著为正，说明政府补助对企业创新呈现出先抑制后促进的正U型关系，这一结果表明假设1a成立，而没有支持假设1b。（表2）
（四）稳健性检验。为了考察假设检验的回归结果是否稳健，本文参考同类研究进行了稳健性检验。首先，考虑到企业本年的创新可能会受到上期政府补助的影响，本文以上一期政府补助额的自然对数来度量政府补助进行了回归，结果总体显著且稳健。其次，考虑到我国专利批准较长的时间持续效应，相比而言下一年度的专利申请数更能反映公司当年的创新结果。因此，以公司下一年度发明专利申请数+1的自然对数度量当年创新质量，以公司下一年度所有类型专利申请总数+1的自然对数度量当年创新数量进行稳健性检验。最后，考虑到企业研发投入相对于政府补助获取的滞后性，以t+1期研发强度来衡量企业创新投入并进行回归。结果显示，政府补助与企业创新效果之间确实存在U型关系，假设1a整体稳健且成立。
三、研究结果讨论
本文利用2008～2017年A股制造业上市公司样本，搜集并整理其财务数据和专利数据，通过固定效应进行非平衡面板数据回归，检验了政府补助对企业创新的影响。实证结果表明，政府补助规模与企业创新之间呈正U型影响关系，即随着政府补助规模增加，其对企业创新数量、创新质量以及创新投入均呈现出先抑制后促进的信用。在政府补助规模达到一定程度之前，由于信息不对称和寻租等问题，政府补助并不能有效促进企业创新；随着政府补贴力度加大到一定程度，政府补助对企业创新环境的优化效应会超过行政干预效应，其在资本市场信号功能发挥提升了企业融资能力，此时政府补助对企业创新的影响将随着补助力度的加大由抑制转化为促进，不但可有效促进企业研发投入增加，同时也增加了企业创新产出，即创新质量和创新数量的增加。本文这些研究结论支持了施建军和栗晓云（2021）、伍红和郑家兴（2012）的研究观点。
本文研究结论为利用政府补助提高企业创新能力带来了管理启示。首先，由于政府补助对企业创新的促进作用呈正U型影响，在政府补助规模较小时，由于寻租成本和挤出效应的存在，以及政府补助带来的行政干预会抑制创新，因此政府需要加强对补助资金应用方向的监督管理，努力降低政府补助的寻租成本和挤出效应对创新的抑制；其次，针对政府补助的资源稀缺性以及获取机制中的竞争性不足产生的信息不对称和寻租行为，应营造公平的政府补助获得竞争机制，从市场中筛选出真正具有创新意愿且创新能力强的企业给予补贴，并充分发挥政府补助在资本市场的信号功能，以进一步提升企业风险性创新项目的融资能力。
本文存在以下不足有待进一步探讨：首先，本文仅通过研发投入和专利申请数来度量企业创新，并不能全面完整地反应企业创新，未来研究可结合企业创新效率、企业持续创新能力等指标进一步考察政府补助对创新的影响；其次，本文在实证分析时，将所有企业视为同质，事实上企业所处生命周期不同、所属行业不同、甚至股权结构不同都会影响政府补助的企业创新促进效应，本文并未针对这些影响因素进行深入分析；最后，本文对于政府补助与企业创新之间的非线性关系，只是证实了其呈正U型，并未借助门槛计量模型等度量其对创新的抑制与促进作用的分界点处于何处。
（作者单位：西北政法大学经济学院）
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