何筠 李碧寒
摘要:貧困地區(qū)上市公司在幫助擴大就業(yè)機會、帶動當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展等方面具有重要的作用。以2007-2018年貧困地區(qū)上市公司為樣本,采用實質(zhì)性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新衡量創(chuàng)新績效,構(gòu)建中介效應模型檢驗政府補助影響創(chuàng)新績效過程中R&D投入的中介作用。實證研究結(jié)果表明,貧困地區(qū)上市公司政府補助和R&D投入均促進了創(chuàng)新績效,R&D投入在政府補助影響創(chuàng)新績效中具有中介效應;相比策略性創(chuàng)新,政府補助和R&D投入對實質(zhì)性創(chuàng)新的激勵作用更大;營業(yè)績效與政府補助、R&D投入顯著負相關(guān)。因此,完善政府補助政策對貧困地區(qū)上市公司創(chuàng)新帶動經(jīng)濟扶貧有一定促進作用。
關(guān)健詞:貧困地區(qū)上市公司;政府補助;R&D投入;創(chuàng)新績效;中介效應
中圖分類號:F323.6 文獻標識碼:A 文章編號:1006-0448(2020)03-0070-11
一 引言
2020年是全面建成小康社會決勝期,農(nóng)村貧困人口實現(xiàn)脫貧、貧困縣全部摘帽、解決區(qū)域性整體貧困,是十八屆五中全會提出的目標要求。貧困地區(qū)上市公司在幫助貧困地區(qū)擴大就業(yè)機會、提高政府財政收入、帶動當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展等方面具有帶頭示范作用。多地政府為此在融資、財政、稅收、用地、電價等方面出臺了相關(guān)政策為貧困地區(qū)企業(yè)提供補助。那么貧困地區(qū)上市公司政府補助是否達到提升創(chuàng)新績效的預期?其作用路徑是什么樣的呢?政府對貧困地區(qū)上市公司的補助是否激勵了R&D投入?貧困地區(qū)上市公司R&D投入是否能提升創(chuàng)新績效?這些都值得深入探究。
關(guān)于政府補助對企業(yè)及創(chuàng)新的影響,國內(nèi)外學者從不同的角度進行了研究。Wu研究發(fā)現(xiàn)政府補助向外界傳達了一種可靠的投資信號,企業(yè)外部融資機會和研發(fā)投入隨之增多[1](P339-345)。Takalo等人認為政府補助降低了企業(yè)研發(fā)風險,獲得補助的企業(yè)研發(fā)意向更強[2](P634-642)。政府補助不僅直接影響企業(yè)R&D投入,也影響企業(yè)績效。Zhang等人發(fā)現(xiàn)無論在短期內(nèi)還是長期內(nèi),政府補助都提升了企業(yè)財務績效[3](P330-3360)。一般來說,政府補助貧困地區(qū)上市公司的最終目的是促進企業(yè)改變經(jīng)濟發(fā)展方式,以創(chuàng)新帶動經(jīng)濟,真正提升企業(yè)績效。Aghion認為政府補助能刺激企業(yè)加快引入新產(chǎn)品和新技術(shù),增強企業(yè)市場競爭力,實現(xiàn)企業(yè)績效提升[4](P330-336)。但是,也有研究表明政府補助會擠出企業(yè)R&D投入。Boeing認為申請政府補助代價小于資本市場融資代價,企業(yè)傾向于以政府補助資金替代資本市場融資資金進行創(chuàng)新投入,擠壓投入研發(fā)的融資資金[5](P1774-1789)。Gorg和Strobl研究愛爾蘭制造業(yè)企業(yè),發(fā)現(xiàn)大額贈款擠出R&D資金[6](P215-234)。在法國,Marino等人同樣地發(fā)現(xiàn)中高度水平政府補貼下比低水平政府補貼的擠出效應更明顯[7](P1715-1730)。也有學者持不同的觀點,認為存在除政府補助擠出或擠人研發(fā)投入之外的情況。Yu等人發(fā)現(xiàn)在一定閾值內(nèi)政府補助積極作用于企業(yè)R&D投入行為意向,但在閾值之外則弱化了企業(yè)R&D投入行為意向[8](P106-103)。
政府補助是促進還是抑制企業(yè)創(chuàng)新一直以來都爭議不斷,國內(nèi)研究也未能達成統(tǒng)一意見。李匯東等人采用研發(fā)投入衡量創(chuàng)新績效,認為外源融資中政府補助更能激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新意向[9](P170-183)。陳紅等人采用專利數(shù)衡量企業(yè)創(chuàng)新,發(fā)現(xiàn)成長期和成熟期制造業(yè)企業(yè)與成長期服務業(yè)企業(yè)獲得政府補助后創(chuàng)新活動更頻繁[10](P187-200)。由于企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境復雜,企業(yè)R&D投入和企業(yè)創(chuàng)新往往受到多種因素影響,如所有制性質(zhì)[11](P77-83)、行業(yè)結(jié)構(gòu)[12](P109-117)、高管特征[13](P51-59)、治理結(jié)構(gòu)[14](P67-78)等,企業(yè)進行R&D投入不能總是如愿以償,事與愿違的情況也常常出現(xiàn)。李萬福等人發(fā)現(xiàn)當政府補助超過一定范圍時,研發(fā)投入?yún)s隨著政府補助增加而減少[15](P130-145)。江靜認為政府應減少直接補貼,以公平的稅收優(yōu)惠為主[16](P1-8+50)。按照創(chuàng)新成果——專利分類,創(chuàng)新可分為實質(zhì)性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新。黎文靖和鄭曼妮認為實質(zhì)性創(chuàng)新屬于高技術(shù)水平的創(chuàng)新,能推動技術(shù)進步,而策略性創(chuàng)新屬于低技術(shù)水平的創(chuàng)新,多數(shù)是為了迎合政府政策,以期獲取更多的政府補助,政府補助政策實際上加劇了企業(yè)尋租行為[17](P60-73)。
綜上所述,學者們對政府補助、R&D投入和創(chuàng)新績效之間的研究多聚焦于兩兩之間的關(guān)系,鮮有文獻關(guān)注政府補助對創(chuàng)新績效的作用路徑,將政府補助、R&D投入與創(chuàng)新績效置于同一框架進行研究。本文通過2007-2018年貧困地區(qū)上市公司的非平衡面板數(shù)據(jù),對貧困地區(qū)上市公司政府補助、R&D投入與創(chuàng)新績效三者之間的邏輯關(guān)系進行研究。同時,多數(shù)學者將專利發(fā)明總數(shù)或者研發(fā)投入來衡量創(chuàng)新,但二者并不能區(qū)分創(chuàng)新水平高低。發(fā)明創(chuàng)新技術(shù)含量高于實用新型和外觀設計創(chuàng)新技術(shù)含量,發(fā)明創(chuàng)新也更能代表企業(yè)的創(chuàng)新能力,應鼓勵企業(yè)進行高技術(shù)水平創(chuàng)新。因此,本文將創(chuàng)新績效區(qū)分為實質(zhì)性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新,采用發(fā)明專利申請總數(shù)衡量實質(zhì)性創(chuàng)新,采用外觀設計和實用新型發(fā)明專利申請總數(shù)衡量策略性創(chuàng)新,運用中介效應模型,分析政府補助對創(chuàng)新績效的中介效應,以期為貧困地區(qū)政府優(yōu)化補助政策、貧困地區(qū)上市公司高效利用政府補助提供參考。
二 研究設計
(一)研究假設
1.政府補助與R&D投入
一 方面,從降低研發(fā)風險和成本的角度來說,企業(yè)研發(fā)投資本身存在高風險,Takalo等人認為政府補助的流人緩解了企業(yè)承擔研發(fā)風險的壓力[2](P634-642)。Lee研究發(fā)現(xiàn)政府補貼降低了研發(fā)的邊際成本,彌補了原本的研發(fā)支出[18](P256-269)。展進濤等人認為涉農(nóng)企業(yè)R&D投資行為受政府補貼激勵效應顯著[19](P103-111)。貧困地區(qū)上市公司在資金、人才、市場等方面存在比較劣勢。為了規(guī)避風險,貧困地區(qū)上市公司往往存在研發(fā)投資規(guī)模不足的問題,政府對貧困地區(qū)上市公司直接或間接的補助都緩解了其研發(fā)壓力。
另一方面,從信號傳遞影響企業(yè)融資的角度來說,研發(fā)過程往往是一個較為機密且具有不確定性的過程,所以外部資金提供者無法準確獲知投資回報,投資者與企業(yè)之間信息不對稱加大了企業(yè)融資難度。郭明認為獲得政府創(chuàng)新補助傳遞出一種有利信號,即獲得補助相當于獲得了認可資質(zhì),企業(yè)的融資約束得以降低,從而可以爭取到更多的社會資源集聚[20](P98-116)。
無論從研發(fā)風險和成本降低角度還是從信號傳遞角度分析,大量的研究都表明政府補助激勵企業(yè)R&D投入增加?;谝陨戏治?,本文提出假設1。
H1:貧困地區(qū)上市公司政府補助對R&D投入存在顯著的促進作用。
2.政府補助與創(chuàng)新績效
市場失靈論認為資源配置的最佳狀態(tài)出現(xiàn)在完全均衡的市場中,但是現(xiàn)實中由于市場壟斷、逆向選擇、信息不對稱等問題,資源配置無法達到最佳,市場配置資源的作用就失靈了。政府干預能夠優(yōu)化資源配置,在企業(yè)創(chuàng)新中具有明顯的杠桿作用。對于貧困地區(qū)上市公司來說,自身資金可能并不足以支撐其研發(fā)活動,這個時候政府補助可能就像一根“救命稻草”,能夠擴充其研發(fā)資金。陳紅等人認為無論是高技術(shù)水平創(chuàng)新還是低技術(shù)水平創(chuàng)新,政府補助均具有促進作用[10](P187-200)。間華紅等人對比國有企業(yè)政府補助與稅收優(yōu)惠對創(chuàng)新的差異性作用,發(fā)現(xiàn)政府補助促進效果優(yōu)于稅收優(yōu)惠促進效果(213(P40-48)。實質(zhì)性創(chuàng)新代表高技術(shù)水平創(chuàng)新,反映企業(yè)真正的創(chuàng)新能力,而策略性創(chuàng)新技術(shù)含量較低,通常是企業(yè)“尋扶持”下的行為,實質(zhì)性創(chuàng)新相較于策略性創(chuàng)新更耗費人力和物資。貧困地區(qū)上市公司自身在資金籌集、人才引入、技術(shù)改進等多方面存在比較劣勢,其獲得政府補助的期望更加強烈,增加策略性創(chuàng)新可能性更大。因此,本文提出假設20
H2:貧困地區(qū)上市公司政府補助對創(chuàng)新績效存在顯著的促進作用。
H2a:貧困地區(qū)上市公司政府補助對實質(zhì)性創(chuàng)新存在顯著的促進作用。
H2b:貧困地區(qū)上市公司政府補助對策略性創(chuàng)新存在顯著的促進作用。
3.R&D投入與創(chuàng)新績效
基礎資源理論認為,企業(yè)保持市場競爭的優(yōu)勢來源于某些獨特且難以模仿的資源。創(chuàng)新成果是企業(yè)特殊資源之一,成果由企業(yè)獨享,研發(fā)人員、資金、設備等資源的合理組合利用是創(chuàng)新必不可少的條件,恰恰研發(fā)投入是獲取創(chuàng)新資源的基礎和激勵創(chuàng)新的動力。創(chuàng)新成果不僅意味著企業(yè)創(chuàng)新績效的提升,其帶來的經(jīng)濟效益也不容小覷。
徐維祥等人研究地區(qū)創(chuàng)新績效,發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟落后地區(qū)的R&D投入積極作用于企業(yè)創(chuàng)新[22](P129-134)。Aghion認為專利申請動機與技術(shù)創(chuàng)新強相關(guān),專利申請動機隨研發(fā)強度的增強而增強[4](P330-336)。李中和周勤發(fā)現(xiàn)企業(yè)研發(fā)投入明顯改善研發(fā)效率,研發(fā)效率明顯改善企業(yè)績效[23](P11-14)。伴隨著研發(fā)投人的增加,企業(yè)技術(shù)升級以及知識更新頻率加快,其知識儲備和技術(shù)資本不斷積累,從而促進技術(shù)外溢,提升企業(yè)整體創(chuàng)新能力。基于上述分析,本文提出假設3。
H3:貧困地區(qū)上市公司R&D投入對創(chuàng)新績效存在顯著的促進作用。
H3a:貧困地區(qū)上市公司R&D投入對實質(zhì)性創(chuàng)新存在顯著的促進作用。
H3b:貧困地區(qū)上市公司R&D投入對策略性創(chuàng)新存在顯著的促進作用。
4.政府補助、R&D投入與創(chuàng)新績效
目前,鮮有文獻將政府補助、R&D投入與創(chuàng)新績效置于同一框架進行研究。鄒洋等人認為由于研發(fā)活動存在于企業(yè)內(nèi)部,而政府補助是從外部對企業(yè)研發(fā)進行支持,這就會出現(xiàn)政府補助低效甚至是無效的情況發(fā)生,這種政策失靈無法通過改變外部環(huán)境來解決,但是通過企業(yè)內(nèi)部研發(fā)的中間環(huán)節(jié)可以影響創(chuàng)新產(chǎn)出[24](P17-26)。陳濤和趙婧君認為政府補助對盈利質(zhì)量的作用路徑不是直接的,研發(fā)投入起到了中介作用[25](P91-99)。楊林等人實證研究發(fā)現(xiàn)高管團隊海外經(jīng)驗會直接影響企業(yè)創(chuàng)新績效,同時研發(fā)投入強度在兩者之間發(fā)揮了關(guān)鍵聯(lián)結(jié)作用[26](P9-21)。丘東等人從宏觀視角分析政府研發(fā)投入對地區(qū)創(chuàng)新績效的影響,發(fā)現(xiàn)企業(yè)R&D投入在兩者之間發(fā)揮中介作用[27](P41-48)??梢奟&D投入可能是政府補助影響企業(yè)創(chuàng)新績效的重要渠道。貧困地區(qū)上市公司進行研發(fā)創(chuàng)新可能存在動力不足的問題,政府補助起到了激勵企業(yè)加大研發(fā)投入的作用,研發(fā)投入的增加促進企業(yè)創(chuàng)新。基于以上分析,本文建構(gòu)了政府補助、R&D投入與創(chuàng)新績效的理論模型(見圖1),進而提出假設4。
H4:貧困地區(qū)上市公司R&D投入在政府補助與創(chuàng)新績效中發(fā)揮顯著的中介作用。
H4a:貧困地區(qū)上市公司R&D投入在政府補助與實質(zhì)性創(chuàng)新中發(fā)揮顯著的中介作用。
H4b:貧困地區(qū)上市公司R&D投入在政府補助與策略性創(chuàng)新中發(fā)揮顯著的中介作用。
《二)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源
本文的研究對象是2017年國家級貧困縣的上市公司??紤]到自2007年1月起,上市公司實施《企業(yè)會計準則第16號——政府補助》會計準則,政府補助等項目有了較大的改變,為了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量及回歸結(jié)果的可信度,本文采用2007-2018年貧困地區(qū)上市公司數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),并且剔除了ST、PT樣本。由于貧困地區(qū)上市公司上市年份不盡相同,為了得到更全面的貧困地區(qū)上市公司數(shù)據(jù),本文采用非平衡面板數(shù)據(jù)來進行回歸分析。
貧困地區(qū)上市公司政府補助和R&D投入有關(guān)數(shù)據(jù)資料來源于上市公司年報手工搜集整理得到,上市公司年報來源于中國證監(jiān)會指定信息披露網(wǎng)——巨潮資訊網(wǎng),專利數(shù)據(jù)來自國家知識產(chǎn)權(quán)局專利數(shù)據(jù)庫,其他數(shù)據(jù)來自國泰君安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫。最終,得到880個觀測值。
(三)變量選取
1.被解釋變量
本研究的被解釋變量為創(chuàng)新績效、實質(zhì)性創(chuàng)新與策略性創(chuàng)新。與新產(chǎn)品銷售收入等指標相比,采用專利數(shù)量衡量企業(yè)創(chuàng)新成果更具代表性[28](P24-44),且專利是衡量創(chuàng)新能力的常用指標,具有通用性、一致性和易得性等特性[29](P18-30+171),因此,本研究利用專利申請數(shù)作為企業(yè)創(chuàng)新績效的代理變量。我國專利分為三類,包括發(fā)明專利、外觀設計專利和實用新型專利,發(fā)明專利技術(shù)含量較高,反映企業(yè)真正的創(chuàng)新能力,而外觀設計和實用新型專利技術(shù)含量較低,多為企業(yè)在策略上迎合政府政策作出的創(chuàng)新。因此本文將發(fā)明專利申請數(shù)作為實質(zhì)性創(chuàng)新的代理變量,將外觀設計和實用新型專利申請數(shù)作為策略性創(chuàng)新的代理變量。
2.解釋變量
本研究的解釋變量為政府補助。政府補助是一種無償贈予企業(yè)的資產(chǎn),它不是平均的,不同貧困地區(qū)上市公司獲得政府補助的強度存在較大差異,本文參照其他學者[30](P53-58)的做法,用政府補助額加1,再求自然對數(shù)來反映政府對貧困地區(qū)上市公司的支持力度,從而減少誤差。
3.中介變量
本研究的中介變量為R&D投入。R&D投入的衡量指標一般分為相對數(shù)指標與絕對數(shù)指標兩種,相對數(shù)指標一般由R&D投入金額與營業(yè)收入或者期末總資產(chǎn)的比率反映,絕對數(shù)指標則由R&D投入總金額數(shù)來反映。由于在控制變量中已經(jīng)包含了控制企業(yè)差異的變量,因此本文借鑒陳修德等人[31](P26-35)的做法,將R&D投入總金額加1后取自然對數(shù)作為R&D投入的代理變量。
4.控制變量
參考相關(guān)文獻,本文選取如下控制變量:①股權(quán)性質(zhì),虛擬變量,國有企業(yè)以“1”代表,非國有企業(yè)以“P”代表;②治理結(jié)構(gòu),取第一大股東持股比例來衡量;③相對價值,取托賓Q值來衡量。
(四)模型構(gòu)建
為檢驗政府補助對創(chuàng)新績效的影響中R&D投入是否發(fā)揮中介作用,本文基于中介效應檢驗方法建立模型。最早的中介效應檢驗方法是逐步法,由Baron和Kenny在1986年提出[32](P1173-82)。首先建立模型①—③,判斷解釋變量政府補助(用Gov表示)對被解釋變量創(chuàng)新績效(用Partent表示)影響過程中中介變量R&D投入(用R&D表示)的中介效應,如果Gov能夠通過影響變量R&D而對Partent產(chǎn)生影響,則稱R&D為中介變量(圖2是相應的路徑圖)。c表示Gov對Partent的總效應,ab表示Gov經(jīng)R&D產(chǎn)生的中介效應,c表示Gov對Partent的直接效應。若c顯著,且系數(shù)a和b都顯著,則中介效應顯著。若系數(shù)c、a和b都顯著,且系數(shù)c不顯著,則Gov對Partent的影響過程中R&D具有完全中介效應。
但是,逐步法在復雜程度高的中介效應檢驗中存在缺陷,已經(jīng)不能夠滿足越來越多研究的需求,所以溫忠麟和葉寶娟提出了新中介效應檢驗流程(見圖3)[33](P731-745)。第一步,檢驗模型①中系數(shù)c,c顯著,為中介效應,否則為遮掩效應。第二步,依次檢驗模型②和③中的系數(shù)a和b,若a、b顯著,代表間接效應顯著,轉(zhuǎn)第四步,若a、b至少有一個不顯著,轉(zhuǎn)第三步。第三步,采用Bootstrap法檢驗ab的顯著性,若顯著,代表間接效應顯著,轉(zhuǎn)第四步,否則停止檢驗。第四步,檢驗模型③中的系數(shù)c,若不顯著,說明直接效應不顯著,只有中介效應,若顯著,說明直接效應顯著,轉(zhuǎn)第五步。第五步,若ab與c同號,代表部分中介效應顯著,若ab與c異號,則為遮掩效應。
根據(jù)以上關(guān)于中介效應的分析,以及為檢驗本文假設,建立回歸模型(1)—(10)。模型中l(wèi)nGovit代表i公司第t年獲得政府補助總額加1的對數(shù),lnR&Dit代表i公司第t年R&D投入總額加1的對數(shù),Partentit代表i公司第t年的創(chuàng)新績效,iPartentit代表i公司第t年的實質(zhì)性創(chuàng)新績效,auPartentit代表i公司第t年的策略性創(chuàng)新績效,Soeit代表i公司第t年的企業(yè)性質(zhì)、Lsoit代表i公司第t年的治理結(jié)構(gòu)、Tobinqit代表i公司第t年的相對價值,εit為隨機誤差項。
模型(1)主要檢驗假設H1,即貧困地區(qū)上市公司政府補助對R&D投入存在顯著的促進作用。lnR&Dit為被解釋變量,lnGovit為解釋變量,Soeit、Lsoit、Tobinqit為控制變量。當模型(1)中系數(shù)β1的回歸結(jié)果顯著為正時,假設H1得以驗證。
模型(2)(3)(4)分別檢驗假設H2,H2a和H2b,即貧困地區(qū)上市公司政府補助對創(chuàng)新績效存在顯著的促進作用、貧困地區(qū)上市公司政府補助對實質(zhì)性創(chuàng)新存在顯著的促進作用和貧困地區(qū)上市公司政府補助對策略性創(chuàng)新存在顯著的促進作用。Partentit、iPartentit、auPartentit為被解釋變量,lnGovit為解釋變量,其余變量為控制變量,當模型(2)(3)(4)中夕β1的回歸結(jié)果顯著為正時,假設H2、H2a和H2b得以驗證。
模型(5)(6)(7)分別檢驗假設H3、H3a和H3b,即貧困地區(qū)上市公司R&D投入對創(chuàng)新績效存在顯著的促進作用、貧困地區(qū)上市公司R&D投入對實質(zhì)性創(chuàng)新存在顯著的促進作用和貧困地區(qū)上市公司R&D投入對策略性創(chuàng)新存在顯著的促進作用。Partentit、iPartentit、auPartentit為被解釋變量,lnR&Dit為解釋變量,其余變量為控制變量,當模型(5)(6)(7)中夕數(shù)β1的回歸結(jié)果顯著為正時,驗證了假設H3、Ma和H3b。
模型(8)(9)(10)為檢驗R&D投入對政府補助和創(chuàng)新績效中介效應的部分模型。根據(jù)中介效應檢驗方法可知,模型(1)(2)(8)構(gòu)成檢驗假設H4的中介模型,即貧困地區(qū)上市公司R&D投入在政府補助與創(chuàng)新績效中發(fā)揮顯著的中介作用。模型(1)(3)(9)構(gòu)成檢驗假設H4a的中介模型,即貧困地區(qū)上市公司R&D投入在政府補助與實質(zhì)性創(chuàng)新中發(fā)揮顯著的中介作用。模型(1)(4)(10)構(gòu)成檢驗假設H4b的中介模型,即貧困地區(qū)上市公司R&D投入在政府補助與策略性創(chuàng)新中發(fā)揮顯著的中介作用。
三 實證分析
(一》描述性統(tǒng)計
樣本數(shù)據(jù)的基本情況如表2所示。貧困地區(qū)創(chuàng)新績效、實質(zhì)性創(chuàng)新和策略性均值偏小,說明貧困地區(qū)上市公司整體的創(chuàng)新能力相對較弱。在R&D投入中,標準差達到了6.4105,極大值與極小值相差19.3543,說明貧困地區(qū)上市公司間的R&D投入存在較大差異。在創(chuàng)新績效、實質(zhì)性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新中,標準差分別為13.7702、6.6820和8.4632,極大值與極小值相差分別為79、44和43,由此可看出貧困地區(qū)上市公司的創(chuàng)新能力存在很大差異。在政府補助中,均值為15.8017,標準差為1.9621,說明政府對貧困地區(qū)上市公司的支持相對來說較平均。相比控制變量企業(yè)性質(zhì)和相對價值,治理結(jié)構(gòu)標準差及極大值極小值差距較大,說明應主要控制治理結(jié)構(gòu)的差異。
《二)相關(guān)性檢驗
表3反映了主要變量的Pearson相關(guān)系數(shù),表中解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.5,說明不存在多重共線性的問題。政府補助與R&D投入、創(chuàng)新績效、實質(zhì)性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新之間的相關(guān)系數(shù)顯著為正,R&D投入與創(chuàng)新績效、實質(zhì)性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新之間的相關(guān)系數(shù)顯著為正,初步驗證了H1、H2、H2a、H2b、H3、H3a、H3b。為了進一步檢驗各變量之間的相關(guān)性,本研究在回歸時分別對每個模型中解釋變量的方差膨脹因子(Vif)以及平均方差膨脹因子(Mean Vif)進行了計算,理論界認為當0≤Vif≤10時,各解釋變量之間就不存在多重共線性,檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)各變量的方差膨脹因子與平均方差膨脹因子均小于2,說明各解釋變量之間不存在多重共線性,可以進一步進行回歸分析。
(三)回歸結(jié)果分析
本研究采用Stata 15.0軟件對模型進行估計。在面板數(shù)據(jù)回歸中,首先對各模型采用豪斯曼(Hausman)檢驗來判斷使用固定效應回歸還是隨機效應回歸,豪斯曼檢驗的原假設為使用隨機效應回歸,檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)均接受原假設,因此本文均采用隨機效應進行回歸。
表4列示了貧困地區(qū)上市公司政府補助、R&D投入和創(chuàng)新績效三者之間的關(guān)系。模型(1)為政府補助與R&D投入關(guān)系的估計結(jié)果,政府補助與R&D投入在1%水平下顯著正相關(guān),說明貧困地區(qū)上市公司政府補助能夠促進R&D投入,H1得到驗證。模型(2)為政府補助與創(chuàng)新績效關(guān)系的估計結(jié)果,政府補助系數(shù)為1.342,且在5%的水平下顯著,說明貧困地區(qū)上市公司政府補助能夠促進創(chuàng)新績效,且投入一個單位的政府補助能回報超過一個單位的創(chuàng)新績效,驗證了H2o模型(5)為R&D投入與創(chuàng)新績效關(guān)系的估計結(jié)果,R&D投入與創(chuàng)新績效在1%水平下顯著正相關(guān),說明貧困地區(qū)上市公司R&D投入促進了創(chuàng)新績效的提升,驗證了H3。模型(8)為政府補助、R&D投入與創(chuàng)新績效之間關(guān)系的估計結(jié)果,政府補助和R&D投入的系數(shù)都在10%的水平下顯著為正,結(jié)合模型(1)和(2)的回歸結(jié)果可以看出,R&D投入在政府補助與創(chuàng)新績效之間起到部分中介的作用,且中介效應占總效應的比重為24%,驗證了H4o
表5是貧困地區(qū)上市公司政府補助、R&D投入和實質(zhì)性創(chuàng)新及策略性創(chuàng)新關(guān)系的回歸結(jié)果。從模型(3)模型(6)列回歸結(jié)果可看出貧困地區(qū)上市公司政府補助、R&D投入分別與實質(zhì)性創(chuàng)新呈顯著正相關(guān),驗證了H2a、Ma。模型(9)為政府補助、R&D投入與實質(zhì)性創(chuàng)新之間關(guān)系的估計結(jié)果,政府補助和R&D投入的系數(shù)都在10%的水平下顯著為正,結(jié)合模型(1)(3)的回歸結(jié)果可知,R&D投入在政府補助與實質(zhì)性創(chuàng)新之間起部分中介作用,且中介效應占總效應的比重為26%,驗證了H4a。從模型(4)(7)列回歸結(jié)果可看出貧困地區(qū)上市公司政府補助、R&D投入分別與策略性創(chuàng)新顯著正相關(guān),驗證了H2b、H3b。模型(10)為政府補助、R&D投入與策略性創(chuàng)新之間關(guān)系的估計結(jié)果,政府補助和R&D投入的系數(shù)都不顯著,結(jié)合模型(1)(4)的回歸結(jié)果來看,無法判定R&D投入的中介作用,因此需進一步采用Bootstrap法檢驗,檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)R&D投入在政府補助與策略性創(chuàng)新之間具有中介效應,驗證了Hob。對比模型(3)和(4)的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)相比策略性創(chuàng)新,政府補助對實質(zhì)性創(chuàng)新績效的促進作用更大也更顯著。對比模型(6)和(7)的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),相比策略性創(chuàng)新,R&D投入對實質(zhì)性創(chuàng)新績效的促進作用更大也更顯著。
(四)穩(wěn)健性檢驗
本研究采取了兩種方法進行穩(wěn)健性檢驗:①將被解釋變量創(chuàng)新績效作滯后1期處理,重復以上步驟進行回歸,結(jié)論仍然保持不變;②對模型(1)至模型(10)采用依次加入控制變量的方法進行回歸,結(jié)論仍然保持不變。說明本文回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。
(五)進一步研究
上述研究已經(jīng)檢驗貧困地區(qū)上市公司政府補助、R&D投入對創(chuàng)新績效有促進作用,且R&D投入在政府補助與創(chuàng)新績效之間起中介作用。政府對貧困地區(qū)上市公司進行補助的最終目的是讓企業(yè)以創(chuàng)新帶動經(jīng)濟,而貧困地區(qū)上市公司是否能準確捕捉市場需求,提高創(chuàng)新的轉(zhuǎn)化率,從而提升企業(yè)的營業(yè)績效呢?對這一間題有必要進行深入研究。
本文取營業(yè)利潤率作為營業(yè)績效的代理變量,研究政府補助、R&D投入與營業(yè)績效之間的關(guān)系。表6列示了貧困地區(qū)上市公司政府補助、R&D投入和營業(yè)績效三者之間的關(guān)系。第(1)列為政府補助與營業(yè)績效關(guān)系的估計結(jié)果,政府補助與營業(yè)績效在1%水平下顯著負相關(guān),說明貧困地區(qū)上市公司政府補助反而抑制了營業(yè)績效。第(2)列為R&D投入與營業(yè)績效關(guān)系的估計結(jié)果,R&D投入與營業(yè)績效在1%水平下顯著負相關(guān),說明貧困地區(qū)上市公司R&D投入抑制了營業(yè)績效的提升。第(3)列為政府補助、R&D投入與營業(yè)績效之間關(guān)系的估計結(jié)果,政府補助系數(shù)在5%水平下顯著為負,R&D投人在10%水平下顯著為負,結(jié)合表4模型(1)和表6第(1)列的回歸結(jié)果可以看出,R&D投入在政府補助與營業(yè)績效之間起到部分中介的作用,且中介效應占總效應的比重為21%。由上述可知,貧困地區(qū)上市公司政府補助、R&D投入反而抑制了營業(yè)績效。雖然貧困地區(qū)上市公司政府補助、R&D投入促進了創(chuàng)新績效,但是創(chuàng)新績效轉(zhuǎn)化率低,導致營業(yè)績效反而下降。
四 結(jié)論和政策建議
(一)結(jié)論
本文以貧困地區(qū)上市公司2007-2018年面板數(shù)據(jù)為研究樣本,利用隨機效應方法檢驗了貧困地區(qū)上市公司政府補助、R&D投入對創(chuàng)新績效的影響,得出以下結(jié)論:
(1)貧困地區(qū)上市公司政府補助和R&D投入均促進了創(chuàng)新績效。政府補助激勵了貧困地區(qū)上市公司進行R&D投入,R&D投入在政府補助與創(chuàng)新績效中具有中介效應,中介效應占總效應的比重為24%,說明對于貧困地區(qū)上市公司來說,政府補助充實了企業(yè)研發(fā)資金,對其R&D投入和創(chuàng)新績效起到了實質(zhì)性的作用。
(2)貧困地區(qū)上市公司政府補助和R-D投入對實質(zhì)性創(chuàng)新的激勵作用大于策略性創(chuàng)新。貧困地區(qū)上市公司的實質(zhì)性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新均受到了政府補助和R&D投入的激勵作用,且R&D投入具有中介效應,相比策略性創(chuàng)新,政府補助、R&D投入對實質(zhì)性創(chuàng)新的激勵作用更大,說明在貧困地區(qū)上市公司中,尋租行為較少。
(3)貧困地區(qū)上市公司創(chuàng)新轉(zhuǎn)化率尚有欠缺。政府補助激勵了R&D投入,但是營業(yè)績效卻與政府補助、R&D投入顯著負相關(guān),R&D投入在政府補助與營業(yè)績效中具有中介效應,中介效應占總效應的比重為21%,說明盡管政府補助提升了貧困地區(qū)上市公司的創(chuàng)新績效,但是卻未能給企業(yè)帶來實際的盈利。
《二)政策建議
1.拉動企業(yè)自身R&D投入,提高創(chuàng)新效率
貧困地區(qū)上市公司創(chuàng)新資源不及經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)企業(yè)資源豐富,政府財政政策的傾斜能夠彌補一定的缺陷。政府關(guān)注的重點不應僅僅停留在企業(yè)R&D投入增長了多少,而應在于政府補助是否拉動了企業(yè)自身R&D投入。為了提高創(chuàng)新效率,企業(yè)應充分利用政府補助進行高水平的研發(fā)投入,吸引研發(fā)人才加入以及促進現(xiàn)有研發(fā)人員的積極性,推動企業(yè)核心競爭力提升。
2.提高補助對象甄別的科學性,減少尋租行為
由于企業(yè)對政府補助政策的響應程度存在差異,因此政府對貧困地區(qū)上市公司進行補助前應加強對補助對象甄別的科學性,提高企業(yè)響應程度,補助那些真正重視創(chuàng)新,以技術(shù)突破為目標,大力進行創(chuàng)新活動的企業(yè),以減少企業(yè)為了“求扶持”而做出尋租行為。加強引導獲得補助的企業(yè)提高補助資金的利用率,使政府補助發(fā)揮持久長效作用。
3.建立以經(jīng)濟價值和社會價值為導向的政府補助機制
政府補助貧困地區(qū)上市公司最終目的是盤活當?shù)亟?jīng)濟,所以要建立以經(jīng)濟價值為導向的補助機制,引導貧困地區(qū)上市公司提高創(chuàng)新轉(zhuǎn)化率,以創(chuàng)新帶動經(jīng)濟,提高當?shù)亟?jīng)濟實力。貧困地區(qū)上市公司擔任著為所在地擴大就業(yè)機會、提高稅收收入和帶動當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展等責任,所以政府補助政策也應對積極參與扶貧的企業(yè)有所傾斜,激勵貧困地區(qū)上市公司承擔更多的社會責任,實現(xiàn)提升經(jīng)濟價值和社會價值的雙重目標。
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