■/ 汪 洋 陸 園

一、理論分析與研究假設(shè)

當(dāng)前學(xué)術(shù)界主要以企業(yè)全要素生產(chǎn)率作為研究企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的替代變量，但對于財政補(bǔ)貼能否促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展尚無定論。部分學(xué)者持補(bǔ)貼促進(jìn)觀：Bernini &Pellegrini（2011）認(rèn)為財政補(bǔ)貼能夠在提高企業(yè)投資效率和規(guī)模效率的基礎(chǔ)上提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。Moffat（2014）研究發(fā)現(xiàn)財政補(bǔ)貼顯著提升獲得補(bǔ)貼企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平。任曙明和呂鐲（2014）認(rèn)為財政補(bǔ)貼提供的融資支持完全可以抵消融資約束對于企業(yè)生產(chǎn)效率的負(fù)向影響。王薇和艾華（2018）研究表明財政補(bǔ)貼會激發(fā)企業(yè)研發(fā)投入，進(jìn)而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。另外一些學(xué)者持補(bǔ)貼抑制觀，否定了財政補(bǔ)貼對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用（Obeng &Sakano，2000）。任曙明和張靜（2013）的研究表明財政補(bǔ)貼不利于企業(yè)生產(chǎn)效率的提升。閆志俊和于津平（2017）以中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本研究發(fā)現(xiàn)財政補(bǔ)貼對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升有著顯著抑制影響。陳昭和劉映曼（2019）研究財政補(bǔ)貼、技術(shù)創(chuàng)新對制造業(yè)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響發(fā)現(xiàn)，財政補(bǔ)貼對制造業(yè)上市公司發(fā)展質(zhì)量的提升有著顯著抑制作用。

相比補(bǔ)貼促進(jìn)觀，筆者贊同補(bǔ)貼抑制觀。主要基于以下考慮：首先，補(bǔ)貼過程的不透明會抑制補(bǔ)貼效果，導(dǎo)致政府補(bǔ)貼的無效率，甚至負(fù)效率（徐保昌和謝建國，2015）。其次，尋租抑制財政補(bǔ)貼效果，會對企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)面影響（蔡棟梁等，2018）。再次，政治因素也致使財政補(bǔ)貼抑制了企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。表現(xiàn)在：一是社會保障驅(qū)使。李政和楊思瑩（2018）發(fā)現(xiàn)受保障就業(yè)等因素影響，財政補(bǔ)貼很可能流入夕陽產(chǎn)業(yè)和僵尸企業(yè)，導(dǎo)致補(bǔ)貼錯配，補(bǔ)貼資金僅使此類企業(yè)輸血存活并未推動企業(yè)提高發(fā)展質(zhì)量。二是政治關(guān)聯(lián)影響。Zheng &Zhu（2013）發(fā)現(xiàn)企業(yè)與政府之間的政治聯(lián)系有助于企業(yè)獲得補(bǔ)貼資金。三是官員政績考核。為了快速取得政績以利于升遷，政府官員往往并不關(guān)注企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效率，而著眼于轄區(qū)內(nèi)有多少規(guī)模企業(yè)，解決了多少就業(yè)問題以及創(chuàng)造多少財政收入等，企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升并非政府補(bǔ)貼行為的主要目標(biāo)（徐保昌和謝建國，2015）。最后，因財政補(bǔ)貼資金屬于政府資金，企業(yè)往往抱著有比沒有強(qiáng)的心態(tài)申請和使用政府補(bǔ)貼，也會降低政府補(bǔ)貼效率（唐書林等，2016）。綜上，提出假設(shè)1：

H1：財政補(bǔ)貼顯著抑制企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

企業(yè)生產(chǎn)效率提高及產(chǎn)品創(chuàng)新離不開研發(fā)投入帶來的技術(shù)創(chuàng)新，但技術(shù)創(chuàng)新并不總是帶來企業(yè)技術(shù)進(jìn)步進(jìn)而實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展（陳麗姍和傅元海，2019），只有技術(shù)成果得以轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力才能實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)率的提升?？紤]以下原因，研發(fā)投入很可能抑制企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展：一是機(jī)會成本的存在。企業(yè)資本是有限的，當(dāng)投入更多資本用于技術(shù)創(chuàng)新，意味著投入生產(chǎn)的資本隨之減少，生產(chǎn)性資本減少進(jìn)一步導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)出的降低；二是沉沒成本的存在。研發(fā)活動有著極大的不確定性，從研究階段到開發(fā)階段、再到規(guī)模投產(chǎn)需要相當(dāng)長周期，大多研發(fā)創(chuàng)新活動并未取得成功，形成沉沒成本。此外，陳昭和林濤（2018）指出任何企業(yè)生產(chǎn)效率的提高都離不開研發(fā)投入，并且只有研發(fā)投入達(dá)到足夠規(guī)模才能發(fā)揮作用，而當(dāng)無法滿足投入門檻時，研發(fā)投入越多反而會拖累企業(yè)財務(wù)，不利于企業(yè)運作，從而影響企業(yè)發(fā)展質(zhì)量。基于以上分析，提出假設(shè)2：

H2：企業(yè)研發(fā)投入顯著抑制企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

另外，陳昭和劉映曼（2019）認(rèn)為由于遮掩效應(yīng)的存在，政府補(bǔ)貼雖然抑制企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的提升，但是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新弱化了政府補(bǔ)貼的負(fù)向影響。企業(yè)研發(fā)動機(jī)增強(qiáng)，引導(dǎo)財政補(bǔ)貼資金更多投入到技術(shù)創(chuàng)新之中，優(yōu)化資金使用結(jié)構(gòu)，切實發(fā)揮財政補(bǔ)貼作用。同時，財政補(bǔ)貼資金的注入，使企業(yè)資金變得更加充裕，生產(chǎn)性投入得到滿足的同時，有多余資金進(jìn)行技術(shù)研發(fā)，以期通過科技創(chuàng)新為企業(yè)發(fā)展創(chuàng)造新動能。基于以上分析，提出假設(shè)3：

H3：研發(fā)投入削弱了財政補(bǔ)貼對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的抑制作用。

二、研究設(shè)計

（一）變量定義

1.因變量。企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。學(xué)術(shù)界關(guān)于高質(zhì)量發(fā)展的測度已有不少，宏觀經(jīng)濟(jì)研究中主要有兩種方法：一是構(gòu)建指標(biāo)體系，如以“五大發(fā)展”為基礎(chǔ)構(gòu)建評價體系；二是選擇替代變量，如全要素生產(chǎn)率、綠色全要素生產(chǎn)率。對于微觀主體則主要以全要素生產(chǎn)率為替代變量進(jìn)行研究。本文沿用前人成果，以全要素生產(chǎn)率作為衡量企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)。在計算企業(yè)全要素生產(chǎn)率時，一般有常規(guī)的OLS 法、OP 法及LP 法，徐保昌和謝建國（2015）、陳昭和劉映曼（2019）認(rèn)為通過LP 法測算得到的全要素生產(chǎn)率更加穩(wěn)健、也更有效。本文選擇用LP法測算企業(yè)全要素生產(chǎn)率以衡量企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。

2.自變量。財政補(bǔ)貼。企業(yè)財務(wù)報告中會列示企業(yè)當(dāng)年獲得的財政補(bǔ)貼金額。為消除企業(yè)規(guī)模差異造成的影響，借鑒陳昭和劉映曼（2019）的做法，用財政補(bǔ)貼與營業(yè)收入比值進(jìn)行衡量。

3.調(diào)節(jié)變量。研發(fā)投入。借鑒賀炎林和朱偉豪（2017）的做法，用研發(fā)費用占營業(yè)收入的比重進(jìn)行衡量。

4.控制變量。借鑒已有文獻(xiàn)，本文選擇企業(yè)規(guī)模、勞動力規(guī)模、董事會規(guī)模、股權(quán)集中度、資本結(jié)構(gòu)、盈利能力、企業(yè)成長性、現(xiàn)金流、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)作為控制變量。

變量定義見表1。

表1 變量定義表

（二）模型構(gòu)建

為檢驗假設(shè)，構(gòu)建如下模型：

模型（1）僅包括因變量和控制變量，用于檢驗?zāi)Ｐ驼w擬合情況。模型（2）在模型（1）基礎(chǔ)上加入自變量，檢驗財政補(bǔ)貼對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。模型（3）進(jìn)一步加入研發(fā)投入、財政補(bǔ)貼與研發(fā)投入的交互項，用于檢驗研發(fā)投入調(diào)節(jié)作用下財政補(bǔ)貼對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。

（三）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選擇2015-2019 年度A 股上市公司數(shù)據(jù)作為研究樣本，并對樣本進(jìn)行了以下處理：（1）剔除ST、*ST 公司及中途退市公司；（2）剔除金融類上市公司；（3）剔除數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失公司。最終得到3014家公司共13630個樣本。數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和Wind數(shù)據(jù)庫。本次實證檢驗使用stata14.1處理。

三、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

表2 是多元回歸模型中各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從表中可以看出：1.通過LP 法計算的tfp 均值為15.877，標(biāo)準(zhǔn)差為1.029，取值分布在8.219 和20.475之間，與大多數(shù)學(xué)者計算結(jié)果相近。2.subsidy 有9881 個樣本數(shù)據(jù)，均值為0.996，意味著平均而言財政補(bǔ)貼金額占營業(yè)收入比重未達(dá)到1%，補(bǔ)貼強(qiáng)度不高，但個別年份，個別企業(yè)獲得的補(bǔ)貼非常充足。3.research的均值為12.216，表示每個企業(yè)每年研發(fā)費用投入占營業(yè)收入的比重達(dá)到12.216%，個別企業(yè)研發(fā)投入十分充足。4.企業(yè)規(guī)模、職工人數(shù)以及董事會規(guī)模均以自然對數(shù)形式體現(xiàn)。前十大股東持股比例比較集中，均值達(dá)到60%，樣本企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率和總資產(chǎn)報酬率都不高，有33%的樣本企業(yè)為國有企業(yè)。

表2 變量描述性統(tǒng)計表

（二）相關(guān)性檢驗

各變量之間的Pearson 相關(guān)性分析如表3 所示?？梢园l(fā)現(xiàn)除了企業(yè)規(guī)模的自然對數(shù)與全要素生產(chǎn)率相關(guān)性比較高外，其他各變量之間不存在高度相關(guān)性。

表3 變量相關(guān)系數(shù)表

（三）回歸結(jié)果分析

對回歸模型進(jìn)行方差膨脹因子檢驗，變量間不存在多重共線性。另外，Hausman檢驗顯示固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型，因此，我們選擇固定效應(yīng)模型。

全樣本檢驗結(jié)果如表4所示。模型（1）是針對自變量的檢驗，財政補(bǔ)貼與因變量在1%置信水平上顯著，并且系數(shù)為負(fù)，說明財政補(bǔ)貼顯著抑制企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，假設(shè)1 得證。加入控制變量后，模型整體擬合效果優(yōu)化，同時，財政補(bǔ)貼的系數(shù)在1%置信水平上顯著為負(fù)。模型（3）中，繼續(xù)加入調(diào)節(jié)變量研發(fā)投入以及與財政補(bǔ)貼的交互項。此時，財政補(bǔ)貼的系數(shù)依然在1%置信水平上顯著負(fù)向影響全要素生產(chǎn)率，假設(shè)1 再次得證。研發(fā)投入在1%置信水平上負(fù)向顯著，說明研發(fā)投入在企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中起抑制作用，假設(shè)2 得證。交互項在1%置信水平上正向顯著，表明企業(yè)研發(fā)投入會正向調(diào)節(jié)財政補(bǔ)貼對全要素生產(chǎn)率的作用效果，即研發(fā)投入削弱了財政補(bǔ)貼的抑制作用，假設(shè)3 得證。此外，整體來看，企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)報酬率及現(xiàn)金流均顯著正向影響企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，但勞動力規(guī)模、股權(quán)集中度顯著為負(fù)，說明勞動力規(guī)模越大、股權(quán)集中度越高越不利于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，不利于企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。究其原因：企業(yè)勞動力規(guī)模過大，出現(xiàn)“出工不出力”現(xiàn)象，勞動生產(chǎn)率反而降低，而股權(quán)集中度越高，出現(xiàn)“一股獨大”現(xiàn)象，也會對企業(yè)戰(zhàn)略決策產(chǎn)生消極影響。

表4 全樣本回歸分析表

從企業(yè)異質(zhì)性視角來看，不同企業(yè)獲得的財政補(bǔ)貼金額和強(qiáng)度差別較大，如表5所示。

表5 2015-2019年度分樣本企業(yè)獲得財政補(bǔ)貼情況統(tǒng)計表

1.技術(shù)水平：高新技術(shù)企業(yè)與非高新技術(shù)企業(yè)。高新技術(shù)企業(yè)具有技術(shù)創(chuàng)新活躍、極具發(fā)展?jié)摿Φ奶攸c，探索財政補(bǔ)貼對高新技術(shù)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響顯得很有必要。為此，我們以上市公司母公司是否認(rèn)定為高新技術(shù)企業(yè)及3 年窗口期將樣本分為高新技術(shù)企業(yè)組和非高新技術(shù)企業(yè)組，檢驗結(jié)果如表6所示。兩組檢驗中，財政補(bǔ)貼的系數(shù)在1%置信水平上顯著為負(fù)，并且高新技術(shù)企業(yè)組系數(shù)絕對值大于非高新技術(shù)企業(yè)組。研發(fā)投入的系數(shù)均在1%置信水平上顯著為負(fù)，說明無論是否為高新技術(shù)企業(yè)，研發(fā)投入皆抑制其發(fā)展質(zhì)量。但這種抑制作用在非高新技術(shù)企業(yè)中表現(xiàn)的更強(qiáng)。此外，高新技術(shù)企業(yè)組中研發(fā)投入依然存在正向調(diào)節(jié)作用，即高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)投入能夠顯著削弱財政補(bǔ)貼對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的抑制作用，但非高新技術(shù)企業(yè)組并未有同樣效果。

表6 基于技術(shù)水平分組的回歸分析結(jié)果

2.生命周期：成長期、成熟期與衰退期。根據(jù)生命周期理論，不同生命周期，企業(yè)的戰(zhàn)略選擇、創(chuàng)新能力和資金需求等方面呈現(xiàn)較大差異。周霞（2014）研究發(fā)現(xiàn)處于不同發(fā)展階段的上市公司，財政補(bǔ)貼所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益均不同。在此，借鑒Dickinson（2011）的做法，使用經(jīng)營、投資、籌資三類現(xiàn)金流凈額的正負(fù)組合來劃分生命周期，并且樣本企業(yè)均為上市公司，基本不存在初創(chuàng)期企業(yè)，將樣本按照成長期、成熟期、衰退期分為三組，劃分標(biāo)準(zhǔn)如表7，并做進(jìn)一步檢驗，檢驗結(jié)果見表8。

表7 企業(yè)生命周期階段劃分標(biāo)準(zhǔn)

由表8 可知，在未加入調(diào)節(jié)變量的檢驗中，財政補(bǔ)貼的系數(shù)在成長期企業(yè)組和成熟期企業(yè)組在1%置信水平上顯著為負(fù)，在衰退期企業(yè)組中負(fù)向影響效果不顯著。加入調(diào)節(jié)變量后，三組檢驗中研發(fā)投入的系數(shù)均在1%置信水平上顯著為負(fù)，成長期企業(yè)組和衰退期企業(yè)組，研發(fā)投入表現(xiàn)出削弱財政補(bǔ)貼的抑制作用，但在成熟期企業(yè)組并未體現(xiàn)。

（四）穩(wěn)健性檢驗

1.變更回歸模型。為了檢驗研究結(jié)果的穩(wěn)健性，本文利用隨機(jī)效應(yīng)模型（RE）和最小二乘法（OLS）做進(jìn)一步檢驗，結(jié)果如表9 所示。隨機(jī)效應(yīng)模型中，未加入調(diào)節(jié)變量前，財政補(bǔ)貼的系數(shù)在1%置信水平上顯著為負(fù)，加入研發(fā)投入和財政補(bǔ)貼的交互項后，財政補(bǔ)貼的系數(shù)依然在1%置信水平上顯著為負(fù)，驗證通過假設(shè)1；研發(fā)投入的系數(shù)依然在1%置信水上顯著為負(fù)，驗證通過假設(shè)2。交互項的系數(shù)在1%置信水平上顯著為正，研發(fā)投入的正向調(diào)節(jié)作用得到驗證。最小二乘法檢驗中，對年份進(jìn)行控制后，財政補(bǔ)貼的系數(shù)同樣在1%置信水平上顯著為負(fù)，加入研發(fā)投入和財政補(bǔ)貼的交互項后，財政補(bǔ)貼的系數(shù)依然在1%置信水平上顯著為負(fù)，假設(shè)1再次通過；研發(fā)投入的系數(shù)依然在1%置信水平上顯著為負(fù)，驗證通過假設(shè)2。交互項的系數(shù)在1%置信水平上顯著為正，假設(shè)3得證。

表9 隨機(jī)效應(yīng)和最小二乘法估計結(jié)果

2.考慮內(nèi)生性?？紤]到企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展可能受到上一期的影響，為了消除內(nèi)生性影響，我們采用差分GMM 進(jìn)行估計，結(jié)果進(jìn)一步驗證了前文的研究結(jié)果，結(jié)果如表10所示。

表10 差分GMM估計分析結(jié)果

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文利用2015-2019 年A 股上市公司數(shù)據(jù)，實證分析了財政補(bǔ)貼、研發(fā)投入對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)實影響。研究結(jié)論如下：

1.財政補(bǔ)貼顯著抑制企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。因為受監(jiān)督缺失、道德風(fēng)險以及尋租行為等因素影響，財政補(bǔ)貼資金的增加反而導(dǎo)致企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的降低。

2.研發(fā)投入顯著抑制企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。由于機(jī)會成本和沉沒成本的存在，研發(fā)投入并未能促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

3.研發(fā)投入發(fā)揮遮掩效應(yīng)，使得研發(fā)投入削弱了財政補(bǔ)貼對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的抑制作用。

4.相比非高新技術(shù)企業(yè)，財政補(bǔ)貼對高新技術(shù)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的抑制作用更加明顯，研發(fā)投入對高新技術(shù)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的抑制效果更弱，進(jìn)而，研發(fā)投入削弱財政補(bǔ)貼對高新技術(shù)企業(yè)的抑制作用，非高新技術(shù)企業(yè)并未體現(xiàn)。

5.財政補(bǔ)貼、研發(fā)投入在成長期、成熟期和衰退期企業(yè)中均表現(xiàn)出抑制作用，并且研發(fā)投入削弱了財政補(bǔ)貼的抑制效果。

（二）建議

1.明確財政補(bǔ)貼資金使用導(dǎo)向。由于穩(wěn)就業(yè)等因素，財政補(bǔ)貼資金會流入夕陽產(chǎn)業(yè)和僵尸企業(yè)，以期達(dá)到創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會等目標(biāo)。政府在針對該類企業(yè)發(fā)放補(bǔ)貼時，要避免“輸血”式救助，通過明確資金使用范圍，引導(dǎo)企業(yè)將資金用于設(shè)備改造、生產(chǎn)線更新以及技術(shù)研發(fā)等。

2.嚴(yán)格審核企業(yè)財政補(bǔ)貼申請。做好申請材料真實性核驗。一是核查企業(yè)報送的補(bǔ)貼申請，掌握企業(yè)基本情況。二是通過實地調(diào)查等方式核實企業(yè)相關(guān)材料的真實性。三是做好企業(yè)材料分析，及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)尋租行為，避免資金錯配。

3.加強(qiáng)財政補(bǔ)貼資金監(jiān)管力度。一是各級政府要制定完整的財政補(bǔ)貼資金管理辦法，或補(bǔ)貼企業(yè)需嚴(yán)格按照要求使用資金。二是定期對企業(yè)資金使用進(jìn)行審計，防止企業(yè)高管挪用、他用。三是建立事后問責(zé)制度。發(fā)現(xiàn)企業(yè)存在故意隱瞞或提供虛假信息的情況，立即追回補(bǔ)貼資金，并追加相應(yīng)處罰。

4.促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化。一是在重視基礎(chǔ)研究的同時加強(qiáng)應(yīng)用研究。二是充分利用財政補(bǔ)貼資金，切實保障研發(fā)活動順利完成。三是利用聯(lián)合研究開發(fā)等措施，降低企業(yè)的資本和風(fēng)險負(fù)擔(dān)。四是建立新技術(shù)、新工藝試點，使技術(shù)順利從實驗室走向生產(chǎn)線。