政治关联、政府补助与技术创新投入关系研究

魏长升，蒋 琳

(河海大学 商学院，江苏 南京 211100)

政治关联、政府补助与技术创新投入关系研究

魏长升，蒋 琳

(河海大学 商学院，江苏 南京 211100)

基于政治关联视角，以沪深两市信息技术行业上市公司为研究对象，分析政治关联、政府补助与技术创新投入三者之间的关系。研究发现，政治关联、政府补助均对信息技术行业技术创新投入具有正向显著作用。政治关联可以分为两种类型：代表委员类政治关联与政府官员类政治关联。研究表明两种类型的政治关联对技术创新投入力度的作用机制不同。政治关联利用政府补助的中介作用正向作用于信息技术行业的技术创新投入，代表委员类政治关联发挥一定的调节作用。

技术创新投入；政治关联；政府补助；中介效应；调节效应

我国作为转型中的发展中国家，市场化程度不高，政府对市场的管制较多，政府参与企业活动、国家干预经济运行的频率比较高，现阶段我国法律建设有待完善、各地区市场化程度有待提高。企业在发展过程中，特别重视寻求多种途径与政府建立关联，从而能更为方便地获得由政府控制的至关重要的资源，比如投融资的便利及更多的政府补助等。这些优势资源会直接作用于企业的日常行为，影响企业的财务行为乃至企业价值。在经济转型的背景下，企业试图与政府建立政治关联的需求比较强烈，因而建立政治关联的现象比较普遍，但政治关联极有可能是“扶持之手”，也可能是“掠夺之手”。政府在企业的生存发展过程中担任着重要角色，产生着巨大影响。

近年来，我国信息技术行业技术创新投入逐年增加，专利数量激增。很多学者认为政府补助资助政策是造成这一现象的重要原因[1]。已有研究讨论了科技创新投入与政府补助之间的关系，笔者则探讨在政治关联影响下，政府补助对企业技术创新投入的影响；同时，研究不同类型的政治关联对企业技术创新投入的影响及区别。

1 理论分析与研究假设

1.1 政府补助与企业技术创新投入

财政补助具有一定的信号效应，企业获得政府给予的技术创新活动补贴的同时就向市场和投资者释放利好消息，这会直接或间接地增加银行以及其他社会资本的进入，间接增加企业科技创新投入的资金。然而，在信息不对称情况下，政府甄别企业的实际运行状况存在一定难度。GARCIA等通过收集奥地利1998—2000年的整体微观数据来研究政府的财政资金投入和补贴对企业技术创新的影响，实证结果表明，中央政府对企业技术创新方面的财政资金投入每增加2.3%的强度，就能够带动相关技术产出增加1%[2]。刘全清以上市的高技术服务类企业为研究样本，通过实证研究发现，相比较于税收优惠对企业技术创新投入的激励效应，财政补贴激励作用更为直接有效；政府对上市公司研发投入进行财政补贴可有效引导更多的资源投入到企业的研发活动中，增强企业技术研发能力[3]。吕晓军通过研究战略性新兴产业上市公司数据，得出政府补贴激励企业增加技术创新投入的结论[4]。王维等通过研究信息技术行业，认为政府补助对企业研发投入存在正向影响[5]。基于上述分析，笔者提出假设H1：

H1政府补助正向影响企业技术创新投入。

1.2 政府补助的中介效应

FACCIO等对全世界35个国家的800多家企业进行配对比较研究，发现在遇到资金困难时，具有政治关联的企业能够更多地得到本国政府的援助，在同等条件下具有政治关联的企业能够获得政府更多的援助资金[6]。廖东平通过对我国深圳中小板和创业板上市高新技术企业进行研究，发现政治关联对高新技术企业创新投资有正向影响，高新技术企业通过构建政治关联可以获得更多制度性资源、弥补法律缺陷及防止政府侵害产权[7]。李健等通过研究认为政府在干预微观企业创新活动中发挥了积极作用[8]。政治关联对于高新技术行业获取政府补助进而增加技术创新投入的贡献较大。基于上述分析，笔者提出假设H2：

H2政府补助在政治关联正向影响企业技术创新投入中起中介作用。

1.3 政治关联的调节效应

政治关联是一把双刃剑，不同企业环境下不同类型政治关联会带来不同结果。MUTTAKIN等通过对新兴经济体的研究发现，具有政治关联的家族企业的财务绩效要优于不存在政治关联的家族企业，然而存在政治关联的非家族企业的财务绩效低于政治关联的家族企业[9]。政府官员类政治关联可能受政府干预影响，受政治目标影响牺牲部分经济利益；代表委员类政治关联则主要由选举产生。政府鼓励名望高、实力强的企业家参与到政治生活中，是为了维护政商之间的和谐关系，进而共同促进城市发展。政府并不从中干预企业的经营活动，还能为企业提供所需资源和利益，被视为“扶持之手”。罗明新认为政治关联对技术创新的影响是间接的[10]。郭思显通过研究2011—2014年深圳证券交易所中小板上市企业中被国家火炬计划认定为高新技术的企业，发现代表委员类政治关联对研发投入影响不显著，研发投入并没有起到显著的中介作用，而是政治关联起到了调节作用，即存在代表委员类政治关联的企业研发投入对企业价值的正向影响要强于无代表委员类政治关联企业[11]。刘雷等从公司治理政治关联的视角出发，认为大股东政治关联对再创新能力存在着明显的促进作用[12]。结合我国的国情，政治关联指企业高层管理者中至少有一人与政府部门之间存在密切关联，主要有两种形式：第一类是企业高管现在或者曾经在党委(纪委)、政府、人大或者政协常设机构、法院、检察院担任政府官员；第二类是企业的高管曾任或现任各级人大代表或政协委员。基于上述分析，笔者提出假设H3：

H3代表委员类政治关联正向调节政府补助与企业技术创新投入之间的关系。

1.4 研究模型

基于上述假设，构建研究模型，如图1所示。

图1 研究模型

2 研究设计

2.1 样本及数据来源

根据研究需要，笔者选取2011—2015年在上海证券交易所和深圳证券交易所上市的信息技术行业上市公司为研究样本。在最终确定样本数据时，剔除金融类样本公司和曾被ST或*ST过的上市公司及信息披露不完全的上市公司，最终得到81家上市公司的平衡面板数据，共有405个样本观测值。政治关联数据主要通过查阅上市公司年报、巨潮资讯、中国证监会等网站手工收集整理得出。上市公司中技术创新投入缺失的，通过手工查阅上市公司年报的“研发支出”、“开发支出”、“研发投入”、“研发费用”等项目获得。其他数据主要来源于国泰安。数据处理过程主要采用Stata14.0、SPSS22.0和Excel软件。

2.2 变量设计

经过筛选得到主要变量，其具体类型、名称、代码及含义如表1所示。

2.3 模型构建

笔者采用温忠麟等[13]的依次检验方法，设计如下模型，检验假设H1与H2。

Tech=β0Policyi+β1Naturei+β2Yeari+

β3Nori+β4Levi+β5Rcai+β6Sizei+εi

(1)

Grants=β0Policyi+β1Naturei+β2Yeari+

β3Nori+β4Levi+β5Rcai+β6Sizei+εi

(2)

Tech=β0Policyi+β1Grantsi+β2Naturei+

β3Yeari+β4Nori+β5Levi+β6Rcai+β7Sizei+εi

(3)

为进一步检验两类政治关联对中介变量政府补助的影响，笔者设计如下模型。

Tech=β0Govi+β1Reprei+β2Naturei+

β3Yeari+β4Nori+β5Levi+β6Rcai+β7Sizei+εi

(4)

Grants=β0Govi+β1Reprei+β2Naturei+

β3Yeari+β4Nori+β5Levi+β6Rcai+β7Sizei+εi

(5)

Tech=β0Govi+β1Reprei+β2Grantsi+β3Naturei+

β4Yeari+β5Nori+β6Levi+β7Rcai+β8Sizei+εi

(6)

笔者引入政府补助与政治关联类变量的交乘项，设计以下模型检验假设H3。

表1 研究变量及含义

Tech=β0Policyi+β2Policyi×Grantsi+β3Naturei+

β4Yeari+β5Nori+β6Levi+β7Sizei+β8Rcai+εi

(7)

进一步研究政府官员类政治关联与代表委员类政治关联的调节效应，对政府官员类和代表委员类政治关联进行分组回归，具体模型为：

Tech=β0Govi+β1Grantsi+β2Govi×Grantsi+

β3Naturei+β4Yeari+β5Nori+β6Levi+

β7Sizei+β8Rcai+εi

(8)

Tech=β0Reprei+β1Grantsi+β2Reprei×Grantsi+

β3Naturei+β4Yeari+β5Nori+β6Levi+

β7Sizei+β8Rcai+εi

(9)

2.4 描述性统计

样本数据的均值与标准差如表2所示，可以看出政治关联特别是政府官员类政治关联现象比较普遍；作为信息技术行业，技术创新均值达到0.820，表明信息技术行业尤为重视技术创新投入，技术创新投入占利润总额的比重较高，整个行业的创新能力就较高；此外，各主要变量的标准差都比较小，变化比较平稳。

进一步对各主要变量进行相关性分析，如表3所示。从表3的相关性系数可以看出，各变量之间基本存在显著相关性，可进行进一步的回归分析。

表2 主要变量描述性统计

表3 主要变量相关性分析

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著水平

3 实证结果分析

3.1 全样本回归分析

在回归分析前，对变量进行异方差以及多重共线性检验。方差膨胀因子均小于2(限于篇幅省略)，表明自变量之间不存在明显共线性。经检验，模型可能存在异方差，笔者运用Stata14.0软件进行稳健回归方法检验假设H1与H2，结果如表4所示。

表4 全样本回归结果

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著水平

由模型(1)回归结果可知，政治关联与技术创新投入在10%水平上显著为正，说明政治关联能很好地推动信息技术行业进行技术创新活动。由模型(2)回归结果可知，政府补助与政治关联在10%水平上显著为正，说明政治关联能帮助高管利用自身的政府资源优势获取政府补助，从而为企业技术创新投入带来正向影响。由模型(3)回归结果可知，技术创新投入与政府补助在1%水平上显著，技术创新投入与政治关联的关系不显著，根据文献[13]的依次检验方法，政治关联对技术创新投入的作用完全通过政府补助来实现。

由模型(4)回归结果可知，政府官员类政治关联与技术创新投入在5%水平上显著正相关，与代表委员类政治关联在10%水平上负相关，说明政府官员类政治关联推动企业进行技术创新投入，代表委员类政治关联所带来的利益并没有弥补企业的寻租成本，反而对企业的科技创新投入造成了负面影响。由模型(5)回归结果可知，政府补助与政府官员类政治关联在1%水平上显著正相关，这说明政府官员类政治关联带来更多政府补助。政府补助与代表委员类政治关联在5%水平上显著负相关，这意味着代表委员类政治关联并不能够为企业带来更多的政府补助，甚至有一定的负面影响。由模型(6)回归结果可知，技术创新投入与政府官员类、代表委员类这两种政治关联之间的关系不显著，与政府补助在1%水平上显著正相关，可见政治关联对技术创新投入的作用完全通过政府补助来实现。

根据模型回归结果，可以看出企业性质、企业规模对企业技术创新投入的影响不显著，企业的存活期越长，企业的技术创新实力越强。企业的营业净利率与企业的技术创新投入、政府补助显著负相关，说明企业技术创新投入活动的开展是以牺牲利润为代价的。企业的资产负债率与企业技术创新投入、政府补助显著负相关，表明过高的财务杠杆会对企业技术创新投入活动产生约束，阻碍企业技术创新活动的开展。资本保值增值率与企业技术创新投入、政府补助显著负相关，说明企业的技术创新投入是以牺牲所有者权益、企业的快速发展为代价的。综上，假设H1与H2得到验证。

3.2 样本分类回归

根据调节效应的检验步骤，引入政治关联与政府补助的交乘项检验其调节效应。通过检验两个模型的R2改变量和系数的显著性来检验政治关联所起的调节作用。因为调节变量是类型变量，所以进行分组回归检验。笔者利用SPSS22.0对政府官员类政治关联和代表委员类政治关联进行分组回归检验假设H3，结果如表5所示。

表5 调节效应检验结果

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著水平

根据模型(7)的回归结果可知，引入政治关联与政府补助的交乘项后，R2变化显著，表明政治关联正向调节信息技术行业技术创新投入与政府补助的关系。模型(8)的回归结果显示，R2变化不显著，且政府官员类政治关联与政府补助交乘项的系数不显著，这表明政府官员类政治关联在信息技术行业技术创新投入与政府补助的关系中并未发挥调节作用。模型(9)的回归结果显示，R2变化显著，代表委员类政治关联与政府补助交乘项的系数显著，这表明代表委员类政治关联正向调节信息技术行业技术创新投入与政府补助的关系。良好的政商关系能够减少政府对企业利益的侵占，同时会给企业获取资源带来一定的优势，为企业进行技术创新活动提供隐性福利支持。假设H3得证。

3.3 T检验

为直观反映政治关联的类别对企业技术创新投入的影响，笔者分别对政府官员类样本组和代表委员类样本组进行独立样本T检验，结果如表6所示。结果表明政治关联，特别是政府官员类政治关联会增加企业技术创新投入，这与回归结果一致。代表委员类样本组与无代表委员类样本组在技术创新投入方面并无显著差异。原因可能是不同于寻租的代表委员类高管，无代表委员身份的高管将这部分成本投入到企业自身建设之中，企业自身经营活动产生的效益与政府资源优势带来的效益差别不大，这也与回归结果一致。

表6 样本T检验结果

4 结论与建议

4.1 研究结论

研究发现，政府补助不仅对信息技术行业的技术创新投入有正向作用，且在政治关联对技术创新投入的作用过程中起着中介作用。政府补助在一定程度上缓解了企业创立阶段的融资问题，加快企业发展速度，加速企业价值创造。

政府官员类政治关联和代表委员类政治关联这两种不同类型的政治关联完全通过政府补助影响信息技术行业技术创新投入，不过影响方向截然相反。追本溯源，笔者认为行业的特殊性会影响研究结论，信息技术行业的核心竞争力在于先进的技术以及充足的专业人才，企业规模和性质等因素无法左右企业的技术创新投入，企业的研发投入是以一定的企业利润为代价实现的。

在政治关联的调节作用方面，研究发现政治关联具有显著的调节效应，即存在政治关联企业获得的政府补助对研发投入的正向影响要强于无政治关联的企业。政府官员类政治关联不具有显著的调节效应，代表委员类政治关联起着显著的调节效应，存在代表委员类政治关联的企业能获得更多的政府补助。

4.2 建议

对于企业而言，应当合理利用有效的外部社会资本进行技术创新活动，不能一味地否定与回避政治关联。特别是在经济转型的重要时期，对企业生存和发展而言重要的资源被政府掌握着，企业应当在一定程度上控制政治关联的风险，将外部资源转化为内部资源，发挥良好的协同效应。政治关联能够为企业带来更多的优质资源，企业可以选择开发资源，但过度的寻租行为仍然是不可取的，毕竟企业的资源是有限的。合理配置内外资源，着重培养建设企业内部能力，合理利用政治关联优势，扬长避短，规避追求寻租行为带来的负面影响。

对于政府而言，一方面，市场化改革是必须坚定推行的，减少对社会资源配置的干涉也是必要的；另一方面，政府可以多鼓励社会责任意识强的创新型企业家参政议政，参与到社会活动中。同时，政府要采取多种措施鼓励企业进行创新活动，实现企业和政府的共存共赢。政府对企业的扶持应该是持续的，而不是间断性的，应辅以建立健全的监督机制，实现企业目标和政府、社会目标的协同发展。

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ResearchontheRelationshipbetweenPoliticalLinkage,GovernmentalSubsidyandTechnologicalInnovationInput

WEIChangsheng,JIANGLin

It studied the relationship between political connections, government grants, technology investment of technology companies from Shanghai Stock Exchange and Shenzhen Stock exchange on the view of political connections. It shows that political connections, government grants both have positive impact on technology innovation. It divides political connections into two kinds by government official and representative member. It shows that different kinds of political connections have different impact on technology investment. In a word, political connections have a positive impact on the technology investment by government grants, besides, representative member has regulating effect in this process.

technology investment ; political connections; government grants; mediating effects; moderating effects

2095-3852(2017)06-0715-06

A

2017-07-06.

魏长升(1965-)，男，湖北武汉人，河海大学商学院副教授，主要研究方向为税法、风险管理、企业财务、会计学.

F407.67

10.3963/j.issn.2095-3852.2017.06.014

WEIChangsheng:Assoc. Prof.; School of Business, Hohai University, Nanjing 211100, China.