政治关联、政府补助与研发投入关系研究——来自民营上市公司的经验证据

刘姗姗，乐菲菲

(济南大学，山东 济南 250002)

近年来，在国家创新政策导向的影响下，自主创新热潮席卷我国民营企业，作为民营企业代表的创业板上市公司不断涌现。创新是一项投资周期较长、风险较高的活动，其顺利开展离不开资金的支持。政府补助作为政府干预企业经营的一种表现形式，是一种可得成本较低的资源，因此民营企业倾向于通过构建并加强企业政治关联，希望借助高管的政治背景获得更多的政府补助进而丰富自身现金流量，缓解借贷及财务压力，加大对企业创新活动的投入，促进企业整体价值提升。本文拟以我国民营上市公司为样本，在既有研究的基础上进一步探究政治关联、政府补助及研发投入三者之间的关系，揭示不同层级的政治关联对政府补助和研发投入的影响，以期为民营企业的健康发展提供有益参考。

一、理论分析与研究假设

(一)政治关联与政府补助

一般而言，政治关联是企业通过隐性的方式与政府之间形成的一种特殊关系，以此获得自身所需发展资源。政治关联有多种表现形式，在国内外上市公司中普遍存在[1]。目前，我国正处于产业转型升级的关键期，鉴于民营企业自身存在一定的局限，在制度环境不健全的领域易面临社会资源分配不合理、产权侵犯、融资难等问题，恶化了其经营环境，为获得经济资源分配优先权，一些民营企业热衷于政治寻租，希望以此获得更多政治资源和经济资源以助推企业发展。

杜勇和陈建英[2]研究发现，相比无政治关联的亏损企业，有政治关联的亏损企业更容易出于获取政府支持的目的而进行慈善捐赠，并以此获得更多的政府补助；周杰[3]认为政治关联对企业获取政府补助和开展技术创新活动均具有显著的促进作用,并且政府补助在政治关联和技术创新之间可产生某种中介效应；张金涛和乐菲菲[4]研究发现，政治关联可以帮助企业获得更多的政府补助。在资源效应[注]此处的资源效应是指政治关联有助于增强民营企业的资源获取能力,提高企业未来总收益。详见于蔚、汪淼军和金祥荣著《政治关联和融资约束:信息效应与资源效应》，原载于《经济研究》2012年第9期，第125～139页。假设下，一些民营企业为把握竞争优势，获得发展所需的创新经济资源，纷纷进行政治寻租，借此获得更多的政府补助。此外，考虑到政治寻租的主要目的是通过扩大政治影响力为企业换取更多的发展资源，故所接触官员的职位越高、与政府关系越好、政治影响力越大，企业得到的扶持就越多。据此本文提出假设1，即民营企业政治关联与政府补助正相关，且高管的政治关联层级(社会影响力)越高政府补助越多。

(二)政治关联与研发投入

近年来，民营企业政治寻租现象越来越突出，一些学者还提出了政治关联“诅咒效应”，即企业在通过建立政治关系获得相应资金、人才、信息资源支持后，受企业内部资源配置监管力度不够、管理者对企业发展前景过度自信或多元战略转变等影响，会造成所获资源并未真正流向创新研究方面，降低了创新研发的投入力度，导致企业创新绩效不佳。有的企业为获得更大的政治影响力往往会付出更多的寻租成本，减少了企业对创新活动的投入，从而导致创新绩效表现并未达到预期水平。罗明新[5]等人认为，政治关联对技术创新的影响有“双刃剑”效应，虽有利于创新资源获取但不利于创新资源投入，进而不利于创新绩效。还有不少学者认为，由于我国市场经济发展环境及制度体系不完善，政治关联作为制度环境下的产物，不仅可以为企业带来融资方便、税收优惠、政府补贴、延长贷款期限、产权保护等便利，而且在政治保护及研发经费财政奖补政策的影响下，企业会更倾向于加大创新研发投入以响应政府创新政策的号召。此外，企业高管的政治背景层级越高，其政治影响力就越大，既会向交易市场传递公司经营稳定的信号，提高创新融资效率，又可帮助企业获得更多可用于创新研究的财政奖励及补贴，进而刺激企业加大创新支出力度，提高企业自主创新水平。据此本文提出假设2，即民营企业政治关联与研发投入正相关，且高管的政治关联层级越高研发投入越多。

(三)政府补助的调节作用

创新是国之重任，是发展之动力[6]。随着我国经济发展进入高质量阶段，创新受到越来越多的关注。我国政府出台了一系列扶持政策加大对企业创新的激励力度，企业获得了更多的创新资源，近年来享受政府补助的创新企业数量有所增加，但整体占比仍然较低。各地政府资源通常会向国有企业倾斜，中小民营企业在创新发展中可获得的政府资源相对较少，因而不少民营企业希望通过建立与政府之间的隐性关系，以此得到更多创新奖补政策的倾斜及相关创新资源，其中政府补助作为可得成本较低的资源较为普遍。余明桂等[7]认为与地方政府建立政治关联的民营企业较之没有政治关联的企业确实能够获得更多的财政补贴，且在制度环境越差的地区，这种补贴的获取效应越强。对于企业而言，创新是一项高投资、高风险活动，需要大量的资金投入，而政府补助可以帮助企业缓解财务周转困难和资金短缺问题，减少创新活动的坏账风险。同时，企业在政府补助的帮助下，增加了可自由支配的现金流，使企业拥有更多现金储备，这在一定程度上会刺激企业加大创新研发投入，使政治关联对创新投入的积极作用更多地通过政府补助的形式表现出来。据此本文提出假设3，即政府补助正向调节了政治关联的积极作用，并促进了民营企业加大研发投入。

二、研究设计

(一)变量的选取

1.政治关联。既有研究中对于政治关联的衡量并无确切标准。例如，罗党论和刘晓龙[8]以具有政治背景的董事所占比例来衡量政治关联；李维安和徐业坤[9]以董事长及总经理的政治背景来衡量政治关联；闫雪琴和孙晓杰[10]以企业所有高管的政治背景作为衡量标准。本文借鉴既有经验，认为企业董事或总经理现任或曾任职于政府部门，担任或曾经担任党代表、人大代表或政协委员，或在某行业组织占据重要席位，凡符合以上条件之一即可表明存在政治关联。

2.政治关联层级。本文参照企业董事或总经理过去及现在的履历，了解其与哪一层级政府有联系，并将其由高到低归类划分为中央、省级、市级、县级以及县级以下5个政治关联层级。其中，企业董事或总经理中的党代表、人大代表、政协委员和行业协会领导级别比同级政府级别低一级。

3.政府补助。考虑到企业规模的影响，仅依据政府补助金额进行判定可能会降低结果的可信度，故本文采用政府每年对企业的补助金额与企业规模的比值进行衡量。

4.研发投入。研发投入包括研发人才队伍建设及研发资金投入两部分。由于不同企业的产业性质不同、规模大小不一，故研发人才队伍建设采用研发人员数与企业规模的比值来衡量，研发资金投入采用研发投入总金额与企业规模的比值来衡量。

5.控制变量。选取控制变量是为考察企业内部治理结构、资本构成、所在地市场化水平、经营发展状况、成长性等因素的影响，本文参照田利辉[11]等人的做法，选取市场化水平、企业规模、资产负债率、第一大股东持股比例、股权制衡、总资产收益率和主营收入增长率等指标作为控制变量，另对行业及年度进行控制，具体定义详见表1。

表1相关变量说明

(二)数据来源与模型设计

1.数据来源。本文选取2012年—2016年我国民营上市公司的数据为研究样本，剔除保险及金融行业公司数据，筛选非ST公司数据，并对数据在 1%以下和 99%以上的分位数进行Winsorize缩尾处理以增强数据可靠性，最终得到7773家民营上市公司数据。此外，衡量企业所在地市场化水平的指数来源于王小鲁等人编著的《中国分省份市场化指数报告(2016)》[12]。政治关联及政治关联层级数据根据公司所披露的年度报表中有关高管的政治背景及履历进行整理得到。

2.模型设计。本文设计了3个模型，模型1用于验证政治关联与政府补助之间的关系，模型2用于验证政治关联与研发投入之间的关系，模型3用于检验政府补助在政治关联与研发投入之间所承担的角色。具体如下：

FS=a0+a1PC1+a2PC2+a3Control+ε

(1)

INV=b0+b1PC1+b2PC2+b3Control+ε

(2)

INV=c0+c1PC1+c2PC2+c3FS+c4Control+ε

(3)

三、实证检验

(一)描述性统计与相关性分析

表2是变量的描述性统计结果。由表2可知，7773家有效样本中存在政治关联的企业占比高达86.2%，且整体政治关联层级较高。研发资金投入MON及研发人才队伍建设PER两者系数均值较低，说明我国民营企业整体创新投资强度不高；政府补助FS与研发资金投入MON两者均值差别不大，显示出较高的相关性；政治关联PC1和政治关联层级PC2与政府补助FS及研发资金投入MON没有表现出显著相关；研发人才队伍建设PER与政治关联PC1显著正相关，但与政治关联层级PC2显著负相关；市场化水平MAR与政治关联PC1在1%的统计水平上显著负相关，说明经济越发达的地区企业政治关联度越低；市场化水平MAR与政府补助FS、研发资金投入MON及研发人才队伍建设PER系数都在1%的统计水平上显著为正，说明市场化程度越高，资源分配越公平合理，企业也更注重创新研发。

表2描述性统计结果和主要变量Pearson相关性

注：*、**、***分别代表在10%、5%和 1%的统计水平上显著。

(二)线性回归分析

考虑到Pearson操作仅表示两个变量之间的相关关系，结果可能存在一定偏差，因而本文采用线性回归分析以作进一步检验，结果如表3所示。

表3回归结果分析

注：*、**、***分别代表在10%、5%和1%的统计水平上显著。

由表3可知，在模型1的回归结果中，政治关联PC1与政府补助FS在1%的统计水平上显著正相关，说明政治背景的存在的确会给企业带来更多的政府补助，这也解释了为什么越来越多的企业热衷于构建政治关联。但政治关联层级PC2却与政府补助FS在1%的统计水平上负相关，表明假设1中“高管的政治关联层级越高政府补助越多”没有通过检验。可能的原因是，企业政治寻租的目的有多样性，企业寻求政治关联，除了可以获得一定的经济补助外，可能对企业进入管制行业以及在借贷限制和产权保护等方面也会有更多帮助，故而企业倾向于通过较高的政治影响力获得更多对经营有利的其他特殊待遇以实现企业业绩的增长。在模型2的回归结果中，政治关联PC1与研发投入INV在1%的统计水平上显著正相关，验证了假设2中的“民营企业政治关联与研发投入正相关”。目前，国家大力倡导科技创新，为创新企业提供了政策、税收、资金等方面的优惠，企业通过政治关联获得特殊待遇后，也会积极响应政府创新号召，加大企业创新研发投入。另外，政治关联层级PC2的回归系数显著为负，表明假设2中的“高管的政治关联层级越高研发投入越多”没有通过检验。可能的解释为，企业在构建高层级政治关联的过程中花费了较多的寻租成本，较高的寻租成本会对企业创新研发投入形成一定的挤出效应。在模型3的回归结果中，政府补助FS与研发投入INV在1%的统计水平上显著正相关，说明政府补助缓解了企业财务资金周转问题，丰富了现金储备，有利于企业加大创新研发投入。另外，政治关联PC1与创新投入INV的系数(0.022)仍在1%的统计水平上显著，但较之模型2的系数(0.033)略小，说明企业依靠政治背景可以获得更多的研发经费补助，用于丰富其自身所需的创新资本进而促使企业增加创新投资。从这一角度来说，政治关联对企业创新研发投入的积极影响更多是通过政府补助的形式表现出来。由此，假设3得到验证。此外，市场化水平MAR、企业规模SIZE、总资产收益率ROA在3个模型中均在1%的统计水平上显著正相关；资产负债率LEV、主营收入增长率GRO与研发投入INV都在1%的统计水平上显著负相关。

为防止回归变量存在多重共线性进而影响结果的可信度，本文利用方差膨胀因子进行再次验证，最终所有VIF值均小于2，说明不存在明显的多重共线性问题。另外，为防止变量之间存在内生性，本文进行了hausman检验，最终结果显示p值约为0.958，接受原假设，故所有解释变量均为外生变量，结论可靠(实证结果限于篇幅而未列示)。

(三)分组回归分析

为进一步检验政府补助的调节作用，本文特引入政治关联与政府补助的乘数作为交叉项，以企业是否存在政治关联进行分组，对样本进行分组回归分析，结果如表3所示。由表3中模型4的回归结果可以看出，引入交叉乘数后，模型的拟合度明显提高。此外，研发投入INV和政治关联层级PC2及政治关联PC1的系数皆显著，说明政治关联与研发投入正相关，但政治关联层级越高研发投入越少。政治关联PC1与政府补助FS的交叉项系数在1%的统计水平上显著为正，且加入这一交叉项变量后政治关联PC1与研发投入INV的系数仍显著为正并略有增大，说明政府补助正向调节了政治关联对研发投入的积极影响，并且这种积极作用更多是通过政府补助这一形式表现出来。另外，市场化水平MAR、资产收益情况ROA及政府补助FS的系数皆有明显提升，说明市场经济发展水平、企业经营状况及政府财政支持对企业研发投入有积极作用，结论与前文一致。

四、结论与启示

(一)结论

本文在既有研究的基础上，采用2012年—2016年我国民营上市公司数据，进一步探究了政治关联、政府补助与研发投入三者之间的关系。实证研究表明：其一，政治关联与政府补助正相关，但政治关联层级与政府补助负相关；其二，政治关联与研发投入正相关，但政治关联层级与研发投入负相关；其三,政府补助正向调节了政治关联的积极作用，并促进了研发投入的增加。

(二)启示

在我国，多数民营企业因在企业规模、经营管理、融资以及社会资源的配置等方面存在一定的问题而使其创新发展受限，因而希望通过构建高层级的政治关联以获得更多的政府补助。政治关联作为企业的一种重要外部资源，在一定程度上影响着民营企业的健康发展，企业应充分利用政治关联所带来的政策性资源并努力发挥其最大效用，促进企业利润增长。但在这一过程中也应充分考虑到企业政治寻租的成本，尤其是企业在追求较高的政治影响力时，其寻租成本也会随之增加，且所需承担的就业、服务、环保等社会责任也会增加，一定程度上会造成对企业创新资源投入的挤出。同时，政府在资源配置中占据重要地位，应更加公平合理地配置各类资源，适当加大对民营企业财政性补助的倾斜力度，缓解民营企业创新研发资金不足的问题，更好地调动民营企业创新积极性。此外，政府还应不断完善创新发展环境，健全企业产权保护法规，加强对民营企业的产权保护，为民营企业搭建公平公正的创新资源获取平台，并出台更多的创新激励、奖励政策以充分激发民营企业的创新活力。当然，民营企业的管理者也应提高对企业创新投资的重视程度，积极推动企业自主创新。