政府补助、技术创新与企业绩效——基于A 股上市公司的经验证据

(山东大学 管理学院，山东 济南 250014)

一、引言

我国特有的经济体制决定了政府在国民经济活动中占据着主导地位。政府常常实行多种政策来支持企业开展研发创新活动，以期促进企业的技术进步、推动企业高质量发展，其中政府采取最直接的激励措施就是对企业给予补贴。根据《中国科技经费投入统计公报》，2019 年我国的研发经费支出为21 737 万亿元，比2018 年增长10.5 个百分点，排名世界第二，仅次于美国；研发经费支出占GDP 的比重为2.19%，比2018 年提高0.05 个百分点。同时，根据《2019 年全球创新指数报告》，我国科技创新实力排在全球第14 位，名次较2018 年有所上升。但是，相较于排名前十的发达国家仍存在较大的差距，我国创新能力还需要进一步提升。当前，高端、先进产业核心技术的落后仍制约着我国企业的高质量发展。因此，在迈向科技强国的道路上，如何推动企业技术创新、促进产业结构优化升级、提升企业绩效成为亟需解决的重要问题。

近年来，政府支持对于企业技术创新和经营绩效的影响越来越受到学术界的关注。相关学者研究了政府补助与企业绩效的关系，部分研究显示研发补助有利于经营绩效的提高[1-2]，而彭中文等[3]研究发现研发补助不利于企业绩效的提升。另有一些学者研究了政府补助和企业创新的关系，指出政府补助可以提高企业的专利产出数量与质量[4-7]。还有部分学者研究了技术创新对企业绩效的影响，发现企业研发活动与市场价值之间存在显著的正相关关系[8-12]。这些研究成果为探索改善和提高企业绩效的途径做了很大贡献，也得到了广泛认可。但是，当前大多数的研究尚未将政府补助、技术创新、企业绩效三者置于同一研究机制内，深入探讨政府补助影响企业绩效内在机理的研究较少，因此，这也构成了本文研究的出发点。本文尝试分析并检验政府补助、技术创新和企业绩效三者之间的关系，从而为优化政府补助政策、提升企业绩效拓展新的思路。

高管人员作为“理性经济人”，往往倾向于选择更符合自身利益的项目[13]。股权激励作为一种将管理层利益与股东利益结合起来的长期绩效机制，会激发高管对研发创新活动的热情，使得高管人员主动关注有利于企业长期发展的创新项目，从而在很大程度上减少高管的短视行为[14]。因此，本文探讨了高管股权激励情境下，政府补助对企业绩效的影响。此外，Alzoubi[15]指出，股权结构是现代公司治理机制的核心，股权结构差异对企业绩效具有至关重要的影响。随着所有权高度集中，企业大股东会利用其控制权优势通过合法且隐蔽的方式“侵占”中小股东的利益。因此，本文进一步地研究了股权集中度情境下，政府补助是否会加剧大股东的异化行为，从而削弱其对企业创新投资的促进作用，最终影响企业的经营业绩。

基于以上分析，本文运用中国A 股上市公司2012—2017 年面板数据，研究了政府补助、技术创新与企业绩效之间的关系，同时考察了高管股权激励与股权集中度的情境效应。实证分析发现:(1)政府补助能够发挥信号传递作用，可以有效地提升企业绩效，并且技术创新在其中发挥了部分中介作用；(2)高管股权激励不能正向调节政府研发补助与技术创新的关系，但可以正向调节技术创新与企业绩效的关系；(3)股权集中度在“政府补助—技术创新—企业绩效”的作用路径中，均起负向调节作用。

本文的研究贡献主要体现在:(1)拓宽了研究视角，不同于以往文献直接研究政府补助对企业绩效的影响，引入了技术创新这一关键变量，发现了政府补助作用于企业绩效的具体路径；(2)从高管激励机制与股权结构两个视角同时入手，结合宏观政策支持和微观公司治理内外两个角度分析中国上市公司的经营绩效问题，以此明确政府补助的作用环境。概括来说，本文明确了政府补助的激励效应以及政府补助作用于企业经营绩效的内在机制，对相关研究领域有一定的理论贡献；同时，对政府如何发挥激励效应、企业如何深化公司治理有一定的管理启示。

二、理论基础与研究假设

(一)政府补助与企业绩效

现有的研究成果对政府补助与企业绩效之间的关系并未达成共识。有些学者研究发现无偿为企业提供研发补助不利于企业绩效的提升，原因在于:政府与企业之间存在信息不对称，企业会利用一些方式迎合甚至欺骗政策制定者以获取研发补助，这会极大地削弱研发补助的积极效应。还有一些学者研究发现政府补助与企业绩效之间没有显著的相关关系。但大部分学者认同为企业提供研发补助有利于企业绩效的提升，他们发现政府研发补助能够发挥激励企业开展研发创新的效应，帮助企业获得并保持核心竞争优势，进而有利于企业长久稳定发展。

基于信号传递理论，当政府为企业提供财政支持时，会向企业所处行业发出认可信号[16-17]，吸引外部投资者的关注与参与，从而缓解企业外部融资困境，为企业带来创新资源，改善企业经营环境。一方面，政府补助直接为企业提供了大笔现金流，增加了企业的营业外收入，提高了偿债能力，向市场投资者传递出积极的财务信号，有利于企业融资规模的扩大；另一方面，政府无偿为企业提供财政支持会建立起政企关系，很容易被外界视作为企业提供了信誉担保，同时向外界投资者传达一种积极的资源信号，进而有利于企业扩大生产经营。实证研究方面，尚洪涛和黄晓硕[18]研究发现，财政补助对企业绩效有显著的促进作用。Tundis 等[19]利用意大利特伦托省的酒店数据和当地政府给予的补贴数据，分析发现，地方政府补助会显著提升企业绩效。邓超等[2]通过分析中小创新型企业数据，发现政府补助显著促进了中小创新型企业经营状况的改善。基于此，本文提出假设1:政府补助对企业绩效有显著的正向影响。

(二)技术创新在政府补助和企业绩效之间的中介关系

技术创新理论认为，由于技术创新本身具有公共产品的特性，其往往会引发溢出效应。有研究表明，溢出效应的存在极大地降低了企业开展创新活动的积极性。在当前我国经济转型时期，政府这只“看得见的手”通过给予财政补助等方式来主动补偿企业开展技术创新的溢出效应，以提高企业的创新动力，目标是通过增加企业的研发投入来帮助企业实现良好的业绩。现有文献认为，从政府补助政策的实施到企业绩效的增长需要经过很多环节[16]。有学者提出政府补助与企业绩效之间存在中介变量，戴浩和柳剑平[20]分析了创业板科技型中小企业数据，研究发现:在政府补助对企业成长的影响过程当中，研发经费投入起到了中介作用，而技术人员投入未起到明显的中介作用；丘东等[21]基于企业研发投入的中介效应实证检验了政府研发补助与企业创新绩效的关系。综合学者们的研究成果发现，政府补助会推动企业技术创新的发展，而技术创新又会对企业绩效发挥作用。因此，在研究政府补助对企业绩效的影响时，应当加入技术创新在二者之间发挥的中介作用。基于此，本文提出假设2:技术创新在政府补助和企业绩效两者之间起着中介作用，即政府补助通过促进企业的技术创新，进而改善企业绩效。

(三)高管股权激励的情境效应

基于委托代理理论，经营权与所有权的分离导致了信息不对称，进而产生道德风险。高管人员作为“理性经济人”，往往将自身利益最大化作为决策目标，他们不愿意承担额外的私人成本，故而会产生一些短视行为[22]。创新活动因其所具有的高风险与收益不确定性等特征，往往不受到管理者的重视。然而，在当前我国经济转型背景下，创新作为企业保持持久的竞争优势以及推出更优产品的关键环节，对企业的经营绩效有着至关重要的影响。

相关研究表明，当高管持有企业股份后，其利益便会与企业所有者利益“捆绑”在一起[23-25]，就会更加重视有利于企业长远发展的创新活动，将政府补助资金更多地投入到有价值的创新项目中，从而实现企业的技术积累[26]。如果研发失败导致股价下跌，股权激励的价值也会降低。为了避免损失，拥有股权激励的高管会主动加大研发过程中的监督力度，促进创新成果的转化，为消费者提供更加优质的产品，进而改善企业经营。将高管持股比例与公司绩效挂钩可以增加高管人员的激励效应，使得高管人员充分发挥他们的专业才能，不仅会合理分配研发补助资金，还会主动寻求降低成本和改善经营管理的方法，实现企业绩效最大化的目标。由此可见，股权激励作为一种能够长期激励管理者的机制，可以有效提高企业自主创新能力与经营业绩。本文提出假设3:高管股权激励在“政府补助—技术创新—企业绩效”的作用路径中，起正向调节作用，即高管股权激励正向调节政府补助和技术创新的关系，同时还正向调节技术创新与企业绩效之间的关系。

(四)股权集中度的情境效应

基于代理理论，股权结构的高度集中使得拥有优势地位的控股股东与中小股东之间经常出现第二类代理问题，即企业控股股东会利用其控制权优势，通过关联交易或资金占用等合法且隐蔽的方式来“侵占”企业获得的财政支持，导致研发创新资金不足。这不仅不利于企业创新活动的顺利展开，甚至会干扰企业的正常生产经营秩序，为企业长期发展带来巨大的负面影响。同时，由于少数控股股东持有较多的股份份额，资产流动性限制较大，控股股东需要承担企业创新带来的大部分资金贬值风险。因此，考虑到自身利益，企业控股股东会减少政府研发补助对创新活动的投入，严重削弱了研发补助的激励效应，甚至会给企业正常经营活动产生不利影响。

另一方面，虽然政府为企业无偿提供研发资源和创新项目，但是创新活动本身所具有的信息不对称性和产出的不确定性等特点，为控股股东利用各种方式“侵占”政府补助资金提供了有利的外部环境。而且政府难以有效监督企业研发活动的详细情况，这使得企业控股股东利用控制权优势“侵占”政府研发资金的异化行为很难被发现。基于此，提出假设4:股权集中度在“政府补助—技术创新—企业绩效”的作用路径中，起负向调节作用，即股权集中度会负向调节政府补助和技术创新的关系，同时还负向调节技术创新与企业绩效之间的关系。

本文的研究框架如图1 所示。

图1 研究框架

三、样本与研究设计

(一)样本选取与数据来源

本文选择我国A 股上市公司作为研究对象，样本时间跨度为2012—2017 年。参考已有研究，本文按照以下标准对初始数据进行筛选:剔除银行等金融行业公司样本；剔除当年经营异常的公司样本；剔除了变量存在严重缺失的上市公司样本。经过筛选，最终共获得1 198 家上市公司7 188 个年度平衡面板数据。对于缺失数据少的样本，本文通过搜索公司年报补充了相关数据，剔除的都是数据缺失严重的公司，因此，选用平衡面板数据并不会影响本文的分析。

上市公司的财务数据主要来源于国泰安CSMAR 数据库；公司年度专利申请数据与年度发明专利数据来自《中国知识产权专利网》，部分缺失数据根据交易所网站公布的上市公司年报信息手工整理得出。本文利用Eviews8.0 和SPSS25.0 统计软件进行计量分析。

(二)变量定义

1.被解释变量

被解释变量为企业绩效(ROA)。选用总资产净利润率来衡量我国上市公司的经营绩效。总资产净利润率用年末净利润与总资产的比值来计算。以往文献研究政府补助对企业绩效的影响，并未将政府补助收入从收益中剔除，其原因是:政府补助作为企业的一项营业外收入，会直接带来企业收入的增加，因此在研究政府补助对企业绩效的影响时，没有从收益中剔除此项收入。而且，我们在剔除政府补助以后，重新估计了模型，发现变量系数和显著性没有明显改变。故而，我们在估计模型时未从收益中剔除政府补助。同时，采用净资产收益率(ROE)作为替代变量，用以进行稳健性检验。

2.解释变量

解释变量为政府补助(SUB)。企业获得的政府补助包括财政补贴、财政贴息、税费减免返还等多项收入，用企业在年报利润表中披露的政府补助明细来计算，并对其用总资产进行标准化处理。考虑到政府补助也可能是企业入驻当地政府园区时谈定的一种入驻优惠措施，与是否进行创新关系相对较小，我们在政府补助明细表里搜索“入驻优惠类的政府补助”，发现研究样本中只有两家公司获得过“入驻优惠类的政府补助”，且金额占其当年各项目补贴总额的比值很小，因此，在估计模型时没有将该类数据予以剔除。

3.中介变量

中介变量为技术创新(PAT)。在以往的研究中，专利申请量相对于专利授权量来说更能及时地反映企业的创新水平，因此，本文选取年度专利申请总数来衡量企业技术创新。同时，以公司当年申请发明专利的数量(PAT2)作为技术创新的替代指标，用以进行稳健性检验。为了更好地反映专利数据的离异程度，同时结合对数函数中对真数的要求，本文对这两个指标分别加1 之后再取自然对数。

4.调节变量

调节变量分别为高管股权激励(MSR)和股权集中度(TOP)。对于高管股权激励(MSR)，少数学者将管理者被授予的股权数量作为股权激励的衡量指标，但是大多数学者采用高管持股比例来测度股权激励强度。考虑到研究数据的可获取性，本文参照乐怡婷[13]的做法，采用年末高管持股比例来衡量股权激励强度；对于股权集中度(TOP)，本文用公司年末第一大股东持股比例来衡量。

5.控制变量

借鉴Boeing[27]、夏宇[28]、Shu 等[29]学者们的研究，本文引入了几个会对研究结论产生影响的变量，主要包括:企业规模(SIZE)、财务杠杆(LEV)、企业成长性(GROW)、企业现金实力(CASH)和独立董事比例(OUTS)。此外，本文还控制了行业、年度对企业绩效产生的影响。

变量定义与说明如表1 所示。

表1 主要变量定义

(三)模型构建

基于研究设计，为了检验H1 政府补助对企业绩效的影响，构建模型(1):

根据Baron 和Kenny[30]提出的方法检验H2 技术创新的中介作用，构建模型(2)、(3)和(4):

为了检验H3 高管股权激励对“政府补助—技术创新—企业绩效”的调节作用，构建模型(5)和(6):

为了检验H4 股权集中度对“政府补助—技术创新—企业绩效”的调节作用，构建模型(7)和(8):

其中，α表示截距，β表示系数，Controls为各个控制变量，i为样本公司，t表示年份，ε为随机误差项。

四、实证结果及分析

(一)描述性分析

表2 报告了变量的描述性统计结果。从表2 可以看出，公司绩效(ROA)的最大值为1.202，最小值为-0.725，这表明我国上市公司绩效差别比较大，有个别公司盈利状况相当不乐观。本文已对年度专利申请量进行了对数处理，技术创新变量(PAT)最小值为1.386，最大值为10.061，可见我国上市公司在创新产出方面具有较大差异。政府补助强度(SUB)的最大值是0.667，是均值0.013 的51.308 倍，而最小值为0，可以看出不同上市公司之间的补助差额较大。政府补助强度的平均值大于中位数0.008，可见我国上市公司中部分公司获得了较高的政府补助。在高管激励层面，高管人员平均持股比例(MSR)总和大约为14.3%，最小值为0，最大值达到0.892，可见有些公司高管人员未持股，而有些公司高管人员的持股比例高达80%以上，由此表明我国上市公司在采用股权激励方面差异较大。在股权集中度层面，股权集中度(TOP)最大值为0.875，可见上市公司存在“一股独大”现象。

表2 变量的描述性统计

(二)相关性分析

表3 列示了各变量间的相关性分析结果。

表3 的相关性分析显示，政府补助(SUB)与技术创新(PAT)、技术创新(PAT)与企业绩效(ROA)以及政府补助(SUB)与企业绩效(ROA)之间都为显著的正相关关系。各个变量之间的相关系数最大值是0.543，远小于0.8，可以初步判定各个变量之间不存在多重共线性。进一步计算各变量的方差膨胀因子，VIF 最大值是1.98，远远小于上限值10，表明各变量之间不存在显著的多重共线性问题。

表3 变量间的相关关系

(三)回归分析

1.政府补助、技术创新与企业绩效

表4 反映了政府补助、技术创新与企业绩效之间关系的实证结果。由模型1 可知，政府补助(SUB)与企业绩效(ROA)之间显著正相关(β ＝0.199，p<0.01)，这表明加大政府补助力度会显著提高企业的经营绩效，假设H1 得到验证。由模型2 和模型3 可知，政府补助(SUB)与技术创新(PAT)之间显著正相关(β ＝7.072，p<0.01)，技术创新(PAT)与企业绩效(ROA)之间显著正相关(β ＝0.003，p<0.01)。这说明政府研发补助会促进企业的创新产出，创新产出又会对企业绩效发挥作用。模型4 同时纳入政府补助与技术创新之后，政府补助(SUB)对企业绩效(ROA)的影响效应由原来的0.199(p<0.01)下降到0.181(p<0.01)，技术创新产生的中介效应为0.021(7.072×0.003)，技术创新的中介效应在政府补助对企业绩效的总影响效应中占比10.55%(0.021/0.199)，且模型4 中技术创新(PAT)变量前的系数显著。因此，技术创新(PAT)在政府补助(SUB)对企业绩效(ROA)的影响路径中起到了部分中介作用，假设H2 得到验证。

表4 政府补助、企业创新与企业绩效回归分析结果

2.调节回归结果

高管股权激励和股权集中度的调节回归结果如表5 所示。由模型5 可知，高管股权激励和政府补助的交互项(SUB×MSR)与技术创新(PAT)之间虽然呈正相关关系，但并不显著，高管股权激励未能产生预期的调节作用。由模型6 可知，高管股权激励和技术创新的交互项(PAT×MSR)与企业绩效(ROA)之间的关系显著正相关(β ＝0.007，p<0.01)，表明高管股权激励在技术创新与企业绩效的关系中发挥着显著的促进作用，假设H3 得到部分支持。高管股权激励不能正向调节政府补助与技术创新之间的关系，但是可以显著正向调节技术创新与企业绩效之间的关系。产生这种情况的原因可能是，通常情况下创新研发活动的周期较长、风险较高，虽然拥有企业的部分股权，但是高管自身的利益与企业的整体利益还是有所偏差，通过持有公司大量股份，经理人的投票权与影响力不断扩大，有可能出现即使经理人的行为背离了公司目标而其职位或报酬也不受任何负面影响的情形，进而影响创新活动[31]。相比于对研发项目的前期投入，高管人员更愿意把资源投入到已有创新项目的深入推进和后期转化方面。

表5 高管股权激励和股权集中度的调节作用回归分析结果

由模型7 可知，股权集中度和政府补助的交互项(SUB×TOP)与技术创新(PAT)之间的关系为显著负相关(β ＝-0.143，p<0.01)，表明股权集中度在政府补助与企业技术创新关系中发挥着显著的抑制作用，企业大股东会减少政府研发补助对创新活动的投入。同时，由模型8 可知，股权集中度和技术创新的交互项(PAT×TOP)与企业绩效(ROA)之间的关系为显著负相关(β ＝-0.00005，p<0.1)，表明股权集中度在企业技术创新与企业绩效关系中发挥着显著的抑制作用。股权集中度在“政府补助—技术创新—企业绩效”的作用路径中，起着显著负向调节作用，假设H4 得到验证。这意味着，企业大股东会减少政府研发补助对创新活动的投入，严重影响企业经营活动，进而不利于企业绩效的提升。

(四)稳健性检验

1.更换被解释变量

前文对技术创新所采用的指标是年度专利申请数的自然对数(PAT)。在稳健性检验中，本文将其更换为年度发明专利申请数的自然对数(PAT2)；前文对企业绩效所采用的指标是总资产净利润率(ROA)。在稳健性检验中，本文将其更换为净资产收益率(ROE)，以确保研究结果的可靠性。对数据重新进行回归分析，回归结果如表6 所示。

表6 稳健性检验:更换被解释变量

2.因变量滞后一期

前文得出了政府补助有利于提升企业创新和绩效的结论，但是科研实力强、绩效高的公司也可能更容易获得政府青睐。为了进一步避免这种被解释变量与解释变量之间可能存在的内生性问题，本文对模型中的因变量都做了滞后一期处理，对数据重新进行回归分析，回归结果如表7 所示。稳健性检验的结论与前文回归分析的结果基本一致，本文提出的假设H1、假设H2 和假设H4 都得到验证，假设H3 得到部分支持。因此，研究得出的结果具有较高的稳健性。

表7 稳健性检验:因变量滞后一期

续表7

五、结论与建议

本文以2012—2017 年A 股上市公司作为研究对象，实证研究了政府补助与技术创新对企业绩效的影响效应。结果显示，政府补助能够发挥信号传递作用，为企业提供更多的创新资源，通过推动企业研发创新活动的发展进而提升企业绩效，即技术创新在政府补助与企业绩效之间起到了部分中介作用。进一步地，本文引入了高管股权激励和股权集中度作为情景变量，研究表明，高管股权激励虽然不能调节政府研发补助与企业技术创新的关系，但可以显著正向调节企业技术创新与企业绩效的关系。这说明我国上市公司通过对高管实施股权激励，能够有效缓解高管与股东之间的委托代理问题，鼓励高管充分发挥管家作用，将更多的精力投入到现有研发活动过程中，促进专利成果的转化，提升公司品牌的溢价能力，为公司创造更多的价值。同时，股权集中度在“政府补助—技术创新—企业绩效”的作用路径中，均起显著负向调节作用，即股权集中度负向调节政府补助与技术创新的关系，同时还对技术创新与企业绩效之间的关系起着显著负向调节作用。

本文的政策建议为:(1)政府应进一步细化与完善政府补贴政策。从制度层面来说，政府可以制定相关政策鼓励和保障企业的创新活动，同时也鼓励相关金融机构适当降低企业的融资约束，鼓励并引导社会投资者投资具有高价值的创新项目；资源方面，政府应进一步加大对企业的财政支持，充分发挥其对企业研发活动的激励作用，鼓励企业开展研发投资，以促进企业的经济发展。(2)政府应制定对企业创新行为的甄选标准，确保有限的资金能发挥最大效益。政府可以根据企业创新项目的价值和难度细化补贴方式，重点关注具有潜在价值、技术含量高的创新项目，保障研发资金更多地流向真正开展高质量创新的企业。(3)企业在制定绩效考核计划时应当着重考虑高管股权的重要性，适当加强股权激励，提升高管人员的主动性和积极性，确保创新高效产出，发挥政府补助对企业高质量发展的积极影响。(4)企业可以适当降低大股东持股比例，削弱大股东“侵占”中小股东利益的异化行为。

当然，值得说明的是，本研究仅仅发现了企业技术创新在政府补助与企业绩效之间发挥着部分中介作用，这表示二者之间还存在其余的影响路径，后续研究可基于此方面扩展；其次，除高管股权激励和股权集中度以外，“政府补助—技术创新—企业绩效”之间的关系还有可能受到独立董事结构、产权结构或公司治理其他边界条件的影响，后续研究可以进一步挖掘本研究框架潜在的影响因素。