产业政策、创新投入与创业企业绩效的关系研究

鲁明媚

（上海工程技术大学，上海 201620）

双循环新发展格局下，企业应对国际国内新形势实现转型发展要以创新为本。创新给发展带来的收益是非常可观的，近年来，科技创新逐渐成为各国重要的发展战略，创新投入成为国家经济发展的动力源泉，创新创业环境也不断优化。为鼓励创新，国务院发布了一系列支持企业创新发展的文件。2013年1月，国务院为加快创新型国家的建设发布了《国家自主创新能力建设“十二五”规划》。“创新创业”一度被写入政府工作报告，《国务院关于大力推进“大众创业、万众创新”若干政策措施的意见》中提出，大力支持和鼓励学校和科研机构的创新创业。改革开放后，我国的R&D经费支出持续快速增长，这对经济新常态下社会经济高速发展起到了重要作用。

一、理论分析与研究假设

（一）产业政策与微观主体的相互作用

产业政策的制定主要是通过调整利益机制，改变微观主体的目标来实现实施产业政策的目标。产业政策可以为产业发展提供良好的外部环境，比如通过完善基础设施、优化制度环境等。也可以改变要素提供者的行为，以优化关键扶持产业的投资组合，例如，引进优秀人才促进产业集群的发展；建立三方平台为新兴产业提供融资对接服务；建立合理的创新保护制度，为企业创新提供强有力的制度保障，提升我国的自主创新能力。基于此，本文提出以下假设。

假设H1：产业政策对创业企业绩效具有正向影响。

（二）创新投入与企业绩效

通过阅读大量文献总结前人对不同行业创新投入与企业绩效关系的研究结论，可以大致分为三种：正相关关系、负相关关系和关系不明显。

大量有关创新投入与企业绩效的研究，结论主要是创新投入与企业绩效呈显著正相关关系，并且研究对象主要集中在制造业、信息技术业等行业，也有一些研究表明创新投入与企业绩效相关性不明显或存在显著的负相关关系，而关于创新投入与创业企业绩效的关系研究则比较少。因此，本文提出以下假设。

假设H2：创新投入对创业企业绩效具有正向影响。

假设H3：创新投入在产业政策与创业企业绩效之间具有中介作用。

二、研究设计

（一）样本选择与数据来源

研究样本来自2009—2020年创业板企业相关数据。剔除无效样本和数据缺失的样本，得到45家样本企业，样本观测值为230个。所有样本数据全部来源于国泰安数据库。产业政策相关数据全部来源于《上海市政府工作报告》。样本企业所属行业分类参考2012年证监会修订的《上市公司行业分类指引》。本文使用Excel2010进行数据的处理和分析。

（二）变量选取

1.因变量。托宾Q值是一种衡量市场绩效的方法。用市场绩效指标衡量，能够比较真实地反映市场对企业的价值衡量和判断，避免受到企业内部因素的影响。托宾Q值相对于市净率等其他市场绩效指标也兼顾了账面价值和市场价值以及权益和负债，能更好地体现企业的市场绩效。所以，本文选择托宾Q值（TPQ）作为衡量企业绩效的指标。

2.自变量。本文主要研究上海市地区的产业政策与创业版上市企业绩效之间的关系。由于《上海市政府报告》中对相关行业支持情况没有严格具体的细分，且表述中对支持的行业没有与证监会行业分类指引相对应，则本文选取2009—2020年政府报告中提到的对各行业支持的相关内容，提取样本企业所在行业的关键词定位到报告中进行分析。比如软件和信息技术服务业，则提取“软件”或“信息技术”关键词定位到报告中，若出现“重点支持”“鼓励”等词则视为政府对该行业是支持的，若没有提到与行业相关内容则视为不支持，将产业支持程度分为重点支持、鼓励支持和不支持三类，分别赋值为2、1和0，产业政策支持这个变量用IP表示。

3.中介变量。本文的中介变量是创新投入。创新投入的涵盖和度量范围广泛，凡是与企业创新活动相关的投入都可以视作创新投入。基于数据的可获得性，本文依据国家2006年颁布的新会计准则规定的，企业在年报中披露的“研发投入”数据作为本文创新资金投入数据。对于企业创新投入的研究，本文主要采取大多数学者所接受的研发经费投入占主营业务收入比例（RDE）作为企业创新资金投入指标。

4.控制变量。在对创新投入与企业绩效关系的研究分析会受到其他因素的影响，关于控制变量的选取，本文在借鉴有关研究文献的基础上将年份作为虚拟变量（Year），企业规模（Size）、负债水平（Lev）、成长性（Growth）、现金流量情况（CF）作为控制变量引入研究模型。

（三）模型设计

中介效应检验主要是分析在加入中介变量之后的因变量对自变量的影响的变化。目前国内外学者对于中介效应都有研究，主要有三种方法：因果分析法、依次检验法和系数乘积法，本文采用因果分析法检验创新投入的中介效应。

1.考察产业政策对创业企业绩效的影响，构建了模型H1：

2.考察创新投入对创业企业绩效的影响，构建了模型H2：

其中，RDE为企业研发经费投入强度，是研发经费投入与主营业务收入的比值。

3.综合考察了产业政策、创新投入与创业企业绩效三者之间的关系以及创新投入的中介作用，构建了模型H3：

三、实证结果分析

（一）描述性统计分析

本文对选择的变量进行描述性统计分析，总观测值为230。主要参考值有均值、标准差、极大值和极小值，从数据结果中分析得出以下结论。

所有样本企业产业政策的均值为1.3391，最小值为0，最大值为2，数据表明产业政策对大多数企业是支持的。市场绩效托宾Q值的均值为4.0235，标准差为2.6609，说明观测样本企业的财务绩效差异较大。企业创新投入强度标准差为0.0543，表明观测样本创业企业之间的创新投入差异相当。企业成长性最大值为5.6141，最小值为-0.1156，结果表明，创业板上市企业所处的成长阶段不同。产业政策支持大多数创业企业，而企业绩效或者收益不是很可观。

（二）相关性分析

相关性分析主要是为了验证解释变量与被解释变量之间的相关性，基于此再进行线性回归检验。本文分别对产业政策、创新投入两个自变量和被解释变量企业绩效之间进行相关性分析，得出以下结论。

产业政策支持程度（IP）与企业市场绩效（TPQ）相关系数为0.5231，在1%置信水平显著，即两者存在显著正相关。创新投入（RDE）与企业市场绩效（TPQ）相关系数为0.5735，在1%置信水平显著，说明两者呈显著正相关。控制变量中企业成长性、企业负债与企业市场绩效相关性不显著，其他控制变量均与企业绩效存在显著的相关性，说明在模型中加入这些控制变量可以提高模型的拟合优度。

（三）回归分析

本文的回归分析是基于相关性分析的基础上进行的，首先验证了产业政策与创业企业绩效之间相关性显著，其次验证了创新投入与创业企业绩效之间相关性显著，最后验证创新投入在其中的中介效应。

1.假设H1回归结果及分析。产业政策支持程度（IP）与托宾Q值（TPQ）的回归系数为1.0240，在1%置信水平上显著，表明产业政策支持程度对托宾Q值有显著的正向影响。结果符合假设H1：产业政策与创业企业绩效显著正相关。

2.假设H2回归结果及分析。企业研发经费投入强度（RDE）与企业市场绩效（TPQ）的回归系数是18.1457，显著性水平为1%，表明研发经费投入强度与财务绩效呈显著正相关关系，研发经费投入能促进企业财务绩效的提升，符合假设H2。

3.加入中介变量的回归结果及分析。根据下页表1可知，回归结果系数为0.5222，在1%置信水平上显著。根据假设H1和假设H2的实证检验结果，即产业政策和创新投入分别对创业企业绩效有显著正向影响。参照因果分析法的中介效应检验模型法，结合本次回归结果的回归系数和显著性，可以验证假设H3：创新投入在产业政策与创业企业绩效之间具有一定的中介作用。

表1 模型加入中介变量RDE的回归结果

注：***表示1%显著水平；**表示5%显著水平

Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95%Intercept 26.8713*** 4.5451 5.9121 0.0000 17.9145 35.8282 IP 0.5222*** 0.2666 1.9588 0.0000 -0.0032 1.0475 RDE 15.9792*** 3.0640 5.2151 0.0000 9.9410 22.0174 Size -1.2443*** 0.2226 -5.5887 0.0000 -1.6830 -0.8055 Lev 4.5189*** 1.2254 3.6877 0.0003 2.1041 6.9337 Growth 0.1498 0.1799 0.8329 0.4058 -0.2046 0.5042 CF 7.0131*** 2.0625 3.4003 0.0008 2.9486 11.0777

四、研究结论与启示

本文通过三个假设，检验了产业政策、创新投入与创业企业绩效之间的关系。实证研究结果表明，产业政策与创业企业绩效之间存在显著的正相关关系，创新投入与创业企业绩效之间存在显著的正相关关系，创新投入在产业政策与创业企业绩效之间具有一定的中介作用。

通过本文对三者关系及现状问题的研究，从政府和企业两个层面提出相应的对策建议：政府首先要建立多样化资金资助模式，建立第三方服务平台提供“银企对接服务”，加大信息透明度；其次，要优化创新环境，提升整体创新水平；再次，要健全和完善知识产权保护制度，为企业建立完善的研发环境，激发企业的创新活力。企业要重视创新，提升自主创新意识；要增强创新能力，进行持续的研发活动；要完善人才招聘制度，健全人才激励政策；要优化风控体系，增强自身竞争力。本文的研究也存在一些局限性，例如本文对相关变量指标的选取不全面。另外，本文的样本数量偏少，不具有普适性。未来研究方向可选择未上市的中小企业，其行业跨度更大；该类型企业规模小，投资风险大，在发展过程中比较容易遇到困难，风险控制能力不强，管理和制度体系不完善。此外，由于国家政策对企业支持的针对性不强，门槛高，很多小企业未能得到国家的支持。研究未上市的中小企业可以在理论方面丰富对该类型企业的研究成果。