联盟成员吸收能力对医药企业技术创新的影响——基于政府财税激励的“U型”调节作用

范定祥，周 蓉

（湖南工业大学经济与贸易学院, 湖南株洲，412007）

创新是企业生存和发展的必由之路。在当前环境下，企业除了依靠自身的资源进行创新外，还可通过加入技术创新联盟共享资源以实现创新效率最大化。技术创新联盟内的资金、技术、人才、知识等资源不断进行整合，能为联盟内企业提供各种支持，有助于促进联盟内企业的技术创新能力提高。其中，隐性知识作为技术创新联盟内部最为活跃的要素，它被联盟企业获取之后可与自身各种资源进行融合，有利于激活知识的有机性能，提高企业的创新绩效。因此，联盟企业对隐性知识的吸收能力也已成为技术创新的重要动因，并且吸收能力的大小直接关乎其技术创新的成效。

党的十八大提出要推进健康中国建设，党的十九大进一步将医药健康行业未来的发展规划提升到了国家战略的层面。事实上，2020年新冠疫情爆发，我国医药行业已成为抗“疫”先锋，并为全球抗疫做出了突出贡献。因此，不管是基于短期内新冠疫情的治疗，还是基于健康中国的长远建设，都要特别强调医药企业高效率的技术创新和医药创新联盟的创建。此外，考虑到政府财税激励作用是企业研发的重要推动力，它在创新联盟企业吸收能力对技术创新的影响中起到举足轻重的调节作用，而目前医药行业这方面的研究却鲜有。鉴于此，本文拟通过实证分析，侧重探究以下两大问题：其一，医药创新联盟企业吸收能力是否会真正有效促进其技术创新？其二，创新补贴和税收优惠这两种政府财税激励形式，是否分别在医药创新联盟企业吸收能力与技术创新之间存在调节效应？若存在，是一种怎样的调节效应？

一、文献回顾与研究假设

（一）吸收能力与技术创新

知识吸收能力是指获取、消化并吸收外界新的且有价值的知识，并将其应用于未来企业技术创新的能力，通常可分为潜在吸收能力与现实吸收能力。[1]宋水正等学者一方面从企业学习角度出发，认为联盟内企业的知识基础和知识积累主要通过联盟内企业的知识吸收能力体现。联盟内企业会将外部进入的知识进行转移并应用，吸收能力越大，则外部知识应用到内部创新的数目就越多，技术创新能力就越强。另一方面，从组织能力角度出发，认为产品开发周期会因为知识吸收能力的提高大大缩短，从而达到生产最大化，实现组织能力的提升，并提高技术创新绩效。[2]张娜娜等指出具有较强知识吸收能力的企业可以更容易获取、消化并利用一些外部复杂而有价值的知识，进而促进技术创新。[3]基于此，提出假设：

假设1：联盟成员吸收能力与医药企业技术创新呈正相关关系。

（二）政府财税激励的调节作用

政府财税激励分为事前补贴和事后激励，其中，事前补贴体现为创新补贴，事后激励体现为税收优惠。[4]两者在联盟成员吸收能力与医药企业技术创新之间存在着一定的调节作用。

1．创新补贴的调节作用

学界大多认为创新补贴具有正向的调节作用。如，郑明贵等认为企业技术创新离不开资金支持，创新补贴可给予企业额外的资金，以弥补其资金不足的问题，这在一定程度上缓解了企业进行研发所需内源融资的压力，进而能够激发企业的创新动力，使之更愿意投身于创新活动中，并帮助企业学习和积累有关研发和创新的知识。[5]因此，创新补贴有助于企业提高自身吸收能力[3]，而吸收能力的提高对于企业的合作创新尤为重要，它可以帮助合作伙伴在合作过程中学习到更多的创新知识，并通过对其高效的吸收和转化，产生更多创新[6]。

当然，创新补贴的负面影响也必须关注。由于补贴的处置权很大程度上归于政府，因此企业为了迎合政府，获得更多补助，更愿意选择将资金用于满足政府行政管理目标的“政绩工程”，而放弃将资金投资于真正有助于自身企业发展的创新活动中。[7]此外，创新补贴在缺乏有效监督的前提下，也很难保证全部用于创新活动中。[8]刘子諝等认为吸收能力通常是在企业学习和创新的过程中建立的，然而资源不足会限制这些企业的知识学习和积累。如此，资源不足就会对吸收能力的提升产生阻碍作用。[9]因此，如果创新补贴的资金没有用于企业的创新活动，企业就会因为资源不足影响吸收能力的提升，从而不利于企业进行技术创新。

综合上述两方面的研究成果，可以发现创新补贴在联盟成员吸收能力与技术创新之间并不仅是单一的正向或负向调节影响，还会存在“U型”或“倒U型”的非线性调节作用。樊霞等认为，企业创新资金存在一个“门槛值”，如果企业的自筹资金和政府输入资金之和低于“门槛值”，则政府输入资金仅仅“替代”了企业自筹资金[10]，此时政府资金无法发挥杠杆作用，创新补贴难以实现其功效。换言之，较低的创新补贴不能完全弥补企业在创新投入方面的缺口，而资金不足又会制约企业有效获取和利用外部技术知识和信息的能力，使组织内部缺少先进且有价值的知识资源，并对整体技术知识的整合产生不利影响，从而阻碍企业的创新产出。但随着创新补贴不断提高直至达到门槛值后，研发输入资金会与企业自筹资金形成“互补”效应，研发输入资金开始发挥杠杆作用，不仅会增强企业的创新意愿，使之将更多资金用于创新投资，还会向投资者释放一种积极信号，暗示该投资的风险和成本已经被政府严格评估过，可以放心投资。在此情况下，社会投资者会增大投资意愿，促使企业的总创新资源大为提高。如此，企业的吸收能力就会因为创新资源的提高得到提升，进而有助于企业的技术创新。[11-13]综上，提出假设：

假设2：创新补贴在联盟成员吸收能力与医药企业技术创新的关系中起非线性调节作用。

2．税收优惠的调节作用

一方面，要关注税收优惠的“互补效应”。政府通过税收优惠政策为企业的研发行为提供经济援助，间接增加了企业的技术创新资源，并且税收优惠程度也传递出政府对技术创新支持力度的信号，这同样有助于提高企业的吸收能力，从而促进其技术创新。[14]此外，税收优惠减免了企业的税额，增加了企业内部资金，有助于企业通过内源方式进行创新融资，以增加创新资源，提升企业吸收能力和技术创新。[15]另一方面，也要关注税收优惠的“替代效应”。以税收优惠为主的创新激励政策可能会引起寻租腐败、“政府失灵”等形式的严重扭曲效应。李维安等认为企业会与具有资源分配选择权的政府官员建立联系，通过对政府官员的寻租行为获取大量的创新激励资金。因为超额的收益会使企业更愿意将从税收优惠政策得到的资金用于寻租活动中，而不会真正投资于研发创新中。[16]张杰等指出各级政府会出台多项专利补助政策帮助企业进行创新，但由于企业与政府的信息不对称，会导致企业通过申请大量低质量专利以达到骗取税收优惠的目的，从而产生专利“泡沫”现象。[17]

综合上述两方面的研究成果，本文认为税收优惠在联盟成员吸收能力与技术创新之间同时存在挤出和促进的双重调节作用。在税收优惠还没有超过某个临界值的情况下，企业可能将原用于研发的大部分资金转移到了诸如寻租活动这样的扭曲性成本之中，这使得企业真正用于创新的投入减少，进一步导致税收优惠对企业创新活动的“替代效应”大于“互补效应”，此时税收优惠政策会对创新的资金投入产生“挤出效应”，削减了企业的资源吸收转化能力，不利于企业的创新发展。但当税收优惠突破某一临界值时，企业通过税收优惠政策取得的创新资金超过了企业为获取政府创新资金所包含的各种寻租活动成本，这使得企业可以将大部分资金有效转化为真正的创新投入，从而有利于企业创新的产出。期间，税收优惠政策中的各种正向激励起到主要的推动作用，这导致税收优惠对企业创新活动的“互补效应”大于“替代效应”，此时税收优惠政策对创新资金投入具有“挤入效应”，也即可促进创新资源的有效转化，提高资源吸收能力，提升创新产出水平。[18-20]为此，提出假设：

假设3：税收优惠在联盟成员吸收能力与医药企业技术创新的关系中起非线性调节作用。

二、实证检验

（一）样本选择及数据来源

本文的医药企业主要包括生物医药企业、生物制药企业及医疗器械企业。选取2009—2020年间的医药上市公司为研究样本，大部分数据来自国泰安数据库（CSMAR），个别缺失数据依据WIND数据库手动补充，同时还通过查找上市公司的年报数据对偏差数值进行了校正。数据筛选：（1）通过搜索生物医药技术创新联盟、中医药产业技术创新联盟等联盟的官方网站，并通过公司年报披露的信息进行核实校对，选取已加入各技术创新联盟中的医药上市企业；（2）剔除核心变量数据缺失和研究期间处于ST或ST*的公司；（3）为保证结果稳健性，对连续变量进行在1%和99%分位水平下的缩尾处理。分析软件采用Stata16．0。本文数据为非平衡面板数据，经过筛选最终获得精华制药、贵州百灵、广济药业等53个加入了医药创新联盟的上市企业数据，共356个样本量。

（二）变量与模型

1．变量定义

（1）解释变量：联盟成员吸收能力（Cap）

（2）被解释变量：技术创新（Patent）

借鉴毕茜、韵江、孔东民等的做法[21-23]，本文选用专利申请数量来表征医药企业的技术创新。

（3）调节变量：政府财税激励

政府财税激励分为创新补贴（Sub）和税收优惠（Taxp），参照闫华红等的做法[24]，用“本期跟研发相关的政府补助与本期营业收入的比值”来衡量创新补贴（Sub）；同时，借鉴曾江洪等的做法[4]，本文将“收到的各项税费返还/（收到的各项税费返还+支付的各项税费）”作为衡量税收优惠（Taxp）的指标。

（4）控制变量

参照常曦、韵江、叶永卫、赵世芳等相关文献[22][25-27]，本文选取生产性资本密度（Fixed）、高管薪酬（Pay）、营业总收入（Income）、成立年限（Age）和高管股权激励（Ei）五个变量作为控制变量。

X射线入射腔体，与腔体介质发生相互作用，主要是光电效应，在端面的内、外壁面分别向腔外和腔内发射光电子，从而在系统周围和内部激励电磁脉冲，产生的电磁场为TM模。

各变量的具体含义见表1。

表1 变量名称及含义

2．实证模型

在上述变量设计的基础上，首先构建模型（1）—（5）。

其中，模型（1）仅加入控制变量，模型（2）在模型（1）的基础上引入解释变量Cap，用来检验联盟成员吸收能力是否对医药企业技术创新具有正向作用。若θ1＞0且显著，则表明联盟成员吸收能力有利于医药企业技术创新的提高，说明假设1成立，否则将不成立。模型（3）用来检验创新补贴是否存在调节联盟成员吸收能力与医药企业技术创新关系的正向作用。若联盟成员吸收能力的系数与模型（2）的回归系数相比有差异，则表明创新补贴具有调节效应，反之则不成立。模型（4）和模型（5）用来检验创新补贴对联盟成员吸收能力与医药企业技术创新关系的非线性调节效应，若模型（5）的可决系数R2大于模型（4）的可决系数，β3＜0、β4＞0且其系数显著，则表明联盟成员吸收能力对医药企业技术创新的影响受创新补贴调节，且为U型的非线性调节，说明假设2成立；反之，则假设2不成立。

同理，为考察调节变量“政府财税激励”中的税收优惠与技术创新之间的关系，以及税收优惠在联盟成员吸收能力与医药企业技术创新之间的调节作用，将模型（3）（4）（5）中的创新补贴（Sub）替换为税收优惠（Taxp），得到模型（6）（7）（8）。

上列各式中，i和t分别为公司和年度，∑Controls为Fixed、Pax、Income、Age和Ei这5个控制变量的合集，μi代表公司个体固定效应，vt表示时间固定效应，为不可观测因素。

（三）实证分析

1．描述性分析本文样本为53家加入技术创新联盟的医药企业，其数据区间为2009—2020年，共有356组观测值。对全样本的各变量描述性统计分析见表2。

表2 全样本描述性统计结果

由表2可知，联盟成员吸收能力（Cap）的平均值达到16．69，标准差为22．63，说明联盟医药企业的吸收能力差异较大。企业专利申请数量（Patent）的最小值为0，最大值为224，表明不同联盟医药企业的技术创新产出存在一定差距。①对被解释变量“技术创新”的处理参考了黄栋等的研究。见黄栋、方宏、王益民《国际化节奏视角下对外直接投资广度对创新绩效的影响研究》，《山东社会科学》2022年第7期，第177-184页。另外，本文选取的专利申请数仅有几个0值，对回归结果影响不大，符合本文所使用的双向固定模型的使用标准。创新补贴（Sub）的平均水平只有0．0107，税收优惠（Taxp）的平均水平只有0．0806，表明国家对该行业的政策支持有限。

2．相关性分析

在对样本数据进行回归分析之前，先对所有变量进行相关性分析，初步判断联盟成员吸收能力与医药企业技术创新的关系，结果见表3。然后进行方差膨胀因子分析，以判断变量之间是否存在多重共线性问题，具体结果见表4。

表3 全样本相关性分析

表4 方差膨胀因子（VIF）

由表3可以得出，联盟成员吸收能力在1%的水平上与医药企业的技术创新呈正相关关系，初步验证了假设1。此外，变量之间的相关系数绝对值均小于0．5，且由表4可以看出，各变量方差膨胀因子（VIF）最大值为1．48，通过计算得出均值为1．30，均远远小于10的参考标准值，表明变量之间不存在严重的多重共线性。

3．基准回归分析

本文采用stata16．0软件进行回归分析，通过F检验及豪斯曼检验后表明应建立固定效应模型，以消除传统模型中的估计偏差问题。此外，为缓解变量之间互为因果关系所产生的潜在内生性问题以及医药创新联盟企业的技术创新产出可能存在的时滞性问题，本文检验联盟成员当年吸收能力对下1年医药企业技术创新的影响，即在自变量“联盟成员吸收能力”的基础上作了滞后因变量“技术创新”1期的处理。同时本文还采用聚类稳健性标准误的处理方式，以消除序列相关和异方差相关等问题。由此得到的回归结果见表5。

由表5可知，联盟成员吸收能力与医药企业技术创新的回归系数为0．236，两者在5%的显著性水平上正相关，从而假设1得到验证。这表明，联盟成员吸收能力对医药企业的技术创新产生了显著的促进作用。换言之，医药企业在加入技术创新联盟后，其吸收能力在很大程度上决定着联盟企业的技术创新能力，联盟企业的吸收能力越大，则进行技术创新的产出也越高。

表5 联盟成员吸收能力对医药企业技术创新的影响分析

4．政府财税激励的调节作用分析

为进一步分析政府财税激励在联盟成员吸收能力与医药企业技术创新之间是否存在调节作用，下文对模型4～8进行实证。鉴于政府财税激励包括事前的创新补贴和事后的税收优惠，首先研究创新补贴的调节作用，回归结果见表6。

表6 创新补贴在联盟成员吸收能力与医药企业技术创新间的调节作用分析

表6中的回归结果显示，模型（3）在引入创新补贴这一指标后，联盟成员吸收能力的回归系数由0．236降低到0．234，但依然显著为正，表明在一定程度上创新补贴对联盟成员吸收能力与医药企业技术创新的关系具有调节效应。在创新补贴的作用下，联盟成员吸收能力对医药企业技术创新的正向作用依然存在，只是作用程度有所下降。

从模型（4）—（5）的回归结果来看，可决系数R2有所增加（由0．347增加到0．359）说明模型（5）优于模型（4），模型的解释力度有所提高。由表6中模型（5）的回归结果可知，医药创新联盟企业吸收能力对技术创新的正向影响关系仍然显著，系数为0．529，创新补贴的一阶调节项（Cap*Sub）显著且系数为-36．53（符号为负），创新补贴的二阶调节项（Cap*Sub*Sub）显著且系数为453．8（符号为正），这验证了创新补贴在医药创新联盟企业吸收能力对技术创新的正向影响关系中具有显著的正“U”型的非线性调节作用，即假设2成立。

类似的，为检验税收优惠在联盟成员吸收能力对医药企业技术创新的影响关系中的调节效应，即检验模型（6）（7）（8），可得到表7。由该表中的模型（6）的回归结果可知，在加入税收优惠这一指标后，回归系数由0．236上升至0．237，初步说明税收优惠高低存在调节对联盟成员吸收能力与医药企业技术创新的正向作用。表7中模型（7）、模型（8）的回归结果还显示，可决系数R2有所增加（由0．346增加到0．360）说明模型（8）优于模型（7），模型的解释力度有所提高。此外，由模型（8）可知，税收优惠的一阶调节项（Cap*Taxp）显著且系数为-5．870（符号为负），税收优惠的二阶调节项（Cap*Taxp*Taxp）显著且系数为10．57（符号为正），这也验证了税收优惠在联盟成员吸收能力对医药企业技术创新的正向影响关系中具有显著的正“U”型调节作用，即本文的假设3成立。

表7 税收优惠在联盟成员吸收能力与医药企业技术创新间的调节作用分析

（四）稳健性检验

为保证回归分析结果可靠，本文采用以下几种方法进行稳健性检验。

1．替换变量。为更好衡量专利的水平，本文借鉴辛琳等的方法[28]，按照创新程度高低对发明专利、实用专利及外观设计等3种专利类型分别进行0．5、0．3、0．2的权重赋值，得到的加权平均数为专利（Patenti）衡量的最终衡量指标。本文将其替换被解释变量“技术创新”后，回归结果均未发生明显变化，表明原回归结果是可靠稳健的。

2．改变样本容量。考虑到回归结果可能会因为样本容量的大小而存在一定差异。从样本总数中随机抽取了292个样本进行回归，重新回归的结果均未发生实质性变化，再次表明原回归结果是可靠稳健的。

三、研究结论与启示

本文以我国加入创新联盟的医药企业为研究对象，先构建固定效应模型探讨联盟成员吸收能力对医药企业技术创新的影响作用，并在此基础上研究了政府财税激励在联盟成员吸收能力对医药企业技术创新的影响关系中的调节作用。研究发现：（1）联盟成员吸收能力对医药企业技术创新具有正向的影响；（2）创新补贴和税收优惠这两种政府财税激励形式，它们在联盟成员吸收能力对医药企业技术创新的正向影响关系中均具有显著的正“U型”调节作用。

由以上结论得到如下启示：首先，联盟内医药企业应该提高自身吸收能力。企业技术创新的来源主要基于经验、诀窍等隐性知识的显性化，联盟内医药企业的吸收能力越强，隐性知识分享、转移的就越多，技术创新也就越强。因此，医药企业应积极加入技术创新联盟，增强与联盟内合作者的信任关系，提高获取并消化隐性知识的能力，进而促进企业进行技术创新。其次，国家应加大财税激励力度。政府财税激励只有超过一定临界值才能在医药联盟成员吸收能力与其企业技术创新之间起到一定的正向调节作用。为此，国家应积极出台对联盟医药企业技术创新的补助政策，提高对企业的创新补贴和税收优惠并使之超过临界值，以期实现正向调节联盟成员吸收能力促进医药企业技术创新的目的。