政府補助對企業研發投入與成長的調節作用

許長新，黃杏婷，陳燦君

(河海大學商學院，江蘇 南京 211100)

水是人類生存發展中不可割舍的必需品，也是國家經濟發展的必要資源。近年來，由于存在城市水資源逐步匱乏、地下水超采嚴重、水生態環境惡化以及水資源污染嚴重等問題，我國水資源現狀不容樂觀。為此，負責生產供應以及水污染處理的水資源企業持續健康成長已成為國民經濟發展和人民穩定生活的前提和重要保障。企業的健康成長通常表現為通過優化自身發展過程中關鍵生產要素和產出的變化率來增加其自身價值[1-2]。企業成長性的具體量化表現為企業獲得的超額利潤,即企業的持續經營價值[3]。企業獲得超額利潤的能力主要來源于企業的市場優勢、技術優勢以及其他壟斷性的優勢[4]。因此，通過內部研發活動獲得競爭優勢有助于水資源企業提高自身的市場競爭力，實現持續健康成長。此外，水資源企業自身存在自然壟斷等天然特點，單一依賴于市場機制并不能滿足公共利益，還會降低人們的生活和消費水平，政府必須建立相應的財政補助來調節市場，保障社會穩定[5]。

現階段，關于研發投入和企業成長之間關系的研究大多以高新技術企業作為研究對象，針對水資源企業的研究較少。水資源企業屬于維持公共服務基礎設施的產業，其生產經營所產生的盈虧狀況一直以來多由企業所在的地方財政承擔。雖然現如今許多水資源企業都進行了市場化改革，但其實質上仍然依附于政府，生產經營的過程受政府影響較大，并非完全獨立的經濟主體。與高新技術企業不同，水資源企業關于研發投入的配置和研發活動的決策可能會受到政府的主導，進而對企業的后續成長產生不同的影響，從而導致關于高新技術企業的研究結論可能并不完全適用于水資源企業。因此，本文基于中國水資源企業2012—2020年的微觀數據，對研發投入與企業成長的關系進行了實證分析，考察了政府研發補助對水資源企業研發投入與企業成長兩者間關系的調節作用。

企業成長是知識和技術的積累以及企業市場核心競爭力共同作用的結果[6-7]。進行研發活動是企業獲得新知識和新技術以及增強核心競爭力的主要途徑之一。新技術的開發有助于企業優化資源配置結構，提高生產效率，完善產品品質；新產品的產出有助于企業在市場上搶占先機并對其他企業形成進入壁壘。這些研發產出賦予了企業更強大的核心競爭力，使得企業在市場上實現銷售增長及獲得超額利潤，最終實現企業成長。當前學者們關于研發投入和企業成長兩者間關系進行了大量的研究，一般認為研發投入與企業成長之間呈現正向促進的線性關系，如劉光彥等[8-11]認為企業研發投入程度越大，技術創新能力越強，企業成長性越好。但是也有部分學者認為研發投入與企業成長之間并不是呈現純粹的線性關系，如王楠等[12-13]研究發現企業創新能力和企業成長之間并未呈現正相關關系，而是呈現顯著的區間效應，只有在特定的范圍內，技術創新能力的增強才有助于企業成長。企業的研發活動是一項需要大量人力資源以及物質資源投入且風險高、回報期長的戰略性投資活動[14]。因此，企業的前期研發投入可能會形成暫時沒有回報的資源浪費，導致企業其他方面的資源投入受到限制，進而對企業的經營和后續成長造成限制[15]。

現階段關于政府補助如何在研發投入與企業成長之間發揮調節作用這一問題的研究較少，學者們大多將研究重點放在政府研發補助如何影響研發投入上。學者們認為政府研發補助對企業研發投入主要發揮著激勵效應和擠出效應兩種作用，如呂曉軍等[16-19]研究發現政府研發補助能夠激勵企業增加研發投入，有效緩解其內部資金緊張問題，且為企業進行相關的研發活動分攤風險；而呂久琴等[20-21]研究發現政府研發補助能夠部分或全部擠出企業自身的研發投入。地方政府官員之間“為增長而競爭”的錦標賽[22]、“尋租”行為以及政府的監管制度不完善、不健全導致企業將部分本應用于研發活動的政府資助或內部研發資源挪用到一些“短平快”項目。但也有部分學者認為政府研發補助對企業研發投入并非單純的激勵或擠出效應，而是存在非線性影響，如傅利平等[23]研究發現政府研發補助對企業研發投入和創新產出存在倒U形曲線關系。而對于研發投入與企業成長，政府研發補助所伴隨的政府對企業的考核要求會促使企業不斷優化自身內部的研發和管理流程，借助提高研發投入的利用率以及經營績效來滿足這些要求[24]。同時，為保證政府財政資金的有效使用，政府通常會越位干預企業研發活動的相關決策[25]，扭曲企業研發資源配置，從而對企業成長產生消極影響[26]。

基于上述原因，本文提出如下假設：水資源企業成長與研發投入之間呈現U形曲線關系，政府研發補助對研發投入和企業成長兩者間的關系具有調節作用。

1 研究方法與數據

1.1 企業成長性評價指標體系

現有的研究對企業性成長的定義不一。學者們所討論的企業成長性表現主要可歸納為企業規模擴大，企業內部組織結構不斷完善、成熟以及功能的優化[27]，企業經營資源的積累、創新變革[28]以及企業對經濟社會的貢獻等[1]。本文借鑒陳曉紅等[29]的研究，將企業成長性定義為企業在自身發展過程中增加企業價值的能力，而企業價值可以利用企業自身經濟利潤增長等相關財務指標來衡量。企業成長性測量模型采用了總資產增長率(X1)、凈利潤增長率(X2)、利潤總額增長率(X3)、營業利潤增長率(X4)、營業收入增長率(X5)、每股凈資產增長率(X6)等6個指標變量，通過對這些指標變量進行因子分析，從規模和效益兩個方面的持續增長反映企業的成長性。為便于研究，對選取的數據進行標準化處理和可行性分析，確定其是否適用于因子分析以及因子分析結果是否可靠。根據主成分系數表達式以及主成分方差貢獻率，利用線性回歸公式得出各企業的成長性綜合得分，從而對企業成長性做出綜合評價。

1.2 實證模型構建

研發投入和企業成長之間相互依賴又相互影響，企業成長變動會直接影響企業未來的研發投入，而研發投入又會影響企業的后續發展成長。因此，在研究研發投入和企業成長兩者間關系時可能會遇到動態內生性問題。基于此，本文借鑒郝云宏等[30]的研究，采用系統廣義矩估計法(SYS-GMM)進行動態面板估計并解決動態內生性問題，采用經典回歸方法進行靜態面板估計，分別建立固定效應模型和隨機效應模型：

(1)

(2)

式中：G為衡量企業價值持續增長能力的指標，代表企業成長性；I為企業研發經費投入，代表企業研發投入；T為企業總資產周轉率；S為企業規模；Y為年度變量；εi,t為模型的隨機誤差項，?、β均為待估計的變量回歸系數；i為企業序號；t為所選取的時間跨度。企業規模為企業總資產的對數，企業規模與企業成長之間存在顯著的相關關系[12]。總資產周轉率為營業收入與資產總額期末余額的比值，能用于衡量企業資產投入轉化為產出的速度，是企業營運能力的重要體現，對企業成長產生重要影響。年度變量設置為虛擬變量是為了控制年份對本文研究產生影響，若處于當年則該變量取值為1，否則取值為0。

為驗證政府研發補助對研發投入與企業成長兩者間關系的影響，本文將政府研發補助作為調節變量，加入政府研發補助以及政府研發補助與研發投入平方項的交互項，建立模型(3)并進行系統廣義矩估計。

(3)

1.3 模型指標數據

考慮到2007年開始實施的新會計準則中“上市公司對研究與開發費用的費用化和資本化部分分別披露”的規定，加之水資源企業早期的數據缺失較為嚴重，為了保證數據的完整性以及結果準確性，本文選取2012—2020年上市交易且主營業務中包括水生產和供應、水污染治理或者污水處理的企業作為研究樣本，相應數據來源于國泰安數據庫。對數據進行以下操作：①篩除財務情況不良的上市企業；②篩除相關變量數據缺失或者數據異常的上市企業；③對所有連續變量最終數據作Winsorize縮尾處理，即對所有連續變量 1%以下和99%以上的分位數做極端值處理，以消除極端值的影響。

2 實證分析

2.1 實證結果

KMO檢驗和Bartlett檢驗主要用于檢驗變量是否適合進行因子分析，當KMO檢驗值大于0.5以及Bartlett檢驗對應的P值小于0.05時，一般認為所選變量適用于因子分析。根據KMO檢驗和Bartlett檢驗結果，對衡量企業成長性的相應指標進行因子分析所得的KMO檢驗值為0.620(大于0.5)，Bartlett檢驗觀測值為761.209，其對應的P值接近于0(小于0.05)，顯著性水平小于5%，表明各變量間信息重疊度高，該組變量適用于因子分析。且幾乎所有的主成分都包含了每個原始變量80%以上的信息，說明各因子對原指標的代表性都較高。由表1可知，3個因子的特征值分別是2.375、1.737和1.211，均大于1，并且經過方差極大值旋轉前3個因子的累計貢獻值就達88.729%，說明保留3個主成分是合適的。根據表1以及表2，可以得出以下適用于計算各企業成長性綜合得分的公式：

F1=0.009X1+0.417X2+0.432X3+0.255X4-
0.134X5-0.033X6

(4)

F2=0.536X1+0.016X2+0.007X3-0.112X4-
0.004X5-0.559X6

(5)

F3=-0.006X1-0.071X2-0.125X3+0.483X4+
0.711X5-0.084X6

(6)

F=39.587F1/88.729+28.955F2/88.729+
20.187F3/88.729

(7)

表1 方差貢獻率

表2 各因子得分

采用模型(1)的靜態面板估計結果見表3，固定效應回歸和隨機效應回歸中研發投入平方項對企業成長的影響系數分別為0.002 6和0.001 2，分別在5%和10%水平上顯著為正。采用模型(2)的系統廣義矩估計結果見表4，研發投入平方項對企業成長的影響系數為0.004 8，且在1%水平上顯著為正。靜態面板估計所得到的系數更小，表明若不考慮企業研發投入的內生性的問題，研究結果會低估研發投入對企業成長的影響程度。AR檢驗主要用于檢驗隨機擾動項是否存在序列相關性，AR(1)和AR(2)分別對應一階自相關和二階自相關。估計結果中AR(1)和AR(2)的P值分別小于0.1及大于0.1，表示模型的隨機誤差項存在一階自相關，且不存在二階自相關，說明動態模型的設定合理。Sargan檢驗主要用于檢驗模型中工具變量的選擇是否有效。Sargan檢驗的P值大于0.1，表示工具變量的選擇是有效的。在下文的系統廣義矩估計結果中，AR檢驗中AR(2)的P值以及Sargan檢驗的P值均大于0.1，說明樣本均通過AR檢驗和Sargan檢驗。

表3 研發投入與企業成長關系的靜態面板估計結果(模型(1))

靜態面板估計和動態面板估計結果都表明研發投入與企業成長呈U形曲線關系。可見研發投入與企業成長之間存在顯著的區間效應，即當研發投入水平較低時，其對企業成長的影響是負向的, 但當研發投入水平到達一定程度之后，隨著研發投入的增加，研發投入對企業成長產生正向影響，這也印證了本文的假設。

政府研發補助對研發投入和企業成長調節的系統廣義矩估計結果見表5。在加入政府研發補助變量并采用模型(3)的系統廣義矩估計結果中，研發投入平方項的系數為0.003 1，且在5%水平上顯著為正，表明政府研發補助確實在研發投入和企業成長兩者關系中發揮調節作用，且在政府研發補助的作用下，研發投入與企業成長同樣呈U形曲線關系。

表4 研發投入與企業成長關系的系統廣義矩估計結果(模型(2))

表5 研發投入、政府研發補助和企業成長的系統廣義矩估計結果(模型(3))

與未加入政府研發補助的模型回歸結果相比，研發投入平方項的系數絕對值變小，表明企業研發投入和企業成長兩者之間關系的U形曲線坡度變緩。

2.2 穩健性檢驗

為確保文中相關結論的有效性和準確性，本文采取重新定義解釋變量的方式對回歸結果進行了穩健性檢驗。除了純粹的資金投入，水資源企業研發投入還包括優秀的研發人員投入。因此，本文參考張棟等[31-34]的研究，采用研發人員占企業全體員工的比例作為衡量水資源企業研發投入的替代指標進行穩健性檢驗，同樣依據模型(1)、模型(2)和模型(3)進行靜態面板估計和動態面板估計。

由表6和表7對應的穩健性檢驗結果可知，進行固定效應回歸和隨機效應回歸所得的研發投入平方項的回歸系數分別為0.104和0.088，且回歸系數都在10%的水平上顯著為正。進行系統廣義矩估計所得研發投入平方項的回歸系數為0.193，且回歸系數在1%水平上顯著為正。水資源企業研發投入平方項的回歸系數都為正，說明水資源企業研發投入與企業成長之間確實呈U形曲線關系。

表6 穩健性檢驗中研發投入與企業成長關系的靜態面板估計結果(模型(1))

由表8可知，在加入政府研發補助變量的系統廣義矩估計結果中，研發投入平方項的系數為0.032，與沒加入政府研發補助的模型回歸結果相比，研發投入平方項的系數絕對值變小了，表明研發投入和企業成長二者之間關系的U形曲線坡度變緩。穩健性分析中其余變量的系數符號與原回歸相同，且在不同程度下顯著。因此，本文構建的模型基本通過穩健性檢驗。

3 結論及建議

a.水資源企業研發投入與企業成長之間呈U形曲線關系，即研發投入與企業成長之間存在顯著的區間效應。當企業的研發投入水平較低時，其對企業成長產生負向影響；但當企業的研發投入水平到達一定程度之后，隨著研發投入的增加，企業能夠獲得與研發投入大抵相當或者更多的價值回報，此時進行研發投入會對企業成長產生正向影響。

b.政府研發補助確實在水資源企業研發投入與企業成長兩者間關系中發揮調節作用，且使得兩者關系呈現出的U形曲線坡度變得更加平緩。當企業的研發投入處于較低水平時，政府研發補助的“擠出效應”能使其在一定程度上替代企業內部資金作為研發投入，有效緩解企業由于進行研發活動所帶來的資金緊張以及由此對企業成長產生的消極影響。當企業的研發投入處于較高水平時，企業對政府研發補助的過度依賴會使得企業將自身研發資金投入挪作他用，導致企業總研發投入相應減少，進而減弱研發投入對企業成長產生的積極影響。

c.提出如下建議：①水資源企業要加大研發投入的強度和力度，研發投入的增加有助于研發成果的產出；②水資源企業應該主要依靠自身的研發投入，而將政府研發補助作為輔助性投入；③政府部門應制定更為廣泛適用的創新支持政策，完善監管體系，為企業構建良好的制度環境。

表7 穩健性檢驗中研發投入與企業成長關系的系統廣義矩估計結果(模型(2))