楊雪，何玉成，劉成

政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率的影響——基于面板門限模型的分析

楊雪1，何玉成1，劉成2

(1.華中農業(yè)大學 經濟管理學院，湖北 武漢 430070；2.武漢工程大學 管理學院，湖北 武漢 430205)

利用32家農業(yè)上市公司2010—2018年的面板數據，采用固定效應模型及門限回歸模型，從微觀層面研究政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率的影響。結果表明：政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率具有非線性影響，二者之間存在倒“U型”關系，當政府補助強度不超過0.016時，政府補助正向作用于農業(yè)上市公司全要素生產率；當政府補助強度高于0.016時，政府補助負向作用于農業(yè)上市公司全要素生產率。穩(wěn)健性檢驗結果表明，適度的政府補助可以通過增加農業(yè)上市公司研發(fā)支出提升全要素生產率，過度的政府補助則會通過“尋租”起阻礙作用。

政府補助；農業(yè)上市公司；全要素生產率；門限效應

一、問題的提出

農業(yè)企業(yè)作為農業(yè)領域的生產組織形式之一，在實現(xiàn)農業(yè)“產業(yè)興旺”過程中發(fā)揮著重要作用。農業(yè)是比較利益偏低的弱勢產業(yè)[1]，農業(yè)企業(yè)從事農產品生產經營，面臨自然和市場的雙重風險[2]。我國政府在政策上會對農業(yè)企業(yè)予以扶持，在一定程度上提高了農業(yè)企業(yè)的競爭優(yōu)勢。在政府扶持下，我國農業(yè)企業(yè)整體發(fā)展情況不斷向好，但仍面臨研發(fā)能力不足、生產績效偏低的突出問題[3,4]。在實現(xiàn)農業(yè)現(xiàn)代化的過程中，研究政府補助對農業(yè)企業(yè)生產績效的影響，對促進農業(yè)企業(yè)健康發(fā)展具有現(xiàn)實意義。

目前學界關于政府補助對企業(yè)影響的研究主要有以下三種觀點。一是政府補助具有正向作用。Alecke等研究發(fā)現(xiàn)受補助企業(yè)表現(xiàn)出更高水平的研發(fā)強度和更高的專利申請概率[5]。劉云芬、范黎波等分別研究了政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率和績效的影響，發(fā)現(xiàn)政府補助促進了農業(yè)企業(yè)全要素生產率和績效的提升[1,6]。王薇和艾華研究發(fā)現(xiàn)政府補助正向影響企業(yè)研發(fā)投入及全要素生產率，而且政府補助對全要素生產率的作用存在行業(yè)異質性[7]。二是政府補助無效甚至具有負向作用。Lee實證分析發(fā)現(xiàn)，稅收優(yōu)惠和補助等政府產業(yè)政策并沒有對全要素生產率增長起到促進作用[8]。Tzelepis和Skuras同樣發(fā)現(xiàn)政府補助并未顯著影響小微企業(yè)績效[9]。余明桂等研究指出，與地方政府存在政治關聯(lián)的企業(yè)所獲補助負向作用于企業(yè)績效[10]。陳維等認為短期內政府補助會給企業(yè)帶來競爭優(yōu)勢，但這種競爭優(yōu)勢呈逐年遞減的趨勢，最終會給企業(yè)績效造成負面影響[11]。武咸云等研究發(fā)現(xiàn)，政府補助顯著負向作用于其財務績效及市場價值[12]。三是政府補助的作用具有不確定性。Bergstrom研究發(fā)現(xiàn)政府補助會顯著促進企業(yè)成長，但并未顯著影響企業(yè)生產率[13]。毛其淋和許家云實證分析發(fā)現(xiàn)，適度補助有利于企業(yè)產品創(chuàng)新，反之則不利于企業(yè)產品創(chuàng)新[14]。熊和平等的研究表明，政府補助對處于不同生命周期階段的企業(yè)具有不同作用[15]。李剛等分析了政府補助對企業(yè)投資效率的影響，發(fā)現(xiàn)市場化程度較高時，政府補助有利于緩解國有企業(yè)投資不足，反之則會加劇民營企業(yè)投資過度[16]。

從上述文獻中可以發(fā)現(xiàn)，關于政府補助方面的研究非常豐富，但還有進一步探究的空間。首先，現(xiàn)有政府補助對企業(yè)影響的研究結論并不一致，可能原因是行業(yè)因素和企業(yè)績效不同指標的選取導致了研究結論的分歧[17]；現(xiàn)有研究僅僅關注了政府補助和農業(yè)企業(yè)績效之間的線性關系[1,6,18]，鮮有關注政府補助強度的異質性影響。因此，筆者擬利用32家農業(yè)上市公司2010—2018年的面板數據，將可以更全面表征產出效率的全要素生產率作為因變量，以政府補助強度為門限變量，運用門限回歸模型估計政府補助強度門限值，以克服傳統(tǒng)區(qū)間效應檢驗的主觀性，進而明確不同政府補助強度對農業(yè)企業(yè)全要素生產率的異質性影響。

二、理論基礎與研究假設

農業(yè)企業(yè)是我國農業(yè)發(fā)展的微觀組織形式之一，企業(yè)是創(chuàng)新的重要載體，要提高農業(yè)發(fā)展質量和水平，需要從農業(yè)企業(yè)入手，支持及引導其進行技術研發(fā)創(chuàng)新，從而提升企業(yè)全要素生產率。但是，因為外部性和信息不對稱等因素，以及農業(yè)本身固有的弱質性及雙重風險性，微觀農業(yè)企業(yè)仍面臨創(chuàng)新投入過低、融資難度高等困境，因此需要政府之手進行調節(jié)，為農業(yè)企業(yè)營造良好的制度環(huán)境，并通過政府補助幫助其提升全要素生產率。

政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率有積極作用。首先，政府補助是企業(yè)營業(yè)外收入的重要項目，有利于緩和農業(yè)上市公司的融資約束困境[19]，進而為農業(yè)上市公司擴大規(guī)模、提高全要素生產率提供物質基礎。其次，政府補助是農業(yè)企業(yè)取得資金的重要來源之一，可以減小農業(yè)上市公司研發(fā)創(chuàng)新的風險。政府補助在一定程度上降低了農業(yè)上市公司研發(fā)創(chuàng)新成本以及研發(fā)創(chuàng)新活動的正外部性給企業(yè)造成的經濟損失，進一步刺激企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新活動，進而有利于提升農業(yè)上市公司全要素生產率。最后，政府補助具有信息傳遞功能[20]。政府對農業(yè)企業(yè)的補助能夠向外界投資者釋放積極的政策信號，引導外部資金進入受補助企業(yè)，降低融資成本，進一步緩解農業(yè)上市公司融資約束。政府補助亦可使農業(yè)企業(yè)識別出具有前景的發(fā)展方向，從而引導農業(yè)上市公司優(yōu)化投資結構，提高投資效率和全要素生產率。這是因為，一方面，政府部門利用其信息優(yōu)勢，可以較為準確地判斷農業(yè)企業(yè)發(fā)展方向，而農業(yè)上市公司在其引導下不僅可以降低信息搜尋及分析成本，而且有助于減少決策失誤，從而提高投資效率；另一方面，政府補助是激勵農業(yè)上市公司研發(fā)創(chuàng)新的手段之一，可以引導農業(yè)上市公司優(yōu)化內部資源配置，從而提高農業(yè)上市公司的經營效率。

另外，政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率也可能有抑制作用，其原因包括以下三個方面。首先，政府補助作為一種無償轉移支付，會使企業(yè)獲得超額利潤，從而使其缺乏研發(fā)創(chuàng)新的動力。農業(yè)上市公司為取得政府補助，或許會進行“尋租”，與地方政府建立政治關聯(lián)等，一方面會導致資源被占用，另一方面，農業(yè)企業(yè)依靠尋租行為獲得過度補助，也可能使其過度投資低效率項目，進而不合理地替代其他生產要素，最終均有損于企業(yè)全要素生產率；獲得政府補助后的農業(yè)上市公司遠離了市場競爭，在政府的扶持下，依靠“輸血”存活的農業(yè)上市公司缺乏技術改進和研發(fā)創(chuàng)新的動力[21]。其次，政府補助會導致政府過多地干預企業(yè)生產活動[22]。與盈利性企業(yè)不同，政府更關注補助帶來的社會績效，例如增加地方產出等，提升企業(yè)全要素生產率并非其最終目的，過度政府補助誘使農業(yè)上市公司采取迎合行為，這種迎合行為與提升全要素生產率相悖[23]。最后，根據信息不對稱理論，政府無法完全掌握企業(yè)的信息，農業(yè)上市公司可能為了獲得政府補助刻意隱瞞自身的不利信息，甚至在得到政府補助后也未將其善加利用，所以農業(yè)上市公司可能存在逆向選擇和道德風險，致使政府補助非但未起到提升全要素生產率的作用，反而抑制了其提升。所以，政府補助可能會導致農業(yè)上市公司行為扭曲，抑制其全要素生產率的提升。

據此，本研究提出以下假設：

H1：政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率呈非線性的影響

基于不同的前提條件，政府補助發(fā)揮著不同的作用，政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率的非線性作用主要由政府補助強度決定。從政府補助的抑制作用來看，政府補助過度致使企業(yè)行為扭曲，產生尋租行為、逆向選擇及道德風險等，這說明為了發(fā)揮政府補助的積極作用，需要將政府補助保持在適度區(qū)間，補助額度很有可能是政府補助發(fā)揮作用的重要條件。與進行外部性高、風險性大的研發(fā)創(chuàng)新行為相比，農業(yè)上市公司更青睞通過擴大生產規(guī)模實現(xiàn)規(guī)模經濟，這也許是農業(yè)產品附加值低、產能過剩的重要原因之一。當政府予以農業(yè)上市公司一定的補助時，不僅緩解了農業(yè)上市公司的融資困境，引導了農業(yè)企業(yè)投資方向，同時為農業(yè)上市公司研發(fā)創(chuàng)新活動提供資金支持，分擔了創(chuàng)新風險，進而提高了農業(yè)上市公司研發(fā)創(chuàng)新意愿。

據此，本研究提出以下假設：

H2：政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率存在門限效應，適度的政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率有正向影響，過度的政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率有負向影響。

三、研究設計

1．模型設定

本研究構建了如下基礎模型：

TFP=C+αSUB+βCV+u+ε(1)

TFP=C+αSUB+δSUB+βCV+u+ε(2)

(1)、(2)式中，為農業(yè)上市公司全要素生產率，為常數項，為政府補助，為控制變量集合，變量定義在下文有詳細論述，、、分別對應變量的回歸系數；(u+ε)為復合擾動項，其中u表示不可觀測的隨機變量，代表個體異質性，而ε為隨個體和時間發(fā)生變化的擾動項；表示公司個體，表示年份。模型(2)在模型(1)中增加了政府補助平方項SUB，如果顯著，那么H1成立。

在此基礎上，本研究采用門限回歸模型驗證H2。與傳統(tǒng)區(qū)間效應檢驗方法不同，門限回歸可避免主觀設定門限值的弊端，基于統(tǒng)計結果估計門限值，并進行假設檢驗。設定面板數據門限模型如下：

TFP= u+ρ1SUBI(q≤γ)+2SUB(q＞γ)+βCV+ε(3)

(3)式中，u為個體效應；1、2為待估計參數；(·)為指示函數，即若括號中的條件為真，那么取值為1，若為假，那么取值為0；q為用來劃分變量的門限變量，本研究中的門限變量為政府補助；γ為待估計門限值；CV為控制變量；ε為隨機擾動項。(3)式為單一門檻模型，實際中可能存在多重門限，模型設定依此類推。在(3)式中，當模型不能拒絕原假設1=2時，說明不存在門限效應，反之則需要通過Bootstrap法確定門限個數及其估計值，并進行門限回歸。

2．變量選取

被解釋變量為農業(yè)上市公司全要素生產率()。采用LP法測度農業(yè)上市公司全要素生產率，借鑒祝樹金和趙玉龍[24]對工業(yè)增加值的計算方法，利用勞動報酬、工資福利費用、營業(yè)利潤以及固定資產折舊之和計算農業(yè)增加值()；另外，勞動力投入()用企業(yè)員工人數度量，中間投入()用公司購買商品、接受勞務支出度量，資本投入()用固定資產度量。并利用以2010年為基期的農產品生產價格指數、農業(yè)生產資料價格指數以及固定資產投資價格指數分別對農業(yè)增加值、中間投入以及資本投入進行折實，以消除價格波動的影響，價格指數數據來源于國家統(tǒng)計局官網。

解釋變量為政府補助()。學界普遍采用政府補助強度消除公司規(guī)模異質性對政府補助絕對數額的影響。本研究借鑒范黎波等[6]的研究，以政府補助強度作為政府補助的替代變量。

控制變量。為探究政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率的實際影響，需要對影響農業(yè)上市公司全要素生產率的其他變量加以控制。借鑒相關研究，將公司規(guī)模、股權性質[25,26]、資產負債率[27]、股權集中度[28]、股權制衡度[29]、公司年齡、成長能力、公司管理水平[21,30]以及總資產利潤率作為控制變量。此外，考慮到政府補助對農業(yè)企業(yè)全要素生產率的影響存在一定的滯后性，本研究將滯后一期的政府補助納入控制變量。變量及其定義如表1所示。

表1　變量及其定義

3．數據來源

為保證研究對象為農業(yè)上市公司，根據證監(jiān)會行業(yè)分類，篩選出農林牧漁及其服務業(yè)的滬深A股農業(yè)上市公司，即狹義的農業(yè)上市公司，進一步剔除ST及數據缺失嚴重的農業(yè)企業(yè)，最終確定了32家農業(yè)上市公司，樣本區(qū)間為2010—2018年。本研究數據來自Wind及CSMAR數據庫，缺失數據源自上市公司年報。樣本描述性統(tǒng)計及相關性分析結果見表2?？梢园l(fā)現(xiàn)，我國農業(yè)上市公司全要素生產率均值為3.186，標準差為0.645，表明農業(yè)上市公司發(fā)展水平較為均衡；總資產利潤率最小值為-0.283，表明我國有些農業(yè)上市公司已出現(xiàn)虧損。政府補助強度均值為0.02，說明政府對農業(yè)上市公司整體補助水平較高。政府補助標準差為0.03，最小值為0，最大值為0.184，表明我國農業(yè)上市公司間的補助強度差異明顯。相關性分析結果顯示，政府補助、公司規(guī)模、資產負債率、公司年齡、成長能力、管理水平、總資產利潤率以及滯后一期的政府補助均在不同顯著性水平上與農業(yè)上市公司全要素生產率呈顯著正相關關系，只有股權性質、股權集中度、股權制衡度與全要素生產率無顯著相關關系，一定程度上說明了本研究所選取控制變量的有效性。

表2　樣本描述性統(tǒng)計及相關性分析

注：對連續(xù)變量均進行了縮尾處理，***<0.01, **<0.05, *<0.1

四、實證研究及其結果分析

1．模型檢驗

由于非平穩(wěn)時間序列會導致偽回歸問題，因此需要對面板數據進行單位根檢驗，檢驗結果顯示，關鍵變量均通過了不同水平的顯著性檢驗。為判斷變量之間是否存在多重共線性，對關鍵變量采取方差膨脹因子檢驗，結果顯示，解釋變量的VIF最大值小于10，表明模型并不存在嚴重多重共線性問題。另外通過F檢驗、LM檢驗及Hausman檢驗，發(fā)現(xiàn)應采用固定效應模型。

2．回歸分析

(1)固定效應回歸分析。政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率的固定效應檢驗結果見表3中的模型1和模型2?？梢园l(fā)現(xiàn)，模型1中政府補助一次項回歸系數均顯著為正，說明政府補助有助于提升我國農業(yè)上市公司全要素生產率；模型2中加入政府補助二次項后，其擬合優(yōu)度為0.689，與模型1相比略有提升，說明政府補助平方項的加入具有一定的合理性；此外，政府補助二次項系數顯著為負，說明政府補助與農業(yè)上市公司全要素生產率之間存在非線性關系，H1成立。

表3　政府補助對農業(yè)上市公司TFP的固定效應檢驗及門限回歸結果

注：***<0.01, **<0.05, *<0.1，下同。

另外，公司規(guī)?；貧w系數通過顯著性檢驗且為正，說明農業(yè)上市公司規(guī)模的適度擴張可以帶來規(guī)模經濟效應。股權性質回歸系數未能通過顯著性檢驗，這可能是由于國有農業(yè)上市公司與非國有農業(yè)上市公司全要素生產率并無明顯差異。資產負債率對農業(yè)上市公司全要素生產率回歸系數在不同顯著性水平上均為正，說明農業(yè)上市公司資產負債率提高有助于提升其全要素生產率。資產負債率較高反映出企業(yè)具有較強的融資能力，企業(yè)可以獲取充足的資金為其研發(fā)創(chuàng)新奠定物質基礎。股權集中度與股權制衡度的回歸系數均不顯著，可能的解釋是，較高的股權集中度雖可能造成決策失誤或產生創(chuàng)新決策惰性，但股權集中度的適度提升可以加快決策速度，有助于企業(yè)迅速抓住市場機會；較高的股權制衡度對解決第一類代理問題有重要作用，并且能夠避免權力濫用，但大股東之間容易相互掣肘，致使決策緩慢，錯失發(fā)展機遇。公司年齡對農業(yè)上市公司全要素生產率回歸系數顯著為正，說明對于農業(yè)上市公司而言，生產經驗以及社會資本的積累對提升全要素生產率有促進作用。成長能力反映了企業(yè)的發(fā)展?jié)摿?，同時也向外傳遞出積極的信號，增強了投資者信心，有利于企業(yè)獲取外部融資，獲得充足的發(fā)展資金。管理水平越高越能提高企業(yè)全要素生產率，總資產利潤率是企業(yè)盈利能力的反映，具有較高盈利能力的企業(yè)不僅可以保證其轉型升級和規(guī)模擴張時的資金需求，而且該類企業(yè)也更加關注企業(yè)的長遠發(fā)展。滯后一期的政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率具有促進作用，說明政府補助對企業(yè)全要素生產率具有滯后效應。

(2)門限效應回歸分析。利用門限回歸模型對樣本數據進行處理。首先進行門限效應檢驗，結果如表4所示?？梢钥闯觯Ｐ痛嬖趩我婚T限，估計值為0.016，95%水平上置信區(qū)間為[0.0147,0.0164]。這說明政府補助和農業(yè)上市公司全要素生產率并非簡單的線性關系，H1得到了驗證。

表4　政府補助強度門限效應檢驗結果

注：Bootstrap取1000。

確定門限值后，根據(3)式建立門限模型，回歸分析結果如表3中的模型3所示。與模型1相比，門限模型的擬合優(yōu)度有所提升，說明門限模型的整體解釋力度優(yōu)于固定效應模型；在一個門限值劃分的兩個區(qū)間內，政府補助系數均顯著，但是回歸系數符號相反，H2得到了驗證。

3．穩(wěn)健性檢驗

為檢驗上文實證結果的穩(wěn)健性，并對政府補助門限效應的內在機理進行進一步分析，本研究利用OP法測度農業(yè)上市公司全要素生產率，并且結合理論基礎及研究假設部分的理論推導，分別構建6個模型，進一步檢驗政府補助是否通過研發(fā)支出(Ln)和尋租費用()對農業(yè)上市公司全要素生產率產生影響。企業(yè)研發(fā)支出用研發(fā)支出取對數表示，鑒于數據的可得性，借鑒任曙明和張靜[31]的研究，企業(yè)尋租費用利用管理費用和總資產比值度量。剔除數據缺失樣本，得到204個觀測值，依據門限值將其劃分為兩組樣本，分別進行中介效應檢驗，結果如表5所示。

對比表5中的模型4和模型7發(fā)現(xiàn)，當政府補助強度不超過0.016時，政府補助正向作用于農業(yè)上市公司全要素生產率，但當政府補助強度高于0.016時，政府補助負向作用于農業(yè)上市公司全要素生產率，這進一步說明政府補助對農業(yè)上司公司全要素生產率存在門限效應，研究結果是穩(wěn)健的。接下來借鑒溫忠麟等[32]關于中介效應的檢驗方法，分析研發(fā)支出的中介效應。從表5可以看出，當政府補助強度不超過0.016時，從模型5中可發(fā)現(xiàn)政府補助對研發(fā)支出有顯著正向影響，模型6在模型4的基礎上加入了研發(fā)支出，模型6的擬合優(yōu)度較模型4有所提升，說明模型中加入研發(fā)支出變量后提高了模型的擬合優(yōu)度，另外，政府補助系數雖仍然顯著，但是顯著性水平顯著降低，表明研發(fā)支出在政府補助和農業(yè)上市公司全要素生產率間起部分中介作用，即當政府補助強度不超過0.016時，政府補助不僅直接促進農業(yè)上市公司全要素生產率提升，而且可以通過企業(yè)研發(fā)支出的增加提升其全要素生產率。同理，當政府補助強度高于0.016時，從模型8中可發(fā)現(xiàn)政府補助對企業(yè)尋租費用有顯著正向影響，模型9在模型7的基礎上加入了尋租費用，模型9的擬合優(yōu)度較模型7有所提升，此外，政府補助系數顯著性水平也有所降低，說明尋租費用在政府補助和農業(yè)上市公司全要素生產率之間起部分中介作用，即當政府補助強度超過0.016時，政府補助不僅直接抑制農業(yè)上市公司全要素生產率，而且會通過尋租行為負向作用于農業(yè)上市公司全要素生產率。

表5　研發(fā)支出及尋租費用的中介效應檢驗

五、結論及其政策含義

本研究利用滬深A股證監(jiān)會行業(yè)分類中的32家農業(yè)上市公司2010—2018年的面板數據，分析了政府補助對農業(yè)企業(yè)全要素生產率的影響，可得到如下結論：政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率存在非線性影響；面板門限效應回歸結果顯示，政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率存在單一門限效應，即二者之間呈倒“U型”關系，當政府補助強度不超過0.016時，政府補助正向作用于農業(yè)上市公司全要素生產率，當政府補助強度超過0.016時，政府補助負向作用于農業(yè)上市公司全要素生產率。中介效應檢驗結果表明，適度政府補助會通過增加研發(fā)支出提升農業(yè)上市公司全要素生產率，而高強度政府補助會通過尋租費用抑制農業(yè)上市公司全要素生產率提升。

上述結論具有如下政策含義：

一是對農業(yè)企業(yè)進行合理的政府補助。實證結果顯示，適度的政府補助有利于提升農業(yè)上市公司全要素生產率，因而政府對企業(yè)進行補助前，應首先對該企業(yè)進行評估以確定適度補助范圍，在適度補助范圍內對農業(yè)企業(yè)進行補助，發(fā)揮政府補助的積極作用，以免過度補助導致農業(yè)企業(yè)行為扭曲，致使農業(yè)企業(yè)經營效率降低；當政府補助低于門限值時，可以加大補助力度，使政府補助強度盡可能接近門限值，充分促進農業(yè)上市公司發(fā)展。

二是設置受補助企業(yè)甄選標準并加強監(jiān)督。鑒于政府補助對農業(yè)上市公司全要素生產率存在門限效應，政府補助過度不僅浪費財政支出，而且不利于提升農業(yè)上市公司全要素生產率。我國農業(yè)上市公司中存在高強度政府補助的情況，高強度政府補助通過尋租費用負向作用于農業(yè)上市公司全要素生產率。針對該問題，政府應該打造一個公開透明的平臺，設置受補助企業(yè)甄選標準，公布受補助企業(yè)名單以及受補助企業(yè)對政府補助資金的利用情況，加強對企業(yè)的監(jiān)督，避免企業(yè)憑借尋租而獲得補助，真正發(fā)揮政府補助的作用。

三是提高企業(yè)研發(fā)補助，鼓勵研發(fā)創(chuàng)新。中介檢驗結果表明，適度政府補助可以增加企業(yè)研發(fā)支出進而提升全要素生產率。政府應提高企業(yè)研發(fā)補助，一方面研發(fā)補助具有直接的政策指向性，從而激勵農業(yè)企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新行為；另外，政府補助可以為企業(yè)創(chuàng)新提供資金等方面的支持，削弱研發(fā)創(chuàng)新風險。企業(yè)是創(chuàng)新的重要載體，研發(fā)創(chuàng)新活動不僅能夠改善農業(yè)企業(yè)缺乏競爭力的困境，亦可促進我國農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，實現(xiàn)產業(yè)興旺。

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Impact of government subsidies on total factor productivity of Chinese agricultural listed companies: Based on panel threshold model

YANG Xue1, HE Yucheng1, LIU Cheng2

(1.College of Economics & Management, Huazhong Agricultural University, Wuhan, Hubei 430070, China; 2.Hubei-School of Management, Wuhan Institute of Technology, Wuhan, Hubei 430205, China)

Based on the panel data of 32Chinese agricultural listed companies from 2010 to 2018, the fixed effect model and threshold regression model were adopted to study the impact of government subsidies on the total factor productivity (TFP) of Chinese agricultural listed companies from the micro level. The results show that government subsidies have a non-linear effect on the TFP of Chinese agricultural listed companies, and an “U-shaped” relationship between them exists. When the intensity of government subsidies is lower than 0.016, government subsidies have a positive effect on TFP of Chinese agricultural listed companies. When the intensity of government subsidies is higher than 0.016, the government subsidies have a negative effect on TFP of Chinese agricultural listed companies. Robustness test results show that moderate government subsidies can promote the TFP of Chinese agricultural listed companies by increasing their investment in R&D while excessive government subsidies will hinder TFP through "rent-seeking".

government subsidies; agricultural listed companies; total factor productivity; threshold effect

F306

A

1009–2013(2020)03–0059–08

10.13331/j.cnki.jhau(ss).2020.03.008

2020－03－28

國家中藥材產業(yè)技術體系(CARS-21)；國家自然科學基金項目(71573098；71173085)；中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資助項目(2662016PY072)；華中農業(yè)大學人文社科優(yōu)秀人才培養(yǎng)計劃基金(52206-008034)

楊雪（1991—），女，湖北廣水人，博士研究生，主要研究方向為產業(yè)組織與中小企業(yè)戰(zhàn)略管理。

責任編輯：曾凡盛