趙 瑛，張 瑯，陳 波

（1.陜西省科技資源統(tǒng)籌中心，陜西西安 710077；2.西安理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西西安 710054）

一、引言

我國國務(wù)院發(fā)布的《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020）》中提出，到2020 年，全社會研究開發(fā)投入占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重要提高到2.5%以上，本國人發(fā)明專利年度授權(quán)量進(jìn)入世界前5 位。并且致力于在未來15～20 年內(nèi)使中國成為創(chuàng)新型國家。而科技型企業(yè)作為創(chuàng)新的主體之一，已經(jīng)成為推動國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和實現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步的重要力量。與此同時，創(chuàng)新需要投入，除了企業(yè)在資本市場進(jìn)行融資加大研發(fā)投入力度外，國家也給予了相應(yīng)的扶持和幫助，希望能夠有助于企業(yè)提高創(chuàng)新能力、加速技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)。而政府補(bǔ)貼作為一種最為直接的扶持政策，其對科技型企業(yè)創(chuàng)新的影響路徑和影響效果如何，是目前需要研究的重要問題?；诖耍疚臄M對政府補(bǔ)助對科技型企業(yè)創(chuàng)新績效的影響路徑進(jìn)行研究，并著重考察研發(fā)投入的中介效應(yīng)。探討政府補(bǔ)助是否有助于促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入，從而提升企業(yè)的創(chuàng)新績效。

二、文獻(xiàn)回顧

目前學(xué)術(shù)界對于政府補(bǔ)助如何影響企業(yè)創(chuàng)新績效以及研發(fā)投入如何影響企業(yè)績效的問題研究較多，而對于研發(fā)投入所起到的中介作用，研究較少，且研究結(jié)論存在較大差異。本文擬從以下三個方面展開綜述：

（一）政府補(bǔ)助對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響

現(xiàn)有研究關(guān)于政府補(bǔ)助對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，主要得到兩點(diǎn)結(jié)論：一是存在正向積極作用；二是政府補(bǔ)助的正向促進(jìn)作用具有滯后效應(yīng)。

陳世輝和殷曉紅（2014）[1]，褚豪軒（2017）[2]等通過研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的績效水平在很大程度上受到政府補(bǔ)貼的積極影響。楊伊寧和樊燕萍（2015）[3]研究了政府補(bǔ)助對從事可再生能源行業(yè)的企業(yè)績效的影響。整體來說企業(yè)的績效水平與可獲得的政府補(bǔ)助呈正相關(guān)關(guān)系，但對國有企業(yè)并不明顯。進(jìn)一步分析可知是由于國有企業(yè)存在的“尋租”行為致使政府補(bǔ)助沒有發(fā)揮最大效用。鄭春美和李佩（2015）[4]對創(chuàng)業(yè)板上市的高科技企業(yè)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼對創(chuàng)新行為的發(fā)展具有重大影響。王新紅和聶雅倩（2019）[5]通過對制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明政府補(bǔ)助與企業(yè)研發(fā)投入均有利于企業(yè)創(chuàng)新績效的提升，但是在東北地區(qū)和西部地區(qū)企業(yè)中作用并不明顯。

隨著研究的不斷深入，學(xué)者發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)助的正向促進(jìn)作用具有滯后效應(yīng)。宋佳麗（2019）[6]基于醫(yī)藥制造業(yè)上市公司的研究結(jié)果表明：企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)當(dāng)期績效以及滯后一期績效均是負(fù)向影響，和滯后兩期績效卻是正相關(guān)關(guān)系，滯后效應(yīng)非常明顯。陳紅等（2019）[7]研究發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)助確實對企業(yè)的創(chuàng)新績效具有激勵效應(yīng)，但是在企業(yè)不同的生命周期階段，激勵作用也不盡相同，政府補(bǔ)助對成長期企業(yè)的作用高于成熟期企業(yè)。李尚敏（2015）[8]選取我國2010—2013 年創(chuàng)業(yè)板361 家上市公司作為研究樣本，進(jìn)行實證研究發(fā)現(xiàn)：政府補(bǔ)助提高公司創(chuàng)新績效，但具有兩年的滯后期。

（二）研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響

現(xiàn)有研究對于研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新績效影響的結(jié)論，主要分為線性和非線性兩大類。

李春艷和余越（2011）[9]的研究結(jié)果表明，研發(fā)投資促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，但經(jīng)費(fèi)投入的顯著程度高于人員投入。孫早和宋煒（2012）[10]通過對中國制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行面板數(shù)據(jù)模型分析，得出民營企業(yè)研發(fā)投入的正效應(yīng)的顯著性明顯高于國有企業(yè)這一結(jié)論。嚴(yán)焰和池仁勇（2013）[11]以浙江省高新技術(shù)企業(yè)為調(diào)研對象，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)研發(fā)投入對創(chuàng)新績效具有明顯的促進(jìn)作用。

除此之外，還有部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入和企業(yè)創(chuàng)新績效之間顯示出“倒U”型關(guān)系。楊武等（2019）[12]基于對專利密集型產(chǎn)業(yè)分析發(fā)現(xiàn)，在企業(yè)生產(chǎn)過程中，資本投入、企業(yè)研發(fā)投入力度越大，企業(yè)的創(chuàng)新績效越高，而研發(fā)資金投入的促進(jìn)作用更顯著，并且資本投入、研發(fā)人員投入對技術(shù)創(chuàng)新績效的影響作用均是先促進(jìn)后抑制。周衍平等（2019）[13]借助GPS 的方法，基于2010—2017 年中小企業(yè)的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入和企業(yè)創(chuàng)新指標(biāo)顯示出“倒U”關(guān)系。王康和周孝（2017）[14]通過實證研究發(fā)現(xiàn)：隨著研發(fā)投入強(qiáng)度的增大，研發(fā)投入與創(chuàng)新績效出現(xiàn)“負(fù)—正—負(fù)”的非線性影響。不過，這一非線性影響在各行業(yè)之間存在明顯差異。張鳳兵和王會宗（2019）[15]通過對山東省的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)研究發(fā)現(xiàn)，公司年齡、規(guī)模和研發(fā)投入會對公司的創(chuàng)新績效“倒U”型影響。

（三）研發(fā)投入的中介效應(yīng)

對于研發(fā)投入的中介效應(yīng)問題，由于研究對象的不同，學(xué)者得到的結(jié)論也不盡相同。雖然大部分研究都驗證了研發(fā)投入在政府補(bǔ)助與企業(yè)創(chuàng)新績效之間存在中介作用，但是這種作用是部分中介作用還是完全中介作用，卻有著不同的結(jié)論。喬森和曾恒芳（2019）[16]對以新能源為主營業(yè)務(wù)的公司的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，政府補(bǔ)貼作用于研發(fā)效率和企業(yè)創(chuàng)新，而研發(fā)投入在政府補(bǔ)貼和創(chuàng)新效率之間起著明顯的中介作用。武志勇等（2018）[17]以2012—2016 年四年間東北高端裝備制造業(yè)的上市公司面板數(shù)據(jù)為研究樣本，實證分析出政府補(bǔ)助促進(jìn)研發(fā)投入，同時也促進(jìn)創(chuàng)新績效這一結(jié)論，而企業(yè)研發(fā)投入在其中起完全中介作用。梁偉真等（2015）[18]通過中國制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)得出研發(fā)投入顯著提升創(chuàng)新績效，研發(fā)投入在該作用機(jī)制中表現(xiàn)出顯著的部分中介作用。吳娟和宋淑鴻（2019）[19]選取了2017 年我國創(chuàng)業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，一方面政府補(bǔ)助有利于企業(yè)創(chuàng)新績效的提升，另一方面在政府補(bǔ)助與創(chuàng)新績效間研發(fā)投入起部分中介作用。

（四）文獻(xiàn)述評

綜上所述，現(xiàn)有研究對于政府補(bǔ)助對企業(yè)創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用已經(jīng)有了明確的結(jié)論。但對其影響路徑和影響機(jī)理，仍存在需要進(jìn)一步探討的地方。第一，政府補(bǔ)助和研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用是否存在滯后效應(yīng)？第二，研發(fā)投入在政府補(bǔ)助與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的中介影響是完全中介還是部分中介？基于此，本文擬以我國創(chuàng)業(yè)板科技型企業(yè)為研究對象，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型，對以上問題進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗和探討。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）政府補(bǔ)助與創(chuàng)新績效

在企業(yè)實際經(jīng)營過程中，政府補(bǔ)助可以在一定程度上緩解企業(yè)研發(fā)投入成本部分的資金壓力。除此之外，政府補(bǔ)助還帶有一定的政策信號傳遞功能，得到政府補(bǔ)助的科技型企業(yè)會被市場上的投資者認(rèn)為該企業(yè)成長穩(wěn)定、經(jīng)營良好、具有光明發(fā)展前景和良好投資價值，在這種情況下往往會得到投資者的青睞，從而給企業(yè)創(chuàng)造了一個良好的投融資環(huán)境，使企業(yè)不斷抓住機(jī)遇，進(jìn)而增強(qiáng)了生產(chǎn)經(jīng)營積極性，最終實現(xiàn)創(chuàng)新成果的產(chǎn)出和企業(yè)創(chuàng)新績效的增長。更進(jìn)一步，這種政策信號傳遞功能可能存在滯后效應(yīng)。據(jù)此，我們提出假設(shè)1 和假設(shè)2：

H1：政府補(bǔ)助對企業(yè)創(chuàng)新績效存在顯著的正向影響。

H2：政府補(bǔ)助對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響存在滯后性。

（二）政府補(bǔ)助與研發(fā)投入

企業(yè)的研發(fā)投入需要大量的資金支持和人力支持，研發(fā)投入可以來自于政府補(bǔ)助以及企業(yè)的內(nèi)外融資。而政府補(bǔ)助作為研發(fā)支出的來源之一，是整個企業(yè)、行業(yè)和社會科技投入不可或缺的一部分。為了激勵企業(yè)的科技創(chuàng)新發(fā)展，減少企業(yè)的資金條件束縛，企業(yè)近些年來不斷加大了對科技創(chuàng)新項目的資金投入，以此為創(chuàng)新活動提供充分支持。由此，我們可以提出假設(shè)3 和假設(shè)4：

H3：政府補(bǔ)助對企業(yè)研發(fā)資金投入產(chǎn)生顯著的正向影響。

H4：政府補(bǔ)助對企業(yè)研發(fā)人員投入產(chǎn)生顯著的正向影響。

（三）研發(fā)投入與創(chuàng)新績效

創(chuàng)新研發(fā)活動屬于對未知的探索行為，因此研發(fā)活動所需的時間長短無法精準(zhǔn)控制。更進(jìn)一步地，研發(fā)投入的持續(xù)性和充足性也對創(chuàng)新績效產(chǎn)生直接的影響。同時，由于企業(yè)的研發(fā)按階段分為基礎(chǔ)研發(fā)、應(yīng)用研發(fā)再到實驗開發(fā)研發(fā)，最后進(jìn)行研發(fā)成果轉(zhuǎn)化。企業(yè)所進(jìn)行的技術(shù)創(chuàng)新活動，從一開始的研發(fā)投入到產(chǎn)品生產(chǎn)和銷售形成利潤需要一個漫長的過程，況且企業(yè)的研發(fā)有可能失敗，導(dǎo)致公司的效益受損，這些因素可能會造成企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響存在一定的滯后期。據(jù)此，我們提出假設(shè)5 和假設(shè)6：

H5a：研發(fā)資金投入對企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生顯著的正向影響；

H5b：研發(fā)人員投入對企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生顯著的正向影響。

H6a：研發(fā)資金投入對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響存在一定的滯后期；

H6b：研發(fā)人員投入對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響存在一定的滯后期。

（四）研發(fā)投入的中介作用

政府補(bǔ)助作為企業(yè)研發(fā)的誘導(dǎo)因子，促使企業(yè)投入更多的研發(fā)資金和研發(fā)人員增強(qiáng)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平，通過開發(fā)新產(chǎn)品、新技術(shù)、新市場等增加企業(yè)的創(chuàng)新績效。

由此，我們提出假設(shè)7：

H7a：政府補(bǔ)助能通過研發(fā)資金投入影響企業(yè)創(chuàng)新績效，即研發(fā)資金投入存在中介作用；

H7b：政府補(bǔ)助能通過研發(fā)人員投入影響企業(yè)創(chuàng)新績效，即研發(fā)人員投入存在中介作用。

四、變量選取與模型設(shè)計

（一）變量選取

1.被解釋變量（Inno）

閱讀大量文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，用來衡量企業(yè)創(chuàng)新績效的指標(biāo)有很多，結(jié)合我國企業(yè)的實際情況以及市場上公開披露的年報可知，企業(yè)對于新產(chǎn)品的銷售收入等項目的數(shù)據(jù)較難獲得。因此綜合考慮，我們選用企業(yè)所獲專利數(shù)量來衡量企業(yè)的創(chuàng)新成果。同時，為了剔除企業(yè)規(guī)模不同帶來的絕對數(shù)量上的差異，最終本文選用創(chuàng)業(yè)板科技型企業(yè)所獲專利數(shù)量與營業(yè)收入的比值來衡量企業(yè)的創(chuàng)新績效水平。

2.解釋變量（Gov）

本文將政府補(bǔ)助作為解釋變量，閱讀相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，不同規(guī)模的企業(yè)獲得的政府補(bǔ)助數(shù)量不同，因此本文選擇政府補(bǔ)助與營業(yè)收入的比值來衡量政府補(bǔ)助投入強(qiáng)度。

3.中介變量

研發(fā)投入主要從研發(fā)資金投入（RDI）和研發(fā)人員（RDP）投入兩個方面來衡量。其中，研發(fā)資金投入選擇研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例來衡量，研發(fā)人員投入選擇研發(fā)人員總數(shù)與企業(yè)員工總數(shù)的比值來衡量。

4.控制變量

（1）營運(yùn)能力（OC）。營運(yùn)能力通俗講就是指企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營運(yùn)作能力，勞動能力越大，資產(chǎn)的利用率越高，資本周轉(zhuǎn)率越高。公司的穩(wěn)定性和盈利能力也會得到明顯提升?？傎Y本周轉(zhuǎn)率反映了實體在整個生命周期中從投入到收購的所有資產(chǎn)的流動率，它是對組織的運(yùn)營效率和業(yè)務(wù)績效的全面評估，是重要的質(zhì)量指標(biāo)。

（2）企業(yè)規(guī)模（Size）。企業(yè)規(guī)模較大往往擁有較高的市場地位和較強(qiáng)的發(fā)展能力，因此我們應(yīng)該選擇企業(yè)規(guī)模為控制變量，從而消除規(guī)模差異對公司創(chuàng)新績效的影響。為了消除異方差的影響，我們用總資產(chǎn)的對數(shù)作為衡量指標(biāo)。

（3）企業(yè)所屬行業(yè)（Indu）。由于企業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動具有一定的溢出效應(yīng)，分屬不同行業(yè)的企業(yè)在進(jìn)行創(chuàng)新活動時獲取的創(chuàng)新資源可能會產(chǎn)生差異，進(jìn)而不同程度影響創(chuàng)新績效。由于創(chuàng)業(yè)板科技型企業(yè)的制造業(yè)占比較高，本文采用虛擬變量衡量，如果企業(yè)屬于制造業(yè)，取值為1，否則為0。

表1 變量符號及衡量方法

（二）模型設(shè)計

本文采用多元回歸及中介效應(yīng)檢驗方法構(gòu)建模型，共包含以下幾組：

1.為了驗證假設(shè)1 和假設(shè)2，構(gòu)建模型（1）和模型（2）：

2.為了驗證假設(shè)3 和假設(shè)4，構(gòu)建模型（3）和模型（4）：

3.為了驗證假設(shè)5 和假設(shè)6，構(gòu)建模型（5）、模型（6）、模型（7）、模型（8）：

4.為了驗證假設(shè)7，構(gòu)建模型（9）和模型（10）：

以上模型中，i表示樣本公司，t表示樣本年度；α、β、γ、η、λ、φ、π、ψ為待估系數(shù)，ε為殘差項。

五、實證分析

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

首先，本文先選取2015—2019 年在創(chuàng)業(yè)板存續(xù)的企業(yè)。由于國泰安數(shù)據(jù)庫中2015 年以前的研發(fā)人員相關(guān)數(shù)據(jù)十分缺乏，故本研究從2015 年開始選取樣本數(shù)據(jù)。其次，按照科技型企業(yè)的定義對樣本進(jìn)行篩選?？萍夹褪侵府a(chǎn)品的技術(shù)含量比較高，具有核心競爭力，能不斷推出適銷對路的新產(chǎn)品，不斷開拓市場的企業(yè)?？萍夹推髽I(yè)的行業(yè)包括光機(jī)電一體化、電子與信息、新材料、生物醫(yī)藥、新能源和高效節(jié)能、環(huán)境保護(hù)及其他高技術(shù)領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)專利產(chǎn)品（新品種、新成果）等。據(jù)此，初步選出符合科技型企業(yè)定義的目標(biāo)公司共計267 家。最后，在國泰安數(shù)據(jù)庫下載并整理企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，由于創(chuàng)新成果類數(shù)據(jù)披露并不完全，因此需要剔除數(shù)據(jù)缺失比較嚴(yán)重的公司。故最后獲得的研究樣本一共有182家企業(yè)，2015—2019 年的數(shù)據(jù)，共910 個樣本點(diǎn)。

（二）描述性統(tǒng)計

本文運(yùn)用Stata 14.0 對各變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，分析結(jié)果如表2 所示。由表2 可以看出，創(chuàng)新績效（Inno）即企業(yè)當(dāng)年專利授權(quán)數(shù)與營業(yè)收入的比值，其最小值為0.00，最大值為1.17，均值為0.03，說明不同企業(yè)之間的創(chuàng)新績效差異極大。同時，研發(fā)人員投入（RDP）即研發(fā)人員總數(shù)占企業(yè)員工總數(shù)的比例，其最小值為2.74%，最大值為93.67%，標(biāo)準(zhǔn)差為15.99，說明各企業(yè)之間的研發(fā)人員投入情況有較大差異；研發(fā)資金投入（RDI）即研發(fā)投入金額占營業(yè)收入的比例，其最小值為0.32%，最大值為83.23%，均值為7.16%，說明各企業(yè)之間研發(fā)資金投入情況差異較大，且整體水平較低。最后，企業(yè)所屬行業(yè)（Indu）的均值為0.76，說明大多數(shù)企業(yè)為制造業(yè)企業(yè)。

表2 變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

（三）相關(guān)性分析

由表3 可以看出，除了研發(fā)人員投入以外，其他自變量和控制變量均與因變量創(chuàng)新績效具有顯著的相關(guān)關(guān)系。同時，各自變量之間的相關(guān)性系數(shù)沒有超過0.6 的情況，因此可以排除多重共線性的問題。

表3 相關(guān)性分析

（四）模型選擇

在運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行回歸分析之前，需要在固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型和混合效應(yīng)模型之間選擇合適的模型進(jìn)行檢驗。因此，本文通過F 檢驗和Hausman 檢驗來進(jìn)行模型選擇，結(jié)果匯總?cè)绫? 所示。

由表4 中結(jié)果我們可以看出，10 個模型F檢驗的P值均為0.000 0，所以拒絕原假設(shè)，即拒絕建立混合效應(yīng)模型；同時，10 個模型Hausman 檢驗的P值均小于0.01，即在99%的水平上拒絕原假設(shè)，即拒絕建立隨機(jī)效應(yīng)模型。故本文構(gòu)建的模型均為固定效應(yīng)模型。

（五）回歸結(jié)果與分析

本文基于以上模型選擇結(jié)果，運(yùn)用Stata 14.0 軟件對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。

首先，對政府補(bǔ)助對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響進(jìn)行實證分析，結(jié)果如表5 所示。由模型（1）的回歸結(jié)果可知，政府補(bǔ)助（Gov）對企業(yè)創(chuàng)新績效（Inno）有顯著的正向影響；在控制變量中，營運(yùn)能力（OC）、企業(yè)規(guī)模（Size）對企業(yè)創(chuàng)新績效有顯著的負(fù)向影響，而行業(yè)（Indu）對企業(yè)創(chuàng)新績效有顯著的正向影響。由模型（2）實證結(jié)果可知，政府補(bǔ)助滯后一期和政府滯后二期加入模型后，政府補(bǔ)助當(dāng)期及其滯后一期和滯后二期都不顯著。因此，假設(shè)1 成立，假設(shè)2 不成立。即政府補(bǔ)助對企業(yè)創(chuàng)新績效存在顯著的正向影響，而政府補(bǔ)助對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響不存在滯后性。而對于控制變量來說，營運(yùn)能力與企業(yè)規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新績效有顯著的負(fù)向影響說明，創(chuàng)新性強(qiáng)的公司可能屬于成長型，其規(guī)模不大，同時營運(yùn)能力也并不強(qiáng)。行業(yè)對企業(yè)創(chuàng)新績效的正向影響說明了制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新績效更好，這也與制造類型企業(yè)有更多專利的現(xiàn)實相符合。

表5 政府補(bǔ)助對企業(yè)創(chuàng)新績效影響的實證結(jié)果

其次，對政府補(bǔ)助對企業(yè)研發(fā)投入的影響進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表6 所示。由模型（3）和模型（4）的回歸結(jié)果可知，政府補(bǔ)助（Gov）對企業(yè)研發(fā)資金投入（RDI）和研發(fā)人員投入（RDP）均有顯著的正向影響。因此，假設(shè)3 和假設(shè)4 成立。這也說明了政府補(bǔ)助對于提升企業(yè)研發(fā)投入水平具有顯著的正向作用。

表6 政府補(bǔ)助對企業(yè)研發(fā)投入影響的實證結(jié)果

再次，我們對企業(yè)研發(fā)投入對創(chuàng)新績效的影響展開實證研究，結(jié)果如表7 所示。由模型（5）和模型（6）的回歸結(jié)果可知，研發(fā)資金投入（RDI）對企業(yè)創(chuàng)新績效（Inno）有顯著的正向影響，說明研發(fā)資金投入越大，企業(yè)的創(chuàng)新績效越好。而研發(fā)人員投入（RDP）對企業(yè)創(chuàng)新績效的正向影響并不顯著。故假設(shè)5a 成立，假設(shè)5b 不成立。由模型（7）和模型（8）的回歸結(jié)果可知，研發(fā)資金當(dāng)期投入（RDI）和研發(fā)資金上一期投入（RDI（-1））均對企業(yè)創(chuàng)新績效有顯著的影響，但是當(dāng)期投入影響顯著為正，而上一期投入的影響顯著為負(fù)。這說明研發(fā)資金的投入對創(chuàng)新成果產(chǎn)出的正向影響主要體現(xiàn)在當(dāng)期。而且由于專利等創(chuàng)新成果無法做到持續(xù)增加，因此可能導(dǎo)致上一期的研發(fā)投入量大，但是當(dāng)期的創(chuàng)新績效低的情況。

表7 企業(yè)研發(fā)投入對創(chuàng)新績效影響的實證結(jié)果

另一方面，研發(fā)人力上一期投入（RDP（-1））與研發(fā)人力上兩期投入（RDP（-2））對企業(yè)創(chuàng)新績效能夠產(chǎn)生顯著的影響。而RDP（-1）對企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生的是顯著的正向影響，而RDP（-2）對企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生的是顯著的負(fù)向影響。這可能是由于新增的創(chuàng)新人員由于要經(jīng)過培訓(xùn)和公司的磨合，才能更好地發(fā)揮其作用。因此研發(fā)人員投入當(dāng)期對創(chuàng)新績效的影響不顯著，但是研發(fā)人力上一期投入對創(chuàng)新績效是有顯著正向影響的。研發(fā)人力上兩期投入對企業(yè)創(chuàng)新績效的負(fù)向作用可能是因為研發(fā)人員的創(chuàng)新能力會隨著時間的推移而遞減，這是因為新員工對科技前沿的掌握情況會更好。因此，假設(shè)6a 和假設(shè)6b 均成立。

最后，本文對研發(fā)投入的中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗。檢驗結(jié)果如表8 所示。由模型（9）、模型（10）的檢驗結(jié)果可知，中介變量研發(fā)資金投入（RDI）和研發(fā)人員投入（RDP）的系數(shù)均不顯著，因此還要進(jìn)行Sobel檢驗。如果Sobel 檢驗結(jié)果顯著，則中介效應(yīng)顯著；如果Sobel 檢驗結(jié)果不顯著，則中介效應(yīng)不顯著。研發(fā)資金投入與研發(fā)人員投入的Sobel 檢驗結(jié)果如表9 所示。

表8 研發(fā)投入的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

表9 Sobel 檢驗結(jié)果

由表9 可知，Soble 統(tǒng)計量的P 值均小于0.05，因此檢驗結(jié)果顯著；同時由于政府補(bǔ)助對創(chuàng)新績效的影響顯著，因此研發(fā)資金投入（RDI）和研發(fā)人員投入（RDP）起到部分中介效應(yīng)。故此，假設(shè)7a 和假設(shè)7b 均成立。即政府補(bǔ)助可以通過影響研發(fā)資金投入和研發(fā)人員投入來影響企業(yè)的創(chuàng)新績效。

六、研究結(jié)論與啟示

本文在理論分析的基礎(chǔ)上，基于創(chuàng)業(yè)板182 家科技型樣本企業(yè)數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，對政府補(bǔ)助、研發(fā)投入對創(chuàng)業(yè)板科技型企業(yè)創(chuàng)新績效的影響進(jìn)行了實證研究，研究發(fā)現(xiàn)：第一，不同行業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新績效不同，制造型科技企業(yè)的專利成果數(shù)占比更高。第二，政府補(bǔ)助對企業(yè)創(chuàng)新績效能夠產(chǎn)生顯著的正向影響，但是并沒有顯著的滯后效應(yīng)。這說明政府補(bǔ)助在當(dāng)期對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響作用最強(qiáng)。第三，政府補(bǔ)助會對企業(yè)的研發(fā)資金投入和研發(fā)人員投入產(chǎn)生顯著的正向影響，這說明政府補(bǔ)助能夠很好地促進(jìn)科技型企業(yè)對創(chuàng)新活動的投入。第四，研發(fā)資金投入對科技型企業(yè)的創(chuàng)新績效有顯著的正向影響，同時該影響還有一定的滯后效應(yīng)。而研發(fā)人員投入對科技型企業(yè)創(chuàng)新績效的滯后效應(yīng)更明顯，當(dāng)期的研發(fā)人員投入對創(chuàng)新績效沒有顯著的影響。第五，政府補(bǔ)助能通過研發(fā)資金投入和研發(fā)人員投入影響企業(yè)創(chuàng)新績效，研發(fā)投入起到部分中介效應(yīng)。

基于以上結(jié)論，本文給出以下建議：（1）繼續(xù)加大對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、高端裝備制造型企業(yè)的補(bǔ)助力度，以提升企業(yè)的科技創(chuàng)新能力，加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。（2）由于研發(fā)資金投入對于科技成果的產(chǎn)出具有一定的滯后效應(yīng)，因此企業(yè)應(yīng)建立長效考核機(jī)制，并且提前布局科技創(chuàng)新方向和戰(zhàn)略，以實現(xiàn)競爭力的提升。（3）由于研發(fā)人員投入在當(dāng)期對創(chuàng)新績效影響不明顯，而滯后效應(yīng)明顯，因此建議企業(yè)要注重創(chuàng)新人才的儲備和培養(yǎng)，并且在考核創(chuàng)新人員時尊重創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)律，避免短期效應(yīng)。（4）由于研發(fā)投入起到部分中介作用，因此建議完善政府補(bǔ)助制度，對政府補(bǔ)助的資金流向和最終用途進(jìn)行監(jiān)督，確保提升企業(yè)的研發(fā)投入比例，從而提升企業(yè)的創(chuàng)新績效水平。