傅傳銳 陳雅茹 王燕武

（1.福州大學(xué)，福建 350108；2.廈門大學(xué)，福建 361005）

內(nèi)容提要：擴(kuò)張性的財(cái)政政策能否以及如何影響企業(yè)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率是宏觀政策調(diào)控微觀效應(yīng)研究的新議題。本文以我國(guó)A股上市公司為樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了財(cái)政政策與上市公司智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的關(guān)系以及產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、內(nèi)部控制質(zhì)量對(duì)兩者關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：（1）擴(kuò)張性財(cái)政政策能夠顯著促進(jìn)上市公司的智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。（2）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和內(nèi)部控制質(zhì)量在財(cái)政政策與智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的關(guān)系中發(fā)揮調(diào)節(jié)效應(yīng)。相對(duì)于國(guó)有控股、內(nèi)控質(zhì)量較低的企業(yè)，擴(kuò)張性財(cái)政政策對(duì)非國(guó)有控股企業(yè)、內(nèi)控質(zhì)量高的企業(yè)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的提升幅度更大。拓展性研究表明，盡管擴(kuò)張性財(cái)政政策能同時(shí)有效提升人力資本與結(jié)構(gòu)資本的效率，但主要依靠人力資本渠道提高整體智力資本的價(jià)值創(chuàng)造效率。多維度的研究結(jié)論為我國(guó)實(shí)施可持續(xù)的積極財(cái)政政策，引導(dǎo)企業(yè)提質(zhì)增效提供了有益的政策啟示。

一、引言

在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，以無(wú)形性、知識(shí)密集為典型特征，包括由員工知識(shí)、技能、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Y(jié)而成的人力資本與企業(yè)文化、流程制度、研發(fā)創(chuàng)新、品牌聲譽(yù)、客戶關(guān)系等結(jié)構(gòu)資本要素在內(nèi)的智力資本憑借其價(jià)值性、稀缺性、難以替代與模仿等異質(zhì)性特征，成為企業(yè)可持續(xù)增長(zhǎng)與價(jià)值創(chuàng)造的源泉。如何開發(fā)運(yùn)營(yíng)作為戰(zhàn)略性資源的智力資本要素并有效增進(jìn)智力資本的價(jià)值創(chuàng)造效率，已經(jīng)成為企業(yè)能否實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期價(jià)值最大化的核心命題。從智力資本的視角看，宏觀財(cái)稅政策調(diào)控的效果能否“落地”，關(guān)鍵在于其能否有效刺激、引導(dǎo)微觀企業(yè)主體積極投資、培育與運(yùn)作各類智力資本要素，推動(dòng)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率進(jìn)而企業(yè)價(jià)值的提高。最終，通過眾多微觀企業(yè)個(gè)體的長(zhǎng)期價(jià)值增值的“聚少成多”，實(shí)現(xiàn)整體國(guó)民經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。由此可見，擴(kuò)張性財(cái)政政策能否促進(jìn)微觀企業(yè)的智力資本價(jià)值創(chuàng)造是這一系列政策效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制的重要環(huán)節(jié)。

近年來，我國(guó)政府一直實(shí)施旨在保民生、穩(wěn)增長(zhǎng)，以基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、重大項(xiàng)目投資以及增值稅轉(zhuǎn)型與“營(yíng)改增”等減稅降費(fèi)為代表的擴(kuò)張性財(cái)政政策。但遺憾的是，目前尚未有國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)就財(cái)政政策與智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率間的關(guān)系進(jìn)行直接研究，相關(guān)文獻(xiàn)分別來自財(cái)政政策效應(yīng)與智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率影響因素兩個(gè)方面。

在財(cái)政政策方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞財(cái)政政策調(diào)控在企業(yè)績(jī)效維度的微觀效應(yīng)進(jìn)行了探索性研究，但尚未形成一致的結(jié)論。Tzelepis和Skuras（2004）考察了希臘政府對(duì)企業(yè)財(cái)政補(bǔ)貼的政策效果，發(fā)現(xiàn)財(cái)政補(bǔ)貼能夠顯著提高企業(yè)的成長(zhǎng)性[1]。張帆等（2018）發(fā)現(xiàn)稅收優(yōu)惠和財(cái)政補(bǔ)貼能促進(jìn)企業(yè)的總收入增長(zhǎng)率和總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率，并且稅收優(yōu)惠的政策效應(yīng)要強(qiáng)于財(cái)政補(bǔ)貼效應(yīng)[2]。鄒彩芬等（2006）認(rèn)為稅收優(yōu)惠政策對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的產(chǎn)出缺乏明顯的效果[3]。魏志華等（2015）認(rèn)為，財(cái)政補(bǔ)貼無(wú)法提高新能源類企業(yè)的成長(zhǎng)性[4]。呂敏康（2017）發(fā)現(xiàn)擴(kuò)張性財(cái)政政策能夠增加企業(yè)價(jià)值[5]。

在智力資本方面，新近文獻(xiàn)開始探索智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的各類微觀、宏觀影響因素。在治理層面上，Ho和 Williams（2003）以英國(guó)、瑞典與南非企業(yè)為樣本，實(shí)證發(fā)現(xiàn)對(duì)于個(gè)別國(guó)家（如瑞典），企業(yè)內(nèi)部董事持股比例與智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率存在顯著的正向關(guān)聯(lián)[6]。傅傳銳（2014，2016）首次以我國(guó)A股上市公司為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)：包括大股東持股、股權(quán)制衡在內(nèi)的股權(quán)治理安排對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的正向影響最強(qiáng)，高管激勵(lì)次之，而董事會(huì)機(jī)制的影響較為有限[7]；國(guó)有控股的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不僅會(huì)直接拉低智力資本的價(jià)值創(chuàng)造效率，而且還會(huì)弱化上述治理機(jī)制與智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率間的正相關(guān)關(guān)系[8]。在貨幣政策方面，傅傳銳（2016）發(fā)現(xiàn)寬松的貨幣政策缺乏對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的推動(dòng)作用[9]。

顯然，財(cái)政政策微觀效應(yīng)分析中對(duì)企業(yè)績(jī)效的度量仍束縛于資產(chǎn)收益率、現(xiàn)金流量與收入增長(zhǎng)率等傳統(tǒng)財(cái)務(wù)類指標(biāo)，并未關(guān)注智力資本的價(jià)值創(chuàng)造效率。學(xué)者雖然嘗試遵循從微觀到宏觀的分析路徑探尋可能影響智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的各類因素，但尚未將研究觸角延伸至財(cái)政政策。已有文獻(xiàn)關(guān)于財(cái)政政策與智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率間關(guān)系的研究匱乏無(wú)疑為本文研究提供了突破性的契機(jī)。此外，過往研究常常選擇從財(cái)政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠這些具體政策工具的視角，探索財(cái)政政策的微觀效應(yīng)。但是，擴(kuò)張性導(dǎo)向的財(cái)政政策通常是包括基建、投資、補(bǔ)貼、優(yōu)惠等一攬子政策工具的綜合運(yùn)用，通過多種措施的彼此搭配彌補(bǔ)單一工具的短板，進(jìn)而產(chǎn)生對(duì)企業(yè)主體要素配置、經(jīng)營(yíng)決策的刺激引導(dǎo)。因此，從財(cái)政政策總體松緊度的視角出發(fā)，能夠更全面的考量財(cái)政政策調(diào)控對(duì)微觀企業(yè)的傳導(dǎo)效力。

基于上述分析，本文嘗試以我國(guó)A股上市公司為樣本，以財(cái)政赤字率刻畫財(cái)政政策總體擴(kuò)張程度，實(shí)證檢驗(yàn)了財(cái)政政策調(diào)控對(duì)上市公司智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的傳導(dǎo)機(jī)制以及產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、內(nèi)部控制質(zhì)量在這一機(jī)制中的調(diào)節(jié)效應(yīng)。本文可能的創(chuàng)新包括兩個(gè)方面。一方面，首次探討了財(cái)政政策調(diào)控與智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率間的關(guān)系，彌補(bǔ)了過往財(cái)政政策效應(yīng)研究主要聚焦于傳統(tǒng)績(jī)效的不足，拓展了財(cái)政政策對(duì)企業(yè)主體行為的微觀傳導(dǎo)機(jī)制研究，同時(shí)也從財(cái)政政策維度豐富了智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率影響因素文獻(xiàn)。另一方面，揭示了在我國(guó)新興加轉(zhuǎn)軌的經(jīng)濟(jì)制度背景下，上市公司產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、內(nèi)部控制質(zhì)量在財(cái)政政策與智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的關(guān)系中發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用，以及擴(kuò)張性財(cái)政政策主要經(jīng)由人力資本渠道提高智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的傳導(dǎo)路徑。研究結(jié)論為全球經(jīng)濟(jì)遭遇新冠疫情沖擊下，我國(guó)實(shí)施可持續(xù)的積極財(cái)政政策，引導(dǎo)微觀主體提質(zhì)增效，深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，構(gòu)建新發(fā)展格局提供了政策依據(jù)。

二、研究假設(shè)

在財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論框架下，擴(kuò)張性財(cái)政政策主要從需求管理、融資競(jìng)爭(zhēng)與要素供給三個(gè)渠道影響企業(yè)的智力資本要素配置與增值效率。在需求管理維度上，擴(kuò)張性財(cái)政政策能夠通過轉(zhuǎn)移支付、減稅降費(fèi)、政府投資與消費(fèi)等政策工具刺激社會(huì)總需求，增加微觀市場(chǎng)上對(duì)相關(guān)產(chǎn)品與服務(wù)的需求[5]，進(jìn)而引導(dǎo)企業(yè)通過雇傭更多的勞動(dòng)力[10]、研發(fā)投入[11]等多種方式增加智力資本要素投資，有利于提高智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。在融資競(jìng)爭(zhēng)維度上，政府通過發(fā)行債券對(duì)其投資與消費(fèi)進(jìn)行融資，在資本市場(chǎng)中形成與私有部門的資金競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。這可能降低企業(yè)信貸資源的可獲得性，并抬高融資成本，進(jìn)而加劇企業(yè)的融資約束壓力[12]。融資的困難可能迫使企業(yè)收縮投資，尤其是減少不確定性高的智力資本投資項(xiàng)目，從而對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造產(chǎn)生消極影響。在要素供給維度上，擴(kuò)張性政策下政府部門加大對(duì)教育、醫(yī)療、科學(xué)技術(shù)、公共設(shè)施與秩序的投資，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更多高素質(zhì)的勞動(dòng)者與基礎(chǔ)性研究成果，營(yíng)造良好和諧的社會(huì)關(guān)系環(huán)境，有利于企業(yè)對(duì)人力資源、研發(fā)投入、政企關(guān)系等智力資本要素的優(yōu)化配置，提高智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。

顯然，擴(kuò)張性財(cái)政政策能夠通過產(chǎn)品需求與要素供給渠道對(duì)企業(yè)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率產(chǎn)生積極的拉動(dòng)效應(yīng)，而在融資維度施加負(fù)面的擠出效應(yīng)。最終財(cái)政政策與智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率間的關(guān)系取決于拉動(dòng)效應(yīng)與擠出效應(yīng)的對(duì)比。結(jié)合我國(guó)宏觀政策調(diào)控的現(xiàn)實(shí)情境來看，近20年來，我國(guó)一直實(shí)施寬松導(dǎo)向的貨幣政策，廣義貨幣供應(yīng)量M2的年均增速保持在15%以上。①2001年-2020年，我國(guó)M2年增速波動(dòng)范圍在8.08%-28.4%，平均增速達(dá)到15.05%。寬松的貨幣政策在相當(dāng)程度上抵消了擴(kuò)張性財(cái)政政策下政府融資可能引致的企業(yè)融資約束緊張、投資減少等負(fù)效應(yīng)。換言之，現(xiàn)階段我國(guó)擴(kuò)張性財(cái)政政策在融資維度對(duì)企業(yè)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的擠出效應(yīng)較為有限，并主要表現(xiàn)為產(chǎn)品需求、要素供給維度的拉動(dòng)效應(yīng)。因此，本文提出如下假設(shè)：

H1：擴(kuò)張性的財(cái)政政策能有效拉動(dòng)企業(yè)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的提高。

盡管擴(kuò)張性的財(cái)政政策能夠引導(dǎo)社會(huì)需求，為企業(yè)提供更多的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，但不同特質(zhì)的企業(yè)可能對(duì)這些政策性機(jī)遇有著不盡相同的動(dòng)機(jī)與應(yīng)對(duì)策略，進(jìn)而呈現(xiàn)出異質(zhì)性的價(jià)值創(chuàng)造效應(yīng)。最終控制人的國(guó)有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)賦予國(guó)有企業(yè)不同于非國(guó)有企業(yè)的行為特征。財(cái)政政策擴(kuò)張激發(fā)了更多的鐵路、機(jī)場(chǎng)、能源等基建項(xiàng)目投資需求，而國(guó)有企業(yè)與政府部門間的“天然”關(guān)系紐帶，使國(guó)有企業(yè)不僅愿意也較非國(guó)有企業(yè)更容易承接到這類政府訂單。但是，基建項(xiàng)目往往屬于資金密集型，并非知識(shí)密集型，對(duì)國(guó)企在智力資本要素培育開發(fā)方面的引導(dǎo)力度有限[13]。相較而言，非國(guó)有企業(yè)以利潤(rùn)最大化作為目標(biāo)，傾向于以市場(chǎng)化運(yùn)作的方式，通過技術(shù)創(chuàng)新、優(yōu)質(zhì)品牌、科學(xué)流程、忠誠(chéng)客戶等智力資本要素培育以盡可能捕捉到擴(kuò)張性財(cái)政政策釋放的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，獲得更多的市場(chǎng)份額與收入，進(jìn)而提高智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。因此，本文提出如下假設(shè)：

H2：與國(guó)有控股企業(yè)相比，擴(kuò)張性財(cái)政政策對(duì)非國(guó)有控股企業(yè)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的提升作用更為顯著。

雖然智力資本能幫助企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，然而其形成過程的因果模糊性[14]、社會(huì)復(fù)雜性以及對(duì)特定歷史條件與環(huán)境的依賴性等特點(diǎn)導(dǎo)致其投入產(chǎn)出存在高度不確定性[15-17]。智力資本投資可能令管理者遭遇項(xiàng)目失敗進(jìn)而企業(yè)利潤(rùn)下滑或未達(dá)預(yù)期而被降職、減薪甚至解聘等職業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。即便最終開發(fā)成功，智力資本漫長(zhǎng)的培育周期也常常使管理者墊付大量個(gè)人時(shí)間，甚至是為繼任者作嫁衣裳。因此，減少或延遲智力資本投資是作為管理者的理性選擇。即便面對(duì)擴(kuò)張性財(cái)政政策創(chuàng)造的更多市場(chǎng)需求，管理者也有可能忌憚?dòng)谥橇Y本投資的高風(fēng)險(xiǎn)與長(zhǎng)周期而不愿進(jìn)行相應(yīng)的資源配置，實(shí)施“輕智力資本”的機(jī)會(huì)主義行為。這無(wú)疑會(huì)使企業(yè)難以及時(shí)有效地對(duì)政策機(jī)遇予以積極響應(yīng)。高質(zhì)量的內(nèi)部控制能夠通過對(duì)不同層級(jí)間的權(quán)責(zé)劃分、彼此制衡以及科學(xué)規(guī)范的決策流程緩解內(nèi)部代理沖突，抑制管理者追逐私利的機(jī)會(huì)主義動(dòng)機(jī)[18]。智力資本培育開發(fā)是關(guān)系到企業(yè)長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵議題，也是內(nèi)部控制系統(tǒng)監(jiān)督管轄的重要范疇。內(nèi)部控制越有效，越能約束管理者在智力資本開發(fā)環(huán)節(jié)的敗德行為[19]，從而使該類企業(yè)能夠更加充分利用擴(kuò)張性財(cái)政政策下的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，積極地培育運(yùn)作各類智力資本要素，進(jìn)而更有力地提高智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。因此，本文提出如下假設(shè)：

H3：與內(nèi)部控制質(zhì)量低的企業(yè)相比，擴(kuò)張性財(cái)政政策對(duì)內(nèi)控質(zhì)量高的企業(yè)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的提升作用更為顯著。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

為應(yīng)對(duì)美國(guó)次貸危機(jī)引發(fā)的全球金融危機(jī)，2008年我國(guó)政府出臺(tái)“四萬(wàn)億”計(jì)劃，自此開啟了新一輪擴(kuò)張性財(cái)政政策周期。因此，本文以2008年作為研究時(shí)間起點(diǎn)，選取我國(guó)2008年-2018年滬深兩市的A股上市公司為初始樣本，并剔除了以下公司：（1）金融類公司；（2）ST、*ST 類公司；（3）退市公司；（4）回歸中所需變量缺失的樣本。最終得到26317個(gè)公司年度觀察值。上市公司的財(cái)務(wù)、治理數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，財(cái)政收支數(shù)據(jù)取自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，內(nèi)部控制指數(shù)來自迪博企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)有限公司。為減少極端值的干擾，本文對(duì)實(shí)證中所使用到的連續(xù)型變量進(jìn)行1%和99%分位點(diǎn)上的縮尾（Winsorize）處理。

（二）變量定義

1.被解釋變量：智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率（ICE）

本文使用Pulic（2000）提出的VAIC模型度量各類智力資本要素價(jià)值創(chuàng)造效率[20]。VAIC模型中，各類要素的價(jià)值創(chuàng)造效率計(jì)算公式如下：

公式中，HCE、SCE、ICE分別為人力資本、結(jié)構(gòu)資本、智力資本的價(jià)值創(chuàng)造效率。VA為企業(yè)所有要素投入的價(jià)值增值總和，借鑒已有研究的做法[21]，以稅前利潤(rùn)、工資與利息費(fèi)用和表示VA。HC為人力資本要素投入，以支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金表示，SC為結(jié)構(gòu)資本要素投入，SC=VA-HC。

2.解釋變量：財(cái)政赤字率（Defct）

參考已有研究[10]，本文采用財(cái)政赤字率（Defct）來衡量財(cái)政政策的擴(kuò)張程度，以較為全面地刻畫財(cái)政政策的經(jīng)濟(jì)影響，具體計(jì)算公式為：

其中，GDP為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，各指標(biāo)均使用省際年度數(shù)據(jù)，這樣能較全國(guó)口徑的財(cái)政赤字率更細(xì)致反映不同省份不同年度的財(cái)政擴(kuò)張水平。

3.分組變量

（1）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（State）

根據(jù)上市公司實(shí)際控制人產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同，將上市公司劃分為國(guó)有控股公司和非國(guó)有控股公司，其中：實(shí)際控制人為政府部門、國(guó)資監(jiān)管機(jī)關(guān)、事業(yè)單位的公司歸入國(guó)有控股組，實(shí)際控制人為民營(yíng)企業(yè)、外資企業(yè)、中外合資企業(yè)和自然人的歸入非國(guó)有控股組。

（2）內(nèi)部控制指數(shù)（KZ）

借鑒楊德明等（2018）[22]、耿云江等（2019）[23]的做法，使用“迪博中國(guó)上市公司內(nèi)部控制指數(shù)”作為評(píng)價(jià)內(nèi)部控制質(zhì)量的指標(biāo)。該指數(shù)從內(nèi)控目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的角度出發(fā)，輔以內(nèi)控重大缺陷評(píng)價(jià)來考察內(nèi)控質(zhì)量，已被廣泛用于內(nèi)部控制相關(guān)實(shí)證研究中。內(nèi)控指數(shù)數(shù)值越大，表明內(nèi)控質(zhì)量越高。本文以內(nèi)控指數(shù)的中位數(shù)為劃分依據(jù)，將大于等于中位數(shù)的公司作為高內(nèi)控質(zhì)量樣本，低于中位數(shù)的公司作為低內(nèi)控質(zhì)量樣本。

4.控制變量

為控制其他因素對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的可能影響，本文在回歸中放入了現(xiàn)金比率（Cash）、財(cái)務(wù)杠桿（Lev）、盈利能力（Roa）、公司規(guī)模（Size）、成長(zhǎng)性（Growth）、股權(quán)集中度（Shrt）、董事會(huì)規(guī)模（Bsize）、獨(dú)立董事比例（Bind）作為控制變量。此外，為控制行業(yè)、年份以及行業(yè)層面隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)因素對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的影響，本文還放入了行業(yè)、年份虛擬變量以及行業(yè)與年份交乘項(xiàng)的虛擬變量。具體變量定義如表1所示。

表1 控制變量定義表

（三）模型設(shè)計(jì)

為檢驗(yàn)前文研究假設(shè)H1，本文構(gòu)建如下回歸方程：

其中，i、t表示公司、年份；ICEit表示 i公司 t年的智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率，Defcti,t-1表示t-1年i公司注冊(cè)地所在省份的財(cái)政赤字率?？紤]到財(cái)政政策調(diào)控對(duì)企業(yè)主體行為的傳導(dǎo)效應(yīng)可能存在一定的時(shí)滯，我們?cè)诨貧w中使用t年的智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率作為被解釋變量，而使用t-1年的財(cái)政赤字率作為解釋變量。β0為常數(shù)項(xiàng)，βi（i=1，…，9）為估計(jì)參數(shù)，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。根據(jù)假設(shè)H1，我們預(yù)期β1的估計(jì)系數(shù)值顯著為正。為檢驗(yàn)假設(shè)H2和假設(shè)H3，本文分別以產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和內(nèi)部控制質(zhì)量作為分組變量，將總樣本劃分為國(guó)有控股組和非國(guó)有控股組，低內(nèi)部控制質(zhì)量組和高內(nèi)部控制質(zhì)量組，使用連玉君等（2010）[24]提出的組間差異Bootstrap方法檢驗(yàn)β1的系數(shù)估計(jì)值在不同組間的差異是否在統(tǒng)計(jì)上顯著。我們預(yù)期，非國(guó)有控股組與內(nèi)控質(zhì)量高組中的β1不僅顯著為正，而且估計(jì)值顯著大于各自對(duì)應(yīng)的國(guó)有控股組、內(nèi)控質(zhì)量低組中的β1值。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)特征如表2所示。ICE的均值為3.097，最小值為-5.430，最大值為16.828，說明樣本上市公司每向智力資本要素投入1元，平均獲得約3.1元的回報(bào)，但不同企業(yè)間的智力資本產(chǎn)出效率存在較大差異，單位回報(bào)率最高的企業(yè)能獲得約16.8元的收益，而回報(bào)率最低的企業(yè)不僅無(wú)法實(shí)現(xiàn)正收益，反而虧損5.43元，這也說明智力資本投資是一項(xiàng)高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的業(yè)務(wù)。財(cái)政赤字率（Defct）的均值為0.069，標(biāo)準(zhǔn)差為 0.064，最小值為0.011，最大值為 0.328，這與呂敏康（2017）、林芳等（2019）的計(jì)算結(jié)果相近，說明研究期間我國(guó)各省各年份的財(cái)政支出都大于預(yù)算收入，我國(guó)政府已經(jīng)將擴(kuò)張性財(cái)政政策作為刺激經(jīng)濟(jì)的常態(tài)化工具[5，12]。此外，財(cái)務(wù)杠桿、盈利能力、第一大股東持股比例、董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事比例的均值分別為0.432、0.039、35.256、2.145、0.373，表明樣本公司的平均負(fù)債率將近45%，總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率約3.9%，第一大股東平均持有約35%的股本，董事會(huì)成員大約8-9人且其中將近38%為獨(dú)立董事。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

表3進(jìn)一步對(duì)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、內(nèi)部控制質(zhì)量分組下的分樣本進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析?？梢园l(fā)現(xiàn)，各主要變量在不同分樣本間的均值T統(tǒng)計(jì)量都在1%或5%水平上統(tǒng)計(jì)顯著，表明這些變量在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、不同內(nèi)控質(zhì)量的企業(yè)中存在顯著差異。其中，非國(guó)有控股、內(nèi)控質(zhì)量高的企業(yè)中ICE均值分別為3.153和3.584，顯著高于國(guó)有控股、內(nèi)控質(zhì)量低企業(yè)的ICE均值3.013和2.537。前兩類企業(yè)的Defct均值分別為0.061和0.064，顯著低于后兩類企業(yè)的Defct均值0.080和0.077。這意味著，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、內(nèi)控質(zhì)量是可能影響財(cái)政政策調(diào)控與企業(yè)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率（ICE）間關(guān)系的重要因素，將其作為調(diào)節(jié)變量納入我們的分析框架能夠更為細(xì)致地考察財(cái)政擴(kuò)張對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的傳導(dǎo)效應(yīng)。

表3 分組描述性統(tǒng)計(jì)

（二）回歸結(jié)果

表4報(bào)告了方程（5）的估計(jì)結(jié)果。其中，列（1）為全樣本回歸結(jié)果，列（2）和列（3）分別為國(guó)有控股和非國(guó)有控股組的回歸結(jié)果，列（4）和列（5）分別為低內(nèi)控質(zhì)量和高內(nèi)控質(zhì)量組的回歸結(jié)果。表4顯示，Defct在列（1）的估計(jì)系數(shù)值為1.519，在1%水平上顯著，意味著擴(kuò)張性財(cái)政政策存在對(duì)企業(yè)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率顯著為正的作用。因此，支持假設(shè)H1。

表4 財(cái)政政策對(duì)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的回歸結(jié)果

續(xù)表

在產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組中，Defct在列（2）中的估計(jì)系數(shù)值為1.634，在1%水平上顯著，而在列（3）的估計(jì)值為2.492，也在1%水平上顯著。顯然，無(wú)論是國(guó)有控股與否，擴(kuò)張性財(cái)政政策都存在對(duì)企業(yè)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率顯著的促進(jìn)作用。在分組回歸的基礎(chǔ)上，我們進(jìn)一步使用Bootstrap方法檢驗(yàn)組間差異，結(jié)果顯示，經(jīng)驗(yàn)P值為0.001，說明非國(guó)有控股組的Defct估計(jì)值在1%水平上顯著大于國(guó)有控股組的對(duì)應(yīng)估計(jì)值，這說明，財(cái)政政策擴(kuò)張對(duì)非國(guó)有控股企業(yè)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率有著較國(guó)有控股企業(yè)更明顯的提升作用。因此，假設(shè)H2得到支持。

從內(nèi)控質(zhì)量分組回歸來看，Defct在列（4）、（5）中的系數(shù)估計(jì)值都在1%水平上顯著為正。并且，組間系數(shù)差異的Bootstrap經(jīng)驗(yàn)P值也在1%水平上高度顯著。表明無(wú)論內(nèi)控質(zhì)量高低，擴(kuò)張性財(cái)政政策都能顯著拉動(dòng)企業(yè)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率，但這一拉動(dòng)效果在內(nèi)控質(zhì)量高的企業(yè)中更為有效。因此，假設(shè)H3得到證實(shí)。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文從四個(gè)方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一是利用各省年度財(cái)政赤字占比（FR=（一般公共預(yù)算支出-一般公共預(yù)算收入）/一般公共預(yù)算收入）度量財(cái)政政策擴(kuò)張水平；二是將各省政府性基金收支納入到財(cái)政收支的統(tǒng)計(jì)口徑中（Defect2=（一般公共預(yù)算支出-一般公共預(yù)算收入+政府性基金支出-政府性基金收入）/GDP），重新估計(jì)各省財(cái)政赤字率；三是利用改進(jìn)的VAIC模型重新計(jì)算智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率[25]。具體公式如下：

其中，δ表示企業(yè)資產(chǎn)賬面價(jià)值與市場(chǎng)價(jià)值的比率，VAIC表示歸屬于智力資本的價(jià)值增值量，HCEσ、SCEσ和 ICEσ分別表示對(duì)應(yīng)于 Pulic（2000）的標(biāo)準(zhǔn)VAIC模型框架下的人力資本、結(jié)構(gòu)資本與智力資本在修正后的價(jià)值創(chuàng)造效率[26]。

四是采用傾向得分匹配（PSM）控制潛在的內(nèi)生性問題?？紤]到各省財(cái)政收支可能與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平有關(guān)，而在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度不同的省份，上市公司對(duì)智力資本要素的培育開發(fā)能力也有所不同。因此，財(cái)政赤字、企業(yè)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率可能會(huì)同時(shí)受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平這一外部第三方因素的影響而產(chǎn)生機(jī)械性的關(guān)聯(lián)。出于這種考慮，本文使用傾向得分匹配（PSM）方法控制這一潛在的內(nèi)生性問題。我們以財(cái)政赤字率的中位數(shù)為分組依據(jù)，將高于該中位數(shù)的樣本作為處理組，其余樣本作為對(duì)照組，構(gòu)建Logit回歸，估計(jì)樣本公司傾向得分，并利用核匹配方法進(jìn)行處理組與對(duì)照組間的配對(duì)，使用匹配后的樣本重復(fù)前文回歸。

上述穩(wěn)健性結(jié)果如表5所示。從表中可以看到，重新回歸的結(jié)果與前文回歸結(jié)果無(wú)實(shí)質(zhì)性差異。因此，前文結(jié)論是可靠的。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

（四）拓展性分析

智力資本作為一攬子知識(shí)型要素的聚合體，財(cái)政政策究竟是通過刺激哪些具體智力資本要素進(jìn)而拉動(dòng)智力資本的效率提升呢？我們參考傅傳銳（2016）的做法，分別構(gòu)建以HCE、SCE為因變量的回歸方程[27]。通過比較這兩個(gè)方程中財(cái)政政策（Defct）的系數(shù)方向與估計(jì)值大小進(jìn)而判斷財(cái)政政策調(diào)控對(duì)企業(yè)具體智力資本要素的價(jià)值傳導(dǎo)路徑。各方程的具體形式如下：

表6報(bào)告了上述回歸結(jié)果。表6顯示，Defct在以HCE為因變量的回歸方程中的系數(shù)估計(jì)值為1.310，且在1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著；而在SCE為因變量的回歸中的估計(jì)系數(shù)為0.130，僅在5%水平上統(tǒng)計(jì)顯著。顯然，Defct在HCE為因變量的回歸中的估計(jì)系數(shù)值明顯大于在SCE回歸中系數(shù)值，且顯著性也強(qiáng)于后者。這表明，雖然擴(kuò)張性財(cái)政政策都能夠有效促進(jìn)人力資本與結(jié)構(gòu)資本要素的價(jià)值增值效率提升，然而這一提升作用在人力資本要素方面更加明顯且有效。換言之，擴(kuò)張性財(cái)政政策主要通過拉動(dòng)人力資本效率進(jìn)而提高整體智力資本的價(jià)值創(chuàng)造效率。

表6 財(cái)政政策對(duì)具體智力資本要素價(jià)值創(chuàng)造效率的回歸結(jié)果

五、結(jié)論與啟示

本文實(shí)證考察了財(cái)政政策對(duì)上市公司智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的傳導(dǎo)機(jī)制，結(jié)果表明：（1）擴(kuò)張性財(cái)政政策能夠顯著促進(jìn)上市公司的智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率。（2）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和內(nèi)部控制質(zhì)量在財(cái)政政策與智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的關(guān)系中發(fā)揮調(diào)節(jié)效應(yīng)。相對(duì)于國(guó)有控股、內(nèi)控質(zhì)量較低的企業(yè)，擴(kuò)張性財(cái)政政策對(duì)非國(guó)有企業(yè)、內(nèi)控質(zhì)量高的企業(yè)智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的提升幅度更大。此外，盡管擴(kuò)張性財(cái)政政策能同時(shí)有效增進(jìn)人力資本與結(jié)構(gòu)資本效率，但主要通過人力資本渠道實(shí)現(xiàn)整體智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率的提升。

多維度的研究結(jié)論為我國(guó)實(shí)施可持續(xù)的積極財(cái)政政策，引導(dǎo)企業(yè)提質(zhì)增效提供了有益的政策啟示。首先，相關(guān)部門在運(yùn)用財(cái)政政策刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，注重對(duì)智力資本要素配置過程中投資力度大、存在資金困難的企業(yè)給予財(cái)政補(bǔ)貼、減稅降費(fèi)、政府采購(gòu)等方面的政策傾斜，幫助其進(jìn)一步降低投資成本，加速資金回流，增強(qiáng)智力資本投資能力。其次，盡快建立國(guó)有控股企業(yè)的智力資本價(jià)值創(chuàng)造業(yè)績(jī)考核制度。將智力資本價(jià)值創(chuàng)造效率納入國(guó)企高管的業(yè)績(jī)考核評(píng)價(jià)體系，引導(dǎo)高管轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)理念，重視智力資本要素培育開發(fā)。其三，引導(dǎo)企業(yè)健全完善內(nèi)部控制制度。加強(qiáng)內(nèi)控制度對(duì)智力資本投資決策與效果跟蹤評(píng)價(jià)等經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的管控力度，明確各方在智力資本方面的權(quán)責(zé)分工，建立相應(yīng)的問責(zé)追責(zé)程序，防范智力資本“不投資”“慢投資”的道德風(fēng)險(xiǎn)。其四，國(guó)資管理部門應(yīng)繼續(xù)推進(jìn)混合所有制改革，為國(guó)有企業(yè)減負(fù)，引導(dǎo)其按照市場(chǎng)化方式優(yōu)化資源配置，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期價(jià)值增值。