馬文聰，許 恒，陳修德

（廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，廣東廣州 510520）

1 研究背景

新經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為科技進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力［1］。21 世紀(jì)以來，第四次工業(yè)革命推動著世界科技水平邁向新臺階，對世界創(chuàng)新格局產(chǎn)生著深遠(yuǎn)持久的影響。我國積極順應(yīng)科技創(chuàng)新潮流，在黨中央的大力支出和科技創(chuàng)新主體的不懈努力下，科技水平也取得了長足進(jìn)步，未來應(yīng)當(dāng)繼續(xù)發(fā)揮微觀主體對國家創(chuàng)新水平的貢獻(xiàn)作用，鼓勵、支持、引導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行持續(xù)性研發(fā)投入，不斷提高企業(yè)的研發(fā)績效。然而，由于技術(shù)性知識和信息具有較強(qiáng)的正外部性，導(dǎo)致眾多企業(yè)研發(fā)投入動力不足［2］；同時(shí)，研發(fā)活動具有的高風(fēng)險(xiǎn)、高不確定性和回報(bào)周期長等特點(diǎn)也進(jìn)一步削弱了企業(yè)開展研發(fā)活動的積極性［3］。為了鼓勵企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，政府研發(fā)補(bǔ)貼政策應(yīng)運(yùn)而生，然而從已有實(shí)證研究看，研發(fā)補(bǔ)貼對于企業(yè)研發(fā)投入究竟會產(chǎn)生激勵效應(yīng)還是擠出效應(yīng)仍存在較大分歧，有必要開展進(jìn)一步的分析和討論。

目前已經(jīng)有一些研究開始探討影響政府補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入關(guān)系的情境因素，這些因素可概括為企業(yè)外部環(huán)境和企業(yè)內(nèi)部特質(zhì)。邢斐等［4］、鄧若冰等［5］認(rèn)為外部環(huán)境因素主要涉及制度差異、政企關(guān)系等；陳紅等［6］認(rèn)為內(nèi)部特質(zhì)因素則主要包括企業(yè)特征，如企業(yè)年齡、規(guī)模、生命周期等。高層梯隊(duì)理論旨在從高管團(tuán)隊(duì)的角度解釋企業(yè)行為的差異。高管團(tuán)隊(duì)作為企業(yè)的一種內(nèi)部特質(zhì)，現(xiàn)有研究對其關(guān)注點(diǎn)主要集中在高管性別、年齡、任期、受教育程度、政治關(guān)聯(lián)、薪酬差距等特征對企業(yè)績效或企業(yè)創(chuàng)新的影響，高管職能背景多樣性對政府研發(fā)補(bǔ)貼政策效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用尚未受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。信息決策理論秉持差異互補(bǔ)的原則，認(rèn)為成員間不同個體特質(zhì)與經(jīng)歷造就了其不同的知識儲備和思維模式［7］，促使團(tuán)隊(duì)孕育出互補(bǔ)性的觀念與視角［8］，進(jìn)而促進(jìn)組織學(xué)習(xí)，提高企業(yè)決策質(zhì)量和創(chuàng)造力，提升企業(yè)績效和創(chuàng)新能力［9］。

在企業(yè)獲得政府提供的研發(fā)補(bǔ)貼后，職能背景多樣的高管團(tuán)隊(duì)能否幫助企業(yè)優(yōu)化資源整合與分配，降低企業(yè)研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，提高研發(fā)活動預(yù)期收益，從而促進(jìn)企業(yè)的研發(fā)投入？對于這一科學(xué)問題的回答還需要進(jìn)一步的實(shí)證檢驗(yàn)。為此，本研究基于高層梯隊(duì)理論與信息決策理論，利用我國2008 至2018 年A 股上市企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，將企業(yè)的內(nèi)部特質(zhì)和外部環(huán)境相結(jié)合，探究政府資金注入對企業(yè)研發(fā)活動的影響以及高管團(tuán)隊(duì)職能背景多樣性對政府研發(fā)補(bǔ)貼效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用，為政府優(yōu)化研發(fā)補(bǔ)貼政策設(shè)計(jì)提供決策依據(jù)，并為企業(yè)高管團(tuán)隊(duì)建設(shè)提供理論參考。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 政府研發(fā)補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入

技術(shù)創(chuàng)新活動擁有公共物品特征和正外部性，致使企業(yè)無法獨(dú)占自身研發(fā)成果，從而導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)動力不足［2］；研發(fā)活動需要大量資金支持，投入轉(zhuǎn)化為成果的周期較長，從而進(jìn)一步加劇了企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)，消減了企業(yè)的創(chuàng)新活力［10］。在這種情況下，政府研發(fā)補(bǔ)貼為企業(yè)研發(fā)活動提供了資金支持，可以降低企業(yè)R&D 活動的成本和風(fēng)險(xiǎn)，彌補(bǔ)了企業(yè)R&D 私人收益和社會收益的差距，從而提升企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動的動機(jī)，促進(jìn)企業(yè)提升創(chuàng)新績效［11］。目前，學(xué)者對政府研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入是激勵還是抑制作用，抑或是無關(guān)作用，得出了不同的結(jié)論。支持具有激勵作用的觀點(diǎn)認(rèn)為，政府研發(fā)補(bǔ)貼是對企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)的一種補(bǔ)充，可以緩解企業(yè)的融資約束，提高研發(fā)活動的私人利益,體現(xiàn)政府研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入的直接影響。從競爭視角出發(fā)，已有研究發(fā)現(xiàn)政府在創(chuàng)新政策支持上具有選擇性［12］。一方面，企業(yè)需要通過競爭來獲得政府的研發(fā)支持，從而促使企業(yè)自發(fā)進(jìn)行研發(fā)投入［13］；另一方面，獲得政府研發(fā)補(bǔ)貼的企業(yè)能夠間接向外界傳遞出研發(fā)創(chuàng)新能力強(qiáng)的信號，幫助企業(yè)吸引更多外部資源，緩解企業(yè)資源約束，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，體現(xiàn)政府研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入的間接影響［14］。而支持具有抑制作用的觀點(diǎn)認(rèn)為，從資源成本角度，政府研發(fā)補(bǔ)貼會提高企業(yè)的研發(fā)投入成本，因?yàn)槭袌鰧&D 資源的需求會受到政府資助強(qiáng)度的影響，政府補(bǔ)貼對R&D 資源需求的刺激會抬高市場上R&D 資源的價(jià)格，導(dǎo)致企業(yè)放棄研發(fā)投入項(xiàng)目或是轉(zhuǎn)投其他項(xiàng)目，造成研發(fā)投入減少［15］；從資源擠占角度，若政府研發(fā)補(bǔ)貼項(xiàng)目正好是企業(yè)本就計(jì)劃進(jìn)行研發(fā)投入的項(xiàng)目，政府資金便會擠出企業(yè)原有資金，造成政府資源浪費(fèi)的同時(shí)也會減少企業(yè)自身R&D 投入［16］；從市場機(jī)制角度，政府為企業(yè)注入研發(fā)資金可能會影響市場自身“看不見的手”的調(diào)節(jié)作用，影響資源分配的合理性和有效性［17］；從行業(yè)整體角度，并非所有企業(yè)都能獲得政府研發(fā)補(bǔ)貼，由于研發(fā)創(chuàng)新的知識溢出效應(yīng)，獲得補(bǔ)貼的企業(yè)增加研發(fā)投入可能會刺激同行其他企業(yè)的“搭便車”行為，從而減少行業(yè)整體的研發(fā)投入。此外，也有部分研究如Dimos 等［18］認(rèn)為政府補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入間不存在顯著關(guān)系。本研究認(rèn)為，政府研發(fā)補(bǔ)貼作為對企業(yè)從事研發(fā)活動資金的一種補(bǔ)償，可以緩解企業(yè)研發(fā)投入的融資約束并促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入。由此，提出假設(shè)H1。

H1：政府研發(fā)補(bǔ)貼能提高企業(yè)研發(fā)投入。

2.2 高管團(tuán)隊(duì)職能背景多樣性的調(diào)節(jié)作用

高管團(tuán)隊(duì)職能多樣性是指高管團(tuán)隊(duì)人員前期工作經(jīng)歷的豐富性程度［19］。高層梯隊(duì)理論認(rèn)為企業(yè)未來的行為與戰(zhàn)略選擇離不開企業(yè)內(nèi)部高管團(tuán)隊(duì)的特質(zhì)，核心觀點(diǎn)是高層管理者特征(年齡、職業(yè)經(jīng)歷、教育、財(cái)務(wù)狀況和群體異質(zhì)性等)可以與其知識、價(jià)值觀和認(rèn)知水平相關(guān)聯(lián)，從而可以影響企業(yè)未來行為和預(yù)測其結(jié)果［20］?；诟邔犹蓐?duì)理論，學(xué)者圍繞高管團(tuán)隊(duì)職能背景開展的研究大致可分為4 個方面。一是探討高管的單一職能背景對于企業(yè)績效的影響，如彭紅星等［12］研究高管的技術(shù)背景、徐建波等［21］研究高管的學(xué)術(shù)背景等。二是提出了“高管職能背景多樣性”的概念，并采用赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)（Herfindahl-Hirschman index，HHI）測量，探究高管職能背景多樣性對企業(yè)績效的影響，如馬富萍等［22］的研究。三是進(jìn)一步拓展了職能背景多樣性的測量方法，例如將職能背景分為個體內(nèi)功能多樣性（成員內(nèi)部經(jīng)驗(yàn)廣度）和顯性功能多樣性（每個高管團(tuán)隊(duì)成員在職時(shí)間最長的職能異質(zhì)性）［23］，或者分為生產(chǎn)型、外圍型、產(chǎn)出型、復(fù)合型、職能管理型等類型，研究多種職能背景對企業(yè)績效的影響［24］。四是開展了高管職能背景多樣性對企業(yè)績效影響機(jī)制的研究，包括加入調(diào)節(jié)變量和中介變量，如團(tuán)隊(duì)間信息交換，辦公集中度、首席執(zhí)行官（CEO）特征、高管團(tuán)隊(duì)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系和合作關(guān)系等，如馬富萍等［22］的研究；在被解釋變量企業(yè)績效的選擇上，如孫凱等［25］、陳守明等［26］選擇了經(jīng)營績效、創(chuàng)新績效、海外績效等，也有研究如何明欽［24］將其細(xì)分為長期績效和短期績效等。

高管團(tuán)隊(duì)作為企業(yè)的戰(zhàn)略決策者，承擔(dān)著獲取外部資源的重任，也決定著企業(yè)創(chuàng)新資源的分配，對企業(yè)創(chuàng)新有重要的影響，并且，政府研發(fā)補(bǔ)貼作為企業(yè)所獲得的一種外部資源，其分配方式在很大程度上受到了高管團(tuán)隊(duì)的影響［27］。信息決策理論認(rèn)為，從團(tuán)隊(duì)外部來看，多樣化程度高的高管團(tuán)隊(duì)能夠帶來豐富的外部資本，更加豐富的外部網(wǎng)絡(luò)能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來更加多元的資源獲取渠道；從團(tuán)隊(duì)內(nèi)部來看，多樣化的高管團(tuán)隊(duì)能夠?qū)崿F(xiàn)知識、信息、能力、技能等多方面互補(bǔ)，提高企業(yè)決策的質(zhì)量和完備性［10］。高管團(tuán)隊(duì)職能背景多樣性作為團(tuán)隊(duì)多樣性的重要體現(xiàn)，其對企業(yè)所獲得的研發(fā)補(bǔ)貼資源分配和研發(fā)創(chuàng)新決策的影響主要體現(xiàn)在以下3 個方面：第一，職能背景豐富的高管團(tuán)隊(duì)可以提升企業(yè)資源獲取與整合的能力。多職能背景的高管團(tuán)隊(duì)向外界傳遞出一種高管團(tuán)隊(duì)“全能”的信號，有助于拓展企業(yè)資源獲取寬度、構(gòu)建豐富的外部社會網(wǎng)絡(luò)，為企業(yè)創(chuàng)新帶來豐富的資源和信息；此外，各種職能背景的高管成員優(yōu)勢互補(bǔ)、各取所長，還有利于發(fā)揮杠桿效應(yīng)，增強(qiáng)企業(yè)資源整合的能力［26］。第二，職能背景豐富的高管團(tuán)隊(duì)可以優(yōu)化包括研發(fā)補(bǔ)貼等企業(yè)資源的分配方向，幫助企業(yè)作出正確的創(chuàng)新決策。不同知識和技能的碰撞能夠使團(tuán)隊(duì)決策更富有創(chuàng)造性和靈活性，使管理層能夠更好地解決非結(jié)構(gòu)化的創(chuàng)新性問題；同時(shí)，職能背景多樣的高管團(tuán)隊(duì)也不太容易受到群體思維的影響，可以幫助企業(yè)克服一些短視行為，作出具有全局性的決策［28］。第三，職能背景豐富的高管團(tuán)隊(duì)有助于降低企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力。研究顯示，在外部環(huán)境變動頻率較高時(shí)，職能背景多樣的高管團(tuán)隊(duì)能夠更好地預(yù)測環(huán)境的變化，快速形成多個備選方案并作出選擇，有助于企業(yè)處理不確定性風(fēng)險(xiǎn)，降低研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期［29］。

結(jié)合信息決策理論，本研究認(rèn)為職能背景多樣化的高管團(tuán)隊(duì)能夠在創(chuàng)新資源獲取、整合、分配及風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)方面為企業(yè)帶來優(yōu)勢，優(yōu)化企業(yè)對政府研發(fā)補(bǔ)貼資源的配置和使用，激勵企業(yè)增加研發(fā)投入。由此提出假設(shè)H2。

H2：高管團(tuán)隊(duì)職能背景多樣性對政府研發(fā)補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用。

3 模型設(shè)定與變量選取

3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

選取2008—2018 年我國A 股上市公司作為初始研究樣本，并對樣本進(jìn)行了如下篩選：（1）剔除金融保險(xiǎn)類上市公司；（2）剔除面臨退市風(fēng)險(xiǎn)的ST公司；（3）剔除關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失的公司。篩選后總計(jì)得到3 563 家企業(yè)的非平衡面板數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)來源為CSMAR 國泰安數(shù)據(jù)庫，缺失的數(shù)據(jù)通過查閱證券交易所披露的上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行手工整理補(bǔ)充。數(shù)據(jù)處理通過Excel、Stata15.0完成。

3.2 變量選取

（1）解釋變量：政府研發(fā)補(bǔ)貼（Sub）。參考郭玥［11］的方法，采用關(guān)鍵詞檢索的方式對研發(fā)補(bǔ)貼項(xiàng)目進(jìn)行了篩選。具體篩選標(biāo)準(zhǔn)如下：1）按有關(guān)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵詞篩選，將政府補(bǔ)助明細(xì)項(xiàng)目中出現(xiàn)“創(chuàng)新”“研發(fā)”“研制”“科技”“科研”“技術(shù)”等關(guān)鍵詞的項(xiàng)目納入研發(fā)補(bǔ)貼范疇；2）按政府科技創(chuàng)新支持政策的關(guān)鍵詞篩選，將政府補(bǔ)助貼明細(xì)項(xiàng)目中出現(xiàn)“星火”“火炬計(jì)劃”“‘863’”“‘333’”“‘8515’”“小巨人”“高新技術(shù)企業(yè)”“生產(chǎn)力促進(jìn)中心”等關(guān)鍵詞的項(xiàng)目納入研發(fā)補(bǔ)貼范圍；3）按有關(guān)企業(yè)創(chuàng)新成果的關(guān)鍵詞篩選，將政府補(bǔ)助明細(xì)項(xiàng)目中出現(xiàn)“知識產(chǎn)權(quán)”“專利”“版權(quán)”“著作權(quán)”“軟著”“新產(chǎn)品”等關(guān)鍵詞的項(xiàng)目納入研發(fā)補(bǔ)貼范疇；4）按有關(guān)創(chuàng)新人才及技術(shù)合作的關(guān)鍵詞篩選，將政府補(bǔ)助明細(xì)項(xiàng)目中出現(xiàn)“‘引才引智’”“‘精英計(jì)劃’”“‘巨人計(jì)劃’”“產(chǎn)學(xué)研”等關(guān)鍵詞的項(xiàng)目納入研發(fā)補(bǔ)貼范圍；（5）按不同研發(fā)技術(shù)領(lǐng)域篩選，分別對生物新醫(yī)藥技術(shù)研發(fā)、電子信息技術(shù)研發(fā)、新能源及新材料相關(guān)等領(lǐng)域進(jìn)行專有名詞搜索，對符合條件的補(bǔ)貼項(xiàng)目納入研發(fā)補(bǔ)貼范疇。

現(xiàn)有研究在測量政府研發(fā)補(bǔ)貼時(shí)主要采用3 種方式：一是將企業(yè)是否獲得政府補(bǔ)貼設(shè)置虛擬變量，該方法無法衡量不同研發(fā)補(bǔ)貼強(qiáng)度對企業(yè)創(chuàng)新投入的影響［30］；二是考慮政府補(bǔ)貼絕對數(shù)額大?。?］；三是考慮政府補(bǔ)貼相對企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的大?。?1］。本研究采用相對數(shù)指標(biāo)，用企業(yè)當(dāng)年所獲得政府研發(fā)補(bǔ)貼金額與企業(yè)營業(yè)收入的比例來衡量政府研發(fā)補(bǔ)貼強(qiáng)度。

（2）被解釋變量：企業(yè)研發(fā)投入（RD）。研發(fā)投入的度量分為數(shù)值法和比例法。數(shù)值法直接采用研發(fā)投入金額來衡量，容易造成不同企業(yè)的信息缺乏可比性。本研究選擇采用比例法，用企業(yè)當(dāng)年研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例度量企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度。

（3）調(diào)節(jié)變量：赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)（H）及香農(nóng)-威納（Shannon-Wiener）指數(shù)（Sha）。首先采用赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)對高管職能背景多樣性進(jìn)行測量，參考Cannella 等［23］的研究，將高管團(tuán)隊(duì)職能背景分為生產(chǎn)、研發(fā)、財(cái)務(wù)、管理、市場營銷、法律、人力資源和其他共8 類，鑒于每位高管可能有多種職能背景，僅對高管的主要職能背景經(jīng)歷進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，納入指標(biāo)計(jì)算；參考Carpenter 等［32］的測量方法，計(jì)算公式為：

式（1）中，Si衡量了全部高管中擁有第i種職能背景的比例。

H的取值范圍是0～1，數(shù)值越接近1 則表明高管團(tuán)隊(duì)職能背景多樣性越豐富。值得注意的是，樣本中過半數(shù)高管擁有超過一種職能背景，而赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)僅能衡量每位高管的一種主要職能背景，忽視了高管團(tuán)隊(duì)成員的交叉職能背景。因此，借鑒Buyl 等［33］的方法，引入香農(nóng)-威納指數(shù)對高管的交叉職能背景進(jìn)行測量。香農(nóng)-威納指數(shù)借鑒了信息論的常用做法，是檢測生態(tài)系統(tǒng)物種多樣性的常用指標(biāo)。在Cannella 等［23］的職能背景分類方法基礎(chǔ)上，將“其他”背景分為設(shè)計(jì)和金融背景納入高管職能背景衡量，最終涵蓋了生產(chǎn)、研發(fā)、財(cái)務(wù)、管理、市場營銷、法律、人力資源、設(shè)計(jì)、金融共9 種職能背景。計(jì)算公式為：

式（2）中：Pi表示擁有i類職能背景的高管成員占高管總?cè)藬?shù)的比例，取值介于0～1 之間；n為高管職能背景的類別數(shù)，最大值為9。

在高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模一定的情況下，Sha 值大小反映高管團(tuán)隊(duì)職能背景多樣性的高低。

（4）控制變量。企業(yè)內(nèi)部特質(zhì)同樣會影響企業(yè)的創(chuàng)新行為［34］，基于劉鑫等［35］的研究，在企業(yè)層面選取了資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、企業(yè)成長性（Gro）、企業(yè)年齡（Age）、公司屬性（Soe）、第一大股東持股比例（Top）、高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模（Ggz）總資產(chǎn)凈利率（Roa）和公司規(guī)模（Siz）作為控制變量。

各變量的具體定義及取值方法如表1 所示。

表1 變量名稱及定義

3.3 模型設(shè)定

為了探究政府研發(fā)補(bǔ)貼資金對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響，結(jié)合樣本數(shù)據(jù)類型構(gòu)建了面板數(shù)據(jù)模型。主效應(yīng)模型如式（3）所示：

為了解決高管職能背景多樣性在主效應(yīng)模型中發(fā)揮的影響作用，構(gòu)造了政府研發(fā)補(bǔ)貼與高管職能背景多樣性的交乘項(xiàng)并納入模型。模型分別如式（4）和式（5）所示：

式（3）至式（5）中：下標(biāo)i和t分別為公司和年份；CONTROLs、INDUSTRY 和YEAR 分別表示控制變量、行業(yè)和年份；β0為截距項(xiàng)；ε表示殘差。

4 實(shí)證分析

4.1 樣本描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析

表2 列出了全樣本的描述性統(tǒng)計(jì)特征，可以看出不同企業(yè)的研發(fā)投入相對于其盈利能力來說有較大的差異，僅有34.33%的樣本在觀測期間獲得了政府研發(fā)補(bǔ)貼，其余樣本所獲政府研發(fā)補(bǔ)貼數(shù)值為0；高管主導(dǎo)職能背景多樣性指數(shù)和交叉職能背景香農(nóng)-維納指數(shù)在不同企業(yè)間均存在較大差異。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表2（續(xù)）

由表3 可知，解釋變量政府研發(fā)補(bǔ)貼（Sub）與被解釋變量企業(yè)研發(fā)投入在1%的水平上顯著正相關(guān)（r=0.171），這初步驗(yàn)證了H1中政府研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入的正向作用；其他變量間相關(guān)系數(shù)均小于0.8，初步說明變量間不存在嚴(yán)重多重共線性；VIF 值平均為1.330，最大值為1.840，低于臨界值10，從而進(jìn)一步排除了變量間存在多重共線性的可能性。

表3 變量的相關(guān)性分析

4.2 全樣本回歸分析

根據(jù)豪斯曼檢（chi2(9)=737.53，Prob＞chi2=0.000），結(jié)果在1%的顯著性水平下接受原假設(shè)，因此采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證分析更為合適。使用雙向固定效應(yīng)回歸模型對政府研發(fā)補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入間的關(guān)系進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4 所示。其中，模型（1）檢驗(yàn)了政府研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入的作用關(guān)系，系數(shù)為P＜0.01，說明政府研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入有顯著促進(jìn)作用，從而驗(yàn)證了H1；模型（2）檢驗(yàn)了高管主導(dǎo)職能背景多樣性對政府研發(fā)補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入的調(diào)節(jié)效應(yīng)，系數(shù)為P＜0.01，說明高管主導(dǎo)職能背景多樣性越高，政府補(bǔ)貼資金對企業(yè)研發(fā)投入的推動作用越強(qiáng)，由此驗(yàn)證了H2；模型（3）檢驗(yàn)了高管交叉職能背景多樣性指數(shù)對政府研發(fā)補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入的調(diào)節(jié)效應(yīng)，系數(shù)也為P＜0.01，說明高管團(tuán)隊(duì)的交叉職能背景多樣性越高，政府資金對企業(yè)研發(fā)活動的支持作用越明顯，H2得到了進(jìn)一步驗(yàn)證。模型（4）至模型（5）的結(jié)果為穩(wěn)健性回歸檢驗(yàn)結(jié)果，具體說明見文后。

表4 變量的回歸檢驗(yàn)結(jié)果

4.3 分樣本回歸分析

4.3.1 按企業(yè)性質(zhì)分組

值得注意的是，在實(shí)踐中，政府研發(fā)補(bǔ)貼政策效果不僅取決于補(bǔ)貼的數(shù)額、方式和手段，企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)和企業(yè)規(guī)模也可能會對研究結(jié)論產(chǎn)生影響［36］。不同所有權(quán)性質(zhì)會造成企業(yè)的治理結(jié)構(gòu)、資源配置等多方面存在差異,進(jìn)而對創(chuàng)新主體產(chǎn)生影響［37］。為了驗(yàn)證在不同性質(zhì)的企業(yè)中，政府研發(fā)補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入關(guān)系受高管職能背景多樣性調(diào)節(jié)影響的差異，按照企業(yè)性質(zhì)對樣本進(jìn)行分組，使用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表5 所示。

表5 不同企業(yè)性質(zhì)的樣本分組回歸分析

其中，模型（1）檢驗(yàn)了在不同企業(yè)性質(zhì)中政府研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入的作用關(guān)系差異。由回歸結(jié)果可知，在國有企業(yè)組和非國有企業(yè)組中，政府研發(fā)補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入回歸系數(shù)為P＜0.01，說明政府研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入有顯著促進(jìn)作用；通過費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)自抽樣，經(jīng)驗(yàn)P值為0.076（P＜0.1），即分組回歸系數(shù)間存在顯著差異。由此說明，政府研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)作用在國有企業(yè)和非國有企業(yè)組中有顯著差異，對非國有企業(yè)的激勵效應(yīng)更強(qiáng)。導(dǎo)致這一現(xiàn)象的原因主要有以下3 個方面：第一，國有企業(yè)往往具有更加復(fù)雜的行為目標(biāo)和效用體系，國有企業(yè)目標(biāo)多元與宏大的價(jià)值取向?qū)е缕錈o力承擔(dān)創(chuàng)新的各項(xiàng)成本和風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而導(dǎo)致其研發(fā)創(chuàng)新動力不足［37］；第二，企業(yè)國有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)更容易出現(xiàn)委托代理問題，導(dǎo)致管理者行為存在短視化特點(diǎn)，也會使政府補(bǔ)貼的激勵效應(yīng)有所減弱；第三，國有企業(yè)相對容易得到各種資金支持，政府研發(fā)補(bǔ)貼對研發(fā)資金的邊際作用較小，對企業(yè)研發(fā)投入激勵作用不明顯。而非國有企業(yè)的資源有限，獲得政府補(bǔ)貼一方面可以緩解其融資約束，另一方面?zhèn)鬟f出企業(yè)具有良好聲譽(yù)的信號，使企業(yè)更容易獲得外部投資者的資源，從而促進(jìn)企業(yè)加大研發(fā)投入。

模型（2）加入了高管團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)職能背景多樣性與政府補(bǔ)貼交乘項(xiàng)，以檢驗(yàn)在不同企業(yè)性質(zhì)中高管主導(dǎo)職能背景多樣性對政府研發(fā)補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入的調(diào)節(jié)效應(yīng)差異。回歸結(jié)果顯示國有企業(yè)組的系數(shù)為P＜0.01，表明在國有企業(yè)組中，高管主導(dǎo)職能背景多樣性越高，政府研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入的正向影響作用越強(qiáng)。

模型（3）將高管交叉職能背景多樣性指數(shù)和研發(fā)補(bǔ)貼交乘項(xiàng)納入雙向固定效應(yīng)模型。回歸結(jié)果顯示國有企業(yè)組的系數(shù)為P＜0.01，說明在國有企業(yè)組中，高管的交叉職能背景也能夠增強(qiáng)政府研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)作用。值得注意的是，在非國有企業(yè)組中，高管團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)職能背景多樣性和交叉職能背景多樣性與自變量的交乘項(xiàng)系數(shù)分別為負(fù)顯著和不顯著，這一結(jié)果與黃登仕等［38］的研究結(jié)果有相似之處。

4.3.2 按企業(yè)規(guī)模分組

不同企業(yè)規(guī)模預(yù)示著不同企業(yè)所擁有和支配的資源存在差異，而企業(yè)規(guī)模狀況是企業(yè)向外界傳遞出企業(yè)實(shí)力的信號，從而對企業(yè)外部融資等方面產(chǎn)生影響，企業(yè)資源儲備與資本實(shí)力可能會直接影響到其研發(fā)創(chuàng)新活動。為了驗(yàn)證不同規(guī)模的企業(yè)中，政府研發(fā)補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入關(guān)系受高管職能背景多樣性調(diào)節(jié)影響的差異，將樣本企業(yè)按企業(yè)規(guī)模劃分為大型企業(yè)組和中小型企業(yè)組。參考國家統(tǒng)計(jì)局公布的《大中小微企業(yè)管理辦法》進(jìn)行篩選，大企業(yè)必須同時(shí)滿足“年?duì)I業(yè)收入不少于4 億元”且“從業(yè)人員大于1 000 人”兩項(xiàng)條件；否則，劃分為中小企業(yè)。使用雙向固定效應(yīng)模型，回歸結(jié)果如表6所示。其中，模型（1）檢驗(yàn)了在不同企業(yè)規(guī)模中政府研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入的作用關(guān)系，結(jié)果顯示不論是在大型企業(yè)組還是在中小型企業(yè)組，政府研發(fā)補(bǔ)貼都能顯著促進(jìn)企業(yè)的研發(fā)投入（系數(shù)均為P＜0.01），既能促進(jìn)資源儲備豐富的大型企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入、發(fā)揮“錦上添花”作用，又能夠促進(jìn)資源相對匱乏的中小型企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入、發(fā)揮“雪中送炭”作用；模型（2）（3）分別檢驗(yàn)了在不同企業(yè)規(guī)模下，高管團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)職能背景多樣性和交叉職能背景多樣性對政府研發(fā)補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，結(jié)果顯示在不同企業(yè)規(guī)模下，高管團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)職能背景多樣性指數(shù)和研發(fā)補(bǔ)貼交乘項(xiàng)系數(shù)以及交叉職能背景多樣性指數(shù)和研發(fā)補(bǔ)貼交乘項(xiàng)系數(shù)均為P＜0.01，同樣，高管團(tuán)隊(duì)職能背景多樣性均能夠促進(jìn)大型企業(yè)和中小型企業(yè)充分利用政府補(bǔ)貼資源、加大企業(yè)研發(fā)投入，與以上全樣本回歸分析結(jié)果并無二致。

表6 不同企業(yè)規(guī)模的樣本分組回歸分析

5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

5.1 Tobit 模型

由于樣本數(shù)據(jù)中存在較多研發(fā)投入為零的企業(yè)（占比為35.3%），使得樣本分布存在大量左側(cè)回歸的離散點(diǎn)，這會導(dǎo)致直接使用普通最小二乘法（OLS）進(jìn)行線性回歸得到的估計(jì)結(jié)果存在一定偏差。無論是否進(jìn)一步剔除離散點(diǎn)，普通最小二乘法均無法得到一致估計(jì)，而Tobit 模型可以克服樣本分布左側(cè)截?cái)酁榱愕默F(xiàn)象，由此使用Tobit 模型進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。如表4 所示，模型（4）檢驗(yàn)了政府研發(fā)資金與企業(yè)研發(fā)投入關(guān)系，系數(shù)為P＜0.01，說明政府為企業(yè)注入研發(fā)資金對企業(yè)自身的研發(fā)活動有顯著的正向影響，H1獲得支持；模型（5）加入了高管團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)職能背景多樣性交乘項(xiàng)，系數(shù)為P＜0.01，表明高管主導(dǎo)職能背景多樣性越高，政府研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)作用越強(qiáng)，即H2獲得支持；模型（6）采用香農(nóng)-維納指數(shù)來測量高管團(tuán)隊(duì)交叉職能背景多樣性，系數(shù)同樣為P＜0.01，表明高管的交叉職能背景能夠增強(qiáng)政府研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)作用，進(jìn)一步支持了H2。綜上可知，使用Tobit模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果與采用雙向固定效應(yīng)模型的結(jié)果一致，即H1和H2獲得支持的結(jié)論是穩(wěn)健的。

5.2 內(nèi)生性檢驗(yàn)

5.2.1 反向因果問題

從企業(yè)角度，研發(fā)投入大的企業(yè)向政府申請研發(fā)補(bǔ)貼成功的可能性也越大，使得企業(yè)研發(fā)投入與政府研發(fā)補(bǔ)貼二者間可能存在互為因果的內(nèi)生性問題。從政府角度，政府往往傾向把研發(fā)補(bǔ)貼提供給那些創(chuàng)新能力較強(qiáng)的企業(yè)，發(fā)揮“錦上添花”的作用［39］。為此，以當(dāng)期企業(yè)研發(fā)投入為被解釋變量，用政府研發(fā)補(bǔ)貼、職能背景多樣性和其他控制變量滯后1 期的值進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，結(jié)果如表7 所示。由回歸結(jié)果可知，模型（1）在控制了年份和行業(yè)效應(yīng)后，滯后1 期政府研發(fā)補(bǔ)貼對本期企業(yè)研發(fā)投入的回歸系數(shù)為P＜0.01；模型（2）加入了高管團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)職能背景多樣性滯后1 期交乘項(xiàng)，系數(shù)為P＜0.01；模型（3）加入了高管團(tuán)隊(duì)交叉職能背景多樣性滯后1 期交乘項(xiàng)，系數(shù)也為P＜0.01。在排除互為因果內(nèi)生性問題后，回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

表7 變量滯后1 期的政府研發(fā)補(bǔ)貼與當(dāng)期企業(yè)研發(fā)投入雙向固定效應(yīng)回歸分析

5.2.2 樣本選擇偏差問題：Heckman 兩步法

由于研究樣本存在缺失值，而樣本缺失并非隨機(jī)缺失，回歸估計(jì)會自動將缺失數(shù)據(jù)剔除，這種非隨機(jī)選擇會使估計(jì)結(jié)果有偏，為解決上述問題，選擇Heckman 兩步法進(jìn)行回歸。回歸模型如下：

具體地，式（6）為第一階段選擇方程，解釋變量引入企業(yè)上一期獲得的創(chuàng)新補(bǔ)助（RSi,t-1）、上一期獲得的專利數(shù)量加“1”取對數(shù)（Patt-1），且考慮年度、行業(yè)固定效應(yīng)，利用Probit 模型預(yù)測企業(yè)獲得研發(fā)補(bǔ)貼的概率，同時(shí)構(gòu)造逆米爾斯（Mills）比率。式（7）為第二階段的回歸方程，進(jìn)一步將逆米爾斯比率作為解釋變量加入回歸方程進(jìn)行OLS 回歸，逆米爾斯比率在1%的置信水平下顯著，說明確實(shí)存在樣本選擇偏差的內(nèi)生性問題。如表8 所示，基于式（6）的模型檢驗(yàn)結(jié)果顯示，政府研發(fā)補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入的回歸系數(shù)為P＜0.01，說明在克服了樣本選擇偏差后，政府研發(fā)補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入依然具有顯著的促進(jìn)作用。

表8 變量的Heckman 兩步法穩(wěn)健性回歸分析

綜上，在將互為因果和樣本選擇偏差的內(nèi)生性問題納入考慮后，所得結(jié)論相同且依然穩(wěn)健。

6 研究結(jié)論與展望

6.1 結(jié)論

本研究基于高層梯隊(duì)理論與信息決策理論，利用2008—2018 年我國A 股上市企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了政府提供研發(fā)資金支持對企業(yè)從事研發(fā)投入活動的影響，以及企業(yè)高管團(tuán)隊(duì)職能背景多樣性對研發(fā)資金補(bǔ)貼政策效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用，得出以下主要結(jié)論：

（1）政府研發(fā)補(bǔ)貼能夠促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入。該結(jié)論在不同性質(zhì)和規(guī)模的企業(yè)中均成立，且在非國有企業(yè)中激勵效果強(qiáng)于國有企業(yè)。表明政府提供的研發(fā)補(bǔ)貼資金的確能夠緩解企業(yè)研發(fā)資金不足，減少研發(fā)活動的資金壁壘；進(jìn)一步地，非國有企業(yè)與國有企業(yè)比較，資源更加匱乏，研發(fā)資金約束較大，因此非國有企業(yè)獲得政府研發(fā)補(bǔ)貼的邊際激勵效應(yīng)要強(qiáng)于國有企業(yè)。

（2）高管團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)職能背景多樣性和交叉職能背景多樣性均能強(qiáng)化政府研發(fā)補(bǔ)貼政策效應(yīng)的發(fā)揮，促進(jìn)企業(yè)增加研發(fā)投入；對于各類規(guī)模的企業(yè)，高管職能背景多樣化能夠激勵企業(yè)將研發(fā)補(bǔ)貼轉(zhuǎn)化為研發(fā)投入。這也支持了信息決策理論的觀點(diǎn)。當(dāng)企業(yè)高管職能背景越豐富，其帶來的多元化觀點(diǎn)與視角有利于企業(yè)作出富有創(chuàng)造力的決策，使企業(yè)獲得更加完備的信息與更加豐富的資源，這樣不僅增強(qiáng)企業(yè)的預(yù)期收益與風(fēng)險(xiǎn)承受能力，還能夠提高企業(yè)的創(chuàng)新活動預(yù)期，進(jìn)而激勵企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入。值得注意的是，在非國有企業(yè)中，職能背景豐富的高管團(tuán)隊(duì)并不能促進(jìn)政府研發(fā)補(bǔ)貼政策效應(yīng)的發(fā)揮，甚至表現(xiàn)出抑制作用，這可能與非國有企業(yè)中輪崗制和跨職能培養(yǎng)等一些特殊模式有關(guān)。

本研究將高層梯隊(duì)理論與信息決策理論相結(jié)合，將企業(yè)外部研發(fā)補(bǔ)貼與內(nèi)部高管團(tuán)隊(duì)職能背景相結(jié)合，闡明了企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境“表里相濟(jì)”對企業(yè)研發(fā)投入的影響，研究結(jié)論進(jìn)一步厘清了政府研發(fā)補(bǔ)貼促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入的邊界條件，豐富和拓展了創(chuàng)新政策和公司治理領(lǐng)域的相關(guān)研究。

6.2 管理啟示和未來展望

本研究帶來的管理啟示主要包括：（1）創(chuàng)新政策制定者在確定評價(jià)指標(biāo)和甄選幫扶對象時(shí)，可將企業(yè)性質(zhì)和企業(yè)內(nèi)部高管團(tuán)隊(duì)特征納入考量指標(biāo)；（2）企業(yè)在招賢納士時(shí)要具備全局眼光，不僅要關(guān)注管理者的個人能力，也要重視高管團(tuán)隊(duì)整體職能背景的互補(bǔ)性與完備性，從而幫助企業(yè)資源充分合理配置，提高企業(yè)創(chuàng)新能力。

本研究仍然存在一些不足之處：（1）被解釋變量選取方面，僅采用研發(fā)投入數(shù)據(jù)作為創(chuàng)新的衡量指標(biāo)，未考慮創(chuàng)新績效，如專利申請量、專利獲得量、新產(chǎn)品數(shù)、勞動生產(chǎn)率變化率等；（2）樣本選擇方面，未對行業(yè)進(jìn)行細(xì)分，樣本面較廣，不能分離出特定行業(yè)的特征；（3）模型設(shè)定方面，僅檢驗(yàn)了政府資金給企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動帶來的直接效果，沒有探究其內(nèi)部的作用機(jī)制；（4）研究結(jié)論方面，發(fā)現(xiàn)在非國有樣本中職能背景多樣的高管團(tuán)隊(duì)并不利于政府補(bǔ)貼政策效應(yīng)的發(fā)揮，該結(jié)論背后的作用機(jī)制有待進(jìn)一步深入探究。