籍龍陽 燕小青，2

(1 寧波大學商學院，浙江 寧波 315211；2 寧波大學非公有制經(jīng)濟研究院，浙江 寧波 315211)

隨著創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的實施，為提高自身市場競爭力和長久性發(fā)展，我國企業(yè)越來越重視創(chuàng)新。創(chuàng)新對企業(yè)的現(xiàn)金流要求較高，尤其是面臨融資約束的民營中小企業(yè)在創(chuàng)新研發(fā)方面受到限制。政府財政補貼能夠緩解企業(yè)融資約束問題在于它的替代作用，并且財政補貼不存在融資成本和還貸壓力，其用途由企業(yè)自身決定，因此，研究政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入的影響具有現(xiàn)實意義。

1 文獻綜述與研究假設

1.1 文獻綜述

關于財政補貼對企業(yè)研發(fā)支出影響的實證研究已經(jīng)較為豐富，目前國內(nèi)外研究觀點主要分為三類：第一類是財政補貼能夠促進企業(yè)研發(fā)支出，如解維敏等以2003—2005年間的上市公司為樣本實證檢驗了政府R&D資助與企業(yè)R&D支出之間的關系，結果發(fā)現(xiàn)政府R&D資助與上市公司進行R&D支出的可能性顯著正相關[1]。第二類觀點認為財政補貼不僅不能促進企業(yè)的研發(fā)投入，反而會抑制其進行研發(fā)投入，如逯東等發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)板的高新技術企業(yè)并沒有有效地將政府給予的資源投入到技術研發(fā)上,相反，政治關聯(lián)雖然給企業(yè)帶來了更多的政府補助,但卻反而削弱了企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新能力[2]。第三類觀點認為財政補貼對企業(yè)研發(fā)投入存在閾值效應，即在一定范圍內(nèi)能夠促進企業(yè)進行研發(fā)投入，超過范圍則有不利影響，如劉虹等發(fā)現(xiàn)政府R&D補貼會對企業(yè)產(chǎn)生激勵效應和擠出效應,兩種效應的分布呈“倒U型”，并且政府間接補貼的效應比直接補貼更顯著[3]。

企業(yè)的研發(fā)投入量和自身現(xiàn)金流充足與否相關，面臨融資約束的企業(yè)很難將僅有的資金投入研發(fā)過程，用于日常經(jīng)營顯得更為重要，政府補貼和企業(yè)進行R&D支出正相關很可能是通過緩解企業(yè)的融資約束實現(xiàn)的。鄭妍妍等學者研究了融資約束對企業(yè)研發(fā)投資支出的影響，發(fā)現(xiàn)企業(yè)融資能力與企業(yè)的研發(fā)投資支出呈現(xiàn)同向變動[4]。溫明月從微觀層面分析了政府研發(fā)補貼政策的規(guī)模與連續(xù)性對上市公司研發(fā)投入的影響,研究發(fā)現(xiàn)如果要使補貼政策發(fā)揮作用，政府研發(fā)補貼需要具備連續(xù)性[5]。邱風等的研究發(fā)現(xiàn)政府補貼在一定條件下可以降低技術型創(chuàng)新企業(yè)的融資約束，政府直接補貼對企業(yè)技術創(chuàng)新有著促進作用，而間接補貼的效果不顯著[6]。

影響企業(yè)研發(fā)投入的因素是研究創(chuàng)新發(fā)展的重點，如何精準識別企業(yè)在創(chuàng)新發(fā)展中面臨的阻礙？政府應當采取何種政策來鼓勵引導企業(yè)創(chuàng)新？本文在前人研究的基礎上利用創(chuàng)業(yè)板企業(yè)數(shù)據(jù)著重檢驗分析政府財政補貼對企業(yè)研發(fā)投入的影響及其發(fā)揮作用的機制，并根據(jù)文獻梳理中的問題進行了個體所有權異質(zhì)性和區(qū)域異質(zhì)性進行進一步檢驗。最后，根據(jù)實證結果提出一些政策建議。

1.2 研究假說

財政補貼能夠激勵企業(yè)進行研發(fā)投入，這主要在于兩個方面：第一，財政補貼能夠增加企業(yè)的現(xiàn)金流，無論是直接補貼還是間接補貼都能在不同程度上緩解企業(yè)資金壓力；第二，政府補貼并不是盲目的而是有選擇性的，得到政府補貼的企業(yè)更是得到了政府對其發(fā)展的認可，這會進一步增加企業(yè)創(chuàng)新的動力，企業(yè)自身也會相應地加大研發(fā)投入力度?；诖?，提出假說1：

H1:財政補貼能夠促進企業(yè)進行研發(fā)投入。

中小企業(yè)面臨的融資約束是指由于企業(yè)性質(zhì)、規(guī)模、風險等因素受到金融市場排斥，無法以正常成本獲取金融服務的現(xiàn)象。財政補貼對企業(yè)面臨的融資約束起到替代性作用，依靠融資進行研發(fā)投入的風險極高，這也限制了企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新行為，財政補貼不僅緩解了企業(yè)的融資約束，降低了自身的風險承擔，更能夠鼓勵企業(yè)進行研發(fā)。財政補貼政策有助于解決企業(yè)和市場之間的信息不對稱問題，獲得財政補貼的企業(yè)更能夠得到市場認可，進一步拓寬企業(yè)創(chuàng)新的資金來源。融資約束得到緩解后，企業(yè)才有更大的創(chuàng)新動機和創(chuàng)新能力，進而加大研發(fā)投入。由此，提出假說2：

H2：財政補貼可以緩解企業(yè)融資約束進而加大企業(yè)研發(fā)投入。

缺乏國家信用背書的中小企業(yè)與國有企業(yè)相比在金融資源的競爭中處于劣勢，因此，財政補貼對緩解民營中小企業(yè)融資約束的作用可能更大。財政補貼通過緩解企業(yè)融資約束來加大企業(yè)研發(fā)投入的作用可能在不同所有權性質(zhì)的企業(yè)中有所不同。區(qū)位因素也造就了企業(yè)所需資源的不同，東部地區(qū)雖然金融條件更豐富，但同樣競爭也更大，而西部地區(qū)企業(yè)數(shù)量較少，不豐富的金融資源同樣可以豐裕企業(yè)的資金需求，而其他條件可能對創(chuàng)新研發(fā)造成制約。因此提出假設3：

H3：財政補貼對企業(yè)研發(fā)投入的影響存在所有權異質(zhì)性和區(qū)域異質(zhì)性。

2 研究設計

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文采用的主要數(shù)據(jù)均來自萬得數(shù)據(jù)庫(wind)，采用創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)數(shù)據(jù)，為避免異常值數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，剔除st企業(yè)和*st企業(yè)數(shù)據(jù)，剔除數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)，考慮到金融行業(yè)可能受融資約束影響很小將其從樣本剔除，并對部分變量進行了1%縮尾處理。共得到264個有效樣本，1 848個觀察值。

2.2 變量指標的選取

2.2.1 被解釋變量、解釋變量和中介變量的選取

本文以企業(yè)研發(fā)投入R&D的對數(shù)值為被解釋變量；以企業(yè)所獲得的政府補貼(GOV)的對數(shù)值為解釋變量；并借鑒溫忠林的做法將政府對企業(yè)的直接資金補貼和R&D減免稅之和作為財政補貼的代理變量。采用SA指數(shù)來刻畫企業(yè)面臨的融資約束。

2.2.2 控制變量的選取

企業(yè)盈利能力。采用凈資產(chǎn)收益率(ROE)衡量企業(yè)盈利能力，企業(yè)的盈利能力一般與企業(yè)面臨的融資約束呈反向變動關系，這是因為企業(yè)盈利能力強，現(xiàn)金流越穩(wěn)定，違約風險更小，獲得貸款的機會越多。企業(yè)盈利能力強，同樣會加快創(chuàng)新增加自主研發(fā)投入來進一步提升自身競爭力。

企業(yè)年齡(AGE)。采用企業(yè)成立至今的存續(xù)年限表示，企業(yè)存續(xù)年限越久其積累的信用越多，社會關系網(wǎng)絡越復雜，緩解融資約束的能力越強。

企業(yè)規(guī)模(SIZE)。企業(yè)規(guī)模用企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)值表示，企業(yè)規(guī)模代表了企業(yè)的經(jīng)濟實力，一般來說，經(jīng)濟實力越強的企業(yè)越有能力進行研發(fā)投入，但企業(yè)規(guī)模越大可能會形成壟斷進而使得創(chuàng)新精神下降，因此，企業(yè)規(guī)模對創(chuàng)新精神的影響方向并不確定。

資產(chǎn)負債率(LEV)。企業(yè)資產(chǎn)負債率能夠描述企業(yè)經(jīng)營的壓力，一般來說，資產(chǎn)負債率高的企業(yè)會減少研發(fā)投入，將資金用于日常經(jīng)營和償還債務，因此，資產(chǎn)負債率能夠對企業(yè)創(chuàng)新精神產(chǎn)生影響，將其納入控制變量范圍。

2.3 變量描述性統(tǒng)計

表1顯示了各變量的描述性統(tǒng)計，lnR&D表示企業(yè)研發(fā)投入的對數(shù)值，研發(fā)投入平均值為8.360 7，總體較高，但標準差為1.081 1，表示企業(yè)研發(fā)投入差距明顯。lnGDP表示的是政府財政補貼經(jīng)化成以萬元為單位后進行1%縮尾處理并取對數(shù)值，其中最小值為-0.932 3，這代表企業(yè)當年獲得的補貼不足1萬元；最大值為9.286 4，標準差為1.898 2，表明企業(yè)獲得的財政補貼差距比較明顯，這可能與企業(yè)自身規(guī)模以及研發(fā)項目是否符合國家政策扶持的方向有關。融資約束指標SA計算得出的數(shù)據(jù)均為負值，說明企業(yè)普遍面臨融資約束，這可能會制約企業(yè)進行研發(fā)投入，數(shù)據(jù)的絕對值越大說明面臨的融資約束越大，為方便起見取其絕對值，最小值為1.927 1，最大值為4.013 7。此外，企業(yè)規(guī)模SIZE、平均凈資產(chǎn)收益率ROE、企業(yè)年齡AGE、企業(yè)現(xiàn)金比率等標準差都較大，說明樣本個體之間具有明顯個體效應。

表1 描述性統(tǒng)計

2.4 變量相關性分析

表2結果顯示企業(yè)規(guī)模SIZE和其他變量產(chǎn)生了共線性問題，其他變量相關性都不高，于是再進行回歸時選擇將企業(yè)規(guī)模SIZE剔除。并且將SIZE剔除之后進行回歸并預測各變量的方差膨脹因子VIF，結果顯示各變量方差膨脹因子VIF均小于2，說明此時變量之間已不存在多重共線性問題。

表2 相關性分析

3 模型設定與回歸分析

3.1 模型設定

為了更好地分析研究樣本的個體效應和時間效應，采用雙向固定效應模型進行檢驗，并用逐步因果法檢驗中介效應。首先，對財政補貼和企業(yè)創(chuàng)新績效之間的直接效應進行檢驗，建立模型(1)：

lnR&Di,t=β0+β1lnGOVi,t+β2Controlsi,t+ui+δt+εi,t

(1)

模型(1)中，lnR&Di,t表示企業(yè)i在t年所獲得的專利數(shù)量，β0為常數(shù)項，lnGOVi,t為企業(yè)i在t年所獲得的財政補貼的對數(shù)值，Controlsi,t為各控制變量，ui為企業(yè)個體效應，δt為年度時間效應，εi,t為誤差項，β1、β2分別為解釋變量和控制變量的待估參數(shù)。

再次，為檢驗融資約束在兩者之間的中介效應，建立模型(2)和模型(3)：

SAi,t=α0+α1lnGOVi,t+α2Controlsi,t+ui+δt+εi,t

(2)

(3)

最后，為分析公司所有權和企業(yè)地區(qū)分布的效應異質(zhì)性，分別將樣本分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)，由于選取的上市企業(yè)絕大多數(shù)分布在東中部地區(qū)，按東中部分為兩類，并根據(jù)以上模型再次進行檢驗。

3.2 回歸結果分析

3.2.1 直接效應及中介效應分析

為檢驗財政補貼對企業(yè)研發(fā)投入的直接效應和中介效應，采用模型(1)、模型(2)和模型(3)分別進行回歸，回歸結果如表3所示。

表3 直接效應與中介效應回歸結果

模型1的回歸結果顯示，政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入的直接影響為0.030，在1%的顯著性水平下顯著，這說明政府補貼能夠促進企業(yè)增加研發(fā)支出，政府補貼每增加1%，企業(yè)研發(fā)投入會增加0.03%。模型2顯示政府補貼能夠緩解企業(yè)融資約束，政府補貼對企業(yè)融資約束的系數(shù)為-0.008，并且在1%的顯著性水平下顯著，政府補貼每增加1%會給企業(yè)降低0.8%的融資約束。模型3顯示政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入的影響下降，但在10%的顯著性水平下依然顯著，且模型3中l(wèi)nGOV的系數(shù)比模型1中有所下降，根據(jù)逐步因果法的判斷標準，融資約束在政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入的影響中起到了部分中介效應。

3.2.2 所有權異質(zhì)性分析

為檢驗財政補貼對企業(yè)研發(fā)投入影響在不同性質(zhì)企業(yè)之間是否具有異質(zhì)性，將樣本按國有企業(yè)、非國有企業(yè)分為兩類分別進行回歸，回歸結果如表4所示。

根據(jù)回歸結果，在國有企業(yè)中政府補貼對企業(yè)研發(fā)投入的影響不顯著，且政府補貼對緩解國企的融資約束問題作用不明顯，這可能是因為國有企業(yè)規(guī)模較大，而融資約束同樣也顯著的制約了國有企業(yè)的研發(fā)投入，但影響系數(shù)為-1.975相對非國有企業(yè)影響系數(shù)-2.209來說較小，但現(xiàn)金比率對提升國有企業(yè)研發(fā)投入作用顯著。從非國有企業(yè)回歸結果來看，政府補貼能顯著促進企業(yè)研發(fā)投入，直接效應為0.031，融資約束也顯著制約非國有企業(yè)研發(fā)投入，影響系數(shù)為-2.209，且政府補貼通過緩解非國有企業(yè)的融資約束顯著地促進了企業(yè)研發(fā)投入，根據(jù)逐步回歸法，中介效應同樣成立，與國企不同的是非國有企業(yè)現(xiàn)金比率對研發(fā)投入的影響不顯著。

表4 根據(jù)企業(yè)所有權性質(zhì)分類

3.2.3 區(qū)域異質(zhì)性分析

為檢驗財政補貼對企業(yè)研發(fā)的影響會不會因企業(yè)所在地區(qū)不同而不同，將樣本數(shù)據(jù)按省份劃分為東部、中部兩類。回歸結果見表5。

表5 根據(jù)企業(yè)地區(qū)分布分類

根據(jù)地區(qū)劃分后的回歸結果，東部地區(qū)政府補貼能顯著促進企業(yè)研發(fā)投入，而西部地區(qū)卻不顯著，東部地區(qū)和西部地區(qū)企業(yè)面臨的融資約束都顯著制約了企業(yè)的研發(fā)投入，而西部地區(qū)的影響系數(shù)比東部地區(qū)小，這說明在西部地區(qū)制約企業(yè)研發(fā)投入的因素更為復雜多樣，如人力資源等。東部地區(qū)企業(yè)集聚，金融市場發(fā)達，但面臨巨大的金融資源競爭，相對而言融資約束問題更為嚴重。同樣根據(jù)判斷中介效應的逐步回歸法，在東部地區(qū)，模型(1)中的政府補貼顯著的促進了企業(yè)研發(fā)投入，影響系數(shù)為0.024，并且在5%的顯著性水平下顯著；模型(2)中政府補貼顯著地降低了企業(yè)的融資約束，影響系數(shù)為-0.008；模型(3)中政府補貼和融資約束對企業(yè)研發(fā)投入的影響系數(shù)均顯著，且政府補貼對研發(fā)投入的影響系數(shù)由0.024降為0.006，說明融資約束在其中起到部分中介效應。而在中部企業(yè)中，該機制不成立。

4 結論與政策建議

綜上，本文認為第一，無論在東部、西部還是國有、非國有企業(yè)中，企業(yè)面臨的融資約束問題都顯著制約了企業(yè)的研發(fā)投入。第二，在東部地區(qū)和非國有企業(yè)中，政府補貼能夠促進企業(yè)進行研發(fā)投入，融資約束在其中顯示出部分中介效應。第三，在國有企業(yè)中，現(xiàn)金比率對促進企業(yè)進行研發(fā)投入的影響顯著，而在非國有企業(yè)中，這種影響不顯著。

由此，本文提出兩點建議：首先，適當提高政府對非國有企業(yè)的補貼投入能夠有效緩解企業(yè)面臨的融資約束問題，從而顯著提高企業(yè)的研發(fā)投入水平。降低國有企業(yè)的流動負債或者適當保持高的貨幣資金持有量能夠提升國有企業(yè)的現(xiàn)金比率，進而能夠促進其研發(fā)投入。其次，對制約西部地區(qū)企業(yè)研發(fā)投入的問題深挖細挖，尤其要大力實施人才引進戰(zhàn)略，鼓勵支持科技人才去西部地區(qū)工作、創(chuàng)業(yè)。