政府補(bǔ)貼、企業(yè)創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效

[摘 要]自1978年改革開(kāi)放以來(lái)，隨著市場(chǎng)改革的不斷深化，市場(chǎng)在資源配置中的作用不斷增強(qiáng)，政府也在對(duì)資源配置的范圍和方式不斷進(jìn)行調(diào)整。文章以2006—2016年A股上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用多元回歸方法對(duì)政府補(bǔ)貼、企業(yè)創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果表明政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入、企業(yè)創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系，并認(rèn)為企業(yè)創(chuàng)新投入具有一定的中介效應(yīng)，即政府補(bǔ)貼可以通過(guò)創(chuàng)新投入從而提升企業(yè)績(jī)效。針對(duì)研究結(jié)果，文章從政府和企業(yè)兩個(gè)角度分別給出建議。

[關(guān)鍵詞]政府補(bǔ)貼；企業(yè)創(chuàng)新投入；企業(yè)績(jī)效

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.28.007

1 引 言

政府補(bǔ)貼和企業(yè)創(chuàng)新投入是促進(jìn)企業(yè)績(jī)效增長(zhǎng)的兩個(gè)重要因素，黨的十八大提出實(shí)施“三步走”的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，強(qiáng)調(diào)必須將科技創(chuàng)新擺在國(guó)家發(fā)展全局的核心位置。2017年1月11日，中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)的《關(guān)于創(chuàng)新政府配置資源方式的指導(dǎo)意見(jiàn)》中指出要從廣度和深度兩個(gè)層次上推進(jìn)市場(chǎng)化改革，大幅減少政府對(duì)資源的直接配置，充分發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制作用，更多地引入市場(chǎng)化手段來(lái)創(chuàng)新配置方式。在社會(huì)事業(yè)資源方面要促進(jìn)高效、公平、可持續(xù)的公共資源配置，實(shí)現(xiàn)資源配置效率的最大化和效率最優(yōu)化，經(jīng)濟(jì)社會(huì)持續(xù)健康發(fā)展。預(yù)期2020年將基本建立能保證資源配置過(guò)程公開(kāi)公平公正的新型資源配置體系。創(chuàng)新經(jīng)營(yíng)性國(guó)有資產(chǎn)的配置方式，優(yōu)化國(guó)有資本布局，提高國(guó)有資本配置效率和效益。

文章從實(shí)證角度出發(fā)，找出政府補(bǔ)貼、企業(yè)創(chuàng)新投入和企業(yè)績(jī)效間的內(nèi)在關(guān)系和影響企業(yè)研發(fā)投入、企業(yè)績(jī)效的其他因素。研究結(jié)果可供不同行業(yè)、性質(zhì)的企業(yè)參考；可幫助政府合理配置資金，保證有限的補(bǔ)貼能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的效益；同時(shí)可幫助企業(yè)加強(qiáng)資金管控，從而擴(kuò)大創(chuàng)新投入，提升企業(yè)績(jī)效。

文章的創(chuàng)新點(diǎn)是發(fā)現(xiàn)了中介效應(yīng)的傳導(dǎo)機(jī)制，即政府補(bǔ)貼可通過(guò)擴(kuò)大企業(yè)創(chuàng)新投入從而提升企業(yè)績(jī)效。

文章其他內(nèi)容安排如下：第二部分為文獻(xiàn)綜述和研究假說(shuō)；第三部分為樣本選取與變量說(shuō)明；第四部分為實(shí)證研究；第五部分為研究結(jié)論及建議；第六部分為局限性。文章研究思路如下圖所示。

文章研究邏輯

2 文獻(xiàn)綜述和研究假設(shè)

國(guó)內(nèi)大部分學(xué)者對(duì)政府補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新影響研究結(jié)論相似，主要從與政府關(guān)聯(lián)關(guān)系、補(bǔ)貼金額、補(bǔ)貼效果、行業(yè)差異等幾方面進(jìn)行研究。首先，伍健等（2018）研究認(rèn)為政府補(bǔ)貼、政府關(guān)聯(lián)都對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有正向影響。在此基礎(chǔ)上王德祥、李昕（2017）提出如果政府關(guān)聯(lián)和政府補(bǔ)助同時(shí)存在，則不會(huì)增加企業(yè)創(chuàng)新投入。其次，王文煜等（2015）實(shí)證得出當(dāng)政府補(bǔ)貼水平為6%時(shí)，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的激勵(lì)最大，并指出當(dāng)達(dá)到最優(yōu)補(bǔ)貼水平后，補(bǔ)貼效應(yīng)會(huì)逐漸弱化。同時(shí)，翟海燕等（2015）研究認(rèn)為短期內(nèi)政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)研發(fā)投入有激勵(lì)作用，但這種激勵(lì)作用在長(zhǎng)期內(nèi)有限。顧群（2015）指出政府補(bǔ)貼對(duì)不同創(chuàng)新模式的影響存在差異，選取科技型中小企業(yè)為樣本，得出政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)探索式創(chuàng)新具有激勵(lì)作用，但對(duì)開(kāi)發(fā)式創(chuàng)新存在擠出效應(yīng)。

根據(jù)以上文獻(xiàn)和理論分析，文章提出以下假設(shè)。

假設(shè)1：政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入有正向影響。

對(duì)創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效影響的研究主要面向上市公司，盡管研究的角度不同，但大部分學(xué)者都表明不同行業(yè)的企業(yè)創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系。王玉冬、李俊龍（2015）以生物制藥行業(yè)為研究對(duì)象，認(rèn)為在不同的內(nèi)控水平下，創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響程度會(huì)隨著不同的內(nèi)控水平而變化。鄭健壯等（2017）選取了兩個(gè)技術(shù)水平不同的信息技術(shù)業(yè)企業(yè)和制造業(yè)企業(yè)為研究對(duì)象，實(shí)證研究表明了信息技術(shù)業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效存在顯著正向關(guān)系，制造業(yè)工藝創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)當(dāng)期績(jī)效存在顯著正向影響，得出不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)需要采取不同創(chuàng)新策略的結(jié)論。此外，魏蒙等（2017）表明企業(yè)創(chuàng)新投入的增加會(huì)提高企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化效率，從而加快創(chuàng)新產(chǎn)出，搶占市場(chǎng)份額，進(jìn)而提升企業(yè)績(jī)效。同時(shí)指出，加大創(chuàng)新投入對(duì)提高企業(yè)綜合績(jī)效有重大作用。林慧婷等（2014）提出創(chuàng)新是提升企業(yè)價(jià)值和核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵，企業(yè)增加對(duì)R&D;的投資會(huì)顯著提高企業(yè)績(jī)效。

因此，文章提出以下假設(shè)。

假設(shè)2：企業(yè)創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效有正向影響。

文章對(duì)近年來(lái)國(guó)內(nèi)學(xué)者就企業(yè)的股權(quán)性質(zhì)差異、區(qū)域規(guī)模、政府關(guān)聯(lián)、經(jīng)驗(yàn)戰(zhàn)略等角度分析政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響進(jìn)行了總結(jié)。萬(wàn)倫來(lái)等（2016）研究表示政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)績(jī)效有促進(jìn)作用，對(duì)非國(guó)有企業(yè)的促進(jìn)作用更強(qiáng)，指出政府補(bǔ)貼還存在著顯著的區(qū)域差異性。吳妍（2018）還表示政府補(bǔ)貼對(duì)規(guī)模大，存在時(shí)間長(zhǎng)的企業(yè)促進(jìn)作用更強(qiáng)。彭中文等（2015）通過(guò)對(duì)新能源企業(yè)的研究，認(rèn)為政府補(bǔ)貼不利于提高企業(yè)績(jī)效，但支持政府補(bǔ)貼對(duì)非國(guó)有企業(yè)績(jī)效具有正向影響的觀點(diǎn)。吳成頌等（2015）研究認(rèn)為政府補(bǔ)助和政治關(guān)聯(lián)對(duì)企業(yè)績(jī)效的提升有幫助但不顯著，認(rèn)為政府補(bǔ)貼只對(duì)非政府關(guān)聯(lián)企業(yè)產(chǎn)生顯著促進(jìn)作用。王一卉（2013）研究認(rèn)為政府補(bǔ)貼對(duì)提高企業(yè)績(jī)效有積極的作用，但對(duì)國(guó)有企業(yè)具有反向作用，對(duì)相對(duì)缺乏經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)績(jī)效提高程度更強(qiáng)，表明政府補(bǔ)貼在企業(yè)創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系中有顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用。雷輝、楊丹（2013）對(duì)制造業(yè)上市企業(yè)進(jìn)行實(shí)證研究，將創(chuàng)新投入作為中介變量，認(rèn)為差異化戰(zhàn)略能通過(guò)創(chuàng)新投入來(lái)影響企業(yè)績(jī)效。

基于上述分析，文章提出如下假設(shè)。

假設(shè)3：政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)績(jī)效有正向影響，政府補(bǔ)貼與企業(yè)績(jī)效中存在中介效應(yīng)，即政府補(bǔ)貼可以通過(guò)提升研發(fā)投入從而提升企業(yè)績(jī)效。

3 樣本選取與模型構(gòu)建

3.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

文章以2006—2016年期間的全體A股上市公司為研究對(duì)象，研發(fā)支出數(shù)據(jù)來(lái)自同花順數(shù)據(jù)庫(kù)，政府對(duì)企業(yè)的補(bǔ)貼數(shù)據(jù)主要選自WIND數(shù)據(jù)庫(kù)，其余財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)篩選依據(jù)為：剔除金融保險(xiǎn)類公司觀測(cè)值、剔除ST公司、剔除樣本缺失的觀測(cè)值，最終選取有效樣本8235個(gè)。文章主要使用Excel 2013進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的匹配與篩選，STATA14.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。同時(shí)為避免極端值對(duì)結(jié)果的影響，文章對(duì)連續(xù)變量在1%和99%進(jìn)行縮尾處理，在進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)時(shí)對(duì)連續(xù)變量在5%和95%進(jìn)行縮尾處理。

3.2 變量說(shuō)明

文章涉及以下變量： 被解釋變量——企業(yè)績(jī)效，文獻(xiàn)中多使用財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)或市場(chǎng)績(jī)效指標(biāo)來(lái)表示企業(yè)績(jī)效，本文選用市場(chǎng)指標(biāo)托賓Q。托賓Q反映了企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值與其資產(chǎn)重置成本之間的比例關(guān)系，可對(duì)企業(yè)價(jià)值進(jìn)行有效評(píng)估。此外，由于各樣本公司在規(guī)模、盈利能力等方面的差異，因此對(duì)于比較研發(fā)投入和政府補(bǔ)助的絕對(duì)數(shù)意義不大。所以用各企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度，即研發(fā)投入與銷售收入之比來(lái)表示中介變量——企業(yè)創(chuàng)新投入；用政府補(bǔ)助比例（政府補(bǔ)貼/營(yíng)業(yè)收入）來(lái)表示企業(yè)收到的政府補(bǔ)貼，作為解釋變量。文章主要選取企業(yè)規(guī)模、股權(quán)性質(zhì)、高管薪資水平、企業(yè)成立年限、企業(yè)負(fù)債率作為控制變量。有關(guān)變量的符號(hào)及定義如表1所示。

4 實(shí)證檢驗(yàn)

4.1 模型設(shè)定

首先檢驗(yàn)假設(shè)1，即政府補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新投入的關(guān)系，因此本文設(shè)定了計(jì)量模型（1）。

其中被解釋變量Rdsale代表企業(yè)的創(chuàng)新投入；subsale政府補(bǔ)貼作為解釋變量；模型中的其他變量為可能影響企業(yè)創(chuàng)新投入的控制變量。為檢驗(yàn)假設(shè)2，設(shè)定了模型（2），即企業(yè)創(chuàng)新投入是否對(duì)企業(yè)績(jī)效有影響。

其中被解釋變量Tobinq代表企業(yè)績(jī)效；Rdsale企業(yè)研發(fā)投入為解釋變量；模型中的其他變量為可能影響企業(yè)績(jī)效的控制變量。模型（3）是基于假設(shè)1和假設(shè)2設(shè)定的，根據(jù)前兩個(gè)假設(shè)猜想政府補(bǔ)貼與企業(yè)績(jī)效中存在中介效應(yīng)，即政府補(bǔ)貼可以通過(guò)提升研發(fā)投入從而提升企業(yè)績(jī)效。

其中用Tobinq代表企業(yè)績(jī)效，作為被解釋變量；Rdsale企業(yè)研發(fā)投入為中介變量；Subsale政府補(bǔ)助為解釋變量；模型中的其他變量為可能影響企業(yè)績(jī)效的控制變量。

4.2 描述性統(tǒng)計(jì)

表2是對(duì)8235家上市公司數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)，表中體現(xiàn)了每個(gè)變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值和最大值。Tobinq標(biāo)準(zhǔn)差為2.409015，最大值為34.00918，最小值為0.683141，說(shuō)明不同企業(yè)的市場(chǎng)績(jī)效或企業(yè)價(jià)值之間存在較大的差異。Rdsale均值為0.0477635，說(shuō)明我國(guó)上市公司的平均研發(fā)投入占當(dāng)年銷售收入的4.77635%，且標(biāo)準(zhǔn)差為0.0535099數(shù)值較小，說(shuō)明波動(dòng)不大。Subsale均值為0.0159374，說(shuō)明企業(yè)獲得的政府補(bǔ)助占其營(yíng)業(yè)收入的1.59374%，標(biāo)準(zhǔn)差較小，說(shuō)明不同類型企業(yè)之間獲得政府補(bǔ)助的差異不大。控制變量中Size和Salaryrate相較于Soe、Lnage和Lev其他三種控制變量的標(biāo)準(zhǔn)差及最大值與最小值之間的差距較大。說(shuō)明應(yīng)主要控制樣本企業(yè)中企業(yè)規(guī)模、高管薪資水平變量的差異。

4.3 相關(guān)性檢驗(yàn)

表3顯示了各變量之間在1%的置信水平上的相關(guān)性分析。從表中可以看出政府補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入相關(guān)系數(shù)為0.4511，呈顯著正相關(guān)關(guān)系，初步支持了假設(shè)1，但兩者間的具體影響需在回歸分析中進(jìn)行檢驗(yàn)；企業(yè)研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效相關(guān)系數(shù)為0.3600，呈顯著正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入強(qiáng)度越大越會(huì)提升其企業(yè)績(jī)效、增加企業(yè)價(jià)值，從而支持了假設(shè)2；政府補(bǔ)貼與企業(yè)績(jī)效的相關(guān)系數(shù)為0.2145，呈顯著正相關(guān)，說(shuō)明政府補(bǔ)貼會(huì)提高其績(jī)效，支持了假設(shè)3?？刂谱兞恐谐吖苄劫Y水平與企業(yè)研發(fā)投入相關(guān)系數(shù)為0.0249，其余控制變量都與企業(yè)績(jī)效和研發(fā)投入呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。同時(shí)，所有變量的相關(guān)系數(shù)都小于0.50，因此不存在多重共線性問(wèn)題。綜上所述，上述變量之間的關(guān)系與文章提出假設(shè)的預(yù)期基本一致，但仍需通過(guò)后面的回歸檢驗(yàn)，進(jìn)一步分析各變量之間的內(nèi)在關(guān)系。

4.4 線性回歸檢驗(yàn)

4.4.1 政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入影響的模型回歸分析

為了驗(yàn)證政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的影響，文章對(duì)模型（1）進(jìn)行線性回歸分析，得到的結(jié)果如表4所示。

從整體來(lái)看，模型（1）R2為0.2550擬合優(yōu)度較好，模型回歸結(jié)果中P值為0.0000，說(shuō)明模型在1%水平上解釋變量與被解釋變量的線性關(guān)系顯著。回歸結(jié)果中顯示政府補(bǔ)貼水平Subsale的回歸系數(shù)為0.9950651，T值為38.60，P值為0.000，在1%水平顯著，可以說(shuō)明創(chuàng)新投入Rdsale與政府補(bǔ)貼Subsale呈顯著正相關(guān)關(guān)系，這與假設(shè)1中政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入有正向影響是相符的。企業(yè)規(guī)模Size的回歸系數(shù)為-0.003103，P值為0.000，可以說(shuō)企業(yè)的創(chuàng)新投入與企業(yè)規(guī)模是顯著負(fù)相關(guān)的。股權(quán)性質(zhì)Soe的回歸系數(shù)為-0.0044804，P值為0.001，可說(shuō)明政府補(bǔ)貼對(duì)國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新投入是顯著負(fù)相關(guān)的，對(duì)其他非國(guó)有企業(yè)則相反。高管薪資水平Salaryrate的回歸系數(shù)為0.0047594，P值為0.000，說(shuō)明高管薪資水平越高，企業(yè)的創(chuàng)新投入越多。負(fù)債率Lev的回歸系數(shù)為-0.0560563，P值為0.000，可見(jiàn)企業(yè)創(chuàng)新投入與負(fù)債率是顯著負(fù)相關(guān)的。

4.4.2 企業(yè)創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的模型回歸分析

為了驗(yàn)證企業(yè)創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，文章對(duì)模型（2）進(jìn)行線性回歸分析，得到的結(jié)果如表5所示。

從整體看，該模型的擬合優(yōu)度較好，模型回歸結(jié)果中P值為0.0000，說(shuō)明模型（2）在1%的水平上，解釋變量與被解釋變量的線性關(guān)系顯著?；貧w結(jié)果中顯示企業(yè)研發(fā)投入的回歸系數(shù)9.743093，T值為17.14，P值為0.000，可以說(shuō)明企業(yè)研發(fā)投入Rdsale與企業(yè)績(jī)效Tobinq顯著正相關(guān)，這與假設(shè)2中企業(yè)創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效有正向影響是相符的。

4.4.3 中介變量企業(yè)研發(fā)投入在政府補(bǔ)貼與企業(yè)績(jī)效中影響的模型回歸分析

從整體看，模型（3）的擬合優(yōu)度比較好，如表6所示，模型回歸結(jié)果中P值為0.0000，說(shuō)明模型（3）在1%的水平上，解釋變量與被解釋變量線性關(guān)系顯著。回歸結(jié)果中顯示政府補(bǔ)助Subsale的回歸系數(shù)為3.28616，P值為0.014，說(shuō)明政府補(bǔ)助與企業(yè)績(jī)效呈顯著的正相關(guān)關(guān)系；企業(yè)研發(fā)投入Rdsale的回歸系數(shù)為9.28347，P值為0.000，說(shuō)明企業(yè)研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效呈顯著正相關(guān)。同時(shí)，結(jié)合模型（1）和模型（2）的回歸結(jié)果，文章認(rèn)為研發(fā)投入在政府補(bǔ)貼和企業(yè)績(jī)效中存在中介效應(yīng)，即政府補(bǔ)貼可通過(guò)提升企業(yè)研發(fā)投入從而提高企業(yè)績(jī)效，與假設(shè)3的預(yù)測(cè)相符。

4.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

文章使用STATA14.0軟件自帶的穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法，對(duì)三個(gè)模型進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。在5%的顯著性水平上檢驗(yàn)得出的結(jié)果與模型中各變量回歸系數(shù)無(wú)顯著性變化，因此該結(jié)果是具有穩(wěn)健性的。如表7所示。

5 研究結(jié)論及對(duì)策建議

5.1 研究結(jié)論

文章以搜集的8325家上市公司2006—2016年的研發(fā)支出和企業(yè)市場(chǎng)績(jī)效等數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ)，對(duì)各變量進(jìn)行了1%和99%的縮尾處理，從政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入、企業(yè)創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)績(jī)效、政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)績(jī)效三方面來(lái)論證企業(yè)創(chuàng)新投入具有一定的中介效應(yīng)，即政府補(bǔ)貼可以通過(guò)研發(fā)投入從而提升企業(yè)績(jī)效。通過(guò)上述實(shí)證分析，得到以下結(jié)論。

（1）通過(guò)對(duì)模型（1）的回歸分析，可看出政府補(bǔ)貼與企業(yè)創(chuàng)新投入之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系，與假設(shè)1提出的政府補(bǔ)貼會(huì)提高企業(yè)創(chuàng)新投入一致，也就是說(shuō)，企業(yè)會(huì)把收到的政府補(bǔ)貼用于產(chǎn)品技術(shù)研發(fā)活動(dòng)。但對(duì)于國(guó)有制企業(yè)，政府補(bǔ)助并不會(huì)提高其創(chuàng)新投入，反而對(duì)非國(guó)有制企業(yè)存在顯著的正向影響。此外，企業(yè)高管的薪酬與行業(yè)平均差異越小，企業(yè)創(chuàng)新投入的水平越高。對(duì)于負(fù)債率高的企業(yè)獲得的政府補(bǔ)貼并不會(huì)增加其對(duì)創(chuàng)新的投入。

（2）模型（2）的回歸分析得出企業(yè)創(chuàng)新投入與企業(yè)績(jī)效呈顯著正相關(guān)關(guān)系，表明企業(yè)可通過(guò)增加創(chuàng)新投入，獲取創(chuàng)新成果，從而達(dá)到搶占市場(chǎng)、提升企業(yè)績(jī)效的目的。創(chuàng)新制造流程、生產(chǎn)工藝，還可以降低生產(chǎn)成本，增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，也可達(dá)到提升企業(yè)績(jī)效的目的。企業(yè)成立年限與企業(yè)績(jī)效呈顯著正相關(guān)關(guān)系，側(cè)面說(shuō)明相對(duì)富有經(jīng)驗(yàn)，資歷深的企業(yè)比新步入市場(chǎng)的創(chuàng)業(yè)企業(yè)對(duì)創(chuàng)新投入提升績(jī)效的水平更顯著。資產(chǎn)規(guī)模越小的企業(yè)，企業(yè)績(jī)效提升越顯著。負(fù)債率高或者有債務(wù)危機(jī)的企業(yè)，即使增加創(chuàng)新投入，也不會(huì)提升企業(yè)績(jī)效。

（3）通過(guò)模型（3）的回歸分析，可看出政府補(bǔ)貼與企業(yè)績(jī)效間存在顯著的正向關(guān)系，企業(yè)創(chuàng)新投入也與企業(yè)績(jī)效呈顯著正向關(guān)系，同時(shí)結(jié)合模型（1）和模型（2）的回歸分析，發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼可以通過(guò)提高企業(yè)研發(fā)投入從而提升企業(yè)績(jī)效。企業(yè)研發(fā)投入屬于中介變量，具有中介效應(yīng)。政府補(bǔ)貼擴(kuò)大企業(yè)創(chuàng)新投入，對(duì)非國(guó)有制的、資產(chǎn)規(guī)模小的、負(fù)債率低的、高管薪資水平高的、成立時(shí)間久的企業(yè)績(jī)效提升更顯著。

5.2 研究建議

由于企業(yè)創(chuàng)新投入具有中介效應(yīng)，因此提升企業(yè)績(jī)效可從增加政府補(bǔ)貼和擴(kuò)大企業(yè)創(chuàng)新投入兩方面入手。根據(jù)上述結(jié)論，文章給出以下建議。

從政府補(bǔ)貼的角度考慮：首先政府應(yīng)該明確補(bǔ)貼對(duì)象，應(yīng)補(bǔ)貼給那些真正需要，并且能夠切實(shí)用于研發(fā)投入的中小型非國(guó)有制企業(yè)和處在成長(zhǎng)期的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，對(duì)政府補(bǔ)貼的利用能達(dá)到最優(yōu)效果。其次，針對(duì)國(guó)有制企業(yè)政府應(yīng)改變補(bǔ)貼策略，比如，國(guó)有制企業(yè)想要獲得政府補(bǔ)助，需先提交可實(shí)施的創(chuàng)新方案，同時(shí)加強(qiáng)補(bǔ)貼后的績(jī)效管理，定期對(duì)創(chuàng)新進(jìn)度進(jìn)行評(píng)估。此外，不論國(guó)有制企業(yè)還是非國(guó)有制企業(yè)都應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)補(bǔ)貼資金的管理監(jiān)控，確保政府補(bǔ)貼能夠被合理使用。

從擴(kuò)大企業(yè)創(chuàng)新投入角度考慮：一方面，企業(yè)可以通過(guò)提升高管薪酬，將高管薪資與企業(yè)績(jī)效水平相關(guān)聯(lián)，采用股權(quán)激勵(lì)等手段來(lái)降低企業(yè)代理問(wèn)題，從而達(dá)到擴(kuò)大企業(yè)創(chuàng)新投入，提升企業(yè)績(jī)效的效果；另一方面，政府可以通過(guò)稅收優(yōu)惠政策，對(duì)進(jìn)行創(chuàng)新投入的企業(yè)或有創(chuàng)新技術(shù)成果的企業(yè)采取免稅或減稅的稅收優(yōu)惠政策，從而激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)。

6 局限性

文章沒(méi)有具體討論行業(yè)變量對(duì)研發(fā)投入的影響，也沒(méi)有考慮研發(fā)投入對(duì)企業(yè)影響的滯后性。

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[作者簡(jiǎn)介]柴源（1996—），女，黑龍江泰來(lái)人，遼寧大學(xué)新華國(guó)際商學(xué)院2015級(jí)。