政府補(bǔ)助、環(huán)境不確定性與企業(yè)績(jī)效
——基于生物醫(yī)藥行業(yè)的實(shí)證研究

湯福利，宋淑鴻

（南京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，南京210037）

關(guān)鍵字：政府補(bǔ)助；環(huán)境不確定性；績(jī)效

環(huán)境是企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的基礎(chǔ)，會(huì)對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成果產(chǎn)生影響。對(duì)于企業(yè)來(lái)講，不論是確定經(jīng)營(yíng)發(fā)展的戰(zhàn)略方向或是實(shí)施具體的經(jīng)營(yíng)計(jì)劃，首先都需要對(duì)其所處的環(huán)境進(jìn)行分析。然而，環(huán)境并非一成不變的，隨著技術(shù)變革加速和經(jīng)濟(jì)全球化的不斷深入，經(jīng)濟(jì)逐漸由快速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)變?yōu)橘|(zhì)量增長(zhǎng)[1]，企業(yè)所處的經(jīng)營(yíng)環(huán)境也隨之發(fā)生了巨大的改變，充滿了不確定性。管理者能否對(duì)環(huán)境不確定性做出預(yù)測(cè)，并采取相關(guān)措施使企業(yè)順應(yīng)環(huán)境變化發(fā)展，是企業(yè)能否長(zhǎng)期發(fā)展的關(guān)鍵。目前國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)中，學(xué)者們對(duì)環(huán)境不確定性的研究方向很多，但是關(guān)于環(huán)境不確定性對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響卻較少。在此基礎(chǔ)上，本文主要研究了環(huán)境不確定性對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響程度，并將政府補(bǔ)助作為調(diào)節(jié)變量加入其中作進(jìn)一步分析，研究政府補(bǔ)助作為調(diào)控行為對(duì)二者產(chǎn)生的影響，具有一定的理論意義。隨著現(xiàn)代生命科學(xué)的快速發(fā)展，生物醫(yī)藥行業(yè)已成為我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的主攻方向，十三五規(guī)劃也加快推動(dòng)生物產(chǎn)業(yè)成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)支柱。生物醫(yī)藥作為技術(shù)資金密集型的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，企業(yè)在發(fā)展過(guò)程中會(huì)受到內(nèi)外部環(huán)境因素的影響，那么意識(shí)到環(huán)境不確定性的影響，抓住機(jī)會(huì)、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)則是企業(yè)良好發(fā)展的前提。與此同時(shí)，為鼓勵(lì)生物醫(yī)藥等高新技術(shù)企業(yè)的發(fā)展，政府也出臺(tái)了一系列針對(duì)性的優(yōu)惠政策、發(fā)放大量補(bǔ)貼進(jìn)行扶持。本文基于生物醫(yī)藥行業(yè)的實(shí)證研究，對(duì)于企業(yè)了解環(huán)境不確定性影響、了解政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)發(fā)展的調(diào)節(jié)作都有實(shí)踐意義。

1 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

1.1 環(huán)境不確定性與企業(yè)績(jī)效

目前為止，關(guān)于環(huán)境不確定性還沒(méi)有統(tǒng)一的定義。馮巧根（2014）將環(huán)境的不確定性定義為存在于企業(yè)組織邊界之外、并對(duì)企業(yè)組織具有潛在的直接影響的所有因素[1]。周崇倫（2018）認(rèn)為環(huán)境不確定性是企業(yè)不能采取恰當(dāng)手段認(rèn)識(shí)企業(yè)所處的環(huán)境，不能有效應(yīng)對(duì)潛在的風(fēng)險(xiǎn)利用機(jī)會(huì)影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)成果的組織環(huán)境狀態(tài)[2]。關(guān)于環(huán)境不確定性與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系，王曉靜等（2018）則認(rèn)為環(huán)境不確定性與企業(yè)績(jī)效有正向顯著影響[3]。楊智等（2010）研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境不確定性負(fù)向調(diào)節(jié)市場(chǎng)導(dǎo)向?qū)?jī)效的影響，即環(huán)境不確定性低時(shí)，企業(yè)容易對(duì)客戶需求進(jìn)行預(yù)測(cè)企業(yè)的績(jī)效也較好，相反，環(huán)境不確定性強(qiáng)時(shí)，市場(chǎng)技術(shù)等因素都處于劇烈變化中，如若企業(yè)不能采取合理的舉措，會(huì)造成業(yè)績(jī)下滑[4]。環(huán)境不確定性是企業(yè)必須面對(duì)的客觀事實(shí)，當(dāng)不確定性較大時(shí)，企業(yè)的資源會(huì)受到相應(yīng)的限制、經(jīng)營(yíng)計(jì)劃易被突發(fā)事件干擾，進(jìn)而影響企業(yè)的績(jī)效，故提出假設(shè):

假設(shè)1:環(huán)境不確:定性與企業(yè)績(jī)效負(fù)相關(guān)。

1.2 政府補(bǔ)助在環(huán)境不確定性與企業(yè)績(jī)效間的調(diào)節(jié)作用

對(duì)于生物醫(yī)藥企業(yè)來(lái)說(shuō)，大多數(shù)政府補(bǔ)助是為了鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新，增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，提高企業(yè)績(jī)效。曹陽(yáng)等（2018）研究發(fā)現(xiàn)，連續(xù)性的政府補(bǔ)助能夠正向調(diào)節(jié)醫(yī)藥企業(yè)研發(fā)投入與績(jī)效的關(guān)系[5]。王閩等（2015）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)不確定性會(huì)使企業(yè)更加謹(jǐn)慎，而政府補(bǔ)貼能夠起到調(diào)控作用，緩解經(jīng)濟(jì)不確定性帶來(lái)的負(fù)面影響[6]。在環(huán)境不確定的情況下，政府補(bǔ)貼實(shí)際上是另一種信譽(yù)，能夠向市場(chǎng)和其他利益相關(guān)者傳達(dá)政府扶持的導(dǎo)向信號(hào)，有益于企業(yè)的發(fā)展?；诖?，本文提出以下假設(shè):

假設(shè)2:政府補(bǔ)助能夠緩解環(huán)境不確定性對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選取

本文選取2013—2017年生物醫(yī)藥業(yè)上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行研究，因環(huán)境不確定性的衡量需要用到當(dāng)前年度的前兩期數(shù)據(jù)，因此關(guān)于環(huán)境不確定性的相關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)際區(qū)間是2011年到2017年。此外，為了保證實(shí)證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，本文對(duì)原始數(shù)據(jù)做出如下篩選:①剔除ST、*ST企業(yè)[7]；②剔除數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)；③剔除數(shù)據(jù)不連續(xù)影響指標(biāo)計(jì)算的企業(yè)。最后，得到有效樣本值600個(gè)，原始數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)年報(bào)，再經(jīng)過(guò)EXCEL處理，得到相關(guān)指標(biāo)。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量

績(jī)效是對(duì)企業(yè)一定時(shí)間內(nèi)經(jīng)營(yíng)狀況和成果的衡量，綜合各類文獻(xiàn)中學(xué)者的應(yīng)用，企業(yè)的績(jī)效主要通過(guò)以下幾個(gè)指標(biāo)來(lái)體現(xiàn):總資產(chǎn)報(bào)酬率、營(yíng)業(yè)收入利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率登。本文以凈資產(chǎn)收益率（ROE）作為生物醫(yī)藥企業(yè)績(jī)效的衡量標(biāo)準(zhǔn)，原因在于ROE是杜邦分析法的核心，能夠從企業(yè)的盈利、營(yíng)運(yùn)、財(cái)務(wù)狀況對(duì)企業(yè)績(jī)效做出較為綜合的評(píng)價(jià)。

2.2.2 解釋變量

環(huán)境不確定性的度量也存在多種方式，本文借鑒申慧慧等（2012）的度量方式[8]但是考慮到樣本數(shù)量，本文通過(guò)企業(yè)過(guò)去三年的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)非正常銷售收入:

其中sale表示銷售收入，year為年度變量。以2017年為例，如果樣本數(shù)據(jù)為2017年，則year=3；樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于2016年則year為2，以此類推，通過(guò)回歸模型計(jì)算出的ε殘差即為企業(yè)的非正常銷售收入，按照上述文獻(xiàn)的方法計(jì)算出環(huán)境不確定性EU。

2.2.3 調(diào)節(jié)變量

政府補(bǔ)助是企業(yè)從政府無(wú)償取得資產(chǎn)，包括財(cái)政貼息、研發(fā)補(bǔ)助政策性補(bǔ)貼。本文中政府補(bǔ)助源自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中財(cái)務(wù)報(bào)表附注披露的數(shù)據(jù)，其具體來(lái)源分為定期公告的其他收益和營(yíng)業(yè)外收入兩種，本文在收集數(shù)據(jù)時(shí)將政府補(bǔ)助的來(lái)源進(jìn)行對(duì)比，除去重復(fù)的部分將兩項(xiàng)來(lái)源進(jìn)行匯總而來(lái)，再用政府補(bǔ)助總額占總資產(chǎn)的比重（SUB）來(lái)衡量政府補(bǔ)助的水平。

2.2.4 控制變量

在現(xiàn)實(shí)中，影響企業(yè)績(jī)效的因素還有很多，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)[9-11]，本文選取公司規(guī)模（SIZE），財(cái)務(wù)杠桿水平（LEV），成長(zhǎng)性（GROWTH）三個(gè)變量作為控制變量。為了保持?jǐn)?shù)據(jù)核算的準(zhǔn)確性，公司規(guī)模以總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)表示，財(cái)務(wù)杠桿水平用資產(chǎn)負(fù)債率表示，成長(zhǎng)性則通過(guò)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率表示。

綜上，本文的所有變量定義如下表所示:

表1 變量定義表

2.3 模型設(shè)計(jì)

為了檢驗(yàn)上文關(guān)于環(huán)境不確定性對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響以及政府補(bǔ)助的調(diào)節(jié)作用的假設(shè)，本文借鑒陳非等（2018）的研究[12]，建立以下模型:

3 實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

從表2可以看出，生物醫(yī)藥行業(yè)的凈資產(chǎn)收益情況存在一定差距，最低值為-87.02%，而最大值為39.95%，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0926，但是ROE均值為9.31%，說(shuō)明從整體上看生物醫(yī)藥企業(yè)的總體營(yíng)業(yè)績(jī)效較好。關(guān)于環(huán)境不確定性，各企業(yè)間的差距最大，最小值0.0225，最大值則是達(dá)到了9.5938，標(biāo)準(zhǔn)差為1.5617，說(shuō)明各企業(yè)處于環(huán)境的不確定性中，但是各企業(yè)面臨的不確定程度存在較大差異。政府補(bǔ)助水平的差距則相對(duì)較小，樣本間標(biāo)準(zhǔn)差為0.0160，均值為0.0121，說(shuō)明生物醫(yī)藥行業(yè)獲得政府補(bǔ)助的金額占企業(yè)總資產(chǎn)的規(guī)模為1.21%左右。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)表

3.2 相關(guān)性分析

從相關(guān)系數(shù)表可知，環(huán)境不確定性與企業(yè)績(jī)效的系數(shù)為-0.309，在1%的水平上顯著，這說(shuō)明對(duì)于生物醫(yī)藥企業(yè)來(lái)說(shuō)，其環(huán)境不確定性與企業(yè)績(jī)效負(fù)相關(guān)，而政府補(bǔ)助與企業(yè)績(jī)效之間的相關(guān)性不顯著。此外，控制變量中的企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成長(zhǎng)性均在1%水平上與績(jī)效正相關(guān)，這也說(shuō)明了擁有較好成長(zhǎng)性的企業(yè)，其績(jī)效通常也會(huì)越好；同理，企業(yè)規(guī)模越大，績(jī)效也越好。企業(yè)的財(cái)務(wù)杠桿水平這一控制變量與企業(yè)績(jī)效在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，也表明企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率較低時(shí)，其績(jī)效會(huì)相對(duì)較好。

表3 變量Pearson系數(shù)

3.3 回歸分析

從模型一回歸結(jié)果可知，實(shí)證數(shù)據(jù)中各變量間的VIF值處于1-1.5之間，遠(yuǎn)小于其限額10，說(shuō)明本文所選的變量間不存在多重共線性。從回歸系數(shù)看，模型一和模型二環(huán)境不確定性的系數(shù)為-0.312、-0.389，并且在1%水平上顯著，說(shuō)明了環(huán)境不確定性與企業(yè)績(jī)效負(fù)相關(guān)，即對(duì)于生物醫(yī)藥企業(yè)來(lái)說(shuō)環(huán)境不確定性越大，企業(yè)的績(jī)效就會(huì)越差，驗(yàn)證了假設(shè)一?？刂谱兞恐衅髽I(yè)規(guī)模和成長(zhǎng)性與績(jī)效分別在5%和1%的水平上正相關(guān)，但是財(cái)務(wù)杠桿與績(jī)效在1%的水平上負(fù)相關(guān)。因此，對(duì)于生藥醫(yī)藥企業(yè)來(lái)說(shuō)，適當(dāng)控制負(fù)債水平，保持良好的財(cái)務(wù)杠桿水平對(duì)改善企業(yè)績(jī)效有一定的積極意義。

模型二是在模型一的基礎(chǔ)上加入了調(diào)節(jié)變量政府補(bǔ)助，以及政府補(bǔ)助和環(huán)境不確定性的交互項(xiàng)，來(lái)對(duì)其中的關(guān)系進(jìn)一步分析。從回歸系數(shù)來(lái)看，生物醫(yī)藥企業(yè)獲得的政府補(bǔ)助與企業(yè)績(jī)效間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系，但是EU*SUB的回歸系數(shù)為0.153，并且在5%的水平上顯著，結(jié)合溫忠麟等（2005）關(guān)于調(diào)節(jié)效用和中介效應(yīng)的研究[13]，這種情況下政府補(bǔ)助對(duì)環(huán)境不確定性與績(jī)效的調(diào)節(jié)作用更為明顯。從回歸結(jié)果來(lái)講，環(huán)境不確定性與企業(yè)績(jī)效的系數(shù)為負(fù)，而交互項(xiàng)EU*SUB的系數(shù)為正，說(shuō)明了政府補(bǔ)助對(duì)環(huán)境不確定性與企業(yè)績(jī)效的調(diào)節(jié)作用是正向的，也就是說(shuō)，生物醫(yī)藥企業(yè)獲得的政府補(bǔ)助并一定能緩解環(huán)境不確定性對(duì)企業(yè)績(jī)效的負(fù)面影響。這與本文的假設(shè)二不符，原因可能是生物醫(yī)藥企業(yè)對(duì)政府補(bǔ)助存在一定的依賴性，尤其是在環(huán)境不確定性較高時(shí)，過(guò)度依賴政府補(bǔ)助來(lái)補(bǔ)償盈利，反對(duì)不利于企業(yè)自身的盈利，不利于促進(jìn)企業(yè)改善經(jīng)營(yíng)。

表4 模型回歸結(jié)果

4 結(jié)論

本文通過(guò)生物醫(yī)藥行業(yè)2013-2017年的數(shù)據(jù)研究，分析環(huán)境不確定性對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，以及政府補(bǔ)助對(duì)二者的調(diào)節(jié)關(guān)系，最后得出結(jié)論:生物醫(yī)藥企業(yè)的環(huán)境不確定性與其企業(yè)績(jī)效呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。因此，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，應(yīng)該對(duì)其所處的環(huán)境狀況做出客觀合理的預(yù)估，并采取相關(guān)措施減少其對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的影響。政府補(bǔ)助與環(huán)境不確定性的交互項(xiàng)與企業(yè)績(jī)效正相關(guān)，即對(duì)生物醫(yī)藥企業(yè)的政府補(bǔ)助越多，反而會(huì)加劇環(huán)境不確定性對(duì)其績(jī)效的負(fù)面影響，也即政府補(bǔ)助并不能緩解生物醫(yī)藥企業(yè)環(huán)境不確定性對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響?；诖耍块T應(yīng)合理評(píng)估企業(yè)對(duì)政府補(bǔ)助的需要程度，調(diào)整生物醫(yī)藥企業(yè)的補(bǔ)助規(guī)模和形式，加強(qiáng)對(duì)資金使用情況的監(jiān)管；對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，不應(yīng)過(guò)度依賴政府補(bǔ)助，而應(yīng)當(dāng)將獲得的補(bǔ)助“物盡其用”調(diào)動(dòng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的積極性，進(jìn)而改善企業(yè)績(jī)效。