政府補(bǔ)助、R&D投入與創(chuàng)新績(jī)效

何筠 李碧寒

摘要：貧困地區(qū)上市公司在幫助擴(kuò)大就業(yè)機(jī)會(huì)、帶動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展等方面具有重要的作用。以2007-2018年貧困地區(qū)上市公司為樣本，采用實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新衡量創(chuàng)新績(jī)效，構(gòu)建中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)政府補(bǔ)助影響創(chuàng)新績(jī)效過(guò)程中R&D投入的中介作用。實(shí)證研究結(jié)果表明，貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助和R&D投入均促進(jìn)了創(chuàng)新績(jī)效，R&D投入在政府補(bǔ)助影響創(chuàng)新績(jī)效中具有中介效應(yīng);相比策略性創(chuàng)新，政府補(bǔ)助和R&D投入對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的激勵(lì)作用更大;營(yíng)業(yè)績(jī)效與政府補(bǔ)助、R&D投入顯著負(fù)相關(guān)。因此，完善政府補(bǔ)助政策對(duì)貧困地區(qū)上市公司創(chuàng)新帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)扶貧有一定促進(jìn)作用。

關(guān)健詞：貧困地區(qū)上市公司;政府補(bǔ)助;R&D投入;創(chuàng)新績(jī)效;中介效應(yīng)

中圖分類(lèi)號(hào)：F323.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-0448（2020）03-0070-11

一 引言

2020年是全面建成小康社會(huì)決勝期，農(nóng)村貧困人口實(shí)現(xiàn)脫貧、貧困縣全部摘帽、解決區(qū)域性整體貧困，是十八屆五中全會(huì)提出的目標(biāo)要求。貧困地區(qū)上市公司在幫助貧困地區(qū)擴(kuò)大就業(yè)機(jī)會(huì)、提高政府財(cái)政收入、帶動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展等方面具有帶頭示范作用。多地政府為此在融資、財(cái)政、稅收、用地、電價(jià)等方面出臺(tái)了相關(guān)政策為貧困地區(qū)企業(yè)提供補(bǔ)助。那么貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助是否達(dá)到提升創(chuàng)新績(jī)效的預(yù)期？其作用路徑是什么樣的呢？政府對(duì)貧困地區(qū)上市公司的補(bǔ)助是否激勵(lì)了R&D投入？貧困地區(qū)上市公司R&D投入是否能提升創(chuàng)新績(jī)效？這些都值得深入探究。

關(guān)于政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)及創(chuàng)新的影響，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同的角度進(jìn)行了研究。Wu研究發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)助向外界傳達(dá)了一種可靠的投資信號(hào)，企業(yè)外部融資機(jī)會(huì)和研發(fā)投入隨之增多[1]（P339-345）。Takalo等人認(rèn)為政府補(bǔ)助降低了企業(yè)研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，獲得補(bǔ)助的企業(yè)研發(fā)意向更強(qiáng)[2]（P634-642）。政府補(bǔ)助不僅直接影響企業(yè)R&D投入，也影響企業(yè)績(jī)效。Zhang等人發(fā)現(xiàn)無(wú)論在短期內(nèi)還是長(zhǎng)期內(nèi)，政府補(bǔ)助都提升了企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效[3]（P330-3360）。一般來(lái)說(shuō)，政府補(bǔ)助貧困地區(qū)上市公司的最終目的是促進(jìn)企業(yè)改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，以創(chuàng)新帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)，真正提升企業(yè)績(jī)效。Aghion認(rèn)為政府補(bǔ)助能刺激企業(yè)加快引入新產(chǎn)品和新技術(shù)，增強(qiáng)企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)企業(yè)績(jī)效提升[4]（P330-336）。但是，也有研究表明政府補(bǔ)助會(huì)擠出企業(yè)R&D投入。Boeing認(rèn)為申請(qǐng)政府補(bǔ)助代價(jià)小于資本市場(chǎng)融資代價(jià)，企業(yè)傾向于以政府補(bǔ)助資金替代資本市場(chǎng)融資資金進(jìn)行創(chuàng)新投入，擠壓投入研發(fā)的融資資金[5]（P1774-1789）。Gorg和Strobl研究愛(ài)爾蘭制造業(yè)企業(yè)，發(fā)現(xiàn)大額贈(zèng)款擠出R&D資金[6]（P215-234）。在法國(guó)，Marino等人同樣地發(fā)現(xiàn)中高度水平政府補(bǔ)貼下比低水平政府補(bǔ)貼的擠出效應(yīng)更明顯[7]（P1715-1730）。也有學(xué)者持不同的觀點(diǎn)，認(rèn)為存在除政府補(bǔ)助擠出或擠人研發(fā)投入之外的情況。Yu等人發(fā)現(xiàn)在一定閾值內(nèi)政府補(bǔ)助積極作用于企業(yè)R&D投入行為意向，但在閾值之外則弱化了企業(yè)R&D投入行為意向[8]（P106-103）。

政府補(bǔ)助是促進(jìn)還是抑制企業(yè)創(chuàng)新一直以來(lái)都爭(zhēng)議不斷，國(guó)內(nèi)研究也未能達(dá)成統(tǒng)一意見(jiàn)。李匯東等人采用研發(fā)投入衡量創(chuàng)新績(jī)效，認(rèn)為外源融資中政府補(bǔ)助更能激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新意向[9]（P170-183）。陳紅等人采用專(zhuān)利數(shù)衡量企業(yè)創(chuàng)新，發(fā)現(xiàn)成長(zhǎng)期和成熟期制造業(yè)企業(yè)與成長(zhǎng)期服務(wù)業(yè)企業(yè)獲得政府補(bǔ)助后創(chuàng)新活動(dòng)更頻繁[10]（P187-200）。由于企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境復(fù)雜，企業(yè)R&D投入和企業(yè)創(chuàng)新往往受到多種因素影響，如所有制性質(zhì)[11]（P77-83）、行業(yè)結(jié)構(gòu)[12]（P109-117）、高管特征[13]（P51-59）、治理結(jié)構(gòu)[14]（P67-78）等，企業(yè)進(jìn)行R&D投入不能總是如愿以?xún)?，事與愿違的情況也常常出現(xiàn)。李萬(wàn)福等人發(fā)現(xiàn)當(dāng)政府補(bǔ)助超過(guò)一定范圍時(shí)，研發(fā)投入?yún)s隨著政府補(bǔ)助增加而減少[15]（P130-145）。江靜認(rèn)為政府應(yīng)減少直接補(bǔ)貼，以公平的稅收優(yōu)惠為主[16]（P1-8+50）。按照創(chuàng)新成果——專(zhuān)利分類(lèi)，創(chuàng)新可分為實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新。黎文靖和鄭曼妮認(rèn)為實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新屬于高技術(shù)水平的創(chuàng)新，能推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，而策略性創(chuàng)新屬于低技術(shù)水平的創(chuàng)新，多數(shù)是為了迎合政府政策，以期獲取更多的政府補(bǔ)助，政府補(bǔ)助政策實(shí)際上加劇了企業(yè)尋租行為[17]（P60-73）。

綜上所述，學(xué)者們對(duì)政府補(bǔ)助、R&D投入和創(chuàng)新績(jī)效之間的研究多聚焦于兩兩之間的關(guān)系，鮮有文獻(xiàn)關(guān)注政府補(bǔ)助對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的作用路徑，將政府補(bǔ)助、R&D投入與創(chuàng)新績(jī)效置于同一框架進(jìn)行研究。本文通過(guò)2007-2018年貧困地區(qū)上市公司的非平衡面板數(shù)據(jù)，對(duì)貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助、R&D投入與創(chuàng)新績(jī)效三者之間的邏輯關(guān)系進(jìn)行研究。同時(shí)，多數(shù)學(xué)者將專(zhuān)利發(fā)明總數(shù)或者研發(fā)投入來(lái)衡量創(chuàng)新，但二者并不能區(qū)分創(chuàng)新水平高低。發(fā)明創(chuàng)新技術(shù)含量高于實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)創(chuàng)新技術(shù)含量，發(fā)明創(chuàng)新也更能代表企業(yè)的創(chuàng)新能力，應(yīng)鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行高技術(shù)水平創(chuàng)新。因此，本文將創(chuàng)新績(jī)效區(qū)分為實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新，采用發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)總數(shù)衡量實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新，采用外觀設(shè)計(jì)和實(shí)用新型發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)總數(shù)衡量策略性創(chuàng)新，運(yùn)用中介效應(yīng)模型，分析政府補(bǔ)助對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的中介效應(yīng)，以期為貧困地區(qū)政府優(yōu)化補(bǔ)助政策、貧困地區(qū)上市公司高效利用政府補(bǔ)助提供參考。

二 研究設(shè)計(jì)

（一）研究假設(shè)

1.政府補(bǔ)助與R&D投入

一 方面，從降低研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)和成本的角度來(lái)說(shuō)，企業(yè)研發(fā)投資本身存在高風(fēng)險(xiǎn)，Takalo等人認(rèn)為政府補(bǔ)助的流人緩解了企業(yè)承擔(dān)研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的壓力[2]（P634-642）。Lee研究發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼降低了研發(fā)的邊際成本，彌補(bǔ)了原本的研發(fā)支出[18]（P256-269）。展進(jìn)濤等人認(rèn)為涉農(nóng)企業(yè)R&D投資行為受政府補(bǔ)貼激勵(lì)效應(yīng)顯著[19]（P103-111）。貧困地區(qū)上市公司在資金、人才、市場(chǎng)等方面存在比較劣勢(shì)。為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，貧困地區(qū)上市公司往往存在研發(fā)投資規(guī)模不足的問(wèn)題，政府對(duì)貧困地區(qū)上市公司直接或間接的補(bǔ)助都緩解了其研發(fā)壓力。

另一方面，從信號(hào)傳遞影響企業(yè)融資的角度來(lái)說(shuō)，研發(fā)過(guò)程往往是一個(gè)較為機(jī)密且具有不確定性的過(guò)程，所以外部資金提供者無(wú)法準(zhǔn)確獲知投資回報(bào)，投資者與企業(yè)之間信息不對(duì)稱(chēng)加大了企業(yè)融資難度。郭明認(rèn)為獲得政府創(chuàng)新補(bǔ)助傳遞出一種有利信號(hào)，即獲得補(bǔ)助相當(dāng)于獲得了認(rèn)可資質(zhì)，企業(yè)的融資約束得以降低，從而可以爭(zhēng)取到更多的社會(huì)資源集聚[20]（P98-116）。

無(wú)論從研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)和成本降低角度還是從信號(hào)傳遞角度分析，大量的研究都表明政府補(bǔ)助激勵(lì)企業(yè)R&D投入增加?；谝陨戏治觯疚奶岢黾僭O(shè)1。

H1：貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助對(duì)R&D投入存在顯著的促進(jìn)作用。

2.政府補(bǔ)助與創(chuàng)新績(jī)效

市場(chǎng)失靈論認(rèn)為資源配置的最佳狀態(tài)出現(xiàn)在完全均衡的市場(chǎng)中，但是現(xiàn)實(shí)中由于市場(chǎng)壟斷、逆向選擇、信息不對(duì)稱(chēng)等問(wèn)題，資源配置無(wú)法達(dá)到最佳，市場(chǎng)配置資源的作用就失靈了。政府干預(yù)能夠優(yōu)化資源配置，在企業(yè)創(chuàng)新中具有明顯的杠桿作用。對(duì)于貧困地區(qū)上市公司來(lái)說(shuō)，自身資金可能并不足以支撐其研發(fā)活動(dòng)，這個(gè)時(shí)候政府補(bǔ)助可能就像一根“救命稻草”，能夠擴(kuò)充其研發(fā)資金。陳紅等人認(rèn)為無(wú)論是高技術(shù)水平創(chuàng)新還是低技術(shù)水平創(chuàng)新，政府補(bǔ)助均具有促進(jìn)作用[10]（P187-200）。間華紅等人對(duì)比國(guó)有企業(yè)政府補(bǔ)助與稅收優(yōu)惠對(duì)創(chuàng)新的差異性作用，發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)助促進(jìn)效果優(yōu)于稅收優(yōu)惠促進(jìn)效果（213（P40-48）。實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新代表高技術(shù)水平創(chuàng)新，反映企業(yè)真正的創(chuàng)新能力，而策略性創(chuàng)新技術(shù)含量較低，通常是企業(yè)“尋扶持”下的行為，實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新相較于策略性創(chuàng)新更耗費(fèi)人力和物資。貧困地區(qū)上市公司自身在資金籌集、人才引入、技術(shù)改進(jìn)等多方面存在比較劣勢(shì)，其獲得政府補(bǔ)助的期望更加強(qiáng)烈，增加策略性創(chuàng)新可能性更大。因此，本文提出假設(shè)20

H2：貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助對(duì)創(chuàng)新績(jī)效存在顯著的促進(jìn)作用。

H2a：貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新存在顯著的促進(jìn)作用。

H2b：貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助對(duì)策略性創(chuàng)新存在顯著的促進(jìn)作用。

3.R&D投入與創(chuàng)新績(jī)效

基礎(chǔ)資源理論認(rèn)為，企業(yè)保持市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的優(yōu)勢(shì)來(lái)源于某些獨(dú)特且難以模仿的資源。創(chuàng)新成果是企業(yè)特殊資源之一，成果由企業(yè)獨(dú)享，研發(fā)人員、資金、設(shè)備等資源的合理組合利用是創(chuàng)新必不可少的條件，恰恰研發(fā)投入是獲取創(chuàng)新資源的基礎(chǔ)和激勵(lì)創(chuàng)新的動(dòng)力。創(chuàng)新成果不僅意味著企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提升，其帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益也不容小覷。

徐維祥等人研究地區(qū)創(chuàng)新績(jī)效，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)的R&D投入積極作用于企業(yè)創(chuàng)新[22]（P129-134）。Aghion認(rèn)為專(zhuān)利申請(qǐng)動(dòng)機(jī)與技術(shù)創(chuàng)新強(qiáng)相關(guān)，專(zhuān)利申請(qǐng)動(dòng)機(jī)隨研發(fā)強(qiáng)度的增強(qiáng)而增強(qiáng)[4]（P330-336）。李中和周勤發(fā)現(xiàn)企業(yè)研發(fā)投入明顯改善研發(fā)效率，研發(fā)效率明顯改善企業(yè)績(jī)效[23]（P11-14）。伴隨著研發(fā)投人的增加，企業(yè)技術(shù)升級(jí)以及知識(shí)更新頻率加快，其知識(shí)儲(chǔ)備和技術(shù)資本不斷積累，從而促進(jìn)技術(shù)外溢，提升企業(yè)整體創(chuàng)新能力?；谏鲜龇治觯疚奶岢黾僭O(shè)3。

H3：貧困地區(qū)上市公司R&D投入對(duì)創(chuàng)新績(jī)效存在顯著的促進(jìn)作用。

H3a：貧困地區(qū)上市公司R&D投入對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新存在顯著的促進(jìn)作用。

H3b：貧困地區(qū)上市公司R&D投入對(duì)策略性創(chuàng)新存在顯著的促進(jìn)作用。

4.政府補(bǔ)助、R&D投入與創(chuàng)新績(jī)效

目前，鮮有文獻(xiàn)將政府補(bǔ)助、R&D投入與創(chuàng)新績(jī)效置于同一框架進(jìn)行研究。鄒洋等人認(rèn)為由于研發(fā)活動(dòng)存在于企業(yè)內(nèi)部，而政府補(bǔ)助是從外部對(duì)企業(yè)研發(fā)進(jìn)行支持，這就會(huì)出現(xiàn)政府補(bǔ)助低效甚至是無(wú)效的情況發(fā)生，這種政策失靈無(wú)法通過(guò)改變外部環(huán)境來(lái)解決，但是通過(guò)企業(yè)內(nèi)部研發(fā)的中間環(huán)節(jié)可以影響創(chuàng)新產(chǎn)出[24]（P17-26）。陳濤和趙婧君認(rèn)為政府補(bǔ)助對(duì)盈利質(zhì)量的作用路徑不是直接的，研發(fā)投入起到了中介作用[25]（P91-99）。楊林等人實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)高管團(tuán)隊(duì)海外經(jīng)驗(yàn)會(huì)直接影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效，同時(shí)研發(fā)投入強(qiáng)度在兩者之間發(fā)揮了關(guān)鍵聯(lián)結(jié)作用[26]（P9-21）。丘東等人從宏觀視角分析政府研發(fā)投入對(duì)地區(qū)創(chuàng)新績(jī)效的影響，發(fā)現(xiàn)企業(yè)R&D投入在兩者之間發(fā)揮中介作用[27]（P41-48）。可見(jiàn)R&D投入可能是政府補(bǔ)助影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的重要渠道。貧困地區(qū)上市公司進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新可能存在動(dòng)力不足的問(wèn)題，政府補(bǔ)助起到了激勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入的作用，研發(fā)投入的增加促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新?；谝陨戏治?，本文建構(gòu)了政府補(bǔ)助、R&D投入與創(chuàng)新績(jī)效的理論模型（見(jiàn)圖1），進(jìn)而提出假設(shè)4。

H4：貧困地區(qū)上市公司R&D投入在政府補(bǔ)助與創(chuàng)新績(jī)效中發(fā)揮顯著的中介作用。

H4a：貧困地區(qū)上市公司R&D投入在政府補(bǔ)助與實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新中發(fā)揮顯著的中介作用。

H4b：貧困地區(qū)上市公司R&D投入在政府補(bǔ)助與策略性創(chuàng)新中發(fā)揮顯著的中介作用。

《二）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的研究對(duì)象是2017年國(guó)家級(jí)貧困縣的上市公司?？紤]到自2007年1月起，上市公司實(shí)施《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則第16號(hào)——政府補(bǔ)助》會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，政府補(bǔ)助等項(xiàng)目有了較大的改變，為了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量及回歸結(jié)果的可信度，本文采用2007-2018年貧困地區(qū)上市公司數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，并且剔除了ST、PT樣本。由于貧困地區(qū)上市公司上市年份不盡相同，為了得到更全面的貧困地區(qū)上市公司數(shù)據(jù)，本文采用非平衡面板數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行回歸分析。

貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助和R&D投入有關(guān)數(shù)據(jù)資料來(lái)源于上市公司年報(bào)手工搜集整理得到，上市公司年報(bào)來(lái)源于中國(guó)證監(jiān)會(huì)指定信息披露網(wǎng)——巨潮資訊網(wǎng)，專(zhuān)利數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)，其他數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰君安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)。最終，得到880個(gè)觀測(cè)值。

（三）變量選取

1.被解釋變量

本研究的被解釋變量為創(chuàng)新績(jī)效、實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新與策略性創(chuàng)新。與新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入等指標(biāo)相比，采用專(zhuān)利數(shù)量衡量企業(yè)創(chuàng)新成果更具代表性[28]（P24-44），且專(zhuān)利是衡量創(chuàng)新能力的常用指標(biāo)，具有通用性、一致性和易得性等特性[29]（P18-30+171），因此，本研究利用專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)作為企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的代理變量。我國(guó)專(zhuān)利分為三類(lèi)，包括發(fā)明專(zhuān)利、外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利和實(shí)用新型專(zhuān)利，發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)含量較高，反映企業(yè)真正的創(chuàng)新能力，而外觀設(shè)計(jì)和實(shí)用新型專(zhuān)利技術(shù)含量較低，多為企業(yè)在策略上迎合政府政策作出的創(chuàng)新。因此本文將發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)作為實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的代理變量，將外觀設(shè)計(jì)和實(shí)用新型專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)作為策略性創(chuàng)新的代理變量。

2.解釋變量

本研究的解釋變量為政府補(bǔ)助。政府補(bǔ)助是一種無(wú)償贈(zèng)予企業(yè)的資產(chǎn)，它不是平均的，不同貧困地區(qū)上市公司獲得政府補(bǔ)助的強(qiáng)度存在較大差異，本文參照其他學(xué)者[30]（P53-58）的做法，用政府補(bǔ)助額加1，再求自然對(duì)數(shù)來(lái)反映政府對(duì)貧困地區(qū)上市公司的支持力度，從而減少誤差。

3.中介變量

本研究的中介變量為R&D投入。R&D投入的衡量指標(biāo)一般分為相對(duì)數(shù)指標(biāo)與絕對(duì)數(shù)指標(biāo)兩種，相對(duì)數(shù)指標(biāo)一般由R&D投入金額與營(yíng)業(yè)收入或者期末總資產(chǎn)的比率反映，絕對(duì)數(shù)指標(biāo)則由R&D投入總金額數(shù)來(lái)反映。由于在控制變量中已經(jīng)包含了控制企業(yè)差異的變量，因此本文借鑒陳修德等人[31]（P26-35）的做法，將R&D投入總金額加1后取自然對(duì)數(shù)作為R&D投入的代理變量。

4.控制變量

參考相關(guān)文獻(xiàn)，本文選取如下控制變量：①股權(quán)性質(zhì)，虛擬變量，國(guó)有企業(yè)以“1”代表，非國(guó)有企業(yè)以“P”代表;②治理結(jié)構(gòu)，取第一大股東持股比例來(lái)衡量;③相對(duì)價(jià)值，取托賓Q值來(lái)衡量。

（四）模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)政府補(bǔ)助對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響中R&D投入是否發(fā)揮中介作用，本文基于中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法建立模型。最早的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法是逐步法，由Baron和Kenny在1986年提出[32]（P1173-82）。首先建立模型①—③，判斷解釋變量政府補(bǔ)助（用Gov表示）對(duì)被解釋變量創(chuàng)新績(jī)效（用Partent表示）影響過(guò)程中中介變量R&D投入（用R&D表示）的中介效應(yīng)，如果Gov能夠通過(guò)影響變量R&D而對(duì)Partent產(chǎn)生影響，則稱(chēng)R&D為中介變量（圖2是相應(yīng)的路徑圖）。c表示Gov對(duì)Partent的總效應(yīng)，ab表示Gov經(jīng)R&D產(chǎn)生的中介效應(yīng)，c表示Gov對(duì)Partent的直接效應(yīng)。若c顯著，且系數(shù)a和b都顯著，則中介效應(yīng)顯著。若系數(shù)c、a和b都顯著，且系數(shù)c不顯著，則Gov對(duì)Partent的影響過(guò)程中R&D具有完全中介效應(yīng)。

但是，逐步法在復(fù)雜程度高的中介效應(yīng)檢驗(yàn)中存在缺陷，已經(jīng)不能夠滿(mǎn)足越來(lái)越多研究的需求，所以溫忠麟和葉寶娟提出了新中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程（見(jiàn)圖3）[33]（P731-745）。第一步，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ廷僦邢禂?shù)c，c顯著，為中介效應(yīng)，否則為遮掩效應(yīng)。第二步，依次檢驗(yàn)?zāi)Ｐ廷诤廷壑械南禂?shù)a和b，若a、b顯著，代表間接效應(yīng)顯著，轉(zhuǎn)第四步，若a、b至少有一個(gè)不顯著，轉(zhuǎn)第三步。第三步，采用Bootstrap法檢驗(yàn)ab的顯著性，若顯著，代表間接效應(yīng)顯著，轉(zhuǎn)第四步，否則停止檢驗(yàn)。第四步，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ廷壑械南禂?shù)c，若不顯著，說(shuō)明直接效應(yīng)不顯著，只有中介效應(yīng)，若顯著，說(shuō)明直接效應(yīng)顯著，轉(zhuǎn)第五步。第五步，若ab與c同號(hào)，代表部分中介效應(yīng)顯著，若ab與c異號(hào)，則為遮掩效應(yīng)。

根據(jù)以上關(guān)于中介效應(yīng)的分析，以及為檢驗(yàn)本文假設(shè)，建立回歸模型（1）—（10）。模型中l(wèi)nGov_it代表i公司第t年獲得政府補(bǔ)助總額加1的對(duì)數(shù)，lnR&D_it代表i公司第t年R&D投入總額加1的對(duì)數(shù)，Partent_it代表i公司第t年的創(chuàng)新績(jī)效，iPartent_it代表i公司第t年的實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新績(jī)效，auPartent_it代表i公司第t年的策略性創(chuàng)新績(jī)效，Soe_it代表i公司第t年的企業(yè)性質(zhì)、Lso_it代表i公司第t年的治理結(jié)構(gòu)、Tobinq_it代表i公司第t年的相對(duì)價(jià)值，ε_it為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

模型（1）主要檢驗(yàn)假設(shè)H1，即貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助對(duì)R&D投入存在顯著的促進(jìn)作用。lnR&D_it為被解釋變量，lnGov_it為解釋變量，Soe_it、Lso_it、Tobinq_it為控制變量。當(dāng)模型（1）中系數(shù)β₁的回歸結(jié)果顯著為正時(shí)，假設(shè)H1得以驗(yàn)證。

模型（2）（3）（4）分別檢驗(yàn)假設(shè)H2，H2a和H2b，即貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助對(duì)創(chuàng)新績(jī)效存在顯著的促進(jìn)作用、貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新存在顯著的促進(jìn)作用和貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助對(duì)策略性創(chuàng)新存在顯著的促進(jìn)作用。Partent_it、iPartent_it、auPartent_it為被解釋變量，lnGov_it為解釋變量，其余變量為控制變量，當(dāng)模型（2）（3）（4）中夕β₁的回歸結(jié)果顯著為正時(shí)，假設(shè)H2、H2a和H2b得以驗(yàn)證。

模型（5）（6）（7）分別檢驗(yàn)假設(shè)H3、H3a和H3b，即貧困地區(qū)上市公司R&D投入對(duì)創(chuàng)新績(jī)效存在顯著的促進(jìn)作用、貧困地區(qū)上市公司R&D投入對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新存在顯著的促進(jìn)作用和貧困地區(qū)上市公司R&D投入對(duì)策略性創(chuàng)新存在顯著的促進(jìn)作用。Partent_it、iPartent_it、auPartent_it為被解釋變量，lnR&D_it為解釋變量，其余變量為控制變量，當(dāng)模型（5）（6）（7）中夕數(shù)β₁的回歸結(jié)果顯著為正時(shí)，驗(yàn)證了假設(shè)H3、Ma和H3b。

模型（8）（9）（10）為檢驗(yàn)R&D投入對(duì)政府補(bǔ)助和創(chuàng)新績(jī)效中介效應(yīng)的部分模型。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法可知，模型（1）（2）（8）構(gòu)成檢驗(yàn)假設(shè)H4的中介模型，即貧困地區(qū)上市公司R&D投入在政府補(bǔ)助與創(chuàng)新績(jī)效中發(fā)揮顯著的中介作用。模型（1）（3）（9）構(gòu)成檢驗(yàn)假設(shè)H4a的中介模型，即貧困地區(qū)上市公司R&D投入在政府補(bǔ)助與實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新中發(fā)揮顯著的中介作用。模型（1）（4）（10）構(gòu)成檢驗(yàn)假設(shè)H4b的中介模型，即貧困地區(qū)上市公司R&D投入在政府補(bǔ)助與策略性創(chuàng)新中發(fā)揮顯著的中介作用。

三 實(shí)證分析

（一》描述性統(tǒng)計(jì)

樣本數(shù)據(jù)的基本情況如表2所示。貧困地區(qū)創(chuàng)新績(jī)效、實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新和策略性均值偏小，說(shuō)明貧困地區(qū)上市公司整體的創(chuàng)新能力相對(duì)較弱。在R&D投入中，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到了6.4105，極大值與極小值相差19.3543，說(shuō)明貧困地區(qū)上市公司間的R&D投入存在較大差異。在創(chuàng)新績(jī)效、實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新中，標(biāo)準(zhǔn)差分別為13.7702、6.6820和8.4632，極大值與極小值相差分別為79、44和43，由此可看出貧困地區(qū)上市公司的創(chuàng)新能力存在很大差異。在政府補(bǔ)助中，均值為15.8017，標(biāo)準(zhǔn)差為1.9621，說(shuō)明政府對(duì)貧困地區(qū)上市公司的支持相對(duì)來(lái)說(shuō)較平均。相比控制變量企業(yè)性質(zhì)和相對(duì)價(jià)值，治理結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)差及極大值極小值差距較大，說(shuō)明應(yīng)主要控制治理結(jié)構(gòu)的差異。

《二）相關(guān)性檢驗(yàn)

表3反映了主要變量的Pearson相關(guān)系數(shù)，表中解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.5，說(shuō)明不存在多重共線性的問(wèn)題。政府補(bǔ)助與R&D投入、創(chuàng)新績(jī)效、實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新之間的相關(guān)系數(shù)顯著為正，R&D投入與創(chuàng)新績(jī)效、實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新之間的相關(guān)系數(shù)顯著為正，初步驗(yàn)證了H1、H2、H2a、H2b、H3、H3a、H3b。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)各變量之間的相關(guān)性，本研究在回歸時(shí)分別對(duì)每個(gè)模型中解釋變量的方差膨脹因子（Vif）以及平均方差膨脹因子（Mean Vif）進(jìn)行了計(jì)算，理論界認(rèn)為當(dāng)0≤Vif≤10時(shí)，各解釋變量之間就不存在多重共線性，檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)各變量的方差膨脹因子與平均方差膨脹因子均小于2，說(shuō)明各解釋變量之間不存在多重共線性，可以進(jìn)一步進(jìn)行回歸分析。

（三）回歸結(jié)果分析

本研究采用Stata 15.0軟件對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。在面板數(shù)據(jù)回歸中，首先對(duì)各模型采用豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)來(lái)判斷使用固定效應(yīng)回歸還是隨機(jī)效應(yīng)回歸，豪斯曼檢驗(yàn)的原假設(shè)為使用隨機(jī)效應(yīng)回歸，檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)均接受原假設(shè)，因此本文均采用隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行回歸。

表4列示了貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助、R&D投入和創(chuàng)新績(jī)效三者之間的關(guān)系。模型（1）為政府補(bǔ)助與R&D投入關(guān)系的估計(jì)結(jié)果，政府補(bǔ)助與R&D投入在1%水平下顯著正相關(guān)，說(shuō)明貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助能夠促進(jìn)R&D投入，H1得到驗(yàn)證。模型（2）為政府補(bǔ)助與創(chuàng)新績(jī)效關(guān)系的估計(jì)結(jié)果，政府補(bǔ)助系數(shù)為1.342，且在5%的水平下顯著，說(shuō)明貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助能夠促進(jìn)創(chuàng)新績(jī)效，且投入一個(gè)單位的政府補(bǔ)助能回報(bào)超過(guò)一個(gè)單位的創(chuàng)新績(jī)效，驗(yàn)證了H2o模型（5）為R&D投入與創(chuàng)新績(jī)效關(guān)系的估計(jì)結(jié)果，R&D投入與創(chuàng)新績(jī)效在1%水平下顯著正相關(guān)，說(shuō)明貧困地區(qū)上市公司R&D投入促進(jìn)了創(chuàng)新績(jī)效的提升，驗(yàn)證了H3。模型（8）為政府補(bǔ)助、R&D投入與創(chuàng)新績(jī)效之間關(guān)系的估計(jì)結(jié)果，政府補(bǔ)助和R&D投入的系數(shù)都在10%的水平下顯著為正，結(jié)合模型（1）和（2）的回歸結(jié)果可以看出，R&D投入在政府補(bǔ)助與創(chuàng)新績(jī)效之間起到部分中介的作用，且中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為24%，驗(yàn)證了H4o

表5是貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助、R&D投入和實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新及策略性創(chuàng)新關(guān)系的回歸結(jié)果。從模型（3）模型（6）列回歸結(jié)果可看出貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助、R&D投入分別與實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新呈顯著正相關(guān)，驗(yàn)證了H2a、Ma。模型（9）為政府補(bǔ)助、R&D投入與實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新之間關(guān)系的估計(jì)結(jié)果，政府補(bǔ)助和R&D投入的系數(shù)都在10%的水平下顯著為正，結(jié)合模型（1）（3）的回歸結(jié)果可知，R&D投入在政府補(bǔ)助與實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新之間起部分中介作用，且中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為26%，驗(yàn)證了H4a。從模型（4）（7）列回歸結(jié)果可看出貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助、R&D投入分別與策略性創(chuàng)新顯著正相關(guān)，驗(yàn)證了H2b、H3b。模型（10）為政府補(bǔ)助、R&D投入與策略性創(chuàng)新之間關(guān)系的估計(jì)結(jié)果，政府補(bǔ)助和R&D投入的系數(shù)都不顯著，結(jié)合模型（1）（4）的回歸結(jié)果來(lái)看，無(wú)法判定R&D投入的中介作用，因此需進(jìn)一步采用Bootstrap法檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)R&D投入在政府補(bǔ)助與策略性創(chuàng)新之間具有中介效應(yīng)，驗(yàn)證了Hob。對(duì)比模型（3）和（4）的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)相比策略性創(chuàng)新，政府補(bǔ)助對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新績(jī)效的促進(jìn)作用更大也更顯著。對(duì)比模型（6）和（7）的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，相比策略性創(chuàng)新，R&D投入對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新績(jī)效的促進(jìn)作用更大也更顯著。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本研究采取了兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：①將被解釋變量創(chuàng)新績(jī)效作滯后1期處理，重復(fù)以上步驟進(jìn)行回歸，結(jié)論仍然保持不變;②對(duì)模型（1）至模型（10）采用依次加入控制變量的方法進(jìn)行回歸，結(jié)論仍然保持不變。說(shuō)明本文回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

（五）進(jìn)一步研究

上述研究已經(jīng)檢驗(yàn)貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助、R&D投入對(duì)創(chuàng)新績(jī)效有促進(jìn)作用，且R&D投入在政府補(bǔ)助與創(chuàng)新績(jī)效之間起中介作用。政府對(duì)貧困地區(qū)上市公司進(jìn)行補(bǔ)助的最終目的是讓企業(yè)以創(chuàng)新帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)，而貧困地區(qū)上市公司是否能準(zhǔn)確捕捉市場(chǎng)需求，提高創(chuàng)新的轉(zhuǎn)化率，從而提升企業(yè)的營(yíng)業(yè)績(jī)效呢？對(duì)這一間題有必要進(jìn)行深入研究。

本文取營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率作為營(yíng)業(yè)績(jī)效的代理變量，研究政府補(bǔ)助、R&D投入與營(yíng)業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系。表6列示了貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助、R&D投入和營(yíng)業(yè)績(jī)效三者之間的關(guān)系。第（1）列為政府補(bǔ)助與營(yíng)業(yè)績(jī)效關(guān)系的估計(jì)結(jié)果，政府補(bǔ)助與營(yíng)業(yè)績(jī)效在1%水平下顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助反而抑制了營(yíng)業(yè)績(jī)效。第（2）列為R&D投入與營(yíng)業(yè)績(jī)效關(guān)系的估計(jì)結(jié)果，R&D投入與營(yíng)業(yè)績(jī)效在1%水平下顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明貧困地區(qū)上市公司R&D投入抑制了營(yíng)業(yè)績(jī)效的提升。第（3）列為政府補(bǔ)助、R&D投入與營(yíng)業(yè)績(jī)效之間關(guān)系的估計(jì)結(jié)果，政府補(bǔ)助系數(shù)在5%水平下顯著為負(fù)，R&D投人在10%水平下顯著為負(fù)，結(jié)合表4模型（1）和表6第（1）列的回歸結(jié)果可以看出，R&D投入在政府補(bǔ)助與營(yíng)業(yè)績(jī)效之間起到部分中介的作用，且中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為21%。由上述可知，貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助、R&D投入反而抑制了營(yíng)業(yè)績(jī)效。雖然貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助、R&D投入促進(jìn)了創(chuàng)新績(jī)效，但是創(chuàng)新績(jī)效轉(zhuǎn)化率低，導(dǎo)致?tīng)I(yíng)業(yè)績(jī)效反而下降。

四 結(jié)論和政策建議

（一）結(jié)論

本文以貧困地區(qū)上市公司2007-2018年面板數(shù)據(jù)為研究樣本，利用隨機(jī)效應(yīng)方法檢驗(yàn)了貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助、R&D投入對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響，得出以下結(jié)論：

（1）貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助和R&D投入均促進(jìn)了創(chuàng)新績(jī)效。政府補(bǔ)助激勵(lì)了貧困地區(qū)上市公司進(jìn)行R&D投入，R&D投入在政府補(bǔ)助與創(chuàng)新績(jī)效中具有中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為24%，說(shuō)明對(duì)于貧困地區(qū)上市公司來(lái)說(shuō)，政府補(bǔ)助充實(shí)了企業(yè)研發(fā)資金，對(duì)其R&D投入和創(chuàng)新績(jī)效起到了實(shí)質(zhì)性的作用。

（2）貧困地區(qū)上市公司政府補(bǔ)助和R-D投入對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的激勵(lì)作用大于策略性創(chuàng)新。貧困地區(qū)上市公司的實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新均受到了政府補(bǔ)助和R&D投入的激勵(lì)作用，且R&D投入具有中介效應(yīng)，相比策略性創(chuàng)新，政府補(bǔ)助、R&D投入對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的激勵(lì)作用更大，說(shuō)明在貧困地區(qū)上市公司中，尋租行為較少。

（3）貧困地區(qū)上市公司創(chuàng)新轉(zhuǎn)化率尚有欠缺。政府補(bǔ)助激勵(lì)了R&D投入，但是營(yíng)業(yè)績(jī)效卻與政府補(bǔ)助、R&D投入顯著負(fù)相關(guān)，R&D投入在政府補(bǔ)助與營(yíng)業(yè)績(jī)效中具有中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為21%，說(shuō)明盡管政府補(bǔ)助提升了貧困地區(qū)上市公司的創(chuàng)新績(jī)效，但是卻未能給企業(yè)帶來(lái)實(shí)際的盈利。

《二）政策建議

1.拉動(dòng)企業(yè)自身R&D投入，提高創(chuàng)新效率

貧困地區(qū)上市公司創(chuàng)新資源不及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)企業(yè)資源豐富，政府財(cái)政政策的傾斜能夠彌補(bǔ)一定的缺陷。政府關(guān)注的重點(diǎn)不應(yīng)僅僅停留在企業(yè)R&D投入增長(zhǎng)了多少，而應(yīng)在于政府補(bǔ)助是否拉動(dòng)了企業(yè)自身R&D投入。為了提高創(chuàng)新效率，企業(yè)應(yīng)充分利用政府補(bǔ)助進(jìn)行高水平的研發(fā)投入，吸引研發(fā)人才加入以及促進(jìn)現(xiàn)有研發(fā)人員的積極性，推動(dòng)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力提升。

2.提高補(bǔ)助對(duì)象甄別的科學(xué)性，減少尋租行為

由于企業(yè)對(duì)政府補(bǔ)助政策的響應(yīng)程度存在差異，因此政府對(duì)貧困地區(qū)上市公司進(jìn)行補(bǔ)助前應(yīng)加強(qiáng)對(duì)補(bǔ)助對(duì)象甄別的科學(xué)性，提高企業(yè)響應(yīng)程度，補(bǔ)助那些真正重視創(chuàng)新，以技術(shù)突破為目標(biāo)，大力進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的企業(yè)，以減少企業(yè)為了“求扶持”而做出尋租行為。加強(qiáng)引導(dǎo)獲得補(bǔ)助的企業(yè)提高補(bǔ)助資金的利用率，使政府補(bǔ)助發(fā)揮持久長(zhǎng)效作用。

3.建立以經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值為導(dǎo)向的政府補(bǔ)助機(jī)制

政府補(bǔ)助貧困地區(qū)上市公司最終目的是盤(pán)活當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)，所以要建立以經(jīng)濟(jì)價(jià)值為導(dǎo)向的補(bǔ)助機(jī)制，引導(dǎo)貧困地區(qū)上市公司提高創(chuàng)新轉(zhuǎn)化率，以創(chuàng)新帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)，提高當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)實(shí)力。貧困地區(qū)上市公司擔(dān)任著為所在地?cái)U(kuò)大就業(yè)機(jī)會(huì)、提高稅收收入和帶動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展等責(zé)任，所以政府補(bǔ)助政策也應(yīng)對(duì)積極參與扶貧的企業(yè)有所傾斜，激勵(lì)貧困地區(qū)上市公司承擔(dān)更多的社會(huì)責(zé)任，實(shí)現(xiàn)提升經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值的雙重目標(biāo)。

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