研發(fā)投入、政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響研究
——基于滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)

周梓鋒

（廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院，南寧 530003）

1 引言

自2015年以來(lái)，“創(chuàng)新”一詞被不斷提及，習(xí)近平總書(shū)記在《關(guān)于〈中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃的建議〉的說(shuō)明》中指出，應(yīng)堅(jiān)持創(chuàng)新發(fā)展，著力提高發(fā)展的質(zhì)量和效益。在接下來(lái)的幾年中，習(xí)近平總書(shū)記在不同的時(shí)間和場(chǎng)合不斷提及“創(chuàng)新”二字，這表明創(chuàng)新受到國(guó)家的高度重視，并被提升到國(guó)家戰(zhàn)略的地位。2020年以來(lái)，新冠肺炎疫情的爆發(fā)對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和民生領(lǐng)域產(chǎn)生了重大影響，醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)在抗擊疫情中發(fā)揮了關(guān)鍵性作用，因此也遇到了新的挑戰(zhàn)和新的機(jī)遇。

研發(fā)創(chuàng)新為企業(yè)的生產(chǎn)和發(fā)展注入了強(qiáng)勁動(dòng)力，研發(fā)創(chuàng)新也能夠幫助企業(yè)提升自身的競(jìng)爭(zhēng)水平，因此，研究企業(yè)研發(fā)投入、政府補(bǔ)助與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系具有重要意義。本文以滬深A(yù) 股上市公司2017-2021年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為樣本，分析醫(yī)藥制造企業(yè)研發(fā)投入、政府補(bǔ)助與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系，進(jìn)而為企業(yè)研發(fā)支出的決策和國(guó)家對(duì)企業(yè)的補(bǔ)助政策提供一些建議。

2 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

2.1 研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效

目前，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)針對(duì)研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效得出了以下研究結(jié)論：①研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效正相關(guān)。大多數(shù)國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)加大研發(fā)投入能顯著提升企業(yè)績(jī)效。Laurens等[1]認(rèn)為，研發(fā)投入的增加可以通過(guò)成本降低、促進(jìn)企業(yè)開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品的方式來(lái)提高公司績(jī)效。郭倩文等[2]通過(guò)對(duì)我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入與企業(yè)當(dāng)期績(jī)效成顯著的正相關(guān)關(guān)系，且存在顯著正向的滯后性影響。②研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效負(fù)相關(guān)或不相關(guān)。張瑞涵[3]通過(guò)分析滬深交易所中戰(zhàn)略性新興企業(yè)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入與當(dāng)期企業(yè)績(jī)效之間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。每個(gè)行業(yè)都有一個(gè)投入產(chǎn)出的過(guò)程，對(duì)于醫(yī)藥制造業(yè)來(lái)說(shuō)，其在產(chǎn)品研發(fā)方面的投入普遍高于其他行業(yè)。醫(yī)藥企業(yè)新產(chǎn)品研發(fā)的成功可以帶來(lái)高達(dá)數(shù)億元的銷售額和利潤(rùn)，從而提高企業(yè)的盈利能力，對(duì)企業(yè)持續(xù)研發(fā)投入產(chǎn)生了積極影響。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。

2.2 政府補(bǔ)助與企業(yè)績(jī)效

對(duì)于政府補(bǔ)助與企業(yè)績(jī)效來(lái)說(shuō)，根據(jù)不同的發(fā)展情況、不同的經(jīng)濟(jì)背景和不同的樣本，目前國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)得出了以下研究結(jié)論：①政府補(bǔ)助與企業(yè)績(jī)效正相關(guān)。陸少秀等[4]以A 股制造業(yè)上市公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)助與企業(yè)績(jī)效成顯著的正相關(guān)關(guān)系，且發(fā)現(xiàn)企業(yè)所有權(quán)的性質(zhì)會(huì)影響二者的相關(guān)性。②政府補(bǔ)助與企業(yè)績(jī)效負(fù)相關(guān)。Bergstrom[5]對(duì)瑞典的企業(yè)進(jìn)行分析，得出財(cái)政補(bǔ)貼在短期內(nèi)可以促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升，但從長(zhǎng)期來(lái)看，這種正向影響會(huì)轉(zhuǎn)換為負(fù)向影響，變?yōu)轱@著的負(fù)相關(guān)。邵敏和包群[6]認(rèn)為，政府補(bǔ)貼具有一個(gè)臨界值，超過(guò)該臨界值，政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響從積極轉(zhuǎn)向消極，從而產(chǎn)生抑制作用。由于我國(guó)不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、市場(chǎng)開(kāi)發(fā)程度不同，政府對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)的補(bǔ)助、扶持力度也各不相同，通常根據(jù)地方需要進(jìn)行政府補(bǔ)助。通過(guò)政府補(bǔ)助，企業(yè)可以獲得額外的資源來(lái)提升企業(yè)當(dāng)前的績(jī)效，在短期內(nèi)可以幫助企業(yè)提高績(jī)效，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，其有可能轉(zhuǎn)化為負(fù)面影響。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：政府補(bǔ)助與企業(yè)績(jī)效存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)證監(jiān)會(huì)2012年的行業(yè)分類結(jié)果，本文選取2017-2021年滬深A(yù) 股醫(yī)藥制造業(yè)上市公司作為研究對(duì)象。為保證數(shù)據(jù)的客觀性、完整性和有效性，本文對(duì)選擇的樣本開(kāi)展必要的篩選和調(diào)整工作。本文主要排除以下樣本：①ST、*ST 類上市公司；②財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不全面、披露不充分有效的上市公司；③關(guān)鍵指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)不充分的上市公司。經(jīng)過(guò)以上處理，本文共得到1196 個(gè)有效樣本，其中，2017年64 個(gè)，2018年280 個(gè)，2019年281 個(gè)，2020年283 個(gè)，2021年288 個(gè)。本文選取的樣本企業(yè)2017-2021年的數(shù)據(jù)均來(lái)自上市公司年報(bào)和Choice 金融終端。本文主要運(yùn)用SPSS25.0 統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

3.2 變量引入

3.2.1 被解釋變量

現(xiàn)有研究大多傾向于使用總資產(chǎn)報(bào)酬率來(lái)評(píng)價(jià)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效和資產(chǎn)使用率，該指標(biāo)也在業(yè)界受到了認(rèn)可，因此，本文選取總資產(chǎn)報(bào)酬率（ROA）作為衡量企業(yè)績(jī)效的指標(biāo)。

3.2.2 解釋變量

本文選取研發(fā)投入（RD）和政府補(bǔ)助（SUB）作為解釋變量，即采用研發(fā)費(fèi)用、政府補(bǔ)助各自占營(yíng)業(yè)收入的比例這兩個(gè)指標(biāo)來(lái)分別衡量企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度和政府補(bǔ)助強(qiáng)度。

3.2.3 控制變量

借鑒已有研究成果，本文選取企業(yè)規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)和發(fā)展能力作為控制變量，具體的含義見(jiàn)表1。

表1 變量定義表

3.3 模型構(gòu)建

根據(jù)前文的理論分析，為進(jìn)一步展開(kāi)研究，本文構(gòu)建以下兩個(gè)回歸模型：

①構(gòu)建研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效的計(jì)量模型一：ROAit=β0+β1RDit+β2TAGRit+β3LEVit+β4lnTAit+εit。②構(gòu)建政府補(bǔ)助與企業(yè)績(jī)效的計(jì)量模型二：ROAit=β0+β1SUBit+β2TAGRit+β3LEVit+β4lnTAit+εit。在上述模型中，i 為本文中的樣本個(gè)數(shù)，取值為1，2，3，…，i；t 為所研究樣本數(shù)據(jù)的年份，即2017-2021年；β0為常數(shù)項(xiàng)；β1～β4為系數(shù)；ε 為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

4 實(shí)證分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2 為各變量的整體情況的描述統(tǒng)計(jì)分析，能夠?yàn)楹罄m(xù)的回歸分析奠定基礎(chǔ)，該分析的主要統(tǒng)計(jì)量包括最值、均值和標(biāo)準(zhǔn)差。由表2 可知，樣本企業(yè)的ROA 最大值為1.216 208，最小值為-0.644 935，可以看出二者之間的差距不大，其平均值為0.102 490，說(shuō)明醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)的盈利能力不高，但是未來(lái)的價(jià)值較高，發(fā)展前景較好。RD 最大可以達(dá)到0.759 804，但是最小達(dá)到0.000 299，平均值為0.067 513，說(shuō)明整個(gè)行業(yè)的研發(fā)意識(shí)、創(chuàng)新意識(shí)不夠強(qiáng)，行業(yè)整體的研發(fā)投入強(qiáng)度較低。SUB 最大為0.204 083，最小為0.000 011，說(shuō)明我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)上市公司之間獲得的政府補(bǔ)助較為懸殊，存在政府補(bǔ)助分配不均的問(wèn)題，而平均值僅為0.015 716，說(shuō)明我國(guó)對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)上市公司的政府補(bǔ)助處于較低水平。TAGR 的最大值和最小值分別為8.884 122 和-0.626 872，說(shuō)明我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展能力差距較大。LEV 的取值范圍是0.014 268～1.444 143，說(shuō)明在資本結(jié)構(gòu)方面存在極大的企業(yè)差異，但是0.294 691 的均值說(shuō)明LEV 處在合理范圍內(nèi)。lnTA 的平均值為21.718 166，其標(biāo)準(zhǔn)差為1.148 212，說(shuō)明樣本企業(yè)的規(guī)模相對(duì)較大，且不同企業(yè)的規(guī)模差異也比較明顯。

表2 描述統(tǒng)計(jì)分析

4.2 相關(guān)性分析

利用相關(guān)性分析能夠?qū)Ω髯兞恐g的相關(guān)程度進(jìn)行衡量。表3 的相關(guān)性分析結(jié)果顯示，本研究選取的樣本均表現(xiàn)出較高的相關(guān)性水平，解釋能力較好。被解釋變量和解釋變量之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系，且在1%的水平上顯著，研發(fā)投入和政府補(bǔ)助均與總資產(chǎn)報(bào)酬率成負(fù)相關(guān)關(guān)系，初步驗(yàn)證了本文的假設(shè)2，但是并未驗(yàn)證本文的假設(shè)1。控制變量與解釋變量之間也存在顯著的相關(guān)關(guān)系，其中，發(fā)展能力與總資產(chǎn)報(bào)酬率成正相關(guān)關(guān)系，在1%的水平上顯著，說(shuō)明企業(yè)發(fā)展能力有利于促進(jìn)企業(yè)績(jī)效的提升；資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和企業(yè)規(guī)模與總資產(chǎn)報(bào)酬率成負(fù)相關(guān)關(guān)系，在1%的水平上顯著。各變量之間的相關(guān)性顯著，因此，可以進(jìn)一步進(jìn)行回歸分析。

表3 Pearson 相關(guān)系數(shù)

4.3 回歸分析

4.3.1 研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效當(dāng)期性影響的回歸結(jié)果

如表4 所示，模型1 中各變量的容差均接近1 且小于1，VIF 膨脹因子均集中在1 左右且小于2，說(shuō)各變量之間不存在多重共線性。調(diào)整后R2為0.367，這說(shuō)明SD、TAGR、LEV、lnTA 對(duì)ROA 的解釋率為36.7%。F 值為174.092，代表整體顯著性水平的Sig 值為0.000，說(shuō)明各變量之間存在顯著的線性關(guān)系，采用多元線性回歸模型對(duì)研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系進(jìn)行分析比較合理，因此，模型一是有效的。

表4 研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效當(dāng)期性影響的回歸結(jié)果

在模型有效的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)其進(jìn)行線性回歸分析可以看出，RD 和ROA 之間呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系，回歸系數(shù)為-0.312，說(shuō)明當(dāng)企業(yè)的研發(fā)資金投入每提高1%，企業(yè)績(jī)效水平將降低31.2%。Sig 值為0.000，通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明我國(guó)滬深A(yù) 股醫(yī)藥制造業(yè)上市公司研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與此前的相關(guān)性分析結(jié)果基本一致，但與假設(shè)1 不相符。研究結(jié)果表明，醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)的績(jī)效會(huì)隨著TAGR 的上升而增加，隨著RD、LEV、lnTA 的上升而下降。

4.3.2 政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)績(jī)效當(dāng)期性影響的回歸結(jié)果

如表5 所示，模型二中各變量的容差均接近1 且小于1，VIF 膨脹因子均集中在1 左右且小于2，說(shuō)各變量之間不存在多重共線性。調(diào)整后R2為0.349，這說(shuō)明SUB、TAGR、LEV、lnTA 對(duì)ROA 的解釋率為34.9%。F 值為161.439，代表整體顯著性水平的Sig 值為0.000，說(shuō)明各變量之間存在顯著的線性關(guān)系，采用多元線性回歸模型對(duì)研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系進(jìn)行分析比較合理，因此，模型二是有效的。

表5 政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)績(jī)效當(dāng)期性影響的回歸結(jié)果

在模型有效的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)其進(jìn)行線性回歸分析可以看出，SUB 和ROA 之間呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系，回歸系數(shù)為-0.825，說(shuō)明當(dāng)企業(yè)的研發(fā)資金投入每提高1%，企業(yè)績(jī)效水平將降低82.5%。Sig 值為0.000，通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。通常情況下，政府補(bǔ)助用于支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展，鼓勵(lì)企業(yè)擴(kuò)大規(guī)模和開(kāi)展研發(fā)，相較于其他行業(yè)，醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)更為重視研發(fā)活動(dòng)，因此，一旦只注重規(guī)模的擴(kuò)大而缺乏研發(fā)活動(dòng)，在企業(yè)新產(chǎn)品未獲得研發(fā)成果、原有產(chǎn)品生產(chǎn)成本居高不下的情況下，企業(yè)績(jī)效也難以得到提升，所以假設(shè)2 得到驗(yàn)證。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本文通過(guò)對(duì)我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)上市公司2017-2021年連續(xù)5年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，實(shí)證檢驗(yàn)了研發(fā)投入、政府補(bǔ)助和企業(yè)績(jī)效之間的線性關(guān)系，主要得出兩個(gè)結(jié)論：第一，研發(fā)投入不利于當(dāng)期企業(yè)績(jī)效的提升。出現(xiàn)這一結(jié)果的原因可能是研發(fā)投入對(duì)于企業(yè)績(jī)效提升的促進(jìn)作用是有條件和限制的，企業(yè)在投入大量資金開(kāi)展研發(fā)活動(dòng)的過(guò)程中，一旦企業(yè)研發(fā)產(chǎn)品失敗，研發(fā)投入的支出將轉(zhuǎn)變?yōu)橘M(fèi)用化支出，從而降低企業(yè)利潤(rùn)。第二，政府補(bǔ)助的增加在當(dāng)期不會(huì)幫助企業(yè)提升績(jī)效。這說(shuō)明政府補(bǔ)助沒(méi)有達(dá)到提升企業(yè)績(jī)效的效果，并且在一定程度上降低了當(dāng)期的企業(yè)績(jī)效。出現(xiàn)這一結(jié)果的原因可能是政府并未限制企業(yè)只能將補(bǔ)助資金用于研發(fā)活動(dòng)，還可以用于擴(kuò)大產(chǎn)能等方面，但是醫(yī)藥企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力來(lái)源于研發(fā)活動(dòng)，從長(zhǎng)期來(lái)看，只有促進(jìn)企業(yè)研發(fā)才能提高企業(yè)績(jī)效。

5.2 建議

5.2.1 培養(yǎng)創(chuàng)新意識(shí)，提高創(chuàng)新能力

研發(fā)創(chuàng)新是醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的來(lái)源，是其生存的根本。但是對(duì)于部分企業(yè)而言，高層管理者沒(méi)有認(rèn)識(shí)到創(chuàng)新的重要性，其普遍將重點(diǎn)放在企業(yè)的短期利益。企業(yè)應(yīng)樹(shù)立正確的創(chuàng)新意識(shí)，只有對(duì)研發(fā)創(chuàng)新有足夠的重視，企業(yè)才能實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期有效的發(fā)展。企業(yè)在增加研發(fā)投入的同時(shí)，應(yīng)引入大量?jī)?yōu)秀人才，組建碩博團(tuán)隊(duì)，從而提高企業(yè)的創(chuàng)新意識(shí)、創(chuàng)新能力和核心競(jìng)爭(zhēng)力，使企業(yè)大有可為。

5.2.2 完善補(bǔ)助政策，合理分配補(bǔ)助

政府應(yīng)當(dāng)完善補(bǔ)助政策，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，政府補(bǔ)助在一定程度上抑制了企業(yè)績(jī)效的提升。就政府補(bǔ)助資金而言，不限制企業(yè)在任何方面進(jìn)行使用，企業(yè)可能使用更多的政府補(bǔ)助用以擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，而用于研發(fā)的政府補(bǔ)助將相應(yīng)減少。政府應(yīng)充分發(fā)揮宏觀調(diào)控手段的效能，利用稅收優(yōu)惠等方式進(jìn)行政府補(bǔ)助，減少直接補(bǔ)助等低效行為。同時(shí)，政府應(yīng)合理分配補(bǔ)助資金，重視非國(guó)有企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提升，給予其一定的支持，從而提升醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，提升行業(yè)整體創(chuàng)新水平。