创新政策对企业创新绩效的影响研究：基于政策资源的视角

陈丽玲，田志龙，程 琦，张 伟

(1.武汉理工大学 安全科学与应急管理学院，湖北 武汉 430070；2.华中科技大学 管理学院，湖北 武汉 430074；3.武汉理工大学 管理学院，湖北 武汉 430070)

在创新政策中，政策资源是政府为吸引企业积极响应创新政策而在创新政策中设定的激励措施，也是企业开展创新活动的重要支撑[1]。在我国政府创新政策中，中央政府和地方政府通过不同层级创新政策体系中的“筛选-竞争”机制赋予政策资源价值，不断吸引企业积极响应政府创新政策。对于我国创新政策中的政策资源而言，政府一方面通过资金支持、税收优惠等措施来支持企业开展创新活动，另一方面也会通过企业研发资质、科技企业资质等手段来选拔优秀企业并给予政府支持[2]。笔者将前者称为显性政策资源，是企业直接得到的政府支持；后者称为隐性政策资源，其可以帮助企业获得更多的显性政策资源。显性政策资源和隐性政策资源共同构成了创新政策中政府对企业的资源供给。然而，现有研究多将政府给企业的创新支持简化为政府补贴和税收优惠[3-4]，探索显性政策资源的作用；鲜有研究关注企业资质对企业创新的作用，忽视了对隐性政策资源的研究。考虑到企业或个人荣誉的获得是以科技企业资质、企业研发资质、示范项目/企业的获得为前提条件的，为了便于研究，将上述3类政府授予企业的隐性政策资源统称为企业资质。因此，笔者将从政府补助、企业资质两个方面检验不同类型政策资源对企业创新绩效的影响。

此外，引入企业规模作为调节变量。这是因为对于不同规模的企业来说，创新政策所起的作用也不同。大型企业是国民经济支柱，承担着国家经济建设的重任，会得到政府重视；中小型企业是国民经济的重要组成部分，在拉动地方经济发展、维持社会稳定等方面起着重要作用，受到国家和地方政府的支持[5]。以往文献多单独检验企业规模与企业创新绩效的关系，认为两者之间存在正相关[6]、负相关[7]或非线性[8]等关系，研究结论不一。究其原因，可能是忽视了企业规模在创新政策中的作用机理，即企业规模并非直接作用于企业创新绩效，而是通过影响创新政策作用的发挥来影响企业创新绩效。因此，笔者将企业规模作为调节变量，检验其在政策资源和企业创新绩效之间的调节作用。

综上所述，笔者将以我国深沪两市上市公司为研究样本，分析我国创新政策中显性政策资源(以“政府补助”为代表)和隐性政策资源(以“企业资质”为代表)对企业创新绩效的影响，并考察企业规模的调节作用，以期为政府制定政策和企业提升创新能力提供指导。

1 研究假设

1.1 创新政策与企业创新绩效

政府补助一直是学者们关注的焦点。①政府补助具有资源属性。一方面，对于企业来说，企业创新活动具有不确定性，政府补助可以减少企业研发成本并降低研发风险，鼓励企业参与到创新活动中。另一方面，发展中国家的金融发展水平不高，企业普遍面临着融资约束的问题，需要政府补助来促进企业发展。目前，我国正处于经济转型期，地区经济发展水平差异大，企业创新资源不足，政府在推动企业创新发展的过程中起着重要作用[9-10]。在创新政策中，政府补助是主要的物质资源，包括政府给企业的科技项目补助、专利费补助、人才补贴、财政拨款、奖励金等。因此，企业获得政府补助，便意味着得到了政府的资金支持，可以及时补充企业创新资源，从而帮助企业开展创新活动。②政府补助能发挥信号作用。我国政府创新政策为“竞争-筛选”机制，只有符合条件的企业才能获得政策支持。例如，对于研发补贴来说，政府给予企业研发补贴时会事先对企业进行筛选，这些企业通常具有一定的研发基础和研发潜力，研发补贴的获得可以更好地引导企业研发活动，提升企业创新能力。因此，政府补贴的获得可以向市场传达企业利好的信息，帮助企业获得更多的研发支持。综上，笔者提出如下假设：

H1政府补助对企业创新绩效有正向影响作用。

近年来，学者们开始关注企业资质的作用，主要关注高新技术企业资质的效用。企业资质不仅包括高新技术企业资质等科技企业资质，还有企业研发资质和示范项目/企业。①企业资质具有明显的信号作用。企业资质属于隐性政策资源，具有竞争性。企业获得这些企业资质的前提条件是符合政策规定的筛选条件，故能够获得企业资质的企业本身具有一定的实力。当企业获得这些资质以后，不仅能塑造良好的企业形象和声誉，还能吸引更多利益相关者的关注和投资，从而帮助企业更好地开展创新活动。②企业资质具有资源属性。拥有这些企业资质不仅是企业得到更多市场发展机会的前提，还能帮助企业得到更多的税收、补贴、人才、融资等资源。这些机会或资源的获得可以帮助企业更好地开展创新活动。例如，对于制度环境不完善地区的企业来说，高新技术企业资质的认定可以帮助企业获得更多的创新资源，从而提升企业创新能力。因此，笔者提出如下假设：

H2企业资质对企业创新绩效有正向影响作用。

1.2 企业规模的调节作用

创新政策作用的发挥与企业规模密切相关。在我国，大型企业是国家经济的支柱，受到政府的多方面支持。大企业的研发实力、抗风险能力、创新效率都更强[11]，可以更好地利用政府支持来开展本企业的创新活动。对于中小企业来说，虽然中小企业同样面临着创新能力不足、抗风险能力弱等问题[12]，但是中小型企业占比最大，关系着社会稳定和地区经济发展。因此，对于中小型企业来说，已获得政府补助或企业资质的企业比未获得的企业在企业创新能力提升上更有优势。

随着企业规模的扩大，企业识别和利用更高政府层级创新政策的能力更强。这是因为随着企业规模的扩大，企业不仅具备更强的基础和实力来利用创新政策开展创新活动，还可以更好地捕捉符合企业发展需要的、更高政府层级的创新政策。从而，政策资源对企业创新绩效的促进效应不断增大，企业创新能力得到提升。由此，笔者提出如下假设：

H3企业规模正向调节政府补助和企业创新绩效之间的关系(H3a)，企业规模正向调节企业资质和企业创新绩效之间的关系(H3b)。

2 研究设计

2.1 研究样本与数据收集

考虑到我国“十一五”规划首次提出“建立以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系”的发展理念，且2006年是我国“十一五”规划的起始年份，因此，为了更好地考察我国政府创新政策对企业创新产出的影响，以2006年至2019年中国深沪两市上市公司为研究样本。样本筛选标准：①剔除ST类上市公司样本，因为被特殊处理的公司面临着退市风险；②剔除金融行业样本，因为我国金融行业的会计准则与非金融行业的要求不一样；③为保证样本数据的可比性，筛选的样本企业既获得了政府补助，又获得了企业资质；④剔除其他数据不完整的样本。本研究所需的企业专利数据来源于中国研究数据服务平台(CNRDS)；企业研发投入数据主要从国泰安数据库(CSMAR)中进行收集，再从Wind数据库中对缺失数据进行补充，最后通过Python对公司年报中的研发投入数据进行核对和补充；市场化指数数据来自Wind数据库；其他数据来源于CSMAR；部分地区GDP数据通过手工整理完成。最终，共得到1 749家公司的5 112个研究样本。

在数据分析过程中，考虑到政策效应的滞后性和内生性问题，对调节变量、因变量、控制变量滞后一年处理。经过滞后处理之后，自变量的数据为2006年至2018年，中介变量、因变量、控制变量的数据为2007年至2019年。

2.2 变量定义与变量测量

(1)因变量：企业创新绩效。对于企业创新绩效的测量，学者们多以企业每年专利申请数量进行计算。考虑到发明专利更能反映企业创新实力，且笔者注重对企业创新质量而非创新数量的考察，因此，采用企业每年独立申请的发明专利数量的总数来衡量企业创新绩效，如式(1)所示。同时，为防止极端值对模型的影响，对专利数量的1%和99%分位值进行Winsorize处理。

Innovit=Grantsit

(1)

其中，Grantsit为企业i在第t年独立申请的发明专利的数量。

(2)自变量。自变量包括政府补助和企业资质。①政府补助。由于不同企业获得的政府补助数额差异较大，因此对政府给企业的资金进行取对数处理。同时，考虑到政府补助对企业激励作用的滞后性并防止内生性的问题，以上一年政府给企业的资金支持的自然对数作为测量值，如式(2)所示。②企业资质。指政府授予企业的各类企业资质，包括科技企业资质、企业研发资质、示范项目/企业这3类。在计算时，采用企业上一年获得的由政府授予的企业资质的总数来衡量，以避免内生性的问题，如式(3)所示。

PreSubsi,t-1=lnPreAmounti,t-1

(2)

(3)

(3)调节变量：企业规模。采用企业员工总数的自然对数来衡量企业规模，如式(4)所示。

Sizeit=lnEmployeeit

(4)

其中，Employeeit为企业i在第t年的员工总人数。

(4)控制变量。①地区市场化进程。首先，采用樊纲市场化指数计算地区市场化指数[13]。由于披露的樊纲指数截止至2016年，而样本区间为2006年至2019年，因此需要根据以往市场化指数的年均增长率来估算2017—2019年的数值。其次，根据地区市场化指数设置分组指标。对变量选取当年所有地区市场化指数的均值，若公司所在地的市场化指数大于均值，则指标为1，意味着企业所在地的地区市场化进程程度较高；反之，则指标为0，说明企业所在地的地区市场化进程程度较低。②行业类型。“2012版证监会行业分类名称”共有18种行业类型，其中“制造业”“信息传输、软件和信息技术服务业”“科学研究和技术服务业”这3种行业中可能涉及更多的企业创新活动。因此，对行业类型进行分类处理，即1=制造业，2=信息传输、软件和信息技术服务业，3=科学研究和技术服务业，4=其他。③企业当年获得的政府补助和企业资质。④组织冗余。采用流动资产和流动负债的比率来衡量组织冗余。⑤企业性质。1是国有或国有控股企业，0是其他。⑥沿用以往研究的做法，控制企业年龄、企业营业收入、企业盈利能力、企业负债能力、企业净资产收益率。

所有变量及其测量方法如表1所示。

2.3 数据分析工具和方法

采用Stata 15.0对数据进行分析。基于研究的理论框架和数据需求，采用2006—2019年中国深沪两市上市公司的所有样本企业对理论假设进行实证检验。根据Hausman检验结果(p<0.001)，采用固定效应模型对研究假设进行逐步回归检验。

3 实证分析结果

3.1 描述性分析

各变量的描述性分析与相关系数如表2所示，可以看出企业创新绩效的均值为29.950，标准差为55.970，表明不同企业独立申请发明专利的差异很大，企业创新水平不一；各个变量之间的相关系数在0.002和0.600之间，各变量之间具有区分度；政府补助、企业资质与企业创新绩效之间的相关系数均较大，且具有显著性，与研究的预期假设符合。

表2 各变量描述性分析与相关系数

3.2 基准回归

在回归分析前，对所有变量进行中心化处理。全样本的基准回归分析结果如表3所示。其中，模型2的结果显示政府补助与企业创新绩效的正相关关系显著(b=0.934，p<0.01)，假设H1得到验证。模型4将政府补助和企业规模的乘积项放入回归方程中，结果显示企业规模正向调节政府补助与企业创新绩效之间的关系(b=1.268，p<0.001)，假设H3a得到验证，调节效应如图1所示。模型6的结果显示企业资质与企业创新绩效正相关(b=0.927，p<0.001)，假设H2得到验证。模型8检验了企业规模的调节作用，结果显示企业规模具有正向调节作用(b=0.478，p<0.001)，假设H3b得到验证，调节效应如图2所示。

表3 基准回归分析结果

图1 企业规模对政府补助与企业创新绩效关系的调节效应

图2 企业规模对企业资质与企业创新绩效关系的调节效应

比较模型2和模型6的结果可知，假设H1的显著系数(b=0.934，p<0.01)大于假设H2的显著系数(b=0.927，p<0.001)；比较模型4和模型8的结果可知，企业规模对政府补助与企业创新之间的调节效应(b=1.268，p<0.001)大于对企业资质与企业创新之间的调节效应(b=0.478，p<0.001)。由此可见，与企业资质相比，政府补贴更能帮助企业提升创新质量，增强企业创新绩效。

3.3 异质性分析

为了进一步探索创新政策中不同类型政策资源对企业创新绩效的影响，笔者从行业类型、企业性质、地区市场化进程3个方面来选取子样本，并对所有假设进行实证检验。

(1)子样本：行业类型。当子样本为制造业企业时，政府补助与企业创新绩效正相关(b=1.047，p<0.01)，企业规模正向调节两者之间的关系(b=1.594，p<0.001)；企业资质与企业创新绩效正相关(b=0.721，p<0.05)，企业规模的调节作用不显著。当子样本为非制造业企业时，政府补助与企业创新绩效之间的正相关关系不显著，企业规模的调节作用不显著；企业资质与企业创新绩效的正相关关系不显著，企业规模正向调节两者之间的关系(b=0.280，p<0.05)。

(2)子样本：企业性质。对于国有或国有控股企业来说，政府补助与企业创新绩效正相关(b=1.921，p<0.01)，企业规模正向调节两者之间的关系(b=1.713，p<0.001)；企业资质与企业创新绩效正相关(b=0.909，p<0.01)，企业规模正向调节两者之间的关系(b=0.692，p<0.01)。对于非国有或国有控股企业来说，政府补助与企业创新绩效之间的关系不显著，企业规模的调节作用不显著；企业资质与企业创新绩效正相关(b=0.728，p<0.05)，但是企业规模的调节作用不显著。

(3)子样本：地区市场化进程。对于地区市场化进程程度较高的子样本来说，政府补助与企业创新绩效正相关(b=1.147，p<0.01)，且企业规模正向调节两者之间的关系(b=1.572，p<0.001)；企业资质与企业创新绩效正相关(b= 1.068，p< 0.001)，且企业规模正向调节两者之间的关系(b=0.588，p<0.001)。对于地区市场化进程程度较低的子样本来说，政府补助与企业创新绩效之间的正相关关系不显著，企业规模的调节作用不显著；企业资质与企业创新绩效之间的正相关关系不显著，企业规模的调节作用不显著。

3.4 进一步分析

对于政府创新政策来说，政府给予企业创新支持并最终转化为具有市场价值的产品才能为企业带来真正的收益。据此，笔者将因变量换成企业财务绩效ROA，进一步考察创新政策中不同类型政策资源对企业财务绩效的影响。

当因变量为企业财务绩效时，政府补助与企业财务绩效负相关(b=-0.001 3，p<0.01)，企业规模的调节作用不显著，表明政府补助不利于提升企业财务绩效。这可能是因为政府对企业的资金支持会带来更多的企业寻租行为，而寻租或套利行为并不利于企业实际长远发展，从而有损于企业财务绩效。企业资质与企业财务绩效负相关(b=-0.000 8，p<0.05)，企业规模正向调节两者之间的关系(b=0.000 5，p<0.05)。这可能是因为对于拥有企业资质的企业来说，其拥有更多的经济地位和社会地位，随着企业规模的扩大，企业越容易受到政府政策的产业或技术引导，因此企业会将更多的资源投入到具有开创性或先进性的技术研发中，而这些技术研发难以在短期内给企业带来实际的经济收益。

4 结论

(1)以2006—2019年我国深沪两市上市公司为研究样本，从政府补助和企业资质两个方面考察创新政策对企业创新绩效的作用，并分析企业规模的调节作用。结果表明：政府补助与企业创新绩效正相关，企业规模正向调节两者之间的关系；企业资质与企业创新绩效正相关，企业规模正向调节两者之间的关系；对于制造业企业、国有或国有控股企业、地区市场化进程程度较高的企业来说，上述关系仍然成立；创新政策与企业财务绩效负相关。

(2)理论贡献：以往研究多从单一角度分析政府补贴、税收优惠、高新技术企业资质等创新政策对企业的作用，也有学者比较分析财政补贴和税收优惠对企业的影响，研究结论各异。笔者从政府补助和企业资质两个方面探讨了创新政策中不同类型政策资源对企业创新绩效的作用，研究表明创新政策并不一定给企业带来实际利润，这可能是因为企业没有完全将政府支持用于创新活动中，同时企业创新活动难以在短期内转化为经济效益，延展了以往关于创新政策作用的研究。

(3)实践意义：①企业应当积极响应政府号召，根据自身能力和需求来选择创新政策，并充分利用创新政策中的政策资源提升企业创新能力。尤其是对于制造业企业来说，更要充分利用政府支持来提升企业创新能力，增强企业创新能力。同时，企业应当注重创新质量的提升，并努力将创新成果转化为具有市场价值的产品或应用，获得更多的经济收益。②对于地区市场化进程程度较低的地区来说，地方政府应努力营造良好的营商环境，借助行政手段帮助企业提升创新能力。③科技成果从研发到实际市场应用或产品化需要一定的时间，政府一方面应当对企业创新成果转化给予必要的时间支持，而避免对企业进行短期内的成果考核或验收；另一方面也要出台更多的成果转化类政策和市场推广类政策，来帮助企业创新成果转换成产品并创造市场价值。

(4)虽然笔者尽可能通过混合研究方法对研究问题进行全面、细致的研究，但仍然存在一定的研究局限。受数据可得性影响，并未对影响政策资源作用发挥的中介机制进行考察。未来可通过大规模的问卷调查得到管理者认知、企业响应机制的数据，进一步深入分析企业响应绩效的前因、中介变量、调节变量等。