政府补助、研发投入与企业绩...于我国装备制造业数据的分析_王华.pdf

2023年 第4期北方BEIFANGJINGMAO经贸收稿日期：2022-09-15基金项目：2020 年度辽宁省教育厅人文社会科学研究项目(LG202005)；2020 年度辽宁省教育科学“十三五”规划项目(JG20DB387)作者简介：王华(1972-)，女，沈阳人，副教授，博士，硕士生导师，研究方向：技术经济与管理、风险评估；卫晓东(1995-)，男，山西河津人，硕士研究生，研究方向：会计学。政府补助、研发投入与企业绩效基于我国装备制造业数据的分析王华，卫晓东（沈阳理工大学 经济管理学院，沈阳 110159）摘要：论文通过 2011-2020 年装备制造业 A 股上市公司的财务数据，使用了相关性分析、回归性分析与中介效应模型的实证方法探究政府补助、研发投入与企业绩效之间的关系。其结果表明装备制造业上市公司的政府补助和研发投入的增加均会改善其企业绩效，有显著的积极影响；还表明在装备制造业上市公司政府补助与企业绩效的关系中，研发投入发挥了中介作用。本文的研究过程及结论，可以从实证和理论两个角度上，为如何优化装备制造业上市公司的政府补助和研发投入的政策制定提供建议，从而提高其企业绩效的决策水平。关键词：政府补助；研发投入；企业绩效中图分类号：F42文献标识码：文章编号：1005-913X（2023）04-0043-03一、引言近年来，我国各界越来越重视“创新”发展的重要性，企业在研究领域的投入均大幅增加。根据国家统计局的数据显示，2016 年至 2020 年期间，企业在研究与试验发展方面的年投入从 11923.54 亿元上涨至 18673.8 亿元，年复合增长率达到 11.86%。由此可以看出研发投入在企业的发展过程中起着至关重要的作用。装备制造业是可以促进国家宏观经济迅速发展以及国防安全需要而提供装备的制造业的概称，是工业的最关键部分，不仅能促进国民经济的健康成长，还能带动相关产业的发展，不断地促进工业发展和国民经济生长，而且可以在一定程度上体现国家综合国力。因此研究其企业绩效、找出可以提高企业绩效的路径有很大的现实意义。中商产业研究院预计 2022 年中国政府在研究与试验发展方面的年投入将达 6227.43 亿元，企业在研究与试验发展方面的年投入为 219.74.84 亿元。在年投入如此之大且逐年增长的情况下，企业的自有资金也并非充足。为了扩大企业的研发投入，加速企业的发展，政府为企业的研发资金投入注入了新的活力。本文在装备制造业 A 股上市公司数据的基础上，寻找政府补助、研发投入与企业绩效之间的关系，其结论为如何制定研发投入和政府补助两方面决策，从而促进企业绩效提供参考依据。二、文献综述和研究假设（一）装备制造业企业的政府补助与企业绩效政府补助主要是通过对资源的再分配从而达到预想的效果，有效合理地使用，可以改善企业的经营业绩。荣凤芝、钟旭娟（2020）以四百多家高新技术企业为样本总体进行研究，结果表明政府补助的增加，可以使高新技术企业的财务绩效的显著改善。王临夏（2020）采用实证方法对政府补助与企业绩效之间的关系进行了深入探究，研究最终表明政府补助越大，企业的经营绩效越好。基于以上分析，本文提出假设 1。H1：装备制造业上市公司的政府补助与企业绩效呈正相关。（二）装备制造业上市公司的研发投入与企业绩效创新是第一发展力，是装备制造上市公司的立身之本。徐莉、张运梅（2022）以创业板 528 家制造业企业为研究样本研究表明，扩大创业板制造业企业的研发投入会有效改善企业的经营绩效；刘云、马志云（2020）研究表明发现随着时间推移，企业研发投入增强，企业的营业绩效也会不断增加，并且这种作用力也会不断变大。基于以上分析，本文提出假设 2。H2：装备制造业上市公司的研发投入与企业绩效呈正相关。（三）装备制造业上市公司的政府补助、研发投入与企业绩效周靖宇（2020）结果表明，在当期政府补助与企432023年 第4期NORTHERN ECONOMY AND TRADE业绩效的影响关系中，研发投入起到了较强的传导作用，并发挥了积极的中介效应。装备制造业企业属于高技术产业，创新发展是装备制造业企业的第一生产力，政府补助大多是以专项补助的形式刺激企业的研发投入，从而对装备制造业上市公司的经营绩效产生正向作用。基于以上分析，本文提出假设 3。H3：装备制造业上市公司的研发投入在政府补助与企业绩效的关系中发挥了中介作用。三、研究设计（一）样本选择和数据来源本文在国泰安数据库搜集并选取 2011-2020年 A 股装备制造业上市公司近十年的财务数据为样本，用 Excel 进行数据处理后共得到 6246 个观测值，并用 Stata15.0 对已经用处理过的财务数据进行数理统计分析。（二）变量选择1.本文以企业绩效（ROA）作为被解释变量，它表示每单位资产可以为所有者带来多少收益。资产收益率（ROA）=净利润/企业平均资产总额。本文认为该指标稳定，可比性较好，可以作为衡量装备制造业上市公司的企业绩效的指标。2.本文的解释变量是政府补助（Sub），文章采用常用做法，取企业的政府补助的自然对数来衡量装备制造业企业的政府补助。3.研发投入（RDS）是本文的中介变量，本文采用研发投资额除以营业收入来表示研发投入。4.本文的控制变量使用的是企业规模（Size）、盈利能力（Opt）、负债能力（Lev）、股权集中度（Top）、市场竞争（Market），各变量详情见表 1。表 1变量定义变量含义变量度量方法ROA 资产收益率净利润/企业平均资产总额政府补助政府补助/营业收入研发投入研发投入/营业收入企业规模总资产的自然对数盈利能力净利润/营业收入负债能力经营现金流量净额/流动负债股权集中度第一大股东持股比例市场竞争销售费用/营业收入变量符号ROASubRDSSizeOptLevTopLev变量性质被解释变量解释变量控制变量（三）模型设计为了检验上文中提出的研究假设，构建以下模型：ROA=0+1Subit+Contols+itROA=0+1RDSit+Contols+itROA=0+1Subit+2RDSit+3Subit*RDSit+Contols+it在本文研究中，政府补助 Sub 一部分直接影响企业绩效 ROA，一部分是通过影响作为中介变量的研发投入 RDS，进一步影响企业的经营绩效 ROA。第一个模型检验装备制造业上市公司的政府补助对企业绩效的正向作用是否显著。第二个模型检验装备制造业上市公司的研发投入对企业绩效贡献的促进作用是否显著。第三个模型检验当研发投入保持一定水平的时候，政府补助对装备制造业上市公司企业绩效贡献是否显著，在前两个模型的结果下，加入了政府补助和研发投入的交互项，检验研发投入在中间发挥的中介效应。四、实证结果及分析（一）描述性分析本文一共选取 1775 个装备制造业上市公司作为样本总体，以 20112020 年为区间，对 6246 个样本个体的各个变量进行描述性统计分析，详情见表 2。表 2描述性统计（1）（2）（3）（4）（5）变量N样本数mean平均数sd标准差min最小值max最大值ROA6,2460.04500.0676-0.8170.496Sub6,2460.01260.02820.000.744RDS6,2460.05700.05730.0001001.516Size6,24621.841.17417.8827.55TOP6,2460.3680.1494.40e-050.930Market6,2460.06500.05430.0004200.654Opt6,2460.05670.381-16.651.340Lev6,2460.1890.412-3.7905.482从表 2 可知，政府补助的最小值完全没有，最大值为 0.744，说明装备制造业企业享受到的政府补助各有不同，研发投入的最大值为 1.516，最小值几乎为零，说明部分装备制造业企业的研发投入明显不足。资产收益率的最小值为-0.817，说明部分企业在 2011-2020 年期间有亏损，标准差为 0.0676，说明从整体上看，装备制造业企业的企业绩效是稳定的。理论探讨442023年 第4期北方BEIFANGJINGMAO经贸表 4回归性分析（1）（2）（3）变量ROAROAROASub0.263*0.044(3.49)(1.05)RDS0.336*0.415*(3.85)(4.10)subRDS-0.296*(-2.45)Size-0.001-0.001-0.001(-1.40)(-1.04)(-1.00)TOP0.064*0.065*0.065*(12.06)(12.62)(12.51)Market0.0240.0130.008(0.93)(0.53)(0.34)Opt0.089*0.090*0.091*(3.97)(3.90)(3.91)Lev0.047*0.046*0.046*(10.74)(10.25)(10.43)Constant0.027*0.038*0.067*(2.71)(3.18)(4.33)Observations6,2466,2466,246R-squared0.4210.4220.424表 3相关性分析ROAsubRDSSizeTOPMarketOptLevROA1Sub0.275*1RDS0.105*0.325*1Size-0.089*-0.097*-0.112*1TOP0.219*-0.034*-0.071*-0.062*1Market0.006000.117*0.279*-0.202*-0.006001Opt0.560*0.0150-0.277*-0.042*0.100*-0.082*1Lev0.386*0.066*0.044*-0.142*0.098*0.097*0.172*1（二）相关性分析如表 3 所示，0.275 和 0.105 分别是装备制造业上市公司的政府补助（Sub）和研发投入（RDS）之间的相关系数以及研发投入和企业绩效之间的相关系数，其相关系数都在 1%的水平上显著为正，说明装备制造业上市公司的政府补助（Sub）和研发投入（RDS）都能在一定程度上有效促进企业的经营绩效，初步验证了 H1 和 H2。（三）回归性分析装备制造业上市公司的政府补助、研发投入与企业绩效之间的关系如表 4 所示。政府补助与企业绩效之间关系的估计结果如第（1）列列示，政府补助（Sub）的系数为 0.263，t 值为 3.49，在 1%的水平上显著为正，表明政府补助越大，装备制造上市公司的企业绩效越好，H1 得到验证。研发投入与企业绩效的关系的估计结果如第（2）列列示，研发投入（RDS）的系数为 0.336，t 值为 3.85，在 1%的水平上显著为正，表明研发投入能够扩大装备制造上市公司的企业绩效，H2 得到验证。由于第（1）列政府补助（Sub）的系数显著为正，第（2）列的系数也显著为正，第（3）列研发投入（RDS）的系数为 0.415，t 值为4.10，也在 1%的水平上显著为正，且第（3）列政府补助（Sub）系数为 0.044，t 值为 1.05，结果不显著，表明中介效应显著，且为完全中介效应，即政府补助能够通过扩大装备制造上市公司的研发投入从而促进装备制造上市公司的企业绩效。五、结论及建议（一）主要结论本文通过对 2011-2020 年装备制造业上市公司十年的数据进行三者关系的实证分析。研究结论如下：一是装备制造业上市公司的政府补助与研发投入的增加均会使企业绩效得到有效改善，说明政府补助与研发投入均能在一定程度上正向影响装备制造上市公司的企业绩效。二是研发投入在当期政府补助与企业绩效之间既发挥了较强的传导作(下转第 117 页)452023年 第4期北方BEIFANGJINGMAO经贸业间的资源互补性能提高企业的创新效率，其中技术资源互补性相对于生产资源互补性更能直接提升企业创新。在将对外直接投资过程前后的知识转换、吸收加以利用的同时，关注对国外宏观政治制度环境与微观企业行为的把控有助于进一步提高企业的创新绩效以及企业异质性资源，提