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经营与管理TECHNOLOGYANDMARKETVol.30,No.8,2023财务余、政府补贴与企业创新能力关系实证研究以我国医药制造业上市公司为例谢赣红,才让端智青海民族大学经济与管理学院,青海西宁8 1 0 0 0 7摘要以2 0 0 7 2 0 2 1 年我国A股医药制造上市企业为样本,运用双向固定效应模型实证检验了财务允余与创新能力之间的关系以及政府补助对两者关系的调节作用。结果表明:财务余与创新能力之间呈显著的“倒U型”关系,政府补助显著正向影响上述两者之间的关系。当财务余较少时,政府补助能更好地推动其对创新能力提高的促进作用;当财务允余过多,政府补助的存在加剧财务允余与创新能力之间的负向影响。关键词财务余;创新能力;政府补助doi:10.3969/j.issn.1006-8554.2023.08.0400引言面对后疫情时代下市场的剧烈变化和新时代高质量发展趋势,企业想要在市场中占据一席之地,需要进一步巩固和提高自主创新能力。高新技术产业作为促进高质量发展和创新驱动发展的排头兵,如医药制造业等,既是技术密集型又是资金密集型产业,企业创新需要投入大量资金才会有所收获。但由于创新活动具有高风险、回报慢等特点,企业创新的资金主要还是从内部获取,而内部资金一个重要来源是企业的财务穴余,其作为一种能够在不同用途中灵活支配以及满足多样化需求的内部财务资源,可能对企业创新能力产生重要影响。现有研究对两者关系研究的结果可分为线性关系与非线性关系。一方面,Troiloet al.1认为财务允余和企业创新是正向线性关系,而张华2 则认为财务余的存在是一种不利表现,代表企业高管存在低效懒惰甚至自利情况,与企业创新是负向的线性关系;另一方面,钟和平3 则指出两者之间不是单纯的线性关系,而是非线性的“N型”关系,而谢梦迪等4 认为财务穴余与创新能力之间是“倒U型”关系。可见,财务余与创新能力之间关系研究并没有一致的结论,有必要进一步辨析和澄清。此外,政府补助作为政府引导创新的主要财政工具,对企业创新能力的影响一直深受关注。过往研究表明政府补助会给企业带来2 个好处与2 个弊端,好基金项目:青海民族大学研究生创新项目(6 5M2023079)168处分别是缓解企业资金的不足和向企业外部传递积极信号从而营造良好的融资环境5-6 。弊端分别是产生挤出效应与寻租成本,其中,挤出效应指政府补贴会挤出商业研发投资,从而降低研发效率;寻租成本通常指企业为获得高额政府补助资金而进行的大量寻租行为与伪研发,最终导致大量资金资源的浪费并降低创新效率7 8 政府补助与财务穴余都是影响企业创新能力的重要因素,但在政府补助不同的情况下,财务穴余对创新能力的影响是否有所不同?现有研究中,鲜有与政府补助相关的财务穴余文献,而政府补助在财务穴余与创新能力之间究竟发挥何种作用仍需讨论。因此,本文选取医疗制造行业,进一步探讨企业财务穴余与其创新能力的关系以及政府补助对两者关系的调节作用。1文献综述与研究假设1.1财务余与创新能力财务穴余概念最早由Myers9提出,他认为企业的融资顺序首先是从内部开始,这样可以避免很多融资成本与代价,而这个优序理论成立的必要条件就是企业内部有充足的财务穴余,他将财务穴余界定为企业的一种现金等价物并将其看作是企业的一种无风险借贷能力1 0 。但JensenI却将财务允余与企业内部自由现金流相提并论,认为两者概念大同小异,所以理解自由现金流量就可以更好理解财务余在企业内发挥的作用,而自由现金流量既可以看作是企业技术与市场2023年第3 0 卷第8 期内部现金的超额拥有,也可以看作是企业应对不确定风险的缓冲能力,因此财务穴余也具有这2 种特征。而企业财务穴余与创新能力两者之间的关系研究形成了线性关系与非线性关系2 个不同结果,没有形成一致观点。陈晓红等1 2 以我国中小板上市公司为研究样本,发现企业内部研发活动受充足财务穴余的资金支持而受到极大的驱动作用,企业的创新能力也随之增强。张华2 同样以中小板上市公司为研究对象,却得出样本企业的创新投人会受到财务穴余极大的抑制的主要结论,而创新投人不足对企业创新能力提高将是非常不利的。但是还有学者认为两者间是非线性关系。钟和平3 认为两者之间属于“N型”关系,即过少和过多的财务穴余对企业创新产生正向影响作用,而适度的财务穴余负向影响企业创新。除此之外,谢梦迪等4 研究得出财务允余与创新能力之间呈显著的“倒U型”关系,即财务穴余对创新能力是先促进后抑制的影响作用。本文则认为两者的关系是非线性的,即财务穴余对创新能力的影响也许并不是单一的。一方面,财务穴余能够为企业进行创新活动以及把握创新机会提供相对稳定的资金流,可以很大程度减少创新带来的不确定性风险,以确保最终创新成果的有效呈现,即适量的财务余不仅能够帮助企业带来更多创新的机会,同时也降低了企业在创新过程中的时间成本和资金成本,最终有利于企业创新能力的提高;另一方面,当财务穴余过多时将很可能引发出代理问题,包括导致很多非理性投资以及管理者出于自身利益将多余的财务资源分配到对自已有益的低风险活动中,这样的最终结果就是创新投人不足导致创新能力的下降,所以可以说明财务穴余存在最优存量水平,由此,提出假设1。H:财务穴余与创新能力之间呈“倒U型”关系,即财务穴余对创新能力存在先促进、后抑制的影响作用。1.2政府补助的调节作用政府补助作为企业重要的外部融资来源对企业创新能力的影响一直备受关注,目前关于政府补助与创新能力之间关系的研究未得出一致结论。一部分学者认为政府补助会正向促进创新能力的提高,这是因为政府补助不仅可以为企业创新活动提供资金支持,还可以向外界传递积极的信号,从而有利于企业创新能力的提高5.1 3 。还有学者指出由于政府补助会带来挤出效应与寻租成本,这些情况不仅会增加经营成本还会导致创新能力得不到提高7.1 4 。此外,还有一部分学者指出两者之间存在非线性关系,李经营与管理颖【1 5 基于我国A股制造业上市公司样本的实证结果得出政府补助与创新能力之间存在着“正U型”关系。任跃文1 6 则根据门槛效应,指出较小规模的政府补助会对创新能力起促进作用,因为此时政府对企业创新的干预较低,挤出效应不强,并且还可以有效弥补企业创新资金的不足;而过多的政府补助将会给企业创新带来一系列干预与压力,从而极大地抑制创新效率的提高。资源基础观指出,企业的战略会受到资源异质性及利用程度的影响,财务穴余反映了企业内部积累资源的能力,而政府补助的多少则代表着政府的支持力度,两者不管是在风险程度还是在融资成本方面都有显著差异,但是将两者进行综合利用将会对企业创新能力产生重要的影响作用。一方面,财务穴余具备较高灵活性与可支配型,能够根据企业创新动机的改变而相应做出调整,这为政府补助带动企业内部穴余资源发挥更大创新激励作用提供重要的前提条件。并且根据信号传递理论,企业得到政府补助可以向外界传递积极的财务信号,营造更加良好的融资环境,帮助企业更容易获得外部融资,有效缓解企业融资约束。这样就能够极大地减少利用财务穴余做预防性的需求,引导企业将财务余用于更能提升企业绩效的创新活动中去。另一方面,当企业内部的财务穴余达到一定程度,政府补助的存在使得原本企业内部管理者存在的自利行为更加严重,并由于资金相对充足,管理者更可能进行盲目的非理性投资,将原本用于正常创新活动的投资用于其他风险投资,从而加剧了财务穴余对企业创新能力提高的抑制作用,由此,提出假设2。H2:政府补助能正向调节财务穴余与创新能力之间的关系,根据假设H,即当财务余较少时,政府补助能更好地促进其对创新能力的提高;而当财务穴余达到一定程度后,政府补助的存在加剧财务穴余对创新能力提高的抑制作用。2研究设计2.1样本选择与数据来源本文选取我国A股医药制造业2 0 0 7 2 0 2 1 年的数据作为研究样本,以证监会2 0 1 2 版行业分类为依据,选择其中制造业类别下的3 1 3 家医药制造企业作为初始样本,并进一步剔除了其中ST类和数据缺失值的公司样本,最终得到2 2 2 8 个有效的样本观测值。2.2变量衡量1)自变量。本文采用自由现金流量作为财务余(Fcf)的衡量指标。原因有2 个,首先由于财务穴169经营与管理余是企业内部具备较高灵活性与可支配性的财务资源,因此采用企业自由现金流量进行衡量较为契合;其次是由于在财务余与创新能力关系研究中使用该指标衡量并不常见,因此可以丰富并完善现有研究。同时,为减少由于企业规模造成的差异,具体以企业自由现金流量比上总资产来进行度量。在稳健性检验中则采用企业速动比率替代该度量指标重新进行曲回归检验。2)因变量。基于过往研究,创新能力的衡量离不开对研发投人的关注。其中,创新能力的提高主要来源于企业自身对研发活动的投人与支持,企业只有保证创新研发活动顺利进行,其创新能力才会得到不断提升。因此,本文将研发投人强度作为企业创新能力(Rd)的衡量指标,即研发投入与总资产的比值。3)调节变量。对政府补助(Gov)的衡量,现有研究主要包括通过政府补助的绝对值或相对值度量。绝对值方法是直接对政府补助取自然对数;相对值方法是采用政府补助与总资产或者营业收人的比值进行衡量。本文选择采用政府补助与总资产的比值进行度量。4)控制变量。参考相关文献,选取企业规模、资产负债率、股权集中度、资产收益率、高管规模为控制变量。具体如下:企业规模(Size)为员工自然对数;资产负债率(Lev)为总负债与总资产的比值;股权集中度(Lnls)为企业前十大股东持股数自然对数;资产收益率(Roa)为净利润与平均资产总额的比值乘100%;高管规模(Tmt)为企业高管人数自然对数。同时设置个体与年份虚拟变量控制个体(Stckd)与年份(Year)。2.3模型构建本文采用回归模型分析财务穴余与创新能力之间的关系以及政府补助对两者之间关系的调节作用。模型(1)是因变量与各控制变量之间的关系;模型(2)是在模型(1)的基础上加人了自变量的平方项;变量观测值Rd2.228Fcf2.228Size2.228Lev2.228Lnls2.228Roa2.228Tmt2.228Gov2.228170TECHNOLOGYANDMARKETVol.30,No.8,2023模型(3)是在模型(2)的基础上加入了调节变量;模型(4)是在模型(3)的基础上加人自变量平方项与调节变量的交互项;其中,y代表因变量Rd;代表常数项;M=Z,Control,,+8 i,;i 代表企业个体,t代表年份,8 i,代表随机扰动项,x1代表自变量的平方Fcf;x2代表调节变量Gov;x3代表自变量平方项与调节变量的交互项FcfGov。Yi,=+Myi,=+ixi+MYi,=+iX+2X2+MYi.=+ix+2x2+3xg+M本文的样本数据为面板数据,在随机效应模型和固定效应模型之间选择可以通过进行Hausman检验来判断,结果显示,chi2值为8 4.9 9,P值为0.0 0 0。所以根据结果P0.05,拒绝原假设,即本文应选择固定效应模型进行回归分析。再加上对个体与年份进行控制,最终本次研究采用的是双向固定效应模型。3实证结果3.1描述性统计和相关性分析各变量的描述性统计结果如表1 所示,表中显示创新能力的最大值为2.6 9 6,最小值为0,两者差异很大,且平均值要大于中位数,说明医药制造企业内部研发投人差别显著,但是大部分企业的研发投人水平都比较高,这与很符合医药制造业作为高新技术产业的特征。表中显示样本企业财务穴余的均值为-0.023,且均值远小于中位数,说明大部分样本企业的自由现金流水平远低于平均水平。此外,样本企业政府补助的标准差为0.0 0 7,相对较小,说明这些企业政府补助水平相差不大,可能是企业创新项目及整体发展方向类似导致。此外企业规模标准差最大为1.040,其次是高管团队规模标准差为0.3 6 9,说明样本企业间企业规模和高管人数相差较大,可能是由于同行业内各企业不同性质或实力等存在较大差距造成的。表1 变量描述性统计平均值标准差0.0290.066-