政府补助、投资效率与企业经营风险

汪 健,汤 畅

(安徽财经大学 会计学院，安徽 蚌埠 233030)

一、引 言

政府利用财政政策工具进行经济干预，从而实现其政策目标。而企业在发展过程中，一个不能忽视的重要问题就是政府干预，其最直接的手段就是财政资助。关于政府干预企业经营，现有两种说法——“援助之手”(helping hand)和“攫取之手”(grabbing hand)。“援助之手”认为，在市场经济中，由于企业的盲目片面性以及逐利性，政府会主动出面干预以纠正企业不当行为，保证企业持续正常经营。“攫取之手”认为，政治家可能会为了追求一己私利而滥用资源配置的权力，损害公共福利以换取自己的政治诉求。对于所管辖的企业，政府想要谋求政治和经济的双重利益，所以“看得见的手”有可能是“援助之手”，也有可能是“攫取之手”(Shleifer，1997)[1]。在处于经济转型阶段的中国，各级政府对发展本地经济都有强烈的动机和很高的积极性。一方面，政府承担着维持社会稳定，促进经济发展等政策目标，政府选择财政资助的方式对资金困难的企业进行投资，降低其生产经营风险(康志勇、汤学良等，2018)[2]；另一方面，地方政府官员的政治晋升诉求使其有动机为增加地方GDP而扩大企业投资，将资金投入到不能带来效益的项目中，导致过度投资，加剧企业经营风险(赵玉洁、刘敏丽，2018)[3]。财政资助的效果对企业生产经营发展产生非常大的影响，企业需要关注经营风险以保证其能够存活和发展。

基于以上分析，本文试图探讨财政补贴、投资效率和企业经营风险之间的内在逻辑和关系，试图回答以下问题：财政补贴是否会影响企业投资效率？非效率投资行为的两种不同类别——过度投资和投资不足，财政补贴对它们的影响方向是否一样？对于存在非效率投资的企业，财政补贴对企业的经营风险会有怎样的影响？本文研究分析财政资助对于企业投资效率和经营风险的影响以及作用渠道，探讨财政补贴产生的复杂效果。

二、理论分析与研究假设

(一)政府补助与投资效率

美国经济学家詹姆斯·布坎南(James Buchanan)和A·克鲁格(Anne.Krueger)将由谋求权利而获得资金的活动称为“寻租活动”。为了克服市场失灵，政府对市场进行调控和干预，以弥补市场机制出现的缺陷。但在调控和干预的同时，可能会导致资源的实际价格比市场均衡价格要低，这促使企业采取各种方法与政府建立联系来寻求利润的增长点，以获取好处和利润，继而产生寻租行为。政府及相关部门干涉企业的经济活动，并对其经营决策加以管制的寻租行为，对社会来说无效率可言，导致经济资源配置的扭曲，不利于整个市场的有序公平竞争(邓若冰，2018)[4]。基于融资约束视角，唐安宝、李凤云(2016)[5]研究发现在新能源产业中存在较严重的融资约束，低投资效率导致经营不力，而在政府对其进行财政扶持后能够有效缓解这种融资压力，弥补企业损失。但有学者认为，政府资助扮演的“双刃剑”的角色，在减轻融资压力的同时也会让企业掉进过度投资的陷阱。魏志华、赵悦如(2015)[6]做出进一步解释，政府资助能够提升强融资约束企业的业绩水平，而对过度投资企业的业绩水平提升作用较为微弱。另外，很多学者探究了在战略性新兴产业中财政资助与投资效率的关系。赵玮(2015)[7]利用双边随机边界模型研究发现，财政资助对战略性新兴产业投资不足的缓解作用有限，不能弥补融资约束的空缺。对于这种产业，我国不断加大扶持力度，但没有明确恰当的补助金额及投资方向，资金使用也没有得到严格监管，导致财政资助反而加重了企业的过度投资。

基于寻租理论下的政府补助与投资效率之间关系的研究，目前学者们主要是从政治关联的角度来探讨的。外国学者Lee和Cin(2010)[8]分析表明，任命具有政府背景的董事长是政府干预本地销售和影响公司人员配置的手段。作为政府的“攫取之手”，政府干预企业经营确实会对企业的经济状况有所损害；作为政府的“援助之手”，政府干预企业经营也只能提供比较微弱的积极影响，而这种政府干预实际上降低了社会资源配置的效率。唐雪松和周晓苏(2010)[9]等学者发现地方政府对企业发放补助金导致企业的过度投资行为，会出现资源浪费的现象。如果公司高管曾担任过中央或地方政治管理的领导人，那么在一些存在高税收负担的地区，有政治任职背景的高管能够降低企业赋税，即高管政治关联能够带来比如税收优惠等一些资金便利(张帆、张友斗，2018)[10]。张功富、叶忠明(2011)[11]等认为，对于存在融资困难的企业，政府干预能缓解投资不足，但也会加剧对于有充足自由现金流的上市公司的过度投资。周黎安(2004)[12]建立了关于我国地方官员政治晋升的模型，定义了政治锦标赛，认为晋升激励会促进地方官员积极发展区域经济，刺激其对企业进行投资。综上分析，存在资金匮乏问题的公司获得政府补助缓和了投资不足的问题，同时政治家为追求一己私利而滥用资源配置的权力，加剧了企业过度投资问题。基于以上理论分析和文献综述，本文提出假设1和两个子假设：

假设1：政府补助会加剧企业的非效率投资问题。

假设1a：对过度投资的企业来说，政府补助具有加重过度投资的作用。

假设1b：对投资不足的企业来说，政府补助具有缓解投资不足的作用。

(二)政府补助与企业经营风险

作为国家宏观经济监管和调控的手段，政府的补贴总是能引起极大的关注。从现有的文献来看，研究者们更倾向于关注财政补助带给企业积极的经济影响，比如财政补贴对企业价值和绩效的正向作用等，却鲜有学者研究政府财政补贴会产生什么负面影响，比如它是否会加剧企业的生产经营风险。财政补贴作为一种外部资源，作为免费无偿获取的补助金，企业能否有效利用这种资源，以及如果利用不当，会产生何种影响，都是关注的重点。

一些国外学者研究了政府补贴对中国上市公司价值相关性的影响，发现补贴与企业价值呈正相关，但对不景气的公司通过非税渠道给予的补贴较少(Martin Walker , Cheng Zeng；2014)[13]。Eui Young Lee和Beom Cheol Cin选取2000年到2007年的数据，利用政府补贴的独特数据对韩国制造业企业的新技术开发进行了实证研究，结果表明中小企业通过与政府分担研发失败的风险，降低承担新技术开发项目的资金成本，有效降低了企业经营风险，新技术开发的补贴政策在促进韩国中小企业的研发方面取得成功。另外有一些学者对此提出质疑，他们认为由于代理理论产生所有权与经营权的分离，使得企业经理层以“构建企业帝国”的方式攫取私利而不顾企业发展，投资一些背离企业经营状况的项目以致出现过度投资问题，从而加大企业经营风险(步丹璐、狄灵瑜，2017)[14]。基于以上分析看出，一方面政府对那些具有投资机会，以及具有出色的内外部监督管理机制的企业进行财政补贴，缓和投资不足；另一方面，政府对企业进行过度干涉，让其承担过重的政策性负担，迫于政府压力企业进行过度投资，对公司经营发展造成负面冲击，影响其长远健康发展。但是财政资助对公司的益处要大于害处，总体来说政府补助金发挥了更大的积极作用，降低了企业经营风险。由此提出假设2：

假设2：政府补助能够降低企业的经营风险。

(三)政府补助、投资效率与企业经营风险

与西方发达国家相比，中国政府对企业经营决策进行干预的动机更为强烈，大多数国有企业都是由中央或者地方政府控制。地方政府严格控制经济，并且经常利用企业来实现政治和社会目标，例如减少赤字、增加财政收入以及保护就业、维持社会稳定。中央政府对地方政府官员进行政绩考核的一个重要指标就是财政收入和国民生产总值，地方政府官员为了达到政绩指标以及政治晋升诉求，他们会更有兴趣在其任职期间为保持区域发展等而帮助企业开展投资行为(俞红海等，2010)[15]。有益的一面是，政府通过提供优惠的税收政策，以及加大财政补贴力度等方式为缺乏资金的企业提供资金支持，缓解融资困难和投资不足问题，使政府补助发挥对投资效率的积极作用，降低企业经营风险。但是需要注意的是，由于政府财政支出的分配权具有任意性，政府应考虑不同企业的差异性来进行财政补贴(许罡，2014)[16]。政治活动者一个强烈动机就是利己，很多政府补贴背离了扶持企业发展的初心而只关注地方政府的利益，不根据投资机会配置资源，使资源分配与企业实际需要不匹配，出现重复建设和过度投资等资源无效配置问题。许罡等研究表明，作为企业政策红利，政府补助刺激上市公司的积极性，这种投资激励作用会加大公司过度投资。许年行和江轩宇(2015)[17]采用2004～2013年A股上市公司作为研究对象，研究哪些因素会影响股价崩盘风险，发现出现股价崩盘风险问题的几率与企业过度投资呈现正向关系，过度投资增加了企业的经营风险。基于委托代理理论以及信息不对称问题的影响，一方面，代理人会为达到自身利益最大化而选择投资那些不能为企业带来收益的项目，另一方面，由于不能全面掌握企业信息，政府对那些有充裕自由现金流的企业进行补助，使企业发展背离轨道，影响企业正常经营。结合以上分析，提出假设3：

假设3a：在投资不足的企业中，政府补助缓解投资不足，有利于降低企业的经营风险。

假设3b：在投资过度的企业中，政府补助加剧过度投资，不利于降低企业的经营风险。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

以我国沪深A股上市公司作为研究对象，选取2012～2016年的数据进行实证研究。实证检验中，政府补助、企业经营风险等数据均根据CSMAR国泰安数据库获取并计算得出。根据研究需要，本文还剔除了以下不符合要求的样本：(1)考虑到金融以及保险行业的商业模式有别于其他行业，这类上市公司的数据被剔除；(2)剔除样本公司数据缺失以及数据异常的样本。为控制极端值的影响，本文对所有连续变量进行了百分之一的Winsorize处理，最终产生6 551个有效观测值，数据采用STATA14.0软件进行处理。

(二)变量设计

1.企业经营风险的衡量(Risk)

本文参考余明桂(2013)[18]等学者的研究，采用五年滚动期内销售收入的标准差作为企业长期经营风险的衡量。营业收入的标准差表明企业会计收益的波动性，标准差数值越大表明波动性越大，其未来就越有可能出现较大的经营风险。在稳健性检验中，通过多个财务指标计算出Z得分，即Z-score破产指数,以此代表企业财务风险，对风险进行再次衡量。

2.政府补助的衡量(Sub)

本文采用补助金额/销售收入来衡量政府补助(Sub)，以免补贴数额受到公司销售额不一致的干扰。在稳健性检验中，采用补助金额/资产总额作为替代进行回归。

3.过度投资(Overinvest)与投资不足(Underinvest)的衡量

本文参考现有关于非效率投资测度的方法，参考Richardson(2006)[19]、辛清泉(2007)[20]、江轩宇和许年行(2015)[17]等与投资行为相关的模型，来衡量投资不足和过度投资水平。

INVit=α0+α1Growthit-1+α2Levit-1+α3Cashit-1+α4Retit-1+α5Ageit-1+α6Sizeit-1+α7INVit-1+ΣIndustry+ΣYear+ɛit

模型表示企业第t年新增投资与上一年企业成长能力Growth、经营活动能力Lev、现金流量Cash、股票投资回报率Ret、公司年龄Age等变量的关系，同时设置行业和年份虚拟变量进行控制，通过多元回归得出企业最佳投资水平。本文借鉴杨兴全等(2015)[21]国内学者的做法，对资本投资的计算如下：将“年末固定资产净额、在建工程与工程物资之和”减去“年初固定资产净额、在建工程与工程物资之和”,得出的数值除以“年初与年末固定资产平均净额”。将模型中回归出的残差项ɛit表示为企业的投资效率，如果ɛit大于零，则表示企业出现过度投资；如果ɛit小于零，则表示企业投资不足。

4.控制变量

为了使本文研究更具有客观性和真实性，参考现有文献学者们的研究，设置如下控制变量：成长能力(Growth)，一般情况下成长能力较好的企业其经营风险比较低；盈利能力(Roe)，通常经营风险随着盈利能力的增强而降低；股票收益(Ret)；偿债能力(Lev)，资产负债率越高的公司面临的经营风险越大；公司规模(Size)；公司年龄(Age)，公司规模越大，成立的时间越长，通常更能经得起考验。同时，本文控制了行业和年份进行回归。

表1 研究变量定义

(三)模型设计

本文借鉴魏志华、李常青(2015)[22]等相关文献，结合本文相关研究假设构建以下模型：

Invit+1=w0+w1Subit+w2Growthit+w3Roeit+w4Fcfit+w5Retit+w6Levit+w7Sizeit+w8Ageit+∑Year+∑Ind+ɛit

(1)

Underinit+1=w0+w1Subit+w2Growthit+w3Roeit+w4Fcfit+w5Retit+w6Levit+w7Sizeit+w8Ageit+∑Year+∑Ind+ɛit

(2)

Overinvit+1=w0+w1Subit+w2Growthit+w3Roeit+w4Fcfit+w5Retit+w6Levit+w7Sizeit+w8Ageit+∑Year+∑Ind+ɛit

(3)

财政资助的影响可能会滞后以及出现内生性问题，所以模型中的因变量均采用提前一期的数据。模型(1)(2)(3)中的W1分别反映政府补助对于非效率投资以及两种不同类别——投资不足和过度投资的影响，用以检验假设1及相关的两个子假设。我们预期，模型(1)(3)中的W1为正，模型(2)中的W1为负。

Riskit+1=w0+w1Subit+w2Growthit+w3Roeit+w4Fcfit+w5Retit+w6Levit+w7Sizeit+w8Ageit+∑Year+∑Ind+ɛit

(4)

Riskit+1=w0+w1Subit+w2Overinvit+w3Subit*Overinvit+w4Growthit+w5Roeit+w6Fcfit+w7Retit+w8Levit+w9Sizeit+w10Ageit+∑Year+∑Ind+ɛit

(5)

Riskit+1=w0+w1Subit+w2Underinvit+w3Subit*Growthit+w4Growthit+w5Roeit+w6Fcfit+w7Retit+w8Levit+w9Sizeit+w10Ageit+∑Year+∑Ind+ɛit

(6)

模型(4)从整体上检验财政资助对公司经营风险的影响。模型(5)(6)检验在不同的投资水平下，财政资助对经营风险的影响。将样本分为过度投资企业(Overinvest)和投资不足企业(Underinvest)，并分别将投资水平与政府补助项进行交乘，同时，考虑到滞后性问题，模型中因变量采取提前一期的数据。模型(5)(6)中，w1反映了财政补贴对企业经营风险的影响，w2反映了不同的投资水平会对企业经营风险产生怎样的影响，w3反映了财政补贴对企业经营风险的影响如何随着投资水平的不同而变化。预期在过度投资的企业，财政资助会加剧企业经营风险。预期在投资不足的企业，财政资助对降低经营风险更为有利。

四、实证结果与分析

(一)描述性统计

表2是投资效率、财政补贴、企业经营风险等相关变量的描述性统计。由表中结果可知：从财政补贴(Sub)的数据上看，大部分上市公司或多或少都收到过政府的补贴，其均值为0.012，表明财政资助资金在各企业间的分配较均匀；标准差较小，为0.019，说明政府对各企业的财政补贴没有较大悬殊。被解释变量企业经营风险(Risk)的最大值最小值相差较大，表明经营风险在不同企业有所差异。另外，从投资效率来看，在6 551个被观测企业中，超过三分之二的上市公司存在投资不足的问题，表明多数企业更需要政府的财政支持，通过合理补助将资金落到实处。同时，过度投资(Overinvest)最大值为0.503，均值为0.066，表明少部分公司存在过度投资和盲目扩张扩建问题。企业成长、盈利能力等相关控制变量的描述性统计与现有文献没有较大差别，不再逐个说明。

表2 相关变量描述性统计

(二)回归结果分析

1.财政补贴与投资效率

表3是以上文相关性分析为基础，将财政补贴作为主要解释变量，首先检验了其与投资效率的关系，报告了模型(1)～(4)的回归结果。财政补贴(Sub)与非效率投资(Inv)在1%的水平上显著为正，意味着财政补贴会刺激企业的投资支出，加剧企业非效率投资的问题，验证了政府“取之手”的相关理论研究，从而假设1得到验证。企业的成长能力、偿债能力以及股票收益率均与非效率投资在1%的水平上显著正相关，也就是说高成长、高偿债能力及股票收益率高的上市公司，其存在的非效率投资问题就越严峻。其次，从模型(3)的回归结果看到，过度投资(Overinvest)与财政补贴(Sub)回归系数显著为正，表明政府给投资支出较大的企业进行资金支持会加剧该企业的非效率投资问题。在中国特殊的社会环境下，政企关系密切，政府及官员很可能会为了满足某些政策性目标或者晋升诉求而对一些本不需要的项目进行盲目投资建设，造成企业过度投资的问题越来越突出。对模型(2)的回归表明，投资不足(Underinvest)与财政补贴(Sub)回归系数显著为负，表示政府给予投资不足的企业适当的财政资助能够帮助企业减轻投资压力，缓解其融资难、投资乏力等问题。假设1的两个子假设得到验证，最终实证结果与上文的假设以及预期相一致。最后，模型(4)的回归结果表明当增加财政资助时，企业的经营风险会降低，说明总体来说，财政补贴对企业产生了积极的效果。

表3 模型(1)～(4)的回归结果

续表3 模型(1)～(4)的回归结果

注：*表示在10%水平上显著；**表示在5%水平上显著；***表示在1%的水平上显著.

2.企业经营风险、财政补贴与投资效率

表4是在前文的研究以及相关性分析的基础上，将企业经营风险(Risk)作为因变量，检验了其与财政补贴和投资效率之间的关系，报告了模型(5)和(6)的回归结果。表4显示可知，处于不同投资效率的企业，财政资助对其经营风险的影响是有差别的。模型(5)中，财政补贴与过度投资的交互项(SubOver)，其回归系数在1%的水平上显著为正，意味着对过度投资水平较高的企业进行资助会导致经营风险的增加。究其原因，一方面可能因为政企间存在信息不对称，导致政府方不能全面并及时了解各上市公司的经营情况等；另一方面，由于地方政府官员的利益偏好以及寻租或盈余管理行为，使得他们有动机对企业实行补贴，违背帮扶产业发展等初心，引发更大的经营风险。模型(6)中，财政补贴与投资不足的交互项(SubUnder)，其回归系数在1%的水平上显著为负，用边际效应的理论来解释，就是当投资不足的企业慢慢增加投资支出时，会弱化财政资助对减小经营风险的作用，换句话说，即当企业处于严重投资不足时，政府此时的补贴对降低企业经营风险的作用就愈发明显。财政资助能够在一定程度上缓解融资难的问题进而弥补小部分资金缺口，在正向促进企业投资效率提升的同时，政府“扶持之手”的作用也得以发挥，有利于资源的优化配置。

表4 模型(5)～(6)的回归结果

注：*表示在10%水平上显著；**表示在5%水平上显著；***表示在1%的水平上显著.

(三)稳健性检验

本文在对财政补贴进行度量时采用了补贴数额/销售收入的方法，以免补贴数额受到公司销售额的干扰。而补贴数额/公司规模也是学者们常用的另外一种衡量政府补贴的方法。因此，为检验模型(1)到模型(3)的稳健性，本文将解释变量Sub替换为补贴数额/公司规模再次进行实证回归，结果与假设相一致，见表5。

表5 模型(1)(2)(3)稳健性检验回归结果

注：*表示在10%水平上显著；**表示在5%水平上显著；***表示在1%水平上显著.

关于企业经营风险的衡量，参照在20世纪60年代后期，由学者爱德华·阿特曼(Edward Altman)分析建立的五变量Z-score破产指数模型，通过多个财务指标计算出Z得分来衡量企业财务风险(于富生，2008[23]；袁晓波，2010[24])：Z=(1.2×流动资本)/总资产+(1.4× 留存收益)/总资产+[3.3×(利润总额+财务费用)]/总资产+(0.6×股票市值×股票总数)/总负债 +销售收入/总资产。企业财务风险指标在一定程度上能够代表企业经营风险，所以本文采用Z得分作为企业经营风险的替代变量进行稳健性检验。需要注意的是，Z得分越高，表示风险越小。表6同时替换了对政府补贴(Sub)与企业经营风险(Risk)的衡量，回归结果与假设相一致，模型具有稳健性。

表6 模型(5)(6)稳健性检验回归结果

注：*表示在10%水平上显著；**表示在5%水平上显著；***表示在1%水平上显著.

五、结论与建议

(一)研究结论

我国在向市场经济的转型过程中，政府补助作为宏观调控的重要手段，担当着优化资源配置、刺激经济发展、落实产业政策等多方面重任。然而，随着补助资金越来越多地投入到企业，最终是否有效发挥其作用却一直没有定论。因此，政府补贴也成为近年来学者们重点关心的问题之一。此外，投资决策是企业重要的经营战略，经营战略的调整会对企业经营风险产生影响。本文利用2012～2016年资本市场上沪深A股上市公司的数据作为研究样本，实证检验了政府补贴、投资效率和企业经营风险三者之间的关系，并得出以下结论：(1)上市公司存在较为严重的非效率投资问题：对于拥有较大投资支出的公司，政府补贴会加重其过度投资；对于投资不足的公司，政府补贴能够弥补资金缺口，促进投资效率的提升。(2)政府补助总体上发挥出积极作用，激励投资不足企业的投资积极性，缓解融资约束，发挥雪中送炭的作用，能够有效降低企业的经营风险。而政府可能由于信息不对称或者政策目标等原因，对已经存在过度投资问题的企业进行补贴，加剧问题的严重性，恶化企业经营，造成更为严重的非效率投资。

(二)建议

从企业方面来看，公司管理者要制定与公司相适应的投资战略决策，一方面在进行决策时应保持客观理智，防止出现偏离轨道的投资行为而加剧企业经营风险。同时企业要将补助资金用到实处，激励企业进行创新等活动，避免投资不足。

从政府方面来看，首先需要根据不同的微观主体逐步完善相应的政府补贴政策，在政策的正确引导下，辅助企业进行生产经营活动，更好发挥政府“扶助之手”的作用。其次，对于财政补贴的资金，政府及有关部门需要加强对其监管，防止挪用错用等行为出现，提升资金的使用效率。另外，在做出补贴资金配置决定时，需要严格把关，对发展前景好却有融资困难的企业进行补贴，减少对产能过剩且效益不好企业的补助，保证补助资金的合理有效使用。