政治关联、政府补助与创新绩效

左林丽 张琰飞

(吉首大学 商学院，湖南 吉首 416000)

1 理论分析与研究假设

1.1 政治关联与创新绩效

国内外关于政治关联对企业创新绩效的研究方法以及研究结论并未形成统一观点，有学者认为政治关联对创新绩效有影响，也有学者认为没有任何影响。主流观点有两种，其一是政治关联对创新绩效具有正向影响，其二是政治关联对创新绩效具有负向影响。针对政治关联对创新绩效具有正向影响，Johnson、Mitton(2003)认为政治关联有助于企业获得银行贷款；Khwaja、Mian(2005)对美国企业的实证研究结果显示，董事会成员具有政治关联背景会增加企业价值；Faccio(2007)研究表明当企业发生困境时，有政治关联的企业会优先得到政府扶持资助；Boubakri(2008)指出政治关联作为企业重要的创新资源，能够帮助企业获取导向信息； Houston(2011)研究表明与没有政治关联的企业相比，有政治关联的企业获得银行贷款的成本更低；Ozer、Markoczy(2011)以市场竞争角度为出发点，研究表明企业政治关联通过提高企业竞争优势进而促进企业技术创新。国内学者罗党论和甄丽明(2008)研究证明政治关联会使企业更容易获得银行贷款；吴文峰等(2009)研究发现，有政治关联背景的企业在税收上会享受到优惠政策；王珍义等(2011)认为政治关联能够为企业带来外部融资，从而可在一定程度上促进企业创新绩效；李建(2015)认为政治关联能为企业带来持续创新和投资所需要的信息、资金和资源，在一定程度上能够帮助企业避免产权纠纷；曾萍等(2016)指出有政治关联背景的企业更容易获取政府政策支持；孙慧等(2018)认为政治关联能显著提高企业创新绩效。从国内外研究来看，持正面效应观点的学者认为政治关联能为企业带来一定资源、政策支持来增加企业的创新活动从而提高企业创新绩效。

针对政治关联对企业绩效有负向影响，Linde(1994)提出资源诅咒理论，认为资源禀赋是企业政治寻租的一个重要原因；Hellman等(2005)研究发现，在经济转型背景下，企业有强烈动机向政府官员“寻租”，变相引导政府制定对自身发展有利的政策；Chen等(2005)研究表明政治关联会使企业产生政治寻租行为并相应地付出寻租成本，且在一定程度上会产生“挤出效应”，挤占企业的创新资源，不利于企业进行研发创新；Wu(2012)研究显示有政治关联企业表现不佳且还存在过度投资问题。国内学者罗明新等(2013)从资源基础理论和高阶理论视角出发，认为政治关联与企业创新绩效成负相关关系；郑山水(2015)认为政治关联会提升企业展开破坏性生产活动的概率，对创新绩效产生不良影响；苏屹等(2017)认为企业与地方政府建立政治联系不利于企业从事创新活动。部分国外学者认为政治关联会使企业产生政治寻租行为，从而不利于企业研发创新，国内学者认为政治关联会挤占创新资源、抑制企业自主创新，对企业创新绩效产生负面效应。

综合来看，主流思想认为政治关联能为企业带来珍贵资源从而提高其创新绩效，与之相反的观点则认为政治关联会带来寻租行为产生“挤出效应”，从而不利于企业创新。本文认为基于中国人情文化及社会关系网络大背景下，与政府建立相应联系会有助于企业提高创新绩效，因此提出如下假设：

H1：政治关联对创新绩效具有正向促进作用

1.2 政府补贴与创新绩效

政府补贴对创新绩效的影响，国内外研究结论并未得到一致。国外对其研究较早，总结起来主要有三种结论。其一，正向论认为政府补贴对企业创新绩效具有促进作用。Carpon等(1997)通过对OECD 7个成员国企业的研究发现，政府补助对企业研发投入具有明显激励作用；Hewitt(2011)通过对爱尔兰1994—2002年相关数据进行实证分析，结果表明政府补助可以提高企业创新绩效。其二，不相关论认为政府补贴对企业创新绩效没有影响。Robinson等(2004)对英国企业数据进行实证分析，研究结果证明政府补助对企业创新绩效没有显著影响；Bozeman(2005)等对美国技术密集型企业进行实证分析，认为政府补助对企业创新绩效没有显著影响。另一种负向论认为政府补贴不利于企业创新绩效。Walls 和Mc Kenzie(2013)通过对澳大利亚电影行业政府补助问题进行研究发现，政府补助并未有助于电影行业企业绩效的提高。综上所述，国外关于政府补助对企业创新绩效影响未形成一致观点，由于各个国家宏观经济政策并不一致，存在多种影响较为合理。

大多国内学者一致认为政府补贴可以提高企业创新绩效，唐清泉(2009)、朱云欢(2010)、刘继兵(2014)等一致认为政府补助有利于促进企业创新活动，会显著提高企业创新绩效；杨晔等(2015)以创业板上市企业为样本，认为政府补助可以降低研发活动风险，有利于企业开展研发活动、提高企业创新绩效；邵传林、邵淑静(2015)通过实证分析政府补贴与企业创新绩效的关系，结果表明相较于没有政府补助的企业，有政府补助的企业创新效率更高；臧志鹏(2015)通过对161家文化产业上市公司面板数据进行实证分析，结果表明当期或滞后期政府补助对企业创新绩效的正向作用都得到了证实；刘怡芳、吴国萍(2016)研究发现政府补助对企业创新绩效有显著正向影响，且随着政府补助投入水平的提高，其影响效应不断增强；王德祥等(2017)通过对制造业与服务业上市公司相关数据进行分析认为，政府补助可以显著提高企业研发投入进而提升企业创新绩效；贺炎林等(2017)对深交所1466家上市公司研究发现，政府补助对研发投入具有正向影响；张秋来(2018)以创业板90家公司为样本，研究发现政府补助、政策补贴对企业创新绩效的提高有显著作用。综上所述，政府补助有利于企业开展创新活动、提高创新效率，对企业创新绩效具有正面激励效应。

从各学者的观点来看，国内外关于政府补助对企业创新绩效的影响并未得出一致结论，不同国家、不同行业中政府补助对企业创新绩效的影响不同，国内主流思想认为政府补助对企业创新绩效有促进作用。我国国家政策、经济体制与其他国家存在一定差异，所以国内外关于政府补助对企业创新绩效的影响尚未得出一致结论也较为合理。本文认为结合中国实际情况来看，高新技术企业研发资金大部分来自政府资助，基于此，提出以下假设：

H2：政府补助对创新绩效具有正向促进作用。

1.3 政治关联的调节作用

政治关联除了作为前因变量或结果变量外，它也可能是中间变量和调节变量。李健(2015)以上市公司为样本实证研究结果表明，政治关联能够显著促进高管薪酬与企业创新可持续性之间的正向关系；陈爽英等(2017)对233家上市公司面板数据进行分析，认为政治关联增强了吸收冗余与研发投资之间的关系；马红(2018)发现政治关联对CEO权利与企业承担风险起负向调节作用；罗明新(2018)对创业板188家上市公司实证研究发现政治关联在创新战略与创新绩效之间具有调节作用。综上所述，政府补助与创新绩效之间关系，可能会受到政治关联的影响。企业高管具有政治关联背景可能不会对企业创新绩效产生直接影响，而是以调节变量形式作用于政府补助与创新绩效之间的关系，原因在于政企之间的紧密联系使企业更容易获取稀缺资源、税收优惠等一系列政府资助。

在中国复杂关系网络以及制度不完善的大背景下，相较于国企，民营企业更需要与政府建立良好关系，才能获得政治上的庇护以及税收政策优惠。具有政治关联背景的企业可以通过在政府中的关系为企业优先获得内部消息，了解政府即将下达的一些补助政策，为企业获得此类补助提供良好契机。其次，具有政治关联背景的企业可以运用在政府中的权利为企业获取政府补助提供便捷途径以及最大化的机会。基于此，本文提出以下假设：

H3：政治关联对政府补助与创新绩效之间的关系具有调节作用。

2 研究设计

2.1 变量定义与设定

以政府补助为自变量，创新绩效为因变量，政治关联既是自变量也是调节变量，基于政治关联、政府补助与创新绩效三者之间的关系分析如表1所示。

表1 综合变量定义

2.1.1主要变量

(1)政治关联一词最早由Fishman(2001)提出，指企业高管与政府官员之间的联系。政治关联是指企业董事长、总经理以及高管现任或曾经担任过政府官员。文章采用钟昌标、余峰(2017)做法，将虚拟变量政治关联量化，有政治关联取1，没有政治关联则取0。

(2)政府补助是指企业无偿获得政府给予的货币性或非货币性资产，文章从国泰安数据库收集并整理各公司政府补助数额后取对数作为政府补助的具体衡量。

(3)企业创新绩效。国内学者对创新绩效的测量指标较多，文章采用魏江等(2013)的做法，以公司报告期申请的专利数量测量创新绩效。

2.1.2控制变量

(1)企业规模。企业规模会直接影响企业获取外部资源，相较于小规模企业，大规模企业更容易获取外部资源。对企业规模度量：企业资产总数取对数。

(2)成长性。成长性是衡量一个企业发展速度的指标，一方面获取外部稀缺资源有利于企业快速成长，另一方面，成长性较好的企业更有机会获取外部资源。对成长性度量：总资产增长率，即报告期期末资产总值与报告期期初资产总值之差与期初资产总值的比值。

(3)资产负债率。资产负债率可以反映企业运用债权人提供的资金进行经营活动的效率以及承担债务风险的能力，这都会影响企业创新投入程度。对资产负债率度量：总资产与总负债比值。

(4)流动资产比率。流动资产比率表示企业流动资产所占比率，反映了企业的资产结构，对企业能否进行创新活动具有重要影响。对流动资产比率度量：流动资产与总资产比值。

(5)总资产周转率。总资产周转率可反映企业的经营效率，经营效率越高的企业其创新绩效也会较好。对总资产周转率度量：营业收入与资产平均值比值。

(6)股权结构。股权结构会影响公司治理问题，股权集中度高的企业更专注于有效获取外部资源(罗明新，2018)。对股权结构度量：第一大股东持股比例。

(7)企业年龄。企业年龄彰显一个公司的阅历与经历，企业生存年限对企业获取外部年限有显著的影响(Kotha，2011)。对企业年龄度量：观察期为止企业成立的年限。

(8)行业变量。企业所处行业的不同直接影响企业经营与发展，文章根据实际情况将高新技术企业分为十个行业：医药制造业、计算机行业、电气机械及器材制造业、化学品制造业、电子设备制造业、交通运输业、金属制品业、专用设备制造业、通用设备制造业、其他行业。

2.2 模型设定

为了研究探讨政治关联政府补助与创新绩效之间关系，参考罗明新(2018)对创新绩效影响因素模型的设定方法，第一步设置主效应模型检验自变量对因变量的影响效应，第二步在第一步模型设定的基础上加上调节变量政治关联与政府补助的交互项，检验政治关联是否具有调节效应，设定模型如下：

2.2.1主效应模型

Patent=β0+β1×polcomt+β2×lnsubsidy+ΣCONTROLSit+ε1

若检验结果中系数β1显著大于0，则假设H1成立，否则不成立。

若检验结果中系数β2显著大于0，则假设H2成立，否则不成立。

2.2.2调节效应模型

Patent=β0+β1×polcomt+β2×lnsubsidy+β3×polcomt*lnsubsidy+ΣCONTROLSit+ε2

若检验结果中系数β3显著不为0，则假设H3成立，否则不成立。

2.3 样本数据来源

以中国中小板块上市企业为主要对象，剔除ST类、金融类、数据缺失严重等公司，最终确定398家上市公司2012—2016年间连续观测值，共计1990个样本观测点。选取的上市公司大多为高新技术企业，相比其他企业，高新技术企业本身具有注重创新的特点与研究目标相契合。样本公司数据主要来自公司年报、国泰安数据库(CSMAR)，专利申请情况、政治关联情况等定性数据需要进一步手工整理，如数据不详或样本遗漏，则通过借助各大网站、公司招股说明书等补齐。

3 实证结果

3.1 描述性统计

自变量、因变量以及控制变量的描述性统计结果如表2所示。总样本中创新绩效的均值为27.310，表明在中小板上市的高新技术企业专利申请平均数量为27个，意味着高新技术企业重视创新，创新程度较为不错，标准差为65.320，表明高新技术企业创新绩效差异较大；政府补助取对数后均值为7.041，标准差为1.269，表明高新技术企业之间政府补助差异不是很大；政治关联均值为0.859，标准差为0.348，表明高新技术企业普遍存在具有政治关联背景的现象。分样本中有政治关联样本企业的创新绩效要略高于无政治关联的(27.316>27.271)，这也初步验证了本文的假设。

3.2 相关性分析

相关系数可反映两两变量之间的相互关系，各变量的相关系数如表3所示。从表3中可以看出，各变量之间的相关系数均未超过0.5，表明各变量之间系数关系较为合理，初步判断为变量之间不存在明显的多重共线性。此外，本文还采用方差膨胀因子法检验多重共线性，经检验各变量之间不存在多重共线性问题。表中政府补助与企业创新绩效相关关系显著，初步证明政府补助与创新绩效之间的关系，而政治关联与企业创新绩效之间关系并不是很显著，在多元回归中会进一步分析。

表2 变量描述统计

3.3 回归分析与假设检验

利用SATAT12对面板数据进行回归，回归结果如表4所示，模型1、模型2是对变量间主效应和调节效应的检验结果。

3.3.1主效应检验

模型1中，自变量政治关联对创新绩效的回归系数为1.077，为正相关关系，但t值为0.420，显著性水平α>0.10,表明政治关联与创新绩效在0.10显著性水平下不显著相关，这与3.2中分析变量间相关系数的结论一致，则假设H1不成立，这表明企业高管政治关联对企业创新绩效没有显著性影响。这可能是因为政治关联或许的确能给企业带来稀缺资源及一定的资金，但资金及资源是否被用于研发创新投入，或者被企业用于其他期限短、风险小、回报快的项目甚至是盲目投资，都会导致完全不一样的效果。良好的政企关系可以推动企业健康持续发展，企业应与政府建立健康优态关系，避免过度嵌入而影响市场正常运行机制。健康的政企关系有利于营造良好的创新创业环境，有利于企业获得更多资源，企业应当用这些资源推动企业创新向前发展。这对当下各企业花费巨额成本与政府搭建联系来提高本企业的创新绩效具有一定启示作用。

自变量政府补助对创新绩效的回归系数为2.691，为正相关关系，t值为2.460，显著性水平<0.05，表明政府补助与创新绩效在0.05显著性水平下显著正相关，假设H2成立，这说明政府补助有利于企业提高创新绩效。

控制变量行业规模、股权结构、流动资产比率与因变量企业创新绩效成正比，资产负债率、成长性、企业年龄与创新绩效成反比。

表3 主要变量相关系数

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著相关

表4 政治关联、政府补助与企业创新绩效之间的关系

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著相关

表5 创新绩效的稳健性检验

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著相关

3.3.2调节效应检验

模型2在模型1的基础上增加政治关联与政府补助的交互项，检验政治关联在政府补助与创新绩效之间是否具有调节效应。结果显示，政治关联与政府补助的交互项对创新绩效的回归系数为1.170，t值为0.580，显著性水平α>0.10，即在0.1显著性水平下政治关联调节效应不显著，假设H3不成立，表明政治关联在政府补助与创新绩效之间没有调节作用。这说明单以数据为依托点，实证分析政治关联在二者之间是不具有调节机制的，一方面可能与前文政治关联对创新绩效没有显著性影响有一定关系，另一方面可能与样本选取数量以及选取范围有一定关系，未来还需要扩大样本量或从过程出发进一步分析。

3.4 稳健性检验

为了保证回归结果的准确性，进一步对结果进行稳健性检验。将创新绩效度量改为研发投入费用占营业收入的百分比，稳健性检验结果如表5所示。模型3是主效应检验，其中政治关联对创新绩效没有显著性影响，假设H1不成立，与前文结果一致；政府补助对创新绩效有显著正向影响，假设H2成立，假设H2的结论是稳健的。模型4是调节效应检验，结果显示政治关联不具有调节效应，与前文结论一致。

4 结论、启示及局限性

以影响企业创新绩效因素为切入点，将高新技术企业作为研究对象，将政治关联、政府补助与创新绩效纳入同一框架体系，对中国中小企业板398家上市企业实证研究发现：政治关联对创新绩效不具有显著性的影响，政府补助可以促进创新绩效，政治关联对政府补助与创新绩效不具有显著的调节机制。

在政府层面，一是要加强制度建设。改革开放之初，政企分开就已经被提出，但至今未得到全面贯彻落实。政企的不分开以及转型期间法制环境的不完善为企业寻租提供了便利空间，不利于企业研发创新活动的展开。政府相关部门应完善法律法规制度，压缩寻租空间，引导企业积极创新。二是要雪中送炭。自2014年李克强总理在达沃斯论坛上提出“大众创新，万众创业”口号以后，政府部门高度重视企业创新并积极鼓励企业创新，企业研发创新过程中的主要资金来源于政府，因此政府支持对企业发展有着举足轻重的作用。政府支持与补助形式应该是雪中送炭，而不是锦上添花。政府应确保相关补助切实落在企业研发创新项目上，而不是为高管的私人财富锦上添花任其盲目投资甚至挥霍。

在企业层面，一是要构建正确的政企关系。研究结论显示政治关联对创新绩效没有显著性影响，此部分实证分析是政治关联对创新绩效结果的影响，只能说政治关联对创新绩效的结果没有显著性影响。若从过程出发，政治关联对创新绩效是否有影响？这是值得去探讨的。但良好的政企关系有利于企业开展创新活动，推动企业健康持续发展。二是要提高资源使用效率。在大众创新氛围中，企业如何牢牢抓住历史机遇，将政府相关补助资源及资金真正用到研发创新上，使创新项目为企业再次赢得政府补助的青睐，如此良性循环推动企业创新活动，是公司治理应当重视的一个重要问题。

虽然深化了高新技术企业在创新绩效方面的成果，但本研究仍存在以下不足之处：一是文章只以中国中小板企业为研究对象，未来还需要扩大研究范围，以中国所有上市公司为研究对象，使研究结论具有普遍性和一般性。二是研究政治关联与创新绩效之间的关系时，以二手数据为基础，只是探究了政治关联对创新绩效结果的影响，未来还有待于利用案例研究结合扎根理论，从过程出发，深层次分析政治关联对创新绩效的影响。三是政治关联、政府补助对创新绩效具有一定的滞后性，由于数据获取难度及模型设定问题，文章无法规避这一问题，未来还需要深入探讨创新绩效影响因素的滞后期问题。