政府补助对中国制造业企业技术创新投入的影响——企业数字化转型的调节作用

施晓华，坚 瑞

(福建农林大学 经济与管理学院，福建 福州 350002)

国家高度重视创新在社会经济发展中的作用。制造业作为我国实体经济的支柱性产业，但大部分制造业企业仍存在研发基础薄弱、创新投入不足的瓶颈。随着《中国制造2025》《关于加快培育发展制造业优质企业的指导意见》等政策的实施，带领制造业产业提升科技创新水平，增强制造业企业核心竞争力成为我国经济高质量发展的重要内容。技术创新作为关键能力要素，不仅决定企业在市场竞争中的地位，更是国家科技实力的重要体现。然而，研发创新容易受企业内外部环境、盈利能力、融资约束等不确定因素的制约，导致创新投入和成果转化效果不佳，所以单凭企业一方力量可能难以填补研发支出的缺口，还需依靠国家以及地方财政政策的帮扶。同时，由于企业自身实力存在差异，国家或地方政府提供财政政策支持可以帮助缓解面临的资金短缺压力，激发开展研发创新活动的主动性和积极性，助力转型升级。

尽管现有研究表明，政府补助对企业技术创新具有正向影响作用，但仍有不少学者尝试从不同视角去论证其作用的机制和路径。“十四五”发展规划指出要坚持创新驱动发展战略，引导企业努力攻克技术难关，增强组织技术创新能力，并利用数字化赋予传统行业新动能，同时为制造业企业提供减税降费、信贷、融资等财政政策[1]。另外，《“十四五”智能制造发展规划》的出台，意味着加快企业数字化转型、大力发展智能制造业成为当前制造业企业寻求突破口的重要途径。因此，本文重点围绕政府补助、企业数字化转型与企业技术创新投入三者间的关系开展研究，为政府制定激励型财政政策以触发企业创新动力提供可参考的政策建议。

1 文献回顾

鉴于各国财政激励政策的经验，政府补助在扶持市场经济主体上扮演着重要角色，能够识别企业痛点、难点，增强企业面对风险的信心，继而调动企业主体参与技术创新投入的热情。根据信号传递理论，获得政府补助的企业更符合经济发展的目标，可以有效引导机构投资者进行投资[2]。刘新民等[3]研究认为，政府补助不仅可以为企业研发支出提供资金来源，还向外界释放重要的投资信号，有助于投资机构降低投资风险、识别市场发展潜力，为企业带来外部融资。杨荻等[4]研究指出，政府补助可以向外界释放积极的产业支持信号，有效引导金融机构为企业发展提供资金保障，降低企业因融资困难而引发的研发创新动力不足。换言之，政府采取行动可以给予投资者信心，吸引更多社会资源流入企业。根据资源依赖理论，组织在成长过程中难以自食其力，往往需要从外部环境中获取资源来维持生存和发展。盛丽颖等[5]研究指出，政府补助为企业经营提供了必要的资金，协助企业在充满不确定的营商环境中树立竞争优势。这表明企业应与政府保持紧密联系，为创新活动争取更多有益的资源。

目前，国内外学者从不同视角探讨政府补助对企业技术创新投入的影响机制，主要体现在以下几个方面：从企业财务层面来看，曹平等[6]研究发现政府补助有利于缓解企业资金紧缺，获得补助的资金流向战略性—投机性金融投资，极大激发了企业对技术创新投入的热情。从管理层治理来看，魏长升等[7]研究发现过度自信的管理者更有勇气和决心投资具有风险性、不确定性的研发项目，合理配置企业资源并做出有益于创新投入的战略决策，提升企业技术创新绩效。从企业生命周期来看，朱永明等[8]研究发现企业生命周期不同阶段，政府补助对企业创新投入和产出的激励效果不同。从环境不确定性来看，Czarnitzki等[9]研究认为，产品市场的不确定性会减少企业研发投入，但政府补助可以缓解这种不确定性对企业的冲击，从而增加企业研发投入。然而，有一部分学者存在分歧。Görg等[10]基于爱尔兰制造业企业数据实证分析发现，政府补助规模适中可以有效增加企业研发投资，但大规模补助会挤出研究支出费用。Boeing[11]研究证明，中国政府补助倾向于经济发达的省份企业，且会瞬间挤出研究投资费用，但后期处于中性状态，可能不会对企业研发投入产生影响。Yu等[12]基于中国可再生能源行业实证研究发现，政府补助与企业研发投入意愿呈现出倒“U”型关系，且随着政府补助金额加大，挤出效应又会起作用。由此可见，当政府补助持续加大财政资金支持会让企业产生依赖感，减少私人投资部分，进而降低深度学习和技术创新意愿。

综上所述，虽然学者基于信号传递理论、资源依赖理论证实政府补助对企业技术创新投入起积极作用，但学术界存在不同观点，并且大都是从企业微观治理、外部经济环境等方面分析二者之间的影响机制，较少有研究基于数字化转型的视角。因此，本文尝试将企业数字化转型纳入研究框架，探讨“政府补助—企业数字化转型—企业技术创新投入”三者之间的内在机理，即政府补助是否会影响企业技术创新投入，企业数字化转型是否会影响政府补助与企业技术创新投入之间的关系？

2 理论基础与研究假设

2.1 政府补助与企业技术创新投入

市场需求变化快、投入产出比差异大以及技术创新风险等因素，让企业不敢轻易尝试具有价值、潜力的研发活动。曾繁荣等[13]研究指出，因研发项目需要投入大量的头部资源，但部分企业自身无法确保研发专项资金的稳定来源，融资状况不佳，导致研发资金紧缺，加上难以保证研发创新能够产生预期的盈利效果，进一步降低参与科技创新的积极性。郑景丽等[14]研究指出，政府补助的项目涉及多个内容，如财政贴息、退税、科技创新等，可以为企业提供资金支持。由此可见，技术创新是一个需要依靠外界投资的活动，而政府补助作为破解企业融资难的重要方式之一，既可以为企业顺利开展研发项目提供资金，还能够向市场释放有效信号，引导投资机构为缺乏资金的企业进行融资，为研发创新提供良好的政策环境，更好地激励企业加大研发投入。

回顾政府补助与企业技术创新的文献，大多数学者支持并验证了二者之间存在积极的促进作用。Li等[15]研究证明，融资约束会制约企业技术创新的发展，侧面说明了政府补助在帮助企业技术创新融资方面具有重要推动作用。李亚杰和杨芷[16]研究认为，企业进行研发活动需要投入大量资金，而政府补助可以帮助扩大研发投资规模和强度，并研究证明了政府补助可以增加企业创新投入，有助于提高装备制造企业技术创新能力。苏屹和林雨侬[17]以新能源企业为例，研究发现政府补助可以刺激企业增加研发投入费用。黄福广等[18]研究证明，政府创新补助能够降低企业创新风险、融资约束，有益于企业增加技术创新投入。也就是说，政府提供补贴能够为企业持续性发展添砖加瓦。通过文献梳理，本文提出假设：

H1 政府补助对企业技术创新投入产生正向作用。

2.2 企业数字化转型的调节作用

近年来，制造行业数字化变革引发社会各界广泛关注，全国各地针对制造业企业数字化转型出台相应的财政补贴政策。Jafari-Sadeghi等[19]认为数字化转型包括三个部分，即技术准备、数字技术探索以及数字技术开发。由于企业数字化转型是一个长期的演化过程，需要投入大量的人力、财力，且研发成果转化慢，需要国家加大财政支持力度，帮助制造业企业解决研发项目资金短缺、融资难的问题。另外，新时代背景下各种危机纷至沓来，企业不得不重新思考如何增强自身“免疫”能力——数字化创新能力，以适应市场环境变化带来的经营困境。伴随我国数字化进程的加快，数字化转型被认为是企业技术创新的体现，赋予传统制造行业新的增长动能，部分企业通过数字技术实现组织结构和生产流程优化、提质增效的目标。Roblek等[20]研究指出，物联网、人工智能等数字技术会对制造业企业的产品结构、业务流程、组织运作产生颠覆性创新影响。

目前，国内外学者研究认为数字化转型可以有效驱动企业技术创新。Mubarak等[21]研究指出，以数字化等为核心的工业4.0促使企业加快创新步伐。换句话说，数字化转型成为企业突破技术瓶颈、抓住新契机的重要法宝。Liu等[22]研究证明，农业企业数字化转型可以为创新活动营造良好环境并降低创新成本，有益于增加技术创新成果产出。张国胜等[23]研究证明，数字赋能有利于企业强化资源整合能力、增加创新效益，更有动力专注于技术创新，并从研发协作、企业技术创新成本、人力资本三个中介变量探讨了数字赋能对企业技术创新的影响机制。宋德勇等[24]研究证明，企业数字化可以提高企业知识整合和信息化水平，进而有助于提高绿色技术创新。面对变幻莫测的市场环境，一方面企业数字化转型日益成为政府关注的焦点，驱动政府加大财税政策的扶持力度；另一方面企业数字化转型可以在企业内部塑造良好的创新氛围，促使管理者更加重视研发费用的投入。通过文献梳理，本文提出假设：

H2 企业数字化转型在政府补助与企业技术创新投入间起正向调节作用。

3 研究设计

3.1 样本选择与数据来源

本文以2015—2020年中国A股上市制造业企业为研究对象。在整理原始数据的过程中，剔除各变量中有缺失值的样本数据，删除ST和ST公司，最终获得2231家A股上市制造业企业，总计9234个观测值。考虑到极端值的存在可能会影响多元回归结果的准确性，本文运用stata14.0对所有连续变量在1%和99%水平上进行缩尾处理。此外，本文所使用的全部数据均来自于国泰安数据库。

3.2 变量说明

被解释变量 企业技术创新投入(LnETI) 陈金勇等[25]采用年末企业研发投入与营业收入的比值作为测量指标。熊朗羽等[26]采用企业研发投入的对数值作为度量指标，并用研发投入强度作为因变量稳健性检验的替代指标。王俊等[27]以被测量年度的企业研发支出总数/总资产作为代理指标。孔令文等[28]选择企业研发投入金额的对数值作为企业技术创新的测量指标。综合以上分析，学术界衡量企业技术创新投入的标准各有不同，本文将企业研发投入数目的对数值来度量其技术创新投入。

解释变量 政府补助(LnSUB) 目前，政府补助的测量方法主要分为“绝对”和“相对”两种，前者主要是对企业所获得的政府补助数额取绝对值，而后者主要是用当年政府补助与营业收入的比例来进行处理[29]。本文政府补助来源于企业定期公告其他收益与营业外收入的总和，参照张永安和关永娟[30]的做法，对企业所获政府补助金额取对数值。

调节变量 企业数字化转型(LnEDT) Kim等[31]将数字化转型定义为利用数字技术改变企业业务，进而对整个行业和社会各个方面产生深远影响。目前，学术界尚未对企业数字化转型的衡量方式制定统一标准。有的学者依据上市公司财务数据作为基础数据来源，如高雨辰等[32]、陈银飞等[33]将企业财务报表中涉及数字化的无形资产数额除以无形资产总额作为企业数字化的代理变量。而有的主要是根据上市公司年报中披露关于数字化转型的文本数据，如王宏鸣等[34]通过爬虫的方式获取沪深A股上市公司的年报文本并汇总数字化转型的关键词。本文考虑到数据获取的难易性，所使用的企业数字化转型数据均来源于国泰安数据库统计的企业数字化转型词频(即人工智能技术、云计算技术、区块链技术、大数据技术、数字技术应用)，同时为避免出现数据异常值，对每年总词频数加1再取对数值。

控制变量 本文参照前人的研究成果，选取资产负债率(Lev)、企业规模(LnSize)、企业成长性(Growth)、董事会规模(LnBoard)、独立董事比例(Indratio)、股权集中度(OC)、总资产净利率(ROA)、企业年龄(Soe)、行业变量(Ind)、年度变量(Year)作为控制变量。

表1 变量相关定义

3.3 模型构建

为验证本文提出的研究假设，构建如下2个基础回归模型。其中，模型1是为了检验政府补助与企业技术创新之间的关系；模型2是为了检验企业数字化转型在政府补助激励与企业技术创新之间的调节作用。

LnETI=α0+α1LnSUB+α2Lev+α3LnSize+α4Growth+α5LnBoard+α6Indratio+α7OC+α8ROA+α9Age+ε

(1)

LnETI=α0+α1LnSUB+α2LnEDT+α3LnSUB×LnEDT+α4Lev+α5LnSize+α6Growth+α7LnBoard+α8Indratio+

α9OC+α10ROA+α11Age+ε

(2)

4 实证研究结果及分析

4.1 描述性统计分析

表2展示了本文所有变量的描述性统计结果。可以看出，企业技术创新投入的最大值是22.191，最小值是14.254，说明制造业企业在创新投入方面存在差异加大；政府补助的最大值是20.966，最小值是11.644；企业数字化转型的最大值是5.056，最小值是0.693，说明制造业企业数字化转型水平存在较大差距；企业财务杠杆的最大值是0.870，最小值是0.056；企业规模的最大值是25.828，最小值是20.035；企业成长性的最大值是3.837，最小值是-0.753；董事会规模的最大值是2.565，最小值是1.609；独立董事比例的最大值是0.600，最小值是0.333；股权集中度的最大值是74.295，最小值是8.124；总资产净利率的最大值是0.232，最小值是-0.391；企业年龄的最大值是34，最小值是7。

表2 描述性统计

4.2 相关性分析

表3展示了所有变量之间的相关系数。其中，政府补助(LnSUB)与企业技术创新投入(LnETI)、企业数字化转型(LnEDT)与企业技术创新投入(LnETI)、企业数字化转型(LnEDT)与政府补助(LnSUB)的相关系数为正，且均在1%显著性水平上显著，初步验证了假设H1和假设H2。本文各变量方差膨胀因子VIF值处于[1.01，2.42]，都小于10，表明变量之间不存在严重的多重共线性问题。

表3 变量之间的相关系数

4.3 回归分析

本文使用面板数据，豪斯曼检验结果的P值为0.0000，所以选用固定效应模型探索政府补助、企业数字化转型与企业技术创新投入三者之间的关系。表4展示了政府补助、企业数字化转型与企业技术创新投入三者之间的基准回归结果。从模型(1)可以看出，政府补助的相关系数为0.049，回归结果在1%显著性水平上显著为正，说明政府补助能够积极促进企业扩大技术创新投入，故假设H1得到验证。由于创新活动拥有正外部性的特质，政府为组织提供补贴可以优化产品结构和改善企业资本构成，在一定程度上帮助企业减轻和分担因科技创新产生的资金压力和风险，促使它愿意参与更多研发活动，从而大大增加技术创新投入。从模型(2)可以看出，企业数字化转型与政府补助交互项的回归结果在1%的显著性水平上显著，且相关系数为0.013，说明企业数字化转型对政府补助与企业技术创新投入起正向调节作用。企业重视数字化转型，会合理使用政府补助的资金并用于研发创新活动，反之则相反。因此，企业数字化转型有助于加强政府补助与企业技术创新投入的关系，故假设H2得到验证。

表4 政府补助、企业数字化转型与企业技术创新投入基准回归结果

4.4 稳健性检验

为进一步考查假设H1、假设H2回归结果是否受因变量测量指标的影响，本文参考文献[35]的做法，采用替代变量法对政府补助、企业数字化转型与企业技术创新投入三者之间的关系进行稳健性检验。结合多数学者的处理方法，用研发投入与营业收入的比值作为测量被解释变量的新指标。从表5可知，替换因变量后的政府补助与企业技术创新投入的相关系数虽有不同但仍为正，且在1%水平上显著，可见政府补助会正向影响企业技术创新投入；企业数字化转型与政府补助的交互项系数为正且在5%水平上显著，企业数字化转型对政府补助与企业技术创新投入的正向调节作用仍显著。替代变量法再次验证了本文结论的可靠性，结果与最初的回归结果也没有发生较大差异。

表5 稳健性检验结果

4.5 异质性分析

李丹丹[36]研究认为，不同企业规模对获得政府补助的反应不同，政府补助对规模较小的企业创新绩效的促进作用更明显。鉴于不同规模企业数字化转型程度不同，对政府补助的敏锐度和接受度可能存在差异，最终影响企业技术创新投入。因此，为进一步分析企业规模异质性对政府补助、企业数字化转型与企业技术创新投入的影响，本文参考杜雯秦等[37]的做法，以中位数为基准将企业规模分为大型、小型两类，对样本数据进行分组回归，结果如表6所示。结合模型(1)可看出，政府补助对企业技术创新投入的积极影响在小型企业组更明显，模型(2)反映出企业数字化转型仅在小型企业组起到调节作用。原因可能在于小型企业承担创新风险能力较弱，难以保障研发活动的资金来源，往往导致参与研发创新的情况不理想，而财政补贴作为政府干预市场经济的有效手段之一，能够提供直接的资金支持；同时，侧重技术层面的数字化转型可以激励政府持续加大补贴力度，继而使制造业企业更有信心坚持技术创新投入；相反，大型企业由于自身拥有支撑研发活动的人力、财力、知识等重要资源，政府补助的影响较小，并且企业注重科技创新，能够快速调整组织架构以推动数字化转型，所以数字化转型的调节作用不显著。

表6 异质性检验结果

5 结论与启示

5.1 结论

本文基于2015—2020年中国A股上市制造业企业的非平衡面板数据，通过基准回归以及稳健性检验实证分析了政府补助、企业数字化转型与企业技术创新投入之间的内在机理，最终得出了以下结论：1)政府补助有助于我国制造业企业增加技术创新投入。当企业获得政府援助的金额越多时，企业增加研发支出的可能性就越大，进而可以增强制造业企业技术创新能力。2)企业数字化转型可以正向调节政府补助对企业技术创新投入的影响。因为企业数字化转型是以信息、技术为基础的演化过程，有助于提高企业技术创新水平和创新成果产出，意味着它可以鞭策企业将政府补助投入到内部创造活动中。3)基于企业规模异质性分析，对于大型企业而言，政府补助对小型企业技术创新投入的促进作用更明显，且企业数字化转型的调节作用仅在小型企业组显著。

5.2 启示

结合前文的理论阐述可知，由于企业在研发基础投入和创新动力方面不足，导致创新成果产出较少，而政府补助作为一把“双刃剑”，一方面可以成为企业开展创新活动的坚实后盾，帮助企业减轻日常经营活动产生的资金压力，另一方面也应当避免企业过度依赖财政资金产生不利于社会经济发展的“寻租”活动，影响企业资源配置和经营绩效等，进而降低机构投资者对企业的投资信心。因此，本文将分别从企业、政府两个方面提出一些政策建议。

从企业层面来讲，一是制造业企业要努力营造创新氛围，高度重视对自主创新能力的培养，加强研发基础构件和人才队伍建设，充分调动企业主体以及员工参与研发创新的积极性，并制定科研人才培养和激励措施，从而形成长期有效的内部管理模式。二是制造业企业要始终坚持以可持续发展为长远战略规划，积极向新技术、新项目靠拢，找准自身薄弱点，突破关键核心技术，不断增强自身核心竞争力，同时要牢牢把握数字化浪潮的时代机遇，全方位实施数字化转型，以驱使企业创新动能转换升级。三是制造业企业必须积极关注政府大力扶持的研发项目，合理配置财政补助资金，提高研发创新活动的经费预算比例，防范化解技术创新投入风险，同时可携手科研院所、行业标杆企业进行多方交流合作，提高创新成果转化效率。

从政府层面来讲，一是政府应着力为制造业企业打造多渠道融资方式和平台，深刻把握投融资市场运行机制，持续优化市场金融信贷体系，缓解企业研发融资压力。二是政府应建立健全财政补贴全过程监管机制，根据制造业企业实际研发情况、地区经济发展现状制定相应的补助标准，将资源用于扶持和保障那些因缺乏资金而无法顺利从事研发活动以及具有创新潜力的制造业企业。三是充分发挥政府补助对企业的激励作用，对具有较多创新产出的制造业企业给予奖励性、优惠性财政政策，鼓励企业勇于创新、敢于创新，引导我国制造业企业加快自主创新步伐，推进我国经济、科技实力向更高阶迈进。

5.3 研究局限性与展望

本文可能存在的局限性在于研究视角偏向于政府补助的正面影响(即激励效应)，没有将政府补助潜在的负面影响(即挤出效应)纳入研究框架中，同时样本是否具有普遍适用性，未来还需要做更多的研究进行验证。未来，可以从不同企业生命周期、企业内部管理、地区差异等视角深入研究政府补助、企业数字化转型与企业技术创新投入之间的影响路径。