企业数字化转型对政府补贴“马太效应”的影响分析

李晓翔，王艳贝，张树含

（安徽大学 商学院，安徽 合肥 230601）

一、引言

当今数字化浪潮席卷全球，数字经济已成为社会经济发展的新动力。面对数字经济时代技术和市场环境的深刻变化，借助数字化的工具和平台推动组织变革，加快产品与服务创新，并以此实现数字化转型，已成为多数企业改善经营绩效、谋求持续竞争优势的战略选择。中国企业总体赶上了数字时代，但数字化改造、网络化协同、智能化升级等多重任务并存，不同企业、行业、区域之间的差异明显。一些行业领军企业或龙头企业借助数字化转型创新能力和优势明显增强，但广大中小微企业受资源及能力的制约，转型问题依然突出。

公平和效率一直是资本分配过程中的两种重要价值取向，作为研发和非研发补贴分配的决策者和执行者，政府制定政策时的价值取向直接决定了资源分配的结果。然而现实中政府面临资源分配问题时很难兼顾效率与公平[1]，在实际分配中方向性和选择性特征体现得很明显[2]，在企业间的分配存在明显的“马太效应”，曾经获得补贴的企业更容易获得后续补贴，以前未能获得补贴的企业未来也较难获得补贴[3]。“强者愈强、弱者更弱”的不平等特征往往存在正反两方面的属性，一方面，不平等有利于刺激后者发愤追赶；另一方面，既得利益者会破坏后者的发展道路，阻碍其发展。为了促进补贴的公平分配，改变“强者愈强、弱者愈弱”的现状，政府显然需要在权衡公平与效率的基础上，突破“马太效应”[1]。数字化转型在企业之间的不同效果是否会影响政府补贴分配决策？是否会出现企业数字化转型越成功越能持续获得补贴的局面？这些问题值得进一步研究。

另外，推进大中小型企业深度合作与良好互动的融通创新受到政府的高度关注和支持。在融通创新的范式下，多元主体的融合能够紧密地结合创新链条上各个环节与各个主体，创新要素流动、知识动态共享以及创新成果转化三方面的畅通机制能够使大企业与中小企业、初创企业“捆绑”成为利益共同体，实现价值共创、利益共享[4]。大中小企业之间的联合是否能够弱化政府补贴“马太效应”的局面，从而将资源更加公平地分配到真正需要的企业？本文据此展开研究，将“企业数字化转型—政府补贴马太效应”纳入统一分析框架，并引入融通创新这一调节变量，深入探究数字化转型对政府补贴“马太效应”的影响。

二、理论分析与研究假设

（一）政府补贴的“马太效应”

现实中，政府补贴分配存在明显的“马太效应”，部分“明星企业”能够持续性获取政府的研发补贴和非研发补贴，而一些需要资金支持的中小型企业获得补贴越来越困难。关于政府补贴“马太效应”的内在机理，在国内外研究的基础上，尝试从以下两个角度来论述补贴“马太效应”形成的根源。

一是基于声誉积累优势。政府与企业之间存在信息不对称的情况，对于过去获取补贴的企业来说，所积累的声誉恰恰可以作为一种信号传递出去，降低这种信息不对称[5]。作为有限理性的政府，为了保证补贴分配的资金能够最大程度发挥作用，政府会倾向选择声誉更好的企业。二是基于绩效积累的优势。政府在补贴对象的选择上会出现失误的情况[6]，且在补贴分配的过程中，需要有效地完成经济和社会目标。为提高补贴资金的使用效率，研发项目成功率较高、经营绩效好的企业更容易被选择。因此提出假设1：

H1：政府的研发补贴和非研发补贴在分配的过程中存在明显的“马太效应”。

（二）企业数字化转型与政府补贴“马太效应”

1.企业数字化转型与政府研发补贴“马太效应”

数字经济时代下，数字化转型逐渐成为了企业决策的重要手段，其本质是实现工业化到数字化的管理模式变革[7]。适度的数字化转型会增强政府研发补贴分配的“马太效应”。第一，对于数字化转型的企业而言，其获取信息和处理数据的能力更强。企业能够更加快速地分析市场未来的方向以及企业的竞争优势和经营风险，战略和方针政策能够及时得到调整。第二，数字技术能够推动企业的技术升级工作顺利开展，培育新的业务项目，拓展基于数字平台的商业模式。企业资源更加有效率地配置到经营部门和个人，市场份额和营业收入增加，经营绩效更优。政府考虑到充分发挥企业经营绩效和补贴金额，会倾向于将补贴优先分配给数字化转型程度更高、经营绩效更好的企业。

当企业数字化转型超过一定水平时，数字化转型面临的高风险特征会加剧政府对企业的消极认知，减弱其持续性获取补贴的可能性。基础设施过度饱和会占用企业人、财、物等资源，增加了资源管理难度，影响了新产品开发绩效[8]。过度数字化转型积累的数据要素会挤占大量生产资源，降低企业资源配置的效率[9]。此外企业过度数字化转型可能会导致转型过程在职能部门的实践层面被阻断，不利于企业经营绩效的提升[10]。最后，随着数字化转型的不断推进，企业涉及的利益相关者会逐渐增多，协调成本增加的同时也加剧了企业的经营风险。因此提出假设2a：

H2a：企业数字化转型与政府研发补贴“马太效应”存在倒U型关系。

2.企业数字化转型与政府非研发补贴“马太效应”

与研发补贴相比，非研发补贴更多的是一种社会效应和除创新之外的其他经济效应，且非研发补贴旨在帮助企业发展组织、提高市场能力、实现增长或创新[11]。企业数字化转型及组织变革能够帮助其更好地将外部技术与内部资源相结合，亦可以使企业管理创新与技术创新的优势发挥互补效应，提高收益预期，帮助企业获得非研发补贴。另外，数字化水平的提升能够帮助企业快速定位市场技术需求，降低客户沟通成本，顺利开展营销活动。此外对于数字化转型的企业而言，其能够通过数字技术构建的数字平台将企业内部各部门之间的业务信息可视化，削弱管理层在会计政策选择方面的自由裁量权[12]，帮助企业获得非研发补贴。虽然伴随着数字化转型程度的提高，企业将要面临的风险也会有所提升，但相对于研发补贴，非研发补贴侧重于企业非研发活动且非研发活动风险相较于研发活动而言要小很多，且非研发补贴包含的负面信息更少[13]。基于此提出假设2b：

H2b：企业数字化转型与政府非研发补贴“马太效应”存在明显的正相关关系。

（三）融通创新的调节作用

1.融通创新在企业数字化转型与政府研发补贴“马太效应”中的作用

融通创新是指以社会实际需求和价值创造为导向，通过资源融合互补、知识协同共享、价值共创共得而实现产学研、大中小企业、国有民营企业协同创新的跨组织合作创新模式，在企业数字化转型与政府研发补贴分配的“马太效应”中能够发挥一定的调节作用。从资源基础观的角度出发，企业作为不同种类的创新资源集合体，创新资源有限，尤其是中小企业创新过程中资源受限程度更高。而融通创新强调同一创新主体不同类型之间的有效融合。对于数字化转型处于适度区间的企业而言，与创新主体之间的有效耦合，能够打破单一主体资源禀赋匮乏、创新能力不足的困境，充分利用创新联合体的资源优势，提高自身创新绩效[14]，帮助企业平稳发展维持现有优势甚至进一步扩大优势[15]。政府补贴的分配也不会单一地集中于经营绩效更好的大规模企业，而是更均衡地在企业之间分配，从而减弱数字化转型对政府研发补贴分配“马太效应”的影响。但是对于数字化转型程度过高或者组织发展处于失衡状态的企业而言，如果不能有效控制数字化转型的节奏，融通创新水平的提高对政府研发补贴分配“马太效应”的削弱效果会急剧下降。因为数字化转型程度过高会增加企业的经营风险，伴随着与创新生态系统的不协调，企业经营绩效会受到质疑，政府在补贴的分配上也会有所斟酌，融通创新的调节作用也微乎其微。因此，提出假设3a：

H3a：融通创新能够削弱数字化转型和政府研发补贴“马太效应”之间的倒U型关系。

2.融通创新在企业数字化转型与政府非研发补贴分配“马太效应”中的作用

对于非研发补贴分配的“马太效应”而言，融通创新能够弱化企业数字化转型与政府非研发补贴分配“马太效应”之间的正相关关系。一方面，融通创新意味着企业能够通过各类交易契约以及合作协议等实现企业与外部创新主体之间的信息、知识、技术以及资源的交互，充分利用外部创新主体的创新优势，将创新外部化以实现企业技术创新以及产品开发等一系列过程。企业创新合作的不确定性和机会主义行为有所减少，创造价值的能力上升，政府提供资金支持的动力增加。伴随着各类型企业之间资源配置效率的提高，政府的补贴资金将不再局限于单一的大规模企业，而是更多元化地在不同规模企业之间分配，政府补贴资金亦能真正分配到需要补助的企业。另一方面，基于信号理论，不同规模的大中小企业的耦合在一定程度上能够增加外界对中小企业创新能力的认可，向外部释放企业可靠以及具备市场竞争力的信号。积极的信号亦能减弱政府对企业未来经营的不确定性感知，提高补贴资金分配的意愿，打破企业持续得不到补贴资金的困境，获取更多的资源。因此，提出假设3b：

H3b：融通创新能够弱化企业数字化转型和非研发补贴“马太效应”之间的正相关关系。

三、研究设计

（一）样本选取及数据来源

选取沪深A 股及创业板上市公司作为初始研究样本，剔除异常数据和无效数据，最终样本确定为2010—2020年的非平衡面板数据。数据预处理如下：（1）剔除关键变量数据缺失的样本；（2）剔除ST、ST*类和金融行业的样本；（3）为减少异常值带来的不利影响，对所有连续变量进行1%和99%的缩尾处理，总计获得12 746个观测值。企业相关数据来自国泰安数据库（CSMAR）、WIND数据库，部分企业年报数据主要从深圳证券交易所、上海证券交易所官方网站获得。

（二）变量设定

1.被解释变量：政府补贴“马太效应”。政府补贴细分为研发补贴（RDS）和非研发补贴（NRDS），“马太效应”主要用来衡量企业获得研发和非研发补贴的连续性。因此关于政府补贴是否存在“马太效应”，借鉴李奎和杜丹（2022）[3]的研究，用Probit模型分析前一期获得补贴的企业对于当期获得补贴影响的大小。

关于补贴“马太效应”程度的测量，借鉴谢理和何文韬（2022）[16]等的研究，将政府补贴分配的“马太效应”操作化为企业是否连续收到补贴。关于研发补贴和非研发补贴的测量，参考吴伟伟和张天一（2021）[17]的研究进行数据收集和实证检验。

2.解释变量：企业数字化转型（Digit）。借鉴吴非等（2021）[18]的研究，使用文本分析法构建企业数字化转型指标，借助Python 对上市公司年报中的数字技术词频进行文本提取形成数据池，基于数字化相关词频数量作为企业数字化程度的代理变量，用Digit表示，Digit值越大表明实体企业数字化转型程度越高。

3.调节变量：融通创新（Coinn）。融通创新是指企业与外部创新主体之间资源高度融合，协作高度畅通，是一种深层次的合作创新模式。现有关于融通创新的实证研究较为有限，因此本文从融合度和创新度两个角度构建融通创新指标，然后利用熵值法进行拟合得到综合指标，利用这一综合指标作为融通创新的代理变量。

4.控制变量。为提高回归结果的准确度，借鉴吴伟伟和张天一（2021）[17]、吴非等（2021）[18]、李奎和杜丹（2022）[3]等的研究，对以下变量进行控制：企业年龄（Age）、固定资产占比（Fixed）、营业收入增长率（Growth）、流动比率（Current）、投资收益率（ROI）、股权集中度（Top10）、董事会规模（Dscale）、独立董事人数（Dperson）、研发投入（R&D）。此外，还控制了行业（Industry）和年份（Year）。

（三）模型设定与实证策略

为研究政府补贴分配是否存在“马太效应”，将政府研发补贴和非研发补贴的t-1期分别作为自变量，利用Probit模型分析前一期获得研发补贴和非研发补贴对当期获得补贴的影响大小，并构造模型1和模型2：

其中，β0表示常数项，β1表示回归的系数，i与t分别表示企业与年份，∈it表示随机扰动项，下同。

为研究企业数字化转型对政府研发补贴“马太效应”的倒U型以及对政府非研发补贴“马太效应”的线性影响，构造模型3和模型4：

为了检验融通创新是否调节数字化转型与补贴“马太效应”之间的关系，构造模型5和模型6。此外，由于交互项的存在，对所涉及到的变量进行了中心化处理。

四、实证结果与分析

（一）基准结果分析

由表1描述性统计结果，研发补贴和非研发补贴的均值分别为2.606和5.480，可以看出企业在政府补贴的获取方面存在较大不同。数字化转型最小值和最大值分别为0和4.174，标准差为0.803，表明样本企业在数字化转型程度方面有所差异，这与以往学者研究基本一致。融通创新的均值为21.91，最小值为7.524，最大值为52.12，说明企业的融通创新程度仍有待提升。同时控制变量的结果与已有研究基本一致。

（二）共线性分析与豪斯曼检验

采用方差膨胀因子法（VIF）检验变量之间是否存在多重共线问题，主要变量的VIF均值小于2，故不存在多重共线性问题。此外，由Hausman检验结果显示，P值为0.000<0.05，拒绝采用随机效应模型的原假设，故本文采用固定效应模型进行回归统计。

（三）数字化转型与政府补贴分配“马太效应”

1.政府补贴“马太效应”

表2报告的是政府补贴“马太效应”的检验结果。从模型（1）和（2）可以看出，企业t-1期获得的研发补贴和非研发补贴对企业在t期获得补贴存在1%水平上的显著正向影响，假设H1得到验证。

表2 政府补贴“马太效应”

2.数字化转型与政府补贴的“马太效应”

表3为数字化转型与政府补贴分配“马太效应”的回归结果。从模型（3）可以看出，数字化转型（Digit）一次项系数为1.823，平方项（Digit2）系数为-0.727，且分别在5%和1%水平上显著，企业数字化转型对研发补贴的“马太效应”具有先促进后抑制的倒U 型影响。为了进一步验证倒U 型关系，使用utest 命令对U 型关系进行检验，结果显示数字化转型与补贴“马太效应”关系的斜率呈现先正后负的特征，数字化转型的极值点位于1.3314，恰好位于95% Fieller 区间[0.6252，1.7863]内。最后，U 型关系整体检验的P 值为0.0067<0.01，因此可以拒绝虚无假设，假设H2a得到验证。模型（4）中，企业数字化转型（Digit）的回归系数为1.754，在1%水平上显著，证明企业数字化转型对于非研发补贴的“马太效应”存在正向影响，假设H2b得到验证。

表3 企业数字化转型与政府补贴“马太效应”

表4 替换数字化转型变量测量方式

表5 剔除部分样本的回归结果

3.融通创新的调节作用

为了证明融通创新对企业数字化转型与补贴分配“马太效应”关系的影响，在模型（3）和模型（4）的基础上加入融通创新这一连续变量。表3模型（7）中数字化转型平方项与融通创新的交互项（Coinn1*Digit2）的系数为0.005，在10%水平上显著为正，假设H3a 得到验证。模型（8）中数字化转型与融通创新交互项（Coinn1*Digit）的系数为-0.007，回归结果在10%水平上显著，说明融通创新能够弱化数字化转型与非研发补贴“马太效应”之间的正相关关系，假设H3b得到验证。

五、稳健性检验

为了增强结果的可靠性，采用以下方法进行稳健性检验：一是替换解释变量的测度方法。借鉴袁淳等（2021）[19]的做法重新构建数字化转型指标之后进行回归，回归结果与上述假设一致。二是删除部分样本。剔除了数字化转型程度较高的软件和信息技术相关的服务业，回归结果与前文假设基本一致。

六、进一步分析

从企业的自身微观特征差异方面来做进一步的分析。

（一）对企业规模进一步分析

根据企业当年的员工人数将样本划分为大型企业和中小型企业，从表6回归结果可以看出，企业数字化转型具有一定的规模效应，就融通创新的调节作用而言，对于大型企业的调节作用更为显著。

表6 企业规模的进一步检验

2.对企业生命周期进行进一步检验

借鉴谢佩洪和汪春霞（2017）[20]的研究，将企业的生命周期划分为成长期、成熟期、衰退期三个阶段。从表7比较系数可以看出，成熟期企业的显著性系数要明显大于成长期和衰退期的企业。造成这一结果的原因可能是成长期和衰退期的企业内部治理机制均不太完善，而成熟期的企业创造现金流的能力和获得外部资本的能力比较强，其资金、人才、信息等方面的技术优势也比较强，更有利于其获取补贴。

表7 企业生命周期的进一步检验

七、结论与建议

本文从理论层面梳理了政府补贴分配“马太效应”产生的内在机理，并从微观视角实证检验了企业数字化转型对政府补贴分配“马太效应”的影响，主要结论如下：一是总体上看，企业的数字化转型对政府研发补贴“马太效应”具有倒U型影响，对政府非研发补贴“马太效应”具有正向影响。二是融通创新在数字化转型影响政府补贴“马太效应”的关系中发挥着调节作用，其负向调节数字化转型和研发补贴“马太效应”之间的倒U型关系，弱化数字化转型与政府非研发补贴“马太效应”之间的正相关关系。三是异质性分析发现，数字化转型与政府补贴“马太效应”的关系在大规模企业、成熟期的企业之间更为显著。

基于以上结论，提出如下建议：

第一，政府要重视补贴“马太效应”问题的存在，补贴分配不能一味地重效率、轻公平。为此要加大关注连续得不到补贴的企业，建立一套积极的激励机制和竞争机制，调动企业创新的积极性，提高企业对研发活动的重视度，改善生产效率，增加获取补贴的机会。此外，政府还应转变传统的补贴思维方式，扩大补贴在异质性企业之间的差异，制定更为客观和有针对性的补贴政策，实现补贴资金分配公平与效率的协调发展。

第二，要充分发挥融通创新在数字化转型和补贴分配“马太效应”中的调节作用。政府要基于市场主体的需求，支持大企业搭建大中小企业融通创新发展服务平台，对创新成果突出的企业给予一定的财政奖励支持；建立健全研发合作知识产权保护的法律法规，进一步补充和完善融通创新模式下知识产权利益分配的支持政策，推动创新资源持续开放共享，充分发挥大型企业的规模效应，为中小企业的融通创新提供引领和带动作用。

第三，数字化转型仍然是企业必须重视的战略布局，因此企业在数字化转型的过程中要关注数字化转型对于企业获取补贴的影响，还要注意转型的时机和速度要与企业自身的性质及发展阶段相结合，要考虑到企业现有的生产模式、生产资源、战略选择以及经营风险，避免为了获得政府补贴而盲目地进行数字化转型，减少政府对企业的消极认知，帮助企业获取政府研发和非研发补贴。