許長新，黃杏婷，陳燦君

(河海大學商學院，江蘇 南京 211100)

水是人類生存發(fā)展中不可割舍的必需品，也是國家經濟發(fā)展的必要資源。近年來，由于存在城市水資源逐步匱乏、地下水超采嚴重、水生態(tài)環(huán)境惡化以及水資源污染嚴重等問題，我國水資源現狀不容樂觀。為此，負責生產供應以及水污染處理的水資源企業(yè)持續(xù)健康成長已成為國民經濟發(fā)展和人民穩(wěn)定生活的前提和重要保障。企業(yè)的健康成長通常表現為通過優(yōu)化自身發(fā)展過程中關鍵生產要素和產出的變化率來增加其自身價值[1-2]。企業(yè)成長性的具體量化表現為企業(yè)獲得的超額利潤,即企業(yè)的持續(xù)經營價值[3]。企業(yè)獲得超額利潤的能力主要來源于企業(yè)的市場優(yōu)勢、技術優(yōu)勢以及其他壟斷性的優(yōu)勢[4]。因此，通過內部研發(fā)活動獲得競爭優(yōu)勢有助于水資源企業(yè)提高自身的市場競爭力，實現持續(xù)健康成長。此外，水資源企業(yè)自身存在自然壟斷等天然特點，單一依賴于市場機制并不能滿足公共利益，還會降低人們的生活和消費水平，政府必須建立相應的財政補助來調節(jié)市場，保障社會穩(wěn)定[5]。

現階段，關于研發(fā)投入和企業(yè)成長之間關系的研究大多以高新技術企業(yè)作為研究對象，針對水資源企業(yè)的研究較少。水資源企業(yè)屬于維持公共服務基礎設施的產業(yè)，其生產經營所產生的盈虧狀況一直以來多由企業(yè)所在的地方財政承擔。雖然現如今許多水資源企業(yè)都進行了市場化改革，但其實質上仍然依附于政府，生產經營的過程受政府影響較大，并非完全獨立的經濟主體。與高新技術企業(yè)不同，水資源企業(yè)關于研發(fā)投入的配置和研發(fā)活動的決策可能會受到政府的主導，進而對企業(yè)的后續(xù)成長產生不同的影響，從而導致關于高新技術企業(yè)的研究結論可能并不完全適用于水資源企業(yè)。因此，本文基于中國水資源企業(yè)2012—2020年的微觀數據，對研發(fā)投入與企業(yè)成長的關系進行了實證分析，考察了政府研發(fā)補助對水資源企業(yè)研發(fā)投入與企業(yè)成長兩者間關系的調節(jié)作用。

企業(yè)成長是知識和技術的積累以及企業(yè)市場核心競爭力共同作用的結果[6-7]。進行研發(fā)活動是企業(yè)獲得新知識和新技術以及增強核心競爭力的主要途徑之一。新技術的開發(fā)有助于企業(yè)優(yōu)化資源配置結構，提高生產效率，完善產品品質；新產品的產出有助于企業(yè)在市場上搶占先機并對其他企業(yè)形成進入壁壘。這些研發(fā)產出賦予了企業(yè)更強大的核心競爭力，使得企業(yè)在市場上實現銷售增長及獲得超額利潤，最終實現企業(yè)成長。當前學者們關于研發(fā)投入和企業(yè)成長兩者間關系進行了大量的研究，一般認為研發(fā)投入與企業(yè)成長之間呈現正向促進的線性關系，如劉光彥等[8-11]認為企業(yè)研發(fā)投入程度越大，技術創(chuàng)新能力越強，企業(yè)成長性越好。但是也有部分學者認為研發(fā)投入與企業(yè)成長之間并不是呈現純粹的線性關系，如王楠等[12-13]研究發(fā)現企業(yè)創(chuàng)新能力和企業(yè)成長之間并未呈現正相關關系，而是呈現顯著的區(qū)間效應，只有在特定的范圍內，技術創(chuàng)新能力的增強才有助于企業(yè)成長。企業(yè)的研發(fā)活動是一項需要大量人力資源以及物質資源投入且風險高、回報期長的戰(zhàn)略性投資活動[14]。因此，企業(yè)的前期研發(fā)投入可能會形成暫時沒有回報的資源浪費，導致企業(yè)其他方面的資源投入受到限制，進而對企業(yè)的經營和后續(xù)成長造成限制[15]。

現階段關于政府補助如何在研發(fā)投入與企業(yè)成長之間發(fā)揮調節(jié)作用這一問題的研究較少，學者們大多將研究重點放在政府研發(fā)補助如何影響研發(fā)投入上。學者們認為政府研發(fā)補助對企業(yè)研發(fā)投入主要發(fā)揮著激勵效應和擠出效應兩種作用，如呂曉軍等[16-19]研究發(fā)現政府研發(fā)補助能夠激勵企業(yè)增加研發(fā)投入，有效緩解其內部資金緊張問題，且為企業(yè)進行相關的研發(fā)活動分攤風險；而呂久琴等[20-21]研究發(fā)現政府研發(fā)補助能夠部分或全部擠出企業(yè)自身的研發(fā)投入。地方政府官員之間“為增長而競爭”的錦標賽[22]、“尋租”行為以及政府的監(jiān)管制度不完善、不健全導致企業(yè)將部分本應用于研發(fā)活動的政府資助或內部研發(fā)資源挪用到一些“短平快”項目。但也有部分學者認為政府研發(fā)補助對企業(yè)研發(fā)投入并非單純的激勵或擠出效應，而是存在非線性影響，如傅利平等[23]研究發(fā)現政府研發(fā)補助對企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新產出存在倒U形曲線關系。而對于研發(fā)投入與企業(yè)成長，政府研發(fā)補助所伴隨的政府對企業(yè)的考核要求會促使企業(yè)不斷優(yōu)化自身內部的研發(fā)和管理流程，借助提高研發(fā)投入的利用率以及經營績效來滿足這些要求[24]。同時，為保證政府財政資金的有效使用，政府通常會越位干預企業(yè)研發(fā)活動的相關決策[25]，扭曲企業(yè)研發(fā)資源配置，從而對企業(yè)成長產生消極影響[26]。

基于上述原因，本文提出如下假設：水資源企業(yè)成長與研發(fā)投入之間呈現U形曲線關系，政府研發(fā)補助對研發(fā)投入和企業(yè)成長兩者間的關系具有調節(jié)作用。

1 研究方法與數據

1.1 企業(yè)成長性評價指標體系

現有的研究對企業(yè)性成長的定義不一。學者們所討論的企業(yè)成長性表現主要可歸納為企業(yè)規(guī)模擴大，企業(yè)內部組織結構不斷完善、成熟以及功能的優(yōu)化[27]，企業(yè)經營資源的積累、創(chuàng)新變革[28]以及企業(yè)對經濟社會的貢獻等[1]。本文借鑒陳曉紅等[29]的研究，將企業(yè)成長性定義為企業(yè)在自身發(fā)展過程中增加企業(yè)價值的能力，而企業(yè)價值可以利用企業(yè)自身經濟利潤增長等相關財務指標來衡量。企業(yè)成長性測量模型采用了總資產增長率(X1)、凈利潤增長率(X2)、利潤總額增長率(X3)、營業(yè)利潤增長率(X4)、營業(yè)收入增長率(X5)、每股凈資產增長率(X6)等6個指標變量，通過對這些指標變量進行因子分析，從規(guī)模和效益兩個方面的持續(xù)增長反映企業(yè)的成長性。為便于研究，對選取的數據進行標準化處理和可行性分析，確定其是否適用于因子分析以及因子分析結果是否可靠。根據主成分系數表達式以及主成分方差貢獻率，利用線性回歸公式得出各企業(yè)的成長性綜合得分，從而對企業(yè)成長性做出綜合評價。

1.2 實證模型構建

研發(fā)投入和企業(yè)成長之間相互依賴又相互影響，企業(yè)成長變動會直接影響企業(yè)未來的研發(fā)投入，而研發(fā)投入又會影響企業(yè)的后續(xù)發(fā)展成長。因此，在研究研發(fā)投入和企業(yè)成長兩者間關系時可能會遇到動態(tài)內生性問題?；诖?，本文借鑒郝云宏等[30]的研究，采用系統廣義矩估計法(SYS-GMM)進行動態(tài)面板估計并解決動態(tài)內生性問題，采用經典回歸方法進行靜態(tài)面板估計，分別建立固定效應模型和隨機效應模型：

(1)

(2)

式中：G為衡量企業(yè)價值持續(xù)增長能力的指標，代表企業(yè)成長性；I為企業(yè)研發(fā)經費投入，代表企業(yè)研發(fā)投入；T為企業(yè)總資產周轉率；S為企業(yè)規(guī)模；Y為年度變量；εi,t為模型的隨機誤差項，?、β均為待估計的變量回歸系數；i為企業(yè)序號；t為所選取的時間跨度。企業(yè)規(guī)模為企業(yè)總資產的對數，企業(yè)規(guī)模與企業(yè)成長之間存在顯著的相關關系[12]?？傎Y產周轉率為營業(yè)收入與資產總額期末余額的比值，能用于衡量企業(yè)資產投入轉化為產出的速度，是企業(yè)營運能力的重要體現，對企業(yè)成長產生重要影響。年度變量設置為虛擬變量是為了控制年份對本文研究產生影響，若處于當年則該變量取值為1，否則取值為0。

為驗證政府研發(fā)補助對研發(fā)投入與企業(yè)成長兩者間關系的影響，本文將政府研發(fā)補助作為調節(jié)變量，加入政府研發(fā)補助以及政府研發(fā)補助與研發(fā)投入平方項的交互項，建立模型(3)并進行系統廣義矩估計。

(3)

1.3 模型指標數據

考慮到2007年開始實施的新會計準則中“上市公司對研究與開發(fā)費用的費用化和資本化部分分別披露”的規(guī)定，加之水資源企業(yè)早期的數據缺失較為嚴重，為了保證數據的完整性以及結果準確性，本文選取2012—2020年上市交易且主營業(yè)務中包括水生產和供應、水污染治理或者污水處理的企業(yè)作為研究樣本，相應數據來源于國泰安數據庫。對數據進行以下操作：①篩除財務情況不良的上市企業(yè)；②篩除相關變量數據缺失或者數據異常的上市企業(yè)；③對所有連續(xù)變量最終數據作Winsorize縮尾處理，即對所有連續(xù)變量 1%以下和99%以上的分位數做極端值處理，以消除極端值的影響。

2 實證分析

2.1 實證結果

KMO檢驗和Bartlett檢驗主要用于檢驗變量是否適合進行因子分析，當KMO檢驗值大于0.5以及Bartlett檢驗對應的P值小于0.05時，一般認為所選變量適用于因子分析。根據KMO檢驗和Bartlett檢驗結果，對衡量企業(yè)成長性的相應指標進行因子分析所得的KMO檢驗值為0.620(大于0.5)，Bartlett檢驗觀測值為761.209，其對應的P值接近于0(小于0.05)，顯著性水平小于5%，表明各變量間信息重疊度高，該組變量適用于因子分析。且?guī)缀跛械闹鞒煞侄及嗣總€原始變量80%以上的信息，說明各因子對原指標的代表性都較高。由表1可知，3個因子的特征值分別是2.375、1.737和1.211，均大于1，并且經過方差極大值旋轉前3個因子的累計貢獻值就達88.729%，說明保留3個主成分是合適的。根據表1以及表2，可以得出以下適用于計算各企業(yè)成長性綜合得分的公式：

F1=0.009X1+0.417X2+0.432X3+0.255X4-
0.134X5-0.033X6

(4)

F2=0.536X1+0.016X2+0.007X3-0.112X4-
0.004X5-0.559X6

(5)

F3=-0.006X1-0.071X2-0.125X3+0.483X4+
0.711X5-0.084X6

(6)

F=39.587F1/88.729+28.955F2/88.729+
20.187F3/88.729

(7)

表1 方差貢獻率

表2 各因子得分

采用模型(1)的靜態(tài)面板估計結果見表3，固定效應回歸和隨機效應回歸中研發(fā)投入平方項對企業(yè)成長的影響系數分別為0.002 6和0.001 2，分別在5%和10%水平上顯著為正。采用模型(2)的系統廣義矩估計結果見表4，研發(fā)投入平方項對企業(yè)成長的影響系數為0.004 8，且在1%水平上顯著為正。靜態(tài)面板估計所得到的系數更小，表明若不考慮企業(yè)研發(fā)投入的內生性的問題，研究結果會低估研發(fā)投入對企業(yè)成長的影響程度。AR檢驗主要用于檢驗隨機擾動項是否存在序列相關性，AR(1)和AR(2)分別對應一階自相關和二階自相關。估計結果中AR(1)和AR(2)的P值分別小于0.1及大于0.1，表示模型的隨機誤差項存在一階自相關，且不存在二階自相關，說明動態(tài)模型的設定合理。Sargan檢驗主要用于檢驗模型中工具變量的選擇是否有效。Sargan檢驗的P值大于0.1，表示工具變量的選擇是有效的。在下文的系統廣義矩估計結果中，AR檢驗中AR(2)的P值以及Sargan檢驗的P值均大于0.1，說明樣本均通過AR檢驗和Sargan檢驗。

表3 研發(fā)投入與企業(yè)成長關系的靜態(tài)面板估計結果(模型(1))

靜態(tài)面板估計和動態(tài)面板估計結果都表明研發(fā)投入與企業(yè)成長呈U形曲線關系?？梢娧邪l(fā)投入與企業(yè)成長之間存在顯著的區(qū)間效應，即當研發(fā)投入水平較低時，其對企業(yè)成長的影響是負向的, 但當研發(fā)投入水平到達一定程度之后，隨著研發(fā)投入的增加，研發(fā)投入對企業(yè)成長產生正向影響，這也印證了本文的假設。

政府研發(fā)補助對研發(fā)投入和企業(yè)成長調節(jié)的系統廣義矩估計結果見表5。在加入政府研發(fā)補助變量并采用模型(3)的系統廣義矩估計結果中，研發(fā)投入平方項的系數為0.003 1，且在5%水平上顯著為正，表明政府研發(fā)補助確實在研發(fā)投入和企業(yè)成長兩者關系中發(fā)揮調節(jié)作用，且在政府研發(fā)補助的作用下，研發(fā)投入與企業(yè)成長同樣呈U形曲線關系。

表4 研發(fā)投入與企業(yè)成長關系的系統廣義矩估計結果(模型(2))

表5 研發(fā)投入、政府研發(fā)補助和企業(yè)成長的系統廣義矩估計結果(模型(3))

與未加入政府研發(fā)補助的模型回歸結果相比，研發(fā)投入平方項的系數絕對值變小，表明企業(yè)研發(fā)投入和企業(yè)成長兩者之間關系的U形曲線坡度變緩。

2.2 穩(wěn)健性檢驗

為確保文中相關結論的有效性和準確性，本文采取重新定義解釋變量的方式對回歸結果進行了穩(wěn)健性檢驗。除了純粹的資金投入，水資源企業(yè)研發(fā)投入還包括優(yōu)秀的研發(fā)人員投入。因此，本文參考張棟等[31-34]的研究，采用研發(fā)人員占企業(yè)全體員工的比例作為衡量水資源企業(yè)研發(fā)投入的替代指標進行穩(wěn)健性檢驗，同樣依據模型(1)、模型(2)和模型(3)進行靜態(tài)面板估計和動態(tài)面板估計。

由表6和表7對應的穩(wěn)健性檢驗結果可知，進行固定效應回歸和隨機效應回歸所得的研發(fā)投入平方項的回歸系數分別為0.104和0.088，且回歸系數都在10%的水平上顯著為正。進行系統廣義矩估計所得研發(fā)投入平方項的回歸系數為0.193，且回歸系數在1%水平上顯著為正。水資源企業(yè)研發(fā)投入平方項的回歸系數都為正，說明水資源企業(yè)研發(fā)投入與企業(yè)成長之間確實呈U形曲線關系。

表6 穩(wěn)健性檢驗中研發(fā)投入與企業(yè)成長關系的靜態(tài)面板估計結果(模型(1))

由表8可知，在加入政府研發(fā)補助變量的系統廣義矩估計結果中，研發(fā)投入平方項的系數為0.032，與沒加入政府研發(fā)補助的模型回歸結果相比，研發(fā)投入平方項的系數絕對值變小了，表明研發(fā)投入和企業(yè)成長二者之間關系的U形曲線坡度變緩。穩(wěn)健性分析中其余變量的系數符號與原回歸相同，且在不同程度下顯著。因此，本文構建的模型基本通過穩(wěn)健性檢驗。

3 結論及建議

a.水資源企業(yè)研發(fā)投入與企業(yè)成長之間呈U形曲線關系，即研發(fā)投入與企業(yè)成長之間存在顯著的區(qū)間效應。當企業(yè)的研發(fā)投入水平較低時，其對企業(yè)成長產生負向影響；但當企業(yè)的研發(fā)投入水平到達一定程度之后，隨著研發(fā)投入的增加，企業(yè)能夠獲得與研發(fā)投入大抵相當或者更多的價值回報，此時進行研發(fā)投入會對企業(yè)成長產生正向影響。

b.政府研發(fā)補助確實在水資源企業(yè)研發(fā)投入與企業(yè)成長兩者間關系中發(fā)揮調節(jié)作用，且使得兩者關系呈現出的U形曲線坡度變得更加平緩。當企業(yè)的研發(fā)投入處于較低水平時，政府研發(fā)補助的“擠出效應”能使其在一定程度上替代企業(yè)內部資金作為研發(fā)投入，有效緩解企業(yè)由于進行研發(fā)活動所帶來的資金緊張以及由此對企業(yè)成長產生的消極影響。當企業(yè)的研發(fā)投入處于較高水平時，企業(yè)對政府研發(fā)補助的過度依賴會使得企業(yè)將自身研發(fā)資金投入挪作他用，導致企業(yè)總研發(fā)投入相應減少，進而減弱研發(fā)投入對企業(yè)成長產生的積極影響。

c.提出如下建議：①水資源企業(yè)要加大研發(fā)投入的強度和力度，研發(fā)投入的增加有助于研發(fā)成果的產出；②水資源企業(yè)應該主要依靠自身的研發(fā)投入，而將政府研發(fā)補助作為輔助性投入；③政府部門應制定更為廣泛適用的創(chuàng)新支持政策，完善監(jiān)管體系，為企業(yè)構建良好的制度環(huán)境。

表7 穩(wěn)健性檢驗中研發(fā)投入與企業(yè)成長關系的系統廣義矩估計結果(模型(2))