研發投入、政府支持驅動農業企業績效提升效應研究

白全民　張同義　李曉力

摘要：研發經費投入強度是國內外通用的評價企業創新能力的重要指標，也是政策扶持企業創新的重要依據之一。政府對農業上市公司一般性財政扶持力度比較大，且開始對創新活動進行重點支持。本文以2012～2016年48家農業上市公司為樣本進行了實證檢驗，結果顯示：研發經費投入量而非研發經費投入強度對農業企業績效提升具有正向作用，政策側重點需要轉變；政府一般性財政補貼對企業績效提升的作用并不明顯，為提升創新驅動效果，需要更好地與農業企業創新活動結合進行實施。

關鍵詞：研發經費投入強度；研發經費投入量；政策扶持；農業企業

中國分類號：C939 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2018.02.007

1 問題的提出

農業企業是農業產業的主體要素，代表著我國現階段先進農業生產力，是推動現代農業發展的龍頭和連接農民與市場的紐帶，對帶動經濟發展、調整產業結構和提高農民收入方面起著至關重要的作用（張利庠， 2007）。現階段，創新驅動已成為企業持續、健康發展的關鍵因素，其中研發經費投入則是一項關鍵核心指標。只有明確研發投入對企業價值提升具有切實的正向作用，才能有效激勵企業持續加大投入。按照以往研究，研發支出對企業的利潤一直是正面的影響（Robert， 2001；Shah， 2008；Pindado，2010），但更深入的研究發現，研發支出如何成功地轉化為業績提升的關系還不清楚，研發強度很高的行業未來利潤也具有很高的不確定性（Chan， 2001）。更深入地分析發現，目前大部分研究為了保證樣本間的可比性，均采用了研發經費投入強度這一指標進行分析，且我國在政策制定方面也大都將研發經費投入強度作為一項重要評價指標，而研發經費投入量則關注較少。受農業行業特點及我國發展現狀的限制，目前我國農業企業普遍投入較低，尤其是投入強度更低。但通過分析48家上市公司數據發現（見圖1），2012～2016年，研發投入強度雖然在不斷降低，但研發投入量則在不斷增加。可見，兩者變動趨勢并不一致，這也造成目前不同學者在研發經費投入對農業企業價值提升影響方面完全相反的研究結論（黃潔莉 等， 2014；姚瓊 等，2015）。因此，到底研發經費投入以哪種方式提升了農業企業的績效，還需要展開進一步分析，這不僅影響該領域的研究科學性，同時對轉變傳統政策著力點也具有非常重要的現實指導意義。

另外，農業屬于比較利益相對偏低的弱勢產業，但鑒于農業企業在國民經濟中的基礎性作用，我國政府對農業企業（尤其是上市公司）給予了諸多優惠政策，主要包括財稅減免政策、財政補助、公益補貼、價格補貼以及出口創匯貼息等（彭熠， 2009），這些支持也成為農業企業績效提升的關鍵所在。對農業企業的支持也是大多數國家農業政策的核心。但根據徐琳等（2013）對江西省農業企業的研究發現，扶持政策對龍頭企業的行為績效的變化的確起了一定作用，但是基于農戶和企業視角的行為績效不但沒有提高，反而下降了。因此，在當前大背景下，政府支持在農業企業中發揮的作用是否發生了變化，或者政策支持如何與創新驅動更好地配合從而發揮更大作用，讓其具備一定的“自生能力”，也成為當下需要重點解決的問題。

本文將以我國科技型農業上市公司為分析對象，首先圍繞研發投入、政府支持以及兩者交互作用對其發展績效（包括企業價值、財務績效兩方面）的影響提出研究假設，繼而對其進行實證分析進行檢驗。這一方面豐富了有關農業企業創新發展的文獻，另一方面也為我國農業企業更好地發展提供了一定的現實指導。

2 理論發展與假設

2.1 研發經費投入與農業企業績效

企業開展的所有研發活動最終都會顯示在研發經費投入上，因此研發經費投入成為衡量企業研發情況的一項重要指標。研發經費投入一般包括兩個指標，一是研發經費投入量，另一個就是研發經費投入強度，即研發經費投入量與主營業務收入的比值，目前后者在學術界、政府及社會層面被更多地認可。但理論上，研發經費投入強度指標的變動背后隱含著9種情況，以研發經費投入強度降低為例，其可以通過以下3種方式實現（以R&D;代表研發經費投入量，以R代表主營業務收入），即：（1）R&D;減少，R減少，且R&D;減少率>R減少率；（2）R&D;不變，R增加；（3）R&D;增加，R增加，且R&D;增長率

假設1a：農業上市公司研發經費投入量對企業績效有正向影響，但有滯后效應；

假設1b：農業上市公司研發經費投入強度對企業績效影響為負，也存在滯后效應。

2.2 政府支持與農業企業績效

當前，農業上市公司都受到不同程度的政府政策支持，這些公司依賴的政府優勢資源是企業績效提高的關鍵因素（劉云芬等， 2015）。李道和（2011）以2003～2010年江西省26家農業龍頭企業的面板數據為依據，研究政策支持和龍頭企業績效的關系，結果發現稅收減免對企業績效的影響顯著為正。政府支持，尤其是政府的財政補貼，可以在投入當年直接增加企業的現金流量，提升企業的償債和投資能力（金賽美，2003），但從企業活力能力的長遠角度來看，對企業每股凈資產的提高并無顯著影響，即對企業長期績效增長無顯著影響（林萬龍等， 2004）。而且過度依賴政府補貼還有可能損害主營業務的盈利能力，阻礙企業績效的持續性增長，甚至導致績效下滑（鄒彩芬，2004）。但近年來，由于創新驅動戰略對政策扶持方式的引導，中央和地方政府對農業企業的一般性扶持比重逐漸減少，而針對特殊項目尤其是技術創新的專項扶持不斷增加。因此，提出以下假設：

假設2：政府支持對農業企業當期財務績效有正向影響，是否顯著有待檢驗。

2.3 創新驅動、政府支持對農業企業績效的交互影響

一般來說，政府對農業企業的創新扶持都設定了一定的門檻，并需與其他企業競爭，比如企業自身研發投入強度達到一定比例、有一定數量的知識產權成果等。因此，在創新驅動背景下，隨著財政資助開始更多地向技術創新領域傾斜，本文提出關于研發經費投入量與政府扶持對農業企業績效的交互作用的假設：

假設3：研發經費投入量與政府扶持對其財務績效具有正向影響，但具有一定的滯后效應。

3 研究設計

3.1 樣本選取

本文以2012～2016年有研發經費投入的農業上市企業作為樣本進行分析。為保證研究樣本的一致性和數據的連續性，以2012年為基年，以中國證監會《上市公司行業分類指引》（2012年修訂）中確定的農林牧漁業、農副產品加工業以及木材加工為分析行業，確定有研發經費投入的農業上市公司共55家，通過進一步分析主營業務范圍，剔除掉非農收入占比過大的羅牛山、大亞圣象、兔寶寶、升達林業、星河生物、哈高科、通威股份7家企業后，最終確定研究樣本數量為48家。

3.2 變量設計

3.2.1被解釋變量

研究企業績效一般選用財務績效和企業價值兩類指標。一般來說，財務績效是企業價值的內核，由于后者難以準確衡量，且Cornett et al.（2007）指出財務績效比Tobin's Q更能反映企業的績效。且兩者具有較強的相關性，因此本文僅利用財務指標來研究企業績效。資產收益率（ROA）是衡量企業資產利用效率的重要指標，為凈利潤與平均資產總額的比值，它是衡量企業資產綜合收益能力的指標。該指標越高，說明企業資產的利用效率越高，利用資產創造的利潤越多，整個企業的獲利能力也就越強，企業經營管理水平越高。

3.2.2解釋變量

本文設計了研發經費投入強度（R&Dq;）、研發經費投入總額（R&De;）、政府財政補貼（SUB）以及研發經費投入量與政府財政補貼的交互項（RS）。本文假設中提出創新經費投入具有滯后效應，因此，本文采用滯后一期的數值，即2012年的研發經費投入強度和研發經費投入量；研發經費投入量與政府財政補貼的交互項為2012年研發經費投入量與2013年政府財政補貼額的乘積。另外，本文對研發經費投入量、政府財政補貼額進行了對數化處理。

3.2.3控制變量

根據已有文獻的研究可知，控制影響企業經營業績的重要因素主要包括公司規模、成長性、資產負債率等。本文中，公司規模以年末資產總額的自然對數衡量，記為ASSET；資產負債率以當期期末資產負債率衡量，記為DEBT；公司成長性以主營業務利潤與主營業務收入的比值衡量，記為GROWTH。

3.3 模型構建

本文采用面板數據模型進行分析，為了方便，我們假設參數不隨時間變化，只隨個體變化，具體模型如下：

其中，代表被解釋變量，代表解釋變量和控制變量，為截距項，為誤差項。根據對的不同設定，可以將面板數據模型分為固定效應模型（Fixed Effect Model）和隨機效應模型（Random Effect Model）。選擇哪種模型需要對樣本數據進行Hausman檢驗后進行確定。

3.4 數據獲取

本文采用的數據大部分來源于國泰安數據庫，但由于該數據庫未有各指標的2016年度數據及歷年財政補貼數據，因此我們通過查閱樣本公司年度報告手工獲得。本論文數據分析采用Eviews7.2軟件處理。

4 實證分析

4.1 描述性統計分析

由被解釋變量和解釋變量的描述性統計分析（見表1），2012～2016年48家農業上市公司的總資產收益率波動比較明顯，其中，2012年為最大值，2016年又有較大幅度回升。研發經費投入強度在2013年達到最高值，之后則處于逐年下降趨勢，而研發經費投入量則逐年增加。政府財政補貼額也是逐年增加的。

表2為樣本企業控制標量指標的描述性分析，結果顯示總資產和成長性兩個指標呈比較穩定的逐年增長態勢，而資產負債率則相對比較穩定，只是在2016年有了較為明顯的提高。

另外，通過分析發現，各項指標的中位數均小于平均數，且除了資產負債率外，其他指標的差距比較明顯，這說明農業企業間差距較大。其中，研發經費投入方面差距最大，可能與數量較少但研發投入較高的種業企業及生物企業有關。

4.2 回歸結果

對變量進行單位根檢驗，結果如表3所示，僅lnR&De;指標未通過ADF-Fisher Chi-square檢驗，其它指標均通過三類1%的置信度檢驗，說明各項指標不存在單位根，數據是平穩的。

另外，利用Kao和Pedroni面板協整檢驗顯示，被解釋變量與解釋變量之間存在協整關系，因此可以進行面板回歸分析。根據Hausman檢驗，三個模型的P值均大于0.05，因此需要選用隨即效應模型，結果見表4。

由模型一的回歸結果可知，各項指標均通過顯著性檢驗，說明其對ROA均具有顯著影響。其中，R&Dq;系數為負，lnR&De;系數為正，這一結果驗證了本文假設1a、1b的結論，即：農業上市公司研發經費投入量對企業績效有正向影響，但有滯后效應；農業上市公司研發經費投入強度對企業績效影響為負，也存在滯后效應。這一結論對相關政策導向的轉變具有重要意義。

模型二為檢驗政府財政補貼的影響，根據檢驗結果可知，雖然lnSUB系數為正，但并未通過顯著性檢驗，從而驗證了假設2的結論，即財政補貼對企業績效提升的正向影響并不顯著。

模型三考察了研發經費投入量與政府財政補貼對農業企業績效的交叉影響。結果顯示，RS的系數為正，且通過了顯著性檢驗，其中研發經費投入量為滯后一期數據，即存在滯后效應。因此，假設3也得到驗證，即研發經費投入量與政府扶持對其財務績效具有正向影響。該結論說明，政府需要在考慮企業研發經費投入量的情況基礎上進行財政補貼安排，才能對企業績效提升產生積極的影響。