政府補助、CEO年齡與企業創新投入
——基于我國創業板上市公司數據的實證研究

□尹文華

一、引言

黨的十九大把創新作為引領我國各項事業蓬勃發展的第一動力，把創新作為建設中國特色社會主義現代化經濟體系的戰略支撐平臺。2018年政府工作報告中再次提出，把握世界新一輪科技革命和產業變革大勢，深入實施國家和企業創新發展戰略，提高整個國家、民族和企業的創新能力。沒有企業的創新投入，就沒有國家、民族、企業創新能力的提升。企業創新能力的提升，離不開政府對企業創新投入的支持。一方面，創新成果具有公共物品的特征，一項創新項目的出現之后，市場上就會存在大量的免費搭車者，其它部門、企業能夠免費學習或者模仿該項創新成果。同時，由于創新成果外溢的存在，創新活動具有正外部性，開展創新的企業在承擔較高私人成本的情況下，無法占有創新行為帶來的全部好處。另一方面，創新活動需要投入大量的資金和各種資源，企業自身可用于創新的資金和資源是有限的。同時，創新活動的復雜性、專業性使得外部投資者幾乎無法判斷其潛在價值，企業為了避免“市場失靈”現象也不愿意向投資者透露創新的詳細信息。在信息不對稱的情況下，企業創新獲得外部投資就變得更為艱難。此外，創新項目由于高風險性這一特征的存在，投資者更愿意將資金和資源投入到風險較低的非創新項目之中，這也導致企業難以通過外部渠道來增加創新活動的資金和資源。由此來看，企業的創新活動需要政府的介入，需要政府給予適度補助。

在國家大力引領創新的背景下，為了激勵企業創新和解決企業創新資源不足的問題，國家出臺了一系列的政策法規，其中最為常見的方式之一就是對企業進行政府補助。數據顯示，國家投入企業創新的補助逐年上升。國家給予企業的政府補助能否促進企業進行創新投入，企業是否會真正地使用政府補助進行創新，這與企業高管如何決策，如何管理企業有著密切關系。企業高管人員是掌握公司運營的重要人力資源，是決定企業是否進行創新的決策者。CEO是高管團隊的核心人物，對企業的創新決策具有重要影響，直接決定高管團隊的群體智慧激發和戰略實施（Bourgeois，1988)。年齡特征作為一個簡單的人口統計學特征，其傳遞著豐富的信息。不同年齡的CEO成長于不同環境背景下，有著不同的閱歷，受不同教育環境熏陶，他（她）對國家政策的響應與執行表現出不同的積極性。不同的CEO會以不同的方式影響政府補助與企業創新投入的關系，CEO年齡特征是一個關鍵性調節因素。CEO的年齡特征會如何調節政府補助與企業創新投入二者關系。

本文試圖基于我國創業板企業數據為政府補助、CEO年齡特征與企業創新投入三者關系提供新的經驗證據；為政府選擇補助對象和企業推選或聘用CEO提供理論參考。

二、文獻回顧與研究假設

（一）關于政府補助與企業創新投入的關系

Hamberg(1966)、多米尼克和布魯諾（2000年）、趙付民等（2006）、程華等（2008）、張小紅等（2014）以不同時間段、不同特征的樣本為研究對象均得出結論：政府補助對創新投入具有激勵效應，即政府對企業的創新補助能夠彌補企業創新的成本，降低創新的風險，刺激企業對創新的投入強度。相反，Lichtenberg（1988）、Beason和 Weinstein（1996）、Kothari（2002）、王?。?010）、楊曄（2015）等通過研究得出結論：政府補助對企業創新投入具有擠出效應，即政府對企業的創新補助使得企業對創新投入減少。此外，呂久琴等（2011)等研究表明，政府補助與創新投入二者沒有關系。從上述學者的研究成果中可以看出，無論是激勵效應還是擠出效應，其研究都是針對所有企業的影響，幾乎都是以主板市場企業為研究對象，對創業板企業的研究較少。創業板市場是催生創新機制的市場；與其它資本市場相比，創業板市場中企業的創新投入更為充分。本文基于創業板上市公司為研究對象提出假設1a和假設1b：

假設1a：政府補助對企業創新投入體現為激勵效應。

假設1b：政府補助對企業創新投入體現為擠出效應。

（二）關于CEO年齡對政府補助與企業創新投入二者關系的調節作用

不同年齡階段的高管人員，由于其教育背景、生活環境不同，其風險偏好和決策偏好就會存在差異。不同年齡的CEO對待風險的態度不同，導致不同年齡的CEO對企業創新投入就有著不同的偏好。Tihanyi、Flood（2005）等學者的研究成果顯示，高管團隊的年齡與企業的創新投入呈現正相關關系；高年齡段的高管團隊由于其工作經驗更加豐富，對企業創新的方向、企業創新投入量的把握更加準確，導致高年齡段的高管團隊創新投入決策時更加自信，他（她）們會根據自身經驗和專業知識，做出更加完善的創新投入方案。相反地，Bantel 和 Jackson（1989）、Barker 和 Mueller（2002）、文芳 （2008）、何霞和蘇曉華 （2012）、蘇坤（2018）等研究發現，高管團隊的年齡與企業的研發投入呈現負相關關系。與高年齡段的團隊比，高管年輕團隊由于其成長環境以及其教育背景的不同，造成他（她）們擁有更高程度的風險偏好，同時年輕的高管團隊成員有著更長的職業生涯，他（她）們對自身的前途有著更高的期盼，因此他（她）們更加愿意做出高風險決策，增加企業創新方面的投入。此外，吁杰（2016）研究結果顯示，高管年齡對企業創新投入的確呈現倒U型影響。綜合上述文獻可知，較為年輕的高管團隊可能會出現畏手畏腳而導致企業創新投入較少，而較為年長的高管團隊迫于精力、體力的有限而較少進行企業創新投入。據此，本文提出假設2。

假設2：CEO年齡對政府補助與企業創新投入二者關系的調節作用呈倒“U”型。

三、數據來源與研究設計

（一）樣本選取與數據來源

本文的研究樣本是596家創業板上市公司，選取其2009－2016年數據進行實證分析。我們剔除金融類企業、財務數據不全的企業以及ST企業，最后確定符合條件的企業480家。所需數據均來自CSMAR數據庫，對于數據庫中不全的數據，從Wind數據庫、企業年報、新浪財經網進行搜集補充。在整理出自變量、因變量、控制變量以及調節變量的初始數據后，為了減弱所選取的樣本中因存在一些異常數據造成的回歸結果偏離實際結果的程度，對所有變量在5%和95%分位數處極值縮尾處理。在數據的預處理過程以及統計分析過程中分別應用軟件Excel2016和Stata15.0。

（二）變量選取

被解釋變量：企業創新投入（R&D），不同規模的企業的創新投入量不同，為了剔除規模因素的因素，對R&D選用相對量指標，借用張杰（2015）等人定義的企業創新投入強度，即公司研發投入金額與本期營業收入之比。

解釋變量：政府補助（Sub）,借用魏志華等（2015）研究，采用相對量指標“政府補助金額/營業收入”。

控制變量：借用現有文獻，選取財務杠桿、企業成長能力、企業規模、公司業績、企業年齡、產權性質、股權集中度、現金實力等作為控制變量，并加入年度虛擬變量以及行業虛擬變量，具體指標見表1。

表1 實證變量定義與說明

調節變量：CEO年齡（CEOage），這一指標選用CEO自然年齡。

（三）模型構建

首先，針對假設1，為了研究政府補助與企業創新投入關系，建立模型（1）R&D=β0+β1Sub+β2Lev+β3Growth+

其次，針對假設2，為了研究CEO年齡對政府補助與企業創新投入二者關系的調節作用，參照張華玉（2017）檢驗調節變量是否呈倒“U”型調節作用的模型，引入交乘項Sub×CEOage和Sub×CEOage2，建立模型（2）

重點關注β1的符號，若β1＞0，則假設1a成立；若β 1＜0，則假設1b成立。若β11＞0且β12＜0，則假設2成立。

四、實證結果與分析

（一）描述性分析

國家科技部在《高新技術企業認定管理辦法》中規定企業所需達到的創新強度為6%。由表2可知，2516個樣本中，企業創新強度R&D均值為7.17%，均值高于6%，可見創業板的R&D投入的總體狀況比較好；最小值為0.02%，最大值為98.39%，說明創業板企業的創新投入強度R&D差距很大。政府補助強度Sub最小值為0.0001371，最大值為0.6949，說明創業板企業的政府補助強度Sub也存在較大差距。而企業創新強度R&D標準差為6.94，政府補助強度Sub標準差為0.03，前者遠大于后者，可見，政府補助對企業創新投入的作用效果不是十分明顯。此外，企業發展能力、公司業績、現金實力也參差不齊，有的企業發展能力、公司業績、現金實力為負，究竟是何種原因所致，需結合企業自身實際情況分析。

（二）變量相關性檢驗

表3展示了計量模型中變量間的Pearson相關性分析結果。由表3Pearson相關系數分析可知，政府補助強度Sub和企業創新投入強度R&D在0.1%的水平上顯著正相關，與假設1的推論一致；CEO年齡與企業創新投入強度R&D在0.1%的水平上顯著相關，說明CEO年齡對企業創新投入強度R&D具有一定的影響作用；控制變量與被解釋變量之間也多數呈現顯著相關關系。

表2 主要變量的描述性統計

表3 主要變量的相關性分析

（三）多元回歸分析

第一，檢驗政府補助強度Sub對企業創新強度R&D的直接影響作用，回歸結果顯示政府補助強度Sub對企業創新強度R&D有顯著正向影響作用（β=89.5975，t=25.30）,假設1a得到支持，即：政府補助強度Sub對企業創新強度R&D具有激勵效應，見表4模型1。

第二，檢驗CEO年齡的倒U型調節作用，在回歸模型中引入一階調節項Sub×CEOage和二階調節項Sub×CEOage2后模型的R2由之前的0.3577增加到0.41，可見模型的整體解釋力有所提高，見表4。一階調節項Sub×CEOage在1%水平上顯著且符號為負（β=28.74235，t=5.66），二階調節項Sub×CEOage2在1%水平上顯著且符號為正（β=-0.3239，t=-6.15），驗證了CEO年齡對政府補助強度Sub對于企業創新強度R&D的激勵效應有倒U型調節作用，假設2得以支持。CEO年齡對政府補助對企業創新投入的激勵效應調節作用的最優區間是多少，本文通過對“R&D/Sub”和“CEO-age”兩個變量關系在Stata15.0里做散點圖得出調節作用的較優區間為45歲－55歲。

（四）回歸結果的穩健性檢驗

由于創新活動周期較長，政府補助對創新投入的影響可能存在滯后性，滯后一期的政府補助（Sub）會對本期創新投入(R&D)產生影響。因此，本文采用自變量（政府補助Sub）滯后一期的方法進行穩健性檢驗。具體做法為：采用自變量（政府補助Sub）滯后一期的方法，從原有樣本中篩選480家創業板上市公司的2009－2016年的1962組數據，對模型1，2進行再次回歸分析，其結果如表5所示。由表5可得出，（1）政府補助Sub對企業創新投入R&D具有激勵效應。（2）CEO年齡會對這一激勵效應有著倒U型調節作用。結果與表4是一致的，研究結論具有穩健性。

表4 多元回歸結果

表5 穩健性檢驗結果

五、研究結論與建議

根據高階理論我們可知，高管因自身不同特征導致他所做出的決策也具有不同特征，進而導致公司有著不同公司戰略，政府政策作用效果不同。對于創業板上市公司高管權力比較集中，CEO是進行公司戰略選擇的主要決策者，CEO自身不同特征會使公司做出不同的戰略選擇，而不同的公司戰略對政府政策的響應程度不同，進而使得政府政策呈現不同效果。本文檢驗了政府補助Sub對企業創新投入R&D的影響，并進一步檢驗了CEO的年齡特征對政府補助Sub與企業創新投入R&D關系的調節作用。研究結果表明：（1）政府補助Sub對企業創新投入R&D具有激勵效應。（2）CEO年齡會對這一激勵效應有著倒U型調節作用。具體而言：CEO年齡會對政府補助的激勵效應的調節效應體現為：隨CEO年齡的增大調節作用增強，當CEO年齡到達一定值后調節作用隨CEO年齡的增大而減小。其可能原因是過于年輕的CEO剛上任，經驗不足，暫不習慣做決策，過于擔心做出不正確的決策影響自己職業前途，畏手畏腳使得政府補助對企業創新投入強度的激勵效應不明顯；過于年長的CEO會因面臨退休結束職業生涯，追求穩定等因素使得政府補助對企業創新投入強度的激勵效應不明顯；通過畫散點圖大致推算出調節作用較大的區間為45歲－55歲。

因此，根據文中實證分析結果提出以下建議：

一方面，在國家創新驅動經濟發展過程中，政府需要加大政府補助的力度。為了使政府補助發揮更顯著的激勵效應，政府應考慮被資助企業的自身屬性，比如企業CEO的年齡特征。把CEO的年齡作為政府選擇補助對象時，進行考核的因素之一。企業CEO年齡在45歲－55歲這一區間，可作為選為政府補助對象的優勢因素。

另一方面，CEO年齡發揮較優調節作用的區間約為45歲－55歲，企業在聘用CEO過程中，在考慮CEO年齡這一因素時優先選擇年齡在45歲－55歲區間的CEO。其一，使得企業提高創新強度；其二，使得政府補助對企業創新投入激勵效果較大。