政府補助、供應商集中度與企業研發投入

衛路

【摘要】 ? 文章以2014—2018年滬深A股新能源汽車企業為樣本，理論分析以及實證檢驗了政府補助對車企技術創新投入的影響，并探究了這一影響在不同產權性質企業間的異質性，以及供應鏈層面的一個重要特征——供應商集中度對上述影響的調節效應。研究發現：政府補助與企業研發投入之間存在顯著的正向關系，與國有新能源汽車企業相比，政府補助對非國有新能源汽車企業研發投入的促進作用更大;供應商集中度對二者關系有負向調節效應。文章拓展了政府補助與企業研發投資行為的經驗研究，為新能源汽車上市公司管理者更全面地考慮企業的技術創新活動、進行相關決策提供了參考。

【關鍵詞】 ? 政府補助;供應商集中度;企業研發;調節效應

【中圖分類號】 ? F275 ? 【文獻標識碼】 ? A ? 【文章編號】 ? 1002-5812（2020）09-0043-05

一、引言

在我國長期粗放型經濟發展帶來環境問題的背景下，綠色發展已然成為我國企業發展的一個重要方向標[1]。在汽車行業，國家通過政策積極引導汽車生產企業生產推廣“綠色”新能源汽車，實現交通領域的能源轉型。2001年，“863”計劃將電動汽車確立為重大科技專項，之后又確立了新能源汽車“三縱三橫”研發布局，如今又將其作為戰略新興產業重點發展，新能源汽車產業的發展著實受到了政府的大力扶持[2]。技術研發作為新能源汽車產業發展的關鍵，也被這一“扶持之手”重點關注，我國政府目前已投入超200億元用于補貼新能源汽車核心技術的研發，為企業研發提供了一定的經濟保障。研究政府補助對研發投入的影響，挖掘技術創新潛力，這對新能源汽車企業有著重大的意義。

供應鏈是企業獲取關鍵資源和行業信息的重要來源，供應鏈結構特征及其管理對于企業獲得競爭優勢有著極為重要的影響[3]。探究供應鏈層面的因素對于企業研發活動的影響一直以來也是學術界的研究重點。新能源汽車企業正處于一個發展的重要節點，企業需要進行大量長周期、結果具有不確定性的研發活動，解決汽車性能和電池難題。在汽車交易市場上，供應鏈上游的供應商作為企業經營活動的重要利益相關者，無論是從資金的角度，還是從風險的角度看，都會極大地影響企業進行研發投入的動機和能力。因此，在政府補助的基礎上，研究供應鏈層面是如何影響新能源汽車企業的研發活動有助于管理者更加全方面地考慮企業的技術創新活動，并進行相關決策的制定，對于企業長期發展尤為必要。

綜上，本文將以滬深A股新能源汽車企業為研究樣本，研究政府補助之后，車企是否更多地進行研發投入，以實現技術創新。進一步地，本文特別關注供應鏈結構中的“供應商集中度”對二者關系的調節效應。本文的研究貢獻主要有兩個方面：一是提供了政府補助有效推動新能源汽車企業進行技術研發投入的經驗證據;二是從供應鏈的視角出發，研究了新能源汽車產業供應商集中度對于政府補貼強度與研發投入關系的影響，將企業與供應商關聯，拓展了政府補助與企業研發投資行為的經驗研究。

二、理論分析與研究假設

（一）政府補助對企業研發投入的影響

研發活動是企業進行技術創新的核心，也是各個國家之間競爭以及發展經濟的著力點[4]。大部分的政府都會設置一定的政府補助項目對企業的研發活動進行支持。事實上，政府補助是企業進行研發創新的重要影響因素，學術界從不同角度進行了眾多的研究。Hamberg是最早對此進行研究的學者，他以美國企業為例，研究不同行業中政府補助對企業研發投入的影響，OLS回歸結果表明政府補助對研發投入具有激勵效應[5]。這種激勵效應主要表現為兩點：一方面，按照信號傳遞原則，來自政府的補貼會向市場表明政府對企業的支持度，這種積極的信號會為企業帶來新的投資，一定程度上幫助企業擺脫融資約束困境;另一方面，政府的投入會直接減少企業的研發成本，降低企業經營風險[6]。李匯東等以2006—2010年中國上市公司的數據表明政府的補貼最能提高公司的創新投資，并且政府補助會顯著促進企業增加債權融資來增加企業的研發投入[7]。Spence則通過實證研究發現政府補助會極大地減輕企業研發活動產生的風險，刺激企業增加對于研發活動的投入[8]。但是在企業中，這種激勵效應并不能實現最大程度的發揮。姜彩樓等以我國新能源汽車產業上市公司為研究對象，實證檢驗發現企業研發投入的增速并不等于政府補貼的增速，而是稍低[9]。事實上，在企業發展的不同生命周期階段，政府補助也會引起不同的影響。熊和平等將企業劃分為不同的生命周期，研究發現政府補助只有在企業的初創期和衰退期才會產生激勵效應，在成長期和成熟期并不會產生顯著的促進作用[10]。以上的研究都表明，政府對企業的補貼一定程度上是企業進行研發活動的經濟保障和風險屏障。對于新能源汽車產業而言，目前階段正是一個需要攻堅克難、突破電池技術的關鍵時期，而新技術的研發必然是一個長周期、高風險、高不確定性的活動，需要極大的資金投入，而來源于政府的財政補助正是企業所亟需的。因此，本文提出假設1：

H1：政府補助會顯著促進新能源汽車企業的技術創新投入。

（二）供應商集中度對政府補助與企業研發投入關系的影響

在激烈的市場競爭環境中，越來越多的企業選擇幾個高質量的供應商進行交易，提高供應商集中度。研究發現，供應鏈集中度會影響到企業績效、資本成本、銀行貸款、商業信用融資、營運績效、審計費用等多個方面[11]。同樣，供應商集中度也會影響到企業對技術創新的投入。從資金的角度看，企業的創新投入具有剛性，需要持續穩定地投入資金，這就對企業的財務能力提出了較高的要求[12]。在企業與供應商的二元關系下，二者之間的競爭關系大于合作關系，在商業信用融資的供給和使用同時會影響雙方資產流動性的前提下，作為市場中趨利的企業，二者都會希望這種流動性保留在自己企業中[13]。企業的供應商集中度越大，供應商在與企業的交易中就會有更高的議價能力，就會縮緊企業的商業信用融資，加劇企業融資約束風險，甚至還會要求企業保持較高的現金持有量，不利于保障企業的研發資金。從風險的角度看，在關系型交易的供應鏈形態中，較高的供應商集中度會促使企業進行關系專用投資，一旦更換供應商，企業就會產生極大的沉沒成本，增加企業的經營風險，出于規避整體風險的考量，企業就會減少高風險的研發投入[14]。同時，較高的供應商集中度會給予供應商更強的談判能力，為了避免企業無法償債的風險，此時供應商就會限制企業高風險、高不確定性的創新活動[15]。在實證研究方面，李艷平等從合作和風險的角度對我國制造業企業進行研究，發現高度的供應商集中度會導致企業較高的現金持有量[16]，表明供應商集中度會通過影響企業的資金額來減少企業的研發活動。鄭登攀對134家上市公司2009—2012年的數據進行面板數據模型分析，發現供應商集中度會顯著降低企業的技術創新績效[17]。朱姍姍研究的是2007—2016年滬深A股制造業公司，發現較高的供應商集中度一定程度上會抑制企業的創新活動，主要是企業的管理者為了降低企業整體經營風險而導致，進一步研究還發現企業本身的市場地位會削弱供應商集中度對研發投入的消極影響[18]。蘭軍等以463家小微企業作為研究對象，結合創新生態觀、資源基礎觀等相關理論，研究發現供應商集中度對小微企業的創新績效具有顯著的消極作用[19]。在供應鏈環境中，供應商是企業原材料的主要提供者，與供應商的二元競爭關系是任何一個企業都無法避免的存在，進而嚴重影響到企業的研發創新。無論是從資金的角度看，還是從風險的角度看，較高的供應商集中度都不利于企業進行過多的技術創新投入。即使有來源于政府的補貼，供應商集中度仍然會限制企業用于研發的資金儲備，會極大地削弱來自政府投入對企業研發的正向影響。據此，提出假設2：

H2：供應商集中度會削弱政府補貼強度對研發投入的正向影響，供應商集中度越高，補貼強度對研發投入的正面影響就越弱。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文以2014—2018年滬深A股新能源汽車企業為研究樣本，探究政府補助與新能源汽車企業科技創新的關系，并從供應鏈角度分析供應商集中度是否會對這一關系產生影響。樣本中剔除了被標記為S、ST、*ST和存在缺失值的上市公司，經篩選，最終獲得的可用樣本為173個。本文實證分析的財務數據來自CSMAR數據庫和企業官網，采用Excel 2010進行數據處理，SPSS 23.0對數據進行分析。

（二）變量設置

1.因變量：企業研發投入（RD）。國內外學者對于研發投入的衡量方法不大相同，主要有絕對數衡量方法和相對數衡量方法。借鑒現有研究[10]，本文采用企業研發投入占銷售收入的比例來衡量RD，用于回歸分析。

2.自變量：政府補助（BTQD）。參照高秀平[2]等的做法，本文采用政府補助金額占銷售收入的比重來衡量政府對企業的補助強度。同時，采用政府補助金額的自然對數作為解釋變量用于穩健性檢驗。其中，政府補助金額來自財務報表附注中披露的數據。

3.調節變量：供應商集中度（Supply）。影響企業進行技術創新的因素不僅僅是政府補助，從供應鏈關系來看，新能源汽車企業在供應鏈中同樣是作為客戶和供應商的角色存在，企業上游供應商的集中度會影響到企業的科技創新的動機和能力，從而影響企業研發投入。參照任莉莉 [14]等的研究，本文以每年前五大供應商的采購額占比來衡量當年的供應商集中度。

4.控制變量。事實上，除了本文中的解釋變量和調節變量之外，影響一個企業進行科技創新的因素還有很多，參考孟慶璽等人的做法，本文選取企業規模（Size）、資產負債率（Lev）、股權集中度（CR）、總資產報酬率（ROA）、經營活動現金流量（Cfo）作為本文的控制變量[20]。變量定義見表1。

（三）模型構建

模型（1）：政府補助對企業研發投入的影響模型。

RD=α0+α1BTQD+α2Size+α3Lev+α4CR+α5ROA+α6Cfo+ε ? （1）

模型（2）：供應商集中度的調節效應模型。

RD=β0+β1BTQD+β2Supply+β3BTQD×Supply+β4Size+β5Lev+β6CR+β7ROA+β8Cfo+ε ? （2）

四、實證結果及分析

（一）描述性統計

從表2可以看出，樣本中新能源汽車企業的研發投入強度的平均值為4.154%，大于中位數3.8%，說明在新能源汽車產業中，有少數公司注重科技創新，有較高的創新投入，從整體上提高了整個行業研發投入平均數。政府補助的平均數達到了1.093%，而中位數為0.561%，遠低于平均數，最小值為 0.004%，最大值為16.546%，說明了少部分新能源汽車企業獲得的政府補助較多，而也有部分企業只能得到極少的補貼，行業內政府補貼強度區別較大。供應商集中度的平均數為26.558%，中位數為20.230%，標準差達到了16.3，說明新能源汽車行業內不同企業對供應商的依賴程度也有著極大的區別。

（二）相關性分析

從表3可以看出，政府補助與企業創新投入的相關系數達到了0.389，在1%的水平上顯著，初步表明政府對企業的補助與企業的創新活動顯著正相關，政府的資金支持是企業進行創新活動的重要資金來源，補貼有利于企業的創新投入。供應商集中度與技術創新投入的相關系數為 ?-0.079，可以初步認定存在較高的供應商集中度時，企業反而投入更少的資金用于研發。

（三）回歸分析

采用前文中建立的多元線性回歸方程進行回歸分析，對模型（1）和模型（2）進行回歸得出結果如表4所示。表4中F值均在1%的水平上通過了顯著性檢驗，說明全體變量之間有著顯著的線性關系，可以建立模型進行分析。

回歸（1）顯示的是全樣本下的回歸結果。其中可以看到政府補助的回歸系數為0.334，在1%的水平上通過了顯著性檢驗，二者顯著正相關，說明政府補助強度越高，企業就會額外從政府獲得越多的補貼資金，增強企業的資金實力，企業進行科技創新就會越有保障，進而促進新技術新產品的研發投入。研究假設1 成立。回歸（2）和（3）分別是國企和非國企新能源汽車企業樣本下的回歸結果，可以看到政府補助與研發投入顯著正相關，一定程度上驗證了假設1。并且，回歸（3）中，非國企下的政府補助的回歸系數較回歸（2）國企樣本下的回歸系數更大，顯著性水平更高，表明非國企的創新動機更激烈，更偏好于增加研發投入。從回歸（4）可以看到供應商集中度與企業研發投入是負相關的關系，供應商集中度高的企業，出于資金和企業風險的考慮，都會縮減企業的研發投入，較高的供應商集中度不利于企業的科技創新。回歸（5）顯示的是供應商集中度的調節效應。交乘項（BTQD*Supply）與研發投入的回歸系數是0.008，低于政府補助與研發投入的回歸系數，并且結果顯著。表明供應商集中度高的企業，政府補貼對研發創新的正向影響要弱一些，供應商集中度從資金和企業風險的層面減弱了企業進行研發活動的動機和能力。假設2得到了驗證。

（四）穩健性檢驗

為了驗證研究結果的可靠性，本文對樣本數據進行的穩健性測試從變量出發。（1）增加企業年齡作為控制變量之一，對模型（1）和模型（2）進行回歸，回歸結果如表5所示。可以看到增加了企業年齡作為控制變量之后，回歸結果仍然不變。回歸結果第（1）列中政府補助與企業研發投入的回歸系數是正數，并且通過了顯著性檢驗。假設1通過了檢驗。同樣，回歸（3）中政府補助的回歸系數較回歸（2）大且顯著性水平更高，驗證了在非國企下，政府補助對研發投入的促進作用更為顯著。第（5）列中政府補助與供應商集中度交乘項的系數小于政府補助的回歸系數，并且結果通過了顯著性檢驗，再次驗證了假設2。（2）在不改變數據性質及相關關系的前提下，為了使樣本數據更加平穩，將企業的研發投入金額取自然對數，并替代研發投入占銷售收入的比重作為研究的被解釋變量，同樣，將政府補助金額取自然對數，替代政府補助占銷售收入的比重作為研究的解釋變量，穩健性回歸結果如表6所示。可以看到第（1）列中政府補助與創新投入在1%的水平上顯著正相關，第（3）列中政府補助的回歸系數較回歸（2）大且顯著性水平更高，第（5）列中政府補助與供應商集中度的交乘項回歸系數小于政府補助的回歸系數，并且通過了顯著性檢驗，回歸結果支持本文的假設1和假設2。

五、結論與啟示

本文以2014—2018年滬深A股新能源汽車企業為研究對象，探究了政府補助對車企技術創新投入的影響，進一步地，探究了供應商集中度對政府補助與企業創新投入關系的調節效應。研究結果表明，政府補助會顯著促進新能源汽車企業的技術創新投入，并且，政府補助對非國有新能源汽車企業研發投入的促進效應比對國有企業更大，可能是因為非國企獲得政府補助的“信號”作用更為明顯，且在經營過程中相對國企有更大的自主權，致使企業進行研發投入的動機和能力更大。加入供應商集中度這一變量之后，發現供應商集中度會顯著降低政府補貼強度對企業創新投入的正向影響，供應商集中度越高，補貼強度對研發投入的正向影響反而越弱。

以上研究結論的現實啟示意義在于：（1）對于新能源汽車產業而言，汽車性能和相關的電池技術還在探索中，并不太成熟，充電設施不太完善，導致新能源汽車在消費者心中的接受度并不太高，無論是國企還是非國企，此時恰恰應當加大技術創新投入，抓緊研發新技術，破解新能源汽車性能和電池難題，在激烈的市場競爭中占取一席之地。（2）雖然較高的供應商集中度一定程度上有利于企業降低采購成本，然而，技術研發對于新能源汽車企業至關重要，企業應該控制好二者的平衡。企業應當適當降低供應商集中度，減少對某幾個供應商的依賴，最大程度地降低供應商集中度對技術創新的不利影響。同時，企業還應加強自身發展，提高市場地位，增強在供應商面前的話語權。（3）政府對新能源汽車產業的扶持不僅僅通過政府補助的方式，還應當注重完善相關專利保護的法律法規，增加對企業技術創新的獎勵等，從動機上激勵企業進行研發創新。

【主要參考文獻】

[ 1 ] 周亞虹，蒲余路，陳詩一，方芳.政府扶持與新型產業發展——以新能源為例[J].經濟研究，2015，（06）：147-161.

[ 2 ] 高秀平，彭月蘭.我國新能源汽車財稅政策效應與時變研究——基于 A 股新能源汽車上市公司的實證分析[J].經濟問題，2018，（01）：49-56.

[ 3 ] Hofmann E.Linking corporate strategy and supply chain management[J].International Journal of Physical Distribution & Logistics Management，2010，40（4）：256-276.

[ 4 ] 聶鳴，曾赤陽，丁秀好.不同政府科技資助與區域資助R&D產出的關系研究[J].科學學研究，2014，（10）：1468-1475.

[ 5 ] Hamberg D.R&D：Essays on the Economics of Research and Development[M].New York： Random House， 1966.

[ 6 ] 謝夢.政府補貼與新能源汽車產業研發投資關系研究——基于實物期權的演化博弈分析[D].中央財經大學，2017.

[ 7 ] 李匯東，唐躍軍，左晶晶.用自己的錢還是用別人的錢創新？——基于中國上市公司融資結構與公司創新的研究[J].金融研究，2013，（02）：170-181.

[ 8 ] Spence M.Cost reduction，competition，and industry performance[J].Econometrica，1984，52（1）：101-121.

[ 9 ] 姜彩樓，張瑩.政府補貼對新能源汽車企業創新的影響研究[J].閱江學刊，2018，（04）：64-70.

[ 10 ] 熊和平，楊伊君，周靚.政府補助對不同生命周期企業R&D的影響[J].科學學與科學技術管理，2016，（09）：3-14.

[ 11 ] 黃千員，宋遠方.供應鏈集中度對企業研發投入強度影響的實證研究——產權性質的調節作用[J].研究與發展管理，2019，（03）：13-24.

[ 12 ] 王勇，朱瑞星.客戶集中度風險、政府補貼與公司研發投入——來自中國制造業上市公司的經驗證據[J].工業技術經濟，2017，（05）：76-85.

[ 13 ] 李任斯，劉紅霞.供應鏈關系與商業信用融資——競爭抑或合作[J].當代財經，2016，（04）：115-125.

[ 14 ] 任莉莉，張瑞君.供應商集中度、財務柔性與企業研發投入[J].研究與發展管理，2019，（02）：67-77.

[ 15 ] 王勇，劉志遠.供應商關系與企業現金持有——來自中國制造業上市企業的經驗證據[J].審計與經濟研究，2016，（1）：83-91.

[ 16 ] 李艷平.企業供應商、客戶關系及供應鏈整合對現金持有量的影響[J].統計與決策，2016，（14）：171-174.

[ 17 ] 鄭登攀，章丹.外部關系集中度、內部經理人治理對技術創新績效的影響研究[J].科學學與科學技術管理，2016，（05）：85-95.

[ 18 ] 朱姍姍.供應鏈集中度、市場地位與企業創新[D].蘇州大學，2018.

[ 19 ] 蘭軍.創新生態視角下小微企業異質性資源對創新績效的影響研究[J].科學學與科學技術管理，2019，（01）：137-149.

[ 20 ] 孟慶璽，白俊，施文.客戶集中度與企業技術創新：助力抑或阻礙——基于客戶個體特征的研究[J].南開管理評論，2018，（04）：62-73.

[ 21 ] 陸曉雅，穆林娟.政府補助對新能源車企的財務效應分析[J].商業會計，2019，（18）：34-36.