不同融資約束情景下政府補助與企業成長①
——基于政府補助相關性分類的視角

霍江林

（中國石油大學（華東）經濟管理學院，山東青島 266580）

中小企業是我國社會經濟的重要組成部分，融資難一直是制約中小企業成長的重要難題。融資約束情景下，政府補助已成為中小企業重要的資金來源［1］。依據《企業會計準則第16 號——政府補助》，政府補助按照相關性分為收益性政府補助和資產性政府補助，研究表明，中小企業對兩種政府補助的獲取和使用均存在差異［2］。在不同融資約束情景下，如何提高中小企業政府補助的精準性，促進中小企業可持續成長，是亟需解決的現實問題。

現有研究大多關注政府補助、企業成長、融資約束三者之間的相互關系。關于融資約束與企業成長，目前多數研究都證明了融資約束下企業的經營與投資都受到了負面影響。自從Fazzari 和Hubbard［3］基于現金流敏感性的角度證明了融資約束會影響企業的最優投資規模，眾多學者的研究都支持了該觀點。Allayannis和Mozumdar［4］研究發現隨著公司資金缺口的擴大，投資現金流敏感性將增高，鄭毅和徐佳［5］認為當企業外部融資受限，融資成本高，企業的研發投資行為會受到不同程度的抑制，這些結論與Fazzari 和Hubbard［3］的觀點基本一致。一些學者也對融資約束和企業成長關系進行了實證研究，劉素榮和劉玉潔［6］實證驗證了融資約束對初創期科技型企業成長具有負面影響，李潔等［7］的研究結果也表明融資約束對企業成長會產生顯著不良影響。

關于政府補助與企業成長，多數研究結果顯示政府補助對企業成長具有正向推動作用。Skuras［8］從企業外部角度出發認為企業因獲得政府補助而緩解了融資困境的負面影響，進而促進了企業價值成長。雷鵬等［9］、戴浩和柳劍平［10］研究發現政府補助能夠在一定程度上彌補企業研發活動私有收益與社會收益間的差距，有利于提高企業研發效率，進而促進企業成長；李傳憲［11］和王一卉［12］研究發現政府補助對民營企業成長性的促進作用更為明顯，并且在中西部地區政府補助對企業成長的促進效應更為顯著。但Nguyen 等［13］的研究結論也發現政府補助對企業投資行為有明顯的擠出效應。

關于政府補助與融資約束的研究，劉素榮［14］認為政府補助具有信號效應，獲得政府補助的企業更容易得到社會投資者的跟進，增加企業獲得的資金。王文華等［15］、歐定余和魏聰［16］研究發現當融資約束企業處于財務困境時，政府補助能夠顯著地改善該企業的績效，化解其生存風險；但楊筠和寧向東［17］認為這種改善作用并不是絕對的，這種作用會隨著企業債務的增加而減弱。

通過對國內外研究的回顧可以發現，目前關于企業融資約束、政府補助對企業作用的研究較為豐富，但在不同融資約束情景下，由于企業內外部融資成本差異程度不同，政府補助對企業成長的影響是否存在差異尚需進一步探究。另外相關研究大都基于企業獲得的政府補助總額展開，采用補助總額進行分析可能會忽略不同類型政府補助效應的差異性。基于此，本文將政府補助按照相關性分為收益性政府補助與資產性政府補助，在不同融資約束情景下，選取中小板上市企業2011—2017 年樣本數據進行實證分析，以進一步探析兩類政府補助對企業成長的影響是否存在差異，從而提升政府補助的精準性。

一、理論分析與研究假設

（一）相關性分類角度下政府補助對企業成長的影響

資金獲取是影響企業成長的重要因素，政府補助可以幫助解決中小企業投融資的市場失靈問題，降低企業獲取外部資金的成本，從而激勵企業成長。陳靜和宋玉［18］研究也發現，上市公司會利用政府補助進行盈余管理，從而實現扭虧的目的，從而對企業成長產生促進作用。Bergstrom 等［19］研究發現政府補助在短期內對企業成長有顯著促進作用，但長期的促進作用并不顯著，但并未對政府補助按照相關性進行分類研究。據此，本文將政府補助分為收益性和資產性兩類，將企業成長分為短期成長與長期成長，以中小板上市企業為研究對象，分析相關性分類角度下政府補助對企業長短期成長的影響。

收益性政府補助主要用來補償企業已經或將要發生的相關費用或損失等，包括企業無償收到各種補償、獎勵、貼息、補貼、虧損彌補和稅費返還等［2］。對于中小板上市企業，收益性政府補助的來源主要有3 類：一是政府為了避免上市公司出現虧損而發放的無償補貼；二是地方政府為了招商引資或者引進人才而無償給予企業的補貼或者獎勵；三是增值稅返還。從短期來看，收益性政府補助多為一次性的，在經營年度彌補了企業的現金虧損，會對企業的盈利水平產生正向的影響。但從長期來看，收益性政府補助只起到彌補虧損、補償費用的作用，并不影響企業的研發投資或者生產投資活動，因此對企業的長期成長無顯著作用。據此提出第一個假設：

收益性政府補助對企業短期成長具有顯著促進效應（H1a）。

資產性政府補助是政府為企業提供直接或者間接的長期資產，從而向外部投資者傳遞積極信號，資產性政府補助直接影響企業的研發活動或生產投資活動，但由于研發項目等投資活動具有周期性長、回報不確定性等特點，資產性政府補助短期內對企業的成長無顯著促進作用；但從企業長期成長看，資產性政府補助為企業研發或生產活動提供了直接性的幫助，有利于促進企業的技術創新、產品創新以及生產能力，從而提升企業的長期成長能力。因此，企業面臨融資約束時，資產性補助對企業短期成長并無顯著影響，對長期成長有顯著的促進作用。據此提出另一個假設：

資產性政府補助對企業長期成長具有顯著促進效應（H1b）。

（二）不同融資約束情景下政府補助對企業成長的影響

企業的成長離不開資金的支持，多數已有研究表明融資約束對企業成長有顯著抑制效應［6?7］，政府補助對企業成長有顯著促進效應［20］。但在不同融資約束情景下，不同相關性分類的政府補助對企業成長會產生怎樣的效應？對于中小板上市企業而言，普遍面臨融資約束問題，政府補助作為中小企業重要的資金來源，降低了外部融資成本緩解了融資約束問題，從而促進了中小板上市企業的成長。

當企業內外部融資成本差距較小即受到的融資約束程度較低時，此時收益性政府補助為企業帶來了資金支持，資產性政府補助為企業帶來了直接的設備資產支持，企業相對來說獲得了較多的資金，從而刺激企業生產以及研發投入，提高了企業的競爭力與創新性，對企業產生正向影響。但隨著企業融資約束程度的增加，企業能夠籌集的外源資金越來越少，當融資約束達到一定程度時，企業將因無力支付高昂的融資成本或受到信貸抑制等無法獲得外部融資，只能依賴于內部留存收益，此時即便獲得了收益性或資產性政府補助，也無法刺激企業進行再生產與研發活動從而影響了企業的成長。據此提出以下假設：

隨著融資約束程度增加，收益性政府補助對企業短期成長的促進作用會減弱（H2a）；

隨著融資約束程度增加，資產性政府補助對企業長期成長的促進作用會減弱（H2b）。

二、研究設計

（一）數據來源與變量選取

1.數據來源

本文選取2011—2017 年中小板上市企業年度數據，數據均來源于同花順以及國泰安數據庫，部分財務指標手工整理后由Excel 計算得出。為了保障數據的穩健性對數據做如下處理：①剔除沒有披露政府補助的企業；②剔除研究變量所需數據不完整的企業；③剔除ST 以及*ST 的企業；④剔除金融類企業。最終得到2117 個研究數據樣本。

2.變量選取

（1）被解釋變量。本文以企業成長作為被解釋變量，關于企業成長衡量指標，當前并沒有統一的度量標準，學者們采用衡量企業成長的指標有凈利潤、總資產收益率、企業擴張能力、市場份額增長率、TobinQ值等［7］，廖中舉［21］認為TobinQ值可以作為企業成長機會最優的替代變量，且如今TobinQ值已被廣泛應用于上市公司成長評價。本文將企業成長分為短期成長和長期成長，短期成長，與盈利能力息息相關，故而選擇總資產報酬率ROA來衡量。長期成長是投資者對企業未來盈利能力的預期，是企業的價值成長，考慮到資產性政府補助效應的滯后性，將公司長期成長指標滯后一期進行衡量，故通過（t+1）期的TobinQ值進行衡量。為了盡量避免TobinQ值的局限性，使用替代方法：將股東權益市場價值與債務資本的市場價值的和除以總資產賬面價值的商用作TobinQ值。

（2）解釋變量。本文以企業所獲得的政府補助可以用補助總額、補助規模、補助強度來衡量，考慮到中小企業的政府補助絕對數值較大，而總資產報酬率ROA和TobinQ值數值較小，相關性分類角度下的相關研究采用的都是補助強度，為了盡量避免企業規模對資產性政府補助的影響，故選擇政府補助強度（GovSUB）作為被解釋變量來衡量政府補助投入水平［6］。政府補助強度即企業財務報表披露的政府補助與期末總資產的比值。

（3）控制變量。本文借鑒相關研究，結合研究對象中小板上市企業，選取企業規模、企業年齡、資產負債率、流動比率、銷售凈利率、區域虛擬變量、高技術產業虛擬變量作為控制變量。

變量類型及其界定見表1。

表1 變量及其界定

（二）融資約束情景的界定

要衡量企業的融資約束程度，首先要把融資約束量化。目前關于融資約束指數的構建的研究，國內外學者多采用多指標綜合評價方法。根據中小企業的經營特點，基于數據的可獲取性，本文選取5 個財務指標，將多指標綜合評價方法與二元邏輯回歸模型結合構建融資約束指數（FCI）。首先以利息保障倍數的大小為樣本企業預分組，對樣本數據的利息保障倍數年度數據進行降序排列，將排名前33%的樣本企業預分入低融資約束組（包含717 個樣本數據），將排名后33%的樣本企業預分入高融資約束組（包含714 個樣本數據）。然后，構建模型（1）進行二元邏輯回歸分析。最后，將整個樣本數據代入判別分析的結果模型，計算出融資約束指數FCI。該融資約束指數越大，企業受到的融資約束越高。

其中：α0為常量；α1～α5為系數；Group為被解釋變量，用以對樣本進行分組；SLACK為財務松弛；LEV為財務杠桿，即資產負債率；CF/A為經營活動產生的現金流量與總資產的比值；NPM為銷售凈利率；CR為流動比率。

借助SPSS24.0 軟件進行二元邏輯回歸，對于所選樣本企業，模型（1）的二元邏輯回歸結果如模型（2）所示。

（三）模型構建

為了檢驗不同相關性的政府補助對企業成長的影響，分別將收益性政府補助強度、資產性政府補助強度作為解釋變量，以企業成長為被解釋變量，進行回歸分析，同時考慮到中小企業的自身特征、國家產業因素以及區域因素等對企業成長的影響，加入資產負債率、銷售凈利率、流動比率、區域虛擬變量、企業年齡、企業規模和高技術產業虛擬變量作為控制變量。

授予單位應針對來華留學生特點指定詳細的留學生論文撰寫要求。①撰寫語言，考慮到中文的學習難度、大部分來華留學生采取英文授課等情況，筆者認為除了語言文學、中醫等極少數專業外，應采用英文作為留學生博士論文撰寫語言。②無論博士論文采用何種語言撰寫，都應有詳細的中文摘要。中文摘要不僅利于博士論文編目加工，對于留學生博士論文的查找和利用也十分重要。除此之外，授予單位應該對留學生博士論文封面、題名頁等信息做出明確規定。留學生博士論文封面信息應為中文。作者名應為英文全名，如果有中文名可以在英文全名后附帶中文名。導師名、專業名、授予單位、提交日期等均為中文。留學生博士論文應有中文題名。

以企業短期成長GR（即總資產報酬率ROA）為被解釋變量，以收益性政府補助與資產性政府補助為解釋變量，加入控制變量，構建模型（3）：

以企業長期成長GS［即（t+1）期的TobinQ值］為被解釋變量，以收益性政府補助與資產性政府補助為解釋變量，加入控制變量，構建模型（4）：

其中：α0、β0為常量；α1～α9、β1～β9為系數；ε為隨機誤差。

三、實證檢驗與結果分析

（一）描述性統計分析

對各變量進行描述統計分析，結果見表2。由表2 可以看出，2117 個樣本數據的總資產報酬率均值分別為7.3353%，說明中小板上市企業的盈利能力較好，但是總資產報酬率最大值和最小值分別為74.3568%和-38.0441%，TobinQ均值為2.1125，說明中小板上市企業的成長性也較好，TobinQ的極大值和極小值分別為15.0032 和-0.2712，說明中小企業之間成長質量差距較大；從政府補助的強度來看，GovSUB均值為0.6822，標準差為1.0023，說明中小企業之間政府補助數額相差不大。其中，與資產相關的政府補助強度平均值僅為0.1714，而與收益相關的政府補助強度平均值達到0.5108，說明政府補助中與資產相關的補貼較少，相對而言獎勵、補助款等較多，體現了政府補助彌補虧損的政策傾向；融資約束極大值與極小值差額較大，說明中小企業間融資約束的嚴重程度差異較大。從控制變量來看，企業規模即企業資產的自然對數均值為19.9804，說明中小企業的規模較小，規模擴張仍是其主要戰略發展方向；資產負債率和流動比率的均值達到38.2161%和2.7571%，說明中小企業償債能力較強，但企業間差距較大；銷售凈利率均值7.7066%，說明中小企業銷售收入獲取能力較好，具有良好的市場前景；企業年齡之間差距較大，新生企業與老企業發展過程差距較遠。

表2 變量的描述統計

（二）相關性分析

對各變量進行相關性分析，結果見表3。

表3 Pearson 相關系數

從表3 可以發現，在1%的顯著性水平下，融資約束與總資產報酬率ROA以及TobinQ值呈顯著負相關，即融資約束對企業的短期成長以及長期成長都有負面抑制效應，為H2 的驗證提供了初步依據；政府補助強度與總資產報酬率ROA以及TobinQ值呈顯著正相關，即政府補助對企業的短期成長以及長期成長都有促進效應，為H1 驗證提供了基礎。融資約束指數與總政府補助強度顯著負相關，說明政府補助對企業的融資約束具有緩解效應，再次驗證了政府補助的促進作用。從政府補助的相關性分類來看，收益性政府補助強度與總資產報酬率ROA以及TobinQ值呈顯著正相關，但與TobinQ值相關性較弱；而資產性政府補助強度與總資產報酬率ROA相關程度較弱，與TobinQ值呈顯著正相關，為H1a 和H1b 的驗證提供了基礎。

從控制變量來看，企業規模和資產負債率與總資產報酬率ROA以及TobinQ值呈顯著負相關，銷售凈利率和流動比率與總資產報酬率ROA以及TobinQ值呈顯著正相關，企業年齡與總資產報酬率ROA以及TobinQ值呈顯著負相關，區域虛擬變量與總資產報酬率ROA以及TobinQ值相關性微弱，說明企業成長與區域因素關系較小，高技術產業虛擬變量與總資產報酬率ROA相關性微弱，但是與TobinQ值顯著正相關，企業年齡與收益相關的政府補助顯著負相關，表明企業成立的時間越長，企業面臨的虧損和經營的風險不斷縮小，企業獲得收益性的政府補助越少。

（三）回歸結果及分析

1.融資約束下政府補助對企業短期成長的影響

將各變量數值代入模型（2）求出融資約束FCI的具體數值，該融資約束指數越大，則企業受到的融資約束越高。將總樣本的融資約束數值按從大到小降序排列，將總樣本后33%的樣本劃入低融資約束組，前33%的樣本劃入高融資約束組，中間的劃入中融資約束組，并且分別代入回歸模型（3）進行檢驗，結果見表4。

表4 模型（3）回歸結果

回歸結果顯示，除了資產性政府補助與高技術產業虛擬變量外，全部通過了顯著性檢驗。其中，模型擬合度Adj?R2等于51.5%，說明模型擬合度高。ReturnSUB的系數為1.088，通過了0.01 水平下的顯著性檢驗，說明收益性政府補助對企業短期成長有正向促進效應，資產性政府補助對企業短期成長并無明顯影響，驗證了H1a。這一結果可能的解釋：一是隨著收益性政府補助的增加，政府補助緩解了企業成長來自融資約束的負面沖擊，短期內項目的現金流不受影響，從而提升了企業短期內的盈利能力水平，促進了企業的短期成長；另一種可能是收益性政府補助彌補了企業該年度內的虧損，企業轉虧為盈，一定程度上影響了本文模型的判斷結果。資產性補助由于對企業的影響周期較長，對短期內企業資金投入和盈利能力無關，因此資產性政府補助與企業短期成長關聯不大。由控制變量可以看出，規模較小、年齡較小、銷售能力較強的企業，短期成長較為顯著，高技術虛擬行業變量顯著性未通過，說明收益性政府補助與行業屬性關聯較小，從區域虛擬變量來說，相對于中西部的企業，東部企業在獲取收益性政府補助后，企業短期成長能力得到一定的提高。

由不同融資約束情景下樣本的回歸結果可看出，融資約束程度由低到高逐漸增加時，收益性政府補助的系數由1.582 降低為0.437，說明企業在融資約束程度較低時，可以通過收益性政府補助獲得一定量的外部資金，提高企業的盈利能力；隨著企業面臨融資約束程度的逐漸增加，企業可能無法獲得外部融資而陷入財務困境，即便獲得了收益性政府補助，但對企業短期成長的促進作用減弱。

2.融資約束下政府補助對企業長期成長的影響

將總樣本TobinQ值的數據滯后一期，其他變量不變，按照融資約束分組，將樣本代入回歸模型（4）進行檢驗，結果見表5。

表5 模型（4）回歸結果

回歸結果顯示，除去收益性政府補助與區域虛擬變量，全部通過了顯著性檢驗。其中，模型擬合度Adj?R2等于31.7%，說明模型擬合度較好。資產性補助政府補助的系數為0.354，通過了0.01 水平下的顯著性檢驗，說明資產性政府補助對企業長期成長有正向促進效應，驗證了H1b，而收益性政府補助的系數為-0.094，說明收益性政府補助對企業長期成長并無正向促進作用，甚至還有抑制作用。由控制變量可以看出，規模較小、年齡較大、銷售能力較強的企業在模型中，長期成長性較為顯著。從高技術產業虛擬變量系數來看，企業長期成長與高技術虛擬行業變量呈正相關關系，說明高技術行業中，因為獲取了較多的資產性補助，所以提高了長期成長能力。在本模型中，區域虛擬變量并未通過顯著性檢驗，但從相關系數看，中西部的企業在獲取資產性補助后，相對于東部企業長期成長能力得到一定的提高。

由表5 可以看出，隨著融資約束程度逐漸增加，資產性政府補助的系數由0.511 逐漸降到0.168，表明低融資約束下，企業內部沒有足夠資金進行研發或者生產過程活動，資產性政府補助緩解了研發等長期資金的短缺，進而刺激了企業的長期投資，促進企業的長期成長；但隨著融資約束程度的提高，企業能夠獲得資金不斷減少，即便政府提供了資產性補助，企業也無法獲得長期投資所需的資金，因而影響了企業的長期成長性。由此驗證了H2b。

（四）穩健性檢驗

考慮到變量選取的適應性，本文將模型（3）中的被解釋變量總資產報酬率ROA代替為凈資產收益率ROE，將模型（4）中的被解釋變量TobinQ值代替為總資產同比增長率，解釋變量都不變，代入SPSS24.0 進行穩健性檢驗，檢驗結果見表6。模型（3）的回歸結果與之前的結果相同，變量除資產性政府補助外均通過了顯著性檢驗，企業年齡顯著性變弱，高技術產業虛擬變量顯著性較強，不過對總體結果影響不大；模型（4）的回歸結果與之前的結果相比，有一些控制變量顯著性沒有通過，資產性政府補助的相關性變弱，不過依舊對企業長期成長呈正向線性作用。因此，可認為實證結果是穩健的。

表6 穩健性檢驗

四、結論

通過選取中小板上市企業2011—2017 年樣本數據，實證分析了不同融資約束情景下不同類型政府補助對企業成長的促進作用。本文研究發現，我國中小企業普遍面臨融資約束，融資約束對企業成長具有制約作用，政府補助能夠緩解融資約束；實證分析發現政府補助對企業成長具有促進作用，收益性政府補助可以促進企業的短期成長，但對企業的長期成長無顯著影響，資產性政府補助可以促進企業的長期成長，但對企業的短期成長無顯著影響；實證分析也表明，隨著融資約束程度增加，無論是收益性政府補助還是資產性政府補助對企業成長的促進作用都顯著減弱，此時融資約束逐漸成為制約企業成長的主要因素。