政府補貼對新能源產業發展影響

姚 誠，徐 楓

（1.澳大利亞國立大學商學院，堪培拉 ACT2600；2.華南理工大學經濟與貿易學院，廣東廣州 510006）

能源作為當今社會不可或缺的重要元素，成為我國經濟快速發展的關鍵助推劑，但是大量化石能源的消費也導致嚴重的生態環境問題。《中國能源發展報告2018》［1］指出，2018 年我國能源消費總量達46.4 億噸標煤，同比增3.3%，其中煤炭占能源消費總量超過一半，占全球煤炭總消費量的50.5%。與此同時，美國2018 年煤炭消費僅為其能源消費總量的14.2%，煤炭消費量為40 年來新低。而同期我國天然氣、水電、核電、風電等清潔能源消費量僅占能源消費總量的22.1%，對傳統能源的依賴導致我國面臨著能源安全和環境責任的問題，大力發展新能源產業成為能源結構轉變的當務之急。作為世界碳排放最多的經濟體，我國正在積極改善能源消費結構，大力推動新能源發展，減少化石能源的消耗，解決日益嚴重的環境問題。

新能源產業作為戰略性新興產業，具有資金密集型和技術密集型的特點，發展過程中難免需要大量資金和技術的支持，為了解決能源產業的融資問題，政府通過政策與資金對新能源建設項目進行重點扶持，使新能源產業得到快速增長；“十二五”期間，政府把新能源及其相關產業列為重點發展以及戰略性新興產業，并對其大力扶持。黨的十九大報告指出要“推進能源生產和消費革命，構建清潔低碳、安全高效的能源體系”。同時，為了培育發展新能源等新興產業，我國政府先后出臺一系列財政和金融政策，其中政府資金補貼成為推動戰略型新興產業企業科技創新水平的常用工具。

不過就政府是否應該對產業實施政策扶持問題，一直存在很大爭議。“市場派”主張由市場和企業自由配置資源，通過市場機制進行調節作用，產業和企業能夠依靠自身的要素和技術條件用自生的優勢參與市場競爭并發展、生存，最后形成特定的產業結構；“政府派”則指出，由于市場機制存在信息不對稱、市場失靈、外部性等缺陷，政府干預經濟具有必要性，能夠減少產業和企業的發展過程中的不穩定因素，提高產業和企業的技術創新動力，同時引導資源向正確的方向流動聚集。但目前來說有關政府補貼與新能源產業的研究都不太完善，本文通過整理并系統分析相關文獻成果，試圖探討并研究政府補貼在新能源產業發展中扮演怎樣的角色，通過產業特征和企業層面兩個視角分析了政府補貼對新能源產業發展的影響，豐富了如何合理使用政府補貼的理論依據。

1 文獻回顧及研究假設

根據現有文獻來看，政府補貼相關的研究主要關注政府補貼的動機、影響因素和實施效果這三個方面。目前，在政府補貼的動機以及影響因素方面，學術界主要認為：政府對產業進行補貼旨在于加速產業結構的優化、調整，引導產業資源的合理流動，從整體上提升就業水平；企業對獲得政府補貼影響最大的因素主要有：產權性質和規模等。但是，在政府補貼的效果方面一直有較大的爭議。對于政府補貼等政策實施效果的研究，研究者們通常較多地關注對企業的盈利能力或者研發創新的影響，而且少有細分至不同產業進行分析。

1.1 政府補貼與新能源產業

Martine 等［2］使用市場仿真模型對歐盟的新能源技術進行模擬分析后認為財稅補貼措施促進了風電產業的發展，而且相比傳統能源，新能源和的財政補貼更能帶來技術進步。周亞虹等［3］不同于以往研究采用動態博弈等分析框架，通過區別新能源產業和傳統產業的產業特征，分析了扶持政策下企業的產能變化、研發反應等行為選擇，揭示了企業的行為和政府政策的關系。Hill 等［4］研究了聯邦稅法的影響，發現財稅支持能減輕新能源產業的生產成本并提高其外部性，財政激勵措施可能對新能源產業達不到預想效果。胡國恒等［5］采用同樣的方法研究了政府扶持對新能源產業鏈上下游企業的影響，認為總體來說政府扶持既沒有提高新能源企業的盈利能力，也沒有帶來研發優勢。

由此，本文基于前人研究，從產業特征的視角分別得到假設1 和假設2。

假設1：新能源的產業特征會使政府補貼對新能源企業盈利能力產生負向影響。

假設2：新能源的產業特征會使政府補貼對新能源企業研發能力產生負向影響。

1.2 政府補貼與企業盈利能力

楊凱等［6］從非線性視角實證研究發現，政府補貼的效用會隨行業集中度的增加而不斷增強，集中度越高的行業，政府補貼對企業盈利能力的促進作用越強,并且其影響程度隨著分位點的增大呈倒U型變化。周霞［7］對2007—2011 年的A 股上市公司樣本進行研究，認為政府補助對處于不同發展階段的上市公司經濟效益的影響并不相同，對處于成長期企業的經濟效益具有更為顯著的正向推動作用。

但是余明桂等［8］對民營企業的產權性質進行區分，證實了與地方政府建立政治聯系的企業會存在尋租行為，致使政府補貼對企業績效產生抑制作用。趙璨等［9］利用中國上市公司2008—2013 年相關數據研究后發現，很多企業會做出迎合政府意圖的行為獲取補貼，許多盈利狀況好的企業采取尋租行為來獲補，侵占了補貼資源，導致補貼公共效率大幅降低。徐志偉等［10］基于聯立方程模型對政府補貼、市場進入和企業盈利之間的相互聯系進行探究，認為"扶貧"式補貼和"逐補"式進入政策使政府補貼在大部分樣本中對獲補企業的盈利能力產生負面影響,進而產生“越虧越補，越補越虧”的現象。趙宇恒等［11］以2007—2011 年A 股上市公司為樣本進行研究，發現許多企業將所獲取的補貼應用于提升高管薪酬，并進一步地發現這種行為沒能提升對高管的激勵效應，也未改善企業績效，更是降低了社會資源和公共資源的配置效率。

據此，本文提出假設3：

假設3：政府補貼會對新能源企業的盈利能力有負向的影響。

1.3 政府補貼與企業研發能力

Hamberg［12］，通過選取405 個企業樣本數據回歸后發現在8 個產業中有6 個產業支持美國國防部對企業的補貼支持對研發投入起到了促進效果的結論。Dimos［13］從市場失靈的角度出發，通過多元回歸模型發現政府補貼可以經過增加企業的研發支出的途徑來在一定程度上減輕市場失靈問題。

G?rg 等［14］分析了政府對愛爾蘭制造業的扶持與企業研發投入的關系，發現過高或過低的研發資助都可能產生擠出效應，導致私人融資退出，從而降低企業研發能力。劉虹等［15］使用2007—2009 年的A 股上市公司數據研究后發現政府補貼對研發投入具有激勵效應和擠出效應，總體呈“倒U 型”關系。宋鵬［16］基于99 家上市公司和495 家大型企業2009—2016 年期間政府補貼、研發投入等相關數據,研究發現政府補貼與企業創新績效呈“倒U 型”關系。

據此，本文提出假設4：

假設4：政府補貼與新能源企業的研發能力的關系存在“倒U 型”關系。

2 研究設計

2.1 樣本選取與數據來源

上市公司要滿足嚴苛的上市要求，同時在上市后接受市場的監督，它們在公司治理、技術優勢等方面能在其所處產業中具有一定的標桿與示范作用，更能體現出該產業的發展狀態和趨勢。除此之外，上市公司的財務情況、公司信息透明，數據獲取難度較小。因此，本文選取2011—2018 年A 股市場新能源行業和同行業傳統的非新能源上市公司作為研究對象。

由于各大證券公司與數據庫均無統一、權威的新能源上市公司名單，所以本文衡量是否屬于新能源上市公司時，所用方法是手工翻閱經營范圍、主營業務產品涉及新能源領域相關的公司這8 年的年報信息，將年報披露的主營業務中涉及太陽能、風能、生物質能、新能源汽車等新能源關鍵詞的上市公司列為新能源企業，并核準了其主營業務涉及新能源的年份節點，得到113 家企業，將它們作為處理組。因為這些新能源企業基本上都在2016 版證監會行業分類下的電力、熱力生產和供應業，電氣機械及器材制造業，計算機、通信和其他電子設備制造業，汽車制造業，通用設備制造業，專用設備制造業以及其他制造業的范疇內，故本文將上述行業中的非新能源上市公司設為傳統企業，得到991 家企業，作為參照組。對新能源上市公司在2011—2018 年的主營業務不涉及新能源的年份樣本數據也歸為參照組。本文所用到的數據均可從Wind 資訊或國泰安CSMAR 數據庫獲取，數據是年度數據。在進行實證分析時，本文將變量數據缺失的樣本進行直接刪除。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量

衡量企業盈利能力的指標有資產回報率(ROA)、凈資產收益率(ROE)、主營業務利潤率等，其中ROA 和ROE 是反映企業盈利能力的核心指標。參照相關研究，本文用ROA 作為衡量企業盈利能力的主要指標，后續增加ROE 和NPS 作為工具變量進行穩健性檢驗。在衡量新能源上市公司創新能力時，本文依照大多數現有文獻的選擇，采用了研發投入能力這個指標，但是單一指標不能全面的反映企業研發能力，所以本文加入企業專利申請數作為指標。

2.2.2 解釋變量

本文從產業特征視角研究新能源企業受到政府補貼的影響時，設置新能源上市公司為處理組，行業內非新能源上市公司為對照組，得到虛擬變量New Energy 來區分新能源企業與傳統企業。政府補貼作為模型中主要解釋變量，來源于企業利潤表中的“營業外收入”下的 “政府補助”和政府給予企業的稅收優惠，所以本文以補貼率（企業收到的政府補助和稅費返還、減免之和與營業收入的比值）作為政府補貼指標。此外，通過將衡量產業特征的虛擬變量New Energy 與政府補貼力度相乘得到交互項，用其系數作為反映產業特征帶來的偏效應的區別。

2.2.3 控制變量

為了避免遺漏變量和控制變量特征，通過參照周亞虹等［3］、熊和平等［17］在研究企業盈利能力、創新能力時的變量選取，本文模型最終的控制變量選取了企業成長能力、規模、資產負債比、第一大股東持股比例、政府背景、是否為出口企業。

研究變量定義及匯總詳見表1。

表1 研究變量及定義

表1（續）

2.2.4 模型設定

基于本文的研究假設，構建1,2,3,4 四個模型。

模型1 研究了新能源產業特征下政府補貼對企業盈利能力的影響。

其中，模型(1)a 檢驗假設1，而(1)b 和(1)c 是針對(1)a 的穩健性檢驗。

ROA=β0+β1New Energy+β2Subsidy+β3New Energy×Subsidy+β4LnSize+β5Lev+β6Growth+β7Gov(1)a

ROE=β0+β1New Energy+β2Subsidy+β3New Energy×Subsidy+β4LnSize+β5Lev+β6Growth+β7Gov(1)b

PNS=β0+β1New Energy+β2Subsidy+β3New Energy×Subsidy+β4LnSize+β5Lev+β6Growth+β7Gov(1)c

模型2 研究了新能源產業特征下政府補貼對企業研發能力的影響。

其中，模型(2)a 檢驗假設2，而(2)b 是針對(2)a的穩健性檢驗。

RD=β0+β1New Energy+β2Subsidy+β3New Energy×Subsidy+β4LnSize+β5Lev+β6Growth+β7CR+β8Gov+β9Exp(2)a

LnPat=β0+β1New Energy+β2Subsidy+β3New Energy×Subsidy+β4LnSize+β5Lev+β6Growth+β7CR+β8Gov+β9Exp (2)b

模型3 研究了政府補貼對新能源企業盈利能力的影響。

其中，模型(3)a 檢驗假設3，而(3)b 和(3)c 是針對(3)a 的穩健性檢驗。

ROA=β0+β1Subsidy+β2LnSize+β3Lev+β4Growth+β5Gov (3)a

ROE=β0+β1Subsidy+β2LnSize+β3Lev+β4Growth+β5Gov (3)b

PNS=β0+β1Subsidy+β2LnSize+β3Lev+β4Growth+β5Gov(3)c

模型4 研究了政府補貼對新能源企業研發能力的影響。

其中，模型(4)a 檢驗假設4，而(4)b 是針對(4)a的穩健性檢驗。

RD=β0+β1Subsidy+β2Subsq+β3LnSize+β4Lev+β5Growth+β6CR+β7Gov+β8Exp (4)a

LnPat=β0+β1Subsidy+β2Subsq+β3LnSize+β4Lev+β5Growth+β6CR+β7Gov+β8Exp(4)b

3 實證分析：

3.1 描述性統計

本文在進行分析前，先對各變量1%分位以下和99%分位以上的極端值用Winsorization 方法進行平滑處理，對部分變量的原始數據乘100 以使數據量級接近。從表2 發現新能源企業與傳統企業相比，盈利能力和成長能力仍有差距，研發投入力度以及獲得的補貼力度也不足，但在申請專利上較有優勢。另外，新能源上市公司財務杠桿較高，國有控股企業的比例也較大。

表2 企業財務指標、特征變量的描述性統計

3.2 相關性分析

由表3 可以看出，各解釋變量間的相關程度很低，故多重共線性問題可以忽略。

表3 各變量的相關系數表

3.3 回歸結果分析

3.3.1 產業特征視角下政府補貼對新能源產業發展的影響

通過表4 的回歸結果，可以看到模型(1)a 中政府補貼變量Subsidy 的系數顯著為正，值為0.13，新能源虛擬變量與其的交互項NewEnergy*Subsidy 的回歸系數在1%的顯著性水平下顯著為負，為-0.51。該交互項系數表明與傳統行業對比，政府補貼對具有新能源產業特征的新能源上市公司ROA 的促進作用會少0.51 個百分點。也就是說在其他條件一定時，政府補貼力度每增加一單位新能源上市公司的ROA就會減少0.38（0.13～0.51）個百分點。該回歸結果說明了新能源上市公司相比傳統行業上市公司在獲得相同政府補貼力度時，補貼力度對企業盈利能力的促進作用消失，變為負向的影響。模型(1)b 和(1)c 也證實了該結論。

表4 政府補貼與新能源產業的盈利能力

用相似的方法研究政府補貼對具有新能源產業特征的上市公司的研發能力的影響。回歸結果如表5：模型(2)a 中Subsidy 的回歸系數為0.77，其與New Energy 的交互項回歸系數為-0.41，且兩者均在1%顯著水平下顯著。該結果表明了其他條件一定時，對非新能源上市公司來說政府補貼力度每增加1%，研發投入力度會多0.77%；對新能源上市公司來說，該提高幅度則會降低0.41%，變為0.36%。模型(2)b也反映了相類似的現象。由回歸結果可知新能源產業的產業特征會降低政府補貼對研發能力的促進效率。

表5 政府補貼與新能源產業的研發能力

3.3.2 企業層面下政府補貼對新能源產業發展的影響

從表6 回歸結果來看，模型(3)a 中Subsidy 的回歸系數為-0.32，在1%顯著水平下顯著，意味著其他條件不變時，政府補貼力度每增加1%，會減少總資產報酬率0.32%，反映了政府補貼與新能源企業盈利能力負向的影響。模型(3)b 和(3)c 的結果進一步證實了這個結論。

表6 政府補貼與新能源企業盈利能力

模型(4)a 中我們引入政府補貼的二次項，以進一步證明不同力度政府補貼對企業研發能力的影響，并將無二次項的模型一起回歸，得到表7 結果。可以看到政府補貼對新能源企業研發能力的促進效果非常明顯，模型(4)a 及其省略政府補貼二次項的模型回歸結果顯示，政府補貼的回歸系數顯著為正，分別為0.37 和0.72。模型(4)a 引入二次項Subsq 后，二次項的回歸系數為-0.05，并在1%顯著水平下顯著。這表明政府補貼與新能源企業研發能力確實存在“倒U 型”關系：政府補貼在補貼力度低時，對新能源企業研發能力的促進作用隨著補貼力度增大而增大，當增大到一定程度時，促進作用會逐漸減小，可能到最后會變為抑制作用。模型(4)ab 進一步證實上述結論。

表7 政府補貼與新能源企業研發能力

4 結論及建議

本文以新能源上市公司作為研究對象，并以同行業非新能源上市公司作為對照，采用面板數據回歸模型，對政府補助、盈利能力、研發能力三者關系展開研究，主要得出以下結論：

從產業層面來說，新能源產業特征會使得政府補貼對盈利能力和研發能力的促進效果變得低效，而且對盈利能力來說會變為抑制效果。從企業層面來說，政府補貼與新能源企業的盈利能力呈負相關，與研發能力呈“倒U 型”關系：政府補貼在補貼力度低時，對新能源企業研發能力的促進作用隨著補貼力度增大而增大，當增大到一定程度時，促進作用會逐漸減小，可能到最后會變為抑制作用。基于上述結論得到以下政策建議：

第一，政府應引導市場良性發展，并完善新能源企業對補貼的披露制度。盡管政府對新能源等新興產業的支持能夠降低企業發展的風險和成本，但是政府在其中扮演角色會使得企業產生尋租行為，面臨著補貼前的逆向選擇以及補貼后的道德風險。因此，政府應在選擇補貼對象前進行嚴格篩選、甄別，并對企業收到的政府補貼實施嚴格的披露制度。

第二，政府應引導新能源企業提高自身的獲利水平，以避免企業對補貼產生依賴。政府對產業補貼的主要作用是減少企業在發展初期的困難，但若要長遠發展，企業必須要提高自身的產品和技術水平以形成穩定的利潤增長點，提升企業核心競爭力。此外，政府可以通過在需求層面實施相應政策，如加大使用新能源產品帶來的優惠等，并鼓勵新能源產業進行差異化生產，讓企業擁有比較優勢，提高獲利水平。

第三，政府應著力于打造新能源企業創新驅動的內生增長機制。由于新能源產品具有環境友好的特征，產品生產和研發活動的進行都具有正的外部性，新能源企業會降低技術創新的積極性。為此，政府必須加大新能源相關的專利保護力度，而且要加大技術創新成果的獎勵，培養新能源產業進行技術創新的良好氛圍，促使企業自發地提高創新能力。