政府研發補貼、高管團隊職能背景多樣性與企業研發投入

馬文聰，許 恒，陳修德

（廣東工業大學管理學院，廣東廣州 510520）

1 研究背景

新經濟增長理論認為科技進步是經濟發展的關鍵驅動力［1］。21 世紀以來，第四次工業革命推動著世界科技水平邁向新臺階，對世界創新格局產生著深遠持久的影響。我國積極順應科技創新潮流，在黨中央的大力支出和科技創新主體的不懈努力下，科技水平也取得了長足進步，未來應當繼續發揮微觀主體對國家創新水平的貢獻作用，鼓勵、支持、引導企業進行持續性研發投入，不斷提高企業的研發績效。然而，由于技術性知識和信息具有較強的正外部性，導致眾多企業研發投入動力不足［2］；同時，研發活動具有的高風險、高不確定性和回報周期長等特點也進一步削弱了企業開展研發活動的積極性［3］。為了鼓勵企業進行技術創新，政府研發補貼政策應運而生，然而從已有實證研究看，研發補貼對于企業研發投入究竟會產生激勵效應還是擠出效應仍存在較大分歧，有必要開展進一步的分析和討論。

目前已經有一些研究開始探討影響政府補貼與企業研發投入關系的情境因素，這些因素可概括為企業外部環境和企業內部特質。邢斐等［4］、鄧若冰等［5］認為外部環境因素主要涉及制度差異、政企關系等；陳紅等［6］認為內部特質因素則主要包括企業特征，如企業年齡、規模、生命周期等。高層梯隊理論旨在從高管團隊的角度解釋企業行為的差異。高管團隊作為企業的一種內部特質，現有研究對其關注點主要集中在高管性別、年齡、任期、受教育程度、政治關聯、薪酬差距等特征對企業績效或企業創新的影響，高管職能背景多樣性對政府研發補貼政策效應的調節作用尚未受到學術界的廣泛關注。信息決策理論秉持差異互補的原則，認為成員間不同個體特質與經歷造就了其不同的知識儲備和思維模式［7］，促使團隊孕育出互補性的觀念與視角［8］，進而促進組織學習，提高企業決策質量和創造力，提升企業績效和創新能力［9］。

在企業獲得政府提供的研發補貼后，職能背景多樣的高管團隊能否幫助企業優化資源整合與分配，降低企業研發風險，提高研發活動預期收益，從而促進企業的研發投入？對于這一科學問題的回答還需要進一步的實證檢驗。為此，本研究基于高層梯隊理論與信息決策理論，利用我國2008 至2018 年A 股上市企業相關數據，將企業的內部特質和外部環境相結合，探究政府資金注入對企業研發活動的影響以及高管團隊職能背景多樣性對政府研發補貼效應的調節作用，為政府優化研發補貼政策設計提供決策依據，并為企業高管團隊建設提供理論參考。

2 理論分析與研究假設

2.1 政府研發補貼與企業研發投入

技術創新活動擁有公共物品特征和正外部性，致使企業無法獨占自身研發成果，從而導致企業研發動力不足［2］；研發活動需要大量資金支持，投入轉化為成果的周期較長，從而進一步加劇了企業研發創新的風險，消減了企業的創新活力［10］。在這種情況下，政府研發補貼為企業研發活動提供了資金支持，可以降低企業R&D 活動的成本和風險，彌補了企業R&D 私人收益和社會收益的差距，從而提升企業研發創新活動的動機，促進企業提升創新績效［11］。目前，學者對政府研發補貼對企業研發投入是激勵還是抑制作用，抑或是無關作用，得出了不同的結論。支持具有激勵作用的觀點認為，政府研發補貼是對企業研發經費的一種補充，可以緩解企業的融資約束，提高研發活動的私人利益,體現政府研發補貼對企業研發投入的直接影響。從競爭視角出發，已有研究發現政府在創新政策支持上具有選擇性［12］。一方面，企業需要通過競爭來獲得政府的研發支持，從而促使企業自發進行研發投入［13］；另一方面，獲得政府研發補貼的企業能夠間接向外界傳遞出研發創新能力強的信號，幫助企業吸引更多外部資源，緩解企業資源約束，促進企業創新，體現政府研發補貼對企業研發投入的間接影響［14］。而支持具有抑制作用的觀點認為，從資源成本角度，政府研發補貼會提高企業的研發投入成本，因為市場對R&D 資源的需求會受到政府資助強度的影響，政府補貼對R&D 資源需求的刺激會抬高市場上R&D 資源的價格，導致企業放棄研發投入項目或是轉投其他項目，造成研發投入減少［15］；從資源擠占角度，若政府研發補貼項目正好是企業本就計劃進行研發投入的項目，政府資金便會擠出企業原有資金，造成政府資源浪費的同時也會減少企業自身R&D 投入［16］；從市場機制角度，政府為企業注入研發資金可能會影響市場自身“看不見的手”的調節作用，影響資源分配的合理性和有效性［17］；從行業整體角度，并非所有企業都能獲得政府研發補貼，由于研發創新的知識溢出效應，獲得補貼的企業增加研發投入可能會刺激同行其他企業的“搭便車”行為，從而減少行業整體的研發投入。此外，也有部分研究如Dimos 等［18］認為政府補貼與企業研發投入間不存在顯著關系。本研究認為，政府研發補貼作為對企業從事研發活動資金的一種補償，可以緩解企業研發投入的融資約束并促進企業研發投入。由此，提出假設H1。

H1：政府研發補貼能提高企業研發投入。

2.2 高管團隊職能背景多樣性的調節作用

高管團隊職能多樣性是指高管團隊人員前期工作經歷的豐富性程度［19］。高層梯隊理論認為企業未來的行為與戰略選擇離不開企業內部高管團隊的特質，核心觀點是高層管理者特征(年齡、職業經歷、教育、財務狀況和群體異質性等)可以與其知識、價值觀和認知水平相關聯，從而可以影響企業未來行為和預測其結果［20］。基于高層梯隊理論，學者圍繞高管團隊職能背景開展的研究大致可分為4 個方面。一是探討高管的單一職能背景對于企業績效的影響，如彭紅星等［12］研究高管的技術背景、徐建波等［21］研究高管的學術背景等。二是提出了“高管職能背景多樣性”的概念，并采用赫芬達爾-赫希曼指數（Herfindahl-Hirschman index，HHI）測量，探究高管職能背景多樣性對企業績效的影響，如馬富萍等［22］的研究。三是進一步拓展了職能背景多樣性的測量方法，例如將職能背景分為個體內功能多樣性（成員內部經驗廣度）和顯性功能多樣性（每個高管團隊成員在職時間最長的職能異質性）［23］，或者分為生產型、外圍型、產出型、復合型、職能管理型等類型，研究多種職能背景對企業績效的影響［24］。四是開展了高管職能背景多樣性對企業績效影響機制的研究，包括加入調節變量和中介變量，如團隊間信息交換，辦公集中度、首席執行官（CEO）特征、高管團隊網絡聯系和合作關系等，如馬富萍等［22］的研究；在被解釋變量企業績效的選擇上，如孫凱等［25］、陳守明等［26］選擇了經營績效、創新績效、海外績效等，也有研究如何明欽［24］將其細分為長期績效和短期績效等。

高管團隊作為企業的戰略決策者，承擔著獲取外部資源的重任，也決定著企業創新資源的分配，對企業創新有重要的影響，并且，政府研發補貼作為企業所獲得的一種外部資源，其分配方式在很大程度上受到了高管團隊的影響［27］。信息決策理論認為，從團隊外部來看，多樣化程度高的高管團隊能夠帶來豐富的外部資本，更加豐富的外部網絡能夠為企業帶來更加多元的資源獲取渠道；從團隊內部來看，多樣化的高管團隊能夠實現知識、信息、能力、技能等多方面互補，提高企業決策的質量和完備性［10］。高管團隊職能背景多樣性作為團隊多樣性的重要體現，其對企業所獲得的研發補貼資源分配和研發創新決策的影響主要體現在以下3 個方面：第一，職能背景豐富的高管團隊可以提升企業資源獲取與整合的能力。多職能背景的高管團隊向外界傳遞出一種高管團隊“全能”的信號，有助于拓展企業資源獲取寬度、構建豐富的外部社會網絡，為企業創新帶來豐富的資源和信息；此外，各種職能背景的高管成員優勢互補、各取所長，還有利于發揮杠桿效應，增強企業資源整合的能力［26］。第二，職能背景豐富的高管團隊可以優化包括研發補貼等企業資源的分配方向，幫助企業作出正確的創新決策。不同知識和技能的碰撞能夠使團隊決策更富有創造性和靈活性，使管理層能夠更好地解決非結構化的創新性問題；同時，職能背景多樣的高管團隊也不太容易受到群體思維的影響，可以幫助企業克服一些短視行為，作出具有全局性的決策［28］。第三，職能背景豐富的高管團隊有助于降低企業研發創新風險，提高企業的風險承擔能力。研究顯示，在外部環境變動頻率較高時，職能背景多樣的高管團隊能夠更好地預測環境的變化，快速形成多個備選方案并作出選擇，有助于企業處理不確定性風險，降低研發風險預期［29］。

結合信息決策理論，本研究認為職能背景多樣化的高管團隊能夠在創新資源獲取、整合、分配及風險承擔方面為企業帶來優勢，優化企業對政府研發補貼資源的配置和使用，激勵企業增加研發投入。由此提出假設H2。

H2：高管團隊職能背景多樣性對政府研發補貼與企業研發投入的關系具有正向調節作用。

3 模型設定與變量選取

3.1 樣本選擇與數據來源

選取2008—2018 年我國A 股上市公司作為初始研究樣本，并對樣本進行了如下篩選：（1）剔除金融保險類上市公司；（2）剔除面臨退市風險的ST公司；（3）剔除關鍵數據缺失的公司。篩選后總計得到3 563 家企業的非平衡面板數據。

數據來源為CSMAR 國泰安數據庫，缺失的數據通過查閱證券交易所披露的上市公司年報數據進行手工整理補充。數據處理通過Excel、Stata15.0完成。

3.2 變量選取

（1）解釋變量：政府研發補貼（Sub）。參考郭玥［11］的方法，采用關鍵詞檢索的方式對研發補貼項目進行了篩選。具體篩選標準如下：1）按有關技術創新的關鍵詞篩選，將政府補助明細項目中出現“創新”“研發”“研制”“科技”“科研”“技術”等關鍵詞的項目納入研發補貼范疇；2）按政府科技創新支持政策的關鍵詞篩選，將政府補助貼明細項目中出現“星火”“火炬計劃”“‘863’”“‘333’”“‘8515’”“小巨人”“高新技術企業”“生產力促進中心”等關鍵詞的項目納入研發補貼范圍；3）按有關企業創新成果的關鍵詞篩選，將政府補助明細項目中出現“知識產權”“專利”“版權”“著作權”“軟著”“新產品”等關鍵詞的項目納入研發補貼范疇；4）按有關創新人才及技術合作的關鍵詞篩選，將政府補助明細項目中出現“‘引才引智’”“‘精英計劃’”“‘巨人計劃’”“產學研”等關鍵詞的項目納入研發補貼范圍；（5）按不同研發技術領域篩選，分別對生物新醫藥技術研發、電子信息技術研發、新能源及新材料相關等領域進行專有名詞搜索，對符合條件的補貼項目納入研發補貼范疇。

現有研究在測量政府研發補貼時主要采用3 種方式：一是將企業是否獲得政府補貼設置虛擬變量，該方法無法衡量不同研發補貼強度對企業創新投入的影響［30］；二是考慮政府補貼絕對數額大小［4］；三是考慮政府補貼相對企業資產規模的大小［31］。本研究采用相對數指標，用企業當年所獲得政府研發補貼金額與企業營業收入的比例來衡量政府研發補貼強度。

（2）被解釋變量：企業研發投入（RD）。研發投入的度量分為數值法和比例法。數值法直接采用研發投入金額來衡量，容易造成不同企業的信息缺乏可比性。本研究選擇采用比例法，用企業當年研發投入占營業收入的比例度量企業研發投入強度。

（3）調節變量：赫芬達爾-赫希曼指數（H）及香農-威納（Shannon-Wiener）指數（Sha）。首先采用赫芬達爾-赫希曼指數對高管職能背景多樣性進行測量，參考Cannella 等［23］的研究，將高管團隊職能背景分為生產、研發、財務、管理、市場營銷、法律、人力資源和其他共8 類，鑒于每位高管可能有多種職能背景，僅對高管的主要職能背景經歷進行統計，納入指標計算；參考Carpenter 等［32］的測量方法，計算公式為：

式（1）中，Si衡量了全部高管中擁有第i種職能背景的比例。

H的取值范圍是0～1，數值越接近1 則表明高管團隊職能背景多樣性越豐富。值得注意的是，樣本中過半數高管擁有超過一種職能背景，而赫芬達爾-赫希曼指數僅能衡量每位高管的一種主要職能背景，忽視了高管團隊成員的交叉職能背景。因此，借鑒Buyl 等［33］的方法，引入香農-威納指數對高管的交叉職能背景進行測量。香農-威納指數借鑒了信息論的常用做法，是檢測生態系統物種多樣性的常用指標。在Cannella 等［23］的職能背景分類方法基礎上，將“其他”背景分為設計和金融背景納入高管職能背景衡量，最終涵蓋了生產、研發、財務、管理、市場營銷、法律、人力資源、設計、金融共9 種職能背景。計算公式為：

式（2）中：Pi表示擁有i類職能背景的高管成員占高管總人數的比例，取值介于0～1 之間；n為高管職能背景的類別數，最大值為9。

在高管團隊規模一定的情況下，Sha 值大小反映高管團隊職能背景多樣性的高低。

（4）控制變量。企業內部特質同樣會影響企業的創新行為［34］，基于劉鑫等［35］的研究，在企業層面選取了資產負債率（Lev）、企業成長性（Gro）、企業年齡（Age）、公司屬性（Soe）、第一大股東持股比例（Top）、高管團隊規模（Ggz）總資產凈利率（Roa）和公司規模（Siz）作為控制變量。

各變量的具體定義及取值方法如表1 所示。

表1 變量名稱及定義

3.3 模型設定

為了探究政府研發補貼資金對企業創新活動的影響，結合樣本數據類型構建了面板數據模型。主效應模型如式（3）所示：

為了解決高管職能背景多樣性在主效應模型中發揮的影響作用，構造了政府研發補貼與高管職能背景多樣性的交乘項并納入模型。模型分別如式（4）和式（5）所示：

式（3）至式（5）中：下標i和t分別為公司和年份；CONTROLs、INDUSTRY 和YEAR 分別表示控制變量、行業和年份；β0為截距項；ε表示殘差。

4 實證分析

4.1 樣本描述性統計與相關性分析

表2 列出了全樣本的描述性統計特征，可以看出不同企業的研發投入相對于其盈利能力來說有較大的差異，僅有34.33%的樣本在觀測期間獲得了政府研發補貼，其余樣本所獲政府研發補貼數值為0；高管主導職能背景多樣性指數和交叉職能背景香農-維納指數在不同企業間均存在較大差異。

表2 變量的描述性統計結果

表2（續）

由表3 可知，解釋變量政府研發補貼（Sub）與被解釋變量企業研發投入在1%的水平上顯著正相關（r=0.171），這初步驗證了H1中政府研發補貼對企業研發投入的正向作用；其他變量間相關系數均小于0.8，初步說明變量間不存在嚴重多重共線性；VIF 值平均為1.330，最大值為1.840，低于臨界值10，從而進一步排除了變量間存在多重共線性的可能性。

表3 變量的相關性分析

4.2 全樣本回歸分析

根據豪斯曼檢（chi2(9)=737.53，Prob＞chi2=0.000），結果在1%的顯著性水平下接受原假設，因此采用固定效應模型進行實證分析更為合適。使用雙向固定效應回歸模型對政府研發補貼與企業研發投入間的關系進行回歸，結果如表4 所示。其中，模型（1）檢驗了政府研發補貼對企業研發投入的作用關系，系數為P＜0.01，說明政府研發補貼對企業研發投入有顯著促進作用，從而驗證了H1；模型（2）檢驗了高管主導職能背景多樣性對政府研發補貼與企業研發投入的調節效應，系數為P＜0.01，說明高管主導職能背景多樣性越高，政府補貼資金對企業研發投入的推動作用越強，由此驗證了H2；模型（3）檢驗了高管交叉職能背景多樣性指數對政府研發補貼與企業研發投入的調節效應，系數也為P＜0.01，說明高管團隊的交叉職能背景多樣性越高，政府資金對企業研發活動的支持作用越明顯，H2得到了進一步驗證。模型（4）至模型（5）的結果為穩健性回歸檢驗結果，具體說明見文后。

表4 變量的回歸檢驗結果

4.3 分樣本回歸分析

4.3.1 按企業性質分組

值得注意的是，在實踐中，政府研發補貼政策效果不僅取決于補貼的數額、方式和手段，企業所有權性質和企業規模也可能會對研究結論產生影響［36］。不同所有權性質會造成企業的治理結構、資源配置等多方面存在差異,進而對創新主體產生影響［37］。為了驗證在不同性質的企業中，政府研發補貼與企業研發投入關系受高管職能背景多樣性調節影響的差異，按照企業性質對樣本進行分組，使用雙向固定效應模型進行檢驗，結果如表5 所示。

表5 不同企業性質的樣本分組回歸分析

其中，模型（1）檢驗了在不同企業性質中政府研發補貼對企業研發投入的作用關系差異。由回歸結果可知，在國有企業組和非國有企業組中，政府研發補貼與企業研發投入回歸系數為P＜0.01，說明政府研發補貼對企業研發投入有顯著促進作用；通過費舍爾組合檢驗自抽樣，經驗P值為0.076（P＜0.1），即分組回歸系數間存在顯著差異。由此說明，政府研發補貼對企業研發投入的促進作用在國有企業和非國有企業組中有顯著差異，對非國有企業的激勵效應更強。導致這一現象的原因主要有以下3 個方面：第一，國有企業往往具有更加復雜的行為目標和效用體系，國有企業目標多元與宏大的價值取向導致其無力承擔創新的各項成本和風險，進而導致其研發創新動力不足［37］；第二，企業國有產權性質更容易出現委托代理問題，導致管理者行為存在短視化特點，也會使政府補貼的激勵效應有所減弱；第三，國有企業相對容易得到各種資金支持，政府研發補貼對研發資金的邊際作用較小，對企業研發投入激勵作用不明顯。而非國有企業的資源有限，獲得政府補貼一方面可以緩解其融資約束，另一方面傳遞出企業具有良好聲譽的信號，使企業更容易獲得外部投資者的資源，從而促進企業加大研發投入。

模型（2）加入了高管團隊主導職能背景多樣性與政府補貼交乘項，以檢驗在不同企業性質中高管主導職能背景多樣性對政府研發補貼與企業研發投入的調節效應差異。回歸結果顯示國有企業組的系數為P＜0.01，表明在國有企業組中，高管主導職能背景多樣性越高，政府研發補貼對企業研發投入的正向影響作用越強。

模型（3）將高管交叉職能背景多樣性指數和研發補貼交乘項納入雙向固定效應模型。回歸結果顯示國有企業組的系數為P＜0.01，說明在國有企業組中，高管的交叉職能背景也能夠增強政府研發補貼對企業研發投入的促進作用。值得注意的是，在非國有企業組中，高管團隊主導職能背景多樣性和交叉職能背景多樣性與自變量的交乘項系數分別為負顯著和不顯著，這一結果與黃登仕等［38］的研究結果有相似之處。

4.3.2 按企業規模分組

不同企業規模預示著不同企業所擁有和支配的資源存在差異，而企業規模狀況是企業向外界傳遞出企業實力的信號，從而對企業外部融資等方面產生影響，企業資源儲備與資本實力可能會直接影響到其研發創新活動。為了驗證不同規模的企業中，政府研發補貼與企業研發投入關系受高管職能背景多樣性調節影響的差異，將樣本企業按企業規模劃分為大型企業組和中小型企業組。參考國家統計局公布的《大中小微企業管理辦法》進行篩選，大企業必須同時滿足“年營業收入不少于4 億元”且“從業人員大于1 000 人”兩項條件；否則，劃分為中小企業。使用雙向固定效應模型，回歸結果如表6所示。其中，模型（1）檢驗了在不同企業規模中政府研發補貼對企業研發投入的作用關系，結果顯示不論是在大型企業組還是在中小型企業組，政府研發補貼都能顯著促進企業的研發投入（系數均為P＜0.01），既能促進資源儲備豐富的大型企業進行研發投入、發揮“錦上添花”作用，又能夠促進資源相對匱乏的中小型企業進行研發投入、發揮“雪中送炭”作用；模型（2）（3）分別檢驗了在不同企業規模下，高管團隊主導職能背景多樣性和交叉職能背景多樣性對政府研發補貼與企業研發投入關系的調節作用，結果顯示在不同企業規模下，高管團隊主導職能背景多樣性指數和研發補貼交乘項系數以及交叉職能背景多樣性指數和研發補貼交乘項系數均為P＜0.01，同樣，高管團隊職能背景多樣性均能夠促進大型企業和中小型企業充分利用政府補貼資源、加大企業研發投入，與以上全樣本回歸分析結果并無二致。

表6 不同企業規模的樣本分組回歸分析

5 穩健性檢驗

5.1 Tobit 模型

由于樣本數據中存在較多研發投入為零的企業（占比為35.3%），使得樣本分布存在大量左側回歸的離散點，這會導致直接使用普通最小二乘法（OLS）進行線性回歸得到的估計結果存在一定偏差。無論是否進一步剔除離散點，普通最小二乘法均無法得到一致估計，而Tobit 模型可以克服樣本分布左側截斷為零的現象，由此使用Tobit 模型進行回歸檢驗。如表4 所示，模型（4）檢驗了政府研發資金與企業研發投入關系，系數為P＜0.01，說明政府為企業注入研發資金對企業自身的研發活動有顯著的正向影響，H1獲得支持；模型（5）加入了高管團隊主導職能背景多樣性交乘項，系數為P＜0.01，表明高管主導職能背景多樣性越高，政府研發補貼對企業研發投入的促進作用越強，即H2獲得支持；模型（6）采用香農-維納指數來測量高管團隊交叉職能背景多樣性，系數同樣為P＜0.01，表明高管的交叉職能背景能夠增強政府研發補貼對企業研發投入的促進作用，進一步支持了H2。綜上可知，使用Tobit模型進行穩健性檢驗的結果與采用雙向固定效應模型的結果一致，即H1和H2獲得支持的結論是穩健的。

5.2 內生性檢驗

5.2.1 反向因果問題

從企業角度，研發投入大的企業向政府申請研發補貼成功的可能性也越大，使得企業研發投入與政府研發補貼二者間可能存在互為因果的內生性問題。從政府角度，政府往往傾向把研發補貼提供給那些創新能力較強的企業，發揮“錦上添花”的作用［39］。為此，以當期企業研發投入為被解釋變量，用政府研發補貼、職能背景多樣性和其他控制變量滯后1 期的值進行回歸檢驗，結果如表7 所示。由回歸結果可知，模型（1）在控制了年份和行業效應后，滯后1 期政府研發補貼對本期企業研發投入的回歸系數為P＜0.01；模型（2）加入了高管團隊主導職能背景多樣性滯后1 期交乘項，系數為P＜0.01；模型（3）加入了高管團隊交叉職能背景多樣性滯后1 期交乘項，系數也為P＜0.01。在排除互為因果內生性問題后，回歸結果依然穩健。

表7 變量滯后1 期的政府研發補貼與當期企業研發投入雙向固定效應回歸分析

5.2.2 樣本選擇偏差問題：Heckman 兩步法

由于研究樣本存在缺失值，而樣本缺失并非隨機缺失，回歸估計會自動將缺失數據剔除，這種非隨機選擇會使估計結果有偏，為解決上述問題，選擇Heckman 兩步法進行回歸。回歸模型如下：

具體地，式（6）為第一階段選擇方程，解釋變量引入企業上一期獲得的創新補助（RSi,t-1）、上一期獲得的專利數量加“1”取對數（Patt-1），且考慮年度、行業固定效應，利用Probit 模型預測企業獲得研發補貼的概率，同時構造逆米爾斯（Mills）比率。式（7）為第二階段的回歸方程，進一步將逆米爾斯比率作為解釋變量加入回歸方程進行OLS 回歸，逆米爾斯比率在1%的置信水平下顯著，說明確實存在樣本選擇偏差的內生性問題。如表8 所示，基于式（6）的模型檢驗結果顯示，政府研發補貼與企業研發投入的回歸系數為P＜0.01，說明在克服了樣本選擇偏差后，政府研發補貼對企業研發投入依然具有顯著的促進作用。

表8 變量的Heckman 兩步法穩健性回歸分析

綜上，在將互為因果和樣本選擇偏差的內生性問題納入考慮后，所得結論相同且依然穩健。

6 研究結論與展望

6.1 結論

本研究基于高層梯隊理論與信息決策理論，利用2008—2018 年我國A 股上市企業相關數據，檢驗了政府提供研發資金支持對企業從事研發投入活動的影響，以及企業高管團隊職能背景多樣性對研發資金補貼政策效應的調節作用，得出以下主要結論：

（1）政府研發補貼能夠促進企業進行研發投入。該結論在不同性質和規模的企業中均成立，且在非國有企業中激勵效果強于國有企業。表明政府提供的研發補貼資金的確能夠緩解企業研發資金不足，減少研發活動的資金壁壘；進一步地，非國有企業與國有企業比較，資源更加匱乏，研發資金約束較大，因此非國有企業獲得政府研發補貼的邊際激勵效應要強于國有企業。

（2）高管團隊主導職能背景多樣性和交叉職能背景多樣性均能強化政府研發補貼政策效應的發揮，促進企業增加研發投入；對于各類規模的企業，高管職能背景多樣化能夠激勵企業將研發補貼轉化為研發投入。這也支持了信息決策理論的觀點。當企業高管職能背景越豐富，其帶來的多元化觀點與視角有利于企業作出富有創造力的決策，使企業獲得更加完備的信息與更加豐富的資源，這樣不僅增強企業的預期收益與風險承受能力，還能夠提高企業的創新活動預期，進而激勵企業進行研發投入。值得注意的是，在非國有企業中，職能背景豐富的高管團隊并不能促進政府研發補貼政策效應的發揮，甚至表現出抑制作用，這可能與非國有企業中輪崗制和跨職能培養等一些特殊模式有關。

本研究將高層梯隊理論與信息決策理論相結合，將企業外部研發補貼與內部高管團隊職能背景相結合，闡明了企業內外部環境“表里相濟”對企業研發投入的影響，研究結論進一步厘清了政府研發補貼促進企業研發投入的邊界條件，豐富和拓展了創新政策和公司治理領域的相關研究。

6.2 管理啟示和未來展望

本研究帶來的管理啟示主要包括：（1）創新政策制定者在確定評價指標和甄選幫扶對象時，可將企業性質和企業內部高管團隊特征納入考量指標；（2）企業在招賢納士時要具備全局眼光，不僅要關注管理者的個人能力，也要重視高管團隊整體職能背景的互補性與完備性，從而幫助企業資源充分合理配置，提高企業創新能力。

本研究仍然存在一些不足之處：（1）被解釋變量選取方面，僅采用研發投入數據作為創新的衡量指標，未考慮創新績效，如專利申請量、專利獲得量、新產品數、勞動生產率變化率等；（2）樣本選擇方面，未對行業進行細分，樣本面較廣，不能分離出特定行業的特征；（3）模型設定方面，僅檢驗了政府資金給企業研發創新活動帶來的直接效果，沒有探究其內部的作用機制；（4）研究結論方面，發現在非國有樣本中職能背景多樣的高管團隊并不利于政府補貼政策效應的發揮，該結論背后的作用機制有待進一步深入探究。