財政補貼、貨幣政策不確定性與企業創新績效
——基于農業類上市公司的經驗數據

謝衛華

(安徽科技學院 財經學院，安徽 蚌埠 233000)

2021年6月，國家頒布的《中華人民共和國鄉村振興促進法》提出“要促進農業全面升級、農村全面進步、農民全面發展，加快農業農村現代化”[1]。農業是國民經濟的基礎，農業類上市公司是農業產業化、現代化的關鍵載體，對促進地方經濟發展具有較強的溢出效應。為促進屬地農業類上市公司發展和技術創新，地方政府普遍采用財政補貼的形式進行支持，財政補貼如何影響企業創新績效是學界關注的焦點。

我國農業類上市公司按產權性質分為國有產權和非國有產權，不同產權性質的上市公司在運行內在邏輯、獲取資源能力等方面顯著不同。不同地域財政環境、市場環境、法律環境等存在較大差異，公司規模反映了企業資金和技術保障能力，企業異質性是如何作用于財政補貼對創新績效的影響是學界關注的另一個焦點。自2008年金融危機爆發以來，我國貨幣政策的頻繁調整引發了不確定性的預期[2]，探討農業類上市公司異質性對財政補貼創新績效的影響以及貨幣政策不確定性對這一關系的調節機制，對于創造良好的企業創新環境以及提高政府補貼政策的針對性和適用性等具有較強的現實意義。

一、理論分析與研究假設

(一)財政補貼與農業類上市公司創新績效

財政補貼是政府為了實現其政策目的而向微觀經濟主體配置資源的重要方式，財政補貼對企業創新績效的影響存在創新促進觀、創新抑制觀和創新不確定觀[3]三種觀點。其中，創新促進觀認為，財政補貼可以增加企業可支配資源[4]，緩解創新融資壓力[5]，從而刺激企業的創新意愿；創新抑制觀認為，財政補貼對企業創新具有擠出作用[6]，壓縮企業進行創新的自主投資規模可能引致企業的尋租動機[7]62，導致財政補貼出現“反向”作用；創新不確定性觀認為，財政補貼的效果可能與企業特征、政策環境有關，應綜合考慮財政補貼對企業創新的促進效應和抑制效應[8]。農業是“弱質性”產業，面臨較高的自然風險和市場風險，我國農業類上市公司普遍是資產規模和資產收益率較低，具有較低的風險承擔能力和較高的融資約束壓力，參與創新活動使企業承擔更大的不確定性風險，企業對創新活動風險更加敏感，影響了農業類上市公司創新的積極性，可能會使企業刻意壓縮創新投資規模，減少對促進技術進步等“高質量”實質性創新的投入，背離財政補貼資金投入的“初衷”。但為了完成政府交予的創新任務，如通過補貼項目的成果審核、迎合政府創新創業政策等，上市公司可能會傾向于將財政資金投入技術含量和創新風險較低、創新周期較短的策略性創新活動。因此，提出假1。

H1：財政補貼對農業類上市公司策略性創新績效具有顯著促進效應

(二)公司異質性與農業類上市公司創新績效

國有企業和非國有企業在資源基礎和嵌入于復雜制度情境中產生的制度邏輯存在較大差異[9]，第一大股東產權性質為國有產權的上市公司與國有獨資企業在公司治理、決策機制等方面具有顯著區別，由于存在眾多中小股東監督，第一大股東在創新資源投入尋租領域將“障礙重重”。同時，國有產權上市公司與地方政府存在一定的“政治關聯”和“利益捆綁”，更容易獲取企業創新所需的財政補貼資金，在其他股東的監督下，財政補貼資金“挪作他用”以及成為冗余資源的概率大幅度降低。相較于經濟欠發達地區，經濟發達地區具有較高的市場化程度、健全的規制環境和充裕的財政收入，有助于降低企業創新而引發的“被模仿”風險，減弱或降低企業創新的溢出效應和擴散效應，強化財政補貼對企業創新的促進作用[10]。農業類上市公司是國家重點扶持的產業，具有較強的正外部性，這種“弱勢地位”和“認證標簽”可以為企業獲得更多的財政“反哺”，地方財政資金越充裕，“反哺”力度就會越大。企業創新具有周期長、不確定性強、投入大等特點，規模較大的企業具有較雄厚的資金和較強的風險承擔能力，能夠為企業創新提供技術人才和資金保障，也能降低研發計劃中斷風險，還能提高企業創新成功概率。因此，提出假設2、假設3和假設4。

H2：相對于非國有產權性質農業類上市公司，國有產權性質農業類上市公司財政補貼顯著促進企業創新產出

H3：相對于經濟欠發達省份農業類上市公司，經濟發達省份農業類上市公司財政補貼顯著促進企業創新產出

H4：相對于規模較小的農業類上市公司，規模較大的農業類上市公司財政補貼顯著促進企業創新產出

(三)貨幣政策不確定性、財政補貼與企業創新績效

貨幣政策是國家進行宏觀調控的重要手段，具有金融加速器功能，表現為貨幣政策的變化會加大經濟后果的波動性。在寬松的貨幣政策下，央行通過降低利率增加貨幣供應量、降低企業使用資金成本以及提高投資收益率，促進企業增加創新產出。相反，在緊縮的貨幣政策下，央行提高利率、減少貨幣供應量，最終導致企業抑制創新投入，減少創新產出。貨幣政策不確定性上升提高了銀行和企業間的信息不對稱性，銀行很難獲取企業真實的財務信息，出于安全性和收益性的考慮，銀行會產生“惜貸”行為[11]102，將減少企業融資規模，增大企業融資成本。貨幣政策不確定性也意味著企業面臨的經營環境更為復雜，理性投資者出于風險規避考慮而減少對創新活動的投入，可能使得原本的研發計劃被迫中斷，前期投入成為沉沒成本，從而抑制企業創新。財政補貼是政府實施財政政策的重要手段，對經濟波動具有“熨平”效應。當貨幣政策不確定性較大時，由于農業在國民經濟中的特殊地位以及農業類上市公司對農業創新的重要推動作用，政府為了消除貨幣政策不確定性給企業帶來的流動性緊缺、創新風險增大等不利影響，運用財政補貼“有形之手”為企業創新活動提供資金“背書”，緩解企業融資約束壓力，“熨平”貨幣政策不確定性對企業創新活動產生的波動。因此，提出假設5和假設6。

H5：貨幣政策不確定性對農業類上市公司創新績效產生抑制效應

H6：貨幣政策不確定性與財政補貼對農業類上市公司創新產出的交互效應不顯著

二、研究設計

(一)變量選取

1．企業創新績效

借鑒已有研究，選取上市公司申請專利數衡量企業創新水平，將企業創新活動(Innovation)分為實質性創新和策略性創新，把企業申請發明專利的行為認定為實質性創新(invention)，申請使用新型專利和外觀設計專利的行為認定為策略性創新(noinvention)[7]65。考慮到大量企業專利和發明申請數為0，將上述數據分別加1后取自然對數作為核心被解釋變量。

2．財政補貼(sub)

借鑒馬勇等[12]59的研究，將年度內政府補貼之和取對數作為財政補貼的衡量指標，對應回歸模型中的核心解釋變量。由于創新產出相對于創新投入具有滯后效應，采用財政補貼滯后一期進行實證研究。

3．貨幣政策不確定性(shibord)

借鑒鐘凱等[13]的研究，采用上海銀行間同業拆借7日利率的年度標準差來度量貨幣政策不確定性(shiborsd)程度，采用廣義貨幣M2增速作為貨幣政策不確定性的輔助變量進行穩健性檢驗。

4．異質性指標

(1)產權性質(soe)。非國有性質取值為0，國有性質取值為1。(2)地域特征(region)。分為經濟較發達地區(東部)和經濟欠發達地區(中西部)，東部地區取值為1，中西部地區取值為0。(3)公司規模(size)。以公司年末總資產為依據，小于中位數取值為0，表示規模較小企業，大于中位數取值為1，表示規模較大企業。

5．控制變量

借鑒任曙明等[11]105、馬勇等[12]59的研究，選取如下7個可能影響企業創新績效的指標作為控制變量。(1)第一大股東持股比例(bighold)。(2)企業年齡(age)。以企業成立年數取對數表示。(3)資產負債率(lev)。以期末負債總額除以期末資產總額表示。(4)總資產收益率(roa)。以利潤總額除以期末資產總額表示。(5)經營活動現金流量(ocfo)。以經營活動現金流量凈額除以期末總資產表示。(6)兩職合一(dual)。若董事長和總經理為一人取值為1，否則為0。(7)固定資產(PPE)。以固定資產凈額除以期末總資產表示。

(二)研究模型

為了考察財政補貼對企業創新績效的影響以及在異質性情況下財政補貼對企業創新績效的影響，構建模型1和模型2。

Innovationi，t=β0+β1Subi，t-1+β2Controlsi，t+ui+λt+εi，t

(模型1)

Innovationi，t=β0+β1Subi，t-1+β2Heteroi，t+β3Controlsi，t+ui+λt+εi，t

(模型2)

其中，i，t分別代表企業和年份，ui為固定個體效應，λt為固定時間效應，εi，t為隨機誤差項。模型1和模型2分別用來檢驗假設1和假設2、假設3、假設4。為了考察貨幣政策不確定性與財政補貼的交互效應，驗證假設5和假設6，構建模型3。

Innovationi，t=β0+β1Subi，t-1+β2Shiborsdt+β3Subi，t×Shiborsdt+β4Controlsi，t+ui+εi，t

(模型3)

模型3驗證貨幣政策不確定情況下財政補貼對農業類上市公司創新績效產生的影響，由于shiborsd本身具有年度效應，模型3沒有控制時間效應。

(三)樣本選擇

選擇2010—2021年A股農業類上市公司為研究樣本，基本數據主要來源于CSMAR數據庫和企業年報，企業專利和創新數據來源于中國創新專利研究數據服務平臺，shiborsd數據來源于東方財富網并經手工整理。剔除數據缺失、ST公司以及已經退市的上市公司和近三年上市的公司樣本，為了避免異常值影響，對連續變量進行1%和99%分位縮尾處理。經過處理，得到34家農業類上市公司378個研究樣本。

三、實證分析

(一)變量描述性統計

表1為主要變量的描述性統計結果。invention和noinvention兩者的均值為0.91和1.10，標準差為1.162和1.343，反映我國農業類上市公司的創新水平總體較弱，創新水平參差不齊；均值和標準差比較接近，說明選用的兩個指標作為創新代理變量基本合理。sub標準差為2.14，偏度為-4.01，說明政府對農業類上市公司的補貼差異性較大，主要集中在部分上市公司。shiborsd最小值為0.07，最大值為1.46，說明我國貨幣政策波動性較大，存在較強的不確定性。size均值為0.38，說明大部分農業類上市公司規模較小。region均值為0.54，說明我國農業類上市公司大部分集中在東部地區。soe均值為0.362，說明我國農業類上市公司產權性質以非國有性質占主體。bighold均值為34.98，說明我國農業類上市公司普遍股權集中度比較高。lev均值為0.42，說明農業類上市公司資產負債率普遍較低，存在較大的融資約束壓力。roa均值為0.02，反映我國農業類上市公司總資產收益率普遍偏低。ocfo均值為0.05，反映我國農業類上市公司經營現金流凈額較低，普遍存在較大的流動性風險。dual均值為0.16，說明農業類上市公司普遍采用兩職分離的制度設計。

表1 主要變量描述性統計

(二)變量相關性分析

表2為主要變量相關系數矩陣結果。可以看出，實質性創新、策略性創新與財政補貼之間在1%水平下顯著正相關，說明財政補貼對農業類上市公司創新產出具有顯著的促進效應，假設1得到驗證。實質性創新、策略性創新與貨幣不確定性之間在1%水平下顯著負相關，表明貨幣政策不確定性抑制了創新產出。實質性創新、策略性創新與產權性質之間呈正相關，說明財政補貼在國有產權農業類上市公司具有更高的創新績效，假設2得到驗證。地域因素與企業創新績效呈負相關但不顯著，假設3沒有得到驗證。策略性創新與公司規模較大企業在1%水平下顯著正相關，表明規模較大的企業能夠促進企業創新，增加策略性創新產出，假設4得到驗證。

表2 主要變量相關系數矩陣

(三)基本回歸結果

1．財政補貼與企業創新績效

基于LM檢驗和Hausman檢驗結果，采用隨機效應模型進行估計。表3展示了財政補貼與企業創新績效的關系。其中，列(1)和列(3)表示在OLS下財政補貼對實質性創新和策略性創新的回歸結果，列(2)和列(4)表示在RE下財政補貼對實質性創新和策略性創新的回歸結果。由上可知，財政補貼系數均在5%水平下顯著為正，表明財政補貼顯著提高企業創新產出。同時，策略性創新活動系數均大于實質性創新系數，說明農業類上市公司受農業技術創新風險、自身創新實力等因素影響，傾向于將創新資金投入策略性創新活動，假設1得到驗證。

表3 財政補貼與企業創新回歸結果

其他控制變量方面，age、lev、roa、ocfo、PPE、dual等的系數均為正，說明企業經營時間越長、資產負債率越高、總資產報酬率越高，經營活動現金流凈額越多、固定資產規模越大，董事長和總經理為一人，農業類上市公司的創新能力越強。與之相反 ，bighold系數顯著為負，較高的股權集中度不利于農業類上市公司的創新產出。

2.財政補貼、公司異質性與企業創新績效

表4展示了在不同產權性質、地域分布和企業規模情況下財政補貼對企業創新績效的影響。為了節約篇幅，下文表格不列示控制變量的回歸結果。從所有權性質來看，對于策略性創新，財政補貼系數在1%水平下顯著為正且國有產權性質的企業回歸系數大于非國有企業，說明財政補貼對國有產權性質企業的策略性創新具有較大的促進效應，而對實質性創新的促進作用不明顯，假設2在一定程度上得到驗證。從地域分布看，東部地區財政補貼回歸系數顯著為正且大于非東部地區，說明較高的市場化程度、健全的規制環境和充裕的財政收入能夠提高企業創新產出，假設3得到驗證。從企業規模角度看，規模較大的企業財政補貼回歸系數顯著為正且大于規模較小的企業，說明財政補貼能夠顯著促進規模較大的企業的創新產出，假設4得到驗證。

表4 財政補貼、公司異質性與企業創新績效回歸結果

為了檢驗財政補貼在公司異質性條件下對企業創新的影響的回歸系數是否存在差異，采用組間差異進行似無相關模型檢驗。檢驗結果如表5所示。對于策略性創新，檢驗結果均在5%顯著性水平下拒絕原假設，因此，在異質性條件下回歸系數存在顯著差異；對于實質性創新，產權性質和地域特征兩者系數不存在顯著差異，公司規模條件下系數存在顯著差異。總體來說，在異質性條件下，組間系數存在差異，假設2、假設3、假設4的驗證結果成立。

表5 組間系數差異檢驗

3．貨幣政策不確定性、財政補貼與企業創新績效

表6為貨幣政策不確定性、財政補貼和企業創新的回歸結果。在隨機效應模型下，貨幣政策不確定性系數對于實質性創新和策略性創新均顯著為負，說明貨幣政策不確定性越強，公司創新產出越低，假設5得到驗證。財政補貼與貨幣政策不確定性交互項弱正相關且不顯著，表明貨幣政策不確定性通過財政補貼影響公司創新產出的調節效應較弱，政府通過財政補貼進行相機抉擇以“熨平”貨幣政策不確定性對企業創新的抑制效應，假設6得到驗證。

表6 貨幣政策不確定性、財政補貼與企業創新回歸結果

四、實證檢驗

(一)內生性檢驗

在基本模型中，解釋變量sub為滯后一期，即解釋變量為被解釋變量的前定變量，模型不存在反向因果導致的內生性問題。對于遺漏性變量導致的內生性問題，采用工具變量法進行檢驗。一般來說，滯后期變量滿足工具變量所要求的相關性和排他性特征，可以以核心解釋變量所選期數的滯后一期為工具變量對模型2進行內生性檢驗。在檢驗前，分別運用hausman和異方差穩健DWH檢驗核心解釋變量是否為內生性解釋變量，檢驗結果均顯示在5%顯著性水平下核心解釋變量存在內生性問題。在此基礎上，對工具變量是否存在識別不足問題和弱工具變量問題進行檢驗，根據Kleibergen-PaaprkLM和Kleibergen-PaaprkLM WaldF統計量結果，不存在工具變量識別不足和弱工具變量問題。

表7為內生性檢驗結果。可以看出：sub系數顯著為正，說明財政補貼能夠促進農業類上市公司創新的產出；shiborsd系數為負，表明貨幣政策不確定性抑制了農業類上市公司創新的產出；sub*shiborsd系數弱正相關，表明sub和shiborsd具有較弱的交互效應。該回歸結果與上文研究結論一致。限于篇幅原因，僅列示模型2的內生性檢驗，其他模型檢驗結果與上文研究結論無實質性差異。

表7 內生性檢驗結果

(二)穩健性檢驗

1. 不同貨幣政策工具檢驗

主模型以價格型工具作為貨幣政策不確定性的代理變量，為了檢驗模型的穩健性，本部分以廣義M2貨幣增速作為貨幣政策不確定性的代理變量檢驗貨幣政策不確定性、財政補貼與企業創新的關系。表8為穩健性檢驗結果。可以看出，財政補貼在10%水平下顯著為正，貨幣政策不確定性對于實質性創新在1%水平下顯著為負，財政補貼與貨幣政策不確定性的交互性系數較小且大部分不顯著，與上文研究結論結果一致。

表8 穩健性檢驗：數量型工具

2. 調整樣本檢驗

所選樣本較多為創新申報數為零的樣本，本部分以創新申報數不為零的農業類上市公司為樣本。表9為穩健性檢驗。可以看出，財政補貼在混合回歸模式下對實質性創新在5%顯著水平下正相關，貨幣政策不確定性在混合回歸模式下對策略性創新在10%顯著水平下負相關，政策補貼和貨幣政策不確定性交互性對策略性創新在10%顯著水平下弱正相關。該回歸結果與上文研究結論基本一致。

表9 穩健性檢驗：調整樣本

3. Tobit模型檢驗

選擇樣本中因變量invention有50.79%的樣本申報數為0，noinvention有47.88%的樣本申報數為0，說明樣本存在大量的左歸并數據，被解釋變量的概率分布由一個離散點和一個連續分布組成的“聯合分布”，因此，可以采用Tobit模型進行穩健性檢驗。回歸結果如表10所示。該結果與上文基本一致。

表10 穩健性檢驗：Tobit和OLS

五、結論與啟示

以我國34家農業類上市公司2010—2021年面板數據為樣本，考察了在貨幣政策不確定性和企業異質性視角下財政補貼對企業創新績效的影響以及貨幣政策不確定性和財政補貼對企業創新績效的交互效應。結果顯示：貨幣政策不確定性復雜了農業類上市公司經營環境，加大了創新活動風險，顯著抑制了企業創新產出；財政補貼增加了農業類上市公司的創新活動資金，提高了風險承擔能力，促進了企業創新產出，并且財政補貼對于策略性創新的激勵效果顯著高于實質性創新；貨幣政策不確定性和財政補貼的交互效應不明顯，財政補貼對貨幣政策不確定性引起的創新產出波動具有“熨平”效應。從公司異質性視角分析，國有產權性質的農業類上市公司由于具有較高的資金和技術保障能力以及較低的融資約束壓力，財政補貼對創新績效的促進作用顯著高于非國有企業；經濟發達地區(東部)具有較完善的資金市場和技術市場以及較健全的規制環境，財政補貼對創新績效的促進作用顯著高于經濟欠發達地區(中西部)；規模較大的農業類上市公司由于具有較強的融資能力和技術創新保障能力，財政補貼對創新績效的促進作用顯著高于規模較小的公司。基于上述結論，得到如下啟示：

首先，要加大對農業類上市公司創新的支持力度。由于農業在國民經濟中的特殊地位以及其先天的“弱質性”和農業投資的“薄利性”，政府要運用“有形之手”干預要素市場配置，加大對農業企業的創新投入，構建完善的技術交易市場，加強農業知識產權保護，提高農業類上市公司的創新產出。其次，要提高農業創新支持的針對性。農業類上市公司策略性創新產出顯著高于實質性創新產出，為此，要加大對新品種、新技術、新設備等實質性創新的支持力度，健全財政補貼項目評審機制，加強補貼資金使用監管，建立科研獎勵和警示制度，鼓勵企業積極開展農業科技基礎性和公益性研究，突破制約農業科技進步的“卡脖子”技術，增加原創性實質性的創新產出。最后，要實施穩健的貨幣政策和漸進式的調整機制。貨幣政策不確定性增加了企業經營環境的復雜性和創新活動的風險，顯著抑制了農業類上市公司的創新產出，中央銀行在運用貨幣工具時要注意政策的延續性和調整的漸近性，提高政策調整的前瞻性，健全政策調整發布機制，暢通政策發布渠道，實現貨幣政策調整“軟著陸”，減緩對微觀經濟活動的直接沖擊。