汽車制造業(yè)政府補(bǔ)助、研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效關(guān)系研究

摘"要：2018年中美貿(mào)易戰(zhàn)爆發(fā)后，美國(guó)封鎖高新技術(shù)產(chǎn)品的舉措使一些中國(guó)知名企業(yè)頓時(shí)陷入困境，突顯了掌握核心技術(shù)的重要性。在中國(guó)汽車制造領(lǐng)域，企業(yè)的研發(fā)投入持續(xù)增長(zhǎng)，政府對(duì)汽車制造企業(yè)的補(bǔ)貼也進(jìn)一步提高。本研究以2018—2022年滬深兩市A股汽車制造企業(yè)的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用DEA-BCC模型和因子分析相結(jié)合的方法測(cè)度了企業(yè)績(jī)效，運(yùn)用面板Tobit回歸模型檢驗(yàn)了政府補(bǔ)助、研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系。研究表明，政府補(bǔ)助顯著促進(jìn)了企業(yè)研發(fā)投入的增加；然而，持續(xù)增加的研發(fā)投入并未如預(yù)期對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生積極影響。此外，政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)績(jī)效也呈負(fù)向影響。盡管大量研發(fā)投入并未促進(jìn)汽車制造業(yè)績(jī)效的改善，但減少對(duì)研發(fā)的投入?yún)s會(huì)讓企業(yè)面臨被市場(chǎng)淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。鑒于此，提出以下建議：集中資金支持優(yōu)質(zhì)企業(yè)，差異化獎(jiǎng)勵(lì)技術(shù)突破；構(gòu)建良好的市場(chǎng)環(huán)境，發(fā)揮市場(chǎng)活力；以及推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研合作，優(yōu)化研發(fā)資源配置。

關(guān)鍵詞：汽車制造；政府補(bǔ)助；研發(fā)投入；企業(yè)績(jī)效；DEA-BCC模型

中圖分類號(hào)：F2"""""文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A""""""doi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.18.009

0"引言

2008年金融危機(jī)的爆發(fā)對(duì)全球經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的走勢(shì)變得復(fù)雜多變。作為全球經(jīng)濟(jì)體的一部分，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也面臨各種危機(jī)和挑戰(zhàn)。隨著經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化，全球政治格局也發(fā)生了調(diào)整，原有的經(jīng)濟(jì)全球化浪潮受到質(zhì)疑，地方保護(hù)主義開始抬頭，地區(qū)間矛盾逐漸凸顯。2018年中美貿(mào)易戰(zhàn)爆發(fā)，美國(guó)封鎖高新技術(shù)產(chǎn)品的做法，使一些中國(guó)企業(yè)頓時(shí)陷入困境，這也使更多人認(rèn)識(shí)到技術(shù)的重要性。一時(shí)間，推動(dòng)創(chuàng)新成為中國(guó)社會(huì)各界的共識(shí)。然而，技術(shù)創(chuàng)新是一個(gè)復(fù)雜而漫長(zhǎng)的過(guò)程，且離不開巨額的研發(fā)投入。

在汽車制造領(lǐng)域，中國(guó)汽車制造企業(yè)的研發(fā)投入持續(xù)增加。2018年，滬深兩市汽車制造類企業(yè)的研發(fā)投入達(dá)59711億元，隨后持續(xù)上升，到2022年已增至103869億元，較2018年增長(zhǎng)了7395%。另外，中國(guó)政府也加大了對(duì)汽車制造類企業(yè)的補(bǔ)助，2018年，對(duì)滬深兩市汽車制造類企業(yè)的補(bǔ)助達(dá)16513億元，較2017年的8903億元增長(zhǎng)了8548%。此后，對(duì)汽車制造類企業(yè)的補(bǔ)助總體呈上升趨勢(shì)，2022年中國(guó)政府對(duì)滬深兩市汽車制造企業(yè)補(bǔ)貼金額達(dá)19054億元。

然而，政府補(bǔ)助是否促進(jìn)了企業(yè)的研發(fā)投入的增加，研發(fā)投入又是否改善了企業(yè)的績(jī)效，以及政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響等問(wèn)題一直是學(xué)者和政策制定者密切關(guān)注的核心議題。本文將對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行探討。

1"文獻(xiàn)回顧

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已對(duì)政府補(bǔ)助、研發(fā)投入和企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系作了大量研究，但并未形成一致的結(jié)論，且鮮有針對(duì)中國(guó)汽車制造企業(yè)的研究。

1.1"政府補(bǔ)助與研發(fā)投入

對(duì)于政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響，一些研究表明，政府補(bǔ)助促進(jìn)了企業(yè)研發(fā)投入的增加。例如，Carboni，"Oliviero"A基于意大利制造業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)研發(fā)投入有正向影響，受補(bǔ)助的企業(yè)會(huì)比未受補(bǔ)助的企業(yè)投入更多的研發(fā)資金。Martin、Hud、Katrin等研究了德國(guó)公共研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)投資的影響，發(fā)現(xiàn)研發(fā)補(bǔ)貼對(duì)中小企業(yè)研發(fā)投入呈正向影響。張輝、劉佳穎、何宗輝基于中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)投入有正向影響，政府補(bǔ)貼強(qiáng)度介于0到0.0214之間時(shí)，補(bǔ)貼效率最高。

另一些研究表明，政府補(bǔ)助并未增加企業(yè)研發(fā)投入的資金。Shen"X和Lin"B研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)補(bǔ)貼和稅收減免并不能顯著提高企業(yè)的研發(fā)投入，僅對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的補(bǔ)助提高了研發(fā)投入。何凡、許世英通過(guò)對(duì)生物制藥企業(yè)的研究，發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)助對(duì)自主研發(fā)投入存在擠出效應(yīng)。Szucs基于對(duì)歐盟框架項(xiàng)目的研究，發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)助并未提高大型公司的研發(fā)投入。

1.2"研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效

關(guān)于研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，部分研究表明研發(fā)投入改善了企業(yè)績(jī)效。例如，Chauvin"和"Hirschey"以美國(guó)上市企業(yè)為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入與公司績(jī)效之間呈顯著正相關(guān)關(guān)系；Katharine，"Wakelin對(duì)英國(guó)170家企業(yè)為研究，發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入對(duì)促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率的提高具有正向影響；Ehie"I"C、Olibe"K研究了美國(guó)公司研發(fā)投入與市場(chǎng)價(jià)值之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)無(wú)論是制造業(yè)還是服務(wù)行業(yè)，研發(fā)投入都對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生正向影響。

另一部分研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效并未產(chǎn)生積極影響，甚至產(chǎn)生負(fù)向影響。例如，朱衛(wèi)平、倫蕊通過(guò)對(duì)中國(guó)上市的高新技術(shù)企業(yè)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效不存在正相關(guān)關(guān)系；張儉、張玲紅以2019—2011年中國(guó)A股上市企業(yè)是數(shù)據(jù)為樣本，發(fā)現(xiàn)企業(yè)的研發(fā)投入與企業(yè)的績(jī)效呈顯著負(fù)相關(guān)。

1.3"政府補(bǔ)助與企業(yè)績(jī)效

關(guān)于政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，部分研究表明政府補(bǔ)助可以提高企業(yè)績(jī)效。例如，Harris和Tranor研究了北愛爾蘭地區(qū)政府對(duì)制造業(yè)企業(yè)大規(guī)模財(cái)政補(bǔ)助的效果，發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)助顯著提高了當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效；Colombo"M"G，"Silvia"G，"Luca"G"等人基于意大利新興產(chǎn)業(yè)進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)科學(xué)的政府補(bǔ)助機(jī)制有效促進(jìn)了該行業(yè)產(chǎn)出的提高；Huiming"Zhang、Lianshui"Li、Dequn"Zhou等分析了風(fēng)能和太陽(yáng)能制造企業(yè)的政府補(bǔ)貼和企業(yè)財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼對(duì)風(fēng)能制造企業(yè)的財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)呈顯著正向影響。

另一些研究表明，政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)績(jī)效并未產(chǎn)生預(yù)期積極影響。Tzelepis和Skuras以希臘的食品和飲料制造業(yè)的1005家小微企業(yè)為樣本進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，政府補(bǔ)助對(duì)總資產(chǎn)回報(bào)率的影響為負(fù)；魏志華、吳育輝、李常青等對(duì)中國(guó)能源類上市公司進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)政府財(cái)政補(bǔ)助對(duì)企業(yè)績(jī)效也不存在顯著的正向影響。

綜上所述，政府補(bǔ)助、研發(fā)投入和企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系并不明確。選取時(shí)間不同、國(guó)家或地區(qū)不同、行業(yè)不同、企業(yè)的規(guī)模不同等，都會(huì)影響研究結(jié)論。因此，探討政府補(bǔ)助、研發(fā)投入和企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系問(wèn)題，應(yīng)具體問(wèn)題具體分析，不可一概而論。

2"研究方法

2.1"面板Tobit回歸模型

本文構(gòu)建如下Tobit回歸模型檢驗(yàn)政府補(bǔ)助對(duì)研發(fā)投入、研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效，以及政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響。

Ramp;Dii=β0+β1Subit+∑β2Controlit+εit（1）

Crsteit=β0+β1Ramp;Dit+∑β2Controlit+εit（2）

Crsteit=β0+β1Subit+∑β2Controlit+εit（3）

在（1）（2）（3）式中，Crste為企業(yè)績(jī)效；Sub為政府補(bǔ)助；Ramp;D為企業(yè)研發(fā)投入；Control為控制變量；下標(biāo)i代表個(gè)體企業(yè)；t代表年份；"β0、ε分別表示常數(shù)項(xiàng)和殘差項(xiàng)；β1、β2表示估計(jì)系數(shù)。為保證回歸結(jié)果的可靠性，應(yīng)盡可能控制有關(guān)變量對(duì)回歸結(jié)果的影響。本研究將總資產(chǎn)利潤(rùn)率（ROA）（平均資產(chǎn)總額的凈利潤(rùn)）、企業(yè)市值（Q）（托賓值）等控制變量引入回歸模型。

2.2"研究指標(biāo)測(cè)度

相較于企業(yè)績(jī)效，政府補(bǔ)助和研發(fā)投入相對(duì)容易度量。關(guān)于政府補(bǔ)助和研發(fā)投入的測(cè)度，通常采用兩種不同的方法。一種是絕對(duì)數(shù)度量，即直接使用政府補(bǔ)助或研發(fā)投入的金額。另一種是相對(duì)數(shù)度量，例如對(duì)于政府補(bǔ)助，采用政府補(bǔ)助占營(yíng)業(yè)收入的比重；對(duì)于研發(fā)投入，采用研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入或總資產(chǎn)的比重作為衡量指標(biāo)。為保持?jǐn)?shù)據(jù)的客觀性，同時(shí)消除異方差的影響，本文選擇對(duì)政府補(bǔ)助和研發(fā)投入取對(duì)數(shù)的方法進(jìn)行度量。

對(duì)于企業(yè)績(jī)效的度量，通常有三類測(cè)度方法。第一類是采用財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行衡量，例如采用總資產(chǎn)收益率、權(quán)益凈利率等；第二類是采用市值進(jìn)行衡量，多使用托賓值；第三類是采用綜合評(píng)價(jià)方法，一般采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）。DEA法被廣泛應(yīng)用于研究企業(yè)投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系，它同時(shí)考慮了投入和產(chǎn)出兩個(gè)方面。相較于單一指標(biāo)的衡量方法，DEA法采用綜合評(píng)價(jià)的方式更具客觀性。

本文采用DEA法中的DEA-BCC模型來(lái)度量汽車制造企業(yè)的績(jī)效。DEA-BCC模型基于規(guī)模報(bào)酬可變的前提，充分考慮了不同決策單元（DMU）之間的規(guī)模差異和技術(shù)差異，通過(guò)計(jì)算DMU的綜合效率（Crste）來(lái)評(píng)估其績(jī)效。其表達(dá)式如下：

Maximize：

CRSTEj=∑si=1μjyij∑mi=1λixij（4）

Subject"to：

∑mi=1λixij－∑si=1μjyij≤0，j=1，…，n，

∑mi=1λi=1；

∑si=1μi=1；

λi，μi≥0

在（4）式中，CRSTEj"表示第j個(gè)決策單元的綜合技術(shù)效率；xij表述第j個(gè)決策單元的第i個(gè)輸入因素；yij表示第j個(gè)決策單元的第i個(gè)輸出因素；λi表示輸入因素的權(quán)重；μi表示輸出因素的權(quán)重。

DEA模型要求投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量乘積的二倍不超過(guò)決策單元的數(shù)量，而進(jìn)行全面績(jī)效評(píng)價(jià)需要盡量考慮多個(gè)指標(biāo)，因此本文采用因子分析與DEA相結(jié)合的方法評(píng)價(jià)企業(yè)績(jī)效。因子分析法可將多個(gè)指標(biāo)處理為少數(shù)幾個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，且保持指標(biāo)信息相對(duì)完整。因子分析表達(dá)式如下：

Xi=∑mi=1λijFj+εi（5）

在（5）式中，Xi表示第i個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)；m表示因子的數(shù)量；λijFj表示第i個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)的第j個(gè)因子載荷；Fj表示第j個(gè)因子；εi表示觀測(cè)數(shù)據(jù)中的誤差項(xiàng)。

另外，由于DEA-BCC模型要求所有投入產(chǎn)出指標(biāo)必須為正數(shù)，但因子得分會(huì)有負(fù)值產(chǎn)生，為此對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體計(jì)算公式如下：

X=0.1+0.9×x-xminxmax-xmin（6）

3""實(shí)證分析

3.1"樣本和數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究選取2018—2022年滬深兩市A股汽車制造類企業(yè)為研究對(duì)象，為確保研究的準(zhǔn)確性和可信度，剔除以下公司：（1）股票被中國(guó)證監(jiān)會(huì)標(biāo)記為ST、*ST的公司；（2）審計(jì)報(bào)告被出具為保留意見、否定意見，以及無(wú)法表示意見的公司；（3）2019年及以后上市的公司；（4）部分?jǐn)?shù)據(jù)值存在缺失的企業(yè)。最終選取了115家上市企業(yè)為研究對(duì)象，得到了575個(gè)有效觀測(cè)值。文中數(shù)據(jù)主要來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）。

3.2"企業(yè)績(jī)效測(cè)度與分析

為了全面評(píng)價(jià)企業(yè)績(jī)效，本文選取貨幣資金、存貨、固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)、總資產(chǎn)、資產(chǎn)負(fù)債率、營(yíng)業(yè)成本、研發(fā)人員數(shù)量、員工總?cè)藬?shù)、研發(fā)人員占比作為投入指標(biāo)；選取營(yíng)業(yè)收入、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、利潤(rùn)總額、凈利潤(rùn)、每股收益、營(yíng)業(yè)毛利率、總資產(chǎn)收益率、權(quán)益凈利率、市值、托賓值作為產(chǎn)出指標(biāo)。

由于選取數(shù)據(jù)的量綱不同，首先使用Z-Score模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱處理，然后分別對(duì)投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行"KMO"統(tǒng)計(jì)量與"Bartlett′s球形檢驗(yàn)，判斷其是否適合因子分析。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，投入指標(biāo)的KMO值為0.866，Bartlett′s檢驗(yàn)結(jié)果顯著性小于0.01；產(chǎn)出指標(biāo)的KMO值為0.818，Bartlett′s檢驗(yàn)結(jié)果顯著性小于0.01；表明選取的投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)均適合進(jìn)行因子分析。

對(duì)于投入指標(biāo)，共提取了3個(gè)公因子（F1"、F2"、F3），其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)88.34%；對(duì)于產(chǎn)出指標(biāo)，提取了3個(gè)公因子（F4"、F5"、F6），其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為86.34%。由于因子得分存在負(fù)值，采用公式（6）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后采用DEA-BCC計(jì)算得出企業(yè)績(jī)效。根據(jù)計(jì)算結(jié)果整理出了達(dá)到DEA有效的企業(yè)個(gè)數(shù)和效率均值，具體結(jié)果如表1所示。

2018—2022年達(dá)到綜合效率有效的企業(yè)在14—22家之間，綜合效率有效意味著技術(shù)效率和規(guī)模效率同時(shí)達(dá)到相對(duì)最佳狀態(tài)，投入冗余相對(duì)最小，資源配置和利用效率最高。有30—42家企業(yè)達(dá)到技術(shù)有效，其中部分企業(yè)僅達(dá)到技術(shù)有效而未達(dá)到規(guī)模有效，這些企業(yè)有望通過(guò)優(yōu)化現(xiàn)有資產(chǎn)規(guī)模來(lái)改善企業(yè)績(jī)效，使得資源更為有效地利用。有14—24家企業(yè)達(dá)到規(guī)模有效，其中部分企業(yè)雖然達(dá)到規(guī)模效率有效，但未達(dá)到技術(shù)效率有效。這些企業(yè)可以通過(guò)加強(qiáng)內(nèi)部治理和推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新等手段，提高技術(shù)效率，提升企業(yè)績(jī)效。從均值水平來(lái)看，2018—2022年115家汽車制造企業(yè)的綜合效率、技術(shù)效率、規(guī)模效率都保持著相對(duì)較高的績(jī)效水平，各指標(biāo)均值都保持在0.9以上。

由于DEA-BCC模型的計(jì)算結(jié)果是對(duì)特定年份企業(yè)績(jī)效的度量，不同年份的企業(yè)績(jī)效之間不具有可比性，因此采用Malmquist指數(shù)測(cè)度企業(yè)績(jī)效每年的變化。具體計(jì)算結(jié)果如表2所示。2018—2022年115家汽車制造類企業(yè)的全要素生產(chǎn)率（Tfpch）均值為1.017，除2020—2021年小于1外（0.96），其余年份均大于1。說(shuō)明115家汽車制造企業(yè)的績(jī)效總體持續(xù)改善。2020—2021年全要素生產(chǎn)率小于1，主要是由于企業(yè)技術(shù)效率（Effch）下降，即純技術(shù)效率（Pech）和規(guī)模效率（Sech）同時(shí)下降導(dǎo)致。

3.3"回歸分析

基于構(gòu)建的Tobit回歸模型，分別對(duì)政府補(bǔ)助對(duì)研發(fā)投入、研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效，以及政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)績(jī)效的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。模型均通過(guò)了似然比檢驗(yàn)，具體回歸結(jié)果如表3所示。

模型（1）的回歸結(jié)果顯示，政府補(bǔ)助對(duì)研發(fā)投入存在顯著正相關(guān)關(guān)系（Beta=0264，"P＜001），表明政府補(bǔ)助有效促進(jìn)了A股汽車制造企業(yè)研發(fā)投入的增加。政府補(bǔ)助在一定程度上可被視為外部資金注入，說(shuō)明企業(yè)在資產(chǎn)充裕的情況下更意愿增加研發(fā)支出，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新。此外，市值與企業(yè)研發(fā)投入呈顯著正相關(guān)，這意味著市值較大的企業(yè)更傾向于進(jìn)行研發(fā)投入。

模型（2）的回歸結(jié)果顯示，A股汽車制造企業(yè)的研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效呈顯著負(fù)相關(guān)（Beta=-0027，"P＜001）。盡管政府補(bǔ)助刺激了研發(fā)投入，但研發(fā)投入的增加并未如預(yù)期改善企業(yè)績(jī)效，說(shuō)明企業(yè)的大量研發(fā)投入并未有效轉(zhuǎn)化為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。此外，企業(yè)總資產(chǎn)收益率與企業(yè)績(jī)效顯著正相關(guān)，說(shuō)明企業(yè)的盈利能力與績(jī)效密切相關(guān)；企業(yè)市值與績(jī)效也呈顯著正相關(guān)，說(shuō)明市值較大的企業(yè)績(jī)效表現(xiàn)更好。

模型（3）的回歸結(jié)果顯示，政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)績(jī)效呈顯著負(fù)相關(guān)（Beta=-0018，"P＜001），表明政府補(bǔ)助并未改善A股汽車制造企業(yè)的績(jī)效。政府補(bǔ)助雖然提供了資金支持，但降低了企業(yè)資源配置和使用效率，因此在提供補(bǔ)助時(shí)應(yīng)注重激勵(lì)企業(yè)建立更符合市場(chǎng)導(dǎo)向的運(yùn)營(yíng)策略。

總的來(lái)說(shuō)，政府補(bǔ)助雖然促進(jìn)了滬深兩市A股汽車制造企業(yè)研發(fā)投入的增加，但研發(fā)投入未能有效轉(zhuǎn)化為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，政府補(bǔ)助反而對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生了負(fù)面影響。

3.4"穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保結(jié)果的穩(wěn)健性，采用增加變量的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上，增加股權(quán)集中度（CR）變量，該變量為第一大股東持股比例，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。結(jié)果顯示，在置信水平為99%時(shí)，政府補(bǔ)助與研發(fā)投入顯著正相關(guān)（Beta=0262，P＜001）。在置信水平為99%時(shí)，研發(fā)投入與企業(yè)績(jī)效顯著負(fù)相關(guān)（Beta=-0027，"P＜001）；在置信水平為99%時(shí)，政府補(bǔ)助與企業(yè)績(jī)效顯著負(fù)相關(guān)（Beta=-0019，P＜001）。增加控制變量后，檢驗(yàn)結(jié)果與回歸結(jié)果一致，說(shuō)明Tobit回歸結(jié)果具有高度穩(wěn)健性。

4"結(jié)論與建議

本文基于中國(guó)115家A股汽車制造企業(yè)2018—2022年面板數(shù)據(jù)，利用DEA和因子分析相結(jié)合的方法測(cè)度了滬深兩市A股汽車制造企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效，采用Tobit回歸模型檢驗(yàn)了滬深兩市A股汽車制造企業(yè)政府補(bǔ)助、研發(fā)投入和企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系，得出以下結(jié)論：第一，政府補(bǔ)助顯著促進(jìn)了滬深兩市A股汽車制造企業(yè)研發(fā)投入的增加。第二，持續(xù)增加的研發(fā)投入未能如預(yù)期般對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生積極影響。第三，政府補(bǔ)助對(duì)滬深兩市A股汽車制造企業(yè)的績(jī)效產(chǎn)生負(fù)面影響。

造成這一現(xiàn)象的原因有多種，包括市場(chǎng)變化迅速、技術(shù)問(wèn)題、管理層面的不足等，但對(duì)全球的競(jìng)爭(zhēng)的加劇不容忽視。在全球化時(shí)代，企業(yè)面臨的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手不僅來(lái)自國(guó)內(nèi)，還包括世界各地。近年來(lái)，世界各地的汽車制造企業(yè)都加大了研發(fā)投入，根據(jù)歐盟IRI數(shù)據(jù)庫(kù)，世界各地主要汽車制造企業(yè)在研發(fā)領(lǐng)域都投入了大量資金。以2022年為例，德國(guó)大眾研發(fā)投入達(dá)189.08億歐元，較去年增長(zhǎng)21.34%，位居全球汽車制造企業(yè)首位；其他知名汽車制造企業(yè)如美國(guó)通用、日本豐田、德國(guó)奔馳、德國(guó)博世、美國(guó)福特等同樣投入了巨額的研發(fā)資金，具體如表5所示。而在中國(guó)汽車制造企業(yè)中，上汽集團(tuán)、比亞迪、長(zhǎng)城汽車等雖然研發(fā)投入在國(guó)內(nèi)居于領(lǐng)先地位，但就全球范圍而言，其研發(fā)投入仍相對(duì)較低。

面對(duì)激烈的全球競(jìng)爭(zhēng)，若缺乏對(duì)研發(fā)的資金投入，只能面臨被市場(chǎng)淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。鑒于此，本文提出以下建議：

（1）集中資金支持優(yōu)質(zhì)企業(yè)，差異化獎(jiǎng)勵(lì)技術(shù)突破。第一，建議設(shè)立集中式研發(fā)基金，將政府補(bǔ)助資金集中支持具有研發(fā)優(yōu)勢(shì)和潛力的汽車制造企業(yè)，確保資金運(yùn)用于關(guān)鍵研發(fā)領(lǐng)域，避免資源浪費(fèi)。第二，對(duì)于那些未獲得政府補(bǔ)助的汽車制造企業(yè)，一旦它們?cè)诩夹g(shù)上取得實(shí)質(zhì)性突破，就給予其高額獎(jiǎng)勵(lì)，以此鼓勵(lì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

（2）構(gòu)建良好的市場(chǎng)環(huán)境，發(fā)揮市場(chǎng)活力。第一，拓寬企業(yè)融資渠道，引入風(fēng)險(xiǎn)投資投資基金參與企業(yè)研發(fā)。發(fā)揮市場(chǎng)主體地位，使市場(chǎng)參與者之間自發(fā)形成監(jiān)督和制約機(jī)制，減少政府直接干預(yù)。第二，加大知識(shí)產(chǎn)品保護(hù)力度，確保市場(chǎng)有序競(jìng)爭(zhēng)。制定更為嚴(yán)格的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)法規(guī)，確保汽車制造企業(yè)的創(chuàng)新成果得到充分保護(hù)。建立知識(shí)產(chǎn)權(quán)訴訟綠色通道，對(duì)侵權(quán)行為進(jìn)行嚴(yán)厲打擊，提高侵權(quán)成本。

（3）促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作，優(yōu)化研發(fā)資源配置。鼓勵(lì)汽車制造企業(yè)與高校、科研機(jī)構(gòu)建立緊密的產(chǎn)學(xué)研合作關(guān)系，共享研發(fā)資源和成果。政府可以提供更多的支持政策，如稅收優(yōu)惠、科研項(xiàng)目資助等，引導(dǎo)企業(yè)加強(qiáng)與科研機(jī)構(gòu)的合作，推動(dòng)科技創(chuàng)新。同時(shí)，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作的信息溝通平臺(tái)，促進(jìn)信息共享，提高研發(fā)效率。

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