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政府补贴对创业板上市公司成长性影响

2021-11-08帅正麟周靖李蕊康王艳杰

中国经贸导刊 2021年26期
关键词:政府补贴

帅正麟 周靖 李蕊康 王艳杰

摘 要:选取254家创业板上市公司2016—2020年的数据,从股权集中、行业分类、区域范围来分析政府补贴对企业成长性的影响。结果发现,股权过于集中不利于政府补贴发挥正向作用,政府补贴对非制造业企业的正向作用更明显,政府补贴在非东部地区的作用更好。政府应根据企业异质性制定不同的补贴政策,全程监督资金使用情况,建立健全相关绩效考核制度。

关键词:政府补贴 企业成长性 企业异质性

一、引言和文献综述

2020年7月,习近平总书记强调要千方百计把市场主体保护好,为经济发展积蓄基本力量。中小企业作为市场主体最主要的组成部分,对经济发展日益重要。创业板市场作为中小型企业的摇篮,其发展日益受到人们的关注。目前创业板上市公司多分布在科技创新板块,普遍具有较高成长性,但是在自主创新时,公司面临的风险也不容忽视。因此各地政府决定对企业提供一定比例的资金补贴,帮助企业稳步发展。从数据中我们发现,政府补贴在不断提高,但是部分企业的实际发展停滞不前,创新能力没有明显提高,这表明政府补贴对企业作用效果存在差异。因此,本文既结合了企业内部股权集中问题,又加入了行业和地区角度对政府补贴的作用效果进行分析,有利于政府为不同行业和性质的企业提供合适的补贴政策,有效分配资金,引导企业进行研发活动,提高企业创新水平。

关于政府补贴问题,已有的研究成果分为两大类。一类学者认为政府补贴能推动企业成长,另一类学者认为政府补贴会阻碍企业成长。比如邹洋(2016)通过深圳交易所的数据检验认为政府补贴对企业研发具有激励作用。Peng和Yang(2018)细致化研究对象,重点关注清洁能源类创业公司,发现政府补贴对企业同样具有正向推动作用。马克和、张婷婷(2019)认为是财政补贴带来的中介效应助推企业成长。持相反观点的学者比如蔡真和安冉(2017)发现出口补贴总额在主营业务收入中的比重上升,企业成长性反而下降。Chu等(2018)提到中国的非税收补贴并不会为企业增加盈利起到有利作用。杨卫和王陈陈(2019)结合光伏上市公司数据也支持政府补贴会阻碍企业成长。简单判断政府补贴与企业成长的正负关系后,有学者认为地区也能影响两者的关系。蔡真和安冉(2017)针对企业所在区域进行研究,发现发达地区的补助对企业成长起反方向调节作用。张慧(2018)同时分析地区和行业对政府补贴作用效果研究。后续研究中,学者认为企业异质性越发重要,比如吴成颂(2017)研究企业高管与企业成长性的关系。随后有学者注意到股权结构可以作为内部影响因素对政府补贴作用进行调节,目前研究主要聚焦于主板市场,创业板市场的研究相对较少。因此,本文结合国内外学者的研究成果,从股权集中、行业、地区综合分析创业板上市公司成长性与政府补贴的关系。

二、研究设计

(一)提出假设

1政府补贴与企业成长性的假设

政府为创业板市场的公司提供资金补助的目的是帮助企业跨过成长中遇到的障碍,让企业加快成长速度。因此,提出假设H1:

H1:政府补贴对企业成长有正向促进作用。

2政府补贴、股权集中与企业成长性的假设

股权集中度对企业而言有利有弊:股权集中一定程度上可以替企业加快决策和资源配置进程,避免程序繁琐导致的时间浪费,提高企业执行力度;股权过于集中,权力集中在少数人手中,成为个别股东谋取私利的工具,方便股东为巩固控制权而骗取政府补贴,最终阻碍政府补贴实际使用效率。因此,提出本文假设H2:

H2:股权集中在政府补贴与企业成长性关系中具有反向调节作用。

3政府补贴、行业属性与企业成长性的假设

鉴于行业不同,政府补贴对企业的作用效果存在差异,本文将企业分为制造业与非制造业。制造业依赖技术,而技术创新的过程漫长又艰巨,往往需要大量资金投入,所以該行业比制造业对政府补贴需求大,政府补贴对制造业供不应求,作用效果也没有非制造业好。因此,提出本文假设H3:

H3:行业属性在政府补贴与企业成长性关系中具有调节作用。

4政府补贴、地区属性与企业成长性的假设

我国东部地区属于较发达地区,资金量充足且资金使用灵活,而非东部地区经济较不发达,资金更多用来维持企业日常生产经营活动,资金需求量明显低于东部地区。经过对比,政府补贴相对能满足非东部地区,对非东部地区作用效果比东部好。因此,提出本文假设H4:

H4:地区属性在政府补贴与企业成长性关系中具有调节作用。

(二)样本选择与数据来源

本文从国泰安和 WIND 数据库选取2016—2020年创业板上市公司的数据。依照相关原则做数据筛选:(1)剔除ST、*ST类上市公司;(2)剔除金融类上市公司数据;(3)剔除数据缺失或不可获得的样本;(4)剔除出现极端值的样本。筛选后最终获得创业板上市公司254家,共1246个样本。

(三)变量设定

主要变量的定义和解释说明见表1。

(四)模型设定

基准模型:

Fit=β0+β1BTit+β2GMit+β3ALRit+ε1 (1)

调节效应模型:

Fit=β0+β1BTit+β2TJn,i,t+α×BTit×TJn,i,t+β4ALRit+β5GMit+ε2  (2)

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