政府研发补助对东北高端装备制造企业创新绩效的影响
——研发投入与高管人力资本的中介调节作用

武志勇,王则仁,王 维

(齐齐哈尔大学 经济与管理学院,黑龙江 齐齐哈尔 161006)

以2012-2016年东北高端装备制造上市公司面板数据为样本,实证分析了政府研发补助对企业创新绩效的作用关系,同时分析该作用路径下企业研发投入的中介作用以及高管人力资本的调节作用。研究发现:政府研发补助对企业研发投入与创新绩效均有显著正向作用,企业研发投入在政府研发补助与企业创新绩效关系中起完全中介作用;高管任期负向调节政府研发补助与企业研发投入的关系,但正向调节企业研发投入与创新绩效的关系;高管学历在政府研发补助-企业研发投入-企业创新绩效的作用路径中,均起显著正向调节作用。

关键词政府研发补助;研发投入;人力资本;高端装备制造业

0 引言

东北老工业基地装备制造业具有悠久的发展历史与良好的工业基础,但近几年东北经济增速放缓,出现了“新东北现象”,高端装备研发制造的领先优势也已不在,东北老工业基地再振兴受到了中央与地方政府的高度重视,习近平总书记在十九大报告中反复强调要“深化改革我国区域协调发展战略,全面推进东北老工业基地发展”。高端装备制造企业是东北老工业基地工业结构的重要组成部分,其以高新技术为主导,处于产业链的核心环节,能创造高额价值并带动产业链增值。因此,提升高端装备制造业创新绩效,是振兴东北老工业基地的关键。为此,国家与地方政府设计并实施了相关研发补贴政策。政府研发补贴对企业创新的影响不但受到政策制定者的重视,也被国内外学者广泛关注。

目前,国内外学者已就政府补助对企业创新绩效的影响作了大量研究,但研究结果存在分歧。相关研究主要集中在两个方面:一是政府研发补助对企业创新产出的影响。Choi等[1]研究发现多数发达国家政府的补贴政策可以促进企业创新效率提升。Gillian Harrison[2]以新能源汽车为实证对象,发现政府补贴政策对汽车技术创新具有促进效果,但在时间上具有递减效应。陆国庆等[3]研究发现政府补助对战略性新兴产业创新绩效的促进效果显著,创新的外溢效应也显著。巫强[4]研究发现,上市公司接受的定额研发补贴对其创新产出没有显著影响。吴俊[5]将政府研发补助从政府补助中剥离,发现政府研发补贴对产品和工艺创新具有显著的直接影响,但存在门槛效应;二是政府研发补助对企业创新投入的影响。Leyden等[6]研究发现,在私人企业R&D投资较高的行业,政府研发资助会阻碍企业研发投资。Hussinger[7]对德国制造业的实证研究揭示出政府资助对企业研发投资具有显著的诱发作用。近年来,国内学术界有关上述议题的成果逐渐丰富。张世娟[8]对政府研发补助、企业研发投入与创新绩效的关系进行研究,发现企业研发投入在政府研发补助与创新绩效之间起到完全中介作用。彭红星[9]以高科技公司为对象,发现高管技术背景有利于企业增加研发投入。

综上,国内外学者已对政府研发补助与企业创新的关系作了较为广泛的研究,但由于研究对象及其所处区域社会经济环境的差异,致使研究结论有所不同。已有研究成果虽为战略性新兴产业及制造业发展提供了较为丰富的理论基础,但针对我国高端装备制造企业的研究成果较少,更鲜有聚焦东北地区的深入研究。然而,一个不容回避的问题是,造成新时代东北高端装备制造业创新绩效落后的原因,究竟是国家补助政策缺陷?还是政府研发补助对东北高端装备制造企业创新绩效作用过程中企业自身资源配置失衡?为此,本文关注政府研发补助对东北高端装备制造业创新投入产出的作用效果,以及拥有企业创新资源配置决策权的企业高管这一重要人力资本对二者关系的影响,进一步揭示政府研发补助对东北高端装备制造企业创新的作用机理,进而为改善企业创新内外部环境,振兴东北老工业基地提供理论借鉴。

1 理论分析与研究假设

1.1 政府研发补助对企业研发投入与创新绩效的影响

企业从事研发活动需要投入大量资源,由于研发活动具有高风险和不确定性,企业难以从资本市场获得研发资金,而政府研发补助在一定程度上弥补了企业创新投入资金缺口,在鼓励企业研发活动的同时也降低了企业研发投资风险,成为促进企业研发创新的重要力量。朱斌[10]对民营企业的实证研究发现,政府补助对企业研发投入具有显著的正向影响。刘怡芳[11]通过对我国内地31个地区2003-2014年的面板数据进行分析,发现政府研发补助对技术创新有显著的正向影响。由于东北经济不景气,大部分高端装备制造企业不具备充足的研发资金支持企业技术创新,使得政府补助对企业创新的重要性更为突出。因此,政府资金支持有利于企业研发,进而促进企业创新绩效提升。为此,本文提出如下假设:

H1a政府研发补助对企业创新绩效有显著正向影响;

H1b政府研发补助对企业创新投入有显著正向影响。

自国外学者 Griliches率先将研发投入作为一项生产要素放入生产函数中以衡量其生产率增长后,关于创新投入与创新绩效的关系研究便层出不穷。黄珊珊[12]以2011-2014年我国创业板公司为样本进行实证研究,发现企业创新投入对其创新绩效有显著正向影响。马文聪等[13]认为在新兴产业中,研发经费投入强度对企业创新绩效有显著正向影响。高端装备制造业具有技术含量高、研制难度大、资本密集度高等特点,且东北老工业基地拥有较多的装备制造技术人才,当企业加大研发投入时,技术人员的积极性就会被激发,有利于提升创新绩效。由此可见,东北高端装备制造业要想实现创新成长,需要企业加大研发投入。基于以上分析,提出如下假设:

H2创新投入对企业创新绩效有显著正向影响。

李克强总理早在2014年达沃斯论坛上就提出了“大众创业、万众创新”的理念。在高端装备制造业竞争日趋激烈的今天,创新成为企业发展的风向标,政府通过扶持政策鼓励企业研发,帮助企业提升研发绩效。在此过程中,企业研发投入发挥了怎样的作用?该问题备受学界关注且存有争议。有学者认为创新投入在政府补助与创新产出之间起到中介作用[14],也有学者认为创新投入并不会影响政府补助与创新绩效之间的关系[15]。企业研发活动是企业创新发展的关键环节,而创新需要充足的资金等支持。根据资源基础观,政府补助与企业自身的研发投入都能促进企业研发行为。政府研发补助可以降低企业研发投入风险,企业也会通过研发投入实现专利成果并赢得政府研发补助,这在东北高端装备制造企业中表现尤其明显,这种现象表明企业研发投入在政府补助与创新绩效间起到了桥梁作用。根据以上分析,本文提出如下假设:

H3创新投入在政府研发补助与创新绩效的关系中起到中介作用。

1.2 高管人力资本对政府研发补助与创新关系的调节作用

人力资本是企业的重要资源,在企业创新活动中发挥着重要作用。因为企业高管拥创新决策权与创新过程管理权,对企业创新资源支配与创新绩效提升的影响作用更为关键。高管人力资本具有多方面素质特征,其中对企业创新行为有至关重要影响的是其创新精神与行为惯例。高管行为惯例往往来自其在企业任职期间积累的工作经验,受任职期限影响;高管创新精神除其性格与社会文化因素外,还与其学历紧密相关,个人学历高低反映了其知识背景与探索精神。因此,本文选取高管任期与学历作为高管人力资本特征,分析其在政府补助-企业研发投入-创新绩效的作用路径中是否存在调节效应。

1.2.1 高管人力资本对政府研发补助与企业创新投入关系的影响

政府研发补助作为专项资金对企业创新具有推动作用,但远达不到维系企业全部研发活动的资金需求,还需要企业自行进行相应的配套投入。高管对企业资源具有分配权,对研发投入具有决策权,因此高管创新精神会影响企业研发投入强度。长期以来,东北地区企业经营困难,文化相对保守,多数企业高管缺乏创新精神,且随着年龄增长,其创新意愿衰退。因此,任期时间越长越不愿意进行风险不可预见的研发投资。与经济发达地区相比,大多数企业高管在决策中偏向以效率为主导,成为风险接受程度较低的效率型高管[16]。但如果是高学历的高管,受到长期学习惯例的影响会促使其养成探索精神,可能会偏向提高企业研发投入。因此提出以下假设:

H4高管任期对政府补助与创新投入关系有显著抑制作用;

H5高管学历对政府补助与创新投入关系有显著促进作用。

1.2.2 高管人力资本对研发投入与企业创新绩效关系的影响

高管人力资本是研发投资效率的重要影响因素,高管团队的经验、能力等通常会影响企业投资效率,进而影响企业创新绩效[17]。王文华[18]以高新技术企业为实证样本,研究发现高管人力资本显著正向调节研发投资与企业绩效关系,这对东北高端装备制造企业有着较高的参照价值。本文认为,高端装备制造企业高管任期越长,越能把握相关技术研发规律,对企业研发投入产出的管理经验越丰富;具有高学历专业背景的企业高管,其专业知识有助于控制企业研发风险,提高研发投入效率,保障企业创新绩效。基于以上分析,提出如下假设:

H6高管任期对创新投入与创新绩效的关系起正向调节作用;

H7高管学历对创新投入与创新绩效的关系起正向调节作用。

综合前文理论分析及研究假设,构建政府研发补助对东北高端装备制造企业创新绩效的影响机制框架,如图1所示。

图1 研究框架

2 变量定义与模型设计

2.1 样本选择

本文选择2012-2016年东北地区高端装备制造业全部上市公司,在剔除ST与数据缺失企业后,共获得52家企业、260个有效样本。专利数据主要源自国泰安数据库(CSMAR),缺漏信息通过国家知识产权局网站查询补齐。由于创新产出具有滞后性,因而本文采用的其它数据均滞后1年。财务数据来源于Wind数据库,政府研发补助数据从上市公司年报中的“政府补助”项目手动筛选获得。

2.2 变量定义

企业创新产出用企业专利申请数(Pat)表示;自变量为政府研发补助强度(Sub),用政府研发补助数据与企业规模之比衡量;中介变量(企业研发投入)选用理论界广泛认同的研发强度(RDI)表示。根据国内外学者相关文献,对如下变量加以控制:企业规模(Lna)、企业成立年限(Age)、资产负债率(Lev)、企业所有制形式(Own)。在检验高管人力资本的调节作用时,选用高管任期和高管学历两个指标衡量。其中,高管学历以企业高管学历评分的加权平均值表示,高中及以下学历记1分、大专记2分、本科记3分、硕士记4分、博士记5分。各变量定义如表1所示。

2.3 模型设计

为检验本文提出的假设,建立如下回归模型:

Pat=β0+β1Sub+β2RDI+β3Controls+ε

(1)

RDI=β0+β1Sub+β2Controls+ε

(2)

Pat=β0+β1RDI+β2RDI×HC+β3HC+β4Controls+ε

(3)

RDI=β0+β1Sub+β2Sub×HC+β3HC+β4Controls+ε

(4)

其中,Controls为各控制变量,ε为随机误差项。

表1变量定义

变量 变量名称变量符号变量定义 因变量企业创新专利数Pat企业当年发明专利总数中介变量企业研发投入强度RDI年末研发费用/年末营业收入自变量政府研发补助强度Sub年末政府研发补助金额/年末资产总额控制变量企业规模Lna年末总资产的对数企业年龄Age企业成立至当年时间的对数资产负债率Lev年末企业负债总额/年末企业资产总额企业所有制形式Own国有企业为1,非国有企业为0调节变量高管任期HC1各高管在企业任职时间的加权平均值高管学历HC2各高管学历评分的加权平均值

3 实证分析

3.1 描述性统计

各主要变量描述性统计如表2所示,可以看出东北高端装备制造企业专利申请数量差距较大,标准差达到了161.3,说明行业内不同企业创新产出存在很大差异。研发投入强度均值为0.061,按照惯例标准,当企业研发投入强度达到5%以上时,可认为该企业具有行业竞争力。从描述性统计数据可以看出,东北高端装备制造企业普遍具有较强的行业竞争力,标准差为0.038,表明各企业研发投入强度相差不大。政府补助标准差仅为0.005,表明现行的政府补助多为普惠式而非有较强针对性的差异化专项补助。很多学者认为,由于信息不对称,政府研发补贴往往会直接选择效益好的企业(Wallsten,2000; Radicic,2015),存在“挑选优胜者”(Pick Winners)现象。但从变量的描述性统计结果看,这种现象在东北老工业基地并不明显。

3.2 相关性检验

由表3可知,Pat与RDI显著负相关,与Lna、Age显著正相关;除了与Sub显著正相关外,RDI与其它变量均在1%的水平呈显著负相关。各变量相关系数最大值为0.666,小于0.8,初步判定不存在多重共线性。进一步计算各变量的方差膨胀因子,VIF最大值为2.28,远小于上限值10,表明各变量间不存在显著的多重共线性。

表2变量描述性统计

VariableMeanStdMinMaxPat73.812161.30001120RDI0.0610.0380.0160.144Sub0.0060.0050.0010.012Lna10.7771.9536.58814.561Age2.6800.3591.6093.367Lev0.3860.2080.0171.067Own0.2310.42201HC10.4080.1990.1150.992HC23.4260.43524.375

表3变量间Pearson相关系数

VariablePatRDISubLnaAgeLevROAPat1RDI-0.147**1Sub-0.0210.423***1Lna0.201***-0.421***-0.322***1Age0.319***-0.358***-0.270***0.666***1Lev0.103-0.361***-0.267***0.222***0.283***1Own0.019-0.203***-0.1180.410***0.489***0.284***1

注:***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平,下同

3.3 实证分析

由于Pat为计数型因变量,因此采用负二项面板回归模型分析政府研发补贴(Sub)、企业创新投入(RDI)对东北高端装备制造企业创新绩效(Pat)的影响;而政府研发补助对企业研发投入的回归分析,多数学者采用随机效应模型或固定效应模型,本文根据豪斯曼检验(chi2(3)=7.06,Prob>chi2=0.0716),结果在5%的显著水平下接受原假设,因此采用随机效应模型进行实证分析更合适。

3.3.1 政府研发补助与企业创新投入及创新绩效

从表4的回归结果(1)可以看出,政府研发补助(Sub)系数为27.425,且在10%的水平下与企业创新专利数(Pat)显著正相关,说明加大政府补助力度会显著提高企业创新绩效,这与H1a相符。由回归结果(2)可知,政府研发补助(Sub)的系数为0.880,在10%的水平下与企业研发投入强度(RDI)存在显著正向关系,说明政府补助对企业创新投入起到了引领作用, H1b成立。同理,回归结果(3)中,RDI系数为7.863***,在1%的水平与Pat显著正相关,表明企业研发投入对企业创新绩效存在显著的正向影响,验证了H2;在加入RDI变量后,Sub作用不再显著,意味着企业研发投入是其创新绩效提升的关键因素。结合回归结果(1)-(3)可以发现,Sub在回归结果(1)和(2)中影响显著,加入变量RDI后,在回归结果(3)中不再对企业创新绩效有显著的正向影响,说明企业研发投入在政府补助与企业创新绩效之间起完全中介作用,H3成立。

表4政府补助创新投入与创新绩效回归结果

变量(1)(2)(3)PatRDIPatSub27.425*0.880*19.526(1.82)(1.85)(1.40)RDI7.863***(3.65)Lna0.363***-0.004*0.402***(4.17)(-1.67)(4.62)Age1.230**-0.0251.638***(2.31)(-1.61)(2.96)Lev-0.345-0.035**0.127(-0.82)(-2.29)(-0.33)Own-0.1810.004-0.382(-0.53)(0.34)(-1.05)_cons-6.297***0.183***-8.097***(-4.73)(-5.39)(-5.49)Wald50.11***37.84***63.05***

3.3.2 高管人力资本与政府研发补助及创新投入

从表5的回归结果(4)可以看出,高管任期(HC1)、政府研发补助(Sub)均对研发投入强度(RDI)存在显著正向作用,但二者交乘项系数为-1.117**,且在5%的水平上显著,表明高管任期在政府研发补助与企业创新投入关系中发挥着显著的抑制作用,其原因可能在于:首先,企业研发活动需要大量资金投入,而企业研发投入费用化将增加企业资金负担,不景气的经济环境导致企业高管更注重通过稳定企业经营绩效,以维持企业生存发展,而非技术创新;其次,随着高管任职年限增长,其个人特征相对稳定,且受东北地区相对保守的企业文化影响,导致其进行高风险创新投入的动机较弱。由回归结果(5)可以看出,政府研发补助(Sub)对企业研发投入强度(RDI)依然起着正向引领作用,但高管学历(HC2)的作用不显著,二者交乘项系数为0.802 1*,且在10%的水平下显著正相关,表明高管学历显著正向调节政府补助与企业创新投入的关系,即高管学历水平越高,其对政府补助与企业创新投入的正向调节作用越明显,验证了H5

3.3.3 高管人力资本与创新投入及创新绩效

回归结果(6)中,RDI*HC1的系数为42.335 5**,说明高管任期在企业创新投入与企业创新绩效之间起正向调节作用,即高管任期越长,其将企业创新投入转化为创新成果的能力就越强,验证了H6。回归结果(7)中,交乘项RDI*HC系数为30.467 3*,表明高管学历对企业创新投入与创新绩效的关系起到促进作用,说明企业高管学历越高,企业创新投入转化为企业创新绩效的效率就越高,H7成立。

表5高管人力资本的调节作用回归结果

变量 (4)(5)(6)(7)RDIRDIPatPatSub3.899**2.174 1**(-2.52)(-1.021 2)RDI-68058.545 4(-581.612 6)(-248.607 5)HC10.009***-43.763 1(-3.48)(-87.072 7)HC20.021 4-10.830 6(-0.024 6)(-41.870 3)Sub*HC1-1.117**(-2.13)Sub*HC20.802 1*(-3.392 3)RDI*HC142.335 5**(-19.457 6)RDI*HC230.467 3*(-17.931 3)Lna-0.005*-0.004 143.407 0***10.837 6(-1.87)(-0.003 3)(-13.621 6)(-7.683 9)Age-0.026*-0.021 776.346 2171.115 2**(-1.73)(-0.018 3)(-88.081 5)(-81.856 1)Lev-0.034**-0.072 1***-25.637 8-19.896 1(-2.28)(-0.021 4)(-54.635 4)(-37.250 3)Own0.0030.013-89.912 3-69.152 8(-0.26)(-0.012 5)(-64.102 1)(-68.117 8)_cons0.160***0.178 1***-610***-500**(-4.77)(-0.039 3)(-205.414)(-202.239 2)Wald53.38**39.22**31.18**15.24*

3.4 稳健性检验

为确保结论真实可靠,本文进行如下稳健性检验:①调整因变量,以企业专利授权数代替企业申请专利数,重复上述实证步骤;②调整调节变量,以高管年龄代替高管任职年限,改变高管学历打分方式,分别记高中、大专、本科、硕士、博士为1分、3分、5分、7分、9分,并再次重复上述调节效应检验步骤。以上两次调整的回归检验结果如表6所示,结果显示各系数的符号及显著性水平与前文无显著差异,表明本文所建回归模型稳健。

表6稳健性检验结果

变量(1)(2)(3)(4)(5)PatPatRDIPatPatSub30.084*21.3152.363 4**(1.93)'(1.48)(-1.013 4)RDI8.17***-680103.853 3(3.64)(-581.612 6)(-249.651 3)HC1-43.763 1(-87.072 7)HC20.043 6-18.232 3(-0.021 3)(-42.310 3)Sub*HC1Sub*HC21.510 3*(-3.380 1)RDI*HC142.335 5**(-19.457 6)RDI*HC254.950 3*(-16.901 3)Lna0.377***0.410***-0.010 343.407 0***17.837 6(4.180)(4.54)(-0.003 4)(-13.621 6)(-7.683 9)Age1.346**1.791***-0.035 776.346 2237.304 3**(2.44)(3.12)(-0.017 6)(-88.081 5)(-80.866 1)Lev-0.354-0.132-0.120 3***-25.637 8-31.975 7(-0.83)(-0.34)(-0.021 4)(-54.635 4)(-36.440 3)Own-0.131-0.3250.027-89.912 3-137.152 8(-0.38)(-0.87)(-0.013 3)(-64.102 1)(-68.117 8)_cons-6.885***-8.729***0.170 3***-610***-510**(-4.92)(-5.64)(-0.038 1)(-205.414)(-201.372 4)Wald52.52***64.83***38.76**31.18**15.43*

4 结论与建议

本文以2012-2016年东北老工业基地高端装备制造上市公司为研究对象,从研发投入中介作用、企业高管人力资本调节作用入手,考察政府研发补助与企业创新绩效的关系,得出以下主要结论:

(1)政府研发补助对创新绩效具有显著正向影响,且企业研发投入在政府研发补助与企业创新绩效关系中起完全中介作用,说明东北高端制造企业不能单纯依靠政府研发补助提高创新绩效,更应加大研发经费配套支持。因为政府研发补助对于庞大的企业创新支出只不过是“杯水车薪”,仅能起诱发企业创新的作用,创新活动的持续开展更多依赖于企业自身投入;政府应加大研发补助力度,以强化对企业研发投入的引导作用,也可以通过税收优惠政策、以奖代补、后补助等普惠性措施支持高端装备制造企业进行研发创新。同时,应加强对企业研发补助金使用的监管,定期委派外部专家评价企业研发成果,严格规范补助资金用途,要求企业对补助资金使用情况进行上报备查,以完善政府研发补助资金发放机制。

(2)高管任期显著正向调节企业研发投入与创新绩效的关系,这是因为高管任期越长,其企业创新管理经验越丰富。但高管任期显著抑制政府补助与企业研发投入的关系,其原因可能在于,任期较长的东北地区企业高管深受企业经营困境与相对保守的企业文化影响,形成了不愿冒险进行创新投入的惯例,使他们成为效率型管理者。该结论表明,东北高端装备企业要想提高创新绩效,就应大力引进创新型高管人员,同时加强创新绩效与创新成果转化率的考评,完善激励机制,以改变保守的高管行为惯例,营造良好的创新型企业文化氛围。

(3)高管学历对政府补助与企业创新投入以及研发投入与企业创新绩效均起正向调节作用。高学历高管往往具有丰富的专业知识和更长远的眼光,善于引导企业创新。因此,企业应多引进高学历高管,着力构建知识型管理团队。鉴于东北人才流失严重的现状,政府还应与企业合作共建人才信息库,完善人才共享机制,建立人才弹性引进机制,与高校合作建立大学生回归培养计划,以有效解决创新人才缺失的问题。

5 研究展望

本研究中存在一些不足之处:①数据易获取方面,研究结论能在多大程度上反映出政府研发补助对企业创新绩效的影响作用,主要取决于样本代表性程度,而本文仅选用东北高端装备制造上市公司作为研究样本,样本范围较窄。未来研究可增加非上市公司样本按规模分组展开进一步研究;②变量选取方面,仅采用专利申请数或授权数代表企业创新绩效,未考虑创新绩效的其它表现形式,如新产品销售收入、新产品数、劳动生产率变化率等。未来研究可考虑引入此类指标进行深入分析。

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TheImpactofGovernmentR&DSubsidiesonInnovationPerformanceofNortheastHigh-endEquipmentManufacturingEnterprises-AnalysisonMediationofR&DInvestmentandModerationofExecutiveHumanCapital

Wu Zhiyong,Wang Zeren,Wang Wei

(School of Economics and Management, Qiqihar University, Qiqihar 161006, China)

AbstractTaking the panel data of Northeast high-end equipment manufacturing listed companies from 2012 to 2016 as samples, this paper empirically analyzes the role of government R&D subsidy in innovation performance, as well as the mediation of R&D investment and the moderation of executive human capital in this role path. The research found that government R&D subsidy had a significant positive effect on R&D investment and innovation performance. R&D investment of enterprises played a complete intermediary role in the relationship between government subsidies and enterprise innovation performance. Executive tenure negatively moderated the relation of government R&D subsidy and R&D investment of enterprises, but positively moderated the relationship between R&D investment and innovation performance. The executive education level played a significant positive role in the path of government R&D subsidy, R&D investment, and performance of enterprise innovation.

KeyWords:Government R&D Subsidy; R&D Investment; Human Capital; High-end Equipment Manufacturing

文章编号:1001-7348(2018)16-0047-07

文献标识码:A

中图分类号F127.3

DOI10.6049/kjjbydc.2018020184

作者简介武志勇(1973-),男,黑龙江齐齐哈尔人,齐齐哈尔大学经济与管理学院教授、硕士生导师,研究方向为企业绩效评价;王则仁(1994-),男,黑龙江齐齐哈尔人,齐齐哈尔大学经济与管理学院硕士研究生,研究方向为企业绩效评价;王维(1966-),男,河北定兴人,博士,齐齐哈尔大学经济与管理学院教授、博士生导师,研究方向为企业创新与成长。

基金项目国家自然科学基金青年项目(71702084);教育部人文社会科学基金青年项目(17YJC630112);黑龙江省教育厅基本业务专项人文重点项目(135209401);齐齐哈尔大学研究生创新基金项目(YJSCX2018-ZD02)

收稿日期2018-05-03

(责任编辑:林思睿)