政府行为与自主创新：基于供求视角的分析框架

李 蕊，周 平

（1.南京大学经济学院，江苏 南京 210093；2.上海财经大学统计与管理学院，上海 200433）

政府行为与自主创新：基于供求视角的分析框架

李 蕊1，周 平2

（1.南京大学经济学院，江苏 南京 210093；2.上海财经大学统计与管理学院，上海 200433）

自主创新离不开政府行为，本文从政府支持自主创新的供给和需求角度实证分析了政府直接财政科技投入和政府采购对我国自主创新的影响。研究显示：政府直接财政科技投入和政府采购均对我国自主创新有显著的促进作用。另外，本文还发现，中国的R&D人员和居民消费亦对我国自主创新有正面影响，并且其对自主创新的促进效果要强于政府财政科技投入和政府采购，而出口对自主创新存在负效应。政府直接财政科技投入和政府采购对自主创新的影响表现出明显的地区差异，但其对我国东西部地区的自主创新均产生正面影响。

政府财政科技投入；政府采购；灰色关联分析；面板分析

虽然企业是创新的主体，但创新始终离不开政府的行为。政府对创新产生的作用主要体现在两个方面，一是供给，二是需求。供给主要包括财税、金融、知识产权保护、人才队伍建设等方面，需求主要是政府采购。本文旨在综合研究政府供给和需求，尤其是2003年我国政府采购法实施后，我国政府行为对自主创新的影响效果。为了突出研究重点，本文将从政府供给中选择直接财政科技投入以及需求中选择政府采购，将两个变量结合起来综合分析。另外，考虑我国东中西部地区经济发展水平以及自主创新的差异，本文也将进行这两个政府行为的区域效果研究。

1 政府行为促进自主创新的机理研究以及相关的统计描述

1.1 政府行为促进自主创新的机理研究

美国经济学家纳尔森和阿罗指出，由于创新收益的公共性和外部性、创新过程的不确定性和高风险性，使得技术在创新过程中存在市场失灵，因此需要政府对一领域进行活动的干预［1-2］。

首先，从政府行为的供给角度：（1）创新产品具有公共性和正外部性；由于创新产品具有公共产品的性质，因此其不可能获得所有的创新收益。根据公共财政理论，公共产品应由政府和企业共同承担，所以政府应把应得的一部分收入让渡给企业，减少其创新成本，弥补其损失［3］。（2）创新具有不确定性和风险性；技术创新一般具有投资规模大、周期长且风险高的特点，创新主体在创新过程中，常常会出现投入与产出的关系不确定、研究成果不被市场认可的情况，并且由于受资金资源、科技资源等物质资本和创新偏好等的共同影响，许多创新主体往往很难满足大型创新项目的要求。因此，这就需要政府对创新主体进行相应的财政支持，以帮助其筹集研发经费，减少企业技术创新风险。

其次，从政府行为的需求角度：创新产品与其他产品一样，是以市场需求为动力的。1966年，经济学家Schmookler提出了技术创新的需求引致假说，为分析政府采购促进技术创新提供了一个有益的理论框架，认为创新产品的市场需求不仅来自于私人机构和个体消费者，也可能来源于政府公共部门［4］。统计资料表明，西方发达国家政府采购规模相当庞大，平均占GDP的比重为10%，许多国家政府采购支出占财政预算支持的比重已经达到30%。政府采购不仅在资源配置、产业结构调整方面发挥着功能性的杠杆作用，还创造了巨额的市场需求。尤其在降低技术创新的市场和决策风险、扶持中小企业的技术开发以及推动跨国联盟和技术转移方面发挥着重要的需求支撑作用。

1.2 财政科技支出、政府采购和自主创新的统计描述

政府财政科技支出分为中央政府财政科技支出和地方政府财政科技支出。近年来，随着我国经济发展方式的逐步转变，我国中央和地方均加大科技投入，财政科技支出逐年上涨，且比例相当，鉴于我国财政分权对经济增长和创新的贡献，本文采用地方政府财政科技投入作为政府供给的研究变量。另外税负减免作为政府支持自主创新的供给指标，本文没有选择，基于两点考虑：（1）各地政府科技财政的税收政策不同；（2）税收优惠政策存在目标起点不高、政策措施零散、落实率较低等问题，学术界对其作用尚存争议。关于政府需求的研究变量，本文采用各省实际政府采购额。文献中代表自主创新的常用指标主要有专利申请数、专利授权数以及技术市场成交额，其中专利申请数和专利授权数常被学者采用，考虑到政府采购滞后于专利授权，并且我国专利授权中的发明专利授权更能反映我国自主创新的实际情况，所以本文选择发明专利授权数作为自主创新的替代变量。由于我国政府采购法在2003年实施，考虑数据的可得性，以及各指标在时间上比较的一致，我们分析的所有指标的时间跨度为2004—2008年。另外，为了研究我国区域自主创新能力的差异，本文把我国分为东中西三个地区，其中东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南12个省市，中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9个省市，西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆10个省市。本文查找相关数据，整理如下：

首先看全国的总量指标，表1显示，我国2004年发明专利授权数为16262件，2008年达到40628件，2008年在2004年的基础上增长了149%，平均每年增长25.72%。地方政府采购额和地方政府财政科技支出虽然绝对量较小，但发展速度很快，2004年全国政府采购额为2135亿元，2008年就达到了5990亿元，以每年平均29.42%的高速增长。政府财政科技拨款额2008年达到1051亿元，平均增速超过27%。

其次看东中西部结构指标，表1可以看出，我国东部地区发明专利授权数要明显高于中西部地区，年均增长速度分别超过中西部地区10个百分点。政府采购额、地方政府财政科技拨款中西部的增速还略高于东部地区，但由于绝对数较小，其占总额的比重还是比较低。2004—2008年，我国的发明专利授权数主要来自于东部地区，4年的发明专利授权数都在70%以上，并呈逐年上涨趋势，中西部地区的发明专利授权数比较少，且从2004年的30%下降到2008年的20%。东部的财政科技拨款额占各省市拨款总额的比重始终在70%以上，明显高于中西部所占比例的总和。政府采购额的60%也来自于东部地区，中西部地区仅占30%左右（见表2）。

表1 发明专利授权量、政府财政科技投入、政府采购的基本统计数据

综合以上比较，在各项指标的总量和结构分析中，不管是总量指标还是各地区的分布数据，发明专利授权数与政府实际采购和地方财政科技拨款额均呈逐年递增态势。为了研究其内在关系，我们需要对其进行进一步的分析，考虑本文所用数据时间跨度较短，时间序列上分析不满足一般统计分析数据的要求，因此本文选择对样本数量要求较宽松的灰色关联分析，以求对自主创新与地方财政科技投入和政府采购的相关关系做个初步的判断。

2 政府科技支出、政府采购促进自主创新的灰色关联度分析

灰色系统理论是灰色数学中的一种分析方法，用来研究复杂事物间的相互关联和相互影响，确定事物的本质因素，使因素之间的“灰色”关系清晰化。关联度是事物之间、因素之间关联性大小的量度。其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判定其联系是否紧密。曲线越接近，说明事物或因素变化的趋势一致，则关联度较大，反之，关联度较小［5］。灰色关联度计算的方法如下：参考数列为X0（k）={x0（1），x0（2），…，x0（n）}，n为数列的长度指标；比较数列为Yi（k）={xi（1），xi（2），…，xi（n）}，i=1，2，…m，k=1，2，…n。m为比较数列个数。Y0（k）与Yi（k）之间的灰色关联系数计算公式为：其中，ρ为分辨率系数，一般取0.5≤ρ≤1。

表2 东中西部地区发明专利授权数、政府科技投入以及政府采购所占全国的比例

从而得到Y0与Yi之间的相对关联度：

表3 全国自主创新与相关因素序列

根据上述方法，我国发明专利授权数与政府财政科技投入、政府采购可选取2004—2008年全国各省市自治区自主创新水平的特征数据序列和相关因素序列进行分析，所有序列均为全国各省市自治区的加总数据，如表3所示。

（1）列出参考序列和比较序列，本文以2004—2008年的发明专利授权数作为参考序列Y0，X0为每年的发明专利授权数量，Yi（t）为比较序列。代表影响科技创新的因素，X1表示政府财政科技投入，X2表示政府采购，另外考虑需求对自主创新的影响，本文参考了艾冰（2008）的做法，从宏观经济需求的角度，考虑消费、投资和出口对自主创新的影响，选取资本形成总额中的全社会固定资产投资（X3），总消费中的居民消费（X4），进出口总额中出口总额（X5）作为因素变量。另外，为了反应人力资本在创新的主体作用，本文还选取R&D科技人员（X6）协同以上因素共同构建灰色关联模型，来分析这些因素对自主创新的影响。

（2）对原始数据进行无量纲处理，其方法包括初值法、均值法等，由于两种方法没有本质差别。本文采取常用的初值法。

（3）根据（1）式计算Y0（k）与Yi（k）之间的灰色关联系数。本文设分辨率系数ρ=0.5。

（4）根据（2）式计算Y0与Yi之间的相对关联度δi［6］。

以上过程，本文运用灰色关联分析软件计算，结果如下：

从以上灰色关联分析的结果来看，在与全社会固定资产投资、居民消费支出、出口总额与自主创新灰色关联度的比较中，虽然各指标与发明专利授权书的灰色关联度都在0.6以上，但地方政府财政科技拨款和政府采购与其灰色关联度最低，分别是0.70和0.65。全国R&D人数和居民消费与发明专利授权的关联程度最强，达到0.85左右。东部地区的分析结果和全国基本一致，中西部地区除了固定资产投资与全国的分析结果存在较大差异外，其他指标的灰色关联度排列顺序基本和全国一致。此结果说明虽然我国地方财政科技支出和政府采购与自主创新水平存在较强的关联性，但其对自主创新的影响程度可能要弱于其他几个主要指标。

为了更深入地研究政府财政科技投入和政府采购在多大程度上影响着自主创新水平，本文将结合计量经济模型，来对政府采购促进自主创新的效果进行量化的研究，以更加深刻地揭示地方政府财政科技投入、政府采购与自主创新水平的数量关系［6］。

3 政府财政科技投入、政府采购与自主创新的计量经济学模型分析

3.1 模型的设置

表4 全国以及我国东中西部地区参考序列与比较序列的灰色关联度

本文用我国31个省（含自治区、直辖市）2004—2008年的面板数据对我国地方财政科技投入、政府采购与自主创新的数量关系进行分析。被解释变量为各年的发明专利授权数，主要解释变量为31个省市的地方财政科技投入和政府采购，另外本文还参考上文灰色相关分析的结果，选取R&D人数、全社会固定资产投资额、居民消费和出口额作为备选控制变量，利用eviews（6.0）进行筛选，结果显示除了固定资产投资对自主创新的影响不显著以外，其他几个指标都在一定程度上对自主创新存在显著影响，所以本文选择R&D人数、消费额和出口额作为控制变量，具体的模型设置如下：

其中zhuanli为各省发明专利授权数，caizheng为各省市当年的政府财政科技投入，caigou为各省市当年的政府采购量，chukou为各省的实际出口额，R&D为科研人员数，xiaofei为各省的消费额。

另外，考虑我国区域创新能力差异的可能性，本文在上述模型中添加虚拟变量，以反映我国东中西部地区政府采购与地方财政科技投入对创新影响的不同。由此，模型（3）拓展为模型（4）和模型（5）。

模型（4）估测我国东中西部地区政府采购对创新影响的差异，模型（5）研究我国东中西部地区财政科技投入对创新的影响。其中Dummy1和Dummy2分别为虚拟变量，东部地区省份Dummy1=1，其他地区省份Dummy1=0；西部地区省份Dummy2=1，其他地区省份Dummy2=0。

3.2 实证结果

在运用面板数据分析时主要考虑两种模型，即固定效应模型和随机效应模型。固定效应模型指被忽略的变量在各个时间段上对被解释变量的影响是固定的，即截距项是固定参数；随机效应模型指被忽略的变量在各个时间段上对被解释的变量的影响是随机的，即截距项是随机的［7］。对于设定模型使用哪种模型更合理，我们常用Hauseman检验来选择。

在进行Hauseman检验时，把随机效应作为原假设，经过eviews（6.0）计算，三个方程的P值均等于或接近于0，所以拒绝原假设，选择固定效应模型，另外本文经过验证，时间效应上本文偏向于个体效应，所以本文最终选择个体固定效应进行模型拟合。

在此需要说明的是，当我们初次回归时，模型（3）的拟合结果存在异方差。因此我们需要对方程的稳态性检验结果进行修正，修正后的结果如下：

表5显示，全国的发明专利授权数与政府财政科技投入和政府采购存在比较显著的正相关关系，首先从政府对自主创新产品需求的角度，地方政府采购每增加1%，发明专利授权数增加0.21%。其次，从地方政府对自主创新的供给角度，地方政府财政科技投入对自主创新的弹性为0.11。对自主创新贡献最大的是R&D科技人员和居民消费，此结论与前面灰色关联分析的结论基本一致，说明我国财政科技投入和政府采购对自主创新的推动和拉动作用要弱于科技人员投入和居民消费。值得一提的是，在此计量分析中，出口对我国自主创新呈现出负效应，全国来讲，出口每增加1%，我国的发明专利授权数量就会减少0.18%。此结论与艾冰得到的结论恰恰相反。

表5 模型（1）的拟合结果

表6分别是考察我国财政科技投入和政府采购对自主创新的地区差异影响。我们发现当加入虚拟变量后，参数的显著水平有不同程度的下降，特别是方程（4）的政府采购和方程（5）的政府财政科技投入均不显著了，但符号的方向没有发生改变，且虚拟变量的系数都是正的，且是显著的。该结果在一定程度上说明我国财政科技投入和政府采购对自主创新的激励效应是存在地区差异的，并且西部地区对自主创新的正面影响要强于东部地区。

4 主要结论和政策启示

基于灰色关联分析和面板分析，我们测算了我国专利发明授权量与财政科技投入和政府采购的关系，从分析结果上看，两种分析方法得出的结论基本一致，在灰色关联分析中，全国R&D人数和居民消费与自主创新的关联程度最高；在计量分析中，这两个指标对发明专利授权量的弹性也最大。同样，政府财政科技投入和政府采购对自主创新的关联系数较小，在计量分析中也得到大致的结论。关于出口在两种测算方法上的差异以及固定资产投资在计量分析中与解释变量的不显著。我们认为可以从测算技术和实际情况试以解释。首先，从技术层面上，本文所选样本的年限区间较短，并且灰色关联度公式的设定，导致其结果具有非负性，可能使自主创新和出口的关系存在一定的偏差。而固定资产投资在引入计量模型中，可能是解释变量之间存在多重贡献或是模型估计本身的要求，导致其在指标筛选中淘汰。其次，从我国实际情况看，许多学者也证明我国长期的依靠劳动密集型的出口在很大程度上削弱了我国的自主创新能力，而我国的固定资产投资并没有倾向于自主创新领域，很多投资都是以直接拉动GDP为目的，投向技术创新水平不高的行业，比如房地产行业。基于以上理由，参考灰色关联分析结果，我们认为面板分析的结果相对更可靠，由此得到以下结论：

表6 模型（4）和（5）的拟合结果

首先，从政府行为促进创新的供给和需求角度，我国财政科技投入与政府采购均对我国自主创新水平产生正效应，表明政府财政科技投入对我国自主创新的影响比较直接和有效，虽然我国政府采购法刚实施，但对自主创新的影响也卓有实效，分析原因：政府采购可以从需求的角度直接影响企业的产品销售通道，可以充分调动企业自主的生产和竞争。一般来讲，政府采购产品均具有高于普通市场需求的标准。为了赢得这个大市场，在市场中取得充分的竞争优势，企业会千方百计通过提高研发投入，引入先进科技，提升产品档次，提高生产效率等方式来调整自己的行为，从而提高了自主创新的能力［8］。

其次，东中西部地区政府财政科技投入和政府采购对自主创新的影响存在差异，西部地区更依赖于我国财政的支持，说明我国西部地区经济发展水平较低，企业的自主创新能力受内部资金和外部环境的限制较大，政府财政科技投入更有利于调动企业增加科技投入的积极性，所以创新效果要略优于东部地区。

最后，科研人员和居民消费对我国自主创新的影响效果尤为显著，其对我国自主创新的影响要明显强于我国财政科技投入和政府采购。虽然我国财政科技投入和政府采购推动了我国自主创新，但由于其存在总量水平比较低、实施结构不合理等问题，导致其产出效率不理想。而出口并没有提高我国的自主创新能力，并且在一定程度上阻碍了我国自主创新水平的发展。究其原因可能是中国的出口实质是建立在加工贸易占主导地位基础之上的。我国高技术产品出口繁荣表象的背后，是我国企业自主创新能力的不足和对发达国家严重的技术依赖。

基于这些结论，本文提出以下相关政策建议：

第一，加大政府财政科技支出的力度、积极引导企业创新。现阶段，我国自主创新体系尚未完全建立，企业的创新还离不开政府的支持。财政科技支出作为政府支持自主创新的直接手段，对我国自主创新的促进作用明显。近年来，我国财政科技拨款保持高速增长，但财政科技支出总量和相对量仍与国外发达国家存在一定距离。基础研究、应用研究和实验发展的结构不协调，尤其是基础研究领域的投入严重不足。因此，我们首先应加大科技投入的力度，优化科技投入的结构，重视基础研究在科研发展的基础地位，完善科技投入的管理机制。其次，我们要明确科技投入的目的和意义，深刻认识企业是科技投入和创新的主体，合理分配企业和研究机构的研发投入，推动财政资金发挥其自主创新的引导作用，促进产学研有效结合，使企业形成自主创新的长久动力。

第二，扩大政府采购规模、优化采购结构。政府作为一个强大的社会产品需求者，其政策具有明显的导向作用，影响着社会资源的配置和产业结构的调整。近年来，我国的政府采购额连年以迅猛的速度递增，2008年已经接近6000亿元，但相对于西方发达国家政府采购额占GDP 10个百分点左右的平均水平，我们还有较大差距。因此我们首先要适当扩大政府采购规模，提高政府采购在财政支出中的比重。其次，要注意政府采购的产品结构。事实上，在所有的产品采购中，能够为本国的自主创新起重要推动作用的是对绿色和高新技术产品的购买，而目前我国的政府采购还是以购买货物和服务为主，绿色和高新技术产品的采购还是处于一个相对较低的水平上，与自主创新的需要还极不相称，因此，在以后的政府采购中，要注意政府采购的结构调整，加大对绿色产品、高科技产品的采购。另外，为保证政府采购促进自主创新的有效进行，还需要政策上进一步的扶持，运行机制的进一步改进以及公平公正采购氛围的进一步营造。

第三，改变技术依赖观念，增强自主创新意识。过去，我国的经济长期依赖投资和出口，实证显示固定资产投资对我国的自主创新没有显著性的影响，而出口却抑制了我国的自主创新。当今，先进技术更新与传播的速度日益加快，技术淘汰频率很快，新引进的技术还没有实现完全的消化和吸收，就已经被出现的新技术所取代，使得我们陷入 “技术追赶陷阱”，导致与世界发达国家的距离越来越远。核心技术是买不来的，尤其是在国民经济命脉和国家安全的关键领域，我们必须拥有自己真正的核心技术、知识产权和一批具有国际竞争力的企业。因此，我们要改变过去依赖于人的技术引进战略，掌握主动权，通过自主创新提高国家的竞争力。

第四，加强创新人才的培养。建设创新型国家，我们需要多层次，多方面的创新人才。首先，加强教育投入，加大人才培养的广度和宽度，形成人才培养的纵深体系。其次，建立健全人才培养、吸引、评价、使用、选拔任用和激励的机制，构建比较完善的科技人才政策法规体系，为科技人才发挥聪明才智提供良好环境。再次，建设诚信奉献的道德价值体系，引导广大科技人才增强社会责任意识，树立自主创新、服务社会的高尚情操，逐步在全社会形成自主创新的文化氛围和价值观念。

第五，提高居民消费能力，更新居民消费需求。消费需求是技术创新的重要来源，在需求拉动型创新过程中，以消费者为导向的创新才是最好的创新。为进一步提高居民对创新产品的消费。一方面，我们要提高居民收入，健全社会保障体系，切实提高居民消费能力；另一方面，要引导居民更新消费需求，从整个社会来看,经济发展的真正动力在于人们不断增长的消费需求［9］。从根本意义上说，消费需求的更新是技术创新的基本动力，没有消费更新的需求，技术创新将失去存在的基础。

［1］Arrow.The economics implications of learning for doing［J］.Review of Economics Studies,1962，（6）.

［2］Nelson R R（ed.）.National Innovation Systems：A ComParative Analysis［M］.New York：Oxford University Press，1993.

［3］李洪照.地方政府技术采购政策研究［D］.山东：山东大学硕士论文，2008.

［4］Schmookler J.Invention and Economic Growth［M］.Cambridge:Harvard University Press，1966.

［5］王立成，牛勇平.科技投入与经济增长：基于我国沿海三大经济区域的实证分析［J］.中国软科学，2010，（8）.

［6］艾冰，陈小红.政府采购与自主创新的关系［J］.管理世界，2008，（3）.

［7］卢宁，李国平，刘光岭.中国自主创新与区域经济增长：基于1998—2007年省际面板数据的实证研究［J］.数量经济技术经济研究，2010，（1）.

［8］吴延兵.自主研发、技术引进与生产率——基于中国地区工业的实证研究［J］.经济研究，2008，（8）.

［9］关士续.基于消费动因的技术创新研究［J］.中国软科学，2001，（5）.

Government Behavior and Independent Innovation Based on the Perspective of Supply and Demand

Li Rui1，Zhou Ping2
（1.School of Business,Nanjing University，Nanjing 210093，China；2.School of Statistics and Management,Shanghai University of Finance and Economics，Shanghai 200433，China）

Innovation is in close contact with government action.This paper analyzes the influence of direct government investment on science and technology and government procurement on China’s innovation,from the perspective of supply and demand.The results shows:Direct government investment on science and technology and government procurement have all promoted innovation significantly.In addition,R&D staff and household consumption have positive effect on innovation,and they have stronger effects on independent innovation,while exports affect innovation negatively.We also find direct government investment and government procurement have obvious regional difference on innovation,although they all promote innovation positively.

Direct government investment on science and technology；Government procurement；Grey relation analysis；Panel analysis

国家自然科学基金 “增强自主创新能力、提升经济增长质量研究”（71073076），国家社科基金 “劳动力转移刚性、产业转移与区域协调发展研究”（11CJY015）。

2011-07-13

李蕊（1980-），女，江苏徐州人，南京大学经济学院博士生；研究方向：宏观经济理论与管理。

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（责任编辑 迟凤玲）