政府资助与企业研发投入

吴晓晓++苏朝晖

摘要：基于30个省市自治区大中型工业企业数据，运用面板数据门槛模型对政府资助与企业研发投入之间的关系展开研究。从双重门槛模型的实证结果可知，随着政府资助强度的提高，企业研发投入强度的系数由正到负，两者之间呈现倒“U”型关系。实证结果建议，政府需要逐步减少对企业的干预，鼓励企业成为自主创新的主体，进一步推动市场化进程。

关键词：政府资助；企业研发投入；门槛模型

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2015.XX.XX

中图分类号：F204 文献标识码： 文章编号：

引言

研发是科技活动中最具有创造性的行为，是创新的直接载体，早期学者的研究大都表明研发促进了创新 [1]。研发对于企业技术创新、地区自主创新能力乃至国家竞争力和经济增长都至关重要 [2-6]。但是研发活动具有外部性，由于存在知识外溢等情况使得研发企业难以独享研发成果，从而影响企业研发投入的积极性。因此，如果仅仅依靠企业自身研发投入就会出现市场失灵的状况，这时就需要利用“有形的手”适时干预市场，以弥补市场的缺陷和促进创新资源的有效配置。

政府干预市场的方式之一就是资助企业的研发活动。而学术界关于政府资助对企业研发投入的影响存在较大争议，主流的两种观点是：“促进说”和“抑制论”。支持“促进说”的学者主要基于凯恩斯主义和技术创新理论，认为政府资

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收稿日期：2015-02-03

基金项目：国家软科学研究计划重大项目（2013GXS2D027）；福建省软科学研究计划项目（2014R0064）

作者简介：吴晓晓（1989-），女，江苏无锡人，硕士研究生，研究方向为创新管理；苏朝晖（1967-），男，福建泉州人，教授，研究方向为市场经济和创新管理。

助能够促进企业的研发投入，也就是出现“挤入效应”；而主张“抑制论”的学者主要从信息不对称和委托代理等理论出发，研究表明政府资助对企业的研发投入会产生抑制作用，即出现此消彼长的“挤出效应”。近年来，随着研究的深入，不少学者研究发现政府资助对企业研发投入的影响存在复杂的非线性关系。政府资助对企业研发投入的影响尚未形成明确的定论，值得学术界深入探讨，进一步为政府在企业研发投入方面扮演更好的角色以及协调市场的创新资源提供理论依据。

1 文献回顾

国内外关于政府资助对企业研发投入影响的研究主要可以分成以下三类：第一类研究基本支持单一的促进或者抑制效应。Katrin et al.（2008）运用参数和半参数两阶段选择模型对德国制造业3744个创新企业进行研究，发现政府研发资助对资助企业的影响大体上是正向的[7]。Xulia Gonz?alez et al.（2008）利用1990～1999年西班牙制造企业的非平衡面板数据，采用偏差修正匹配估计评估政府资助对企业研发投入的效应，研究表明公共资助对企业研发投入完全不存在挤出效应，在缺乏资助的情况下，小企业和低技术企业可能不开展研发活动[8]。第二类研究开始注重分类，主要从区域、行业性质、企业规模、企业所有制等方面展开研究，得到的研究结论更为丰富。Desiderio et al.（2014）利用1995～2005年西班牙制造企业的面板数据，实证研究表明政府资助对大企业研发投资的影响小，对中小企业产生较为显著的挤出效应[9]。可见，第二类研究是对第一类研究的丰富和完善，但分类研究具有一定的主观性，政府资助与企业研发投入可能不仅仅是简单的线性关系。第三类研究开始进一步探讨政府资助与企业研发投入之间可能存在的非线性关系，目前这一类研究成果较少[10]。许治（2012）通过仿真研究发现政府R&D资助与企业R&D之间投入并非简单的线性关系，而是呈现“倒U型”曲线[11]。

通过对国内外文献的分析，现有研究主要有以下特点：第一，国内外学者的研究主要集中在政府资助与企业研发投入的线性关系方面，而忽视了政府资助对企业研发投入可能出现的情景调节变量，政府资助程度本身也是两者关系的一个调节因素；第二，随着研究的深入，分类研究主要基于企业特性展开研究，但缺乏基于外部因素展开的相关研究；第三，对于政府资助与企业研发投入非线性关系的研究非常少，而这方面的研究又恰好能够为政府资助与企业研发投入更为复杂的关系提供一个崭新的研究视角。因此本文结合我国30个省市自治区的面板数据（剔除西藏），运用Hansen[12]在1999年发展起来的面板数据门槛模型对政府资助与企业研发投入之间的关系展开研究，深入探讨政府资助与企业研发投入之间可能存在的非线性关系。相较于前人的研究，本文主要有以下三个特点：（1）在数据上，本文选取中国30个省市自治区（剔除西藏）1999～2012年的面板数据，从宏观角度研究政府资助对企业研发投入的影响，有助于分析中国区域间的差异。（2）在研究内容上，针对我国各地方发展的差异性，研究政府资助对企业研发投入的影响。（3）在研究方法上，本文运用面板数据门槛模型，该模型利用门槛变量来决定不同的分界点，能够有效避免研究者一般使用的主观判断分界点法所造成的偏差。

3 实证检验与分析

3.1 门槛检验

在实证分析过程中，首先需要检验是否存在门槛以及门槛的个数。通过Bootstrap（自抽举法）获得F统计量和P值，具体见表3门槛效果自抽样检验。从表3可以看出，双重门槛的P值是0.033，因此，本文将基于双重门槛模型展开分析。门槛的估计值以及相应的95%置信区间见表4，第一个门槛的估计值是0.031，第二个门槛的估计值是0.098。图1和图2的似然比函数图能够更为清晰的呈现门槛的估计值和置信区间。

3.2 不同区间的描述性分析

根据这两个门槛值，我们可以把政府资助强度划分为三个区间，资助强度较低（0≤GS≤0.031）、资助强度中等（0.031

3.3 模型的估计结果与分析

面板数据门槛模型的估计结果见表8。从三个控制变量的估计结果中我们可以发现，新产品销售收入与企业研发投入显著正相关，企业平均规模与企业研发投显著负相关，企业平均利润与企业研发投入负相关但不显著。

本文的重点是在搜索出政府资助强度门槛的基础上研究不同资助强度区间内政府资助对企业研发投入的影响。GS1、GS2、GS3分别表示较低、中等、较高资助强度区间的政府资助强度，其估计结果如下：在政府资助强度降低区间，政府资助对企业研发投入的影响在1%的置信水平下显著为正，说明较低水平的政府资助对企业研发投入起到了显著促进作用；在政府资助强度中等区间，政府资助与企业研发投入的关系在统计意义上不显著，但两者关系的系数为正；在政府资助强度较高区间，政府资助对企业研发投入的影响在1%的置信水平下显著为负，这表明在较高资助强度区间内政府资助对企业研发投入产生挤出效应，可以说政府资助会相应替代了企业部分研发投入，出现“此消彼长”的情形。从双重门槛模型的实证结果可以看出，随着政府资助强度的提高，企业研发投入强度的系数由正到负，两者之间呈现倒“U”型关系。本文是实证结论与许治的观点较为一致，政府资助与企业自身研发投入呈现倒“U”型关系。

根据实证结果分析，在资助强度较低区间，其中出现的样本以东部地区样本居多，东部地区发展起步较早且经济较发达，市场化程度较高，企业资金实力相对较为雄厚，企业自主权较大，政府在企业研发活动中主要发挥了引导作用，所以政府稍有资助就能够显著促进企业的创新行为，从而有利于发挥企业在国家创新体系中的主体作用。但值得关注的是，资助强度较低区间的样本占比较低，仅14.52%，可见我国大多数地区的样本仍处于中等及较高资助水平区间。在资助强度中等区间，样本以中东部地区为主，政府资助对企业研发投入的影响不显著。但在资助强度较高区间，西部地区样本数较多，尤以黑龙江、陕西等地突出。虽然西部地区发展较为落后，部分地区以重工业为主，在产业转型背景下面临困境，更需要政府大力扶持。但过多的扶持一方面可能会使企业产生依赖，另一方面可能会使政府加强对企业的干预程度。因而虽然政府给予了企业财务上的资助，但可能会限制企业开展研发活动时在其他方面的发展，也容易诱使企业为获得资助而虚报研发项目、研发成果等，甚至出现挪用研发经费等现象。总而言之，从本文的实证结果来看，政府资助强度较高时，政府资助对企业研发投入产生了显著负向效应，不利于提高企业的自主创新能力，发挥企业在国家创新体系建设中的主体作用。

4 结论与启示

本文以我国30个省市自治区的面板数据考察了政府资助对企业研发投入的影响，运用Hansen发展的面板数据门槛模型以政府资助强度为门槛变量，探究政府资助与企业研发投入之间可能存在的非线性影响，实证结果表明随着政府资助强度的提高，企业研发投入强度的系数由正到负，两者之间呈现倒“U”型关系。在不同强度区间内，呈现出区域特征：在资助强度较低区间，政府资助对企业研发投入在1%的置信水平下产生了显著正向作用；在资助强度中等区间，政府资助与企业研发投入的关系不显著；在资助强度较高区间，政府资助对企业研发投入在1%的置信水平下产生了显著负向效应。

以上结论对于政府在企业开展研发活动中应该扮演何种角色具有重要启示：首先，随着经济体制改革的深入，政府需要进一步实现从“管理企业”到“引导企业”的职能转变，尤其在西部地区政府有必要减少对企业的干预，逐步打造“以企业研发投入”为主体的研发投入格局。其次，在最大限度给予企业自主权的条件下，需要加强政府对企业研发活动其他方面的监管，例如研发资金的监管、研发成果的评审等，以营造公平公正的创新氛围。最后，政府需要进一步改善制度环境，例如加强知识产权保护，尽可能解决企业创新的后顾之忧，以调动企业投入到创新活动的积极性，促使市场化机制的全面形成。

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