财政支出的规模、结构与企业科技创新

2018-09-17邹甘娜符嘉琪

江汉论坛 2018年6期

邹甘娜符嘉琪

摘要：在经济新常态的背景下，科技创新由于具有外部性、不确定性和信息不对称等特征而存在市场失灵，需要政府通过财政支出政策进行适当干预。我国现行财政支出对企业的科技创新确实存在正向的激励效应，但同时也存在一些问题，比如促进企业科技创新的财政支出规模偏低、结构不合理以及绩效评估体系不完善等。政府对科研经费在基础研究、应用研究与实验发展三大类科技活动中的投入分配，对企业的科技创新水平具有不同的作用和效果，政府应该高度重视企业科技创新的整体水平，加大对企业科技创新活动的财政支持力度，增加促进企业科技创新的财政支出规模，扩大市场对科技创新产品的需求，为企业科技创新的发展营造一个资金充足的良好环境。

关键词：财政支出；企业科技创新；财政激励政策；绩效评估体系

基金项目：国家自然科学基金面上项目“创新驱动发展的财政金融激励机制研究”（71773143）

中图分类号：F810 文献标识码：A 文章编号：1003-854X（2018）06-0055-07

一、引言与相关文献综述

改革开放以来，党和政府多次强调科技创新的战略意义，党的十九大重申科技创新是引领经济发展的第一动力，是建设现代经济体系的重要支撑。作为供给侧的重要因素，科技创新是实现我国经济发展方式从要素驱动转向创新驱动的关键环节，在目前深入推进供给侧结构性改革和建设创新型国家的背景下，研究我国财政支出政策促进科技创新的激励效应具有重要的现实意义。

以熊彼特为代表的西方经济学家在研究科技创新方面走在前列，取得了丰硕成果，并且逐渐发展成几大理论学派，包括新熊彼特学派、制度创新学派以及新古典学派①。以E.Mansfield等经济学家为代表的新熊彼特学派提出了创新周期、企业家创新以及技术创新扩散等模型，尤以Mansfield的技术模仿论具备一定的代表性，填补了熊彼特理论的空白，揭示了技术创新与模仿之间的关系和相互变动机理②。以North为代表的新制度学派对技术创新的外部环境即制度因素进行了研究，提出了制度因素和制度创新对国家的经济增长有着决定性作用，促成了国家创新系统理论的产生③。美国经济学家Solow（1956）开创了有关创新的新古典学派理论之先河，认为技术进步作为经济增长的外生因素对经济增长有重要贡献④。

我国对科技创新开展的相关研究起步较晚，但是经过多年的研究，国内学者在财政科技支出影响企业科技创新的研究方面也有了一定的突破。冯婧（2011）从支出规模与结构出发，提出应当增加财政科技支出的总量规模，调节财政科技支出的执行部门结构、优化财政科技支出的类型、调节地区科技支出结构，实现地区之间的协调发展⑤。杨志鹏（2013）指出在创新驱动发展战略要求下，我国应该提高财政科技支出占GDP的比例，优化财政科技支出结构和完善财政科技支出的投入方式⑥。乌兰、刘颖（2015）指出在经济发展新常态时期，地方政府应该加大对科技创新的财政扶持，提升地方和整个国家的科技创新能力，实行地方经济发展由资源驱动型向创新驱动型和效率驱动型转变⑦。朱大玮、雷良海（2012）的实证分析说明，我国目前财政科技支出存在弊端，财政资金的使用效率低下，不利于科技创新的发展⑧。陈贤平（2012）通过构建动态面板数据模型分析政府的科技投入对高校科技支出具有正向的促进作用，但存在一定的滞后性⑨。肖丁丁、朱桂龙、王静（2013）基于1997—2009年中国省级面板数据，运用分位数回归方法考察了政府科技投入对企业R&D;支出在各区域以及各分位点处的影响效果⑩。陈钰芬、骤昇、黄梦娴（2015）研究了政府对研发活动支持后产生的杠杆效应和挤出效应，证明了政府的科技支出对企业研发经费的支出具有明显的促进作用{11}。

可见，国内外学者经过长期研究，逐步形成了有关科技创新的比较系统的理论，为各国制定相应的政策发挥了重要的决策参考作用，促进了各国经济的发展。

二、财政支出促进科技创新的理论分析

1. 科技创新的属性

科技活动可以分为科学研究与试验发展（R&D;）、R&D;成果运用以及科技服务三类{12}。其中，R&D;活動是科技活动的核心，包括基础研究、应用研究和试验发展三个方面，这三类科技活动的创新或变革均可视作科技创新。企业作为一个以利润为目标的经济主体，对市场需求变化的敏感程度要远远大于其他研发机构等非营利主体，毫无疑问就是科技创新的主体。据此，本文将企业进行的R&D;活动作为企业科技创新活动的核心内容。

科技创新具有四个方面的属性：一是具有公共产品的属性。不论是R&D;活动、R&D;成果的运用或者是科技服务，都是科学知识，属于公共产品。科技创新活动成果的使用范围比较广泛，其受益具有非排他性，存在“搭便车”的现象。二是具有正外部性，主要表现为“收益外溢”。加上市场中出现的“搭便车”行为，这在一定程度上会降低企业进行科技创新的积极性，导致科技创新供给不足。三是具有不确定性，主要表现在技术的不确定性、收益的不确定性以及外部环境的不确定性等。四是科技创新存在信息不对称，也会造成“市场失灵”，降低资源配置的效率。科技创新存在这些特点决定了科技创新领域存在失灵，需要政府干预。财政支出就是政府干预科技创新的手段之一，政府可以通过对企业、高校和科研机构安排直接的财政支出鼓励其科技创新。

2. 财政支出存在的弊端

（1）促进企业科技创新的财政支出规模偏低。近年来，我国进入经济中高速增长的“新常态”带来了国家财政收入增速的下降、财政科技支出的增长率也随之下降的现象，虽然我国整体的财政科技支出规模保持着稳中渐升的态势，但依然无法满足经济发展新常态的要求。由表1可以看出，我国财政科技支出的规模保持在一个缓慢增长的状态，无法适应以创新为驱动的经济发展模式的资金需求。财政科技支出的不足导致了政府资金占R&D;支出的比重低、基础研究与应用研究投入少、科技创新的产出增长率在下降的局面。国家整个财政科技支出规模偏低，必然会影响支持企业进行科技创新的财政支出规模。

（2）财政支出结构不合理。由表1可知，财政科技支出占整个财政支出的比重较小，一定程度上说明政府对科技创新的支持不够，对企业科技创新的支持当然也不够，对于企业的前期激励作用必然低下。图1为2007—2015年R&D;支出按资金来源分项目占R&D;支出的比重变化柱状图。这里显示，企业资金所占的比重最大，且有逐年增加的趋势，而政府占比很小，而且还呈现进一步下降的趋势。可见，企业的科技创新活动主要依赖企业的自有资金，政府的财政支持有限，这样的结构必然会增加企业的成本，可能会降低企业进行科技创新的积极性。

众所周知，R&D;经费按科技创新的活动分为试验发展支出、应用研究支出和基础研究支出。图2为财政科技支出支持企业三类科技创新活动的变化趋势，显示试验发展支出所占比重已经达到80%以上，应用研究支出排第二，约为10%左右，而基础研究支出所占比重最小，不到10%。这一支出结构显然不尽合理。试验发展支出所占比重要远远高于基础研究支出和应用研究支出占比，这说明政府财政现在更加注重技术的变革和新产品的开发生产。基础研究作为科技创新的基础部分，其重要性不言而喻，没有基础研究的理论支撑，后期的应用和试验发展将会孕育更大的不确定性和风险。应用研究对基础研究的验证作用也不容小觑。这两部分的资金占比过小必然会制约整个科技创新活动的后劲，不利于科技创新的持续均衡发展。

R&D;经费支出的四个执行主体之间所用经费也存在严重的不合理。图3为2007—2015年R&D;支出按执行部门分类的支出项目与R&D;支出的比重。其中，企业经费支出占比最大，已经超过70%，还在继续增加，而研发机构和学校经费支出占比过小。学校和研发机构的作用大致可以与基础研究和应用研究的作用相对应，对科技创新起到奠基石的作用，如果学校和研发机构的经费支出占比过低，也会削弱整个国家包括企业的科技创新发展的后劲。

（3）财政支出绩效评估严重缺失。财政科技支出属于公共财政资金，所有资金投入的使用效果都要向公众公开，所以财政科技支出必须进行绩效评估。目前企业科技创新的投入产出都缺乏客观的指标体系，无法进行全面系统的财政支出的绩效评估。一般情况下，很难找到能够反映企业科技创新产出指标的数据，大多是以规模以上工业企业和高新技术企业的有效发明专利数和专利申请数的增长率来说明。表2是采用两种企业的有效发明专利数和专利申请数的增长率来反映企业科技创新的产出情况，估计整个企业的科技创新程度。显然，两个专利数的变化说明了财政科技支出水平与企业科技创新呈正向关系，仅此而已。事实上，不同的科技创新项目有不同的社会效益和经济效益，用于不同科技创新项目的财政资金的绩效评估也有不同的方法要求，现在有关财政支出促进企业科技创新的绩效评估基本处于缺失的状态。

三、实证分析

1. 财政科技支出规模对企业科技创新的影响分析

（1）指标选取与模型构建。促进企业科技创新的财政支出政策对企业的科技创新活动存在影响，能够增加企业进行科技创新的积极性。这里的实证检验选取规模以上工业企业作为研究对象，规模以上工业企业有固定的生产线，可以代表其科技创新水平的R&D;经费占全国R&D;经费的70.67%{13}。因此，本文采用规模以上工业企业作为企业的代表，研究其科技创新与财政科技支出之间的关系，分析财政科技支出规模对企业科技创新的影响可以选取的指标如表3所示。

近年来国内有不少学者如刘伟、梨园（2015）{14}、顾国爱、魏法杰、单伟（2012）{15} 等均采用专利申请量来表示企业的科技创新能力和科技创新水平，这是从企业科技创新的产出角度考虑的。根据《中国统计年鉴》的解释，专利是专利权的简称，是对发明人的发明创造经审查合格后，由专利局依据专利法授予发明人和设计人对该项发明创造享有的专有權，包括发明、实用新型和外观设计，反映拥有自主知识产权的科技和设计成果情况。基于这一定义以及众多学者的研究，考虑到数据的可获得性，本文选择了规模以上工业企业的专利申请量作为被解释变量，代表企业的科技创新程度。选择全国各省规模以上工业企业R&D;经费支出的企业资金占比、全国各省规模以上工业企业引进技术经费支出、全国各省规模以上工业企业R&D;人员全时当量、全国各省规模以上工业企业有R&D;活动的企业数作为控制变量。

由于财政支出规模对企业科技创新的影响属于投入产出的范畴，所以本文采用Cobb-Douglas生产函数，最终构建的模型如下：

InPNit=αi+βi+λInFSTit+φRD+γInEITit+χInRDPit+φInRDNit+εit（1）

（1）式中：i代表地区，即30个省（自治区、直辖市）；t代表时间；λ、φ、γ、χ、φ分别是各个变量的系数，αi是地区个体效应，βt是时间效应，εit是随机扰动项。

（2）数据来源说明与描述。由于研究的是财政科技支出对企业科技创新的效应，所以选取的研究对象是我国的各省市区。由于西藏地区的数据以及某些年份数据的缺失，本文选取2009—2015年作为研究时间区间，采用除西藏外的30个省的数据进行考察。

各省规模以上工业企业专利申请量、各省投入到企业的财政科技支出来源于相应年份的《中国统计年鉴》的数据并进行整理计算，全国各省规模以上工业企业R&D;经费支出企业资金占比、各省规模以上工业企业引进技术经费支出、各省规模以上工业企业R&D;人员全时当量、各省规模以上工业企业有R&D;活动的企业量的数据来源于《中国科技统计年鉴》的数据并进行整理计算。有部分指标在2010年的数据存在缺失，本文根据数据的变化趋势，采用前后两年数据的平均数来替代缺失数据。变量的描述性统计如表4。

（3）计量结果分析。通过Hausman检验，模型适用固定效应模型，具体的回归结果如表5所示。

根据估计结果，模型的拟合优度R2达到0.7641，说明模型的拟合优度较好，解释变量能够很好地解释被解释变量，解释变量与被解释变量之间的关系大致符合理论分析的结果。对于目标解释变量各省政府投入到企业的财政科技支出（FST）来说，其回归结果都是显著为正，意味着财政科技支出对企业的专业申请量具有促进作用，也就是说当各省政府增加对企业的财政科技支出时，各省规模以上工业企业的专利申请量也会增加。这就意味着企业的科技创新产出水平的提高，反映出企业的科技创新能力。关于模型中的控制变量，各省规模以上工业企业R&D;人员全时当量（RDP）和有R&D;活动的企业数（RDN）通过了显著性检验，说明各省规模以上工业企业R&D;人员全时当量以及有R&D;活动的企业数对企业最终的专利申请量有影响，系数均为正说明具有正向的影响。理论上，各省规模以上工业企业R&D;人员全时当量和有R&D;活动的企业数增加，都将会带来专利申请量的增加，与实证分析结果一致。另外两个控制变量各省规模以上工业企业R&D;经费支出企业资金占比（RD）和引进技术经费支出（EIT）没有通过显著性检验。出现这种结果的原因可能是，这两个控制变量作用于企业的过程存在时滞性。这里的数据使用的是当期数据，并没有作滞后的处理，对回归的结果有可能产生一定的影响。另外，这两个变量对被解释变量专利申请量的影响并没有解释变量即企业的财政科技支出对被解释变量的影响效果明显。

为了更好地检验模型的稳健性，本文将解释变量滞后一期进行回归分析，检验步骤同上文，回归结果如表6所示，发现目标解释变量的显著性和符号均未改变，这说明模型是稳健的。

2. 财政科技支出结构对企业科技创新的影响

（1）指标选取与模型构建。讨论财政科技支出结构对企业科技创新的影响，主要是讨论财政科技支出的内部结构与企业科技创新之间的关系。从企业角度出发，政府的财政科技支出主要投入到企业的R&D;活动中，根据企业R&D;活动的分类，综合以往学者的研究，将财政科技支出细分成基础研究支出、应用研究支出、试验发展支出三类，本文主要分析这三类支出对企业科技创新的影响。

根据数据的可获得性，本文选择2009年至2015年的全国省级面板数据，仍旧选择规模以上工业企业作为具备科技创新能力的企业代表。被解释变量可以沿用上文所用变量，即企业专利申请数（PN）作为衡量企业科技创新能力的指标；而财政科技支出细分的三类支出包括基础研究支出（X1）、应用研究支出（X2）、试验发展支出（X3）作为解释变量如表7所示。

研究财政科技支出结构对企业科技创新的影响仍然采用Cobb-Douglas生产函数。控制变量的选取同上文有关财政科技支出规模对企业科技创新的影响的模型，选取R&D;经费支出企业资金占比、技术经费支出作为企业的技术引进（EIT），R&D;人员全时当量（RDP）作为企业的劳动力投入，有R&D;活动的企业数（RDN）作为控制地区竞争的因素。为了消除异方差，对除R&D;经费支出企业资金占比以外的变量取自然对数。同上文类似，建立模型如下：

InPNit=αi+βi+λInFSTit+φRD+γInEITit+χInRDPit+φInRDNit+εit（2）

上式中：Xn代表需要研究的三类支出，n=1，2，3；i代表地区，即30个省（自治区、直辖市）；t代表时间；λ、φ、γ、χ、φ分别是各个变量的系数，αi是地区个体效应，βt是时间效应，εit是随机扰动项。

（2）数据来源说明与描述。专利申请数、企业R&D;支出企业资金占比以及企业R&D;人员全时当量来源于相应年份的《中国统计年鉴》的数据并进行整理和计算，基础研究、应用研究和试验发展三类支出来自《中国科技统计年鉴》的数据整理，并通过一定方法计算获得。变量的统计性描述如表8所示。

（3）计量结果分析。通过Hausman检验，三类财政科技支出的模型均适用固定效应模型，模型估计结果如表9。

由表9的回归结果可知，解释变量仅有X3，也就是说试验发展支出通过了显著性检验，且模型拟合度较好，说明了政府对企业投入的试验发展支出和规模以上工业企业的专利申请量之间存在线性关系，系数为正表明，这一类支出对规模以上工业企业的专利申请量具有正向的影响。而其他两个解释变量，即基础研究支出和应用研究支出均未通过显著性检验，说明这两项支出与规模以上工业企业的专利申请量不存在线性关系。三个控制变量中，仅有规模以上工业企业引进技术经费支出在三个回归模型中均未通过显著性检验，说明了这一控制变量与被解释变量没有线性关系，可能的原因是技术引进对企业专利申请的作用效果并不是当期就会表现出来，存在一定的时滞性，需要經过一定时期才能对企业的专利申请量产生一定的作用。其他两个控制变量在三个回归模型中均通过了显著性检验，说明了它们均对企业的专利申请量产生了正向影响。实证检验发现检验结果与理论分析结果并不一致，结合财政科技支出结构本身的现状，进一步说明了财政科技支出的内部结构存在不合理，并没有达到促进企业科技创新的目的，财政科技支出的绩效评价也缺位。

为了更好地检验模型的稳健性，本文采用更换被解释变量的方法进行回归分析，使用企业科技创新的另外一种产出形式即新产品的销售收入（IC）。检验步骤同上文，回归结果如表10所示，发现目标解释变量的显著性和符号均未改变，这说明模型是稳健的。

四、研究结论与政策建议

1. 逐步扩大促进企业科技创新的财政支出规模

财政支出对促进企业科技创新的作用和效果与财政支出的规模呈正相关关系。在我国目前经济发展“新常态”背景下，为了促进经济发展方式由过去的要素驱动向创新驱动转型，政府应该高度重视企业科技创新的整体水平，加大对企业科技创新活动的财政支持力度，增加促进企业科技创新的财政支出规模，扩大市场对科技创新产品的需求，带动并引导企业科技创新的发展，为企业科技创新的发展营造一个资金充足的良好环境。同时，政府也要鼓励企业增大科技创新投入。政府与企业双管其下势必可以促进我国企业科技创新的产出水平，政府应当在增加财政支出规模的同时，提高政府资金在企业R&D;经费中的比重，为企业科技创新提供充裕的资金支持。

2. 优化财政支出结构

政府对科研经费在基础研究、应用研究与实验发展三大类科技活动中的投入分配，对企业的科技创新水平具有不同的作用和效果。中央和地方政府应当在加大财政科技支出规模的基础上，对有限的财政科技资金进行合理分配，促进资源的有效配置，加大基础研究、应用研究方面的财政投入力度，并对投入的重点进行动态调整，优化财政科技支出结构，逐步形成基础研究、应用研究、试验发展三者合理并且可以持续的格局。与此同时，中央政府在总体调整资金分配的前提下，对地方政府科技支出的分配结构也需要建立一定的激励和约束机制，激励地方政府加大对企业科技创新的财政支持力度的同时，也要特别鼓励地方政府将科技资金投入到基础研究领域，以免地方政府由于一味追求经济的高速增长，而将科技投入的重点过分放在应用研究和试验发展之上。

3. 加强财政支出的绩效评估

财政支出资金属于公共财政资金，所有使用效果都必须向公众公开，所以财政科技支出应进行绩效评估。政府的财政投入方向和力度会对企业科技创新的产出水平产生很大的影响，因此，科学合理评估财政支出在促进企业科技创新方面的绩效关系重大。作为整个国家财政支出策绩效评估的重要组成部分，财政科技支出的绩效评估对企业科技创新的产出水平具有重大影响。当然，对财政支出进行绩效评估时，不仅仅要确定一个有效的绩效评价方法，还需要评估财政资金的使用效率。

注释：

① 约瑟夫·熊彼特：《经济发展理论》，华夏出版社2015年版，第1—3页。

② E. Mansfield， J. Rapoport， Social and Private Rates of Return from Industrial Innovation， Quarterly Journal of Economics， 1997， 91（2）， pp.221-240.

③ D. C. North， Structure and Change in Economic History， Shanghai， 1994， pp.2-6.

④ Solow M. Robert， A Contribution to the Theory of Economic Growth， The Quarterly Journal of Economics， 1956， 70（1）， pp.65-94.

⑤ 冯婧：《我国科技支出现状分析及政策研究》，《财政研究》2011年第7期。

⑥ 杨志鹏：《基于创新驱动发展战略的财政科技支出优化探讨》，《科学管理研究》2013年第5期。

⑦ 乌兰、刘颖：《西部地区财政科技支出优化研究》，《中国财政》2015年第11期。

⑧ 朱大玮、雷良海：《我国财政科技支出结构优化探讨——基于科技金融视角》，《科学管理研究》2012年第2期。

⑨ 陈贤平：《政府科技投入對高校科技支出影响的实证研究——基于GMM估计的动态面板数据分析》，《科技管理研究》2012年第5期。

⑩ 肖丁丁、朱桂龙、王静：《政府科技投入对企业R&D;支出影响的再审视——基于分位数回归的实证研究》，《研究与发展管理》2013年第3期。

{11} 陈钰芬、周昇、黄梦娴：《政府科技资助对引导企业R&D;投入的杠杆效应分析——基于浙江省规模以上工业企业R&D;投入面板数据的实证分析》，《科技进步与对策》2012年第1期。