政府补贴的技术创新效应：“量变”还是“质变”？

杨亭亭，罗连化，许伯桐

(1. 广东财经大学 金融学院，广东 广州 510320； 2. 华南理工大学 经济与贸易学院，广东 广州 510006)

一、引言

十八大报告提出，我国要实施创新驱动发展战略。政府科技拨款作为鼓励创新的重要手段，拨款数额逐年增加。1980年到2016年，我国财政科技拨款由64.59亿元增长到7760.7亿元，年均增速达14%。获得补贴的上市公司数量逐年增长，2016年，我国3036家上市公司获得政府补贴，占所有上市公司的94.2%。与此同时，我国专利申请量和授权量增长迅猛。2015年，我国专利申请数量高达279.9万件，其中发明专利申请量突破100万件，连续五年专利申请量居世界首位，成为首屈一指的专利数量大国。2016年，我国专利申请数量世界第一，比排名第二、三、四位的美国、日本和韩国三国专利申请总和还要多。这是我国实施创新驱动发展战略的成果之一，也是政府补贴的实施效果所在。但有学者发现一些企业为了获取政府研发补贴而通过追求创新“数量”和“速度”来迎合监管与政府[1]；还存在一些为争取补贴而进行盈余操纵或研发操纵的“伪高新”企业[2-3]。因此，我们不得不思考，专利数量迅猛增长的背后，专利的质量究竟有没有伴随政府补贴的增加而得以提升？2015年底，《国务院关于新形势下加快知识产权强国建设的若干意见》中提出要实施专利质量提升工程，培育一批核心专利。因此，研究政府补贴如何影响企业的专利质量具有重要的理论价值和现实意义。本文重点关注以下问题：政府补贴在促进专利数量增加的同时，是否也提升了企业的专利质量？政府补贴对创新产出的影响效果是否具有持续性？政府补贴的技术创新效应是否具有明显的异质性？政府补贴通过何种途径影响企业的创新产出？

基于2006-2015年中国上市公司的研究样本，本文参考之前文献中关于专利质量的度量方法[4]，选取六个度量专利质量的指标，采取主成分分析方法构建上市公司专利质量综合指数，来度量企业的专利质量，系统检验政府补贴的专利产出效应及内在影响机制。研究结果发现，政府补贴不仅促进了企业专利数量的增加，同时也促进了企业专利质量的提升，并且这一促进作用具有一定的持续性。政府补贴的技术创新效应具有明显的异质性，国有企业和创新型行业中政府补贴的技术创新效应更加显著。进一步的研究发现，政府补贴的专利产出效应是通过企业的研发投入发挥作用，即政府补贴通过影响企业的研发投入进一步作用于专利产出，研发投入起到部分中介或完全中介作用。

本文可能的贡献在于：第一，本文进一步补充了政府补贴的专利产出效应。之前研究主要集中在探讨政府补贴对企业研发投入和专利数量的影响上，较少有研究分析政府补贴如何影响企业的专利质量。目前这方面的文献较少，有学者利用专利主权项的总字数以及专利的IPC分类号的个数来度量专利的质量，以我国工业企业为研究对象，发现政府补贴可以促进企业专利质量的提升[5]。与该文不同，本文以上市公司为样本，从六个维度度量企业的专利质量，且研究方法也有较大差异。第二，本文用三步法分析检验了政府补贴对企业专利产出的影响机制。研究发现，政府补贴会通过影响企业技术创新的投入研发强度，进而作用于技术创新的产出，包括专利数量和专利质量。第三，本文还考察了政府补贴的技术创新效应是否具有持续性。研究发现，政府补贴对企业专利数量的促进作用至少可以持续三年，对企业专利质量的促进作用更加持久。

二、文献综述与研究假说

企业是技术创新和研发活动的主体，而研发活动的高投入、高风险及正外部性使得企业研发动力不足。为鼓励企业创新，政府部门相继出台了多种激励政策，比如《高新技术企业认定管理办法》、“科技小巨人”、“企业技术中心”等，达到某种标准的企业可以获得政府补贴或税收优惠。有学者认为，中国专利数量的剧增得益于政府研发补贴以及各级政府的专利激励政策。然而，在专利数量增长的同时，企业的专利平均质量不升反降[6]。那么，政府补贴在带来专利“量变”的同时，究竟有无带来专利的“质变”，成为我们重点关注的问题。

政府补贴对于企业的专利质量可能存在两种影响效果。第一，政府补贴能够促进企业专利质量的提升。一般而言，企业的研发活动需要长期大量的资金投入，资金缺乏会导致研发项目难以为继。政府补贴一方面作为企业利润的一部分，激励企业增加自身的研发投入。学者们利用不同的数据进行实证研究，均发现研发投入与政府研发补贴金额正相关[7-8]。还有学者发现政府对战略性新兴产业创新补贴的绩效显著为正，创新的外溢效应显著[9]。另一方面，政府补贴也会成为政府认可的一种信号[10]，政府对某些行业的补贴程度表明政府的扶持倾向。获取政府补贴较多的行业或企业，说明政府当前对于这些行业的发展和前景更为认可。而政府的认可相当于一种无形的担保，在信息不对称的环境中作用更大，获取补贴的企业更容易获得银行贷款或风险投资等外部融资，更容易取得资本市场中投资者的认可而使得股票溢价更高，也会增加对人才的吸引力[11]。

综上所述，政府补贴对企业来说，既可以带来利润从而解决内部融资问题，也可以发射信号缓解外部融资约束，因此，企业能够获得充足的资金进行研发活动，无需由于资金问题而中断研发，抑或申请低质量专利以完成任务考核。我们推测，政府补贴在促进专利数量增长的同时，也会促进专利质量的提升。

第二，政府补贴可能会促进企业专利数量的增加，但抑制专利质量的提升。一些学者研究发现政府研发补贴挤出了企业自身的研发投入。我国政府对企业的资助率均低于科研机构和高等学校，政府研发补贴未能发挥有效作用[12]。而别的学者发现政府的研发补贴降低了企业的研发强度[13]。有学者对政府补贴进行分类，剔除掉了非研发补贴，发现政府研发补贴总体上不能激励企业增加研发投入，但对于高科技企业、内部控制水平高的企业而言，研发补贴确实发挥了一定的激励效应[14]。由于政府和企业之间存在信息不对称，因此政府补贴可能诱发道德风险和逆向选择问题。有些企业为了达到政府研发补贴的标准而不断申请低质量的专利，而有些获取补贴的企业为了完成补贴考核，也争相申请低质量专利，甚至出现购买专利的违法乱象。因此，我们推测，政府补贴在促进专利数量增加的同时，可能抑制了专利质量的提升。

还有一些学者认为，政府补贴想发挥激励作用需要一定的条件。他们发现，政府对企业创新研发活动的财政补贴并不能有效促进企业自身研发投入的增加，而贷款贴息补贴方式能提升企业自主创新能力[15]。只有适度的补贴才能够显著激励企业技术创新，补贴强度存在“适度区间”[16]。政府补贴对民营企业创新绩效的促进作用相对国有企业更大，要素市场扭曲程度越低，这一促进作用越大[17]。

因此，基于以上分析，我们提出两个基本研究假说：

假说1a：政府补贴能够促进企业专利的“量变”和“质变”。

假说1b：政府补贴能够促进企业专利的“量变”，但不能促进专利的“质变”。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

鉴于很多上市公司自2006年开始披露其研发数据，因此本文选择我国上市公司2006-2015年的数据作为初始样本。本文的专利数量数据来自国家知识产权局的专利检索网站。之前有关上市公司专利方面的研究大都忽视了上市公司合并报表的控股子公司的专利数量，从而使得研究中运用的专利数据跟其他财务数据不匹配，研究结论的可信性有待商榷。为了解决这一问题，本文在wind数据库[注]我们在wind数据库中，找到每家上市公司的界面，左侧“公司资料”项下的“控股及参股子公司”，详细列出该上市公司历年的子公司情况，然后筛选出合并财务报表的控股子公司的信息(名称)。中导出每家上市公司每年的控股子公司名称，利用这些名称在国家知识产权局的专利检索网站[注]国家知识产权局专利检索网址http://www.pss-system.gov.cn/sipopublicsearch/patentsearch/tableSearch-showTableSearchIndex.shtml。进行申请人检索，统计上市公司及其控股子公司的专利数量。专利质量数据来自于国家知识产权局的《中国专利数据库》(光盘版，1985-2012)，该数据库中记录了1985-2012年我国申请授权的专利信息，包括申请人、摘要、主权项、IPC分类号、发明人、优先权、法律状态等详细信息，文中专利质量的计算需用到其中的6个指标。上市公司的研发数据和政府补贴数据均来自wind数据库，其他财务数据来自国泰安金融研究数据库。

鉴于数据的质量考虑，我们对样本进行如下处理：第一，删除ST公司和退市公司；第二，由于金融行业资产负债结构的特殊性，删除金融行业的上市公司；第三，删除专利信息缺失的样本；第四，删除有重要信息缺失的样本，最终得到9058个公司-年份观测值。

本文的专利质量数据区间只能选择2006-2012年，原因在于：一方面，《中国专利数据库》(光盘版)2012年之后的数据不再对外出售；另一方面，大量详细专利信息的抓取又会受到国家知识产权局官方网站的限制和封锁，而专利质量的计算必须用到每条专利的详细信息。因此，专利质量方面，我们只能选择2006-2012年的数据区间。同样地，经过上述四个步骤的数据删除，最终得到4520个公司年份观测值。样本区间及观测值情况见表1。

表1 样本区间及观测值情况

为了避免极端值对实证结果的影响，我们对所有连续变量进行上下1%的缩尾处理。

(二)变量定义

(1)因变量：主要包括两类，分别是专利数量指标和专利质量指标。

专利数量指标：企业每年新增专利数量dpatent、新增发明专利数量dinvention。我们对上述两个有关专利数量的指标均加1，然后取自然对数，依次转换为lndpatent、lndinv。

专利质量指标pq：已有文献利用专利主权项的总字数以及专利的IPC分类号的个数来度量专利的质量[5]，本文除了运用这两个指标之外，还参考另外文献中关于专利质量的度量方法，选择权利要求项数、是否有国际公布、发明人数量、IPC分类号个数、是否拥有优先权和发明专利占比六个度量专利质量的指标进行主成分分析[4]，并根据85%的准则和崖底碎石准则选取主成分的个数，计算每家公司每年的专利质量，分别记为pq1和pq2。

(2)自变量：政府补贴subsidy，用当年该公司获得的政府补贴除以其总资产。

(3)控制变量：参考之前的研究[5，18]，本文选择以下变量作为控制变量，分别为：资产负债率lev，用公司期末总负债除以其期末总资产表示；总资产size，对期末总资产取自然对数后得到；资产收益率roa，用净利润除以总资产表示；现金流比率cash，表示为当年的现金流除以总资产；固定资产比率gdzc，表示为该公司固定资产占总资产的比重；资本支出capital表示为构建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金占总资产的比重；age为企业年龄，用样本当年年份减去公司成立年份表示。

(4)其他变量

中介变量：参考已有文献，再结合本文的分析，我们认为，由于技术创新活动的高风险、高投入、长周期等特征，政府补贴可能会通过影响企业技术创新的投入研发强度，进一步影响专利产出。因此，我们选择研发强度rd作为中介变量，用企业当年的研发投入除以其总资产表示。

调节变量：虚拟变量企业性质state。我们根据上市公司实际控制人的性质来区分国有企业和民营企业。如果实际控制人为各级政府或附属机关，则为国有企业，state为1，其他为民营企业。

(三)模型设定

参考之前文献的模型设定[7]，本文的基本计量模型为(1)式：

(1)

我们用innovation统一代表专利产出，分别指专利数量或专利质量。X为7个控制变量。本文采取控制年份和控制行业的pooled ols回归方法。

四、实证检验结果及分析

(一)描述性统计

表2为主要变量的描述性统计结果。2006-2015年，我国上市公司平均每年新增专利数量25件,其中新增发明专利近12件。新增专利数最大值为10205件，为中兴通讯2009年新增专利数，其当年新增发明专利9604件。单从专利数量来看，中兴通讯无疑是国内技术创新的“巨头”，但近期中美贸易战中，由于中兴通讯没有核心的芯片技术，美国此举让通讯巨头损失严重。因此，仅仅从专利数量去度量公司的创新能力未免有失偏颇。故本文又从多个维度度量企业的专利质量。专利质量pq1和pq2是经过标准化处理，其大小只表示该公司专利质量的相对水平。另外，政府补贴subsidy的均值为0.0065，而研发强度rd的均值为0.0186，可见，政府补贴大概为企业研发强度的三分之一，政府补贴确实是企业研发强大的助动力。

(二)基本回归结果

本文首先利用模型(1)实证检验政府补贴对企业专利数量的影响，基本估计结果见表3。

表2 描述性统计结果

表3 政府补贴对企业专利数量影响效果的基本回归结果

括号里是t值，*、* *、* * *分别表示10%、5%、1%水平上显著。

第(1)-(3)栏中，我们用t+1期的新增专利数量作为被解释变量，逐步控制了公司层面变量以及年度、行业固定效应，结果显示，政府补贴subsidy的回归系数大都在1%的水平上显著为正，说明政府补贴促进了上市公司专利数量的增加。企业规模size和资产收益率roa的回归系数均显著为正，说明规模越大、盈利状况越好的企业，技术创新的产出也会越多。而企业年龄age的回归系数均显著为负，说明企业成立越久，其创新产出反而越少。根据企业的生命周期理论，一般来说，企业在初创期和成长期进行创新的动力较大，而到了成熟期和衰退期，企业并无动力继续进行创新，因此，时间越长的公司，创新产出反而越少。类似地，(4)-(6)栏中，我们用新增发明专利数量作为被解释变量，政府补贴subsidy的回归系数依然在1%的水平上显著为正，同样也说明了政府补贴对企业发明专利的增加具有显著的促进作用。

(三)政府补贴对企业专利质量的影响效果

上述基本回归结果均显示，政府补贴促进了企业专利数量的增加，带来了专利产出的“量变”，那么政府补贴如何影响企业的专利质量呢？我们又根据模型(1)，用t+1期的专利质量pq1和pq2作为被解释变量，表4的检验结果发现，政府补贴subsidy的回归系数均在1%的水平上显著为正，进一步证实了政府补贴对企业创新质量的正向作用。假说1a政府补贴能够促进专利的“量变”和“质变”得以验证。

(四)延续性影响

接下来，我们考察政府补贴效果是否具有持久性，为此，我们用t+2、t+3和t+4期的专利数量或专利质量作为被解释变量，构建模型(2)如下。

(2)

实证结果如表5所示。通过(1)-(3)栏结果的比较，我们发现，对于专利数量而言，政府补贴subsidy的回归系数在补贴后的三年内都在1%的水平上显著为正，而在第四年(t+4)回归系数的数值变小，并且显著性水平亦有所下降，这一结果表明，政府补贴不仅对未来一年的专利数量有促进作用，而且这一促进作用至少可以持续三年。(4)-(6)栏的被解释变量为技术含量较高的发明专利，政府补贴subsidy的回归系数依然显著，这一结果表明政府补贴这一政策效果的持久性。这与之前文献的研究结论一致[19]。同样的，在专利质量做被解释变量的部分，政府补贴的系数均显著为正，进一步验证了补贴效果的持久性。企业技术创新是一个较为漫长的过程，政府补贴作为创新投入的一端，从投入到产出需要一定的时间，尤其是技术含量较高的发明专利以及质量较高的专利，其研发、申请、审核的周期更长。综合而言，政府补贴不仅对于未来一年的创新产出有显著促进作用，而且对于未来几年的创新产出，尤其是对于企业专利质量的正向影响依然不减。

表4 政府补贴对企业专利质量影响效果的基本回归结果

括号里是t值，*、* *、* * *分别表示10%、5%、1%水平上显著。

表5 政府补贴对企业专利产出延续性影响结果

括号里是t值，*、* *、* * *分别表示10%、5%、1%水平上显著。

(五)企业性质的调节作用

众所周知，我国存在两种所有制的企业，即国有企业和民营企业。不同所有制企业在获取政府支持、商业机会及各种资源方面均存在明显差异。有些学者认为，国有企业在获取政府补贴方面更占优势。为了考察政府补贴对不同所有制企业创新产出的影响是否存在差异，我们根据上市公司实际控制人的性质，把公司分成两大类，国企(state=1)和民企(state=0)。并在模型(1)的基础上加入政府补贴[注]政府补贴为连续变量，而非0、1虚拟变量，我们需关注交乘项系数是否显著，如果显著，表示政府补贴在国企和民企的效果有显著差异。和企业性质的交乘项，构建模型(3)进行实证检验：

innovationi,t+1=α0+α1subsidyi,t+α2subsidyi,t*

εi,t

(3)

回归结果如表6所示。(1)(2)两栏中，交乘项的系数不显著，说明对于国企和民企来说，政府补贴对新增专利(发明)数量的影响并无显著差异。(3)(4)两栏中，我们用专利质量作为被解释变量，交乘项的系数显著为正。第(3)栏结果显示，对于国有企业而言，政府补贴的综合回归系数为0.833+0.534=1.367；对于民营企业来说，政府补贴的回归系数为0.833，说明政府补贴对于国有企业专利质量的促进作用要大于民营企业，两者存在显著的差异。此结论与已有文献的研究结论相同[18]。究其原因，可能是由于国企天然的优势，对资金和人才更有吸引力，而这两者又是影响创新的关键因素所在，因此，获取政府补贴的国企有了政府强大的“担保”，创新产出更多。

表6 企业性质对政府补贴的技术创新效应的调节作用

括号里是t值，*、* *、* * *分别表示10%、5%、1%水平上显著。

(六)企业创新类型的调节作用

由于一些行业比较传统，无需进行创新活动依然可以维持正常的生产经营，因此我们参考已有文献[20]的做法[注]以下行业为传统行业： A农林牧渔业、D电力、煤气及水的生产和供应业、F交通运输仓储业、H批发和零售贸易、J房地产业、K社会服务业、L传播与文化产业、M综合类行业的公司。，把所有公司分为两类，一类是创新型行业(type=1)，另一类是传统行业(type =0)。我们在模型(1)的基础上加入政府补贴subsidy和行业类型type的交乘项构建模型(4)如下：

innovationi,t+1=α0+α1subsidyi,t+α2subsidyi,t*

εi,t

(4)

括号里是t值，*、* *、* * *分别表示10%、5%、1%水平上显著。

模型(4)的回归结果如表7所示，(1)(2)两栏中，交乘项subsidy1*type的回归系数并不显著。结果说明，政府补贴对于专利数量的影响效果在创新型行业和传统行业中差别很小。即，仅从专利数量角度来看，政府补贴的效果在两大行业中的差异并不明显。然而，(3)(4)两栏中，我们用专利质量作为被解释变量，交乘项subsidy*type的系数显著为正，政府补贴对于创新型行业专利质量的综合影响效果为-2.813+3.911=1.098，而政府补贴对于传统行业专利质量的影响为-2.813。可以看出，政府补贴对于创新型行业专利质量具有显著的促进作用，而对于传统行业的专利质量抑制作用明显。

(七)稳健性检验

为了检验结果的稳健性，我们改变核心变量政府补贴subsidy的度量方法，用政府补贴的金额取对数来表示。表8的回归结果显示，政府补贴的回归系数依然显著为正，进一步证明了结果的稳健性。

表8 稳健性检验结果

括号里是t值，*、* *、* * *分别表示10%、5%、1%水平上显著。

五、政府补贴对企业创新产出的影响机制分析

根据前文的分析，政府补贴可能会通过影响企业的研发强度进一步影响专利数量及专利质量。我们参考已有文献[21]中关于中介效应的检验步骤[注]中介效应的检验步骤包括三个：第一，检验基本变量对中介变量是否有显著影响；第二检验基本变量对最终变量是否有显著影响；第三，把基本变量和中介变量同时加入模型，检验二者对最终变量的影响，并比较第二步和第三步中基本变量的系数是否有明显的变化。，构建模型(5)(6)(7)进行实证检验，通过比较政府补贴subsidy的回归系数，进一步识别政府补贴是否通过研发强度进一步作用于专利产出，研发强度在中间起到部分中介作用还是全部中介效应。

(5)

(6)

(7)

模型(6)和模型(7)中，创新产出变量innovation指的是t+2期[注]之所以选择t+2期的专利产出作为被解释变量，主要是为了减少内生性问题。中介效应检验的逻辑是，t期的政府补贴影响t+1期的研发投入，继而影响t+2期的专利产出。由于三者之间存在时间上的先后顺序，所以基本不存在双向因果关系带来的内生性问题。的专利数量lndpatent或者专利质量pq。

回归结果如表9所示，第(1)栏到(3)栏为一组，(1)栏为模型(5)的回归结果，政府补贴subsidyt的回归系数显著为0.319，说明基本变量政府补贴subsidyt对中介变量研发强度rdt+1有显著影响。(2)栏为模型(6)的回归结果，基本变量subsidyt对被解释变量lndpatentt+2有显著的正向作用。第(3)栏是模型(7)的回归结果，其被解释变量依然为专利数量lndpatentt+2，可以看出，基本变量政府补贴subsidyt的回归系数不再显著，而中介变量研发强度rdt+1的回归系数在1%的水平上显著为正。综合(1)-(3)栏的结果来看，基本变量政府补贴subsidyt对中介变量研发强度rdt+1有显著影响，基本变量对新增专利有显著影响，在同时加入基本变量subsidyt和中介变量研发强度rdt+1后，基本变量subsidyt的回归系数不再显著，而中介变量的回归系数显著为正，可以说明，基本变量subsidyt对新增专利的正向作用全部被中介变量研发强度rdt+1所吸收。

类似地，(4)(5)(6)三栏为一组，(5)(6)两栏的被解释变量为专利质量pqt+2。回归结果显示，政府补贴subsidyt的回归系数在加入中介变量研发强度rdt+1后，由0.970下降为0.699，说明政府补贴对专利质量的正向作用部分被中介变量研发强度rdt+1所吸收。研发强度起到部分中介作用。

总之，无论被解释变量是新增专利数量还是专利质量，政府补贴对他们的正向作用都会全部或部分地被中介变量研发强度rdt+1所吸收。政府补贴通过影响企业的研发强度进而作用于专利数量和专利质量。

表9 政府补贴影响企业专利产出的中介效应检验

括号里是t值，*、* *、* * *分别表示10%、5%、1%水平上显著。

六、研究结论与政策建议

本文采用上市公司及其合并报表控股子公司的专利数据，实证检验政府补贴对上市公司专利数量和专利质量的影响效果和影响机制。研究发现：第一，政府补贴的技术创新效应既发生了“量变”，也发生了“质变”，即政府补贴既促进了企业专利数量的增加，又提升了企业的专利质量。第二，政府补贴对企业创新产出的影响具有一定的持续性：政府补贴对于企业专利数量的促进作用至少持续三年，对专利质量的影响持久性更强。第三，政府补贴的技术创新效应具有一定的异质性：其对国有企业、创新型行业专利质量的促进作用更为显著。第四，政府补贴通过影响企业的研发强度进一步作用于企业的创新产出(专利数量和专利质量)，政府补贴对企业创新的正向效应部分或全部被研发强度所吸收。

根据本文的研究结论，我们提出以下政策建议。第一，政府部门有必要继续加大补贴力度。我国经济已从要素驱动型向创新驱动型转变，提升企业的创新能力是保持经济持续快速健康发展的关键所在，同时也是响应习近平总书记十九大报告中关于加快建设制造强国、加快发展先进制造业的战略选择。政府补贴不仅能促进创新产出的“量变”和“质变”，而且这一促进效果的持久性较强。政府补贴可成为企业创新能力提升的助动力之一。第二，政府补贴应“因企而异”。我们发现政府补贴的效果具有一定的异质性。政府补贴对于国有企业以及创新型行业的专利质量具有促进作用。因此，建议政府部门把有限的补贴资源投入到创新型行业中，这有利于我国加快实现制造强国，发展先进制造业。随着政府补贴的增加，企业加大自身研发投入强度，最终提升创新的质量，促进经济增长。第三，政府在增加补贴的同时，还应加强对补贴企业的考核。目前，存在一些企业为了达到政府补贴的考核指标而盲目申请专利的现象，从而造成专利数量的剧增，但专利质量依然堪忧的局面。因此，建议政府部门在考核标准中加入有关专利质量的考核，真正提升企业的创新能力。