财政支出结构与企业的R & D投入

张凯强

一、引 言

企业的 R & D(研发)投入，是企业创新的基础和经济增长的动力，伴随着我国供给侧结构性改革和创新驱动发展等战略的实施，企业 R & D投入和创新行为尤为重要。全国R & D投入占GDP的比重从1995年的0.57%增长到2013年的2.08%，其中企业资金占比从31.71%上升到76.6%①数据来源于《中国科技统计年鉴》，全国 R & D投入指标使用的全国 R & D内部投入数据。其中企业资金占R & D投入的比值，在1995年和2013年，统计分组略有差别：在1995年使用的指标是企业资金占全国科技活动经费的比值，2013年使用的指标是企业R & D内部投入占全国R & D内部投入的比值。，即企业R & D投入对于整个经济的技术创新发挥着越来越突出的作用。本文关注的核心是地方政府行为对该地区企业 R & D投入的影响机制。

现有文献对企业R & D投入的研究主要集中在三个角度，即企业R & D投入受到政府、市场和企业自身的影响。就企业 R & D投入与市场的关系，研究角度有知识产权的保护、区域金融发展程度、市场集中度等(Levin等，1985；Lederman和Maloney，2003；Aghion等，2010)；就企业R & D投入与企业自身关系，有企业规模和绩效、企业所有权结构、企业所属行业和产业结构等(Aghion等，2005；Lee，2005；郭研和刘一博，2011)；就政府的角度而言，主要集中在政府的 R & D投入将挤出企业 R & D投入或者扩大企业 R & D 投入的作用(Wallsten，2000；白俊红，2011)，政府的补贴与税收等激励政策对企业 R & D 投入的影响(朱平芳和徐伟民，2003；Zunigavicente等，2014)，政治晋升激励、政治关联与企业 R & D投入的关系(Li等，2006；俞鸿琳和张书宇，2016)等。本文关注的焦点是地方政府的财政支出结构对企业R & D投入的影响。

我国财政支出结构的变化体现在两个方面：总量规模持续提高和地方政府偏好生产性财政支出。首先，从总量来看，在1994年地方政府财政支出为4038.19亿元，占全国的比重为69.71%，2015年该占比上升为85.13%，规模为129215.49亿元；因为地方政府具有信息优势将承担更多的支出责任。其次，从结构来看，生产性支出占地方财政支出的比重从 1995年的 22%上升为 2014年的 31%①此处由于2007年财政支出分类改革，生产性支出比重指标略微不同。其中，1994年的统计指标为：基本建设支出、支援农村生产和农业事业费(此指标在《财政统计年鉴》中细分为农、林、水利和气象支出和农业综合开发)、城市维护建设支出(此指标在《财政统计年鉴》中细分为城市维护建设费指标和环境保护和城市水资源建设支出指标)；根据财政支出用途，在2014年选择的统计指标为农林水支出、城乡社区支出交通运输支出、节能环保支出。数据来源为《中国财政年鉴》。，即地方政府对生产性支出有一定偏好。我国财政支出结构的两个典型变化对企业的R & D投入又有怎样的影响？

财政支出结构是协调政府和市场关系主要手段，不仅对于地区的经济发展和社会福利发挥重要作用，也深刻地影响地区企业发展和 R & D投入行为。财政支出结构对企业R & D行为的影响主要表现在两个方面：一是财政支出的外部性，扩大企业规模和绩效，引致企业竞争和增大企业 R & D投入(傅勇和张晏，2007；解维敏和魏化倩，2016)；二是与财政支出变化息息相关的企业税负的变化②尤其中国是以商品税为主的国家。，企业的税负直接影响企业利润和资本积累，企业利润率和资本积累是企业 R & D 投入的基础(余靖雯等，2013；王亮亮和王跃堂，2015)。本文意图探讨我国的财政支出结构对地区企业 R & D投入的影响，此类主题在文献中较少，可能的原因是文献中多集中讨论与企业R & D投入直接相关的政府R & D投入、政府的税收优惠和财政补贴等相关政策，而忽略了财政政策的核心——财政支出结构对微观个体企业的重要作用。

本文在理论模型部分借鉴 Rivera-Batiz和 Romer(1991)的研究，以资本投入对企业的技术改进的影响来考察企业R & D投入行为，并将Arrow和Kruz(1970)的生产性支出引入生产函数，从理论上分析企业 R & D投入与地方政府财政支出结构的作用机理。分析表明，在企业现有技术情况下，地方政府偏好生产性支出对企业研发投入行为的影响具有不确定性。在实证部分对理论模型的分析进行验证和讨论，结果显示地方政府偏好生产性支出将抑制企业的R & D投入。因此，虽然地方政府的生产性支出具有产出的外部性，公共资源配量有利于企业效益提升和区域经济发展，但是地方政府的生产性支出偏向也使得企业一定程度上忽视企业自身的研发投入和创新行为。

本文的主要贡献在于基于地方政府财政支出结构的财政政策的核心领域，分析其对企业创新或者 R & D投入行为的影响，补充了研究财政支出政策与企业研发投入作用机制的相关文献。其次，研究财政支出结构与企业 R & D投入之间的关系，将为我们在理论上探讨宏观政策行为与微观经济基础之间的相互作用机制提供一个新的思路。从 2012年开始，中国的经济增速回落到 8%以下，进入中国经济发展新常态，因而中央政府提出了供给侧结构性改革、创新驱动发展①实施创新驱动发展战略，强调科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置。详见2016年5月19日中共中央、国务院印发的《国家创新驱动发展战略纲要》。等宏观发展战略，本文的分析结论对于中国财政政策改革、鼓励企业创新行为、发挥企业在供给侧改革方面的作用有着重要意义。

二、理论模型

本文借鉴Romer(1990)、Grossman和Helpman(1993)的研究将企业的生产技术改进设置为受到企业投入资本和劳动要素份额的影响，进一步使用资本要素份额的变化来考察企业R & D投入行为。其次，借鉴 Barro(1990)、Turnovsky和Fisher(1995)的研究将地方政府的财政支出分为生产性支出和消费性支出(非生产性支出)两部分，二者分别进入生产函数和效用函数的内生增长模型中，以考察企业创新投入受到地方政府的财政支出行为的作用机制。模型假设在地方政府管辖下，存在代表性消费者，该消费者拥有企业。

（一）基准模型

1. 基本假定

(1) 消费者偏好设置

消费者的效用在私人消费C和公共消费GC中选择，GC为地方政府提供的消费性支出，则代表性消费者的福利函数为：

考虑到模型的可求解性，本文直接设置福利函数为可分离的对数效用函数：

其中，ρ为时间贴现因子；σ∈ (0,1)表示消费者的偏好关系。可知式(2)是一个定义在 (C,GC)∈ R+2上的二阶可微且单调递增的严格凹函数。

(2) 生产函数设置

借鉴 Arrow和 Kruz(1970)、Barro(1990)的研究本文将政府生产性支出GI加入生产函数；此外借鉴 Romer(1990)的研究，Uzawa-Lucas模型将要素资本的用途分为两类，其中用于产出的份额为1-θ，用于技术改进或者创新投入的份额为θ；设置劳动要素为不变量；且企业生产函数为齐次型：

其中，Y为产出，F(·)为生产函数，K为资本，A为企业现有技术，α为生产性公共支出GI的产出弹性，α∈ (0,1)，θ∈ (0,1)。

(3) 企业R & D投入行为

企业 R & D投入行为取决于企业选择投入技术改进的资本份额θ，借鉴 Rivera-Batiz和Romer(1991)、Grossman和Helpman(1993)的研究，将企业技术的改变函数设定为：

其中，β≥0，表示企业技术改变的资本的弹性；η为现有企业技术对技术改进的弹性，这种影响可能为正也可能为负，即现有技术对企业技术的改进有正的或负的影响①Romer(1996)中认为现有的技术如果对新技术的发现能够提供思路或者工具，则η＞0；如果刚开始的技术较为简单而新技术的发现越来越困难时，则η＜0。，令η≠1②令η≠1，方便后文分析。。

(4) 政府行为设置

假定地方政府财政收入中用于生产性支出的比例为φ，政府实行收入税，税率设置为τ。地方政府的预算约束方程为：GI+ GC=τY，其中生产性与消费性支出依次为：

我们将式(5)代入式(3)，则生产函数转化为：

则消费者的相应资本积累方程为：

δ表示资本的折旧率，0＜δ＜1。

2. 一般均衡分析

构建Hamilton方程来求解消费者效用最优化问题，即：

其中，控制变量为C和θ，状态变量为K和A；λ、μ为Hamilton乘子，λ为资本的影子价格，表示资本存在的边际值。一阶条件为：

欧拉方程为：

横截性条件：

根据式(9)可得：

将式(10)分别代入式(11)，联立式(5)、式(14)、式(15)可得：

另外，可将式(4)、式(8)转化为：

其中，γA、γC、γK依次为技术、消费和资本的增长率。联立式(16)、式(17)、式(18)有：

根据式(19)可知，当参数{α,β,σ,θ,τ,η,φ,δ,ρ}给定时，可以考察的运动路径。显然，当γK=0时，经济系统可以简化为消费和技术两者的运动方程，根据式(7)可知，此时产出Y的增长率为即技术增长或创新投入导致产出增长；而当γK≠0时，则消费、资本、技术的增长率将随资本的变化而变化，这对应一般情形，而此时不存在稳态均衡和稳态路径①在非稳态均衡下，企业创新投入随地方政府生产性支出变化的结论具有不确定性。。

根据式(19)可知，在参数给定时，消费、资本、技术的增长率随资本K时刻发生变化，故不可对生产性支出份额φ与企业的创新投入资本份额θ进行动态均衡分析。为了更直观地看出这种影响，本文接下来将使用数值模拟的办法，分析某一时点在消费者效用最大化前提下地方政府通过调整生产性支出份额使得企业选择合理的创新投入份额。首先，根据 Turnovsky(2000)的研究，取ρ= 0.04，σ=0.7，δ= 0.08①此处，Turnovsky(2000)同时考虑消费、劳动时间、消费性支出进入效用函数，效用函数采用 Cobb-Douglas形式，消费性支出偏好参数为0.3。；Shioji(2001)认为生产性支出产出弹性在0.1～0.5之间，本文选择α=0.3；假定均衡时为单位资本，即K*=1，税率τ=0.2。其次，消费的增长率取 1994—2014年省级消费增长率的均值，即γC=0.106，γK=0.136②数据来源于《中国统计年鉴》，其中消费采用的指标为最终消费支出，资本的指标为资本形成额。，技术的增长率取杨汝岱(2015)测算的制造业企业的全要素生产率γA=0.0383。同时，选取此特定时刻t1企业资本为单位资本K(1)=1。本文分析在t1时刻企业创新投入随生产性支出份额变化而变化的情况，如图 1所示。图1中A和B中取值依次为{β= 2,η=-0 .8}、{β= 2,η= 2.2}③此时选取β=2，因为 γA=0.0383值较小，方便对η变化范围的考察。，当固定β时，我们将发现随着η增大，企业的创新投入资本份额θ将随生产性支出份额φ增大由负向关系转变为正向关系。也就是说当企业现有技术对技术改进的弹性足够大时，地方政府增加生产性支出将促使企业增加创新投入。

图1 生产性支出份额对企业创新投入的动态分析

命题1：当企业现有技术对技术改进的弹性较小时，企业将随地方政府提高生产性支出占比的增加而降低R & D投入；反之则反是。

将式(4)中企业研发投入的行为定义为“技术改变效应”。当企业现有技术的技术改进弹性较小时，地方政府增加生产性支出，产出扩大，企业将减少 R & D投入，保证产出和地方政府消费性支出提高使得社会效用最大化；只有当企业现有技术的技术改进弹性较大时，企业增加 R & D投入所损失的资本的机会成本低于技术改变带来的产出收益时，企业将提高研发投入使得福利最大化。

（二）模型拓展

Rivera-Batiz和Romer(1991)考虑了人力资本对企业技术的影响，胡志国等(2013)及 樑严成 和龚六堂(2010)认为地方政府的支出行为会影响企业技术。在基准模型刻画的地方政府的财政支出结构对企业研发投资行为的影响基础上，我们再次进行拓展。本文将式(4)的企业技术函数设定为：

其中，ξ为生产性支出对技术改进的弹性。通过对上式的调整，采用基准模型相同的运算过程，可以分析地方政府的支出行为与该地区企业的研发投入的作用机制，此时结论具有相似性，本质的变化将是，地方政府的财政支出不仅仅具有产出效应，同样具有技术改变效应。本文不再详细分析。

三、计量模型与数据说明

（一）计量模型和变量选择

为了实证检验上述理论假说，本文以县级地区的生产性支出占比为解释变量，以规模以上的工业企业的研发投入强度为被解释变量，并建立了一系列的计量模型来进行实证分析，以求得到全面且稳健的经验证据。基准计量方程如下：

其中，rdrateipt表示在县(市)级地区p的工业企业i在t年的研发支出强度，prodratept表示t年企业所在的县(市)级地区p的财政生产性支出占比指标，Xipt和Ypt分别表示企业层面和县级地区层面的控制向量；ui表示企业固定效应，vt表示年份固定效应，yeartrend表示时间趋势项，εipt是随机扰动项。

就研发支出强度而言，本文借鉴成力为和戴小勇(2012)的做法，主要使用三个指标来考察：一是研发费用与销售额之比(ressale)；二是研发费用与总产值之比(resov)；三是研发费用与增加值之比(resva)。三者均反映了工业企业对研究开发的投入费用的力度，其中在基准模型中采用指标为研发费用与总产值之比(resov)。

核心解释变量为县级层面的生产性支出结构指标，参考已有文献的做法，本文采用两种统计口径来衡量①本文生产性支出占比基准口径定义与傅勇和张晏(2007)、李平等(2011)相 同，大口径的定义与严成樑 和龚六堂(2009)、吕冰洋和毛捷(2014)相同。。一是仅使用基本建设支出的基准口径：生产性支出占财政支二是考虑教育和科学支出的大口径来衡量：生产性支出占财政支

其中，财政支出均指一般预算财政支出。首先，基准口径主要考察地区的基本建设支出对企业研发投资的影响，即基本建设支出将抑制企业对研发投资的费用或者促进企业研发投入；大口径则使用地方政府的基本建设支出、教育和科学的支出指标，综合地考察更广泛概念的生产性支出(教育和科学的支出将带动地区人力资本水平的提升和技术普及等，进而增加对微观企业个体的外部性)对该地区企业的研发投入强度的作用。

基于理论模型的分析，我们根据企业技术的增长率远低于资本和消费的增长率，推测政府生产性支出份额的提高使得企业减少 R & D研发投入，故推测a1＜0，即地方政府生产性支出比重的提高将抑制企业的研发投入强度，而下文的实证结果也证实了上述分析和结论。

根据已有文献的做法(Wallsten，2000；González 等，2008；付文林和赵永辉，2014；吕冰洋等，2016)，本文的控制变量主要包括两类：一是企业层面的控制变量(Xipt)，主要包括企业销售额与总产值之比(rsale)、企业员工人数的对数(lnL)、企业年龄的对数(lnage)、出口额占总产值的比重(export)、企业利润率(ROA)、债务水平(leverage)。二是县级地区层面的控制向量(Ypt)，本文选取的地区控制向量包括：(1)经济发展水平，本文使用人均实际国内生产总值的自然对数来表示；(2)人口密度，即总人口与行政面积的比值取自然对数；(3)工业化水平，用第二产业增加值占国内生产总值的比重来表示；(4)城镇化水平，即城镇人口占总人口的比重。此外，本文还考虑了企业固定效应(ui)和年份固定效应(vt)，以控制不可观测因素(包括地区的文化传统和社会习俗、经济和政策的周期性变动等)对实证结果的影响；为了提高分析结果的稳健性，本文还考虑了时间趋势项的影响。

本文同时使用 OLS方法和面板数据固定效应(FE)模型估计方法，对式(21)进行回归分析。其中，FE估计方法能有效控制不可观测因素的影响，实证结果以此方法为主。在此基础上，考虑到变量之间的内生性，本文在稳健性分析中使用工具变量(IV)方法进行分析。

（二）数据说明

本文使用企业层面的面板数据进行分析，时间范围为2004—2007年，主要是因为中国工业企业数据库对研究开发费用的记录年份为 2005—2007年①中国工业企业数据库中，关于企业研究开发费用的记录年份为 2001年、2005—2007年，其余年份均为0，考虑到数据的完整性本文使用2005—2007年数据。，对应的县级财政数据为 2004—2007年。县级地区财政支出和控制变量数据主要来源于《全国地市县财政统计资料》《中国县(市)社会经济统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中华人民共和国全国分县市人口统计资料》。

首先，本文使用了国家统计局的年度工业企业调查数据，数据处理方法参照杨汝岱(2015)、吕冰洋等(2016)的做法；不同地方在于，本文删去了关键变量大于其 99.5%分位数和小于其 0.05%分位数的观测值以消除奇异值的影响；同时，为了使各年份的数值可比，我们还利用工业品出厂价格指数将所有变量统一换算为以 1998年价格衡量的数值。其中，企业控制变量数据主要来源于中国工业企业数据库。

其次，为了充分利用有效数据，特别是研发费用为0值或负值的数据，本文对企业研发费用的面板数据进行如下处理：对 2005—2007年企业三年间的研发费用进行加总，如果费用之和大于0，则认为工业企业数据库对该企业这三年的研发费用数据均进行了准确记录，因此保留该企业研发费用可能出现的0值或者负值；同时，剔除所有这三年研发费用之和小于或等于 0的数据，即认为此时企业研究开发费用数据记录错误或者企业本身没有研发费用投资。因为，第一，在该数据库中，企业对研究开发费用在年度之间变化较大，其中存在较多的企业某一年直接加入或者退出，或者存在负值的研发费用；第二，在工业企业数据库中，对企业研发费用的记录仅占企业总数的10%(成力为和戴小勇，2012)，如果本文仅采用企业研发费用大于 0的数据则样本量为 35786；第三，考虑到企业报告的开发费用在两年之间存在可替代性，即可能存在本年研发费用远大于计划值而下一年的研发费用为 0值或负值的情况，故本文对企业的研究开发费用做如上处理。

最后，本文在数据选择时，剔除了西藏和四个直辖市地区的企业。在考察企业研发强度时，研发费用与企业增加值之比(resva)存在个别异常值，为此，本文选择 resva的取值范围为绝对值小于5。变量的描述性统计如表1所示。

表1 主要变量的描述性统计

续表1

四、实证结果

（一）基准结果：研发费用与总产值之比(resov)

本文首先使用企业的研发费用与总产值之比所代表的研发强度作为被解释变量进行基准回归分析，结果如表2所示。

表2 生产性支出占比对企业研发强度的影响(基准口径)

续表2

表2是使用OLS回归和面板数据固定效应(FE)回归方法对式(21)进行估计的结果。此时，被解释变量是研发费用与总产值之比(resov)，表示企业的研发强度；核心解释变量是基本建设支出占财政支出比重，即生产性支出占比的基准口径(prodrate)。模型1和模型2～6分别采用的是OLS和双向FE估计方法，而且列(2)、(3)、(4)依次加入企业和县级地区的控制变量，列(5)、(6)在列双向固定效应模型列(4)的基础上，依次加入省级和行业的时间趋势项。

首先，考察核心解释变量，地方政府生产性支出占比提高1个单位时，该地区的企业将减少企业的研发投入强度为 1.82%。列(1)中 OLS的回归结果与列(2)～列(5)截然不同，原因是相比于 FE模型，OLS模型不能剔除企业个体的固定效应，且 OLS回归结果的拟合优度小于0.01，故我们以FE模型为核心进行分析。依次控制企业和县级控制变量时，FE方法回归系数的变化范围为-2.35到-1.78。而列(5)、(6)则在列(4)双向FE模型基础上，考虑企业所处省份，或者所处行业之间面临不同的政策等造成的时间趋势，二者的回归结果均在 1%水平上显著，且接近列(4)的结果-1.82，相当于 0.70个样本标准差。回归结果与理论分析吻合，即在 2005—2007年，虽然各个省份间的经济增长迅速、产业结构不断优化，而地方政府的生产性支出则对地区企业的研发投资具有明显的抑制效应。

其次，考察县级控制变量的影响作用，县级地区的经济水平显著地提高了该地区企业的研发投入强度。县级地区较高的人均 GDP的对数(lngdppc)、工业化水平(industry)均能显著提高企业的研发投入强度，即当县级地区具有较高的生活和经济水平时，该地区企业将增加研发投入强度从而带来更大利润。

最后，就企业层面的控制变量而言，企业的利润率(ROA)和负债率(leverage)的将显著地负向影响企业自身的研发投入强度，而企业员工的人数(lnL)和企业的出口占比(export)将正向作用于研发投入强度。回归结果表明当企业自身具有较高的利润率和负债率时，此时企业在市场上具有一定的竞争力，企业研发投入力度将不是首要考虑因素，故将导致企业降低研发投入。企业具有较多的员工人数或者较高的出口比重时，企业将具有一定的规模，其发展相对稳定，因而有较高的研发投入强度。

（二）考虑企业研发投入强度的其他指标

表3为使用其他核心被解释变量时采用双向 FE模型的回归结果。本文借鉴成力为和戴小勇(2012)的做法，依次使用研发费用与销售额之比(ressale)和研发费用与增加值之比(resva)作为被解释变量，回归结果依次为列(1)～(3)和列(4)～(6)。其中列(2)、(4)和(3)、(6)依次加入企业的省级和行业时间趋势项。此外，模型中均控制了县级和企业的控制变量并省略回归结果。

表3 生产性支出占比对企业研发强度的影响(其他替代性被解释变量)

回归结果显示：当县级政府提高生产性支出占比 1个单位时，研发费用与销售额之比(ressale)将减少 1.84%，而研发费用与增加值之比(resva)将减少 4.29%。当考虑企业研发投入强度的其他指标时，企业的研发投入也将显著地受地方政府的生产性占比的影响，与基准回归结果相同；即使考虑到企业所处的省级或者行业的趋势项，结果依然显著且相同。

（三）考虑企业的性质

表4采用基准模型的被解释变量，考虑企业性质，采用双向FE模型的回归结果，列(1)～(3)的分组依次为国有企业、民营企业和外资企业①此处企业划分根据企业的注册类型进行分组。。模型中同样均控制了县级和企业的控制变量并省略回归结果。

回归结果说明，县级政府具有较高的生产性支出，则该地区国有和民营企业将减少企业的研究开发费用与总产值之比(resov)，而外资企业企业则不受影响。列(1)的国有企业分组中回归系数虽不显著，但统计结果与列(2)的民营企业结果方向一致；而列(3)的外资企业回归结果不显著且方向相反，故外资企业的研发投入强度受地方政府行为影响较小。这是因为一方面外资企业通常受到地方的优惠政策，如税收优惠等(赵中杰，2006)，另一方面外资企业通常具有较大的产值和规模，外资企业的运营受到地方政府的干预较少(蔡晓慧和茹玉骢，2016)，故相比于私营和国有企业，受到地方政府支出行为的影响较小。

表4 生产性支出占比对企业研发强度的影响(根据企业性质分组)

（四）考虑内生性：IV模型

为了提高分析结果的稳健性，考虑到回归变量间的内生性，本文直接使用上一期的生产性支出占比作为工具变量，进行IV回归，结果如表5所示。

表5 生产性支出占比对企业研发强度的影响(IV模型)

表5中列(1)～(3)，依次考察被解释变量为研发费用与销售额之比(ressale)、研发费用与总产值之比(resov)和研发费用与增加值之比(resva)。考虑 IV回归检验结果，因为仅有 1个工具变量，则不需要进行过度识别检验；进一步，对 IV回归估计进行Durbin-Wu-Hausman(DWH)和 Hausman内生性检验，检验结果见表5。内生性检验的结果显示均显著拒绝“所有解释变量均为外生”的原假设，即认为存在内生变量，此为进行IV估计的前提。

回归结果显示，同基准回归结果相同，县级政府提高生产性支出占比将减少地区企业的研发投入强度。当考虑县级政府的支出行为与企业投资行为的内生性时，IV回归显示，二者之间的影响关系依然与基准回归相同。

（五）更换解释变量：生产性支出占比（大口径）

在基准模型和稳健性分析中，解释变量仅考察了基本建设支出占财政支出对地区企业行为的影响，而在一系列文献中(樑严成 和龚六堂，2009；吕冰洋和毛捷，2014)，生产性支出指标同时考察了教育和科学支出，因为教育和科学支出能隐形地提高该地区居民的人力资本，一定程度上也反映了生产水平的提高，故如表6所示，本文采用大口径统计的生产性支出占比指标进行稳健性分析。

表6 生产性支出占比对企业研发强度的影响(大口径)

结果表明，与基准模型相同，县级政府生产性支出将负向地影响企业的研发投入强度。联合表2、表3显示，此时研发投入强度的回归结果均小于基准口径的回归系数，即当考虑生产性支出包括教育和科学支出时，县级政府的生产性支出对企业研发投入的抑制作用较小，或者说相比于基础建设支出，教育和科学支出对企业研发投入强度的直接作用较小。

（六）样本分组

表7和表8是对面板数据依次按东部和中西部地区进行分组，以及根据县级地区的性质进行分组，其中表8的分组依次为是否为贫困县(列(1)、(2))、是否为民族县(列(3)、(4))、是否为省直管县(列(5)、(6))。

回归结果显示，在中西部地区，增加生产性支出比重，该地区企业将降低企业研发投入，东部地区则不具有显著性；在特殊县级地区，如贫困县、民族县、省直管县的回归结果不如相对的县级地区，但回归系数的符号是负向的。表7显示，中西部地区，企业的研发投入更容易受到地方财政支出结构的影响，一定程度上表明东部地区企业的竞争力较强，企业规模较大，对地方政府的生产性支出依赖小。表8显示，虽然在特殊县级地区样本数据较少，但回归系数为负，也表明企业研发投入与地方政府生产性支出占比的负向关系。

表7 生产性支出占比对企业研发强度的影响(分东部与中西部地区)

表8 生产性支出占比对企业研发强度的影响(县级分样本分析)

综上所述，在考虑了企业不同的研发强度衡量指标、企业的性质、解释变量的统计口径和变量之间的内生性等因素后，实证结果同基准模型的回归结果保持一致，即县级政府生产性支出比重提高，将显著地抑制该地区的企业研发投入强度。

五、主要结论及政策建议

本文通过建立内生化企业研发投资的增长模型，分析地方政府生产性支出与企业R & D投入行为的作用机制，得到企业现有技术对技术改进的弹性较小时生产性支出的提高将抑制企业研发投入以及减少企业的研发和创新行为的结论；并使用县级财政数据和微观企业数据对理论结果进行验证。实证结果论证了上述结论，并在更换衡量解释变量与被解释变量的指标、考虑变量之间内生性后，回归结果依然稳健；在考察企业性质时，外资企业的 R & D 投入受到地方财政支出结构的影响较弱，民营企业受此影响最强。

财政支出结构的变化将影响企业的 R & D投入或者企业创新行为，而创新和技术改进是企业发展和经济增长的源泉，由此我们得出一些政策启示：当前我国经济发展进入于“新常态”，政府提出了供给侧结构性改革、创新驱动发展等宏观发展战略，而企业研发创新正是供给侧改革和创新驱动发展战略的重要着力点。地方政府应降低生产性支出份额，增加教育和科技支出，要加大力度着力促进和促进人力资本积累，提高劳动生产率和增强竞争优势，发挥政府配置资源方式的引导作用，减少政府对资源的直接配置，创新配置方式，强调市场在资源配置中的主体作用，提高资源配置的效率和效益①参见中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于创新政府配置资源方式的指导意见》(2017年第3号)。。因此，本文关于地方政府的行为和企业创新行为关系的分析，对于我国的财政政策改革和企业研发创新激励的政策设计有着重要意义。