政府研发投入对企业R&D投入影响的实证研究——以工业化水平为调节变量

冷 静

(中国科学院大学 公共政策与管理学院， 北京 100049)

在科技研发的过程中，研发有难度，需要大量的时间、经费和人员投入。而研发自身存在失败的风险，也直接造成投资回报的不确定性。此外，知识是非竞争物品，具有明显的外部性。这些原因导致了科研过程中资源配置的市场失灵。科学研发中广泛的市场失灵是政府进行研发投入的直接原因[1]。世界各国都已经认识到研究与试验发展(R&D)投入对促进科技进步和经济发展的重要性。主要发达国家，如美国、日本、德国、法国和英国等国，政府研发投入都呈持续增长的态势[2]。我国2018年R&D投入共19 657万元，比上一年增长11.6%，连续三年保持两位数增长，投入强度为2.19%，如图1所示。

图1 2014—2018年R&D经费支出及其增长速度

政府研发投入固然弥补了市场配置资源的不足，但应该看到，企业才是社会的创新主体。李克强总理在2019年国家科学技术奖励大会上的发言指出：要强化企业创新主体地位，着力激发社会创新潜能[3]。那么，政府的研发投入是否促进了企业R&D投入的增加？若存在激励效应，这种激励又受到何种因素的影响？

1 理论分析与研究假说

1.1 文献分析

政府的研发投入对企业R&D投入的影响存在两种效果：杠杆效应(互补效应)和挤出效应(替代效应)。杠杆效应的原因是政府科研投入可以吸引更多私人投资，激励企业增加R&D投入；挤出效应的原因在于知识的外部性导致同类企业减少相同领域的R&D投入。针对杠杆效应和挤出效应的综合影响，学者们从理论和实证两个角度进行了分析。

在理论研究上，张东红、殷龙和仲健心[4]通过借鉴内生增长理论对知识性质的分析，研究了政府和企业的研发投入动机。从两阶段博弈分析得出的均衡中可以看出，在适当的补贴政策下，政府的投入可以激励企业研发，从而使企业与政府在研发投入中实现互补。吴祖光和万迪昉[5]认为政府研发资助发挥激励(杠杆)作用还是挤出效应受到资助规模、资助对象选择、信息不对称程度、行业和受资助技术的成熟程度、资助对象的规模等因素的影响。

从实证研究上看，基于Dominique Guellec和Bruno Van Pottelsberghe De La Potterie[6]关于企业R&D投入影响因素模型，学者们构建了包含上一期企业R&D投入，新产品收入，政府对企业、高校和科研机构的研发投入等因素在内的回归方程，通过系数正负和大小比较杠杆效应和挤出效应的影响。学者们的实证研究成果大多证明了杠杆效应大于挤出效应，但对于不同因素的具体作用认识不同。许治和师萍[7]、王莉卿[8]的研究结果都表明，政府对企业和高校的研发投入对企业自身R&D投入具有挤出效应，政府对科研机构的研发投入对企业R&D投入具有促进作用。李永和李新运[9]的研究结果则表明，政府对企业和高校的研发投入对企业R&D投入具有杠杆作用，政府对科研机构的研发投入对于企业R&D投入具有挤出效应。肖丁丁、朱桂龙和王静[10]的实证结果显示政府的企业研发投入在平均水平上存在挤出效应，政府资助高校和科研机构的研发投入对企业R&D投入具有杠杆作用。

上述研究从理论和实践的层面研究了政府研发投入对企业R&D投入的激励作用，且为此类问题提供了研究思路，但对于影响政府资助效果的因素并未进行深入研究。

1.2 数据分析

为了初步反映政府研发投入与企业R&D投入之间的关系，在收集相关数据的基础上绘制了散点图，如图2所示。

图2 企业R&D与政府对企业的研发投入之间的散点分布

图2中横轴为政府对规模以上工业企业的研发投入，纵轴为规模以上工业企业的R&D投入。从图中可以看出，二者之间存在着正相关关系，说明政府的研发投入能够促进企业的R&D投入，这与前文中的实证结果基本相符。此外，图中的散点大致分布在两条不同斜率的模拟线附近，说明政府研发投入对企业R&D投入的影响不完全相同。经过散点转至个案查看，落在斜率较大的直线附近的数据多来自江苏、浙江、山东、广东等工业较为发达的省份；落在斜率较小的直线附近的数据除了来自黑龙江、辽宁、四川等工业相对较弱的省份外，还有北京、天津、上海等工业非常发达省份的数据。这与廖信林、顾炜宇和王立勇[11]的研究结果并不相同。那么，工业化水平如何影响政府研发投入对企业R&D投入的激励效果？

1.3 模型框架与研究假设

借鉴已有的分析框架，本文建立的分析模型为：

RPit=β0+β1RGit+β2·M+β3RGit·M+Zit+αi+τit

其中，RPit表示i省份t年时的企业R&D投入；β0是常数项；RGit表示i省份t年时的政府对企业的研发投入；M表示工业化水平；Zit表示控制变量，包括政府对高校、科研机构的研发投入，企业新产品收入，其他来源R&D投入；αi表示个体不可观测效应，用来表示不同省份的异质性；τit为随即误差项，满足经典假设。 本文提出两个假设：

H1：政府的研发投入对企业的 R&D 投入具有正向影响。

H2：政府的研发投入对企业 R&D 投入的激励效果受到工业化水平的影响。

2 数据来源与处理

2.1 面板数据

本文选取30个省、市、自治区(除香港、澳门、台湾、西藏)2011—2017年规模以上工业企业的面板数据为研究对象，数据来源为《中国科技统计年鉴》。其中，政府对企业、高校和科研机构的研发投入以各机构经费内部支出的政府资金表示。控制变量中的其他来源R&D投入以企业经费内部支出的国外资金和其他资金表示。为了排除数据中不同年份物价变动带来的影响，以2011年居民消费价格指数(CPI)为基准进行数据折合，CPI数据来源为国家统计局网站。

2.2 工业化水平

党的十六大报告提出要坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，走出一条科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型工业化路子。习近平在同吉林省企业职工座谈时更明确指出：中国梦具体到工业战线就是加快推进新型工业化[12]。因此，对于省份工业化的判断，应该区别于传统工业化的评价指标。为了研究的科学性和可量化性，本文选用张玉忠和吴庆军[13]对我国各省新型工业化水平的统计分析结果。因最终因子得分有正有负，为方便计算，遵循原作者的处理方法，即：

工业化水平=总因子得分*100+100

由此得出各省份工业化水平数据如表1所示。

表1 各省工业化水平量化结果

考虑到交互作用的影响，采用逐步加入控制变量、自变量、调节变量、交互项的层级回归模型进行数据分析。为避免加入交互项后带来的多重共线性问题，按照通行的做法，对自变量和调节变量进行了中心化处理，然后再计算交互项，并带入回归方程[14]。

3 实证结果与分析

表2给出了主要研究变量的均值、标准差和相关系数。政府研发投入、企业R&D投入和工业化水平的回归分析如表3所示。模型1是控制变量和自变量的回归模型；模型2是控制变量、自变量和调节变量对因变量的主效应模型；模型3是加入交互项后的全效应模型。

表3 模型实证估计结果

模型1显示，政府对企业的研发投入对企业R&D投入具有正向的影响作用，政府对企业的研发投入每提高1个单位，企业的R&D投入相应增长0.143个单位。假设H1得到验证。这与许治和师萍[7]，王莉卿[8]，肖丁丁、朱桂龙和王静[10]的研究结果不同。模型2显示，工业化水平进入回归方程后，该变量未能通过统计检验，因此回归方程对因变量的解释水平并没有发生改变。模型3则显示，工业化水平对政府对企业的研发投入和企业R&D投入之间的作用关系具有正向的调节作用。假设H2得到验证。

从实际来看，政府的研发投入一方面展示了国家层面对科学技术发展的重视，激发了企业自身加强科技创新的积极性。另一方面，也加强了资源分配的导向性，使企业愿意承担R&D项目(课题)，愿意增加自身与R&D有关的基本建设。工业化水平对这一过程的正向影响在于工业化水平越高的地区，经济发展水平越高，竞争更加激烈。企业在科技进步促进发展方面具有更高的觉悟，也更愿意为此投入资金。所以政府在选择研发投入对象时，投入给工业化水平较高的省份更容易取得较好的投入产出。

总的来说，本文借鉴了以往学者对于企业R&D投入影响因素的分析，区别于以往对于各个影响因素的研究，在探讨政府的企业研发投入对企业R&D投入影响的基础上，创新性地加入了工业化水平的量化指标，进而探究了工业化水平在这一过程中的影响作用，为政府研发投入方向提供了借鉴。当然，研究还存在一些不足。首先，对于工业化量化数据的选取来自2006年的研究结果。随着十几年的发展，工业化的发展水平虽然不会产生巨大变化，但仍可能存在个别地区的调整，这可能对研究结果有一定影响。其次，虽然从本文的研究结果来看，工业化对政府的企业的研发投入和企业R&D投入之间的作用关系具有正向的调节作用，但无法解释为什么工业发展水平更高的北京、天津、上海等地的企业R&D投入反而不如工业发展水平排在其后的广东、江苏、山东等地。这说明在本文的研究框架下，工业化水平并不是解释这一问题的影响因素。这可能与面板数据选取自规模以上工业企业，以及工业化水平的测量指标有关，还需要在未来研究中进一步探讨。

4 对策建议

4.1 政府加大研发投入强度

政府研发投入对企业R&D投入具有正向的激励作用。虽然我国R&D投入总体呈增长趋势，但同发达国家相比，投入强度依然偏低，政府投入尤显不足。政府研发投入不仅能改善企业在创新过程中的资金不足和成本过高的现实问题，还能激发企业的创新热情，形成创新的内在动力。因此，政府应当继续加大研发投入，鼓励企业创新行为。同时，工业化水平较高的地区，政府研发投入激励形成的企业R&D投入越高。相较于工业化水平较低的地区，政府对工业化水平较高地区的研发投入效果更好，投入资金可以有所倾斜。

4.2 政府兼顾发展协调

政府不能一味加大工业化水平较高地区的研发投入，也应当兼顾区域协调发展。诚然，对工业化水平较高地区的研发投入能获得更好的投入效果，但这些地区的虹吸效应也将导致工业化水平较低的地区发展资源不足，从而进一步加大双方的发展差距。因此，政府的研发投入可以对工业化水平较高地区有所倾斜，同时也应当兼顾其他地区的发展。研发投入不是目的，促进企业创新，带动经济发展才是最终目标。因此，政府要合理规划投入结构，切实提高企业的创新水平。

4.3 企业提高创新意识和风险意识

从企业自身来讲，要想在日益激烈的竞争中不被淘汰，必须自身树立起创新意识和风险意识。风险意识是要企业正确认识发展面临的内外部环境，创新意识是要企业深刻认识创新在发展中的重要作用。在我国，传统劳动密集型和资源密集型产业正在被逐渐取代，创新驱动发展成为企业成长和发展的必然选择。政府研发投入是政府对企业创新的外部激励，更重要的企业要将创新作为自身发展的内在核心驱动力，不断突破技术和运营难题，从而走在发展的前沿。

4.4 企业正确运用R&D资金

目前，由于统计口径、统计难度等现实问题的存在，各界普遍认为企业R&D数值虚高[15]。也就是说，企业中的R&D资金并未全部切实应用于企业的研发活动。再加上政府提供的税收优惠政策，有些企业将办公管理费用、间接服务人员劳务费等众多项目都囊括到R&D经费中来，这一做法偏离了促进企业创新的初衷。政府应当加强统计规范和经费使用管理，企业也要从自身出发，提高R&D经费使用效率，将其正确有效的运用到企业的创新生产活动中。