政府科技激勵與技術(shù)創(chuàng)新效率研究
——基于動態(tài)面板數(shù)據(jù)的GMM檢驗

鄭瓊潔

（河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京 210018）

政府科技激勵與技術(shù)創(chuàng)新效率研究
——基于動態(tài)面板數(shù)據(jù)的GMM檢驗

鄭瓊潔

（河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京 210018）

文章根據(jù)1999-2011年中國37個工業(yè)行業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，首先基于SFA方法對技術(shù)創(chuàng)新效率進行測量，然后利用面板數(shù)據(jù)的系統(tǒng)廣義矩估計(SYS-GMM)，實證檢驗了中國政府在技術(shù)創(chuàng)新投入和知識產(chǎn)權(quán)保護方面的行為對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響。結(jié)果顯示，中國工業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率整體較低，其中政府投入行為對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的負面影響，而政府產(chǎn)出行為對技術(shù)創(chuàng)新為不顯著的正向影響。文章還探討了除政府因素外，企業(yè)規(guī)模、企業(yè)研發(fā)支持、行業(yè)競爭程度、行業(yè)所有制結(jié)構(gòu)、境外研發(fā)投入及企業(yè)自身業(yè)績對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響。

政府科技激勵；技術(shù)創(chuàng)新；動態(tài)面板GMM

一、引言

技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟增長的重要引擎，目前世界上許多國家把強化科技創(chuàng)新作為國家戰(zhàn)略，把建設(shè)創(chuàng)新型國家作為重要的發(fā)展目標。尤其在國際金融危機爆發(fā)以來，為了實現(xiàn)經(jīng)濟的再復(fù)蘇，各國政府紛紛制定創(chuàng)新戰(zhàn)略，加大科技投入，將技術(shù)創(chuàng)新視為經(jīng)濟再次騰飛的主要動力源。如2013年美國聯(lián)邦政府投入了200億美元創(chuàng)建了“數(shù)字制造與設(shè)計創(chuàng)新”、“輕量級和現(xiàn)代金屬制造”、“下一代電力電子制造”三個制造業(yè)研究機構(gòu)，實施重點領(lǐng)域創(chuàng)新突破。日本在2013年通過了《科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新綜合戰(zhàn)略》，明確了未來日本經(jīng)濟發(fā)展將全力解決重點課題的科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新。俄羅斯于同年制定了《2013-2020年俄羅斯國家經(jīng)濟發(fā)展與創(chuàng)新型經(jīng)濟計劃》，強調(diào)從根本上提高創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施的利用效率，保證科研成果商業(yè)化和新技術(shù)的應(yīng)用，并實施區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展政策。可以預(yù)見，以技術(shù)創(chuàng)新為核心的國際競爭將更加激烈。

我國政府制定的《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006-2020）》指出要提高自主創(chuàng)新能力，建設(shè)創(chuàng)新型國家，其中特別強度要發(fā)揮政府的主導(dǎo)作用。“十二五”規(guī)劃增強科技創(chuàng)新能力作為主要的任務(wù)之一。十八大報告提出實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，強調(diào)把科技創(chuàng)新擺在國家發(fā)展全局核心位置。十八屆三中全會又明確指出加快建設(shè)創(chuàng)新型國家。多年來，我國R&D投入持續(xù)增長，2012年為10298.4億元，占GDP比重的1.98%，投入總量與投入強度創(chuàng)歷史新高。按匯率計算，我國R&D經(jīng)費投入總量位居世界第三，投入強度在新興發(fā)展國家中居于領(lǐng)先地位。作為技術(shù)創(chuàng)新的主體，企業(yè)的研發(fā)投入占全國研發(fā)投入比一直在70%以上，并呈現(xiàn)上升趨勢（見圖1）。

圖12007 -2012年我國企業(yè)R&D投入情況

盡管我國在R&D投入高速增長，但其研發(fā)投入強度卻明顯滯后于美國（2011年為3.2%）、日本（2011年為2.7%）及經(jīng)合組織（2011年為2.2%）的平均水平。企業(yè)研發(fā)投入態(tài)勢良好，但并沒有帶來技術(shù)創(chuàng)新的顯著提升。與發(fā)達國家相比，我國技術(shù)創(chuàng)新總體水平還有較大差距，從科技進步貢獻率看，2007-2012年僅為52.2%。其主要原因在于以下兩個方面：

其一是近兩年我國經(jīng)濟下行壓力較大，面臨創(chuàng)新資金缺乏的現(xiàn)實困難，迫切需要政府扶持。雖然R&D活動中政府資金所占的比重在逐年提高，2012年為21.6%，但這一比例尚遠低于美國（2011年為33.4%）、英國（2011年為32.2%）、法國（2010年為37%）和加拿大（2010年為36.1%）等西方發(fā)達國家的投入比例。

其二是創(chuàng)新環(huán)境有待改善，企業(yè)增加R&D投入的積極性受到影響。2013年《全球創(chuàng)新指數(shù)報告》認為我國創(chuàng)新環(huán)境存在相關(guān)政策實施效率低、公共服務(wù)質(zhì)量不高、創(chuàng)業(yè)難度較大、知識產(chǎn)權(quán)密集型服務(wù)業(yè)就業(yè)環(huán)境有待改善等問題。

因此，在企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新遇到投資不足與市場失靈的困境時[1]，政府有必要通過制訂和實施糾正這種外部性的公共政策，通過政府資金支持、知識產(chǎn)權(quán)保護、采購及相關(guān)政策法規(guī)的調(diào)整等行為來影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的活動。隨著政府對技術(shù)創(chuàng)新扶持力度的加大，國內(nèi)外學(xué)者開始關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新效率問題。目前，關(guān)于政府科技激勵對技術(shù)創(chuàng)新的影響研究主要集中在如下兩個方面：

一是政府科技投入對技術(shù)創(chuàng)新的影響。現(xiàn)有的大量研究表明政府科技投入雖然在一定程度上激勵企業(yè)進行研發(fā)活動，促進技術(shù)創(chuàng)新，但同時會產(chǎn)生替代或擠出效應(yīng)[2-6]。Tommy把企業(yè)研發(fā)活動劃分為“遠離市場”和“貼近市場”兩類，利用挪威政府對企業(yè)創(chuàng)新活動調(diào)查數(shù)據(jù)的實證研究發(fā)現(xiàn)，政府對“遠離市場”的創(chuàng)新活動的補貼能促進企業(yè)研發(fā)投資的增加，而“貼近市場”的補貼則會減少企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的預(yù)算[7]。由于在研究對象、數(shù)據(jù)及方法方面的差異性，政府科技投入對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響的實證結(jié)果不盡一致。

二是政府政策法規(guī)的調(diào)整如稅收政策對技術(shù)創(chuàng)新的影響。Bygrave&Timmons的研究表明美國1980年前后投資所得稅稅率降低等系列政策法規(guī)的調(diào)整引起了創(chuàng)新資本量的迅速增加，但投資所得稅與創(chuàng)新資本總量并不存在顯著的相關(guān)關(guān)系[8]。朱平芳等(2003)[9]以上海市為例，研究發(fā)現(xiàn)政府的科技撥款資助和稅收減免對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有積極的效果。劉小元等(2013)[10]將政府行為置于市場分割的背景下，從技術(shù)創(chuàng)新資源配置與創(chuàng)新產(chǎn)出的雙重視角研究其對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，結(jié)果表明政府補貼與創(chuàng)業(yè)企業(yè)研發(fā)資金投入和研發(fā)人力資源投入呈正相關(guān)關(guān)系，適用所得稅稅率和實際所得稅稅率對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生負作用。

從政府行為看，上述影響技術(shù)創(chuàng)新的原因涉及政府在技術(shù)創(chuàng)新中的投入和產(chǎn)出兩個方面的科技激勵保障。那么，我國工業(yè)行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新究竟效率如何？對其效率如何進行測量？政府科技激勵對技術(shù)創(chuàng)新效率影響如何？由此，文章嘗試從政府科技資金投入和知識產(chǎn)權(quán)保護兩個角度來研究其對技術(shù)創(chuàng)新的影響。此外，綜觀現(xiàn)有文獻，筆者認為存在如下幾個方面的不足：首先，在研究技術(shù)創(chuàng)新效率時，已有的研究往往將政府科技激勵作為控制變量，作為解釋變量的研究較少，而在中國現(xiàn)行體制下，政府科技激勵對技術(shù)創(chuàng)新起到非常重要的作用，應(yīng)當(dāng)考慮其行為對技術(shù)創(chuàng)新帶來的影響，并將其作為一個重要的變量進行研究；其次，對政府科技激勵的研究大多僅集中在資金支持等單一方面，沒有從投入和產(chǎn)出角度來研究其對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響；再次，已有的研究主要集中在宏觀層面上的國家或地區(qū)政府科技激勵對技術(shù)創(chuàng)新的影響，對行業(yè)層面的研究并不多見；最后，大部分對于行業(yè)層面的技術(shù)創(chuàng)新多采用單一的變量來衡量，文章將技術(shù)創(chuàng)新過程視為一個生產(chǎn)過程，采用參數(shù)估計方法，從投入產(chǎn)出角度對技術(shù)創(chuàng)新效率進行測算。基于上述分析，文章根據(jù)1999-2011年中國37個工業(yè)行業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，首先基于SFA方法對技術(shù)創(chuàng)新效率進行測量，然后利用面板數(shù)據(jù)的系統(tǒng)廣義矩估計(SYS-GMM)，實證檢驗中國政府在技術(shù)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出方面的行為對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響，以期在已有研究基礎(chǔ)上有所補充。

二、模型與數(shù)據(jù)說明

1.基于SFA的技術(shù)創(chuàng)新效率測算模型

測量技術(shù)創(chuàng)新效率的方法通常有兩種：一種是非參數(shù)方法，最常見的是由Charnes等(1978)[11]提出的DEA方法，其最大的優(yōu)點在于不用事先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)，從而避免因錯誤的函數(shù)形式帶來的問題，但它不允許誤差的存在，同時對生產(chǎn)過程沒有任何描述。另一種是參數(shù)方法，最常見的是由Aigner等(1977)[12]提出的隨機前沿分析方法(SFA，Stochastic Frontier Approach)，可以預(yù)先設(shè)定一個生產(chǎn)函數(shù)，且考慮到該生產(chǎn)函數(shù)中的各個參數(shù)。參數(shù)方法的最大優(yōu)點是通過估計生產(chǎn)函數(shù)對個體的生產(chǎn)過程進行了描述，從而使對技術(shù)創(chuàng)新效率的估計得到控制，有利于每個企業(yè)的綜合績效指標進行考察和評價。文章是對不同工業(yè)行業(yè)在不同時期的技術(shù)創(chuàng)新效率的測算，因此存在顯著的差別，即隨機誤差項的影響較大，因此參數(shù)方法更適合我們的研究需要。文章依據(jù)Battese&Coelli(1995)[13]的基本原理，運用對數(shù)C-D（柯布-道格拉斯）生產(chǎn)函數(shù)對技術(shù)創(chuàng)新效率模型進行測定，其具體模型設(shè)定如下：

其中，公式(1)中Y為技術(shù)創(chuàng)新活動的產(chǎn)出變量，K為技術(shù)創(chuàng)新活動的資本投入變量，L為勞動投入變量；公式(2)表示樣本中第i個行業(yè)在第t時期內(nèi)的技術(shù)創(chuàng)新效率水平；公式(3)中Zit表示的是影響效率的因素，δ為各影響因素變量的參數(shù)，ωit是技術(shù)無效方程的隨機誤差項，服從正態(tài)分布Ν(0，δ2)；公式(4)中如果γ=0這一原假設(shè)被接受，則無須使用SFA技術(shù)來分析，直接采用OLS方法即可。

2.系統(tǒng)GMM(Generalzed Method of Moments)模型

為了進一步分析政府科技激勵對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響程度，文章采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型對兩者的關(guān)系進行實證檢驗。為解決內(nèi)生性問題，經(jīng)驗分析中使用GMM方法進行處理，先對估計方程進行一階差分以去掉固定效應(yīng)的影響，再用自變量的滯后變量作為差分變量的估計變量。Arellano&Bond(1991)[14]認為可以使用所有可能的滯后變量作為工具變量，進行差分GMM估計，但之后的研究認為，這種差分方法有可能存在弱工具變量的問題，尤其在小樣本的情況下更容易出現(xiàn)這一問題。因此，Blundell&Bond(1998)[15]將差分GMM與水平GMM結(jié)合在一起，提出了系統(tǒng)GMM估計，其優(yōu)點是可以提高估計的效率。因此，文章以系統(tǒng)GMM估計以下動態(tài)面板模型：

其中，下標i表示不同的工業(yè)行業(yè)，下標t表示年份。EFFi，t為上文得到的技術(shù)創(chuàng)新效率值，EFFi，t-1表示滯后一期的技術(shù)創(chuàng)新效率值，Goν表示政府資金支持，Z表示控制變量。

3.指標選取和數(shù)據(jù)來源

由于2013年《中國科技統(tǒng)計年鑒》工業(yè)行業(yè)分類方面與往年有所變動，為了保持數(shù)據(jù)的連續(xù)性和統(tǒng)一性，文章采用《中國科技統(tǒng)計年鑒》 （2012年）的工業(yè)行業(yè)分類標準，對37個行業(yè)進行面板數(shù)據(jù)分析。

（1）技術(shù)創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出變量

研究技術(shù)創(chuàng)新效率，主要是明確技術(shù)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出。對于技術(shù)創(chuàng)新投入包括研發(fā)資金投入和研發(fā)人員投入。文章選擇各工業(yè)行業(yè)大中型企業(yè)R&D投入金額作為研發(fā)資金投入的衡量指標。關(guān)于R&D的資本存量的計算，采用永續(xù)盤存法。確定1999年為基期，借鑒Griliches(1992)[16]的方法，以1999年當(dāng)年R&D投資流量除以折舊率和基期以后若干年的平均增長率作為1999年的R&D存量，即Ri1999=I1999/(δ+ζ)，其中I1999為某行業(yè)1999年大中型工業(yè)企業(yè)的R&D經(jīng)費支出，δ為折舊率，一般設(shè)定為10%，ζ為2000-2011年的平均增長率。基于此，再用永續(xù)盤存法進行計算，即第t年的R&D存量=第 t-1年的R&D存量×(1－10%)+第t年的R&D流量。關(guān)于研發(fā)人員投入，由于《中國科技統(tǒng)計年鑒》絕大多數(shù)年份并沒有公布R&D活動的人員投入，因此文章采用分行業(yè)大中型工業(yè)企業(yè)科技活動人員作為研發(fā)人員投入的衡量指標。關(guān)于創(chuàng)新產(chǎn)出，文章選擇新產(chǎn)品銷售收入。

（2）解釋變量

解釋變量包括政府科技激勵及其他6個控制變量。筆者將政府科技激勵從投入產(chǎn)出兩個方面考慮，分政府投入支持(GIF)和政府產(chǎn)出支持(GOP)。其中政府投入支持采用“大中型工業(yè)企業(yè)的科技活動經(jīng)費籌集額”中的“政府資金”代替。政府產(chǎn)出支持從知識產(chǎn)權(quán)保護的角度入手，選擇發(fā)明專利數(shù)除以專利申請數(shù)來衡量。

文章采用的6個控制變量分別為：

企業(yè)規(guī)模(Size)。采用大中型工業(yè)企業(yè)分行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值除以該行業(yè)大中型企業(yè)總數(shù)。

企業(yè)研發(fā)支持(EF)。采用企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新的資金投入。

行業(yè)競爭程度(Comp)。采用以下四個比重的算術(shù)平均值進行度量：大中型工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值的比重、大中型工業(yè)企業(yè)數(shù)占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)的比重、大中型工業(yè)企業(yè)資本總值占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總值的比重、大中型工業(yè)企業(yè)銷售收入占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)銷售收入的比重。

行業(yè)所有制結(jié)構(gòu)(State)。采用分行業(yè)國有及國有控股企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值占全部規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值比重進行衡量。

行業(yè)開放度(Open)。采用大中型工業(yè)企業(yè)科技活動經(jīng)費籌集中來自境外資金的比重進行衡量。

行業(yè)平均經(jīng)營績效(Cap)。采用分行業(yè)大中型工業(yè)企業(yè)的成本費用利潤率。

以上相關(guān)數(shù)據(jù)均來自《中國科技統(tǒng)計年鑒》(2000-2012)和《中國統(tǒng)計年鑒》(2000-2012)。

三、技術(shù)創(chuàng)新效率的測算結(jié)果

1.總體評價技術(shù)創(chuàng)新效率的表現(xiàn)

圖2 1999-2011年技術(shù)創(chuàng)新效率總體平均水平

文章運用Frontier(Version4.1)程序?qū)夹g(shù)創(chuàng)新效率進行了測定。圖2顯示了技術(shù)創(chuàng)新效率總體平均水平。可以看到，整體上技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)上升趨勢，2011年總體平均水平達到了0.528。但1999-2011年的行業(yè)總體平均水平偏低，僅為0.405。

2.分行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率

通過計算得到，37個行業(yè)的平均技術(shù)創(chuàng)新效率值，排名前十的行業(yè)分別為：皮革、毛皮、羽毛（絨）及其制造業(yè)，交通運輸設(shè)備制造業(yè)，通信設(shè)備、計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)，煙草制品業(yè)，家具制造業(yè)，紡織服裝、鞋、帽制造業(yè)，電氣機械及器材制造業(yè)，石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)，橡膠制品業(yè)，化學(xué)纖維制造業(yè)。

由相關(guān)數(shù)據(jù)可知，各個行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率差異較大。其中，制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率最高，采掘業(yè)次之，水電氣業(yè)最后。排名前19位的行業(yè)均達到了行業(yè)平均水平，其中皮革、毛皮、羽毛（絨）及其制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率最高，為0.885，在平均水平以下的有18個行業(yè)，其中水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)技術(shù)效率值最低，僅為0.006。壟斷行業(yè)如燃氣生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、電力、熱力、水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等，缺乏同行業(yè)競爭，技術(shù)創(chuàng)新效率較低。從2000-2012年的政府資金投向看，政府更愿意投向交通運輸設(shè)備制造業(yè)(22.5%)、通信設(shè)備、計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)(9.57%)、通用設(shè)備制造業(yè)(9.07%)、專用設(shè)備制造業(yè)(6.28%)、電氣機械及器材制造業(yè)(5.44%)、醫(yī)藥制造業(yè)(5.35%)等具有較強知識密度的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，相對來說，對傳統(tǒng)制造業(yè)的資金支持較少。結(jié)合技術(shù)創(chuàng)新下的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，政府科技投入具有一定的現(xiàn)實意義，具體來說，政府科技投入較高的行業(yè)，其技術(shù)創(chuàng)新效率也相對較高，如交通運輸設(shè)備制造業(yè)、通信設(shè)備、計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)、通用設(shè)備制造業(yè)、電器機械及器材制造業(yè)等，而醫(yī)藥制造業(yè)作為國家重要的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，雖然受到政府資金的大力支持，但其技術(shù)創(chuàng)新效率較差。

四、政府干預(yù)對技術(shù)創(chuàng)新的影響分析

對模型采用SYS-GMM來進行回歸，文章運用Stata12.0統(tǒng)計軟件得到表1的結(jié)果。通過Arellano-Bond檢驗即殘差序列相關(guān)性檢驗可以看到，擾動項的差分存在一階自相關(guān)，但不存在二階自相關(guān)，因此接受原假設(shè)“擾動項無自相關(guān)”，說明模型設(shè)定是合理的。Sargan檢驗顯示，在5%的顯著性水平上，p值=1＞0.05，因此無法決絕“所有工具變量均有效”的原假設(shè)，故所有工具變量均有效，不存在過度識別問題。從表1的分析結(jié)果看，我們認為：

表1 政府行為對技術(shù)創(chuàng)新效率影響的估計結(jié)果

第一，政府科技資金投入對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響為負。在模型中，政府資金支持在1%的顯著性水平下與技術(shù)創(chuàng)新負相關(guān)，說明中國的政府科技投入對技術(shù)創(chuàng)新效率產(chǎn)生了明顯的負面影響，或者說政府的科技投入并未發(fā)揮其應(yīng)有的作用，反而帶來技術(shù)創(chuàng)新效率的“損失”。其可能原因在于：一是政府在科技投入過程中可能進行一定的行政干預(yù)，對企業(yè)管理帶來一定束縛，嚴重影響了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活力，不利于技術(shù)創(chuàng)新效率的提高；二是短期內(nèi)政府資金的增加可能只是體現(xiàn)在研發(fā)人員工資的上漲，對研發(fā)活動本身的效率提升并沒有起到實質(zhì)性的作用，反而對企業(yè)的研發(fā)投入起到擠出效果；三是政府科技投入與企業(yè)目標函數(shù)不一致，政府干預(yù)往往具有鮮明的意愿特色，往往會投資在社會回報率高的項目，與企業(yè)短期目標相沖突；四是政府科技資金投入企業(yè)后，缺乏一定的資金監(jiān)管，企業(yè)在申請得到資助后，根據(jù)自身情況，有可能將資金投向非技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域，因而起不到其應(yīng)有的作用。

第二，從政府對科技產(chǎn)出方面的支持來看，政府在知識產(chǎn)權(quán)方面的保護對工業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響為正，但是不顯著。這表明知識產(chǎn)權(quán)作為保障和實現(xiàn)國家技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略的重要工具并沒有很好地發(fā)揮其應(yīng)有的支撐作用。這可能由于政府對知識產(chǎn)權(quán)保護的意識還比較薄弱，對知識產(chǎn)權(quán)產(chǎn)業(yè)化扶持力度還不夠，缺乏合理的考核指標和機理機制。

第三，在控制變量方面，除了國有企業(yè)占比為負相關(guān)，其他均為正向相關(guān)。

根據(jù)前文分析結(jié)果可以得出：

1.企業(yè)的規(guī)模對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響為正，并且顯著

這支持了眾多研究有關(guān)企業(yè)規(guī)模有利于技術(shù)創(chuàng)新效率提升的結(jié)論[17-20]。說明企業(yè)規(guī)模，其擁有的人力、物力和財力、信息技術(shù)更能得到保障，因此有利于技術(shù)創(chuàng)新效率的提高，但是從實證結(jié)果的系數(shù)來看，其對技術(shù)創(chuàng)新效率的促進效果并不十分明顯。

2.企業(yè)自身的科技投入有利于技術(shù)創(chuàng)新效率的顯著提升

企業(yè)作為技術(shù)創(chuàng)新的主體，正如圖1所示，其研發(fā)投入占主導(dǎo)作用。企業(yè)貼近市場，更能了解市場需要，能及時迅速捕捉信息，前瞻性地掌握市場需求，使R&D的研發(fā)活動更具有針對性。

3.行業(yè)競爭對技術(shù)創(chuàng)新效率為正向作用，并且顯著

這一結(jié)果驗證了Loury(1979)[21]、Lee&Wilde(1980)、Delbono& Denicolo(1991)等的分析，認為競爭促進企業(yè)創(chuàng)新的激勵，企業(yè)投資R&D的目的是為了第一個獲得創(chuàng)新。行業(yè)競爭迫使企業(yè)通過不斷的技術(shù)創(chuàng)新以提高企業(yè)競爭力，使自己處于領(lǐng)先地位。

4.從帶有政府干預(yù)色彩的國有企業(yè)占比來看，其對技術(shù)創(chuàng)新效率影響的系數(shù)顯著為負

這表明國有企業(yè)占比越高的行業(yè)，對技術(shù)創(chuàng)新效率越低。國有企業(yè)往往更容易獲得政府資助，掌握更多的資源和市場，占據(jù)中國工業(yè)技術(shù)資源分配的主導(dǎo)地位，即便如此，由于技術(shù)創(chuàng)新的激勵不足和存在激勵扭曲，國有企業(yè)盡管在研發(fā)支出上較高，但其技術(shù)創(chuàng)新效率反而不高。

5.來自境外的研發(fā)投資對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響為顯著正相關(guān)，并且促進作用非常明顯

一般而言，企業(yè)的開放度越大，表明其自身的管理機制越靈活，對外部創(chuàng)新知識與技術(shù)資源的吸引力越強，越有利于技術(shù)創(chuàng)新效率的提高。因此，引進境外研發(fā)投入，尤其是技術(shù)含量高的境外投資，對整個行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率具有積極作用。

6.行業(yè)平均經(jīng)營績效有利于提升技術(shù)創(chuàng)新效率，但是貢獻程度并不是很大（系數(shù)僅為0.001）

企業(yè)的經(jīng)營績效越高，代表其綜合的經(jīng)營效益越高，就越有承擔(dān)技術(shù)創(chuàng)新活動開展的能力，也就越有利于技術(shù)創(chuàng)新效率的提升。

五、結(jié)論與啟示

筆者選取我國37個工業(yè)行業(yè)1999-2011年的面板數(shù)據(jù)，首先采用參數(shù)估計法SAF對各個行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率進行測量，然后采用SYS-GMM方法對政府科技激勵對技術(shù)創(chuàng)新效率影響進行了實證檢驗。筆者打破了傳統(tǒng)的單一用資金投入來衡量政府科技激勵，而是將政府科技激勵分為投入支持和產(chǎn)出支持兩個方面。

首先，技術(shù)創(chuàng)新效率的測算結(jié)果表明中國工業(yè)行業(yè)整體技術(shù)創(chuàng)新效率不高，其提升空間比較大。其中，制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率最高，采掘業(yè)次之，水電氣業(yè)最后。政府投資支持力度并不是很大的傳統(tǒng)勞動密集型制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率仍然較高，而壟斷行業(yè)如燃氣生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、電力、熱力、水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等的技術(shù)創(chuàng)新效率較低。

其次，從政府對技術(shù)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出的支持來看，政府的直接資金支持反而帶來了技術(shù)創(chuàng)新效率的“損失”。因此，政府要加強“頂層設(shè)計”和“統(tǒng)一規(guī)劃”，在科技激勵政策方面應(yīng)該注意把握住方式和方向，應(yīng)該多集中投資于那些與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動相關(guān)的行業(yè)領(lǐng)域。政府對知識產(chǎn)權(quán)的保護雖然有正向影響卻不顯著，沒有發(fā)揮其應(yīng)有的貢獻。技術(shù)創(chuàng)新具有公共產(chǎn)品的屬性，若不加保護將會被無償使用，從而影響企業(yè)再創(chuàng)新的熱情和動力。因此，要充分認識知識產(chǎn)權(quán)保護對技術(shù)創(chuàng)新提高的重要意義，通過確立和完善知識產(chǎn)權(quán)的相關(guān)政策法規(guī)，加強專利管理，以保護企業(yè)創(chuàng)新者的利益和積極性。從政府干預(yù)的另一個間接渠道，即國有企業(yè)占比來看，并不利于技術(shù)創(chuàng)新效率的提升。

最后，除了政府因素外，技術(shù)創(chuàng)新效率還受到企業(yè)規(guī)模、企業(yè)自身研發(fā)支持、行業(yè)競爭程度、境外研發(fā)投入及企業(yè)自身業(yè)績的影響。研究表明，上述幾個因素均在一定程度上促進技術(shù)創(chuàng)新效率的提高，其中行業(yè)競爭和境外研發(fā)投入促進效果最為明顯。

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（責(zé)任編輯：FZF）

Government Incentives of S&T and the Technological Innovation Efficiency——Based on SYS-GMM Estimate

ZHENG Qiong-jie
（Business School of Hohai University，Nanjing Jiangsu 210018，China）

Based on Chinese 37 industries data from year 1999 to 2011，this paper firstly uses the Stochastic Frontier Approach (SFA)to measure the technological innovation efficiency，then from government input and output behavior，we take SYS-GMM to study the relationship between government incentives of S&T(Science and Technology)and technological innovation efficiency.The results show that the average technological innovation efficiency is low.Meantime，the government funds on R&D behavior has significant negative effect on the efficiency of technological innovation，and the intellectual property right protection of government output behavior has insignificant positive effect on the efficiency of technological innovation.Besides，other factors of enterprise scale，self-raised funds by enterprise，industry ownership structure，the foreign capital of industries and enterprise performance are also taken into account.

Government incentives of science and technology；Technological innovation；SYS-GMM

F273.1

A

1004-292X（2014）09-0032-05

2014-05-17

國家社會科學(xué)基金項目（11BGL103）。

鄭瓊潔（1986-），女，浙江溫州人，博士研究生，研究方向：城市與區(qū)域經(jīng)濟。