2000年以來中國政府投入對企業創新的引致效應

張禮國，郭 蓉，姚王信

(1.安徽工商職業學院教務處，安徽 合肥 231131；2.安徽大學商學院，安徽 合肥 230601)

2000年以來中國政府投入對企業創新的引致效應

張禮國1，郭 蓉2，姚王信2

(1.安徽工商職業學院教務處，安徽 合肥 231131；2.安徽大學商學院，安徽 合肥 230601)

本文對“十五”計劃以來兩個時段的科技統計數據進行分析，考慮政府對企業投入(GTC)、對大學投入(GTU)、對研究機構投入(GTI)三種情形，分別考查其對企業創新效應的影響，發現在時段1政府投入對企業創新的引導效應遠遠高于其對大學和研究機構的效應，而在時段2則表現為激勵效應。該結論為“十三五”期間我國科技投入政策的調整提供了有意義的經驗證據。

政府研發投入；科技創新；引致效應；擠出效應

1 文獻回顧與研究假設的提出

影響企業研發投入的因素很復雜，本文聚焦于政府的作用。政府對企業科研創新活動的直接投入，能夠引導企業重視研發投入，產生“引致效應”、“激勵效應”。政府投入也有可能使資本市場中原本打算投入到科研創新的資源退出創新活動，產生“替代效應”、“擠出效應”。政府還通過法律制度和公共政策，引導、穩定、促進和保障了企業尤其是中小企業的科研創新投入[1]。

1.1 引致效應

引致效應理論致力于驗證政府投入與企業自主投入之間的正相關關系，政府投入越多，企業自主投入也越多。政府投入能改變企業自主投入固有的融資約束，從而增加創新的廣度和深度。

運用1991—2005年的數據和三個不同的模型(政府投入對企業投入效應分析模型、創新函數模型和經濟增長模型)、以績效為主要考察工具的一項研究，發現政府科技投入遵循“政府研發投入-企業研發投入-技術進步-經濟增長”的傳導路徑[2]。一項針對不同受益主體的研究，對湖北省財政投入的觸發效應進行了測算和比較，認為政府應減少對獨立研發機構和科研機構(因其享受不到研發成果應用帶來的好處，效率低下)的投入比例，增加對企業(直接面對消費者，了解市場需求，增加社會效益)的投資比例[3]。使用廣東省數據的另一項研究，也證明了政府對企業的研發投入產生比較強的誘導效應[4]。

可見，現有研究成果認為政府投入具有引致作用。由于企業是市場中最活躍的主體，而大學和科研機構的公共屬性決定其不是典型的市場主體，政府投入的引致效應在這三個對象之間是有差異的。因而提出假設1：政府投入對企業創新的引致效應，在早期強于對大學和科研機構的引致效應。

1.2 擠出效應

擠出效應理論更關注政府投入對市場資本投入的替代甚至驅逐作用。利用1991—2004的統計數據的一項分析認為：政府對科研機構的資助對企業研發支出具有較強的促進作用(彈性系數為 1.007)，同時也發現，政府對企業研發進行直接資助和向大學提供研發資助會對企業研發支出產生擠出效應(相應的彈性系數分別為-0.043和- 0.132)[5]。這項研究還認為政府對研發的間接資助(資助科研機構)要比直接資助企業更有效。

可見，引致效應并非政府投入的直接目的。為避免過強的擠出效應，政府投入應適度，以利于充分發揮市場的作用。據此提出假設2：考察期越長，政府投入對企業創新的擠出效應就越弱，源自市場動力的激勵效應就越強。

1.3 引致效應的影響因素

(1)投入規模。政府投入規模很大程度上決定了引導效應的強弱。由于企業研發資金存在融資約束，政府投入正好彌合了全社會所需要的最佳研發投入水平與企業的實際投入能力之間的差額部分。政府投入規模的引導效應還會受一國的發展水平或階段、政府對金融工具的運用、區域金融發展水平、企業的相關能力、研發項目的特征、政府補貼的總額、政府補貼資金的來源渠道，甚至人口、歷史、滯后期、企業的流動性與財務能力等諸多因素的影響[6]。在本文中，投入規模由GTC等三個變量組成。

(2)政策工具。政府支持科技、引導企業創新的政策工具多樣化。在中國，政府科技投入的直接方式有財政撥款、科技合同和合作協議，以及獎勵、貼息、財政補貼等，間接方式有稅收減免、政策性貸款等。同時，通過政府采購能調節對創新成果的需求。針對OECD組織17個成員國的一項研究發現，政府直接短期投入對企業創新的引導作用為1美元帶動1.7美元的企業研發投資；稅收政策對企業創新也有顯著的影響。本文通過考察CF和CI的效應差異對政策工具進行分析。

(3)政策穩定性。政府投入的穩定性也影響引導效應，不穩定的科技政策會影響企業的預期，使其創新投入趨于謹慎，從而降低了引致效應。例如，通過觀察OECD中的美國、歐洲和日本的21世紀頭十年的生產率增長指標，經濟放緩的特征非常顯著。在所有相關的解釋中，創新明顯放緩是最有可能的原因。而創新放緩的主要原因是金融危機導致OECD成員國政府科技投入的持續性不夠，投入難以恢復到20世紀末的水平[7]。本文通過考察時段差異來分析政策穩定性。

這樣，通過考察投入規模、政策工具和政策穩定性對CF和CI的影響情況，就能夠發現政府投入的引致效應是否具有一貫性。據此提出假設3：政府投入的引致效應隨時間而遞減，在前期通常大于擠出效應，在后期更多地表現為激勵效應。

隨著中國總體研發規模的擴大，企業投入的數量問題已逐漸為結構等質量問題所取代[8]。政府的企業研發投入政策也應及時調整，政策變更的前提是對當前政府投入的實際作用(擠出、替代還是激勵[9])有正確的認識。本文的研究將有助于考察政府投入的實際作用，為相關的政策調整提供經驗證據。

2 實證研究

2.1 數據來源

基礎數據來自中國科學技術發展戰略研究院2000—2012年(實際年份)的《中國科技統計》(大中型企業數據)。考慮到2009年起統計口徑的變化和本文分時段考察的需要，將研究期間分為兩段(時段1對應2000—2008年，時段2對應2009—2012年)，正好涵蓋了十五科技規劃以來的期間。數據的處理主要使用EViews7.2。

2.2 指標選取

選用企業研發經費總額、企業投入研發經費、政府對企業直接資助、政府對大學資助、政府對研發機構資助五個核心指標。同時為了保證時間序列數據具有平穩性，引入了五個核心指標所對應的增長率變量。各變量的定義見表1。

2.3 評價模型構建

如果CF等五個核心指標的數據自身是平穩的，將CF和CI作為因變量、GTC、GTU和GTI作為自變量，直接運用回歸模型就能夠觀察政府投入對企業創新的引導效應。如果前述數據是非平穩的，則要檢驗各變量的增長率的序列是否平穩；若平穩，則建立關于CF和CI作為因變量、GTC、GTU和GTI作為自變量的相應增長率的回歸模型：

RCFit=β0+β1RGTCit+β2RGTUit+β3RGTIit+εit

(1)

RCIit=β0+β1RGTCit+β2RGTUit+β3RGTIit+εit

(2)

其中，i=1，2，…,N;t=1，2，…,T。

增長率(r)的計算公式為：

(3)

x表示五個核心變量中的某個變量的相應時間序列的實際值。2000年和2009年這兩年當年的r值無法計算，因此兩個時段的實際研究期間均減少了一年。這樣，各增長率樣本數據的時間起點正好是十五計劃的起點(即2001年)。

2.4 實證結果與分析

(1)數據平穩性檢驗。由于時段2的增長率數據數量較小、不足以做序列平穩性檢驗，可以對時段1的數據進行檢驗，并據以估計時段2的增長率的平穩性，檢驗結果如表2所示。

(2)描述性統計。表3給出了31個(考慮到西藏的數據有缺失，時段1為30個)省級區域的各增長率指標的基本統計數據。從均值指標來看，RCF、RCI和RGTC的增速顯著提高，而RGTU和RGTI的增速下降，這與我國政府投入的實際情況是吻合的。

表1 變量定義

表2 各變量的單位根檢驗

(3)回歸結果。公式(1)和公式(2)的模型估計結果如表4所示。時段2的觀測值較少，DW值偏高，模型擬合欠佳。R方為負，說明面板數據中存在異常值(但并不影響本文的研究目標，故可忽略；通常，應采取剔除異常值的方法進行調整)。總體而言，時段1的模型擬合得較好。

(4)結果分析。首先，比較時段1的RCF的截面系數，RGTC明顯高于RGTU和RGTI，其顯著性也優于后兩者，即政府投入對企業研發的引致效應大于對后兩者的效應，假設1因而成立。

表3 描述性統計

其次，觀察時段2的截面RCF，RGTC的系數遠遠小于時段1，而且RGTU和RGTI的系數明顯高于RGTC，其中RGTU的顯著性還優于RGTC，說明政府投入的引致效應隨時間迅速遞減，但并未同等轉化為擠出效應(政府轉向投入大學和科研機構)。在企業研發投入規模增加的事實下，政府投入的重要性降低，說明企業自主投入的比重增加，企業研發的動力不再是政府投入的引導，而是市場激勵機制。因此從兩時段考察，假設2也是成立的。

最后，綜合觀察兩個時段的兩個截面，RGTC的系數均在時段2變小、甚至變得不相關，可見政府投入的引致效應遞減；通過考察RCF和RCI兩個截面RGTC的系數差異，說明企業研發經費總額的增加快于企業自主籌集經費的增加，而且該差異在兩個時段之間有縮小的趨勢，可見引致效應至少不小于擠出效應；假設2表明在時段2激勵效應很明顯。因此，假設3也是成立的。

3 研究結論與政策啟示

3.1 主要結論

(1)政府對企業直接投入的影響迅速降低，而間接投入的影響增強。該結論說明在兩個時段中，政府投入的實施方式可能發生了重大的轉變，控制政府投入的規模有助于在擠出效應和引致效應之間做出權衡。

表4 政府投入對企業投入的影響效應

注：*、**、***分別為回歸結果在10%、5%和1%的置信水平下顯著。

(2)政府對研究機構的投入對企業研發經費籌集的影響變得不顯著，政府對企業的投入對企業自我研發投入的影響也變得不顯著。該結論說明，由于政府投入方式的變化，政府對企業的直接投入對企業的研發投入沒有明顯的擠出效應或引致效應，政府尚存在增加研發投入的政策空間。

(3)企業籌集研發經費與內部研發投入的影響因素及影響程度是動態變化的。該結論說明，政府應主動遵循科技投入規律，適時調整研發投入的方式，以更好地在社會所需要的研發水平、企業的研發投入激勵水平和政府補貼的水平之間做出動態的決策，發揮最佳的引致效應或激勵效應。

3.2 政策啟示

(1)正確發揮政府投入在企業研發活動中的引致作用。根據政府投入的引致效應遞減的結論，應適當降低政府直接投入的比重，重點發揮激勵效應。“十三五”科技規劃應更重視市場機制，充分調動企業自身的積極性，政府不應再過度投入。

(2)改進政府投入的方式。由于不同時段引致效應、擠出效應和激勵效應的強度不同，各種效應在企業、大學和科研機構之間的效果也不同，因此有必要改變政府直接補貼企業的做法，更多地利用市場決定資源分配的機制，利用金融市場、技術市場和產品市場等對研發的需要，引導政府投入的分配。在必須由政府直接分配的領域(如國防研發經費的投入)，也要適度引入競爭機制，提高投入的效率。

(3)進一步優化政府投入的結構。在企業、大學和研究機構之間，在基礎研究、應用研究和試驗研究之間，政府應做出合理的權衡，分配好公共研發經費。根據已驗證的假設1得出的相關結論，“十三五”期間應增加對大學研發經費的直接投入和對研究機構的基礎研究領域的直接投入，適度降低對企業的直接投入，以增加對企業研發活動的間接投入。

(4)強化政府投入的效率管理。借鑒英國等國家的經驗，“十三五”科技規劃應在做好一些基礎工作(提高政府預算撥款的及時性的同時，加強對預算執行效率的審查)的同時，更具效率觀。公共研發經費分配的決策者和監督者應具有宏觀視野，充分考慮到公共資助的研發活動對私人部門的溢出效應，通過引導企業的創新活動，實現市場部門的全要素生產率的提高[10]。

[1]費艷穎,王越,劉琳琳.以法律促進科技創新:美國的經驗及啟示[J].東北大學學報(社會科學版),2013,(3):299-303.

[2]劉鳳朝,孫玉濤.基于過程的政府研發投入績效分析[J].研究與發展管理,2008,(5):90-95.

[3]王煒,彭華濤.湖北省財政科技投入的觸發效應測算[J].科技進步與對策,2010,(10):84-87.

[4]張日新，江偉欽.政府促進對企業研發投入的影響:廣東個案[J].改革,2009,(7):120-124.

[5]楊洵,師萍.中國政府科技投入對企業研發支出的影響[J].云南社會科學,2006,(1):62-65.

[7]Julien Dupont，Dominique Guellec，Joaquim Oliveira Martins.OECD Productivity Growth in the 2000s:a Descriptive Analysis of the Impact of Sectoral Effects and Innovation[J].OECD Journal:Economic Studies,2011,(1):1-23.

[8]玄兆輝，呂永波.中國企業研發投入現狀與問題研究[J].中國科技論壇，2013，(6)：5-10.

[8]呂久琴，郁丹丹.政府科研創新補助與企業研發投入:擠出、替代還是激勵[J].中國科技論壇，2011，(8)：21-28.

[10]Haskel Jonathan,Wallis Gavin.Public Support for Innovation,Intangible Investment and Productivity Growth in the UK Market Sector[J].Economics Letters,2013,119(2)：195-198.

(責任編輯 劉傳忠)

Study on Causing Effects to Enterprise Innovation Led by Public R&D Input Based on the Analysis of Science and Technology Statistics since 2000

Zhang Liguo1,Guo Rong2,Yao Wangxin2

(1.Office of Academic Affairs,Anhui Vocational College of Business,Hefei 231131,China;2.School of Business,AnHui University,Hefei 230601,China)

This paper made a analysis on science and technology statistics since 2000.Based on three kinds of situations which were GTC,GTU and GTI,it tested their impacts on enterprise innovation effect respectively.We found that causing effects to enterprise innovation led by public input were much higher than to universities and research institutions during period 1,while causing effects turn into incentive effects during period 2.These conclusions afford significant empirical evident for adjustment of public input policy for the 13thFive-Year Plan.

Public R&D input;Science innovation;Causing effects;Crowding out effect

國家自然科學基金項目“差錯管理氛圍對創新行為的跨層次影響：基于創新型企業及其研發人員的實證研究”(71372183),安徽省軟科學項目“安徽新型工業化與新型城鎮化互動關系及協調發展研究”(12020503044),安徽省高校人文社會科學重點研究項目“我省工業化城鎮化‘雙輪驅動’研究”(SK2012A022),安徽大學“校學術與技術帶頭人引進工程”項目(02303203)，安徽省高職高專專業帶頭人培養資助項目(2013GZGZ55)。

2014-09-18

張禮國(1972-)，男，安徽潛山人，安徽工商職業學院教務處處長、副教授；研究方向：企業管理。

G322；F270

A