政府資助對企業R&D投入的影響——來自我國大中型工業企業的證據

郭迎鋒，顧煒宇，烏天玥，王立勇

(1.中國人民大學　馬克思主義學院，北京，100187；2.中央財經大學　經濟學院，北京　100081；

3.華盛頓大學　數學系，美國　西雅圖　98105；4.中央財經大學　統計與數學學院，北京　100081)

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政府資助對企業R&D投入的影響
——來自我國大中型工業企業的證據

郭迎鋒1，顧煒宇2，烏天玥3，王立勇4

(1.中國人民大學馬克思主義學院，北京，100187；2.中央財經大學經濟學院，北京100081；

3.華盛頓大學數學系，美國西雅圖98105；4.中央財經大學統計與數學學院，北京100081)

摘要：本文旨在分析政府資助對企業R&D投入的影響效果及其影響因素。利用我國大中型工業企業省際面板數據發現，政府資助效果受到工業化階段和資助對象選擇的影響而顯著不同。政府對企業的R&D資助會對企業自身R&D投入形成杠桿效應，且該效應隨著工業化進程而不斷增強；政府對科研機構的R&D經費資助對企業R&D投入有擠出效應，政府對高等院校的R&D資助對企業R&D投入有杠桿效應；總體上，目前政府資助效果仍表現為杠桿效應，但這一效果由于政府偏好資助科研機構而大幅減弱；中國政府對企業直接資助率較低，未能有效發揮政府資助效果；金融約束和資金可得性是影響企業R&D投入的重要因素。

關鍵詞：政府資助；企業R&D投入；效果；影響因素

一、問題提出

我國經濟增長方式當前正處在從要素驅動向創新驅動的轉型過程中，十八屆五中全會通過的《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》中，創新已經被明確為國家發展全局的核心[1]。而且，針對當前我國的供給側改革，R&D投入取得突破成為其中的關鍵。由于企業R&D投入在我國R&D經費投入中已經占據主體地位，企業R&D投入就成為其中關鍵中的關鍵。但R&D活動有較強的正外部性特征，在處理R&D的投入過程中需要正確處理好政府與市場的關系，因此，在中央全面深化改革領導小組批準實施的《深化科技體制改革實施方案》中提出了三個方面17條政策措施，強調通過健全技術創新的市場導向機制和政府引導機制，加強產學研協同創新，引導各類創新要素向企業集聚，以提高企業在技術創新決策、研發投入、科研組織和成果轉化等方面的主體地位與作用[2]。

但當前我國的R&D投入與支出上還存在一些問題。第一，與國際上研發大國的差距明顯。雖然我國的研發強度(研發投入與GDP比值)從2003的1.13%增加到2014年的2.05%*數據來源：2004-2015年的《中國科技統計年鑒》。下文中如無特別說明，具體數據均來源于《中國科技統計年鑒》。，但在世界各國2012年研發強度上排名上中國僅列第25位，美國在2012年達到了2.81%，德國、日本、韓國和以色列在2013年分別達到了2.85%、3.47%、4.14%和4.21%*數據來源：世界銀行數據庫http://data.worldbank.org.cn/indicator/GB.XPD.RSDV.GD.ZS/countries/1W?display=default。。從企業R&D投入來看，我國大中型工業企業的R&D投入僅占到主營業務收入的0.71%，與發達國家的2.5%-4%水平差距明顯(陳建輝，2014)[3]。第二，我國R&D資金來源結構需要進一步探討。我國當前處于工業化發展的第二階段，依據國際經驗，此階段的R&D投入的主要特征是政府主導型或政府企業雙主型(陳實、章文娟，2013)[4]，但從2007年起我國企業的R&D投入占比已經超過了70%占據主導的現狀與這一背景相悖，而相悖是否意味著不合理，需要分析。第三，我國政府R&D資助的支出結構需要分析討論。目前政府R&D經費資助主要投向科研機構與高等學校，2003-2014年間，科研機構和高等學校的政府R&D經費資助平均占比分別為61.26%和20.62%，而企業僅獲得14.76%的資助。這一資助結構是否合理，且政府R&D資助對象的選擇對資助效果是否有影響，需要進一步分析。

2014年我國大中型工業企業R&D經費投入占企業R&D經費投入總額的比例達到了92%，因此本文在研究中主要以大中型工業企業面板數據為樣本，從橫縱兩個維度，即依據工業化階段和資助對象的不同對政府資助的效果予以分析。前者主要基于地區發展的工業化程度的不同進行分析，后者主要從工業企業、科研機構和高等學校的資助結構進行分析。本文采用中國大中型工業企業的省際面板數據*一方面，大中型企業的證據爭論相對較大(Lach,2002；Gerhard et al.,2004)，提供新的經驗證據更有意義。另一方面，采用省際面板數據，能夠考慮到二者關系的地區異質性與差異性。事實證明，這一考慮是重要的，因為中國地域比較廣闊，各個地區經濟科技發展環境存在較大差異。而且能夠提高模型自由度，保證研究結果的穩健性。，主要數據來源是2004-2015年《中國科技統計年鑒》和《中國統計年鑒》，研究政府資助對促進企業R&D投入的效果及其因素。從數據和理論分析中，本文發現工業化發展階段對政府資助效果有重要影響，在不同工業化階段，企業對政府資助的反應程度有顯著差異，而且許多企業特征或行業特征與工業化發展階段密切相關，這些皆為政府資助效果的重要影響因素。

二、理論分析與研究假說

(一)文獻分析

諸多的研究表明，企業R&D活動對提高創新、技術進步、生產率和經濟增長等具有重要作用(Guellec和Van Pottelsberghe de la Potterie，2003)[5]。但由于R&D活動的“(準)公共物品”屬性和較強的正外部性以及市場失靈的存在，單純的企業自發R&D投入難以達到社會最優水平(Klette和Moen，2012)[6]，政府的激勵和引導成為必須。對于政府R&D資助效果一般有三種研究方向：一是政府資助對企業R&D投入效果的總體評價。形成的結論有杠桿效應*杠桿效應是指政府資助的增加會引起企業自身R&D經費投入的增加。(Toole，Turvey和Turve,2009[7]；Coccia，2011[8]；白俊紅和李婧，2011[9])或擠出效應*擠出效應是指政府資助的增加會導致企業自身R&D經費投入的減少。(肖丁丁等，2013[10])。二是針對政府R&D的不同資助方式的效果評價，就直接資助(財政撥款等)和間接資助(利息補貼和稅收返還)兩種方式進行比較。現有的研究成果均表明了政府間接資助對企業R&D投入有正向激勵作用，但對直接資助方式的研究得到的結論有不一致。劉振(2009)[11]、張小紅和逯宇鐸(2014)[12]的研究結論為正向激勵，但朱云歡和張明喜(2010)[13]、梁彤纓等(2012)[14]、孟貴珍(2015)[15]認為政府對企業R&D直接資助效果不顯著或者間接方式比直接方式更有效。基于此本文對政府直接資助方式的探討更有意義。三是針對不同對象(企業規模、行業屬性和企業產權結構)的資助效果的評價。本文R&D數據分析主要著眼于大中型企業，因此關于企業規模大小對政府R&D資助的效果評價更為重要，在小規模企業和大中型企業的R&D投入受國家資助的影響效果比較上，比較一致意見的是小規模企業的R&D投入的杠桿作用更為顯著(Lach，2002[16]；Gerhard等，2004[17]；孟貴珍，2015[15])，但也有部分學者，如Lee(2011)[18]、白俊紅和李婧(2011)[9]認為企業規模不構成政府R&D資助效果的影響因素。總結而言，從本文的研究視角來看，著眼于兩點：一是政府對企業R&D資助的直接方式，二是政府對大中型企業的R&D資助，這兩點當前所引起的廣泛爭議凸顯了本文的研究意義。

同時，這三種研究方向有兩個問題沒有解決或沒有深入探討，一是企業R&D投入受政府資助的關系機理上較少考慮政府資助對高等學校和科研機構的支出影響，只有師萍等(2007)[19]有所涉及；二是未考慮杠桿和擠出兩種效應針對不同的發展階段的企業情況，無法告訴我們隨著經濟發展，政府是否還應加大投入。因此，本文集中于這兩方面的問題進行討論，并直接聚焦于政府直接資助對企業的R&D投入影響上，忽略基本沒有爭議的間接資助方式的影響效果。

(二)數據分析

圖1顯示了中國歷年R&D投入資金來源情況，右側坐標表示企業資金、政府資金來源，左側坐標表示國外資金、其他資金來源。可以看出，企業R&D投入和政府R&D資助占資金總量的絕大部分。另外，R&D投入總額在2003-2014年期間增長了7.45倍，平均增速為21.52%，政府R&D投入在2003年為460億元，而2014年則達到2636.08億元，平均增速為17.35%。企業R&D投入在2003年為925.4億元，而2010年則提高到9816.51億元，平均增速為24.15%。從占比情況看，政府R&D資助占比從2003年29.92%下降到2014年的20.25%；企業R&D投入占比則從2003年60.11%上升到2014年的75.52%。企業R&D投入與政府R&D資助相比，增長速度前者快于后者，在占比上前者上升后者下降，是否說明后者對前者有推動作用？有待于后文中進行驗證與說明。從中國政府R&D資助的資金支出結構變化上看，中國的政府R&D資助的支出總體上以研究與開發機構為主，高等學校次之，企業比重最低，2003-2014年期間其平均占比分別為：61.26%、20.62%和14.76%。但從各結構占比的歷年增長情況看，研究與開發機構所占比例基本呈降低走勢(從2003年的69.54%下降至59.98%)，而企業所占比例呈增長態勢(從2003年的10.27%上升到16.02%)，高等學校占比基本保持不變(2003-2014年在[19.04%,21.54%]區間內波動)。

上述數據變化可以分析出兩種趨勢：一是R&D總額中政府資助的占比下降而企業投入占比上升，二是在政府資助對象的中研究機構占比下降而企業占比提升，這兩種趨勢發生的背景是我國正處在工業發展的第二階段且逐步向縱深發展，同時伴隨著經濟結構上供給與需求不平衡矛盾凸顯，需求結構變化提出了對供給側結構性變化的要求。從這兩種趨勢出發，需要分析政府資助對企業R&D投入的影響效果。圖2的散點圖反映政府資助與大中型工業企業R&D投入之間的關系，其中，縱軸表示大中型工業企業自身的R&D經費投入，橫軸表示政府對大中型工業企業的直接R&D經費資助，圖中直線為兩條模擬線。如圖2所示，企業自身的R&D投入與政府對企業的R&D經費資助之間呈現出顯著的正相關關系，說明政府對企業的R&D經費資助會促進企業自身R&D投入的提高。從圖中散點分布還可看出，企業自身R&D投入數據與政府對企業的R&D經費資助數據大致分布在兩條不同斜率的模擬線附近，落在下方直線附近的數據主要來自工業化發展較為落后的省份，而位于上方直線附近的數據主要來自工業化進程較快或工業化較發達的省市，表明工業化發展階段對政府R&D經費資助影響企業自身R&D經費投入的強度有顯著影響。

(三)研究假說

本文的研究聚焦于政府資助對企業R&D的影響效果，從時間維度上引入了工業化發展階段的路徑依賴對我國不同地區工業企業的政府R&D資助效果進行分析，從結構層次上引入了大中型工業企業、科研機構和高等學校三個不同資助層級進行討論。分別提出兩個研究假說：

H1：隨著工業化程度的提高，政府對企業的R&D資助會對企業R&D投入產生正向效果，且這一效果將變得愈發顯著。

圖1　中國R&D經費投入資金來源結構變化態勢(單位：億元)資料來源：數據來源于《中國科技統計年鑒》(2004-2015年)。

圖2　企業R&D投入與政府資助之間的散點圖(單位：萬元)資料來源：數據來源于《中國科技統計年鑒》(2004-2015年)。

第一個理論假說的背景是工業化發展，基于當前我國處于工業化發展的第二階段的基本判斷。但政府R&D資助占比常年低于30%的現狀與這一理論的特征(R&D投入的主要特征是政府主導型或政府企業雙主型)相矛盾，且上述趨勢一表明政府R&D資助占比在逐年下降，政府R&D資助的杠桿效應成為解決這一矛盾的有效辦法。隨著工業化發展階段的推進，政府R&D資助的杠桿作用是在競爭效應、預期效應、創新環境改善效應、風險分擔效應的綜合作用下形成的。而且，按照國際R&D活動的統計規律，隨著工業化發展階段和經濟發展水平的提升，政府R&D經費投入與企業R&D經費投入比例會不斷發生變化，政府R&D投入比例會逐漸下降，企業R&D投入成為主體(David等，2000)[20]。因此上述幾種效應的結果就是企業技術創新意識不斷增強，R&D活動日益頻繁，R&D人員供給彈性不斷提高，R&D活動的邊際預期收益率曲線的彈性變大，這都將提高政府資助的杠桿效應。

p：政府對高等院校的R&D資助會有利于企業增加R&D投入，而對科研機構的R&D資助會對企業R&D投入造成不利影響。

第二個理論假說的背景是科研機構、高等學校和企業在R&D投入上的不同角色定位。一般而言，高等學校和科研機構以基礎研究和應用研究為主，但高等學校更側重基礎研究，科研結構更側重應用研究，企業以試驗發展為主，但隨著企業R&D投入的增加會向上游延伸至應用研究。在相互關系上，企業與高等院校處于創新體系的兩端，二者在知識生產、應用過程中具有明顯的上下游關系和互補關系(Van Pottelsberghe de la Potterie,2008)[21]，而科研機構介于二者之間，隨著高等學校R&D向下游擴展和企業R&D活動向上游延伸，科研機構與高等院校、企業之間均存在一定程度的替代關系(趙付民等,2006)[22]。但從實際情況來看，2014年的統計數據顯示科研機構以試驗發展為主，在基礎研究、應用研究和試驗發展的投入比例上分別為：13.44%、28.70%和57.86%，高等學校(三者比例為：36.59%、53.04%和10.37%)和企業(0.10%、3.13%、96.77%)的研發的投入基本與其定位基本符合*數據來源：依據2004-2015年的中國科技統計年鑒分析得出。。科研機構的這種實際投入比例與企業的R&D投入會形成重疊并形成競爭關系。政府R&D資助更多的投向科研機構，意味著企業R&D來源和投入的減少，如果H1成立，在杠桿效應的作用下政府R&D資助的機會成本會擴大。就高等學校所側重的基礎研究和應用研究而言，能為企業R&D活動提供更多的新知識、新構思；同時，為了促進基礎研究成果與現實生產力的對接，企業從自身需要出發愿意與高等院校等進行產學研合作，增加應用性較強的科技成果研發，以及中試、大試等環節的投入，從而提高R&D經費投入水平。根據“三螺旋理論”，政府對高等院校的R&D資助會對高等院校技術轉移產生影響，會導致大學技術轉移活動的增加。O’Shea 等(2005)[23]發現，美國、加拿大等政府對高等院校的R&D資助會明顯促進知識轉移、技術轉移活動的增加，推進高等院校——企業之間的有效互動。歐盟國家的一些實際經驗也驗證了這一點。Van Pottelsberghe de la Potterie(2008)[21]研究表明，政府對高等院校的R&D經費資助會促進企業R&D投入的增加。

三、模型框架、指標與數據描述

(一)模型框架

本文借鑒Guellec和Van Pottelsberghe de la Potterie(2003)[5]，建立模型如下：

Yit=β0+β1·Xit+β2·Xit2+γ·Zit+αi+μit

(1)

其中，Yit表示省份i在t年度的企業R&D投入規模，β0是常數項，Xit表示省份i在t年度政府對企業的直接R&D資助額。為了反映政府對企業的R&D資助與企業自身R&D投入之間可能存在的非線性關系，模型中加入了政府對企業R&D資助的平方項。如果β2顯著為正或顯著為負，表示政府對企業的R&D資助與企業自身的R&D投入存在“U型”或“倒U型”關系，如果β2不顯著，說明二者之間不存在這兩種曲線關系；Zit表示控制變量，包括政府對科研機構的R&D資助、政府對高等院校的R&D資助等，并且根據經濟理論和經濟行為分析，借鑒Czarnitzki和Fier(2002)[24]等研究，在控制變量中還加入了銀行等金融機構對企業的R&D貸款、大中型工業企業銷售收入、大中型工業企業個數、大中型工業企業R&D人員數等；αi表示個體不可觀測效應，用來表示不同省份的異質性；μit為隨機誤差項，滿足經典假設。為了更好分析工業化發展程度對政府資助效果的影響，本文設置三個虛擬變量：

為了避免出現“虛擬變量陷阱”，本文只將D2i和D3i兩個虛擬變量以乘法方式放入模型1中，而將D1i作為基礎類別。

(2)

在模型(2)中，虛擬變量以乘法形式引入模型，主要是考察不同工業化發展階段對政府資助與企業R&D投入之間關系強度的影響。在估計結果中，如果參數β3或β4顯著非零，則說明工業化發展階段對政府資助與企業R&D投入之間的關系存在顯著影響，進一步通過系數的變化可觀察具體影響方向和程度。

(二)工業化階段的劃分

工業化發展階段主要根據農業就業所占比重、人口城市化率、三次產業的產值比等因素來劃分。本文借鑒陳佳貴等(2006)[25]的劃分方法但區別其劃分為四個梯隊的結果，根據工業化進程將中國各省份劃分為3個梯隊：工業化初期、工業化中期和工業化后期三個階段。工業化程度較高的地區主要是北京、上海、天津、廣東、江蘇、浙江、山東等發達地區，而處于工業化程度較低的地區主要是新疆、陜西、寧夏、青海、甘肅、云南、廣西等相對不發達地區。這與陳佳貴等(2006)[25]的劃分結果基本一致，與中國各地區工業化發展的實際情況也基本吻合。這說明，近年來，雖然中國各地區的工業化發展程度在不斷提高，但全國工業化發展的區域格局變化并不大。

(三)指標與數據描述

在模型1和模型2中，具體指標含義如下：

1.企業R&D投入。如文獻分析中所述，政府資助對小公司的杠桿效應比較明顯，相關爭論較少，而對大公司的影響并無一致結論。因此本文專門選取中國大中型工業企業的數據為樣本，即本文中的企業R&D投入主要是指大中型工業企業的R&D投入，相關數據較易獲取。

2.政府對企業的R&D資助。亦如文獻分析中所述，間接資助(利息補貼和稅收返還)方式從現有的研究成果來看對企業R&D投入正向激勵作用效果明顯。而且稅收返還或補貼等間接數據并不容易獲取，因此本文主要分析政府對企業的直接R&D資助對企業R&D投入的影響。該項指標用各地區大中型工業企業的R&D經費中來自政府的部分表示。

3.政府對科研機構、高等院校的R&D資助。Guellec和VanPottelsberghedelaPotterie(2003)[5]指出，高等院校的科學研究對企業R&D投入有促進作用，因為高等院校生產出來的新知識有利于企業的應用技術研究和創新活動，能夠為企業R&D過程提供支撐。為了考察政府資助對象的不同對資助效果所產生的影響，本文在計量模型中放入該兩個變量，分別以科研機構、高等院校R&D經費中來自政府的部分表示。

4.銀行等金融機構對企業R&D貸款。已有研究充分表明，銀行信貸環境對企業投資有顯著影響，所以在考察政府資助對企業R&D投入影響的模型中，將銀行等金融機構對企業的R&D貸款作為控制變量是必要的。這一指標用大中型工業企業R&D經費中來自銀行等金融機構的貸款量表示。

5.其它渠道獲取的R&D經費。其他渠道獲取的R&D經費主要包括國外貸款等。隨著經濟開放度的不斷提高，利用外資成為企業R&D經費籌集的一個重要來源。本文用大中型工業企業的R&D經費中扣除政府資助、企業本身和金融機構貸款的部分表示。

6.大中型工業企業個數。以每年各個省份的大中型工業企業實際數量表示。一般認為，一個地區大中型工業企業數量越多，市場競爭程度就會越大，創新環境就會有所改善，從而對企業R&D活動會產生影響，所以在利用省際面板數據分析政府資助與企業R&D投入關系時，應該控制這一因素所帶來的影響。

7.大中型工業企業銷售收入。Lach(2002)[16]、Gerhard等(2004)[17]認為企業規模對政府資助效應有重要影響，而Lee(2011)[18]則認為企業規模沒有顯著影響。與此同時，銷售收入對企業R&D投入還存在收入來源效應，故在研究中有必要將大中型工業企業銷售收入作為控制變量，以反映企業規模和R&D投入來源的影響。這一變量以每年各個地區大中型工業企業實際銷售收入表示。

8.R&D人員數量。R&D人員數量在一定程度上能夠反映某地區的人才環境狀況，會影響R&D投入的邊際收益和邊際成本，從而影響企業R&D投入規模。為了反映這一影響和差異，在模型控制變量中加入各地區大中型工業企業的R&D人員數量，以各地區大中型工業企業R&D人員實際數量表示。

本文實證分析所用數據來自2003-2014年的《中國科技統計年鑒》和《中國統計年鑒》，模型中所涉及的所有名義變量均利用相應價格指數進行了調整，將名義量化為實際量，以消除價格變動的影響。

四、計量模型估計與實證分析

根據上述模型框架和中國大中型工業企業省際面板數據，本部分將從實證角度探討政府資助效果的變化及資助對象選擇的影響。

(一)面板數據單位根檢驗和協整檢驗

針對面板數據，目前被廣泛使用的單位根檢驗方法有兩個：IPS和LLC。與LLC方法不同，IPS方法考慮到面板數據異質性的存在。本文采用IPS檢驗方法的檢驗結果表明，大中型工業企業R&D投入、政府對企業的R&D經費資助、政府對科研機構和高等院校的R&D經費資助、大中型工業企業R&D貸款、大中型工業企業銷售收入、大中型工業企業R&D人數等變量皆是一階單整過程。

針對面板數據，目前被廣泛使用的協整檢驗方法有兩類：一類是以Johansen協整為基礎的協整檢驗方法；另一類是以EG兩步法為基礎的協整檢驗方法，包括Kao檢驗和Pedroni檢驗。本文主要采用Kao檢驗，Kao檢驗對應的原假設是：變量之間不存在協整關系。本文得到的ADF值為-3.4212，伴隨概率P值為0.0003，顯著拒絕原假設，說明變量之間存在顯著的協整關系或長期均衡關系，能夠有效避免虛假回歸問題。

(二)面板數據格蘭杰非因果關系檢驗

如上所述，各變量之間存在協整關系，接下來可以討論變量之間格蘭杰因果關系的方向。從政府資助到企業R&D投入的單向因果關系意味著政府資助的信息有助于預測企業R&D投入的變化；從企業R&D投入到政府資助的單向因果關系意味著企業R&D投入的信息有助于預測政府資助的變化；雙向因果關系則意味著二者之間互相影響。為了進一步深入分析政府對企業R&D經費資助對企業自身R&D投入的影響關系，本文首先對二者進行格蘭杰非因果關系檢驗。如表1所示，政府對企業R&D資助與企業自身的R&D投入之間存在單向因果關系。政府對企業的R&D資助不是企業自身R&D投入的格蘭杰原因的原假設在5%顯著性水平下被拒絕，說明政府對企業的R&D資助是企業自身R&D投入的格蘭杰原因，即政府對企業R&D資助的信息能夠用來預測企業自身R&D投入的變化。另一方面，企業自身R&D投入不是政府對企業R&D資助的格蘭杰原因的原假設不能被顯著拒絕，這說明前者不是后者的格蘭杰原因，即企業自身R&D投入信息無助于預測政府對企業的R&D資助的變化。

表1　企業R&D投入與政府資助之間的格蘭杰非因果關系檢驗結果

(三)面板數據模型檢驗與估計

面板數據模型根據αi與Xit、Zit是否相關可分為固定效應和隨機效應。在進行模型估計前，進行Hausman檢驗，檢驗αi與Xit、Zit是否相關。如果不存在相關性，則應采用隨機效應模型。反之，應采用固定效應模型。表2顯示，本文對模型1和模型2的Hausman檢驗統計量值分別為21.8517和33.8764，均大于2分布的臨界值，且相應的伴隨概率p值分別為0.0159和0.0000，充分表明“面板數據應采用隨機效應模型”這一原假設被顯著拒絕，說明面板數據模型應采用固定效應模型，而固定效應面板數據模型的參數估計量具有一致性。

表2　Hausman檢驗結果

為了避免模型中存在的內生性問題對模型估計結果優良性質的不利影響，在模型估計時，本文采用兩階段最小二乘法，采用變量的滯后一期作為工具變量。模型估計結果如表3所示：

在模型回歸過程中，政府對企業R&D經費資助的平方項系數并不顯著，說明政府對企業的R&D資助對企業自身的R&D投入不存在“U型”曲線或“倒U型”曲線的影響軌跡，或者說政府對企業R&D資助對企業自身R&D投入的影響距離倒U型曲線的拐點還相差甚遠，原因可能是中國政府對企業R&D資助規模仍然太小，與David等(2000)[20]、Guellec和Van Pottelsberghe de la Potterie(2003)[5]、Lee(2011)[18]等研究結果不同。故本文在回歸中將政府對企業R&D資助的平方項從模型1和模型2中剔除。表3是剔除政府對企業R&D資助平方項后的回歸結果。

(四)實證結果分析

從表3所示的回歸結果來看，模型1和模型2擬合效果很好，所構建的模型能夠充分解釋被解釋變量所包含的信息。

表3　模型1與模型2的實證估計結果

注：***表示參數估計在1%顯著性水平下顯著；**表示在5%顯著性水平下顯著；*表示在10%顯著性水平下顯著。括號內是參數顯著性檢驗的伴隨概率。

1.表3所示結果表明，H1是成立的。政府對企業的R&D資助對企業自身的R&D投入存在較強的正向影響，這一影響在1%顯著性水平下顯著。這說明，即使對大中型企業而言，杠桿效應也是顯著的，這為Lach(2002)[16]、Gerhard(2004)[17]等人的研究提供了新的經驗證據。在考慮到不同工業化發展階段的影響后可以發現，在不同的工業化發展階段中，政府資助對企業R&D投入的影響差異比較顯著，且隨著工業化程度的提高，政府資助的效果變得越來越好：在工業化初期階段，政府資助對企業R&D投入的影響程度為1.7340(即6.8730+(-5.1390))，說明政府對企業R&D資助每增加一個單位，企業自身的R&D投入將增加1.7340個單位；在工業化中期階段，政府資助對企業R&D投入的影響程度為2.5190(6.8730+(-4.3540))，即政府對企業R&D資助每增加一個單位，企業自身的R&D投入將增加2.5190個單位；在工業化后期，政府對企業的R&D資助對企業自身R&D投入的影響提高到6.8730。不同工業化階段中，模型估計結果如下所示：

在工業化初期，即D3=1，則模型變為：

Y=-33098.3120+(6.8730-5.1390)*X1+2.7110*X2+2.6353*X3+0.0630*X4+0.1224*X5 +83.9440*X6-0.3420*X7+0.7280*X8

在工業化中期，即D2=1，則模型變為：

Y=-33098.3120+(6.8730-4.3540)*X1+2.7110*X2+2.6353*X3+0.0630*X4+0.1224*X5+ 83.9440*X6 -0.3420*X7+0.7280*X8

在工業化后期，即D2=0且D3=0，則模型變為：

Y=-33098.3120+6.8730*X1+2.7110*X2+2.6353*X3+0.0630*X4+0.1224*X5+83.9440*X6-0.3420*X7+0.7280*X8

總之，隨著工業化階段的提升，政府對大中型工業企業的R&D經費資助對企業自身R&D投入的杠桿效應越來越大。特別地，當進入工業化后期時，政府對企業R&D資助的杠桿效應顯著增加。

2.表3的估計結果顯示，p也是成立的，即政府資助效果將隨著政府資助對象的不同而有所不同。其中，政府對科研機構的R&D經費資助對企業自身的R&D投入產生顯著的負面影響，這與Guellec和Van Pottelsberghe de la Potterie(2003)[5]的中性結論和師萍等(2007)[19]等正向杠桿效應的研究結論不同。本文估計結果顯示，政府對科研機構R&D經費資助每增加一個單位，企業R&D經費投入會減少0.3420個單位。與此不同的是，政府對高等院校的R&D經費資助會促進企業R&D投入的增加，這與Van Pottelsberghe de la Potterie(2008)[21]研究結論相同，而與師萍等(2007)[19]結論不同。本文估計結果表明，政府對高等院校R&D經費資助每增加一個單位，企業R&D經費投入會增加0.7280個單位，即引致作用非常顯著。

3.隨著資助對象的不同，政府資助的效果存在較大差異。政府對企業和高等院校R&D資助會引致企業自身R&D投入，政府對科研機構的R&D資助會對企業R&D投入產生不利影響。而且，政府資助效果受到工業化階段的顯著影響。所以要評價政府資助的整體效果不能一概而論。如果政府資助在企業、科研機構、高等院校之間的分配比例為10%、75%和15%(趙付民等，2006)[22]，則政府資助對企業R&D投入的影響程度為0.0261(1.7340*10%-0.3420*75%+0.7280*15%)，這說明政府資助對企業R&D投入的杠桿效應非常微弱。從2003-2014年政府對科研機構、高等學校、企業R&D資助平均占比水平來看，分別為61.26%、20.62%和14.76%。按照這一比例測算，在工業化初期，中國政府資助對企業R&D投入的影響程度為0.1435(1.7340*14.76%+0.7280*20.62%-0.3420*61.26%)，即政府資助經費每增加1個單位，能夠促使企業R&D投入增加0.1435個單位，雖表現為杠桿效應，但影響程度較小；在工業化中期階段，影響程度為0.2432(2.5190*14.76%+0.7280*20.62%-0.3420*61.26%)，說明政府資助每增加1個單位，企業R&D經費投入就會增加0.2432個單位；在工業化后期，影響程度變為0.7962(6.8730*14.76%+0.7280*20.62%-0.3420*61.26%)。可見，按照目前政府資助分布情況，政府資助的效果仍表現為杠桿效應，總體上對企業R&D投入起到推動作用。如果政府資助繼續偏好科研機構的話，從促進企業R&D投入角度考慮，政府資助效果就會大大減弱。

按照上文研究結果，政府應將R&D資助更多地投向企業或高等院校，這樣更有利于促進企業自身R&D投入的提高。如果政府將R&D經費全部投向科研機構，則會對企業自身R&D投入產生擠出效應。如果政府R&D只投向科研機構和高等院校，則對科研機構的資助比例最多不能超過32%，否則就會對企業R&D投入產生擠出效應；如果政府R&D只投向企業和科研機構，則該比例可達到83.5%；如果政府保持目前對企業資助比例不變，即14.76%，則對科研機構R&D經費資助比例最大不能超過80%。政府在這些資助比例基礎上應進一步減少對科研機構的直接資助，增加對企業和高等院校的直接R&D資助比例。但有兩點需要注意：一是這種政府資助科研機構R&D的投入所產生的擠出效應需要進一步研究。因為我國的科研機構正在進行企業化轉制的改革，每年會有一批事業編制的科研單位轉制為企業，其相應的統計數據口徑會從科研單位轉為企業R&D，但具體的轉制結構性數據尚難獲取，這也是本文的不足并需要進一步研究的地方。二是政府資助投向企業的比例的“最優區間”需要進一步研究。Guellec和Van Pottelsberghe de la Potterie(2003)[5]指出，在OECD國家中，政府直接資助率(即政府資助企業R&D經費占企業R&D投入的比例)為13%左右時，政府對企業R&D資助對企業R&D投入的杠桿效應達到最大，而當直接資助率超過25.4%時，將會對企業R&D投入產生擠出效應。按照這一資助率的計算方法，中國2003-2014年政府直接資助率平均值為4.66%，甚至近年來有所下降，2014年政府直接資助率4.3%為這一區間的最低值，遠遠低于13%的OECD國家標準，即使按照趙付民等(2006)[22]所設定的合理區間6%-12%和18%-24%，中國目前的這一比率也比較低。

除此以外，上文研究還發現，大中型工業企業銷售收入、銀行等金融機構對企業的R&D貸款、其他渠道的R&D經費等因素對企業R&D投入存在顯著的正向影響，說明金融約束和資金可得性是影響企業R&D投入的重要因素。企業收入越多，金融市場越發達，企業R&D經費來源渠道越廣泛，企業R&D投入就會越多。大中型工業企業個數對企業R&D投入有正向影響，即大中型工業企業越多，企業R&D投入越高。原因在于：當一個地區的大中型工業企業越多，企業間競爭就會更加激烈，為了提升和保持企業自身的競爭力，培育核心競爭優勢，企業往往會加大R&D投入，提高創新能力和創新水平。而且，一個地區大中型工業企業越多，該地區的創新環境，包括政府意識、政策環境、融資環境、成果轉化環境等相對就會越好，這有利于企業R&D活動的開展，對企業R&D投入存在正向激勵。

五、結論與政策含義

(一)研究結論

本文利用中國大中型工業企業省際面板數據，從促進企業R&D投入的角度，分析政府資助效果及效果變化情況，以及政府資助對象選擇對資助效果的影響。本文研究結論主要包括：

1.中國政府對企業直接的R&D資助對企業自身R&D投入存在杠桿效應，且這一杠桿效應隨著工業化階段的提升而不斷增強。在工業化較低、工業化中等和工業化較高三個階段，政府對企業的R&D資助對企業自身R&D投入的影響分別為1.7340、2.5190、6.8730。這可從市場競爭效應、預期效應、重疊效應與創新環境改善效應、風險分擔效應等方面進行理解。政府資助對企業R&D投入不存在“U型”曲線或“倒U型”曲線的影響路徑。

2.政府資助對象選擇對資助效果有顯著影響。政府對科研機構的R&D經費投入對企業自身R&D投入將產生擠出效應，政府對科研機構R&D經費每增加一個單位，企業R&D經費投入會減少0.3420個單位。政府對高等院校的R&D資助會促進企業R&D經費投入的增加，政府對高等院校R&D經費資助每增加一個單位，企業R&D經費投入會增加0.7280個單位。

3.總體而言，從促進企業R&D投入角度看，中國政府資助效果表現為杠桿效應，但由于政府資助過分偏好科研機構，杠桿效應大大減弱。如果政府資助在企業、科研機構、高等院校之間的分配比例為10%、75%和15%(趙付民等，2006)[22]，則政府資助對企業R&D投入的影響程度為0.0261(1.7340*10%-0.3420*75%+0.7280*15%)。根據張金勝等(2011)[26]，從中國政府資助平均水平來看，科研機構獲得政府資助經費占總額的65%左右，高等院校僅為20%，企業為12.7%左右。按照這一比例測算，在工業化初期、工業化中期、工業化后期，中國政府資助對企業R&D投入的影響程度為0.1435、0.2432和0.7962。

4.金融約束和資金可得性是影響企業R&D投入的重要因素。企業收入越多，金融市場越發達，企業R&D經費來源越廣泛，企業R&D投入就會越多。大中型工業企業個數對企業R&D投入有正向影響，因為一個地區的大中型工業企業越多，企業間競爭就會越激烈，從而企業就會更愿意通過提高R&D投入來保持和提升自身產品的競爭力。而且，一個地區大中型工業企業越多，該地區的創新環境相對就會越好，從而有利于企業R&D活動的開展，對企業R&D活動有正向激勵。

(二)政策啟示與建議

1.應增加政府R&D經費資助，繼續采取多種手段引導社會各界提高R&D資助總量和強度。一方面，根據發達國家的R&D投入統計規律，在工業化發展的第二階段，政府R&D投入占全社會R&D經費的比重通常在30%-50%，而在工業化第三階段，這一比例大約維持在30%，2014年我國政府R&D投入占全社會R&D經費的比重為20.25%，低于以上經驗標準，而且，根據《國家中長期科學和技術發展規劃綱要》，到2010年止，研發強度應達到2%[27]，但實際上2010 年該數據為1.73%，在2013年才突破2%。另一方面，當前我國經濟結構上供給與需求不平衡的矛盾突出，需求結構變化對供給側提出了結構性改革的要求，這種結構性改革目標能否實現的關鍵就在于R&D的投入所帶來的創新，尤其對于中國這樣的后發國家，完全依靠市場力量已經無法實現發達國家通過企業R&D投入所帶來的產品創新效應，因為市場對創新性產品的需求發展中國家可以通過國際貿易渠道得到滿足，這種“后發劣勢”會為中國企業的創新性R&D投入帶來風險，在此背景下政府資助由于可以分擔微觀主體無法承擔的風險而更容易引導企業R&D經費投入的增加。

2.改善政府R&D經費的投入結構。一方面，政府R&D經費資助對象應從科研機構向企業、高等院校傾斜，除了保證科研機構的一些與國防、重大技術突破等方面有關的經費保障外，應盡量將經費投向企業和高等院校，這有利于刺激企業自身R&D經費投入。在當前背景下，政府應通過R&D經費資助引導以企業為主體的產學研合作模式的形成，加強企業作為技術創新主體的地位和作用。政府應將對產學研聯盟的R&D經費支持直接投向企業，而不是簡單投向那些與企業R&D活動重復性和競爭性較強的科研機構，這不僅有利于引導企業R&D投入的增加，也有利于解決科研機構的R&D經費問題，提高科技成果推廣率。隨著工業化程度的提高，政府加大對企業R&D資助的“四兩撥千斤”效果會更加明顯。另一方面，要發揮科技創新在全面創新中的引領作用，加強基礎研究[1]。加強基礎研究，能夠保持R&D活動的持續性和系統性，為后續R&D活動提供必要的支撐，而且能夠避免對企業R&D投入產生擠出效應。具體而言，政府應提高基礎研究領域的經費投入，引導高等院校、科研機構(不進行企業化改制)更加重視基礎研究工作，提高對基礎研究工作的經費投入比例，中國目前基礎研究經費投入遠遠不夠，投入比例上與發達國家的差距明顯。

3.不同地區的政策制定者應根據本地區工業化發展階段，測算政府R&D經費投入比例及投入結構，指導本地區R&D政策的制定和執行。政策制定者應針對不同部門和/或行業制定差別化的科技和創新政策，引導R&D經費投向對國民經濟發展有關鍵支撐作用的行業，應對戰略性新興產業和高技術產業的早中期、初創期創新型企業發展提供支持[2]。同時，除了對不同行業、不同工業化階段的企業，政府引導方式應有所差異外，也要保持政府資助的穩定性，通常來講，政府資助越穩定，就會越有效。政府資助的不確定性越大，對企業R&D活動的杠桿效應就會越小(Guellec和Van Pottelsberghe de la Potterie，2003)[5]。另外，政府資助方式和額度應具體分析，間接資助所產生的杠桿效應沒有爭議，就效果而言雖然本文的驗證結論證明了直接資助總體上具有正向激勵的作用，但應當進一步分析直接資助率的臨界點，例如，Guellec和Van Pottelsberghe de la Potterie(2003)[5]指出，OECD國家的直接資助率達到25.4%時就政府對企業R&D的直接資助會從杠桿效應變為擠出效應，這也是本文需要進一步深入研究的地方。

4.要建立健全企業R&D活動開展的支撐條件，減少硬性約束，且增加邊際投入傾向。減少金融約束和資金約束是首要環節，金融創新對技術創新具有重要的助推作用。要有效促進企業R&D投入，政府應繼續完善有利于企業R&D活動的金融支持體系，要進一步完善政府投入、直接融資、間接融資、鼓勵政策和監管機制等制度安排，健全科技和金融結合機[2]。同時，借鑒發達國家科技金融發展的先進經驗，各地政府應因地制宜、先行先試，不斷創新科技金融工具，大力發揮科技銀行(如中關村銀行)等政策性銀行的作用，提高R&D貸款規模，大力推進知識產權質押、科技物業資產證券化、集合票據、產業投資基金、未來收益權質押等業務的發展，積極鼓勵科技中小企業的R&D投入。同時，政府應采取措施提高企業的邊際R&D投入傾向，這需要繼續改善R&D創新環境，包括加強知識產權保護、完善政府采購政策等，降低企業R&D活動的預期風險。

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(本文責編：辛城)

The Impact of Government Funding on Business R&D Expenditure

GUO Ying-feng1，GU Wei-yu2，WU Tianyue3，WANG Li-yong4

(1.SchoolofMarxismStudies，RUC，Beijing100187，China;2.SchoolofEconomics，CUFE，Beijing100081，China；3.MathematicsDept，UniversityofWashington，Seattle，WA98105，USA;4.SchoolofStatisticsandMathematics，CUFE，Beijing100081，China)

Abstract：With panel data and TSLS and from the perspective of increasing R&D investment of enterprises，the paper studies the effects of government R&D funding and its influencing factors.The results show that the effects of government investment are influenced by stages of industrialization and the choices of government subsidies objects.The effect of goverment R&D investment in enterprises on R&D investment from enterprises is strongly positive，and the effect becomes stronger and stronger with the enhancement of industrialization；Government R&D investment in research institutions has a negative impact on corporate R&D investment，however，the impact of government R&D investment in universities on firm R&D investment is positive；As a whole，the effect of government R&D subsidies in China on R&D investment of enterprises is positive，however，the effect fades because of governments’preference to research institutions；The rate of government subsidy is about 4.6%，which is very low.Availability of funds has significantly positive impacts.

Key words:government funding；business R&D expenditure；effect；influencing factors

中圖分類號：F426

文獻標識碼：A

文章編號：1002-9753(2016)03-0162-13

作者簡介：郭迎鋒(1977-)，男，山西洪洞人，中國人民大學馬克思主義學院經濟學博士研究生。通訊作者：顧煒宇。

基金項目：中央財經大學科研創新團隊支持計劃“科技金融機制研究：基于傳統產業與戰略性新興產業耦合互動的視角”；中國博士后科學基金特別資助項目“地方金融監管體系構建研究——效能視角”(2013T60221)；中國民政部公開招標項目“我國重點行業風險管理識別與評估研究”；中央財經大學經濟學院2011協同創新及未來科研項目預研究基金項目“互聯網金融研究——創新邏輯、風險及監管”。

收稿日期：2015-09-20修回日期：2016-03-10