不同渠道的研發經費與創新的互動關系研究

摘要：文章研究了不同渠道經費來源與高技術產業創新的互動關系。研究結果表明，企業研發經費與創新產出互動效應顯著；銀行科技貸款對創新的貢獻較大；政府研發經費與研發人員績效較低；企業研發經費與政府研發經費良性互動；企業研發經費與銀行科技貸款具有互動效應；政府研發經費與銀行科技貸款對企業研發經費投入均具有“倒逼效應”。

關鍵詞：政府研發經費；企業研發經費；銀行科技貸款；技術創新；面板向量自回歸 文獻標識碼：A

中圖分類號：G203 文章編號：1009-2374（2017）05-0269-04 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2017.05.131

1 概述

自從國家提出創新驅動以來，我國加大了科技投入力度。據2015年中國科技統計年鑒數據顯示，2014年全國R&D經費內部支出為13015.63億元，R&D內部經費強度為2.05%，比2014年提高了0.4個百分點。但R&D經費內部支出可比價增長卻大幅下降，為5.81%，是1995年以來最低，1995～2014年，僅三年中R&D經費內部支出可比價增長速度低于10%。2014年，全國有高新技術企業27939家，主營業務收入127367.7億元，出口交貨值50765.2億元。2014年高新技術企業投入新產品開發經費2350.6億元，R&D經費支出1922.2億元，R&D人員全時當量57.3萬人年。高新技術企業成為企業創新的重要力量。

科技創新R&D經費投入的主要有三個渠道：一是企業自籌經費，這是企業創新R&D經費投入最主要來源；二是財政R&D經費投入，主要通過項目資助和稅收補貼來進行實現；三是金融機構貸款，一些地方有科技銀行，專為企業科技創新提供信貸。通過數據比較發現，三種不同的科研經費來源，對科技創新產生不同的效率。本文以高技術產業為對象，研究不同渠道的R&D經費與創新產出之間的互動關系。

國內外在R&D經費投入與科技產出相關性方面的研究成果很豐富，梳理了國內外研究成果，有以下三點不足：一是從研究內容看，對于科技投入中最主要的三種資金來源：政府R&D經費投入、企業R&D經費投入、銀行科技貸款的績效分析比較評價缺少，也正是因為此，對于加強哪種資金研發投入就沒有很好的參考指標，從而在R&D投入時具有盲目性；二是從研究方法看，現有的研究主要采用灰色關聯分析、自向量模型、普通回歸等，較少采用動態面板、面板誤差修正模型等方法，因而不能從動態和投入產出互動關系的角度全面反映科技投入產出之間的關系；三是在技術處理上，現有研究多采用最小二乘法進行估計，內生性變量問題較少考慮。

本文研究框架如圖1所示。

2 研究方法

2.1 動態面板模型

2.2 面板向量自回歸模型

面板向量自回歸模型（Panel VAR）繼承了VAR模型的優點，把所有變量均視作內生變量；脈沖響應函數分離出一個內生變量的沖擊給其他內生變量所帶來的影響；個體效應允許個體差異，時間效應則反映了個體在橫截面受到的共同沖擊。

3 數據來源

目前反映高技術產業創新的主要指標有新產品銷售收入（Griliches、Liu等）和專利授權數量（Groot等），當然從統計數據來源看，新產品產值也是可供選用的變量。

新產品的界定沒有統一的標準，這是理論上存在的一個最大障礙。

授權專利數作為創新產出的指標存在一定的不科學性：一是不同的專利代表的創新產出能力不一樣，發明專利要高于實用新型和外觀設計，因而不同專利的權重難以確定；二是專利申請期長，特別是發明專利，最少要兩三年，對數據要求高；三是部分企業為了獲得科技項目扶持，比如為了成功申報高新技術企業，申報的專利質量不高；四是相當一部分企業將核心技術保密，不申請專利，一些微小企業申請專利的動機也不強烈。

新產品產值作為創新產出的指標，除了和采用新產品銷售收入一樣的問題外，還存在銷售的問題，即生產新產品并不一定能夠全部銷售，還有的企業存在由于新產品設計和銷售過程中存在問題而導致失敗的情況。

鑒于以上的原因，本文用新產品銷售收入作為高技術產業創新產出的替代變量。

R&D經費投入除了上述三種經費來源外，還有人力資本投入。借鑒Griliches的做法，采用永續盤存法估算R&D資本存量。研發人力資本采用研發人員折合全時當量指標來替代，這也是國際通行的做法。

本文數據來自于中國高技術年鑒（1997～2013年），西藏數據不全，不作考慮。

4 實證研究結果

4.1 面板數據的平穩性檢驗

本文采用ADF、Levin、PP三種方法同時檢驗，當至少兩種方法結果一致時，視為通過檢驗。檢驗結果如表1。經過一階差分，所有變量均平穩。

4.2 格蘭杰因果檢驗

考慮到技術創新的投入產出影響滯后期一般不會超過4年，再長的滯后期即使有影響其效應也會比較弱小，因此滯后期選擇1～4年進行格蘭杰因果檢驗。企業全部R&D投入以企業R&D經費投入為主，政府R&D經費投入與銀行科技貸款為輔，三者可能存在某種互動關系，因此在進行格蘭杰因果檢驗時也可檢驗企業研發經費與政府研發經費、銀行科技貸款的因果關系，檢驗結果如表2：

在滯后1～4期，企業研發經費投入是創新產出的原因，但創新產出不是企業研發經費的原因。

在滯后1～4期，政府研發經費、銀行貸款、研發人員全時當量均與創新產出互為因果關系。

在滯后1～4期，企業研發經費與政府研發經費互為因果關系。這里面存在這樣一種傳導機制：企業研發經費投入的增加可能會申請到政府的科研經費，政府科研經費投入表明政府認可企業在研發領域所做的努力以及對努力結果的確認，也解決了企業部分研發經費的不足，從而促使企業增加研發投入。

在滯后1～4期，企業研發經費投入與銀行科技貸款互為因果關系。說明企業研發經費投入的增加及帶來的未來產出的預期會促使銀行提供科技貸款，而銀行科技貸款的支持解決了企業部分研發經費的不足，從而促使企業增加研發經費投入。

4.3 動態面板估計

KAO檢驗結果表明，t檢驗值為-11.237，相伴概率值為0.000，說明R&D投入與產出之間存在協整關系。接著采用SYS-GMM模型進行動態面板估計。在估計時，首先引入全部變量采用隨機效應進行估計，接著進行hauseman檢驗，將不顯著變量刪除，如表3中的固定效應2所示，表3還給出面板數據模型的估計結果。

然后進行模型的穩健性檢驗。首先對動態面板回歸結果的殘差進行平穩性檢驗，結果Levin檢驗值為

-10.272，相伴概率值為0.000，ADP檢驗值為158.548，相伴概率為0.000，PP檢驗值為167.716，相伴概率值為0.000，也就是說，殘差是平穩的，說明面板數據協整關系是穩定的。接著進行Sargan-Hansen檢驗，以判斷工具變量的選擇是否存在“過度識別”現象。表3中，Sagen檢驗的概率分別為0.672和0.633，不能拒絕工具變量聯合生效的原假設，因此動態面板的工具變量選擇是合理的。需要說明的是，在第二次動態面板估計中，由于刪除了研發人員全時當量變量，因此相應地也刪除了其滯后項的工具變量。

動態面板估計結果顯示，R2值為0.628，中等程度的相關。企業R&D經費投入的彈性系數最大，表示企業R&D經費每提高1%，會導致創新產出增加1.721%，銀行科技貸款彈性系數次之，每增加1%，會帶來創新產出增加0.590%。

政府R&D經費投入的彈性系數為負，并且已經通過了統計檢驗，說明政府研發經費投入對高技術產業具有負面作用，其運用存在低效率。在靜態模型中，政府研發經費與企業科研產出無關。無論靜態模型還是動態模型，結論大致相似。這可能與政府科研經費的分配機制不合理，分配不公平等因素有關。

在動態模型中，科研人員全時當量與科技產出無關，而在靜態模型中，科研人員全時當量對科技產出有促進作用，主要原因是由于靜態模型估計的偏誤引起的。總體上，科研人員全時當量的效率是低下的，這可能與科研人員的研發成果轉化率較低有關。

4.4 面板向量自回歸估計

建立PVEC模型首先必須確定滯后階數，通常先建立無約束VAR模型，然后利用赤池信息準則（AIC）和施瓦茨準則（SC）等來確定滯后階數，為了節省自由度，同時考慮到低階的影響更為顯著，本文將滯后階數統一確定為2。PVEC模型建立后進行單位圓檢驗，AR ROOT檢驗顯示所有特征根都位于單位圓內，模型結構穩定，擬合效果較好。

綜合分析脈沖響應函數，可以得出如下結論：

第一，創新產出和企業研發經費互動作用比較顯著。來自創新產出一個標準差的正向沖擊，對企業研發經費作用效果鮮明，對其他影響不大。而來自企業研發經費的沖擊，對創新產出的作用最大，對銀行科技貸款也有顯著影響。

第二，政府研發經費對企業研發經費具有顯著促進作用，對其他影響較小。一方面說明政府研發經費對創新產出貢獻的低效率；另一方面也有利的一面，即促進企業研發經費投入的增加。

第三，銀行科技貸款的沖擊對企業研發經費促進最大，其次是政府研發經費、研發人員全時當量，對創新產出的影響較小。

第四，研發人員全時當量的沖擊對企業R&D經費促進最大，其次是政府R&D經費，最后是銀行科技貸款，對創新產出的影響較小。

在PVEC模型中，各變量的方差分解如表4所示。

在末期，高技術企業創新產出的方差分解中，自身占85%，企業研發經費和銀行科技貸款各占6%，政府研發經費和研發人員全時當量的份額很低，各占1%。這和動態面板估計的結論基本是一致的。

企業研發經費的方差分解中，自身占75%，創新產出占23%，其他因素幾乎沒有影響，顯示了企業R&D經費與創新產出之間顯著的互動關系。

政府R&D經費的方差分解中，自身占94%，其他均沒有超過3%，說明了政府R&D經費相對獨立，和其他因素互動作用不強。

銀行科技貸款的方差分解中，自身占85%，企業研發經費占7%，政府研發經費占4%，創新產出占3%，研發人員全時當量占1%。

研發人員全時當量的方差分解中，自身占82%，企業R&D經費占7%，創新產出占6%，政府R&D經費占3%，銀行科技貸款占2%。

5 結論

5.1 企業研發經費與創新產出互動效應顯著

企業R&D經費對創新產出的貢獻比較顯著，企業R&D經費是創新產出的格蘭杰原因，企業研發經費每增加1%，會導致創新產出增加1.721%。除自身外，在創新產出的脈沖響應函數中，企業研發經費對創新產出的沖擊最大，在企業研發經費的脈沖響應函數中，創新產出的沖擊影響最大。在方差分解中，兩者互為對方的主要因素。

5.2 銀行科技貸款對創新的貢獻較大

銀行科技貸款與創新產出互為格蘭杰因果關系，銀行科技貸款每增加1%，會導致創新產出增加0.59%。在脈沖響應函數和方差分解中，銀行科技貸款與創新產出互動效應較弱，主要原因是由于科技金融尚不夠發達，銀行科技貸款規模總體過小所致。

5.3 政府研發經費與企業研發人員績效較低

政府科研經費雖然和創新產出互為因果關系，但政府研發經費對創新產出貢獻的彈性系數為負，顯示出政府研發經費投入對高技術企業創新的低效率，這說明了政府研發經費投入的分配機制存在一定的問題。

研發人員全時當量與企業科技產出無關原因是多方面的，比如研發人員全時當量中無法區分企業的研發人員與科研院所的研發人員，科研院所的研發人員的研究成果轉化率較低，產學研合作不夠緊密等。

5.4 企業研發經費與政府研發經費良性互動

企業研發經費投入與政府研發經費投入互為格蘭杰因果關系。企業研發經費的脈沖響應函數中，政府研發經費對其有顯著的影響；在政府研發經費的脈沖響應函數中，除自身外，企業研發經費沖擊的影響最大。在方差分解中，這種互動關系存在但不夠顯著。

高技術企業在創新過程中，隨著R&D投入的增加，在科技資源有限的情況下，必然會設法尋求政府的支持，這是企業研發經費投入帶來政府投入增加的內在動力。那么，政府對高技術企業的R&D投入為什么會帶動企業R&D經費投入呢？一方面，企業申請政府R&D經費，往往只占總R&D經費的較小份額，大部分還要靠企業自己投入；另一方面，政府R&D經費具有示范效應，項目考核也有嚴格要求，這加大了對企業研發的壓力，促使企業加大R&D投入。

5.5 企業R&D經費與銀行科技貸款具有互動效應

企業R&D經費投入與銀行科技貸款互為格蘭杰因果關系。在企業R&D經費的脈沖響應函數中，企業R&D經費對銀行科技貸款具有穩定的促進效應；銀行科技貸款的脈沖響應函數中，除自身外，對企業R&D經費的促進作用最大。企業R&D經費的方差分解中，銀行科技貸款的份額較低，但銀行科技貸款的方差分解中，除其自身外，企業R&D經費占據份額最大。

企業科技投入在面臨經費不足的情況下，首要的思路是尋求銀行科技貸款，其次可能才是尋求政府投入。銀行科技貸款對企業R&D經費投入產生“倒逼效應”，因為一方面，銀行科技貸款僅占整個企業R&D經費投入的很小一部分；另一方面，商業銀行由于風險的規避性，會對企業科技貸款項目進行嚴格的審核，使得貸款項目總體上技術水平較高，成功的把握較大。

參考文獻

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基金項目：浙江省軟科學研究計劃項目：浙江省“大眾創業，萬眾創新”的關鍵問題、評價體系及推進路徑研究，2017C35071，階段性成果；寧波市軟科學研究計劃項目：支持中小企業創新發展的科技政策研究——以寧波為例，201601HJ-C01054，階段性成果。

作者簡介：胡平（1970-），女，湖北英山人，浙江工商職業技術學院經濟管理學院副教授，碩士，研究方向：科技金融、科技政策。

（責任編輯：周 瓊）