政府補貼的技術創新效應：“量變”還是“質變”？

楊亭亭，羅連化，許伯桐

(1. 廣東財經大學 金融學院，廣東 廣州 510320； 2. 華南理工大學 經濟與貿易學院，廣東 廣州 510006)

一、引言

十八大報告提出，我國要實施創新驅動發展戰略。政府科技撥款作為鼓勵創新的重要手段，撥款數額逐年增加。1980年到2016年，我國財政科技撥款由64.59億元增長到7760.7億元，年均增速達14%。獲得補貼的上市公司數量逐年增長，2016年，我國3036家上市公司獲得政府補貼，占所有上市公司的94.2%。與此同時，我國專利申請量和授權量增長迅猛。2015年，我國專利申請數量高達279.9萬件，其中發明專利申請量突破100萬件，連續五年專利申請量居世界首位，成為首屈一指的專利數量大國。2016年，我國專利申請數量世界第一，比排名第二、三、四位的美國、日本和韓國三國專利申請總和還要多。這是我國實施創新驅動發展戰略的成果之一，也是政府補貼的實施效果所在。但有學者發現一些企業為了獲取政府研發補貼而通過追求創新“數量”和“速度”來迎合監管與政府[1]；還存在一些為爭取補貼而進行盈余操縱或研發操縱的“偽高新”企業[2-3]。因此，我們不得不思考，專利數量迅猛增長的背后，專利的質量究竟有沒有伴隨政府補貼的增加而得以提升？2015年底，《國務院關于新形勢下加快知識產權強國建設的若干意見》中提出要實施專利質量提升工程，培育一批核心專利。因此，研究政府補貼如何影響企業的專利質量具有重要的理論價值和現實意義。本文重點關注以下問題：政府補貼在促進專利數量增加的同時，是否也提升了企業的專利質量？政府補貼對創新產出的影響效果是否具有持續性？政府補貼的技術創新效應是否具有明顯的異質性？政府補貼通過何種途徑影響企業的創新產出？

基于2006-2015年中國上市公司的研究樣本，本文參考之前文獻中關于專利質量的度量方法[4]，選取六個度量專利質量的指標，采取主成分分析方法構建上市公司專利質量綜合指數，來度量企業的專利質量，系統檢驗政府補貼的專利產出效應及內在影響機制。研究結果發現，政府補貼不僅促進了企業專利數量的增加，同時也促進了企業專利質量的提升，并且這一促進作用具有一定的持續性。政府補貼的技術創新效應具有明顯的異質性，國有企業和創新型行業中政府補貼的技術創新效應更加顯著。進一步的研究發現，政府補貼的專利產出效應是通過企業的研發投入發揮作用，即政府補貼通過影響企業的研發投入進一步作用于專利產出，研發投入起到部分中介或完全中介作用。

本文可能的貢獻在于：第一，本文進一步補充了政府補貼的專利產出效應。之前研究主要集中在探討政府補貼對企業研發投入和專利數量的影響上，較少有研究分析政府補貼如何影響企業的專利質量。目前這方面的文獻較少，有學者利用專利主權項的總字數以及專利的IPC分類號的個數來度量專利的質量，以我國工業企業為研究對象，發現政府補貼可以促進企業專利質量的提升[5]。與該文不同，本文以上市公司為樣本，從六個維度度量企業的專利質量，且研究方法也有較大差異。第二，本文用三步法分析檢驗了政府補貼對企業專利產出的影響機制。研究發現，政府補貼會通過影響企業技術創新的投入研發強度，進而作用于技術創新的產出，包括專利數量和專利質量。第三，本文還考察了政府補貼的技術創新效應是否具有持續性。研究發現，政府補貼對企業專利數量的促進作用至少可以持續三年，對企業專利質量的促進作用更加持久。

二、文獻綜述與研究假說

企業是技術創新和研發活動的主體，而研發活動的高投入、高風險及正外部性使得企業研發動力不足。為鼓勵企業創新，政府部門相繼出臺了多種激勵政策，比如《高新技術企業認定管理辦法》、“科技小巨人”、“企業技術中心”等，達到某種標準的企業可以獲得政府補貼或稅收優惠。有學者認為，中國專利數量的劇增得益于政府研發補貼以及各級政府的專利激勵政策。然而，在專利數量增長的同時，企業的專利平均質量不升反降[6]。那么，政府補貼在帶來專利“量變”的同時，究竟有無帶來專利的“質變”，成為我們重點關注的問題。

政府補貼對于企業的專利質量可能存在兩種影響效果。第一，政府補貼能夠促進企業專利質量的提升。一般而言，企業的研發活動需要長期大量的資金投入，資金缺乏會導致研發項目難以為繼。政府補貼一方面作為企業利潤的一部分，激勵企業增加自身的研發投入。學者們利用不同的數據進行實證研究，均發現研發投入與政府研發補貼金額正相關[7-8]。還有學者發現政府對戰略性新興產業創新補貼的績效顯著為正，創新的外溢效應顯著[9]。另一方面，政府補貼也會成為政府認可的一種信號[10]，政府對某些行業的補貼程度表明政府的扶持傾向。獲取政府補貼較多的行業或企業，說明政府當前對于這些行業的發展和前景更為認可。而政府的認可相當于一種無形的擔保，在信息不對稱的環境中作用更大，獲取補貼的企業更容易獲得銀行貸款或風險投資等外部融資，更容易取得資本市場中投資者的認可而使得股票溢價更高，也會增加對人才的吸引力[11]。

綜上所述，政府補貼對企業來說，既可以帶來利潤從而解決內部融資問題，也可以發射信號緩解外部融資約束，因此，企業能夠獲得充足的資金進行研發活動，無需由于資金問題而中斷研發，抑或申請低質量專利以完成任務考核。我們推測，政府補貼在促進專利數量增長的同時，也會促進專利質量的提升。

第二，政府補貼可能會促進企業專利數量的增加，但抑制專利質量的提升。一些學者研究發現政府研發補貼擠出了企業自身的研發投入。我國政府對企業的資助率均低于科研機構和高等學校，政府研發補貼未能發揮有效作用[12]。而別的學者發現政府的研發補貼降低了企業的研發強度[13]。有學者對政府補貼進行分類，剔除掉了非研發補貼，發現政府研發補貼總體上不能激勵企業增加研發投入，但對于高科技企業、內部控制水平高的企業而言，研發補貼確實發揮了一定的激勵效應[14]。由于政府和企業之間存在信息不對稱，因此政府補貼可能誘發道德風險和逆向選擇問題。有些企業為了達到政府研發補貼的標準而不斷申請低質量的專利，而有些獲取補貼的企業為了完成補貼考核，也爭相申請低質量專利，甚至出現購買專利的違法亂象。因此，我們推測，政府補貼在促進專利數量增加的同時，可能抑制了專利質量的提升。

還有一些學者認為，政府補貼想發揮激勵作用需要一定的條件。他們發現，政府對企業創新研發活動的財政補貼并不能有效促進企業自身研發投入的增加，而貸款貼息補貼方式能提升企業自主創新能力[15]。只有適度的補貼才能夠顯著激勵企業技術創新，補貼強度存在“適度區間”[16]。政府補貼對民營企業創新績效的促進作用相對國有企業更大，要素市場扭曲程度越低，這一促進作用越大[17]。

因此，基于以上分析，我們提出兩個基本研究假說：

假說1a：政府補貼能夠促進企業專利的“量變”和“質變”。

假說1b：政府補貼能夠促進企業專利的“量變”，但不能促進專利的“質變”。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

鑒于很多上市公司自2006年開始披露其研發數據，因此本文選擇我國上市公司2006-2015年的數據作為初始樣本。本文的專利數量數據來自國家知識產權局的專利檢索網站。之前有關上市公司專利方面的研究大都忽視了上市公司合并報表的控股子公司的專利數量，從而使得研究中運用的專利數據跟其他財務數據不匹配，研究結論的可信性有待商榷。為了解決這一問題，本文在wind數據庫[注]我們在wind數據庫中，找到每家上市公司的界面，左側“公司資料”項下的“控股及參股子公司”，詳細列出該上市公司歷年的子公司情況，然后篩選出合并財務報表的控股子公司的信息(名稱)。中導出每家上市公司每年的控股子公司名稱，利用這些名稱在國家知識產權局的專利檢索網站[注]國家知識產權局專利檢索網址http://www.pss-system.gov.cn/sipopublicsearch/patentsearch/tableSearch-showTableSearchIndex.shtml。進行申請人檢索，統計上市公司及其控股子公司的專利數量。專利質量數據來自于國家知識產權局的《中國專利數據庫》(光盤版，1985-2012)，該數據庫中記錄了1985-2012年我國申請授權的專利信息，包括申請人、摘要、主權項、IPC分類號、發明人、優先權、法律狀態等詳細信息，文中專利質量的計算需用到其中的6個指標。上市公司的研發數據和政府補貼數據均來自wind數據庫，其他財務數據來自國泰安金融研究數據庫。

鑒于數據的質量考慮，我們對樣本進行如下處理：第一，刪除ST公司和退市公司；第二，由于金融行業資產負債結構的特殊性，刪除金融行業的上市公司；第三，刪除專利信息缺失的樣本；第四，刪除有重要信息缺失的樣本，最終得到9058個公司-年份觀測值。

本文的專利質量數據區間只能選擇2006-2012年，原因在于：一方面，《中國專利數據庫》(光盤版)2012年之后的數據不再對外出售；另一方面，大量詳細專利信息的抓取又會受到國家知識產權局官方網站的限制和封鎖，而專利質量的計算必須用到每條專利的詳細信息。因此，專利質量方面，我們只能選擇2006-2012年的數據區間。同樣地，經過上述四個步驟的數據刪除，最終得到4520個公司年份觀測值。樣本區間及觀測值情況見表1。

表1 樣本區間及觀測值情況

為了避免極端值對實證結果的影響，我們對所有連續變量進行上下1%的縮尾處理。

(二)變量定義

(1)因變量：主要包括兩類，分別是專利數量指標和專利質量指標。

專利數量指標：企業每年新增專利數量dpatent、新增發明專利數量dinvention。我們對上述兩個有關專利數量的指標均加1，然后取自然對數，依次轉換為lndpatent、lndinv。

專利質量指標pq：已有文獻利用專利主權項的總字數以及專利的IPC分類號的個數來度量專利的質量[5]，本文除了運用這兩個指標之外，還參考另外文獻中關于專利質量的度量方法，選擇權利要求項數、是否有國際公布、發明人數量、IPC分類號個數、是否擁有優先權和發明專利占比六個度量專利質量的指標進行主成分分析[4]，并根據85%的準則和崖底碎石準則選取主成分的個數，計算每家公司每年的專利質量，分別記為pq1和pq2。

(2)自變量：政府補貼subsidy，用當年該公司獲得的政府補貼除以其總資產。

(3)控制變量：參考之前的研究[5，18]，本文選擇以下變量作為控制變量，分別為：資產負債率lev，用公司期末總負債除以其期末總資產表示；總資產size，對期末總資產取自然對數后得到；資產收益率roa，用凈利潤除以總資產表示；現金流比率cash，表示為當年的現金流除以總資產；固定資產比率gdzc，表示為該公司固定資產占總資產的比重；資本支出capital表示為構建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金占總資產的比重；age為企業年齡，用樣本當年年份減去公司成立年份表示。

(4)其他變量

中介變量：參考已有文獻，再結合本文的分析，我們認為，由于技術創新活動的高風險、高投入、長周期等特征，政府補貼可能會通過影響企業技術創新的投入研發強度，進一步影響專利產出。因此，我們選擇研發強度rd作為中介變量，用企業當年的研發投入除以其總資產表示。

調節變量：虛擬變量企業性質state。我們根據上市公司實際控制人的性質來區分國有企業和民營企業。如果實際控制人為各級政府或附屬機關，則為國有企業，state為1，其他為民營企業。

(三)模型設定

參考之前文獻的模型設定[7]，本文的基本計量模型為(1)式：

(1)

我們用innovation統一代表專利產出，分別指專利數量或專利質量。X為7個控制變量。本文采取控制年份和控制行業的pooled ols回歸方法。

四、實證檢驗結果及分析

(一)描述性統計

表2為主要變量的描述性統計結果。2006-2015年，我國上市公司平均每年新增專利數量25件,其中新增發明專利近12件。新增專利數最大值為10205件，為中興通訊2009年新增專利數，其當年新增發明專利9604件。單從專利數量來看，中興通訊無疑是國內技術創新的“巨頭”，但近期中美貿易戰中，由于中興通訊沒有核心的芯片技術，美國此舉讓通訊巨頭損失嚴重。因此，僅僅從專利數量去度量公司的創新能力未免有失偏頗。故本文又從多個維度度量企業的專利質量。專利質量pq1和pq2是經過標準化處理，其大小只表示該公司專利質量的相對水平。另外，政府補貼subsidy的均值為0.0065，而研發強度rd的均值為0.0186，可見，政府補貼大概為企業研發強度的三分之一，政府補貼確實是企業研發強大的助動力。

(二)基本回歸結果

本文首先利用模型(1)實證檢驗政府補貼對企業專利數量的影響，基本估計結果見表3。

表2 描述性統計結果

表3 政府補貼對企業專利數量影響效果的基本回歸結果

括號里是t值，*、* *、* * *分別表示10%、5%、1%水平上顯著。

第(1)-(3)欄中，我們用t+1期的新增專利數量作為被解釋變量，逐步控制了公司層面變量以及年度、行業固定效應，結果顯示，政府補貼subsidy的回歸系數大都在1%的水平上顯著為正，說明政府補貼促進了上市公司專利數量的增加。企業規模size和資產收益率roa的回歸系數均顯著為正，說明規模越大、盈利狀況越好的企業，技術創新的產出也會越多。而企業年齡age的回歸系數均顯著為負，說明企業成立越久，其創新產出反而越少。根據企業的生命周期理論，一般來說，企業在初創期和成長期進行創新的動力較大，而到了成熟期和衰退期，企業并無動力繼續進行創新，因此，時間越長的公司，創新產出反而越少。類似地，(4)-(6)欄中，我們用新增發明專利數量作為被解釋變量，政府補貼subsidy的回歸系數依然在1%的水平上顯著為正，同樣也說明了政府補貼對企業發明專利的增加具有顯著的促進作用。

(三)政府補貼對企業專利質量的影響效果

上述基本回歸結果均顯示，政府補貼促進了企業專利數量的增加，帶來了專利產出的“量變”，那么政府補貼如何影響企業的專利質量呢？我們又根據模型(1)，用t+1期的專利質量pq1和pq2作為被解釋變量，表4的檢驗結果發現，政府補貼subsidy的回歸系數均在1%的水平上顯著為正，進一步證實了政府補貼對企業創新質量的正向作用。假說1a政府補貼能夠促進專利的“量變”和“質變”得以驗證。

(四)延續性影響

接下來，我們考察政府補貼效果是否具有持久性，為此，我們用t+2、t+3和t+4期的專利數量或專利質量作為被解釋變量，構建模型(2)如下。

(2)

實證結果如表5所示。通過(1)-(3)欄結果的比較，我們發現，對于專利數量而言，政府補貼subsidy的回歸系數在補貼后的三年內都在1%的水平上顯著為正，而在第四年(t+4)回歸系數的數值變小，并且顯著性水平亦有所下降，這一結果表明，政府補貼不僅對未來一年的專利數量有促進作用，而且這一促進作用至少可以持續三年。(4)-(6)欄的被解釋變量為技術含量較高的發明專利，政府補貼subsidy的回歸系數依然顯著，這一結果表明政府補貼這一政策效果的持久性。這與之前文獻的研究結論一致[19]。同樣的，在專利質量做被解釋變量的部分，政府補貼的系數均顯著為正，進一步驗證了補貼效果的持久性。企業技術創新是一個較為漫長的過程，政府補貼作為創新投入的一端，從投入到產出需要一定的時間，尤其是技術含量較高的發明專利以及質量較高的專利，其研發、申請、審核的周期更長。綜合而言，政府補貼不僅對于未來一年的創新產出有顯著促進作用，而且對于未來幾年的創新產出，尤其是對于企業專利質量的正向影響依然不減。

表4 政府補貼對企業專利質量影響效果的基本回歸結果

括號里是t值，*、* *、* * *分別表示10%、5%、1%水平上顯著。

表5 政府補貼對企業專利產出延續性影響結果

括號里是t值，*、* *、* * *分別表示10%、5%、1%水平上顯著。

(五)企業性質的調節作用

眾所周知，我國存在兩種所有制的企業，即國有企業和民營企業。不同所有制企業在獲取政府支持、商業機會及各種資源方面均存在明顯差異。有些學者認為，國有企業在獲取政府補貼方面更占優勢。為了考察政府補貼對不同所有制企業創新產出的影響是否存在差異，我們根據上市公司實際控制人的性質，把公司分成兩大類，國企(state=1)和民企(state=0)。并在模型(1)的基礎上加入政府補貼[注]政府補貼為連續變量，而非0、1虛擬變量，我們需關注交乘項系數是否顯著，如果顯著，表示政府補貼在國企和民企的效果有顯著差異。和企業性質的交乘項，構建模型(3)進行實證檢驗：

innovationi,t+1=α0+α1subsidyi,t+α2subsidyi,t*

εi,t

(3)

回歸結果如表6所示。(1)(2)兩欄中，交乘項的系數不顯著，說明對于國企和民企來說，政府補貼對新增專利(發明)數量的影響并無顯著差異。(3)(4)兩欄中，我們用專利質量作為被解釋變量，交乘項的系數顯著為正。第(3)欄結果顯示，對于國有企業而言，政府補貼的綜合回歸系數為0.833+0.534=1.367；對于民營企業來說，政府補貼的回歸系數為0.833，說明政府補貼對于國有企業專利質量的促進作用要大于民營企業，兩者存在顯著的差異。此結論與已有文獻的研究結論相同[18]。究其原因，可能是由于國企天然的優勢，對資金和人才更有吸引力，而這兩者又是影響創新的關鍵因素所在，因此，獲取政府補貼的國企有了政府強大的“擔保”，創新產出更多。

表6 企業性質對政府補貼的技術創新效應的調節作用

括號里是t值，*、* *、* * *分別表示10%、5%、1%水平上顯著。

(六)企業創新類型的調節作用

由于一些行業比較傳統，無需進行創新活動依然可以維持正常的生產經營，因此我們參考已有文獻[20]的做法[注]以下行業為傳統行業： A農林牧漁業、D電力、煤氣及水的生產和供應業、F交通運輸倉儲業、H批發和零售貿易、J房地產業、K社會服務業、L傳播與文化產業、M綜合類行業的公司。，把所有公司分為兩類，一類是創新型行業(type=1)，另一類是傳統行業(type =0)。我們在模型(1)的基礎上加入政府補貼subsidy和行業類型type的交乘項構建模型(4)如下：

innovationi,t+1=α0+α1subsidyi,t+α2subsidyi,t*

εi,t

(4)

括號里是t值，*、* *、* * *分別表示10%、5%、1%水平上顯著。

模型(4)的回歸結果如表7所示，(1)(2)兩欄中，交乘項subsidy1*type的回歸系數并不顯著。結果說明，政府補貼對于專利數量的影響效果在創新型行業和傳統行業中差別很小。即，僅從專利數量角度來看，政府補貼的效果在兩大行業中的差異并不明顯。然而，(3)(4)兩欄中，我們用專利質量作為被解釋變量，交乘項subsidy*type的系數顯著為正，政府補貼對于創新型行業專利質量的綜合影響效果為-2.813+3.911=1.098，而政府補貼對于傳統行業專利質量的影響為-2.813。可以看出，政府補貼對于創新型行業專利質量具有顯著的促進作用，而對于傳統行業的專利質量抑制作用明顯。

(七)穩健性檢驗

為了檢驗結果的穩健性，我們改變核心變量政府補貼subsidy的度量方法，用政府補貼的金額取對數來表示。表8的回歸結果顯示，政府補貼的回歸系數依然顯著為正，進一步證明了結果的穩健性。

表8 穩健性檢驗結果

括號里是t值，*、* *、* * *分別表示10%、5%、1%水平上顯著。

五、政府補貼對企業創新產出的影響機制分析

根據前文的分析，政府補貼可能會通過影響企業的研發強度進一步影響專利數量及專利質量。我們參考已有文獻[21]中關于中介效應的檢驗步驟[注]中介效應的檢驗步驟包括三個：第一，檢驗基本變量對中介變量是否有顯著影響；第二檢驗基本變量對最終變量是否有顯著影響；第三，把基本變量和中介變量同時加入模型，檢驗二者對最終變量的影響，并比較第二步和第三步中基本變量的系數是否有明顯的變化。，構建模型(5)(6)(7)進行實證檢驗，通過比較政府補貼subsidy的回歸系數，進一步識別政府補貼是否通過研發強度進一步作用于專利產出，研發強度在中間起到部分中介作用還是全部中介效應。

(5)

(6)

(7)

模型(6)和模型(7)中，創新產出變量innovation指的是t+2期[注]之所以選擇t+2期的專利產出作為被解釋變量，主要是為了減少內生性問題。中介效應檢驗的邏輯是，t期的政府補貼影響t+1期的研發投入，繼而影響t+2期的專利產出。由于三者之間存在時間上的先后順序，所以基本不存在雙向因果關系帶來的內生性問題。的專利數量lndpatent或者專利質量pq。

回歸結果如表9所示，第(1)欄到(3)欄為一組，(1)欄為模型(5)的回歸結果，政府補貼subsidyt的回歸系數顯著為0.319，說明基本變量政府補貼subsidyt對中介變量研發強度rdt+1有顯著影響。(2)欄為模型(6)的回歸結果，基本變量subsidyt對被解釋變量lndpatentt+2有顯著的正向作用。第(3)欄是模型(7)的回歸結果，其被解釋變量依然為專利數量lndpatentt+2，可以看出，基本變量政府補貼subsidyt的回歸系數不再顯著，而中介變量研發強度rdt+1的回歸系數在1%的水平上顯著為正。綜合(1)-(3)欄的結果來看，基本變量政府補貼subsidyt對中介變量研發強度rdt+1有顯著影響，基本變量對新增專利有顯著影響，在同時加入基本變量subsidyt和中介變量研發強度rdt+1后，基本變量subsidyt的回歸系數不再顯著，而中介變量的回歸系數顯著為正，可以說明，基本變量subsidyt對新增專利的正向作用全部被中介變量研發強度rdt+1所吸收。

類似地，(4)(5)(6)三欄為一組，(5)(6)兩欄的被解釋變量為專利質量pqt+2。回歸結果顯示，政府補貼subsidyt的回歸系數在加入中介變量研發強度rdt+1后，由0.970下降為0.699，說明政府補貼對專利質量的正向作用部分被中介變量研發強度rdt+1所吸收。研發強度起到部分中介作用。

總之，無論被解釋變量是新增專利數量還是專利質量，政府補貼對他們的正向作用都會全部或部分地被中介變量研發強度rdt+1所吸收。政府補貼通過影響企業的研發強度進而作用于專利數量和專利質量。

表9 政府補貼影響企業專利產出的中介效應檢驗

括號里是t值，*、* *、* * *分別表示10%、5%、1%水平上顯著。

六、研究結論與政策建議

本文采用上市公司及其合并報表控股子公司的專利數據，實證檢驗政府補貼對上市公司專利數量和專利質量的影響效果和影響機制。研究發現：第一，政府補貼的技術創新效應既發生了“量變”，也發生了“質變”，即政府補貼既促進了企業專利數量的增加，又提升了企業的專利質量。第二，政府補貼對企業創新產出的影響具有一定的持續性：政府補貼對于企業專利數量的促進作用至少持續三年，對專利質量的影響持久性更強。第三，政府補貼的技術創新效應具有一定的異質性：其對國有企業、創新型行業專利質量的促進作用更為顯著。第四，政府補貼通過影響企業的研發強度進一步作用于企業的創新產出(專利數量和專利質量)，政府補貼對企業創新的正向效應部分或全部被研發強度所吸收。

根據本文的研究結論，我們提出以下政策建議。第一，政府部門有必要繼續加大補貼力度。我國經濟已從要素驅動型向創新驅動型轉變，提升企業的創新能力是保持經濟持續快速健康發展的關鍵所在，同時也是響應習近平總書記十九大報告中關于加快建設制造強國、加快發展先進制造業的戰略選擇。政府補貼不僅能促進創新產出的“量變”和“質變”，而且這一促進效果的持久性較強。政府補貼可成為企業創新能力提升的助動力之一。第二，政府補貼應“因企而異”。我們發現政府補貼的效果具有一定的異質性。政府補貼對于國有企業以及創新型行業的專利質量具有促進作用。因此，建議政府部門把有限的補貼資源投入到創新型行業中，這有利于我國加快實現制造強國，發展先進制造業。隨著政府補貼的增加，企業加大自身研發投入強度，最終提升創新的質量，促進經濟增長。第三，政府在增加補貼的同時，還應加強對補貼企業的考核。目前，存在一些企業為了達到政府補貼的考核指標而盲目申請專利的現象，從而造成專利數量的劇增，但專利質量依然堪憂的局面。因此，建議政府部門在考核標準中加入有關專利質量的考核，真正提升企業的創新能力。