政府補貼對高技術產業創新效率的非線性影響
——基于門檻模型的實證研究

□ 夏靚瑩 蔣伏心

(南京師范大學 商學院; 江蘇省創新經濟研究基地, 江蘇 南京 210046)

一、文獻綜述

作為創新驅動的先導產業,高技術產業在我國經濟實現高質量發展的過程中發揮重要作用。為引導和激勵企業創新,我國政府對高技術產業的資助力度不斷加強。《中國高技術產業統計年鑒》顯示,我國高技術產業R&D經費支出中政府資金從2009年的67.1億元增至2016年的213.1萬元,年均增長率高達17.95%。政府補貼的效果歷來有激勵效應和擠出效應之爭,結論的不一致可能是由于補貼效果受補貼強度等因素的制約。創新能力的提升不僅源于研發投入的增長,也很大程度上取決于創新資源利用效率的提高。但多數文獻在政府補貼和創新效率的研究中并未考慮補貼強度的影響。隨補貼強度的變化,激勵效應和擠出效應可能會發生動態博弈,導致政府補貼對高技術產業創新效率的影響具有較大差異。

政府補貼和企業技術創新關系的研究結論歸納為以下四點:一是促進作用。白俊紅[1]研究顯示,政府補貼能激勵企業的創新產出。楊浩昌和李廉水[2]發現,政府補貼對高技術產業的創新效率產生激勵。二是抑制作用。張杰[3]研究發現,政府補貼對研發投入產生了擠出效應。范德成和李盛楠[4]發現,政府補貼對高技術產業技術研發效率產生抑制作用。三是關系不確定。桂黃寶[5]發現政府補貼對高技術產業創新效率無顯著影響。四是非線性關系。康志勇[6]運用門檻模型發現政府補貼對企業新產品創新的影響存在適度區間。張帆和孫薇[7]運用上市公司數據,在模型中加入補貼強度的平方項,證明政府補貼與企業創新效率呈倒U型關系。韓先鋒等[8]則發現了環境規制對補貼效果的約束機制。

雖然相關研究取得了重要進展,仍存在不足:首先以往研究大多聚焦于政府補貼對企業技術創新的線性影響,雖有研究注意到二者可能的非線性關系,但是多基于投入和產出視角,針對創新效率的研究較少。其次,部分非線性關系的研究僅限于限定的二次曲線模型,并未考慮在不同補貼強度內,補貼對創新效率的非線性影響可能存在多重特征,即門檻效應。

鑒于此,本文在測算創新效率的基礎上,首先建立含有政府補貼強度二次項的面板回歸模型,然后建立面板門檻模型,實證檢驗在不同補貼強度區間內,政府補貼對高技術產業創新效率的影響是否會發生變化,并檢驗可能存在的地區差異。

二、理論機制

創新效率反映了創新投入和產出的關系,若產出的增速高于投入,創新效率將會升高,反之則會降低。創新活動的外部性和高風險性導致市場失靈的出現,為政府介入提供了理論依據。政府補貼對高技術產業創新效率的影響機制如下。

在積極作用上,第一,引致研發投入。研發投入是推動創新效率增長的關鍵因素。政府補貼能緩解資金壓力,作為企業利潤的一部分,補貼能彌補因外部性造成的收益損失,還能有效分擔研發活動的經濟風險,這都會促進研發投入規模的增加。由于技術創新具有顯著的規模效應,創新效率也可能實現提升。第二,釋放積極信號。企業為緩解研發的融資約束,需尋求外部融資,但和外部投資者存在信息不對稱。獲得政府補貼后,企業可以對外釋放政府的信用認證信號[9],避免逆向選擇和道德風險。不僅能爭取更多的外部融資,也利于獲取獲得更多創新資源集聚。第三,通過溢出效應降低研發成本。在研發初期需投入高額資金,如購買研發設備、引進高技術人才等。而部分補貼可能專門針對研發設備的技術升級改造,這使設備的使用壽命和效能得以改善,研發過程也存在知識的溢出效應,這些都能降低研發成本,給其他未補貼項目帶來積極影響[10]。

在消極作用上,第一,擠出研發投入。由于補貼的使用缺乏監管,易導致企業較依賴補貼資金,從而擠出原有研發投入。由于逆向選擇的存在,政府補貼的創新產出效率往往低于自有資金[11]。補貼也會增加對創新資源的需求,造成資源價格上漲。企業受利潤最大化的驅使,可能會將原本用于研發的資金另作他用。第二,通過逆向引導扭曲企業行為。由于資金有限,企業需完成政府的考核指標,為獲取更多資助,企業容易將精力放在指標考核上,而非實質性創新[12],創新效率得不到實質性提升。為獲更多補貼,企業還可能與當地政府建立尋租關系。這可能會削弱企業通過創新活動來獲利的動機,造成創新效率下降。第三,補貼對象不合理帶來資源扭曲。由于政企間信息不對稱,部分企業可能利用自身信息優勢,通過隱瞞,造假的方式獲得補貼,補貼在發放中也可能呈現“偏國有化”的不平等特征。這會造成資源錯配,阻礙創新資源的有效配置,抑制創新效率提高。

三、研究設計

(一)模型設定

本文構建的基礎回歸模型如下:

(1)

其中i和t分別為省份和年份,α0為常數項,effit為創新效率值,govit為政府補貼強度,govit2為補貼強度的平方項,向量Xit為一系列控制變量,λit為個體效應,εit為隨機誤差項。

考慮到創新效率可能具有趨勢繼承性,本文在靜態面板模型式(1)的基礎上,構建動態面板模型式(2):

(2)

其中,effi,t-1為創新效率的一階滯后項,其他變量含義同式(1),下同。

為進一步識別二者可能存在的非線性關系,本文借鑒Hansen[13]提出的面板門檻模型,研究在不同區間內,政府補貼對高技術產業創新效率的作用效果是否存在差異,在式(1)的基礎上構建面板門檻模型式(3):

effit=α0+α1govit·I(govit≤γ1)+

α2govit·I(γ1

αngovit·I(γn-1

(3)

其中γ為門檻變量govit的門檻值,將樣本區分成不同區間,在不同區間內govit回歸系數存在差異,I(·)為虛擬變量,在滿足條件時取值為1,否則為0。

(二)變量設定

1.創新效率的測度。選擇數據包絡分析(DEA)中的BCC模型,測算創新效率。選取的投入指標為R&D人員全時當量、R&D經費內部支出和新產品開發經費,產出指標為新產品銷售收入和專利申請量。考慮創新活動的時滯性,將投入產出的滯后期設為一年。并運用永續盤存法將流量指標轉換為存量指標[14]。

2.政府補貼強度。用政府資金在R&D經費內部支出中的占比來衡量。

3.控制變量。考慮除政府補貼外其他因素對高技術產業創新效率的影響,本文設定以下控制變量:

金融發展水平(finance)。用國有部門的貸款比重來測度金融發展水平。

企業規模(scale)。用高技術產業主營業務收入與企業個數之比來衡量企業規模。

對外開放水平(open)。用進出口總額在GDP中的占比來衡量對外開放水平。

產業結構(stru)。用第三產業產值占GDP的比值來衡量產業結構。

(三)數據說明

研究選取的樣本為2009—2016年中國29個省份的面板數據(不含港澳臺地區,西藏、青海由于數據缺失,予以剔除)。數據主要來自于《中國高技術產業統計年鑒》(2010—2017),《中國統計年鑒》(2010—2017)。

四、實證結果與分析

(一)面板模型估計結果

首先采用靜態面板模型對式(1)進行估計,經Hausman檢驗,發現固定效應模型較合理。由于創新效率值具有截斷數據的特征,為降低誤差,選用面板Tobit模型對式(1)進行估計。兩種估計結果如表1模型(1)和(2)所示。

考慮創新效率的動態性,同時為解決潛在的內生性問題,選用系統GMM(SYS-GMM)對動態面板模型式(2)進行估計,并將結果列在表1的模型(3)中。Arellano-Bond 序列相關檢驗和 Sargan檢驗的結果表明模型設定合理和工具變量有效。

表1 政府補貼影響高技術產業創新效率的估計結果

模型(1)～(3)的估計結果均顯示,gov的系數顯著為正,二次項gov2的系數顯著為負。表明隨補貼強度的增加,高技術產業創新效率呈現出先升高后降低的倒U型特征。

對于控制變量,以國企貸款比值表示的金融發展水平不利于高技術產業創新效率提升。這可能由于我國政府主導下的金融體系使資金流向低效的國企,影響創新資本有效配置,阻礙創新效率提升。企業規模擴張不利于高技術產業創新效率的提高。這可能由于隨企業規模的擴大,忽視管理或官僚控制等現象開始出現,導致資源浪費,創新效率難以提升。對外開放水平的提高利于高技術產業創新效率提升。一般對外開放度越高,越利于與國外的技術交流和吸引外資,通過技術溢出和競爭效應,創新效率得以提升。產業結構優化可以提升高技術產業創新效率。這可能由于第三產業的發展減緩了要素扭曲程度,促進了創新效率提升。

(二)面板門檻模型估計結果

為進一步識別這種非線性關系,本文以政府補貼強度為門檻變量,使用Hansen提出的方法,對式(3)進行門檻存在性檢驗,檢驗結果見表2。結果發現,全國層面僅通過單門檻檢驗。考慮到區域差異,本文對東中西部分別進行檢驗。結果發現,東部通過了雙門檻檢驗,中部未通過門檻存在性檢驗,西部也僅通過了單門檻檢驗。

表2 政府補貼門檻效應檢驗

表3的面板門檻模型估計結果:在不同補貼強度下,政府補貼對高技術產業創新效率的影響呈非線性特征,且這種非線性影響呈現地區差異。從全國來看,當補貼強度低于0.196時,政府補貼的估計系數為1.932且顯著,當補貼強度大于0.196時,政府補貼的系數降至0.805且顯著。綜上,隨補貼強度增加,政府補貼與高技術產業創新效率呈顯著正向且邊際效應遞減的非線性特征。這可能是由于在初期,政府補貼緩解融資約束,降低創新成本的作用開始顯現。當補貼強度達到過高水平后,可能策略性創新、管理缺失、研發操縱等問題日益凸顯,造成企業研發積極性不足,創新質量不夠高。同時在補貼強度較高時,企業“尋補貼”的動機就越強,可能對研發活動的擠出效應更明顯,因此補貼的創新激勵效應減弱。

表3 政府補貼的門檻回歸結果

分區域來看:(1)當東部補貼強度低于0.065時,補貼的估計系數為負且不顯著,當補貼強度位于0.065和0.073之間時,補貼的系數顯著為正,在補貼強度跨越0.073后,補貼的系數為負且不顯著。因此不同于全國情況,東部隨補貼強度的增加,政府補貼對高技術產業創新效率產生先抑制后促進再抑制的影響。東部補貼效果的實現具有較低的門檻約束,且溢出效應高于全國水平。(2)當西部補貼強度低于0.273時,補貼的估計系數為2.250且顯著;在補貼強度跨越0.273后,補貼的估計系數降至0.867 6且不顯著。這表明西部隨補貼強度的增加,政府補貼對高技術產業創新效率的促進作用呈不斷減弱的非線性特征。因此西部的情況與全國較一致,但其門檻值較高。

對于控制變量,與前文相比,全國和西部的門檻估計結果在系數方向上保持一致。而對于東部,對外開放水平和產業結構均對高技術產業創新效率產生促進作用,而金融發展水平和企業規模對高技術產業創新效率產生不顯著的促進作用。

如表4所示,樣本期內,全國多數省份的補貼強度均低于0.196,平均補貼強度僅為0.122,表明大多數地區的補貼強度偏低。東部各省的補貼強度均分布在門檻值兩側,且平均補貼強度為0.091大于0.073,表明東部的補貼強度并不合理。西部各省的補貼強度均低于0.273,且平均補貼強度僅為0.143,表明西部的補貼強度有待提升。

表4 不同門檻區間地區分布

五、結論與建議

本文運用我國2009—2016年省級面板數據,實證考察政府補貼對高技術產業創新效率的非線性影響,并得出以下結論:一是政府補貼對高技術產業創新效率的影響呈倒U型。二是面板門檻模型顯示,在不同補貼強度區間內,政府補貼對高技術產業創新效率的作用效果各異。從全國來看,政府補貼對高技術產業創新效率存在單門檻效應,補貼的創新溢出效應呈正向且邊際效應遞減的非線性特征。在東部,政府補貼對高技術產業創新效率具有雙門檻效應,只有補貼強度在門檻值間才能發揮創新溢出紅利;在西部,跨越門檻值后,政府補貼對高技術產業創新效率的促進效應也會減弱。

本文提出如下政策建議:首先,政府不能一味追求補貼規模的增加而忽視補貼強度的約束。其次，實施動態化,差異化的補貼策略。對全國多數地區來說,應加大補貼強度釋放創新溢出紅利;東部應控制部分地區的補貼投入,并適當增加部分地區的補貼;西部應進一步加大補貼強度。再次，建立完善的補貼監督評價機制,提高補貼在發放和使用上的透明度,以降低執行偏差。最后政府也應聚焦于創新環境的優化。文中金融市場的完善和對外開放水平的提高均會促進高技術產業創新效率提升。這就要求深化金融體制改革,擴大對外開放，更要注重基礎設施、知識產權保護等創新環境的重要組成部分。□