自貿試驗區與高技術產業研發投入
——基于政府和企業投入的分析

曹 翔，李慎婷，郭立萍

(1.海南大學經濟學院，海南 海口 570228;2.海南大學教學質量評估中心，海南 海口 570228)

0 引言

自首個自貿試驗區于2013年在上海成立以來，中國已累計設立21個自貿試驗區。從各自貿試驗區總體方案看，發展高技術產業已成為當下經濟發展的重要目標。在當前我國高精尖核心技術相對薄弱、存在諸多 “卡脖子”技術以及美國對中國進行 “科技封鎖”的國內外背景下，加大我國高技術產業研發投入比以往任何時候都更為緊迫。然而，我國高技術產業研發投入存在明顯的 “過度依賴政府”現象。根據 《中國高技術產業統計年鑒》，2018年中國政府對高技術產業的研發投入為150.58億元，占高技術產業總研發投入的99.92%，而企業對高技術產業的研發投入僅為0.12億元，僅占高技術產業總研發投入的0.08%。與此同時，董直慶等[1]研究發現，我國研發資本存在東部地區配置相對不足的空間錯配現象。結合 《中國高技術產業統計年鑒》可以發現，2018年政府對自貿試驗區省份高技術產業的研發投入為108.80億元，占全國高技術產業總研發投入的72.20%。那么，作為開放型經濟新體制改革先鋒陣地的自貿試驗區究竟如何影響政府、企業對高技術產業的研發投入？這些影響是否存在差異？自貿試驗區是否促進研發投入從非自貿試驗區省份轉向自貿試驗區省份？自貿試驗區是否促進研發投入從省內非高技術產業轉向省內高技術產業？客觀回答這些問題可以為如何充分發揮自貿試驗區對高技術產業創新發展的促進作用提供參考依據和政策啟示。

與本文密切相關的文獻主要包括兩類文獻。第一類文獻是與自貿試驗區相關的研究。起初，學者們主要對自貿試驗區進行了理論探討。例如，李墨絲等[2]通過與中美BIT談判對比，系統討論了自貿試驗區負面清單制度如何完善；陳麗芬等[3]分析自貿試驗區貿易轉型升級的戰略思路；孟廣文[4]闡述中國建立自貿試驗區的模式選擇以及理論基礎。隨著數據的豐富，學界開展了大量實證研究。例如，Seyoum等[5]通過實證檢驗發現自貿試驗區設立為自貿試驗區省份帶來一系列政策紅利；王鵬等[6]通過實證檢驗發現自貿試驗區設立促進了貿易轉型升級。第二類文獻是與創新要素流動相關的研究。一部分學者對創新要素流動規律進行了相關研究。例如，Vence-Deza等[7]發現經濟發展水平會影響創新要素空間流動；馮南平等[8]考察創新要素流動的方向和力度。另一部分學者對創新要素流動動因進行了相關研究。例如，魏浩等[9]認為經濟發展水平和教育質量會直接影響人才的流動方向。綜上可見，將自貿試驗區設立作為準自然實驗來評估其對高技術產業研發投入影響的文獻幾乎沒有。

本文以2009—2018年30個省份高技術產業作為研究樣本，以自貿試驗區設立作為一項準自然實驗，采用多期雙重差分模型評估自貿試驗區對高技術產業政府研發投入、企業研發投入的影響，并進行異質性與影響路徑分析。相比已有文獻，本文可能的邊際貢獻是：①評估自貿試驗區設立對高技術產業中政府和企業研發投入的影響，拓寬了自貿試驗區實施效果的評估范疇；②在多期雙重差分模型中進一步運用工具變量法進行內生性處理，提高了評估結果的可靠性；③對自貿試驗區政策效應的異質性及影響路徑進行深入分析，可以為自貿試驗區戰略的制定和調整提供參考依據。

1 研究假設

1.1 自貿試驗區對研發投入的影響

2020年之前發布的眾多自貿試驗區總體方案中多次強調重點發展高技術產業；2020年發布的 《關于北京、湖南、安徽自由貿易試驗區總體方案及浙江自由貿易區擴展區域方案的通知》更是明確表示著力發展科技創新和數字經濟等。可見，科技創新在自貿試驗區建設中尤為重要，而科技創新的發展離不開政府資金的支持。政府補貼能夠促進高端制造領域研發投入[10]，從而提高創新的效率[11]，對創新產生激勵作用[12]。因此，政府為了加快自貿試驗區內高端產業的創新和發展會在一定程度上加大對其補貼力度。另外，自貿試驗區內政府補貼能夠彌補企業因研發投入失敗而產生的資金成本[13]，緩解企業融資約束[14-15]，進而促進企業增加研發投入。基于此，提出假設H1a：自貿試驗區設立會促進政府對高技術產業增加研發投入；假設H1b：自貿試驗區設立會促進企業對高技術產業增加研發投入。

1.2 自貿試驗區對高技術產業研發投入的地區異質性影響

根據新經濟地理理論，單個企業即使再強大也可能會因為規模遞減而衰敗，而產業的空間集聚會帶來報酬遞增、規模經濟等效應。中國東部地區多為沿海發達地區，交通設施較齊全，運輸成本較小；創新要素活躍，吸引了大量的人才和高技術產業入駐[16]，從而產生了巨大的產業集聚效應和規模經濟效應。伴隨著創新要素的不斷流入和高技術產業的不斷集聚，東部地區勞動生產率逐漸提高，規模報酬遞增[17]。因此，相較于中西部地區而言，東部地區政府和企業更愿意將研發資金投入到高技術產業。一方面，東部地區經濟發展水平較高，財政收入較高，使得政府和企業能向高技術產業投入更多研發資金；另一方面，東部地區高技術產業研發創新、技術進步等亟需政府和企業資金的支持，并且這些資金能夠緩解東部地區創新要素不足的空間錯配現象[1]。基于此，提出假設H2：相對于中西部地區而言，自貿試驗區設立能使東部地區自貿試驗區省份高技術產業獲得更多的研發投入。

1.3 自貿試驗區研發投入的政策吸引作用

自貿試驗區設立為自貿試驗區省份帶來了一系列政策紅利。自貿試驗區突破性地使用負面清單制度，進一步降低了市場準入的門檻[18]。除此之外，自貿試驗區以制度創新為核心，擴大投資、金融和服務業開放，加快行政審批進程，推動貿易轉型升級，加快政府職能轉換、簡政放權為打造全方位開放格局服務。由于創新要素流動受地區發展水平、國家政策導向等因素的影響[12]，因此，自貿試驗區的政策紅利會吸引包括政府和企業研發投入在內的創新要素向自貿試驗區省份流動。基于此，提出假設H3：相比非自貿試驗區省份而言，自貿試驗區設立會使自貿試驗區省份高技術產業獲得更多的研發投入。

2 政策背景與模型構建

2.1 政策背景

目前，中國累計批準設立了21個自貿試驗區，形成了 “1+3+7+1+6+3”的全面開放新格局。各大自貿試驗區總體方案多次明確提出要重點發展高技術產業，提高技術創新水平。例如，2013年9月，《中國(上海)自由貿易試驗區總體方案》明確指出要努力形成促進投資和創新的政策支持體系。2015年4月，《中國(廣東)自由貿易試驗區總體方案》提出要重點發展高新技術產業。2017年3月，遼寧、陜西、四川、浙江等省份的 《中國自由貿易試驗區總體方案》均提到要重點發展戰略性新興產業和高技術產業。2018年9月，《中國(海南)自由貿易試驗區總體方案》提出要以旅游業、現代服務業、高技術產業為主導。2018年11月，《國務院關于支持自由貿易試驗區深化改革創新若干措施的通知》再次強調了要加大自貿試驗區的改革創新。2020年9月，《關于北京、湖南、安徽自由貿易試驗區總體方案及浙江自由貿易試驗區擴展區域方案的通知》多處強調高新技術創新。

2.2 模型構建

基于數據的可獲得性，本文選取2013—2017年設立自貿試驗區的11個省份為處理組，將其他省份設為對照組，構建如下多期雙重差分模型。

Ypit=α+β×DIDpt+δ×Controlpit+ηpi+γt+εpit

(1)

式中，p代表省份，i代表行業，t代表年份；Ypit是被解釋變量高技術產業研發投入；DIDpt為核心解釋變量自貿試驗區交互項；ηpi代表省份行業固定效應；γt代表年份固定效應；εpit代表隨機誤差項。

模型(1)需滿足處理組和對照組的被解釋變量具有共同變化趨勢的假設，即平行趨勢假設[19]。如果處理組和對照組的控制變量及其時間變化趨勢存在差異，則對平行趨勢假設構成威脅。故本文在模型(1)基礎上進一步加入各控制變量分別與時間趨勢變量的1～2次方的交互項，以控制其對平行趨勢假設的潛在威脅[20]，具體模型如下：

Ypit=α+β×DIDpt+δ×Controlpit+μk×(Controlpit×f(T))+ηpi+γt+εpit

(2)

其中，f(T)代表時間趨勢變量T的1～2階項，其他變量的含義與模型(1)一致。

2.3 指標選取及數據來源

(1)被解釋變量：高技術產業研發投入。本文選取R&D經費內部支出中政府資金額、企業資金額來表示高技術產業政府研發投入、高技術產業企業研發投入，并對其進行對數處理。

(2)核心解釋變量：自貿試驗區交互項。其表達式為DIDpt=Treatmentp×Postt。其中，Treatmentp和Postt分別為政策虛擬變量和時間虛擬變量，對應的取值設定規則為：當省份p為上海且t≥2013，省份p為天津、福建、廣東且t≥2015，省份p為河南、湖北、遼寧、陜西、四川、浙江、重慶且t≥2017，DIDpt取值為1，否則為0。

(3)控制變量。借鑒趙增耀等[21]、李韻等[22]、劉樹林等[23]的做法，選取研發機構人員數量、資產總額、利潤總額、技術改造經費支出、新增固定資產作為控制變量。由此，本文從 《中國高技術產業統計年鑒》獲得了2009—2018年分省份分行業的面板數據。對于部分缺失數據，進行插值法處理。為了降低異方差，進行對數化處理。各變量的描述性統計分析見表1。

表1 各變量描述性統計

3 基準回歸

3.1 政府對高技術產業的研發投入

自貿試驗區設立對高技術產業政府研發投入的影響見表2。其中，(1)列為未加入控制變量的回歸結果，(2)列為加入控制變量的回歸結果，(3)列為在(2)列的基礎上加入控制變量與時間趨勢變量一次項的交互項的回歸結果，(4)列則在(3)列的基礎上進一步加入控制變量與時間趨勢變量二次項的交互項。不難發現，DID的估計系數均顯著為正。這表明自貿試驗區設立顯著促進了設立省份高技術產業政府研發投入，即驗證了假設H1a。

表2 政府研發投入的基準回歸結果

3.2 企業對高技術產業的研發投入

自貿試驗區設立對高技術產業企業研發投入的影響見表3。由表3可見，無論是否加入控制變量以及控制變量與時間趨勢變量的1～2次方交互項，變量DID的估計系數均不顯著。這表明自貿試驗區設立并未顯著帶動企業對高技術產業的研發投入，即不支持假設H1b。其原因可能是：一方面，中國作為新興經濟體，市場勢力較弱導致企業研發積極性不高[24]；另一方面，由于企業通過尋租活動可以獲得超額收益，因此企業會將更多的資源轉移到尋租活動中，從而減少企業研發投入[25]。

表3 企業研發投入的基準回歸結果

4 識別條件檢驗與穩健性分析

前文結果表明，自貿試驗區設立顯著促進了政府對高技術產業進行研發投入。為驗證這一結果的可靠性，本部分將進行識別條件檢驗與穩健性檢驗。

4.1 識別條件檢驗

(1)政策隨機性檢驗。借鑒王立勇等[26]的研究思路，本文采用Logit模型來檢驗自貿試驗區省份的選取是否受到該省份高技術產業政府研發投入的影響。具體來說，本文以 “是否為自貿試驗區省份”為因變量，選取研發機構人員數量、資產總額、利潤總額、技術改造經費支出、新增固定資產的對數值作為自變量，回歸結果見表4。表4中兩列高技術產業政府研發投入的估計系數均不顯著，即政策隨機性假設成立。

表4 政策隨機性檢驗

(2)平行趨勢假設檢驗。借鑒羅鳴令等[27]的方法，本文以自貿試驗區設立前3年中每一年份虛擬變量與處理組虛擬變量的交互項替換模型(2)中的DID進行平行趨勢檢驗，見表5。由表5可知，在自貿試驗區設立的前3年，處理組與對照組的高技術產業政府研發投入并不存在顯著差異，即滿足平行趨勢假設。

表5 平行趨勢檢驗

(3)安慰劑檢驗。本文通過設定虛假自貿試驗區設立年份構建雙重差分交互項進行安慰劑檢驗，見表6。表6中(1)～(4)列依次顯示了將自貿試驗區設立年份虛假設定為提前1年、提前2年、提前3年和提前4年的安慰劑回歸結果。可以發現，變量DID的估計系數并不顯著，從而支持了基準回歸結果。

表6 時間維度安慰劑檢驗

4.2 穩健性分析

(1)非觀測遺漏變量影響檢驗。盡管本文在數據可獲得性的基礎上盡可能地控制了可觀測變量和固定效應，但仍然可能存在非觀測遺漏變量影響本文評估結果的可靠性。為此，參照Cai等[28]、Ferrara等[29]的做法，采用非參數置換檢驗法進行安慰劑檢驗。具體做法是：對所有省份進行不重復隨機抽樣，每年抽樣數量為當年自貿試驗區設立的省份數量，將抽中的省份作為虛假處理組進行安慰劑檢驗；然后將該隨機過程重復1000次。交互項估計系數的概率密度分布如圖1所示。由圖1可知，隨機抽樣的交互項系數的均值分布在0附近。不難發現，表2(4)列基準回歸結果交互項系數(0.2350)與隨機抽樣安慰劑檢驗結果中的交互項系數值存在明顯差異。這表明，自貿試驗區設立對設立省份高技術產業政府研發投入的正向效應并未受到其他非觀測隨機因素的影響。

圖1 基于隨機抽樣的安慰劑檢驗

(2)更換政策實施年份界定方法。為了考察政策實施年份界定標準對基準回歸結果的影響，本文借鑒郭俊杰等[20]的研究思路，將設立時間為下半年的自貿試驗區的政策實施年份設置為下一年份，再次進行回歸。表7(1)列顯示，DID的估計系數在10%的水平上顯著，與基準回歸結果一致。

(3)兩期倍差法。由于多期雙重差分法可能會存在序列相關問題，從而導致估計結果存在偏誤。為此，本文借鑒周茂等[30]的研究思路，以自貿試驗區首次設立時間為界限，將樣本期間劃分為設立前和設立后兩個部分，分別采用被解釋變量和控制變量均值進行回歸。表7(2)列顯示，DID的估計系數在5%的水平上顯著。這表明在緩解了可能存在的序列相關問題后，基準回歸結果依然成立。

(4)剔除少數民族自治區的干擾。在本文的樣本中，存在5個少數民族自治區，分別為內蒙古自治區、廣西壯族自治區、西藏自治區、新疆維吾爾自治區、寧夏回族自治區。考慮到政府對少數民族自治區往往賦予優惠政策，本文將這5個少數民族自治區剔除，回歸結果見表7(3)列。可以看出，DID的估計系數顯著為正，再次支持了基準回歸結果。

(5)控制變量滯后1期。為了緩解潛在反向因果關系所導致的內生性問題，本文將控制變量滯后1期，回歸結果見表7(4)列。結果顯示DID的估計系數顯著為正，這表明在控制潛在反向因果關系后，基準回歸結果仍然成立。

表7 穩健性檢驗

(6)工具變量法。前文多期雙重差分模型和穩健性檢驗雖然能夠緩解潛在反向因果、非觀測遺漏變量等導致的內生性問題，但依然可能存在因處理組樣本選擇非完全隨機而帶來的內生性問題。為此，本文借鑒Tsoutsoura[31]、王桂軍等[32]的研究思路，采用工具變量法來進行處理。工具變量的有效性取決于其是否滿足相關性和外生性[33]。本文選取2008年開發區平均面積、2008年高技術產業開發區平均面積、2008年海關特殊監管區域平均面積、2008年經濟技術開發區平均面積與Post的交互項作為交互項DID的工具變量，相關數據來源于中國開發區網。工具變量的選取理由是：①相關性。某省份開發區平均面積、高技術產業開發區平均面積、海關特殊監管區域平均面積、經濟技術開發區平均面積越大，越有可能在該省份建立自貿試驗區，即滿足相關性。②外生性。由于本文樣本時間跨度為2009—2018年，因此2008年開發區平均面積、2008年高技術產業開發區平均面積、2008年海關特殊監管區域平均面積、2008年經濟技術開發區平均面積不影響樣本期間高技術產業政府研發投入，即滿足外生性。

上述4個工具變量的第一階段回歸結果見表8(1)(3)(5)(7)列。不難發現，IV×Post的估計系數均在1%的水平上顯著為正，即驗證了相關性；F統計量均大于臨界值10，即表明不存在弱工具變量問題。上述4個工具變量的第二階段回歸結果見表8(2)(4)(6)(8)列。不難發現，DID的估計系數均顯著為正。這表明，在緩解處理組選擇非完全隨機導致的內生性問題后，自貿試驗區設立仍然顯著促進了設立省份高技術產業政府研發投入。

表8 工具變量回歸

5 異質性與影響路徑分析

5.1 異質性檢驗

由于各地區在經濟、文化、地理位置等方面存在差異，因此本文進一步將30個省份劃分為東部和中西部地區進行異質性分析，檢驗結果見表9。上海、福建、廣東、天津、遼寧、浙江、北京、河北、海南、山東、江蘇等省份為東部地區；其余省份為中西部地區。表9(1)列變量DID的估計系數為0.3800，并在5%的水平上顯著；表9(2)列變量DID的估計系數不顯著。這表明自貿試驗區設立顯著促進了東部地區高技術產業政府研發投入，但對中西部地區的推動作用不明顯，從而驗證了假設H2。

表9 異質性檢驗

5.2 影響路徑分析

為了進一步探究自貿試驗區設立究竟通過哪些路徑影響高技術產業政府研發投入，本文首先構造數學恒等式將高技術產業政府研發投入完全分解出省際轉移和省內跨行業轉移兩大部分，然后以這兩類高技術產業政府研發投入轉移量分別為被解釋變量，最后采用雙重差分法識別。

首先，本文將高技術產業政府研發投入分解出政府對高技術產業研發投入的省際轉移。具體表示為：

(3)

其中，p代表省份，t代表年份，fpt代表t年p省的高技術產業政府研發投入凈流量。

其次，由于本文采用分省份分行業面板數據，因此加入行業分類后可將上式改寫為：

(4)

進一步將(3)式代入(4)式，可得：

(5)

由此，本文分別以Ynat,t代表高技術產業政府研發投入的省際轉移(源于中央政府和地方政府研發投入)，以Ypro,t代表各省份地方政府研發投入的省內跨行業轉移，構建如下多期雙重差分模型來檢驗自貿試驗區如何影響政府對高技術產業研發投入的省際轉移和省內跨行業轉移。

Yj,t=α+β×DIDpit+δ×Controlpit+μk×(Controlpit×f(T))+ηpi+γt+εpit

(6)

其中，被解釋變量Yj,t(j的取值范圍為nat、pro)代表來自不同方式的高技術產業政府研發投入轉移量，其余變量含義同模型(2)。對應的回歸結果見表10。表10(1)(2)列變量DID的估計系數均顯著為正，(3)(4)列變量DID的估計系數均不顯著。這表明，自貿試驗區設立促進了高技術產業政府研發投入從非自貿試驗區向自貿試驗區的省際轉移，但未促進自貿試驗區省份將研發投入從非高技術行業向高技術行業進行省內跨行業轉移，從而驗證了假設H3。

表10 影響路徑分析結果

5.3 異質性視角下的影響路徑分析

本部分在對樣本進行異質性分組的基礎上，就自貿試驗區設立對東部地區和中西部地區高技術產業政府研發投入影響路徑的差異性進行考察，其結果見表11。表11(1)列變量DID的估計系數顯著為正，(2)列變量DID的估計系數不顯著，(3)(4)列變量DID的估計系數均不顯著。這表明自貿試驗區設立促進了高技術產業政府研發投入從東部非自貿試驗區向東部自貿試驗區的省際轉移，未促進高技術產業政府研發投入從中西部非自貿試驗區向中西部自貿試驗區的省際轉移，也未促進東部地區和中西部地區自貿試驗區省份將政府研發投入從非高技術行業向高技術行業進行省內跨行業轉移。

表11 異質性視角下的影響路徑分析

6 研究結論與政策啟示

本文利用2009—2018年分省分行業面板數據，采用多期雙重差分模型就自貿試驗區對高技術產業研發投入的影響進行實證檢驗。結果發現：第一，自貿試驗區顯著促進了政府對高技術產業的研發投入，但未能有效刺激企業對高技術產業的研發投入；第二，自貿試驗區對政府在高技術產業研發投入的促進作用僅在東部地區顯著存在，而在中西部地區不明顯；第三，自貿試驗區顯著促進了政府研發投入從非自貿試驗區省份向自貿試驗區省份轉移，未能促進政府研發投入從非高技術產業向高技術產業轉移；第四，自貿試驗區促進了東部地區政府研發投入從非自貿試驗區省份轉向自貿試驗區省份，但這一效應在中西部地區不明顯。

基于上述結論，本文得到如下政策啟示：第一，政府在設立自貿試驗區的過程中對企業創新的支持力度應該適度，企業應該擴大自身對創新的研發投入，而不是過度依賴政府；第二，已有研究表明 “創新要素在東部地區配置相對不足”的現象。本文研究表明自貿試驗區設立顯著促進了設立省份和東部地區高技術產業政府研發投入，即反向證明自貿試驗區設立改善了創新要素錯配的現象。因此，政府在繼續貫徹實施自貿試驗區政策的過程中，應繼續合理的配備要素資源，使創新要素得到最大限度的利用，發揮自貿試驗區對設立省份的政策效應；第三，前文發現自貿試驗區設立對自貿試驗區省份政府研發投入從非高技術行業向高技術行業進行省內跨行業轉移的推動作用不明顯。因此政府應該出臺相應政策，將非高技術產業(尤其是產能過剩行業)研發投入向高技術產業轉移。這樣不僅能夠減少產能過剩、促進產業結構升級，而且能夠進一步促進高技術產業發展。