政府補貼對企業研發投入異質性門檻效應研究
——基于廣東數據驗證

黃文娣，李 遠

（1.惠州學院經濟管理學院；2.惠州學院政法學院，廣東惠州 516007）

創新是引領發展的第一動力,也是支撐制造業高質量發展的重要驅動力。2020 年年初暴發的新冠肺炎疫情，導致全球市場需求萎縮，給我國制造業帶來了較大沖擊。近年來，我國中低端制造業成本不斷上升，盈利能力逐漸下降，一些企業逐漸向東南亞地區轉移，同時高端制造業向發達國家回流。因此我國制造業面臨著多重壓力。廣東是制造業大省，2020 年全省工業增加值3.31 萬億元，約占全國的11%，其中制造業占工業增加值的91%。雖然總體規模大、占比高，但是其中現代制造業和先進制造業的占比并不高，技術創新推動產業轉型升級還未能充分顯現。制造業要實現高質量發展，必須靠創新推動。研發投入是反映創新活動的主要指標，適度強化的研發投入有助于迅速提升企業技術水平，通過技術創新促進產業升級和高質量增長。2019 年我國規模以上工業企業研發投入強度為1.32%，與美國等科技強國相比仍有較大差距。因此，通過多層面尤其是政府政策引導和資金投入來進一步激勵企業加大研發創新，是一項系統和長期的重要工程。中央財政曾多次部署實施提高制造業企業研發費用加計扣除比例等財稅政策，來激勵企業加大研發創新促進產業升級。在當前經濟增速放緩、財政支出約束增強的背景下，如何進一步提高財政政策效率，實現政府資源對社會資源的有效引導，促進制造業加大研發投入與技術創新，推動產業結構優化升級，具有迫切現實意義。廣東近年來已出臺了諸多支持產業轉型升級的政策，也有大量財政資金投入，然而這些政策實際作用效果又如何？本文擬通過采樣廣東制造業上市公司數據，來檢驗政府補貼對制造企業研發投入的實際作用效果，以期為地方財政進一步深化改革和制造業加大轉型升級提供不同視角的理論參考。

1 文獻回顧

在企業研發投入與技術創新過程中，政府扮演著重要角色，政府通過財政補貼、稅收優惠等方式對企業研發創新活動產生影響，國內外對此的相關研究已比較豐富。關于政府補貼與企業研發投入兩者之間是否存在關聯效應、何種效應以及效應大小的相關研究論述，主要有以下幾個方面：

1.1 政府補貼對企業研發投入是否有激勵效應

大多數研究表明，政府補貼對企業研發投入有激勵效應，即擠入效應或杠桿效應。政府補貼降低了企業的研發成本，直接增加了企業在研發活動中的可利用資源，提升了企業研發投入意愿。解維敏等［1］以2003—2005 年間的上市公司為研究樣本，實證研究發現政府研發補助刺激了企業的研發支出。李苗苗等［2］、呂曉軍［3］、鄧若冰［4］認為政府補貼對企業研發投入具有明顯擠入效應。沈鵬遠等［5］認為政府補貼對電子信息產業的研發投入與創新績效有積極促進效應。

也有學者認為，政府補貼對企業研發投入影響不顯著或者有擠出效應。鄒洋等［6］認為政府補貼對企業研發的直接促進作用并不顯著。黃宇虹［7］認為由于企業可能的尋租行為導致政府補貼對中小企業的研發激勵作用較弱。還有一些學者如傅利平等［8］認為，政府補貼對企業創新不僅沒有促進作用，反而會有擠出效應。呂久琴等［9］通過實證研究發現政府補助對企業當年、下年的研發投入有顯著擠出效應。寇明婷等［10］認為政府研發補貼與高新技術企業研發投入顯著負相關，其中非國有高新技術企業的擠出效應更加明顯。肖丁丁等［11］也發現政府補貼會對企業研發支出產生顯著的擠出效應。綜上，采用不同研究樣本和研究方法，得出的結果也不盡相同，政府補貼與企業研發投入的關系并沒有得到一致結論。

1.2 政府補貼對企業研發投入影響非線性或有門檻效應

有研究認為，政府對企業的研發補貼并不是越多越好，激勵效應并非呈線性。如果政府補貼過多，企業會有將多余的政府補貼用于其他經營用途的動機。因此，隨著政府補貼的增加，補貼對企業研發的促進作用逐漸降低，甚至達到某種水平后作用效果變得并不顯著。因此，這種作用并不是簡單線性關系，而是呈現非線性特征。在非線性效應研究中，有學者認為政府補貼對企業研發投入存在顯著的門檻效應。門檻效應是指政府補助對企業研發投入的影響在某個臨界值會產生效應突變。樊利等［12］認為政府補貼能夠促進企業研發投入，并且在資本結構調節作用下呈現三重門檻效應。路春城等［13］實證研究發現，財政補貼對制造業企業的研發投入激勵效應顯著，且存在明顯雙重門檻效應。宋鵬［14］也認為，政府補貼要適度，當政府研發補貼份額超過門檻值時，會降低企業的研發投入與創新績效。戴小勇等［15］認為雖然財政補貼在總體上能夠促進企業研發投入，但對國有性質的制造業企業存在明顯的門檻效應。

1.3 多種因素影響政府補貼對企業研發投入的激勵效果

更進一步，在確定政府補貼對企業研發投入存在激勵作用的基礎上，有一些學者進行深入研究發現某些因素會影響這種激勵作用的程度。有學者認為地區經濟金融發展差異會影響激勵效果，如趙康生等［16］研究發現地區金融發展水平越高，政府補助對于企業研發投入的激勵效應越顯著。也有學者認為企業規模大小也是重要影響因素，如唐曼萍等［17］認為企業規模越大,政府補貼對其研發投入的促進也會越明顯，也有觀點認為在政府資金引導下，中小企業相比更愿意進行創新投入。此外，李健等［18］研究發現股權集中度會弱化政府補助對企業創新投入的平滑作用，程翠鳳［19］也發現股權集中度對企業研發戰略有顯著的負向調節作用。股權過于集中，大股東受自利動機影響，可能存在不愿加大研發投入的可能性，降低政府補助對企業研發投入的積極影響。

綜上，由于研究視角和方法等不同，學者們關于政府補貼對促進企業研發投入促進效果的研究并無一致結論，但這些研究為本文奠定了良好的理論與實證基礎。與已有研究相比，本文主要拓展如下：其一，已有相關研究大多從整體或宏觀角度展開研究，針對區域內具體行業的相關探討較少。由于各地區財政和經濟發展差異較大，本文認為針對區域內具體行業的相關研究有現實意義；其二，已有研究大多從單一視角來研究政府補貼對企業研發投入的效應，本文試圖從補貼強度以及企業規模、股權集中度等企業異質條件下進行綜合探討。

2 理論分析與研究假設

2.1 政府補貼對企業研發投入的影響機理

技術創新需要大量研發投入，由于創新具有的正外部性、高風險性以及不確定性，導致市場競爭機制下企業研發投入意愿不足，社會總體研發水平低下。市場失靈理論認為，由于市場調節固有缺陷以及市場機制不健全等原因，會產生壟斷、外部性、公共性以及信息不對稱等問題，從而導致資源配置不當或效率低下，此時需借助政府力量進行干預，彌補市場失靈。因此，政府可以通財政補貼或稅收優惠等政策，引導和促進企業加大研發投入。具體影響過程可從兩方面分析：其一，政府補貼可以直接降低企業的研發成本，彌補由于外部性造成的企業研發活動的收益損失，通過為企業分擔部分風險，提高企業的研發熱情，激勵企業開展研發活動。其二，政府補貼可在一定程度上緩解企業融資約束。首先，企業獲得政府補貼后，需要為研發活動進行的其他外源融資相對減少。其次，政府補貼向市場傳遞企業運營良好的積極信號，有利于得到外部投資者以及銀行等金融機構的支持，降低融資成本，緩解企業融資約束。因此，理論上，政府補貼為企業加大研發投入開展創新活動奠定了基礎，起到了引領和促進作用。

進一步，政府補貼雖然能夠在一定程度上激勵企業加大研發投入，然而由于信息不對稱等因素導致的道德風險、監管不足、尋租等問題也會影響激勵效應的作用程度。例如，當政府補貼達到一定規模時，企業可能會降低預期自身的研發投入，或者將多余的政府補貼用于其他的非研發性支出，這種情況下政府補貼的增加對企業研發投入的促進作用將會大幅減弱，甚至不起作用，一些學者的研究也證實了這種現象［7-8］，這表明兩者之間并不是簡單的線性關系，而可能呈現某種結構突變現象，即門檻效應。基于以上理論分析和現實觀察，提出以下研究假設：

假設1：政府補貼對企業研發投入有正向激勵效應。

假說2：政府補貼對企業研發投入的影響存在門檻效應。

2.2 企業異質性對政府研發補貼作用效果的調節影響

理論上，政府補貼對不同行業、不同性質企業的研發投入作用效果應該存在差異。從行業類型來看，相對傳統制造業，高新技術制造業的研發意愿較多，研發活動更多，資金需求更大，對政府補貼的依賴性會更強，因此，理論上政府補貼對高新技術企業的研發投入促進效果更明顯。從企業規模來看，政府補貼對不同規模企業研發投入的激勵也表現出明顯異質性。規模較小企業一般處在初創期或成長前期，企業研發基礎與創新能力較差，抗風險能力不強，資金需求迫切，若能得到政府資金支持，政策效果會比較明顯；成熟的大中型企業往往更容易得到政府補助，但成熟期大企業的內在創新動力并不強，補貼效果因此會減弱。從企業股權結構來看，隨著企業所有權相對集中，研發風險、企業風險等風險也會集中，控股股東或大股東受自利動機影響，可能不愿過多投資于風險較大、周期較長的研發創新活動。因此，股權集中度過高可能會弱化政府補助對企業研發投入的積極影響。此外，企業所有權性質、企業所在地區的經濟和金融發達程度等各種因素，也會在一定程度上影響政府補貼對企業研發激勵的政策效果。基于以上分析，本文主要從企業異質性的兩個方面提出假設并進行論證：

假設3：政府補貼對不同規模企業研發投入影響有顯著差異。

假設4：政府補貼對不同股權結構企業研發投入影響有顯著差異。

3 實證設計與分析

3.1 樣本選取與數據說明

本文選取在滬深A 股上市（不包括科創板）的廣東制造企業為研究樣本，樣本期間確定為2008—2019 年。數據處理如下：第一步，剔除樣本期間內ST 及*ST 等異常企業；第二步，剔除政府補助數據缺失嚴重以及樣本期補助發生額為零的企業；第三步，剔除變量信息披露不完整的企業；然后對數據進行平衡面板處理，最終得到275 家公司共3 300 個樣本數據，數據主要來源于國泰安數據庫和Wind 數據庫。

3.2 變量定義

（1）自變量：政府補貼強度（GSI）。考慮到可比性，采用政府補貼強度來衡量企業獲得政府補貼的相對水平，計算為政府補貼與企業主營業務收入的比值。考慮到數據的可獲取性，用上市企業年報財務報表附注中的“政府補助”數據來代表企業得到的政府補貼絕對數額。因此，政府補貼強度GSI=政府補助/企業主營業務收入。

（2）因變量：研發投入強度（RDL）。選用研發投入強度來評價企業研發投入的相對水平，具體計算為企業研發投入與企業主營業務收入的比值。其中，用財務報表中披露的“研發費用”來代表企業研發投入。因此，研發投入強度RDL=研發費用/企業主營業務收入。

（3）控制變量：企業規模、股權集中度、銷售利潤率。

1）企業規模（SIZE）。理論認為企業規模大小是影響企業研發投入水平的重要因素，本文以企業期末總資產表示企業規模大小，資產單位是億元。

2）股權集中度（OC）。股權集中度是指全部股東因持股比例不同所表現出來的股權分布狀態，是衡量公司股權結構的重要指標。大股東的態度直接影響企業研發投入水平。本文采用公司第一大股東與第二大股東持股比例的比值來反映公司股權的相對集中度。

3）銷售利潤率（PR）。用銷售利潤率反映企業的盈利能力。一般而言，銷售利潤率越高，企業盈利能力越強，研發投入相對越多。計算為：銷售利潤率PR=利潤總額/主營業務收入。綜上，主要變量說明見表1。

表1 主要變量說明

3.3 描述統計分析

利用統計軟件Stata16.0，對樣本數據進行描述統計分析，結果見表2，同時畫出GSI 與RDL 的時間序列曲線圖，見圖1。

表2 樣本數據描述統計結果

從表2 可以看出，2008—2019 年的上市制造企業研發投入強度RDL 平均值為0.030 即3.0%，標準差為0.039，最小值為 0，最大值為0.572，說明上市制造企業平均研發投入水平并不低，但不同上市企業的投入差異比較大。從實際統計數據來看，2019年廣東制造業500 強中有研發投入的為334 家，占比66.80%；研發投入強度在3%以上累計企業數占比52.8%，從側面反映了描述統計結果與實際情況基本一致。

表2 中政府補貼強度GSI 平均水平為0.010,標準差為0.018，最小值為0，最大值為0.358，說明制造業企業平均得到的政府研發補貼比較有限，企業并沒有過度依賴政府補貼，不同企業得到的補貼差別也較大。企業銷售利潤率PR 平均值為0.072，最大值為0.157，最小值為-4.433，說明上市制造企業平均盈利能力并不高，企業出現虧損的情況也存在，整體上企業對政府補貼的利用效率并不高。此外，股權集中度OC 平均值為6.408，即第一大股東持股比例是第二大股東的6 倍，說明上市公司的股權比較集中。

此外，從時間角度分析，2010—2017 年樣本上市公司平均每年研發投入強度RDL 是逐年增加的，在2018 年和2019 年有所回落，參見圖1，期間政府補貼強度GSI 的平均變化趨勢是穩中有升，兩條曲線變動方向基本一致，這與我國經濟轉型背景下政策走向與企業研發投入的總體情況基本一致。

圖1 樣本上市公司年均GSI 與RDL 曲線

3.4 面板模型建立與回歸分析

由于企業收到政府補貼在具體時間點上往往并不確定，理論上補貼對企業研發投入的作用效應也需要一段時間才能體現，因此本文認為研究上期政府補貼對當期研發投入的影響更符合邏輯。由此，以研發投入強度RDL 作為因變量，以企業上期政府補貼強度GSI（記為L.GSI）作為自變量，同時引入企業規模（SIZE）、股權集中度（OC）、銷售利潤率（PR）三個因素作為控制變量，建立靜態面板模型（模型1）：

式（1）中：，i表示企業個體；t代表時間；αi代表各變量系數；μi表示不隨時間變化的個體差異；εit代表回歸方程的殘差項。

對于模型1，首先檢驗個體異質性是否表現為個體不同時間趨勢，通過豪斯曼（Hausman）檢驗發現，P值為0，因而拒絕原假設，說明應采用固定效應模型回歸。進一步采用聚類穩健標準誤調整樣本組間異方差和組內自相關，然后進行固定效應回歸分析，結果見表3。

表3 模型1 固定效應面板回歸分析結果

從表3 可以看出：系數α1為0.392，對應P值為0.001，說明政府補助與研發投入強度在1%的水平上顯著正相關，政府對企業的研發補助每增加1%，企業研發投入強度就增加0.392%。α2小于0，對應P值為0，說明企業規模與研發投入之間在1%的水平上顯著負相關，企業規模越大，研發投入強度反而相對越低。進一步控制相關變量后畫出RDL 與GSI 的散點圖和擬合直線，擬合直線斜率為0.341，見圖2。這都表明：政府補貼對廣東上市制造企業研發投入是有明顯正向激勵作用,這驗證了前文假設1 的結論。

圖2 樣本上市公司GSI 與RDL 散點圖與擬合線（控制其他影響變量）

3.5 門檻效應檢驗

（1）門檻模型建立。門檻效應是指假設其他因素不變，當某個因變量達到特定數值后，引起自變量發生結構突變的現象，該因變量的臨界值稱為門檻值。借鑒漢森（Hansen）門檻回歸基本模型，以RDL 為因變量，L.GSI 為自變量，分別以政府補貼強度、企業規模和股權集中度為門檻變量，構建門檻回歸模型2、模型3 和模型4 分別如式（2）至式（4）。

式（2）至式（4）中：i、t分別表示企業個體和時間，μi為個體效應。以GSI 為門檻變量時，θ1,θ2,…,θn為n個不同水平的門檻值，若括號內門檻變量滿足條件，則I 為1；若括號內門檻變量不滿足條件，則I 為0。若以SIZE 為門檻變量時，η1,η2,…,ηn為n個不同水平的門檻值，若括號內門檻變量滿足條件，則I 為1；若括號內門檻變量不滿足條件，則I 為0。同理，若以OC 為門檻變量時，λ1,λ2,…,λn為n個不同水平的門檻值，若括號內門檻變量滿足條件，則I 為1；若括號內門檻變量不滿足條件，則I 為0。

（2）門檻模型顯著性檢驗。門檻顯著性檢驗是通過檢驗以門檻值劃分的兩組樣本，比較其模型估計參數是否顯著不同，來確定門檻效應是否顯著。漢森（Hansen）提出了通過自舉法（Bootstrap）來獲得漸進分布，進而得出相應概率P值，當P 小于0.01時，表示在1%的顯著性水平下通過了LM 檢驗，以此類推。分別以政府補貼強度、企業規模和股權集中度為門檻觀測變量，考察政府補貼對企業研發投入的影響是否會隨著觀測變量數值的變化產生結構突變，即檢驗是否存在門檻效應。選用漢森門檻回歸方法，假設存在最優區間，根據估計得到的門檻值將樣本劃分為一個或多個區間，并在各個區間內分析政府補貼對企業研發投入的影響程度。

1）以政府補貼強度GSI 為門檻觀測變量，檢驗補貼對企業研發投入的影響是否存在門檻效應以及門檻數量，對模型2 進行門檻效應回歸檢驗，結果見表4。

表4 以GSI 為門檻變量的門檻效應檢驗結果

從表4 可以看出，單門檻P值是0.010，F值為25.640，在1%的水平下顯著，雙重門檻和三重門檻不顯著，因此存在單門檻效應。繼續尋找具體門檻值，分析結果見表5，得出單一門檻值為0.043。因此，補貼強度在0.043 時，存在激勵效應突變，這種突變在統計上顯著。因此，可以把政府補貼強度劃分為二個區間：補貼強度較低區間（GSI ≤0.043）、補貼強度較高區間（GSI＞0.043），兩個區間的補貼產生的研發投入激勵效應顯著不同。

表5 GSI 門檻值估計結果

以單門檻模型進行回歸分析，結果見表6。可以看出，政府補貼對制造業企業研發投入的貢獻度隨著補貼強度的加大呈現出顯著的區間效應。當補貼強度低于4.30%時，政府補貼對企業研發投入的邊際效應系數是0.253，P值為0.005，說明政府對企業的研發補助每增加1%，企業研發投入強度就增加0.253%。當補貼強度高于4.30%時，邊際效應系數為0.532，是前一個區間系數的2.10 倍。這說明，政府補助對企業研發投入的激勵效用并不呈線性特征，如果政府補貼強度低于4.30%時，作用效果較弱，政府資金的利用效率較低。當政府補貼強度大于4.30%時，才能對企業研發投入的促進發揮更顯著的政策激勵效果，這與前文假設2 的結論相符。

表6 以GSI 為門檻變量的單門檻回歸結果

2）以企業規模SIZE 為門檻變量，檢驗政府補貼與企業研發投入之間是否存在門檻效應，對模型3 進行門檻效應回歸檢驗，分析結果見表7。

表7 以SIZE 為門檻變量的門檻效應檢驗結果

從表7 可以看出，單門檻P值是0，在1%的水平下顯著；雙重門檻P 值也是0，同樣在1%水平下顯著；三重門檻P 值是0.660，不顯著。因此GSI 與RDL 存在以企業規模為門檻值的雙門檻效應。繼續分析雙重門檻的門檻值，統計結果見表8,門檻值分別為6.712 億元和29.694 億元。因此，可以把企業規模劃分為三個區間:規模較小企業（SIZE ≤6.712億元）、規模中等企業（6.712 億元＜SIZE ≤29.694億元）、規模較大企業（SIZE＞29.694 億元），三個區間的政策作用效果有顯著差異。

表8 以SIZE 為門檻變量的雙重門檻值估計結果

以雙重門檻模型進行回歸分析，結果見表9。從表9 中可以看出，隨著企業規模由小變大，政府補貼對企業研發投入的影響呈顯著區間效應，區間邊際效應系數分別是1.960、0.502 和-0.000 5，對應的P值分別為0、0.005 和0.994，說明前兩個區間系數在1%水平上顯著，第三個區間系數統計上不顯著。也就是說，不同規模區間的企業，政府補貼對企業研發投入的影響程度有明顯不同，對第一區間即資產總額小于6.712 億元的企業，邊際效應系數為1.960，是第二區間規模中等企業的4 倍，可見政府補貼對規模較小企業研發投入的促進作用最為顯著；對資產超過29.694 億元的大企業，補貼對其研發投入影響無法確定。需說明的是，這里所界定的規模較大、中等、較小企業，僅根據上市樣本公司數據作出的相對劃分。按照國家統計口徑最新劃分標準，工業企業中營業收入小于4 億元的企業為中小微企業。在樣本數據中，資產規模小于6.712億元的樣本共157 個，其中營業收入小于4 億元的樣本為141 個，占90%左右。因此本文中規模較小企業基本可以歸為國家統計標準中的中小企業。綜上所述，在同樣補貼強度下，不同規模企業的補貼效果差異較大，政府補貼對中小企業研發投入的積極影響比對大企業更顯著。這與前文假設3 結論基本一致。

表9 以SIZE 為門檻變量的雙門檻回歸結果

3）以股權集中度OC 為門檻變量，檢驗政府補貼對企業研發投入的影響是否存在門檻效應，對模型4 進行門檻效應回歸檢驗，分析結果見表10。

表10 以OC 為門檻變量的門檻效應檢驗結果

從表10 可以看出，單門檻和雙重門檻在5%水平下顯著，三重門檻不顯著。因此補貼對企業研發投入的作用存在以股權集中度為門檻的雙門檻效應，門檻值為4.718、1.109，見表11。因此，可以把股權集中度劃分為三個區間：股權集中度較低（OC ≤1.109）、中等（1.109＜OC ≤4.718）、較高（OC＞4.718），不同區間的政策作用效果顯著不同。

表11 以OC 為門檻的三門檻值檢驗結果

以雙門檻模型進行回歸分析，結果見表12。可以看出，政府財政補貼對制造業企業研發投入的促進效應，因企業股權結構的不同而呈現出顯著的區間效應。當企業股權集中度由小變大時，補貼對企業研發投入的邊際系數分別是：0.304、0.813、0.208。當股權集中度OC 介于（1.109，4.718）之間時，邊際效應最大；股權過于集中或分散，邊際效應都相對較小。說明政府補貼對企業研發投入的影響因股權結構不同而有顯著不同的影響效果，這與前文假設4 的觀點相符。

表12 以OC 為門檻變量的雙門檻回歸結果

3.6 穩健性檢驗

為檢驗前文回歸模型與門檻效應結果的穩健性，采用以下兩個方法進一步驗證。

方法一：對樣本數據進行分組檢驗。以前文得出的政府補貼強度、企業規模和股權集中度為門檻值，將樣本進行分組，再對各個組內樣本數據分別進行回歸分析，來檢驗門檻模型的穩健性。其中，以企業規模為門檻值分成三組的回歸結果見表13，可以看出企業規模小于6.712 時，RDL 與GSI 回歸系數最大，且十分顯著，說明存在以企業規模為調節變量的最優區間，這與前文門檻回歸模型3 的結論相一致。再分別為補貼強度和股權集中度的門檻值進行分組，同樣運用分組回歸方法，也得出與前文門檻回歸模型2 和4 的結論。

表13 以企業規模SIZE 分組回歸結果

方法二：將前文模型中的部分解釋變量進行替換。其一，用凈資產收益率ROE 替代銷售利潤率PR，凈資產收益率=年末凈利潤/股東權益。理論上，企業凈資產收益率越高，企業獲利能力越強，對研發投入的支持力度就會越大。其二，采用不同的指標衡量企業股權集中度，用第一大股東持股比例來代表股權集中度。因此，把相關變量納入回歸方程和門檻模型，重新進行相關檢驗，分析步驟與前文相同。從回歸結果看，核心解釋變量系數的方向和顯著性與前文相比沒有出現顯著變化，說明本文實證結果是較為穩健的。

因此，無論是分組檢驗還是替換解釋變量，穩健性檢驗結果與前文結論沒有顯著差異，這表明本文實證結果具有較高穩健性。

4 實證結論與分析

結論1：政府補貼強度與廣東上市制造企業研發投入強度存在正向相關關系，且統計顯著。由模型回歸結果來看，變量政府補貼強度L.GSI 的系數均為正，且在5%的水平上顯著。根據模型1，政府上年研發補助每增加1%，企業當期研發投入強度平均增加0.392%。這說明，政府補貼對廣東制造企業的研發投入存在顯著的正向激勵作用。2015 年廣東省為加快創新驅動發展出臺了《關于廣東省激勵企業研究開發財政補助的試行方案》，推動企業普遍建立研發準備金制度，引導企業有計劃、持續地增加研發投入。該政策實施了三年，期間企業平均研發投入強度有明顯上升，從現實來看，該政策取得了一定成效。

結論2：政府補貼對企業研發投入的正向促進并非直接線性關系，而是表現出單門檻效應，門檻值為4.30%，政府補貼最優效應區間為：補貼強度大于4.30%。當補貼強度高于4.30%時，補貼對制造業企業研發投入的邊際系數是0.532，即補貼政策明顯地促進了企業的研發行為，即政府補貼每增加1%，企業研發投入增加0.532%；當補貼強度低于4.30%時，補貼對制造業企業研發投入的邊際效應系數是0.253，補貼產生的激勵效果相對較弱。存在此現象的原因可能在于，技術創新活動需要大量的資金投入，如果政府研發補助額過低，將無法有效地撬動企業和其他社會資本的投入。一方面較低的補貼對企業研發成本的彌補不足，另外從信號傳遞理論來說，補貼過低也不足以向外界傳遞積極信號，不能有效緩解企業融資約束。進一步從上市公司行業層面來分析，研發強度較大的行業主要集中在裝備制造、醫藥以及信息服務業等，其研發支出中位數普遍在5 000 萬元以上。如果政府補貼數額過低，對這些行業的研發創新活動影響甚微，或者可以認為：即使沒有政府補貼，這些行業自身研發活動并不會停止或因此受較大影響。因此，要提高補貼資金的利用效率，政府更應注重不同補貼強度帶來的效果差異。

結論3：政府補貼對不同規模企業研發投入的影響有顯著差異，以企業規模為考量的最優政策效應區間是：企業規模小于6.712 億元。前文對模型3進行門檻檢驗得出，存在以企業規模為調節變量的雙重門檻效應，也就是說，不同規模區間的企業，政府補貼對企業研發投入的影響程度有明顯不同。對第一區間即資產小于6.712 億元的企業，邊際效應系數最大，即政府補貼對中小企業研發投入的激勵效應最為顯著。究其原因：當企業規模較小時，其抗風險能力不強，迫切需要政府政策的支持，政府補貼在企業研發要素中所占比重較高，因此補貼政策效果總體較好。對于大企業而言，企業研發能力相對較強，競爭力較強，補貼政策在企業研發要素中的比重相對較低，因此補貼政策效果可能偏弱。

結論4：政府補貼對不同股權結構企業研發投入的影響有顯著差異，對股權集中度介于（1.109，4.718）之間的企業，補貼對其研發投入的激勵效應最顯著。當企業股權集中度由小變大時，補貼對研發影響的邊際效應系數分別是：0.304、0.813、0.208。當股權集中度介于（1.109，4.718）區間時，補貼政策的邊際效應最大；當股權集中度大于4.718 時，邊際效應最小，這兩個區間效應系數對應的P 值都小于0.010，統計上顯著。有此現象的原因可能在于：一些股權過于分散的企業，由于研發創新的不確定性，其股東們很難對研發活動形成一致意見，導致研發活動停滯不前。而股權過于集中的企業，企業風險和研發風險也會相對集中，大股東出于風險規避的考慮，也會對研發投入持謹慎態度。因此，“一股獨大”和股權過于分散都不利于企業研發投入與技術創新。

5 啟示與建議

（1）政府補貼對制造企業研發投入有明顯正向促進作用，因此為了促進企業加大研發投入和技術創新，不斷推動地區產業轉型升級，政府補貼仍然是十分必要的，政府應持續對企業技術創新活動進行財政補貼。然而根據前文結論，政府補貼有最優政策效應區間，如果政府補貼強度過低，對企業產生不了明顯激勵效果，補貼資金利用效率低下。因此，在預算約束背景下，政府不能采取“撒胡椒面”的做法，而應該根據各地區經濟發展和產業轉型的實際情況，結合“十四五”規劃、碳達峰碳中和等國家戰略方向，做好統一規劃，確定本地區補貼的重點產業和行業，加大補貼力度，以政府補貼帶動重點產業和關鍵行業的發展，吸引相關企業進入本地區，培育和形成創新型產業集群。

（2）政府補貼決策與管理應進一步細化。前文結論表明，同樣的政府補貼強度，對同行業不同特質企業的影響也差異較大。因此，對補貼企業或項目實行科學決策和管理，才能最大程度提高財政資金的使用效率。中小企業創新活躍、創新潛力較大，對政府補貼的依賴性強，補貼的利用效率最高。因此，中小科技型企業或高新技術企業應成為政府補貼的主要對象。另外，企業的股權過于集中和過于分散，在企業研發投入和技術創新過程中，可能會面臨更多的創新阻力，所以股權結構也是政府在制定補貼政策中應關注的企業特質之一。

（3）政府補貼應更多發揮政府資本的引領作用。具體來說，可以建立政府補貼背書（擔保）機制，通過政府補貼，引導社會資本投入被補貼企業和研發項目。目前部分地區已經建立以政府為主導的專利融資機制，但此項融資屬于研發項目完成后以專利為擔保的融資。鑒于研發前期資金需求大的特點，建議政府部門引導社會資本加強對研發前期進行投資。同時，以政府為主導，建立更加完善的企業和研發項目的評價機制，通過以政府補貼為背書的方式，提高企業和研發項目的公信力和誠信度，引導社會資本對研發項目進行投資。因此，政府應以補貼作為導向，提高企業自身研發投入的積極性，鼓勵更多社會資本參與企業發展，利用多渠道多平臺加大企業研發投入，合力推動企業創新。

（4）政府補貼政策的評價重點應從結果導向更多地向過程導向轉變，防止企業在獲得財政補貼資金后挪為他用、調整和改變研發行為等。雖然目前一些地方政府部門已建立了與企業研發項目相關的數據平臺，但大部分數據是基于企業按時上報的各類非實時數據，數據上報不及時、不準確，并不能對補貼項目進行準確把控。因此，政府應建立或進一步完善企業研發項目數據平臺，建立全面的動態數據庫，比如從稅務部門取得研發人員的薪酬情況、取得企業從國內購入各類研發設備的投入情況、從海關取得進行研發設備外購情況等，結合大數據分析技術，對企業項目進展和研發活動進行動態監測，實現全過程管理。基于此平臺，還可以分析企業研發資金的需求特點，從而做到精準補貼，提升效率。