R&D資源配置扭曲對省域創新績效的影響研究
——基于研發模式與企業家精神的調節作用

易彩云 車麗萍

（上海理工大學管理學院 上海 200000）

隨著中國經濟步入新常態，創新資源尤其是R&D資源的優化配置和R&D要素的充分流動逐漸成為推動經濟高質量發展的重要驅動力。在此過程中，企業必須面對資源錯配問題[1]。有效配置R&D資源，提高創新效率，對中國企業來說無疑是一個巨大的挑戰：一方面企業內部R&D人力和資本投入與實際生產情況不匹配；另一方面，地方政府對要素市場的干預使得要素的市場價格偏離其機會成本，阻礙了要素在省域內的充分流動。在資源錯配的情形下，市場無法實現資本和勞動力最優配置，即使增加資源投入也不一定能促進全要素生產率上升，甚至還有可能導致其下降，進而影響企業創新績效。

一、文獻綜述與研究假設

（一） R&D資源配置扭曲與省域創新績效

各級地方政府為了使人與物以最佳比例投入科研生產活動，往往對R&D資源配置進行干預，但R&D資源具有外溢性、不完全獨占性，政府參與配置雖然可以彌補R&D活動的外部風險，但也可能導致R&D資源配置偏離最優狀態。

1.R&D人員配置扭曲對省域創新績效的影響

R&D人員具有學習性、創造性，可以通過促進組織知識獲取、提升組織創新產出等方式提高創新績效。同時，根據信息經濟學信號理論與組織行為學的個人—組織匹配理論[2]可以知道，地方政府通過實施福利政策開展的“人才爭奪戰”和省域之間的戶籍壁壘會促使高質量人才流向并聚集于創新高地，從而顯著促進該地區創新績效提升。同時，在福利政策、城鄉二元結構、戶籍壁壘等因素的干擾下，R&D人員無法完全實現按需就業。首先，地方政府之間的“人才爭奪戰”對人才擇業產生的干擾可能導致引進的人才與省域產業結構不匹配，進而影響人員配置效率；其次，城鄉二元結構以及戶籍壁壘對人才自由流動的影響和市場分割引發的人才擠出效應在影響R&D人員空間配置效率的同時，也會間接抑制知識的空間溢出效應[3]。

基于上述分析，本文提出以下假設：

H1a：R&D人員要素市場扭曲對省域創新績效的影響曲線為倒U形。在臨界點之前，R&D人員要素市場扭曲會提高省域創新績效；一旦超過臨界點，R&D人員要素市場扭曲將對省域創新績效產生抑制作用。

2.R&D資本配置扭曲與省域創新績效

企業很大部分R&D資本來源于外部融資，所以資本市場會直接影響企業的創新績效。R&D資本要素配置扭曲可以分為資本價格扭曲和資本市場配置扭曲兩類，這兩類R&D資本要素配置扭曲都會對創新績效產生影響。

第一，資本價格扭曲。中國在市場化進程中存在要素市場發育滯后于產品市場這一問題，利率管制使得企業產品研發成本低于其邊際產品價值，直接降低了企業融資成本[3]，使企業有更多的資金用于R&D項目，最終有利于創新績效的提升。

第二，資本市場配置扭曲。這種扭曲主要是由信貸歧視和財政補貼等導致的。由于信貸歧視，大量的信貸資金以優惠利率投向國有企業，金融市場的融資約束迫使民營企業更多地依靠社會關系尋租，這無疑會增加民營企業的融資成本，擠占其技術創新投入，對R&D資本要素市場的有效配置造成影響[4]。此外，政府財政補貼也可能造成資本要素市場供求錯配與扭曲。地方政府為鼓勵企業開展創新活動，通常會對企業的R&D活動進行大量的資金資助，如財政撥款、稅收優惠、融資擔保、貸款貼息等，但因補貼可能被挪作他用等原因可能導致補貼最終不一定全部用于企業R&D活動[5]。

基于上述分析，本文提出如下研究假設：

H1b：R&D資本要素市場扭曲對省域創新績效的影響曲線為倒U形曲線。在到達臨界點之前，R&D資本要素市場扭曲會促進省域創新績效提升，一旦超過該臨界點就會抑制省域創新績效提升。

（二） 研發模式對R&D資源配置扭曲與省域創新績效關系的調節作用

研發模式可以分為技術外部引進模式和自主研發投入模式兩種。研發模式的差異不僅會直接影響省域創新績效，還會對R&D過程中的成本、資源配置、風險及收益產生影響[6]，最終會對R&D資源配置扭曲與省域創新績效的關系產生影響。

1.技術外部引進模式對R&D資源配置扭曲與省域創新績效關系的調節作用

首先，在短期內，創新水平相對落后的地區可以采用引進外部技術的方式模仿創新，提升自身經濟可持續增長性，但從長期看，對技術引進的過度依賴會制約地區經濟可持續增長。尤其是從國外引進技術時，由于發達國家對追趕者的戒備心理，我國企業引進國外技術的“天花板”效應日益凸顯[7]。在技術外部引進模式下，如果引進的不是具有市場競爭優勢的先進技術，就不能與企業自身創新實現互補。其次，搜尋和選擇技術引進的合作伙伴、支付高昂的技術引進費用、配置各種附加資源、協調和管理合作成員的研發活動會產生高交易成本，高昂的成本不僅會降低創新活動的收益，還會給企業帶來組織結構調整挑戰，對創新績效產生負面影響[8]。因此，本文提出以下假設：

H2a：技術外部引進對R&D資源配置扭曲與省域創新績效的關系起負向調節作用。

2.自主研發投入對R&D資源配置扭曲與省域創新績效關系的調節作用

根據內生增長理論，內生的技術創新是推動經濟持續增長的原動力[9]。自主研發具有投入大、風險高、耗時長的特點，同時自主研發成功后企業就可以獲得技術專利等具有自主產權的創新成果，能夠通過技術溢出效應獲取高額壟斷收益。企業還可以通過自主研發積累知識和技術、形成規模經濟、增強消化和吸收技術的能力。此外，民營企業進行自主研發時會主動規劃自身的技術發展路線，針對未來的市場需求對新技術進行探索性研究，進而促進創新績效的提升。據此，本文提出如下假設：

H2b：自主研發投入對R&D資源配置扭曲與省域創新績效的關系起正向調節作用。

（三） 企業家精神對R&D資源配置扭曲與省域創新績效關系的調節作用

熊彼特最早強調企業家精神對經濟發展的重要作用，提出“創造性破壞”的思想[10]。其認為企業家可以憑借個人創新力和洞察力對技術、資本、勞動力等生產要素進行重組，打破原有的路徑依賴，提高R&D活動的創新績效。企業家精神包括企業家自身的創新精神和創業精神，本質上是創新性、主動性、冒險性不同程度的組合[11]。弘揚企業家精神對推動與支持企業創新、激發各類市場主體活力、實現經濟高質量發展具有重要意義。具有企業家精神的企業家會以前瞻性眼光引導企業開發適應未來需求的產品[12-13]，從而影響企業創新績效。以企業家精神為基礎的創新活動能夠直接提升省域創新能力[14]，而企業家活動帶來的技術交流也可以間接促進省域創新績效。據此，本文提出如下假設：

H3：企業家精神對R&D資源配置扭曲與省域創新績效的關系起正向調節作用。

二、研究設計

（一） 模型構建

1.基準模型的設定

為克服傳統計量模型的缺陷，本研究的基準模型選用空間計量模型?？臻g滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）、空間杜賓模型（SDM）的LM檢驗結果顯示，SDM模型更適合本研究。同時，LR檢驗結果顯示，LR值分別為49.24（p=0.0000）和18.89（p=0.0001），表明SDM模型不會退化為SAR模型和SEM模型。Hausman檢驗結果也顯示本研究應選用固定效應SDM模型。

本研究的SDM基準模型設定如下：

其中，W為空間權重矩陣，RDY為創新產出，distRDL為R&D人員配置扭曲，distRDK為R&D資本配置扭曲，STR UCT表示產業結構，ECOOPEN表示經濟開放度，PGDP表示人均實際GDP，RDL表示R&D活動人員投入，RDK表示創新資本存量，i表示省份，t表示年份，β、ρ與θ 為回歸系數，ε為隨機擾動項。

本文構建以下兩種空間權重矩陣，并將其進行標準化處理。

（1）0-1 鄰接權重矩陣

i和j分別代表i省份和j省份。

（2）反距離權重矩陣

d表示兩個省會城市之間的距離。

2.調節效應模型的設定

（1）研發模式（RM）的調節效應模型

我們將研發模式分為兩個維度，即技術外部引進（FTI）和自主研發投入（II），δ為隨機擾動項。為確保能夠正確解釋交互作用，對解釋變量distRDL、d istRDK 和調節變量F TI、I I分別做中心化處理。

（2）企業家精神（ES）的調節效應模型

其中，ES為企業家精神，σ為隨機擾動項。為確保能夠正確解釋交互作用，對解釋變量distRDL、distRDK和調節變量ES分別做中心化處理。

3.調節效應的檢驗方法

根據李衛忠[15]的研究可知，當加入調節變量研發模式（RM）、企業家精神（ES）時，若RM×distRDL對lnRDY有統計意義上的顯著性，并且RM與lnRDY無統計顯著性，則RM是純調節變量；若RM×distRDL對lnRDY有統計意義上的顯著性，并且RM與lnRDY有統計顯著性，則RM是半調節變量；當RM×distRDK對lnRDY無統計顯著性，則RM是非調節變量。

（二） 變量定義與構造

1.被解釋變量：省域創新績效（lnRDY）

該變量通過規模以上工業企業新產品銷售收入來衡量，采用GDP平減指數將規模以上工業企業新產品銷售收入折算成2009年不變價后進行對數化處理。

2.解釋變量：要素市場扭曲（distRDL、distRDK）

本文采用超越對數形式的生產函數法直接測算R&D人員和R&D資本的邊際產出[16]，其表達式為

其中，RDY為創新產出；RDL為創新活動人員投入，即規模以上工業企業R&D人員全時當量；RDK為創新資本存量，用規模以上工業企業創新支出總額來表示，并通過固定資產投資價格指數將其折算成2009年不變價，同時參考大多數文獻的做法，利用永續盤存法進行折算，折舊率取15%，增長率為2009—2020年地區創新資本存量的年平均增長率；ε為隨機擾動項。

分別對RDL、RDK求偏導，得到R&D人員和R&D資本的邊際產出：

R&D人員要素市場扭曲與R&D資本要素市場扭曲可以通過各自邊際產出除以各自價格來計算，即

其中，ω表示R&D人員的價格，即工資，本文用科學研究和技術服務業城鎮單位就業人員的平均工資表示，并用城市居民消費指數將其折算成2009年不變價；r表示R&D資本的價格，即利率水平，本文根據Hsieh和Klenow的研究直接將其設定為0.1[17]。

3.調節變量：研發模式和企業家精神

（1）研發模式。包含技術外部引進（FTI）和自主研發投入（II）兩個維度。前者通過規模以上企業引進國外技術與購買國內技術的經費支出合計來衡量，后者采用規模以上工業企業R&D經費內部支出表示。二者均采用固定資產投資價格指數折算成2009年不變價。

（2）企業家精神（ES）。本文企業家精神用企業家創新精神和創業精神的乘積來衡量。本文參考程銳的做法，用每萬人專利授權量來衡量企業家創新精神[18]，并參考白俊紅[19]的做法對專利授權量進行加權處理，發明專利、新型實用專利、外觀專利的權重分別為0.5、0.3、0.2。企業家創業精神用自我雇傭率表示，即私營企業就業人數和個體就業人數之和與總就業人數的比值。

4.控制變量

本文選取的控制變量主要包括產業結構（STRUCT）、經濟開放度（ECOOPEN）、人均實際GDP（PGDP）、R&D資本（RDK）和R&D人員（RDL）。具體而言，用第三產業產值占GDP比重表示產業結構；用各地區進出口貿易總值與GDP的比值表示經濟開放度；用各地區人均GDP表示人均實際GDP，并采用GDP平減指數將其折算成2009年不變價；用R&D人員全時當量表示RDL；用規模以上工業企業創新支出總額來表示RDK，采用固定資產投資價格指數將其折算成2009年不變價。

（三） 樣本數據選取

本文的樣本數據為中國30個省份（未含西藏和港澳臺地區）2009—2020年規模以上工業企業的面板數據，所有數據均來源于《中國統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》。

三、實證結果與分析

（一） 30個省份研發要素市場扭曲狀況

本文通過（11）式測算30個省份R&D人員和R&D資本要素市場扭曲程度，結果見表1。

表1 (續)

從表1可以看出：2009—2020年，從整體看，R&D人員要素市場扭曲均值為53.19，說明在此期間R&D人員要素的邊際產出遠遠大于其工資水平，R&D人員要素市場存在嚴重的負向扭曲。

從表1還可以看出：2009—2020年，從整體看，R&D資本要素市場扭曲均值為18.61，其負向扭曲程度弱于R&D人員要素市場扭曲。

（二） 空間相關性檢驗

本文用stata軟件測算30個省份的全局莫蘭指數 I，測算結果見表2。從表2可以看出：2009—2020年，各省份創新績效0-1鄰接權重矩陣的Moran’s I值在0.24附近波動；反距離權重矩陣的Moran’s I值在0.03附近波動；創新績效的Moran’s I值在5%顯著性水平下均顯著為正。檢驗結果說明各省份的創新活動存在顯著的正向自相關性，所以本文的研究應選用空間計量模型。

表2 2009—2020 年各省份創新績效的 Moran’s I指數

（三） 空間計量分析

1.基準模型檢驗

本文采用OLS估計和SDM估計研究R&D資源配置扭曲與省域創新績效之間的關系，估計結果見表3。從表3可以看出，無論是普通OLS估計還是SDM估計，解釋變量均通過顯著性檢驗，且空間相關系數顯著為正，表明R&D資源配置扭曲不僅對本地區的創新績效有顯著影響，對相鄰地區的創新績效也有顯著影響。下面針對估計結果進行分析。

表3 SDM 估計結果（0-1 鄰接權重矩陣）

從表3可以看出，在模型4和模型5中，distRDL的系數顯著為正，表明R&D人員要素配置扭曲對省域創新績效具有正向影響。模型6中加入了二次項，但為簡化處理未引入控制變量，此時distRDL2的系數顯著為負，distRDL的系數顯著為正，表明R&D人員要素配置扭曲對省域創新績效的影響曲線呈倒U形，假設H1a得到驗證。

從表3還可以看出，在模型4與模型5中，distRDK的系數為正，通過了顯著性檢驗，表明R&D資本要素配置扭曲對省域創新績效具有促進作用。模型6中引入了二次項，distRDK2和distRDK的系數均顯著為正，說明R&D資本要素配置扭曲對省域創新績效的影響曲線呈現U形，即R&D資本配置扭曲在拐點前抑制省域創新績效的提升，拐點后促進其提升，與假設H1b不符，需要進一步探討。雖然R&D資本配置扭曲在經濟發展中不可避免，但是隨著金融市場的逐步完善，R&D資本配置扭曲對省域創新績效的抑制效應逐漸減弱，在拐點達到最低值后對省域創新績效的影響變為正向影響。為驗證0-1鄰接權重矩陣下實證結果的穩健性，本文通過反距離空間權重矩陣對R&D資源配置扭曲與省域創新績效之間關系進行驗證，結果如表4所示。表4與表3得出的結論基本一致，說明上述實證結果是穩健的。

表4 SDM 估計結果（反距離空間權重矩陣）

表4 (續)

2.調節作用檢驗：研發模式與企業家精神

為考察研發模式和企業家精神對R&D資源配置扭曲與省域創新績效關系的調節作用，本文分別對二者進行了OLS估計和SDM估計。兩者的SDM估計spatialρ值均不顯著，表明研發模式和企業家精神對相鄰地區的創新績效影響有限，不具備空間相關性。

（1）研發模式的調節作用。為探究研發模式對R&D資源配置扭曲與省域創新績效關系的影響，本文進行了OLS估計，結果如表5所示。

表5 研發模式調節效應檢驗

從表5可以看出，交互項center(distRDL× FTI) 對lnRDY的回歸系數在1%顯著性水平下顯著為負，center(distRDK× FTI) 對lnRDY具有統計顯著性，且調節變量 FTI對 lnRDY無統計顯著性，所以 FTI屬于純調節變量，表明技術外部引進會削弱R&D資源配置扭曲與省域創新績效的正向關系，假設H2a得到驗證。

交互項cneter(distRDL× II)對lnRDY的回歸系數顯著為正，但交互項center(distRDK× II)對lnRDY無統計顯著性，所以自主研發投入屬于非調節變量，與假設H2b不符。出現這種結果的原因可能是，我國現階段自主研發投入力度雖大，但在短期內還有不少核心技術無法掌握，高質量的創新成果也較少，自主研發對地區創新績效還沒有形成顯著影響。

（2）企業家精神的調節作用。為進一步考察企業家精神（ES）對R&D資源配置扭曲與省域創新績效關系的調節作用，本文對企業家精神的調節作用進行了檢驗，結果見表6。表6顯示，交互項center(distRDL×ES)的系數為正，通過5%顯著性水平下的顯著性檢驗，調節變量ES對被解釋變量lnRDY無統計顯著性，且交互項center(distRDK×ES)對被解釋變量lnRDY有統計顯著性，所以企業家精神屬于純調節變量，表明企業家精神對R&D資源配置扭曲與省域創新績效的關系起正向調節作用，假設H3得到驗證。

表6 企業家精神調節效應檢驗

四、建議

本文的實證研究結果表明，R&D資源配置扭曲在經濟發展的不同階段對省域創新績效的影響不同。根據研究結論，本文提出如下建議：首先，政府干預是造成R&D資源配置扭曲的主要原因之一，所以應明確政府與市場的邊界，建立、完善以市場為導向的R&D資源配置長效機制；其次，要破除城鄉二元結構，弱化戶籍壁壘；最后，地方政府應促進產業結構優化，加大創新支持力度，鼓勵自主研發，減少對國外技術的依賴，提供優良的創新環境，弘揚企業家精神，促進企業活力的發揮，為創新績效的提升創造有利條件。