財政支持、技術獲取與高技術產業發展
——基于我國30 個省份面板數據的實證分析

師修繁

（鄭州工商學院，河南鄭州 451400）

高技術產業是指利用先進技術生產具有科技含量產品的產業，具有投資大、知識技術密集等特點［1］。在經濟發展新常態背景下，高技術產業在推動我國經濟發展向創新驅動轉變以及加快產業轉型升級中發揮著不可替代的引領作用，是我國從工業大國向工業強國邁進的重要支撐。進入“十四五”后，我國規模以上高技術制造業增加值同比增長14.7%［2］，高技術產業取得了顯著發展，然而總體來說行業分布不夠合理、相關產品科技含量仍然較低。為促進高技術產業高質量發展，我國推出了諸如降低高科技產業企業所得稅、提升對高技術企業直接撥款補貼力度等政策措施，這些財政政策對高技術產業發展所起到的作用及其內在影響機制，以及我國區域分化下的高新技術產業的發展現狀和存在問題值得研究探討。

1 文獻綜述

1.1 財政支持與高技術產業發展研究

梳理現有文獻發現，財政支持與高技術產業之間的關系主要在于三大方面：第一，財政支持有利于促進高技術產業的發展；第二，財政支持不利于高技術產業企業的發展，反而會使企業產生依賴和創新惰性；第三，財政支持政策有利也有弊，應該辯證看待。首先，大量研究表明政府財政支持對高技術產業發展具有積極作用，如有研究認為財政支持能夠促進企業前期的創新投入、增加產出［1］；能夠促進前期科研成果轉化［3］；能夠推動高技術產業結構轉型與發展［4］；能夠提升高技術產業的R&D效率［5］；能夠通過財政分權促進高技術產業的發展［6］；能夠提升區域高技術產業份額［7］。還有研究認為政府增加研發投入可以促進高技術產業發展［8］。然而，有研究發現政府財政支持會在一定程度上對高技術產業發展起到阻礙作用，如有研究認為在市場失靈的情況下，財政支持的促進作用會受到影響［9］；認為政府的事前補貼不會產生提高努力程度的激勵［10］；認為政府財政支持對企業的創新效率具有負向影響［11］；發現減免稅對于初創企業銷售的成果轉化在某些情況下為負作用［12］；認為財政補貼政策甚至抑制企業創新［13］。此外，有部分研究認為應辯證看待政府財政的政策作用，如有研究認為政府應該在一定程度上支持企業創新，而不是毫無節制和原則［14］。在具體政策分析中，有研究認為現有的高技術產業支持政策在實施過程中存在直接投入不足、資金分散和使用率低等問題［15］；認為對于不同的企業創新活動要采取差異化的金融支持政策［16］。在政策效應方面，有研究發現隨著政府財政補貼強度的上升，財政正效應會逐漸減弱［17］；認為政府補貼具有明顯的區域局限性［18］。

1.2 財政支持對高技術產業的影響機制研究

已有研究表明，財政支持對于高技術產業發展分為直接與間接兩種影響途徑，在間接作用中，財政支持通過影響政府的福利性支出進而影響高技術產業發展［19］。有研究注意到區域R&D 投入在財政補貼對專利產出過程中起中介作用，且人員投入中介作用大于經費投入［20］；同時有研究發現創新經費投入在高技術產業產出中起到中介作用［21］。此外，也有研究發現，政府支持通過提升主體創新能力、主體創新意愿以及成果市場化程度影響高技術產業成果轉化［22］。

綜上，從實證的角度研究財政支持對高技術產業發展影響的范式比較成熟，但是多數研究僅選取單個指標測量高技術產業的發展，對高技術產業進行完整準確評價以及對財政支持影響高技術產業發展的內在機制的研究均仍存在不足，而且部分研究將技術獲取作為影響高技術產業發展的自變量，如有研究以制度環境作為切入點分析技術獲取對高技術產業創新發展的影響［23］，忽視了政府支持在影響過程中的中介作用。對此，本研究將從理論上歸納財政支持對于高技術產業發展的影響機制，建立高技術產業發展的評估體系并進行實證檢驗。

2 財政支持與高技術產業的因果關系分析

2.1 財政支持對高技術產業的影響

通過劃分不同的財政支持類型，可以梳理得到不同政策工具對于高技術產業發展的作用，進而為優化政策建議提供理論基礎。在熊璞等［24］、胡麗娜［25］的研究基礎上，選擇政府科技投入作為分析變量。政府科技投入對高技術產業的發展具有以下影響：一是降低技術創新的投入風險。技術創新投入具有很高的風險，再加上負外部性的存在，企業之間關于技術層面的激烈競爭也會導致技術效益的損失，阻礙高技術產業發展，而政府的稅收激勵政策會降低技術創新的投入風險，鼓勵企業開展技術創新活動。二是提高產業預期收益。企業從事技術創新活動的主要目的是獲取高回報，收益率的提高促進了企業對科技創新的投入，而稅收激勵政策通過提高企業收益來提高企業對技術投入的積極性，從而提高企業的創新效率［26］，推動高技術產業的發展。三是降低企業生產成本。政府對科技創新的補貼能夠促進科技成果轉化、提高科技經濟效率［27］；對于投入周期長的創新活動，企業存在較大的資金缺口，政府補貼則可以降低企業的創新成本、減少負外部性［28］，鼓勵研發主體創新。因此，提出以下假設：

H1：財政支持對高技術產業發展具有顯著促進效應。

2.2 內在影響機制分析

隨著現代市場經濟的不斷發展，高技術產業不僅要融合內部技術也要獲取新的外部技術以增強技術創新活力［29］。技術獲取的本質在于技術分享、轉移，企業通過組織活動獲得技術類知識，促進原有技術更新、加強核心競爭力。技術獲取在某種程度屬于知識購買，高技術企業尤其是初創企業經常會遇到資金匱乏的困境，政府財政對高技術企業研發與創新活動提供補貼、獎勵等能夠在一定程度上緩解企業的融資壓力，從而增強企業技術獲取能力與擴大企業獲取技術范圍［30］。同時，政府財政支持作為一種精準的幫扶行為，可以直接滿足單個企業獲取研發技術的需求，充分發揮財政支出對高技術企業及時、有效獲取技術的促進作用。此外，新的外部技術的應用能夠提升高技術產業資本集中率以及勞動生產率，同時補齊企業研發短板，擴展業務范圍與知識視野，實現產品與工藝創新，進一步提升企業銷售收入與市場競爭力。因此，提出以下假設：

H2：在財政支持與高技術產業發展中，企業技術獲取能力發揮了中介作用，即財政支持可以通過提升企業技術獲取能力進而促進高技術產業發展。

本研究的分析框架如圖1 所示。

圖1 研究框架

3 研究設計

3.1 模型構建

為科學準確地評 估財政支持對高技術產業發展的影響，構建如下基準回歸模型：技術產業發展；為控制變量的彈性系數；Z 為控制

式（1）中：LRit為被解釋變量，表示i區域第t 年的高技術產業發展狀況；lnCZit為解釋變 量，即i區域第t 年的財政支出水平；β1是核心解釋變量財政支持的彈性系數，若β1為正，表明財政支持有助于高技術產業發展，反之則表明財政 支持不利于高變量；proi與yeart分別表示區域固定效應與年份固定效應，分別反映區域與年份之間的獨特性；εit表示隨機誤差項。

在此基礎上，為進一步探究財政支持對高技術產業發展的影響機制，參考溫忠麟等［31］的研究，采用依次回歸方法檢驗企業技術能力在二者之間的中介效應，構建中介效應檢驗模型如下：

式（2）（3）中，lnTECit為待檢驗的中介變量企業技術獲取能力。

若式（2）中lnCZit的系數α1顯著為正，且式（3）中lnTECit的系數β2顯著為正，則可以證明企業技術獲取能力在財政支持與高技術產業發展之間發揮了中介作用。

3.2 指數測度

高技術產業發展內涵具有綜合性與豐富性，以往研究中僅使用單一變量對其進行評估難以全面反映高技術產業的發展水平，如，有研究采用各省份每年的專利授權數來衡量高技術產業發展水平［32］，但是專利授權 數只能反映創新成果；有研究將高技術企業當年的專利申請量與前1 年的研發投入之比衡量高技術產業的創新效率［24］，但缺乏創新的總體數量分析；有研究將高技術產業利潤作為衡量高技術產業發展的指標［8］，但財務會計觀念的利潤僅補償了生產經營成本，卻未完全補償資本經營成本；而有研究選擇新產品銷售收入衡量高技術產業發展［13］，但忽視了高技術發展的投入成本與效率。由此可見，采用相關單一變量雖然突出了高技術產業發展的某一方面，但均難以全面反映高技術產業的發展水平。因此，本研究將創新質量與成果轉化作為2 個一級指標，并綜合上述研究分別采用的4個單一變量，將其作為二級指標，構建高技術產業發展評價指標體系（見表1）。此外，應用熵權法判斷指標的無序程度以及離散程度，因為該方法可以保障評價結果的穩健性，最大限度地尊重了數據的特征，確保了指標對大部分原始信息的準確反映，從而可提升賦權效果［33］。如表1 所示，二級指標中，高技術產業專利申請數與上年研發投入之比的權重最大，而高技術產業利潤的權重最小。

表1 高技術產業發展評價指標體系

3.3 變量說明與數據來源

3.3.1 變量說明

（1）被解釋變量：高技術 產業發展。考慮到單一變量的限制，依據以上所構建的高技術產業發展評價指標體系測算出高技術產業發展指數，作為對高技術產業的綜合評估。

（2）解釋變量：財政支持。由于財政支持通常包括政府科技投入、政府補貼和稅收優惠等多個方面，并且政府補貼和稅收優惠的涉及范圍極其廣泛，很難選取一個指標來綜合反映財政支持的力度并獲取相關數據，因此僅選擇地方財政科技支出以反映地方政府財政支持的力度。

（3）中介變量：企業技術獲取能力。考慮到財政支持可能會通過提升企業的技術獲取能力促進高技術產業發展，企業為獲取技術而在國內外市場進行的投入在一定程度上可以反映企業對技術創新的追逐，且一般而言，投入與效應成正比，因此以企業的技術獲取投入（引進技術經費支出與購買境內技術經費支出之和）衡量企業技術獲取能力。

（4）控制變量。考慮到高技術產業的發展水平可能不止受到財政支持的影響，在參考章曉英等［8］、王曼怡等［34］、倪嘉成等［35］研究的基礎上，選取以下控制變量：1）企業科研經費支出，以企業R&D內部經費支出來衡量；2）外商直接投資，以外商投資企業投資額占地區生產總值（GDP）比重來衡量；3）貿易開放度，以進出口貿易總額占GDP 比重來衡量；4）人力資本水平，以普通高等學校在校學生數占地區總人口比重來衡量；5）市場規模，以地區人口來衡量。

3.3.2 數據來源

本研究數據主要來源于中經網統計數據庫中的分省宏觀年度數據庫、《中國統計年鑒》和《中國高技術產業統計年鑒》。考慮到2008 年金融危機可能影響高技術產業發展并干擾財政支持的凈效應，而當前最新數據僅更新到2020 年，且西藏和港澳臺地區的數據缺失嚴重，對其予以剔除，因此最終選取了2009—2020 年我國30 個省份的面板數據作為樣本。

為提高回歸結果的可靠性，對數據進行如下清理：首先，對涉及貨幣金額的變量利用消費者價格指數（CPI）進行處理，以盡可能地消除通貨膨脹所帶來的干擾；其次，對財政支持、企業技術獲取能力、企業科研經費支出、市場規模這4 個變量進行對數化處理，以減小異方差可能帶來的影響；最后，對于某些樣本在某些變量處的缺失值，采用向前/向后填補與回歸填補的方法進行模擬補充。主要變量的描述統計情況如表2 所示。

4 實證分析

4.1 基準回歸結果分析

表3 顯示了采用固定效應模型對各變量之間的假設關系進行驗證的結果。其中，模型1 的結果反映了未添加控制變量、未控制年份和省域時，財政支持對高技術產業發展具有顯著促進作用；模型2在模型1 的基礎上加入控制變量，結果表明此時財政支持對高技術產業發展具有抑制作用；模型3 的結果反映只控制年份未控制省份時，財政支持在1%水平上顯著促進高技術產業發展；模型4 在模型3的基礎上加入控制變量，結果表明此時財政支持對高技術產業發展產生抑制作用；模型5 的結果反映控制年份和省域后，財政支持在1%的水平上顯著促進高技術產業發展；模型6 是在模型5 的基礎上加入控制變量，結果表明此時財政支持仍舊可以在1%的水平上顯著促進高技術產業發展。基準回歸結果表明，只控制年份不控制省份時，添加控制變量反而會降低財政支持對高技術產業發展的促進作用；在控制省份和年份固定效應后，不論是否添加控制變量，財政支持的回歸系數在1%的水平上顯著為正，說明不進行完全固定效應控制會導致系數估計的偏差。總體而言，財政支持的回歸系數基本穩健，且隨著控制變量與固定效應的不斷加入，其凈效應逐漸得以顯露，財政支持每增長1%，高技術產業發展隨著增長2.429 個單位，財政支持既可以降低高技術產業技術創新的投入風險、減少高技術產業發展的不確定性，對企業的技術創新活動起到激勵作用，又能夠助力高科技成果轉化、填補企業資金缺口、減少外部性，因此，H1成立。此外，回歸結果還表明，提升企業自主創新投入、外商直接投資以及市場規模的水平均能有效促進高技術產業發展水平提升，人力資本水平對高技術產業發展水平有抑制作用，而貿易開放度則并未對高技術產業發展水平產生顯著影響。

表3 2009—2020 年我國財政支持對30 個省份高技術產業發展影響的基準回歸結果

4.2 地區異質性分析

我國不同地區的經濟發展水平有較大差異，不同地區的高技術企業分布也并不均衡，因此不同地區的政府財政支持對本地區的高技術產業發展的影響效應可能存在一定的差異。本研究將30 個省份劃分為東部、中部和西部1），并分別應用基準回歸模型進行回歸，以檢驗影響效應的地區異質性（見表4）。可以看到，財政支持對高技術產業發展的顯著促進效應只在東部地區存在，并遠遠高于基準回歸結果中全樣本影響效應的平均值，對于中部與西部地區沒有顯著影響。

表4 2009—2020 年我國分區域的財政支持對高技術產業發展影響回歸結果

通過觀察三大區域的財政支持情況發現，中部與西部地區財政支持對高技術產業發展的影響系數分別為0.647 和0.530，相較于東部地區6.601 的系數來說，兩者比較接近，且都處于一個較低的水平上，與東部地區相差甚大（見表5）。高技術產業作為技術密集型產業，東部的區位優勢使得政府具備充分的財政收入，能夠通過增加對高技術產業的投入推動其發展；而中西部地區則受限于經濟體量以及財政壓力，難以給予高技術產業足夠的財政支持，導致財政支持對高技術產業的促進效應僅存在于東部。

表5 2009—2020 年我國分區域的財政支持描述統計

以財政支持的均值（94.97）為界限，對樣本數據進行高低分組和回歸檢驗，結果如表6 所示。可見，低水平財政支持的系數為正且不顯著，而高水平財政支持的系數顯著為正，表明只有高水平財政支持才能對高技術產業產生顯著促進效應。為進一步增強該檢驗結果的說服力，又以財政支持的對數值（3.992）進行高低分組，結果一致，反映了財政支持在不同地區之間的異質性效應結果是由于中西部地區的財政支持遠低于東部地區的財政支持。

表6 2009—2020 年我國財政支持對高技術產業發展影響的分組回歸結果

4.3 影響機制分析

表7 展示了中介效應檢驗模型的回歸結果。可見財政支持顯著提升了企業的技術獲取能力，財政支持每增長1%，企業的技術獲取能力就會提升0.584%，而加入企業技術獲取能力后財政支持對高技術產業發展的回歸系數降低至2.299，反映了財政支持的直接效應；企業技術獲取能力的回歸系數為正且在5%的水平上顯著，證明企業技術獲取能力在財政支持與高技術產業發展之間發揮了部分中介效應，中介效應（間接效應與直接效應的比值）達到了5.65%，H2得以驗證。隨著市場競爭的日益激烈，技術獲取所需要的經費投入日益增長，技術與產業發展的高度融合已成為發展中國家經濟增長的關鍵［36］。面臨高技術產業技術獲取的資金困境，財政支持將為高技術產業提供創新激勵，促進高技術產業進行技術的研發和引進，從而提升技術獲取能力［37］。技術作為高技術產業的核心，正是高技術產業可持續發展的“助推器”與驅動力，在技術迅猛發展的高技術產業中，企業只有不斷提升自身的技術獲取能力才能滿足日新月異的市場需求，保持市場競爭力，實現可持續發展［38］。

表7 2009—2020 年我國財政支持對高技術產業發展影響中企業技術獲取能力的中介效應檢驗結果

4.4 穩健性檢驗

由于基準回歸結果可能受到回歸樣本質量、變量測量誤差等因素的干擾，因此分別從優化樣本選擇以及用因子分析法計算的高技術產業發展水平替換熵權法計算的高技術產業發展水平兩個層面進行穩健性檢驗。鑒于《2018 中國高技術產業統計年鑒》的有關數據缺失，2017 年的相關數據都由填補而得，這可能造成回歸結果產生偏誤，因此將2017 年的樣本予以剔除，以提升樣本的可信性；同時，鑒于直轄市雖然在行政上屬于省級單位，但畢竟僅是一個較大的城市，與其他省份樣本相混合可能會對回歸結果產生干擾，因此將4 個直轄市予以剔除以保障樣本的同質性。此外，考慮到僅僅依據熵權法所得的權重對高技術產業評估可能也存在偏差，因此考慮采用因子分析法重新測量，結果得到公共因子的累積方差貢獻率達到96.13%，KMO 指數值也達到了0.624，證明了因子分析法的適用性高。檢驗結果顯示（見表8），無論是優化樣本選擇或是替換高技術產業發展水平計算方法，財政支持的回歸系數仍然顯著為正，相較于基準回歸結果并沒有太大的變化，充分證明了以上所得基準回歸結果的可靠穩定，有效支撐了研究結論。

表8 我國財政支持對高技術產業發展影響的穩健性檢驗回歸結果

5 結論與政策建議

本研究得到主要結論如下：（1）財政支持顯著促進了高技術產業發展但其影響具有地區異質性，由于財政支持的水平差異，財政支持對高技術產業發展的正向促進效應僅存在于東部地區，而并不存在于中西部地區；（2）企業技術獲取能力在財政支持與高技術產業發展中發揮了中介作用，財政支持通過提升企業的技術獲取能力進而推動了高技術產業發展。

基于以上結論，提出以下政策建議：

（1）繼續保持對高技術產業的財政支持，促進高技術產業穩步發展。財政支持既可以降低企業的科技投資風險，又可以減輕企業的融資壓力，為高技術產業的發展提供了有效物質保障，因此，應當將財政支持作為促進高技術產業發展的基本政策，充分釋放財政支持對高技術產業發展的促進效應。

（2）加大對中西部地區的財政支持，統籌區域高技術產業協調發展。由于中西部地區經濟發展水平以及財政收入相對有限，財政支持難以有效擴大，導致中西部地區財政支持的積極效應難以顯現，因此，必須加大財政轉移支付力度，根據中西部地區的高技術產業發展需要，注入更多的財政支持，發揮財政支持的積極效應，促進區域高技術產業協調發展。

（3）重視技術創新能力提升，夯實高技術產業發展的根基。技術創新能力是高技術產業的立足之本，要促進高技術產業發展，就必須注重技術開發效率和技術引入效率，因此，政府在為高技術產業提供財政支持的同時，尤其應當更多支持那些具備較好技術創新水平的高技術產業，通過財政支持撬動高技術產業技術獲取能力的提升，最大化實現財政支持的社會效益。

注釋：

1）東部包含：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部包含：山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部包含四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、重慶。