政府資金對制造業創新產出的影響研究

張欣然 周霞（副教授）

（北方工業大學經濟管理學院 北京 100144）

黨的二十大報告指出，創新是第一動力，要深入實施創新驅動發展戰略，加快實現高水平科技自立自強。經過多年發展，我國已邁入制造業大國行列，但距離制造業強國還有較大的進步空間。推動制造業創新產出，對于我國提升供給體系質量效益、實現產業鏈向國際中高端攀升、強化在全球市場中的競爭優勢、邁入制造業強國具有重要的理論意義與實踐意義。

近年來，我國政府將目光聚焦于制造業創新產出，對創新與實驗性研發項目的資金投入力度連年攀升，制造業專利申請數隨之顯著提升，但目前仍有較多制造業企業存在關鍵技術研發受阻的問題，無法取得重大突破。政府資金如何精準投入，行業自身應如何配合還需進行實踐探究與數據檢驗。

一、文獻綜述

國內外學者基于不同視角，選擇不同樣本，運用不同計量模型對政府資金對制造業創新產出的影響展開了廣泛的探討，本文將政府資金對創新產出的影響歸納為以下三類：

（一）政府資金對制造業創新產出具有正向影響

尚洪濤等（2021）［1］以2010—2019 滬深A 股上市的民營科技企業為樣本，基于風險承擔視角對政府資金與制造業創新的關系展開實證研究，研究發現，政府資金投入提高了企業風險承擔水平，對制造業創新具有顯著的滯后正向效應。黃文娣等（2022）［2］基于廣東省制造業12 年面板數據，應用門限效應模型，分析得出政府資金對制造業創新產出具有非線性正向效應，同時認為政府應根據企業特點制定不同且具有針對性的補貼方案。楊婷等（2021）［3］研究發現，政府資金與制造業創新高質量發展高度正相關，對短期績效及長遠發展均表現出正向效應。王曉君等（2019）［4］認為，行業景氣度在政府資金對制造業創新產出中發揮了部分中介效應，在行業發展前景較好時的補貼激勵作用最為顯著。李若晨（2020）［5］發現，政府資金正向促進制造業創新發展，并且在制造業技術開發階段與技術成果轉化階段的作用效果具有差異性，技術開發階段作用效果更為顯著。

（二）政府資金對制造業創新產出具有負向影響

冉茂盛等（2022）［6］認為，政府資金對制造業創新產出的影響未能達到預期促進效果，反而對創新效率產生了負向影響，抑制了制造業發展。周芬等（2022）［7］研究發現，政府資金對于企業創新產出的擠出效應主要表現在兩個方面：首先對企業自身研發投入形成擠出，其次對未被資助的科研項目形成擠出，不利于創新成果形成。

（三）政府資金對創新產出具有復合倒U型效應

相關研究發現，政府資金對創新產出的影響具有復合性，并可能存在最優資金投入值。任海云等（2018）［8］利用A 股制造業上市公司微觀數據，研究發現政府投入資金對于企業自身創新投入的作用具有區間性，對創新產出具有復合性效應。陳亮（2022）［9］選取2011—2016 年制造業面板數據，實證分析得出政府資金對制造業創新產出的影響效果呈現“U”型且具有門限效應，超過門限值會產生擠出效應。

根據上述文獻分析，政府資金對制造業創新產出存在復合影響且目前研究多集中于微觀企業或者某個省份，異質性分析方面也較少考慮地區市場化程度，本文基于上述問題進行嘗試性拓展，進行相關研究與檢驗。

二、理論分析與假設提出

基于融資約束理論，在制造業企業創新活動中，持續性的資金流十分重要，但因融資渠道少、融資成本高的雙重限制，導致企業研發活動難以開展。融資約束理論認為，理想的資本市場中內部籌資與外部籌資可以完全替代，而現實資本市場存在內外部融資差異，產生融資約束［10］。企業研發活動因不確定性強、周期長、調整成本高，導致管理層選擇低成本內部融資的可能性降低，同時因存在信息不對稱現象，外部投資者也無法全面且真實地了解企業的財務狀況，其會針對企業信息披露程度，對投資收取高額的風險溢價。而政府資金通過給予制造業企業資金支持，可以緩解融資問題，促進制造業的創新產出。

基于要素扭曲效應，政府資金使制造業企業對于研發資源的需求增加，該信號傳導至要素市場，使生產要素價格上升，最終導致企業研發成本上升。綜上，政府資金只提高了企業的名義創新收入，削弱了制造業企業創新積極性。

當前，政府資金對制造業創新產出主要表現為促進效應，隨著技術同質化和要素扭曲效應逐漸顯現，當政府資金超過某個值時，主要表現為擠出效應。綜上，本文提出假設1：

H1：政府資金對制造業創新產出的影響呈現倒U型非線性關系。

地區市場化程度能夠反映該地區市場競爭的激烈程度，市場化程度越高，該市場競爭越激烈，企業自身也會更高效地利用政府資金，促進創新成果形成，占領更多市場份額。據此，本文提出假設2：

H2：地區市場化程度不同，政府資金對制造業創新產出的影響程度具有差異性，市場化程度越高，政府資金促進效應越大。

為使政府資金對制造業創新產出的價值最大化，制造業行業自身也要加大研發經費投入力度，在內部集中研發的基礎上，使外部政府資金發揮雪中送炭的作用。具體表現為制造業行業自身研究開發支出較少時，僅依靠政府資金并不能完成創新研發活動，此時政府資金促進效應不顯著。隨著制造業行業自身研究開發支出增加，加上政府資金的投入可以完成人才引進、設備更新、知識積累及部分專利申請等活動，實現部分價值化產出，此時政府資金表現為促進效應。當企業自身研究開發支出繼續增加，與政府資金發揮協同作用，完成多項創新研發及商業價值實現，此時政府資金促進效應進一步增大。基于此，本文提出假設3：

H3：制造業研究開發支出對政府資金作用于制造業創新產出具有雙重門限效應，在一重門限值之下，影響不顯著，一重與二重門限值之間，正向影響較小，二重門限值之上，正向影響增大。

三、研究設計

（一）樣本選取與數據來源

本文數據來源于《中國統計年鑒》和《中國高技術產業統計年鑒》，筆者收集整理了全國31個省市11年的面板數據。同時，為保持數據口徑一致，部分數據從2009 年開始收集［11］。由于2018 年《中國高技術產業統計年鑒》未公布數據，缺失值通過線性內插法近似補充，剔除缺失值過多的省市，最終樣本數為308個。

（二）變量定義

1.被解釋變量。本文的被解釋變量為創新產出，由于較為抽象，需選取合適的代理變量進行表示。在創新產出的代理變量選取方面，我國制造業創新活動以科技產出為核心，價值產出為目標，在此過程中專利申請數、新產品產值、新產品銷售收入等都可以對創新產出進行量化，基于企業要將科技成果最終推向市場、實現商業化的初衷，將專利申請數指標淘汰，又由于對于新產品產值因銷售渠道、市場供求關系、轉化成銷售收入的程度難以衡量，故最終選用新產品銷售收入（REV）作為本文的被解釋變量。

2.解釋變量。本文的解釋變量為政府資金，選用政府R&D 經費表示R&D 經費，即全社會研究與試驗發展經費，是創新資金的重要組成部分。R&D經費根據《中國高技術統計年鑒》主要分為政府經費和企業經費。本文采用滯后一期的政府R&D 經費（GF）來衡量在創新研發活動中政府資金投入量。

3.門限變量。本文的門限變量為各省市制造業行業自身的研究開發支出（DE）。

4.控制變量。以蘆鋒等（2018）［12］的研究為參考，考慮到其他因素，如地區經濟發展水平、市場開放化程度、地區貿易發展程度也會對制造業創新產出產生影響，本文選取地區生產總值（GDP）、地區市場化程度（MDI）、地區進出口額（TT）作為控制變量，研發人員數量（Y）作為替換控制變量，為后文進行穩健性檢驗。

變量具體定義見表1。

表1 變量及定義

（三）模型構建

為檢驗政府資金對制造業創新產出的影響，本文構建雙固定效應回歸模型1：

上式中，i=1，2，…，n代表各省份；t=1，2，…，n代表各年份；REVi，t代表在第t年第i個省份實現的新產品銷售收入；GFi，t-1代表第i 個省份第t-1 年的政府R&D 經費；ηi、λt為固定時間項及固定個體項；εi，t為殘差項；其余字母分別為控制變量、常數項和對應系數。

為檢驗行業自身研究開發支出對政府資金作用于制造業創新產出的影響，本文構建二重門限面板回歸模型2：

DEi，t為門限變量；θ1為一重門限值估計值；θ2為二重門限值估計值。

四、實證結果分析

（一）描述性統計及平穩性檢驗

本文變量的基本統計特征如表2 所示。可以看出，政府資金的最小值為5.146，最大值為13.662，標準差較大，說明各省市之間政府資金的水平存在較大差異。創新產出的最小值為9.642，最大值為19.269，離散程度也較大，說明各省市的創新產出也處在不同水平。各地區的市場化水平也存在較大差距，最小值與最大值之間相差6.74，后文將各地區分為高市場化與低市場化兩組進行比較。

表2 變量的描述性統計分析

在展開回歸分析前，為了避免“偽回歸”現象，要對上述面板數據進行平穩性檢驗，即相同單位根檢驗。LLC 原假設為面板數據具有單位根，數據不平穩。根據結果的P 值大小對原假設進行接受或拒絕。由檢驗結果可知，各變量P 值均為0，強烈拒絕原假設，面板數據平穩，可展開后續分析。

（二）回歸方法選擇

為探究模型1 采用哪種方法進行基礎面板回歸，本文進行混合回歸、固定效應、隨機效應的檢驗。如表3 所示，檢驗一為F 檢驗，P 值為0.00，結果強烈拒絕截距項都相等且等于0的原假設，表明個體間截距項具有顯著差異，選擇固定效應。關于LM檢驗，P=0.00，表明個體存在隨機效應，應拒絕原假設，選擇隨機效應。為檢驗固定效應與隨機效應，一般選擇Hausman［13］檢驗，經檢驗結果為P=0.0042，強烈拒絕隨機效應原假設，因此下文基于固定效應進行基礎面板回歸。

表3 混合回歸、固定效應、隨機效應檢驗

（三）雙固定效應面板回歸檢驗

表4列示了基于固定個體、固定時間以及雙固定效應，政府資金對制造業創新產出的回歸結果。由列（1）、（2）、（3）可知，政府資金及平方項系數分別為1.062、-0.048；1.090、-0.049；1.010、-0.044，均在1%的水平上顯著，表明政府資金對制造業創新產出的影響呈現倒U 型，假設1 得以驗證。

表4 應用固定效應的基礎面板回歸結果

根據雙固定效應回歸結果，政府資金及平方項系數為1.010、-0.044，極值點處政府資金的值為11.477，經過統計共有239個觀測值低于極值點，其主要集中在中西部省市，尤其是西部省份全部處于極值點之前，結果表明政府資金投入力度還有較大提升空間；另外，政府資金若超過極值點則可能產生擠出效應，過高的政府資金同樣值得關注。在雙固定效應下，地區生產總值、進出口額、市場化程度系數均為正且均在1%的水平上顯著，說明地區GDP、貿易發展程度、市場化程度也會對制造業創新產出產生正向影響。

（四）異質性分析

為進一步探究政府資金如何有針對性地有效投入，本文基于市場開放程度的代理變量市場化總指數將樣本進行分類，根據樣本中位數將樣本分為高市場化和低市場化兩組，進行雙固定效應回歸，結果見下頁表5。由回歸結果可知，市場化程度較高組，政府資金在1%的水平上顯著，政府資金平方項在5%的水平上顯著，系數分別為1.022、-0.048。市場化程度較低組，政府資金及其平方項在1%的水平上顯著，系數分別為0.962、-0.039。由此可見，基于市場化程度進行分組，政府資金對制造業創新產出依然表現為倒U型效應，市場化程度較高組，政府資金及平方項系數的絕對值更大，政府資金的促進效應也更為明顯，假設2得以驗證。

（五）穩健性檢驗

本文采用替換控制變量的方法進行穩健性檢驗。將研發人員數量作為新的控制變量，對市場化總指數進行替換，進行雙固定效應面板回歸。結果顯示，政府資金及其平方項系數的t值分別為3.30、-2.91，均在1%的水平上顯著，說明本文結果具有穩健性。

（六）雙重門限面板回歸檢驗

1.門限效應檢驗及門限值估計。本文采用BS抽樣300次，以各省市制造業研究開發支出作為門限變量進行Hansen［13］門限效應檢驗以及對門限值進行估計。由表6可知，以研究開發支出為門限變量的回歸模型中，F值為58.11，P值為0.00，雙重門限效應十分顯著，基于前面的理論分析，下文對雙重門限模型展開具體分析。

表6 門限效應檢驗及門限值估計結果

2.雙重門限效應回歸。以各省市制造業研究開發支出作為門限變量，應用雙重門限模型進行參數估計，結果見表7。基于表7結果，政府資金對制造業創新產出具有十分顯著的非線性影響，支持本文提出的假設1。當研究開發支出小于10.023時，政府資金對制造業創新產出的影響不顯著。當研究開發支出大于等于10.023 小于12.396 時，政府資金對制造業創新產出的影響系數為0.103，且p值為0.00，通過顯著性檢驗。當研究開發支出大于等于12.396時，政府資金對制造業創新產出的影響系數增加至0.193，通過t檢驗，具有顯著性。上述結果驗證了假設3。2020年17個省市已邁過第二重門限值，政府資金促進效應較高，而西部地區目前只邁過了一重門限值，隨著制造行業自身研發經費投入力度的加大，促進效應還有提升空間。

表7 雙重門限效應回歸結果

五、結論與建議

本文經檢驗與分析得出如下結論：政府資金對制造業創新產出的影響呈現倒U 型關系，在極值點之前表現為正向促進效應，在極值點之后表現為負向擠出效應，是一種復合非線性關系。地區市場化程度對我國政府資金作用于制造業創新產出具有異質性，市場化程度較高的地區，政府資金的促進效應較大。以制造業行業自身對創新活動的研究開發投入作為門限，政府資金對制造業創新產出的影響具有雙重門限效應，一重門限值前，正效應不顯著，一重門限值與二重門限值之間，正效應較小，二重門限值之上，正效應增大。

根據上述結論本文提出兩方面建議。基于政府角度，政府資金對制造業創新的支持要把握適度原則［14］，動態調整資金投入比例，使促進效應可持續發展。根據各地區市場化程度高低進行差異化支持，系統、全面、精準地做出政府資金的分配決策。基于制造業角度，行業自身應加大技術研發經費投入力度，規范且高效地應用政府資金，力求政府資金促進效應最大化，保障制造業創新具有良好的內外部環境。