技術創新外部效應與企業研發投入:理論分析及實證檢驗

顏振軍,吳欣彥,李 靜

(北京師范大學 經濟與資源管理研究院,北京 100875)

0 引言

創新具有外部效應并深刻影響市場主體的創新行為。在正確認識外部效應對企業創新影響的基礎上,如何強化知識產權保護、科學規劃創新聯合體和創新集聚區建設、不斷擴大對外開放、構建更加公平的市場競爭環境同樣具有重要的實踐價值。知識溢出即創新的正外部性是內生增長理論解釋經濟增長、新經濟地理分析產業集聚和創新空間分布的重要概念。知識溢出對企業研發投入有怎樣的影響?當前普遍認為,若知識溢出較強,一方面將導致企業因研發成功獲得的經濟租金減少,另一方面則有助于提高其它企業的市場競爭優勢,從而對本企業研發產生抑制作用,造成企業研發投入下降[1-3]。從實踐來看,知識溢出對企業研發投入的單調抑制作用也構成知識產權保護、聯合研發、交叉持股等有利于外部效應內部化、限制知識溢出的各種制度和組織安排。

然而,關于知識溢出抑制企業研發投入的理論分析與經驗研究難以匹配。基于新經濟地理的理論和實證分析認為,知識溢出推動了產業集聚[4],而產業集聚進一步強化了企業間的知識溢出[5],如果知識溢出確實對企業研發投入具有單調抑制作用,那么集聚后顯著增強的知識溢出會導致企業研發投入較集聚前有明顯下降。然而實證研究結果卻與上述推論不盡一致。如Moretti[6]針對美國高科技產業集聚的實證研究發現,高科技企業地理上的集聚顯著提高了企業專利申請數量和質量;黃訓江[7]針對中國高技術產業的分析也發現,產業集聚對企業研發投入有促進作用。再如,知識產權保護可以有效降低知識溢出,若知識溢出對企業研發投入的抑制作用是單調的,那么隨著知識產權保護強度提升,企業研發投入應該單調遞增,但該推論未獲得實證研究支持[8]。

針對相關理論分析結果與實際的不一致,本文認為,知識溢出對企業研發投入收益的影響可以分為兩方面:一方面,知識溢出會減少企業研發成功后獲得的經濟租金,因此會降低其研發投入期望收益;另一方面,由于其它企業研發投入產生的知識溢出,導致該企業有機會“搭便車”,即不進行研發投入,其收益也會由于知識溢出而增加,因此知識溢出有助于提高企業研發投入期望收益。現有關于知識溢出與研發投入關系的理論模型側重于考察上述影響的第一個方面,從而得出知識溢出抑制研發投入的結論。區別于現有理論分析,本文通過構建關于企業研發投入的局部均衡模型,綜合考察知識溢出對企業研發投入期望收益兩個方面的影響,發現在一定條件下知識溢出對企業研發投入也具有促進作用,更好地擬合與解釋了經濟實踐。

知識溢出屬于創新的正外部效應,同時,創新也具有負外部效應。創新的負外部性是指由于產品市場存在競爭,創新使得企業能夠獲得競爭優勢并導致行業內其它企業利潤下降。市場競爭越激烈,某企業創新對其它企業利潤的影響越顯著,創新的負外部性則越強[9]。關于創新的負外部效應對企業研發投入的影響主要有兩種觀點:一是基于Dixit &Stiglitz[10]對市場競爭和經濟租金關系的分析認為,市場競爭會加劇創新的負外部性,降低企業創新成功獲得的經濟租金,進而對企業研發投入產生抑制作用;第二種觀點以Aghion等(2005)為代表,認為創新的負外部性對企業研發投入具有倒U型影響。

本文的理論分析表明,創新的外部效應對研發投入的影響可以根據凈外部效應和行業研發投入兩個維度,劃分為4種情形。Romer(1990)、Dixit &Stiglitz(1977)、Aghion等(2005)對外部效應與研發投入關系的分析均可視作某情形下本文理論模型的特例。首先,根據理論模型,當創新的凈外部效應為正且行業研發投入較高時,知識溢出會對企業研發投入產生抑制作用,這對應于Romer(1990)的分析;其次,當創新的凈外部效應為負時,本文分析認為,創新的負外部效應增強會對企業研發投入產生單調抑制作用,這對應于Dixit &Stiglitz(1977)的分析;第三,由理論模型可以得到,若創新的凈外部效應為正,對于研發投入較高的行業,負外部效應增強將激勵企業研發投入,但對于研發投入較低的行業,負外部效應增強會抑制企業研發投入,這對應于Aghion等(2005)的結論。本文的理論模型更具一般性,并在現有研究基礎上進一步擴展了凈外部效應為正且行業研發投入較低情形下創新外部性與企業研發投入關系的分析,認為由于其它企業的知識溢出會提高企業研發投入的邊際收益,導致此種情形下企業研發投入會隨知識溢出增加而提高,因此將知識溢出和市場競爭對研發投入的非單調影響納入統一分析框架,有利于全面考察創新的兩類外部效應對企業研發投入的影響。

此外,本文也對競爭均衡企業的穩定性和效率問題進行分析,并利用中國制造業行業層面數據對知識溢出與企業研發投入關系進行實證檢驗。本文研究有助于深化對創新外部性與企業研發投入關系的理解,為產業集聚、研發合作等理論和實證研究提供參考,并為知識產權保護、研發補貼和獎勵等科技政策制定與實施提供理論支撐。

1 文獻綜述

在知識溢出對企業研發投入的影響方面,現有研究主要有3種觀點。第一種觀點以Romer(1990)為代表,認為知識溢出降低了企業研發成功獲得的經濟租金,從而抑制企業研發投入。雖然關于知識溢出會抑制研發投入的觀點成為學界主流,并且大量研究也以此作為研究假設,然而直接對知識溢出與研發投入關系進行的實證分析并不充分,與知識產權保護、企業聯合研發等相關的實證研究僅為知識溢出與研發投入關系分析提供了一些間接證據。例如Branstetter &Sakakibara[11]對企業參與聯合研發前后的研發投入進行實證分析,發現潛在知識溢出程度較高企業參與聯合研發有助于降低知識溢出并顯著增加研發投入。第二種觀點認為,企業的知識溢出能夠提高其它企業研發投入。例如葉靜怡等[12]構建的理論模型認為,不同所有權企業的知識溢出作用具有不對稱性,國有企業的知識溢出對私營企業研發投入具有促進作用。第三種觀點認為,創新的正外部性對企業研發投入具有異質性影響。如黃訓江(2017)提出知識溢出對企業研發投入的影響隨產業集聚規模不同而存在差異,當產業集聚規模較小時,知識溢出有助于增加企業用于學習和吸收新技術的研發支出;而當集聚規模較大時,因知識溢出導致的“搭便車”行為將提高企業研發風險、增加企業成本,從而抑制企業研發投入。

如上所述,關于創新的負外部性對企業研發投入的影響,主要有兩種觀點:一是以Dixit &Stiglitz(1977)的分析為基礎,認為創新的負外部效應對企業研發投入有抑制作用[13-14]。Nickell[15]為此提供了經驗證據,其分析結果表明,市場競爭加劇了創新的負外部效應,從而降低企業研發投入。還有一種觀點認為,創新的負外部效應對創新的影響是非單調的。如Aghion等(2005)通過構建一般均衡模型的分析表明,創新的負外部效應與企業研發投入呈倒U型關系——當市場競爭程度較低、創新的負外部效應較弱時,企業為了維持現有利潤,其研發投入會隨著競爭程度加劇而提高;而當市場競爭激烈、外部效應較強時,研發投入會因期望收益下降呈現出隨外部性強度提升而降低的趨勢。

還有研究關注正、負外部效應交互對企業研發投入的影響。如Leahy &Neary[16]構建了一個同時包含創新正、負外部效應的兩階段模型,分析認為,創新的兩類外部效應均會抑制企業研發投入。新近研究則認為創新的外部效應與研發投入關系可能是非線性的。如Lopez &Vives[17]對交叉持股與企業研發投入關系進行理論分析,認為交叉持股使得外部效應內部化,弱化了競爭,從而降低了創新的負外部性。他們的分析表明,對于知識溢出較高的行業,交叉持股比例提升有助于提高競爭均衡企業的研發投入,而對于知識溢出較低的行業,競爭均衡企業的研發投入會隨交叉持股比例提升而逐漸減少。還有實證研究發現,創新的兩類外部效應均對企業研發投入有促進作用(龐瑞芝等, 2021)。

綜合來看,現有研究雖然對創新的外部效應與企業研發投入關系有豐富的分析,但尚存在一些不足。一是認為創新的正外部效應會抑制研發投入的主流觀點與典型事實不匹配;二是直接對正外部性與研發投入關系進行的實證分析不充分;三是缺乏綜合考慮兩類創新外部效應對企業研發投入影響的分析框架。鑒于此,本文擬綜合考慮創新的正、負兩類外部效應,構建局部均衡模型,對外部性強度與企業研發投入關系進行分析,并利用中國制造業數據對二者關系進行實證檢驗,以期為相關理論發展和科技政策制定提供參考。

2 創新外部性與研發投入關系的理論分析

2.1 模型設定

與生產相比,企業研發具有兩個典型特征:一是研發投入有助于提高企業研發成功概率,但是研發投入的產出具有較大不確定性;二是由研發投入形成的創新對其它企業具有正、負兩類外部效應。本文的理論分析基于安同良等(2021)的模型設定,著重考察研發投入的上述兩個特征。假設產業中有n個企業,企業i在單位時間內的利潤為πi,其研發經費投入為xi。率先研發成功的企業在單位時間內能夠在利潤πi的基礎上額外獲得價值為P的收益,記貼現率為r,因此率先研發成功企業的額外收益現值等于P/r。同時,創新具有正、負兩類外部效應。創新正外部效應表現為知識溢出,或者是提高其它企業的全要素生產率[18],或者是降低其它企業成本[19]),從而增加其它企業利潤。創新的負外部性表現為,研發成功企業能夠獲得競爭優勢,導致行業內其它企業利潤下降[9]。因此,企業i創新的正、負外部效應均可以通過其它企業利潤變化加以識別。假設企業i研發成功,導致其它企業的利潤變化為(1+β)πj。其中,β∈[-1,+∞]代表了創新凈外部效應的強弱程度。β>0,表示創新的凈外部效應為正;β<0,則表示創新的凈外部效應為負。

企業i研發成功所需時間Ti服從參數λi=λ(xi)的指數分布,進而企業i研發成功所需時間的期望值為1/λi。λ(xi)是企業研發的效率函數,并且滿足:

(1)

2.2 研發投入的競爭均衡解

根據Feynman-Kac等式,t時刻企業i的期望收益Ri(t)可表示為:

(2)

其中,Et(·)表示t時刻的期望值,EtdRi可以看作無窮小時間段dt上企業i收益變化期望值。由企業收入結構可以得到:

(3)

將式(3)代入式(2)可以解得Ri(t),從而得到企業期望利潤最大化問題為:

(4)

假設企業具有相同的研發效率函數,所以競爭均衡時企業研發投入相等,記為x。將xi=xj=x代入企業期望利潤最大化的一階條件,可以得到競爭均衡時創新的凈外部性強度與企業研發投入關系為:

(5)

記x0為外部效應為0時的研發投入水平,因此x0滿足λ'(x0)=r2/P。當競爭均衡時,β對x的導數為:

(6)

使式(6)等于0的研發投入水平xv滿足λ'2-λλ''-λ'r2/P=0。將λ'(x0)=r2/P代入xv的定義式,可以得到:λ'[λ'(xv)-λ'(x0)]=λλ''<0。由于λ'呈單調遞減,因此x00,即凈外部效應為負時,企業研發投入隨正外部效應增強或負外部效應減弱而呈單調遞增。當凈外部效應為正時,有x>x0,并且當x∈(x0,xv)時,dβ/dx>0,因此競爭均衡的企業研發投入隨正外部性增強或者負外部性減弱而提高;而當x∈(xv,+∞)時,dβ/dx<0,即競爭均衡時的研發投入隨正外部性增強或負外部性減弱而降低。

綜合來看,當創新的凈外部效應為正時,研發投入與凈外部性強度呈倒U型關系。當行業研發投入處于低水平階段時,企業研發投入隨正外部性增強或負外部性減弱而提高,在行業研發投入進入高水平階段時,企業研發投入隨正外部性增強或負外部性減弱而降低。當創新的凈外部效應為負時,競爭均衡的企業研發投入隨正外部效應增強或負外部效應減弱而單調降低。

圖1顯示的是利用λ(x)=xα對β與x的關系進行數值模擬的結果。模擬的基準參數是α=0.8,π=0.1,P=0.01,n=10,r=0.1。此外,圖1也模擬了模型參數變化對競爭均衡狀態的影響。其中,基準參數對應的β(x)在圖1中以實線標示,點劃線和虛線分別表示相應基準參數提高和降低10%后的β(x)。可以發現,α、P和n變化對β(x)的作用方向一致,即β(x)隨其提高而向下移動,而r提高卻導致β(x)向上移動。此外,r、P對x0和xv均有影響;研發效率α提高會導致xv降低,但并不影響無外部效應時的研發投入水平x0;n對x0和xv均無影響。綜合以上分析,得到假設命題H1。

圖1 研發投入與外部性強度關系數值模擬Fig.1 Numerical simulation of the relationship between R&D investment and the externalities of innovation

H1:給定其它條件,如果創新的凈外部效應為正,則正外部性強度和負外部性強度均對競爭均衡企業的研發投入具有非單調影響,當行業研發投入較低時,企業研發投入隨正外部效應增強而增大,隨負外部效應增強而減少,而當行業研發投入較高時,企業研發投入隨正外部效應增強而減少,隨負外部效應增強而增大;如果創新的凈外部效應為負,則凈外部效應對競爭均衡企業的研發投入具有單調抑制作用,此時研發投入隨正外部效應增強而增大,隨負外部效應增強而減少。

2.3 研發投入的社會最優解

當存在外部效應時,競爭均衡解會偏離社會最優解。由于社會計劃者能夠同時調整所有企業研發投入以實現利潤最大化,其面臨的期望利潤最大化問題是:

(7)

將社會最優解記為xs,則可以得到同時滿足期望利潤最大化一階和二階條件的社會最優解為:

(8)

由于社會最優解的結構比較復雜,本文利用數值模擬討論競爭均衡解與社會最優解關系。圖2對社會最優解與競爭均衡解關系進行了數值模擬,模擬的基準參數與圖1相同,基準參數對應的β(xs)以實線標示,點劃線和虛線則分別表示基準參數提高與降低10%后的β(xs)曲線。圖2(I)為凈外部效應為負時社會最優解與競爭均衡解的關系。可以看出,當凈外部效應低于-P/(n-1)π的臨界值時,社會最優研發投入為0,而競爭均衡下的企業研發投入仍保持較高水平。此外,在β>-P/(n-1)π的外部效應水平上,競爭均衡解均高于社會最優解,直至外部效應為0時二者相等。同時,由于競爭均衡時企業不將其它企業的當前收益納入自身期望利潤最大化的目標函數,所以收益越高,競爭均衡解對社會最優解的偏離越大。

圖2 研發投入競爭均衡解與社會最優解比較Fig.2 Comparison between the competitive equilibrium solution and the socially optimal solution for R&D investment

圖2分兩種情況對凈外部效應為正時競爭均衡解與社會最優解的關系進行了數值模擬。圖2(II)和(III)分別顯示了行業研發投入較低或較高時,競爭均衡解與社會最優解的關系。可以看出:第一,兩種情形下社會最優解與競爭均衡解隨外部效應變化的方向一致;第二,在同一外部性水平上競爭均衡時的企業研發投入低于社會最優水平,并且收益越高競爭均衡解對社會最優解的偏離越大。

由競爭均衡下的企業研發投入可知,當行業研發投入較高時,競爭均衡狀態不穩定,有利的外部沖擊將導致企業研發投入達到xmax的水平。圖2(IV)對競爭均衡穩定解與社會最優解關系進行了數值模擬。可以看出,在同一正外部性水平上,即使xmax也小于社會最優解,表明在有利的外部沖擊下企業研發投入會大幅上升至xmax,但仍然低于研發投入的社會最優水平。綜合上述分析,得到如下假設命題H2。

H2:若創新的凈外部效應為0,則企業研發投入的競爭均衡解與社會最優解相等;若創新的凈外部效應為正,企業研發投入的競爭均衡解與競爭均衡穩定解均小于社會最優解;如創新的凈外部效應為負,企業研發投入的競爭均衡解大于社會最優解。

3 實證研究設計

3.1 實證研究模型

本文理論模型的主要結論是,當創新的凈外部效應為正時,凈外部效應對企業研發投入的影響呈倒U型。由于正外部效應增強時凈外部效應上升,因此正外部效應對研發投入的影響為倒U型,但因為負外部效應增強時凈外部效應下降,所以負外部效應對研發投入的影響為U型。考慮到企業研發投入可能具有一階自相關,為了檢驗兩類外部效應對研發投入的影響,使用動態面板模型,并借鑒Lind &Mehlum[20]的研究方法,對正外部效應對研發投入的倒U型影響和負外部效應對研發投入的U型影響進行存在性檢驗。動態面板模型為:

(9)

其中,RD表示企業研發投入,Spill表示正外部效應強度,Comp表示負外部效應強度,X為控制變量,t為時間趨勢項,前綴ln表示對相應變量取自然對數。被解釋變量RD表示產業內開展研發活動企業的平均R&D經費支出。其中,R&D經費支出包括R&D經費內部支出和外部支出。考慮到各類科技政策對企業研發投入有較大影響,因此將企業研發投入中的政府資金投入Sub作為控制變量。此外,根據式(5),還選取以下控制變量:企業研發的全要素生產率rdTFP(反映研發效率,即理論模型中的α)、產業內企業的平均利潤Prof(代表理論模型中的π)、開展研發活動企業的平均新產品銷售收入Rev(反映研發成功后企業獲得的額外利潤,即理論模型中的P)、開展研發活動企業上一年度R&D人員平均勞務費Wage(反映研發投入的邊際成本,即理論模型中的MC)、開展研發的企業數量rdN(反映理論模型中的n)。由于R&D經費支出中包含當期R&D人員勞務費,因此以本年度R&D人員勞務費作為控制變量對RD的回歸系數必然為正,所以控制變量中選取上一年度R&D人員平均勞務費作為研發投入邊際成本的代理變量。此外,為保證變量的平穩性,所有控制變量均取自然對數。

3.2 變量選取

3.2.1 創新的正外部效應

(10)

其中,ln(At+1/At)表示企業全要素生產率的增長率。企業自主研發形成的技術增長,可以表示為企業R&D經費支出(RD)的函數;技術引進導致的技術變化可以表示為購買技術經費支出(Purch)的函數;產業公共技術基礎的提升則表示為時間t的函數。因此,由式(10)可以構造如下固定效應模型:

(11)

式(11)控制了全要素生產率變化的其它來源,其殘差項包含因知識溢出引發企業技術變化的相關信息,因此可以利用該殘差項對知識溢出進行測度。但由于企業會根據知識溢出調整自身研發投入,從而導致式(11)的殘差項與RD相關,造成估計結果存在偏誤,以致低估知識溢出的作用。在知識溢出的作用下,要提高企業全要素生產率,需要企業投入一定的技術改造經費支出(Renov),因此可以將知識溢出表示為RD與Renov的函數,將其代入式(11)得到:

(12)

其中,w(RDit,Renovit)表示知識溢出,eit包含測量誤差和對全要素生產率變化的隨機沖擊。根據式(12),可以利用全要素生產率估算解決內生性偏誤的OP方法,將RD作為狀態變量,Renov作為代理變量,Purch作為自由變量,得到式(11)各參數的一致估計。

基于上述研究思路,首先借鑒謝莉娟等[21]的研究方法,使用DEA-Malmquist指數方法測算行業全要素生產率;其次將行業全要素生產率增長率作為因變量,使用OP法對式(11)進行估計,并將對各參數一致估計的殘差作為正外部效應的估計值。

3.2.2 創新的負外部效應

創新的負外部效應是本文的另一核心解釋變量。由于市場競爭越激烈,某企業創新對其它企業利潤的影響就越顯著,創新的負外部性也越強,因此以市場競爭強度衡量創新的負外部效應。參考Aghion等(2005)的研究,以行業內企業邊際成本與產品價格之比度量市場競爭強度。計算方法為:

(13)

其中,Prof表示企業平均利潤總額,Rev為企業平均主營業務收入。從某種角度而言,企業利潤等于產品銷售收入減去成本,即Prof=p·y-AC·y,而Rev=p·y。將其代入式(13),可得Comp=AC/p。由于完全競爭時企業平均成本等于邊際成本,即AC=MC,可以得到Comp=MC/p。因此,Comp是企業邊際成本與產品價格之比,當市場為完全競爭時p=MC,Comp=1;當市場為不完全競爭時,p>MC,Comp<1。因此,Comp越大表示市場競爭強度越大,創新負外部性越強。

3.2.3 研發效率

利用半參數OP法計算企業研發全要素生產率,并將其作為研發效率的代理變量。與理論模型設定一致,假設企業創新的生產函數為:lnλ=lnTFP+αlnR+βlnK,并設定固定效應模型為:

lnλit=α1Rit+α2Kit+Zi+εit

(14)

其中,λ為單位時間內企業研發成功次數期望值,以產業內開展研發活動企業的年度平均專利申請數表示;R為研發中投入的人力資本,以產業內開展研發活動企業平均擁有的研究人員數測度;K為研發中投入的物質資本,以產業內企業平均固定資產凈值表示。因此,式(14)的殘差項可表示企業研發投入的全要素生產率。由于企業會根據自身研發效率調整研發投入,造成殘差項與解釋變量相關,致使直接估計式(14)產生內生性偏誤。同時,企業研發效率變化會影響企業當期R&D內部經費支出中的儀器和設備投資(Inve)費用,所以再次利用全要素生產率估計中解決內生性偏誤的OP方法,將K作為狀態變量,Inve作為代理變量,R作為自由變量,從而得到式(14)中各參數的一致估計,并將由此得到的一致估計殘差項作為企業研發全要素生產率的估計值。

3.3 數據來源及描述性統計

選取中國制造業34個行業規模以上工業企業數據作為研究樣本。各行業規模以上企業的R&D經費支出、新產品銷售收入、研究人員數、購買技術經費支出、技術改造經費支出、企業數量、開展R&D活動企業數等數據來源于《中國科技統計年鑒》;各行業規模以上企業固定資產凈值、利潤總額、工業銷售產值、平均從業人員數來源于《中國工業統計年鑒》。由于2012年各產業平均從業人員數據缺失,利用《中國工業企業數據庫》,對2012年各產業企業數據加總進行數據補充。此外,因為《中國科技統計年鑒》只提供了制造業43個行業大類中34個行業的相關數據,所以選取34個行業作為研究樣本。此外,由于2017、2018年《中國工業統計年鑒》中相關數據缺失和2010年統計口徑調整,因此選取時間跨度為2010-2016年。實證分析中各變量說明及描述性統計如表1所示。

表1 變量說明及描述性統計結果Tab.1 Variable description and descriptive statistics

4 實證結果與分析

4.1 研發投入與外部效應關系檢驗

Wooldridge自回歸檢驗發現被解釋變量lnRD存在一階自相關,因此將lnRDi,t-1作為解釋變量,利用動態面板模型進行分析。由于被解釋變量的一階差分即研發投入增長率可能與個體效應相關,因此動態面板模型均采用差分GMM方法進行估計。此外,由式(12)可知,Spillit與TFPi,t-1相關,進而與lnRDi,t-1及εi,t-1相關,且創新也具有負外部效應,從而導致Compit也可能與lnRDi,t-1及εi,t-1相關。因此回歸中將Spill2、Spill、Comp2和Comp設定為前定變量,并取其一階滯后項作為工具變量,回歸結果見表2。

表2 研發投入與外部效應關系檢驗結果Tab.2 Relationship between R&D investment and the externalities of innovation

從回歸結果看,AR(1)檢驗與AR(2)檢驗結果表明,可以接受殘差項不存在自相關的零假設,Sargan檢驗結果也表明選取的工具變量不存在過度識別問題。Spill2的系數在1%的水平上顯著為負,并且倒U型存在性檢驗結果表明,在5%的顯著性水平上拒絕二者存在單調或正U型關系的零假設;Comp2的系數在1%的水平上顯著為正,并且U型存在性檢驗結果表明,在1%的顯著性水平上拒絕二者存在單調或倒U型關系的零假設。由此可知,動態面板回歸結果支持本文主要結論,即正外部效應和負外部效應均對研發投入具有非單調影響,并且正外部效應對研發投入的影響呈倒U型,而負外部性對研發投入的作用呈U型。

4.2 內生性問題

企業研發投入會產生知識溢出,影響企業競爭,同時,知識溢出與市場競爭也會對企業研發投入產生抑制或促進作用。外部效應與企業研發投入間的相互作用可能導致對二者關系的估計存在內生性偏誤。新經濟地理理論和實證研究認為,產業集聚通過MAR外部性、Porter外部性和Jacobs外部性促進知識溢出[22],影響企業競爭[23],同時,產業集聚對企業研發投入的影響通過知識溢出、市場競爭、研發效率、研發成本等渠道發揮作用[24]。因此,將產業集聚作為創新外部效應的工具變量,并在模型中控制企業研發效率和研發成本等因素,能夠滿足工具變量的相關性和外生性要求,將外部效應對企業研發投入的影響剝離出來,解決可能存在的內生性問題。根據該設計思想,本文選取專業化產業集聚、多樣化產業集聚、無關多樣化產業集聚作為正外部效應和負外部效應的工具變量,進一步對外部效應與企業研發投入關系進行實證檢驗。

借鑒韓峰等[25]的研究,分別構建專業化和多樣化產業集聚指標。產業i的專業化集聚指標為:

(15)

其中,Lir表示r地區i產業就業人數,Lrx表示r地區總就業人數,Li表示i產業就業人數,L表示總就業人數。產業i的專業化集聚指數是將區域內該產業就業比例以區域內該產業就業占比為權重加權后的平均值。

以赫芬達爾-赫希曼指數的倒數衡量產業i的多樣化集聚水平。該指數計算方法是:

(16)

式中,Li'r表r區域內除i產業外的其它產業企業就業人數,Li'表示除i外的其它產業就業人數,其它變量含義與式(15)相同。

參考Frenken等[26]的研究,構建產業無關多樣化集聚指標為:

(17)

式中,Sir表示r地區i產業就業人數占該產業就業總人數的比例。無關多樣化集聚指標在(0,1)內取值,且各產業就業人數在地區間分布越均衡,該值就越大。在計算產業集聚指標過程中各地區分產業就業統計數據來源于《中國人口和就業統計年鑒》。將產業集聚指標作為正外部效應及負外部效應的額外工具變量的動態面板模型回歸結果見表3。

表3 使用工具變量的回歸結果Tab.3 Regression results using instrumental variables

從工具變量的回歸結果看,AR(1)檢驗、AR(2)檢驗和Sargan檢驗結果表明,模型擾動項不存在自相關問題,工具變量也不存在過度識別問題,Spill2的系數在1%的水平上顯著為負,并且倒U型存在性檢驗結果表明,在5%的顯著性水平上拒絕知識溢出與研發投入存在單調或正U型關系的零假設;Comp2的系數在5%的水平上顯著為負,并且U型存在性檢驗結果表明,在5%的顯著性水平上拒絕負外部效應與研發投入存在單調或倒U型關系的零假設。因此,考慮可能存在的內生性后,正外部效應與負外部效應均對研發投入具有非單調影響,本文主要結論依然成立。

4.3 穩健性檢驗

為檢驗回歸結果的穩健性,重新構建知識溢出的代理變量以進行檢驗。參考Bloom等[27]的研究,行業i獲得的知識溢出可表示為:

(18)

其中,Rjt為其它行業技術存量,可以用其它行業創新投入或創新產出表示。借鑒現有研究,分別使用行業層面專利申請數量(Patent)、R&D人員折合全時當量(L)、新產品開發經費支出(NPExp)作為Rjt,計算知識溢出程度,并將其作為Spill的代理變量,進行穩健性檢驗。

式(18)中wij表示行業j的技術存量溢出至行業i的比例。為簡化計算,定義權重矩陣W是以wij為元素的矩陣,Rt、Spillt分別是以Rjt、Spillit為元素的列向量,I為單位矩陣,則式(18)可表示為Spillt=(W-I)Rt。

借鑒潘文卿等[28]和張萃[29]的研究方法,計算權重矩陣W。假設行業間的技術溢出效應與行業技術相似度成正比,則在最終的產品生產過程中兩個行業對中間產品的投入越相近,其技術相似度就越高。因此,將wij定義為行業i與行業j的技術相似度,并采用以下方法計算:

(19)

式中,aki表示行業i對行業k貨物或服務的直接消耗系數,wij在(0,1)內取值,并且wij越大表示行業i與行業j的技術相似度越高。權重矩陣W使用2012年投入產出表中的直接消耗系數表計算。

穩健性檢驗均使用動態面板模型,將Spill、Spill2、Comp、Comp2設定為前定變量,并取其一階滯后項作為工具變量。此外,與上文分析一致,回歸中將產業集聚指標作為外部效應額外的工具變量,穩健性檢驗結果見表4。檢驗結果顯示,正外部效應對企業研發投入的倒U型影響以及負外部效應對研發投入的U型作用比較穩健。

表4 穩健性檢驗結果Tab.4 Robustness test results

5 結論與建議

大量有關產業集聚、知識產權保護、外商直接投資、研發合作等與創新投入或創新產出關系的實證研究結果表明,知識溢出與企業研發投入關系可能是非單調的,但關于二者的非單調關系尚缺乏系統的理論建構和直接的實證檢驗。基于此,本文綜合考慮創新產出不確定性和創新的外部效應,構建企業研發投入理論模型,從理論上分析創新外部效應對企業研發投入的影響,以及競爭均衡下的企業研發投入效率問題。在理論分析基礎上,選取中國制造業34個行業面板數據,對創新外部效應對企業研發投入的影響進行實證檢驗。理論分析結果主要為以下4點:

(1)若創新的凈外部效應為正,則創新的正外部性即知識溢出對企業研發投入具有非單調影響。當行業研發處于較低水平時,企業研發投入隨知識溢出增強而遞增;當行業研發水平較高時,知識溢出增強會導致企業研發投入下降。

(2)若創新的凈外部效應為正,則創新的負外部效應對企業研發投入也具有非單調影響,但作用方向與正外部效應相反。當行業研發處于較低水平時,企業研發投入隨負外部效應增強而遞減;當行業研發水平較高時,負外部性增強會導致企業研發投入上升。

(3)若創新的凈外部效應為負,則正外部效應與負外部效應對企業研發投入的影響均是單調的,但二者作用方向相反。即當創新的凈外部效應為負時,企業研發投入隨正外部性增強而單調遞增,但隨負外部性增強而單調遞減。

(4)當創新的凈外部效應為零時,競爭均衡下的企業研發投入等于社會最優的研發投入。若創新具有正的凈外部效應,競爭均衡下的企業研發投入低于社會最優水平;若創新的凈外部效應為負,競爭均衡下的企業研發投入則高于社會最優水平。

基于理論推導和實證檢驗結果,本文提出以下政策建議:首先,政府需要合理設計知識產權保護制度。一般情況下,創新能夠帶來正向的凈外部效應。對于研發投入較大行業,需要保證知識產權保護強度不能過低,這是因為知識產權保護強度提升有助于降低知識溢出水平。因此,在其它條件不變時,提高知識產權保護強度有利于激發高研發投入行業企業不斷加大研發投入。但是對于研發投入較小行業而言,知識產權保護力度不能過大,否則會對企業研發投入產生較強抑制作用。因此,政府應該審時度勢,根據實際情況設置合理的知識產權保護強度。其次,要堅定不移、持續推動市場化改革,打造競爭適度的市場營商環境。若由創新帶來的知識溢出正外部效應大于其帶來的競爭效應,會促進低研發投入行業增加研發投入,同時,抑制高研發投入行業增加研發投入,進而導致創新數量增長但是創新質量整體下降。因此,在強化知識產權保護以限制知識溢出的同時,需要不斷擴大對外開放、構建更加公平的市場競爭環境以強化技術創新的競爭效應,從而使創新數量和創新質量雙雙得到有效保證。最后,技術創新的外部效應對不同行業研發投入的影響具有差異性,需要構建高效可行的協同創新系統,促進中低技術行業和高技術行業聯合發展,形成不同行業間、企業間技術轉移與擴散機制,從而使技術創新充分發揮帶動整體經濟發展的驅動作用。