政府補助對專利密集型企業技術創新效率的影響
——基于兩階段技術創新過程的視角

何培育，孫 玲

（重慶理工大學重慶知識產權學院，重慶 400054）

1 研究背景

在創新驅動和區域協同發展的新形勢下，我國的經濟發展模式也從單一粗放方式逐漸轉變為高效率多層次方式。專利密集型產業作為我國經濟增長的重要引擎，可以助力我國經濟結構轉型和現代化升級，從而實現經濟高質量可持續發展。1912 年美國經濟學家約瑟夫·熊彼特［1］提出創新理論，認為技術創新被視為一種外生的經濟變量；20 世紀中Gruber 等［2］提出在經濟增長中，除了勞動力和資本投入的作用外，技術進步也對其有促進作用；李穎［3］認為技術創新是衡量產業國際競爭力的重要標準。此后，技術創新逐漸成為國際經濟學和管理學中的一個重要議題，學者們聚焦于如何提高企業的技術創新水平展開研究。市場失靈理論認為技術創新活動具有周期長、成本高、風險大、收益不確定等特點，從而抑制企業的創新積極性，因此政府往往采取補助方式來發揮“看得見的手”的作用［4］。近年來我國專利密集型產業的地位逐步提高，補助政策開始向其傾斜，盡管如此，我國專利密集型產業仍存在研發經費投入強度不高、產業創新效率偏低的狀況［5］，依然面臨科技投入產出不匹配、技術轉化投資市場不活躍等問題［6］。因此，提高專利密集型產業創新能力，不應僅關注其創新成果的數量，更應關注其創新研發及經濟轉化過程中的創新投入和產出效率。對仍處于發展階段的我國，測算其專利密集型企業技術創新效率，探究政府補助對專利密集型企業技術創新效率的影響機制，可為優化相關企業的技術資源配置、制定補助政策提供理論參考。

學術界近年來關于政府補助對企業技術創新影響的研究，從不同研究視角以及不同研究對象、方法和數據等進行探索，但是目前政府補助的效果卻一直備受爭議。主要有以下3 種觀點：一是認為政府補助對企業技術創新具有激勵效應，如Liu 等［7］、王昶等［8］的研究認為，政府補助具備資源與信號屬性，補助的力度越大則企業技術創新效率提升越顯著；二是認為政府補助不存在激勵效應或存在擠出效應，如Marino 等［9］和劉虹等［10］研究指出，由于政府監管缺失、信息披露不全面、企業的研發粉飾行為等，從而產生擠出效應；三是認為政府補助對企業技術創新的影響呈非線性關系，有如張志強等［11］的研究。

綜上所述，政府補助對企業技術創新影響的研究結論存在多樣性，但也存在一定的可拓展之處。現有相關文獻普遍關注政府補助與企業創新產出之間的關系，或者如同陳婕［12］的研究，僅以技術創新投入或產出中的某一維度來衡量企業技術創新水平，缺乏對企業技術創新內部過程的剖析，而技術創新是一個包括投入、產出和價值轉化的系統工程，具備系統性、復雜性和階段性［13］，將技術創新投入和產出納入同一分析框架，分成創新研發和經濟轉化兩階段去剖析，可以更為真實地反映企業技術創新活動的成效，從而對政府補助的經濟效果作出更為準確和客觀的回答。因此，本研究以專利密集型產業為對象，將技術創新投入與產出納入同一分析框架來衡量企業技術創新水平，在運用數據包絡分析（DEA）模型測算創新研發和經濟轉化兩階段技術創新效率的基礎上，實證檢驗政府補助對專利密集型企業技術創新效率的影響，并將創新環境作為調節變量，研究外部情境對政府補助與企業創新研發和經濟轉化階段效率的調節作用，以期為政府有針對性地制定補助政策，進而為我國專利密集型產業競爭力的提升提供決策參考依據。

2 理論分析和研究假設

2.1 政府補助對專利密集型企業技術創新效率的影響

根據資源基礎觀，技術創新具有較強的社會公共產品屬性，因此企業很有可能會面臨技術創新投入在社會最優水平以下的投資不足問題［14］。專利密集型產業屬于典型的創新型產業，其創新活動及投入具有較高的不確定性，而政府補助可以在一定程度上降低企業技術創新活動面臨的成本和風險的壓力，增強企業技術創新的意愿［15］。

（1）政府補助的資源屬性。政府補助是專利密集型企業技術創新經費的重要來源之一，政府提供相關補助可以直接緩解企業為進行創新活動而開展融資的壓力，從而提升企業開展創新活動的獲利空間；另一方面，政府補助有利于企業減少創新風險和彌補創新成本，激勵和誘導企業開展創新活動，從而使企業更傾向于增加技術要素投入，促進創新效率提高［16］。

（2）政府補助的信號屬性。基于信號傳遞理論，政府補助被視為一種正向的投資信號［17］：當企業獲得政府補助時，相當于獲得政府的無形認可，會被打上發展前景好、被認可的標簽，通常可以向外界傳達出企業未來發展前景好、市場認可度高的信號。這一利好信息在解決投資者與企業信息不對稱問題上發揮著重要的中介作用［18］，可增加投資者買入和增持企業股票的信心，引導社會資本、非政府組織等其他諸多利益相關者與企業聯系程度及支持力度的增加，使企業獲得更多的外部融資機會［19］，為企業技術創新提供充足的現金流和其他相關創新資源，最終促進提升企業的技術創新效率。

（3）Hansen 等［20］在創新價值鏈理論中指出，創新是一個連續遞進的過程，各階段緊密關聯、相互影響。專利密集型企業的創新活動包括第一階段的創新研發和第二階段的經濟轉化，第一階段通過資金和人力投入獲得如專利、新技術等形式的中間產出，第二階段則是將第一階段的中間產出轉化為經濟收益［21］。而在專利密集型企業創新活動的兩個階段中，政府的干預形式及干預程度對企業技術創新效率提升的作用仍有待深入研究。在創新成果產出階段，政府補助作為研發費用的直接且重要來源，能夠顯著促進企業的創新成果產出。在創新成果轉化階段，一方面雖然企業的部分技術創新成果在市場上已具有競爭性和獨占性，但同時仍然存在大量技術創新成果屬于公共產品，面臨市場接受度低、缺乏市場推廣競爭力、成果轉化渠道不暢等問題，因此在這一階段，過多的政府干預反而可能會降低企業市場競爭的活力與動力，進而影響到創新成果的經濟轉化；另一方面，很多專利密集型企業僅是為了獲取政府補助而進行研發活動，導致研發成果很難具備實際應用價值，難以獲得創新成果進入市場獲取的經濟效益，從而影響企業的經濟轉化階段效率［22］。故基于上述分析，提出以下假設：

H1：政府補助對專利密集型企業的創新研發效率和經濟轉化效率具有顯著的促進作用。H2：政府補助對專利密集型企業創新研發效率的影響要高于對經濟轉化效率的影響。

2.2 創新環境的調節作用

現階段，整體上我國市場經濟體制和專利保護制度尚不完善，東西部地區發展極不均衡，創新環境的區域化特征明顯，而差異化的環境要素對企業創新活動的影響較大。專利密集型企業由于產品迭代快、軟件化、附加值高等特點，其技術創新活動與創新環境之間的關系更為復雜。根據《中國區域創新能力報告》，創新環境分為基礎設施、金融環境、市場環境、勞動者素質及創業水平等［23］40-41，良好的創新環境將從營商環境、規模效應、知識與技術溢出、產學研平臺等多方面促進專利密集型企業創新研發階段技術創新效率的提升。其中，科研平臺作為實現創新的信息源至關重要，有利于創新成果的產出；勞動者素質和高校在校生數量等指標可以表征良好的研發環境，有利于形成大眾創業、萬眾創新的研發氛圍；基礎設施完善進而降低一定的研發成本，激勵企業創新及提升企業參與科技成果轉化的積極性。綜上所述，在良好的創新環境下，政府對企業創新的補助可以從多方面提升企業創新研發階段的技術創新效率，產生更多的創新成果產出。

政府干預企業經濟轉化階段的程度也受創新環境的影響。在市場化水平較低的情況下，由于政府對資源的引導作用更強，更容易導致尋租和貪污現象，使得政府補助在這一階段的影響效果普遍降低；而在良好的創新環境下，政府對企業創新活動的介入程度比較低，市場在資源配置中起到了主導作用。基于上述分析，提出以下假設：

H3：創新環境正向調節政府補助對專利密集型企業創新研發階段技術創新效率的影響，對經濟轉化階段的調節作用不顯著。

2.3 產權性質的調節作用

國有企業和非國有企業具有明顯的資源差異，不僅會從根本上改變企業資源配置模式、內部治理機制等一系列重要的制度安排，而且還會影響企業面臨的內部和外部融資制約、企業與政府的關系以及所處行業的競爭格局。產權屬性在多個層面上會對企業的技術創新行為及其獲得技術成果的能力產生深遠的影響，因此不同所有制會調節政府補助與企業技術創新效率之間的關系。首先，國有企業與政府間有著天生的政治紐帶，體制保障使得國企在內部和外部的資金籌集上都具有很大的優越性，因此政府補助的正向信號作用對國有企業的影響弱于對非國有企業的影響。其次，國有企業的高級管理人員一般通過行政任命，相比非國有企業，這些高級管理人員往往對技術創新領域的把控能力不夠，在對技術創新趨勢進行判斷和決策時更易產生偏頗，且不利于技術創新成果的轉化［24］，同時政府的過度干預、政策滯后以及決策失誤等行為往往會扭曲創新資源配置，從而導致企業創新過程中的效率損失。由此，提出假設如下：

H4：相較于國有企業，政府補助對非國有專利密集型企業創新研發階段和經濟轉化階段的技術創新效率的影響更為顯著。

2.4 行業性質的調節作用

各行業的特性及目標追求的差異使得企業的創新行為具有行業異質性，而政府補助對于不同行業企業技術創新的促進效應也存在差異。姜寧等［25］利用我國5個高科技行業的數據進行經驗研究發現，不同行業中政府補貼對經濟增長的影響效應有很大的不同。Tsai 等［26］在對比分析中得出，在得到相同的政府補貼時，高技術產業的技術創新績效和社會效益都更好。以科學研究和技術服務業為代表的高科技產業在創新研發階段具有更高的創新需求，所以這一類型的高科技產業通常會要求更多的研發投資，且由于面臨更高的失敗風險和更多的不確定因素，該類型行業對政府補助的需求尤其突出。因此，提出如下假設：

H5：政府補助對不同行業專利密集型企業創新研發和經濟轉化階段技術創新效率的影響存在異質性。

3 研究設計

3.1 樣本選擇與數據來源

由于2015 年以前上市企業年報中并未報告研發人員數量，因此本研究所選樣本時間為2016 至2021年，選取滬深兩市A 股上市公司中的專利密集型企業為研究樣本，專利密集型企業的名單是根據國家知識產權局2016 年編制的《知識產權（專利）密集型產業目錄》中篩選得出。此外，對初步獲得的數據進行了一定的篩選：（1）剔除2016—2021 年經營不善的企業（ST、*ST）；（2）剔除數據嚴重缺失的企業；（3）剔除未披露研發數據以及財政補貼的企業。最終得到符合要求的1 221 家企業，共計7 326 個觀測值。所需的企業財務數據主要來自CSMAR 國泰安數據庫，其中部分專利申請數來自智慧芽數據庫。

3.2 變量定義及指標選取

3.2.1 被解釋變量

基于創新價值鏈理論，創新是一個不斷漸進的過程，各個環節之間存在著密切的聯系和交互關系。首先，將各種類型的技術創新資源從初始的輸入轉變為生產的中間產品；第二個階段為市場化階段，即將科研創新成果和其他非科研創新成果實現產業化，并由此獲得一定的經濟效益［21］。因變量是根據DEA-BBC 模型測算出來的專利密集型企業技術創新效率與分階段指標（創新研發效率和經濟轉化效率）。創新研發階段的測量指標方面，借鑒孫研等［27］的研究，選擇研發支出總額和技術人員數量作為投入指標；產出指標方面，企業的發明專利是企業創新投入直接獲取的重要成果，與企業的創新研發活動關聯最為緊密，因此采用專利授權數與專利申請量作為第一階段的產出指標。經濟轉化階段投入指標選取專利授權數和研發人員數；產出指標方面，已有相關研究普遍采用新產品產量、產值或銷售收入來測量，借鑒易明等［28］的做法，考慮專利密集型企業并未詳細披露新產品數據，最終選擇主營業務收入和利潤率作為產出指標。在遵循代表性、科學性、數據可獲得性等原則的基礎上，最終構建了專利密集型企業兩階段技術創新關系，具體如圖1 所示。

圖1 專利密集型企業兩階段技術創新關系

3.2.2 解釋變量

本研究以政府補助（GOV）為主要解釋變量，實證探討政府補助對專利密集型企業技術創新效率的作用機制。將政府補助界定為企業無償從政府處獲得的資金，可從企業年報的公開披露數據中直接摘錄出來。由于規模不同的企業獲得的政府補助金額也存在較大差距，因此選用政府補助總額占企業總資產的比值衡量該變量，以控制企業規模對研究結果的影響。

3.2.3 調節變量

選擇創新環境為調節變量，以檢驗在不同創新環境水平下政府補助對專利密集型企業兩階段技術創新效率的影響。通過國內外相關研究綜述發現，大部分研究借鑒由中國科技發展戰略研究小組和中國科學院大學中國創新創業管理研究中心［23］40-41合作出版的《中國區域創新能力評價報告》中的創新環境指標及其綜合指數，主要是通過區域的創新基礎設施環境、市場環境、勞動者素質和創業水平來評價省域創新環境，因這些指標的選取及測量方法科學全面，本研究同樣采用此方法。

3.2.4 控制變量

綜合國內外相關研究可知，企業技術創新是多種因素共同作用的結果，因此參考李江等［29］、施建軍等［30］、姜付秀等［31］、馮根福等［32］的相關研究，選取了企業規模（SIZE）、償債能力（LEV）、總資產凈利潤率（ROA）、管理費用率（MANA）、股權集中度（CON）作為控制變量。具體變量定義見表1。

表1 變量及其定義

3.3 模型構建

3.3.1 DEA 模型

DEA 是在1978 年由 Charnes 等［33］學者提出，是對同類型決策單元（DMU）的相對效率進行分析的一種數據分析方法。DEA 的主要研究對象從過去的單投入產出轉變為多投入產出的單元，其主要的優點是無需給指標賦權，降低了主觀性的誤差，使得數據分析的結果更為真實可信。DEA 方法近年來在技術創新領域得到了廣泛應用，其基本邏輯在于將各項決策單元投影到DEA 的生產前沿面。假設決策單元的總量為n，其中每個決策單元均有m種輸 入和s種輸出，Xj=(X1j,X2j,…,Xmj)；T＞0，yj=(y1j,y2j,…,ysj)；T＞0，xij為DMUj的 第i種輸入的輸入量，yrj表示DMUj的第r種輸出的輸出量(j=1,2,…,n;i=1,2,…,m;r=1,2,…,s)；x0=xj0，y0=yj0，1 ≤j0≤n。對于選定的DMUj0，判斷其有效性的DEA 模型可以表示為：

DEA 方法又可分為CCR 和BCC 兩種模型，考慮到創新行為呈現出明顯的知識經濟特性，且邊際收益不確定，本研究擬采用規模報酬可變的BCC 模型來評估專利密集型企業的創新效率，并對其進行深度剖析。

3.3.2 面板固定效應模型

由于本研究使用的是非平衡面板數據，首先進行 Hausman 檢驗，檢驗結果拒絕原假設，接受固定效應，因此選用固定效應模型。為實證檢驗政府補助對專利密集型企業創新研發階段和經濟轉化階段技術創新效率的影響，進一步考察創新環境對兩個階段技術創新效率的調節作用，模型構建如下：

式（2）至式（5）中：被解釋變量EFFCY1it是專利密集型企業i在第t年度的創新研發階段技術創新效率；EFFCY2it是專利密集型企業i在第t年度的經濟轉化階段技術創新效率；ηi為企業個體固定效應；εit為殘差項。

4 實證分析

4.1 描述性統計與相關性分析

4.1.1 描述性統計

在進行實證研究之前，為防止離群點對實證結果的影響，將主要的解釋變量在1%與99%之間做了縮尾，表2 為主要變量的描述性統計結果。可以看出，該面板數據為非平衡面板數據，解釋變量創新研發階段的平均值要大于經濟轉化階段，說明樣本專利密集型企業的創新研發效率要高于經濟轉化階段，同時各地區的創新環境之間存在較大的差距，且普遍低于全樣本的平均值，這意味著創新環境區域化較嚴重。

表2 變量的描述性統計結果

4.1.2 相關性分析

根據表3，總體來說，各個主要變量之間存在顯著相關關系。其中，創新研發效率和經濟轉化效率均與政府補助強度之間存在顯著正相關關系，與研究假設保持一致；除企業規模與償債能力的相關系數達到0.476 外，其他變量間的相關系數都較低，說明所選取的研究變量之間不存在嚴重的多重共線性。初步來看，各控制變量均通過了1%水平的顯著性檢驗。

表3 變量的相關性分析結果

4.2 技術創新效率分析

首先通過軟件DEA2.1 測算2016—2021 年樣本專利密集型企業兩階段純技術創新效率，如圖2 所示，企業創新研發的純技術效率總體呈現下降趨勢，且不同行業的下降趨勢基本相同。這在一定程度上也反映了專利密集型企業在創新研發階段的投入產出結構還需要進一步優化，仍存在資源未得以充分利用的問題，因此企業還需要持續加強對自身創新效率重要性的認識，而且應該在實現技術和管理進步的同時對自身的創新投入和產出結構進行逐步優化和改進，從而使企業在創新研發階段實現對投入資源的合理配置。

圖2 樣本不同行業專利密集型企業創新研發階段純技術創新效率變動情況

圖3 樣本不同行業專利密集型企業經濟轉化階段純技術創新效率變動情況

如圖 3 所示，各行業間樣本企業的經濟轉化純技術效率波動較創新研發階段更大，且均呈現下降趨勢，效率值最低為0.767 1、最高為0.863 5，因此企業還是要加強對生產要素利用率的重視，促使創新研發的知識產出盡可能地轉化為經濟效益。經濟轉化效率處于較優的狀態則不僅能整體提高企業的技術創新效率，還能為企業的創新活動提供資金保障。

4.3 回歸分析

4.3.1 固定效應回歸

通過Stata17.0 軟件進行固定效應回歸測算，表4 列出了固定效應模型的估計結果。其中，政府補助對創新研發階段技術創新效率的影響系數為正且在1%水平上顯著，表明政府補助可以顯著地提升專利密集型企業創新研發技術創新效率，每單位政府補助強度的增加，企業創新研發效率將會相應地提高0.351 個單位；政府補助對經濟轉化階段的影響系數是正的并且達到了1%的顯著性，這表明其對專利密集型企業在經濟轉化階段的技術創新效率有明顯的提升，當政府補助強度增加一個單位時，企業的經濟轉化效率將會相應地提高0.217 個單位，通過了5%水平的顯著性檢驗。顯然，政府補助對創新研發階段效率的影響程度要顯著于經濟轉化階段，由此驗證了假設H1、H2。

表4 變量的全樣本回歸分析結果

從表4 還可以看出，企業規模負向影響創新研發階段和經濟轉化階段的效率，均在1%的水平上顯著，這意味著龐大的組織規模可能會有效率冗余，進而影響企業技術創新效率的提升；償債能力正向影響企業的經濟轉化效率，在5%的水平上顯著，這意味著穩定充足的現金流是保證企業經營的根本，較高的負債率阻礙了企業進行科技產品的市場轉化，最終影響了企業經濟轉化階段效率的提高；盈利能力顯著促進企業兩階段技術創新效率的提高，通過了1%水平的顯著性檢驗，這表明企業擁有較高盈利能力既能提高企業市場經營的抗風險能力及保障研發資金的持續性投入，也能顯著促進企業創新研發階段和經濟轉化階段技術創新效率的提高；管理效率正向影響了企業創新研發階段技術創新效率，這意味著管理效率較高的企業內部治理與內部控制更成熟，保證了政府補助資金的專款專用，可以有效促進企業技術創新效率的提高。

4.3.2 調節效應

為進一步探討我國政府補助對樣本專利密集型企業兩階段效率的作用，建立以創新環境為調節變量的調節效應回歸模型，對其與政府補助之間的交互項關系進行實證檢驗，判斷創新環境能否對二者的關系產生影響。從表5 調節效應結果可以看出：第一，創新研發階段，創新環境與政府補助的交互項系數顯著為正，通過了5%水平下的顯著性檢驗，這表明了創新環境正向調節政府補助對企業技術創新效率的促進作用；第二，經濟轉化階段，創新環境與政府補助的交互項系數顯著為正，通過10%水平下的顯著性檢驗，表明創新環境能夠加強政府補助對企業技術創新效率的影響，但是并不顯著。由此驗證了假設H3，表明創新環境越好的地區，政府補助對專利密集型企業創新研發效率的提升作用越顯著。因此在政府引導激勵企業開展創新活動時，創新環境的建設尤為重要。

表5 創新環境變量的調節效應分析結果

4.4 異質性檢驗

4.4.1 企業性質異質性檢驗

將樣本企業按照產權性質分為國有企業組和非國有企業組，通過DEA 模型測算兩組的兩階段技術創新效率，再運用固定效應模型探究政府補助在產權異質性調節下對兩階段效率的差異化影響。回歸結果如表6 所示，可以看出政府補助對國有和非國有企業的創新研發效率均有顯著的促進效應，國有企業模型通過了5%水平的顯著性檢驗，非國有企業模型通過了1%水平的顯著性檢驗，即政府補助對非國有企業創新研發效率的影響更為顯著，說明非國有企業對創新資源利用的效率高于國有企業。對國有企業而言，其擁有豐富的資源及天然政治聯系，而非國有企業常常面臨融資約束的壓力和創新研發費用投入不足的問題，因此政府補助能為非國有企業的創新研發效率帶來顯著的促進作用。另外，政府補助對非國有企業和國有企業的經濟轉化效率均呈現正向影響，但國有企業未通過顯著性水平檢驗，表明政府補助并未對國有企業經濟轉化效率產生顯著影響。此外可以看出，償債能力、資產利潤率和管理效率在非國有企業中均對經濟轉化效率產生顯著的正向影響，這意味著國有企業經濟轉化階段受這些因素的影響不大，而非國有企業在經濟轉化階段面臨的競爭更大，而良好的償債能力和資產利潤率會給其提供經濟轉化的基礎和動力，良好的管理效率會提高企業創新資金的規范使用程度，進而促進企業經濟轉化階段效率的提高。

表6 兩階段技術創新效率的樣本企業性質異質性基礎回歸結果

進一步檢驗在企業性質不同的分組中，創新環境作為調節變量對政府補助和專利密集型創新研發效率兩者關系的影響，如表7 所示，創新環境可以正向調節政府補助對國有企業和非國有企業創新研發效率的影響。這表明創新環境越好的地區，一方面，創新政策可以通過引導激勵與規范行為等政策工具的作用，發揮了創新政策對專利密集型企業技術創新的支持效應與約束效應；另一方面，這些地區企業自身的創新研發能力和意愿往往越強，且地方政府制定的有關創新監測制度和法律制度也越完善，引導企業強化對創新研發的重視，從而將政府補助資金落實到實際創新活動中去，提高了政府補助資金的分配效率，從而提升專利密集型企業的技術創新和研發效率。

表7 創新研發階段樣本企業性質調節效應回歸結果

4.4.2 行業異質性檢驗

將樣本企業根據《專利密集型產業目錄》進行分類，具體包括信息通信技術服務業、信息通信技術制造業、新裝備制造業、新材料制造業和醫藥制造業5 個行業，分類別進行基礎模型回歸，結果見表8，可以看出政府補助對信息技術服務業、信息通信技術制造業企業的創新研發階段效率呈現正向作用，均通過了顯著性水平的檢驗，而新材料制造業、新裝備制造業、醫藥制造業則未通過顯著性檢驗。

表8 創新研發階段樣本企業行業異質性基礎回歸結果

另外從表9 可以看出，政府補助對新材料制造業、信息技術服務業、信息通信技術制造業、醫藥制造業行業企業的經濟轉化階段效率均呈現正向作用。其中，信息技術服務業和信息通信技術制造業屬于數字化時代中市場競爭較大的行業，即市場集中度高的行業，這些行業的企業創新需求更大，因此政府補助對其激勵引導創新作用更顯著，表現為通過行業間的市場競爭促進了企業的技術創新。這一作用主要是通過熊比特效應來體現的，該類型行業的企業創新意愿更強，愿意將資金完善配置于創新活動中，進而提高企業的技術創新效率；同時，市場集中度高的行業產品擁有迭代更快、附加價值高和經濟轉化效益高的特點，企業擁有專利轉化為產品的動力，所以沉沒成果閑置現象較少，企業經濟轉化效率會進一步提高。

表9 經濟轉化階段樣本企業行業異質性基礎回歸結果

4.5 穩健性檢驗

一是更換回歸模型。Tobit 模型主要運用于解釋變量受限制的情況，而由于本研究以上測算出的兩階段效率值屬于受約束的情況，固定效應模型可能存在一定的誤差，所以運用Tobit 模型進一步討論該情況存在的問題。運用Tobit 截取回歸方法對基礎模型進行回歸，得到的結果依然與原實證結果保持一致。二是更換變量度量方式。以上通過政府補助占企業總資產的比例衡量政府補助強度，此處采取政府補助占企業營業收入的比例來評價政府補助強度，同樣選擇以上基礎模型進行回歸，結果同樣與實證回歸結果保持一致。

5 結論與啟示

5.1 研究結論

培育壯大專利密集型產業是我國推動知識產權融入創新發展、助力經濟高質量發展的重要舉措。相關統計顯示，我國專利密集型產業發展呈現出對國民經濟增長拉動作用強、抗風險能力強、發展韌性大、創新能力強、專利儲備快速增長等特點［34］。大力提升專利密集型企業技術創新水平，不僅是我國應對全球供應格局劇變的必要舉措，而且也直接推動知識產權融入創新發展、助力經濟高質量發展。本研究基于我國專利密集型企業 2016—2021 年的面板數據，通過 DEA 模型測度和分析企業兩階段的技術創新效率，再運用固定效應模型實證檢驗政府補助對專利密集型企業創新研發階段效率和經濟轉化階段效率的影響，同時還研究了創新環境對政府補助與企業兩階段效率關系的調節作用，以及行業異質性和企業性質異質性的調節作用。主要得到以下研究結論：（1）政府補助對專利密集型企業技術創新產生了明顯的激勵作用，其中政府補助政策的引導促進作用在專利密集型企業創新研發階段更為顯著，其效果在專利密集型企業經濟轉化效率并不明顯；（2）區域創新環境越好，政府補助對專利密集型企業創新研發效率的影響越顯著，即創新環境優化有利于政府補助激勵專利密集型企業創新研發效率的提升，雖然創新環境對政府補助與專利密集型企業經濟轉化效率的調節作用不顯著，但是仍存在正向的影響；（3）政府補助對國有和非國有企業的創新研發效率均產生了正向的促進作用，且對非國有企業的影響更為顯著，同時對非國有企業的經濟轉化效率產生了顯著的促進作用；（4）政府補助對信息技術服務業、信息通信技術制造業企業的創新研發效率和經濟轉化效率均顯著正相關，對行業間企業兩階段效率影響的差異主要是由于行業競爭程度不同。

5.2 政策啟示

上述研究結論，對于提升我國專利密集型產業技術創新水平具有一定的政策啟示。政府層面：（1）政府在選擇補助對象時應該避免簡單易行的“一刀切”策略，對處于不同創新區域和不同創新階段的專利密集型企業應進行有效區分，完善監測機制以動態調整相應的補助力度。（2）優化區域創新環境。我國部分領域專利密集型企業的技術創新效率偏低，與我國相關地區的技術創新營商環境有待優化、基礎設施建設有待加強、科研人員素質水平層次不齊有較大關系。要提高企業科技創新水平、減少創新效率損失，首要任務就是優化企業創新環境，引導建立健全一套以企業為創新主體、市場引領創新導向、產學研有機結合的技術創新體系，讓創新要素不斷向企業集聚。（3）充分重視科技成果轉化。從本研究的實證結果可以看出，我國創新體系中創新產出與經濟效果不相匹配的情況較為普遍存在，導致大量沉沒成果產生。因此一方面應繼續強化政府資金對企業創新研發階段的支持以保證創新成果的產出，另一方面在企業經濟轉化階段，政府應該加強政策引導與支持，使政府補助在提高專利密集型企業技術創新效率中充分切實發揮促進作用，比如在新產品市場化的初始階段實行降稅貼息等舉措，加強對專利密集型企業科技成果轉化的重視。（4）建立以兩階段創新效率為導向的補助考核評價指標體系。動態監測創新過程中存在的問題及原因是提升政府補助效率的前提，建議政府和專利密集型企業共同制定監測體系并開展階段性考核，以保證資助資金切實用到創新活動中去，進而提升企業的技術創新效率。

企業層面：（1）注重內部治理，提高管理效率。從本研究的實證結果中可以看出，管理效率和企業規模均會提高企業技術創新效率產生的負向影響，且在經濟轉化階段更為顯著。如果企業在創新活動中不能充分合理利用研發投入資金，將會在很大程度上影響企業技術創新效率的提高。因此，企業作為政府補助支持的對象，應當從提高研發管理能力和內部控制能力出發，積極開展技術創新活動，著眼于企業的長遠發展。政府補助是企業研發資金的重要來源，應當加強企業的內部管理和控制，以保障企業對政府補助資金的規范化管理，嚴格規定資金用途，做到減少資金利用損失，著力于增強創新能力。（2）注重提高自主創新能力。近幾年我國專利密集型企業整體的技術創新效率不高，政府補助雖有一定的促進作用，但是企業的自主創新能力依然存在短板。企業可以充分利用政府補助的信號作用吸引高校及研究所的技術流入，為企業創新能力的發展提供助力。同時，企業要優化自身的資源配置水平，把自主創新和再創新有機結合起來，培養吸納優秀人才，打破自身核心技術的局限，使創新成果得到迅速轉化，并通過建立有效的激勵機制激發員工創新熱情。此外，企業應不斷強化創新意識，在管理和創新的進程中逐步改善創新投入產出結構，提高資源配置和管理效率，進而增強創新能力。