企業科學研究反哺存在最優財政支持模式嗎？

基金項目：""國家社會科學基金重大項目（20amp;ZD127）；江蘇省創新支撐計劃（軟科學研究）專項資助（BR2023015.2）

作者簡介："王斌（1981—），男，河南商丘人，博士，復旦大學經濟學院訪問學者，江蘇理工學院經濟學院副教授，研究方向：科技創新管理。

摘"要：基于2010—2020年我國省級區域的規上工業企業數據，探討財政科技支出集中度對企業科學研究反哺的作用效應。結果表明：提升區域財政科技支出集中度，可抑制企業科學研究反哺強度和傾向。分區域角度分析，東部地區反哺強度受到激勵，西部地區反哺傾向受到抑制，中部地區反哺傾向雖受到激勵但反哺強度受到抑制。調節效應和門檻效應分析顯示，提升財政科技支出強度或企業績效可逆轉財政科技支出集中度對反哺強度的抑制性，低企業績效可加劇財政科技支出集中度對反哺傾向的抑制，而提升企業績效可減弱上述抑制效應。

關鍵詞： 財政科技支出；集中度；分散性；科學研究反哺；系統GMM

中圖分類號：F279．2；F812．45""文獻標識碼："A"""文章編號：1003.7217（2024）03.0067.09

一、引"言

當前，新一輪科技革命和產業變革突飛猛進，科學研究范式發生深刻變革，科學研究轉化周期明顯縮短，國際科技競爭向基礎前沿前移，我國企業面臨科技“無人區”挑戰愈加凸顯，企業迫切需要從源頭和底層攻克“卡脖子”關鍵技術。但在高校自由探索型科學研究與企業需求之間存在巨大鴻溝的情況下，企業急需市場導向的應用型科學研究作為支撐實現前沿技術突破。然而，受短期偏好約束，現階段我國企業的科學研究投入普遍不足，企業的科學研究反哺動力弱化和激勵不足問題愈發凸顯。基于此，本文以企業科學研究反哺為研究對象，著重探討企業科學研究反哺的財政支持模式問題。

實踐中，由于各地區科技創新戰略及產業發展側重點不同，部分地區財政科技支出集中度偏高，而部分地區財政科技支出更為分散并呈普惠性特征。這兩種財政科技支持模式孰優孰劣，是采取集中性抑或分散性的財政科技支持模式，存在一定爭論。前者意在將財政科技支出資源集中于重點扶持領域和重點對象，而后者意在將財政科技支出惠及更多創新組織主體。支持財政科技支出集中化的學者認為，企業科學研究活動需耗費大量資源，且具有較高失敗風險和外溢性特征，只有部分行業龍頭企業和新興科技企業才具備科學研究能力，這部分企業在關鍵技術領域的創新突破具有戰略意義和社會效應。因此，政府應集中有限的財政資源支持部分重點企業的研發活動［1］，而不應采取分散化普惠性的財政支出模式，以免稀釋攤薄區域財政科技支出資源。但在既往研究中，支持財政科技支出集中化的直接論證并不多見，部分文獻通過財政科技支出門檻效應間接提供了支撐。如相關研究發現只有當政府支持力度超過一定閾值時，才能充分發揮科學研究的作用效應［2］，并更有效地激勵企業創新活動［3，4］。此外，部分文獻認為普惠性的財稅制度安排缺乏針對性，而直接針對特定群體創新的政策效果更顯著［5］。普惠性的財政支持模式其實是“鼓勵弱者”，而競爭性的支持模式更能體現“支持強者”［6］。實際上財政科技支出若要發揮效率需要企業投入更多研發資源［7］，但較多中小企業并不具備這種條件，故分散化的財政科技支出難以具備對企業創新風險的化解能力［8］。

但支持財政科技支出分散化的學者認為，財政科技資助的本質目的是通過財政杠桿效應激發企業的研發動力［9］，而不應代替企業自有資金開展研發活動，否則會產生嚴重的資源擠出效應，最終也無法增加企業整體研發資金投入量，而只是用低成本的政府資金代替高成本的企業資金［10］。因此，財政科技資助應以引導和激勵為主，通過擴大財政科技資助的對象范圍，使財政資助惠及更多研發主體，激發更多企業的創新動力，提升區域整體技術水平。既往研究發現，分散化的財政科技支出可減弱非市場化的經濟環境對企業研發活動的不利影響，并可適應不同生命周期企業的研發活動［11，12］，故可產生更高的杠桿激勵系數［13］。盡管普惠性的財政科技支持模式會導致平均補貼額度的減少，但這也有助于增強對企業創新的促進效應［14］。除此之外，也有研究通過論證財政科技支出的低杠桿有效性，形成對分散性財政科技資助模式的支持。如當財政補貼強度低于1.66%時，財政補貼對民企創新有邊際遞增影響，否則，將出現邊際遞減效應［15］；當財政補貼強度在0～0.0211時，財政補貼對制造業企業研發投入的激勵性最高［16］，即中低程度的財政科技資助強度可提升杠桿效應而弱化擠出效應［17，18］；但財政科技政策對企業創新效率的驅動效應呈倒U形特征［19］，即財政支持力度過高或過低均會抑制企業創新效率。

二、研究設計

（一）變量與數據

1.被解釋變量。被解釋變量為企業科學研究反哺傾向和科學研究反哺強度。實踐中，企業反哺科學研究存在兩個維度：一是自愿性的主動反哺，用傾向或意愿表達；二是客觀性的實際反哺結果，即無論是主動反哺抑或被動反哺，都可以用反哺強度表征。這樣劃分是考慮到：有些企業愿意反哺科學研究，其傾向度很高，但奈何自身實力有限，故最終的實際反哺結果可能不理想；有些企業可能不太愿意反哺科學研究，但受各種因素影響，其最終的反哺結果卻并不弱。因此，有必要從主觀意愿（傾向度）和客觀結果（反哺強度）加以區分研究，以提升研究結論的科學性。

科學研究反哺傾向度指標，意在測度企業反哺科學研究的主觀意愿是否強烈。現有研究缺乏相關表征指標，本文探索性地采用“企業科學研究經費投入與企業市場利潤率之比”表征。其構造機理是：在企業擁有較高的利潤率時，企業可供投入的研發資源也較為充裕，在此情景下，企業科學研究反哺投入高并不一定表明企業的主觀意愿就很強，而可能是“大河有水小河滿”的自然結果。如A企業市場績效好，實力很強，B企業市場績效一般，實力較弱，如果單純比較科學研究投入規模，那么A企業可能較B企業高，這是由于二者實力存在差距，但無法表明A企業比B企業科學研究主觀意愿更強。當“企業科學研究經費投入與企業市場利潤率之比”較高時，表明每1單位市場績效對應的科學研究投入更高，就可以很好地說明該企業具有更高的反哺意愿。換句話說，若B企業在市場績效較弱的情況下，還能夠拿出充足的錢反哺科學研究，則可反映出B企業的反哺意愿更高；而A企業雖市場績效更好，但并沒有拿出相匹配的資金反哺科學研究，體現出其意愿相對弱一些。科學研究反哺強度指標，用“企業科學研究經費投入占Ramp;D經費比重”表征，是借鑒當前較多文獻和政府統計中關于“基礎研究投入強度”的測度方法。

《中國科技統計年鑒》中科學研究包含基礎研究和應用研究兩個部分。故本文的科學研究反哺由“基礎研究”與“應用研究”投入之和予以測度。但《中國科技統計年鑒》并未報告“基礎研究”和“應用研究”的支出資料，而是報告了Ramp;D經費內部支出和試驗發展支出的數據。因此，本文根據《中國科技統計年鑒》中關于Ramp;D經費內部支出的指標釋義“單位用于內部開展Ramp;D活動（基礎研究、應用研究和試驗發展）的實際支出”，用“企業Ramp;D經費內部支出”減去“試驗發展支出”測度企業內部科學研究反哺投入。此外，考慮到企業科學研究反哺還涉及對外部主體的資助，如高校院所，故“企業科學研究反哺”由內部反哺和外部反哺兩部分組成。具體測算方法見表1。

2.核心解釋變量。財政科技支出集中度：主要考察一個地區的財政科技支出資源的集中程度，用于判斷地區財政科技支出是集中于數量占比有限的資助對象，還是分散于數量占比較高的資助對象中。基于此，用赫芬達爾赫希曼指數（HHI）測度財政科技支出集中度，但該方法需要獲取區域內每一個企業財政科技資助份額的數據，導致在實際測度中難以實現。為此，采取一種變通的方法：將區域內企業按規模分為大型、中型和小型企業，一般而言，大型、中型、小型企業數量占比依次提升，若中型和小型企業財政支持份額占比明顯提升，則表明地區財政科技支出的“分散性”特征明顯，否則“集中性”特征明顯。基于此，分別求得大型、中型和小型企業平均每單位企業的財政科技資助額度，并與地區財政科技支出總額相比，從而獲得三類規模平均每單位企業的財政科技資助占有率，進而代入HHI指數測算出地區財政科技支出集中度水平，并乘10000以擴展量綱。基于上述測算方法，本文測算得到各省級區域2009—2019年的財政科技支出集中度，并用算術平均法和幾何平均法測算各省級區域的財政科技支出集中度平均水平和增速，結果見表2。總體而言，此測算結果可有效比較省際財政科技支出集中度水平，也可體現同一地區不同年份財政科技支出集中度水平的變化，故適合本文實證計量分析。從表2列出的我國30個省級區域2009—2019年財政科技支出集中度均值和平均增速可見，就區域財政科技支出集中度平均水平而言，東部地區財政科技支出集中度水平明顯弱于中西部地區，處于較低水平區間，區域財政科技支出具有明顯的分散性特征。中部地區財政科技支出集中度水平明顯高于東部地區而弱于西部地區，處于中間水平。西部地區財政科技支出集中度水平，遠高于東中部地區，具有明顯的高集中度特征。從各區域財政科技支出集中度平均增速看，除少部分地區外，我國較多地區的財政科技支出集中度水平呈下降趨勢。

3.控制變量。實踐中，區域知識產權保護水平、財政科技支出強度、產學研合作水平、區域技術轉移水平、區域市場結構、企業科技成果轉化能力、企業市場績效等指標，均可能對企業科學研究反哺產生重要影響，故將上述指標作為其他解釋變量。其中，區域市場結構的測度原理與財政科技支出集中度相同，用“企業營業收入占比”表征企業市場份額。區域知識產權保護水平用“專利執法指標和專利司法指標的綜合加權值”表征。專利執法指標用“專利侵權立案數/專利授權數”計算；專利司法指標用“40%×專利侵權一審訴訟率+60%×專利侵權二審訴訟率”測度，數據來源于北大法寶數據庫，經人工整理得到。產學研合作水平用“校企合作與研企合作的加權綜合值”表征，參考既往文獻，用“不同創新組織間的資金往來”表征合作強度［20］，其中，研企合作用“企業來源資金占研發機構Ramp;D經費的比重”表征，校企合作用“企業來源資金占高校Ramp;D經費的比重”表征。其他指標解釋見表1。各綜合加權指標均采用熵值法測度各年份的具體權重。

4.樣本及數據說明。選擇規上工業企業作為科學研究反哺的研究對象，這主要是借鑒生物學關于“反哺”的概念界定。在生物學中，“反哺”一般指生物幼體成長后給養其母體的行為。因此，將企業科學研究反哺界定為“企業在發展壯大后加強對創新鏈前端環節的科學研究投入，以提升企業原始創新能力并實現企業社會責任，包括企業自我科學研究投入和支持高校院所科學研究等行為”。故在樣本選擇中不考慮以研發為主營業務的科技類公司，而是以規上工業企業為研究對象，這主要考慮到我國較多工業企業選擇貿工技的發展路徑實現規模擴張，并在積累一定實力后具備反哺科學研究的意愿和能力。

數據來自2010—2020年我國30個省級區域的相關資料，包括《中國高技術產業統計年鑒》、《中國知識產權年鑒》、北大法寶知識產權案例庫、《中國工業統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》。部分流量指標如研發儀器設備費以“永續盤存法”折舊換算為存量指標并進行平減處理，科學研究經費支出、新產品開發經費支出以指數“50%×居民消費價格指數+50%×固定資產投資價格指數”平減處理。為降低數據波動性，對部分量綱較大指標予以對數處理，并將各解釋變量與因變量間的時間滯后設為1年。

（二）模型構建

用SYS.GMM模型剖析財政科技支出集中度對企業科學研究反哺的動態影響，這主要考慮到企業科學研究反哺作為因變量具有慣性變化特征，既往時期的科學研究反哺行為可能通過慣性對即期科學研究反哺決策和行為產生影響，而SYS.GMM模型便可考慮這一變化。

三、回歸結果分析

（一）基準結果分析：考察區域財政科技支出集中度對企業科學研究反哺的線性影響

根據式（1）設定，操作Stata15.0軟件運行SYS.GMM命令程序，得到回歸結果（見表3）。表3中，由AR檢驗和Sargan檢驗可知，模型1和模型2均不存在殘差項自相關問題和工具變量過度識別問題。模型1中的變量ln Fhhi的回歸系數為-0.679，且具顯著性，可見，財政科技支出集中度的提升對企業科學研究反哺傾向具有顯著抑制效應。即當財政科技支出集中度每提升1%，可導致企業科學研究反哺傾向下降0.679%。模型2中的變量ln Fhhi的回歸系數為-0.007，且具有顯著性，表明財政科技支出集中度的提升，同樣可導致企業科學研究反哺強度下降，表現為財政科技支出集中度每提升1%，導致企業科學研究反哺強度下降0.007個單位。

（二）內生性和穩健性討論

1.內生性討論。主要從遺漏變量、反向因果、工具變量檢驗三個方面討論模型內生性問題。首先，考慮到在模型設計中可能會遺漏重要解釋變量而導致內生性問題，除在基準模型中設定的企業科學研究反哺影響因素外，外資因素、成熟業務吸引力、投資業務吸引力也可能產生一定的影響。基于此，在既有控制變量的基礎上，從上述三個方面增加控制變量。其中，分別用地區外資強度（FDI）、企業成熟產品業務占比（Mature）、企業投資獲利率（Invest）表征。由表4的回歸結果可見，基準回歸模型增加控制變量后，核心解釋變量ln Fhhi的估計系數在基準回歸系數的95%的置信區間內，表明基準模型并未出現嚴重的遺漏重要解釋變量問題。其次，對于反向因果關系可能導致的內生性問題，在模型設計和回歸中，均采用核心解釋變量和控制變量的滯后一期作為工具變量，即用過去一期的影響因素解釋本期的因變量表現。最后，考慮到系統GMM模型用各解釋變量的滯后值作為差分方程的工具變量，可能存在工具變量過度識別和殘差項序列等相關問題。因此，開展Sargan檢驗和AR檢驗。由表4中的檢驗結果發現，Sargan檢驗的P值大于0.05，表明模型不存在工具變量過度識別問題；AR（2）檢驗的P值同樣大于0.05，表明不存在殘差項序列自相關問題。

2.穩健性討論。從更換被解釋變量、增加控制變量、剔除部分樣本、變換估計模型四個方面討論回歸結果的穩健性問題。首先，考慮到企業科學研究反哺傾向度主要體現了企業反哺科學研究的主動性作為特征，故使用“高校科研資金中的企業來源占比”替代表征。實踐中，高校以自由探索為導向的純科學研究與企業以市場為導向的技術應用需求之間存在巨大鴻溝，故企業對高校科學研究的資助力度一定程度上體現出企業反哺科學研究的傾向意愿。用高校科研資金中的企業來源占比（Univer）作為被解釋變量，并在既有控制變量中剔除產學研合作（Cooper）。其次，增加控制變量地區外資強度（FDI）、企業成熟產品業務占比（Mature）、企業投資獲利率（Invest），檢驗核心解釋變量回歸結果的穩健性。再次，將各省份的科學研究總支出平減值進行排序，剔除排名靠后的五個地區，分別是青海、寧夏、海南、貴州、廣西。最后，采用差分GMM模型和雙向固定效應模型開展回歸。由表4的回歸結果可見，基于上述四個方面的ln Fhhi的系數估計值始終處于基準回歸系數的95%置信區間內，表明基準回歸結果具有良好的穩健性。

（三）考察財政科技支出強度和企業市場績效對財政科技支出集中度的調節效應

根據式（2）、式（3）設定，操作Stata15.0軟件運行SYS.GMM程序，得回歸結果（見表5）。表5中，由AR檢驗和Sargan檢驗可知，模型1～模型4均不存在殘差項自相關問題和工具變量過度識別問題。模型1中的變量Finin×ln Fhhi的回歸系數為0.033，且通過顯著性檢驗，這表明區域財政科技支出強度的提升，可正向調節財政科技支出集中度對企業科學研究反哺強度的影響。在模型3中，變量Finin×ln Fhhi的回歸系數為負值但未通過顯著性檢驗，這表明區域財政科技支出強度的提升對財政科技支出集中度影響企業科學研究反哺傾向并無顯著調節效應。在模型2中，變量Profit×ln Fhhi的回歸系數為0.05，且具有較高顯著性，表明企業市場績效的提升對財政科技支出集中度影響企業科學研究反哺強度具有正向調節。在模型4中，變量Profit×ln Fhhi的回歸系數為負值，但未通過顯著性檢驗，表明企業市場績效的提升對財政科技支出集中度影響企業科學研究反哺傾向并無顯著調節效應。

（四）門檻效應回歸結果分析

在門檻效應的檢驗中，發現以企業市場績效為門檻變量且因變量為ln SRC的門檻效應通過了顯著性檢驗，而以財政科技支出強度為門檻變量的檢驗不顯著。故只列示顯著性的回歸結果，見表6。當區域內企業平均市場績效不高于2.2%時，區域財政科技支出集中度對企業科學研究反哺傾向具有顯著且強烈的抑制效應；而當企業平均市場績效高于2.2%時，區域財政科技支出集中度對企業科學研究反哺傾向的抑制性大幅減弱。可見，當企業市場績效處于較低水平區間時，將加劇區域財政科技支出集中度對企業科學研究反哺傾向的抑制，而只有將企業市場績效提升至一定高水平區間時，才可有效緩解上述抑制效應。這可能與科學研究的長周期特征有關。實踐中，科學研究屬于長周期活動，需要持續投入才能獲得成效，而企業作為市場經營主體需要考慮投入產出問題。因此，當區域內企業利潤普遍較低時，會導致企業科學研究的自有資金投入不足，此時需要財政補貼給予支持，這也是Arrow關于政府干預技術創新必要性的論點［21］。若此時財政補貼過度集中于少數企業，則會導致財政科技支持的普惠性不足，難以調動更多的企業反哺科學研究，從而抑制科學研究的反哺動力。

（五）區域異質性回歸結果分析

根據前述虛擬效應設定，操作Stata 15.0軟件運行GMM程序，得回歸結果（見表7）。在表7中，由AR檢驗和Sargan檢驗可知，模型1～模型6均不存在殘差項自相關問題和工具變量過度識別問題。模型1～模型3分別考察的是東中西部地區財政科技支出集中度對企業科學研究反哺強度的影響：在模型1中，變量D1×ln Fhhi的回歸系數為正值且通過顯著性檢驗；模型2中，變量D2×ln Fhhi的回歸系數為負值且具有較高顯著性；模型3中，變量ln Fhhi的回歸系數為負值但并未通過顯著性檢驗。由此可見，區域財政科技支出集中度的提升，在東部地區有助于促進企業科學研究反哺強度增長，在中部地區卻發揮一定反作用，在西部地區作用不明顯。客觀而言，因區域財政科技支出集中度提升而受益的大企業中，并非全部企業均有較高的科學研究反哺強度，但若以企業占比而言，東部地區的企業比例更高，中部地區次之，而西部地區較低。因此，提升區域財政科技支出集中度，可在東部地區更充分地發揮財政科技支持對企業科學研究的杠桿激勵效應，從而有效提升區域企業科學研究的反哺強度，但在中西部地區難以充分發揮財政支持對企業科學研究反哺的激勵作用。

模型4～模型6分別考察的是東中西部地區財政科技支出集中度對企業科學研究反哺傾向的影響，由回歸結果可見，區域財政科技支出集中度的提升，在中部地區有助于激發企業科學研究反哺傾向，在西部地區卻發揮強烈反作用，在東部地區作用不明顯。這可能與區域創新環境、企業發展階段及財政科技體制等因素相關。相對而言，東部地區規上工業企業創新競爭環境更為激烈，更多大企業由“跟跑”向“并跑”“領跑”階段進發，面臨科技“無人區”的挑戰更為嚴峻，因此，更多數量的企業具有自發的科學研究反哺傾向。此外，東部地區規上工業企業對財政支持的依賴度相對較低。因此，東部地區提升財政科技支出集中度對企業科學研究反哺傾向并無明顯影響。而在中部地區可通過提升財政科技支出集中度支持部分“并跑”“領跑”企業反哺科學研究，從而起到科學研究反哺示范效應和激勵效應。在西部地區因區域創新環境相對較弱，企業多處于“跟跑”階段且普遍對財政科技支出具有較高依賴度，故提升財政科技支出集中度明顯不利于激發區域企業科學研究反哺傾向。

四、結論與啟示

以上研究表明：區域財政科技支出強度的提升，可顯著激勵企業提升科學研究反哺強度。然而，區域財政科技支出集中度的提升，不僅弱化了企業科學研究反哺強度，而且強烈抑制了企業科學研究的反哺傾向。因此，企業科學研究反哺需要財政激勵，但應避免因財政科技支出集中而損害企業科學研究反哺的積極性。區域財政科技支出強度和企業市場績效的提升，可扭轉區域財政科技支出集中對企業科學研究反哺強度的不利影響，但無助于緩解財政科技支出集中對企業科學研究反哺傾向的負面影響。當企業市場績效處于較低水平區間時，區域財政科技支出集中對企業科學研究反哺傾向的抑制性進一步加劇；將企業市場績效提升至一定高水平區間，可使上述抑制效應大幅緩解。此外，不同區域財政科技支出集中度水平呈現出顯著的異質性特征。就區域財政科技支出集中度平均水平而言，東部地區明顯弱于中西部地區，呈顯著分散性特征，中部地區處于中間水平，而西部地區遠高于東中部地區，具有明顯的高集中性。在此影響下，東部地區企業科學研究反哺強度提升，中部地區企業科學研究反哺卻呈現出高傾向弱強度的二元相悖特征，西部地區企業科學研究反哺傾向同樣受到顯著抑制。

基于本文研究結論，可以得到以下啟示：其一，總體而言，現階段我國多數區域不宜盲目提升財政科技支出集中度，而應采取適度普惠性的財政科技資助模式，使區域財政科技資助對象更為分散多元化，擴大財政科技資助的對象范圍，以激勵更多的企業反哺科學研究。其二，對于財政科技支出集中度處于較高水平的地區，應加大區域財政科技支出力度，以免對企業科學研究反哺產生嚴重損害；對于域內企業市場績效良好的地區，可在必要情況下適度提升財政科技支出集中度，這有助于減弱對企業科學研究反哺的負面影響。其三，今后一段時期，東部地區可適度提升財政科技支出集中度，以激發企業提升科學研究反哺強度；中部地區可適度降低財政科技支出集中度，提升財政科技支出普惠化水平，借此激勵企業提升科學研究反哺強度；西部地區應大幅降低財政科技支出集中度，避免財政科技資助對象和份額的過度集中，使財政科技資助惠及更多的創新組織主體，以激發區域內企業科學研究反哺傾向，引導企業提升科學研究反哺強度。

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（責任編輯：允萱）