政府研發補貼、研發風險與企業協同創新

0引言

中國政府高度重視協同創新。2021年印發《“十四五”國家信息化規劃》，提出要“完善科技協同創新制度，引導建立企業為主體、市場為導向、產學研用深度融合的協同創新體系”。2022年共同發布《關于組織開展“千校萬企”協同創新伙伴行動的通知》。通知要求“最大程度發揮高校作為基礎研究主力軍、重大科技突破策源地和企業作為創新主體的協同效應，分工協作、優勢互補、協同創新”。同年，審議通過《關于健全社會主義市場經濟條件下關鍵核心技術攻關新型舉國體制的意見》，要求健全關鍵核心技術攻關新型舉國體制，把政府、市場、社會有機結合起來，科學統籌、集中力量、優化機制、協同攻關，更好地促進我國創新事業的發展。這在當前中美競爭加劇，部分發達國家對我國進行技術封鎖的背景下顯得尤為重要。

企業是國家創新的重要主體，特別考慮到企業是實現創新產業化的關鍵一環，企業的創新產出更有可能轉化為新產品或新服務，從而兌現創新的價值。而企業的創新通常又具有較強的外部性，這就需要政府為企業創新提供有利條件。根據以往的研究，政府可以通過提供研發補貼方式，矯正企業創新的外部性、提高企業的創新能力，從而推動經濟增長并提高國家的競爭力（陸國慶等，2014；章元等，2018；Mulierand Samarin，2021；Xuetal.，2022;Chenetal.，2024）。近年來，我國政府逐年加大了創新領域的財政支持力度。2023年我國財政科學技術支出金額超過1萬億元，同比增長了 8.5% 。然而，我國的創新卻整體呈現出“量大質低”的特點。2021年我國授權的發明專利達到69.6萬件，擁有的有效專利數量達到360萬件，位居世界第一。與之相對的，企業通過轉讓獲得的發明專利中，轉讓費用不足5萬元的所占比例超過 80% ，其產業化率僅為 16.8% ，呈現出轉讓金額與產業化率均低的“雙低”特征。據《2023中國專利調查報告》顯示，我國企業的絕大部分發明專利由企業獨立研發完成，占比 92.4% 。其中高新技術企業和大型企業更傾向獨立研發，占比分別為 94.2% 和 94.3% 。如何更有效地補貼企業的創新活動，更好地推動企業參與協同創新，優化創新資源配置，進而提升我國的創新水平是本文關注的重點問題。

隨著創新時效性與技術復雜度的持續提升，協同模式對高水平創新的支撐作用日益凸顯。現階段有關協同創新的研究主要包括協同創新的內涵機制、協同創新對創新績效的影響、經濟社會因素對協同創新及其績效的影響。僅有部分文獻關注到政府研發補貼對企業協同創新的促進作用，且鮮有研究聚焦于考察中國的政策實踐。在中國，政府研發補貼能否促進企業的協同創新？政府研發補貼對不同特征企業的協同創新影響是否相同？不同類別研發補貼對企業協同創新的影響是否相同？本文將對這些問題展開探討。在當前背景下，厘清這些問題，對促進我國協同創新，從而提高企業創新質量、破解我國關鍵技術領域“卡脖子\"難題具有重大的現實意義。基于此，本文收集了2007—2022年我國的發明專利數據及A股上市公司的財務數據，探究政府研發補貼對企業協同創新的影響。研究發現，政府研發補貼對企業協同創新具有顯著的促進作用。從企業研發風險階段來看，政府研發補貼對企業協同創新的影響在高研發風險企業中尤其明顯。從補貼信號強度來看，研究補貼和中央研發補貼可以顯著促進企業參與協同創新，而開發補貼和地方研發補貼對此無明顯影響。

本文的邊際貢獻主要體現在以下三點。第一，研究視角上，拓展了政府研發補貼創新效應的研究。以往研究更多關注研發補貼激勵被補貼企業創新投入及產出增加的政策效應，尚未關注到研發補貼對企業創新模式的影響。檢驗研發補貼對企業協同創新的影響，有助于進一步深化對政策效應的理解。第二，研究內容上，豐富了政府研發補貼作用機制的內涵。以往研究更多從外部資金支持視角關注研發補貼的政策效應，較少關注到政府研發補貼通過提供信號認證促進企業協同創新。檢驗政府研發補貼的信號認證效應，有助于深化對政策影響機制的認識。第三，研究結論上，本文研究可以為政府研發補貼政策提力增效提供理論依據。研發風險是企業協同創新需求的關鍵決定因素，信號認證是研發補貼促進協同創新的關鍵機制，提升信號強度、提高補貼精準性是政策效能提升的重要方向。

1 文獻評述

與本文研究較為相關的文獻有以下幾類。第一類文獻主要研究協同創新的內涵與機制。隨著《2011協同創新中心建設發展規劃》等政策文件的發布，國內學者開始關注協同創新的內涵與機制。例如，陳勁和陽銀娟（2012）的研究認為協同創新是企業、高校和科研機構等創新主體為實現知識增值而進行的價值創造過程。劉丹和閆長樂（2013）提出協同創新體系由創新主體和產業環境兩部分構成，而這個系統的發展取決于政府主導、制度安排和自組織的協同機制。葉偉巍等（2014）的研究表明企業對知識的吸收能力將對協同創新的效果產生重要影響，企業的吸收能力越強，協同創新的效果越好。另有學者重點關注產學研這種特殊的協同創新模式。涂振洲和顧新（2013）將產學研協同分成知識共享、知識創造、知識優勢形成三個循環往復的階段，隨著循環次數的增加，知識的質和量得到提升，產學研協同創新能力也隨之提高。吳潔等（2019）認為企業、政府和高校參與協同創新的意愿會受到彼此的影響，但影響程度有所不同——政府對企業參與意愿的影響較小而對高校參與意愿的影響較大。還有學者從都市圈或高校的視角探討了協同創新的運行機制（李祖超和梁春曉，2012；解學梅，2013）。

第二類文獻注重考察協同創新對創新績效的影響。Ahuja（200O）認為企業與其合作伙伴的直接或間接聯系都會對創新產生積極影響。Faemsetal.（2005）利用比利時的數據，發現協同創新與創新績效呈正相關關系。在中國，隨著協同創新這種創新模式被越來越多的創新主體所采納，國內學者也開始關注協同創新對創新績效的影響。大部分學者認為協同創新會提升創新績效，且隨著協同程度的不斷加深，協同模式對創新績效的促進作用會更加明顯。例如，解學梅和劉絲雨（2015）通過研究中小企業樣本發現多種協同模式都能提升中小企業的創新績效，協同效應對企業創新績效具有顯著正向影響。白俊紅和蔣伏心（2015）的研究表明，企業不論和高校還是和科研機構進行協同創新，都有利于創新績效的提高。還有部分學者認為協同創新對創新績效的作用會受到協同模式或創新類型的影響，例如有學者研究表明企業之間的協同不能提升創新績效，但是產學研協同模式卻可以提高企業的創新質量（龍小寧等，2023）。還有學者發現協同模式不能促進市場導向的創新，但對技術導向的創新卻有顯著的促進作用（白俊紅和呂曉紅，2014）。

第三類文獻主要研究經濟社會因素對協同創新或其績效的影響。例如，有研究表明不同的企業競合關系會使企業對協同模式做出差異化選擇（萬幼清和王云云，2014）。寬松的融資約束、產業融合、企業跨國并購以及地鐵開通都會促進企業同其他創新主體的協同創新（周開國等，2017；李蕾和劉榮增，2022；萬筱雯和楊波，2023；王岳龍和袁旺平，2023）。還有學者考慮了技術距離和地理距離等因素對協同創新績效的影響，發現技術距離對企業和高校的協同創新績效起到促進作用，而地理距離對校研企協同的創新績效起到抑制作用（劉志迎和單潔含，2013）。夏麗娟等（2017）的研究則得出不同的結論，他們認為技術鄰近對產學協同創新績效產生倒U型的影響，而沒有發現地理鄰近促進產學協同創新績效的證據。Chapmanetal.（2O18）發現政府研發補貼對企業外部合作廣度具有顯著的平均正向影響。Bianchietal.（2O19）利用西班牙制造業企業的面板數據，發現不僅政府研發補貼的有無會影響企業參與協同創新，政府研發補貼的數量同樣也會影響企業參與協同創新的意愿。葉陽平和馬文聰（2023）研究了政府研發補貼對企業協同創新的影響，發現政府研發補貼能夠促進企業的創新合作。

通過文獻梳理我們發現以下幾點。首先，大多數研究考察協同創新的機制以及它對創新績效的影響，鮮有研究關注中國政府研發補貼對企業協同創新的影響。其次，這些研究中學者們往往采用合作研發專利數作為協同創新的指標，該指標側重于衡量協同創新績效，而非企業創新模式變化。最后，現有研究較少關注研發風險和信號強度可能會對政府研發補貼和企業協同創新的關系產生影響。因此，政府研發補貼對企業協同創新的影響還需進一步研究。

2 理論分析

政府研發補貼可以引導企業的創新行為，更好地促進創新要素的流通。企業創新可分為獨立創新和協同創新兩種模式，當企業無法獨自承擔研發風險時，則傾向于通過尋找協同創新對象共擔風險。企業開展協同創新時還存在一系列挑戰，信息不對稱會提高企業尋求協同創新的互信成本。隨著研發風險加大，協同創新預期收益的不確定性也隨之提升，導致其他創新主體參與協同創新的意愿不足。對于高研發風險的企業，協同創新的必要性更強，但上述問題卻因風險的存在而進一步加深。這些問題僅憑市場機制難以完全解決，政府的介入能夠補充市場的不足，協助企業進行創新資源的整合，促進協同創新。

根據信號理論，政府研發補貼使企業得到政府認證，獲得政府研發補貼的企業更容易得到其他市場主體的認可，從而提高企業與其他市場主體進行協同創新的可能性（Bianchiet al.，2019）。信號效應的作用體現在以下兩點。第一，研發補貼提升了補貼對象的形象和影響力。若企業得到了政府研發補貼，則意味著其得到了政府的支持與認可。政府的權威和信譽能提升補貼對象在行業中的地位和形象，使其更能吸引其他創新主體與該企業進行協同創新。第二，研發補貼緩解了創新主體間的信息不對稱。政府在提供研發補貼時通常會對技術水平、研發能力和項目可行性進行充分評估。因此，獲得政府研發補貼的企業技術實力和創新能力得到政府認可，相關研發項目亦具有可行性。在研發信息不能充分流動的前提下，其他創新主體則可以根據一家企業是否獲得政府研發補貼來輔助判斷企業研發水平和項目可行性，有助于打破信息壁壘，消減彼此間合作的疑慮，從而帶動各主體間的協同創新。根據以上分析，本文提出假設1。

假設1：政府研發補貼可以促進企業和其他創新主體間的協同創新。

政府研發補貼對企業協同創新的促進作用還會受到企業研發風險的影響。從事顛覆性、原創性研發工作的企業研發風險更高，需要的研發投入較高，其產品和技術也由于尚未被驗證而存在較高的技術和市場不確定性，投資回報風險也更為突出。這種低收入預期和高投入現實相結合的狀態，通常使這些企業承擔著巨大的資金壓力。協同創新過程中，不同主體共同投入研發資源，能夠分擔研發成本和風險。因此，高研發風險企業具有更強的協同創新意愿。然而，由于顧慮協同創新可能的風險，其他創新主體對與該類企業進行創新協同持謹慎態度。此時，政府研發補貼可以為高研發風險企業提供額外支持。政府補貼的發放，表明政府對受補貼企業和項目的認可，緩解了其他創新主體的擔憂從而增加其與高風險企業合作的意愿，政府研發補貼因此促進企業與其他主體進行合作。

從事已經成熟的產品或技術領域研發的企業風險相對更低，其產品或服務已經被市場驗證，技術與市場不確定性較小。這些企業通常有穩定的現金流和資金來源，能夠獨立承擔研發費用。同時，由于產品與技術已經成熟，企業選擇協同創新的必要性不強，協同創新意愿不足。盡管政府研發補貼可以進一步增強低研發風險企業的競爭力，幫助它們在市場上保持現有地位，但該類企業自身能力已經可以滿足創新需求，無須從其他創新主體獲得資源支持。因此，對低研發風險企業來說，即使政府研發補貼發揮認證和支持作用，其他創新主體亦有意愿與之合作，該類企業也仍然傾向于獨立研發。政府研發補貼對它們進行協同創新的激勵作用也就小于高研發風險企業。據此本文提出假設2。

假設2：政府研發補貼能夠顯著促進研發風險較高企業進行協同創新，而對研發風險較低企業則沒有明顯的促進效果。

政府研發補貼對企業協同創新的促進作用還會受到補貼本身信號強度的影響。這主要體現在以下兩點。一方面，信號強的補貼通常代表了政府對特定產業或技術領域的支持，具有較高的政策明確性和穩定性。換言之，政府通過資金支持向企業和其他創新主體傳遞了一個清晰的信號，即該領域將受到政策關注和扶持。這種潛在信息可以減少企業對政策支持方向調整的擔憂，使得企業更加愿意進行長期研發規劃，加大研發投入。同時，政策信號也增強了其他創新主體對于政府將為企業提供足夠政策支持的預期，有助于緩解對協同創新中潛在風險的擔憂。另一方面，信號強的補貼通常伴隨著嚴格的評選機制，獲得補貼的企業被認為具備較高的技術創新潛力和市場前景。通過政府的支持，企業在行業中獲得了顯著的信譽背書，這增強了其作為合作伙伴的吸引力。獲得強信號補貼的企業被視為更具創新能力和經營前景，其他創新主體因此更傾向于與其合作。在協同創新中，企業的信譽和聲譽是建立合作關系的基礎，信號強的補貼增強了企業的市場地位，使其在尋找合作伙伴時更具競爭力。基于以上分析，本文提出假設3。

假設3：信號強度高的研發補貼更能促進企業參與協同創新。

3 財政補貼對企業協同創新行為的實證檢驗

3.1變量選取與模型構建

3.1.1 被解釋變量

本文根據企業是否和其他主體共同申請專利，判斷企業是否進行協同創新。為此，我們收集了2007—2022年中國發明專利申請數據，從中篩選出共同申請的發明專利。根據是否與其他創新主體共同申請，把專利劃分為單獨申請和共同申請。隨后，將專利數據中的企業同上市公司數據進行匹配，得到包含專利申請模式的上市公司數據集。根據《2023年中國專利調查報告》，企業的發明專利研發周期大約為 1～2 年。因此，若企業申請的發明專利有其他申請人參與，則我們將該專利的申請年份作為協同截止年，以截止年的兩年前作為協同起始年，將協同起始年到協同截至年這個時間段設為企業參與協同創新，取值為1，否則為O。

3.1.2 解釋變量

本文收集了2007—2022年A股上市公司的政府補貼項目明細，其中包含項目名稱和補貼金額。政府補貼可被劃分為研發補貼、政策性虧損補貼、價格補貼、環保補貼等多種類型。由于本文關注政府補貼對企業協同創新的影響，因此我們選擇研發補貼這一與企業創新直接相關的政府補貼類型作為研究對象。基于此，參考陳紅等（2018）、何晴等（2022）的思路，我們根據政府補貼項目名稱中包括“研究、科研、創新、科技進步、產業化、技術開發、成果轉化”等任一關鍵詞，并結合具體項目詳情逐一篩選歸為研發補貼項目。然后將這些項目金額按照公司和年份進行加總，就得到上市公司在各個年份的研發補貼金額，以研發補貼作為本文基準回歸的解釋變量。

3.1.3 控制變量

本文選取以下指標作為控制變量：企業規模（lnes），用企業總資產的自然對數表示；企業資產負債率（rlev），由企業總負債與總資產的比值表示；企業績效（roa），由企業凈利潤除以企業總資產計算得到；企業所處行業競爭狀態（hhi），由企業的營業總收入除以其所在行業的營業總收入表示。

3.1.4 模型設定

為檢驗政府研發補貼對企業協同創新的激勵作用，設定基準回歸模型如下：

joint_it=α₀+α₁lnsub_it+controls_it+firm+year+ε_it

其中， joint_it 表示企業 i 在第 Ψ_t 期的協同創新行為，當 joint_it=0 時，表示企業 i 在第 Ψ_t 期沒有和其他主體進行協同創新；當 joint_it=1 時，表示企業 i 在第 Ψ_t 期參與了和其他主體的協同創新。 α₁ 表示政府研發補貼對企業進行協同創新的影響程度。向量controlsi代表控制變量，包括 lnes_iι 、 rlev_iι 、 roa_it 、 hhi_iι 。 為殘差項。為避免遺漏變量產生估計偏誤，模型還控制了個體固定效應和時間固定效應。此外，因為被解釋變量是0-1變量，本文采用面板logit模型進行估計。專利數據來自incoPat數據庫，行業分類來自Wind數據庫，政府研發補貼數據和上市公司經營指標來自CSMAR數據庫①。

3.2 基準回歸結果

表1給出了研發補貼對企業協同創新行為影響的三個實證結果，其中模型a包含被解釋變量、核心解釋變量和控制變量，模型b加入時間固定效應，模型c進一步加入個體固定效應。由于面板logit模型控制個體效應回歸時會剔除掉樣本期內被解釋變量沒有發生變化的樣本，因此樣本量會減少（吳賈等，2015）。由表1可以看出，三個模型中政府研發補貼的系數均為正數，且均在 1% 的顯著性水平下顯著，這表明政府研發補貼對企業協同創新具有較強的促進作用。假設1得證。

續表

3.3 穩健性檢驗

3.3.1 調整被解釋變量

為提高結果的穩健性，我們對被解釋變量進行調整。企業和其他主體的協同創新需要依靠專利數據進行辨別，由于企業發明專利的研發周期大約在 1～2 年。此處我們把企業協同的時間區間由兩年調整為一年，重復基準回歸。表2模型a給出調整后，政府研發補貼對企業協同創新影響的實證結果。可以看出政府研發補貼的系數為正，且在 1% 的顯著性水平下顯著，與基準回歸結果保持一致。

3.3.2 剔除含個人的專利申請

考慮到部分專利是由個人和其所在單位共同申請，這樣的創新成果可能由企業內部的創新成果分配產生，沒有足夠的證據證明企業存在和其他創新主體的協同創新行為。因此，我們將樣本內專利申請人中包含個人的專利剔除，用剩余專利數據樣本重新識別企業是否參與了協同創新。回歸結果如表2模型b所示，可以看到研發補貼的系數均顯著為正，且在 1% 的顯著性水平下顯著，再一次印證了政府研發補貼對協同創新的促進作用。

3.3.3 變更回歸模型

前文中我們均采用面板logit模型評估政府研發補貼對企業參與協同創新的影響。為增強回歸結果的穩健性，此處采用面板probit、probit以及logit模型重新估計政府研發補貼對企業參與協同創新的影響，并因模型限制以行業固定效應替換個體固定效應，回歸結果如表2所示。其中，模型c、d、e分別是面板probit、probit以及logit 的回歸結果，所有模型均控制了時間與行業。可以看出，無論采用哪種模型，政府研發補貼的系數均為正，且在 1% 的顯著性水平下顯著，回歸結果符合預期。

3.4 內生性處理

若政府優先對參與協同創新的企業進行補貼，這將導致本文中自變量和因變量之間互為因果，從而產生內生性問題。為此，我們采用工具變量法來進行處理。參考李俊青等（2023）的研究，我們選取IVprobit模型來進行回歸。工具變量的選擇上我們借鑒了吳偉偉和張天一（2021）的研究，選取企業注冊地所在省份的規模以上工業企業Ramp;D內部支出中來自政府的資金額（lngovsub）作為工具變量。回歸結果如表3所示，可以看出工具變量的選擇通過了 F 檢驗、AR檢驗以及Wald檢驗，說明工具變量的選擇符合要求。lnsub的系數顯著為正，說明政府補貼促進了企業參與協同創新，工具變量的回歸結果進一步驗證了假設1。

4進一步分析

4.1 研發風險視角

由理論分析可知，研發風險決定企業協同創新需求強度，因而研發風險階段的不同可能導致研發補貼對企業協同創新行為的影響存在差異。為了更全面地研究研發風險在其中的作用，我們將采用多個指標嘗試識別和評估企業的研發風險，并在此基礎上考察政府研發補貼對企業協同創新的異質性影響。

參考何晴等（2022）的研究，本文選取研發強度作為衡量企業研發風險的第一個指標。一方面，研發強度越高，意味著企業在研發上的投入相對越大。如果研發項目失敗，企業可能面臨巨大的財務損失，特別是在收入較低但研發支出較高的情況下，這種風險尤為突出。另一方面，研發活動通常需要大量的前期投資，且回報周期較長。企業在研發上的高投入意味著較少的資金用于其他運營活動或投資項目。如果企業收入不穩定或研發成果不及預期，可能會影響企業的日常運營和長期發展。鑒于此，本文把研發強度不小于Wind三級行業中位數的企業劃分為高風險企業，把小于Wind三級行業中位數的企業劃分為低風險企業，以考察研發補貼對不同風險下企業參與協同創新的差異化影響。回歸結果如表4所示。其中，模型a與模型b的樣本分別為該指標下劃分的高風險企業與低風險企業。由表4可知，模型a中研發補貼的系數為正，且在 5% 的顯著性水平下顯著，說明研發補貼顯著促進了高研發風險企業的協同創新，模型b中研發補貼的系數為負且不顯著，表明低研發風險企業受政府研發補貼的影響有限。此外，組間差異檢驗證明了不同風險下政府補貼對企業參與協同創新的影響存在差異。

續表

參考劉凈然和何晴（2023）的研究，本文選取企業年齡作為區分企業研發風險的第二個指標。通常情況下新創企業更傾向于承擔更高的研發風險，因為該類企業的創新積累較少，需要不斷創新以保持競爭力，且新創企業的運作更加靈活，愿意嘗試新的技術和業務模式。相比之下，成熟企業積累了豐富的創新經驗和資源，同時它們也更加謹慎，這些都使得它們面臨的研發風險較低。因此，若一家企業的年齡越小，該企業面臨的研發風險可能越大。本文把企業年齡不大于行業中位數的企業劃分為高風險企業，將企業年齡大于行業中位數的企業劃分為低風險企業。回歸結果如表4所示，表4中模型c和模型d給出企業年齡區分研發風險的情況下，研發補貼對企業協同創新行為影響的回歸結果。其中，模型c選擇高風險企業作為樣本，模型d選擇低風險企業作為樣本。由表4可知，模型c中研發補貼的系數為正，且在 1% 的顯著性水平下顯著。說明研發補貼對高風險企業的協同創新行為起到顯著的促進作用。模型d中研發補貼的系數不顯著，表明研發補貼未能對低風險企業的協同創新產生明顯影響。此外，回歸結果通過了組間差異檢驗，再次證明了假設2。

IPC分類號數量可以表征專利的技術寬度（張米爾等，2024），而技術寬度越高說明專利包含的知識領域越復雜（方先明和胡丁，2023）。因此，本文把IPC分類號數量作為識別企業研發風險的第三個指標。IPC分類號數量越多，表明專利的技術復雜性越高，相應地企業在研發過程中可能面臨的風險也越大。反之，IPC分類號數量較少則表明較低的技術復雜性和研發風險。我們將企業在當年申請的所有專利的IPC分類號進行累加，并根據Wind數據庫中所屬三級行業的IPC分類號中位數進行風險等級劃分，具體劃分標準和研發強度類似。表4中模型e和模型f給出企業專利分類號（IPC）數量區分研發風險的視角下，研發補貼對企業協同創新行為影響的回歸結果。其中，模型e評估高風險企業里政府研發補貼對企業協同創新行為的影響，模型f則是低風險企業中政府研發補貼對企業協同創新行為的實證結果。由表4可知，政府研發補貼對高風險企業的協同創新具有顯著的推動作用，而對低風險企業的協同創新的效果不明顯。組間差異檢驗的結果亦表明兩組樣本間的系數存在差異。該結果進一步證明了假設2。

參考何晴等（2022）的研究，我們選擇研發支出的費用化與資本化金額比值來衡量企業研發風險的大小。費用化將研發支出在發生時直接計入當期損益，通常適用于研發支出對企業未來收益的貢獻較小或者難以確定的情形。資本化是將一部分研發支出轉化為資產，并按照一定的折舊方式攤銷到多個會計期間，適用于研發支出對企業未來收益有較大貢獻且可確定的情況。若一家企業的研發支出費用化比例較高，則其面臨的研發風險可能較大。而若一家企業的研發支出資本化比例較高，則其研發風險可能較小。因此，本文把研發支出費用化與資本化之比作為衡量企業研發風險的指標。表4給出該指標區分風險下，政府研發補貼對企業協同創新行為的回歸結果。模型g的樣本是該指標下劃分的高研發風險企業，模型h的樣本則是低研發風險企業。結果表明，政府研發補貼對高研發風險企業的協同創新具有促進作用，而對研發風險低的企業則無此作用。該回歸結果亦通過了組間差異檢驗。總體來說，政府研發補貼對企業協同創新的異質性影響符合預期，假設2得證。

4.2信號效應視角

檢驗信號效應最為直接的方式，是觀察政府研發補貼對企業市場評價的變化，重點在于比較受補貼企業和未受補貼企業在協同創新搜尋過程中的信任成本差異。遺憾的是，現實數據中無法觀察并測度其他市場主體的反應。然而，考慮到政府研發補貼提供的信號并非同質的，異質性信號提供給我們識別信號效應的可能性。換言之，當我們在識別到高信號強度的研發補貼項目對企業協同創新的促進作用強于低信號強度的研發補貼項目，則能夠確認政府研發補貼通過信號效應促進企業協同創新。因此，實證檢驗信號效應的關鍵，轉化為識別不同補貼項目的信號效應強度，并以此構造異質性樣本。基于以上思路，我們從補貼類型和補貼來源特征兩個角度出發，觀察企業協同創新促進作用是否因信號強度而產生差異。

研發補貼按照補貼項目可以分為研究補貼和開發補貼。相較而言，研究補貼比開發補貼的信號更強，主要體現在以下三點。首先，二者的補貼目標不同。研究補貼主要針對基礎研究和前沿技術，旨在推動長遠的科技創新和知識積累。開發補貼側重于現有技術的應用開發，旨在實現短期經濟效益和市場推廣。其次，二者的補貼性質不同。研究補貼通常涉及未成熟的技術或概念，強調探索和發現。開發補貼往往關注于已有技術的改進或優化。最后，二者的補貼回報不同。研究補貼傳遞出政府對企業未來創新潛力的重視，認為企業能帶來創新成果和長期的回報，可能產生較大的經濟和社會效益。開發補貼則更注重短期內的經濟效益，側重于產品或服務的市場表現，帶來的創新成果較為有限。因此，獲得研究補貼的企業更能對外證明自身的創新潛力，研究補貼具有比開發補貼更強的信號效應。

參考Clausen（2009）、何晴等（2022）的研究，根據政府研發補貼資助項目的特征，研發補貼可以進一步劃分為研究補貼和開發補貼。《企業會計準則第6號——無形資產》中指出，研究是為獲取并理解新的科學或技術知識而進行的獨創性的有計劃調查；開發是在進行商業性生產或使用前，將研究成果或其他知識應用于某項計劃或設計，以生產出新的或具有實質性改進的材料、裝置、產品等。根據這一理解，我們將政府對企業前期研發活動（研究階段）的補貼歸類為研究補貼，政府對企業后期研發活動（開發階段）的補貼歸類為開發補貼。在此基礎上，本文將模型（1）中的解釋變量替換為研究補貼 （lnrsub_it ）、開發補貼 （lndsub_it ），被解釋變量和控制變量與模型（1）保持一致，以此來評估不同信號強度研發補貼對企業協同創新影響的異質性。

表5模型a、b給出了研究補貼和開發補貼對企業參與協同創新影響的實證結果。其中模型a的解釋變量為研究補貼，模型b的解釋變量為開發補貼。所有模型均控制了個體固定效應和時間固定效應。由表5可知，研究補貼的系數為正且在 5% 的顯著性水平下顯著，說明研究補貼對企業參與協同創新具有較強促進作用。開發補貼的系數為正且不顯著，說明開發補貼對企業協同創新的影響有限。綜合來看，信號效應更強的研究補貼相比于信號效應較弱的開發補貼更能促進企業協同創新，印證了政府研發補貼通過信號效應促進企業協同創新，假設3因此得證。

進一步地，政府研發補貼按來源可以被分為中央研發補貼和地方研發補貼。相較之下，中央研發補貼的信號強度更高。首先，中央研發補貼是來自國家層面的支持，具有更高的權威性和公信力。地方研發補貼由地方政府提供，通常受限于地方財政狀況和政策優先級，權威性和公信力較弱。其次，中央補貼政策通常具有較強的連貫性和長期性，中央政府的支持更有可能在較長時間內持續，能夠為企業提供更明確的未來發展方向。地方補貼政策可能因地方主政官員的調整而改變，缺乏長期規劃，導致企業對政府支持的穩定性產生擔憂。最后，中央研發補貼由于其全國性和政策導向，能夠對整個行業或領域產生較大影響。地方研發補貼受限于地方經濟和特定行業，影響相對有限。因此，中央研發補貼相比地方研發補貼的信號更強。

基于以上分析，我們根據研發補貼明細中表征項目來源的關鍵詞，區分中央研發補貼和地方研發補貼。具體來說，中央政府部門提供的研發補貼歸類為中央研發補貼，地方政府部門提供的研發補貼則歸類為地方研發補貼。在此基礎上，本文將模型（1）中的解釋變量替換為中央研發補貼 ）與地方研發補貼 （lnlsub_iι ），被解釋變量和控制變量同模型（1），以此來評估不同信號強度研發補貼對企業協同創新的差異化影響。

表5模型c、d給出了中央研發補貼和地方研發補貼對企業參與協同創新影響的實證結果。其中模型c的解釋變量為中央研發補貼，模型d的解釋變量為地方研發補貼。所有模型均控制了個體固定效應和時間固定效應。由表5可知，中央研發補貼的系數為正且在 5% 的顯著性水平下顯著，說明中央研發補貼對企業參與協同創新具有較強促進作用。地方研發補貼的系數為負且不顯著，說明地方研發補貼不能促進企業協同創新。綜合來看，信號效應更強的中央研發補貼對企業協同創新的促進作用更強，側面證明了政府研發補貼通過信號效應促進企業協同創新，假設3得證。

5結論與政策啟示

隨著技術進步和市場需求的不斷演變，企業單打獨斗的創新模式已難以滿足復雜多變的創新需求，協同創新的重要性日益凸顯。協同創新通過整合不同主體的資源和能力，能夠促進知識共享和技術互補，提升創新體系的整體效能。因此，如何有效促進企業協同創新，已成為政策制定者關注的重要議題。政府作為創新體系的參與者，在促進企業協同創新方面發揮著至關重要的作用。在部分發達國家對我國進行技術封鎖，財政收支平衡壓力加大的背景下，考察政府研發補貼如何影響企業參與協同創新尤為重要。基于此，本文收集2007—2022年中國發明專利申請數據及上市公司數據，考察政府研發補貼對企業協同創新的影響，并進一步從研發風險視角考察政府研發補貼對不同研發風險階段企業的差異化作用，從信號強度視角考察不同政府補貼類型對企業的差異化影響。研究結論如下：其一，從總體看政府研發補貼對企業參與協同創新起到正向激勵的作用。其二，政府研發補貼的激勵作用對研發風險較高的企業尤為明顯，對低研發風險的企業的激勵效果則不顯著。其三，信號強度高的研發補貼相比信號強度低的研發補貼更能促進企業參與協同創新。

基于本文的研究，本文提出以下政策建議：

首先，政府研發補貼應充分發揮信號效應，打破信息壁壘、撬動協同創新。我國經濟正處于由高速增長向高質量發展轉型的關鍵節點，創新已成為驅動經濟增長的核心動力。政府補貼作為重要的政策工具，要充分發揮信號效應，推動協同創新，進而加速我國整體創新能力的提升。此外，面對部分發達國家實施的技術封鎖與貿易保護主義策略，我國正處于一個亟須突破“卡脖子”困境的關鍵時期。充分發揮研發補貼的信號效應和引領作用，推動企業間的協同創新，對于打破外部限制、保障國家經濟安全具有重要意義。

其次，增強研發補貼的透明度和規范性，以切實措施提高補貼的信號效應。研究認為，研發補貼的信號效應是促進企業進行協同創新的重要因素。因此，政府應制定相關政策，以提高政府補貼信號效應為底層邏輯，保障補貼的公正性和權威性。其一，確立清晰的補貼申請條件、評審標準和程序，以及補貼的發放和監管流程，以增強補貼政策的可預測性和可信度。其二，建立強有力的監督和評估體系，確保補貼資金的有效使用，并對其效果進行定期評估，以提高補貼政策的透明度和規范性。其三，通過公開補貼政策的詳細信息，包括補貼對象、金額、預期效果和實際成效，以增強公眾對政府補貼的信任。從多個點位形成合力共同為研發補貼的信號強度保駕護航。

再次，政府應調整補貼的傾向性，對高研發風險的企業給予更多關注，更好地帶動企業參與協同創新。研究表明，政府提供的研發補貼對于激發高研發風險企業參與協同創新活動具有更顯著的成效。因此，在制定補貼政策時，政府需深入考量補貼資金的分配對促進企業，特別是高研發風險企業協同創新活動的作用。為了最大化政府研發補貼的信號效應，建議采取更為精準的措施，在補貼分配上實現有的放矢。此舉不僅有助于激勵這些企業更加積極地投身于協同創新活動，促進資源的深度整合與技術的互補優勢發揮，還能夠加速技術進步與產業升級的步伐，最終顯著提升企業的創新實力和市場競爭力，為社會經濟的持續發展注入強勁動力。

最后，提升企業研發信息披露的真實性和完整性。準確衡量企業面臨的研發風險是政府進行精準補貼的先決條件，因此掌握企業的研發活動信息對政府來說十分必要。這一方面要求企業進一步規范相關數據的統計標準，提高數據披露的質量和透明度。另一方面政府可充分利用大數據平臺的共享服務，加強對企業研發數據的監管和審核力度，建立健全數據質量評估體系，對企業報送的數據進行驗證和核實，確保企業報送的數據真實可靠。對于提供虛假數據的企業，應依法依規進行處罰，以維護數據的真實性和權威性。通過這些綜合措施，政府能夠更有效地掌握企業研發的實際情況，為企業創新進行準確畫像，為補貼政策的精準發放提供堅實保障。

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Abstract Joint innovation is an important measure for China to break down technological barriers and achieve technological breakthroughs in key areas. Against the background of increasing pressure on China's fiscal balance，it is of great practical significance to objectively assess the impact of government R^amp; D subsidies on corporate collaborative innovation. Taking Chinese A-share listed companies from 2007 to 2022 as a sample，based on the invention patent data，this paper identifies the joint innovation behaviours of enterprises，and examines the impact of government Ramp;D subsidies on corporate joint innovation. It is found that government Ramp;D subsidies have a facilitating effect on corporate joint innovation. Further analyses show that co-innovation promotion is more pronounced for firms with high Ramp;D risks，and that the type of subsidy with high signal strength promotes joint innovation more significantly. The above findings provide a scientific basis for optimizing the structure of Ramp;D subsidies and accelerating the establishment of joint innovation networks in China.

JEL Classification O32，O38，H25