表1 模型中变量的选择与定义
变量 符号单位定义政府R&D资助Gov万元R&D内部支出中的政府资金项企业R&D投入Ei万元R&D内部支出中的企业资金项行业竞争程度En个该行业中企业数量科研人员占比Rdpp无科研人员/年末从业人员企业所属地区Area无以当年全国人均GDP为标准,高于全国人均标准的地区即较发达地区为1,低于全国人均标准即欠发达地区为0
【管理与实务】
当前，我国正处于经济转型关键阶段，将创新放在核心位置已成为发展方式从要素驱动向创新驱动转变的重要前提。十八届五中全会明确指出，创新是引领发展的第一动力，而全面创新的基础是科技创新。企业作为科技创新的主体，其研发(R&D)活动是科技活动中最具有创造性的行为。但由于R&D活动具有公共产品的非排他性和非独占性等特质，使得企业自主R&D投入往往达不到社会最优水平，企业得不到R&D投入后的全部好处。因此，政府通过财政资金引导和激励企业加强技术创新，已成为主要发达国家与地区解决R&D活动市场失灵问题的通行做法。从目前的文献来看，有关政府R&D资助对企业R&D投入的影响研究可分为以下两类：
一是政府R&D资助对企业R&D投入究竟存在挤入效应还是挤出效应的研究。国内外学者关于政府R&D资助对企业R&D投入影响效应所持的观点不尽统一。有学者认为，政府研发资助会有效弱化市场失灵，以达到正面影响的效果[1-5]。有学者认为，由于信息不对称，企业具有向政府机构隐藏私人信息的动机，出于对企业战略的调整和对项目盈利性的保证，有可能会减少自身成本，与此同时，挤出效应随着政府R&D投入程度的提高而增大，即政府研发资助会完全或部分挤出企业R&D投入[6]。另外有学者研究发现，两者之间不存在显著关系[7]。由于各位学者所持观点大相径庭，因此对两者之间的关系进行实证研究十分必要。
二是政府R&D资助对企业R&D投入是否存在时滞效应的研究。有学者发现，企业R&D投入不仅取决于当期政府R&D资助，而且明显与前期政府R&D资助有关，即认为政府R&D资助对企业R&D投入的影响具有滞后性[8]。亦有部分学者通过微观层面的研究，发现政府R&D投入对企业R&D投入影响不存在滞后效应[5]。
那么，政府R&D资助对企业R&D投入是否存在显著的影响?究竟是挤入效应还是挤出效应?政府R&D资助对企业R&D投入是否存在时滞效应?不同行业的时滞效应是否存在较大差异?经济发展不同的地区是否会影响到上述过程?本文即尝试回答上述问题。
John Beath等(2000)提出，企业为了获得更多利润，在市场上拥有更大份额并在竞争中掌握主动权，会投入资源进行研发。当企业拥有更多利润和更大市场后，会进一步追加研发投入。企业的创新要从动机转变为行动需要资金的保证，企业的运营能力和盈利能力则会影响其所能获得的研发资金的数量和成本，从而影响企业的研发选择[9-10]。同时，企业环境也会影响企业的创新投入，企业领导人较为重视研发和创新，企业拥有良好的研发环境和创新精神等，均会使得企业加大R&D投入力度[11]。
国内外大部分学者认为，政府R&D资助对企业R&D投入可能存在杠杆效应，即接受资助的企业会增加其研发投入[9，12]。政府对企业研发项目的资助分担了企业部分研发费用[13]，提高了企业的研发积极性。尤其是有较强研发能力的科技型中小企业，经费制约会阻碍其研发活动的进行，政府R&D资助将会改变这一情况[14]。也有部分学者持相反观点，认为政府对企业的R&D资助有时也会对企业研发投入产生负面影响。当政府资助项目与企业计划开展研发项目一致时，企业会“搭便车”而减少自身投入(Lach，2002)。有时，政府资金的进入会整体提高创新资源的价格，如研发人员工资水平等，从而提高企业研发成本(Kelette，2000)。由于政府对企业R&D资助具有一定的选择性，对特定企业和特定项目进行资助，在选择过程中不可避免地会带来寻租行为，企业寻求获得政府投入代替自身的投入，形成政府R&D资助的挤出效应[15]。为此，提出如下假设：
H1 政府R&D资助对企业R&D投入研发存在挤入效应。
H2 对于不同行业的企业，政府R&D资助的挤入效应存在差异。
H3 对于经济发展不同地区的同一行业而言，政府R&D资助的挤入效应存在差异。
政府R&D资助对企业R&D投入的诱导是通过企业与公共研发部门之间知识、技术和人才的转移和流动实现的[5]。但政府R&D资助对企业R&D投入可能存在诱导时滞，也就是说，不仅当期的政府R&D资助对当期企业R&D投入存在影响，上一期的政府R&D资助也可能会对当期企业R&D投入存在影响。支持这类观点的主要原因有二：其一，从基础研究到应用研究再到成果转化为产品需要相当长的一段时间，技术从发展到成熟再到应用和改进，每一个步骤环节都需要时间。其二，发展中国家企业的市场制度不够成熟，竞争环境不够激烈。随着时间的推移，市场制度和竞争环境日趋成熟与完善，企业会真正认识到需要进行技术创新来提高自身竞争力，此时才会有大规模的R&D投入[8]。
基于以上理论分析，提出如下假设：
H4 政府R&D资助对企业研发投入存在时滞效应。
H5 对于不同行业的企业而言，政府R&D资助的时滞效应存在差异。
企业R&D投入(Ei)，被解释变量，表示在研发活动中企业自主进行的资金投入。该指标使用统计年鉴中R&D内部支出中的企业资金项来表示[2-3，6-7]。
政府R&D资助(Gov)，核心解释变量，表示在研发活动中政府给予的资助力度。该指标使用统计年鉴中R&D内部支出中的政府资金项来表示[2-3，6]。
行业的竞争程度(En)，控制变量，是企业研发投入变动的原因之一。企业通过研发在行业竞争中获得主动权。根据产业组织理论中的SCP范式，市场结构对企业行为有着巨大的影响[16]。
科研人员占比(Rdpp)，控制变量，反映了企业对研发的重视情况，也体现了企业的创新环境。R&D人员数量在一定程度上能够反映某地区的人才环境状况，影响R&D投入的边际收益和边际成本，从而影响企业R&D投入规模[3，17]。
企业所属地区(Area)，虚拟控制变量。由于各地区经济发展差距非常显著，因此必须考虑地区经济差异[5]。以当年全国人均GDP为标准，高于全国人均标准的较发达地区为1，低于全国人均标准的欠发达地区为0。
具体变量定义如表1所示。
表1 模型中变量的选择与定义
变量 符号单位定义政府R&D资助Gov万元R&D内部支出中的政府资金项企业R&D投入Ei万元R&D内部支出中的企业资金项行业竞争程度En个该行业中企业数量科研人员占比Rdpp无科研人员/年末从业人员企业所属地区Area无以当年全国人均GDP为标准,高于全国人均标准的地区即较发达地区为1,低于全国人均标准即欠发达地区为0
本文实证分析所用数据来自2010—2016年《中国高技术产业统计年鉴》。统计年鉴中高技术产业共计5个行业，分别是医药行业、航空航天制造业、电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业、医疗仪器设备及仪器仪表制造业。
由于部分行业在部分地区存在数据缺失情况，考虑到数据的可得性和完整性，本文选取了其中的3个行业19个省市2010—2016年的面板数据进行实证分析，分别是医药行业、电子及通信设备制造业、医疗仪器设备及仪器仪表制造业。模型中所涉及的所有名义变量均以2010年为基期的相应价格指数[18]进行了调整，将名义量化为实际量，以消除价格变动的影响。
为了初步反映政府R&D资助与高技术行业企业R&D投入之间的关系，分别给出3个高技术行业相关变量的散点图，具体如图1～3所示。可以发现，拟合的曲线向右上方倾斜，即企业R&D投入与政府R&D资助之间呈现正相关关系，说明政府R&D资助具有显著引导作用或“四两拨千斤”效果[3]。同时发现，不同行业的拟合斜率存在较大差异，说明不同行业中政府对企业R&D资助的挤入效应存在差异。
图1 医药行业企业R&D投入与政府R&D资助关系
图2 电子及通信设备制造业企业R&D投入与政府R&D资助关系
图3 医疗仪器设备及仪器仪表制造业企业R&D投入与政府R&D资助关系
(1) 分组基准回归模型。为了验证H1、H2和H3是否成立，分别对3个行业设定不考虑地区经济差异的固定效应模型(式(1))和考虑地区经济差异的固定效应模型(式(2))。其中，模型2中的地区经济差异使用地区虚拟变量和政府R&D资助的交乘项进行衡量。考虑到各变量的单位不同，对各变量取对数以消除量纲影响。
模型1和模型2分别如式(1)、(2)所示，估计结果如表2所示。
ln Eiit=α+β1ln Govit+β2ln Rdppit+
β3ln Enit+εit
(1)
ln Eiit=α+β1ln Govit+β2ln Rdppit+
β3ln Enit+β4Arealn Govit+εit
(2)
回归结果显示，对于3个行业而言，无论是否考虑地区经济差异，核心解释变量政府R&D资助的系数显著为正，说明政府R&D资助对企业R&D投入具有挤入效应，即假设H1成立。但是，不同行业中政府资助的挤入效应的大小存在差异。具体而言，无论是否考虑地区经济差异，政府R&D资助对企业R&D投入挤入效应最大的是医疗仪器设备及仪器仪表制造业，其次是电子及通信设备制造业，而医药行业最小，其挤入效应约为医疗仪器设备及仪器仪表制造业的1/2，假设H2成立。同时，地区虚拟变量仅在医药行业均通过显著性检验，并不能说明对于经济发展不同地区的同一行业政府R&D资助的挤入效应确实存在显著差异，未能有效支持假设H3。
行业竞争程度正向促进企业R&D投入。在市场信息有效传递的前提下，行业竞争的增加会直接引起新产品生产的增加或者新产品价格的提高。前者可能促使企业加大研发投入力度，因为新产品的生产不同于标准化的产品，需要企业投入更大比例的科技成果或者知识产品；而后者则会对企业的研发投入产生更大的利润激励[17]。
表2 政府R&D资助对企业R&D投入影响的回归结果(基准回归模型)
变量医药行业模型1模型2电子及通信设备制造业模型1模型2医疗仪器设备及仪器仪表制造业模型1模型2lnGov0.169∗(2.54)0.155∗(2.45)0.306∗∗∗(8.89)0.307∗∗∗(8.88)0.325∗∗∗(7.47)0.314∗∗∗(7.03)lnRdpp1.116∗∗∗(11.09)1.119∗∗∗(11.67)0.444∗∗∗(5.49)0.441∗∗∗(5.44)0.345∗∗∗(4.31)0.336∗∗∗(4.17)lnEn1.182∗∗∗(6.63)0.984∗∗∗(5.51)0.938∗∗∗(22.46)0.939∗∗∗(22.36)0.831∗∗∗(15.69)0.827∗∗∗(15.55)ArealnGov0.048∗∗∗(3.53)-0.002(-0.17)0.024(1.06)_cons1.193(1.30)2.189∗(2.39)2.955∗∗∗(15.76)2.958∗∗∗(15.73)3.045∗∗∗(10.78)3.078∗∗∗(10.84)N133133133133133133
注：括号内的值为标准误差，*、***分别表示在10%、1%水平下显著，下同。
研发人员同样正向促进企业R&D投入。研发人员的数量在一定程度上反映了企业对研发活动的重视程度以及自身的创新意识，是企业对人力资源，尤其是科学家和工程师在研发中重要作用的积极肯定，故而研发人员越多的企业其创新意识和创新意愿就越强，企业R&D投入就越多。
(2) 静态面板分布滞后模型。研究政府R&D资助的滞后效应时，采用分布滞后面板模型[5]，对3个行业因变量取当期t值，自变量则均取滞后m阶(t-m，1，2)值，并分别取滞后二期进行回归，计算公式为
ln Eiit=α+β1ln Govit-m+β2ln Rdppit-m+
β3ln Enit-m+εit
(3)
回归结果如表3所示。
表3 政府R&D资助影响企业R&D投入的滞后分析(静态面板分布滞后模型)
变量医药行业一阶滞后二阶滞后电子及通信设备制造业一阶滞后二阶滞后医疗仪器设备及仪器仪表制造业一阶滞后二阶滞后lnGov0.226∗∗(3.19)0.227∗∗∗(3.76)-0.146(-0.98)0.028(0.26)-0.084(-0.66)-0.257∗(-2.11)lnRdpp0.555∗∗∗(5.04)0.029(0.29)1.583∗∗∗(4.70)1.406∗∗∗(4.09)0.794∗∗(2.98)-0.147(-0.42)lnEn0.856∗∗∗(4.02)1.066∗∗∗(4.65)-0.317(-1.73)-0.516∗∗∗(-3.82)-0.240(-1.53)-0.515∗∗∗(-3.77)_cons3.784∗∗(3.26)3.736∗∗(3.02)12.549∗∗∗(16.53)12.470∗∗∗(11.40)10.822∗∗∗(14.04)15.514∗∗∗(12.35)N114951149511495
注：**表示在5%水平下显著，下同。
回归结果显示，只有医药行业滞后一期政府R&D资助对企业R&D投入的影响系数显著为正，即对于医药行业来说，如果上一期政府R&D资助较多，会刺激企业加大当期的R&D投入。其他行业政府R&D资助的滞后一期和滞后二期并未全部通过显著性检验，检验结果未能有效支持H4和H5。
(3) 动态面板系统GMM模型。上文讨论的均是静态面板固定效应模型，因为企业R&D投资的当期投入与上期有极大可能存在自回归现象[19]，以动态的角度分析其影响可能更接近实际情况，因此将政府R&D资助的滞后项引入模型，将静态面板固定效应模型转换为动态面板数据模型，进一步研究政府R&D资助对企业R&D投入影响的时滞性。设定的动态面板模型方程为
ln Eiit=α+β1ln Eiit-1+β2ln Govit+β3ln Govit-1+
β4ln Rdppit+β5ln Enit+εit
(4)
动态面板GMM模型估计适用于短面板数据，本文使用的面板数据符合动态面板GMM模型的适用范围，故选择GMM模型进行估计。
GMM模型估计的核心问题就是工具变量的选择。本文在参考大量文献及已有研究的基础上，将政府R&D资助的滞后一阶作为工具变量，估计结果如表4所示。
表4 政府R&D资助影响企业R&D投入的滞后分析(动态面板系统GMM模型)
变量医药行业电子及通信设备制造业医疗仪器设备及仪器仪表制造业lnEiit-10.5559∗∗∗(0.056)-0.2594∗∗(0.107)0.0314(0.118)lnGov-0.0763∗∗(0.033)0.2941∗∗∗(0.070)0.2905∗∗∗(0.060)lnGovit-1-0.1462∗∗∗(0.015)0.1940∗∗∗(0.068)0.0825(0.097)lnRdpp0.7129∗∗∗(0.155)0.1870(0.212)0.4824∗∗∗(0.177)lnEn0.7478∗∗∗(0.155)0.9269∗∗∗(0.060)1.0684∗∗∗(0.076)J-statistic14.607511.620314.1214
回归结果表明，医药行业和电子及通信设备制造业滞后一期的企业R&D投入的系数均通过不同显著性水平的检验，说明上一期的企业R&D投入对当期的企业R&D投入有影响，但是对两个行业的影响作用不同。医药行业上一期企业R&D投入对当期企业R&D投入存在积极的正向影响，而对电子及通信设备制造业却存在消极的负向影响。同时，医疗仪器设备及仪器仪表制造业滞后一期的企业R&D投入未能通过显著性检验，说明该行业滞后一期的企业R&D投入对当期企业R&D投入无显著影响。由此可以看出，企业R&D的当期投入是否会受到上期投入的影响与行业类型有较大关系。
此外发现，3个行业市场的竞争程度均在1%的显著性水平下与企业R&D投入成正比，即市场竞争程度越高，企业R&D投入越多，希望通过研发来获取市场占有率、获得利润的意愿就越强烈。其中，医疗仪器设备及仪器仪表制造业的行业竞争程度带来的挤入效应最大。而本文最为关注的滞后一期的政府R&D资助系数，在3个行业中差别较大。对于医药行业来说，政府R&D资助具有正向时滞性，即上一期政府R&D资助越多，当期R&D投入越多。而在电子及通信设备制造业则得出相反结论，上一期政府R&D资助越多，会导致企业产生依赖性，当期企业R&D投入会减少。医疗仪器设备及仪器仪表制造业未通过显著性检验，无法说明政府R&D资助具有时滞效应。由此得出结论：政府R&D资助是否具有时滞性也与行业类型有较大关系。
本文主要结论有以下几个方面：
(1) 从高技术产业总体来看，政府R&D资助对于企业R&D投入具有挤入效应而非挤出效应，在时滞效应的静态分析中，政府R&D资助仅对于医药行业企业R&D投入具有显著的一阶正向滞后性；而在时滞效应的动态分析中，政府R&D资助对各行业企业投入的时滞效应差异明显。进一步来说，政府R&D资助对医药行业的企业R&D投入具有正向滞后效应，对电子及通信设备制造业的企业R&D投入具有负向滞后效应，对医疗仪器设备及仪器仪表制造业的企业R&D投入无滞后效应。
(2) 从高技术产业的细分行业来看，政府资助与企业R&D投入的关系虽然都是显著的挤入效应，但却因行业不同而存在较大差异。其中，对于电子及通信设备制造业的挤入效应最为明显。
(3) 从地区经济发展程度来看，地区差异对医药行业的企业R&D投入影响较为显著，对其余行业影响不明显。
基于上述结论，本文认为政府的R&D资助是有必要且有一定效果的，但在支持政府加大R&D资助力度的同时，更应该依据资助对象的特征充分考虑行业差异和地区差异，从而制定不同标准的资助方案，使得政策设计更加具有针对性。同时，由于政府R&D资助在部分行业存在时滞性，政府R&D资助政策应继续立足于长期与基础研究，为企业R&D活动创造良好的平台和环境。
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