政府科技经费补贴对企业研发投入的影响研究
中图分类号：G311 文献标志码：A 文章编号：1001-862X（2014）05-0038-006
企业作为科技创新的主体，为了能够在市场竞争中获取优势，企业往往通过增加R&D投入获取先进技术、优化生产流程和降低生产成本，但是由于研发活动存在外部性和风险性，单纯依靠企业自身投资会出现市场资源配置失灵问题，迫切需要政府各部门以科技经费资助或补贴等方式加以弥补和完善。因此，研究政府科技经费补贴对企业研究开发支出的影响具有重要的理论价值和现实意义。
针对政府补贴对企业研发投入的影响，国内外学者进行了深入的理论、实证研究，并取得了一些非常有益的成果，一部分文献提出了政府补贴对企业的研发投入具有杠杆效应 [1-3]的观点，而Nadir和郭晓丹等学者[4-5]通过研究发现政府补贴对企业的研发投入具有挤出效应，此外，还有部分研究得出了政府补贴对企业研发投入的影响在不同企业表现出差异的结论。由于上述研究采用的分析对象、样本数据、解释变量、估计模型等存在不同，最后得出了不同的结论。而现阶段，政府科技经费补贴对企业研发投入是杠杆效应还是挤出效应、实际补贴率与最佳补贴率差距有多少、新产品销售收入对企业研发投入的影响有多大，针对以上问题。本文在国内外相关研究的基础上，以2000年至2012年的高技术行业的行业面板数据和地区面板数据为基础，构建“倒U型”二次曲线，实证检验我国现阶段政府科技经费补贴对引导企业研发投入的影响，以期为管理层进行行业规划、科技决策和制定科技经费投入提供重要的参考依据。
一、数据来源和模型设定
（一）数据来源和变量选取
根据数据的完整性和可得性，本文选取我国2000年至2012年17个高技术行业和30省市自治区的数据，分别构建行业、地区面板数据模型。在变量选取上，文中的因变量为企业科技活动经费，用于测量企业研发投入对于政府科技经费补贴行为所作出的反应。政府科技经费补贴和新产品销售收入为自变量，政府科技经费补贴可以鼓励和引导企业的研发活动，新产品销售收入不仅可以衡量研发投入带来的直接商业价值，而且也包含了产品质量改进、工艺流程优化等研发所带来的经济价值[6-8]。
（二）模型设定
综合现有文献分析，随着政府科技经费补贴率r从零开始逐渐增大，政府科技经费补贴对企业研发投入水平先具有杠杆效应，补贴率达到一定数值后，就会产生挤出效应，两者之间这种倒U型的关系可用开口向下的二次函数来近似表示，形式为？渍=？茁×r-？字×r2。其中，？渍为政府科技经费补贴每增加一万元所导致的企业研发投入额的变化。当？渍=0且r≠0时，r的值为杠杆效应和挤出效应的分界点，？渍>0时，政府科技经费补贴对企业研发投入具有杠杆效应，？渍<0时，政府科技经费补贴对企业研发投入具有挤出效应。当r*=-？茁/2？字时，杠杆效应最大，此时的r*值为最佳补贴率。在上述情形下，模型的基本形式为：
SF=？琢+（？茁×r-？字×r2）GS+？啄×？篆？妆S
式中，？琢为截距项，SF、GS和NPS分别为企业研发投入、政府科技经费补贴和新产品销售收入，？琢、 ？茁、 ？啄为各相应变量的系数。
二、基于分行业数据的实证研究
（一）分行业面板数据分析
本节以各行业的研发强度为标准，将17个高技术行业分为较高研发强度、中等研发强度和较低研发强度三类，分类结果如表1所示。
按照上述的分类标准，分别对三组样本进行面板数据分析。各组样本的固定效应F检验和Hausman检验结果如表2所示。从表中可知，较高研发强度类和较低研发强度类行业的F统计量和Hausman统计量在0.01的置信水平下分别拒绝混合效应和随机效应模型的原假设，适合做固定效应模型；中等研发强度类行业的F统计量在0.01的置信水平下拒绝混合效应、 Hausman统计量在0.01的置信水平下接受随机效应模型的原假设，适合做随机效应模型。
通过F检验来判断三组样本的模型形式设定。三组样本的F2检验和F1 检验均大于相应的临界值，因此均应选择变截距模型。下面式子分别显示了较高研发强度、中等研发强度和较低研发强度的面板数据模型的估计结果。三类行业的估计结果说明：政府科技经费补贴对企业研发投入具有促进作用，政府科技经费补贴对企业研发投入的促进作用与政府补贴率呈现“倒U型”的曲线关系。
上述式子拟合效果较优，且各变量的系数均在5%的显著性水平下通过检验。在上述模型中，通过不断调整新产品销售收入（NPS）的滞后期数，并比较不同滞后期数下各模型中变量系数的显著性，以此选择合适的新产品销售收入滞后期数。结果表明：较高研发强度和中等研发强度的行业对新产品销售收入带来的效益更为敏感，新产品销售收入（NPS）滞后1期对企业研发投入有显著影响；较低研发强度的行业对新产品销售收入带来的效益相对迟缓，新产品销售收入（NPS）滞后2期才对企业研发投入有显著影响。此外，各行业拟合模型中的新产品销售收入变量系数均为正值，说明新产品销售收入（NPS）可以有效促进各行业的研发投入。[9]
根据上述模型进一步测算结果如表3所示。 从上表可以得出：政府科技经费补贴对较高研发强度类行业的最佳补贴率大于中等研发强度类行业，中等研发强度类行业的最佳补贴率大于较低研发强度类行业，而在这三类行业中，政府科技经费补贴对较低研发强度类行业的激励潜力最大。
政府科技经费补贴对较高研发强度类行业的最佳补贴率达到22.45%，在最佳补贴率下，每1万元政府科技经费补贴，最高可增加1.5万元企业研发投入。从较高研发强度类行业2000年至2012年的政府补贴情况来看，飞机制造及修理补贴率为41.25%、航天器制造补贴率为26.83%、雷达及配套设备制造补贴为13.84%。飞机制造及修理补贴率虽然远大于最佳补贴率，但小于激励效应区间的边界值44.9%，所以对企业的研发投入仍具有一定的促进作用。航天器制造政府补贴率与最佳补贴率较为接近，可更有效地发挥补贴的杠杆效应。此外，较高研发强度类中其他行业的补贴均小于5%，其补贴的杠杆效应还具有很大的提升空间。
对于中等研发强度类的行业，其政府最佳补贴率低于较高研发强度类行业，但是中等研发强度类行业的最大杠杆效应大于较高研发强度类行业，达到1∶6.2。因此，适当地对中等研发强度类行业给予政府科技经费补贴，能够达到“事半功倍”的效果。从样本期间的平均数据来看，中等研发强度类行业的政府补贴率均未达到最佳位置，除了医疗设备及器械制造为4.5%和中成药制造为4.9%之外，其余行业都处于5.5%-8.2%之间。因此，政府可以适当增加中等研发强度类行业的科技经费补贴，使其发挥更大的杠杆效应。
较低研发强度类行业的最佳补贴率为5.7%，其杠杆效应区间也较小。当政府科技经费补贴率在11.4%～18.2%之间时，政府补贴对较低、中等研发强度类行业的研发投入产生的影响会截然不同，对中等研发强度类行业产生杠杆效应，对较低研发强度类行业产生挤出效应。在较低研发强度类行业中，政府科技经费补贴能够发挥的杠杆效应巨大，最高可达到1∶11.7，所以，尽管此类行业研发强度较低，但未来具有最大的提升潜力。
研发强度不同，新产品销售收入（NPS）对企业研发投入的滞后期数、促进作用也不相同。当企业当期新产品销售收入（NPS）增长1万元，对于较高研发强度类，将促进企业下一期的研发投入增加712元；对于中等研发强度类，研发投入增加381元，滞后期数相同，促进作用逐渐减小；对于较低研发强度类，滞后两期促进企业研发投入增加235元，滞后期变长，促进作用变小，影响效果较弱。
整体来看，较高研发强度类行业的政府科技经费补贴率波动率较大，偏离程度也较高，其2009年至2012年的实际补贴率越来越偏离最佳补贴率。这种现象可能是由较高研发强度类中的不同行业特征所引起的，也说明政府对较高研发强度类中各行业的补贴政策差异较大，且时间上不具有连贯性。相对而言，中等、较低研发强度类政府实际科技经费补贴率较稳定，数值上也低于最佳补贴率，因而需要更多的政府补贴的扶持。[10]
（二）分行业政府科技经费补贴率稳定性分析
表4从行业层面分析了政府科技经费补贴率稳定性对各行业研发投入的影响。其中，自变量政府科技经费补贴率稳定性用SE表示，数值为2000年至2012年政府补贴率标准差，因变量各行业研发投入用SF表示，数值为2000年至2012年各行业科技活动经费的算术平均数。为了消除异方差的影响，分别对数据做对数处理，记为lnSF和lnSE。
结果显示，政府补贴率稳定性与各行业研发投入具有负的相关关系，政府补贴率越稳定，各行业研发投入越高。其中对较高研发强度类的影响效果显著，政府补贴率标准差减小1%，可使得较高研发强度类行业的研发投入增加0.79%。因此，适度保持政府科技经费补贴的稳定性，将有助于各行业进行更多的科技活动。
三、基于分地区数据的实证研究
（一）分地区面板数据分析
为了对政府科技经费补贴效应的区域性差异进行分析，按照国家有关部门的划分标准将30个省市自治区（西藏自治区除外）划分为三个区域：东部、中部和西部，并分别建立相应的政府补贴率模型，对各区域的政府补贴效应结构进行分析。经模型形式设定检验，应采用固定效应变截距模型，具体形式如下：
SFi，t=？琢j+？琢j*+（？茁j×r-？字j×r2）GSj，it+？啄j×？篆？妆Sj，i（t-h）+uj，it
式中，j=1，2，3分别代表东部、中部和西部地区； i=1，2，…，Nj，Nj分别表示东、中、西部包含的地区个数，N11=11、 N2=8、N3=11； t表示时间期间。？琢j为东、中、西部地区的平均自发性研发投入，？琢j*为 j地区自发性研发投入对平均自发性研发投入的偏离，？茁j，i、 ？字j，i、 ？啄j，i为各相应变量的系数，反映着不同地区政府补贴率效应的差异。
从表5可知：不同地区间的平均自发性研发投入存在较大差异，东部地区最大，数值为136512.7万元，西部最小，数值为21009.9万元。考虑？琢j*的影响后，30个省市自治区之间的自发性研发投入也有显著差异。最高的是北京，达到129400.10万元，最低的是青海，其自发科技经费投入仅为北京的0.6%。
东部地区的最佳补贴率为31.21%，在最佳补贴率下，每1万元政府科技经费补贴，最高可增加1.72万元企业研发投入。相对而言，中部地区和西部地区的最佳补贴率较为接近，分别为28.81%和28.22%，其最大杠杆效应也基本一致，分别为1∶2.37和1∶2.36。这说明东、中、西部地区虽然经济发展水平不同，但最佳补贴率之间不存在显著差异；而相对于东部地区，中、西部地区的政府补贴具有更大的杠杆效应，更能引导和激励企业的研发投入。究其原因，东、中、西部地区市场化程度不同，在市场化程度较低的中、西部，市场竞争较弱，法律制度不完善，企业信息透明度低，金融机构、外部投资者等更多地通过政府科技经费补贴获取行业发展信息，因此使得中、西部地区的政府科技经费补贴具有更大的杠杆效应。 地区经济发展水平不同，新产品销售收入（NPS）对企业研发投入的滞后期数、促进作用也不相同。当企业当期新产品销售收入（NPS）增长1万元，对于东部和中部地区，将促进企业下一期的研发投入分别增加650元和680元；对于西部地区，滞后两期促进企业研发投入增加360元，滞后期变长，促进作用变小，影响效果较弱。
从各地区实际补贴率与最佳补贴率距离来看，东部地区的实际补贴率最小，数值为2.9～5.5%，远低于其最佳补贴率，表明东部地区需要更多政府补贴的扶持；中部地区的实际补贴率较高，最高可达22.5%，但仍低于其最佳补贴率；西部地区的实际补贴率与最佳补贴率最为接近，最小差距为1.4%，因而西部地区政府补贴的杠杆效应发挥得更为充分。总体来说，在经济发展水平较低的中、西部地区，尤其是西部，政府对科技经费的投入更为重视，补贴率较高，更有效地引导和激励企业的研发投入。[11]
（二）分地区政府科技经费补贴率稳定性分析
表6按照上述分类标准，从区域层面分析了政府科技经费补贴率稳定性对各地区研发投入的影响。其中，自变量政府科技经费补贴率稳定性用SE表示，数值为2000年至2012年政府补贴率标准差，因变量各地区研发投入用SF 表示，数值为2000年至2012年各地区研发投入的算术平均数。然后为了消除异方差的影响，分别对数据做对数处理，记为lnSF和lnSE 。
结果显示，政府补贴率稳定性与各地区的行业研发投入具有负的相关关系，政府补贴率越稳定，各地区的行业研发投入越高。其中对西部地区的影响效果显著，政府补贴率标准差减小1%，可使得西部地区的研发投入增加0.51%。因此，适度保持政府科技经费补贴的稳定性，将会促进各地区投入更多的研发。[12]
四、结论及建议
本文以2000年至2012年的高技术行业的行业面板数据和地区面板数据为基础，实证检验我国现阶段政府科技经费补贴对企业研发投入的影响，得出如下结论：（一）现阶段政府科技经费补贴对企业研发投入具有显著的杠杆效应。无论从研发强度角度来看，还是从地区角度来看，最佳补贴率均大于实际补贴率，因而需要更多的政府补贴的扶持。（二）研发强度不同或地区经济发展水平不同，新产品销售收入（NPS）对企业研发投入的滞后期数、促进作用也不相同。相对于中等研发强度类或中部地区，较高研发强度类或东部地区新产品销售收入（NPS）对企业研发投入的促进作用更大；对于较低研发强度类或西部地区，滞后期变长，促进作用变小，影响效果较弱。（三）政府补贴率稳定性与各行业或各地区的研发投入具有负的相关关系，政府补贴率越稳定，各行业或各地区的研发投入越高。因此，适度保持政府科技经费补贴的稳定性，将会促进各行业或各地区投入更多的研发。
结合我国转型经济的制度背景，为有效促进企业研发创新，本文提出以下政策建议：首先，继续加大政府补贴力度。本文的研究表明，政府科技经费实际补贴率一直低于最佳补贴率，适度的增加财政补贴，可以更充分发挥政府投入对企业研发投入的激励作用，应当很好地利用这些政策工具，以积极引导企业的研发投入。其次，优化政府科技经费补贴支出结构。鉴于不同研发强度和各地区补贴的杠杆效应有很大差异，应该实施差异化资助。此外，应尽量维持政府科技经费补贴的稳定性。实证分析表明，政府补贴率越稳定，各行业、各地区的研发投入越高。因此，政府稳定的补贴政策将有利于企业对政府的行为作出合理预期，从而做好研发投入的远期规划，避免短视行为，最终有助于企业创新体系的建立和长远发展。最后，企业的研发投入是加强自主创新和加快企业转型升级的必要条件，政府除了建立相应预算机制合理分配科技经费投入之外，还应该制定相应的鼓励政策等以营造良好的投融资环境，引导社会投资，为企业的研发提供便捷融资渠道。[13]
