劉怡芳，吳國萍（東北師范大學商學院，長春130117）

我國政府R＆D補助對技術創(chuàng)新的影響

劉怡芳，吳國萍
（東北師范大學商學院，長春130117）

技術創(chuàng)新是實現(xiàn)我國經(jīng)濟持續(xù)、健康發(fā)展的核心動力，我國政府R＆D補助對技術創(chuàng)新具有顯著的影響，政府R＆D補助激勵效應隨著R＆D補助投入水平的提升而不斷增強。政府應大力增加R＆D補助投入力度，繼續(xù)采取多種手段引導社會各界提高R＆D資助總量和強度。同時，在政府R＆D補助投入政策的制定上，應當更為關注改善政府R＆D補助的投入結構。

政府R＆D補助；技術創(chuàng)新；經(jīng)濟增長

一、引 言

技術創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的影響日益凸顯，被普遍認為是實現(xiàn)一個國家和地區(qū)經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)升級以及提升核心競爭力的最主要支撐。由于技術創(chuàng)新存在著不確定性、外部性和超過專利保護期之后就成為公共產(chǎn)品等特性，因此其存在市場失靈的可能，這導致企業(yè)自主技術創(chuàng)新投入水平可能會低于社會最優(yōu)水平。

在當前促進技術創(chuàng)新、建設創(chuàng)新型國家的背景下，我國科學研究與試驗發(fā)展（R＆D）經(jīng)費由2003年的1539.6億元上升至2014年的13015.6億元，科技財政投入占國家財政支出的比重也逐年不斷提升；各地政府也相繼出臺了技術創(chuàng)新政策，抓項目、選企業(yè)、分資源，直接投入大量資金開展技術創(chuàng)新。政府不斷加大對科技創(chuàng)新的投入，一方面能夠帶來彌補創(chuàng)新資金不足、降低創(chuàng)新風險、引導資金投入技術創(chuàng)新的激勵作用，但另一方面也會導致R＆D價格上升、直接替代企業(yè)的R＆D投資、降低競爭企業(yè)進行R＆D投資，從而產(chǎn)生擠出效應。隨著我國科技財政投入的逐年增加，我國政府R＆D補助的效果如何？對技術創(chuàng)新是產(chǎn)生了激勵效應還是擠出效應？學者們對此進行了大量的研究。1956年索洛（Solow）論述了均衡增長路徑，技術創(chuàng)新在經(jīng)濟增長中的作用逐漸受到重視。［1］1980年代以來，內(nèi)生增長理論成為宏觀經(jīng)濟研究的一個重要領域，如何提升技術創(chuàng)新水平成為學者們研究的熱門話題。在理論上分析政府R＆D補助對技術創(chuàng)新影響的同時，國內(nèi)外學者們運用實證方法檢驗了政府R＆D補助對技術創(chuàng)新的影響。利維（Levy）和特萊克（Terleckyj）的研究結果表明：政府R＆D補助對技術創(chuàng)新有顯著的激勵作用，沒有擠出效應。［2］戈爾德貝格（Goldberg）采用NSF面板數(shù)據(jù)檢驗了政府R＆D補助對技術創(chuàng)新的影響，研究結果表明：在行業(yè)層面上，政府R＆D補助對企業(yè)的研發(fā)投入具有激勵作用。［3］萊文（Levin）和瑞斯（Reiss）通過構建結構方程將政府R＆D補助內(nèi)生化，用兩階段回歸進行估計，結果表明：政府R＆D補助對技術創(chuàng)新投入具有顯著的激勵作用，該研究指出：每增加1美元的政府R＆D補助會增加7～74美分的企業(yè)技術創(chuàng)新投入。［4］然而，部分國外學者的研究表明：政府R＆D補助對技術創(chuàng)新也具有顯著的擠出作用或不存在顯著影響。同樣是基于NSF的面板數(shù)據(jù)，沃斯特（Wallsten）［5］、González和Pazó［6］、克勞森（Clausen）［7］等的研究結果均表明，政府R＆D補助對技術創(chuàng)新具有一定的擠出效應。

國內(nèi)關于政府R＆D補助與技術創(chuàng)新的研究相對較晚。在借鑒國外學者的研究成果上，結合我國的經(jīng)濟社會發(fā)展現(xiàn)狀，關于政府R＆D補助與技術創(chuàng)新的實證研究在宏觀層面、行業(yè)層面，以及企業(yè)層面均取得了一些成果。許治、師萍等的實證分析表明：政府R＆D補助顯著地激勵了技術創(chuàng)新。［8］雖然大部分學者的研究支持政府R＆D補助對技術創(chuàng)新的激勵作用，但是仍然有部分學者的研究得出了不一致的結論。程華等利用中國1999～2005年29個省市（不包括海南、西藏）的大中型工業(yè)企業(yè)的面板數(shù)據(jù)，實證分析了政府R＆D補助對企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出的影響，他們發(fā)現(xiàn)在中部地區(qū)政府R＆D補助對企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出有激勵作用，但在東部和西部地區(qū)政府R＆D補助對企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出的激勵作用不顯著。［9］余泳澤和馮宗憲等的研究也同樣認為，政府R＆D補助不會對技術創(chuàng)新產(chǎn)生激勵作用。［10］［11］

縱觀國內(nèi)外研究成果，學者們對于政府R＆D補助對技術創(chuàng)新的影響關注已久，并在理論研究和實證研究上均取得了一定的研究成果。但是由于數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑、時間選取區(qū)間、研究方法等方面的差異，研究結果存在著激勵效應和擠出效應的爭議。［12］因此，本文利用我國31個地區(qū)2003～2014年的面板數(shù)據(jù)，運用面板門限回歸方法驗證我國政府R＆D補助對技術創(chuàng)新的影響，能為政府R＆D補助政策的制定及政府R＆D補助效果的提升提供理論支持。

二、模型構建與數(shù)據(jù)選取

1.模型設定

本文運用2003～2014年我國31個地區(qū)的面板數(shù)據(jù)進行分析，主要考察政府R＆D補助對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。面板門限模型根據(jù)納入了政府R＆D補助的擴展的柯布－道格拉斯知識生產(chǎn)函數(shù)模型y＝構建。其中，y為科技創(chuàng)新產(chǎn)出，K為非政府R＆D補助投入，L為技術創(chuàng)新人力投入，GOV為政府R＆D補助；α、β、k分別為相應標量的產(chǎn)出彈性。將知識生產(chǎn)函數(shù)模型兩邊取自然對數(shù)可得到基本的回歸方程：

考慮到政府R＆D補助對技術創(chuàng)新存在激勵效應和擠出效應兩種不同的效應，政府R＆D補助對技術創(chuàng)新的影響可能是非線性的。基于政府R＆D補助對技術創(chuàng)新的非線性影響，本文在普通面板回歸的基礎上，設置如下面板門限回歸模型。在由普通面板模型（1）擴展的面板門限模型（2）中，i表示地區(qū)，t表示年份，Innovationit表示技術創(chuàng)新代理變量，GOVit代表政府R＆D補助，也是模型中的門限變量，γ為門限值。Xit分別為技術創(chuàng)新投入中的非政府R＆D補助投入Not GOVit（包括企業(yè)資金、國外資金和其他資金）和技術創(chuàng)新人力投入Staffit，θ為相應的系數(shù)向量。從計量角度來看，可能會出現(xiàn)多個門限，多重門限模型可以根據(jù)模型（2）類推。

門限效果存在與否，需要進行檢驗，在原假設H0成立時，此時系數(shù)α1＝α2，回歸方程式退化成一般單條回歸式，故門限效果并不存在；若備擇假設H1成立時，此時系數(shù)α1≠α2，即此系數(shù)α1與α2在兩區(qū)間會有不同的解釋現(xiàn)象，表明政府科技財政補貼GOVit對于衡量上市公司技術創(chuàng)新的變量會存在非線性的門限效果。漢森（Hansen）建議利用F檢定來檢驗上述假說，檢驗原假設的Wald統(tǒng)計量為sup－Wald統(tǒng)計量。［13］檢驗模型如下：

2.變量構造與數(shù)據(jù)說明

本文選取各地區(qū)研究與試驗發(fā)展（R＆D）人員全時當量作為技術創(chuàng)新人力投入Staffit的指標。技術創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量主要有各地區(qū)專利申請數(shù)據(jù)、專利授權數(shù)和技術市場成交額三種方式，本文選取各地區(qū)專利申請數(shù)據(jù)和技術市場成交額作為技術創(chuàng)新的指標。其理由在于：我國的專利從申請到授權一般超過一年的時間，相對于專利授權數(shù)，專利申請數(shù)更具有時效性；而技術創(chuàng)新的最終目的在于促進經(jīng)濟的健康穩(wěn)定發(fā)展，技術市場成交額可以較好的體現(xiàn)技術創(chuàng)新的經(jīng)濟效益轉化程度。關于各地區(qū)2003～2014年的政府R＆D補助，出于統(tǒng)計口徑的統(tǒng)一性和數(shù)據(jù)的可得性考慮，本文選擇各地區(qū)按資金來源劃分的研究與試驗發(fā)展（R＆D）經(jīng)費內(nèi)部支出中的政府資金作為政府R＆D補助GOVit指標。相比部分學者采用科技活動經(jīng)費籌集中的政府資金，選取各地區(qū)按資金來源劃分的研究與試驗發(fā)展（R＆D）經(jīng)費內(nèi)部支出中的政府資金，與各地區(qū)科技創(chuàng)新人力投入指標研究與試驗發(fā)展（R＆D）人員全時當量，以及技術創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量指標——各地區(qū)專利申請數(shù)據(jù)和技術市場成交額更為匹配。非政府R＆D補助Not GOVit由各地區(qū)按資金來源劃分的研究與試驗發(fā)展（R＆D）經(jīng)費內(nèi)部支出中的企業(yè)資金、國外資金和其他資金總額度量。

本文所使用的原始數(shù)據(jù)中各地區(qū)研究與試驗發(fā)展人員全時當量、專利申請數(shù)、技術市場成交額、各地區(qū)按資金來源劃分的研究與試驗發(fā)展（R＆D）經(jīng)費內(nèi)部支出中的政府資金、企業(yè)資金、國外資金和其他資金均來源于2003～2014年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。以專利申請數(shù)為技術創(chuàng)新指標時，以我國31個地區(qū)2003～2014年為考察期，共計372個樣本觀測值。以技術市場成交額為技術創(chuàng)新指標時，由于西藏的技術市場成交額數(shù)據(jù)缺失，剔除西藏后共計360個樣本觀測值。本文各變量及其定義如表1所示。

表1 變量說明

三、實證結果與分析

1.數(shù)據(jù)檢驗

本文所使用數(shù)據(jù)為各地區(qū)2003～2014的面板數(shù)據(jù)，雖然時間跨度不大，但仍有宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)存在時間趨勢所帶來的偽回歸可能。因此，在回歸估計之前，本文首先對模型（2）中的各變量數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進行檢驗。本文采用LLC、Fisher－PP和Hadri LM等檢驗方法對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進行檢驗。所有檢驗方法的原假設均為面板數(shù)據(jù)存在單位根過程，數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的。檢驗結果如表2所示。

表2 變量單位根檢驗

從表2中可知，模型（2）中各變量均為平穩(wěn)序列，LLC、Fisher－PP和Hadri LM等平穩(wěn)性檢驗均拒絕了面板數(shù)據(jù)存在單位根的原假設，可以直接根據(jù)模型進行回歸分析。

2.估計結果與分析

對模型（2）進行面板門限估計得到的F統(tǒng)計值和采用Bootstrap得出的P值如表3所示。由表3可知，專利申請數(shù)據(jù)和技術市場成交額的單一門限效應都顯著，相應的P值為0.070和0.068，而雙重門限和三重門限的效果不顯著。因此，下面將基于單一門限進行相應的分析。

表3 門限效果估計

本文的分析重點在于檢驗政府R＆D補助對技術創(chuàng)新的影響，單一門限模型的參數(shù)估計結果如表4所示。門限參數(shù)的估計值是似然比檢驗統(tǒng)計量LR為零時的取值，以專利申請數(shù)和技術市場成交額為技術創(chuàng)新產(chǎn)出量的門限參數(shù)取值分別為13.937和13.951，可以根據(jù)門限值將政府R＆D補助分為低政府R＆D補助區(qū)間和高政府R＆D補助區(qū)間。高政府R＆D補助區(qū)間的省份較少，至2014年也僅有北京、上海、江蘇、廣東、四川、陜西六省份處于高政府R＆D補助區(qū)間。

表4中列（1）是以專利申請數(shù)為技術創(chuàng)新產(chǎn)出的面板單一門限估計結果，列（2）是以市場成交額為技術創(chuàng)新產(chǎn)出的面板單一門限估計結果。列（1）顯示，政府R＆D補助lnCOV≤13.937時的系數(shù)顯著為正，表明政府R＆D補助對技術創(chuàng)新專利申請數(shù)有顯著的正向影響，其激勵效應為0.2314，即政府R＆D補助增加1%，技術創(chuàng)新會相應的增加約0.2314%；政府R＆D補助lnGOV＞13.937時的系數(shù)同樣顯著為正，且激勵效果更大，政府R＆D補助增加1%，技術創(chuàng)新會相應的增加約0.2699%。在列（2）中，政府R＆D補助lnCOV≤13.951和lnGOV＞13.951的系數(shù)均為正，分別為0.2238和0.2629，且均在1%的水平下顯著，表明政府R＆D補助對技術創(chuàng)新技術市場成交額有顯著的正向影響，且lnGOV＞13.951時的激勵效應更大。

表4 模型參數(shù)估計結果

估計結果均表明我國政府R＆D補助具有明顯的激勵效應，能夠顯著地提高技術創(chuàng)新產(chǎn)出水平；政府R＆D補助的激勵效應具有顯著的門限效應，在高政府R＆D補助區(qū)間對技術創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵作用更大，不存在倒U型的曲線影響路徑。

四、研究結論與對策建議

有效地安排政府R＆D補助對我國建設創(chuàng)新性國家，以及我國經(jīng)濟的健康穩(wěn)定發(fā)展具有重大意義。本文采用2003～2014年各地區(qū)數(shù)據(jù)，運用面板門限模型對我國政府R＆D補助對技術創(chuàng)新的影響進行了檢驗，得出以下結論：

（1）我國政府R＆D補助對技術創(chuàng)新具有顯著影響。低政府R＆D補助區(qū)間，對技術創(chuàng)新專利申請數(shù)的激勵效應為0.2314，政府R＆D補助增加1%，技術創(chuàng)新會相應的增加約0.2314%；在高R＆D補助區(qū)間，對科技創(chuàng)新專利申請數(shù)的激勵效應為0.2699，政府R＆D補助增加1%，科技創(chuàng)新會相應的增加約0.2699%。在低政府R＆D補助區(qū)間，對技術創(chuàng)新技術市場成交額的激勵效應為0.2238，政府R＆D補助增加1%，技術創(chuàng)新會相應的增加約0.2238%；在高政府R＆D補助區(qū)間，對技術創(chuàng)新技術市場成交額的激勵效應為0.2629，政府R＆D補助增加1%，技術創(chuàng)新會相應的增加約0.2629%?，F(xiàn)階段我國政府R＆D補助更多的體現(xiàn)在彌補創(chuàng)新資金不足、降低創(chuàng)新風險、引導資金投入技術創(chuàng)新的激勵作用。［14］

（2）我國政府R＆D補助對技術創(chuàng)新存在激勵效應，且具有顯著的門限效應，激勵效應隨著政府R＆D補助投入水平的提升而不斷增強，不存在倒U型的曲線影響路徑。低政府R＆D補助和高政府R＆D補助區(qū)間對技術創(chuàng)新專利申請數(shù)的激勵效應分別為0.2314和0.2699，低政府R＆D補助和高政府R＆D補助區(qū)間對技術創(chuàng)新技術市場成交額的激勵效應分別為0.2238和0.2629。由低政府R＆D補助區(qū)間向高政府R＆D補助區(qū)間轉變能夠提高激勵效應。然而，2003年僅北京處于高政府R＆D補助區(qū)間，至2014年也僅有北京、上海、江蘇、廣東、四川、陜西六省份處于高政府R＆D補助區(qū)間。

基于上述研究結論，本文認為，我國政府R＆D補助投入是卓有成效的，提高了技術創(chuàng)新產(chǎn)出。政府應大力增加R＆D補助投入力度，繼續(xù)采取多種手段引導社會各界提高R＆D資助的總量和強度。同時，政府在R＆D補助投入政策的制定上，應當更為關注改善政府R＆D補助的投入結構，不同省份或地區(qū)應根據(jù)本地區(qū)政府R＆D補助激勵效果測算政府R＆D補助的投入強度。

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責任編輯：蔡強

F810

A

1005－2674（2016）12－078－06

2016－10－20

國家自然科學基金委主任基金項目（71350015）；吉林省教育廳“十三五”社會科學研究項目（2015－545）

劉怡芳（1989－），女，湖南邵陽人，東北師范大學商學院博士研究生，主要從事經(jīng)濟管理研究；吳國萍（1962－），女，吉林長春人，東北師范大學商學院教授，博士生導師，主要從事經(jīng)濟管理研究。