试论政府资助对于企业创新活动的重要影响

发布时间：2018-07-03 16:12所属平台：学报论文发表咨询网浏览： 次

企业和政府是研发投入的资金来源，企业既是研发活动的执行主体，也是研发资金的投入主体，因此可见政府的资助对于企业研发活动有重要的指导作用，这也是国内外研究的热点问题，下面文章就对于政府资助的有效性进行研究，论述政府资助对于企业研发投入的影响

　　企业和政府是研发投入的资金来源，企业既是研发活动的执行主体，也是研发资金的投入主体，因此可见政府的资助对于企业研发活动有重要的指导作用，这也是国内外研究的热点问题，下面文章就对于政府资助的有效性进行研究，论述政府资助对于企业研发投入的影响，以及政府资助对于企业创新产出的影响。

　　关键词：市场失灵,政府资助,R&D投入,创新产出

　　一、 引言

　　近年来，我国的R&D投资快速增加，研发经费投入强度2016年已增至2.11%，稳中有升，已接近甚至超过部分发达国家水平。当前我国的研发支出占全球研发支出总量的20%，预计如果呈线性增长，将在2020年之前替代美国成为研发支出最大的国家。但是需要强调的是，这些R&D经费的主要来源是企业(2015年度企业研发资金投入105 885 842.6万元，占总体研发经费内部支出74.7%，而政府投入仅仅占21.3%，这一比例普遍低于西方发达国家水平)。

　　由此可见，我国政府在研发补助方面还有较大努力空间。当然，数据显示，我国科技财政拨款近年来持续攀升，国家财政科技拨款从2007年的2 135.7亿元增加到2015年的7 005.8亿元，其中中央财政科技拨款占43%，地方政府财政科技拨款占57%。这说明政府的投入力度也在不断加大，尤其是各省地方政府，在实施创新政策过程中的作用举足轻重。

　　政府研发资助政策干预是建立在市场失灵的理论基础之上的。一方面由于研发投入具有一定的风险性和不确定性;另一方面，由于R&D活动具有知识溢出效应，使得研发活动的个人收益低于社会收益。两者共同导致了研发活动的市场失灵，如果没有相应的公共政策支持，私人研发投资均衡水平最终将低于社会最优水平。而政府资助的主要作用就是在一定程度上弥补研发活动的风险性和外部性，从而推动私人研发投资达到最优社会平均水平。

　　就我国而言，相比于那些市场经济比较成熟的国家，我国的市场体制和产权制度还不完善，“市场失灵”现象更为严重。在这种情况下，为了刺激企业的研发投资，从而顺利实现经济结构转型，保障我国未来经济长期高质发展，政府更需要采取相关政策如研发补助政策等，来抑制“市场失灵”带来的消极影响。

　　然而，公共政策干预也可能会产生不利影响。比如企业接受政府资助以后反而降低了自有研发投入水平(Zúniga-Vicente，2014)，那么相对于市场，政府对研发资源的配置效率更低。尽管市场失灵理论已被学者和政策制定者广泛接受，但有几个问题依然有待明确：①对于一个给定经济体、产业或企业，其最优的研发增长率是未知的，可能会随时间变化而变化(David，2012)。②很难识别出哪些行业的社会平均收益高于私人平均收益，以及社会回报与私人回报负相关的特殊研发项目(Trajtenberg，2012)。③在选择研发资助项目的过程中，政府失败的程度甚至有可能超过市场失灵的程度，这种情况下，中立而不是有针对性地分配研发资助可能是可取的，但在实践中几乎不存在(Foray，2012)。

　　二、 政府R&D补贴对企业R&D投入的影响

　　现有文献有关政府R&D资助对企业自有R&D投入的研究，不同学者由于在考察对象、研究方法及样本数据等方面的差异，所得结论并不一致。这类研究以实证经验研究为主，且大部分只考虑某一特定资助项目。David等(2000)研究发现，三分之一2000年以前的相关研究发现政府资助对私人研发投入存在挤出效应。Zúniga-Vicente等(2014)认为，在近期基于企业层面的研究中，五分之一的研究证明存在挤出效应，17%的研究结果认为是中性的，其余63%的研究发现政府研发对私人研发存在补充效应。总而言之，这些研究结果表明，研发资助的具体效果取决于特定背景，如国家特点、发展阶段以及所采用的实证方法。

　　在有代表性的一些研究中，Hud和Hussinger(2015)实证分析了德国联邦教研部(BMBF)的公共研发补贴项目在2009年德国经济危机期间对企业研发投入的影响。该研究以2006年～2009年中小企业为样本，研究发现研发资助在整个样本区间存在补充效应，而2009年金融危机期间的挤出效应主要由中小企业自身在危机期间不愿进行研发投资引起的，而非低效率的研发资助。

　　Marino等(2016)实证分析了法国1993年～2009年公共研发资助对企业研发支出的影响，按照企业受资助的规模分为小、中、大三类，研究发现公共和私人研发支出之间没有明显的补充或替代效应。在研发税收优惠体制下，直接研发资助的挤出效应对于接受中高水平受助规模的企业更明显。Dimos和Pugh(2016)通过调查自2000以来对该问题基于微观数据发表的52篇实证类文献，采用元回归分析(MRA)，在控制出版选择偏差和样本研究异质性问题之后，发现公共研发资助并没有挤出私人研发投资，但没有发现持续性的补充效应。

　　近年来，随着我国R&D经费的快速增加，政府科技财政拨款的力度也不断加大，研发资助的效果评估逐渐成为学者们关注的热点。马文聪等(2017)利用大中型工业企业数据库，实证分析发现政府研发资助对企业R&D投入具有显著的激励效应，尤其是对小规模企业和非国有企业的激励效果更明显。

　　卢方元等(2016)基于我国高科技行业的省级面板数据，通过构建随机前沿模型发现，政府研发资助对高科技行业的研发效率具有显著的正向作用。郭园园等(2016)基于中国2007年～2013年制造业上市公司数据，从融资约束视角实证分析，认为私营企业和创新型企业这类受融资约束较高的企业，其受政府研发资助的激励效应更大。肖丁丁等(2013)也认为政府的R&D资助存在替代现象，尽管不同区域会有差异。李培楠等(2014)利用2007年～2012的数据研究创新要素作用时，发现在技术开发阶段政府R&D资助对技术创新是负影响，而在成果转化阶段的影响则是正“U”型。

　　蒋伏心(2017)基于我国2009年～2013年规模以上工业企业数据，从社会研发系统角度发现，政府研发资助对企业R&D投入存在杠杆作用，并且这种杠杆作用存在区域差异。王俊(2010)基于我国28个行业大中型工业企业面板数据，实证分析认为政府研发资助对企业研发投入存在显著的激励效应。郭迎锋、顾炜宇等(2016)利用2004年～2015年我国大中型工业企业省际面板数据发现，中国政府对企业直接資助率较低，未能有效发挥政府资助效果。

　　总之，关于政府研发补贴对企业研发支出的影响研究已经很多，但大体存在以下几个问题：(1)在实证分析过程中存在选择性偏差;(2)政策评估过程中没有考虑研发活动的溢出效应;(3)从社会福利最大化视角进行研究的较少;(4)政府应根据哪些因素进行受助对像的筛选、政府研发补贴的效率是否改善了市场失灵状况莫衷一是。

　　三、 政府R&D补贴对企业创新产出的效果

　　在政府R&D补贴对企业创新产出的效果方面，学者们的研究结论亦不一致。事实上，相对于企业研发投入，从创新产出视角评估政府研发补贴效果难度更大。因为创新产出的形式各种各样，无法直接用资金、人员投入等量化指标来衡量。在实证分析中，专利通常被视为技术创新产出的主要形式。由于各地的专利授权标准具有相对稳定性，并且历年的专利数据保存较为完整，更易获取，因此被学者普遍认为能够较全面地反映创新产出。根据Griliches提出的知识生产函数，通常以专利申请量或授权量为被解释变量，解释变量包括政府R&D补贴、企业自有R&D投入等。

　　Dirk和Katrin(2004)以德国制造业部门为研究对象，将研发投入分为两部分：一部分是在没有补贴的情况下企业将花费的研发支出，另一部分是由研发补贴引起的企业研发支出额外增加部分。研究发现无论是纯私人研发支出部分还是企业额外研发支出部分都对企业的专利产出产生积极影响，进而肯定了研发补贴对企业技术表现的积极作用。Alecke等(2012)利用“倾向得分匹配模型”研究发现：政府的R&D资助不仅可以提升企业的R&D投入数量，企业获得专利数量也有所增加，一般来说，受政府R&D资助的企业提升R&D水平从1.5%到3.9%，企业的专利申请概率也从20%增加到40%，享受财政补贴的公司比未享受财政补贴的公司拥有更高的专利申请数量。

　　王俊(2010)运用我国1996年～2007年28个行业大中型企业的面板数据，将企业的专利申请数作为被解释变量，把企业滞后一期的专利申请量、企业接受的政府研发补助和企业自有的研发投入作为解释变量，发现政府补贴研发资金部分的专利产出激励效果不明显。郭晓丹、何文韬、肖兴志(2011)以2001年～2010年战略性新兴产业上市公司为样本，以得到授权的专利数量为因变量，以政府补贴和企业总资产为自变量，通过建立动态面板数据模型，认为政府R&D资助虽然不能刺激企业追加自有研发资金投入，但受助企业取得了更多专利，由此可见，政府研发资助可引导企业研发方向，激励企业参与研发活动。

　　徐伟民(2009)采用动态面板数据分析模型，利用1996年～2004年上海市125个高新技术企业的面板数据，实证结果表明政府研发资助政策有利于提高高技术企业的专利产出能力。吕晓军(2016)以2009年～2013年战略性新兴产业上市公司为样本，采用专利申请量为因变量，上市公司当期获得的政府补贴额、市场化进程、产品市场竞争、股权集中度等为自变量，研究发现政府补贴促进了企业技术创新产出的增加。林洲钰、林汉川(2015)通过实证分析902 959家企业专利数据，发现政府研发资助与企业专利产出两者关系呈倒U型，政府研发资助金额并非越高越好。

　　值得注意的是，在衡量创新产出过程中，并未考虑专利质量这一影响因素，专利的价值分布是高度有偏的，专利价值波动比较大，具有很强的异质性。而且，专利申请的数量和质量受多种因素的影响，比如市场机会、专利申请难度、战略决策等。此外，企业的技术创新产出不仅反映在专利上，部分企业并未把将其创新成果以专利形式呈现，而是通过商业机密等手段来保护其竞争优势。因此，用专利数量指标来衡量创新产出也一直备受质疑。

　　四、 展望

　　近期研究开始关注研发资助对象和资助效果的持续性问题，Bloch和Graversen(2008)证明了研发补贴对受助对象的资助具有一定的持续性。Aschhoff(2009)发现政府研发补贴对频繁受助者具有补充效应，而对首次受助者效果不明显。之所以存在持续性，可能有以下几个原因：(1)之前的受助对象在后续申请中具有信息优势，他们不仅更倾向于递交申请，而且申报成功的概率也更高;(2)政府可能会倾向于选择之前的受助者，以最大限度地提高政策的成功率;(3)时间跨度比较长的研发项目，其持续受助的可能性更高。

　　此外，关于研发资助滞后效应的相关研究仍然是不确定的。Klette和Moen(2012)通过挪威高科技行业实证发现，滞后的补充效应和滞后的中性效应并不显著。程华(2008)基于对浙江省科技民营企业的调查数据，发现政府R&D补贴对企业自有研发资金存在即时的挤出效应和滞后一期的激励效应。为什么政府R&D资助对企业研发投入的影响存在滞后效应而不能立即显现?首先，公司研发投资组合的调整可能会耗费时间，所以效果会延迟。第二，受助项目可能会降低未来研发项目的固定成本，进而将其转到有利可图的投资。第三，通过受助项目的学习也能提高接下来研发项目的成功率。

　　同时，在衡量企业创新产出方面，尽管目前研究仍以专利指标为主，一些学者也开始新尝试，比如新产品销售收入。新产品销售收入贯穿企业创新活动的整个环节，不仅可以反映市场需求、企业创新能力，而且也在一定程度上反映了企业创新质量，但该指标在统计年鉴当中的统计并不全面。而专利数据更为详尽全面，且时间跨度较长，所以尽管使用专利数量衡量创新产出有一定的缺陷，在当前研究中仍然被普遍使用。为了提高专利数据的准确性，可考虑引入专利质量指标予以修正。

　　参考文献：

　　[1] Zúniga-Vicente J， Alonso-Borrego C， Forcadell F J， et al. ASSESSING THE EFFECT OF PUBLIC SUBSIDIES ON FIRM R&D INVESTMENT：A SURVEY[J].Journal of Economic Surveys，2014，28(1)：36-67.

　　[2] David P A. The Innovation Fetish among the Economoi： Introduction to the Panel on Innovation Incentives， Institutions， and Economic Growth[M]//The Rate and Direction of Inventive Activity Revisited.University of Chicago Press，2011：509-514.

　　[3] Trajtenberg M.Can the Nelson-arrow paradigm still be the beacon of innovation policy?[M]//The rate and direction of inventive activity revisited. University of Chicago Press，2011：679-684.

　　[4] Foray D. Why is it so difficult to translate innovation economics into useful and applicable policy prescriptions?[M]//The Rate and Direction of Inventive Activity Revisited. University of Chicago Press，2011：673-678.

　　[5] David P A， Hall B H， Toole A A.Is public R&D a complement or substitute for private R&D? A review of the econometric evidence[J].Research policy，2000，29(4)：497-529.

　　[6] Hud M， Hussinger K.The impact of R&D subsidies during the crisis[J].Research policy，2015，44(10)：1844-1855.

　　[7] Marino M， Lhuillery S， Parrotta P， et al. Additionality or crowding-out? An overall evaluation of public R&D subsidy on private R&D expenditure[J].Research Policy，2016，45(9)：1715-1730.

　　[8] 馬文聪，李小转，廖建聪，等.不同政府科技资助方式对企业研发投入的影响[J].科学学研究，2017，35(5)：689-699.

　　[9] 卢方元，李彦龙.政府支持有助于提升高技术产业 R&D效率吗?[J].科学学研究，2016，34(12)： 1800-1806.

　　[10] 郭园园，成力为.外部融资渠道与企业异质性R&D 投资[J].科学学研究，2016，34(6)：887-895.

　　相关知识阅读：《华北科技学院学报》(月刊)曾用刊名：华北矿业高等专科学校学报，1999年创刊，立足大安全科学，发展安全工程技术和理论方面的科学研究成果，为学校和总局学术交流提供学术平台。以工程技术为主，以安全科技为特色，贯彻“双百”方针，促进学术交流，面向企业和高校、科研单位，读者对象为企业领导、管理人员、科技人员、高校师生。

　　

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