政府經(jīng)費支持對企業(yè)R&D投入的效應(yīng)分析
——基于惠州企業(yè)動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的系統(tǒng)GMM估計

胡瑞卿，鄭旭東

（1.惠州學(xué)院　經(jīng)濟管理系，廣東　惠州　516007；2.交通銀行惠州分行營業(yè)部，廣東　惠州　516001）

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政府經(jīng)費支持對企業(yè)R&D投入的效應(yīng)分析
——基于惠州企業(yè)動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的系統(tǒng)GMM估計

胡瑞卿1，鄭旭東2

（1.惠州學(xué)院經(jīng)濟管理系，廣東惠州516007；2.交通銀行惠州分行營業(yè)部，廣東惠州516001）

摘要：文章旨在考察政府的R&D資助強度，是否會對受資助企業(yè)的R&D投入強度帶來擠入或擠出效應(yīng)，力圖尋找出企業(yè)受資助的最優(yōu)均值，以避免政府資助反向抑制企業(yè)R&D投入。基于2011-2014年惠州市工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本，通過系統(tǒng)GMM估計進行實證研究。研究發(fā)現(xiàn)，政府的經(jīng)費支持在企業(yè)研發(fā)投入的初始階段具有激勵作用，而當(dāng)政府的支持力度超過最優(yōu)補貼值時，繼續(xù)資助的行為反倒會擠出企業(yè)的R&D投入。在進一步研究中還發(fā)現(xiàn)，當(dāng)考慮政府行為的滯后性等因素后，政府資助對企業(yè)的研發(fā)投入同樣呈現(xiàn)出“先擠入、后擠出”的影響；企業(yè)新的研發(fā)投資決策會受過往投入水平的影響，形成一種“投資行為習(xí)慣”效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：企業(yè)R&D投入；政府資助；擠入效應(yīng)；擠出效應(yīng)；系統(tǒng)GMM

一、引言

近年來，隨著國際間競爭日益加劇，各國政府的研究開發(fā)投入呈現(xiàn)逐年上升的趨勢，而R&D活動的規(guī)模與強度正是反映該國科技實力和核心競爭力的重要指標(biāo)。與發(fā)達國家相比，我國的R&D投入現(xiàn)狀不容樂觀，總體呈現(xiàn)出投入強度低和結(jié)構(gòu)不合理的問題。雖然近年來我國R&D經(jīng)費支出有所增長，但與多數(shù)發(fā)達國家相比仍有較大差距，我國政府R&D經(jīng)費支出占GDP的比重從1998年的0.69％提高到2012年的1.97％，仍低于2011年日本（3.26％）、美國（2.77％）、德國（2.84％）的投入強度；與此同時，我國企業(yè)R&D經(jīng)費的資金來源中企業(yè)的主體地位日益突出，企業(yè)資金所占比重逐年攀升，所占比重已由2005年的67.04％提高至2012年的76.2％，與日本的資金投入結(jié)構(gòu)相似，而在俄羅斯，其研發(fā)經(jīng)費卻有60％—70％來源于政府資金。對此，厘清政府資助對企業(yè)R&D活動的影響效應(yīng)，對于激勵國內(nèi)企業(yè)提升R&D活動能力顯得極為重要且迫切。

國外學(xué)者Dominque&Bruno曾用經(jīng)濟合作發(fā)展組織17個國家數(shù)據(jù)證明，政府經(jīng)費支持對激勵企業(yè)自身研發(fā)支出增加的促進效果，與政府資助率呈“倒U型”曲線，表示政府資助的促進效果會隨政府資助率的增加而增強，當(dāng)資助率超過14％左右時，政府的資助將會擠出企業(yè)的R&D支出，同時，發(fā)現(xiàn)政府R&D資助降低了企業(yè)自主研發(fā)成本與風(fēng)險，一定程度上刺激了企業(yè)的R&D投入水平［1］；而Holgergorg&Ericstrobl卻發(fā)現(xiàn)政府R&D資助一定程度上擠出了企業(yè)的R&D投資，降低了行業(yè)整體的研發(fā)投入水平［2］。國內(nèi)學(xué)者解維敏認為，如果企業(yè)因為得到政府資助而將原本用于研發(fā)的資金全部或部分收回，那么政府資助將產(chǎn)生替代效應(yīng)而擠出了企業(yè)的研發(fā)支出［3］；白俊紅認為，政府R&D資助對促進企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新具有明顯效果，并且企業(yè)知識存量、行業(yè)技術(shù)水平、企業(yè)規(guī)模等因素，均在一定程度上對資助效果產(chǎn)生影響［4］；劉虹等研究發(fā)現(xiàn)，政府補貼在初始階段會對企業(yè)研發(fā)支出起顯著激勵作用，但激勵效應(yīng)會隨著政府補貼力度的不斷增大而減弱，當(dāng)超過最優(yōu)補貼值后，會對企業(yè)研發(fā)支出產(chǎn)生擠出效應(yīng)［5］，這與Dominque&Bruno的研究結(jié)論基本一致；盧馨等在企業(yè)R&D投資的融資渠道研究上，表明中國的高新技術(shù)上市公司在缺少債務(wù)融資的支持下，研發(fā)資金主要來源于內(nèi)部現(xiàn)金流和股票融資，存在一定程度的融資約束，從而限制了R&D投資［6］；鄒國平等運用分位數(shù)回歸模型，實證表明企業(yè)資產(chǎn)總額和研發(fā)強度沒有必然聯(lián)系，而企業(yè)人員總數(shù)和研發(fā)強度在各分位點上均呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系［7］；吳錦明從不同財政政策研究視角出發(fā)，認為相較于政府補貼，稅收優(yōu)惠更能激勵企業(yè)的R&D投入，其中所得稅優(yōu)惠激勵效應(yīng)比商品和勞務(wù)稅更大［8］。

通過回顧以上國內(nèi)外文獻可以發(fā)現(xiàn)，雖然多數(shù)學(xué)者均從不同研究角度或分析方法出發(fā)，對政府R&D資助與企業(yè)R&D支出兩者關(guān)系進行分析并得出一些有價值的結(jié)論，但并沒有綜合考量過多個影響因子（資產(chǎn)規(guī)模、知識溢出水平、知識吸收能力、政府行為時滯性以及企業(yè)決策習(xí)慣性等）共同作用下兩者關(guān)系的特征與內(nèi)在聯(lián)系?；谶^往學(xué)者研究成果，本文在運用惠州市2011-2014年動態(tài)面板作為研究數(shù)據(jù)，將資產(chǎn)規(guī)模、知識溢出水平等影響因子納入計量模型，力圖描繪出政府經(jīng)費資助與企業(yè)R&D投入的關(guān)系特征；其次，引入時滯效應(yīng)與習(xí)慣效應(yīng)概念，進一步檢驗政府上期的資助和企業(yè)上期支出對企業(yè)當(dāng)期R&D支出的影響。

二、政府經(jīng)費支持對企業(yè)R&D活動的影響機制及假設(shè)提出

（一）政府經(jīng)費支持對企業(yè)R&D活動的影響機制

政府經(jīng)費支持主要通過兩方面來影響企業(yè)R&D活動。一是對企業(yè)R&D活動的直接資助；二是對公共研發(fā)機構(gòu)的資助，即對科研機構(gòu)和高等院校資助后，由它們向企業(yè)提供研究成果支持。本文將重點探討政府對企業(yè)R&D活動直接資助的影響機制。任何企業(yè)遵循的利潤最大化原則，勢必會影響企業(yè)的R&D投資決策。一方面，在企業(yè)的創(chuàng)新成果從融入市場到退出市場的過程中，其創(chuàng)新成果的邊際收益隨著預(yù)期收益率的下降而遞減；另一方面，隨著企業(yè)R&D資本存量的上升，產(chǎn)品研發(fā)與技術(shù)創(chuàng)新等難度會逐步提高，導(dǎo)致其邊際成本的增加，在兩者的共同作用下，如果此時缺乏政府經(jīng)費支持，那么企業(yè)的R&D投資活動將會受阻。在政府對企業(yè)提供資助過程中，若存在以下幾種情況，則有可能非但不會促進企業(yè)提高其R&D投資水平，反倒會取代企業(yè)自身的R&D投資而導(dǎo)致其減少R&D投資。

第一，政府傾向于主動去資助高回報率、低風(fēng)險的R&D項目，而此項目往往是企業(yè)準(zhǔn)備實施的。在這種情況下，如果企業(yè)直接利用政府的經(jīng)費支持去替代了企業(yè)自身的R&D投資，那么企業(yè)的R&D投入并沒有得到有效增加。

第二，企業(yè)開展獲得資助的R&D項目，而放棄未獲得政府資助的項目。當(dāng)前者的投資水平低于后者，且前者的開展須以放棄后者作為前提，意味著總的R&D投資水平實際上會減少。

第三，技術(shù)溢出致使其他企業(yè)減少R&D投資。政府在對企業(yè)R&D活動投入的資助后，研發(fā)人員在研發(fā)過程中的溝通交流促進新技術(shù)和新知識的傳播，而受資助的企業(yè)又無法阻止其他企業(yè)無償使用，進而導(dǎo)致新技術(shù)和新知識的外溢，減少其他企業(yè)的R&D投資，實質(zhì)上就造成整個行業(yè)的R&D投資水平下滑。

（二）研究假設(shè)

根據(jù)前文“政府經(jīng)費支持對企業(yè)R&D活動的影響機制”分析，綜合國內(nèi)外學(xué)者的研究基礎(chǔ)，筆者在研究上提出如下3個假設(shè)：

假設(shè)1：資助效果曲線呈現(xiàn)“倒U型”。政府的經(jīng)費支持對企業(yè)R&D投入的影響效果呈現(xiàn)“倒U型”的曲線分布，并存在一個最高點§（如圖1）。在項目投入總量不變的情況下，隨著政府資助力度的加大，政府資助的激勵效果會增強，當(dāng)達到“倒U型”曲線的最高點§后，若政府仍繼續(xù)參與資助，則將抑制企業(yè)自身的R&D投入而產(chǎn)生擠出效應(yīng)。本文將從實證結(jié)果來檢驗惠州市政府對當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的R&D經(jīng)費支持處于哪個階段，判斷是否仍有擠入空間。

圖1　政府資助與企業(yè)R&D投入“倒U型”分布圖

假設(shè)2：資助影響存在時間“滯后性”。政府的經(jīng)費支持對企業(yè)R&D投入的影響效果存在一種滯后性，即當(dāng)期的政府資助并不一定會完全影響企業(yè)當(dāng)期的R&D投入，而是可能在今后的時期里產(chǎn)生更顯著的影響。

假設(shè)3：企業(yè)R&D支出依賴“習(xí)慣性”。企業(yè)當(dāng)期的R&D支出可能會受之前時期的R&D支出行為影響，即R&D支出行為存在一種習(xí)慣性。與居民消費具有習(xí)慣性相似，企業(yè)投資可能也存在某種習(xí)慣性，所以考慮納入企業(yè)之前時期的R&D投入水平進行分析。

三、惠州市政府經(jīng)費支持對企業(yè)R&D投入影響的實證分析

（一）變量定義與模型構(gòu)建

Cull&Xu提出，企業(yè)的盈利能力是決定政府是否對該企業(yè)進行R&D資助的關(guān)鍵因素［9］；企業(yè)的知識儲備同樣會受到政府的關(guān)注，因為政府往往會偏向于資助具備一定知識積累的企業(yè)，以降低其資助風(fēng)險，這點Bizan研究時也曾總結(jié)過［10］；此外，本文研究主線是探討政府資助力度與政府支持促進企業(yè)自身研發(fā)支出增加的促進效果，是否呈“倒U型”曲線。為此，本文將企業(yè)當(dāng)期的R&D投入力度（Ci，t）作為被解釋變量，政府當(dāng)期的R&D經(jīng)費支持力度（Govi，t）作為解釋變量，同時引入企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模（Sizei，t）、企業(yè)溢出水平（Moni，t，即企業(yè)專利申請項數(shù)）、企業(yè)吸收能力（Li，t，企業(yè)年末從事研究開發(fā)人數(shù)）這三項控制變量。此外，引入政府的R&D經(jīng)費支持的二次方（Gov2i，t）作為解釋變量；同時，加入滯后一期的企業(yè)R&D支出費用（Ci，t-1）、滯后一期的政府R&D對企業(yè)的資助費用（Govi，t-1）作為控制變量，以此檢驗企業(yè)R&D投入受政府經(jīng)費支持影響的動態(tài)效果。模型構(gòu)建中，為減少異方差影響并且使得變量更富有經(jīng)濟意義，本文對各個變量進行了對數(shù)化處理?；谝陨详U述構(gòu)造出以下動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型：

式中，i=1，2，…，N分別代表60家不同的企業(yè)；t= 1，2，3，4代表所考察的2011-2014年度；ηi，t為觀測不到的各截面單元的固定效應(yīng)；εi，t為觀測不到的隨機擾動項。加入因變量lnCi，t的一階滯后項lnCi，t-1不僅起到了檢驗企業(yè)R&D支出是否存在習(xí)慣性，而且還可以作為部分遺漏變量的代理變量。

（二）數(shù)據(jù)來源及簡要分析

本文各變量的原始數(shù)據(jù)來源于2015年惠州市工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新問卷調(diào)查，以2011- 2014年的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，并剔除較多異常值的樣本單位，最終確定觀測值共計240個。各變量的數(shù)值特征如表1所示。

表1　各變量的描述性分析

從取對數(shù)后的統(tǒng)計結(jié)果來看，在企業(yè)當(dāng)期R&D的投入力度上，高研發(fā)投入與低研發(fā)投入的差距明顯，最大值與最小值分別為10.79與0，標(biāo)準(zhǔn)差更是高達1.69，說明惠州市企業(yè)在R&D的投入上存在著嚴重不均衡的狀態(tài)；在政府當(dāng)期經(jīng)費支持力度上，也存在著補貼力度不均衡的情況，企業(yè)受資助金額的最大值與最小值分別為9.02與0；在企業(yè)科研技術(shù)人員個數(shù)與專利申請項數(shù)方面，同樣呈現(xiàn)出相當(dāng)大的差距，尤其在科研技術(shù)人員的投入上，甚至有企業(yè)并沒有對其投入。

（三）內(nèi)生性問題的解決

在動態(tài)面板模型（1）和（2）中，由于解釋變量中均出現(xiàn)了被解釋變量lnCi，t的滯后項，且lnCi，t是ηi，t的函數(shù)，因此lnCi，t-1也是ηi，t的函數(shù)，即滯后項與個體效應(yīng)存在相關(guān)性，導(dǎo)致兩模型的內(nèi)生性問題無法避免，若仍按照傳統(tǒng)的固定效應(yīng)模型或隨機效應(yīng)對（1）和（2）進行估計，參數(shù)估計結(jié)果必然是有偏的和不一致的。為解決該內(nèi)生性問題，Arellano和Bond提出差分矩估計法（Difference-GMM）［11］以及Blundell和Bond提出系統(tǒng)廣義矩估計法（System-GMM）［12］，這兩種估計方法已成為當(dāng)前估計動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的主流，可以減弱內(nèi)生性從而得到一致的估計量，由于大多數(shù)情況下變量的滯后項并不是一階差分方程的理想工具變量［13］，因此本文采用后一方法（System-GMM）對模型進行估計。此外，Sargan統(tǒng)計量將用來檢驗針對GMM中工具變量的有效性是否存在過度識別，原假設(shè)為工具變量使用有效，如果通過原假設(shè)則說明未存在過度識別［11-12］。

（四）模型的估計

首先對模型（1）和（2）進行一階差分處理，得到模型（3）和（4）。相比原模型，差分后的模型消除了不可觀測的各截面單元的固定效應(yīng)ηi，t，將解釋變量滯后項作為一階差分方程的工具變量，并將滯后變量的一階差分作為水平方程中相應(yīng)的水平變量的工具，估計結(jié)果如表2所示。

表2　動態(tài)面板數(shù)據(jù)的系統(tǒng)GMM估計結(jié)果

（五）實證檢驗結(jié)果與分析

1.觀察表2，從模型估計的有效性及可靠性來看，模型（1）的Sargan檢驗P值為0.638，模型（2）的Sargan檢驗P值為0.627，表明Sys-GMM新增工具變量在模型中都是有效的；殘差序列相關(guān)性檢驗中，模型（1）的AR （2）檢驗P值為0.363，模型（2）的AR（2）檢驗P值為0.179，表明差分后的殘差不存在二階序列相關(guān)性，即原模型的誤差項無序列相關(guān)。因此，兩個模型的結(jié)果是有效且整體顯著的。

2.觀察本文研究重點解釋變量—lnGovi，t、lnGov2i，t，在通過控制影響企業(yè)R&D支出的諸多因素后，惠州市政府的經(jīng)費支持在一定程度上確實影響著企業(yè)的R&D投入水平，而這種影響呈現(xiàn)出“先激勵后抑制”的效果，驗證了前文所提出的假設(shè)1，表明惠州市政府的R&D經(jīng)費支持在企業(yè)研發(fā)投入的初始階段是具有促進激勵作用的，通過還原一元二次方程并計算，得出當(dāng)政府經(jīng)費支持的數(shù)值達到47.31時，企業(yè)進行R&D行為將為投入最大化，而當(dāng)政府的支持力度超過最優(yōu)值47.31后，其繼續(xù)支持的行為反倒會抑制、擠出企業(yè)的R&D投入；而當(dāng)考慮政府行為、決策的滯后性時，得出上期的政府經(jīng)費支持影響當(dāng)期企業(yè)R&D投入水平同樣呈現(xiàn)“先擠入、后擠出”的結(jié)論，政府資助的最優(yōu)資助額為48.49，與上一結(jié)論是接近的。

3.正如前文所提及的投資行為“習(xí)慣性”，企業(yè)前一期的R&D投入會對本期的R&D投入決策形成影響，而檢驗結(jié)果亦驗證出這種影響效果是巨大的，當(dāng)企業(yè)前一期的R&D支出費用增加或減少1％，在假定其他條件不變的情況下，兩模型分別估計出將會增加或減少企業(yè)本期的R&D支出0.836％和1.109％，這與白俊紅在檢驗滯后一期的R&D支出對本期的R&D支出是否有顯著正向影響的結(jié)論基本一致。

4.在其他控制變量的影響程度上，“資產(chǎn)規(guī)?！?、“專利申請項數(shù)”及“企業(yè)科研技術(shù)人員人數(shù)”三個變量均呈現(xiàn)正相關(guān)的影響效果。其中，在是否考慮政府資助效果滯后性的情況下，效應(yīng)如下：惠州工業(yè)企業(yè)的規(guī)模對其R&D投入水平的影響作用適中，兩模型估計結(jié)果分別為0.256和0.685，也就是增加或減少1％的企業(yè)期末資產(chǎn)總額，會增加或減少0.256％和0.685％的企業(yè)R&D支出費用；企業(yè)的知識溢出水平對其R&D投入水平的影響作用巨大，兩模型估計結(jié)果分別為7.140和7.936，表明企業(yè)增加或減少1％的專利成功申請，將會增加或減少7.14％和7.936％的企業(yè)R&D支出費用；企業(yè)的吸收能力對其R&D投入水平的影響作用較大，兩模型估計結(jié)果分別為2.344和1.225，表明企業(yè)增加或減少1％的年末從事研發(fā)人員數(shù)量，將會增加或減少2.344％和1.225％的企業(yè)R&D支出費用。

（六）穩(wěn)健性檢驗

為確保估計結(jié)果的穩(wěn)健、可靠，本文將對兩個模型的估計結(jié)果做進一步的穩(wěn)健性檢驗。Roodman研究表明，對于動態(tài)面板模型而言，雖然OLS和固定效應(yīng)估計量分別上偏和下偏于lnCi，t-1系數(shù)的真實值，但兩者構(gòu)成了真實值的合理區(qū)間，為此可以借此對比Sys-GMM下的估計結(jié)果是否合理［14］。采用OLS和固定效應(yīng)模型對模型（1）和模型（2）重新估計，發(fā)現(xiàn)因變量滯后項ln-Ci，t-1在Sys-GMM下的估計系數(shù)正好介于OLS和固定效應(yīng)估計之間，即可表明本文的實證結(jié)果是穩(wěn)健可靠的，估計結(jié)果對比如表3。

表3　OLS、Sys-GMM、固定效應(yīng)各估計結(jié)果

四、結(jié)論及建議

（一）研究結(jié)論

本文在綜述國內(nèi)外研究成果以及探討政府經(jīng)費支持對企業(yè)R&D投入的影響機制的基礎(chǔ)上，利用惠州市工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，以惠州市政府的經(jīng)費支持是否擠入或擠出企業(yè)的R&D投入為研究主線進行實證分析探討，得出以下結(jié)論：

1.惠州市政府的經(jīng)費支持對企業(yè)R&D活動的投入影響表現(xiàn)出兩種效應(yīng)，分別是擠入效應(yīng)和擠出效應(yīng)，呈現(xiàn)出“先激勵后抑制”的效果，即驗證了“假設(shè)1”中提到的“倒U型”曲線。

2.惠州市政府經(jīng)費支持的最優(yōu)值應(yīng)在47.31-48.49之間，而處在最優(yōu)值之前的政府資助能夠?qū)ζ髽I(yè)研發(fā)投入帶來擠入效應(yīng)，最優(yōu)值之后的經(jīng)費支持反倒會帶來擠出效應(yīng)，對比表1的變量描述性分析，說明惠州市政府歷年來的經(jīng)費支持Gov均未對企業(yè)R&D活動的投入帶來抑制作用且仍有較大激勵空間，換言之，惠州市政府對企業(yè)R&D活動的經(jīng)費支持仍有很大的增加空間。

3.惠州市工業(yè)企業(yè)上期的R&D投入會對本期的R&D投入決策造成巨大影響，并且這種影響是顯著正向的，說明企業(yè)新的研發(fā)投資決策會受過往投入水平的影響，形成一種習(xí)慣作用，本文將其定義為“投資行為習(xí)慣”效應(yīng)。

4.惠州市工業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模能夠促進其R&D費用的投入，但效果并不是特別顯著；而企業(yè)申請專利的情況對企業(yè)的R&D投入有較大的促進作用，說明企業(yè)R&D活動受到其知識溢出水平即知識創(chuàng)造能力的影響，但考慮到企業(yè)的知識創(chuàng)造能力也有可能正是依托其研發(fā)后的知識產(chǎn)出來得到提高的，所以基本可以斷定企業(yè)知識創(chuàng)造能力是一個內(nèi)生性變量。為此，本文通過引入工具變量并采用系統(tǒng)GMM估計，有效解決了該因果聯(lián)立偏誤產(chǎn)生的內(nèi)生性問題。

（二）提升惠州市工業(yè)企業(yè)R&D活動能力的建議

基于上述結(jié)論，結(jié)合惠州市工業(yè)企業(yè)R&D活動的情況，對當(dāng)?shù)卣⑵髽I(yè)提出如下建議。

1.政府加大研發(fā)補貼力度，跟蹤調(diào)查以求信息對稱?；葜菡畱?yīng)進一步加大R&D經(jīng)費補貼，并跟蹤調(diào)查以確保補貼力度得當(dāng)。政府在進行資助項目決策時，需要綜合考慮企業(yè)過往研發(fā)項目的風(fēng)險性、效益性和競爭性，確保研發(fā)產(chǎn)出產(chǎn)品具備市場競爭力并且能為當(dāng)?shù)貛斫?jīng)濟效益。在企業(yè)R&D項目的整個運作過程中，政府需要對各環(huán)節(jié)進行跟蹤調(diào)研，并且配合企業(yè)較為準(zhǔn)確地預(yù)測出項目各階段的投入產(chǎn)出，降低政企雙方的信息不對稱，以確保政府的補貼力度得當(dāng)，最大化地激勵企業(yè)進行R&D投入。

2.不斷完善當(dāng)?shù)胤煞ㄒ?guī)，嚴格規(guī)范資金補貼程序。政府應(yīng)不斷完善當(dāng)?shù)氐姆煞ㄒ?guī)，杜絕政府與企業(yè)存在任何利益鏈條，嚴格規(guī)范政府對加入受補貼隊伍企業(yè)的審核、補貼資金的發(fā)放、補貼資金的運用、項目效益的后續(xù)跟進等資金補貼程序，務(wù)必使受資助企業(yè)能夠透明且高效地發(fā)揮其R&D項目效益。此外，應(yīng)要求受資助的企業(yè)定期詳細地披露資助經(jīng)費的使用情況，不僅可以確保資金是否得到有效利用，也可以保證企業(yè)的財報信息使用者能夠準(zhǔn)確全面地調(diào)用所需的信息。

3.權(quán)威評估機構(gòu)綜合評級，準(zhǔn)確定位合適資助群體。通過政府協(xié)調(diào)搭建信息輸送的管道，由企業(yè)傳遞至權(quán)威的評估機構(gòu)，后者綜合性地對企業(yè)項目進行評級，一方面可以確保財政資金能夠有效利用到重點項目和領(lǐng)域，另一方面也可以鼓勵企業(yè)間公開競爭以提升企業(yè)的核心競爭力。比如，由評估機構(gòu)建立相關(guān)的企業(yè)數(shù)據(jù)庫，制定出嚴格的資格審查與資助對象篩選標(biāo)準(zhǔn)，依據(jù)企業(yè)歷年來的新研發(fā)產(chǎn)品盈虧、企業(yè)新產(chǎn)品占據(jù)市場的份額、曾受政府資助的經(jīng)費的流向、企業(yè)高管人員的信用檔案等方面對企業(yè)進行綜合評級以準(zhǔn)確定位適合的資助群體。

4.簡化規(guī)范專利申請程序，產(chǎn)權(quán)保護提至戰(zhàn)略議程?；葜菔姓畱?yīng)大力鼓勵企業(yè)將其研發(fā)成果進行專利申請，除通過經(jīng)費補貼或獎勵來支持企業(yè)外，在保證被申請的專利質(zhì)量可靠的前提下，可通過簡化并規(guī)范企業(yè)申請專利的程序；在企業(yè)自身研發(fā)過程中，可建立并完善出一套對專利申請人員的梯級式獎勵機制，最大化調(diào)動研發(fā)人員的積極性與能動性，同時，企業(yè)管理層應(yīng)將知識產(chǎn)權(quán)保護作為企業(yè)發(fā)展的核心板塊，把對專利的申請?zhí)嵘狡髽I(yè)戰(zhàn)略層面，加強企業(yè)上下對專利申請重要性的認識，從而推動企業(yè)日后擴大R&D投入規(guī)模的發(fā)展進程。

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【責(zé)任編輯：趙佳麗】

Effect Analysis of Government Subsidy on Enterprises’R&D Investment——System GMM Estimation Based on Dynamic Panel Date Model of Enterprises in Huizhou

HU Rui-qing1，ZHENG Xu-dong2
（1.DepartmentofEconomics&Management，HuizhouUniversity，Huizhou516007；2.BusinessDepartmentofHuizhouBranch，BankofCommunications，Huizhou516001，Guangdong China）

Abstract：This paper aims to examine whether government subsidy on an enterprise’s R&D exerts a crowding-in or crowding-out effect on the subsidized company，trying to determine the optimal mean value of R&D subsidy，in order to prevent government subsidy from reversely impeding a company's R&D investment. Based on the industrial enterprise in Huizhou during 2011-2014 as sample，and through the system GMM estimation for empirical research，it is found that government subsidy motivates a company’s R&D input in the initial stage，however，when the amount of subsidy exceeds the optimal mean value，the continuing support would crowd out the company's R&D investment. Further study discovers that when taking into consideration such facfors as time lag of government behavior，subsidy from government also has a“crowding-in first，crowding-out then”effect on the subsidized company. Furthermore a company’s decision on new investment in R&D would be affected by the previous investment level，which is an effect called“habitual investment behavior”.

Keywords：company’s R&D investment；government subsidy；crowding-in effect；crowding-out effect；System GMM

中圖分類號：F279.27

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1671 - 5934（2016）02 - 0048 - 06

收稿日期：2015 - 12 - 23

基金項目：廣東省軟科學(xué)基金項目（2012B070200023）；惠州市軟科學(xué)基金項目（2013J1609）

作者簡介：胡瑞卿（1965 -），女，江西吉安人，教授，博士，研究方向為技術(shù)創(chuàng)新管理、應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理。