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      政府科技資助、企業(yè)R&D投入與產(chǎn)出關(guān)系的研究
      ——以我國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)上市公司為例

      2018-03-14 09:34:28宋良榮
      中國林業(yè)經(jīng)濟(jì) 2018年1期
      關(guān)鍵詞:面板資助專利

      管 攀,宋良榮

      (上海理工大學(xué)管理學(xué)院,上海200093)

      1 引言

      從人類發(fā)展的歷史過程來看,截至今日發(fā)展面臨的最大矛盾仍是供需矛盾,尤其是有限的資源與無限的需求之間的矛盾。伴隨著人類人口的增長,需求的提升,矛盾只會越來越突出,解決這一矛盾的關(guān)鍵在于創(chuàng)新。黨的十八屆五中全會首次提出用以創(chuàng)新為首的“五大發(fā)展理念”引領(lǐng)時代發(fā)展,無不體現(xiàn)出創(chuàng)新的重要性。2016年我國研發(fā)經(jīng)費投入總量為1.57萬億元,比2012年增長52.5%,年均增長11.1%,總規(guī)模僅此于美國居世界第二位,同時2015年,國家財政科學(xué)技術(shù)支出7 005.8億元,比上年增加551.3億元,增長8.5%。然而政府的投入能否真正的促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入,投入對產(chǎn)出產(chǎn)生多大的影響,一直是值得研究的問題。近來一些學(xué)者也從實證模型上對我國政府對企業(yè)研發(fā)的效果作了研究,但大部分集中在區(qū)域性、行業(yè)層面的研究,本文以我國我國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)上市公司為研究對象,側(cè)重對公司圍觀層面,從投入與產(chǎn)出兩個角度分析我國政府科技資助的效果。

      2 文獻(xiàn)綜述

      關(guān)于科技創(chuàng)新理論,最早起源于美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家約瑟夫·熊彼特,1912年在他的《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》一書中從技術(shù)與經(jīng)濟(jì)相結(jié)合的角度,探討技術(shù)創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的作用。熊皮特認(rèn)為,創(chuàng)新即為新的生產(chǎn)條件與新的生產(chǎn)要素的重新組合,強(qiáng)調(diào)生產(chǎn)技術(shù)的創(chuàng)新和生產(chǎn)方法的變革對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的巨大推動作用,其獨特的理論視角,為以后的創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)研究奠定了基本框架。隨著第二次世界大戰(zhàn)后經(jīng)濟(jì)快速的復(fù)蘇,以微電子技術(shù)為代表的新興技術(shù)展現(xiàn)出對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的巨大推動作用,因而在熊皮特的創(chuàng)新理論基礎(chǔ)上,產(chǎn)生了以技術(shù)變革和技術(shù)推廣的基礎(chǔ)的新熊皮特主義;以及以制度變革,制度產(chǎn)生為基礎(chǔ)的制度創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)學(xué)。到了20世紀(jì)80年代,以羅默、盧卡斯為代表的內(nèi)生增長理論,創(chuàng)造性地將科技進(jìn)步內(nèi)生化,提出了要素報酬不變、干中學(xué)與知識的外溢、人力資本的三種途徑消除新古典增長模型中報酬遞減規(guī)律,得出技術(shù)創(chuàng)才是經(jīng)濟(jì)增長的源泉,政府的政策對經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生巨大作用的結(jié)論。

      關(guān)于政府科技資助對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用,在實證方面,Arrow(1962)研究表明,由于R&D類公共產(chǎn)品屬性,單個企業(yè)R&D投入將不能獲取全部收益,因而政府的R&D資助將會產(chǎn)生正的外部效應(yīng)。Eui Young Lee(2010)通過研究表明,政府財政資助能夠降低企業(yè)R&D投入[1]。

      國內(nèi)方面秦雪征、伊志鋒(2012)采用2008年汶川地址后德陽地區(qū)中小型企業(yè)數(shù)據(jù),采用傾向得分匹配方法,發(fā)現(xiàn)參與科技計劃使得企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新的概率平均提高20%,同時結(jié)果顯示,科技計劃對企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)機(jī)制主要分為“資金渠道”和“人力資本渠道”,參加科技計劃將提高企業(yè)的研發(fā)資金的使用效率以及員工的邊際創(chuàng)新生產(chǎn)率[2]。李苗苗、肖洪鈞(2012)研究發(fā)現(xiàn)我國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)R&D投入對TICs(技術(shù)創(chuàng)新能力)具有簡單的正向影響[3]。聶鳴、曾赤陽(2014)基于投入—產(chǎn)出視角,研究表明,政府對企業(yè)、高校等科技資助對產(chǎn)出有正相關(guān)關(guān)系,但不同的創(chuàng)新主體的彈性系數(shù)存在顯著差異[4]。郭兵、羅守貴(2015)通過上海市792家企業(yè)的數(shù)據(jù),采用靜態(tài)與動態(tài)的面板數(shù)據(jù)分析方法得出政府財政資助激勵了企業(yè)的R&D投入,但對產(chǎn)出沒有顯著影響[5]。周亞虹(2015)通過新能源產(chǎn)業(yè)分析,發(fā)現(xiàn)在企業(yè)起步階段,政府的資助能夠為企業(yè)帶來盈利優(yōu)勢;進(jìn)入擴(kuò)張期,政府的資助難以鼓勵企業(yè)進(jìn)入更多的研發(fā)投入[6]。陳慶江(2017)采用我國滬深兩市制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用DEA-Tobit兩階段模型考察政府科技投入、企業(yè)R&D對企業(yè)研究創(chuàng)新效率的影響,發(fā)現(xiàn):①政府科技投入對企業(yè)科技創(chuàng)新產(chǎn)出的水平有正相關(guān)性,但對于企業(yè)創(chuàng)新效率的影響不顯著;②企業(yè)R&D投入對其創(chuàng)新效率有正的影響[7]。

      總結(jié)國內(nèi)外文獻(xiàn)研究,在內(nèi)生增長模型的理論模型中,理論上證明了科技創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性,政府的政策對經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生巨大作用的結(jié)論。國內(nèi)外學(xué)者近年的研究也從實證角度上說明了,政府支出對企業(yè)R&D的促進(jìn)作用,但對于產(chǎn)出的影響有多大并沒具體說明。所以經(jīng)過分析提出如下假設(shè):假設(shè)1:政府財政資助促進(jìn)企業(yè)R&D投入假設(shè)2:政府財政資助促進(jìn)企業(yè)R&D產(chǎn)出

      3 研究設(shè)計

      3.1 樣本與數(shù)據(jù)

      戰(zhàn)略新興行業(yè),是我國根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要以及國家戰(zhàn)略部署,在重大前沿科技的基礎(chǔ)上,代表未來科技與產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向制定的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè),現(xiàn)階段重點培育和發(fā)展節(jié)能環(huán)保、新一代信息技術(shù)、生物、高端裝備制造、新能源、新材料、新能源汽車等產(chǎn)業(yè)。因此,戰(zhàn)略新興行業(yè)對于企業(yè)R&D投入以及政府的科技資助更為敏感,基于主要研究戰(zhàn)略新興行業(yè)。

      本文以wind數(shù)據(jù)庫上市公司股票分類標(biāo)準(zhǔn),選擇與科技創(chuàng)新密切相關(guān)戰(zhàn)略新興板塊中的五大板塊2013—2015年的數(shù)據(jù)包括新能源、智能電網(wǎng)、太陽能、核能、風(fēng)能、頁巖氣、新材料、稀土永磁、石墨烯、新能源汽車、鋰電池、特斯拉、充電樁、高端裝備制造業(yè)、機(jī)器人等15個子版塊一共308支股票,剔除缺少數(shù)據(jù)最終得到了845個有效數(shù)據(jù)。

      對于科技創(chuàng)新的產(chǎn)出,雖然有很多衡量標(biāo)準(zhǔn),但以公司當(dāng)年獲得的專利數(shù)作為企業(yè)研發(fā)投入與產(chǎn)出的中間變量,在一定程度上有其合理性。本文研究對象主要為上市公司,對于企業(yè)來說,其申請的專利主要服務(wù)于企業(yè)的商業(yè)化發(fā)展,而專利又是體現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新能力變化的情況,因而,采用專利數(shù)是一個可以獲得的有效衡量指標(biāo)。

      3.2 變量選擇

      本文研究變量包括被解釋變量與解釋變量以及控制變量。以企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度(R&D)和專利數(shù)(PATENT)為解釋變量。采用研發(fā)強(qiáng)度替代企業(yè)研發(fā),主要是剔除不同企業(yè)規(guī)模的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)影響。其中專利數(shù)為發(fā)明專利、實用新型管理、外觀設(shè)計專利合計數(shù)。本文所用變量的界定、衡量即數(shù)據(jù)來源如表1所示。

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      3.3 計量模型和估計方法

      ①靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型。

      檢驗政府財政資助對企業(yè)R&D投入影響的模型為:

      檢驗政府財政資產(chǎn)對企業(yè)R&D產(chǎn)出影響的模型為

      公式(1)、(2)中,i,t分別表示企業(yè)和年度;εit,υit為隨機(jī)擾動項。

      ②動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型。

      由于企業(yè)R&D投入與政府財政資助存在博弈關(guān)系,張杰(2015)分析,在既定條件下,通過博弈分析,得出政策創(chuàng)新補(bǔ)貼政策對企業(yè)私人研發(fā)存在擠出或擠入效應(yīng)。因此企業(yè)企業(yè)R&D投入存在滯后效應(yīng)[8]。而對于專利數(shù)來說,由于從研發(fā)支出到產(chǎn)出即專利存在研發(fā)時間的滯后效應(yīng)。本文中將公式(1)、(2)引入被解釋變量的滯后一階為解釋變量,以控制滯后影響,構(gòu)造成動態(tài)面板數(shù)據(jù)變?yōu)椋?/p>

      4 實證結(jié)果分析

      4.1 描述性統(tǒng)計和多重共線性檢驗

      表2表明了變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。樣本企業(yè)平均每年專利數(shù)為1.736個(取對數(shù)),最大值為2015年比亞迪公司專利數(shù)為8 376個;研發(fā)強(qiáng)度平均為4.75%,最大值為2015年天和防務(wù)研發(fā)強(qiáng)度為62.7%;補(bǔ)助強(qiáng)度為1.659%,最大值為2015年*ST東數(shù)補(bǔ)助強(qiáng)度為33.24%。在相關(guān)系數(shù)矩陣中,發(fā)現(xiàn)SIZE與LEV,GS與RD,SIZE與PATENT相關(guān)性較大,為了避免多重共線性問題,下面進(jìn)行回歸分析,采用逐步回歸的方法逐一提出這些變量,優(yōu)化模型。

      ?

      4.2 線性模型分析結(jié)果及檢驗

      ①靜態(tài)面板模型。

      通過Eviews10,采用廣義最小二乘法,得到結(jié)果如表3所示,在模型一中GS、G、LEV對企業(yè)R&D投入的影響系數(shù)為 0.569 5、-0.009 0、-0.044 5,且都在1%的水平下統(tǒng)計顯著。這表明政府財政資助GS對企業(yè)R&D投入有顯著的正向影響,這支持了假設(shè)1;而企業(yè)杠桿系數(shù)LEV與企業(yè)成長型G對企業(yè)R&D投入有顯著的負(fù)面影響,分析原因可能在企業(yè)高速擴(kuò)張期,企業(yè)的研發(fā)支出可能存在外部購買以滿足企業(yè)進(jìn)一步發(fā)展的可能,周亞虹(2015)通過新能源產(chǎn)業(yè)分析,發(fā)現(xiàn)在企業(yè)起步階段,政府的資助能夠為企業(yè)帶來盈利優(yōu)勢;進(jìn)入擴(kuò)張期,政府的資助難以鼓勵企業(yè)進(jìn)入更多的研發(fā)投入,這是以后研究的一個方向。

      在模型二中RD、GS、LEV對專利數(shù)PATENT的影響系數(shù)為0.029 2、-0.013 2、0.009 9,其中RD和LEV都在1%分水平下統(tǒng)計顯著,這表明企業(yè)R&D投入對企業(yè)R&D產(chǎn)出有顯著的正向影響;但政府財政資助GS對企業(yè)R&D產(chǎn)出有負(fù)相關(guān)關(guān)系,但統(tǒng)計結(jié)果不顯著,這拒絕了假設(shè)2。通過靜態(tài)面板模型分析,能夠得到一些簡單的因素關(guān)系,然擬合結(jié)果可決系數(shù)較低,可能存在其他關(guān)系。

      ②動態(tài)面板模型。

      在動態(tài)得到結(jié)果如表4所示,在模型三中RD(-1)、G、GS、LEV 對企業(yè) R&D 投入的影響系數(shù)為0.719 3、-0.018、0.294 4、-0.014 9,且都在 1%的水平下統(tǒng)計顯著。這表明政府財政資助GS和企業(yè)上期R&D投入對企業(yè)R&D投入有顯著的正向影響,這支持了假設(shè)1,說明政府財政資助的確能夠促進(jìn)企業(yè)R&D的投入,而且企業(yè)的研發(fā)投入的確受上期研發(fā)投入的影響;而企業(yè)杠桿系數(shù)LEV與企業(yè)成長型G對企業(yè)R&D投入有顯著的負(fù)面影響,在靜態(tài)面板數(shù)據(jù)中已有分析,這里不再贅述。

      ?

      在模型四中 PATENT(-1)、RD、GS、LEV、G、SIZE對專利數(shù)PATENT的影響系數(shù)為0.938 9、0.003 2、-0.001、-0.000 7、0.000 2、0.050 9,其中 PATENT(-1)和SIZE都在1%分水平下統(tǒng)計顯著;RD、LEV在5%分水平下統(tǒng)計顯著;GS和G統(tǒng)計不顯著。這表明企業(yè)上期專利數(shù)PATENT(-1)、企業(yè)R&D投入、企業(yè)規(guī)模SIZE對企業(yè)R&D產(chǎn)出有顯著的正向影響;對于企業(yè)規(guī)模SIZE的顯著影響,說明企業(yè)在隨著規(guī)模擴(kuò)大的同時,雖然不會同步增加研發(fā)支出的投入,但存量的技術(shù)儲備以及外部購買對企業(yè)的研發(fā)產(chǎn)出有促進(jìn)作用。但政府財政資助GS對企業(yè)R&D產(chǎn)出有負(fù)相關(guān)關(guān)系,但統(tǒng)計結(jié)果不顯著,這拒絕了假設(shè)2。然擬合結(jié)果可決系數(shù)較高,其他因素擬合較好說明該模擬值得信賴。說明政府財政資助雖會促進(jìn)企業(yè)R&D的投入,但對于企業(yè)R&D的產(chǎn)出無明顯影響。

      5 結(jié)論

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      本文在已有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上,將政府財政資助、企業(yè)R&D的投入、企業(yè)R&D的產(chǎn)出納入一個分析框架,通過戰(zhàn)略新興板塊308個公司的微觀數(shù)據(jù),通過靜態(tài)與動態(tài)面板數(shù)據(jù)分析得出如下結(jié)論:

      ①政府財政資助對企業(yè)R&D投入有簡單的正向影響,無論是靜態(tài)還是動態(tài)面板數(shù)據(jù)分析,戰(zhàn)略新興板塊上市企業(yè)中政府財政資助對于企業(yè)的研發(fā)投入都有積極的影響。說明,對于企業(yè)而言,政府的財政資助對企業(yè)研發(fā)而言無疑是

      ②政府財政資助促對企業(yè)R&D產(chǎn)出效果不明顯。在動態(tài)面板數(shù)據(jù)中,雖然政府財政資助促對企業(yè)R&D產(chǎn)出呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,但是不顯著,可能存在多種原因;但企業(yè)的研發(fā)支出對研發(fā)產(chǎn)出有顯著的正相關(guān)關(guān)系,并且當(dāng)期的研發(fā)支出以及研發(fā)產(chǎn)出與上一期研發(fā)支出以及研發(fā)產(chǎn)出成正相關(guān)關(guān)系。說明企業(yè)提升研發(fā)產(chǎn)出最直接的途徑是加大研發(fā)投入。

      ③企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、企業(yè)成長性對企業(yè)R&D產(chǎn)出有正向關(guān)系,但杠桿比例對企業(yè)R&D產(chǎn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系,本文未做出解釋,在未來的擴(kuò)展研究中,需更進(jìn)一步研究。

      [1]EUI YOUNGLEE,BEOMCHEOLCIN.The effect of risksharing government subsidy on corporate R&D investment:Empirical evidence from Korea [J].Technological Forecasting and Social Change,2010(6):881-890.

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      [3]李苗苗,肖洪鈞,傅吉新.財政政策、企業(yè)R&;D投入與技術(shù)創(chuàng)新能力:基于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司的實證研究[J].管理評論,2014,26(8):135-144.

      [4]聶鳴,曾赤陽,丁秀好.不同政府科技資助與區(qū)域R&D產(chǎn)出的關(guān)系研究[J].科學(xué)學(xué)研究,2014,32(10):1 468-1 475.

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      [8]張杰,陳志遠(yuǎn),楊連星,等.中國創(chuàng)新補(bǔ)貼政策的績效評估:理論與證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)研究,2015,50(10):4-17.

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