政府創(chuàng)新投入可以促進市場創(chuàng)新投入嗎
——基于我國內(nèi)地63所教育部直屬高校科技創(chuàng)新數(shù)據(jù)的實證研究

周志遠，左月華，鄒 宇

(1.湖北省人民政府辦公廳，湖北 武漢430071；2.華中科技大學 經(jīng)濟學院，湖北 武漢430074；3.浙江核新同花順網(wǎng)絡信息股份有限公司 ，浙江 杭州 310000)

0 引言

科技創(chuàng)新是經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的內(nèi)生動力[1]。改革開放以來，高校在我國科研創(chuàng)新體系中的作用越來越顯著[2]。另外，資源依賴是大學的主要組織特征，研發(fā)創(chuàng)新這項以投入決定產(chǎn)出的活動表現(xiàn)得尤為明顯。據(jù)教育部資料統(tǒng)計顯示，我國高校研發(fā)經(jīng)費來源由政府資金、企業(yè)資金和其它資金組成。改革開放以前，由于我國高校以公有制為主，政府資金是主要來源。改革開放以后，我國高等學?？蒲型度雭碓辞来蟠笸貙?，尤其是以1986年我國成立的國家自然科學基金委員會(NSFC)為代表，突破了科研經(jīng)費單純依靠行政撥款的傳統(tǒng)管理方式，確立了前沿引導、平等競爭和擇優(yōu)支持的科研投入運行機制。自此以后，政府部門往往通過各部委科研基金或是政府直屬機構(gòu)基金申報等競爭性機制為高校提供科研投入資金。此外，來自市場的各類型企業(yè)也積極參與高校科研行動，為解決其實際應用過程中的技術(shù)難題而在高校設立科研資助項目，市場創(chuàng)新投入成為高校研發(fā)投入的另一重要來源。近年來，我國高?？蒲薪?jīng)費來源逐漸形成相對穩(wěn)定的比例，即政府資金56%、企業(yè)資金36%、其它資金8%[3]。那么，同為投入到高校的科研經(jīng)費，經(jīng)過政府嚴格審查競爭而來的創(chuàng)新投入能否代表高校創(chuàng)新能力，從而影響企業(yè)創(chuàng)新投入？這一信號作用是否顯著？如果顯著，作用期間有多長？

近年來，國內(nèi)外學者對研發(fā)活動中公共投資與私人投資關(guān)系的研究大都圍繞企業(yè)研發(fā)活動展開，而公共投資與私人投資是互補關(guān)系還是替代關(guān)系，兩者隨著研究樣本不同而不同。陳玲等[4]和郭迎鋒等[5]發(fā)現(xiàn)，我國政府給予企業(yè)研發(fā)補貼對企業(yè)自主研發(fā)活動具有顯著促進作用；Hussinger[6]對德國3 744家制造業(yè)企業(yè)進行實證檢驗發(fā)現(xiàn)，政府補貼與企業(yè)研發(fā)強度呈U型關(guān)系；但Montmartin 等[7]發(fā)現(xiàn)，25個OECD國家的政府補貼會擠占企業(yè)自身研發(fā)投入；俞立平[8]從國家層面發(fā)現(xiàn)政府科技投入存在一定剛性，并不能帶動企業(yè)科技投入。上述研究都是以企業(yè)為研發(fā)投入主體，而從高校角度討論高校研發(fā)經(jīng)費中政府創(chuàng)新投入與市場創(chuàng)新投入關(guān)系的研究較少。實際上，高校是國家創(chuàng)新戰(zhàn)略的重要實施主體，其創(chuàng)新投入來源于政府和市場雙重渠道，厘清兩者間關(guān)系不僅有利于高校爭取更多創(chuàng)新投入，還有利于認清政府和市場在科技創(chuàng)新領域的關(guān)系。

本文從高校角度出發(fā)，選取2005-2018年我國內(nèi)地63所教育部直屬高?？萍紕?chuàng)新數(shù)據(jù)，采用面板VAR模型和個體固定效應模型，從動態(tài)和靜態(tài)兩個方面對高?？萍紕?chuàng)新投入中政府創(chuàng)新投入與市場創(chuàng)新投入的關(guān)系進行實證檢驗。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在高校科技創(chuàng)新活動中，政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入具有促進作用，這種促進作用存在兩期左右的滯后期，且只在短期內(nèi)顯著；從長期來看，政府投入對市場投入的促進作用不顯著。

相比于以往有關(guān)我國科技創(chuàng)新體系的研究，本文的潛在貢獻在于：從高校研發(fā)活動兩種異質(zhì)性經(jīng)費來源研究政府創(chuàng)新投入與市場創(chuàng)新投入的關(guān)系，不僅可以拓展當前科研競爭性投入機制研究邊界，檢驗政府創(chuàng)新投入的有效性和引導性，還能夠為我國科研政策制定提供參考。

1 文獻綜述與研究假設

在現(xiàn)代社會經(jīng)濟制度體系中，政府和市場是兩種基本制度安排。政府作為權(quán)威一方，向社會提供公共物品，而市場以有效價格決定資源配置，向社會提供私人物品，政府和市場更像社會經(jīng)濟生活中的“左手”和“右手”[9]，表現(xiàn)為相互協(xié)調(diào)、相互配合的互補關(guān)系。在高校研發(fā)活動中，政府創(chuàng)新投入與市場創(chuàng)新投入互補關(guān)系主要通過信號效應和知識溢出效應傳導。

在我國市場化進程和科技體制改革中，政府引導尤為重要，政府研發(fā)資助可以顯著促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[10]。Adams等[11]研究美國高校研發(fā)活動發(fā)現(xiàn)，美國政府撥款有利于促進高校研發(fā)產(chǎn)出；Payne等[12]進一步對高校聯(lián)邦研究撥款進行研究發(fā)現(xiàn)，財政撥款對高校專利和論文產(chǎn)出具有顯著促進作用；Hall等[13]分析R&D財政激勵指出，每一美元的增稅將會減少價值一美元的R&D產(chǎn)出。由此可見，財政政策對科技活動發(fā)展具有重大影響。Goldfarb[14]研究美國固定享受政府撥款的221所大學發(fā)現(xiàn)，大學學術(shù)產(chǎn)出并未因企業(yè)投資逐年增長而呈現(xiàn)短期繁榮，而是隨著與資助者關(guān)系的穩(wěn)定而呈下降趨勢，且政府撥款額度與學術(shù)產(chǎn)出關(guān)聯(lián)不緊密；O' shea等[15]、Potterie[16]、趙付民等[17]的研究表明，由于高等院校處于技術(shù)創(chuàng)新前端，負責知識創(chuàng)新和技術(shù)研發(fā)，而企業(yè)更側(cè)重于技術(shù)轉(zhuǎn)移應用、產(chǎn)品生產(chǎn)和銷售，因此高校和企業(yè)有明顯互補作用。政府對高校進行資助有利于促進知識和技術(shù)轉(zhuǎn)移，推進學校和企業(yè)互動，激勵企業(yè)增加研發(fā)經(jīng)費。而科研院所的功能介于高校和企業(yè)之間，與二者存在一定替代關(guān)系。政府對研究院所進行資助會影響資源供需關(guān)系，造成資源價格上漲，提高企業(yè)成本，使企業(yè)更愿意通過直接購買方式滿足自身技術(shù)需求，不愿意承受高成本研發(fā)風險，從而降低企業(yè)參與研發(fā)活動的積極性，導致企業(yè)研發(fā)投入減少，從而形成負面激勵。

高校研發(fā)經(jīng)費來源不同，導致其進行研發(fā)活動的目的和性質(zhì)也不同。高仲飛[18]的研究表明，政府創(chuàng)新投入是為解決科技、社會和經(jīng)濟發(fā)展難題，高校向政府申請科技創(chuàng)新經(jīng)費需要經(jīng)過資格審查、專家評審和同行公議，其專業(yè)性和權(quán)威性逐步得到社會認可。新聞報道中常以獲取最多政府科研經(jīng)費的高校為模范進行報道，能否獲取政府科研經(jīng)費被看作是對高?？蒲心芰Φ臋z驗[19]；市場創(chuàng)新投入是企業(yè)委托方為解決實際困難或技術(shù)難關(guān)而委托高校合作研發(fā)產(chǎn)生的，企業(yè)無法實行嚴格的經(jīng)費審查制度，市場交換的一大缺陷在于信息不對稱和較高的交易成本[20]，即企業(yè)在尋求高校合作研發(fā)時難以評價高?？蒲心芰?。政府對縱向課題的評審釋放了高?？蒲心芰^強的信號，有助于降低產(chǎn)學研合作交易成本，促進市場對高校進行研發(fā)投入。

當前，政府對高校研發(fā)支持的研究主要集中在稅收減免和財政直接撥款兩個方面，對于政府競爭性科研創(chuàng)新投入支持效果的研究較少。由于政府對高校創(chuàng)新投入實行嚴格的競爭篩選機制，因此政府對高校與企業(yè)科研合作發(fā)揮引導作用。據(jù)此，本文提出如下假設：

H1: 在高校研發(fā)體系中，政府創(chuàng)新投入可以促進市場創(chuàng)新投入。

政府與市場通過知識溢出效應表現(xiàn)為互補關(guān)系。知識溢出效應的產(chǎn)生源于公共物品屬性[21]和外部經(jīng)濟性(許蕭迪等，2007)，通過模仿效應、競爭效應和帶動效應促使其他研發(fā)主體進行研發(fā)創(chuàng)新(孫兆剛等，2005)，尤其是在“大學—產(chǎn)業(yè)—政府”三螺旋創(chuàng)新模式下，政府將資金投回基礎研究階段，而市場創(chuàng)新投入于開發(fā)和應用研究階段[22]。由于高校與企業(yè)存在良好的產(chǎn)學研關(guān)系，所以政府創(chuàng)新投入的產(chǎn)出成果通過知識溢出效應流入企業(yè)，企業(yè)利用這些研究成果帶來創(chuàng)新收益，從而促使其提高研發(fā)投入。相應地，市場創(chuàng)新投入促使更多科技應用產(chǎn)出流入產(chǎn)品市場。據(jù)此，本文提出如下假設：

H2：市場創(chuàng)新投入有助于提升高?？蒲袘卯a(chǎn)出。

2 研究設計

2.1 研究框架

為研究高校研發(fā)投入中不同經(jīng)費來源的關(guān)系，本文首先使用面板VAR模型進行檢驗。這是因為面板VAR模型不需要區(qū)分內(nèi)生變量和外生變量，脈沖響應函數(shù)和方差分解可以有效反映研發(fā)投入兩個異質(zhì)來源之間的動態(tài)關(guān)系；同時，國內(nèi)外較多學者使用向量自回歸模型研究科技創(chuàng)新相關(guān)問題，如趙喜倉等[23]。本文從靜態(tài)視角構(gòu)建面板固定效應回歸模型，通過控制其它變量考察高校研發(fā)投入中政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入的促進作用，并提出針對性建議。

2.2 模型構(gòu)建

面板向量自回歸模型(Penal Vector Autoregressive Model，簡稱 PVAR)將時間序列中的VAR模型和面板數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過廣義矩估計(GMM)、脈沖響應函數(shù)(IRF)和方差分解(FE-VD)分析變量之間的相互作用。本文將高校研發(fā)投入中的政府創(chuàng)新投入和市場創(chuàng)新投入及研發(fā)產(chǎn)出同時加入面板VAR模型，構(gòu)建模型(1)。為檢驗政府創(chuàng)新投入與市場創(chuàng)新投入之間的靜態(tài)關(guān)系，在控制高校特征、高校自身知識存量、外部高校知識存量和其它宏觀變量后，使用LSDV方法測度滯后期政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入的影響，進一步構(gòu)建固定效應模型(2)。其中，高校研發(fā)投入中政府創(chuàng)新投入滯后期根據(jù)模型(1)結(jié)果推導而來。

(1)

Fundit=μi+θ1Dummy_type1i+θ2Dummy_type2i+α1Govit-1+α2Govit-2+α3Govit-3+β1Ks_Patentit+β2Ks_Paperit+β3Oks_Patentit+β4Oks_Paperit+β5Humanit+β6Industryit+β7Nationit+β8Importit+β9Fdiit+εit

(2)

在模型(1)中，F(xiàn)und代表高校研發(fā)投入中的市場創(chuàng)新投入；Gov代表高校研發(fā)投入中的政府創(chuàng)新投入，本文以高校專利申請數(shù)量(Patent)和發(fā)表學術(shù)論文數(shù)量(Paper)衡量高校研發(fā)產(chǎn)出;α0為截距項;fi、dt分別為固定效應和時間效應；εit為隨機擾動項。

在模型(2)中，F(xiàn)und為被解釋變量，代表高校研發(fā)投入中的市場創(chuàng)新投入；Gov為核心解釋變量，代表高校研發(fā)投入中的政府創(chuàng)新投入。Gov的滯后期由模型(1)結(jié)果得來，Dummy_type1和Dummy_type2為描述高校個體特征的虛擬變量；Human代表高?？蒲腥藛T投入；Ks_Patent、Ks_Paper分別以專利產(chǎn)出和學術(shù)論文產(chǎn)出衡量高校知識存量，本文借鑒嚴成樑等[24]的研究，采用永續(xù)盤存法對高校知識存量進行計算；Oks_Patent、Oks_Paper分別代表外部高校知識存量，即每個樣本外部高校知識存量等于當年其它樣本高校知識存量之和?？紤]到企業(yè)對高校研發(fā)投入中市場創(chuàng)新投入的影響，本文以高校所在城市工業(yè)企業(yè)數(shù)量(Industry)為控制變量，同時控制可能對模型產(chǎn)生影響的宏觀變量。Nation、Import、Fdi分別代表高校所在省份國有經(jīng)濟發(fā)展程度變量、進口額變量和外商直接投資變量。本文所有變量衡量方式如表1所示。

表1 變量說明Tab.1 Variable description

本文選取2005-2018年一直隸屬于教育部且科研經(jīng)費來源和統(tǒng)計口徑保持一致的高等院校為研究對象，同時剔除外國語大學、財經(jīng)大學、美術(shù)學院和音樂學院等無工科專業(yè)的高校，共計63家高校。本文數(shù)據(jù)來源于《高等學?？萍冀y(tǒng)計資料匯編》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》。本文進出口總額數(shù)據(jù)采用中國人民銀行披露的每月匯率取年平均匯率折算成人民幣總額。

本文變量描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示，可以看到高校研發(fā)投入中政府創(chuàng)新投入平均值、中位數(shù)和最大值均大于市場創(chuàng)新投入，但標準差小于市場創(chuàng)新投入，說明高校研發(fā)投入中的市場創(chuàng)新投入數(shù)據(jù)分布更加分散。實際上，政府經(jīng)費更加穩(wěn)定，對于不同高校的投入比較“一視同仁”，而市場創(chuàng)新投入更傾向于部分高校。

表2 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果Tab.2 Descriptive statistics of variables

3 實證分析

3.1 面板VAR模型檢驗

3.1.1 平穩(wěn)性檢驗和協(xié)整檢驗

在進行面板VAR模型檢驗前，首先需要對變量進行平穩(wěn)性檢驗和面板協(xié)整檢驗。為防止偽回歸出現(xiàn)，首先檢驗變量之間是否存在長期均衡關(guān)系。本文采用Levin-Lin-Chu和Im-Pesaran-Shin兩種方法檢驗平穩(wěn)性，采用Kao、Pedroni和Westerlund三種方法檢驗面板VAR模型中變量的協(xié)整關(guān)系，原假設都認為變量之間不存在協(xié)整關(guān)系，平穩(wěn)性檢驗結(jié)果如表3所示。從中可見，4個變量均在10%顯著水平上平穩(wěn)，因此可以進行面板VAR模型檢驗。協(xié)整檢驗結(jié)果如表4所示，結(jié)果發(fā)現(xiàn)4個變量均在10%顯著水平上拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設，因此高校研發(fā)投入中政府創(chuàng)新投入、市場創(chuàng)新投入、專利產(chǎn)出和論文產(chǎn)出之間存在長期均衡關(guān)系，可以對面板VAR模型進行下一步檢驗。

表3 平穩(wěn)性檢驗結(jié)果Tab.3 Stability test results

表4 協(xié)整檢驗結(jié)果Tab.4 Co-integration test results

3.1.2 脈沖響應函數(shù)和預測方差分解

在構(gòu)建面板VAR模型(1)前，首先要確定模型的滯后期n，滯后階數(shù)不同可能會對模型檢驗結(jié)果產(chǎn)生影響。國內(nèi)學者常用AIC和SC信息準則判斷最佳滯后期，通過不斷增加滯后期，檢驗不同滯后期模型結(jié)果得到AIC和SC值。當AIC和SC值最小且繼續(xù)增加滯后期AIC、SC值也不會增加時便是最佳滯后期。通常而言，滯后期數(shù)不宜太大，否則會導致較多樣本容量受損，大多數(shù)學者以滯后3期為最佳滯后期。本文使用Eviews10軟件檢驗不同滯后期AIC和SC的值，發(fā)現(xiàn)滯后期為3期時AIC、SC值最小，因此以滯后3期構(gòu)建面板VAR模型。由于面板VAR模型是一種非理論模型，模型滯后期的存在導致變量數(shù)量成倍增加，因此一般采用脈沖響應函數(shù)和預測方差分解進行深入分析。限于篇幅，本文主要匯報脈沖響應函數(shù)和預測方差分解。

脈沖響應函數(shù)衡量系統(tǒng)中某一變量一個標準差的正向沖擊對另一個變量的動態(tài)影響，同時采用蒙特卡羅模擬法產(chǎn)生脈沖響應函數(shù)置信區(qū)間。為測度高校研發(fā)投入中政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入的動態(tài)影響，將高校研發(fā)投入中的政府創(chuàng)新投入和市場創(chuàng)新投入數(shù)據(jù)加入面板VAR模型，同時加入兩種研發(fā)產(chǎn)出變量。最終，政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入的脈沖響應函數(shù)如圖1所示。通過分析脈沖響應函數(shù)圖，本文得出以下結(jié)論：

圖1 脈沖響應函數(shù)Fig.1 Impulse response function

(1)市場創(chuàng)新投入沖擊對自身的影響在10期內(nèi)為正，但影響程度逐漸下降并趨于0，說明市場創(chuàng)新投入在短期內(nèi)存在“慣性”作用，但在長期內(nèi)無影響。

(2)受政府創(chuàng)新投入一個標準差的正向沖擊，市場創(chuàng)新投入在未來3期內(nèi)的影響系數(shù)為正，且最大影響系數(shù)為0.04，在3期之后影響逐漸減弱并趨于0。這是因為，政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入的促進作用需要通過高校傳導，這種間接傳導效應導致政府對市場的信號效應存在時滯。此外，由政府對高校科研項目傳導至企業(yè)對高?？蒲许椖康闹R溢出效應存在先后順序，只有政府資助的高?？蒲许椖啃纬梢欢ㄑ邪l(fā)成果后，企業(yè)對高?？蒲许椖拷?jīng)費投入才會逐漸上升。

(3)高校無論是論文產(chǎn)出還是專利產(chǎn)出對市場創(chuàng)新投入的影響在短期內(nèi)上升至一定水平，在長期內(nèi)維持不變，而論文產(chǎn)出對市場創(chuàng)新投入的長期影響相比專利產(chǎn)出作用更大。這說明，企業(yè)委托高校進行研發(fā)活動長期內(nèi)受高校自身研發(fā)產(chǎn)出的影響，而學術(shù)論文的影響作用更大，市場創(chuàng)新投入可以促進高校科研產(chǎn)出，研究假設H2得到驗證。

預測方差分解通過求解擾動項，對向量自回歸模型預測方差貢獻度，以此表明各類因素對某一變量變動的貢獻水平。本文對面板VAR模型進行預測方差分解，使用蒙特卡羅模擬產(chǎn)生置信區(qū)間，結(jié)果如圖2所示。圖2第一行為面板VAR模型中4個變量對市場創(chuàng)新投入波動的貢獻率?？梢钥闯?，市場創(chuàng)新投入波動大部分由自身構(gòu)成，其次是兩項研發(fā)產(chǎn)出變量，政府創(chuàng)新投入貢獻了0.7%。即在高校研發(fā)活動中，高校研發(fā)投入中的政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入有一定促進作用，這一結(jié)論支持假設H1。但這種促進效應較小，從動態(tài)來看主要表現(xiàn)在短期，長期內(nèi)政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入無顯著影響。

圖2 預測方差分解結(jié)果Fig.2 Prediction variance decomposition results

3.2 靜態(tài)面板模型檢驗結(jié)果

面板VAR模型結(jié)果顯示，高校研發(fā)投入中市場創(chuàng)新投入受自身的影響較大，此外還受高校研發(fā)產(chǎn)出和政府創(chuàng)新投入的影響，而政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入的影響存在滯后效應。據(jù)此，本文在研究政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入的靜態(tài)影響時將政府創(chuàng)新投入滯后1～3期，考察不同滯后期政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入的影響，選擇不加入滯后期的市場創(chuàng)新投入構(gòu)建靜態(tài)面板模型(2)。首先，對靜態(tài)面板模型(2)進行Hausman檢驗，結(jié)果顯示Hausman統(tǒng)計量為34.40，伴隨概率P值為0.000 6，即在1%水平上強烈拒絕隨機效應原假設，接受固定效應備擇假設。同時，本文假設時間效應存在，并對11個時間虛擬變量進行測試，發(fā)現(xiàn)聯(lián)合統(tǒng)計量為0.45，伴隨概率為0.890 8，接受不存在時間固定效應的原假設。因此，本文模型(2)只采用個體固定效應。最后，本文使用LSDV法對模型(2)進行回歸，結(jié)果如表5所示。

表5中M1～M6是以模型(2)為基準依次加入主要解釋變量和控制變量的檢驗結(jié)果，M6為最終完整的模型結(jié)果。從個體固定效應回歸結(jié)果可以看到，滯后兩期的政府經(jīng)費投入在依次加入變量時均顯著為正，在模型M6中，政府創(chuàng)新投入在10%水平上對市場創(chuàng)新投入有正向促進作用，作用系數(shù)為0.093，而滯后一期和三期政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入的影響不顯著，這與政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入的動態(tài)影響一樣。由于信號效應傳導時滯和知識溢出效應先后順序?qū)е抡畡?chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入的影響存在滯后期，在靜態(tài)影響中，這種時滯為兩期。滯后3期政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入的影響不顯著，說明這種信號效應持續(xù)時間較短，對應本文PVAR模型中3期以后政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入的動態(tài)影響趨于0。

表5 靜態(tài)面板個體固定效應模型檢驗結(jié)果Tab.5 Test results of individual fixed effect model of static panel

在其它主要解釋變量中，論文知識存量對市場創(chuàng)新投入的影響始終顯著為正，而專利知識存量的影響為負但不顯著。外部知識存量對市場專利投入的影響正好相反，外部高校論文知識存量對市場創(chuàng)新投入的影響始終顯著為負，而專利知識存量對市場創(chuàng)新投入的影響始終顯著為正，可能是由于外部高校研發(fā)成果縮小了研發(fā)活動范圍、提高了研發(fā)活動門檻，從而對高校自身研發(fā)成果形成相反作用。

在控制變量中，研發(fā)人員投入變量均不顯著，工業(yè)企業(yè)數(shù)量變量的影響為負，但在不同模型中顯著性不一樣，國有企業(yè)發(fā)展程度和進口總額的影響均顯著為正，外商直接投資的影響不顯著。

4 結(jié)論與建議

本文從高?？萍紕?chuàng)新活動中兩種異質(zhì)性研發(fā)經(jīng)費來源出發(fā)，探討政府創(chuàng)新投入與市場創(chuàng)新投入的相互作用，使用不同實證方法分別檢驗政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入的動靜態(tài)影響，得出如下結(jié)論：高校研發(fā)活動中政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入存在滯后、短期、相對較弱的促進作用。從動態(tài)影響看，這種正向促進作用在3年內(nèi)逐漸上升并達到最大值4%，在3年后逐漸下降并趨于0。而且，只有政府對高校科研投入形成一定成果后，尤其是學術(shù)論文產(chǎn)出，市場創(chuàng)新投入才會逐漸上升。從靜態(tài)影響看，政府創(chuàng)新投入對市場創(chuàng)新投入的促進作用不是即刻發(fā)生的，而是在兩年后最顯著。此外，PVAR模型揭示市場創(chuàng)新投入對高校創(chuàng)新應用產(chǎn)出有促進作用，同時還存在慣性效應，即市場創(chuàng)新投入對自身的動態(tài)影響較大。

總之，政府對高校的創(chuàng)新投入不僅能夠支持高校科研創(chuàng)新，還能產(chǎn)生較強的信號邊際效應。因此，政府應該充分重視經(jīng)過嚴格評審的政府科研投入的信號作用，加強宣傳與應用，降低市場創(chuàng)新投入信息不對稱風險。另外，政府還應認識到政府創(chuàng)新投入引導市場創(chuàng)新投入的作用在長期內(nèi)影響不顯著，只在中短期內(nèi)比較有效。最后，受篇幅和主題所限，對于我國目前實施的科研資金審核申請制度的有效性未能進行明確實證，未來將進一步研究我國政府科研政策執(zhí)行效果，為我國政府創(chuàng)新戰(zhàn)略實施提供可靠參考。