政府R＆D資助對企業R＆D投入的作用——基于2008—2012年上海1480家民營企業數據的實證分析

王 霞，顧琪虹，郭 兵，劉 璐

（1.同濟大學 經濟與管理學院，上海 200092；2.上海交通大學 安泰經濟與管理學院，上海 200052）

R&D 回報的不確定性、R&D 投入的溢出效應、R&D 成果的公共物品屬性等，使得企業的R&D 投入一般低于社會理想投資水平。為盡量達到社會理想投資水平，許多國家或政府都會對企業的R&D 活動進行資助，以期拉動企業自身對R&D活動進行投入，進而促進企業創新產出的增加。近年來，隨著我國創新型國家建設進程的加快，我國政府對企業尤其是新興產業企業的R&D 活動不斷加大資助力度。資助企業R&D 活動的可能效果包括兩個方面：從有利的一面看，資助資金可以彌補企業創新資金的不足，可作為導向基金推動企業增加R&D 投入，并積極引導企業的技術創新方向；從不利的一面看，政府的R&D 資助會擠出企業自身的R&D 投入，且相對于市場而言，政府對R&D 資源的配置可能是低效的，進而降低了R&D 資源的利用效率。政府的R&D 資助對企業R&D 投入具有促進作用還是擠出作用，取決于上述兩種效果之間的強度關系，理論分析并不足以給出科學、有效的結論。鑒于此，本文利用2008—2012年上海新興產業1480家民營企業5年的面板數據，研究政府R&D資助與企業R&D 投入的關系，探討政府R&D 資助對企業R&D 投入的影響，深入挖掘影響政府R&D 資助效果的因素，進而提出相關的優化對策。

1 文獻綜述

1）國外研究。

國外對政府R&D 資助與企業R&D 投入間關系的研究始于20世紀50年代。關于政府R&D 資助的效果，學者們的研究結果并不一致甚至相反。有學者認為政府的直接資助能夠激勵企業開展技術創新；有學者卻認為政府資助對企業R&D 投入具有擠出效應，企業會因為獲得政府資助而降低自身的R&D 投入。即使同一學者的研究也會因為研究樣本和研究層面不同而得出政府資助具有激勵效應或擠出效應兩種結論。Blank 和Stigler 比較了1951年1564家企業中獲得政府資助與未獲得政府資助的企業中研究人員占總員工人數比例的不同，發現獲得政府資助的企業的該比例反而更低，從而得出政府資助具有替代效應的結論，但當以員工數超過5000人的大企業作為研究樣本時，卻得到相反的結論［1］。20世紀70 年代，此方面的研究逐漸增多。Globerman基于1965—1969年加拿大的數據、Buxton基于1965年英國的截面數據進行研究，都得出了政府資助與企業R&D 投入之間存在互補關系的結論［2-3］。但是，他們的研究樣本都很少——分別只有15家企業和11家企業，因此所得結論的代表性有待商榷。Howe和McFetridge利用1961—1971年加拿大企業的截面數據進行線性回歸，發現政府資助對企業R&D 投入具有正向影響，但該正向影響只在一個行業中顯著［4］。Higgins和Link采用1977年美國174個制造業企業的截面數據，利用最小二乘法進行研究，得出當政府資助增加時企業R&D 投入下降即政府資助具有替代效應的結論［5］。在此基礎上，Link 利 用1977 年美國 企業的數據，采用同樣方法進行了更深入的研究，但得出了相反的結論，即政府資助促進了企業R&D 投入的增加，也即政府資助具有 互補效 應［6］。Levin 和Reiss采用兩階段最小二乘法（two stage least square，2SLS）研究了政府資助與企業R&D 投入的關系，發現l美元的政府資助將激勵帶來7～74美分的私 人R&D 投 入［7］。Lichtenberg 利 用169 家企業的面板數據進行研究，發現政府合同資助對企業邊際回報沒有顯著影響，并認為政府合同資助通過影響私人回報間接影響企業R&D 投入［8］。Lach測算了20世紀90年代以色列制造業的政府R&D資助效果，初步得出100美元的政府資助對于企業R&D 投入具有約14美元的“擠出效應”、約65美元的“誘導效應”［9］。David的研究表明，所采集的研究樣本中大部分樣本支持政府R&D 投入對企業R&D 投入 具有誘導效應的結論［10］。Arque-Castells利用1998—2009年西班牙制造業企業的面板數據進行研究，估計參數仿真結果表明，政府補貼可以產生永久的吸引效應，且對小企業的影響比對大企業的影響更為顯著［11］。

2）國內研究。

許治和師萍在參考國內外相關學者研究成果的基礎上，對1990—2000 年我國政府資助對企業R&D 投入的影響進行了實證檢驗，并考慮了一期的滯后效應，結果表明政府資助的促進作用大于替代作用［12］。趙付民、蘇盛安和鄒珊剛利用1994—2002年我國29個省的大中型工業企業的數據，運用動態面板數據模型進行實證分析，結果顯示政府資助有助于企業增加R&D 投入，其促進作用明顯、替代作用不顯著［13］。丁小義、潘申彪和余紅娜以及高晶的研究結果都表明，政府R&D 投入對企業R&D 投入具有正向的促進作用，其杠桿效應顯著［14-15］。程華、肖小波和倪梅娟的研究結果表明，政府科技投入對企業R&D 投入具有顯著的促進作用，盡管其短期作用并不顯著，但其長期作用較顯著［16］。解維敏、唐清泉和陸姍姍發現，政府R&D資助降低了企業的R&D 成本和風險，使得企業R&D有利可圖，從而刺激了企業對R&D 活動投入更多［17］。李平和王春暉采用2001—2008年中國27個省區的面板數據進行實證檢驗，結果表明，目前中國的政府資助總體水平還偏低，政府資助對企業創新投入不具有擠出效應［18］。解維敏和方紅星利用中國上市公司的數據進行實證研究，發現政府干預與企業R&D 投入存在替代關系［19］。陳鈺芬、周昇和黃夢嫻運用計量經濟模型進行分析，發現政府R&D 資助對企業R&D 投入具有明顯的促進作用，且最佳的政府科技資助率為9%～10%，政府R&D資助每增加1萬元，最多可導致企業R&D 投入增加1.72 萬元，政府R&D 資助越穩定、其效果越好［20］。李永、葉偉娜和王振宇利用2004—2010 年上海分行業大中型工業企業的面板數據進行研究，結果表明政府R&D 資助對企業創新活動具有顯著的正向影響，政府R&D 資助可促進企業自籌R&D投入的增加［21］。肖丁丁、朱貴龍和王靜基于1997—2009年中國省際面板數據的研究結果表明，政府對高校、科研院所以及東部地區企業的R&D 資助對組織內部的R&D 支出具有杠桿效應，而對中、西部企業的內部R&D 支出具有顯著的擠出效應［22］。張宗益和陳龍研究了不同方式的政府補貼對戰略性新興產業內部科技投入的影響，回歸結果表明，以稅收優惠為主的政府間接補貼對企業內部R&D 投入具有顯著“擠出效應”，而政府直接補貼對企業內部R&D 投入具有顯著的“激勵作用”，政府補貼對不同新興產業內部R&D 的影響也存在明顯不同［23］。

現有文獻普遍認為，由于R&D 具有投入大、風險高的特點，因此在市場經濟條件下，R&D成果很容易被擴散或被其他企業使用，即存在知識外溢的風險，并且在專利保護期后就成為公共產品，這些使得企業的R&D投入可能低于社會最優水平。R&D的溢出效應為政府資助企業R&D 提供了理論支持。但是，現有文獻對政府的資助方式、資助程度和資助時機等問題研究得尚不充分。鑒于此，本文的研究重點是：分析政府R&D 資助對企業R&D 投入及產出的影響，并提出優化對策，從而部分地解釋政府資助的方式、程度、對象和時機選擇等問題。此外，本文將研究范圍限定為新興產業，因為這些產業的技術創新具有同質性，能夠在更大程度上反映政府的R&D資助對企業R&D 投入的影響；同時，本文采用民間調研數據，因為其樣本中大企業與中小企業的比例更接近現實，據此所得的實證結論更富政策意義。

2 變量選取和模型設定

2.1 變量選取

新興產業是我國政府對企業的R&D 資助投入最為集中的領域。國內外的相關研究結論是否適用于新興產業的民營企業還有待進一步驗證。通過梳理分析已有文獻，本文提出假設H0。

H0：政府R&D 資助刺激企業R&D 投入，即政府R&D 資助與企業R&D 投入正相關，且除政府資助以外的其他因素，如企業資產規模、企業內部從事科技活動人員數及企業利潤等也會影響企業R&D 投入。

為檢驗假設H0，本文將企業R&D 投入作為政府R&D 資助、企業資產規模、企業內部從事科技活動人員數及企業利潤等的函數。

1）被解釋變量。本文采用企業內部支出中的R&D 經費支出作為被解釋變量，用來衡量企業R&D 投入水平。之所以選擇企業R&D 經費內部支出而非科技活動經費內部支出衡量企業R&D 投入水平，是因為：科技活動包括研究與試驗發展活動、研究與試驗發展成果應用及技術推廣與科技服務等，其中研究與試驗發展活動是核心，而本文的民營企業樣本中不僅有大中型企業，而且有一部分小型企業，而小型企業在科研活動研發成果應用及技術推廣與科技服務等方面會有缺失，考慮到數據的可得性、口徑的統一性，本文選擇企業R&D 經費內部支出作為企業內部R&D 投入的考核指標。

2）解釋變量。本文主要探討政府R&D 資助對企業內部R&D 投入的影響，并根據實證研究結果提出相應的政策指導，因此采用全部企業科技活動經費籌集額中的政府資金作為解釋變量，用來衡量政府對企業的R&D 資助水平。

3）控制變量。本文以企業資金規模、企業內部從事科技活動人員數及企業利潤作為控制變量。企業的競爭優勢反映在利潤上，企業從事R&D 活動必須考慮它能為企業帶來的利潤，企業獲利與否及獲利水平是影響企業內部R&D 投入的重要因素；一般認為，企業資金越雄厚，越能促進企業R&D 投入；科技人員是科技生產的基本投入要素和企業R&D 活動得以開展的先決條件，因此本文將企業內部從事科技活動人員數也作為控制變量。

2.2 樣本選取與數據來源

本文使用的企業R&D 投入數據和政府R&D資助數據均來自上海交通大學知識競爭力與區域發展研究中心（上海軟科學研究基地）的調研數據。本文將研究范圍限定為2008—2012年上海市新興產業中的民營企業，共得到有效樣本1480個。樣本企業所在行業基本涵蓋所有新興產業，包括信息技術、生物技術、新材料、生物技術、能源技術、自動化技術、海洋技術、激光技術及航天技術等產業。所有數據處理均采用Stata12.0統計軟件進行。變量的符號、意義及描述性統計結果見表1。

表1 變量的描述性統計結果

2.3 模型設定

測度政府R&D 資助對企業R&D 投入的影響效果的經典方法是對企業R&D 投入與政府R&D資助進行回歸分析，并在回歸模型中加入一些可能影響企業R&D 投入的控制變量。在運用面板數據進行實證分析時，要考慮樣本個體間的差異：若將它們作為一個整體來研究，則可建立混合回歸模型；若考慮橫截面向量、系數向量受個體和時間變化的影響不同所產生的個體效應，則可建立固定效應模型或隨機效應模型。本文對整理所得的2008—2012年樣本企業的面板數據進行處理，采取如下檢驗方法來判別、選擇最合適的模型：先通過F 檢驗判斷是選擇混合模型還是固定效應模型，通過LM 檢驗判斷是選擇混合模型還是隨機效應模型，再通過Hausman檢驗確定是選擇個體隨機效應模型還是個體固定效應模型。F 檢驗、LM 檢驗和Hausman檢驗的結果見表2。

表2 模型設定的檢驗結果

F檢驗的結果顯示，p值為0.0000，故強烈拒絕原假設，即認為固定效應模型明顯優于混合回歸模型，允許每個個體擁有自己的截距項。LM 檢驗結果表明，應強烈拒絕“不存在個體隨機效應”的原假設，即認為應從“隨機模型”和“混合模型”中選擇隨機效應模型，并在此基礎上進行Hausman檢驗，從而確定模型形式。通過Hausman檢驗得到的p值為0.0000，故強烈拒絕原假設，最終確定應選擇固定效應模型。

本文針對已選定的變量，利用經典測度方法設定如下R&D 支出影響固定效應模型，并以此作為估計與分析的基礎。

其中：下標i表示第i個觀測樣本；下標t表示第t期；εit為隨機擾動項。

3 實證研究

3.1 單變量分析

本文對政府R&D資助與企業R&D投入的關系進行初步分析，分別計算了有、無政府資助的樣本中企業R&D投入的比例，結果如表3所示?？梢姡?008—2012年期間，獲得政府R&D資助的樣本企業中有內部R&D投入的企業的比例明顯高于未獲得政府R&D資助的樣本。初步分析結果表明，政府R&D資助與企業R&D行為之間可能存在正相關關系。

表3 未獲得與已獲得政府R＆D資助的樣本企業的比較分析

同時，本文計算了檢驗模型中各變量的相關系數。結果表明：企業R&D 投入與政府R&D 資助、企業利潤、企業內部從事科研人員數的正相關性較大，而與企業資產規模的正相關性較小。這說明，隨著政府R&D 資助的增加，企業進行R&D 投入的可能性增大；企業所獲利潤越多，R&D 投入越可能被增加；企業內部從事科研人員數的增加可以促進企業的自籌R&D 行為；企業資產規模對企業R&D投入的影響不是很大。以上結果是對變量間相關關系的定性判斷，而具體的相關系數值、顯著性情況有待于后文利用面板數據進行回歸分析。

3.2 面板數據的平穩性檢驗與協整檢驗

與時間序列模型一樣，面板數據的單位根檢驗也是為了檢驗面板數據中各時間序列的平穩性，利用不平穩的時間序列數據進行回歸分析會出現偽回歸現象，此時的回歸結果不可信。為確?；貧w估計結果的有效性，在對面板模型進行回歸分析前應先進行數據的平穩性檢驗。本文采用最常用的兩種面板數據單位根檢驗方法——相同單位根檢驗即LLC（Levin-Lin-Chu）檢驗方法和不同單位根檢驗即ADF（Augmented Dickey-Fuller）檢驗。如果兩種檢驗的結果均拒絕存在單位根的原假設，則該面板時間序列是平穩的，反之是不平穩的。單位根檢驗結果如表4所示。

由表4 可知：企業R&D 投入、政府R&D 資助、企業資產規模、所獲利潤、企業內部從事科技活動人員數的統計量檢驗p值均為0.0000，表明各序列均在1%的顯著水平下為0階單整序列，可進一步進行協整檢驗。

表4 面板數據的單位根檢驗結果

本文選用Westerlund構造的檢驗方法對回歸所需的面板數據進行協整檢驗。Westerlund構造了4個統計量、2個組統計量（Gt和Ga）、2個面板統計量（Pt和Pa）。組統計量檢驗在允許面板異質性的條件下是否存在協整關系，其原假設（H0）為至少有一個個體不存在協整關系。面板統計量檢驗在面板同質性的條件下是否存在協整關系，其原假設（H0）為所有個體都不存在協整關系［24］。協整檢驗結果如表5所示。

從表5可以看出：除了RD和PROFIT的Gt統計量沒有通過顯著性檢驗以外，其他3個統計量均在1%的置信水平下接受存在協整關系的備擇假設。由于Gt和Ga的原假設是“至少有一個個體不存在協整關系”，因此，在RD和PROFIT的Gt統計量未通過顯著性檢驗而其他3個統計量均通過顯著性檢驗的情況下，仍然可認為RD與PROFIT之間存在協整關系。據此，可認為本文采用的各變量之間存在嚴格的協整關系，不存在偽回歸問題，回歸結果是可靠的。

表5 面板數據的協整檢驗結果

3.3 回歸結果分析

本文使用Stata12.0統計軟件對所設定的固定效應模型進行回歸分析。對于短面板而言，眾多截面樣本數據容易產生異方差問題，本文通過采用穩健標準差調整有效控制異方差問題產生。固定效應模型的參數估計結果如表6所示。由R2和F 的值可知，該模型的擬合優度很高且總體線性關系顯著。由表6可知：GOV的系數值在1%的顯著水平下通過t檢驗，表明政府R&D 資助對企業R&D 投入具有顯著影響；企業內部從事科技活動人員數對企業R&D 投入也有較顯著的作用，而企業資金規模和所獲利潤的影響并不顯著。

為了使研究結果更具有說服力，并考察各因素的變化率對企業R&D 投入的影響程度，本文進一步對因變量和自變量取對數，得到如下模型：

對數處理可以盡可能地消除存在的異方差并刪除政府補貼為0的樣本。利用最終得到的545條樣本數據、1323條觀察值數據重新進行回歸，結果如表6 所示。由表6 可知，回歸結果仍然支持政府R&D 資助對新興產業企業R&D 投入具有明顯的促進作用的結論。

表6 固定效應模型的回歸結果

3.4 內生性問題的處理

政府R&D 資助存在自選擇問題，不同類別的企業獲得的政府R&D 資助金額存在顯著差異。相比而言，企業規模越大、技術水平越高、知識存量越多、國有產權比重越大，所獲得的政府R&D 資助金額也越多。因此，固定效應模型中的解釋變量——政府R&D 資助并不是一個嚴格的外生變量，而且控制變量也可能具有一定的內生性，這會對估計結果的精確性和穩定性產生一定影響。針對該問題，Arellano和Bond 提出了差分廣義矩估計（difference GMM）的方法。其思想是：首先對估計方程進行一階差分，以去掉固定效應的影響；然后將解釋變量的滯后值作為差分方程的工具變量［25］。但是，有研究表明，當回歸項的時間序列接近于隨機游走過程時，回歸項的滯后變量會受到弱工具變量的影響，使得估計結果出現偏差。為克服這一問題，Arellano和Bover、Blundell和Bond提出了系統廣義矩估計（system GMM）的方法［26-27］。系統廣義矩估計是在差分廣義矩估計的基礎上增加了解釋變量的一階差分滯后項作為原水平方程的工具變量，并將水平方程和差分方程作為一個系統同時對其進行估計。

本文在原先構建的面板數據固定效應模型中引入被解釋變量企業R&D 投入的滯后一期項并將之作為解釋變量，以控制一些遺漏變量及不可觀測因素的影響，由此構造一個動態面板數據模型，并采用系統廣義矩估計方法重新驗證政府R&D 資助對企業R&D 投入的影響。同時，為進一步研究政府R&D 資助的時滯效應，本文建立了滯后二期的動態面板數據模型，將內生解釋變量的滯后變量作為工具變量，進行差分GMM 估計，估計結果如表7所示。

盡管各變量的時滯結構各不相同，滯后一期和滯后二期的政府R&D 資助對企業R&D 投入都有顯著的促進作用，表明前期的政府R&D 資助對本期的企業R&D 投入決策同樣具有重要作用。政府R&D 資助滯后一期項的系數值為0.1263，政府R&D 資助滯后二期項的系數值為0.0747，盡管與靜態面板數據模型的系數（0.2668）相比有所降低，但滯后的影響效應仍顯著，表明政府R&D 資助顯著提高了新興產業民營企業的內部R&D 投入水平。實證結果顯示，當期政府R&D 資助的激勵效果更優；企業資產規模、所得利潤的影響不顯著；企業內部從事科技研發人員數對企業R&D 投入有顯著一致的促進作用。

表7 滯后一期和二期的面板數據模型的差分GMM 估計結果

4 結論與政策啟示

在創建創新型國家、城市的背景下，我國各省市對企業R&D 資助的力度都在不斷加大，但這種資助可能遇到信息不完全和市場不完全的問題，也可能遇到政府對市場信號反應遲鈍、效率低下、政府尋租等導致的政府失靈問題。相比而言，企業自身R&D 投入是以市場為導向的，以獲得商業化的新技術和新產品以及競爭優勢為目的，其使用效率可能高于政府R&D 資助。政府每年都有大量財政資金流向利潤導向的企業，這些資金是否引導、誘致和激勵了企業自身進行R&D 投入、是否增加了其R&D 產出，都值得研究。本文采用面板數據固定效應模型，使用2008—2012 年上海市新興產業中1480家民營企業的調研數據，對政府R&D 資助與企業R&D 投入的關系進行了實證分析。研究結果表明：政府R&D 資助對新興產業中民營企業內部R&D 投入的促進作用大于擠出作用，且兩者存在長期均衡關系；企業資產規模、獲利能力并不是影響新興產業民營企業內部R&D 投入的主要因素，企業內部從事科技研發人員數對企業內部R&D 投入具有顯著的促進作用。與以往研究不同。本文并沒有僅僅停留在“政府R&D 資助促進企業R&D 投入”這一結論上，而是進一步探尋政府R&D 資助的方式、程度、對象選擇和時機等問題，并提出優化對策。

本文的研究結果支持政府R&D 資助能夠有效激勵新興產業中企業R&D 投入水平的提高，政府R&D 資助對企業R&D 投入的促進效應大于擠出效應。從發達國家的科技發展歷史進程來看，科技領域的成就幾乎都有政府R&D 資助的烙印，如美國的計算機產業、日本的超大規模集成電路等產業都獲得了政府的大量資助。近年來，雖然發達國家對企業R&D 資助的規模有所降低，但是政府R&D資助仍占重要位置。因此，政府應很好地利用R&D 資助工具，切實發揮大幅提高新興產業企業R&D 投入水平的效果。

本文的研究結論也提醒我們：政府R&D 資助是推動新興產業企業開展R&D 活動的重要手段，要使其更為有效，還需要有明確的作用方向和方式；在選擇資助對象時，應重點考慮企業研發人員投入水平，盡可能做到公平對待不同規模的新興產業企業；從長遠考慮，在資金有限的情況下應盡力保持政策的穩定性，給企業以穩定的預期，降低其R&D 活動的風險。

最后，要指出的是，受限于數據可得性，本文結論是基于上海市新興產業民營科技企業而得的，研究樣本在產業屬性、企業性質和地域方面都存在一定的局限性，因此本文的研究結論能否推廣到全國或其他產業有待進一步研究。此外，政府R&D 資助分為直接資助和間接資助兩種，兩種類型的政府R&D 資助是否具有同樣效果或哪種類型的政府R&D 資助更適合新興產業，也是需要進一步研究的問題。

［1］BLANK D M，STIGLER G J.The Demand and Supply of Scientific Personnel［M］.New York：National Bureau of Economic Research，1957.

［2］GLOBERMAN S.Market structure and R&D in Canadian manufacturing industries［J］.Quarterly Review of Economics and Business，1973（13）：59-68.

［3］BUXTON A J.The process of technical change in UK manufacturing［J］.Applied Economics，1975，7（1）：53-71.

［4］HOWE J D，MCFETRIDGE D G.The determinants of R&D expenditures［J］.Canadian Journal of Economics，1976（9）：57-71.

［5］HIGGINS R S，LINK A N.Federal support of technological growth in industry：some evidence of crowding out［J］.IEEE Transactions on Engineering Management，1981，EM-28（4）：86-88.

［6］LINK A N.An analysis of the composition of R&D spending［J］.Southern Journal of Economics，1982，49（2）：342-349.

［7］LEVIN R C，REISS P.Tests of a Schumpeterian model of R&D and market structure［M］.GRILICHES Z.R&D，patents and productivity.Chicago：University of Chicago Press，1984.

［8］LICHTENBERG F R.The effect of government funding on private industrial research and development：a re-assessment［J］.The Journal of Industrial Economics，1987，36（1）：97-104.

［9］LACH S.Do R&D subsidies stimulate or displace private R&D：evidence from Israel［J］.Journal of Industrial Economics，2002（50）：369-390.

［10］DAVID P A.Is Public R&D a complement or a substitute for private R&D？A review of the econometric evidence［J］.Research Policy，2000，29（4/5）：497-529.

［11］ARQUE-CASTELLS P.Persistence in R&D performance and its implications for the granting of subsidies［J］.Review of Industrial Organization，2013，43（3）：193-220.

［12］許治，師萍.政府科技投入對企業R&D 支出影響的實證分析［J］.科研管理，2005，17（3）：22-26.

［13］趙付民，蘇盛安，鄒珊剛.我國政府科技投入對大中型工業企業R&D 投入的影響分析［J］.研究與發展管理，2006，18（2）：78-84.

［14］丁小義，潘申彪，余紅娜.政府直接資助與浙江省企業R&D投入分析［J］.科學學研究，2007，25（S2）：248-253.

［15］高晶.我國政府的科技激勵政策對大中型工業企業R&D投入的實證分析［J］.科技進步與對策，2009，26（23）：123-127.

［16］程華，肖小波，倪梅娟.政府科技投入對企業R&D 投入的影響及因果分析——基于我國大中型工業企業的實證研究［J］.浙江理工大學學報，2008，25（2）：219-223.

［17］解維敏，唐清泉，陸姍姍.政府R&D 資助，企業R&D 支出與自主創新——來自中國上市公司的經驗證據［J］.金融研究，2009（6）：86-99.

［18］李平，王春暉.政府科技資助對企業技術創新的非線性研究——基于中國2001—2008年省級面板數據的門檻回歸分析［J］.中國軟科學，2010（8）：138-147.

［19］解維敏，方紅星.金融發展、融資約束與企業研發投入［J］.金融研究，2011（5）：171-183.

［20］陳鈺芬，周昇，黃夢嫻.政府科技資助對引導企業R&D投入的杠桿效應分析［J］.科技進步與對策，2012，29（1）：21-26.

［21］李永，葉偉娜，王振宇.政府對企業R&D 資助效應：互補還是擠出——對上海大中型工業企業的實證研究［J］.科技管理研究，2013（5）：62-66.

［22］肖丁丁，朱貴龍，王靜.政府科技投入對企業R&D 支出影響的再審視——基于分位數回歸的實證研究［J］.研究與發展管理，2013，25（5）：25-32.

［23］張宗益，陳龍.政府補貼對我國戰略性新興產業內部R&D投入影響的實證研究［J］.技術經濟，2013，32（6）：15-20

［24］WESTERLUND J，EDGERTON D L.A panel bootstrap cointegration test［J］.Economics Letters，2007，97（3）：189-190.

［25］ARELLANO M，BOND S.Some tests of specification for panel data：Monte Carlo evidence and an application to employment equations［J］.Review of Economic Studies，1991，58（2）：277-297.

［26］ARELLANO M，BOVER M.Another look at the instrumental variable estimation of error components models［J］.Journal of Econometrics，1995，68（1）：29-51.

［27］BLUNDELL R，BOND S.Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models［J］.Journal of Econometrics，1998，87（1）：115-143.