科技支持、補貼陷阱與區域創新能力

吳曉飛

(山東大學 經濟學院，山東 濟南 250100)

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科技支持、補貼陷阱與區域創新能力

吳曉飛

(山東大學 經濟學院，山東 濟南 250100)

利用1998—2013年的省際面板數據，運用固定效應模型，從科技補貼強度的角度進行實證分析。研究表明：地方政府科技補貼強度與區域創新能力之間存在著較為明顯的倒U型關系，這意味著如果政府支持強度超過某一臨界點，就可能會落入“補貼陷阱”；東部地區和中西部地區倒U型關系存在一定差異，東部地區表現較為顯著，而中西部地區并不明顯。

科技補貼強度； 區域創新能力；地區差異

創新是經濟增長和社會發展的重要源泉，但由于創新具有正外部性，所以科技創新過程往往面臨著市場失靈的困擾(Arrow，1962；Tassey，2004)。為了彌補因市場失靈所造成的創新不足，各國政府一般會對本國的科技創新給予一定的政策支持。自提出建設創新型國家以來，中國各級地方政府紛紛加大了對本地區科技研發的財政支持力度，地方科技財政支出占比逐年升高。地方政府創新支持力度的加大，一方面有利于擴大創新產出，提升區域的創新能力；但另一方面，也可能對企業等創新主體的研發投入產生“擠出”效應，從而對區域創新產生不利影響。基于此，本文從地方政府科技補貼強度的角度出發，探討了地方財政支出對區域創新能力的影響，并對東部地區和中西部地區進行了比較分析。

一、文獻評述

政府科技補貼與創新之間關系的討論由來已久。早期研究主要集中于創新的正外部性以及政府科技補貼的必要性。一般而言，為了糾正研發活動存在的“市場失靈”，政府應該進行創新補貼。Hamberg(1966)利用廠商截面數據發現，政府R&D補貼能夠促進企業增加研發支出；Lichtenberg(1987)則嘗試將政府R&D補貼內生到其計量模型中，但研究結論卻并不穩健，在采用工具變量法時政府R&D補貼與企業研發之間存在替代關系，而采用固定效應法時二者則存在互補關系。這些早期的研究嘗試為后續研究開拓了視野，提供了思路。

Almus et al.(2003)、Lee(2011)均在一定程度上證實，政府的創新補貼可以刺激企業的研發活動，科技補貼對企業創新存在著杠桿效應。解維敏等(2009)、顧元媛等(2012)、陸國慶等(2014)進一步驗證了上述結論。但Lach(2002)認為，企業為了獲得政府R&D補貼可能會傾向于迎合政府的引導，而減少政府補貼之外的創新活動；Link et al.(2009)以美國小企業為例，發現政府支持的小企業創新研究計劃(SBIR)的商品化概率僅為0.47，表明政府支持的效果并不理想；樊琦等(2011)的研究證實，政府R&D補貼對經濟落后地區的影響要弱于經濟發達地區，R&D補貼績效存在地區差異。

針對政府科技補貼究竟是促進還是抑制企業的研發，有學者嘗試從正反兩個方面加以研究。通過分析政府R&D補貼對企業研發支出的影響，劉虹等(2012)認為政府補貼對研發支出可能同時存在激勵效應與擠出效應，兩種效應的分布呈倒U型，但是這一研究沒有對不同的地區做出進一步區分，同時也沒有考慮區域創新能力問題；范允奇等(2014)的研究則表明，當存在腐敗時，政府R&D投入對技術創新效率的影響可分解為負向的規模效應和正向的結構效應，而凈效應則取決于這兩種效應的相對大小。

有學者則關注政府的不同政策對企業研發活動所產生的影響。Hall et al.(2000)、Bloom et al.(2002)在考察稅收政策對R&D活動的作用后發現，政府的稅收優惠政策有助于增加R&D支出。戴晨等(2008)比較了稅收優惠與財政補貼對企業研發的不同影響后，認為稅收優惠比財政補貼更有助于促進企業研發。熊維勤(2011)認為，較高的稅率會顯著降低企業的研發收益以及研發努力。在政府科技財政支出方面，生延超(2008)的研究表明，如果政府介入技術聯盟創新系統，那么創新產品補貼將比創新投入補貼更加有效；胡志國等(2013)發現，政府直接進行R&D有利于促進經濟增長，但政府R&D補貼卻更有利于改善社會福利。上述研究意味著，政府合理選擇創新補貼方式是十分重要的現實問題。

從已有文獻來看，政府科技補貼與創新之間的關系是國內外眾多學者關注的焦點。相關研究主要包括政府R&D補貼對企業創新的影響、政府不同支持政策對創新的作用效果等。盡管現有研究已經做出了許多有益探索，但對于政府科技補貼如何影響創新仍未達成共識。正如顧元媛等(2012)所言，由于缺少中國政府對企業進行R&D 補貼的數據，因此部分研究在計量分析的數據處理方面有失精準。本文從政府科技補貼強度的視角，用地方財政科技撥款占地方財政支出總額的比重表示政府科技補貼強度，某種程度上可以彌補現有研究因數據缺失的缺憾；另外研究中還進一步對政府科技補貼強度的臨界點進行了估算，評估政府科技補貼強度對東部地區和中西部地區的影響的差異。

二、研究設計

(一)數據來源

本文選取除西藏以外的30個省、直轄市、自治區的相關面板數據，樣本的時間為1998—2013年。對政府科技補貼強度這一主要解釋變量，以地方財政科技撥款占財政總支出的比重來衡量，相關數據來源于中國統計年鑒和各省市統計年鑒；而對于區域創新能力這一因變量，用樣本各省市的專利申請總數和授權總數來表示(Li，2009；漆艷茹 等，2013)，相關數據主要來源于中國科技統計年鑒和各省市統計年鑒；回歸分析中其他各控制變量的數據則主要來源于中國統計年鑒、中國科技統計年鑒、各省市統計年鑒以及有關統計公報。

(二)模型設定

已有研究多將創新過程視作一種知識生產過程，用擴展形式的柯布-道格拉斯函數(C-D函數)來表示(李曉鐘 等，2008；姜明輝 等，2013)。本文從已有研究出發，引入C-D函數形式的區域創新模型：

Y=Af(K,L,H)

(1)

其中：Y表示地區創新產出，用以衡量區域創新能力；A為前期的知識存量；K和L分別表示區域創新的資本和人力投入；H則代表除資本和人力以外影響創新能力的其他因素，如政府對創新的支持力度、技術市場因素等。

在式(1)的基礎上，借鑒已有研究成果(Li，2009；劉虹 等，2012)，將基本回歸模型設定如下：

Ln TZL=β0+β1FIN+β2FIN2+β3Ln PGDP+β4Ln PEO+β5Ln MKT+δt+δi+μ

(2)

其中：向量Ln TZL為回歸的因變量，由Ln TZLA和Ln TZLL兩個分量組成，這兩個分量分別表示專利申請總數和專利授權總數的自然對數，用以衡量區域創新能力；FIN為本文重點關注的解釋變量，即政府科技補貼強度，用地方財政科技撥款占財政總支出的比重來衡量；為了考察政府科技補貼強度與區域創新能力之間是否存在二次曲線關系，引入FIN的平方項*為了避免引入平方項后所帶來的共線性問題，參照吳曉云等(2013)的做法對變量進行了標準化處理。；借鑒Furman et al.(2002)的辦法，以人均GDP的自然對數(Ln PGDP)來衡量地區前期的知識存量；Ln PEO表示R&D人員全時當量的自然對數，用來反映地區創新的要素投入；Ln MKT則為技術市場成交額的自然對數，反映了市場環境對創新的影響；δt和δi分別為年度固定效應(YEAR)和地區固定效應(PROVINCE)；μ為模型的隨機誤差項。

式(2)并沒有包含創新的資本投入變量，原因在于R&D人員全時當量與研發資本投入之間存在高度相關性，檢驗表明二者在取自然對數后相關系數達到了0.94，若將兩個變量同時加入回歸方程可能會導致結果出現偏差，因此在本研究中僅以R&D人員全時當量作為創新投入的基本變量。此外，由于從專利申請到獲得授權往往需要一段較長的時間，若以專利數量作為區域創新能力的指標則需要考慮時間滯后關系。對此，本文著重分析兩種滯后情形：一是以專利申請數為因變量時，自變量不滯后和滯后一期；二是以專利授權數為因變量時，自變量分別滯后兩期和三期(Li，2009；岳鵠 等，2009)。通過上述回歸模型可以系統考察政府科技補貼強度對區域創新能力的影響。

三、實證結果與分析

(一)描述性統計

表1　主要變量的描述性統計

主要變量的描述性統計特征結果見表1。從中可知，不同年份、不同地區的專利申請總數和專利授權總數均存在較大差異。其中，專利申請總數在取自然對數后的最小值為4.82，最大值為13.13；專利授權總數在取對數后的最小值為4.13，最大值為12.51；FIN的最小值和最大值分別為0.39和7.31，這說明各樣本省市之間在創新水平和政府科技補貼方面存在較強的個體特征。因此，需要在回歸模型中對年度固定效應和地區固定效應進行控制。其他各回歸變量的描述性統計結果如表1所示，在此不再贅述。

(二)實證結果與分析

正如上文所言，由于R&D人員全時當量與研發資本投入之間存在高度相關性，因此在回歸模型中去除研發資本投入變量，剩余各自變量之間的Pearson相關系數絕對值最大為0.75，模型不存在嚴重的共線性問題。由于采用省級面板數據進行實證分析，故以Hausman檢驗來確定模型的具體形式，檢驗結果表明，在各種情形下固定效應模型更優(Prob>chi2=0.000)。因此，后文中將以雙向固定效應模型作為回歸的基本方法。

1.全樣本的回歸結果

從表2全樣本條件下的回歸結果可知，無論是以專利申請總數還是以專利授權總數為因變量，政府科技補貼強度變量FIN的系數均顯著為正，這說明地方政府科技補貼強度越大，科技補貼水平越高，對地區創新能力的正向推動作用也就越強。同時，FIN2的回歸系數均為負值且較顯著，表明在控制其他因素的條件下，區域創新能力是政府科技補貼強度的二次函數，呈現出“倒U型”的特征，這意味著在初始階段，政府科技補貼強度對區域創新能力會起到較為明顯的促進作用，但這種激勵效應隨著補貼強度的增強而減弱，超過一定強度后甚至可能會對地區創新產生負面影響，落入所謂的“補貼陷阱”。經推算，倒U型曲線的拐點出現在政府科技補貼強度大約5%左右的范圍內。目前，各省市的科技補貼強度多數情況下均低于5%，仍處于倒U型曲線的上升階段。

表2　全樣本回歸結果

注：***、**、*表示1%、5%、10%的顯著水平；括號中給出了各回歸結果的t統計量。下同。

政府科技補貼強度與區域創新能力之間的倒U型關系，可以從兩個方面來解釋：一方面，在合理的范圍內，加大政府科技補貼強度有利于激發企業等主體的創新活力，促進地區創新水平的提高。由于科技創新具有正外部性，使得企業等主體從事研發創新的動力有所不足，創新活動面臨著“市場失靈”的困擾，而政府科技補貼則是糾正這一問題的重要手段。在初始階段，提高政府科技補貼強度會對企業創新活動起到補償的作用，激發企業的創新熱情，提高地區創新能力。但政府科技補貼不可能無限度的發揮作用，科技補貼資金也會面臨邊際報酬遞減問題。因此，一旦政府科技補貼強度超出合理的界限，就可能會使創新產出產生遞減的趨勢。在科技補貼強度較高時，會對企業研發投資產生“擠出”效應，導致地區創新產出下降，從而影響到區域創新能力的提升。根據前述推算，在全國層面上這一合理界限為政府科技補貼強度在5%。

另一方面，科技補貼強度指標也反映了科技財政與其他財政支出的對比情況。政府科技補貼力度加大，相應其他財政支出往往就會減少，因為財政支出總量是相對固定的，一個領域投入多了，對其他領域的投入也就相應的少了，但是創新過程也離不開上述這些相關的“軟件”和“硬件”條件的支持。而從更廣泛的意義上，一個地區基礎設施的完善程度、教育投入力度等也是構成地區創新環境的重要部分。政府科技補貼強度超過一定界限，可能會影響到對這些配套設施和領域的投入，反而不利于區域創新能力的有效提升。因而，需要強調科技財政支出與其他財政支出的合理平衡，如果只是單純的提高科技補貼強度而忽略其他影響因素，最終也只會造成財政資源配置上的低效率，甚至還可能阻礙區域創新能力的提升。

表2中控制變量Ln PGDP的回歸系數為正值，但是顯著性較弱，說明前期的知識存量對區域創新能力存在一定程度的正向影響；R&D人員全時當量Ln PEO的回歸系數為正且較為顯著，這意味著研發要素投入對區域創新能力具有明顯的正向推動作用；Ln MKT的回歸系數同樣為正且十分顯著，表明技術市場的活躍程度同樣是影響區域創新能力的重要因素。從上述實證結果以及模型的F值和修正的R2值來看，采用的回歸模型擬合較好。根據回歸結果，要提高區域創新能力，政府相關部門必須合理地把握對科技創新的補貼強度，完善研發人員激勵政策，引導創新要素高效率配置，同時還要營造有利于研發創新的市場環境，以推動地區創新水平向更高層次演進。

2.東部和中西部地區的回歸結果

由于東、中、西部地區在創新要素和創新基礎方面存在的差異，政府科技補貼強度對區域創新能力的影響可能存在區域差異。因此，將樣本各省市區分為東部地區和中西部地區兩個子樣本，分別進行回歸檢驗*其中，東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南等11個省市，其余各省市則劃歸為中西部地區。，具體結果見表3和表4。從表3可知，對東部地區而言，政府科技補貼強度變量FIN的回歸系數為正且較為顯著，FIN2的回歸系數多數情況下顯著為負，說明東部地區政府科技補貼強度與區域創新能力之間的倒U型關系存在且明顯。根據測算，東部地區倒U型曲線的拐點出現在政府科技補貼強度6%左右。而從表4可知，對于中西部地區來說，FIN的回歸系數仍然為正且十分顯著，而FIN2的回歸系數雖然為負卻未通過顯著性檢驗。因此，對于中西部地區而言，政府科技補貼強度與區域創新能力之間并不存在明顯的倒U型關系。

表3　東部地區的回歸結果

表4　中西部地區的回歸結果

東部地區和中西部地區回歸結果的不同，可能緣于二者經濟發展水平以及創新基礎等方面的差異。對子樣本的描述性統計分析發現，東部地區的政府科技補貼強度最大值為7.31，而中西部地區最大值僅為3.30。由于經濟發展水平較高，東部地區對創新投入也更為重視，因此政府會將更多的財政支出用于補貼地區的研發創新。但是如果政府科技補貼強度過高而超過某一合理水平，就會對私人部門的創新投入產生擠出效應；且過高的政府科技補貼強度也會影響到對其他相關公共目標的財政支出，從而降低財政科技補貼的效率。然而，由于中西部地區經濟發展水平較低，目前公共財政用于科技創新補貼的比率仍然偏低，因此，中西部地區并未表現出明顯的倒U型曲線關系。由于中西部地區的創新基礎比較薄弱，當地政府部門也應該合理把握科技補貼的強度，以最大限度地發揮科技財政補貼對區域創新的推動作用。在表3和表4中，其他各控制變量的回歸結果與全樣本情況下的回歸結果(表2)基本一致。

(三)穩健性檢驗與擴展研究

在本部分將驗證結論的穩健性和適用性，具體做法是：首先，將發明專利申請數和授權數分離出來，單獨進行回歸分析，以驗證主要結論的可靠性；其次，采用Tobit回歸模型對上述研究結論加以驗證；最后，檢驗模型是否存在內生性問題。限于篇幅，以下只匯報主要變量的檢驗結果。

1.發明專利申請數和授權數

在所有專利類型中，發明專利最能體現一個地區的創新能力和創新水平，因此可將發明專利的相關數據分離出來，單獨進行回歸檢驗。其中，發明專利申請數以Ln IZLA表示；發明專利授權數以Ln IZLL表示，對二者均進行了自然對數處理。另外，為與前文相對應，在以Ln IZLA為因變量的情況下，自變量分別采取不滯后和滯后一期兩種情形；而在以Ln IZLL為因變量的情況下，自變量則分別采取滯后兩期和滯后三期兩種情形，具體檢驗結果見表5。從表5可知，在以發明專利申請數和授權數為因變量的情況下，主要解釋變量的系數符號均與前文一致，而差別在于個別變量的顯著水平有所上升或下降。因此，上文主要研究結論是較為穩健的。

表5　發明專利申請數和授權數的回歸結果

2.Tobit檢驗

由于因變量的最低界限是0，其數據結構特征為下界單邊截尾數據，Tobin(1958)針對這種具有截斷值特征的因變量提出了截斷回歸模型(Censored Regression Model)。因此，在本部分采用這種方法對研究結論的穩健性進行檢驗，具體結果見表6。從表6的回歸結果可知，在采用Tobit模型的情況下，主要解釋變量的系數符號并未發生變化，但是個別變量的顯著水平有所上升。尤其對于中西部地區而言，FIN2的回歸系數在部分情況下通過了10%的顯著性水平，這說明中西部地區的政府科技補貼強度雖然相對較低，但仍有可能會超過合理補貼水平，進而對區域創新能力產生負面影響?？傮w上，中西部地區政府科技補貼強度與區域創新能力之間的倒U型關系并不明顯。表6的回歸結果表明主要結論仍然穩健。

表6　Tobit模型的檢驗結果

3.內生性問題

由于R&D人員全時當量與研發資本投入之間存在著高度相關性，因此在回歸中剔除了研發資本投入變量，以避稅內生性問題對結果的干擾，保證回歸結果的可靠性。為了解決這一問題，將驗證模型的內生性問題，方法是在模型中剔除變量Ln PEO，引入研發資本投入變量Ln INVS，重新進行回歸分析。由于主要解釋變量FIN和FIN2與變量Ln INVS的相關系數較小(平均分別約為0.37和0.24)，如果引入Ln INVS后的回歸結果與前文基本一致，則可認為不存在嚴重的內生性，具體檢驗結果見表7。

表7　內生性檢驗

從表7可知，在引入研發資本投入變量后，雖然回歸系數的大小有所變化，但其系數符號并未改變，主要回歸結果與前文的結果之間并未表現出明顯差異，因此回歸模型不存在嚴重的內生性，主要結論仍然穩健。

四、結論及啟示

政府科技補貼對區域創新影響較大，但影響的方式、程度及范圍仍然缺乏定論。本文從政府科技補貼強度的角度進行實證分析后，得出以下主要結論：首先，在全國層面上，政府科技補貼強度與區域創新能力之間存在較為明顯的倒U型關系，其拐點出現在政府科技補貼強度5%左右的范圍內。其次，對數據的描述性統計分析發現，當前各樣本省(市)的科技補貼強度在多數情況下均低于5%，即總體上仍處于倒U型曲線的上升階段。第三，在地區層面上，政府科技補貼強度對區域創新能力的影響存在著差異，東部地區倒U型關系較為顯著，而中西部地區則并不明顯。

通過對政府財政支持科技創新的研究，有助于進一步理解政府科技支持政策對區域創新能力的影響，從而在實踐中采取更加有針對性的財政政策。具體政策含義主要包括：(1)政府相關部門必須合理把握對創新的補貼力度，以確?？萍贾С终邔^域創新發揮推動作用。在加大科技財政投入時，應當警惕政府科技補貼強度過高，以至于越過倒U型曲線的拐點，落入“創新補貼陷阱”。當前政府科技補貼強度的合理水平應該在5%左右，但大多數省市的科技補貼強度仍低于這一水平，因此，在現有的創新條件下，各省市應進一步提高科技補貼力度，同時注意使補貼比例不要超過上述合理的水平。(2)由于東部地區科技補貼強度較高，倒U型關系顯著，因而東部省市要注意過高的科技補貼的潛在不利影響，需要優化財政支出結構，提高科技補貼效率。(3)中西部地區倒U型關系尚不明顯，要繼續提高科技財政支出的比重，以推動地區創新水平的提高；同時科技財政支出要向優化創新基礎和改善創新環境等方面傾斜，以解決中西部地區創新基礎較為薄弱的狀況。

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(責任編輯張坤)

Support of Science and Technology, Subsidy Trap and Regional Innovation Ability

WU XiaoFei

(School of Economics, Shandong University, Jinan 250100)

In general, there′s an obvious inverted U-shaped relationship between government subsidies strength of science and technology and regional innovation ability, which means that if government support strength is more than a certain critical point, it is likely to fall into “subsidies trap”. In addition, the inverted U-shaped relationship is different for the east region and the mid-west region, it′s more significant in east region but it′s no longer significant in mid-west region.

subsidies strength of science and technology; regional innovation ability; regional differences

2016-07-10

吳曉飛(1985--)，男，山東濟南人，山東大學經濟學院博士生。

國家社會科學基金重點項目“企業原始創新的決定因素與影響效應研究”(14AJL008)。

F061.5;F812

A

1001-6260(2016)05-0099-08