政府補貼對軍民融合企業創新的影響
——基于動態面板模型

孔昭君，張宇萌

(北京理工大學 國民經濟動員教育培訓中心，北京 100081)

0 引言

當前，中國逐漸進入“經濟發展新常態”，創新驅動發展戰略已經成為我國優化經濟結構、提高綜合國力的重要布局。提高全社會創新水平，必須破除一切制約創新的思想障礙和制度藩籬，通過國家發展全局層面的改革充分釋放創新活力。統籌推進軍民融合協同創新，就是一條破除藩籬、釋放活力的戰略性路徑。企業是軍民深度融合和科技創新的核心主體，軍民融合企業創新勢必能為經濟發展提供新的增長點。

政府補貼往往被視作激勵企業創新的重要手段，但其對軍民融合企業的影響如何，經濟學研究尚未給出答案。為了高效推進軍民融合創新發展，優化政府資源配置，有必要對政府補貼與軍民融合企業創新活動的關系進行實證研究。

1 文獻綜述

對于財政補貼與企業創新的關系，現有研究結論莫衷一是，大部分認為，政府補貼會產生擠入效應，刺激企業增大研發投入；一部分認為，政府補貼對企業創新起抑制作用；還有一部分認為，財政補貼與企業創新之間是不確定的非線性關系。趙中華等[1]基于2009—2012年我國22家上市軍工企業面板數據進行研究，發現技術溢出嚴重損害了軍工企業創新研發動力，政府補貼則對技術創新研發起微弱促進作用，因為政府補貼是有限且嚴格的；Buchmann等[2]評估德國生物技術產業中個人和合作研究補貼的有效性，發現補貼確實會引發更多研發努力；馬克和等[3]基于2012—2016年創業板上市公司數據進行研究，發現財政補貼能釋放積極信號，激發企業創新投入熱情，但效果在不同地區和行業有所差異；Wallsten&Scott[4]提出，政府補貼和企業研發之間可能存在互為因果關系，并以小型企業創新研究項目(SBIR)中的企業數據為樣本進行實證研究，發現雇員數量和研發投入更多的企業會獲得更多政府補貼，而政府補貼對企業研發投入起抑制作用；任躍文[5]以研發投入、研發人員、專利申請量構建隨機前沿生產函數模型測度企業創新效率發現，政府補貼對企業創新效率總體起抑制作用，但該影響存在雙層門檻效應，當政府補貼力度介于0～0.000 5之間時能達到較好效果。

研究政府補貼對軍民融合企業創新活動的影響，不得不考慮內生性問題，因為企業所獲補貼與其研發投入很可能相互影響，即企業研發投入越大得到的政府補貼越多，導致自變量和因變量存在互為因果關系。上述情況下，如果找到一個工具變量剔除自變量中與擾動項相關的部分，只保留純粹外生部分，就能解決內生性問題。工具變量必須滿足與自變量強相關、與因變量不相關兩個條件，尋找合適的工具變量是實證研究的難題。筆者發現，業內學者普遍認為企業會通過尋租行為建立“政治聯系”，這一行為的主要目的就是為了獲得更多政府補貼。Hillman & Hitt[6]認為，企業通過建立政治關聯獲得創新所需的市場準入資格、政策信息和研發補貼；楊筠等[7]基于2011—2015年中國中小企業板民營上市公司數據，發現企業尋租促成政治關聯，能多獲得約500萬元的政府補貼；鄧若冰等[8]認為，企業通過尋租影響政府決策，政府往往會為自身目標而模糊補貼標準。特別是當政府評估能力較弱且與企業間存在信息不對稱時，企業尋租空間的存在導致政府補貼資源誤配。

總結已有研究成果發現，企業尋租行為可以直接影響政府補貼獲取，而不與企業研發投入直接相關。因此，將其作為政府補貼的工具變量是比較適宜的。筆者認為，該工具變量也適用于軍民融合企業這一研究對象，因為尋租行為在“民參軍”企業和軍工企業中普遍存在。在中國經濟轉型背景下，民營企業往往熱衷于通過各種尋租行為建立政治聯系，謀取更多政府補貼之類的資源。對很多“民參軍”企業來說，軍民融合正是通過正當途徑建立“政治聯系”的絕好機會，通過躋身軍民融合企業在政府面前“掛號”的尋租意義，甚至遠大于通過接手軍工項目獲利的經濟意義。因此，當其獲得軍民融合資質后，更不會放棄利用尋租行為獲取更多政府補貼的機會。李雷雷[9]認為，自20世紀“軍轉民”熱潮掀起后，國防軍工領域經歷了一系列改制，早年間生產服從計劃、利潤得到保障、不計成本、無需競爭的生態已不復存在。通過尋租行為攫取政府補貼，并盡可能地在縮減的軍品市場中占據更大份額，是很多軍工企業的慣常舉措；哈特利[10]在其著作中闡述了一個蘇聯軍轉民過程中的案例，軍工企業服從了轉產民品指令，卻故意使用特殊鋼材制造昂貴而沉重的嬰兒車，證明自身沒有在民品市場中生存的競爭力，從而繼續游說政府以期獲得更多軍品訂單和政府補貼。通過加入企業尋租這一工具變量，可以濾去自變量中與擾動項相關的部分，從而對政府補貼與軍民融合企業創新的關系作出準確估計。

2 理論分析與研究假設

2.1 政府補貼與企業創新

企業創新往往伴隨著技術溢出，即某企業創新研發成果帶動其它企業技術進步或地區生產力發展，對社會產生經濟外部效應，而該企業卻無法獲取其中全部收益。雖然技術溢出對社會整體有益，但對企業個體而言，可能意味著研發成果正外部性所帶來的利益損失[11]。政府對企業進行補貼的意義，不僅在于給予其前期投入的資金支持，也在于激勵企業保持研發投入的積極性。因此，理論分析認為，政府補貼能對企業創新投入起正向刺激作用。

2.2 軍民融合企業創新的特殊性

軍民融合企業創新同樣符合上述普遍邏輯，但又具有自身特殊性。企業的根本目的在于盈利，對于普通企業來說，依靠創新增強自身競爭力、占據市場是獲得盈利的關鍵，為此承受技術溢出的負效應也是可以接受的；對于軍民融合企業來說，維持現有技術優勢和資源、保持緊密的“政治聯系”可能是更關鍵的目標。由于歷史原因，軍工科技與民用科技曾經長期分離，軍民融合創新概念本質上就是促使軍工和民用先進技術溢出，從而推動技術進步和創新增長。事實上，改制之后很多軍工企業仍不能完全適應市場競爭，參與軍民融合創新、打破技術壁壘意味著失去“軍工”保護罩下的領軍優勢。因此，這些企業更加難以承受技術溢出帶來的沖擊。有些“民參軍”企業通過軍民融合平臺獲得建立“政治聯系”的機遇，因而更傾向于壟斷現有技術優勢以維持軍民融合企業資質，不愿承擔技術溢出帶來的競爭風險。軍工產品和軍民兩用技術意味著巨額的前期研發投入，也使得技術溢出的損失更加嚴重。總體而言，創新投入給軍民融合企業帶來的技術溢出負效應，比普通企業更大。依據上述理論分析，建立一個簡單的逆向選擇模型作進一步探討。假設政府與一個普通企業和一個軍民融合企業分別簽訂兩個創新項目合同，企業付出的創新投入為r，政府通過該項目所能獲得的效益與創新投入相關，即為∏(r)，假設∏'(r)>0，∏''(r)<0。普通企業和軍民融合企業的區別在于創新技術溢出負效用不同，普通企業承受的負效用為v(r)，軍民融合企業承受的負效用為kv(r),k>1，即當兩種企業付出同等程度的創新投入時，軍民融合企業實際承受的代價更大。普通企業表示為C，軍民融合企業表示為M，政府補貼表示為s，則兩者承接各自創新項目的效用分別為：

UC(s,r)=u(s)-v(r)

(1)

UM(s,r)=u(s)-kv(r)

(2)

政府通過這兩個項目所獲得的效益均為：

B(r,s)=∏(r)-s

(3)

如果政府和普通企業簽訂合同，那么需要求解如下問題：

Max[r,s]∏(r)-s

(4)

(5)

相應地，為普通企業設計的合同為(sM*,rM*)，具有如下特性：

(6)

(7)

式(6)是參與約束，式(7)是效率條件，要求普通企業和政府的創新投入與報酬的邊際替代率相等。類似地，為軍民融合企業設計的合同為(sM*,rM*)，具有如下特性：

(8)

(9)

為不同類型企業設計的最優合同如圖1所示。可以發現，在邊際替代曲線和參與約束曲線的交點可以得到兩種類型企業的最優合同(sM*,rM*)、(sM*,rM*)，其中rM*

圖1 軍民融合企業與普通企業逆向選擇模型

2.3 政府補貼與軍民融合企業創新投入

如上文分析，軍民融合企業不愿承擔技術溢出風險且自身創新動力不足是亟待正視的問題，而發放政府補貼不失為提高創新投入積極性、減輕技術溢出負擔的良策。盡管軍民融合企業具有自身特殊性，但仍是市場經濟主體的一部分，符合一般經濟規律。因此，可以假設認為，補貼性財政支出對于軍民融合企業同樣能發揮一定的“擠入效應”，刺激軍民融合企業增加創新投入。此外，在國防建設和經濟建設長期分立背景下，軍工企業與非軍工企業間的差異很難消除。盡管同屬于軍民融合企業，但從事軍工生產的企業常常由政府直接控制和扶持，具有天然政治聯系，在獲得政府補貼方面更具優勢。由于邊際遞減效應，政府補貼對軍工企業研發投入的刺激可能逐漸減弱。而非軍工企業一般通過中標軍民兩用技術項目而躋身軍民融合企業，政府補貼對其研發活動具有更重要的支持意義。通過理論分析，本文提出以下研究假設：

H1：政府補貼起到“擠入效應”，即政府補貼與軍民融合企業創新投入正相關。

H2：政府補貼對軍工企業的正向影響作用較小，對非軍工企業的正向影響較大。

2.4 地方財政科技支出的調節效應

地方財政科學技術支出很大程度上可以反映政府對本地科技創新的重視程度及資金扶持能力。地方政府重視科技創新工作，并具備投資和扶持創新活動的經濟實力，有利于營造濃厚的創新氛圍，營造充滿活力的經濟環境，從而提升當地企業競爭意識和研發動力。當企業處于競爭激烈、創新氛圍濃厚的環境時，會更傾向于將其所獲得的政府補貼投入到研發活動中，政府補貼就會對企業創新活動產生更強烈的激勵作用[12]。因此，地方財政科技支出對政府補貼的正向影響具有放大效應，即地方財政科技支出越多，政府補貼促進企業研發投入提升幅度越大。因此，本文提出以下研究假設：

H3：隨著地方財政科技支出增多，政府補貼對軍民融合企業創新活動投入的正向影響增大。

3 模型設計

3.1 樣本選擇與數據處理

樣本企業選自同花順數據中心軍民融合概念板塊中的上市公司，剔除數據嚴重缺失企業，剩余127家企業。鑒于2007年中共十七大報告中正式提出“走出一條中國特色軍民融合式發展路子”的戰略思想，標志著中國邁向“軍民融合”階段，本文選取2007—2018年面板數據作為研究樣本。原始數據來自于銳思(RESSET)數據庫、國泰安數據庫(CSMAR)和國家統計局。為避免異常值對回歸結果產生負向影響，對全部數據進行1%和99%縮尾(Winsorize)處理。為避免多重共線性，在構建解釋變量與調節變量的交互項時對數據進行中心化處理。

3.2 動態面板模型構建

在創新領域，研發投入容易受過去研發積累的影響，而動態反饋機制可以考慮過去因素對當前的影響。因此，動態面板模型在創新領域的應用非常廣泛[13]。借鑒以往學者的做法，本文構建動態面板模型進行實證研究，將被解釋變量研發投入的滯后項引入模型。一般地，動態面板模型如式(10)所示。

Yi,t=αYi,t-1+βXi,t+ui+εi,t(i=1,...,N;t=1,...,T)

(10)

其中，i和t為橫截面維度與時間維度，ui是個體i的固定效應，εi,t為誤差項，|α|<1。為研究政府補貼和軍民融合企業研發投入的關系，構建多元回歸模型如式(11)所示。

Rdsri,t=α0+α1Rdsri,t-1+α2Subri,t+∑αθControlsi,t+ui+εi,t

(11)

其中，企業研發投入變量Rdsr為被解釋變量，其滯后項Rdsrt-1為解釋變量，政府補貼變量Subr為核心解釋變量，∑Controls為控制變量的集合，α0～θ分別為截距項、解釋變量、控制變量的回歸系數，ui為企業個體異質性截距項，εi,t為隨時間和個體變化的擾動項，i為不同軍民融合企業，t為不同年份。此外，為檢驗地方財政科技支出對政府補貼作用的調節效應，在以政府補貼變量為解釋變量的基礎上，加入政府補貼與地方財政科技支出的交乘項構建多元回歸模型。

Rdsri,t=β0+β1Rdsri,t-1+β2Subri,t+β3Subri,t×GSi,t+∑βλControlsi,t+ui+εi,t

(12)

由于政府補貼與企業研發投入可能存在互為因果的關系，且引入被解釋變量的滯后項也可能導致內生性問題，采取傳統普通最小二乘法(OLS)進行回歸可能產生偏誤。差分GMM法更適用于處理這種含有內生性變量的動態面板模型，本文采用這一方法進行實證研究。

3.3 變量含義

(1)被解釋變量。以往研究中，衡量企業創新活動水平的指標包括投入和產出兩個方面。考慮到軍工研發成果往往具有保密性質，既不會完全體現在專利產出上，也不會直接進入市場銷售，因而本文主要關注創新投入方面[14]。R&D投入強度可以較好地體現企業創新投入，研發投入成果則最終體現為創造收入。因此，本文選取研發投入費用占營業總收入的比重構造Rdsr變量，作為模型被解釋變量。

(2)核心解釋變量。以樣本企業獲得的各類政府補貼總額占營業總收入的比重構造Subr變量，以此作為核心解釋變量。

(3)控制變量。研究政府補貼的影響時，需要控制影響企業創新活動的其它因素。依據耿曄強[15]張瑩[16]的研究成果，企業規模、企業年齡、盈利能力、償債能力、發展能力等會影響企業創新活動，應該在回歸中加以控制。本文將企業總資產取對數構造lnA變量，代表企業規模；采用速動比率QR和資產負債率ALR代表企業償債能力；采用凈資產收益率ROE和資產回報率ROA代表企業盈利能力；采用總資產增長率AGR和營業收入增長率RGR代表企業發展能力；采用企業成立年份與當前年份的差值構造企業年齡Age變量。同時，考慮到企業生命周期理論，企業研發能力和創新動力在不同成長階段具有不同特點，研發投入可能會隨著企業年齡增加而先升后降，故引入企業年齡的二次項Age2變量。

(4)調節變量。本文通過統計軍民融合企業的注冊地，選取各省份地方財政科學技術支出構造GS變量，反映企業所在地政府對該省科技創新的整體扶持力度。

(5)工具變量。根據H1，政府補貼為企業創新活動提供資金支持，應該對企業研發投入起正向激勵作用。然而，解釋變量與被解釋變量之間很可能存在互為因果關系，某些企業可能通過刻意增加研發投入獲得更多政府補貼扶持。因此，企業研發投入可能反向影響該企業所能獲得的政府補貼，導致內生性問題[17]。本文采用工具變量法解決內生性問題，選取僅影響政府補貼而不影響研發投入的企業尋租行為作為工具變量。加入工具變量可以過濾掉自變量中與擾動項相關部分，即排除研究中無法控制的因素，從而得到更準確的估計。按會計準則規定，管理費用包括企業組織和管理生產經營所發生的各種費用，而上市公司財務報表中一般不會對其具體構成作出詳盡披露。企業很可能將灰色的、不透明的尋租費用通過會計操縱計入管理費用科目，導致超額管理費用產生。在充分考慮企業經營管理特點后，如果發現企業管理費用出現激增情況，則說明企業可能發生了尋租行為。借鑒鄧若冰[8]、杜興強[18]的研究方法，首先分析軍民融合企業管理費用的影響因素，通過回歸系數計算樣本企業期望管理費用，統計樣本企業實際管理費用并計算其與期望管理費用的差額，獲得超額管理費用的數值構造Rent變量，創新性地將其作為政府補貼的工具變量。本文構建期望超額管理費用回歸模型如下：

AE=γ0+γ1lnSale+γ2ALR+γ3Growth+γ4Auditor+γ5Age+γ6Mag+γ7GPM+γ8FAR+γ9H5+δ

(13)

(14)

其中，AE為企業管理費用取對數；lnSale為企業營業總收入取對數；ALR為資產負債率；Growth為營業總收入增長率；Auditor為審計師權威程度，若企業聘請“四大”會計師事務所進行審計，則Auditor取“1”，否則取“0”；Age為企業成立年限；Mag為董事會構成人數；GPM為體現企業盈利能力的毛利率；FAR為資本密集度，即固定資產占總資產比重；H5為股權集中度，即前五大股東的赫芬達爾指數。

根據每個樣本企業實際管理費用數值，對該模型進行回歸估計，得到每個影響變量的系數，將每組變量具體數值重新代入式(13)計算出期望管理費用。按照式(14)將管理費用的實際值與期望值相減，計算出超額管理費用Rent，構成企業尋租變量。

4 實證分析

4.1 描述性統計

各變量描述性統計結果如表1所示。被解釋變量Rdsr的均值為7.1%，說明當前軍民融合企業研發投入比重仍處于較低水平，其最值差距達到62.66%，說明不同軍民融合企業創新投入已拉開了很大差距。核心解釋變量Subr的均值為1.8%，標準差為0.025，最小值為0.002%，最大值為22.2%，說明軍民融合企業所獲得的政府補貼占營業收入的比重指標較為穩定，全部軍民融合概念板塊中的企業或多或少獲得了政府補貼，但不同企業間存在一定差距。控制變量顯示，軍民融合企業普遍規模較大，但負債能力和發展能力存在較大差距，部分企業盈利能力較弱，處于虧損狀態，企業年齡在1～32年之間，相差較大。調節變量GS的均值為173.4億元，最小值僅為2.79億元，最大值高達1 034.71億元，說明各省份地方財政科學技術支出差距很大，對企業的扶持力度存在很大不同。

表1 各變量含義及描述性統計結果

進一步將整體樣本分成軍工樣本和非軍工樣本，對主要變量分別進行描述性統計，分類標準為判斷樣本企業是否屬于同花順數據中心軍工概念板塊。如表2所示，對比軍工樣本與非軍工樣本特征發現，大部分軍民融合企業都隸屬于軍工板塊，軍工企業所在省份的地方財政科技支出均值低于非軍工企業，但其研發投入和所獲政府補貼的均值與最值差距均高于非軍工企業。這說明軍工企業所在地區經濟發達程度和創新扶持力度相對較低，但企業自身相對容易獲得政府補貼，側面反映出政府補貼對軍工企業的傾向性。

表2 分樣本主要變量描述性統計結果

4.2 OLS回歸結果分析

首先對動態面板模型進行簡單普通最小二乘估計，并對年份和行業加以控制，將OLS回歸結果作為研究參照，回歸結果如表3所示。考慮到政府補貼對企業創新活動的影響可能存在滯后性和累積性，模型(1)不但包含滯后一期的研發投入變量，還引入了滯后一期的政府補貼變量。回歸結果顯示，滯后一期的研發投入變量系數為正且在1%水平下顯著，符合動態面板模型設計含義，說明企業創新投入確實受前期積累的正向影響，當期政府補貼回歸系數為正且在1%水平下顯著，但滯后一期的政府補貼變量不顯著，說明政府補貼對企業研發投入影響的時滯性并不顯著。模型(2)去掉了政府補貼的滯后項，回歸結果驗證了當期政府補貼的正向影響和顯著性。模型(3)關注地方財政科技支出的調節效應，回歸結果顯示，政府補貼主效應仍在1%水平下顯著，但政府補貼與地方財政科技支出的交乘項(Subr×GS)不顯著。模型(4)僅以交乘項作為核心解釋變量，回歸結果顯示，Subr×GS變量在1%水平下顯著，說明在地方財政科技支出的調節下，政府補貼仍會刺激企業研發投入增長。進一步分樣本進行OLS估計，模型(5)和模型(6)顯示，政府補貼對軍工企業和非軍工企業研發投入的影響系數分別為0.331、0.537，說明政府補貼對非軍工企業研發投入的正向刺激作用更顯著。模型(7)顯示Subr×GS交乘項不顯著，說明對軍工企業而言，地方財政科技支出的調節效應不顯著；模型(8)的交乘項在5%水平下顯著，說明地方財政科技支出能夠對非軍工企業發揮調節效應。作為參照，OLS回歸結果基本符合本文假設，但由于普通最小二乘法無法處理內生性問題，而本研究中政府補貼和研發投入可能存在互為因果的關系，意味著若直接使用OLS估計，自變量與擾動項可能存在無法控制的相關性，導致估計結果有偏且不一致。

表3 OLS回歸結果

4.3 差分GMM回歸結果分析

經上文分析，政府補貼和軍民融合企業研發投入可能存在互為因果的關系。此外，動態面板模型包含被解釋變量的滯后項，也會導致內生性問題。因此，傳統的普通最小二乘估計結果只能作為參照，本文采取差分廣義矩估計法(Diff-GMM)進行實證分析。差分GMM 法的基本思想是，首先通過一階差分變換消除原模型中的個體異質項，然后對于變換后的差分方程，將內生變量的滯后變量作為該內生變量的工具變量。這一方法降低了內生性影響，但在有限樣本的條件下存在嚴重的“弱工具變量”問題[19]。因此，本文采取工具變量法(IV)處理內生性問題，為內生解釋變量選取外生工具變量，從而解決差分GMM法系數估計結果精度較差的問題。

使用工具變量法的前提是模型中存在內生解釋變量。首先，進行豪斯曼檢驗(Hausman test)，檢驗結果p值為0.002 6，在1%水平下拒絕原假設，說明政府補貼變量確實存在內生性。因此，本文使用企業尋租變量Rent作為內生解釋變量Subr的工具變量，并使用差分廣義矩估計法進行回歸估計，回歸結果如表3所示。在實證檢驗中發現引入被解釋變量的二期滯后項更有利于體現面板數據的動態效應。全部模型回歸結果顯示，Rdsrt-1與Rdsrt-2變量通過了顯著性檢驗，符合動態面板模型設計。研發投入的滯后一期項系數為正，滯后二期項系數為負，可能是由于往期研發投入對當期研發投入的影響存在短期和長期效應差異，即短期具有促進效應，長期具有節制效應。上階段如果進行大規模研發投入，可能會導致下階段投入有所縮減，而一定階段內的研發投入會起到累積促進作用。

上文OLS回歸結果發現，政府補貼的滯后項影響不顯著，在使用GMM進行估計時也只關注當期政府補貼對企業研發投入的影響。全樣本模型(9)的結果顯示，Subr變量系數為正且在1%水平下顯著性，符合H1。模型(10)在此基礎上控制年份效應(用義矩估計法處理動態面板模型時可以修正企業個體異質性問題，因而不再控制行業效應)，核心解釋變量同樣通過1%水平的顯著性檢驗，回歸系數為0.283，說明軍民融合企業獲得的政府補貼每提升1%，會刺激其研發投入增長0.283%。另外，與其它控制變量相比，政府補貼的回歸系數最大，說明政府補貼是影響企業研發投入的關鍵變量。全樣本模型(11)關注的是調節效應，引入政府補貼與地方財政科技支出的交乘項(Subr×GS)，回歸結果顯示，Subr×GS變量系數為正且通過了1%水平的顯著性檢驗，說明調節效應下政府補貼對企業研發投入的正向影響被放大，符合H3。模型(12)在此基礎上控制年份效應，結果顯示，交乘項系數為0.001且通過1%水平下的顯著性檢驗，Subr變量主效應與Subr×GS變量調節效應的回歸系數相加為0.292，表明在地方財政科技支出調節下，政府補貼每提升1%會刺激企業研發投入增長0.292%，驗證了地方財政科技支出對政府補貼影響的放大效應。

表4 DIFF-GMM回歸結果

進一步分樣本檢驗，模型(13)和(14)使用的是軍工企業樣本，結果顯示，政府補貼的回歸系數為0.254，略低于全樣本值的0.283，說明政府補貼對軍工企業研發投入的正向影響相對較小。由描述性統計結果可知，軍工企業研發投入和政府補貼均值高于全樣本均值。這驗證了關于邊際效用遞減的推測：由于從事軍工生產的企業更容易獲得政府扶持和資金補貼，隨著同樣的政府激勵行為反復進行，政府補貼對其研發投入的刺激作用隨之減弱。盡管軍工企業出于發展需要仍然具有很大體量的研發投入，但其中政府補貼所發揮的刺激作用較小。在控制政府補貼主效應的基礎上,加入調節變量Subr×GS，發現對于軍工企業而言，地方財政科技支出同樣對政府補貼的正向影響具有放大效應。模型(15)和(16)使用的是非軍工企業樣本，由于樣本量較小，只對研發投入變量取滯后一期項，不再控制年份效應，結果顯示,政府補貼對非軍工企業研發投入的正向影響更大，地方財政科技支出調節變量的放大效應也更大。需要指出的是，Rdsrt-1變量并沒有通過顯著性檢驗，可能是由于非軍工企業樣本觀測值過少，不適用于動態面板模型。因此，盡管這一回歸結果符合H2，但可能不準確。總體而言，估計結果基本符合預期假設。由于引入工具變量控制了內生性問題，得到的參數估計理論上是比較準確的。

4.4 自相關、過度識別與聯合顯著性檢驗

為保證本文估計方法準確、實證結果有效，對模型進行如下檢驗。GMM法使用的前提是原模型擾動項不存在自相關，這等價于差分模型一階自相關，二階以上無自相關。AR檢驗結果如表4所示，可以發現，模型隨機誤差差分基本存在一階自相關但不存在二階自相關，接受“擾動項無序列相關”的原假設。使用工具變量法的條件是所有工具變量都是外生變量，與擾動項不相關，因而通過過度識別檢驗可以確認工具變量的有效性。研究政府補貼的影響時，模型(9)和(10)的Sargan檢驗結果p值分別為0.553、0.645，研究地方財政科技支出的調節效應時，模型(11)和(12)的Sargan檢驗結果p值分別為0.619、0.346，進行分樣本研究時Sargan檢驗結果p值也均大于0.1，全部未拒絕“過度識別限制有效”的原假設。因此，本文選取的工具變量是有效的。

此外，模型(9)-(16)的系數聯合顯著性Wald檢驗均在 1%水平下拒絕了“解釋變量系數為0”的原假設，說明方程估計結果值得信賴。

4.5 穩健性檢驗

為求穩健，進一步使用Blundell & Bond[20]提出的系統廣義矩估計法(Sys-GMM)進行回歸(見表5)，剔除研發投入變量的滯后二期項，只考慮研發投入的近期效應。回歸結果顯示，系統GMM的系數估計值與差分GMM的結果基本相近，驗證了本文實證研究結果。唯一有較大出入的是，模型(22)中軍工企業樣本的回歸結果顯示，調節變量Subr×GS未通過顯著性檢驗。考慮到使用OLS法時調節變量也無法通過顯著性檢驗，使用差分GMM法時該變量只通過了10%水平下的顯著性檢驗，說明地方財政科技支出對軍工企業政府補貼作用的調節效應不可能顯著。

表5 SYS-GMM回歸結果

5 結論與政策建議

5.1 研究結論

本文選取2007—2018年127家軍民融合企業樣本進行研究，構建政府補貼對軍民融合企業創新投入影響動態面板模型，并納入地方財政科技支出作為調節變量，使用差分GMM法進行估計。為解決政府補貼和研發投入互為因果的內生性問題，使用工具變量法(IV)，通過計算企業超額管理費用構建尋租變量Rent，并將其作為政府補貼的外生工具變量。企業尋租直接影響政府補貼，而不與創新投入直接相關，符合工具變量條件，在實證研究中也被驗證有效。選取并構建這一工具變量是本文創新點之一。

本文采取適用于創新領域的動態面板模型進行研究，優點在于可以反映往期研發投入的累積作用。回歸結果顯示，軍民融合企業往期研發投入確實對當期研發投入有所影響，但存在短期和長期效應差異，短期內具有促進效應，長期則具有節制效應。關于本文核心變量政府補貼的作用，實證研究驗證了預期假設，發現政府補貼對軍民融合企業研發投入具有正向影響，軍民融合企業所獲得的政府補貼每提升1%，會刺激企業研發投入增長0.283%；地方財政科技支出對政府補貼的正向影響具有放大效應，在地方財政科技支出的調節下，政府補貼每提升1%會刺激企業研發投入增長0.292%。進一步研究軍工與非軍工企業分樣本，回歸結果顯示，盡管軍工企業研發投入和政府補貼均值高于全樣本均值，但軍工企業樣本中政府補貼的回歸系數為0.254，略低于全樣本回歸系數，說明政府補貼對軍工企業研發投入的正向影響相對較弱。這可能是由于軍工企業更容易獲得政府扶持和資金補貼，存在邊際效用遞減情況。綜合考慮OLS、差分GMM和系統GMM法的結果，本文認為對軍工企業而言，地方財政科技支出對政府補貼的調節效應不顯著。非軍工企業樣本回歸結果顯示，政府補貼對非軍工企業研發投入的正向影響作用更大，地方財政科技支出調節變量的放大效應也更大。但由于非軍工企業樣本較小，可能不適用于動態面板模型，僅就該分樣本來說，結果可能不準確。

總體而言，政府補貼對軍民融合企業創新投入具有一定刺激作用，但效用偏低，在地方財政科技支出的調節下作用依然有限。這與前文理論分析吻合，由于軍民融合企業比普通企業更難以承受技術溢出的負效應，其自身創新動力相對偏低。因此，政府補貼對軍民融合企業的激勵作用偏小。軍工企業在與政府“政治聯系”更為緊密的情況下，政府補貼產生邊際效用遞減，使得補貼資金對企業創新投入的正向影響更不顯著。這一結論不由引人思考，在推動軍民融合協同創新進程中，能否通過優化資源配置將政府補貼資金“好鋼用在刀刃上”？能否通過多元激勵措施、充分激發軍民融合企業創新動力？

5.2 政策建議

(1)內外兼修，深化軍民融合協同創新體系建設。政府補貼所發揮的作用有限，與現階段軍民融合體系自身存在的問題分不開。必須反思現階段軍民融合發展暴露的問題，對創新激勵政策進行調整和改進，協調軍工生產、民品研發與軍民兩用技術創新的關系，內外兼修深化創新體系建設。“外功”是要進一步打破軍民科技體制藩籬，破除阻礙軍民先進技術雙向溢出的沉疴痼疾，構建開放共享、融合并進的國防科技創新平臺，從而實現創新資源優化配置和集約管理。“內功”是要深化軍工企業體制改革，在采取政府引導與市場調節并重模式的基礎上，減少軍工企業對政府補貼扶持的慣性依賴，進一步增強軍工企業研發創新意識和市場競爭力。

(2)多措并舉，構建多元化創新激勵機制。軍民融合企業具有技術溢出負效應偏大、自身創新動力不足、政府補貼邊際效用遞減的特點，單一政府補貼政策難以發揮足夠的創新激勵作用。面對這種情況，必須完善單一資金補貼激勵政策，建立更加多元化的創新激勵機制，多措并舉推動軍民融合企業積極創新。首先，通過促進市場化改革等手段削弱軍工企業天然的“政治聯系”，避免邊際效用遞減而降低政府補貼的刺激作用；其次，通過完善軍品技術創新產權等，克服技術溢出正外部性對企業的負向影響；最后，有針對性地采取不同激勵模式，通過更有效的激勵政策組合提升軍工企業研發創新動力。

(3)精準投放，讓政府補貼“好鋼用在刀刃上”。政府補貼難以發揮關鍵性作用，很大程度上是由于給予軍民融合企業的補貼資金名目眾多、范圍寬泛、項目粗略，甚至趨于軍民融合企業的常規收入，因而無法起到有效刺激作用。必須優化政府補貼資金配置模式，不要“大水漫灌”式投放資金，爭取“好鋼用在刀刃上”，從粗放式投放向精準投放轉變，從補貼成套產品向補貼核心技術轉變，從扶持整體項目向扶持重大節點突破轉變，從而盡可能地放大政府補貼的激勵作用。要做到精準投放，需要政府補貼管理機制保障。必須完善相關法律法規，細化政府補貼的申請、評估、監督、反饋、問責機制，合理控制政府補貼投放額度，提升政府對軍民融合企業的審查評估能力，避免因企業尋租行為和政企信息不對稱導致的補貼資源誤配，從而讓政府補貼真正用到實處，對軍民融合企業研發投入的正向作用最大化。

(4)雙創雙融，最大限度發揮民間力量。當前，中國民營企業在開放與競爭中取得了令人矚目的技術成就，呈現出百舸爭流的發展態勢。然而，在“民參軍”的熱潮下，軍民融合企業創新動力卻沒能充分釋放出來，民間資本和技術尚未發揮應有的活力。軍民融合絕不能局限于小部分民營企業承包一些軍品生產項目，而要最大限度地發揮民間技術+民間資本的“雙融”力量，迸發先進技術溢出促進創新+軍民兩用技術合作創新的“雙創”活力。充分釋放民間力量，一方面，必須改變“民參軍”門檻高、壁壘厚、實際效益低的現狀，在嚴把質量關、嚴控尋租行為的前提下，拓展先進民營企業參與軍工創新和軍民兩用技術研發渠道，將軍民雙方技術溢出的正外部性作用最大化。另一方面，可以開拓融資渠道，建立健全軍民融合板塊二級市場，使民間資本得到有效利用，將政府的主要角色由出資者、扶持者轉變為協理者、動員者。

當今時代的軍民融合發展戰略，其主要目標已從消化剩余資源轉向科技協同創新，旨在徹底打破國防建設與經濟建設之間的體制機制障礙，推動軍民先進技術相互溢出和一體化建設。只有不斷反思、解決軍民融合戰略推進過程中的問題，探索破除固有藩籬、優化資源配置的途徑，才能充分釋放創新活力，促進軍民協同創新發展。