營商環境對高技術產業創新績效的影響

劉 樂， 周 敏

(上海理工大學 管理學院， 上海 200093)

近年來，隨著政府政策對高技術產業的大力支持和供給側結構性改革的推進，中國高技術產業得到了迅猛發展，已成為推動中國經濟增長的重要一環，高技術產業目前也成為衡量一個國家或地區綜合實力的重要標志。2018年，中國的高技術產業已有企業33 573家，從業人員平均人數達到13 176 645人，營業收入達到157億元[1]。高技術產業發展有效地加快了中國經濟發展方式由粗放型的資源消耗式向集約型的創新驅動式轉變的進程[2]。在經濟發展模式轉變、供給側結構性改革以及未來的大國博弈中，高技術產業的地位越來越重要，高技術產業已然成為中國未來經濟持續向好發展的重要引擎。改革開放后，中國市場經濟展現了蓬勃活力，市場經濟的發展也使得營商環境逐步改善，為各產業的發展提供了優渥的“土壤”，高技術產業也不例外。本文依據中國高技術產業2008—2016年省際面板數據探究營商環境的改善對高技術產業創新有何影響，如何在中國營商環境逐步優化的大背景下更好地促進高技術產業的創新績效的提升。

1 文獻綜述

高技術產業(制造業)是指國民經濟行業中R&D投入強度(即R&D經費支出占主營業務收入的比重)相對較高的制造業行業，包括醫藥制造，航空、航天器及設備制造，電子及通信設備制造，計算機及辦公設備制造，醫療儀器設備及儀器儀表制造，信息化學品制造等 6 大類[3]。關于高技術產業創新績效的相關研究，有學者從非研發創新支出對高技術產業創新影響的角度進行研究。謝子遠等[4]運用1995—2012年的面板數據實證發現非創新經費支出對高技術產業的專利數量和新產品銷售收入在全國層面均產生了顯著的正向效應，但各種經費支出對高技術產業的專利申請數量和新產品銷售收入的影響程度正反兩個方向的影響。也有學者從高技術產業的融資渠道角度對高技術產業創新影響進行探討。如高揚等[5]通過SDM模型分別從銀行信貸、股市融資和風險投資3種融資渠道探究對高技術產業創新能力的空間溢出效應。從直接效應來看，只有股市融資和風險投資表現出顯著的正向空間溢出效應。從高技術企業股東的角度，朱磊等[6]研究表明大股東進行股權質押融資不利于企業創新投資，并且企業創新投資會隨質押比例的上升而下降。基于代理理論，大股東股權質押后出于維護其自身對公司的控制權和降低企業經營各類風險，會產生風險規避傾向和掏空動機，從而不愿意企業進行創新活動。而且也有學者基于不同的角度將創新過程分為兩個階段。馮鋒等[7]、李培楠等[8]根據創新過程要素流動方向及形態，將產業技術創新過程分為技術開發和成果轉化兩個階段。在技術開發過程中，主要是根據現有資源進行技術突破，通過企業自身獲得新技術或者新知識以謀求專利數量的提高；而在成果轉化期間，企業要運用已擁有的專利或者技術突破生產新產品，以求取得市場競爭優勢。基于技術創新兩階段視角，李培楠等[8]基于2007—2012年中國制造業和高技術產業數據得出以下結論:首先在技術研發階段，內部資金的支持、研發人員的數量和外部技術的獲取非常重要，都具有正向效應；其次，在成果轉化階段，政府補助對創新體現了“U”形關系，而內部資金的支持則正好相反，是一種倒“U”形關系，外部技術的獲取則不利于成果轉化效率的提升，研發人員的數量則正好相反。Roper等[9]將創新劃分為3個階段，即知識資源獲取、知識轉化和知識開發3個階段。

已有文獻主要研究了企業的內部各種生產要素的變化而對高技術產業創新產生何種影響，少有人關注整個營商大環境的變化對高技術產業創新的影響，產業所處的營商環境在逐步優化會間接影響到各高技術企業的創新績效。因此，研究營商環境的變化和高技術產業創新績效的關聯性具有重要現實意義。

2 樣本數據和研究模型

2.1 變量選取

被解釋變量為高技術產業創新績效。根據謝子遠等[4]的模型設定和經驗選取兩個指標來綜合反映產業創新績效，分別是專利申請數和新產品銷售收入。專利申請數可以較好地體現企業在創新研發階段的績效；而新產品銷售收入可以很好地體現創新的產出結果，也側面反映了專利成果的轉化程度。

解釋變量為樊綱等編制的 《中國市場化指數——各省區市場化相對進程2018年報告》中的市場化指數。其編制的市場化指數涵蓋以下5個方面：政府與市場的關系、非國有經濟的發展、產品市場的發育、要素市場的發育、市場中介組織和法律制度。通過以上5個方面可以較好地體現中國各省的營商環境，因此把市場化指數作為衡量營商環境的指標。

在控制變量選取方面，根據已有研究成果及經驗判斷，曹勇和蘇鳳嬌[10]認為R&D內部經費基礎、新產品開發經費支出以及科研機構數量應該是影響高技術產業創新績效的重要因素，因此把以上3個變量作為控制變量納入計量模型。根據高技術企業進行成果轉化階段的特性和獲取的數據，選取技術改造經費、技術引進經費、消化吸收經費以及購買國內技術經費為控制變量。

2.2 樣本和數據

西藏因數據缺失較多且幾乎沒有創新績效納入分析范圍，因此選取除西藏外的30個省、自治區、直轄市的數據作為研究樣本。樣本期間為2008—2016年，總共9年的年度數據，高技術產業樣本數據均源自《中國高技術產業統計年鑒》(2009—2017年)；營商環境2008—2016年數據源自 《中國市場化進程指數——各省區市場化相對進程2018年報告》。由于2008年樊綱等對市場化指數的測度標準進行了重大調整，沒有選取2008年之前的市場化指數作為解釋變量的一部分；且由于該報告為兩年更新一次，可能受新冠疫情影響沒有搜尋到2020年的報告數據。

2.3 模型研究

由于樣本數據是多截面不同時點的多維時間序列數據，因此采用面板數據模型進行分析，面板數據模型主要有3種，即隨機效應模型、固定效應模型和混合效應模型。需要進行F檢驗和Hausman檢驗來確定適當的模型。結果見表1。

表1 Hausman檢驗結果

Hausman檢驗在1%的顯著性水平下拒絕原假設，認為需要選擇固定效應模型。由此得到固定效應模型如下：

lnnumber=αi+β1lninput+β2lnrd+β3lnresearch+β4lnremould+β5lnintroduce+β6lnabsorb+β7lnbuy+β8Marketing+εit

(1)

lnincome=αi+β1lninput+β2lnrd+β3lnresearch+β4lnremould+β5lnintroduce+β6lnabsorb+β7lnbuy+β8Marketing+εit

(2)

式中，對被解釋變量企業創新研發階段的專利數量(number)和創新最終體現在現實的產品中的新產品銷售收入(income)以及控制變量R&D內部經費基礎(rd)、新產品開發經費支出(input)、科研機構數量(research)、技術改造經費(remould)、技術引進經費(introduce)、消化吸收經費(absorb)以及購買國內技術經費(buy)進行對數化處理。上述兩個模型中變量下標i代表不同省區，下標t代表不同的年度，αi為模型常數項，β1～β8為變量系數，其中β8為核心解釋變量市場化指數(Marketing)的變量系數，εit為殘差項。

3 實證檢驗

3.1 描述性統計

從表2描述性統計結果中可以看到，各變量之間的差距比較大。對于專利申請數量有的省份在某些年份的專利申請數量為0，而專利申請數量最大有64 880，標準差為8 668.757，說明專利申請數量的變動較大；與此類似的是新產品銷售收入，在某些年份的新產品銷售收入為0，而新產品銷售收入最大有155 000 000，標準差為19 700 000，說明新產品銷售收入的變動也較大。其中專利申請數量單位為件，科研機構數量單位為個，其余變量的單位均為萬元。

表2 描述性統計結果

3.2 全國樣本和分地區樣本數據實證分析

根據描述性統計和經驗判斷由于中國各省區之間高技術產業創新差異較大，營商環境方面同樣也存在著較大差距，因此首先就全國層面樣本數據模型進行回歸，而后按照石盛林等[11]的劃分辦法對東部、中部、西部省區樣本做回歸分析。其中東部12省區市包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西和海南; 中部9省區包括山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南; 西部9省區市包括重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。

通過模型(1)對專利申請數量進行回歸，從表3中的回歸結果看出：從全國來看，在5%的顯著性水平下，新產品開發經費支出、R&D內部經費支出、科技機構數、技術改造經費都對專利數量有著顯著的正向的影響，而其他變量的影響不顯著。在東部，在1%的顯著性水平下，R&D內部經費支出、科技機構數、技術改造經費對專利數量有著顯著的正向的影響；在中部，在5%的顯著性水平下，新產品開發經費支出、科技機構數都對專利數量有著顯著的正向的影響；在西部，在10%的顯著性水平下，新產品開發經費支出、科技機構數、技術改造經費，以及最為重要的市場化指數對專利數量有著顯著的正向的影響，技術引進費對專利數量有著顯著的負向的影響。

表3 2008—2016年面板數據模型(1)回歸結果

通過模型(2)對新產品銷售收入進行回歸，回歸的結果見表4，從全國來看，在5%的顯著性水平下，新產品開發經費支出，R&D內部經費支出都對新產品銷售收入有著顯著的正向的影響，最為重要的是在10%的顯著性水平下，市場化指數有著負向的影響，而其他變量的影響不顯著。在東部，在5%的顯著性水平下R&D內部經費支出、技術改造經費對新產品銷售收入有著顯著的正向的影響；在中部，在5%的顯著性水平下，R&D內部經費支出、科技機構數對新產品銷售收入有著顯著的正向的影響；在西部，在1%的顯著性水平下，新產品開發經費支出對新產品銷售收入有著顯著的負向的影響。

表4 2008—2016年面板數據模型(2)回歸結果

4 結論與政策建議

4.1 結論

1)就全國30個省區市樣本而言，新產品開發經費支出、R&D內部經費支出、科技機構數、技術改造經費都對專利數量有著顯著的正向的影響。因此就企業研發創新階段而言，企業內部的創新積極性直接決定了專利數量的高低。

2)就東部、中部、西部省區比較而言，營商環境對高技術產業研發階段創新績效影響呈現不同的特征。在營商環境較好的東部地區，營商環境對高技術產業創新績效有正向影響但不顯著; 東部地區高技術產業發展的最主要重要驅動力是R&D內部經費支出，其次是科技機構數和技術改造經費。在營商環境相對較差的西部地區，營商環境是高技術產業專利數量提升的主要驅動力之一，但是其效果不如科研機構數量帶來的效果明顯。這可能和研發階段需要大量技術人才支持有關，科研機構的增加將直接支持高技術產業的研發能力；營商環境帶來的優化的外部效應對企業研發屬于間接影響，但是不能忽視營商環境給高技術產業研發帶來的積極作用。

3)基于第二個被解釋變量的回歸結果，就全國層面來看新產品開發經費支出，R&D內部經費支出都對新產品銷售收入有著顯著的正向的影響，但是營商環境的提高卻對新產品的銷售收入產生了負向效應。2008年之后，中國產業結構轉型起步，營商環境逐步改善，高技術產業蓬勃發展，高技術企業逐步增加，進而高技術企業之間的競爭開始加劇。并且中國的知識產權保護體系也一直在完善當中，在知識產權保護不足和企業數量持續上升的情況下，市場競爭更激烈，更多的企業進行創新而卻不愿意付出過多的時間和資金成本，進而專利技術和新產品被市場上的其他企業模仿的可能性就越高，導致真正進行創新的企業在完成新商品上市之后，難以實現預期收入增長的目標。兩者的疊加效應使得營商環境的優化對高技術產業新產品的銷售收入呈現了負向效應。但是回歸系數的絕對值并不大，說明中國的高技術產業存在競爭，且這種競爭已經影響了產業整體的收益，但是并不是類似于瘋狂“價格戰”的惡性競爭。就各地區比較而言，營商環境對高技術產業創新績效影響隨著營商環境的改變呈現出不同的特征。營商環境的改善對新產品銷售收入都呈現負向效應但不顯著，從數值上看西部的回歸系數偏大。這可能和西部本身的消費群體和自身地理劣勢有關。西部本身企業數量較少、資產規模較小以及大眾消費水平偏低，造成西部高技術產業的新產品本身銷量不會很高，而且西部距離中國東部這個高技術新產品消費的“主陣地”較遠，所以很難將西部高技術產業的新產品大規模銷售到東部地區。

4.2 政策建議

1)政府要加強知識產權保護力度，有效提高專利成果轉化效率。在營商環境逐步改善的當下，知識產權的保護對于新產品的銷售收入提升大有裨益，也能真正調動企業的創新積極性。更要嚴厲懲處侵權和惡性仿制、仿造等行為，凈化高技術產業的市場環境。政府在鼓勵高技術企業發展的同時，不能放松高技術企業的審批和監管。因為大部分地區對高技術企業有稅收優惠，而且地方政府在進行高技術企業資質確認時主要關注企業的往年度高技術產品收入，會有企業只是通過單純的買進技術再賣出技術賺取差價來提高自身的高技術產品收入，以達到賺取高技術企業稅收優惠和政府補貼的目的。需要政府聯合券商、審計事務所對高技術企業的主營業務收入進行嚴格審查，對不符合標準的高技術產業取消優惠并予以公示懲戒，降低某些企業進行專利技術的倒買倒賣損害其他高技術企業的創新積極性和經營成果。

2)在營商環境較好的東部，政策的著眼點要在提升企業自主創新能力上。營商環境的逐步優化，就要求政府減少對企業的干預，而且更要求政府對高技術企業要做到“扶上馬，送一程”。對于發展較好、創新能力較強的高技術企業地方政府要有一定的政策傾斜。

3)正確處理外部技術改造與內部技術創新之間的關系，不能只重視短期的經濟效益而忽視產業發展新方向，也不能因為擔心新技術被剽竊而降低內部研發效率，放棄內部自主研發。其次，在提高新產品銷售收入方面，高技術產業要借助“一帶一路”的發展契機，不要僅局限于國內市場，也不要只著眼于打入高技術產業集聚的歐美國家市場，“一帶一路”沿線的合作國家也處在快速發展階段，引入高技術產業提升國家發展潛力是必經之路，可以為中國的高技術企業的新產品提供新的市場。