政府補償方式、所有制性質與企業技術創新失敗再創新

張 帆，狄 鵬，葉建木

（1.海軍工程大學管理工程與裝備經濟系，湖北武漢 430033；2.武漢理工大學管理學院，湖北武漢 430070）

1 研究背景

技術創新的正外部性特征會使創新活動不可避免地遇到市場失靈和投資不足的問題，政策工具成為依靠市場力量以外補償創新外部性的有效手段［1］。現有創新激勵政策主要包括支持企業技術創新的財稅政策、專項資金政策、政府采購政策和金融政策等，大多聚焦于創新成功企業或集中在技術創新過程的前端，由于“反失敗”偏見的存在，對于技術創新失敗資源的再利用關注度不足［2］。而技術創新的實驗性質決定了技術創新項目的高度不確定性，市場競爭強度和創新維度的提升進一步加劇了技術創新活動的高風險性［3］。在美國超威半導體公司等企業中，技術創新項目的商業成功率僅為30%［4］；在我國六大產業2 130 家企業開展的技術創新項目調查顯示，有1 884 家企業的技術創新活動被中止或失敗，占總數的88.45%［5］。

從失敗學角度來看，創新失敗在給企業帶來巨大成本損失的同時，更可能在一定程度上打擊企業創新積極性，制約其再創新行為，影響其創新績效。關注失敗激勵、挖掘創新失敗項目的內在價值、支持再創新行為對提升自身創新能力有著重要影響，尤其是在我國大眾創業、萬眾創新的“雙創”戰略下，創新容錯機制已被視為一項重要舉措［6］。如四川于2015 年在《加快醫藥產業創新發展的實施意見》中首次明確提出創新失敗可補償；上海于2016 年開始探索對于投資初創期科技型企業項目和種子期科技型企業項目的天使投資實施虧損補償以鼓勵創新，針對補償對象、補償條件以及補償標準（補償比例和補償限額）建立了一定的補償機制。此外，浙江、江蘇、湖北等省份也相繼提出了針對技術創新失敗企業或項目的補償政策。

通過技術創新補償解決企業創新投入不足的問題早已引起理論界關注，如李維安等［7］認為，通過政策工具的運用是補償技術創新外部性的有效手段；董建衛等［8］、毛其淋等［9］認為，政府以研發補貼、稅收優惠和政府采購等補貼方式對企業技術創新進行資助和補償，可以在一定程度上減輕企業技術創新的資金投入壓力，并且降低企業技術創新的風險感知，提升技術創新的預期收益，提高企業研發投入的積極性；Bérubé 等［10］對加拿大、Wolff 等［11］對經濟合作與發展組織的實證研究均表明，政府創新補貼對企業創新投入存在擠入效應（互補效應）；González 等［12］實證研究發現，政府補貼對企業技術創新投入的提升作用往往還受到企業規模和行業技術水平等影響，因企業所有制、企業規模、所處行業等企業特征的影響，政府創新補貼的激勵效果也存在差異性。與此同時，政府補貼與企業創新之間的關系一直是創新激勵研究領域爭論的焦點問題，例如，David 等［13］認為政府補貼對企業技術創新也存在擠出效應或替代效應；Gorg 等［14］發現政府補貼會在適度范圍內對企業創新投入產生激勵效應；但陳玲等［15］認為當這種補貼過度且大量時，會對企業私人創新投入產生擠出效應；而楊洋等［16］研究表明，政府創新補貼與企業研發產生的效應之間具有倒“U”型的關系。

綜上所述，針對客觀存在的技術創新失敗活動，從失敗歸因、失敗學習、失敗挽救等視角的研究成果對于提升創新成功概率、激發后續創新行為有一定的幫助，但既有相關研究還不夠深入，尤其是在如何激勵創新失敗、促進其再創新行為、提升再創新績效方面還較為欠缺；此外，針對創新補貼過程中存在的擠出效應與激勵扭曲是否也存在于創新失敗補償過程中，補償方式與補償強度的差異性對補償對象再創新投入的作用機制如何形成等問題尚未形成清晰明確的結論。為此，本研究以企業技術創新失敗為研究對象，從政府補償方式、補償對象特征、補償對象再創新行為等方面揭示企業技術創新失敗補償機理，擴展創新激勵的新思路，為政府政策工具創新提供決策依據與參考。

2 研究假說

2.1 政府補償與失敗再創新績效

由于企業技術創新的溢出效應，私人實施創新行為的邊際收益不足，因此政府應考慮扶持具有較大社會福利的企業技術創新活動，破解市場失靈之困、彌補市場投入不足，增加市場供給。具體而言，政府作為補償政策實施者，應當關注由于高風險、高不確定性導致的企業技術創新失敗［17］，因為這些創新失敗活動往往具有較高的剩余價值［18］，若缺少公共補償，那些階段性失敗的企業技術創新可能無法繼續創新。另外，假如使用公共資本完全替代（擠出）私人資本，又不利于引導市場潛在資本投入創新活動。盡管很多研究都指出存在政府補償排擠私人投資的現象，但很多國家和地區都將公共資本作為引導私人資本開展創新活動的重要手段，說明適度補償有利于技術創新活動持續開展。Takalo 等［19］考慮了融資約束條件下企業技術創新過程中公共資本與私人資本之間相互作用存在的逆向選擇問題。政府在收到來自企業的補貼申請信號后，通過事前甄別選擇補貼對象、制定補貼策略。在特定條件下，公共資本補貼研發投入可以緩解技術型企業的融資壓力［20］。

一方面，政府對作為市場主體的企業的技術創新行為實施適度補償，可以有效彌補被補償方由于技術溢出而造成的利益損失；另一方面，鑒于我國現階段企業技術創新投入不足和企業技術研發能力不強的事實，政府通過稅收優惠等政策方式可以為企業技術創新失敗項目指引其再創新方向，強化企業的再創新能力、提升企業再創新績效。基于上述分析，提出以下假設：

H1a：政府對企業技術創新失敗實施直接補償，有利于提升企業的后續創新績效；

H1b：政府對企業技術創新失敗實施間接補償，有利于提升企業的后續創新績效。

2.2 所有制性質對政府補償的調節效應

在社會主義市場經濟條件下，企業的所有制性質往往是研究創新活動及創新政策繞不開的話題。對國有企業和非國企業而言，不同的所有權性質會造成不同的行為目標和經營環境等，同時也會影響創新補償政策的制定與執行，比如同樣的補償政策施加在不同性質的企業上，對補償對象創新能力的作用不盡相同。所以，在研究宏觀政策對企業技術創新活動的作用機理時，應充分考慮企業的所有權性質，尤其是在實證研究中，如果僅僅是將不同所有制性質的企業樣本簡單混合在一起而不加以區分，將無法獲得創新補償政策作用于不同性質企業的差異，忽略了創新政策影響的異質性問題，也不利于分析不同因素對不同性質企業樣本造成的不同影響。因此，區分企業所有制性質十分必要。其中，對于國有企業來說，其技術創新活動更具有公共產品屬性；而非國有企業則更偏向競爭性、專用性技術。就國有企業而言，由于基礎研發的經費大，直接研發補償能在一定程度上補充其開展基礎研究的經費，解決基礎研發成本高昂的現實困境，而且即便直接補助只分擔其部分成本，國有企業也會因為自身投入了一定比例的研發費用而積極推進創新項目，所以，直接補償對國有企業的激勵效果較為顯著；另一方面，即便非國有企業同樣能從政府補償中獲益，然而為了滿足短期經營目標，其所獲補償并非都用在創新活動上，甚至某些急于求成的非國有企業會向政府釋放關于企業技術創新或失敗后再創新的虛假信息以便獲得補償［21］。對于政府而言，如果缺少有效的信息甄別機制，那么企業所發出的虛假信號就有可能會達到欺騙的效果，使得政府的有關政策無法發揮原本的補償作用。據此，提出以下假設：

H2a：相對于非國有企業而言，國有企業強化了政府直接補償對于企業技術創新失敗項目再創新的激勵作用；

H2b：相對于非國有企業而言，國有企業弱化了政府間接補償對于企業技術創新失敗項目再創新的激勵作用。

2.3 政府補償與失敗再創新R&D 投入

政府補償有可能增加企業的R&D 投入。企業技術創新活動的準公共產品溢出效應使得企業無法獨享創新收益，同時，對于資金短缺、風險承受能力較弱的企業，創新的高投入及高風險使其缺乏創新的積極性。此時，政府可以通過直接補償或間接補償等方式解決企業自身投入不足及高失敗率問題，幫助企業削減R&D 成本、提高預期收益率，最終提高R&D 投入，尤其是對于企業技術創新失敗項目，如果政府給予企業補償，企業會想辦法提高補償的利用效率。而政府的補償資金又不能完全滿足技術創新的需要，企業會主動地加大R&D 投入實施創新活動，以便獲取市場競爭優勢［22］。另外，政府補償也有可能替代企業自身的R&D 投入。一方面，政府一般在企業R&D 立項階段便給予大量補貼，但是由于事后監管機制尚不健全，導致部分企業放棄收益周期較長的R&D 項目，而將功夫花在短期收益項目上。另一方面，每個項目都存在理論上的最優補償區間，當補償額度尚未達到最優值時，增加補償可以激發企業自身投入，但一旦補償額度越過最優值后，繼續增加補償將會擠出企業自身的R&D 投入。基于以上分析，提出以下兩個互斥的假設：

H3a：政府對企業技術創新失敗實施補償，可以促進企業繼續增加R&D 投入，即政府補償有溢出效應。

H3b：政府對企業技術創新失敗實施補償，將代替企業自身的R&D 支出，即政府補償具有擠出效應。

3 研究設計

3.1 樣本選擇與數據來源

生物醫藥行業的技術創新行為較為顯著、創新失敗率較高，具有普遍代表性，且很多生物醫藥類失敗項目仍有反敗為勝的價值值得進一步挖掘，因此，無論從鼓勵創新技術開發，還是從失敗項目可補償、可挽救的角度，生物醫藥行業都很適合作為企業技術創新失敗項目補償機理分析的示例產業。黨的十八大之后，我國加強了對科技創新的支持力度；黨的十九大之后，又進一步強調了對于科技創新失敗的容忍度。近10 年，政府出臺了一系列支持創新、挽救失敗的補貼與補償政策，因此，本研究時間確定為2010—2020 年；同時，考慮變量可測與數據可得，選取滬深兩市A 股生物醫藥類上市公司為原始研究樣本。在樣本觀測方面，難點有二。其一是如何界定技術創新類企業。為此，按照以下生物醫藥行業企業技術創新重點領域對原始樣本進行篩選：（1）發展新型疫苗和改造傳統疫苗；（2）聚焦抗體藥物和蛋白質藥物等生物技術藥物的產業化；（3）專注重大疾病診斷（SARS、禽流感、結核病、艾滋病以及甲型H1N1 流感等疾病）和檢測技術的研究與產品開發；（4）專注基因治療、細胞治療等生物治療技術；（5）從事再生醫學技術的研究與應用。其二是如何界定發生技術創新失敗的企業。為此，在生物醫藥行業企業篩選的基礎上，將篩選后的樣本與我國《國家藥品不良反應監測年度報告》進行年度信息匹配，將出現不良事件的生物醫藥企業定義為發生技術創新失敗的企業，將樣本周期內首次不良反應后獲得的政府補貼視為失敗后補償。最終得到樣本觀測值涵蓋267 家上市企業（以下簡稱“樣本企業”）。

本研究中，樣本企業數據主要通過我國《國家藥品不良反應監測年度報告》、政府有關部門和企業官方網站搜索等途徑搜集并經手工整理而得，其余數據來自Wind 數據庫、樣本企業披露的報表與相關信息。此外，考慮到樣本企業數據是不同時點的截面個體的多維時間序列數據，采用面板數據模型進行估計，并對原始模型中的變量作方差齊次性變化。通過F統計量檢驗、Hausman 檢驗判斷混合效應模型、固定效應模型以及隨機效應模型確定具體回歸分析方法的應用。調節效應的檢驗則根據溫忠麟等［23］的建議，采用分步回歸方法檢驗變量調節作用的顯著性，并對變量進行了前后1%的winsorize縮尾處理。

3.2 變量定義

（1）企業技術創新失敗補償變量。用變量FSubit來表示，以出現不良事件的醫藥企業在同年度所獲取的政府資助作為FSubit的數據來源。另外，當補償發生后，企業的醫藥研發仍然可能出現不良反應，可視為再次失敗情形，則將企業再次出現不良反應的情形設置為再失敗變量（Re-failure）。

（2）R&D 投入變量。結合現有相關研究，用Wind 數據庫中非金融類上市公司年報中的研發費用作為企業R&D 投資規模，還計算了研發費用與銷售收入的比值作為企業R&D 投資強度。

（3）相關控制變量。在借鑒以往相關研究基礎上，綜合考慮了企業績效、公司治理情況和公司所有制等因素。首先，企業績效方面，控制了企業規模、資產收益率、資產負債率等變量。通常而言，企業規模越大、負債比率越低、盈利能力越強，則企業進行R&D 投資的能力越強。其次，公司治理情況方面，控制了企業年齡等，并將所有制性質作為調節變量。另外，企業持續運行時間越長、發展越成熟，則R&D 投資的意愿會更強烈。其中，對于所有制性質，將結合企業的實際控制人性質設置為虛擬變量。

全部變量設置詳見表1。

表1 企業技術創新失敗補償機理實證檢驗的全部變量設置

3.3 模型設定

構建對企業技術創新失敗補償機理實證檢驗的回歸基礎模型如式（1）所示：

式（1）中：Innovateit 為企業i第t年出現企業技術創新失敗后的創新績效，因所選行業為創新性較強的生物醫藥行業，故創新績效可以用企業新產品銷售收入來表示；FSubit為企業i在第t年所獲政府補償，包括直接補償強度FSub(1)和稅收優惠補償FSub(2)；RDit為企業i第t年的R&D 投入；Xijt為企業i第t年的第j個控制變量，包括企業年齡、企業規模、資產收益率、資產負債率等。

3.4 描述性統計與相關性分析

表2 描述了原始數據的描述性統計結果，可見相比于FSub(1)，FSub(2)的標準差較大，說明稅收優惠補償在企業所獲得的政府補償中存在較大的差異；企業的平均R&D 投資都是正數，保持較快增長；其他的變量中，凈資產收益率的最小值為負，資產負債率的最大值與最小值差異較大。由變量相關系數（篇幅有限已省略，備索）可知，大部分因變量、自變量與控制變量的相關性還不足以引起多重共線性，但二次項與其一次項的相關系數很高，因此需要對二次項進行中心化處理。

表2 變量描述性統計結果

4 實證結果與分析

4.1 政府補償對企業技術創新失敗的激勵效應

為了檢驗不同的補償方式對創新績效的影響是否存在差別，分別設置政府直接補償變量和政府間接補償變量。而討論再次失敗情形對創新補償的調節效應的再失敗變量公式表示如下：

由表3 可以看出，當期投入產出過程中，政府直接補償對創新績效有效而間接補償無效，H1a得到驗證；滯后1 期投入產出過程中，政府直接補償與政府間接補償都能促進創新績效提升，H1a進一步得到驗證，H1b也得到驗證；再失敗與直接補償的相互項為正，而與間接補償相互項不具有顯著性，表明企業再次失敗后，政府直接補償仍有助于增強企業技術創新的信心，而間接補償無法有效激勵企業的接續創新行為。進一步比較發現，滯后1 期檢驗結果中的政府直接補償效果優于政府間接補償效果，表明政府通過直接資金補償為企業帶來實際的現金投入，刺激企業加大創新投入確保項目順利實施；而以稅收優惠為主的政府間接補償在企業產生營業收入后才能獲得，對創新績效的影響存在滯后性。

表3 政府補償對樣本企業技術創新失敗激勵效應檢驗結果

4.2 不同所有權性質下政府補償對創新績效的激勵效應檢驗

在不同產權制度環境下，由于失敗項目企業面臨的政策成本及R&D 調整成本不同，因而政府激勵對失敗項目企業再創新的影響效果會存在差異：國有企業與非國有企業在激勵制度方面存在較大差異，不同形式的政府補償對這兩類企業的作用影響存在較大差異。為此，引入所有權性質以及其與兩種補償方式的交互項，以觀察不同所有權性質下不同政府補償方式對于企業創新績效的作用。建立檢驗回歸模型如下：

式（3）中，Privatei為企業i的所有制性質。

回歸結果如表4 所示，政府直接補償與創新績效在95%置信區間上顯著正相關，而所有制性質與政府直接補償的相互項和創新績效在99%置信區間上顯著正相關，H2a得到驗證，即相對于非國有企業而言，國有企業強化了政府直接補償對于企業技術創新失敗項目再創新的激勵作用；政府間接補償與創新績效在90%置信區間上顯著正相關，而所有制性質與政府間接補償交互項對創新績效的影響不顯著，H2b得到驗證，即相對于非國有企業而言，國有企業弱化了政府間接補償對于企業技術創新失敗項目再創新的激勵作用。同時，加入兩組交互變量的檢驗和滯后1 期處理的檢驗結果進一步驗證了研究假設。此外，替換使用新產品收入和專利申請量來表征創新績效的檢驗結果是一致的，表明研究結論是穩健的。

表4 不同所有權性質下政府補償對樣本企業再創新績效交叉效應檢驗結果

4.3 進一步討論與穩健性檢驗

由于補償政策會通過影響技術創新失敗企業的R&D 投入等進而影響其后續的再創新行為，因此進一步深入分析補償政策對企業R&D 投入的潛在影響機制。為檢驗政府不同補償方式是否會影響企業R&D 投入，借鑒以往研究發現，推進公共支持政策是為了提高企業技術創新的積極性，因此將企業技術創新投入規模RD(1)和企業技術創新投入強度RD(2)作為被解釋變量，政府直接補償和政府間接補償作為主要解釋變量，建立回歸檢驗模型如下：

替換被解釋變量、采取滯后1 期處理和控制了企業技術創新失敗企業的年齡、規模、盈利能力以及負債水平等變量的穩健性檢驗結果與基本回歸結果一致，如表5 所示。其中，政府直接補償的系數均為正值且在95%的置信區間上顯著，而其二次項的系數均為負值且均在95%的置信區間上顯著，可見在控制了技術創新失敗企業的規模、年齡、盈利能力以及負債水平之后，技術創新失敗企業的R&D投入與政府直接補償之間存在倒“U”型關系。亦即，當政府直接補償處于閾值以下時，對R&D 投入的補償效應為溢出效應，此時H3a得到驗證；而當政府直接補償達到或超過閾值后，對R&D 投入的補償效應為擠出效應，此時H3b得到驗證。證明政府在設計并實施直接補償機制時應當設置合理的補償閾值，避免補償效率損失。此外，政府間接補償及其二次項的系數均顯著為正，因此政府間接補償對技術創新失敗企業的R&D 投入具有正向促進作用，補償效應為溢出效應，H3a再次得到驗證。

表5 政府補償對樣本企業再創新投入影響檢驗結果

5 結論與政策建議

本研究得到的主要結論如下：（1）從政府補償方式來看，直接補償與間接補償均能提升企業的再創新績效，且直接補償效果更為顯著，再失敗情形下結果一致。（2）從企業所有權性質來看，相對于非國有屬性，國有屬性強化了直接補償對于企業再創新的激勵作用，而弱化了間接補償的激勵作用。（3）從對R&D 投入的補償效應來看，直接補償與企業再創新的R&D 投入之間存在倒“U”型關系，政府直接補償存在臨界值：當直接補償處于臨界值以下，其補償效應為溢出效應；而直接補償處于臨界值以上，其補償效應為擠出效應。此外，間接補償對再創新R&D 投入具有正向促進作用，補償效應為溢出效應。

基于以上結論，提出以下政策建議：

（1）政府資金支持是對企業技術創新失敗實施補償的直接有效方式，尤其是對再次失敗情形較多的種子期或初創期的項目或企業而言，資金杠桿應該適當傾斜；同時，為防止“搭便車”行為，應堅持“誰出資、補償誰”以及梯度補償、最高限額等方式，并建立補償對象甄選與合謀防御機制。按照技術創新失敗項目出資方的不同來確定具體的補償單位，并進一步根據項目或項目單位所處的運營階段采取梯度補償的方式，最后設置補償最高額度限制。具體而言，對于自籌資金的項目或項目單位，可以直接補償給項目承擔方；而對于依靠外部民間投資（如天使投資）為主的項目或項目單位，可以直接補償給投資方。對于補償額度，實際損失可根據合同約定給予梯度比例的補償，同時根據地方政府的人力、物力和財力的實際情況以及補償政策的實施力度不同，設置合理化的補償最高限額。

（2）對于非國有企業，政府應重點探索所得稅優惠、虧損結轉等間接補償方式，鼓勵和引導更多民間資本投向技術創新種子期或初創期的失敗項目或企業。例如，被確定為可補償對象的非國有企業在某一納稅年度發生虧損，準予其用其他納稅年度盈利抵補前期虧損。虧損轉結方式相當于對失敗再創新后盈利期間的課稅基礎實施減免，可以激發技術創新失敗企業的積極性。例如，虧損結轉年限可預設為10 年，即前9 年的虧損都可以在第10 年抵補。另一方面，可以試點向補償對象按技術創新失敗項目投資額的一定比例抵扣其應納稅所得額，按照稅法規定在計算應納稅所得額時不屬于扣除項目的投資，準予按照投資額的一定比例直接抵扣應納稅所得額，以此作為對技術創新失敗企業的補償。

（3）根據直接補償與企業再創新R&D 投入之間的倒“U”型關系考慮實施階段性補償。為保證補償效率，應盡量避免補償“一刀切”，而應該充分考慮失敗再創新的后續行為及績效（尤其是再創新轉化階段），設計兩階段補償機制，即補償對象確定后的第一階段進行容錯補償，與再創新后根據創新績效實施的第二階段進行激勵補償。通過引入補償強度系數作為區別補償方式的判斷標準，運用截斷值策略提出政府期望收益的雙閾值，決定政府是否對已補償對象實施第二階段的激勵補償并確定補償優先級；同時，設置補償退出機制，剔除再創新意愿不強、再創新能力不足的補償對象。在兩階段補償過程中，通過差異化補償工具組合，實現政府補償企業技術創新失敗的最優激勵目標。