政府創新投入可以促進市場創新投入嗎
——基于我國內地63所教育部直屬高校科技創新數據的實證研究

周志遠，左月華，鄒 宇

(1.湖北省人民政府辦公廳，湖北 武漢430071；2.華中科技大學 經濟學院，湖北 武漢430074；3.浙江核新同花順網絡信息股份有限公司 ，浙江 杭州 310000)

0 引言

科技創新是經濟可持續發展的內生動力[1]。改革開放以來，高校在我國科研創新體系中的作用越來越顯著[2]。另外，資源依賴是大學的主要組織特征，研發創新這項以投入決定產出的活動表現得尤為明顯。據教育部資料統計顯示，我國高校研發經費來源由政府資金、企業資金和其它資金組成。改革開放以前，由于我國高校以公有制為主，政府資金是主要來源。改革開放以后，我國高等學校科研投入來源渠道大大拓寬，尤其是以1986年我國成立的國家自然科學基金委員會(NSFC)為代表，突破了科研經費單純依靠行政撥款的傳統管理方式，確立了前沿引導、平等競爭和擇優支持的科研投入運行機制。自此以后，政府部門往往通過各部委科研基金或是政府直屬機構基金申報等競爭性機制為高校提供科研投入資金。此外，來自市場的各類型企業也積極參與高校科研行動，為解決其實際應用過程中的技術難題而在高校設立科研資助項目，市場創新投入成為高校研發投入的另一重要來源。近年來，我國高校科研經費來源逐漸形成相對穩定的比例，即政府資金56%、企業資金36%、其它資金8%[3]。那么，同為投入到高校的科研經費，經過政府嚴格審查競爭而來的創新投入能否代表高校創新能力，從而影響企業創新投入？這一信號作用是否顯著？如果顯著，作用期間有多長？

近年來，國內外學者對研發活動中公共投資與私人投資關系的研究大都圍繞企業研發活動展開，而公共投資與私人投資是互補關系還是替代關系，兩者隨著研究樣本不同而不同。陳玲等[4]和郭迎鋒等[5]發現，我國政府給予企業研發補貼對企業自主研發活動具有顯著促進作用；Hussinger[6]對德國3 744家制造業企業進行實證檢驗發現，政府補貼與企業研發強度呈U型關系；但Montmartin 等[7]發現，25個OECD國家的政府補貼會擠占企業自身研發投入；俞立平[8]從國家層面發現政府科技投入存在一定剛性，并不能帶動企業科技投入。上述研究都是以企業為研發投入主體，而從高校角度討論高校研發經費中政府創新投入與市場創新投入關系的研究較少。實際上，高校是國家創新戰略的重要實施主體，其創新投入來源于政府和市場雙重渠道，厘清兩者間關系不僅有利于高校爭取更多創新投入，還有利于認清政府和市場在科技創新領域的關系。

本文從高校角度出發，選取2005-2018年我國內地63所教育部直屬高校科技創新數據，采用面板VAR模型和個體固定效應模型，從動態和靜態兩個方面對高校科技創新投入中政府創新投入與市場創新投入的關系進行實證檢驗。結果發現：在高校科技創新活動中，政府創新投入對市場創新投入具有促進作用，這種促進作用存在兩期左右的滯后期，且只在短期內顯著；從長期來看，政府投入對市場投入的促進作用不顯著。

相比于以往有關我國科技創新體系的研究，本文的潛在貢獻在于：從高校研發活動兩種異質性經費來源研究政府創新投入與市場創新投入的關系，不僅可以拓展當前科研競爭性投入機制研究邊界，檢驗政府創新投入的有效性和引導性，還能夠為我國科研政策制定提供參考。

1 文獻綜述與研究假設

在現代社會經濟制度體系中，政府和市場是兩種基本制度安排。政府作為權威一方，向社會提供公共物品，而市場以有效價格決定資源配置，向社會提供私人物品，政府和市場更像社會經濟生活中的“左手”和“右手”[9]，表現為相互協調、相互配合的互補關系。在高校研發活動中，政府創新投入與市場創新投入互補關系主要通過信號效應和知識溢出效應傳導。

在我國市場化進程和科技體制改革中，政府引導尤為重要，政府研發資助可以顯著促進企業技術創新[10]。Adams等[11]研究美國高校研發活動發現，美國政府撥款有利于促進高校研發產出；Payne等[12]進一步對高校聯邦研究撥款進行研究發現，財政撥款對高校專利和論文產出具有顯著促進作用；Hall等[13]分析R&D財政激勵指出，每一美元的增稅將會減少價值一美元的R&D產出。由此可見，財政政策對科技活動發展具有重大影響。Goldfarb[14]研究美國固定享受政府撥款的221所大學發現，大學學術產出并未因企業投資逐年增長而呈現短期繁榮，而是隨著與資助者關系的穩定而呈下降趨勢，且政府撥款額度與學術產出關聯不緊密；O' shea等[15]、Potterie[16]、趙付民等[17]的研究表明，由于高等院校處于技術創新前端，負責知識創新和技術研發，而企業更側重于技術轉移應用、產品生產和銷售，因此高校和企業有明顯互補作用。政府對高校進行資助有利于促進知識和技術轉移，推進學校和企業互動，激勵企業增加研發經費。而科研院所的功能介于高校和企業之間，與二者存在一定替代關系。政府對研究院所進行資助會影響資源供需關系，造成資源價格上漲，提高企業成本，使企業更愿意通過直接購買方式滿足自身技術需求，不愿意承受高成本研發風險，從而降低企業參與研發活動的積極性，導致企業研發投入減少，從而形成負面激勵。

高校研發經費來源不同，導致其進行研發活動的目的和性質也不同。高仲飛[18]的研究表明，政府創新投入是為解決科技、社會和經濟發展難題，高校向政府申請科技創新經費需要經過資格審查、專家評審和同行公議，其專業性和權威性逐步得到社會認可。新聞報道中常以獲取最多政府科研經費的高校為模范進行報道，能否獲取政府科研經費被看作是對高校科研能力的檢驗[19]；市場創新投入是企業委托方為解決實際困難或技術難關而委托高校合作研發產生的，企業無法實行嚴格的經費審查制度，市場交換的一大缺陷在于信息不對稱和較高的交易成本[20]，即企業在尋求高校合作研發時難以評價高校科研能力。政府對縱向課題的評審釋放了高校科研能力較強的信號，有助于降低產學研合作交易成本，促進市場對高校進行研發投入。

當前，政府對高校研發支持的研究主要集中在稅收減免和財政直接撥款兩個方面，對于政府競爭性科研創新投入支持效果的研究較少。由于政府對高校創新投入實行嚴格的競爭篩選機制，因此政府對高校與企業科研合作發揮引導作用。據此，本文提出如下假設：

H1: 在高校研發體系中，政府創新投入可以促進市場創新投入。

政府與市場通過知識溢出效應表現為互補關系。知識溢出效應的產生源于公共物品屬性[21]和外部經濟性(許蕭迪等，2007)，通過模仿效應、競爭效應和帶動效應促使其他研發主體進行研發創新(孫兆剛等，2005)，尤其是在“大學—產業—政府”三螺旋創新模式下，政府將資金投回基礎研究階段，而市場創新投入于開發和應用研究階段[22]。由于高校與企業存在良好的產學研關系，所以政府創新投入的產出成果通過知識溢出效應流入企業，企業利用這些研究成果帶來創新收益，從而促使其提高研發投入。相應地，市場創新投入促使更多科技應用產出流入產品市場。據此，本文提出如下假設：

H2：市場創新投入有助于提升高校科研應用產出。

2 研究設計

2.1 研究框架

為研究高校研發投入中不同經費來源的關系，本文首先使用面板VAR模型進行檢驗。這是因為面板VAR模型不需要區分內生變量和外生變量，脈沖響應函數和方差分解可以有效反映研發投入兩個異質來源之間的動態關系；同時，國內外較多學者使用向量自回歸模型研究科技創新相關問題，如趙喜倉等[23]。本文從靜態視角構建面板固定效應回歸模型，通過控制其它變量考察高校研發投入中政府創新投入對市場創新投入的促進作用，并提出針對性建議。

2.2 模型構建

面板向量自回歸模型(Penal Vector Autoregressive Model，簡稱 PVAR)將時間序列中的VAR模型和面板數據相結合，通過廣義矩估計(GMM)、脈沖響應函數(IRF)和方差分解(FE-VD)分析變量之間的相互作用。本文將高校研發投入中的政府創新投入和市場創新投入及研發產出同時加入面板VAR模型，構建模型(1)。為檢驗政府創新投入與市場創新投入之間的靜態關系，在控制高校特征、高校自身知識存量、外部高校知識存量和其它宏觀變量后，使用LSDV方法測度滯后期政府創新投入對市場創新投入的影響，進一步構建固定效應模型(2)。其中，高校研發投入中政府創新投入滯后期根據模型(1)結果推導而來。

(1)

Fundit=μi+θ1Dummy_type1i+θ2Dummy_type2i+α1Govit-1+α2Govit-2+α3Govit-3+β1Ks_Patentit+β2Ks_Paperit+β3Oks_Patentit+β4Oks_Paperit+β5Humanit+β6Industryit+β7Nationit+β8Importit+β9Fdiit+εit

(2)

在模型(1)中，Fund代表高校研發投入中的市場創新投入；Gov代表高校研發投入中的政府創新投入，本文以高校專利申請數量(Patent)和發表學術論文數量(Paper)衡量高校研發產出;α0為截距項;fi、dt分別為固定效應和時間效應；εit為隨機擾動項。

在模型(2)中，Fund為被解釋變量，代表高校研發投入中的市場創新投入；Gov為核心解釋變量，代表高校研發投入中的政府創新投入。Gov的滯后期由模型(1)結果得來，Dummy_type1和Dummy_type2為描述高校個體特征的虛擬變量；Human代表高校科研人員投入；Ks_Patent、Ks_Paper分別以專利產出和學術論文產出衡量高校知識存量，本文借鑒嚴成樑等[24]的研究，采用永續盤存法對高校知識存量進行計算；Oks_Patent、Oks_Paper分別代表外部高校知識存量，即每個樣本外部高校知識存量等于當年其它樣本高校知識存量之和。考慮到企業對高校研發投入中市場創新投入的影響，本文以高校所在城市工業企業數量(Industry)為控制變量，同時控制可能對模型產生影響的宏觀變量。Nation、Import、Fdi分別代表高校所在省份國有經濟發展程度變量、進口額變量和外商直接投資變量。本文所有變量衡量方式如表1所示。

表1 變量說明Tab.1 Variable description

本文選取2005-2018年一直隸屬于教育部且科研經費來源和統計口徑保持一致的高等院校為研究對象，同時剔除外國語大學、財經大學、美術學院和音樂學院等無工科專業的高校，共計63家高校。本文數據來源于《高等學校科技統計資料匯編》《中國科技統計年鑒》《中國城市統計年鑒》。本文進出口總額數據采用中國人民銀行披露的每月匯率取年平均匯率折算成人民幣總額。

本文變量描述性統計結果如表2所示，可以看到高校研發投入中政府創新投入平均值、中位數和最大值均大于市場創新投入，但標準差小于市場創新投入，說明高校研發投入中的市場創新投入數據分布更加分散。實際上，政府經費更加穩定，對于不同高校的投入比較“一視同仁”，而市場創新投入更傾向于部分高校。

表2 變量描述性統計結果Tab.2 Descriptive statistics of variables

3 實證分析

3.1 面板VAR模型檢驗

3.1.1 平穩性檢驗和協整檢驗

在進行面板VAR模型檢驗前，首先需要對變量進行平穩性檢驗和面板協整檢驗。為防止偽回歸出現，首先檢驗變量之間是否存在長期均衡關系。本文采用Levin-Lin-Chu和Im-Pesaran-Shin兩種方法檢驗平穩性，采用Kao、Pedroni和Westerlund三種方法檢驗面板VAR模型中變量的協整關系，原假設都認為變量之間不存在協整關系，平穩性檢驗結果如表3所示。從中可見，4個變量均在10%顯著水平上平穩，因此可以進行面板VAR模型檢驗。協整檢驗結果如表4所示，結果發現4個變量均在10%顯著水平上拒絕不存在協整關系的原假設，因此高校研發投入中政府創新投入、市場創新投入、專利產出和論文產出之間存在長期均衡關系，可以對面板VAR模型進行下一步檢驗。

表3 平穩性檢驗結果Tab.3 Stability test results

表4 協整檢驗結果Tab.4 Co-integration test results

3.1.2 脈沖響應函數和預測方差分解

在構建面板VAR模型(1)前，首先要確定模型的滯后期n，滯后階數不同可能會對模型檢驗結果產生影響。國內學者常用AIC和SC信息準則判斷最佳滯后期，通過不斷增加滯后期，檢驗不同滯后期模型結果得到AIC和SC值。當AIC和SC值最小且繼續增加滯后期AIC、SC值也不會增加時便是最佳滯后期。通常而言，滯后期數不宜太大，否則會導致較多樣本容量受損，大多數學者以滯后3期為最佳滯后期。本文使用Eviews10軟件檢驗不同滯后期AIC和SC的值，發現滯后期為3期時AIC、SC值最小，因此以滯后3期構建面板VAR模型。由于面板VAR模型是一種非理論模型，模型滯后期的存在導致變量數量成倍增加，因此一般采用脈沖響應函數和預測方差分解進行深入分析。限于篇幅，本文主要匯報脈沖響應函數和預測方差分解。

脈沖響應函數衡量系統中某一變量一個標準差的正向沖擊對另一個變量的動態影響，同時采用蒙特卡羅模擬法產生脈沖響應函數置信區間。為測度高校研發投入中政府創新投入對市場創新投入的動態影響，將高校研發投入中的政府創新投入和市場創新投入數據加入面板VAR模型，同時加入兩種研發產出變量。最終，政府創新投入對市場創新投入的脈沖響應函數如圖1所示。通過分析脈沖響應函數圖，本文得出以下結論：

圖1 脈沖響應函數Fig.1 Impulse response function

(1)市場創新投入沖擊對自身的影響在10期內為正，但影響程度逐漸下降并趨于0，說明市場創新投入在短期內存在“慣性”作用，但在長期內無影響。

(2)受政府創新投入一個標準差的正向沖擊，市場創新投入在未來3期內的影響系數為正，且最大影響系數為0.04，在3期之后影響逐漸減弱并趨于0。這是因為，政府創新投入對市場創新投入的促進作用需要通過高校傳導，這種間接傳導效應導致政府對市場的信號效應存在時滯。此外，由政府對高校科研項目傳導至企業對高校科研項目的知識溢出效應存在先后順序，只有政府資助的高校科研項目形成一定研發成果后，企業對高校科研項目經費投入才會逐漸上升。

(3)高校無論是論文產出還是專利產出對市場創新投入的影響在短期內上升至一定水平，在長期內維持不變，而論文產出對市場創新投入的長期影響相比專利產出作用更大。這說明，企業委托高校進行研發活動長期內受高校自身研發產出的影響，而學術論文的影響作用更大，市場創新投入可以促進高校科研產出，研究假設H2得到驗證。

預測方差分解通過求解擾動項，對向量自回歸模型預測方差貢獻度，以此表明各類因素對某一變量變動的貢獻水平。本文對面板VAR模型進行預測方差分解，使用蒙特卡羅模擬產生置信區間，結果如圖2所示。圖2第一行為面板VAR模型中4個變量對市場創新投入波動的貢獻率。可以看出，市場創新投入波動大部分由自身構成，其次是兩項研發產出變量，政府創新投入貢獻了0.7%。即在高校研發活動中，高校研發投入中的政府創新投入對市場創新投入有一定促進作用，這一結論支持假設H1。但這種促進效應較小，從動態來看主要表現在短期，長期內政府創新投入對市場創新投入無顯著影響。

圖2 預測方差分解結果Fig.2 Prediction variance decomposition results

3.2 靜態面板模型檢驗結果

面板VAR模型結果顯示，高校研發投入中市場創新投入受自身的影響較大，此外還受高校研發產出和政府創新投入的影響，而政府創新投入對市場創新投入的影響存在滯后效應。據此，本文在研究政府創新投入對市場創新投入的靜態影響時將政府創新投入滯后1～3期，考察不同滯后期政府創新投入對市場創新投入的影響，選擇不加入滯后期的市場創新投入構建靜態面板模型(2)。首先，對靜態面板模型(2)進行Hausman檢驗，結果顯示Hausman統計量為34.40，伴隨概率P值為0.000 6，即在1%水平上強烈拒絕隨機效應原假設，接受固定效應備擇假設。同時，本文假設時間效應存在，并對11個時間虛擬變量進行測試，發現聯合統計量為0.45，伴隨概率為0.890 8，接受不存在時間固定效應的原假設。因此，本文模型(2)只采用個體固定效應。最后，本文使用LSDV法對模型(2)進行回歸，結果如表5所示。

表5中M1～M6是以模型(2)為基準依次加入主要解釋變量和控制變量的檢驗結果，M6為最終完整的模型結果。從個體固定效應回歸結果可以看到，滯后兩期的政府經費投入在依次加入變量時均顯著為正，在模型M6中，政府創新投入在10%水平上對市場創新投入有正向促進作用，作用系數為0.093，而滯后一期和三期政府創新投入對市場創新投入的影響不顯著，這與政府創新投入對市場創新投入的動態影響一樣。由于信號效應傳導時滯和知識溢出效應先后順序導致政府創新投入對市場創新投入的影響存在滯后期，在靜態影響中，這種時滯為兩期。滯后3期政府創新投入對市場創新投入的影響不顯著，說明這種信號效應持續時間較短，對應本文PVAR模型中3期以后政府創新投入對市場創新投入的動態影響趨于0。

表5 靜態面板個體固定效應模型檢驗結果Tab.5 Test results of individual fixed effect model of static panel

在其它主要解釋變量中，論文知識存量對市場創新投入的影響始終顯著為正，而專利知識存量的影響為負但不顯著。外部知識存量對市場專利投入的影響正好相反，外部高校論文知識存量對市場創新投入的影響始終顯著為負，而專利知識存量對市場創新投入的影響始終顯著為正，可能是由于外部高校研發成果縮小了研發活動范圍、提高了研發活動門檻，從而對高校自身研發成果形成相反作用。

在控制變量中，研發人員投入變量均不顯著，工業企業數量變量的影響為負，但在不同模型中顯著性不一樣，國有企業發展程度和進口總額的影響均顯著為正，外商直接投資的影響不顯著。

4 結論與建議

本文從高校科技創新活動中兩種異質性研發經費來源出發，探討政府創新投入與市場創新投入的相互作用，使用不同實證方法分別檢驗政府創新投入對市場創新投入的動靜態影響，得出如下結論：高校研發活動中政府創新投入對市場創新投入存在滯后、短期、相對較弱的促進作用。從動態影響看，這種正向促進作用在3年內逐漸上升并達到最大值4%，在3年后逐漸下降并趨于0。而且，只有政府對高校科研投入形成一定成果后，尤其是學術論文產出，市場創新投入才會逐漸上升。從靜態影響看，政府創新投入對市場創新投入的促進作用不是即刻發生的，而是在兩年后最顯著。此外，PVAR模型揭示市場創新投入對高校創新應用產出有促進作用，同時還存在慣性效應，即市場創新投入對自身的動態影響較大。

總之，政府對高校的創新投入不僅能夠支持高校科研創新，還能產生較強的信號邊際效應。因此，政府應該充分重視經過嚴格評審的政府科研投入的信號作用，加強宣傳與應用，降低市場創新投入信息不對稱風險。另外，政府還應認識到政府創新投入引導市場創新投入的作用在長期內影響不顯著，只在中短期內比較有效。最后，受篇幅和主題所限，對于我國目前實施的科研資金審核申請制度的有效性未能進行明確實證，未來將進一步研究我國政府科研政策執行效果，為我國政府創新戰略實施提供可靠參考。