政府资助与企业研发投入——基于常州高新技术企业的分析

徐伟 陈杰

(常州工学院，江苏 常州 213002)

企业是技术创新的主体，企业研究与试验发展(R＆D)投入是促进国家或地区经济增长、竞争力提升的重要条件之一。但是由于研究与试验(R＆D)投入产出的不确定性、产出的外部性所引致的市场风险与市场失灵将导致企业的R＆D投资不足。因此，政府有必要制订相应的政策，以激励企业创新投入。常州是国家创新型试点城市之一，优化R＆D资源配置，增强企业创新能力是常州创建国家创新型城市的重要内容。近几年，常州市政府加大了对企业科技活动的资金扶持力度，但政府的这种资助是否直接带动了企业研发投入的增加，仍需进一步加以分析。本文尝试运用常州市高新技术企业2008—2009年的相关数据，实证研究了政府科技资助对高新技术企业R＆D投入的间接影响。

1 文献综述

技术创新外部性的存在为政府科技扶持政策提供了理论依据。从目前文献来看，基本观点可以概括为2种:

一是支持政府科技资助政策(Hamberg，1966;Link，1982;Nadiri and Mamuneas，1996;Hans Lööf and Almas Hesmati;童光荣、高杰，2004)［1-5］。这一观点认为，科技资助政策在以下几个方面促进私人企业R＆D投资:

1)政府科技资助降低了企业R＆D成本，使企业将可能不盈利项目转化为盈利项目，从而促进企业加速在研项目，增加R＆D投资;

2)如果R＆D资助用于建立或者更新研究设备，将降低其他研究项目的固定成本，增加项目的盈利能力;

3)企业伴随实施政府资助R＆D项目过程中，将提高企业科研开发能力，有助于提高整个国家的竞争力;

4)资助项目产生的知识溢出也增加其他研究项目的成功可能性，产生相当的社会收益。

二是反对政府科技资助政策(Blank、Stigler，1957;Goolshe，1998;苏盛安、赵付民，2005)［6-8］。这一观点认为，科技资助是一种在政府主导框架下的，由政府决定R＆D资助项目、资助企业和资助的相关条款。科技资助政策是政府替代市场选择赢者，而不是通过市场优胜劣汰;由于政府配置资源的有效性比市场差，资助政策可能扭曲研发领域的资源配置。而且，旨在促进企业增加R＆D投入的科技资助政策可能在以下几个方面挤出私人的R＆D投资。

1)由于价格机制作用，R＆D总量名义上增加，但实际上R＆D活动有可能降低。有研究显示:由于工资大约占R＆D支出的一半，政府科技资助的主要效果仅仅是提高了研发人员的工资。而且，当研发成本提高时，企业将放弃研究项目转向其他盈利项目，导致部分挤出企业R＆D支出。这种挤出效应在科技资源非常稀缺的国家尤为严重。

2)政府科技资助直接替代企业R＆D投资。由于政府官员面临巨大的避免浪费公共财政的压力，一般倾向于资助高成功可能和高回报率的项目，而这些项目往往是企业准备实施的，企业有可能用政府的科技资助替代准备的R＆D投入，因此政府科技资助没有促进企业增加企业R＆D投入总量，存在挤出效应。

3)降低竞争企业R＆D投入。由于对没有获得资助的其他竞争企业，相对提高了R＆D成本，降低了R＆D投资回报率，因此政府资助可能会阻止其他竞争企业开展相似的R＆D研究，即存在负外部性。

2 常州政府科技扶持政策的现状分析

2.1 常州科技发展的现状

近年来，常州市紧紧围绕创建国家创新型城市的目标，积极营造“抓创新促转型”的浓厚氛围，加大科技投入，大力建设高新技术产业园区、打造创新创业平台、开展产学研合作，努力整合和集聚各类科技创新资源、完善区域创新体系、增强自主创新能力，科技综合实力不断增强，科技进步对经济增长和社会发展的支撑和引领作用稳步增强。

从江苏省科技进步统计监测结果可以看出，2010年常州市科技进步统计监测评价总分为85.94，列苏州、无锡、南京之后，排名第四。在各分项指标中，常州市科技进步环境得分为9.01，列全省第五位;科技投入得分27.6，列全省第四位;科技产出得分27.51，列省第六位;科技促进可持续发展得分21.82，列全省第四位。特别是人力投入则位居全省各地级市的首位。其中全社会R＆D支出占GDP的比例达到2.3%，仅次于南京的2.9%和无锡的2.5%;企业R＆D经费占销售收入的比例达到0.87%，仅次于无锡的1.05%和南京的0.88%。

2008年《高新技术企业认定管理办法》的出台，极大地促进了高新技术企业的发展。2010年底常州市共有471家高新技术企业，较上年增加了116家，占全省高新技术企业的15.2%。高新技术产业已经成为常州市工业发展的助推器。2010年，常州市规模以上高新技术产业产值占全市规模以上工业产值的比重首次突破50%，达到51.4%，如图1所示。

图1 2008—2010年高新技术产业产值占工业比重

从专利申请与授权来看，常州市专利申请量和专利授权量持续增长。专利申请量从2005年的2696件增加到2010年的15872件，年均增长42.6%;专利授权量也从2005年的1240件增加到2010年的9093件，年均增长48.9%。专利申请与专利授权量的大幅度增长反映出常州科技创新的积极性不断增强，科技创新的成效持续提高。如图2所示。

图2 常州市2005—2010年专利申请量与授权量

2.2 常州市政府科技资助现状分析

为鼓励企业科技创新，常州市一方面积极协助企业向上申请项目经费，另一方面加大地方政府科技资助力度，以激励企业创新投入。政府科技拨款数从2005年的2.43亿元增加到2010年的11.07亿元，年均增长35.5%。如图3所示。

3 模型、变量及数据

3.1 模型及变量

图3 常州市2005—2010年政府科技拨款

模型以企业R＆D人员、资产、收入、利润等指标反映影响企业R＆D投入的企业特征，分析政府科技资助对企业R＆D投入的影响。研究政府科技资助对企业R＆D投入的影响时，以企业研究与试验发展(R＆D)经费支出为被解释变量，以政府科技资助金额、企业资源特征为解释变量。模型如下:

其中，R＆Di表示企业研究与试验发展经费支出;subi表示企业研究与试验发展经费支出中来自政府的资金，即政府科技资助金额;xik则反映企业的特征，包括企业研究与试验发展人员、企业资产总额、企业销售收入、企业净利润以及企业中高级人员比重等。

3.2 数据

数据来源于常州市科技局2008—2009年高新技术企业数据统计库。其中，2009年样本数318个，剔除政府科技资助金额为0的样本后，有效样本为134个;考虑到需要分析滞后一期的影响，则需剔除2008年和2009年中出现企业研发投入、政府科技资助金额为0的样本，得到有效样本共70个。表1给出了样本企业的描述统计。

表1 样本企业的描述统计

表1给出了样本企业的描述统计。2009年样本企业平均R＆D支出为1489.8万元，较2008年增加了449.5万元，其中最多的企业R＆D支出达到1.51亿元，最少的企业R＆D支出仅为18.5万元;2009年样本企业平均政府资助金额为107.4万元，较2008年减少了19.8万元，其中政府资助最多的企业获得725万元，而政府资助最少的企业仅为0.2万元;2009年样本企业平均R＆D人员为68人，较2008年增加了12人，其中最多的企业共有R＆D人员542人，最少的企业仅有R＆D人员5人。

4 模型结果的分析

采用回归分析法中的多元逐步回归分析法分析政府科技资助对企业R＆D投入的影响、政府科技资助对企业R＆D投入的影响程度和方向。

4.1 政府科技资助对企业当年R＆D投入的影响

以企业(R＆D)经费支出为被解释变量。模型1运用常州市70个高新技术企业样本企业的2008年和2009年2年数据进行混合回归分析，样本总数为140;模型2和模型3则运用2008、2009年各年70个样本企业数据分别进行计量回归分析。结果如表2，政府资助对企业当年的R＆D投入有着正向影响，即政府科技资助能显著地促进高新技术企业当年R＆D支出的增加。

表2 政府科技资助对企业当年R＆D投入的影响

以模型1为例。政府科技资助每增加1元，则会带动企业R＆D支出增加1.02元;而企业资本总额或销售收入、研发人员的增长也会显著地增加企业的R＆D支出。

4.2 政府科技资助对企业次年R＆D投入的影响

考虑政府科技资助对企业次年R＆D投入的影响，以企业2009年研究与试验发展(R＆D)经费支出为被解释变量，以政府2008年、2009年科技资助金额以及企业资本总额、研发人员数为解释变量，进行回归分析。无论是模型4中同时考虑政府2008、2009年的科技资助，还是模型5中仅考虑政府2008年科技资助，结果如表3所示，政府2008年的科技资助对企业2009年的R＆D支出均无显著的影响。这也表明，政府科技资助并不能显著地促进企业次年R＆D投入水平的提高。

表3 政府科技资助对企业次年R＆D投入的影响

5 政策建议及今后的研究方向

考虑到我国企业产生背景的特殊性及企业家的特质，在今后一个较长阶段，政府对企业的创新资助是不可缺少的，只有这样企业才能够真正成为创新的主体。

由于2008年国家开始采用新的指标对高新企业重新认定，2007年前的高新企业数据不可采用，因此本文采用的数据上尚不能构成有效的面板，结论可能存在稳健性问题。同时本文也没有考虑变量间的内生性问题。今后将进一步连续采集高新技术企业数据，以便得出更可靠的结论。

［1］Hamberg D.Essays on the Economics of Research and Development［M］.New York:Random House，1966.

［2］Link A N.An Analysis of the Composition of R＆D Spending［J］.Southern Economic Journal，1982，49(2):342-49.

［3］Nadiri M Ishaq，Mamuneas Theofanis P.The Effects of Public Infrastructure and R＆D Capital on the Cost Structure and Performance of U.S.Manufacturing Industries［J］.The Review of Economics and Statistics，1994，76(1):22-37.

［4］Hans Lööf，Almas Hesmati.The Impact of Public Funding on Private R＆D Investment:New Evidence from a Firm Level Innovation Study［EB/OL］.［2011-08-12］.http://ideas.repec.org/p/hhs/cesisp/0006.html.

［5］童光荣，高杰.中国政府R＆D支出对企业R＆D支出诱导效应及其时滞分析［J］.中国科技论坛，2004(4):97-99.

［6］Blank David M，Stigler George J.The Demand and Supply of Scientific Personnel［M］.New York:National Bureau of Economic Research，1957.

［7］Goolshe T.Does Government R＆D Policy Mainly Benefit Scientists and Engineers?［J］.American Economic Review，1988，4(2):23-42.

［8］苏盛安，赵付民.政府科技投入政策工具对我国大中型工业企业科技投入的影响［J］.科技管理研究，2005(8):32-36.