我国政府R&D资助对企业自主创新影响的实证分析

2015-05-30 01:55周凯
2015年19期

作者简介:周凯(1990-),男,汉,河南新蔡人,学生,经济学硕士,南京财经大学国际经贸学院国民经济学专业,研究方向:经济发展与产业规划。

摘要:政府R&D资助会对企业自主创新产生引致作用和挤出作用,本文基于2004-2013年统计数据,建立计量经济模型,发现:我国政府R&D资助对企业自主创新的引致作用大于挤出作用,总体上政府R&D资助有助于推动企业自主创新活动。因此应继续鼓励政府加大对企业技术创新的资助,要充分发挥企业作为创新主体的能动性,继续深化创新体制改革,明确企业、科研机构和高等院校等在创新体系中的职责和分工。

关键词:政府R&D资助;企业自主创新;引致作用;挤出作用

一、引言

改革开放以来,我国工业化和城市化进程不断深入,经济社会建设取得了举世瞩目的成果,但深入考察后我们发现我国过去的经济发展方式是粗放的、不可持续的。随着改革事业进入深水区和攻坚期以及外部环境的日益复杂多变,我国经济已步入“新常态”,再想以过去的方式发展经济,已变得不可取,转变经济社会发展方式已经迫在眉睫。增强自主创新能力、建设创新型国家是转变经济社会发展方式的必由之路,而企业是自主创新的主体,充分发挥企业的自主创新主体作用,是我国政府面临的一项艰巨任务。

已有研究表明政府资助将对企业自主创新产生引致作用和挤出作用,而这两种作用在方向上是相反的。本文将通过实证分析方法检验这一论断,以期达到研究目的。

二、实证检验及分析

(一)模型框架

本文借鉴廖信林等(2013)的研究,建立计量经济模型如式所示:

Yt=β0+β1Xt+β2Zt+αX2t+ut

(二)指标与数据描述

在模型中,具体指标含义如下:

(1)企业R&D投入资金,指的是企业用于研究开发和试验中的资金,本文选取中国大中型企业的数据为样本,即企业R&D投入主要是指大中型企业的R&D投入。

(2)政府R&D资助,本文主要分析政府对企业的直接R&D 资助对企业R&D 投入的影响,该项指标是用各地区大中型工业企业的R&D 经费中来自政府的部分表示。

(3)政府对科研机构、高等院校的R&D 资助。本文在计量模型中放入该两个变量, 分别以科研机构、高等院校R&D 经费中来自政府的部分表示。

(三)本文实证分析中所用到的数据来自2004-2013年的《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》,模型中所涉及的所有名义变量均利用相应价格指数进行了调整,将名义量化为实际量,以消除价格变动的影响。

(四)模型估计与分析

根据假设,构建我国政府R&D资助对企业自主创新投入影响的模型,未消除异方差,本文将对原变量取对数后,构建的具体模型如下所示:

lnYt=β0+β1lnX1t+β2lnX2t+β3lnX3t+β4Zt+ut

其中,Yt表示第t年企业用于自主创新投入的资金,X1t表示第t年政府对企业的R&D资助,X2t表示政府第t年对科研机构的R&D资助,X3t表示政府第t年对高等院校的R&D资助,Zt代表X1t的平方,用来测度政府资助和企业自主创新投入之间是否存在“倒U型”关系。模型回归结果如下表所示:

结论:研究的结果表明,首先, 政府资助的引致作用要大于挤出效应。特别是政府对科研机构的资助效果最佳,其弹性系数为2.019145, 即政府对科研机构每资助1 单位, 将促使科研机构增加2.019145 单位的投入; 其次, 政府对企业的直接资助以及对高校的资助会产生挤出效应, 相应的弹性系数分别为- 0.557195 和- 0.281733, 即政府向企业每资助研发经费1 元, 企业将减少研发支出0.557195元; 政府向高校每资助研发经费1 元, 企业将减少研发支出0281733元;最后,由于政府对企业资助的平方项的系数为负,说明政府资助和企业自主创新投入之前可能呈现“倒U型”关系。但是,上述自变量t值的相伴概率都比较高,说明检验未通过。考虑将X2、X3、Z剔除出方程,建立新的方程,如下所示:

lny = -0.437946013679 + 1.21647951417*lnX1

此时,自变量的相伴概率为0,通过检验。因此,可以得出结论:政府R&D投入对企业自主创新行为具有促进作用,其弹性系数为1.2164795,即政府每投入1元,将诱导企业对R&D活动投资1.2164795元。

三、相关政策建议

首先,我国政府的R&D 资助是必要而且有效的,应继续鼓励政府加大对企业自主创新的资助。与此同时,应该将政府R&D 资助控制在一个合理的范围内,以充分发挥研发资助效率并防止研发资源的浪费。其次,要充分发挥创新主体的作用,提高科技投入的效率和科研成果的转化率。最后,继续深化创新体制改革,明确企业、科研机构和高等院校等在创新体系中的职责和分工。(作者单位:南京财经大学)

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