科技创新供给侧改革视角下企业创新策略选择研究

闫 莹，鲍栎月，武勇杰

(中北大学经济与管理学院，山西 太原 030051)

一、引 言

中国的经济发展已由要素驱动和投资驱动转向创新驱动[1]。面对中国经济的新常态，企业作为实现创新型国家关键力量，对科技创新策略的选择举足轻重。为此，从国家层面，自《国家中长期科技发展规划(2006—2020年)》实施以来，各级政府为促进企业技术创新制定实施了量大面广的科技创新政策。这种粗放式、经验化的激励方式让大多数企业的创新活动锁定在低技术附加值的领域，因此，这种推动型创新模式已不能适应新的经济形势和高质量的发展目标。在此背景下，科技创新供给侧改革成为了新时代创新战略的必然选择。从企业视角来看，不少企业获得科技创新的红利后认识到提高企业科技创新的能力才是企业长期发展的动力源泉。企业在由追求高速度和高数量到高质量的创新路径上，迫切需要科技创新政策的有效引导。顺应企业科技创新的新需求，作为科技创新政策体系的重要组成部分，科技创新供给侧结构性改革作用效果亟待验证。因此，应基于科技创新供给侧改革，开展政府与企业的科技创新演化博弈，验证企业创新策略选择，判断科技政策实施绩效，针对企业创新的薄弱环节，发力科技创新政策，优化供给侧科技创新政策，进而高效率配置科技金融资源，实现经济的高质量发展。

国外学界对此类问题的探讨，主要集中在研究企业自身研发投入以及政府政策对企业创新的影响。通过研究企业研发投入的溢出效应，得出企业自身研发投入对企业的长期绩效存在有利影响(Sheng-Syan Chen，2013)[2]，而高强度研发投入与企业绩效则呈现负相关增长的关系(Racela，2016)[3]。但一些学者认为企业的创新需要政府引导，例如政府政策与中小企业创新绩效之间的关系受中小企业内部创新能力的调节影响，政府补偿科技创新失败项目的关键因素之一是政府补偿方式(Soto-Acosta P，2016；Wang P J，2014)[4-5]。有学者进而提出科技政策需要构建政府对企业的多层次创新支持机制，国家和国家层面的科学、技术和创新政策的布局(Hiroyuki O，2018；Mitra J，1999)[6-7]，政策的发挥作用必须在支持和过度监管之间保持平衡(Heap J，2008)[8]。不难发现，国外学者研究科技政策对企业创新的影响，较少考虑到科技政策的更替现象。

国内学界对企业创新的研究颇多。学者多从微观层面上研究企业的科技创新策略，普遍认为企业投入资源进行研发，以此获取竞争优势和技术进步，表现为高质量的企业创新。也有学者从企业申请专利的视角研究发现，企业创新有时会表现出一种策略性创新的行为(戴圆圆，2013；戴杨，2010)[9-10]。这表明企业的创新表现为管理层的一种策略行为，并不是为了实质性地提高企业的竞争力，而是为了迎合政府政策和监管等方面的便利。还有学者研究发现我国第二次专利法修订后，实用型专利和外观专利数量显著增加，而发明专利数量没有大幅度增加(郭宏毅，2018)[11]。上述研究说明策略性创新行为在增加，实质性创新行为没有大幅增加。因此，借鉴以上文献对企业创新的研究，同时考虑本文研究目的，将企业的创新行为从动机角度划分为“实质性创新”和“策略性创新”。与此同时，有不少学者研究政策对企业创新策略的影响。通过构建不同科技创新政策下的博弈模型，发现政府提供产品补贴策略要优于研发投入补贴策略，政府的补贴要合理避开博弈中策略混沌期(Zhang W，2016；汪勇杰，2017)[12-13]，但并未实证检验博弈模型的效果。也有从产业政策和科技创新补贴供给侧改革的视角研究企业的创新行为，得出不同环境下企业选择的分别是策略性创新和实质性创新(黎文靖，2016；黄世雄，2018)[14-15]。这一研究为理解产业政策对企业创新行为的作用提供了帮助。基于科技创新供给侧改革视角，为数不多的学者对科技创新政策进行研究，包括科技政策的评价以及科技创新供给侧改革实现的路径(梁正，2017；吴阳芬，2019)[16-17]。然而，研究企业创新的文献较少，科技创新政策效果的落脚点应是企业，所以从模型建立的角度研究科技创新供给侧改革中政府与企业的博弈过程十分必要。本文借鉴已有研究将企业创新行为划分为实质性创新和策略性创新，采用构建演化博弈模型以及实证检验的方法，基于科技创新供给侧改革视角对企业创新策略选择进行研究，旨在为新常态下进一步结构改革的科技政策制定提供借鉴。

二、博弈模型构建

在政府与企业构成的科技创新博弈系统中，博弈双方均是有限理性主体且存在信息不对称。政府在博弈过程中主要考虑社会效益最大化，企业则主要考虑企业效益最大化。双方的策略选择是一个动态学习过程，通过一段时间的相互模仿和改进，博弈双方对实质性创新带来的效益逐渐深化，最终趋向于某个稳定策略。因此，本文基于科技创新供给侧改革背景下政府 “先立项后补助”模式的视角，构建演化博弈模型分析政府企业双方的博弈过程，找到企业创新策略的最优方案。

(一)博弈模型基本假设

假设1：考虑将博弈主体划分为政府科技创新激励方和企业科技创新实施方。

假设2：企业可以选择“实质性创新”或“策略性创新”策略。政府可以选择“激励”或“不激励”策略。

假设3：参与博弈的双方均是经济理性人，都会有效规避风险，选择能够使自身利益最大化的决策。

政府与企业的博弈模型参数设置见表1。

表1 政府与企业博弈模型相关参数设定

由于企业的科技创新行为有助于提高政府的整体科技创新能力，同时可以带动区域经济的发展，博弈双方在博弈过程中获得的收益均大于费用支出，即WiW1+E2。企业选择“实质性创新”相较“策略性创新”不仅可以获得创新带来的更高收益，还可以获得政府鼓励的“后补助收益”，即K2+E2>>K3。

(二)博弈模型及结果分析

根据博弈双方利益最大化的原则，企业“实质性创新”、政府“激励”的概率分别为m、n，双方博弈的具体收益见表2。

表2 政府与企业的博弈模型

α1=m(E1-E2+K1)+C1-W1

α2=C1+mE1

通过分析各期望收益可得到政府的动态复制方程

β1=n(E2+E0)+C2-W2-E0+K2

β2=0

通过分析各期望收益可得到政府的动态复制方程

利用Jacobian矩阵稳定性判断方法对政府和企业的科技创新系统中平衡点的稳定性进行判断[17]，其中，局部渐近平衡点就是演化博弈的稳定策略ESS。对J矩阵分别计算各点得DetJ和TrJ，结果见表3。

政府和企业组成的系统中有一个演化博弈的均衡点(1,1)，即政府选择“激励”策略，企业选择“实质性创新”的科技创新策略。对演化博弈模型进行模拟数值仿真，假设博弈模型中的参数取值分别为：W1=1.5，W2=3，E0=0.5，E2=1，C2=2，K1=4，K2=5，仿真结果如图1所示，其中，x、y轴分别代表博弈双方的策略选择概率m、n。结果验证了不同的初始值点随时间变化都会向点均衡点(1,1)演化。

表3 各均衡点Jacobian矩阵行列式值和迹

从图1可以看出，在政府和企业组成的系统中，最稳定的策略是(激励，实质性创新)。对于政府而言，由于激励企业进行实质性创新会使政府获得较大的额外收益，因此政府会选择激励策略。对于企业而言，相比策略性创新，选择实质性创新可以提高自身技术竞争力。使企业自身获得实质性创新带来的高收益，同时可以领取政府给予的“先立项后补助”模式中的补助收益。因此，企业在演化的过程中选择实质性创新策略，更可能会进行高质量的科技创新。

三、实证分析

为了验证政府与企业的科技创新博弈过程及演化仿真过程的正确性，本文对科技创新供给侧改革前后企业的科技创新策略选择问题进行实证研究分析。

(一)样本选择及变量定义

本文选择2011—2017年深沪A股上市公司作为研究样本，剔除ST类、金融类企业，删除股东权益小于0的公司，选择124家企业，最终得到20 732个样本观测值。其中企业专利数据、财务数据、R&D项目投入等数据均来源于国泰安数据库。数据均已在1%和99%的百分位水平上进行Winsorize处理。本文将量化指标分为五类：科技创新供给侧改革、企业创新产出、R&D项目及投入、治理结构以及控制变量指标。具体变量指标说明及描述性统计结果见表4。

科技创新供给侧改革。根据《国家科技计划及专项资金后补助管理规定》和《关于深化科技体制改革加快国家创新体系建设的意见》中提出科技创新供给侧改革思想的时间点，本文将2014年作为科技创新供给侧改革的分界点[14]。当样本处于2011—2013年间，科技创新供给侧改革变量取值为0；样本处于2014—2017年间，科技创新供给侧改革变量取值为1。

创新产出。本文从动机视角划分实质性创新和策略性创新，选择企业创新产出作为刻画创新策略的指标。以企业专利数据来衡量企业创新产出数量，区分专利申请类型来划分企业科技创新产出质量。将发明型专利申请(invention)认定为高质量科技创新即实质性创新，把实用型专利(inventionm)和外观设计专利(inventiond)认定为低质量科技创新即策略性创新。由于专利申请受理后一般经过3年才被授权，使用专利授权值会导致在统计创新成果时产生误差，专利申请值比专利授权值更能反映创新水平。因此使用企业专利申请数作为衡量企业创新产出的变量。

研发项目及投入。为了研究企业的科技创新策略，本文在现有文献的基础上增加了企业研发项目数量以及长期在研项目数量来衡量企业的实质性创新行为。研发项目及投入指标包括：研发总投入(R&D)、研发投入强度(R&Dity)、研发项目总量(R&Ditem)、超过3年的在研项目数量(R&Dlitem)。

治理结构。考虑公司内部治理环境对企业创新策略行为的影响。选择股权集中度(largest)、股权集中S指数(balance)、董事会人数(board)、独立董事人数(inde)、高管人数(manager)等作为衡量企业治理结构的变量。

表4 变量说明及描述性统计结果

控制变量。参考黎文靖等[14](2016),黄世雄[15](2018)关于模型控制变量的设计，本文选取企业年龄(age)、企业规模(size)、负债比率(lev)、现金净流量(cf)、流动比率(liquidity)、固定资产比率(liquidity)、行业等作为控制变量。

(二)模型构建

为了研究验证科技创新供给侧改革初期企业选择科技创新策略的行为，文本以R&D项目及投入、企业创新产出作为被解释变量，其中，patenti，t表示企业的创新产出，包括发明专利申请量(invention)、实用型专利申请量(inventionm)、外观专利申请量(inventiond)。R&Di,t表示企业科技创新行为策略，包括研发项目总投入(R&D)、研发投入强度(R&Dity)、研发项目总数(R&Ditem)、超过3年在研项目数量(R&Dlitem)。本文参考黎文靖等[14](2016),黄志雄[15](2018)的方法构建以下模型：

R&Di,t,patenti,t=α0+α1innovationi,t+α2lnsizei,t+α3agei,t+α4cfi,t+α5levi,t+

α6liquidityi,t+α7tangibilityi,t+α8largesti,t+α9balancei,t+α10boardi,t+

α11manager+∑industry+ε

(三)实证结果分析

1.描述性统计分析

科技创新供给侧改革前后各变量的均值发生变化，如表4所示。首先，企业的创新产出数量和质量显著增加。其中发明专利申请量从改革前的76.73增加到改革后的126.51，实用型专利申请量和外观专利申请量分别从40.1和9.85增加到58.21和13.54。专利申请总量显著增加，虽然三类专利数量均呈增长趋势，但实用型专利和外观专利申请量增长速度远低于发明专利。说明供给侧改革后企业的重大创新成果显著提高，企业开始更加注重科技产出质量。

其次，研发项目及投入指标在改革前后也发生了明显变化。企业研发项目总投入在供给侧改革前后没有出现明显的增加，但是研发投入强度由改革前的6.52增加到改革后的7.29，充分说明企业越发注重科技创新对于企业发展的重要性，企业的创新主体地位得到了提升。研发项目总数和超过3年在研数量分别从9.29和1.57增加到13.56和3.98，说明企业开始有意识地转变科技创新策略，注重长期科研项目的投入，逐渐认识到实质性创新对企业发展的重要性。

2.回归结果分析

在科技创新供给侧改革背景下，企业研发项目投入策略回归结果见表5。

表5 企业研发项目投入策略回归结果

首先，企业研发投入总量和研发投入强度均在科技创新供给侧改革阶段得到了显著提高。科技创新供给侧改革变量系数均为正，且均通过了1%的显著性水平检验。相比于科技补助单一粗放模式阶段，企业开始逐渐转向实质性创新的科技创新策略。尽管经济新常态阶段整体经济增速放缓，但企业研发投入和投入总量不减反增，说明科技创新供给侧改革的实施效果正逐渐渗透到企业的微观层面。

其次，企业研发项目与长期在研项目数量增加。研发项目总数及长期在研项目数的回归结果中，科技创新供给侧改革变量系数分别为1.473和1.837，均通过了1%的显著性水平检验，表明企业开始加大对研发项目尤其是长期在研项目的重视程度。科技创新供给侧改革背景下，企业不断加强自身创新主体地位意识，认识到只有进行实质性创新才能真正提高企业自身技术竞争优势。企业开始逐渐选择风险相对较高的长期研发项目，企业的科技创新行为逐渐由迎合政府政策的策略性创新转变为以提升自身科技创新能力为目的实质性创新。

此外，科技创新供给侧改革背景下，模型中企业规模变量、股权集中S指数变量系数均显著，企业规模与研发总投入呈正相关关系，与研发投入强度和研发总项目数量呈负相关关系。在企业研发投入与长期在研项目的回归结果中，企业规模变量的系数分别为0.698和0.012。这表明企业规模越大对企业的研发总投入越多，且研发投入集中在长期在研项目。而小规模企业存在研发投入少、长期在研项目少的问题。股权集中S指数变量系数均显著为正，表明公司治理结构中第2到第10大股东持股比例越高，股东对于企业科技创新发展的话语权越重，对于企业的创新发展越为有利。

在科技创新供给侧改革背景下，企业科技创新产出回归结果见表6。发明专利、实用型专利和外观专利变量的系数均为正，且通过了5%显著性水平检验。表明这三类专利数量都有所增长，但发明专利变量的系数为18.362，远大于实用型专利变量和外观专利变量的系数。说明企业开始注重实质性的科技创新，然而并未完全放弃创新风险较小、成果较快的科技创新。在科技创新供给侧改革背景下，企业经过综合权益的平衡，开始主动进行实质性创新。结果显示企业开始逐渐改变一直以来的科技创新策略，由原来的追求实用型和外观专利数量的策略性创新逐渐转变为以追求发明专利为主的实质性创新。

表6 企业科技创新产出回归结果

3.稳健性检验

本文从动机视角将企业的创新行为划分为实质性创新和策略性创新，在实证分析中从创新产出的角度选择发明专利和实用型专利、外观专利来衡量两种创新行为。为了检验指标选取的可靠性，分析不同创新行为与企业价值之间的关系，为创新产出角度的指标提供证据。托宾Q值常被用来衡量资产的市场价值，本文选用托宾Q值作为衡量企业价值的指标。企业专利实力指数的高低与其股票的市场表现高度相关[16]，而相应地拥有高质量专利技术的企业绩效也更高[17]。由此，发明专利作为高质量的创新产出应当为企业带来长久的利益，而实用型和外观专利的目的是为了获得其他利益，其创新不增加企业价值。本文使用托宾Q值作为替代指标进行分析，构建如下模型进行检验，模型中的TQi,t+1采用企业下一期的托宾Q值表示，patenti,t由发明专利申请量(invention)、实用型专利申请量(inventionm)、外观专利申请量(inventiond)表示。

TQi，t+1=α0+α1patenti，t+α2lnsizei，t+α3agei，t+α4levi，t+α5liquidityi，t+α6cfi，t

∑industry+ε

表7中发明专利申请量的系数在1%的显著性水平下显著为正，实用型专利申请量的系数在10%的显著性水平下为正，而外观专利申请量的系数不显著。

表7 创新产出(专利申请)与企业价值

表7表明发明专利申请量的增加提高了企业的市场价值，以技术进步为导向的实质性创新是企业价值的来源。实用型专利申请量的增加也会增加企业的市场价值，但作用不明显；外观专利申请的增加对企业的市场价值没有正向影响。片面地追求实用型专利和外观性专利增加的策略性行为可以在一定程度上获得其他收益，但无法显著增加企业的市场价值。因此，企业价值与创新产出的回归结果基本一致，证明了以创新产出作为衡量企业创新行为指标的正确性。

四、结论及建议

通过仿真分析科技创新供给侧改革背景下政府与企业创新策略选择的演化博弈模型，对2010—2017年深沪A股上市企业创新策略分析得出以下结论:

1.科技创新供给侧改革对企业科技创新实行“先立项后补助”模式，演化博弈仿真结果显示政府选择“激励”策略，企业选择“实质性创新”策略是演化博弈模型的最优均衡解。

2.科技创新供给侧改革政策实施后，企业开始改变R&D项目投入策略，逐渐从追求速度的策略性创新，转而选择能够为企业带来收益的实质性创新，然而迎合科技创新补助政策的行为仍有发生；在科技产出上，企业开始从追求见效快、风险小的实用型专利和外观专利数量转变为追求体现技术创新的发明专利数量。

3.科技创新供给侧改革后，企业规模及股权结构对企业科技创新起到了一定的促进作用。企业规模越大对长期科研项目越重视，科研投入也越大。规模越大的企业越重视实质性创新，但研发的投入强度仍较低。规模越小的企业对于实质性创新的重视程度还有待提高。企业的股权集中指数越高，股权结构越集中，越有利于企业的科技创新发展。

结合上述结论，本文提出以下几点政策建议:

1.深化科技创新供给侧改革力度，进一步推动企业的实质性创新。为进一步发挥科技政策引导作用，促进企业选择实质性创新策略，应当明确企业的创新主体地位，重点建立并落地企业主导的科技创新政策、实施深化推进企业科技成果转换的科技政策。加强科技创新供给侧改革力度，提高政策供给质量，优化投资结构，建立更加完善健全的财政科技投入体制，规范科技创新政策实施细则。

2.构建以企业实质性创新绩效为导向的科技创新政策体系。推动企业科研项目管理从重数量、重过程向重质量、重结果转变。完善“先立项后补助”的模式，明确设定企业科研项目绩效目标，设定不同阶段绩效考核指标，以绩效评价结果作为企业科研项目调整后续支持的重要依据。甄选实质性创新项目，对于承担国家重要科技项目、申请发明专利、创新能力突出的大规模企业，可重点予以支持。

3.推动大规模企业创新进程，重点扶持中小规模企业创新发展。科技创新供给侧改革未来应进一步推动大规模企业深化科技创新，开拓新领域，实现重大技术突破，聚焦更多创新要素以引导大规模企业提高研发投入强度；对中小规模企业设立创新投资基金、财政专项基金，提供技术创新支持，高效配置供给资源，引导中小企业进行实质性创新，加快转型升级。