政府补贴对电子信息产业技术创新的影响研究——来自中国上市公司的经验证据

（上海交通大学国际与公共事务学院，上海 200030）

引 言

近年来，中国的电子信息产业发展态势迅猛，成为了全球最大的电子信息产品制造基地，2018年的产业销售收入已超过16万亿元。然而与欧美发达国家相比，我国的电子信息产业竞争力仍然偏弱，处于核心技术受制于人的被动局面。如我国的集成电路长期以来严重依赖进口，根据中国海关总署统计数据显示，2018年中国集成电路进口金额高达3120.58亿美元，而对应的出口额仅有846.36亿美元，贸易逆差达3倍之多。近年发生的 “中兴事件”和中美贸易战更是暴露了我国的技术短板。为加速推进关键技术突破，我国先后出台了 《信息产业发展规划》、《国家集成电路产业发展推进纲要》和 《中国制造2025》等产业政策，并通过财政补贴、税收优惠多项措施对电子信息产业的创新和发展给予大力扶持。根据国泰安数据库的信息显示，2016年我国政府对上市的电子信息公司补贴数额达到了152.92亿元。可见政府对电子信息产业的补贴金额巨大，但政府补贴是否能真正促进电子信息产业技术创新呢？影响补贴绩效的因素主要有哪些？如何正确认识、处理政府补贴与产业技术创新的关系，是我国实施创新驱动发展战略过程中面临的重要问题。

1 文献综述

政府补贴如何影响企业的技术创新？关于这一问题学术界还未形成一致结论。许多学者认为政府补贴对企业技术创新具有积极影响。这种积极影响得到了全球多个研究的支持，如韩国企业（Kang 和 Park， 2012）［1］， 比利时企业（Meuleman和 Maeseneire， 2012）［2］， 东德企业（Alecke 等，2012）［3］， 中国企业（Liu 等， 2016）［4］， 欧洲企业（Carboni， 2017）［5］。 具体来说， 有学者以韩国中小企业为研究对象，发现政府补贴可以通过与企业分担研发失败风险、降低资本成本来促进企业的研发投入（Lee和 Cin， 2010）［6］； 还有学者以中国制造业企业为研究对象，发现与非中小企业创新基金支持的企业相比，补贴企业确实表现出更高的技术创新产出和商业化创新产出（Guo等，2016）［7］。同时政府补贴的创新促进效应也得到了大量产业研究的支持，如新能源汽车产业（李磊， 2018； 邵慰等， 2018）［8，9］、 医药制造业（尚洪涛和黄晓硕， 2018）［10］、 战略性新兴产业（陆国庆等， 2014； 伍健等， 2018）［11，12］、 电子信息产业（李晓钟和徐怡，2019）［13］、风电产业（王天驰等，2019）［14］。 其中， 伍健等（2018） 总结出政府补贴通过发挥资源属性和信号属性促进了战略性新兴产业的创新投入和产出［12］；王天驰等（2019）则发现市场竞争程度、行业技术水平在政府补贴激励企业技术创新投入过程中起到了正向调节作用［14］。

一些研究表明政府补贴对企业技术创新的消极影响。如江静（2011）发现政府补贴挤出了港澳台和外商投资企业的研发支出［15］；Arias和Beers（2013）以可再生能源公司为研究对象，发现政府补贴与可再生能源技术发明和专利数量之间存在负相关关系［16］；Guan和Yam（2015） 指出政府的直接专项拨款对高科技企业的专利产出产生了负面影响，但这种影响并不显著［17］；Boeing（2016）则认为政府研发补贴会立即挤出企业自身的研发投入，但这种影响在后期是中性的［18］。还有学者指出不适当的政府补贴会导致资源配置效率低下（Kung等， 2016）［19］， 信息不对称条件下的逆向选择、道德风险和激励错位可能会助长企业的投机行为，扭曲最终的政策效果（柳光强，2016）［20］。

此外，相关研究指出政府补贴的创新效应可能取决于政府补贴的水平。具体来说，政府补贴与企业创新之间存在正相关关系，直到达到一定的阈值，超过阈值后这种正相关作用将逐渐减弱，最终变为负相关。Gorg和Strobl（2007）以爱尔兰制造业企业为研究对象，发现政府补贴规模较低能够有效刺激公司的研发投入，而政府补贴过高则会产生挤出效应［21］。Dai和Cheng（2015） 针对中国制造业企业的研究也认为政府补贴存在一个最优区间，若超过饱和点进一步增加政府补贴将部分或完全挤出企业在创新方面的研发支出［22］。

综上，目前学界针对政府补贴对企业技术创新影响的观点并不一致，现有研究主要集中在考察政府补贴对企业研发投入和创新产出的影响，鲜有人关注影响政府补贴绩效的因素，且主要是建立在传统线性回归模型基础上进行分析，有可能遗漏重要变量而使模型产生内生性问题，有关政府补贴是否会刺激电子信息产业技术创新的研究也较为欠缺。因此，本文基于2014～2018年间电子信息产业的126家上市公司的微观数据，构建动态面板模型，从技术创新投入和产出两个维度实证检验政府补贴对电子信息产业技术创新的促进效应，并进一步探讨企业特征变量对补贴绩效的影响，为我国政府完善补贴政策提出参考意见，这对电子信息产业的创新发展具有重要现实意义。

2 理论分析与研究假设

政府补贴主要通过以下3种机制促进企业技术创新：（1）资源配置。由于创新活动的正外部性，企业创新活动的私人收益可能会小于社会收益，导致企业的研发投入可能会低于社会最优水平，需要通过政府补贴来矫正 “市场失灵” （Arrow，1962）［23］。政府补贴可以通过填补企业创新资金的缺口以及创新活动所需的部分投资来直接促进创新（Almus 和 Czarnitzki， 2003）［24］， 同时政府补贴可以降低企业的研发活动成本，帮助企业加快或扩大创新活动；（2）信号传递。政府补贴可以被视为向外部投资者发出的有关企业发展的积极信号，有助于企业更好地获得长期债务和股权融资（Meuleman 和 Maeseneire， 2012）［2］； 政府补贴还可以将这种积极信号传递给消费者，从而创造更大的市场需求（Lu等，2017）［25］，这意味着更多的潜在收益和更低的平均技术创新成本，进一步提升了企业创新的意愿； （3）风险控制。企业进行创新活动时主要面临来自技术、产品和金融市场的风险（Pierrakis和 Saridakis， 2017）［26］，即创新可能无法带来预期的收益，因此即使一些项目有很大的创新潜力，企业可能也不会自己去研发这些项目，此时政府补贴可以通过与企业分担研发风险来帮助企业研发这些高风险、高投资的项目。由此，提出以下假设：

H1：政府补贴对电子信息产业上市公司技术创新投入具有显著正向影响；

H2：政府补贴对电子信息产业上市公司技术创新产出具有显著正向影响。

此外，大量研究发现政府补贴对企业技术创新的支持效果可能会因其他一些因素而有所不同。（1）国有企业和非国有企业之间政府补贴的影响存在差异。有学者指出政府补贴与企业创新能力呈正相关关系，且这种正相关关系对民营企业的影响大于国有企业（邵慰等， 2018； Luo 等， 2016）［9，27］；还有学者发现当期的政府补贴对国有企业的专利产出的正向影响显著高于民营企业（李晓钟和徐怡，2019）［13］；（2） 企业规模在解释政府补贴创新绩效方面的作用的研究结果也不一致。如有学者提出企业规模越大，越能产生更多的创新（Luo和Deng，2009）［28］或更高质量的创新（康志勇， 2018）［29］；然而Alecke 等（2012）［3］、 Liu 等（2016）［4］的研究发现政府补贴对于规模更小企业的研发投入的促进作用更强。此外，还有学者研究企业年龄对补贴绩效的影响，认为相较于新生公司，老牌公司可能不愿意创新，也不愿意申请公共研发促进计划和资金（Dai和 Cheng， 2015）［22］。 由此， 提出以下假设：

H3：政府补贴对电子信息产业上市公司技术创新投入的影响受到企业特征因素的调节；

H4：政府补贴对电子信息产业上市公司技术创新产出的影响受到企业特征因素的调节。

3 研究设计

3.1 变量选取

被解释变量。本文从投入和产出两个维度来衡量企业的技术创新行为。参照已有的相关研究（伍健等，2018；王天驰等，2019；Liu等，2019）［12，14，30］， 利用企业的研发投入来衡量技术创新投入，为避免异方差的出现，以上市公司年报中披露的研发投入金额的自然对数测度并记为RD。至于创新产出的测度，可以通过专利数量、新产品销售和出口来衡量（Guo等，2016）［7］。由于新产品销售和出口主要反映了企业的商业化创新，本文以专利申请量的自然对数值测度企业的技术创新产出并记为Patent。

解释变量。政府补贴以企业当年实际获得的政府补助金额衡量，为避免异方差的出现，对其中取自然对数值并记为Sub。数据来源于公司年报中的 “非经常性损益项目及金额”科目下 “计入当期损益的政府补助”子科目。

控制变量。参照已有的相关研究（Guo等，2016； 邵慰等， 2018； Liu 等， 2019）［7，9，30］， 本文还对其他可能对企业技术创新产生影响的企业特征变量进行了控制，包括：企业规模（Size），以企业总资产的自然对数测量；企业年龄（Age），以企业成立年限的自然对数测量；盈利能力（Profit），以企业净利润的自然对数测量；资产负债率（DAR），即企业负债总额与资产总额的比率；所有权性质（State），以虚拟变量表示，国有企业取1，非国有企业取0；独立董事占比（Indir），即独立董事占董事会的比例。此外，还控制了年份。

3.2 模型设定

虽然前文已对可能影响政府补贴偏好的企业特征变量进行了控制，但依然可能存在遗漏变量；再加上企业的技术创新活动具有延续性特征，为了避免模型产生内生性问题，引入被解释变量的滞后一期作为解释变量，构建动态面板模型，并采用系统GMM方法进行估计。该方法在差分GMM的基础上增加解释变量的一阶差分滞后项作为原水平方程的工具变量，并将水平方程和差分方程作为一个系统同时对其进行估计，较好地解决了内生性问题。分别构建政府补贴对企业技术创新投入的动态面板模型（1）和政府补贴对企业技术创新产出的动态面板模型（2），用于检验研究假设H1和H2；为了检验企业特征因素是否会调节政府补贴对技术创新的影响，引入控制变量与政府补贴的交互项作为解释变量，分别构建模型（3）和模型（4）来验证研究假设H3和H4。其中，RDit和Patentit分别表示企业i在第t年的技术创新投入和产出，RDi，t-1、Patenti，t-1为相应的滞后一期项，Controlit表示控制变量，εit为误差项。

3.3 样本选择与数据来源

本文选取了包括长电科技、纳思达、京东方、士兰微、中颖电子、华天科技等主营业务属于电子信息产业的上市公司作为样本，数据主要来源于巨潮网中的上市公司年报、国泰安数据库和重点产业专利信息服务平台。根据研究需要，剔除了信息缺失和没有获得过政府补贴的样本，最终建立起2014～2018年间包括126家企业、9个变量的面板数据，共获得5670条样本数据。其中，国有企业有36家，非国有企业有90家。数据的基本情况见表1，技术创新投入（RD）均值为18.67，高于政府补贴（Sub）的均值16.83；技术创新产出（Patent）的均值为3.277，最大值为8.97，而最小值为0，表明企业间技术创新产出存在较大差异。

表1 样本的描述性统计

4 实证结果与分析

4.1 政府补贴对企业技术创新的影响分析

为保证估计结果的有效性，同时使用普通最小二乘法（OLS）和系统GMM进行估计，并对比两种方法的估计结果。

使用OLS进行回归，通过方差膨胀因子（VIF）和容忍度对解释变量之间是否存在多重共线性进行判断，结果显示各个解释变量的方差膨胀系数均小于10，对应的容忍度均大于0.1，可以认为模型不存在多重共线性问题。从表2第（1）列和第（3）列的结果可以看出，在使用OLS回归时，政府补贴与企业技术创新投入和产出均在1%水平上呈显著正相关，回归系数分别为0.1357和0.1688，表明政府对电子信息产业上市公司提供的补贴有助于提高企业的技术创新投入和产出。控制变量的回归结果显示，当企业规模越大、盈利能力越强时，企业技术创新投入和产出越多；相较于非国有企业，国有企业的技术创新投入和产出更高；企业独立董事占比越高，技术创新产出越多。

在模型中引入被解释变量的滞后一期作为解释变量，构建动态面板数据模型，并采用系统GMM方法重新验证政府补贴对企业技术创新投入与产出的影响，结果如表2第（2）列和第（4）列所示。从工具变量过度识别Sargan检验值来看均不存在过度识别，表明所用工具变量是有效的；从自相关检验Arellano-Bond值来看，AR（1）统计量的P值均小于0.05，AR（2）统计量的P值均大于0.1，即模型扰动项只存在一阶序列自相关而不存在二阶自相关，表明系统GMM模型设定是合理的。

从表2第（2）列的结果可以发现，政府补贴对企业技术创新投入具有正向促进作用（β＝0.0485，p＜0.05），即政府补贴每增加1%，企业的研发投入将相应增加0.0485%，虽然较之前的OLS回归结果有所降低，但依然显著，说明我国政府对电子信息产业上市公司的补贴是有效的，在引导企业增加研发投入方面起到了积极作用（假设H1得到证实）。此外，滞后1期的技术创新投入的系数显著为正（β＝0.3014，p＜0.01），且影响系数远高于政府补贴对技术创新投入的促进作用，上一期的研发投入每增加1%，当期研发投入将提升0.3014%，表明企业的技术创新投入是一个动态连续的过程，当期的研发投入会依赖于前期的研发决策。控制变量的回归结果显示，企业规模、盈利能力和所有权性质的影响系数显著为正，与OLS回归结果一致。不同的是，资产负债率的系数由正向影响（β＝0.0018，p＝0.312）变为了负向影响（β＝-0.0084，p＜0.01），即资产负债率高的企业技术创新投入较少，这可能是由于高负债企业的经营存在较大风险，在研发支出方面会更加谨慎。

表2第（4）列的估计结果显示，技术创新产出的滞后一期通过了显著性检验，回归系数高达0.6686，表明上期的研发活动对当期专利产出有显著的正向影响，这主要是因为专利储备反映了企业的研发实力和经验，较高的专利储备降低了研发的风险，进而促进了更多的专利产出。然而，政府补贴对企业技术创新产出的影响系数不仅较OLS回归结果大大降低，且变得不再显著（β＝0.0551，p＝0.569），即政府补贴并不能增加电子信息产业上市公司的专利产出，假设H2未得到证实，此处激励效应变得不显著的原因可能是由于动态面板考虑了前期专利产出，控制了遗漏变量及不可观测因素的影响。控制变量中，除了独立董事占比的系数仍然为正向显著外，企业规模、盈利能力和所有权性质的系数均变得不再显著，这可能是因为技术创新产出的滞后一期在一定程度上包含了控制变量的影响；资产负债率的回归系数符号虽然由正转负，但依然不显著，表明资产负债率对企业技术创新产出并无明显作用。

表2 政府补贴与企业技术创新的回归结果

4.2 政府补贴绩效的影响因素分析

表3第（1）列以技术创新投入为解释变量，可以看出在使用OLS回归时，交互项Size∗Sub、Profit∗Sub、DAR∗Sub和State∗Sub的系数显著为正，说明当企业的规模越大、盈利能力越强、资产负债率越高、所有权性质为国有企业时，更有利于发挥政府补贴的创新激励效应，促进企业加大研发支出。表3第（3）列以技术创新产出为解释变量，交互项Profit∗Sub和State∗Sub的系数显著为正，说明当企业的盈利能力越强、所有权性质为国有时，可以更有效的吸收利用政府补贴，进而有助于创造更多的专利产出。

考虑到OLS回归中可能存在内生性问题，进一步运用动态面板系统GMM方法分析企业特征因素对政府补贴创新绩效的调节效应。表3第（2）列和第（4）列报告了相应的估计结果，二者均通过了扰动项自相关检验和工具变量过度识别检验。从表3第（2）列的结果可以发现，交互项Size∗Sub和State∗Sub的系数依然显著为正， 分别为0.0284（p＜0.01）、 0.1272（p＜0.01），说明企业规模、国有企业性质在政府补贴激励企业技术创新投入过程中起到了正向调节作用，与OLS回归结果一致。这可能是因为规模较大的企业和国有企业可以放大政府补贴的信号传递效应，更容易获得银行贷款和机构投资，具有增加企业技术创新投入的融资优势。不同的是，原先不显著的交互项Age∗Sub通过了显著性检验且系数为负（β＝-0.2188，p＜0.01），这可能是因为创立时间较短的上市公司面临激烈的市场竞争进行技术创新的动机更强，在政府补贴的引导和激励下，更倾向于增加企业的研发投入；交互项Profit∗Sub的系数不再显著，虽然盈利能力高的企业用于技术创新的自有资金更多，但其挑战技术创新风险的动机也可能大不如前；资产负债率与政府补贴的交互项（DAR∗Sub）系数依然显著，但符号由正转负，表明企业资产负债率越高，政府补贴支持效果越差，政府的补贴有可能被企业用来应对现金流量的紧缺，从而抑制了政府补贴的支持效果。

表3 政府补贴绩效的影响因素分析

表3第（4）列的估计结果显示，交互项State∗Sub的系数依然显著为正，且系数值（β＝0.1710，p＜0.05） 相较于OLS估计结果（β＝0.0298，p＜0.01）更高。表明相较于非国有企业，政府对国有企业的补贴有利于其创造更多的新发明和新技术。这可能是因为在电子信息产业中，国有企业往往有更雄厚的研发资金、技术平台和人力资本，为企业的专利产出提供了强有力的支撑，放大了政府补贴的正向影响。然而，企业的盈利能力与政府补贴之间的交互作用不再显著，且符号由正转负，表明政府对净利润高的企业的补贴并没有激励其创造更多的专利，而盈利差的企业为了提高竞争力，挑战高风险、高回报的技术创新活动的动机可能更强。值得注意的是，原先不显著的交互项Indir∗Sub通过了显著性检验且系数为正（β＝0.001， p＜0.1）， 表明企业的独立董事占比越高，政府补贴对其技术创新产出的激励效果越明显。这可能是因为具有专业知识和管理经验的独立董事有助于发现前景良好的研发项目，能够提高相关创新决策的科学性。此外，企业的规模、年龄、资产负债率与政府补贴的交互项的估计结果均不显著，可见政府补贴对企业技术创新产出的作用并不会因为这些因素受到显著影响。

5 结论与建议

本文以2014～2018年间电子信息产业126家上市公司为样本，从投入和产出两个维度较为全面地探究了政府补贴对电子信息产业技术创新的影响，并剖析了企业特征因素对补贴绩效的调节效应。研究发现：（1）政府对电子信息产业补贴具有明显的激励效应，显著提高了上市公司的技术创新投入；然而对技术创新产出的正向影响并不显著；（2）政府补贴的创新绩效与企业自身条件密切相关，企业的规模越大、成立时间越短、资产负债率越低、所有权性质为国有，越有利于发挥政府补贴对企业技术创新投入的激励作用；国有企业性质、独立董事占比在政府补贴激励技术创新产出过程中起到了正向调节作用；（3）企业的技术创新行为具有延续性特征，上一期的技术创新投入和产出对当期有显著的正向影响。

基于以上结论，可知政府对电子信息产业的补贴是有成效的。电子信息产业作为国家经济发展的支柱产业，需要全面、系统的创新，实施补贴政策对其发展至关重要。因此，未来在加大专项资金投入力度的同时，必须完善相关的补贴制度，具体包括以下几个方面：（1）健全政府补贴的企业筛选机制，根据企业的规模、年龄、负债状况、所有权性质和独立董事监督进行综合分析，全面了解企业研发项目的创新性和发展前景，将补贴用于真正需要的企业，提高政府补贴的公平性；（2）改变事前补贴的传统方式，建立逐步补贴体系，即在研发项目初期拨付部分补贴资金，其余资金根据项目的开展进度分批拨款，以确保政府补贴真正用于企业的技术创新活动；（3）建立政府补贴资金的监管机制，通过持续检查政府补贴的使用情况，并对获取补贴的企业信息、研发项目、项目进展等内容进行披露，便于社会各界和公众的监督，以鞭策企业合理有效使用政府补贴；（4）政府补贴可以弥补市场失灵引起的消极影响，为电子信息产业的创新营造良好的政策环境，但产业发展最终驱动力还是来自于市场，因此政府在补贴企业时不应该限定资金使用的技术方向，应该基于真实的市场需求，避免政府的过度干预而造成资源的错配和浪费，这样才能最大程度激发企业的创新积极性。

本文也存在一定的局限性，为未来的研究提供了许多方向。（1）由于数据的可得性限制，仅考察了政府的一般补贴对电子信息产业技术创新的影响，未探究不同形式的政府补贴产生的影响；（2）仅考察了企业特征因素对政府补贴的创新激励效应产生的影响，未来可以进一步探究行业层面、区域层面等可能调节政府补贴绩效的其他因素；（3）未考虑政府补贴的动态效应，未来可对此作补充研究，探究政府补贴对企业技术创新的时变影响。