财政补贴政策与企业研发创新

刘梦瑶 田发

摘 要：通过建立面板数据模型与采用2012—2017年中国创业板上市公司微观数据，研究财政补贴政策对企业研发创新的影响以及区分不同行业和地区来分析影响的异质性。其中企业研发创新活动根据发展阶段分为研发投入与创新产出，实证结果表明：财政补贴与企业研发投入具有显著的正相关关系，表明财政补贴对企业创新投入具有促进作用;财政补贴对企业创新产出的影响不显著。按照行业划分，财政补贴对高新技术企业研发投入和创新产出显著正相关，对非高新技术企业研发投入的关系不显著，创新产出的关系显著。按照地区划分，对于东部地区，财政补贴与企业研发投入和创新产出显著正相关;对于非东部地区，财政补贴对企业研发投入具有促进作用，与创新产出关系不密切。本文的研究結论有助于优化财政补贴的配置，提高财政补贴的使用效率。

关键词：财政补贴;研发投入;创新产出;异质性;面板分析

中图分类号：F 812.4 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2020）05-0448-08

Financial Subsidy Policy and Enterprise R & D Innovation

——An Empirical Study Based on the Listed Companies

on the Growth Enterprise Market

LIU Meng-yao，TIAN Fa

（Business School，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）

Abstract：By establishing the panel data model and using the micro-data of companies listed on Chinas Growth Enterprise Market from 2012 to 2017，this paper studied the impact of financial subsidy policy on enterprise R&D and innovation and analyzed the heterogeneity of the impact by differentiating different industries and regions.Among them，Enterprise R&D and innovation activities are divided into R&D investment and innovation output according to the development stage.The empirical results show that：financial subsidies and enterprise R&D investment have a significant positive correlation，indicating that financial subsidies have a promoting effect on enterprise innovation investment;The impact of output is not significant.According to industry classification，financial subsidies have a significant positive correlation with the R&D investment and innovation output of high-tech enterprises.The relationship between R&D investment of non-high-tech enterprises is not significant，and the relationship of innovation output is significant.According to the regional division，for the eastern region，financial subsidies are significantly positively correlated with corporate R&D investment and innovation output;for non-eastern regions，financial subsidies have a positive effect on corporate R&D investment and are not closely related to innovation output.The research conclusion of this paper will help to optimize the allocation of financial subsidies and improve the efficiency of the use of financial subsidies.

Key words：financial subsidy;innovation investment;innovative output;heterogeneity;panel analysis

0 引言

随着经济全球化的加快，科技创新已经成为国家综合国力的最重要的体现，已经成为影响国家前途命运、民族振兴、人民生活福祉的重要力量。然而科技创新是风险高、投入大、周期长的活动，容易造成“市场失灵”。为了营造宽松的国家创新环境，活跃企业创新氛围，增强企业创新对社会经济、产业发展的带动作用，各国政府都积极发挥“看得见的手”纷纷推出一系列财政补贴政策，为企业创新发展保驾护航。国家统计局公布数据显示，国家财政科学技术支出在2018年为9 518.2亿元，已经实现连续多年增长。但是财政补贴的公平配置以及企业的合理使用补贴问题也随之出现。因此如何利用财政补贴促进企业研发创新，如何优化财政补贴配置，就成为近年研究的热点课题。

对于财政补贴与企业研发创新之间的关系，由于所采用数据在国家、行业和市场环境等方面的差异，国内外专家学者侧重不同角度进行了研究，得到了许多有益成果。对于财政补贴与企业研发投入之间的关系，一直以来存在“挤入效应”（crowding-in effect）、“挤出效应”（crowding-out effect）和“混合效应”（mixing effect）的不同观点。一部分学者认为，财政补贴对企业研发投入存在“挤入效应”。Hewitt-Dundas和Roper（2010）利用德国和弗兰德斯的微观工业数据，证实了接受财政补贴的企业的研发活动更为活跃[1]。Nola（2010）在对1994—2002年爱尔兰和北爱尔兰的数据分析后发现财政补贴对企业进行研发活动、产品改进创新和新产品的开发创新活动都有积极意义[2]。卢方元和李彦龙（2016）运用随机前沿模型，表明财政补贴对高新技术产业的研发效率提升作用显著[3]。张向达（2018）研究发现财政补贴对创业板高科技企业的研发投入存在显著的正向作用，但不同补贴强度、补贴增速和补贴弹性的影响不是单纯的线性关系[4]。

而一部分学者认为，财政补贴会直接或间接造成企业研发投入资金的减少，即存在“挤出效应”。Mukoyama（2000）研究表明，政府与企业之间的信息不对称会使得财政补贴挤出企业自身研发投资[5]。Wallsten（2000）同年对美国小型企业研究后发现政府的研发补贴挤出了私人研发投入[6]。国内学者中安同良等（2009）基于国内数据研究得出结论：在出现逆向选择和信息不对称时，政府直接资金支持企业研发创新的政策效果不理想[7]。顾群（2016）通过对科技型中小企业研究发现财政补贴对创新绩效有“挤出效应”[8]。

还有部分学者主张财政补贴对企业研发投入产生的效应是非线性的。Zhu等和Lundin（2006）研究发现财政补贴和企业研发投入呈现先升后降的倒 U 型关系[9]。张杰等（2015）对科技型中小企业样本进行实证研究发现，财政补贴方式的不同对企业研发创新的影响具有异质性[10]。路春城和吕慧（2019）建立门槛面板模型后发现，对于制造业企业的研发投入，财政补贴强度存在最优区间，且补贴效用和补贴效率存在异质性[11]。

那么，财政补贴对企业创新产出又有什么影响呢？Czarnitzki（2005）、白俊红和李婧（2011）等指出财政补贴程度与企业专利产出量存在明显正相关，且企业研发水平比未受到政府补贴的企业明显偏高[12-13]。肖仁桥等（2015）则观点相反：财政补贴对企业创新效率呈现负相关。也有学者认为财政补贴对企业创新产出的影响不是简单的杠杆效应或替代效应[14]。郭晓丹等（2011）研究发现：财政补贴尽管没有直接促进企业研发投入资金增长，但企业却取得了更多的专利，证明了財政补贴的积极作用[15]。毛其淋和许家云（2015）认为财政补贴只有在适度的区间内对企业新产品创新具有激励作用[16]。陈远燕等（2018）发现财政补贴虽然对企业专利授权显著正相关，但对作为核心创新产出的发明专利授权影响不大[17]。

通过对相关文献的整理，既有研究中财政补贴对企业研发投入的效应研究较多，创新产出的效果研究较少。而研发投入与创新产出作为企业研发创新活动的表现和结果，应该纳入同一范畴综合分析。为此，文中建立了两个多元面板线性回归模型，分别研究财政补贴与两者之间的关系，并比较财政补贴产生影响的异同。同时，对样本进行异质性处理，分析财政补贴在不同地区和行业差异下的影响效果，使本文研究更具有现实意义。

1 作用机理与理论假设

1.1 财政补贴与企业创新投入

根据企业投资行为决策模型，当企业研发投入的边际收益高于或低于边际成本时，研发投入水平都不是最优的。在研发投入的边际成本减少或边际收益增加的情况下，企业会扩大研发投资规模; 反之，企业会减少研发投资

[18]。政府实施的财政补贴政策可以帮助企业克服启动经费困难、共同成本高昂或吸收能力低下等问题，从而促使企业加大研发投入、提高企业研发效率、增加企业创新项目的成功机会，从而增加企业的边际收益。但是，财政补贴会使企业对研发要素的需求增大，导致要素价格上涨，且由于信息不对称，导致企业的“寻租”活动，使原本计划用于研发活动的资金用作其他目的。根据上述分析，本文提出如下假设。

H1：财政补贴可以提高企业研发投入规模，产生杠杆效应。

H2：财政补贴提高了企业研发成本，直接或间接挤出企业研发投入。

1.2 财政补贴与企业创新产出

根据委托代理理论，在市场经济环境下，企业作为代理人，是谋求经济效益的经济人，在履行代理责任的同时希望获得更多的经济激励;政府作为委托人，是谋求经济、社会效益的社会人，政府旨在通过更少的经济激励获得更多的创新产出。在创新产出方面，企业和政府的诉求一致，在经济激励方面两者存在一定的博弈。根据上述分析，本文提出如下假设。

H3：财政补贴有利于创新成果转化，对企业创新产出有促进作用。

H4：财政补贴不利于提升企业研发创新效率，对企业创新产出有负向作用。

1.3 行业差异与企业研发创新

当前，不同国家和地区都出台了各种各样的研发补贴政策，扶持范围、对象、补贴标准差别较大，但大多侧重于需要创新支持的高新技术产业。David 等（2000）认为政府研发补贴对企业研发投入和研发产出的影响跟企业技术依赖度有关，实证结果发现技术依赖度较高行业的企业更需要通过获得研发补贴以获得竞争优势，表明财政补贴对这类企业的成长更有帮助[19]。胡荣才等（2014）发现对于传统的制造业，财政补贴只会加剧产能过剩[20]。根据上述分析，本文提出如下假设。

H5：和非高新企业相比，财政补贴对高新企业研发投入和创新产出更具有激励作用。

1.4 地区差异与企业研发创新

市场具有信息不对称的特性，因此不仅可能导致企业的逆向选择，而且存在着地区差异。信息化程度和开放程度高的地区，信息的披露相对规范和健全。因此，财政补贴对企业研发创新的影响与地区的发达水平有较大的关系。樊琦和韩民春（2011）根据经济发展划分地区后发现，政府直接资助对经济发达地区企业创新产出更具促进作用[21]。王一卉（2013）发现地区的开放程度是导致不同地区创新主体的创新效率出现差异的重要因素[22]。根据上述分析，本文提出如下假设。

H6：与中西部地区企业相比，东部地区对财政补贴的吸纳能力更好，企业研发投入和创新产出与财政补贴的互补效应更显著。

2 研究设计

2.1 样本选取与数据来源

文中以2012—2017年创业板上市公司作为最初研究样本。与主板相比，创业板上市公司更有潜力、风险更高，其上市门槛较低，存在规模限制、信息不对称和资源匮乏等问题，更加需要政府支持来减少研发创新风险，从而能更好地反映财政补贴对高风险企业研发创新的影响程度。时间跨度选为2012—2017年，是因为上市公司在财务报表中披露研发投入数据是从2007年开始，且2012年以前的数据存在严重的数据缺失（龙小宁和林志帆，2018）[23]。研究数据主要从CSMAR国泰安数据库、WIND数据库中取得，个别数据由人工识别录入完成收集，在剔除了缺少研发投入、财政补贴和专利申请等重要信息不完整的样本后，最终筛选出2 253个观测样本。

2.2 变量说明

2.2.1 被解释变量

1）研发投入（RD）。根据现有研究，企业研发投入分为人力投入和财力投入，本文主要研究财力投入。考虑到数据的可获得性，选取企业研发费用投入作为衡量指标。

2）创新产出（LNTP）。企業创新产出的衡量方式主要有新产品产值、专利申请量、专利授权数等。由于专利申请量可以直接衡量企业的研发成果，反映企业的技术创新水平。因此本文借鉴Lin等人的做法，选取专利申请量来衡量企业创新产出[24]。

2.2.2 解释变量

财政补贴（Subsidy）。由于不同行业、不同类型的企业所接受财政补助的金额存在较大差异，文中借鉴武咸云等（2016）的做法选用财政补贴强度，即政府补助金额占企业营业收入的比重衡量财政补贴[25]。考虑到企业从获得财政补贴到进行研发投入存在一定的时滞，同时为克服潜在的双向因果内生性问题，我们将财政补贴做滞后一期处理。

2.2.3 控制变量

为了避免因为遗漏的变量带来的估计偏差，文中根据国内大多数文献的研究，选取控制变量：企业规模（Size）、资产收益率（ROA）、人力资本（HC）、股权结构（Structure）和发展能力（Growth）。这些都是对研发投入和创新产出有重要影响的因素。

各变量定义及具体计算口径见表1。为使回归系数易于解读和削弱极端值的影响，将Subsidy乘以1 000，Subsidy、ROA、Growth均进行前后各1%的缩尾处理。

2.3 模型设定

文中把企业的研发创新活动划分为研发投入和创新产出，参照以往文献的构建思路，在此构建了两个多元面板线性回归模型来分析财政补贴对两者的影响。

在模型（1）、（2）中，下标i为企业;t为年份。RD为企业研发投入能力;LNTP为企业创新产出能力;β0是常数项;Subsidy为财政补贴强度;X为相关控制变量;μi为企业固定效应，用于控制企业层面上不随时间变化的遗漏变量产生的影响;θt为年份固定效应，用于控制年度层面上企业受到的共同冲击。此外，为消除潜在的残差组内相关性与异方差对估计系数显著性推断的影响，回归标准误聚类到企业层面。

同时，文中按照行业和地区的划分标准对企业进行分类，分组回归分析。根据行业划分，将高新企业的回归分析记为模型三（1，2），非高新企业的回归分析记为模型四（1，2）。根据地区划分，将东部地区的回归分析记为模型五（1，2），中西部地区的回归分析记为模型六（1，2）。

3 实证结果与讨论

3.1 描述性统计分析

文中对所使用面板数据的统计特征见表2。通过描述性统计数据可以看出。

1）解释变量财政补贴（Subsidy）的比例均值为18.48%，最小值为0.278%，最大值为123.1%，中位数小于均值，说明政府对企业的财政补贴强度差异较大。

2）被解释变量里，研发投入（RD）的比例均值为7.01%，说明创业板市场企业的总体研发投入强度不足;但最小值为0.72%，最大值为32.61%，则说明企业间存在明显差异。创新产出（LNTP）取对数的均值为3.87，最小值为0.69，最大值为7.20，表明企业的创新产出能力有较大波动。

3）控制变量中，企业规模（Size）、资产收益率（ROA）、发展能力（Growth）的标准差都较小，说明数据较为平稳。人力资本（HC）和股权结构（Structure）标准差分别为19.50、11.60，表明公司对技术人才的重视和企业资本结构显著不同。

3.2 回归分析

3.2.1 总样本回归分析

文中使用计量软件Stata 14.0，运用多元面板回归结合了F检验、Hausman检验的结果，确定选择使用固定效应模型进行回归分析。

全样本回归结果见表3。前两列为OLS回归结果。后两列为FE回归结果。通过第1、3列展示可以看出：财政补贴与企业研发投入在 1%的水平下显著正相关，与假设1相符。表明当政府对创业板上市公司增加补贴时，企业也相应上调自己的研发投入资金。第2、4列展示了财政补贴对全样本创新产出的影响。结果显示，OLS回归系数是FE 回归系数的3倍，表明OLS高估了控制变量的作用。意味着财政补贴强度的提高对企业创新产出的作用较小，但影响依然为正。现阶段我国创业板上市公司科研成果的转化能力较低，政府资源存在错配现象，与假设4相符。

同时表3还显示企业规模不影响研发投入，但对创新产出有明显的促进作用。说明规模相对较大的企业协调资源的能力更强，更容易开展研发活动。资产收益率、发展能力的系数显著为负，说明盈利良好的企业更愿意将资金用于扩大生产，而不愿意继续深入研发创新活动，表明创业板上市公司进行研发创新更多的是追求自身短期的快速发展。此外，据双向固定效应模型显示，控制时间效应显著，控制企业效应不显著。

3.2.2 高新企业与非高新企业

根据中国统计年鉴2013年关于高新技术产业分类。引入虚拟变量Orscience（高新=1，非高新=0）。高新技术产业是指：电气机械和器材制造业，通信设备、计算机和其他电子设备制造业，医疗、医药制造业，仪器仪表制造业，铁路、船舶以及航空航天制造业、信息服务、电子商务服务、检验检测服务、专业技术服务业中的高技术服务、研发设计服务、科技成果转化服务、知识产权及相关法律服务、环境监测及治理服务等，其行业分类代码前两位分别是27、37、38、39、40、63、64、65、72、73、74、75、77、85、86、87。

表4提供了区分高新企业与非高新企业的回归结果。模型三（1）和模型四（1）数据分析显示，无论是否是高新企业，财政补贴对研发投入都在 1%的水平下显著为正，表明财政补贴强度的提高，对创业板上市公司的研发创新活动都有激励作用。模型三（2）和模型四（2）数据分析显示，无论是否是高新企业，财政补贴与创新产出都呈正向作用，但没有对研发投入的效果显著。并且财政补贴对高新企业的创新产出没有非高新企业的创新产出作用显著。不符合假设5的设定。说明传统行业通过财政补贴，更容易实现创新成果转化。

对于控制变量，企业规模对高新企业的研发投入影响甚微，但显著促进其创新产出，而对非高新企业则均具有显著的负向相关性。资产收益率对高新企业的研发创新活动具有显著的负向相关性，这说明高新企业更多地力求短期利润最大化。股权结构与研发投入和创新产出的关系均不显著，表明企业内部结构与企业研发创新活动关系不显著。发展能力对高新企业研发投入的抑制作用比非高新企业显著，表明高新企业的研发创新活动更容易受到发展能力的限制。

3.2.3 按地区划分

按公司注册地址对创业板上市公司进行划分，并引入虚拟变量Oreast（东部=1，其他=0）。其中东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等共计11个省份。

表5提供了将企业按地区划分的回归结果。东部地区企业样本数1 705，占总样本的75.68%，可见我国地区经济发展东部地区具有明显优势。模型五（1）和模型六（1）回归分析显示，财政补贴对东部地区企业研发投入系数为0.116，对非东部地区企业研发投入系数为0.087，均在1%的置信水平下都显著为正，且东部企业创新投入的系数是非东部企业创新投入系数的两倍，表明财政补贴更能激发东部地区企业的创新投入热情。模型五（2）、模型六（2）的分析数据显示，财政补贴对东部地区企业创新产出显著正相关，与非东部地区企业的创新产出关系不显著，表明东部地区对财政补贴的吸纳和运用在效果上优于中西部地区。这可能与该地区本身创新资源丰富有关。以上分析符合假设6的设定。

同时对于控制变量，发展能力对东部企业研发投入的抑制作用小于非东部企业。表明东部企业更注重长远的战略规划，非东部企业更注重短期利益。人力资本对东部地区企业研发创新活动的影响不确定，而对中西部地区企业研发投入和创新产出都有激励效应，表明人才对于非东部企业研发创新更加重要。

3.2.4 稳健性检验

文中将财政补贴/企业资产作为财政补贴（Subsidy）的代理变量，再次对假设1、2、3和4进行了检验，根据表6的分析结果可见，财政补贴对企业研发投入仍然具有显著促进的影响，而财政补贴与企业创新产出无显著作用。其余控制变量的显著性水平与实证结果也基本保持一致，说明實证结果具有稳健性。

4 结论与建议

文中将企业研发创新活动根据发展阶段分为研发投入与创新产出，通过实证探讨了创业板上市企业财政补贴与研发创新之间的关系，并比较了在高新与非高新、东部与非东部企业之间的异同。研究结论如下：第一，就样本总体而言，财政补贴对企业研发投入具有正向激励作用，对企业创新产出关系不显著。表明政府的资金引导可以激发企业的创新研发热情，但创新效果的提升则需要考虑更多方面。第二，从行业来看，高新企业比传统行业企业对财政补贴的利用能力更强，财政补贴对企业研发投入的正向激励更强;而财政补贴对企业创新产出的作用则是非高新企业更加显著，表明政府资源在非高新企业的持续参与有助于创新成果的转化。第三，不同地区对财政补贴的吸纳能力不同，经济相对发达地区能更有效地利用财政补贴作用于企业研发投入和创新产出。

根据以上研究结论，文中就如何更加有效地发挥财政补贴的作用提出以下建议：第一，加强财政补贴政策适用项目的评估和监督，通过法律法规保护企业研发创新成果。一方面，政府应全面了解和考察申请企业及项目，使财政补贴用来扶持真正缺少资金的创新型企业，避免企业的“寻租”行为。另一方面，政府应跟进企业使用过程的程度和效果，避免企业使用政府补贴用于非创新的活动，导致资源的错配和浪费。第二，针对不同行业和不同地区的企业制定差异化财政补贴政策。和非高新企业相比，高新企业更加需要技术创新，政府应放松行政监管，为其创造宽松的外部环境。和东部地区相比，中西部地区企业更容易面临融资困境，政府应增强对其的融资支持，重点是中西部地区的高新企业，在促进社会公平的同时使政府资源得到更有效的利用。第三，丰富财政补贴的方式，优化财政补贴政策。政府应将财政补贴的发放分为事前、事中、事后，以实现对项目效果的监管。同时帮助建立科研机构和企业的联系，为企业创新积累人力资源和提供人才支持，有效减少落后地区企业创新成果转化发展差距。

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（责任编辑：严 焱）