政府研发补贴对企业创新的影响——基于规模以上高新技术工业企业数据

李映辉 詹湘东 吴玲玉

(长沙学院 经济与管理学院，湖南 长沙 410022)

0 引言

近年来政府对研发投入的资金支持在不断增加，2020年研究与试验发展(R&D)经费支出24426亿元，比上年增长10.3%，与国内生产总值之比为2.40%，其中基础研究经费1504亿元。我国对于创新研发的投入大幅增加、创新环境也鼓励企业的自主创新，创新驱动逐渐成为全社会共识。

政府研发补贴是企业技术创新投入的重要来源，尤其是在现今融资环境约束性的情况下，企业的创新需要更多的来自政府的资金支持。在企业自身不断努力、政府积极扶持企业开展创新活动之下，我国近年来科技实力得到了显著提升。规模以上高技术企业营业收入涨幅较之前年度有了较大提升，这都得益于企业创新活动的开展，同时也离不开政府对于企业创新活动开展的鼓励与支持。

政府补贴对企业创新的作用一直是创新管理领域研究的重点课题。已有的文献也为该问题的探讨提供了一些结论与观点。但是目前针对高新技术产业规模以上工业企业的研究不多，而且不同类型的政府研发补贴对企业创新的作用如何也缺乏明确的结论。在融资约束的情况下，不同政府研发补贴对企业创新的作用需在理论上建立一种明确的关系，实践中也需要深入探讨加以明确。

1 文献综述

在政府补贴与企业创新关系研究中，Romer(1990)首先提出促进经济增长的两个重要因素分别是技术进步和知识积累，而技术进步的动力来源于技术创新[1]。企业的创新是知识的积累，是自身研发投入与外部知识资源获取的产出。Czarnitzki(2006)基于信号传递机制理论对政府补贴后企业受到的融资约束水平进行实证分析，发现政府研发补贴的投入缓解了企业融资约束，增强了企业创新水平[2]。当然，政府研发补贴对企业创新的作用也不全是正向的作用。有学者就研究发现，政府补贴对于企业创新并不是一味发挥着促进作用。David(2000)发现政府补贴会影响到市场本有的秩序，导致市场对于创新的需求增加或打破市场中研发要素之间的均衡状态，引起研发要素价格上涨，企业研发投入增加，降低企业创新积极性[3]。这种相反的研究结论对进一步深化政府研发补贴与企业创新的关系提供了空间，表明在不同的产业环境和企业类型，政府的研发补贴所起到的作用是不一样的。只有了解各种类型的政府补贴与企业创新影响关系，才能使企业发挥政府补贴的最大价值，才能使政府及时调整财政补贴方案做到“精准补助”，才能使更多的市场参与者接受到正确的信号。

从宏观的角度看，政府研发补贴能改善企业创新的整体环境，尤其是能增加创新网络中的外部知识量，从而增加企业创新的外部知识源，这是企业开放式创新的重要保障[4]。詹湘东(2015)等研发发现，从区域的角度看，政府的研发支出能增加区域知识管理水平，能提升区域内企业创新的产出，比如专利申请量[5]。从政府支持角度，政府研发补贴主要划分为直接、间接两类，直接支持如扶持资金补助方式即政府补贴、间接支持如政策性支持等。政府补贴的下放能精准解决企业资金“燃眉之急”。辜胜阻(2016)提出企业政府补贴中税收优惠能够有效降低企业投入的研发成本，缓解融资约束，提高企业创新研发的积极性[6]。展进涛等(2019)选择农业企业为样本，建立联立方程计量模型发现政府补贴对农业企业有显著激励效果[7]。由于企业进行自主创新，这一过程时间周期长、成本高、风险大，使得企业权衡得失之后往往选择放弃自主研发。政府的研发补贴的到来犹如一剂强心针能快速对症下药，企业创新活动的积极性得到迅速提高。王曦和杨博旭(2021)将我国受到政府大力扶持的软件产业为研究对象，发现政府补贴能够正向调节企业研发与企业创新绩效之间的关系[8]。有关学者针对战略性新兴产业采用定量方法研究发现政府补贴为企业R&D投入提供外部资金来源，对企业研发创新具有重要的意义[9]。樊霞等(2021)研究认为，政府补贴对实质性创新企业具有更强的额外激励效应，显著降低了实质性创新企业持续创新的风险率[10]。但有学者对以上的研究观点持相反态度，杨宏涛(2020)的实证研究发现，与大型国有企业相比，小微企业在融资约束的背景之下，政府补贴实际效果的发挥具有负面作用，其中在小微企业研发创新中这种负面作用更加显著[11]。

从已有研究来看，政府的财政补贴对企业的创新产生重要作用，现有研究已获得各种结论。但也存在一些不足：一是针对政府的研发类补贴的研究不多，二是以高新技术产业的规模以上工业企业为样本的研究缺乏。为了得到更为全面的结论，深入探讨政府研发补贴对企业创新的作用机制，本研究以高新技术产业规模以上工业企业为研究样本，分析各类政府研发补贴对企业创新的影响作用，为优化政府研发补贴的结构提供决策的理论与实践依据。

2 概念界定与假设提出

2.1 政府研发补贴

本文选取的政府补贴是政府部门为主导，旨在企业科研创新活动中对其进行鼓励、支持所发生的资金。企业创新活动易受到外部环境的影响，在技术研发阶段，企业需要投入大量人力、物力、财力资源且存在创新失败的隐忧或存在项目无法获得收益的可能性。企业往往为了避免失败的结局，主动性十分欠缺。对于企业的生存发展而言，创新活动的开展是机遇也是挑战。这时政府的宏观调控显得尤为重要。

我国对企业的创新补贴主要是以政府专项拨款、财政研发补贴、财政返还、税收优惠等方式。本文研究中选取政府补贴的广义含义，涵盖政府助力企业研发的全过程对其进行特定的财政专项补贴。

2.2 企业创新

企业创新是企业投入研发成本后为自身创造新价值的能力。企业创新是企业发展的重要战略，也是市场经济活跃与否的关键因素。本文研究的落脚点是企业创新，需要有明确的指标对其创新效率进行衡量。创新投入、创新产出是常见的企业创新效率的衡量角度。本文选取规模以上工业企业高技术产业为研究对象，基于企业创新效率的特点以及创新投入数据的误差度，将选用受受理程序影响较小的企业专利申请数量作为衡量指标。

2.3 政府研发补贴与企业创新

企业创新必然需要足量的资金资源，政府补贴能够快速增加企业资金持有量，从而改善企业经营状况，促进企业进行创新研发投入。政府将财政支出细化为科学技术支出等部分，能够将资金集中于解决企业自主创新中遇到的重难题。

政府补贴的形式多样，财政科学技术支出是政府补贴的重要构成部分，与企业创新有密不可分的联系。车德欣等(2020)认为，财政科技支出通过影响宏观环境从而影响企业创新[12]。在政府宏观调控的过程中，常常将财政科学技术支出与货币政策“搭配使用”。主要是通过增加财政科技支出、调整货币政策来调节市场供求关系。当市场的需求增大时，企业为了寻求更大的利润获取途径会增加研发投入力度，从而全社会对创新的积极性也得到提高。由此可见，随着财政科学技术支出的不断增加，创新环境、融资环境逐步得到改进和完善。因此企业创新能拥有一个良好的环境基础，间接推动企业创新开展。由此提出以下假设：

H1：政府财政科学技术支出能够促进企业创新。

全国政府性基金支出是具有一定的产业引导性、为满足某项事业发展，经国家规定程序批准后用于特定事业的发展基金。全国政府性基金支出具有预算、计划的性质，是政府对资金的预算管理。在发展基金中包括科学文化支出、教育事业支出、医疗保障、社会救济等。全国政府性基金支出主要影响到企业所受的外部环境影响因素。由于企业的研发投入、创新活动的开展不仅仅受企业内部影响，同时会受到来自外部的直接因素、间接因素的影响。全国政府性基金增加，能够完善基础设施、优化资源配置情况，从而完善外部宏观环境，带动企业研发创新的开展。

国家为进一步引导帮助企业进行创新研发，利用财政基金设立国家新兴产业创投引导基金。中央财政基金能够有效分担企业面临的融资困难，助推企业进行创新升级与变革。近年来，政府为助推企业创新的开展设立政府引导基金。政府引导基金是一种以政府为出资主体的基金，主要是将政府作为企业的资金外部渠道，吸引外界资金投资，促进企业创新研发。它的出现是政府性基金的细化，更加针对于企业创新的开展。基于此提出以下假设：

H2：全国政府性基金支出能够促进企业创新。

财政科学技术与全国政府性基金支出是政府补贴的构成部分。财政科学技术支出是目的性十分明确的研发补贴之一。全国政府性基金支出主要是为支持某项事业发展，向其他主体发放的具有专项用途的资金。近年来，各地政府为解决当地企业创业创新融资问题，纷纷设立创新创业资金。政府在设立全国政府性基金时要充分考虑财政的承受能力，这意味着政府财政支出与全国政府性基金支出两者间或许存在相互牵制、相互作用的关系。创业资金来源主要是支持企业创业投资与扶持产业发展的财政专项资金与政府性基金。财政科学技术支出与全国政府性基金支出常常搭配出现，但对企业创新的帮扶的侧重点存在差异。政府财政科学技术支出增加对企业创新存在促进作用，同时全国政府性基金支出通过与财政科学技术支出的互相作用，认为对企业创新存在正向调节作用。即随着全国政府性基金支出的增加，财政科学技术支出对企业创新的促进作用能够得到强化。

H3：全国政府性基金支出在财政科学技术支出与企业创新的关系中存在正向调节作用。

3 研究设计

3.1 样本选择与数据来源

本文选取全国规模以上工业企业高技术产业为研究对象。对数据缺失较多、不符合研究对象对企业剔除后，一共选取了32027个公司的数据。根据国泰安数据库内收纳的2010-2019年汇总后的数据信息进行数据分析。

3.2 指标选取

3.2.1 政府补贴

财政科学技术支出:是政府补贴的一种，政府财政支出中以“支持、鼓励企业进行技术改革、研发创新”作为目的的一部分资金。

中央级一般公共预算支出：包括科学事业费、政策性补贴支出等，是政府旨在实现各项职能，按照预算计划，将国家财政资金划分至各部门的支付活动。

全国政府性基金支出：是具有一定的产业引导性、为满足某项事业发展，经国家规定程序批准后用于特定事业的发展基金。

一般公共预算科学技术支出：是中央级一般公共预算支出的细化，集中反映公共预算中由于扶持科学技术事业发展的部分资金。

3.2.2 企业创新

企业创新可以从创新投入、创新产出两方面进行衡量，指标分别有企业科研投入、企业研发人员占比、企业专利申请数、企业专利授权数等。为尽可能规避专利授权过程的误差影响，本文选取企业专利申请数作为研究变量[5]。

专利申请数：企业一年内向专利机构提出受理申请专利的数量，反映企业技术发展的活跃程度以及企业创新活动的产出量。

4 实证结果

4.1 描述性分析

研究数据有一个全面的了解、更好地对研究变量的关系进行研究，本文对研究变量进行描述性分析。

由表1可知，财政科学技术支出的平均数、偏度、峰度分别为5942.0530、0.480、-0.538。其偏度值大于0，则可以说明数据分布偏向正偏态。其峰度值小于0，说明数据分布峰度较为平缓。中央级一般公共预算支出最小值、最大值分别为15989.73、35115.15，数据区间跨度较大说明国家财政支出有了明显的增加。这对企业经营活动、市场活动而言是个利好信号。全国政府性基金支出偏度、峰度分别为1.1830、491，均大于零。说明全国政府性基金支出分布呈正偏态，且数据分布峰度较为平缓。一般公共预算科学技术支出的平均数、偏度、峰度分别为2524.742、0.292、0.071，其偏度值大于0，说明该数据分布偏向正偏态。极差约达2000，表明区间跨度较大。一般公共预算科学技术支出最小值、最大值分别为1661.3、3516.18，数值跨度大，增长幅度大。规模以上工业企业高技术产业专利申请数数据显示所研究的企业一年内申请专利综述最多可以达到302459个，表明企业对创新活动越来越重视，企业创新活力不断迸发。

表1 数据的描述性统计

4.2 相关分析

为了进一步了解各变量之间的相关关系，将基于SPSS软件进行研究变量相关分析。相关分析结果如表2所示，从表中可以看出本文研究的政府补贴中的财政科学技术支出、全国政府性基金支出、一般公共预算科学技术支出、中央级一般公共预算支出、规模以上工业企业高技术产业专利申请数之间的相关关系。财政科学技术支出与全国政府性基金支出、一般公共预算科学技术支出、中央级一般公共预算支出等四个变量的相关系数分别为0.929、0.991、0.990、0.991。全国政府性基金支出与一般公共预算科学技术支出等三个变量的相关系数分别是0.923、0.886、0.940。一般公共预算科学技术支出与中央级一般公共预算支出等两个研究变量的相关系数为0.971、0.994。中央级一般公共预算支出与因变量的相关系数为0.994。各变量的相关系数均在0.01上显著。各变量之间的相关关系中“中央级一般公共预算支出”与“全国政府性基金支出”的相关性最弱，系数为0.886。通过总结研究变量相关系数，可知各研究变量之间具有的相关性非常高。

表2 相关分析结果数据表

4.3 回归分析

4.3.1 共线性检验

为了进一步进行回归分析，接下来将针对研究变量中的4个自变量进行共线性检验，研究自变量间的关系。

由表3可知，VIF数值分别为124.655、199.912、18.399、697.688，远大于30。说明变量之间或因为趋同属性的存在，研究的自变量之间存在多重共线性。为确保研究结果的准确性，为进一步研究政府补贴的各项构成要素与企业创新之间的关系，将通过主成分分析提取两个成分，选取两个成分中最具代表性的变量进行回归分析。

表3 共线性检验结果数据表

4.3.2 线性回归分析

为了解决变量共线对研究结果的影响，更好解释变量，本文将运用主成分分析法，基于SPSS软件筛选剔除后，将变量矩阵进行旋转，改变所研究的自变量在各因子的负荷量的大小。

由表4可知，成分1中包含研究变量财政科学技术支出、 中央级一般公共预算支出两个变量，载荷系数分别为0.810、0.798，其中载荷最大的变量为财政科学技术支出。成分2中研究变量包含全国政府性基金支出，载荷系数为0.843。在接下来的研究中，将选取财政科学技术支出、全国政府性基金支出作为主要研究变量代表政府补贴，继续进行研究。

表4 因子提取数据表

由表5可知，模型1是自变量财政科学技术支出、全国政府性基金支出与因变量规模以上工业企业高技术产业专利申请数构建的回归模型。模型2是将财政科学技术支出、全国政府性基金支出定义为交互项。交互项作为新变量与因变量专利申请数建立模型进行回归分析。模型1、2的决定系数R2分别为0.985、0.989，数值均接近1，说明研究选取的关键性的关于政府补贴的自变量指标与因变量的密切程度很高。根据决定系数分析可知，模型1、2分别可以解释所研究的因变量98.1%、98.3%的变差，说明模型拟合度很好。

表5 回归分析结果数据表

基于拟合度良好的回归模型1、模型2，对数据进行回归分析结果如表5所示。由表5中可以看出，模型1中两个自变量与因变量专利申请数相关性显著且非标准系数均大于零，即财政科学技术支出、全国政府性基金支与因变量专利申请数呈正相关。该结果验证假设H1、H2正确。将选取的两个代表变量的交互项设定为新变量与专利数进行回归分析发现，交互项变量、全国政府性基金支出回归结果不显著，但其中财政支出变量在0.001的水平上显著，说明两个自变量交互作用对专利申请数不具有调节作用，假设H3不成立。

5 结论与讨论

第一，在2010-2019年10年间，政府主要通过 “财力”的形式给予企业自主创新补助，且“财力”支持的数量一直在不停上升、方式也在不断丰富。虽然企业面临融资约束，但从规模以上工业企业高技术产业近十年的专利申请数据来看，企业取得的创新成果不断增加、创新绩效有明显的改善。政府作为社会主义市场经济的另一主体、作为一个宏观调控者，能够运用特定的放手在缓解企业融资约束、在助推企业自主创新中发挥作用。

第二，融资约束下，财政科学技术支出、全国政府性基金支出对企业创新有促进作用。回归分析中得到的结论很好验证了这一结论。企业接受来自政府的补贴，不仅仅是接受资金的支持，无形中也受到来自政府、投资者的关注与鼓励，企业的研发活动的主动性和积极性也因此有所提升。政府、企业、市场投资者三者间形成资金的良性循环，企业所处的融资环境、创新环境均有所改善。

第三，财政科学技术支出、全国政府性基金对企业创新不具有调节作用。上述自变量为两种不同性质的政府补贴，财政科学技术支出侧重为企业自主创新活动而助力，但全国政府性基金侧重于对国家基础设施建设的帮扶，科研帮扶只是一小部分。实证研究中将这两个变量合为一个交互项做回归分析之后，发现该解释变量对于企业专利申请数关系是不显著的。这也很好验证两者合力之下，财政科学技术支出仍然是政府补贴中的关键一环，对企业创新有着重要影响。

本文选取全国规模以上的工业企业高技术产业作为研究对象，基于2010-2019年的企业数据，实证分析了企业在融资约束的背景之下，政府对科技创新活动的补贴投入对规模以上的工业企业高技术产业创新的影响。

研究实证的结果显示，在企业面临融资约束时，财政科学技术的支出、一般公共预算科学技术支出等政府补贴与企业专利申请数存在正向相关性，即说明政府的研发补贴促进了全国规模以上的工业企业高技术产业进行创新。政府研发补贴作为一种公共财政资源，在规模以上的工业企业高技术产业创新中发挥着巨大的作用，能缓解融资约束的难题，更能激励企业进行自主创新。对企业而言，政府研发补贴是企业外部融资的最主要的来源，与日常的、与非正规金融和银行信贷融资相比，政府补贴是一种可靠度高的资金来源，能够很好帮助企业规避了因外部债务原因而诱发的危机。同时政府科研补贴大大降低了企业花费的融资成本和创新成本，大大提高了企业融资积极性从而激励企业创新。政府对企业创新补助有助于营造尊重科学崇尚创新的社会氛围，带动更多的企业为提高自身创新绩效和创新产出作出努力，充分释放出企业创新的智慧、活跃社会主义市场经济。

根据以上研究结论，得出以下对企业的管理启示：①企业努力提高自身经营效益，完善创新活动发展方案，提高科研投入的产出率，不断增强自我发展能力。合理利用政府科研补贴经费，主动与高等学校等科研机构进行深入的合作，提高创新效率。加强对科研人员的培养、整合企业内部资源与外部资源，避免资金浪费。②企业明确政府研究与发展经费的重要意义，清楚政府补贴的真实去向，注重科研补贴给企业带去的是质的提升而非简单的资金支持，了解实际问题，制定具有针对性的，让“钱用在刀刃上”，发挥政府补贴效用最大化。

基于研究结论，以下是给予政府的建议：①具体问题具体分析，了解企业发展现状，按照一定的特征整合企业资源数据库，针对不同行业、企业特性的差异采取不同的补贴力度与补贴制度。如按照企业生命周期对企业进行划分，对发展期、成长期的企业可以相应加大政府补贴力度，切实推动企业技术创新的开展，助推企业向成熟期迈进。而对处于衰退期的企业应该谨慎地给予补贴，同时帮助企业解决发展问题，找到问题的根源以达到扭转衰退趋势的目的。②完善政府研发补贴的投入机制和运行模式，应对融资约束难题，政府应出台相关政策，努力提高投资者与企业信息交流的透明程度。通过开拓和搭建联结各方的沟通、交流、学习的渠道与平台，丰富信息、资金的获得。加强权威信息发布和披露，增强政府研发补贴的透明度，追踪研发补贴的具体去向与使用效用程度。③改善市场融资环境，努力营造创新社会氛围，通过完善相关法律不断提升市场法治化水平，规范社会主义市场经济各主体的行为活动，努力推进金融创新和市场化改革，完善信贷市场竞争机制，让政策性银行承担更多的创新融资角色，提高信贷资源配置效率。

在本次的研究中仍存在一些不足：①由于样本量的选择有限、研究变量之间性质趋同导致实证研究中出现变量多重共线的情况。研究的数据为人工收集整理，在数据的收集与整理中或存在遗漏，或对研究结果造成偏差。②仅选取四个指标分析政府补贴，且各指标在落地执行时各有侧重，未将政府补贴的全部内涵涵盖在研究的对象中。基于本次研究的不足，对以后的研究提出以下展望：扩大研究的主体范围、变量选取的范围，将企业所受的融资约束程度量化。基于更加准确的数据进行分析，追踪政府补贴下放至企业后的使用路径，了解政府补贴在企业创新过程中的实际转化效果。