自贸试验区与高技术产业研发投入——基于政府和企业投入的分析

曹 翔，李慎婷，郭立萍

(1.海南大学经济学院，海南 海口 570228;2.海南大学教学质量评估中心，海南 海口 570228)

0 引言

自首个自贸试验区于2013年在上海成立以来，中国已累计设立21个自贸试验区。从各自贸试验区总体方案看，发展高技术产业已成为当下经济发展的重要目标。在当前我国高精尖核心技术相对薄弱、存在诸多 “卡脖子”技术以及美国对中国进行 “科技封锁”的国内外背景下，加大我国高技术产业研发投入比以往任何时候都更为紧迫。然而，我国高技术产业研发投入存在明显的 “过度依赖政府”现象。根据 《中国高技术产业统计年鉴》，2018年中国政府对高技术产业的研发投入为150.58亿元，占高技术产业总研发投入的99.92%，而企业对高技术产业的研发投入仅为0.12亿元，仅占高技术产业总研发投入的0.08%。与此同时，董直庆等[1]研究发现，我国研发资本存在东部地区配置相对不足的空间错配现象。结合 《中国高技术产业统计年鉴》可以发现，2018年政府对自贸试验区省份高技术产业的研发投入为108.80亿元，占全国高技术产业总研发投入的72.20%。那么，作为开放型经济新体制改革先锋阵地的自贸试验区究竟如何影响政府、企业对高技术产业的研发投入？这些影响是否存在差异？自贸试验区是否促进研发投入从非自贸试验区省份转向自贸试验区省份？自贸试验区是否促进研发投入从省内非高技术产业转向省内高技术产业？客观回答这些问题可以为如何充分发挥自贸试验区对高技术产业创新发展的促进作用提供参考依据和政策启示。

与本文密切相关的文献主要包括两类文献。第一类文献是与自贸试验区相关的研究。起初，学者们主要对自贸试验区进行了理论探讨。例如，李墨丝等[2]通过与中美BIT谈判对比，系统讨论了自贸试验区负面清单制度如何完善；陈丽芬等[3]分析自贸试验区贸易转型升级的战略思路；孟广文[4]阐述中国建立自贸试验区的模式选择以及理论基础。随着数据的丰富，学界开展了大量实证研究。例如，Seyoum等[5]通过实证检验发现自贸试验区设立为自贸试验区省份带来一系列政策红利；王鹏等[6]通过实证检验发现自贸试验区设立促进了贸易转型升级。第二类文献是与创新要素流动相关的研究。一部分学者对创新要素流动规律进行了相关研究。例如，Vence-Deza等[7]发现经济发展水平会影响创新要素空间流动；冯南平等[8]考察创新要素流动的方向和力度。另一部分学者对创新要素流动动因进行了相关研究。例如，魏浩等[9]认为经济发展水平和教育质量会直接影响人才的流动方向。综上可见，将自贸试验区设立作为准自然实验来评估其对高技术产业研发投入影响的文献几乎没有。

本文以2009—2018年30个省份高技术产业作为研究样本，以自贸试验区设立作为一项准自然实验，采用多期双重差分模型评估自贸试验区对高技术产业政府研发投入、企业研发投入的影响，并进行异质性与影响路径分析。相比已有文献，本文可能的边际贡献是：①评估自贸试验区设立对高技术产业中政府和企业研发投入的影响，拓宽了自贸试验区实施效果的评估范畴；②在多期双重差分模型中进一步运用工具变量法进行内生性处理，提高了评估结果的可靠性；③对自贸试验区政策效应的异质性及影响路径进行深入分析，可以为自贸试验区战略的制定和调整提供参考依据。

1 研究假设

1.1 自贸试验区对研发投入的影响

2020年之前发布的众多自贸试验区总体方案中多次强调重点发展高技术产业；2020年发布的 《关于北京、湖南、安徽自由贸易试验区总体方案及浙江自由贸易区扩展区域方案的通知》更是明确表示着力发展科技创新和数字经济等。可见，科技创新在自贸试验区建设中尤为重要，而科技创新的发展离不开政府资金的支持。政府补贴能够促进高端制造领域研发投入[10]，从而提高创新的效率[11]，对创新产生激励作用[12]。因此，政府为了加快自贸试验区内高端产业的创新和发展会在一定程度上加大对其补贴力度。另外，自贸试验区内政府补贴能够弥补企业因研发投入失败而产生的资金成本[13]，缓解企业融资约束[14-15]，进而促进企业增加研发投入。基于此，提出假设H1a：自贸试验区设立会促进政府对高技术产业增加研发投入；假设H1b：自贸试验区设立会促进企业对高技术产业增加研发投入。

1.2 自贸试验区对高技术产业研发投入的地区异质性影响

根据新经济地理理论，单个企业即使再强大也可能会因为规模递减而衰败，而产业的空间集聚会带来报酬递增、规模经济等效应。中国东部地区多为沿海发达地区，交通设施较齐全，运输成本较小；创新要素活跃，吸引了大量的人才和高技术产业入驻[16]，从而产生了巨大的产业集聚效应和规模经济效应。伴随着创新要素的不断流入和高技术产业的不断集聚，东部地区劳动生产率逐渐提高，规模报酬递增[17]。因此，相较于中西部地区而言，东部地区政府和企业更愿意将研发资金投入到高技术产业。一方面，东部地区经济发展水平较高，财政收入较高，使得政府和企业能向高技术产业投入更多研发资金；另一方面，东部地区高技术产业研发创新、技术进步等亟需政府和企业资金的支持，并且这些资金能够缓解东部地区创新要素不足的空间错配现象[1]。基于此，提出假设H2：相对于中西部地区而言，自贸试验区设立能使东部地区自贸试验区省份高技术产业获得更多的研发投入。

1.3 自贸试验区研发投入的政策吸引作用

自贸试验区设立为自贸试验区省份带来了一系列政策红利。自贸试验区突破性地使用负面清单制度，进一步降低了市场准入的门槛[18]。除此之外，自贸试验区以制度创新为核心，扩大投资、金融和服务业开放，加快行政审批进程，推动贸易转型升级，加快政府职能转换、简政放权为打造全方位开放格局服务。由于创新要素流动受地区发展水平、国家政策导向等因素的影响[12]，因此，自贸试验区的政策红利会吸引包括政府和企业研发投入在内的创新要素向自贸试验区省份流动。基于此，提出假设H3：相比非自贸试验区省份而言，自贸试验区设立会使自贸试验区省份高技术产业获得更多的研发投入。

2 政策背景与模型构建

2.1 政策背景

目前，中国累计批准设立了21个自贸试验区，形成了 “1+3+7+1+6+3”的全面开放新格局。各大自贸试验区总体方案多次明确提出要重点发展高技术产业，提高技术创新水平。例如，2013年9月，《中国(上海)自由贸易试验区总体方案》明确指出要努力形成促进投资和创新的政策支持体系。2015年4月，《中国(广东)自由贸易试验区总体方案》提出要重点发展高新技术产业。2017年3月，辽宁、陕西、四川、浙江等省份的 《中国自由贸易试验区总体方案》均提到要重点发展战略性新兴产业和高技术产业。2018年9月，《中国(海南)自由贸易试验区总体方案》提出要以旅游业、现代服务业、高技术产业为主导。2018年11月，《国务院关于支持自由贸易试验区深化改革创新若干措施的通知》再次强调了要加大自贸试验区的改革创新。2020年9月，《关于北京、湖南、安徽自由贸易试验区总体方案及浙江自由贸易试验区扩展区域方案的通知》多处强调高新技术创新。

2.2 模型构建

基于数据的可获得性，本文选取2013—2017年设立自贸试验区的11个省份为处理组，将其他省份设为对照组，构建如下多期双重差分模型。

Ypit=α+β×DIDpt+δ×Controlpit+ηpi+γt+εpit

(1)

式中，p代表省份，i代表行业，t代表年份；Ypit是被解释变量高技术产业研发投入；DIDpt为核心解释变量自贸试验区交互项；ηpi代表省份行业固定效应；γt代表年份固定效应；εpit代表随机误差项。

模型(1)需满足处理组和对照组的被解释变量具有共同变化趋势的假设，即平行趋势假设[19]。如果处理组和对照组的控制变量及其时间变化趋势存在差异，则对平行趋势假设构成威胁。故本文在模型(1)基础上进一步加入各控制变量分别与时间趋势变量的1～2次方的交互项，以控制其对平行趋势假设的潜在威胁[20]，具体模型如下：

Ypit=α+β×DIDpt+δ×Controlpit+μk×(Controlpit×f(T))+ηpi+γt+εpit

(2)

其中，f(T)代表时间趋势变量T的1～2阶项，其他变量的含义与模型(1)一致。

2.3 指标选取及数据来源

(1)被解释变量：高技术产业研发投入。本文选取R&D经费内部支出中政府资金额、企业资金额来表示高技术产业政府研发投入、高技术产业企业研发投入，并对其进行对数处理。

(2)核心解释变量：自贸试验区交互项。其表达式为DIDpt=Treatmentp×Postt。其中，Treatmentp和Postt分别为政策虚拟变量和时间虚拟变量，对应的取值设定规则为：当省份p为上海且t≥2013，省份p为天津、福建、广东且t≥2015，省份p为河南、湖北、辽宁、陕西、四川、浙江、重庆且t≥2017，DIDpt取值为1，否则为0。

(3)控制变量。借鉴赵增耀等[21]、李韵等[22]、刘树林等[23]的做法，选取研发机构人员数量、资产总额、利润总额、技术改造经费支出、新增固定资产作为控制变量。由此，本文从 《中国高技术产业统计年鉴》获得了2009—2018年分省份分行业的面板数据。对于部分缺失数据，进行插值法处理。为了降低异方差，进行对数化处理。各变量的描述性统计分析见表1。

表1 各变量描述性统计

3 基准回归

3.1 政府对高技术产业的研发投入

自贸试验区设立对高技术产业政府研发投入的影响见表2。其中，(1)列为未加入控制变量的回归结果，(2)列为加入控制变量的回归结果，(3)列为在(2)列的基础上加入控制变量与时间趋势变量一次项的交互项的回归结果，(4)列则在(3)列的基础上进一步加入控制变量与时间趋势变量二次项的交互项。不难发现，DID的估计系数均显著为正。这表明自贸试验区设立显著促进了设立省份高技术产业政府研发投入，即验证了假设H1a。

表2 政府研发投入的基准回归结果

3.2 企业对高技术产业的研发投入

自贸试验区设立对高技术产业企业研发投入的影响见表3。由表3可见，无论是否加入控制变量以及控制变量与时间趋势变量的1～2次方交互项，变量DID的估计系数均不显著。这表明自贸试验区设立并未显著带动企业对高技术产业的研发投入，即不支持假设H1b。其原因可能是：一方面，中国作为新兴经济体，市场势力较弱导致企业研发积极性不高[24]；另一方面，由于企业通过寻租活动可以获得超额收益，因此企业会将更多的资源转移到寻租活动中，从而减少企业研发投入[25]。

表3 企业研发投入的基准回归结果

4 识别条件检验与稳健性分析

前文结果表明，自贸试验区设立显著促进了政府对高技术产业进行研发投入。为验证这一结果的可靠性，本部分将进行识别条件检验与稳健性检验。

4.1 识别条件检验

(1)政策随机性检验。借鉴王立勇等[26]的研究思路，本文采用Logit模型来检验自贸试验区省份的选取是否受到该省份高技术产业政府研发投入的影响。具体来说，本文以 “是否为自贸试验区省份”为因变量，选取研发机构人员数量、资产总额、利润总额、技术改造经费支出、新增固定资产的对数值作为自变量，回归结果见表4。表4中两列高技术产业政府研发投入的估计系数均不显著，即政策随机性假设成立。

表4 政策随机性检验

(2)平行趋势假设检验。借鉴罗鸣令等[27]的方法，本文以自贸试验区设立前3年中每一年份虚拟变量与处理组虚拟变量的交互项替换模型(2)中的DID进行平行趋势检验，见表5。由表5可知，在自贸试验区设立的前3年，处理组与对照组的高技术产业政府研发投入并不存在显著差异，即满足平行趋势假设。

表5 平行趋势检验

(3)安慰剂检验。本文通过设定虚假自贸试验区设立年份构建双重差分交互项进行安慰剂检验，见表6。表6中(1)～(4)列依次显示了将自贸试验区设立年份虚假设定为提前1年、提前2年、提前3年和提前4年的安慰剂回归结果。可以发现，变量DID的估计系数并不显著，从而支持了基准回归结果。

表6 时间维度安慰剂检验

4.2 稳健性分析

(1)非观测遗漏变量影响检验。尽管本文在数据可获得性的基础上尽可能地控制了可观测变量和固定效应，但仍然可能存在非观测遗漏变量影响本文评估结果的可靠性。为此，参照Cai等[28]、Ferrara等[29]的做法，采用非参数置换检验法进行安慰剂检验。具体做法是：对所有省份进行不重复随机抽样，每年抽样数量为当年自贸试验区设立的省份数量，将抽中的省份作为虚假处理组进行安慰剂检验；然后将该随机过程重复1000次。交互项估计系数的概率密度分布如图1所示。由图1可知，随机抽样的交互项系数的均值分布在0附近。不难发现，表2(4)列基准回归结果交互项系数(0.2350)与随机抽样安慰剂检验结果中的交互项系数值存在明显差异。这表明，自贸试验区设立对设立省份高技术产业政府研发投入的正向效应并未受到其他非观测随机因素的影响。

图1 基于随机抽样的安慰剂检验

(2)更换政策实施年份界定方法。为了考察政策实施年份界定标准对基准回归结果的影响，本文借鉴郭俊杰等[20]的研究思路，将设立时间为下半年的自贸试验区的政策实施年份设置为下一年份，再次进行回归。表7(1)列显示，DID的估计系数在10%的水平上显著，与基准回归结果一致。

(3)两期倍差法。由于多期双重差分法可能会存在序列相关问题，从而导致估计结果存在偏误。为此，本文借鉴周茂等[30]的研究思路，以自贸试验区首次设立时间为界限，将样本期间划分为设立前和设立后两个部分，分别采用被解释变量和控制变量均值进行回归。表7(2)列显示，DID的估计系数在5%的水平上显著。这表明在缓解了可能存在的序列相关问题后，基准回归结果依然成立。

(4)剔除少数民族自治区的干扰。在本文的样本中，存在5个少数民族自治区，分别为内蒙古自治区、广西壮族自治区、西藏自治区、新疆维吾尔自治区、宁夏回族自治区。考虑到政府对少数民族自治区往往赋予优惠政策，本文将这5个少数民族自治区剔除，回归结果见表7(3)列。可以看出，DID的估计系数显著为正，再次支持了基准回归结果。

(5)控制变量滞后1期。为了缓解潜在反向因果关系所导致的内生性问题，本文将控制变量滞后1期，回归结果见表7(4)列。结果显示DID的估计系数显著为正，这表明在控制潜在反向因果关系后，基准回归结果仍然成立。

表7 稳健性检验

(6)工具变量法。前文多期双重差分模型和稳健性检验虽然能够缓解潜在反向因果、非观测遗漏变量等导致的内生性问题，但依然可能存在因处理组样本选择非完全随机而带来的内生性问题。为此，本文借鉴Tsoutsoura[31]、王桂军等[32]的研究思路，采用工具变量法来进行处理。工具变量的有效性取决于其是否满足相关性和外生性[33]。本文选取2008年开发区平均面积、2008年高技术产业开发区平均面积、2008年海关特殊监管区域平均面积、2008年经济技术开发区平均面积与Post的交互项作为交互项DID的工具变量，相关数据来源于中国开发区网。工具变量的选取理由是：①相关性。某省份开发区平均面积、高技术产业开发区平均面积、海关特殊监管区域平均面积、经济技术开发区平均面积越大，越有可能在该省份建立自贸试验区，即满足相关性。②外生性。由于本文样本时间跨度为2009—2018年，因此2008年开发区平均面积、2008年高技术产业开发区平均面积、2008年海关特殊监管区域平均面积、2008年经济技术开发区平均面积不影响样本期间高技术产业政府研发投入，即满足外生性。

上述4个工具变量的第一阶段回归结果见表8(1)(3)(5)(7)列。不难发现，IV×Post的估计系数均在1%的水平上显著为正，即验证了相关性；F统计量均大于临界值10，即表明不存在弱工具变量问题。上述4个工具变量的第二阶段回归结果见表8(2)(4)(6)(8)列。不难发现，DID的估计系数均显著为正。这表明，在缓解处理组选择非完全随机导致的内生性问题后，自贸试验区设立仍然显著促进了设立省份高技术产业政府研发投入。

表8 工具变量回归

5 异质性与影响路径分析

5.1 异质性检验

由于各地区在经济、文化、地理位置等方面存在差异，因此本文进一步将30个省份划分为东部和中西部地区进行异质性分析，检验结果见表9。上海、福建、广东、天津、辽宁、浙江、北京、河北、海南、山东、江苏等省份为东部地区；其余省份为中西部地区。表9(1)列变量DID的估计系数为0.3800，并在5%的水平上显著；表9(2)列变量DID的估计系数不显著。这表明自贸试验区设立显著促进了东部地区高技术产业政府研发投入，但对中西部地区的推动作用不明显，从而验证了假设H2。

表9 异质性检验

5.2 影响路径分析

为了进一步探究自贸试验区设立究竟通过哪些路径影响高技术产业政府研发投入，本文首先构造数学恒等式将高技术产业政府研发投入完全分解出省际转移和省内跨行业转移两大部分，然后以这两类高技术产业政府研发投入转移量分别为被解释变量，最后采用双重差分法识别。

首先，本文将高技术产业政府研发投入分解出政府对高技术产业研发投入的省际转移。具体表示为：

(3)

其中，p代表省份，t代表年份，fpt代表t年p省的高技术产业政府研发投入净流量。

其次，由于本文采用分省份分行业面板数据，因此加入行业分类后可将上式改写为：

(4)

进一步将(3)式代入(4)式，可得：

(5)

由此，本文分别以Ynat,t代表高技术产业政府研发投入的省际转移(源于中央政府和地方政府研发投入)，以Ypro,t代表各省份地方政府研发投入的省内跨行业转移，构建如下多期双重差分模型来检验自贸试验区如何影响政府对高技术产业研发投入的省际转移和省内跨行业转移。

Yj,t=α+β×DIDpit+δ×Controlpit+μk×(Controlpit×f(T))+ηpi+γt+εpit

(6)

其中，被解释变量Yj,t(j的取值范围为nat、pro)代表来自不同方式的高技术产业政府研发投入转移量，其余变量含义同模型(2)。对应的回归结果见表10。表10(1)(2)列变量DID的估计系数均显著为正，(3)(4)列变量DID的估计系数均不显著。这表明，自贸试验区设立促进了高技术产业政府研发投入从非自贸试验区向自贸试验区的省际转移，但未促进自贸试验区省份将研发投入从非高技术行业向高技术行业进行省内跨行业转移，从而验证了假设H3。

表10 影响路径分析结果

5.3 异质性视角下的影响路径分析

本部分在对样本进行异质性分组的基础上，就自贸试验区设立对东部地区和中西部地区高技术产业政府研发投入影响路径的差异性进行考察，其结果见表11。表11(1)列变量DID的估计系数显著为正，(2)列变量DID的估计系数不显著，(3)(4)列变量DID的估计系数均不显著。这表明自贸试验区设立促进了高技术产业政府研发投入从东部非自贸试验区向东部自贸试验区的省际转移，未促进高技术产业政府研发投入从中西部非自贸试验区向中西部自贸试验区的省际转移，也未促进东部地区和中西部地区自贸试验区省份将政府研发投入从非高技术行业向高技术行业进行省内跨行业转移。

表11 异质性视角下的影响路径分析

6 研究结论与政策启示

本文利用2009—2018年分省分行业面板数据，采用多期双重差分模型就自贸试验区对高技术产业研发投入的影响进行实证检验。结果发现：第一，自贸试验区显著促进了政府对高技术产业的研发投入，但未能有效刺激企业对高技术产业的研发投入；第二，自贸试验区对政府在高技术产业研发投入的促进作用仅在东部地区显著存在，而在中西部地区不明显；第三，自贸试验区显著促进了政府研发投入从非自贸试验区省份向自贸试验区省份转移，未能促进政府研发投入从非高技术产业向高技术产业转移；第四，自贸试验区促进了东部地区政府研发投入从非自贸试验区省份转向自贸试验区省份，但这一效应在中西部地区不明显。

基于上述结论，本文得到如下政策启示：第一，政府在设立自贸试验区的过程中对企业创新的支持力度应该适度，企业应该扩大自身对创新的研发投入，而不是过度依赖政府；第二，已有研究表明 “创新要素在东部地区配置相对不足”的现象。本文研究表明自贸试验区设立显著促进了设立省份和东部地区高技术产业政府研发投入，即反向证明自贸试验区设立改善了创新要素错配的现象。因此，政府在继续贯彻实施自贸试验区政策的过程中，应继续合理的配备要素资源，使创新要素得到最大限度的利用，发挥自贸试验区对设立省份的政策效应；第三，前文发现自贸试验区设立对自贸试验区省份政府研发投入从非高技术行业向高技术行业进行省内跨行业转移的推动作用不明显。因此政府应该出台相应政策，将非高技术产业(尤其是产能过剩行业)研发投入向高技术产业转移。这样不仅能够减少产能过剩、促进产业结构升级，而且能够进一步促进高技术产业发展。