R&D资源配置扭曲对省域创新绩效的影响研究——基于研发模式与企业家精神的调节作用

易彩云 车丽萍

（上海理工大学管理学院 上海 200000）

随着中国经济步入新常态，创新资源尤其是R&D资源的优化配置和R&D要素的充分流动逐渐成为推动经济高质量发展的重要驱动力。在此过程中，企业必须面对资源错配问题[1]。有效配置R&D资源，提高创新效率，对中国企业来说无疑是一个巨大的挑战：一方面企业内部R&D人力和资本投入与实际生产情况不匹配；另一方面，地方政府对要素市场的干预使得要素的市场价格偏离其机会成本，阻碍了要素在省域内的充分流动。在资源错配的情形下，市场无法实现资本和劳动力最优配置，即使增加资源投入也不一定能促进全要素生产率上升，甚至还有可能导致其下降，进而影响企业创新绩效。

一、文献综述与研究假设

（一） R&D资源配置扭曲与省域创新绩效

各级地方政府为了使人与物以最佳比例投入科研生产活动，往往对R&D资源配置进行干预，但R&D资源具有外溢性、不完全独占性，政府参与配置虽然可以弥补R&D活动的外部风险，但也可能导致R&D资源配置偏离最优状态。

1.R&D人员配置扭曲对省域创新绩效的影响

R&D人员具有学习性、创造性，可以通过促进组织知识获取、提升组织创新产出等方式提高创新绩效。同时，根据信息经济学信号理论与组织行为学的个人—组织匹配理论[2]可以知道，地方政府通过实施福利政策开展的“人才争夺战”和省域之间的户籍壁垒会促使高质量人才流向并聚集于创新高地，从而显著促进该地区创新绩效提升。同时，在福利政策、城乡二元结构、户籍壁垒等因素的干扰下，R&D人员无法完全实现按需就业。首先，地方政府之间的“人才争夺战”对人才择业产生的干扰可能导致引进的人才与省域产业结构不匹配，进而影响人员配置效率；其次，城乡二元结构以及户籍壁垒对人才自由流动的影响和市场分割引发的人才挤出效应在影响R&D人员空间配置效率的同时，也会间接抑制知识的空间溢出效应[3]。

基于上述分析，本文提出以下假设：

H1a：R&D人员要素市场扭曲对省域创新绩效的影响曲线为倒U形。在临界点之前，R&D人员要素市场扭曲会提高省域创新绩效；一旦超过临界点，R&D人员要素市场扭曲将对省域创新绩效产生抑制作用。

2.R&D资本配置扭曲与省域创新绩效

企业很大部分R&D资本来源于外部融资，所以资本市场会直接影响企业的创新绩效。R&D资本要素配置扭曲可以分为资本价格扭曲和资本市场配置扭曲两类，这两类R&D资本要素配置扭曲都会对创新绩效产生影响。

第一，资本价格扭曲。中国在市场化进程中存在要素市场发育滞后于产品市场这一问题，利率管制使得企业产品研发成本低于其边际产品价值，直接降低了企业融资成本[3]，使企业有更多的资金用于R&D项目，最终有利于创新绩效的提升。

第二，资本市场配置扭曲。这种扭曲主要是由信贷歧视和财政补贴等导致的。由于信贷歧视，大量的信贷资金以优惠利率投向国有企业，金融市场的融资约束迫使民营企业更多地依靠社会关系寻租，这无疑会增加民营企业的融资成本，挤占其技术创新投入，对R&D资本要素市场的有效配置造成影响[4]。此外，政府财政补贴也可能造成资本要素市场供求错配与扭曲。地方政府为鼓励企业开展创新活动，通常会对企业的R&D活动进行大量的资金资助，如财政拨款、税收优惠、融资担保、贷款贴息等，但因补贴可能被挪作他用等原因可能导致补贴最终不一定全部用于企业R&D活动[5]。

基于上述分析，本文提出如下研究假设：

H1b：R&D资本要素市场扭曲对省域创新绩效的影响曲线为倒U形曲线。在到达临界点之前，R&D资本要素市场扭曲会促进省域创新绩效提升，一旦超过该临界点就会抑制省域创新绩效提升。

（二） 研发模式对R&D资源配置扭曲与省域创新绩效关系的调节作用

研发模式可以分为技术外部引进模式和自主研发投入模式两种。研发模式的差异不仅会直接影响省域创新绩效，还会对R&D过程中的成本、资源配置、风险及收益产生影响[6]，最终会对R&D资源配置扭曲与省域创新绩效的关系产生影响。

1.技术外部引进模式对R&D资源配置扭曲与省域创新绩效关系的调节作用

首先，在短期内，创新水平相对落后的地区可以采用引进外部技术的方式模仿创新，提升自身经济可持续增长性，但从长期看，对技术引进的过度依赖会制约地区经济可持续增长。尤其是从国外引进技术时，由于发达国家对追赶者的戒备心理，我国企业引进国外技术的“天花板”效应日益凸显[7]。在技术外部引进模式下，如果引进的不是具有市场竞争优势的先进技术，就不能与企业自身创新实现互补。其次，搜寻和选择技术引进的合作伙伴、支付高昂的技术引进费用、配置各种附加资源、协调和管理合作成员的研发活动会产生高交易成本，高昂的成本不仅会降低创新活动的收益，还会给企业带来组织结构调整挑战，对创新绩效产生负面影响[8]。因此，本文提出以下假设：

H2a：技术外部引进对R&D资源配置扭曲与省域创新绩效的关系起负向调节作用。

2.自主研发投入对R&D资源配置扭曲与省域创新绩效关系的调节作用

根据内生增长理论，内生的技术创新是推动经济持续增长的原动力[9]。自主研发具有投入大、风险高、耗时长的特点，同时自主研发成功后企业就可以获得技术专利等具有自主产权的创新成果，能够通过技术溢出效应获取高额垄断收益。企业还可以通过自主研发积累知识和技术、形成规模经济、增强消化和吸收技术的能力。此外，民营企业进行自主研发时会主动规划自身的技术发展路线，针对未来的市场需求对新技术进行探索性研究，进而促进创新绩效的提升。据此，本文提出如下假设：

H2b：自主研发投入对R&D资源配置扭曲与省域创新绩效的关系起正向调节作用。

（三） 企业家精神对R&D资源配置扭曲与省域创新绩效关系的调节作用

熊彼特最早强调企业家精神对经济发展的重要作用，提出“创造性破坏”的思想[10]。其认为企业家可以凭借个人创新力和洞察力对技术、资本、劳动力等生产要素进行重组，打破原有的路径依赖，提高R&D活动的创新绩效。企业家精神包括企业家自身的创新精神和创业精神，本质上是创新性、主动性、冒险性不同程度的组合[11]。弘扬企业家精神对推动与支持企业创新、激发各类市场主体活力、实现经济高质量发展具有重要意义。具有企业家精神的企业家会以前瞻性眼光引导企业开发适应未来需求的产品[12-13]，从而影响企业创新绩效。以企业家精神为基础的创新活动能够直接提升省域创新能力[14]，而企业家活动带来的技术交流也可以间接促进省域创新绩效。据此，本文提出如下假设：

H3：企业家精神对R&D资源配置扭曲与省域创新绩效的关系起正向调节作用。

二、研究设计

（一） 模型构建

1.基准模型的设定

为克服传统计量模型的缺陷，本研究的基准模型选用空间计量模型。空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）、空间杜宾模型（SDM）的LM检验结果显示，SDM模型更适合本研究。同时，LR检验结果显示，LR值分别为49.24（p=0.0000）和18.89（p=0.0001），表明SDM模型不会退化为SAR模型和SEM模型。Hausman检验结果也显示本研究应选用固定效应SDM模型。

本研究的SDM基准模型设定如下：

其中，W为空间权重矩阵，RDY为创新产出，distRDL为R&D人员配置扭曲，distRDK为R&D资本配置扭曲，STR UCT表示产业结构，ECOOPEN表示经济开放度，PGDP表示人均实际GDP，RDL表示R&D活动人员投入，RDK表示创新资本存量，i表示省份，t表示年份，β、ρ与θ 为回归系数，ε为随机扰动项。

本文构建以下两种空间权重矩阵，并将其进行标准化处理。

（1）0-1 邻接权重矩阵

i和j分别代表i省份和j省份。

（2）反距离权重矩阵

d表示两个省会城市之间的距离。

2.调节效应模型的设定

（1）研发模式（RM）的调节效应模型

我们将研发模式分为两个维度，即技术外部引进（FTI）和自主研发投入（II），δ为随机扰动项。为确保能够正确解释交互作用，对解释变量distRDL、d istRDK 和调节变量F TI、I I分别做中心化处理。

（2）企业家精神（ES）的调节效应模型

其中，ES为企业家精神，σ为随机扰动项。为确保能够正确解释交互作用，对解释变量distRDL、distRDK和调节变量ES分别做中心化处理。

3.调节效应的检验方法

根据李卫忠[15]的研究可知，当加入调节变量研发模式（RM）、企业家精神（ES）时，若RM×distRDL对lnRDY有统计意义上的显著性，并且RM与lnRDY无统计显著性，则RM是纯调节变量；若RM×distRDL对lnRDY有统计意义上的显著性，并且RM与lnRDY有统计显著性，则RM是半调节变量；当RM×distRDK对lnRDY无统计显著性，则RM是非调节变量。

（二） 变量定义与构造

1.被解释变量：省域创新绩效（lnRDY）

该变量通过规模以上工业企业新产品销售收入来衡量，采用GDP平减指数将规模以上工业企业新产品销售收入折算成2009年不变价后进行对数化处理。

2.解释变量：要素市场扭曲（distRDL、distRDK）

本文采用超越对数形式的生产函数法直接测算R&D人员和R&D资本的边际产出[16]，其表达式为

其中，RDY为创新产出；RDL为创新活动人员投入，即规模以上工业企业R&D人员全时当量；RDK为创新资本存量，用规模以上工业企业创新支出总额来表示，并通过固定资产投资价格指数将其折算成2009年不变价，同时参考大多数文献的做法，利用永续盘存法进行折算，折旧率取15%，增长率为2009—2020年地区创新资本存量的年平均增长率；ε为随机扰动项。

分别对RDL、RDK求偏导，得到R&D人员和R&D资本的边际产出：

R&D人员要素市场扭曲与R&D资本要素市场扭曲可以通过各自边际产出除以各自价格来计算，即

其中，ω表示R&D人员的价格，即工资，本文用科学研究和技术服务业城镇单位就业人员的平均工资表示，并用城市居民消费指数将其折算成2009年不变价；r表示R&D资本的价格，即利率水平，本文根据Hsieh和Klenow的研究直接将其设定为0.1[17]。

3.调节变量：研发模式和企业家精神

（1）研发模式。包含技术外部引进（FTI）和自主研发投入（II）两个维度。前者通过规模以上企业引进国外技术与购买国内技术的经费支出合计来衡量，后者采用规模以上工业企业R&D经费内部支出表示。二者均采用固定资产投资价格指数折算成2009年不变价。

（2）企业家精神（ES）。本文企业家精神用企业家创新精神和创业精神的乘积来衡量。本文参考程锐的做法，用每万人专利授权量来衡量企业家创新精神[18]，并参考白俊红[19]的做法对专利授权量进行加权处理，发明专利、新型实用专利、外观专利的权重分别为0.5、0.3、0.2。企业家创业精神用自我雇佣率表示，即私营企业就业人数和个体就业人数之和与总就业人数的比值。

4.控制变量

本文选取的控制变量主要包括产业结构（STRUCT）、经济开放度（ECOOPEN）、人均实际GDP（PGDP）、R&D资本（RDK）和R&D人员（RDL）。具体而言，用第三产业产值占GDP比重表示产业结构；用各地区进出口贸易总值与GDP的比值表示经济开放度；用各地区人均GDP表示人均实际GDP，并采用GDP平减指数将其折算成2009年不变价；用R&D人员全时当量表示RDL；用规模以上工业企业创新支出总额来表示RDK，采用固定资产投资价格指数将其折算成2009年不变价。

（三） 样本数据选取

本文的样本数据为中国30个省份（未含西藏和港澳台地区）2009—2020年规模以上工业企业的面板数据，所有数据均来源于《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。

三、实证结果与分析

（一） 30个省份研发要素市场扭曲状况

本文通过（11）式测算30个省份R&D人员和R&D资本要素市场扭曲程度，结果见表1。

表1 (续)

从表1可以看出：2009—2020年，从整体看，R&D人员要素市场扭曲均值为53.19，说明在此期间R&D人员要素的边际产出远远大于其工资水平，R&D人员要素市场存在严重的负向扭曲。

从表1还可以看出：2009—2020年，从整体看，R&D资本要素市场扭曲均值为18.61，其负向扭曲程度弱于R&D人员要素市场扭曲。

（二） 空间相关性检验

本文用stata软件测算30个省份的全局莫兰指数 I，测算结果见表2。从表2可以看出：2009—2020年，各省份创新绩效0-1邻接权重矩阵的Moran’s I值在0.24附近波动；反距离权重矩阵的Moran’s I值在0.03附近波动；创新绩效的Moran’s I值在5%显著性水平下均显著为正。检验结果说明各省份的创新活动存在显著的正向自相关性，所以本文的研究应选用空间计量模型。

表2 2009—2020 年各省份创新绩效的 Moran’s I指数

（三） 空间计量分析

1.基准模型检验

本文采用OLS估计和SDM估计研究R&D资源配置扭曲与省域创新绩效之间的关系，估计结果见表3。从表3可以看出，无论是普通OLS估计还是SDM估计，解释变量均通过显著性检验，且空间相关系数显著为正，表明R&D资源配置扭曲不仅对本地区的创新绩效有显著影响，对相邻地区的创新绩效也有显著影响。下面针对估计结果进行分析。

表3 SDM 估计结果（0-1 邻接权重矩阵）

从表3可以看出，在模型4和模型5中，distRDL的系数显著为正，表明R&D人员要素配置扭曲对省域创新绩效具有正向影响。模型6中加入了二次项，但为简化处理未引入控制变量，此时distRDL2的系数显著为负，distRDL的系数显著为正，表明R&D人员要素配置扭曲对省域创新绩效的影响曲线呈倒U形，假设H1a得到验证。

从表3还可以看出，在模型4与模型5中，distRDK的系数为正，通过了显著性检验，表明R&D资本要素配置扭曲对省域创新绩效具有促进作用。模型6中引入了二次项，distRDK2和distRDK的系数均显著为正，说明R&D资本要素配置扭曲对省域创新绩效的影响曲线呈现U形，即R&D资本配置扭曲在拐点前抑制省域创新绩效的提升，拐点后促进其提升，与假设H1b不符，需要进一步探讨。虽然R&D资本配置扭曲在经济发展中不可避免，但是随着金融市场的逐步完善，R&D资本配置扭曲对省域创新绩效的抑制效应逐渐减弱，在拐点达到最低值后对省域创新绩效的影响变为正向影响。为验证0-1邻接权重矩阵下实证结果的稳健性，本文通过反距离空间权重矩阵对R&D资源配置扭曲与省域创新绩效之间关系进行验证，结果如表4所示。表4与表3得出的结论基本一致，说明上述实证结果是稳健的。

表4 SDM 估计结果（反距离空间权重矩阵）

表4 (续)

2.调节作用检验：研发模式与企业家精神

为考察研发模式和企业家精神对R&D资源配置扭曲与省域创新绩效关系的调节作用，本文分别对二者进行了OLS估计和SDM估计。两者的SDM估计spatialρ值均不显著，表明研发模式和企业家精神对相邻地区的创新绩效影响有限，不具备空间相关性。

（1）研发模式的调节作用。为探究研发模式对R&D资源配置扭曲与省域创新绩效关系的影响，本文进行了OLS估计，结果如表5所示。

表5 研发模式调节效应检验

从表5可以看出，交互项center(distRDL× FTI) 对lnRDY的回归系数在1%显著性水平下显著为负，center(distRDK× FTI) 对lnRDY具有统计显著性，且调节变量 FTI对 lnRDY无统计显著性，所以 FTI属于纯调节变量，表明技术外部引进会削弱R&D资源配置扭曲与省域创新绩效的正向关系，假设H2a得到验证。

交互项cneter(distRDL× II)对lnRDY的回归系数显著为正，但交互项center(distRDK× II)对lnRDY无统计显著性，所以自主研发投入属于非调节变量，与假设H2b不符。出现这种结果的原因可能是，我国现阶段自主研发投入力度虽大，但在短期内还有不少核心技术无法掌握，高质量的创新成果也较少，自主研发对地区创新绩效还没有形成显著影响。

（2）企业家精神的调节作用。为进一步考察企业家精神（ES）对R&D资源配置扭曲与省域创新绩效关系的调节作用，本文对企业家精神的调节作用进行了检验，结果见表6。表6显示，交互项center(distRDL×ES)的系数为正，通过5%显著性水平下的显著性检验，调节变量ES对被解释变量lnRDY无统计显著性，且交互项center(distRDK×ES)对被解释变量lnRDY有统计显著性，所以企业家精神属于纯调节变量，表明企业家精神对R&D资源配置扭曲与省域创新绩效的关系起正向调节作用，假设H3得到验证。

表6 企业家精神调节效应检验

四、建议

本文的实证研究结果表明，R&D资源配置扭曲在经济发展的不同阶段对省域创新绩效的影响不同。根据研究结论，本文提出如下建议：首先，政府干预是造成R&D资源配置扭曲的主要原因之一，所以应明确政府与市场的边界，建立、完善以市场为导向的R&D资源配置长效机制；其次，要破除城乡二元结构，弱化户籍壁垒；最后，地方政府应促进产业结构优化，加大创新支持力度，鼓励自主研发，减少对国外技术的依赖，提供优良的创新环境，弘扬企业家精神，促进企业活力的发挥，为创新绩效的提升创造有利条件。