政府科技资助、技术创新与产业结构升级

□文/许 晴

（兰州大学经济学院 甘肃·兰州）

［提要］ 本文利用2009～2019 年省级面板数据实证研究了政府科技资助、技术创新与产业结构升级之间的关系。研究表明，政府科技资助对技术创新的影响存在着基于政府科技资助强度的双重门槛效应，其影响随科技资助强度的增加而递减；政府科技资助以技术创新作为媒介，对产业结构升级产生积极作用，政府科技资助对于产业结构升级的间接影响先增加再减少的门槛效应。基于此，地方政府应该审慎把握科技资助强度，以期最大限度地发挥政府科技资助的激励效果。

引言

十九届五中全会提出在“十四五”时期，我国经济工作的重点目标是“推动高质量发展”，而实现经济高质量发展和达到经济体系优化升级的重要路径就是产业结构升级。创新驱动毋庸置疑已经成为区域经济蓬勃增长以及实现产业结构合理化、高级化的重要源动力。为了贯彻落实经济高质量发展的战略目标，抢抓新一轮科技革命的机遇，作为研发主体的企业在创新活动中的地位不容忽视。因此，政府有必要采取适度的财税手段，对企业研发活动进行引导促进，从而推动企业创新进程。

目前，关于政府科技资助与技术创新关系的研究主要呈现出三类观点。第一种观点认为，政府对于企业的科技资助会对外界释放正向的信号，降低企业融资约束等作用，进而有效激发企业进行创新。第二种观点认为，政府科技资助有可能造成负面影响。如，焦翠红等人着眼于企业的寻租行为，通过实证分析得出当企业研发补贴强度高于门槛值后，企业进行创新行为的决策中，可能会向外界释放虚假信息，从而降低政府科技补贴的效率。第三种观点认为，政府科技资助对于技术创新的作用效果是复杂的，可能出现波动。如，黄奇等通过实证检验得到政府对于企业的研发补贴会对工业企业的技术创新行为造成“U”型影响。

总而言之，研究政府科技资助、技术创新、产业结构升级三者之间关系的研究中，多数文章的切入点放在两两因素之间的研究上，并未过多提及技术创新和政府科技资助之间的相互作用，将两者的共同作用引入模型中，探究其对于产业结构升级是否存在促进作用的文章比较少。因此，本文着眼于政府科技资助与技术创新的协同作用效果，通过构建面板门槛模型和固定效应模型，分析政府科技资助、企业技术创新以及两者的交叉项对于产业结构升级的影响，并探究在政府科技资助强度不同的情况下，三者之间的传导路径差异。

一、理论分析与研究假设

政府对于企业的科技资助，是企业的重要创新资金来源之一，能够正向激发企业技术创新。正如中国企业家调查系统所示，在企业家眼里，创新资金引进渠道不畅已经成为可能阻碍企业成功创新的第二大因素。政府对于企业进行创新投入资助，则可以降低企业创新投入的私人收益和收益之间的差距，激励企业产出更多创新成果。与此同时，也会向外界释放一定的有益信号，吸引各类社会投资者的注资，弘扬“大众创业、万众创新”的良好社会风气。除了上述的作用外，不当的科技资助也有可能会挤出企业本身的研发投入，增加企业自身研发投入的惰性和寻租行为的风险。政府科技资助可能不是直接作用于产业结构升级，可能通过技术创新来影响产业结构升级。处在适宜的区间内政府科技资助对于技术创新起到正向促进作用，促进产业结构升级。但是，过量的政府科技资助的结果会导致企业将原本应该利用在研发的内部经费转移到其他部门，不利于创新活动的开展，从而抑制对产业的优化升级。

通过上述分析，提出如下假设：

假设1：政府对于工业企业的科技资助与企业的技术创新是非线性的关系，二者之间存在显著的门槛效应，政府科技资助的强度变化可能引起企业创新产出的波动

假设2：政府科技资助通过技术创新的传导机制来间接促进产业结构升级

假设3：政府科技资助和技术创新共同作用于产业结构，且两者之间关系不是线性的，存在门槛效应，作用的大小取决于政府科技资助的强度

二、政府科技资助与工业技术创新的门槛效应

（一）模型构建与分析。本文基于上述理论机制分析提出模型，模型借鉴了经典的Hansen 面板门槛模型，被解释变量为工企创新水平，核心解释变量为政府科技资助水平，门槛变量采取了政府科技资助强度（gov），设定的模型如下：

各变量含义如下：α、β 表示待估参数；i 和t 分别表示个体和年份；ε 为随机扰动项；I（·）和γ 分别代表门槛示性函数和选定的门槛值；GOV 表示政府科技资助水平；TECH 指代工业企业技术创新（此处为成果）；gov 为政府科技资助强度；BANK 为金融发展指数；OPEN 为对外开放程度；FDI 为引进外资水平；CZ 表示地方财政一般预算收入占GDP 的比重；JS 表示技术市场活跃程度。在模型中，为了使得数据更加平滑，对TECH、GOV 进行取对数的数据处理方式。

（二）变量选择与数据来源

1、选取变量。被解释变量（Y）技术创新用TECH 表示，本文考虑了数据可得性和本文的研究视角，认为利用创新产出这一指标衡量技术创新比较合理，因此采用2009～2019 年中国除西藏外的30 个省（区、市）的规模以上工业企业的专利申请量这一指标来代表技术创新水平。另外，模型（1）中的核心解释变量和门槛变量分别为政府科技资助（GOV）、政府科技资助强度（gov）。本文参考焦翠红，采用《中国科技统计年鉴》上的相关统计数据，即规模以上工业企业R&D 经费内部支出中根据来源进行划分时的政府资金，来指代政府对于工业企业的科技资助份额，同时使用政府资金除以规模以上工业企业R&D 经费内部支出的百分比来衡量gov。除此之外，本文采用地区金融发展指数（BANK）来反映地区金融发展水平，使用各地区金融机构存贷款余额和地区GDP 的比值来衡量。除此之外，还包括引进外资水平（FDI），变量CZ，代表地方财政一般预算收入占GDP 的比重、对外开放程度（OPEN）、变量JS 反映各个省份技术市场活跃水平。

2、数据来源。本文的样本数据来源是2009～2019 年中国30 个省（区、市）的年度面板数据，剔除了缺失问题比较严重的西藏地区。其中，各省（区、市）的年度专利申请受理量、工业企业内部研发经费支出等均来自于《中国科技统计年鉴》，其他数据来自于《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》等。各个变量的描述性统计，如表1 所示。（表1）

表1 变量描述性统计一览表

（三）实证结果分析。本文利用stata16.0 对政府科技资助和企业技术创新是否存在非线性关系进行实证考察，首先是门槛效应的检验，由表2 可知，科技资助强度即gov 通过了单一和双重门槛检验。

如表2 所示，在政府研发资助强度（gov）处于不同区间水平时，GOV 对于TECH 均具有正向促进作用。首先在第一区间内，即gov≤0.0254 时，GOV 对TECH 的相关系数处于在三个区间范围的最高水平。当 gov 达到（0.0254，0.0429）时，此时系数降至 0.7675578，相较于第一区间有所下降，说明此时政府科技资助对于企业创新水平的促进作用有所减弱。当政府科技资助强度增强到0.0429 之后，此时政府科技资助对于企业技术创新产出的影响因子降至0.724153。于此，假设1得到验证。 除此之外，本文选择的5 个控制变量都对技术创新存在正向的显著的影响。（表2）

表2 政府科技资助与技术创新水平的门槛模型回归结果一览表

三、政府科技资助、技术创新和产业结构升级

（一）模型的构建。本文构建政府科技资助、技术创新与产业结构升级的模型时，引入政府科技资助与技术创新的交叉变量，来研究两者对于产业结构升级的共同作用。本文设计了如下计量模型来验证假设2：

其中，μ 为常数；σ、ρ、φ、δ 表示待估参数；SR 表示产业结构升级水平；lnGOV×lnTECH 表示政府科技资助与技术创新的协同作用；除此之外，本文所采用的其他指标名称及其数据基本与上文保持一致。

为了验证假设2 的真伪，即政府但对于工业企业的研发补贴不是直接作用于产业结构升级的，而是借助技术创新这一中介，来间接促进产业转型升级。因此，本文加入政府科技资助和企业创新产出的交叉项来创建模型，并将lnTECH×lnGOV 作为核心解释变量，面板门槛变量的选择与上文相同，构建反映政府科技资助、工业技术创新与产业结构升级三者之间传导机制的面板门槛模型。构建面板模型如下：

其中，σ 表示待估参数，其他的变量所表示的含义不变。

（二）变量说明。模型2、3 中，被解释变量产业结构变迁指数SR 借鉴干春晖的文章对产业结构合理化的测度，采用泰尔指数来表现产业结构的扭曲程度，若指数越大，则表现产业结构越发不合理。由于产业结构升级还可能受到其他外部因素的影响，本文根据相关文献选择和模型（1）相同的控制变量。（表3）

表3 变量描述性统计一览表

（三）实证结果分析。本文建立固定效应来考察三者之间的相互关系。为了分析政府科技资助如何影响产业结构升级，首先单独验证GOV 对于SR 的影响，发现政府对于工业企业的研发补贴对于产业结构升级存在正向的显著的作用；随后将技术创新产出水平引入模型中，发现其对SR 也具有正向的显著影响；进一步将lnGOV×lnTECH 及其他控制变量引入模型，发现lnGOV×lnTECH 对于SR 具有显著的正向影响，说明政府科技资助通过技术创新的中介对于产业结构升级存在显著的正向影响。从回归结果来分析，政府科技资助对于产业结构升级存在显著的激励作用，而且这一激励作用是通过企业的技术创新行为来实现的。因此，假设2 得到验证。

接下来，对政府科技资助、技术创新、产业结构升级之间进行三重门槛效应检验，结果见表4。（表4）

表4 门槛检验结果一览表

由表4 中的检验结果可以得知，该数据在检验过程中分别通过了一重、二重门槛检验，这表示在5%、10%的水平下显著，这表明政府财政对于企业研发活动的补贴对于企业的创新行为，呈现出显著的非线性的数量关系。lnGOV×lnTECH 即“政府科技资助、技术创新水平的交叉项”和产业结构升级存在双重门槛效应，门槛值分别为0.0222、0.0431。

由于存在门槛效应，对于政府科技资助和企业技术创新水平的乘积与产业结构升级的双重门槛模型效应进行估计，结果见表5。（表5）

由表5 可知，不同政府科技资助强度下，技术创新和政府研发资助的交叉项对于泰尔指数均存在显著的负向作用，但是不同区间范围内，作用系数不尽相同。当gov 处于0.0222≤gov≤0.0431 之间时，此时的系数达到最大的0.0088771，说明处于第二区间范围内，政府科技资助和技术创新协同作用于产业结构升级的效果最好。当政府科技资助强度超过0.0431 时，此时政府科技资助通过技术创新对产业结构升级造成的间接作用在逐渐减弱。由上述分析可知，政府科技资助对于产业结构升级的作用是间接的，通过企业的技术创新行为来实现。

表5 双重门槛回归结果一览表

四、研究结论与政策建议

本文利用2009～2019 年的省级面数据据进行面板门槛模型的实证研究，验证了政府科技资助与技术创新对于产业结构升级的影响。

政府对于工业企业研发活动的补贴可以激发企业不断实现研发产出，且对于技术创新存在双重门槛效应，具体表现为，随着政府科技资助强度的不断提高，政府科技资助对于企业的技术创新的促进作用在不断减弱。政府科技资助通过企业的技术创新活动进而间接且正向影响产业结构升级。政府科技资助和技术创新的协同作用对于产业结构的影响存在双重门槛效应，呈现先上升再下降的“倒U”型趋势。

为进一步迎接全球新一轮科技革命，抢抓新一轮科技革命和产业变革机遇，加速产业变革演进，提出一些建议：（1）为了更大地发挥政府财政对于企业创新活动的促进作用，选取恰当的科技资助方式和强度；（2）规范政府的科技资助方面的政策环境，颁布政策条款来完善研发资助领域的管理漏洞；（3）引导工业向创新型和高质量发展转变。发展高质量创新，进一步完善技术创新体系和资源配置的体制机制，努力营造良好的创新创业环境和人才引进制度，从而提升区域创新能力，为产业高质量发展注入新动力。