政府補(bǔ)助對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響

　　〔摘要〕本文選取2010～2019年中國制造業(yè)A股上市公司的面板數(shù)據(jù)，基于創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質(zhì)量雙維視角，構(gòu)建面板向量自回歸模型，通過方差分解、脈沖響應(yīng)等方法實(shí)證檢驗(yàn)政府補(bǔ)助對(duì)創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質(zhì)量的影響。研究結(jié)果表明:(1)政府補(bǔ)助與創(chuàng)新能力存在滯后1～2期的相互持續(xù)促進(jìn)作用，政府補(bǔ)助政策績效總體效果顯著;(2)創(chuàng)新數(shù)量以及創(chuàng)新能力均能釋放積極信號(hào)，以利于企業(yè)獲得更多的政府補(bǔ)助，但創(chuàng)新質(zhì)量顯著抑制政府補(bǔ)助的增加;(3)政府補(bǔ)助對(duì)創(chuàng)新數(shù)量促進(jìn)作用效果顯著，但對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的抑制作用效果顯著;(4)創(chuàng)新能力對(duì)創(chuàng)新數(shù)量作用效果甚微，卻顯著抑制創(chuàng)新質(zhì)量的提升。上述實(shí)證研究結(jié)論為政府補(bǔ)助政策以及創(chuàng)新政策的調(diào)整和完善提供借鑒和參考。

　　〔關(guān)鍵詞〕政府補(bǔ)助創(chuàng)新能力創(chuàng)新質(zhì)量創(chuàng)新數(shù)量PVAR模型方差分解法

　　引言

　　創(chuàng)新是引領(lǐng)社會(huì)發(fā)展的第一動(dòng)力，制造業(yè)企業(yè)是促進(jìn)整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主力軍，因此我國各級(jí)政府都加大了對(duì)制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新的扶持，以激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力。政府對(duì)企業(yè)的補(bǔ)助有助于制造業(yè)企業(yè)加大對(duì)研發(fā)活動(dòng)的投入水平[1]，進(jìn)而對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生直接影響。企業(yè)要提升創(chuàng)新能力，進(jìn)而推動(dòng)其實(shí)現(xiàn)從創(chuàng)新數(shù)量增長到創(chuàng)新質(zhì)量提升的跨越，而企業(yè)創(chuàng)新績效的提升同樣也會(huì)對(duì)制造業(yè)企業(yè)的研發(fā)投入和創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響。創(chuàng)新是一個(gè)長期持久的過程，因此需要持續(xù)的大量資金投入。

　　企業(yè)創(chuàng)新論文范例：創(chuàng)新者的逆襲變革時(shí)代后發(fā)企業(yè)創(chuàng)新致勝之道

　　那么，政府補(bǔ)助是否促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效的提升?企業(yè)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效又是如何影響政府補(bǔ)助的?政府的補(bǔ)助政策該如何調(diào)整?基于上述問題，本文利用2010～2019年中國制造業(yè)上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)，基于創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質(zhì)量雙維視角，構(gòu)建面板向量自回歸模型，通過脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解等方法探究政府補(bǔ)助、創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效之間的動(dòng)態(tài)交互關(guān)系，以期為政府實(shí)施對(duì)制造業(yè)企業(yè)的補(bǔ)貼策略提供對(duì)策建議。

　　1文獻(xiàn)述評(píng)

　　創(chuàng)新政策的目標(biāo)旨在提高企業(yè)的創(chuàng)新能力，國內(nèi)學(xué)者從不同角度探究創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新能力的影響，有研究表明企業(yè)自身研發(fā)資金投入以及研發(fā)能力提升均更有助于企業(yè)創(chuàng)新能力和績效的提升[2]，也有學(xué)者證實(shí)了創(chuàng)新政策對(duì)創(chuàng)新能力的正向激勵(lì)效果[3]。政府補(bǔ)貼對(duì)創(chuàng)新能力的影響具有異質(zhì)性[4]，而目前政府補(bǔ)助與企業(yè)創(chuàng)新能力的交互影響并未有明確的研究結(jié)論。現(xiàn)有學(xué)者針對(duì)政府補(bǔ)助對(duì)創(chuàng)新績效之間的交互關(guān)系研究結(jié)論不一。

　　Martin提出政府發(fā)放給企業(yè)的研發(fā)補(bǔ)貼會(huì)引發(fā)企業(yè)間的創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)，進(jìn)而激發(fā)企業(yè)研發(fā)更多新技術(shù)[5];也有學(xué)者指出政府研發(fā)補(bǔ)貼同時(shí)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生激勵(lì)和擠出兩種效應(yīng)[6];余菲菲和錢超應(yīng)用門檻模型證明，政府補(bǔ)助與企業(yè)創(chuàng)新投入存在非線性關(guān)系[7]，但現(xiàn)有文獻(xiàn)較少從創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質(zhì)量角度挖掘政府補(bǔ)助的影響。創(chuàng)新能力是促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展及經(jīng)濟(jì)增長的源動(dòng)力，現(xiàn)有研究主要集中在創(chuàng)新能力的影響因素[8]、創(chuàng)新能力的綜合評(píng)價(jià)[9]以及創(chuàng)新能力的空間結(jié)構(gòu)分析[10]等方面，有部分學(xué)者關(guān)注到創(chuàng)新能力對(duì)創(chuàng)新績效的正向影響[11]，但也有人提出相反結(jié)論，至今創(chuàng)新能力對(duì)創(chuàng)新績效的影響尚未有一致結(jié)論，且目前較少有學(xué)者關(guān)注創(chuàng)新能力與企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質(zhì)量之間的動(dòng)態(tài)交互效應(yīng)。

　　相對(duì)于現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文主要從以下3個(gè)方面推進(jìn)了對(duì)該問題的研究:(1)研究視角上關(guān)注到政府層面和企業(yè)層面，構(gòu)建研究模型同時(shí)考慮了政府補(bǔ)助、創(chuàng)新能力與創(chuàng)新績效，探究三者之間動(dòng)態(tài)交互關(guān)系;(2)研究方法采用面板向量自回歸方法，同時(shí)關(guān)注到變量的內(nèi)生性和滯后性問題;(3)研究內(nèi)容上，創(chuàng)新績效關(guān)注創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質(zhì)量兩個(gè)方面，以充分發(fā)掘政府補(bǔ)助的作用效果。

　　2模型建構(gòu)與數(shù)據(jù)說明

　　2.1模型構(gòu)建

　　本文采用由Holtz-Eakin構(gòu)建的面板向量自回歸(PVAR)模型，該模型的優(yōu)點(diǎn)在于既可以解決變量內(nèi)生性問題又同時(shí)考慮個(gè)體差異對(duì)模型的影響。PVAR模型不預(yù)先區(qū)分變量類型，假定所有變量都為內(nèi)生變量，更能真實(shí)描述各變量之間的交互作用關(guān)系。本文將政府補(bǔ)貼和企業(yè)創(chuàng)新能力以及創(chuàng)新績效同時(shí)納入研究框架，運(yùn)用PVAR模型分析政府補(bǔ)貼、創(chuàng)新能力與創(chuàng)新績效之間的動(dòng)態(tài)交互關(guān)系。創(chuàng)新活動(dòng)推動(dòng)了社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步，而政府的科學(xué)技術(shù)政策對(duì)技術(shù)創(chuàng)新起重要作用。為降低企業(yè)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，政府對(duì)制造業(yè)企業(yè)實(shí)施政府補(bǔ)助政策，該政策能夠促進(jìn)企業(yè)將更多資金投入到研發(fā)活動(dòng)中，研發(fā)資金的增加會(huì)進(jìn)一步提升企業(yè)創(chuàng)新能力，創(chuàng)新能力最終會(huì)推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新績效的提升;另外，創(chuàng)新績效的提升又反過來促使更多資金流向研發(fā)活動(dòng)，從而促進(jìn)科技進(jìn)步。

　　2.2數(shù)據(jù)來源

　　2.2.1樣本選取及數(shù)據(jù)來源

　　本文研究對(duì)象為2010～2019年中國制造業(yè)A股上市企業(yè)。為增強(qiáng)樣本的準(zhǔn)確性，對(duì)原始數(shù)據(jù)按如下原則進(jìn)行降噪處理:(1)剔除數(shù)據(jù)不完整以及被ST、ST*的上市公司;(2)剔除數(shù)據(jù)中明顯不合理的異常值。最終選取2272家上市公司，20721個(gè)觀測(cè)值。本文所有數(shù)據(jù)均來自于萬得及巨潮資訊網(wǎng)，運(yùn)用Eviews9.0和STATA15.0對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

　　2.2.2變量測(cè)度

　　(1)政府補(bǔ)助。本文參考彭雪蓉和魏江[12]的做法采用上市企業(yè)年報(bào)數(shù)據(jù)中政府補(bǔ)助金額來衡量。(2)創(chuàng)新能力。在評(píng)價(jià)企業(yè)創(chuàng)新能力方面，考慮企業(yè)數(shù)據(jù)的可獲性，本文參考朱俊杰[13]的做法采用創(chuàng)新投入評(píng)價(jià)創(chuàng)新能力。(3)創(chuàng)新績效。本文從創(chuàng)新質(zhì)量和創(chuàng)新數(shù)量兩個(gè)維度來衡量企業(yè)創(chuàng)新績效，創(chuàng)新數(shù)量代表創(chuàng)新規(guī)模，參考Griliches[14]的研究，采用新產(chǎn)品銷售收入衡量;創(chuàng)新質(zhì)量代表創(chuàng)新水平，參考張古鵬等[15]的研究，采用發(fā)明專利數(shù)量與專利申請(qǐng)數(shù)量比值進(jìn)行度量。為避免時(shí)間序列中可能存在的異方差，本文對(duì)各變量中所有絕對(duì)量取對(duì)數(shù)，Patent、lnNew、lnRD、lnSub分別代表創(chuàng)新質(zhì)量、創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新能力以及政府補(bǔ)助4個(gè)指標(biāo)。

　　3實(shí)證檢驗(yàn)

　　3.1描述性統(tǒng)計(jì)分析

　　所有樣本企業(yè)在報(bào)告期內(nèi)均獲得了政府補(bǔ)助，這與制造業(yè)企業(yè)受到政府較大的關(guān)注與扶持的現(xiàn)狀相符;中國制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量平均為23.57，說明創(chuàng)新數(shù)量較高，且創(chuàng)新數(shù)量差別不大，但創(chuàng)新質(zhì)量均值為0.416，均值很低，表明總體創(chuàng)新質(zhì)量水平較低，且極差較大，表明制造業(yè)企業(yè)之間創(chuàng)新質(zhì)量水平差異很大。

　　3.2單位根檢驗(yàn)

　　為避免偽回歸，同時(shí)采用LLC和Fisher-ADF檢驗(yàn)方法對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果均在1%的置信水平下拒絕原假設(shè)，說明4個(gè)變量原始序列皆平穩(wěn)。

　　4研究結(jié)論與啟示

　　本文以2010～2019年中國制造業(yè)上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)為樣本，通過構(gòu)建PVAR模型，基于創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新數(shù)量雙維視角，實(shí)證檢驗(yàn)政府補(bǔ)助、創(chuàng)新能力與創(chuàng)新績效的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系，結(jié)合GMM估計(jì)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解等方法得出如下結(jié)論:

　　(1)政府補(bǔ)助與創(chuàng)新能力存在滯后1～2期的相互持續(xù)促進(jìn)作用，企業(yè)創(chuàng)新能力提升存在2年的滯后期，這表明在目前的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，政府補(bǔ)助政策績效總體效果顯著，顯著提升企業(yè)創(chuàng)新能力，總體而言對(duì)企業(yè)激勵(lì)效果較好。

　　(2)創(chuàng)新數(shù)量以及創(chuàng)新能力均能釋放積極信號(hào)，以利于企業(yè)獲得更多的政府補(bǔ)助，但創(chuàng)新質(zhì) 量顯著抑制政府補(bǔ)助的增加，從方差分解結(jié)果來看，不同變量的沖擊作用對(duì)政府補(bǔ)助的作用效果有很大區(qū)別，創(chuàng)新質(zhì)量的沖擊作用對(duì)政府補(bǔ)助的影響最小，創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新能力的沖擊作用對(duì)政府補(bǔ)助影響次之，上期政府補(bǔ)助額對(duì)當(dāng)期政府補(bǔ)助的影響最大，說明影響企業(yè)當(dāng)期政府補(bǔ)助額度的主要因素是企業(yè)上期補(bǔ)助額，同時(shí)說明政府在篩選資助對(duì)象時(shí)，關(guān)注了企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量的高低，但對(duì)創(chuàng)新能力以及創(chuàng)新質(zhì)量關(guān)注不足。

　　(3)政府補(bǔ)助對(duì)創(chuàng)新數(shù)量促進(jìn)作用效果顯著，對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的抑制作用效果顯著。意味著對(duì)制造業(yè)企業(yè)的政府補(bǔ)助政策促進(jìn)作用已達(dá)上限，政府補(bǔ)助政策有助于企業(yè)完成前期創(chuàng)新數(shù)量的積累，要想提升創(chuàng)新質(zhì)量，需要有新的創(chuàng)新政策持續(xù)推動(dòng)。因此政府篩選補(bǔ)助對(duì)象時(shí)傾向發(fā)給創(chuàng)新數(shù)量水平高的企業(yè)，當(dāng)創(chuàng)新數(shù)量達(dá)到一定程度，根據(jù)不同行業(yè)發(fā)展需求應(yīng)逐步降低政府補(bǔ)助額度或撤銷政府補(bǔ)助，進(jìn)一步挖掘新型創(chuàng)新政策推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量提升。

　　(4)創(chuàng)新能力對(duì)創(chuàng)新數(shù)量作用效果甚微，對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量抑制作用效果顯著。目前制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新主要以模仿創(chuàng)新為主，并未真正實(shí)現(xiàn)自主創(chuàng)新，因此現(xiàn)有創(chuàng)新能力水平對(duì)創(chuàng)新數(shù)量表現(xiàn)為微弱的促進(jìn)作用，政府補(bǔ)助政策應(yīng)調(diào)整政策目標(biāo)，將提升企業(yè)自主創(chuàng)新能力作為首要目標(biāo)，以促進(jìn)創(chuàng)新質(zhì)量提升為政策效果指標(biāo)。

　　根據(jù)上述結(jié)論，本文得到管理啟示如下:

　　(1)繼續(xù)推進(jìn)完善政府補(bǔ)助政策，加大對(duì)創(chuàng)新數(shù)量水平低且有創(chuàng)新意愿的企業(yè)的政府補(bǔ)助，促進(jìn)其完成前期創(chuàng)新數(shù)量的積累，為創(chuàng)新質(zhì)量提升做好準(zhǔn)備，建議政府細(xì)化規(guī)范企業(yè)申請(qǐng)政府補(bǔ)助的條件和要求，加強(qiáng)篩選補(bǔ)助對(duì)象的精準(zhǔn)性，補(bǔ)助對(duì)象的選取應(yīng)該關(guān)注創(chuàng)新數(shù)量指標(biāo)，對(duì)于創(chuàng)新數(shù)量已達(dá)到上限的企業(yè)應(yīng)減少或降低對(duì)其的補(bǔ)助，對(duì)于企業(yè)而言，獲得政府支持后合理分配補(bǔ)助金額，分階段分批次將政府補(bǔ)助金投入到企業(yè)研發(fā)活動(dòng)中，進(jìn)而保證企業(yè)具有持續(xù)的創(chuàng)新動(dòng)力。

　　(2)創(chuàng)新政策目標(biāo)及工具均應(yīng)向企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量提升傾斜。創(chuàng)新政策目標(biāo)要向創(chuàng)新質(zhì)量提升傾斜，要充分利用現(xiàn)有智力資本以及加大力度整合智力資源，切實(shí)加強(qiáng)對(duì)企業(yè)內(nèi)外部科研和技術(shù)人才的融合，切實(shí)提升企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量;政策工具要繼續(xù)挖掘補(bǔ)充，完善政策工具的退出與補(bǔ)充機(jī)制，提高創(chuàng)新政策的針對(duì)性與有效性，促進(jìn)創(chuàng)新數(shù)量提高與創(chuàng)新質(zhì)量提升的政策工具要協(xié)同互補(bǔ)，避免顧此失彼。

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　　作者：張永安關(guān)永娟

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