政府研发资助强度对民营企业技术创新的影响
一、引言
经济学理论研究表明,由于信息不对称、个人理性与集体理性的矛盾以及公共产品的外部性等原因造成了“市场失灵”,此时政府必须进行积极的干预,从而实现资源的合理配置。西方文献研究指出,市场力量是影响企业技术创新的重要因素。当市场失灵难以引导企业技术创新时,政府必须进行干预,政府给予企业研发资助便是其中一种重要形式。对于转轨过程中的新兴市场经济国家来说,由于其产权保护机制不健全,市场机制尚不完善,市场引导企业技术创新的作用有限,因此,政府引导企业技术创新显得十分必要。
截至2010年年末,我国私营企业和个体工商业户的登记数量超过了4200万户,民营企业吸纳了社会75%的就业,对GDP的贡献率达到60%,对税收的贡献率达到50%。①然而,我国民营企业多集中于劳动密集行业,技术创新力度不够。据2007年中国企业家调查系统在全国范围内组织的跟踪调查结果显示,59.4%的民营企业技术创新动力不足是因为缺乏创新人才,39.2%的民营企业因资金缺乏而影响其开展技术创新活动。②随着经济、金融环境的变化,我国民营企业的劳动力红利已经消失,进行技术创新是民营企业的唯一出路,民营企业技术创新对于我国国家创新体系的建设具有重要意义。[1]在后金融危机时代,技术创新已成为企业核心竞争力的关键所在。[2]政府已将转变经济增长方式、进行产业结构调整和引导企业技术创新作为经济政策的核心,并将这一理念写入“十二五”发展规划中。
我国政府在引导企业技术创新方面做了大量工作,比如1978年-1985年的《八年科学规划》、《1986-2000年中国科技发展规划》、863计划、星火计划以及火炬计划等等。政府干预企业技术创新主要体现在政府通过各种补贴方式对企业进行资助,2010年国家财政科技拨款达到3800亿元,是2005年拨款金额的近3倍。③另据中国注册会计师协会发布的2010年上市公司审计快报显示,截至2011年4月17日,在1570家披露年报的上市公司中,有1454家公司收到政府补助,占比达到92.61%,涉及总金额高达463.40亿元,平均每家公司获3187万元。④
政府资助是一种重要的政策工具。政府对企业的资助项目很多,其中用于企业开展研发活动的资助是非常重要的一部分。西方发达国家的发展历史表明,在工业化的初期和中期,政府研发投入有助于企业成长。[3]上世纪六、七十年代的美国,企业的创新活动主要依靠政府提供资金来引导和激励,约半数以上的研发投入是政府资助的。我国目前正处于工业化的转型期,特别是金融危机后,政府增加了对民营企业的研发资助。这些研发资助对企业技术创新产生怎样的影响?——是进一步“刺激”了企业加大技术创新投入?还是“挤出”了企业原有的技术创新投入?本文力求用上市公司的数据来证实这一问题。
和现有文献相比,本文在以下几方面进行了拓展:第一,选择了一个合适的工具变量,改进了模型的估计方法。已有的研究大多采用普通最小二乘估计,较少考虑政府研发资助的内生性,本文选择企业的注册地作为政府研发资助的工具变量进行估计,在很大程度上解决了模型的内生性问题,估计方法更严谨,结果更可靠。第二,研究了政府研发资助对民营上市公司技术创新的影响,支持了“互补效应”观点,丰富了已有文献。已有的研究多基于宏观和产业层面,基于微观的研究多是采用某一区域的调查数据,基于上市公司层面的研究较少,[4]尚缺少专门针对民营上市公司的研究。中小板民营上市公司成长性好、创新动力强,在很大程度上反映了我国优秀民营企业的发展状况,对中小民营企业的发展起到很好的引领作用。另据世界银行2009年5月发布的报告《中国:促进以企业为主体的创新》显示,私营部门对中国的创新至关重要。因此分析政府研发资助对民营上市公司技术创新的影响对于我国产业结构调整具有重大现实意义。此外,选择中小板上市公司的原因在于,在所有A股上市公司中中小板上市公司披露的创新投入产出信息是最完整的。[5]本文利用深市中小板民营上市公司的数据实证检验了政府研发资助强度对企业技术创新的影响,研究结论支持了“互补效应”观点,加深了我们对这一问题的理解。第三,克服了已有研究数据的局限性。本文衡量技术创新程度统一使用董事会报告中披露的研发强度指标(研发投入除以营业收入),与其他衡量方式相比较,董事会报告中直接公布的研发强度数据更加准确,测量误差较小,且数据具有高度一致性。⑤
二、文献回顾与研究假设
(一)文献回顾
自熊彼特1912年在其专著《经济发展理论》中提出技术创新概念以来,创新在经济发展中的作用一直是各国政府和经济学家关注的焦点。[6]已有的研究文献证实,即使在市场化程度较高的西方发达国家,政府依然在引导企业技术创新中起到重要作用。
政府研发资助对企业技术创新的影响一直是学术界的重要研究课题。最早的研究学者可以追溯到Blank和Stigler(1957),他们以1564家企业的截面数据实证研究发现,政府研发资助不利于企业开展技术创新活动,但在规模较大的企业政府研发资助促进了企业技术创新。此后,学术界就此问题展开了大量实证研究,这些研究主要基于三个层面:国家层面、[7]行业层面[8]和企业层面。[9]研究的结论可以归为三大类:第一,政府研发资助与企业技术创新存在“互补效应”,即政府研发资助对企业开展技术创新产生积极的正向影响。第二,政府研发资助与企业技术创新存在“替代效应”,即政府研发资助减少了企业用于技术创新的投入,无助于引导企业开展技术创新活动。第三,政府研发资助对企业技术创新的影响在不同的企业存在差异。
政府研发资助与企业技术创新的关系也是我国学者关注的焦点。已有的研究多集中于宏观和产业层面,研究结果大多表明政府研发资助与企业技术创新存在互补效应。朱平芳等(2003)以1994-2001年上海市大中型工业企业的面板数据实证研究发现,[10]政府科技资助与税收减免均对增加大中型企业自筹的研发投入具有积极效果。程华等(2008)以1997-2006年我国大中型工业企业的面板数据实证研究发现,[11]政府科技资助对企业的研发产出有明显的促进作用,但其作用不及自筹的研发资金。熊维勤(2011)利用我国14个高技术行业1995-2008年的面板数据实证研究
发现政府研发补贴虽无助于提高研发活动效率,[12]但可以提高研发投入规模。也有学者研究得出相反的结论,姚洋、章奇等(2001)研究发现,[13]政府创办的公共研究机构发生的研发支出对企业技术效率提高没有明显的作用,有时甚至起到负面作用。
基于企业层面研究政府研发资助的文献不多,Hu(2001)利用北京市海淀区1995年813个高科技企业的调查数据实证研究发现,[14]政府研发资助显著地促进了私人企业的研发投入。程华等(2008)以浙江省民营科技企业调查数据实证研究发现,[15]政府科技资助对企业滞后一年的研发投入有显著的促进作用,且随着企业规模的增大,政府科技资助激励效果增加。解维敏、唐清泉等(2009)以2003-2005年的上市公司为研究样本分析政府研发资助与企业自主创新的关系时发现,[4]政府研发资助有助于企业增加研发支出。肖丁丁等(2011)以广东省产学研合作企业的调查数据实证研究发现,[16]政府引导资金在增加企业研发投入方面起到了杠杆作用。
基于微观的研究文献得出和基于宏观和产业层面相似的结论,但这些研究多是基于某一区域的调查数据,代表性有限,特别是基于上市公司的研究较少,尚且没有文献专门研究政府研发资助对民营上市公司技术创新的影响,本文力求在此基础上做一些边际的贡献。
(二)研究假设
研究开发的成果通常具有公共物品性质,这使得企业难以完全独占技术成果的收益,也难以控制技术成果的扩散,从而导致企业研发投资回报率低于预想的投资回报率,进一步削弱了企业研发投资的积极性。于是,在市场竞争机制下,整个经济体系中企业研发活动投资的规模低于社会理想水平。另外,由于研发投资需要大量的资金投入,短期内难以获取收益,且企业研发投资面临着很大的风险,新技术的出现很可能导致企业的研发投资没有任何收益,这无疑将阻碍资金紧张、风险承受能力弱的企业开展技术创新活动。如果政府对企业进行技术研发的资金支持,将会降低企业研发的成本,分散研发投资的风险,缩小企业研发活动私人收益与社会收益的差距,增加研发投资的回报率,从而“刺激”企业增加研发投资。基于上述分析,我们提出假设1:
H1:政府研发资助强度与民营企业技术创新投入显著正相关,二者存在“互补效应”。
多数研究支持政府研发资助促进了企业技术创新,但也有不同的观点。当政府资助资金和企业研发投入之间缺乏清晰准确的定位时,政府研发资助如果支持一些没有政府研发资助企业也会开展的项目,那么政府研发资助无疑降低了企业自身的研发投入。Wallsten(2000)的研究表明政府研发资助与企业研发投入存在一对一的替代关系,[17]即政府每增加一单位的研发投入将导致企业相应减少一单位自身的研发投入。由于存在技术外溢的可能,其他厂商可能产生“搭便车”行为从而减少其本身的研发支出。此外,政府科技经费投入的增加将导致研发资源要素需求上升,而以人力资本为主的研发资源短期内供给没有变化,从而抬高了研发资源要素的价格,增加了企业研发活动的成本,最终导致企业减少研发投资。还有一种观点认为,我国民营企业多处于产业链的低端,产品附加值较低,本身技术研发的积极性不高,同时由于政府的研发资助多流向国有企业,民营企业得到的研发资源较少,难以在较大程度上促使民营企业增加研发支出。基于上述分析,我们提出假设2:
H2a:政府研发资助强度与民营企业技术创新投入显著负相关,二者存在“替代效应”。
H2b:政府研发资助强度与民营企业技术创新投入没有显著的相关关系。
三、研究设计
(一)数据来源与样本选取
本文的数据来源于上市公司年报和国泰安csmar数据库,按照实际控制人的性质选取了101家连续四年在董事会报告中披露研发强度的民营上市公司,考虑到2007年起实施新企业会计准则,为了保证研究数据的一致性,本文的时间跨度是2007年到2010年。政府研发资助数据来自上市公司年报,全部由手工收集而来,[18]其取得方式是:根据年报中合并利润表营业外收入报表项目下的政府补助明细进行逐个筛选,由于政府补助的项目很多,结合本文研究的内容,我们仅仅关注和企业技术创新有直接关系的政府补助,主要包括:科技三项经费、新产品开发补助与奖励、专利补助与奖励、特定产品研发项目的直接资助与贷款贴息、技术研究开发与技术改造项目补贴、与企业技术创新有关的专项发展资金(如软件产业发展专项资金、高科技园区发展专项资金以及中小科技型企业发展专项资金等)等与企业技术创新有密切联系的政府资助项目。101家样本公司以制造业和信息技术业为主,其行业分布如表1所示。
(二)变量定义
衡量企业技术创新有两类指标,创新投入指标和创新产出指标。本文以创新投入指标来反映企业技术创新,用研发支出占营业收入的比例即研发强度(rd)来衡量。借鉴余明桂(2010)的方法,[18]我们采用合并利润表营业外收入项目下与技术创新有关的政府补助明细金额除以期末总资产来衡量政府研发资助强度,考虑到政府研发资助对企业技术创新的影响存在滞后,我们将政府研发资助数据滞后一期。由于政府研发资助与企业技术创新存在相互影响,即政府研发资助有利于增加企业技术创新投入,同时研发强度大的企业将吸引更多的政府研发资助。⑥为了解决这种内生性问题,借鉴邓建平等(2009)年的方法,[19]我们采用企业注册地是否为省会城市或经济特区作为政府研发资助强度的工具变量。我们选择企业注册地作为工具变量的理由在于,我国经济发展不平衡,资源向省会城市和经济特区集中,如果民营企业的注册地是省会城市或经济特区,则其能够直接享受到省会城市或经济特区更多的政府研发资助优惠待遇。此外,注册地为省会城市或经济特区的民营企业更可能通过寻求关系资本间接获取更多的政府研发资助,而企业注册地这一外生变量与企业技术创新没有关系,所以企业注册地是否为省会城市或经济特区这一虚拟变量与政府研发资助强度显著相关而与企业技术创新不相关,符合工具变量的两个条件。综上所述,我们认为本文选取的工具变量是合理的。
由于影响企业技术创新的因素很多,为了防止遗漏重要变量带来估计偏差,借鉴已有的研究成果,我们控制了规模、行业、地区市场化程度、股权集中度、资产负债率、盈利能力、多元化程度、出口因素、高管
持股、年初现金持有水平、企业成立时间、企业是否具有政治关系以及年度效应这些变量,变量的详细定义见表2所示。
(三)模型设定
考虑到政府研发资助存在内生性,借鉴邓建平等(2009)年的做法,[19]本文将分普通最小二乘法和工具变量法两种情况进行回归,为此我们设定了如下模型:
模型1是没有考虑内生性的普通最小二乘回归,模型2是采用工具变量第一阶段的回归,模型3是采用工具变量第二阶段的回归,考虑到政府研发资助对技术创新的影响存在滞后,我们将政府研发资助强度相对研发强度滞后一期。考虑到回归分析结果容易受到异常值的影响,借鉴大多数学者的做法,在回归分析时我们对研究变量进行了1%水平上的winsorize去异常值处理。
四、实证分析
(一)多元回归分析
我们首先采用普通最小二乘回归(ols)来分析政府研发资助强度与企业技术创新的关系,为了避免可能存在的异方差问题,借鉴大多数学者的做法,本文所有的回归分析估计结果均经过White(1980)异方差稳健标准误调整。表3是没有考虑内生性的ols回归结果,模型1的回归结果显示,政府研发资助强度与企业研发强度在1%的水平上显著正相关,与前述假设1一致,控制变量的回归结果显示,净资产收益率、行业、现金持有水平、高管持股与研发强度显著正相关,资产负债率、出口因素与研发强度显著负相关,这些都与已有的研究结论一致。尽管模型1的回归结果表明政府研发资助强度与企业研发强度显著正相关,但我们不能就此得出政府研发资助促进民营企业技术创新的结论。因为政府研发资助可能是内生的,也就是说模型1的回归结果可能是因为技术创新强度高的企业吸引了更多的政府研发资助造成的,而并不是政府研发资助促进了民营企业技术创新,所以接下来我们采用工具变量回归以控制内生性。
首先我们进行内生性检验以确定政府研发资助强度是否存在内生性,如果政府研发资助强度不具有内生性,就没有必要采用工具变量估计,因为当不存在内生性时,普通最小二乘估计方法优于工具变量估计方法。内生性检验需要使用工具变量,其实质上是比较普通最小二乘回归估计结果和工具变量估计结果是否存在系统性差异,即通常的Hausman检验。利用我们选取的工具变量企业注册地是否为省会城市或经济特区(enroll),我们进行了Hausman检验,结果显示Hausman检验统计量的卡方值达10.70,在1%的显著性水平下拒绝原假设,表明政府研发资助强度确实存在内生性。因此我们必须采用工具变量法进行估计方可得到可靠的估计结果。
尽管我们前面分析认为,企业注册地是否为省会城市或经济特区与政府研发资助强度相关,但在进行工具变量回归时,我们仍需要检验工具变量的有效性,因为如果工具变量与内生解释变量不相关或者弱相关,那么估计结果的方差将很大,结论也是不可靠的。我们采用两种方式来检验工具变量的有效性。首先,我们将样本按照企业注册地是否为省会城市或经济特区分为两组,然后检验两组样本的研发资助强度均值是否存在显著性差异,进而初步判断当企业注册地为省会城市或经济特区时其是否得到更多的政府研发资助。表4是研发资助强度均值差异T检验结果,101家民营上市公司中,有45家企业注册地为省会城市或经济特区,其政府研发资助强度均值为0.0077,在1%的显著性水平下高于注册地不在省会城市或经济特区的样本组。所以,T检验的结果表明,注册地为省会城市或经济特区的企业确实获取了更多的政府研发资助。接下来我们进行工具变量第一阶段回归,进一步检验企业注册地为省会城市或经济特区是否与政府研发资助强度显著正相关。表5是工具变量法第一阶段的回归结果,结果显示,工具变量估计结果的T值达到4.60,在1%的水平下显著异于零(限于篇幅,我们没有列示全部控制变量的回归结果),,再次表明工具变量与内生解释变量政府研发资助强度显著相关。控制变量的回归结果显示,有政治关系的民营企业获取了更多的政府研发资助,民营企业高管持股与研发资助强度显著正相关,这些都与实际一致。上述两种方法均证实本文选取的工具变量与政府研发资助强度显著正相关,说明我们选取的工具变量是合适的,这也与我们前述的分析结果一致。
表6是工具变量回归的最终结果,和表3中没有考虑内生性的普通最小二乘回归相比较,工具变量回归结果仍然表明,政府研发资助强度与企业研发强度在1%的水平上显著正相关(采用工具变量法估计时参数估计的T值为3.58,小于普通最小二乘估计的T值4.59,原因在于工具变量法估计的方差比普通最小二乘法估计的方差要大),但工具变量回归结果的系数(2.600)高于普通最小二乘回归(0.725),说明普通最小二乘法低估了政府研发资助强度对企业技术创新的促进效应。其他控制变量的回归结果显示,高科技行业创新投入明显,企业现金持有水平与企业技术创新显著正相关,股权集中有利于民营企业开展技术创新,出口与企业技术创新显著负相关,这些都与已有的研究结论一致。总的说来,在控制政府研发资助强度的内生性后,政府研发资助强度与企业技术创新仍然显著正相关,支持了我们的假设1。我们的研究结论与解维敏、唐清泉等(2009)[4]的研究结论一致。本文的研究结论支持了政府研发资助的“互补效应”观点,即政府研发资助刺激了民营企业加大技术创新投入,说明当市场机制不健全时,政府通过给予民营企业研发资助来引导企业技术创新是不完善市场制度下一种积极的制度安排。
(二)稳健性检验
为了进一步证明本文的研究结论,我们采取如下方式进行稳健性检验。本文选取的样本以制造业和信息技术业为主,有三家公司分别为农业、建筑业和服务业,详见表1,行业的特殊性可能会对本文的研究结论产生影响。因此,我们剔除样本公司中除制造业和信息技术业以外的三家公司重新按照上述方法进行回归,结果表明,政府研发资助仍是内生的,我们选取的工具变量还是有效的,不论采用普通最小二乘回归方法还是采用工具变量回归方法,研究结论依然不变。限于篇幅,我们没有列示稳健性检验的回归结果。
五、研究结论与启示
本文以101家2007-2010年连续四年在董事会报告中披露研发强度的深市中小板民营上市公司为研究样本,分析政府研发资助强度对企业技术创新的影响。考虑到政府研发资助的内生性,我们采用企业注册地是否为省会城市或经济特区作为
工具变量来解决内生性问题。实证结果发现,不论采用普通最小二乘回归方法,还是采用工具变量回归方法,二者均证实政府研发资助显著地促进了企业技术创新,且政府研发资助对企业技术创新的影响存在滞后,但普通最小二乘回归低估了政府研发资助对企业技术创新的促进效应。
本文研究结论表明,当市场机制不完善时,政府研发资助在引导民营企业技术创新过程中起到了积极作用,然而本文的数据显示,我国政府对中小板民营上市公司技术创新的资金支持水平较低,所以政府应该加大对民营企业的研发资助力度,以更好地促进民营企业技术创新,从而实现产业升级和转变经济增长方式的宏伟目标。政府应该重点从以下几方面加强对民营企业技术创新的资助:第一,加大民营企业技术创新专项发展资金的资助金额,对技术创新能力强的民营企业开展的重大研发项目,政府应该全额支持;第二,对于民营企业用于技术创新的贷款,政府应该加大贴息力度,保证企业研发有足够的资金支持;第三,对于高科技民营企业加大税收优惠力度,比如软件企业增值税退税等;第四,加快实施产学研创新模式,加强政府科研机构、高校与企业的合作。
当然,本文的研究也存在局限。政府引导企业技术创新有多种方式,除了研发资金资助外,还有产学研结合模式,[20]而本文仅仅探讨了政府研发资助对企业技术创新的影响,也没有进一步研究最终的产出效果,这将是我们未来进一步的研究方向。
注释:
①数据来源于新浪财经网站.
②数据来源于黄孟复著《中国民营企业自主创新调查》,北京:中华工商联合出版社,2007.
③数据来源:万钢.着力提高自主创新能力,加快转变经济发展方式[J].中国流通经济,2011,(6):9-12.
④数据来源于金融界网站.
⑤研发支出信息在2006年及以前的年报中披露的形式主要包括以下几种:1.合并现金流量表附注中“支付的其他与经营活动有关的现金”下的研发支出明细项目(如研究开发费、技术开发费等);2.合并利润表附注中“管理费用”下的研发支出明细项目;3.合并资产负债表附注中“长期待摊费用、待摊费用、预提费用”下的研发支出明细项目。2007年及以后的研发支出数据在年报中的披露形式包括:1.直接在董事会报告中披露连续三年研发支出占营业收入的比重;2.合并利润表附注中“管理费用”下的研发支出明细项目;3.合并现金流量表附注中“支付的其他与经营活动有关的现金”下的研发支出明细项目;4.合并资产负债表附注中“开发支出”项目披露的研发支出。董事会报告中披露的研发支出数据是经注册会计师审计(特别是高科技企业,其研发费用的确定需要专门审计机构进行科研费用专项审计后方可确定),并综合所有应计和付现后的总额,且这些支出直接用于产品研发。笔者在翻阅年报过程中发现,有些上市公司报表附注中的技术开发费明细项目有很大一部分为企业履行社会责任的节能减排支出,而这些支出与新产品开发并无明显的直接关系。另外,除董事会报告直接披露方式外,其他披露方式下有的研发支出项目是应计的(如待摊费用、预提费用),有的是付现的(如合并现金流量表附注中披露的研发支出),还有的是应计和付现混合在一起的(如管理费用明细项目中披露的研发支出)。仅仅根据应计的研发支出、付现的研发支出或二者的简单加总来获取研发强度指标是不准确的。罗婷、朱青等(2009)提出一种较为严谨的衡量2002-2006年年报中研发支出的方法(详见罗婷、朱青等.解析R&D投入和公司价值之间的关系.金融研究,2009,6:100-110),笔者随机选取几家2007-2010年以多种方式披露研发支出的中小板上市公司,借鉴他们提出的方法,并加上“开发支出”报表项目金额来测量研发支出总额,随后将其除以营业收入计算研发强度,再将其和董事会报告中披露的研发强度相比较,发现有一些不同。如果研发支出的测量存在很大误差,那么统计推断的结论自然也是不可靠的。因此,按照同一标准使用董事会报告中披露的研发强度能保证研究数据具有一致性,进而保证得到可靠的估计结果。此外使用统一口径的数据也便于不同学者研究结论的比较分析。
⑥David et al.(2000)对过去35年研究政府研发资助效果的文献进行综述时指出,研究结论的差异除了国家政策、地区差异等因素外,内生性是一个主要的问题。
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