政府科技資助提升企業(yè)生產(chǎn)率的空間計(jì)量實(shí)證分析

方勇華,饒水林

(廣東機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院　經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，廣州　510515)

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政府科技資助提升企業(yè)生產(chǎn)率的空間計(jì)量實(shí)證分析

方勇華,饒水林

(廣東機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，廣州510515)

[摘要]本文利用中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)分地區(qū)工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)，采用空間計(jì)量分析方法，實(shí)證考察了政府科技資助對(duì)工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，政府科技資助顯著地促進(jìn)了工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率的提升，且其提升機(jī)制主要是通過影響政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)來實(shí)現(xiàn)的，對(duì)效率改善的作用并不明顯；企業(yè)R&D存量和人力資本水平的提高，均有助于政府科技資助技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)的發(fā)揮，而企業(yè)規(guī)模則產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，本文結(jié)論為我國(guó)政府科技資助相關(guān)政策的科學(xué)制定提供啟示。

[關(guān)鍵詞]政府科技資助；企業(yè)生產(chǎn)率；空間計(jì)量

一、引言

如何科學(xué)、有效地處理政府與市場(chǎng)的關(guān)系，是新時(shí)期我國(guó)深化經(jīng)濟(jì)體制改革的核心問題，亦是我國(guó)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，促進(jìn)未來經(jīng)濟(jì)持續(xù)、健康發(fā)展的重要內(nèi)容。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中，政府的職能主要是完成市場(chǎng)調(diào)節(jié)無法完成的任務(wù)，比如公共服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及科技創(chuàng)新等。本文主要關(guān)注我國(guó)政府對(duì)科技創(chuàng)新的干預(yù)?，F(xiàn)實(shí)中，政府對(duì)科技創(chuàng)新的干預(yù)主要有稅收優(yōu)惠和直接資助兩種工具。而這兩種工具中，尤以直接資助引人注目。這是因?yàn)椋阂环矫?，我?guó)正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌的特殊時(shí)期，社會(huì)各方面對(duì)公共資本的需求都很大，而來自于公共財(cái)政預(yù)算的政府科技資助如果利用不當(dāng)，就會(huì)造成公共資源的嚴(yán)重浪費(fèi)，進(jìn)而影響納稅人的利益和經(jīng)濟(jì)、社會(huì)的穩(wěn)定發(fā)展；另一方面，盡管從理論上來講，政府的科技資助有利于降低企業(yè)研發(fā)成本、不確定性和風(fēng)險(xiǎn)，也有利于提高企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的積極性，但在實(shí)際操作層面，卻很可能由于政府科技資助的不同偏好(白俊紅，2011)，以及企業(yè)在申請(qǐng)資助時(shí)所傳遞的虛假信號(hào)和逆向選擇等行為(安同良等，2009)，使得政府的科技資助并沒有達(dá)到預(yù)期的理想效果。在此情形下，科學(xué)評(píng)估我國(guó)政府科技資助的實(shí)施效果就顯得尤為必要。具體地，本文著重回答以下三個(gè)系列相關(guān)的問題：第一，政府科技資助促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率提升的機(jī)理是什么；第二，我國(guó)政府科技資助的效果如何；第三，如何提升資助的效果。

現(xiàn)有關(guān)于政府科技資助的研究主要集中于以下兩個(gè)方面：一是在理論上闡釋政府干預(yù)企業(yè)科技創(chuàng)新的原因，比如Arrow(1962)、Romer(1990)、Hall(2002)關(guān)于R&D知識(shí)生產(chǎn)“市場(chǎng)失靈”的論述，以及Tassey(1997)提出的R&D活動(dòng)不確定性理論均為政府干預(yù)企業(yè)創(chuàng)新提供了理論支持。第二方面的研究主要是對(duì)政府科技資助的效果進(jìn)行檢驗(yàn)。這方面的研究中，學(xué)者們通常以企業(yè)自身的研發(fā)支出為因變量，以政府的科技資助為自變量來構(gòu)造計(jì)量模型。如果政府科技資助的系數(shù)顯著為正，說明政府科技資助對(duì)企業(yè)研發(fā)支出有顯著的激勵(lì)效應(yīng)；反之，如果顯著為負(fù)，則說明有擠出效應(yīng)；如果系數(shù)不顯著，則無明顯影響。相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)研究中，各類結(jié)果均有發(fā)現(xiàn)，比如Duguet(2003)、Czarnitzki和Hussinger(2004)、Gonzalez和Pazo(2008)、解維敏等(2009)及白俊紅(2011)等人的研究發(fā)現(xiàn)政府科技資助對(duì)企業(yè)R&D投入有顯著的激勵(lì)效應(yīng)；Wallsten(2000)及G?rg和Strobl(2007)的研究則顯示政府的科技資助擠出了企業(yè)的研發(fā)投資；而劉鳳朝和孫玉濤(2007)的研究則發(fā)現(xiàn)我國(guó)政府科技資助的影響效應(yīng)并不顯著。

與以往研究不同的是，本文更關(guān)注政府科技資助對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的影響。政府科技資助除了具有吸引企業(yè)更多研發(fā)投資的功能外，亦可通過促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步、改善資源配置效率等途徑提高企業(yè)的生產(chǎn)率水平，而這一作用機(jī)制并未得到以往研究的充分重視。本文將利用2000-2012年我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)分地區(qū)面板數(shù)據(jù)，對(duì)政府科技資助與企業(yè)生產(chǎn)率之間的關(guān)系作較為深入的分析，并揭示其內(nèi)在作用機(jī)制。我們之所以選擇高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為考察樣本，主要是因?yàn)楦呒夹g(shù)產(chǎn)業(yè)一直是我國(guó)政府科技資助的重點(diǎn)領(lǐng)域，對(duì)其資助效果的評(píng)估可以為未來高技術(shù)產(chǎn)業(yè)政府資助政策的科學(xué)制定提供啟示。當(dāng)然，選擇高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，而非所有的產(chǎn)業(yè)(包括傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè))，也有利于克服由于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)之間差異較大而帶來的估計(jì)偏差。

從研究方法方面來考慮，由于本文采用的是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)的分地區(qū)數(shù)據(jù)，這就不能忽略被考察變量在地理空間上的自相關(guān)特性?？臻g自相關(guān)主要是指一些變量的觀測(cè)數(shù)據(jù)，存在于地理空間上的，一種潛在的相互依賴關(guān)系。事實(shí)上，根據(jù)地理學(xué)第一定律：“任何事物都是相關(guān)的，但近處的事物比遠(yuǎn)處的事物相關(guān)性更強(qiáng)”(Tobler，1970)，而對(duì)于本文中的企業(yè)生產(chǎn)率這一被解釋變量，這種地理上的空間依賴與自相關(guān)效應(yīng)可能更為明顯。這是因?yàn)椋谫Y源可以自由流動(dòng)的條件下，一個(gè)地區(qū)企業(yè)生產(chǎn)率的提高，必然吸引鄰近地區(qū)的資源要素向本地區(qū)集聚，從而促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)的更快發(fā)展和生產(chǎn)力水平的進(jìn)一步提升，而鄰近地區(qū)則由于在生產(chǎn)要素的競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)地位而使經(jīng)濟(jì)發(fā)展陷入困境。當(dāng)然，從另一方面來講，低生產(chǎn)率水平地區(qū)可以通過向高生產(chǎn)率水平地區(qū)的企業(yè)學(xué)習(xí)而達(dá)到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)收斂的目的，特別是在兩個(gè)地區(qū)越鄰近的情況下，學(xué)習(xí)效應(yīng)可能更為明顯，因?yàn)榈乩磬徑鼮槠髽I(yè)間的知識(shí)交流和信息共享提供了便利，同時(shí)地區(qū)間鄰近也更有利于高生產(chǎn)率企業(yè)知識(shí)溢出效應(yīng)的發(fā)揮。可以看出，由于地區(qū)間企業(yè)生產(chǎn)率水平差異而引發(fā)的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)、學(xué)習(xí)效應(yīng)和知識(shí)溢出效應(yīng)，使得其在空間上存在明顯的自相關(guān)特性。如果我們?cè)谟?jì)量建模時(shí)忽略了這一特性，而僅將各個(gè)地區(qū)視作一個(gè)獨(dú)立的樣本，采用經(jīng)典的計(jì)量模型進(jìn)行分析，勢(shì)必會(huì)使得估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏誤，而且也不能客觀反映經(jīng)濟(jì)事物的空間聯(lián)系。

得益于Paelinck和Klaassen(1979)、Anselin(1988)、Anselin等(1996)以及Elhorst(2003、2005)等的貢獻(xiàn)，空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)得到長(zhǎng)足的發(fā)展?？臻g計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)克服了經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中數(shù)據(jù)無關(guān)聯(lián)和勻質(zhì)性假設(shè)，通過設(shè)置空間權(quán)重，并將其納入計(jì)量模型來反映空間數(shù)據(jù)之間的自相關(guān)關(guān)系，使得計(jì)量模型更貼近客觀實(shí)際(李婧等，2010)。基于此，本文亦將利用空間計(jì)量分析技術(shù)來考察我國(guó)政府科技資助與工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率之間的相關(guān)關(guān)系。文章的后續(xù)安排為：第二部分分析政府科技資助對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的影響機(jī)理；第三部分構(gòu)造研究模型；第四部分簡(jiǎn)要介紹所使用的變量及數(shù)據(jù)來源；第四部分給出結(jié)果，并對(duì)其進(jìn)行分析和討論；最后是本文研究的結(jié)論。

二、政府科技資助影響企業(yè)生產(chǎn)率提升的機(jī)理

由于科技創(chuàng)新具有較強(qiáng)的外部性，致使其社會(huì)收益大于企業(yè)自身的收益，并且科技創(chuàng)新還伴隨著巨額的研發(fā)投入以及受益的不確定性等特點(diǎn)，因此就需要政府出面干預(yù)，對(duì)企業(yè)的科技創(chuàng)新活動(dòng)予以彌補(bǔ)資助。政府科技資助可以通過技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和效率改善效應(yīng)對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)率變化產(chǎn)生影響。我們用圖1來說明這兩種效應(yīng)。

圖1　政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)與效率改善效應(yīng)

(1)

政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)與效率改善效應(yīng)具有不同的經(jīng)濟(jì)含義。技術(shù)進(jìn)步主要是指通過新知識(shí)、新技術(shù)、新工藝和新發(fā)明創(chuàng)造而帶來的生產(chǎn)前沿面的向外移動(dòng)，而效率改善主要是指通過制度創(chuàng)新、管理變革以及由于規(guī)模效率提升和資源配置效率提高，而帶來的生產(chǎn)前沿面下方的點(diǎn)向前沿面的靠近。政府通過對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的資助補(bǔ)貼，彌補(bǔ)了企業(yè)研發(fā)資金的不足，促進(jìn)了企業(yè)的知識(shí)創(chuàng)造和新產(chǎn)品開發(fā)，從而提升了企業(yè)的技術(shù)水平，使前沿面從St提高到St+1，這也即是政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)。而對(duì)于政府科技資助的效率改善效應(yīng)，一方面，政府對(duì)企業(yè)的科技資助，擴(kuò)大了企業(yè)的投資規(guī)模，從而有利于企業(yè)規(guī)模經(jīng)濟(jì)的發(fā)揮；另一方面，政府在甄選資助對(duì)象時(shí)，往往需要企業(yè)在制度設(shè)計(jì)、管理水平以及人員配備等方面具備一定的條件，這樣企業(yè)為獲得政府的科技資助就需要在這些方面做出改進(jìn)，從而也提升了企業(yè)的效率水平，使其與生產(chǎn)前沿面之間更為接近。這樣，政府科技資助就通過技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和效率改善效應(yīng)，促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)率的提升。當(dāng)然，政府的科技資助并不是總能夠發(fā)揮積極的效應(yīng)。當(dāng)企業(yè)將科技資助作為其彌補(bǔ)虧損的途徑時(shí)，企業(yè)將失去創(chuàng)新的動(dòng)力，甚者，當(dāng)企業(yè)為獲得資助而采取尋租行為，抑或政企合謀等時(shí)，將嚴(yán)重削弱政府科技資助的補(bǔ)貼功效(莊子銀，2007)。

三、模型設(shè)定

假定企業(yè)的全要素生產(chǎn)率受到政府科技資助的影響，建立如式(2)所示的生產(chǎn)函數(shù)：

Y=A(G,t)f(L,K)

(2)

其中，Y為產(chǎn)出，G為政府的科技資助，L為勞動(dòng)力投入，K為資本投入，t為時(shí)間因素。式(2)表明，政府的科技資助主要通過影響全要素生產(chǎn)率來影響企業(yè)的產(chǎn)出。

假定生產(chǎn)函數(shù)滿足?？怂怪行?，借鑒Hulten等(2006)的研究，A(G,t)可設(shè)定為式(3)的形式：

A(G,t)=AGβeλt

(3)

其中，A為常數(shù)，β為政府科技資助對(duì)全要素生產(chǎn)率影響的參數(shù)，λ為外生的技術(shù)進(jìn)步速度。

將式(3)代入式(2)，并且等式兩邊均除以f(L, K)，可得全要素生產(chǎn)率的計(jì)算公式：

tfp=Y/f(L,k)=AGβeλt

(4)

式(4)兩邊取對(duì)數(shù)，可得：

lntfp=lnA+βlnG+λt

(5)

在式(5)基礎(chǔ)上，建立本文研究的計(jì)量模型，如下式所示：

(6)

式(6)中，α=lnA，i為地區(qū)，t為時(shí)間，εit為隨機(jī)誤差，X為其他控制變量，j為第j個(gè)控制變量，δ為控制變量的系數(shù)。

式(6)所示的計(jì)量模型并未考慮企業(yè)生產(chǎn)率在地區(qū)間的空間自相關(guān)效應(yīng)。正如引言中所述，由于地區(qū)間競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)、學(xué)習(xí)效應(yīng)以及知識(shí)溢出效應(yīng)的存在，使得地區(qū)企業(yè)的生產(chǎn)率水平并非一個(gè)完全獨(dú)立的變量，因而需要考慮變量數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)效應(yīng)，建立空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。

根據(jù)Anselin(1988)，空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型主要有空間自相關(guān)模型(Spatial Autoregressive Model, SAR)和空間誤差模型(Spatial Error Model, SEM)兩種形式。當(dāng)變量的空間依賴性對(duì)計(jì)量模型非常關(guān)鍵而形成了空間相關(guān)性時(shí)，即為空間自相關(guān)模型，而當(dāng)計(jì)量模型的誤差項(xiàng)在空間上自相關(guān)時(shí)，即為空間誤差模型。

(7)

(8)

式(7)和式(8)即分別為空間自相關(guān)模型和空間誤差模型。其中，W為空間權(quán)重矩陣，依據(jù)地區(qū)相鄰原則對(duì)其進(jìn)行賦值，如果兩個(gè)地區(qū)相鄰，權(quán)重賦予1，否則賦予0；ρ為空間自回歸系數(shù)，θ為空間誤差系數(shù)；μ、ε為誤差項(xiàng)。其他變量定義與上文相同。后文中，我們還將對(duì)式(7)和式(8)中的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解，以明確政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)與效率改善效應(yīng)。

由于空間計(jì)量模型的建模思想違背了數(shù)據(jù)獨(dú)立的經(jīng)典假設(shè)，因而如果仍然采用傳統(tǒng)的最小二乘法對(duì)其進(jìn)行估計(jì)，對(duì)于空間誤差模型而言，其結(jié)果雖然是無偏的，但不具有有效性；而對(duì)于空間自相關(guān)模型而言，其估計(jì)結(jié)果不僅是有偏的，而且是不一致的。Anselin(1988)的研究證明極大似然法可以克服上述缺陷。由于本文采用的是面板數(shù)據(jù)形式的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，因而我們將應(yīng)用Elhorst(2003)提出的基于空間面板數(shù)據(jù)的極大似然法對(duì)計(jì)量模型進(jìn)行估計(jì)。

四、數(shù)據(jù)與變量

本文采用2000-2012年中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)分地區(qū)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，原始數(shù)據(jù)來源于2001-2013各年的《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省區(qū)《統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于考察期內(nèi)，西藏、海南、青海、新疆等省區(qū)存在較多年份數(shù)據(jù)的缺失，研究中暫時(shí)不予考慮。剔除缺失樣本后，共選取27個(gè)省區(qū)的351個(gè)樣本進(jìn)行研究。

(一)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算

關(guān)于全要素生產(chǎn)率的測(cè)算，目前主要有參數(shù)法和非參數(shù)法兩大類。前者包括索羅剩余法、隨機(jī)邊界法等。此類方法的優(yōu)點(diǎn)是具有明顯的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)，但其缺點(diǎn)是需要事先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，如果生產(chǎn)函數(shù)的形式設(shè)定錯(cuò)誤，結(jié)果也將有較大的偏差。后者則以基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelope Analysis, DEA)技術(shù)的Malmquist指數(shù)法為代表。該方法采用線性規(guī)劃技術(shù)求解，不需要事先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)，而且計(jì)算簡(jiǎn)便，因而在研究中得到廣泛應(yīng)用。本文也采用Malmquist指數(shù)法來測(cè)算高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平，并將其分解為技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率變化。

假定每個(gè)省區(qū)為一個(gè)決策單元，(xt，yt)、(xt+1，yt+1)分別表示某一地區(qū)第t和t+1期的投入產(chǎn)出量。根據(jù)Fare等(1994)，利用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)(tfp)可分解為技術(shù)進(jìn)步(tc)與技術(shù)效率變化(tec)的乘積，即：

tfp(xt,yt,xt+1,yt+1)=tc(xt,yt,xt+1,yt+1)×tec(xt,yt, xt+1,yt+1)

(9)

其中，如果tfp、tc、tec大于1，表示全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)、技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率改善，反之，則表示全要素生產(chǎn)率退步、技術(shù)退步和技術(shù)效率惡化①。

利用上述Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行核算時(shí)，投入變量為各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)就業(yè)人數(shù)(L)和資本存量(K)，產(chǎn)出變量為各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入(Y)，并用工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)平減成2000年不變價(jià)。對(duì)于資本存量，我們沿襲張軍等(2004)的思路，采用永續(xù)盤存法進(jìn)行估算，其公式為：

Kit=Kit-1(1-δ)+Iit

(10)

其中，Kit、Kit-1分別為第i個(gè)地區(qū)第t年和第t-1年的資本存量。I為當(dāng)年的固定資本投資額，我們根據(jù)歷年各地區(qū)固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)將其換算成2000年為基期的實(shí)際值。折舊率亦按照張軍等(2004)的設(shè)置，取其值為9.6%。

表1報(bào)告了考察期內(nèi)我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)分地區(qū)的全要素生產(chǎn)率變動(dòng)指數(shù)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和技術(shù)效率變化指數(shù)的均值。

表1　各地區(qū)三項(xiàng)指數(shù)均值

從表1可看出，考察期內(nèi)我國(guó)大部分地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率均顯示出增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，且由于各地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步值均大于相應(yīng)的技術(shù)效率變化值，因此技術(shù)進(jìn)步也成為推動(dòng)各地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?，這與多數(shù)學(xué)者所發(fā)現(xiàn)的我國(guó)省域全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)動(dòng)力來源相一致(Zheng和Hu，2006；王志剛等，2006；舒元和才國(guó)偉，2007；張成等，2011)。從全國(guó)整體的均值來看，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)約7%，這其中技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)約5.7%，技術(shù)效率改善貢獻(xiàn)約1.3%，技術(shù)進(jìn)步仍然是全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿Α?/p>

接下來，我們應(yīng)用空間Moran's I指數(shù)對(duì)上述三項(xiàng)指數(shù)是否具有空間相關(guān)性予以檢驗(yàn)，并借此驗(yàn)證本文是否有必要采用空間計(jì)量模型。結(jié)果如表2所示。

從表2可看出，三項(xiàng)指數(shù)的Moran's I值均顯著大于零，表明其在空間上的分布并非是隨機(jī)的，而是具有明顯的正向空間相關(guān)性，從而也驗(yàn)證了本文采用空間計(jì)量模型的必要性。

表2　區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效空間MoranI指數(shù)核算結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為顯著性概率；***表示顯著性水平小于0.01；/表示該項(xiàng)為空.

(二)政府科技資助

政府科技資助是本文的核心解釋變量，其質(zhì)量的優(yōu)劣直接關(guān)系到本文研究結(jié)果的可靠性?？上驳氖?，《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中定期公布了我國(guó)地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)獲得的政府科技資助金額，我們用工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)將其統(tǒng)一平減成2000年的實(shí)際值。魏守華和吳貴生(2008)曾認(rèn)為政府的研發(fā)資助主要流向了大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)，因而他們采用《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》中公布的大學(xué)與研究機(jī)構(gòu)的研發(fā)經(jīng)費(fèi)之和作為地區(qū)政府R&D經(jīng)費(fèi)的替代指標(biāo)，但顯然，這與本文關(guān)注的企業(yè)主體不相符合?？疾炱趦?nèi)，我國(guó)政府對(duì)企業(yè)的科技資助獲得了較快增長(zhǎng)，從2000年的172756.20萬元，增長(zhǎng)到2012年的1156436.45萬元，年均幾何增長(zhǎng)達(dá)到15.75%。當(dāng)然，政府科技資助的地區(qū)差距也比較大。就我們的27個(gè)考察樣本而言，得到資助最大的廣東一共獲得865028.09萬元，而資助最小的青海，僅有8734.94萬元，前者是后者的99倍之多。

(三)其他控制變量

參考以往研究，并基于數(shù)據(jù)的可得性，本文主要對(duì)企業(yè)R&D資本、企業(yè)人力資本、企業(yè)開放水平、企業(yè)規(guī)模水平以及基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境等變量進(jìn)行控制。

企業(yè)R&D存量(Sto)。企業(yè)R&D存量代表了企業(yè)自身的研發(fā)累積。R&D對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、生產(chǎn)率提高的重要作用已得到大量研究的支持(Romer，1986；Coe和Helpman，1995；Hu等，2005；Jefferson等，2006；吳延兵，2006a)，因此本文也對(duì)其進(jìn)行了控制。由于《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》只報(bào)告了各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)的R&D經(jīng)費(fèi)這一流量支出，本文利用工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)將其平減為2000年的實(shí)際值，并利用永續(xù)盤存法將其核算成R&D存量形式。核算方法與上文核算固定資本存量時(shí)一致，不過由于R&D資本具有較快的更新速度，我們?nèi)∑湔叟f率為15%，這也是目前研究中采用較多的一個(gè)折舊水平(Griliches，1989；Hu等，2005；吳延兵，2006b；白俊紅等，2009)。代入計(jì)量模型時(shí)，為了降低異方差的影響，我們對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。

企業(yè)人力資本(Hum)。人力資本對(duì)生產(chǎn)率的影響亦得到學(xué)界的廣泛關(guān)注(Lucas，1988；Mankiw等1992；Aiyar和Feyrer，2002；魏下海，2009)。按照舒爾茨(1992)的定義，人力資本主要是指凝聚在人體之中的知識(shí)、技能和熟練程度等，因此，企業(yè)人力資本水平越高，越有利于其生產(chǎn)率的提高。對(duì)人力資本的衡量有平均受教育年限、出生率、識(shí)字率以及大學(xué)生數(shù)等，考慮到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)高研發(fā)投入、高創(chuàng)造性的特點(diǎn)，本文以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技活動(dòng)人員占從業(yè)人員的比重來衡量其人力資本水平。

企業(yè)開放水平(Ope)。研究表明，發(fā)展中國(guó)家實(shí)行對(duì)外開放，與發(fā)達(dá)國(guó)家開展經(jīng)濟(jì)、技術(shù)以及管理經(jīng)驗(yàn)的交流，有利于發(fā)展中國(guó)家的技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)率提升(Tybont和Westbrook，1995；毛其淋和盛斌，2011)。一般情況下，發(fā)展中國(guó)家主要通過對(duì)外貿(mào)易和引進(jìn)外商直接投資(FDI)兩種途徑來實(shí)現(xiàn)國(guó)家的生產(chǎn)率提升。對(duì)外貿(mào)易，特別是出口貿(mào)易，由于企業(yè)直接與國(guó)際市場(chǎng)接觸，有利于其從國(guó)外買方企業(yè)學(xué)習(xí)到包括產(chǎn)品工藝設(shè)計(jì)、業(yè)務(wù)流程改進(jìn)以及組織結(jié)構(gòu)設(shè)置等方面的新知識(shí)和技術(shù)，同時(shí)出口貿(mào)易所帶來的規(guī)模經(jīng)濟(jì)以及買方企業(yè)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的嚴(yán)格控制和改進(jìn)建議，亦都有利于本土企業(yè)生產(chǎn)率的提升。而FDI則通過技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)、演示-模仿效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)效應(yīng)、競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)以及人員培訓(xùn)效應(yīng)等途徑促進(jìn)發(fā)展中國(guó)家生產(chǎn)率水平的提高(何元慶，2007)。此處，由于目前尚缺乏流入高技術(shù)產(chǎn)業(yè)分地區(qū)的FDI數(shù)據(jù)，我們僅從對(duì)外貿(mào)易方面來衡量對(duì)外開放水平。具體地，我們用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)出口額占主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比重來表征對(duì)外開放水平。

企業(yè)規(guī)模水平(Sca)。企業(yè)規(guī)模也是影響生產(chǎn)率水平的一項(xiàng)重要因素。規(guī)模大的企業(yè)可以發(fā)揮其規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范圍經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢(shì)，降低企業(yè)的成本，提升生產(chǎn)效率。另一方面，規(guī)模大的企業(yè)可以負(fù)擔(dān)得起巨額的研發(fā)費(fèi)用，因而在技術(shù)創(chuàng)新方面具有優(yōu)勢(shì)，這也有利于企業(yè)生產(chǎn)率的提高(Gayle，2001；吳延兵，2006b)。當(dāng)然，大企業(yè)也可能由于其組織龐大、機(jī)構(gòu)臃腫、信息反映遲鈍、官僚作風(fēng)等原因而降低了企業(yè)的生產(chǎn)率水平。相對(duì)而言，小企業(yè)雖然不具有規(guī)模和資金優(yōu)勢(shì)，但由于其組織結(jié)構(gòu)靈活簡(jiǎn)單、對(duì)市場(chǎng)反應(yīng)速度快以及經(jīng)濟(jì)決策高度集中等特點(diǎn)，亦可以取得較高的生產(chǎn)率水平。本文用地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入與地區(qū)企業(yè)數(shù)的比值來近似衡量地區(qū)企業(yè)的平均規(guī)模。

基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境(Fou)?；A(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和生產(chǎn)率的提高亦具有重要的影響。良好的基礎(chǔ)設(shè)施條件不僅有利于改善企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)境，降低企業(yè)交易成本，提高交易效率(Moreno等，2003)，而且為企業(yè)間資源要素和產(chǎn)品貨物的自由流動(dòng)提供了便利，從而也優(yōu)化了資源的配置，促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)率的提升(Yilmaz等，2002；劉秉鐮等，2010)。本文研究中亦對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行控制，并用各地區(qū)郵電業(yè)務(wù)總量占GDP的比重來近似表征。

五、結(jié)果與討論

分別以全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和效率改善作為被解釋變量，以政府科技資助和其他控制變量為解釋變量，建立空間計(jì)量模型進(jìn)行回歸，估計(jì)結(jié)果如表3所示。由于Hausman檢驗(yàn)支持了固定效應(yīng)模型，表3中只報(bào)告了固定效應(yīng)模型的回歸估計(jì)結(jié)果。

表3　回歸估計(jì)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)值為顯著性概率，*、**、***分別表示顯著性概率為0.1、0.05和0.01.

表3報(bào)告了空間自相關(guān)模型(Sar)和空間誤差模型(Sem)的回歸估計(jì)結(jié)果。至于空間自相關(guān)模型和空間誤差模型哪個(gè)更適宜描述樣本數(shù)據(jù)，Anselin等(1996)建議采用兩個(gè)拉格朗日乘數(shù)(LM-sar和LM-Sem)及其穩(wěn)健形式(RLM-sar和RLM-Sem)來判斷，其原則是：如果空間自相關(guān)模型和空間誤差模型所分別對(duì)應(yīng)的兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量LM-sar與LM-Sem，一個(gè)顯著，一個(gè)不顯著，則顯著的即為要選擇的模型；如果兩個(gè)都顯著，則需要進(jìn)一步比較RLM-sar和RLM-Sem，顯著的即為適宜的模型。根據(jù)這一判斷準(zhǔn)則，無論是對(duì)于全要素生產(chǎn)率，還是技術(shù)進(jìn)步、效率改善的回歸模型，其LM-sar與LM-Sem均顯著，而RLM-Sem顯著，RLM-sar不顯著，因此空間誤差模型更為恰當(dāng)。同時(shí)，從調(diào)整后R2以及極大似然函數(shù)值(Log L)來看，也顯示出空間誤差模型優(yōu)于空間自相關(guān)模型的情形。因此，我們選擇空間誤差模型的回歸估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析和討論。

從估計(jì)結(jié)果來看，全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步與效率改善的空間誤差系數(shù)均顯著為正，說明這三項(xiàng)指數(shù)均存在明顯的正向空間自相關(guān)性，即鄰近地區(qū)的各項(xiàng)指數(shù)越高，本地區(qū)的相應(yīng)指數(shù)也越高。地理空間鄰近，不僅有利于降低生產(chǎn)要素的運(yùn)輸成本，便利生產(chǎn)要素的流動(dòng)，提高了資源的利用效率，而且有利于人們面對(duì)面的交流，以及知識(shí)、技術(shù)的傳播、擴(kuò)散和應(yīng)用，進(jìn)而也促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)率的提升。顯著的空間誤差系數(shù)同時(shí)也印證了本文采用空間計(jì)量方法的必要性和合理性。

政府科技資助對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)有顯著的正向影響，且這種影響主要是通過技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的，對(duì)效率改善的作用并不明顯。政府的科技資助降低了企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)，彌補(bǔ)了企業(yè)研發(fā)資金的不足，有力地促進(jìn)了企業(yè)新知識(shí)和新技術(shù)的誕生，從而也推動(dòng)了企業(yè)的前沿技術(shù)進(jìn)步；同時(shí)，由于并不是所有的企業(yè)都能夠獲得政府的資助，因此得到資助本身就是對(duì)企業(yè)前期積累的肯定，這一有利信號(hào)的傳遞也有助于企業(yè)獲得更多的外部研發(fā)資源(Kleer，2008)，促進(jìn)了企業(yè)技術(shù)水平的提升。但可能由于政府科技資助作為引導(dǎo)資金，本身占企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)的比重就比較低，因而并沒有起到規(guī)模經(jīng)濟(jì)的效果，同時(shí)也可能源于我國(guó)目前政府科技資助的投放依然比較粗放，以及企業(yè)在申請(qǐng)資助時(shí)的策略性逆向選擇行為(安同良等，2009)等原因，使得政府科技資助的效率改善效應(yīng)并不明顯?？傊?，目前我國(guó)政府的科技資助主要是通過影響企業(yè)技術(shù)進(jìn)步來促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升的，效率改善的作用還未得到充分有效地發(fā)揮。

從控制變量來看，企業(yè)R&D資本存量對(duì)全要素生產(chǎn)率亦有顯著的正向影響，說明企業(yè)的研發(fā)知識(shí)累積有利于生產(chǎn)率的提升，且其提升機(jī)制主要是通過促進(jìn)企業(yè)新知識(shí)、新技術(shù)和新產(chǎn)品、新工藝的開發(fā)，進(jìn)而推動(dòng)前沿面技術(shù)進(jìn)步引起的，而對(duì)企業(yè)的效率改善并無明顯作用。企業(yè)人力資本水平對(duì)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和效率改善均有顯著的正向影響。企業(yè)人力資本水平越高，意味著凝聚在人身上的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)及技能水平等就越高，這不僅有利于推動(dòng)企業(yè)的前沿技術(shù)進(jìn)步，而且有利于企業(yè)更加有效地利用資源要素，組織生產(chǎn)，從而也提升了企業(yè)的效率水平。人力資本通過技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和效率改善效應(yīng)，共同促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)率的提高。企業(yè)開放水平對(duì)全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步有顯著的正向影響，對(duì)效率改善的作用并不顯著，這在一定程度上說明目前我國(guó)的對(duì)外開放，主要是通過引起國(guó)外技術(shù)來促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率提升的，在學(xué)習(xí)國(guó)外先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)和制度創(chuàng)新等方面還并不理想。企業(yè)規(guī)模水平對(duì)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和效率改善影響均不顯著，一定程度上說明大企業(yè)和小企業(yè)在組織結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新等方面各具利弊，并不能成為影響企業(yè)生產(chǎn)率水平的關(guān)鍵因素?；A(chǔ)設(shè)施對(duì)三項(xiàng)指數(shù)均有顯著的正向影響，說明加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善基礎(chǔ)設(shè)施水平，有利于企業(yè)生產(chǎn)率的提升。

上文中，我們對(duì)政府科技資助影響企業(yè)生產(chǎn)率的效果進(jìn)行了評(píng)估，并分析了其影響機(jī)制。事實(shí)上，我們更關(guān)心的一個(gè)問題是如何提升政府科技資助的效果呢？回答這一問題對(duì)于政府科技資助政策的科學(xué)制定，以及幫助企業(yè)更加有效地利用政府的科技資助，從而更好地發(fā)揮政府科技資助的功效具有重要意義。具體地，我們通過在計(jì)量模型中加入政府科技資助與企業(yè)R&D存量、企業(yè)人力資本水平、企業(yè)開放水平、企業(yè)規(guī)模水平以及基礎(chǔ)設(shè)施水平等條件因素變量的交互項(xiàng)，來對(duì)這一問題進(jìn)行考察。如果交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正，表明該條件因素的提高，有利于政府科技資助促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率水平提升功效的發(fā)揮②。

表4　加入交叉項(xiàng)后的回歸估計(jì)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)值為顯著性概率，*、**、***分別表示顯著性概率為0.1、0.05和0.01.

表4報(bào)告了加入交互項(xiàng)后，空間計(jì)量模型的回歸估計(jì)結(jié)果。由于兩個(gè)拉格朗日乘數(shù)及其穩(wěn)健形式檢驗(yàn)依然顯示空間誤差模型具有較好的擬合效果，因此我們依然據(jù)此模型結(jié)果進(jìn)行分析討論。

從估計(jì)結(jié)果來看，企業(yè)R&D存量與政府科技資助的交互項(xiàng)系數(shù)，在全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進(jìn)步回歸模型中均顯著為正，表明企業(yè)R&D存量的提升有利于發(fā)揮政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，進(jìn)而也促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。企業(yè)的R&D存量不僅體現(xiàn)出企業(yè)的研發(fā)累積和創(chuàng)新能力，而且也提高了企業(yè)對(duì)外來資金的吸收能力(Coe和Helpman，1995；張海洋，2005)，從而也有利于企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率提升。企業(yè)人力資本對(duì)政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和效果改善效應(yīng)的發(fā)揮均有顯著的正向影響。企業(yè)人力資本水平的提高，不僅有利于提高企業(yè)的技術(shù)水平和創(chuàng)新能力，也有利于企業(yè)更加有效地利用政府的科技資助，從而也助推了企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平的提升。企業(yè)對(duì)外開放、基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境與政府科技資助交互項(xiàng)的系數(shù)在三項(xiàng)指數(shù)回歸中均不顯著，這在一定程度上說明，企業(yè)的對(duì)外開放水平以及外部基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境并不影響政府科技資助功效的發(fā)揮。企業(yè)的對(duì)外開放和基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境僅代表了企業(yè)與國(guó)外的交流互動(dòng)以及外部環(huán)境條件，并不能成為影響政府科技資助績(jī)效水平的關(guān)鍵性因素。值得注意的是，企業(yè)規(guī)模與政府科技資助的交互項(xiàng)系數(shù)在全要素生產(chǎn)率以及技術(shù)進(jìn)步的回歸模型中均顯著為負(fù)，表明企業(yè)規(guī)模越大，越不利于政府科技資助功效的發(fā)揮。其原因可能在于，相對(duì)于小企業(yè)，大企業(yè)一般實(shí)力雄厚，并不缺乏研發(fā)資金，因此政府科技資助可能擠出了大企業(yè)自身的研發(fā)投資；而小企業(yè)由于自身資金受限，政府的科技資助可以有效彌補(bǔ)其研發(fā)經(jīng)費(fèi)的不足，而且小企業(yè)組織結(jié)構(gòu)靈活，決策能力強(qiáng)，這些均有助于其對(duì)政府科技資助的充分利用，進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)技術(shù)水平的提升和全要素生產(chǎn)率的提高。

上文中，作為建立空間計(jì)量模型時(shí)的關(guān)鍵要素之一——空間權(quán)重，我們將其設(shè)置為(0，1)形式的空間鄰接矩陣。這種設(shè)置方法假設(shè)如果兩個(gè)地區(qū)在地理位置上空間相鄰，其之間就有聯(lián)系，否則就無關(guān)聯(lián)，這顯然與事實(shí)并不相符。比如，北京與河北相鄰，與山東不相鄰，但我們不能認(rèn)為北京與河北之間有聯(lián)系，而與山東之間就沒有聯(lián)系。為了克服這一不足，我們參照Paas和Schlitte(2006)提出的空間距離權(quán)重③，重新設(shè)置空間計(jì)量模型，對(duì)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性予以檢驗(yàn)。由于兩個(gè)拉格朗日乘數(shù)以及其穩(wěn)健形式檢驗(yàn)仍然支持了空間誤差模型，所以限于篇幅，我們只給出了未控制交互項(xiàng)與控制交互項(xiàng)時(shí)的空間誤差模型回歸估計(jì)結(jié)果，如表5所示。

表5　空間距離權(quán)重的回歸估計(jì)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)值為顯著性概率，*、**、***分別表示顯著性概率為0.1、0.05和0.01；“/”表示該項(xiàng)為空.

從表5可看出，無論是加入還是未加入交互項(xiàng)，三項(xiàng)指數(shù)的空間誤差系數(shù)均顯著為正，這也再一次表明全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步與效率改善均存在顯著的空間自相關(guān)性。在未加入交互項(xiàng)時(shí)，政府科技資助對(duì)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進(jìn)步均有顯著的正向影響，政府科技資助主要通過其技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。企業(yè)R&D存量和對(duì)外開放水平亦主要通過促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步來提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平，而企業(yè)的人力資本不僅有助于企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，而且有利于企業(yè)的效率改善，進(jìn)而也共同促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平的提高。企業(yè)規(guī)模對(duì)三項(xiàng)指數(shù)的影響均不顯著，說明大企業(yè)和小企業(yè)在生產(chǎn)率表現(xiàn)方面并不具明顯差異。當(dāng)加入交互項(xiàng)以后，企業(yè)R&D存量、企業(yè)人力資本與政府科技資助的交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為正，但企業(yè)R&D存量主要是通過影響政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)來起作用的，而企業(yè)人力資本則有利于政府科技資助技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和效率改善效應(yīng)的共同發(fā)揮。對(duì)外開放水平、基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境與政府科技資助的交互項(xiàng)系數(shù)均不顯著，而企業(yè)規(guī)模與政府科技資助交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)。這些均與前文一致。改變空間權(quán)重以后，并沒有影響文章的基本結(jié)論。結(jié)果具有穩(wěn)健性。

六、結(jié)論

如何提升政府科技資助的效率，充分發(fā)揮其資助的功效，是學(xué)界和政界共同關(guān)注的一項(xiàng)重要議題。本文采用2000-2012年中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)分地區(qū)工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)，應(yīng)用空間計(jì)量分析方法，在探討政府科技資助促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率提升的機(jī)理的基礎(chǔ)上，實(shí)證分析了政府科技資助對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和效率改善的影響。主要的研究發(fā)現(xiàn)有：

全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步與效率改善均具有明顯的正向空間自相關(guān)效應(yīng)。地區(qū)企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步與效率改善，不僅促進(jìn)了本地區(qū)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，而且可以通過競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)、溢出效應(yīng)與學(xué)習(xí)效應(yīng)等途徑影響周邊地區(qū)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，且地區(qū)間地理位置越臨近，這種空間自相關(guān)效應(yīng)越明顯。因此，從政策層面來講，應(yīng)充分考慮地區(qū)間空間自相關(guān)效應(yīng)的存在，進(jìn)一步健全市場(chǎng)導(dǎo)向機(jī)制，破除地區(qū)間的資源要素流通壁壘，促進(jìn)資源要素的合理流動(dòng)，同時(shí)加強(qiáng)地區(qū)間的交流、合作與知識(shí)、信息、資源共享，將有利于我國(guó)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的整體提升。

政府科技資助對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著的正向影響，且其主要是通過影響政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)來實(shí)現(xiàn)的，對(duì)效率改善的作用還未明顯顯現(xiàn)。企業(yè)R&D存量和對(duì)外開放水平有助于促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，并通過這一效應(yīng)，促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。企業(yè)人力資本水平和基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境對(duì)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和效率改善均有顯著的正向影響，而企業(yè)規(guī)模的影響并不顯著。這些結(jié)論的政策含義在于，加大政府科技資助有利于我國(guó)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，當(dāng)然，為了更好地發(fā)揮其功效，還需在改善政府科技資助的投放方式、嚴(yán)格考核企業(yè)的申請(qǐng)條件，以促進(jìn)其效率提升等方面大下功夫。另外，為了促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，鼓勵(lì)企業(yè)增強(qiáng)R&D存量、提高人力資本水平、擴(kuò)大對(duì)外開放水平，并且政府進(jìn)一步改善基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境均具有重要意義。

研究還發(fā)現(xiàn)，企業(yè)R&D存量的提高還有利于政府科技資助技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)的發(fā)揮，而企業(yè)人力資本水平的提升，不僅有利于發(fā)揮政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，而且有利于發(fā)揮其效率改善效應(yīng)，進(jìn)而通過兩者共同作用促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。企業(yè)對(duì)外開放和基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境并不影響政府科技資助功效的發(fā)揮，而企業(yè)規(guī)模則產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。這些結(jié)論的政策含義也是明顯的，企業(yè)R&D資本的累積和人力資本水平的提高均有助于發(fā)揮政府科技資助提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率的功效，這兩項(xiàng)因素也可作為政府在甄選資助對(duì)象時(shí)重要考慮的兩個(gè)條件因素，而至于企業(yè)對(duì)外開放水平如何、地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境如何，并不影響政府的甄選決策，適當(dāng)加強(qiáng)對(duì)小企業(yè)的資助也有利于發(fā)揮政府科技資助的功效。

[注釋]

①關(guān)于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的具體計(jì)算過程，可參見Fare等(1994)及國(guó)內(nèi)外的相關(guān)文獻(xiàn)，此處就不再贅述.

②以企業(yè)R&D存量(lnSto)與政府科技資助(lnG)的交互項(xiàng)為例.當(dāng)我們?cè)谑?8)中加入企業(yè)R&D存量與政府科技資助的交互項(xiàng)lnSto×lnG時(shí)(假設(shè)其系數(shù)為φ)，政府科技資助對(duì)全要素生產(chǎn)率的偏效應(yīng)，即?lntfp/?lnG=β+φ·lnSto.顯然，如果φ顯著為正，說明R&D存量越高，越有利于政府科技資助促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率水平提高功效的發(fā)揮.具體可參見伍德里奇(2003).

③Paas和Schlitte(2006)的空間距離權(quán)重為ωij=1/d2，其中d為兩個(gè)地區(qū)中心位置間的距離.我們利用Geoda095i軟件，并根據(jù)國(guó)家地理信息系統(tǒng)網(wǎng)提供的1:400萬電子地圖，得到此距離；i和j分別代表第i和第j個(gè)地區(qū)，如果i=j，權(quán)重設(shè)置為0.可見，該權(quán)重意味著距離越近，地區(qū)間的空間聯(lián)系越緊密.

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[責(zé)任編輯：張曉娟]

Government S&T Subsidies and the Improvement of Industrial Enterprise Productivity: Based on the Spatial Econometric Method

FANG Yong-hua,RAO Shui-lin

(College of Economics and Trade,Guangdong Mechanical and Electrical Polytechnic, Guangzhou 510515, China)

Abstract:Based on the regional panel data of high technology industry enterprises in China, using spatial econometric analysis method, this paper examines the impact of government S&T subsidies on the industrial enterprise productivity. The study found that government S&T subsidies significantly promoted the industrial enterprise productivity, and its effect to the promotion mechanism are mainly through its influence on technology progress, to improve efficiency of effect is not obvious; the enterprise R&D and human capital stock are both helpful to the technology progress effect of government S&T subsidies, while firm size have a significant negative impact. The conclusion provides enlightenments for the government S&T subsidies policy of our government.

Key words:government S&T subsidies; enterprise productivity; spatial econometric

[中圖分類號(hào)]F272.7

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[文章編號(hào)]2095-5863(2016)02-0100-13

[作者簡(jiǎn)介]方勇華(1981-)，男，江西婺源人，廣東機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院講師，碩士，從事金融市場(chǎng)研究.

[基金項(xiàng)目]廣東省高等學(xué)校優(yōu)秀青年教師培養(yǎng)計(jì)劃資助項(xiàng)目(YQ201402)

[收稿日期]2016-02-03