不同渠道的研發(fā)經(jīng)費與創(chuàng)新的互動關(guān)系研究

摘要：文章研究了不同渠道經(jīng)費來源與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的互動關(guān)系。研究結(jié)果表明，企業(yè)研發(fā)經(jīng)費與創(chuàng)新產(chǎn)出互動效應(yīng)顯著；銀行科技貸款對創(chuàng)新的貢獻較大；政府研發(fā)經(jīng)費與研發(fā)人員績效較低；企業(yè)研發(fā)經(jīng)費與政府研發(fā)經(jīng)費良性互動；企業(yè)研發(fā)經(jīng)費與銀行科技貸款具有互動效應(yīng)；政府研發(fā)經(jīng)費與銀行科技貸款對企業(yè)研發(fā)經(jīng)費投入均具有“倒逼效應(yīng)”。

關(guān)鍵詞：政府研發(fā)經(jīng)費；企業(yè)研發(fā)經(jīng)費；銀行科技貸款；技術(shù)創(chuàng)新；面板向量自回歸 文獻標(biāo)識碼：A

中圖分類號：G203 文章編號：1009-2374（2017）05-0269-04 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2017.05.131

1 概述

自從國家提出創(chuàng)新驅(qū)動以來，我國加大了科技投入力度。據(jù)2015年中國科技統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)顯示，2014年全國R&D經(jīng)費內(nèi)部支出為13015.63億元，R&D內(nèi)部經(jīng)費強度為2.05%，比2014年提高了0.4個百分點。但R&D經(jīng)費內(nèi)部支出可比價增長卻大幅下降，為5.81%，是1995年以來最低，1995～2014年，僅三年中R&D經(jīng)費內(nèi)部支出可比價增長速度低于10%。2014年，全國有高新技術(shù)企業(yè)27939家，主營業(yè)務(wù)收入127367.7億元，出口交貨值50765.2億元。2014年高新技術(shù)企業(yè)投入新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費2350.6億元，R&D經(jīng)費支出1922.2億元，R&D人員全時當(dāng)量57.3萬人年。高新技術(shù)企業(yè)成為企業(yè)創(chuàng)新的重要力量。

科技創(chuàng)新R&D經(jīng)費投入的主要有三個渠道：一是企業(yè)自籌經(jīng)費，這是企業(yè)創(chuàng)新R&D經(jīng)費投入最主要來源；二是財政R&D經(jīng)費投入，主要通過項目資助和稅收補貼來進行實現(xiàn)；三是金融機構(gòu)貸款，一些地方有科技銀行，專為企業(yè)科技創(chuàng)新提供信貸。通過數(shù)據(jù)比較發(fā)現(xiàn)，三種不同的科研經(jīng)費來源，對科技創(chuàng)新產(chǎn)生不同的效率。本文以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為對象，研究不同渠道的R&D經(jīng)費與創(chuàng)新產(chǎn)出之間的互動關(guān)系。

國內(nèi)外在R&D經(jīng)費投入與科技產(chǎn)出相關(guān)性方面的研究成果很豐富，梳理了國內(nèi)外研究成果，有以下三點不足：一是從研究內(nèi)容看，對于科技投入中最主要的三種資金來源：政府R&D經(jīng)費投入、企業(yè)R&D經(jīng)費投入、銀行科技貸款的績效分析比較評價缺少，也正是因為此，對于加強哪種資金研發(fā)投入就沒有很好的參考指標(biāo)，從而在R&D投入時具有盲目性；二是從研究方法看，現(xiàn)有的研究主要采用灰色關(guān)聯(lián)分析、自向量模型、普通回歸等，較少采用動態(tài)面板、面板誤差修正模型等方法，因而不能從動態(tài)和投入產(chǎn)出互動關(guān)系的角度全面反映科技投入產(chǎn)出之間的關(guān)系；三是在技術(shù)處理上，現(xiàn)有研究多采用最小二乘法進行估計，內(nèi)生性變量問題較少考慮。

本文研究框架如圖1所示。

2 研究方法

2.1 動態(tài)面板模型

2.2 面板向量自回歸模型

面板向量自回歸模型（Panel VAR）繼承了VAR模型的優(yōu)點，把所有變量均視作內(nèi)生變量；脈沖響應(yīng)函數(shù)分離出一個內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量所帶來的影響；個體效應(yīng)允許個體差異，時間效應(yīng)則反映了個體在橫截面受到的共同沖擊。

3 數(shù)據(jù)來源

目前反映高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的主要指標(biāo)有新產(chǎn)品銷售收入（Griliches、Liu等）和專利授權(quán)數(shù)量（Groot等），當(dāng)然從統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源看，新產(chǎn)品產(chǎn)值也是可供選用的變量。

新產(chǎn)品的界定沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，這是理論上存在的一個最大障礙。

授權(quán)專利數(shù)作為創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo)存在一定的不科學(xué)性：一是不同的專利代表的創(chuàng)新產(chǎn)出能力不一樣，發(fā)明專利要高于實用新型和外觀設(shè)計，因而不同專利的權(quán)重難以確定；二是專利申請期長，特別是發(fā)明專利，最少要兩三年，對數(shù)據(jù)要求高；三是部分企業(yè)為了獲得科技項目扶持，比如為了成功申報高新技術(shù)企業(yè)，申報的專利質(zhì)量不高；四是相當(dāng)一部分企業(yè)將核心技術(shù)保密，不申請專利，一些微小企業(yè)申請專利的動機也不強烈。

新產(chǎn)品產(chǎn)值作為創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo)，除了和采用新產(chǎn)品銷售收入一樣的問題外，還存在銷售的問題，即生產(chǎn)新產(chǎn)品并不一定能夠全部銷售，還有的企業(yè)存在由于新產(chǎn)品設(shè)計和銷售過程中存在問題而導(dǎo)致失敗的情況。

鑒于以上的原因，本文用新產(chǎn)品銷售收入作為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的替代變量。

R&D經(jīng)費投入除了上述三種經(jīng)費來源外，還有人力資本投入。借鑒Griliches的做法，采用永續(xù)盤存法估算R&D資本存量。研發(fā)人力資本采用研發(fā)人員折合全時當(dāng)量指標(biāo)來替代，這也是國際通行的做法。

本文數(shù)據(jù)來自于中國高技術(shù)年鑒（1997～2013年），西藏數(shù)據(jù)不全，不作考慮。

4 實證研究結(jié)果

4.1 面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗

本文采用ADF、Levin、PP三種方法同時檢驗，當(dāng)至少兩種方法結(jié)果一致時，視為通過檢驗。檢驗結(jié)果如表1。經(jīng)過一階差分，所有變量均平穩(wěn)。

4.2 格蘭杰因果檢驗

考慮到技術(shù)創(chuàng)新的投入產(chǎn)出影響滯后期一般不會超過4年，再長的滯后期即使有影響其效應(yīng)也會比較弱小，因此滯后期選擇1～4年進行格蘭杰因果檢驗。企業(yè)全部R&D投入以企業(yè)R&D經(jīng)費投入為主，政府R&D經(jīng)費投入與銀行科技貸款為輔，三者可能存在某種互動關(guān)系，因此在進行格蘭杰因果檢驗時也可檢驗企業(yè)研發(fā)經(jīng)費與政府研發(fā)經(jīng)費、銀行科技貸款的因果關(guān)系，檢驗結(jié)果如表2：

在滯后1～4期，企業(yè)研發(fā)經(jīng)費投入是創(chuàng)新產(chǎn)出的原因，但創(chuàng)新產(chǎn)出不是企業(yè)研發(fā)經(jīng)費的原因。

在滯后1～4期，政府研發(fā)經(jīng)費、銀行貸款、研發(fā)人員全時當(dāng)量均與創(chuàng)新產(chǎn)出互為因果關(guān)系。

在滯后1～4期，企業(yè)研發(fā)經(jīng)費與政府研發(fā)經(jīng)費互為因果關(guān)系。這里面存在這樣一種傳導(dǎo)機制：企業(yè)研發(fā)經(jīng)費投入的增加可能會申請到政府的科研經(jīng)費，政府科研經(jīng)費投入表明政府認(rèn)可企業(yè)在研發(fā)領(lǐng)域所做的努力以及對努力結(jié)果的確認(rèn)，也解決了企業(yè)部分研發(fā)經(jīng)費的不足，從而促使企業(yè)增加研發(fā)投入。

在滯后1～4期，企業(yè)研發(fā)經(jīng)費投入與銀行科技貸款互為因果關(guān)系。說明企業(yè)研發(fā)經(jīng)費投入的增加及帶來的未來產(chǎn)出的預(yù)期會促使銀行提供科技貸款，而銀行科技貸款的支持解決了企業(yè)部分研發(fā)經(jīng)費的不足，從而促使企業(yè)增加研發(fā)經(jīng)費投入。

4.3 動態(tài)面板估計

KAO檢驗結(jié)果表明，t檢驗值為-11.237，相伴概率值為0.000，說明R&D投入與產(chǎn)出之間存在協(xié)整關(guān)系。接著采用SYS-GMM模型進行動態(tài)面板估計。在估計時，首先引入全部變量采用隨機效應(yīng)進行估計，接著進行hauseman檢驗，將不顯著變量刪除，如表3中的固定效應(yīng)2所示，表3還給出面板數(shù)據(jù)模型的估計結(jié)果。

然后進行模型的穩(wěn)健性檢驗。首先對動態(tài)面板回歸結(jié)果的殘差進行平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果Levin檢驗值為

-10.272，相伴概率值為0.000，ADP檢驗值為158.548，相伴概率為0.000，PP檢驗值為167.716，相伴概率值為0.000，也就是說，殘差是平穩(wěn)的，說明面板數(shù)據(jù)協(xié)整關(guān)系是穩(wěn)定的。接著進行Sargan-Hansen檢驗，以判斷工具變量的選擇是否存在“過度識別”現(xiàn)象。表3中，Sagen檢驗的概率分別為0.672和0.633，不能拒絕工具變量聯(lián)合生效的原假設(shè)，因此動態(tài)面板的工具變量選擇是合理的。需要說明的是，在第二次動態(tài)面板估計中，由于刪除了研發(fā)人員全時當(dāng)量變量，因此相應(yīng)地也刪除了其滯后項的工具變量。

動態(tài)面板估計結(jié)果顯示，R2值為0.628，中等程度的相關(guān)。企業(yè)R&D經(jīng)費投入的彈性系數(shù)最大，表示企業(yè)R&D經(jīng)費每提高1%，會導(dǎo)致創(chuàng)新產(chǎn)出增加1.721%，銀行科技貸款彈性系數(shù)次之，每增加1%，會帶來創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.590%。

政府R&D經(jīng)費投入的彈性系數(shù)為負(fù)，并且已經(jīng)通過了統(tǒng)計檢驗，說明政府研發(fā)經(jīng)費投入對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有負(fù)面作用，其運用存在低效率。在靜態(tài)模型中，政府研發(fā)經(jīng)費與企業(yè)科研產(chǎn)出無關(guān)。無論靜態(tài)模型還是動態(tài)模型，結(jié)論大致相似。這可能與政府科研經(jīng)費的分配機制不合理，分配不公平等因素有關(guān)。

在動態(tài)模型中，科研人員全時當(dāng)量與科技產(chǎn)出無關(guān)，而在靜態(tài)模型中，科研人員全時當(dāng)量對科技產(chǎn)出有促進作用，主要原因是由于靜態(tài)模型估計的偏誤引起的。總體上，科研人員全時當(dāng)量的效率是低下的，這可能與科研人員的研發(fā)成果轉(zhuǎn)化率較低有關(guān)。

4.4 面板向量自回歸估計

建立PVEC模型首先必須確定滯后階數(shù)，通常先建立無約束VAR模型，然后利用赤池信息準(zhǔn)則（AIC）和施瓦茨準(zhǔn)則（SC）等來確定滯后階數(shù)，為了節(jié)省自由度，同時考慮到低階的影響更為顯著，本文將滯后階數(shù)統(tǒng)一確定為2。PVEC模型建立后進行單位圓檢驗，AR ROOT檢驗顯示所有特征根都位于單位圓內(nèi)，模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，擬合效果較好。

綜合分析脈沖響應(yīng)函數(shù)，可以得出如下結(jié)論：

第一，創(chuàng)新產(chǎn)出和企業(yè)研發(fā)經(jīng)費互動作用比較顯著。來自創(chuàng)新產(chǎn)出一個標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊，對企業(yè)研發(fā)經(jīng)費作用效果鮮明，對其他影響不大。而來自企業(yè)研發(fā)經(jīng)費的沖擊，對創(chuàng)新產(chǎn)出的作用最大，對銀行科技貸款也有顯著影響。

第二，政府研發(fā)經(jīng)費對企業(yè)研發(fā)經(jīng)費具有顯著促進作用，對其他影響較小。一方面說明政府研發(fā)經(jīng)費對創(chuàng)新產(chǎn)出貢獻的低效率；另一方面也有利的一面，即促進企業(yè)研發(fā)經(jīng)費投入的增加。

第三，銀行科技貸款的沖擊對企業(yè)研發(fā)經(jīng)費促進最大，其次是政府研發(fā)經(jīng)費、研發(fā)人員全時當(dāng)量，對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響較小。

第四，研發(fā)人員全時當(dāng)量的沖擊對企業(yè)R&D經(jīng)費促進最大，其次是政府R&D經(jīng)費，最后是銀行科技貸款，對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響較小。

在PVEC模型中，各變量的方差分解如表4所示。

在末期，高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的方差分解中，自身占85%，企業(yè)研發(fā)經(jīng)費和銀行科技貸款各占6%，政府研發(fā)經(jīng)費和研發(fā)人員全時當(dāng)量的份額很低，各占1%。這和動態(tài)面板估計的結(jié)論基本是一致的。

企業(yè)研發(fā)經(jīng)費的方差分解中，自身占75%，創(chuàng)新產(chǎn)出占23%，其他因素幾乎沒有影響，顯示了企業(yè)R&D經(jīng)費與創(chuàng)新產(chǎn)出之間顯著的互動關(guān)系。

政府R&D經(jīng)費的方差分解中，自身占94%，其他均沒有超過3%，說明了政府R&D經(jīng)費相對獨立，和其他因素互動作用不強。

銀行科技貸款的方差分解中，自身占85%，企業(yè)研發(fā)經(jīng)費占7%，政府研發(fā)經(jīng)費占4%，創(chuàng)新產(chǎn)出占3%，研發(fā)人員全時當(dāng)量占1%。

研發(fā)人員全時當(dāng)量的方差分解中，自身占82%，企業(yè)R&D經(jīng)費占7%，創(chuàng)新產(chǎn)出占6%，政府R&D經(jīng)費占3%，銀行科技貸款占2%。

5 結(jié)論

5.1 企業(yè)研發(fā)經(jīng)費與創(chuàng)新產(chǎn)出互動效應(yīng)顯著

企業(yè)R&D經(jīng)費對創(chuàng)新產(chǎn)出的貢獻比較顯著，企業(yè)R&D經(jīng)費是創(chuàng)新產(chǎn)出的格蘭杰原因，企業(yè)研發(fā)經(jīng)費每增加1%，會導(dǎo)致創(chuàng)新產(chǎn)出增加1.721%。除自身外，在創(chuàng)新產(chǎn)出的脈沖響應(yīng)函數(shù)中，企業(yè)研發(fā)經(jīng)費對創(chuàng)新產(chǎn)出的沖擊最大，在企業(yè)研發(fā)經(jīng)費的脈沖響應(yīng)函數(shù)中，創(chuàng)新產(chǎn)出的沖擊影響最大。在方差分解中，兩者互為對方的主要因素。

5.2 銀行科技貸款對創(chuàng)新的貢獻較大

銀行科技貸款與創(chuàng)新產(chǎn)出互為格蘭杰因果關(guān)系，銀行科技貸款每增加1%，會導(dǎo)致創(chuàng)新產(chǎn)出增加0.59%。在脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解中，銀行科技貸款與創(chuàng)新產(chǎn)出互動效應(yīng)較弱，主要原因是由于科技金融尚不夠發(fā)達(dá)，銀行科技貸款規(guī)?？傮w過小所致。

5.3 政府研發(fā)經(jīng)費與企業(yè)研發(fā)人員績效較低

政府科研經(jīng)費雖然和創(chuàng)新產(chǎn)出互為因果關(guān)系，但政府研發(fā)經(jīng)費對創(chuàng)新產(chǎn)出貢獻的彈性系數(shù)為負(fù)，顯示出政府研發(fā)經(jīng)費投入對高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新的低效率，這說明了政府研發(fā)經(jīng)費投入的分配機制存在一定的問題。

研發(fā)人員全時當(dāng)量與企業(yè)科技產(chǎn)出無關(guān)原因是多方面的，比如研發(fā)人員全時當(dāng)量中無法區(qū)分企業(yè)的研發(fā)人員與科研院所的研發(fā)人員，科研院所的研發(fā)人員的研究成果轉(zhuǎn)化率較低，產(chǎn)學(xué)研合作不夠緊密等。

5.4 企業(yè)研發(fā)經(jīng)費與政府研發(fā)經(jīng)費良性互動

企業(yè)研發(fā)經(jīng)費投入與政府研發(fā)經(jīng)費投入互為格蘭杰因果關(guān)系。企業(yè)研發(fā)經(jīng)費的脈沖響應(yīng)函數(shù)中，政府研發(fā)經(jīng)費對其有顯著的影響；在政府研發(fā)經(jīng)費的脈沖響應(yīng)函數(shù)中，除自身外，企業(yè)研發(fā)經(jīng)費沖擊的影響最大。在方差分解中，這種互動關(guān)系存在但不夠顯著。

高技術(shù)企業(yè)在創(chuàng)新過程中，隨著R&D投入的增加，在科技資源有限的情況下，必然會設(shè)法尋求政府的支持，這是企業(yè)研發(fā)經(jīng)費投入帶來政府投入增加的內(nèi)在動力。那么，政府對高技術(shù)企業(yè)的R&D投入為什么會帶動企業(yè)R&D經(jīng)費投入呢？一方面，企業(yè)申請政府R&D經(jīng)費，往往只占總R&D經(jīng)費的較小份額，大部分還要靠企業(yè)自己投入；另一方面，政府R&D經(jīng)費具有示范效應(yīng)，項目考核也有嚴(yán)格要求，這加大了對企業(yè)研發(fā)的壓力，促使企業(yè)加大R&D投入。

5.5 企業(yè)R&D經(jīng)費與銀行科技貸款具有互動效應(yīng)

企業(yè)R&D經(jīng)費投入與銀行科技貸款互為格蘭杰因果關(guān)系。在企業(yè)R&D經(jīng)費的脈沖響應(yīng)函數(shù)中，企業(yè)R&D經(jīng)費對銀行科技貸款具有穩(wěn)定的促進效應(yīng)；銀行科技貸款的脈沖響應(yīng)函數(shù)中，除自身外，對企業(yè)R&D經(jīng)費的促進作用最大。企業(yè)R&D經(jīng)費的方差分解中，銀行科技貸款的份額較低，但銀行科技貸款的方差分解中，除其自身外，企業(yè)R&D經(jīng)費占據(jù)份額最大。

企業(yè)科技投入在面臨經(jīng)費不足的情況下，首要的思路是尋求銀行科技貸款，其次可能才是尋求政府投入。銀行科技貸款對企業(yè)R&D經(jīng)費投入產(chǎn)生“倒逼效應(yīng)”，因為一方面，銀行科技貸款僅占整個企業(yè)R&D經(jīng)費投入的很小一部分；另一方面，商業(yè)銀行由于風(fēng)險的規(guī)避性，會對企業(yè)科技貸款項目進行嚴(yán)格的審核，使得貸款項目總體上技術(shù)水平較高，成功的把握較大。

參考文獻

[1] Jaffe，A.B.Real effects of academic research[J].TheAmerican Economic Review，1989，（5）.

[2] Griliches，Z.Issues in assessing the contribution of research and development to productivity growth[J].BellJournal of Economics，1979，（1）.

[3] Liu，X.H.，Buck T.Innovation performance andchannels for international technology spillovers：evidence from chineses high-tech industries[J].Research policy，2007，36（3）.

[4] Groot de HLF.，Nijkamp P.Knowledge spillovers，innovation and regional development[J].Papers inregional science，2001，80（3）.

[5] Griliches，Z.R&D，Education，and Productivity[M].Harvard University Press，2000.

基金項目：浙江省軟科學(xué)研究計劃項目：浙江省“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”的關(guān)鍵問題、評價體系及推進路徑研究，2017C35071，階段性成果；寧波市軟科學(xué)研究計劃項目：支持中小企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的科技政策研究——以寧波為例，201601HJ-C01054，階段性成果。

作者簡介：胡平（1970-），女，湖北英山人，浙江工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)濟管理學(xué)院副教授，碩士，研究方向：科技金融、科技政策。

（責(zé)任編輯：周 瓊）