研發(fā)補(bǔ)貼不平等與企業(yè)創(chuàng)新效率

戴一鑫 李 杏 冉 征

(1.南京大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇 南京210009； 2.南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 國際經(jīng)貿(mào)學(xué)院，江蘇 南京 210046)

一、引言與相關(guān)文獻(xiàn)綜述

黨的十九大報(bào)告中特別指出創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，作為驅(qū)動創(chuàng)新體系的重要力量，企業(yè)創(chuàng)新日益成為學(xué)術(shù)界關(guān)注和研究的重點(diǎn)。企業(yè)創(chuàng)新活動因其投資資金大、周期長以及不確定因素多而長期面臨融資約束，單純依靠內(nèi)部融資已遠(yuǎn)不能維持創(chuàng)新活動的持續(xù)開展。同時(shí)，企業(yè)創(chuàng)新活動的外部性和高風(fēng)險(xiǎn)也會導(dǎo)致“市場失靈”，政府可以通過財(cái)政補(bǔ)貼手段緩解企業(yè)創(chuàng)新資金的短缺問題(郭玥，2018)。政府補(bǔ)貼一則會直接增加企業(yè)研發(fā)投入資金，二則可以利用信號傳遞機(jī)制吸引更多外部資金支持企業(yè)創(chuàng)新。因此，政府的創(chuàng)新補(bǔ)貼對企業(yè)創(chuàng)新具有至關(guān)重要的影響。

補(bǔ)貼作為政府重要的產(chǎn)業(yè)政策手段，具有一定的方向性和選擇性。中國工業(yè)企業(yè)的補(bǔ)貼呈現(xiàn)明顯的差異性和不平等性，不同行業(yè)企業(yè)所受到的創(chuàng)新補(bǔ)貼存在較大差異，即使相同行業(yè)的企業(yè)獲取的創(chuàng)新補(bǔ)貼也存在“天壤之別”(蔣為 等，2015)。其中一部分差異性可能來源于所有制差異，即政府往往傾向于將更多補(bǔ)貼分配給具有政治關(guān)聯(lián)背景的國有企業(yè)而不是民營企業(yè)。中國的國企改革致使國有企業(yè)的占比從1995年的24%陡降至2014年的3%左右。即便如此，國企龐大的規(guī)模和戰(zhàn)略性地位令其更易獲得銀行的貸款和研發(fā)補(bǔ)貼，尤其是2008年之后，大規(guī)模的刺激計(jì)劃讓國企從中獲得了包括研發(fā)補(bǔ)貼在內(nèi)的更多資金。

梳理現(xiàn)有的文獻(xiàn)，我們發(fā)現(xiàn)大多數(shù)研究并沒有從一般意義上的整體不平等中區(qū)分所有制間的不平等，而兩者對企業(yè)創(chuàng)新行為的影響是不同的。本文在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上將政府創(chuàng)新補(bǔ)貼的不平等分為兩個(gè)維度：其一來自于企業(yè)個(gè)體間的不平等，本文稱為垂直不平等；其二來自于所有制間組別的不平等，本文稱為水平不平等(1)理論上，轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)體中存在各種所有制不同的企業(yè)，但由于國有企業(yè)和民營企業(yè)占據(jù)主要成分且兩者在不同行業(yè)競爭，因此本文主要關(guān)注國有企業(yè)和民營企業(yè)這兩類企業(yè)。。數(shù)據(jù)顯示(2)2011—2013年工業(yè)企業(yè)科技活動數(shù)據(jù)。，數(shù)量僅占15%的國有企業(yè)的平均研發(fā)補(bǔ)貼是民營企業(yè)的7倍多，即使剔除規(guī)模因素后的人均研發(fā)補(bǔ)貼之比也達(dá)到了1.6倍，這種差異化補(bǔ)貼政策對企業(yè)創(chuàng)新具有重要影響。魏尚進(jìn)等(2017)認(rèn)為獲得更多補(bǔ)貼的國企在創(chuàng)新上要顯著弱于民企，利用2005—2007年的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，每1000萬元研發(fā)投入可以為民企帶來7.6項(xiàng)專利，而只能為國企帶來2.2項(xiàng)專利。

中國企業(yè)的創(chuàng)新活動存在一定的研發(fā)資源配置的所有制歧視，生產(chǎn)效率和創(chuàng)新能力較低的國企相對民企獲得了太多的資源。如果研發(fā)補(bǔ)貼能夠在不同所有制企業(yè)中更加均勻地分配，將釋放更大的創(chuàng)新潛力，這對于未來中國能否在不利的結(jié)構(gòu)性因素下保持創(chuàng)新動力和持續(xù)高速增長至為關(guān)鍵。那么一個(gè)非常重要且首先需要回答的問題是，國企和民企所有制“身份”上的差異是否導(dǎo)致了研發(fā)補(bǔ)貼的歧視進(jìn)而影響了企業(yè)創(chuàng)新的效率呢？

過往的研究主要集中于市場準(zhǔn)入、信貸配置等視角(劉忠 等，2018；靳來群，2015；余超 等，2016)。通過對信貸所有制歧視的研究發(fā)現(xiàn)，所有制歧視會降低民營企業(yè)的投資回報(bào)(陸正飛 等，2009)以及國有企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出(戴靜 等，2013)，進(jìn)而會拖累制造業(yè)乃至整個(gè)經(jīng)濟(jì)效率(徐思遠(yuǎn) 等，2016)，最終導(dǎo)致社會整體福利的損失(肖爭艷 等，2015)。創(chuàng)新效率是評價(jià)企業(yè)績效的另一個(gè)切入點(diǎn)。國有企業(yè)的創(chuàng)新效率被證實(shí)相對較低(吳延兵，2006)，并且存在“增長拖累效應(yīng)”。企業(yè)創(chuàng)新效率的影響因素，已有研究也進(jìn)行了不同維度的探討，包括要素市場扭曲(戴魁早 等，2016)、創(chuàng)新要素集聚(余泳澤 等，2013)、技術(shù)差距(肖仁橋 等，2014)等。

區(qū)別于以往研究，本文的可能貢獻(xiàn)在于：第一，將所有制歧視拓展到政府研發(fā)補(bǔ)貼視角并且利用微觀企業(yè)的創(chuàng)新活動數(shù)據(jù)證實(shí)了這一特征事實(shí)的存在；第二，證明了研發(fā)補(bǔ)貼所有制間的不平等是個(gè)體不平等的重要組成部分，并重點(diǎn)考察了企業(yè)間個(gè)體(垂直)不平等和所有制間組別(水平)不平等對企業(yè)創(chuàng)新效率的線性或非線性的影響；第三，重點(diǎn)關(guān)注了政府研發(fā)補(bǔ)貼在“國民”所有制間的差異并嘗試在中國的制度背景下解釋這種組間差異如何影響企業(yè)的創(chuàng)新效率，搭建了補(bǔ)貼不平等和企業(yè)創(chuàng)新效率間的邏輯橋梁。

二、 特征性事實(shí)

(一)研發(fā)補(bǔ)貼強(qiáng)度和分布存在水平不平等

表1提供了國有企業(yè)和民營企業(yè)人均政府研發(fā)補(bǔ)貼的對比數(shù)據(jù)(3)具體以“企業(yè)科技活動費(fèi)用中來自政府部門的科技活動資金”來衡量政府的補(bǔ)貼金額，同時(shí)將企業(yè)中科技活動人員數(shù)量除補(bǔ)貼金額以消除規(guī)模因素影響。，可以發(fā)現(xiàn)政府的研發(fā)補(bǔ)貼資金在分配上更傾向于國有企業(yè)，而民營企業(yè)則處于不利的地位，2011—2013年國有企業(yè)的人均研發(fā)補(bǔ)貼分別比民營企業(yè)高40%、69%和41%。

表1 2011—2013年國有企業(yè)和民營企業(yè)研發(fā)補(bǔ)貼比較

注：ANOVA檢驗(yàn)用以檢驗(yàn)樣本均數(shù)的差別是否具有高度顯著性。

圖1 按水平不平等由高到低排序的行業(yè)分布(4)研發(fā)補(bǔ)貼數(shù)值為2011—2013年三年平均值。

考慮到國有企業(yè)所處的行業(yè)分布可能與民營企業(yè)不同，因此研發(fā)補(bǔ)貼的水平不平等可能和行業(yè)異質(zhì)性有關(guān)。本文以行業(yè)內(nèi)的國有企業(yè)和民營企業(yè)的人均研發(fā)補(bǔ)貼強(qiáng)度之比衡量水平不平等，如圖1所示，可以發(fā)現(xiàn)在31個(gè)制造業(yè)行業(yè)中將近71%的行業(yè)中國有企業(yè)的補(bǔ)貼都是大于民營企業(yè)的。從行業(yè)的分布來看，具有補(bǔ)貼優(yōu)勢的國有企業(yè)包含了諸如計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)等大部分中高技術(shù)密集型行業(yè)，而民營企業(yè)獲取補(bǔ)貼的優(yōu)勢僅體現(xiàn)在紡織服裝、服飾業(yè)、印刷和記錄媒介復(fù)制業(yè)、酒飲料和精制茶制造業(yè)等低技術(shù)密集型行業(yè)。

表2 控制行業(yè)補(bǔ)貼相對需求的研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等行業(yè)分布

注：C13表示農(nóng)副食品加工業(yè)、C14表示食品制造業(yè)、C15表示酒、飲料和精制茶制造業(yè)、C16表示煙草制品業(yè)、C17表示紡織業(yè)、C18表示紡織服裝、服飾業(yè)、C19表示皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)、C20表示木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業(yè)、C21表示家具制造業(yè)、C22表示造紙和紙制品業(yè)、C23表示印刷和記錄媒介復(fù)制業(yè)、C24表示文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)、C25表示石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)、C26表示化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)、C27表示醫(yī)藥制造業(yè)、C28表示化學(xué)纖維制造業(yè)、C29表示橡膠和塑料制品業(yè)、C30表示非金屬礦物制品業(yè)、C31表示黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、C32表示有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、C33表示金屬制品業(yè)、C34表示通用設(shè)備制造業(yè)、C35表示專用設(shè)備制造業(yè)、C36表示汽車制造業(yè)、C37表示鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、C38表示電氣機(jī)械和器材制造業(yè)、C39表示計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、C40表示儀器儀表制造業(yè)、C41表示其他制造業(yè)、C42表示廢棄資源綜合利用業(yè)、C43表示金屬制品、機(jī)械和設(shè)備修理業(yè)。

通過表2的結(jié)果可以看出在控制了補(bǔ)貼需求后，存在國企研發(fā)補(bǔ)貼偏向的行業(yè)分布范圍雖然由71%降低至52%，但電氣機(jī)械和器材制造業(yè)、汽車制造業(yè)、電氣機(jī)械和器材制造業(yè)、鐵路、船舶和航空和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)等中高端技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域國有企業(yè)較民營企業(yè)更易獲取研發(fā)補(bǔ)貼。這些行業(yè)國企研發(fā)補(bǔ)貼資金相對依賴程度較低，但卻占據(jù)了較多的補(bǔ)貼資源。另外，本文計(jì)算得到國企研發(fā)補(bǔ)貼供給過度程度以及國企研發(fā)補(bǔ)貼供給不足程度分別為27.17%和-19.67%。可以發(fā)現(xiàn)研發(fā)補(bǔ)貼偏國有化的擴(kuò)展邊際雖然降低了(行業(yè)分布范圍由71%降低至52%)，但是補(bǔ)貼不平等的集約邊際仍然較大，這強(qiáng)化了研發(fā)補(bǔ)貼偏向國企的特征性事實(shí)。同時(shí)，本文也發(fā)現(xiàn)研發(fā)補(bǔ)貼存在一定程度的資源錯(cuò)配，即部分行業(yè)存在國企補(bǔ)貼供給不足現(xiàn)象。我們發(fā)現(xiàn)，這類行業(yè)主要集中于一些中低技術(shù)領(lǐng)域的制造業(yè)，如紡織業(yè)、農(nóng)副食品制造業(yè)等。對于這一部分行業(yè)，一方面該類行業(yè)對技術(shù)的要求較低，政府可引導(dǎo)企業(yè)降低研發(fā)支出；另一方面政府可采取政策手段將冗余的研發(fā)補(bǔ)貼調(diào)配至民營企業(yè)補(bǔ)貼供給不足的行業(yè)(5)即表2中研發(fā)補(bǔ)貼不平等值為正的行業(yè)。，從而達(dá)到研發(fā)補(bǔ)貼在所有制和供需之間的有效均衡。

(二)水平不平等是不平等的重要來源

表3提供了行業(yè)層面的水平不平等和垂直不平等度測算結(jié)果，垂直不平等指數(shù)以基尼系數(shù)衡量，具體計(jì)算公式為：

(1)

其中，Ij表示第j個(gè)企業(yè)的研發(fā)補(bǔ)貼強(qiáng)度，n表示企業(yè)數(shù)，I表示n個(gè)企業(yè)的總補(bǔ)貼強(qiáng)度。

表3 研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等和垂直不平等

資料來源：作者根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算整理得到。

為了更直觀地反映研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等和垂直不平等的差距，本文進(jìn)一步用可分解的泰爾指數(shù)來度量基于不同所有制的補(bǔ)貼差距。其定義和計(jì)算公式如下：

(2)

其中，i=1,2分別表示國有企業(yè)和民營企業(yè)，zijt表示j行業(yè)i類企業(yè)的數(shù)量，zjt表示j行業(yè)企業(yè)的總數(shù)量，pijt表示j行業(yè)i類企業(yè)的研發(fā)補(bǔ)貼之和，pjt表示j行業(yè)企業(yè)的研發(fā)補(bǔ)貼之和。為了進(jìn)一步測算所有制不平等在整體不平等中的作用，根據(jù)信息熵理論將熵值分解為組內(nèi)不平等和組間不平等，結(jié)果如表4所示。

表4 水平不平等在研發(fā)補(bǔ)貼不平等中的比重

資料來源：作者根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)整理得到。

雖然不同參數(shù)下的廣義熵的結(jié)果略有差異，但我們?nèi)匀豢梢钥吹剿兄崎g的不平等可以解釋大約20.47%～21.54%的不平等度?？梢钥闯?，水平不平等是研發(fā)補(bǔ)貼不平等中的一個(gè)非常重要的來源，在考慮研發(fā)補(bǔ)貼不平等時(shí)，應(yīng)將所有制間的不平等區(qū)別開來。

(三)水平不平等與企業(yè)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系

1.測度方法

企業(yè)效率的評價(jià)方法主要包括參數(shù)法和非參數(shù)法兩類，參數(shù)法以SFA隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)為代表，非參數(shù)方法則以DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法為代表。DEA方法無需設(shè)置函數(shù)形式，對評價(jià)多投入和多產(chǎn)出的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動效率具有一定的優(yōu)勢。DEA方法假設(shè)有n個(gè)待評價(jià)的決策單元，使用m種投入要素，生產(chǎn)s種產(chǎn)出。對于每一個(gè)決策單元DMUj都有對應(yīng)的效率評價(jià)指數(shù)：

(3)

其中，xij表示決策單元DMUj第i種要素的投入量，xij>0；yrj表示決策單元DMUj第j種產(chǎn)出的總量，yrj>0；vi表示第i種投入的權(quán)系數(shù)；ur表示第j種產(chǎn)出的權(quán)系數(shù)。本文以第j0個(gè)決策單元的效率指數(shù)為目標(biāo)，以所有決策單元的效率指數(shù)為約束構(gòu)造基礎(chǔ)模型：

(4)

進(jìn)一步，以Charnes-Cooper變換對上式取對偶形式引入松弛變量s+和剩余變量s-，將不等式約束轉(zhuǎn)化為等式約束：

(5)

運(yùn)用上式的最優(yōu)解θ0、λ0、s0+、s0-，即可判定決策單元的效率情況。根據(jù)∑λj是否為1這一約束條件可以將上述基礎(chǔ)模型分為“規(guī)模報(bào)酬不變”(C2R)和“規(guī)模報(bào)酬可變”(BC2)兩種模型(∑λj≠1時(shí)為C2R模型；∑λj=1時(shí)為BC2模型，具體方法原理詳見Andersen et al.(1993))。本文認(rèn)為企業(yè)創(chuàng)新活動是內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長的重要來源，具有知識經(jīng)濟(jì)的外部性，傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的邊際規(guī)模報(bào)酬遞減效應(yīng)一定程度上被抵消，因此本文改變規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)以捕捉企業(yè)創(chuàng)新邊際收益的不確定性，認(rèn)為采用“規(guī)模報(bào)酬可變”(BC2)的DEA模型對企業(yè)創(chuàng)新效率評價(jià)更為合適(趙樹寬 等，2013)。

2.變量和指標(biāo)說明

本文基于規(guī)模報(bào)酬可變模型對企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行評價(jià)，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析軟件Deap2.1進(jìn)行測度，具體數(shù)據(jù)來源如表5所示。需要特別說明的是，一般而言專利權(quán)的獲得存在很長的滯后期(楊武 等，2011)(6)專利申請被受理后并不立即授予專利權(quán)，平均到18個(gè)月以后才發(fā)布專利公告。。因此，以專利授權(quán)數(shù)來反映當(dāng)期的創(chuàng)新產(chǎn)出并計(jì)算創(chuàng)新效率可能會存在一定的誤差。雖然有些專利申請可能因某種原因而最終未獲授權(quán)，但由于技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)的積累，它也會對后期研發(fā)活動產(chǎn)生重要影響，尤其是對于處在整個(gè)國際分工鏈條中后端的發(fā)展中國家的工業(yè)企業(yè)而言，這些技術(shù)仍能發(fā)揮較為突出的創(chuàng)新效應(yīng)(錢麗 等，2015；馮宗憲 等，2011)。綜合考慮以上因素，本文采用專利申請數(shù)作為創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)之一，同時(shí)考慮到一些發(fā)明并不申請專利而使得該指標(biāo)并不能反映創(chuàng)新活動的全部成果(Pakes et al.，1984)，本文亦采用新產(chǎn)品產(chǎn)值作為創(chuàng)新產(chǎn)出的另一指標(biāo)，該指標(biāo)可以有效地反映出創(chuàng)新成果的產(chǎn)出價(jià)值(白俊紅，2011)。

表5 變量和指標(biāo)說明

資料來源：作者根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)整理。

3.測算結(jié)果

表6為測算的分行業(yè)的結(jié)果，從全行業(yè)平均值來看，民企的創(chuàng)新效率指數(shù)為0.0648，而國有企業(yè)為0.0360，前者約是后者的1.8倍(7)巧合的是國有企業(yè)人均補(bǔ)貼金額則是民營企業(yè)的1.6倍。，兩者創(chuàng)新效率的相對差距之比同董曉慶等(2014)利用行業(yè)層面的創(chuàng)新數(shù)據(jù)所測結(jié)果相似；分行業(yè)看，國有企業(yè)僅在C14(食品制造業(yè))、C20(木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業(yè))、C42(廢棄資源綜合利用業(yè))和C16(煙草制品業(yè))四個(gè)傳統(tǒng)的低技術(shù)制造業(yè)具備較高的創(chuàng)新效率。上述數(shù)據(jù)事實(shí)表明國有企業(yè)較民營而言在創(chuàng)新效率上是缺乏競爭力的，這和吳延兵(2012)等的研究結(jié)論一致。

表6 中國工業(yè)企業(yè)分行業(yè)創(chuàng)新效率

資料來源：作者根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算整理得到。

本文進(jìn)一步將行業(yè)層面的平均創(chuàng)新效率和水平不平等放置于折線圖中，如圖2所示，我們發(fā)現(xiàn)研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等度較高的行業(yè)創(chuàng)新效率往往較低，兩者之間似乎呈現(xiàn)負(fù)向相關(guān)關(guān)系。進(jìn)一步，觀察圖3的散點(diǎn)擬合圖，在95%的置信區(qū)間內(nèi)，行業(yè)層面的補(bǔ)貼水平不平等同企業(yè)創(chuàng)新效率具有明顯負(fù)相關(guān)關(guān)系。這直觀上反映了補(bǔ)貼的所有制歧視對創(chuàng)新效率的影響，下文將進(jìn)一步分析兩者之間可能存在的內(nèi)在影響機(jī)制和邏輯機(jī)理。

圖2 研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等與企業(yè)平均創(chuàng)新效率折線圖

圖3 研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等與企業(yè)創(chuàng)新效率散點(diǎn)擬合圖

三、理論分析與假設(shè)提出

(一)核心假設(shè)的提出

即使政府主觀上并未采取歧視性政策，但在政府選擇補(bǔ)貼流向和分配的實(shí)踐過程中確實(shí)存在研發(fā)補(bǔ)貼的不平等。由于企業(yè)政治關(guān)聯(lián)性、信息的不對稱以及虛假信號等干擾原因，極有可能誘使政府通過補(bǔ)貼資助了不需要甚至是不該資助的企業(yè)，造成創(chuàng)新活動資本的供求失衡與扭曲，并使得創(chuàng)新資本無法按照市場規(guī)律進(jìn)入邊際收益最高的生產(chǎn)領(lǐng)域，進(jìn)而阻滯了創(chuàng)新資源的有效配置從而不利于企業(yè)創(chuàng)新效率(白俊紅 等，2016)。

實(shí)際上，這種偏向國有企業(yè)的補(bǔ)貼本質(zhì)上可以視為一種對國有企業(yè)的隱形信貸政策優(yōu)惠，國有企業(yè)從中獲取了“利率租金”(戴靜 等，2013)，引致研發(fā)活動資本價(jià)格扭曲。創(chuàng)新補(bǔ)貼在所有制間的不平等反映了資源并沒有按照效率原則進(jìn)行分配，扭曲了民企和國企獲取研發(fā)資本的價(jià)格成本從而改變了創(chuàng)新的套利條件，進(jìn)而改變了廠商的創(chuàng)新產(chǎn)出效率。據(jù)此基本思想，本文基于廠商利潤最大化和創(chuàng)新的套利條件，試圖建立一個(gè)簡單的補(bǔ)貼所有制不平等影響創(chuàng)新效率的模型。

本文借鑒Aghion et al.(2009)關(guān)于廠商創(chuàng)新套利條件的理論模型，建立一個(gè)簡明的存在補(bǔ)貼所有制歧視的兩廠商創(chuàng)新模型。假設(shè)行業(yè)中存在G和M兩個(gè)廠商，生產(chǎn)同樣的產(chǎn)品并且同質(zhì)，那么他們產(chǎn)品的競爭均衡價(jià)格為P。為了便于后續(xù)分析，假設(shè)消費(fèi)者購買的產(chǎn)品中國企和民企的供給量各為一半且消費(fèi)者購買商品的預(yù)算為W。由于本文重點(diǎn)考察的是研發(fā)資本價(jià)格對廠商創(chuàng)新的影響，為簡化分析不考慮勞動力的投入要素。

企業(yè)必須從事研發(fā)活動進(jìn)行創(chuàng)新，而研發(fā)活動具有較高的不確定性且有成本，但是一般而言，依據(jù)現(xiàn)有研究和經(jīng)驗(yàn)事實(shí)，企業(yè)在科研活動中投入越多，則創(chuàng)新成功的概率也就越大(Aghion et al.，2009)。因此，創(chuàng)新成功的概率正相關(guān)于研發(fā)投入Ri并且遵循如下的科布—道格拉斯創(chuàng)新套利方程函數(shù)：

μi=φ(Ri)=αi(Ri)σ

(6)

其中，αi反映了不同企業(yè)研發(fā)部門生產(chǎn)率的參數(shù)；Ri為研發(fā)的相對投入量，即研發(fā)投入占行業(yè)總研發(fā)投入的份額或廠商研發(fā)投入與銷售收入的比值；σ為研發(fā)投入的產(chǎn)出彈性，其值介于0和1之間。

由此得出，創(chuàng)新前廠商的利潤為：

(7)

企業(yè)創(chuàng)新成功將會促進(jìn)廠商原本C下降為C/(1+ωi)，ωi越大意味著創(chuàng)新引致的成本降低程度越大，即創(chuàng)新的收益越高，則廠商的利潤為：

(8)

那么，將創(chuàng)新概率和固定研發(fā)成本納入到利潤最大化方程中，則企業(yè)進(jìn)行研發(fā)活動的預(yù)期利潤可以表示為：

(9)

根據(jù)利潤最大化的原則，對上式進(jìn)行求導(dǎo)，可以得到：

(10)

創(chuàng)新產(chǎn)出的函數(shù)采取不考慮勞動力因素的簡化的科布道格拉斯形式：

(11)

其中，將新產(chǎn)品的生產(chǎn)部門的效率設(shè)為βi，γ是研發(fā)投入的新產(chǎn)品的產(chǎn)出彈性。將由利潤最大化求得的最優(yōu)研發(fā)投入帶入創(chuàng)新產(chǎn)出函數(shù)：

(12)

由此，我們可以得到不同廠商創(chuàng)新產(chǎn)出的比值：

(13)

對國企來說，一方面他們往往是較為成熟的企業(yè)，在生產(chǎn)經(jīng)營中積累了長期的經(jīng)驗(yàn)以抵御創(chuàng)新活動的不確定性(Coad et al.，2016)，另一方面，他們往往會容易滿足現(xiàn)狀，缺乏創(chuàng)新變革的動力。國企同中央或地方政府關(guān)系天然密切，政府的助力以及自身高資源稟賦將會放大企業(yè)預(yù)算軟約束問題(賀小剛 等，2013)，政府的補(bǔ)貼力度越大，越有可能抑制國有企業(yè)研發(fā)投入中企業(yè)內(nèi)部所投入的規(guī)模，造成“資源冗余”現(xiàn)象，降低了企業(yè)搜尋創(chuàng)新資源的意愿以及企業(yè)深度創(chuàng)新和開放創(chuàng)新的能力，最終會損耗國有企業(yè)轉(zhuǎn)換創(chuàng)新資源的效率(劉忠 等，2018)，即存在“研發(fā)補(bǔ)貼詛咒”效應(yīng)。鑒于以上分析，本文提出：

假設(shè)1：研發(fā)補(bǔ)貼的水平不平等會通過“研發(fā)補(bǔ)貼詛咒效應(yīng)”這一影響機(jī)制抑制國有企業(yè)創(chuàng)新效率。

與此同時(shí)，不同所有制企業(yè)在自身資源稟賦和制度邏輯上存在巨大的差異，他們在利用政府補(bǔ)貼進(jìn)行創(chuàng)新時(shí)的行為特征存在明顯不同。對民營企業(yè)而言，創(chuàng)新資金來源仍以自有資金為主，其在融資市場上的融資成本一直都要遠(yuǎn)高于國有企業(yè)，“融資難、融資貴”現(xiàn)象非常突出，而低成本的政府研發(fā)補(bǔ)貼資金，大部分被國有企業(yè)占用，某種程度上也進(jìn)一步加劇了民營企業(yè)創(chuàng)新的資金困境，降低民營企業(yè)成功創(chuàng)新的概率。除了創(chuàng)新資金來源單一和匱乏，民營企業(yè)仍然面臨其他一些亟待解決的問題，如創(chuàng)新人才短缺、創(chuàng)新環(huán)境不完善等。調(diào)查分析顯示企業(yè)未來創(chuàng)新意愿不足，對未來增加創(chuàng)新投入較前幾年更為謹(jǐn)慎，而企業(yè)創(chuàng)新意愿強(qiáng)和創(chuàng)新投入多的企業(yè)，在經(jīng)營績效、盈利水平等方面有更好的表現(xiàn)(8)2014年8月至9月，中國企業(yè)家調(diào)查系統(tǒng)組織實(shí)施了“2014·中國企業(yè)經(jīng)營者問卷跟蹤調(diào)查”，本次調(diào)查以企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展為主題。?？冃г胶?、競爭力越強(qiáng)、效率越高的企業(yè)創(chuàng)新意愿越強(qiáng)，而創(chuàng)新意愿越強(qiáng)的企業(yè)，創(chuàng)新效率越好?；谝陨线壿嫞疚奶岢觯?/p>

假設(shè)2：研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等會通過“低創(chuàng)新傾向效應(yīng)”抑制民營企業(yè)利用政府補(bǔ)貼進(jìn)行創(chuàng)新的意愿和能力進(jìn)而抑制民營企業(yè)的創(chuàng)新效率。

(二)拓展分析

不同企業(yè)在創(chuàng)新資源稟賦和企業(yè)特征上存在天然差異，使得政府在創(chuàng)新資源的分配上必然具有偏向性和選擇性。企業(yè)間的垂直不平等對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響會隨著不平等程度呈現(xiàn)不同的創(chuàng)新效應(yīng)。當(dāng)不平等程度開始逐漸增加時(shí)，會改變創(chuàng)新部門內(nèi)企業(yè)間資金分配的離散化和平均化的格局，有利于其他創(chuàng)新資源的流動，進(jìn)而降低整體企業(yè)的單位創(chuàng)新產(chǎn)出成本，因此，此時(shí)補(bǔ)貼不平等增加將會促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率的提高。

然而當(dāng)垂直不平等逐漸加劇時(shí)，補(bǔ)貼在企業(yè)間的分布集中度將會提高，那么創(chuàng)新資源將向更少部分企業(yè)集中，此時(shí)，補(bǔ)貼的不平等將會影響資源配置的效率而產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)(蔣為 等，2015)。補(bǔ)貼具有信號傳遞機(jī)制，它會集聚并引導(dǎo)包括勞動、土地和資本等要素在內(nèi)的其他創(chuàng)新資源由低補(bǔ)貼企業(yè)向高補(bǔ)貼企業(yè)流動，由此引致的創(chuàng)新投資乘數(shù)效應(yīng)將會促使高補(bǔ)貼企業(yè)把創(chuàng)新規(guī)模擴(kuò)張至最優(yōu)，而低補(bǔ)貼企業(yè)則有可能以低于社會最優(yōu)的規(guī)模退出市場。隨著不平等性的加深，這種資源的流動就越為明顯，有可能出現(xiàn)“劣幣驅(qū)逐良幣”現(xiàn)象，從而會產(chǎn)生企業(yè)生產(chǎn)率和資源的誤置。另外，某些不合理的政府行為和補(bǔ)貼模式會進(jìn)一步導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新生產(chǎn)率分布的離散程度加大，這加劇了補(bǔ)貼不平等所帶來的資源誤置效應(yīng)，從而導(dǎo)致創(chuàng)新效率損失。據(jù)此，本文提出：

假設(shè)3：研發(fā)補(bǔ)貼的垂直不平等以“先揚(yáng)后抑”倒“U”型特征對企業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響。

四、實(shí)證分析

(一)研發(fā)補(bǔ)貼不平等與企業(yè)創(chuàng)新效率

1.計(jì)量模型

本文建立如下的計(jì)量模型以檢驗(yàn)補(bǔ)貼不平等與企業(yè)創(chuàng)新效率之間的關(guān)系：

(14)

2.數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)來源于中國工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)口徑為主營業(yè)務(wù)收入在2000萬元及以上的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)，收錄了31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)科技活動主要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，較為全面反映了中國工業(yè)企業(yè)科技活動開展情況，主要涉及工業(yè)企業(yè)R&D及相關(guān)活動主要指標(biāo)。同時(shí)，這個(gè)數(shù)據(jù)也涵蓋了關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新的一系列個(gè)體特征信息。

本文僅保留了國有企業(yè)和民營企業(yè)均存在的兩位數(shù)行業(yè)，最終樣本包括31個(gè)行業(yè)，涉及18435家企業(yè)的2011—2013年共50646條數(shù)據(jù)記錄，其中國有企業(yè)7724家，民營企業(yè)42921家。為了消除異常值的影響，本文對關(guān)鍵變量在第1%和99%分位進(jìn)行了Winsor處理。表7是相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表7 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

3.基準(zhǔn)回歸結(jié)果

本文首先檢驗(yàn)了補(bǔ)貼的水平不平等如何影響企業(yè)創(chuàng)新效率。表8匯報(bào)了計(jì)量回歸的結(jié)果。本文主要關(guān)注的是BI的系數(shù)，采取逐步加入控制變量的方式。列(1)僅加入BI，列(2)和列(3)加入垂直不平等度Ineq及其二次項(xiàng)Ineq2，列(4)加入了所有制啞變量Soe以及其與BI的交互項(xiàng)，列(5)至列(6)則依次加入了一些控制變量。在逐步回歸的過程中，BI均在不同顯著性水平上顯著為負(fù)，所有的回歸結(jié)果都表明水平不平等與企業(yè)的創(chuàng)新效率呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這也驗(yàn)證了本文的假設(shè)1。同時(shí)，列(6)控制了其他變量之后，BI的系數(shù)絕對值顯著變大，表明如果不控制其他變量，將會低估水平不平等對創(chuàng)新效率的負(fù)向作用。

本文從列(2)加入Ineq以探究垂直不平等對創(chuàng)新效率的影響，結(jié)果顯示系數(shù)顯著為正。為了驗(yàn)證可能存在的非線性關(guān)系，列(3)同時(shí)納入它的二次項(xiàng)Ineq2，結(jié)果發(fā)現(xiàn)一次項(xiàng)系數(shù)顯著為正，二次項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，表明補(bǔ)貼的垂直不平等對創(chuàng)新效率的影響呈現(xiàn)顯著的倒“U”型特征，這也證明了本文的假設(shè)3。這個(gè)結(jié)果同現(xiàn)有認(rèn)為補(bǔ)貼的差異化只會產(chǎn)生正或負(fù)的線性作用的研究結(jié)論不同(劉忠 等，2018；蔣為 等，2015)。

表8 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

注：*、**、***分別代表10%、5%與1%顯著性水平。

列(4)加入所有制虛擬變量Soe及其與BI的交互項(xiàng)，發(fā)現(xiàn)所有制啞變量統(tǒng)計(jì)上顯著，表明國有企業(yè)的創(chuàng)新效率確實(shí)明顯低于民營企業(yè)，而其與BI的交互項(xiàng)則顯著為負(fù)，表明相較于民營企業(yè)，水平不平等對國有企業(yè)創(chuàng)新效率的影響會更大。

本文基于加入全部控制變量的表8列(6)的結(jié)果，得到企業(yè)創(chuàng)新效率的影響方程為：

(15)

(16)

進(jìn)一步對本文的控制變量作簡要說明，其中行業(yè)集中度和創(chuàng)新開放度對創(chuàng)新效率并無明顯影響，而企業(yè)年齡、資本密集度、稅收優(yōu)惠政策會導(dǎo)致一定程度的創(chuàng)新效率損失，研發(fā)人員人力資本強(qiáng)度則會促進(jìn)創(chuàng)新效率，這進(jìn)一步說明技能偏向型技術(shù)進(jìn)步的創(chuàng)新政策將是提高企業(yè)創(chuàng)新效率的有效策略。

4.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)變更測量方法

首先，DEA方法測度效率會對異常值相當(dāng)敏感，在此基礎(chǔ)上得出的數(shù)據(jù)處理結(jié)果可能是不穩(wěn)定的(董曉慶 等，2014)。針對該測量方法效度可能較低的問題，為了得到可靠穩(wěn)健的實(shí)證結(jié)果，本文同時(shí)利用傳統(tǒng)的投入產(chǎn)出比的度量方法對創(chuàng)新效率指標(biāo)進(jìn)行替換得到Ieff_ratio(新產(chǎn)品產(chǎn)值/R&D經(jīng)費(fèi)支出)，回歸結(jié)果列示在表9中的列(1)。從主要解釋變量來看，系數(shù)的顯著性雖然減弱了，但是系數(shù)的方向依然和基準(zhǔn)回歸的結(jié)果相一致，證明了本文基本結(jié)論的可靠性。

表9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

注：*、**、***分別代表10%、5%與1%顯著性水平；CV為控制變量。

然后，參考Aghion et al.(2012)和蔣為等(2015)的做法，本文采用標(biāo)準(zhǔn)差的形式對企業(yè)研發(fā)補(bǔ)貼的垂直不平等進(jìn)行度量以替換基尼系數(shù)，具體的變量形式為：Ineqsd=sd(Subsidyit/humit)，回歸結(jié)果列示在表9中的列(2)(11)具體回歸中為了減少異方差性，以ln(1+sd(subsidy/hum)。

形式進(jìn)入方程。

接著，本文進(jìn)一步利用泰爾指數(shù)度量的不同所有制的補(bǔ)貼差距BITeil來替換原始的以比值衡量的研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等度BI，回歸結(jié)果列示在表9中的列(3)?？梢钥吹奖疚乃P(guān)心的核心解釋變量對創(chuàng)新效率的影響系數(shù)都顯著且和基準(zhǔn)檢驗(yàn)結(jié)果一致，即垂直不平等對創(chuàng)新效率的影響呈現(xiàn)倒“U”型，而水平不平等則呈現(xiàn)顯著的負(fù)向效應(yīng)。

(2)替換估計(jì)方法

首先，因?yàn)楸疚牡年P(guān)鍵解釋變量是行業(yè)層面的變量，因此在同一行業(yè)內(nèi)的企業(yè)具有關(guān)聯(lián)密切的個(gè)體特征，因此使用“多層次回歸”回歸方法(Multi-level Regression)取代傳統(tǒng)OLS或者固定效應(yīng)模型(13)Stata中的回歸命令為xtmixed。，結(jié)果報(bào)告在表9中的列(4)?？梢园l(fā)現(xiàn)，此方法的結(jié)果和基準(zhǔn)結(jié)果幾乎一致。

另外，在估計(jì)方法方面，由于本文測算的創(chuàng)新效率位于0和1之間，如果用OLS回歸或者固定效應(yīng)模型回歸，估計(jì)的參數(shù)值可能會偏向于0而不能得到一致估計(jì)。因此，本文采取含有內(nèi)生變量的IV-Tobit模型，選取解釋變量的滯后一階項(xiàng)作為工具變量，回歸結(jié)果列示在表9中的列(5)，可以看到Wald外生性檢驗(yàn)的P值小于0.01，強(qiáng)烈拒絕外生性的假定，說明確實(shí)存在內(nèi)生性。工具變量回歸估計(jì)的結(jié)果也具有良好的穩(wěn)健性。同時(shí)，由于動態(tài)面板在處理內(nèi)生變量上的優(yōu)勢，本文采用系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果列示在表9中的列(6)，可以發(fā)現(xiàn)，垂直不平等的非線性特征依然得以被驗(yàn)證，而水平不平等雖然不再顯著，但其系數(shù)仍然為負(fù)。

(二)內(nèi)在機(jī)制探討

根據(jù)前文研究結(jié)論，研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等不利于企業(yè)創(chuàng)新效率，那么一個(gè)自然而現(xiàn)實(shí)的問題是，偏向國有企業(yè)的補(bǔ)貼“歧視”是如何影響企業(yè)創(chuàng)新效率的。這是本文所要探究的另外一個(gè)問題。本文在上文的機(jī)制分析部分認(rèn)為由于不同所有制企業(yè)在資源稟賦和制度邏輯上的差異，他們在利用政府補(bǔ)貼時(shí)的動機(jī)和行為截然不同。隨著研發(fā)補(bǔ)貼偏向國有企業(yè)程度的提高，補(bǔ)貼本身所具有的正向激勵(lì)將會帶來負(fù)向作用，其中國有企業(yè)主要通過研發(fā)補(bǔ)貼的“詛咒效應(yīng)”，而民營企業(yè)主要是通過“低創(chuàng)新傾向效應(yīng)”。因此，本文分別對國有企業(yè)和民營企業(yè)的上述影響機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)。

對國有企業(yè)來說，本文以“企業(yè)人均研發(fā)支出中扣除來自政府資金部分”為企業(yè)內(nèi)在研發(fā)投入ownex。首先檢驗(yàn)政府補(bǔ)貼與企業(yè)內(nèi)在研發(fā)投入的關(guān)系，呈現(xiàn)在表10中的列(1)，發(fā)現(xiàn)兩者呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明政府補(bǔ)貼會讓國有企業(yè)產(chǎn)生對補(bǔ)貼的依賴，造成“資源冗余”的假象，進(jìn)而一定程度上降低企業(yè)研發(fā)投入中自身的投入規(guī)模。

表10的列(2)加入了水平不平等及其與政府研發(fā)補(bǔ)貼的交互項(xiàng)，發(fā)現(xiàn)交互項(xiàng)的系數(shù)顯著為負(fù)，即研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等越大的行業(yè)，政府加大對國有企業(yè)的研發(fā)補(bǔ)貼將會降低國有企業(yè)通過內(nèi)部自有資金進(jìn)行創(chuàng)新的規(guī)模。在列(3)中，本文以創(chuàng)新效率Ieff作為被解釋變量，加入BI和企業(yè)內(nèi)部自有資金研發(fā)投入ownex的交互項(xiàng)，結(jié)果交互項(xiàng)的系數(shù)顯著為負(fù)，這證明了若在研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等較高的行業(yè)提高內(nèi)部研發(fā)投入反而會抑制國有企業(yè)創(chuàng)新效率，導(dǎo)致創(chuàng)新效率的損失，從而間接論證了研發(fā)補(bǔ)貼對國企的創(chuàng)新效率存在一定的“詛咒效應(yīng)”。

對民營企業(yè)的影響機(jī)制而言，本文分別構(gòu)建了研發(fā)投入和研發(fā)成功的啞變量，具體衡量指標(biāo)為“企業(yè)是否有進(jìn)行科技活動的經(jīng)費(fèi)支出”(dum_inex)和“企業(yè)是否創(chuàng)新出了新產(chǎn)品”(dum_new)，利用二元Logit模型分別檢驗(yàn)了研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等對民營企業(yè)研發(fā)投入和研發(fā)成功傾向性的影響，結(jié)果匯報(bào)在表10的列(4)和列(5)中(14)為了便于解釋回歸結(jié)果，本文匯報(bào)了幾率比而非系數(shù)。。從主要解釋變量來看，企業(yè)進(jìn)行科技活動經(jīng)費(fèi)支出和研發(fā)出新產(chǎn)品幾率比分別為-1.0627和-1.0913，表明在給定其他變量不變的情況下，研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等每增加1%，民營企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新投入的意愿就會降低6%，而研發(fā)出新產(chǎn)品的概率將會降低9%，那么因研發(fā)補(bǔ)貼的不平等引致的創(chuàng)新成功概率比創(chuàng)新投入的概率低3%，可以看出創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)出投入產(chǎn)出間的“非對稱”，它是創(chuàng)新效率降低的本質(zhì)來源。因此，研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等不但抑制了民營企業(yè)的創(chuàng)新投入意愿，同時(shí)也增加了創(chuàng)新失敗的風(fēng)險(xiǎn)，即本文理論部分所歸納的“低創(chuàng)新意愿效應(yīng)”這一影響機(jī)制。

表10 “研發(fā)補(bǔ)貼詛咒效應(yīng)”和“低創(chuàng)新意愿效應(yīng)”機(jī)制檢驗(yàn)

注：*、**、***分別代表10%、5%與1%顯著性水平;第4和5列匯報(bào)的是幾率比和邊際效應(yīng);CV為控制變量。

(三)拓展分析：補(bǔ)貼水平不平等與行業(yè)創(chuàng)新效率損失

本文已經(jīng)在上文證實(shí)了行業(yè)層面的研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等對于該行業(yè)內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新效率的抑制作用，接下來本文將直接論證研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等對于行業(yè)創(chuàng)新效率損失的影響。理論上，行業(yè)內(nèi)差異化的補(bǔ)貼將導(dǎo)致企業(yè)間生產(chǎn)率分布的離散程度增大，在不存在補(bǔ)貼或者補(bǔ)貼相同的完全競爭市場中，低生產(chǎn)率企業(yè)將從市場中退出，也即在均衡狀態(tài)市場中的企業(yè)生產(chǎn)率完全相同(蔣為 等，2015)。企業(yè)間生產(chǎn)率分布的離散程度越大，則說明越多的低生產(chǎn)率企業(yè)未能從市場中被淘汰，資源更多地被低效率企業(yè)占有，那么行業(yè)內(nèi)的資源誤配與效率損失也越嚴(yán)重。另外，Hsieh et al.(2009)、蔣為等(2015)認(rèn)為生產(chǎn)率分布離散程度是度量行業(yè)內(nèi)生產(chǎn)效率損失度的有效代理變量。

基于上文已測算得到的創(chuàng)新效率測算3位行業(yè)代碼分類下創(chuàng)新效率分布的離散程度，采用對數(shù)波動序列的標(biāo)準(zhǔn)差測得的創(chuàng)新效率分布離散程度來作為行業(yè)創(chuàng)新效率損失度的代理變量。具體方法如下：

(17)

ln rd_Yjt=α0+α1ln rd_Ljt+α2ln rd_Kjt+1/2α3ln2rd_Ljt+1/2α4ln2rd_Kjt+α5(ln rd_Ljt·rd_Kjt)+νjt-μjt

(18)

假定創(chuàng)新的要素僅包括創(chuàng)新勞動力和創(chuàng)新資本兩種(15)所用數(shù)據(jù)為企業(yè)加總而成的行業(yè)科技人員數(shù)與行業(yè)科技活動經(jīng)費(fèi)支出。，那么包含政府補(bǔ)貼不平等的技術(shù)無效率項(xiàng)μjt即可表征創(chuàng)新效率損失度(effloss2)。除了行業(yè)集中度(hhij)之外，本文亦加入了其他行業(yè)層面的控制變量：行業(yè)研發(fā)資本密度(klj)、人力資本強(qiáng)度(rd_humj)、創(chuàng)新開放度(rd_openj)以及行業(yè)組織制度化水平(instij)。其中，行業(yè)組織制度化水平以企業(yè)辦科技機(jī)構(gòu)數(shù)量來表征，以加1后的對數(shù)作為最后進(jìn)入模型中的變量。其余控制變量和前文中的變量含義相同，以行業(yè)加總數(shù)據(jù)計(jì)算而得。本文認(rèn)為在不影響模型估計(jì)的前提下，即使樣本量客觀受限，基于該樣本進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)研究仍然不乏是一種有益的嘗試。同時(shí)，為了提高顯著性檢驗(yàn)效率，自舉法(Bootstrap)(重復(fù)抽取樣本)是一個(gè)可行的選項(xiàng)。表11回歸結(jié)果顯示，補(bǔ)貼水平不平等對兩種測度方法下的行業(yè)創(chuàng)新效率損失effloss1和effloss2都具有較為顯著的正向作用，即研發(fā)補(bǔ)貼所有制不平等擴(kuò)大了行業(yè)創(chuàng)新效率損失程度，這同對微觀個(gè)體的計(jì)量結(jié)果一致。同時(shí)，其他控制變量的影響也基本沒有變化：研發(fā)資本密集度(kl)、人力資本強(qiáng)度(rd_hum)、行業(yè)組織制度化水平(insti)都在不同的顯著性水平上降低了行業(yè)的創(chuàng)新效率的損失，而行業(yè)競爭度(hhi)和創(chuàng)新開放度(rd_open)的作用則不明顯。

表11 研發(fā)補(bǔ)貼水平不平等與行業(yè)創(chuàng)新效率損失

注：*、**、***分別代表10%、5%與1%顯著性水平。

五、結(jié)論與政策啟示

研發(fā)補(bǔ)貼和企業(yè)創(chuàng)新日益成為學(xué)術(shù)界關(guān)注和研究的重點(diǎn)。區(qū)別于以往研究，本文將所有制歧視拓展至研發(fā)補(bǔ)貼視角并且利用微觀企業(yè)的創(chuàng)新活動數(shù)據(jù)證實(shí)了這一特征事實(shí)的存在，即補(bǔ)貼強(qiáng)度和行業(yè)分布均偏向國有企業(yè)。本文重點(diǎn)關(guān)注了政府研發(fā)補(bǔ)貼在“國民”所有制間的水平差異并在中國的制度背景下解釋這種組間差異是如何影響企業(yè)創(chuàng)新效率的，搭建了補(bǔ)貼歧視和企業(yè)創(chuàng)新效率之間的邏輯橋梁。而實(shí)證證明，研發(fā)補(bǔ)貼的所有制不平等對企業(yè)創(chuàng)新效率具有抑制效應(yīng)且對國有企業(yè)的創(chuàng)新效率影響更大；在控制了水平不平等后，垂直不平等與企業(yè)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)補(bǔ)貼的水平不平等分別通過“研發(fā)補(bǔ)貼詛咒效應(yīng)”和“低創(chuàng)新傾向效應(yīng)”對國企和民企的創(chuàng)新效率產(chǎn)生抑制作用。據(jù)此，本文主要的政策啟示有：

一方面，政府在制定創(chuàng)新補(bǔ)貼政策時(shí)，應(yīng)從個(gè)體的不平等中區(qū)分所有制間的不平等。對待企業(yè)個(gè)體的補(bǔ)貼，應(yīng)當(dāng)降低政府對于微觀經(jīng)濟(jì)主體的干預(yù)，轉(zhuǎn)為以市場機(jī)制為基礎(chǔ)，在一定范圍內(nèi)可適當(dāng)擴(kuò)大研發(fā)補(bǔ)貼在異質(zhì)性企業(yè)間的差異。既要避免“撒胡椒面”式的無重點(diǎn)的補(bǔ)貼政策，也應(yīng)避免過度差異化或不平等。另一方面，政府應(yīng)極力消除補(bǔ)貼的所有制差異，因?yàn)樗鼑?yán)重阻礙了市場資源的合理配置，對國企和民企的創(chuàng)新效率均產(chǎn)生了嚴(yán)重的抑制作用。尤其應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)補(bǔ)貼思維模式，弱化甚至完全消除企業(yè)在所有制“身份”上的差異，放棄對于同一行業(yè)中低效率企業(yè)與國有企業(yè)的過度補(bǔ)貼，因而政府在提供補(bǔ)貼時(shí)應(yīng)更有針對性和客觀性，將補(bǔ)貼更多提供給真正需要而且更能充分利用的民營企業(yè)，以使政府補(bǔ)貼發(fā)揮最好的效果。