政府補(bǔ)貼、融資約束與企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率
——來自安徽省市級(jí)工業(yè)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

李少付，李文瑛

(蚌埠學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 蚌埠 233000)

一、引言

企業(yè)研發(fā)是一個(gè)由人力資本、物質(zhì)資本等多要素投入和知識(shí)產(chǎn)出、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出等多產(chǎn)品輸出構(gòu)成的復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。對該系統(tǒng)的研究主要集中在企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的度量以及影響因素的分析。企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的度量方法以隨機(jī)前沿分析和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析為主，但無論是隨機(jī)前沿分析還是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，目前的研究在考慮物質(zhì)資本時(shí)大都采用永續(xù)盤存法將研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出資本化，得出企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率較低的結(jié)論[1-3]。按照研究對象或樣本數(shù)據(jù)所在的區(qū)域環(huán)境劃分，企業(yè)研發(fā)系統(tǒng)區(qū)域環(huán)境可劃分為微觀環(huán)境、縣級(jí)區(qū)域環(huán)境、市級(jí)區(qū)域環(huán)境、省級(jí)區(qū)域環(huán)境和國家區(qū)域環(huán)境5個(gè)層次[4]，但目前的研究多集中在微觀環(huán)境和省級(jí)區(qū)域環(huán)境層次上，以市級(jí)區(qū)域環(huán)境為研究對象的較少。

本文以安徽省市級(jí)工業(yè)企業(yè)為研究對象，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法度量企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率。在測度企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率時(shí)，僅將研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出中的資產(chǎn)性支出進(jìn)行資本化處理。通過理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)政府補(bǔ)貼和融資約束對企業(yè)研發(fā)投資的影響，進(jìn)而分析它們對企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的影響。本研究對提高企業(yè)研發(fā)投資效率，實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)由要素驅(qū)動(dòng)向科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變具有重要的實(shí)踐意義。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)政府補(bǔ)貼、融資約束對企業(yè)研發(fā)投資的影響

企業(yè)研發(fā)投資具有正的外部性，溢出效應(yīng)使得研發(fā)投資的私人收益低于社會(huì)收益，結(jié)果可能導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)投資的意愿不強(qiáng)，創(chuàng)新活動(dòng)的規(guī)模低于最優(yōu)R&D投資水平。正的外部性和企業(yè)面臨的融資約束是政府補(bǔ)貼的理論依據(jù)。政府向從事研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的企業(yè)發(fā)放補(bǔ)貼，以縮小或彌補(bǔ)研發(fā)投資的社會(huì)收益與私人收益之間的差距，緩解融資約束或降低融資成本，激勵(lì)企業(yè)增加研發(fā)投資。關(guān)于政府補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投資的影響，學(xué)術(shù)界存在兩種截然不同的觀點(diǎn)：激勵(lì)效應(yīng)和擠出效應(yīng)。吳祖光、萬迪昉認(rèn)為，政府研發(fā)資助強(qiáng)度、資助項(xiàng)目選擇方式、信息不對稱程度等因素均會(huì)影響政府研發(fā)資助實(shí)施效果[5]；解維敏、唐清泉和陸珊珊的研究發(fā)現(xiàn)政府R&D資助刺激了企業(yè)R&D支出，即政府補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投資具有激勵(lì)效應(yīng)[6]；呂久琴等利用上市公司數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了政府科研創(chuàng)新補(bǔ)助對研發(fā)投資具有擠出效應(yīng)[7]。以上學(xué)者之所以得出不同的結(jié)論，是因?yàn)檠芯繉ο蠛脱芯糠椒ú煌?。一般認(rèn)為，對于發(fā)達(dá)國家研發(fā)投入強(qiáng)度較高的區(qū)域或企業(yè)，研發(fā)投資規(guī)模已接近或處于最優(yōu)水平，結(jié)果導(dǎo)致政府補(bǔ)貼的擠出效應(yīng)大于激勵(lì)效應(yīng)；而對于發(fā)展中國家研發(fā)投入強(qiáng)度較低的區(qū)域或企業(yè)，研發(fā)投資遠(yuǎn)低于最優(yōu)水平，政府補(bǔ)貼激勵(lì)效應(yīng)大于擠出效應(yīng)。本文的樣本是安徽省市級(jí)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，預(yù)期結(jié)果是激勵(lì)效應(yīng)占優(yōu)?；谏鲜龇治觯岢鋈缦卵芯考僬f：

研究假說1a：政府補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投資具有促進(jìn)作用。

除了研發(fā)投資的溢出效應(yīng)之外，金融市場不完善、信息不對稱以及研發(fā)投資自身特點(diǎn)帶來的融資約束是導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)投資水平低于最優(yōu)投資水平的另一重要原因[5]155-160。與常規(guī)投資活動(dòng)相比，研發(fā)投資具有資金投入大、周期長、風(fēng)險(xiǎn)高等特點(diǎn)，形成的資產(chǎn)多為專利技術(shù)等無形資產(chǎn)，折舊率高、貶值快，資產(chǎn)價(jià)值具有高度不確定性，很難交易轉(zhuǎn)讓或充當(dāng)外部融資的抵押物。出于競爭的壓力，企業(yè)不愿披露R&D投資的關(guān)鍵信息給銀行等貸款人，加劇企業(yè)與貸款人之間的信息不對稱，進(jìn)而造成融資約束或融資成本增加?；谏鲜龇治?，提出如下研究假說：

研究假說1b：融資約束對企業(yè)研發(fā)投資具有抑制作用。

(二)政府補(bǔ)貼、融資約束對企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的影響

霍江林、劉素榮實(shí)證分析了不同強(qiáng)度下政府補(bǔ)貼對創(chuàng)業(yè)板上市公司研發(fā)效率的影響，研究發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)效率存在“U”型關(guān)系[1]26-31。從理論上分析，政府補(bǔ)貼對研發(fā)效率的影響取決于政府補(bǔ)貼強(qiáng)度(政府補(bǔ)貼占R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的百分比)和政府補(bǔ)貼的使用情況。如果研發(fā)補(bǔ)貼強(qiáng)度較低，研發(fā)補(bǔ)貼被用于R&D員工薪酬發(fā)放等提高研發(fā)成本的用途，即使政府補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入具有激勵(lì)效應(yīng)，研發(fā)補(bǔ)貼也不會(huì)對產(chǎn)出和研發(fā)效率的提高產(chǎn)生顯著影響，甚至?xí)捎诔杀镜脑黾赢a(chǎn)生負(fù)向影響；相反，如果研發(fā)補(bǔ)貼強(qiáng)度較高，研發(fā)補(bǔ)貼被高效地用于R&D項(xiàng)目上，能夠部分緩解企業(yè)的外部融資約束，有利于企業(yè)形成最優(yōu)的R&D項(xiàng)目組合，研發(fā)補(bǔ)貼會(huì)對企業(yè)研發(fā)效率產(chǎn)生積極的影響?？梢姡瑑H僅從理論上分析，并不能從邏輯上得出明確的結(jié)論，必須結(jié)合研究區(qū)域的政府補(bǔ)貼強(qiáng)度和政府補(bǔ)貼使用的實(shí)際情況，考慮到研究對象政府補(bǔ)貼強(qiáng)度的均值較低，僅為5.52%。據(jù)此，提出如下研究假說：

研究假說2a：政府補(bǔ)貼強(qiáng)度對企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的提高具有負(fù)向影響。

融資約束對企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的影響在理論上是明確的，主要表現(xiàn)在融資約束會(huì)提高企業(yè)的融資成本，進(jìn)而影響企業(yè)研發(fā)投入水平。由于R&D項(xiàng)目具有不可分性以及資金需求量大的特點(diǎn)，資金不足致使企業(yè)無法實(shí)施凈現(xiàn)值大于零的研發(fā)項(xiàng)目，進(jìn)而不能構(gòu)建最優(yōu)的R&D項(xiàng)目組合，從而對企業(yè)研發(fā)效率產(chǎn)生負(fù)向影響。因此，提出如下研究假說：

研究假說2b：融資約束對企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的提高具有抑制作用。

三、模型構(gòu)建

(一)企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的度量模型

1.DEA-BCC模型

目前學(xué)術(shù)界對決策主體研發(fā)效率的度量方法主要有隨機(jī)前沿分析(SFA)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)兩種。SFA要求設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)，具有只能處理單一產(chǎn)出的局限性。DEA是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析方法，具有不需要考慮指標(biāo)綱量，不需要設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式以及能夠處理多個(gè)產(chǎn)出的優(yōu)點(diǎn)。企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)是一個(gè)多投入、多產(chǎn)出的復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。因此，本文選擇投入導(dǎo)向DEA-BCC模型度量企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率，以排除規(guī)模對效率的影響[8]。

2.模型投入、產(chǎn)出指標(biāo)的選取

投入指標(biāo)主要包括R&D人員投入和R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出，借鑒白俊紅等學(xué)者的研究，R&D人員投入用R&D人員折合全時(shí)當(dāng)量表示[9]。對于R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的處理，有的學(xué)者把R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出作為流量來處理，認(rèn)為當(dāng)期的產(chǎn)出只受當(dāng)期經(jīng)費(fèi)支出的影響，而不受過去經(jīng)費(fèi)支出的影響[10]。大部分學(xué)者認(rèn)為不僅當(dāng)期的經(jīng)費(fèi)支出會(huì)影響當(dāng)期的產(chǎn)出，而且過去累積的經(jīng)費(fèi)支出也會(huì)對當(dāng)期的產(chǎn)出產(chǎn)生影響，因此將經(jīng)費(fèi)支出流量轉(zhuǎn)化為R&D資本存量，具體的轉(zhuǎn)化方法為永續(xù)盤存法[3,11]，轉(zhuǎn)化公式為：

Kit=(1-δ)Ki(t-1)+Eit

(1)

式(1)中，Kit為第i個(gè)研發(fā)主體在第t期的資本存量，Eit為第i個(gè)研發(fā)主體在第t期的R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出，δ為年折舊率。

上述處理方法沒有考慮資金用途的不同。事實(shí)上，根據(jù)支出用途的不同，R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出分為經(jīng)常費(fèi)用支出和資產(chǎn)性支出，只應(yīng)該將資產(chǎn)性支出進(jìn)行資本化處理，而將經(jīng)常費(fèi)用支出作為流量處理。安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示，2016年安徽工業(yè)企業(yè)經(jīng)常費(fèi)用支出占R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的比例高達(dá)85.72%，資產(chǎn)性支出所占的比例僅為14.28%。如果將R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出全部轉(zhuǎn)化為資本存量勢必會(huì)高估R&D活動(dòng)的投入水平，從而在給定產(chǎn)出水平下會(huì)低估R&D活動(dòng)效率，而且由于資產(chǎn)性支出所占比例較小，估計(jì)的偏差會(huì)較大，這也是以往采用永續(xù)盤存法將R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出全部轉(zhuǎn)化為資本存量的學(xué)者，得出研發(fā)技術(shù)效率較低的原因之一；相反，如果將R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出全部作為流量處理勢必會(huì)低估R&D活動(dòng)的投入水平，從而高估R&D活動(dòng)效率，但由于資產(chǎn)性支出所占比例較小，估計(jì)的偏差不會(huì)很大。本文僅對資產(chǎn)性支出運(yùn)用公式(1)核算資本存量，折舊率為國內(nèi)外學(xué)者普遍采用的15%，基期R&D資本存量借鑒余永澤、武鵬的做法，根據(jù)公式Ki0=Ei0/0.1計(jì)算得到[2]71-87。

產(chǎn)出指標(biāo)主要包括知識(shí)產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出兩個(gè)方面。借鑒已有的研究，選取專利申請數(shù)表示知識(shí)產(chǎn)出指標(biāo)，選取新產(chǎn)品銷售收入表示經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出指標(biāo)。

(二)政府補(bǔ)貼、融資約束對企業(yè)研發(fā)投資影響的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/h3>

為檢驗(yàn)政府補(bǔ)貼、融資約束對企業(yè)研發(fā)投資的影響，建立以下線性回歸模型。

lninvit=α0+α1lnsubit+α2fcit+εit

(2)

式(2)中，lninv表示企業(yè)研發(fā)投資的自然對數(shù)，lnsub表示政府補(bǔ)貼的自然對數(shù)，fc表示融資約束變量，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

關(guān)于融資約束變量的選擇，國內(nèi)外學(xué)者大多從微觀層面選擇企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)或由財(cái)務(wù)指標(biāo)組合構(gòu)建的指數(shù)表征融資約束。國外學(xué)者方面，F(xiàn)azzari等采用投資—現(xiàn)金流敏感性判別是否存在融資約束[12]，Lamont等用現(xiàn)金流、托賓q、杠桿率、股息/總資本和現(xiàn)金持有/總資本五個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的線性組合構(gòu)成的KZ指數(shù)代表融資約束[13]，由Whited and Hu提出的融資約束WW指數(shù)是六個(gè)經(jīng)驗(yàn)因素的線性組合：現(xiàn)金流、股息支付虛擬變量、杠桿率、公司規(guī)模、行業(yè)銷售增長率以及公司銷售增長率[14]，Hadlock and Pierce用由企業(yè)的規(guī)模(Size)和年齡(Age)構(gòu)成的SA指數(shù)表示融資約束[15]。國內(nèi)學(xué)者方面，顧群等以高新技術(shù)上市公司為研究對象，采用二元Logistic回歸模型，以凈資產(chǎn)收益率、財(cái)務(wù)冗余、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率4個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的線性組合構(gòu)建融資約束指數(shù)[16]；劉督等以創(chuàng)業(yè)板制造業(yè)上市公司為研究對象，在研究債務(wù)融資是否能夠在研發(fā)活動(dòng)中發(fā)揮治理作用時(shí)，使用SA指數(shù)衡量融資約束程度[17]；孫曉華等以我國大中型工業(yè)企業(yè)的省際面板數(shù)據(jù)為樣本，用企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度對內(nèi)部現(xiàn)金流的正向顯著敏感性，證明工業(yè)企業(yè)研發(fā)活動(dòng)融資約束的存在性[18]；梁艷、賀曉曉從現(xiàn)金流敏感性和多元判別值兩個(gè)角度度量融資約束，研究我國制造業(yè)企業(yè)研發(fā)投資的周期性特征[19]。

本研究的樣本數(shù)據(jù)是市級(jí)區(qū)域?qū)哟蔚模梃b上述國內(nèi)外學(xué)者的思想，同時(shí)依據(jù)傳統(tǒng)的融資優(yōu)序研究假說，內(nèi)部資金是研發(fā)投資最主要的來源[20]。而新產(chǎn)品銷售收入是企業(yè)研發(fā)投資最重要的內(nèi)部資金來源，本文選取企業(yè)研發(fā)投資占新產(chǎn)品銷售收入的百分比表示融資約束，該百分比越大表明研發(fā)投資的外部來源渠道狹窄，越依賴于內(nèi)部資金，融資約束越大。

(三)政府補(bǔ)貼、融資約束對企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率影響檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/h3>

構(gòu)建以下線性回歸模型，用以檢驗(yàn)政府補(bǔ)貼、融資約束對企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的影響。

TEit=α0+α1subintenit+α2fcit+β1inputit+β2hwb+μit

(3)

式(3)中，TE表示研發(fā)技術(shù)效率，subinten表示政府補(bǔ)貼強(qiáng)度，fc表示融資約束變量，input表示研發(fā)投入強(qiáng)度，hwb為區(qū)域虛擬變量，μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

除了解釋變量政府補(bǔ)貼強(qiáng)度和融資約束之外，影響企業(yè)研發(fā)效率的還有其他因素。由于樣本數(shù)據(jù)在區(qū)域?qū)用?，本文引入研發(fā)投入強(qiáng)度變量以及“合蕪蚌”區(qū)域虛擬變量作為控制變量，其中“合蕪蚌”是國家自主創(chuàng)新示范區(qū)，該區(qū)域內(nèi)3個(gè)城市的研發(fā)技術(shù)效率是否顯著地高于其他城市為本文的關(guān)注點(diǎn)之一。研發(fā)投入強(qiáng)度用各城市R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出占GDP的百分比表示，已有的研究結(jié)果表明研發(fā)投入強(qiáng)度對研發(fā)效率的影響具有門檻效應(yīng)，如戴小勇等認(rèn)為研發(fā)投入強(qiáng)度只有達(dá)到一定的門檻值時(shí)才會(huì)對企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用[21]。

四、實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)來源與處理

以安徽省各城市2012-2016年R&D投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為樣本，所有原始數(shù)據(jù)來源于安徽省統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。為消除物價(jià)變動(dòng)對度量結(jié)果的影響，對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了物價(jià)剔除處理，將名義變量轉(zhuǎn)換為實(shí)際變量。具體來說，以2011年為基年，新產(chǎn)品銷售收入用工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)處理；因?yàn)镽&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出中資產(chǎn)性支出形成固定資產(chǎn)，因此對該部分支出用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)消除物價(jià)影響；R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出中經(jīng)常性支出可分解為兩部分：原材料和人員勞務(wù)費(fèi)，借鑒楊惠瑛的研究[22]，構(gòu)建加權(quán)指數(shù)剔除該部分支出的價(jià)格影響，即

P=a×CPI+b×PPI

(4)

式(4)中，CPI表示消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)，PPI表示工業(yè)生產(chǎn)者購進(jìn)價(jià)格指數(shù)，a表示人員勞務(wù)費(fèi)在經(jīng)常性支出中所占的比例，b表示原材料支出所占的比例，a+b=1。

(二)主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率度量模型和研究假說檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭凶兞康拿枋鲂越y(tǒng)計(jì)量匯總于表1中。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

(三)實(shí)證結(jié)果分析

1.企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的度量

運(yùn)用MaxDEA軟件求解DEA-BCC模型，得到安徽省各城市2012-2016年企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率值，求解結(jié)果整理于表2中。由表2可知，首先，安徽省各城市在2012-2016年間企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的總平均值為0.873，這意味著平均有12.7%的投入沒有得到充分的利用，相對效率較高；其次，技術(shù)效率空間差異較大，技術(shù)效率最低的淮北市年度平均值只有0.471 5，而最高的合肥、蕪湖、滁州等城市效率值為1，位于有效前沿面上，處于帕累托最優(yōu)狀態(tài)；最后，運(yùn)用Eviews 6.0軟件檢驗(yàn)城市平均研發(fā)技術(shù)效率在各年度是否相等，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F(4，75)=0.249 5，相應(yīng)的邊際概率P=0.909 1，檢驗(yàn)結(jié)果表明城市平均研發(fā)技術(shù)效率在各年度沒有顯著差異，即在時(shí)間上沒有表現(xiàn)出技術(shù)進(jìn)步的特征。

2.政府補(bǔ)貼、融資約束對企業(yè)研發(fā)投入的影響

模型(2)估計(jì)結(jié)果如表3所示。調(diào)整的擬合優(yōu)度表明，模型解釋了企業(yè)研發(fā)投資變異的77.54%，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量表明政府補(bǔ)貼和融資約束聯(lián)合對企業(yè)研發(fā)投資在1%的水平上具有顯著影響。解釋變量的回歸系數(shù)表明，政府補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投資具有顯著的促進(jìn)作用，但缺乏彈性：政府補(bǔ)貼每提高一個(gè)百分點(diǎn)，企業(yè)研發(fā)投資僅提高0.753 8個(gè)百分點(diǎn)，且在1%的水平上顯著，研究假說1a得到證實(shí)；融資約束對企業(yè)研發(fā)投資具有負(fù)向影響，但在5%的水平上不顯著，影響不顯著同時(shí)也反映了企業(yè)自身研發(fā)投資的意愿并不強(qiáng)，這與政府補(bǔ)貼雖對企業(yè)研發(fā)投資具有促進(jìn)作用但缺乏彈性的結(jié)論相一致，研究假說1b得到部分證實(shí)。

表2 安徽省各城市2012-2016年企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率

表3 政府補(bǔ)貼、融資約束對企業(yè)研發(fā)投入影響的估計(jì)結(jié)果

注：*，**，***分別表示在雙尾檢驗(yàn)10%，5%，1%的水平上顯著，下同。

3.政府補(bǔ)貼、融資約束對企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的影響

模型(3)估計(jì)結(jié)果如表4所示。結(jié)果顯示，調(diào)整的擬合優(yōu)度為0.504 6，說明企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率變異的50.46%可由模型自變量的波動(dòng)解釋，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量表明模型的自變量對因變量在1%的水平上具有聯(lián)合顯著性。

在解釋變量方面。首先，政府補(bǔ)貼強(qiáng)度對企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的提高具有抑制作用，但不顯著，該結(jié)果與霍江林、劉素榮實(shí)證分析的結(jié)果相一致。由表1變量的描述性統(tǒng)計(jì)可知，政府補(bǔ)貼強(qiáng)度的平均值只有5.52%，處于較低水平，盡管政府補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投入具有激勵(lì)效應(yīng)，但對企業(yè)外部融資約束的緩解和研發(fā)活動(dòng)外部性的彌補(bǔ)可謂杯水車薪，加之政府補(bǔ)貼在缺乏有效監(jiān)督的情況下可能配置不當(dāng)[23]，結(jié)果導(dǎo)致對研發(fā)產(chǎn)出的提高，進(jìn)而技術(shù)效率的提高作用不明顯。研究假說2a得到證實(shí)。

其次，融資約束在1%的顯著性水平上對企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率具有負(fù)向影響，與研究假說預(yù)期一致。研究假說2b得到證實(shí)。

在控制變量方面。首先，“合蕪蚌”作為國家自主創(chuàng)新示范區(qū)，企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率比區(qū)域外其他城市平均高0.146 2個(gè)點(diǎn)，且在1%的水平上顯著。其次，企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度對研發(fā)技術(shù)效率具有顯著的負(fù)向影響，即企業(yè)研發(fā)投資強(qiáng)度在現(xiàn)有的水平上提高一個(gè)百分點(diǎn)，技術(shù)效率值將降低9.57個(gè)百分點(diǎn)。借鑒已有的研究，這可能是由于樣本城市企業(yè)研發(fā)投入水平在所研究期間內(nèi)的均值為1.17%，尚處于較低水平，沒有達(dá)到發(fā)揮促進(jìn)作用的門檻值；也可能是由于企業(yè)增加研發(fā)投入的動(dòng)機(jī)僅僅是為了享受稅收優(yōu)惠或者是為了領(lǐng)取財(cái)政補(bǔ)貼，而不重視研發(fā)投入是否能夠帶來研發(fā)產(chǎn)出的增加以及研發(fā)技術(shù)效率的提升[24]。

表4 政府補(bǔ)貼強(qiáng)度、融資約束對企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率影響的估計(jì)結(jié)果

五、結(jié)論與建議

從理論上分析了企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的度量方法，政府補(bǔ)貼和融資約束對企業(yè)研發(fā)投資以及研發(fā)技術(shù)效率的影響，并分別建立相關(guān)實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?。?shí)證結(jié)果表明：(1)首先，安徽省16個(gè)城市在2012-2016年間企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的總平均值為0.873，相對效率較高；其次，由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡性所導(dǎo)致的企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率空間差異較大；第三，空間平均研發(fā)技術(shù)效率在時(shí)間上沒有表現(xiàn)出技術(shù)進(jìn)步的特征。(2)政府補(bǔ)貼對企業(yè)研發(fā)投資具有顯著的促進(jìn)作用，但缺乏彈性；企業(yè)面臨的融資約束對企業(yè)研發(fā)投資具有抑制作用，在5%的水平上不顯著。(3)融資約束對企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的提高具有顯著的負(fù)向影響；政府補(bǔ)貼強(qiáng)度對企業(yè)研發(fā)技術(shù)效率的提高具有微弱的抑制作用；企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度對研發(fā)技術(shù)效率具有顯著的負(fù)面影響。

基于理論分析和實(shí)證研究結(jié)果，提出以下政策建議：(1)政府應(yīng)加大對企業(yè)研發(fā)投資財(cái)政補(bǔ)貼的力度，進(jìn)一步激勵(lì)企業(yè)提高研發(fā)投入水平，緩解企業(yè)面臨的融資約束，補(bǔ)償企業(yè)研發(fā)技術(shù)成果的外部性，同時(shí)監(jiān)督政府補(bǔ)貼資金的使用，提高政府補(bǔ)貼資金的使用效率；(2)改善企業(yè)外部融資環(huán)境，緩解企業(yè)外部融資約束，有利于企業(yè)形成最優(yōu)的R&D項(xiàng)目組合。