創(chuàng)新政策與企業(yè)研發(fā)投入
——來自中國上市公司的證據(jù)

（華中科技大學 經(jīng)濟學院，武漢 430074）

我國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，推動高質(zhì)量發(fā)展意味著必須不斷提高效率、優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和培育增長新動力，創(chuàng)新則是實現(xiàn)這些目標的主引擎。而創(chuàng)新水平的直接表現(xiàn)為研發(fā)投入和創(chuàng)新產(chǎn)出，研發(fā)投入不一定能全部轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新產(chǎn)出，但沒有研發(fā)投入一定不存在創(chuàng)新產(chǎn)出。因此，全面提升企業(yè)創(chuàng)新能力的關(guān)鍵在于增加研發(fā)投入。當前中國企業(yè)的研發(fā)投入水平與發(fā)達國家還是存在一定差距。2016 年中國R&D 經(jīng)費占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重為2.06%，與日本（3.49%）、德國（2.87%）、美國（2.79%）存在差距。主要有兩點原因：一是企業(yè)自身規(guī)模和能力限制，創(chuàng)新需要一段時間內(nèi)穩(wěn)定的資金流，而中小企業(yè)、民營企業(yè)的融資約束程度較高，造成企業(yè)缺乏資金進行創(chuàng)新［1］；二是知識產(chǎn)權(quán)保護制度不完善，企業(yè)不愿意把收益用于創(chuàng)新，因為研發(fā)的溢出效應造成私人收益遠低于社會收益［2］。

研發(fā)補貼和知識產(chǎn)權(quán)保護作為常見的創(chuàng)新政策工具［3］，是為了刺激企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。但政策的預期目標和實際效果可能存在相反的結(jié)果，有學者發(fā)現(xiàn)，研發(fā)補貼會擠占私人投資，降低社會資金分配效率，從而減少企業(yè)研發(fā)投入水平［4］。更強的知識產(chǎn)權(quán)保護會導致發(fā)展中國家的學習成本更高，對創(chuàng)新產(chǎn)生負向影響［5］。而研發(fā)補貼和知識產(chǎn)權(quán)保護能否能形成有效的創(chuàng)新政策組合，對企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生正向作用，需要進一步探究。具體而言，在研發(fā)補助政策無效時，知識產(chǎn)權(quán)保護政策能否通過減少研發(fā)溢出，激發(fā)創(chuàng)新動力，緩解研發(fā)補助政策的無效性，進而提高企業(yè)研發(fā)投入；在知識產(chǎn)權(quán)保護政策無效時，研發(fā)補助政策能否通過緩解資金壓力，降低學習成本，激勵知識產(chǎn)權(quán)保護政策的有效性，從而增加企業(yè)研發(fā)投入。

針對目前研究的爭議，本文重點研究兩個問題：一是政府研發(fā)補貼政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策是否提高企業(yè)研發(fā)投入水平；二是政府研發(fā)補貼政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策對企業(yè)研發(fā)投入是否存在交互效應。與現(xiàn)有文獻相比，本文可能的邊際貢獻在于：一是構(gòu)建一個理論模型來闡釋研發(fā)補貼和知識產(chǎn)權(quán)保護可以形成有效的政策組合，政府通過研發(fā)補貼政策降低企業(yè)創(chuàng)新成本，通過知識產(chǎn)權(quán)保護政策保護企業(yè)創(chuàng)新收益，從而提高企業(yè)研發(fā)積極性，說明政府部門的創(chuàng)新努力對研發(fā)創(chuàng)新具有促進作用，但現(xiàn)有文獻中鮮有在同一理論分析框架內(nèi)對這兩種創(chuàng)新政策工具如何影響研發(fā)創(chuàng)新進行討論；二是在實證分析上，利用企業(yè)層面數(shù)據(jù)考察研發(fā)補貼和知識產(chǎn)權(quán)保護對企業(yè)研發(fā)投入的交互效應，進一步提高本文對這兩種創(chuàng)新政策工具設計和演變的認識，但現(xiàn)有文獻在實證分析中大多單獨考察這兩種創(chuàng)新政策工具對研發(fā)投入的影響，鮮有考慮到兩者的交互效應。

一、理論模型

借鑒Romer［6］和Jones［7］以研發(fā)和創(chuàng)新為基礎(chǔ)的經(jīng)濟增長模型，假定創(chuàng)新表現(xiàn)為中間品種類的擴張，模型中包含最終產(chǎn)品生產(chǎn)部門、中間產(chǎn)品生產(chǎn)部門和R&D 部門。本文重點從理論上分析兩種創(chuàng)新政策工具（研發(fā)補貼和知識產(chǎn)權(quán)保護）對研發(fā)投入的影響。

（一）消費者

每個消費者在每個時點提供1 單位的勞動，他們都面臨著選擇消費與儲蓄的比例，以便最大化其終身效用。

代表性消費者的效用函數(shù)為

其中：c表示人均消費量；ρ表示貼現(xiàn)率；t表示時間。

代表性消費者的預算約束為

其中：r表示利率；a表示人均持有資產(chǎn)的價值；w表示人均工資水平；τc表示政府對個人征稅量。為簡化分析，本文假設政府部門只進行一次性征稅。

通過求解得到每單位有效勞動的消費最優(yōu)增長率：

（二）最終產(chǎn)品生產(chǎn)部門

最終產(chǎn)品生產(chǎn)部門處于完全競爭市場，市場上的每個廠商都是價格接受者，它們把雇用的勞動力和連續(xù)的中間品作為生產(chǎn)要素，并采用固定規(guī)模報酬的生產(chǎn)技術(shù)，生產(chǎn)函數(shù)為

其中：A表示中間品的種類，反映當前的技術(shù)水平，其取決于R&D 部分的研發(fā)能力；x（i）表示第i種中間品的數(shù)量；L表示最終產(chǎn)品生產(chǎn)部門雇傭的勞動力數(shù)量；α∈(0，1)表示中間品的產(chǎn)出彈性。

將最終產(chǎn)品的價格標準化為1，最終產(chǎn)品生產(chǎn)部門的廠商需要實現(xiàn)利潤最大化問題：

其中：p（i）表示第i種中間品的價格；為購買中間品和雇傭勞動所需的成本之和。

在完全競爭市場中，廠商利潤最大化滿足的條件為中間品的邊際收益等于其價格，則中間品的反需求函數(shù)為

式（5）可以得出中間品的需求價格彈性為-1/(1-α)。

（三）中間產(chǎn)品生產(chǎn)部門

中間產(chǎn)品生產(chǎn)部門的廠商從R&D 部門購買專利來生產(chǎn)新產(chǎn)品，由此新產(chǎn)品具有排他性，廠商擁有壟斷力量，其生產(chǎn)需要在市場上租借資本，假設生產(chǎn)1 單位的中間品需要租借1 單位資本，每單位資本的利息成本為r，中間產(chǎn)品生產(chǎn)廠商選擇生產(chǎn)中間品數(shù)量或租借資本數(shù)量來實現(xiàn)利潤最大化目標，可表示為

當中間品廠商是壟斷者時，中間品定價為

這時，壟斷者生產(chǎn)中間品的數(shù)量（xm）和獲得的利潤（πm）分別表示為

如果通過模仿或剽竊行為使得潛在市場進入者獲得新產(chǎn)品和新技術(shù)，從而中間產(chǎn)品生產(chǎn)部門會成為完全競爭市場，這時中間品定價為

在完全競爭市場中，中間品生產(chǎn)廠商的利潤為零，中間品的數(shù)量為

比較式（7）和式（10），可以得出在壟斷和完全競爭下，中間品廠商的生產(chǎn)數(shù)量關(guān)系：

（四）R&D 部門

依據(jù)Romer［6］和Rivera Batiz［8］的研究，用R&D 經(jīng)費表示R&D 部門研發(fā)投入，知識生產(chǎn)函數(shù)設定為

在均衡條件下，滿足R&D 部門研發(fā)投入的成本等于中間品種類增加所產(chǎn)生的收益：

其中：s≥1 表示政府對R&D 部門的補貼率；μ∈(0，1)表示知識產(chǎn)權(quán)保護度，其大小取決于政府的選擇，也表示為中間品廠商獲取專利后進行壟斷定價的概率；PA表示新種類的價格，即創(chuàng)新成果在沒有被模仿或剽竊情況下的市場價值。

假設R&D 部門是完全競爭市場［6，10］，有許多廠商都進行研發(fā)投入，通過研發(fā)創(chuàng)新生產(chǎn)出中間品的新種類，從而在無套利條件下，投資者將持有的資本投入到資本市場所獲得的收益和投入到專利市場所獲得的收益相等，表示為

（五）研發(fā)投入決定

資本市場出清需要滿足經(jīng)濟體中的資本供給量等于中間品生產(chǎn)廠商的資本需求量：

將式（15）帶入式（11），得出資本表達式：

結(jié)合式（4）和式（16），得到總產(chǎn)出函數(shù)：

由式（18）對研發(fā)補貼s求一階偏導，可以得出：

命題1：在其他條件相同的情況下，政府研發(fā)補貼率的提高會增加企業(yè)研發(fā)投入。

上述命題表明，補貼政策通過降低企業(yè)研發(fā)投入的成本，分散研發(fā)創(chuàng)新活動的風險性和不確定性，進而提升研發(fā)投入強度。技術(shù)密集型企業(yè)一般要投入大量創(chuàng)新資源來進行產(chǎn)品的設計、研發(fā)工作，而創(chuàng)新過程具有不確定性和高風險性，因此技術(shù)密集型行業(yè)的風險系數(shù)更高。研發(fā)補貼政策可能會激勵企業(yè)進行創(chuàng)新投入，提高創(chuàng)新失敗的容忍度。在財政分權(quán)的背景下，地方政府對補貼政策具有自由裁量權(quán)［11］，不同地區(qū)在補貼的數(shù)量和質(zhì)量上存在差異。因此，對于技術(shù)密集型行業(yè)的企業(yè)，補貼力度較大的地區(qū)對企業(yè)研發(fā)投入的促進作用更強，反之亦然。

由式（18）對知識產(chǎn)權(quán)保護度μ求一階偏導，可以得出：

命題2：在其他條件相同的情況下，知識產(chǎn)權(quán)保護度的上升會增加企業(yè)研發(fā)投入。

上述命題表明，知識產(chǎn)權(quán)保護政策通過增加企業(yè)的預期收益，提高企業(yè)研發(fā)的積極性，緩解部分R&D 溢出帶來的問題，進一步激勵企業(yè)進行研發(fā)創(chuàng)新。技術(shù)密集型企業(yè)擁有更多的專利，會更追求專利的保護和收益問題，因此，技術(shù)密集型行業(yè)往往更希望知識產(chǎn)權(quán)保護政策能夠有效減低其被侵權(quán)的可能性，提高專利的市場價值。雖然全國具有統(tǒng)一的知識產(chǎn)權(quán)保護制度，但各地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)保護的執(zhí)法力度各不相同。因此，對于技術(shù)密集型行業(yè)的企業(yè)，知識產(chǎn)權(quán)保護程度越高的地區(qū)對企業(yè)研發(fā)投入的提升作用越強，反之亦然。

為進一步考察研發(fā)補貼和知識產(chǎn)權(quán)保護對研發(fā)投入的交互效應，本文求出：

命題3：研發(fā)補貼和知識產(chǎn)權(quán)保護的創(chuàng)新政策激勵效果可能是互相加強的。

上述命題表明，研發(fā)補貼政策可以降低企業(yè)研發(fā)投入的成本和不確定性，知識產(chǎn)權(quán)保護政策可以保護企業(yè)研發(fā)收益和糾正R&D 溢出帶來的問題，從而兩種創(chuàng)新政策可以形成優(yōu)勢互補，共同提升研發(fā)投入水平，這種表現(xiàn)在技術(shù)密集型行業(yè)更為明顯。因此，對于技術(shù)密集型行業(yè)的企業(yè)，知識產(chǎn)權(quán)保護度越強的地區(qū)，研發(fā)補貼的增加越能增加企業(yè)的研發(fā)投入。

二、研究設計

（一）實證模型

為了估計創(chuàng)新政策對研發(fā)投入的影響，本文重點考察高科技密集行業(yè)，因為其對融資和溢出問題更為特別敏感，研發(fā)投資最有可能低于社會最優(yōu)水平。借鑒Brown 等［12］的研究，由于行業(yè)間的技術(shù)密集度各不相同，如果研發(fā)補貼和知識產(chǎn)權(quán)保護能夠促進企業(yè)創(chuàng)新，那么對于技術(shù)密集度高的行業(yè)，創(chuàng)新政策扶持力度更大的地區(qū)研發(fā)投入會相對更多，因為資金和制度問題會導致政策對這些行業(yè)研發(fā)產(chǎn)生的影響更大，設定計量模型如下：

其中：R&Dkt表示企業(yè)k第t期的研發(fā)投入；Hightechi表示行業(yè)i技術(shù)密集度；Subsidiespt表示省份p第t期企業(yè)獲得政府的研發(fā)補貼；IPRpt表示省份p第t期的知識產(chǎn)權(quán)保護度；Control表示企業(yè)層面的控制變量；k為企業(yè)；ηi為行業(yè)固定效應；為了控制決定研發(fā)投入水平的行業(yè)層面因素，如行業(yè)集中度、成長性等；pt表示地區(qū) 年份聯(lián)合固定效應。

為了驗證命題3，將模型變換成：

通過交互項系數(shù)β1來判斷兩種創(chuàng)新政策工具的對企業(yè)研發(fā)投入的交互效應。如果交互項系數(shù)β1是正值，說明一個變量的邊際效應會隨著另一變量的增加而遞增；如果交互項系數(shù)β1是負值，則一個變量的邊際效應會隨著另一變量的增加而遞減。本文在模型中進一步加入了ψit行業(yè) 年份聯(lián)合固定效應和νpi行業(yè) 地區(qū)聯(lián)合固定效應。

為了進一步驗證命題3，依據(jù)知識產(chǎn)權(quán)保護度的強弱來分析研發(fā)補貼對研發(fā)投入影響的異質(zhì)性，將模型［13］設成：

其中：Subsidies表示企業(yè)層面政府研發(fā)補貼；IPRstrong表示知識產(chǎn)權(quán)保護度較強的省份；IPRweak表示知識產(chǎn)權(quán)保護度較弱的省份；θp和ut表示地區(qū)固定效應和年份固定效應。如果隨著知識產(chǎn)權(quán)保護度提高會加強補貼對研發(fā)投入的促進作用，那么系數(shù)α1的估計值應該為正且大于系數(shù)α2的估計值。式（25）進一步檢驗，將Subsidies×D（IPRstrong，HighTech＞median）設置成虛擬變量，知識產(chǎn)權(quán)保護度較強的省份且行業(yè)技術(shù)密集度處于前1/2 分位的企業(yè)賦值為1，否則為0。將Subsidies×D（IPRstrong，HighTech≤median）設置成虛擬變量，在知識產(chǎn)權(quán)保護度較強的省份且行業(yè)技術(shù)密集度處于后1/2 分位的企業(yè)賦值為1，否則為0。如果知識產(chǎn)權(quán)保護可以增強補貼對研發(fā)投入的積極影響，那么與知識產(chǎn)權(quán)保護密切相關(guān)的高技術(shù)密集度行業(yè)，其影響應該更為明顯，表現(xiàn)為系數(shù)γ1的估計值應該為正且大于系數(shù)γ2的估計值。

（二）內(nèi)生性問題

模型中可能因研發(fā)補貼、知識產(chǎn)權(quán)保護與研發(fā)投入之間的反向因果關(guān)系而產(chǎn)生內(nèi)生性問題。有文獻指出創(chuàng)新能力強的企業(yè)可能通過向政府官員尋租，以獲得更多的研發(fā)補貼。研發(fā)投入多的企業(yè)會產(chǎn)生更多的創(chuàng)新成果，為維護自身的利益會致力于促進知識產(chǎn)權(quán)保護制度的完善。由于我國各省份間在經(jīng)濟發(fā)展、科學技術(shù)、制度完善上都存在差異，導致不同省份創(chuàng)新政策的出臺和實施有所不同，并且行業(yè)特征是由行業(yè)本身性質(zhì)所決定，造成不同行業(yè)中創(chuàng)新政策對研發(fā)投入的影響差異。因此構(gòu)造交互項Subsidies×HighTech和IPR×HighTech，其中HighTech表示行業(yè)技術(shù)密集度，本文將某個特定省份的行業(yè)技術(shù)密集度設置為固定參照系，構(gòu)造成該行業(yè)是否為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的指標變量，這一判斷沒有基于其他省份的數(shù)據(jù)，將各省份的不同行業(yè)技術(shù)密集度做了外生設定，可以驗證結(jié)果的穩(wěn)健性，從而能較好地解決二者之間可能的內(nèi)生性問題。

參照Rajan 和Zingales［14］的做法，本文選擇中國產(chǎn)業(yè)發(fā)展較好、政府對創(chuàng)新扶持力度較大、執(zhí)法能力較強的省份作為固定參照系。本文參考科技部發(fā)布的《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價報告2015》中全國區(qū)域創(chuàng)新能力綜合排名，2014 年排名依次為江蘇省、廣東省和北京市，同時廣東省憑借完備的工業(yè)體系、良好的創(chuàng)新環(huán)境和完善的市場經(jīng)濟體制，鞏固了企業(yè)創(chuàng)新的主體地位，2007—2014 年連續(xù)8 年保持第二?？紤]到江蘇省和北京市的工業(yè)行業(yè)發(fā)展可能相對不夠全面，相關(guān)上市公司的數(shù)據(jù)并不完整。因此，本文以廣東省行業(yè)技術(shù)密集度等創(chuàng)新信息作為各省份的固定參照系。

（三）變量定義

企業(yè)研發(fā)投入（R&D）：考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文選擇上市公司財務報表中的研發(fā)投入數(shù)據(jù)，用企業(yè)研發(fā)投入占營業(yè)收入的比重來衡量［15］。

知識產(chǎn)權(quán)保護度（IPR）：引入執(zhí)法水平對G P 指數(shù)進行修正，以此度量各省區(qū)的知識產(chǎn)權(quán)保護度［16］。IPRp=IPRcFp，其中IPRp表示修正后p省的知識產(chǎn)權(quán)保護度，IPRc表示國家層面的知識產(chǎn)權(quán)保護度，F(xiàn)p表示p省的執(zhí)法水平。本文主要從3 個方面衡量各省的知識產(chǎn)權(quán)保護執(zhí)法水平。一是法制化程度，用專職律師數(shù)占各省總?cè)藬?shù)的比重來度量，當比值不低于5%時，說明地區(qū)的法制化達到較高水平；二是執(zhí)法效率，用各省當年累計專利侵權(quán)案件的結(jié)案率來度量，如果結(jié)案率越高，說明當?shù)貓?zhí)行機關(guān)的執(zhí)法效率越高；三是保護水平，用專利未被侵權(quán)率來度量，即1-專利侵權(quán)案件立案數(shù)/當年累計專利申請授權(quán)量，如果專利未被侵權(quán)率越高，說明當?shù)刂R產(chǎn)權(quán)保護越好。

政府研發(fā)補貼（Subsidies）：地區(qū)層面的政府研發(fā)補貼，由于缺乏各省份政府研發(fā)補貼的具體統(tǒng)計指標，采用各省份大中型企業(yè)R&D 經(jīng)費來源中的政府資金進行替代［11］，用政府資金占R&D 經(jīng)費內(nèi)部支出比值來表示。企業(yè)層面的政府研發(fā)補貼，用上市公司年報中的政府補助減去稅收返還、稅收減免等稅收優(yōu)惠得到。

行業(yè)技術(shù)密集度（HighTech）：不同行業(yè)的屬性和創(chuàng)新政策的差異性造成這些部門的固有技術(shù)密集度各不相同。行業(yè)技術(shù)密集度用行業(yè)專利申請數(shù)與行業(yè)銷售額的比重來度量［17］。表1 為固定參考系廣東省的行業(yè)研發(fā)活動情況，由于缺少廣東省分行業(yè)的專利數(shù)據(jù)，所以技術(shù)密集度用分行業(yè)上市公司的專利申請總數(shù)、發(fā)明專利申請總數(shù)分別占行業(yè)營業(yè)收入的比值來表示。第5 列研發(fā)密集度是用各行業(yè)企業(yè)研發(fā)投入占營業(yè)收入比值的中位數(shù)得出，最后一列是依據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)）分類（2013）》進行劃分，可以得出技術(shù)密集度、研發(fā)密集度與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)認定三者存在較高的一致性。綜合上述3 類指標，本文將儀器儀表制造業(yè)、專用設備制造業(yè)、電氣機械及器材制造業(yè)和計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)定義為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)（HighTech ind），行業(yè)代碼分別為35、38、39 和40。其中雖然中文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)在以專利申請數(shù)衡量的技術(shù)密集度中排名最高，但是該行業(yè)在以發(fā)明專利申請數(shù)來衡量的技術(shù)密集度和研發(fā)投入密集度中的排名分別是第13 和第14，并且不是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，所以沒有把文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)納入高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)是合理的。在實證研究中為避免樣本選擇效應造成的估計偏差，需剔除廣東省上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)。

表1 固定參考系廣東省行業(yè)研發(fā)活動的特征指數(shù)

控制變量：本文采用企業(yè)規(guī)模（Size，企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)值）、企業(yè)年齡（Age，企業(yè)年齡的對數(shù)值）、凈利潤率（Profit，凈利潤/總資產(chǎn)）、負債率（Debt，總負債/總資產(chǎn)）、現(xiàn)金流（Cash，經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額/總資產(chǎn)）、企業(yè)融資（Finance，短期借款與長期借款之和/總資產(chǎn)）、資本密集度（Capital，固定資產(chǎn)/總資產(chǎn)）、成長性（Q，企業(yè)市場價值/總資產(chǎn)）和所有權(quán)性質(zhì)（Soe，根據(jù)實際控制人的性質(zhì)，國有企業(yè)賦值為1，否則為0）。

（四）數(shù)據(jù)來源

本文選取2007—2014 年滬深A 股上市公司的數(shù)據(jù)作為初始樣本，因為2006 年2 月15 日財政部頒布《企業(yè)會計準則第6 號——無形資產(chǎn)》，其中對企業(yè)研究與開發(fā)費用統(tǒng)一計入當期損益的會計處理作了較大修改，因此2007 年以前和2007 年以后的數(shù)據(jù)缺乏可比性。同時，我國在2014 年6 月審議通過《深化財稅體制改革總體方案》，其中明確清理規(guī)范稅收優(yōu)惠政策的目標，因此2014 年之后財政補貼的相關(guān)數(shù)據(jù)不適宜進行本文研究。對于數(shù)據(jù)進行如下篩選：①剔除數(shù)據(jù)不完整或缺失的企業(yè)；②依據(jù)GB/T 4754—2017 行業(yè)分類標準，保留制造業(yè)共27 個二分位行業(yè)的企業(yè)樣本數(shù)據(jù)。

上市公司的研發(fā)和財務數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。行業(yè)專利數(shù)、行業(yè)銷售額和研發(fā)補貼數(shù)據(jù)來源于《工業(yè)企業(yè)科技活動統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》。專利侵權(quán)案件立案數(shù)、專利侵權(quán)案件結(jié)案數(shù)、當年累計專利申請授權(quán)量來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站，各省律師數(shù)和人口數(shù)來源于各省統(tǒng)計年鑒，由于西藏地區(qū)和港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)缺失，因此不納入分析。

三、實證結(jié)果及分析

（一）基準回歸

表2 實證檢驗了研發(fā)補貼政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策對企業(yè)研發(fā)投入的影響。Panel A 中第（1）～（2）列的回歸結(jié)果表明，Subsidies×HighTech和IPR×HighTech的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明研發(fā)補貼政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策對研發(fā)投入都產(chǎn)生顯著正向影響，對于技術(shù)密集型行業(yè)的企業(yè)，在創(chuàng)新政策扶持力度更大的地區(qū)，企業(yè)的研發(fā)投入會相對更多，從而證明命題1 和命題2 成立。第（3）列中同時有兩個交互項Subsidies×HighTech和IPR×HighTech，其估計系數(shù)顯著為正，說明研發(fā)補貼和知識產(chǎn)權(quán)保護在技術(shù)密集度更高的行業(yè)對研發(fā)投入均能產(chǎn)生正向影響。

第（4）～（6）列是用高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)虛擬變量替代技術(shù)密集度進行回歸，可以發(fā)現(xiàn)與Panel A 得出相似的定性結(jié)論，表明創(chuàng)新政策與研發(fā)投入的關(guān)系相當穩(wěn)健，同時看出Panel B 中Subsidies×HighTech ind和IPR×HighTech ind的估計系數(shù)大于Panel A 的估計系數(shù)，說明在高新技術(shù)行業(yè)中創(chuàng)新政策對企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生更為明顯的正向促進作用。

表2 創(chuàng)新政策對企業(yè)研發(fā)投入的影響

表3 考察了創(chuàng)新政策對研發(fā)投入的交互效應，Panel A 中Subsidies×IPR×HighTech的估計系數(shù)在1%的顯著性水平上為正，說明兩種創(chuàng)新政策工具對研發(fā)投入的影響存在相互增強，在技術(shù)密集度高的行業(yè)中，如果該地區(qū)研發(fā)補貼政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策的力度都較強，則企業(yè)研發(fā)投入會增加，從而證明了命題3。Panel B 中Subsidies×IPR×HighTech ind的估計系數(shù)同樣在1%的水平上顯著為正，進一步證明了Panel A 結(jié)論的穩(wěn)健性，并且兩種創(chuàng)新政策工具的交互效應在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中表現(xiàn)更為突出。

表3 創(chuàng)新政策對研發(fā)投入的交互效應

（二）機制檢驗

在基準回歸中，本文使用“技術(shù)密集度”這一機制變量來識別研發(fā)補貼政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策對企業(yè)研發(fā)投入的影響?？紤]到企業(yè)研發(fā)需要大量的資金投入，創(chuàng)新政策是否會通過融資約束機制來影響企業(yè)的研發(fā)投入。因此，本文引入創(chuàng)新政策與外部融資依賴度交互項、創(chuàng)新政策與現(xiàn)金流密集度交互項、創(chuàng)新政策與借貸密集度交互項，如果交互項顯著，而創(chuàng)新政策與技術(shù)密集度交互項的估計系數(shù)變小或者不再顯著，說明創(chuàng)新政策更多通過緩解融資約束機制影響研發(fā)投入。行業(yè)外部融資依賴度（EF）用企業(yè)資本支出與調(diào)整后的現(xiàn)金流之差與資本支出比值的行業(yè)中位數(shù)［14］?，F(xiàn)金流密集度（CF）用經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流與營業(yè)收入比值的行業(yè)中位數(shù)來表示。借貸密集度（Credit）用長期借款和短期借款之和與營業(yè)收入比值的行業(yè)中位數(shù)來表示。

從表4 可以看出，除了第3 列現(xiàn)金流密集度與研發(fā)補貼交互項系數(shù)顯著，其他引入的交互項均不顯著，而創(chuàng)新政策與技術(shù)密集度交互項的估計系數(shù)依然顯著為正，說明知識產(chǎn)權(quán)保護政策更多的是通過行業(yè)本身對研發(fā)創(chuàng)新的重視程度來影響研發(fā)投入，而補貼政策可能通過緩解融資約束來影響研發(fā)投入。如果企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流越小，則越需要獲得外部融資，研發(fā)補貼政策具有信號傳遞功能，獲得政府研發(fā)補貼的企業(yè)，說明其創(chuàng)新活動和能力得到政府認可和支持的信號，可以引導外部投資者進行投資，一定程度上降低企業(yè)的融資成本，進而增加研發(fā)投入。

表4 創(chuàng)新政策對企業(yè)研發(fā)投入的影響機制檢驗

（三）異質(zhì)性檢驗

表5 通過異質(zhì)性分析來檢驗研發(fā)補貼政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策對研發(fā)投入的交互效應。第1、第3、第4列IPRstrong和IPRweak分別取知識產(chǎn)權(quán)保護度位于前1/4 分位和后1/4 分位的省份，第2、第5、第6 列IPRstrong和IPRweak分別取知識產(chǎn)權(quán)保護度位于前1/2 分位和后1/2 分位的省份。從中可以發(fā)現(xiàn)Subsidies×IPRstrong的系數(shù)在第1～2 列均在1%的水平上顯著為正，且大于Subsidies×IPRweak的系數(shù)。說明知識產(chǎn)權(quán)保護顯著提高了研發(fā)補貼對研發(fā)投入的激勵作用，即在知識產(chǎn)權(quán)保護度越強的省份，研發(fā)補貼的增加更有利于研發(fā)投入水平的提高。在知識產(chǎn)權(quán)保護度較弱的省份，本文沒有發(fā)現(xiàn)這樣的影響。第4 和第6 列中的HighTechhigh、HighTechmedium和HighTechlow分別是技術(shù)密集度位于前1/3 分位，1/3～2/3 分位之間和后1/3 分位的行業(yè)。第3 和第5 列Subsidies×D（IPRstrong，HighTech＞median）的估計系數(shù)在1% 的水平上顯著為正，并且大于Subsidies×D（IPRstrong，HighTech≤median）的估計系數(shù)。同樣，第4 和第6 列中也可以得出相似的結(jié)果，說明隨著知識產(chǎn)權(quán)保護度的增加，在技術(shù)密集度高的行業(yè)中研發(fā)補貼政策對研發(fā)投入產(chǎn)生更加積極的促進作用。由此進一步驗證了命題3。

表5 創(chuàng)新政策對企業(yè)研發(fā)投入的交互效應異質(zhì)性檢驗

（四）穩(wěn)健性檢驗

1.替換技術(shù)密集度

本文使用技術(shù)密集度以外的行業(yè)特征來檢驗政策變量與企業(yè)研發(fā)投入之間的聯(lián)系。表6 中分別將技術(shù)密集度替換為發(fā)明專利密集度、研發(fā)密集度和高技術(shù)行業(yè)認定。從表6 中可以看出研發(fā)補貼政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策對研發(fā)投入具有正向促進效應。雖然在第3、第6 和第9 列中創(chuàng)新政策對研發(fā)投入影響沒有在10%水平上顯著，但估計系數(shù)仍是正值并且顯著性水平接近10%，說明結(jié)果是相對比較穩(wěn)健的。同時可以發(fā)現(xiàn)在發(fā)明技術(shù)密集度高的行業(yè)，研發(fā)補貼效應的促進作用更顯著，而在研發(fā)密集度高的行業(yè)和高技術(shù)行業(yè)中，知識產(chǎn)權(quán)保護效應的促進作用更為顯著。

表6 替換技術(shù)密集度

2.替換估計方法

創(chuàng)新政策和研發(fā)投入之間還是可能存在互為因果的內(nèi)生性問題，因此文章通過工具變量法得到更有效的估計結(jié)果。補貼政策的工具變量用研發(fā)補貼的滯后項（subsidiest-1和subsidiest-2）來表示［18］。知識產(chǎn)權(quán)保護用在華英國租界（concession）和基督教會建立的大學數(shù)（college）來衡量［19］，在華英國租界是因為英國是世界上最早頒布專利法（1623 年《壟斷法》）與版權(quán)法（1710 年《安妮法令》）的國家，英國人會用自己的法律制度來管理租界，對當?shù)刂R產(chǎn)權(quán)保護意識和制度的建立產(chǎn)生影響，因此從清朝晚期到民國初期，一省如果存在英國租界，賦值為1，否則為0?；浇虝⒌拇髮W數(shù)是因為教會大學在傳播私有財產(chǎn)不可侵犯等西方價值觀方面發(fā)揮了重要作用。使用工具變量對模型進行兩階段最小二乘（2SLS）估計。表7 第1～2 列可以看出subsidies（IV）×HighTech的系數(shù)在5%的水平上顯著為正，第3～4 列顯示IPR（IV）×HighTech的系數(shù)在1%的水平上顯著為正。說明研發(fā)補貼政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策對研發(fā)投入具有顯著的促進作用，進一步驗證了H1和H2。第一階段的F值可以看出拒絕“存在弱工具變量”的原假設。

表7 替換估計方法

四、結(jié)論

本文以2007—2014 年我國A 股上市公司為樣本，從理論和實證兩個方面分析政府研發(fā)補貼政策、知識產(chǎn)權(quán)政策及其政策組合對企業(yè)研發(fā)投入的影響，研究發(fā)現(xiàn)：①研發(fā)補貼政策和知識產(chǎn)權(quán)政策均對企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生正向促進作用，表現(xiàn)為研發(fā)補貼和知識產(chǎn)權(quán)保護的扶持力度越大，技術(shù)密集型行業(yè)的研發(fā)投入越多；②研發(fā)補貼政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策的研發(fā)激勵效應是相互增強的，表現(xiàn)為知識產(chǎn)權(quán)保護度越強的地區(qū)，研發(fā)補貼的增加越有利于研發(fā)投入水平的提高，這種促進作用在技術(shù)密集型行業(yè)更為明顯。

本文的研究豐富了創(chuàng)新政策的理論和實證研究，有助于我們更全面地認識政府補貼政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策的可取性，尤其在高技術(shù)企業(yè)中，創(chuàng)新政策對研發(fā)投入的作用效果更加明顯。同時，有助于進一步闡明政府補貼政策和知識產(chǎn)權(quán)保護政策的有效性，推動創(chuàng)新政策組合的有效實施，對社會創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義。