企業(yè)研發(fā)的社會(huì)收益與私人收益測(cè)算
——基于知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)的實(shí)證識(shí)別

涂心語(yǔ) 嚴(yán)曉玲

內(nèi)容提要：企業(yè)研發(fā)一方面產(chǎn)生正的知識(shí)溢出效應(yīng)使其社會(huì)收益通常高于私人收益，這是政府干預(yù)企業(yè)創(chuàng)新的重要理論依據(jù)；另一方面會(huì)產(chǎn)生負(fù)的偷生意效應(yīng)(business stealing effect)，因此，同時(shí)考慮兩種研發(fā)外部性，并對(duì)企業(yè)研發(fā)的社會(huì)收益與私人收益進(jìn)行測(cè)算，對(duì)于創(chuàng)新激勵(lì)政策的實(shí)施具有重要意義。本文使用2007—2019年制造業(yè)上市公司樣本，通過(guò)衡量企業(yè)間在技術(shù)空間、地理空間、產(chǎn)品市場(chǎng)空間中的鄰近關(guān)系，識(shí)別知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建由企業(yè)研發(fā)方程、生產(chǎn)率方程、價(jià)值方程所組成的方程系統(tǒng)，進(jìn)而測(cè)算企業(yè)研發(fā)的社會(huì)收益與私人收益。研究結(jié)果表明：平均而言，企業(yè)知識(shí)資本增加1單位所帶來(lái)的社會(huì)收益約為0.083單位，所帶來(lái)的私人收益約為0.022單位，研發(fā)社會(huì)收益約是研發(fā)私人收益的3.4倍。這意味著即使考慮了偷生意效應(yīng)，從福利視角來(lái)看企業(yè)的研發(fā)投入仍低于社會(huì)最優(yōu)水平，當(dāng)前應(yīng)進(jìn)一步實(shí)施創(chuàng)新激勵(lì)政策，促使企業(yè)加大研發(fā)投入，同時(shí)應(yīng)采取措施增強(qiáng)正的知識(shí)溢出效應(yīng)，緩解偷生意效應(yīng)的不利影響，更為有效地發(fā)揮創(chuàng)新對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)作用。

一、問(wèn)題提出與文獻(xiàn)概述

當(dāng)前，世界大部分國(guó)家均實(shí)施了各類創(chuàng)新激勵(lì)政策以推進(jìn)本國(guó)創(chuàng)新、參與全球技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)。經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)的一項(xiàng)研究報(bào)告表明，在其調(diào)查的42個(gè)國(guó)家中，有33個(gè)國(guó)家在研發(fā)方面提供了一定程度的稅收優(yōu)惠[1]。中國(guó)在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)踐中也出臺(tái)了一系列以稅收優(yōu)惠、財(cái)政補(bǔ)貼為主要內(nèi)容的創(chuàng)新激勵(lì)政策。雖然創(chuàng)新激勵(lì)政策普遍存在，但關(guān)于這些政策是否真正有效，是否產(chǎn)生了“擠出效應(yīng)”、市場(chǎng)扭曲等不利影響這些重要問(wèn)題，學(xué)術(shù)界仍存在大量爭(zhēng)論[2]。更為關(guān)鍵的是，當(dāng)前對(duì)于“是否需要對(duì)創(chuàng)新進(jìn)行激勵(lì)”這類基礎(chǔ)性問(wèn)題缺乏充分的實(shí)證研究與經(jīng)驗(yàn)支撐。有學(xué)者認(rèn)為，研發(fā)活動(dòng)的產(chǎn)出——知識(shí)具有非競(jìng)爭(zhēng)性和部分排他性特征，會(huì)產(chǎn)生知識(shí)溢出效應(yīng)，這導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)的社會(huì)收益通常高于其私人收益，從福利視角看，研發(fā)領(lǐng)域存在著市場(chǎng)失靈，即研發(fā)投入低于社會(huì)最優(yōu)水平，因此政府利用創(chuàng)新激勵(lì)政策干預(yù)企業(yè)研發(fā)活動(dòng)能夠增進(jìn)福利[3-4]。但事實(shí)上，使用更為先進(jìn)的新技術(shù)通常會(huì)使現(xiàn)有技術(shù)的價(jià)值下降，從而損害現(xiàn)有技術(shù)所有者的利益，因此一些企業(yè)進(jìn)行研發(fā)也會(huì)對(duì)其他企業(yè)產(chǎn)生偷生意效應(yīng)(business stealing effect)，其研發(fā)私人收益包含了這部分偷生意效應(yīng)[5]，并不一定低于研發(fā)社會(huì)收益。如果企業(yè)研發(fā)的私人收益超過(guò)其社會(huì)收益，那么經(jīng)濟(jì)整體可能出現(xiàn)研發(fā)過(guò)度，而非研發(fā)不足。由以上分析可知，實(shí)證測(cè)算企業(yè)研發(fā)的社會(huì)收益與私人收益具有重要意義。

測(cè)算企業(yè)研發(fā)社會(huì)收益與私人收益的關(guān)鍵在于對(duì)知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)的實(shí)證識(shí)別，而這兩者均屬于研發(fā)的外部性(1)瓊斯和威廉斯(Jones & Williams,2000)指出，企業(yè)研發(fā)存在四種類型的外部性：消費(fèi)者剩余效應(yīng)、知識(shí)溢出效應(yīng)、偷生意效應(yīng)、“贏者通吃”效應(yīng)[6]。前兩者屬于研發(fā)的正外部性，后兩者屬于研發(fā)的負(fù)外部性。消費(fèi)者剩余效應(yīng)主要指，由于創(chuàng)新者不可能做到完全價(jià)格歧視，取得授權(quán)的個(gè)人或者企業(yè)可以得到一定的剩余?！摆A者通吃”效應(yīng)主要指，授予第一個(gè)發(fā)明者對(duì)其發(fā)明的專有權(quán)可能會(huì)造成對(duì)某些研發(fā)的過(guò)度激勵(lì)。嚴(yán)格來(lái)說(shuō)測(cè)算企業(yè)研發(fā)的社會(huì)收益應(yīng)同時(shí)包括消費(fèi)者剩余效應(yīng)與知識(shí)溢出效應(yīng)，私人收益應(yīng)同時(shí)包括偷生意效應(yīng)、“贏者通吃”效應(yīng)，但消費(fèi)者剩余效應(yīng)難以進(jìn)行量化研究，而“贏者通吃”效應(yīng)某種程度上也屬于偷生意效應(yīng)[5]，因此本文主要關(guān)注知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)。，通常相互交織，依靠現(xiàn)有的實(shí)證手段很難將其分離。以阿里巴巴和騰訊兩家企業(yè)為例，兩者在軟件開(kāi)發(fā)等方面會(huì)給彼此帶來(lái)啟發(fā)，技術(shù)人員也會(huì)在公司之間流動(dòng)，從而會(huì)產(chǎn)生知識(shí)溢出效應(yīng)。與此同時(shí)，隨著行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)張速度下降以及部分軟件產(chǎn)品越來(lái)越趨于同質(zhì)化，兩家企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)已不能使軟件產(chǎn)品的功能價(jià)值有較大提升，卻足以對(duì)彼此產(chǎn)生明顯的偷生意效應(yīng)，在部分領(lǐng)域的存量市場(chǎng)爭(zhēng)奪愈發(fā)激烈。因此，阿里巴巴和騰訊的研發(fā)活動(dòng)會(huì)同時(shí)對(duì)彼此產(chǎn)生知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)，兩種效應(yīng)相互交織，簡(jiǎn)單使用計(jì)量回歸方法很難進(jìn)行分離。布盧姆等(Bloom et al.，2013)開(kāi)創(chuàng)性地通過(guò)同時(shí)測(cè)算企業(yè)間在技術(shù)空間與產(chǎn)品市場(chǎng)空間中的距離有效解決了上述問(wèn)題[7]。本文將在其基礎(chǔ)上，使用中國(guó)上市公司樣本數(shù)據(jù)實(shí)證識(shí)別企業(yè)研發(fā)的知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)，并在此基礎(chǔ)上測(cè)算企業(yè)研發(fā)的社會(huì)收益與私人收益。

與本文相關(guān)的文獻(xiàn)主要有三類。第一類是知識(shí)溢出效應(yīng)測(cè)算與實(shí)證的相關(guān)研究。這類文獻(xiàn)開(kāi)始于格里利謝斯(Griliches，1979)[8]，主要思想是通過(guò)構(gòu)建如∑j≠iωijKj形式的“知識(shí)溢出池”變量以檢驗(yàn)知識(shí)溢出效應(yīng)，其中ω為某種知識(shí)空間距離權(quán)重，K為知識(shí)資本，i與j可以表示兩家企業(yè)[9]、兩個(gè)國(guó)家[10]等。布盧姆等(2013)系統(tǒng)性地處理了“測(cè)算得到的知識(shí)溢出效應(yīng)中包含了偷生意效應(yīng)”的問(wèn)題[7]。國(guó)內(nèi)有大量關(guān)于知識(shí)溢出效應(yīng)的實(shí)證研究，但多聚焦于國(guó)家、地區(qū)、產(chǎn)業(yè)之間的加總層面知識(shí)溢出(2)當(dāng)前僅有葉靜怡等(2019)[11]、胡志強(qiáng)和裴開(kāi)兵(2020)[12]、蔣欣娟等(2020)[13]、龐瑞芝等(2021)[14]等學(xué)者在微觀企業(yè)層面考察了知識(shí)溢出效應(yīng)。，如王秀婷和趙玉林(2020)[15]、安同良和千慧雄(2021)[16]等，較少涉及微觀層面的偷生意效應(yīng)問(wèn)題。第二類是研發(fā)社會(huì)收益測(cè)算的相關(guān)研究。這類問(wèn)題一直以來(lái)通過(guò)兩種方式進(jìn)行研究，即案例方法與計(jì)量方法。例如，格里利謝斯(1958)使用案例法測(cè)算了美國(guó)雜交玉米研究的社會(huì)收益[17]。通常而言，從研發(fā)到其產(chǎn)生社會(huì)收益存在漫長(zhǎng)而又可變的滯后期，而案例法對(duì)于把握其中細(xì)節(jié)具有重要意義，但從事案例研究成本巨大，且因?yàn)槎嗑劢褂趧?chuàng)新成功的案例而缺少一般性[8]，因此計(jì)量方法被更多學(xué)者所接受。計(jì)量方法依賴于對(duì)知識(shí)溢出效應(yīng)的準(zhǔn)確測(cè)算，例如，瓊斯和威廉斯(1998、2000)發(fā)現(xiàn)研發(fā)的社會(huì)收益大概是私人收益的2～4倍[6,18]。第三類則是知識(shí)溢出背景下企業(yè)研發(fā)競(jìng)合模式的相關(guān)理論研究。相關(guān)文獻(xiàn)有達(dá)斯普勒蒙和雅克曼(D’Aspremont & Jacquemin，1988)[19]、卡米恩等(Kamien et al.，1992)[20]、切利尼和蘭貝蒂尼(Cellini & Lambertini，2009)[21]、鄧若冰和吳福象(2017)[22]等。這類研究對(duì)偷生意效應(yīng)與知識(shí)溢出效應(yīng)進(jìn)行了博弈分析，但多局限于理論模型與數(shù)值模擬，主要原因在于難以實(shí)證識(shí)別和分離知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)。

與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文的主要貢獻(xiàn)在于：(1)在微觀企業(yè)層面研究了知識(shí)溢出效應(yīng)，對(duì)當(dāng)前國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)大量聚焦于加總層面知識(shí)溢出效應(yīng)的研究現(xiàn)狀而言是一種拓展和深入，因?yàn)閷?duì)微觀層面的考察是進(jìn)行如企業(yè)異質(zhì)性、偷生意效應(yīng)等更為深入的研究的基礎(chǔ)；(2)使用中國(guó)企業(yè)層面樣本數(shù)據(jù)實(shí)證識(shí)別了知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)，在此基礎(chǔ)上首次測(cè)算了研發(fā)的社會(huì)收益與私人收益，為中國(guó)技術(shù)創(chuàng)新激勵(lì)政策的實(shí)施提供了更為深入和扎實(shí)的理論依據(jù)和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；(3)分別從地理空間鄰近、技術(shù)空間鄰近兩個(gè)維度，基于更為豐富的視角研究了企業(yè)研發(fā)的知識(shí)溢出效應(yīng)，有助于深度揭示這兩種不同機(jī)制的機(jī)理及重要性。

二、知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)的識(shí)別方法

(一)理論分析

識(shí)別知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)是測(cè)算企業(yè)研發(fā)社會(huì)收益與私人收益的基礎(chǔ)。知識(shí)溢出效應(yīng)是研發(fā)的正外部性，主要指由于知識(shí)具有非競(jìng)爭(zhēng)性和部分排他性特征，每家企業(yè)研發(fā)所形成的知識(shí)和技術(shù)都有可能會(huì)溢出到其他企業(yè)，從而促進(jìn)其他企業(yè)知識(shí)技術(shù)水平提升的效應(yīng)。在現(xiàn)實(shí)中，知識(shí)溢出可通過(guò)人才、商品的流動(dòng)，企業(yè)間的研發(fā)合作、模仿學(xué)習(xí)，閱讀科技文獻(xiàn)等多種渠道產(chǎn)生[23-24]。偷生意效應(yīng)是研發(fā)的負(fù)外部性，主要指企業(yè)引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)使現(xiàn)有技術(shù)的吸引力下降，從而損害現(xiàn)有技術(shù)所有者(競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手)利益的效應(yīng)。這種損害沒(méi)有被引進(jìn)新技術(shù)的企業(yè)內(nèi)在化，因此會(huì)導(dǎo)致企業(yè)從事過(guò)多的創(chuàng)新，造成社會(huì)無(wú)效率[5]。例如，布盧姆等(2019)指出，在制藥業(yè)中某些公司可能會(huì)花費(fèi)巨資研發(fā)一種與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相似但在醫(yī)療價(jià)值上卻僅有微小提升作用的藥物，這種藥物幾乎沒(méi)有增加患者的福利(拋開(kāi)降價(jià)競(jìng)爭(zhēng)的好處)，卻能幫助公司占據(jù)更多市場(chǎng)份額，從而為制藥公司的股東帶來(lái)巨大的私人收益[25]。布盧姆等(2013)通過(guò)構(gòu)建博弈模型，在理論上分析了企業(yè)間知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)對(duì)彼此研發(fā)、全要素生產(chǎn)率、企業(yè)價(jià)值所產(chǎn)生的影響[7]，指出存在六種可能情形，詳見(jiàn)表1。由于此模型僅依賴于一些基本假設(shè)(3)例如，此模型假設(shè)企業(yè)研發(fā)投入能夠帶來(lái)創(chuàng)新產(chǎn)出，而創(chuàng)新產(chǎn)出能夠提升企業(yè)利潤(rùn)；假設(shè)企業(yè)之間進(jìn)行古諾競(jìng)爭(zhēng)(Cournot competition)或伯川德競(jìng)爭(zhēng)(Bertrand competition)。，可認(rèn)為其具有一般性，同樣適用于中國(guó)企業(yè)的情況，后文將基于表1構(gòu)建計(jì)量模型并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

表1 知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)對(duì)本企業(yè)的影響

表1(續(xù))

(二)計(jì)量模型

不同企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)可能會(huì)同時(shí)對(duì)彼此產(chǎn)生知識(shí)溢出效應(yīng)和偷生意效應(yīng)[14]，因此要想對(duì)表1中的各理論預(yù)期進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，需要運(yùn)用一定的策略和方法將兩種效應(yīng)分離，即需要進(jìn)行“識(shí)別”。本文參考布盧姆等(2013)[7]、龐瑞芝等(2021)[14]的研究，分別構(gòu)建如下模型進(jìn)行研究。

1．研發(fā)方程

構(gòu)建如下計(jì)量模型以分離識(shí)別企業(yè)間知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)對(duì)彼此研發(fā)的影響[26]：

(1)

2．生產(chǎn)率方程

構(gòu)建如下計(jì)量模型以分離識(shí)別企業(yè)間知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)對(duì)彼此全要素生產(chǎn)率的影響[8]：

(2)

其中，TFPijkt表示企業(yè)i的全要素生產(chǎn)率，Kijkt表示企業(yè)i的知識(shí)資本，其他變量的含義與研發(fā)方程相似，但兩個(gè)方程的控制變量有所不同。

3．價(jià)值方程

構(gòu)建如下計(jì)量模型以分離識(shí)別企業(yè)間知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)對(duì)彼此企業(yè)價(jià)值的影響[27]：

(3)

其中，(V/A)ijkt表示企業(yè)i的企業(yè)價(jià)值，用托賓Q值，即企業(yè)市值(V)與非研發(fā)資產(chǎn)(A)之比表示。(K/A)ijkt表示企業(yè)i的知識(shí)資本與非研發(fā)資產(chǎn)之比，其他變量含義與研發(fā)方程相似，但兩個(gè)方程的控制變量有所不同。對(duì)于價(jià)值方程中的ln[1+γ2(K/A)ijkt]項(xiàng)，本文用γ2(K/A)ijkt的高階多項(xiàng)式進(jìn)行近似，在實(shí)證中發(fā)現(xiàn)三階多項(xiàng)式更為合適，因此進(jìn)行修改：

(4)

(三)變量定義與測(cè)算(4)本文所用樣本為2007—2019年中國(guó)制造業(yè)上市公司。受篇幅所限，本部分僅展示本文核心變量的測(cè)算方法，關(guān)于控制變量的選取與計(jì)算，以及變量的描述性統(tǒng)計(jì)從略。

1.被解釋變量

研發(fā)水平(R/Y)，用企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度，即研發(fā)投入(R)與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入(Y)之比表示。全要素生產(chǎn)率(TFP)，本文使用OP-ACF法[28-29]估計(jì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率。企業(yè)價(jià)值(V/A)，用企業(yè)托賓Q值表示，計(jì)算方法為：企業(yè)市值/(總資產(chǎn)-無(wú)形資產(chǎn)凈額-商譽(yù)凈額)(5)企業(yè)市值計(jì)算方法詳見(jiàn)國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)中的市值A(chǔ)計(jì)算方法。，并取對(duì)數(shù)。

2.核心解釋變量

需要說(shuō)明的是，本文所使用的技術(shù)溢出池、地理溢出池與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池的測(cè)算方法具有一般性，無(wú)論企業(yè)i是國(guó)有企業(yè)還是非國(guó)有企業(yè)，或者企業(yè)i屬于不同行業(yè)，均可用上述方法進(jìn)行測(cè)算。首先，知識(shí)溢出效應(yīng)的產(chǎn)生源于知識(shí)自身的非競(jìng)爭(zhēng)性和部分排他性特征，無(wú)論是何種類型的企業(yè)，只要其通過(guò)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)創(chuàng)造了知識(shí)，均有可能會(huì)對(duì)其技術(shù)鄰近與地理鄰近的企業(yè)產(chǎn)生知識(shí)溢出。其次，偷生意效應(yīng)與產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)有關(guān)，國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)雖存在較大差異，但市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)均是其核心運(yùn)行邏輯之一，因此在產(chǎn)品市場(chǎng)存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的企業(yè)之間均有可能會(huì)產(chǎn)生偷生意效應(yīng)。

三、知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)的實(shí)證結(jié)果

(一)研發(fā)方程

關(guān)于研發(fā)方程，龐瑞芝等(2021)[14]已進(jìn)行了較為充分的研究，本文直接使用其估計(jì)結(jié)果。在其基準(zhǔn)回歸中，技術(shù)溢出池系數(shù)α′2的估計(jì)結(jié)果為0.033 8，不顯著；地理溢出池系數(shù)α2的估計(jì)結(jié)果為0.380 8，且在5%的水平上顯著；市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池系數(shù)α3的估計(jì)結(jié)果為0.194 1，且在1%的水平上顯著。

(二)生產(chǎn)率方程

1．基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2列(1)報(bào)告了生產(chǎn)率方程的基準(zhǔn)檢驗(yàn)結(jié)果。相關(guān)結(jié)果揭示出以下三點(diǎn)：第一，地理溢出池的回歸系數(shù)顯著為正，技術(shù)溢出池的回歸系數(shù)不顯著，說(shuō)明總體來(lái)看企業(yè)間知識(shí)溢出效應(yīng)能夠提升彼此的全要素生產(chǎn)率。由于知識(shí)具有非競(jìng)爭(zhēng)性和部分排他性特征，每家企業(yè)所創(chuàng)造的新技術(shù)會(huì)通過(guò)員工、商品流動(dòng)等渠道部分外溢至其他企業(yè)，從而促進(jìn)其他企業(yè)技術(shù)水平與全要素生產(chǎn)率的提升，本文結(jié)論與國(guó)內(nèi)部分研究的結(jié)論一致[30]，即企業(yè)在地理空間上的集聚有助于通過(guò)知識(shí)溢出促進(jìn)生產(chǎn)率的提升。第二，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)。這可能是因?yàn)闇y(cè)算得到的企業(yè)全要素生產(chǎn)率往往是“收入”生產(chǎn)率，難以純粹反映企業(yè)的技術(shù)水平[7]，因此企業(yè)間偷生意效應(yīng)會(huì)對(duì)彼此全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向影響。第三，知識(shí)資本的回歸系數(shù)顯著為正，說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入能夠顯著提升自身全要素生產(chǎn)率。研發(fā)創(chuàng)新能夠提升企業(yè)技術(shù)水平，進(jìn)而提高其生產(chǎn)率[31]，本文結(jié)論表明此路徑對(duì)于中國(guó)企業(yè)同樣適用。

2．內(nèi)生性問(wèn)題分析

全要素生產(chǎn)率更高的企業(yè)可能具有以下特征：第一，更有資金和能力從事研發(fā)[8]；第二，通常處于經(jīng)濟(jì)更為發(fā)達(dá)的城市，這類城市聚集了大量企業(yè)，企業(yè)地理空間鄰居更多；第三，更有能力獲取市場(chǎng)力量和壟斷地位，減少競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手威脅。上述特征可能帶來(lái)雙向因果問(wèn)題：即企業(yè)全要素生產(chǎn)率更高導(dǎo)致其知識(shí)資本、地理溢出池更大，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池更小。為緩解此類問(wèn)題，同時(shí)考察知識(shí)溢出效應(yīng)以及偷生意效應(yīng)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的持續(xù)性，本文將地理溢出池、技術(shù)溢出池、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池以及知識(shí)資本變量分別滯后一階、二階、三階進(jìn)行回歸。根據(jù)回歸結(jié)果可以看出，總體而言，本文的核心結(jié)論并沒(méi)有改變。為進(jìn)一步檢驗(yàn)上述結(jié)果的穩(wěn)健性，將地理溢出池、技術(shù)溢出池、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池以及知識(shí)資本變量的一階、二階滯后值作為其工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘法估計(jì)(IV-2SLS)，結(jié)果見(jiàn)表2。表2的結(jié)果仍然表明企業(yè)間知識(shí)溢出效應(yīng)對(duì)彼此全要素生產(chǎn)率有正向影響，偷生意效應(yīng)對(duì)彼此全要素生產(chǎn)率有負(fù)向影響，企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入能夠顯著提升自身全要素生產(chǎn)率，因此本文結(jié)論具有一定穩(wěn)健性。

表2 生產(chǎn)率方程內(nèi)生性問(wèn)題分析

表2(續(xù))

3．穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文還進(jìn)行了以下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：(1)改變標(biāo)準(zhǔn)誤的聚類層面?；鶞?zhǔn)回歸的估計(jì)結(jié)果采用了企業(yè)層面的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，其潛在假設(shè)可能過(guò)于寬松，鑒于此，本部分分別聚類到行業(yè)層面以及地區(qū)層面計(jì)算穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，并重新回歸。(2)改變?nèi)厣a(chǎn)率測(cè)算方法。全要素生產(chǎn)率是本文的關(guān)鍵變量，為盡量緩解測(cè)算全要素生產(chǎn)率過(guò)程中的偏誤對(duì)結(jié)果造成的影響，本部分分別使用普通最小二乘(OLS)法、固定效應(yīng)、萊溫松-彼得林(LP)法[33]、拓展的LP(LP-ACF)法[29,32]、奧利-帕克斯(OP)法[28]、廣義矩估計(jì)(GMM)[33]方法測(cè)算企業(yè)全要素生產(chǎn)率，并重新回歸。(3)改變知識(shí)資本的折舊率以及用研發(fā)投入替換知識(shí)資本變量。測(cè)算地理溢出池、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池等核心解釋變量需將所有企業(yè)的知識(shí)資本進(jìn)行加權(quán)求和，因此知識(shí)資本測(cè)算方法的差異可能影響本文結(jié)論。基準(zhǔn)檢驗(yàn)中將知識(shí)資本的折舊率設(shè)置為15%，這雖然與已有文獻(xiàn)[34]的做法一致，但仍然可能存在偏誤，因此本部分分別將折舊率設(shè)置為10%、7.14%、5%，重新測(cè)算企業(yè)知識(shí)資本以及地理溢出池、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池，此外，本文還直接用企業(yè)當(dāng)期研發(fā)投入代替知識(shí)資本。在此基礎(chǔ)上分別重新回歸。(4)改變地理空間距離權(quán)重矩陣的測(cè)算方法?；鶞?zhǔn)檢驗(yàn)中定義企業(yè)間地理空間距離權(quán)重的標(biāo)準(zhǔn)是判斷不同企業(yè)的總部以及研發(fā)部門是否位于同一座城市，這種做法雖然考慮了企業(yè)研發(fā)部門的鄰近，但也存在缺陷：假設(shè)知識(shí)溢出的地理邊界局限于地級(jí)市范圍，即使兩家企業(yè)處于相鄰的地級(jí)市，其地理空間距離權(quán)重也被定義為0。事實(shí)上，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，一到兩個(gè)省份的范圍是中國(guó)知識(shí)溢出的邊界[35]，因此為檢驗(yàn)本文結(jié)論的穩(wěn)健性，本部分以企業(yè)總部間的地理距離定義距離權(quán)重[36]，在此基礎(chǔ)上重新進(jìn)行回歸。(5)改變回歸樣本。在基準(zhǔn)檢驗(yàn)中將缺失的企業(yè)研發(fā)投入數(shù)據(jù)進(jìn)行了補(bǔ)全，考慮到此過(guò)程可能影響最終結(jié)果，本部分將缺失數(shù)據(jù)直接剔除，重新進(jìn)行回歸。以上檢驗(yàn)結(jié)果均顯示，企業(yè)間知識(shí)溢出效應(yīng)對(duì)彼此全要素生產(chǎn)率有顯著的正向影響，而偷生意效應(yīng)對(duì)彼此全要素生產(chǎn)率有顯著的負(fù)向影響，企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入能夠顯著提升自身全要素生產(chǎn)率，因此本文的主要結(jié)論具有一定穩(wěn)健性(7)限于篇幅，這里未列出各穩(wěn)健性檢驗(yàn)的具體實(shí)證結(jié)果。。

(三)價(jià)值方程

1．基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3列(1)報(bào)告了價(jià)值方程的基準(zhǔn)檢驗(yàn)結(jié)果?；貧w結(jié)果揭示出以下兩點(diǎn)：第一，源于技術(shù)空間鄰近的知識(shí)溢出能夠顯著促進(jìn)企業(yè)價(jià)值的提升，源于地理空間鄰近知識(shí)溢出的影響則不顯著。企業(yè)研發(fā)活動(dòng)所形成的知識(shí)和技術(shù)具有外部性，能夠外溢至其他企業(yè)，促進(jìn)其他企業(yè)技術(shù)水平的提升，并進(jìn)一步提高其他企業(yè)的利潤(rùn)和價(jià)值。第二，企業(yè)間研發(fā)的偷生意效應(yīng)對(duì)彼此企業(yè)價(jià)值有顯著負(fù)向影響。企業(yè)開(kāi)展研發(fā)活動(dòng)能夠提升自身技術(shù)水平，從而能夠在與其他企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)，降低其他企業(yè)的利潤(rùn)和價(jià)值。第三，知識(shí)資本與非研發(fā)資產(chǎn)之比(K/A)這一項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明企業(yè)進(jìn)行研發(fā)有利于其價(jià)值的提升。最早指出這一點(diǎn)的是格里利謝斯(1981)，他認(rèn)為資本市場(chǎng)對(duì)股票的充分交易能夠形成對(duì)上市公司有形和無(wú)形資產(chǎn)的公允定價(jià)，因此公司的價(jià)值也就是公司所有資產(chǎn)價(jià)值的總和，而研發(fā)活動(dòng)能夠帶來(lái)知識(shí)和技術(shù)水平的提高，形成無(wú)形資產(chǎn)，這可以促進(jìn)企業(yè)價(jià)值的提升[27]。

2．內(nèi)生性問(wèn)題分析

本文的核心解釋變量與企業(yè)價(jià)值之間可能存在雙向因果問(wèn)題。例如，價(jià)值更高的企業(yè)更有能力進(jìn)行研發(fā)投資，在其專利增加的同時(shí)，技術(shù)空間中的鄰居可能會(huì)更多；另一方面，價(jià)值較高的企業(yè)可能在其所處行業(yè)中擁有一定壟斷力量，這使其更有能力在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)。綜合來(lái)看，企業(yè)價(jià)值越高，會(huì)導(dǎo)致其面臨更大的技術(shù)溢出池、更小的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池，同時(shí)K/A也會(huì)更大。為盡可能緩解上述雙向因果問(wèn)題對(duì)本文結(jié)論的干擾，將K/A、(K/A)2、(K/A)3滯后一階，并分別將技術(shù)溢出池、地理溢出池、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池滯后一階、二階、三階進(jìn)行回歸，結(jié)果表明本文的主要結(jié)論沒(méi)有發(fā)生較大改變。為進(jìn)一步檢驗(yàn)上述結(jié)果的穩(wěn)健性，將技術(shù)溢出池、地理溢出池、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池以及K/A的一至四階滯后值作為工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘法估計(jì)，結(jié)果表明技術(shù)溢出池對(duì)企業(yè)價(jià)值仍有顯著正向影響，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池對(duì)企業(yè)價(jià)值仍有顯著負(fù)向影響。

表3 價(jià)值方程內(nèi)生性問(wèn)題分析

3．穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸所得結(jié)果的穩(wěn)健性，本部分分別進(jìn)行以下穩(wěn)健性檢驗(yàn)。(1)改變標(biāo)準(zhǔn)誤的聚類層面。基準(zhǔn)回歸將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到了企業(yè)層面，在本部分將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到地區(qū)層面，并重新回歸。(2)改變被解釋變量測(cè)算方法。本部分中用企業(yè)市值與總資產(chǎn)之比代表托賓Q，并重新回歸。(3)改變技術(shù)溢出池測(cè)算方法?；鶞?zhǔn)回歸使用企業(yè)的專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)測(cè)算技術(shù)溢出池，本部分使用專利授權(quán)數(shù)據(jù)，并利用專利從申請(qǐng)到授權(quán)的時(shí)間倒推其申請(qǐng)時(shí)間，從而重新測(cè)算技術(shù)溢出池進(jìn)行回歸。(4)改變市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池測(cè)算方法。基準(zhǔn)回歸使用企業(yè)分行業(yè)收入數(shù)據(jù)，分別根據(jù)國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)、申銀萬(wàn)國(guó)、中信、中證、證監(jiān)會(huì)的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)測(cè)算企業(yè)間在產(chǎn)品市場(chǎng)空間的距離，并以各分類標(biāo)準(zhǔn)的細(xì)致程度為權(quán)重，將五種距離進(jìn)行加權(quán)平均以得到最終的產(chǎn)品市場(chǎng)空間距離。本部分分別做出三種調(diào)整：第一，直接進(jìn)行算數(shù)平均以得到最終的產(chǎn)品市場(chǎng)空間距離；第二，使用企業(yè)分行業(yè)利潤(rùn)數(shù)據(jù)，但仍進(jìn)行加權(quán)平均得到最終的距離；第三，使用企業(yè)分行業(yè)利潤(rùn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行算數(shù)平均得到最終的距離。在此基礎(chǔ)上重新回歸。(5)改變知識(shí)資本折舊率?；鶞?zhǔn)回歸中使用15%的折舊率測(cè)算知識(shí)資本，并進(jìn)一步測(cè)算技術(shù)溢出池、地理溢出池、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池以及K/A。本部分分別使用10%、7.14%、5%的折舊率測(cè)算知識(shí)資本，最后直接用研發(fā)投入代替知識(shí)資本。在此基礎(chǔ)上重新回歸。(6)改變回歸樣本。本文分別做出以下三種調(diào)整：第一，將基準(zhǔn)回歸樣本中缺失不嚴(yán)重的樣本進(jìn)行插值填補(bǔ)；第二，將樣本變量按照1%和99%百分位的縮尾辦法進(jìn)行處理。綜合上述所有結(jié)果來(lái)看，本文的結(jié)論具有一定穩(wěn)健性(8)限于篇幅，這里未列出各穩(wěn)健性檢驗(yàn)的具體實(shí)證結(jié)果。。

四、研發(fā)社會(huì)收益與私人收益的定義及推導(dǎo)

前文已對(duì)知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證識(shí)別，接下來(lái)本文參考布盧姆等(2013)[7]測(cè)算企業(yè)研發(fā)的社會(huì)收益與私人收益?；舅悸啡缦?9)限于篇幅，這里省略了大部分推導(dǎo)過(guò)程和細(xì)節(jié)。：(1)提出明確的研發(fā)社會(huì)收益與私人收益的定義；(2)在前文研發(fā)、生產(chǎn)率、價(jià)值方程的基礎(chǔ)上構(gòu)建基本方程系統(tǒng)，進(jìn)而將其用矩陣形式表示；(3)考察某家企業(yè)(如企業(yè)i)知識(shí)資本提升對(duì)所有企業(yè)造成的影響，并從中推導(dǎo)出企業(yè)研發(fā)的社會(huì)收益與私人收益表達(dá)式(10)本文還考察了某種特殊情形下的企業(yè)研發(fā)社會(huì)收益與私人收益表達(dá)式，其推導(dǎo)結(jié)果更為直觀簡(jiǎn)潔，且能夠反映研發(fā)社會(huì)收益與私人收益的核心特征。；(4)代入前文研發(fā)、生產(chǎn)率、價(jià)值方程的實(shí)證估計(jì)系數(shù)，計(jì)算企業(yè)研發(fā)的社會(huì)收益與私人收益。

(一)研發(fā)社會(huì)收益與私人收益的定義

以企業(yè)i為例，研發(fā)社會(huì)收益概念的核心是企業(yè)i知識(shí)資本增加通過(guò)知識(shí)溢出效應(yīng)所帶來(lái)的社會(huì)總產(chǎn)出的增加，研發(fā)私人收益概念的核心是企業(yè)i知識(shí)資本增加通過(guò)偷生意效應(yīng)所帶來(lái)的自身產(chǎn)出的增加。在實(shí)際的推導(dǎo)與測(cè)算過(guò)程中，本文提出以下更為具體明確的定義：將研發(fā)社會(huì)收益定義為企業(yè)i研發(fā)的邊際社會(huì)收益(MSRi)，即企業(yè)i知識(shí)資本增加1單位所帶來(lái)的自身產(chǎn)出直接增加量與通過(guò)知識(shí)溢出效應(yīng)帶來(lái)的自身產(chǎn)出間接增加量，以及通過(guò)知識(shí)溢出效應(yīng)帶來(lái)的其他企業(yè)產(chǎn)出間接增加量；將研發(fā)私人收益定義為企業(yè)i研發(fā)的邊際私人收益(MPRi)，即企業(yè)i知識(shí)資本增加1單位所帶來(lái)的自身產(chǎn)出直接增加量與通過(guò)知識(shí)溢出效應(yīng)帶來(lái)的自身產(chǎn)出間接增加量，以及通過(guò)偷生意效應(yīng)帶來(lái)的自身產(chǎn)出間接增加量。

(二)基本方程系統(tǒng)

根據(jù)上述定義，可知要推導(dǎo)研發(fā)社會(huì)收益與私人收益的表達(dá)式，需利用前文的研發(fā)方程、生產(chǎn)率方程以及價(jià)值方程。本文構(gòu)建如下n家企業(yè)的基本方程系統(tǒng)：

(5)

(6)

(7)

基本方程系統(tǒng)式(5)、式(6)、式(7)所反映的便是企業(yè)研發(fā)水平、生產(chǎn)率、價(jià)值以及知識(shí)溢出池、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池之間的內(nèi)在聯(lián)系，且已經(jīng)過(guò)理論論證(見(jiàn)表1)與實(shí)證檢驗(yàn)(見(jiàn)前文)，因此可認(rèn)為模型設(shè)置是正確的。但模型中存在諸多內(nèi)生變量，研發(fā)方程、生產(chǎn)率方程與價(jià)值方程之間也會(huì)相互影響，因此為推導(dǎo)社會(huì)收益與私人收益的具體形式，需要進(jìn)一步處理基本方程系統(tǒng)，目的是將企業(yè)研發(fā)方程等號(hào)右邊全部轉(zhuǎn)換為外生變量，并用簡(jiǎn)潔的矩陣形式表示出所有方程。經(jīng)處理后最終形式為(12)這里省略了中間的處理過(guò)程。：

(8)

lnY=ψ+ζlnR+β5λ

(9)

lnV=Φ+(1-γ2)lnA+χlnR+γ5μ

(10)

(三)研發(fā)社會(huì)收益與私人收益的推導(dǎo)

接下來(lái)在上述n家企業(yè)所構(gòu)成的方程系統(tǒng)式(8)—式(10)中設(shè)置一個(gè)外生沖擊：企業(yè)i的知識(shí)資本Ki增加1%。由于Ki=Ri/δ，K與R同比例變化，此外生沖擊等同于Ri增加1%。在此背景下推導(dǎo)研發(fā)的邊際社會(huì)收益(MSRi)和邊際私人收益(MPRi)。

1．社會(huì)收益

(11)

接下來(lái)推導(dǎo)產(chǎn)出的增加量。結(jié)合式(5)、式(6)可知，企業(yè)i研發(fā)投入的增加一方面會(huì)帶來(lái)其自身產(chǎn)出的直接增加，后續(xù)會(huì)沿著“產(chǎn)出→研發(fā)→產(chǎn)出”路徑進(jìn)一步促使產(chǎn)出增加，另一方面會(huì)使其他企業(yè)所面臨的知識(shí)溢出池增加，而這會(huì)使其他企業(yè)的產(chǎn)出增加，并最終使企業(yè)i產(chǎn)出進(jìn)一步增加。上述路徑會(huì)不停循環(huán)，最終外生沖擊所引起的企業(yè)i自身產(chǎn)出直接增加量，以及通過(guò)知識(shí)溢出效應(yīng)帶來(lái)的所有企業(yè)產(chǎn)出間接增加量為(13)需要設(shè)置β4=0，即剔除偷生意效應(yīng)的影響，從而ζij=β3bij≥0(j≠i)，因此可得到新的ζ*矩陣。z**BYζ*Ω-1z，其中：

(12)

由此，可知企業(yè)i研發(fā)的邊際社會(huì)收益為：

(13)

2．私人收益

根據(jù)定義，研發(fā)私人收益可分成兩部分計(jì)算，一部分是企業(yè)i自身產(chǎn)出直接增加量與通過(guò)知識(shí)溢出帶來(lái)的自身產(chǎn)出間接增加量，另一部分是通過(guò)偷生意效應(yīng)帶來(lái)的自身產(chǎn)出間接增加量。結(jié)合式(5)、式(6)可知，在經(jīng)歷上述外生沖擊(Ri增加1%)后，一方面企業(yè)i自身產(chǎn)出會(huì)直接增加，并后續(xù)沿著“產(chǎn)出→研發(fā)→產(chǎn)出”路徑進(jìn)一步增加，另一方面會(huì)使其他企業(yè)所面臨的知識(shí)溢出池增加，而這會(huì)使企業(yè)i產(chǎn)出進(jìn)一步增加。上述路徑會(huì)不停循環(huán)，最終企業(yè)i自身產(chǎn)出直接增加量與通過(guò)知識(shí)溢出帶來(lái)的自身產(chǎn)出間接增加量為z*BYζ*Ω-1z。

接下來(lái)推導(dǎo)通過(guò)偷生意效應(yīng)帶來(lái)的企業(yè)i產(chǎn)出間接增加量。這里需要轉(zhuǎn)向價(jià)值方程，結(jié)合式(7)可知，在經(jīng)歷上述外生沖擊(Ri增加1%)后，其他企業(yè)所面臨的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)池會(huì)增加，這進(jìn)一步會(huì)導(dǎo)致所有企業(yè)價(jià)值的變化，經(jīng)過(guò)不斷循環(huán)后，最終由偷生意效應(yīng)引起的所有企業(yè)價(jià)值的變化比例為(14)需要設(shè)置γ2=γ3=0，即剔除價(jià)值方程中研發(fā)投入所帶來(lái)的直接影響以及知識(shí)溢出效應(yīng)的影響，從而χij=γ4dij≤0(j≠i)，因此可得到新的χ*矩陣。χ*Ω-1z。這些企業(yè)價(jià)值的變化可分解為產(chǎn)出變化與價(jià)格變化，假設(shè)企業(yè)產(chǎn)出變化比例與價(jià)值變化比例之比為σ(命名為“產(chǎn)出價(jià)值系數(shù)”)，那么由偷生意效應(yīng)所帶來(lái)的所有企業(yè)的產(chǎn)出變化量為(15)之所以通過(guò)間接方法計(jì)算由偷生意效應(yīng)所帶來(lái)的所有企業(yè)的產(chǎn)出變化量，是因?yàn)楸?的理論分析表明，企業(yè)間偷生意效應(yīng)對(duì)彼此的生產(chǎn)率沒(méi)有影響。σBYχ*Ω-1z。由于企業(yè)i研發(fā)投入增加對(duì)其他企業(yè)產(chǎn)生了偷生意效應(yīng)，其他企業(yè)的市場(chǎng)份額變化會(huì)有部分流向企業(yè)i，以企業(yè)j為例，假設(shè)其市場(chǎng)份額中會(huì)有sji比例部分流向企業(yè)i，且sji決定于企業(yè)i與企業(yè)j之間在產(chǎn)品市場(chǎng)空間中的距離以及企業(yè)i研發(fā)投入增加引致的所有企業(yè)研發(fā)投入的變化(16)此假設(shè)符合直覺(jué)認(rèn)知，企業(yè)i能從企業(yè)j那里“偷走”多少生意，顯然與兩家企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系以及為應(yīng)對(duì)此外生沖擊所做出的研發(fā)決策有關(guān)。：

(14)

因此，由偷生意效應(yīng)帶來(lái)的企業(yè)i產(chǎn)出間接增加量為σsBYχ*Ω-1z。其中：

(15)

至此，可知企業(yè)i研發(fā)的邊際私人收益為：

(16)

(四)產(chǎn)出價(jià)值系數(shù)的估算

在推導(dǎo)研發(fā)的私人收益時(shí)，本文使用產(chǎn)出價(jià)值系數(shù)σ從偷生意效應(yīng)引致的企業(yè)價(jià)值變化中倒推出企業(yè)產(chǎn)出變化，本部分通過(guò)構(gòu)建以下古諾競(jìng)爭(zhēng)模型以估算σ。當(dāng)一家企業(yè)從事了更多研發(fā)、降低了成本時(shí)，它會(huì)通過(guò)偷生意效應(yīng)減少其他企業(yè)的利潤(rùn)，這部分源于其他企業(yè)的產(chǎn)出變化，部分源于市場(chǎng)均衡價(jià)格的變化，將其他企業(yè)利潤(rùn)變化分解為產(chǎn)出變化、價(jià)格變化兩部分，其中產(chǎn)出變化所占份額即為σ。

假設(shè)市場(chǎng)中共有n+1家企業(yè)，企業(yè)1的成本為c1，其他n家企業(yè)是對(duì)稱的，成本均為c2，定義Δc=c1-c2≠0。市場(chǎng)需求函數(shù)為p=Q-e，其中Q=∑i=1qi。每家企業(yè)解決以下問(wèn)題：

maxqiπi=qi[(∑i=1qi)-e-ci]

(17)

因此，企業(yè)1與其他企業(yè)(如企業(yè)2)利潤(rùn)最大化的一階條件為：

(q1+nq2)-e-c1-eq1(q1+nq2)-(e+1)=0

(18)

(q1+nq2)-e-c2-eq2(q1+nq2)-(e+1)=0

(19)

進(jìn)一步可得均衡產(chǎn)出為：

(20)

(21)

企業(yè)2的均衡利潤(rùn)為：

(22)

進(jìn)一步化簡(jiǎn)為：

(23)

(24)

(25)

定義λ=c2/c1，可知：

(26)

隨著n→∞，有：

(27)

五、研發(fā)社會(huì)收益與私人收益的測(cè)算結(jié)果

通過(guò)構(gòu)建方程系統(tǒng)，本文已推導(dǎo)出企業(yè)研發(fā)社會(huì)收益與私人收益的表達(dá)式，而要進(jìn)行實(shí)證測(cè)算，還需要式(1)—式(3)中以下系數(shù)的具體數(shù)值：α2、α3、β2、β3、β4、γ4。在前文中本文通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)已估計(jì)出上述系數(shù)，這些系數(shù)對(duì)于企業(yè)研發(fā)社會(huì)收益與私人收益的測(cè)算結(jié)果影響極大，為盡量保證最終結(jié)果的穩(wěn)健性，本文取其值為基準(zhǔn)回歸、內(nèi)生性問(wèn)題分析、穩(wěn)健性檢驗(yàn)中估計(jì)出的所有相應(yīng)數(shù)值的平均值(不包括不顯著的數(shù)值)，具體而言：α2為0.368 4，α3為0.183 2，β2為0.067 8，β3為0.156 2，β4為-0.051 4，γ4為-0.045 2。接下來(lái)做出如下假設(shè)：首先，上述系數(shù)具有結(jié)構(gòu)模型參數(shù)的意義，并可作為政策建議的依據(jù)；其次，本文所用的企業(yè)間距離測(cè)算方法能夠真實(shí)反映現(xiàn)實(shí)情況；最后，本文設(shè)置的計(jì)量模型是正確的，估計(jì)系數(shù)反映了變量間的因果關(guān)系?？紤]到測(cè)算研發(fā)社會(huì)收益與私人收益的難度之大，上述過(guò)于嚴(yán)苛的假設(shè)并非不可接受。

表4 所有企業(yè)研發(fā)的社會(huì)收益與私人收益測(cè)算結(jié)果的描述性統(tǒng)計(jì)

表4結(jié)果揭示出以下三點(diǎn)：(1)所有企業(yè)研發(fā)社會(huì)收益的變動(dòng)范圍為0.009 2～0.668 1，私人收益的變動(dòng)范圍為0.001 4～0.344 6，不同企業(yè)間存在較大差異。這主要是因?yàn)橐患移髽I(yè)與其他企業(yè)之間的技術(shù)相似度、地理鄰近度以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系不同，而且不同企業(yè)的研發(fā)投入水平也不盡相同，因此每家企業(yè)研發(fā)所帶來(lái)的社會(huì)收益與私人收益有較大差異。(2)從均值來(lái)看，研發(fā)的社會(huì)收益均高于私人收益，這意味著對(duì)于企業(yè)個(gè)體而言，平均來(lái)看其研發(fā)收益并不能完全由其自身享有，因此所面臨的創(chuàng)新激勵(lì)是不足的，這導(dǎo)致私人研發(fā)領(lǐng)域出現(xiàn)市場(chǎng)失靈，經(jīng)濟(jì)整體的研發(fā)投入低于社會(huì)最優(yōu)水平。(3)平均而言一家企業(yè)知識(shí)資本增加1單位所帶來(lái)的社會(huì)收益約為0.083單位，所帶來(lái)的私人收益約為0.022單位，研發(fā)社會(huì)收益均值約是私人收益均值的3.4倍(17)需要注意的是，企業(yè)研發(fā)的社會(huì)收益與私人收益會(huì)隨著知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)接受者數(shù)量與范圍的增加而擴(kuò)大，由于上述回歸系數(shù)(α2、α3、β2、β3、β4、γ4)是使用制造業(yè)上市公司樣本估計(jì)得出，本文僅選取制造業(yè)上市公司樣本(剔除部分異常樣本后共2 009家公司)進(jìn)行測(cè)算。一般而言，知識(shí)溢出效應(yīng)的接受者不僅包括上市公司，還包括其他沒(méi)有上市的企業(yè)、高校、研究機(jī)構(gòu)，甚至國(guó)外相關(guān)主體等，而偷生意效應(yīng)的接受者同樣包括其他沒(méi)有上市的企業(yè)，因此，真實(shí)的研發(fā)社會(huì)收益與私人收益比本文測(cè)算所得更大，但相比之下本文對(duì)社會(huì)收益的低估程度更為嚴(yán)重。。

六、結(jié)論與啟示

本文使用中國(guó)制造業(yè)上市公司樣本數(shù)據(jù)，分離和識(shí)別了企業(yè)間研發(fā)的兩種不同外部性，即知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)對(duì)彼此全要素生產(chǎn)率、企業(yè)價(jià)值的影響，并構(gòu)建了由企業(yè)研發(fā)方程、生產(chǎn)率方程、價(jià)值方程所組成的方程系統(tǒng)，推導(dǎo)出企業(yè)研發(fā)社會(huì)收益與私人收益的具體形式，最終在知識(shí)溢出效應(yīng)與偷生意效應(yīng)實(shí)證結(jié)果的基礎(chǔ)上測(cè)算了企業(yè)研發(fā)的社會(huì)收益與私人收益。主要結(jié)論如下：(1)企業(yè)間知識(shí)溢出效應(yīng)能夠顯著促進(jìn)彼此全要素生產(chǎn)率與價(jià)值的提升，偷生意效應(yīng)則對(duì)全要素生產(chǎn)率與價(jià)值有顯著負(fù)向影響；(2)從均值來(lái)看企業(yè)研發(fā)的社會(huì)收益高于私人收益，這意味著從福利視角看，企業(yè)的研發(fā)投入低于社會(huì)最優(yōu)水平；(3)平均而言某企業(yè)知識(shí)資本增加1單位所帶來(lái)的社會(huì)收益約為0.083單位，所帶來(lái)的私人收益約為0.022單位，研發(fā)社會(huì)收益均值約是私人收益均值的3.4倍。

本文研究結(jié)論所帶來(lái)的主要啟示是：(1)企業(yè)間知識(shí)溢出效應(yīng)能夠有效提升彼此的生產(chǎn)率與商業(yè)績(jī)效，對(duì)于這種研發(fā)正外部性，應(yīng)采取各項(xiàng)政策促進(jìn)其發(fā)揮，加速實(shí)用技術(shù)和共性技術(shù)流動(dòng)。例如，可鼓勵(lì)中低技術(shù)企業(yè)與高技術(shù)企業(yè)聯(lián)合設(shè)立研發(fā)機(jī)構(gòu)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)間共性技術(shù)平臺(tái)建設(shè)，推動(dòng)知識(shí)技術(shù)從發(fā)達(dá)地區(qū)流向落后地區(qū)，進(jìn)一步發(fā)展壯大城市群和都市圈，提升經(jīng)濟(jì)集聚水平等，這有利于擴(kuò)大創(chuàng)新對(duì)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)作用。(2)企業(yè)間偷生意效應(yīng)對(duì)彼此的生產(chǎn)率與商業(yè)績(jī)效有負(fù)向影響，對(duì)于這種研發(fā)負(fù)外部性，應(yīng)盡可能緩解其不利影響。例如，可通過(guò)構(gòu)建高效的協(xié)同創(chuàng)新系統(tǒng)和科研平臺(tái)，鼓勵(lì)和支持企業(yè)進(jìn)行研發(fā)合作，引導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行差異化研發(fā)，進(jìn)一步發(fā)揮行業(yè)協(xié)會(huì)的組織協(xié)調(diào)作用，避免創(chuàng)新資源的浪費(fèi)。(3)與負(fù)的偷生意效應(yīng)相比，正的知識(shí)溢出效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)，因此企業(yè)研發(fā)的總外部性為正，而且研發(fā)的社會(huì)收益遠(yuǎn)高于私人收益，這意味著即使考慮了偷生意效應(yīng)，從福利視角看企業(yè)研發(fā)也遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到社會(huì)最優(yōu)水平。因此，當(dāng)前應(yīng)進(jìn)一步實(shí)施創(chuàng)新激勵(lì)政策，尤其是加大普惠型創(chuàng)新政策的激勵(lì)力度，從而促使企業(yè)加大研發(fā)投入，緩解研發(fā)領(lǐng)域市場(chǎng)失靈所帶來(lái)的企業(yè)研發(fā)動(dòng)機(jī)不足問(wèn)題。例如，可在現(xiàn)有基礎(chǔ)上進(jìn)一步適當(dāng)加大研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除比例，擴(kuò)大其企業(yè)覆蓋范圍，放寬研發(fā)活動(dòng)適用范圍，通過(guò)更為普惠的稅收優(yōu)惠政策緩解企業(yè)所廣泛面臨的創(chuàng)新激勵(lì)不足問(wèn)題。