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普惠性企业研发后补助政策有效吗——基于广东企业的证据

李奎 张跃

李奎, 张跃. 普惠性企业研发后补助政策有效吗——基于广东企业的证据[J]. 广东财经大学学报, 2019, 34(5): 88-99.
引用本文: 李奎, 张跃. 普惠性企业研发后补助政策有效吗——基于广东企业的证据[J]. 广东财经大学学报, 2019, 34(5): 88-99.
LI Kui, ZHANG Yue. Is the Inclusive Post-R & D Subsidy Policy Effective:An Empirical Study of Enterprises in Guangdong[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2019, 34(5): 88-99.
Citation: LI Kui, ZHANG Yue. Is the Inclusive Post-R & D Subsidy Policy Effective:An Empirical Study of Enterprises in Guangdong[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2019, 34(5): 88-99.

普惠性企业研发后补助政策有效吗——基于广东企业的证据

基金项目: 

广东省软科学研究计划项目 2017B070703005

详细信息
    作者简介:

    李奎(1984-), 男, 四川内江人, 华南理工大学经济与贸易学院博士研究生, 副研究员

    张跃(1988-), 女, 河北唐山人, 华南理工大学公共管理学院研究生

  • 中图分类号: F273.1

Is the Inclusive Post-R & D Subsidy Policy Effective:An Empirical Study of Enterprises in Guangdong

  • 摘要: 近年来, 我国各地开始探索企业R & D投入的财政后补助机制, 即如何根据企业R & D投入强度进行普惠性事后补助。不同于事前立项资助方式和研发费用加计扣除税收减免的资助方式, 财政后补助方式改变了企业R & D预算约束和R & D投入产出预期, 对企业的R & D投入具有重要影响。选取2015—2017年广东普惠性研发后补助资助的企业面板数据, 实证检验普惠性企业R & D后补助政策对企业R & D投入的影响。结果表明:研发后补助政策对企业研发投入具有净引致效应, 引致系数为1. 235;企业规模、成长阶段、行业领域等企业异质性均对政策实施效果有显著影响; 研发后补助政策对企业R & D投入影响的时滞性低于立项资助方式影响的时滞性。
  • 近年来,国家明确了企业在技术创新中的主体地位,政府财政资金加大了对企业R & D活动的资助力度。根据《2017年全国科技经费投入统计公报》显示,2017年全国共投入R & D经费17 606.1亿元,其中各类企业经费支出13 660.2亿元,占全国总投入的77.6%;国家财政科学技术支出8 383.6亿元,其中用于资助企业创新的支出超过50%。为了改变传统科研项目竞争性立项资助方式存在门槛过高、锦上添花、经费使用受限和权力寻租等问题,以广东省为代表的部分地区近年来试行了普惠性企业研发后补助政策,对有实际R & D活动和R & D经费投入的企业给予事后补助,希望藉此引导和激励企业进一步加大R & D投入力度。这种普惠性研发后补助政策由于门槛较低、普惠资助和操作简单,受到了科技企业的普遍欢迎,江苏、四川、山东等地随后也制定并出台了类似的补助政策。这类政策在引导企业扩大R & D投入的效果如何,它与传统的科研项目资助方式相比有何优劣,均需要学者们进行研究。由于数据可获得性问题,相关的实证研究较为缺乏,现有研究大多从宏观层面依据省级面板数据或利用上市公司公布的财务数据进行分析,数据与政策的直接关联性较弱。鉴于广东省企业研究开发省级财政补助资金连续3年的企业追踪面板数据与政策实施及其效果直接关联,本文将基于这一数据对上述问题进行研究和剖析。

    关于政府是否应该对企业创新进行资助以及政府资助对企业R & D活动是否会产生引导激励作用,一直是国内外学者研究的焦点问题。综合来看,在研究的必要性方面学者们普遍认为,研发活动会创造正外部性,但市场研发存在投资不足等问题,政府应对研发投资进行支持(Schumpeter,1942;Arrow,1962)[1-2]。但对于这种资助的效果则存在较大争议,各类实证结果也缺乏统计占优的公认结论。综合而言,现有相关文献主要从如下几个维度展开研究。

    首先,关于政府研发资助政策对企业R & D活动引导激励有效性的研究。如Arrow(1962)[2]认为,由于存在市场失灵,市场在研发资源配置中低于社会最优值,因此需要政府制定公共政策进行有效干预以弥补其外部性,鼓励企业加大研发投入,以优化研发资源配置效率。David等(2000)[3]认为,在政府支持企业研发活动的政策体系中,研发资助政策是最为直接的政策工具,有助于提高企业自有投资的边际回报率,激励企业从事基础性、具有正外部性的研发活动。但也有不少学者认为,政府的研发资助政策对企业研发活动会产生挤出效应,企业可能会将获得的研发资助用于其他支出,部分或全部替代企业自筹研发支出。从实证结果来看,部分研究支持正向引致效应[4-6],部分研究支持净挤出效应[7-9],还有部分研究发现两者之间不存在显著关系[10-11]

    其次,关于直接资助方式与间接资助方式的比较研究。国内外学者将政府研发资助方式分为直接研发资助和间接税收激励两种方式,并对其进行了对比分析。如周海涛(2016)[12]认为直接资助方式作用更加直接,但容易造成权力寻租和不公平,税收激励方式更为普惠公平,但其资助对象不够精准、作用也不够直接;Shah(1995)[13]的研究发现,两种资助方式都能显著促进企业R & D投入的增加;Mamuneas和Nadiri(1996)[14]基于美国企业的实证研究发现,两种方式都能促使企业增加R & D投入,但直接资助的引致效果更好。国内如胡明勇和周寄中(2001)[15]、熊维勤(2011)[16]等学者利用中国数据进行了对比研究,其结论基本一致。

    第三,关于企业异质性对政府研发资助效果影响的研究。上述政府研发资助效果的实证结果之所以大相径庭,可能源于企业的异质性。对此,Barney(2001)[17]提出了资源基础说,认为企业的资源获取能力与企业自身的能力、阶段、行业等高度相关,政府资助与企业R & D之间的关系在异质性情境下可能存在显著差异。企业规模异质性方面,Cohen和Klepper(1996)[18]、Loof和Hesmati(2004)[19]的实证研究均显示,政府研发资助对小企业的创新激励更加有效;但Kumar和Saqib(1996)[20]的研究结果则支持大企业的创新激励效果更明显。企业行业异质性方面,Becker和Hall(2003)[21]将样本分为高技术产业和中低技术产业两组,发现政府资助只对低技术产业有显著激励;Lee和Hwang(2003)[22]将样本分为IT产业和非IT产业两组,发现政府资助对IT行业具有显著激励。

    最后,关于企业R & D后补助政策的相关研究。R & D后补助是指企业先行投入资金开展R & D活动,在R & D完成后由政府财政资金给予一定额度的经费补助。该资助方式主要区别于传统的科研项目课题制,将事前立项资助改为事后经费补助。由于后补助方式简单易行、易于考核,且具有普惠性,近年来在广东等地区广为施行。研发后补助政策在我国推行的时间较短,相关研究文献相对较少, 大部分文献只是对后补助政策的利弊进行理论探讨,或是对国内各地出台的后补助政策进行梳理和偏定性评价。

    综上,国内外关于政府研发资助对企业R & D投入的影响研究文献较多,但来自不同区域、行业、规模的企业其实证结果差异较大。近年来有关企业研发不同资助方式的研究成为热点,但大多是对政府直接资助和税收减免两种方式进行对比分析。作为一种新型的研发资助方式,有关普惠性R & D后补助政策的效果研究还较为缺乏,尤其是相关实证研究因数据缺乏而基本上处于空白状态。普惠性R & D后补助政策与传统科技政策具有本质的不同,它会深刻影响企业的整体研发决策,因而有必要进行深入的理论和实证研究。具体来说:一是与传统科技项目立项资助相比,普惠性研发后补助不会改变企业对某个研发项目是否立项的决策,但会改变企业整体的R & D预算决策;二是普惠性R & D后补助会直接改变企业的R & D预算约束线,进而可能会影响企业的研发融资策略;三是普惠性R & D后补助会改变企业R & D投资的期望收益率。鉴此,本文将以广东为例,对普惠性R & D后补助政策展开研究。

    从投资理论视角来看,R & D投资既具有一般投资的特征,同时也具有显著区别于普通投资的特征。如研发经费主要用于支付研发人员的酬金,研发开发具有较高的调整成本,研发产出具有高度的不确定性,创新利润的分布呈帕累托分布(Hall,2002)[23]。Arrow(1962)[2]提出,知识的非独占特性会造成市场上的研发投资不足。Hall和Reenen(1999)[24]、Griliches(1991)[25]等证明了研发的社会收益往往高于私人收益,这为政府对企业研发活动进行支持和资助提供了理论支撑。许多学者对政府资助与企业R & D投入、专利产出、经济绩效等方面的关联性进行了大量的实证研究,但有关政府资助如何影响企业研发决策的内在机理却缺乏系统的理论推导。

    1.   融资约束视角的普惠性R & D后补助政策对企业R & D投入的影响机理

    企业R & D的投入决策以研发投资方程为依据,普惠性R & D后补助通过改变研发投资方程进而影响企业的R & D投入决策。下面将以新古典主义加速模型为基础,借鉴Fazzari等(1988)[26]、Kaplan和Zingales(1997)[27]的理论模型,对普惠性R & D补助如何通过影响企业融资约束进而影响企业R & D投资决策进行理论分析,并在此基础上考虑企业异质性的影响。

    为便于分析,假设某企业拥有内部资金W,且单位资金的机会成本为r;外部资金为E,其成本为C(E),其中C(·)满足C′(·)>rC″(·)>0。该企业选择的研发投资量R满足:

    $$ \mathop {max}\limits_l F\left( R \right) - \overline r W - C(R - W) $$ (1)

    其中,F(R)是以研发投资量为函数的企业价值;F(·)满足F′(·)>0且F″(·) < 0。假设该方程的解为R>WR的一阶条件为:

    $$ {F^\prime }\left( R \right) = {C^\prime }(R - W) $$ (2)

    对该条件求W的微分,得:

    $$ {F^{''}}\left( R \right)\frac{{dR}}{{dW}} = {C^{''}}\left( {R - W} \right)\frac{{dR}}{{dW}} - 1 $$ (3)

    对该等式求解dR/dW,得:

    $$ \frac{{dR}}{{dW}} = \frac{{{C^{''}}\left( {R - W} \right))}}{{{C^{''}}\left( {R - W} \right) - {F^{''}}\left( R \right)}} > 0 $$ (4)

    上式表明,企业的研发投资会随着其内部资金的增加而增加。从流动性约束视角看,与传统政府研发资助针对企业单个研发项目不同,普惠性R & D后补助是根据企业上一年度实际发生的R & D投入进行补助,因而直接改变了企业研发资金的供给曲线。鉴于此类资助大多为无偿资助,企业为获得该资助会付出一定的成本(如申请资金的人力投入、审计费用、政府关系的维护等)。我们假定企业获得政府普惠性资助为S,获得单位补贴的成本为q(q < r),在上述推导中加入政府补贴,可得:

    $$ \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {\mathop {max}\limits_I F\left( R \right) - \bar rW - \bar qS - C\left( {R - W - S} \right)}\\ {{F^{''}}\left( R \right)\frac{{dR}}{{dS}} = {C^{''}}\left( {R - W - S} \right)\left( {\frac{{dR}}{{dS}} - 1} \right)}\\ {\frac{{dR}}{{dS}} = \frac{{{C^{''}}\left( {R - W - S} \right)}}{{{C^{''}}\left( {R - W - S} \right) - {F^{''}}\left( R \right)}} > 0} \end{array}} \right. $$ (5)

    从上式可以看出,企业R & D投入将随着政府普惠性R & D资助的增加而增加。

    为了更直观地理解二者之间的正相关关系,下面利用供需探索法作进一步分析(见图 1)。

    图  1  政府资助对企业研发资金供给曲线和企业R & D投入(A-B)的影响
    注:企业获得普惠性R & D资助后,其研发资金供给曲线将右移,假定研发资金需求不变,企业研发投资均衡点将从A点移至B点。

    图 1中,向右下方倾斜的曲线表示研发资金需求,向上的曲线表示研发资金供给。当企业拥有充足的内部资金W且资金成本保持不变时,内部资金可以一直供给直到被耗尽。当内部资金耗尽时,就需要通过借贷或增发股票等方式取得外部融资,同时需要获取政府的普惠性R & D资助。普惠性R & D资助的成本远低于普通外部融资、甚至低于内部融资机会成本,它的出现将使得资金供给曲线外移。在企业研发资金需求不变的情况下,预算受限企业的研发投资均衡点将从A点移至B点,即R & D后补助提高了企业均衡R & D投资额。其次,普惠性研发资助政策门槛较低,只要实际开展了R & D活动的企业都可以获得资助,使得部分因受预算约束无法开展R & D活动的企业得以投入到R & D活动中来,即可带动企业的R & D投入。第三,从研发的投入产出收益视角来看,普惠性R & D资助是一种无偿资助,它能显著降低企业研发的资金成本,改变企业研发投资方程的预期投入产出比。最后,越高风险的研发项目越难以获得风险投资,普惠性R & D后补助能帮助企业完成项目认证,弥补资本市场信息不对称的不足,有助于企业获取多元化的研发资金(Lerner, 1996)[28]。由此,本文提出:

    H1:普惠性R & D后补助与企业R & D投入正相关,后补助力度越大,企业R & D投入越大。

    2.   企业异质性对普惠性R & D后补助政策效果的影响

    国内外大量实证研究表明,研发补助政策对企业R & D投入的作用机制具有企业异质性。即不同规模、不同成长阶段和不同行业技术领域的企业,研发补助政策对企业R & D投入有不同的效果。上述理论模型证明了企业研发投资与内部资金的正向关系,进而证明了政府普惠性R & D资助与企业研发投资之间的正向关系。下面再考察不同规模、不同成长阶段、不同行业领域的企业,在面对不同程度的融资市场约束时其研发投资对现金流的敏感性。由于内部资金较少的小规模企业受金融市场缺陷影响较大,因此我们可以考察dR/dW是如何随着W变动的。对(4)式求W的微分,可得:

    $$ \begin{array}{l} \frac{{{d^2}R}}{{d{W^2}}} = \left\{ {\left[ {{C^{''}}\left( {R - W} \right) - {F^{''}}\left( R \right)} \right]} \right.{C^{'''}}\left( {R - W} \right)\left( {\frac{{dR}}{{dW}} - 1} \right) - {C^{''}}\left( {R - W} \right)\\ \;\;\left. {\left[ {{C^{'''}}\left( {R - W} \right)\left( {\frac{{dR}}{{dW}} - 1} \right) - {F^{''}}\left( R \right){\rm{ }}\frac{{dR}}{{dW}}} \right]} \right\}/{\left[ {{C^{''}}\left( {R - W} \right) - {F^{''}}\left( R \right)} \right]^2} \end{array} $$ (6)

    替换dR/dW,简化得:

    $$ \frac{{{d^2}R}}{{d{W^2}}} = \frac{{{{\left[ {{C^{''}}\left( {R - W} \right)} \right]}^2}{F^{'''}}\left( R \right) - {{\left[ {{F^{''}}\left( R \right)} \right]}^2}{C^{'''}}\left( {R - W} \right)}}{{{{\left[ {{C^{''}}\left( {R - W} \right) - {F^{''}}\left( R \right)} \right]}^3}}} $$ (7)

    Fazzari等(1988)[26]、Kaplan和Zingales(1997)[27]认为,外部资金的边际成本可能会比较低(即C′(R-W))>r)且增长缓慢(即C″(R-W)值较小)。假设从某个时刻起,企业能获得的外部融资额开始严重受限,即C″(R-W)从缓慢增加变为快速增加,换言之,C′′′(R-W)>0,这使得d2R/dW2为负,即当企业能够募集到更多内部资金时,其研发投资对现金流并不敏感。

    据此,我们可以得出结论:相比小型企业,大型企业往往拥有更为充裕的内部资金,当其内部资金足以满足研发投资需求时,政府普惠性R & D资助虽然会增加企业的研发资金供给,但企业研发投资并没有增加或者增加得并不显著(见图 2)。相反,小规模企业或初创期、成长期企业由于内部资金较少,往往需要通过借贷等外部融资来展开研发活动,此时政府普惠性R & D资助的增加可令其供给曲线外移,其均衡状态的R & D投资将显著增加(见图 1)。图 2展示了较为极端情况下的大规模企业(即完全依靠内部资金开展研发活动的企业)的情形。将大型企业和小型企业放在同一条件下进行比较,由于大型企业面临的外部融资约束没有小型企业那么严重,其外部资金所要求的收益率更低,即其资金供给曲线更为平缓,获得政府普惠性R & D资助所带来的均衡R & D投资变动会更小(见图 3),亦即政府资助的刺激效果更差。

    图  2  政府资助对内部资金充足的大型企业的R & D投资不具影响
    注:对大型企业而言,企业获得普惠性R & D资助后,其研发资金供给曲线将外移,但若大型企业自有资金充足,其内部资金就可以满足研发资金需求,企业研发投资均衡点(A,B)将保持不变。

    同理,可从企业融资约束视角对不同成长阶段和不同行业领域的企业进行分析。(1)与成熟期企业相比,初创期企业会面临更为严重的外部融资约束,因此政府普惠性R & D资助对初创型企业的影响程度会更大。(2)高技术密集度企业需要的研发资金普遍大于低技术密集度企业,且研发资金的周转时间也长于低技术密集度企业,因此高技术密集度企业对政府普惠性R & D资助的敏感性要高于低技术密集度企业。

    关于企业异质性对政府资助效果影响的差异性目前已有若干研究成果。(1)企业规模的异质性方面。Schumpeter(1942)[1]认为企业规模与其研发投入存在密切的单调正向关系,小型创业类企业与设有研发实验室的大型企业的创新活动和创新投入存在显著差异;Cohen(1996)[18]认为随着企业规模的扩大,企业研发投资将呈单调递增趋势,在越过某个适度阈值之后会趋于稳定。从研发投资的融资约束来看,资金流动可能是影响企业研发投入的决定性要素,如Antonelli(1989)[29]、Himmelberg和Peterson(1994)[30]均证实,大规模能为企业带来研发优势。(2)企业成长阶段的异质性方面。处于不同成长阶段的企业因其研发情况不同,对资金的依赖程度也不同,政府研发资助对不同成长阶段的企业技术创新能力的影响具有差异化。周海涛和张振刚(2015)[31]通过实证分析得出初创型科技型企业的创新效率比较高的结论。(3)企业行业领域的异质性方面。Becker和Hall(2003)[32]认为政府研发资助对高技术行业企业的影响不显著,而对低技术行业企业的影响比较显著;戴小勇和成力为(2014)[33]将行业分为高技术行业和一般制造行业,认为对于高技术行业而言,政府资助对于这一行业的企业研发投入强度的促进作用比一般制造企业更显著。综上,本文提出:

    图  3  政府资助对大型企业和小型企业均衡R & D投资影响的对比
    注:SS代表小型企业供给曲线,SL代表大型企业供给曲线;大型企业外部融资难度低于小型企业,因而其供给曲线比小型企业更为平缓,获得政府研发补助后的均衡研发投资变动也小于小型企业,即B1B2 < A1A2。

    H2:普惠性R & D后补助政策对企业R & D投入的影响与企业规模呈负相关关系,即企业规模越小,普惠性R & D后补助对企业R & D投入的影响系数越大;

    H3:普惠性R & D后补助政策对企业R & D投入的影响系数与企业年龄呈负相关关系,即企业年龄越小,普惠性R & D后补助政策对企业R & D投入的影响系数越大;

    H4:企业行业领域会显著影响普惠性R & D后补助政策的效果,高技术行业企业的R & D投入引致系数大于低技术行业企业的R & D投入引致系数。

    3.   普惠性R & D后补助政策对企业R & D投入影响的时滞效应

    大量研究表明,政府研发补助对企业研发投入的影响具有一定时滞性,其影响效果会受到前期企业研发投入和获得补助情况的影响。如程华和赵祥(2009)[34]的实证研究发现,政府科技投入对企业R & D投入的滞后一期具有显著促进作用。Levy和Terleckyj(1986)[5]使用GLS方法对1949—1981年美国科学基金会(NSF)进行研究发现,政府合同资助滞后3年才能促进企业的R & D投入,滞后9年则会降低企业生产力水平。从实际情况来看,由于研发后补助是针对企业已经发生的研发费用进行补助,其普惠性决定了企业可以在当期明确知道是否可以获得资助,进而可决定是否需要改变其研发投入决策,而立项资助方式因存在较大不确定性,其引致效应往往要在立项后才会显现出来。因此有理由认为,普惠性R & D后补助政策影响企业R & D投入的时滞性要低于立项资助方式的时滞性。由此,本文提出:

    H5:普惠性R & D后补助政策影响企业R & D投入的时滞性要低于立项资助方式。

    根据上述分析,构建本文理论模型,如图 4所示。

    图  4  普惠性企业研发后补助政策对企业研发投入影响的理论模型
    1.   数据来源

    目前,从中央到地方已出台了不少企业研发后补助政策,本文基于2015—2017年间广东省企业研究开发省级财政补助资金数据进行实证分析。2015年,广东省申请研发后补助的企业为1 536家,2016年为3 774家,2017年7 586家,本文根据企业特性信息进行识别,并按照个体—时间进行堆叠,最终得到799家企业2015—2017年连续3年的面板数据。由于面板数据同时具有时间、个体和变量三个维度,因而相比横截面数据和时间序列数据,它能更好地控制样本的异质性,减少变量间的共线性和异方差。

    2.   指标选取

    Hamberg(1966)[35]首次从企业层面实证分析了政府研发资助与企业R & D投入之间的关系。综合现有相关文献,多数学者将企业R & D投入作为因变量,将政府补助作为自变量,但也有部分学者将企业R & D投入占销售额的比例作为因变量,将政府补助占销售额的比例作为自变量。同时,在实证检验过程中,相关研究还引入了企业规模、企业财务状况、企业R & D人员、产业虚拟变量和地区虚拟变量等控制变量,通过回归分析来检验政府研发资助对企业研发投入的影响。本文根据相关理论模型并借鉴已有研究成果,选取并构建了如下指标:

    (1) 被解释变量:企业研发经费投入(Rd)。企业自身投入的研发经费不包含来自各级政府部门的科技活动资金。本文所研究的企业均经税务部门备案,其研发投入数据可靠性较高。

    (2) 解释变量:研发经费投入后补助(Subsidy)。本文主要探讨研发后补助政策对企业研发投入的影响,因而将企业获得的研发后补助金额作为解释变量,具体以税务部门提供的企业年度纳税申报时自行申报的享受研发费用税前加计扣除的数据为依据。

    (3) 控制变量:在参考大量相关文献的基础上,选取了两个最核心的控制变量。一是企业研发人员(Rd_P)。研发人员在一定程度上会影响企业R & D投入规模,本文以企业“科技人员数”的对数来衡量。二是企业净利润(Profit)。企业净利润是企业创新研发投入的重要来源,具体指企业实现利润上交国家所得税后的剩余部分。

    在参考国内外大量实证研究的基础上,构建回归分析的基础模型式(8),为减少数据量纲差异取对数形式。为分析企业异质性对模型结果的影响,本文按照不同企业规模、不同成长阶段、不同行业技术领域进行分组回归。为考察政策的时滞性,在基础模型基础上再构建分布滞后模型式(9)。

    $$ Ln{d_{i, t}} = \alpha + \beta LnSubsid{y_{i, t}} + \gamma LnRd\_Pi{t_{i, t}} + \delta LnProfi{t_{i, t}} + {\varepsilon _{i, t}} $$ (8)
    $$ Ln{d_{i, t}} = \alpha + {\beta _j}\sum _{_{j = 0}}^{^k}LnSubsid{y_{i, t - j}} + \gamma LnRd\_Pi{t_{i, t}} + \delta LnProfi{t_{i, t}} + {\varepsilon _{i, t}} $$ (9)
    3.   描述性统计

    描述性统计分析表明,从企业规模来看,主要以中小型企业为主。其中,小型企业330家,中型企业155家,大型企业84家。从企业成长阶段来看,企业主要处于成长期,其中,初创期118家,成长期317家,稳定期106家。从行业技术领域来看,主要以高技术行业企业为主,其中,高技术行业企业315家,低技术行业企业49家(见表 1)。

    表  1  样本企业的描述性统计
    企业异质性维度 企业特征 观测值个数
    企业规模 小型 330
    中型 155
    大型 84
    企业成长阶段 初创期 118
    成长期 317
    稳定期 106
    企业行业技术领域 高技术行业 315
    低技术行业 49
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    根据中华人民共和国统计局《统计上大中小微型企业划分标准》,本文主要依据从业人员(X,人)和营业收入(Y,元)两个指标来划分企业规模。其中,大型企业:X≥100且Y≥40 000;中型企业:300≤X < 1 000且2 000≤Y < 40 000;小型企业:20≤X < 300且300≤Y < 2 000;微型企业:X < 20或Y < 300。具体划分时,需同时满足X和Y的下限,否则下划一档;微型企业只需满足所列指标中的一项即可。因微型企业样本量过少,故予以删除。

    企业生命周期划分是一个比较复杂的过程,目前关于企业成长阶段的划分并无统一标准,一般是根据企业年龄进行简单划分。本文借鉴赵炼钢(2002)[36]和孙怀平等(2007)[37]的研究,依据企业年龄并结合样本数据特点,将企业样本组分为初创期(0, 10)、成长期[10,20)和稳定期[20,+∞)。

    依据企业申请广东省企业研究开发省级财政补助资金时登记的经营产品类型和《国家重点支持的高新行业技术领域》的相关规定,本文按照行业技术研发特征(研发周期、研发资金需求等)将企业分为高技术行业(主要包括电子信息技术、生物与新医药、新材料技术)和低技术行业(主要指以技术创新实现转型升级的传统产业领域)。

    通过分布检验发现样本个体之间数据差距较大。为保证实证分析的有效性,对变量进行了取对数处理,数据分布得到明显改善。采用Spearman相关系数考察模型中解释变量与被解释变量的相关关系,相关性检验结果显示,政府研发后补助政策(LnSubsidy)、企业研发人员(LnRd_P)、企业净利润(LnProfit)与企业研发投入(LnRd)相关度较高,且均呈显著正相关关系。利用方差膨胀因子(VIF)方法进行多重共线性诊断,以排除变量间可能存在的多重共线性问题,结果表明,VIF值都在2.0左右,拒绝存在多重共线性问题。

    回归结果如表 2表 3所示,下面试作具体分析。

    表  2  普惠性R & D后补助政策影响企业研发投入的回归结果
    企业异质性 企业特征 解释变量
    LnSubsidyit LnRd_Pit LnProfitit C Observations
    样本 1.235***
    (0.000)
    -0.154***
    (0.000)
    0.021**
    (0.025)
    2.184***
    (0.000)
    799
    企业规模 小型 1.184***
    (0.000)
    -0.050*
    (0.099)
    0.007
    (0.558)
    1.899***
    (0.000)
    330
    中型 1.188***
    (0.000)
    -0.157***
    (0.000)
    0.028**
    (0.055)
    2.432***
    (0.000)
    155
    大型 1.164***
    (0.000)
    -0.208***
    (0.000)
    0.080***
    (0.006)
    2.632***
    (0.000)
    84
    企业成长阶段 初创期 1.111***
    (0.000)
    -0.015
    (0.607)
    0.034***
    (0.007)
    1.943***
    (0.000)
    118
    成长期 1.256***
    (0.000)
    -0.125***
    (0.001)
    0.017
    (0.272)
    1.975***
    (0.000)
    317
    稳定期 1.117***
    (0.000)
    -0.135***
    (0.000)
    0.037**
    (0.039)
    2.509***
    (0.000)
    106
    企业行业
    技术领域
    高技术行业 1.251***
    (0.000)
    -0.124***
    (0.000)
    0.029*
    (0.088)
    1.887***
    (0.000)
    49
    低技术行业 1.150***
    (0.000)
    -0.144***
    (0.000)
    -0.013
    (0.433)
    2.559***
    (0.000)
    315
    注:******分别表示在1%、5%、10%水平下显著,表 3同。
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    表  3  普惠性R & D后补助政策影响企业研发投入的滞后分析结果
    解释变量 模型设定型设定
    模型1-2-1 模型1-2-2 模型1-2-3
    LnSubsidyt 1.235*** (0.000) 1.417*** (0.000) 1.704*** (0.000)
    LnSubsidyt-1 0.110*** (0.001) -0.194*** (0.000)
    LnSubsidyt-2 -0.021 (0.413)
    LnRd_P -0.154*** (0.000) -0.222*** (0.000) 0.012 (0.554)
    LnProfit 0.021** (0.025) 0.003** (0.022) 0.004 (0.746)
    C 2.184*** (0.000) 1.196** (0.048) 0.606*** (0.000)
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    第一,普惠性R & D后补助有效激励了企业的R & D投入,且引致系数高于事前资助方式。普惠性R & D后补助每增加1%,将促进企业R & D投入增加1.235%。普惠性R & D后补助是基于企业上一年度整体实际发生的研发投入,通过影响企业研发资金的供给进而影响企业的R & D投入,研究表明,获得研发后补助的企业显著提高了其均衡研发投资额。同时,作为一种普惠性的资助方式,R & D后补助具有门槛低、操作简便、灵活性强、补助对象与范围比较广泛等优点,可以激励更多企业尤其是预算受限的企业开展R & D活动。普惠性R & D后补助不仅降低了企业研发成本,还通过无偿资助的方式,提高了企业预期收益率,其促进企业技术创新的效果也比事前资助更好。从国内大多数研究的实证结果看,事前资助对企业研发投入的引致系数多在0.024~0.070范围内,明显小于本文研究得出的事后资助对企业研发投入的引致系数1.235。

    第二,企业异质性对普惠性R & D后补助政策效果具有显著影响。(1)从企业规模来看,普惠性R & D后补助对中小企业研发投入的促进作用显著大于大型企业。这是因为后补助资金在中小企业研发支出中占比较大,获得后补助可以提高企业自身研发投入的积极性,而大型企业一般较少面临资金约束,对后补助反应不敏感。(2)从企业成长期来看,普惠性R & D后补助对成长期企业研发投入的促进作用显著高于初创期和稳定期企业。这是因为处于成长期的企业其研发活动比较活跃,创新能力较强,对后补助的敏感性也比较高。而初创期企业由于研发资源受限而无法支撑研发活动的开展,稳定期企业则因研发技术相对比较成熟,对研发资助的敏感程度相应降低。(3)从企业所处行业领域来看,普惠性R & D后补助对不同行业企业的研发投入的影响存在显著差异。一般而言,高技术行业因门槛高、周期长、风险高等特征,出现市场失灵的可能性要高于低技术行业,因而也更需要研发经费的支持,对这些企业进行后补助能直接降低其研发成本,有效引导企业增加自身研发投入,因而政策效果更显著。

    第三,普惠性R & D后补助政策对企业研发投入的影响存在明显的时滞性。根据分布滞后模型回归结果,lnSubsidyi, t-1lnRdi, t的引致系数为0.110(在1%水平上显著),lnSubsidyi, t-2则不显著,说明普惠性R & D后补助不仅对当期企业R & D投入具有显著引致效应,对下一年的企业R & D投入也具有引致效应,但引致系数呈衰减趋势,到第三年对企业R & D投入的影响已经不显著。由于普惠性R & D后补助是根据企业上一年度R & D经费给予补助,因而其对当期企业R & D投入的影响比立项资助方式更为直接和确定,引致效果在当期也更为显著,但其滞后效应反而不及立项资助方式明显。

    为研究普惠性企业R & D后补助政策对企业R & D投入的影响,本文首先确立了企业研发投资模型,然后通过理论推导得出内部资金、融资约束、现金流对企业研发投资影响的理论模型,进而以2015—2017年广东连续三年获得普惠性研发后补助资助的企业为研究样本,实证检验普惠性企业R & D后补助对企业R & D投入的影响。结果表明:

    第一,普惠性R & D后补助政策有效激励了企业R & D投入,研发后补助每增加1%,能促进企业研发投入增加1.235%,且普惠性R & D后补助方式的引致系数高于事前资助方式的引致系数。这说明单纯从激励企业加大R & D投入角度来看,普惠性R & D后补助的政策效果要优于事前资助方式,因为这种政策方式直接改变了企业R & D资金的供给曲线。同时,R & D后补助由于具有“普惠性”特征,其政策公平性要好于竞争性立项方式。因此,各级科技主管部门应在财政资金条件允许的情况下,将普惠性R & D后补助政策作为事前立项资助方式和税收减免优惠方式的有益补充。

    第二,普惠性R & D后补助对企业R & D投入的影响具有明显的企业异质性特征。不同规模、不同成长阶段以及不同行业的企业其引致效果差异较大。本文不仅通过实证测度了这三类异质性对政策效果的影响,而且以统一理论框架解释了企业异质性带来政策差异的内在机理。因而科技主管部门制定普惠性R & D后补助政策,需要充分考虑企业规模、成长阶段和行业的异质性。根据本文的研究结论,我们应侧重于在科技型中小企业、初创期企业和高技术密集度行业企业实施普惠性R & D后补助政策。

    第三,普惠性研发后补助政策对企业研发投入影响的时滞性低于立项资助方式,普惠性后补助政策可以与政府立项资助方式匹配实施。但普惠性后补助作为事后补助也有两方面的缺陷:一是其“普惠性”带给地方财政的压力比较大,部分经济欠发达地区的财力可能不足以支持普惠性资助方式;二是研发后补助政策多是“锦上添花”而非“雪中送炭”,不如事前立项资助方式对企业单个研发项目立项决策产生的影响大。因此,地方科技主管部门应根据自身财政实力和当地科技企业的现实情况制定普惠性研发后补助的对象、力度与范围。

    最后,由于数据的可获得性限制,本文对比研究两种方式的效果会存在一定的局限性,未来如果数据可得,可以将两种资助方式设置对照组,即将仅获得事前立项资助方式的企业和仅获得普惠性研发后补助的企业进行分组对照,并实证对比两种政策之间的差异性,所获得的研究结论将对现实更具指导意义。

  • 图  1  政府资助对企业研发资金供给曲线和企业R & D投入(A-B)的影响

    注:企业获得普惠性R & D资助后,其研发资金供给曲线将右移,假定研发资金需求不变,企业研发投资均衡点将从A点移至B点。

    图  2  政府资助对内部资金充足的大型企业的R & D投资不具影响

    注:对大型企业而言,企业获得普惠性R & D资助后,其研发资金供给曲线将外移,但若大型企业自有资金充足,其内部资金就可以满足研发资金需求,企业研发投资均衡点(A,B)将保持不变。

    图  3  政府资助对大型企业和小型企业均衡R & D投资影响的对比

    注:SS代表小型企业供给曲线,SL代表大型企业供给曲线;大型企业外部融资难度低于小型企业,因而其供给曲线比小型企业更为平缓,获得政府研发补助后的均衡研发投资变动也小于小型企业,即B1B2 < A1A2。

    图  4  普惠性企业研发后补助政策对企业研发投入影响的理论模型

    表  1  样本企业的描述性统计

    企业异质性维度 企业特征 观测值个数
    企业规模 小型 330
    中型 155
    大型 84
    企业成长阶段 初创期 118
    成长期 317
    稳定期 106
    企业行业技术领域 高技术行业 315
    低技术行业 49
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    表  2  普惠性R & D后补助政策影响企业研发投入的回归结果

    企业异质性 企业特征 解释变量
    LnSubsidyit LnRd_Pit LnProfitit C Observations
    样本 1.235***
    (0.000)
    -0.154***
    (0.000)
    0.021**
    (0.025)
    2.184***
    (0.000)
    799
    企业规模 小型 1.184***
    (0.000)
    -0.050*
    (0.099)
    0.007
    (0.558)
    1.899***
    (0.000)
    330
    中型 1.188***
    (0.000)
    -0.157***
    (0.000)
    0.028**
    (0.055)
    2.432***
    (0.000)
    155
    大型 1.164***
    (0.000)
    -0.208***
    (0.000)
    0.080***
    (0.006)
    2.632***
    (0.000)
    84
    企业成长阶段 初创期 1.111***
    (0.000)
    -0.015
    (0.607)
    0.034***
    (0.007)
    1.943***
    (0.000)
    118
    成长期 1.256***
    (0.000)
    -0.125***
    (0.001)
    0.017
    (0.272)
    1.975***
    (0.000)
    317
    稳定期 1.117***
    (0.000)
    -0.135***
    (0.000)
    0.037**
    (0.039)
    2.509***
    (0.000)
    106
    企业行业
    技术领域
    高技术行业 1.251***
    (0.000)
    -0.124***
    (0.000)
    0.029*
    (0.088)
    1.887***
    (0.000)
    49
    低技术行业 1.150***
    (0.000)
    -0.144***
    (0.000)
    -0.013
    (0.433)
    2.559***
    (0.000)
    315
    注:******分别表示在1%、5%、10%水平下显著,表 3同。
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    表  3  普惠性R & D后补助政策影响企业研发投入的滞后分析结果

    解释变量 模型设定型设定
    模型1-2-1 模型1-2-2 模型1-2-3
    LnSubsidyt 1.235*** (0.000) 1.417*** (0.000) 1.704*** (0.000)
    LnSubsidyt-1 0.110*** (0.001) -0.194*** (0.000)
    LnSubsidyt-2 -0.021 (0.413)
    LnRd_P -0.154*** (0.000) -0.222*** (0.000) 0.012 (0.554)
    LnProfit 0.021** (0.025) 0.003** (0.022) 0.004 (0.746)
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-06-14
  • 网络出版日期:  2021-05-22
  • 刊出日期:  2019-10-28

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