政府補助對企業創新績效的影響

　　〔摘要〕本文選取2010～2019年中國制造業A股上市公司的面板數據，基于創新數量和創新質量雙維視角，構建面板向量自回歸模型，通過方差分解、脈沖響應等方法實證檢驗政府補助對創新數量和創新質量的影響。研究結果表明:(1)政府補助與創新能力存在滯后1～2期的相互持續促進作用，政府補助政策績效總體效果顯著;(2)創新數量以及創新能力均能釋放積極信號，以利于企業獲得更多的政府補助，但創新質量顯著抑制政府補助的增加;(3)政府補助對創新數量促進作用效果顯著，但對創新質量的抑制作用效果顯著;(4)創新能力對創新數量作用效果甚微，卻顯著抑制創新質量的提升。上述實證研究結論為政府補助政策以及創新政策的調整和完善提供借鑒和參考。

　　〔關鍵詞〕政府補助創新能力創新質量創新數量PVAR模型方差分解法

　　引言

　　創新是引領社會發展的第一動力，制造業企業是促進整個國民經濟發展的主力軍，因此我國各級政府都加大了對制造業企業創新的扶持，以激發企業創新活力。政府對企業的補助有助于制造業企業加大對研發活動的投入水平[1]，進而對企業創新績效產生直接影響。企業要提升創新能力，進而推動其實現從創新數量增長到創新質量提升的跨越，而企業創新績效的提升同樣也會對制造業企業的研發投入和創新能力產生影響。創新是一個長期持久的過程，因此需要持續的大量資金投入。

　　企業創新論文范例：創新者的逆襲變革時代后發企業創新致勝之道

　　那么，政府補助是否促進了企業創新能力和創新績效的提升?企業創新能力和創新績效又是如何影響政府補助的?政府的補助政策該如何調整?基于上述問題，本文利用2010～2019年中國制造業上市企業面板數據，基于創新數量和創新質量雙維視角，構建面板向量自回歸模型，通過脈沖響應函數、方差分解等方法探究政府補助、創新能力和創新績效之間的動態交互關系，以期為政府實施對制造業企業的補貼策略提供對策建議。

　　1文獻述評

　　創新政策的目標旨在提高企業的創新能力，國內學者從不同角度探究創新政策對創新能力的影響，有研究表明企業自身研發資金投入以及研發能力提升均更有助于企業創新能力和績效的提升[2]，也有學者證實了創新政策對創新能力的正向激勵效果[3]。政府補貼對創新能力的影響具有異質性[4]，而目前政府補助與企業創新能力的交互影響并未有明確的研究結論。現有學者針對政府補助對創新績效之間的交互關系研究結論不一。

　　Martin提出政府發放給企業的研發補貼會引發企業間的創新競爭，進而激發企業研發更多新技術[5];也有學者指出政府研發補貼同時對企業產生激勵和擠出兩種效應[6];余菲菲和錢超應用門檻模型證明，政府補助與企業創新投入存在非線性關系[7]，但現有文獻較少從創新數量和創新質量角度挖掘政府補助的影響。創新能力是促進企業創新發展及經濟增長的源動力，現有研究主要集中在創新能力的影響因素[8]、創新能力的綜合評價[9]以及創新能力的空間結構分析[10]等方面，有部分學者關注到創新能力對創新績效的正向影響[11]，但也有人提出相反結論，至今創新能力對創新績效的影響尚未有一致結論，且目前較少有學者關注創新能力與企業創新數量和創新質量之間的動態交互效應。

　　相對于現有文獻，本文主要從以下3個方面推進了對該問題的研究:(1)研究視角上關注到政府層面和企業層面，構建研究模型同時考慮了政府補助、創新能力與創新績效，探究三者之間動態交互關系;(2)研究方法采用面板向量自回歸方法，同時關注到變量的內生性和滯后性問題;(3)研究內容上，創新績效關注創新數量和創新質量兩個方面，以充分發掘政府補助的作用效果。

　　2模型建構與數據說明

　　2.1模型構建

　　本文采用由Holtz-Eakin構建的面板向量自回歸(PVAR)模型，該模型的優點在于既可以解決變量內生性問題又同時考慮個體差異對模型的影響。PVAR模型不預先區分變量類型，假定所有變量都為內生變量，更能真實描述各變量之間的交互作用關系。本文將政府補貼和企業創新能力以及創新績效同時納入研究框架，運用PVAR模型分析政府補貼、創新能力與創新績效之間的動態交互關系。創新活動推動了社會的發展和進步，而政府的科學技術政策對技術創新起重要作用。為降低企業創新風險，政府對制造業企業實施政府補助政策，該政策能夠促進企業將更多資金投入到研發活動中，研發資金的增加會進一步提升企業創新能力，創新能力最終會推動企業創新績效的提升;另外，創新績效的提升又反過來促使更多資金流向研發活動，從而促進科技進步。

　　2.2數據來源

　　2.2.1樣本選取及數據來源

　　本文研究對象為2010～2019年中國制造業A股上市企業。為增強樣本的準確性，對原始數據按如下原則進行降噪處理:(1)剔除數據不完整以及被ST、ST*的上市公司;(2)剔除數據中明顯不合理的異常值。最終選取2272家上市公司，20721個觀測值。本文所有數據均來自于萬得及巨潮資訊網，運用Eviews9.0和STATA15.0對相關數據進行分析。

　　2.2.2變量測度

　　(1)政府補助。本文參考彭雪蓉和魏江[12]的做法采用上市企業年報數據中政府補助金額來衡量。(2)創新能力。在評價企業創新能力方面，考慮企業數據的可獲性，本文參考朱俊杰[13]的做法采用創新投入評價創新能力。(3)創新績效。本文從創新質量和創新數量兩個維度來衡量企業創新績效，創新數量代表創新規模，參考Griliches[14]的研究，采用新產品銷售收入衡量;創新質量代表創新水平，參考張古鵬等[15]的研究，采用發明專利數量與專利申請數量比值進行度量。為避免時間序列中可能存在的異方差，本文對各變量中所有絕對量取對數，Patent、lnNew、lnRD、lnSub分別代表創新質量、創新數量、創新能力以及政府補助4個指標。

　　3實證檢驗

　　3.1描述性統計分析

　　所有樣本企業在報告期內均獲得了政府補助，這與制造業企業受到政府較大的關注與扶持的現狀相符;中國制造業企業創新數量平均為23.57，說明創新數量較高，且創新數量差別不大，但創新質量均值為0.416，均值很低，表明總體創新質量水平較低，且極差較大，表明制造業企業之間創新質量水平差異很大。

　　3.2單位根檢驗

　　為避免偽回歸，同時采用LLC和Fisher-ADF檢驗方法對面板數據進行單位根檢驗。檢驗結果均在1%的置信水平下拒絕原假設，說明4個變量原始序列皆平穩。

　　4研究結論與啟示

　　本文以2010～2019年中國制造業上市企業面板數據為樣本，通過構建PVAR模型，基于創新質量與創新數量雙維視角，實證檢驗政府補助、創新能力與創新績效的動態互動關系，結合GMM估計、脈沖響應函數和方差分解等方法得出如下結論:

　　(1)政府補助與創新能力存在滯后1～2期的相互持續促進作用，企業創新能力提升存在2年的滯后期，這表明在目前的經濟環境下，政府補助政策績效總體效果顯著，顯著提升企業創新能力，總體而言對企業激勵效果較好。

　　(2)創新數量以及創新能力均能釋放積極信號，以利于企業獲得更多的政府補助，但創新質 量顯著抑制政府補助的增加，從方差分解結果來看，不同變量的沖擊作用對政府補助的作用效果有很大區別，創新質量的沖擊作用對政府補助的影響最小，創新數量和創新能力的沖擊作用對政府補助影響次之，上期政府補助額對當期政府補助的影響最大，說明影響企業當期政府補助額度的主要因素是企業上期補助額，同時說明政府在篩選資助對象時，關注了企業創新數量的高低，但對創新能力以及創新質量關注不足。

　　(3)政府補助對創新數量促進作用效果顯著，對創新質量的抑制作用效果顯著。意味著對制造業企業的政府補助政策促進作用已達上限，政府補助政策有助于企業完成前期創新數量的積累，要想提升創新質量，需要有新的創新政策持續推動。因此政府篩選補助對象時傾向發給創新數量水平高的企業，當創新數量達到一定程度，根據不同行業發展需求應逐步降低政府補助額度或撤銷政府補助，進一步挖掘新型創新政策推動企業創新質量提升。

　　(4)創新能力對創新數量作用效果甚微，對創新質量抑制作用效果顯著。目前制造業企業創新主要以模仿創新為主，并未真正實現自主創新，因此現有創新能力水平對創新數量表現為微弱的促進作用，政府補助政策應調整政策目標，將提升企業自主創新能力作為首要目標，以促進創新質量提升為政策效果指標。

　　根據上述結論，本文得到管理啟示如下:

　　(1)繼續推進完善政府補助政策，加大對創新數量水平低且有創新意愿的企業的政府補助，促進其完成前期創新數量的積累，為創新質量提升做好準備，建議政府細化規范企業申請政府補助的條件和要求，加強篩選補助對象的精準性，補助對象的選取應該關注創新數量指標，對于創新數量已達到上限的企業應減少或降低對其的補助，對于企業而言，獲得政府支持后合理分配補助金額，分階段分批次將政府補助金投入到企業研發活動中，進而保證企業具有持續的創新動力。

　　(2)創新政策目標及工具均應向企業創新質量提升傾斜。創新政策目標要向創新質量提升傾斜，要充分利用現有智力資本以及加大力度整合智力資源，切實加強對企業內外部科研和技術人才的融合，切實提升企業創新質量;政策工具要繼續挖掘補充，完善政策工具的退出與補充機制，提高創新政策的針對性與有效性，促進創新數量提高與創新質量提升的政策工具要協同互補，避免顧此失彼。

　　參考文獻

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　　[5]MartinS.R&DJointVenturesandTacitProductMarket-collusion[J].EuropeanJournalofPoliticalEconomy，1996，11(4):733～741.

　　作者：張永安關永娟

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