政府关注对企业技术创新重要吗？——基于企业面板数据的经验证据

胡海鹰，刘 备

(1.上海体育学院 竞技运动学院，上海 200237；
2. 南京邮电大学 管理学院， 南京 210003)

技术创新作为一国经济高质量增长的重要引擎，向来是学术界高度关注的热点问题[1-3]。通常在转型经济体和粗放型经济投入的低收益率环境中，依靠市场机制的技术创新往往存在不足。中国在传统政府主导型经济发展过程中，长期唯GDP论的考核机制致使地方政府“标尺竞争”现象突出[4-5]，原有模式惯性短期内难以根本扭转，地方政府易以经济目标约束企业生产性投资，加之企业研发存在高风险、长效性和见效慢等天然劣势，短视行为、低投资收益和恶性竞争都加剧企业研发难度引发技术创新不足[6]。

党的十八大明确提出坚持走中国特色自主创新道路和实施创新驱动发展战略，中国开始逐步进入“质量优先”的发展模式，也取得一定成效。数据显示，2019年全社会研发投入总额约为2.17万亿元，相比2018年增长10.3%，占国内生产总值的比重达到2.19%。世界知识产权组织(WIPO)评估显示，2019年中国创新指数位居世界第14位，相较于2018年提升三个名次。中国专利授权量逐步提升，研发人员人均专利产出已由2005年的0.1项左右提升至2017年的约0.38项，增长趋势明显。不过，当前人均实用新型专利授权量保持较高增速的同时，人均发明专利产出增速较慢，技术创新质量和创新结构仍需优化。

2020年国务院政府工作报告指出，未来一段时期将持续稳定支持基础研究和应用基础研究。国家引导企业增加研发投入、促进产学研融通创新、加快建设国家实验室和重组国家重点实验室体系，加强关键核心技术攻关，官员晋升开始从传统绩效考核模式逐步向创新驱动目标转变[7]。但如何有效激励研发主体增大创新投入和提高创新质量成为问题的焦点。那么，政府政策干预能否有效激励企业技术创新，学术界的争论由来已久，文献观点主要有以下三个方面：

(一)政策干预存在技术创新效应

研发投入存在高风险、收益时延性和技术搭便车困境，这类问题往往会降低企业的研发动机，导致研发投入不足。政府研发补贴和研发税收减免等政策正好可以填补企业研发投入不足，减少研发负外部性并有效降低企业研发风险和激励创新，研发信贷支持以及专利资助政策可以增加企业的研发投入，提高企业的技术创新水平[8-10]。陈强远等发现不同类型政策对企业技术创新存在差异化的效应，但研发费用加计扣除以及高新技术企业认定，却能够显著提高企业技术创新水平[9]。寇宗来和刘学悦发现国家战略性创新政策的提出，对企业技术创新亦起到显著的激励作用[3]。

(二)政策干预存在挤出效应

面对研发激励政策，企业可能会为获取创新补贴资助，产生纯粹“寻扶持”的策略性创新行为，追求创新投入的“数量”而非质量[10]，但相关法律监管的漏洞亦未能有效约束企业的机会主义行为[11]。由于研发高风险性和不确定性，企业面对政府补贴与企业自有投入间可能存在相机抉择，政府研发扶持可能并未真正提高企业创新投入，或提升企业的实质性创新能力，甚至引致实质性创新的挤出效应。Catozzlee和Vivarelli以意大利企业调查数据为研究对象，探究政府补助对企业生产率的影响，结果发现政府补贴政策并未提升企业生产率[12]。Bernini和Pellegrini通过倍差法的研究亦得出一致的结论，获得补贴的企业生产率反而更低[13]。任优生和邱晓东以战略性新兴产业为研究对象，发现政府补助无法有效提升战略性新兴产业的生产效率[14]。张杰和郑文平指出当前省级政府的研发激励政策无法有效推动技术创新，且政府补贴尤其无法提升中小企业的研发投入[2][15]。

(三)政策干预存在非线性效应

李苗苗等的研究发现，政府激励政策对战略性新兴产业创新存在显著的倒“U”型关系[16]。胡春阳和余泳泽进一步将影响企业创新的内外部因素纳入统一分析框架，探究不同约束条件下政府补贴对企业生产率的作用，结果发现在考虑企业外部影响因素的条件下，政府补贴对企业生产率的作用呈现“U”型变化趋势[17]。此外，一些文献从政府法律制度环境的视角出发，探究制度环境变迁对技术创新的影响[18]。自1985年《专利法》实施以来，国家先后颁布《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020年)》《物权法》以及《国家知识产权战略纲要》等一系列制度文件，各地方政府也相继出台相应的规范性文件，旨在通过制度环境的完善推动地区以及企业创新。顾元媛和沈坤荣从地方政府官员晋升竞争与财政分权的角度探究政府行为与研发的关系，结果发现中国长期唯GDP论的官员考核机制降低了政府对企业的研发补贴，地方政府财权与事权的不匹配也不利于企业研发创新[19]。余明桂等以“十五”和“十一五”规划为研究期间，探究其间产业政策对技术创新的作用，结果发现，产业政策能够通过信贷、税收以及政府补贴等促进重点行业创新，尤其是民营企业的技术创新[20]。鲍宗客等的研究发现，中国实施的知识产权保护战略能够通过增加企业间侵权的违法成本，从而有效激励企业创新，但当前阶段知识产权战略的实施并未提高创新质量[21]。王靖宇和张宏亮则以物权法的颁布为准自然试验，探究《物权法》实施对企业创新的作用，指出《物权法》能够扩大企业债务融资抵押品范围进而缓解企业融资困境，提高企业创新效率[22]。

就本文研究所及，政府政策与技术创新关系类文献，研究特点主要有二：一是集中于政策干预的技术创新效应，诸如税收减免[9]、研发补贴[13]以及国家战略性创新政策[3]的作用效果，并未重视政府关注可能会引发企业政策预期和技术创新投入意愿，进而对技术创新的影响。二是文献关注创新政策对技术创新的作用，却普遍缺乏关注政策实施引致企业创新资金来源变化可能对技术创新的作用。基于此，本文依据各级地方政府工作报告，采用R语言文本分析方法，抓取技术创新关键词，构建政府创新关注度指标，用以探究政府创新关注度及其引发企业研发来源资金变化，可能引发企业创新的作用效果。本文与以往研究的区别主要在于：采用文本分析方法构建政府关注度指标，从政府关注这一行为出发，探究政府非政策性干预对企业技术创新的影响，并进一步从企业创新资金来源的视角探究政府关注如何影响企业创新。

(一)模型设定

正如前述，不同类型政策的技术创新效应并未形成统一认识，在不同约束条件下，政府研发干预对企业创新存在差异化效应[17]，政策干预可能存在研发挤出效应[2][13][24]或挤入效应[9-10]。当然，亦有部分学者认为政府政策的实施对创新产出存在“U”型关系[17]。为此，本文分别建立政府创新关注与创新产出的线性模型(1)以及二次曲线模型(2)，计量模型设定如下：

INOVet=δ0+β1CXZCit+βiXit+βeXet+ϑt+μe+εeit

(1)

INOVet=δ0+β1CXZCit+β2CXZC2it2+βiXit+βeXet+ϑt+μe+εeit

(2)

其中，被解释变量INOVet为企业e第t年创新水平，CXZCit为地区i第t年政府关注度；
Xit为i地区第t年控制变量集合,Xet为企业e第t年控制变量集合。δ0为不随个体变化的截距项，βi与βe为解释变量的估计系数，ϑt为时间固定效应，μe为企业固定效应，εeit为随机误差项。

(二) 指标设计与数据说明

INOVet为企业e第t年的创新水平，分别采用发明专利(LNFM)、实用新型专利(LNSY)、外观设计专利授权量(LNWG)的自然对数以及各类型专利授权量占总授权量的比值衡量。其中，相较于实用新型与外观设计专利，由于发明专利更难,其专利所蕴含的质量更高[24-25]，以企业发明专利的授权量占比表征中国企业的技术创新质量。

CXZCit为第i个省份在t年的政府创新关注度，对于地区政府创新关注度指标，本文使用词表法筛选政策文本中的特定文本[26-27]，即如果文本中出现特定词语，就把相关文本定义为具有某些特定含义的文本。依据各年份各地区的政府工作报告，从中提取涉及创新的词汇，例如，创新、研发、技术、科技、成果转化、知识、科研、技能人才、高新技术、高层次人才等，进而根据从历年政府工作报告获取的创新词汇，采用R语言文本分析方法，获取各地区各年度工作报告中有关创新词汇的文本数量，进一步参照相关研究的方法[28]，剔除“了”“的”等缺乏实际表征意义的字词以及标点符号，获取各地区年度政府工作报告的总文本数量，再以采用创新类词汇占政府工作报告总词汇的比例表征地区政府的创新关注度，该指标值越大表明政府创新关注度越高。

其他控制变量设计如下：企业规模采用对数企业年均员工数(LNLQ)表征；
股权集中度采用第一大股东持股比例(GQ)；
盈利能力分别采用营业收入增长率(YLSP)与营业收入与固定资产的比重(GDZC)；
资产结构采用无形资产占总资产的比重(WXZC)；
研发投入采用研发人员占总劳动投入的比重(YFZB)；
外商直接投资采用实际使用外资额占GDP的比重(FDIB)；
经济发展水平采用GDP的对数值(LNED)；
产业结构采用第二产业产值占GDP的比重(CYJG)。此外，企业研发资金来源分别采用企业自有研发资金占研发投入总额的比重(QYZB)、企业研发信贷资金占研发投入总额的比重(FIZB)、政府补贴占研发投入总额的比重(SUZB)以及国外研发资金投入占研发投入总额的比重(WYZB)。基于数据的可得性，本文企业层面专利数据以及企业运营变量数据均来自国泰安数据库，政府创新关注度指标来自各地区年度政府工作报告的关键词，地区层面控制变量来自《中国统计年鉴》。

(一)基准回归结果

根据上述计量模型设定，利用地区2005—2017年面板数据,实证检验政府创新关注度CXZC对企业技术创新产出的影响，回归结果见表1。结果显示：政府关注存在负向技术创新效应但不同专利效果差异明显。首先，若从线性回归模型和专利授权量结果来看，政府创新关注显著抑制企业发明专利授权和外观设计专利授权，而对企业实用新型专利影响不显著。即政府关注度每提高1个单位，发明专利和外观设计专利授权量将分别下降26.1%和17%，表明现阶段中国各地区的政府创新关注无法有效激励企业创新产出。事实上,政府创新关注对创新产出可能存在两方面的影响：一是政府创新关注可能引发企业对政策干预预期，进而规范企业的研发活动，有序规范可能会引发初创期企业研发投入下降。相比较而言，政府关注无法如政府补贴以及税收政策那样减轻企业研发负担，进而难以激励企业增加研发投入和持续创新[3][9][10]。二是政府关注的技术创新效应可能存在时滞性或研发投入挤出效应。一方面，从政府关注到企业预期或可能的政策干预，中间存在一定的时间延滞性，无法同步引发政府激励的效果；
另一方面，政府关注度若真正落实到政府创新政策尤其是研发补贴等政策,也可能会挤出企业自身研发投入，并不一定能够起到有效的激励作用[13-14]。此外，法律监管的漏洞容易引发企业的机会主义行为[11]，进而发生策略性创新行为损害企业研发创新[23]。其次，非线性关系检验显示，政府创新关注同样表现出类似的作用效果。其中，对企业发明专利授权量呈现显著的非线性影响，对实用新型专利与外观设计专利并不存在非线性作用。具体而言，随着地区政府创新关注度的提升，其对发明专利存在先减后增的“U”型作用效果，且“U”型拐点时政府关注度为0.725。结合非线性回归结果发现，当前政府创新关注度均值为0.513，尚未达到拐点，表明当前政府创新关注并不能发挥技术激励作用。

表1 基准回归(一)

以上回归结果主要依据不同类型技术专利的授权量，考察政府关注对技术创新的绝对影响。事实上，不同类型技术专利研发难度存在明显差异。诸如相对于发明专利，实用新型专利只对产品的形状和构造等设计出便于实用的新技术方案，外观设计专利则只是对产品的形状、图案以及色彩等所做出的富有美感并适于工业应用的新设计，在专利法中对二者的要求明显低于发明专利[10][25]。那么，政府关注是否会改变技术创新方向呢？为此，将专利分类，进一步检验政府关注对技术创新方向的影响，分别以三种类型专利授权量(发明专利、实用新型专利和外观设计专利)占专利总授权量的比重进行检验，回归结果见表2。可以看到，政府创新关注对三种类型专利占比的影响存在显著差异，从线性回归结果来看，政府创新关注显著抑制企业发明专利授权占比，而显著提高企业实用新型专利的占比，对外观设计专利授权占比并没有显著的作用。即政府关注每提高1个单位，发明专利授权量占比将下降0.065个单位，而实用新型专利授权量占比将提高0.075个单位，表明当前政府创新关注度虽无法有效提高专利质量，却可有效提高实用新型专利比例。政府关注与技术创新方向的非线性关系检验显示，政府关注对企业发明专利呈现显著“U”型作用且“U”型拐点值为0.634，表明政府关注并非无法有效提升技术创新质量，只是政府关注度尚未达到特定的门槛值，在特定约束下现阶段无法提高创新质量，这与Tong等人[29]的研究结果一致。

表2 基准回归(二)

(二)企业异质性

不同企业由于技术创新能力和企业创新要素存在明显差异，企业对政府关注可能会存在不同的反应。为考察政府创新关注对企业层面的技术创新影响，本文从企业产权性质与企业盈利能力角度，分别检验政府创新关注对异质性企业创新的作用，结果见表3。其中，列(1)-(6)为国有企业回归结果，列(7)-(12)为民营企业回归结果。回归结果显示，政府创新关注度对国有企业与民营企业创新影响的差异明显，一方面政府创新关注对国有企业发明专利授权量与发明专利占比的影响皆存在显著的“U”型作用，但现阶段二者关系仍处于“U”型左侧位置并未突破拐点，政府创新关注依然无法有效激励国有企业创新，尤其是显著抑制国有企业的发明专利占比。同样，政府创新关注提高了国有企业实用新型专利的占比，具体而言政府创新关注强度每提升1个单位，实用新型专利占比提高0.119个单位，明显高于全国层面回归样本结果。另一方面，政府创新关注对民营企业创新的回归结果皆不显著，表明当前阶段政府的创新关注，只对国有企业存在影响。原因可能是，政府关注最终可能借助于补贴与信贷优惠等政策，而国有企业相较于民营企业往往更能获得政府补贴资金以及信贷方面的优惠。但我们也发现，政府创新关注对国有企业创新的影响并未表现出激励作用，这与中国特殊产业政策背景下国有企业由于所有制优势，更可能出现为寻求扶持而做出迎合政策的行为，而“寻扶持”的策略性创新行为，无法真正提高创新能力[10]。

表3 企业异质性分析：产权性质

一般地，技术创新往往具有高投入、高风险等特点，需要企业长期持续投入大量资金[30]，企业盈利能力自然成为是否投入研发以及投入研发规模的重要影响因素。以营业收入增长率均值为划分依据，将样本划分为高盈利与低盈利企业，探究政府创新关注对不同盈利能力企业创新的差异化影响。

表4为企业盈利能力的回归结果，其中列(1)-(6)为高盈利能力企业组，列(7)-(12)为低盈利能力组。回归结果显示：政府创新关注对不同盈利能力企业创新影响存在显著的差异性，一方面政府创新关注对高盈利能力企业发明专利授权量与发明专利占比的影响皆存在显著的“U”型作用，但仍处于左侧位置并未突破拐点，政府创新关注尚未有效提高盈利能力强企业的创新质量。同样，政府创新关注提高高盈利能力企业的实用新型专利占比，即政府创新关注强度每提升1个单位，实用新型专利占比提高0.101个单位。另一方面，政府创新关注对盈利能力较弱企业创新的回归结果皆不显著，表明当前阶段政府创新关注只对高盈利能力企业产生影响。原因可能是，国有银行主导的信贷担保政策，盈利能力较弱的企业往往较难获得政府的信贷优惠，而补贴也往往会倾向于存在优势的企业，因此相对于盈利能力较强的企业，政府创新关注对盈利能力较弱的企业影响并不明显。

表4 企业异质性分析：盈利能力

政府关注为什么会对企业技术创新产生影响呢？答案是可能来自于政府创新关注可能会引发企业研发资源特别是研发投入资金性质和规模的变化。本文主要考察自由研发资金与企业研发贷款在其中的中介作用。基于此，本文进一步通过构建中介效应回归模型，从企业研发资金来源的角度出发，检验政府创新关注对企业技术创新的影响机制。

Yit=δ0+β1CXZCit+β2CXZC2it+βiXit+ϑt+μi+εit

(3)

Medit=δ0+α1CXZCit+βiXit+ϑt+μi+εit

(4)

Yit=δ0+γ1CXZCit+γ2CXZC2it+θ1Medit+βiXit+ϑt+μi+εit

(5)

其中，i代表所在地区，t表示时间，Med为机制变量，在此以企业自有研发资金投入、研发补贴、研发贷款以及国外研发投入四条主要途径表征，α1为政府创新关注对机制变量的偏效应参数，θ1为机制变量对创新的偏效应参数，γ1和γ2为引入机制变量之后政府创新关注对企业创新的偏效应参数，其余参数同回归模型(1)。前述回归结果显示，政府创新关注对企业创新的作用主要存在于国有企业与盈利能力较高的企业。为此，机制检验将主要针对国有企业以及盈利能力较高的企业展开。

(一)企业自有研发资金

使用在企业研发资金来源中，企业资金占四种研发资金的比例，表征企业自有研发资金来源，借以探究政府创新关注如何通过改变企业自有研发资金投入影响企业创新。表5为企业自有研发资金的机制检验结果，其中第(1)-(7)列为针对国有企业组，第(8)-(14)列为针对盈利能力较高企业组。表5结果显示：

表5 机制检验(一)

1.政府关注会引发研发投入的挤出效应

第(1)列和第(8)列的回归结果显示，无论国有企业还是高盈利能力的企业，政府创新关注与企业自有研发资金占比的回归系数皆显著为负，表明政府创新关注挤出了企业自有研发资金投入，这与部分学者的研究结果一致，政府补贴挤出了企业自有研发资金的投入[31]。即政府关注每提高一个单位，国有企业以及盈利能力较强的企业自有研发资金占比分别下降0.009个单位和0.004个单位。

2.研发投入存在明显的技术创新效应

第(2)-(3)列和第(9)-(10)列的回归结果显示，无论是否加入环境政策的二次项，企业自有研发资金投入皆显著增加企业发明专利授权量，表明政府创新关注确实通过挤出企业自有研发资金投入，降低企业的发明专利产出。企业自有研发资金对发明专利占比的回归结果为正，但当前阶段并不显著。表明企业自有研发资金对发明专利占比并未产生明显影响，但对于国有企业来说显著降低企业实用新型专利占比。通过对自有研发资金途径的检验可以发现，当前阶段政府创新关注确实通过挤出企业自有研发资金，抑制企业的技术创新能力。

(二)企业研发信贷资金

企业研发资金的另一个重要途径是通过信贷的方式进一步检验政府创新关注如何通过影响企业研发信贷进而影响企业创新，结果见表6。其中，第(1)-(7)列为国有企业组，第(8)-(14)列为高盈利能力企业组。表6结果显示：

表6 机制检验(二)

1.政府关注确实提高企业研发资金信贷

第(1)列和第(8)列中政府创新关注与企业研发信贷资金占比的回归系数皆为正，且分别在1%和5%的水平显著，表明政府创新关注提高了企业研发信贷资金的比例，其中对于国有企业来说，政府创新关注每提高1个单位，企业研发信贷资金占比提高0.013个单位，而对于高盈利能力企业来说，企业研发信贷资金占比则提高0.005个单位。

2.企业研发信贷存在负向技术创新效应并会改变技术创新方向

无论国有企业还是盈利能力较强的企业，研发信贷资金占比皆显著抑制企业发明专利授权量，但企业研发信贷资金对发明专利占比影响为正但并不显著，但对于国有企业来说却显著增加了企业实用新型专利占比。通过对企业研发信贷资金途径的检验，可以发现当前阶段政府创新关注确实能够增加企业研发信贷资金投入，但国有企业研发信贷资金虽然提高了实用新型专利占比，却降低了企业发明专利产出，不利于企业高质量创新产出。

本文利用R语言关键词搜索法，从地区年度政府工作报告提取涉及创新类词汇，以创新类词汇文字数量与政府工作报告全文数量占比，表征中国各地区政府创新关注度，结合中国上市公司专利数据，采用面板固定效应回归模型，实证检验地区政府创新关注对上市公司创新的影响，并从创新资金来源的角度出发探究政府关注的影响机制，结果发现：

1.政府创新关注对不同类型创新影响差异显著且会有效转变技术创新方向。主要表现为对企业发明专利及其占比皆呈现显著负向的非线性影响，即随着地区政府创新关注度的提升，发明专利及其占比呈现先减后增的U型特征，其左侧U型位置表明当前政府关注虽未发挥正向的创新激励效应，却会转变企业技术创新方向，鼓励企业朝较易且更容易出技术创新绩效方向发展，即政府创新关注显著提高非发明专利占比，降低企业技术创新质量。

2.政府创新关注的技术创新效应存在显著的区域差异性和企业异质性。政府创新关注对不同地区和不同企业的回归结果显示，政府创新关注对国有和高盈利能力企业发明专利授权量与发明专利占比的影响均表现一定的“U”型特征，但不同地区“U”型特征显著性和门槛值存在明显差异。同时，政府创新关注对不同性质企业的发明专利及其占比均存在显著的抑制作用但作用强度不同，诸如政府关注度每提升1个单位，国有企业与高盈利能力企业的实用新型专利占比分别提高0.119个和0.101个单位。

3.政府创新关注主要通过两种途径影响企业创新：一是对企业自有研发资金存在挤出效应，企业自有研发资金是企业发明创新的主要促进因素，其能够有效提高企业发明专利产生，降低企业实用新型专利的比例，提高专利质量。二是企业的研发支持主要通过鼓励企业研发信贷方式实现，且研发信贷资金反而抑制企业发明专利创新，转变国有企业技术创新向难度低的非发明专利方向发展。

基于以上结论，本文得出如下启示：第一，政府创新关注对高质量的发明专利作用存在“U”型特征，现阶段左侧“U”型位置导致政府关注无法实现技术创新的正向激励。地方政府应进一步加大政府创新扶持力度，通过人才项目、研发税收减免等政策组合推动地区创新能力提升。第二，政府创新关注的技术创新效应存在地区和企业异质性。国有企业以及高盈利能力企业，政府创新关注更有利激励发明创新和高质量创新，而中西部地区、民营企业以及低盈利能力企业政府创新关注激励作用不明显。政府部门应针对地区以及企业异质性，制定差异化的创新激励政策，在加大对国有企业和高盈利能力企业的政策扶持力度同时，应重视中西部地区以及民营企业和暂时盈利能力较弱企业的创新激励，防止出现政策非中性可能导致的负面效果，进而避免地区和企业之间技术创新差距的持续扩大。

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