鄭瓊潔

（河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京 210018）

政府科技激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新效率研究
——基于動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的GMM檢驗(yàn)

鄭瓊潔

（河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京 210018）

文章根據(jù)1999-2011年中國(guó)37個(gè)工業(yè)行業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，首先基于SFA方法對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)量，然后利用面板數(shù)據(jù)的系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(SYS-GMM)，實(shí)證檢驗(yàn)了中國(guó)政府在技術(shù)創(chuàng)新投入和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)方面的行為對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響。結(jié)果顯示，中國(guó)工業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率整體較低，其中政府投入行為對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響，而政府產(chǎn)出行為對(duì)技術(shù)創(chuàng)新為不顯著的正向影響。文章還探討了除政府因素外，企業(yè)規(guī)模、企業(yè)研發(fā)支持、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度、行業(yè)所有制結(jié)構(gòu)、境外研發(fā)投入及企業(yè)自身業(yè)績(jī)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響。

政府科技激勵(lì)；技術(shù)創(chuàng)新；動(dòng)態(tài)面板GMM

一、引言

技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎，目前世界上許多國(guó)家把強(qiáng)化科技創(chuàng)新作為國(guó)家戰(zhàn)略，把建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家作為重要的發(fā)展目標(biāo)。尤其在國(guó)際金融危機(jī)爆發(fā)以來(lái)，為了實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的再?gòu)?fù)蘇，各國(guó)政府紛紛制定創(chuàng)新戰(zhàn)略，加大科技投入，將技術(shù)創(chuàng)新視為經(jīng)濟(jì)再次騰飛的主要?jiǎng)恿υ?。?013年美國(guó)聯(lián)邦政府投入了200億美元?jiǎng)?chuàng)建了“數(shù)字制造與設(shè)計(jì)創(chuàng)新”、“輕量級(jí)和現(xiàn)代金屬制造”、“下一代電力電子制造”三個(gè)制造業(yè)研究機(jī)構(gòu)，實(shí)施重點(diǎn)領(lǐng)域創(chuàng)新突破。日本在2013年通過(guò)了《科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新綜合戰(zhàn)略》，明確了未來(lái)日本經(jīng)濟(jì)發(fā)展將全力解決重點(diǎn)課題的科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新。俄羅斯于同年制定了《2013-2020年俄羅斯國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展與創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)計(jì)劃》，強(qiáng)調(diào)從根本上提高創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施的利用效率，保證科研成果商業(yè)化和新技術(shù)的應(yīng)用，并實(shí)施區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展政策?？梢灶A(yù)見(jiàn)，以技術(shù)創(chuàng)新為核心的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)將更加激烈。

我國(guó)政府制定的《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006-2020）》指出要提高自主創(chuàng)新能力，建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家，其中特別強(qiáng)度要發(fā)揮政府的主導(dǎo)作用?！笆濉币?guī)劃增強(qiáng)科技創(chuàng)新能力作為主要的任務(wù)之一。十八大報(bào)告提出實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，強(qiáng)調(diào)把科技創(chuàng)新擺在國(guó)家發(fā)展全局核心位置。十八屆三中全會(huì)又明確指出加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家。多年來(lái)，我國(guó)R&D投入持續(xù)增長(zhǎng)，2012年為10298.4億元，占GDP比重的1.98%，投入總量與投入強(qiáng)度創(chuàng)歷史新高。按匯率計(jì)算，我國(guó)R&D經(jīng)費(fèi)投入總量位居世界第三，投入強(qiáng)度在新興發(fā)展國(guó)家中居于領(lǐng)先地位。作為技術(shù)創(chuàng)新的主體，企業(yè)的研發(fā)投入占全國(guó)研發(fā)投入比一直在70%以上，并呈現(xiàn)上升趨勢(shì)（見(jiàn)圖1）。

圖12007 -2012年我國(guó)企業(yè)R&D投入情況

盡管我國(guó)在R&D投入高速增長(zhǎng)，但其研發(fā)投入強(qiáng)度卻明顯滯后于美國(guó)（2011年為3.2%）、日本（2011年為2.7%）及經(jīng)合組織（2011年為2.2%）的平均水平。企業(yè)研發(fā)投入態(tài)勢(shì)良好，但并沒(méi)有帶來(lái)技術(shù)創(chuàng)新的顯著提升。與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新總體水平還有較大差距，從科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率看，2007-2012年僅為52.2%。其主要原因在于以下兩個(gè)方面：

其一是近兩年我國(guó)經(jīng)濟(jì)下行壓力較大，面臨創(chuàng)新資金缺乏的現(xiàn)實(shí)困難，迫切需要政府扶持。雖然R&D活動(dòng)中政府資金所占的比重在逐年提高，2012年為21.6%，但這一比例尚遠(yuǎn)低于美國(guó)（2011年為33.4%）、英國(guó)（2011年為32.2%）、法國(guó)（2010年為37%）和加拿大（2010年為36.1%）等西方發(fā)達(dá)國(guó)家的投入比例。

其二是創(chuàng)新環(huán)境有待改善，企業(yè)增加R&D投入的積極性受到影響。2013年《全球創(chuàng)新指數(shù)報(bào)告》認(rèn)為我國(guó)創(chuàng)新環(huán)境存在相關(guān)政策實(shí)施效率低、公共服務(wù)質(zhì)量不高、創(chuàng)業(yè)難度較大、知識(shí)產(chǎn)權(quán)密集型服務(wù)業(yè)就業(yè)環(huán)境有待改善等問(wèn)題。

因此，在企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新遇到投資不足與市場(chǎng)失靈的困境時(shí)[1]，政府有必要通過(guò)制訂和實(shí)施糾正這種外部性的公共政策，通過(guò)政府資金支持、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、采購(gòu)及相關(guān)政策法規(guī)的調(diào)整等行為來(lái)影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的活動(dòng)。隨著政府對(duì)技術(shù)創(chuàng)新扶持力度的加大，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開始關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新效率問(wèn)題。目前，關(guān)于政府科技激勵(lì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響研究主要集中在如下兩個(gè)方面：

一是政府科技投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響?，F(xiàn)有的大量研究表明政府科技投入雖然在一定程度上激勵(lì)企業(yè)進(jìn)行研發(fā)活動(dòng)，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，但同時(shí)會(huì)產(chǎn)生替代或擠出效應(yīng)[2-6]。Tommy把企業(yè)研發(fā)活動(dòng)劃分為“遠(yuǎn)離市場(chǎng)”和“貼近市場(chǎng)”兩類，利用挪威政府對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，政府對(duì)“遠(yuǎn)離市場(chǎng)”的創(chuàng)新活動(dòng)的補(bǔ)貼能促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投資的增加，而“貼近市場(chǎng)”的補(bǔ)貼則會(huì)減少企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的預(yù)算[7]。由于在研究對(duì)象、數(shù)據(jù)及方法方面的差異性，政府科技投入對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響的實(shí)證結(jié)果不盡一致。

二是政府政策法規(guī)的調(diào)整如稅收政策對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。Bygrave&Timmons的研究表明美國(guó)1980年前后投資所得稅稅率降低等系列政策法規(guī)的調(diào)整引起了創(chuàng)新資本量的迅速增加，但投資所得稅與創(chuàng)新資本總量并不存在顯著的相關(guān)關(guān)系[8]。朱平芳等(2003)[9]以上海市為例，研究發(fā)現(xiàn)政府的科技撥款資助和稅收減免對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有積極的效果。劉小元等(2013)[10]將政府行為置于市場(chǎng)分割的背景下，從技術(shù)創(chuàng)新資源配置與創(chuàng)新產(chǎn)出的雙重視角研究其對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，結(jié)果表明政府補(bǔ)貼與創(chuàng)業(yè)企業(yè)研發(fā)資金投入和研發(fā)人力資源投入呈正相關(guān)關(guān)系，適用所得稅稅率和實(shí)際所得稅稅率對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生負(fù)作用。

從政府行為看，上述影響技術(shù)創(chuàng)新的原因涉及政府在技術(shù)創(chuàng)新中的投入和產(chǎn)出兩個(gè)方面的科技激勵(lì)保障。那么，我國(guó)工業(yè)行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新究竟效率如何？對(duì)其效率如何進(jìn)行測(cè)量？政府科技激勵(lì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率影響如何？由此，文章嘗試從政府科技資金投入和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)兩個(gè)角度來(lái)研究其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。此外，綜觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，筆者認(rèn)為存在如下幾個(gè)方面的不足：首先，在研究技術(shù)創(chuàng)新效率時(shí)，已有的研究往往將政府科技激勵(lì)作為控制變量，作為解釋變量的研究較少，而在中國(guó)現(xiàn)行體制下，政府科技激勵(lì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新起到非常重要的作用，應(yīng)當(dāng)考慮其行為對(duì)技術(shù)創(chuàng)新帶來(lái)的影響，并將其作為一個(gè)重要的變量進(jìn)行研究；其次，對(duì)政府科技激勵(lì)的研究大多僅集中在資金支持等單一方面，沒(méi)有從投入和產(chǎn)出角度來(lái)研究其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響；再次，已有的研究主要集中在宏觀層面上的國(guó)家或地區(qū)政府科技激勵(lì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響，對(duì)行業(yè)層面的研究并不多見(jiàn)；最后，大部分對(duì)于行業(yè)層面的技術(shù)創(chuàng)新多采用單一的變量來(lái)衡量，文章將技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程視為一個(gè)生產(chǎn)過(guò)程，采用參數(shù)估計(jì)方法，從投入產(chǎn)出角度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算?；谏鲜龇治?，文章根據(jù)1999-2011年中國(guó)37個(gè)工業(yè)行業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，首先基于SFA方法對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)量，然后利用面板數(shù)據(jù)的系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(SYS-GMM)，實(shí)證檢驗(yàn)中國(guó)政府在技術(shù)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出方面的行為對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響，以期在已有研究基礎(chǔ)上有所補(bǔ)充。

二、模型與數(shù)據(jù)說(shuō)明

1.基于SFA的技術(shù)創(chuàng)新效率測(cè)算模型

測(cè)量技術(shù)創(chuàng)新效率的方法通常有兩種：一種是非參數(shù)方法，最常見(jiàn)的是由Charnes等(1978)[11]提出的DEA方法，其最大的優(yōu)點(diǎn)在于不用事先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)，從而避免因錯(cuò)誤的函數(shù)形式帶來(lái)的問(wèn)題，但它不允許誤差的存在，同時(shí)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程沒(méi)有任何描述。另一種是參數(shù)方法，最常見(jiàn)的是由Aigner等(1977)[12]提出的隨機(jī)前沿分析方法(SFA，Stochastic Frontier Approach)，可以預(yù)先設(shè)定一個(gè)生產(chǎn)函數(shù)，且考慮到該生產(chǎn)函數(shù)中的各個(gè)參數(shù)。參數(shù)方法的最大優(yōu)點(diǎn)是通過(guò)估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)對(duì)個(gè)體的生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行了描述，從而使對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的估計(jì)得到控制，有利于每個(gè)企業(yè)的綜合績(jī)效指標(biāo)進(jìn)行考察和評(píng)價(jià)。文章是對(duì)不同工業(yè)行業(yè)在不同時(shí)期的技術(shù)創(chuàng)新效率的測(cè)算，因此存在顯著的差別，即隨機(jī)誤差項(xiàng)的影響較大，因此參數(shù)方法更適合我們的研究需要。文章依據(jù)Battese&Coelli(1995)[13]的基本原理，運(yùn)用對(duì)數(shù)C-D（柯布-道格拉斯）生產(chǎn)函數(shù)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率模型進(jìn)行測(cè)定，其具體模型設(shè)定如下：

其中，公式(1)中Y為技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)出變量，K為技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的資本投入變量，L為勞動(dòng)投入變量；公式(2)表示樣本中第i個(gè)行業(yè)在第t時(shí)期內(nèi)的技術(shù)創(chuàng)新效率水平；公式(3)中Zit表示的是影響效率的因素，δ為各影響因素變量的參數(shù)，ωit是技術(shù)無(wú)效方程的隨機(jī)誤差項(xiàng)，服從正態(tài)分布Ν(0，δ2)；公式(4)中如果γ=0這一原假設(shè)被接受，則無(wú)須使用SFA技術(shù)來(lái)分析，直接采用OLS方法即可。

2.系統(tǒng)GMM(Generalzed Method of Moments)模型

為了進(jìn)一步分析政府科技激勵(lì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響程度，文章采用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型對(duì)兩者的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。為解決內(nèi)生性問(wèn)題，經(jīng)驗(yàn)分析中使用GMM方法進(jìn)行處理，先對(duì)估計(jì)方程進(jìn)行一階差分以去掉固定效應(yīng)的影響，再用自變量的滯后變量作為差分變量的估計(jì)變量。Arellano&Bond(1991)[14]認(rèn)為可以使用所有可能的滯后變量作為工具變量，進(jìn)行差分GMM估計(jì)，但之后的研究認(rèn)為，這種差分方法有可能存在弱工具變量的問(wèn)題，尤其在小樣本的情況下更容易出現(xiàn)這一問(wèn)題。因此，Blundell&Bond(1998)[15]將差分GMM與水平GMM結(jié)合在一起，提出了系統(tǒng)GMM估計(jì)，其優(yōu)點(diǎn)是可以提高估計(jì)的效率。因此，文章以系統(tǒng)GMM估計(jì)以下動(dòng)態(tài)面板模型：

其中，下標(biāo)i表示不同的工業(yè)行業(yè)，下標(biāo)t表示年份。EFFi，t為上文得到的技術(shù)創(chuàng)新效率值，EFFi，t-1表示滯后一期的技術(shù)創(chuàng)新效率值，Goν表示政府資金支持，Z表示控制變量。

3.指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

由于2013年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》工業(yè)行業(yè)分類方面與往年有所變動(dòng)，為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的連續(xù)性和統(tǒng)一性，文章采用《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》 （2012年）的工業(yè)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)37個(gè)行業(yè)進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析。

（1）技術(shù)創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出變量

研究技術(shù)創(chuàng)新效率，主要是明確技術(shù)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出。對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新投入包括研發(fā)資金投入和研發(fā)人員投入。文章選擇各工業(yè)行業(yè)大中型企業(yè)R&D投入金額作為研發(fā)資金投入的衡量指標(biāo)。關(guān)于R&D的資本存量的計(jì)算，采用永續(xù)盤存法。確定1999年為基期，借鑒Griliches(1992)[16]的方法，以1999年當(dāng)年R&D投資流量除以折舊率和基期以后若干年的平均增長(zhǎng)率作為1999年的R&D存量，即Ri1999=I1999/(δ+ζ)，其中I1999為某行業(yè)1999年大中型工業(yè)企業(yè)的R&D經(jīng)費(fèi)支出，δ為折舊率，一般設(shè)定為10%，ζ為2000-2011年的平均增長(zhǎng)率。基于此，再用永續(xù)盤存法進(jìn)行計(jì)算，即第t年的R&D存量=第 t-1年的R&D存量×(1－10%)+第t年的R&D流量。關(guān)于研發(fā)人員投入，由于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》絕大多數(shù)年份并沒(méi)有公布R&D活動(dòng)的人員投入，因此文章采用分行業(yè)大中型工業(yè)企業(yè)科技活動(dòng)人員作為研發(fā)人員投入的衡量指標(biāo)。關(guān)于創(chuàng)新產(chǎn)出，文章選擇新產(chǎn)品銷售收入。

（2）解釋變量

解釋變量包括政府科技激勵(lì)及其他6個(gè)控制變量。筆者將政府科技激勵(lì)從投入產(chǎn)出兩個(gè)方面考慮，分政府投入支持(GIF)和政府產(chǎn)出支持(GOP)。其中政府投入支持采用“大中型工業(yè)企業(yè)的科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)籌集額”中的“政府資金”代替。政府產(chǎn)出支持從知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的角度入手，選擇發(fā)明專利數(shù)除以專利申請(qǐng)數(shù)來(lái)衡量。

文章采用的6個(gè)控制變量分別為：

企業(yè)規(guī)模(Size)。采用大中型工業(yè)企業(yè)分行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值除以該行業(yè)大中型企業(yè)總數(shù)。

企業(yè)研發(fā)支持(EF)。采用企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的資金投入。

行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度(Comp)。采用以下四個(gè)比重的算術(shù)平均值進(jìn)行度量：大中型工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值的比重、大中型工業(yè)企業(yè)數(shù)占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)的比重、大中型工業(yè)企業(yè)資本總值占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總值的比重、大中型工業(yè)企業(yè)銷售收入占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)銷售收入的比重。

行業(yè)所有制結(jié)構(gòu)(State)。采用分行業(yè)國(guó)有及國(guó)有控股企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值占全部規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值比重進(jìn)行衡量。

行業(yè)開放度(Open)。采用大中型工業(yè)企業(yè)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)籌集中來(lái)自境外資金的比重進(jìn)行衡量。

行業(yè)平均經(jīng)營(yíng)績(jī)效(Cap)。采用分行業(yè)大中型工業(yè)企業(yè)的成本費(fèi)用利潤(rùn)率。

以上相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》(2000-2012)和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2000-2012)。

三、技術(shù)創(chuàng)新效率的測(cè)算結(jié)果

1.總體評(píng)價(jià)技術(shù)創(chuàng)新效率的表現(xiàn)

圖2 1999-2011年技術(shù)創(chuàng)新效率總體平均水平

文章運(yùn)用Frontier(Version4.1)程序?qū)夹g(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)定。圖2顯示了技術(shù)創(chuàng)新效率總體平均水平?？梢钥吹?，整體上技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，2011年總體平均水平達(dá)到了0.528。但1999-2011年的行業(yè)總體平均水平偏低，僅為0.405。

2.分行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率

通過(guò)計(jì)算得到，37個(gè)行業(yè)的平均技術(shù)創(chuàng)新效率值，排名前十的行業(yè)分別為：皮革、毛皮、羽毛（絨）及其制造業(yè)，交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)，通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)，煙草制品業(yè)，家具制造業(yè)，紡織服裝、鞋、帽制造業(yè)，電氣機(jī)械及器材制造業(yè)，石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)，橡膠制品業(yè)，化學(xué)纖維制造業(yè)。

由相關(guān)數(shù)據(jù)可知，各個(gè)行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率差異較大。其中，制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率最高，采掘業(yè)次之，水電氣業(yè)最后。排名前19位的行業(yè)均達(dá)到了行業(yè)平均水平，其中皮革、毛皮、羽毛（絨）及其制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率最高，為0.885，在平均水平以下的有18個(gè)行業(yè)，其中水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)技術(shù)效率值最低，僅為0.006。壟斷行業(yè)如燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、電力、熱力、水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等，缺乏同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，技術(shù)創(chuàng)新效率較低。從2000-2012年的政府資金投向看，政府更愿意投向交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)(22.5%)、通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)(9.57%)、通用設(shè)備制造業(yè)(9.07%)、專用設(shè)備制造業(yè)(6.28%)、電氣機(jī)械及器材制造業(yè)(5.44%)、醫(yī)藥制造業(yè)(5.35%)等具有較強(qiáng)知識(shí)密度的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，相對(duì)來(lái)說(shuō)，對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)的資金支持較少。結(jié)合技術(shù)創(chuàng)新下的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，政府科技投入具有一定的現(xiàn)實(shí)意義，具體來(lái)說(shuō)，政府科技投入較高的行業(yè)，其技術(shù)創(chuàng)新效率也相對(duì)較高，如交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)、通用設(shè)備制造業(yè)、電器機(jī)械及器材制造業(yè)等，而醫(yī)藥制造業(yè)作為國(guó)家重要的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，雖然受到政府資金的大力支持，但其技術(shù)創(chuàng)新效率較差。

四、政府干預(yù)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響分析

對(duì)模型采用SYS-GMM來(lái)進(jìn)行回歸，文章運(yùn)用Stata12.0統(tǒng)計(jì)軟件得到表1的結(jié)果。通過(guò)Arellano-Bond檢驗(yàn)即殘差序列相關(guān)性檢驗(yàn)可以看到，擾動(dòng)項(xiàng)的差分存在一階自相關(guān)，但不存在二階自相關(guān)，因此接受原假設(shè)“擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)自相關(guān)”，說(shuō)明模型設(shè)定是合理的。Sargan檢驗(yàn)顯示，在5%的顯著性水平上，p值=1＞0.05，因此無(wú)法決絕“所有工具變量均有效”的原假設(shè)，故所有工具變量均有效，不存在過(guò)度識(shí)別問(wèn)題。從表1的分析結(jié)果看，我們認(rèn)為：

表1 政府行為對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率影響的估計(jì)結(jié)果

第一，政府科技資金投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響為負(fù)。在模型中，政府資金支持在1%的顯著性水平下與技術(shù)創(chuàng)新負(fù)相關(guān)，說(shuō)明中國(guó)的政府科技投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率產(chǎn)生了明顯的負(fù)面影響，或者說(shuō)政府的科技投入并未發(fā)揮其應(yīng)有的作用，反而帶來(lái)技術(shù)創(chuàng)新效率的“損失”。其可能原因在于：一是政府在科技投入過(guò)程中可能進(jìn)行一定的行政干預(yù)，對(duì)企業(yè)管理帶來(lái)一定束縛，嚴(yán)重影響了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活力，不利于技術(shù)創(chuàng)新效率的提高；二是短期內(nèi)政府資金的增加可能只是體現(xiàn)在研發(fā)人員工資的上漲，對(duì)研發(fā)活動(dòng)本身的效率提升并沒(méi)有起到實(shí)質(zhì)性的作用，反而對(duì)企業(yè)的研發(fā)投入起到擠出效果；三是政府科技投入與企業(yè)目標(biāo)函數(shù)不一致，政府干預(yù)往往具有鮮明的意愿特色，往往會(huì)投資在社會(huì)回報(bào)率高的項(xiàng)目，與企業(yè)短期目標(biāo)相沖突；四是政府科技資金投入企業(yè)后，缺乏一定的資金監(jiān)管，企業(yè)在申請(qǐng)得到資助后，根據(jù)自身情況，有可能將資金投向非技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域，因而起不到其應(yīng)有的作用。

第二，從政府對(duì)科技產(chǎn)出方面的支持來(lái)看，政府在知識(shí)產(chǎn)權(quán)方面的保護(hù)對(duì)工業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響為正，但是不顯著。這表明知識(shí)產(chǎn)權(quán)作為保障和實(shí)現(xiàn)國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略的重要工具并沒(méi)有很好地發(fā)揮其應(yīng)有的支撐作用。這可能由于政府對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的意識(shí)還比較薄弱，對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)業(yè)化扶持力度還不夠，缺乏合理的考核指標(biāo)和機(jī)理機(jī)制。

第三，在控制變量方面，除了國(guó)有企業(yè)占比為負(fù)相關(guān)，其他均為正向相關(guān)。

根據(jù)前文分析結(jié)果可以得出：

1.企業(yè)的規(guī)模對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響為正，并且顯著

這支持了眾多研究有關(guān)企業(yè)規(guī)模有利于技術(shù)創(chuàng)新效率提升的結(jié)論[17-20]。說(shuō)明企業(yè)規(guī)模，其擁有的人力、物力和財(cái)力、信息技術(shù)更能得到保障，因此有利于技術(shù)創(chuàng)新效率的提高，但是從實(shí)證結(jié)果的系數(shù)來(lái)看，其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的促進(jìn)效果并不十分明顯。

2.企業(yè)自身的科技投入有利于技術(shù)創(chuàng)新效率的顯著提升

企業(yè)作為技術(shù)創(chuàng)新的主體，正如圖1所示，其研發(fā)投入占主導(dǎo)作用。企業(yè)貼近市場(chǎng)，更能了解市場(chǎng)需要，能及時(shí)迅速捕捉信息，前瞻性地掌握市場(chǎng)需求，使R&D的研發(fā)活動(dòng)更具有針對(duì)性。

3.行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率為正向作用，并且顯著

這一結(jié)果驗(yàn)證了Loury(1979)[21]、Lee&Wilde(1980)、Delbono& Denicolo(1991)等的分析，認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的激勵(lì)，企業(yè)投資R&D的目的是為了第一個(gè)獲得創(chuàng)新。行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)迫使企業(yè)通過(guò)不斷的技術(shù)創(chuàng)新以提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，使自己處于領(lǐng)先地位。

4.從帶有政府干預(yù)色彩的國(guó)有企業(yè)占比來(lái)看，其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率影響的系數(shù)顯著為負(fù)

這表明國(guó)有企業(yè)占比越高的行業(yè)，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率越低。國(guó)有企業(yè)往往更容易獲得政府資助，掌握更多的資源和市場(chǎng)，占據(jù)中國(guó)工業(yè)技術(shù)資源分配的主導(dǎo)地位，即便如此，由于技術(shù)創(chuàng)新的激勵(lì)不足和存在激勵(lì)扭曲，國(guó)有企業(yè)盡管在研發(fā)支出上較高，但其技術(shù)創(chuàng)新效率反而不高。

5.來(lái)自境外的研發(fā)投資對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的影響為顯著正相關(guān)，并且促進(jìn)作用非常明顯

一般而言，企業(yè)的開放度越大，表明其自身的管理機(jī)制越靈活，對(duì)外部創(chuàng)新知識(shí)與技術(shù)資源的吸引力越強(qiáng)，越有利于技術(shù)創(chuàng)新效率的提高。因此，引進(jìn)境外研發(fā)投入，尤其是技術(shù)含量高的境外投資，對(duì)整個(gè)行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率具有積極作用。

6.行業(yè)平均經(jīng)營(yíng)績(jī)效有利于提升技術(shù)創(chuàng)新效率，但是貢獻(xiàn)程度并不是很大（系數(shù)僅為0.001）

企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效越高，代表其綜合的經(jīng)營(yíng)效益越高，就越有承擔(dān)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)開展的能力，也就越有利于技術(shù)創(chuàng)新效率的提升。

五、結(jié)論與啟示

筆者選取我國(guó)37個(gè)工業(yè)行業(yè)1999-2011年的面板數(shù)據(jù)，首先采用參數(shù)估計(jì)法SAF對(duì)各個(gè)行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)量，然后采用SYS-GMM方法對(duì)政府科技激勵(lì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率影響進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。筆者打破了傳統(tǒng)的單一用資金投入來(lái)衡量政府科技激勵(lì)，而是將政府科技激勵(lì)分為投入支持和產(chǎn)出支持兩個(gè)方面。

首先，技術(shù)創(chuàng)新效率的測(cè)算結(jié)果表明中國(guó)工業(yè)行業(yè)整體技術(shù)創(chuàng)新效率不高，其提升空間比較大。其中，制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率最高，采掘業(yè)次之，水電氣業(yè)最后。政府投資支持力度并不是很大的傳統(tǒng)勞動(dòng)密集型制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率仍然較高，而壟斷行業(yè)如燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、電力、熱力、水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等的技術(shù)創(chuàng)新效率較低。

其次，從政府對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出的支持來(lái)看，政府的直接資金支持反而帶來(lái)了技術(shù)創(chuàng)新效率的“損失”。因此，政府要加強(qiáng)“頂層設(shè)計(jì)”和“統(tǒng)一規(guī)劃”，在科技激勵(lì)政策方面應(yīng)該注意把握住方式和方向，應(yīng)該多集中投資于那些與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)相關(guān)的行業(yè)領(lǐng)域。政府對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)雖然有正向影響卻不顯著，沒(méi)有發(fā)揮其應(yīng)有的貢獻(xiàn)。技術(shù)創(chuàng)新具有公共產(chǎn)品的屬性，若不加保護(hù)將會(huì)被無(wú)償使用，從而影響企業(yè)再創(chuàng)新的熱情和動(dòng)力。因此，要充分認(rèn)識(shí)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新提高的重要意義，通過(guò)確立和完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)的相關(guān)政策法規(guī)，加強(qiáng)專利管理，以保護(hù)企業(yè)創(chuàng)新者的利益和積極性。從政府干預(yù)的另一個(gè)間接渠道，即國(guó)有企業(yè)占比來(lái)看，并不利于技術(shù)創(chuàng)新效率的提升。

最后，除了政府因素外，技術(shù)創(chuàng)新效率還受到企業(yè)規(guī)模、企業(yè)自身研發(fā)支持、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度、境外研發(fā)投入及企業(yè)自身業(yè)績(jī)的影響。研究表明，上述幾個(gè)因素均在一定程度上促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新效率的提高，其中行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和境外研發(fā)投入促進(jìn)效果最為明顯。

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（責(zé)任編輯：FZF）

Government Incentives of S&T and the Technological Innovation Efficiency——Based on SYS-GMM Estimate

ZHENG Qiong-jie
（Business School of Hohai University，Nanjing Jiangsu 210018，China）

Based on Chinese 37 industries data from year 1999 to 2011，this paper firstly uses the Stochastic Frontier Approach (SFA)to measure the technological innovation efficiency，then from government input and output behavior，we take SYS-GMM to study the relationship between government incentives of S&T(Science and Technology)and technological innovation efficiency.The results show that the average technological innovation efficiency is low.Meantime，the government funds on R&D behavior has significant negative effect on the efficiency of technological innovation，and the intellectual property right protection of government output behavior has insignificant positive effect on the efficiency of technological innovation.Besides，other factors of enterprise scale，self-raised funds by enterprise，industry ownership structure，the foreign capital of industries and enterprise performance are also taken into account.

Government incentives of science and technology；Technological innovation；SYS-GMM

F273.1

A

1004-292X（2014）09-0032-05

2014-05-17

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（11BGL103）。

鄭瓊潔（1986-），女，浙江溫州人，博士研究生，研究方向：城市與區(qū)域經(jīng)濟(jì)。