劉怡芳，吳國(guó)萍（東北師范大學(xué)商學(xué)院，長(zhǎng)春130117）

我國(guó)政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響

劉怡芳，吳國(guó)萍
（東北師范大學(xué)商學(xué)院，長(zhǎng)春130117）

技術(shù)創(chuàng)新是實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)、健康發(fā)展的核心動(dòng)力，我國(guó)政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的影響，政府R＆D補(bǔ)助激勵(lì)效應(yīng)隨著R＆D補(bǔ)助投入水平的提升而不斷增強(qiáng)。政府應(yīng)大力增加R＆D補(bǔ)助投入力度，繼續(xù)采取多種手段引導(dǎo)社會(huì)各界提高R＆D資助總量和強(qiáng)度。同時(shí)，在政府R＆D補(bǔ)助投入政策的制定上，應(yīng)當(dāng)更為關(guān)注改善政府R＆D補(bǔ)助的投入結(jié)構(gòu)。

政府R＆D補(bǔ)助；技術(shù)創(chuàng)新；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

一、引 言

技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響日益凸顯，被普遍認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)一個(gè)國(guó)家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)升級(jí)以及提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的最主要支撐。由于技術(shù)創(chuàng)新存在著不確定性、外部性和超過(guò)專利保護(hù)期之后就成為公共產(chǎn)品等特性，因此其存在市場(chǎng)失靈的可能，這導(dǎo)致企業(yè)自主技術(shù)創(chuàng)新投入水平可能會(huì)低于社會(huì)最優(yōu)水平。

在當(dāng)前促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家的背景下，我國(guó)科學(xué)研究與試驗(yàn)發(fā)展（R＆D）經(jīng)費(fèi)由2003年的1539.6億元上升至2014年的13015.6億元，科技財(cái)政投入占國(guó)家財(cái)政支出的比重也逐年不斷提升；各地政府也相繼出臺(tái)了技術(shù)創(chuàng)新政策，抓項(xiàng)目、選企業(yè)、分資源，直接投入大量資金開展技術(shù)創(chuàng)新。政府不斷加大對(duì)科技創(chuàng)新的投入，一方面能夠帶來(lái)彌補(bǔ)創(chuàng)新資金不足、降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)、引導(dǎo)資金投入技術(shù)創(chuàng)新的激勵(lì)作用，但另一方面也會(huì)導(dǎo)致R＆D價(jià)格上升、直接替代企業(yè)的R＆D投資、降低競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)進(jìn)行R＆D投資，從而產(chǎn)生擠出效應(yīng)。隨著我國(guó)科技財(cái)政投入的逐年增加，我國(guó)政府R＆D補(bǔ)助的效果如何？對(duì)技術(shù)創(chuàng)新是產(chǎn)生了激勵(lì)效應(yīng)還是擠出效應(yīng)？學(xué)者們對(duì)此進(jìn)行了大量的研究。1956年索洛（Solow）論述了均衡增長(zhǎng)路徑，技術(shù)創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用逐漸受到重視。［1］1980年代以來(lái)，內(nèi)生增長(zhǎng)理論成為宏觀經(jīng)濟(jì)研究的一個(gè)重要領(lǐng)域，如何提升技術(shù)創(chuàng)新水平成為學(xué)者們研究的熱門話題。在理論上分析政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新影響的同時(shí)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者們運(yùn)用實(shí)證方法檢驗(yàn)了政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響。利維（Levy）和特萊克（Terleckyj）的研究結(jié)果表明：政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有顯著的激勵(lì)作用，沒有擠出效應(yīng)。［2］戈?duì)柕仑惛瘢℅oldberg）采用NSF面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響，研究結(jié)果表明：在行業(yè)層面上，政府R＆D補(bǔ)助對(duì)企業(yè)的研發(fā)投入具有激勵(lì)作用。［3］萊文（Levin）和瑞斯（Reiss）通過(guò)構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程將政府R＆D補(bǔ)助內(nèi)生化，用兩階段回歸進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果表明：政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投入具有顯著的激勵(lì)作用，該研究指出：每增加1美元的政府R＆D補(bǔ)助會(huì)增加7～74美分的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入。［4］然而，部分國(guó)外學(xué)者的研究表明：政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新也具有顯著的擠出作用或不存在顯著影響。同樣是基于NSF的面板數(shù)據(jù)，沃斯特（Wallsten）［5］、González和Pazó［6］、克勞森（Clausen）［7］等的研究結(jié)果均表明，政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有一定的擠出效應(yīng)。

國(guó)內(nèi)關(guān)于政府R＆D補(bǔ)助與技術(shù)創(chuàng)新的研究相對(duì)較晚。在借鑒國(guó)外學(xué)者的研究成果上，結(jié)合我國(guó)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展現(xiàn)狀，關(guān)于政府R＆D補(bǔ)助與技術(shù)創(chuàng)新的實(shí)證研究在宏觀層面、行業(yè)層面，以及企業(yè)層面均取得了一些成果。許治、師萍等的實(shí)證分析表明：政府R＆D補(bǔ)助顯著地激勵(lì)了技術(shù)創(chuàng)新。［8］雖然大部分學(xué)者的研究支持政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的激勵(lì)作用，但是仍然有部分學(xué)者的研究得出了不一致的結(jié)論。程華等利用中國(guó)1999～2005年29個(gè)省市（不包括海南、西藏）的大中型工業(yè)企業(yè)的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了政府R＆D補(bǔ)助對(duì)企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出的影響，他們發(fā)現(xiàn)在中部地區(qū)政府R＆D補(bǔ)助對(duì)企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出有激勵(lì)作用，但在東部和西部地區(qū)政府R＆D補(bǔ)助對(duì)企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出的激勵(lì)作用不顯著。［9］余泳澤和馮宗憲等的研究也同樣認(rèn)為，政府R＆D補(bǔ)助不會(huì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生激勵(lì)作用。［10］［11］

縱觀國(guó)內(nèi)外研究成果，學(xué)者們對(duì)于政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響關(guān)注已久，并在理論研究和實(shí)證研究上均取得了一定的研究成果。但是由于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑、時(shí)間選取區(qū)間、研究方法等方面的差異，研究結(jié)果存在著激勵(lì)效應(yīng)和擠出效應(yīng)的爭(zhēng)議。［12］因此，本文利用我國(guó)31個(gè)地區(qū)2003～2014年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板門限回歸方法驗(yàn)證我國(guó)政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響，能為政府R＆D補(bǔ)助政策的制定及政府R＆D補(bǔ)助效果的提升提供理論支持。

二、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)選取

1.模型設(shè)定

本文運(yùn)用2003～2014年我國(guó)31個(gè)地區(qū)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，主要考察政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。面板門限模型根據(jù)納入了政府R＆D補(bǔ)助的擴(kuò)展的柯布－道格拉斯知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)模型y＝構(gòu)建。其中，y為科技創(chuàng)新產(chǎn)出，K為非政府R＆D補(bǔ)助投入，L為技術(shù)創(chuàng)新人力投入，GOV為政府R＆D補(bǔ)助；α、β、k分別為相應(yīng)標(biāo)量的產(chǎn)出彈性。將知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)模型兩邊取自然對(duì)數(shù)可得到基本的回歸方程：

考慮到政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新存在激勵(lì)效應(yīng)和擠出效應(yīng)兩種不同的效應(yīng)，政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響可能是非線性的?；谡甊＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的非線性影響，本文在普通面板回歸的基礎(chǔ)上，設(shè)置如下面板門限回歸模型。在由普通面板模型（1）擴(kuò)展的面板門限模型（2）中，i表示地區(qū)，t表示年份，Innovationit表示技術(shù)創(chuàng)新代理變量，GOVit代表政府R＆D補(bǔ)助，也是模型中的門限變量，γ為門限值。Xit分別為技術(shù)創(chuàng)新投入中的非政府R＆D補(bǔ)助投入Not GOVit（包括企業(yè)資金、國(guó)外資金和其他資金）和技術(shù)創(chuàng)新人力投入Staffit，θ為相應(yīng)的系數(shù)向量。從計(jì)量角度來(lái)看，可能會(huì)出現(xiàn)多個(gè)門限，多重門限模型可以根據(jù)模型（2）類推。

門限效果存在與否，需要進(jìn)行檢驗(yàn)，在原假設(shè)H0成立時(shí)，此時(shí)系數(shù)α1＝α2，回歸方程式退化成一般單條回歸式，故門限效果并不存在；若備擇假設(shè)H1成立時(shí)，此時(shí)系數(shù)α1≠α2，即此系數(shù)α1與α2在兩區(qū)間會(huì)有不同的解釋現(xiàn)象，表明政府科技財(cái)政補(bǔ)貼GOVit對(duì)于衡量上市公司技術(shù)創(chuàng)新的變量會(huì)存在非線性的門限效果。漢森（Hansen）建議利用F檢定來(lái)檢驗(yàn)上述假說(shuō)，檢驗(yàn)原假設(shè)的Wald統(tǒng)計(jì)量為sup－Wald統(tǒng)計(jì)量。［13］檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦拢?/p>

2.變量構(gòu)造與數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文選取各地區(qū)研究與試驗(yàn)發(fā)展（R＆D）人員全時(shí)當(dāng)量作為技術(shù)創(chuàng)新人力投入Staffit的指標(biāo)。技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量主要有各地區(qū)專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)、專利授權(quán)數(shù)和技術(shù)市場(chǎng)成交額三種方式，本文選取各地區(qū)專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)和技術(shù)市場(chǎng)成交額作為技術(shù)創(chuàng)新的指標(biāo)。其理由在于：我國(guó)的專利從申請(qǐng)到授權(quán)一般超過(guò)一年的時(shí)間，相對(duì)于專利授權(quán)數(shù)，專利申請(qǐng)數(shù)更具有時(shí)效性；而技術(shù)創(chuàng)新的最終目的在于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的健康穩(wěn)定發(fā)展，技術(shù)市場(chǎng)成交額可以較好的體現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)效益轉(zhuǎn)化程度。關(guān)于各地區(qū)2003～2014年的政府R＆D補(bǔ)助，出于統(tǒng)計(jì)口徑的統(tǒng)一性和數(shù)據(jù)的可得性考慮，本文選擇各地區(qū)按資金來(lái)源劃分的研究與試驗(yàn)發(fā)展（R＆D）經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出中的政府資金作為政府R＆D補(bǔ)助GOVit指標(biāo)。相比部分學(xué)者采用科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)籌集中的政府資金，選取各地區(qū)按資金來(lái)源劃分的研究與試驗(yàn)發(fā)展（R＆D）經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出中的政府資金，與各地區(qū)科技創(chuàng)新人力投入指標(biāo)研究與試驗(yàn)發(fā)展（R＆D）人員全時(shí)當(dāng)量，以及技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量指標(biāo)——各地區(qū)專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)和技術(shù)市場(chǎng)成交額更為匹配。非政府R＆D補(bǔ)助Not GOVit由各地區(qū)按資金來(lái)源劃分的研究與試驗(yàn)發(fā)展（R＆D）經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出中的企業(yè)資金、國(guó)外資金和其他資金總額度量。

本文所使用的原始數(shù)據(jù)中各地區(qū)研究與試驗(yàn)發(fā)展人員全時(shí)當(dāng)量、專利申請(qǐng)數(shù)、技術(shù)市場(chǎng)成交額、各地區(qū)按資金來(lái)源劃分的研究與試驗(yàn)發(fā)展（R＆D）經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出中的政府資金、企業(yè)資金、國(guó)外資金和其他資金均來(lái)源于2003～2014年的《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。以專利申請(qǐng)數(shù)為技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)時(shí)，以我國(guó)31個(gè)地區(qū)2003～2014年為考察期，共計(jì)372個(gè)樣本觀測(cè)值。以技術(shù)市場(chǎng)成交額為技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)時(shí)，由于西藏的技術(shù)市場(chǎng)成交額數(shù)據(jù)缺失，剔除西藏后共計(jì)360個(gè)樣本觀測(cè)值。本文各變量及其定義如表1所示。

表1 變量說(shuō)明

三、實(shí)證結(jié)果與分析

1.數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

本文所使用數(shù)據(jù)為各地區(qū)2003～2014的面板數(shù)據(jù)，雖然時(shí)間跨度不大，但仍有宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)存在時(shí)間趨勢(shì)所帶來(lái)的偽回歸可能。因此，在回歸估計(jì)之前，本文首先對(duì)模型（2）中的各變量數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。本文采用LLC、Fisher－PP和Hadri LM等檢驗(yàn)方法對(duì)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。所有檢驗(yàn)方法的原假設(shè)均為面板數(shù)據(jù)存在單位根過(guò)程，數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 變量單位根檢驗(yàn)

從表2中可知，模型（2）中各變量均為平穩(wěn)序列，LLC、Fisher－PP和Hadri LM等平穩(wěn)性檢驗(yàn)均拒絕了面板數(shù)據(jù)存在單位根的原假設(shè)，可以直接根據(jù)模型進(jìn)行回歸分析。

2.估計(jì)結(jié)果與分析

對(duì)模型（2）進(jìn)行面板門限估計(jì)得到的F統(tǒng)計(jì)值和采用Bootstrap得出的P值如表3所示。由表3可知，專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)和技術(shù)市場(chǎng)成交額的單一門限效應(yīng)都顯著，相應(yīng)的P值為0.070和0.068，而雙重門限和三重門限的效果不顯著。因此，下面將基于單一門限進(jìn)行相應(yīng)的分析。

表3 門限效果估計(jì)

本文的分析重點(diǎn)在于檢驗(yàn)政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響，單一門限模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表4所示。門限參數(shù)的估計(jì)值是似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量LR為零時(shí)的取值，以專利申請(qǐng)數(shù)和技術(shù)市場(chǎng)成交額為技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出量的門限參數(shù)取值分別為13.937和13.951，可以根據(jù)門限值將政府R＆D補(bǔ)助分為低政府R＆D補(bǔ)助區(qū)間和高政府R＆D補(bǔ)助區(qū)間。高政府R＆D補(bǔ)助區(qū)間的省份較少，至2014年也僅有北京、上海、江蘇、廣東、四川、陜西六省份處于高政府R＆D補(bǔ)助區(qū)間。

表4中列（1）是以專利申請(qǐng)數(shù)為技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的面板單一門限估計(jì)結(jié)果，列（2）是以市場(chǎng)成交額為技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的面板單一門限估計(jì)結(jié)果。列（1）顯示，政府R＆D補(bǔ)助lnCOV≤13.937時(shí)的系數(shù)顯著為正，表明政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新專利申請(qǐng)數(shù)有顯著的正向影響，其激勵(lì)效應(yīng)為0.2314，即政府R＆D補(bǔ)助增加1%，技術(shù)創(chuàng)新會(huì)相應(yīng)的增加約0.2314%；政府R＆D補(bǔ)助lnGOV＞13.937時(shí)的系數(shù)同樣顯著為正，且激勵(lì)效果更大，政府R＆D補(bǔ)助增加1%，技術(shù)創(chuàng)新會(huì)相應(yīng)的增加約0.2699%。在列（2）中，政府R＆D補(bǔ)助lnCOV≤13.951和lnGOV＞13.951的系數(shù)均為正，分別為0.2238和0.2629，且均在1%的水平下顯著，表明政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新技術(shù)市場(chǎng)成交額有顯著的正向影響，且lnGOV＞13.951時(shí)的激勵(lì)效應(yīng)更大。

表4 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

估計(jì)結(jié)果均表明我國(guó)政府R＆D補(bǔ)助具有明顯的激勵(lì)效應(yīng)，能夠顯著地提高技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出水平；政府R＆D補(bǔ)助的激勵(lì)效應(yīng)具有顯著的門限效應(yīng)，在高政府R＆D補(bǔ)助區(qū)間對(duì)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵(lì)作用更大，不存在倒U型的曲線影響路徑。

四、研究結(jié)論與對(duì)策建議

有效地安排政府R＆D補(bǔ)助對(duì)我國(guó)建設(shè)創(chuàng)新性國(guó)家，以及我國(guó)經(jīng)濟(jì)的健康穩(wěn)定發(fā)展具有重大意義。本文采用2003～2014年各地區(qū)數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板門限模型對(duì)我國(guó)政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響進(jìn)行了檢驗(yàn)，得出以下結(jié)論：

（1）我國(guó)政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有顯著影響。低政府R＆D補(bǔ)助區(qū)間，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新專利申請(qǐng)數(shù)的激勵(lì)效應(yīng)為0.2314，政府R＆D補(bǔ)助增加1%，技術(shù)創(chuàng)新會(huì)相應(yīng)的增加約0.2314%；在高R＆D補(bǔ)助區(qū)間，對(duì)科技創(chuàng)新專利申請(qǐng)數(shù)的激勵(lì)效應(yīng)為0.2699，政府R＆D補(bǔ)助增加1%，科技創(chuàng)新會(huì)相應(yīng)的增加約0.2699%。在低政府R＆D補(bǔ)助區(qū)間，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新技術(shù)市場(chǎng)成交額的激勵(lì)效應(yīng)為0.2238，政府R＆D補(bǔ)助增加1%，技術(shù)創(chuàng)新會(huì)相應(yīng)的增加約0.2238%；在高政府R＆D補(bǔ)助區(qū)間，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新技術(shù)市場(chǎng)成交額的激勵(lì)效應(yīng)為0.2629，政府R＆D補(bǔ)助增加1%，技術(shù)創(chuàng)新會(huì)相應(yīng)的增加約0.2629%?，F(xiàn)階段我國(guó)政府R＆D補(bǔ)助更多的體現(xiàn)在彌補(bǔ)創(chuàng)新資金不足、降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)、引導(dǎo)資金投入技術(shù)創(chuàng)新的激勵(lì)作用。［14］

（2）我國(guó)政府R＆D補(bǔ)助對(duì)技術(shù)創(chuàng)新存在激勵(lì)效應(yīng)，且具有顯著的門限效應(yīng)，激勵(lì)效應(yīng)隨著政府R＆D補(bǔ)助投入水平的提升而不斷增強(qiáng)，不存在倒U型的曲線影響路徑。低政府R＆D補(bǔ)助和高政府R＆D補(bǔ)助區(qū)間對(duì)技術(shù)創(chuàng)新專利申請(qǐng)數(shù)的激勵(lì)效應(yīng)分別為0.2314和0.2699，低政府R＆D補(bǔ)助和高政府R＆D補(bǔ)助區(qū)間對(duì)技術(shù)創(chuàng)新技術(shù)市場(chǎng)成交額的激勵(lì)效應(yīng)分別為0.2238和0.2629。由低政府R＆D補(bǔ)助區(qū)間向高政府R＆D補(bǔ)助區(qū)間轉(zhuǎn)變能夠提高激勵(lì)效應(yīng)。然而，2003年僅北京處于高政府R＆D補(bǔ)助區(qū)間，至2014年也僅有北京、上海、江蘇、廣東、四川、陜西六省份處于高政府R＆D補(bǔ)助區(qū)間。

基于上述研究結(jié)論，本文認(rèn)為，我國(guó)政府R＆D補(bǔ)助投入是卓有成效的，提高了技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。政府應(yīng)大力增加R＆D補(bǔ)助投入力度，繼續(xù)采取多種手段引導(dǎo)社會(huì)各界提高R＆D資助的總量和強(qiáng)度。同時(shí)，政府在R＆D補(bǔ)助投入政策的制定上，應(yīng)當(dāng)更為關(guān)注改善政府R＆D補(bǔ)助的投入結(jié)構(gòu)，不同省份或地區(qū)應(yīng)根據(jù)本地區(qū)政府R＆D補(bǔ)助激勵(lì)效果測(cè)算政府R＆D補(bǔ)助的投入強(qiáng)度。

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責(zé)任編輯：蔡強(qiáng)

F810

A

1005－2674（2016）12－078－06

2016－10－20

國(guó)家自然科學(xué)基金委主任基金項(xiàng)目（71350015）；吉林省教育廳“十三五”社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目（2015－545）

劉怡芳（1989－），女，湖南邵陽(yáng)人，東北師范大學(xué)商學(xué)院博士研究生，主要從事經(jīng)濟(jì)管理研究；吳國(guó)萍（1962－），女，吉林長(zhǎng)春人，東北師范大學(xué)商學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，主要從事經(jīng)濟(jì)管理研究。