涂文懋， 劉樹林

(1.武漢理工大學 科學技術(shù)發(fā)展院，湖北 武漢 430070；2.武漢理工大學 經(jīng)濟學院，湖北 武漢 430070)

一、 引 言

隨著《國家中長期科學和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要(2006-2020年)》的頒布，以企業(yè)為主體、市場為導向、產(chǎn)學研相結(jié)合的技術(shù)創(chuàng)新體系建設取得積極進展，同年出臺的《關(guān)于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有關(guān)企業(yè)所得稅優(yōu)惠政策的通知》(財稅[2006]88號)進一步擴大了政策的覆蓋、受益面積，2008年實行新版《企業(yè)所得稅法》吸收了研發(fā)創(chuàng)新激勵政策在前兩階段的實施經(jīng)驗，降低了基準稅率、統(tǒng)一了內(nèi)外資企業(yè)的稅務處理辦法，隨著一系列政策措施的頒布，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新支持政策體系逐步完善。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2008年以來，在一系列政策措施的積極推動下，A股市場上市公司政府補貼占公司營收和凈利潤的比重持續(xù)攀升，2001-2010年間中國滬深兩市50%以上企業(yè)得到政府補貼，補貼總額從2001年的37億快速增長到2015年的330億元，年均增長率達24.32%[1]。

但學術(shù)界關(guān)于政府創(chuàng)新支持對技術(shù)創(chuàng)新的影響效果尚未形成一致觀點，政策的激勵作用隨著國家、行業(yè)、時期不同而產(chǎn)生不同結(jié)果。在國家宏觀層面，政策的不斷變化過程中很有可能伴隨著許多潛在的影響創(chuàng)新的因素，同時，在企業(yè)微觀層面，創(chuàng)新政策的激勵作用也常常由于反向因果關(guān)系導致企業(yè)進行內(nèi)生選擇而受到限制。如為了獲得更高的稅收優(yōu)惠，不少企業(yè)可能將現(xiàn)有的生產(chǎn)活動轉(zhuǎn)變?yōu)镽&D活動。因此，僅僅依據(jù)企業(yè)直接的創(chuàng)新產(chǎn)出，難以真實反映國家創(chuàng)新支持政策的影響效果。盡管技術(shù)溢出的存在為政府干預提供了理論依據(jù)，但已有文獻大多傾向于從技術(shù)溢出主體檢驗和評估政策效果，并未真正從企業(yè)間的技術(shù)溢出衡量政策效果，低估了政府創(chuàng)新支持政策帶來的社會效益。針對上述問題，需要綜合分析創(chuàng)新支持政策的激勵效應，對創(chuàng)新政策的評估和檢驗既需要考慮顯性創(chuàng)新產(chǎn)出量，也不能忽視隱性的技術(shù)溢出的作用。

與既有文獻相比，本研究擬從以下方面進行拓展和創(chuàng)新：第一，根據(jù)企業(yè)間技術(shù)溢出效應，分析政府補貼和稅收優(yōu)惠引導的技術(shù)溢出對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響。第二，拓展研究視角，對創(chuàng)新補貼政策的評估和檢驗綜合考慮顯性創(chuàng)新產(chǎn)出量和隱性的技術(shù)溢出量的變化。第三，分析現(xiàn)有創(chuàng)新支持政策對不同所有制企業(yè)產(chǎn)生的影響效果差異，根據(jù)研究結(jié)果，提出有針對性的政策建議。最后，在梳理現(xiàn)有企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的政府支持政策基礎上，依據(jù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新溢出效率，明確政府創(chuàng)新補貼的范圍和幅度，提出全面系統(tǒng)的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的政府支持政策。

二、 相關(guān)研究文獻綜述

創(chuàng)新支持政策的研究是一項系統(tǒng)而復雜的工程，政府通過頒布一系列政策，為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供良好的制度環(huán)境和資源支持，促進企業(yè)開展技術(shù)創(chuàng)新活動。本研究側(cè)重分析現(xiàn)階段政府補貼和稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)技術(shù)溢出的影響，目前已有文獻關(guān)于政府創(chuàng)新支持政策，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)溢出的研究主要集中在以下三個方面：

(一) 創(chuàng)新支持政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的激勵作用研究

該領(lǐng)域文章大多從兩個方面考察政府創(chuàng)新支持政策，一是環(huán)境支持，劉思明等利用省際大中型工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù),以企業(yè)專利產(chǎn)出衡量企業(yè)創(chuàng)新能力，進而分析知識產(chǎn)權(quán)保護政策對企業(yè)創(chuàng)新能力的影響[2]；楊飛以企業(yè)專利申請量衡量技術(shù)創(chuàng)新水平，進而分析制度質(zhì)量對制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有顯著影響作用[3]；張杰等從企業(yè)R&D投入視角分析地方政府對要素市場的管制對企業(yè)自主創(chuàng)新的影響[4]；二是財政支持，如政府稅收補貼政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的激勵作用，毛其淋等以新產(chǎn)品銷售額占企業(yè)總銷售額的比重來衡量企業(yè)創(chuàng)新密集度，進而評估政府補貼對企業(yè)新產(chǎn)品創(chuàng)新的微觀效應[5]；戴晨從企業(yè)R&D活動視角，分析比較稅收優(yōu)惠政策和政府補貼政策對企業(yè)R&D活動的激勵效果[6]。這些文獻從不同角度為政府創(chuàng)新支持政策與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的互動關(guān)系作了深入分析，提供了富有啟發(fā)意義的經(jīng)驗證據(jù)和實證研究基礎。但現(xiàn)有文獻大多側(cè)重于顯性的創(chuàng)新產(chǎn)出指標，鮮有從隱性的技術(shù)溢出角度對政策績效進行評估，本研究基于政府財政支持政策，通過直接補貼和稅收減免兩項政策，捕捉技術(shù)溢出效應下政府支持政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的激勵作用。

(二) 技術(shù)溢出與政府創(chuàng)新支持政策研究

近年來，不少研究開始考慮技術(shù)溢出效應下，政府創(chuàng)新支持政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響。宏觀層面，吳福象等依據(jù)不同行業(yè)特點概念性判斷技術(shù)溢出水平的行業(yè)差異，通過建立理論分析模型，認為對技術(shù)溢出水平高的產(chǎn)業(yè)進行補貼其福利提升的效果要明顯地高于對技術(shù)溢出水平低的產(chǎn)業(yè)進行補貼[7]。微觀層面，許春等從認知層面判斷企業(yè)間不同合作模式下的技術(shù)溢出水平，認為政府根據(jù)技術(shù)溢出因素制定相應的研發(fā)補貼政策可以有效地激勵企業(yè)增加研發(fā)投入[8]；王瑋等基于企業(yè)間的合作關(guān)系，構(gòu)建博弈模型，從認知層面考慮橫向技術(shù)溢出效應以及供應鏈伙伴之間的創(chuàng)新“雙重邊際效應”下供應商與政府研發(fā)補貼策略[9]。上述文獻關(guān)于技術(shù)溢出與政府補貼之間的研究為本文提供了一定的理論和實踐基礎，但是已有文獻有關(guān)技術(shù)溢出與政府補貼的研究大多基于理論和認知層面探討，少有文章量化分析政府創(chuàng)新支持政策對企業(yè)間技術(shù)溢出的影響效果。這為本文深入分析這些問題留下了研究空間。

(三) 技術(shù)溢出測度方法研究

盡管Kuznets指出分析技術(shù)溢出效應的難點在于難以定量化[10]。但是許多學者還是通過構(gòu)建各種數(shù)理模型證明技術(shù)創(chuàng)新溢出是有跡可循的。Griliches提出知識生產(chǎn)函數(shù)的概念，用于度量研究開發(fā)和知識溢出對生產(chǎn)率增長的影響[11]。隨后，Jaffe在其基礎上進行改進，得到了Griliches-Jaffe知識生產(chǎn)函數(shù)模型，擴展的知識生產(chǎn)函數(shù)應由改進的兩個投入要素的C-D函數(shù)構(gòu)成。此模型被后來的學者廣為應用至今[12]。

實證方面，由于微觀層面計量的困難，測算的溢出效應的研究主要集中在國家、行業(yè)之間的溢出效應，劉和東收集了產(chǎn)學研合作、FD及創(chuàng)新相關(guān)數(shù)據(jù)，運用超越知識生產(chǎn)函數(shù)的動態(tài)面板計量模型，考察了1998-2008年中國大陸30個省級區(qū)域創(chuàng)新的技術(shù)溢出效應[13]；朱平芳等根據(jù)中國工業(yè)行業(yè)的特征，從垂直溢出效應和水平溢出效應兩個維度研究了本土工業(yè)行業(yè)間研發(fā)資本要素對研發(fā)產(chǎn)出的溢出效應，把垂直溢出效應分為前向溢出和后向溢出，利用投入產(chǎn)出矩陣中感應度系數(shù)和影響力系數(shù)的內(nèi)在涵義構(gòu)造空間權(quán)重矩陣，借助空間計量經(jīng)濟學方法，利用中國2003—2011年間33個工業(yè)行業(yè)的時空數(shù)據(jù)，尋找行業(yè)間兩個維度的研發(fā)資本要素對研發(fā)產(chǎn)出溢出效應的特點[14]?；诖?，本文借鑒Jaffe的技術(shù)溢出模型基本理論，基于創(chuàng)新溢出效應的性質(zhì)，根據(jù)企業(yè)創(chuàng)新技術(shù)(技術(shù)鏈、價值鏈等)的關(guān)聯(lián)和網(wǎng)絡特性，構(gòu)建企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)濟聯(lián)系的權(quán)重矩陣，測度企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新溢出效率值，并從企業(yè)技術(shù)溢出視角對政府創(chuàng)新支持進行測量和評價。為政府創(chuàng)新激勵政策的調(diào)整和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略布局提供理論指導。

三、 研究設計

(一) 基線模型

本研究基于漸進創(chuàng)新理論基本框架，從橫向的企業(yè)間R&D溢出和縱向的企業(yè)內(nèi)技術(shù)積累兩方面分析，構(gòu)建政府直接補貼政策和稅收減免政策對企業(yè)技術(shù)溢出影響的實證模型，以檢驗和評估政府創(chuàng)新支持政策對企業(yè)技術(shù)溢出的作用效果。

(1)

為進一步分析政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，對式(1)進行拓展，得到式(2)：

(2)

1.解釋變量。本文解釋變量為兩項政府創(chuàng)新支持政策：一是政府創(chuàng)新補貼(Subsidy)。自2000年開始，我國政府開始針對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，實施創(chuàng)新補貼。本研究采用企業(yè)財務報表上營業(yè)外收入—政府補助費用作為主要解釋變量。按照企業(yè)各年度固定資產(chǎn)凈值權(quán)重的逐年扣除法，進行去規(guī)?；幚怼Ｓ嬎惴椒槠髽I(yè)當年獲得創(chuàng)新補貼費用/企業(yè)當年固定資產(chǎn)凈值。二是稅收優(yōu)惠政策變量(Tax)。2008年開始實施新企業(yè)所得稅法,企業(yè)的基本所得稅稅率由33%下降到25%,并且符合條件的高新技術(shù)企業(yè)享受15%的所得稅稅率,比25%的所得稅稅率降低了40%,在研發(fā)費用加計扣除方面也給予了一定優(yōu)惠政策。本文設定稅收優(yōu)惠規(guī)定該變量在2008年及2008年之前取值為0,在2008年之后取值為1。

2.控制變量：企業(yè)利潤率(ROE)。企業(yè)利潤率是企業(yè)內(nèi)源融資，進行創(chuàng)新投入的重要渠道。計算方法為企業(yè)當年凈利潤/企業(yè)當年固定資產(chǎn)凈值；企業(yè)規(guī)模(Size)。采用企業(yè)當年總資產(chǎn)的對數(shù)值，控制企業(yè)自身規(guī)模特征對創(chuàng)新活動的影響；企業(yè)性質(zhì)(Ownship)。按照所有權(quán)性質(zhì)，國有企業(yè)設置為1，非國有企業(yè)設置為0。

(二) 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文所用樣本的時間區(qū)間為2007-2016年，以制造業(yè)上市企業(yè)為初選樣本，按照企業(yè)主營業(yè)務范圍，挑選符合高技術(shù)產(chǎn)業(yè)分類目錄的企業(yè)作為主要研究樣本；剔除按照證監(jiān)會發(fā)布的《上市公司行業(yè)分類指引》中目標企業(yè)屬于金融類的樣本；剔除數(shù)據(jù)缺失樣本；實際收集樣本指標數(shù)據(jù)跨度為2007-2016年。經(jīng)過上述篩選過程，最終獲得674個符合研究要求的企業(yè)樣本，構(gòu)造2007-2016年非平衡面板數(shù)據(jù)。

面板數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫、WIND數(shù)據(jù)庫、佰騰網(wǎng)和中國專利局數(shù)據(jù)庫，其中上市公司財務數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，WIND數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)企業(yè)年報進行填補；專利數(shù)據(jù)主要來源于佰騰網(wǎng)和中國專利局，利用Python數(shù)據(jù)挖掘方式從佰騰網(wǎng)和中國專利局數(shù)據(jù)庫收集到樣本高技術(shù)上市企業(yè)2007-2016年全部授權(quán)專利類別號和各類別專利總數(shù)。

本文解釋變量最終設定如表1。

表1 變量設計與描述性統(tǒng)計

四、 研究結(jié)果

(一) 政府創(chuàng)新支持政策對技術(shù)溢出的影響效應

表2是政府創(chuàng)新支持政策對企業(yè)技術(shù)溢出影響的實證檢驗結(jié)果。模型(1)、模型(2)和模型(3)均采用FGLS雙向固定效應模型?？刂谱兞繛槟攴莺托袠I(yè)類別。模型(1)中均為控制變量，模型(2)中加入了政府補貼變量。模型(3)中加入了稅收優(yōu)惠政策變量。

表2 政府創(chuàng)新支持政策對技術(shù)溢出的影響效應

注：t:statistics in parentheses;*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001。

根據(jù)模型(2)可以看出，主要解釋變量企業(yè)創(chuàng)新補貼變量Subsidy并未表現(xiàn)出顯著性，表明中國情境下政府針對創(chuàng)新企業(yè)的政策補貼并未造成顯著的引導作用，一方面，由于政府直接補貼在企業(yè)開展研發(fā)活動之前就已經(jīng)固定，事前補貼的形式無法與創(chuàng)新過程產(chǎn)生實質(zhì)聯(lián)系，從而很難對R&D溢出過程產(chǎn)生激勵，另一方面，對于研發(fā)投入較大的高技術(shù)企業(yè)而言政府創(chuàng)新補貼所占比重相對較小，并不能產(chǎn)生實質(zhì)影響，且頻繁的財政補貼甚至會對企業(yè)的研發(fā)熱情產(chǎn)生抑制作用。在模型(3)中稅收優(yōu)惠政策變量Tax顯著為負，這表明現(xiàn)階段，中國稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)技術(shù)溢出并沒有顯著正向作用影響，且模型(2)和模型(3)中創(chuàng)新補貼政策系數(shù)均為負，進一步說明，當前中國政府并沒有針對企業(yè)技術(shù)溢出制定創(chuàng)新支持政策，即創(chuàng)新支持政策的制定并沒有考慮到企業(yè)技術(shù)溢出?？刂谱兞恐?，技術(shù)溢出滯后項L.lnspillrd在三個模型中均顯著正相關(guān)，即技術(shù)溢出具有時間縱向溢出特征，符合漸近創(chuàng)新基本規(guī)律；企業(yè)利潤率ROE在模型(1)和模型(2)均顯著正相關(guān)，但在模型(3)并未表現(xiàn)顯著性且系數(shù)為負，張杰等認為內(nèi)源融資是企業(yè)創(chuàng)新所需資金的主要來源，即內(nèi)源融資約束的降低可以促進企業(yè)創(chuàng)新[15]。盡管政府直接補貼可以通過緩解企業(yè)內(nèi)源融資約束間接地對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響，但由于我國當前創(chuàng)新支持政策并未針對企業(yè)技術(shù)溢出進行規(guī)劃，外生的政策支持難以轉(zhuǎn)變成企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的內(nèi)生動力推動技術(shù)溢出，甚至對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生負向作用。企業(yè)績效TFP在模型(3)中顯著為正，表明政府創(chuàng)新支持對企業(yè)績效具有正向作用。

表3是政府創(chuàng)新支持政策對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出(專利)的實證檢驗結(jié)果。模型(1)、模型(2)和模型(3)均采用FGLS雙向固定效應模型?？刂谱兞繛槟攴莺托袠I(yè)類別。模型(1)加入技術(shù)溢出變量，模型(2)中加入了政府補貼變量及其與技術(shù)溢出的交互項。模型(3)中加入了稅收優(yōu)惠政策變量及其與技術(shù)溢出的交互項。

技術(shù)溢出變量lnspillrd在三個模型中均未表現(xiàn)出顯著性，表明當前中國高技術(shù)上市企業(yè)的技術(shù)溢出尚未轉(zhuǎn)為企業(yè)內(nèi)生創(chuàng)新動力推動技術(shù)創(chuàng)新水平。根據(jù)模型(2)和模型(3)可以看出，主要解釋變量企業(yè)創(chuàng)新補貼變量Subsidy均對企業(yè)專利產(chǎn)出具有顯著正相關(guān)，表明中國情境下政府針對創(chuàng)新企業(yè)的創(chuàng)新補貼對企業(yè)專利產(chǎn)出具有積極的引導作用。但是，政策補貼與技術(shù)溢出的交互項Lnspill*subsidy顯著為負，表明盡管當前政府直接補貼政策對企業(yè)專利產(chǎn)出有一定的針對性，但尚未引導技術(shù)溢出對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生積極作用。在模型(3)中稅收優(yōu)惠政策變量Tax及其與技術(shù)溢出的交互項并未表現(xiàn)出顯著性，這表明當前中國稅收優(yōu)惠政策對專利產(chǎn)出的針對性不強，且模型(2)和模型(3)中創(chuàng)新補貼政策系數(shù)均為負，進一步說明當前中國政府尚未針對企業(yè)技術(shù)溢出制定創(chuàng)新支持政策，即創(chuàng)新支持政策的制定并沒有考慮到企業(yè)技術(shù)溢出?？刂谱兞恐?，專利滯后項L.Patent在三個模型中均顯著正相關(guān)，即技術(shù)溢出具有時間縱向溢出特征，符合漸近創(chuàng)新基本規(guī)律；企業(yè)績效TFP在模型(3)中顯著為正，表明政策支持對企業(yè)績效具有顯著推動作用。

表3 創(chuàng)新支持政策對專利產(chǎn)出的影響

注：tstatistics in parentheses；*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001。

表4是不同所有制下政府創(chuàng)新支持政策對企業(yè)技術(shù)溢出和創(chuàng)新產(chǎn)出(專利)的實證檢驗結(jié)果。模型(1)、模型(2)分別表示國有和非國有企業(yè)技術(shù)溢出受政府創(chuàng)新支持政策的影響；模型(3)和模型(4)分別表示國有和非國有企業(yè)專利產(chǎn)出受政府創(chuàng)新支持政策的影響。均采用FGLS雙向固定效應模型控制變量為年份和行業(yè)類別。

根據(jù)模型(1)和模型(2)可以看出，國有企業(yè)和非國有企業(yè)在技術(shù)溢出上并沒有表現(xiàn)出顯著差異。但在模型(3)和模型(4)中，國有企業(yè)和非國有企業(yè)在專利產(chǎn)出上對政策的反映彈性具有一定差異，政策補貼變量subsidy對國有企業(yè)專利產(chǎn)出顯著為正，而對非國有企業(yè)的專利產(chǎn)出顯著為負，表明政府補貼國有企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出有正向積極作用，而對非國有企業(yè)有顯著負作用，這可能是相較于國有企業(yè)，非國有企業(yè)難以獲得政府稀缺資源的持續(xù)性支持，其發(fā)展經(jīng)營更多依賴和遵循市場運行機制，以最大化提高企業(yè)生產(chǎn)性資源的配置效率；交互項Lnspill*subsidy對國有企業(yè)專利產(chǎn)出顯著為負，而對非國有企業(yè)的專利產(chǎn)出顯著為正，進一步說明，對于大多數(shù)非國有企業(yè)而言，政府直接補貼方式在企業(yè)制定發(fā)展規(guī)劃前就已被確定，未被納入企業(yè)創(chuàng)新活動規(guī)劃，無法與創(chuàng)新過程產(chǎn)生實質(zhì)聯(lián)系，難以引導R&D溢出對創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生激勵作用。

表4 不同所有制企業(yè)政府創(chuàng)新支持影響效應

注：tstatistics in parentheses；*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001。

(二) 穩(wěn)健性檢驗

1.內(nèi)生性檢驗。

為了進一步分析企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與政府創(chuàng)新支持之間可能存在的反向因果關(guān)系，本研究采用2sls工具變量法，通過計算行業(yè)層面政府補貼的增長率，以政府創(chuàng)新補貼的增長率變量作為捕捉和反映政府創(chuàng)新補貼政策變化的工具變量。

2.其他政策影響。

2008年世界正處于世界經(jīng)濟危機的爆發(fā)期,國內(nèi)為穩(wěn)定經(jīng)濟增長實施了許多政策,2008年之后的經(jīng)濟環(huán)境是創(chuàng)新支持政策和當年政策的綜合效果,在分析創(chuàng)新支持政策效果的同時,也需要考慮2008年金融危機變化前后的影響,才能更好地將創(chuàng)新支持政策效果分離出來。為了進一步緩解金融危機帶來的經(jīng)濟下行壓力，2009年開始，政府頒布了一系列政策措施刺激經(jīng)濟發(fā)展。因此，需要對2008年以后樣本進行分樣本回歸，以充分考慮不同政策環(huán)境下，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新支持政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響效果。

表5顯示模型的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果，模型(1)、模型(2)、模型(3)和模型(4)均采用2SLS工具變量法，以政府創(chuàng)新補貼的增長率變量作為政府直接補貼的代理變量，其中模型(1)和(2)采用全樣本回歸，模型(3)和(4)剔除了2008年金融危機及之前的樣本，進行局部樣本回歸，總體回歸結(jié)果與上文基本保持一致，模型穩(wěn)健性良好。與全樣本相比，局部回歸結(jié)果的顯著性變化不大，但系數(shù)明顯變小，說明其他政策可能對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生一定的影響。

表5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

注：tstatistics in parentheses；*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001。

五、 討論及總結(jié)

本文根據(jù)2007-2016年中國高技術(shù)制造業(yè)上市公司的非平衡面板數(shù)據(jù)，通過改進Jaffe技術(shù)溢出模型，測度高技術(shù)制造業(yè)上市公司間的技術(shù)溢出值，實證分析了中國現(xiàn)階段直接創(chuàng)新補貼和稅收優(yōu)惠政策對高技術(shù)上市企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響。本文為中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)政策研究提供了全新的研究視角，也為衡量高技術(shù)產(chǎn)業(yè)政策的效果提供了新的實證證據(jù)。本文得到的主要結(jié)論如下：

第一，直接補貼對企業(yè)R&D溢出并未表現(xiàn)出顯著相關(guān)，稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)R&D溢出具有顯著負作用，表明當前我國政府創(chuàng)新支持政策尚未形成對技術(shù)溢出的導向作用，政策制定并未將技術(shù)溢出納入考慮范圍。

第二，直接補貼政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新專利產(chǎn)出具有顯著正向影響，但稅收優(yōu)惠政策并未表現(xiàn)出顯著相關(guān)性，但是政策引導性的技術(shù)溢出對企業(yè)專利產(chǎn)出均表現(xiàn)出顯著負相關(guān)。這再一次說明政府創(chuàng)新支持政策尚未形成對技術(shù)溢出的導向作用。企業(yè)技術(shù)溢出并沒有轉(zhuǎn)化成企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的內(nèi)在動力。

第三，不同所有制企業(yè)的政策導向作用具有顯著差異，政府補貼對國有企業(yè)專利產(chǎn)出具有顯著正向作用，而對非國有企業(yè)表現(xiàn)出顯著負作用，表明國有企業(yè)對政府直接補貼政策反映彈性更強，能夠更好地利用政府補貼進行研發(fā)創(chuàng)新，而非國有企業(yè)由于更多依賴市場運行機制，對政府直接補貼反映彈性較小。政策引導性的技術(shù)溢出對國有企業(yè)具有顯著負作用，而對非國有企業(yè)具有顯著正向作用，表明政府創(chuàng)新支持政策尚未形成對技術(shù)溢出的積極導向作用，政策支持機制有待進一步完善。

基于此，本研究提出以下建議措施：

其一，建立和完善技術(shù)溢出政策補貼機制和技術(shù)溢出政策引導機制。無論是直接補貼還是稅收優(yōu)惠都需要考慮企業(yè)技術(shù)溢出，僅僅對企業(yè)R&D投入和產(chǎn)出進行補貼，難以真正引導企業(yè)提升技術(shù)創(chuàng)新能力和水平，甚至會因為生產(chǎn)性補貼的提高，而降低創(chuàng)新積極性。

其二，建立和完善政策動態(tài)調(diào)整機制。針對企業(yè)技術(shù)溢出水平，建立動態(tài)創(chuàng)新支持調(diào)整機制。創(chuàng)新支持政策尤其是政府直接補貼不能一成不變，需要綜合分析企業(yè)技術(shù)溢出水平和創(chuàng)新產(chǎn)出進行適時調(diào)整，以充分發(fā)揮政府資源優(yōu)勢，實現(xiàn)社會效益最大化。

其三，完善國有企業(yè)技術(shù)溢出補貼機制，強化非國有企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新激勵機制。對于國有企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新補貼政策依賴度較高現(xiàn)象，需要適度調(diào)整政策，設置合理的政策補貼范圍和強度，減少“尋租”風險，此外要進一步完善對國有企業(yè)溢出的補貼，引導國有企業(yè)技術(shù)溢出發(fā)揮更大作用。針對非國有企業(yè)，需要完善政府與企業(yè)的信息交流渠道，建立公開、透明的補貼資格審查機制，完善非國有企業(yè)創(chuàng)新激勵機制和成果驗證機制，實現(xiàn)政府資源的最優(yōu)配置，在此基礎上進一步強化對非國有企業(yè)技術(shù)溢出的引導機制。