<span class="emphasis_bold">政府科技资助对企业其它科技经费来源的影响</span><br /><span class="subtitle" />——<span class="emphasis

摘要：在我国当前制度环境下，知识产权保护水平仍然较低，企业研发投资动力不足。为鼓励企业科技研发活动，科技资助是政府经常使用的政策工具之一。以2008-2016年全国44个软件产业基地为研究样本，考察了政府科技资助对软件企业研发投入和外部融资的影响；在此基础上，进一步考察了知识产权保护水平对上述过程的调节作用；构建了4个面板数据回归模型进行实证检验。结果显示，政府科技资助能通过认证机制提高软件企业外部融资，但对企业研发投入的影响不显著；另外，知识产权保护水平越低，政府认证效应发挥的作用越强，企业获得的外部融资越多；同时，在政府科技资助影响企业研发投入的路径上，知识产权保护水平无显著影响。

关键词：政府科技资助；企业研发投入；外部融资；认证机制；知识产权保护

0 引言

科技创新对我国社会生产力和综合国力的提高具有重要战略意义。党的十八大以来，我国始终贯彻落实创新驱动发展战略，将创新作为引领发展的第一动力。近年来，人工智能、大数据、云计算、移动智能终端等新技术、新业态在各行各业的广泛渗透和应用，使信息技术产业成为推动我国经济增长的主导产业之一，是创新驱动发展不可或缺的重要原动力。软件产业作为信息技术产业的核心和基础，更是在先进技术突破升级和提供科技服务等方面，对我国创新驱动发展战略实施发挥着关键作用。

软件产业的两个典型特征表现为，无形资产所占比重较大、研发活动风险较高，这两个特征共同导致市场对软件企业价值的评估表现出高度主观性和不确定性。在我国复杂的制度环境下，知识产权保护水平较低，市场和企业之间信息高度不对称，进一步降低了市场对软件企业的认可度，加剧了软件企业融资难的问题。由于外部融资不足，软件企业研发活动往往需要大量企业资金和政府资助的支持。为推动软件产业发展，中央和各级地方政府已出台一系列优惠政策，以激励软件企业的研发创新活动，包括政府科技资助政策、税收优惠政策、人才政策、知识产权保护政策、金融政策等。其中，尤以政府科技资助政策对软件企业研发经费的影响最为直接、迅速。我国已成为全球仅次于美国的第二大研发投入经济体，但仍未真正成为创新型国家，我国软件产业的技术水平与发达国家相比仍存在较大差距。那么，政府科技资助政策是否有效提高了软件企业研发资金投入？是否促进了软件企业的创新活动？政府科技资助对软件企业其它研发资金来源的影响机制是怎样的？知识产权保护水平在其中又发挥着怎样的作用？这些问题尚需解答。当前，政府有必要反思政策的有效性，在完善科技资助相关政策时，首先应充分分析政府科技资助对软件企业其它研发经费来源的影响，只有理清其中的影响机制，才能从理论和实践上科学指导政府制定并完善相关政策，有效激励软件企业研发创新活动。

关于政府科技资助对企业自身研发投入影响，学界尚未达成一致观点。国内外大量研究发现，政府科技资助对企业自身研发投入有显著的杠杆作用[1-5]；一些文献得出相反的结论，认为政府科技资助会挤出企业自身研发投入[6-9]；还有研究发现，政府科技资助对企业自身研发投入没有显著影响[10-11]。另外，翟海燕、董静、汪江平(2015)发现，政府科技资助对企业研发投入的影响，在短期发挥杠杆作用，在中长期发挥挤出作用。关于政府科技资助对企业外部融资的影响，有学者发现，政府科技资助能有效缓解企业融资难的问题，显著提高企业外部融资水平[12-14]。关于政府科技资助促进企业获取外部融资的理论机制，只有少量学者进行了研究，如王刚刚、谢富纪、贾友[15]证明了R&D补贴“非主动性”外部融资激励机制的存在。

以往研究的不足之处在于：①关于政府科技资助对企业自身投入研发资金的影响，尚未有明确定论，仍需使用大量数据进行实证检验；②以往研究大多只单独考虑政府科技资助对企业研发投入或外部融资中某种研发经费的影响，未能同时考虑对两种研发经费的影响机制；③现有研究大多未能充分考虑行业异质性对实证结果可能造成的影响。以软件产业为代表的高新技术产业，在资本结构、人力资源等方面均表现出异于其它产业的特殊性，如果不对产业特殊性加以控制，很可能使研究结果产生偏差；④现有研究大多未能充分考虑知识产权保护的影响。我国不同地区经济发展不平衡，知识产权保护水平有明显差异，对政府资助企业研发的过程产生不同影响。但由于知识产权保护水平难以量化，很多研究忽略了对该变量的考虑。近年来，一些学者开始关注知识产权保护的相关研究，比如知识产权保护水平对企业融资的影响[16]，以及知识产权保护水平对政府科技资助与企业融资之间关系的调节作用[17]。然而，在政府科技资助对企业自身研发投入的影响路径上，知识产权保护水平所发挥的作用，尚未有相关研究。

因此，本文基于全国44个软件产业基地2008-2016年面板数据，通过实证分析，不仅考察政府科技资助对软件企业研发投入和外部融资的影响，而且进一步研究了不同知识产权保护水平对上述过程的调节作用。本文创新之处主要包括：①同时考虑政府科技资助对企业研发投入和外部融资的影响，在理论基础上更系统地分析了政府科技资助对其它两种研发经费来源的影响机制；②充分考虑行业异质性，重点关注软件产业；③在模型中量化并控制知识产权保护水平，同时，考察政府科技资助对企业研发投入和外部融资两条路径上，知识产权保护水平可能产生的影响，填补了现有研究的空白；④基于实证结果，为完善我国科技创新政策体系提供客观依据。

1 理论分析与研究假设

1.1 政府科技资助与企业研发投入

在理性经济人假设下，自由竞争的市场机制能够实现资源合理有效配置，并最终达到社会利益最大化，政府只发挥维护市场秩序和法律公正的职能，无需干预经济。但在市场机制失灵的情形下，市场无法自动实现资源有效配置，需通过政府政策手段积极干预，维持市场秩序。国内外已有研究普遍认为，政府科技资助政策之所以存在，正是由于企业研发活动带来了市场失灵，而该政策能够帮助矫正市场失灵的现象[18]。

从理论角度看，政府科技资助政策的实施可能会对企业研发产生两种效应——杠杆效应和挤出效应。因此，尽管政府科技资助有利于矫正失灵的市场机制，但最终哪种效应发挥作用仍需具体问题具体分析。许治[7]发现，最终发挥作用的效应，取决于政府和企业两种资金来源的关系：若政府和企业资金互补，则产生杠杆效应；若两者相互替代，则产生挤出效应。

Arrow[18]发现，在产权制度不明晰的环境中，如果企业科技研发活动处于自由竞争市场，则会出现企业研发投入不足的情形，研发积极性显著降低，对全社会技术进步产生负面影响。Guellec & Van Pottelsberghe[19]提出，造成企业研发投入不足的原因有如下两方面：①由于市场机制不健全，知识产权保护水平较低，研发成果无法得到有效保护，体现出公共品的特点，不具有独占性和排他性，极大削弱了企业研发投入动力；②企业科技创新活动的风险较高，需要足够的研发资金，但对于风险承受力低、研发资金稀缺的企业而言，从事研发活动有一定困难。因此，在市场机制失灵的情况下，往往出现企业研发投入动力和资金不足的现象。

此时，政府科技资助能通过以下途径对企业研发投入产生杠杆作用：①政府对基础研究的资金投入，能带来更多基础性科技创新成果为企业带来技术溢出，降低研发成本和风险，促进企业为研发活动投入更多资金；②政府科技资助能降低企业研发成本，提高预期收益，使市场失灵情形下低于社会收益率的私人收益率有所上升，从而刺激企业提高研发投入水平。因此，本文提出如下假设：

H1a：政府科技资助促进了软件企业研发投入。

政府科技资助政策虽然为矫正市场失灵、提高企业研发投入水平而存在，但在政策实施过程中，可能挤出企业自身研发投入。总结以往研究发现，政府科技资助政策的挤出效应一般出现于如下几种情形：①政府将要提供资助的研发项目，原本由企业自有资金支持[7]；②政府通常将科技资助提供给行业内符合一定条件的企业，使被资助企业的研发投入和技术水平得到有效提升。但行业内其它企业，往往倾向于利用被资助企业的技术溢出，研发动力和自身研发投入大大降低。因此，政府科技资助未必能提高行业整体的企业研发投入水平；③政府公共部门进行研发活动的过程中，会提高对一些生产要素的需求，使这些要素价格上升，进而拉动企业研发成本上升，降低企业研发投入的动力和水平[2]。因此，本文提出H1a的对立假设：

H1b：政府科技资助挤出了软件企业的研发投入。

1.2 政府科技资助与企业外部融资

一般情况下，企业通过在报表中披露和发布研发成果等方式，为潜在投资者提供企业信息，帮助其评估企业价值，以降低信息不对称对企业融资带来的不利影响[20]。然而，研发成果等信息属于企业内部技术信息，相关信息的发布未受强制性规定，也没有统一披露标准，因而信息披露容易被操纵，无法公允地向市场反映企业价值。从另一个角度上讲，面对组织结构各异、技术革新迅速、提供产品和服务日益多样化的软件企业，市场潜在投资者本身就处于信息劣势。因此，在企业信息供给不足，以及市场潜在投资者信息认知能力不足两方面因素的共同作用下，软件企业与市场潜在投资者之间信息严重不对称，使投资者无从获得充足有效的信息，作出正确的投资决策，最终导致软件企业融资难。

以往研究发现，具有一定公信力和声誉较高的第三方机构，如果通过认证机制对企业给予肯定，能有效提升企业在市场上的公信度，从而加强市场潜在投资者对企业未来发展和科技创新潜力的信心，使企业获取外部融资的能力显著提升[21-22]。在我国特殊的制度环境下，政府是典型的能够提供认证功能的第三方机构。政府对企业的研发资助行为，恰恰是其向市场潜在投资者发出信号、对软件企业产生认证效应的过程，从而间接提高了企业获取外部融资的水平。

政府科技资助能有效发挥认证机制的作用，是由于以下几方面原因：①政府评估企业价值的能力、精确度以及可信度较高，同时拥有更充足的企业信息和数据，因而能筛选出更具发展潜力的企业进行资助，向市场发出更可靠的信号[23]；②获得政府科技资助的企业，一般会受到政府对其研发活动的定期验收和监督，从而间接激励企业按要求完成研发活动。市场对这一事实的认知，进一步说明政府科技资助是有力的市场信号[15]；③政府将社会利益最大化作为目标，会将价值和发展潜力更大的企业作为资助对象，其政策一般具有较高的独立性。正是由于政府具有高度的独立性、公信度和权威性，市场对政府的决策有充足信心，也更愿意为获得政府资助的企业提供融资[17]。

因此，在软件产业信息高度不对称的环境下，政府对企业的科技资助行为，通过认证机制向市场提供关于企业价值和发展潜力的有力证明，增强市场潜在投资者信心，提高软件企业获取外部融资的可能。由此，本文提出如下假设：

H2：政府科技资助有助于提高软件企业外部融资水平。

1.3 知识产权保护水平的调节机制

知识产权保护是企业研发创新动力的源泉，是维护市场竞争秩序的有效手段。软件企业拥有大量知识和科技成果，而这些无形资产只有受到知识产权的有效保护，才能为企业科技创新活动带来源源不断的动力[16]。知识产权保护水平是国家和地区制度环境的具体体现[24]，不论政府科技资助对企业研发投入和外部融资各自产生怎样的效应，都势必受到知识产权保护水平的调节。

1.3.1 知识产权保护水平对政府科技资助与企业研发投入间关系的调节

我国知识产权保护水平整体偏低，且呈现出明显的地区性差异。李平、崔喜君、刘建[16]指出，较低的知识产权保护水平，无法为科技创新成果提供有力的保护，会降低企业研发成果的独占性，削弱企业投入研发动力，从而加剧市场竞争失灵问题。此时，企业研发活动依赖政府的程度进一步提高。首先，如果政府科技资助对企业研发投入产生杠杆效应，那么知识产权保护水平的降低，会放大政府科技资助对企业研发投入的杠杆效应。较低的知识产权保护水平，降低了企业对研发活动的预期收益率和积极性[19]。此时，政府对软件企业的科技资助，不仅提供了直接的资金来源，而且提供了积极的产业政策导向，提高了软件产业整体研发活动的积极性和预期收益，从而放大了软件企业研发投入效应[2]。其次，如果政府科技资助对企业研发投入产生挤出效应，那么知识产权保护水平的降低，会放大政府科技资助对企业研发投入的挤出效应。在较低水平的知识产权保护下，即使有政府科技资助的支持，企业也会由于科技成果无法得到有效保护，而缺乏足够研发动力，一些企业甚至会出现逆向选择行为，通过进一步减少科技投入，寻求政府更多的扶持政策[25]。由此，本文提出如下假设：

H3a：知识产权保护水平与政府科技资助对企业研发投入的杠杆效应水平负相关。

H3b：知识产权保护水平与政府科技资助对企业研发投入的挤出效应水平负相关。

1.3.2 知识产权保护水平对政府科技资助与企业外部融资关系的调节

我国知识产权制度发展尚不完善，行业内技术相对落后的企业研发动力不足，导致“搭便车”问题频现。这削弱了软件企业披露自身研发信息的意愿，加剧了市场潜在投资者和企业之间的信息不对称问题，从而降低了企业外部融资能力[16]。因此，在知识产权保护水平较低的市场环境下，政府科技资助政策在影响企业外部融资的过程中产生认证作用，而其作用大小取决于不同地区的知识产权保护水平[21]。在知识产权保护水平较低的地区，投资者更加依赖于通过政府认证机制获知企业相关信息。Ueda[26]发现，在知识产权保护水平较高的地区，企业更愿意向市场披露技术研发的相关信息，使投资者不依赖于政府认证机制也能作出合理的投资决策。因此，本文提出如下假设：

H3c：知识产权保护水平与政府科技资助对企业外部融资的认证作用水平负相关。

综上，本文理论研究框架如图1所示。

2 研究方法

2.1 模型构建

为探讨政府科技资助对企业研发投入和外部融资的影响，本文参考陈钰芬、周昇、黄梦娴[5]的方法，构造如下两个面板数据回归模型：

efundsit=β1gfundsit+γ1Zit+α1i+μit

ffundsit=β2gfundsit-1+γ2Zit-1+α2i+μit-1

其中，efunds代表企业研发投入，gfunds代表政府科技资助，ffunds代表外部融资，Z代表控制变量；i代表软件基地，t代表年份；β、γ、δ、θ代表回归系数；α代表截距；μit代表随机误差项。需要说明的是，本文对模型(2)中的因变量(ffunds)进行滞后一期处理，这是由于软件基地中的企业获得政府科技资助后，在当年年报中进行相应披露，而潜在投资者只有看到企业年报后才能获知关于企业获得资助的信息，并进行投资决策，因而研究政府科技资助对外部融资的效应时，需进行滞后一期处理。

为进一步探讨在上述政府科技资助影响机制中，各地区知识产权保护水平的调节作用，本文在模型(1)和(2)的基础上，分别加入知识产权保护水平变量(ipp)，及其与政府科技资助的交互项，构建如下两个面板数据回归模型：

efundsit=β3gfundsit+δ3ippit+θ3gfundsit*ippit+γ3Zit+α3i+μit

ffundsit=β4gfundsit-1+δ4ippit-1+θ4gfundsit-1*ippit-1+γ4Zit-1+α4i+μit-1

其中，ipp代表知识产权保护水平，δ、θ代表回归系数，其余变量和系数的含义同模型(1)、(2)。

2.2 变量选取

(1)企业研发投入(efunds)。现有研究中，不同指标被用来衡量企业研发投入水平，比如：一些学者使用企业研发投入占营业收入的比重作为变量[27]，而被更多学者认可并使用的是年报中披露的企业R&D投入金额[28]。借鉴前人方法并考虑数据可得性，本文使用R&D经费支出中的企业资金度量企业研发投入。

(2)外部融资(ffunds)。参考已有研究成果，并考虑到年鉴中数据的可得性，本文使用软件基地获得的金融机构贷款度量其外部融资水平[15]。

政府科技资助(gfunds)。本文使用软件基地获得的政府部门资金度量政府科技资助水平。通常情况下，政府通过直接和间接两类政策手段，为企业科技研发活动提供支持。直接手段一般表现为中央和地方政府的直接拨款，即财政支出中的科技经费支出；间接手段包括税收优惠、进出口优惠、政府采购、人才政策等。两类政策手段的实施目的，均为鼓励企业进行研发创新活动，提升技术水平。但不同政策手段可能通过不同机制，对企业自身研发投入和外部融资带来不同影响，最终影响创新绩效。考虑到年鉴中数据的可得性，本文重点研究政府直接政策手段即政府科技资助对企业研发投入和外部融资的影响。

知识产权保护水平(ipp)。关于知识产权保护水平的量化分析，最早在文献中得到广泛应用的是Rapp & Rozek[29]的方法，他们用0～5之间的整数代表知识产权保护水平等级。该方法的缺点在于，评估结果只能得到关于法律制度的静态指标，不能反映法律执行效果，而且评估结果是整数，缺乏连续性，很可能将知识产权保护水平差距较大的样本归为同一级，或将保护水平极为相近的样本分为两个等级。Ginarte&Park[30]对Rapp&Rozek的方法进行改进，将知识产权保护水平指标分为5大类，各类中包括多个指标，最终通过加总各大类均分求得GP指数衡量保护水平。但该方法仍是静态指标，不能反映法律执行效果。针对该问题，韩玉雄和李怀祖(2005)对Ginarte&Park的方法作了进一步改进，在其基础上加入“执法力度”。考虑到我国各省份差异不仅体现在对知识产权的“执法力度”上，还最终体现为执法效果。因此，本文参考姚利民和饶艳[24]对GP指数的改进方法，用“执行效果”与GP指数的乘积度量知识产权保护水平。本文从4个方面对“执行效果”进行评分：①社会法制化程度，用各省律师人数占总人口的比例度量，若大于等于5

，则赋值为1，否则赋值为实际比例除以5

；②政府执法态度，用各省专利侵权案件结案率度量；③相关服务机构配备水平，用各省可办理知识产权相关事务的律所占比度量；④社会知识产权保护意识，用各省人均专利申请量度量，若每万人拥有专利申请量大于10，则赋值为1，否则赋值为实际数量除以10。将这4个方面得分求均值，得到处于0～1之间的“执行效果”。最终，求出GP指数与“执行效果”的乘积，便得到本文使用的知识产权保护水平变量。

考虑到软件基地的特征、软件企业在研发投入决策时考虑的因素，以及投资者在投资决策时考虑的因素，本文参考并改进高洪利、李莉、陈靖涵等[17]对控制变量的分类方法，分别从风险规避能力、技术能力、成长能力和盈利能力4个方面，对影响软件基地企业研发投入和外部融资的其它因素加以控制。

(1)风险规避能力。软件行业属于高新技术产业，拥有高收益前景的同时，也面临着高风险，其发展具有较高不确定性。因此，软件基地规避风险的能力至关重要，风险规避能力越强，现金流越稳定。因此，本文使用3个变量控制软件基地风险规避能力对企业研发投入和外部融资的影响，包括基础设施规模、研发资本和基地规模。

基础设施规模(land)：用软件基地现有用地面积度量。软件基地基础设施规模的合理性，对其风险规避能力有至关重要的作用。首先，适宜的基础设施配备，能为软件基地内企业提供良好的科研环境，降低研发成本，形成研发优势和资金优势，从而提高风险规避能力[31]。其次，适宜的基础设施空间场所，能提升软件企业之间要素流动效率，实现要素资源配置优化，以及软件基地整体生产效率上升，从而进一步提高其风险规避能力[32]。

研发资本(rdexp)：用软件基地R&D经费支出总额度量。研发资本水平代表软件基地对研发活动整体的资金支持力度。大量研究表明，研发资本的提高能促进企业技术水平、生产效率和经济效益的提高，进而提高企业风险规避能力[33-34]。

基地规模(income)：参考白俊红和王林东[35]选取的变量，本文用软件基地营业收入度量基地规模。关于企业规模对风险规避能力的影响，学界有不同的看法。一些学者认为，企业规模越大，其研发资金越充分，技术创新水平越高，进而提升生产率和风险规避能力；规模越大的企业，越能发挥规模优势，从而降低研发和经营成本，有利于将更多资金投入研发[34]。也有一些研究发现，规模越大的企业，其研发和经营效率越低，过于庞大的组织结构，导致信息传递和经营管理过程中效率的损耗，大大降低了企业生产率和风险规避能力。孙晓华和王昀[36]的研究表明，企业规模对风险规避能力的影响，取决于其所处的行业，对于软件基地所属的技术密集型行业而言，规模扩张确实能带来其生产率提升，进而提高风险规避能力。

(2)技术能力。技术能力代表企业技术水平和科技创新水平，技术能力提升反映了企业发展潜力和价值。本文使用4个变量控制软件基地技术能力对企业研发投入和外部融资的影响，包括创新产出水平、R&D人员的规模、受教育程度和经验水平。创新产出水平(new)，用软件基地新产品销售收入度量。创新产出水平较高的软件基地，一般拥有更高的技术水平。R&D人员规模(employee)，用软件基地年末基地总人数度量。R&D人员受教育程度(pedu)，用软件基地R&D人员中本科及以上学历所占比重度量。R&D人员经验水平(pexp5)，用软件基地R&D人员中有5年以上从业经验人员所占比重度量。R&D人员规模、受教育程度和经验水平，综合反映软件基地人力资本水平。人力资本是凝结在人身上的知识和技术等特征，是技术创新和发展的核心要素[37]。大量现有研究证明，软件基地人力资本水平的提升，能加强其自身技术升级能力[16，38-39]。

(3)成长能力。软件收入增长率(incrsoft)。从《中国火炬统计年鉴》历年的数据中观察到，软件基地提供的所有产品和服务中，软件收入是营业收入的主要构成部分和增长点。因此，本文使用软件收入增长率度量软件基地的成长能力。

(4)盈利能力。总资产收益率(roa)。用软件基地净利润与资产总额的比值度量。盈利能力能够反映软件基地利用资产增加自身价值的能力，是企业决定研发投入水平，以及投资者在评估被投资对象时经常考虑的因素之一。

2.3 数据来源及数据处理

本文研究数据来源于2009-2017年《中国火炬统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国律师年鉴》、《中国统计年鉴》和《专利统计年报》，覆盖了2008—2016年全国44个软件产业基地科技活动的相关数据，以及计算各省份知识产权保护水平所需的相关数据。考虑到软件基地成立时间存在较大差异，以及某些软件基地数据大量缺失，本文剔除观测不足9年，或数据大量缺失的软件基地样本。最终得到样本观测点261个，覆盖了29个软件基地2008—2016年平衡面板数据。

除此之外，本研究在实证研究前还进行了如下数据处理工作。一方面，为消除物价波动的影响，对受到价格水平影响的变量进行平减处理，包括企业资金、外部融资、政府部门资金、R&D经费支出、营业收入、新产品销售收入。另一方面，为消除数据可能存在的异方差问题，对所有变量作对数变换处理。

3 实证结果讨论

3.1 描述性统计

表1给出了各变量的描述性统计情况。注意到如下事实：①从均值来看，3种科技活动经费来源中，企业研发投入(efunds)最多，政府科技资助(gfunds)次之，外部融资(ffunds)最少。以2016年为例，在各种科技活动经费来源中，企业研发投入占比高达65%，而政府科技资助和外部融资分别只占9%和7%。该统计特征从根本上反映了软件产业的特性，一是软件产业是高新技术产业，知识、技术等无形资产在企业总资产中占较大比重，而无形资产的价值评估缺乏规范性，造成企业与投资者之间信息不对称，最终导致软件企业融资难的问题。二是要获得政府科技资助，软件基地必须符合《国家火炬计划软件产业基地认定条件和办法》中的相关规定，但我国软件基地发展尚不成熟、规模较小，加之政府的认定条件门槛较高，因而很多软件基地无法获得政府部门资金的支持，导致政府科技资助水平相对较低。但从另一个角度上讲，这也反映了政府通过认证机制向投资者传递的信息具有较高的可信度和有效性，能获得政府科技资助的软件企业一定符合较高的认定条件，并具有较大的发展潜力和投资价值。三是由于前两种科技活动经费支持不足，软件企业只能投入大量自有资金进行研发活动，因而导致企业研发投入在绝对量和占比上都显著高于其它两种来源的科技活动经费；②从标准差来看，虽然数据处理过程已大大降低了各变量的标准差，但相对于其它变量，知识产权保护水平(ipp)的标准差仍相对较高，这反映出我国各地区知识产权保护水平存在较大差异。

3.2 单位根检验与协整检验

为避免可能出现的伪回归以及估计偏误现象，必须保证回归分析中所使用变量数据的平稳性。因此，在回归分析之前，本文首先对模型中涉及的所有变量进行单位根检验。面板数据单位根检验常用的方法包括：LLC检验、IPS检验、ADF-Fisher检验和PP-Fisher检验。由于不同检验方法基于不同的前提假设和原理，所得结果经常不一致。为保证检验结果的稳健性，本文同时使用4种单位根检验方法对各变量的平稳性加以检验，并将同时通过4种检验的变量认定为平稳，其余变量认定为非平稳。表2中Panel 1给出了各变量单位根检验结果，除新产品销售收入(new)、企业研发投入(efunds)和基础设施规模(land)非平稳外，其它变量均为平稳变量。接下来进一步对非平稳变量的一阶差分序列进行单位根检验，结果如Panel 2所示，均为平稳变量，即新产品销售收入、企业研发投入和基础设施规模为一阶单整序列。

由于非平稳变量的存在，若直接进行回归分析，可能造成谬误回归。但如果两个或两个以上非平稳变量之间存在长期稳定的协整关系，那么它们之间一定存在稳定的特殊线性组合，从而消除了非平稳变量带来的谬误回归。因此，本文使用Kao&Chiang[40]提出的KAO面板协整检验方法，对4个模型进行协整检验。结果显示，在各个模型中，一阶单整变量之间都存在长期稳定的协整关系。因此，可使用上述模型及变量进行接下来的面板回归分析。

3.3 政府科技资助对企业研发投入的影响

模型1的回归结果如表3所示，显示了政府科技资助对软件企业研发投入的影响。由表3可见，政府科技资助(gfunds)与企业研发投入(efunds)之间并无显著相关性。这说明，政府对软件企业研发活动的资金支持对软件企业自身的研发投入，既无显著促进作用，也无显著挤出效应。该实证结果拒绝了假设H1a和H1b，一方面，该结果是由软件产业本身的特性决定的，软件产业研发活动的高风险性和高不确定性，使企业对自身研发投入资金的依赖程度较高。年鉴中的统计数据显示，在软件产业基地不同来源的科技经费构成中，政府科技资助所占比重较低，2016年只占9%，明显低于企业研发投入的比重(65%)。因此，两种经费来源规模的悬殊差距，在一定程度上导致了政府科技资助对企业研发投入影响不显著。另一方面，该结果也受到政府为软件企业所制定的科技资助政策合理性的影响，软件产业基地要获得政府科技资助，必须符合《国家火炬计划软件产业基地认定条件和办法》中的相关条件。然而，这些条件的门槛相对较高，要求基地中的软件企业具有足够的创新潜力和技术水平，因此，规模大、实力强的软件企业才能得到有效的政府资助，而规模小、实力弱的软件企业本身就面临研发经费稀缺的问题，反而无法获得政府科技资助。这说明政府科技资助政策不完善，因而对企业研发投入影响不显著。

表3还显示，创新产出水平(new)在1%的显著性水平上对企业研发投入有正向影响，基地规模(income)、基础设施规模(land)、R&D人员受教育程度(pedu)、总资产收益率(roa)在5%的显著性水平上对企业研发投入有正向影响，研发资本(rdexp)以及软件收入增长率(incrsoft)也与企业研发投入正相关，并且在10%的水平上显著。这些关于控制变量的结果说明，软件企业风险规避能力、技术能力、成长能力以及盈利能力的提升，均能促进企业自身对研发活动的资金投入，符合理论预期。

3.4 政府科技资助对外部融资的影响

模型2给出了政府科技资助对企业外部融资的影响，如表4所示。表4显示，政府科技资助在5%的显著性水平上对企业外部融资有正向影响。这说明，通过政府科技资助的认证机制，软件企业能更多地从市场上获得外部融资，该实证结果验证了假设H2。软件产业先天的高风险性，决定了其融资难问题始终难以解决。年鉴统计数据显示，软件企业外部融资占其科技经费总额的比例始终较低，维持在10%以下。尽管如此，近年来，在中央和各级地方政府科技创新政策的大力支持下，软件产业基地科技活动经费中的外部融资水平，在总量上呈逐年上升趋势，从2008年的43.81亿元增加到2016年的162.69亿元。这正是由于政府在软件企业科技资助政策方面的强化，对获得资助的企业产生了更强的认证效应，从而降低了市场投资者与企业之间的信息不对称，在一定程度上缓解了软件企业融资难的问题。

3.5 知识产权保护水平的调节作用

表5中的第3列是模型3的回归结果，体现在政府科技资助影响企业研发投入的路径上，知识产权保护水平的调节作用。实证结果表明，对企业研发投入而言，政府科技资助的认证机制与知识产权保护水平之间并无显著相关关系，因而拒绝了假设H3a和H3b。该结果在一定程度上与模型1的结果有关。回顾表3，由模型1的结果得出，政府科技资助对企业研发投入水平没有显著影响。在模型3的基础上加入对知识产权保护水平变量后，所得回归结果说明，在知识产权保护水平较低的地区，软件企业研发动力大大降低，尽管有政府科技资助政策的激励作用，由于政府激励作用对企业的影响本身就不显著(模型1结果)，加之企业科技成果无法得到有效保护，因而企业对研发活动的资金投入水平也不会受到政府资助的显著影响。

表5中的第5列是模型4的回归结果，反映了在政府科技资助影响企业外部融资的路径上，知识产权保护水平的调节作用。实证结果显示，对企业外部融资来说，政府科技资助的认证机制与知识产权保护水平在10%的显著性水平上负相关，该结果验证了假设H3c。这说明，在知识产权保护水平越低的地区，市场投资者对政府提供的信息依赖程度越高，因而政府对软件企业的科技资助行为所产生的认证效应越强，使投资者更认可被资助企业未来发展潜力，更乐于向这些企业投资。

3.6 稳健性检验

以上对所有假设进行了初步检验，为保证所得结果的稳健性，本文进一步作如下两个稳健性检验。

3.6.1 内生性问题

软件企业要获得政府科技资助，必须符合《国家火炬计划软件产业基地认定条件和办法》规定的严格条件，因而获得资助的软件企业一般都具有较强的研发能力和创新发展潜力。因此，政府科技资助变量具有一定的内生性。

使用工具变量法对内生性问题进行稳健性检验，必须找到合格的工具变量，即同时满足相关性和外生性。借鉴前人的研究方法，并考虑数据可得性，本文将软件产业园的企业数量作为工具变量[18]。①企业数量满足外生性，与模型1和模型2中的误差项不相关。不论是企业自身在作研发投入决策时，还是投资者在作投资决策时，均主要考察软件企业的技术水平、创新潜力、研发人员素质等企业自身特性，而与企业数量没有直接关系；②企业数量满足与政府科技资助的相关性。软件产业园发展各阶段都离不开政府相应政策的支持引导，中央和各级地方政府在全国各地规划出特定区域设立软件产业基地，通过土地租金、税收、补贴、人才引进等一系列针对基地内企业的相关优惠政策，吸引软件企业进入基地，促进研发活动。因此，软件产业园内企业数量，能够较好地反映政府对软件企业发展的支持力度，满足与政府科技资助的高度相关性。基于上述两点原因，本文认为软件产业园内企业数量是合格的工具变量，可用于工具变量回归模型中。

为保证检验结果的稳健性，本文同时使用4种常用工具变量法，包括两阶段最小二乘法(2SLS)、有限信息最大似然法(LIML)、广义矩估计法(GMM)和迭代广义矩估计法(IGMM)，结果显示4种方法得到的结果一致。表6的第3、4列给出了模型1的内生性检验结果，其中，第3列是2SLS法第一阶段的回归结果，结果显示，软件产业园内企业数量与政府科技资助在10%的显著性水平上正相关，说明该工具变量符合相关性假设。第4列是2SLS法第二阶段的回归结果，结果表明，政府科技资助对企业自身研发投入无显著影响，拒绝假设H1a和H1b，验证了前文结果。

表6的第6、7列给出了模型2的内生性检验结果，其中，第7列是2SLS法第二阶段的回归结果，结果显示，政府科技资助对企业外部融资在5%的水平上有显著促进作用，说明政府科技资助对企业产生认证效应，能显著提升企业获得的外部融资水平，验证了假设H2，证明前文结果是稳健的。

3.6.2 知识产权保护水平变量选择

为确保之前用于衡量知识产权保护水平的变量所得回归结果可靠，本文进一步使用其它变量对知识产权保护水平进行稳健性检验。以往研究构造了度量全国各省份知识产权保护水平的变量[41]，具体方法如下：分别求出各省份科技人员人均专利申请受理数量，以及科技人员人均专利申请批准数量，在此基础上，求出这两个量的均值，并替换模型3和模型4中的知识产权保护水平变量进行回归。表7给出了使用新变量对知识产权保护水平调节作用的检验结果。对照模型3和模型4的回归结果，尽管度量知识产权保护水平的变量不同，但回归结果基本一致。对企业研发投入而言，政府科技资助的认证机制与知识产权保护水平之间并无显著相关关系，但对企业外部融资来说，政府科技资助的认证机制与知识产权保护水平呈负相关关系。该结果验证了假设H3c，拒绝假设H3a和H3b，进一步证明前文结果具有稳健性。

4 结论与启示

本文以全国软件产业基地为研究样本，基于2008-2016年相关数据，考察了政府科技资助对软件企业研发投入和外部融资的影响，以及知识产权保护水平异质性对上述过程的调节作用。通过对相关理论和以往研究的分析，本文首先建立了理论假设，之后构建了4个面板数据回归模型，在实证分析的基础上对理论假设进行检验。结果表明，政府科技资助能通过认证机制提高软件企业外部融资水平；然而，政府科技资助对企业研发投入的影响并不显著，既无杠杆效应，也无挤出效应。另外，在政府科技资助影响企业外部融资的路径上，知识产权保护水平起到了调节作用。政府科技资助的认证机制与知识产权保护水平呈负相关关系，即知识产权保护水平越低，政府认证效应的作用越强。然而，在政府科技资助影响企业研发投入的路径上，知识产权保护水平的影响并不显著。

基于上述研究结论，本文得到如下启示：

(1)政府应提高对软件企业的科技资助水平。实证结果表明，政府科技资助对企业研发投入的直接效应不显著，但能通过认证机制对企业外部融资产生促进作用，并间接带来企业研发经费水平的提高。因而，政府应进一步发挥对软件企业研发资金支持的积极作用。

(2)虽然我国制度环境尚不够完善，但仍应充分发挥市场配置资源的主体作用，与此同时，政府应不断完善科技创新政策体系，以维持市场机制的正常运行。此外，政府应继续改善制度环境，不断完善相关法律以加强知识产权保护，为企业创造良好的市场竞争环境。

(3)企业应加大研发活动投入力度，营造科技创新的企业氛围，不断提高自身知识和技术水平。同时，企业应积极参与市场竞争，这样不仅能促进自身技术水平的提高，更能提高企业的市场认可度，从而有效缓解企业融资难问题。

(4)我国总体知识产权保护水平较低、制度环境尚不完善，导致我国存在较为严重的市场信息不对称问题，不利于潜在投资者进行投资决策。因此，一方面，投资者要多收集目标企业的相关信息和数据，深入剖析企业的风险因素、价值以及发展潜力；另一方面，投资者也要充分利用第三方机构的认证作用，参考市场上其它投资机构和政府对企业的分析评价，并在综合分析各方信息的基础上，更好地认识风险、规避风险，作出更理性的投资决策。

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The Impact of Government Subsidies on Other Sources of Science and Technology Funds for Enterprises——Study Based on Software Industrial Base

Abstract：In the current institutional environment, the level of intellectual property protection is still low, and the R&D investment of enterprises is insufficient. To encourage R&D activities of enterprises, the government usually uses science and technology subsidies policy as one of policy instruments. Based on the panel data of 44 software industrial bases from 2008 to 2016, this paper examines the impacts of government subsidies on R&D investments of enterprises and external financing. Based on this, the moderating effect of intellectual property protection level on the above processes is further investigated. In the part of empirical analysis, four panel data regression models are constructed. The results demonstrate that, government subsidies can improve the external financing of software enterprises through authentication mechanism, but the impact on R&D investments of enterprises is not significant. Furthermore, the lower the level of intellectual property protection, the stronger the role of the government's authentication effect will be, so that enterprises can obtain more external financing. However, the level of intellectual property protection has no significant influence on the path of government subsidies influencing R&D investments of enterprises.

Key Words:Government Subsidies; R&D Investments of Enterprises; External Financing; Authentication Mechanism; Intellectual Property Protection

作者简介：颜晓畅(1991-)，女，天津人，北京大学经济学院博士研究生，研究方向为科技政策、创新管理；黄桂田(1963-)，男，湖北云梦人，北京大学经济学院教授、博士生导师，研究方向为产业组织理论与政策等。本文通讯作者：颜晓畅。

政府科技资助对企业其它科技经费来源的影响——来自软件产业基地的实证