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政府R&D补贴与新能源汽车企业创新绩效关系的实证分析
——基于 R&D支出和技术水平中介调节效应

2020-11-03

预测 2020年5期
关键词:技术水平变量效应

1 引言

创新是引领发展的第一动力,新能源汽车因其战略性新兴产业属性,创新的重要性愈发突出。熊彼特认为,技术创新对经济发展具有无可替代的作用。R&D是技术创新最直接的来源。技术R&D创新活动具有较高的风险性和严重的外部性,R&D存在“市场失灵”的可能,这就为政府进行R&D补贴提供了理论上的支撑[1]。政府R&D资助的目的是通过促进企业自主性R&D投资的产出溢出效应,带动整个社会的科技创新[2]。近年来,国内外围绕政府R&D补贴效应的研究较多,主要集中在考察政府科技补贴与企业 R&D投入之间的关系,少有关注其与企业R&D产出之间的关系[3],通过引入中间变量分析政府R&D补贴与创新产出之间关系的文献更少。

尽管有研究表明,企业创新绩效与政府R&D补贴之间有一定关联性,但是把创新绩效完全归功于政府R&D补贴,既不客观也不现实。实践表明,政府R&D补贴只占研发项目所需资金很少一部分,更多的还需依靠企业R&D支出[4],同时有研究认为,企业技术水平越高,越有利于利用政府R&D补贴创造更多的专利产出,这也是为什么政府R&D补贴偏好技术水平较高企业的原因。因此,本文引入企业R&D支出和技术水平为中介调节变量,以新能源汽车企业为研究对象,分析其对政府R&D补贴对企业创新绩效影响的中介调节效应,具有较强的现实意义:一是研究对象地位的中心性。我国新能源汽车作为战略性新兴产业的地位突出,肩负着引领汽车产业转型升级的重任[5]。二是研究课题的政策含义性。本研究结果为科学评价政府新能源汽车企业R&D补贴政策绩效,调整完善相关政策提供参考。

本研究创新点主要体现在以下几方面:(1)与以往文献相比,研究重点作出重大调整。以往研究大多聚焦政府R&D补贴对企业R&D支出的影响,本文主要研究政府R&D补贴对企业创新绩效的影响。(2)选取同文化、同背景的新能源汽车企业作为研究对象,并控制了企业规模、企业年龄等变量,增强了研究结果的说服力。(3)拓展了已有研究通常采用的政府R&D补贴与创新产出之间直接效应理论,探讨企业R&D投入对政府R&D补贴与创新绩效之间的中介机制以及企业技术水平对R&D支出与创新绩效之间的调节效应,丰富了既有研究。

2 理论基础与研究假设

2.1 政府R&D补贴与创新绩效

由于R&D行为的正外部性,加上R&D产品的公共属性和高昂的R&D成本,微观企业R&D积极性不高,容易导致R&D行为的“市场失灵”,政府需要采取措施来纠正这种“市场失灵”[6]。政府通过R&D补贴激励企业的技术创新活动,进而提升产业的技术创新产出水平,成为美国、日本等国家支持新能源汽车企业技术创新的通行做法[7]。有研究认为政府R&D补贴对企业的技术创新产出有促进作用[2,7~9]。政府R&D补贴的目的不仅在于刺激企业增加R&D支出,更为重要的是为了促进企业自主创新能力的提升[1],获得更多的创新产出。已有研究发现政府R&D补贴一方面可以完成原本无法实施的R&D项目, 另一方面可以刺激总的R&D投资增加, 从而有利于增加创新产出。Czarnitzki和Licht[4]研究表明受资助企业的平均研发产出大于非资助企业,受资助企业通常有较高的人均专利存量。Bizan[10]进一步研究表明政府科技补贴可以增强被补贴项目的成功概率,能够显著地影响企业R&D创新产出,使得企业获得更多技术专利。

在我国经济转型背景下,政府仍然在资源配置中占据重要地位,其政策选择对产业未来发展起重要影响。目前政府对新能源汽车企业R&D的支持政策通常有直接补贴和税收返还等间接补贴。本文主要研究政府直接补贴与创新绩效之间的关系。中国政府从 2001年开始启动国家“863计划”电动汽车重大专项,指出从2011~2020年累计投入500亿元支持新能源汽车关键技术R&D和产业化[11]。在国家R&D政策激励下,新能源汽车每年新增专利数量呈现逐年递增的趋势[11],产业制造技术更加成熟,可靠性更强[5]。据此,本文提出如下假设:

H1政府R&D补贴显著正向影响企业创新绩效。

2.2 政府R&D补贴与企业R&D支出

政府直接补贴的初衷是希望充分发挥附加效应,以有限的R&D补贴引导企业增加R&D支出。于企业而言,政府提供R&D补贴的直接利好是降低企业R&D成本和风险, 增加企业研发活动的回报率;间接利好是R&D补贴带来的有形和无形的社会效益:受政府R&D补贴项目往往被认为是合法、高质量项目,因而更容易获得银行贷款、社会资金支持。企业充分利用政府R&D补贴的放大效应,配备必要的R&D人财物资源,创造专利等创新成果。专利成果化满足市场需求后,研发企业获得高额利润回报,获利企业进一步增加R&D支出,持续开展R&D活动,产生更多的创新成果。大量研究证实了以上的逻辑关系。政府R&D补贴对企业R&D支出有“挤入”效应,促进了企业R&D支出[12,13]。Guellec[12]发现政府补贴 1美元可引致企业 0.7美元R&D支出。唐清泉等[14]研究表明,政府直接资助有助于促进企业技术创新支出增长, 也有动机加大投入, 以增强企业面对竞争的能力。

由此, 我们可以看出政府R&D补贴政策存在马太效应。一方面,政府出于降低R&D补贴项目失败风险等因素考虑,往往选择R&D支出高的企业作为补贴对象,因为这类企业既重视R&D创新活动,又具备R&D创新实力,同时具有可持续发展能力,可以提高政府R&D补贴项目成功的概率,最终取得良好的社会效益,提高政府R&D补贴绩效。另一方面,受补贴企业通过追加R&D支出,产生更多创新绩效,卓越的绩效使得企业更加受到政府的青睐,今后会享受到更多优质的政府R&D补贴,企业研发积极性更高,推高R&D支出比例,产出更加丰硕的创新成果,获得更多的利润回报。据此,本文提出如下假设:

H2政府R&D补贴显著正向影响企业R&D支出。

2.3 企业R&D支出与创新绩效

资源基础理论认为,企业创新需要持续地获取资源、配置资源以及产出资源[15]。研发投入可以说是科技进步的动力和能源[16],是创新产出的物质基础。R&D支出的目的是为了获得更多的R&D产出。李婧[13],Kang和Park[17]研究认为,企业的R&D经费支出对技术创新均有显著的正向影响。在政府R&D支持政策激励下,我国新能源汽车技术创新取得了显著绩效。2014年我国新能源汽车问世时,仅有3~4款车可供消费者选择,如今已有几十款车可以满足消费者不同出行需求[5],成绩单的背后是企业强有力的R&D支出支撑。数据显示部分企业在政府R&D补贴的基础上,配套几十甚至上百倍的R&D支出资金,确保政府R&D支持项目的成功。与此同时,我们还应该看到,我国230家具有新能源汽车生产资质的企业中,“僵死”企业数量占据一定比例,其中60%以上企业R&D能力较弱,技术水平低下,企业创新内生动力不足,R&D支出不足是制约R&D能力提高的主要原因之一。正反两方面的事实说明,企业R&D支出影响创新产出。据此,本文提出如下假设:

H3企业R&D支出显著正向影响创新绩效。

2.4 企业R&D支出的中介作用

惟创新者进,惟创新者强。新能源汽车属于知识密集型产业,产业发展源于重大技术创新,而创新需要投入。理论上,企业是市场经济的主体,技术创新是企业的自发行为,即使没有政府R&D补贴政策支持,新能源汽车企业为了增强市场竞争能力,也应积极主动实施科技创新战略,通过研发掌握核心技术。在政府R&D补贴政策激励下,企业理应更加重视R&D活动,Guellec[12]和李婧[13]研究证实了这一理论逻辑。

政府运用直接补贴政策工具的目的是为了弥补新能源汽车企业R&D活动的“市场失灵”,鼓励创新产出。但实践表明政府对企业科技开发拨款补贴对专利产出有缓慢而间接的作用[18],需要借助企业R&D支出等中介变量,才能产出R&D绩效。换言之,政府R&D补贴是为了获得附加效应[4],提高补贴项目R&D产出[9]。原因在于政府科技补贴一方面弥补了企业资金的不足,降低了企业的R&D成本和风险;另一方面作为导向基金刺激了企业更大的 R&D投入[8],从而为R&D项目奠定物质基础。因此,企业R&D支出在政府R&D补贴与创新绩效之间架起了一座桥梁。据此,本文提出如下假设:

H4企业R&D支出中介政府R&D补贴和企业创新绩效之间的关系。

2.5 企业技术水平的调节作用

企业技术水平反映了一个企业研发能力的高低。李兆友等[19]用研发人员数量占员工总数之比表示企业技术水平。研发技术水平的高低决定了企业吸收、改进和更好地利用现有技术能力的强弱。新增长理论认为,人力资本和R&D投入是推动技术创新及经济增长的最重要因素。人是生产力中最活跃、最积极的因素。研发活动对企业的人力资本存量有着较大的依赖,企业技术创新产出的增加依然要依靠企业自身R&D资本存量的增加和与之匹配的一定数量的 R&D人员投入[20],企业自身R&D资金和人员的投入对企业的R&D产出的促进作用是毋庸置疑的[3]。

具体到本研究,新能源汽车因其战略性新兴产业属性,创新的要义更强。而创新需要跨越一定的门槛条件,需有足够的资金投入、设备和人员[21]。随着企业技术水平的提高,尤其是高中级技术职称人员投入R&D活动后对企业的专利产出有着显著的促进作用[18]。在给定R&D支出的情况下,创新绩效产出因技术水平不同而异,高技术水平企业意味着高R&D支出使用效率和高创新绩效。这符合政府R&D补贴偏好技术水平高的企业的实践逻辑。因为这类企业技术基础好、创新效率高、见效快、发展潜力大、技术溢出所取得的社会效益也大[22]。据此,本文提出如下假设:

H5企业技术水平显著调节企业R&D支出与创新绩效之间的关系。

图1 本研究实证模型

3 研究设计

3.1 研究样本与数据来源

本研究调研对象为2010~2017年在深交所、上交所、巨潮资讯网等官方网站披露审计报告和财务报告的新能源汽车企业(含整车及关键零部件企业)。本文通过手工收集的方法,收集了调研对象有关政府R&D补贴、企业R&D支出、专利申请量、研发人力资本、主营营业收入等面板数据,并对数据进行了以下处理:(1)删除了财务或审计年报中没有披露R&D支出的企业;(2)删除了财务或审计年报中没有披露“营业外收入-政府补助”项目的企业;(3)删除了企业利润为负的企业;(4)删除了年报中没有专利申请量的企业。由此收集了21家企业,168个观测值。

3.2 变量设计

3.2.1 自变量

政府R&D补贴(subsidies)。鉴借朱平芳和徐伟民[18]研究,本文选用政府R&D补贴强度(sub2)表征政府R&D补贴,该值反映单位主营业收入有多少是来自政府R&D补贴,较之于政府R&D补贴绝对值(sub1),R&D补贴强度更能体现政府补贴对企业创新发展的意义。在对政府R&D补贴绩效进行初步检验的基础上,我们用sub1作为sub2的替代变量进行稳健性检验。

3.2.2 因变量

创新绩效(innovation)。鉴借Griliches[23]有关研究,本文选用专利申请量(patents)表征政府R&D补贴的因变量。

3.2.3 中介变量

企业R&D支出(rd)。鉴借Montresor和Vezzani[24],朱平芳和徐伟民[18]研究,本文选用R&D强度(rd2)表征企业R&D支出,它反映企业对R&D创新的重视程度。在初步分析企业R&D支出对政府R&D补贴与创新绩效关系中介效应的基础上,用企业R&D支出绝对值rd1作为rd2的替代变量进行稳健性检验。

3.2.4 控制变量

借鉴Albert和John[25]研究方法,本文引入企规模(size)、企业年龄(age)作为控制变量。

3.2.5 调节变量

企业技术水平(level),参考李兆友等[19]研究,以企业研发人员的相对值来表示。

具体变量定义和说明见表1。

表1 变量定义和说明

3.3 计量模型

以上理论表明,政府R&D补贴的目的是为了引导附加的企业R&D支出,最终产出更多的创新绩效,企业技术水平正向影响创新绩效,此外,根据熊彼特创新假设,企业规模对创新绩效有显著的影响[26],据此,我们建立主效应计量模型

innovationit=f(subit,rdit,levelit,sizeit,agei,uit)

(1)

企业R&D支出计量模型

rdit=f(subit,sizeit,agei,uit)

(2)

其中rdit、subit、sizeit、agei和uit变量意义同(1)式。

调节效应计量模型

innovationit=f(rdit,levelit,rdit×levelit,sizeit,agei,uit)

(3)

其中rdit×levleit表示i企业t年度的R&D支出与技术水平的交互项,其他变量意义同(1)式。

4 研究结果

4.1 描述性统计分析

根据变量描述性统计分析的结果,政府R&D补贴(分别以sub1和sub2表示)与新能源汽车企业创新绩效显著正相关(0.48,p<0.001;18.89,p<0.001 ),政府R&D补贴(分别以sub1和sub2表示)与企业R&D支出(分别以rd1和rd2表示)显著正相关(0.61,p<0.001;0.81,p<0.001 ),企业R&D支出(分别以rd1和rd2表示)与新能源汽车企业创新绩效显著正相关(0.66,p<0.001;5.27,p<0.1 ),为本研究所提出的假设提供了初步的证据。

4.2 数据平稳性检验

为确保数据的有效性,防止出现伪回归问题,我们在对面板数据进行回归之前进行了平稳性检验。首先,我们对数据进行了单位根检验。经检验,所有序列一阶差分都在1%的显著性水平下,通过了LLC、IPS、ADF、PP检验,可以对数据进行协整检验。经检验,变量之间存在协整关系,说明序列间存在长期稳定关系,可以进行回归分析。

4.3 假设初步检验

4.3.1 主效应和中介效应

本文利用Eviews 8.0软件,采用多元回归方法进行主效应和中介效应假设检验,检验计量模型的精准性,结果见表2。我们分别用混合回归、固定效应回归和随机效应回归方法估计结果,鉴于篇幅限制,表2只给出通过F检验和Hausman检验的结果(下同)。表2中,模型1~2为各变量对企业R&D支出的回归模型。其中模型1为控制变量企业规模、企业年龄对企业R&D支出回归模型,模型2在模型1的基础上加入政府R&D补贴自变量。模型3~6为各变量对创新绩效回归模型。其中模型3为控制变量企业规模、企业年龄对创新绩效的回归模型,模型4在模型3的基础上引入了自变量政府R&D补贴,模型5引入了中介变量企业R&D支出,模型6同时引入自变量政府R&D补贴与中介变量企业R&D支出。

由模型4可知,企业规模作为模型中的控制变量,对企业创新绩效有显著的正向影响(β=0.92,p<0.001),结果支持了熊彼特[26]的创新假设,大企业在社会技术进步中承担着超出其比例的份额,企业规模与创新之间存在密切的关联。同时我们看到政府R&D补贴在1%的水平下显著正向影响企业创新绩效(β=14.53,p<0.01),结果初步支持了H1;模型2显示,政府R&D补贴对企业R&D支出具有显著正向影响(β=0.45,p<0.001),假设H2初步获得支持;由模型5可见,企业R&D支出对企业创新绩效有显著正向影响,假设H3初步获得支持。由此,中介效应条件完备。模型6在模型4的基础上引入中介变量企业R&D支出,结果显示,企业R&D支出显著正向影响企业创新绩效(β=0.17,p<0.1),且政府R&D补贴对企业创新绩效的影响依然显著(β=14.48,p<0.01),但影响程度有所减弱,由14.53下降到14.48,可见企业R&D支出部分中介政府R&D补贴对企业创新绩效的影响。假设H4初步获得支持。

表2 初步检验结果(主效应和中介效应检验)

注:+p<0.001,***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。下同。

4.3.2 调节效应

表3为调节效应初步检验结果。为避免出现多重共线性干扰,在回归之前,我们先对中介变量与调节变量交互项进行了中心化处理。通过模型7,我们可知企业R&D技术水平显著正向影响企业创新绩效(β=2.29,p<0.001)。由模型9可知,R&D支出与企业技术水平的交互项对企业创新绩效有显著正向影响(β=5.80,p<0.1),假设H5初步获得支持,即企业技术水平正向调节R&D支出与创新绩效之间的关系。

表3 初步检验结果(调节效应)

4.4 稳健性检验

4.4.1 主效应和中介效应

为进一步确认检验结果,我们对序列进行了稳健性检验。我们采取变换变量的方法,分别用sub1、rd1替代sub2和rd2,作为政府R&D补贴、企业R&D支出的计量值。结果显示,政府R&D补贴显著正向影响企业创新绩效(β=0.35,p<0.001),进一步支持了H1。结果与Bizan[10],白俊红[9]研究结论一致,即政府R&D补贴对企业创新绩效产生了显著激励效应;政府R&D补贴对企业R&D支出具有显著正向影响(β=0.38,p<0.001),H2进一步得到支持,结果与多数研究结论一致,政府R&D补贴对企业R&D支出有“挤入”效应;企业R&D支出对企业创新绩效有显著促进作用(β=0.39,p<0.001),H3获得了进一步的证实,结果支持了Kang和Park[17]研究。至此,中介效应条件成熟。在引入企业R&D支出中介变量之后,企业R&D支出显著正向影响企业创新绩效(β=0.17,p<0.1),且自变量政府R&D补贴依然显著正向影响企业创新绩效(β=0.29,p<0.001),但影响程度由0.35下降到0.29,且0.29>0.17,由此可见,企业R&D支出部分中介了政府R&D补贴与企业创新绩效之间的关系,结果进一步支持了H4;无论是初步检验还是稳健性检验,结果都显示,较之于企业R&D支出,政府R&D补贴对创新绩效的影响更大,这可能是因为政府R&D补贴的溢出效应所致,受补贴的企业更容易获得银行贷款、社会资金支持,有利于产出更多创新绩效。

4.4.2 调节效应

同样地,为了避免多重共线性干扰,在回归前,我们对中介变量和调节变量交互项进行了中心化处理。结果显示,企业技术水平对企业创新绩效有显著正向影响(β=2.29,p<0.001)。结果印证了Tsai和Wang[22]结论:技术水平高的企业技术基础好、创新效率高、见效快、发展潜力大、技术溢出所取得的社会效益也大,同时也解释了政府在选择R&D补贴对象时偏好技术水平高的企业的原因。企业R&D支出与企业技术水平交互项对企业创新绩效有显著正向影响(β=0.87,p<0.05),结果支持H5,进一步证明了企业技术水平正向调节企业R&D支出与创新绩效之间的关系。

5 结论与启示

5.1 研究结论

本研究结论主要有:(1)政府新能源汽车企业R&D补贴显著正向影响企业创新绩效,企业R&D支出部分中介了两者之间的关系。(2)政府R&D补贴对新能源汽车企业R&D支出有显著“挤入”效应。(3)政府R&D补贴对新能源汽车企业创新绩效的影响大于企业R&D支出对企业创新绩效的影响。(4)新能源汽车企业技术水平正向调节企业R&D支出与企业创新绩效之间的关系。

5.2 理论贡献

本文综合运用新经济增长理论、资源基础理论、技术创新理论,探究新能源汽车企业领域政府R&D补贴是否能够显著提高企业创新绩效,并分析了企业R&D支出以及企业技术水平的中介调节效应,拓展了已有研究政府补贴与创新绩效的二元视角,丰富了已有研究情景和内容。本文研究为科学评价政府新能源汽车企业R&D补贴绩效提供理论支持,同时也为国家鼓励技术创新,促进高质量发展的新能源汽车企业补贴政策[5]提供理论支撑。

5.3 实践贡献

新能源汽车企业于我国而言具有促进汽车产业转型升级的重要战略意义,通过技术创新增强市场竞争能力是产业发展的必由之路。如何有效运用政策工具,发挥政府R&D补贴四两拨千斤功效,这是各级政府需要思考的问题。

研究表明,尽管政府R&D补贴对企业创新绩效有一定的促进作用,但促进作用需要借助企业R&D支出这个中介桥梁,才能完成政府R&D补贴项目。研究结果给我们的启示:第一,政府应继续运用R&D补贴政策工具激励新能源汽车企业研发创新,同时更加注重发挥企业R&D创新的主体作用。第二,政府要建立对R&D补贴效应的评价机制,适时调整政府R&D补贴政策。尽管对所有的企业而言,R&D补贴规则是一样的,但补贴政策应根据R&D项目的特点和预期取得的效果而有所区别。第三,政府应采用“选择赢家”战略,补贴R&D成功率高的企业承担的高质量R&D项目,并且掌控好补贴强度。第四,本研究显示,政府R&D补贴主要投向大型上市企业,为促进新能源汽车企业整体创新发展,政府应加强对中小型企业的R&D支持。第五,本研究结果对非上市新能源汽车企业的启示:积极创造条件上市,获取政府R&D支持,增强技术创新能力。

5.4 研究不足

第一,可以用国家减免新能源汽车企业税收作为研究自变量,分析其对企业创新绩效的影响。第二,本文以专利申请量作为创新产出衡量指标,以后可以尝试用新产品销售量、成本降低作为创新绩效的深度指标。第三,可以更多引入企业性质、第一大股东持股比例等作为调节变量,分析其对政府R&D补贴通过企业R&D支出中介作用对创新绩效的调节作用。第四,可以考虑进一步扩大研究样本,进一步提高研究结果的可靠性。

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