师修繁

（郑州工商学院，河南郑州 451400）

高技术产业是指利用先进技术生产具有科技含量产品的产业，具有投资大、知识技术密集等特点［1］。在经济发展新常态背景下，高技术产业在推动我国经济发展向创新驱动转变以及加快产业转型升级中发挥着不可替代的引领作用，是我国从工业大国向工业强国迈进的重要支撑。进入“十四五”后，我国规模以上高技术制造业增加值同比增长14.7%［2］，高技术产业取得了显著发展，然而总体来说行业分布不够合理、相关产品科技含量仍然较低。为促进高技术产业高质量发展，我国推出了诸如降低高科技产业企业所得税、提升对高技术企业直接拨款补贴力度等政策措施，这些财政政策对高技术产业发展所起到的作用及其内在影响机制，以及我国区域分化下的高新技术产业的发展现状和存在问题值得研究探讨。

1 文献综述

1.1 财政支持与高技术产业发展研究

梳理现有文献发现，财政支持与高技术产业之间的关系主要在于三大方面：第一，财政支持有利于促进高技术产业的发展；第二，财政支持不利于高技术产业企业的发展，反而会使企业产生依赖和创新惰性；第三，财政支持政策有利也有弊，应该辩证看待。首先，大量研究表明政府财政支持对高技术产业发展具有积极作用，如有研究认为财政支持能够促进企业前期的创新投入、增加产出［1］；能够促进前期科研成果转化［3］；能够推动高技术产业结构转型与发展［4］；能够提升高技术产业的R&D效率［5］；能够通过财政分权促进高技术产业的发展［6］；能够提升区域高技术产业份额［7］。还有研究认为政府增加研发投入可以促进高技术产业发展［8］。然而，有研究发现政府财政支持会在一定程度上对高技术产业发展起到阻碍作用，如有研究认为在市场失灵的情况下，财政支持的促进作用会受到影响［9］；认为政府的事前补贴不会产生提高努力程度的激励［10］；认为政府财政支持对企业的创新效率具有负向影响［11］；发现减免税对于初创企业销售的成果转化在某些情况下为负作用［12］；认为财政补贴政策甚至抑制企业创新［13］。此外，有部分研究认为应辩证看待政府财政的政策作用，如有研究认为政府应该在一定程度上支持企业创新，而不是毫无节制和原则［14］。在具体政策分析中，有研究认为现有的高技术产业支持政策在实施过程中存在直接投入不足、资金分散和使用率低等问题［15］；认为对于不同的企业创新活动要采取差异化的金融支持政策［16］。在政策效应方面，有研究发现随着政府财政补贴强度的上升，财政正效应会逐渐减弱［17］；认为政府补贴具有明显的区域局限性［18］。

1.2 财政支持对高技术产业的影响机制研究

已有研究表明，财政支持对于高技术产业发展分为直接与间接两种影响途径，在间接作用中，财政支持通过影响政府的福利性支出进而影响高技术产业发展［19］。有研究注意到区域R&D 投入在财政补贴对专利产出过程中起中介作用，且人员投入中介作用大于经费投入［20］；同时有研究发现创新经费投入在高技术产业产出中起到中介作用［21］。此外，也有研究发现，政府支持通过提升主体创新能力、主体创新意愿以及成果市场化程度影响高技术产业成果转化［22］。

综上，从实证的角度研究财政支持对高技术产业发展影响的范式比较成熟，但是多数研究仅选取单个指标测量高技术产业的发展，对高技术产业进行完整准确评价以及对财政支持影响高技术产业发展的内在机制的研究均仍存在不足，而且部分研究将技术获取作为影响高技术产业发展的自变量，如有研究以制度环境作为切入点分析技术获取对高技术产业创新发展的影响［23］，忽视了政府支持在影响过程中的中介作用。对此，本研究将从理论上归纳财政支持对于高技术产业发展的影响机制，建立高技术产业发展的评估体系并进行实证检验。

2 财政支持与高技术产业的因果关系分析

2.1 财政支持对高技术产业的影响

通过划分不同的财政支持类型，可以梳理得到不同政策工具对于高技术产业发展的作用，进而为优化政策建议提供理论基础。在熊璞等［24］、胡丽娜［25］的研究基础上，选择政府科技投入作为分析变量。政府科技投入对高技术产业的发展具有以下影响：一是降低技术创新的投入风险。技术创新投入具有很高的风险，再加上负外部性的存在，企业之间关于技术层面的激烈竞争也会导致技术效益的损失，阻碍高技术产业发展，而政府的税收激励政策会降低技术创新的投入风险，鼓励企业开展技术创新活动。二是提高产业预期收益。企业从事技术创新活动的主要目的是获取高回报，收益率的提高促进了企业对科技创新的投入，而税收激励政策通过提高企业收益来提高企业对技术投入的积极性，从而提高企业的创新效率［26］，推动高技术产业的发展。三是降低企业生产成本。政府对科技创新的补贴能够促进科技成果转化、提高科技经济效率［27］；对于投入周期长的创新活动，企业存在较大的资金缺口，政府补贴则可以降低企业的创新成本、减少负外部性［28］，鼓励研发主体创新。因此，提出以下假设：

H1：财政支持对高技术产业发展具有显著促进效应。

2.2 内在影响机制分析

随着现代市场经济的不断发展，高技术产业不仅要融合内部技术也要获取新的外部技术以增强技术创新活力［29］。技术获取的本质在于技术分享、转移，企业通过组织活动获得技术类知识，促进原有技术更新、加强核心竞争力。技术获取在某种程度属于知识购买，高技术企业尤其是初创企业经常会遇到资金匮乏的困境，政府财政对高技术企业研发与创新活动提供补贴、奖励等能够在一定程度上缓解企业的融资压力，从而增强企业技术获取能力与扩大企业获取技术范围［30］。同时，政府财政支持作为一种精准的帮扶行为，可以直接满足单个企业获取研发技术的需求，充分发挥财政支出对高技术企业及时、有效获取技术的促进作用。此外，新的外部技术的应用能够提升高技术产业资本集中率以及劳动生产率，同时补齐企业研发短板，扩展业务范围与知识视野，实现产品与工艺创新，进一步提升企业销售收入与市场竞争力。因此，提出以下假设：

H2：在财政支持与高技术产业发展中，企业技术获取能力发挥了中介作用，即财政支持可以通过提升企业技术获取能力进而促进高技术产业发展。

本研究的分析框架如图1 所示。

图1 研究框架

3 研究设计

3.1 模型构建

为科学准确地评 估财政支持对高技术产业发展的影响，构建如下基准回归模型：技术产业发展；为控制变量的弹性系数；Z 为控制

式（1）中：LRit为被解释变量，表示i区域第t 年的高技术产业发展状况；lnCZit为解释变 量，即i区域第t 年的财政支出水平；β1是核心解释变量财政支持的弹性系数，若β1为正，表明财政支持有助于高技术产业发展，反之则表明财政 支持不利于高变量；proi与yeart分别表示区域固定效应与年份固定效应，分别反映区域与年份之间的独特性；εit表示随机误差项。

在此基础上，为进一步探究财政支持对高技术产业发展的影响机制，参考温忠麟等［31］的研究，采用依次回归方法检验企业技术能力在二者之间的中介效应，构建中介效应检验模型如下：

式（2）（3）中，lnTECit为待检验的中介变量企业技术获取能力。

若式（2）中lnCZit的系数α1显著为正，且式（3）中lnTECit的系数β2显著为正，则可以证明企业技术获取能力在财政支持与高技术产业发展之间发挥了中介作用。

3.2 指数测度

高技术产业发展内涵具有综合性与丰富性，以往研究中仅使用单一变量对其进行评估难以全面反映高技术产业的发展水平，如，有研究采用各省份每年的专利授权数来衡量高技术产业发展水平［32］，但是专利授权 数只能反映创新成果；有研究将高技术企业当年的专利申请量与前1 年的研发投入之比衡量高技术产业的创新效率［24］，但缺乏创新的总体数量分析；有研究将高技术产业利润作为衡量高技术产业发展的指标［8］，但财务会计观念的利润仅补偿了生产经营成本，却未完全补偿资本经营成本；而有研究选择新产品销售收入衡量高技术产业发展［13］，但忽视了高技术发展的投入成本与效率。由此可见，采用相关单一变量虽然突出了高技术产业发展的某一方面，但均难以全面反映高技术产业的发展水平。因此，本研究将创新质量与成果转化作为2 个一级指标，并综合上述研究分别采用的4个单一变量，将其作为二级指标，构建高技术产业发展评价指标体系（见表1）。此外，应用熵权法判断指标的无序程度以及离散程度，因为该方法可以保障评价结果的稳健性，最大限度地尊重了数据的特征，确保了指标对大部分原始信息的准确反映，从而可提升赋权效果［33］。如表1 所示，二级指标中，高技术产业专利申请数与上年研发投入之比的权重最大，而高技术产业利润的权重最小。

表1 高技术产业发展评价指标体系

3.3 变量说明与数据来源

3.3.1 变量说明

（1）被解释变量：高技术 产业发展。考虑到单一变量的限制，依据以上所构建的高技术产业发展评价指标体系测算出高技术产业发展指数，作为对高技术产业的综合评估。

（2）解释变量：财政支持。由于财政支持通常包括政府科技投入、政府补贴和税收优惠等多个方面，并且政府补贴和税收优惠的涉及范围极其广泛，很难选取一个指标来综合反映财政支持的力度并获取相关数据，因此仅选择地方财政科技支出以反映地方政府财政支持的力度。

（3）中介变量：企业技术获取能力。考虑到财政支持可能会通过提升企业的技术获取能力促进高技术产业发展，企业为获取技术而在国内外市场进行的投入在一定程度上可以反映企业对技术创新的追逐，且一般而言，投入与效应成正比，因此以企业的技术获取投入（引进技术经费支出与购买境内技术经费支出之和）衡量企业技术获取能力。

（4）控制变量。考虑到高技术产业的发展水平可能不止受到财政支持的影响，在参考章晓英等［8］、王曼怡等［34］、倪嘉成等［35］研究的基础上，选取以下控制变量：1）企业科研经费支出，以企业R&D内部经费支出来衡量；2）外商直接投资，以外商投资企业投资额占地区生产总值（GDP）比重来衡量；3）贸易开放度，以进出口贸易总额占GDP 比重来衡量；4）人力资本水平，以普通高等学校在校学生数占地区总人口比重来衡量；5）市场规模，以地区人口来衡量。

3.3.2 数据来源

本研究数据主要来源于中经网统计数据库中的分省宏观年度数据库、《中国统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》。考虑到2008 年金融危机可能影响高技术产业发展并干扰财政支持的净效应，而当前最新数据仅更新到2020 年，且西藏和港澳台地区的数据缺失严重，对其予以剔除，因此最终选取了2009—2020 年我国30 个省份的面板数据作为样本。

为提高回归结果的可靠性，对数据进行如下清理：首先，对涉及货币金额的变量利用消费者价格指数（CPI）进行处理，以尽可能地消除通货膨胀所带来的干扰；其次，对财政支持、企业技术获取能力、企业科研经费支出、市场规模这4 个变量进行对数化处理，以减小异方差可能带来的影响；最后，对于某些样本在某些变量处的缺失值，采用向前/向后填补与回归填补的方法进行模拟补充。主要变量的描述统计情况如表2 所示。

4 实证分析

4.1 基准回归结果分析

表3 显示了采用固定效应模型对各变量之间的假设关系进行验证的结果。其中，模型1 的结果反映了未添加控制变量、未控制年份和省域时，财政支持对高技术产业发展具有显著促进作用；模型2在模型1 的基础上加入控制变量，结果表明此时财政支持对高技术产业发展具有抑制作用；模型3 的结果反映只控制年份未控制省份时，财政支持在1%水平上显著促进高技术产业发展；模型4 在模型3的基础上加入控制变量，结果表明此时财政支持对高技术产业发展产生抑制作用；模型5 的结果反映控制年份和省域后，财政支持在1%的水平上显著促进高技术产业发展；模型6 是在模型5 的基础上加入控制变量，结果表明此时财政支持仍旧可以在1%的水平上显著促进高技术产业发展。基准回归结果表明，只控制年份不控制省份时，添加控制变量反而会降低财政支持对高技术产业发展的促进作用；在控制省份和年份固定效应后，不论是否添加控制变量，财政支持的回归系数在1%的水平上显著为正，说明不进行完全固定效应控制会导致系数估计的偏差。总体而言，财政支持的回归系数基本稳健，且随着控制变量与固定效应的不断加入，其净效应逐渐得以显露，财政支持每增长1%，高技术产业发展随着增长2.429 个单位，财政支持既可以降低高技术产业技术创新的投入风险、减少高技术产业发展的不确定性，对企业的技术创新活动起到激励作用，又能够助力高科技成果转化、填补企业资金缺口、减少外部性，因此，H1成立。此外，回归结果还表明，提升企业自主创新投入、外商直接投资以及市场规模的水平均能有效促进高技术产业发展水平提升，人力资本水平对高技术产业发展水平有抑制作用，而贸易开放度则并未对高技术产业发展水平产生显著影响。

表3 2009—2020 年我国财政支持对30 个省份高技术产业发展影响的基准回归结果

4.2 地区异质性分析

我国不同地区的经济发展水平有较大差异，不同地区的高技术企业分布也并不均衡，因此不同地区的政府财政支持对本地区的高技术产业发展的影响效应可能存在一定的差异。本研究将30 个省份划分为东部、中部和西部1），并分别应用基准回归模型进行回归，以检验影响效应的地区异质性（见表4）。可以看到，财政支持对高技术产业发展的显著促进效应只在东部地区存在，并远远高于基准回归结果中全样本影响效应的平均值，对于中部与西部地区没有显著影响。

表4 2009—2020 年我国分区域的财政支持对高技术产业发展影响回归结果

通过观察三大区域的财政支持情况发现，中部与西部地区财政支持对高技术产业发展的影响系数分别为0.647 和0.530，相较于东部地区6.601 的系数来说，两者比较接近，且都处于一个较低的水平上，与东部地区相差甚大（见表5）。高技术产业作为技术密集型产业，东部的区位优势使得政府具备充分的财政收入，能够通过增加对高技术产业的投入推动其发展；而中西部地区则受限于经济体量以及财政压力，难以给予高技术产业足够的财政支持，导致财政支持对高技术产业的促进效应仅存在于东部。

表5 2009—2020 年我国分区域的财政支持描述统计

以财政支持的均值（94.97）为界限，对样本数据进行高低分组和回归检验，结果如表6 所示。可见，低水平财政支持的系数为正且不显著，而高水平财政支持的系数显著为正，表明只有高水平财政支持才能对高技术产业产生显著促进效应。为进一步增强该检验结果的说服力，又以财政支持的对数值（3.992）进行高低分组，结果一致，反映了财政支持在不同地区之间的异质性效应结果是由于中西部地区的财政支持远低于东部地区的财政支持。

表6 2009—2020 年我国财政支持对高技术产业发展影响的分组回归结果

4.3 影响机制分析

表7 展示了中介效应检验模型的回归结果。可见财政支持显著提升了企业的技术获取能力，财政支持每增长1%，企业的技术获取能力就会提升0.584%，而加入企业技术获取能力后财政支持对高技术产业发展的回归系数降低至2.299，反映了财政支持的直接效应；企业技术获取能力的回归系数为正且在5%的水平上显著，证明企业技术获取能力在财政支持与高技术产业发展之间发挥了部分中介效应，中介效应（间接效应与直接效应的比值）达到了5.65%，H2得以验证。随着市场竞争的日益激烈，技术获取所需要的经费投入日益增长，技术与产业发展的高度融合已成为发展中国家经济增长的关键［36］。面临高技术产业技术获取的资金困境，财政支持将为高技术产业提供创新激励，促进高技术产业进行技术的研发和引进，从而提升技术获取能力［37］。技术作为高技术产业的核心，正是高技术产业可持续发展的“助推器”与驱动力，在技术迅猛发展的高技术产业中，企业只有不断提升自身的技术获取能力才能满足日新月异的市场需求，保持市场竞争力，实现可持续发展［38］。

表7 2009—2020 年我国财政支持对高技术产业发展影响中企业技术获取能力的中介效应检验结果

4.4 稳健性检验

由于基准回归结果可能受到回归样本质量、变量测量误差等因素的干扰，因此分别从优化样本选择以及用因子分析法计算的高技术产业发展水平替换熵权法计算的高技术产业发展水平两个层面进行稳健性检验。鉴于《2018 中国高技术产业统计年鉴》的有关数据缺失，2017 年的相关数据都由填补而得，这可能造成回归结果产生偏误，因此将2017 年的样本予以剔除，以提升样本的可信性；同时，鉴于直辖市虽然在行政上属于省级单位，但毕竟仅是一个较大的城市，与其他省份样本相混合可能会对回归结果产生干扰，因此将4 个直辖市予以剔除以保障样本的同质性。此外，考虑到仅仅依据熵权法所得的权重对高技术产业评估可能也存在偏差，因此考虑采用因子分析法重新测量，结果得到公共因子的累积方差贡献率达到96.13%，KMO 指数值也达到了0.624，证明了因子分析法的适用性高。检验结果显示（见表8），无论是优化样本选择或是替换高技术产业发展水平计算方法，财政支持的回归系数仍然显著为正，相较于基准回归结果并没有太大的变化，充分证明了以上所得基准回归结果的可靠稳定，有效支撑了研究结论。

表8 我国财政支持对高技术产业发展影响的稳健性检验回归结果

5 结论与政策建议

本研究得到主要结论如下：（1）财政支持显著促进了高技术产业发展但其影响具有地区异质性，由于财政支持的水平差异，财政支持对高技术产业发展的正向促进效应仅存在于东部地区，而并不存在于中西部地区；（2）企业技术获取能力在财政支持与高技术产业发展中发挥了中介作用，财政支持通过提升企业的技术获取能力进而推动了高技术产业发展。

基于以上结论，提出以下政策建议：

（1）继续保持对高技术产业的财政支持，促进高技术产业稳步发展。财政支持既可以降低企业的科技投资风险，又可以减轻企业的融资压力，为高技术产业的发展提供了有效物质保障，因此，应当将财政支持作为促进高技术产业发展的基本政策，充分释放财政支持对高技术产业发展的促进效应。

（2）加大对中西部地区的财政支持，统筹区域高技术产业协调发展。由于中西部地区经济发展水平以及财政收入相对有限，财政支持难以有效扩大，导致中西部地区财政支持的积极效应难以显现，因此，必须加大财政转移支付力度，根据中西部地区的高技术产业发展需要，注入更多的财政支持，发挥财政支持的积极效应，促进区域高技术产业协调发展。

（3）重视技术创新能力提升，夯实高技术产业发展的根基。技术创新能力是高技术产业的立足之本，要促进高技术产业发展，就必须注重技术开发效率和技术引入效率，因此，政府在为高技术产业提供财政支持的同时，尤其应当更多支持那些具备较好技术创新水平的高技术产业，通过财政支持撬动高技术产业技术获取能力的提升，最大化实现财政支持的社会效益。

注释：

1）东部包含：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；中部包含：山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部包含四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、重庆。