《产业组织》战略性新兴产业政府RD补贴信号效应的动态分析汇总

1、产业经济研究战略性新兴产业政府R&D 补贴信号效应的动态分析*郭晓丹 何文韬内容提要:本文通过建立动态面板数据模型, 应用战略性新兴产业88家上市公司数据分析政府R&D 补贴的传导效应及市场反应。研究结论表明, 目前战略性新兴产业的政府R&D 补贴还未能充分体现出信号效应、发挥其引导产业投资的作用, 应在补贴投向、方式和环节上进一步改进。关键词:战略性新兴产业 政府R&D 补贴 信号效应一、战略性新兴产业的研发投入战略性新兴产业源于新兴科技与新兴产业的深度融合, 以新能源汽车、云计算、高端功能材料、高速铁路和生物育种等为代表的战略性新兴产业技术, 研发投入高、风

2、险大、外部性强, 需要大量的资金投入。现阶段, 我国战略性新兴产业的研发投入面临着严重不足:一是作为高技术产业的战略性部分, 与其他行业相比并没有显著的研发投入优势。2009年我国制造业研发支出高达143亿元, 而与战略性新兴产业相关的制造业仅占其中很小的一部分; 二是与发达国家同类行业相比, 存在着较大的差距。战略性新兴产业的研发投入不足必将对产业培育发展产生消极影响, 企业拒绝或降低创新项目的投资规模, 不但造成企业发展动力不足, 也将阻碍就业、产出、出口甚至经济福利的增长(Feldm an &Kelley, 2006 。本文认为, 战略性新兴产业的技术研发无法单靠社会资本和企业自

3、身投入完成, 政府R&D 补贴是解决研发投入不足, 引导和促进更多的资本投入研发活动的重要手段。即使在市场经济较为发达和完善的西方国家, 新兴产业的研发也不是完全靠社会资本来解决问题, 其基本模式是政府导向和社会资本的跟进。一直以来, 政府R&D 补贴都是我国推进新兴产业发展的主要手段, 2011年中央财政投入战略性新兴产业的扶持资金将达到35亿元, 在 十二五 期间战略性新兴产业专项资金的规模将超过200亿元, 各地方政府也将加大资金投入力度。在战略性新兴产业政府R&D 补贴整体规模不断放大的同时, 其作用和效率值得关注。在战略性新兴产业发展初期, 政府R&D

4、 补贴如何在产业发展过程中发挥应有作用, 这是本文主要探讨和回答的问题。二、政府R&D 补贴信号效应的理论分析政府为战略性新兴产业中的企业提供补贴是基于两方面的考虑:一是政府愿意给予能够产生积极外部性的研发活动以补贴, 以进一步鼓励和促进企业投入研发活动, 实现社会福利最大化。二是政府对于高新技术企业的补贴将向社会潜在投资者传递有价值的信息, 从而产生有效的投资引导作用。最终, 政府R&D 补贴的核心意义在于运用有限的财政资金起到 四两拨千斤 的作用, 在这一过程中, 市场参与者将政府R&D 补贴行为本身视为一个信号, 向市场传递国家重点发展产业的战略方向和未来政策变动

5、的倾向, 从而对企业内外的投资经营行为产生影响, 这即是信号效应的基本思想。(一 政府R&D 补贴信号下企业内研发活动变动在初期的研究中, 学者们试图假设政府R&D*本文为教育部人文社会科学重点研究基地重大项目 中国战略性新兴产业发展理论与政策研究 (批准号10JJD790013 ; 辽宁省财政科研基金项目 支持辽宁省战略性新兴产业发展财政政策研究 (批准号10B001 ; 辽宁省社会科学规划基金项目 辽宁省战略性新兴产业企业创业问题研究 (批准号L10BJL022 的阶段性研究成果。补贴与企业内部研发投入之间存在着互补或替代关系, 即政府R&D 补贴可能引导企业加大研

6、发投入, 也可能对后者产生挤出作用, 而且得出有替代效应结论的文献比例明显较高(David et al, 2000 。但持反对观点的学者则认为, 两者之间的关系并不适合用互补或替代来解释(Lichtenberg, 1987; Aerts &Schmidt, 2008 。也有研究认为虽然研发补贴与企业绩效之间的关系并不十分清晰, 但是研发补贴会对企业研发支出产生杠杆作用(Hall &Maffioli, 2008 。政府R&D 补贴除了能够解决企业研发资金缺口问题, 还会产生额外行为(behavioural additio na-lity , 这种行为通常是指由于政府扶持而

7、引起的企业技术策略的改变(Geor ghio u, 2003 。本文将这种政府R&D 补贴的额外行为定义为政府R&D 补贴的信号效应。对于企业来说, 决定提高企业研发投入预算是一个重要的策略行为, 因为它将通过促进企业加强产品研发来提高企业获利机会(Clausen, 2009 。而由政府R&D 补贴所引致的企业加大研发力度的策略行为将扩大企业技术研发基础, 提高企业获得新技术的可能性(H am berg, 1966 。所以本文认为政府R&D 补贴的信号效应在其发挥作用的情况下, 能够使得企业做出积极反应, 加大关键研发项目的投入力度。(二 政府R&D 补

8、贴信号下社会潜在投资者的反应信息不对称和较高水平的不确定性所带来的市场失灵问题通常被认为是企业难以吸引投资的原因所在(Berg er &U dell, 1998 , 这就需要政府采取补贴措施加以修正。研究者认为政府行为, 如认证一个新产品、批准专利或者投资补贴都可以作为其他投资者的一个信号(Nar ay anan et al, 2000 。这一信号给企业的研发项目加上 光环 (Feldman &Kelley, 2006 , 对外部投资者产生 认证效应 (M euleman &M aeseneire, 2008 , 降低这些投资者在信息不对称条件下选择投资项目的难度和偏误

9、。此外, 战略性新兴产业企业研发活动有多种融资渠道, 包括私人风险投资、银行等金融机构投资、公共风险资本项目以及包括来自其他企业或政府研发项目战略联盟的资金, Feldman &Kelley (2006 认为研发补贴能够显著提高企业获得不同融资来源的可能性。因此, 在本文中, 选取贷款银行、社会投资者和机构投资者作为研究政府R&D 补贴信号效应所影响的主要外部投资者。然而, 政府R&D 补贴信号效应传导仍有几个需要深入探讨的问题:首先, 政府R&D 补贴所发出的信号为企业指明了战略性新兴产业未来技术攻关方向, 企业如果能够在这些技术的研发方面取得突破必定能为企业

10、创造良好发展机遇。在战略性新兴产业中, 政府R&D 补贴的信号是否起到导向作用? 企业对该信号是否做出了积极反应? 这是本文研究的关注点之一。其次, 企业的外部投资者是多样的, 它们可能是银行等金融机构、社会投资及其中的机构投资者, 不同的投资者投资能力、目的、对投资信号反应敏感度不同, 它们对政府R&D 补贴所发出的信号反应不一。政府R&D 补贴在发出投资信号后, 不同的外部投资者会做出怎样的反应? 政府R&D 补贴对外部投资的引导作用是否真正实现? 对于这些问题的回答能够为政府支出提供科学建议, 从而利于充分发挥政策职能, 有效配置资源, 促进战略性新兴产业

11、的发展。三、研究设计与计量模型(一 数据来源和样本选择本文数据均来自resset 数据库。根据研究需要, 本文最初选取了从2001年到2010年这10年概念板块中168家上市公司的财务数据样本。这些上市公司所属行业分别为新能源、新材料、节能环保、高端制造和物联网等, 它们均属战略性新兴产业的重点发展领域。另外, 对于政府R&D 补贴指标数据多数研究样本没有充分披露, 本文逐个翻阅公司年报, 手工补充了缺失数据。经过上述两方面的调整, 最终本文得到88家具有完整数据的上市公司样本, 样本点880个。(二 变量定义1. 政府R&D 补贴。政府对企业进行研发补贴是政府支出的主要手段,

12、 该变量的数据来自上市公司财务报表中利润表附注下的补贴收入科目。2. 企业研发支出。企业研发支出是企业自身对于新技术、新产品研究创新和开发所支出的费用, 是企业为了获得长期发展动力和新市场机会而进行的自我技术能力的投资和提升。该变量用于测量企业自身研发支出对于政府R&D 补贴信号所作出的反应。3. 银行贷款。对于战略性新兴产业中的企业来说, 获得银行长、短期借款是进行研发活动的主要外部资金来源。本文选取上市公司财务报表中长、短期借款科目数据作为这两个变量的数据。4. 社会投资。该变量用来衡量政府R&D 补贴的信号效应是否引导广大投资者以购买股票的形式投资于被补贴企业。该变量数据

13、来自上市公司流通经济学动态2011年第9期股数乘以公司每年年末的股价。5. 机构投资者投资。机构投资者投资变量用来表示机构投资者对政府给予企业研发补贴信号的反应。事实上, 机构投资应当包含在社会投资当中, 但由于机构投资者同一般社会投资者相比, 掌握了大量的产业信息和专业投资技能, 更能反应产业投资的理性变动趋势, 因此将其独立出来进行研究。本文选取机构投资者持股数量来衡量这一变量。6. 控制变量。本文控制变量选取企业规模、偿债能力以及资金来源渠道。企业规模由企业总资产值取对数得到; 偿债能力由流动比率、资产负债率、流动资产比率表示。整个研究对于变量的定义如表1所示。表1变量定义 (三 计量模

14、型1. 政府R&D 补贴对企业内部研发支出信号效应的计量回归模型。为了研究战略性新兴产业中政府R&D 补贴的信号对不同规模企业研发支出的长期变动影响, 本文选用88家上市公司的10年面板数据建立基于GM M 估计的动态面板数据模型(DPD , 以期对政府R&D 补贴对企业研发支出的信号效应进行相对精确地衡量。ln YFF Y it = + 0lnYFF Y it-1+ 1lnZFBT it + 2lnZCH J it + i + t + it (1 其中, i 表示第i 个企业, t(t =2001, 2002, , 2010 表示第t 年, 、 0、 1、 2为待估参

15、数, i 和 t 分别是因不同的个体效应、时间效应所带来的偏误, it 是纯随机扰动项。2. 政府R&D 补贴对企业获得外部投资信号效应的计量回归模型. 企业外部研发投资有三个来源:银行、社会投资、机构投资者, 本文分别设定计量模型检验这些外部投资者对企业获得政府R&D 补贴的投资信号反应。检验银行投资者对政府R&D 补贴信号的反应, 本文设定如下模型:CQJ K it = 0+ 1ZFBT it + 2ZCH J it + 3L DV it + 4ZCFZ it + it(2DQJ K it = 0+ 1ZFBT it+ 2ZCH J it +3LD V it + 4

16、ZCF Z it + it(3其中, i 表示第i 个企业, t(t =2001, 2002, , 2010 表示第t 年, 为残差, n (n =1, 2, 3, 4 为待估参数。另外, 本文选取企业总资产(ZCH J 、流动比率(LD V 、资产负债率(Z CFZ 三个控制变量。其中, 企业总资产控制企业规模不同所带来的影响, 而流动比率和资产负债率反映企业偿债能力。检验社会投资对政府R&D 补贴信号的反应, 本文建立如下模型:PL TGS it = 0+ 1ZFBT it + 2ZCH J it + it(4其中, i 表示第i 个企业, t(t =2001, 2002, , 2

17、010 表示第t 年, 为残差, n (n =1, 2 为待估参数, PLT GS 为企业年底股价乘以上市流通股数表示企业从股票市场上筹得的资金, ZFB T 为政府R &D 补贴, 控制变量ZCH J 为企业总资产。检验机构持股者对政府R&D 补贴信号的反应, 本文设定如下模型:lnJ GCG it =0+ 1lnZFB T it + 2lnZCH J it + i t (5其中, i 表示第i 个企业, t(t =2001, 2002, ,2010 表示第t 年, 为残差, n (n =1, 2 为待估参数。在模型中, 由于机构持股数、政府R&D 补贴以及企业总资产

18、三个变量之间单位不统一, 因此, 本文分别对这三个量取对数。此外, 企业总资产在模型中为控制变量, 用于排除企业规模不同所造成的影响。四、实证检验结果与分析(一 政府R&D 补贴对企业内部研发支出的信号效应实证检验1 单位根和协整检验。本文首先对该面板数据进行单位根(U nit Root 检验, 以判断数据序列的平稳性。从各变量单位根检验结果(LLC 、IPS 、ADF 和PP 来看, 除了LLC 检验方法对同一检验对象得出不一致的结果外, 其他各检验结果显示在1%的显著性水平下, 所有变量序列的水平项都是非平稳序列, 经过一阶差分以后, 在1%的显著性水平上都是平稳的, 故这些模型中

19、的变量序列均为一阶单整序列。本文使用STAT A11. 0软件, 运用x t -w est 命令对各个变量进行协整检验。采用赤池(AIC 法则选择滞后阶数, 巴特利特(Bartlett 谱密度窗口宽度4(T /100 2/9 2, 分别对模型的主要应变量和自变量进行协整检验。由检验结果来看, 政府R&D 补贴自变量与各个被解释变量之间均通过了xtw est 协整检验方法, 从而表明它们之间具有比较稳定的长期相关关系, 可以进行回归分析。2 动态面板数据的估计方法与结果。在动态模型数据模型中, 由于因变量的滞后项作为解释变量, 这就导致解释变量与随机扰动项相关, 因此用传统估计方法进行估

20、计时必将产生参数估计的有偏性和非一致性。因此本文也选用系统广义矩阵对模型进行估计, 结果显示, 一阶差分残差项有一阶自相关, 而没有二阶自相关, 但是Sargan 检验拒绝了过度识别是有效的零假设, 表明存在异方差, 因此需要进行两步回归来估计。回归结果显示, 虽然一阶序列相关AR(1 检验的结果拒绝了动态一阶自相关回归模型随机误差项不存在序列相关的原假设, 但是二阶序列相关AR(2 检验结果表明不能拒绝原假设, 这说明GMM 估计结果是一致的。而Sarg an 过度识别检验的P 值为0. 1474, 也表明回归中工具变量是有效的。3 估计结果分析与解释。从政府R&D 补贴对企业内部研

21、发支出信号效应的实证研究结果看, 政府R&D 补贴所发出的信号对企业研发支出无影响。而企业当期研发支出与上期研发支出显著地正相关关系则说明了企业支出决策具有一定的连续性, 是企业根据自身研发战略所做出的动态调整过程。另外, 不同规模的企业研发支出力度不同, 企业规模越大研发支出越多。之前的研究认为政府研发投入与企业研发支出之间存在着显著的正相关关系(Lev y &T erleckyj, 1983; Irw in &Klenow , 1996 , 而本文在战略性新兴产业领域的研究却得出不同的结论。这其中的原因有以下几方面:一是政府的研发补贴措施不完善导致补贴信号失效。虽然

22、政府R&D 补贴方式逐渐多样化, 各种技术改造资金、专项资金、奖励资金等在一定程度上解决了企业研发资金短缺的问题, 但是补贴对象选择没有明确标准, 补贴具体投向环节不突出, 各种补贴发放后也缺乏有效的监督机制来跟进企业研发项目完成情况, 这就造成企业对政府R&D 补贴信号的消极反应, 不跟随政府R&D 补贴所引导的技术攻关方向, 依旧按照企业原本技术研发战略来进行研发活动。二是企业研发支出决策是一个长期的、连续性的决策过程, 是企业以预算的形式在前一期做出下一期的研发支出计划。企业制定研发决策需要综合考虑企业内外各种因素, 但是政府R&D 补贴信号的失效使得企业

23、研发决策表现出只受到来自企业研发支出决策和规模等自身因素的影响, 而不对政府R&D 补贴信号做出反应。三是企业研发支出数据难以获得所造成的数据偏误。因为我国会计准则没有明确要求上市公司披露研发支出数据, 所以本文只能按照高新技术企业认定标准中对企业研发费用基本要求的规定来间接估算这一指标数据, 从而对研究结果造成一定影响。总的来看, 政府R&D 补贴所发出的信号没有在企业自身研发支出方面得到预期效果。政府R&D 补贴措施不完善所造成的信号失效使得企业研发支出的变动还是更多的受到来自企业自身因素的影响。企业上期的研发支出与本期的研发支出显著地同向变动, 说明战略性新兴产业

24、中研发支出的持续性较好, 而大型企业研发投入高, 更有能力开展研发活动。(二 政府R&D 补贴对企业获得外部投资者的信号效应实证检验1 单位根检验和协整检验。对模型进行估计之前, 首先对各变量序列做单位根检验和协整检验, 以判断序列间是否存在长期稳定关系。从各个模型单位根检验结果可以看出, 模型(2 、(3 、(4 , 除了LLC 检验方法对同一检验对象得出不一致的结果外, 其他各检验结果显示在1%的显著性水平下, 所有变量序列的水平项都是非平稳序列, 经过一阶差分以后, 在1%的显著性水平上都是平稳的, 故这些模型中的变量序列均为一阶单整序列。而模型(5 中各变量序列不经过一阶差分在

25、水平条件下就验证为平稳序列, 不存在单位根, 所以这些变量序列是零阶单整序列。由上述单位根检验得出各模型所使用的变量序列均为同阶序列, 因此可以进行协整检验。本文同样使用ST AT A11. 0软件, 运用xtw est 命令对各模型主要因变量和自变量进行协整检验。由检验结果来看, 政府R&D 补贴自变量与各个被解释变量之间均通过了xtw est 协整检验方法, 从而表明它们之间具有比较稳定的长期相关关系。2 模型形式选择检验。模型形式的选择首先区分混合模型和截距模型, 再确定是固定效应模型还是随机效应模型, 最终选取与本研究样本数据特点相适应的模型形式。检验结果如表2所示。3 模型估

26、计结果。经过单位根检验和协整检验各数据序列均存在着协整关系, 又由模型形式选经济学动态2011年第9期择检验得出该研究数据可以运用变截距固定效应模型估计方法, 故本文使用Eview s 6. 0软件处理这些数据得到回归结果, 如表3所示。表2模型形式选择检验 注:括号中的数值为P 值。4 估计结果分析与解释。由回归结果可以看出, 政府R&D 补贴的信号效应显著地影响了银行和社会投资者, 增加了企业获得来自银行的长短期贷款和股票市场的筹资, 但是机构投资者却没有对政府R&D 补贴信号做出积极反应。表3 外部投资者对政府R&D 补贴信号反应的检验结果 注:*表示在1%的水平

27、上显著, *表示在5%的水平上显著, *表示在10%的水平上显著; 括号中的数值为P 值。分析结果表明, 政府对于企业研发活动进行补贴所产生的信号效应能够显著提高被补贴企业获得长短期借款的可能性。这说明作为企业借款主要提供者 银行在投资活动中受到政府支出行为的影响较大。政府对企业的研发补贴所发出的投资信号在一定程度上降低了银行对被补贴企业的风险评估, 所以银行的投资行为在很大程度上参照了政府的资金投向。社会投资者在用股票投资企业时存在着信息劣势, 而政府的补贴行为是广大社会投资者做出投资决策的重要风向标, 所以他们的投资行为会受到政府R&D 补贴的信号效应的影响。机构投资者是社会投资中

28、主要的组成部分, 与普通投资者相比, 机构投资者在做投资决策时具有较强的研究能力和信息优势。所以他们的投资行为表现出独特的特点, 因此本文单独设定模型研究机构投资者对政府R&D 补贴信号的反应。回归结果显示政府R&D 补贴不能很好地解释机构投资者的投资行为, 政府R&D 补贴的信号没有对机构投资者的投资决策起到预想的积极效果。可见, 机构投资者做投资决策时会综合考虑多方面的因素, 对企业各方面做综合的评价, 而政府对企业进行研发补贴仅是其中的一项。从控制变量的回归结果可以看出, 企业规模的不同确实影响到了企业从外部获得投资。正向的关系表明企业规模越大, 政府R&

29、D 补贴对企业获得外部投资的信号效应越强。而企业偿债能力指标的回归结果表明, 企业的偿债能力越强, 也越有助于企业获得长短期借款。这与实际观察到的结果相一致, 企业的偿债能力是银行对企业进行风险评估的重要指标。企业偿债能力强, 风险小, 银行也愿意贷款给这些企业。五、结论与政策内涵本文对政府R&D 补贴信号效应进行系统研究, 结果显示对于企业研发支出而言, 政府R&D 补贴所发出的信号并没有起到预想的增加企业研发支出的效果, 企业研发支出的增减更多的是受到来自企业研发支出决策和规模等内部因素的影响。而对于企业外部潜在投资者而言, 政府R&D 补贴所传达出来的投资信号效应

30、能够提高企业获得来自银行和社会投资者投资的可能性。但是机构投资者对于补贴信号的反应较为消极, 两者间的关系并不十分密切。另外, 企业规模和偿债能力对于企业获得外部投资有积极影响, 规模大、资金充足的企业必定会受到投资者的青睐。本文研究揭示了在战略性新兴产业中, 政府R&D 补贴并没有完全发挥其应有的信号效应, 存在着进一步的改进空间。对此本文提出以下几方面的建议:1 完善政府R&D 补贴方式, 尽快建立补贴资金监管机制。虽然我国政府R&D 补贴具有多种形式, 但是这些补贴类型的分类计划性较强, 没有结合补贴领域市场经济发展状况和区域产业布局特点, 从而造成补贴资金分配运

31、用不合理, 没有充分发挥政府R&D 补贴应有的引导作用。因此, 政府R&D 补贴的方式选取应以市场调控为主导, 结合战略性经济学动态 2011 年第 9 期 新兴产业发展特点, 分 阶段、 领域地配置补 贴资 分 金, 提高政府 R& D 补贴在战略性新兴产业中技术 研发、 资等 方 面 的 信号 作 用。 另 外, 由 于 政 府 投 R& D 补贴具有无偿性, 目前还 缺乏资金运用 的监 管。对此, 我国政府在补贴事前应做好预算决策, 在 事中加强监管, 跟踪研发项目完成情况, 在事后严格 项目审计, 确保补贴资金真正用在所需领域。 2 改革政府 R&

32、; D 补贴投向, 调整补贴资金投 放标准。战略性新兴产业包括七大重点发展领域, 这其中有些领域发展较早, 技术已趋向成熟, 例如新 能源产业中的风电行业; 而有些领域才刚刚起步, 技 术研发以基础性研究为主, 例如新能源汽车产业中 对高效电池的研发。政府对该产业领域进行补贴就 应分清各领域技术研发环节, 有差异化地进行资金 补贴, 从而有效引导企业技术攻关方向。同时, 在补 贴项目选择方面, 应综合考虑项目技术的先进性、 创 新性和影响力, 建立合理的补贴资金投放标准, 筛选 出有较强研发实力、 较高技术创新度的企业给予资 金扶持和政策引导。 3 有效鼓励银行和社会投资者加大对 企业研 发活

33、动的投资, 引导机构投资者积极参与企业研发 投资活动。战略性新兴产业中, 企业研发活动风险 高、 不确定性大, 但是政府 R& D 补贴的信号效应让 银行和社会投资者了解到了企业研发项目的潜在价 值, 加大了对于企业技术研发的投资。然而银行和 社会投资者在投资对象的选择方面却明显偏重于大 型企业, 中小企业仍不能获得足够资金。所以政府 应当鼓励银行等金融机构建立起专门为中小企业提 供信贷服务的部门, 增加对这些企业的信贷投放量。 同时, 进一步拓宽民间投资领域, 吸引更多的社会资 金参与政府鼓励发展的研发项目。机构投资者具有 信息优势和研究能力, 所做出的投资决策较为独立, 不易受到来

34、自外部因素的影响。机构投资者的投资 行为表现出投资规模大、 投资周期长的特点, 这正与 战略性新兴产业技术研发活动所需资金量大、 研发 周期长的特点相契合。如果能够有效引导机构投资 者参与企业研发投资活动, 建立创新投资基金, 必定 能有效促进战略性新兴产业技术研发活动取得突破 性进展。 参考文献: Aer ts & Schmidt ( 2008 , "T w o fo r the price of one? A dditio na lity effect s of R& D subsidies: A com par ison betw een F landers &

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