政府扶持、企业创新投入与工业经济转型
发布时间：2021-06-02
摘要：政府扶持对企业创新投入和绩效具有促进作用，但是现有研究并没有进一步深入探讨对工业经济转型升级的影响机制。基于此，文章构建了刻画变量之间时变影响关系的TVP-SV-VAR模型，实证分析了政府扶持、企业创新投入与工业经济转型升级的动态关联机制。研究结果显示，政府扶持对工业经济转型升级的影响具有直接效应和间接效应，可以直接促进工业经济转型升级，也可以通过影响企业创新投入间接促进工业经济转型升级。上述直接效应和间接效应均具有顺周期和正反馈的时变特征，随着经济转型升级程度的加深，影响效果均不断增强。文章还旨在发挥一定的政策启示意义，即应抓住我国经济转型升级向纵深发展的窗口期，发挥政府的力量加大对高技术产业和符合转型升级方向企业的扶持力度，推动我国工业经济结构优化和高质量发展。
关键词：政府扶持;企业创新;工业经济;转型升级;TVP-SV-VAR模型
一、引言
当前，中国经济正处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的关键时期，工业经济转型升级发挥了重要的引领作用。一般而言，工业经济转型升级是指从过去粗放、低端、低附加值的发展模式转变为绿色节能、中高端、高附加值的发展模式，高技术产业的快速发展是其集中体现。工业经济转型升级趋势能否持续关系到新时代中国现代化经济体系建设和高质量发展的可持续性?因此厘清推动中国工业经济转型升级的动力要素和作用机制成为学术界和政策制定者关注的重点问题。
从宏观层面来看，推动工业经济转型升级的主要动力包括政府和市场，政府不仅发挥了“守夜人”的角色，而且在供给侧结构性改革过程中发挥了重要的推动作用，市场则通过企业的技术创新不断推动产业高端化发展，同时政府提供的良好制度环境等因素同样可以通过促进市场创新来增强市场的有效性(李平、王春晖，2010)，这也是《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标的建议》提出“推动有效市场和有为政府更好结合”的应有之义。从微观层面来看，工业经济运行面临的环境错综复杂，政府行为、市场行为以及工业经济转型升级之间也将表现出复杂的、动态的勾稽关系，需要在统一的分析框架下进行深入研究探讨。鉴于此，文章将实证研究政府扶持、企业创新投入与工业经济转型升级之间的动态关联机制，为中国工业经济发展迈向中高端进而推动经济高质量发展提供政策制定的参考依据。
二、文献述评
政府扶持对企业创新的影响一直以来都受到学术界的广泛关注。相对于自由主义主张的市场自由竞争，早期的凯恩斯学派强调政府对经济的干预，即重视政府的宏观调控。林毅夫等学者吸收旧结构主义和新自由主义思想创立的“新结构经济学”强调了政府在经济结构发展和产业变迁中的政策需要与不同发展阶段的特征相适应，包括政府对符合产业升级方向企业的扶持以促进其创新(林毅夫，2012)。早期的国外研究也总体肯定了政府对企业技术创新活动的扶持是必不可少的，政府通过不同的扶持手段可以营造良好的企业创新平台，提升企业创新的积极性，这在推动社会重大技术变革和创新过程中发挥着不可替代的重要作用(Leyden&Link，1991;Cropper&Oates，1992;Nadiri，1993;Patel&Pavitt，1994;Dundas&Roper，2010)。Acemoglu&Zilibotti(2001)指出，20世纪日本和韩国等东亚经济体的高速增长，可以部分归因于政府的产业扶持政策引致的较强企业创新激励。刘亭立、傅秋园(2018)指出，政府扶持和市场竞争是企业创新的两大主要驱动因素，实证研究表明两大因素对企业创新绩效都具有积极的促进作用，直接技术补贴和税收优惠两种政府扶持措施对企业创新的影响存在差异性。王春晖、李平(2012)认为企业创新成果具有“公共产品”属性，依靠市场力量无法实现最优化，因此需要政府扶持来克服市场失灵，进而促进企业创新投入，可以采取政府采购、公共研发、政府研发资助与税收优惠政策等政府扶持措施。陈越、于润(2019)基于江苏省4980家中小微企业数据进行了实证研究，结果表明税收优惠、财政补贴、融资优惠和政府服务等四种政府扶持手段可以从融资和服务两个方面影响中小微企业创新。罗晓辉等(2018)则提出了地方政府的同质化竞争和结构趋同会影响政府扶持对企业创新的激励效果。曹琪格等(2014)着眼于企业制度环境，运用中国省际面板数据实证检验了企业制度环境对企业技术创新的影响，认为市场中介组织的发育和要素市场发育这两种制度环境的改善会对企业技术创新形成正向影响。在总体肯定政府扶持对企业创新正向促进作用的同时，也有学者从所有制和规模等结构性视角进行了分析，认为政府扶持对国有企业创新的促进作用更加明显，而市场竞争对民营企业的影响更强。在规模方面，政府财税扶持对中小企业创新水平的促进作用更加明显，因此政府应当根据不同的企业特征进行针对性的扶持(许箫迪，2010;李翠芝、林洲钰，2013;沈弋等，2016)。
企业绩效的影响因素也是学术界关注的焦点。现有文献对政府扶持和企业创新对企业绩效的影响问题进行了大量的探讨。从国外研究来看，在政府扶持对企业创新绩效的影响方面，学者们还没有得出一致的结论，Martin(1996)、David等(2000)、Czarnitzki&Hussinger(2004)、Kleer(2010)等认为政府扶持对企业创新绩效具有正向促进作用，但Goolsbee(1998)、Busom(2000)、Wallsten(2000)、Kaiser(2006)等研究也认为政府扶持会挤出企业创新资源，扭曲资源配置效率，进而导致企业创新绩效下降。从国内的研究来看，基于中国数据和中国实践的研究多数肯定了政府扶持和企业创新投入对企业创新绩效的正向影响。荣凤芝、钟旭娟(2020)以创业板高新技术企业为样本，研究发现政府补助对企业绩效产生积极影响，企业创新(研发)投入也能促进企业绩效的增长，并且政府补助能通过企业的研发投入来影响企业绩效。崔海云、施建军(2013)以农业龙头企业为例分析了开放式创新、政府扶持与企业绩效的关系，得出开放式创新与农业龙头企业的经济绩效和社会绩效之间存在正相关关系，政府扶持强化了这一效应，具有中介效应，不同的创新模式和政策目标会产生不同的政策效果。王晓艳、温东子(2020)从机构投资者异质性的视角实证分析了创新投入与企业绩效的关系，指出企业创新投入能够强化机构投资者对企业绩效的促进作用，从中介效应的角度证实了创新投入对创新绩效的影响。朱婧祎等(2020)认为，企业创新投入对企业创新绩效的影响不仅体现在单个企业层面，区域产学合作形式的投入也可以提升企业创新绩效，并且这一效应在持续上升。此外，也有学者从知识产权保护、融资结构和融资约束等角度分析了政府扶持和创新投入对企业创新绩效的影响，主要结论仍与上述研究保持一致。
相关期刊推荐：《技术经济与管理研究》1980年创刊，是由山西省人民政府发展研究中心主管主办、国内外公开发行的双月刊。主要是介绍国内外技术经济和管理方面的研究成果以及前沿发展方向，交流宏观、微观改革学术成果和工作经验。
通过文献梳理可以发现，现有研究总体肯定了政府扶持对企业创新具有正向的影响，基于中国数据和实践的研究也均肯定了政府扶持和企业创新投入对企业绩效的正向促进作用，但是仍有一些基础性问题需要进一步的深入研究。一方面，在中国经济转型升级的大背景下，在微观层面政府扶持和企业创新投入在促进企业绩效提升的同时是否推动了工业经济的转型升级?另一方面，中国政府对企业创新的扶持具有多维度和动态属性，同时中国工业经济转型升级也在动态演进，那么政府扶持、企业创新投入和工业经济转型升级之间是否存在动态关联机制?基于此，文章构建包含随机波动的时变参数向量自回归模型(TVP-SV-VAR)进行实证研究，对上述两个问题加以回答。
三、实证模型和数据选取
1.实证模型
TVP-SV-VAR模型是经典SVAR模型引入时变参数和随机波动设定后的扩展模型，可以处理变量之间的动态关联机制问题，在学术界得到广泛应用。首先，一个基准的SVAR模型如下：
2.数据选取
文章将政府扶持、企业创新投入和工业经济转型升级纳入统一的分析框架进行实证研究，分别使用三个时间序列变量来衡量。具体来看，使用科学技术财政支出变量衡量政府对企业创新的扶持，由于政府对企业创新的扶持包含了财政补贴、政府投资、制度环境建设等方面，而科学技术财政支出可以综合涵盖这些方面;使用大中型工业企业R&D人员全时当量衡量企业创新投入，这一指标也是国内外公认的企业创新投入衡量指标，从全国范围来看，大中型企业R&D占比较高，其走势基本可以衡量总体的R&D走势;工业经济转型升级方面，提升科技含量、迈向中高端水平是转型升级的方向，集中体现在高技术产业相对于其他产业的快速发展和占比提升，因此文章使用我国工业高技术产业增加值同比增速与全部工业增加值同比增速的差值这一相对指标构建工业经济转型升级指数，指数值越高表明工业经济转型升级程度更高，反之则较弱。数据方面，科学技术财政支出变量使用月度同比增速数据，原始数据来源于WIND数据库和财政部网站;大中型工业企业R&D人员全时当量为年度数据，文章使用二次插值法将其转换为月度数据，并计算了同比增速，原始数据来源于WIND数据库;工业经济转型升级指数的数据为月度同比增速，原始数据来源于国家统计局网站。综合考虑数据的可得性和代表性后，文章选取的样本区间为2007年1月至2020年10月。
表1显示了变量的描述性统计结果。从均值来看，样本期内科技财政支出的增长较快，可见政府对企业创新的扶持力度较大;企业创新投入较多，表明我国企业创新的动力较强;工业经济转型升级的均值为正，表明我国高技术产业增长快于整体工业，转型升级的趋势较为明显。从标准差来看，三个变量的波动均较大，相对而言大中型工业企业R&D人员全时当量同比增速和工业经济转型升级指数两个变量的波动性小于科学技术财政支出的同比增速，科学技术财政支出同比增速最高达到了182.85%，但最大降幅为52.71%，高波动特征十分明显。由此来看，文章选择的TVP-SV-VAR模型具有合理性，该模型可以有效捕捉时间序列变量的波动性，包含了更加丰富的变量信息，可以更好地刻画变量之间的动态影响关系。
四、实证结果分析
1.模型估计结果
在建模之前，首先对所有变量都进行了季节调整，剔除季节因素和不规则因素，然后检验变量的平稳性，结果见表2。可以看出，三个变量均在1%的显著性水平下平稳，可以建模。
2.时变脉冲响应分析
TVP-SV-VAR模型的主要优点之一是可以计算时变脉冲响应函数，即在样本期内的每一个时点计算变量之间的影响关系进行对比分析，因此可以刻画政府扶持、企业创新投入和工业经济转型升级之间的动态关联机制。为简化分析过程，文章选择三个典型时点计算脉冲响应函数，分别为2007年、2011年和2019年，这三个时点可以代表中国工业经济的粗放发展阶段、工业经济转型升级的起步阶段、工业经济深度转型升级阶段。2007年，中国经济处于高速增长时期，投资和出口是经济增长的主要驱动力，经济发展模式相对粗放，工业经济中煤炭、钢铁等资源型和资源能源密集型产业快速增长，导致影响经济增长的资源能源约束趋紧，工业体系中出口的产品也主要是以劳动密集型产业主导的初级加工制造产品为主，技术水平和附加值较低。2011年，在经历了金融危机和危机后的大规模刺激阶段，中国经济再次回升到较高增长水平，但是积累的结构性问题比较严重，在这一阶段中国的经济结构开始逐步转型升级，服务业占比开始上升，工业经济中的煤炭、钢铁等资源能源型行业面临严重产能过剩，而汽车、家电等占比较高、技术水平较高、附加值较高的耐用品制造业得到了长足的发展，与此同时互联网和新一代信息技术产业变革正在酝酿，计算机、通信和其他电子制造业以及生物医药等高技术产业和战略性新兴产业开始快速增长，表明中国工业经济进入转型升级的起步阶段。2019年，中国经济已经进入高质量发展阶段，增长速度放缓、质量效益提升、经济结构优化、增长动力转换成为新常态，经济结构转型升级态势强劲，服务业占比持续高于工业。在工业经济内部，随着新一代信息技术等新技术的发展和产业变革，医药制造、航空航天器及设备制造、电子及通信设备制造、计算机及办公设备制造、医疗仪器设备及仪器仪表制造、信息化学品制造等高技术产业快速发展，而高污染、高耗能、低附加值的加工制造业等行业占比不断下降，表明中国工业经济进入深度转型阶段。
图1显示了政府扶持对企业创新投入的动态影响，总体来看，政府扶持对企业创新投入形成正向的促进作用，呈现出先上升后下降再收敛的动态特征，这一结果与现有文献一致。中国政府对创新的重视程度较高，坚持创新驱动发展战略，体现在微观层面就是政府对企业创新的扶持力度加大，从制度环境建设、税收优惠、创新补贴、费用减免等方面支持企业的创新行为，支撑企业创新投入扩大，而企业创新投入扩大后又可以获得政府的进一步扶持，形成良性的互动反馈。从时变特征来看，随着工业经济转型升级力度的加大，政府扶持对企业创新投入的促进作用不断增强，2007年的效果较弱，2011年有所增强，2019年明显增强，这进一步证实了政府扶持与企业创新投入之间良性互动的正反馈效应，即企业自身对创新的重视程度决定了政府扶持的效果。当工业经济转型升级的程度较低时，企业可能更加注重对规模扩张和成本质量的控制，对创新的重视程度和创新投入也较低，政府扶持对企业创新投入的带动作用较小，边际效果较弱。当工业经济转型升级的程度提升时，市场竞争加剧，单纯依靠规模扩张无法实现可持续发展，而必须依靠创新驱动发展，因此企业自发的创新动力充足，创新投入规模也会增加，这一情况下政府扶持会起到很好的杠杆作用，解决企业创新面临的制度约束和资金约束，进一步增加企业创新的投入。——论文作者：杨林广
