方勇華,饒水林

(廣東機電職業(yè)技術(shù)學(xué)院　經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院，廣州　510515)

?

政府科技資助提升企業(yè)生產(chǎn)率的空間計量實證分析

方勇華,饒水林

(廣東機電職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院，廣州510515)

[摘要]本文利用中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)分地區(qū)工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)，采用空間計量分析方法，實證考察了政府科技資助對工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，政府科技資助顯著地促進(jìn)了工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率的提升，且其提升機制主要是通過影響政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)來實現(xiàn)的，對效率改善的作用并不明顯；企業(yè)R&D存量和人力資本水平的提高，均有助于政府科技資助技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)的發(fā)揮，而企業(yè)規(guī)模則產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，本文結(jié)論為我國政府科技資助相關(guān)政策的科學(xué)制定提供啟示。

[關(guān)鍵詞]政府科技資助；企業(yè)生產(chǎn)率；空間計量

一、引言

如何科學(xué)、有效地處理政府與市場的關(guān)系，是新時期我國深化經(jīng)濟體制改革的核心問題，亦是我國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式，促進(jìn)未來經(jīng)濟持續(xù)、健康發(fā)展的重要內(nèi)容。在市場經(jīng)濟中，政府的職能主要是完成市場調(diào)節(jié)無法完成的任務(wù)，比如公共服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及科技創(chuàng)新等。本文主要關(guān)注我國政府對科技創(chuàng)新的干預(yù)?，F(xiàn)實中，政府對科技創(chuàng)新的干預(yù)主要有稅收優(yōu)惠和直接資助兩種工具。而這兩種工具中，尤以直接資助引人注目。這是因為：一方面，我國正處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌的特殊時期，社會各方面對公共資本的需求都很大，而來自于公共財政預(yù)算的政府科技資助如果利用不當(dāng)，就會造成公共資源的嚴(yán)重浪費，進(jìn)而影響納稅人的利益和經(jīng)濟、社會的穩(wěn)定發(fā)展；另一方面，盡管從理論上來講，政府的科技資助有利于降低企業(yè)研發(fā)成本、不確定性和風(fēng)險，也有利于提高企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的積極性，但在實際操作層面，卻很可能由于政府科技資助的不同偏好(白俊紅，2011)，以及企業(yè)在申請資助時所傳遞的虛假信號和逆向選擇等行為(安同良等，2009)，使得政府的科技資助并沒有達(dá)到預(yù)期的理想效果。在此情形下，科學(xué)評估我國政府科技資助的實施效果就顯得尤為必要。具體地，本文著重回答以下三個系列相關(guān)的問題：第一，政府科技資助促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率提升的機理是什么；第二，我國政府科技資助的效果如何；第三，如何提升資助的效果。

現(xiàn)有關(guān)于政府科技資助的研究主要集中于以下兩個方面：一是在理論上闡釋政府干預(yù)企業(yè)科技創(chuàng)新的原因，比如Arrow(1962)、Romer(1990)、Hall(2002)關(guān)于R&D知識生產(chǎn)“市場失靈”的論述，以及Tassey(1997)提出的R&D活動不確定性理論均為政府干預(yù)企業(yè)創(chuàng)新提供了理論支持。第二方面的研究主要是對政府科技資助的效果進(jìn)行檢驗。這方面的研究中，學(xué)者們通常以企業(yè)自身的研發(fā)支出為因變量，以政府的科技資助為自變量來構(gòu)造計量模型。如果政府科技資助的系數(shù)顯著為正，說明政府科技資助對企業(yè)研發(fā)支出有顯著的激勵效應(yīng)；反之，如果顯著為負(fù)，則說明有擠出效應(yīng)；如果系數(shù)不顯著，則無明顯影響。相關(guān)的經(jīng)驗研究中，各類結(jié)果均有發(fā)現(xiàn)，比如Duguet(2003)、Czarnitzki和Hussinger(2004)、Gonzalez和Pazo(2008)、解維敏等(2009)及白俊紅(2011)等人的研究發(fā)現(xiàn)政府科技資助對企業(yè)R&D投入有顯著的激勵效應(yīng)；Wallsten(2000)及G?rg和Strobl(2007)的研究則顯示政府的科技資助擠出了企業(yè)的研發(fā)投資；而劉鳳朝和孫玉濤(2007)的研究則發(fā)現(xiàn)我國政府科技資助的影響效應(yīng)并不顯著。

與以往研究不同的是，本文更關(guān)注政府科技資助對企業(yè)生產(chǎn)率的影響。政府科技資助除了具有吸引企業(yè)更多研發(fā)投資的功能外，亦可通過促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步、改善資源配置效率等途徑提高企業(yè)的生產(chǎn)率水平，而這一作用機制并未得到以往研究的充分重視。本文將利用2000-2012年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)分地區(qū)面板數(shù)據(jù)，對政府科技資助與企業(yè)生產(chǎn)率之間的關(guān)系作較為深入的分析，并揭示其內(nèi)在作用機制。我們之所以選擇高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為考察樣本，主要是因為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)一直是我國政府科技資助的重點領(lǐng)域，對其資助效果的評估可以為未來高技術(shù)產(chǎn)業(yè)政府資助政策的科學(xué)制定提供啟示。當(dāng)然，選擇高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，而非所有的產(chǎn)業(yè)(包括傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè))，也有利于克服由于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)之間差異較大而帶來的估計偏差。

從研究方法方面來考慮，由于本文采用的是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)的分地區(qū)數(shù)據(jù)，這就不能忽略被考察變量在地理空間上的自相關(guān)特性。空間自相關(guān)主要是指一些變量的觀測數(shù)據(jù)，存在于地理空間上的，一種潛在的相互依賴關(guān)系。事實上，根據(jù)地理學(xué)第一定律：“任何事物都是相關(guān)的，但近處的事物比遠(yuǎn)處的事物相關(guān)性更強”(Tobler，1970)，而對于本文中的企業(yè)生產(chǎn)率這一被解釋變量，這種地理上的空間依賴與自相關(guān)效應(yīng)可能更為明顯。這是因為，在資源可以自由流動的條件下，一個地區(qū)企業(yè)生產(chǎn)率的提高，必然吸引鄰近地區(qū)的資源要素向本地區(qū)集聚，從而促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟的更快發(fā)展和生產(chǎn)力水平的進(jìn)一步提升，而鄰近地區(qū)則由于在生產(chǎn)要素的競爭中處于劣勢地位而使經(jīng)濟發(fā)展陷入困境。當(dāng)然，從另一方面來講，低生產(chǎn)率水平地區(qū)可以通過向高生產(chǎn)率水平地區(qū)的企業(yè)學(xué)習(xí)而達(dá)到經(jīng)濟增長收斂的目的，特別是在兩個地區(qū)越鄰近的情況下，學(xué)習(xí)效應(yīng)可能更為明顯，因為地理鄰近為企業(yè)間的知識交流和信息共享提供了便利，同時地區(qū)間鄰近也更有利于高生產(chǎn)率企業(yè)知識溢出效應(yīng)的發(fā)揮?？梢钥闯?，由于地區(qū)間企業(yè)生產(chǎn)率水平差異而引發(fā)的競爭效應(yīng)、學(xué)習(xí)效應(yīng)和知識溢出效應(yīng)，使得其在空間上存在明顯的自相關(guān)特性。如果我們在計量建模時忽略了這一特性，而僅將各個地區(qū)視作一個獨立的樣本，采用經(jīng)典的計量模型進(jìn)行分析，勢必會使得估計結(jié)果產(chǎn)生偏誤，而且也不能客觀反映經(jīng)濟事物的空間聯(lián)系。

得益于Paelinck和Klaassen(1979)、Anselin(1988)、Anselin等(1996)以及Elhorst(2003、2005)等的貢獻(xiàn)，空間計量經(jīng)濟學(xué)得到長足的發(fā)展?？臻g計量經(jīng)濟學(xué)克服了經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)中數(shù)據(jù)無關(guān)聯(lián)和勻質(zhì)性假設(shè)，通過設(shè)置空間權(quán)重，并將其納入計量模型來反映空間數(shù)據(jù)之間的自相關(guān)關(guān)系，使得計量模型更貼近客觀實際(李婧等，2010)?；诖?，本文亦將利用空間計量分析技術(shù)來考察我國政府科技資助與工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率之間的相關(guān)關(guān)系。文章的后續(xù)安排為：第二部分分析政府科技資助對企業(yè)生產(chǎn)率的影響機理；第三部分構(gòu)造研究模型；第四部分簡要介紹所使用的變量及數(shù)據(jù)來源；第四部分給出結(jié)果，并對其進(jìn)行分析和討論；最后是本文研究的結(jié)論。

二、政府科技資助影響企業(yè)生產(chǎn)率提升的機理

由于科技創(chuàng)新具有較強的外部性，致使其社會收益大于企業(yè)自身的收益，并且科技創(chuàng)新還伴隨著巨額的研發(fā)投入以及受益的不確定性等特點，因此就需要政府出面干預(yù)，對企業(yè)的科技創(chuàng)新活動予以彌補資助。政府科技資助可以通過技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和效率改善效應(yīng)對企業(yè)的生產(chǎn)率變化產(chǎn)生影響。我們用圖1來說明這兩種效應(yīng)。

圖1　政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)與效率改善效應(yīng)

(1)

政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)與效率改善效應(yīng)具有不同的經(jīng)濟含義。技術(shù)進(jìn)步主要是指通過新知識、新技術(shù)、新工藝和新發(fā)明創(chuàng)造而帶來的生產(chǎn)前沿面的向外移動，而效率改善主要是指通過制度創(chuàng)新、管理變革以及由于規(guī)模效率提升和資源配置效率提高，而帶來的生產(chǎn)前沿面下方的點向前沿面的靠近。政府通過對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的資助補貼，彌補了企業(yè)研發(fā)資金的不足，促進(jìn)了企業(yè)的知識創(chuàng)造和新產(chǎn)品開發(fā)，從而提升了企業(yè)的技術(shù)水平，使前沿面從St提高到St+1，這也即是政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)。而對于政府科技資助的效率改善效應(yīng)，一方面，政府對企業(yè)的科技資助，擴大了企業(yè)的投資規(guī)模，從而有利于企業(yè)規(guī)模經(jīng)濟的發(fā)揮；另一方面，政府在甄選資助對象時，往往需要企業(yè)在制度設(shè)計、管理水平以及人員配備等方面具備一定的條件，這樣企業(yè)為獲得政府的科技資助就需要在這些方面做出改進(jìn)，從而也提升了企業(yè)的效率水平，使其與生產(chǎn)前沿面之間更為接近。這樣，政府科技資助就通過技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和效率改善效應(yīng)，促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)率的提升。當(dāng)然，政府的科技資助并不是總能夠發(fā)揮積極的效應(yīng)。當(dāng)企業(yè)將科技資助作為其彌補虧損的途徑時，企業(yè)將失去創(chuàng)新的動力，甚者，當(dāng)企業(yè)為獲得資助而采取尋租行為，抑或政企合謀等時，將嚴(yán)重削弱政府科技資助的補貼功效(莊子銀，2007)。

三、模型設(shè)定

假定企業(yè)的全要素生產(chǎn)率受到政府科技資助的影響，建立如式(2)所示的生產(chǎn)函數(shù)：

Y=A(G,t)f(L,K)

(2)

其中，Y為產(chǎn)出，G為政府的科技資助，L為勞動力投入，K為資本投入，t為時間因素。式(2)表明，政府的科技資助主要通過影響全要素生產(chǎn)率來影響企業(yè)的產(chǎn)出。

假定生產(chǎn)函數(shù)滿足?？怂怪行裕梃bHulten等(2006)的研究，A(G,t)可設(shè)定為式(3)的形式：

A(G,t)=AGβeλt

(3)

其中，A為常數(shù)，β為政府科技資助對全要素生產(chǎn)率影響的參數(shù)，λ為外生的技術(shù)進(jìn)步速度。

將式(3)代入式(2)，并且等式兩邊均除以f(L, K)，可得全要素生產(chǎn)率的計算公式：

tfp=Y/f(L,k)=AGβeλt

(4)

式(4)兩邊取對數(shù)，可得：

lntfp=lnA+βlnG+λt

(5)

在式(5)基礎(chǔ)上，建立本文研究的計量模型，如下式所示：

(6)

式(6)中，α=lnA，i為地區(qū)，t為時間，εit為隨機誤差，X為其他控制變量，j為第j個控制變量，δ為控制變量的系數(shù)。

式(6)所示的計量模型并未考慮企業(yè)生產(chǎn)率在地區(qū)間的空間自相關(guān)效應(yīng)。正如引言中所述，由于地區(qū)間競爭效應(yīng)、學(xué)習(xí)效應(yīng)以及知識溢出效應(yīng)的存在，使得地區(qū)企業(yè)的生產(chǎn)率水平并非一個完全獨立的變量，因而需要考慮變量數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)效應(yīng)，建立空間計量經(jīng)濟學(xué)模型。

根據(jù)Anselin(1988)，空間計量經(jīng)濟模型主要有空間自相關(guān)模型(Spatial Autoregressive Model, SAR)和空間誤差模型(Spatial Error Model, SEM)兩種形式。當(dāng)變量的空間依賴性對計量模型非常關(guān)鍵而形成了空間相關(guān)性時，即為空間自相關(guān)模型，而當(dāng)計量模型的誤差項在空間上自相關(guān)時，即為空間誤差模型。

(7)

(8)

式(7)和式(8)即分別為空間自相關(guān)模型和空間誤差模型。其中，W為空間權(quán)重矩陣，依據(jù)地區(qū)相鄰原則對其進(jìn)行賦值，如果兩個地區(qū)相鄰，權(quán)重賦予1，否則賦予0；ρ為空間自回歸系數(shù)，θ為空間誤差系數(shù)；μ、ε為誤差項。其他變量定義與上文相同。后文中，我們還將對式(7)和式(8)中的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解，以明確政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)與效率改善效應(yīng)。

由于空間計量模型的建模思想違背了數(shù)據(jù)獨立的經(jīng)典假設(shè)，因而如果仍然采用傳統(tǒng)的最小二乘法對其進(jìn)行估計，對于空間誤差模型而言，其結(jié)果雖然是無偏的，但不具有有效性；而對于空間自相關(guān)模型而言，其估計結(jié)果不僅是有偏的，而且是不一致的。Anselin(1988)的研究證明極大似然法可以克服上述缺陷。由于本文采用的是面板數(shù)據(jù)形式的空間計量經(jīng)濟學(xué)模型，因而我們將應(yīng)用Elhorst(2003)提出的基于空間面板數(shù)據(jù)的極大似然法對計量模型進(jìn)行估計。

四、數(shù)據(jù)與變量

本文采用2000-2012年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)分地區(qū)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，原始數(shù)據(jù)來源于2001-2013各年的《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省區(qū)《統(tǒng)計年鑒》。由于考察期內(nèi)，西藏、海南、青海、新疆等省區(qū)存在較多年份數(shù)據(jù)的缺失，研究中暫時不予考慮。剔除缺失樣本后，共選取27個省區(qū)的351個樣本進(jìn)行研究。

(一)全要素生產(chǎn)率的測算

關(guān)于全要素生產(chǎn)率的測算，目前主要有參數(shù)法和非參數(shù)法兩大類。前者包括索羅剩余法、隨機邊界法等。此類方法的優(yōu)點是具有明顯的經(jīng)濟理論基礎(chǔ)，但其缺點是需要事先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，如果生產(chǎn)函數(shù)的形式設(shè)定錯誤，結(jié)果也將有較大的偏差。后者則以基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelope Analysis, DEA)技術(shù)的Malmquist指數(shù)法為代表。該方法采用線性規(guī)劃技術(shù)求解，不需要事先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)，而且計算簡便，因而在研究中得到廣泛應(yīng)用。本文也采用Malmquist指數(shù)法來測算高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平，并將其分解為技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率變化。

假定每個省區(qū)為一個決策單元，(xt，yt)、(xt+1，yt+1)分別表示某一地區(qū)第t和t+1期的投入產(chǎn)出量。根據(jù)Fare等(1994)，利用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，全要素生產(chǎn)率的變動(tfp)可分解為技術(shù)進(jìn)步(tc)與技術(shù)效率變化(tec)的乘積，即：

tfp(xt,yt,xt+1,yt+1)=tc(xt,yt,xt+1,yt+1)×tec(xt,yt, xt+1,yt+1)

(9)

其中，如果tfp、tc、tec大于1，表示全要素生產(chǎn)率增長、技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率改善，反之，則表示全要素生產(chǎn)率退步、技術(shù)退步和技術(shù)效率惡化①。

利用上述Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行核算時，投入變量為各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)就業(yè)人數(shù)(L)和資本存量(K)，產(chǎn)出變量為各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入(Y)，并用工業(yè)品出廠價格指數(shù)平減成2000年不變價。對于資本存量，我們沿襲張軍等(2004)的思路，采用永續(xù)盤存法進(jìn)行估算，其公式為：

Kit=Kit-1(1-δ)+Iit

(10)

其中，Kit、Kit-1分別為第i個地區(qū)第t年和第t-1年的資本存量。I為當(dāng)年的固定資本投資額，我們根據(jù)歷年各地區(qū)固定資產(chǎn)價格指數(shù)將其換算成2000年為基期的實際值。折舊率亦按照張軍等(2004)的設(shè)置，取其值為9.6%。

表1報告了考察期內(nèi)我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)分地區(qū)的全要素生產(chǎn)率變動指數(shù)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和技術(shù)效率變化指數(shù)的均值。

表1　各地區(qū)三項指數(shù)均值

從表1可看出，考察期內(nèi)我國大部分地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率均顯示出增長的態(tài)勢，且由于各地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步值均大于相應(yīng)的技術(shù)效率變化值，因此技術(shù)進(jìn)步也成為推動各地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長的主要動力，這與多數(shù)學(xué)者所發(fā)現(xiàn)的我國省域全要素生產(chǎn)率增長動力來源相一致(Zheng和Hu，2006；王志剛等，2006；舒元和才國偉，2007；張成等，2011)。從全國整體的均值來看，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長約7%，這其中技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)約5.7%，技術(shù)效率改善貢獻(xiàn)約1.3%，技術(shù)進(jìn)步仍然是全要素生產(chǎn)率增長的主要動力。

接下來，我們應(yīng)用空間Moran's I指數(shù)對上述三項指數(shù)是否具有空間相關(guān)性予以檢驗，并借此驗證本文是否有必要采用空間計量模型。結(jié)果如表2所示。

從表2可看出，三項指數(shù)的Moran's I值均顯著大于零，表明其在空間上的分布并非是隨機的，而是具有明顯的正向空間相關(guān)性，從而也驗證了本文采用空間計量模型的必要性。

表2　區(qū)域創(chuàng)新績效空間MoranI指數(shù)核算結(jié)果

注：括號內(nèi)為顯著性概率；***表示顯著性水平小于0.01；/表示該項為空.

(二)政府科技資助

政府科技資助是本文的核心解釋變量，其質(zhì)量的優(yōu)劣直接關(guān)系到本文研究結(jié)果的可靠性?？上驳氖?，《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》中定期公布了我國地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)獲得的政府科技資助金額，我們用工業(yè)品出廠價格指數(shù)將其統(tǒng)一平減成2000年的實際值。魏守華和吳貴生(2008)曾認(rèn)為政府的研發(fā)資助主要流向了大學(xué)和研究機構(gòu)，因而他們采用《中國科技統(tǒng)計年鑒》中公布的大學(xué)與研究機構(gòu)的研發(fā)經(jīng)費之和作為地區(qū)政府R&D經(jīng)費的替代指標(biāo)，但顯然，這與本文關(guān)注的企業(yè)主體不相符合?？疾炱趦?nèi)，我國政府對企業(yè)的科技資助獲得了較快增長，從2000年的172756.20萬元，增長到2012年的1156436.45萬元，年均幾何增長達(dá)到15.75%。當(dāng)然，政府科技資助的地區(qū)差距也比較大。就我們的27個考察樣本而言，得到資助最大的廣東一共獲得865028.09萬元，而資助最小的青海，僅有8734.94萬元，前者是后者的99倍之多。

(三)其他控制變量

參考以往研究，并基于數(shù)據(jù)的可得性，本文主要對企業(yè)R&D資本、企業(yè)人力資本、企業(yè)開放水平、企業(yè)規(guī)模水平以及基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境等變量進(jìn)行控制。

企業(yè)R&D存量(Sto)。企業(yè)R&D存量代表了企業(yè)自身的研發(fā)累積。R&D對經(jīng)濟增長、生產(chǎn)率提高的重要作用已得到大量研究的支持(Romer，1986；Coe和Helpman，1995；Hu等，2005；Jefferson等，2006；吳延兵，2006a)，因此本文也對其進(jìn)行了控制。由于《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》只報告了各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)的R&D經(jīng)費這一流量支出，本文利用工業(yè)品出廠價格指數(shù)將其平減為2000年的實際值，并利用永續(xù)盤存法將其核算成R&D存量形式。核算方法與上文核算固定資本存量時一致，不過由于R&D資本具有較快的更新速度，我們?nèi)∑湔叟f率為15%，這也是目前研究中采用較多的一個折舊水平(Griliches，1989；Hu等，2005；吳延兵，2006b；白俊紅等，2009)。代入計量模型時，為了降低異方差的影響，我們對其進(jìn)行對數(shù)處理。

企業(yè)人力資本(Hum)。人力資本對生產(chǎn)率的影響亦得到學(xué)界的廣泛關(guān)注(Lucas，1988；Mankiw等1992；Aiyar和Feyrer，2002；魏下海，2009)。按照舒爾茨(1992)的定義，人力資本主要是指凝聚在人體之中的知識、技能和熟練程度等，因此，企業(yè)人力資本水平越高，越有利于其生產(chǎn)率的提高。對人力資本的衡量有平均受教育年限、出生率、識字率以及大學(xué)生數(shù)等，考慮到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)高研發(fā)投入、高創(chuàng)造性的特點，本文以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技活動人員占從業(yè)人員的比重來衡量其人力資本水平。

企業(yè)開放水平(Ope)。研究表明，發(fā)展中國家實行對外開放，與發(fā)達(dá)國家開展經(jīng)濟、技術(shù)以及管理經(jīng)驗的交流，有利于發(fā)展中國家的技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)率提升(Tybont和Westbrook，1995；毛其淋和盛斌，2011)。一般情況下，發(fā)展中國家主要通過對外貿(mào)易和引進(jìn)外商直接投資(FDI)兩種途徑來實現(xiàn)國家的生產(chǎn)率提升。對外貿(mào)易，特別是出口貿(mào)易，由于企業(yè)直接與國際市場接觸，有利于其從國外買方企業(yè)學(xué)習(xí)到包括產(chǎn)品工藝設(shè)計、業(yè)務(wù)流程改進(jìn)以及組織結(jié)構(gòu)設(shè)置等方面的新知識和技術(shù)，同時出口貿(mào)易所帶來的規(guī)模經(jīng)濟以及買方企業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量的嚴(yán)格控制和改進(jìn)建議，亦都有利于本土企業(yè)生產(chǎn)率的提升。而FDI則通過技術(shù)擴散效應(yīng)、演示-模仿效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)效應(yīng)、競爭效應(yīng)以及人員培訓(xùn)效應(yīng)等途徑促進(jìn)發(fā)展中國家生產(chǎn)率水平的提高(何元慶，2007)。此處，由于目前尚缺乏流入高技術(shù)產(chǎn)業(yè)分地區(qū)的FDI數(shù)據(jù)，我們僅從對外貿(mào)易方面來衡量對外開放水平。具體地，我們用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)出口額占主營業(yè)務(wù)收入的比重來表征對外開放水平。

企業(yè)規(guī)模水平(Sca)。企業(yè)規(guī)模也是影響生產(chǎn)率水平的一項重要因素。規(guī)模大的企業(yè)可以發(fā)揮其規(guī)模經(jīng)濟和范圍經(jīng)濟的優(yōu)勢，降低企業(yè)的成本，提升生產(chǎn)效率。另一方面，規(guī)模大的企業(yè)可以負(fù)擔(dān)得起巨額的研發(fā)費用，因而在技術(shù)創(chuàng)新方面具有優(yōu)勢，這也有利于企業(yè)生產(chǎn)率的提高(Gayle，2001；吳延兵，2006b)。當(dāng)然，大企業(yè)也可能由于其組織龐大、機構(gòu)臃腫、信息反映遲鈍、官僚作風(fēng)等原因而降低了企業(yè)的生產(chǎn)率水平。相對而言，小企業(yè)雖然不具有規(guī)模和資金優(yōu)勢，但由于其組織結(jié)構(gòu)靈活簡單、對市場反應(yīng)速度快以及經(jīng)濟決策高度集中等特點，亦可以取得較高的生產(chǎn)率水平。本文用地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入與地區(qū)企業(yè)數(shù)的比值來近似衡量地區(qū)企業(yè)的平均規(guī)模。

基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境(Fou)?；A(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟增長和生產(chǎn)率的提高亦具有重要的影響。良好的基礎(chǔ)設(shè)施條件不僅有利于改善企業(yè)經(jīng)營環(huán)境，降低企業(yè)交易成本，提高交易效率(Moreno等，2003)，而且為企業(yè)間資源要素和產(chǎn)品貨物的自由流動提供了便利，從而也優(yōu)化了資源的配置，促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)率的提升(Yilmaz等，2002；劉秉鐮等，2010)。本文研究中亦對基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行控制，并用各地區(qū)郵電業(yè)務(wù)總量占GDP的比重來近似表征。

五、結(jié)果與討論

分別以全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和效率改善作為被解釋變量，以政府科技資助和其他控制變量為解釋變量，建立空間計量模型進(jìn)行回歸，估計結(jié)果如表3所示。由于Hausman檢驗支持了固定效應(yīng)模型，表3中只報告了固定效應(yīng)模型的回歸估計結(jié)果。

表3　回歸估計結(jié)果

注：括號內(nèi)數(shù)值為顯著性概率，*、**、***分別表示顯著性概率為0.1、0.05和0.01.

表3報告了空間自相關(guān)模型(Sar)和空間誤差模型(Sem)的回歸估計結(jié)果。至于空間自相關(guān)模型和空間誤差模型哪個更適宜描述樣本數(shù)據(jù)，Anselin等(1996)建議采用兩個拉格朗日乘數(shù)(LM-sar和LM-Sem)及其穩(wěn)健形式(RLM-sar和RLM-Sem)來判斷，其原則是：如果空間自相關(guān)模型和空間誤差模型所分別對應(yīng)的兩個統(tǒng)計量LM-sar與LM-Sem，一個顯著，一個不顯著，則顯著的即為要選擇的模型；如果兩個都顯著，則需要進(jìn)一步比較RLM-sar和RLM-Sem，顯著的即為適宜的模型。根據(jù)這一判斷準(zhǔn)則，無論是對于全要素生產(chǎn)率，還是技術(shù)進(jìn)步、效率改善的回歸模型，其LM-sar與LM-Sem均顯著，而RLM-Sem顯著，RLM-sar不顯著，因此空間誤差模型更為恰當(dāng)。同時，從調(diào)整后R2以及極大似然函數(shù)值(Log L)來看，也顯示出空間誤差模型優(yōu)于空間自相關(guān)模型的情形。因此，我們選擇空間誤差模型的回歸估計結(jié)果進(jìn)行分析和討論。

從估計結(jié)果來看，全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步與效率改善的空間誤差系數(shù)均顯著為正，說明這三項指數(shù)均存在明顯的正向空間自相關(guān)性，即鄰近地區(qū)的各項指數(shù)越高，本地區(qū)的相應(yīng)指數(shù)也越高。地理空間鄰近，不僅有利于降低生產(chǎn)要素的運輸成本，便利生產(chǎn)要素的流動，提高了資源的利用效率，而且有利于人們面對面的交流，以及知識、技術(shù)的傳播、擴散和應(yīng)用，進(jìn)而也促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)率的提升。顯著的空間誤差系數(shù)同時也印證了本文采用空間計量方法的必要性和合理性。

政府科技資助對全要素生產(chǎn)率增長有顯著的正向影響，且這種影響主要是通過技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的，對效率改善的作用并不明顯。政府的科技資助降低了企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的風(fēng)險，彌補了企業(yè)研發(fā)資金的不足，有力地促進(jìn)了企業(yè)新知識和新技術(shù)的誕生，從而也推動了企業(yè)的前沿技術(shù)進(jìn)步；同時，由于并不是所有的企業(yè)都能夠獲得政府的資助，因此得到資助本身就是對企業(yè)前期積累的肯定，這一有利信號的傳遞也有助于企業(yè)獲得更多的外部研發(fā)資源(Kleer，2008)，促進(jìn)了企業(yè)技術(shù)水平的提升。但可能由于政府科技資助作為引導(dǎo)資金，本身占企業(yè)研發(fā)經(jīng)費的比重就比較低，因而并沒有起到規(guī)模經(jīng)濟的效果，同時也可能源于我國目前政府科技資助的投放依然比較粗放，以及企業(yè)在申請資助時的策略性逆向選擇行為(安同良等，2009)等原因，使得政府科技資助的效率改善效應(yīng)并不明顯。總之，目前我國政府的科技資助主要是通過影響企業(yè)技術(shù)進(jìn)步來促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升的，效率改善的作用還未得到充分有效地發(fā)揮。

從控制變量來看，企業(yè)R&D資本存量對全要素生產(chǎn)率亦有顯著的正向影響，說明企業(yè)的研發(fā)知識累積有利于生產(chǎn)率的提升，且其提升機制主要是通過促進(jìn)企業(yè)新知識、新技術(shù)和新產(chǎn)品、新工藝的開發(fā)，進(jìn)而推動前沿面技術(shù)進(jìn)步引起的，而對企業(yè)的效率改善并無明顯作用。企業(yè)人力資本水平對全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和效率改善均有顯著的正向影響。企業(yè)人力資本水平越高，意味著凝聚在人身上的知識、經(jīng)驗及技能水平等就越高，這不僅有利于推動企業(yè)的前沿技術(shù)進(jìn)步，而且有利于企業(yè)更加有效地利用資源要素，組織生產(chǎn)，從而也提升了企業(yè)的效率水平。人力資本通過技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和效率改善效應(yīng)，共同促進(jìn)了企業(yè)生產(chǎn)率的提高。企業(yè)開放水平對全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步有顯著的正向影響，對效率改善的作用并不顯著，這在一定程度上說明目前我國的對外開放，主要是通過引起國外技術(shù)來促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率提升的，在學(xué)習(xí)國外先進(jìn)管理經(jīng)驗和制度創(chuàng)新等方面還并不理想。企業(yè)規(guī)模水平對全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和效率改善影響均不顯著，一定程度上說明大企業(yè)和小企業(yè)在組織結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新等方面各具利弊，并不能成為影響企業(yè)生產(chǎn)率水平的關(guān)鍵因素?；A(chǔ)設(shè)施對三項指數(shù)均有顯著的正向影響，說明加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善基礎(chǔ)設(shè)施水平，有利于企業(yè)生產(chǎn)率的提升。

上文中，我們對政府科技資助影響企業(yè)生產(chǎn)率的效果進(jìn)行了評估，并分析了其影響機制。事實上，我們更關(guān)心的一個問題是如何提升政府科技資助的效果呢？回答這一問題對于政府科技資助政策的科學(xué)制定，以及幫助企業(yè)更加有效地利用政府的科技資助，從而更好地發(fā)揮政府科技資助的功效具有重要意義。具體地，我們通過在計量模型中加入政府科技資助與企業(yè)R&D存量、企業(yè)人力資本水平、企業(yè)開放水平、企業(yè)規(guī)模水平以及基礎(chǔ)設(shè)施水平等條件因素變量的交互項，來對這一問題進(jìn)行考察。如果交互項系數(shù)顯著為正，表明該條件因素的提高，有利于政府科技資助促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率水平提升功效的發(fā)揮②。

表4　加入交叉項后的回歸估計結(jié)果

注：括號內(nèi)數(shù)值為顯著性概率，*、**、***分別表示顯著性概率為0.1、0.05和0.01.

表4報告了加入交互項后，空間計量模型的回歸估計結(jié)果。由于兩個拉格朗日乘數(shù)及其穩(wěn)健形式檢驗依然顯示空間誤差模型具有較好的擬合效果，因此我們依然據(jù)此模型結(jié)果進(jìn)行分析討論。

從估計結(jié)果來看，企業(yè)R&D存量與政府科技資助的交互項系數(shù)，在全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進(jìn)步回歸模型中均顯著為正，表明企業(yè)R&D存量的提升有利于發(fā)揮政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，進(jìn)而也促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。企業(yè)的R&D存量不僅體現(xiàn)出企業(yè)的研發(fā)累積和創(chuàng)新能力，而且也提高了企業(yè)對外來資金的吸收能力(Coe和Helpman，1995；張海洋，2005)，從而也有利于企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率提升。企業(yè)人力資本對政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和效果改善效應(yīng)的發(fā)揮均有顯著的正向影響。企業(yè)人力資本水平的提高，不僅有利于提高企業(yè)的技術(shù)水平和創(chuàng)新能力，也有利于企業(yè)更加有效地利用政府的科技資助，從而也助推了企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平的提升。企業(yè)對外開放、基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境與政府科技資助交互項的系數(shù)在三項指數(shù)回歸中均不顯著，這在一定程度上說明，企業(yè)的對外開放水平以及外部基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境并不影響政府科技資助功效的發(fā)揮。企業(yè)的對外開放和基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境僅代表了企業(yè)與國外的交流互動以及外部環(huán)境條件，并不能成為影響政府科技資助績效水平的關(guān)鍵性因素。值得注意的是，企業(yè)規(guī)模與政府科技資助的交互項系數(shù)在全要素生產(chǎn)率以及技術(shù)進(jìn)步的回歸模型中均顯著為負(fù)，表明企業(yè)規(guī)模越大，越不利于政府科技資助功效的發(fā)揮。其原因可能在于，相對于小企業(yè)，大企業(yè)一般實力雄厚，并不缺乏研發(fā)資金，因此政府科技資助可能擠出了大企業(yè)自身的研發(fā)投資；而小企業(yè)由于自身資金受限，政府的科技資助可以有效彌補其研發(fā)經(jīng)費的不足，而且小企業(yè)組織結(jié)構(gòu)靈活，決策能力強，這些均有助于其對政府科技資助的充分利用，進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)技術(shù)水平的提升和全要素生產(chǎn)率的提高。

上文中，作為建立空間計量模型時的關(guān)鍵要素之一——空間權(quán)重，我們將其設(shè)置為(0，1)形式的空間鄰接矩陣。這種設(shè)置方法假設(shè)如果兩個地區(qū)在地理位置上空間相鄰，其之間就有聯(lián)系，否則就無關(guān)聯(lián)，這顯然與事實并不相符。比如，北京與河北相鄰，與山東不相鄰，但我們不能認(rèn)為北京與河北之間有聯(lián)系，而與山東之間就沒有聯(lián)系。為了克服這一不足，我們參照Paas和Schlitte(2006)提出的空間距離權(quán)重③，重新設(shè)置空間計量模型，對回歸結(jié)果的穩(wěn)健性予以檢驗。由于兩個拉格朗日乘數(shù)以及其穩(wěn)健形式檢驗仍然支持了空間誤差模型，所以限于篇幅，我們只給出了未控制交互項與控制交互項時的空間誤差模型回歸估計結(jié)果，如表5所示。

表5　空間距離權(quán)重的回歸估計結(jié)果

注：括號內(nèi)數(shù)值為顯著性概率，*、**、***分別表示顯著性概率為0.1、0.05和0.01；“/”表示該項為空.

從表5可看出，無論是加入還是未加入交互項，三項指數(shù)的空間誤差系數(shù)均顯著為正，這也再一次表明全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步與效率改善均存在顯著的空間自相關(guān)性。在未加入交互項時，政府科技資助對全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進(jìn)步均有顯著的正向影響，政府科技資助主要通過其技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。企業(yè)R&D存量和對外開放水平亦主要通過促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步來提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平，而企業(yè)的人力資本不僅有助于企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，而且有利于企業(yè)的效率改善，進(jìn)而也共同促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平的提高。企業(yè)規(guī)模對三項指數(shù)的影響均不顯著，說明大企業(yè)和小企業(yè)在生產(chǎn)率表現(xiàn)方面并不具明顯差異。當(dāng)加入交互項以后，企業(yè)R&D存量、企業(yè)人力資本與政府科技資助的交互項系數(shù)均顯著為正，但企業(yè)R&D存量主要是通過影響政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)來起作用的，而企業(yè)人力資本則有利于政府科技資助技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和效率改善效應(yīng)的共同發(fā)揮。對外開放水平、基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境與政府科技資助的交互項系數(shù)均不顯著，而企業(yè)規(guī)模與政府科技資助交互項系數(shù)顯著為負(fù)。這些均與前文一致。改變空間權(quán)重以后，并沒有影響文章的基本結(jié)論。結(jié)果具有穩(wěn)健性。

六、結(jié)論

如何提升政府科技資助的效率，充分發(fā)揮其資助的功效，是學(xué)界和政界共同關(guān)注的一項重要議題。本文采用2000-2012年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)分地區(qū)工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)，應(yīng)用空間計量分析方法，在探討政府科技資助促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率提升的機理的基礎(chǔ)上，實證分析了政府科技資助對企業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和效率改善的影響。主要的研究發(fā)現(xiàn)有：

全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步與效率改善均具有明顯的正向空間自相關(guān)效應(yīng)。地區(qū)企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步與效率改善，不僅促進(jìn)了本地區(qū)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，而且可以通過競爭效應(yīng)、溢出效應(yīng)與學(xué)習(xí)效應(yīng)等途徑影響周邊地區(qū)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，且地區(qū)間地理位置越臨近，這種空間自相關(guān)效應(yīng)越明顯。因此，從政策層面來講，應(yīng)充分考慮地區(qū)間空間自相關(guān)效應(yīng)的存在，進(jìn)一步健全市場導(dǎo)向機制，破除地區(qū)間的資源要素流通壁壘，促進(jìn)資源要素的合理流動，同時加強地區(qū)間的交流、合作與知識、信息、資源共享，將有利于我國企業(yè)全要素生產(chǎn)率的整體提升。

政府科技資助對企業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著的正向影響，且其主要是通過影響政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)來實現(xiàn)的，對效率改善的作用還未明顯顯現(xiàn)。企業(yè)R&D存量和對外開放水平有助于促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，并通過這一效應(yīng)，促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。企業(yè)人力資本水平和基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境對全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和效率改善均有顯著的正向影響，而企業(yè)規(guī)模的影響并不顯著。這些結(jié)論的政策含義在于，加大政府科技資助有利于我國企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，當(dāng)然，為了更好地發(fā)揮其功效，還需在改善政府科技資助的投放方式、嚴(yán)格考核企業(yè)的申請條件，以促進(jìn)其效率提升等方面大下功夫。另外，為了促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，鼓勵企業(yè)增強R&D存量、提高人力資本水平、擴大對外開放水平，并且政府進(jìn)一步改善基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境均具有重要意義。

研究還發(fā)現(xiàn)，企業(yè)R&D存量的提高還有利于政府科技資助技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)的發(fā)揮，而企業(yè)人力資本水平的提升，不僅有利于發(fā)揮政府科技資助的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，而且有利于發(fā)揮其效率改善效應(yīng)，進(jìn)而通過兩者共同作用促進(jìn)了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。企業(yè)對外開放和基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境并不影響政府科技資助功效的發(fā)揮，而企業(yè)規(guī)模則產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。這些結(jié)論的政策含義也是明顯的，企業(yè)R&D資本的累積和人力資本水平的提高均有助于發(fā)揮政府科技資助提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率的功效，這兩項因素也可作為政府在甄選資助對象時重要考慮的兩個條件因素，而至于企業(yè)對外開放水平如何、地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境如何，并不影響政府的甄選決策，適當(dāng)加強對小企業(yè)的資助也有利于發(fā)揮政府科技資助的功效。

[注釋]

①關(guān)于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的具體計算過程，可參見Fare等(1994)及國內(nèi)外的相關(guān)文獻(xiàn)，此處就不再贅述.

②以企業(yè)R&D存量(lnSto)與政府科技資助(lnG)的交互項為例.當(dāng)我們在式(8)中加入企業(yè)R&D存量與政府科技資助的交互項lnSto×lnG時(假設(shè)其系數(shù)為φ)，政府科技資助對全要素生產(chǎn)率的偏效應(yīng)，即?lntfp/?lnG=β+φ·lnSto.顯然，如果φ顯著為正，說明R&D存量越高，越有利于政府科技資助促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)率水平提高功效的發(fā)揮.具體可參見伍德里奇(2003).

③Paas和Schlitte(2006)的空間距離權(quán)重為ωij=1/d2，其中d為兩個地區(qū)中心位置間的距離.我們利用Geoda095i軟件，并根據(jù)國家地理信息系統(tǒng)網(wǎng)提供的1:400萬電子地圖，得到此距離；i和j分別代表第i和第j個地區(qū)，如果i=j，權(quán)重設(shè)置為0.可見，該權(quán)重意味著距離越近，地區(qū)間的空間聯(lián)系越緊密.

[參考文獻(xiàn)]

[1]安同良,周紹東,皮建才.R&D補貼對中國企業(yè)自主創(chuàng)新的激勵效應(yīng)[J].經(jīng)濟研究，2009，(10).

[2]白俊紅.中國的政府R& D資助有效嗎?來自大中型工業(yè)企業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)[J].經(jīng)濟學(xué)(季刊),2011,(4).

[3]白俊紅,江可申,李婧.應(yīng)用隨機前沿模型評測中國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率[J].管理世界,2009,(10).

[4]何元慶.對外開放與TFP增長：基于中國省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究[J].經(jīng)濟學(xué)(季刊),2007,(4).

[5]李婧,譚清美,白俊紅.中國區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)的空間計量分析——基于靜態(tài)與動態(tài)空間面板模型的實證研究[J].管理世界,2010,(7).

[6]劉秉鐮,武鵬,劉玉海.交通基礎(chǔ)設(shè)施與中國全要素生產(chǎn)率增長——基于省域數(shù)據(jù)的空間面板計量分析[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2010,(3).

[7]劉鳳朝,孫玉濤.我國政府科技投入對其他科技投入的效應(yīng)分析[J].研究與發(fā)展管理,2007,(9).

[8]毛其淋,盛斌.對外經(jīng)濟開放、區(qū)域市場整合與全要素生產(chǎn)率[J].經(jīng)濟學(xué)(季刊),2011,(1).

[9]舒元,才國偉.我國省際技術(shù)進(jìn)步及其空間擴散分析[J].經(jīng)濟研究,2007,(6).

[10]王志剛,龔六堂,陳玉宇.地區(qū)間生產(chǎn)效率與全要素生產(chǎn)率增長率分解(1978-2003) [J].中國社會科學(xué),2006,(2).

[11]魏守華,吳貴生.區(qū)域R&D經(jīng)費空間分布及其變動特征研究[J].研究與發(fā)展管理,2008,(1).

[12]魏下海.貿(mào)易開放、人力資本與中國全要素生產(chǎn)率——基于分位數(shù)回歸方法的經(jīng)驗研究[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2009,(7).

[13][美]伍德里奇.計量經(jīng)濟學(xué)導(dǎo)論：現(xiàn)代觀點[M].北京：中國人民大學(xué)出版社,2003.

[14]吳延兵.R&D與生產(chǎn)率——基于中國制造業(yè)的實證研究[J].經(jīng)濟研究，2006a,(11).

[15]吳延兵.R&D存量、知識函數(shù)與生產(chǎn)效率[J].經(jīng)濟學(xué)(季刊),2006b,(4).

[16][美]西奧多·W·舒爾茨.論人力資本投資[M].吳珠華,等譯.北京：北京經(jīng)濟學(xué)院出版社,1990.

[17]解維敏,唐清泉,陸姍姍.政府R&D資助，企業(yè)R&D支出與自主創(chuàng)新——來自中國上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].金融研究,2009,(6).

[18]張成,陸旸,郭路,于同申.環(huán)境規(guī)制強度和生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步[J].經(jīng)濟研究,2011,(2).

[19]張海洋.中國工業(yè)部門R&D吸收能力與外資技術(shù)擴散[J].管理世界,2005,(6).

[20]張軍,吳桂英,張吉鵬.中國省際物質(zhì)資本存量估算:1952-2000[J].經(jīng)濟研究,2004,(10).

[21]莊子銀.創(chuàng)新、企業(yè)家活動配置與長期經(jīng)濟增長[J].經(jīng)濟研究,2007,(8).

[22]Aiyar S and J Feyrer.A Contribution to the Empirics of Total Factor Productivity[R].Working Paper,IMF and Dartmouth College,2002,(2-9).

[23]Anselin L.Spatial Econometrics: Methods and Model[M].Kluwer Academic Publishers,1988.

[24]Anselin L,R Florax,A K Bera and M J Yoon.Simple Diagnostic Tests for Spatial Dependence[J].Regional Science and Urban Economics,1996,(26):77-104.

[25]Arrow K.The Economic Implications of Learning by Doing[J].Review of Economic Studies,1962,(3):155-173.

[26]Coe D.and E Helpman.International R&D Spillovers[J].European Economic Review,1995,(5):859-887.

[27]Czarnitzki D and K Hussinger.The Link between R&D Subsidies, R&D Spending and Technological Performance[R].ZEW Discussion Paper,2004,(04-56).

[28]Duguet E.Are Subsidies a Substitute or A Complement to Privately Funded R&D? Evidence from France Using Propensity Score Methods for Non-experiment Data[R].University de Pair I:Working Paper,2003,(75).

[29]Elhorst J P.Specification and Estimation of Spatial Panel Data Models[J].International Regional Science Review,2003,(26):244-268.

[30]Elhorst J P.Unconditional Maximum Likelihood Estimation of Linear and Log-linear Dynamic Models for Spatial Panels[J].Geographical Analysis,2005,(37):85-106.

[31]Fare R ,S Grosskopf and C A K Lovell.Production frontiers[M].Cambridge:Cambridge University Press,1994.

[32]Gonzalez X and C Pazo.Do Public Subsidies Stimulate Private R&D Spending[J].Research Policy,2008,(3):371-389.

[33]Griliches Z. Patents: Recent Trends and Puzzles[A].Brookings Papers on Economic Activity, Microeconomics[C].Washington,D.C.:The Brookings Institution,1989.291-319.

[34]G?rg H and E Strobl.The Effect of R&D Subsidies on Private R&D[J].Economica,2007,(5):215-234.

[35]Hulten C R,E Bennathan and S Srinivasan.Infrastructure, Externalities and Economic;Development:A Study of the Indian Manufacturing Industry[J].The World Bank Economic Review,2006,(2):291-308.

[36]Hall B.The Financing of Research and Development[J].Oxford Review of Economic Policy,2002,(1):35-51.

[37]Hu A G Z,G H Jefferson and J C Qian.R&D and Technology Transfer:Firm-Level Evidence from Chinese Industry[J].Review of Economics and Statistics,2005,(4):780-786.

[38]Jefferson G H,H Bai,X Guan and X Yu.R&D Performance in Chinese Industry [J].Economics of Innovation and New Technology,2006,(4-5):345-366.

[39]Kleer R.Government R&D Subsidies as A Signal for Private Investors[R].Bavarian Graduate Program in Economics,Discussion Paper,2008.

[40]Lucas R E.On the Mechanics of Economic Development[J].Journal of Monetary Economics,1988,(22):3-42.

[41]Mankiw G N,D Romer and D N Weil.A Contribution to the Empirics of Economic Growth[J].Quarterly Journal of Economics,1992,(7):407-437.

[42]Market P G.Concentration and Innovation:New Empirical Evidence on the Schumpeterian Hypothesis[R].Center for Economic Analysis,University of Colorado,Working Paper,2001,(01-14).

[43]Moreno R,E Lopez-Bazo,and M.Artís.On the Effectiveness of Private and Public Capital[J].Applied Economics,2003,(6):727-740.

[44]Paas T and F Schlitte.Regional Income Inequality and Convergence Processes in the EU-25[R].ERSA Conference Papers,2006,(6):229.

[45]Paelinck J and L Klaassen.Spatial Econometrics[M].Farnboroueh:Saxon House,1979.

[46]Romer P M.Increasing Returns and Long-Run Growth[J].Journal of Political Economy,1986,(5):1002-1037.

[47]Romer P M.Endogenous Technological Change[J].Journal of Political Economy,1990,(5):71-102.

[48]Tassey G.The Economics of R&D Policy[M].Quorum Books,Wcstport,CT.1997.

[49]Tobler W R.A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region[J].Economic Geography,1970,(2):234-240.

[50]Tybont J and M D Westbrook.Trade Liberalization and the Dimensions of Efficiency Changes in Mexican Manufacturing Industries[J].Journal International Economics,1995,(1-2):53-78.

[51]Wallsten S J.The Effects of Government-industry R&D Programs on Private R&D: The Case of the Small Business Innovation Research Program[J].RAND Journal of Economics,2000,(1):82-100.

[52]Yilmaz S,K E Haynes and M Dinc.Geographic and Network Neighbors,Spillover Effects of Telecommunications Infrastructure[J].Journal of Regional Science,2002,(2):339-360.

[53]Zheng J and A Hu.An Empirical Analysis of Productivity in China(1997-2001)[J].Journal of Chinese Economic and Business Studies,2006,(3):221-239.

[責(zé)任編輯：張曉娟]

Government S&T Subsidies and the Improvement of Industrial Enterprise Productivity: Based on the Spatial Econometric Method

FANG Yong-hua,RAO Shui-lin

(College of Economics and Trade,Guangdong Mechanical and Electrical Polytechnic, Guangzhou 510515, China)

Abstract:Based on the regional panel data of high technology industry enterprises in China, using spatial econometric analysis method, this paper examines the impact of government S&T subsidies on the industrial enterprise productivity. The study found that government S&T subsidies significantly promoted the industrial enterprise productivity, and its effect to the promotion mechanism are mainly through its influence on technology progress, to improve efficiency of effect is not obvious; the enterprise R&D and human capital stock are both helpful to the technology progress effect of government S&T subsidies, while firm size have a significant negative impact. The conclusion provides enlightenments for the government S&T subsidies policy of our government.

Key words:government S&T subsidies; enterprise productivity; spatial econometric

[中圖分類號]F272.7

[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

[文章編號]2095-5863(2016)02-0100-13

[作者簡介]方勇華(1981-)，男，江西婺源人，廣東機電職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院講師，碩士，從事金融市場研究.

[基金項目]廣東省高等學(xué)校優(yōu)秀青年教師培養(yǎng)計劃資助項目(YQ201402)

[收稿日期]2016-02-03