周曉艷 卞元月

摘要：西方文獻普遍認為R&D;的“市場失靈”是政府研發(fā)公共支出存在的理由。為研究政府補貼能否解決研發(fā)外部性問題，選取2001—2007年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫研發(fā)密集型行業(yè)中的微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，利用傾向得分匹配模型檢驗政府補貼對企業(yè)R&D;行為的影響。研究結(jié)果證實：政府補貼對企業(yè)R&D;支出存在顯著的“擠出”效應(yīng)，且由于行業(yè)異質(zhì)性的存在，政府補貼對不同行業(yè)企業(yè)R&D;支出的擠出效應(yīng)存在較大差異。政府公共支出并未達到預(yù)期的激勵作用。

關(guān)鍵詞：政府補貼；研發(fā)行為；擠出效應(yīng)；選擇性偏差；傾向得分匹配方法

中圖分類號：F202 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-2101（2018）03-0030-09

自Schumpeter（1912）創(chuàng)新理論提出以來，相關(guān)領(lǐng)域的研究一直受到學(xué)者們的關(guān)注。新增長理論認為R&D;投入是技術(shù)進步的最直接來源（Romer，1990）?，F(xiàn)代經(jīng)濟增長內(nèi)生演化的動力是技術(shù)進步，而R&D;活動則是技術(shù)進步的源泉。R&D;活動不僅是隱性知識和顯性知識的來源之一，而且通過產(chǎn)品創(chuàng)新和工藝創(chuàng)新，進而推動經(jīng)濟的可持續(xù)性增長（Cohen和Levinthal，1989；Furman、Porter和Stern，2002）。但企業(yè)R&D;活動所具有的正外部性將導(dǎo)致市場失靈以及隨之而來的投資不足問題（Tassey，2004）。因此，為糾正這種市場失靈，政府的研發(fā)補貼和稅收優(yōu)惠就成為糾正這種外部性的必要措施。

政府補貼真的能解決研發(fā)的外部性嗎？在庇古外部性理論中有兩個隱含的假設(shè)：首先，正外部性效應(yīng)的生產(chǎn)者可以約束自己的行為；其次，庇古津貼對于正外部性效應(yīng)的生產(chǎn)者能夠形成有效激勵，降低其成本，從而增加供給。這兩個隱含的假設(shè)在現(xiàn)實中存在嗎？政府補貼是擠出抑或激勵微觀企業(yè)進行R&D;投資？對這一問題的回答，學(xué)術(shù)界對微觀層次的研究方法存在異議，因而產(chǎn)生了研究結(jié)論的沖突。

中國是高速發(fā)展的新興經(jīng)濟體，但同時也面臨著發(fā)展不平衡的問題。工業(yè)化后期對傳統(tǒng)技術(shù)和高新技術(shù)的選擇是關(guān)乎中國產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重大戰(zhàn)略問題。就高科技行業(yè)而言，其中的研發(fā)投資顯得尤為重要（Lee，2010）。自2006年中長期科技發(fā)展規(guī)劃發(fā)布以來，我國政府研發(fā)補貼強度占自主研發(fā)強度的比例平均為44.23%，2008年、2009年更是達到了50%以上，超過了國際慣例的50%。與此同時，根據(jù)歐盟的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2011年全球企業(yè)研發(fā)投入前1 000名企業(yè)中，中國只有19家企業(yè)上榜[1]。由兩組宏微觀數(shù)據(jù)的對比可知，我國企業(yè)研發(fā)投入水平離發(fā)達國家的標(biāo)準(zhǔn)還相差甚遠，政府每年巨額的補貼所產(chǎn)生的激勵效應(yīng)與預(yù)期也相差甚遠。

在中國轉(zhuǎn)軌制度背景下，政府補貼對微觀企業(yè)的R&D;行為會產(chǎn)生何種效應(yīng)？能否解決研發(fā)外部性問題？本文擬從微觀層面來探討這一問題?？紤]到行業(yè)異質(zhì)性的存在，以中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中研發(fā)密集型行業(yè)中的企業(yè)為樣本，采用大樣本的微觀企業(yè)層面數(shù)據(jù)，采用PSM模型以解決可能的選擇性偏差，使得研究結(jié)論更精準(zhǔn)。

一、文獻綜述

西方文獻普遍認為自發(fā)的R&D;活動存在“市場失靈”，而這是政府公共投資存在的原因之一。由于知識生產(chǎn)的不完全獨占而導(dǎo)致的負外部性，此時，如果完全交給市場，為技術(shù)知識或信息的生產(chǎn)而進行的投資則低于社會最佳水平（Arrow，1962）。由于R&D;的公共產(chǎn)品特性、R&D;活動的外部性以及R&D;過程中的不確定性和風(fēng)險，使得企業(yè)不愿投資R&D;。Romer（1990）也認為技術(shù)具有非競爭性和部分排他性，政府公共支出有助于企業(yè)進行研發(fā)投資。與此同時，R&D;活動也面臨著另一種類型的市場失靈，Hall（2002）研究表明，對于一些具有現(xiàn)金流約束的小企業(yè)或新創(chuàng)企業(yè)而言，由于外部融資的成本過高，導(dǎo)致無法進行R&D;投資。Hall（2002）認為這種市場失靈是由企業(yè)自有資金進行R&D;活動的回報率和外部投資者所要求的回報率之間的差異造成的。大量的理論和實證文獻認為，從整個社會角度而言，私人企業(yè)缺乏足夠的激勵來進行R&D;投資。由于知識生產(chǎn)的不完全獨占而導(dǎo)致的負外部性，政府干預(yù)便有了合理的理由。據(jù)此，政府可利用相應(yīng)的政策機制來消除這種市場失靈，這種政策包括補貼和稅收優(yōu)惠，以期縮小R&D;投資的私人和社會回報率的差距（Berger，1993；Hall，2002）?，F(xiàn)實中果真如此嗎？

早期的文獻集中探討政府的公共支出與企業(yè)R&D;投入之間存在互補還是替代關(guān)系，也即公共支出是否對企業(yè)內(nèi)部R&D;投入有擠出效應(yīng)？現(xiàn)有的文獻對此存有異議。Blank和Stigler（1957）是最早研究政府公共支出和私人企業(yè)R&D;支出關(guān)系的學(xué)者，但其研究也未能得出一致的結(jié)論。Nadri和Mamuneas（1996）關(guān)于美國制造業(yè)的研究表明，有政府補貼的企業(yè)會增加其研發(fā)投入，且其研發(fā)活動可能產(chǎn)生“技術(shù)外溢”，從而使市場中的競爭對手獲益，并可能替代了其競爭對手的研發(fā)投入。Wallsten（2000）選取美國SBIR數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，運用聯(lián)立方程模型分析美國微觀企業(yè)數(shù)據(jù)得出結(jié)論：政府通過SBIR計劃對企業(yè)的補貼存在完全的擠出效應(yīng)。Lach（2002）和Hussinger（2003）的研究卻得出了相反的結(jié)論。Lach（2002）利用以色列企業(yè)數(shù)據(jù)，證實公共支出有助于激勵小企業(yè)增加研發(fā)支出，但對大企業(yè)而言，這一效應(yīng)并不顯著。Hussinger（2003）對德國制造業(yè)企業(yè)微觀樣本運用半?yún)?shù)模型進行分析，結(jié)論表明政府公共支出和企業(yè)研發(fā)支出之間保持穩(wěn)定的正相關(guān)關(guān)系。Nola（2010）以1994—2002年愛爾蘭及北愛爾蘭的數(shù)據(jù)為樣本，其研究結(jié)果表明政府資助對企業(yè)研發(fā)活動占比、產(chǎn)品改進式創(chuàng)新以及新產(chǎn)品開發(fā)式創(chuàng)新都有積極影響。然而，大量的文獻并未就公共支出和企業(yè)內(nèi)部R&D;關(guān)系得出一致的結(jié)論。Aerts和Schmidt（2008）甚至認為兩者之間并非簡單的互補或替代關(guān)系。

Devid等（2000）對過去35年的文獻進行梳理后發(fā)現(xiàn)，大約1/3的研究結(jié)論支持公共支出對私人研發(fā)支出存在擠出效應(yīng)。但Devid認為，文獻研究結(jié)論的差異有以下原因：首先，研究方法的差異性，包括計量模型的選擇；其次，數(shù)據(jù)層次的差異，早期的研究多集中在宏觀和行業(yè)數(shù)據(jù)，且多采用橫截面數(shù)據(jù)而非縱向數(shù)據(jù)，而另一些學(xué)者認為考慮到企業(yè)異質(zhì)性的存在，運用企業(yè)層面數(shù)據(jù)的相關(guān)研究更合理（David等，2000；Ali-Yrkk？觟，2005）。最后，Devid等（2000）還認為制度和國家間的差異也會影響上述研究結(jié)論。

但近年來這一領(lǐng)域的海外文獻在研究方法上的改進是較為普遍的。Lichtenberg（1984）就指出早期研究中一個關(guān)鍵的問題是假如沒有政府公共支出，企業(yè)的R&D;行為又當(dāng)如何？這也是之前的實證文獻中尚未解決的問題。很明顯，這是不可觀測的。Lichtenberg（1984）首次提到，研究公共支出對企業(yè)R&D;行為的影響，需要合適的反事實框架（counterfactual framework）以應(yīng)對可能的選擇性偏差（selection bias）。之后的實證文獻采用了一些計量方法以解決可能的選擇性偏差。Wallsten（2000）、Busom（2000）和Hussinger（2003）運用結(jié)構(gòu)方程模型的方法，Lach（2002）則采用DID估計方法來研究政府支出對以色列制造業(yè)企業(yè)R&D;行為的影響效應(yīng)。Almus和Czarnitzki（2003）采用簡單匹配估計法來研究公共支出對東德企業(yè)R&D;支出的影響。就計量方法而言，Blundell和Costa Dias（2000）認為非參數(shù)的傾向得分匹配和DID方法可能會提高這一命題實證研究結(jié)果的精確性。

鑒于反事實框架可以應(yīng)對可能的選擇性偏差，近年來文獻廣泛采用匹配估計法（matching estimators）來分析公共支出對微觀企業(yè)研發(fā)支出的影響。這方面文獻包括Almus和Czarnitaki（2003）以及Czarnitaki和Licht（2005）對德國制造業(yè)企業(yè)的實證研究，Duguet（2004）對法國企業(yè)研發(fā)行為的考察，以及Herrera和Heijs（2007）關(guān)于西班牙企業(yè)研發(fā)行為的研究。但海外文獻中1990年之前的研究多集中在美國，少數(shù)研究以加拿大和英國企業(yè)為目標(biāo)。除了？魻z？觭elik和Taymaz（2008）對土耳其的研究之外，針對發(fā)展中國家的相關(guān)研究較少。

相對于海外研究而言，我國在這一領(lǐng)域的研究數(shù)量不多且結(jié)論相對單一，大多采用宏觀或行業(yè)數(shù)據(jù)。Hu（2001）利用北京海淀區(qū)1995年813個高科技企業(yè)的截面數(shù)據(jù)樣本，研究得出政府R&D;和私人R&D;有顯著的正相關(guān)性。童光榮、高杰（2004）的研究也得出類似的結(jié)論。相關(guān)研究還包括許治、師萍（2005）以及趙付民（2006）。以上研究多采用宏觀數(shù)據(jù)基于行業(yè)層面的研究。解維敏等（2008）以滬深股市上市公司微觀數(shù)據(jù)為樣本，其研究也支持公共研發(fā)支出促進了微觀企業(yè)研發(fā)支出。另一些學(xué)者則從博弈論視角來剖析政府宏觀政策對企業(yè)R&D;行為的影響（柳劍平等，2005；生延超，2008）。安同良等（2009）構(gòu)建了企業(yè)與政府參與的動態(tài)不對稱信息博弈模型，由于信息不對稱和逆向選擇，政府對企業(yè)的研發(fā)補貼無法產(chǎn)生預(yù)期的激勵效應(yīng)。

由文獻梳理可知，多數(shù)研究采用的是宏觀或行業(yè)數(shù)據(jù)，且集中在對發(fā)達國家的研究。早期大多數(shù)的研究均集中在制造業(yè)，一些學(xué)者認識到行業(yè)間技術(shù)密集度的較大差異，因而近年來的研究多集中在高技術(shù)行業(yè)（Aerts和Thorwarth，2008；Ali-Yrkk？觟，2005；Duguet，2004）。但以發(fā)展中國家或地區(qū)技術(shù)密集型行業(yè)的微觀企業(yè)為研究對象，在研究方法中采取計量方法以解決可能的選擇性偏差的文獻卻不多見，本文的研究可為這一領(lǐng)域提供新的經(jīng)驗證據(jù)。

二、數(shù)據(jù)來源和模型構(gòu)建

本文數(shù)據(jù)來源于1999—2007年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，考慮到制造業(yè)與農(nóng)業(yè)、采掘業(yè)、電力等行業(yè)的顯著差異，本文的研究集中于制造業(yè)企業(yè)樣本。在確定本研究所考察的企業(yè)樣本選擇標(biāo)準(zhǔn)時，鑒于不同行業(yè)存在異質(zhì)性，本文擬采用該數(shù)據(jù)庫研發(fā)密度前三位的行業(yè)作為樣本來源。為確定樣本來源，首先利用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)計算出代碼為13-42各行業(yè)的研發(fā)密度（研發(fā)支出/營業(yè)收入），表1為研發(fā)密度排名前八大行業(yè)。在表1中，無論是全樣本還是只包含研發(fā)支出大于0的企業(yè)樣本，研發(fā)密度前三位的行業(yè)均為醫(yī)藥行業(yè)、通信和電子設(shè)備制造業(yè)及儀表儀器制造業(yè)（其二分位行業(yè)代碼分別為40、41和27）。根據(jù)以上統(tǒng)計結(jié)果，本文將以1999—2007年國家統(tǒng)計局規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)中的醫(yī)藥行業(yè)、通信及電子設(shè)備制造業(yè)及儀表儀器制造業(yè)三個行業(yè)的企業(yè)數(shù)據(jù)作為研究樣本。

鑒于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的一些樣本存在錯漏和統(tǒng)計口徑誤差，以及抽樣過程中存在的一些偏差，在具體樣本企業(yè)選取方面，本文借鑒謝千里等（2008）數(shù)據(jù)處理方法，剔除滿足下列條件之一的樣本：企業(yè)員工數(shù)低于8人，銷售額增長率高于100%或低于0，企業(yè)工業(yè)增加值為負。此外，為了克服極端值的影響，本文對連續(xù)變量按照首尾1%極端值進行了縮尾處理，借以降低極端值的影響，增加研究結(jié)果的穩(wěn)健性。

表2為2001—2007年電子通信設(shè)備行業(yè)、醫(yī)藥、儀器儀表行業(yè)企業(yè)接受政府補貼和研發(fā)行為的概況。從表2中可以看出，除了2003年樣本企業(yè)數(shù)出現(xiàn)下降，其余年份樣本企業(yè)數(shù)逐年增加，接受政府補貼以及接受補貼且有R&D;支出的企業(yè)數(shù)也逐年增加。鑒于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中2004年的研發(fā)支出數(shù)據(jù)缺失，因而本文在對全樣本數(shù)據(jù)進行實證分析的同時，以2001—2003年度子樣本和2005—2007年度子樣本來進行穩(wěn)健性檢驗。

本文試圖從企業(yè)層面考察生產(chǎn)補貼對企業(yè)R&D;行為的影響效應(yīng)。由于企業(yè)接受補貼是一個內(nèi)生變量，簡單比較得到和未得到生產(chǎn)補貼的兩組企業(yè)在研發(fā)行為上的差異無法揭示政府補貼對企業(yè)研發(fā)行為的凈影響。要準(zhǔn)確地估算政府補貼對企業(yè)研發(fā)行為的影響效應(yīng)，必須要有效處理政府補貼的內(nèi)生性問題。本文嘗試通過比較企業(yè)在某一時期得到與未得到政府補貼兩種情形下的研發(fā)行為差異來估算這一因果效應(yīng)。但是，實證研究的難點在于，對于某年獲得政府補貼的企業(yè)而言，其在該年未得到政府補貼這一虛擬情形下的研發(fā)行為無法觀測，因而如何估算獲得政府補貼企業(yè)在同期反事實（counterfactual experiments）情形下的研發(fā)行為就成為構(gòu)建模型的關(guān)鍵。

就一項政策沖擊而言，顯然政策沖擊對象的平均處理效應(yīng)（ATT）是研究的焦點。但ATT估計的難點是無法觀測到控制組受到政策沖擊時的結(jié)果，因而這是一種“反事實估計”。此時，簡單的回歸技術(shù)必然會使得估計結(jié)果有偏。

本文采用“傾向指數(shù)匹配方法”（Propensity Score Matching，PSM）來模擬一種自然實驗的狀態(tài)。PSM方法由Roseenbaum等（1985）最早應(yīng)用于生物統(tǒng)計領(lǐng)域，20世紀(jì)90年代被廣泛運用于其他社會科學(xué)領(lǐng)域。PSM方法的模擬實驗證明，在一定的假定條件下可以得到模型的無偏估計結(jié)果，從而得到一種自然實驗的效果。

表3為變量定義和描述性統(tǒng)計，其中企業(yè)市場勢力的衡量以企業(yè)貸款賬款被拖欠程度來表示。

三、模型估計與實證分析

基于研究的邏輯框架，本文實證分析包括：首先以離散選擇模型來驗證政府財政補貼與企業(yè)研發(fā)行為之間的關(guān)系；其次，以針對非隨機樣本數(shù)據(jù)的“傾向評分匹配方法”來進一步驗證政府財政補貼和企業(yè)研發(fā)行為之間的關(guān)系。

（一）Logit模型實證結(jié)果

鑒于實證模型中被解釋變量為典型的二元虛擬變量，因此，本文首先選擇離散選擇模型中的Logit模型。

Schumpeter（1912）開創(chuàng)性的研究中得出企業(yè)規(guī)模和創(chuàng)新活動之間的關(guān)系，之后一些文獻認為企業(yè)規(guī)模與其R&D;活動之間具有非線性關(guān)系。而由于資本市場的不完全競爭所導(dǎo)致的金融約束是政府干預(yù)企業(yè)研發(fā)行為的主要原因之一（Arrow，1962；Hall，1992，2002；Ughetto，2008；Takalo和Tanayama，2010）。在基本回歸模型中，本文以企業(yè)是否有利息支出的虛擬變量來衡量企業(yè)是否獲得金融支持。為了控制其他因素的影響，離散選擇模型包含的控制變量為：出口密度、利潤率、廣告支出和市場勢力。Cull和Xu（2005）的研究得出，政府在決定向哪些企業(yè)提供補貼時，會考慮企業(yè)贏利能力。而市場勢力以企業(yè)貸款賬款被拖欠程度來表示，也就是（企業(yè)年平均應(yīng)付賬款凈額-企業(yè)年平均應(yīng)收賬款凈額）/企業(yè)銷售額。在中國現(xiàn)行金融體系和社會信用體系不完善的背景下，企業(yè)普遍會面臨貸款被拖欠和融資難的雙重困境，但那些處于產(chǎn)業(yè)或產(chǎn)品鏈的核心環(huán)節(jié)或者終端環(huán)節(jié)的企業(yè)，其市場勢力較強，賬款被拖欠概率就越?。◤埥?，2009）。因而模型中采用企業(yè)貸款賬款被拖欠程度來衡量企業(yè)的市場勢力。在已有文獻的基礎(chǔ)上，并結(jié)合中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)特點，本文的基礎(chǔ)回歸模型可以表述為（變量定義見表3）：

rdit=β0+β1subsidiesit+β2lkit+β3ageit+β4age2it+β5loanit+β6exportsaleit+β7profitsale+β8marketpowerit+β9advertiseit+εit

其中i為企業(yè)，t為時間，εit為隨機誤差項。表4為政府補貼對企業(yè)R&D;支出影響效應(yīng)的Logit模型結(jié)果，從表4中可以看出，無論是全樣本模型還是不同行業(yè)子樣本模型，政府補貼subsidies和企業(yè)R&D;支出都呈負相關(guān)關(guān)系，但并不顯著，只有通信電子設(shè)備行業(yè)在10%的顯著性水平下呈負相關(guān)關(guān)系。實證結(jié)果還可看出，企業(yè)規(guī)模和企業(yè)R&D;投資成正比，成熟企業(yè)越傾向于進行R&D;投資，而那些更容易獲得金融支持的企業(yè)會選擇進行R&D;投資。企業(yè)利潤率、廣告支出都和企業(yè)R&D;支出呈顯著正相關(guān)關(guān)系。傳統(tǒng)的熊彼特假設(shè)認為由于規(guī)模經(jīng)濟的存在，大企業(yè)更傾向于進行研發(fā)投資（Schumpeter，1943；Kohn和Scott，1982）。另外，規(guī)模大的企業(yè)所面臨的融資約束也較小，更易于獲得金融支持，本文logit模型的實證結(jié)果進一步支持了以上結(jié)論。

正如Lichtenberg（1984）指出的，假如沒有政府公共支出，企業(yè)的R&D;行為又當(dāng)如何？很明顯，這是不可觀測的，研究公共支出對企業(yè)R&D;行為的影響，需要合適的反事實框架（counterfactual framework）以應(yīng)對可能的選擇性偏差（selection bias）。因而，本文將采用傾向得分匹配方法來應(yīng)對可能的選擇性偏差。

（二）傾向得分匹配（PSM）方法

1. 傾向得分匹配的平衡性檢驗。傾向得分匹配方法（PSM）的基本思路在于，在評估某項政策的效果時，若能找到與激勵組盡可能相似的控制組，則能有效降低樣本的選擇性偏差。

首先，定義虛擬變量SBi，t={0，1}，SBi，t=1表示企業(yè)i在t期獲得了政府補貼，SBi，t=0表示企業(yè)i在t期未獲得政府補貼；定義RDi，t表示企業(yè)i在t期獲得政府補貼后同期的研發(fā)行為。本文的模型要比較企業(yè)i在得到與未得到政府補貼兩種情形下的同期研發(fā)行為差異，即政府補貼對企業(yè)研發(fā)行為的影響效應(yīng)：

ATTPSM=E（RDi，t|SBi，t=1）-E（RDi，t|SBi，t=0）

但是我們無從觀測在t期獲得政府補貼的企業(yè)i，假設(shè)在t期未獲得政府補貼情形下的同期研發(fā)行為，即E（RDi，t|SBi，t=0）無法獲得，但可利用匹配的方法，尋找企業(yè)特征與企業(yè)i最為相似，但在t期沒有獲得政府補貼的另一企業(yè)j，并用該企業(yè)的同期研發(fā)行為E（RDj，t|SBj，t=0）來替代E（RDi，t|SBi，t=0）?；谔摂M變量SBi，t={0，1}，本文將每一年的樣本企業(yè)分為處理組（treatment group）和對照組（control group），設(shè)定t為處理組企業(yè)，即企業(yè)i在t期獲得政府補貼；j表示對照企業(yè)，即企業(yè)j在t期未獲得政府補貼。基于Heckman等（1997）的PSM模型，政府補貼對企業(yè)研發(fā)行為的影響效應(yīng)如下：

ATTPSM=E（RDi，t|SBi，t=1）-E（RDi，t|SBi，t=0）

=E（RDi，t|SBi，t=1）-E（RDj，t|SBj，t=0）

其次，匹配。根據(jù)Rosenbaum和Rubin（1983）的研究，采用PSM模型進行配對，可以有效解決配對維度的問題。而在選擇模型中的匹配變量的過程中，遺漏重要變量將會產(chǎn)生有偏的估計結(jié)果，但若模型中包含無關(guān)變量，則可能使方差增大（Bryson等，2002）。本文結(jié)合現(xiàn)有文獻以及樣本數(shù)據(jù)特征，以微觀企業(yè)異質(zhì)性如企業(yè)規(guī)模、年齡、出口密集度、廣告密集度、利潤率等影響企業(yè)研發(fā)行為的因素設(shè)為共同支持條件（common support condition）。設(shè)定與處理組企業(yè)i最為相似的對照組企業(yè)j，使得配對企業(yè)i和j在共同支持條件方面盡可能保持一致，從而控制這些因素對企業(yè)研發(fā)行為可能帶來的影響。

在傾向得分回歸模型中，如果因變量為二值變量時，采用logit模型或probit模型會產(chǎn)生相似的結(jié)果（Caliendo和Kopeinig，2008）。因此，在本文的實證部分中選取logit模型來估算個體參加處理組的概率。

如果接受補貼的企業(yè)與未接受補貼的企業(yè)在匹配變量上不存在顯著差異，此“條件獨立性假設(shè)”被滿足，則傾向得分匹配的結(jié)果具有可靠性。否則可能匹配變量的選取或匹配方法的選擇有誤，傾向得分匹配模型的估算無效。因而，在生成傾向得分匹配估算結(jié)果之后，需通過匹配平衡性檢驗（Rosenbaum和Rubin，1983）以確保估算結(jié)果的可靠性。本文借鑒了目前使用較多的標(biāo)準(zhǔn)偏差檢驗和t檢驗，以此來對傾向得分匹配的估算結(jié)果進行檢驗。

表5為全樣本的匹配平衡性檢驗，出于篇幅考慮，僅報告了最鄰近匹配法（Nearest Neighbor Matching）下各變量的匹配平衡性檢驗結(jié)果。在表5中可以看出，匹配之前，處理組和對照組企業(yè)在匹配變量上有較大差異，但匹配之后，處理組和對照組樣本在匹配變量上的標(biāo)準(zhǔn)差減少50%以上，且匹配后標(biāo)準(zhǔn)偏差絕對值控制在4%以內(nèi)。匹配后其標(biāo)準(zhǔn)偏差均小于20且t檢驗的p值也遠大于0.1，不拒絕原假設(shè)，即處理組與對照組無系統(tǒng)性差異。因此，可以推斷本文模型中的的匹配變量與估計方法是合適的。

2. 傾向得分匹配估計結(jié)果。即便已經(jīng)得到傾向得分值，但仍然無法估算對應(yīng)的平均激勵效果ATT。原因在于，傾向得分值為一個連續(xù)變量，因而難以找到兩個傾向得分完全相同的樣本，這使得激勵組和控制組樣本之間的匹配難以實現(xiàn)。

目前，對于此類問題的解決，文獻中提到有多種匹配方法，主要包括：最近鄰匹配法、半徑匹配法、核匹配法以及分層匹配法。在估算全樣本的平均激勵效果（ATT）時，本文分別采用以上四種匹配方法。表6為針對全樣本采用四種方法得到的平均激勵效果（ATT）。鑒于篇幅，本文僅簡單介紹前兩種方法的基本思路。最近鄰匹配法是以估算的PS值為基準(zhǔn)，前后向分別尋找與處理組樣本PS值最為接近的控制組樣本，以此作為處理組的匹配對象。半徑匹配法是預(yù)先設(shè)定一個常數(shù)r，將控制組中的PS值與激勵樣本的PS值之間差異小于r的樣本選定為匹配對象（Lian等，2011）。從表6中可以看出，這四種匹配方法的ATT均為負值，且除了半徑匹配之外，其余ATT值均顯著，這表明政府補貼對企業(yè)研發(fā)投資產(chǎn)生顯著的擠出效應(yīng)。最近鄰匹配法得出的ATT值為-0.022，在5%水平下顯著，因而以最近鄰匹配法得出的結(jié)論是，政府補貼會導(dǎo)致進行R&D;投資的企業(yè)數(shù)顯著下降2.2%。

鑒于行業(yè)異質(zhì)性的存在，匹配過程中若加入行業(yè)虛擬變量則可能會使匹配變量數(shù)目劇增，為保證匹配后的處理組企業(yè)和對照組企業(yè)能處于同一行業(yè)，本文分行業(yè)進行匹配。表7為分行業(yè)的ATT估計結(jié)果，從表7中可以看出這三個行業(yè)的PSM匹配結(jié)果和全樣本的匹配結(jié)果基本一致，政府補貼和進行R&D;投資的企業(yè)數(shù)呈顯著的負相關(guān)關(guān)系。但分行業(yè)的ATT估計結(jié)果還顯示政府補貼對不同行業(yè)企業(yè)研發(fā)行為的影響存在較大差異，在通信及電子設(shè)備制造業(yè)，政府補貼會導(dǎo)致進行R&D;投資的企業(yè)數(shù)下降3.9%，而在醫(yī)藥行業(yè)，這一數(shù)字僅為0.6%。

鑒于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫缺失2004年企業(yè)研發(fā)支出的數(shù)據(jù)，因而，本研究將全樣本劃分為兩個子樣本進行穩(wěn)健性檢驗。表8為不同年份ATT估計結(jié)果，鑒于篇幅只選取最近鄰匹配法和核匹配法的ATT結(jié)果。從表8中可以看出，兩個子樣本的四種不同匹配方法得到的ATT值均和全樣本的ATT值保持一致。2001—2003年，最近鄰匹配法表明，政府補貼導(dǎo)致進行R&D;投資的企業(yè)數(shù)顯著下降2.8%，而在2005—2007年，最近鄰匹配法得出的這一結(jié)果為顯著下降1.9%。兩個子樣本的ATT估計結(jié)果均驗證了政府補貼會對企業(yè)R&D;投資有擠出效應(yīng)。

為了進一步檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，本文以研發(fā)密度為因變量，檢驗政府補貼對企業(yè)研發(fā)密度的影響。本文遵循Lev和Sougiannis（1996）的思路，把研發(fā)支出和企業(yè)銷售額的比率界定為研發(fā)密度，運用PSM模型對全樣本進行ATT估計，結(jié)果見表9。限于篇幅本文只選取最近鄰匹配法和核匹配法的ATT結(jié)果，從表9中核匹配法的ATT估計中，政府補貼使得企業(yè)研發(fā)密度顯著下降1.7%，也進一步驗證了政府補貼對企業(yè)研發(fā)支出的替代效應(yīng)或擠出效應(yīng)。

本文初步運用logit模型檢驗政府補貼對企業(yè)R&D;投資行為的影響，logit模型結(jié)果表明政府補貼會部分擠出企業(yè)R&D;投資，但這一結(jié)果并不顯著。而PSM模型和logit模型的結(jié)論基本一致，但PSM模型的結(jié)論均顯著，無論是全樣本還是分行業(yè)或分年度的子樣本，PSM模型的結(jié)果都表明政府補貼均使得進行R&D;投資的企業(yè)數(shù)目顯著下降，驗證了政府補貼對企業(yè)研發(fā)支出的擠出效應(yīng)。以上也同時表明采用PSM方法可以較好地處理由于內(nèi)生性問題和樣本選擇偏差所引起的選擇性偏差問題。

本文的結(jié)論支持了Shrieves（1978）、Higgins等（1981）以及Wallsten（2000）的研究結(jié)論，政府補貼會對企業(yè)R&D;投入具有擠出效應(yīng)，會顯著減少企業(yè)R&D;投入。已有研究往往從宏觀或者行業(yè)層面的加總數(shù)據(jù)考察政府補貼對研發(fā)的影響，這一類型的研究得到的結(jié)論往往是統(tǒng)計意義上的顯著，其前提假設(shè)是企業(yè)同質(zhì)化、具有可加性。然而在現(xiàn)實中不同行業(yè)之間、同一行業(yè)內(nèi)不同企業(yè)之間、同一企業(yè)不同發(fā)展階段之間均存在顯著的異質(zhì)性，所以宏觀研究結(jié)論往往與微觀個體影響存在矛盾，其根本原因就在于微觀數(shù)據(jù)研究包含了更多的異質(zhì)性、更貼近現(xiàn)實（Mansfield和Switzer，1984；David等，2000）。本文采用企業(yè)層面微觀數(shù)據(jù)的研究卻能夠避免既有研究的缺陷，也為此領(lǐng)域的研究提供來自發(fā)展中國家微觀企業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)。

四、結(jié)論

在當(dāng)今全球范圍的科技創(chuàng)新大潮中，創(chuàng)新資源和要素正在向企業(yè)集聚，企業(yè)已成為創(chuàng)新投入的主力軍，而研發(fā)投入的多少在很大程度上決定著企業(yè)未來創(chuàng)新能力的強弱。高科技產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力對于培育未來中國經(jīng)濟新的增長點具有戰(zhàn)略意義，如何有效解決研發(fā)外部性問題，提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的積極性，政府補貼作為一種政策工具，能否對企業(yè)研發(fā)行為產(chǎn)生激勵效應(yīng)？對于這一問題的回答，有助于制定和完善高科技產(chǎn)業(yè)的補貼政策。

本文選取2001—2007年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的醫(yī)藥行業(yè)、通信及電子設(shè)備制造業(yè)及儀表儀器制造業(yè)微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，采用“傾向得分匹配方法”（PSM）研究政府補貼對企業(yè)研發(fā)支出的影響。本文的研究證實就所選取的行業(yè)總體而言，政府補貼對行業(yè)中企業(yè)R&D;支出存在顯著的“擠出”效應(yīng)，且穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果也支持這一結(jié)論。值得注意的是，本文樣本中由于行業(yè)異質(zhì)性的存在，政府補貼對不同行業(yè)的企業(yè)R&D;支出的擠出效應(yīng)存在較大差異。其中，就通信及電子設(shè)備制造業(yè)而言，政府補貼會導(dǎo)致進行R&D;投資的企業(yè)數(shù)下降3.9%，而在醫(yī)藥行業(yè)，這一數(shù)字僅為0.6%。

本文的結(jié)論表明，在我國制造業(yè)中研發(fā)密度較高的行業(yè)中，政府補貼對企業(yè)的R&D;支出存在顯著的“擠出”效應(yīng)，政府公共支出并未達到預(yù)期的激勵作用。鑒于研發(fā)的外部性問題，政府研發(fā)公共支出有其合理性（Arrow，1962），政府應(yīng)如何調(diào)整其公共研發(fā)支出政策就成為解決這一問題的關(guān)鍵所在。我國可借鑒OECD國家的經(jīng)驗，政府對企業(yè)研發(fā)采用間接投入的方法，具體包括稅收激勵、科技溢出等。大多數(shù)OECD國家普遍采用的稅收激勵政策有稅收減讓、稅收折扣、稅收減免和延期納稅等，而科技溢出是通過政府資助公共實驗室和高校R&D;活動間接實現(xiàn)的，比如美國的國家實驗室、法國的CNRS。政府可重點支持基礎(chǔ)研究、共性技術(shù)研究和戰(zhàn)略領(lǐng)域的研究，而在一般競爭性領(lǐng)域，要多發(fā)揮市場機制的作用。另外，政府可以幫助企業(yè)與大學(xué)建立長期緊密型的研究伙伴關(guān)系，組織或協(xié)調(diào)行業(yè)內(nèi)企業(yè)建立R&D;聯(lián)盟。在這種企業(yè)與研究機構(gòu)、或企業(yè)相互之間建立的R&D;合作中，政府的政策支持同樣也具有重要作用。

注釋：

①數(shù)據(jù)來源于http：//iri.jrc.ec.europa.eu/.，“The 2011 EU Industrial R&D; Investment SCOREBOARD”，European Commission-Joint Reserarch Center，2011。

②行業(yè)代碼對應(yīng)表http：//www.cstj.gov.cn/upload/newstxt/dmfl.htm。而根據(jù)歐盟的界定，R&D;密度在5%以上，為研發(fā)密度高的行業(yè)，R&D;密度為2%～5%屬于中高研發(fā)密度的行業(yè)，R&D;密度為1%～2%屬于為中低研發(fā)密度的行業(yè)，在1%以下屬于研發(fā)密度低的行業(yè)。按照歐盟的標(biāo)準(zhǔn)，即便是表1中研發(fā)密度排名前三的行業(yè)也只能界定為中高研發(fā)密度的行業(yè)。

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Can Government Subsidies Really Solve R&D; Externalities？

Zhou Xiaoyan， Bian Yuanyue

（International Business School， University of International Business and Economics， Beijing 100029， China）

Abstract： According to western literatures， the "market failure" of R&D; is the main cause for governmental public expenditure. To research whether subsidies can really solve the externality of R&D;， in this paper， authors selected Chinese industrial enterprise database in 2001-2007 to research micro enterprise data of intensive industry， and used tend score matching model to examine the impact of government subsidy on the enterprise R&D; behavior. The result verified that government subsidies had a significant "crowd out" effect on firm's R&D; investment. Because of the existence of industry heterology， there are large differences between different industries enterprises crowding out in R&D; spending from the government subsidies， the government public expenditure did not achieve the desired results.

Key words： governmental subsidies， R&D; behaviors， "crowd out" effect， selectivity bias， Propensity Score Matching Methods