行业竞争性、政府奖助与技术创新

2022-05-06 06:26黄晓波郭玲玲孙靖宇黄硕
商学研究 2022年2期
关键词:竞争性倒数变量

黄晓波,郭玲玲,孙靖宇,黄硕

(1.湖北大学 商学院,湖北 武汉430062;2.中国邮政储蓄银行 武昌支行,湖北 武汉 430010 )

一、引言

技术创新不仅是建设现代化经济体系的战略支撑,而且是高质量发展和全面建成小康社会的重要驱动力量。实现创新发展,既要靠“有为政府”,也要靠“有效市场”。但如何做到市场“有效”,政府“有为”?如何把市场这只“无形的手”和政府这只“有形的手”的积极作用充分地发挥出来?国内外理论界和实务界没有形成一致的意见,没有提出完善的、统一的政策主张,存在较多的分歧或问题。其中,包括但不限于以下分歧或问题。

第一,对于市场竞争如何影响技术创新,熊彼特和Arrow的看法完全相反。熊彼特(1990)[1]认为,垄断性的大企业能够承受高额研发费用的投入,可以消化掉创新失败和推广创新成果的市场成本。但Arrow(1962)[2]认为,企业的垄断地位可能会削弱其创新动力,竞争性产业具有比垄断产业更强的研发激励。在境外,Connolly和Hirschey(2005)[3]、Gu(2016)[4]等研究发现,市场竞争可以促进技术创新,缩小企业之间的技术差距。但Ghosh等(2017)[5]研究表明,在激烈的竞争环境下,企业市场份额因创新失败而缩减,从而会引起企业创新投入的下降。此外,少数研究发现,市场竞争与技术创新呈倒“U”形关系或“U”形关系。比如,Aghion等(2015)[6]认为,竞争一方面会增加来自创新的超额收益,另一方面又会弱化行业落后者的创新激励,市场竞争程度与创新呈倒“U”形关系。而Liliana 和Sepulveda(2019)[7]发现市场竞争与技术创新呈“U”形非线性关系。在国内,较多的研究发现市场竞争与技术创新呈倒“U”形关系。比如,许国艺(2014)[8]、徐晓萍等(2017)[9]都发现,太弱或太强的竞争对技术创新的激励效果均不明显,只有适中的市场竞争会促进企业的技术创新。此外,少数研究发现市场竞争对技术创新具有正效应或负效应。比如,张杰等(2014)[10]认为市场竞争与技术创新存在正相关关系,但柯东昌(2012)[11]发现市场竞争与企业创新投入负相关。

第二,对于政府奖助如何影响技术创新,国外的研究发现可以分为四类,即激励效应、挤出效应、替代效应和互补效应。国内的研究发现主要可以分为两类,即激励效应和挤出效应。Zuniga-Vicente等(2014)[12]在对 77 篇有关政府奖助与企业创新投入的文献进行梳理后发现,约3/5的研究发现政府补助对研发投入具有激励作用,约2/5的研究认为激励效应不显著,或者存在挤出效应。Lach(2002)[13]、Gonzalez和Pazo(2005)[14]、Lee和Cin(2010)[15]等研究了不同国家政府补助对企业研发投入的影响,结果都发现政府补助可以促进企业的研发投入。但Shrieves(1978)[16]、Wallsten(2000)[17]等研究发现,在得到政府的补助之后,企业的研发投入明显减少,即政府补贴对企业研发投入存在挤出效应。此外,Lichtenberg(1984)[18]认为,政府补贴与研发投入的关系受计量方法和模型设定的影响。计量方法和模型改变后,政府补助与研发投入的关系也会发生变化,包括替代效应或互补效应。在国内,多数研究发现政府补助对研发投入具有激励效应(朱斌和李路路,2014[19];许治和师萍,2015[20];邹洋等,2016[21];汤萱和谢梦园,2017[22];余菲菲和钱超,2017[23];郭玥,2018[24];李香菊和杨欢,2019[25];王钊和王良虎,2019[26])。同时,也有少数研究发现政府补助对研发投入具有挤出效应。比如,方文雷和何赛(2016)[27]研究发现,过高的政府补贴会抑制企业的研发投入。张彩江和陈璐(2016)[28]认为,政府补助不是越多越好,过高的政府补助会产生挤压效应。

此外,如何把市场的自发调节和政府的自觉调控结合起来?国内外研究都很少涉及。在研究技术创新问题时,国内外学者很少同时考虑政府行为、市场行为及其相互关系。但这不仅是一个涉及政府与市场边界划分的重大理论问题,而且是一个影响企业技术创新效率和质量的现实问题。特别是在我国社会主义市场经济条件下,在促进企业技术创新方面,如何发挥体制优势,形成中国特色,值得探讨。政府的财力总是有限的,政府能够用于技术创新方面的奖励、补助、税收优惠等都是有限的。欲使有限的政府奖助在促进企业技术创新中的激励作用最大限度地发挥出来,同时最大限度地抑制政府奖助对技术创新的挤出效应,应充分考虑行业的竞争性和企业的特性,抓住重点,而不能“撒胡椒面”。

本文针对上述问题进行理论分析和实证检验。结果发现,在不同的市场环境下,对于不同类型的企业,政府奖助对技术创新具有不同的影响。在促进企业技术创新方面,政府奖助和行业竞争性不是互补关系,而是相互替代,特别是在非国有企业。这意味着:第一,在竞争性比较强的行业,应充分发挥市场机制在促进技术创新中的作用,而不是依靠政府补助。第二,非国有企业大都处于竞争性行业,给予非国有企业的政府奖助无助于提高技术创新的力度和效率。与其给予非国有企业政府奖助,还不如把这部分政府财力节省下来,用于创造公平竞争的市场环境。在企业技术创新方面,政府的首要责任仍是创造和维护公平竞争的市场环境。因此,要调整或改变现行的政府奖助政策,将政府奖助集中用于非竞争性行业,以提高政府奖助的利用效率和加强激励效果,从整体上提升全国各级各类企业的技术创新水平。

二、理论分析与研究假设

(一)关于行业竞争性与技术创新

适应需求、满足需求是经商办企业的基本法则,是企业的生存之本、发展之基和盈利之源。喜新厌旧是消费者的一种本性,价廉物美是消费者共有的偏好,更好、更便宜、更方便是消费者不变的追求。而要做到更好、更便宜、更方便,为消费者提供价廉物美的商品或服务,主要靠技术创新。

市场竞争是技术创新的重要驱动力,可以激励企业持续地进行技术创新,不断提高技术创新的力度、效率和质量。市场竞争对技术创新的激励效应表现在以下方面:第一,生存威胁。在充分竞争的市场中,缺乏竞争力的企业会破产倒闭,被淘汰出局。根据波特(2005)[29]的竞争战略理论,企业获取竞争优势、提升竞争力的战略有三种,即差异化、成本领先和集中化。差异化意味着与众不同,人无我有。只有通过技术创新,不断地推出新的产品或服务,才能拥有差异化竞争优势。从长期看,要降低成本,在行业中拥有低成本优势,做到成本领先,也只能靠技术创新和管理创新。市场竞争形成的这种生存驱动力,可以缓解代理人与委托人目标函数不一致问题,提高企业经营管理者从事技术创新的积极性和主动性。第二,信息揭示。在竞争性市场条件下,各种信息充分公开,各种生产要素自由流动,可以大大缓解委托人与代理人之间的信息不对称程度,为企业经营管理者的选择、考核和评价、监督和激励提供比较充分、可靠的依据。既有助于选贤任能,又有助于论功行赏,可以促使经营者更加注重研究与开发,激发经营者通过技术创新使企业发展得更快、更好,具有更长久的内在动力。第三,信誉激励。不管是对于企业本身还是企业的经营管理者,市场竞争都可以提供一种信誉激励,即促使企业注重信誉,促使企业经营管理者注重声誉。而先进的技术、高效的管理是企业实力和竞争力的决定因素,也是企业信誉和经营者声誉的基础和源泉。

当然,市场竞争不是万能的。在现实世界中,完全自由放任的市场经济是行不通的。无限度的市场竞争会导致垄断,造成资源配置效率下降和社会福利损失;产生外部不经济、公共物品供应不足、技术创新力度下降、贫富差距扩大等一系列社会经济问题,最终会导致市场失败(Marshall,2014[30];Pigou,2007[31]),特别是对于并非完全依赖财务资本,而是以人力资本为基础的技术创新,不能任由市场支配和利益驱动。技术创新是一个渐进的过程,知识的积累、人才的储备,以及道义的引领对于技术创新同样重要。

基于以上理论分析,提出研究假设1(H1)。

H1:市场竞争与技术创新之间呈倒“U”形关系。即当市场竞争程度较低时,市场竞争对技术创新具有激励作用;市场竞争超过一定限度之后,市场竞争对技术创新具有抑制作用。

(二)关于政府奖助与技术创新

完全竞争只是一种理想状态,现实中的市场都是不完善的,存在市场失灵。第一,市场竞争的“自由”是相对的。市场竞争建立在法治的基础上。市场竞争就像长江的流水,法治就像长江两岸的堤坝。如果没有堤坝的约束,长江就会变成洪水猛兽。正如布坎南所说,只有在法律和制度的约束下, 市场中追求利益最大化的行为才会产生出一种自然秩序。第二,市场主体的经济活动具有外部性,包括正外部性和负外部性。在正外部性下,企业付出成本并获得收益,而其他市场主体没有付出成本也能够受益。这可能导致企业有益的经济行为减少。在负外部性下,企业的经济行为使其他市场主体受损,但企业不用给予补偿。这可能导致企业不利的经济行为增加。第三,买卖双方所拥有的信息总是不对称的。在市场中进行交易时,交易双方难以获得充分的信息,因而无法实现市场均衡。通常卖方拥有信息优势地位,可能利用这种信息优势损害买方利益,获得不合理利润,形成柠檬市场,阻碍市场良性发展。第四,在市场中,公共物品也是必需品。但公共物品具有非竞争、非排他性等固有属性,仅仅依靠市场的自发调节难以满足社会需求。

市场失灵以及企业经济活动的外部性决定了政府对经济活动进行调控的必要性。技术创新具有正外部性,具体表现在以下三个方面:第一,技术创新可以产生新的产品和服务,形成规模经济和范围经济,使人类的生产和生活变得更好、更便宜、更方便。第二,创新活动具有难以预估的高风险,企业要付出高昂的成本,技术创新的边际私人成本大于边际社会成本,边际私人效益小于边际社会效益。第三,通过复制或模仿创新成果,竞争对手可以获得相同甚至更高的收益,但只需付出极低的成本。对于具有正外部性的技术创新,世界各国政府通行的做法是通过税收优惠、补贴、奖励等方式进行激励,同时保护企业知识产权,以弥补企业研发活动的资金缺口,减轻外部性及市场失灵造成的经济损失,消除技术创新的不确定性,从而降低企业的创新投入成本,激发企业的创新活力。

基于以上理论分析,提出研究假设2(H2)。

H2:政府补助对企业技术创新具有激励作用。

(三)关于行业竞争性和政府奖助如何影响技术创新

划分政府与市场的边界,确定政府干预经济活动的对象和范围,对于市场的有序运转和企业的稳定发展至关重要。我国社会主义市场经济遵循的基本原则是,市场在资源配置中发挥基础性作用,政府的主要职能是创造公平竞争的市场环境。只有在市场失灵的时候,以及企业经济活动的外部性需要外力矫正的情况下,政府才能出手干预,消除企业经济活动的外部性,使市场重回正常轨道。做到“市场有效”和“政府有为”,既有效率又有公平,兼顾眼前利益和长远利益、局部利益和整体利益,在不断发展生产力的同时持续地改善生产关系。

在行业竞争比较充分、公司治理比较完善、企业内部激励约束机制比较有效的情况下,市场竞争具有的“生存威胁”“信息揭示”“信誉激励”等功能会驱使企业持续地进行技术创新。企业不仅具有技术创新的内在动力,而且知道如何适应市场需求,做好技术创新。此时,政府不能干预企业的技术创新活动,不能通过补贴、奖励、税收优惠等政策对企业技术创新施加影响。否则,不仅不会取得预期的效果,而且可能使一些企业为了迎合政府,获得补贴、奖励或税收优惠而进行没有实质意义的所谓“创新”,造成创新行为扭曲,社会资源浪费,降低资源配置效率和资金使用效率,甚至产生“寻租”等腐败问题,以及政府失灵。当然,对于会导致社会福利下降、市场竞争扭曲的垄断行为,政府理应采取行政或法律手段进行干预,维护公平竞争的市场秩序。

在中国,非国有企业都处于竞争性行业,其经济活动包括技术创新主要遵循市场规律,由市场调节。因此,政府不应进行干预或施加影响。对于处于竞争性不强行业的国有企业的技术创新活动,政府可以通过直接出资、持股等方式,以及各种奖助政策进行引导和调控。

基于以上理论分析,提出研究假设3(H3)。

H3:在促进企业技术创新方面,政府奖助和行业竞争性相互替代,特别是对非国有企业,即政府奖助与市场竞争的交互项对企业技术创新具有显著的负面影响①。

三、实证研究设计

(一)变量的选择及其计量

1.技术创新变量及其计量

技术创新变量(JS)包括研发投入占比(NNOV)和研发人员占比(NUM)。其中,研发投入占比=本年研发投入金额/本年营业总收入×100%;研发人员占比=本年研发人员的数量/本年公司总人数×100%。用“研发投入占比”进行回归分析,用“研发人员占比”进行稳健性检验。

2.行业竞争性变量及其计量

行业竞争性变量(JZ)包括行业集中度的倒数(AS)和赫希曼-赫芬达尔指数的倒数(HHI)。其中,“行业集中度的倒数”计算步骤如下:第一步,确定每年每个行业营业收入排名前三的公司;第二步,分别计算这3家公司营业收入占整个行业营业收入的比重;第三步,求前3家公司营业收入占比之和。这一数值越大,说明行业集中度越高,行业垄断性越强;第四步,取倒数,变成正指标,即数值越大,说明行业竞争性越强。“赫希曼-赫芬达尔指数的倒数”的计算方法如下:首先计算一个行业中各企业营业收入占全行业营业收入总额百分比的平方和,再取倒数。用“行业集中度的倒数”进行回归分析,用“赫希曼-赫芬达尔指数的倒数”进行稳健性检验。

3.政府奖助变量及其计量

政府奖助(BZ)包括政府补贴,以及税收优惠。其中,政府补贴(GSUB)=本年政府补助/年末总资产;税收优惠A(ETRA)=本年收到的各项税费返还/(本年收到的各项税费返还+本年支付的各项税费);税收优惠B(ETRB)=当年名义税率-当年实际税率=25%-当期所得税费用/当年税前利润总额=25%-(所得税费用-递延所得税)/当年税前利润总额。

4.控制变量及其计量

选取以下控制变量:(1)公司规模(SIZE),即公司总资产的自然对数;(2)股权集中度(TOP),即前三大股东持股比例之和;(3)股权制衡度(PBCC),即第二、第三大股东持股比例之和除以第一大股东持股比例;(4)高管薪酬激励(MNG),即高管薪酬除以全年营业收入×100;(5)资本结构(CS),即年末长期负债除以年末所有者权益;(6)股权性质(STAT)。采用虚拟变量,国有企业为1,非国有企业为0。此外,还有年份(YEAR)和行业(INDS)。

上述变量的类型、名称、计量方法、代码等见表1。

表1 变量类型、名称、计量方法和代码表

(二)回归模型

为了检验前面提出的研究假设,设定以下回归模型(模型1)。

(模型1)

(三)样本选择、数据来源与数据处理

以2007—2018年中国沪、深两市全部A股为研究对象,从国泰安数据库(CSMAR)中获取原始数据,再进行数据处理。在下载原始数据时,设定的条件如下:(1)在“股票市场”中选择“上证A股”和“深证A股”。(2)依据2012年版的行业分类,选择除金融业之外的其他18个行业。(3)所有样本公司均为正常上市的公司,即不包括“ST、*ST、暂停上市、退市、三板市场”公司。其中,政府补助数据来源于政府补助明细科目。

利用EXCEL和STATA15.0对原始数据进行以下处理:(1)导出原始数据后,利用EXCEL计算和筛选出所需要的变量。(2)把存在缺失值的样本删掉。(3)利用STATA15.0对所有连续变量进行1%的缩尾处理。

四、实证检验结果

(一)描述性统计分析

变量的描述性统计分析结果见表2。从表2中可以发现:(1)样本公司研发投入占营业收入的比例(NNOV)的平均值为4.8698,超过了世界上发达国家的平均水平4%,实现了从技术研发到技术创新的飞跃②。但最小值仅为0.06,最大值高达24.46,标准差为4.2873,说明样本公司创新投入差别很大;样本公司研发人员数量占比(NUM)的平均值为16.4476,标准差为13.3051,最小值为0.5100,最大值为68.0900。(2)样本公司的行业集中度的倒数(AS)平均值为7.2785,标准差为2.8246,最小值为1.2100,最大值为9.3958;样本公司赫希曼-赫芬达尔指数的倒数(HHI)平均值为87.5034,标准差为44.6425,最小值为3.1520,最大值为128.5694。(3)样本公司政府补助(GSUB)平均值为0.1590,标准差为0.2248,最小值为0.0002,最大值为0.4863;样本公司的税收优惠A(ETRA)平均值为0.1510,标准差为0.1946,最小值为0,最大值为0.3944;样本公司的税收优惠B(ETRB)平均值为0.0847,标准差为0.0245,最小值为0.0038,最大值为0.1291。

表2 描述性统计分析表

续表

(二)相关分析

变量的相关系数及其显著性见表3。从表3中可以发现:(1)研发投入占营业收入的比例(NNOV)与行业集中度的倒数(AS)显著负相关,相关系数为-0.077,在1%水平下显著;与赫希曼-赫芬达尔指数的倒数(HHI)显著负相关,相关系数为-0.076,在1%水平下显著。(2)研发投入占营业收入的比例(NNOV)与政府补助(GSUB)显著正相关,相关系数为0.311,在1%水平下显著;与税收优惠A(ETRA)显著正相关,相关系数为0.127,在1%水平下显著;与税收优惠B(ETRB)显著正相关,相关系数为0.079,在1%水平下显著。

此外,与研发投入占营业收入的比例(NNOV)显著的变量还有公司规模(SIZE)、股权集中度(TOP)、股权制衡(PBCC)、资本结构(CS)和股权性质(STAT),相关系数分别为-0.255、-0.115、0.113、-0.181、-0.173,都在1%水平下显著。高管薪酬激励(MNG)与研发投入占营业收入的比例(NNOV)没有显著关系,相关系数为-0.002,不显著。

表3 相关分析表

(三)回归分析

1.行业竞争性对技术创新的影响

行业竞争性对技术创新影响的回归分析结果见表4。

表4 行业竞争性对技术创新回归分析表

从表4中全部样本回归分析结果可以发现:第一,行业集中度的倒数(AS)与研发投入占营业收入比例(NNOV)的回归系数为-1.0655,且在1%水平上显著;行业集中度倒数的二次项(AS2)与研发投入占营业收入比例(NNOV)的回归系数为0.0803,且在1%水平上显著。这表明,行业集中度的倒数与技术创新呈“U”形关系。即当行业竞争程度较低时,市场竞争对技术创新具有抑制作用;当行业竞争超过一定限度之后,市场竞争对技术创新具有激励作用。这与研究假设1不一致,反映出中国市场竞争环境的特殊性,即在企业或行业的初创期,不能依靠市场竞争去推动技术创新,而应主要依靠政府的扶持、激励或“孵化”。随着企业或行业的发展壮大,市场竞争对技术创新的激励作用显现出来之后,政府可以逐步减少对企业技术创新的直接扶持,而转向维护公平竞争的市场环境,提高行业竞争性。

第二,国有企业样本和非国有企业样本回归分析结果与全部样本回归分析结果一致,即行业集中度的倒数与技术创新呈“U”形关系。

为了确定“U”形曲线的拐点,分别采用全部样本、国有企业样本和非国有企业样本,以研发投入占营业收入比例(NNOV)为被解释变量、以行业集中度的倒数(AS)和行业集中度倒数的二次项(AS2)为解释变量进行回归分析,回归结果见表5。然后,分别用研发人员数量占比(NUM)替换研发投入占营业收入比例(NNOV)、用赫希曼-赫芬达尔指数的倒数(HHI)替换行业集中度的倒数(AS)进行稳健性检验,结果都是稳健的。利用表5中的数据,可以确定函数关系式、趋势线及其顶点坐标,见表6。①利用全部样本回归得到的研发投入占营业收入比例(NNOV)和行业集中度的倒数(AS)的函数关系式是:NNOV=0.088AS2-1.1062AS+7.5587,是一条开口向上的抛物线,其顶点坐标是(6.2852,4.0823),如图1所示。②利用国有企业样本回归得到的研发投入占营业收入比例(NNOV)和行业集中度的倒数(AS)的函数关系式是:NNOV=0.0481AS2-0.3556AS+3.34,是一条开口向上的抛物线,其顶点坐标是(3.6965,2.6828),如图2所示。③利用非国有企业样本回归得到的研发投入占营业收入比例(NNOV)和行业集中度的倒数(AS)的函数关系式是:NNOV=0.1097AS2-1.4969AS+9.54,是一条开口向上的抛物线,其顶点坐标是(6.8227,4.4336),如图3所示。

表6 函数关系式、趋势线及其顶点坐标

图1 行业竞争性与技术创新(全部样本)

图2 行业竞争性与技术创新(国有企业)

图3 行业竞争性与技术创新(非国有企业)

2.政府奖助对技术创新的影响

政府奖助对技术创新影响的回归分析结果见表7。从表7中全部样本回归分析结果可以发现:①税收优惠A(ETRA)与研发投入占营业收入的比例(NNOV)的回归系数为2.4528,在1%水平上显著。这表明,税收优惠A(ETRA)对研发投入占营业收入的比例(NNOV)有显著的正面影响,即税收优惠对技术创新具有激励作用。这与研究假设2一致。②政府奖助(GSUB)与研发投入占营业收入的比例(NNOV)的回归系数为4.9590,且在1%水平上显著。这表明,政府奖助(GSUB)对研发投入占营业收入的比例(NNOV)有显著的正面影响,即政府奖助对技术创新具有激励作用,这与研究假设2一致。③国有企业样本和非国有企业样本回归分析结果与全部样本回归分析结果一致,即税收优惠和政府奖助都对技术创新具有显著正面影响,具有促进和激励作用。

表7 政府奖助对技术创新的回归分析表

3.行业竞争性和政府奖助对技术创新的交互影响

行业竞争性和政府奖助对技术创新交互影响的回归分析结果见表8。从表8中可以看出:①税收优惠A和行业集中度倒数的乘积项(ETRA×AS)与研发投入占营业收入的比例(NNOV)的回归系数为-0.6878,且在1%水平上显著,说明税收优惠和行业竞争性的交互项对技术创新具有显著的负面影响。②政府补助和行业集中度倒数的乘积项(GSUB×AS)与研发投入占营业收入的比例(NNOV)的回归系数为-0.4824,且在1%水平上显著,说明政府奖助和行业竞争性的交互项对技术创新具有显著的负面影响。上述研究发现表明,政府奖助和行业竞争性相互替代。这与研究假设3一致。

从表8中还可以发现:非国有企业样本回归分析结果与全部样本回归分析结果一致。但在国有企业样本回归分析结果中,税收优惠A和行业集中度倒数的乘积项(ETRA×AS)对研发投入占营业收入的比例(NNOV)没有显著影响。

表8 行业竞争性和政府奖助对技术创新交互影响回归分析表

(四)稳健性检验

1.市场竞争对技术创新回归分析结果的稳健性检验

(1)替换被解释变量

将被解释变量研发投入占营业收入的比例(NNOV)替换为研发人员数量占比(NUM),对市场竞争如何影响技术创新回归分析结果的稳健性进行检验,结果见表9。通过与表4进行对照可以发现,解释变量系数的符号和显著性水平没有变化,说明回归分析结果是稳健的。

表9 市场竞争对技术创新回归分析结果的稳健性检验(替换被解释变量)

(2)替换解释变量

将解释变量行业集中度的倒数(AS)替换为赫希曼-赫芬达尔指数的倒数(HHI)进行稳健性检验。结果见表10。通过与表4进行对照可以发现,除了国有企业样本中赫希曼-赫芬达尔指数的倒数(HHI)的回归系数变得不显著之外,其他解释变量系数的符号和显著性水平没有变化,说明回归分析结果是比较稳健的。

表10 市场竞争对技术创新回归分析结果的稳健性检验(替换解释变量)

2.政府奖助对技术创新回归分析结果的稳健性检验

(1)替换被解释变量

将被解释变量研发投入占营业收入的比例(NNOV)替换为研发人员数量占比(NUM),对政府补助如何影响技术创新回归分析结果的稳健性进行检验,结果见表11。通过与表7进行对照可以发现,除了国有企业样本中税收优惠A(ETRA)回归系数的显著性从1%变为10%之外,其他解释变量系数的符号和显著性水平没有变化,说明政府奖助对技术创新回归分析结果是稳健的。

表11 政府奖助对技术创新回归分析结果的稳健性检验(替换被解释变量)

(2)替换解释变量

将解释变量税收优惠A(ETRA)替换为税收优惠B(ETRB),对政府奖助如何影响技术创新回归分析结果的稳健性进行检验,结果见表12。通过与表7进行对照可以发现,解释变量系数的符号和显著性水平没有变化,说明回归分析结果是稳健的。

表12 政府奖助对技术创新回归分析结果的稳健性检验(替换解释变量)

续表1

续表2

3.政府奖助和市场竞争对技术创新回归分析结果的稳健性检验

(1)替换被解释变量

将被解释变量研发投入占营业收入的比例(NNOV)替换为研发人员数量占比(NUM),对政府奖助和市场竞争如何影响技术创新回归结果的稳健性进行检验,结果见表13。通过与表8进行对照可以发现,除了非国有企业样本回归分析结果中的税收优惠A和行业集中度倒数乘积项(ETRA×AS)的回归系数变得不显著之外,其他变量系数的符号和显著性水平没有变化,说明政府奖助和市场竞争对技术创新回归分析结果是比较稳健的。

表13 政府奖助和市场竞争对技术创新回归结果的稳健性检验(替换被解释变量)

续表

(2)替换解释变量

将解释变量税收优惠A(ETRA)替换为税收优惠B(ETRB)、行业集中度的倒数(AS)替换为赫希曼-赫芬达尔指数的倒数(HHI)进行稳健性检验,结果见表14。通过与表8进行对照可以发现,税收优惠B(ETRB)和赫希曼-赫芬达尔指数的倒数(HHI)交叉项(ETRB×HHI)的回归系数符号仍都为负,但显著性水平发生了较大变化。其中,在全部样本和非国有企业样本回归分析结果中,税收优惠B(ETRB)和赫希曼-赫芬达尔指数的倒数(HHI)交叉项(ETRB×HHI)回归系数的显著性水平从1%变成了10%,说明回归分析结果比较稳健。但在国有企业样本回归分析结果中,税收优惠B(ETRB)和赫希曼-赫芬达尔指数的倒数(HHI)交叉项(ETRB×HHI)回归系数的显著性水平从1%变成不显著,说明回归分析结果不够稳健。

表14 政府奖助和市场竞争对技术创新回归结果的稳健性检验(替换解释变量)

续表

五、研究结论与政策建议

(一)研究结论

以2007—2018年上海证券交易所和深圳证券交易所A股非金融类上市公司为研究对象,把研究样本分为国有企业和非国有企业,对行业竞争性和政府奖助如何影响技术创新进行理论分析和实证检验。结果发现:(1)把行业竞争性与政府奖助分开来看,无论是对国有企业还是非国有企业,行业竞争性与技术创新都呈“U”形关系。即当行业竞争程度较低时,市场竞争对技术创新具有抑制作用;当行业竞争超过一定限度之后,市场竞争对技术创新具有激励作用;税收优惠和政府奖助都对技术创新具有显著的正面影响,具有促进和激励作用。(2)把行业竞争性与政府奖助结合起来看,不管是税收优惠还是政府奖助都与行业竞争性相互替代,即行业竞争性较强时,税收优惠和政府奖助都对技术创新具有显著的负面影响。特别是对于处于竞争性行业的非国有企业,这种负面影响更为显著。

(二)政策建议

上述研究发现表明,对于中国上市公司,在推动技术创新方面,政府和市场的合力还没有充分体现出来。基于本文的理论分析和实证检验,提出以下政策建议。

第一,行业竞争性与技术创新“U”形曲线的拐点分部是6.2852和4.0823,而我国行业竞争性的均值为7.2785,即已经越过了拐点,进入了“U”形曲线的右边区间。这意味着,从总体上看,进一步增强行业竞争性有助于技术创新。因此,各级政府应进一步优化市场环境,加强市场监管,维护市场秩序;消除各种阻碍生产要素在行业之间流动的障碍,实现行业之间的充分竞争,以及生产要素的自由流动;加大反垄断的力度和对垄断行为的处罚强度。

第二,对于中国上市公司,不管是对国有企业还是非国有企业,政府奖助都是推动技术创新的重要因素,在技术创新中发挥了积极作用。因此,应进一步加大政府奖助对技术创新的支持力度,充分发挥政府奖助对技术创新的激励作用。但政府在制定有关技术创新的奖助和税收优惠政策时,必须充分考虑行业的竞争性以及企业的性质,有区别、有差异,重点是非竞争性行业的国有企业,并根据市场竞争环境的变化,不断调整政府奖助的对象和力度。在市场经济条件下,企业的技术创新主要靠市场去引导和推动。一旦市场竞争这只“无形的手”已经具备了引导和推动技术创新的能力,政府就应该缩回“有形的手”,致力于维护良好的市场竞争环境,对有损市场竞争环境的行为进行监管和打击,从而实现“有为政府”和“有效市场”的有机结合。

注 释:

① 行业垄断可能削弱行业的竞争性,也可能使寡头之间的竞争变得更加激烈,从而造成社会福利损失。对此,政府应采取行政或法律手段进行干预。本文研究的政府奖助主要关注政府的经济政策对企业技术创新的影响,没有考虑这种应由行政或法律手段规范的垄断行为。

② 根据国际通行标准,当研发投入占销售收入的比例(研发强度)超过2%时,企业的创新活动就从技术研发阶段跃升到了技术创新阶段。

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