政府研发资助、企业研发投入与创新绩效的动态关系

张永安，严嘉欣

(北京工业大学经济与管理学院，北京 100124)

研发（R&D）活动是国家提高自主创新能力、企业提高核心竞争力的关键，对推动产业结构转型和经济结构的优化升级起着决定性的作用［1］。随着我国经济的快速发展，我国企业越来越重视研发活动，投入更多的资金进行研发，但是企业在进行研发时更多的是以市场为导向，容易出现“市场失灵”的情况，因此政府也会投入大量资金帮助企业进行研发，在缓解企业研发压力的同时对其研发方向进行引导。当企业的自筹资金和政府资助共同构成企业的研发投入时，不同来源的研发投入与创新绩效之间分别具有复杂的影响过程：一方面，政府研发资助与企业研发投入相互作用，并在不同程度上影响企业的创新绩效；另一方面，企业的创新绩效又会在一定程度上影响政府的研发资助和企业研发投入。因此，本文对我国的政府研发资助、企业研发投入和创新绩效三者之间的互动关系进行研究，分析这种互动关系的滞后期；并将我国31个省划分为东、中、西部3个地区分别进行分析及比较［2］，说明各地区之间的差异，为政府对各地区的研发资助提出建议。其中，东部地区包括辽宁、北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、广西、海南共12个省、自治区、直辖市；中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9个省、自治区；西部地区包括陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、四川、重庆、云南、贵州、西藏10个省、自治区、直辖市。之前虽有学者对政府研发资助、企业研发投入和创新绩效三者之间的关系进行研究，但并不是研究这三者之间的互动关系；同时大多是基于微观数据，还没有学者对我国东、中、西部地区进行对比分析，而这3个地区都具有各自的特点，因此以地区进行分析是十分必要的，这也是本文的创新之处。

1 文献综述

1．1 政府研发资助与企业研发投入

政府研发资助对企业研发投入的影响，学者持两种观点：一种观点认为政府研发资助对企业研发投入具有杠杆效应，政府研发资助能够减少企业技术创新的成本、降低创新风险，同时又可以增强企业的研发热情与研发投入；另一种观点认为政府研发资助会抑制企业研发投入，具有挤出效应，企业在获得政府研发资助后就失去了自己进行研发投入的动力，并且在资金的使用上企业投资的效率往往高于政府资金，政府研发资助挤出了企业资金，但只是增加了研发的总体投入金额却并没有提高资金的使用效率［3-9］。政府研发资助的杠杆效应和挤出效应对企业的研发投入可能会同时产生作用［5］，并且政府直接资助与间接资助作用效果并不相同［10］；同时，不同地区、企业性质等对这两种效应也会有不同的表现［11］。

1．2 政府研发资助与创新绩效

现有研究多认为政府研发资助与创新绩效具有正相关关系，如徐小阳［12］认为，政府研发资助会显著促进企业研发投入和专利授权数；李武威［13］认为，国内研发投入、技术引进、国内技术购买与以新产品销售收入作为变量的创新绩效之间存在长期稳定的均衡关系，存在两年的滞后期。除此之外，还有学者认为政府研发资助与创新绩效具有更复杂的关系，如李培楠等［14］将2007—2012年我国制造业和高技术产业数据作为样本研究发现，在技术开发阶段政府资金对产业创新绩效具有抑制作用，而在成果转化阶段政府资金与创新绩效形成正“U”型关系；王一卉［15］利用我国高技术企业的面板数据进一步对不同情况下政府补贴与创新绩效的关系进行了研究，发现国有制企业中政府补贴与创新绩效呈显著负相关关系，同时相对于更有经验的企业，政府补贴对缺乏经验的企业的创新绩效促进更明显。

1．3 企业研发投入与创新绩效

大量研究结果显示，企业的创新投入能够显著促进创新绩效的提升［16-18］。此外，程宏伟等［19］对我国96家上市公司研究发现，研发投入和企业业绩显著正相关，但研发投入对企业业绩的影响逐年减弱；杨德伟［20］研究发现研发投资对企业绩效的影响具有滞后效应，滞后1期和滞后2期的研发强度与企业绩效具有正相关关系；陈一博［21］同样证实了研发投入对财务绩效具有1～2年的滞后效应；黄珊珊等［22］实证分析我国创业板上市公司2011—2014年的数据发现，企业创新绩效对创新投入具有促进作用。

1．4 简要述评

综上所述，尽管目前已有一些关于政府研发资助、企业研发投入和创新绩效关系的研究，但缺少对3个变量之间关系的综合影响研究，没有关注到变量之间的动态交互影响关系；同时研究多为微观层面，没有将不同地区进行对比分析。因此，本文从我国省份角度出发，将政府研发资助、企业研发投入和创新绩效放进内生系统进行研究。首先对各变量序列进行面板单位根检验，之后选择出PVAR模型最优的滞后阶数，通过广义矩估计得到变量之间的回归拟合结果，最后通过脉冲响应函数和方差分解的方法分析三者之间的动态交互效应，并对东、中、西、部地区的结果进行对比。

2 模型构建和数据说明

2．1 PVAR 模型

面板向量自回归（penal vector autoregressive,PVAR）模型是一种多元系统方程，自Hotlz-Eakin等［23］提出以来，该模型经过不断发展和完善，目前已经变得较为成熟。PVAR模型结合了面板数据与传统向量自回归（vector autoregressive, VAR）模型的特点，将所有变量纳入内生系统，并考察变量间相互影响的滞后期，能够体现变量间的互动关系。PVAR模型不仅解决了变量的内生性问题，还降低了传统VAR模型对数据时间长度的要求。本文根据前文分析和已有研究，建立PVAR模型如式（1），将展开得到式（2）：

2．2 数据说明

（1）变量说明。

1）政府研发资助（Grd）。用我国各地每年研发经费内部支出中的政府资金进行衡量。李新功［24］用同样的衡量方法研究了我国企业在不同阶段政府资金的作用效果。政府资金是各地区企业R&D经费内部支出中来自各级政府部门的各类资金，包括财政科学技术拨款、科学基金、教育等部门事业费以及政府部门预算外资金的实际支出。为避免异方差的出现，对政府资金进行了对数化处理。

2）企业研发投入（Crd）。用我国各地每年研发经费内部支出中的企业资金进行衡量。李平等［25］用同样的指标对企业研发投入进行衡量，采用超越对数的随机前沿模型和门槛回归模型，对政府研发资助和企业研发投入对我国创新效率的影响及政府研发资助和企业研发投入的最优强度区间进行了分析。为了避免异方差的出现，本文在计算前对企业资金进行了对数化处理。

3）创新绩效（Patent）。用有效发明专利数进行衡量。有效发明专利数是指调查单位作为专利权人在报告年度拥有的、经国内外知识产权行政部门授权且在有效期内的发明专利件数。尚洪涛等［26］在关于政府补贴、研发投入与创新绩效的研究中，将专利数作为创新绩效的衡量指标，研究了3个变量之间的交互关系；Patel等［27］认为专利是企业新技术、新工艺流程和新产品的集中体现，是企业创新绩效或发明绩效的最优测量指标。本文的有效发明专利数采用“千件”作为计量单位。

（2）样本选择。本文选取2009—2017年我国31个省、自治区、直辖市（未含港澳台地区）的相关数据，数据全部来自万得资讯Wind数据库和《中国科技统计年鉴》。

（3）描述性统计。变量的统计特征描述如表1所示。样本总体创新绩效的平均值为10.098，标准误差为13.391，表明我国区域创新水平存在较大差异。其中，东部地区创新绩效的平均值为18.551，比中部地区高9.688，比西部地区高15.185，可以看出东、中、西部地区的创新绩效存在较大差异；东部地区创新绩效的标准误差为17.081，最大值为49.810、最小值为0.150，对比总体创新绩效的最大值和最小值可以发现，创新绩效的最大值和最小值出现的省份都在东部地区，表明东部地区虽然创新能力最强，但差异也是最大的。从企业研发投入和政府研发资助来看，总体企业研发投入的平均值为14.000，政府研发资助的平均值为12.792，可以发现研发投入中企业的研发投入要多于政府研发资助；对比不同地区，东部地区的企业研发投入和政府研发资助在各地区中均是最多的，地区差异也较大。

表1 样本变量统计特征描述

3 实证检验和结果分析

3．1 单位根检验

在进行PVAR模型估计前，需要对变量进行单位根检验，来观察数据的平稳性。不平稳的数据可能会出现伪回归现象，也会影响之后的脉冲响应和方差分解的结果，因此需要对其进行差分处理，使数据达到平稳。本文采用LLC和ADF-Fisher两种方法进行单位根检验，3个变量的二阶差分数据均通过了平稳性检验，表明二阶差分序列强烈拒绝“存在单位根”的原假设，样本的面板数据平稳。样本单位根检验结果如表2 所示。

表2 样本单位根检验结果

3．2 模型建立与估计

PVAR模型滞后阶数越高，模型具有越好的解释能力，但过高的滞后阶数也会降低模型的自由度。根据样本变量的AIC、BIC、HQIC的值判断出总体、东部地区、中部地区和西部地区最适合的滞后阶数分别为滞后2期、滞后1期、滞后3期和滞后1期，因此按照滞后阶数的不同分别建立不同区域的PVAR模型，总体的滞后2阶模型如式（3）、东部地区和西部地区滞后1阶模型如式（4）、中部地区滞后3阶模型如式（5）：

3．3 模型的GMM估计

综合表3至6各地区的广义矩估计（GMM）结果可以发现，当创新绩效作为因变量时，整体来看企业研发投入和政府研发资助在滞后2期时均对创新绩效具有显著影响，而在滞后1期时这种作用均不显著。这表明企业研发投入和政府研发资助对创新绩效的影响均具有显著的滞后性，且这种作用不断提高，在滞后2期时达到最大，因为无论是政府资助还是企业投入的资金，在投入到企业后均需要一段时间进行转化，而这个转化时间从总体的平均水平来看大概需要2年时间，分地区来看东部和西部的转化时间大概需要1年，而中部则需要3年时间。且东部的研发投入对创新绩效的促进作用是各个地区中最高的，这是因为我国的发达城市基本都集中在东部，企业发展环境好、创新能力强、对政策的响应速度快。根据2017年国家统计局最新数据显示，我国高新技术企业数量排在前5名的省份均在东部地区，前5大省份高新技术企业数量占全国高新技术企业总数量的62%左右。因此东部地区企业资金投入转化效果好且速度快。西部地区则是因为得到了政府的大力扶持。在国务院颁发的《中共中央国务院关于深入实施西部大开发战略的若干意见》中，政府从加大资金投入、加大金融信贷、改善投资软环境、实行税收优惠政策、加大人才引进等多方面促进西部地区发展，在政府的大力扶持下，西部大开发取得了显著的成效：2013—2017年，西部地区生产总值从12.7万亿元增加到17.1万亿元，年均增长8.8%，占全国比重从19.8%提升到20.0%，并逐步形成一批特色产业基地，主要包括国家重要的能源基地、资源深加工基地、装备制造业基地和战略性新兴产业基地，成为国民经济的重要支撑。以四川省为例，其2010—2017年专利申请数稳步提高，年增长率达到23%，高于全国增速6个百分点。由此可以看出，在政府的政策扶持下，西部地区在创新环境、人才、资源等各个方面协同发展使得创新成果转化速度加快。而中部地区相比于其他地区成果转化时间较长，这主要是因为中部地区企业具有一定的创新能力，但与东部地区仍具有很大的差距，政府扶持力度同样弱于西部地区，根据边际效应，扶持效果也没有西部地区好。

当企业研发投入作为因变量时，政府研发资助对其影响在滞后2期时显著，而在滞后1期时不显著，表明政府研发资助对于企业研发投入的影响具有滞后性，同时影响不断增强，在滞后2期时达到最大。从影响方向上看，在滞后1期时政府研发资助对企业研发投入具有促进作用，而在滞后2期时具有抑制作用，表明在滞后1期时政府资助对企业投入的杠杆效应较强，而在滞后2期时挤出效应更强；短期来看，政府的研发投入会增加企业的创新投入，但如果政府长期给予企业大量的研发资助，企业就会对政府资金产生依赖性，从而减少自有资金的投入。中部地区的结果与总体情况基本相同，但东部和西部地区则均在滞后1期表现为挤出效应。这是因为东部地区企业创新能力强，具有很多的优质项目，这些项目在没有政府资助的情况下企业仍然会投入，当政府将资金投入到这样的项目中时，政府资金就会替代一定的企业资金，从而产生挤出效应；西部地区则是因为随着大量政府资金的进入会提升企业的研发成本，名义投入虽然增加，但实际投入却减少了。

另外，企业研发投入和政府研发资助对自身的影响均在滞后1期时显著，在滞后2期时显著性下降，说明这2个变量在短期内容易受到自身滞后期的影响，但长期来说这种影响不断减弱。

表3 样本总体的广义矩估计结果

表4 东部地区的广义矩估计结果

表5 中部地区的广义矩估计结果

表6 西部地区的广义矩估计结果

3．4 脉冲响应

为了分析政府研发资助、企业研发投入和创新绩效三者之间的动态作用过程，本研究采用PVAR模型的脉冲响应函数进行分析。因蒙特卡洛模拟次数越高，模型稳定性越好，在此利用蒙特卡洛200次模拟给出脉冲响应函数95%的置信区间，结果分别如图1至图4所示。其中，横轴代表冲击反应的响应期数，单位为年度，纵轴为冲击反应的响应强度；中间的实线是变量的反应结果，上、下两条实线代表了置信区间的范围。

（1）总体的脉冲响应关系。

图1（a）（e）（i）显示，3个变量对自身的正向影响逐渐降低，各个变量前期均会对后期产生正向的促进作用，并且随着时间的推移，这种促进作用会越来越小。

图1（c）（g）显示，政府研发资助促进创新绩效，而创新绩效却抑制政府研发资助。政府研发资助对未来第3期的创新绩效的促进作用达到最大值，之后促进作用逐渐减少并趋于稳定，表明政府研发资助会在未来第3期获得最大成效。创新绩效对政府研发资助的抑制作用在滞后3期时达到最小值，并在滞后4期达到收敛。政府研发资助对创新绩效的促进作用表明政府研发资助有利于企业创新绩效的提升，该结果与其他学者的研究结论相同；而创新绩效对政府研发资助具有抑制作用，因为当政府资助的企业的研发能力提升后，政府就会转而资助研发水平较弱的企业。

图1（b）（d）显示，企业研发投入和创新绩效相互促进。该结论与尚洪涛等［25］的研究结论相同。企业研发投入对未来创新绩效的影响在未来第2期时达到最大值，之后促进作用不断减弱并接近于0，表明企业研发投入会在未来第2期获得最大成效。创新绩效对企业研发投入同样具有促进作用，这与创新绩效对政府研发资助的抑制作用不同。这是因为企业追求的是利润最大化，当研发投入取得成果、为其带来利润时，企业会进一步进行投入；而政府研发资助则要为了提高更多企业的创新能力，重点扶持创新能力较弱的企业。

图1（f）和（h）显示，政府研发资助和企业研发投入之间的关系是先相互促进后相互抑制。具体来看，政府研发资助对企业研发投入的促进作用在滞后1期时达到最大，之后该作用不断减弱，在滞后5期时变为抑制作用；企业研发投入对政府研发资助的促进作用则在滞后2期达到最大值后不断减弱，在滞后7期时转变为抑制作用，后逐渐趋于稳定。可以发现政府研发资助和企业研发投入之间的关系较为复杂，但总体来说前期主要表现为杠杆效应，后期则表现为挤出效应。政府的研发资助除了促进企业创新绩效提升外，还对企业研发投入具有引导作用，政府希望通过给予企业资助提高企业自身的研发投入，因此在给予资助时，政府往往会要求企业进行资金配比，从而增加企业自有资金投入；反过来政府也会选择具有一定研发实力的企业进行资助，因此前期政府研发资助和企业研发投入之间具有相互促进的作用，但到后期，企业会过多地依赖于政府的资助，从而减少自身研发投入，同时政府也会对已在政府带动下加大研发投入的企业减少资助，因此后期呈现相互抑制的作用。

图1 样本总体的脉冲响应

（2）各地区政府研发资助与创新绩效的交互作用。对比图2东、中、西部地区政府研发资助和创新绩效交互作用的脉冲响应发现，东部地区政府研发资助在前期会促进创新绩效，但在滞后5期及之后则对创新绩效具有抑制作用；在中、西部地区，政府研发资助则对创新绩效具有抑制作用，且中部的抑制作用要强于西部。中部和西部地区的经济发展水平相对较低，科研环境较差，基础设施、人员素质等都与东部地区存在较大差距，当有大量研发资金进入企业时会提高科研成本，如提高科研人员的工资，这使得研发费用的名义投入虽然增加了，但实际投入可能会降低，所以创新绩效会下降；而东部地区科研人员的工资已经较高，政府资金对其影响不大。因此，政府在对中、西部地区进行研发资助时，除了资金上的资助，还需相应增加中、西部地区的人才引进与教育，如建立高等院校的分校，组织培训等；帮助企业购买研发设备，如开放大型研发设备的共享、完善设备融资租赁服务等。

从创新绩效对政府研发资助的影响来看，东部地区和西部地区的创新绩效均对政府研发投入具有抑制作用，且东部地区的抑制作用要强于西部地区，而中部地区的创新绩效对研发投入具有促进作用。表明政府对东部和西部的资助在取得一定绩效后就会减少投入，因为政府研发资助的最终目的是增强企业自身的科研实力，因此当其看到企业取得较好的科研成果后，就会减少对其的资助，这一结果与尚洪涛等［26］的研究结果一致。中部地区则因为政府对中部多为长期资助，中部成果转化速度也比较快，因此创新绩效对政府研发资助呈现促进作用。

图2 各地区政府研发资助和创新绩效交互作用的脉冲响应

（3）各地区企业研发投入与创新绩效的交互作用。对比图3东、中、西部地区的企业研发投入和创新绩效交互作用的脉冲响应发现，东部地区和西部地区企业研发投入对创新绩效具有促进作用，而中部地区则为抑制作用。东部和西部地区企业的研发投入均能带来较好的结果，而中部地区的研发投入则不能提高创新绩效。这主要是因为东部地区企业除了研发资金外，科研人员、设备等基础设施都比较完善，因此增加投入后创新绩效会有明显提升；西部地区则在国家西部大开发的政策下，科研环境等相应的配套设施也在逐步完善，与企业投入的研发资金较为匹配；而中部地区的科研配套设施等与研发投入的资金相差较大，因此企业会花费一些资金购置设备、提高科研人员工资等，这些投入都不会很快产生效果。

对于创新绩效对企业研发投入的影响，东部地区前期的作用为抑制性的，而从滞后4期开始则变为促进作用；中部和西部则始终为促进作用，且中部地区的促进作用要强于西部地区。企业进行研发投入的一个重要目的就是为其带来绩效，因此当企业发现研发投入能够提高创新绩效后，会进一步增加研发投入。

图3 各地区企业研发投入和创新绩效交互作用的脉冲响应

（4）各地区企业研发投入与政府研发资助的交互作用。对比图4东、中、西部地区的企业研发投入和政府研发资助交互作用的脉冲响应发现，政府研发资助对企业研发投入在东部和西部地区具有抑制作用，并在东部地区的抑制作用强于西部地区，而在中部地区则表现为先促进后抑制作用。其中，东部地区的挤出效应是由于政府在资助时也会倾向于选择优质项目，而这些项目在没有政府资助的情况下企业仍然会进行投入，从而对企业的研发投入产生挤出效应，因此政府在对东部地区的企业进行资助时，应避开市场资金追逐的、特别优质的项目，而选择成功性较低、相对风险大一些的项目，当这类项目在没有政府资金投入的情况下，企业不会投入大量的科研资金，从而降低其研发成功的可能性；西部地区的挤出效应则是因为西部地区总体经济发展水平较为落后，科研环境较差，其研发活动大量依赖于政府资助，企业自主进行研发的动力较弱，因此会有挤出效应。

而企业研发投入对于政府研发资助的影响则较为复杂，各个地区均不相同。东部地区从0期到滞后2期始终为正向影响，从滞后3期开始该影响变为负向的；中部地区与东部地区则刚好相反，从0期到滞后3期为负向影响，而从滞后4期开始转变为正向影响。西部地区企业研发投入则始终抑制政府研发资助。企业的研发投入额度也是政府资助的一个重要考虑指标，对于东部地区，政府会在企业进行研发投入的早期给予资助；对中部地区则在中长期，看到企业取得一定的研究成果后才给予资助；而对西部地区的资助则不太关注企业是否大量投入研发资金。这表现出政府对于不同地区企业取得研发成果的信心，也印证了创新绩效对于政府资助的影响。

图4 各地区企业研发投入和政府研发资助交互作用的脉冲响应

（5）累积效应的区域效应。表7对脉冲响应的结果进行了总结，从累积效应的绝对值来看，政府研发资助、企业研发投入和创新绩效三者之间的关系存在明显的区域效应。其中：政府研发资助对创新绩效的影响呈现为中部＞西部＞总体＞东部，其中中部和西部为负效应，总体和东部为正效应；创新绩效对政府研发资助影响的大小排序为中部＞东部＞西部＞总体，均为正效应；企业研发投入对创新绩效的影响呈现出西部＞东部＞总体＞中部，其中中部为负效应，其他均为正效应；创新绩效对企业研发投入的影响按大小排序的结果为中部＞东部＞西部＞总体，效应均为正向；政府研发资助对企业研发投入的影响呈现为西部＞总体＞东部＞中部，只有西部地区为负向影响，其他均为正向影响；企业研发投入对政府研发资助的影响大小排序为西部＞东部＞总体＞中部，均为正效应。

表7 样本脉冲响应分析结果

表7（续）

3．5 方差分解

为了更好地比较研发投入不同资金来源对创新绩效影响的贡献度，接下来运用PVAR模型的方差分解进行分析。由表8可以看出，第10个预测期与第20个预测期方差分解的结果基本一致，表明第10个预测期后每一种冲击对某一变量变动的解释力度基本保持稳定。

总体上看，政府研发补助、企业研发投入和创新绩效对其自身的贡献度最大，这说明政府研发补助、企业研发投入与创新绩效具有累积效应，会受到前期稳定状态的影响。研发投入中，政府研发资助和企业研发投入对创新绩效的方差贡献率分别为5.1%和10.6%，表明政府研发资助和企业研发投入均对创新绩效具有促进效果，创新需要政府和企业相互配合。政府研发资助和创新绩效对企业研发投入的长期方差贡献率分别为3.7%和2.4%，贡献率均不是很高，但分地区来看，东部和中部地区政府研发资助对企业研发投入的方差贡献率分别为35.3%和31.7%，中部和西部地区创新绩效对企业研发投入的方差贡献率分别为62.6%和22.4%，表明东部地区和中部地区政府研发资助能够促进企业进行更多的研发投入，中部和西部地区的创新绩效会促进企业增加研发投入。创新绩效和企业研发投入对于政府研发资助总体情况来看，贡献率并不是很高，但中部地区创新绩效对于政府研发资助的贡献率高达54.5%，表明中部地区企业的创新绩效能够促进政府研发补助。

表8 样本的方差分解结果

4 结论及启示

与现有静态分析方法不同，本文以我国31省份的数据为样本，基于总体和东、中、西地区的比较视角，运用PVAR模型、脉冲响应函数和方差分解等分析方法，分析了政府研发资助、企业研发投入和创新绩效之间的动态交互效应，可以发现，这三者之间的动态响应具有明显的地区差异，响应方向和响应速度各不相同。具体结论如下：

（1）政府研发资助与创新绩效的关系。响应方向上，政府研发资助对创新绩效在总体上呈促进作用，东部为先促进后抑制，中西部为抑制作用；创新绩效对政府研发资助则只在中部表现为促进作用，其他均为抑制作用。响应速度上，中部最快，西部最慢。

（2）企业研发投入与创新绩效的关系。响应方向上，企业研发资助对创新绩效在中部呈抑制作用，其他均为促进作用；创新绩效对企业研发投入在东部呈先促进后抑制的作用，其他均为促进作用。响应速度上，西部最快，中部最慢。

（3）政府研发资助与企业研发投入的关系。响应方向上，政府研发资助对企业研发投入在总体和中部呈先促进后抑制的作用，东部和西部则为抑制作用；企业研发投入对政府研发资助在西部呈抑制作用，其他均为先促进后抑制。响应速度上，中部最快。

基于上述研究结论，本文对不同地区提出了相关政策建议如下：

东部地区企业创新环境好、能力强、科研人员素质高，政府研发资助与企业研发投入都能显著促进创新绩效的提升，但政府研发资助对企业研发投入的挤出效应明显，因此政府在进行资助时，应重点关注质量中等、风险较大的项目，而不应过多投入到没有政府资助也会得到大量资金的优质项目。

中部地区企业在创新能力与企业活力等方面均与东部企业存在较大差异，政策扶持力度也没有西部大，政府研发资助和企业研发投入均对创新绩效具有抑制作用，主要是因为大量政府资金的注入会提高企业研发成本，虽然名义上的研发投入增加，但实际有所降低；另外，当有政府资金进入，企业会投入风险更大的研发项目，但研发实力有限，所以成功率降低、创新绩效下降。因此政府在进行资助时，可对资金的用途进行限定，另外可重点资助一些产学研项目，增加企业与高校、科研院所的合作，既可以提高企业的研发能力与研发质量，也可以促进高校研究成果的转化。同时由于地理位置的原因，中部地区的开放性相对较差，因此可发挥东部对中部的带动作用，通过免税等政策吸引一些大企业在中部建厂，带动产业链下游企业发展。

西部地区在政策的大力扶持下各方面的发展都有了明显的提升，但西部地区企业的政府研发资助对创新绩效同样具有抑制作用，其原因与中部地区类似，但中部地区的研发风险加大因素更多，而西部地区的研发成本上升因素更多。在采取上述同中部地区的措施的同时，西部地区还可利用其地理位置的优势，深化“一带一路”建设，通过铁路建设加强“路上开放”，从而增强西部企业活力。