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user: 3. 实证分析 3.1. 模型设定与变量说明 通常使用回归分析的方法来对政府资助和企业技术创新进行测度，并且在回归模型中控制会对企业创新研发造成影响的变量。本文将把企业创新销售收入当作被解释变量，以政府R & D资助、企业资助投入、国外资金投入、其他资金投入以及企业R & D人员作为解释变量，采用柯布–道格拉斯生产函数形式，将模型设定为： y i t = f ( K ， L ) = A K α L β e μ i + ε i t (1) 其中，y it 为i地区，第t期的企业新产品销售收入。 本文主要研究政府R & D资助对于企业自主创新的影响，因此，需要在模型中将政府R & D资助分离出来，得到模型： y i t = f ( K ， L ) = A G O V i t α 1 S i t α 2 F i t α 3 O i t α 4 e u i + ε i t (2) 根据以往研究，通常将企业R & D产出分为专利和新产品销售收入，其代表着企业在技术创新的中间和最终产出。然而，专利申请质量的良莠不齐，从专利申请到专利授权中的不确定因素过多和时间间隔太长，最主要的是我国专利意识不强，因此，以专利作为创新产出的指标不是一个很好的选择。而新产品销售收入代表了企业技术创新环节和销售环节，直观的度量了企业的创新生产能力，在一定程度上也度量了创新的质量。因此，本文选择新产品销售收入作为被解释变量。A为常数，代表企业在R & D活动中的技术水平，L表示企业R & D投入的人力资本。GOV为政府R & D资助，S为企业自筹资金，F为国外资金，O为其他资金；α 1 ，α 2 ，α 3 ，α 4 为对应系数向量。e为自然对数的底。 两边取对数得，加入相应控制变量后，整理得到双对数模型： ln ( y i t ) = δ + α 1 ln G O V i t + α 2 ln S i t + α 3 ln F i t + α 4 ln O i t + β ln L i t + θ ′ X i t + μ i + ε i t (3) 其中， δ = ln A 为常数项，i代表行业，t代表年份，μ i 为不可观测的随机变量，ε it 为随机扰动项。X it 为一组对企业技术创新有着显著影响的控制变量，其中包括企业规模(Size)，企业绩效(Pro)等， θ ′ 为其系数向量。 对于控制变量企业规模(Size)，本文选取各行业规模以上企业的平均产值来表示，等于各行业总产值除以当年企业数量。对于控制变量企业绩效(Pro)，本文使用利润率来表示，其值等于各行业当年的利润总额除以主营业务收入的比值。 3.2. 数据来源 本文所使用数据均来自于2012年至2017年，来自《中国统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。选取大中型工业企业的理由是因为政府R & D资助的对象多为大中型企业，并且这类企业是主要的研发力量。数据采用了各省市分行业的大中型企业的数据，分别包括了38个工业行业。 3.3. 实证分析 3.3.1. 政府R & D资助对企业技术创新的有效性检验 通过对面板数据进行回归，对于模型中是存在固定效应还是随机效应，本文使用豪斯曼检验对其进行判断，结果如表1所示，因此拒绝原假设H0：存在随机效应，即模型存在固定效应。 Table 1 Impact of government R & D funding on corporate technology innovatio 解释变量 Coef Std.Err t P > |t| Coef lngov 0.176214 *** 0.080065 2.20 0.029 0.176214 *** lnl 0.554588 *** 0.120649 4.60 0.000 0.554588 *** lnsize 0.035385 *** 0.007455 4.75 0.000 0.035385 *** pro −5.25658 *** 0.71378 −7.36 0.000 −5.25658 *** lns 0.095964 0.052978 1.81 0.072 0.095964 lnf 0.013185 0.01728 0.76 0.447 0.013185 lno -0.00318 0.039837 −0.08 0.936 −0.00318 c 7.682896 *** 1.254855 6.12 0.000 7.682896 *** hausman检验 c h i 2 ( 7 ) = ( b − B ) ′ [ ( V b − V B ) ( − 1 ) ] ( b − B ) = 90.53 Prob > chi2 = 0.0000 表1. 政府R＆D资助对企业科技创新的影响 注释：P值为相应解释变量的显著性概率， * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%水平下显著。 为了检验政府R & D资助是否能对企业的科技创新的门槛变量以及测算能引发积极的效果，必须对政府R & D资助是否会对企业技术创新能力的提高效果进行实证分析，因为只有当实证结果表明了政府R & D资助对企业自主创新能力有提高的时候，才能进一步进行门槛特征的检验。从表1中可以看出，解释变量政府R & D资助(GOV)检验结果显著，且系数为正，证明了政府R & D资助对企业自主创新能力有显著的提高。 规模以上工业企业R & D研发人员对新产品收入也有显著影响，虽然与以往学者(吴延兵，2008)验证结果相反，但是说明了近年来我国研发人员数量与质量有着明显的提升。 同时，实证结果显示企业规模和企业绩效对新产品销售收入有显著的正的影响，一定程度上说明了企业规模越大，拥有的技术支持以及设备积累对于企业新产品的创新有着不可忽视的作用，它们在创新能力上有着资金和资源的双重优势。与规模绩效较小的企业而言，对于技术创新有着更大的投入，一定程度上也说明了大企业对于市场把控的准确和善于捕捉机会，它们在创新能力上有着资金和资源的双重优势。 企业自筹资金、国外资金、其他资金对于新产品的销售收入影响不显著，其原因可能是资金量的不足。 3.3.2. 政府R & D资助的门槛分析 构建如下门槛模型： ln ( y i t ) = δ + β ln L i t + λ 1 ln G O V i t × I ( q i t ≤ τ ) + λ 2 ln G O V i t × I ( q i t > τ ) + θ ′ X i t + μ i + ε i t (4) 其中 表示个体， 表示时间，lny it 为被解释变量，lnGOV it 为受门槛变量影响的解释变量，其余变量为除lnGOV it 以外对被解释变量有显著影响的变量，q it 为门槛变量，具有严格的外生性，τ为门槛值，λ 1 、λ 2 分别为q it ≤ τ，q it > τ时解释变量对被解释变量的系数，ε it 满足独立同分布。 在固定效应模型的基础上，对政府R & D资助进行门槛检验，获得数据见表2。 Table 2 Threshold effect self-sampling tes 门槛模型 F统计量值 P值 单一 7.693 *** 0.023 双重 4.95 ** 0.052 三重 1.345 0.16 表2. 门槛效果自抽样检验 注释：P值为相应解释变量的显著性概率，由采用Bootstrap方法抽样300次获得， * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%水平下显著。 可以看出，政府R & D资助强度通过了双重门槛检验，说明存在两个个门槛值。对改门槛值进行估计，获得数据见表3。 Table 3 Threshold estimation result 门槛值 估计值 95%置信区间 第一个 4.5% (0.024， 0.232) 第二个 12.8% (0.031， 0.1375) 表3. 门槛值估计结果 表3显示，可以将政府R & D资助强度划分为三个区间：低资助区间(lnGOV it ≤ 4.5%)、中资助区间(4.5% < lnGOV it ≤ 12.8%)和高资助区间(lnGOV it > 12.8%)。根据门槛模型得到的估计结果见表4。 Table 4 Threshold model estimation result 解释变量 门槛回归模型 固定效应模型 lngov_1 0.220 (1.87) *** 0.18 (2.20) *** lngov_2 0.312 (2.31) *** - lngov_3 0.264 (1.98) ** - lnl 0.567 (5.02) *** 0.55 (4.60) *** lnsize 0.012 (1.61) * 0.04 (1.81) *** Pro 1.696 (2.56) ** −5.26 (−7.36) *** 表4. 门槛模型估计结果 注释： * 、 ** 、 *** 分别表示在10%、5%、1%水平下显著，括号内为相应t值。 政府R & D资助随着资助力度的增加而显著。这也证实了相关的理论，政府资助缺失促进了企业的科技创新，但是其效果呈现为“倒U”型，即促进效果显示增加，到了某一临界值之后变为消极效果。当政府资助份额小于4.5%时，政府R & D资助对企业自主创新贡献最弱为0.220%，资助力度增加到12.8%，贡献率为2.31%达到最高值，资助力度超过12.8%后，边际贡献率下降到1.98%。对于不同的国家、地区而言，这意味着政府的资助并不是数量越多就越好的。