李 健

(渤海大學經法學院，遼寧 錦州 121000)

技術創(chuàng)新是經濟可持續(xù)增長的驅動力，而企業(yè)則是技術創(chuàng)新的主體，地區(qū)提高技術創(chuàng)新能力并實現(xiàn)創(chuàng)新驅動發(fā)展的先決條件是更多的企業(yè)從事技術創(chuàng)新活動。2013年中國企業(yè)執(zhí)行的R&D經費占全國的比例已經達到76.6%，這表明企業(yè)已經成為技術創(chuàng)新的主體。最近學者們開始關注產權結構對技術創(chuàng)新的影響，產權結構決定了資源的配置效率和治理結構等重要制度安排，對企業(yè)的創(chuàng)新行為與創(chuàng)新績效產生了重要的影響[1-5]。那么產權結構變遷對創(chuàng)新能力提升是否產生了影響？產生了何種影響？對于這些問題的研究，對中國提升創(chuàng)新能力具有重要的意義。

1 文獻綜述

在中國，國有企業(yè)一直是最重要的經濟組織形式，但在改革開放以來諸多學者對這一產權形式提出了許多批評。如Zhang 等的研究證實了國有企業(yè)的研發(fā)投入和效率水平均低于非國有企業(yè)[6]。吳延兵的研究表明工業(yè)行業(yè)中非國有企業(yè)相對于國有企業(yè)來說更具有創(chuàng)新方面的競爭力[1]。吳延兵的研究表明混合所有制企業(yè)的創(chuàng)新能力最為突出，國有企業(yè)的創(chuàng)新能力最弱[2]。李長青等的研究表明港澳臺企業(yè)、集體企業(yè)、外資企業(yè)和私營企業(yè)在競爭性行業(yè)的創(chuàng)新效率遠高于國有企業(yè)[7]。唐躍軍等的研究發(fā)現(xiàn)中國國有企業(yè)(尤其終極控股股東為政府機構的上市公司)創(chuàng)新投資較低[8]。李后建等的研究發(fā)現(xiàn)所有權的國有比例會顯著抑制企業(yè)創(chuàng)新，進一步地隨著國有比例的增加，銀行信貸對企業(yè)創(chuàng)新的積極影響會逐漸弱化[9]。張秀峰等的研究發(fā)現(xiàn)在科研創(chuàng)新階段和產品創(chuàng)新階段國有企業(yè)的創(chuàng)新績效低于其他非國有企業(yè)[10]。李政等的研究表明國有企業(yè)創(chuàng)新效率明顯低于非國有企業(yè)，但其創(chuàng)新效率水平正處在加速提升的狀態(tài)[11]。

盡管諸多學者指出國有企業(yè)在生產運行過程中存在創(chuàng)新效率低下問題，但也有相關研究支持國有企業(yè)對技術創(chuàng)新的促進作用。李春濤等利用世界銀行對中國18個城市的1483家制造業(yè)企業(yè)微觀調查數(shù)據(jù)研究所有制結構對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響時發(fā)現(xiàn)，無論是從投入還是從產出角度來看，國有企業(yè)更具有創(chuàng)新性[12]。Choi 等的研究表明，國有產權與機構持股對企業(yè)創(chuàng)新產生了滯后的正向影響[13]。李政等以2012年中國制造業(yè)123家上市企業(yè)數(shù)據(jù)為研究對象，發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)并非天然缺乏創(chuàng)新動力和創(chuàng)新效率，國有控股企業(yè)的創(chuàng)新績效明顯高于民營企業(yè)[14]。

學者關于在中國國有產權是否有利于技術創(chuàng)新這個問題做了諸多實證研究，但沒有形成一致的結論。首先，大多數(shù)研究者采用的是行業(yè)數(shù)據(jù)或者是微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，而沒有從宏觀層面去分析產權結構對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響。采用中觀或微觀數(shù)據(jù)的研究，主要是從產權性質的差異(主要根據(jù)是否為國有產權進行區(qū)分)進行展開的，這種研究方法的目的是對國有企業(yè)和非國有企業(yè)之間進行靜態(tài)對比分析。改革開放以來，中國制度變遷的一個最為明顯的特征是非國有經濟比例不斷上升而國有經濟比例逐漸下降，在這個動態(tài)發(fā)展趨勢下研究產權結構變遷對中國創(chuàng)新能力的影響，使得我們能從動態(tài)角度分析此問題，并以此驗證產權結構所帶來的綜合經濟效應是否理想。其次，當前的大多數(shù)研究對不同產權結構的經濟效率進行對比分析時，由于采用的是靜態(tài)對比研究方法，即非國有企業(yè)和國有企業(yè)的運營效率究竟哪種所有權配置是合理的，所以通常在研究這類問題時常常設定虛擬變量或者對研究企業(yè)進行分類，而沒有從宏觀層面進行論證，即沒有通過一個相對宏觀的指標來衡量產權結構變遷。再次，通過對以上文獻的研究發(fā)現(xiàn)，研究者們往往采用的是靜態(tài)面板模型分析產權結構變動對中國創(chuàng)新能力的影響，忽略了創(chuàng)新活動具有累積效應。創(chuàng)新能力具有累積效應，這無論是在理論層面還是實證層面均有體現(xiàn)，故忽略創(chuàng)新能力自身存在慣性問題，這可能因為遺漏關鍵變量而影響到模型估計結果的有效性。最后，研究者們在設定模型過程中，直接考察產權結構對技術創(chuàng)新的影響，而多數(shù)忽略了創(chuàng)新活動也具有生產特性，即有投入和產出的劃分，往往沒有把適當?shù)耐度胫笜思{入到模型中。而且即使考慮到創(chuàng)新活動的投入和產出問題，但在對R&D經費投入計算過程中，只是考慮到了選擇單一的折舊率。因為學者們對R&D計算過程選擇了不同的折舊率，所以會導致結論可能不一致。

本文擬從以下幾個方面做出努力。首先，本文采用Cobb-Douglas形式的創(chuàng)新生產函數(shù)來分析產權結構變動對中國創(chuàng)新能力的影響，把創(chuàng)新投入和產出同時納入到研究中，不僅使研究更加精確，同時也降低了遺漏關鍵變量導致的偏誤。其次，本文考慮到創(chuàng)新能力具有累積效應，采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型來分析產權結構變動對中國創(chuàng)新能力的影響。再次，我們選取省級平衡面板數(shù)據(jù)從宏觀層面分析產權結構變動對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響，彌補現(xiàn)有靜態(tài)研究方法的不足。最后，在測算R&D經費投入過程中，本文參照現(xiàn)有不同學者的研究成果，選擇不同的折舊率得出不同的數(shù)據(jù)集，以驗證研究結論的穩(wěn)健性。

2 實證模型與變量設定

2.1 計量模型設定

Jaffe的研究指出技術創(chuàng)新過程和實物生產過程在本質上是相同的[15]。學者們在研究技術創(chuàng)新問題時，大多借鑒了此研究思路，并將創(chuàng)新生產函數(shù)設定為傳統(tǒng)物質生產的生產函數(shù)形式，如李曉鐘等的研究將創(chuàng)新生產函數(shù)設定為柯布-道格拉斯函數(shù)形式[16]。借鑒以上研究的思路，本文進行實證分析的模型是在Jaffe的研究基礎上進行拓展，將衡量產權結構變遷的變量納入到創(chuàng)新生產函數(shù)中，并將創(chuàng)新生產函數(shù)設定為柯布-道格拉斯生產函數(shù)形式。因此，經過函數(shù)形式拓展之后得到本文所關注的創(chuàng)新生產函數(shù)，具體形式如下：

(1)

式中，下角標i代表地區(qū)，t代表年份。被解釋變量Innovation代表地區(qū)的實際創(chuàng)新產出水平，解釋變量RDK和RDL分別代表創(chuàng)新活動的資金投入和人員投入，核心解釋變量Ins為產權結構變動，β為彈性。

對式(1)進行對數(shù)處理，可得到如下函數(shù)形式：

lnInnovationit=lnαi+β1lnRDKit+β2lnRDLit+β3lnInsit

(2)

在式(2)的基礎上構建本文需要分析計量模型：

lnInnovationit=β0+β1lnRDKit+β2lnRDLit+β3lnInsit+φ′Controlit+δi+εit

(3)

其中，δi是不可觀測的地區(qū)異質性，εit為隨機干擾項。β0、β1、β2、β3為待估計參數(shù)，φ′為待估計控制變量的參數(shù)集合。

同時，李健等通過實證分析方法證實了創(chuàng)新能力具有累積效應[17]。鑒于此，本文采用動態(tài)面板模型來進行估計。在式(3)的基礎上進一步構建以下計量模型：

lnInnovationit=β0+λlnInnovationit-1+β1×lnRDKit+β2lnRDLit+β3lnInsit+β4Controlit+δi+εit

(4)

結合現(xiàn)有的研究，本文對控制變量選取主要包括：外商直接投資(FDI)、金融發(fā)展水平(Finance)、政府財政支出(Gov)、對外開放(Open)。本文將控制變量集合Control設定為以下形式:

Controlit=α1lnFDIit+α2lnFinanceit+

α3lnGovit+α4lnOpenit

(5)

將式(5)帶入式(4)，得到本文最終需要分析的計量模型：

lnInnovationit=β0+λlnInnovationit-1+

β1lnRDKit+β2lnRDLit+β3lnInsit+β4lnFDIit+

β5lnFinanceit+β6lnGovit+β7lnOpenit+δi+εit

(6)

變量lnIns前面的系數(shù)β3符號及其顯著性是本文研究的重點，若為負且顯著，則說明隨著產權結構變動(非國有產權所占比重增加)會對創(chuàng)新能力產生抑制作用，反之亦然。

2.2 變量選取和數(shù)據(jù)來源說明

(1)變量的選取

①核心解釋變量。對于核心解釋變量——產權結構變動(Ins)的指標設定，本研究借鑒杜浩然等的研究思路[18]。此衡量方法考慮到了產值、投資、就業(yè)等多個維度的產權結構變動，能夠全面地描述產權結構的變動狀況。即：

Insit=0.4×ins1,it+0.3×ins2,it+0.3×ins3,it

(7)

其中，下角標i表示地區(qū)，t表示年份。ins1表示“非國有經濟組織固定資產投資占全部固定資產投資的比重”；ins2表示“非國有工業(yè)產值占全社會工業(yè)總產值的比重”；ins3表示“城鎮(zhèn)非國有單位從業(yè)人員占城鎮(zhèn)總就業(yè)人員的比重”。

ins1=(全社會固定資產投資-國有經濟組織固定資產投資)/全社會固定資產投資

(8)

ins2=(規(guī)模以上工業(yè)總產值-規(guī)模以上國有及國有控股工業(yè)企業(yè)工業(yè)總產值)/規(guī)模以上工業(yè)總產值

(9)

ins3=(城鎮(zhèn)總就業(yè)人員數(shù)-城鎮(zhèn)國有單位就業(yè)人員數(shù))/城鎮(zhèn)總就業(yè)人數(shù)

(10)

在對以上指標進行測算時，個別數(shù)據(jù)出現(xiàn)缺失問題，具體的補齊數(shù)據(jù)方法本研究也參考杜浩然等的研究[29]。

②其他解釋變量。創(chuàng)新產出(Innovation)：朱有為等指出專利申請或者授權僅是把研發(fā)投入轉為知識產出，而這仍然屬于一種中間產出。而新產品銷售收入與專利指標相比，更能表達創(chuàng)新產出的市場化能力[19]。然而，考慮到實際數(shù)據(jù)無法獲得，本文退而求其次選擇專利授權數(shù)作為衡量創(chuàng)新產出的指標。

創(chuàng)新投入要素：本文對創(chuàng)新活動投入劃分為創(chuàng)新經費投入(RDK)和創(chuàng)新人員投入(RDL)兩部分。我們選擇R&D 人員全時當量作為衡量創(chuàng)新活動的勞動投入(RDP)代理變量。對于創(chuàng)新活動的經費投入，本文選擇R&D內部經費支出作為衡量指標。我們采用永續(xù)盤存法對R&D內部經費支出存量進行測算。測算公式如下：

RDKit=(1-δ)×RDKit-1+Investit/Pit

(11)

式中，變量RDK表示R&D經費支出存量，Invest表示當期R&D內部經費支出，δ為R&D的折舊率，P為價格指數(shù)。首先，本文要將R&D當期經費支出折算成實際值。至于R&D的價格指數(shù)的構造方法，本文選擇李婧等的研究方法，即“R&D價格指數(shù)=0.55×消費物價指數(shù)+0.45×固定資產價格指數(shù)”[20]。我們采用以上方法構建出來的R&D價格指數(shù)對R&D當期內部經費支出數(shù)據(jù)進行平減，進而得到各個地區(qū)各年的R&D內部經費支出實際值。對于基期R&D內部經費支出存量，本文采用以下公式進行計算，即

(12)

式中，變量RDKi0代表的是第i個地區(qū)的R&D內部經費的基期存量，變量Investi0是經過折算之后而得到的以1998年為基期的R&D投入額；變量g是第i個地區(qū)在1998—2013年期間R&D內部經費支出的年平均增長率；變量δ為R&D內部經費支出存量的折舊率，設定分別為10%和15%。通過式(11)和式(12)，可以得到1998—2013年各地區(qū)的R&D內部經費支出存量。

外商直接投資(FDI)：包群等的研究指出外國企業(yè)在對本國投資過程中帶來的技術外溢具有一定程度的時滯[21]?？紤]到外商直接投資對本國企業(yè)創(chuàng)新活動產生長期的影響，本文采用FDI存量作為衡量指標。對于FDI存量的估算，我們也采用永續(xù)盤存法。本文設定FDI存量折舊率分別為10%和9.6%[22-23]。至于FDI價格指數(shù)，本文采用GDP平減指數(shù)進行替代。

金融發(fā)展水平(Finance)：本文采用“各地區(qū)的正規(guī)金融機構年末借貸總額與各地區(qū)生產總值之比”進行衡量。

政府財政支出水平(Gov)：作為政府財政支出重要組成部分的基礎建設投資，可以提供不斷完善的公共基礎設施，而這又能為地區(qū)的創(chuàng)新活動提供相應的配套服務。當前技術基礎設施投資力度的不斷加深，這會有效促進信息和技術的共享，降低創(chuàng)新的成本，有利于調動企業(yè)的創(chuàng)新積極性，最終影響地區(qū)的創(chuàng)新水平。同時，政府消費商品過程中，通過產品需求可以刺激企業(yè)不斷創(chuàng)新以獲取市場利潤，在這過程中影響地區(qū)創(chuàng)新水平。因此，本文采用“各地區(qū)的政府財政支出與各地區(qū)生產總值之比”進行衡量。

對外開放度(Open)：本文采用“各地區(qū)進出口總額與地區(qū)生產總值之比”來對開放度進行衡量。

(2)數(shù)據(jù)來源說明。本文考慮到重慶從四川省分離出來，同時也考慮到數(shù)據(jù)的完整性和可獲得性，最終選取1998—2013年30個地區(qū)的平衡面板數(shù)據(jù)(西藏自治區(qū)的數(shù)據(jù)缺失較為嚴重，剔除)。本文測算產權結構變動水平的原始數(shù)據(jù)來源于各個地區(qū)的歷年統(tǒng)計年鑒；創(chuàng)新產出和創(chuàng)新投入的原始數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》；外商直接投資、金融發(fā)展、政府財政支出以及對外開放度的原始數(shù)據(jù)來自歷年的各地區(qū)統(tǒng)計年鑒以及《新中國成立60周年統(tǒng)計資料匯編》。

3 實證結果分析與討論

本文首先采用靜態(tài)面板模型來對前文設定的回歸方程進行估計。之所以采用靜態(tài)面板模型先進行分析，主要是有兩個目的：其一，初步檢驗產權結構變遷是否對中國創(chuàng)新能力產生顯著的影響；其二，本文通過最終選用的動態(tài)面板模型而得到的回歸結果來說明采用靜態(tài)面板模型得到的回歸結果可能會出現(xiàn)回歸偏誤。我們先采用固定效應模型和隨機效應模型分別對計量模型進行分析，回歸結果見表1。由于篇幅限制，本文僅列出Hausman檢驗最終確定下來的模型，見表1中的最后一行。我們發(fā)現(xiàn)Hausman檢驗結果表明本文應該使用固定效應模型。由于我們選擇在進行回歸過程中，通過不同折舊率計算得到的R&D經費支出和FDI，故我們得到了四個回歸方程。我們發(fā)現(xiàn)，無論采用何種水平的折舊率，在四個回歸方程中產權結構變動(lnIns)的系數(shù)均為負值，且全部在1%的水平上顯著，這說明產權結構變動抑制了創(chuàng)新能力的提升。

我們采用前文設定的計量模型(6)來進行分析，在此模型中滯后一期的被解釋變量出現(xiàn)在了解釋變量集合中，此時模型會出現(xiàn)自相關問題。而且，加入的滯后一期的被解釋變量通常會與當期的隨機擾動項存在相關性，由此會產生內生性問題。若采用OLS估計方法進行回歸，會導致回歸結果的不一致。為了克服以上的問題，本文選用Blundell等提出系統(tǒng)GMM方法[24]。在使用GMM方法時，為了降低工具變量選擇過多帶來的負面影響，本文限制使用至多滯后三階的工具變量。本文采用Sargan檢驗來識別工具變量的有效性，同時還對隨機擾動項{εit}是否存在序列相關進行檢驗，即原假設為隨機擾動項{εit}無自相關。本文利用stata13.0軟件對前文設定的模型進行回歸分析，具體結果見表2。從表中的結果可以看出所有方程通過了隨機擾動項無自相關的檢驗，這說明隨機擾動項不存在二階自相關。同時，所有方程也通過了sargan檢驗，這也意味著新增工具變量與擾動項不相關，工具變量是有效的。滯后一期的被解釋變量lnInnovationi的系數(shù)均在1%的水平上顯著，這說明采用動態(tài)面板模型進行分析是合理的，這也說明創(chuàng)新活動具有累積效應。

在表2的方程5中，產權結構變動的系數(shù)為負且在5%的水平上顯著，這表明產權結構變動顯著地抑制了區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。產權結構變動(lnIns)的系數(shù)為-0.181，這表明產權結構每向上變動一個百分點，專利授權數(shù)將相應降低0.181個百分點。這個結果也意味著，采用靜態(tài)面板模型由于沒有考慮到創(chuàng)新能力的累積效應，會高估產權結構變動對創(chuàng)新能力提升的影響(|-0.592|>|-0.181|，即方程1中的系數(shù)絕對值大于方程5中的系數(shù)絕對值)。中國產權結構以及所有制結構的變動方向傾向于非國有企業(yè)，反而抑制了中國創(chuàng)新能力的提升。2013年中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中國有企業(yè)數(shù)為3957家，有研發(fā)機構的企業(yè)所占比例為10.9%，有R&D活動的企業(yè)數(shù)為16.7%，由此可見中國國有企業(yè)R&D活動投入水平較低。但這并不能表示國有產權會阻礙地區(qū)創(chuàng)新能力的提升，本文的實證結果支持了這個觀點。為什么出現(xiàn)了這種結論？進行深入分析后，我們發(fā)現(xiàn)一些相對合理的原因。第一，國有企業(yè)具有歷史優(yōu)勢。盡管從20世紀80年代開始，中國進行了一系列的市場化改革，包括“抓大放小”，即保留大企業(yè)，讓小的國有企業(yè)或兼并，或被其他類型企業(yè)收購，這一政策使國有企業(yè)數(shù)量迅速減少，但重組后的國企較重組前相比，規(guī)模更大，壟斷能力更強[25]。大規(guī)模的企業(yè)具有風險承擔能力，由于技術創(chuàng)新投資的內在不確定性，進行多元化經營的大規(guī)模企業(yè)可能從中得到更大的利益。而且大規(guī)模企業(yè)具有較強的成本承擔能力，技術創(chuàng)新成本很高，以至于只有大規(guī)模企業(yè)才能從事技術創(chuàng)新。非國有企業(yè)相對于國有大型企業(yè)，企業(yè)規(guī)模偏小，抗風險性較差，且政策傾斜程度不足。而且，非國有企業(yè)相對國有大型企業(yè)來說在創(chuàng)新過程中面臨較為嚴重的資金約束，主要有以下幾個原因：①非國有企業(yè)的利息率和擔保要求要高于國有大型企業(yè)；②非國有企業(yè)的融資渠道比國有大型企業(yè)要少；③高速增長的小企業(yè)和起步企業(yè)融資問題更為明顯。第二，國有企業(yè)擁有許多政治上的傾斜，最突出的就是銀行信貸的支持，這在一定程度上保障了國有企業(yè)進行技術創(chuàng)新的資金需求。第三，許多國有企業(yè)都在一些基礎設施領域擁有規(guī)模的效益，如在能源、通信、銀行、交通等領域控制著國家的經濟命脈。中國的國有企業(yè)已經在世界財富500強中占有席位，2015年美國《財富》雜志發(fā)布了世界500強企業(yè)名單，中國上榜國有企業(yè)繼續(xù)保持強勁增長態(tài)勢，達到了106家，比上一年度增加6家，上榜企業(yè)數(shù)量穩(wěn)居世界第二。第四，在政府的要求下，國有企業(yè)不斷完善創(chuàng)新機制，提高技術創(chuàng)新能力。如國資委不斷調整對企業(yè)的監(jiān)管機制，把創(chuàng)新能力列入對企業(yè)一把手的考核之中，許多國有企業(yè)實現(xiàn)了很高的崗位年薪制，目的也是激勵高管的創(chuàng)新能力。第五，國有企業(yè)會承擔更多的國家使命，從而會有更強的創(chuàng)新動力，尤其是關系國家安全的產業(yè)領域，如國防。

表1 靜態(tài)面板回歸結果

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著水平；括號內數(shù)值為t值；變量lnRDK1和lnRDK2分別是通過將折舊率設定為10%和15%時計算而得；變量lnFDI1和lnFDI2分別是通過將折舊率設定為10%和9.6%時計算而得；FE表示檢驗結果支持選用固定效應模型。

表2 兩步系統(tǒng)廣義矩估計結果

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著水平；括號內數(shù)字為t值；變量lnRDK1和lnRDK2分別是通過將折舊率設定為10%和15%時計算而得；變量lnFDI1和lnFDI2分別是通過將折舊率設定為10%和9.6%時計算而得。

為檢驗前文回歸結果的穩(wěn)健性，我們分別用折舊率=15%計算出來的R&D經費支出(lnRDK2)替換以折舊率=10%計算出來的R&D經費支出(lnRDK1)，用折舊率=9.6%計算出來的lnFDI1替換以折舊率=10%計算出來的lnFDI2進行估計，見表2的第3列到第5列。我們發(fā)現(xiàn)所有回歸結果均通過了各種檢驗，說明模型通過了設定。從表2中方程7～8可以看出，產權結構變動的系數(shù)均為負值且在5%的水平上顯著，產權結構變動顯著地負向影響區(qū)域創(chuàng)新能力。我們發(fā)現(xiàn)無論R&D經費支出和FDI指標如何更換，并沒有影響產權結構變遷與區(qū)域創(chuàng)新能力之間的關系。我們也發(fā)現(xiàn)產權結構變動指標分別在方程2中系數(shù)絕對值大于方程6中系數(shù)絕對值、方程3中系數(shù)絕對值大于方程7中系數(shù)絕對值、方程4中系數(shù)絕對值大于方程8中系數(shù)絕對值，這進一步說明采用靜態(tài)面板模型會高估產權結構變動對創(chuàng)新能力提升的影響。

R&D經費支出和R&D人員投入的系數(shù)在方程5～8中均為正值且在1%的水平上顯著，這表明二者在技術創(chuàng)新活動中具有的重要作用。外商直接投資的系數(shù)均為正且在1%的水平上顯著，這表明外商直接投資顯著地促進了區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。外商直接投資不僅帶來了先進的技術，而且也增加了地區(qū)的資本積累，對企業(yè)技術創(chuàng)新產生了正向溢出效應。金融發(fā)展水平的系數(shù)在所有方程中均為正值且在1%水平上顯著，這說明金融發(fā)展水平越高，地區(qū)創(chuàng)新能力水平也越高。金融發(fā)展不僅可以為企業(yè)進行技術創(chuàng)新提供資金保障、降低信息成本和交易成本、風險管理、監(jiān)督企業(yè)經營與改善公司治理等多個功能來推動企業(yè)技術創(chuàng)新，最終影響區(qū)域創(chuàng)新能力。政府財政支出系數(shù)符號為負且均不顯著，這表明政府財政支出并沒有顯著地影響區(qū)域創(chuàng)新能力。對外開放的系數(shù)在所有的方程中均為負且在1%水平上顯著，這說明對外開放并沒有給中國創(chuàng)新能力提升帶來正向影響，相反抑制了區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。

4 研究結論與政策建議

本文通過靜態(tài)面板模型,考慮到創(chuàng)新能力具有累積效應，對內生性問題的動態(tài)面板模型進行回歸分析，研究發(fā)現(xiàn)產權結構變動(即非國有經濟比重上升)顯著抑制區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。為了檢驗回歸結果的穩(wěn)健性，本文對R&D經費投入和外商直接投資進行測算時選取了不同的折舊率，進而得到了不同的面板數(shù)據(jù)，并通過變化計量模型中的相應指標，我們發(fā)現(xiàn)產權結構變動顯著抑制區(qū)域創(chuàng)新能力提升的這個結論是穩(wěn)健的。實證結果表明產權結構每向上變動1個百分點(即非國有產權所占比例增加1個百分點)，中國創(chuàng)新產出將降低0.140～0.181個百分點。本研究的結論說明在產權結構變遷過程中，非國有產權的比重增加，并沒有預期那樣會帶來更高的創(chuàng)新產出。盡管非國有企業(yè)的運營效率優(yōu)于國有企業(yè)，但非國有企業(yè)相對于國有大型企業(yè)而言，這些企業(yè)規(guī)模相對較小，抗風險性較差，這為企業(yè)創(chuàng)新帶來較大的阻力。同時，非國有企業(yè)由于在進行信貸融資過程中面臨的利息和擔保要求過高，這使得非國有產權比重增加過程中非國有企業(yè)的信貸約束得到本質上的改善，企業(yè)進行技術創(chuàng)新時缺少了資金的保障。因此，產權結構變遷過程盡管伴隨著非國有產權比重的不斷攀升，但諸多制約企業(yè)進行技術創(chuàng)新的內部環(huán)境和外部環(huán)境沒有得到本質上的改善，這會導致與預期相反的現(xiàn)象出現(xiàn)。另外，我們得到其他有益結論：R&D經費支出和人員投入均顯著地推動了區(qū)域創(chuàng)新能力提升，且創(chuàng)新產出過程呈現(xiàn)出規(guī)模報酬遞減的特征；外商直接投資和金融發(fā)展均顯著地推動了創(chuàng)新能力的提升；對外開放顯著地抑制了區(qū)域創(chuàng)新產出；政府財政支出并沒有顯著地影響區(qū)域創(chuàng)新能力的提升。

基于以上研究結論，本文提出以下建議：第一，進一步放寬國有企業(yè)所在領域的市場準入機制，在國有壟斷行業(yè)引入民間資本和外資，引入其他所有制企業(yè)積極參與競爭，強化國有企業(yè)外部市場環(huán)境以及激勵措施。打破現(xiàn)有國有企業(yè)的壟斷環(huán)境，充分利用市場競爭機制促進行業(yè)內企業(yè)之間的競爭，使自主創(chuàng)新成為國有企業(yè)的必然選擇。第二，大力支持民間資本通過參股等形式與國有資本融合形成混合所有制企業(yè)，允許混合所有制經濟實行企業(yè)內部員工持股，提高國有企業(yè)的運行效率，為企業(yè)進行技術創(chuàng)新提供動力。第三，銀行業(yè)應該積極優(yōu)化信貸結構，使得金融發(fā)展更好地服務于中小企業(yè)。

本文仍存在一些不足之處：其一，本文構建的衡量產權結構變遷的指標并沒有抓住所有的變動特征，這也是主要由于構建該項綜合指標的原始數(shù)據(jù)缺失較為嚴重。其二，本文的實證分析的研究對象所處的時間跨度為1998—2013年，時間范圍相對較小，若把樣本時間跨度延長可能通過分析不同的階段的特征會得到更具針對性的政策建議。其三，本文的實證研究部分并沒有按照東、中、西三個區(qū)域進行更為深入的分析，由于樣本容量的限制，在采用動態(tài)面板模型時會因為樣本量過小使得研究結果變得不可靠。

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