政府資助對(duì)中小型民營(yíng)科技企業(yè)研發(fā)投入及研發(fā)效率的影響研究

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率也已從高速度轉(zhuǎn)變?yōu)橹懈咚佟拇煮w型規(guī)模增長(zhǎng)到質(zhì)量效率提高，從投資驅(qū)動(dòng)到創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。因此，促進(jìn)企業(yè)科技創(chuàng)新和企業(yè)技術(shù)進(jìn)步對(duì)提高我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式具有重要意義。然而,技術(shù)進(jìn)步依賴于經(jīng)濟(jì)中各個(gè)主體對(duì)研發(fā)(R&D)活動(dòng)的投入及研發(fā)效率。學(xué)者們改革開放以來(lái),我國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)取得了長(zhǎng)足發(fā)展,已經(jīng)成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)中不可或缺的組成部分。據(jù)統(tǒng)計(jì),2013年我國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的GDP貢獻(xiàn)率超過(guò)60%,個(gè)體、私營(yíng)經(jīng)濟(jì)中的從業(yè)人員達(dá)到2.19億人然而在市場(chǎng)機(jī)制下,以企業(yè)為代表的市場(chǎng)主體所進(jìn)行的創(chuàng)新活動(dòng)具有溢出效應(yīng),Arrow溢出效應(yīng)的存在意味著市場(chǎng)失靈,這就為政府提供了發(fā)揮作用的空間。在我國(guó),政府通過(guò)稅收優(yōu)惠與補(bǔ)貼政策、研發(fā)(R&D)折舊政策、直接資助等手段來(lái)提升企業(yè)的研發(fā)積極性。但是這些政策對(duì)民營(yíng)企業(yè)科技創(chuàng)新的影響尚有爭(zhēng)論。爭(zhēng)論的焦點(diǎn)在于:(1)政府的資助政策是否對(duì)企業(yè)的研發(fā)投入具有擠出效應(yīng)?(2)政府的資助政策是否有助于提升企業(yè)的研發(fā)效率?因此,鑒于我國(guó)目前的發(fā)展階段以及民營(yíng)經(jīng)濟(jì)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的重要地位,研究并探明政府資助政策對(duì)民營(yíng)企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的影響具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。盡管針對(duì)上述問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)做了大量工作。但總的來(lái)看,國(guó)外學(xué)者在這方面的研究比較充分,而國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究就略顯不足。差別在于,國(guó)內(nèi)學(xué)者大多從產(chǎn)業(yè)層面做出分析,極少有學(xué)者深入到企業(yè)層面,而以民營(yíng)企業(yè)作為特定研究對(duì)象的研究就更少了;而國(guó)外學(xué)者則從國(guó)家、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)層面作了全方位的研究。因此,本文的研究在相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)證研究上也具有重要意義,彌補(bǔ)了相關(guān)文獻(xiàn)的不足。本文將以北京市104家中小型民營(yíng)科技企業(yè)的調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過(guò)建立排序選擇模型(OrderedProbitModel)來(lái)探討政府鼓勵(lì)創(chuàng)新的資助政策對(duì)于民營(yíng)企業(yè)研發(fā)投入的影響,進(jìn)一步地,通過(guò)零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸模型(Zero-InflatedNegativeBinominalRegressionModel)來(lái)研究政府資助政策是否會(huì)提高民營(yíng)企業(yè)研發(fā)的效率。結(jié)果表明,政府的資助政策總體上顯著提升了企業(yè)的研發(fā)投入,但是對(duì)于企業(yè)的研發(fā)效率卻不存在顯著影響。本文剩余部分的結(jié)構(gòu)安排是:第二部分回顧了學(xué)者們對(duì)政府相關(guān)政策對(duì)科技創(chuàng)新投入和創(chuàng)新效率等方面的研究成果,并做出評(píng)述;第三部分是對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)源及變量選取做出說(shuō)明;第四部分從統(tǒng)計(jì)和計(jì)量上對(duì)政府政策對(duì)企業(yè)的研發(fā)效率做出實(shí)證分析;第五部分是本文的結(jié)論與政策建議。1文獻(xiàn)回顧1.1企業(yè)研發(fā)活動(dòng)資助的微觀分析毫無(wú)疑問(wèn),政府的稅收優(yōu)惠、補(bǔ)貼等資助政策可能會(huì)對(duì)企業(yè)的研發(fā)投入具有重要的影響。學(xué)界也對(duì)這一問(wèn)題做了十分詳盡的研究,但是不同學(xué)者之間對(duì)這一問(wèn)題的研究結(jié)論則存在很大爭(zhēng)論,其爭(zhēng)論的焦點(diǎn)在于政府對(duì)企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的資助到底是擠出了企業(yè)的研發(fā)投入還是增加了企業(yè)的研發(fā)投入。在宏觀層面上,Mamuneas和Nadiri在微觀層面上,Wallsten以上的研究大體可以分為兩個(gè)層面:宏觀層面和微觀層面。從宏觀層面上來(lái)講,大多數(shù)的研究支持政府的研發(fā)資助政策大多會(huì)提高國(guó)家或產(chǎn)業(yè)的研發(fā)投入的觀點(diǎn);但從微觀層面上來(lái)看,政府的研發(fā)資助政策對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響則表現(xiàn)出較大的差異,有的研究支持政府的資助會(huì)擠出企業(yè)的研發(fā)投入的觀點(diǎn),有的研究則支持政府的資助會(huì)提高企業(yè)的研發(fā)投入。David等1.2政府的補(bǔ)貼政策能夠提高企業(yè)創(chuàng)新效率有關(guān)政府資助政策對(duì)研發(fā)效率的影響也是學(xué)者們所關(guān)心的問(wèn)題。朱平芳、徐偉民與上述學(xué)者的研究結(jié)果相反,也有學(xué)者給出了政府的補(bǔ)貼政策能夠提高企業(yè)創(chuàng)新效率的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。Czarnitzki和Licht與國(guó)外學(xué)者們的研究相比,國(guó)內(nèi)學(xué)者們對(duì)政府鼓勵(lì)創(chuàng)新的政策對(duì)企業(yè)研發(fā)投入及研發(fā)效率的研究并不充分。雖然也有個(gè)別學(xué)者從微觀層面對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了探討,但大多數(shù)學(xué)者的研究基本上停留在宏觀層面,并沒(méi)有深入到微觀層面。2數(shù)據(jù)來(lái)源和指標(biāo)選擇2.1調(diào)查問(wèn)卷的回收利用本文研究所用的數(shù)據(jù)來(lái)源于對(duì)北京市民營(yíng)企業(yè)的問(wèn)卷調(diào)查。2013年我們與北京市工商聯(lián)合作,向北京市的部分民營(yíng)科技企業(yè)發(fā)出了調(diào)查問(wèn)卷200份,最終回收178份,回收率達(dá)到89%。在剔除掉答題存在矛盾的問(wèn)卷和數(shù)據(jù)缺失比較嚴(yán)重的問(wèn)卷后,共得到數(shù)據(jù)比較完整的調(diào)查問(wèn)卷104份。本文所用的數(shù)據(jù)就是通過(guò)對(duì)這104份調(diào)查問(wèn)卷的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理得到的。2.2企業(yè)研發(fā)投入lnsity因變量的選取。目前大多數(shù)學(xué)者采用兩個(gè)指標(biāo)分別從投入和產(chǎn)出方面對(duì)研發(fā)活動(dòng)進(jìn)行了度量:企業(yè)的研發(fā)投入以及企業(yè)的研發(fā)效率。沒(méi)有企業(yè)在研發(fā)資金上的投入,企業(yè)不能吸引高素質(zhì)的研發(fā)人員,而且研發(fā)人員也不能得到研發(fā)活動(dòng)所需的物質(zhì)基礎(chǔ),研發(fā)人員的智力資源也不能有效發(fā)揮作用,所謂“巧婦難為無(wú)米之炊”就是這個(gè)道理。只有研發(fā)投入而沒(méi)有研發(fā)產(chǎn)出或者研發(fā)產(chǎn)出效率低下則企業(yè)的研發(fā)投入就沒(méi)有意義,企業(yè)進(jìn)行研發(fā)活動(dòng)的積極性將會(huì)受到打擊,不利于企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的繼續(xù),因此企業(yè)的研發(fā)效率也是度量企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的重要指標(biāo)之一,本文采用的衡量企業(yè)研發(fā)效率的指標(biāo)主要是企業(yè)所獲得的專利數(shù)量。解釋變量與控制變量的選取。本文所關(guān)心的問(wèn)題是政府資助對(duì)企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的影響,因此自變量的選取則主要是為了能夠衡量企業(yè)從政府得到的資助力度,即選取政府資助與企業(yè)營(yíng)業(yè)收入之比來(lái)衡量。此外,影響企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的因素有很多,比如企業(yè)自身規(guī)模、行業(yè)屬性、企業(yè)研發(fā)實(shí)力等自身特點(diǎn),以及企業(yè)獲得研發(fā)資助所付出的成本,這些因素在本文的研究中將作為控制變量來(lái)處理。具體的指標(biāo)選取及說(shuō)明如下:(1)企業(yè)的研發(fā)投入。為了衡量企業(yè)的研發(fā)投入,本文采用的變量是“企業(yè)近三年年均研發(fā)經(jīng)費(fèi)占企業(yè)總收入的比重”,用“rdexp”代表。該變量屬于多分類有序變量,其取值范圍是{1,2,3}。取值1代表1%以下,取值2代表1%-5%,取值3代表5%以上。(2)企業(yè)的研發(fā)效率。本文采取“企業(yè)2012年獲批的國(guó)內(nèi)專利數(shù)”作為衡量企業(yè)研發(fā)效率的指標(biāo),用“patents”代表。該變量屬于離散變量,取值均大于或等于0。(3)政府資助力度。該變量為主要的解釋變量,本文采用“近三年企業(yè)平均每年獲得政府各類資金支持、財(cái)政補(bǔ)貼、稅收減免與稅收返還等占營(yíng)業(yè)總收入的比重”來(lái)衡量,用“subsidy”來(lái)表示。該變量也屬于多分類有序變量,其取值范圍是{1,2,3,4,5,6,7,8},取值1表示3%以下,取值2表示3%-6%,取值3表示6%-10%,取值4表示10%-15%,取值5表示15%-20%,取值6表示20%-30%,取值7表示30%-40%,取值8表示40%以上。(4)企業(yè)獲得政府資助的成本。該變量為控制變量之一,本文采用“企業(yè)為獲取政府資助而支付的成本占企業(yè)實(shí)際得到補(bǔ)貼比例”作為衡量企業(yè)獲得政府資助需要付出的成本,用“cost”。該變量也屬于多分類有序變量,其取值范圍是{1,2,3,4,5,6,7,8},取值1表示3%以下,取值2表示3%-6%,取值3表示6%-10%,取值4表示10%-15%,取值5表示15%-20%,取值6表示20%-30%,取值7表示30%-40%,取值8表示40%以上。(5)企業(yè)的研發(fā)實(shí)力。企業(yè)的研發(fā)實(shí)力是影響企業(yè)科技創(chuàng)新的重要因素之一,本文采取“企業(yè)員工中具有大專以上文化學(xué)歷的員工比例”作為衡量企業(yè)研發(fā)實(shí)力的指標(biāo),用“human”來(lái)表示。該變量也屬于多分類有序變量,其取值范圍是{1,2,3,4,5,6,7},取值1表示5%以下,取值2表示5%-10%,取值3表示10%-20%,取值4表示20%-30%,取值5表示30%-50%,取值6表示50%-70%取值7表示70%以上。(6)企業(yè)規(guī)模。企業(yè)規(guī)模是影響另一個(gè)重要因素,本文采取“2012年度企業(yè)凈資產(chǎn)的對(duì)數(shù)”來(lái)衡量企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模,用“l(fā)nsize”來(lái)表示。該變量為連續(xù)變量,其取值均大于0。(7)企業(yè)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的自我保護(hù)力度。從理論上講,企業(yè)對(duì)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)力度越高就越能夠降低企業(yè)研發(fā)成果的外部性,能夠提高企業(yè)的收益。本文采用“企業(yè)是否在自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)被侵害后采取過(guò)維權(quán)行動(dòng)”來(lái)衡量企業(yè)對(duì)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)力度,用“protection”來(lái)表示。該變量屬于二值變量,取值為0或1,采取過(guò)保護(hù)則取1,未采取過(guò)保護(hù)則取0。(8)企業(yè)的行業(yè)屬性。不同行業(yè)的企業(yè)在自主創(chuàng)新方面存在著一定程度的差異,為了衡量這種差異,本文采取“企業(yè)是否為制造業(yè)企業(yè)”作為衡量企業(yè)行業(yè)的指標(biāo),用“industry”來(lái)表示。該變量的取值為0或1,屬于制造業(yè)企業(yè)則取1,否則取0,該變量也是二值變量。表1列出了以上所有變量的名稱、代號(hào)、屬性、取值說(shuō)明及變量含義。其中,“企業(yè)的研發(fā)投入”及“企業(yè)的研發(fā)效率”屬于被解釋變量,其余的變量為解釋變量。解釋變量可以分為兩類:第一類是有關(guān)政府資助政策的變量,主要是“政府資助力度”;第二類為控制變量,主要反映了企業(yè)自身的特點(diǎn),包括“企業(yè)獲得政府資助的成本”、“企業(yè)的研發(fā)實(shí)力”、“企業(yè)規(guī)?！薄ⅰ捌髽I(yè)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的自我保護(hù)”以及“企業(yè)的行業(yè)屬性”。3示范分析3.1企業(yè)專利績(jī)效在進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)之前,為了排除異常值的影響,本文利用stata12對(duì)所有變量的數(shù)據(jù)進(jìn)行了在1%水平下的winsorize處理。表2給出了描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。rdexp的均值為2.15左右,這意味著企業(yè)的研發(fā)投入占企業(yè)的總收入的比重大多低于5%;patents的均值為8.25,這表示樣本企業(yè)在2012年申請(qǐng)的國(guó)內(nèi)專利數(shù)平均為8.25個(gè);subsidy的均值僅為1.48,這說(shuō)明企業(yè)從政府獲得的資助占企業(yè)營(yíng)業(yè)收入的比重在3%左右,其中最大值為3,這意味著所有企業(yè)獲得的政府資助占企業(yè)營(yíng)業(yè)收入的比重均小于10%;變量cost的均值表明,企業(yè)為獲得政府資助需要付出一定的成本,這一成本占企業(yè)從政府處得到的資助的比重平均在3%-10%之間;human的均值為4.76,表明民營(yíng)科技企業(yè)的大專以上學(xué)歷員工的比重大體在30%-50%之間。此外,企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模對(duì)數(shù)的平均值(lnsize)為7.39,這表明所調(diào)查企業(yè)的平均凈資產(chǎn)為1625.6萬(wàn)元;protection的均值為0.39表明,當(dāng)企業(yè)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)受到侵害時(shí),采取自我保護(hù)行動(dòng)的企業(yè)僅有39%,這意味著企業(yè)對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的自我保護(hù)意識(shí)較弱或者保護(hù)的成本較大導(dǎo)致企業(yè)放棄了維權(quán)行動(dòng);行業(yè)指標(biāo)industry表明制造業(yè)企業(yè)占總樣本數(shù)的比重為47%。3.2模型設(shè)計(jì)與示范分析發(fā)投入水平的確定在研究政府資助對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響時(shí),由于在調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì)中,企業(yè)的研發(fā)投入水平屬于多分類排序變量,并且其大樣本近似服從正態(tài)分布,因此本文選擇了OrderedProbit模型。該模型為多值選擇的排序模型,主要針對(duì)有著天然排序的離散變量。有關(guān)企業(yè)研發(fā)投入的計(jì)量模型的設(shè)定如下:其中,β模型選擇和模型設(shè)定為了研究政府資助對(duì)于企業(yè)研發(fā)效率的影響,本文選擇了零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸模型(Zero-InflatedNegativeBinomialRegressionModel)。原因在于:首先,企業(yè)的申請(qǐng)的專利數(shù)量為離散數(shù)據(jù),應(yīng)當(dāng)從泊松回歸模型和負(fù)二項(xiàng)回歸模型中選取,但是由于泊松回歸要求被解釋變量patents的樣本均值與樣本方差相等,這就要求必須考慮樣本數(shù)據(jù)的過(guò)度離散問(wèn)題,對(duì)樣本的方差和均值是否相等進(jìn)行檢驗(yàn),若檢驗(yàn)支持均值與方差相等則選擇泊松分布模型,否則選擇負(fù)二項(xiàng)分布模型。通過(guò)比較泊松模型和負(fù)二項(xiàng)回歸模型發(fā)現(xiàn),衡量過(guò)度離散問(wèn)題的“alpha值為0”的原假設(shè)被拒絕,這意味著被解釋變量patents的均值與方差不相等,因此排除了泊松分布模型,選用負(fù)二項(xiàng)分布模型。其次,由于被解釋變量patents的樣本數(shù)據(jù)中含有較多的0值,這意味著樣本模型的選也可能是零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸模型,因此模型的設(shè)定還需要在零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸模型和標(biāo)準(zhǔn)負(fù)二項(xiàng)回歸模型中做出選擇。通過(guò)零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸發(fā)現(xiàn),Vuong統(tǒng)計(jì)量的值為2.24>1.96,p=0.012。由于Vuong統(tǒng)計(jì)量近似服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,這意味著在5%的顯著性水平下,Vuong統(tǒng)計(jì)量拒絕了標(biāo)準(zhǔn)負(fù)二項(xiàng)分布模型,應(yīng)該選用零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸模型。因此,有關(guān)企業(yè)研發(fā)效率的計(jì)量模型的設(shè)定為:其中,γ(1~6)表示回歸的系數(shù),i為企業(yè)編號(hào),φ為回歸的常數(shù)項(xiàng),ε為回歸結(jié)果的隨機(jī)項(xiàng)。(2)評(píng)估結(jié)果表明企業(yè)研發(fā)投入是政府資助的重要組成部分,開發(fā)實(shí)力表3給出了政府資助政策對(duì)中小型民營(yíng)科技企業(yè)研發(fā)投入的影響,第(1)列給出了OrderedProbit模型回歸的結(jié)果,第(2)、(3)、(4)列分別給出了當(dāng)rdexp取值為1、2、3時(shí)的解釋變量對(duì)被解釋變量的邊際效應(yīng)。從第(1)列的回歸結(jié)果可以看出,政府的資助政策對(duì)于中小型民營(yíng)企業(yè)的研發(fā)投入顯著正相關(guān)。這表明隨著政府資助水平的提高,企業(yè)就越有可能增加其研發(fā)投入,因而政府的資助對(duì)企業(yè)的研發(fā)投入并不存在擠出效應(yīng),而是對(duì)企業(yè)的研發(fā)投入具有顯著的促進(jìn)作用。在控制變量中,企業(yè)員工中具有大專以上學(xué)歷的員工比例與企業(yè)的研發(fā)投入也具有顯著正相關(guān)關(guān)系,這表明企業(yè)的研發(fā)實(shí)力也能顯著提高企業(yè)的研發(fā)投入。從第(2)、(3)、(4)列可以看出,政府的資助水平每提高一個(gè)等級(jí),企業(yè)研發(fā)投入占其營(yíng)業(yè)收入的比例在1%以下的概率會(huì)顯著下降12.8%,但會(huì)顯著提升企業(yè)研發(fā)投入占其營(yíng)業(yè)收入的比例在5%以上的概率,大概每提高一個(gè)等級(jí),企業(yè)研發(fā)投入占其營(yíng)業(yè)收入在5%以上的概率會(huì)顯著增加16.9%。企業(yè)員工中具有大專以上學(xué)歷的員工比例每提高一個(gè)等級(jí),會(huì)導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)投入占其營(yíng)業(yè)收入的比例低于1%的概率顯著下降5.81%,而企業(yè)研發(fā)投入占其營(yíng)業(yè)收入的比例高于5%的概率則顯著上升7.64%。其他變量對(duì)企業(yè)的研發(fā)投入沒(méi)有顯著影響。企業(yè)規(guī)模、企業(yè)專利和專利較高前文已述,本文所選擇的分析企業(yè)研發(fā)效率的模型是零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸,回歸過(guò)程中選擇企業(yè)規(guī)模(lnsize)、企業(yè)的研發(fā)實(shí)力(human)和企業(yè)的行業(yè)屬性(industry)等企業(yè)自身的特征變量作為協(xié)變量。表4給出了零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸的結(jié)果。表中的第(1)列是logit回歸,其回歸結(jié)果與普通logit回歸結(jié)果完全一致,其主要的意義在于衡量哪些變量可以對(duì)企業(yè)創(chuàng)新成果的有無(wú)產(chǎn)生重要影響。第(2)列給出了零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸模型中的負(fù)二項(xiàng)回歸的結(jié)果,第(3)列給出了部分解釋變量對(duì)企業(yè)申請(qǐng)專利數(shù)量的相對(duì)比率(IncidenceRateRadio,IRR)?；貧w結(jié)果表明,企業(yè)規(guī)模與企業(yè)的創(chuàng)新成果顯著負(fù)相關(guān),是影響企業(yè)是否進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的重要因素,即企業(yè)規(guī)模越大,企業(yè)創(chuàng)新成果為0的概率就越低,這意味著企業(yè)的規(guī)模越大,企業(yè)的擁有創(chuàng)新成果的概率就越高。企業(yè)的其他自身特征(大專學(xué)歷的員工比例、是否采取維權(quán)行動(dòng))對(duì)企業(yè)是否擁有創(chuàng)新成果的影響并不顯著。第(2)列和第(3)列的結(jié)果表明,政府資助水平與企業(yè)申請(qǐng)專利數(shù)負(fù)相關(guān),但這種相關(guān)關(guān)系并不存在顯著。這表明政府的資助政策并不能顯著提高或者降低企業(yè)的專利數(shù)量,意味著政府資助水平并對(duì)企業(yè)的研發(fā)效率不產(chǎn)生重要影響。這一結(jié)論也與朱平芳、徐偉民控制變量中,企業(yè)獲得政府資助的成本(cost)與企業(yè)的專利數(shù)顯著負(fù)相關(guān),這表明企業(yè)獲得政府資助所付出的成本越高,企業(yè)的研發(fā)效率就越低,企業(yè)付出的成本每提升一個(gè)等級(jí),就會(huì)造成企業(yè)的研發(fā)效率平均降低17.8%。造成這一結(jié)果的可能原因是,為獲得政府的資助,企業(yè)需要花費(fèi)大量的資金或資源來(lái)疏通相關(guān)政府官員,從而降低了企業(yè)的研發(fā)效率。企業(yè)規(guī)模與企業(yè)的行業(yè)屬性也是影響企業(yè)研發(fā)效率的重要因素?；貧w結(jié)果表明,這兩個(gè)變量與企業(yè)的專利申請(qǐng)數(shù)量顯著正相關(guān)。企業(yè)的規(guī)模越大,企業(yè)的專利申請(qǐng)數(shù)量多,二者之間的彈性是0.388,這表明企業(yè)的凈資產(chǎn)每增加1%,會(huì)使企業(yè)研發(fā)效率顯著提升47.4%左右;行業(yè)屬性變量表明,制造業(yè)行業(yè)的企業(yè)的研發(fā)效率是非制造業(yè)企業(yè)的4.8倍。然而有意思的是,企業(yè)對(duì)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的自我保護(hù)行為對(duì)企業(yè)的研發(fā)效率存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,且在接近5%的顯著性水平下顯著。這表明采取自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的自我保護(hù)行為的企業(yè),其研發(fā)效率明顯低于未采取維權(quán)行為的企業(yè),實(shí)際上前者的研發(fā)效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于后者,只有后者的43%。本文認(rèn)為出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因是,由于我國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平較低,一旦企業(yè)的自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)遭到侵害,維權(quán)的企業(yè)需要將大量的企業(yè)資源用于維權(quán),這不僅浪費(fèi)了企業(yè)大量的資源而且也會(huì)對(duì)企業(yè)的研發(fā)決策產(chǎn)生影響,降低企業(yè)進(jìn)行研發(fā)的意愿,進(jìn)而帶來(lái)企業(yè)研發(fā)效率的降低。這可能也是當(dāng)企業(yè)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)受到侵害時(shí),采取自我保護(hù)行動(dòng)的企業(yè)僅有39%的原因之一。4進(jìn)一步加大對(duì)民營(yíng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的資助力度,提升企業(yè)研發(fā)效率本文利用有關(guān)北京市民營(yíng)科技企業(yè)調(diào)查問(wèn)卷的相關(guān)數(shù)據(jù),研究了政府的鼓勵(lì)創(chuàng)新的政策對(duì)中小型民營(yíng)科技企業(yè)研發(fā)投入和研發(fā)效率的影響,力圖說(shuō)明政府的研發(fā)資助對(duì)企業(yè)的研發(fā)投入是否具有擠出效應(yīng),以及這些資助政策是否對(duì)企業(yè)的研發(fā)效率具有顯著影響。通過(guò)建立OrderedProbit模型和零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸模型分別研究了政府資助水平對(duì)企業(yè)研發(fā)投入及研發(fā)效