政府补贴对企业研发投入的影响： 关于中国可再生能源方面的面板数据研究外文翻译资料

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本科生毕业论文(设计)

外文翻译

题目 政府补贴对企业研发投入的影响：

关于中国可再生能源方面的面板数据研究

摘要：本研究旨在了解政府补贴对企业研发投入行为的影响，特别是中国可再生能源行业。除此之外，探讨企业所有权属性如何调节政府补贴与研发投入行为之间的关系。采用三种典型的面板数据分析模型，包括普通最小二乘法（OLS）模型，固定效应模型和随机效应模型，我们发现政府补贴对企业研发投入行为具有明显的挤出效应，这种影响由企业所有权属性进一步调整。此外运用面板阈值回归模型说明政府补贴增加后，补贴对企业研发投入行为影响的变化，并且发现两个阈值0.6％和10.1％。建议相关政府部门通过增加一定范围的补贴来激励企业研发投入。另企业所有权的不同特征也应被视为政府补贴政策改革和重组的一部分。

关键词：可再生能源；企业；政府补贴；所有权；研发投入；阈值效应

1.介绍

七国集团制定了一系列支持可再生能源行业的政策。例如，美国奥巴马总统发布了一项雄心勃勃的2016年联邦政府预算案，为所有机构的清洁能源技术项目投资了74亿美元（Laporte，2015）。日本和欧盟委员会还出台了有关政策和国家计划来帮助可再生能源公司实现可持续发展（见欧盟可再生能源政策（2015））。因此，激烈的国际能源竞争和中国国内能源需求的快速增长引起了中国国务院，能源局和中国环境保护部等中国政府部门的关注。中国中央政府近期督促这些部门共同合作，注重促进可再生能源发展的各项政策和具体措施的开展。

自2005年“中华人民共和国可再生能源法”颁布以来，中国政府宣布推出一系列补贴政策，推动可再生能源产业发展（Shen and Luo，2015）。一般来说，政府补贴可以通过直接或间接的方式提供资金配置，如增值税回报，创新税收优惠，价格控制，需求保证和强制分配等（Zhang等，2014; Shen and Luo，2015）。此外，政府可以为不同行业和业务发展阶段设定具体的补贴，如可再生能源技术发展的补贴。本文“政府补贴”主要是指中国中央和地方政府部门为促进企业发展可再生能源新技术和相关创新活动的公共研发资金。这也是我们的研究重点，因为我们认为新兴和尖端可再生能源技术的发展在确保绿色，可持续和可再生能源发展方面发挥关键作用。最近的研究表明，国际可再生能源企业的平均研发（R＆D）强度要高于中国上市的可再生能源企业。中国上市可再生能源企业的平均研发（R＆D）强度只有0.76％，并且成本问题是中国可再生能源研发和创新的主要障碍。

尽管政府补贴对于解决可再生能源企业私人研发投入不足具有重大意义，但在政府补贴对可再生能源企业微观层面加强研发行为意图的影响了解甚少。许多学者对可再生能源发展和政府补贴的先前研究进行了文献述评，这也导致出现了一些研究差距。可再生能源发展的现有研究主要集中在发达国家地区探索各种能源政策工具，以及投资组合标准对气候和能源行业发展的影响，如美国（Menyah and Wolde-Rufael，2010; Roe等，2001; Bang，2010）和欧盟（Jacobsson等，2009; Haas等，2004; Reiche and Bechberger，2004）。我们认为这样的发现对于中国来说可能不一样。一些研究人员进一步研究了可再生能源政策对发展中国家能源行业的潜在宏观经济影响（如Zhang等，2009; Wangetal.，2010; Cherni and Kentish，2007; Zhao等，2011）。如前所述，由于对于政府补贴在企业微观层面加强研发投入意图的确切影响缺乏了解，目前尚不清楚有政府补贴的企业的研发水平与没有政府补贴的企业的不同。具体来说，我们想知道政府补贴与企业加强研发投入意图之间的关系是否线性相关，政府补贴是否补充或替代私人研发投入。这两个问题对发展中国家的政府补助政策采取适当的研发投入具有重要意义。目前关于上述问题的文献研究尚不多。

本研究通过调查政府技术研发补贴对企业研发投入行为的影响，着重研究中国可再生能源行业，解决了前人研究的差异之处。此外，本文还会探讨企业所有权属性如何适应政府补贴与企业研发投入行为之间的关系。不像发达国家中的可再生能源企业，中国可再生能源企业由于独特的制度环境和政治背景，拥有不同类型的所有权形式。不同所有权属性的可再生能源制造商获得的政府补贴数额可能有很大差异，具体地，与中国中央政府关系越密切，公司可以获得的财务支持也越多。此外，本文进一步研究这些因素（包括政府补贴，企业所有权类型和企业所有者的政治关系）是如何共同合作的，并展示了这些因素对企业研发投入的互动效应。

本文脉络如下，下一节回顾了研究的理论基础。第三部分描述了调查中使用的研究方法。第4节提供了数据分析结果，其次是第5节研究结果的总结。最后一节讨论了本研究的贡献和政策影响。

2.文献综述

本节主要关注有关可再生能源技术开发的政府补贴对私有企业和企业所有权的影响。

2.1 有关可再生能源技术开发的政府补贴

政府补贴对技术开发的影响已经在以前的研究中得到广泛的研究，例如提高绿色创新的速率（Johnstone等，2010; Aalbers 等，2013），提高可再生能源技术的价值（Davis and Owens ，2003），促进利基可再生能源技术的市场推广（Bointner，2014）和日益增长的国际贸易和国内研发（Kim and Kim，2015）。

2.2 政府补贴对企业私人研发投入的不同影响

先前的研究表明，政府补贴对提升企业私营研发投入的实际效果在不同行业有很大的不同。例如，Arias和van Beers（2013）发现政府补贴对一些可再生能源公司的研发产生消极作用，特别是与太阳能和风能可再生能源部门有关的可再生能源技术发明和专利。上世纪90年代以来，Lach（2002）的以色列制造企业的实证数据表明只要能够同时从以色列工业和贸易部获得资金，企业更有可能长期增加私人研发投入。换句话说，政府补贴应视为备选的资金来源，而不是取代企业的私人研发投入（Koga，2005）。有趣的是，一些研究发现政府补贴在企业的私人研发投入方面具有消极效应（即挤出效应）（Goolsbee，1998; Kelette等，2000）或有限效应（Wallsten，2000）。特别地，在某些情景因素下（如产业背景和国家特性）对政府关系补贴和企业私人研发投入之间的关系会产生调和作用(Czarnitzki and Toole, 2007; Gouml;rg and Strobl, 2007; Czarnitzki 等, 2007)。

2.3 所有权类型对企业研发活动和补贴获取的影响

在过去二十年的经济转型过程中，中国已经形成了一个特殊的机构，公司所有制特征直接影响着研发业绩和随后的创新活动。与其他企业（如私营企业）相比，国有企业甚至强调如何有效地进行创新，因为它们有巨大的政治资源，而这类资源对于获得政府补贴是极其有用的（Yu等，2010; Wu and Liu Cheng，2011 和 Wu等，2012）。

3.研究方法

3.1 研究设计

本文选择纵向研究，检查政府补贴对企业私人研发投入行为的延迟效应。纵向分析设计能够识别和比较不同阶段政府补贴对企业私人研发投入行为意图的影响（ Doh and Kim，2014; Lee and Cin，2010; David等，2000）。在本次研究中，将引入一个滞后变量，证明政府补贴在0-1年内的影响。具体来说，私人研发投入受到前几年政府补贴的影响：t，t-1和t-2。假设政府补贴应该直接影响企业在获得资金后的第一年和第二年增加研发投入的行为意图。如前所述，以前的采用不同研究方法的研究发现政府补贴对企业研发投入的影响不同。例如，线性回归方法已被广泛用于检验政府补贴对激励企业私人研发投入的影响（Wolff and Reinthaler，2008）。我们认为这种线性回归方法忽略了补贴强度对企业私人研发投入行为意图关系的调节作用。因此本文采用Hansen（1999）提出的面板阈值回归（PTR）方法来检验补贴强度对调节政府补贴与企业私人研发投入之间关系的阈值效应。

先前研究采用的传统方法或多或少地假设政府补贴随机分配给所有符合条件的企业。然而，这并不总是这样，因为决策者经常决定政府资金来源的分配模式。企业的补贴金额数目将受到公司所有权和政治背景的显着影响。为了探索政府补贴的互动作用，本文采用2009年6月至2014年12月期间半年期面板数据集。用面板数据回归模型来检验政府补贴如何以积极（即辅助）或消极（即挤出）效应来影响企业增加私人研发投入。此外，政府补贴通常对公司的创新活动和研发投入表现出滞后效应。为此，本研究的模型中增加了政府补贴的滞后变量（见完整模型的第3.3节）。此外，为了确定中国市场特性和制度环境如何影响企业所有制属性，企业类型和政府补贴之间的关系，针对具有个体特定固定效应的非动态面板开发了阈值回归模型。本文将使用这种模型来检验不同补贴强度下政府补贴对企业私人研发投入的差异。由于高质量的数据资源有限，选择了时间框架。这一时间框架展示了国内中国政府支持的可再生能源产业发展的关键阶段。

3.2 数据

数据来自于上海和深圳证券交易所上市的可再生能源企业。通过收集2009年6月至2014年12月期间半年度面板数据，私人研发投入和可再生能源企业政府补助金额的相关信息由位于上海陆家嘴金融中心的万得资讯科技有限公司^[1]提供。万得资讯科技有限公司是财务数据，信息和软件领先的综合服务提供商。本文在删除了缺少关键值的数据后，最终收集了172个完整案例。

从公司年度报告中收集企业背景信息，所有权特征和实际业主类型。根据企业官方网站上发现的信息进一步进行三角测量。所有估算均采用Stata 11计算。

3.3 面板数据模型

面板回归模型如式子（1）所示。本文将在这个部分解释这个模型。

（1）

3.3.1 因变量

Ramp;Dput_i,t代表了企业i在t时期的私人研发投入。私人研发投入是指研发人员的创新思想和信息等难以准确测量的无形因素。同时企业必须花费大量资金来确保这些主观因素的作用。因此，私人研发投入可以被视为企业研发支出相对实力的指标。先前研究私人研发投入的研究通常将在一定时期内企业研发支出用作因变量。

3.3.2 解释变量

GS_i,t代表企业i在t期间的政府补贴金额; GS_i，t-1和 GS_{i，t -2}分别表示企业i在t-1和t-2滞后期间的政府补贴数额。从上市企业的半年度报告获得关于新技术开发和转让的政府补贴数据。income_i,t指t期间企业i的营业收入金额; topshare_i,t是指t期间企业i的最大股东的股份; r o a_i,t代表t期企业i资产回报率，其中包括总资产回报率，核心资产总额回报率，净资产收益率和总净资产收益率; scalenum_i,t表示t期间企业i的总员工数。

识别这些变量的标准如下：

（1）考虑到政府补贴对私人研发投入的影响通常会延迟，因此我们将GS_i，t-1和GS_i，t-2引入面板模型，作为以前研究中使用的滞后效应（Antonelli and Crespi, 2013; Montmartin and Herrera, 2015; Colombo et al., 2013）;

（2）企业企业私人研发投入的数量通常受企业规模的影响。研究人员经常发现，规模大的企业有冒险倾向，会愿意增加研发投入。因此，我们将变量scalenum _i，t引入面板模型

（3）研发私人投资的数额通常受到年收入和资产回报率（ROA）的限制，我们认为这两者都对研发私人投资产生积极影响。 因此，我们将这两个变量，即income_i，t和roa _i，t引入面板模型中;

（4）最大股东的份额反映了资本集中度和资源配置效率。估计资本的过度集中将对私人研发投入产生负面影响。因此，在面板模型中引入了一个名为topshare_i，t的变量。变量如表1所示。

表1 变量定义