The impact of government subsidies and enterprisesrsquo; Ramp;D investment: A panel data study from renewable energy in China
Feifei Yu , Yue Guo , Khuong Le-Nguyen , Stuart J. Barnes , Weiting Zhang
a b s t r a c t
In this research, we aim to understand the influence of government subsidies on enterprisesrsquo; research and development (Ramp;D) investment behavior, particularly in Chinarsquo;s renewable energy sector. We are also interested in examining how the attributes of enterprise ownership act as a moderating variable for the relationship between government subsidies and Ramp;D investment behavior. Three classical panel data analysis models including the pooled ordinary least squares (OLS) model, the fixed effect model and the random effect model are employed. We find that government subsidies have a significant crow ding out influence on enterprisesrsquo; Ramp;D investment behavior and that the influence is further moderated by the attributes of enterprise ownership. Moreover, a panel threshold regression model is used to demonstrate how the influence of government subsidies on enterprisesrsquo; Ramp;D investment behavior will change when government subsidies increase. Two thresholds, 0.6% and 10.1%, are identified. We recommend that relevant government departments should motivate enterprise Ramp;D investment behavioral intention by increasing subsidies within a certain range. Different attributes of enterprise ownership should also be considered as part of policy reform and re-structuring relating to government subsidiesamp; 2015 Elsevier Ltd. All rights reserved.
- Introduction
The G7 countries have formulated a series of policies to support firms in the renewable energy industry. For example, U.S. President Obama released an ambitious 2016 Federal Government Budget Proposal to invest $7.4 billion in clean energy technology programs across all agencies (Laporte, 2015). Japan and the European Commission also published relevant policies and national programs to help renewable energy firms achieve sustainable development (see EU renewable energy policy (2015)). Consequently, fierce international energy competition and a quick increase in Chinarsquo;s domestic energy demand have drawn the attention of various Chinese government departments including the State Council of China, the Bureau of Energy and The Ministry of Environmental Protection of China. The Chinese central government has recently urged these departments to collaborate together to consider various policies and specific measures for promoting the development of renewable energy. Since the Renewable Energy Law of the Peoplersquo;s Republic of China was enacted in 2005, the Chinese government announced a series of subsidy policies to boost the renewable energy industry (Shen and Luo, 2015). Generally speaking, government subsidies may be offered through direct or indirect supporting approaches in terms of funding allocation, such as VAT returns, fiscal subsidies, tax incentives for innovation, price control, demand assurance and compulsory allocation (Zhang et al., 2014; Shen and Luo, 2015). Moreover, government can set up specified subsidies for different industries and at business development stages, such as subsides for the development of renewable energy technologies. In this research, the term “government subsidies” mainly refers to public Ramp;D research funding granted by Chinese central and local government departments for enterprises to develop new technologies of renewable energy and relevant innovative activities. This is our research focus because we believe that the development of emerging and cutting-edge renewable energy technologies plays a pivotal role in ensuring green, sustainable, renewable energy development. Recent studies show that the average research and development (Ramp;D) intensity of international renewable energy enterprises is higher than that of Chinese listed renewable enterprises. The average research and development (Ramp;D) intensity of Chinese listed renewable enterprises is only 0.76% and so the main barrier for Ramp;D and innovation in the renewable energy industry in China is cost (Costa Campietal., 2014).
Despite the growing significance of government subsidies in solving the shortage of private Ramp;D investment of renewable energy enterprises, there is limited understanding of the impact of government subsidies on renewable energy enterprisesrsquo; behavioral intention to strengthen Ramp;D at the micro-level. A literature review of prior studies on renewable energy development and government subsidies was undertaken that resulted in the identification of a research gap. Existing research on renewable energy development has mainly focused on exploring various energy policy instruments and the effect of portfolio standards on climate and energy industry development in developed countries and regions, such as the United States (Menyah and Wolde-Rufael, 2010; Roe et al., 2001; Bang, 2010) and the European Union (Ja- cobsson et al., 2009; Haas et al., 2004; Reiche and Bechberger, 2004). We contend that such findings may not be the same for China. A few other researchers have further examined the potential macroeconomic influence of renewable energy policies on the energy industry in developing countries (e.g., Zhang et al., 2009; Wang et al., 2010; Cherni and Kentish, 2007; Zhao et al., 2011). As noted earlier, due to the lack of understanding of the exact effect of government subsidies on enterprisesrsquo; intention to strengthen Ramp;D investment at the micro-level, it is still unclear how the Ramp;D level of firms with government subsidies is to be compared with that of firms without government subsidies. Specifically we want to know if the relationship between government subsidies and enterprisesrsquo; intention to strengthen Ramp;D investment is linearly correlated and if government subsides complement or substitute private Ramp;D investment. These two questions have
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政府补贴与企业研发投资的影响: 来自中国可再生能源的小组数据研究
摘要
在这项研究中, 我们的目的是了解政府补贴对企业研发 (R D) 投资行为的 influence, 特别是在中国的可再生能源领域。我们还有兴趣研究企业所有权的属性如何作为政府补贴与研发投资行为之间关系的一个调节变量。三经典的面板数据分析模型, 包括共用的一般最小二乘 (生命线) 模型, fixed 效应模型和随机效应模型。我们发现政府补贴对企业的投资行为有重要的影响, 而影响则由企业所有权的属性进一步调节。利用面板门限回归模型, 证明政府补贴增加后, 政府补贴对企业投资行为的影响有两个阈值, 0.6% 和 10.1%。我们建议政府有关部门在一定范围内增加补贴, 激发企业研发投资行为意向。企业所有权的不同属性也应被视为政策改革的一部分, 政府补贴与 2015 有限公司的重组并保留所有权利。
引言
G7 国家制定了一系列支持可再生能源行业firms 的政策。例如, 美国总统奥巴马发布了一项雄心勃勃的2016联邦政府预算提案, 将74亿美元的清洁能源技术项目投资于所有机构 (拉波特, 2015)。日本和欧洲委员会还出版了有关政策和国家方案, 以帮助可再生能源项目实现可持续发展 (见欧盟可再生能源政策 (2015))。因此, 菲尔斯国际能源竞争和中国国内能源需求的快速增长, 引起了中国各政府部门的关注, 包括中国国务院、能源局和部中国的环境保护。中国中央政府最近敦促这些部门共同合作, 考虑各种政策和具体措施, 促进可再生能源的发展。自《中华人民共和国可再生能源法》于2005年颁布以来, 中国政府宣布了一系列促进可再生能源产业的补贴政策 (沈和罗, 2015)。一般而言, 政府补贴可通过直接或间接的支助方式提供, 如增值税返还、财政补贴、创新税收奖励、价格控制、需求保证和强制性分配 (张等, 2014;沈和罗, 2015)。此外, 政府可以为不同行业和商业发展阶段建立针对补贴, 例如可再生能源技术的发展。在这项研究中, '政府补贴' 一词主要是指中国中央和地方政府部门为企业开发可再生能源新技术和相关创新活动而授予的公共研发资金。这是我们的研究重点, 因为我们认为, 发展新兴和尖端的可再生能源技术在确保绿色、可持续的可再生能源发展方面发挥着关键作用。最近的研究表明, 国际可再生能源企业的平均研发 (R 和 D) 强度高于中国上市的可再生企业。中国上市再生企业的平均研发强度仅为 0.76%, 中国可再生能源产业的研发和创新的主要障碍是成本 (哥斯达黎加 Campietal, 2014)。
尽管政府补贴在解决可再生能源企业私人投资短缺方面日益重视, 但对政府补贴对可再生能源企业行为的影响的理解有限。打算在微观层面加强研发。对以前关于可再生能源发展和政府补贴的研究进行了文献综述, 结果定义了研究的差距。现有的可再生能源开发研究主要集中在开发各种能源政策工具和投资组合标准对发达国家和地区的气候和能源产业发展的影响, 如美国 (Menyah 和 Wolde-Rufael, 2010;罗等, 2001;砰, 2010) 和欧洲联盟 (cobsson 等, 2009;哈斯等, 2004;Reiche 和 Bechberger, 2004)。我们认为, 中国的这种发现 可能不一样。其他一些研究人员进一步研究了发展中国家能源工业的可再生能源政策可能的宏观经济影响(例如, 2009;王等, 2010;Cherni 和肯蒂什, 2007;赵等, 2011)。如前所述, 由于缺乏对政府补贴对企业打算在微观层面加强研发投资的确切影响的理解, 目前还不清楚如何将项目与政府补贴的Ramp;D水平与没有政府补贴的影响。尤其我们想知道, 政府补贴与企业加强研发投资的意向之间的关系是否线性相关, 以及政府是否可以补充或替代私人投资。这两个问题对于在发展中国家实施适当的政府补贴政策具有重要意义。对上述问题的研究缺乏文献。
本研究通过对政府技术发展补贴对企业研发投资行为的影响研究, 探讨了我国可再生能源行业的现状, 探讨了以往科研中存在的差距。此外, 我们也有兴趣研究企业所有权属性如何缓和政府补贴与企业投资行为之间的关系。与发达国家的可再生能源企业不同, 中国的可再生能源企业由于其独特的制度环境和政治背景, 在本质上具有不同的所有制类型。拥有不同所有制属性的可再生能源制造商获得的政府补贴数额可能相差很大。特别的是，公司与中国中央政府的关系越密切, 公司获得的财政支持就越多。此外, 我们进一步研究这些因素 (包括政府补贴、企业所有权属性和企业所有者的政治联系) 如何协同工作, 并展示对企业研发投资的互动效应。
我们的论文如下。下一节对研究的理论基础进行了综述。第三部分介绍了调查中所采用的研究方法。第四节提供了我们的数据分析结果, 随后对我们在第五节中的研究观点进行了总结。最终部分对我们研究的贡献和政策影响进行了讨论。
文献回顾
在这一节中, 我们考虑政府对可再生技术发展的补贴, 对私营企业的影响, 以及企业所有权的影响。
2.1政府对可再生能源技术发展的补贴政府补贴对技术发展的影响
已在以往的研究中从不同方面进行了广泛研究, 如提高绿色创新率 (约翰斯通等, 2010;Aalbers 等, 2013), 提高可再生能源技术的价值 (戴维斯和欧文斯, 2003), 促进市场推广的利基可再生能源技术 (Bointner, 2014) 和增加国际贸易和国内研发 (金和金, 2015)。
2.2. 政府补贴对企业私人投资的差异效应
以往的研究表明, 政府补贴对改善企业私人投资的实际影响在各个行业中有很大差异。例如, 咏叹调和万比尔斯(2013) 发现政府补贴和一些可再生能源的企业在可再生能源技术发明和专利, 特别是与太阳和风能有关的数量方面存在着消极的关系。可再生能源部门。拉奇 (2002) 二十世纪九十年代以色列制造企业的经验数据表明, firms 更喜欢增加其私人研发投资, 长期支持 vided, 他们可以同时获得以色列部的资金工业和贸易。换言之, 政府补贴应被视为替代性资金来源, 而不是取代企业的私人投资 (古, 2005)。有趣的是, 一些研究发现, 政府补贴有负面影响的实证findings (即挤出) (古尔斯比, 1998;Kelette 等, 2000) 或有限的影响 (Wallsten, 2000) 对企业的私人投资。此外, 一些背景因素 (如工业背景和国家特征) 对政府补贴和企业私人投资 (Czarnitzki 和 Toole 2007 的关系产生了缓和影响;Gouml;rg 和 Strobl, 2007;Czarnitzki 等, 2007)。
2.3. 企业研发活动和收到的补贴的所有权影响
在过去两年的经济转型过程中, 中国形成了一个特殊的机构, 公司所有权特征直接影响到企业的绩效和后续的创新活动。与其他类型的企业 (如私营企业) 相比, 国有企业甚至强调如何有效地提升创新效率, 因为它们拥有巨大的政治资源, 对获得政府补贴相当有用 (裕等, 2010;吴和刘成, 2011 和吴等人, 2012)。
研究方法
3.1研究设计
我们选择进行纵向研究, 考察政府补贴对企业私人投资行为的延迟效应。这样的纵向分析设计将使我们能够识别和比较 influence 的政府补贴对企业私人投资行为意向的不同阶段 (卫生部和 Kim, 2014;李和 Cin, 2010;大卫等等, 2000)。在这项研究中, 我们决定在0–1年内引入滞后, 以证明政府补贴的效果。Specifically, 私人研发投资在年 t 是影响政府补贴在前几年: t, t-1 和 t-2。我们假设政府补贴应直接影响企业的行为意向, 在first 和第二个半年内获得资金后增加研发投资。如前所述, 采用不同研究方法的前期研究发现, 政府补贴对企业研发投资的影响各不相同。例如, 广泛采用线性回归方法来考察政府补贴对激励企业私人投资的影响 (沃尔夫和 Reinthaler, 2008)。我们认为, 这种线性回归方法忽视了补贴强度对政府补贴与企业私人投资行为意向关系的调节作用。因此, 我们采用了汉森 (1999) 提出的面板门限回归 (PTR) 方法, 考察了补贴强度对调节政府补贴与企业私人投资之间关系的门槛效应。
以往研究采用的传统方法或多或少假设政府补贴是随机分配给所有合格企业的。然而, 情况并非总是如此, 因为政策制定者往往决定政府筹资资源的分配模式。企业的补贴数额将显著影响于企业的所有权属性和政治背景。为了探讨政府补贴的互动作用, 我们在2009年6月至2014年12月期间采用了半年期的小组数据。进行了一个小组数据的回归, 以研究政府如何平息影响企业打算将私人研发投资增加到积极 (即互补) 或消极 (即挤出) 效应。此外, 政府补贴通常表明对企业的创新活动和研发投资的影响滞后。为此, 我们在本研究的模型中增加了政府补贴的滞后变量 (见完整模型3.3 节)。此外, 为了弄清中国的市场特征和制度环境影响企业所有权属性、企业类型和政府补贴之间的关系, 建立了一个基于非动态的门限回归模型。面板与个人交互效果。在本研究中, 我们运用此模型考察了不同补贴强度下政府补贴对企业私人投资的差异效应。由于有限的高质量数据资源, 选择了时间框架。这个时间框架展示了中国政府支持的国内再生产业发展的关键阶段。
3.2数据
数据由上海和深圳证券交易所上市的可再生能源企业收集。通过2009年6月至2014年12月期间的半年期小组数据收集, 风电信息有限公司提供了有关私人研发投资的相关信息和可再生能源企业的政府补贴数额。万德位于上海陆家嘴金融中心，是金融数据、信息和软件的领先集成服务提供商。删除了缺少键值的数据, 最终收集了172个已完成的案例。此外, 我们只考虑已获得至少十二年补贴的企业, 研究政府补贴对企业私人投资的差别效应。因此, 本文对147家可再生能源企业的金融数据进行了最终使用。
从公司年度报告中手动收集了有关公司、所有权特征和实际公司所有者类型的背景信息。根据企业官方网站上的信息进行了进一步的三角剖分。所有估计都使用Stata11计算。
3.3.模型设定
我们的小组回归模型是给出的 Eq. (1)。在本节中, 我们将解释模型。
3.3.1被解释变量
Ramp;D输入表示企业 I 的私有 r 和 d 投资在期间 t. 私人研发投资是指研发人员的创新理念、信息和其他无形要素,准确计量。然而, 企业必须花费大量资金来确保这些主观因素。因此, 私人研发投资可以被视为企业研发支出相对强度的指标。以往对私人研发投资进行计量的研究, 通常将企业在一定时期内的研发支出作为一个相关变量。
3.3.2解释变量
GSi t是指该时期 t 中的政府补贴数额;tminus;1和 tminus;2代表了 t-1 和 t-2 滞后期间政府补贴的数额。本文从上市企业半年度报告的经验中获得了政府对新技术开发和转让的补贴数据。Income 1-t 指的是企业的营业收入的数额在期间 t;topsharei 指的是企业第一大股东的股票在期间占有率 ; roa 1- t是指在 t 期内企业 i 的资产回报率, 包括总资产回报率、总核心资产回报率、净资产回报率及总净值回报率;scalenum 1 t 代表企业职工总人数在期间 t。
确定这些变量的标准如下: 考虑到政府补贴对私有 R D 投资的影响通常是延迟的, 因此, 我们引入了 tminus;2到面板模型中的 '推广和推广', 到了滞后效果, 因为以前研究 (Antonelli和 Crespi)。
Table 1
Definition of variables.
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R Dput amp;it 可再生能源企业Ramp;D支出的数量, GS i t -1 政府为企业 i 在期间 t GS-1 政府 r 和 d 补贴数额，在第一个滞后期间的企业 i 的补贴t |
income i t 企业在期间的营业收入i
topshare i t 在期间t的最大股东收入
r o a i t 在期间t的最大雇员数量
CT 与政府关联度
PR 企业是国有为1，非国有为0
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(2) 企业的私人研发投资量通常影响企业规模。研究人员经常发现, 大规模的企业有冒险的态度, 愿意增加研发投资。因此, 我们将变量 scalenumi t 引入面板模型;
(3) 私人投资的金额通常受年收入和资产回报率的限制, 我们认为这两项都对研发私人投资产生积极影响。因此, 我们引入了这两个变量, incomei t 和 roai t, 进入面板模型;
(4) 最大股东反应资本集中的份额和资源配置的效率。我们估计, 资本过度集中将对私人投资影响不利。因此, 我们在面板模型中引入了一个称为 topsharei t 的变量。变量的定义显示在表1中。
3.3.3控制变量
在这一模式中, 我们确定了三的政府补贴之间的相互作用, 滞后的政府补贴, 企业所有者-船舶属性和业主的政治联系。我们认为, 企业的所有权特征和所有者的政治联系, 会影响他们从中国政府那里获得的补贴数额。此外, 可再生能源企业在中国增加私人投资的意愿在一定程度上取决于其政治资源。
我们使用一个虚拟变量, CT, 以表明业主的政治联系的程度, 根据他们的背
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