《表4 全国层面的面板模型估计结果》

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《政府R&D资助的非线性创新溢出效应——基于环境规制新视角的再考察》

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注:（）内为修正异方差后的t统计量值，***、**、*分别表示各变量的系数通过1%、5%、10%的显著水平。gov_1至gov_4分别为不同面板门槛区间对政府R&D资助变量的估计系数。

为了便于比较，在估计非线性模型之前，本文初步估计了一个线性模型，采用豪斯曼检验后发现应采用固定效应进行估计，具体结果见表4的模型1。同时，为了考虑内生性问题和滞后效应，借鉴肖文和殷宝庆[33]的做法，本文采用滞后一期政府R&D资助水平作为自变量进行估计，结果见表4的模型2。回归结果显示，模型1和模型2中核心变量和控制变量的变化均较小，即使用当期与滞后一期的政府R&D资助水平数据进行回归的差别不大，显示模型的内生性问题并不严重。模型1中政府R&D资助变量的系数为正且显著，表明考察期内我国政府R&D资助显著推动了企业创新效率水平提升，也就是说，新时代下政府对企业的R&D资助是有效的，具有较为明显的激励效应或杠杆效应。而与模型2中滞后一期的政府R&D资助变量系数比较发现，中国政府R&D资助并不存在滞后效应。在线性模型的估计基础上，这里将进一步揭示在环境规制约束下，政府R&D资助的创新溢出效应会表现出何种作用规律和动态特征。