劉勝強,常丹丹
(重慶工商大學 會計學院,重慶 400067)
隨著知識經(jīng)濟的崛起和全球經(jīng)濟一體化進程的不斷加速,技術創(chuàng)新對于一個國家或企業(yè)的重要性已被普遍認可和接受。由于技術創(chuàng)新是一種準公共產(chǎn)品,存在市場失靈現(xiàn)象,加上技術創(chuàng)新具有投資風險高、周期長、收益不確定等特點,企業(yè)進行自主創(chuàng)新的積極性一般都不高。這就客觀上需要政府拿出一定的財政資金來支持和激勵企業(yè)。關于政府支持企業(yè)技術創(chuàng)新的合理性早在20世紀60年代Arrow(1962)就從理論層面進行了闡述。Arrow指出,自主創(chuàng)新所需要的資金如果完全由市場“看不見的手”來籌集的話,創(chuàng)新投入就會遠低于經(jīng)濟和社會發(fā)展需求的水平[1]。即市場競爭無法使技術創(chuàng)新達到最優(yōu)水平,政府只有支付一定的財政資金來支持企業(yè)技術創(chuàng)新,經(jīng)濟才能實現(xiàn)帕累托最優(yōu)效應。之后的學者Barro(1990)等從內(nèi)生經(jīng)濟增長模型的角度證實,政府可采取向從事技術創(chuàng)新的企業(yè)或技術創(chuàng)新行為本身提供財政補貼的方式激勵更多的社會生產(chǎn)要素投入到技術創(chuàng)新活動中來[2]。政府財政科技投入是技術進步的物質(zhì)保障和動力,它主要是向從事技術基礎性的科技服務活動以及將科技成果的產(chǎn)業(yè)化開始階段提供啟動資金。即在技術創(chuàng)新的關鍵環(huán)節(jié)及階段提供資金和政策的支持。
重慶作為中國西部唯一的直轄市和國家中心城市、長江上游地區(qū)經(jīng)濟和金融中心,盡管近年來經(jīng)濟發(fā)展一直處于高速發(fā)展時期,2013年重慶已經(jīng)實現(xiàn)GDP12 656.69億元,增速達到12.3%,較全國平均水平高出4.6個百分點;人均GDP達到42 978元,但經(jīng)濟發(fā)展中的效率低下、產(chǎn)業(yè)附加值不高、產(chǎn)業(yè)急需轉型升級等結構性問題依然嚴重,所有這些問題的解決都需要政府增加財政科技投入來促進企業(yè)技術創(chuàng)新。本文利用協(xié)整分析和格蘭杰因果檢驗,對1997-2012年重慶市財政科技投入與技術創(chuàng)新的關系進行實證檢驗,期望能對重慶市財政科技投入效果的評價及創(chuàng)新支持政策的制定提供一些經(jīng)驗證據(jù)。
關于財政科技投入與技術創(chuàng)新的關系的研究。Schumpeter(1942)認為,技術創(chuàng)新是“創(chuàng)造性破壞”轉化到“創(chuàng)造性積累”并最終形成進入壁壘的過程,如果沒有外部力量(政府)的干預,必將導致市場失靈[3]。Arrow(1962)指出,自主創(chuàng)新所需要的資金如果完全由市場“看不見的手”來籌集的話,創(chuàng)新投入就會遠低于經(jīng)濟和社會發(fā)展需求的水平,即市場競爭無法使技術創(chuàng)新達到最優(yōu)水平[1]。政府只有支付一定的財政資金來支持企業(yè)技術創(chuàng)新,經(jīng)濟才能實現(xiàn)帕累托最優(yōu)效應。我國學者李長江、潘孝珍(2010)從我國企業(yè)技術創(chuàng)新不足和國外政府在技術創(chuàng)新的作用兩個方面解釋了財政支持企業(yè)技術創(chuàng)新的必要性[4]。
進入20世紀80年代,由于經(jīng)濟數(shù)據(jù)獲取的便捷性提高和計量經(jīng)濟學的快速發(fā)展,相關研究可歸納為宏觀和微觀兩個層面。微觀層面,主要集中在研究財政政策對技術創(chuàng)新的影響上。Holemans和Sleuwaegen(1988)、王?。?010)認為財政政策對于大多數(shù)企業(yè)從事技術創(chuàng)新的正向激勵作用是十分顯著的[5-6]。張東紅等(2009)通過博弈模型分析政府科技投入激勵企業(yè)技術創(chuàng)新的內(nèi)在機理[7]。鄧子基、楊志宏(2010)認為三種財政政策(財政支持、稅收優(yōu)惠和政府采購)對處在不同階段(研發(fā)階段、成果轉化階段和產(chǎn)業(yè)化階段)的技術創(chuàng)新的激勵作用是不一樣的[8]。安同良等(2009)認為稅收優(yōu)惠能降低研發(fā)的進入成本,有利于企業(yè)購買設備、引進技術和與外部科研機構建立合作關系[9]。喬天寶(2010)發(fā)現(xiàn),所得稅優(yōu)惠有利于研究資金的投入,增值稅優(yōu)惠有利于研發(fā)人數(shù)的增加。除上述研究外,也有學者認為,政府財政政策對企業(yè)技術創(chuàng)新也存在一定的消極作用[10]。Wallsten(2000)認為,政策對創(chuàng)新項目的選擇可能導致嚴重的官僚主義和腐敗行為,財政扶持政策的不均衡也加劇了企業(yè)間的不公平競爭[11]。杜文獻和吳林海(2007)認為,政府的參與還可能會對企業(yè)研發(fā)投入具有一定的擠出效應。與微觀層面研究不同的是,宏觀層面主要從產(chǎn)業(yè)或國家的角度研究財政科技投入對國家整體創(chuàng)新能力的影響和研究兩者之間的長期均衡關系[12]。Levin and Reiss(1984)從產(chǎn)業(yè)結構的角度研究發(fā)現(xiàn),政府研發(fā)資助對不同產(chǎn)業(yè)的拉動作用不同,其中,對高新技術產(chǎn)業(yè)的技術創(chuàng)新的拉動作用明顯大于傳統(tǒng)制造業(yè)[13]。Dominique等(2003)從國家層面的角度研究OECD17個國家1981-1996年政府資助對企業(yè)研發(fā)行為的影響發(fā)現(xiàn),政府資助和稅收優(yōu)惠將刺激企業(yè)加大研發(fā)投入[14]。李翠芝、林洲鈺(2013)研究發(fā)現(xiàn),財政政策支持力度越高的地區(qū)的企業(yè)技術創(chuàng)新水平越高,與國有企業(yè)和大型企業(yè)相比,非國有企業(yè)和中小企業(yè)的技術創(chuàng)新對財政刺激的靈敏度更高[15]。吳金光、胡小梅(2013)利用協(xié)整分析發(fā)現(xiàn),財政科技投入促進了企業(yè)技術創(chuàng)新投入,但對前期專利成果的產(chǎn)出有正向促進作用,對后期科研成果的轉化有負向阻礙作用[16]。蔡承彬(2006)認為應從政府采購、稅收優(yōu)惠、公共投資和財政補貼與合作等角度激勵企業(yè)進行技術創(chuàng)新[17]。陳實、孫曉芹(2013)分析了2007年以后我國財政收支分類體系改革后的RD支出數(shù)據(jù)的合理性[18]。戴晨和劉怡(2008)、陳永偉和徐冬林(2010)、朱石歡和張明喜(2010)分析了稅收優(yōu)惠與企業(yè)技術創(chuàng)新的關系[19-21]。
由此可見,由于研究角度、研究方法和研究對象的不同,現(xiàn)有研究并未得出相同的結論?,F(xiàn)有研究有如下特點:一是現(xiàn)有研究較多限定在研究財政支出對技術創(chuàng)新的單向影響上,并且在研究中對于數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性考慮不足,可能存在偽回歸問題;二是大多數(shù)研究由于沒有考慮通貨膨脹因素而未對數(shù)據(jù)進行必要的轉換;三是部分采用向量自回歸模型和協(xié)整檢驗的研究對于滯后階數(shù)的選擇比較隨意,對于是否存在協(xié)整關系也未做必要的判定;四是研究對象主要以東部沿海發(fā)達地區(qū)為主,西部欠發(fā)達地區(qū)如重慶的研究較少。
考慮到重慶1997年才從四川省獨立出來成為中國第四個也是西部唯一一個直轄市,本文選取1997-2012年重慶市地區(qū)專利申請數(shù)(Pa)作為衡量技術創(chuàng)新的指標,選取同期重慶市地方財政科學事業(yè)支出(Fexp,單位:萬元)作為度量重慶市財政科技投入的指標,樣本數(shù)據(jù)共15個(見表1)。專利申請數(shù)來源于中華人民共和國國家知識產(chǎn)權局網(wǎng)站(http://www.sipo.gov.cn/tjxx/)手工收集并整理而得。重慶市地方財政科學事業(yè)支出數(shù)據(jù)來源于1997-2012年間的《重慶統(tǒng)計年鑒》。為消除物價上漲因素對實際數(shù)值的影響,本文以1978年不變價格為基礎,先對財政科學事業(yè)支出的名義值(Fexp)進行調(diào)整,然后對調(diào)整的實際財政科學事業(yè)支出(PFexp)和專利申請數(shù)取自然對數(shù),得到實際財政科學事業(yè)支出的自然對數(shù)(lnPFexp)和專利申請數(shù)的自然對數(shù)(lnPa)。這樣處理不僅可以避免數(shù)據(jù)的劇烈波動,還能消除異方差的可能影響,這種變換也不會影響變量間的長期均衡關系。
表1 1997-2012年重慶市財政科學事業(yè)支出與專利申請數(shù)
需要說明的是,本文選擇專利申請數(shù)而不是專利授權數(shù)作為度量技術創(chuàng)新的指標,原因主要有:一是專利授權數(shù)同專利申請數(shù)之間存在較強的線性相關,專利申請數(shù)所包含的信息在很大程度上已經(jīng)覆蓋了專利授權數(shù)的信息;二是與專利申請數(shù)相比,專利授權數(shù)存在較長的滯后性,更易引起信息失真;三是專利申請數(shù)與授權數(shù)之間的缺口,在很大程度上是由于專利申請時本身技術還不成熟、專利申請中介組織功能不完善、專利授權機關辦事效率低下等方面的原因所致,隨著中介機構功能的不斷完善以及政府工作效率的提高,專利申請數(shù)和授權數(shù)之間的缺口將會減小,專利授權數(shù)與申請數(shù)之比將不斷提高。
圖1和圖2分別是財政科學事業(yè)支出的自然對數(shù)(lnPFexp)和專利申請數(shù)的自然對數(shù)(lnPa)的時間序列圖,從圖1和圖2可以看出,lnPFexp和lnPa變動方向一致,并且步調(diào)基本一致,說明兩者之間可能存在較強的長期關系。
圖1 lnPFexp的時間序列
圖2 lnPa的時間序列
協(xié)整關系主要用來反映兩個及以上變量間存在的某種長期穩(wěn)定均衡關系,經(jīng)濟學中,可以通過改變一個變量來度量其對另一變量的影響,單獨看其中任何一個變量的變化都沒有規(guī)律性,但變量與變量之間的關系類似于人和所牽的狗一樣總保持“一根繩”的距離,即滿足協(xié)整關系的經(jīng)濟變量間的距離既不能太近,也不能太遠,一次沖擊只能使其在短期內(nèi)偏離均衡位置,長期內(nèi)又會自動恢復到均衡位置。由于傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟學分析方法對非平穩(wěn)的時間序列不適用,因此在進行協(xié)整分析之前,應先檢驗變量的平穩(wěn)性,如果變量不平穩(wěn),就可能會出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象。早期廣泛使用的DF檢驗由于無法保證方程中的殘差項是白噪聲(white noise)過程,統(tǒng)計學家Dickey和Fuller在DF檢驗法的基礎上進行了擴展形成ADF(Augmented Dickey-Fuller test)檢驗,該方法是目前使用最為廣泛的協(xié)整檢驗方法。其基本思想是通過對變量進行n次差分的方法將非平穩(wěn)序列轉化成平穩(wěn)序列,具體方法是對下列方程式進行回歸分析。
其中,t為時間趨勢項;k為滯后階數(shù)(最優(yōu)滯后項);α1、α2、α3和βt為系數(shù)向量;μt為殘差。假設原假設為:H0:α3=0;備擇假設為H1:α3≠0。如果α3的ADF值大于臨界值則拒絕原假設H0接受H1,說明{Xt}是I(0),即為零階平穩(wěn)序列。否則存在單位根,即為非平穩(wěn)序列,需要研究下一階的平穩(wěn)性,如此反復,直至確認到向量是n階單整為止,即I(n)序列。加入n個滯后項目的旨在使殘差擾動項μt為白噪聲過程。
本文利用軟件STATA12.0,采用ADF檢驗方法對財政科學事業(yè)支出的自然對數(shù)(lnPFexp)和專利申請數(shù)的自然對數(shù)(lnPa)進行平穩(wěn)性檢驗。具體步驟如下:首先對lnPFexp和lnPa的原序列進行ADF回歸估計并得到ADF統(tǒng)計量,然后借助該統(tǒng)計量判斷序列是否平穩(wěn)。如果ADF值小于給定顯著性水平(通常為5%)下的臨界值,則原序列為平穩(wěn)序列,否則原序列為非平穩(wěn)序列。當原序列為非平穩(wěn)序列時,需要對其一階差分、二階差分甚至更高階次差分進行ADF檢驗,并最終確定其單整階數(shù)。本文關于財政科學事業(yè)支出的自然對數(shù)(lnPFexp)和專利申請數(shù)的自然對數(shù)(lnPa)ADF檢驗結果見表2。
表2 ADF平穩(wěn)性檢驗結果
表2的檢驗結果顯示,lnPFexp和lnPa原序列的ADF值大于1%顯著性水平的臨界值,因此原序列是非平穩(wěn)的,它們的一階差分的ADF值也都大于1%顯著性水平的臨界值,因此一階差分也是非平穩(wěn)的,但它們的二階差分的ADF值都小于5%顯著性水平的臨界值,根據(jù)協(xié)整理論,如果研究變量是非平穩(wěn)序列,但它們的同階差分都是平穩(wěn)的,并且它們的某種線性組合也是平穩(wěn)的,則稱這些變量之間存在協(xié)整關系。因此可以初步認定lnPFexp和lnPa達到了平穩(wěn),即lnPFexp和lnPa都是二階單整序列,可進一步檢驗兩變量間的協(xié)整關系。
一般來講,在進行協(xié)整分析之前,先要判斷VAR模型的最佳滯后階數(shù)。本文將根據(jù)無約束(Unrestricted)水平時的VAR模型來確定協(xié)整階數(shù)n,確定最佳滯后階數(shù)n的方法從較大滯后階數(shù)開始,通過對應的LR值、FPE值、AIC值、HQIC值和SBIC值確定。如表3所示,上述5個檢驗指標有3個認為最佳滯后階數(shù)應選擇2階,因此,本文隨后的研究將基于VAR(2)模型進行。
表3 VAR模型最佳滯后階數(shù)檢驗結果
協(xié)整分析前,除需確定最佳滯后階數(shù)外,還應確定變量間是否存在協(xié)整關系以及存在協(xié)整關系的個數(shù)。表4的檢驗結果顯示,存在一個協(xié)整關系所對應的軌統(tǒng)計量在5%顯著性水平下顯著,表明lnPFexp和lnPa之間至少存在一個協(xié)整向量。即1997-2012年間,lnPFexp和lnPa之間存在一個長期均衡的協(xié)整關系。
表4 協(xié)整方程變量個數(shù)的檢驗結果
本文采用E-G(Engle-Granger)兩步法檢驗重慶市財政科技投入(lnPFexp)與專利申請數(shù)(lnPa)間的協(xié)整關系。通過以上的分析,lnPFexp和lnPa滿足E-G兩步法協(xié)整檢驗對協(xié)整變量必須是同階平穩(wěn)的要求。即lnPa和lnPFexp均通過了同階平穩(wěn)性檢驗。檢驗結果顯示,反映兩變量間長期均衡關系的協(xié)整方程及各自的短期動態(tài)關系方程如下:
協(xié)整方程下面括號內(nèi)的數(shù)據(jù)為參數(shù)的t檢驗值,**表示1%的水平下顯著,*表示5%的水平下顯著,由估計結果可知,可決系數(shù)R2=0.976 431,AIC和SC的值均比較小,表明總體上看,估計方程的可靠性程度以及擬合度都比較好,方程系數(shù)估計的可靠性程度也比較高。同時殘差項檢驗結果顯示,殘差的ADF檢驗值為-4.437 85,其對應的5%顯著水平臨界值為-4.251 2,拒絕存在單位根的原假設,因此,殘差項是穩(wěn)定的。由此可見,重慶專利申請數(shù)(技術創(chuàng)新)與財政科學事業(yè)支出(財政科學投入)之間存在協(xié)整關系,兩變量間存在著長期穩(wěn)定的“均衡”關系。兩者以1∶0.927 143的比例發(fā)生變動。
2018年5月28日每個小區(qū)于對角線處選擇3個點,每個點選擇有代表性的0.1 m2,調(diào)查有效穗數(shù)(剔除5粒以下的小穗),折算成1 hm2有效穗數(shù);樣點內(nèi)從根部隨機取20個麥穗(剔除5粒以下的小穗),調(diào)查穗粒數(shù),計算每穗粒數(shù),千粒質(zhì)量按該品種常年千粒質(zhì)量(39.3 g)計算,產(chǎn)量計算公式如下:
在lnPa的方程中,lnPa的調(diào)整速度為-0.163 579,并且在5%水平下顯著,說明當專利申請數(shù)(lnPa)比較低(偏離長期均衡狀態(tài))的時候,它會向迅速地朝著財政科學事業(yè)支出(lnPFexp)的均值方向向上調(diào)整;在lnPFexp的方程中,lnPFexp的調(diào)整速度為0.330 235,但不顯著,說明在lnPFexp和lnPa構成的協(xié)整關系中,lnPFexp居于主導地位,財政科學事業(yè)支出(lnPFexp)不受專利申請數(shù)(lnPa)的調(diào)整所影響。
關于在lnPFexp和lnPa構成的協(xié)整關系中,lnPFexp居于主導地位,lnPFexp不受lnPa的調(diào)整所影響的規(guī)律在其各自的脈沖響應函數(shù)圖中有更為清晰的描述。圖3為lnPFexp對lnPa實施沖擊,其脈沖影響首先逐漸上升,到第四期達到最高點約“0.175”,然后逐漸下降至第八期在“0.145”附近趨于平穩(wěn),說明lnPFexp的增長會引起后面時期lnPa的增長,且彈性系數(shù)呈現(xiàn)穩(wěn)定規(guī)律。圖4為lnPa對lnPFexp實施沖擊,其脈沖影響首先逐漸下降,到第一期約“-0.095”逐漸上升,至第五期達到最高點約“0.120”,然后逐漸下降至第八期開始在“0.078”附近趨于平穩(wěn),說明lnPa的增長會引起lnPFexp的減少,且彈性系數(shù)呈現(xiàn)穩(wěn)定規(guī)律。這可能是由于宏觀經(jīng)濟波動及產(chǎn)業(yè)化程度不高有關,當然,從數(shù)字來看,這種影響并不大。
圖3 lnPFexp對lnPa的脈沖響應圖
圖4 lnPa對lnPFexp的脈沖響應圖
上述協(xié)整檢驗結果表明,重慶市財政科學事業(yè)支出(ln-PFexp)與專利申請數(shù)(lnPa)之間存在著長期的均衡關系。但是,由于協(xié)整檢驗并不能確定變量間是否具備統(tǒng)計意義上的因果關系,只能說明lnPFexp與lnPa之間有存在Granger因果關系的可能性。但是這種均衡關系是否能構成因果關系以及變量間“誰是因,誰是果”還需要進一步檢驗。就本文的研究來說:①盡管lnPFexp與lnPa間存在長期均衡關系,但這種均衡關系是否能構成因果關系,還需進一步檢驗;②假設它們能構成因果關系,但到底是lnPFexp是因、lnPa是果,還是lnPa是因、lnPFexp是果?也需要進一步檢驗。即檢驗是重慶市財政科技投入的增加促進了技術創(chuàng)新,還是技術創(chuàng)新促進了重慶市財政科技投入。本文采用基于VAR模型的格蘭杰因果關系檢驗法,檢驗lnPFexp與lnPa之間的因果關系,結果如表5所示。
表5 變量間的Granger因果關系檢驗
由表5可知,至少在95%的置信水平下,在滯后期為1年和2年時,重慶市技術創(chuàng)新(lnPa)不是財政科技投入(lnPFexp)增加的Granger原因,技術創(chuàng)新并沒有使財政科技投入增加。但重慶市財政科技投入(lnPFexp)是技術創(chuàng)新(lnPa)提高的Granger原因,財政科技投入的增加促進了技術創(chuàng)新的增長。在滯后三期時,重慶市財政科技投入(lnPFexp)與技術創(chuàng)新(lnPa)互為Granger原因。
本文利用協(xié)整分析和格蘭杰因果檢驗對1997-2012年重慶市財政科技投入與技術創(chuàng)新之間的關系進行實證檢驗,結果發(fā)現(xiàn):①協(xié)整檢驗結果表明,盡管重慶市財政科技投入與技術創(chuàng)新的原序列及一階差分是非平穩(wěn)的,但是它們的二階差分是平穩(wěn)的。長期來看,重慶市財政科技投入與技術創(chuàng)新之間構成了長期穩(wěn)定的均衡關系,這種長期穩(wěn)定關系表現(xiàn)為:財政科技投入對技術創(chuàng)新的彈性系數(shù)為0.927 143,對應的調(diào)整速度為-0.163 579,說明重慶市財政科技投入對技術創(chuàng)新具有極大的促進作用。②Granger因果關系檢驗結果表明,當滯后期為1年和2年時,重慶財政科技投入是技術創(chuàng)新的Granger原因,但技術創(chuàng)新不是重慶財政科技投入的Granger原因;當滯后期為3年時,技術創(chuàng)新與重慶財政科技投入互為彼此的Granger原因,重慶財政科技投入的增加將會推動技術創(chuàng)新的加速,技術創(chuàng)新的加速反過來也會對重慶財政科技投入產(chǎn)生明顯的拉動作用。重慶財政科技投入與技術創(chuàng)新之間可形成“財政科技投入增加、創(chuàng)新加速、財政科技投入繼續(xù)增加、創(chuàng)新進一步加速”的互相促進的良性循環(huán)機制。
考慮到重慶財政科技投入和技術創(chuàng)新長期看兩者互為Granger因(結論二),本文認為,首先,應建立相關制度保證重慶財政科技投入的可持續(xù)性,不僅體現(xiàn)在存量上,更體現(xiàn)在增量上。其次,應完善市場體系,加大知識產(chǎn)權保護力度,并遵行“誰投資,誰受益”的基本原則,以提高企業(yè)從事技術創(chuàng)新的積極性;最后,應加大人才培養(yǎng)、提高稅收優(yōu)惠(政府采購)、完善金融政策支持等手段,從人、財、物多方面為從事技術創(chuàng)新的企業(yè)提供便捷,營造出良好的創(chuàng)新環(huán)境。
通過以上方法,最終建立由政府、企業(yè)和民間機構等構成的多元化的投入主體,以保證重慶財政科技投入與技術創(chuàng)新之間的長期相互促進的良性循環(huán)機制能夠發(fā)揮其應有的作用。
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