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    財政科技專項補貼對企業(yè)R&D投入的影響比較分析

    2019-03-13 05:54:36
    統(tǒng)計與決策 2019年3期
    關(guān)鍵詞:補貼專項財政

    蘇 娜

    (1.中央財經(jīng)大學(xué) 財政稅務(wù)學(xué)院,北京100801;2.內(nèi)蒙古自治區(qū)財政廳,呼和浩特 010098)

    0 引言

    當(dāng)前我國企業(yè)正處于改革創(chuàng)新轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵階段,以“財政科技專項補貼”為代表的政府財政產(chǎn)業(yè)扶持政策是最為有效發(fā)揮政府“宏觀調(diào)控作用”的方式。在實際操作過程中,政府財政專項補貼由于具備“補貼門類多元”“扶持力度差異”的顯著特征,因此,不同種類的財政補貼項目對于企業(yè)研發(fā)作用效果迥然不同。研究財政科技專項補貼對于企業(yè)R&D投入的影響具有現(xiàn)實意義。

    傾向值匹配法包括“靜態(tài)線性數(shù)據(jù)傾向值匹配”與“動態(tài)非線性數(shù)據(jù)傾向值匹配”兩大類。出于數(shù)據(jù)的可獲得性與研究方法的可行性,本文選取“動態(tài)非線性數(shù)據(jù)傾向值匹配”算法中的“遲滯變量”與“交互效應(yīng)”相互統(tǒng)一的量化分析范式作為核心量化分析手段。本文基于“遲滯變量”與“交互效應(yīng)”整體性建構(gòu)“動態(tài)非線性數(shù)據(jù)傾向值匹配”方法,建立了財政科技專項補貼與企業(yè)研發(fā)投入間的“兩兩配對”的傾向值量化分析模型,并充分考慮了自變量與因變量間的“非線性交互效應(yīng)”,量化分析了財政科技專項補貼對于企業(yè)研發(fā)投入的影響。

    1 研究假設(shè)

    1.1 財政科技補貼對企業(yè)研發(fā)投入的影響

    當(dāng)前國內(nèi)外學(xué)術(shù)界與實務(wù)界均圍繞財政科技專項補貼對企業(yè)研發(fā)投入的影響進(jìn)行了深入的研究,成果主要聚焦于以下三個方面:一是杠桿效應(yīng)。即財政科技專項補貼政策能夠有效降低企業(yè)創(chuàng)新的“試錯成本”,并提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率;二是替代效應(yīng)。財政科技專項補貼政策雖能夠激勵研發(fā)人員的工作積極性,但其亦會間接增加企業(yè)的研發(fā)投入成本;三是混合效應(yīng)。財政科技轉(zhuǎn)型補貼政策不僅會派生出杠桿效應(yīng)與替代效應(yīng)[1],而且其作用效果在遠(yuǎn)期可呈現(xiàn)出“先上揚、后下滑”的關(guān)聯(lián)關(guān)系。即從遠(yuǎn)期來看,財政補貼政策只對處于產(chǎn)業(yè)鏈低端的制造類企業(yè)具有“外溢性”效應(yīng),而對于高技術(shù)企業(yè)影響效應(yīng)較為局限。

    基于以上研究成果,本文提出假設(shè):

    假設(shè)1:相對于財政科技補貼受限的企業(yè)類型而言,財政科技專項補貼能夠顯著提高企業(yè)研發(fā)投入的存量與增量規(guī)模,即財政科技專項補貼與企業(yè)R&D投入間具有“互補效應(yīng)”。

    1.2 財政科技補貼的門類及作用

    本文以北京航天城高端裝備制造企業(yè)財政科技專項補貼的產(chǎn)業(yè)支撐效用為研究背景。選取唐家?guī)X產(chǎn)業(yè)園創(chuàng)新基金與東高地產(chǎn)業(yè)園專項發(fā)展資金為研究重點。本文將其財政科技專項補貼劃分為以下幾類:一是創(chuàng)新行為激發(fā)補貼。該類補貼主要針對處于企業(yè)R&D前端的戰(zhàn)略性研發(fā)行為給予物質(zhì)型直接補助;二是企業(yè)成長促進(jìn)補貼。該類補貼以處于企業(yè)生命周期中的初生期與成長期階段中的高技術(shù)企業(yè)為補貼目標(biāo);三是資本運作效能提升補貼。該類補貼旨在幫助高技術(shù)企業(yè)拓展多元化融資渠道與融資機(jī)會,以抑制其融資成本;四是創(chuàng)新文化氛圍構(gòu)建補貼。此類補貼將構(gòu)建企業(yè)創(chuàng)新文化環(huán)境作為其核心的目標(biāo);五是人才區(qū)域集聚專項補貼。該類補貼的實踐方向在于降低企業(yè)R&D人力資源成本,進(jìn)而顯著地增強(qiáng)企業(yè)R&D投入預(yù)期收益。

    基于此,在相關(guān)變量固定的條件下,本文提出如下假設(shè):

    假設(shè)2a:激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新行為的補貼對于企業(yè)R&D投入具有正向顯著的促進(jìn)作用。

    假設(shè)2b:促進(jìn)企業(yè)成長的補貼對于企業(yè)R&D投入不具有影響。

    假設(shè)2c:提升企業(yè)資本運作效率的補貼對企業(yè)R&D投入不具有影響。

    假設(shè)2d:培育企業(yè)創(chuàng)新文化的補貼對于企業(yè)R&D投入具有正向顯著的促進(jìn)作用。

    假設(shè)2e:提升區(qū)域人才集聚效應(yīng)的補貼對于企業(yè)R&D投入具有正向顯著的促進(jìn)作用。

    2 數(shù)據(jù)來源

    本文中北京航天城園區(qū)企業(yè)創(chuàng)新行為的數(shù)據(jù)來自于順義開發(fā)區(qū)及豐臺區(qū)統(tǒng)計局,有關(guān)財政科技專項補貼的數(shù)據(jù)來自于北京市發(fā)改委。北京航天城內(nèi)現(xiàn)行的財政科技專項補貼產(chǎn)業(yè)政策如圖1所示。

    圖1 北京航天城現(xiàn)行的財政科技專項補貼產(chǎn)業(yè)政策

    在刪除“噪聲項”數(shù)據(jù)后,本文最終選取2014—2017年北京航天城4283家企業(yè)共8682個觀測變量的非線性截面數(shù)據(jù)。具體如表1所示。

    表1 獲補貼企業(yè)樣本的行業(yè)分布、企業(yè)性質(zhì)及規(guī)模情況

    3 研究設(shè)計

    3.1 模型與變量

    本文的基礎(chǔ)量化分析模型為:

    其中:Y代表企業(yè)R&D投入;X代表財政科技專項補貼資金規(guī)模;C代表企業(yè)R&D投入的中介變量;i代表企業(yè)類型;t為企業(yè)發(fā)展時間跨度;μ為誤差項。本文所涉及的全部變量如表2所示。

    首先將處于t+1階段的財政科技專項補貼規(guī)模作為輸入項帶入到回歸方程中,然后分別基于差異化的財政科技專項補貼規(guī)模,來深入地分析及比較多元化的補貼類型對于企業(yè)研發(fā)投入的影響方式及作用程度。

    表2 變量一覽表

    3.2 傾向值匹配法

    基于傾向值匹配法量化分析的關(guān)鍵步驟如下:

    第一步,構(gòu)建產(chǎn)業(yè)補貼企業(yè)選擇方程[2-4]。

    其中:M是影響產(chǎn)業(yè)補貼目標(biāo)企業(yè)選擇的核心要素;P為企業(yè)獲得補貼的可能性。

    第二步,通過回歸分析可以得到全樣本企業(yè)的傾向匹配權(quán)重值,并將權(quán)重趨同的樣本進(jìn)行兩兩配對?;凇班徑顑?yōu)匹配”的原則來搜尋接近于獲得產(chǎn)業(yè)補貼企業(yè)權(quán)重得分?!八褜し匠獭睘閇5,6]:

    其中:i為獲得產(chǎn)業(yè)補貼的企業(yè);j為并未得到產(chǎn)業(yè)補貼的企業(yè);P為企業(yè)獲得產(chǎn)業(yè)補貼的可能性;D(i)為接近于獲得產(chǎn)業(yè)補貼企業(yè)i的傾向匹配權(quán)重的企業(yè)樣本。

    接下來,基于傾向匹配值法針對“獲得”及“未獲得”補貼的兩類樣本組進(jìn)行兩兩配對[7],作為新樣本量化分析的“觀測組”與“控制組”。在針對兩組變量進(jìn)行傾向值匹配量化分析后,可得到彼此間的匹配程度如表3所示。

    表3 獲補貼企業(yè)與未獲補貼企業(yè)特征對比

    本文同時假定觀測組與控制組彼此間的差異不顯著。在實施匹配前,觀測組的樣本總量為2242,控制組的樣本總量為5549;實施匹配后觀測組的樣本總量為772,控制組的樣本總量為867。

    4 結(jié)果與討論

    4.1 財政科技產(chǎn)業(yè)專項補貼對于企業(yè)R&D的影響

    4.1.1 財政科技產(chǎn)業(yè)補貼的整體作用

    本文采用六類分析模型來實證分析財政科技產(chǎn)業(yè)補貼對企業(yè)創(chuàng)新投入的影響。其中,模型1至模型6是基于式(1)得來,分別為t、t+1…t+6時段影響程度[8]。

    從下頁表4可知,補貼規(guī)模對于企業(yè)研發(fā)投入具有顯著正向的促進(jìn)作用。當(dāng)企業(yè)研發(fā)投入作為因變量時,其在t階段中的產(chǎn)業(yè)補貼估計值為0.218。這說明在關(guān)聯(lián)性變量固定的條件下,當(dāng)產(chǎn)業(yè)補貼每增加一個百分點,此時研發(fā)投入會相應(yīng)地提升0.21個百分點。依此類推,處于t+1階段的產(chǎn)業(yè)補貼亦具有顯著的激勵效果。當(dāng)將t階段與t+1階段的產(chǎn)業(yè)補貼均作為輸入項導(dǎo)入回歸方程時,其實證分析結(jié)果依然顯著。因此假設(shè)1通過驗證。

    表4 財政科技專項補貼總額對于企業(yè)創(chuàng)新投入的影響

    4.1.2 多元化財政科技產(chǎn)業(yè)補貼的作用及對比分析

    從表5的結(jié)果可知,增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新行為的產(chǎn)業(yè)補貼回歸結(jié)果為0.328,表明該類補貼能顯著地增加企業(yè)研發(fā)投入的“內(nèi)生動力”。因此假設(shè)2a成立。以“技術(shù)創(chuàng)新行為激發(fā)”為導(dǎo)向的補貼可正向影響企業(yè)研發(fā)投入,同時發(fā)現(xiàn)“區(qū)域人才集聚”補貼對于企業(yè)研發(fā)投入的影響亦顯著。則假設(shè)2e通過驗證。雖然從提高資本運作效率財政補貼回歸值來看,“區(qū)域內(nèi)人才集聚”的影響系數(shù)并不顯著,但仍然為正。則假設(shè)2c通過驗證。

    表5 多元化財政科技專項補貼總額的作用對比(情況1)

    從表5模型2的分析結(jié)果可知,輔助企業(yè)成長性補貼對企業(yè)研發(fā)投入影響較小。但從表5模型6的分析結(jié)果可見,該補貼的回歸值均為負(fù)數(shù)。這說明在多類型產(chǎn)業(yè)補貼協(xié)同影響下,其成為抑制企業(yè)創(chuàng)新能動性的向變量。因此假設(shè)2b失效。并且從表5模型4的分析結(jié)果中可見,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新文化氛圍構(gòu)建補貼的影響雖為正向,但其在表5模型6中的數(shù)值卻為負(fù)數(shù)。這意味著其對企業(yè)R&D的促進(jìn)作用會低于“創(chuàng)新行為類”與“區(qū)域人才集聚類”的產(chǎn)業(yè)補貼。因此假設(shè)2d失效。

    4.2 穩(wěn)健性檢驗

    為有效增強(qiáng)本文定量分析的穩(wěn)定性,將研發(fā)從業(yè)人員作為自變量來考量其對于企業(yè)研發(fā)投入的作用程度。根據(jù)表6中的模型6量化分析結(jié)果(R數(shù)值分布為0.274)可知,全樣本企業(yè)所獲得的財政科技專項補貼規(guī)模對于企業(yè)研發(fā)投入的作用是積極顯著的,且“區(qū)域人才集聚類”產(chǎn)業(yè)補貼亦具有顯著性作用。因此,假設(shè)1、假設(shè)2a、假設(shè)2e與假設(shè)2c均通過驗證。雖然假設(shè)2b、假設(shè)2d并未通過檢驗,但基于全樣本統(tǒng)計結(jié)果不難發(fā)現(xiàn),促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新行為、促進(jìn)區(qū)域人才集聚的轉(zhuǎn)向補貼作用最為顯著。

    表6 多元化財政科技專項補貼總額的作用對比(情況2)

    5 結(jié)論

    本文以2014—2017年北京航天城4283家企業(yè)共8682個觀測變量的非線性截面數(shù)據(jù)為研究樣本,將財政科技專項補貼拆分為“創(chuàng)新行為激發(fā)”“輔助企業(yè)成長”“促進(jìn)資本運作”“文化氛圍構(gòu)建”“區(qū)域人才集聚”五類補貼。并以此為基礎(chǔ)來定量研究多元化財政科技專項補貼對于企業(yè)R&D投入的影響方式及作用程度。

    本文量化分析結(jié)果認(rèn)為:第一,產(chǎn)業(yè)補貼會顯著增強(qiáng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率與效果。但該政策效果會受到企業(yè)組織變革以及企業(yè)生命周期的影響;第二,從宏觀角度而言,財政科技專項補貼與企業(yè)研發(fā)投入間呈現(xiàn)出顯著的互補作用;第三,雖然促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新行為類補貼在企業(yè)接受補貼占比權(quán)重最高,但其激勵效果并非最強(qiáng)。反而占比權(quán)重較小的區(qū)域人才集聚促進(jìn)補貼對于企業(yè)研發(fā)投入的作用效果最為顯著;第四,企業(yè)規(guī)模這一中介變量能夠顯著地增強(qiáng)財政科技專項補貼的杠桿效應(yīng)。

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