財稅政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入差異性影響

耿新夢

[提要] 不同財稅政策對企業(yè)創(chuàng)新的激勵效果具有差異性，且同種財稅政策對不同所有制企業(yè)的創(chuàng)新也有不同影響。本文利用2014～2018年436家高技術(shù)制造業(yè)上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)建立模型，依次對其中的國企、非國企和全部企業(yè)數(shù)據(jù)進行實證研究，研究結(jié)果表明：財政直接補貼政策對國企研發(fā)投入的促進作用不顯著，而稅收優(yōu)惠政策作用顯著;直接補貼和稅收優(yōu)惠都能顯著促進非國企研發(fā)投入;在其他條件不變時，針對國企、非國企的直接補貼效果有顯著差異，稅收優(yōu)惠政策效果則無差異。

關(guān)鍵詞：財政直接補貼;稅收優(yōu)惠;股權(quán)性質(zhì);研發(fā)投入

中圖分類號：F810.4 文獻標識碼：A

收錄日期：2020年3月4日

一、引言

科技創(chuàng)新日益成為推動企業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展的重要動力和決定性因素。2016年、2017年、2018年我國財政科技支出增長率分別為11.96%、10.71%和14.582%，這些數(shù)字反映科技型財政補貼投入總量不斷增長、增速不減的趨勢。如今，我國正處于“2025年邁入制造強國行列”十年規(guī)劃的中間期，關(guān)注財稅政策在制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新中的作用，對于提高財稅資源利用效率、實現(xiàn)制造強國目標具有重要的意義。

二、文獻綜述與研究假設(shè)

（一）直接補貼政策對國企、非國企創(chuàng)新的激勵效果。第一，關(guān)于直接補貼對國企、非國企創(chuàng)新激勵的單獨研究。高宏偉（2011）從博弈論角度論證了政府補貼對制造型、研發(fā)型國有企業(yè)研發(fā)投入具有擠出效應(yīng)，適當減少補貼能夠提高這兩類國企的創(chuàng)新投入;在對三類財政激勵政策的研究中，李子彪等（2018）同樣認為政府補貼對國企的研發(fā)起到抑制作用;陳明明等（2016）選取國企樣本進行的實證研究發(fā)現(xiàn)盡管國企控制力削弱了財政補貼對企業(yè)創(chuàng)新的促進作用，但仍表現(xiàn)為擠入效應(yīng);邱通（2018）通過GMM模型和面板負二項式模型對制造業(yè)上市企業(yè)進行分析，發(fā)現(xiàn)財政R&D補貼對民營企業(yè)創(chuàng)新的促進作用明顯。第二，關(guān)于直接補貼對國企、非國企創(chuàng)新激勵的對比研究。王健、袁瀚坤（2019）提出財政補貼對民營企業(yè)創(chuàng)新存在正向作用，且作用效果強于國有企業(yè);李子彪等（2018）發(fā)現(xiàn)三種財稅激勵政策的擠入作用隨企業(yè)私有化程度的提高而增加;童錦治（2018）基于生命周期理論，在對分樣本（國企、非國企）的對比研究中發(fā)現(xiàn)，無論企業(yè)處在生命周期哪個階段，財政補貼對非國企的促進作用都大于國企。綜上所述，關(guān)于直接補貼對兩類企業(yè)創(chuàng)新的激勵效果，學(xué)者普遍認為：相比對國企創(chuàng)新的激勵，直接補貼對非國企有更強的促進作用，但由于政治關(guān)聯(lián)導(dǎo)致的效率損失是否會完全擠出企業(yè)自身R&D投入，進而表現(xiàn)為抑制作用或無顯著影響，目前仍無定論。基于以上分析提出假設(shè)：

H1-1：直接補貼對制造業(yè)國企、非國企創(chuàng)新都具有促進作用，且對非國企的促進顯著強于國企

H1-2：直接補貼對制造業(yè)國企創(chuàng)新具有促進作用，但不能促進制造業(yè)非國企創(chuàng)新，且對非國企的促進顯著強于國企

（二）稅收優(yōu)惠政策對國企、非國企創(chuàng)新的激勵效果?，F(xiàn)有文獻在研究稅收優(yōu)惠對企業(yè)創(chuàng)新的作用時，將所有制差異作為研究重點的較少。第一，關(guān)于稅收優(yōu)惠對企業(yè)創(chuàng)新的影響的研究。大多數(shù)學(xué)者的觀點較為一致，都支持擠入效應(yīng)論。例如，吳錦明（2015）認為稅收優(yōu)惠相比直接補貼產(chǎn)生的擠入效應(yīng)更加顯著，并進一步細分稅種，所得稅優(yōu)惠比商品和勞務(wù)稅優(yōu)惠政策效果更顯著;zhu etal（2006）提出稅收優(yōu)惠與企業(yè)創(chuàng)新績效之間存在倒U型關(guān)系，即擠入效果存在最值問題。第二，關(guān)于稅收優(yōu)惠對國企、非國企創(chuàng)新激勵的對比研究。目前對該命題的結(jié)論仍存爭議：李子彪等（2018）認為稅收減免政策和研發(fā)加計稅收減免政策對不同所有制企業(yè)的效應(yīng)是基本一致的促進作用;張娜、杜俊濤（2019）基于交互視角的研究發(fā)現(xiàn)稅收優(yōu)惠對非國企創(chuàng)新效率的促進作用大于國企;朱永明等（2019）基于成本效應(yīng)理論和信號傳遞理論，經(jīng)實證研究發(fā)現(xiàn)稅收優(yōu)惠對國企R&D投入促進作用不明顯而對非國企則是“有條件的促進”，即只有在市場化水平較高時才表現(xiàn)為促進作用。綜上所述，現(xiàn)有研究基本支持稅收優(yōu)惠對國企、非國企的擠入效應(yīng)假說，但對兩者的作用效果是否存在顯著的差異問題的觀點不一。因此提出以下假設(shè)：

H2-1：稅收優(yōu)惠對制造業(yè)國企、非國企創(chuàng)新都具有促進作用，且作用效果存在顯著差異

H2-2：稅收優(yōu)惠對制造業(yè)國企、非國企創(chuàng)新都具有促進作用，且作用效果不存在顯著差異

本文貢獻可能在于：第一，研究對象選擇的創(chuàng)新。在現(xiàn)有研究樣本多以高技術(shù)企業(yè)為研究對象，但國際上并沒有高技術(shù)產(chǎn)業(yè)種類的統(tǒng)一規(guī)定，所以研究對象經(jīng)常是生物、航天制造等多類行業(yè)的不唯一組合，由于行業(yè)異質(zhì)性影響，其研究結(jié)論對于制造業(yè)企業(yè)而言不具有精準性。而本文選擇的是“連續(xù)三年專利授予數(shù)大于0的制造業(yè)企業(yè)”作為研究對象進行分析，其結(jié)論對制造業(yè)而言可信度更高，在促進財稅資源在制造業(yè)的有效配置，合理制定制造強國戰(zhàn)略政策等方面，具有較高參考價值。第二，研究視角的拓寬。現(xiàn)有研究較少將財稅政策類型、企業(yè)所有制同時作為主要變量進行系統(tǒng)性對比分析，而是通常只以國企為研究對象、只對某種財稅政策工具進行研究，或僅將所有制作為控制變量。本文按所有制差異將樣本先拆分后組合，通過對同一樣本的研究數(shù)據(jù)的對比得出更系統(tǒng)、更可靠的結(jié)論，對該領(lǐng)域研究視角的拓寬具有一定的意義。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源。本文則將“連續(xù)三年專利授予數(shù)大于0的制造業(yè)企業(yè)”定義為有高技術(shù)特點的制造業(yè)企業(yè)，剔除ST、ST*等異常狀態(tài)的公司和極端值影響，最終從滬深兩市A股上市公司中選擇了134家國有企業(yè)（樣本1），302家非國有企業(yè)（樣本2），總計436家企業(yè)（樣本3）作為樣本，時間跨度為2014～2018年，共2，180組數(shù)據(jù)。本文數(shù)據(jù)主要由Wind金融數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫的檢索整理得到，部分缺失數(shù)據(jù)來源于上海（深圳）證券交易所官網(wǎng)披露的上市公司年報。

（二）變量定義

1、被解釋變量。研發(fā)投入（RD）：定義為企業(yè)R&D費用的自然對數(shù)，該指標目前被學(xué)界廣泛用于衡量企業(yè)研發(fā)投入。

2、解釋變量

財政補貼（SUB）：財政補貼有關(guān)的兩個會計科目是“政府補助”和“專項應(yīng)付款”。本文將財政補貼定義為兩者加和后取自然對數(shù)。

稅收優(yōu)惠（TAX）：參考鄒洋、聶明明等（2016），范文林（2017）的做法來衡量稅收優(yōu)惠政策，所得稅優(yōu)惠程度ITAX=基本稅率0.25-（所得稅/利潤總額），流轉(zhuǎn)稅優(yōu)惠程度CTAX=一般稅率0.17-（營業(yè)稅金及附加/營業(yè)收入），不同之處在于本文將兩種稅收優(yōu)惠作為整體分析，即TAX=ITAX+CTAX。

所有制（NAT）：是否為國有企業(yè)的虛擬變量，是為1，否為0。

3、控制變量

企業(yè)規(guī)模（SIZE）：用年末總資產(chǎn)的自然對數(shù)表示，控制企業(yè)自身規(guī)模對技術(shù)創(chuàng)新能力的影響。

盈利能力（ROE）：凈資產(chǎn)收益率，為凈利潤與凈資產(chǎn)之比，王乃君（2014）發(fā)現(xiàn)盈利能力是對企業(yè)創(chuàng)新績效有顯著正影響的內(nèi)部因素之一。

財務(wù)杠桿（LEV）：資產(chǎn)負債率，為負債總額與資產(chǎn)總額之比。一般而言，低杠桿代表更低的融資約束，有利于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，相反高杠桿會對企業(yè)創(chuàng)新有不利影響。

成長機會（Q）：為所有者權(quán)益和負債的市場價值與公司賬面總資產(chǎn)的比值，Humphery-Jenner（2014）認為成長性與技術(shù)創(chuàng)新密切相關(guān)。

資產(chǎn)結(jié)構(gòu)（PPE）：當年固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重（溫軍、馮根福，2018）。

年度固定效應(yīng)（YEAR）。

（三）內(nèi)生性與工具變量的選擇。在本文建立的回歸模型中，可能存在：a.解釋變量（SUB TAX）與被解釋變量（RD）互為因果;b.遺漏變量;c.數(shù)據(jù)收集誤差三種情況導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文通過選擇適當?shù)墓ぞ咦兞窟M行兩階段最小二乘估計（2SLS）來解決這一問題。按照工具變量的選擇原則——具有外生性、與自變量相關(guān)，本文確定了以“每年度除企業(yè)i外剩余樣本企業(yè)的財政直接補貼（稅收優(yōu)惠）指標的平均值”作為企業(yè)i每年度的工具變量（IV1、IV2）值。一方面以樣本3為例，宏觀行業(yè)層面的平均直接補貼（IV1）和企業(yè)個體的直接補貼（SUB）的相關(guān)系數(shù)為0.725221，平均稅收優(yōu)惠額（IV2）與企業(yè)個體的稅收優(yōu)惠（TAX）的相關(guān)系數(shù)為0.487085，即工具變量滿足相關(guān)性要求;另一方面IV不會對個體的RD變量產(chǎn)生直接影響，只會通過影響個體SUB或TAX變量從而對個體RD產(chǎn)生間接影響，即工具變量滿足外生性要求。

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計。表1顯示了對樣本1和樣本2的主要變量分別進行描述性統(tǒng)計的數(shù)據(jù)結(jié)果，由于描述性分析主要涉及國企與非國企的對比，因此此處省略對樣本3的結(jié)果呈現(xiàn)。通過初步分析可以發(fā)現(xiàn)：樣本1、樣本2 RD的平均值為8.032和7.902，說明國企整體創(chuàng)新研發(fā)投入力度大于非國企，但標準差顯示，國企樣本中不同個體間創(chuàng)新研發(fā)投入的差異也更大;樣本1 SUB的平均值大于樣本2，說明我國財稅補貼資源向國有企業(yè)傾斜;樣本1與樣本2 TAX的均值近似相同，說明稅收優(yōu)惠力度對不同所有制企業(yè)而言基本無差異。此外還可得出：上市非國企比國企的盈利能力更強、資產(chǎn)負債率更低、成長性更強、固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)比重更低等結(jié)論。（表1）

（二）回歸分析。本文數(shù)據(jù)處理利用了Eviews8.0和Stata15軟件，根據(jù)“用F檢驗判斷應(yīng)采用混合模型還是固定效應(yīng)模型，用Hausman檢驗應(yīng)采用固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型”的統(tǒng)計學(xué)方法，最終選擇混合模型作為本文最適合的回歸模型，并在加入工具變量后，又利用2SLS法對數(shù)據(jù)進行處理。針對三個樣本的回歸模型及對應(yīng)假設(shè)如式（1）～（6）所示：

加入工具變量前、后的回歸結(jié)果如表2、表3所示。（表2、表3）

加入工具變量前：（1）、（2）對國有企業(yè)樣本的回歸結(jié)果顯示：直接補貼對國企科技研發(fā)投入的擠入作用不顯著，支持了“不相關(guān)假說”。根據(jù)前文描述性統(tǒng)計的結(jié)論，“不相關(guān)”的原因可能是直接補貼對國企的過度傾斜，這導(dǎo)致國企放棄研發(fā)的競爭力損失小于享受財政補貼的力度，使得企業(yè)失去創(chuàng)新動力，從而表現(xiàn)為不相關(guān)性;稅收優(yōu)惠對國企科技研發(fā)投入的擠入作用顯著，支持了“擠入效應(yīng)假說”，這與文獻綜述中大部分學(xué)者的結(jié)論相符。（3）、（4）對非國企樣本的回歸結(jié)果顯示：直接補貼和稅收優(yōu)惠前的系數(shù)都在1%顯著性水平下為正，即兩者都能顯著促進非國企技術(shù)研發(fā)投入，這也代表目前對非國企創(chuàng)新的財稅資源投入是有效的。（5）、（6）對全部企業(yè)的回歸結(jié)果顯示，一方面在以全部企業(yè)總體為研究對象時，直接補貼和稅收優(yōu)惠都具有顯著的擠入效應(yīng)，系數(shù)都在1%顯著性水平下顯著;另一方面交互項SUB×NAT的系數(shù)為-0.0032，在10%顯著性水平下顯著，表明在其他條件相同時，直接補貼（SUB）的增加對非國企技術(shù)創(chuàng)新的促進作用大于國企，即直接補貼政策對國企更有效，即直接補貼的政策效果因企業(yè)所有制而異;交互項TAX×NAT的系數(shù)也為負但并不顯著，說明稅收優(yōu)惠（TAX）對國企和非國企的作用效果沒有明顯差異，即稅收優(yōu)惠是對不同所有制企業(yè)普遍有效的政策工具。

綜上所述，接受H1-2，拒絕H1-1;接受H2-2，拒絕H2-1。

關(guān)于控制變量中值得關(guān)注的結(jié)論：企業(yè)規(guī)模（SIZE）在六次回歸中均顯著為正，是影響企業(yè)研發(fā)投入的有效變量，這可能是因為企業(yè)規(guī)模增長代表研發(fā)能力和資金支持的增加;資產(chǎn)結(jié)構(gòu)（PPE）在國企樣本分析中顯著為負，而在非國企分析中不顯著，即固定資產(chǎn)比重越高，國企技術(shù)研發(fā)投入越少，非國企則不受其影響，這種差異可以解釋為：在國企競爭危機感較弱的背景下，高PPE的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)表明企業(yè)流動性資產(chǎn)較少，因此對于研發(fā)投入更為謹慎，而在非國企具有強烈競爭意識的背景下，無論資產(chǎn)結(jié)構(gòu)如何，都會保證一定的研發(fā)投入以防止在市場競爭中被淘汰;國企成長機會（Q值）系數(shù)和盈利能力（ROE）系數(shù)不顯著，與預(yù)期不符，非國企Q值系數(shù)和ROE系數(shù)顯著為正，與預(yù)期相符。對于這一結(jié)果可能的原因是：國企由于政治關(guān)聯(lián)的存在使其持續(xù)經(jīng)營具有一定的保障，因而在決定R&D投入時，對企業(yè)當前及未來的發(fā)展狀況和盈利情況不甚敏感，而非國企當前及未來預(yù)期的良好經(jīng)營狀況會給企業(yè)決策者信心，從而做出樂觀的、高風(fēng)險高收益的決策，研發(fā)投入的增加就包含在這類決策內(nèi);加入工具變量后的回歸結(jié)果如表3，發(fā)現(xiàn)主要解釋變量的顯著性并無變化，即解決內(nèi)生性問題后，上述分析結(jié)論仍然成立。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1、滯后一期自變量。由于從財稅政策落實到企業(yè)調(diào)整研發(fā)投入之間可能存在時間差，因此采用滯后一期自變量的方法建立新的回歸方程進行穩(wěn)健性檢驗。即因變量為t期變量，自變量為t-1期變量。

2、替換因變量。由于在篩選樣本時，用到了“企業(yè)各年度專利授予數(shù)”的相關(guān)數(shù)據(jù)來識別高技術(shù)企業(yè)，因此本文將因變量——企業(yè)科技研發(fā)投入（RD）直接替換為專利授予數(shù)（PAT），重新進行（1）～（6）分析。

以上兩種方法的回歸結(jié)果與前文基本一致，可以證明模型相對穩(wěn)健。

五、研究結(jié)論及政策建議

（一）研究結(jié)論

1、我國財政直接補貼資源向國有企業(yè)傾斜，即國企獲得的平均補貼多于非國企;稅收優(yōu)惠政策在國企和非國企之間的分配則基本無差異。

2、對國有企業(yè)而言，財政直接補貼政策對企業(yè)R&D投入的擠入效應(yīng)不顯著，即直接補貼型財稅政策不能有效激勵國企技術(shù)創(chuàng)新;而稅收優(yōu)惠政策則具有明顯的擠入效應(yīng)，即能夠顯著促進國企技術(shù)創(chuàng)新。

3、對非國企而言，直接補貼和稅收優(yōu)惠兩種財稅政策都對企業(yè)R&D投入具有促進作用，擠入效果顯著。

4、在總體樣本中加入“企業(yè)所有制與財稅政策”的交互項后，發(fā)現(xiàn)財稅政策效果存在所有制差異，直接補貼對非國企創(chuàng)新的促進作用顯著大于國企，稅收優(yōu)惠對兩種所有制企業(yè)的作用效果無差異。

（二）政策建議

1、糾正直接補貼資源向國有制造業(yè)企業(yè)傾斜的現(xiàn)狀，優(yōu)化財政資金配置。

2、財稅政策工具的選擇應(yīng)考慮企業(yè)所有制因素，建議對國企多采用稅收優(yōu)惠方式進行創(chuàng)新激勵，對非國企而言，兩種政策都有效。

3、稅收優(yōu)惠作為一種“事后補貼、事前激勵”手段，相比無法掌握投入去向的直接補貼更具優(yōu)勢，且對不同所有制企業(yè)創(chuàng)新的促進作用都十分顯著，應(yīng)得到充分重視和有效利用。

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