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    湖北省農(nóng)業(yè)企業(yè)技術創(chuàng)新的財稅政策研究

    2021-08-16 07:33:28陶文清
    農(nóng)業(yè)與技術 2021年15期
    關鍵詞:農(nóng)業(yè)企業(yè)

    陶文清

    (重慶師范大學經(jīng)濟與管理學院,重慶 401331)

    引言

    2019年底,湖北全社會R&D(從事科研與試驗發(fā)展活動所必需的人力、物力、財力等)投入經(jīng)費至957.9億元,將近1000億元,相比上年增長16.5%,在所統(tǒng)計省(市區(qū))中名列前10。湖北科技創(chuàng)新規(guī)劃多項指標實現(xiàn)大幅提升。但同時也應該看到,與其它較發(fā)達省(市區(qū))相比,湖北省科技水平仍存在較大差距。因此,了解湖北省農(nóng)業(yè)企業(yè)技術創(chuàng)新相關現(xiàn)狀,加強相關執(zhí)行機制和制度建設,以技術創(chuàng)新引領全面創(chuàng)新就顯得至關重要。

    1 文獻綜述

    財政政策與稅收優(yōu)惠政策激勵效應的比較分析在學界也引起了關注。在稅收優(yōu)惠與財政補貼的效果對比方面,江靜[1]通過地區(qū)層面和行業(yè)層面的實證分析,表明對于不同所有制類型企業(yè)來講,財政直接補貼與稅收優(yōu)惠的創(chuàng)新活動激勵截然不同。李浩研[2]比較分析了直接補貼和稅收優(yōu)惠2種政策效應,指出應通過協(xié)調(diào)財政直接補貼和稅收優(yōu)惠2種,實施差異化的政策來驅(qū)動創(chuàng)新。利用上市公司的微觀數(shù)據(jù),柳光強[3]表明財政補貼和稅收優(yōu)惠對新能源、信息技術產(chǎn)業(yè)的影響存在差異。以新興產(chǎn)業(yè)上市公司作為數(shù)據(jù)樣本,柳光強[4]實證檢驗表明,對于不同的行業(yè)和不同激勵目標的政策效應存在差異。從財政補貼、稅收優(yōu)惠政策2個維度,寧靚[5]基于山西332家科技型中小企業(yè)的數(shù)據(jù),表明財政政策與稅收政策對科技型中小企業(yè)技術創(chuàng)新活動的激勵效應大小有所不同。

    國內(nèi)外研究對于財稅政策如何改進以最大程度地實現(xiàn)促進創(chuàng)新并沒有得出有力結(jié)論。且對實際情況的應用聯(lián)系欠佳,尤其是針對我國某一省市的具體現(xiàn)狀進行的分析較少,不能得出切實可行的改革建議。由此得出本研究主要內(nèi)容,旨在以前人研究為基礎,繼續(xù)實證檢驗得出財稅政策對農(nóng)業(yè)企業(yè)技術創(chuàng)新的影響研究。

    2 模型設定、變量選取與數(shù)據(jù)說明

    2.1 模型設定

    將政府補貼、稅收優(yōu)惠作為解釋變量,農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)投入作為被解釋變量,選取資產(chǎn)負債率、企業(yè)規(guī)模、股東權(quán)益收益率、企業(yè)年齡為控制變量建立基準模型:

    RDit=β0+β1subit+β2taxit+β3Xit+μi+λt+εit

    (1)

    式中,i為不同企業(yè);t為時間;RDit為被解釋變量,表示農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)投入;Xit為控制變量,包含資產(chǎn)負債率、企業(yè)規(guī)模、股東權(quán)益收益率、企業(yè)年齡等;ui為個體固定效應;λt為年份固定效應;εit為隨機擾動項。對以上公式采用雙向固定效應進行參數(shù)估計和回歸。

    2.2 數(shù)據(jù)及變量說明

    本文參考劉麗莎[6]等研究方法,剔除了與本文相關指標缺失的企業(yè)數(shù)據(jù);剔除了ST類上市公司數(shù)據(jù);實際稅率>1或者<0的農(nóng)業(yè)公司,作為異常值剔除。經(jīng)過以上處理,最終得到湖北省65家上市公司2014—2019年面板數(shù)據(jù)。所有財務數(shù)據(jù)及相關數(shù)據(jù)均來源于RESSET金融數(shù)據(jù)庫和國泰安數(shù)據(jù)庫,其它變量指標和數(shù)據(jù)分析結(jié)果均通過軟件Stata 15.0運行完成。

    2.2.1 被解釋變量

    研發(fā)投入(RD),參考程曦和蔡秀云[7]研究方法,以企業(yè)研發(fā)投入的對數(shù)值作為衡量指標。

    2.2.2 解釋變量

    政府補貼(sub),以研發(fā)補貼數(shù)值的對數(shù)來衡量。如果政府研發(fā)補貼的系數(shù)顯著為正,則研發(fā)補貼可以促進企業(yè)創(chuàng)新;稅收優(yōu)惠(tax),借鑒以往文獻的做法,計算所得稅實際稅率=所得稅稅費用/息稅前利潤,稅收優(yōu)惠幅度以所得稅名義稅率與實際稅率的差來衡量,以顯示稅收優(yōu)惠政策力度。

    2.2.3 控制變量

    選擇以下變量進行模型建立。股東權(quán)益收益率(roe),選取加權(quán)的股東權(quán)益收益率作為公司盈利能力的測量變量。公司規(guī)模(size),本文依據(jù)陸國慶[8]的研究成果,以公司總資產(chǎn)的對數(shù)值衡量公司大小。公司年齡(age),用觀測年份減去公司成立年份算得,取該值的對數(shù)作為控制變量。資產(chǎn)負債率(lev),衡量企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)對企業(yè)研發(fā)投入的影響。各個變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

    表1 變量的描述性統(tǒng)計

    3 結(jié)果與討論

    3.1 基準回歸結(jié)果

    表2中列(1)、(2)為不控制其它特征的結(jié)果,列(3)為最小二乘法(OLS)的回歸結(jié)果,列(4)為雙向固定模型下的基準列回歸結(jié)果。

    關注列(4)所報告的基準模型回歸結(jié)果,核心解釋變量sub的估計系數(shù)顯著為正。sub的系數(shù)表明政府補貼每提高1%,將導致研發(fā)投入增加14.6%,表明政府補貼對研發(fā)投入起到了明顯的促進作用。財政補貼作為農(nóng)業(yè)企業(yè)總利潤的一部分,尤其是政府的科技專項補貼可以增加企業(yè)現(xiàn)金流量促進企業(yè)技術創(chuàng)新活動。而稅收優(yōu)惠的系數(shù)不顯著為負,說明稅收優(yōu)惠對農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)投入可能存在抑制作用。

    表2 基準回歸結(jié)果(被解釋變量:RD)

    再觀察列(1)和列(2),在不加入一系列控制變量時,政府補貼對農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)投入有顯著的促進作用,而稅收優(yōu)惠系數(shù)不顯著為負。列(3)采用的OLS回歸結(jié)果也顯示了這一結(jié)論的穩(wěn)健性。從控制變量來看,size系數(shù)顯著為正,說明其對農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)投入有明顯的促進作用。lev系數(shù)顯著為正,同樣說明lev對農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)投入有正向的促進作用。這說明農(nóng)業(yè)企業(yè)關于研究開發(fā)投入的決策,很大程度上與年企業(yè)的經(jīng)營狀況和企業(yè)規(guī)模大小緊密相關。roe系數(shù)不顯著為正,說明roe對企業(yè)研發(fā)投入的影響不顯著。age系數(shù)不顯著為負,說明其對企業(yè)研發(fā)投入可能存在抑制作用。

    3.2 進一步分析

    之前考察了稅收優(yōu)惠與農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)投入二者之間的關系。實證結(jié)果顯示,變量tax的系數(shù)為負。根據(jù)吳松彬[9]的解釋,這可能是稅收優(yōu)惠與農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)投入存在一種非線性關系。為了驗證該假設,引入稅收優(yōu)惠(tax)的平方項,進行實證分析,結(jié)果顯示稅收優(yōu)惠其平方項在5%的水平上顯著,表明稅收優(yōu)惠與研發(fā)投入之間存在著顯著U形關系??赡苁瞧髽I(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有一定滯后性,即當期R&D稅收激勵并不會當前發(fā)生效果,即稅收優(yōu)惠長期內(nèi)對創(chuàng)新產(chǎn)出具有一定擠入作用。這意味著現(xiàn)有稅收優(yōu)惠政策還需進一步優(yōu)化。

    表3 進一步分析結(jié)果(被解釋變量:RD)

    3.3 穩(wěn)健性檢驗

    表4 財稅政策促進科技創(chuàng)新的穩(wěn)健性結(jié)果

    列(1)~(3)中的穩(wěn)健性檢驗使用了0.1、0.5、0.9的分位數(shù)回歸,通過分位數(shù)回歸表明,研發(fā)補貼顯著促進了全樣本農(nóng)業(yè)企業(yè)的研發(fā)投入,驗證了雙向固定效應回歸模型的穩(wěn)健性。列(4)更換被解釋變量衡量研發(fā)投入的指標,將研發(fā)投入占營業(yè)收入比重代替模型(1)中的研發(fā)投入,并同樣采用雙向固定模型,對模型重新進行參數(shù)估計。從表4可看出,各項主要解釋變量回歸系數(shù)顯著性均沒有出現(xiàn)明顯的變異,且系數(shù)的符號方向也未發(fā)生大的改變,這在一定程度上支持了結(jié)果的穩(wěn)健性。

    4 結(jié)論與政策啟示

    選取2014—2019年湖北省65家農(nóng)業(yè)上市公司數(shù)據(jù),建立雙向固定效應模型,研究發(fā)現(xiàn),政府補貼顯著促進了研發(fā)投入;稅收優(yōu)惠對企業(yè)研發(fā)投入的影響顯著為U型??赡苁瞧髽I(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有一定滯后性,即當期R&D稅收激勵并不會當前發(fā)生效果,即稅收優(yōu)惠長期內(nèi)對創(chuàng)新產(chǎn)出具有一定擠入作用。這意味著現(xiàn)有稅收優(yōu)惠政策還需進一步優(yōu)化。相對應的政策啟示如下。

    加大財政投入,實現(xiàn)財政科技投入結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級,科技事業(yè)的提檔升級,離不開財政“真金白銀”的投入支持。通過上述分析可知,湖北省近年來企業(yè)科技支出中從農(nóng)業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費來源的結(jié)構(gòu)來看,呈現(xiàn)出結(jié)構(gòu)不均衡的格局,來自政府的投入資金過少??梢酝ㄟ^對政府采購、優(yōu)惠、補貼等多方面財政制度進行完善和規(guī)范化管理,加強事中控制和事后審計,同時充分利用現(xiàn)代信息技術,及時獲取科技創(chuàng)新投入的農(nóng)業(yè)企業(yè)和政府信息,實現(xiàn)政府、企業(yè)與社會的共同監(jiān)督和數(shù)字化管理。完善科技人才開發(fā)機制,均衡人力資本投入。如,以湖北省高校和科研組織為平臺,知行合一等。

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