財稅政策對企業技術創新投入差異性影響

耿新夢

[提要] 不同財稅政策對企業創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的創新也有不同影響。本文利用2014～2018年436家高技術制造業上市企業面板數據建立模型，依次對其中的國企、非國企和全部企業數據進行實證研究，研究結果表明：財政直接補貼政策對國企研發投入的促進作用不顯著，而稅收優惠政策作用顯著;直接補貼和稅收優惠都能顯著促進非國企研發投入;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，稅收優惠政策效果則無差異。

關鍵詞：財政直接補貼;稅收優惠;股權性質;研發投入

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

科技創新日益成為推動企業和經濟發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”十年規劃的中間期，關注財稅政策在制造業企業創新中的作用，對于提高財稅資源利用效率、實現制造強國目標具有重要的意義。

二、文獻綜述與研究假設

（一）直接補貼政策對國企、非國企創新的激勵效果。第一，關于直接補貼對國企、非國企創新激勵的單獨研究。高宏偉（2011）從博弈論角度論證了政府補貼對制造型、研發型國有企業研發投入具有擠出效應，適當減少補貼能夠提高這兩類國企的創新投入;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現盡管國企控制力削弱了財政補貼對企業創新的促進作用，但仍表現為擠入效應;邱通（2018）通過GMM模型和面板負二項式模型對制造業上市企業進行分析，發現財政R&D補貼對民營企業創新的促進作用明顯。第二，關于直接補貼對國企、非國企創新激勵的對比研究。王健、袁瀚坤（2019）提出財政補貼對民營企業創新存在正向作用，且作用效果強于國有企業;李子彪等（2018）發現三種財稅激勵政策的擠入作用隨企業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）的對比研究中發現，無論企業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，關于直接補貼對兩類企業創新的激勵效果，學者普遍認為：相比對國企創新的激勵，直接補貼對非國企有更強的促進作用，但由于政治關聯導致的效率損失是否會完全擠出企業自身R&D投入，進而表現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：

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

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

（二）稅收優惠政策對國企、非國企創新的激勵效果。現有文獻在研究稅收優惠對企業創新的作用時，將所有制差異作為研究重點的較少。第一，關于稅收優惠對企業創新的影響的研究。大多數學者的觀點較為一致，都支持擠入效應論。例如，吳錦明（2015）認為稅收優惠相比直接補貼產生的擠入效應更加顯著，并進一步細分稅種，所得稅優惠比商品和勞務稅優惠政策效果更顯著;zhu etal（2006）提出稅收優惠與企業創新績效之間存在倒U型關系，即擠入效果存在最值問題。第二，關于稅收優惠對國企、非國企創新激勵的對比研究。目前對該命題的結論仍存爭議：李子彪等（2018）認為稅收減免政策和研發加計稅收減免政策對不同所有制企業的效應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現稅收優惠對非國企創新效率的促進作用大于國企;朱永明等（2019）基于成本效應理論和信號傳遞理論，經實證研究發現稅收優惠對國企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為促進作用。綜上所述，現有研究基本支持稅收優惠對國企、非國企的擠入效應假說，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：

H2-1：稅收優惠對制造業國企、非國企創新都具有促進作用，且作用效果存在顯著差異

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

本文貢獻可能在于：第一，研究對象選擇的創新。在現有研究樣本多以高技術企業為研究對象，但國際上并沒有高技術產業種類的統一規定，所以研究對象經常是生物、航天制造等多類行業的不唯一組合，由于行業異質性影響，其研究結論對于制造業企業而言不具有精準性。而本文選擇的是“連續三年專利授予數大于0的制造業企業”作為研究對象進行分析，其結論對制造業而言可信度更高，在促進財稅資源在制造業的有效配置，合理制定制造強國戰略政策等方面，具有較高參考價值。第二，研究視角的拓寬。現有研究較少將財稅政策類型、企業所有制同時作為主要變量進行系統性對比分析，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據的對比得出更系統、更可靠的結論，對該領域研究視角的拓寬具有一定的意義。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源。本文則將“連續三年專利授予數大于0的制造業企業”定義為有高技術特點的制造業企業，剔除ST、ST*等異常狀態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（樣本1），302家非國有企業（樣本2），總計436家企業（樣本3）作為樣本，時間跨度為2014～2018年，共2，180組數據。本文數據主要由Wind金融數據庫和CSMAR數據庫的檢索整理得到，部分缺失數據來源于上海（深圳）證券交易所官網披露的上市公司年報。

（二）變量定義

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

2、解釋變量

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

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

所有制（NAT）：是否為國有企業的虛擬變量，是為1，否為0。

3、控制變量

企業規模（SIZE）：用年末總資產的自然對數表示，控制企業自身規模對技術創新能力的影響。

盈利能力（ROE）：凈資產收益率，為凈利潤與凈資產之比，王乃君（2014）發現盈利能力是對企業創新績效有顯著正影響的內部因素之一。

財務杠桿（LEV）：資產負債率，為負債總額與資產總額之比。一般而言，低杠桿代表更低的融資約束，有利于企業技術創新，相反高杠桿會對企業創新有不利影響。

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

資產結構（PPE）：當年固定資產占總資產的比重（溫軍、馮根福，2018）。

年度固定效應（YEAR）。

（三）內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.數據收集誤差三種情況導致的內生性問題，本文通過選擇適當的工具變量進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，本文確定了以“每年度除企業i外剩余樣本企業的財政直接補貼（稅收優惠）指標的平均值”作為企業i每年度的工具變量（IV1、IV2）值。一方面以樣本3為例，宏觀行業層面的平均直接補貼（IV1）和企業個體的直接補貼（SUB）的相關系數為0.725221，平均稅收優惠額（IV2）與企業個體的稅收優惠（TAX）的相關系數為0.487085，即工具變量滿足相關性要求;另一方面IV不會對個體的RD變量產生直接影響，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計的數據結果，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的結果呈現。通過初步分析可以發現：樣本1、樣本2 RD的平均值為8.032和7.902，說明國企整體創新研發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新研發投入的差異也更大;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傾斜;樣本1與樣本2 TAX的均值近似相同，說明稅收優惠力度對不同所有制企業而言基本無差異。此外還可得出：上市非國企比國企的盈利能力更強、資產負債率更低、成長性更強、固定資產占總資產比重更低等結論。（表1）

（二）回歸分析。本文數據處理利用了Eviews8.0和Stata15軟件，根據“用F檢驗判斷應采用混合模型還是固定效應模型，用Hausman檢驗應采用固定效應模型還是隨機效應模型”的統計學方法，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法對數據進行處理。針對三個樣本的回歸模型及對應假設如式（1）～（6）所示：

加入工具變量前、后的回歸結果如表2、表3所示。（表2、表3）

加入工具變量前：（1）、（2）對國有企業樣本的回歸結果顯示：直接補貼對國企科技研發投入的擠入作用不顯著，支持了“不相關假說”。根據前文描述性統計的結論，“不相關”的原因可能是直接補貼對國企的過度傾斜，這導致國企放棄研發的競爭力損失小于享受財政補貼的力度，使得企業失去創新動力，從而表現為不相關性;稅收優惠對國企科技研發投入的擠入作用顯著，支持了“擠入效應假說”，這與文獻綜述中大部分學者的結論相符。（3）、（4）對非國企樣本的回歸結果顯示：直接補貼和稅收優惠前的系數都在1%顯著性水平下為正，即兩者都能顯著促進非國企技術研發投入，這也代表目前對非國企創新的財稅資源投入是有效的。（5）、（6）對全部企業的回歸結果顯示，一方面在以全部企業總體為研究對象時，直接補貼和稅收優惠都具有顯著的擠入效應，系數都在1%顯著性水平下顯著;另一方面交互項SUB×NAT的系數為-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創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所有制而異;交互項TAX×NAT的系數也為負但并不顯著，說明稅收優惠（TAX）對國企和非國企的作用效果沒有明顯差異，即稅收優惠是對不同所有制企業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。

關于控制變量中值得關注的結論：企業規模（SIZE）在六次回歸中均顯著為正，是影響企業研發投入的有效變量，這可能是因為企業規模增長代表研發能力和資金支持的增加;資產結構（PPE）在國企樣本分析中顯著為負，而在非國企分析中不顯著，即固定資產比重越高，國企技術研發投入越少，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的資產結構表明企業流動性資產較少，因此對于研發投入更為謹慎，而在非國企具有強烈競爭意識的背景下，無論資產結構如何，都會保證一定的研發投入以防止在市場競爭中被淘汰;國企成長機會（Q值）系數和盈利能力（ROE）系數不顯著，與預期不符，非國企Q值系數和ROE系數顯著為正，與預期相符。對于這一結果可能的原因是：國企由于政治關聯的存在使其持續經營具有一定的保障，因而在決定R&D投入時，對企業當前及未來的發展狀況和盈利情況不甚敏感，而非國企當前及未來預期的良好經營狀況會給企業決策者信心，從而做出樂觀的、高風險高收益的決策，研發投入的增加就包含在這類決策內;加入工具變量后的回歸結果如表3，發現主要解釋變量的顯著性并無變化，即解決內生性問題后，上述分析結論仍然成立。

（三）穩健性檢驗

1、滯后一期自變量。由于從財稅政策落實到企業調整研發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“企業各年度專利授予數”的相關數據來識別高技術企業，因此本文將因變量——企業科技研發投入（RD）直接替換為專利授予數（PAT），重新進行（1）～（6）分析。

以上兩種方法的回歸結果與前文基本一致，可以證明模型相對穩健。

五、研究結論及政策建議

（一）研究結論

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

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

3、對非國企而言，直接補貼和稅收優惠兩種財稅政策都對企業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“企業所有制與財稅政策”的交互項后，發現財稅政策效果存在所有制差異，直接補貼對非國企創新的促進作用顯著大于國企，稅收優惠對兩種所有制企業的作用效果無差異。

（二）政策建議

1、糾正直接補貼資源向國有制造業企業傾斜的現狀，優化財政資金配置。

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

3、稅收優惠作為一種“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勢，且對不同所有制企業創新的促進作用都十分顯著，應得到充分重視和有效利用。

主要參考文獻：

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