稅收優(yōu)惠對浙江省裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新績效的影響
——基于產業(yè)集聚的調節(jié)效應

黎宜坤，高雨柔

（1.寧波大學商學院，浙江寧波 315211；2.寧波大學教師教育學院，浙江寧波 315211）

一、引言

浙江省作為裝備制造業(yè)研發(fā)和生產基地，在全國占有突出地位。2018 年浙江省裝備制造業(yè)總產值達26 364.1 億元，同比增加10.4%，占工業(yè)總產值37.78%，已成為浙江工業(yè)快速發(fā)展的重要推動力。目前，浙江省裝備制造業(yè)主要集聚在杭—紹—甬區(qū)域和溫—臺區(qū)域，如杭州大東區(qū)先進裝備制造、金華永康現(xiàn)代農機裝備、嘉興南湖現(xiàn)代物流裝備、舟山船舶裝備、紹興新昌新區(qū)等裝備產業(yè)集群。但是，浙江省裝備制造仍存在大而不強、自主研發(fā)能力弱、缺乏關鍵技術、核心技術受限制等問題。因此，怎樣擴散集群效應，怎樣增強自主研發(fā)水平，成為關注的焦點。

二、理論與假設

技術創(chuàng)新績效一直是人們關注的焦點，學者從不同維度對其展開研究。從影響因素角度看，趙喜倉和徐朋輝（2011）[1]構建創(chuàng)新生產函數(shù)，以江蘇為分析對象，探討影響其創(chuàng)新效果的因素。從產業(yè)集聚角度看，王紹媛等（2014）[2]以裝備制造業(yè)為研究對象，從技術創(chuàng)新效率出發(fā)，認為產業(yè)集中度、研發(fā)規(guī)模和政策扶持力度等會影響技術創(chuàng)新效率。此外，也有學者從稅收優(yōu)惠角度出發(fā)，對技術創(chuàng)新績效展開探討。潘孝珍（2015）[3]以上市公司為樣本，發(fā)現(xiàn)稅收優(yōu)惠與企業(yè)技術創(chuàng)新正相關。

基于此，本文從技術創(chuàng)新績效影響因素、產業(yè)集聚與稅收優(yōu)惠政策等角度提出研究假設，并做實證分析，為政府提供可行性政策建議。

（一）稅收優(yōu)惠政策與技術創(chuàng)新績效

部分學者闡述，技術創(chuàng)新的推動力是稅收優(yōu)惠。比如，張宏翔和熊波（2012）[4]基于國際比較研究，認為稅收優(yōu)惠可以減少R&D 研發(fā)的邊際成本，能激勵企業(yè)開展自主研發(fā)。也有學者提出異議，如王青等（2010）[5]利用DEA 方法實證分析中國工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動，發(fā)現(xiàn)政府投入（稅收優(yōu)惠等）對創(chuàng)新產生負向影響。張杰等（2017）[6]從激勵機制出發(fā)，認為研發(fā)機構或企業(yè)，由于知識產權界定及保護力度的不完善等弊端，在激勵機制上容易出現(xiàn)嚴重缺位，從而弱化稅收優(yōu)惠，不利于技術創(chuàng)新。綜上，提出假設1。

H1：稅收優(yōu)惠與技術創(chuàng)新績效產生倒“U”型非線性關系。

（二）產業(yè)集聚與技術創(chuàng)新績效

陶愛萍等（2017）[7]構建面板門限模型，發(fā)現(xiàn)產業(yè)集聚未達門檻時，協(xié)同效應占主導，通過技術擴散和資源共享促進技術創(chuàng)新；達門檻后，存在擠占，集聚超過最優(yōu)規(guī)模，生產要素稀缺性導致集聚區(qū)產業(yè)規(guī)模收益遞減，最終抑制技術創(chuàng)新。洪群聯(lián)和辜勝阻（2016）[8]通過實證分析1997—2011 年高技術產業(yè)，發(fā)現(xiàn)不同經濟水平下，產業(yè)專業(yè)化與多樣化對地區(qū)創(chuàng)新效果存在差別。綜上，提出假設2 和假設3。

H2：專業(yè)化與技術創(chuàng)新績效產生“倒U 型”非線性關系。

H3：多樣化與技術創(chuàng)新績效產生“正U 型”非線性關系。

（三）產業(yè)集聚的調節(jié)作用

一方面，因為增長有其內生特性，稅收減少能促進企業(yè)技術不斷進步，從企業(yè)研發(fā)到應用，政府利用稅收給其帶來足夠資金支撐；另一方面，產業(yè)集聚具有資源共享和技術擴散效應，促進集聚區(qū)內企業(yè)間知識、信息、技術、資本等資源共享交流，從而提升企業(yè)技術創(chuàng)新。因此，在這個過程中集聚具有調節(jié)效應，對其產生推動力，促進技術進步。綜上，提出假設4 和假設5。

H4：專業(yè)化正向調節(jié)稅收優(yōu)惠與技術創(chuàng)新績效的關系。

H5：多樣化正向調節(jié)稅收優(yōu)惠與技術創(chuàng)新績效的關系。

三、浙江省裝備制造業(yè)集聚水平的測度與評價

（一）專業(yè)化集聚

本文主要借鑒賀燦飛和潘峰華（2009）[9]、陳勁等（2013）[10]測算方法，用各產業(yè)就業(yè)人數(shù)測算某一區(qū)域某產業(yè)的專業(yè)化集聚指數(shù)。專業(yè)化集聚公式如下：

式中：empij表示i 地區(qū)j 行業(yè)就業(yè)人數(shù)，empi表示i 地區(qū)工業(yè)總就業(yè)人數(shù)，empj表示全國j 行業(yè)總就業(yè)人數(shù)，emp 是全國工業(yè)總就業(yè)人數(shù)，speij為專業(yè)化集聚指數(shù)。

從表1 可見，浙江省傳統(tǒng)裝備制造行業(yè)，專業(yè)集聚度反而呈下降趨勢，這說明隨著傳統(tǒng)裝備制造業(yè)向高端化轉型發(fā)展過程中，傳統(tǒng)的優(yōu)勢行業(yè)集聚效應有所下降；通用設備、計算機、通信和其他電子設備等行業(yè)呈上升態(tài)勢，說明隨著技術進步和生產率提升，甚至一些劣勢行業(yè)集聚效應會增強，競爭力得到改善。從整體看，專業(yè)集聚呈現(xiàn)上升態(tài)勢，且平均值為1.21，這反映浙江裝備制造具有較大的競爭力。

表1 2012—2018 年浙江省裝備制造業(yè)分行業(yè)專業(yè)化集聚及變化趨勢

（二）多樣化集聚

本文借鑒楊仁發(fā)和李娜娜（2019）[11]的測算方法，公式如下：

式中Sij表示i 區(qū)內j 行業(yè)就業(yè)數(shù)量與i 區(qū)內工業(yè)總就業(yè)數(shù)量的比值，Sj表示所有區(qū)域內j 行業(yè)就業(yè)數(shù)量與所有區(qū)域內就業(yè)數(shù)量的比值。divij值越大，說明該地區(qū)的產業(yè)種類越多越均衡。

從表2 可見，2009—2018 年浙江省裝備制造業(yè)多樣化集聚指數(shù)整體呈波動上升趨勢，在2013—2017 年有所下降，但數(shù)值始終在7 上下波動，其平均值為7.62，這說明浙江省裝備業(yè)多樣化集聚水平極高，裝備制造業(yè)產業(yè)種類豐富，在全國具有極強競爭力。近年，浙江省不斷出臺政策，發(fā)展裝備特色優(yōu)勢產品，如液壓配件、精密設備等，特色產品不斷增多。

表2 2009—2018 年浙江省裝備制造業(yè)多樣化集聚狀況

四、方法與模型

（一）變量選取

1.因變量：采用浙江省裝備制造業(yè)新產品產值（newp）衡量技術創(chuàng)新績效，作為因變量。

2.自變量：選取計算稅收優(yōu)惠的估計值代表區(qū)域的稅收優(yōu)惠狀況，作為自變量（tax）。公式如下：

i 區(qū)域行業(yè)稅收優(yōu)惠程度指數(shù)（m）=i 區(qū)域行業(yè)稅/行業(yè)主營收益

i 區(qū)域j 產業(yè)的理論稅額（β）=i 區(qū)域j 產業(yè)的主營收益*m

tax=β-i 區(qū)域j 產業(yè)的稅額

3.調節(jié)變量：選取專業(yè)化（spe）與多樣化（div）調節(jié)變量，前面已闡述，在此不做說明。

4.控制變量：（1）研發(fā)經費投入（rd）：用規(guī)模企業(yè)R&D 經費支出反映行業(yè)的研發(fā)經費投入情況；（2）區(qū)域開放水平（fdi）：采用實際利用外商投資進行量化；（3）信息化程度（infor），選取Internet 用戶與區(qū)域所有人口的比值表示。

（二）數(shù)據(jù)說明

本文選擇2009—2018 年浙江省裝備制造業(yè)分行業(yè)二位數(shù)碼進行統(tǒng)計。統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)主要來自各地級市。由于麗水、衢州和金華統(tǒng)計有缺失，本文給予剔除。

（三）模型構建

為進行假設驗證，本文選取分次引入各個變量，及spe 和div 的交互項進行的分層次回歸的方法，模型選取隨機效應，利用計量軟件進行實證研究。模型（1）只含有rd、infor、fdi 和tax 的基礎效應，模型（2）基于模型（1）引入spe、div 的基礎效應；模型（3）基于模型（2）引入spe、div 和tax 的二次項；模型（4）基于模型（3）中引入tax 二次項和spe、div 的交互，ε 為隨機干擾項。

五、實證分析

（一）面板數(shù)據(jù)檢驗

為了驗證數(shù)據(jù)是否不穩(wěn)定及可用性，通過驗證變量的單位根。本文主要選取LLC 和ADF-Fisher兩種驗證方式。變量驗證結果如表3 所示。

表3 單位根檢驗結果

由表3 的檢驗結果可以得出，各變量p 值均通過10%，沒有單位根。說明水平序列各變量均表現(xiàn)穩(wěn)定，可以對面板進行回歸分析。

（二）Hausman 檢驗

本文通過stata16.0 對構建的模型進行Hausman驗證，在固定效應與隨機效應中選取。四個模型的Housma 檢驗結果顯示，P 值均顯著大于0.01，故接受零假設，選取隨機效應進行回歸檢驗。

（三）回歸結果分析

為進一步驗證因變量技術創(chuàng)新績效與稅收優(yōu)惠之間的關系，對模型進行回歸，如表4 所示。由表4可見，四個模型R2均超過0.8，大部分吻合程度高，反映其有很強的可信力。模型（1）顯示，稅收優(yōu)惠在1%顯著下正向影響技術創(chuàng)新績效，這說明稅收優(yōu)惠對其有促進作用，結合模型（3），可驗證假設H1。模型（2）回歸結果顯示，專業(yè)化在5%的水平上正向影響技術創(chuàng)新績效，而多樣化在5%的水平上對其卻有負向影響。模型（3）顯示，專業(yè)化的二次項與技術創(chuàng)新績效顯著為負，而多樣化卻顯著為正，說明專業(yè)化和裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新績效產生倒“U”型非線性聯(lián)系，多樣化與裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新績效存在正“U”型非線性聯(lián)系，即假設H2、假設H3 驗證成立。在模型（4）中，多樣化負向調節(jié)稅收優(yōu)惠與裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新績效，專業(yè)化正向調節(jié)兩者，驗證假設H4，假設H5 未得到驗證。從四個模型回歸結果看，控制變量R&D 經費投入與信息化水平都會促進裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新績效；而外資對其盡管有影響，但效果不大。

表4 層級回歸結果

六、結論及對策建議

（一）結論

本文基于產業(yè)集聚調節(jié)效應視角，采用隨機效應實證分析了稅收優(yōu)惠與裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新績效的聯(lián)系。得出結論：稅收優(yōu)惠與技術創(chuàng)新績效存在倒“U”型非線性關系，這說明稅收優(yōu)惠并非總是推動技術創(chuàng)新，存在局限；專業(yè)化與技術創(chuàng)新績效產生“倒U 型”非線性關系。而多樣化則產生正“U”型非線性關系；從調節(jié)效應看，多樣化和專業(yè)化對技術創(chuàng)新績效產生兩種截然相反的效果，可能是協(xié)同效應和擠占效應導致。

（二）對策建議

一是根據(jù)浙江省裝備制造業(yè)情況，制定可行的優(yōu)惠政策，提供資金、稅收等方面的支持，激勵企業(yè)研發(fā)，營造濃厚的創(chuàng)新氛圍。二是制定產業(yè)集群政策，努力構建千億級汽車產業(yè)等技術領先制造區(qū)、打造大灣區(qū)世界級產業(yè)集群。三是加強企業(yè)與院校、科研機構的聯(lián)系，充分利用浙江科教優(yōu)勢，支持浙江大學、浙江工業(yè)大學、中科院寧波材料所等院校與企業(yè)聯(lián)合設立培訓機構，形成一批包括科研人才、技術人才、流水工人、學生的攻堅克難的隊伍，打破核心技術，推動企業(yè)自主創(chuàng)新。