湖北省農(nóng)業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的財(cái)稅政策研究

陶文清

(重慶師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，重慶 401331)

引言

2019年底，湖北全社會(huì)R&D(從事科研與試驗(yàn)發(fā)展活動(dòng)所必需的人力、物力、財(cái)力等)投入經(jīng)費(fèi)至957.9億元，將近1000億元，相比上年增長(zhǎng)16.5%，在所統(tǒng)計(jì)省(市區(qū))中名列前10。湖北科技創(chuàng)新規(guī)劃多項(xiàng)指標(biāo)實(shí)現(xiàn)大幅提升。但同時(shí)也應(yīng)該看到，與其它較發(fā)達(dá)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(shù)創(chuàng)新相關(guān)現(xiàn)狀，加強(qiáng)相關(guān)執(zhí)行機(jī)制和制度建設(shè)，以技術(shù)創(chuàng)新引領(lǐng)全面創(chuàng)新就顯得至關(guān)重要。

1 文獻(xiàn)綜述

財(cái)政政策與稅收優(yōu)惠政策激勵(lì)效應(yīng)的比較分析在學(xué)界也引起了關(guān)注。在稅收優(yōu)惠與財(cái)政補(bǔ)貼的效果對(duì)比方面，江靜[1]通過(guò)地區(qū)層面和行業(yè)層面的實(shí)證分析，表明對(duì)于不同所有制類(lèi)型企業(yè)來(lái)講，財(cái)政直接補(bǔ)貼與稅收優(yōu)惠的創(chuàng)新活動(dòng)激勵(lì)截然不同。李浩研[2]比較分析了直接補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠2種政策效應(yīng)，指出應(yīng)通過(guò)協(xié)調(diào)財(cái)政直接補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠2種，實(shí)施差異化的政策來(lái)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新。利用上市公司的微觀數(shù)據(jù)，柳光強(qiáng)[3]表明財(cái)政補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠對(duì)新能源、信息技術(shù)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(qiáng)[4]實(shí)證檢驗(yàn)表明，對(duì)于不同的行業(yè)和不同激勵(lì)目標(biāo)的政策效應(yīng)存在差異。從財(cái)政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠政策2個(gè)維度，寧?kù)n[5]基于山西332家科技型中小企業(yè)的數(shù)據(jù)，表明財(cái)政政策與稅收政策對(duì)科技型中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的激勵(lì)效應(yīng)大小有所不同。

國(guó)內(nèi)外研究對(duì)于財(cái)稅政策如何改進(jìn)以最大程度地實(shí)現(xiàn)促進(jìn)創(chuàng)新并沒(méi)有得出有力結(jié)論。且對(duì)實(shí)際情況的應(yīng)用聯(lián)系欠佳，尤其是針對(duì)我國(guó)某一省市的具體現(xiàn)狀進(jìn)行的分析較少，不能得出切實(shí)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(chǔ)，繼續(xù)實(shí)證檢驗(yàn)得出財(cái)稅政策對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響研究。

2 模型設(shè)定、變量選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

2.1 模型設(shè)定

將政府補(bǔ)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(fù)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(zhǔn)模型：

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

(1)

式中，i為不同企業(yè)；t為時(shí)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(fù)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(gè)體固定效應(yīng)；λt為年份固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。對(duì)以上公式采用雙向固定效應(yīng)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和回歸。

2.2 數(shù)據(jù)及變量說(shuō)明

本文參考劉麗莎[6]等研究方法，剔除了與本文相關(guān)指標(biāo)缺失的企業(yè)數(shù)據(jù)；剔除了ST類(lèi)上市公司數(shù)據(jù)；實(shí)際稅率>1或者<0的農(nóng)業(yè)公司，作為異常值剔除。經(jīng)過(guò)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(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)源于RESSET金融數(shù)據(jù)庫(kù)和國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，其它變量指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析結(jié)果均通過(guò)軟件Stata 15.0運(yùn)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(duì)數(shù)值作為衡量指標(biāo)。

2.2.2 解釋變量

政府補(bǔ)貼(sub)，以研發(fā)補(bǔ)貼數(shù)值的對(duì)數(shù)來(lái)衡量。如果政府研發(fā)補(bǔ)貼的系數(shù)顯著為正，則研發(fā)補(bǔ)貼可以促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新；稅收優(yōu)惠(tax)，借鑒以往文獻(xiàn)的做法，計(jì)算所得稅實(shí)際稅率=所得稅稅費(fèi)用/息稅前利潤(rùn)，稅收優(yōu)惠幅度以所得稅名義稅率與實(shí)際稅率的差來(lái)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(jìn)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(cè)量變量。公司規(guī)模(size)，本文依據(jù)陸國(guó)慶[8]的研究成果，以公司總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)值衡量公司大小。公司年齡(age)，用觀測(cè)年份減去公司成立年份算得，取該值的對(duì)數(shù)作為控制變量。資產(chǎn)負(fù)債率(lev)，衡量企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響。各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

3 結(jié)果與討論

3.1 基準(zhǔn)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(zhǔn)列回歸結(jié)果。

關(guān)注列(4)所報(bào)告的基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果，核心解釋變量sub的估計(jì)系數(shù)顯著為正。sub的系數(shù)表明政府補(bǔ)貼每提高1%，將導(dǎo)致研發(fā)投入增加14.6%，表明政府補(bǔ)貼對(duì)研發(fā)投入起到了明顯的促進(jìn)作用。財(cái)政補(bǔ)貼作為農(nóng)業(yè)企業(yè)總利潤(rùn)的一部分，尤其是政府的科技專(zhuān)項(xiàng)補(bǔ)貼可以增加企業(yè)現(xiàn)金流量促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。而稅收優(yōu)惠的系數(shù)不顯著為負(fù)，說(shuō)明稅收優(yōu)惠對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)投入可能存在抑制作用。

表2 基準(zhǔn)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(shí)，政府補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)投入有顯著的促進(jìn)作用，而稅收優(yōu)惠系數(shù)不顯著為負(fù)。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(lái)看，size系數(shù)顯著為正，說(shuō)明其對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)投入有明顯的促進(jìn)作用。lev系數(shù)顯著為正，同樣說(shuō)明lev對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)研發(fā)投入有正向的促進(jìn)作用。這說(shuō)明農(nóng)業(yè)企業(yè)關(guān)于研究開(kāi)發(fā)投入的決策，很大程度上與年企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況和企業(yè)規(guī)模大小緊密相關(guān)。roe系數(shù)不顯著為正，說(shuō)明roe對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響不顯著。age系數(shù)不顯著為負(fù)，說(shuō)明其對(duì)企業(yè)研發(fā)投入可能存在抑制作用。

3.2 進(jìn)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(guān)系。實(shí)證結(jié)果顯示，變量tax的系數(shù)為負(fù)。根據(jù)吳松彬[9]的解釋?zhuān)@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(xiàn)性關(guān)系。為了驗(yàn)證該假設(shè)，引入稅收優(yōu)惠(tax)的平方項(xiàng)，進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果顯示稅收優(yōu)惠其平方項(xiàng)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(guān)系。可能是企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有一定滯后性，即當(dāng)期R&D稅收激勵(lì)并不會(huì)當(dāng)前發(fā)生效果，即稅收優(yōu)惠長(zhǎng)期內(nèi)對(duì)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(jìn)一步優(yōu)化。

表3 進(jìn)一步分析結(jié)果(被解釋變量：RD)

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表4 財(cái)稅政策促進(jìn)科技創(chuàng)新的穩(wěn)健性結(jié)果

列(1)～(3)中的穩(wěn)健性檢驗(yàn)使用了0.1、0.5、0.9的分位數(shù)回歸，通過(guò)分位數(shù)回歸表明，研發(fā)補(bǔ)貼顯著促進(jìn)了全樣本農(nóng)業(yè)企業(yè)的研發(fā)投入，驗(yàn)證了雙向固定效應(yīng)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(biāo)，將研發(fā)投入占營(yíng)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(duì)模型重新進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。從表4可看出，各項(xiàng)主要解釋變量回歸系數(shù)顯著性均沒(méi)有出現(xiàn)明顯的變異，且系數(shù)的符號(hào)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(yīng)模型，研究發(fā)現(xiàn)，政府補(bǔ)貼顯著促進(jìn)了研發(fā)投入；稅收優(yōu)惠對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響顯著為U型。可能是企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有一定滯后性，即當(dāng)期R&D稅收激勵(lì)并不會(huì)當(dāng)前發(fā)生效果，即稅收優(yōu)惠長(zhǎng)期內(nèi)對(duì)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(jìn)一步優(yōu)化。相對(duì)應(yīng)的政策啟示如下。

加大財(cái)政投入，實(shí)現(xiàn)財(cái)政科技投入結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，科技事業(yè)的提檔升級(jí)，離不開(kāi)財(cái)政“真金白銀”的投入支持。通過(guò)上述分析可知，湖北省近年來(lái)企業(yè)科技支出中從農(nóng)業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)來(lái)源的結(jié)構(gòu)來(lái)看，呈現(xiàn)出結(jié)構(gòu)不均衡的格局，來(lái)自政府的投入資金過(guò)少。可以通過(guò)對(duì)政府采購(gòu)、優(yōu)惠、補(bǔ)貼等多方面財(cái)政制度進(jìn)行完善和規(guī)范化管理，加強(qiáng)事中控制和事后審計(jì)，同時(shí)充分利用現(xiàn)代信息技術(shù)，及時(shí)獲取科技創(chuàng)新投入的農(nóng)業(yè)企業(yè)和政府信息，實(shí)現(xiàn)政府、企業(yè)與社會(huì)的共同監(jiān)督和數(shù)字化管理。完善科技人才開(kāi)發(fā)機(jī)制，均衡人力資本投入。如，以湖北省高校和科研組織為平臺(tái)，知行合一等。