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      異質(zhì)性政府補貼對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響研究

      2020-03-27 12:11:08鄭鈺佳
      中國集體經(jīng)濟 2020年7期
      關(guān)鍵詞:政府補貼技術(shù)創(chuàng)新異質(zhì)性

      鄭鈺佳

      摘要:政府補貼作為一種引導激勵企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的機制,是影響企業(yè)創(chuàng)新的重要因素。文章利用發(fā)生政府補貼的滬深兩市A股上市公司2011~2017年數(shù)據(jù),采用傾向得分匹配法和雙重差分法研究異質(zhì)性補貼對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響。研究發(fā)現(xiàn):財政補貼后,財政補貼政策對補貼組企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著抑制作用;稅收優(yōu)惠政策實施后,稅收優(yōu)惠政策對補貼組企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入具有促進作用;研發(fā)補貼后,研發(fā)補貼政策顯著正向影響補貼組企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

      關(guān)鍵詞:政府補貼;異質(zhì)性;技術(shù)創(chuàng)新

      一、引言

      創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力,黨的十九大報告將“加快建設(shè)創(chuàng)新型國家”納入“建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系”的組成部分,并強調(diào)“創(chuàng)新是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的戰(zhàn)略支撐”。提升技術(shù)創(chuàng)新能力是我國經(jīng)濟由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段的重要環(huán)節(jié),技術(shù)創(chuàng)新的突破是提升企業(yè)競爭力的根本所在。但是技術(shù)創(chuàng)新具有公共物品特性,存在知識溢出效應,企業(yè)的研發(fā)成果難以維持新成果的競爭優(yōu)勢。大部分企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新采取消極態(tài)度。此時,政府政策的調(diào)控是必不可少的。基于選取樣本區(qū)間,政府補貼類別,行業(yè)特征等因素影響,政府補貼與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的研究結(jié)論并不一致,但不可忽視的是政府補貼具有選擇性。因此,本文控制內(nèi)生性影響,研究異質(zhì)性補貼對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響。

      二、理論分析與研究假設(shè)

      (一)財政補貼與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

      根據(jù)信號傳遞理論,財政補貼有相當程度的信號傳遞作用,釋放利好信息,有助于企業(yè)吸引研發(fā)投入,緩解資金壓力。儲得銀等(2016)研究表明財政補貼有利于緩解研發(fā)活動的資金短缺問題,間接促進企業(yè)創(chuàng)新。但根據(jù)信息不對稱理論,企業(yè)易于騙取財政補貼。

      基于上述分析,本文提出如下假設(shè)。

      H1:與非財政補貼樣本相比,財政補貼樣本在補貼政策實施后技術(shù)創(chuàng)新得到顯著降低。

      (二)稅收優(yōu)惠與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

      稅收優(yōu)惠政策作用對象廣泛,不易于受企業(yè)特點的影響,具有公平性,是許多國家首先考慮的調(diào)控工具。袁建國等(2016)指出稅收優(yōu)惠政策能夠間接降低企業(yè)生產(chǎn)成本,從而對企業(yè)研發(fā)活動產(chǎn)生激勵作用。但稅收優(yōu)惠能成為企業(yè)的“稅盾”,幫助企業(yè)逃稅。

      企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動存在不確定性,企業(yè)面臨的風險較大,高額的稅款造成企業(yè)創(chuàng)新壓力,而政府實施稅收返還,優(yōu)惠稅率或者稅收抵免等優(yōu)惠政策,有利于減輕企業(yè)稅負壓力。同時,稅收優(yōu)惠政策的實施效果在我國受到廣泛關(guān)注,新聞媒體及時披露,對政府形成一定監(jiān)督壓力。因此,稅收優(yōu)惠具有良好的市場監(jiān)督環(huán)境,對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能發(fā)揮正向激勵作用。

      基于上述分析,本文提出如下假設(shè)。

      H2:與非稅收優(yōu)惠樣本相比,稅收優(yōu)惠樣本在補貼政策實施后技術(shù)創(chuàng)新得到顯著提升。

      (三)研發(fā)補貼與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

      由于資本市場存在一定的不完備性,研發(fā)風險性較高的創(chuàng)新活動通常面臨研發(fā)成本過高,研發(fā)資金不足的問題,這成為許多企業(yè)從事創(chuàng)新活動的主要障礙。同財政補貼類似,研發(fā)補貼也可能產(chǎn)生“逆向選擇”,抑制企業(yè)研發(fā)投入。

      研發(fā)補貼可以在一定程度解決資金約束問題,利好信息的釋放,有利于籌集外部資金,進一步緩解企業(yè)融資壓力。我國研發(fā)補貼資金逐年增長,但投入強度和歐美國家相比仍有差距,補貼水平較低,根據(jù)我國研發(fā)補貼強度,研發(fā)補貼對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有激勵作用。

      基于上述分析,本文提出如下假設(shè)。

      H3:與非研發(fā)補貼樣本相比,研發(fā)補貼樣本在補貼政策實施后技術(shù)創(chuàng)新得到顯著提升。

      三、研究設(shè)計

      (一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

      文章主要研究異質(zhì)性補貼對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響,以異質(zhì)性補貼事件發(fā)生為標志,將2011~2012年劃分為補貼前期間,2016~2017年為補貼后期間。選取2013~2015年期間滬深兩市A股上市公司為樣本,并且進行篩選最終得到2673家公司。

      本文參考張旭東等(2016)的研究,并根據(jù)已有研究,考慮影響政府補貼的因素,區(qū)分政府補貼類型,建立Logit模型計算每個樣本的傾向得分,按照傾向得分標準分年度匹配與補貼組樣本相應的控制組樣本。進一步,篩選出2013~2015年第一次實施補貼的樣本與相應的控制組樣本。Logit模型為:

      Logit(0/1)i,t=β1+β2Debti,t+β3Roaei,t+β4Sizei,t+β5Duali,t+β6Cfoi,t+β7Maeqi,t+β8Mpi,t+β9Agei,t+β10Topi,t+β11Fcsi,t+β12Statei,t+Year+Industry+ε(1)

      其中,Logit(0/1)為離散變量,當上市公司獲取異質(zhì)性政府補貼時取1,否則取0。

      根據(jù)傾向得分匹配有效性檢驗。篩選出2013~2015年第一次獲取政府補貼的公司,最后為557個獲取財政補貼的公司匹配了557個非補貼公司,為791個獲取稅收優(yōu)惠的公司匹配了791個非稅收優(yōu)惠公司,為641個獲取研發(fā)補貼的公司匹配了641個非補貼公司。非補貼公司形成控制組。針對可觀察到的公司特征,補貼組公司和控制組公司都非常相似。

      (二)模型設(shè)計與變量定義

      1. 模型設(shè)計

      在檢驗政策效果的實證研究中,雙重差分法能夠較好地展現(xiàn)政策事件產(chǎn)生的影響,更好地比較獲取政府補貼的企業(yè)與未獲取政府補貼的企業(yè)之間的差異。多元回歸基本模型為:

      RDi,t=α1+α2Subfirm(0/1)+α3post(0/1)+α4Subfirm(0/1)*post(0/1)+control var iablesi,t+ε(2)

      RDi,t代表企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力;Subfirm(0/1)和post(0/1)為離散變量,當公司屬于補貼組公司時,Subfirm(0/1)=1,否則為0,當公司當年屬于首次獲取政府補貼后期間,post(0/1)=1,否則為0。

      在模型(3)基礎(chǔ)上,本文又加入控制變量員工人數(shù)(Num)、資產(chǎn)負債率(Debt)、股權(quán)密集度(TOP)、盈利能力(Roa)、董事會規(guī)模(Bsize)、兩職合一(Dual)、成長性(Growth)、管理層持股比例(Maeq)、高管薪酬(Mp)和行業(yè)啞變量(Industry),形成雙重差分法下技術(shù)創(chuàng)新模型:

      RDi,t=α1+α2Fsubfirm(0/1)+α3post(0/1)+α4Fsubfirm(0/1)*post(0/1)+α5Num+α6Debt+α7Top+α8Roa+α9Bsize+α10Dual+α11Growth+α12Maeq+α13Mp+Industry+ε(3)

      RDi,t=α1+α2Tprefirm(0/1)+α3post(0/1)+α4Tprefirm(0/1)*post(0/1)+α5Num+α6Debt+α7Top+α8Roa+α9Bsize+α10Dual+α11Growth+α12Maeq+α13Mp+Industry+ε(4)

      RDi,t=α1+α2Psubfirm(0/1)+α3post(0/1)+α4Psubfirm(0/1)*post(0/1)+α5Num+α6Debt+α7Top+α8Roa+α9Bsize+α10Dual+α11Growth+α12Maeq+α13Mp+Industry+ε(5)

      其中,α2代表補貼組樣本與非補貼控制組樣本技術(shù)創(chuàng)新能力的差異,α3代表與補貼政策實施前相比,補貼后年度樣本技術(shù)創(chuàng)新能力的差異,α4代表補貼組樣本政府實施補貼后企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的變化。如果α4顯著為正,說明政府補貼對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力有顯著激勵作用。

      2. 變量衡量

      (1)被解釋變量。本文借鑒陳希敏等(2016)研究,采用研發(fā)投入強度作為衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動的指標,研發(fā)投入強度越大,企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力越強。

      (2)解釋變量。政府補貼是一種政府的財政行為,且差異化政府補貼選擇性地針對行業(yè)企業(yè)。本文依據(jù)國泰安數(shù)據(jù)庫和巨潮資訊網(wǎng)將政府補貼分為三大類,即財政補貼,稅收優(yōu)惠,研發(fā)補貼。

      (3)控制變量。借鑒已有研究,本文還控制了一些可能影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的因素,主要包括員工人數(shù)、資產(chǎn)負債率、股權(quán)密集度、盈利能力、董事會規(guī)模、兩職合一、企業(yè)成長性、管理層持股比例、高管薪酬和行業(yè)。

      四、實證結(jié)果與分析

      (一)描述性統(tǒng)計

      從描述性統(tǒng)計可以看出,企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新最小值為0,最大值為0.236,企業(yè)之間研發(fā)活動差距較大,有些企業(yè)甚至沒有創(chuàng)新活動,同時技術(shù)創(chuàng)新平均值較低,表明企業(yè)有待加強技術(shù)創(chuàng)新能力;第一大股東持股最小值為0.0388,最大值為0.891,說明企業(yè)股權(quán)集中度差異較大;董事會規(guī)模最小值為3,最大值為18,我國董事會規(guī)模存在較大差距;管理層持股比例最小值為0,最大值為0.897,平均值為0.177,說明公司之間管理層持股存在較大差距,且管理層持股比例總體偏低;高管薪酬最小值為11.791,最大值為17.406,我國高管薪酬差距較小。

      (二)相關(guān)性檢驗

      主要變量的pearson相關(guān)性檢驗結(jié)果。可以看出變量間的相關(guān)系數(shù)較小,只有Maeq和Debt的相關(guān)系數(shù)為-0.406,因此變量之間存在多重共線性可能性較小。

      (三)回歸結(jié)果與分析

      1. 異質(zhì)性政府補貼與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

      表1為異質(zhì)性政府補貼對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動影響的回歸結(jié)果。由表1中Panel A可知,財政補貼組企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入減少,財政補貼政策具有抑制作用;對于稅收優(yōu)惠組公司,有外部因素存在抑制企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入,但稅收優(yōu)惠政策起到良好的改善作用,促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入。研發(fā)補貼組企業(yè)具有更大的技術(shù)創(chuàng)新投入,研發(fā)補貼政策促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入。

      表1中Panel B為雙重差分法下,財政補貼,稅收優(yōu)惠和研發(fā)補貼對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力影響的回歸結(jié)果。Panel B(1)為模型(4)的驗證結(jié)果。由(1)可以看出,Subfirm系數(shù)為正,但不顯著,Subfirm*post系數(shù)為負,且在10%水平上顯著,說明財政補貼政策實施后企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入減少,且財政補貼政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入有抑制作用。驗證了假設(shè)H1。Panel B(2)為模型(5)的驗證結(jié)果。由(2)可以看出,Subfirm系數(shù)為-0.001,但不顯著,post系數(shù)為-0.004,在1%水平上顯著,Subfirm*post系數(shù)為正,且在1%水平上顯著,說明稅收優(yōu)惠政策實施后企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入減少,但稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入有積極促進作用。這種情況可能是外部環(huán)境影響了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入,而稅收優(yōu)惠政策發(fā)揮了調(diào)控作用,抑制了外部環(huán)境對技術(shù)創(chuàng)新投入的負向作用。驗證了假設(shè)H2。Panel B(3)為模型(6)的驗證結(jié)果。由(1)可以看出,Subfirm系數(shù)為正且在1%水平上顯著,Subfirm*post系數(shù)為0.002,在10%水平上顯著,說明研發(fā)補貼政策實施后企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入相較補貼前下降,但研發(fā)補貼政策顯著正向促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入。驗證了假設(shè)H3。

      2.穩(wěn)健性檢驗

      為了驗證結(jié)論的可靠性,我們做了如下穩(wěn)健性檢驗:以企業(yè)研發(fā)投入/營業(yè)收入作為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的代理衡量指標,同時采用前一期的控制變量進行回歸?;窘Y(jié)果與上述研究結(jié)論相一致,表明本文的研究結(jié)果具有穩(wěn)健性。

      五、結(jié)論與建議

      (一)研究結(jié)論

      本文采用傾向得分匹配法和雙重差分法,通過對我國2011~2017年滬深兩市A股上市公司的數(shù)據(jù)分析。實證結(jié)果表明:企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入在財政補貼后得到顯著提升,財政補貼有利于促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新;技術(shù)創(chuàng)新投入在稅收優(yōu)惠政策實施后顯著下降,但稅收優(yōu)惠顯著促進補貼組企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入;企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入在研發(fā)補貼后有提升但不顯著,研發(fā)補貼政策顯著激勵補貼組企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

      (二)政策建議

      1. 完善監(jiān)督機制

      政府應完善補貼政策的監(jiān)督機制,充分借助媒體和監(jiān)督機構(gòu),鼓勵企業(yè)披露相關(guān)補貼信息,減少市場中信息不對稱現(xiàn)象,建立良好的監(jiān)督環(huán)境,防范補貼資金去向不明。

      2. 建立差異化補貼政策

      基于政府補貼具有差異性,不同的補貼類型應差異化對應出臺不同政策,區(qū)別補貼企業(yè)行業(yè)和補貼強度,補貼中的薄弱類型加強政策規(guī)范的同時應提升補貼強度,促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

      3. 提升企業(yè)創(chuàng)新意識

      創(chuàng)新是企業(yè)轉(zhuǎn)型升級提高競爭力的助推器,企業(yè)要充分利用政府補貼資金,積極創(chuàng)新。

      參考文獻:

      [1]儲得銀,楊姍,宋根苗.財政補貼、稅收優(yōu)惠與戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入[J].財貿(mào)研究,2016(05).

      [2]高宏偉.財政補貼對大型國有企業(yè)研發(fā)的擠出效應研究[J].中國科技,2011(08).

      [3]楊曄.財政補貼對企業(yè)研發(fā)投入和績效的影響研究——來自中國創(chuàng)業(yè)板上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].財經(jīng)論叢,2015(01).

      [4]Dominique Guellec. Bruno Van Pottelsberghe De La Potterie.The impact of public R&D expenditure on business R&D[J].Economics of Innovation and NewTechnology,2003(03).

      [5]袁建國,范文林,程晨. 稅收優(yōu)惠與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新——基于中國上市公司的實證研究[J].稅務研究,2016(10).

      [6]鄭春美,李佩.政府補助與稅收優(yōu)惠對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響[J].科技進步與對策,2015(16).

      *基金項目:2019年山東省職業(yè)教育研究項目“經(jīng)濟新常態(tài)下職業(yè)教育產(chǎn)教融合模式研究”(項目編號:19SVE105)。

      (作者單位:威海海洋職業(yè)學院)

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