【作 者】
孟贵珍（副教授）
【作者单位】
（山东女子学院会计学院，济南 250300）
【摘 要】
【摘要】 本文以我国2011 ~ 2013年信息技术服务业上市公司为样本，实证研究政府补助的税收返还、财政贴息、财政拨款三种方式以及企业性质对公司R&D投入强度的影响。研究结果表明：税收返还补助方式对企业R&D投入强度有显著的激励效应；财政贴息和财政拨款补助方式对企业R&D投入强度没有明显影响；国有企业比非国有企业的R&D投入强度低；资产负债率与企业R&D投入强度存在显著负相关关系。
【关键词】 政府补助方式；企业性质；R&D投入强度一、引言
党的十八大提出科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑。实施创新驱动发展战略，R&D投入是提升国家科技创新能力的基础，也是提高企业技术创新能力的根本途径。企业和政府在R&D投入中扮演重要角色。企业是R&D活动的主要承担者，也是R&D资金的直接投入者。政府对R&D投入的贡献也必不可少。我国政府主要以税收返还、财政贴息、财政拨款三种方式向企业提供政府补助。政府补助既是企业技术创新资金的重要来源，也是促进企业提高R&D投入强度的有力手段。
当今世界经济发展主要是信息技术行业引领的结果，信息技术行业对创新的迫切性、对R&D投入的依赖性明显高于传统行业。本文以我国信息技术服务业上市公司2011 ~ 2013年面板数据为依据，运用实证研究的方法探讨政府补助的不同方式和企业性质是否对企业R&D投入强度产生影响，并进一步测算影响的性质和程度，最后根据研究结果提出政策建议。
二、文献回顾和研究假设
（一）政府补助与R&D投入强度
Czarnitzki D.和Hussinger K.（2004）研究发现政府资助降低了企业的研发成本和风险，刺激了企业的研发积极性。戴晨等（2008）对税收优惠与财政补贴对企业R&D活动的激励效果进行了比较，发现税收优惠比财政补贴对企业R&D投资具有更强的激励作用。
Hewitt-Dundas N.和Roper S.（2010）的研究也认为政府资助对企业的研发活动产生积极影响。刘振（2010）对三种类型的政策补贴与R&D投资之间关系进行研究，研究发现直接货币补贴、税收返还和所得税优惠与高新技术企业R&D投资强度显著正相关。朱云欢等（2010）研究发现与财政补贴相比，税收优惠能在更大程度上诱导企业的研发活动。马伟红（2011）发现：税收激励与政府资助对企业R&D投入都有促进作用，但税收激励的作用更大。梁彤缨等（2012）研究了税式支出、财政补贴对我国大中型工业企业研发投入的影响，发现税式支出对研发经费和人员的投入具有很大的促进作用，而财政补贴对企业研发投入的影响并不显著。
张小红等（2014）研究发现，政府研发补贴使受补贴的企业平均增加0.184%的研发强度，而且补贴对企业研发投资支出和新产品产值也都有激励作用。企业收到政府返还的税款、政府给予的银行贷款利息补贴以及政府无偿拨付给企业的资金，这些都会增加企业的资金总量。企业资金总量的增长会诱导企业加大R&D投入强度。由此本文提出以下三个假设：
假设1：税收返还与R&D投入强度正相关。
假设2：财政贴息与R&D投入强度正相关。
假设3：财政拨款与R&D投入强度正相关。
（二）企业性质与R&D投入强度
陈海声等（2010）以我国2003 ~ 2008年上市公司为样本，研究发现非国有控股上市公司研发强度显著高于国有控股公司。任海云（2010）研究表明国有控股与R&D投入强度显著负相关，国有控股不利于R&D投入。熊维勤（2011）研究表明国有企业的R&D效率显著低于非国有企业。
王业斌（2012）研究发现：行业的国有经济比重越高，政府投入对技术创新的影响则越小；反之，行业的国有经济比重越低，政府投入对技术创新的影响则越大。国有企业的主要管理者通常由各级政府委派，实行任期制，并且国企领导人的薪资报酬受到政府规章制度的约束。任期有限和激励不足导致国有企业领导人的决策行为具有追求短期性、稳定性的特点。然而企业的研发投入回报往往是长期性的并有较大的风险性。这种矛盾会使国有企业减少研发投入的强度。由此提出以下假设：
假设4：国有企业与非国有企业相比R&D投入强度低。
（三）企业规模与R&D投入强度
Gonzá lez X.和Pazó C.（2008）认为政府研发补贴对规模较小的企业具有更好的激励效果。罗绍德等（2009）以制造业为样本研究表明研发强度与企业规模成反比。陈海声等（2010）研究发现企业规模与研发强度显著负相关。柴斌锋（2011）研究发现：民营上市公司的企业规模越大，其研发密度反而越小。
孙维章等（2014）研究了我国IT行业中政府补助对研发的影响，结论是规模越大的上市公司，政府补助对研发投入的负面影响越大。小规模企业与大规模企业相比更需要技术创新的成果以期在市场竞争中取得优势，因此对研发投入更积极，勇于承担研发投入的高风险。大规模企业对技术创新的迫切性低，不愿承担研发投入的高风险。由此提出以下假设：
假设5：企业规模与R&D投入强度负相关。
（四）资本结构与R&D投入强度
Nam、Ottoo和Thornton（2003）研究认为负债比率对R&D支出有制约作用。罗绍德等（2009）、陈海声等（2010）、刘胜强等（2011）研究认为企业的资产负债率对研发强度存在显著的负相关关系，高财务杠杆会对企业研发投入产生抑制作用。柴斌锋（2011）研究发现民营上市公司的资本结构与R&D投资显著负相关，企业在研发投资上倾向用权益资本进行投资，而少用负债。
王宇峰等（2014）以2009 ~ 2012年我国上市公司为样本，检验证明企业的债务融资比例（银行借款）与研发投入强度之间呈负相关关系。由于研发活动结果的高度不确定性，使企业R&D投入回报具有高风险。当企业资产负债率高时，受到巨额债务利息的压力，会倾向减少R&D投入。由此提出以下假设：
假设6：资本结构与R&D投入强度负相关。资产负债率越低，R&D投入强度越大。
三、变量设计与模型构建
（一）变量设计
1. 因变量。现有研究公司R&D投入的文献中，R&D支出/主营业务收入是衡量R&D投入强度的最常用指标。本文选用R&D投入强度（研发费用总额/主营业务收入净额）作为因变量。
2. 自变量。本文将政府补助的税收返还、财政贴息、财政拨款三种方式分别作为第一、第二和第三自变量。我国企业按照所有权性质通常分为国有企业和非国有企业，这两类企业在经营管理上有显著区别，本文将企业性质作为第四自变量。
3. 控制变量。我国企业通常有规模大小之分，不同规模的企业在经济中的作用亦不相同，因此将企业规模作为控制变量之一。企业资本结构决定了融资成本高低，融资成本高低又会影响研发资金投入量，所以资本结构列为控制变量之二。企业盈利能力不同，可供支配的资金量就不同，也影响研发投入强度，因此盈利能力作为控制变量之三。我国东部地区和中西部地区经济发展不均衡，地区影响企业发展，地区作为控制变量之四。
（二）模型建立
根据以上变量设计，构建以下多元回归模型：
RDI=β0+β1TR+β2FD+β3FA+β4EN+β5ES+β6ALR+β7ROA+β8AR+ε
四、实证检验与结果
（一）样本选择与数据获取
选取我国2011 ~ 2013年沪深交易所信息技术与服务业上市公司作为研究样本。选择该行业为研究对象的原因：①信息技术与服务业在我国国民经济发展中处于支撑引领的作用和地位，信息技术与服务业的发展水平能够反映我国经济发展的水平和程度。②我国信息技术与服务业面临外部竞争和自我提升的双重压力，与国外大厂商竞争中能否做大做强关键取决于企业创新能力的提高。创新能力的提高离不开R&D投入，深入剖析影响我国信息技术与服务业R&D投入的各种因素是产业发展的现实需要。
本文在2011 ~ 2013年沪深交易所信息技术与服务业上市公司年度财务报告分析的基础上，取得披露研发费用的上市公司共136家，获得样本值408个。样本的年报数据来源于国泰安数据库及上交所和深交所网站，实证分析使用SPSS 20.0软件。
（二）各变量的描述性统计
通过表２可以发现：①上市公司R&D投入强度整体偏低，平均值仅为主营业务收入净额的0.110，最小值为0.000，而最大值为0.984，说明不同公司的R&D投入强度很大差别。②税收返还、财政贴息、财政拨款这三个自变量的最小值和最大值相差极大，标准差相差也大，说明这三个自变量的观测值分布不均匀。
（三）各变量的相关分析
表３为各变量的相关分析系数表，结果显示：TR、EN、ALR、AR与RDI的相关系数分别为0.272、-0.239、-0.180、0.118，对应的P值均小于0.05，均具有显著的统计学意义，因此认为TR、EN、ALR、AR与RDI均具有显著的相关性。其中TR、AR与RDI的相关系数均为正数，因此认为TR、AR与RDI均为正相关，即TR、AR值越高，RDI值也相应越高。而EN、ALR与RDI的相关系数均为负数，因此认为EN、ALR与RDI为负相关，即EN、ALR值越高，RDI值反而越低。而FD、FA、ES、ROA与RDI的相关性不显著（对应的P值均大于0.05）。
进一步使用多因素回归分析方法分析TR、FD、FA、EN、ES、ALR、ROA、AR对RDI的影响作用。
（四）变量的回归分析
1. 共线性诊断。若变量间存在共线性问题，进行多因素回归分析，会造成回归系统变化大，回归系数的数值和方向与其他研究不一致，造成一些本应对结果有影响的量被排除在模型外等问题。因此对各变量进行共线性诊断。表4中各变量容忍度（Tolerance）都大于0.1且方差膨胀因子（VIF）都小于10，则表明各变量之间不存在共线性关系，均予以保留进入多元回归分析（见表4）。
2. 以RDI为因变量，以TR、FD、FA、EN、ES、ALR、ROA、AR为自变量进行多因素回归分析。表5结果显示：模型的相关系数为0.620，决定系数为0.376，调整后决定系数为0.360，说明选取的自变量的解释度达到36.0%，大于30%，因此认为模型选取的自变量解释度较高。
表6模型拟合优度检验结果表明：当回归方程包含不同的自变量时，F值为10.685，其显著性概率值为0.000，小于0.05，即拒绝总体回归系数均为0的原假设。因此，认为建立的回归方程拟合效果很好。
3. 回归分析结果。
表7是以RDI为因变量，以TR、FD、FA、EN、ES、ALR、ROA、AR为自变量进行多因素回归分析结果。结果显示：TR、EN、ES、ALR、ROA的标准化回归系数分别为0.315、-0.168、-0.153、-0.196、-0.181，T值分别为6.542、-3.081、-2.628、-3.746、-3.475，对应的P值均小于0.05，说明均具有显著的统计学意义，因此认为TR、EN、ES、ALR、ROA均会对RDI产生显著的影响作用。其中TR为正性影响作用，即TR值越高，RDI值也相应越高。而EN、ES、ALR、ROA则为负性影响作用，即EN、ES、ALR、ROA值越高，RDI值反而越低。而FD、FA、AR对应的P值均大于0.05，不具有统计学意义，因此认为FD、FA、AR对RDI的影响作用不显著。回归结果使本文假设1、4、5、6得以验证；而假设2、3未通过检验。
根据回归结果系数确立如下模型：
RDI=2.274×10-9TR+2.079×10-9FD+1.100×10-10FA
-0.046EN-0.014ES-0.040ALR-0.272ROA+0.027AR+0.400
（五）稳健性检验
为验证上述分析结果的可靠性，从两方面进行稳健性检验。第一，使用类似的RDS指标（研发费用总额/期末总资产）把因变量RDI替换掉，重新进行回归分析，各自变量影响结果仍然保持一致。第二，考虑到非均衡样本可能存在的误差问题，进一步采取均衡样本（剔除了AR地区这个不连续的变量），重新进行回归。回归结果与前文的回归结果基本一致。
五、主要结论与政策建议
（一）主要结论
1. 税收返还与企业研发投入强度显著正相关，采用税收返还补助方式能很好地促进企业提高研发投入强度。
2. 财政贴息和财政拨款与企业研发投入强度关系不显著。采用财政贴息和财政拨款补助方式对企业增强研发投入没有明显作用。
3. 国有企业与非国有企业相比其R&D投入强度更低。
4. 企业规模越大，其研发投入强度越低。
5. 资本结构与企业研发投入强度显著负相关，资产负债率越低其研发投入越强。
（二）政策建议
1. 在税收返还资金支配方面，企业能根据市场需求自主决定研发投入的领域方向和资金额度，并在后续活动中随市场变化适当调整。该补助方式对企业研发投入强度发挥了显著的激励效应，作为一项有效的政策工具要持续运用下去。
2. 财政贴息和财政拨款补助具有专款专用性，企业在立项选择和资金支配方面无自主权，也没有额外增加研发投入的动机。本文实证检验了政贴息和财政拨款两种补助方式对企业研发投入强度没有效果，作为无效的政策工具应当减少使用。
3. 国有企业与政府关联性强，更容易取得政府补助等资源，然而其研发投入强度比非国有企业低。非国有企业在资源条件方面有劣势，企业更倚重科技创新的成果，倾向加大R&D投入强度。政府部门制定政府补助具体政策时要遵循效率与公平原则，不能只偏重国有企业。
主要参考文献
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