二、模型構(gòu)建

本書擬采用微觀數(shù)據(jù)對企業(yè)科技創(chuàng)新投入的財(cái)稅政策激勵(lì)效果進(jìn)行實(shí)證研究，具體采用廣義空間兩階段最小二乘法（Generalized Spatial Twostage Least Squares，GS2SLS）方法⁽¹⁶⁾來估計(jì)模型，原因如下：①企業(yè)是兩種政策工具的最終受益者和激勵(lì)終端，政府通過稅收優(yōu)惠和財(cái)政補(bǔ)貼支持企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，糾正市場失靈，本書采用企業(yè)微觀數(shù)據(jù)可以更好地評估政策激勵(lì)效應(yīng)，可以直接反映和準(zhǔn)確評估企業(yè)對兩種政策工具的偏好選擇；②從企業(yè)經(jīng)營和財(cái)務(wù)角度來看，企業(yè)選擇稅收優(yōu)惠或財(cái)政補(bǔ)貼中的一種政策工具，對其自身的生產(chǎn)經(jīng)營狀況和會計(jì)收益是有直接影響的，這一點(diǎn)可以作為選擇模型變量的依據(jù)；③稅收優(yōu)惠具有公平性和統(tǒng)一性等特征，但在全國統(tǒng)一的稅收優(yōu)惠政策中，受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、信息共享程度、政府管理效率以及思維習(xí)慣等方面因素的制約，不同地區(qū)落實(shí)稅收優(yōu)惠政策的執(zhí)行力度存在較大差異，例如，在我國，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的地區(qū)更為積極地支持和落實(shí)鼓勵(lì)企業(yè)科技創(chuàng)新的優(yōu)惠政策，而在經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后的地區(qū)則表現(xiàn)得并不理想。而財(cái)政補(bǔ)貼政策在不同地區(qū)的執(zhí)行效果和力度也有所差別，補(bǔ)貼政策的“不平衡性”加劇了地方政府橫向間的“標(biāo)尺競爭”，忽略地區(qū)間的相關(guān)性會導(dǎo)致參數(shù)有偏等問題。因此，兩種政策工具的“空間相關(guān)性”是必須要考慮的。

基于上述理論分析和已有的研究成果，我們提出兩個(gè)理論假設(shè)：

命題1：財(cái)政激勵(lì)政策間接的“空間效應(yīng)”會影響企業(yè)科技創(chuàng)新投入。

命題2：稅收優(yōu)惠能激勵(lì)企業(yè)開展科技創(chuàng)新活動。

為了檢驗(yàn)命題1和命題2，本書在已有研究的基礎(chǔ)上，選取空間計(jì)量模型，具體的實(shí)證回歸模型為

被解釋變量Rd_it表示企業(yè)i第t年的技術(shù)創(chuàng)新投入（R&D費(fèi)用）（i=1，2，…，m；t=1，2，…，T），在本書中，企業(yè)的研發(fā)費(fèi)用包括研發(fā)人力資本投入、研發(fā)活動直接投入、無形資產(chǎn)攤銷和其他研發(fā)費(fèi)用。

W_it表示空間滯后項(xiàng)，空間權(quán)重矩陣W是m×m的常數(shù)矩陣，空間矩陣的元素則表示企業(yè)所在的地方政府之間的空間關(guān)系，這種空間關(guān)系既可以是地理空間關(guān)系，也可以是經(jīng)濟(jì)等其他方面的聯(lián)系。我們對W_it進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，對于空間權(quán)重矩陣的選取⁽¹⁷⁾，在借鑒現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，我們構(gòu)建了空間權(quán)重矩陣，為了研究的全面和準(zhǔn)確性，本書包含兩類空間矩陣⁽¹⁸⁾：一類是以空間地理為基礎(chǔ)的權(quán)重矩陣；另一類是以地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)相關(guān)性為基礎(chǔ)的權(quán)重矩陣。在處理第一類傳統(tǒng)意義上的地理空間矩陣方面，我們采用的是空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)典方法：企業(yè)所在的相鄰省份之間的數(shù)字取值為1，不相鄰省份之間的數(shù)字取值為0，詳細(xì)的設(shè)定方法參照Pace（2007）⁽¹⁹⁾。在處理第二類以地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)相關(guān)性為基礎(chǔ)的權(quán)重矩陣方面，我們根據(jù)所選擇的控制變量進(jìn)行分析，本書中選取的控制變量用各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平來表示，相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣用Wgdp來表示。

Sub_it表示激勵(lì)企業(yè)開展R&D活動的財(cái)政補(bǔ)貼，以企業(yè)營業(yè)外收入下的政府補(bǔ)助來衡量。

Tax_it表示財(cái)政激勵(lì)企業(yè)科技創(chuàng)新活動的稅收優(yōu)惠，這一指標(biāo)難以直接獲取有效的數(shù)據(jù)支持⁽²⁰⁾，本書借鑒Warda（1996）設(shè)計(jì)的B指數(shù)來衡量我國企業(yè)R&D稅收優(yōu)惠的激勵(lì)強(qiáng)度。

B指數(shù)的計(jì)算需要滿足3個(gè)假設(shè)條件：

（1）以O(shè)ECD國家對R&D投入的平均值比例為基礎(chǔ)，將勞務(wù)支出、機(jī)器設(shè)備、建筑項(xiàng)目及其他經(jīng)常項(xiàng)目分別定為60%、5%、5%和30%；

（2）企業(yè)科技創(chuàng)新所享受的稅收優(yōu)惠和財(cái)政補(bǔ)貼均當(dāng)期實(shí)現(xiàn)，不考慮余額結(jié)轉(zhuǎn)等問題；

（3）僅以企業(yè)所得稅為計(jì)算依據(jù)，不考慮財(cái)產(chǎn)稅、增值稅和個(gè)人所得稅等。

計(jì)算我國企業(yè)的B指數(shù)⁽²¹⁾，首先需要對B指數(shù)的計(jì)算公式進(jìn)行賦值，t的賦值參照稅法的規(guī)定，根據(jù)上述公式，結(jié)合變量賦值，可以得出B指數(shù)的值。

控制變量用X_it來表示，包括一組影響企業(yè)科技創(chuàng)新活動的環(huán)境因素，包括企業(yè)總資產(chǎn)、企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率和企業(yè)利潤率，企業(yè)利潤率＝利潤總額／主營業(yè)務(wù)收入，資產(chǎn)負(fù)債率＝企業(yè)總負(fù)債／企業(yè)總資產(chǎn)。

e_i表示與時(shí)間無關(guān)的地理效應(yīng)；δ_t代表時(shí)間效應(yīng)，變量不隨地區(qū)變化，ε_it表示模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

數(shù)據(jù)選取：本書主要以2011—2015年科技型中小企業(yè)數(shù)據(jù)庫為研究樣本，所有原始數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫有15000多家科技型中小企業(yè)數(shù)據(jù)，我們采取“兩步法”對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。第一步，我們通過法人代碼識別篩選出2010—2014年均存在于數(shù)據(jù)庫的企業(yè)，并刪除了實(shí)收資本、補(bǔ)貼收入、全部職工人數(shù)、主營業(yè)務(wù)收入、研發(fā)費(fèi)用等科目為負(fù)數(shù)的數(shù)據(jù)，將資產(chǎn)負(fù)債率大于1、企業(yè)利潤率絕對值大于1的數(shù)據(jù)剔除，剔除非正常經(jīng)營狀態(tài)的極端樣本企業(yè)；第二步，企業(yè)獲得稅收優(yōu)惠或財(cái)政補(bǔ)貼需要一定的申請條件，而且受政策環(huán)境變化的影響，企業(yè)在個(gè)別年份會出現(xiàn)虧損，加之統(tǒng)計(jì)過程中的疏漏遺缺，這些因素導(dǎo)致部分樣本企業(yè)的個(gè)別指標(biāo)數(shù)值出現(xiàn)0值，會影響統(tǒng)計(jì)結(jié)果，從而對模型的影響較大。如果樣本企業(yè)出現(xiàn)某些指標(biāo)為0的情況較多，我們就選擇刪除該樣本。對于包含0值較少的樣本企業(yè)，對模型的影響較小，我們會選擇保留該樣本。

通過對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行“兩步法”處理后，樣本數(shù)據(jù)變成非平衡面板數(shù)據(jù)，但非平衡面板數(shù)據(jù)并不會影響計(jì)算離差形式的組內(nèi)估計(jì)量，所以固定效應(yīng)模型依然有效；運(yùn)用廣義離差變換時(shí)可以將差分形式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，這樣非平衡面板數(shù)據(jù)不會對隨機(jī)效應(yīng)模型產(chǎn)生實(shí)質(zhì)影響，因此，非平衡面板數(shù)據(jù)并不會對估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生較大影響。

通過“兩步法”的數(shù)據(jù)篩選，我們最終選擇12760家科技型中小企業(yè)作為實(shí)證研究樣本。

為消除量綱的影響，我們對變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，標(biāo)準(zhǔn)化方法為，標(biāo)準(zhǔn)化處理后，由于資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)利潤率等量綱的不同所造成的問題將得到解決。