财政支持对我国高技术产业发展的影响

章晓英，董李蕊

(重庆理工大学 经济金融学院， 重庆 400054)



财政支持对我国高技术产业发展的影响

章晓英，董李蕊

(重庆理工大学 经济金融学院， 重庆 400054)

2016年《政府工作报告》中，李克强总理提到“十三五”时期的重大举措之一就是做大高技术产业、现代服务业等新兴产业集群，打造动力强劲的经济发展新引擎。基于当前的大环境，通过面板数据实证分析研究财政支持对高技术产业的影响，结果表明：财政支持对高技术产业具有促进作用，但是效果不明显，需要政府采取更加有效的甄别机制，以增强政策的有效性。

财政政策；高技术产业；税收政策

一、引言

高技术产业是采用当代先进技术生产高科技产品的，能够推动社会和其他相关产业发展的产业。从改革开放至今，我国高技术产业一直保持较快的增长速度，其产值由1997年的309.17亿元增长到2014年的8 095亿元，年平均增长率达到20%，在GDP中的占比相应地由0.39%上升到1.27%，在国民经济中的地位不断提升。为促进高技术产业发展，我国政府近年来先后推出了一系列政策，如降低国家重点扶持的高技术产业企业所得税、有针对性地对高技术产品的出口实施税收优惠、加大对自主创新方面的政府采购、对高技术企业进行政府补贴等等，这些政策已经取得了明显的效果。政府一般采用财政政策进行宏观调控，不仅使经济结构更加合理，而且能够引导高技术产业的发展方向。通常财政政策主要采用两种方式来影响高技术产业发展：一是基于计划的直接干预，二是基于市场的间接干预。早在20世纪50年代，政府主要采用第一种方式，将资金直接投入高技术企业以促进其发展；而现在大多数采用间接干预的手段，较为常见的是政府补贴和税收优惠，通过间接刺激影响企业决策，使其做出符合政策导向的行为，进而促进产业发展。

虽然在发展高技术产业方面我国已经推出了一些政策措施，但从总体上看财政支持力度仍然不够，主要表现为：我国高技术企业在购进固定资产和企业所得方面税收较重，在资金供给上政府投入不足，东、中、西部差距较大，投入重点不明确，项目集中程度较差，财政资金没有发挥明显的引导作用。因此，我国需要进一步加大对高技术产业的财政支持，尤其是要较多地使用政府补贴和税收优惠政策，促进高技术企业蓬勃发展。

二、文献综述

针对财政支持高技术产业发展，国内外学者进行了多方面、多角度的研究，重点集中在研发投入的有效性方面。Katz等认为市场失灵会影响财政支持对高技术产业发展的促进作用[1]，Folster等发现政府对企业研发的补贴对其科技创新活动并未产生影响[2]。朱平芳等研究发现政府资助越稳定，促进企业提升创新能力效果越好[3]。刘楠等认为采用政府补贴促进企业创新，并不总是立竿见影的[4]。钱昇等基于知识溢出这一条件，发现政府直接补贴R&D成果对企业开展R&D合作的激励效用不明显[5]。程华等[6]、姜宁等[7]研究认为，政府科技资助能够显著促进高技术企业滞后一年的R&D投入。吴金光等分析发现财政支持对前期的创新投入和产出有促进作用[8]。尚晓贺等利用1995—2013年我国30个省份的面板数据，实证分析了地方财政支出、地方财政科技支出和银行信贷对产业结构转型的影响，得出地方财政支出不利于高技术产业发展，地方财政科技支出可推动高技术产业发展，而银行信贷不影响其发展的结论[9]。

还有一些学者主要从政策方面着手进行研究。胡兴旺分析了高技术产业和财政支持存在的问题，提出了促进高技术产业产业化发展的政策建议[10]。苏冬一分别从企业和政府的角度提出了发挥财政资金的导向作用及加大政府采购力度的措施[11]。张旭华采用空间计量模型研究了我国地方政府财政科技投入的策略互动效应，发现资源竞争机制发挥了较大作用，其他地区的科技创新水平对本地区的科技投入也产生了巨大的影响[12]。李方旺等通过分析美国政府在高技术产业方面的财政政策，总结出一些适合我国国情的经验[13]。

虽然国内外专家学者从多方面、多角度实证研究了财政支持对高技术产业发展的影响，结论出入较大，但是大多数学者认为，我国改革开放以来，财政支持在一定程度上促进了高技术产业的发展，目前我国正处于经济结构调整的关键时期，高技术产业对于推动我国技术变革、产业结构转型和促进经济发展，具有关键性的作用。既然政府支持高技术产业已经成为各国共识，那么研究财政支持对高技术产业的影响就势在必行。

从上述的研究中，我们发现从实证的角度研究财政支持对高技术产业影响的文献比较多，采用面板数据模型进行研究的也不在少数，但是采用省际面板模型的比较少，由此本文将从省际面板模型的角度出发分析财政支持对高技术产业的影响。

三、我国高技术产业发展现状及相关财政支持的影响分析

(一)高技术产业发展现状

1.产业规模不断扩大

从改革开放至今，我国高技术产业的规模呈现扩大趋势，早在2007年我国高技术产业产值就已经超越日本，增加值仅次于美国[14]。近年来，我国高技术产业产值进一步持续增加，到2014年已经达到127 368亿元(见图1)，其中2009年增长幅度最大，增速为25%。2010年以来，由于受到金融危机的影响，增长速度出现明显下降，一直保持在15%的水平①。

图1 1997—2014年我国高技术产业产值及增长速度

2.地区发展差距逐渐缩小

在高技术产业发展水平上，我国东部地区处于领先地位，中部和西部地区相对落后。2014年，东部地区高技术产业实现6 481.2亿元的增加值，占全国高技术产业增加值的57.3%，相较于2004年下降了40个百分点。2014年，中部和西部地区的高技术产业分别实现产值14 123.3亿元和11 538.8 亿元，各自占全国的12.2%和10%，相较于2004年分别上升了8.5和6.46个百分点。虽然东部地区的产业规模进一步扩大，但是中西部地区与东部地区的差距逐渐在缩小。

根据2013、2014年的高技术产业统计数据，分别对东、中、西部地区高技术产业在企业数、年末从业人数、出口交货值、利润总额以及产品销售收入等5项指标增长率的相关情况进行比较(见表1)。

表1 2013、2014年各地区高技术产业相关指标增长率 %

① 由于高技术产业产值2012—2014年数据缺失，我们用其主营业务收入近似代替高技术产业产值，以下均采取相同方法。

② 由于2013年及以后的高技术产业统计年鉴将东北地区从东部地区划分出来，为了方便比较，在分析2012年之后的数据时，仍将东北地区重新纳入东部地区进行分析。

由表1可以得出，2014年东、中、西部地区在企业数、年末从业人数、出口交货值、利润总额和产品销售收入5项指标上都比2013年有所增加，尤其是中西部地区。从企业数和年末从业人数可以看出，东部地区的高技术产业市场已基本趋于饱和，所以这两项指标不会出现较大的增长；而中西部地区由于市场还有巨大的潜力，相应地这两项指标出现了大幅增加。再考察利润总额这一指标，东部地区由于市场已经完善，基数比较大，与中西部地区相比还是有一定的优势。总体上，2014年中西部地区的各项指标都已经超过东部地区，说明地区差距正在缩小。

根据分行业分地区的高技术产业的统计数据得出，东部地区在医药制造、航空航天、电子通信和医疗设备4大行业中领先于中西部地区，西部地区仅在电子办公行业处于优势，在其他4个行业中基本都处于劣势，而中部地区除了在航空航天行业中处于劣势外，在其余行业中均处于中间水平②。

表2 2014年各地区高技术产业5大细分行业

(二)财政支持对高技术产业的影响

财政支持可以通过发挥政府资金的引导作用，建立完善的激励机制，形成促进高技术产业发展的良好环境。西方发达国家极为重视本国高技术产业的发展，各国政府纷纷采取多种财政政策来推动企业的研发创新活动。这里的财政政策主要分为政府采购、税收优惠和政府科技投入3类，美国在这方面积累了比较成熟的经验，分别表现在政府采购方面不仅规模大而且建立了完善的体系，在税收优惠上采取各种方式减轻企业负担，在高技术产业的投入上也最多，从各方面调动企业参与创新的积极性。此外，日本、新加坡、加拿大以及印度等国家均对企业的科研费用进行不同程度的减免或扣除。

2014年我国投入高技术产业的政府资金为178.58亿元，同比增长7.4%，东、中、西部地区的占比分别为66.11%、12.99%和20.90%；在高技术产业的产出方面，2014年高技术产业有效发明专利数为147 927个，东、中、西部地区的占比分别为88.11%、6.02%和5.87%。由此看出，我国在高技术产业的投入、产出上地区差异比较明显，东部地区的投入占全国一半以上，加之这些年的技术沉淀，从而在专利产出方面占据绝对优势。因此，政府在进行资金投入时，除了要考虑推动地区高技术产业的发展外，还要注意缩小地区之间的差距，对中西部地区的高技术产业给予更多的扶持，推动区域的协调发展。

我国虽然在高技术产业的政府投入绝对数上与西方发达国家不相上下，但在执行相关的政策措施方面还是存在着较大的差距。

四、财政支持对高技术产业影响的实证分析

高技术产业的发展除了受到财政政策的影响外还会受到企业资金投入的影响，因此，本文的研究将综合考虑企业资金和政府资金这两个方面的因素。财政支持通常包括政府科技投入、政府补贴和税收优惠，各地区、各年份政府的科技投入可由高技术产业统计年鉴查得，而政府补贴和税收优惠涉及面广，主要包括增值税返回、财政补贴、财政综合、新产品返回、税收奖励、创新鼓励和其他，很难得到一个具体的数据。所以，本文选用政府资金作为财政支持的一个解释变量。

(一)模型的建立

1.模型形式的设定

面板数据是一种三维数据，在时间和截面空间上同时取得，具有个体、指标和时间三重属性，反映了个体在二维空间上的变化规律和特征。相比于截面数据和时间序列，面板数据通过控制不可观测经济变量所导致的OLS估计的偏差，扩大样本容量，从而降低经济变量间的共线性和提高估计量的有效性。

线性面板数据模型的理论形式为：

yit=αit+βitXit+μit

(1)

其中：yit是被解释变量，αit为常数项，βit是估计参数向量，Xit为解释变量，μit是随机扰动项，i代表不同截面对象，t代表不同时间。

根据不同省份的αit、βit值，模型有不同的形式，在时间序列参数齐性(参数不随时间变化)假定下，式(1)可以改写为如下形式：

yit=αit+βXit+μit

(2)

假设1：截距在各个截面样本上相同，即模型为：

yit=α+βXit+μit

(3)

假设2：截距在不同的横截面样本点上不相同，即模型为：

yit=αit+βXit+μit

(4)

在进行模型参数估计前，必须首先检验模型的设定。若假设1通过了F1统计量的检验，则采用式(3)进行参数估计，否则就需要进行假设2检验；如果假设2通过了F2统计量的检验，则采用式(4)进行后续的参数估计，如果未通过则采用式(1)模型进行估计。

2.固定效应和随机效应模型的选择

为了使无法观测变量不影响估计变量，前文中出现的变系数和变截距模型都有固定效应模型和随机效应模型两种情况。固定效应模型中随机误差项μit与自变量相关，为提高估计的准确性，可采用最小二乘虚拟变量法(Least Squares with Dummy Variable,LSDV)进行估计；随机效应模型中μit与自变量不相关，且随机分布，可采用广义最小二乘法(Estimated Generalized Least Squares,EGLS)来降低误差项中的时序相关性。

究竟采用固定效应模型还是随机效应模型，一般采用Hausman进行检验，其原理是：在μit与自变量不相关的零假设*Hausman检验的零假设是“固定效应模型和随机效应模型的估计值在系统上不具有差异性”。条件下，使用LSDV估计和EGLS估计两种方法具有一致性，但由于前者在估计时会造成大量自由度的损失，所以应选择EGLS估计所对应的随机效应模型；在备选假设条件下，两种方法中只有LSDV估计是一致的，故应选择其对应的固定效应模型。Hausman检验可以在Eviews8中实现[15]。

(二)变量选择与数据来源

1.高技术产业发展指标。产业利润是衡量一个产业发展最有效的指标，因此用高技术产业的利润作为高技术产业发展的指标，记为LR。

2.财政支持指标。财政作为高技术产业资金的主要来源，采用科技活动经费筹集额中的政府资金，表示政府对高技术产业的投入指标，记为CZ。

3.其他指标。企业实施自主创新的主动性对投入资金的调配等起着较大的作用，企业本身对技术创新的投入可用科技活动经费筹集额中的企业资金表示，记为QZ。

本文将全国作为研究对象，参考1998—2015年《中国高技术产业统计年鉴》，选取1997—2014年共18年的省际面板数据。由于西藏、海南、新疆和青海地区数据缺失过多，因此进行剔除处理。1997—2014年全国各省份各变量指标的描述性统计如表3所示。

表3 1997—2014年各省份各变量指标的描述性统计

注：由于西藏的数据缺失严重，故参与统计的数据为除西藏外的30个省份。

(三)模型数据的检验

为分析财政支持对高技术产业的影响并使结果更稳健，接下来对高技术产业的利润进行回归分析，建立对数模型如下：

lnLRit=αit+β1lnCZit+β2lnQZit+εit

其中：i=1,2,…,27为我国27个被考察省域序列；t=1,2,…,18为1997—2014年的考察期序列；αit为截距项；εit为随机扰动项；LRit、CZit、QZit分别为第i个地区第t年的高技术产业利润、科技活动经费筹集额中的政府资金和企业资金。为避免模型出现伪回归，首先对面板数据作平稳性检验，得到表4的结果。

平稳性检验结果表明:产业利润(lnLR)、政府资金(lnCZ)和企业资金(lnQZ)3个指标的检验结果均不显著，说明这几个变量是非平稳的。进行一阶差分后的平稳性检验结果表明，这3个变量在置信水平均在1%的条件下拒绝原假设，即3个变量的一阶差分序列为平稳序列，因此它们均为一阶单整变量。

面板数据的单位根检验结果表明，lnLR、lnCZ、lnQZ均服从I(1)过程，符合展开面板协整检验的前提条件，为确定变量之间是否存在长期协整关系，本文采用经典的Kao检验来进行协整关系的检验。

表4 面板数据的平稳性检验

注：① ***、**、*分别代表在1%、5%、10%统计水平上显著。 ② D(lnLR)、D(lnCZ)和D(lnQZ)分别为lnLR、lnCZ和lnQZ的一阶差分。

表5 面板数据的协整检验

因为P值为0，所以面板数据通过了协整检验，说明各个变量之间存在长期稳定均衡的协整关系。同时，其回归方程残差较平稳，可在此基础上直接对原方程进行回归分析，此时得到的回归结果较为准确。对模型进行回归的具体结果如表6所示。

表6 财政支持对高技术产业发展的回归结果

注：① 表中最后一行Hausman检验的临界值取自1%置信度水平下，自由度为3的卡方值11.34，应拒绝原假设而采用固定效应模型。② 表中( )内的数据为回归估计系数的标准差，***、**分别代表在1%、5%统计水平下显著。③ lnCZ(-1)和lnQZ(-1)分别为滞后一期的财政资金和企业资金。

实证分析结果显示，固定效应(FE)和随机效应(RE)模型的估计取得了相近的结果，但通过Hausman检验拒绝了原假设而采用固定效应模型，再根据拟合优度的结果发现固定效应模型(0.867 4)高于随机效应模型(0.726 0)，故本文采用固定效应模型。

(四)基于面板数据模型的实证结果分析

前期的财政投入(CZ)对高技术产业的发展具有正向推动作用，其边际效应为0.118 9，也就是说前期财政投入每增加1%，高技术产业利润便提高了11.89%，符合预期。这说明财政支持对高技术产业的发展起着决定性的作用，财政政策增加了高技术产业的技术创新投入，并通过乘数效应和引导效应促进了高技术产业的发展。

滞后一期的科技活动经费筹集额中企业资金(QZ)对高技术产业的发展具有显著正向作用，其边际效应为0.923 7(即企业资金投入的自然对数每增加一个单位，可以使高技术产业利润增加0.923 7个百分点)，这说明企业自有资金在高技术企业发展的任何阶段都发挥着重要作用，而且对增加产出也会产生间接影响。

五、结论与政策建议

本文从财政支持角度，通过面板数据检验，分析了财政政策和企业资金对高技术产业发展的影响。通过实证分析得出结论：政府的研发投入虽对高技术产业的发展具有促进作用，但是效果不是很显著，投入研发经费的绩效很低，需要同时协调好政府和企业双方的利益，合理调整政府研发经费的投入机制。从国际大环境来看，经济全球化使我国的产业发展面临很大的压力，为在激烈的国际竞争中生存，必须快速高效地发展高技术产业。为了促进我国高技术产业的发展，政府方面应采取如下措施：

一是发挥政府资金的指引作用，为高技术产业发展创造良好的环境。国家扶植高技术产业最有效的途径是通过制定一些促进产业发展的政策，引导产业合理发展，包括加大财政科技投入和补贴力度、对高技术企业实施税收优惠等。

二是认真落实好各种促进高技术产业的财政政策。首先要加强财政政策的宣传力度，使企业对政策有所了解，并能够有效地利用。其次，政府应当对企业执行相关财政政策情况进行评估，避免无效率的财政资金投入。一般而言，在政策实施过程中存在信息对称和不对称的情况，在信息对称条件下，政府的研发补贴政策可以降低企业研发活动成本，激励企业开展研发活动；在信息不对称条件下，就可能面临政策失效和资源浪费。因此，政府应建立有效的甄别机制，降低管制成本。

三是政府对不同区域高技术产业的财政支持，要选择不同的着力点，并注重不同政策工具的优化组合。对于东部发达地区，政府应更多地通过保护知识产权、运用税收激励型工具来激发企业参与创新的积极性；对于处于技术追赶阶段的中西部地区，政府应更多地通过政府拨款、增加采购、合作研究等参与引导性工具来平衡高技术产业的风险与收益。

政府科技投入和税收减免是促进高技术产业发展的两个有效手段，但由于财政投入的过多或过少都会对高技术产业的发展产生不利的影响，所以，政府在进行科技投入时要把握好度，要结合各地区不同的环境和不同的产业发展阶段对高技术产业的投入结构进行调整。同时，由于我国在政府投入占比上与发达国家相比存在较大的差距，需要加大高技术产业的政府投入，充分发挥政府资金的引导作用。加之可能存在的技术溢出效应，因而在一定范围内需要政府对企业研发给予补助，并对企业风险投资实施税收倾斜，利用各种政策降低高技术企业的负债率，从而使企业可以吸收更多的资金，实现可持续发展[16]。

[1] KATZ M，ORDOVER J.R&D Cooperation and comoetition[J].Brooking Papers on Economic Activity,Microeconomics，1990(8)：137-191.

[2] FOLSTER S.Do subsidies too cooperative R&D actually stinulate R&D investment and cooperation[J].Research Policy,1995,24:403-417.

[3] 朱平芳，徐伟民.政府的科技激励政策对大中型工业企业R&D投入及专利产出的影响——上海市的实证研究[J].经济研究，2003(6):45-53.

[4] 刘楠，杜跃平.政府补贴方式选择对企业研发创新的激励效应研究[J].科技进步与对策，2005(11):18-19.

[5] 钱昇，武健.政府补贴对知识溢出条件下竞争企业R&D合作收益的影响[J].东岳论丛，2007,28(6):165-169.

[6] 程华，赵祥.企业规模、研发强度、资助强度与政府科技资助的绩效关系研究——基于浙江民营科技企业的实证研究[J].科研管理，2008，29(2):37-43.

[7] 姜宁，黄万.政府补贴对企业R&D投入的影响——基于我国高技术产业的实证研究[J].科学学与科学技术管理，2010(7):28-33.

[8] 吴金光，胡小梅.财政支持对区域产业技术创新能力的影响分析——基于1997—2010年中国高技术产业数据[J].系统工程，2013,31(9):121-126.

[9] 尚晓贺，陶江.财政科技支出、银行信贷与产业结构转型[J].天津财经大学学报，2015(12):99-110.

[10]胡兴旺.促进高新技术产业化的财政政策研究[J].中州学刊，2009,9(5):56-60.

[11]苏冬一.我国高技术产业投融资体系中的财政政策研究[J].社会科学辑刊，2007(6):137-140.

[12]张旭华.地方财政科技投入的策略互动与政府间竞争[J].地方财政研究，2015(5):53-60.

[13]李方旺,温万银.美国高技术产业财政支持政策分析及启示[J].中国高校科技，2014(11):34-36.

[14]王忠宏.增长阶段转换期中国产业升级研究[J].重庆理工大学学报(社会科学)，2015(1)：1-5.

[15]唐德祥，孟卫东.R&D与产业结构优化升级——基于我国面板数据模型的经验研究[J].科技管理研究，2008(5):85-89.

[16]卢文泽，彭佑元.中部六省高技术产业R&D绩效评价研究——基于两阶段DEA模型[J].重庆理工大学学报(社会科学)，2014(5):47-51.

(责任编辑 邓成超)

Study on the Influence of Financial Supportfor Chinese High Technology Industry

ZHANG Xiao-ying, DONG Li-rui

(School of Economics and Finance, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054,China)

InGovernmentWorkReportof 2016, Premier Li Keqiang mentioned that during the period of “13th Five-Year” period, one of the major moves is to expand high-tech industry, modern service industry and other emerging industrial clusters, to create a powerful new engine. Based on this, through empirical analysis of panel data,this paper studies the role of financial support for high-tech industries, and draws the following conclusions: financial support plays a role in promoting high-tech industry but not obviously;the government needs to take an effective screening measures to enhance the policy effectiveness.

fiscal policy; high technology industry; tax policy

2016-07-08 作者简介：章晓英(1970—)，女，浙江人，教授，研究方向：区域经济学、产业经济学、劳动经济学。

章晓英，董李蕊.财政支持对我国高技术产业发展的影响[J].重庆理工大学学报(社会科学)，2017(5):21-27.

format：ZHANG Xiao-ying, DONG Li-rui.Study on the Influence of Financial Support for Chinese High Technology Industry[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2017(5):21-27.

10.3969/j.issn.1674-8425(s).2017.05.005

F062.9

A

1674-8425(2017)05-0021-07