清洁能源企业技术创新的财税激励效应研究

来源:用户上传      作者:李晓红 孔令辉 赵烁

　　【摘 要】 以45家清洁能源上市企业2011—2017年的数据为研究样本，分析我国清洁能源技术创新财税政策的激励效应。研究发现财政补贴政策对清洁能源企业绩效的直接激励效应不显著，税收优惠政策对清洁能源企业绩效与技术创新绩效都起到了正向的激励作用。同时将技术创新作为中介变量引入财税政策和企业绩效之间，通过中介检验分析发现针对清洁能源企业而言，技术创新在财政补贴和税收优惠两种政策和企业绩效之间确实存在中介效应，但有差异：技术创新在财政补贴政策与企业绩效之间完全中介效应显著，在税收优惠政策与企业绩效之间部分中介效应显著。
　　【关键词】 清洁能源; 技术创新; 财税政策
　　【中图分类号】 F812.4  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2019）02-0103-06
　　一、引言
　　我国是世界上最大的能源生产国和消费国，传统的化石能源在国民经济中发挥着举足轻重的作用。但我国现有的能源体系暴露出诸多问题，如能源紧缺、进口依存度较高、环境污染严重等，已经不能适应当前绿色发展和生态文明建设的要求。《能源发展“十三五”规划》致力于建立一个清洁、低碳、高效的现代系统来进行一场能源技术革命，明确指出快速发展具有战略替代属性的清洁能源是实现我国经济可持续发展的重要举措。能源技术占据清洁能源行业发展的主导地位，技术创新是提高能源利用率、增强能源安全性的必要手段。同时我国制定了一系列清洁能源项目规划，对清洁能源技术创新给予财税政策支持。鉴于此，本文以45家清洁能源上市企业2011—2017年的数据为研究样本，将技术创新作为中介变量引入，研究目前的财政补贴、税收优惠政策能否对清洁能源企业技术创新起到激励作用，以及技术创新能否在财税政策和企业绩效之间起到中介作用，重点比较财政补贴和税收优惠两种政策对清洁能源企业的作用路径，为完善我国现行财税政策提供思路。
　　二、文献综述与研究假设
　　（一）财税政策与企业绩效
　　国内外学者对财政补贴政策激励效用的研究有两种结论，一种是财政补贴政策有积极的激励效应，另一种是财政补贴政策效果不明显，但学者们普遍认同税收优惠政策的激励作用。Wiepke和Rob[ 1 ]建立了一个税收和能源的通用均衡模型，定量分析实施能源税政策对减少爱尔兰二氧化碳的影响，认为实施能源税能激励可再生能源企业的发展。Giovanni Cerulli和Bianca Poti[ 2 ]通过研究意大利企业数据得出技术补贴政策的激励效果与公司规模有关，补贴政策对大公司的影响是积极的，对小公司则呈现出显著的挤出效应。陈影（2016）运用多元线性回归模型对104家高新上市公司2012—2013年的数据进行分析，发现税收优惠可以提升企业的财务绩效，而财政补贴实质上并不能对企业绩效起到有效的激励作用。蔡书凯等[ 3 ]将芜湖市中小企业的财政补贴数据作为样本，通过面板模型来分析其对企业后绩效的影响，发现财政补贴确实可以达到提高企业后绩效的目的。胡国恒和刘玉伟（2017）通过对新能源企业和传统企业的数据对比分析得出，政府扶持没有促进企业盈利能力的提升，补贴效果不强。刘宇等[ 4 ]基于CGE模型，综合考虑环境税的减排效果和经济效应，认为征收环境税有利于能源结构优化，应根据环境效益和经济成本指标合理选择环境税品种。廖家勤和孙小爽[ 5 ]对新能源汽车行业两组补贴进行对比分析，一组是生产者补贴和消费者补贴，一组是零部件企业补贴和整车企业补贴，研究发现我国现行补贴政策多集中于整车企业和消费者，补贴效果不强。白雪洁和孟辉[ 6 ]引入双重委托代理理论进行研究分析，认可财税政策对企业绩效的正向积极作用，并提出税收政策引入竞争性条款，补贴政策重点实施于研发领域的建议。综上所述，国内外学者对于财政补贴政策的作用所持观点不同，宏微观研究角度的不同对研究结果有影响，研究所选的企业类型也有区别。对于清洁能源企业而言，技术创新意味着成本和风险的增加，势必需要财税政策发挥导向作用。企业可以根据获得优惠政策的标准规划技术创新的方向与进程，降低技术创新风险。因此本文在总结国内外学者的研究结论后，探究财政补贴和税收优惠两种政策对企业绩效的作用，提出以下假设：
　　（二）财税政策与技术创新
　　国内外学者普遍认可财政补贴政策和税收优惠政策对技术创新的正向激励作用，同时部分学者提出应注意财政补贴政策的补贴额度，补贴过量可能会削弱激励作用甚至出现挤出效应。Cappelen等[ 7 ]对挪威2002年推出的税收激励计划——Skatte计划进行研究，发现接受该计划项目的企业与未接受的企业相比，更容易在创新活动中取得成功，以专利形式出现的新产品更多。Hiroyuki Kasahara等[ 8 ]通过对日本2000—2003年企业面板数据进行线性估计，发现税收政策对高资产负债率企业的激励作用更为显著，如果2003年日本未进行税收改革，企业整体研发支出将会降低3%～3.4%。储德银等[ 9 ]以七大新兴产业上市公司2010—2014年的微观企业数据为样本，发现税收优惠政策可以促使企业加大研发费用投入，从而间接达到促进专利产出的效果，同时分别从激励对象、激励速度、激励方式、激励成本、激励效果等方面分析財政补贴政策对新兴产业技术创新的作用机制，最终得出财政补贴与税收优惠对战略新兴产业的创新投入有正向激励效应，对研发费用投入的激励效果基本相同的结论。宁宇新等[ 10 ]构建双变量Probit模型进行检验，研究显示政府补贴推动企业内部研发投入和外部技术并购并举的研发策略，对企业创新业绩产生了积极影响。高秀平和彭月兰[ 11 ]通过对A股新能源汽车上市企业2010—2016年面板数据进行研究，发现财政补贴政策有利于激励新能源汽车企业进行技术创新。张琴等[ 12 ]以民营高科技企业数据为研究对象，得出政府补贴可以发挥认证效应与资源获取效应，直接和间接地提升企业创新能力。李经路和宋玉禄[ 13 ]研究认为财税两种政策对研发都具有正向激励作用且互补，财政补贴与研发投入呈现倒“U”型关系，补助超量会产生挤出效应。综合国内外学者研究观点和我国清洁能源企业现状，本文提出以下假设： 　　（三）技术创新对财税政策与企业绩效的中介效应
　　中介效应模型最早应用于社会学、心理学、行为研究学等社会科学领域，近年来逐渐被学者们引入管理学用于定性定量研究。技术创新是我国清洁能源行业得以自主发展的关键。然而对于清洁能源企业而言，技术创新意味着成本和风险的增加，此时更需要财税政策发挥其效力。作为重要的政策工具，财政补贴政策和税收优惠政策对企业技术创新具有导向作用。高金鹏等[ 14 ]通过对东部沿海某省高新技术企业2008—2013年的数据进行研究，认为确实存在“税收优惠政策—增加企业研发投入—提高企业净资产利润率”这一传导机制。康丽珍等[ 15 ]从企业研发视角出发，认为税收优惠可以通过研发这个中间变量对企业产生间接激励效应。徐维祥等[ 16 ]利用双对数回归模型研究得出财政补贴与企业研发对企业绩效具有交互作用。基于此，本文在现有研究成果的基础上引入中介效应理论，认为财政补贴、税收优惠在作用于企业绩效的同时，还影响着技术创新绩效，而技术创新绩效将这种影响进一步传递于企业绩效，即技术创新在财税政策与企业绩效之间起到“桥梁”的作用。经过以上分析，本文提出以下假设：
　　三、研究设计
　　（一）样本选择与數据来源
　　本文从中国新能源网（http：//www.china-nengyuan.com/）中筛选涉及清洁能源的企业，考虑企业中清洁能源分部数据的可取得性和样本充足性，最终得到45家清洁能源上市企业2011—2017年的数据，样本观测值315个。所有的数据为手工整理年报数据所得，数据的处理和分析主要通过Excel 2010和Stata 11.0进行。
　　（二）变量设计
　　考虑已有研究成果和企业实际情况，本文选择技术资产比率衡量企业技术创新绩效，营业利润率衡量企业绩效，财政补贴比率和实际所得税率分别衡量财政补贴政策和税收优惠政策，从企业规模、盈利能力等方面选取3个控制变量企业规模、资产负债率、净资产收益率。具体变量设计如表1。
　　（三）模型构建
　　本文借鉴温忠麟[ 17 ]的中介效应模型，如方程（1）至（3），其中X为解释变量，Y为被解释变量，M为中介变量，并分别构建技术创新在财政补贴、税收优惠两种政策与企业绩效之间中介效应的检验模型，如方程（4）至（6）和方程（7）至（9）。
　　1.技术创新在财政补贴与企业绩效之间中介效应的检验模型
　　2.技术创新在税收优惠与企业绩效之间中介效应的检验模型
　　四、实证检验与结果分析
　　（一）描述性统计分析
　　对各变量进行分年度的描述性统计，分析结果如表2和表3。
　　财税政策方面：（1）2011—2017年间企业获得的财政补贴比率（FSR）趋势为先缓速上升再下降，7年平均占比为0.81%，这与我国近年来补贴退坡调整趋势有关，说明国家对清洁能源企业依旧十分重视，但也逐渐认识到大量的补贴额度可能存在的问题;（2）实际所得税率（ETR）7年间基本持平，2011—2017年的平均企业所得税税率是18.52%，我国企业的常用所得税税率为25%，可见我国对清洁能源企业采取了较大幅度的税收优惠政策。
　　清洁能源企业方面：（1）技术资产比率（TAR）呈现缓慢的上升趋势，说明大多数清洁能源企业在2011—2017年间技术水平有所提高，同时技术资产比率的标准差均大于同一年的均值，表明不同清洁能源企业的技术资产比率差异较大，即不同企业技术创新的能力差距较大，这与企业的经营状况、经营决策和企业规模都有一定的关系;（2）企业营业利润率（OPR）、企业规模（SIZE）、净资产收益率（ROE）基本呈现波动式上升趋势，说明近几年清洁能源企业发展逐渐步入正轨;（3）2011—2017年间企业资产负债率呈现轻微波动，7年间平均数据为60.28%，企业经营状况处于正常水平。
　　（二）中介效应检验分析
　　运用Stata11.0统计软件，对企业技术创新绩效（TAR）、企业绩效（OPR）与其他相关变量之间进行Pearson相关系数分析，各变量之间的Pearson相关系数均小于0.5，因此可以假设不存在多重共线性问题，可进行中介效应检验。
　　1.技术创新绩效在财政补贴政策与企业绩效间中介效应的检验分析
　　依据中介效应检验流程，对方程（4）（5）和（6）进行回归分析，从而得出财政补贴比率（FSR）、技术资产比率（TAR）、企业营业利润率（OPR）之间各相关系数的显著性，以完成后续中介效应检验，检验结果如表4。根据豪斯曼检验结果，选择固定效应模型进行回归分析，三个方程均通过了F检验，模型整体呈现高度显著。
　　财政补贴比率（FSR）与企业营业利润率（OPR）的正相关关系不显著，说明就样本企业——清洁能源企业而言，目前投入的财政补贴对企业绩效的正向激励作用较小，假设1未得到验证。资产负债率（LEV）、净资产收益率（ROE）与企业营业利润率（OPR）均呈现显著的正向关系，表明一定范围内资产负债率越高，净资产收益率越高，清洁能源企业绩效越高，越有利于企业的可持续发展。企业规模（SIZE）与企业营业利润率（OPR）的正相关性不显著，说明企业清洁能源分部的规模对企业利润率的影响不大。
　　财政补贴比率（FSR）与企业技术资产比率（TAR）在1%的显著水平上呈正相关关系，说明对于清洁能源企业来说，财政补贴越多，企业的技术创新绩效越高，企业技术创新能力越强，假设3得到验证。企业规模（SIZE）与企业技术资产比率（TAR）呈显著的正相关，说明企业中清洁能源分部规模越大，会更多地关注能源技术创新，从而有效率地提高创新能力。资产负债率（LEV）和净资产收益率（ROE）与企业技术资产比率（TAR）分别呈现负相关和正相关关系，但二者与企业技术创新绩效的关系并不显著，即清洁能源企业技术创新受企业资产负债率与净资产收益率的影响并不大。 　　方程（4）（5）和（6）共同检验技术创新绩效在财政补贴政策和企业绩效之间的中介效应。根据表4中方程（4）的检验结果可知，解释变量FSR的检验结果不显著，即系数？琢1不显著，则该技术创新绩效的中介效应按遮掩效应立论。根据方程（5）和（6）的检验结果可知，解释变量FSR在1%的水平上显著，即系数β1显著;中介变量TAR的检验结果不显著，即系数？酌1不显著。运用Bootstrap法检验β1？酌1，区间（LLCI=-1.2847，ULCI=-0.3970）中不包含0，表明β1？酌1检验结果为显著。最后由方程（6）的检验结果可知，解释变量FSR的检验结果不显著，即系数？酌2不显著，则中介效应检验结束。检验结果表明：解释变量FSR对被解释变量OPR的直接效应不显著，中介变量TAR在解释变量FSR和被解释变量OPR之间只存在中介效应，假设5得到验证。
　　2.技术创新绩效在税收优惠政策与企业绩效间中介效应的检验分析
　　依据中介效应检验流程，对方程（7）（8）和（9）进行回归分析，从而得出实际所得税率（ETR）、技术资产比率（TAR）、企业营业利润率（OPR）之间各相关系数的显著性，以完成后续的中介效应检验，检验结果如表5。根据豪斯曼检验结果，选择固定效应模型进行回归分析，三个方程均通過了F检验，模型整体呈现高度显著。
　　实际所得税率（ETR）与企业营业利润率（OPR）在1%的显著水平上呈负相关关系，表明实际所得税率越低，清洁能源企业所享受到的税收优惠越多，企业获得的收益越大，假设2得到验证。资产负债率（LEV）、净资产收益率（ROE）与企业营业利润率（OPR）均呈现显著的正向关系，表明一定范围内资产负债率越高，净资产收益率越高，清洁能源企业绩效越高，越有利于企业的可持续发展。企业规模（SIZE）与企业营业利润率（OPR）的正相关性不显著，说明企业清洁能源分部的规模对企业利润率的影响不大。
　　实际所得税率（ETR）与企业技术资产比率（TAR）在1%的显著水平上显著，表明清洁能源企业的技术创新能力和成果会受到税收优惠政策的激励，假设4得到验证。企业规模（SIZE）与企业技术资产比率（TAR）呈显著的正相关，说明企业中清洁能源分部规模越大，会更多地关注能源技术创新，从而有效率地提高创新能力。资产负债率（LEV）与企业技术资产比率（TAR）的相关性不显著，即清洁能源企业资产负债率对技术创新的影响程度不大。净资产收益率（ROE）与企业技术资产比率（TAR）在5%的水平上显著负相关，究其原因可能是清洁能源企业技术创新初始阶段的成本过大，导致企业营业利润值下降。
　　方程（7）（8）和（9）共同检验技术创新绩效在税收优惠政策和企业绩效之间的中介效应。根据表5中方程（7）的检验结果可知，解释变量ETR在1%的水平上显著，即系数？琢1'显著，则该技术创新绩效的中介效应按中介效应立论。根据方程（8）和（9）的检验结果可知，解释变量ETR在1%的水平上显著，即系数β1'显著;中介变量TAR的检验结果不显著，即系数？酌1'不显著。然后运用Bootstrap法检验β1'？酌1'，区间（LLCI=-0.1002，ULCI=-0.0179）中不包含0，表明β1'？酌1'检验结果为显著。由方程（9）的检验结果可知，解释变量ETR在1%的水平上显著，即系数？酌2'显著。由方程（8）和（9）的检验结果可知，β1'的值为-0.002，？酌1'的值为1.309，γ2'的值为-0.201，则β1'？酌1'与？酌2'同号，中介效应检验结束，中介效应占总效应的比例为β1'？酌1'/？酌2'。检验结果表明：解释变量ETR对被解释变量OPR的直接效应显著，中介变量TAR在解释变量ETR和被解释变量OPR之间存在部分中介效应，中介效应占总效应的比例为1.30%，假设6得到验证。
　　五、研究结论与建议
　　（一）研究结论
　　1.我国财政补贴政策对清洁能源企业绩效的直接激励作用不显著，对技术创新绩效可发挥正向的激励作用，同时技术创新在财政补贴政策和企业绩效之间起到了完全中介作用。即财政补贴政策的实施有利于企业进行技术创新，进而提高企业绩效。
　　2.我国税收优惠政策对清洁能源企业绩效和技术创新绩效的激励作用都很显著，同时技术创新在税收优惠政策和企业绩效之间起到了部分中介作用。即税收优惠政策既可以直接作用于企业绩效，亦可以作用于技术创新来间接对企业绩效产生积极影响。
　　（二）建议
　　1.在补贴退坡机制的政策背景下，财政补贴政策重心应放在激励企业技术创新上。政府必须认清技术补贴的重要性，可以从技术生产、技术设备和技术人才三方面着手建立起鼓励技术创新为主、人才培养为辅的财政补贴政策体系，重点扶持企业进行自主研发，同时提高补贴政策的稳定性。
　　2.税收优惠政策可以通过两条路径对企业绩效产生影响，直接作用于企业自身的税收优惠政策有诸多限制，所以重视技术、积极拓宽技术创新这条路径是政府长期规划和企业谋求长远发展的必然选择。政府可以通过进一步完善税制，协调发挥增值税、消费税、关税、企业所得税、个人所得税等多个税种的协同作用来促进清洁能源企业加大技术创新，如适度降低清洁能源或清洁产品的增值税税率、减少清洁能源进口关税、对清洁能源产品出口实施退免税待遇、完善清洁能源企业“三新”研发加计扣除政策以及对从事清洁能源行业的技术人员实施个人所得税减免政策等。
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　　【基金项目】 内蒙古科技厅项目“促进内蒙古自治区科技型中小企业技术创新的税收激励政策研究”（20150006）;国家自然科学基金项目“煤基全产业链生产税的收入分配效应测度与结构优化研究”（71640032）
　　【作者简介】 李晓红（1977— ），女，山西应县人，注册会计师，注册税务师，内蒙古工业大学经济管理学院副教授，研究方向：税收理论与实务;孔令辉（1975— ），女，内蒙古赤峰人，博士，广东财经大学会计学院副教授，研究方向：财务会计理论;赵烁（1993— ），女，天津人，内蒙古工业大学经济管理学院硕士研究生，研究方向：税收理论与实务
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