吳淑娟

(五邑大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 江門 529020)

我國智能產(chǎn)業(yè)備受政策眷顧但非效率現(xiàn)象頻發(fā)。這引發(fā)了智能政策效應(yīng)如何的疑問。有關(guān)優(yōu)惠政策效應(yīng)的爭(zhēng)議由來已久。政府可依據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中成本與外部性變化，制定最優(yōu)補(bǔ)貼強(qiáng)度，逐步降低政策扶持力度直至行業(yè)具備競(jìng)爭(zhēng)力。最終有利于提高行業(yè)生產(chǎn)率。但信息不對(duì)稱和受惠對(duì)象的選擇成本等問題導(dǎo)致資源錯(cuò)配，扭曲企業(yè)行為，造成全要素生產(chǎn)率(TFP)損失。加上市場(chǎng)不完善或摩擦帶來資源錯(cuò)配，影響企業(yè)的技術(shù)選擇和市場(chǎng)決策，進(jìn)一步惡化生產(chǎn)率損失[1]。因而出現(xiàn)了正效應(yīng)論、稅收優(yōu)惠(簡稱“減稅”)更佳論、政府補(bǔ)貼(簡稱“補(bǔ)貼”)中性論、兩者無用論觀點(diǎn)。

可見，扶持政策對(duì)效率的影響研究頗受重視。優(yōu)惠政策對(duì)效率的效應(yīng)因研究對(duì)象、考察期間、所選指標(biāo)和樣本等不同而迥異。現(xiàn)有研究的不足主要是大多研究忽略了智能知識(shí)產(chǎn)出，未能區(qū)分補(bǔ)貼和減稅對(duì)智能知識(shí)產(chǎn)出的影響以及兩種政策對(duì)兩種產(chǎn)出的間接效應(yīng)。扶持政策的交叉影響很可能扭轉(zhuǎn)扶持政策的效應(yīng)。因而本文從智能企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的微觀視角出發(fā)，實(shí)證減稅和補(bǔ)貼對(duì)智能效率的影響，最后根據(jù)實(shí)證結(jié)果提出對(duì)策啟示，為政策調(diào)整提供參考。

1 構(gòu)建模型

按企業(yè)運(yùn)營過程的特點(diǎn)，把智能企業(yè)生產(chǎn)的大系統(tǒng)分成技術(shù)研發(fā)(簡稱“系統(tǒng)1”)和生產(chǎn)銷售(簡稱“系統(tǒng)2”)兩個(gè)子系統(tǒng)。我國智能補(bǔ)貼主要針對(duì)技術(shù)研發(fā)，減稅主要針對(duì)增值稅和所得稅，兩者對(duì)產(chǎn)出的影響有先后之別[2]。假設(shè)系統(tǒng)1的投入要素有研發(fā)資金投入和高層次人才，產(chǎn)出有非物化的智能技術(shù)專利等智能知識(shí)產(chǎn)出。系統(tǒng)2的投入要素有系統(tǒng)1的智能知識(shí)產(chǎn)出、低級(jí)勞動(dòng)力和資金投入，產(chǎn)出是產(chǎn)品銷售收入。

令智能企業(yè)自有研發(fā)資金投入為KRD，補(bǔ)貼為S，研發(fā)人員為HE，系統(tǒng)1的智能知識(shí)產(chǎn)出為IP?；诟鶕?jù)C-D函數(shù)，加入補(bǔ)貼變量S，對(duì)函數(shù)公式取對(duì)數(shù)，得補(bǔ)貼對(duì)系統(tǒng)1效率的短期影響模型為：

TFPit1=a10+a11lnHEit+a12lnKRDit+a13lnSit+a14lnIPit+εr1

(1)

其中a10為常數(shù)，a11、a12、a13、a14分別為系數(shù)，i代表企業(yè)，t代表年度。補(bǔ)貼對(duì)自有研發(fā)資金的擠出效應(yīng)、信號(hào)作用和激勵(lì)作用的綜合影響在中期得以凸顯。減稅(PT)的間接作用也得到了體現(xiàn)。因減稅的間接效應(yīng)具有時(shí)滯性，加入減稅滯后一期(PTt-1)，得補(bǔ)貼和減稅對(duì)系統(tǒng)1效率的中長期影響函數(shù)：

TFPit2=a20+a21lnHEit+a22lnKRDit+a23lnSit+a24lnPTirt-1+a25lnIPit+εr2

(2)

令系統(tǒng)2勞動(dòng)力投入為LE，營業(yè)成本為GK，產(chǎn)出為Y。構(gòu)建系統(tǒng)2的短期生產(chǎn)函數(shù)，再對(duì)該函數(shù)取對(duì)數(shù)，得減稅對(duì)系統(tǒng)2的短期影響模型：

TFPit3=a30+a31lnLEit+a32lnGKit+a33lnPTit+a34lnIPit+a35lnYit+εr3

(3)

又因長期效應(yīng)的時(shí)滯性，減稅和補(bǔ)貼對(duì)系統(tǒng)2效率的中長期影響模型為：

TFPit4=a40+a41lnLEit+a42lnGKit+a43lnSipnst-1+a44lnPTit+a44lnIPit+a45lnYit+εr4

(4)

其中S=Sr+Spns。Sr為科研子系統(tǒng)的補(bǔ)貼，Spns為間接轉(zhuǎn)移至系統(tǒng)2的補(bǔ)貼。PT=PTr+PTpns。PTr為間接轉(zhuǎn)移至科研子系統(tǒng)的減稅，PTpns為系統(tǒng)2的減稅。

綜合模型(1)和(3)的分析，補(bǔ)貼和減稅對(duì)大系統(tǒng)的短期影響模型為：

TFPit5=a50+a51lnLEit+a52lnBCit+a53lnHEit+a54lnKRDit+a55lnSit+a56lnPTit+a57lnYit+e5

(5)

補(bǔ)貼和減稅分別對(duì)子系統(tǒng)均有直接或間接效應(yīng)。減稅對(duì)系統(tǒng)1的影響用PT與系統(tǒng)1的KRD的交叉項(xiàng)滯后一期表示。補(bǔ)貼對(duì)系統(tǒng)2的影響，用S與系統(tǒng)2的GK的交叉項(xiàng)滯后一期表示。優(yōu)惠政策對(duì)大系統(tǒng)的中長期效應(yīng)模型為：

TFPit6=a60+a61lnLEit+a62lnGKit+a63lnHEit+a64lnKRDit+a65lnSit+a66lnPTit+a67lnYit+a68lnSit-1×GKit-1+a69lnPTit-1×KRDit-1+e6

(6)

2 變量、數(shù)據(jù)和實(shí)證過程

2.1 變量指標(biāo)的選擇

智能效率采用智能TFP、技術(shù)效率TE、純技術(shù)效率PE和規(guī)模效率SE代表。從證交所智能板塊企業(yè)庫中，剔除2011年及其后上市的企業(yè)樣本，隨機(jī)選擇82家智能上市企業(yè)數(shù)據(jù)。用DEAP 12.0軟件，運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)法，采用2011—2018年的上市企業(yè)數(shù)據(jù)，分別以高層次人才數(shù)量、智能研發(fā)資金為系統(tǒng)1的投入變量，以智能知識(shí)產(chǎn)出為系統(tǒng)1的產(chǎn)出變量，以低層次勞動(dòng)力投入、經(jīng)營成本為系統(tǒng)2的投入變量，以營業(yè)收入為系統(tǒng)2的產(chǎn)出變量，測(cè)算子系統(tǒng)和大系統(tǒng)的效率值。智能技術(shù)研發(fā)投入采用年度科技資金投入金額來代表。高層次人才投入采用本科及以上人才的數(shù)量來代表。低層次勞動(dòng)力投入量采用生產(chǎn)工人數(shù)量指標(biāo)代表。智能知識(shí)產(chǎn)出采用剔除了土地使用權(quán)以外的無形資產(chǎn)金額代表。經(jīng)營資金投入采用經(jīng)營總成本金額代表?？偖a(chǎn)出采用主營業(yè)務(wù)收益額來代表。補(bǔ)貼采用補(bǔ)貼金額來代表。減稅采用應(yīng)繳所得稅率和實(shí)繳稅率的差代表。

2.2 樣本數(shù)據(jù)的選擇和處理

2012—2018年間的數(shù)據(jù)，共574條數(shù)據(jù)樣本。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)性描述見表1。對(duì)環(huán)境變量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，采用Stata 15.0軟件進(jìn)行運(yùn)算。

表1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)性描述

2.3 實(shí)證過程

使用包括LLC、IPS、ADF-Fisher等方法進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，綜合P值結(jié)果，變量均不支持含有單位根的原假設(shè)，符合平穩(wěn)性的計(jì)量要求。采用Panel-rho-Statistic、PP-Statistic、ADF-Statistic和分組PP-Statistic、ADF-Statistic檢驗(yàn)。結(jié)合F檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，變量基本上通過協(xié)整檢驗(yàn)。

對(duì)智能企業(yè)的子系統(tǒng)和大系統(tǒng)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行固定效應(yīng)面板線性回歸和門檻回歸。

3 實(shí)證結(jié)果及結(jié)果分析

表2和表3分別是線性回歸和門檻回歸結(jié)果。其他結(jié)果因篇幅有限，未能列出。

在系統(tǒng)1，補(bǔ)貼與TFP線性正相關(guān)。減稅對(duì)系統(tǒng)1TFP有微弱正效應(yīng)，其間接效應(yīng)助推了補(bǔ)貼對(duì)系統(tǒng)1的TFP正效應(yīng)。亦即補(bǔ)貼對(duì)自有研發(fā)資金的短期擠出效應(yīng)弱于其信號(hào)作用和對(duì)研發(fā)活動(dòng)的激勵(lì)作用，因而對(duì)系統(tǒng)1效率有正作用；減稅也影響自有研發(fā)資金投入，促進(jìn)研發(fā)活動(dòng)；智能政策有效提升系統(tǒng)1的效率。此發(fā)現(xiàn)與文獻(xiàn)[3]的發(fā)現(xiàn)相符。該文認(rèn)為政府支持對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率有正效應(yīng)。

在系統(tǒng)2，減稅與TFP有非線性單門檻回歸關(guān)系，亦即當(dāng)減稅大于11.1%之時(shí)，減稅對(duì)智能TFP的影響從輕微負(fù)相關(guān)變成強(qiáng)烈且顯著負(fù)相關(guān)。但補(bǔ)貼，使得減稅對(duì)TFP的負(fù)效應(yīng)稍有減緩。系統(tǒng)2的資金投入因減稅和補(bǔ)貼的影響，對(duì)智能TFP的影響系數(shù)逐漸增強(qiáng)。補(bǔ)貼和減稅對(duì)系統(tǒng)2的TFP有負(fù)效應(yīng)，后者的負(fù)效應(yīng)強(qiáng)烈。這進(jìn)一步印證當(dāng)前智能產(chǎn)業(yè)政策具有針對(duì)研發(fā)活動(dòng)的專向性。

在大系統(tǒng)中，優(yōu)惠政策對(duì)智能TFP基本上呈非線性關(guān)系。減稅對(duì)大系統(tǒng)智能TFP有倒U型單門檻效應(yīng)。但該門檻值畸高。補(bǔ)貼對(duì)減稅的影響極其微弱。表明現(xiàn)實(shí)中，減稅多為正效應(yīng)。

補(bǔ)貼對(duì)大系統(tǒng)的智能TFP也有倒U型單門檻效應(yīng)。根據(jù)門檻值，得拐點(diǎn)為補(bǔ)貼0.119萬元?，F(xiàn)實(shí)中，大多數(shù)智能企業(yè)享受的補(bǔ)貼能超越門檻值。減稅的間接效應(yīng)把補(bǔ)貼對(duì)大系統(tǒng)智能TFP的關(guān)系變成線性關(guān)系。在中長期呈現(xiàn)出輕微的負(fù)效應(yīng)。最終，兩種舉措均對(duì)大系統(tǒng)智能TFP有負(fù)效應(yīng)，其中補(bǔ)貼的負(fù)效應(yīng)更為強(qiáng)烈且顯著。兩者與智能TFP的短期倒U型關(guān)系，很有可能是因?yàn)閮煞N政策對(duì)企業(yè)自有研發(fā)資金的擠出效應(yīng)滯后而致，也符合孟慶璽等關(guān)于產(chǎn)業(yè)政策能增加受惠企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度，且影響程度呈出“先升后降”的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)的觀點(diǎn)[4]。文獻(xiàn)[5]的發(fā)現(xiàn)與本文不一致，可能是因?yàn)榍罢卟捎么笙到y(tǒng)的創(chuàng)新效率，與本文的指標(biāo)有異。這印證了本文最初的觀點(diǎn)，即有兩種優(yōu)惠政策對(duì)智能效率確實(shí)有直接和間接效應(yīng)。政府優(yōu)惠對(duì)不同子系統(tǒng)的效率的影響差異甚大，體現(xiàn)出智能優(yōu)惠政策的智能效率效應(yīng)的復(fù)雜性。僅以大系統(tǒng)效率為指標(biāo)研究，往往難以作出全面的判斷。

效應(yīng)來源分析時(shí)因篇幅有限，未列出具體結(jié)果。

補(bǔ)貼對(duì)系統(tǒng)1的效率的正效應(yīng)主要來自規(guī)模效率的貢獻(xiàn)，其次是純技術(shù)效率，而技術(shù)效率的貢獻(xiàn)較弱。減稅對(duì)系統(tǒng)1的間接效應(yīng)加強(qiáng)了補(bǔ)貼對(duì)系統(tǒng)1智能TFP的正效應(yīng)。減稅對(duì)系統(tǒng)1智能TFP亦有微弱的正效應(yīng)。

表2 TFP為因變量的固定效應(yīng)回歸結(jié)果

表3 門檻回歸結(jié)果TFP為因變量

減稅對(duì)系統(tǒng)2的效率的負(fù)效應(yīng)主要來源于規(guī)模效率的負(fù)效應(yīng)。減稅對(duì)技術(shù)效率和純技術(shù)效率的效應(yīng)均較微弱。補(bǔ)貼對(duì)系統(tǒng)2的間接效應(yīng)基本上惡化了減稅對(duì)系統(tǒng)2的效率的效應(yīng)。補(bǔ)貼與生產(chǎn)銷售資金投入共同對(duì)系統(tǒng)2的智能效率形成負(fù)效應(yīng)。

大系統(tǒng)方面，補(bǔ)貼對(duì)大系統(tǒng)智能TFP的強(qiáng)烈負(fù)效應(yīng)；減稅對(duì)大系統(tǒng)智能TFP的微弱的負(fù)效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度的激勵(lì)作用主要是通過補(bǔ)貼、減稅等“資源效應(yīng)”實(shí)現(xiàn)。“資源效應(yīng)”容易導(dǎo)致資源配置的非效率、規(guī)模不經(jīng)濟(jì)，從而帶來了純技術(shù)效率、技術(shù)效率和規(guī)模效率的負(fù)效應(yīng)?？梢姡?guī)模效率是當(dāng)前智能優(yōu)惠政策對(duì)智能效率的效應(yīng)的主要影響因素。吳淑娟等的研究也有類似的發(fā)現(xiàn)[6]。在系統(tǒng)1的正效應(yīng)主要由規(guī)模效率帶動(dòng)，系統(tǒng)2的負(fù)效應(yīng)主要由規(guī)模效率帶動(dòng)，也表明當(dāng)前智能技術(shù)創(chuàng)新尚未成為效率增長的主要驅(qū)動(dòng)力。

上游環(huán)節(jié)優(yōu)惠政策與智能TFP的關(guān)系。上游環(huán)節(jié)優(yōu)惠政策與智能TFP多為線性關(guān)系。補(bǔ)貼與系統(tǒng)1的TFP有正的線性關(guān)系。減稅對(duì)智能TFP的正效應(yīng)主要來源于純技術(shù)效率和技術(shù)效率的正效應(yīng)，規(guī)模效應(yīng)的負(fù)效應(yīng)非常強(qiáng)烈。

減稅與系統(tǒng)2智能TFP有正相關(guān)線性關(guān)系。在補(bǔ)貼的影響下，減稅與該系統(tǒng)的智能TFP存在單門檻回歸關(guān)系，呈U型關(guān)系。

大系統(tǒng)方面，補(bǔ)貼和減稅對(duì)大系統(tǒng)的智能TFP均有負(fù)效應(yīng)。補(bǔ)貼的負(fù)效應(yīng)強(qiáng)于減稅。在兩者的影響下，系數(shù)均稍有減弱。

中游環(huán)節(jié)優(yōu)惠政策對(duì)智能效率的效應(yīng)。中游環(huán)節(jié)優(yōu)惠政策對(duì)智能效率的效應(yīng)表現(xiàn)出較強(qiáng)的規(guī)律性。在系統(tǒng)1，補(bǔ)貼具有強(qiáng)的正效應(yīng)，加上減稅的間接作用，補(bǔ)貼的效應(yīng)進(jìn)一步增強(qiáng)且顯著。減稅對(duì)系統(tǒng)2的影響主要是非線性關(guān)系，呈倒U型關(guān)系。補(bǔ)貼的影響使得減稅對(duì)智能效率有微弱的負(fù)效應(yīng)。減稅的負(fù)效應(yīng)主要來自純技術(shù)效率的負(fù)效應(yīng)。大系統(tǒng)方面，在兩種舉措的交叉作用下，補(bǔ)貼和減稅對(duì)智能TFP具有負(fù)效應(yīng)。

下游環(huán)節(jié)優(yōu)惠政策與智能效率的關(guān)系。下游環(huán)節(jié)的優(yōu)惠政策與智能TFP以線性關(guān)系為主。在系統(tǒng)1，補(bǔ)貼與智能TFP正相關(guān)，而減稅在系統(tǒng)1有負(fù)效應(yīng)。在系統(tǒng)2，減稅與智能TFP有顯著的負(fù)效應(yīng)，在補(bǔ)貼的負(fù)面影響下，減稅的負(fù)效應(yīng)加強(qiáng)。在大系統(tǒng)，政策扶持與智能效率以線性關(guān)系為主。其中補(bǔ)貼有顯著的負(fù)效應(yīng)。減稅對(duì)智能TFP則有正效應(yīng)。

4 結(jié)論與對(duì)策啟示

實(shí)證結(jié)果表明，補(bǔ)貼和減稅分別在兩個(gè)子系統(tǒng)有不同的效應(yīng)?？傮w上，補(bǔ)貼在全產(chǎn)業(yè)鏈和各環(huán)節(jié)的企業(yè)系統(tǒng)1均有正效應(yīng)，但在大系統(tǒng)卻表現(xiàn)出倒U型的非線性關(guān)系或線性負(fù)效應(yīng)。全產(chǎn)業(yè)的減稅在系統(tǒng)2的智能效率負(fù)效應(yīng)，但在各環(huán)節(jié)的效應(yīng)差異甚大；減稅在大系統(tǒng)的倒U型效應(yīng)也有異于各環(huán)節(jié)的效應(yīng)。這體現(xiàn)出優(yōu)惠政策對(duì)智能效率的影響的復(fù)雜性，僅從大系統(tǒng)的視角研究優(yōu)惠政策的智能效率效應(yīng)難免有片面性。

優(yōu)惠政策之間交叉影響。補(bǔ)貼和減稅相互之間存在影響。這種間接效應(yīng)或緩釋或加強(qiáng)另一種優(yōu)惠政策的效應(yīng)。補(bǔ)貼對(duì)全產(chǎn)業(yè)減稅的間接效應(yīng)則相對(duì)微弱，基本上未能從根本上扭轉(zhuǎn)減稅對(duì)智能效率的效應(yīng)方向。

為此，應(yīng)在以下方面多加注意：一是實(shí)行普惠性的補(bǔ)貼政策，降低補(bǔ)貼門檻。建議實(shí)行普惠性的補(bǔ)貼政策，降低享受補(bǔ)貼政策的門檻，提高享受補(bǔ)貼政策的便捷度。二是減稅可以作為長期的優(yōu)惠政策。建議以減稅作為長期的優(yōu)惠政策，特別是加大上游環(huán)節(jié)企業(yè)的減稅幅度和受惠范圍。三是發(fā)揮優(yōu)惠政策的間接正作用。四是注重?cái)U(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模。今后在擴(kuò)大現(xiàn)有企業(yè)規(guī)模的同時(shí)，加快培育新企業(yè)。采取促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和市場(chǎng)擴(kuò)大的舉措，引導(dǎo)智能企業(yè)加強(qiáng)管理，以拓寬產(chǎn)品的開發(fā)和銷售來促進(jìn)企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大，進(jìn)而促進(jìn)行業(yè)規(guī)模擴(kuò)大。培育有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的科技型企業(yè)，加快智能高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的形成和發(fā)展。