李楠

摘要 根據(jù)2007～2013年我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，運(yùn)用主成分分析法篩選提取控制變量，利用面板數(shù)據(jù)模型探索稅收及收入補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司成長(zhǎng)性的影響。結(jié)果表明，稅收補(bǔ)貼于公司成長(zhǎng)性影響顯著；收入補(bǔ)貼于上市公司成長(zhǎng)性影響不顯著，且對(duì)公司成長(zhǎng)性發(fā)展水平存在負(fù)效應(yīng)。政府應(yīng)當(dāng)減少對(duì)于農(nóng)業(yè)上市公司的直接幫扶，鼓勵(lì)引導(dǎo)企業(yè)挖掘自身潛力，不斷提高自我發(fā)展水平。

關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè)上市公司；成長(zhǎng)性；主成分分析法；面板數(shù)據(jù)模型

中圖分類號(hào) S-9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 0517-6611（2015）27-305-04

Subsidy Policies Affecting the Agricultural Listed Companies in China—Empirical Analysis Based on Panel Data Model

LI Nan

（College of Economics & Management， China Agricultural University， Beijing 100083）

Abstract According to the financial data of the agricultural listed companies from 2007 to 2013， using principal component analysis （PCA） to extract control variables and using the panel data model as the research method， tax subsidies and income subsidies influence on the growth of agricultural listed companies were studied. The results confirm that tax subsidies have significantly influence on growth of listed companies， but income support for the listed company earnings impact is not significant and it is even not conducive to the growth of the enterprise. Admitting that government subsidy can help to increase the current profits， it hinders the enterprises to improve in the long term. The government should reduce direct support for agricultural listed companies， encourage enterprises to make their own efforts for survival.

Key words Agricultural listed companies； Growth； Principal component analysis； Panel data model

我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司在推進(jìn)農(nóng)業(yè)市場(chǎng)化、產(chǎn)業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)中發(fā)揮著引導(dǎo)作用，代表農(nóng)業(yè)發(fā)展的先進(jìn)生產(chǎn)力，因此我國(guó)各級(jí)政府都大力扶持農(nóng)業(yè)上市公司發(fā)展。地方政府對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司補(bǔ)貼政策的覆蓋面從1998年的49%，到現(xiàn)在的除個(gè)別企業(yè)個(gè)別年份外，政府補(bǔ)貼目前已惠及絕大多數(shù)農(nóng)業(yè)類上市公司，幾乎達(dá)到100%[1]。補(bǔ)貼政策隨歷史進(jìn)程的逐步普及是否會(huì)拉動(dòng)企業(yè)成長(zhǎng)，為公司發(fā)展提供助力，在種類繁多的補(bǔ)貼政策中，各類補(bǔ)貼政策將如何發(fā)揮作用，是該研究關(guān)鍵議題。

關(guān)于補(bǔ)貼對(duì)于上市公司成長(zhǎng)性的文獻(xiàn)，陳曉等[1]揭示了在資本市場(chǎng)環(huán)境中，地方政府通過(guò)補(bǔ)貼優(yōu)惠政策積極參與公司盈余管理操縱的現(xiàn)象，這不僅極大地扭曲了會(huì)計(jì)信息，同時(shí)也導(dǎo)致了稅務(wù)不公平競(jìng)爭(zhēng)。他們也對(duì)地方政府此行為的動(dòng)力、手段與作用作了詳細(xì)闡述，并表示，若非地方政府扶持，近一半已配股公司難獲得配股資格。沈曉明等[2]研究了農(nóng)業(yè)類上市公司補(bǔ)貼的現(xiàn)狀與特點(diǎn)，他們統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)半數(shù)上市公司獲得收入補(bǔ)貼，且企業(yè)受其影響程度約為2成，反映出農(nóng)業(yè)類上市公司真實(shí)成長(zhǎng)水平較差的問(wèn)題。同時(shí)，他們通過(guò)量化研究，得出應(yīng)重新調(diào)整政府與上市公司間的關(guān)系，調(diào)整補(bǔ)貼政策，以及實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)類上市公司自我調(diào)整的結(jié)論。林萬(wàn)龍等[3]實(shí)證分析表明我國(guó)政府對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)的財(cái)政優(yōu)惠政策缺乏效率，地方政府的扶持既不能對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)產(chǎn)品原料產(chǎn)銷的發(fā)揮帶動(dòng)作用，也無(wú)法直接拉動(dòng)所期望的農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)產(chǎn)出的增長(zhǎng)。冷建飛[4]通過(guò)建立面板數(shù)據(jù)模型分析國(guó)家財(cái)政補(bǔ)貼及稅收補(bǔ)貼對(duì)于農(nóng)業(yè)類上市公司盈利性的影響關(guān)系，研究表明對(duì)樣本采用面板數(shù)據(jù)模型的研究方法要優(yōu)于多元線性回歸模型，但其控制變量的選取上帶有較強(qiáng)主觀色彩。

由于面板數(shù)據(jù)模型對(duì)于處理時(shí)間序列與截面兩個(gè)維度的數(shù)據(jù)存在的優(yōu)越性，該研究運(yùn)用此模型研究補(bǔ)貼政策對(duì)于公司成長(zhǎng)性的影響，并在企業(yè)資源成長(zhǎng)論與企業(yè)能力成長(zhǎng)論的理論基礎(chǔ)上，從企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)管理視角，輔以主成分分析法，進(jìn)行控制變量的選擇。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 樣本指標(biāo)度量

該研究采用Tobin Q值衡量上市公司成長(zhǎng)性。Tobin Q理論由諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者James Tobin于1969年提出，用以對(duì)上市公司價(jià)值進(jìn)行度量。以Tobin Q值作為公司成長(zhǎng)機(jī)會(huì)替代變量的國(guó)內(nèi)外研究有很多，如Larry Lang等[5]、曾紅洪[6]、孫燁[7]、祝繼高等[8]、張福明[9]等。Q值越大，表征公司成長(zhǎng)機(jī)會(huì)價(jià)值占比越大，企業(yè)成長(zhǎng)機(jī)會(huì)越多。計(jì)算公式為：

Tobin Q值=（股權(quán)市值+凈債務(wù)市值）/（資產(chǎn)總計(jì)-無(wú)形資產(chǎn)凈值）（1）

企業(yè)接受的政府補(bǔ)貼主要來(lái)源分為2類，一是直接的收入補(bǔ)貼，該指標(biāo)可以查找企業(yè)年報(bào)里營(yíng)業(yè)外收入明細(xì)中的政府補(bǔ)助項(xiàng)；二是稅收補(bǔ)貼，在對(duì)農(nóng)業(yè)類上市公司的稅收補(bǔ)貼中，所得稅收入扶持占絕大比重，故采用所得稅補(bǔ)貼度量稅收補(bǔ)貼因素。計(jì)算公式為：

稅收補(bǔ)貼=利潤(rùn)總額×（企業(yè)所得稅率-所得稅費(fèi)用/利潤(rùn)總額）（2）

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究假設(shè)

選擇滬深板塊證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類下CSRC農(nóng)、林、牧、漁業(yè)共42家上市公司作為研究對(duì)象，剔除ST公司1家；為避免會(huì)計(jì)準(zhǔn)則差異和防止股票市值計(jì)算中出現(xiàn)困難剔除A、B股并發(fā)的上市公司1家；由于2006年的大部分農(nóng)業(yè)類上市公司進(jìn)行了股權(quán)分置改革，為避免該事件對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的影響，選取2007～2013年數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，剔除2007年后上市的公司6家；結(jié)合指標(biāo)選取剔除數(shù)據(jù)缺損公司共13家。最終剩余21家農(nóng)業(yè)上市公司作為研究對(duì)象。

樣本公司的各項(xiàng)指標(biāo)測(cè)度主要來(lái)源于萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，并以同花順軟件、新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)作為補(bǔ)充備查，2007～2013年各上市公司年報(bào)采用按新準(zhǔn)則編制的合并原始報(bào)表。計(jì)量分析軟件采用Spss Statistics17.0和Eviews6.0。

研究假設(shè)1：農(nóng)業(yè)類上市公司的成長(zhǎng)性是稅收補(bǔ)貼的函數(shù)，兩者為正相關(guān)關(guān)系。

研究假設(shè)2：農(nóng)業(yè)類上市公司的成長(zhǎng)性是收入補(bǔ)貼的函數(shù)，兩者為正相關(guān)關(guān)系。

研究假設(shè)3：農(nóng)業(yè)類上市公司的成長(zhǎng)性是稅收補(bǔ)貼與收入補(bǔ)貼的函數(shù)，且稅收補(bǔ)貼與收入補(bǔ)貼與公司成長(zhǎng)性同時(shí)呈正相關(guān)的關(guān)系。

2 控制變量數(shù)據(jù)處理

在對(duì)中西方重要相關(guān)文獻(xiàn)系統(tǒng)回顧后，遴選出對(duì)上市公司成長(zhǎng)性通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的影響因素控制變量，進(jìn)行歸納整理，將16個(gè)控制變量劃分為5個(gè)層面，見表1。

為避免控制變量間可能存在的多重共線性問(wèn)題，運(yùn)用主成分分析方法對(duì)所選16個(gè)控制變量指標(biāo)進(jìn)行篩選，由主成分累積貢獻(xiàn)率與特征根決定因子取舍情況。由表2可知，初始因子解的前7個(gè)因子特征值均大于1，它們共同解釋了中國(guó)農(nóng)業(yè)類上市公司成長(zhǎng)性的68.203%，能夠基本反映原始數(shù)據(jù)所提供的信息。

選擇具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法，對(duì)因子載荷矩陣實(shí)行最大正交旋轉(zhuǎn)，對(duì)上述7個(gè)因子進(jìn)行提取與旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子能夠在不改變?cè)欣塾?jì)解釋總方差百分比的前提下，重新分配原解釋變量的方差，使得新因子方差更為接近，同時(shí)也更易于解釋，旋轉(zhuǎn)在19次迭代后收斂，見表3。

用Fi（i=1～7）命名旋轉(zhuǎn)后的7個(gè)主成分。利用旋轉(zhuǎn)載荷矩陣可以建立各主成分的函數(shù)：

F1=-0.269X1+0.094X2-0.305X3-0.384X4-0.662X5+0.008X6+0.166X7+0.450X8+0.693X9-0.068X10+0.733X11-0.008X12+0.008X13+0.031X14-0.057X15-0.043X16（3）

同理可得F2～F7的表達(dá)式。以7個(gè)主成分作為自變量，選取托賓Q值作為因變量代表公司成長(zhǎng)性，建立多元線性回歸模型：

Y=α0+α1F1+α2F2+α3F3+α4F4+α5F5+α6F6+α7F7+ε（4）

上述回歸模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)R為0.599，判定系數(shù)R2為0.359，調(diào)整判定系數(shù)為0.327。DW統(tǒng)計(jì)量為1.505，表明模型的自相關(guān)性較小。Anova方差分析中F統(tǒng)計(jì)量為11.136，sig.值為0.000，表明模型有較強(qiáng)的顯著性。由于主成分分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，故解釋變量間不存在異方差性、相關(guān)性等問(wèn)題。除F3和F5外，其余5個(gè)主成分在5%水平下均顯著。得到如下回歸模型：

Y=0.007-0.3F1-0.136F2+0.039F3-0.394F4-0.043F5-0.242F6+0.183F7（5）

將各成分系數(shù)還原到16個(gè)影響因素中，得出影響因素系數(shù)表。根據(jù)絕對(duì)值由大到小排列見上表。為了保證5個(gè)層面均包含至少一個(gè)控制變量，選取前10項(xiàng)指標(biāo)開展研究。

即最終選取資產(chǎn)負(fù)債率、發(fā)起人持股占比、國(guó)有股占比、無(wú)形資產(chǎn)占比、長(zhǎng)期負(fù)債比率、流動(dòng)比率、營(yíng)業(yè)成本率、綜合杠桿、資產(chǎn)總計(jì)、期間費(fèi)用率10項(xiàng)指標(biāo)作為最終控制變量。各控制變量影響程度系數(shù)見表4。

3 實(shí)證分析

3.1 模型選擇

為實(shí)現(xiàn)3個(gè)研究假設(shè)的檢驗(yàn)，分別建立以下模型：

Y=β0+β1X9+β2X3+β3X2+β4X1+β5X11+β6X10+β7X13+β8X7+β9X8+β14X14+β11TS+μ（6）

Y=β0+β1X9+β2X3+β3X2+β4X1+β5X11+β6X10+β7X13+β8X7+β9X8+β14X14+β11IS+μ（7）

Y=β0+β1X9+β2X3+β3X2+β4X1+β5X11+β6X10+β7X13+β8X7+β9X8+β14X14+β11TS+β12IS+μ（8）

模型中Y為被解釋變量，即Tobin Q值，β0為截距項(xiàng)，βi（i=1，2，3，…，12）為模型回歸系數(shù)，Xi為控制變量，TS（Tax Subsidies）為稅收補(bǔ)貼，IS（Income Subsidies）為收入補(bǔ)貼，μ為隨機(jī)變量，表征其他可能影響上市公司成長(zhǎng)性的未決因素。模型（6）研究稅收補(bǔ)貼與公司成長(zhǎng)性的函數(shù)關(guān)系，模型（7）研究收入補(bǔ)貼與公司成長(zhǎng)性的函數(shù)關(guān)系，模型（8）檢驗(yàn)稅收補(bǔ)貼與收入補(bǔ)貼共同交互作用下對(duì)于公司成長(zhǎng)性的函數(shù)關(guān)系。

3.2 模型檢驗(yàn) 對(duì)模型（6）～（8）進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)和似然比檢驗(yàn)，結(jié)果見表5。

就個(gè)體層面而言，面板數(shù)據(jù)模型分為固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)及混合效應(yīng)。Hausman檢驗(yàn)?zāi)軌蚺袛鄻颖緮?shù)據(jù)應(yīng)建立個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型還是個(gè)體固定效應(yīng)模型。其原假設(shè)為應(yīng)采用隨機(jī)效應(yīng)模型，個(gè)體效應(yīng)對(duì)回歸變量無(wú)影響。此次檢驗(yàn)中3個(gè)模型的Hausman值均較大，其P值均小于5%，應(yīng)拒絕原假設(shè)，建立個(gè)體固定效應(yīng)模型。

在樣本數(shù)據(jù)個(gè)體固定效應(yīng)模型輸出結(jié)果窗口中進(jìn)行似然比檢驗(yàn)，并采用GLS權(quán)重法，旨在通過(guò)加權(quán)克服異方差影響。似然比檢驗(yàn)?zāi)軌驅(qū)颖緮?shù)據(jù)在建立個(gè)體混合效應(yīng)與個(gè)體固定效應(yīng)模型間進(jìn)行判斷，其原假設(shè)為應(yīng)當(dāng)建立混合效應(yīng)模型。此次檢驗(yàn)中3個(gè)模型的F值均較大，P值均遠(yuǎn)小于5%，應(yīng)拒絕原假設(shè)，檢驗(yàn)結(jié)果仍然支持采用個(gè)體固定效應(yīng)模型。

3.3 固定效應(yīng)模型下的回歸分析結(jié)果

采用個(gè)體固定效應(yīng)模型對(duì)模型（6）～（8）進(jìn)行回歸，結(jié)果見表6。由表6可知，加權(quán)條件下回歸模型的判定系數(shù)R2均大于77%，調(diào)整判定系數(shù)在71%以上，表明所有變量至少可以對(duì)公司成長(zhǎng)性指標(biāo)托賓Q值的71%作出解釋，模型的擬合優(yōu)度好。DW統(tǒng)計(jì)量均在為2附近，表明模型基本不存在自相關(guān)性。

回歸模型的總體顯著性方面，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量在為12左右，sig值均為0.000，在1%水平上顯著，表明3個(gè)模型有好的顯著性。

單個(gè)回歸系數(shù)的顯著性方面，模型（6）中稅收補(bǔ)貼系數(shù)為0.007 499，且其P值在5%水平下顯著，這支持了研究假設(shè)1，表明稅收補(bǔ)貼會(huì)對(duì)公司成長(zhǎng)性產(chǎn)生正向影響。模型（7）中收入補(bǔ)貼系數(shù)為-0.070，且其P值不顯著，這并未支持研究假設(shè)2，表明收入補(bǔ)貼并不能夠拉動(dòng)農(nóng)業(yè)類上市公司的成長(zhǎng)。模型（8）中稅收補(bǔ)貼系數(shù)為0.006，其P值在10%水平下顯著，收入補(bǔ)貼系數(shù)為-0.060，且其P值不顯著，表明稅收補(bǔ)貼可以正向促進(jìn)企業(yè)成長(zhǎng)，收入補(bǔ)貼并不能夠拉動(dòng)農(nóng)業(yè)類上市公司的成長(zhǎng)。通過(guò)3個(gè)模型補(bǔ)貼系數(shù)絕對(duì)值的比對(duì)情況得知，模型（8）中稅收補(bǔ)貼與收入補(bǔ)貼的交互作用會(huì)減弱各自對(duì)于企業(yè)的正向或負(fù)向效應(yīng)，并未支持研究假設(shè)3。

4 研究結(jié)論

稅收補(bǔ)貼顯著正向影響農(nóng)業(yè)類上市公司成長(zhǎng)性，但這種拉動(dòng)作用盡管存在，但影響能力微弱。稅收補(bǔ)貼對(duì)于企業(yè)成長(zhǎng)性影響的t統(tǒng)計(jì)量在5%水平下顯著，但其系數(shù)十分的小。所以筆者認(rèn)為，稅收補(bǔ)貼對(duì)于提高企業(yè)成長(zhǎng)性以及其競(jìng)爭(zhēng)力的作用仍有待開發(fā)。為防止公司養(yǎng)成惰性習(xí)慣，促進(jìn)企業(yè)發(fā)展的良性循環(huán)，政府應(yīng)將稅收補(bǔ)貼與公司績(jī)效掛鉤，充分發(fā)揮稅收補(bǔ)貼政策對(duì)于提振企業(yè)發(fā)展的應(yīng)有之義。

收入補(bǔ)貼對(duì)于農(nóng)業(yè)類上市公司成長(zhǎng)性的提高無(wú)明顯幫助。研究發(fā)現(xiàn)收入補(bǔ)貼對(duì)公司成長(zhǎng)性影響的t統(tǒng)計(jì)量均不顯著，且其對(duì)企業(yè)成長(zhǎng)性的系數(shù)也都很小，系數(shù)為負(fù)，表明收入補(bǔ)貼增加會(huì)阻礙企業(yè)的成長(zhǎng)與發(fā)展?；騼H是單純從增加企業(yè)利潤(rùn)角度而言，收入補(bǔ)貼無(wú)益于上市公司發(fā)展，無(wú)益于其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)的提高，更無(wú)益于公司充分挖掘自身發(fā)展?jié)摿?，?duì)公司而言，可謂是其發(fā)展的一種“慢性毒藥”。

稅收補(bǔ)貼與收入補(bǔ)貼政策的并向使用將會(huì)導(dǎo)致兩者對(duì)于上市公司成長(zhǎng)性的作用產(chǎn)生抵消效應(yīng)，即稅收補(bǔ)貼對(duì)于企業(yè)成長(zhǎng)性的正向影響作用被弱化，收入補(bǔ)貼的負(fù)效應(yīng)也同時(shí)被減弱。政府應(yīng)改變以往對(duì)于農(nóng)業(yè)類上市公司成長(zhǎng)的幫扶形式，可以逐步適當(dāng)減少直接補(bǔ)貼，更多地在營(yíng)造更加公平有效的市場(chǎng)環(huán)境上下功夫，鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行科技創(chuàng)新，對(duì)于農(nóng)業(yè)類公司的研發(fā)支出給予稅收優(yōu)惠政策傾斜，幫助企業(yè)提高其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，使農(nóng)業(yè)類上市公司盡早走上自我發(fā)展的成長(zhǎng)之路。

農(nóng)業(yè)類上市公司在其發(fā)展過(guò)程中要轉(zhuǎn)變思路，利用好政府的補(bǔ)貼扶持政策，并減少對(duì)其的過(guò)分依賴。作為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的主體，企業(yè)應(yīng)當(dāng)在規(guī)范的市場(chǎng)環(huán)境下對(duì)股東負(fù)責(zé)，提高其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力、長(zhǎng)短期盈利水平及公司成長(zhǎng)性水平。事實(shí)上，政府對(duì)于農(nóng)業(yè)類上市公司的政策優(yōu)惠可能是為了讓公司分享政府的公益性任務(wù)，若企業(yè)過(guò)度依賴政府補(bǔ)貼，則無(wú)助于其集中精力搞經(jīng)營(yíng)，無(wú)助于企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳曉，李靜.地方政府財(cái)政行為在提升上市公司業(yè)績(jī)中的作用[J].會(huì)計(jì)研究，2001（12）：20-28.

[2] 沈曉明，譚再剛，伍朝暉.補(bǔ)貼政策對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的影響與調(diào)整[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2002（6）：20-23.

[3] 林萬(wàn)龍，張莉琴.優(yōu)惠政策對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司利潤(rùn)的影響[J].農(nóng)業(yè)與技術(shù)，2003（12）：18-24.

[4] 冷建飛.補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司盈利的影響研究：基于面板數(shù)據(jù)模型的分析[J].江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2007（2）：134-137.

[5] LANG L，OFEK E，STULZ E M.Leverage，investment，and firm growth[J].Journal of financial economics，1996，40（1）：3-29.

[6] 曾江洪.中小上市公司治理與成長(zhǎng)性的關(guān)系研究[D].長(zhǎng)沙：中南大學(xué)，2007.

[7] 孫燁.公司治理結(jié)構(gòu)與公司成長(zhǎng)能力研究[D].長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2006.

[8] 祝繼高，陸正飛.貨幣政策、企業(yè)成長(zhǎng)與現(xiàn)金持有水平變化[J].管理世界，2009（3）：152-158.

[9] 張福明.企業(yè)成長(zhǎng)與生產(chǎn)率、盈利能力的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究：基于中國(guó)制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[D].上海：上海交通大學(xué)，2011.