吳 霞，吳 震

（國家電網(wǎng)信通產(chǎn)業(yè)集團廈門億力吉奧信息科技有限公司 黨委書記辦公室，福建 廈門 361000）

我國實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略離不開科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)的成長?？萍计髽I(yè)孵化器可以為科技企業(yè)孵化及成果轉(zhuǎn)化搭建重要平臺，已成為我國科技發(fā)展的重要推動力量。許多國家將孵化器服務(wù)績效作為獲得政策優(yōu)惠的主要依據(jù)，按照孵化器提供的服務(wù)和孵化目標(biāo)完成情況給予財政獎勵或稅收優(yōu)惠。和西方國家不同，我國現(xiàn)行的孵化器稅收優(yōu)惠政策屬于門檻式間接優(yōu)惠模式。[1-2]在我國只有當(dāng)孵化器的基本條件和服務(wù)達到國家設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)之后才能享受稅收優(yōu)惠政策，但是由于缺乏政策實施效果的跟蹤評價機制和退出機制，因此對于稅收優(yōu)惠政策能否進一步提升科技企業(yè)孵化器的孵化能力以及促進在孵企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等問題仍需要我們做進一步的探討和檢驗分析。

基于前人已有的研究成果，文章嘗試從孵化器自身以及在孵企業(yè)兩個角度，分別構(gòu)建面板平滑轉(zhuǎn)換模型和雙門檻回歸模型對我國稅收優(yōu)惠政策對科技企業(yè)孵化器產(chǎn)生的激勵效應(yīng)進行實證分析。

1 稅收優(yōu)惠政策對孵化器服務(wù)能力提升的影響

1.1 變量選取

1.1.1 被解釋變量

借鑒相關(guān)研究經(jīng)驗選擇孵化器服務(wù)提供總量和孵化器提供服務(wù)的效率作為衡量孵化器服務(wù)水平的兩個指標(biāo)。這里孵化器提供服務(wù)總量的指標(biāo)用孵化器總收入（TR）衡量，孵化器提供服務(wù)效率的指標(biāo)用在孵企業(yè)數(shù)量（IMU）與孵化收入的自然對數(shù)之比衡量，記作：

1.1.2 解釋變量

我國對孵化器的稅收優(yōu)惠主要體現(xiàn)在自2008年起對孵化器給予減免房產(chǎn)稅和城鎮(zhèn)土地使用稅、營業(yè)稅和所得稅的政策優(yōu)惠，“營改征增”期間，孵化器對孵化企業(yè)提供孵化服務(wù)、提供場地的收入均免征增值稅。因此，文章將孵化器獲得的總免稅額（TEXE）界定為稅收優(yōu)惠的量化體現(xiàn)。

1.1.3 控制變量

①地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平（LE）：因為稅收優(yōu)惠政策執(zhí)行的寬松程度與當(dāng)?shù)刎斄顩r及經(jīng)濟發(fā)展水平對創(chuàng)新孵化的需求有很大關(guān)系。因此，采用人均各地區(qū)生產(chǎn)總值來控制這一變量的影響。

②地區(qū)技術(shù)差距（GAP）：借鑒張同斌[3]等的做法，采用某省份的技術(shù)水平與該年度全國最高技術(shù)水平之比來衡量。

③民營經(jīng)濟活躍程度（PEN）：通過計算各地區(qū)私營工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入與國有控股企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的比值來衡量。

④風(fēng)險投資規(guī)模（VCA）：采用各地區(qū)風(fēng)險投資管理資產(chǎn)規(guī)模來衡量。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

考慮到我國對科技企業(yè)孵化器的稅收優(yōu)惠政策開始于2008年，所以本文從《中國火炬統(tǒng)計年鑒》和國家統(tǒng)計局網(wǎng)站選取2009—2017年國家級孵化器發(fā)展數(shù)據(jù)作為分析樣本N為31，T為9，NT為279。這里選擇將絕對量指標(biāo)進行對數(shù)化處理以剔除異方差。表1為各變量的描述性統(tǒng)計。

表1 變量的描述性統(tǒng)計Table 1 Descriptive statistics of variables

1.3 模型設(shè)定與實證分析

1.3.1 面板平滑轉(zhuǎn)換模型的設(shè)計

González[4]等最早構(gòu)建了面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型，解決了傳統(tǒng)門檻回歸模型的突變現(xiàn)象。本文借鑒González的分析思路首先設(shè)定線性面板模型，如下所示:

其中誤差項用μit表示，個體固定效應(yīng)用μi表示，其他變量和控制變量回歸系數(shù)的乘積矩陣用β'X表示?？紤]到政府稅收優(yōu)惠差異可能產(chǎn)生的非線性影響，所以將（1）式拓展為：

其中g(shù)（qit；γj，cj）取值區(qū)間為（0，1），是以qit為轉(zhuǎn)換變量的連續(xù)型轉(zhuǎn)換函數(shù)。通常采用以下形式設(shè)定轉(zhuǎn)換函數(shù)：

其中γ＞0，并且c1＜c2＜…＜cj；c=（c1,…,cm）是轉(zhuǎn)換點參數(shù)的m維向量，γ代表轉(zhuǎn)換的平滑度，cj為出現(xiàn)轉(zhuǎn)換的點。qit為門檻變量，通常只需考慮m取值為1或者2的情況，所以：

1.3.2 模型的非線性檢驗

在非線性檢驗之前需要對檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，以保證分析結(jié)果具有無偏性，這里采用面板數(shù)據(jù)單位根檢驗的方法。表2的檢驗結(jié)果顯示大多數(shù)變量在5%水平下顯著，說明數(shù)據(jù)具有平穩(wěn)性可以進行下一步的非線性檢驗。

表2 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗結(jié)果Table 2 Panel data unit root test results

檢驗?zāi)Ｐ蛥?shù)的非線性分別采用似然比檢驗，F(xiàn)ische檢驗和Wald檢驗三種方法，檢驗結(jié)果均顯示數(shù)據(jù)存在非線性，具體結(jié)果如表3所示。

表3 非線性檢驗Table 3 Nonlinear testing

1.3.3 門檻個數(shù)的選擇

在對面板數(shù)據(jù)進行非線性檢驗后還需要進一步對兩個模型的門檻個數(shù)做出判斷和選擇，這里構(gòu)建的輔助回歸模型參考了González的檢驗思路：

表4 門檻數(shù)量選擇的檢驗Table 4 Test for threshold quantity selection

1.3.4 實證結(jié)果及分析

表5是政府稅收優(yōu)惠與孵化器服務(wù)水平的PSTR實證結(jié)果。實證結(jié)果顯示：政府稅收優(yōu)惠低于門檻值，即處于低區(qū)制時，并不能有效提升孵化器服務(wù)總量；而一旦政府稅收優(yōu)惠跨過門檻值，進入高區(qū)制時，會顯著提高孵化器服務(wù)總量，即孵化器減稅額每增加1%，其服務(wù)總額會增加0.09%。門檻值附近的轉(zhuǎn)換速度為2.156 7，說明借助某一種平滑機制政府稅收優(yōu)惠一旦超過門檻值時就可以迅速地從抑制轉(zhuǎn)換為促進提升孵化器的服務(wù)水平。這說明政府稅收優(yōu)惠確實是促進孵化器發(fā)展的重要因素。

地區(qū)技術(shù)差距在稅收優(yōu)惠處于高區(qū)制時，會促進孵化器發(fā)展。說明地區(qū)間存在合理技術(shù)勢差時稅收優(yōu)惠可以較好地引導(dǎo)孵化器進行區(qū)域間的聯(lián)動和協(xié)同發(fā)展，從而促進區(qū)域科技創(chuàng)新水平的提升。[5]反之，過大的技術(shù)勢差容易造成研發(fā)資源人力資本等發(fā)展不均衡，稅收優(yōu)惠無法協(xié)助孵化器進行區(qū)域聯(lián)動發(fā)展，無法實現(xiàn)科技資源的集成創(chuàng)新和消化吸收利用。

民營經(jīng)濟在稅收優(yōu)惠處于低區(qū)制時會正向促進孵化器發(fā)展，說明在稅收優(yōu)惠力度較小時民營經(jīng)濟可以對孵化器發(fā)展起到較好的激勵作用。[6]這可能是由于當(dāng)前我國的稅收優(yōu)惠主要是針對國家級孵化器，在公共服務(wù)面積、在孵企業(yè)、創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師服務(wù)和種子基金等方面規(guī)定了較高的門檻。反之，民營經(jīng)濟出于自身發(fā)展的需求，加大對科技創(chuàng)新的投入，形式更靈活，條件更寬松，更能吸引初創(chuàng)科研企業(yè)與其合作。

當(dāng)被解釋變量為孵化器服務(wù)效率自然對數(shù)時表5的實證結(jié)果顯示，稅收優(yōu)惠對孵化器服務(wù)效率的影響仍然存在著門檻效應(yīng)。[7]當(dāng)稅收優(yōu)惠低于門檻值時，稅收優(yōu)惠的增加對孵化器服務(wù)效率的促進作用不明顯，而一旦稅收優(yōu)惠超越門檻值，孵化器服務(wù)效率則會隨著稅收優(yōu)惠的增大而顯著提升。其他變量和模型1與2的結(jié)論基本一致。

表5 政府稅收優(yōu)惠與孵化器服務(wù)水平的實證結(jié)果Table 5 Empirical results of government tax preferences and service level of incubator

2 稅收優(yōu)惠政策對在孵企業(yè)創(chuàng)新績效的影響

第一部分的實證結(jié)果顯示稅收優(yōu)惠可以較好地促進孵化器提升服務(wù)水平，但政府選擇對孵化器稅收優(yōu)惠時并不確定該政策能否輻射到在孵企業(yè)，能否促進在孵企業(yè)提高創(chuàng)新績效，所以該優(yōu)惠政策的最終激勵效果是不確定的。因此我們還需進一步檢驗政府稅收優(yōu)惠對在孵企業(yè)創(chuàng)新績效的激勵效果。考慮到第一部分中稅收優(yōu)惠與孵化器服務(wù)提升之間存在非線性關(guān)系，所以現(xiàn)在考慮構(gòu)建門檻回歸模型對稅收優(yōu)惠政策對在孵企業(yè)創(chuàng)新績效的激勵效果做進一步的檢驗與分析。

2.1 模型設(shè)定

2.1.1 線性模型的設(shè)定

將在孵企業(yè)創(chuàng)新績效（INO）看作是政府稅收優(yōu)惠（TEXE）、孵化器服務(wù)收入(TR)、孵化基金(IM)、創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師數(shù)(Ap)和在孵企業(yè)數(shù)(IMU)等因素的函數(shù)。在回歸模型中加入孵化器面積（IA）和孵化器人員(IP)作為控制變量構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型：

2.1.2 門檻變量的選取與門檻檢驗?zāi)Ｐ偷脑O(shè)定

為衡量不同政府稅收優(yōu)惠強度對在孵企業(yè)創(chuàng)新績效激勵效應(yīng)的差異，考慮采用Hansen的門檻面板回歸模型[10]。Hansen數(shù)據(jù)分組的思想可以較有效地解決傳統(tǒng)分組檢驗中分組標(biāo)準(zhǔn)選擇的難題。本文假設(shè)存在一個門檻水平τ,使得對于Git≤τ和Git＞τ時,稅收優(yōu)惠差異較大，那么設(shè)定虛擬變量Dit使其滿足：

令I(lǐng)（Git≤τ）。其中，I(*)為一個示性函數(shù)，當(dāng)Git≤τ時，I=1，否則，I=0。所以設(shè)定下列模型：

其中τ為特定的門檻值；Git為門限變量；εit～iid(0,σ2)為隨機干擾項；a2和a3為在Git≤τ和Git＞τ時解釋變量對被解釋變量的影響系數(shù)?？紤]到多個門檻值可能存在的情況，所以進一步設(shè)定雙門檻回歸模型為：

這里將政府稅收優(yōu)惠強度（用稅收減免額占孵化器收入總額的的比重來衡量）設(shè)定為門檻變量，并對其具體影響進行檢驗與測算。

2.2 實證結(jié)果分析

2.2.1 線性模型結(jié)果分析

Hausman檢驗結(jié)果顯示孵化場地面積和孵化器人員兩個變量顯著性不強，所以需要剔除后重新進行回歸，回歸結(jié)果見表6。ln IMt=0.807，F(xiàn)=168.72，說明模型總體線性關(guān)系顯著，本模型選用變量可以用來解釋稅收優(yōu)惠政策對在孵企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。

表6 稅收優(yōu)惠政策對在孵企業(yè)創(chuàng)新績效的影響Table 6 Empirical results of government tax preferences and service level of incubator

孵化器孵化基金和創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師數(shù)的系數(shù)均通過了顯著性檢驗。在其他影響因素保持不變的情況下，孵化器孵化基金和專業(yè)導(dǎo)師數(shù)每增加1%會導(dǎo)致在孵企業(yè)創(chuàng)新績效分別增加0.286%和0.78%。說明為在孵企業(yè)提供孵化基金和創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)能更好地提高在孵企業(yè)創(chuàng)業(yè)活動的效率和質(zhì)量。

同時，回歸結(jié)果顯示當(dāng)前稅收優(yōu)惠對在孵企業(yè)創(chuàng)新績效的正向作用并不顯著。這很可能是因為孵化器的稅收優(yōu)惠政策與在孵企業(yè)創(chuàng)新績效的直接關(guān)聯(lián)性較弱。[8-9]同時當(dāng)前我國享受稅收優(yōu)惠政策以規(guī)模和數(shù)量為導(dǎo)向，更關(guān)注孵化場地面積、在孵與畢業(yè)企業(yè)數(shù)量，而忽略了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)扶持服務(wù)的考核，使得孵化器注重自身的孵化績效，反而忽略了孵化服務(wù)質(zhì)量的提高，這些都削弱了稅收優(yōu)惠政策對在孵企業(yè)創(chuàng)新績效的激勵作用。

2.2.2 門檻模型結(jié)果分析

表7的門檻效果檢驗表明雙重門檻效果非常顯著。Bootstrap估計出的稅收優(yōu)惠強度的門檻值分別為3.5%和10.8%。按門檻值分組得到的結(jié)果見表6。從各門限值劃分的3個區(qū)間來看，稅收優(yōu)惠對在孵企業(yè)創(chuàng)新績效的促進作用呈現(xiàn)倒“U”特點，作用效果先是增加，當(dāng)稅收減免額占孵化器收入總額的比例達到某一極值后，作用效果就會降低。所以政府對孵化器的稅收優(yōu)惠并不是越多越好，適度的稅收優(yōu)惠更有利于在孵企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展。

表7 門檻值估計結(jié)果Table 7 Outcome of threshold estimate

3 結(jié)論與政策建議

為了考量稅收優(yōu)惠政策對科技企業(yè)孵化器的激勵效應(yīng)選擇從孵化器自身服務(wù)能力提升和在孵企業(yè)創(chuàng)新績效兩方面進行綜合評價。在回顧相關(guān)研究的基礎(chǔ)上本文首先分析稅收優(yōu)惠與孵化器服務(wù)提升之間可能存在非線性關(guān)系。其次，采用國家級孵化器2009—2017年的面板數(shù)據(jù)進行實證分析，彌補了以往研究過于注重線性關(guān)系的不足。實證結(jié)果顯示：當(dāng)前的稅收優(yōu)惠政策是促進孵化器發(fā)展的重要因素，但是只有當(dāng)稅收優(yōu)惠超越門檻值達到一定規(guī)模后，政府才可以發(fā)揮較好的導(dǎo)向作用，帶動孵化器追加投入，對孵化器自身建設(shè)發(fā)揮出顯著的正向促進效應(yīng)。稅收優(yōu)惠政策對孵化器的激勵效果會受到地區(qū)技術(shù)差距、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、民營經(jīng)濟活躍程度以及風(fēng)險投資規(guī)模等因素的影響。最后，運用門檻回歸的思路，對稅收優(yōu)惠和在孵企業(yè)創(chuàng)新績效進行分析。結(jié)果表明為在孵企業(yè)提供孵化基金和創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)能更好地提高在孵企業(yè)創(chuàng)業(yè)活動的效率和質(zhì)量。而孵化場地面積和孵化器人員對在孵企業(yè)創(chuàng)新績效影響不大，當(dāng)前稅收優(yōu)惠對在孵企業(yè)創(chuàng)新績效起著不顯著的正向作用，而且呈現(xiàn)出倒“U”型特點。

因此，對提升孵化器深層次孵化能力為導(dǎo)向調(diào)整稅收優(yōu)惠標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)地方經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r因地制宜制定相應(yīng)的孵化器稅收優(yōu)惠政策，構(gòu)建稅收優(yōu)惠政策動態(tài)考核評價機制，強化政府稅收優(yōu)惠政策的引導(dǎo)帶動作用，吸引多方資金積極參與孵化器建設(shè)這些問題的深入研究具有重要理論價值和實踐指導(dǎo)意義。