彭永翠 李新劍，2

(1.安徽機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院,安徽 蕪湖 241000；2.浙江工業(yè)大學(xué),浙江 杭州 310023)

0引言

區(qū)別于常規(guī)的經(jīng)濟(jì)市場,創(chuàng)業(yè)板在市場內(nèi)又被稱為第二股票交易市場,此種市場是一種不同于一類證券的經(jīng)營市場,主要提供一些無法在一類市場上市的創(chuàng)業(yè)型企業(yè),提供一個有效的融資渠道與有效的發(fā)展空間?；谄浔举|(zhì)分析,創(chuàng)業(yè)板市場可以為實體經(jīng)濟(jì)市場補(bǔ)充,是我國目前資本產(chǎn)業(yè)的主要構(gòu)成。相比一些常規(guī)的金融市場,企業(yè)在創(chuàng)業(yè)板市場內(nèi)上市的門檻相對較低,市場對企業(yè)提出的要求也僅局限在資本產(chǎn)業(yè)規(guī)模、建設(shè)時間、中期經(jīng)營利潤方面。[1]創(chuàng)業(yè)板市場的提出,在真正意義上為市場內(nèi)一些中小型企業(yè)的發(fā)展提供了發(fā)展路徑,無論任何類型的企業(yè),均可在創(chuàng)業(yè)板市場內(nèi)獲得發(fā)展動力,因此,可以認(rèn)為二類市場是中小型創(chuàng)業(yè)型企業(yè)的“孕育搖籃”。截至2009年,我國的創(chuàng)業(yè)板市場正式啟動運(yùn)營,并在同年10月正式上市,與此同時,我國資本市場發(fā)生了全方面的經(jīng)濟(jì)改革。[2]為了順應(yīng)產(chǎn)業(yè)的此種發(fā)展趨勢,金融市場對其原有的稅收優(yōu)惠政策進(jìn)行了調(diào)整,并基于宏觀層面調(diào)控產(chǎn)業(yè)發(fā)展,部分創(chuàng)業(yè)板企業(yè)在此過程中脫穎而出,但也有少部分企業(yè)由于沒有及時調(diào)整自身內(nèi)部運(yùn)營方案,導(dǎo)致其產(chǎn)業(yè)運(yùn)營出現(xiàn)失衡問題。為了提供創(chuàng)業(yè)板企業(yè)正確的發(fā)展指示方向,本文將結(jié)合市場現(xiàn)有的稅收優(yōu)惠政策,采用建模的方式,開展政策對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效影響的分析。

1 稅收優(yōu)惠政策對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效影響的建模分析

1.1 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)樣本選擇

為了確保本文課題的研究成果具有一定時效性,可在開展相關(guān)研究前,針對性地獲取數(shù)據(jù)樣本。在此過程中,選擇2018年～2020年近三年內(nèi)的創(chuàng)業(yè)板企業(yè)為研究對象,在二類股票市場內(nèi)發(fā)展與成長速度較快的行業(yè)指向企業(yè)中獲取樣本。[3]此次研究以信息技術(shù)類企業(yè)與智能化制造業(yè)企業(yè)為試點企業(yè),并采用調(diào)用CSMAR數(shù)據(jù)庫的方式獲取研究變量,針對獲取數(shù)據(jù)過程中存在的缺失類企業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù),可采用檢索對應(yīng)企業(yè)年報表與企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)官網(wǎng)的方式手動獲取。[4]經(jīng)過實踐整理數(shù)據(jù)后,剔除了近三年內(nèi)無法手動查缺補(bǔ)漏的企業(yè),得到了85家創(chuàng)業(yè)板企業(yè)近期的市場運(yùn)營面板數(shù)據(jù),其中85家創(chuàng)業(yè)板企業(yè)中包括25家智能化制造業(yè)企業(yè)與60家信息技術(shù)類企業(yè)。

在獲取基礎(chǔ)面板數(shù)據(jù)后,采用統(tǒng)計學(xué)分析的方式,對獲取的相關(guān)信息進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)描述。如表1與表2所示。

表1 信息技術(shù)類企業(yè)變量統(tǒng)計描述

表2 智能化制造業(yè)企業(yè)變量統(tǒng)計描述

上述表格中：KI表示企業(yè)在資本市場的密度；RI表示對應(yīng)企業(yè)在創(chuàng)業(yè)板中的規(guī)模；SIZE表示企業(yè)在市場中發(fā)展的有效控制變量；TAX表示企業(yè)每年實際所得稅；IP表示企業(yè)年收益(對應(yīng)的創(chuàng)新業(yè)績/績效)。

通過表1和表2數(shù)據(jù)可知,智能化制造業(yè)企業(yè)與信息技術(shù)類企業(yè),對應(yīng)的IP平均值為20.562與12.4205,但智能化制造業(yè)企業(yè)的IP最高值達(dá)到了335.0,IP最小值為1.0,證明企業(yè)在創(chuàng)業(yè)板發(fā)展中的創(chuàng)業(yè)績效是存在較大差異的。[5]對應(yīng)兩類企業(yè)的TAX值為14.540與9.5728,證明企業(yè)在市場內(nèi)的賦稅水平相對較低,但在信息技術(shù)類企業(yè)中,所得稅最高達(dá)到了27.59%,證明國家對于高新技術(shù)類行業(yè)的發(fā)展是較為重視的。除此之外,分析控制變量的結(jié)果可知,信息技術(shù)類企業(yè)在生產(chǎn)中的投入與投資比例相對較高,而智能化制造類資本企業(yè)在市場內(nèi)的密度較高。

1.2 構(gòu)建創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效影響因素分析模型

在獲取創(chuàng)業(yè)板市場相關(guān)數(shù)據(jù)后,可參照價格敏感度測試模型(Price Sensitivity Measurement,PSM),構(gòu)建對應(yīng)的創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效影響因素分析模型。在模型中,采用傾向評分匹配方法分析數(shù)據(jù)匹配度,此種方法的優(yōu)勢可以降低在分析過程中外界相關(guān)因素對其的干預(yù)。[6]在此過程中,將企業(yè)績效影響因素描述為一個二維變量,則在市場稅收優(yōu)惠政策的輔助下,二維變量的統(tǒng)計過程可用公式(1)表示：

C(αi)=C(VCH=1/α=αi)

(1)

公式(1)中：C表示企業(yè)績效影響因素統(tǒng)計結(jié)果；VCH表示企業(yè)在市場組織運(yùn)營中的發(fā)展風(fēng)險；α表示企業(yè)在市場組織運(yùn)營中的凈收益；i表示二維變量統(tǒng)計行為發(fā)生次數(shù)。當(dāng)VCH=1.0時,表示創(chuàng)業(yè)板企業(yè)在市場內(nèi)的組織運(yùn)營存在風(fēng)險,當(dāng)VCH=0時,表示創(chuàng)業(yè)板企業(yè)在市場內(nèi)的組織運(yùn)營不存在風(fēng)險。通過上述計算公式,可以掌握創(chuàng)業(yè)板企業(yè)在稅收優(yōu)惠政策的干預(yù)下,二維統(tǒng)計變量發(fā)生變更的概率。[7]在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建一個核函數(shù),采用計算核函數(shù)中不同參數(shù)距離的方式,掌握變量受到的影響程度。并以此為依據(jù),對不同變量進(jìn)行參數(shù)賦值。核函數(shù)表達(dá)式如下：

(2)

公式(2)中：M表示核函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)表達(dá)式；j表示對應(yīng)的企業(yè)類型；k表示企業(yè)稅收傾向；h表示函數(shù)帶寬。在完成公式(2)的計算后,構(gòu)建稅收政策對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效影響分析模型,構(gòu)建過程中采用均值處理的方式評估影響效應(yīng)。平均效應(yīng)計算公式如下：

(3)

公式(3)中：ATE表示平均影響效應(yīng)；m表示匹配的樣本數(shù)據(jù)量；β表示創(chuàng)業(yè)板企業(yè)真實績效水平。綜合上述計算公式,可知ATE與β變量呈現(xiàn)一種正比例關(guān)系,即創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的績效能力提升,對應(yīng)的影響效應(yīng)也顯著增強(qiáng)。[8]基于此種理論,提出稅收優(yōu)惠政策對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效影響的假設(shè)：市場通過調(diào)整或調(diào)度稅收優(yōu)惠政策的方式,可以實現(xiàn)對企業(yè)資金運(yùn)轉(zhuǎn)情況的調(diào)整,并在一定程度上降低企業(yè)研發(fā)產(chǎn)品或技術(shù)生產(chǎn)過程中的高額稅負(fù),通過此種方式,可以提高企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的積極性。[9]因此,認(rèn)為稅收優(yōu)惠政策在二類市場內(nèi)可以起到事前引導(dǎo)的作用,并在此基礎(chǔ)上,稅收力度的降低,也減輕了企業(yè)生產(chǎn)投入的壓力,從而起到事后激勵的作用。綜合上述分析,構(gòu)建對應(yīng)的分析模型,如公式(4)所示：

IPit=γ0+γ1TAXit+γ2SIZEit+γ3RIit+γ4KIit+εit

(4)

公式(4)中：t表示對應(yīng)的年份(本文數(shù)據(jù)樣本采樣年份為2019年～2021年,因此t的取值為2019年、2020年、2021年)；γ表示稅收優(yōu)惠政策；ε表示分析過程中產(chǎn)生的隨機(jī)誤差項。輸出上述計算公式,完成分析模型構(gòu)建。

1.3 解釋變量可行性分析

為了確保提出的分析變量在實際應(yīng)用中具有一定均衡性,需要在完成上述相關(guān)研究后,分析解釋變量的可行性。在此過程中,可綜合分析市場供給側(cè)的變化機(jī)制,結(jié)合數(shù)據(jù)在穩(wěn)定變化過程中的線性規(guī)律,構(gòu)建傳輸函數(shù)。函數(shù)表達(dá)式如公式(5)所示：

y=H(a)U(a)

(5)

公式(5)中：y表示傳輸函數(shù)；H(a)表示先導(dǎo)函數(shù),其中a表示輸入的變量數(shù)據(jù)；U(a)表示后導(dǎo)函數(shù)。在計算過程中,考慮到創(chuàng)業(yè)板市場的經(jīng)濟(jì)變化趨勢是存在一定隨機(jī)性的,因此,可參照模糊聚類分析法,為函數(shù)設(shè)定一個約束條件,并通過在不同執(zhí)行條件下,約束解釋變量以掌握解釋變量在實際應(yīng)用中的可行性。在此基礎(chǔ)上,使用因果關(guān)系分析方法對解釋變量進(jìn)行仿真分析。例如,使用Vensim PLE軟件,分析企業(yè)在市場內(nèi)現(xiàn)行運(yùn)行規(guī)律。設(shè)定企業(yè)技術(shù)資源、管理資源等存在影響干預(yù)性能的參數(shù)初始化值表示為0,綜合市場宏觀發(fā)展趨勢,分析企業(yè)組織運(yùn)營收益,經(jīng)過系統(tǒng)性的分析后可知,企業(yè)在參與多方合作的過程中,知識總存儲量呈現(xiàn)一種提升趨勢,資源異構(gòu)性能更為顯著。[10]這也從側(cè)面證明了創(chuàng)業(yè)板企業(yè)無論是在一類市場中的發(fā)展,還是在二類市場中的發(fā)展,均是遵循產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律的。因此,可將設(shè)定的相關(guān)參數(shù)對接一類市場企業(yè),經(jīng)過收益綜合分析后發(fā)現(xiàn),解釋變量屬于常規(guī)變量,符合市場宏觀發(fā)展規(guī)律,可用于創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效影響分析。

1.4 稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)績效影響的回歸結(jié)果分析

為了驗證上文提出的假設(shè),在完成解釋變量可行性分析后,按照設(shè)定的模型,對解釋變量進(jìn)行多元回歸計算。即計算不同解釋變量與創(chuàng)業(yè)板企業(yè)對接后的真實數(shù)值,回歸結(jié)果如表3所示。

表3 創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效回歸計算結(jié)果分析

綜合表3數(shù)據(jù)可知,在稅收優(yōu)惠政策下,F值為正數(shù),證明回歸分析結(jié)果具有一定的可行性,屬于有效數(shù)據(jù)。其中稅率百分點與企業(yè)績效存在正相關(guān)關(guān)系,即企業(yè)的創(chuàng)新績效越高,對應(yīng)享受的稅收優(yōu)惠越大。因此,可以認(rèn)為此次回歸分析結(jié)果驗證了1.2提出的假設(shè),即市場稅收優(yōu)惠政策可以提升創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效。除此之外,發(fā)現(xiàn)企業(yè)在二類市場內(nèi)的規(guī)模與企業(yè)創(chuàng)新績效也呈現(xiàn)正向關(guān)系,這也從一定程度上表明企業(yè)在創(chuàng)業(yè)板市場內(nèi)的規(guī)模越大,對應(yīng)的企業(yè)管理者與技術(shù)研究人員更重視企業(yè)的創(chuàng)新生產(chǎn)。

綜合上述分析,稅收優(yōu)惠政策對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效是存在一定影響的,此種影響對于企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展而言,屬于一種正向干預(yù),企業(yè)可在資金運(yùn)轉(zhuǎn)滿足市場運(yùn)營的條件下,加大對創(chuàng)新生產(chǎn)的投入,以此種方式,獲得更高的優(yōu)惠待遇,從而實現(xiàn)為企業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展創(chuàng)造更高的經(jīng)濟(jì)收益。

2 實例應(yīng)用分析

通過本文上述論述,從理論方面對建模分析思路明確,為了進(jìn)一步驗證上述分析思路是否可行以及分析效果,選擇某創(chuàng)業(yè)板企業(yè)2018年～2020年近三年發(fā)展過程中的績效情況以及稅收優(yōu)化政策情況作為研究樣本。在研究前,為了確保得出的實例應(yīng)用結(jié)果具有可行性,選擇研究樣本中財務(wù)數(shù)據(jù)等相關(guān)研究數(shù)據(jù),以此構(gòu)建一個包含426個有效數(shù)據(jù)的研究樣本。按照本文上述內(nèi)容,首先構(gòu)建對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效影響因素分析的模型,并檢測稅收優(yōu)惠政策實施前后對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效的影響,將得出的結(jié)果繪制成表4所示。

表4中影響內(nèi)容A表示是否實施稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)績效的影響；B表示稅收優(yōu)化政策背景對企業(yè)績效的影響；C表示稅收優(yōu)惠政策中稅收比例對企業(yè)績效的影響；D表示稅收優(yōu)惠政策聲譽(yù)對企業(yè)績效的影響；OE表示企業(yè)績效當(dāng)中的凈資產(chǎn)收益率；OA表示企業(yè)績效當(dāng)中的總資產(chǎn)收益率；S.E.表示為標(biāo)準(zhǔn)差；T值表示為統(tǒng)計數(shù)值。

表4 稅收優(yōu)惠政策實施前后對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效的影響

從表4中得出的數(shù)據(jù)可以看出,影響內(nèi)容A得出的數(shù)據(jù)中是否實施稅收優(yōu)惠政策對OE在1%水平上呈現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān),說明這一影響內(nèi)容與創(chuàng)業(yè)板企業(yè)凈資產(chǎn)收益率具有顯著的負(fù)面影響。影響內(nèi)容A得出的數(shù)據(jù)中對于OA得出的相關(guān)數(shù)據(jù)說明,這一因素對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效當(dāng)中的總產(chǎn)值收益率在1%水平上具有顯著的負(fù)相關(guān)性,對其具有顯著的負(fù)面影響。因此,綜合上述得出的數(shù)據(jù)結(jié)果及分析能夠說明,稅收優(yōu)惠政策在實施前會產(chǎn)生對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)在OA和OE上兩個方面的負(fù)面影響,而在稅收優(yōu)惠政策實施后,會產(chǎn)生對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)在OA和OE上兩個方面的正面影響。從其他三個方面得出,稅收優(yōu)化政策背景對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)OA和OE均具有正面影響；稅收優(yōu)惠政策中稅收比例對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)OA和OE均具有負(fù)面影響；稅收優(yōu)惠政策聲譽(yù)對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)OA和OE均具有正面影響。

上述得出的數(shù)據(jù)與該創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的實際發(fā)展情況相符,說明本文上述提出的建模分析思路可行。同時,通過實驗數(shù)據(jù)可以看出,利用本文上述建模分析思路能夠?qū)崿F(xiàn)對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效影響程度的量化,以此能夠為企業(yè)未來的發(fā)展提供更加可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。在創(chuàng)業(yè)板企業(yè)實際發(fā)展過程中,應(yīng)當(dāng)合理利用本文上述設(shè)計的建模分析思路,將其與當(dāng)前實收優(yōu)惠政策的各項影響內(nèi)容建立聯(lián)系,以此實時掌握其相應(yīng)的參數(shù)變化,從而在出現(xiàn)創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效受到負(fù)面影響前,針對具體問題給出相應(yīng)的解決措施,確保創(chuàng)業(yè)板企業(yè)在發(fā)展過程中的利益不受到損害。

3 結(jié)束語

本文從獲取數(shù)據(jù)、構(gòu)建創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效影響因素分析模型、解釋變量可行性分析、回歸結(jié)果分析四個方面,開展了稅收優(yōu)惠政策對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效影響的建模分析,并在完成相關(guān)研究后,選擇某創(chuàng)業(yè)板企業(yè)近三年發(fā)展過程中的績效情況以及稅收優(yōu)化政策情況作為研究樣本,對設(shè)計的方法進(jìn)行實例應(yīng)用檢驗,經(jīng)過檢驗證明,本文研究的成果,可真實地應(yīng)用到市場內(nèi)對企業(yè)現(xiàn)行組織經(jīng)營模式進(jìn)行分析。但此次實例應(yīng)用中的成果數(shù)據(jù)較少,仍無法作為最終評估本文方法有效性的依據(jù),還需要在后期的深入研究中,選擇多個創(chuàng)業(yè)板企業(yè)作為研究對象,通過獲取大量數(shù)據(jù)樣本并進(jìn)行檢驗的方式,證明本文方法的有效性,因此,本文研究成果僅供參考,還需要后續(xù)大量的數(shù)據(jù)為此方法的使用與推廣提供依據(jù)。