齊秀平，楊明皓

（1.渤海大學 高 職學院，遼寧 錦州121000；2.四川大學 經(jīng) 濟學院，成都 6 10065）

1 模型構(gòu)建

1.1 模型基本框架

(1)企業(yè)內(nèi)外部條件影響模型

此模型建立的理論基礎，是把企業(yè)創(chuàng)新績效的影響條件進行了內(nèi)部因素和外部因素的劃分。其中，內(nèi)部因素是主因，包括企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)、管理策略、產(chǎn)權構(gòu)成、企業(yè)文化等；外部因素是輔因，包括國家的財政政策、稅收政策、金融政策，以及當前的文化背景和經(jīng)濟格局。具體的模型結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

圖1 企業(yè)內(nèi)外部條件的影響模型

(2)政策階次影響模型

次模型建立的理論基礎是從國家政策開始，經(jīng)過階次遞進，逐漸達到對企業(yè)創(chuàng)新的影響。比如，國家政策體系先分別從財稅政策、金融政策、科技政策、采購政策、專利政策這幾個角度出發(fā)，進而逐漸影響到企業(yè)對創(chuàng)新的資金投入、企業(yè)創(chuàng)新的成果轉(zhuǎn)化、企業(yè)創(chuàng)新的成果保護，再進一步影響到企業(yè)的創(chuàng)新績效。具體模型的結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。

圖2 政策階次影響模型

(3)本文提出的模型框架

受企業(yè)內(nèi)外部條件影響模型和政策階次影響模型的啟發(fā)，本文建立一種綜合二者優(yōu)點的財稅政策對企業(yè)創(chuàng)新績效的中介影響模型。其中初始變量即為財政政策，它又可以細分成財政政策、稅收政策、采購政策、其它政策等細化指標；一級中介變量為企業(yè)資源投入和企業(yè)內(nèi)部激勵，它們又可以細分為二級中介變量；企業(yè)創(chuàng)新績效為結(jié)果變量。具體的模型結(jié)構(gòu)框圖如圖3所示。

圖3 本文提出的中介影響模型

1.2 模型基本假設

為了便于模型意義的闡述以及后續(xù)回歸分析的進行，需要根據(jù)圖3所示的中介模型進行一些前提條件的假設。根據(jù)初始變量、一級中介變量、二級中介變量、結(jié)果變量的因果關系，我們提出了以下假設：

(1)國家的財稅政策扶持，對于企業(yè)創(chuàng)新績效具有直接的促進作用。

(2)國家的財稅政策扶持，對于企業(yè)創(chuàng)新投入具有直接的促進作用。

(3)企業(yè)創(chuàng)新投入的增加，對于企業(yè)績效的增長將有直接的促進作用。

(4)國家的財稅政策扶持，對于企業(yè)內(nèi)部激勵具有直接的促進作用。

(5)企業(yè)創(chuàng)新激勵的加強，對于企業(yè)績效的增長將有直接的促進作用。

2 數(shù)據(jù)抽取

根據(jù)本文所述的財稅政策對企業(yè)創(chuàng)新績效的中介影響模型，需要進一步把初始變量、一級中介變量、二級中介變量、結(jié)果變量進行指標分解，以便于形成調(diào)查問卷，在各個企業(yè)中進行數(shù)據(jù)抽取。

為此，我們將財稅政策、企業(yè)創(chuàng)新投入、企業(yè)內(nèi)部激勵、企業(yè)創(chuàng)新績效分別進行指標分解，形成具體的調(diào)查問卷問項，并對全國部分企業(yè)進行問卷調(diào)查。問卷中每個問題有1、2、3、4、5五項分值，以便調(diào)查統(tǒng)計時進行分值計算。此次數(shù)據(jù)抽取工作執(zhí)行于2012年7月，共尋訪43家企業(yè)，發(fā)放問卷220份，回收有效問卷176份。我們根據(jù)有效問卷進行了最后的數(shù)據(jù)抽取，以供后續(xù)的回歸分析研究使用。

(1)財稅政策的指標細化和分值情況

有關財稅政策的調(diào)查，先細化為財政政策、稅收政策、采購政策和其它政策4項，然后對每一項再細化為具體指標，最終根據(jù)176份問卷進行得分均值和方差計算，相應結(jié)果如表1所示。

表1 財稅政策的指標細化和得分統(tǒng)計

(2)企業(yè)創(chuàng)新投入的指標細化和分值情況

有關企業(yè)創(chuàng)新投入這個一級中介變量的統(tǒng)計，沒有再設立二級中介變量，直接進行指標細分，最終根據(jù)176份問卷進行得分均值和方差計算，相應結(jié)果如表2所示。

表2 企業(yè)創(chuàng)新投入的指標細化和得分統(tǒng)計

(3)企業(yè)內(nèi)部激勵的指標細化和分值情況

對于企業(yè)內(nèi)部激勵這個一級中介變量，又可以細分為組織結(jié)構(gòu)激勵、管理策略激勵、產(chǎn)權構(gòu)成激勵、企業(yè)文化激勵4個二級中介變量，然后對每一項再細化為具體指標，最終根據(jù)176份問卷進行得分均值和方差計算，相應結(jié)果如表3所示。

表3 企業(yè)內(nèi)部激勵的指標細化和得分統(tǒng)計

(4)企業(yè)創(chuàng)新績效的指標細化和分值情況

有關企業(yè)創(chuàng)新績效這個結(jié)果變量的統(tǒng)計，沒有再設立二級變量，直接進行指標細分，最終根據(jù)176份問卷進行得分均值和方差計算，相應結(jié)果如表2所示。

表4 企業(yè)創(chuàng)新績效的指標細化和得分統(tǒng)計

3 財稅政策對企業(yè)創(chuàng)新績效的回歸分析

3.1 相關變量的信度分析

本文的調(diào)查問卷是筆者根據(jù)他人研究成果結(jié)合自行構(gòu)建的模型而設計的，因此問卷問項以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果是否有效，需要先進行信度分析。

本文對初始變量(財稅政策)進行了信度分析和因子分析。相關結(jié)果表明，財稅政策的各分級指標——財政政策、稅收政策、采購政策、其它政策的α系數(shù)都大于0.6，從而證實了本文建立的問卷調(diào)查，對于初始變量的統(tǒng)計具有較高的可信度，可以用于后續(xù)分析。具體分析結(jié)果如表5所示。

表5 企業(yè)創(chuàng)新績效的指標細化和得分統(tǒng)計

進一步進行因子分析，其KMO系數(shù)為0.811，可以進行巴氏球體檢測。巴氏球體檢測的顯著概率低于0.01，從而滿足了因子分析的條件。進一步的因子分析結(jié)果表明，稅收政策、財政政策、采購政策、其它政策都可以作為財稅政策的因子，與本文模型構(gòu)建相吻合。

同理，我們對企業(yè)內(nèi)部激勵這個變量也進行了信用分析和因子分析，結(jié)果顯示組織結(jié)構(gòu)激勵、管理策略激勵、產(chǎn)權構(gòu)成激勵、企業(yè)文化激勵也可以作為企業(yè)內(nèi)部激勵的因子，與本文模型構(gòu)建相吻合。

表6 相關性分析結(jié)果

3.2 財稅政策對企業(yè)創(chuàng)新績效的相關分析

借助皮爾森相關分析方法，財稅政策和企業(yè)創(chuàng)新投入、企業(yè)內(nèi)部激勵，企業(yè)創(chuàng)新投入、企業(yè)內(nèi)部激勵和企業(yè)創(chuàng)新績效，財稅政策和企業(yè)創(chuàng)新績效之間的相關性全部得到證實。相關結(jié)果如表6所示。

3.3 財稅政策對企業(yè)創(chuàng)新績效的回歸分析

我們利用SPSS軟件，首先對財稅政策和企業(yè)創(chuàng)新投入之間的關系進行了回歸分析。相關結(jié)果如表7所示。

表7 財稅政策和企業(yè)創(chuàng)新投入之間的回歸分析結(jié)果

從表7的結(jié)果可以看出，采購政策對于企業(yè)創(chuàng)新投入具有明顯的促進作用，因此在三種可能回歸關系中均進入了回歸模型。而從最后一個回歸關系來看，采購政策、稅收政策、財政政策都的顯著概率都小于0.01，從而證實了三者和企業(yè)創(chuàng)新投入都有明顯的回歸關系。根據(jù)標準回歸系數(shù)的值可知，這個回歸關系方程如下所示。

同理，以此對各變量之間的關系進行回歸分析可以得到：

4 結(jié)論

本文以全國部分企業(yè)的相關數(shù)據(jù)為對象，深入研究了財稅政策對于企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。從最終得到的回歸方程可以看出，財稅政策中的采購政策、稅收政策、財政政策和企業(yè)創(chuàng)新投入之間存在明確的影響關系。企業(yè)創(chuàng)新投入每增加1%，企業(yè)創(chuàng)新績效將增加0.407%。財稅政策支持力度每增加1%，企業(yè)創(chuàng)新績效將增加0.324%。

由此可見，為提高我國企業(yè)的創(chuàng)新績效，應該進一步加大財稅政策的扶持力度。

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